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

VeloStereo	0.27 26	0.19 28	0.41 69	0.38 60	0.27 174	0.17 5	0.15 1	0.33 2	0.28 25	0.32 67	0.27 27	0.39 140	0.27 56	0.46 67	0.27 82	0.23 451	0.22 546	0.21 344	0.19 351	0.23 435	0.24 469

flow	0.28 40	0.19 28	0.41 69	0.38 60	0.27 174	0.17 5	0.15 1	0.33 2	0.28 25	0.32 67	0.27 27	0.39 140	0.27 56	0.54 108	0.27 82	0.23 451	0.22 546	0.21 344	0.19 351	0.23 435	0.24 469

S2M2_L	0.34 113	0.28 323	0.45 115	0.40 90	0.30 256	0.31 38	0.16 3	0.60 83	0.64 237	0.31 59	0.48 150	0.47 192	0.34 121	0.38 17	0.32 176	0.25 504	0.22 546	0.20 300	0.22 472	0.25 472	0.22 433
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test410_97500	0.28 40	0.20 50	0.49 147	0.38 60	0.26 142	0.49 181	0.18 4	0.55 52	0.30 38	0.30 48	0.29 42	0.32 76	0.32 100	0.45 54	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 76

test410	0.28 40	0.21 81	0.50 159	0.38 60	0.27 174	0.49 181	0.18 4	0.55 52	0.31 44	0.30 48	0.30 48	0.31 65	0.32 100	0.44 50	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 76

Monster-pub-mixall	0.30 61	0.19 28	0.39 46	0.36 20	0.21 31	0.28 27	0.18 4	0.58 71	0.34 73	0.36 109	0.34 66	0.26 30	0.20 5	1.40 448	0.24 18	0.15 90	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 76

S2M2_XL	0.24 4	0.24 182	0.39 46	0.34 6	0.24 90	0.16 3	0.18 4	0.32 1	0.22 7	0.29 35	0.40 92	0.24 18	0.23 27	0.32 3	0.26 65	0.20 354	0.18 454	0.18 216	0.16 263	0.18 224	0.14 143
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test2	0.26 17	0.20 50	0.36 12	0.37 38	0.22 51	0.35 58	0.18 4	0.45 20	0.21 5	0.26 13	0.23 11	0.34 100	0.20 5	0.77 221	0.23 9	0.16 134	0.11 40	0.15 62	0.11 15	0.13 7	0.11 3

LG-G_1	0.31 72	0.20 50	0.44 99	0.42 132	0.20 23	0.64 334	0.18 4	0.70 144	0.25 15	0.29 35	0.29 42	0.36 113	0.35 130	0.87 268	0.24 18	0.16 134	0.12 106	0.16 113	0.11 15	0.13 7	0.13 76

LG-G	0.31 72	0.20 50	0.44 99	0.42 132	0.20 23	0.64 334	0.18 4	0.70 144	0.25 15	0.29 35	0.29 42	0.36 113	0.35 130	0.87 268	0.24 18	0.16 134	0.12 106	0.16 113	0.11 15	0.13 7	0.13 76

derf	0.25 10	0.20 50	0.40 59	0.40 90	0.23 65	0.26 20	0.19 11	0.47 22	0.32 55	0.26 13	0.26 18	0.39 140	0.21 8	0.47 79	0.24 18	0.14 57	0.13 216	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 76

qqai	0.26 17	0.20 50	0.41 69	0.40 90	0.23 65	0.28 27	0.19 11	0.51 35	0.32 55	0.26 13	0.25 13	0.42 161	0.21 8	0.48 87	0.24 18	0.15 90	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 76

BridgeDepth_RVC	0.26 17	0.19 28	0.37 19	0.33 2	0.19 16	0.47 153	0.19 11	0.54 46	0.27 23	0.30 48	0.29 42	0.26 30	0.32 100	0.43 44	0.30 134	0.16 134	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.15 86	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.27 26	0.22 115	0.40 59	0.41 111	0.24 90	0.29 30	0.19 11	0.59 73	0.46 149	0.31 59	0.33 59	0.22 6	0.25 34	0.40 32	0.29 113	0.16 134	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 76

MLG-Stereo_test3	0.28 40	0.18 10	0.42 85	0.40 90	0.23 65	0.47 153	0.19 11	0.61 85	0.29 34	0.35 99	0.21 6	0.35 107	0.21 8	0.60 147	0.25 45	0.15 90	0.11 40	0.16 113	0.11 15	0.13 7	0.13 76

LGtest1	0.27 26	0.21 81	0.44 99	0.41 111	0.21 31	0.42 104	0.19 11	0.56 63	0.26 19	0.29 35	0.24 12	0.29 49	0.29 69	0.55 115	0.25 45	0.18 249	0.12 106	0.16 113	0.12 79	0.14 46	0.13 76

IGEV-Stereo+	0.45 227	0.21 81	0.43 93	0.41 111	0.39 436	0.15 2	0.19 11	0.44 19	0.36 85	0.26 13	0.25 13	0.31 65	0.41 169	1.43 451	0.30 134	0.17 194	0.12 106	0.15 62	0.11 15	1.16 703	1.70 718

LACA_dic	0.25 10	0.24 182	0.35 9	0.37 38	0.18 8	0.33 46	0.20 18	0.39 10	0.23 10	0.33 77	0.21 6	0.30 58	0.26 43	0.53 104	0.21 1	0.14 57	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.21 377	0.12 23

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 82	0.23 153	0.50 159	0.42 132	0.22 51	0.49 181	0.20 18	0.57 68	0.50 169	0.38 137	0.28 33	0.33 91	0.31 88	0.45 54	0.28 101	0.21 391	0.17 428	0.24 450	0.19 351	0.27 500	0.20 386

mm2	0.25 10	0.19 28	0.37 19	0.37 38	0.24 90	0.25 15	0.20 18	0.49 26	0.32 55	0.22 2	0.26 18	0.40 149	0.21 8	0.45 54	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

mm1	0.24 4	0.19 28	0.37 19	0.37 38	0.24 90	0.25 15	0.20 18	0.41 14	0.32 55	0.22 2	0.26 18	0.40 149	0.21 8	0.45 54	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

MGA	0.26 17	0.19 28	0.39 46	0.36 20	0.26 142	0.43 114	0.20 18	0.49 26	0.37 94	0.28 21	0.31 50	0.31 65	0.19 2	0.46 67	0.24 18	0.15 90	0.11 40	0.15 62	0.12 79	0.14 46	0.14 143

CAR	0.27 26	0.18 10	0.39 46	0.37 38	0.25 120	0.39 77	0.20 18	0.52 36	0.36 85	0.35 99	0.33 59	0.29 49	0.19 2	0.49 89	0.26 65	0.14 57	0.11 40	0.15 62	0.12 79	0.14 46	0.13 76

MSE-Stereo	0.26 17	0.19 28	0.39 46	0.36 20	0.25 120	0.39 77	0.20 18	0.52 36	0.36 85	0.28 21	0.33 59	0.29 49	0.19 2	0.46 67	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.15 62	0.12 79	0.14 46	0.13 76

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.35 12	0.18 8	0.21 8	0.20 18	0.50 34	0.23 10	0.22 2	0.19 4	0.43 166	0.35 130	0.37 13	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 2	0.18 8	0.25 15	0.20 18	0.49 26	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 126	0.31 88	0.31 2	0.22 2	0.15 90	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

GeoVLM	0.26 17	0.19 28	0.37 19	0.37 38	0.24 90	0.34 49	0.20 18	0.49 26	0.31 44	0.29 35	0.26 18	0.40 149	0.26 43	0.45 54	0.27 82	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

WQFJA1++	1.55 651	0.22 115	0.45 115	0.38 60	0.28 204	0.38 72	0.20 18	0.62 89	0.28 25	0.38 137	0.39 87	0.34 100	0.39 158	0.64 161	0.27 82	0.19 306	0.12 106	0.16 113	0.12 79	25.04 767	0.14 143

MonSter++	0.26 17	0.19 28	0.37 19	0.37 38	0.24 90	0.34 49	0.20 18	0.49 26	0.31 44	0.29 35	0.26 18	0.40 149	0.26 43	0.45 54	0.27 82	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

HiDET	0.26 17	0.18 10	0.37 19	0.38 60	0.24 90	0.30 34	0.20 18	0.54 46	0.33 64	0.27 19	0.30 48	0.33 91	0.25 34	0.46 67	0.30 134	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 76

LCMNet	0.28 40	0.18 10	0.36 12	0.37 38	0.24 90	0.31 38	0.20 18	0.57 68	0.57 207	0.28 21	0.32 56	0.33 91	0.29 69	0.54 108	0.30 134	0.14 57	0.13 216	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 76

LG-Stereo_L2	0.29 53	0.20 50	0.45 115	0.37 38	0.25 120	0.26 20	0.20 18	0.78 176	0.28 25	0.28 21	0.26 18	0.24 18	0.26 43	0.91 278	0.23 9	0.15 90	0.11 40	0.15 62	0.12 79	0.14 46	0.11 3

MLG-Stereo_test1	0.27 26	0.19 28	0.38 36	0.40 90	0.24 90	0.38 72	0.20 18	0.59 73	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 91	0.27 56	0.90 277	0.25 45	0.14 57	0.11 40	0.16 113	0.11 15	0.13 7	0.12 23

MLG-Stereo	0.29 53	0.19 28	0.38 36	0.41 111	0.20 23	0.42 104	0.20 18	0.66 124	0.21 5	0.25 11	0.22 9	0.33 91	0.28 64	1.09 348	0.25 45	0.14 57	0.11 40	0.16 113	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LGCAT	0.27 26	0.19 28	0.37 19	0.38 60	0.24 90	0.16 3	0.21 35	0.35 6	0.25 15	0.35 99	0.26 18	0.30 58	0.26 43	0.62 156	0.27 82	0.27 545	0.22 546	0.13 1	0.17 294	0.13 7	0.21 410

aanet-new-16k	0.32 82	0.21 81	0.56 236	0.45 209	0.22 51	0.43 114	0.21 35	0.66 124	0.44 139	0.36 109	0.43 117	0.37 126	0.48 240	0.41 36	0.28 101	0.14 57	0.10 9	0.16 113	0.12 79	0.18 224	0.13 76

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.34 6	0.18 8	0.21 8	0.21 35	0.54 46	0.23 10	0.22 2	0.19 4	0.43 166	0.34 121	0.37 13	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Pro-Stereo	0.31 72	0.16 2	0.34 5	0.39 75	0.29 229	0.63 330	0.21 35	0.35 6	0.28 25	0.34 89	0.25 13	0.23 8	0.13 1	1.58 487	0.26 65	0.13 29	0.11 40	0.18 216	0.17 294	0.13 7	0.12 23

CSFM-Stereo	0.26 17	0.18 10	0.37 19	0.39 75	0.21 31	0.40 85	0.21 35	0.53 40	0.29 34	0.30 48	0.28 33	0.31 65	0.29 69	0.47 79	0.25 45	0.15 90	0.13 216	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.11 3

DLNR-FE	23.17 764	48.55 783	42.94 769	176.85 790	78.48 781	0.35 58	0.21 35	23.51 762	0.75 281	0.66 284	0.86 301	0.59 283	0.30 78	1.55 478	0.44 322	9.85 763	0.12 106	0.18 216	0.14 182	76.92 787	0.16 234

IGEV	0.28 40	0.18 10	0.39 46	0.37 38	0.31 286	0.45 130	0.21 35	0.59 73	0.40 108	0.31 59	0.43 117	0.26 30	0.21 8	0.43 44	0.25 45	0.13 29	0.12 106	0.16 113	0.13 141	0.12 1	0.12 23

LG-Stereo_L1	0.30 61	0.20 50	0.44 99	0.37 38	0.26 142	0.29 30	0.21 35	0.66 124	0.26 19	0.25 11	0.25 13	0.24 18	0.22 24	1.24 391	0.23 9	0.15 90	0.11 40	0.15 62	0.12 79	0.14 46	0.11 3

StereoAnything_RVC	0.45 227	1.43 707	0.48 138	0.35 12	0.20 23	0.26 20	0.21 35	0.43 18	0.22 7	0.22 2	0.21 6	0.19 3	0.36 142	1.27 399	0.22 2	0.21 391	0.11 40	0.14 22	0.10 2	2.37 718	0.11 3

DLNR_Zeroshot_test	23.17 764	48.52 782	43.29 770	176.68 789	78.69 782	0.35 58	0.21 35	23.41 761	0.75 281	0.66 284	0.86 301	0.59 283	0.30 78	1.56 483	0.44 322	9.57 759	0.12 106	0.18 216	0.14 182	76.92 787	0.16 234

PSi22	0.43 203	0.25 223	0.45 115	0.45 209	0.24 90	0.46 138	0.22 45	0.63 97	0.99 388	0.45 184	0.64 225	0.80 357	0.52 288	1.44 455	0.30 134	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.19 280	0.15 191

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 2	0.16 1	0.25 15	0.22 45	0.41 14	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 100	0.32 100	0.30 1	0.24 18	0.15 90	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.14 46	0.10 1

VIP-Stereo	0.35 126	0.22 115	0.49 147	0.40 90	0.43 476	0.82 455	0.22 45	0.59 73	0.45 143	0.31 59	0.53 182	0.37 126	0.31 88	0.83 250	0.27 82	0.17 194	0.11 40	0.15 62	0.11 15	0.15 86	0.12 23

FE-Mocha	0.49 260	0.30 381	0.87 456	0.48 278	0.36 381	0.45 130	0.22 45	1.58 505	0.49 162	1.00 385	1.09 393	0.74 338	0.41 169	0.55 115	0.30 134	0.18 249	0.12 106	0.21 344	0.20 394	0.17 173	0.15 191

Select-FE	0.74 461	0.39 535	1.56 636	0.55 431	0.46 504	0.40 85	0.22 45	1.86 594	0.68 262	1.05 404	1.31 499	1.82 642	1.74 670	1.11 354	0.38 262	0.21 391	0.16 392	0.21 344	0.25 525	0.19 280	0.31 565

111111	0.34 113	0.20 50	0.41 69	0.45 209	0.42 465	0.37 68	0.22 45	0.95 272	0.38 102	0.31 59	0.31 50	0.40 149	0.27 56	0.96 296	0.26 65	0.17 194	0.12 106	0.15 62	0.11 15	0.15 86	0.13 76

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 142	0.23 153	0.54 210	0.50 313	0.28 204	0.36 64	0.22 45	1.02 307	0.39 104	0.42 161	0.64 225	0.36 113	0.51 280	0.39 24	0.29 113	0.18 249	0.12 106	0.17 167	0.13 141	0.18 224	0.18 299

SGD-Stereo	0.32 82	0.20 50	0.40 59	0.38 60	0.19 16	0.43 114	0.22 45	0.64 105	0.33 64	0.42 161	0.34 66	0.27 37	0.35 130	1.15 365	0.30 134	0.20 354	0.10 9	0.15 62	0.13 141	0.17 173	0.13 76

FoundationStereo	0.24 4	0.21 81	0.36 12	0.38 60	0.22 51	0.32 44	0.22 45	0.39 10	0.23 10	0.30 48	0.25 13	0.30 58	0.33 110	0.34 6	0.26 65	0.16 134	0.12 106	0.15 62	0.11 15	0.13 7	0.12 23

castereo++	0.38 159	0.23 153	0.41 69	0.43 151	0.31 286	0.97 512	0.22 45	0.86 223	0.58 212	0.32 67	0.44 126	0.51 220	0.39 158	0.93 289	0.24 18	0.17 194	0.11 40	0.17 167	0.12 79	0.14 46	0.14 143

dual_stereo	0.27 26	0.19 28	0.35 9	0.39 75	0.21 31	0.25 15	0.22 45	0.48 24	0.31 44	0.32 67	0.26 18	0.37 126	0.24 30	0.83 250	0.29 113	0.16 134	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 61	0.20 50	0.40 59	0.46 228	0.30 256	0.33 46	0.22 45	0.75 166	0.45 143	0.32 67	0.41 101	0.32 76	0.48 240	0.38 17	0.27 82	0.15 90	0.11 40	0.15 62	0.12 79	0.15 86	0.13 76

EGLCR-Stereo	0.37 152	0.22 115	0.51 171	0.43 151	0.26 142	0.44 126	0.22 45	0.99 293	0.48 159	0.42 161	0.42 105	0.67 316	0.29 69	0.86 265	0.33 197	0.17 194	0.12 106	0.19 248	0.17 294	0.17 173	0.15 191

LiteMatch*	0.27 26	0.19 28	0.49 147	0.38 60	0.27 174	0.31 38	0.23 58	0.49 26	0.38 102	0.29 35	0.28 33	0.36 113	0.29 69	0.46 67	0.24 18	0.15 90	0.12 106	0.15 62	0.12 79	0.13 7	0.13 76

aanet-new-40k	0.33 98	0.22 115	0.81 423	0.40 90	0.25 120	0.52 229	0.23 58	0.67 132	0.32 55	0.33 77	0.47 143	0.33 91	0.52 288	0.35 8	0.28 101	0.13 29	0.10 9	0.16 113	0.12 79	0.18 224	0.12 23

aanet-new-32k	0.32 82	0.22 115	0.53 196	0.43 151	0.24 90	0.54 250	0.23 58	0.72 151	0.31 44	0.37 120	0.38 80	0.43 166	0.54 303	0.41 36	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 113	0.12 79	0.17 173	0.13 76

aanet-new-30k	0.32 82	0.22 115	0.53 196	0.43 151	0.24 90	0.54 250	0.23 58	0.72 151	0.31 44	0.37 120	0.38 80	0.43 166	0.54 303	0.41 36	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 113	0.12 79	0.17 173	0.13 76

aanet-new-22k	0.32 82	0.21 81	0.54 210	0.43 151	0.22 51	0.47 153	0.23 58	0.67 132	0.50 169	0.35 99	0.46 138	0.33 91	0.50 266	0.44 50	0.29 113	0.14 57	0.12 106	0.15 62	0.13 141	0.16 125	0.13 76

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 166	0.52 595	1.32 597	0.44 189	0.38 425	0.38 72	0.23 58	0.95 272	0.41 117	0.36 109	0.43 117	0.41 158	0.42 177	0.45 54	0.29 113	0.14 57	0.13 216	0.16 113	0.13 141	0.15 86	0.14 143

DepthFocus	0.24 4	0.18 10	0.38 36	0.36 20	0.28 204	0.20 7	0.23 58	0.36 9	0.23 10	0.28 21	0.35 71	0.20 4	0.21 8	0.38 17	0.22 2	0.18 249	0.14 288	0.20 300	0.20 394	0.17 173	0.12 23

DispViT+	0.33 98	0.19 28	0.37 19	0.36 20	0.56 565	0.30 34	0.23 58	0.72 151	0.55 201	0.33 77	0.34 66	0.30 58	0.25 34	1.12 359	0.29 113	0.15 90	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

MatchStereo	0.28 40	0.21 81	0.39 46	0.33 2	0.18 8	0.22 12	0.23 58	0.65 115	0.48 159	0.27 19	0.47 143	0.25 25	0.24 30	0.49 89	0.31 162	0.16 134	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.13 76
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Replicate-Monster	0.41 190	0.26 258	2.03 666	0.36 20	0.21 31	0.46 138	0.23 58	0.67 132	0.48 159	0.42 161	0.27 27	0.31 65	0.30 78	0.98 307	0.24 18	0.14 57	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.28 534

IGEV-RUCA	0.37 152	0.23 153	0.48 138	0.49 300	0.36 381	0.60 308	0.23 58	0.64 105	0.49 162	0.39 149	0.49 160	0.44 172	0.31 88	0.85 261	0.30 134	0.24 476	0.13 216	0.16 113	0.12 79	0.20 330	0.19 348

GIP-stereo	0.34 113	0.23 153	0.45 115	0.50 313	0.36 381	0.38 72	0.23 58	0.78 176	0.52 187	0.34 89	0.51 170	0.46 184	0.38 153	0.51 100	0.27 82	0.20 354	0.12 106	0.16 113	0.12 79	0.16 125	0.14 143

DEFOM-Stereo	0.33 98	0.20 50	0.40 59	0.42 132	0.28 204	0.80 444	0.23 58	0.48 24	0.37 94	0.37 120	0.31 50	0.23 8	0.24 30	1.20 380	0.27 82	0.16 134	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.14 143

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 429	3.18 743	2.55 688	0.39 75	0.23 65	0.44 126	0.23 58	0.63 97	0.42 123	0.44 176	0.44 126	0.34 100	0.28 64	0.56 120	0.29 113	1.35 716	0.10 9	0.22 385	0.19 351	0.46 635	1.31 710

XX-Stereo	0.63 377	0.26 258	1.90 661	0.81 649	0.67 613	0.43 114	0.23 58	1.03 312	0.58 212	0.65 280	1.56 589	1.41 567	0.39 158	1.28 401	0.35 225	0.20 354	0.14 288	0.20 300	0.19 351	0.18 224	0.14 143

anonymous	0.28 40	0.22 115	0.43 93	0.39 75	0.26 142	0.22 12	0.24 73	0.35 6	0.34 73	0.42 161	0.60 210	0.24 18	0.27 56	0.50 95	0.23 9	0.15 90	0.11 40	0.18 216	0.14 182	0.15 86	0.13 76

depth_test_26	0.29 53	0.19 28	0.41 69	0.36 20	0.24 90	0.21 8	0.24 73	0.41 14	0.34 73	0.30 48	0.81 288	0.28 46	0.24 30	0.47 79	0.25 45	0.22 423	0.16 392	0.18 216	0.17 294	0.19 280	0.17 268

Anonymus	0.32 82	0.20 50	0.41 69	0.45 209	0.28 204	0.43 114	0.24 73	0.54 46	0.40 108	0.33 77	0.31 50	0.50 214	0.38 153	0.57 126	0.32 176	0.14 57	0.12 106	0.18 216	0.17 294	0.15 86	0.16 234

PhaseNet	0.33 98	0.23 153	0.44 99	0.43 151	0.28 204	0.57 282	0.24 73	0.62 89	0.42 123	0.30 48	0.39 87	0.54 241	0.30 78	0.55 115	0.37 249	0.15 90	0.13 216	0.20 300	0.19 351	0.17 173	0.17 268

aanet-new-10k	0.35 126	0.22 115	0.87 456	0.47 245	0.23 65	0.66 359	0.24 73	0.63 97	0.40 108	0.38 137	0.42 105	0.40 149	0.53 296	0.40 32	0.29 113	0.16 134	0.11 40	0.16 113	0.12 79	0.19 280	0.13 76

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 5	0.39 75	0.26 142	0.24 14	0.24 73	0.33 2	0.26 19	0.21 1	0.27 27	0.21 5	0.20 5	0.34 6	0.28 101	0.12 10	0.10 9	0.16 113	0.16 263	0.13 7	0.13 76

DDF-Stereo	0.37 152	0.22 115	0.47 133	0.48 278	0.42 465	0.31 38	0.24 73	0.53 40	0.33 64	0.33 77	0.40 92	0.37 126	0.48 240	0.91 278	0.32 176	0.23 451	0.11 40	0.18 216	0.12 79	0.86 689	0.16 234

