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

IGEV-Stereo+	0.45 131	0.21 37	0.43 49	0.41 59	0.39 316	0.15 1	0.19 7	0.44 5	0.36 40	0.26 5	0.25 7	0.31 44	0.41 111	1.43 333	0.30 62	0.17 117	0.12 63	0.15 32	0.11 10	1.16 572	1.70 589

S2M2_XL	0.24 1	0.24 99	0.39 21	0.34 3	0.24 46	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 16	0.40 44	0.24 10	0.23 12	0.32 1	0.26 23	0.20 248	0.18 344	0.18 133	0.16 174	0.18 143	0.14 77
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MatchStereo	0.28 13	0.21 37	0.39 21	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 37	0.65 54	0.48 80	0.27 8	0.47 73	0.25 16	0.24 14	0.49 33	0.31 83	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.13 44

dual_stereo	0.27 8	0.19 11	0.35 2	0.39 39	0.21 12	0.25 4	0.22 26	0.48 7	0.31 22	0.32 30	0.26 11	0.37 69	0.24 14	0.83 156	0.29 51	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

Wavelet-MonSter	0.27 8	0.20 18	0.41 34	0.39 39	0.26 77	0.26 5	0.25 49	0.49 9	0.29 15	0.36 47	0.47 73	0.28 34	0.32 57	0.49 33	0.26 23	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

LG-Stereo_L2	0.29 20	0.20 18	0.45 67	0.37 15	0.25 67	0.26 5	0.20 12	0.78 98	0.28 12	0.28 10	0.26 11	0.24 10	0.26 24	0.91 183	0.23 2	0.15 48	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.14 28	0.11 2

StereoAnything_RVC	0.45 131	1.43 579	0.48 83	0.35 5	0.20 6	0.26 5	0.21 19	0.43 4	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 89	1.27 286	0.22 1	0.21 282	0.11 31	0.14 5	0.10 2	2.37 586	0.11 2

RAStereo	0.34 53	0.21 37	0.66 209	0.47 140	0.27 102	0.26 5	0.29 78	0.69 68	0.63 136	0.32 30	0.42 49	0.45 95	0.31 50	0.45 17	0.34 123	0.17 117	0.15 251	0.19 159	0.15 132	0.18 143	0.13 44

CroCo-Stereo	0.40 92	0.31 301	0.73 267	0.58 348	0.27 102	0.26 5	0.33 115	0.95 174	0.81 210	0.42 80	0.47 73	0.65 199	0.47 156	0.39 6	0.34 123	0.18 160	0.15 251	0.16 65	0.14 113	0.19 187	0.16 150
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
monsterstereo	0.34 53	0.20 18	0.44 54	0.45 115	0.35 262	0.27 10	0.29 78	0.53 12	0.51 97	0.44 90	0.61 126	0.26 19	0.25 17	1.19 267	0.27 34	0.13 22	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.10 1

Monster-pub-mixall	0.30 25	0.19 11	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.28 11	0.18 2	0.58 29	0.34 35	0.36 47	0.34 29	0.26 19	0.20 2	1.40 330	0.24 5	0.15 48	0.11 31	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 44

CroCo-Stereo Lap2	0.44 123	0.34 364	0.77 304	0.61 387	0.79 522	0.28 11	0.35 135	0.75 88	0.71 176	0.38 62	0.50 89	0.72 221	0.55 216	0.57 62	0.47 256	0.17 117	0.18 344	0.19 159	0.16 174	0.21 270	0.20 282

252Zero-FE	0.27 8	0.22 60	0.40 28	0.41 59	0.24 46	0.29 13	0.19 7	0.59 31	0.46 73	0.31 24	0.33 28	0.22 2	0.25 17	0.40 8	0.29 51	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LG-Stereo_L1	0.30 25	0.20 18	0.44 54	0.37 15	0.26 77	0.29 13	0.21 19	0.66 60	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 10	0.22 10	1.24 279	0.23 2	0.15 48	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.14 28	0.11 2

HiDET	0.26 3	0.18 2	0.37 7	0.38 30	0.24 46	0.30 15	0.20 12	0.54 16	0.33 29	0.27 8	0.30 24	0.33 55	0.25 17	0.46 20	0.30 62	0.14 37	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

zero-FE	0.36 65	0.22 60	0.47 79	0.45 115	0.43 351	0.30 15	0.24 44	0.61 42	0.33 29	0.33 35	0.41 47	0.37 69	0.50 186	0.64 89	0.32 89	0.22 311	0.11 31	0.18 133	0.12 51	0.83 556	0.16 150

MaDis-Stereo	0.36 65	0.25 127	0.58 163	0.44 101	0.34 258	0.30 15	0.30 88	0.72 78	0.50 88	0.37 54	0.36 34	0.58 172	0.49 180	0.52 41	0.36 144	0.19 207	0.16 291	0.19 159	0.15 132	0.18 143	0.14 77

LCMNet	0.28 13	0.18 2	0.36 4	0.37 15	0.24 46	0.31 18	0.20 12	0.57 27	0.57 118	0.28 10	0.32 27	0.33 55	0.29 35	0.54 47	0.30 62	0.14 37	0.13 135	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

DDF-Stereo	0.37 72	0.22 60	0.47 79	0.48 168	0.42 340	0.31 18	0.24 44	0.53 12	0.33 29	0.33 35	0.40 44	0.37 69	0.48 170	0.91 183	0.32 89	0.23 338	0.11 31	0.18 133	0.12 51	0.86 558	0.16 150

S2M2_L	0.34 53	0.28 210	0.45 67	0.40 49	0.30 171	0.31 18	0.16 1	0.60 40	0.64 141	0.31 24	0.48 78	0.47 106	0.34 72	0.38 4	0.32 89	0.25 382	0.22 427	0.20 201	0.22 353	0.25 348	0.22 320
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 1	0.21 37	0.36 4	0.38 30	0.22 24	0.32 21	0.22 26	0.39 3	0.23 6	0.30 21	0.25 7	0.30 41	0.33 62	0.34 3	0.26 23	0.16 71	0.12 63	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.12 14

IGEV-Stereo++	0.30 25	0.20 18	0.40 28	0.46 126	0.30 171	0.33 22	0.22 26	0.75 88	0.45 66	0.32 30	0.41 47	0.32 47	0.48 170	0.38 4	0.27 34	0.15 48	0.11 31	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.13 44

MonSter++	0.26 3	0.19 11	0.37 7	0.37 15	0.24 46	0.34 23	0.20 12	0.49 9	0.31 22	0.29 16	0.26 11	0.40 80	0.26 24	0.45 17	0.27 34	0.13 22	0.12 63	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 14

monsters	0.34 53	0.20 18	0.41 34	0.39 39	0.36 273	0.34 23	0.27 67	0.66 60	0.43 59	0.47 108	0.40 44	0.22 2	0.23 12	1.33 302	0.25 12	0.13 22	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

AFF-stereo	0.58 237	0.25 127	0.64 194	0.46 126	0.29 147	0.34 23	0.38 180	1.15 261	1.14 355	1.17 348	1.60 471	1.10 368	0.71 292	0.97 207	0.43 218	0.13 22	0.11 31	0.19 159	0.19 245	0.17 108	0.14 77

DLNR-FE	23.17 624	48.55 641	42.94 628	176.85 643	78.48 636	0.35 26	0.21 19	23.51 625	0.75 185	0.66 176	0.86 197	0.59 179	0.30 43	1.55 358	0.44 221	9.85 624	0.12 63	0.18 133	0.14 113	76.92 640	0.16 150

MLG-Stereo_test2	0.26 3	0.20 18	0.36 4	0.37 15	0.22 24	0.35 26	0.18 2	0.45 6	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 59	0.20 2	0.77 133	0.23 2	0.16 71	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.11 2

plain	0.46 139	0.27 184	1.01 405	0.50 200	0.40 327	0.35 26	0.37 173	0.87 134	0.56 116	0.43 86	0.76 173	0.42 82	0.40 108	1.13 252	0.45 235	0.21 282	0.15 251	0.24 329	0.19 245	0.24 335	0.16 150

MIF-Stereo (partial)	0.45 131	0.25 127	0.70 237	0.50 200	0.52 422	0.35 26	0.26 60	0.91 150	0.59 129	0.45 98	0.71 159	0.51 131	0.51 192	1.11 246	0.45 235	0.20 248	0.16 291	0.23 309	0.20 279	0.24 335	0.18 208

DLNR_Zeroshot_test	23.17 624	48.52 640	43.29 629	176.68 642	78.69 637	0.35 26	0.21 19	23.41 624	0.75 185	0.66 176	0.86 197	0.59 179	0.30 43	1.56 361	0.44 221	9.57 622	0.12 63	0.18 133	0.14 113	76.92 640	0.16 150

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 65	0.23 78	0.54 130	0.50 200	0.28 127	0.36 31	0.22 26	1.02 200	0.39 46	0.42 80	0.64 135	0.36 64	0.51 192	0.39 6	0.29 51	0.18 160	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.18 208

GREAT-IGEV	0.32 41	0.20 18	0.42 43	0.37 15	0.29 147	0.36 31	0.28 73	0.56 23	0.58 120	0.28 10	0.50 89	0.29 36	0.29 35	0.84 161	0.27 34	0.14 37	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.17 108	0.14 77

111111	0.34 53	0.20 18	0.41 34	0.45 115	0.42 340	0.37 33	0.22 26	0.95 174	0.38 45	0.31 24	0.31 25	0.40 80	0.27 27	0.96 199	0.26 23	0.17 117	0.12 63	0.15 32	0.11 10	0.15 51	0.13 44

LG-Stereo	0.34 53	0.25 127	0.78 312	0.47 140	0.26 77	0.37 33	0.30 88	0.71 77	0.52 104	0.36 47	0.57 118	0.29 36	0.21 4	0.50 36	0.36 144	0.13 22	0.13 135	0.20 201	0.18 220	0.18 143	0.12 14

AEACV	0.37 72	0.24 99	0.52 115	0.47 140	0.51 410	0.37 33	0.38 180	0.65 54	0.53 110	0.42 80	0.56 115	0.46 99	0.60 244	0.53 44	0.30 62	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.15 132	0.17 108	0.14 77

WQFJA1++	1.55 523	0.22 60	0.45 67	0.38 30	0.28 127	0.38 36	0.20 12	0.62 45	0.28 12	0.38 62	0.39 42	0.34 59	0.39 103	0.64 89	0.27 34	0.19 207	0.12 63	0.16 65	0.12 51	25.04 626	0.14 77

MLG-Stereo_test1	0.27 8	0.19 11	0.38 15	0.40 49	0.24 46	0.38 36	0.20 12	0.59 31	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 55	0.27 27	0.90 182	0.25 12	0.14 37	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

Reg-Stereo(zero)	0.44 123	0.22 60	0.45 67	0.43 76	0.23 30	0.38 36	0.25 49	0.76 91	1.08 319	0.90 229	0.78 178	0.90 290	0.47 156	0.70 110	0.36 144	0.15 48	0.12 63	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.15 115

GIP-stereo	0.34 53	0.23 78	0.45 67	0.50 200	0.36 273	0.38 36	0.23 37	0.78 98	0.52 104	0.34 38	0.51 93	0.46 99	0.38 101	0.51 38	0.27 34	0.20 248	0.12 63	0.16 65	0.12 51	0.16 76	0.14 77

gasm-f	0.34 53	0.22 60	0.42 43	0.43 76	0.31 197	0.39 40	0.44 261	0.74 85	0.33 29	0.34 38	0.64 135	0.32 47	0.46 146	0.55 54	0.28 47	0.21 282	0.12 63	0.17 95	0.12 51	0.18 143	0.14 77

SCV	0.46 139	0.26 153	0.55 141	0.47 140	0.25 67	0.39 40	0.38 180	1.98 501	0.60 130	0.35 42	0.48 78	0.55 155	0.36 89	1.28 288	0.32 89	0.24 355	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.14 77

MC-Stereo	0.43 110	0.23 78	0.48 83	0.51 232	0.28 127	0.39 40	0.32 105	0.88 142	0.68 165	0.60 164	0.84 194	0.56 164	0.61 253	1.03 222	0.31 83	0.17 117	0.11 31	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.13 44

CSFM-Stereo	0.26 3	0.18 2	0.37 7	0.39 39	0.21 12	0.40 43	0.21 19	0.53 12	0.29 15	0.30 21	0.28 16	0.31 44	0.29 35	0.47 27	0.25 12	0.15 48	0.13 135	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.11 2

Select-FE	0.74 341	0.39 413	1.56 511	0.55 311	0.46 379	0.40 43	0.22 26	1.86 467	0.68 165	1.05 278	1.31 379	1.82 512	1.74 540	1.11 246	0.38 167	0.21 282	0.16 291	0.21 238	0.25 403	0.19 187	0.31 441

ours_stereo	0.39 83	0.28 210	0.51 106	0.46 126	0.30 171	0.40 43	0.44 261	0.73 81	0.56 116	0.35 42	0.56 115	0.46 99	0.33 62	1.11 246	0.32 89	0.16 71	0.13 135	0.19 159	0.15 132	0.19 187	0.14 77

rvit_stereo_ft	0.47 146	0.35 384	0.87 348	0.67 450	0.42 340	0.40 43	0.59 401	0.81 116	0.74 184	0.46 103	0.55 112	0.57 167	0.49 180	0.65 99	0.50 275	0.25 382	0.17 321	0.22 271	0.22 353	0.24 335	0.17 182

UniTT-Stereo	0.36 65	0.23 78	0.59 170	0.48 168	0.36 273	0.40 43	0.32 105	0.53 12	0.49 83	0.54 146	0.55 112	0.36 64	0.31 50	0.58 65	0.51 280	0.20 248	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.19 187	0.15 115

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 197	0.25 127	0.68 218	0.43 76	0.24 46	0.40 43	0.34 127	1.04 211	1.09 327	1.32 427	1.60 471	0.80 244	0.68 279	0.67 104	0.39 178	0.13 22	0.10 9	0.18 133	0.17 199	0.17 108	0.13 44

IGEV-FE	0.53 181	0.30 266	0.99 395	0.56 325	0.35 262	0.41 49	0.32 105	1.37 320	0.63 136	1.00 261	1.09 282	0.94 306	0.41 111	0.83 156	0.39 178	0.18 160	0.12 63	0.19 159	0.18 220	0.19 187	0.17 182

HART	0.45 131	0.22 60	0.54 130	0.50 200	0.26 77	0.41 49	0.29 78	1.03 205	0.50 88	0.58 153	1.45 430	0.61 185	0.35 80	1.08 239	0.30 62	0.15 48	0.13 135	0.19 159	0.14 113	0.19 187	0.14 77

HI	0.64 275	0.32 317	0.68 218	0.47 140	0.51 410	0.41 49	0.36 151	1.04 211	0.75 185	1.31 423	1.43 422	1.62 480	1.12 461	0.94 195	0.88 416	0.15 48	0.12 63	0.20 201	0.20 279	0.20 226	0.18 208

CoSv	0.64 275	0.32 317	0.68 218	0.47 140	0.51 410	0.41 49	0.36 151	1.04 211	0.75 185	1.31 423	1.43 422	1.62 480	1.12 461	0.94 195	0.88 416	0.15 48	0.12 63	0.20 201	0.20 279	0.20 226	0.18 208

rvit_stereo_0081	0.44 123	0.33 340	0.64 194	0.54 287	0.35 262	0.41 49	0.44 261	0.66 60	0.95 255	0.48 116	0.52 96	0.50 127	0.46 146	0.82 154	0.44 221	0.25 382	0.20 382	0.22 271	0.19 245	0.25 348	0.17 182

rvit_stereo_0082	0.44 123	0.33 340	0.64 194	0.54 287	0.35 262	0.41 49	0.44 261	0.66 60	0.95 255	0.48 116	0.52 96	0.50 127	0.46 146	0.82 154	0.44 221	0.25 382	0.20 382	0.22 271	0.19 245	0.25 348	0.17 182

H2IRNET	0.56 222	0.26 153	0.66 209	0.47 140	0.35 262	0.41 49	0.26 60	0.92 153	1.17 379	0.61 165	1.28 369	1.08 356	0.86 361	0.99 213	0.63 337	0.19 207	0.16 291	0.22 271	0.25 403	0.21 270	0.18 208

IGEV_Zeroshot_test	0.53 181	0.30 266	0.99 395	0.56 325	0.35 262	0.41 49	0.32 105	1.37 320	0.63 136	1.00 261	1.09 282	0.95 315	0.41 111	0.83 156	0.39 178	0.18 160	0.12 63	0.19 159	0.18 220	0.19 187	0.17 182

2.5w	0.31 35	0.23 78	0.46 76	0.39 39	0.24 46	0.42 57	0.39 195	0.61 42	0.30 19	0.37 54	0.53 102	0.24 10	0.25 17	0.77 133	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.14 28	0.12 14

2.75w_new	0.31 35	0.23 78	0.43 49	0.35 5	0.23 30	0.42 57	0.42 228	0.54 16	0.35 39	0.47 108	0.43 58	0.24 10	0.30 43	0.66 101	0.33 106	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MLG-Stereo	0.29 20	0.19 11	0.38 15	0.41 59	0.20 6	0.42 57	0.20 12	0.66 60	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 55	0.28 31	1.09 240	0.25 12	0.14 37	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

LGtest1	0.27 8	0.21 37	0.44 54	0.41 59	0.21 12	0.42 57	0.19 7	0.56 23	0.26 9	0.29 16	0.24 6	0.29 36	0.29 35	0.55 54	0.25 12	0.18 160	0.12 63	0.16 65	0.12 51	0.14 28	0.13 44

Occ-G	0.42 104	0.21 37	0.48 83	0.41 59	0.26 77	0.42 57	0.62 411	0.77 94	0.49 83	0.43 86	0.66 140	1.02 341	0.46 146	0.78 138	0.41 197	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.13 83	0.16 76	0.16 150

rvit_stereo_0080	0.44 123	0.32 317	0.71 249	0.47 140	0.36 273	0.42 57	0.55 369	0.82 121	0.68 165	0.50 131	0.60 124	0.55 155	0.47 156	0.59 66	0.44 221	0.26 405	0.21 406	0.20 201	0.20 279	0.31 423	0.19 249

CAS++	0.47 146	0.31 301	0.56 147	0.47 140	0.32 219	0.42 57	0.28 73	1.76 433	0.72 178	0.71 183	0.72 163	0.37 69	0.28 31	0.69 106	0.33 106	0.27 421	0.22 427	0.26 387	0.21 324	0.29 404	0.19 249
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
whm_eth	0.44 123	0.32 317	0.71 249	0.47 140	0.36 273	0.42 57	0.55 369	0.82 121	0.68 165	0.50 131	0.60 124	0.55 155	0.47 156	0.59 66	0.44 221	0.26 405	0.21 406	0.20 201	0.20 279	0.31 423	0.19 249

RAFT+CT+SA	0.58 237	0.29 246	0.60 174	0.66 438	0.37 290	0.42 57	0.55 369	1.27 301	1.03 294	0.70 181	1.22 343	0.60 181	0.70 287	1.64 375	0.41 197	0.18 160	0.13 135	0.22 271	0.22 353	0.21 270	0.18 208

NLSM3	0.36 65	0.21 37	0.43 49	0.45 115	0.36 273	0.43 66	0.32 105	0.69 68	0.58 120	0.41 73	0.68 147	0.39 77	0.43 125	0.60 78	0.35 133	0.14 37	0.12 63	0.19 159	0.17 199	0.16 76	0.13 44

asda	0.30 25	0.24 99	0.42 43	0.38 30	0.23 30	0.43 66	0.34 127	0.58 29	0.37 43	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.52 41	0.30 62	0.11 1	0.09 1	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.12 14

SGD-Stereo	0.32 41	0.20 18	0.40 28	0.38 30	0.19 3	0.43 66	0.22 26	0.64 50	0.33 29	0.42 80	0.34 29	0.27 25	0.35 80	1.15 255	0.30 62	0.20 248	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.17 108	0.13 44

fffft	0.38 78	0.23 78	0.51 106	0.44 101	0.32 219	0.43 66	0.48 308	0.76 91	0.36 40	0.44 90	0.34 29	0.38 76	0.31 50	1.31 294	0.32 89	0.14 37	0.11 31	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.16 150
1: 1. 1
mms	0.40 92	0.27 184	0.52 115	0.46 126	0.32 219	0.43 66	0.46 288	0.70 73	0.46 73	0.35 42	0.58 121	0.44 87	0.30 43	1.36 313	0.33 106	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.15 132	0.19 187	0.15 115

AnonymousM	0.59 243	1.11 563	0.41 34	0.44 101	0.32 219	0.43 66	0.47 296	1.05 219	0.64 141	0.98 253	0.63 132	0.67 206	0.43 125	0.59 66	0.41 197	0.20 248	0.15 251	1.84 588	0.84 577	0.14 28	0.13 44

XX-Stereo	0.63 263	0.26 153	1.90 536	0.81 516	0.67 483	0.43 66	0.23 37	1.03 205	0.58 120	0.65 173	1.56 462	1.41 440	0.39 103	1.28 288	0.35 133	0.20 248	0.14 190	0.20 201	0.19 245	0.18 143	0.14 77

AdaDepth	0.30 25	0.22 60	0.49 90	0.44 101	0.27 102	0.44 73	0.24 44	0.52 11	0.30 19	0.31 24	0.37 37	0.26 19	0.32 57	0.79 142	0.25 12	0.12 8	0.12 63	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.15 115

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 309	3.18 610	2.55 562	0.39 39	0.23 30	0.44 73	0.23 37	0.63 48	0.42 57	0.44 90	0.44 62	0.34 59	0.28 31	0.56 57	0.29 51	1.35 583	0.10 9	0.22 271	0.19 245	0.46 506	1.31 582

MoCha-V2	0.40 92	0.20 18	0.49 90	0.50 200	0.21 12	0.44 73	0.33 115	0.93 162	0.53 110	0.53 142	0.53 102	0.42 82	0.58 240	1.09 240	0.27 34	0.14 37	0.12 63	0.15 32	0.12 51	0.17 108	0.15 115

EGLCR-Stereo	0.37 72	0.22 60	0.51 106	0.43 76	0.26 77	0.44 73	0.22 26	0.99 189	0.48 80	0.42 80	0.42 49	0.67 206	0.29 35	0.86 170	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.19 159	0.17 199	0.17 108	0.15 115

FE-Mocha	0.49 160	0.30 266	0.87 348	0.48 168	0.36 273	0.45 77	0.22 26	1.58 382	0.49 83	1.00 261	1.09 282	0.74 224	0.41 111	0.55 54	0.30 62	0.18 160	0.12 63	0.21 238	0.20 279	0.17 108	0.15 115

2.25w	0.32 41	0.24 99	0.48 83	0.37 15	0.24 46	0.45 77	0.25 49	0.62 45	0.40 50	0.45 98	0.58 121	0.27 25	0.32 57	0.74 129	0.35 133	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.14 77

IGEV	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.37 15	0.31 197	0.45 77	0.21 19	0.59 31	0.40 50	0.31 24	0.43 58	0.26 19	0.21 4	0.43 12	0.25 12	0.13 22	0.12 63	0.16 65	0.13 83	0.12 1	0.12 14

AIO-Stereo	0.37 72	0.25 127	0.51 106	0.47 140	0.23 30	0.45 77	0.39 195	1.07 234	0.52 104	0.41 73	0.48 78	0.52 139	0.25 17	0.72 118	0.30 62	0.16 71	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.16 76	0.13 44

IGEV++	0.40 92	0.22 60	0.51 106	0.52 253	0.29 147	0.45 77	0.25 49	1.65 400	0.46 73	0.37 54	0.57 118	0.46 99	0.45 139	0.50 36	0.38 167	0.19 207	0.12 63	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.15 115

CREStereo++_RVC	0.47 146	0.21 37	0.38 15	0.45 115	0.38 306	0.45 77	0.25 49	0.75 88	1.29 443	0.80 204	1.21 341	0.47 106	0.37 94	0.53 44	0.44 221	0.16 71	0.11 31	0.15 32	0.80 575	0.18 143	0.11 2
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
GEAStereo	0.31 35	0.21 37	0.43 49	0.43 76	0.31 197	0.46 83	0.36 151	0.74 85	0.33 29	0.34 38	0.38 38	0.32 47	0.33 62	0.43 12	0.26 23	0.21 282	0.12 63	0.17 95	0.12 51	0.17 108	0.14 77