Zero-FE251	0.34 113	0.23 153	0.51 171	0.45 209	0.29 229	0.58 289	0.24 73	0.82 207	0.34 73	0.49 213	0.38 80	0.52 228	0.42 177	0.47 79	0.27 82	0.18 249	0.14 288	0.17 167	0.12 79	0.14 46	0.13 76

zero-FE	0.36 142	0.22 115	0.47 133	0.45 209	0.43 476	0.30 34	0.24 73	0.61 85	0.33 64	0.33 77	0.41 101	0.37 126	0.50 266	0.64 161	0.32 176	0.22 423	0.11 40	0.18 216	0.12 79	0.83 687	0.16 234

AdaDepth	0.30 61	0.22 115	0.49 147	0.44 189	0.27 174	0.44 126	0.24 73	0.52 36	0.30 38	0.31 59	0.37 79	0.26 30	0.32 100	0.79 233	0.25 45	0.12 10	0.12 106	0.16 113	0.13 141	0.16 125	0.15 191

U	9.45 742	0.21 81	0.58 258	0.47 245	53.11 777	61.27 781	0.24 73	0.70 144	0.52 187	0.36 109	0.28 33	0.29 49	0.35 130	0.33 5	0.26 65	0.19 306	0.11 40	60.50 784	8.88 760	0.17 173	0.13 76

GEAR-Net	0.40 180	0.26 258	0.51 171	0.52 367	0.29 229	0.45 130	0.25 84	1.66 528	0.46 149	0.37 120	0.58 206	0.46 184	0.45 205	0.50 95	0.38 262	0.19 306	0.12 106	0.16 113	0.13 141	0.16 125	0.15 191

aanet-new-12k	0.33 98	0.23 153	0.77 403	0.48 278	0.21 31	0.48 164	0.25 84	0.80 192	0.44 139	0.38 137	0.29 42	0.32 76	0.48 240	0.39 24	0.29 113	0.14 57	0.10 9	0.17 167	0.13 141	0.19 280	0.15 191

RT-Monster	0.45 227	0.23 153	0.47 133	0.44 189	0.40 448	0.51 221	0.25 84	0.87 226	1.01 397	0.87 344	0.86 301	0.68 318	0.41 169	0.67 179	0.40 284	0.16 134	0.14 288	0.15 62	0.13 141	0.14 46	0.17 268

Wavelet-MonSter	0.27 26	0.20 50	0.41 69	0.39 75	0.26 142	0.26 20	0.25 84	0.49 26	0.29 34	0.36 109	0.47 143	0.28 46	0.32 100	0.49 89	0.26 65	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

2.25w	0.32 82	0.24 182	0.48 138	0.37 38	0.24 90	0.45 130	0.25 84	0.62 89	0.40 108	0.45 184	0.58 206	0.27 37	0.32 100	0.74 215	0.35 225	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 79	0.13 7	0.14 143

Reg-Stereo(zero)	0.44 218	0.22 115	0.45 115	0.43 151	0.23 65	0.38 72	0.25 84	0.76 169	1.08 436	0.90 350	0.78 276	0.90 406	0.47 226	0.70 190	0.36 237	0.15 90	0.12 106	0.15 62	0.12 79	0.15 86	0.15 191

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 180	0.67 642	0.42 85	0.64 546	0.29 229	0.48 164	0.25 84	0.85 221	0.44 139	0.38 137	0.36 74	0.30 58	0.70 402	1.15 365	0.29 113	0.16 134	0.11 40	0.16 113	0.11 15	0.18 224	0.12 23

UGAM-zero	1.00 569	0.30 381	0.93 487	0.47 245	0.30 256	0.57 282	0.25 84	2.25 681	0.63 232	1.01 391	1.10 399	2.73 695	1.85 680	6.26 691	0.40 284	0.17 194	0.14 288	0.19 248	0.15 212	0.16 125	0.17 268

IGEV++	0.40 180	0.22 115	0.51 171	0.52 367	0.29 229	0.45 130	0.25 84	1.65 523	0.46 149	0.37 120	0.57 203	0.46 184	0.45 205	0.50 95	0.38 262	0.19 306	0.12 106	0.16 113	0.13 141	0.16 125	0.15 191

Any-RAFT	0.53 290	0.24 182	0.47 133	0.47 245	0.27 174	1.00 520	0.25 84	1.58 505	1.05 417	0.85 340	0.99 342	1.06 468	0.47 226	0.70 190	0.32 176	0.18 249	0.13 216	0.16 113	0.13 141	0.16 125	0.16 234

ROB_FTStereo	0.54 308	0.30 381	0.73 364	0.50 313	0.27 174	0.64 334	0.25 84	1.05 327	0.64 237	1.12 432	0.95 326	0.82 368	0.61 359	1.15 365	0.45 337	0.22 423	0.14 288	0.24 450	0.20 394	0.26 486	0.18 299

CRE-IMP	0.55 325	0.30 381	0.74 381	0.52 367	0.29 229	0.79 435	0.25 84	1.04 319	0.72 274	1.09 416	0.95 326	0.81 363	0.57 332	1.10 351	0.50 384	0.21 391	0.14 288	0.23 426	0.19 351	0.28 520	0.22 433

CREStereo++_RVC	0.47 244	0.21 81	0.38 36	0.45 209	0.38 425	0.45 130	0.25 84	0.75 166	1.29 571	0.80 318	1.21 458	0.47 192	0.37 146	0.53 104	0.44 322	0.16 134	0.11 40	0.15 62	0.80 706	0.18 224	0.11 3
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
Gwc-CoAtRS	0.52 274	0.24 182	0.68 316	0.48 278	0.29 229	0.64 334	0.25 84	1.16 374	1.08 436	1.01 391	1.00 347	1.12 496	0.56 319	0.69 184	0.37 249	0.16 134	0.13 216	0.17 167	0.15 212	0.15 86	0.15 191

DF_test	0.25 10	0.18 10	0.38 36	0.40 90	0.30 256	0.11 1	0.26 98	0.40 12	0.36 85	0.30 48	0.34 66	0.23 8	0.26 43	0.39 24	0.24 18	0.18 249	0.13 216	0.16 113	0.15 212	0.18 224	0.15 191

GREATEN-IGEV_RVC	0.31 72	0.25 223	0.46 128	0.43 151	0.23 65	0.36 64	0.26 98	0.61 85	0.36 85	0.32 67	0.36 74	0.37 126	0.22 24	0.61 153	0.34 212	0.17 194	0.13 216	0.21 344	0.18 323	0.21 377	0.14 143

over-8	0.29 53	0.23 153	0.40 59	0.43 151	0.16 1	0.47 153	0.26 98	0.52 36	0.28 25	0.30 48	0.32 56	0.35 107	0.37 146	0.69 184	0.25 45	0.17 194	0.13 216	0.13 1	0.11 15	0.16 125	0.13 76

over-9	0.29 53	0.24 182	0.41 69	0.43 151	0.16 1	0.46 138	0.26 98	0.53 40	0.28 25	0.30 48	0.32 56	0.35 107	0.39 158	0.68 182	0.26 65	0.17 194	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 125	0.13 76

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 26	0.24 182	0.33 3	0.29 1	0.25 120	0.29 30	0.26 98	0.33 2	0.26 19	0.26 13	0.33 59	0.16 1	0.28 64	0.36 11	0.32 176	0.15 90	0.20 496	0.26 510	0.34 632	0.24 455	0.24 469

PointNet	0.27 26	0.19 28	0.37 19	0.39 75	0.23 65	0.39 77	0.26 98	0.54 46	0.34 73	0.24 9	0.31 50	0.38 137	0.21 8	0.49 89	0.26 65	0.15 90	0.12 106	0.17 167	0.12 79	0.15 86	0.11 3

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 218	1.50 713	1.55 635	0.37 38	0.33 333	0.41 92	0.26 98	0.79 183	0.35 82	0.34 89	0.46 138	0.41 158	0.41 169	0.45 54	0.24 18	0.15 90	0.13 216	0.15 62	0.12 79	0.15 86	0.18 299

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 72	0.22 115	0.48 138	0.41 111	0.26 142	0.41 92	0.26 98	0.76 169	0.33 64	0.33 77	0.43 117	0.29 49	0.46 214	0.35 8	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.16 113	0.12 79	0.17 173	0.18 299

water-stereo	0.39 166	0.20 50	0.48 138	0.44 189	0.27 174	0.50 201	0.26 98	0.92 249	0.51 180	0.53 235	0.78 276	0.55 247	0.49 257	0.42 43	0.42 308	0.16 134	0.15 353	0.17 167	0.15 212	0.16 125	0.15 191

H2IRNET	0.56 334	0.26 258	0.66 306	0.47 245	0.35 363	0.41 92	0.26 98	0.92 249	1.17 501	0.61 269	1.28 488	1.08 475	0.86 482	0.99 314	0.63 451	0.19 306	0.16 392	0.22 385	0.25 525	0.21 377	0.18 299

MIF-Stereo (partial)	0.45 227	0.25 223	0.70 334	0.50 313	0.52 546	0.35 58	0.26 98	0.91 246	0.59 222	0.45 184	0.71 256	0.51 220	0.51 280	1.11 354	0.45 337	0.20 354	0.16 392	0.23 426	0.20 394	0.24 455	0.18 299

IIG-Stereo	0.96 552	0.31 418	0.72 352	0.88 676	0.33 333	0.61 314	0.26 98	1.19 397	1.03 407	1.69 648	1.37 527	1.46 581	0.75 419	6.96 709	0.51 389	0.19 306	0.14 288	0.23 426	0.18 323	0.20 330	0.14 143

SST-Stereo	0.83 514	0.28 323	0.72 352	0.59 487	0.31 286	0.72 393	0.26 98	1.09 350	0.86 323	1.47 604	1.10 399	1.00 448	0.87 487	5.73 683	0.45 337	0.22 423	0.13 216	0.23 426	0.19 351	0.23 435	0.18 299

TANstereo	0.44 218	0.21 81	0.44 99	0.41 111	0.21 31	0.65 350	0.26 98	0.79 183	0.83 315	0.93 357	0.98 340	0.51 220	0.46 214	0.54 108	0.35 225	0.18 249	0.24 574	0.16 113	0.13 141	0.16 125	0.26 508

XX-TBD	0.46 235	0.70 650	0.35 9	0.79 643	0.25 120	0.58 289	0.26 98	0.69 139	1.27 561	0.76 303	1.00 347	0.45 180	0.33 110	0.47 79	0.37 249	0.19 306	0.15 353	0.15 62	0.11 15	0.17 173	0.14 143

over v1	0.30 61	0.24 182	0.41 69	0.42 132	0.16 1	0.49 181	0.27 113	0.53 40	0.28 25	0.31 59	0.31 50	0.35 107	0.43 186	0.70 190	0.30 134	0.16 134	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.16 125	0.14 143

LACA1	0.25 10	0.20 50	0.38 36	0.34 6	0.18 8	0.31 38	0.27 113	0.45 20	0.25 15	0.30 48	0.22 9	0.25 25	0.32 100	0.46 67	0.25 45	0.16 134	0.12 106	0.14 22	0.12 79	0.15 86	0.12 23

4w-stereo	0.30 61	0.24 182	0.44 99	0.37 38	0.23 65	0.46 138	0.27 113	0.63 97	0.31 44	0.41 154	0.44 126	0.27 37	0.36 142	0.59 135	0.30 134	0.11 1	0.09 1	0.15 62	0.12 79	0.13 7	0.12 23

monsters	0.34 113	0.20 50	0.41 69	0.39 75	0.36 381	0.34 49	0.27 113	0.66 124	0.43 129	0.47 196	0.40 92	0.22 6	0.23 27	1.33 416	0.25 45	0.13 29	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 76

Pointernet	0.37 152	0.20 50	0.57 250	0.43 151	0.28 204	0.51 221	0.27 113	0.93 260	0.61 225	0.47 196	0.63 220	0.49 208	0.38 153	0.49 89	0.33 197	0.17 194	0.13 216	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

RAFT-Test	0.54 308	0.25 223	0.64 288	0.47 245	0.30 256	0.97 512	0.27 113	1.24 415	0.81 307	0.96 367	1.12 412	1.28 540	0.48 240	0.71 196	0.36 237	0.17 194	0.13 216	0.17 167	0.14 182	0.16 125	0.16 234

CFNet-RSSM	0.54 308	0.24 182	0.70 334	0.48 278	0.28 204	0.60 308	0.27 113	1.49 474	1.14 476	1.06 405	0.93 323	1.08 475	0.54 303	0.70 190	0.35 225	0.16 134	0.12 106	0.17 167	0.15 212	0.16 125	0.14 143

PMTNet	0.46 235	0.21 81	0.38 36	0.37 38	0.23 65	0.71 390	0.27 113	0.74 163	1.04 412	0.64 277	0.70 253	0.55 247	0.47 226	0.86 265	0.35 225	1.00 705	0.13 216	0.15 62	0.10 2	0.15 86	0.13 76

HLF11	0.53 290	0.25 223	1.02 528	0.41 111	0.35 363	0.47 153	0.28 121	1.17 378	0.96 367	0.64 277	0.87 307	0.61 290	0.50 266	1.51 469	0.63 451	0.18 249	0.14 288	0.16 113	0.13 141	0.17 173	0.20 386

aanet-new-28k	0.32 82	0.21 81	0.66 306	0.43 151	0.21 31	0.47 153	0.28 121	0.64 105	0.33 64	0.36 109	0.39 87	0.36 113	0.49 257	0.39 24	0.27 82	0.15 90	0.11 40	0.16 113	0.13 141	0.22 406	0.15 191

aanet-new	0.39 166	0.25 223	0.54 210	0.47 245	0.37 403	0.74 403	0.28 121	0.62 89	0.34 73	0.37 120	0.50 163	0.36 113	0.74 415	0.98 307	0.30 134	0.17 194	0.11 40	0.17 167	0.13 141	0.19 280	0.14 143

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 190	0.19 28	0.84 437	0.40 90	0.28 204	0.46 138	0.28 121	0.78 176	0.37 94	0.34 89	0.51 170	0.39 140	0.48 240	0.39 24	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 113	0.12 79	0.17 173	1.46 712

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 235	1.22 696	2.46 685	0.39 75	0.30 256	0.29 30	0.28 121	0.81 199	0.34 73	0.33 77	0.47 143	0.38 137	0.44 198	0.37 13	0.25 45	0.15 90	0.12 106	0.15 62	0.11 15	0.16 125	0.16 234

Hybrid-DGEV-2	0.65 398	0.31 418	0.73 364	0.60 499	0.37 403	1.08 540	0.28 121	1.45 466	1.40 623	1.32 555	0.85 298	1.03 461	1.01 556	1.05 335	0.48 367	0.18 249	0.15 353	0.22 385	0.19 351	0.17 173	0.15 191

GREAT-IGEV	0.32 82	0.20 50	0.42 85	0.37 38	0.29 229	0.36 64	0.28 121	0.56 63	0.58 212	0.28 21	0.50 163	0.29 49	0.29 69	0.84 255	0.27 82	0.14 57	0.11 40	0.15 62	0.11 15	0.17 173	0.14 143
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CAS++	0.47 244	0.31 418	0.56 236	0.47 245	0.32 309	0.42 104	0.28 121	1.76 560	0.72 274	0.71 292	0.72 260	0.37 126	0.28 64	0.69 184	0.33 197	0.27 545	0.22 546	0.26 510	0.21 441	0.29 531	0.19 348
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 190	0.19 28	0.83 432	0.40 90	0.28 204	0.46 138	0.28 121	0.78 176	0.37 94	0.34 89	0.51 170	0.39 140	0.48 240	0.39 24	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 113	0.12 79	0.17 173	1.46 712

MSKI-zero shot	0.55 325	0.26 258	0.57 250	0.51 345	0.26 142	0.69 379	0.28 121	1.18 386	0.64 237	0.91 354	1.32 506	0.82 368	0.33 110	1.92 540	0.32 176	0.17 194	0.12 106	0.17 167	0.13 141	0.16 125	0.16 234

MIM_Stereo	0.57 343	0.24 182	0.92 485	0.46 228	0.30 256	0.54 250	0.28 121	1.27 420	0.75 281	1.00 385	1.16 437	0.93 419	0.53 296	1.45 456	0.61 443	0.16 134	0.16 392	0.20 300	0.19 351	0.17 173	0.14 143

GELT-Stereo	0.33 98	0.22 115	0.45 115	0.44 189	0.36 381	0.32 44	0.29 132	0.67 132	0.55 201	0.52 233	0.41 101	0.39 140	0.35 130	0.56 120	0.31 162	0.13 29	0.11 40	0.17 167	0.15 212	0.16 125	0.13 76

testmc14	0.25 10	0.17 3	0.33 3	0.37 38	0.18 8	0.41 92	0.29 132	0.40 12	0.22 7	0.29 35	0.33 59	0.32 76	0.31 88	0.32 3	0.31 162	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 46	0.12 23

qwe	0.32 82	0.21 81	0.40 59	0.37 38	0.26 142	0.49 181	0.29 132	0.64 105	0.39 104	0.49 213	0.48 150	0.26 30	0.27 56	0.80 236	0.34 212	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.12 23

DVStereo	0.43 203	0.21 81	0.55 225	0.43 151	0.32 309	0.72 393	0.29 132	0.80 192	0.51 180	0.77 309	0.73 262	0.48 199	0.40 165	1.13 362	0.39 274	0.15 90	0.14 288	0.15 62	0.14 182	0.16 125	0.14 143

monsterstereo	0.34 113	0.20 50	0.44 99	0.45 209	0.35 363	0.27 26	0.29 132	0.53 40	0.51 180	0.44 176	0.61 213	0.26 30	0.25 34	1.19 377	0.27 82	0.13 29	0.11 40	0.15 62	0.12 79	0.15 86	0.10 1

HART	0.45 227	0.22 115	0.54 210	0.50 313	0.26 142	0.41 92	0.29 132	1.03 312	0.50 169	0.58 256	1.45 555	0.61 290	0.35 130	1.08 346	0.30 134	0.15 90	0.13 216	0.19 248	0.14 182	0.19 280	0.14 143

tg	0.52 274	0.24 182	0.61 272	0.49 300	0.30 256	0.90 481	0.29 132	1.07 343	0.83 315	0.83 332	1.02 360	0.62 297	0.43 186	1.35 424	0.41 294	0.17 194	0.12 106	0.22 385	0.20 394	0.17 173	0.15 191

RAStereo	0.34 113	0.21 81	0.66 306	0.47 245	0.27 174	0.26 20	0.29 132	0.69 139	0.63 232	0.32 67	0.42 105	0.45 180	0.31 88	0.45 54	0.34 212	0.17 194	0.15 353	0.19 248	0.15 212	0.18 224	0.13 76

trnet	0.39 166	0.21 81	0.37 19	0.36 20	0.20 23	0.53 240	0.29 132	0.78 176	1.12 459	0.59 264	0.71 256	0.53 235	0.42 177	0.54 108	0.34 212	0.18 249	0.13 216	0.15 62	0.10 2	0.14 46	0.13 76

Patchmatch Stereo++	0.55 325	0.30 381	0.73 364	0.50 313	0.27 174	0.65 350	0.29 132	1.05 327	0.64 237	1.12 432	0.96 330	0.83 375	0.60 348	1.37 431	0.45 337	0.22 423	0.14 288	0.24 450	0.20 394	0.26 486	0.18 299
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
iRAFT	0.55 325	0.30 381	0.73 364	0.50 313	0.27 174	0.65 350	0.29 132	1.05 327	0.64 237	1.12 432	0.96 330	0.83 375	0.60 348	1.37 431	0.45 337	0.22 423	0.14 288	0.24 450	0.20 394	0.26 486	0.18 299

CREStereo	0.39 166	0.21 81	0.38 36	0.34 6	0.22 51	0.53 240	0.29 132	0.77 173	1.11 455	0.58 256	0.71 256	0.51 220	0.41 169	0.54 108	0.34 212	0.18 249	0.13 216	0.15 62	0.10 2	0.14 46	0.14 143
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
DNSM	1.07 588	1.92 727	0.40 59	0.39 75	0.25 120	0.42 104	0.30 144	0.97 285	0.40 108	0.43 169	0.46 138	0.40 149	0.50 266	3.03 619	2.08 672	0.20 354	0.18 454	0.15 62	0.12 79	4.57 748	4.29 749

aanet-new-70k	0.35 126	0.20 50	0.79 416	0.42 132	0.21 31	0.50 201	0.30 144	0.65 115	0.31 44	0.33 77	0.40 92	0.31 65	0.51 280	1.00 320	0.24 18	0.12 10	0.11 40	0.16 113	0.12 79	0.16 125	0.12 23

aanet-new-34k	0.33 98	0.22 115	0.65 295	0.40 90	0.20 23	0.34 49	0.30 144	0.80 192	0.42 123	0.34 89	0.53 182	0.34 100	0.57 332	0.38 17	0.25 45	0.13 29	0.11 40	0.16 113	0.12 79	0.15 86	0.12 23

aanet-new-24k	0.33 98	0.21 81	0.51 171	0.42 132	0.23 65	0.53 240	0.30 144	0.62 89	0.37 94	0.40 151	0.61 213	0.34 100	0.48 240	0.44 50	0.25 45	0.13 29	0.11 40	0.16 113	0.12 79	0.17 173	0.12 23

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 126	0.20 50	0.50 159	0.42 132	0.37 403	0.58 289	0.30 144	0.68 136	0.42 123	0.37 120	0.53 182	0.47 192	0.60 348	0.39 24	0.34 212	0.15 90	0.10 9	0.17 167	0.13 141	0.16 125	0.12 23

Test_v1	0.27 26	0.20 50	0.37 19	0.34 6	0.25 120	0.31 38	0.30 144	0.59 73	0.37 94	0.29 35	0.33 59	0.25 25	0.25 34	0.48 87	0.24 18	0.15 90	0.11 40	0.14 22	0.12 79	0.13 7	0.11 3

asd	0.30 61	0.21 81	0.41 69	0.39 75	0.24 90	0.47 153	0.30 144	0.69 139	0.30 38	0.41 154	0.39 87	0.28 46	0.33 110	0.62 156	0.27 82	0.13 29	0.09 1	0.14 22	0.12 79	0.14 46	0.12 23

LG-Stereo	0.34 113	0.25 223	0.78 413	0.47 245	0.26 142	0.37 68	0.30 144	0.71 149	0.52 187	0.36 109	0.57 203	0.29 49	0.21 8	0.50 95	0.36 237	0.13 29	0.13 216	0.20 300	0.18 323	0.18 224	0.12 23

MaDis-Stereo	0.36 142	0.25 223	0.58 258	0.44 189	0.34 356	0.30 34	0.30 144	0.72 151	0.50 169	0.37 120	0.36 74	0.58 274	0.49 257	0.52 102	0.36 237	0.19 306	0.16 392	0.19 248	0.15 212	0.18 224	0.14 143

LL-Strereo2	0.52 274	0.33 461	0.69 328	0.52 367	0.37 403	0.70 386	0.30 144	1.13 367	0.67 256	0.94 362	0.78 276	0.91 409	0.42 177	1.05 335	0.42 308	0.17 194	0.16 392	0.29 553	0.25 525	0.21 377	0.16 234

iRaft-Stereo_20w	0.65 398	0.31 418	1.00 517	0.47 245	0.34 356	0.73 398	0.30 144	2.96 712	0.70 268	1.15 456	1.14 423	0.76 345	0.65 384	1.11 354	0.38 262	0.17 194	0.13 216	0.18 216	0.16 263	0.19 280	0.18 299