GSStereo	0.33 49	0.21 37	0.43 49	0.45 115	0.31 197	0.46 83	0.36 151	0.92 153	0.47 77	0.37 54	0.38 38	0.32 47	0.33 62	0.43 12	0.26 23	0.19 207	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.17 108	0.15 115

Replicate-Monster	0.41 100	0.26 153	2.03 541	0.36 7	0.21 12	0.46 83	0.23 37	0.67 66	0.48 80	0.42 80	0.27 15	0.31 44	0.30 43	0.98 208	0.24 5	0.14 37	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.28 412

4w-stereo	0.30 25	0.24 99	0.44 54	0.37 15	0.23 30	0.46 83	0.27 67	0.63 48	0.31 22	0.41 73	0.44 62	0.27 25	0.36 89	0.59 66	0.30 62	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.12 51	0.13 5	0.12 14

2w_stereo	0.32 41	0.24 99	0.45 67	0.39 39	0.22 24	0.46 83	0.47 296	0.69 68	0.42 57	0.43 86	0.50 89	0.24 10	0.45 139	0.47 27	0.29 51	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.13 44

Selective-IGEV	0.39 83	0.24 99	0.50 99	0.44 101	0.25 67	0.46 83	0.33 115	1.25 299	0.40 50	0.35 42	0.45 67	0.52 139	0.30 43	1.07 235	0.30 62	0.14 37	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.16 76	0.13 44

TRStereo	0.60 246	0.60 506	0.97 391	0.74 496	0.67 483	0.46 83	0.38 180	1.85 464	0.89 233	0.79 202	0.80 189	0.88 281	0.39 103	1.10 243	0.41 197	0.23 338	0.15 251	0.23 309	0.24 389	0.17 108	0.15 115

BridgeDepth_RVC	0.26 3	0.19 11	0.37 7	0.33 1	0.19 3	0.47 90	0.19 7	0.54 16	0.27 11	0.30 21	0.29 20	0.26 19	0.32 57	0.43 12	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.13 1	0.11 10	0.15 51	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asd	0.30 25	0.21 37	0.41 34	0.39 39	0.24 46	0.47 90	0.30 88	0.69 68	0.30 19	0.41 73	0.39 42	0.28 34	0.33 62	0.62 85	0.27 34	0.13 22	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.14 28	0.12 14

1w_stereo	0.34 53	0.20 18	0.42 43	0.43 76	0.26 77	0.47 90	0.54 351	0.59 31	0.50 88	0.41 73	0.66 140	0.25 16	0.44 135	0.62 85	0.33 106	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.12 14

MLG-Stereo_test3	0.28 13	0.18 2	0.42 43	0.40 49	0.23 30	0.47 90	0.19 7	0.61 42	0.29 15	0.35 42	0.21 2	0.35 62	0.21 4	0.60 78	0.25 12	0.15 48	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

SCV_C0	0.43 110	0.26 153	0.65 201	0.43 76	0.29 147	0.47 90	0.31 95	1.34 314	0.73 182	0.38 62	0.49 86	0.54 150	0.29 35	1.24 279	0.30 62	0.17 117	0.13 135	0.16 65	0.13 83	0.20 226	0.15 115

WCG-NET	0.42 104	0.21 37	0.54 130	0.40 49	0.25 67	0.47 90	0.32 105	0.73 81	1.15 367	0.76 191	0.73 165	0.58 172	0.45 139	0.60 78	0.34 123	0.15 48	0.11 31	0.16 65	0.14 113	0.15 51	0.13 44

RSM	0.39 83	0.24 99	0.49 90	0.46 126	0.26 77	0.47 90	0.40 208	0.92 153	0.44 64	0.41 73	0.42 49	0.65 199	0.33 62	1.07 235	0.29 51	0.15 48	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.17 108	0.13 44

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 92	0.67 518	0.42 43	0.64 417	0.29 147	0.48 97	0.25 49	0.85 131	0.44 64	0.38 62	0.36 34	0.30 41	0.70 287	1.15 255	0.29 51	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.11 10	0.18 143	0.12 14

fffy	0.42 104	0.27 184	0.57 157	0.46 126	0.29 147	0.48 97	0.35 135	0.91 150	0.55 114	0.40 72	0.58 121	0.55 155	0.41 111	1.26 283	0.36 144	0.15 48	0.13 135	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.14 77

TestStereo1	0.63 263	0.28 210	0.75 287	0.76 503	0.31 197	0.48 97	0.43 247	1.30 307	1.21 405	0.97 249	1.31 379	0.64 196	0.77 312	1.75 396	0.42 208	0.20 248	0.15 251	0.22 271	0.18 220	0.21 270	0.17 182

DCANet-4	0.54 197	0.26 153	1.07 430	0.42 67	0.24 46	0.48 97	0.36 151	0.99 189	1.30 449	1.10 297	1.02 251	0.56 164	0.75 301	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

fff	0.53 181	0.24 99	0.70 237	0.43 76	0.24 46	0.48 97	0.36 151	1.07 234	1.25 423	1.10 297	1.02 251	0.57 167	1.06 448	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

SA-5K	0.63 263	0.28 210	0.75 287	0.76 503	0.31 197	0.48 97	0.43 247	1.30 307	1.21 405	0.97 249	1.31 379	0.64 196	0.77 312	1.75 396	0.42 208	0.20 248	0.15 251	0.22 271	0.18 220	0.21 270	0.17 182

GLC_STEREO	0.39 83	0.25 127	0.41 34	0.54 287	0.23 30	0.48 97	0.30 88	0.73 81	0.58 120	0.52 141	0.73 165	0.51 131	0.31 50	0.64 89	0.42 208	0.17 117	0.20 382	0.23 309	0.19 245	0.21 270	0.17 182

ASMatch	0.88 409	0.26 153	0.69 231	0.51 232	0.35 262	0.48 97	0.37 173	1.12 254	0.92 248	1.10 297	3.28 568	0.96 321	0.98 420	4.90 532	0.49 269	0.19 207	0.16 291	0.22 271	0.19 245	0.19 187	0.27 400

sAnonymous2	0.55 213	0.56 488	1.46 501	0.60 373	0.51 410	0.48 97	0.52 337	0.79 103	0.68 165	0.50 131	0.67 144	0.46 99	0.62 259	0.59 66	0.40 186	0.22 311	0.17 321	0.22 271	0.21 324	0.86 558	0.56 536

CroCo_RVC	0.55 213	0.56 488	1.46 501	0.60 373	0.51 410	0.48 97	0.52 337	0.79 103	0.68 165	0.50 131	0.67 144	0.46 99	0.62 259	0.59 66	0.40 186	0.22 311	0.17 321	0.22 271	0.21 324	0.86 558	0.56 536

csc	0.53 181	0.24 99	0.70 237	0.43 76	0.24 46	0.48 97	0.36 151	1.07 234	1.25 423	1.10 297	1.02 251	0.57 167	1.06 448	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

cscssc	0.53 181	0.24 99	0.70 237	0.43 76	0.24 46	0.48 97	0.36 151	1.07 234	1.25 423	1.10 297	1.02 251	0.57 167	1.06 448	0.73 123	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.15 51	0.19 249

qwe	0.32 41	0.21 37	0.40 28	0.37 15	0.26 77	0.49 109	0.29 78	0.64 50	0.39 46	0.49 122	0.48 78	0.26 19	0.27 27	0.80 145	0.34 123	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.15 51	0.12 14

4.25_new	0.30 25	0.26 153	0.44 54	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 208	0.59 31	0.31 22	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.46 20	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.12 14

4.5w_new	0.30 25	0.26 153	0.44 54	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 208	0.59 31	0.31 22	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.46 20	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.12 14

4.25w-stereo	0.30 25	0.26 153	0.44 54	0.38 30	0.26 77	0.49 109	0.40 208	0.59 31	0.32 27	0.38 62	0.42 49	0.27 25	0.34 72	0.46 20	0.31 83	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.12 14

MM-Stereo_test3	0.50 166	0.24 99	0.54 130	0.54 287	0.74 504	0.49 109	0.53 345	1.09 242	1.05 304	0.62 168	0.95 218	0.61 185	0.42 117	0.77 133	0.38 167	0.20 248	0.17 321	0.20 201	0.16 174	0.18 143	0.18 208

IGEVStereo-DCA	0.46 139	0.28 210	0.56 147	0.43 76	0.33 240	0.49 109	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.47 108	0.48 78	0.48 112	0.46 146	2.03 428	0.30 62	0.19 207	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.18 208

rrr	0.46 139	0.28 210	0.73 267	0.43 76	0.33 240	0.49 109	0.38 180	0.76 91	0.50 88	0.47 108	0.48 78	0.48 112	0.46 146	2.03 428	0.30 62	0.19 207	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.16 150

HH	0.63 263	0.30 266	0.77 304	0.50 200	0.32 219	0.49 109	0.46 288	1.65 400	0.64 141	0.69 179	1.09 282	1.63 485	0.85 353	1.90 414	0.37 156	0.18 160	0.13 135	0.19 159	0.17 199	0.19 187	0.16 150

HanStereo	0.63 263	0.30 266	0.77 304	0.50 200	0.32 219	0.49 109	0.46 288	1.65 400	0.64 141	0.69 179	1.09 282	1.63 485	0.85 353	1.90 414	0.37 156	0.18 160	0.13 135	0.19 159	0.17 199	0.19 187	0.16 150

ADStereo(finetuned)	0.57 230	0.24 99	1.06 425	0.43 76	0.24 46	0.49 109	0.35 135	1.05 219	1.30 449	1.12 305	1.03 261	0.58 172	1.20 479	0.84 161	0.51 280	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.19 249

iRaft-Stereo_5w	0.85 399	0.29 246	0.91 369	0.53 272	0.43 351	0.49 109	0.68 433	0.99 189	0.87 226	0.79 202	1.34 395	1.46 452	0.91 381	5.11 535	1.11 459	0.17 117	0.14 190	0.22 271	0.18 220	0.20 226	0.20 282

OMP-Stereo	0.94 424	0.33 340	0.72 255	0.90 548	0.31 197	0.49 109	0.36 151	1.16 263	1.06 308	1.58 505	1.12 301	1.46 452	0.69 282	6.94 578	0.49 269	0.19 207	0.14 190	0.24 329	0.18 220	0.20 226	0.14 77

raftrobust	0.52 170	0.25 127	0.56 147	0.65 431	0.52 422	0.49 109	0.34 127	0.98 187	0.91 242	1.30 413	0.87 201	0.63 193	0.81 333	0.78 138	0.41 197	0.19 207	0.15 251	0.16 65	0.14 113	0.15 51	0.16 150

DCANet	0.54 197	0.24 99	0.70 237	0.43 76	0.24 46	0.49 109	0.36 151	1.05 219	1.30 449	1.12 305	1.03 261	0.58 172	0.92 384	0.81 151	0.52 287	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.13 83	0.18 143	0.19 249

water-stereo	0.39 83	0.20 18	0.48 83	0.44 101	0.27 102	0.50 123	0.26 60	0.92 153	0.51 97	0.53 142	0.78 178	0.55 155	0.49 180	0.42 11	0.42 208	0.16 71	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.15 115

MM-Stereo_test1	0.49 160	0.24 99	0.56 147	0.51 232	0.30 171	0.50 123	0.54 351	0.91 150	1.03 294	0.84 217	0.69 152	0.54 150	0.60 244	1.16 259	0.33 106	0.18 160	0.16 291	0.20 201	0.17 199	0.19 187	0.15 115

rvit_stereo_0083	0.47 146	0.33 340	0.81 321	0.56 325	0.36 273	0.50 123	0.44 261	0.68 67	0.95 255	0.49 122	0.57 118	0.55 155	0.49 180	0.88 175	0.46 249	0.25 382	0.25 457	0.24 329	0.20 279	0.24 335	0.17 182

rvit_stereo_0081_aga	0.44 123	0.34 364	0.73 267	0.51 232	0.41 335	0.50 123	0.40 208	0.81 116	0.57 118	0.58 153	0.56 115	0.53 145	0.43 125	0.66 101	0.40 186	0.26 405	0.21 406	0.22 271	0.20 279	0.26 360	0.18 208

WCG-NET（raft）	0.45 131	0.21 37	0.55 141	0.40 49	0.24 46	0.50 123	0.36 151	0.73 81	1.09 327	0.71 183	0.76 173	0.92 301	0.51 192	0.84 161	0.34 123	0.16 71	0.12 63	0.15 32	0.14 113	0.14 28	0.14 77

RSM++	0.38 78	0.24 99	0.51 106	0.47 140	0.26 77	0.50 123	0.41 224	0.79 103	0.45 66	0.37 54	0.45 67	0.60 181	0.35 80	1.02 221	0.30 62	0.15 48	0.13 135	0.17 95	0.14 113	0.18 143	0.13 44

MGS-Stereo	0.42 104	0.26 153	0.58 163	0.44 101	0.28 127	0.50 123	0.34 127	0.57 27	0.83 216	0.46 103	1.31 379	0.52 139	0.33 62	0.65 99	0.36 144	0.19 207	0.16 291	0.18 133	0.15 132	0.17 108	0.16 150

ff7	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

ffff	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

11t	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

StereoVision	0.65 283	0.34 364	0.86 337	0.59 361	0.40 327	0.50 123	0.41 224	1.09 242	0.93 250	0.71 183	2.50 554	0.82 253	0.57 231	1.03 222	0.49 269	0.25 382	0.28 478	0.29 429	0.28 453	0.36 455	0.20 282

CASnet	0.41 100	0.25 127	0.48 83	0.50 200	0.20 6	0.50 123	0.36 151	0.81 116	0.80 207	0.83 214	0.68 147	0.48 112	0.31 50	0.54 47	0.32 89	0.18 160	0.12 63	0.27 403	0.22 353	0.23 320	0.14 77
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.43 110	0.27 184	0.53 122	0.44 101	0.32 219	0.50 123	0.42 228	0.89 143	0.51 97	0.49 122	0.53 102	0.47 106	0.47 156	1.33 302	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

LoS	0.40 92	0.21 37	0.44 54	0.37 15	0.22 24	0.50 123	0.40 208	1.00 193	0.94 253	0.48 116	0.66 140	0.48 112	0.40 108	0.60 78	0.37 156	0.18 160	0.14 190	0.16 65	0.11 10	0.14 28	0.14 77
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ccc-4	0.43 110	0.27 184	0.56 147	0.44 101	0.33 240	0.50 123	0.42 228	0.87 134	0.50 88	0.49 122	0.53 102	0.44 87	0.48 170	1.38 319	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208

IGEV-Stereo	0.43 110	0.27 184	0.54 130	0.45 115	0.32 219	0.50 123	0.42 228	0.90 149	0.51 97	0.49 122	0.53 102	0.47 106	0.47 156	1.32 298	0.33 106	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.15 132	0.18 143	0.18 208
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HHNet	0.62 256	0.26 153	0.63 187	0.43 76	0.45 367	0.50 123	0.58 392	1.07 234	1.01 287	1.25 389	2.23 540	0.70 217	0.61 253	1.07 235	0.47 256	0.20 248	0.13 135	0.23 309	0.19 245	0.19 187	0.30 431

rvit_0105_6	0.53 181	0.37 401	0.98 394	0.65 431	0.38 306	0.51 140	0.51 326	0.77 94	1.20 399	0.54 146	0.55 112	0.65 199	0.53 204	0.94 195	0.44 221	0.32 465	0.32 507	0.28 418	0.24 389	0.28 393	0.21 302

Pointernet	0.37 72	0.20 18	0.57 157	0.43 76	0.28 127	0.51 140	0.27 67	0.93 162	0.61 131	0.47 108	0.63 132	0.49 121	0.38 101	0.49 33	0.33 106	0.17 117	0.13 135	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

EKT-Stereo	0.53 181	0.30 266	0.73 267	0.58 348	0.60 461	0.51 140	0.48 308	0.94 169	0.90 237	0.71 183	0.88 203	0.77 234	0.43 125	1.07 235	0.40 186	0.22 311	0.16 291	0.21 238	0.18 220	0.20 226	0.22 320

LoS_RVC	0.42 104	0.26 153	0.40 28	0.44 101	0.82 531	0.51 140	0.44 261	0.64 50	0.41 54	0.44 90	0.78 178	0.44 87	0.47 156	0.56 57	0.36 144	0.13 22	0.12 63	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.84 566

4.5_new	0.29 20	0.25 127	0.41 34	0.36 7	0.23 30	0.52 144	0.36 151	0.56 23	0.34 35	0.45 98	0.42 49	0.27 25	0.25 17	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 76	0.12 14

4.5w-stereo	0.29 20	0.25 127	0.41 34	0.36 7	0.23 30	0.52 144	0.36 151	0.56 23	0.34 35	0.45 98	0.42 49	0.27 25	0.25 17	0.40 8	0.24 5	0.13 22	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 76	0.12 14

3.25w_new	0.32 41	0.21 37	0.45 67	0.38 30	0.23 30	0.52 144	0.34 127	0.65 54	0.39 46	0.47 108	0.45 67	0.32 47	0.35 80	0.61 83	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.25w	0.32 41	0.21 37	0.45 67	0.37 15	0.23 30	0.52 144	0.34 127	0.65 54	0.39 46	0.47 108	0.45 67	0.32 47	0.35 80	0.61 83	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

GMOStereo	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 462	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

error version	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 462	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

test-v	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 462	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

test-2	0.53 181	0.26 153	0.65 201	0.50 200	0.29 147	0.52 144	0.43 247	0.89 143	0.96 260	1.41 462	1.14 310	0.85 269	0.56 222	0.59 66	0.38 167	0.16 71	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.20 226	0.15 115

sCroCo_RVC	0.49 160	0.40 420	1.02 412	0.65 431	0.60 461	0.52 144	0.40 208	0.83 126	0.61 131	0.44 90	0.74 169	0.49 121	0.50 186	0.63 88	0.48 261	0.26 405	0.27 471	0.23 309	0.22 353	0.29 404	0.25 366

3w_stereo	0.33 49	0.25 127	0.52 115	0.40 49	0.21 12	0.53 153	0.54 351	0.65 54	0.46 73	0.44 90	0.48 78	0.23 4	0.45 139	0.46 20	0.29 51	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 51	0.15 115

rvit_0105_4	0.56 222	0.38 408	1.06 425	0.66 438	0.38 306	0.53 153	0.53 345	0.84 130	1.17 379	0.56 150	0.61 126	0.72 221	0.59 241	0.98 208	0.45 235	0.32 465	0.33 512	0.29 429	0.25 403	0.29 404	0.23 340

rvit_stereo_0075_2	0.64 275	0.46 447	1.05 421	0.66 438	0.66 479	0.53 153	0.48 308	1.20 282	1.12 340	0.76 191	0.92 211	0.78 238	0.53 204	1.03 222	0.59 318	0.37 499	0.28 478	0.40 515	0.31 481	0.37 459	0.32 448

trnet	0.39 83	0.21 37	0.37 7	0.36 7	0.20 6	0.53 153	0.29 78	0.78 98	1.12 340	0.59 161	0.71 159	0.53 145	0.42 117	0.54 47	0.34 123	0.18 160	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.14 28	0.13 44

GCAP-Stereo	0.40 92	0.28 210	0.68 218	0.47 140	0.25 67	0.53 153	0.32 105	0.82 121	0.58 120	0.65 173	0.69 152	0.58 172	0.42 117	0.47 27	0.29 51	0.17 117	0.14 190	0.17 95	0.13 83	0.17 108	0.14 77

rafts_anoy	0.52 170	0.29 246	0.59 170	0.59 361	0.50 397	0.53 153	0.40 208	1.11 251	1.03 294	0.84 217	0.83 192	0.68 208	0.54 209	0.72 118	0.51 280	0.19 207	0.14 190	0.24 329	0.26 421	0.21 270	0.18 208

iRaftStereo_RVC	0.47 146	0.26 153	0.64 194	0.50 200	0.29 147	0.53 153	0.33 115	1.05 219	0.77 198	0.84 217	1.00 237	0.55 155	0.37 94	0.81 151	0.40 186	0.17 117	0.12 63	0.22 271	0.20 279	0.19 187	0.15 115

CREStereo	0.39 83	0.21 37	0.38 15	0.34 3	0.22 24	0.53 153	0.29 78	0.77 94	1.11 336	0.58 153	0.71 159	0.51 131	0.41 111	0.54 47	0.34 123	0.18 160	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.14 28	0.14 77
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
FSD	0.54 197	0.52 473	0.65 201	0.62 398	0.50 397	0.54 161	0.58 392	0.65 54	0.53 110	0.54 146	0.52 96	0.56 164	0.52 198	0.57 62	0.55 304	0.51 541	0.47 560	0.50 537	0.49 546	0.50 516	0.49 520

3.5w_stereo	0.33 49	0.25 127	0.45 67	0.37 15	0.24 46	0.54 161	0.35 135	0.66 60	0.36 40	0.43 86	0.44 62	0.29 36	0.34 72	0.77 133	0.39 178	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 28	0.13 44

HUF	0.36 65	0.23 78	0.52 115	0.40 49	0.22 24	0.54 161	0.47 296	0.82 121	0.43 59	0.36 47	0.43 58	0.50 127	0.42 117	0.64 89	0.29 51	0.17 117	0.12 63	0.16 65	0.12 51	0.15 51	0.14 77

MIM_Stereo	0.57 230	0.24 99	0.92 373	0.46 126	0.30 171	0.54 161	0.28 73	1.27 301	0.75 185	1.00 261	1.16 323	0.93 303	0.53 204	1.45 337	0.61 330	0.16 71	0.16 291	0.20 201	0.19 245	0.17 108	0.14 77

DCRE	0.82 384	0.26 153	0.70 237	0.58 348	0.44 360	0.54 161	0.48 308	0.95 174	0.78 202	0.78 199	7.33 600	0.86 273	0.52 198	0.76 130	0.41 197	0.16 71	0.16 291	0.19 159	0.17 199	0.18 143	0.17 182

raft_robust	0.68 303	0.30 266	0.64 194	0.52 253	0.26 77	0.54 161	0.35 135	1.33 309	1.24 420	1.16 339	1.07 272	0.60 181	0.54 209	3.58 509	0.37 156	0.18 160	0.14 190	0.20 201	0.22 353	0.20 226	0.16 150

RAFT-345	0.84 395	0.25 127	0.66 209	0.50 200	0.27 102	0.54 161	0.42 228	0.83 126	1.11 336	1.32 427	2.34 545	0.86 273	0.54 209	5.72 553	0.47 256	0.18 160	0.13 135	0.22 271	0.17 199	0.17 108	0.16 150

raft+_RVC	0.53 181	0.26 153	0.54 130	0.60 373	0.47 385	0.54 161	0.54 351	1.27 301	0.99 279	0.76 191	1.03 261	0.70 217	0.56 222	0.93 192	0.47 256	0.18 160	0.14 190	0.19 159	0.18 220	0.18 143	0.15 115

DN-CSS_ROB	0.64 275	0.32 317	1.05 421	0.55 311	0.40 327	0.54 161	0.45 281	1.21 283	0.93 250	1.03 274	1.47 437	0.69 213	0.63 264	1.76 401	0.49 269	0.18 160	0.14 190	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.20 282

BStereo	0.38 78	0.25 127	1.42 491	0.42 67	0.28 127	0.55 170	0.39 195	0.55 19	0.52 104	0.36 47	0.35 32	0.37 69	0.29 35	0.64 89	0.38 167	0.13 22	0.14 190	0.15 32	0.19 245	0.15 51	0.16 150

MonStereo	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 95	0.55 19	0.43 59	0.28 10	0.28 16	0.23 4	0.21 4	0.57 62	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 95	0.55 19	0.43 59	0.28 10	0.28 16	0.23 4	0.21 4	0.56 57	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

MM-Stereo_test2	0.43 110	0.24 99	0.67 214	0.51 232	0.32 219	0.55 170	0.45 281	0.97 183	0.77 198	0.59 161	0.51 93	0.49 121	0.42 117	0.80 145	0.30 62	0.15 48	0.13 135	0.18 133	0.14 113	0.19 187	0.14 77

MonSter	0.28 13	0.18 2	0.39 21	0.36 7	0.21 12	0.55 170	0.31 95	0.55 19	0.43 59	0.28 10	0.29 20	0.23 4	0.21 4	0.56 57	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.11 2

CES	0.48 152	0.20 18	0.37 7	0.39 39	1.39 579	0.55 170	0.35 135	0.98 187	0.66 159	0.44 90	0.66 140	0.35 62	0.27 27	0.56 57	0.33 106	0.15 48	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.19 187	1.46 584

knoymous	0.51 168	0.29 246	0.47 79	0.43 76	0.30 171	0.55 170	0.55 369	1.02 200	0.77 198	0.98 253	0.85 196	0.94 306	0.56 222	0.85 166	0.45 235	0.20 248	0.14 190	0.26 387	0.14 113	0.23 320	0.23 340

RCA-Stereo	0.50 166	0.23 78	0.58 163	0.48 168	0.33 240	0.55 170	0.45 281	0.97 183	1.38 485	0.68 178	1.05 266	0.63 193	0.80 329	0.59 66	0.32 89	0.17 117	0.12 63	0.17 95	0.14 113	0.16 76	0.14 77

ProNet	0.43 110	0.28 210	0.58 163	0.43 76	0.30 171	0.56 178	0.52 337	1.00 193	0.58 120	0.44 90	0.49 86	0.43 85	0.43 125	1.28 288	0.36 144	0.15 48	0.13 135	0.19 159	0.16 174	0.17 108	0.16 150

PSM-softLoss	0.78 366	0.31 301	0.77 304	0.58 348	0.32 219	0.56 178	0.40 208	1.18 270	0.70 171	1.24 383	1.07 272	0.83 260	0.52 198	5.36 541	0.53 294	0.24 355	0.15 251	0.25 368	0.22 353	0.20 226	0.25 366

KMStereo	0.78 366	0.31 301	0.77 304	0.58 348	0.32 219	0.56 178	0.40 208	1.18 270	0.70 171	1.24 383	1.07 272	0.83 260	0.52 198	5.36 541	0.53 294	0.24 355	0.15 251	0.25 368	0.22 353	0.20 226	0.25 366

TestStereo	0.64 275	0.39 413	0.71 249	0.51 232	0.27 102	0.56 178	0.42 228	1.03 205	0.91 242	0.80 204	1.00 237	0.68 208	0.52 198	3.25 499	0.45 235	0.22 311	0.15 251	0.24 329	0.18 220	0.27 374	0.16 150

test_xeample3	0.42 104	0.28 210	0.69 231	0.43 76	0.33 240	0.56 178	0.38 180	0.79 103	0.45 66	0.53 142	0.46 71	0.44 87	0.44 135	1.38 319	0.31 83	0.18 160	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.17 108	0.16 150

AIO_test	0.35 63	0.22 60	0.44 54	0.43 76	0.27 102	0.57 183	0.44 261	0.79 103	0.41 54	0.32 30	0.47 73	0.46 99	0.30 43	0.69 106	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.13 83	0.15 51	0.12 14

UGAM-zero	1.00 444	0.30 266	0.93 375	0.47 140	0.30 171	0.57 183	0.25 49	2.25 551	0.63 136	1.01 266	1.10 288	2.73 565	1.85 550	6.26 562	0.40 186	0.17 117	0.14 190	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.17 182

CAS	0.63 263	0.18 2	0.37 7	2.27 589	0.84 533	0.57 183	0.54 351	0.79 103	0.62 133	0.48 116	0.70 156	0.36 64	0.26 24	0.45 17	0.35 133	2.24 589	0.10 9	0.14 5	0.09 1	0.15 51	1.06 578

BridgeDepth	0.29 20	0.19 11	0.37 7	0.40 49	0.17 1	0.58 186	0.32 105	0.60 40	0.29 15	0.26 5	0.26 11	0.39 77	0.43 125	0.47 27	0.26 23	0.13 22	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 51	0.12 14
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.34 53	0.23 78	0.51 106	0.45 115	0.29 147	0.58 186	0.24 44	0.82 121	0.34 35	0.49 122	0.38 38	0.52 139	0.42 117	0.47 27	0.27 34	0.18 160	0.14 190	0.17 95	0.12 51	0.14 28	0.13 44

rvit_0105_5	0.58 237	0.39 413	1.05 421	0.66 438	0.37 290	0.58 186	0.56 377	0.94 169	1.18 386	0.64 171	0.68 147	0.75 227	0.63 264	0.88 175	0.50 275	0.32 465	0.32 507	0.30 442	0.27 432	0.28 393	0.25 366

SA	0.66 290	0.30 266	0.82 324	0.61 387	0.30 171	0.58 186	0.38 180	1.44 340	1.30 449	0.96 246	1.36 402	0.66 203	0.95 403	1.85 411	0.42 208	0.19 207	0.15 251	0.25 368	0.23 376	0.21 270	0.17 182

test-3	0.54 197	0.22 60	0.68 218	0.47 140	0.27 102	0.58 186	0.35 135	0.92 153	1.00 284	1.32 427	0.69 152	0.87 277	0.45 139	1.68 386	0.37 156	0.16 71	0.11 31	0.20 201	0.16 174	0.17 108	0.13 44

test_1	0.54 197	0.22 60	0.68 218	0.47 140	0.27 102	0.58 186	0.35 135	0.92 153	1.00 284	1.28 398	0.68 147	0.87 277	0.45 139	1.67 381	0.37 156	0.16 71	0.11 31	0.20 201	0.16 174	0.17 108	0.13 44

XX-TBD	0.46 139	0.70 526	0.35 2	0.79 510	0.25 67	0.58 186	0.26 60	0.69 68	1.27 434	0.76 191	1.00 237	0.45 95	0.33 62	0.47 27	0.37 156	0.19 207	0.15 251	0.15 32	0.11 10	0.17 108	0.14 77

AIO_rvc	0.36 65	0.23 78	0.49 90	0.43 76	0.27 102	0.59 193	0.38 180	0.94 169	0.45 66	0.33 35	0.46 71	0.49 121	0.22 10	0.84 161	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.15 51	0.13 44

test_for_model	1.30 497	3.71 613	0.58 163	3.22 604	2.84 604	0.59 193	0.33 115	1.40 329	0.83 216	1.42 468	0.61 126	0.52 139	0.37 94	0.51 38	0.33 106	2.46 592	0.15 251	0.16 65	0.11 10	4.39 614	1.50 585

MyStereo07	0.48 152	0.29 246	0.50 99	0.55 311	0.45 367	0.59 193	0.79 462	1.05 219	0.51 97	0.48 116	0.53 102	0.43 85	0.55 216	1.30 293	0.34 123	0.17 117	0.16 291	0.24 329	0.20 279	0.23 320	0.20 282

MyStereo04	0.67 299	0.29 246	1.07 430	0.55 311	0.45 367	0.59 193	0.79 462	1.50 355	1.40 495	0.91 234	0.91 209	0.74 224	0.86 361	1.52 350	0.62 333	0.17 117	0.16 291	0.24 329	0.20 279	0.23 320	0.20 282

PFNet+	0.59 243	0.28 210	0.77 304	0.53 272	0.30 171	0.59 193	0.31 95	0.92 153	1.14 355	1.33 435	1.10 288	0.79 242	0.57 231	1.31 294	0.49 269	0.25 382	0.17 321	0.28 418	0.26 421	0.21 270	0.25 366

DeepStereo_RVC	0.55 213	0.29 246	0.72 255	0.51 232	0.30 171	0.59 193	0.33 115	1.03 205	0.70 171	1.16 339	0.93 214	0.83 260	0.94 398	0.96 199	0.54 300	0.21 282	0.14 190	0.21 238	0.19 245	0.24 335	0.24 354

RAFT-IKP	0.54 197	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.59 193	0.36 151	1.04 211	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.61 253	1.22 272	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

Prome-Stereo	0.75 350	0.27 184	0.53 122	0.55 311	0.32 219	0.59 193	0.97 509	0.89 143	0.88 230	1.45 472	2.46 552	0.91 293	1.41 508	1.58 364	0.44 221	0.18 160	0.13 135	0.19 159	0.17 199	0.20 226	0.92 569

ISRNet	0.80 373	0.33 340	1.07 430	0.81 516	0.66 479	0.60 201	0.34 127	1.19 280	1.13 352	1.59 506	1.53 451	1.35 430	0.77 312	1.27 286	0.94 427	0.39 506	0.34 514	0.43 522	0.38 519	0.34 445	0.49 520

IGEV-RUCA	0.37 72	0.23 78	0.48 83	0.49 188	0.36 273	0.60 201	0.23 37	0.64 50	0.49 83	0.39 71	0.49 86	0.44 87	0.31 50	0.85 166	0.30 62	0.24 355	0.13 135	0.16 65	0.12 51	0.20 226	0.19 249

RAFT-Stereo-weight	0.47 146	0.24 99	0.53 122	0.48 168	0.27 102	0.60 201	0.35 135	1.02 200	1.07 313	0.99 256	0.78 178	0.76 231	0.28 31	0.76 130	0.36 144	0.16 71	0.12 63	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.15 115

GwcNet-ADL	0.64 275	0.31 301	0.79 315	0.56 325	0.41 335	0.60 201	0.58 392	1.41 331	1.26 428	1.08 283	1.13 306	0.91 293	0.60 244	1.04 228	0.78 387	0.27 421	0.18 344	0.18 133	0.18 220	0.25 348	0.29 418

EAI-Stereo	0.65 283	0.28 210	0.69 231	0.53 272	0.27 102	0.60 201	0.40 208	2.28 555	0.64 141	0.71 183	3.18 567	0.57 167	0.43 125	1.06 231	0.41 197	0.18 160	0.13 135	0.17 95	0.17 199	0.17 108	0.17 182

CFNet-RSSM	0.54 197	0.24 99	0.70 237	0.48 168	0.28 127	0.60 201	0.27 67	1.49 351	1.14 355	1.06 279	0.93 214	1.08 356	0.54 209	0.70 110	0.35 133	0.16 71	0.12 63	0.17 95	0.15 132	0.16 76	0.14 77

depthmonostereo	0.41 100	0.23 78	0.53 122	0.47 140	0.23 30	0.61 207	0.35 135	1.00 193	0.76 194	0.48 116	0.65 139	0.47 106	0.49 180	0.67 104	0.37 156	0.16 71	0.15 251	0.16 65	0.14 113	0.16 76	0.15 115

castereo	0.41 100	0.22 60	0.46 76	0.44 101	0.30 171	0.61 207	0.56 377	0.97 183	0.80 207	0.38 62	0.69 152	0.45 95	0.69 282	0.51 38	0.30 62	0.16 71	0.11 31	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.12 14

SMoEStereo_RVC	0.39 83	0.25 127	0.50 99	0.45 115	0.30 171	0.61 207	0.36 151	0.72 78	0.45 66	0.46 103	0.43 58	0.42 82	0.35 80	1.39 324	0.29 51	0.15 48	0.12 63	0.20 201	0.15 132	0.16 76	0.15 115

MyStereo06	0.61 252	0.28 210	0.95 383	0.56 325	0.46 379	0.61 207	0.73 446	1.78 441	0.67 161	1.03 274	1.12 301	1.13 378	0.56 222	0.78 138	0.41 197	0.17 117	0.16 291	0.23 309	0.20 279	0.22 294	0.20 282

MyStereo05	0.66 290	0.28 210	1.07 430	0.56 325	0.46 379	0.61 207	0.73 446	1.34 314	1.41 500	1.15 329	0.91 209	0.77 234	0.80 329	1.41 332	0.63 337	0.17 117	0.16 291	0.23 309	0.20 279	0.22 294	0.20 282

test_3	0.55 213	0.23 78	0.71 249	0.53 272	0.28 127	0.61 207	0.40 208	0.92 153	1.05 304	1.19 357	0.68 147	0.93 303	0.44 135	1.67 381	0.39 178	0.15 48	0.12 63	0.22 271	0.19 245	0.21 270	0.14 77

IIG-Stereo	0.96 427	0.31 301	0.72 255	0.88 543	0.33 240	0.61 207	0.26 60	1.19 280	1.03 294	1.69 519	1.37 404	1.46 452	0.75 301	6.96 580	0.51 280	0.19 207	0.14 190	0.23 309	0.18 220	0.20 226	0.14 77

test-1	0.52 170	0.26 153	1.04 420	0.56 325	0.32 219	0.61 207	0.38 180	1.10 245	0.91 242	0.78 199	1.01 243	0.77 234	0.52 198	0.60 78	0.42 208	0.17 117	0.14 190	0.20 201	0.17 199	0.20 226	0.23 340

RALCasStereoNet	0.54 197	0.30 266	0.66 209	0.59 361	0.51 410	0.61 207	0.52 337	0.94 169	0.93 250	0.70 181	1.01 243	0.78 238	0.44 135	1.33 302	0.47 256	0.20 248	0.16 291	0.18 133	0.16 174	0.20 226	0.19 249

FlowAnything_test	0.39 83	0.26 153	0.61 178	0.59 361	0.33 240	0.62 216	0.36 151	0.62 45	0.40 50	0.45 98	0.36 34	0.45 95	0.37 94	0.53 44	0.48 261	0.24 355	0.18 344	0.28 418	0.33 499	0.21 270	0.19 249

MSCF	0.38 78	0.25 127	0.52 115	0.47 140	0.25 67	0.62 216	0.37 173	0.81 116	0.47 77	0.50 131	0.71 159	0.32 47	0.65 274	0.54 47	0.28 47	0.19 207	0.12 63	0.17 95	0.14 113	0.17 108	0.14 77

3.75w	0.32 41	0.23 78	0.44 54	0.37 15	0.29 147	0.62 216	0.36 151	0.59 31	0.32 27	0.41 73	0.47 73	0.25 16	0.34 72	0.64 89	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.12 14

DisPM	0.66 290	0.28 210	0.72 255	0.61 387	0.35 262	0.62 216	0.45 281	1.02 200	0.99 279	1.56 499	1.10 288	0.80 244	0.59 241	2.37 460	0.41 197	0.23 338	0.14 190	0.23 309	0.21 324	0.20 226	0.25 366

Pro-Stereo	0.31 35	0.16 1	0.34 1	0.39 39	0.29 147	0.63 220	0.21 19	0.35 2	0.28 12	0.34 38	0.25 7	0.23 4	0.13 1	1.58 364	0.26 23	0.13 22	0.11 31	0.18 133	0.17 199	0.13 5	0.12 14

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 318	0.35 384	1.70 521	0.49 188	0.56 438	0.63 220	0.38 180	2.41 567	0.65 156	0.77 196	1.07 272	1.82 512	0.95 403	0.93 192	0.43 218	0.20 248	0.13 135	0.21 238	0.25 403	0.28 393	0.26 390

NRIStereo	0.60 246	0.29 246	0.69 231	0.53 272	0.28 127	0.63 220	0.33 115	1.08 240	0.87 226	1.14 323	0.87 201	0.91 293	0.59 241	2.24 449	0.49 269	0.20 248	0.14 190	0.21 238	0.19 245	0.21 270	0.17 182

Pruner-Stereo	0.62 256	0.29 246	0.70 237	0.61 387	0.31 197	0.63 220	0.43 247	1.17 265	0.99 279	1.53 489	1.08 277	0.95 315	0.55 216	1.35 308	0.51 280	0.23 338	0.14 190	0.24 329	0.21 324	0.21 270	0.23 340

LG-G_1	0.31 35	0.20 18	0.44 54	0.42 67	0.20 6	0.64 224	0.18 2	0.70 73	0.25 7	0.29 16	0.29 20	0.36 64	0.35 80	0.87 173	0.24 5	0.16 71	0.12 63	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LG-G	0.31 35	0.20 18	0.44 54	0.42 67	0.20 6	0.64 224	0.18 2	0.70 73	0.25 7	0.29 16	0.29 20	0.36 64	0.35 80	0.87 173	0.24 5	0.16 71	0.12 63	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

rvit_0105_3	0.63 263	0.44 438	1.08 434	0.72 484	0.40 327	0.64 224	0.71 442	1.03 205	1.17 379	0.82 212	0.70 156	0.80 244	0.70 287	0.91 183	0.56 308	0.35 491	0.34 514	0.34 482	0.32 489	0.27 374	0.28 412

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 437	0.39 413	3.21 571	0.50 200	0.63 471	0.64 224	0.39 195	2.36 562	0.75 185	0.95 244	4.63 583	1.81 509	0.56 222	0.96 199	0.41 197	0.18 160	0.13 135	0.21 238	0.26 421	0.32 432	0.35 464

qqq	0.57 230	0.34 364	0.71 249	0.47 140	0.27 102	0.64 224	0.62 411	1.42 333	0.78 202	0.80 204	0.92 211	0.95 315	0.77 312	0.88 175	0.59 318	0.21 282	0.20 382	0.24 329	0.23 376	0.22 294	0.21 302

test_4	0.53 181	0.22 60	0.56 147	0.54 287	0.32 219	0.64 224	0.39 195	0.80 111	0.62 133	0.92 236	1.87 515	0.68 208	0.42 117	1.16 259	0.37 156	0.15 48	0.13 135	0.20 201	0.22 353	0.20 226	0.15 115

dd	0.59 243	0.48 456	0.97 391	0.55 311	0.32 219	0.64 224	0.47 296	1.02 200	1.34 464	0.78 199	0.86 197	0.58 172	0.54 209	1.01 218	0.86 414	0.28 435	0.18 344	0.26 387	0.19 245	0.32 432	0.24 354

NF-Stereo	0.80 373	0.30 266	0.75 287	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.02 251	0.82 253	0.57 231	5.40 546	0.48 261	0.23 338	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

OCTAStereo	0.80 373	0.30 266	0.75 287	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.01 243	0.82 253	0.57 231	5.35 540	0.48 261	0.24 355	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

ROB_FTStereo_v2	0.54 197	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.64 224	0.42 228	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.12 250	0.46 249	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

ROB_FTStereo	0.54 197	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.64 224	0.25 49	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.95 218	0.82 253	0.61 253	1.15 255	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

PFNet	0.91 417	0.26 153	1.10 440	0.63 408	0.32 219	0.64 224	0.56 377	1.17 265	0.99 279	1.47 475	1.08 277	0.98 325	0.69 282	6.62 570	0.54 300	0.20 248	0.12 63	0.24 329	0.19 245	0.20 226	0.17 182

RE-Stereo	0.80 373	0.30 266	0.75 287	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.01 243	0.81 248	0.57 231	5.37 543	0.48 261	0.24 355	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

TVStereo	0.80 373	0.30 266	0.75 287	0.60 373	0.31 197	0.64 224	0.44 261	1.21 283	0.90 237	1.29 404	1.01 243	0.81 248	0.57 231	5.37 543	0.48 261	0.24 355	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.20 226	0.30 431

GMStereo	0.55 213	0.45 445	0.94 379	0.50 200	0.32 219	0.64 224	0.43 247	1.00 193	1.40 495	0.82 212	0.73 165	0.51 131	0.45 139	0.85 166	0.55 304	0.24 355	0.15 251	0.20 201	0.21 324	0.31 423	0.24 354
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.52 170	0.24 99	0.68 218	0.48 168	0.29 147	0.64 224	0.25 49	1.16 263	1.08 319	1.01 266	1.00 237	1.12 373	0.56 222	0.69 106	0.37 156	0.16 71	0.13 135	0.17 95	0.15 132	0.15 51	0.15 115

GASTEREO	0.40 92	0.25 127	0.51 106	0.48 168	0.25 67	0.65 240	0.36 151	0.81 116	0.49 83	0.51 138	0.82 191	0.30 41	0.66 277	0.62 85	0.28 47	0.19 207	0.12 63	0.16 65	0.14 113	0.16 76	0.14 77

IPLGR	0.58 237	0.27 184	1.14 450	0.48 168	0.28 127	0.65 240	0.33 115	1.22 291	1.13 352	1.18 353	1.05 266	0.69 213	0.66 277	0.96 199	0.52 287	0.17 117	0.15 251	0.20 201	0.17 199	0.20 226	0.18 208

Patchmatch Stereo++	0.55 213	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.29 78	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.37 315	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208
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	0.54 197	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.41 224	1.04 211	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.82 253	0.61 253	1.06 231	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

HUI-Stereo	0.52 170	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.30 88	1.04 211	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	0.79 142	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

iGMRVC	0.56 222	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.38 180	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.52 350	0.46 249	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

IRAFT_RVC	0.88 409	0.28 210	0.76 297	0.63 408	0.31 197	0.65 240	1.02 519	1.22 291	0.94 253	1.22 370	1.04 264	1.01 339	0.98 420	5.82 556	0.53 294	0.22 311	0.12 63	0.25 368	0.20 279	0.20 226	0.19 249

iRAFT	0.55 213	0.30 266	0.73 267	0.50 200	0.27 102	0.65 240	0.29 78	1.05 219	0.64 141	1.12 305	0.96 221	0.83 260	0.60 244	1.37 315	0.45 235	0.22 311	0.14 190	0.24 329	0.20 279	0.26 360	0.18 208

TANstereo	0.44 123	0.21 37	0.44 54	0.41 59	0.21 12	0.65 240	0.26 60	0.79 103	0.83 216	0.93 237	0.98 231	0.51 131	0.46 146	0.54 47	0.35 133	0.18 160	0.24 448	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.26 390

4D-IteraStereo	0.48 152	0.24 99	0.76 297	0.50 200	0.44 360	0.66 249	0.31 95	0.87 134	1.02 290	1.03 274	0.72 163	0.78 238	0.32 57	0.64 89	0.37 156	0.17 117	0.11 31	0.23 309	0.19 245	0.19 187	0.13 44

MIPNet	0.56 222	0.28 210	0.94 379	0.49 188	0.33 240	0.66 249	0.38 180	1.35 317	1.08 319	1.06 279	0.92 211	0.60 181	0.79 323	0.73 123	0.52 287	0.17 117	0.14 190	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.17 182

TransformOpticalFlow	0.96 427	0.28 210	0.89 362	0.52 253	0.31 197	0.66 249	0.54 351	1.75 427	1.12 340	1.09 289	1.44 427	1.37 435	1.01 432	6.70 575	0.42 208	0.19 207	0.12 63	0.20 201	0.19 245	0.18 143	0.19 249

FTStereo	0.91 417	0.26 153	0.56 147	0.54 287	0.33 240	0.66 249	1.87 579	1.00 193	0.75 185	1.75 523	4.15 578	1.04 348	1.65 533	1.57 362	0.46 249	0.19 207	0.16 291	0.23 309	0.21 324	0.18 143	0.63 549

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 139	0.36 394	0.71 249	0.47 140	0.36 273	0.67 253	0.35 135	0.78 98	1.12 340	0.61 165	0.62 129	0.39 77	0.39 103	0.71 114	0.39 178	0.20 248	0.17 321	0.22 271	0.18 220	0.23 320	0.19 249

AE-Stereo	0.49 160	0.27 184	0.67 214	0.60 373	0.39 316	0.67 253	0.46 288	1.18 270	1.09 327	0.47 108	0.75 171	0.69 213	0.47 156	0.59 66	0.40 186	0.16 71	0.15 251	0.21 238	0.20 279	0.19 187	0.15 115

x	0.54 197	0.31 301	0.61 178	0.47 140	0.30 171	0.67 253	0.47 296	1.53 370	0.79 206	0.81 208	0.83 192	0.78 238	0.70 287	0.70 110	0.62 333	0.21 282	0.19 362	0.22 271	0.19 245	0.21 270	0.20 282

CrosDoStereo	1.58 526	0.24 99	0.72 255	0.48 168	0.29 147	0.67 253	12.49 616	1.10 245	0.98 272	1.34 439	1.75 500	1.00 332	1.89 552	6.65 571	0.81 399	0.19 207	0.15 251	0.20 201	0.22 353	0.18 143	0.19 249

AAGNet	1.83 546	0.28 210	0.72 255	0.61 387	0.32 219	0.67 253	0.51 326	0.96 181	0.98 272	1.47 475	1.20 339	1.00 332	1.18 473	2.83 483	22.77 624	0.22 311	0.13 135	0.22 271	0.19 245	0.23 320	0.15 115

KYRaft	0.75 350	0.28 210	0.62 184	0.56 325	0.29 147	0.67 253	0.86 482	0.94 169	0.84 220	1.62 511	2.21 539	1.16 382	1.02 437	1.57 362	0.40 186	0.20 248	0.13 135	0.22 271	0.28 453	0.20 226	1.02 573

DeepStereo_LL	1.58 526	0.24 99	0.72 255	0.48 168	0.29 147	0.67 253	12.49 616	1.10 245	0.98 272	1.34 439	1.75 500	1.00 332	1.89 552	6.65 571	0.81 399	0.19 207	0.15 251	0.20 201	0.22 353	0.18 143	0.19 249

WQFJX1	0.57 230	0.26 153	0.54 130	0.48 168	0.72 496	0.68 260	0.47 296	2.46 571	0.71 176	0.54 146	0.50 89	0.53 145	0.51 192	1.36 313	0.60 326	0.18 160	0.20 382	0.20 201	0.16 174	0.20 226	0.20 282