GLC_STEREO	0.39 166	0.25 223	0.41 69	0.54 406	0.23 65	0.48 164	0.30 144	0.73 157	0.58 212	0.52 233	0.73 262	0.51 220	0.31 88	0.64 161	0.42 308	0.17 194	0.20 496	0.23 426	0.19 351	0.21 377	0.17 268

HUI-Stereo	0.52 274	0.30 381	0.73 364	0.50 313	0.27 174	0.65 350	0.30 144	1.04 319	0.64 237	1.12 432	0.96 330	0.83 375	0.60 348	0.79 233	0.45 337	0.22 423	0.14 288	0.24 450	0.20 394	0.26 486	0.18 299

SCION-M(vits-remse)	0.34 113	0.18 10	1.23 579	0.67 579	0.21 31	0.55 265	0.31 157	0.55 52	0.43 129	0.28 21	0.28 33	0.23 8	0.21 8	0.57 126	0.25 45	0.23 451	0.18 454	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

SCION-Mon(vits-remp)	0.46 235	0.48 577	1.23 579	0.67 579	1.31 709	1.59 629	0.31 157	0.55 52	0.43 129	0.28 21	0.28 33	0.23 8	0.21 8	0.57 126	0.25 45	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

SCION-MonSter(vits)	0.65 398	0.18 10	0.39 46	0.36 20	0.21 31	0.55 265	0.31 157	1.40 449	1.21 530	0.28 21	1.36 524	1.10 488	0.78 439	1.22 383	1.81 658	0.23 451	0.18 454	0.38 631	0.40 654	0.41 606	0.31 565

FAST (zero-shot)	0.43 203	0.27 293	0.71 345	0.64 546	1.27 708	0.49 181	0.31 157	0.84 218	0.47 154	0.32 67	0.40 92	0.31 65	0.34 121	0.72 200	0.29 113	0.25 504	0.23 564	0.18 216	0.20 394	0.17 173	0.19 348

over-6	0.31 72	0.22 115	0.42 85	0.40 90	0.17 5	0.41 92	0.31 157	0.63 97	0.30 38	0.31 59	0.36 74	0.30 58	0.37 146	0.82 247	0.26 65	0.19 306	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.17 173	0.13 76

DNS	1.01 575	1.88 726	0.39 46	0.36 20	0.24 90	0.34 49	0.31 157	0.95 272	0.40 108	0.33 77	0.50 163	0.42 161	0.39 158	2.86 611	1.63 649	0.19 306	0.22 546	0.20 300	0.11 15	4.26 745	4.24 748

monster-pro	0.28 40	0.18 10	0.39 46	0.36 20	0.21 31	0.55 265	0.31 157	0.55 52	0.43 129	0.28 21	0.28 33	0.23 8	0.21 8	0.57 126	0.25 45	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

TS12	0.36 142	0.20 50	0.40 59	0.43 151	0.20 23	0.58 289	0.31 157	0.89 236	0.41 117	0.40 151	0.73 262	0.36 113	0.40 165	0.73 206	0.37 249	0.14 57	0.12 106	0.15 62	0.12 79	0.16 125	0.14 143

DF	0.38 159	0.22 115	0.60 267	0.46 228	0.26 142	0.46 138	0.31 157	0.84 218	0.47 154	0.43 169	0.66 233	0.58 274	0.31 88	0.79 233	0.30 134	0.18 249	0.12 106	0.16 113	0.12 79	0.16 125	0.15 191

aanet-new-60k	0.34 113	0.21 81	0.76 395	0.42 132	0.22 51	0.58 289	0.31 157	0.71 149	0.33 64	0.33 77	0.39 87	0.40 149	0.43 186	0.77 221	0.23 9	0.13 29	0.11 40	0.15 62	0.12 79	0.17 173	0.12 23

LiteMatch	0.32 82	0.24 182	0.37 19	0.45 209	0.25 120	0.34 49	0.31 157	0.49 26	0.32 55	0.29 35	0.27 27	0.40 149	0.48 240	0.45 54	0.66 463	0.21 391	0.12 106	0.19 248	0.16 263	0.18 224	0.19 348

Lsterematch	0.52 274	0.24 182	0.64 288	0.45 209	0.25 120	0.71 390	0.31 157	0.81 199	1.05 417	0.96 367	1.28 488	0.69 324	0.48 240	0.84 255	0.66 463	0.21 391	0.12 106	0.19 248	0.16 263	0.18 224	0.19 348

NLSM1	0.49 260	0.25 223	0.55 225	0.48 278	1.08 689	0.83 461	0.31 157	0.83 212	0.66 254	0.51 229	0.76 271	0.47 192	0.48 240	0.98 307	0.55 415	0.18 249	0.19 475	0.21 344	0.18 323	0.20 330	0.15 191

MonStereo	0.28 40	0.18 10	0.39 46	0.36 20	0.21 31	0.55 265	0.31 157	0.55 52	0.43 129	0.28 21	0.28 33	0.23 8	0.21 8	0.57 126	0.25 45	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 40	0.18 10	0.39 46	0.36 20	0.21 31	0.55 265	0.31 157	0.55 52	0.43 129	0.28 21	0.28 33	0.23 8	0.21 8	0.56 120	0.25 45	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

SCV_C0	0.43 203	0.26 258	0.65 295	0.43 151	0.29 229	0.47 153	0.31 157	1.34 433	0.73 279	0.38 137	0.49 160	0.54 241	0.29 69	1.24 391	0.30 134	0.17 194	0.13 216	0.16 113	0.13 141	0.20 330	0.15 191

MonSter	0.28 40	0.18 10	0.39 46	0.36 20	0.21 31	0.55 265	0.31 157	0.55 52	0.43 129	0.28 21	0.29 42	0.23 8	0.21 8	0.56 120	0.25 45	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

999	0.48 250	0.22 115	0.49 147	0.48 278	0.34 356	0.75 409	0.31 157	0.85 221	0.55 201	0.37 120	0.48 150	0.50 214	0.36 142	2.45 589	0.39 274	0.16 134	0.13 216	0.18 216	0.15 212	0.16 125	0.19 348

GCST	1.08 592	1.47 710	0.93 487	1.73 716	1.14 698	1.30 589	0.31 157	1.33 428	1.16 498	1.29 532	0.97 339	0.98 441	0.49 257	2.08 557	0.46 352	1.19 715	0.70 715	1.30 715	0.85 710	1.02 698	0.89 696

4D-IteraStereo	0.48 250	0.24 182	0.76 395	0.50 313	0.44 485	0.66 359	0.31 157	0.87 226	1.02 401	1.03 399	0.72 260	0.78 351	0.32 100	0.64 161	0.37 249	0.17 194	0.11 40	0.23 426	0.19 351	0.19 280	0.13 76

PFNet+	0.59 356	0.28 323	0.77 403	0.53 389	0.30 256	0.59 300	0.31 157	0.92 249	1.14 476	1.33 565	1.10 399	0.79 355	0.57 332	1.31 408	0.49 377	0.25 504	0.17 428	0.28 542	0.26 543	0.21 377	0.25 484

RALAANet	0.60 359	0.33 461	0.87 456	0.62 527	0.50 521	0.69 379	0.31 157	1.21 400	1.06 424	1.09 416	1.16 437	0.88 397	0.46 214	1.22 383	0.42 308	0.19 306	0.15 353	0.21 344	0.17 294	0.27 500	0.17 268

DN	0.42 196	0.24 182	0.49 147	0.47 245	0.41 459	0.58 289	0.32 179	0.81 199	0.84 319	0.45 184	0.52 175	0.77 347	0.35 130	0.64 161	0.33 197	0.24 476	0.17 428	0.19 248	0.16 263	0.20 330	0.21 410

aanet-new-36k	0.33 98	0.21 81	0.52 185	0.42 132	0.21 31	0.52 229	0.32 179	0.64 105	0.36 85	0.34 89	0.38 80	0.36 113	0.56 319	0.81 243	0.24 18	0.13 29	0.11 40	0.16 113	0.12 79	0.15 86	0.13 76

aanet-32k-new	0.33 98	0.23 153	0.55 225	0.43 151	0.23 65	0.50 201	0.32 179	0.55 52	0.36 85	0.34 89	0.42 105	0.36 113	0.55 311	0.77 221	0.24 18	0.16 134	0.11 40	0.15 62	0.12 79	0.19 280	0.12 23

NLSM3	0.36 142	0.21 81	0.43 93	0.45 209	0.36 381	0.43 114	0.32 179	0.69 139	0.58 212	0.41 154	0.68 243	0.39 140	0.43 186	0.60 147	0.35 225	0.14 57	0.12 106	0.19 248	0.17 294	0.16 125	0.13 76

BridgeDepth	0.29 53	0.19 28	0.37 19	0.40 90	0.17 5	0.58 289	0.32 179	0.60 83	0.29 34	0.26 13	0.26 18	0.39 140	0.43 186	0.47 79	0.26 65	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 79	0.15 86	0.12 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
IGEV-FE	0.53 290	0.30 381	0.99 511	0.56 447	0.35 363	0.41 92	0.32 179	1.37 439	0.63 232	1.00 385	1.09 393	0.94 422	0.41 169	0.83 250	0.39 274	0.18 249	0.12 106	0.19 248	0.18 323	0.19 280	0.17 268

xyz-stereo-finetune2	0.58 350	0.27 293	0.57 250	0.40 90	0.24 90	1.09 546	0.32 179	0.79 183	0.53 194	0.65 280	1.07 382	0.58 274	0.80 450	2.47 594	0.80 519	0.16 134	0.15 353	0.21 344	0.17 294	0.16 125	0.17 268

tt45	0.45 227	0.23 153	0.46 128	0.45 209	0.33 333	0.79 435	0.32 179	0.78 176	0.41 117	0.51 229	0.44 126	0.49 208	0.37 146	2.14 562	0.34 212	0.16 134	0.13 216	0.19 248	0.16 263	0.17 173	0.18 299

WCG-NET	0.42 196	0.21 81	0.54 210	0.40 90	0.25 120	0.47 153	0.32 179	0.73 157	1.15 488	0.76 303	0.73 262	0.58 274	0.45 205	0.60 147	0.34 212	0.15 90	0.11 40	0.16 113	0.14 182	0.15 86	0.13 76

IGEV_Zeroshot_test	0.53 290	0.30 381	0.99 511	0.56 447	0.35 363	0.41 92	0.32 179	1.37 439	0.63 232	1.00 385	1.09 393	0.95 431	0.41 169	0.83 250	0.39 274	0.18 249	0.12 106	0.19 248	0.18 323	0.19 280	0.17 268

UniTT-Stereo	0.36 142	0.23 153	0.59 264	0.48 278	0.36 381	0.40 85	0.32 179	0.53 40	0.49 162	0.54 241	0.55 195	0.36 113	0.31 88	0.58 133	0.51 389	0.20 354	0.15 353	0.17 167	0.15 212	0.19 280	0.15 191

GCAP-Stereo	0.40 180	0.28 323	0.68 316	0.47 245	0.25 120	0.53 240	0.32 179	0.82 207	0.58 212	0.65 280	0.69 248	0.58 274	0.42 177	0.47 79	0.29 113	0.17 194	0.14 288	0.17 167	0.13 141	0.17 173	0.14 143

MC-Stereo	0.43 203	0.23 153	0.48 138	0.51 345	0.28 204	0.39 77	0.32 179	0.88 235	0.68 262	0.60 268	0.84 294	0.56 261	0.61 359	1.03 326	0.31 162	0.17 194	0.11 40	0.17 167	0.15 212	0.16 125	0.13 76

GGDA	0.49 260	0.25 223	0.53 196	0.41 111	0.29 229	0.57 282	0.33 192	0.98 290	0.97 375	0.81 323	0.89 316	0.61 290	0.51 280	1.26 395	0.47 361	0.18 249	0.13 216	0.16 113	0.15 212	0.18 224	0.18 299

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 72	0.20 50	0.57 250	0.40 90	0.22 51	0.36 64	0.33 192	0.73 157	0.31 44	0.37 120	0.40 92	0.31 65	0.44 198	0.50 95	0.26 65	0.13 29	0.11 40	0.16 113	0.12 79	0.16 125	0.13 76

aanet-new-14k	0.36 142	0.24 182	0.83 432	0.46 228	0.22 51	0.46 138	0.33 192	0.66 124	0.61 225	0.39 149	0.48 150	0.29 49	0.64 376	0.41 36	0.29 113	0.15 90	0.11 40	0.16 113	0.12 79	0.21 377	0.14 143

Selective-IGEV-i32	0.39 166	0.24 182	0.50 159	0.44 189	0.25 120	0.46 138	0.33 192	1.25 417	0.40 108	0.35 99	0.45 132	0.52 228	0.30 78	1.07 341	0.30 134	0.14 57	0.12 106	0.17 167	0.13 141	0.16 125	0.13 76

MoCha-V2	0.40 180	0.20 50	0.49 147	0.50 313	0.21 31	0.44 126	0.33 192	0.93 260	0.53 194	0.53 235	0.53 182	0.42 161	0.58 343	1.09 348	0.27 82	0.14 57	0.12 106	0.15 62	0.12 79	0.17 173	0.15 191

Selective-IGEV	0.39 166	0.24 182	0.50 159	0.44 189	0.25 120	0.46 138	0.33 192	1.25 417	0.40 108	0.35 99	0.45 132	0.52 228	0.30 78	1.07 341	0.30 134	0.14 57	0.12 106	0.17 167	0.13 141	0.16 125	0.13 76

Selective-RAFT	0.52 274	0.28 323	0.79 416	0.55 431	0.27 174	0.91 485	0.33 192	0.80 192	0.88 332	0.58 256	0.63 220	0.81 363	0.77 431	1.29 405	0.48 367	0.19 306	0.14 288	0.17 167	0.15 212	0.19 280	0.17 268

IPLG	0.69 425	0.27 293	0.97 505	0.51 345	0.43 476	0.79 435	0.33 192	1.21 400	1.06 424	1.30 541	1.10 399	0.52 228	0.55 311	3.16 626	0.63 451	0.16 134	0.14 288	0.19 248	0.16 263	0.18 224	0.17 268

IPLGR	0.58 350	0.27 293	1.14 568	0.48 278	0.28 204	0.65 350	0.33 192	1.22 408	1.13 473	1.18 480	1.05 376	0.69 324	0.66 388	0.96 296	0.52 397	0.17 194	0.15 353	0.20 300	0.17 294	0.20 330	0.18 299

NRIStereo	0.60 359	0.29 358	0.69 328	0.53 389	0.28 204	0.63 330	0.33 192	1.08 349	0.87 328	1.14 450	0.87 307	0.91 409	0.59 344	2.24 573	0.49 377	0.20 354	0.14 288	0.21 344	0.19 351	0.21 377	0.17 268

DeepStereo_RVC	0.55 325	0.29 358	0.72 352	0.51 345	0.30 256	0.59 300	0.33 192	1.03 312	0.70 268	1.16 466	0.93 323	0.83 375	0.94 521	0.96 296	0.54 410	0.21 391	0.14 288	0.21 344	0.19 351	0.24 455	0.24 469

RAFT-RH_RVC	1.03 582	0.24 182	0.67 312	0.49 300	0.28 204	0.81 453	0.33 192	0.83 212	1.08 436	2.05 680	4.65 716	1.04 466	0.57 332	5.98 690	0.50 384	0.18 249	0.13 216	0.26 510	0.20 394	0.16 125	0.17 268

CroCo-Stereo	0.40 180	0.31 418	0.73 364	0.58 472	0.27 174	0.26 20	0.33 192	0.95 272	0.81 307	0.42 161	0.47 143	0.65 306	0.47 226	0.39 24	0.34 212	0.18 249	0.15 353	0.16 113	0.14 182	0.19 280	0.16 234
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
iRaftStereo_RVC	0.47 244	0.26 258	0.64 288	0.50 313	0.29 229	0.53 240	0.33 192	1.05 327	0.77 294	0.84 335	1.00 347	0.55 247	0.37 146	0.81 243	0.40 284	0.17 194	0.12 106	0.22 385	0.20 394	0.19 280	0.15 191

DIP-Stereo	0.62 369	0.30 381	0.83 432	0.48 278	0.36 381	0.95 502	0.33 192	2.37 694	0.67 256	1.25 516	1.00 347	0.68 318	0.51 280	0.91 278	0.61 443	0.18 249	0.15 353	0.21 344	0.17 294	0.19 280	0.19 348
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TestStereo_HL2	0.51 269	0.27 293	0.56 236	0.42 132	0.32 309	0.57 282	0.34 207	1.00 297	0.91 345	0.82 329	0.87 307	0.61 290	0.50 266	1.55 478	0.48 367	0.19 306	0.13 216	0.16 113	0.14 182	0.18 224	0.19 348

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 98	0.20 50	0.45 115	0.44 189	0.30 256	0.40 85	0.34 207	0.73 157	0.43 129	0.37 120	0.61 213	0.41 158	0.51 280	0.36 11	0.27 82	0.14 57	0.11 40	0.15 62	0.11 15	0.16 125	0.14 143

VMStereo-Base	0.38 159	0.23 153	0.44 99	0.36 20	0.22 51	0.39 77	0.34 207	0.70 144	0.86 323	0.43 169	0.69 248	0.60 285	0.33 110	0.73 206	0.35 225	0.17 194	0.14 288	0.15 62	0.12 79	0.17 173	0.17 268

asda	0.30 61	0.24 182	0.42 85	0.38 60	0.23 65	0.43 114	0.34 207	0.58 71	0.37 94	0.38 137	0.42 105	0.27 37	0.34 121	0.52 102	0.30 134	0.11 1	0.09 1	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.12 23

3.25w_new	0.32 82	0.21 81	0.45 115	0.38 60	0.23 65	0.52 229	0.34 207	0.65 115	0.39 104	0.47 196	0.45 132	0.32 76	0.35 130	0.61 153	0.27 82	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

3.25w	0.32 82	0.21 81	0.45 115	0.37 38	0.23 65	0.52 229	0.34 207	0.65 115	0.39 104	0.47 196	0.45 132	0.32 76	0.35 130	0.61 153	0.27 82	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

ISRNet	0.80 495	0.33 461	1.07 548	0.81 649	0.66 609	0.60 308	0.34 207	1.19 397	1.13 473	1.59 635	1.53 578	1.35 557	0.77 431	1.27 399	0.94 553	0.39 636	0.34 645	0.43 652	0.38 648	0.34 572	0.49 647

MGS-Stereo	0.42 196	0.26 258	0.58 258	0.44 189	0.28 204	0.50 201	0.34 207	0.57 68	0.83 315	0.46 191	1.31 499	0.52 228	0.33 110	0.65 172	0.36 237	0.19 306	0.16 392	0.18 216	0.15 212	0.17 173	0.16 234

s12784h	0.52 274	0.20 50	0.38 36	0.41 111	0.19 16	0.96 508	0.34 207	1.17 378	1.25 550	0.81 323	0.90 317	0.63 300	0.50 266	1.45 456	0.42 308	0.14 57	0.12 106	0.17 167	0.11 15	0.18 224	0.11 3

raftrobust	0.52 274	0.25 223	0.56 236	0.65 561	0.52 546	0.49 181	0.34 207	0.98 290	0.91 345	1.30 541	0.87 307	0.63 300	0.81 454	0.78 228	0.41 294	0.19 306	0.15 353	0.16 113	0.14 182	0.15 86	0.16 234

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 308	0.25 223	0.68 316	0.43 151	0.24 90	0.40 85	0.34 207	1.04 319	1.09 445	1.32 555	1.60 599	0.80 357	0.68 392	0.67 179	0.39 274	0.13 29	0.10 9	0.18 216	0.17 294	0.17 173	0.13 76

ManiGeoR	0.52 274	0.24 182	0.97 505	0.41 111	0.34 356	0.54 250	0.35 218	1.16 374	1.05 417	0.54 241	0.84 294	0.55 247	0.50 266	1.38 435	0.55 415	0.18 249	0.13 216	0.17 167	0.14 182	0.17 173	0.19 348

HLf10	0.52 274	0.24 182	0.97 505	0.41 111	0.34 356	0.54 250	0.35 218	1.16 374	1.05 417	0.54 241	0.84 294	0.55 247	0.50 266	1.38 435	0.55 415	0.18 249	0.13 216	0.17 167	0.14 182	0.17 173	0.19 348

depthmonostereo	0.41 190	0.23 153	0.53 196	0.47 245	0.23 65	0.61 314	0.35 218	1.00 297	0.76 290	0.48 205	0.65 232	0.47 192	0.49 257	0.67 179	0.37 249	0.16 134	0.15 353	0.16 113	0.14 182	0.16 125	0.15 191

3.5w_stereo	0.33 98	0.25 223	0.45 115	0.37 38	0.24 90	0.54 250	0.35 218	0.66 124	0.36 85	0.43 169	0.44 126	0.29 49	0.34 121	0.77 221	0.39 274	0.11 1	0.09 1	0.15 62	0.11 15	0.14 46	0.13 76

fffy	0.42 196	0.27 293	0.57 250	0.46 228	0.29 229	0.48 164	0.35 218	0.91 246	0.55 201	0.40 151	0.58 206	0.55 247	0.41 169	1.26 395	0.36 237	0.15 90	0.13 216	0.19 248	0.16 263	0.18 224	0.14 143

PAM_32	0.77 478	0.28 323	1.03 533	0.52 367	0.30 256	1.32 592	0.35 218	1.97 627	0.65 251	1.02 395	1.06 378	3.05 701	1.49 650	0.96 296	0.36 237	0.19 306	0.13 216	0.20 300	0.18 323	0.19 280	0.19 348

RAFT-Stereo-weight	0.47 244	0.24 182	0.53 196	0.48 278	0.27 174	0.60 308	0.35 218	1.02 307	1.07 429	0.99 380	0.78 276	0.76 345	0.28 64	0.76 218	0.36 237	0.16 134	0.12 106	0.17 167	0.15 212	0.16 125	0.15 191

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 235	0.36 516	0.71 345	0.47 245	0.36 381	0.67 365	0.35 218	0.78 176	1.12 459	0.61 269	0.62 217	0.39 140	0.39 158	0.71 196	0.39 274	0.20 354	0.17 428	0.22 385	0.18 323	0.23 435	0.19 348

MyStereo8	0.65 398	0.29 358	1.00 517	0.58 472	0.49 514	0.91 485	0.35 218	1.18 386	1.31 581	1.16 466	1.27 482	0.90 406	0.64 376	0.72 200	0.95 557	0.18 249	0.14 288	0.20 300	0.18 323	0.22 406	0.26 508

GMStereo_Zeroshot	0.67 419	0.61 632	1.01 521	0.64 546	0.37 403	0.84 470	0.35 218	1.05 327	1.12 459	1.12 432	1.06 378	1.27 537	0.54 303	1.19 377	0.59 431	0.32 592	0.17 428	0.31 573	0.18 323	0.52 653	0.22 433