NLMM1	0.56 222	0.27 184	0.60 174	0.47 140	0.74 504	0.68 260	0.43 247	1.83 459	1.04 299	0.59 161	0.62 129	0.51 131	0.47 156	1.33 302	0.57 311	0.18 160	0.21 406	0.20 201	0.17 199	0.20 226	0.15 115

testlalala2	0.58 237	0.27 184	0.68 218	1.72 582	1.27 576	0.68 260	0.42 228	0.93 162	0.70 171	0.90 229	0.93 214	0.76 231	0.34 72	0.52 41	0.40 186	0.18 160	0.15 251	0.17 95	0.13 83	0.17 108	0.17 182

GANet-ADL	0.60 246	0.35 384	0.72 255	0.64 417	0.40 327	0.68 260	0.51 326	1.49 351	1.12 340	0.95 244	1.08 277	0.91 293	0.57 231	0.76 130	0.55 304	0.26 405	0.18 344	0.18 133	0.16 174	0.23 320	0.25 366

STrans-v2	1.04 459	0.28 210	0.96 389	0.49 188	0.32 219	0.68 260	0.79 462	2.47 572	1.12 340	1.12 305	1.46 436	1.40 437	1.46 515	6.70 575	0.43 218	0.18 160	0.13 135	0.20 201	0.18 220	0.18 143	0.18 208

cross-raft	0.54 197	0.25 127	0.61 178	0.52 253	0.29 147	0.68 260	0.37 173	1.46 345	0.76 194	1.01 266	1.06 268	1.28 414	0.46 146	0.71 114	0.35 133	0.15 48	0.12 63	0.18 133	0.16 174	0.19 187	0.14 77

RAFT	0.64 275	0.30 266	0.73 267	0.59 361	0.33 240	0.68 260	0.58 392	1.04 211	0.76 194	1.08 283	1.19 335	1.65 491	0.93 393	1.06 231	0.56 308	0.21 282	0.18 344	0.27 403	0.24 389	0.22 294	0.17 182

model_zeroshot	0.48 152	0.29 246	0.86 337	0.51 232	0.36 273	0.69 267	0.37 173	1.12 254	0.62 133	0.85 222	0.84 194	0.66 203	0.37 94	0.73 123	0.34 123	0.20 248	0.16 291	0.19 159	0.16 174	0.17 108	0.16 150

MSKI-zero shot	0.55 213	0.26 153	0.57 157	0.51 232	0.26 77	0.69 267	0.28 73	1.18 270	0.64 141	0.91 234	1.32 386	0.82 253	0.33 62	1.92 416	0.32 89	0.17 117	0.12 63	0.17 95	0.13 83	0.16 76	0.16 150

LCNet	0.72 318	0.28 210	0.52 115	0.55 311	0.31 197	0.69 267	0.54 351	1.00 193	0.88 230	1.19 357	1.34 395	0.97 323	1.34 503	2.56 473	0.45 235	0.18 160	0.13 135	0.21 238	0.25 403	0.27 374	0.73 561

RAFT_R40	0.83 390	0.28 210	0.73 267	0.59 361	0.31 197	0.69 267	0.44 261	1.10 245	0.95 255	1.47 475	1.10 288	1.00 332	0.85 353	5.53 548	0.46 249	0.22 311	0.13 135	0.23 309	0.20 279	0.23 320	0.18 208

RALAANet	0.60 246	0.33 340	0.87 348	0.62 398	0.50 397	0.69 267	0.31 95	1.21 283	1.06 308	1.09 289	1.16 323	0.88 281	0.46 146	1.22 272	0.42 208	0.19 207	0.15 251	0.21 238	0.17 199	0.27 374	0.17 182

R-Stereo Train	0.57 230	0.26 153	0.63 187	0.54 287	0.36 273	0.69 267	0.54 351	1.22 291	0.72 178	1.61 507	1.50 447	0.75 227	0.53 204	0.64 89	0.44 221	0.18 160	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.17 108	0.17 182

RAFT-Stereo	0.57 230	0.26 153	0.63 187	0.54 287	0.36 273	0.69 267	0.54 351	1.22 291	0.72 178	1.61 507	1.50 447	0.75 227	0.53 204	0.64 89	0.44 221	0.18 160	0.15 251	0.17 95	0.15 132	0.17 108	0.17 182
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UGAM	1.14 480	0.27 184	0.95 383	0.53 272	0.42 340	0.70 274	0.72 445	0.95 174	1.32 457	0.98 253	1.48 442	1.78 508	0.87 366	9.65 609	0.87 415	0.21 282	0.18 344	0.30 442	0.24 389	0.19 187	0.16 150

GCAP-BAT	0.49 160	0.31 301	0.64 194	0.41 59	0.46 379	0.70 274	0.35 135	0.77 94	0.64 141	0.86 224	1.00 237	0.77 234	0.37 94	1.18 265	0.36 144	0.18 160	0.14 190	0.18 133	0.13 83	0.17 108	0.15 115

LL-Strereo2	0.52 170	0.33 340	0.69 231	0.52 253	0.37 290	0.70 274	0.30 88	1.13 258	0.67 161	0.94 242	0.78 178	0.91 293	0.42 117	1.05 230	0.42 208	0.17 117	0.16 291	0.29 429	0.25 403	0.21 270	0.16 150

CFNet_pseudo	0.66 290	0.32 317	0.86 337	0.48 168	0.39 316	0.70 274	0.40 208	1.33 309	1.22 411	1.16 339	1.34 395	1.24 399	0.64 268	0.98 208	0.59 318	0.21 282	0.16 291	0.33 472	0.19 245	0.36 455	0.25 366

ccs_rob	0.66 290	0.33 340	0.86 337	0.48 168	0.39 316	0.70 274	0.40 208	1.33 309	1.22 411	1.16 339	1.34 395	1.23 397	0.64 268	0.98 208	0.59 318	0.21 282	0.16 291	0.35 490	0.20 279	0.37 459	0.25 366

testlalala	0.45 131	0.28 210	0.59 170	0.42 67	0.39 316	0.71 279	0.39 195	1.08 240	0.45 66	1.24 383	0.80 189	0.61 185	0.36 89	0.54 47	0.33 106	0.20 248	0.13 135	0.18 133	0.12 51	0.15 51	0.15 115

RAFT_CTSACE	0.63 263	0.26 153	0.88 356	0.55 311	0.51 410	0.71 279	0.44 261	0.80 111	0.97 267	0.97 249	1.84 510	1.18 386	0.68 279	1.47 343	0.36 144	0.16 71	0.15 251	0.21 238	0.20 279	0.20 226	0.14 77

PMTNet	0.46 139	0.21 37	0.38 15	0.37 15	0.23 30	0.71 279	0.27 67	0.74 85	1.04 299	0.64 171	0.70 156	0.55 155	0.47 156	0.86 170	0.35 133	1.00 572	0.13 135	0.15 32	0.10 2	0.15 51	0.13 44

NLCSM	0.52 170	0.28 210	0.55 141	0.52 253	0.74 504	0.72 282	0.46 288	0.96 181	0.65 156	0.63 169	0.51 93	0.48 112	0.61 253	1.32 298	0.70 358	0.19 207	0.20 382	0.21 238	0.18 220	0.22 294	0.20 282

DilatedVolume-Stereo	0.43 110	0.21 37	0.55 141	0.43 76	0.32 219	0.72 282	0.29 78	0.80 111	0.51 97	0.77 196	0.73 165	0.48 112	0.40 108	1.13 252	0.39 178	0.15 48	0.14 190	0.15 32	0.14 113	0.16 76	0.14 77

SST-Stereo	0.83 390	0.28 210	0.72 255	0.59 361	0.31 197	0.72 282	0.26 60	1.09 242	0.86 222	1.47 475	1.10 288	1.00 332	0.87 366	5.73 554	0.45 235	0.22 311	0.13 135	0.23 309	0.19 245	0.23 320	0.18 208

GMM-Stereo	0.74 341	0.25 127	0.59 170	0.54 287	0.34 258	0.72 282	0.99 514	1.01 199	0.87 226	1.36 444	1.78 503	1.12 373	0.81 333	2.09 434	0.46 249	0.18 160	0.12 63	0.25 368	0.25 403	0.20 226	0.85 567

111	0.60 246	0.23 78	0.70 237	0.43 76	0.24 46	0.72 282	0.42 228	1.18 270	1.41 500	0.80 204	1.38 409	1.10 368	0.79 323	0.96 199	0.58 315	0.18 160	0.13 135	0.17 95	0.15 132	0.17 108	0.19 249

DCVSM-stereo	0.72 318	0.35 384	0.76 297	0.55 311	0.42 340	0.73 287	0.38 180	1.21 283	1.02 290	1.79 529	1.04 264	1.62 480	1.03 439	1.04 228	0.79 393	0.24 355	0.27 471	0.29 429	0.24 389	0.30 414	0.36 470

Sa-1000	0.72 318	0.29 246	0.76 297	0.59 361	0.30 171	0.73 287	0.37 173	1.62 395	1.33 461	1.28 398	2.04 531	0.86 273	0.75 301	1.84 408	0.38 167	0.19 207	0.14 190	0.25 368	0.23 376	0.20 226	0.16 150

iRaft-Stereo_20w	0.65 283	0.31 301	1.00 401	0.47 140	0.34 258	0.73 287	0.30 88	2.96 581	0.70 171	1.15 329	1.14 310	0.76 231	0.65 274	1.11 246	0.38 167	0.17 117	0.13 135	0.18 133	0.16 174	0.19 187	0.18 208

PSMNet-RSSM	0.72 318	0.30 266	0.61 178	0.63 408	0.42 340	0.73 287	0.56 377	1.92 486	1.10 334	1.09 289	1.37 404	1.22 392	0.98 420	1.28 288	0.72 367	0.27 421	0.19 362	0.27 403	0.29 465	0.24 335	0.24 354

ffm	0.72 318	0.33 340	0.85 331	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	0.95 174	2.47 571	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	1.55 358	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.31 448	0.27 432	0.19 187	0.20 282

ff1	1.37 507	0.33 340	0.85 331	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	0.95 174	2.47 571	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	7.22 583	7.61 592	0.20 248	0.12 63	0.31 448	0.27 432	0.19 187	0.20 282

mmx	1.39 510	0.33 340	0.85 331	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	2.13 526	1.37 481	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	7.22 583	7.61 592	0.24 355	0.19 362	0.31 448	0.27 432	0.30 414	0.25 366

xxx	1.39 510	0.33 340	0.85 331	0.53 272	0.37 290	0.74 291	0.56 377	2.13 526	1.37 481	1.15 329	1.45 430	1.06 350	0.82 338	7.22 583	7.61 592	0.24 355	0.19 362	0.31 448	0.27 432	0.30 414	0.25 366

CFNet_ucs	0.70 309	0.33 340	0.88 356	0.50 200	0.43 351	0.74 291	0.44 261	1.60 388	1.29 443	1.22 370	1.54 456	1.09 366	0.63 264	0.99 213	0.59 318	0.25 382	0.20 382	0.37 501	0.21 324	0.40 476	0.28 412

WQFJX	0.51 168	0.27 184	0.52 115	0.46 126	0.87 542	0.75 296	0.39 195	1.29 306	0.77 198	0.53 142	0.52 96	0.55 155	0.55 216	0.95 198	0.60 326	0.17 117	0.19 362	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.18 208

999	0.48 152	0.22 60	0.49 90	0.48 168	0.34 258	0.75 296	0.31 95	0.85 131	0.55 114	0.37 54	0.48 78	0.50 127	0.36 89	2.45 465	0.39 178	0.16 71	0.13 135	0.18 133	0.15 132	0.16 76	0.19 249

rvit_105_1	0.72 318	0.52 473	1.01 405	0.78 508	0.49 390	0.75 296	0.87 484	1.12 254	1.18 386	0.99 256	0.79 184	0.90 290	0.77 312	1.26 283	0.75 376	0.41 513	0.36 530	0.36 498	0.41 526	0.30 414	0.33 454

LL-Strereo	1.33 502	0.39 413	1.38 483	0.61 387	0.61 464	0.75 296	0.66 425	1.63 397	1.17 379	1.56 499	1.60 471	2.03 537	2.12 565	9.72 610	0.97 436	0.21 282	0.18 344	0.27 403	0.23 376	0.22 294	0.25 366

CIPLG	0.62 256	0.33 340	0.96 389	0.58 348	0.50 397	0.75 296	0.48 308	1.05 219	0.96 260	1.40 460	1.57 466	0.64 196	0.48 170	0.89 180	0.70 358	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.21 302

ACRE	0.61 252	0.33 340	1.01 405	0.58 348	0.49 390	0.75 296	0.47 296	1.06 232	0.95 255	1.37 447	1.55 458	0.62 190	0.46 146	0.83 156	0.70 358	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.21 302

AANet_RVC	1.16 486	0.52 473	1.49 508	0.65 431	0.45 367	0.75 296	0.69 437	1.42 333	1.55 521	1.34 439	1.87 515	1.53 467	0.78 319	7.43 588	1.38 494	0.25 382	0.17 321	0.19 159	0.16 174	0.22 294	0.26 390

test_sample1	0.61 252	0.29 246	0.75 287	0.50 200	0.31 197	0.76 303	0.48 308	1.59 384	0.84 220	0.90 229	0.94 217	0.88 281	0.95 403	1.16 259	0.67 350	0.22 311	0.18 344	0.20 201	0.19 245	0.21 270	0.21 302

gcap-zeroshot	0.53 181	0.28 210	0.89 362	0.49 188	0.28 127	0.76 303	0.37 173	1.34 314	0.73 182	0.89 227	0.67 144	1.35 430	0.51 192	0.79 142	0.33 106	0.18 160	0.15 251	0.18 133	0.15 132	0.17 108	0.16 150

anonymousdsp2	0.53 181	0.27 184	0.74 283	0.48 168	0.29 147	0.76 303	0.47 296	1.61 391	0.82 215	0.77 196	0.77 176	0.75 227	0.47 156	1.03 222	0.40 186	0.18 160	0.13 135	0.18 133	0.13 83	0.19 187	0.18 208

dad	0.86 404	0.66 517	1.06 425	0.56 325	0.37 290	0.76 303	0.44 261	1.17 265	1.50 513	1.44 470	1.27 363	1.34 429	0.75 301	2.52 472	0.84 409	0.42 517	0.27 471	0.83 568	0.26 421	0.41 479	0.29 418

IPLGR_C	0.62 256	0.33 340	0.99 395	0.58 348	0.49 390	0.76 303	0.48 308	1.10 245	0.96 260	1.40 460	1.56 462	0.62 190	0.48 170	0.80 145	0.71 364	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.21 302

AACVNet	0.86 404	0.35 384	0.79 315	0.82 524	0.39 316	0.76 303	0.49 318	1.61 391	0.81 210	1.08 283	1.33 388	1.30 418	0.93 393	4.34 520	0.74 371	0.25 382	0.21 406	0.28 418	0.22 353	0.29 404	0.25 366

GrayStereo	0.82 384	0.26 153	0.58 163	0.63 408	0.37 290	0.76 303	1.86 578	1.11 251	0.87 226	1.99 546	1.89 517	1.08 356	1.82 549	1.39 324	0.48 261	0.19 207	0.14 190	0.19 159	0.21 324	0.18 143	0.39 484

HCRNet	0.70 309	0.39 413	0.73 267	0.60 373	0.59 458	0.76 303	0.35 135	1.22 291	1.13 352	1.02 270	0.99 233	1.02 341	0.76 309	2.19 446	0.70 358	0.28 435	0.19 362	0.28 418	0.23 376	0.25 348	0.23 340

UDGNet	0.72 318	1.17 569	0.80 320	0.77 506	0.41 335	0.77 311	0.38 180	0.97 183	1.34 464	0.81 208	0.88 203	0.71 220	0.60 244	1.21 271	0.54 300	0.52 542	0.19 362	1.02 578	0.26 421	0.71 552	0.31 441

DAS	0.84 395	0.34 364	1.03 416	0.64 417	0.69 491	0.77 311	0.63 416	1.54 373	1.20 399	1.79 529	1.55 458	0.95 315	1.04 441	2.83 483	0.60 326	0.21 282	0.16 291	0.25 368	0.18 220	0.27 374	0.22 320

SepStereo	0.82 384	0.34 364	1.03 416	0.64 417	0.69 491	0.77 311	0.63 416	1.54 373	1.20 399	1.79 529	1.55 458	0.95 315	1.04 441	2.30 455	0.60 326	0.21 282	0.16 291	0.25 368	0.18 220	0.27 374	0.22 320

PSM-AAD	0.79 370	0.27 184	0.53 122	0.55 311	0.28 127	0.77 311	1.24 542	0.99 189	0.91 242	1.66 516	1.57 466	0.81 248	2.19 568	1.65 376	0.44 221	0.19 207	0.14 190	0.38 504	0.32 489	0.21 270	0.70 558

DMCA-RVC	0.74 341	0.40 420	1.27 469	0.66 438	0.49 390	0.77 311	0.47 296	1.35 317	1.01 287	1.53 489	1.01 243	1.29 417	0.82 338	1.31 294	0.78 387	0.27 421	0.21 406	0.35 490	0.27 432	0.32 432	0.24 354

z-ln-s-r	1.02 453	0.55 484	2.09 544	0.52 253	0.55 435	0.78 316	0.87 484	1.47 347	1.34 464	1.12 305	1.62 477	1.37 435	1.06 448	2.62 477	3.32 568	0.19 207	0.14 190	0.21 238	0.17 199	0.27 374	0.21 302

G2L-Stereo	0.80 373	0.32 317	0.95 383	0.60 373	0.42 340	0.78 316	0.69 437	1.50 355	1.09 327	1.33 435	1.14 310	1.45 449	0.72 295	2.45 465	1.10 456	0.25 382	0.20 382	0.26 387	0.21 324	0.20 226	0.26 390

PCWNet_CMD	0.66 290	0.32 317	0.88 356	0.49 188	0.37 290	0.78 316	0.40 208	1.42 333	1.31 453	1.16 339	1.31 379	1.25 403	0.62 259	0.89 180	0.57 311	0.20 248	0.16 291	0.27 403	0.19 245	0.40 476	0.25 366

CASS	0.65 283	0.34 364	0.72 255	0.56 325	0.27 102	0.78 316	0.42 228	1.59 384	0.86 222	1.30 413	1.25 353	0.87 277	0.84 350	0.84 161	0.54 300	0.35 491	0.19 362	0.26 387	0.21 324	0.28 393	0.42 494
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
cf-r	0.73 336	0.30 266	0.77 304	0.55 311	0.63 471	0.78 316	0.48 308	1.79 447	1.15 367	1.13 320	1.26 360	1.43 442	0.87 366	1.40 330	0.85 412	0.25 382	0.18 344	0.22 271	0.23 376	0.19 187	0.19 249

GwcNet-RSSM	0.77 358	0.32 317	1.01 405	0.62 398	0.54 429	0.78 316	0.51 326	1.73 419	1.20 399	1.09 289	1.37 404	1.46 452	0.85 353	1.53 354	1.09 453	0.25 382	0.18 344	0.23 309	0.24 389	0.20 226	0.19 249

WQFJA1	0.48 152	0.27 184	0.53 122	0.46 126	0.85 536	0.79 322	0.39 195	1.11 251	0.75 185	0.50 131	0.52 96	0.53 145	0.50 186	0.71 114	0.65 342	0.17 117	0.21 406	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.16 150

NLMM	0.48 152	0.27 184	0.53 122	0.46 126	0.85 536	0.79 322	0.39 195	1.12 254	0.75 185	0.50 131	0.52 96	0.53 145	0.50 186	0.72 118	0.65 342	0.17 117	0.21 406	0.19 159	0.16 174	0.19 187	0.16 150

AIO-test2	0.57 230	0.28 210	0.63 187	0.61 387	0.58 450	0.79 322	0.51 326	1.18 270	1.40 495	0.63 169	1.15 318	0.51 131	0.43 125	1.09 240	0.35 133	0.21 282	0.17 321	0.26 387	0.30 474	0.20 226	0.19 249

tt45	0.45 131	0.23 78	0.46 76	0.45 115	0.33 240	0.79 322	0.32 105	0.78 98	0.41 54	0.51 138	0.44 62	0.49 121	0.37 94	2.14 438	0.34 123	0.16 71	0.13 135	0.19 159	0.16 174	0.17 108	0.18 208

testlalala_base	0.77 358	0.40 420	0.70 237	0.65 431	0.50 397	0.79 322	0.28 73	1.50 355	0.51 97	0.73 189	0.90 207	0.69 213	0.54 209	0.66 101	0.40 186	2.82 596	0.14 190	0.17 95	0.12 51	2.68 591	0.19 249

IPLG	0.69 305	0.27 184	0.97 391	0.51 232	0.43 351	0.79 322	0.33 115	1.21 283	1.06 308	1.30 413	1.10 288	0.52 139	0.55 216	3.16 497	0.63 337	0.16 71	0.14 190	0.19 159	0.16 174	0.18 143	0.17 182

CRE-IMP	0.55 213	0.30 266	0.74 283	0.52 253	0.29 147	0.79 322	0.25 49	1.04 211	0.72 178	1.09 289	0.95 218	0.81 248	0.57 231	1.10 243	0.50 275	0.21 282	0.14 190	0.23 309	0.19 245	0.28 393	0.22 320

pcwnet_v2	0.97 433	0.37 401	4.33 579	0.62 398	0.54 429	0.79 322	0.45 281	2.02 512	1.58 523	1.42 468	1.64 482	1.09 366	0.79 323	1.24 279	0.67 350	0.32 465	0.25 457	0.29 429	0.27 432	0.37 459	0.35 464

MSMDNet	0.66 290	0.32 317	0.87 348	0.49 188	0.37 290	0.79 322	0.40 208	1.43 339	1.31 453	1.15 329	1.31 379	1.24 399	0.63 264	0.88 175	0.57 311	0.21 282	0.16 291	0.26 387	0.19 245	0.39 472	0.24 354

DeepPruner_ROB	0.74 341	0.48 456	0.87 348	0.57 342	0.44 360	0.79 322	0.54 351	1.73 419	0.96 260	1.38 453	1.27 363	1.24 399	0.73 297	1.43 333	0.73 370	0.34 484	0.28 478	0.27 403	0.26 421	0.31 423	0.31 441

xyz-stereo-finetune	0.48 152	0.25 127	0.54 130	0.42 67	0.23 30	0.80 332	0.42 228	0.80 111	0.80 207	0.61 165	0.62 129	0.54 150	0.43 125	1.70 388	0.58 315	0.15 48	0.15 251	0.19 159	0.15 132	0.16 76	0.15 115

AIO-test1	0.56 222	0.25 127	0.55 141	0.64 417	0.78 519	0.80 332	0.36 151	1.18 270	1.34 464	0.57 151	0.88 203	0.61 185	0.50 186	1.12 250	0.35 133	0.17 117	0.17 321	0.22 271	0.24 389	0.18 143	0.23 340

DEFOM-Stereo	0.33 49	0.20 18	0.40 28	0.42 67	0.28 127	0.80 332	0.23 37	0.48 7	0.37 43	0.37 54	0.31 25	0.23 4	0.24 14	1.20 269	0.27 34	0.16 71	0.12 63	0.14 5	0.11 10	0.14 28	0.14 77

ITSA-stereo	0.82 384	0.36 394	0.82 324	0.54 287	0.31 197	0.80 332	0.47 296	2.17 541	1.67 530	1.13 320	1.13 306	0.94 306	0.86 361	2.46 468	1.00 441	0.26 405	0.23 439	0.28 418	0.27 432	0.28 393	0.36 470

test_sample2	0.62 256	0.29 246	0.74 283	0.50 200	0.28 127	0.80 332	0.61 408	1.61 391	1.00 284	0.88 226	0.99 233	0.94 306	0.83 346	1.16 259	0.51 280	0.23 338	0.18 344	0.22 271	0.21 324	0.23 320	0.22 320

SACVNet	0.85 399	0.46 447	0.85 331	0.81 516	0.56 438	0.80 332	0.79 462	1.68 408	1.12 340	1.34 439	1.33 388	1.25 403	0.94 398	2.39 462	0.76 379	0.34 484	0.26 463	0.31 448	0.29 465	0.35 448	0.44 504