CES	0.48 250	0.20 50	0.37 19	0.39 75	1.39 712	0.55 265	0.35 218	0.98 290	0.66 254	0.44 176	0.66 233	0.35 107	0.27 56	0.56 120	0.33 197	0.15 90	0.13 216	0.15 62	0.10 2	0.19 280	1.46 712

CroCo-Stereo Lap2	0.44 218	0.34 486	0.77 403	0.61 515	0.79 652	0.28 27	0.35 218	0.75 166	0.71 272	0.38 137	0.50 163	0.72 333	0.55 311	0.57 126	0.47 361	0.17 194	0.18 454	0.19 248	0.16 263	0.21 377	0.20 386

ADStereo(finetuned)	0.57 343	0.24 182	1.06 543	0.43 151	0.24 90	0.49 181	0.35 218	1.05 327	1.30 577	1.12 432	1.03 370	0.58 274	1.20 606	0.84 255	0.51 389	0.16 134	0.13 216	0.17 167	0.13 141	0.18 224	0.19 348

raft_robust	0.68 423	0.30 381	0.64 288	0.52 367	0.26 142	0.54 250	0.35 218	1.33 428	1.24 546	1.16 466	1.07 382	0.60 285	0.54 303	3.58 638	0.37 249	0.18 249	0.14 288	0.20 300	0.22 472	0.20 330	0.16 234

test-3	0.54 308	0.22 115	0.68 316	0.47 245	0.27 174	0.58 289	0.35 218	0.92 249	1.00 394	1.32 555	0.69 248	0.87 393	0.45 205	1.68 510	0.37 249	0.16 134	0.11 40	0.20 300	0.16 263	0.17 173	0.13 76

test_1	0.54 308	0.22 115	0.68 316	0.47 245	0.27 174	0.58 289	0.35 218	0.92 249	1.00 394	1.28 525	0.68 243	0.87 393	0.45 205	1.67 505	0.37 249	0.16 134	0.11 40	0.20 300	0.16 263	0.17 173	0.13 76

HCRNet	0.70 429	0.39 535	0.73 364	0.60 499	0.59 586	0.76 417	0.35 218	1.22 408	1.13 473	1.02 395	0.99 342	1.02 457	0.76 427	2.19 570	0.70 477	0.28 561	0.19 475	0.28 542	0.23 495	0.25 472	0.23 453

HLf8	0.51 269	0.25 223	0.96 502	0.40 90	0.33 333	0.62 324	0.36 235	1.17 378	1.07 429	0.61 269	0.83 290	0.56 261	0.44 198	0.99 314	0.46 352	0.20 354	0.13 216	0.17 167	0.14 182	0.19 280	0.21 410

aanet-new-90k	0.34 113	0.21 81	0.77 403	0.41 111	0.23 65	0.43 114	0.36 235	0.64 105	0.30 38	0.28 21	0.40 92	0.31 65	0.50 266	0.97 304	0.22 2	0.13 29	0.11 40	0.15 62	0.12 79	0.19 280	0.11 3

aanet-new-78k	0.35 126	0.22 115	0.91 480	0.43 151	0.21 31	0.33 46	0.36 235	0.65 115	0.32 55	0.32 67	0.40 92	0.31 65	0.59 344	0.91 278	0.22 2	0.12 10	0.10 9	0.16 113	0.12 79	0.18 224	0.12 23

aanet-new-8k	0.35 126	0.23 153	0.50 159	0.45 209	0.25 120	0.54 250	0.36 235	0.68 136	0.49 162	0.35 99	0.42 105	0.32 76	0.62 365	0.68 182	0.28 101	0.14 57	0.11 40	0.16 113	0.13 141	0.15 86	0.13 76

GEAStereo	0.31 72	0.21 81	0.43 93	0.43 151	0.31 286	0.46 138	0.36 235	0.74 163	0.33 64	0.34 89	0.38 80	0.32 76	0.33 110	0.43 44	0.26 65	0.21 391	0.12 106	0.17 167	0.12 79	0.17 173	0.14 143

GSStereo	0.33 98	0.21 81	0.43 93	0.45 209	0.31 286	0.46 138	0.36 235	0.92 249	0.47 154	0.37 120	0.38 80	0.32 76	0.33 110	0.43 44	0.26 65	0.19 306	0.11 40	0.16 113	0.12 79	0.17 173	0.15 191

GS-Stereo							0.36 235	0.92 249	0.47 154	0.37 120	0.38 80	0.32 76	0.33 110	0.43 44	0.26 65	0.19 306	0.11 40	0.16 113	0.12 79	0.17 173	0.15 191

FlowAnything_test	0.39 166	0.26 258	0.61 272	0.59 487	0.33 333	0.62 324	0.36 235	0.62 89	0.40 108	0.45 184	0.36 74	0.45 180	0.37 146	0.53 104	0.48 367	0.24 476	0.18 454	0.28 542	0.33 625	0.21 377	0.19 348

GASTEREO	0.40 180	0.25 223	0.51 171	0.48 278	0.25 120	0.65 350	0.36 235	0.81 199	0.49 162	0.51 229	0.82 289	0.30 58	0.66 388	0.62 156	0.28 101	0.19 306	0.12 106	0.16 113	0.14 182	0.16 125	0.14 143

4.5_new	0.29 53	0.25 223	0.41 69	0.36 20	0.23 65	0.52 229	0.36 235	0.56 63	0.34 73	0.45 184	0.42 105	0.27 37	0.25 34	0.40 32	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 62	0.13 141	0.16 125	0.12 23

4.5w-stereo	0.29 53	0.25 223	0.41 69	0.36 20	0.23 65	0.52 229	0.36 235	0.56 63	0.34 73	0.45 184	0.42 105	0.27 37	0.25 34	0.40 32	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 62	0.13 141	0.16 125	0.12 23

3.75w	0.32 82	0.23 153	0.44 99	0.37 38	0.29 229	0.62 324	0.36 235	0.59 73	0.32 55	0.41 154	0.47 143	0.25 25	0.34 121	0.64 161	0.26 65	0.12 10	0.09 1	0.14 22	0.12 79	0.13 7	0.12 23

FLISNet	0.64 390	0.32 437	0.68 316	0.47 245	0.51 533	0.41 92	0.36 235	1.04 319	0.75 281	1.31 551	1.43 547	1.62 609	1.12 587	0.94 292	0.88 539	0.15 90	0.12 106	0.20 300	0.20 394	0.20 330	0.18 299

CoSv	0.64 390	0.32 437	0.68 316	0.47 245	0.51 533	0.41 92	0.36 235	1.04 319	0.75 281	1.31 551	1.43 547	1.62 609	1.12 587	0.94 292	0.88 539	0.15 90	0.12 106	0.20 300	0.20 394	0.20 330	0.18 299

AIO-test1	0.56 334	0.25 223	0.55 225	0.64 546	0.78 649	0.80 444	0.36 235	1.18 386	1.34 592	0.57 254	0.88 312	0.61 290	0.50 266	1.12 359	0.35 225	0.17 194	0.17 428	0.22 385	0.24 511	0.18 224	0.23 453

SMoEStereo_RVC	0.39 166	0.25 223	0.50 159	0.45 209	0.30 256	0.61 314	0.36 235	0.72 151	0.45 143	0.46 191	0.43 117	0.42 161	0.35 130	1.39 442	0.29 113	0.15 90	0.12 106	0.20 300	0.15 212	0.16 125	0.15 191

WCG-NET（raft）	0.45 227	0.21 81	0.55 225	0.40 90	0.24 90	0.50 201	0.36 235	0.73 157	1.09 445	0.71 292	0.76 271	0.92 417	0.51 280	0.84 255	0.34 212	0.16 134	0.12 106	0.15 62	0.14 182	0.14 46	0.14 143

CASnet	0.41 190	0.25 223	0.48 138	0.50 313	0.20 23	0.50 201	0.36 235	0.81 199	0.80 303	0.83 332	0.68 243	0.48 199	0.31 88	0.54 108	0.32 176	0.18 249	0.12 106	0.27 527	0.22 472	0.23 435	0.14 143
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DCANet-4	0.54 308	0.26 258	1.07 548	0.42 132	0.24 90	0.48 164	0.36 235	0.99 293	1.30 577	1.10 424	1.02 360	0.56 261	0.75 419	0.73 206	0.52 397	0.16 134	0.13 216	0.17 167	0.13 141	0.15 86	0.19 348

fff	0.53 290	0.24 182	0.70 334	0.43 151	0.24 90	0.48 164	0.36 235	1.07 343	1.25 550	1.10 424	1.02 360	0.57 267	1.06 574	0.73 206	0.52 397	0.16 134	0.13 216	0.17 167	0.13 141	0.15 86	0.19 348

OMP-Stereo	0.94 548	0.33 461	0.72 352	0.90 681	0.31 286	0.49 181	0.36 235	1.16 374	1.06 424	1.58 634	1.12 412	1.46 581	0.69 396	6.94 707	0.49 377	0.19 306	0.14 288	0.24 450	0.18 323	0.20 330	0.14 143

RAFT-IKP	0.54 308	0.30 381	0.73 364	0.50 313	0.27 174	0.59 300	0.36 235	1.04 319	0.64 237	1.12 432	0.96 330	0.83 375	0.61 359	1.22 383	0.45 337	0.22 423	0.14 288	0.24 450	0.20 394	0.26 486	0.18 299

DCANet	0.54 308	0.24 182	0.70 334	0.43 151	0.24 90	0.49 181	0.36 235	1.05 327	1.30 577	1.12 432	1.03 370	0.58 274	0.92 506	0.81 243	0.52 397	0.16 134	0.13 216	0.17 167	0.13 141	0.18 224	0.19 348

csc	0.53 290	0.24 182	0.70 334	0.43 151	0.24 90	0.48 164	0.36 235	1.07 343	1.25 550	1.10 424	1.02 360	0.57 267	1.06 574	0.73 206	0.52 397	0.16 134	0.13 216	0.17 167	0.13 141	0.15 86	0.19 348

cscssc	0.53 290	0.24 182	0.70 334	0.43 151	0.24 90	0.48 164	0.36 235	1.07 343	1.25 550	1.10 424	1.02 360	0.57 267	1.06 574	0.73 206	0.52 397	0.16 134	0.13 216	0.17 167	0.13 141	0.15 86	0.19 348

iResNet_ROB	0.77 478	0.30 381	0.99 511	0.57 466	0.36 381	0.83 461	0.36 235	2.33 688	1.58 652	1.27 523	1.30 493	1.25 529	0.84 471	1.65 500	0.79 514	0.20 354	0.14 288	0.17 167	0.12 79	0.18 224	0.27 520

MSCF	0.38 159	0.25 223	0.52 185	0.47 245	0.25 120	0.62 324	0.37 261	0.81 199	0.47 154	0.50 222	0.71 256	0.32 76	0.65 384	0.54 108	0.28 101	0.19 306	0.12 106	0.17 167	0.14 182	0.17 173	0.14 143

model_zeroshot	0.48 250	0.29 358	0.86 444	0.51 345	0.36 381	0.69 379	0.37 261	1.12 363	0.62 229	0.85 340	0.84 294	0.66 311	0.37 146	0.73 206	0.34 212	0.20 354	0.16 392	0.19 248	0.16 263	0.17 173	0.16 234

GCAP-BAT	0.39 166	0.22 115	0.65 295	0.43 151	0.35 363	0.34 49	0.37 261	0.83 212	0.67 256	0.48 205	0.56 198	0.55 247	0.38 153	0.74 215	0.31 162	0.17 194	0.13 216	0.18 216	0.14 182	0.15 86	0.15 191

plain	0.46 235	0.27 293	1.01 521	0.50 313	0.40 448	0.35 58	0.37 261	0.87 226	0.56 205	0.43 169	0.76 271	0.42 161	0.40 165	1.13 362	0.45 337	0.21 391	0.15 353	0.24 450	0.19 351	0.24 455	0.16 234

GCAPDPT-zeroshot	0.39 166	0.22 115	0.65 295	0.43 151	0.35 363	0.34 49	0.37 261	0.83 212	0.67 256	0.48 205	0.56 198	0.55 247	0.38 153	0.74 215	0.31 162	0.17 194	0.13 216	0.18 216	0.14 182	0.15 86	0.15 191

Sa-1000	0.72 438	0.29 358	0.76 395	0.59 487	0.30 256	0.73 398	0.37 261	1.62 518	1.33 589	1.28 525	2.04 660	0.86 389	0.75 419	1.84 532	0.38 262	0.19 306	0.14 288	0.25 491	0.23 495	0.20 330	0.16 234

ASMatch	0.88 533	0.26 258	0.69 328	0.51 345	0.35 363	0.48 164	0.37 261	1.12 363	0.92 352	1.10 424	3.28 699	0.96 437	0.98 543	4.90 661	0.49 377	0.19 306	0.16 392	0.22 385	0.19 351	0.19 280	0.27 520

cross-raft	0.54 308	0.25 223	0.61 272	0.52 367	0.29 229	0.68 373	0.37 261	1.46 468	0.76 290	1.01 391	1.06 378	1.28 540	0.46 214	0.71 196	0.35 225	0.15 90	0.12 106	0.18 216	0.16 263	0.19 280	0.14 143

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 126	0.21 81	0.52 185	0.48 278	0.27 174	0.75 409	0.38 269	0.63 97	0.43 129	0.37 120	0.50 163	0.35 107	0.50 266	0.43 44	0.30 134	0.15 90	0.11 40	0.17 167	0.13 141	0.16 125	0.13 76

LACA3	0.27 26	0.21 81	0.38 36	0.35 12	0.19 16	0.37 68	0.38 269	0.47 22	0.28 25	0.29 35	0.27 27	0.26 30	0.31 88	0.73 206	0.22 2	0.16 134	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.15 86	0.11 3

SCV	0.46 235	0.26 258	0.55 225	0.47 245	0.25 120	0.39 77	0.38 269	1.98 629	0.60 224	0.35 99	0.48 150	0.55 247	0.36 142	1.28 401	0.32 176	0.24 476	0.12 106	0.17 167	0.13 141	0.18 224	0.14 143

AIO_rvc	0.36 142	0.23 153	0.49 147	0.43 151	0.27 174	0.59 300	0.38 269	0.94 266	0.45 143	0.33 77	0.46 138	0.49 208	0.22 24	0.84 255	0.30 134	0.16 134	0.11 40	0.16 113	0.12 79	0.15 86	0.13 76

DCVSM-stereo	0.72 438	0.35 506	0.76 395	0.55 431	0.42 465	0.73 398	0.38 269	1.21 400	1.02 401	1.79 659	1.04 373	1.62 609	1.03 565	1.04 332	0.79 514	0.24 476	0.27 599	0.29 553	0.24 511	0.30 541	0.36 596

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 438	0.35 506	1.70 646	0.49 300	0.56 565	0.63 330	0.38 269	2.41 697	0.65 251	0.77 309	1.07 382	1.82 642	0.95 526	0.93 289	0.43 318	0.20 354	0.13 216	0.21 344	0.25 525	0.28 520	0.26 508

rrr	0.46 235	0.28 323	0.73 364	0.43 151	0.33 333	0.49 181	0.38 269	0.76 169	0.50 169	0.47 196	0.48 150	0.48 199	0.46 214	2.03 552	0.30 134	0.19 306	0.14 288	0.19 248	0.15 212	0.16 125	0.16 234

AEACV	0.37 152	0.24 182	0.52 185	0.47 245	0.51 533	0.37 68	0.38 269	0.65 115	0.53 194	0.42 161	0.56 198	0.46 184	0.60 348	0.53 104	0.30 134	0.16 134	0.13 216	0.18 216	0.15 212	0.17 173	0.14 143

SA	0.66 408	0.30 381	0.82 427	0.61 515	0.30 256	0.58 289	0.38 269	1.44 461	1.30 577	0.96 367	1.36 524	0.66 311	0.95 526	1.85 535	0.42 308	0.19 306	0.15 353	0.25 491	0.23 495	0.21 377	0.17 268

UDGNet	0.72 438	1.17 694	0.80 422	0.77 639	0.41 459	0.77 424	0.38 269	0.97 285	1.34 592	0.81 323	0.88 312	0.71 332	0.60 348	1.21 382	0.54 410	0.52 674	0.19 475	1.02 710	0.26 543	0.71 682	0.31 565

MIPNet	0.56 334	0.28 323	0.94 492	0.49 300	0.33 333	0.66 359	0.38 269	1.35 435	1.08 436	1.06 405	0.92 320	0.60 285	0.79 444	0.73 206	0.52 397	0.17 194	0.14 288	0.19 248	0.16 263	0.18 224	0.17 268

TRStereo	0.60 359	0.60 630	0.97 505	0.74 629	0.67 613	0.46 138	0.38 269	1.85 591	0.89 335	0.79 315	0.80 287	0.88 397	0.39 158	1.10 351	0.41 294	0.23 451	0.15 353	0.23 426	0.24 511	0.17 173	0.15 191

iGMRVC	0.56 334	0.30 381	0.73 364	0.50 313	0.27 174	0.65 350	0.38 269	1.05 327	0.64 237	1.12 432	0.96 330	0.83 375	0.60 348	1.52 470	0.46 352	0.22 423	0.14 288	0.24 450	0.20 394	0.26 486	0.18 299

test-1	0.52 274	0.26 258	1.04 538	0.56 447	0.32 309	0.61 314	0.38 269	1.10 353	0.91 345	0.78 312	1.01 352	0.77 347	0.52 288	0.60 147	0.42 308	0.17 194	0.14 288	0.20 300	0.17 294	0.20 330	0.23 453

test_xeample3	0.42 196	0.28 323	0.69 328	0.43 151	0.33 333	0.56 277	0.38 269	0.79 183	0.45 143	0.53 235	0.46 138	0.44 172	0.44 198	1.38 435	0.31 162	0.18 249	0.14 288	0.19 248	0.15 212	0.17 173	0.16 234

AFF-stereo	0.58 350	0.25 223	0.64 288	0.46 228	0.29 229	0.34 49	0.38 269	1.15 372	1.14 476	1.17 475	1.60 599	1.10 488	0.71 407	0.97 304	0.43 318	0.13 29	0.11 40	0.19 248	0.19 351	0.17 173	0.14 143

FENet	0.60 359	0.28 323	0.63 281	0.54 406	0.33 333	0.83 461	0.38 269	1.27 420	1.07 429	1.00 385	0.86 301	0.99 447	0.85 474	0.96 296	0.68 473	0.22 423	0.15 353	0.23 426	0.20 394	0.22 406	0.23 453

MCSU-Stereo	0.28 40	0.17 3	0.36 12	0.36 20	0.17 5	0.35 58	0.39 286	0.55 52	0.41 117	0.37 120	0.40 92	0.37 126	0.23 27	0.45 54	0.29 113	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 98	0.20 50	0.45 115	0.40 90	0.26 142	0.43 114	0.39 286	0.86 223	0.51 180	0.36 109	0.48 150	0.34 100	0.45 205	0.35 8	0.26 65	0.14 57	0.11 40	0.15 62	0.12 79	0.15 86	0.12 23

LACA2	0.27 26	0.21 81	0.44 99	0.35 12	0.18 8	0.39 77	0.39 286	0.56 63	0.27 23	0.29 35	0.33 59	0.36 113	0.26 43	0.45 54	0.22 2	0.15 90	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 125	0.11 3

Hybrid-DGEV-03	0.65 398	0.26 258	0.56 236	0.53 389	0.36 381	0.73 398	0.39 286	0.89 236	1.15 488	1.73 651	2.52 684	0.84 384	0.56 319	0.97 304	0.44 322	0.18 249	0.12 106	0.22 385	0.19 351	0.17 173	0.14 143

BStereo	0.38 159	0.25 223	1.42 614	0.42 132	0.28 204	0.55 265	0.39 286	0.55 52	0.52 187	0.36 109	0.35 71	0.37 126	0.29 69	0.64 161	0.38 262	0.13 29	0.14 288	0.15 62	0.19 351	0.15 86	0.16 234

Anonymus123	0.45 227	0.25 223	1.42 614	0.42 132	0.28 204	1.78 649	0.39 286	0.72 151	0.52 187	0.36 109	0.35 71	0.37 126	0.29 69	0.64 161	0.38 262	0.13 29	0.14 288	0.15 62	0.19 351	0.15 86	0.16 234

WQFJA1	0.48 250	0.27 293	0.53 196	0.46 228	0.85 666	0.79 435	0.39 286	1.11 360	0.75 281	0.50 222	0.52 175	0.53 235	0.50 266	0.71 196	0.65 457	0.17 194	0.21 524	0.19 248	0.16 263	0.19 280	0.16 234

WQFJX	0.51 269	0.27 293	0.52 185	0.46 228	0.87 672	0.75 409	0.39 286	1.29 425	0.77 294	0.53 235	0.52 175	0.55 247	0.55 311	0.95 295	0.60 439	0.17 194	0.19 475	0.19 248	0.16 263	0.19 280	0.18 299

NLMM	0.48 250	0.27 293	0.53 196	0.46 228	0.85 666	0.79 435	0.39 286	1.12 363	0.75 281	0.50 222	0.52 175	0.53 235	0.50 266	0.72 200	0.65 457	0.17 194	0.21 524	0.19 248	0.16 263	0.19 280	0.16 234

2.5w	0.31 72	0.23 153	0.46 128	0.39 75	0.24 90	0.42 104	0.39 286	0.61 85	0.30 38	0.37 120	0.53 182	0.24 18	0.25 34	0.77 221	0.28 101	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 79	0.14 46	0.12 23

PAM	0.76 476	0.29 358	1.08 552	0.52 367	0.33 333	1.38 602	0.39 286	2.01 637	0.67 256	1.06 405	0.96 330	2.89 699	1.43 640	0.86 265	0.35 225	0.19 306	0.12 106	0.19 248	0.17 294	0.19 280	0.20 386

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 562	0.39 535	3.21 697	0.50 313	0.63 599	0.64 334	0.39 286	2.36 692	0.75 281	0.95 364	4.63 714	1.81 639	0.56 319	0.96 296	0.41 294	0.18 249	0.13 216	0.21 344	0.26 543	0.32 559	0.35 590

AIO-Stereo	0.37 152	0.25 223	0.51 171	0.47 245	0.23 65	0.45 130	0.39 286	1.07 343	0.52 187	0.41 154	0.48 150	0.52 228	0.25 34	0.72 200	0.30 134	0.16 134	0.12 106	0.17 167	0.13 141	0.16 125	0.13 76

11t1	0.52 274	0.28 323	0.68 316	0.51 345	0.28 204	0.83 461	0.39 286	1.22 408	0.63 232	0.84 335	0.74 267	0.68 318	0.68 392	0.91 278	0.57 424	0.21 391	0.18 454	0.19 248	0.16 263	0.20 330	0.21 410

test_4	0.53 290	0.22 115	0.56 236	0.54 406	0.32 309	0.64 334	0.39 286	0.80 192	0.62 229	0.92 356	1.87 644	0.68 318	0.42 177	1.16 369	0.37 249	0.15 90	0.13 216	0.20 300	0.22 472	0.20 330	0.15 191

MLCV	0.72 438	0.34 486	1.10 558	0.51 345	0.23 65	0.91 485	0.39 286	1.33 428	1.23 540	1.46 603	1.55 585	1.01 455	0.64 376	1.95 545	0.80 519	0.18 249	0.12 106	0.18 216	0.14 182	0.19 280	0.17 268