ICVP	0.63 263	0.33 340	0.57 157	0.61 387	0.40 327	0.80 332	0.58 392	1.61 391	0.89 233	0.90 229	1.24 349	0.88 281	0.73 297	0.72 118	0.88 416	0.29 446	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.24 335	0.27 400
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ACVNet	0.63 263	0.31 301	0.54 130	0.54 287	0.36 273	0.80 332	0.46 288	1.37 320	1.07 313	0.93 237	1.30 373	1.08 356	0.85 353	0.80 145	0.94 427	0.21 282	0.19 362	0.21 238	0.18 220	0.22 294	0.18 208

GANet-RSSM	0.72 318	0.28 210	0.63 187	0.64 417	0.58 450	0.80 332	0.58 392	1.89 476	1.08 319	1.04 277	1.25 353	1.15 381	1.04 441	1.49 345	0.62 333	0.25 382	0.19 362	0.22 271	0.22 353	0.22 294	0.21 302

FACV-RUCA	0.63 263	0.34 364	0.82 324	0.62 398	0.65 476	0.81 341	0.41 224	1.44 340	1.07 313	0.86 224	1.14 310	0.61 185	0.69 282	0.80 145	0.53 294	0.28 435	0.19 362	0.47 532	0.21 324	0.35 448	0.25 366

RAFT-RH_RVC	1.03 456	0.24 99	0.67 214	0.49 188	0.28 127	0.81 341	0.33 115	0.83 126	1.08 319	2.05 550	4.65 585	1.04 348	0.57 231	5.98 561	0.50 275	0.18 160	0.13 135	0.26 387	0.20 279	0.16 76	0.17 182

VIP-Stereo	0.35 63	0.22 60	0.49 90	0.40 49	0.43 351	0.82 343	0.22 26	0.59 31	0.45 66	0.31 24	0.53 102	0.37 69	0.31 50	0.83 156	0.27 34	0.17 117	0.11 31	0.15 32	0.11 10	0.15 51	0.12 14

test_sample6	0.71 316	0.34 364	0.87 348	0.52 253	0.30 171	0.82 343	0.58 392	1.79 447	1.15 367	1.14 323	1.33 388	0.91 293	0.79 323	1.31 294	0.74 371	0.27 421	0.21 406	0.27 403	0.29 465	0.28 393	0.27 400

SMFormer	0.75 350	0.30 266	0.86 337	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.82 404	0.24 355	0.20 382	0.22 271	0.21 324	0.23 320	0.24 354

tta	0.75 350	0.30 266	0.86 337	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.82 404	0.24 355	0.20 382	0.22 271	0.21 324	0.18 143	0.18 208

qqq1	0.72 318	0.30 266	0.86 337	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.44 221	0.24 355	0.20 382	0.18 133	0.15 132	0.18 143	0.18 208

fff1	0.72 318	0.30 266	0.86 337	0.46 126	0.26 77	0.82 343	0.43 247	2.05 515	1.39 490	1.23 376	1.47 437	0.98 325	0.95 403	1.71 390	0.44 221	0.24 355	0.20 382	0.18 133	0.15 132	0.18 143	0.18 208

NLSM1	0.49 160	0.25 127	0.55 141	0.48 168	1.08 558	0.83 349	0.31 95	0.83 126	0.66 159	0.51 138	0.76 173	0.47 106	0.48 170	0.98 208	0.55 304	0.18 160	0.19 362	0.21 238	0.18 220	0.20 226	0.15 115

DFGA-Net	0.72 318	0.40 420	1.40 484	0.52 253	0.45 367	0.83 349	0.44 261	1.28 305	1.08 319	0.99 256	1.19 335	0.70 217	0.55 216	2.14 438	1.16 465	0.18 160	0.16 291	0.24 329	0.23 376	0.27 374	0.25 366

11t1	0.52 170	0.28 210	0.68 218	0.51 232	0.28 127	0.83 349	0.39 195	1.22 291	0.63 136	0.84 217	0.74 169	0.68 208	0.68 279	0.91 183	0.57 311	0.21 282	0.18 344	0.19 159	0.16 174	0.20 226	0.21 302

GASNet	0.99 439	0.97 551	1.72 524	0.98 557	0.68 489	0.83 349	0.67 429	1.60 388	1.28 439	1.31 423	1.22 343	1.22 392	1.21 482	2.41 463	1.41 502	0.43 522	0.26 463	0.36 498	0.34 505	0.55 529	0.31 441

riskmin	0.56 222	0.27 184	0.60 174	0.43 76	0.31 197	0.83 349	0.42 228	1.14 259	1.04 299	0.73 189	0.75 171	1.11 372	1.01 432	0.81 151	0.51 280	0.20 248	0.14 190	0.24 329	0.15 132	0.24 335	0.25 366

FENet	0.60 246	0.28 210	0.63 187	0.54 287	0.33 240	0.83 349	0.38 180	1.27 301	1.07 313	1.00 261	0.86 197	0.99 331	0.85 353	0.96 199	0.68 354	0.22 311	0.15 251	0.23 309	0.20 279	0.22 294	0.23 340

CFNet-ft	0.72 318	0.32 317	0.54 130	0.66 438	0.54 429	0.83 349	0.55 369	1.37 320	1.15 367	0.93 237	1.28 369	1.57 472	0.97 413	1.35 308	0.81 399	0.26 405	0.20 382	0.33 472	0.25 403	0.30 414	0.23 340

CFNet_RVC	0.72 318	0.32 317	0.54 130	0.66 438	0.54 429	0.83 349	0.55 369	1.37 320	1.15 367	0.93 237	1.28 369	1.57 472	0.97 413	1.35 308	0.81 399	0.26 405	0.20 382	0.33 472	0.25 403	0.30 414	0.23 340

iResNet_ROB	0.77 358	0.30 266	0.99 395	0.57 342	0.36 273	0.83 349	0.36 151	2.33 558	1.58 523	1.27 396	1.30 373	1.25 403	0.84 350	1.65 376	0.79 393	0.20 248	0.14 190	0.17 95	0.12 51	0.18 143	0.27 400

test_sample5	0.69 305	0.34 364	0.87 348	0.52 253	0.30 171	0.84 358	0.54 351	1.83 459	1.14 355	1.11 303	1.25 353	0.88 281	0.78 319	1.23 274	0.65 342	0.26 405	0.20 382	0.27 403	0.27 432	0.27 374	0.26 390

DualNet	0.70 309	0.34 364	0.87 348	0.52 253	0.30 171	0.84 358	0.54 351	1.83 459	1.14 355	1.14 323	1.33 388	0.88 281	0.78 319	1.23 274	0.65 342	0.26 405	0.20 382	0.27 403	0.27 432	0.27 374	0.26 390

GMStereo_Zeroshot	0.67 299	0.61 508	1.01 405	0.64 417	0.37 290	0.84 358	0.35 135	1.05 219	1.12 340	1.12 305	1.06 268	1.27 411	0.54 209	1.19 267	0.59 318	0.32 465	0.17 321	0.31 448	0.18 220	0.52 523	0.22 320

UCFNet_RVC	0.69 305	0.35 384	0.49 90	0.64 417	0.39 316	0.85 361	0.58 392	1.75 427	1.14 355	0.97 249	1.19 335	1.17 383	0.93 393	0.99 213	0.62 333	0.28 435	0.20 382	0.34 482	0.31 481	0.32 432	0.27 400

mmm	0.63 263	0.35 384	0.72 255	0.51 232	0.30 171	0.86 362	0.54 351	1.59 384	0.86 222	1.07 282	1.38 409	0.79 242	0.75 301	0.91 183	0.58 315	0.22 311	0.18 344	0.29 429	0.25 403	0.25 348	0.23 340

ToySt	0.66 290	0.33 340	1.23 460	0.51 232	0.33 240	0.86 362	0.68 433	1.10 245	0.97 267	0.84 217	1.08 277	1.25 403	0.94 398	1.01 218	0.74 371	0.19 207	0.19 362	0.24 329	0.24 389	0.27 374	0.23 340

DMCA	0.67 299	0.34 364	0.90 366	0.51 232	0.44 360	0.86 362	0.47 296	1.42 333	1.02 290	1.17 348	1.12 301	1.23 397	0.75 301	0.78 138	0.95 431	0.25 382	0.19 362	0.27 403	0.19 245	0.24 335	0.27 400

DispNO	0.93 422	0.30 266	1.34 481	0.55 311	0.55 435	0.89 365	0.49 318	1.48 349	1.21 405	1.17 348	1.27 363	1.19 387	0.90 378	5.23 538	0.74 371	0.22 311	0.17 321	0.24 329	0.21 324	0.19 187	0.20 282

STTStereo	0.78 366	0.50 466	1.22 459	0.64 417	0.54 429	0.89 365	0.54 351	1.44 340	1.11 336	1.38 453	1.09 282	1.27 411	0.85 353	1.43 333	0.83 406	0.29 446	0.27 471	0.33 472	0.39 521	0.32 432	0.30 431

TDLM	1.06 460	0.44 438	0.79 315	0.63 408	0.50 397	0.89 365	1.44 556	1.48 349	1.26 428	1.12 305	1.40 415	1.08 356	0.98 420	6.65 571	0.78 387	0.33 474	0.21 406	0.33 472	0.26 421	0.37 459	0.24 354

G2L-Stereo_test	0.73 336	0.27 184	0.74 283	0.49 188	0.40 327	0.90 368	0.81 471	1.53 370	1.14 355	1.28 398	1.27 363	1.52 466	0.72 295	1.62 371	0.94 427	0.19 207	0.14 190	0.16 65	0.15 132	0.18 143	0.19 249

tg	0.52 170	0.24 99	0.61 178	0.49 188	0.30 171	0.90 368	0.29 78	1.07 234	0.83 216	0.83 214	1.02 251	0.62 190	0.43 125	1.35 308	0.41 197	0.17 117	0.12 63	0.22 271	0.20 279	0.17 108	0.15 115

ARAFT	0.77 358	0.36 394	1.49 508	0.51 232	0.31 197	0.90 368	0.82 473	1.90 479	1.06 308	1.62 511	1.24 349	1.02 341	0.64 268	1.84 408	0.50 275	0.18 160	0.14 190	0.28 418	0.27 432	0.17 108	0.16 150

CVANet_RVC	1.07 462	0.43 435	0.76 297	0.60 373	0.50 397	0.90 368	0.97 509	1.52 364	1.26 428	1.33 435	1.38 409	1.24 399	1.18 473	6.75 577	0.75 376	0.34 484	0.23 439	0.34 482	0.29 465	0.42 484	0.27 400

test_sample7	0.74 341	0.37 401	0.76 297	0.52 253	0.35 262	0.91 372	0.67 429	1.78 441	1.21 405	1.22 370	1.18 328	1.08 356	0.92 384	1.23 274	0.67 350	0.31 458	0.28 478	0.32 463	0.31 481	0.33 441	0.29 418

MyStereo8	0.65 283	0.29 246	1.00 401	0.58 348	0.49 390	0.91 372	0.35 135	1.18 270	1.31 453	1.16 339	1.27 363	0.90 290	0.64 268	0.72 118	0.95 431	0.18 160	0.14 190	0.20 201	0.18 220	0.22 294	0.26 390

Selective-RAFT	0.52 170	0.28 210	0.79 315	0.55 311	0.27 102	0.91 372	0.33 115	0.80 111	0.88 230	0.58 153	0.63 132	0.81 248	0.77 312	1.29 292	0.48 261	0.19 207	0.14 190	0.17 95	0.15 132	0.19 187	0.17 182

FADNet-RVC	0.88 409	0.67 518	1.93 538	0.60 373	0.48 386	0.91 372	0.60 405	1.71 417	1.18 386	0.90 229	0.96 221	1.36 432	0.92 384	2.25 451	1.17 468	0.30 451	0.29 489	0.32 463	0.32 489	0.41 479	0.35 464

DeepPrunerF	1.60 529	0.73 529	5.81 588	0.88 543	1.19 571	0.91 372	0.95 506	2.19 544	5.24 603	1.17 348	1.30 373	1.19 387	1.30 498	4.90 532	1.66 525	0.42 517	0.34 514	0.52 541	0.47 541	0.41 479	0.40 485

PS-NSSS	0.99 439	0.58 495	0.93 375	0.58 348	0.57 441	0.91 372	0.80 468	1.81 453	1.14 355	1.14 323	1.67 489	1.00 332	0.83 346	4.62 525	0.78 387	0.37 499	0.31 499	0.52 541	0.32 489	0.45 500	0.38 481

MLCV	0.72 318	0.34 364	1.10 440	0.51 232	0.23 30	0.91 372	0.39 195	1.33 309	1.23 414	1.46 474	1.55 458	1.01 339	0.64 268	1.95 421	0.80 397	0.18 160	0.12 63	0.18 133	0.14 113	0.19 187	0.17 182

test_sample4	0.69 305	0.33 340	0.91 369	0.51 232	0.30 171	0.92 379	0.52 337	1.87 470	1.15 367	1.14 323	1.18 328	0.87 277	0.75 301	1.18 265	0.68 354	0.25 382	0.20 382	0.26 387	0.26 421	0.26 360	0.25 366

test_5	0.65 283	0.30 266	0.75 287	0.67 450	0.50 397	0.92 379	0.52 337	1.39 327	1.12 340	0.76 191	1.11 294	1.00 332	0.90 378	1.53 354	0.45 235	0.18 160	0.13 135	0.23 309	0.22 353	0.21 270	0.19 249

AdaStereo	0.70 309	0.43 435	0.75 287	0.73 492	0.37 290	0.92 379	0.53 345	1.85 464	1.18 386	1.12 305	1.23 347	1.07 355	0.65 274	0.96 199	0.63 337	0.31 458	0.15 251	0.32 463	0.21 324	0.29 404	0.22 320
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.
iResNet	0.75 350	0.40 420	1.36 482	0.67 450	0.29 147	0.92 379	0.59 401	1.52 364	1.25 423	1.28 398	1.48 442	0.94 306	0.76 309	1.62 371	0.78 387	0.18 160	0.14 190	0.18 133	0.15 132	0.22 294	0.23 340

Anonymous3	0.61 252	0.44 438	1.11 442	0.59 361	0.49 390	0.93 383	0.65 420	0.93 162	0.81 210	0.72 188	0.88 203	0.65 199	0.69 282	1.06 231	0.53 294	0.35 491	0.30 493	0.26 387	0.26 421	0.31 423	0.27 400

GES	0.66 290	0.34 364	0.90 366	0.59 361	0.38 306	0.94 384	0.57 388	2.11 525	0.86 222	1.02 270	1.11 294	0.66 203	0.79 323	0.99 213	0.61 330	0.27 421	0.19 362	0.20 201	0.20 279	0.21 270	0.30 431

test_xeample	1.45 516	0.28 210	0.65 201	0.51 232	0.28 127	0.94 384	0.59 401	2.14 530	1.29 443	1.24 383	1.51 449	0.88 281	0.86 361	1.46 339	15.10 613	0.22 311	0.20 382	0.22 271	0.20 279	0.22 294	0.22 320

iResNetv2_ROB	0.80 373	0.37 401	1.71 523	0.56 325	0.37 290	0.94 384	0.64 418	1.73 419	1.34 464	1.23 376	1.42 418	1.26 407	0.92 384	1.85 411	0.56 308	0.23 338	0.15 251	0.19 159	0.14 113	0.24 335	0.19 249

G2L-ROB	0.73 336	0.25 127	0.76 297	0.54 287	0.39 316	0.95 387	0.66 425	1.66 405	1.09 327	1.24 383	1.02 251	1.64 488	0.71 292	1.63 373	1.02 443	0.20 248	0.14 190	0.17 95	0.15 132	0.20 226	0.22 320

coex_refinement	0.80 373	0.28 210	0.73 267	0.70 472	0.51 410	0.95 387	0.60 405	1.78 441	1.23 414	1.36 444	1.37 404	1.82 512	0.81 333	1.32 298	1.13 462	0.26 405	0.17 321	0.19 159	0.20 279	0.24 335	0.25 366

THIR-Stereo	1.02 453	0.27 184	0.69 231	0.49 188	0.28 127	0.95 387	1.34 551	1.03 205	0.97 267	1.34 439	1.90 518	1.17 383	1.58 526	6.44 567	0.78 387	0.19 207	0.14 190	0.21 238	0.22 353	0.19 187	0.20 282

GEStereo_RVC	0.90 414	0.37 401	0.99 395	0.64 417	0.50 397	0.95 387	0.79 462	2.42 568	1.17 379	1.16 339	1.11 294	1.26 407	0.92 384	3.24 498	0.90 422	0.29 446	0.19 362	0.23 309	0.20 279	0.27 374	0.29 418

DIP-Stereo	0.62 256	0.30 266	0.83 329	0.48 168	0.36 273	0.95 387	0.33 115	2.37 564	0.67 161	1.25 389	1.00 237	0.68 208	0.51 192	0.91 183	0.61 330	0.18 160	0.15 251	0.21 238	0.17 199	0.19 187	0.19 249
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLCA_NET_v2_RVC	0.79 370	0.43 435	1.05 421	0.64 417	0.58 450	0.95 387	0.53 345	1.53 370	1.18 386	1.37 447	1.15 318	1.43 442	0.88 371	1.61 370	0.84 409	0.25 382	0.22 427	0.27 403	0.27 432	0.29 404	0.29 418
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Consistency-Raft	1.25 493	0.99 554	1.93 538	1.02 561	1.21 572	0.96 393	1.01 518	1.75 427	1.92 551	1.36 444	2.12 535	1.44 447	1.01 432	1.14 254	1.40 498	0.72 565	0.82 587	0.89 571	0.98 587	1.31 578	0.95 570

s12784h	0.52 170	0.20 18	0.38 15	0.41 59	0.19 3	0.96 393	0.34 127	1.17 265	1.25 423	0.81 208	0.90 207	0.63 193	0.50 186	1.45 337	0.42 208	0.14 37	0.12 63	0.17 95	0.11 10	0.18 143	0.11 2

hitnet-ft	0.79 370	0.35 384	0.57 157	0.58 348	0.42 340	0.96 393	0.46 288	1.47 347	1.33 461	1.19 357	1.22 343	1.81 509	0.98 420	1.66 380	0.94 427	0.33 474	0.28 478	0.34 482	0.27 432	0.35 448	0.31 441

FADNet	0.92 419	0.61 508	1.81 530	0.62 398	0.55 435	0.96 393	0.57 388	1.78 441	1.33 461	0.93 237	1.01 243	1.36 432	1.01 432	2.71 480	0.75 376	0.33 474	0.34 514	0.31 448	0.34 505	0.59 536	0.40 485

castereo++	0.38 78	0.23 78	0.41 34	0.43 76	0.31 197	0.97 397	0.22 26	0.86 133	0.58 120	0.32 30	0.44 62	0.51 131	0.39 103	0.93 192	0.24 5	0.17 117	0.11 31	0.17 95	0.12 51	0.14 28	0.14 77

test_sample3	0.68 303	0.32 317	0.88 356	0.52 253	0.30 171	0.97 397	0.52 337	1.86 467	1.15 367	1.08 283	1.11 294	0.88 281	0.71 292	1.17 263	0.68 354	0.25 382	0.20 382	0.25 368	0.25 403	0.25 348	0.25 366

RAFT-Test	0.54 197	0.25 127	0.64 194	0.47 140	0.30 171	0.97 397	0.27 67	1.24 297	0.81 210	0.96 246	1.12 301	1.28 414	0.48 170	0.71 114	0.36 144	0.17 117	0.13 135	0.17 95	0.14 113	0.16 76	0.16 150

DRaft	0.80 373	0.24 99	0.70 237	0.45 115	0.30 171	0.97 397	0.53 345	1.05 219	0.97 267	1.78 526	2.02 529	0.80 244	1.74 540	2.73 481	0.72 367	0.17 117	0.14 190	0.20 201	0.20 279	0.18 143	0.21 302

RASNet	1.12 475	0.30 266	0.91 369	0.66 438	0.77 517	0.97 397	0.57 388	1.37 320	1.35 473	1.02 270	1.34 395	2.11 541	1.43 510	7.09 582	1.39 497	0.19 207	0.17 321	0.17 95	0.19 245	0.18 143	0.16 150

EDNetEfficient	2.37 569	1.10 560	8.08 596	0.74 496	0.71 494	0.98 402	1.56 562	1.46 345	4.06 595	4.90 603	2.82 561	2.25 544	3.48 591	2.95 487	9.97 601	0.26 405	0.24 448	0.26 387	0.30 474	0.68 549	0.61 547

aanetorigin	1.23 490	0.79 537	2.78 569	0.70 472	0.79 522	0.99 403	1.06 525	1.06 232	1.37 481	3.52 589	2.61 556	1.72 499	1.63 531	1.99 424	1.78 529	0.25 382	0.24 448	0.26 387	0.25 403	0.38 468	0.45 506

CFNet	0.96 427	0.36 394	1.01 405	0.62 398	0.42 340	0.99 403	0.47 296	1.90 479	1.32 457	0.99 256	1.39 413	1.10 368	0.86 361	5.58 551	0.79 393	0.23 338	0.17 321	0.28 418	0.27 432	0.26 360	0.21 302

Any-RAFT	0.53 181	0.24 99	0.47 79	0.47 140	0.27 102	1.00 405	0.25 49	1.58 382	1.05 304	0.85 222	0.99 233	1.06 350	0.47 156	0.70 110	0.32 89	0.18 160	0.13 135	0.16 65	0.13 83	0.16 76	0.16 150

1111x	1.70 539	0.29 246	0.86 337	0.51 232	0.27 102	1.01 406	0.68 433	2.22 548	1.28 439	1.13 320	1.40 415	1.21 390	1.10 457	5.53 548	15.20 614	0.22 311	0.21 406	0.22 271	0.22 353	0.24 335	0.22 320

Anonymous_2	1.30 497	0.55 484	0.82 324	0.52 253	0.58 450	1.01 406	0.64 418	1.25 299	0.97 267	0.96 246	0.78 178	1.33 425	1.29 494	1.03 222	0.74 371	0.62 558	0.64 580	1.06 579	9.63 622	1.16 572	0.49 520

DualNet (step1)	0.83 390	0.49 459	1.13 446	0.56 325	0.39 316	1.02 408	0.73 446	1.78 441	1.21 405	1.22 370	1.18 328	1.08 356	0.92 384	1.23 274	0.67 350	0.57 551	0.28 478	0.62 560	0.67 568	0.45 500	0.42 494

test_sample9	1.86 549	0.49 459	1.13 446	0.56 325	0.39 316	1.02 408	0.73 446	1.78 441	1.21 405	1.22 370	1.18 328	1.08 356	0.92 384	2.27 453	7.92 596	0.57 551	12.61 628	0.62 560	0.67 568	0.45 500	0.42 494

test_sample8	2.19 563	0.49 459	1.13 446	0.56 325	0.39 316	1.02 408	0.73 446	1.82 454	1.15 367	2.26 556	1.30 373	4.94 593	2.52 578	2.27 453	7.92 596	0.57 551	12.61 628	0.62 560	0.67 568	0.45 500	0.42 494

BEATNet_4x	0.73 336	0.49 459	1.17 454	0.53 272	0.26 77	1.03 411	0.55 369	1.82 454	1.06 308	1.21 365	1.22 343	0.96 321	0.91 381	1.01 218	1.06 447	0.21 282	0.14 190	0.24 329	0.19 245	0.37 459	0.21 302

PASM	1.34 503	0.92 548	2.62 565	0.86 535	0.87 542	1.03 411	1.08 527	1.50 355	1.51 515	1.82 534	1.41 417	1.68 494	1.26 491	4.87 531	1.34 488	0.61 557	0.65 582	0.68 564	0.78 574	0.69 550	0.68 557

DEmStereo	0.97 433	0.23 78	0.79 315	0.47 140	0.32 219	1.04 413	0.56 377	0.93 162	0.89 233	1.39 459	2.14 537	1.02 341	2.07 563	5.64 552	0.77 385	0.17 117	0.15 251	0.20 201	0.20 279	0.18 143	0.20 282

psm_up	0.77 358	0.34 364	0.70 237	0.66 438	0.58 450	1.05 414	0.92 497	1.52 364	1.12 340	1.26 393	1.16 323	1.31 422	1.23 485	1.20 269	0.81 399	0.25 382	0.29 489	0.31 448	0.27 432	0.27 374	0.25 366

ac_64	0.82 384	0.29 246	0.81 321	0.71 480	0.60 461	1.05 414	0.54 351	1.99 503	0.92 248	1.18 353	1.06 268	1.99 532	1.08 453	1.94 420	0.97 436	0.27 421	0.22 427	0.24 329	0.23 376	0.22 294	0.19 249