Weightmod	0.53 290	0.25 223	0.46 128	0.41 111	0.31 286	0.85 473	0.40 302	0.86 223	0.61 225	0.71 292	1.39 536	0.73 336	0.60 348	1.56 483	0.41 294	0.18 249	0.28 607	0.20 300	0.18 323	0.17 173	0.14 143

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 126	0.22 115	0.54 210	0.42 132	0.35 363	0.46 138	0.40 302	0.62 89	0.54 198	0.56 252	0.67 240	0.36 113	0.27 56	0.49 89	0.28 101	0.16 134	0.11 40	0.19 248	0.15 212	0.14 46	0.13 76

4.25_new	0.30 61	0.26 258	0.44 99	0.38 60	0.26 142	0.49 181	0.40 302	0.59 73	0.31 44	0.38 137	0.42 105	0.27 37	0.34 121	0.46 67	0.31 162	0.12 10	0.09 1	0.15 62	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4.5w_new	0.30 61	0.26 258	0.44 99	0.38 60	0.26 142	0.49 181	0.40 302	0.59 73	0.31 44	0.38 137	0.42 105	0.27 37	0.34 121	0.46 67	0.31 162	0.12 10	0.09 1	0.15 62	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4.25w-stereo	0.30 61	0.26 258	0.44 99	0.38 60	0.26 142	0.49 181	0.40 302	0.59 73	0.32 55	0.38 137	0.42 105	0.27 37	0.34 121	0.46 67	0.31 162	0.12 10	0.09 1	0.15 62	0.11 15	0.14 46	0.12 23

rvit_stereo_0081_aga	0.44 218	0.34 486	0.73 364	0.51 345	0.41 459	0.50 201	0.40 302	0.81 199	0.57 207	0.58 256	0.56 198	0.53 235	0.43 186	0.66 175	0.40 284	0.26 529	0.21 524	0.22 385	0.20 394	0.26 486	0.18 299

RSM	0.39 166	0.24 182	0.49 147	0.46 228	0.26 142	0.47 153	0.40 302	0.92 249	0.44 139	0.41 154	0.42 105	0.65 306	0.33 110	1.07 341	0.29 113	0.15 90	0.12 106	0.17 167	0.13 141	0.17 173	0.13 76

PCWNet_CMD	0.66 408	0.32 437	0.88 465	0.49 300	0.37 403	0.78 429	0.40 302	1.42 454	1.31 581	1.16 466	1.31 499	1.25 529	0.62 365	0.89 275	0.57 424	0.20 354	0.16 392	0.27 527	0.19 351	0.40 603	0.25 484

LoS	0.40 180	0.21 81	0.44 99	0.37 38	0.22 51	0.50 201	0.40 302	1.00 297	0.94 359	0.48 205	0.66 233	0.48 199	0.40 165	0.60 147	0.37 249	0.18 249	0.14 288	0.16 113	0.11 15	0.14 46	0.14 143
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_3	0.55 325	0.23 153	0.71 345	0.53 389	0.28 204	0.61 314	0.40 302	0.92 249	1.05 417	1.19 484	0.68 243	0.93 419	0.44 198	1.67 505	0.39 274	0.15 90	0.12 106	0.22 385	0.19 351	0.21 377	0.14 143

PSM-softLoss	0.78 486	0.31 418	0.77 403	0.58 472	0.32 309	0.56 277	0.40 302	1.18 386	0.70 268	1.24 511	1.07 382	0.83 375	0.52 288	5.36 670	0.53 404	0.24 476	0.15 353	0.25 491	0.22 472	0.20 330	0.25 484

KMStereo	0.78 486	0.31 418	0.77 403	0.58 472	0.32 309	0.56 277	0.40 302	1.18 386	0.70 268	1.24 511	1.07 382	0.83 375	0.52 288	5.36 670	0.53 404	0.24 476	0.15 353	0.25 491	0.22 472	0.20 330	0.25 484

rafts_anoy	0.52 274	0.29 358	0.59 264	0.59 487	0.50 521	0.53 240	0.40 302	1.11 360	1.03 407	0.84 335	0.83 290	0.68 318	0.54 303	0.72 200	0.51 389	0.19 306	0.14 288	0.24 450	0.26 543	0.21 377	0.18 299

CFNet_pseudo	0.66 408	0.32 437	0.86 444	0.48 278	0.39 436	0.70 386	0.40 302	1.33 428	1.22 537	1.16 466	1.34 516	1.24 525	0.64 376	0.98 307	0.59 431	0.21 391	0.16 392	0.33 597	0.19 351	0.36 582	0.25 484

sCroCo_RVC	0.49 260	0.40 542	1.02 528	0.65 561	0.60 589	0.52 229	0.40 302	0.83 212	0.61 225	0.44 176	0.74 267	0.49 208	0.50 266	0.63 160	0.48 367	0.26 529	0.27 599	0.23 426	0.22 472	0.29 531	0.25 484

EAI-Stereo	0.65 398	0.28 323	0.69 328	0.53 389	0.27 174	0.60 308	0.40 302	2.28 685	0.64 237	0.71 292	3.18 697	0.57 267	0.43 186	1.06 337	0.41 294	0.18 249	0.13 216	0.17 167	0.17 294	0.17 173	0.17 268

MSMDNet	0.66 408	0.32 437	0.87 456	0.49 300	0.37 403	0.79 435	0.40 302	1.43 460	1.31 581	1.15 456	1.31 499	1.24 525	0.63 372	0.88 270	0.57 424	0.21 391	0.16 392	0.26 510	0.19 351	0.39 599	0.24 469

ccs_rob	0.66 408	0.33 461	0.86 444	0.48 278	0.39 436	0.70 386	0.40 302	1.33 428	1.22 537	1.16 466	1.34 516	1.23 523	0.64 376	0.98 307	0.59 431	0.21 391	0.16 392	0.35 616	0.20 394	0.37 586	0.25 484

small-0shot	0.25 10	0.18 10	0.42 85	0.35 12	0.23 65	0.21 8	0.41 320	0.42 17	0.19 2	0.29 35	0.45 132	0.18 2	0.21 8	0.37 13	0.24 18	0.15 90	0.11 40	0.18 216	0.15 212	0.15 86	0.13 76

TestStereo_HLe17	0.54 308	0.24 182	1.22 577	0.41 111	0.30 256	0.61 314	0.41 320	1.22 408	1.09 445	0.61 269	0.86 301	0.53 235	0.46 214	1.33 416	0.45 337	0.19 306	0.12 106	0.18 216	0.16 263	0.18 224	0.18 299

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 126	0.22 115	0.54 210	0.41 111	0.37 403	0.49 181	0.41 320	0.64 105	0.59 222	0.54 241	0.66 233	0.31 65	0.26 43	0.41 36	0.30 134	0.16 134	0.11 40	0.19 248	0.14 182	0.15 86	0.13 76

FACV-RUCA	0.63 377	0.34 486	0.82 427	0.62 527	0.65 604	0.81 453	0.41 320	1.44 461	1.07 429	0.86 343	1.14 423	0.61 290	0.69 396	0.80 236	0.53 404	0.28 561	0.19 475	0.47 662	0.21 441	0.35 575	0.25 484

RSM++	0.38 159	0.24 182	0.51 171	0.47 245	0.26 142	0.50 201	0.41 320	0.79 183	0.45 143	0.37 120	0.45 132	0.60 285	0.35 130	1.02 325	0.30 134	0.15 90	0.13 216	0.17 167	0.14 182	0.18 224	0.13 76

StereoVision	0.65 398	0.34 486	0.86 444	0.59 487	0.40 448	0.50 201	0.41 320	1.09 350	0.93 355	0.71 292	2.50 683	0.82 368	0.57 332	1.03 326	0.49 377	0.25 504	0.28 607	0.29 553	0.28 577	0.36 582	0.20 386

PSM-adaLoss	0.54 308	0.30 381	0.73 364	0.50 313	0.27 174	0.65 350	0.41 320	1.04 319	0.64 237	1.12 432	0.96 330	0.82 368	0.61 359	1.06 337	0.45 337	0.22 423	0.14 288	0.24 450	0.20 394	0.26 486	0.18 299

noway7	1.29 622	1.22 696	14.37 736	0.52 367	0.33 333	0.57 282	0.42 327	1.14 369	1.02 401	0.72 300	0.83 290	1.12 496	0.93 515	0.80 236	0.67 468	0.18 249	0.13 216	0.20 300	0.17 294	0.21 377	0.16 234

quiztm	0.48 250	0.26 258	0.52 185	0.49 300	0.55 561	0.45 130	0.42 327	1.45 466	0.81 307	0.79 315	1.14 423	0.57 267	0.32 100	0.58 133	0.36 237	0.17 194	0.12 106	0.17 167	0.14 182	0.18 224	0.15 191

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 126	0.22 115	0.53 196	0.41 111	0.36 381	0.48 164	0.42 327	0.63 97	0.57 207	0.54 241	0.64 225	0.32 76	0.26 43	0.41 36	0.31 162	0.17 194	0.12 106	0.19 248	0.15 212	0.14 46	0.13 76

2.75w_new	0.31 72	0.23 153	0.43 93	0.35 12	0.23 65	0.42 104	0.42 327	0.54 46	0.35 82	0.47 196	0.43 117	0.24 18	0.30 78	0.66 175	0.33 197	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

xyz-stereo-finetune	0.48 250	0.25 223	0.54 210	0.42 132	0.23 65	0.80 444	0.42 327	0.80 192	0.80 303	0.61 269	0.62 217	0.54 241	0.43 186	1.70 512	0.58 428	0.15 90	0.15 353	0.19 248	0.15 212	0.16 125	0.15 191

gcap-zeroshot	0.35 126	0.22 115	0.55 225	0.41 111	0.37 403	0.48 164	0.42 327	0.64 105	0.54 198	0.53 235	0.63 220	0.33 91	0.26 43	0.38 17	0.31 162	0.16 134	0.11 40	0.19 248	0.15 212	0.14 46	0.13 76

test_for_model	0.35 126	0.22 115	0.53 196	0.41 111	0.36 381	0.48 164	0.42 327	0.63 97	0.57 207	0.54 241	0.64 225	0.32 76	0.26 43	0.41 36	0.31 162	0.17 194	0.12 106	0.19 248	0.15 212	0.14 46	0.13 76

ff7	0.43 203	0.27 293	0.56 236	0.44 189	0.33 333	0.50 201	0.42 327	0.87 226	0.50 169	0.49 213	0.53 182	0.44 172	0.48 240	1.38 435	0.33 197	0.17 194	0.12 106	0.21 344	0.15 212	0.18 224	0.18 299

IGEVStereo-DCA	0.46 235	0.28 323	0.56 236	0.43 151	0.33 333	0.49 181	0.42 327	0.87 226	0.50 169	0.47 196	0.48 150	0.48 199	0.46 214	2.03 552	0.30 134	0.19 306	0.14 288	0.19 248	0.15 212	0.16 125	0.18 299

ffff	0.43 203	0.27 293	0.56 236	0.44 189	0.33 333	0.50 201	0.42 327	0.87 226	0.50 169	0.49 213	0.53 182	0.44 172	0.48 240	1.38 435	0.33 197	0.17 194	0.12 106	0.21 344	0.15 212	0.18 224	0.18 299

11t	0.43 203	0.27 293	0.56 236	0.44 189	0.33 333	0.50 201	0.42 327	0.87 226	0.50 169	0.49 213	0.53 182	0.44 172	0.48 240	1.38 435	0.33 197	0.17 194	0.12 106	0.21 344	0.15 212	0.18 224	0.18 299

testlalala	0.35 126	0.22 115	0.55 225	0.41 111	0.37 403	0.48 164	0.42 327	0.64 105	0.54 198	0.53 235	0.63 220	0.33 91	0.26 43	0.38 17	0.31 162	0.16 134	0.11 40	0.19 248	0.15 212	0.14 46	0.13 76

anonymousdsp	0.43 203	0.27 293	0.53 196	0.44 189	0.32 309	0.50 201	0.42 327	0.89 236	0.51 180	0.49 213	0.53 182	0.47 192	0.47 226	1.33 416	0.33 197	0.17 194	0.12 106	0.21 344	0.15 212	0.18 224	0.18 299

CASS	0.65 398	0.34 486	0.72 352	0.56 447	0.27 174	0.78 429	0.42 327	1.59 507	0.86 323	1.30 541	1.25 472	0.87 393	0.84 471	0.84 255	0.54 410	0.35 619	0.19 475	0.26 510	0.21 441	0.28 520	0.42 620
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.56 334	0.27 293	0.60 267	0.43 151	0.31 286	0.83 461	0.42 327	1.14 369	1.04 412	0.73 302	0.75 269	1.11 495	1.01 556	0.81 243	0.51 389	0.20 354	0.14 288	0.24 450	0.15 212	0.24 455	0.25 484

ccc-4	0.43 203	0.27 293	0.56 236	0.44 189	0.33 333	0.50 201	0.42 327	0.87 226	0.50 169	0.49 213	0.53 182	0.44 172	0.48 240	1.38 435	0.33 197	0.17 194	0.12 106	0.21 344	0.15 212	0.18 224	0.18 299

BUS	0.74 461	0.32 437	0.68 316	0.54 406	0.44 485	2.34 686	0.42 327	2.16 665	0.98 381	1.20 488	1.11 405	1.03 461	0.62 365	0.91 278	0.70 477	0.24 476	0.17 428	0.25 491	0.22 472	0.22 406	0.22 433

NINENet	0.77 478	0.37 523	0.78 413	0.62 527	0.51 533	2.34 686	0.42 327	1.83 586	1.04 412	1.14 450	1.23 466	1.03 461	0.62 365	1.24 391	0.70 477	0.28 561	0.23 564	0.31 573	0.21 441	0.26 486	0.25 484

IGEV-Stereo	0.43 203	0.27 293	0.54 210	0.45 209	0.32 309	0.50 201	0.42 327	0.90 244	0.51 180	0.49 213	0.53 182	0.47 192	0.47 226	1.32 412	0.33 197	0.17 194	0.12 106	0.21 344	0.15 212	0.18 224	0.18 299
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ROB_FTStereo_v2	0.54 308	0.30 381	0.73 364	0.50 313	0.27 174	0.64 334	0.42 327	1.05 327	0.64 237	1.12 432	0.96 330	0.83 375	0.60 348	1.12 359	0.46 352	0.22 423	0.14 288	0.24 450	0.20 394	0.26 486	0.18 299

RAFT-345	0.84 519	0.25 223	0.66 306	0.50 313	0.27 174	0.54 250	0.42 327	0.83 212	1.11 455	1.32 555	2.34 674	0.86 389	0.54 303	5.72 682	0.47 361	0.18 249	0.13 216	0.22 385	0.17 294	0.17 173	0.16 234

TestStereo	0.64 390	0.39 535	0.71 345	0.51 345	0.27 174	0.56 277	0.42 327	1.03 312	0.91 345	0.80 318	1.00 347	0.68 318	0.52 288	3.25 628	0.45 337	0.22 423	0.15 353	0.24 450	0.18 323	0.27 500	0.16 234

222	1.61 659	0.29 358	0.67 312	0.56 447	0.29 229	1.06 536	0.42 327	2.17 671	1.31 581	1.31 551	1.52 577	0.92 417	0.94 521	1.76 525	17.65 754	0.24 476	0.20 496	0.21 344	0.19 351	0.22 406	0.23 453

111	0.60 359	0.23 153	0.70 334	0.43 151	0.24 90	0.72 393	0.42 327	1.18 386	1.41 629	0.80 318	1.38 532	1.10 488	0.79 444	0.96 296	0.58 428	0.18 249	0.13 216	0.17 167	0.15 212	0.17 173	0.19 348

Weightmod_eth	0.52 274	0.25 223	0.48 138	0.45 209	0.39 436	0.59 300	0.43 351	0.96 281	0.57 207	0.65 280	1.50 572	0.66 311	0.76 427	1.19 377	0.32 176	0.33 601	0.19 475	0.18 216	0.17 294	0.18 224	0.13 76

NLMM1	0.56 334	0.27 293	0.60 267	0.47 245	0.74 634	0.68 373	0.43 351	1.83 586	1.04 412	0.59 264	0.62 217	0.51 220	0.47 226	1.33 416	0.57 424	0.18 249	0.21 524	0.20 300	0.17 294	0.20 330	0.15 191

DDVS	0.78 486	0.41 549	0.94 492	0.60 499	0.43 476	1.30 589	0.43 351	1.40 449	0.91 345	1.20 488	1.15 432	1.43 569	0.64 376	2.18 568	0.89 542	0.28 561	0.22 546	0.26 510	0.23 495	0.31 550	0.33 579

SMFormer	0.75 470	0.30 381	0.86 444	0.46 228	0.26 142	0.82 455	0.43 351	2.05 645	1.39 618	1.23 504	1.47 562	0.98 441	0.95 526	1.71 514	0.82 527	0.24 476	0.20 496	0.22 385	0.21 441	0.23 435	0.24 469

tta	0.75 470	0.30 381	0.86 444	0.46 228	0.26 142	0.82 455	0.43 351	2.05 645	1.39 618	1.23 504	1.47 562	0.98 441	0.95 526	1.71 514	0.82 527	0.24 476	0.20 496	0.22 385	0.21 441	0.18 224	0.18 299

qqq1	0.72 438	0.30 381	0.86 444	0.46 228	0.26 142	0.82 455	0.43 351	2.05 645	1.39 618	1.23 504	1.47 562	0.98 441	0.95 526	1.71 514	0.44 322	0.24 476	0.20 496	0.18 216	0.15 212	0.18 224	0.18 299

fff1	0.72 438	0.30 381	0.86 444	0.46 228	0.26 142	0.82 455	0.43 351	2.05 645	1.39 618	1.23 504	1.47 562	0.98 441	0.95 526	1.71 514	0.44 322	0.24 476	0.20 496	0.18 216	0.15 212	0.18 224	0.18 299

TestStereo1	0.63 377	0.28 323	0.75 385	0.76 636	0.31 286	0.48 164	0.43 351	1.30 426	1.21 530	0.97 372	1.31 499	0.64 303	0.77 431	1.75 520	0.42 308	0.20 354	0.15 353	0.22 385	0.18 323	0.21 377	0.17 268

SA-5K	0.63 377	0.28 323	0.75 385	0.76 636	0.31 286	0.48 164	0.43 351	1.30 426	1.21 530	0.97 372	1.31 499	0.64 303	0.77 431	1.75 520	0.42 308	0.20 354	0.15 353	0.22 385	0.18 323	0.21 377	0.17 268

GMOStereo	0.53 290	0.26 258	0.65 295	0.50 313	0.29 229	0.52 229	0.43 351	0.89 236	0.96 367	1.41 592	1.14 423	0.85 385	0.56 319	0.59 135	0.38 262	0.16 134	0.14 288	0.24 450	0.21 441	0.20 330	0.15 191

error version	0.53 290	0.26 258	0.65 295	0.50 313	0.29 229	0.52 229	0.43 351	0.89 236	0.96 367	1.41 592	1.14 423	0.85 385	0.56 319	0.59 135	0.38 262	0.16 134	0.14 288	0.24 450	0.21 441	0.20 330	0.15 191

test-v	0.53 290	0.26 258	0.65 295	0.50 313	0.29 229	0.52 229	0.43 351	0.89 236	0.96 367	1.41 592	1.14 423	0.85 385	0.56 319	0.59 135	0.38 262	0.16 134	0.14 288	0.24 450	0.21 441	0.20 330	0.15 191

Pruner-Stereo	0.62 369	0.29 358	0.70 334	0.61 515	0.31 286	0.63 330	0.43 351	1.17 378	0.99 388	1.53 618	1.08 388	0.95 431	0.55 311	1.35 424	0.51 389	0.23 451	0.14 288	0.24 450	0.21 441	0.21 377	0.23 453

test-2	0.53 290	0.26 258	0.65 295	0.50 313	0.29 229	0.52 229	0.43 351	0.89 236	0.96 367	1.41 592	1.14 423	0.85 385	0.56 319	0.59 135	0.38 262	0.16 134	0.14 288	0.24 450	0.21 441	0.20 330	0.15 191

GMStereo	0.55 325	0.45 566	0.94 492	0.50 313	0.32 309	0.64 334	0.43 351	1.00 297	1.40 623	0.82 329	0.73 262	0.51 220	0.45 205	0.85 261	0.55 415	0.24 476	0.15 353	0.20 300	0.21 441	0.31 550	0.24 469
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SME	0.62 369	0.29 358	0.51 171	0.61 515	0.25 120	1.23 577	0.44 366	1.17 378	1.12 459	0.89 348	1.12 412	0.66 311	0.74 415	1.55 478	0.51 389	0.19 306	0.20 496	0.23 426	0.23 495	0.24 455	0.20 386

gasm-f	0.34 113	0.22 115	0.42 85	0.43 151	0.31 286	0.39 77	0.44 366	0.74 163	0.33 64	0.34 89	0.64 225	0.32 76	0.46 214	0.55 115	0.28 101	0.21 391	0.12 106	0.17 167	0.12 79	0.18 224	0.14 143

DA	0.43 203	0.23 153	0.49 147	0.50 313	0.25 120	1.08 540	0.44 366	1.18 386	0.58 212	0.46 191	0.64 225	0.54 241	0.47 226	0.46 67	0.32 176	0.19 306	0.13 216	0.19 248	0.13 141	0.18 224	0.14 143

GGEV	0.43 203	0.23 153	0.49 147	0.50 313	0.25 120	1.08 540	0.44 366	1.18 386	0.58 212	0.46 191	0.64 225	0.54 241	0.47 226	0.46 67	0.32 176	0.19 306	0.13 216	0.19 248	0.13 141	0.18 224	0.14 143

DFGA-Net	0.72 438	0.40 542	1.40 606	0.52 367	0.45 492	0.83 461	0.44 366	1.28 424	1.08 436	0.99 380	1.19 450	0.70 329	0.55 311	2.14 562	1.16 591	0.18 249	0.16 392	0.24 450	0.23 495	0.27 500	0.25 484

AIO_test	0.35 126	0.22 115	0.44 99	0.43 151	0.27 174	0.57 282	0.44 366	0.79 183	0.41 117	0.32 67	0.47 143	0.46 184	0.30 78	0.69 184	0.30 134	0.16 134	0.11 40	0.16 113	0.13 141	0.15 86	0.12 23

ours_stereo	0.39 166	0.28 323	0.51 171	0.46 228	0.30 256	0.40 85	0.44 366	0.73 157	0.56 205	0.35 99	0.56 198	0.46 184	0.33 110	1.11 354	0.32 176	0.16 134	0.13 216	0.19 248	0.15 212	0.19 280	0.14 143

rvit_stereo_0083	0.47 244	0.33 461	0.81 423	0.56 447	0.36 381	0.50 201	0.44 366	0.68 136	0.95 361	0.49 213	0.57 203	0.55 247	0.49 257	0.88 270	0.46 352	0.25 504	0.25 584	0.24 450	0.20 394	0.24 455	0.17 268

rvit_stereo_0081	0.44 218	0.33 461	0.64 288	0.54 406	0.35 363	0.41 92	0.44 366	0.66 124	0.95 361	0.48 205	0.52 175	0.50 214	0.46 214	0.82 247	0.44 322	0.25 504	0.20 496	0.22 385	0.19 351	0.25 472	0.17 268

rvit_stereo_0082	0.44 218	0.33 461	0.64 288	0.54 406	0.35 363	0.41 92	0.44 366	0.66 124	0.95 361	0.48 205	0.52 175	0.50 214	0.46 214	0.82 247	0.44 322	0.25 504	0.20 496	0.22 385	0.19 351	0.25 472	0.17 268

CFNet_ucs	0.70 429	0.33 461	0.88 465	0.50 313	0.43 476	0.74 403	0.44 366	1.60 511	1.29 571	1.22 498	1.54 583	1.09 485	0.63 372	0.99 314	0.59 431	0.25 504	0.20 496	0.37 627	0.21 441	0.40 603	0.28 534

LoS_RVC	0.42 196	0.26 258	0.40 59	0.44 189	0.82 661	0.51 221	0.44 366	0.64 105	0.41 117	0.44 176	0.78 276	0.44 172	0.47 226	0.56 120	0.36 237	0.13 29	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.84 694

RAFT_CTSACE	0.63 377	0.26 258	0.88 465	0.55 431	0.51 533	0.71 390	0.44 366	0.80 192	0.97 375	0.97 372	1.84 639	1.18 511	0.68 392	1.47 462	0.36 237	0.16 134	0.15 353	0.21 344	0.20 394	0.20 330	0.14 143

dad	0.86 528	0.66 641	1.06 543	0.56 447	0.37 403	0.76 417	0.44 366	1.17 378	1.50 642	1.44 599	1.27 482	1.34 556	0.75 419	2.52 597	0.84 532	0.42 648	0.27 599	0.83 700	0.26 543	0.41 606	0.29 542

PSMNet-ADL	0.72 438	0.35 506	0.62 278	0.69 599	0.46 504	1.14 554	0.44 366	1.37 439	1.01 397	0.83 332	1.17 440	1.33 551	0.96 533	1.43 451	0.95 557	0.33 601	0.22 546	0.21 344	0.23 495	0.27 500	0.29 542

NF-Stereo	0.80 495	0.30 381	0.75 385	0.60 499	0.31 286	0.64 334	0.44 366	1.21 400	0.90 339	1.29 532	1.02 360	0.82 368	0.57 332	5.40 675	0.48 367	0.23 451	0.14 288	0.24 450	0.20 394	0.20 330	0.30 555

OCTAStereo	0.80 495	0.30 381	0.75 385	0.60 499	0.31 286	0.64 334	0.44 366	1.21 400	0.90 339	1.29 532	1.01 352	0.82 368	0.57 332	5.35 669	0.48 367	0.24 476	0.14 288	0.24 450	0.20 394	0.20 330	0.30 555

RAFT_R40	0.83 514	0.28 323	0.73 364	0.59 487	0.31 286	0.69 379	0.44 366	1.10 353	0.95 361	1.47 604	1.10 399	1.00 448	0.85 474	5.53 677	0.46 352	0.22 423	0.13 216	0.23 426	0.20 394	0.23 435	0.18 299

RE-Stereo	0.80 495	0.30 381	0.75 385	0.60 499	0.31 286	0.64 334	0.44 366	1.21 400	0.90 339	1.29 532	1.01 352	0.81 363	0.57 332	5.37 672	0.48 367	0.24 476	0.14 288	0.24 450	0.20 394	0.20 330	0.30 555

TVStereo	0.80 495	0.30 381	0.75 385	0.60 499	0.31 286	0.64 334	0.44 366	1.21 400	0.90 339	1.29 532	1.01 352	0.81 363	0.57 332	5.37 672	0.48 367	0.24 476	0.14 288	0.24 450	0.20 394	0.20 330	0.30 555

xxxx	1.51 648	0.28 323	0.68 316	0.54 406	0.28 204	1.16 563	0.44 366	2.19 674	1.29 571	1.09 416	1.36 524	1.22 518	0.85 474	1.79 528	15.70 753	0.24 476	0.21 524	0.21 344	0.20 394	0.22 406	0.23 453

TestStereo-Hl	0.51 269	0.27 293	0.55 225	0.41 111	0.29 229	0.55 265	0.45 387	1.05 327	0.90 339	0.87 344	0.85 298	0.72 333	0.65 384	1.33 416	0.43 318	0.17 194	0.13 216	0.17 167	0.15 212	0.18 224	0.18 299

gcap_with_dpt	0.35 126	0.22 115	0.56 236	0.42 132	0.35 363	0.50 201	0.45 387	0.62 89	0.49 162	0.54 241	0.66 233	0.32 76	0.30 78	0.38 17	0.28 101	0.16 134	0.11 40	0.19 248	0.14 182	0.14 46	0.13 76

MM-Stereo_test2	0.43 203	0.24 182	0.67 312	0.51 345	0.32 309	0.55 265	0.45 387	0.97 285	0.77 294	0.59 264	0.51 170	0.49 208	0.42 177	0.80 236	0.30 134	0.15 90	0.13 216	0.18 216	0.14 182	0.19 280	0.14 143

SDNR	1.62 660	0.51 591	2.17 675	0.53 389	0.56 565	3.80 720	0.45 387	1.54 496	1.29 571	1.33 565	2.41 678	1.08 475	0.96 533	11.18 751	1.16 591	0.66 695	0.63 710	0.43 652	0.32 615	0.64 673	0.67 682

anonymousa	0.72 438	0.27 293	0.75 385	0.47 245	0.63 599	1.43 613	0.45 387	1.24 415	0.89 335	1.28 525	1.75 629	1.62 609	1.13 591	0.69 184	0.59 431	0.19 306	0.16 392	0.23 426	0.25 525	0.20 330	0.18 299

RCA-Stereo	0.50 266	0.23 153	0.58 258	0.48 278	0.33 333	0.55 265	0.45 387	0.97 285	1.38 613	0.68 287	1.05 376	0.63 300	0.80 450	0.59 135	0.32 176	0.17 194	0.12 106	0.17 167	0.14 182	0.16 125	0.14 143

DisPM	0.66 408	0.28 323	0.72 352	0.61 515	0.35 363	0.62 324	0.45 387	1.02 307	0.99 388	1.56 628	1.10 399	0.80 357	0.59 344	2.37 584	0.41 294	0.23 451	0.14 288	0.23 426	0.21 441	0.20 330	0.25 484

pcwnet_v2	0.97 558	0.37 523	4.33 705	0.62 527	0.54 554	0.79 435	0.45 387	2.02 641	1.58 652	1.42 598	1.64 610	1.09 485	0.79 444	1.24 391	0.67 468	0.32 592	0.25 584	0.29 553	0.27 556	0.37 586	0.35 590

CCAANet	0.78 486	0.30 381	0.83 432	0.58 472	0.51 533	1.04 531	0.45 387	1.68 532	1.12 459	0.85 340	1.35 522	1.10 488	0.77 431	3.04 620	0.78 507	0.17 194	0.16 392	0.24 450	0.23 495	0.19 280	0.23 453

DN-CSS_ROB	0.64 390	0.32 437	1.05 539	0.55 431	0.40 448	0.54 250	0.45 387	1.21 400	0.93 355	1.03 399	1.47 562	0.69 324	0.63 372	1.76 525	0.49 377	0.18 249	0.14 288	0.25 491	0.22 472	0.22 406	0.20 386

zzzzzzz1	1.31 626	1.54 715	13.00 733	0.52 367	0.65 604	0.62 324	0.46 397	1.35 435	1.02 401	0.71 292	0.95 326	1.33 551	0.98 543	1.16 369	0.80 519	0.18 249	0.14 288	0.20 300	0.19 351	0.24 455	0.18 299

monster_256*512	0.50 266	0.31 418	0.53 196	0.51 345	0.35 363	0.51 221	0.46 397	1.03 312	0.92 352	0.59 264	0.87 307	1.10 488	0.69 396	0.69 184	0.46 352	0.16 134	0.13 216	0.21 344	0.18 323	0.20 330	0.18 299

NLCSM	0.52 274	0.28 323	0.55 225	0.52 367	0.74 634	0.72 393	0.46 397	0.96 281	0.65 251	0.63 275	0.51 170	0.48 199	0.61 359	1.32 412	0.70 477	0.19 306	0.20 496	0.21 344	0.18 323	0.22 406	0.20 386

mms	0.40 180	0.27 293	0.52 185	0.46 228	0.32 309	0.43 114	0.46 397	0.70 144	0.46 149	0.35 99	0.58 206	0.44 172	0.30 78	1.36 429	0.33 197	0.16 134	0.13 216	0.18 216	0.15 212	0.19 280	0.15 191

AE-Stereo	0.49 260	0.27 293	0.67 312	0.60 499	0.39 436	0.67 365	0.46 397	1.18 386	1.09 445	0.47 196	0.75 269	0.69 324	0.47 226	0.59 135	0.40 284	0.16 134	0.15 353	0.21 344	0.20 394	0.19 280	0.15 191

HH	0.63 377	0.30 381	0.77 403	0.50 313	0.32 309	0.49 181	0.46 397	1.65 523	0.64 237	0.69 288	1.09 393	1.63 614	0.85 474	1.90 538	0.37 249	0.18 249	0.13 216	0.19 248	0.17 294	0.19 280	0.16 234

HanStereo	0.63 377	0.30 381	0.77 403	0.50 313	0.32 309	0.49 181	0.46 397	1.65 523	0.64 237	0.69 288	1.09 393	1.63 614	0.85 474	1.90 538	0.37 249	0.18 249	0.13 216	0.19 248	0.17 294	0.19 280	0.16 234

ACVNet	0.63 377	0.31 418	0.54 210	0.54 406	0.36 381	0.80 444	0.46 397	1.37 439	1.07 429	0.93 357	1.30 493	1.08 475	0.85 474	0.80 236	0.94 553	0.21 391	0.19 475	0.21 344	0.18 323	0.22 406	0.18 299

hitnet-ft	0.79 492	0.35 506	0.57 250	0.58 472	0.42 465	0.96 508	0.46 397	1.47 470	1.33 589	1.19 484	1.22 462	1.81 639	0.98 543	1.66 504	0.94 553	0.33 601	0.28 607	0.34 607	0.27 556	0.35 575	0.31 565

FADNet_RVC	0.83 514	0.51 591	1.83 659	0.54 406	0.42 465	1.19 570	0.46 397	1.51 484	1.09 445	0.89 348	1.24 468	0.91 409	0.87 487	2.11 560	1.11 585	0.27 545	0.22 546	0.31 573	0.28 577	0.43 618	0.38 607

Foundation-i1a	0.37 152	0.18 10	0.37 19	0.34 6	0.19 16	0.51 221	0.47 407	1.01 305	0.42 123	0.51 229	0.44 126	0.57 267	0.57 332	0.78 228	0.29 113	0.15 90	0.11 40	0.14 22	0.12 79	0.13 7	0.13 76

WQFJX1	0.57 343	0.26 258	0.54 210	0.48 278	0.72 626	0.68 373	0.47 407	2.46 701	0.71 272	0.54 241	0.50 163	0.53 235	0.51 280	1.36 429	0.60 439	0.18 249	0.20 496	0.20 300	0.16 263	0.20 330	0.20 386

2w_stereo	0.32 82	0.24 182	0.45 115	0.39 75	0.22 51	0.46 138	0.47 407	0.69 139	0.42 123	0.43 169	0.50 163	0.24 18	0.45 205	0.47 79	0.29 113	0.12 10	0.10 9	0.15 62	0.12 79	0.15 86	0.13 76

HUF	0.36 142	0.23 153	0.52 185	0.40 90	0.22 51	0.54 250	0.47 407	0.82 207	0.43 129	0.36 109	0.43 117	0.50 214	0.42 177	0.64 161	0.29 113	0.17 194	0.12 106	0.16 113	0.12 79	0.15 86	0.14 143

ITSA-stereo	0.82 507	0.36 516	0.82 427	0.54 406	0.31 286	0.80 444	0.47 407	2.17 671	1.67 659	1.13 447	1.13 418	0.94 422	0.86 482	2.46 592	1.00 567	0.26 529	0.23 564	0.28 542	0.27 556	0.28 520	0.36 596

anonymousdsp2	0.53 290	0.27 293	0.74 381	0.48 278	0.29 229	0.76 417	0.47 407	1.61 514	0.82 314	0.77 309	0.77 274	0.75 341	0.47 226	1.03 326	0.40 284	0.18 249	0.13 216	0.18 216	0.13 141	0.19 280	0.18 299

x	0.54 308	0.31 418	0.61 272	0.47 245	0.30 256	0.67 365	0.47 407	1.53 493	0.79 302	0.81 323	0.83 290	0.78 351	0.70 402	0.70 190	0.62 446	0.21 391	0.19 475	0.22 385	0.19 351	0.21 377	0.20 386

dd	0.59 356	0.48 577	0.97 505	0.55 431	0.32 309	0.64 334	0.47 407	1.02 307	1.34 592	0.78 312	0.86 301	0.58 274	0.54 303	1.01 322	0.86 537	0.28 561	0.18 454	0.26 510	0.19 351	0.32 559	0.24 469

ACRE	0.61 365	0.33 461	1.01 521	0.58 472	0.49 514	0.75 409	0.47 407	1.06 341	0.95 361	1.37 577	1.55 585	0.62 297	0.46 214	0.83 250	0.70 477	0.23 451	0.15 353	0.19 248	0.16 263	0.18 224	0.21 410

AnonymousM	0.59 356	1.11 688	0.41 69	0.44 189	0.32 309	0.43 114	0.47 407	1.05 327	0.64 237	0.98 377	0.63 220	0.67 316	0.43 186	0.59 135	0.41 294	0.20 354	0.15 353	1.84 720	0.84 708	0.14 46	0.13 76

DMCA-RVC	0.74 461	0.40 542	1.27 590	0.66 567	0.49 514	0.77 424	0.47 407	1.35 435	1.01 397	1.53 618	1.01 352	1.29 543	0.82 459	1.31 408	0.78 507	0.27 545	0.21 524	0.35 616	0.27 556	0.32 559	0.24 469

DMCA	0.67 419	0.34 486	0.90 477	0.51 345	0.44 485	0.86 475	0.47 407	1.42 454	1.02 401	1.17 475	1.12 412	1.23 523	0.75 419	0.78 228	0.95 557	0.25 504	0.19 475	0.27 527	0.19 351	0.24 455	0.27 520

CFNet	0.96 552	0.36 516	1.01 521	0.62 527	0.42 465	0.99 518	0.47 407	1.90 606	1.32 585	0.99 380	1.39 536	1.10 488	0.86 482	5.58 680	0.79 514	0.23 451	0.17 428	0.28 542	0.27 556	0.26 486	0.21 410

Foundation-i1c-attn	0.35 126	0.17 3	0.36 12	0.35 12	0.19 16	0.51 221	0.48 420	0.96 281	0.37 94	0.42 161	0.43 117	0.52 228	0.49 257	0.66 175	0.29 113	0.15 90	0.12 106	0.15 62	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Foundation-i1	0.40 180	0.19 28	0.36 12	0.42 132	0.32 309	0.54 250	0.48 420	1.18 386	0.52 187	0.54 241	0.54 194	0.58 274	0.49 257	0.65 172	0.32 176	0.16 134	0.13 216	0.15 62	0.14 182	0.14 46	0.13 76

fffft	0.38 159	0.23 153	0.51 171	0.44 189	0.32 309	0.43 114	0.48 420	0.76 169	0.36 85	0.44 176	0.34 66	0.38 137	0.31 88	1.31 408	0.32 176	0.14 57	0.11 40	0.19 248	0.15 212	0.16 125	0.16 234
1: 1. 1
rvit_stereo_0075_2	0.64 390	0.46 568	1.05 539	0.66 567	0.66 609	0.53 240	0.48 420	1.20 399	1.12 459	0.76 303	0.92 320	0.78 351	0.53 296	1.03 326	0.59 431	0.37 627	0.28 607	0.40 645	0.31 607	0.37 586	0.32 573

test_sample1	0.61 365	0.29 358	0.75 385	0.50 313	0.31 286	0.76 417	0.48 420	1.59 507	0.84 319	0.90 350	0.94 325	0.88 397	0.95 526	1.16 369	0.67 468	0.22 423	0.18 454	0.20 300	0.19 351	0.21 377	0.21 410

tt1	0.62 369	0.32 437	0.51 171	0.54 406	0.26 142	1.16 563	0.48 420	0.95 272	2.47 701	0.57 254	0.77 274	0.49 208	0.81 454	1.55 478	0.32 176	0.20 354	0.12 106	0.24 450	0.15 212	0.19 280	0.20 386

EKT-Stereo	0.53 290	0.30 381	0.73 364	0.58 472	0.60 589	0.51 221	0.48 420	0.94 266	0.90 339	0.71 292	0.88 312	0.77 347	0.43 186	1.07 341	0.40 284	0.22 423	0.16 392	0.21 344	0.18 323	0.20 330	0.22 433

DCRE	0.82 507	0.26 258	0.70 334	0.58 472	0.44 485	0.54 250	0.48 420	0.95 272	0.78 298	0.78 312	7.33 736	0.86 389	0.52 288	0.76 218	0.41 294	0.16 134	0.16 392	0.19 248	0.17 294	0.18 224	0.17 268

CIPLG	0.62 369	0.33 461	0.96 502	0.58 472	0.50 521	0.75 409	0.48 420	1.05 327	0.96 367	1.40 590	1.57 593	0.64 303	0.48 240	0.89 275	0.70 477	0.23 451	0.15 353	0.19 248	0.16 263	0.19 280	0.21 410

IPLGR_C	0.62 369	0.33 461	0.99 511	0.58 472	0.49 514	0.76 417	0.48 420	1.10 353	0.96 367	1.40 590	1.56 589	0.62 297	0.48 240	0.80 236	0.71 483	0.23 451	0.15 353	0.19 248	0.16 263	0.19 280	0.21 410

cf-r	0.73 456	0.30 381	0.77 403	0.55 431	0.63 599	0.78 429	0.48 420	1.79 574	1.15 488	1.13 447	1.26 479	1.43 569	0.87 487	1.40 448	0.85 535	0.25 504	0.18 454	0.22 385	0.23 495	0.19 280	0.19 348

StereoDRNet-Refined	0.80 495	0.41 549	0.88 465	0.62 527	0.42 465	1.33 594	0.48 420	1.52 486	1.17 501	1.45 601	1.44 552	1.44 574	0.90 500	1.26 395	1.24 600	0.20 354	0.16 392	0.27 527	0.24 511	0.25 472	0.28 534
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SE	0.48 250	0.30 381	0.51 171	0.45 209	0.25 120	0.66 359	0.49 432	1.10 353	0.72 274	0.81 323	1.17 440	0.50 214	0.56 319	0.44 50	0.34 212	0.25 504	0.16 392	0.23 426	0.19 351	0.24 455	0.26 508

Foundation-i1b	0.36 142	0.18 10	0.36 12	0.35 12	0.19 16	0.53 240	0.49 432	1.00 297	0.35 82	0.47 196	0.43 117	0.56 261	0.53 296	0.66 175	0.28 101	0.16 134	0.11 40	0.14 22	0.13 141	0.14 46	0.12 23

xyz-stereo	7.16 738	0.22 115	69.90 782	0.42 132	0.21 31	32.92 770	0.49 432	0.87 226	0.76 290	1.38 583	27.04 764	1.19 512	1.16 594	4.69 655	0.97 562	0.16 134	0.12 106	0.20 300	0.14 182	0.16 125	0.12 23

DispNO	0.93 546	0.30 381	1.34 603	0.55 431	0.55 561	0.89 478	0.49 432	1.48 472	1.21 530	1.17 475	1.27 482	1.19 512	0.90 500	5.23 667	0.74 490	0.22 423	0.17 428	0.24 450	0.21 441	0.19 280	0.20 386

AACVNet	0.86 528	0.35 506	0.79 416	0.82 657	0.39 436	0.76 417	0.49 432	1.61 514	0.81 307	1.08 410	1.33 509	1.30 544	0.93 515	4.34 649	0.74 490	0.25 504	0.21 524	0.28 542	0.22 472	0.29 531	0.25 484

MMNet	0.84 519	0.32 437	1.09 555	0.60 499	0.59 586	1.85 658	0.49 432	1.51 484	1.27 561	1.37 577	1.15 432	1.26 533	1.18 600	1.67 505	1.22 598	0.19 306	0.18 454	0.23 426	0.22 472	0.25 472	0.21 410

UNet	0.83 514	0.34 486	1.31 594	0.58 472	0.74 634	1.58 627	0.49 432	1.41 452	1.04 412	1.21 492	1.08 388	1.54 597	1.12 587	1.65 500	1.09 579	0.23 451	0.17 428	0.25 491	0.20 394	0.25 472	0.22 433

HITNet	0.65 398	0.40 542	0.77 403	0.48 278	0.24 90	1.05 533	0.49 432	1.76 560	1.02 401	1.18 480	1.18 443	0.89 405	0.80 450	0.85 261	0.79 514	0.17 194	0.12 106	0.21 344	0.17 294	0.29 531	0.15 191
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
CBMV_ROB	0.90 538	0.44 559	0.63 281	0.51 345	0.37 403	1.25 581	0.49 432	1.77 564	1.27 561	1.41 592	2.00 655	1.33 551	1.08 579	2.17 565	0.76 498	0.43 654	0.42 678	0.47 662	0.44 664	0.41 606	0.36 596

PWC_ROB	1.24 618	0.76 659	2.46 685	0.72 617	0.78 649	1.15 561	0.49 432	1.75 553	1.92 681	2.31 688	3.07 695	1.59 605	1.40 637	2.46 592	2.10 673	0.33 601	0.22 546	0.35 616	0.24 511	0.38 595	0.41 616

SCION-MonSter	0.94 548	0.59 621	1.44 617	0.67 579	1.14 698	1.80 652	0.50 442	1.40 449	1.24 546	1.03 399	1.50 572	1.03 461	0.89 498	1.11 354	2.12 675	0.23 451	0.24 574	0.52 671	0.50 680	0.51 650	0.33 579

MEA-ACV	0.80 495	0.31 418	1.03 533	0.56 447	0.36 381	1.26 582	0.50 442	1.74 549	1.20 523	1.21 492	1.19 450	1.45 577	1.31 629	1.61 493	0.93 549	0.20 354	0.22 546	0.23 426	0.28 577	0.23 435	0.27 520

AIO-test2	0.57 343	0.28 323	0.63 281	0.61 515	0.58 578	0.79 435	0.51 444	1.18 386	1.40 623	0.63 275	1.15 432	0.51 220	0.43 186	1.09 348	0.35 225	0.21 391	0.17 428	0.26 510	0.30 599	0.20 330	0.19 348

rvit_0105_6	0.53 290	0.37 523	0.98 510	0.65 561	0.38 425	0.51 221	0.51 444	0.77 173	1.20 523	0.54 241	0.55 195	0.65 306	0.53 296	0.94 292	0.44 322	0.32 592	0.32 638	0.28 542	0.24 511	0.28 520	0.21 410