HITNet	0.65 283	0.40 420	0.77 304	0.48 168	0.24 46	1.05 414	0.49 318	1.76 433	1.02 290	1.18 353	1.18 328	0.89 289	0.80 329	0.85 166	0.79 393	0.17 117	0.12 63	0.21 238	0.17 199	0.29 404	0.15 115
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
222	1.61 531	0.29 246	0.67 214	0.56 325	0.29 147	1.06 417	0.42 228	2.17 541	1.31 453	1.31 423	1.52 450	0.92 301	0.94 398	1.76 401	17.65 617	0.24 355	0.20 382	0.21 238	0.19 245	0.22 294	0.23 340

NOSS_ROB	1.26 494	0.46 447	0.62 184	0.56 325	0.38 306	1.06 417	0.78 459	1.73 419	1.40 495	1.01 266	1.43 422	1.10 368	0.75 301	10.62 614	0.65 342	0.45 528	0.43 548	0.48 534	0.45 536	0.44 496	0.41 490

FADNet-RVC-Resample	0.84 395	0.47 452	2.10 545	0.61 387	0.45 367	1.07 419	0.61 408	1.59 384	1.20 399	1.08 283	0.98 231	1.03 345	0.98 420	2.17 441	0.72 367	0.23 338	0.22 427	0.30 442	0.32 489	0.35 448	0.34 459

DA	0.43 110	0.23 78	0.49 90	0.50 200	0.25 67	1.08 420	0.44 261	1.18 270	0.58 120	0.46 103	0.64 135	0.54 150	0.47 156	0.46 20	0.32 89	0.19 207	0.13 135	0.19 159	0.13 83	0.18 143	0.14 77

GGEV	0.43 110	0.23 78	0.49 90	0.50 200	0.25 67	1.08 420	0.44 261	1.18 270	0.58 120	0.46 103	0.64 135	0.54 150	0.47 156	0.46 20	0.32 89	0.19 207	0.13 135	0.19 159	0.13 83	0.18 143	0.14 77

anonymity	1.12 475	0.97 551	1.21 457	1.07 565	1.12 563	1.08 420	0.89 489	1.95 494	1.16 376	1.29 404	1.26 360	1.22 392	1.09 456	1.15 255	1.01 442	1.02 575	1.00 600	0.97 573	0.97 585	0.98 564	0.99 572

FINET	0.97 433	0.54 479	1.60 515	0.63 408	0.79 522	1.08 420	1.07 526	1.56 380	2.20 564	1.15 329	1.49 444	0.94 306	0.88 371	2.32 456	1.05 445	0.42 517	0.35 525	0.32 463	0.28 453	0.43 490	0.38 481

FAT-Stereo	1.07 462	0.41 428	1.32 476	0.72 484	0.58 450	1.08 420	0.89 489	1.96 495	1.65 528	1.75 523	1.98 523	2.03 537	1.48 518	2.02 427	1.18 471	0.42 517	0.35 525	0.34 482	0.29 465	0.35 448	0.53 530

xyz-stereo-finetune2	0.58 237	0.27 184	0.57 157	0.40 49	0.24 46	1.09 425	0.32 105	0.79 103	0.53 110	0.65 173	1.07 272	0.58 172	0.80 329	2.47 470	0.80 397	0.16 71	0.15 251	0.21 238	0.17 199	0.16 76	0.17 182

RP	1.09 468	0.50 466	1.12 444	0.90 548	1.04 555	1.11 426	0.84 475	1.80 450	1.62 525	1.55 498	2.00 526	1.90 520	1.78 544	1.84 408	1.25 475	0.52 542	0.36 530	0.48 534	0.36 514	0.45 500	0.43 501

DLCB_ROB	0.86 404	0.40 420	0.78 312	0.68 462	0.54 429	1.11 426	0.84 475	1.49 351	1.23 414	1.64 515	1.65 484	1.70 497	0.91 381	1.70 388	1.05 445	0.25 382	0.24 448	0.26 387	0.27 432	0.27 374	0.24 354

XPNet_ROB	0.96 427	0.49 459	1.09 437	0.72 484	0.57 441	1.11 426	1.14 533	1.66 405	1.23 414	1.85 536	1.39 413	1.64 488	1.11 458	1.80 405	1.42 506	0.38 503	0.30 493	0.33 472	0.29 465	0.37 459	0.34 459

ADLNet2	0.88 409	0.34 364	1.17 454	0.77 506	0.64 474	1.12 429	0.76 454	1.74 424	1.24 420	1.21 365	1.65 484	1.71 498	1.05 445	1.67 381	1.17 468	0.24 355	0.21 406	0.21 238	0.22 353	0.26 360	0.29 418

psmorigin	1.52 521	0.69 523	10.52 604	0.68 462	0.59 458	1.13 430	0.70 440	1.57 381	1.19 394	1.99 546	1.79 504	2.26 545	1.47 517	2.09 434	1.36 492	0.39 506	0.40 543	0.34 482	0.33 499	0.43 490	0.56 536

TCMNet	1.01 450	0.60 506	2.10 545	0.86 535	1.33 578	1.14 431	0.67 429	1.69 410	1.23 414	1.11 303	1.57 466	1.30 418	0.97 413	2.01 426	1.50 517	0.31 458	0.31 499	0.38 504	0.34 505	0.42 484	0.36 470

CoDeX	0.73 336	0.29 246	0.93 375	0.54 287	0.36 273	1.14 431	0.61 408	2.34 561	1.17 379	1.16 339	1.25 353	0.91 293	0.87 366	1.33 302	0.64 341	0.20 248	0.16 291	0.21 238	0.18 220	0.20 226	0.18 208

AASNet	0.76 356	0.35 384	0.91 369	0.79 510	0.81 529	1.14 431	0.56 377	2.02 512	1.08 319	1.22 370	1.24 349	0.93 303	0.76 309	0.77 133	1.16 465	0.27 421	0.23 439	0.24 329	0.20 279	0.28 393	0.24 354

PSMNet-ADL	0.72 318	0.35 384	0.62 184	0.69 466	0.46 379	1.14 431	0.44 261	1.37 320	1.01 287	0.83 214	1.17 326	1.33 425	0.96 410	1.43 333	0.95 431	0.33 474	0.22 427	0.21 238	0.23 376	0.27 374	0.29 418

edge stereo	1.11 473	0.50 466	1.30 472	0.71 480	0.65 476	1.14 431	0.75 451	1.93 490	1.37 481	1.71 520	1.83 508	2.54 558	1.44 512	2.43 464	1.23 473	0.42 517	0.41 545	0.54 547	0.35 510	0.42 484	0.46 509

ETE_ROB	0.96 427	0.64 515	1.16 452	0.69 466	0.48 386	1.14 431	1.13 532	1.77 437	1.19 394	1.91 543	1.45 430	1.73 500	1.05 445	1.60 368	1.14 463	0.32 465	0.26 463	0.38 504	0.34 505	0.39 472	0.41 490

HSM-Net_RVC	0.87 408	0.29 246	0.53 122	0.53 272	0.30 171	1.15 437	0.55 369	3.57 590	1.28 439	1.53 489	1.74 497	1.68 494	0.93 393	1.49 345	0.77 385	0.22 311	0.17 321	0.19 159	0.18 220	0.20 226	0.19 249
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PWC_ROB	1.24 491	0.76 535	2.46 560	0.72 484	0.78 519	1.15 437	0.49 318	1.75 427	1.92 551	2.31 558	3.07 565	1.59 476	1.40 507	2.46 468	2.10 544	0.33 474	0.22 427	0.35 490	0.24 389	0.38 468	0.41 490

tt1	0.62 256	0.32 317	0.51 106	0.54 287	0.26 77	1.16 439	0.48 308	0.95 174	2.47 571	0.57 151	0.77 176	0.49 121	0.81 333	1.55 358	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.24 329	0.15 132	0.19 187	0.20 282

xxxx	1.51 520	0.28 210	0.68 218	0.54 287	0.28 127	1.16 439	0.44 261	2.19 544	1.29 443	1.09 289	1.36 402	1.22 392	0.85 353	1.79 404	15.70 616	0.24 355	0.21 406	0.21 238	0.20 279	0.22 294	0.23 340

HGLStereo	0.85 399	0.38 408	0.94 379	0.80 513	1.03 554	1.17 441	0.58 392	1.52 364	1.20 399	1.19 357	1.62 477	1.13 378	1.20 479	1.80 405	1.06 447	0.24 355	0.24 448	0.24 329	0.21 324	0.23 320	0.27 400

ACVNet-DCA	0.56 222	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	1.42 333	0.78 202	0.58 153	0.79 184	0.48 112	0.88 371	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.25 368	0.15 132	0.22 294	0.21 302

xx1	0.67 299	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	0.93 162	3.05 584	0.58 153	0.79 184	0.95 315	0.77 312	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.24 329	0.23 376	0.22 294	0.21 302

1test111	0.54 197	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	1.42 333	0.78 202	0.58 153	0.79 184	0.48 112	0.88 371	0.88 175	0.59 318	0.20 248	0.12 63	0.25 368	0.15 132	0.22 294	0.21 302

cc1	0.64 275	0.31 301	0.50 99	0.54 287	0.26 77	1.18 442	0.51 326	0.93 162	3.05 584	0.58 153	0.79 184	0.48 112	0.88 371	1.46 339	0.32 89	0.20 248	0.12 63	0.25 368	0.15 132	0.19 187	0.19 249

FADNet_RVC	0.83 390	0.51 469	1.83 534	0.54 287	0.42 340	1.19 446	0.46 288	1.51 362	1.09 327	0.89 227	1.24 349	0.91 293	0.87 366	2.11 436	1.11 459	0.27 421	0.22 427	0.31 448	0.28 453	0.43 490	0.38 481

PA-Net	1.01 450	0.57 492	1.29 471	0.64 417	0.74 504	1.19 446	0.84 475	1.69 410	1.43 505	1.16 339	1.19 335	1.32 423	1.19 476	3.42 504	1.25 475	0.29 446	0.45 555	0.33 472	0.49 546	0.32 432	0.47 513
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
w-ln-seven-2	1.18 488	0.61 508	4.25 578	0.68 462	0.61 464	1.20 448	0.93 501	1.63 397	1.35 473	1.66 516	1.53 451	1.47 457	1.37 506	3.00 491	1.74 527	0.25 382	0.24 448	0.29 429	0.26 421	0.33 441	0.28 412

NVstereo2D	0.92 419	0.41 428	1.48 506	0.72 484	0.72 496	1.20 448	0.87 484	1.75 427	1.38 485	0.99 256	1.13 306	1.26 407	0.98 420	2.21 448	0.89 419	0.43 522	0.20 382	0.38 504	0.24 389	0.57 532	0.63 549

DStereoO	1.44 515	1.11 563	1.69 520	1.16 568	0.72 496	1.21 450	1.56 562	1.74 424	1.63 527	1.52 487	1.67 489	1.51 463	3.16 587	1.73 394	1.72 526	2.35 591	0.45 555	0.97 573	0.42 529	2.01 583	0.53 530

S-Stereo	1.15 484	0.46 447	2.17 550	0.81 516	0.80 527	1.21 450	1.19 539	1.93 490	2.02 557	1.47 475	2.11 534	1.57 472	1.17 469	2.05 431	1.41 502	0.40 509	0.40 543	0.35 490	0.31 481	0.44 496	0.70 558

RAFT + AFF	1.00 444	0.42 432	1.09 437	0.67 450	0.50 397	1.22 452	1.24 542	2.24 550	1.19 394	1.30 413	1.56 462	1.17 383	1.49 520	3.44 506	0.83 406	0.21 282	0.25 457	0.30 442	0.26 421	0.27 374	0.27 400

HSM	1.19 489	0.32 317	0.65 201	0.57 342	0.38 306	1.23 453	0.59 401	2.25 551	1.19 394	1.30 413	1.25 353	1.94 526	1.03 439	9.32 604	0.71 364	0.22 311	0.16 291	0.20 201	0.16 174	0.21 270	0.21 302

ADLNet	0.85 399	0.36 394	0.89 362	0.85 533	0.72 496	1.24 454	0.76 454	1.82 454	1.36 477	1.52 487	1.35 401	1.27 411	0.99 428	1.23 274	1.15 464	0.27 421	0.20 382	0.26 387	0.25 403	0.28 393	0.30 431

acv_ft	0.75 350	0.31 301	0.95 383	0.70 472	0.86 540	1.24 454	0.53 345	1.44 340	1.07 313	1.24 383	1.30 373	1.08 356	0.92 384	0.80 145	1.34 488	0.21 282	0.19 362	0.21 238	0.18 220	0.21 270	0.18 208

CBMV_ROB	0.90 414	0.44 438	0.63 187	0.51 232	0.37 290	1.25 456	0.49 318	1.77 437	1.27 434	1.41 462	2.00 526	1.33 425	1.08 453	2.17 441	0.76 379	0.43 522	0.42 547	0.47 532	0.44 534	0.41 479	0.36 470

UPFNet	0.80 373	0.32 317	0.90 366	0.59 361	0.74 504	1.26 457	0.80 468	1.52 364	1.10 334	1.30 413	1.12 301	1.30 418	0.84 350	1.67 381	1.09 453	0.24 355	0.24 448	0.24 329	0.23 376	0.25 348	0.18 208

BSDual-CNN	0.71 316	0.32 317	0.68 218	0.54 287	0.44 360	1.27 458	0.65 420	2.16 535	0.98 272	1.20 361	1.11 294	1.12 373	0.74 299	0.91 183	0.66 347	0.24 355	0.17 321	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.22 320

hknet	0.77 358	0.32 317	0.95 383	0.54 287	0.38 306	1.27 458	0.65 420	2.16 535	1.07 313	1.20 361	1.11 294	1.59 476	0.81 333	1.37 315	0.66 347	0.22 311	0.17 321	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.22 320

PSMNet_ROB	0.90 414	0.52 473	1.17 454	0.72 484	0.61 464	1.27 458	1.12 531	1.76 433	1.12 340	1.09 289	1.28 369	1.45 449	0.89 377	1.65 376	1.42 506	0.33 474	0.25 457	0.37 501	0.39 521	0.35 448	0.29 418

NCC-stereo	1.10 470	0.54 479	1.24 463	0.84 528	0.94 549	1.29 461	0.89 489	2.01 508	1.34 464	1.32 427	1.74 497	1.88 516	1.74 540	2.35 458	1.25 475	0.45 528	0.37 532	0.45 527	0.58 560	0.42 484	0.42 494

Abc-Net	1.10 470	0.54 479	1.24 463	0.84 528	0.94 549	1.29 461	0.89 489	2.01 508	1.34 464	1.32 427	1.74 497	1.88 516	1.74 540	2.35 458	1.25 475	0.45 528	0.37 532	0.45 527	0.58 560	0.42 484	0.42 494
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DDVS	0.78 366	0.41 428	0.94 379	0.60 373	0.43 351	1.30 463	0.43 247	1.40 329	0.91 242	1.20 361	1.15 318	1.43 442	0.64 268	2.18 444	0.89 419	0.28 435	0.22 427	0.26 387	0.23 376	0.31 423	0.33 454

GCST	1.08 465	1.47 581	0.93 375	1.73 583	1.14 567	1.30 463	0.31 95	1.33 309	1.16 376	1.29 404	0.97 230	0.98 325	0.49 180	2.08 433	0.46 249	1.19 582	0.70 584	1.30 583	0.85 579	1.02 567	0.89 568

NCCL2	1.00 444	0.56 488	1.06 425	0.75 500	0.57 441	1.31 465	1.72 570	1.77 437	1.36 477	1.50 484	1.17 326	1.91 521	1.17 469	1.54 356	1.29 482	0.35 491	0.31 499	0.45 527	0.44 534	0.40 476	0.40 485

PAM_32	0.77 358	0.28 210	1.03 416	0.52 253	0.30 171	1.32 466	0.35 135	1.97 499	0.65 156	1.02 270	1.06 268	3.05 570	1.49 520	0.96 199	0.36 144	0.19 207	0.13 135	0.20 201	0.18 220	0.19 187	0.19 249

ssnet_v2	0.88 409	0.36 394	1.02 412	0.62 398	0.38 306	1.32 466	0.97 509	2.07 521	1.34 464	1.37 447	1.18 328	1.54 468	0.92 384	1.10 243	1.65 523	0.30 451	0.27 471	0.30 442	0.28 453	0.27 374	0.26 390

LMCR-Stereo	0.82 384	0.46 447	0.88 356	0.75 500	0.43 351	1.33 468	0.56 377	2.43 569	0.98 272	1.53 489	1.49 444	0.74 224	1.00 430	1.63 373	0.89 419	0.28 435	0.17 321	0.22 271	0.17 199	0.29 404	0.20 282

StereoDRNet-Refined	0.80 373	0.41 428	0.88 356	0.62 398	0.42 340	1.33 468	0.48 308	1.52 364	1.17 379	1.45 472	1.44 427	1.44 447	0.90 378	1.26 283	1.24 474	0.20 248	0.16 291	0.27 403	0.24 389	0.25 348	0.28 412
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
IER	0.70 309	0.31 301	1.02 412	0.48 168	0.52 422	1.34 470	0.51 326	1.17 265	0.99 279	1.23 376	1.34 395	1.12 373	1.11 458	0.99 213	0.71 364	0.20 248	0.16 291	0.21 238	0.21 324	0.20 226	0.19 249

UDG	1.41 513	2.65 606	0.99 395	1.44 579	1.64 583	1.34 470	0.80 468	1.60 388	1.23 414	1.23 376	1.71 493	2.01 534	1.34 503	1.47 343	1.41 502	0.90 570	0.54 573	2.29 592	0.75 572	1.84 581	1.04 575

GANet	1.36 505	0.47 452	0.86 337	0.67 450	0.45 367	1.34 470	1.73 571	1.64 399	1.24 420	1.49 483	2.38 546	1.55 470	1.20 479	9.30 603	0.93 425	0.30 451	0.31 499	0.33 472	0.28 453	0.39 472	0.30 431

Wz-Net-SNSev	1.49 517	1.23 571	6.27 590	0.68 462	0.67 483	1.37 473	1.41 554	2.00 504	1.39 490	1.48 481	1.61 475	2.29 546	1.32 501	3.93 511	2.14 545	0.31 458	0.28 478	0.31 448	0.33 499	0.42 484	0.36 470

SFCPSM	0.70 309	0.28 210	1.02 412	0.51 232	0.38 306	1.37 473	0.66 425	2.00 504	1.03 294	1.17 348	1.21 341	0.82 253	0.78 319	1.03 222	0.53 294	0.21 282	0.17 321	0.22 271	0.24 389	0.21 270	0.19 249

DANet	1.08 465	0.61 508	1.32 476	0.85 533	0.72 496	1.37 473	0.51 326	1.54 373	1.15 367	1.78 526	1.54 456	2.01 534	1.11 458	2.90 486	2.00 540	0.33 474	0.30 493	0.40 515	0.30 474	0.44 496	0.45 506
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PAM	0.76 356	0.29 246	1.08 434	0.52 253	0.33 240	1.38 476	0.39 195	2.01 508	0.67 161	1.06 279	0.96 221	2.89 569	1.43 510	0.86 170	0.35 133	0.19 207	0.12 63	0.19 159	0.17 199	0.19 187	0.20 282

AF-Net	1.13 478	0.52 473	1.33 478	0.86 535	0.91 545	1.38 476	0.71 442	2.16 535	1.62 525	1.56 499	2.40 548	1.99 532	1.65 533	1.81 407	1.48 515	0.48 536	0.28 478	0.49 536	0.33 499	0.39 472	0.32 448

MSAF-DinoV2	1.97 556	0.80 539	10.38 603	0.86 535	0.48 386	1.39 478	0.97 509	2.55 575	1.72 536	1.53 489	1.65 484	3.59 578	2.20 569	5.39 545	3.94 575	0.27 421	0.17 321	0.26 387	0.28 453	0.47 507	0.46 509

DGSMNet	1.14 480	0.76 535	2.49 561	0.81 516	0.86 540	1.39 478	1.39 553	2.13 526	1.35 473	1.26 393	1.63 481	1.48 459	0.98 420	1.75 396	1.10 456	0.45 528	0.43 548	0.55 552	0.49 546	0.75 555	0.70 558

PSMNet-RUCA	1.02 453	0.97 551	1.44 494	1.23 572	1.10 559	1.40 480	0.62 411	1.69 410	1.38 485	0.94 242	1.53 451	0.97 323	0.83 346	1.17 263	0.93 425	0.69 564	0.34 514	0.99 576	0.60 564	0.97 563	0.64 553

gwcnet-sp	0.74 341	0.33 340	1.44 494	0.57 342	0.45 367	1.40 480	0.54 351	1.50 355	1.14 355	1.30 413	1.02 251	0.94 306	0.82 338	1.39 324	0.76 379	0.21 282	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.22 294	0.22 320

scenet	0.74 341	0.33 340	1.44 494	0.57 342	0.45 367	1.40 480	0.54 351	1.50 355	1.14 355	1.30 413	1.02 251	0.94 306	0.82 338	1.39 324	0.76 379	0.21 282	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.22 294	0.22 320

ssnet	0.74 341	0.33 340	1.44 494	0.57 342	0.45 367	1.40 480	0.54 351	1.50 355	1.14 355	1.30 413	1.02 251	0.94 306	0.82 338	1.39 324	0.76 379	0.21 282	0.21 406	0.22 271	0.21 324	0.22 294	0.22 320

Syn2CoEx	1.14 480	0.69 523	1.66 518	0.80 513	0.67 483	1.40 480	0.88 487	2.06 520	1.54 519	1.25 389	1.58 469	1.42 441	1.50 522	4.09 514	1.40 498	0.36 495	0.32 507	0.34 482	0.29 465	0.29 404	0.34 459

GANetREF_RVC	1.07 462	0.86 544	1.31 473	0.82 524	0.53 425	1.41 485	1.31 549	1.76 433	1.52 516	1.27 396	1.31 379	1.46 452	1.24 488	2.03 428	0.96 435	0.56 550	0.45 555	0.67 563	0.50 550	0.88 561	0.59 543
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
anonymousa	0.72 318	0.27 184	0.75 287	0.47 140	0.63 471	1.43 486	0.45 281	1.24 297	0.89 233	1.28 398	1.75 500	1.62 480	1.13 465	0.69 106	0.59 318	0.19 207	0.16 291	0.23 309	0.25 403	0.20 226	0.18 208

SQANet	1.31 499	0.88 547	1.08 434	1.83 585	1.44 580	1.44 487	0.75 451	1.74 424	1.09 327	1.32 427	1.26 360	1.28 414	1.01 432	1.50 347	0.83 406	2.50 593	0.34 514	1.47 584	0.55 557	2.32 585	1.57 586

zh-mn7	1.70 539	1.21 570	8.30 598	0.69 466	0.53 425	1.45 488	0.84 475	1.70 415	2.09 561	2.41 566	2.67 558	1.68 494	1.23 485	4.49 521	2.87 558	0.30 451	0.26 463	0.27 403	0.27 432	0.31 423	0.35 464

NVStereoNet_ROB	1.88 550	1.07 558	1.45 499	1.07 565	1.17 568	1.47 489	1.48 559	1.89 476	1.93 553	1.94 544	4.67 586	3.08 573	1.80 546	6.51 568	1.65 523	1.06 578	0.86 594	1.08 580	1.32 593	0.93 562	1.26 581
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
psmg	0.72 318	0.32 317	0.68 218	0.50 200	0.44 360	1.48 490	0.75 451	1.94 492	0.98 272	1.21 365	1.33 388	1.12 373	0.74 299	0.91 183	0.66 347	0.24 355	0.19 362	0.25 368	0.25 403	0.23 320	0.22 320

MFMNet_re	1.40 512	1.14 566	1.68 519	1.39 576	1.07 556	1.48 490	1.43 555	1.87 470	1.82 545	2.26 556	2.19 538	1.51 463	1.86 551	1.52 350	1.25 475	0.93 571	0.83 588	0.84 569	0.80 575	0.99 566	1.05 577

Nwc_Net	1.09 468	0.49 459	1.33 478	0.89 547	0.80 527	1.49 492	0.66 425	2.19 544	1.27 434	1.32 427	2.26 541	1.96 529	1.54 523	1.92 416	1.34 488	0.40 509	0.30 493	0.43 522	0.45 536	0.38 468	0.37 475

StereoDRNet	0.98 437	0.47 452	1.70 521	0.76 503	0.94 549	1.51 493	0.91 495	1.92 486	1.32 457	1.61 507	1.13 306	1.47 457	0.97 413	1.75 396	1.46 513	0.28 435	0.23 439	0.29 429	0.27 432	0.35 448	0.27 400