ACVNet-DCA	0.56 334	0.31 418	0.50 159	0.54 406	0.26 142	1.18 566	0.51 444	1.42 454	0.78 298	0.58 256	0.79 282	0.48 199	0.88 492	1.46 458	0.32 176	0.20 354	0.12 106	0.25 491	0.15 212	0.22 406	0.21 410

xx1	0.67 419	0.31 418	0.50 159	0.54 406	0.26 142	1.18 566	0.51 444	0.93 260	3.05 715	0.58 256	0.79 282	0.95 431	0.77 431	1.46 458	0.32 176	0.20 354	0.12 106	0.24 450	0.23 495	0.22 406	0.21 410

1test111	0.54 308	0.31 418	0.50 159	0.54 406	0.26 142	1.18 566	0.51 444	1.42 454	0.78 298	0.58 256	0.79 282	0.48 199	0.88 492	0.88 270	0.59 431	0.20 354	0.12 106	0.25 491	0.15 212	0.22 406	0.21 410

cc1	0.64 390	0.31 418	0.50 159	0.54 406	0.26 142	1.18 566	0.51 444	0.93 260	3.05 715	0.58 256	0.79 282	0.48 199	0.88 492	1.46 458	0.32 176	0.20 354	0.12 106	0.25 491	0.15 212	0.19 280	0.19 348

IER	0.70 429	0.31 418	1.02 528	0.48 278	0.52 546	1.34 596	0.51 444	1.17 378	0.99 388	1.23 504	1.34 516	1.12 496	1.11 584	0.99 314	0.71 483	0.20 354	0.16 392	0.21 344	0.21 441	0.20 330	0.19 348

GANet-ADL	0.60 359	0.35 506	0.72 352	0.64 546	0.40 448	0.68 373	0.51 444	1.49 474	1.12 459	0.95 364	1.08 388	0.91 409	0.57 332	0.76 218	0.55 415	0.26 529	0.18 454	0.18 216	0.16 263	0.23 435	0.25 484

AAGNet	1.83 675	0.28 323	0.72 352	0.61 515	0.32 309	0.67 365	0.51 444	0.96 281	0.98 381	1.47 604	1.20 456	1.00 448	1.18 600	2.83 608	22.77 761	0.22 423	0.13 216	0.22 385	0.19 351	0.23 435	0.15 191

GwcNet-RSSM	0.77 478	0.32 437	1.01 521	0.62 527	0.54 554	0.78 429	0.51 444	1.73 544	1.20 523	1.09 416	1.37 527	1.46 581	0.85 474	1.53 474	1.09 579	0.25 504	0.18 454	0.23 426	0.24 511	0.20 330	0.19 348

DANet	1.08 592	0.61 632	1.32 597	0.85 666	0.72 626	1.37 599	0.51 444	1.54 496	1.15 488	1.78 656	1.54 583	2.01 664	1.11 584	2.90 613	2.00 668	0.33 601	0.30 624	0.40 645	0.30 599	0.44 624	0.45 632
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test_sample4	0.69 425	0.33 461	0.91 480	0.51 345	0.30 256	0.92 492	0.52 455	1.87 597	1.15 488	1.14 450	1.18 443	0.87 393	0.75 419	1.18 376	0.68 473	0.25 504	0.20 496	0.26 510	0.26 543	0.26 486	0.25 484

test_sample3	0.68 423	0.32 437	0.88 465	0.52 367	0.30 256	0.97 512	0.52 455	1.86 594	1.15 488	1.08 410	1.11 405	0.88 397	0.71 407	1.17 374	0.68 473	0.25 504	0.20 496	0.25 491	0.25 525	0.25 472	0.25 484

ProNet	0.43 203	0.28 323	0.58 258	0.43 151	0.30 256	0.56 277	0.52 455	1.00 297	0.58 212	0.44 176	0.49 160	0.43 166	0.43 186	1.28 401	0.36 237	0.15 90	0.13 216	0.19 248	0.16 263	0.17 173	0.16 234

test_5	0.65 398	0.30 381	0.75 385	0.67 579	0.50 521	0.92 492	0.52 455	1.39 447	1.12 459	0.76 303	1.11 405	1.00 448	0.90 500	1.53 474	0.45 337	0.18 249	0.13 216	0.23 426	0.22 472	0.21 377	0.19 348

sAnonymous2	0.55 325	0.56 611	1.46 625	0.60 499	0.51 533	0.48 164	0.52 455	0.79 183	0.68 262	0.50 222	0.67 240	0.46 184	0.62 365	0.59 135	0.40 284	0.22 423	0.17 428	0.22 385	0.21 441	0.86 689	0.56 663

CroCo_RVC	0.55 325	0.56 611	1.46 625	0.60 499	0.51 533	0.48 164	0.52 455	0.79 183	0.68 262	0.50 222	0.67 240	0.46 184	0.62 365	0.59 135	0.40 284	0.22 423	0.17 428	0.22 385	0.21 441	0.86 689	0.56 663

RALCasStereoNet	0.54 308	0.30 381	0.66 306	0.59 487	0.51 533	0.61 314	0.52 455	0.94 266	0.93 355	0.70 290	1.01 352	0.78 351	0.44 198	1.33 416	0.47 361	0.20 354	0.16 392	0.18 216	0.16 263	0.20 330	0.19 348

PWCDC_ROB	1.29 622	0.75 658	1.33 600	1.05 695	0.88 674	1.73 641	0.52 455	1.89 603	3.28 717	1.29 532	4.88 719	1.22 518	1.46 645	1.77 527	1.45 636	0.60 688	0.26 591	0.29 553	0.25 525	0.52 653	0.37 601

TestStereo_HL3	0.56 334	0.26 258	1.40 606	0.44 189	0.34 356	0.67 365	0.53 463	0.92 249	0.84 319	0.96 367	0.99 342	0.80 357	0.62 365	1.08 346	0.39 274	0.18 249	0.14 288	0.17 167	0.16 263	0.17 173	0.21 410

MM-Stereo_test3	0.50 266	0.24 182	0.54 210	0.54 406	0.74 634	0.49 181	0.53 463	1.09 350	1.05 417	0.62 274	0.95 326	0.61 290	0.42 177	0.77 221	0.38 262	0.20 354	0.17 428	0.20 300	0.16 263	0.18 224	0.18 299

rvit_0105_4	0.56 334	0.38 530	1.06 543	0.66 567	0.38 425	0.53 240	0.53 463	0.84 218	1.17 501	0.56 252	0.61 213	0.72 333	0.59 344	0.98 307	0.45 337	0.32 592	0.33 643	0.29 553	0.25 525	0.29 531	0.23 453

DRaft	0.80 495	0.24 182	0.70 334	0.45 209	0.30 256	0.97 512	0.53 463	1.05 327	0.97 375	1.78 656	2.02 658	0.80 357	1.74 670	2.73 606	0.72 486	0.17 194	0.14 288	0.20 300	0.20 394	0.18 224	0.21 410

acv_ft	0.75 470	0.31 418	0.95 496	0.70 605	0.86 670	1.24 579	0.53 463	1.44 461	1.07 429	1.24 511	1.30 493	1.08 475	0.92 506	0.80 236	1.34 614	0.21 391	0.19 475	0.21 344	0.18 323	0.21 377	0.18 299

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 492	0.43 556	1.05 539	0.64 546	0.58 578	0.95 502	0.53 463	1.53 493	1.18 509	1.37 577	1.15 432	1.43 569	0.88 492	1.61 493	0.84 532	0.25 504	0.22 546	0.27 527	0.27 556	0.29 531	0.29 542
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.70 429	0.43 556	0.75 385	0.73 625	0.37 403	0.92 492	0.53 463	1.85 591	1.18 509	1.12 432	1.23 466	1.07 474	0.65 384	0.96 296	0.63 451	0.31 585	0.15 353	0.32 588	0.21 441	0.29 531	0.22 433
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.
3w_stereo	0.33 98	0.25 223	0.52 185	0.40 90	0.21 31	0.53 240	0.54 470	0.65 115	0.46 149	0.44 176	0.48 150	0.23 8	0.45 205	0.46 67	0.29 113	0.12 10	0.10 9	0.15 62	0.12 79	0.15 86	0.15 191

1w_stereo	0.34 113	0.20 50	0.42 85	0.43 151	0.26 142	0.47 153	0.54 470	0.59 73	0.50 169	0.41 154	0.66 233	0.25 25	0.44 198	0.62 156	0.33 197	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.12 23

MM-Stereo_test1	0.49 260	0.24 182	0.56 236	0.51 345	0.30 256	0.50 201	0.54 470	0.91 246	1.03 407	0.84 335	0.69 248	0.54 241	0.60 348	1.16 369	0.33 197	0.18 249	0.16 392	0.20 300	0.17 294	0.19 280	0.15 191

test_sample5	0.69 425	0.34 486	0.87 456	0.52 367	0.30 256	0.84 470	0.54 470	1.83 586	1.14 476	1.11 430	1.25 472	0.88 397	0.78 439	1.23 386	0.65 457	0.26 529	0.20 496	0.27 527	0.27 556	0.27 500	0.26 508

mmm	0.63 377	0.35 506	0.72 352	0.51 345	0.30 256	0.86 475	0.54 470	1.59 507	0.86 323	1.07 409	1.38 532	0.79 355	0.75 419	0.91 278	0.58 428	0.22 423	0.18 454	0.29 553	0.25 525	0.25 472	0.23 453

DualNet	0.70 429	0.34 486	0.87 456	0.52 367	0.30 256	0.84 470	0.54 470	1.83 586	1.14 476	1.14 450	1.33 509	0.88 397	0.78 439	1.23 386	0.65 457	0.26 529	0.20 496	0.27 527	0.27 556	0.27 500	0.26 508

CAS	0.63 377	0.18 10	0.37 19	2.27 722	0.84 663	0.57 282	0.54 470	0.79 183	0.62 229	0.48 205	0.70 253	0.36 113	0.26 43	0.45 54	0.35 225	2.24 723	0.10 9	0.14 22	0.09 1	0.15 86	1.06 706

gwcnet-sp	0.74 461	0.33 461	1.44 617	0.57 466	0.45 492	1.40 606	0.54 470	1.50 478	1.14 476	1.30 541	1.02 360	0.94 422	0.82 459	1.39 442	0.76 498	0.21 391	0.21 524	0.22 385	0.21 441	0.22 406	0.22 433

scenet	0.74 461	0.33 461	1.44 617	0.57 466	0.45 492	1.40 606	0.54 470	1.50 478	1.14 476	1.30 541	1.02 360	0.94 422	0.82 459	1.39 442	0.76 498	0.21 391	0.21 524	0.22 385	0.21 441	0.22 406	0.22 433

ssnet	0.74 461	0.33 461	1.44 617	0.57 466	0.45 492	1.40 606	0.54 470	1.50 478	1.14 476	1.30 541	1.02 360	0.94 422	0.82 459	1.39 442	0.76 498	0.21 391	0.21 524	0.22 385	0.21 441	0.22 406	0.22 433

LCNet	0.72 438	0.28 323	0.52 185	0.55 431	0.31 286	0.69 379	0.54 470	1.00 297	0.88 332	1.19 484	1.34 516	0.97 439	1.34 633	2.56 598	0.45 337	0.18 249	0.13 216	0.21 344	0.25 525	0.27 500	0.73 689

TransformOpticalFlow	0.96 552	0.28 323	0.89 472	0.52 367	0.31 286	0.66 359	0.54 470	1.75 553	1.12 459	1.09 416	1.44 552	1.37 561	1.01 556	6.70 704	0.42 308	0.19 306	0.12 106	0.20 300	0.19 351	0.18 224	0.19 348

raft+_RVC	0.53 290	0.26 258	0.54 210	0.60 499	0.47 509	0.54 250	0.54 470	1.27 420	0.99 388	0.76 303	1.03 370	0.70 329	0.56 319	0.93 289	0.47 361	0.18 249	0.14 288	0.19 248	0.18 323	0.18 224	0.15 191

ac_64	0.82 507	0.29 358	0.81 423	0.71 613	0.60 589	1.05 533	0.54 470	1.99 632	0.92 352	1.18 480	1.06 378	1.99 662	1.08 579	1.94 544	0.97 562	0.27 545	0.22 546	0.24 450	0.23 495	0.22 406	0.19 348

STTStereo	0.78 486	0.50 588	1.22 577	0.64 546	0.54 554	0.89 478	0.54 470	1.44 461	1.11 455	1.38 583	1.09 393	1.27 537	0.85 474	1.43 451	0.83 529	0.29 573	0.27 599	0.33 597	0.39 650	0.32 559	0.30 555

R-Stereo Train	0.57 343	0.26 258	0.63 281	0.54 406	0.36 381	0.69 379	0.54 470	1.22 408	0.72 274	1.61 636	1.50 572	0.75 341	0.53 296	0.64 161	0.44 322	0.18 249	0.15 353	0.17 167	0.15 212	0.17 173	0.17 268

RAFT-Stereo	0.57 343	0.26 258	0.63 281	0.54 406	0.36 381	0.69 379	0.54 470	1.22 408	0.72 274	1.61 636	1.50 572	0.75 341	0.53 296	0.64 161	0.44 322	0.18 249	0.15 353	0.17 167	0.15 212	0.17 173	0.17 268
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	0.74 461	0.48 577	0.87 456	0.57 466	0.44 485	0.79 435	0.54 470	1.73 544	0.96 367	1.38 583	1.27 482	1.24 525	0.73 413	1.43 451	0.73 489	0.34 612	0.28 607	0.27 527	0.26 543	0.31 550	0.31 565

rvit_stereo_0080	0.44 218	0.32 437	0.71 345	0.47 245	0.36 381	0.42 104	0.55 488	0.82 207	0.68 262	0.50 222	0.60 210	0.55 247	0.47 226	0.59 135	0.44 322	0.26 529	0.21 524	0.20 300	0.20 394	0.31 550	0.19 348

whm_eth	0.44 218	0.32 437	0.71 345	0.47 245	0.36 381	0.42 104	0.55 488	0.82 207	0.68 262	0.50 222	0.60 210	0.55 247	0.47 226	0.59 135	0.44 322	0.26 529	0.21 524	0.20 300	0.20 394	0.31 550	0.19 348

knoymous	0.51 269	0.29 358	0.47 133	0.43 151	0.30 256	0.55 265	0.55 488	1.02 307	0.77 294	0.98 377	0.85 298	0.94 422	0.56 319	0.85 261	0.45 337	0.20 354	0.14 288	0.26 510	0.14 182	0.23 435	0.23 453

RAFT+CT+SA	0.58 350	0.29 358	0.60 267	0.66 567	0.37 403	0.42 104	0.55 488	1.27 420	1.03 407	0.70 290	1.22 462	0.60 285	0.70 402	1.64 499	0.41 294	0.18 249	0.13 216	0.22 385	0.22 472	0.21 377	0.18 299

CFNet-ft	0.72 438	0.32 437	0.54 210	0.66 567	0.54 554	0.83 461	0.55 488	1.37 439	1.15 488	0.93 357	1.28 488	1.57 601	0.97 536	1.35 424	0.81 522	0.26 529	0.20 496	0.33 597	0.25 525	0.30 541	0.23 453

BEATNet_4x	0.73 456	0.49 581	1.17 572	0.53 389	0.26 142	1.03 528	0.55 488	1.82 581	1.06 424	1.21 492	1.22 462	0.96 437	0.91 503	1.01 322	1.06 573	0.21 391	0.14 288	0.24 450	0.19 351	0.37 586	0.21 410

HSM-Net_RVC	0.87 532	0.29 358	0.53 196	0.53 389	0.30 256	1.15 561	0.55 488	3.57 721	1.28 566	1.53 618	1.74 626	1.68 623	0.93 515	1.49 464	0.77 505	0.22 423	0.17 428	0.19 248	0.18 323	0.20 330	0.19 348
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.72 438	0.32 437	0.54 210	0.66 567	0.54 554	0.83 461	0.55 488	1.37 439	1.15 488	0.93 357	1.28 488	1.57 601	0.97 536	1.35 424	0.81 522	0.26 529	0.20 496	0.33 597	0.25 525	0.30 541	0.23 453

castereo	0.41 190	0.22 115	0.46 128	0.44 189	0.30 256	0.61 314	0.56 496	0.97 285	0.80 303	0.38 137	0.69 248	0.45 180	0.69 396	0.51 100	0.30 134	0.16 134	0.11 40	0.16 113	0.13 141	0.16 125	0.12 23

rvit_0105_5	0.58 350	0.39 535	1.05 539	0.66 567	0.37 403	0.58 289	0.56 496	0.94 266	1.18 509	0.64 277	0.68 243	0.75 341	0.63 372	0.88 270	0.50 384	0.32 592	0.32 638	0.30 567	0.27 556	0.28 520	0.25 484

ffm	0.72 438	0.33 461	0.85 438	0.53 389	0.37 403	0.74 403	0.56 496	0.95 272	2.47 701	1.15 456	1.45 555	1.06 468	0.82 459	1.55 478	0.32 176	0.20 354	0.12 106	0.31 573	0.27 556	0.19 280	0.20 386

ff1	1.37 635	0.33 461	0.85 438	0.53 389	0.37 403	0.74 403	0.56 496	0.95 272	2.47 701	1.15 456	1.45 555	1.06 468	0.82 459	7.22 712	7.61 724	0.20 354	0.12 106	0.31 573	0.27 556	0.19 280	0.20 386

mmx	1.39 638	0.33 461	0.85 438	0.53 389	0.37 403	0.74 403	0.56 496	2.13 656	1.37 609	1.15 456	1.45 555	1.06 468	0.82 459	7.22 712	7.61 724	0.24 476	0.19 475	0.31 573	0.27 556	0.30 541	0.25 484

xxx	1.39 638	0.33 461	0.85 438	0.53 389	0.37 403	0.74 403	0.56 496	2.13 656	1.37 609	1.15 456	1.45 555	1.06 468	0.82 459	7.22 712	7.61 724	0.24 476	0.19 475	0.31 573	0.27 556	0.30 541	0.25 484

AASNet	0.76 476	0.35 506	0.91 480	0.79 643	0.81 659	1.14 554	0.56 496	2.02 641	1.08 436	1.22 498	1.24 468	0.93 419	0.76 427	0.77 221	1.16 591	0.27 545	0.23 564	0.24 450	0.20 394	0.28 520	0.24 469

DEmStereo	0.97 558	0.23 153	0.79 416	0.47 245	0.32 309	1.04 531	0.56 496	0.93 260	0.89 335	1.39 589	2.14 666	1.02 457	2.07 695	5.64 681	0.77 505	0.17 194	0.15 353	0.20 300	0.20 394	0.18 224	0.20 386

PFNet	0.91 541	0.26 258	1.10 558	0.63 537	0.32 309	0.64 334	0.56 496	1.17 378	0.99 388	1.47 604	1.08 388	0.98 441	0.69 396	6.62 699	0.54 410	0.20 354	0.12 106	0.24 450	0.19 351	0.20 330	0.17 268

LMCR-Stereo	0.82 507	0.46 568	0.88 465	0.75 633	0.43 476	1.33 594	0.56 496	2.43 699	0.98 381	1.53 618	1.49 569	0.74 338	1.00 554	1.63 497	0.89 542	0.28 561	0.17 428	0.22 385	0.17 294	0.29 531	0.20 386

PSMNet-RSSM	0.72 438	0.30 381	0.61 272	0.63 537	0.42 465	0.73 398	0.56 496	1.92 613	1.10 453	1.09 416	1.37 527	1.22 518	0.98 543	1.28 401	0.72 486	0.27 545	0.19 475	0.27 527	0.29 590	0.24 455	0.24 469

ACV-stereo	0.99 564	0.51 591	1.41 612	0.56 447	0.41 459	2.43 690	0.57 507	1.15 372	1.18 509	0.81 323	1.01 352	3.39 707	2.14 698	1.60 491	1.07 576	0.27 545	0.22 546	0.22 385	0.22 472	0.28 520	0.32 573

GES	0.66 408	0.34 486	0.90 477	0.59 487	0.38 425	0.94 499	0.57 507	2.11 655	0.86 323	1.02 395	1.11 405	0.66 311	0.79 444	0.99 314	0.61 443	0.27 545	0.19 475	0.20 300	0.20 394	0.21 377	0.30 555

FADNet	0.92 543	0.61 632	1.81 655	0.62 527	0.55 561	0.96 508	0.57 507	1.78 568	1.33 589	0.93 357	1.01 352	1.36 558	1.01 556	2.71 605	0.75 495	0.33 601	0.34 645	0.31 573	0.34 632	0.59 666	0.40 611

RASNet	1.12 602	0.30 381	0.91 480	0.66 567	0.77 647	0.97 512	0.57 507	1.37 439	1.35 601	1.02 395	1.34 516	2.11 671	1.43 640	7.09 711	1.39 623	0.19 306	0.17 428	0.17 167	0.19 351	0.18 224	0.16 234

S	0.58 350	0.27 293	0.57 250	0.46 228	0.54 554	1.03 528	0.58 511	0.94 266	0.80 303	0.95 364	1.42 542	0.56 261	0.71 407	0.60 147	0.41 294	0.38 632	0.20 496	0.37 627	0.36 642	0.22 406	0.17 268

FSD	0.54 308	0.52 595	0.65 295	0.62 527	0.50 521	0.54 250	0.58 511	0.65 115	0.53 194	0.54 241	0.52 175	0.56 261	0.52 288	0.57 126	0.55 415	0.51 673	0.47 691	0.50 667	0.49 676	0.50 645	0.49 647

test_sample6	0.71 436	0.34 486	0.87 456	0.52 367	0.30 256	0.82 455	0.58 511	1.79 574	1.15 488	1.14 450	1.33 509	0.91 409	0.79 444	1.31 408	0.74 490	0.27 545	0.21 524	0.27 527	0.29 590	0.28 520	0.27 520

GwcNet-ADL	0.64 390	0.31 418	0.79 416	0.56 447	0.41 459	0.60 308	0.58 511	1.41 452	1.26 555	1.08 410	1.13 418	0.91 409	0.60 348	1.04 332	0.78 507	0.27 545	0.18 454	0.18 216	0.18 323	0.25 472	0.29 542

HHNet	0.62 369	0.26 258	0.63 281	0.43 151	0.45 492	0.50 201	0.58 511	1.07 343	1.01 397	1.25 516	2.23 669	0.70 329	0.61 359	1.07 341	0.47 361	0.20 354	0.13 216	0.23 426	0.19 351	0.19 280	0.30 555

RAFT	0.64 390	0.30 381	0.73 364	0.59 487	0.33 333	0.68 373	0.58 511	1.04 319	0.76 290	1.08 410	1.19 450	1.65 620	0.93 515	1.06 337	0.56 421	0.21 391	0.18 454	0.27 527	0.24 511	0.22 406	0.17 268

ICVP	0.63 377	0.33 461	0.57 250	0.61 515	0.40 448	0.80 444	0.58 511	1.61 514	0.89 335	0.90 350	1.24 468	0.88 397	0.73 413	0.72 200	0.88 539	0.29 573	0.21 524	0.22 385	0.21 441	0.24 455	0.27 520
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HGLStereo	0.85 523	0.38 530	0.94 492	0.80 646	1.03 685	1.17 565	0.58 511	1.52 486	1.20 523	1.19 484	1.62 605	1.13 502	1.20 606	1.80 529	1.06 573	0.24 476	0.24 574	0.24 450	0.21 441	0.23 435	0.27 520