RGC	1.14 480	0.79 537	1.26 466	0.91 551	0.96 552	1.52 494	0.77 457	1.92 486	1.26 428	1.54 495	1.93 520	2.02 536	1.54 523	2.25 451	1.31 484	0.44 527	0.35 525	0.58 558	0.48 543	0.47 507	0.46 509

CBMV	0.95 426	0.44 438	0.66 209	0.53 272	0.35 262	1.53 495	1.63 569	1.69 410	1.42 503	2.00 549	1.60 471	1.43 442	1.17 469	1.59 367	0.99 440	0.34 484	0.34 514	0.39 510	0.33 499	0.33 441	0.32 448
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
pmcnn	2.37 569	0.42 432	2.71 567	0.63 408	0.43 351	1.54 496	1.19 539	2.01 508	1.53 518	2.64 572	7.60 601	18.07 622	1.45 514	3.44 506	2.78 556	0.18 160	0.15 251	0.15 32	0.12 51	0.20 226	0.18 208

DSFCA	0.93 422	0.34 364	1.06 425	0.52 253	0.65 476	1.55 497	0.93 501	1.49 351	1.19 394	1.56 499	1.15 318	1.50 461	0.96 410	3.07 492	1.02 443	0.30 451	0.26 463	0.25 368	0.25 403	0.28 393	0.24 354

SGM-Forest	1.24 491	0.38 408	0.60 174	0.52 253	0.37 290	1.56 498	1.30 548	1.65 400	1.36 477	2.11 553	1.79 504	1.63 485	0.93 393	7.48 590	0.95 431	0.36 495	0.37 532	0.39 510	0.34 505	0.37 459	0.32 448
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
STTRV1_RVC	1.58 526	0.68 522	1.96 540	0.88 543	1.12 563	1.57 499	0.90 494	2.25 551	1.75 540	1.29 404	2.02 529	1.40 437	1.22 483	9.77 611	1.31 484	0.81 568	0.33 512	0.54 547	0.49 546	0.73 554	0.52 529

UNet	0.83 390	0.34 364	1.31 473	0.58 348	0.74 504	1.58 500	0.49 318	1.41 331	1.04 299	1.21 365	1.08 277	1.54 468	1.12 461	1.65 376	1.09 453	0.23 338	0.17 321	0.25 368	0.20 279	0.25 348	0.22 320

EDNetEfficientorigin	10.57 613	1.47 581	177.42 642	0.67 450	0.53 425	1.58 500	1.16 536	1.90 479	3.37 588	4.71 602	3.38 569	3.10 574	2.69 581	3.13 496	3.58 570	0.25 382	0.23 439	0.33 472	0.27 432	0.83 556	0.81 564

NaN_ROB	1.13 478	0.55 484	1.15 451	0.64 417	0.48 386	1.61 502	2.03 587	1.72 418	1.48 510	2.09 552	1.27 363	1.40 437	1.08 453	3.94 512	1.30 483	0.28 435	0.34 514	0.28 418	0.28 453	0.30 414	0.33 454

DRN-Test	1.00 444	0.44 438	1.13 446	0.70 472	0.81 529	1.62 503	0.79 462	2.14 530	1.44 506	1.78 526	1.33 388	1.43 442	1.05 445	2.18 444	1.53 519	0.27 421	0.21 406	0.31 448	0.30 474	0.32 432	0.28 412

CSP-Net	0.97 433	0.38 408	0.83 329	0.53 272	0.41 335	1.63 504	0.77 457	2.00 504	1.05 304	1.25 389	1.20 339	1.33 425	0.83 346	4.93 534	0.85 412	0.32 465	0.22 427	0.20 201	0.20 279	0.23 320	0.25 366

LALA_ROB	1.01 450	0.59 498	1.16 452	0.67 450	0.51 410	1.63 504	1.26 546	1.69 410	1.38 485	1.81 533	1.37 404	1.94 526	1.02 437	1.58 364	1.38 494	0.37 499	0.27 471	0.43 522	0.37 517	0.43 490	0.37 475

HBP-ISP	0.96 427	0.58 495	0.72 255	0.61 387	0.46 379	1.64 506	0.76 454	1.86 467	1.28 439	1.30 413	1.53 451	0.86 273	0.94 398	3.27 500	0.69 357	0.45 528	0.44 551	0.54 547	0.48 543	0.47 507	0.40 485

delet	0.85 399	0.32 317	0.95 383	0.65 431	0.66 479	1.64 506	0.84 475	1.75 427	1.35 473	1.32 427	1.30 373	1.30 418	0.88 371	1.68 386	1.10 456	0.21 282	0.21 406	0.24 329	0.24 389	0.21 270	0.21 302

LSM	6.33 603	1.10 560	13.19 606	1.41 578	68.17 635	1.64 506	1.90 581	1.92 486	2.46 570	2.99 582	3.11 566	1.88 516	1.80 546	2.61 476	2.06 543	0.41 513	0.58 576	0.50 537	0.57 559	0.64 543	17.66 628

WZ-Net	1.95 554	0.95 550	10.10 600	0.86 535	0.78 519	1.69 509	1.60 567	2.20 547	1.98 554	2.08 551	1.93 520	2.30 547	1.97 557	5.30 539	3.17 565	0.34 484	0.26 463	0.29 429	0.31 481	0.51 521	0.47 513

coex-ft	8.13 609	2.13 601	98.04 641	0.67 450	0.53 425	1.71 510	1.56 562	1.65 400	11.11 612	18.17 627	3.75 574	3.88 582	7.61 611	2.98 490	6.49 587	0.30 451	0.30 493	0.32 463	0.31 481	0.66 547	0.50 523

RYNet	1.17 487	0.49 459	1.24 463	0.70 472	0.97 553	1.71 510	0.92 497	1.91 483	1.46 508	1.38 453	1.14 310	1.88 516	1.30 498	4.24 516	1.87 532	0.26 405	0.21 406	0.35 490	0.27 432	0.55 529	0.54 532

ccnet	1.12 475	0.67 518	1.01 405	0.78 508	0.73 503	1.72 512	0.99 514	1.84 463	1.26 428	1.47 475	1.85 512	1.75 505	1.29 494	1.75 396	1.88 534	0.57 551	0.53 570	0.57 557	0.55 557	0.59 536	0.54 532

PWCDC_ROB	1.29 495	0.75 534	1.33 478	1.05 562	0.88 544	1.73 513	0.52 337	1.89 476	3.28 586	1.29 404	4.88 588	1.22 392	1.46 515	1.77 403	1.45 510	0.60 556	0.26 463	0.29 429	0.25 403	0.52 523	0.37 475

CBFPSM	0.92 419	0.33 340	1.86 535	0.49 188	0.38 306	1.75 514	0.84 475	1.39 327	1.12 340	1.09 289	0.99 233	2.37 551	1.66 537	1.32 298	1.42 506	0.19 207	0.18 344	0.20 201	0.20 279	0.21 270	0.33 454

Wz-Net-LNSev	1.03 456	0.67 518	2.71 567	0.64 417	0.84 533	1.75 514	1.00 516	1.80 450	1.32 457	1.28 398	1.25 353	1.65 491	1.22 483	1.39 324	1.40 498	0.28 435	0.26 463	0.24 329	0.23 376	0.33 441	0.32 448

GwcNet	1.08 465	0.51 469	2.33 556	0.79 510	1.18 570	1.76 516	0.70 440	1.68 408	1.47 509	1.41 462	1.64 482	1.74 502	1.04 441	2.20 447	1.41 502	0.30 451	0.29 489	0.29 429	0.27 432	0.30 414	0.35 464

CC-Net-ROB	1.49 517	1.26 572	1.27 469	0.88 543	0.79 522	1.76 516	1.00 516	1.79 447	1.26 428	1.10 297	1.61 475	1.21 390	0.99 428	8.13 597	0.84 409	1.09 579	0.41 545	2.20 590	0.46 539	1.20 575	0.48 516

CSAN	1.41 513	0.59 498	1.26 466	0.70 472	0.50 397	1.76 516	1.78 572	1.77 437	1.90 550	2.35 561	2.32 543	1.92 524	1.94 556	5.56 550	1.49 516	0.43 522	0.35 525	0.40 515	0.41 526	0.43 490	0.41 490

fast-acv-ft	0.94 424	0.44 438	1.40 484	0.58 348	0.51 410	1.77 519	0.69 437	1.36 319	1.42 503	1.29 404	1.86 513	1.74 502	1.25 489	1.52 350	1.38 494	0.26 405	0.28 478	0.28 418	0.28 453	0.27 374	0.26 390

SHD	1.31 499	0.71 528	2.34 557	0.86 535	0.75 513	1.77 519	0.65 420	2.22 548	2.50 574	2.40 565	1.71 493	1.91 521	1.60 529	1.93 419	2.37 549	0.38 503	0.31 499	0.38 504	0.40 525	0.48 512	0.50 523

Wave_Phase_stereo	0.45 131	0.25 127	1.42 491	0.42 67	0.28 127	1.78 521	0.39 195	0.72 78	0.52 104	0.36 47	0.35 32	0.37 69	0.29 35	0.64 89	0.38 167	0.13 22	0.14 190	0.15 32	0.19 245	0.15 51	0.16 150

zh-sn7	1.76 545	1.38 573	6.58 591	0.74 496	0.72 496	1.78 521	1.31 549	1.88 473	1.56 522	1.86 538	2.47 553	1.81 509	2.08 564	5.12 536	3.80 573	0.32 465	0.32 507	0.32 463	0.32 489	0.44 496	0.40 485

CRFU-Net	0.86 404	0.39 413	1.00 401	0.65 431	0.57 441	1.78 521	0.86 482	2.15 532	0.81 210	1.38 453	1.18 328	1.64 488	1.19 476	1.35 308	0.90 422	0.26 405	0.22 427	0.21 238	0.19 245	0.23 320	0.24 354

iinet-f	0.99 439	0.45 445	3.71 576	0.55 311	0.43 351	1.81 524	0.68 433	1.14 259	1.14 355	1.18 353	1.42 418	1.58 475	1.44 512	1.34 307	1.59 522	0.24 355	0.23 439	0.20 201	0.19 245	0.26 360	0.25 366

FBW_ROB	1.71 542	0.62 512	1.45 499	0.67 450	0.61 464	1.81 524	1.08 527	2.52 573	1.70 533	1.77 525	1.73 495	1.98 531	1.25 489	12.57 617	1.84 531	0.34 484	0.37 532	0.56 555	0.38 519	0.45 500	0.43 501

SPS-STEREO	1.67 535	1.04 557	1.23 460	1.21 570	1.13 566	1.82 526	1.11 529	2.16 535	1.52 516	3.07 586	2.32 543	2.82 567	1.80 546	4.11 515	2.04 541	1.03 576	0.99 599	0.97 573	0.94 583	1.03 569	1.02 573
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
XQC	1.37 507	0.87 545	2.56 563	0.84 528	0.69 491	1.83 527	0.89 489	2.07 521	1.88 547	1.88 539	1.53 451	1.91 521	1.55 525	2.85 485	3.05 560	0.48 536	0.29 489	0.44 526	0.39 521	0.69 550	0.60 546

DDUNet	1.50 519	2.69 607	1.12 444	1.77 584	1.88 585	1.84 528	0.92 497	1.70 415	1.16 376	1.38 453	1.79 504	1.60 478	1.12 461	1.37 315	1.08 451	1.10 580	0.76 585	2.37 594	0.94 583	2.00 582	1.37 583

MMNet	0.84 395	0.32 317	1.09 437	0.60 373	0.59 458	1.85 529	0.49 318	1.51 362	1.27 434	1.37 447	1.15 318	1.26 407	1.18 473	1.67 381	1.22 472	0.19 207	0.18 344	0.23 309	0.22 353	0.25 348	0.21 302

RTSC	1.29 495	0.73 529	2.44 559	0.83 527	0.57 441	1.85 529	0.65 420	1.88 473	2.00 556	2.20 555	1.66 487	1.60 478	1.26 491	2.33 457	3.92 574	0.32 465	0.23 439	0.27 403	0.29 465	0.37 459	0.37 475

YMNet	1.00 444	0.54 479	1.40 484	0.81 516	0.85 536	1.87 531	0.62 411	1.55 377	1.18 386	1.63 513	1.99 524	1.77 506	0.97 413	1.50 347	1.45 510	0.33 474	0.37 532	0.31 448	0.32 489	0.32 432	0.29 418

YMNet_1	1.00 444	0.54 479	1.40 484	0.81 516	0.85 536	1.87 531	0.62 411	1.55 377	1.18 386	1.63 513	1.99 524	1.77 506	0.97 413	1.50 347	1.45 510	0.33 474	0.37 532	0.31 448	0.32 489	0.32 432	0.29 418

SuperB	2.53 575	0.59 498	18.45 611	0.69 466	0.50 397	1.87 531	0.88 487	1.67 407	2.39 568	1.50 484	1.42 418	1.14 380	1.15 467	4.28 519	5.07 581	0.24 355	0.19 362	0.22 271	0.19 245	7.86 619	0.34 459

APVNet	1.06 460	0.53 478	1.42 491	0.84 528	0.79 522	1.92 534	0.82 473	1.90 479	1.08 319	1.08 283	1.43 422	1.56 471	1.13 465	3.07 492	1.58 520	0.31 458	0.34 514	0.42 520	0.36 514	0.36 455	0.37 475

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 470	1.02 556	1.00 401	0.82 524	0.67 483	1.93 535	0.93 501	1.62 395	1.11 336	1.15 329	1.25 353	1.50 461	0.79 323	1.96 422	0.76 379	1.89 585	0.34 514	0.79 567	0.36 514	1.25 576	0.83 565

ADCRef	1.35 504	0.55 484	2.37 558	0.72 484	0.77 517	1.94 536	0.78 459	1.91 483	1.27 434	1.57 503	1.59 470	1.36 432	1.41 508	1.54 356	7.53 591	0.23 338	0.20 382	0.32 463	0.30 474	0.29 404	0.29 418

Wz-Net-MNSev	1.11 473	0.58 495	2.23 554	0.66 438	0.71 494	1.95 537	1.46 557	1.98 501	1.45 507	1.79 529	1.43 422	1.49 460	1.33 502	1.97 423	1.42 506	0.27 421	0.23 439	0.28 418	0.28 453	0.34 445	0.31 441

otaku	1.60 529	1.11 563	1.21 457	2.20 588	1.56 582	1.97 538	1.24 542	2.07 521	1.36 477	1.44 470	1.62 477	1.73 500	1.19 476	1.73 394	0.98 439	2.89 598	0.57 575	1.74 585	0.60 564	2.78 593	1.94 592

DispFullNet	2.34 568	2.85 608	3.66 574	3.08 603	2.27 592	1.97 538	0.67 429	2.00 504	1.70 533	2.52 568	2.00 526	2.23 543	5.86 603	3.44 506	1.58 520	1.01 573	0.32 507	2.64 603	1.94 606	2.85 598	2.24 596

RainbowNet	1.97 556	1.76 588	1.57 513	2.81 597	2.21 590	1.98 540	1.81 574	2.54 574	1.89 548	1.50 484	1.84 510	1.96 529	1.65 533	2.14 438	1.25 475	3.33 605	0.85 592	2.39 597	0.98 587	2.82 596	2.22 595

ADCMid	1.89 553	0.73 529	5.06 583	0.72 484	0.67 483	2.00 541	1.14 533	1.97 499	1.48 510	2.86 579	1.81 507	2.37 551	2.05 562	2.24 449	10.39 605	0.33 474	0.31 499	0.39 510	0.43 532	0.50 516	0.44 504

DPSNet	1.69 538	0.59 498	4.33 579	0.70 472	0.57 441	2.02 542	1.62 568	3.35 587	1.78 541	1.48 481	1.38 409	2.17 542	2.84 582	4.77 528	3.66 571	0.48 536	0.31 499	0.29 429	0.25 403	0.64 543	0.48 516

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 439	0.40 420	1.82 532	0.66 438	0.62 470	2.05 543	0.78 459	1.91 483	1.29 443	1.54 495	1.42 418	1.51 463	1.23 485	1.99 424	1.33 486	0.23 338	0.14 190	0.20 201	0.15 132	0.27 374	0.26 390

DStereoRT	1.36 505	0.32 317	1.41 489	0.67 450	0.50 397	2.07 544	0.60 405	1.44 340	0.91 242	1.37 447	1.44 427	0.73 223	1.30 498	6.39 566	0.90 422	0.23 338	0.17 321	4.29 616	1.94 606	0.24 335	0.20 282

DISCO	1.03 456	0.34 364	1.11 442	0.69 466	0.45 367	2.07 544	0.84 475	2.13 526	1.50 513	1.15 329	1.33 388	2.40 553	1.07 452	2.60 475	1.51 518	0.23 338	0.18 344	0.22 271	0.20 279	0.31 423	0.27 400

Ntro	1.64 533	1.15 567	1.23 460	2.48 594	1.83 584	2.09 546	1.16 536	1.96 495	1.38 485	1.21 365	1.62 477	1.62 480	1.29 494	1.87 413	1.11 459	3.04 599	0.56 574	1.82 587	0.64 566	2.80 594	2.05 594

WCMA_ROB	1.84 547	0.47 452	1.31 473	0.69 466	0.57 441	2.11 547	1.14 533	1.87 470	1.73 537	4.04 594	6.43 594	5.62 598	3.61 592	2.59 474	1.94 537	0.52 542	0.44 551	0.39 510	0.42 529	0.48 512	0.47 513

AnyNet_C32	1.96 555	1.10 560	5.17 584	0.90 548	1.11 561	2.12 548	2.37 598	1.85 464	1.48 510	2.45 567	1.70 492	2.05 539	1.64 532	2.50 471	10.28 604	0.37 499	0.34 514	0.35 490	0.41 526	0.49 515	0.54 532

SGM+DAISY	2.41 572	1.07 558	2.14 549	1.18 569	1.10 559	2.14 549	1.36 552	1.96 495	1.66 529	5.46 609	7.07 598	4.95 594	4.32 599	5.50 547	2.26 547	1.04 577	1.02 602	0.99 576	0.97 585	1.02 567	1.04 575

ADCS	2.25 564	0.99 554	5.55 585	0.81 516	0.74 504	2.19 550	1.80 573	2.27 554	2.14 562	2.80 578	2.13 536	2.40 553	2.03 559	2.64 478	13.69 610	0.41 513	0.39 541	0.40 515	0.45 536	0.58 534	0.56 536

FCDSN-DC	2.32 567	0.63 513	0.81 321	0.84 528	0.75 513	2.23 551	0.94 504	2.09 524	1.80 543	5.45 608	7.72 604	7.77 606	6.93 610	3.39 501	1.80 530	0.52 542	0.48 562	0.52 541	0.51 553	0.57 532	0.58 541
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	1.68 537	0.36 394	0.61 178	0.59 361	0.29 147	2.25 552	1.18 538	2.38 565	1.68 532	3.60 590	2.67 558	3.69 580	2.42 575	8.13 597	1.90 535	0.31 458	0.31 499	0.30 442	0.28 453	0.30 414	0.29 418
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_1	2.18 562	1.45 580	1.72 524	2.85 598	2.33 596	2.28 553	1.46 557	3.08 583	2.22 565	1.82 534	2.05 532	3.56 577	1.98 558	3.09 495	1.40 498	3.17 600	0.60 577	2.40 598	0.92 582	2.91 600	2.37 599

DStereoSA	4.44 595	0.92 548	6.79 592	1.58 581	2.54 599	2.29 554	14.04 618	2.33 558	2.31 566	1.85 536	10.58 614	1.32 423	13.05 615	7.07 581	11.18 607	0.67 563	1.97 612	0.88 570	3.29 613	1.69 579	2.44 602

ADCP+	1.99 558	0.48 456	7.73 594	0.66 438	0.91 545	2.30 555	1.05 523	1.82 454	1.34 464	1.54 495	1.32 386	1.74 502	1.61 530	2.17 441	13.37 609	0.24 355	0.21 406	0.32 463	0.28 453	0.37 459	0.29 418

ACVNet-4b	2.15 561	1.41 577	1.64 516	2.80 596	2.31 594	2.31 556	1.24 542	2.32 557	2.14 562	1.26 393	2.39 547	2.66 562	1.48 518	5.95 560	1.06 447	3.20 603	0.45 555	2.37 594	0.89 580	2.83 597	2.37 599

BUS	0.74 341	0.32 317	0.68 218	0.54 287	0.44 360	2.34 557	0.42 228	2.16 535	0.98 272	1.20 361	1.11 294	1.03 345	0.62 259	0.91 183	0.70 358	0.24 355	0.17 321	0.25 368	0.22 353	0.22 294	0.22 320

NINENet	0.77 358	0.37 401	0.78 312	0.62 398	0.51 410	2.34 557	0.42 228	1.83 459	1.04 299	1.14 323	1.23 347	1.03 345	0.62 259	1.24 279	0.70 358	0.28 435	0.23 439	0.31 448	0.21 324	0.26 360	0.25 366

stereogan	1.15 484	0.42 432	1.40 484	0.86 535	0.84 533	2.38 559	0.71 442	1.88 473	1.73 537	1.72 521	1.94 522	2.31 548	1.29 494	2.07 432	1.08 451	0.36 495	0.35 525	0.39 510	0.31 481	0.51 521	0.46 509

Wz-Net-TNSev	1.88 550	2.08 600	7.66 593	0.67 450	0.64 474	2.42 560	1.83 576	2.33 558	1.74 539	1.57 503	1.56 462	2.58 559	1.90 554	4.86 530	3.12 562	0.39 506	0.37 532	0.33 472	0.37 517	0.53 525	0.58 541

ACV-stereo	0.99 439	0.51 469	1.41 489	0.56 325	0.41 335	2.43 561	0.57 388	1.15 261	1.18 386	0.81 208	1.01 243	3.39 576	2.14 566	1.60 368	1.07 450	0.27 421	0.22 427	0.22 271	0.22 353	0.28 393	0.32 448

PVD	1.70 539	0.84 540	2.26 555	0.94 556	0.83 532	2.48 562	0.97 509	2.59 576	3.35 587	3.01 584	2.77 560	2.34 550	2.47 577	2.67 479	3.14 563	0.47 535	0.45 555	0.59 559	0.48 543	0.59 536	0.75 563

SAMSARA	1.55 523	0.84 540	2.61 564	1.22 571	1.07 556	2.50 563	1.93 582	2.05 515	1.89 548	2.75 575	1.66 487	2.81 566	1.69 538	3.08 494	1.97 539	0.46 534	0.51 568	0.42 520	0.46 539	0.58 534	0.59 543

PDISCO_ROB	1.32 501	0.65 516	1.44 494	1.36 574	1.46 581	2.55 564	0.92 497	2.45 570	2.07 560	1.37 447	1.49 444	1.65 491	1.00 430	2.82 482	1.35 491	1.01 573	0.27 471	0.54 547	0.47 541	0.71 552	0.73 561

MFN_U_SF_RVC	1.52 521	0.84 540	3.42 572	0.87 542	0.66 479	2.56 565	0.95 506	2.36 562	1.70 533	1.98 545	1.86 513	2.45 556	1.79 545	2.95 487	2.58 552	0.52 542	0.48 562	0.55 552	0.59 563	0.59 536	0.61 547

z-mn7	1.56 525	0.84 540	4.36 581	0.71 480	0.51 410	2.60 566	1.04 521	1.73 419	2.70 580	1.53 489	2.99 564	1.94 526	1.34 503	4.78 529	2.41 550	0.29 446	0.24 448	0.27 403	0.24 389	0.34 445	0.31 441

MeshStereo	2.26 565	0.56 488	0.92 373	0.61 387	0.49 390	2.60 566	1.02 519	3.18 584	2.05 559	7.40 615	4.98 589	7.58 604	2.98 585	6.37 565	1.96 538	0.43 522	0.43 548	0.45 527	0.39 521	0.43 490	0.42 494
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
ADCL	1.72 543	0.57 492	3.66 574	0.67 450	0.61 464	2.61 568	1.85 577	1.96 495	1.67 530	1.90 542	1.83 508	2.06 540	1.90 554	2.13 437	9.15 600	0.26 405	0.24 448	0.34 482	0.32 489	0.38 468	0.35 464

ACVNet_2	2.43 573	1.41 577	2.04 542	2.62 595	2.24 591	2.63 569	1.88 580	3.31 585	3.01 583	2.19 554	3.45 571	4.62 586	2.04 560	4.50 523	1.47 514	2.55 594	0.64 580	2.22 591	0.84 577	2.69 592	2.29 597

w-ln-seven	1.38 509	0.70 526	3.91 577	0.75 500	0.72 496	2.69 570	0.95 506	2.02 512	1.99 555	1.99 546	1.73 495	1.82 512	1.17 469	2.45 465	2.84 557	0.28 435	0.25 457	0.31 448	0.30 474	0.41 479	0.33 454

ELAS_RVC	2.48 574	0.74 532	1.90 536	1.05 562	0.92 547	2.76 571	4.01 609	2.76 577	4.11 596	4.69 601	4.63 583	4.62 586	5.96 605	3.97 513	3.96 576	0.63 560	0.53 570	0.56 555	0.52 554	0.64 543	0.63 549
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	8.05 608	0.37 401	23.53 617	0.74 496	0.33 240	2.77 572	2.87 605	3.71 592	27.24 628	25.39 628	8.87 609	8.46 608	26.71 628	6.65 571	21.99 620	0.21 282	0.19 362	0.20 201	0.21 324	0.25 348	0.22 320

ADCPNet	1.85 548	0.69 523	8.07 595	0.71 480	0.58 450	2.79 573	1.22 541	1.94 492	1.54 519	1.88 539	1.69 491	2.46 557	2.04 560	2.37 460	6.48 586	0.38 503	0.37 532	0.38 504	0.43 532	0.47 507	0.45 506

SANet	1.88 550	0.57 492	2.18 552	0.63 408	0.40 327	2.80 574	1.57 565	2.39 566	5.88 605	2.36 563	3.57 572	3.72 581	2.97 584	4.74 527	1.76 528	0.34 484	0.30 493	0.32 463	0.29 465	0.48 512	0.37 475

FC-DCNN	2.72 582	0.59 498	0.86 337	0.73 492	0.57 441	2.91 575	1.04 521	3.01 582	2.60 575	6.83 610	7.64 602	9.92 611	6.33 608	5.21 537	3.14 563	0.53 548	0.48 562	0.51 539	0.50 550	0.53 525	0.51 527

AnyNet_C01	2.26 565	1.78 589	10.22 602	0.93 554	0.74 504	2.92 576	2.20 593	2.29 556	1.80 543	2.53 569	2.41 549	2.71 564	1.73 539	3.41 503	6.72 588	0.41 513	0.39 541	0.40 515	0.42 529	0.67 548	0.63 549

FC-DCNN v2	2.81 583	0.59 498	0.85 331	0.73 492	0.57 441	2.97 577	1.05 523	3.39 588	2.61 576	6.98 611	7.67 603	10.38 614	6.31 607	5.75 555	3.37 569	0.53 548	0.48 562	0.51 539	0.50 550	0.53 525	0.51 527

G-Net	1.66 534	0.63 513	1.56 511	1.11 567	0.74 504	2.98 578	0.91 495	1.55 377	1.22 411	2.76 576	8.18 607	2.32 549	2.53 579	1.92 416	1.87 532	0.48 536	0.44 551	0.45 527	0.31 481	0.60 540	0.57 540

Dean	2.91 586	1.53 584	2.07 543	2.96 602	2.51 598	3.15 579	2.14 591	4.75 601	4.41 599	2.76 576	6.10 593	5.53 597	2.37 573	2.97 489	1.92 536	3.18 601	0.85 592	2.51 601	1.04 590	2.88 599	2.47 603

MADNet+	2.69 579	3.22 611	11.53 605	1.44 579	1.12 563	3.19 580	1.81 574	2.85 579	2.37 567	1.68 518	2.07 533	2.85 568	2.18 567	7.41 587	5.23 582	0.79 567	0.76 585	0.69 566	0.65 567	0.98 564	0.95 570

LVE	3.31 589	1.67 587	1.64 516	2.85 598	2.42 597	3.20 581	2.26 595	4.78 602	5.05 602	2.35 561	6.91 596	6.02 599	2.37 573	9.15 601	2.17 546	3.19 602	1.08 605	2.38 596	1.47 600	2.81 595	2.40 601

IMH-64-1	2.70 580	1.79 590	1.46 501	3.26 606	2.66 600	3.23 582	2.10 588	4.08 594	2.75 581	2.34 559	3.81 575	3.06 571	2.22 570	4.25 517	2.59 553	3.75 609	0.84 589	2.75 604	1.35 594	3.15 602	2.60 606

IMH-64	2.70 580	1.79 590	1.46 501	3.26 606	2.66 600	3.23 582	2.10 588	4.08 594	2.75 581	2.34 559	3.81 575	3.06 571	2.22 570	4.25 517	2.59 553	3.75 609	0.84 589	2.75 604	1.35 594	3.15 602	2.60 606

WAO-6	2.81 583	1.60 585	1.46 501	2.36 592	2.28 593	3.55 584	2.29 596	4.21 597	4.56 600	2.36 563	4.51 580	4.88 592	2.66 580	4.60 524	4.07 577	1.72 584	1.15 606	2.31 593	1.46 599	2.31 584	1.85 590

PWCK	2.88 585	2.05 598	5.72 587	2.08 587	1.11 561	3.55 584	3.90 608	2.86 580	3.54 592	3.03 585	3.63 573	3.10 574	2.31 572	8.15 599	3.09 561	2.12 588	0.91 597	1.75 586	0.98 587	2.57 590	1.18 580

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 544	0.87 545	3.56 573	0.80 513	0.75 513	3.72 586	2.44 600	1.82 454	1.82 545	1.74 522	1.91 519	1.92 524	1.26 491	7.69 593	1.28 481	0.45 528	0.47 560	0.52 541	0.77 573	0.50 516	0.50 523

RTS	2.67 577	1.38 573	15.28 609	0.99 558	1.26 574	3.78 587	1.96 584	2.15 532	2.62 577	2.61 570	2.85 562	2.60 560	1.59 527	6.27 563	5.71 584	0.40 509	0.28 478	0.35 490	0.35 510	0.50 516	0.48 516

RTSA	2.67 577	1.38 573	15.28 609	0.99 558	1.26 574	3.78 587	1.96 584	2.15 532	2.62 577	2.61 570	2.85 562	2.60 560	1.59 527	6.27 563	5.71 584	0.40 509	0.28 478	0.35 490	0.35 510	0.50 516	0.48 516

SDNR	1.62 532	0.51 469	2.17 550	0.53 272	0.56 438	3.80 589	0.45 281	1.54 373	1.29 443	1.33 435	2.41 549	1.08 356	0.96 410	11.18 615	1.16 465	0.66 562	0.63 579	0.43 522	0.32 489	0.64 543	0.67 555

WAO-7	2.66 576	1.40 576	1.73 526	1.39 576	1.17 568	3.93 590	1.94 583	4.11 596	3.88 594	2.92 580	5.50 590	4.18 584	3.00 586	7.63 592	3.71 572	1.13 581	1.00 600	1.17 581	1.13 592	1.18 574	1.09 579

MSMD_ROB	1.99 558	0.59 498	0.89 362	0.70 472	0.61 464	3.95 591	0.94 504	1.80 450	1.79 542	4.41 598	4.43 579	8.17 607	3.66 593	3.40 502	1.33 486	0.52 542	0.48 562	0.54 547	0.58 560	0.53 525	0.50 523

notaker	3.98 592	2.40 605	2.68 566	3.82 613	3.27 610	3.97 592	2.14 591	4.78 602	3.45 590	4.12 597	6.94 597	7.65 605	3.26 588	7.82 595	5.30 583	4.04 614	1.41 608	3.36 613	2.10 609	3.88 608	3.31 612

IMH	3.21 588	1.85 594	1.48 506	3.25 605	2.69 602	4.07 593	2.02 586	4.41 599	3.80 593	2.72 573	7.11 599	4.75 589	2.92 583	5.92 558	2.55 551	3.85 613	0.88 595	2.78 606	1.36 596	3.19 604	2.59 605

KSHMR	8.75 610	2.06 599	2.11 547	3.53 610	3.11 607	4.13 594	2.69 601	5.60 605	61.37 642	3.00 583	55.83 640	4.98 596	2.45 576	4.49 521	2.61 555	3.46 606	1.55 610	3.14 610	1.94 606	3.72 607	3.18 611

MDST_ROB	1.67 535	0.34 364	1.58 514	0.92 553	0.58 450	4.26 595	1.11 529	2.83 578	1.41 500	4.49 600	2.55 555	1.45 449	0.97 413	7.79 594	1.17 468	0.31 458	0.25 457	0.37 501	0.33 499	0.31 423	0.30 431

DStereoFS	3.67 590	1.49 583	2.18 552	1.32 573	1.32 577	4.41 596	1.26 546	3.75 593	9.27 609	3.36 588	6.80 595	4.81 591	13.54 617	6.95 579	4.76 580	0.73 566	0.69 583	1.17 581	2.40 612	1.27 577	1.95 593

LRCNet_RVC	22.74 623	32.10 629	21.97 616	29.84 627	26.23 624	4.42 597	0.81 471	22.66 623	2.02 557	26.93 629	29.26 629	23.06 631	15.59 619	23.84 626	18.88 618	31.75 634	19.90 636	34.65 633	32.13 634	30.54 633	28.32 634

ELAS	2.37 569	0.74 532	1.54 510	0.99 558	0.92 547	4.78 598	2.33 597	3.33 586	3.37 588	5.05 606	4.77 587	3.67 579	4.53 600	3.42 504	4.50 578	0.62 558	0.53 570	0.55 552	0.53 555	0.63 541	0.64 553
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ktn	4.70 597	2.38 604	2.12 548	3.76 611	3.24 608	4.85 599	2.95 606	5.52 604	7.37 608	4.07 596	19.32 623	7.46 603	3.47 590	7.39 586	2.95 559	4.04 614	1.85 611	3.26 612	2.22 610	3.08 601	2.65 608

HanzoNet	11.04 615	3.62 612	8.10 597	4.08 616	3.55 613	4.90 600	2.73 604	7.19 612	10.10 610	31.86 636	28.92 628	21.96 629	36.36 630	18.08 622	10.17 603	7.94 620	3.32 616	3.47 614	3.31 614	7.06 618	4.04 616

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 560	1.15 567	3.10 570	1.05 562	0.76 516	5.03 601	2.40 599	2.16 535	2.62 577	1.89 541	2.28 542	2.69 563	1.65 533	9.35 605	2.04 541	0.64 561	0.51 568	0.68 564	0.71 571	1.09 571	0.67 555

UNDER WATER	5.08 599	2.33 603	5.55 585	3.94 615	3.51 611	5.20 602	2.72 603	5.61 606	16.52 620	3.84 591	4.60 582	9.21 609	5.89 604	5.90 557	8.66 599	3.75 609	1.34 607	3.18 611	1.88 604	4.33 613	3.61 614

MADNet++	5.01 598	3.14 609	4.91 582	4.55 617	3.94 614	5.20 602	4.41 610	4.40 598	4.13 597	4.95 604	6.08 592	4.74 588	5.37 601	9.40 606	10.67 606	4.65 616	4.15 618	3.97 615	3.34 615	4.09 610	4.08 617

MonStereo1	3.14 587	1.66 586	1.81 530	2.43 593	2.32 595	5.80 604	1.58 566	3.52 589	4.70 601	3.09 587	8.22 608	4.76 590	3.36 589	6.52 569	2.29 548	2.33 590	0.61 578	1.91 589	1.05 591	2.44 587	2.34 598

UNDER WATER-64	5.27 600	2.32 602	8.78 599	3.93 614	3.54 612	7.61 605	3.03 607	5.84 607	14.19 614	4.04 594	4.04 577	9.39 610	6.26 606	5.93 559	8.48 598	3.60 608	1.51 609	3.13 609	1.88 604	4.29 612	3.61 614

DPSimNet_ROB	11.20 616	4.98 615	35.43 625	2.90 601	4.52 615	7.89 606	17.09 619	4.66 600	6.06 606	14.89 623	10.93 616	17.29 621	36.81 632	13.18 618	15.68 615	2.86 597	6.29 620	5.75 620	5.09 618	3.91 609	7.70 619

WAO-8	4.40 593	1.82 592	1.79 528	2.34 590	2.20 588	9.19 607	1.53 560	6.09 608	16.46 618	3.94 592	7.84 605	7.32 601	3.72 595	9.41 607	3.31 566	2.00 586	1.07 603	2.44 599	1.37 597	2.50 588	1.68 587

Venus	4.40 593	1.82 592	1.79 528	2.34 590	2.20 588	9.19 607	1.53 560	6.09 608	16.46 618	3.94 592	7.84 605	7.32 601	3.72 595	9.41 607	3.31 566	2.00 586	1.07 603	2.44 599	1.37 597	2.50 588	1.68 587

TorneroNet-64	5.30 601	2.03 596	1.74 527	3.43 608	2.81 603	10.09 609	2.12 590	9.10 615	17.12 623	4.96 605	9.27 611	10.72 616	3.70 594	9.20 602	4.55 579	3.31 604	0.84 589	2.88 607	1.55 601	3.49 605	3.04 609

JetBlue	3.97 591	2.01 595	10.19 601	1.38 575	2.84 604	10.53 610	9.54 613	3.60 591	2.41 569	2.73 574	3.39 570	4.54 585	4.31 598	7.85 596	6.84 589	0.88 569	0.93 598	0.89 571	0.91 581	1.74 580	1.91 591

tt	6.58 605	0.26 153	6.10 589	3.77 612	2.16 587	11.55 611	19.63 620	13.33 619	5.74 604	2.96 581	2.65 557	4.97 595	6.33 608	3.81 510	7.24 590	9.15 621	11.32 627	5.89 621	6.24 620	6.03 615	2.55 604

DPSMNet_ROB	13.02 618	8.23 616	21.91 615	9.53 620	18.11 619	11.56 612	32.02 627	10.64 617	16.23 617	7.05 613	19.49 625	10.16 613	16.66 620	9.85 613	22.43 622	4.77 618	8.68 621	5.38 619	10.26 624	6.17 617	11.36 622

DGTPSM_ROB	13.01 617	8.23 616	21.87 614	9.51 619	18.10 618	11.56 612	32.01 626	10.63 616	16.20 616	7.03 612	19.48 624	10.15 612	16.66 620	9.83 612	22.42 621	4.75 617	8.68 621	5.37 618	10.25 623	6.16 616	11.36 622

MANE	6.19 602	0.59 498	1.03 416	0.93 554	1.22 573	13.38 614	2.69 601	12.81 618	17.94 624	8.21 616	10.82 615	14.72 618	11.68 612	11.39 616	11.90 608	0.59 555	0.50 567	0.52 541	1.76 603	0.55 529	0.54 532

SGM-ForestM	6.52 604	0.38 408	1.26 466	0.63 408	0.35 262	13.59 615	5.32 612	6.32 611	6.70 607	11.14 618	9.18 610	22.51 630	13.93 618	16.89 620	20.07 619	0.36 495	0.37 532	0.36 498	0.35 510	0.36 455	0.34 459

TCMNet-wrong-test	10.31 612	11.40 620	14.84 608	20.96 623	18.45 620	13.80 616	10.76 614	15.78 620	3.53 591	5.20 607	5.52 591	16.26 620	12.61 613	7.51 591	10.15 602	7.43 619	2.37 613	4.31 617	3.43 616	11.36 621	10.61 621

JetRed	6.91 606	8.80 618	25.96 621	2.85 598	3.25 609	13.98 617	11.87 615	6.25 610	4.28 598	4.45 599	4.56 581	6.69 600	5.46 602	7.46 589	14.05 611	2.59 595	3.31 615	2.59 602	2.29 611	4.20 611	3.36 613

ASD4	15.85 620	10.99 619	19.63 612	10.21 621	11.70 616	19.24 618	31.10 625	19.35 621	10.68 611	11.14 618	10.18 613	12.59 617	12.64 614	14.74 619	24.83 625	12.93 627	9.94 626	26.83 632	19.40 627	16.23 624	12.70 627

USTest	14.33 619	14.94 622	21.04 613	17.44 622	16.05 617	23.26 619	33.84 628	21.73 622	11.80 613	9.36 617	10.14 612	15.97 619	13.20 616	17.28 621	22.43 622	3.78 612	5.01 619	6.17 622	6.16 619	9.25 620	7.72 620

Anonymous_1	43.04 636	18.73 623	24.79 618	21.81 624	46.26 633	27.80 620	37.60 629	28.08 628	16.14 615	14.66 622	14.30 617	20.65 623	17.88 622	21.56 623	25.94 626	117.93 643	8.92 623	100.65 638	126.50 640	158.64 644	12.08 624

DPSM_ROB	19.08 621	19.14 624	25.17 619	22.15 625	20.85 622	28.17 621	37.82 630	26.56 626	16.85 621	14.14 620	14.84 618	21.70 624	18.75 623	21.87 624	26.55 627	10.16 625	9.30 624	10.47 624	10.42 625	14.03 622	12.61 625

DPSM	19.08 621	19.14 624	25.17 619	22.15 625	20.85 622	28.17 621	37.82 630	26.56 626	16.85 621	14.14 620	14.84 618	21.70 624	18.75 623	21.87 624	26.55 627	10.16 625	9.30 624	10.47 624	10.42 625	14.03 622	12.61 625

HaxPig	38.92 632	41.40 637	41.64 626	29.95 628	32.27 625	28.90 623	27.60 622	29.73 629	37.71 637	43.82 637	43.87 636	33.17 632	35.56 629	41.53 632	40.37 634	43.94 638	47.51 641	45.82 634	47.08 636	42.38 634	44.15 637

AVERAGE_ROB	40.43 633	42.37 638	42.73 627	36.96 630	35.58 627	30.50 624	27.61 623	36.71 635	38.39 638	44.91 638	44.36 637	37.45 634	36.70 631	41.88 633	40.35 633	45.43 639	46.81 640	47.11 635	46.35 635	42.51 635	43.87 636

xxxxx1	54.10 638	25.67 626	27.13 622	113.43 639	96.96 638	30.69 625	47.44 632	32.38 630	25.60 625	17.75 624	17.27 620	21.81 626	21.02 625	24.43 627	33.82 629	33.37 635	40.54 637	157.71 642	175.86 642	66.16 637	72.93 641

tt_ll	54.10 638	25.67 626	27.13 622	113.43 639	96.96 638	30.69 625	47.44 632	32.38 630	25.60 625	17.75 624	17.27 620	21.81 626	21.02 625	24.43 627	33.82 629	33.37 635	40.54 637	157.71 642	175.86 642	66.16 637	72.93 641

ff	54.10 638	25.67 626	27.13 622	113.43 639	96.96 638	30.69 625	47.44 632	32.38 630	25.60 625	17.75 624	17.27 620	21.81 626	21.02 625	24.43 627	33.82 629	33.37 635	40.54 637	157.71 642	175.86 642	66.16 637	72.93 641

MultiAttention	4.51 596	0.33 340	0.82 324	0.73 492	0.45 367	30.98 628	4.50 611	2.18 543	1.40 495	1.61 507	2.41 549	2.43 555	0.70 287	38.42 631	1.36 492	0.22 311	0.15 251	0.29 429	0.30 474	0.47 507	0.43 501

MEDIAN_ROB	42.00 634	44.40 639	44.29 630	35.15 629	34.95 626	31.28 629	29.60 624	35.88 634	40.02 639	47.20 641	46.64 638	37.37 633	38.48 639	44.35 640	42.45 635	48.03 640	49.39 642	49.71 636	49.03 637	45.14 636	46.65 638

xyz-stereo	7.16 607	0.22 60	69.90 639	0.42 67	0.21 12	32.92 630	0.49 318	0.87 134	0.76 194	1.38 453	27.04 626	1.19 387	1.16 468	4.69 526	0.97 436	0.16 71	0.12 63	0.20 201	0.14 113	0.16 76	0.12 14

TorneroNet	10.70 614	2.03 596	1.82 532	3.43 608	3.01 606	43.83 631	2.22 594	8.87 614	67.47 643	7.17 614	27.36 627	10.68 615	3.85 597	8.67 600	7.65 595	3.59 607	0.88 595	3.04 608	1.57 602	3.71 606	3.17 610

FlowAnything	38.37 630	38.41 631	50.38 634	44.76 635	41.94 631	56.64 632	76.34 636	53.28 640	34.23 636	28.25 630	29.72 633	43.60 635	37.79 637	43.83 635	53.38 637	20.39 632	18.71 635	21.07 626	21.14 633	28.23 627	25.29 629

RAFT-FEzeroshot	38.32 627	38.45 632	50.28 631	44.74 632	41.87 629	56.68 633	76.38 638	53.24 637	33.76 632	28.29 631	29.37 630	43.69 638	37.66 634	43.83 635	53.41 638	20.32 629	18.70 631	21.07 626	21.07 629	28.25 629	25.35 631

RAFT-FE	38.32 627	38.45 632	50.28 631	44.74 632	41.87 629	56.68 633	76.38 638	53.24 637	33.76 632	28.29 631	29.37 630	43.69 638	37.66 634	43.83 635	53.41 638	20.32 629	18.70 631	21.07 626	21.07 629	28.25 629	25.35 631

Selective-RAFT-Error	38.39 631	38.47 635	50.44 635	44.73 631	41.97 632	56.68 633	76.38 638	53.24 637	33.92 635	28.34 634	29.85 634	43.60 635	38.20 638	43.75 634	53.34 636	20.38 631	18.70 631	21.09 630	21.05 628	28.30 631	25.43 633

CasAABBNet	38.33 629	38.46 634	50.35 633	44.75 634	41.84 628	56.68 633	76.37 637	53.22 636	33.83 634	28.31 633	29.54 632	43.62 637	37.71 636	43.84 638	53.41 638	20.30 628	18.70 631	21.07 626	21.07 629	28.24 628	25.34 630

LSM0	42.82 635	38.75 636	50.81 636	47.07 636	109.38 643	57.00 637	76.02 635	53.74 641	33.71 631	29.02 635	30.41 635	43.87 640	37.22 633	43.91 639	53.54 641	20.52 633	18.62 630	21.10 631	21.11 632	28.41 632	42.22 635

BEATNet-Init1	26.87 626	13.43 621	70.68 640	0.91 551	0.68 489	57.02 638	21.06 621	32.82 633	32.67 630	52.12 642	53.61 639	66.05 641	49.56 640	48.79 641	34.71 632	0.49 540	0.44 551	0.53 546	0.53 555	0.63 541	0.59 543

U	9.45 611	0.21 37	0.58 163	0.47 140	53.11 634	61.27 639	0.24 44	0.70 73	0.52 104	0.36 47	0.28 16	0.29 36	0.35 80	0.33 2	0.26 23	0.19 207	0.11 31	60.50 637	8.88 621	0.17 108	0.13 44

RSGM-EC	88.84 641	82.86 642	51.22 637	105.38 637	99.51 641	94.51 640	125.67 641	90.02 642	46.43 640	45.14 639	57.50 641	101.22 643	88.55 642	154.40 642	153.26 642	105.54 641	59.55 643	113.88 639	53.02 638	92.89 642	56.17 639

acva	88.84 641	82.86 642	51.22 637	105.38 637	99.51 641	94.51 640	125.67 641	90.02 642	46.43 640	45.14 639	57.50 641	101.22 643	88.55 642	154.40 642	153.26 642	105.54 641	59.55 643	113.88 639	53.02 638	92.89 642	56.17 639

PML	51.67 637	36.25 630	13.28 607	7.46 618	20.81 621	108.69 642	232.22 644	8.72 613	27.82 629	87.01 643	269.67 644	69.67 642	61.95 641	24.76 630	14.20 612	9.74 623	3.40 617	9.62 623	4.70 617	18.74 625	4.72 618

test_example2	192.40 643	210.76 644	206.48 643	199.83 644	204.73 644	172.94 643	183.52 643	133.93 644	133.41 644	191.38 644	196.19 643	187.13 645	178.77 644	205.33 644	208.00 644	222.09 645	238.72 645	186.54 645	190.54 645	227.34 645	170.31 644

ccccc	497.63 644	492.34 645	595.97 644	530.87 645	530.37 645	478.08 644	442.62 645	491.76 645	343.70 645	448.18 645	520.80 645	476.12 646	550.57 645	541.64 645	605.32 645	663.49 646	459.54 646	353.94 646	309.79 646	586.66 646	530.90 645

GS-Stereo							0.36 151	0.92 153	0.47 77	0.37 54	0.38 38	0.32 47	0.33 62	0.43 12	0.26 23	0.19 207	0.11 31	0.16 65	0.12 51	0.17 108	0.15 115

FADE		4.78 614		1.89 586	1.92 586							4.13 583				188.09 644	2.77 614	123.78 641	127.92 641	1.06 570

Low-res two-view benchmark