GANet-RSSM	0.72 438	0.28 323	0.63 281	0.64 546	0.58 578	0.80 444	0.58 511	1.89 603	1.08 436	1.04 403	1.25 472	1.15 505	1.04 567	1.49 464	0.62 446	0.25 504	0.19 475	0.22 385	0.22 472	0.22 406	0.21 410

UCFNet_RVC	0.69 425	0.35 506	0.49 147	0.64 546	0.39 436	0.85 473	0.58 511	1.75 553	1.14 476	0.97 372	1.19 450	1.17 508	0.93 515	0.99 314	0.62 446	0.28 561	0.20 496	0.34 607	0.31 607	0.32 559	0.27 520

rvit_stereo_ft	0.47 244	0.35 506	0.87 456	0.67 579	0.42 465	0.40 85	0.59 521	0.81 199	0.74 280	0.46 191	0.55 195	0.57 267	0.49 257	0.65 172	0.50 384	0.25 504	0.17 428	0.22 385	0.22 472	0.24 455	0.17 268

test_xeample	1.45 644	0.28 323	0.65 295	0.51 345	0.28 204	0.94 499	0.59 521	2.14 660	1.29 571	1.24 511	1.51 576	0.88 397	0.86 482	1.46 458	15.10 750	0.22 423	0.20 496	0.22 385	0.20 394	0.22 406	0.22 433

HSM	1.19 616	0.32 437	0.65 295	0.57 466	0.38 425	1.23 577	0.59 521	2.25 681	1.19 518	1.30 541	1.25 472	1.94 656	1.03 565	9.32 740	0.71 483	0.22 423	0.16 392	0.20 300	0.16 263	0.21 377	0.21 410

iResNet	0.75 470	0.40 542	1.36 604	0.67 579	0.29 229	0.92 492	0.59 521	1.52 486	1.25 550	1.28 525	1.48 567	0.94 422	0.76 427	1.62 495	0.78 507	0.18 249	0.14 288	0.18 216	0.15 212	0.22 406	0.23 453

IGEV_i1	0.66 408	0.29 358	0.89 472	0.55 431	0.28 204	0.92 492	0.60 525	1.98 629	0.83 315	1.00 385	1.04 373	1.09 485	0.68 392	1.29 405	0.62 446	0.20 354	0.17 428	0.21 344	0.17 294	0.21 377	0.21 410

DStereoRT	1.36 633	0.32 437	1.41 612	0.67 579	0.50 521	2.07 673	0.60 525	1.44 461	0.91 345	1.37 577	1.44 552	0.73 336	1.30 626	6.39 695	0.90 545	0.23 451	0.17 428	4.29 748	1.94 738	0.24 455	0.20 386

coex_refinement	0.80 495	0.28 323	0.73 364	0.70 605	0.51 533	0.95 502	0.60 525	1.78 568	1.23 540	1.36 574	1.37 527	1.82 642	0.81 454	1.32 412	1.13 588	0.26 529	0.17 428	0.19 248	0.20 394	0.24 455	0.25 484

FADNet-RVC	0.88 533	0.67 642	1.93 663	0.60 499	0.48 510	0.91 485	0.60 525	1.71 542	1.18 509	0.90 350	0.96 330	1.36 558	0.92 506	2.25 575	1.17 594	0.30 578	0.29 619	0.32 588	0.32 615	0.41 606	0.35 590

test_sample2	0.62 369	0.29 358	0.74 381	0.50 313	0.28 204	0.80 444	0.61 529	1.61 514	1.00 394	0.88 346	0.99 342	0.94 422	0.83 467	1.16 369	0.51 389	0.23 451	0.18 454	0.22 385	0.21 441	0.23 435	0.22 433

CoDeX	0.73 456	0.29 358	0.93 487	0.54 406	0.36 381	1.14 554	0.61 529	2.34 691	1.17 501	1.16 466	1.25 472	0.91 409	0.87 487	1.33 416	0.64 456	0.20 354	0.16 392	0.21 344	0.18 323	0.20 330	0.18 299

FADNet-RVC-Resample	0.84 519	0.47 573	2.10 670	0.61 515	0.45 492	1.07 538	0.61 529	1.59 507	1.20 523	1.08 410	0.98 340	1.03 461	0.98 543	2.17 565	0.72 486	0.23 451	0.22 546	0.30 567	0.32 615	0.35 575	0.34 585

YMNet	1.00 569	0.54 602	1.40 606	0.81 649	0.85 666	1.87 660	0.62 532	1.55 500	1.18 509	1.63 642	1.99 653	1.77 635	0.97 536	1.50 466	1.45 636	0.33 601	0.37 663	0.31 573	0.32 615	0.32 559	0.29 542

YMNet_1	1.00 569	0.54 602	1.40 606	0.81 649	0.85 666	1.87 660	0.62 532	1.55 500	1.18 509	1.63 642	1.99 653	1.77 635	0.97 536	1.50 466	1.45 636	0.33 601	0.37 663	0.31 573	0.32 615	0.32 559	0.29 542

PSMNet-RUCA	1.02 579	0.97 675	1.44 617	1.23 705	1.10 690	1.40 606	0.62 532	1.69 535	1.38 613	0.94 362	1.53 578	0.97 439	0.83 467	1.17 374	0.93 549	0.69 697	0.34 645	0.99 708	0.60 695	0.97 694	0.64 680

Occ-G	0.42 196	0.21 81	0.48 138	0.41 111	0.26 142	0.42 104	0.62 532	0.77 173	0.49 162	0.43 169	0.66 233	1.02 457	0.46 214	0.78 228	0.41 294	0.16 134	0.13 216	0.18 216	0.13 141	0.16 125	0.16 234

qqq	0.57 343	0.34 486	0.71 345	0.47 245	0.27 174	0.64 334	0.62 532	1.42 454	0.78 298	0.80 318	0.92 320	0.95 431	0.77 431	0.88 270	0.59 431	0.21 391	0.20 496	0.24 450	0.23 495	0.22 406	0.21 410

PStereo	0.63 377	0.99 678	0.51 171	0.47 245	0.35 363	1.07 538	0.63 537	0.65 115	0.95 361	0.66 284	0.41 101	0.55 247	0.66 388	1.00 320	0.76 498	0.62 690	0.27 599	0.38 631	0.33 625	0.74 685	0.68 684

DAS	0.84 519	0.34 486	1.03 533	0.64 546	0.69 621	0.77 424	0.63 537	1.54 496	1.20 523	1.79 659	1.55 585	0.95 431	1.04 567	2.83 608	0.60 439	0.21 391	0.16 392	0.25 491	0.18 323	0.27 500	0.22 433

SepStereo	0.82 507	0.34 486	1.03 533	0.64 546	0.69 621	0.77 424	0.63 537	1.54 496	1.20 523	1.79 659	1.55 585	0.95 431	1.04 567	2.30 579	0.60 439	0.21 391	0.16 392	0.25 491	0.18 323	0.27 500	0.22 433

Anonymous_2	1.30 625	0.55 607	0.82 427	0.52 367	0.58 578	1.01 521	0.64 540	1.25 417	0.97 375	0.96 367	0.78 276	1.33 551	1.29 622	1.03 326	0.74 490	0.62 690	0.64 711	1.06 711	9.63 761	1.16 703	0.49 647

iResNetv2_ROB	0.80 495	0.37 523	1.71 648	0.56 447	0.37 403	0.94 499	0.64 540	1.73 544	1.34 592	1.23 504	1.42 542	1.26 533	0.92 506	1.85 535	0.56 421	0.23 451	0.15 353	0.19 248	0.14 182	0.24 455	0.19 348

SMOE	0.52 274	0.25 223	0.55 225	0.47 245	0.22 51	0.92 492	0.65 542	0.92 249	0.81 307	0.71 292	1.21 458	0.69 324	0.67 391	0.55 115	0.41 294	0.28 561	0.15 353	0.38 631	0.19 351	0.23 435	0.18 299

BSDual-CNN	0.71 436	0.32 437	0.68 316	0.54 406	0.44 485	1.27 584	0.65 542	2.16 665	0.98 381	1.20 488	1.11 405	1.12 496	0.74 415	0.91 278	0.66 463	0.24 476	0.17 428	0.25 491	0.22 472	0.22 406	0.22 433

hknet	0.77 478	0.32 437	0.95 496	0.54 406	0.38 425	1.27 584	0.65 542	2.16 665	1.07 429	1.20 488	1.11 405	1.59 605	0.81 454	1.37 431	0.66 463	0.22 423	0.17 428	0.25 491	0.22 472	0.22 406	0.22 433

Anonymous3	0.61 365	0.44 559	1.11 560	0.59 487	0.49 514	0.93 498	0.65 542	0.93 260	0.81 307	0.72 300	0.88 312	0.65 306	0.69 396	1.06 337	0.53 404	0.35 619	0.30 624	0.26 510	0.26 543	0.31 550	0.27 520

SHD	1.31 626	0.71 652	2.34 682	0.86 668	0.75 643	1.77 647	0.65 542	2.22 678	2.50 704	2.40 695	1.71 622	1.91 651	1.60 659	1.93 543	2.37 681	0.38 632	0.31 630	0.38 631	0.40 654	0.48 641	0.50 650

RTSC	1.29 622	0.73 653	2.44 684	0.83 660	0.57 569	1.85 658	0.65 542	1.88 600	2.00 686	2.20 685	1.66 615	1.60 607	1.26 618	2.33 581	3.92 706	0.32 592	0.23 564	0.27 527	0.29 590	0.37 586	0.37 601

G2L-ROB	0.73 456	0.25 223	0.76 395	0.54 406	0.39 436	0.95 502	0.66 548	1.66 528	1.09 445	1.24 511	1.02 360	1.64 617	0.71 407	1.63 497	1.02 569	0.20 354	0.14 288	0.17 167	0.15 212	0.20 330	0.22 433

LL-Strereo	1.33 630	0.39 535	1.38 605	0.61 515	0.61 592	0.75 409	0.66 548	1.63 520	1.17 501	1.56 628	1.60 599	2.03 667	2.12 697	9.72 746	0.97 562	0.21 391	0.18 454	0.27 527	0.23 495	0.22 406	0.25 484

SFCPSM	0.70 429	0.28 323	1.02 528	0.51 345	0.38 425	1.37 599	0.66 548	2.00 633	1.03 407	1.17 475	1.21 458	0.82 368	0.78 439	1.03 326	0.53 404	0.21 391	0.17 428	0.22 385	0.24 511	0.21 377	0.19 348

Nwc_Net	1.09 595	0.49 581	1.33 600	0.89 680	0.80 657	1.49 619	0.66 548	2.19 674	1.27 561	1.32 555	2.26 670	1.96 659	1.54 653	1.92 540	1.34 614	0.40 639	0.30 624	0.43 652	0.45 666	0.38 595	0.37 601

TCMNet	1.01 575	0.60 630	2.10 670	0.86 668	1.33 711	1.14 554	0.67 552	1.69 535	1.23 540	1.11 430	1.57 593	1.30 544	0.97 536	2.01 550	1.50 643	0.31 585	0.31 630	0.38 631	0.34 632	0.42 612	0.36 596

test_sample7	0.74 461	0.37 523	0.76 395	0.52 367	0.35 363	0.91 485	0.67 552	1.78 568	1.21 530	1.22 498	1.18 443	1.08 475	0.92 506	1.23 386	0.67 468	0.31 585	0.28 607	0.32 588	0.31 607	0.33 568	0.29 542

GASNet	0.99 564	0.97 675	1.72 649	0.98 690	0.68 619	0.83 461	0.67 552	1.60 511	1.28 566	1.31 551	1.22 462	1.22 518	1.21 609	2.41 587	1.41 628	0.43 654	0.26 591	0.36 624	0.34 632	0.55 659	0.31 565

DispFullNet	2.34 699	2.85 741	3.66 700	3.08 737	2.27 726	1.97 667	0.67 552	2.00 633	1.70 662	2.52 698	2.00 655	2.23 673	5.86 735	3.44 635	1.58 646	1.01 706	0.32 638	2.64 735	1.94 738	2.85 729	2.24 725

S0	0.53 290	0.24 182	0.52 185	0.49 300	0.32 309	1.14 554	0.68 556	0.90 244	0.58 212	0.76 303	1.32 506	0.65 306	0.55 311	0.70 190	0.39 274	0.27 545	0.25 584	0.29 553	0.26 543	0.20 330	0.17 268

1111x	1.70 668	0.29 358	0.86 444	0.51 345	0.27 174	1.01 521	0.68 556	2.22 678	1.28 566	1.13 447	1.40 539	1.21 516	1.10 583	5.53 677	15.20 751	0.22 423	0.21 524	0.22 385	0.22 472	0.24 455	0.22 433

iinet-f	0.99 564	0.45 566	3.71 702	0.55 431	0.43 476	1.81 653	0.68 556	1.14 369	1.14 476	1.18 480	1.42 542	1.58 604	1.44 642	1.34 423	1.59 648	0.24 476	0.23 564	0.20 300	0.19 351	0.26 486	0.25 484

ToySt	0.66 408	0.33 461	1.23 579	0.51 345	0.33 333	0.86 475	0.68 556	1.10 353	0.97 375	0.84 335	1.08 388	1.25 529	0.94 521	1.01 322	0.74 490	0.19 306	0.19 475	0.24 450	0.24 511	0.27 500	0.23 453

iRaft-Stereo_5w	0.85 523	0.29 358	0.91 480	0.53 389	0.43 476	0.49 181	0.68 556	0.99 293	0.87 328	0.79 315	1.34 516	1.46 581	0.91 503	5.11 664	1.11 585	0.17 194	0.14 288	0.22 385	0.18 323	0.20 330	0.20 386

G2L-Stereo	0.80 495	0.32 437	0.95 496	0.60 499	0.42 465	0.78 429	0.69 561	1.50 478	1.09 445	1.33 565	1.14 423	1.45 577	0.72 411	2.45 589	1.10 582	0.25 504	0.20 496	0.26 510	0.21 441	0.20 330	0.26 508

fast-acv-ft	0.94 548	0.44 559	1.40 606	0.58 472	0.51 533	1.77 647	0.69 561	1.36 438	1.42 632	1.29 532	1.86 642	1.74 631	1.25 616	1.52 470	1.38 620	0.26 529	0.28 607	0.28 542	0.28 577	0.27 500	0.26 508

AANet_RVC	1.16 613	0.52 595	1.49 632	0.65 561	0.45 492	0.75 409	0.69 561	1.42 454	1.55 650	1.34 569	1.87 644	1.53 596	0.78 439	7.43 717	1.38 620	0.25 504	0.17 428	0.19 248	0.16 263	0.22 406	0.26 508

psmorigin	1.52 649	0.69 647	10.52 731	0.68 595	0.59 586	1.13 552	0.70 564	1.57 504	1.19 518	1.99 676	1.79 633	2.26 675	1.47 647	2.09 558	1.36 618	0.39 636	0.40 674	0.34 607	0.33 625	0.43 618	0.56 663

GwcNet	1.08 592	0.51 591	2.33 681	0.79 643	1.18 702	1.76 644	0.70 564	1.68 532	1.47 638	1.41 592	1.64 610	1.74 631	1.04 567	2.20 571	1.41 628	0.30 578	0.29 619	0.29 553	0.27 556	0.30 541	0.35 590

rvit_0105_3	0.63 377	0.44 559	1.08 552	0.72 617	0.40 448	0.64 334	0.71 566	1.03 312	1.17 501	0.82 329	0.70 253	0.80 357	0.70 402	0.91 278	0.56 421	0.35 619	0.34 645	0.34 607	0.32 615	0.27 500	0.28 534

AF-Net	1.13 605	0.52 595	1.33 600	0.86 668	0.91 675	1.38 602	0.71 566	2.16 665	1.62 654	1.56 628	2.40 677	1.99 662	1.65 663	1.81 531	1.48 641	0.48 668	0.28 607	0.49 666	0.33 625	0.39 599	0.32 573

stereogan	1.15 611	0.42 553	1.40 606	0.86 668	0.84 663	2.38 688	0.71 566	1.88 600	1.73 666	1.72 650	1.94 651	2.31 678	1.29 622	2.07 556	1.08 577	0.36 623	0.35 656	0.39 640	0.31 607	0.51 650	0.46 636

UGAM	1.14 607	0.27 293	0.95 496	0.53 389	0.42 465	0.70 386	0.72 569	0.95 272	1.32 585	0.98 377	1.48 567	1.78 638	0.87 487	9.65 745	0.87 538	0.21 391	0.18 454	0.30 567	0.24 511	0.19 280	0.16 234

MWDA-net	0.82 507	0.32 437	0.88 465	0.58 472	0.52 546	1.13 552	0.73 570	1.37 439	1.08 436	1.32 555	1.13 418	1.15 505	1.28 621	2.86 611	0.65 457	0.23 451	0.16 392	0.21 344	0.21 441	0.23 435	0.27 520

DualNet (step1)	0.83 514	0.49 581	1.13 564	0.56 447	0.39 436	1.02 525	0.73 570	1.78 568	1.21 530	1.22 498	1.18 443	1.08 475	0.92 506	1.23 386	0.67 468	0.57 683	0.28 607	0.62 691	0.67 699	0.45 628	0.42 620

test_sample9	1.86 678	0.49 581	1.13 564	0.56 447	0.39 436	1.02 525	0.73 570	1.78 568	1.21 530	1.22 498	1.18 443	1.08 475	0.92 506	2.27 577	7.92 728	0.57 683	12.61 768	0.62 691	0.67 699	0.45 628	0.42 620

test_sample8	2.19 693	0.49 581	1.13 564	0.56 447	0.39 436	1.02 525	0.73 570	1.82 581	1.15 488	2.26 686	1.30 493	4.94 724	2.52 710	2.27 577	7.92 728	0.57 683	12.61 768	0.62 691	0.67 699	0.45 628	0.42 620

MyStereo06	0.61 365	0.28 323	0.95 496	0.56 447	0.46 504	0.61 314	0.73 570	1.78 568	0.67 256	1.03 399	1.12 412	1.13 502	0.56 319	0.78 228	0.41 294	0.17 194	0.16 392	0.23 426	0.20 394	0.22 406	0.20 386

MyStereo05	0.66 408	0.28 323	1.07 548	0.56 447	0.46 504	0.61 314	0.73 570	1.34 433	1.41 629	1.15 456	0.91 318	0.77 347	0.80 450	1.41 450	0.63 451	0.17 194	0.16 392	0.23 426	0.20 394	0.22 406	0.20 386

SQANet	1.31 626	0.88 671	1.08 552	1.83 718	1.44 713	1.44 614	0.75 576	1.74 549	1.09 445	1.32 555	1.26 479	1.28 540	1.01 556	1.50 466	0.83 529	2.50 726	0.34 645	1.47 716	0.55 688	2.32 717	1.57 715

psmg	0.72 438	0.32 437	0.68 316	0.50 313	0.44 485	1.48 617	0.75 576	1.94 620	0.98 381	1.21 492	1.33 509	1.12 496	0.74 415	0.91 278	0.66 463	0.24 476	0.19 475	0.25 491	0.25 525	0.23 435	0.22 433

edge stereo	1.11 600	0.50 588	1.30 593	0.71 613	0.65 604	1.14 554	0.75 576	1.93 618	1.37 609	1.71 649	1.83 637	2.54 688	1.44 642	2.43 588	1.23 599	0.42 648	0.41 676	0.54 678	0.35 638	0.42 612	0.46 636

HBP-ISP	0.96 552	0.58 618	0.72 352	0.61 515	0.46 504	1.64 634	0.76 579	1.86 594	1.28 566	1.30 541	1.53 578	0.86 389	0.94 521	3.27 629	0.69 476	0.45 660	0.44 682	0.54 678	0.48 673	0.47 636	0.40 611

ADLNet2	0.88 533	0.34 486	1.17 572	0.77 639	0.64 602	1.12 551	0.76 579	1.74 549	1.24 546	1.21 492	1.65 612	1.71 627	1.05 571	1.67 505	1.17 594	0.24 476	0.21 524	0.21 344	0.22 472	0.26 486	0.29 542

ADLNet	0.85 523	0.36 516	0.89 472	0.85 666	0.72 626	1.24 579	0.76 579	1.82 581	1.36 605	1.52 616	1.35 522	1.27 537	0.99 552	1.23 386	1.15 590	0.27 545	0.20 496	0.26 510	0.25 525	0.28 520	0.30 555

CSP-Net	0.97 558	0.38 530	0.83 432	0.53 389	0.41 459	1.63 632	0.77 582	2.00 633	1.05 417	1.25 516	1.20 456	1.33 551	0.83 467	4.93 663	0.85 535	0.32 592	0.22 546	0.20 300	0.20 394	0.23 435	0.25 484

RGC	1.14 607	0.79 661	1.26 587	0.91 684	0.96 682	1.52 621	0.77 582	1.92 613	1.26 555	1.54 624	1.93 649	2.02 666	1.54 653	2.25 575	1.31 610	0.44 659	0.35 656	0.58 689	0.48 673	0.47 636	0.46 636

Selective-IGEV-i1	0.66 408	0.27 293	0.86 444	0.54 406	0.33 333	1.01 521	0.78 584	1.75 553	1.18 509	0.88 346	1.19 450	1.19 512	0.56 319	0.98 307	0.54 410	0.19 306	0.16 392	0.20 300	0.17 294	0.19 280	0.20 386

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 564	0.40 542	1.82 657	0.66 567	0.62 598	2.05 672	0.78 584	1.91 610	1.29 571	1.54 624	1.42 542	1.51 592	1.23 612	1.99 548	1.33 612	0.23 451	0.14 288	0.20 300	0.15 212	0.27 500	0.26 508

ADCRef	1.35 632	0.55 607	2.37 683	0.72 617	0.77 647	1.94 665	0.78 584	1.91 610	1.27 561	1.57 632	1.59 598	1.36 558	1.41 638	1.54 476	7.53 723	0.23 451	0.20 496	0.32 588	0.30 599	0.29 531	0.29 542

NOSS_ROB	1.26 621	0.46 568	0.62 278	0.56 447	0.38 425	1.06 536	0.78 584	1.73 544	1.40 623	1.01 391	1.43 547	1.10 488	0.75 419	10.62 750	0.65 457	0.45 660	0.43 679	0.48 664	0.45 666	0.44 624	0.41 616

MyStereo07	0.48 250	0.29 358	0.50 159	0.55 431	0.45 492	0.59 300	0.79 588	1.05 327	0.51 180	0.48 205	0.53 182	0.43 166	0.55 311	1.30 407	0.34 212	0.17 194	0.16 392	0.24 450	0.20 394	0.23 435	0.20 386

MyStereo04	0.67 419	0.29 358	1.07 548	0.55 431	0.45 492	0.59 300	0.79 588	1.50 478	1.40 623	0.91 354	0.91 318	0.74 338	0.86 482	1.52 470	0.62 446	0.17 194	0.16 392	0.24 450	0.20 394	0.23 435	0.20 386

SACVNet	0.85 523	0.46 568	0.85 438	0.81 649	0.56 565	0.80 444	0.79 588	1.68 532	1.12 459	1.34 569	1.33 509	1.25 529	0.94 521	2.39 586	0.76 498	0.34 612	0.26 591	0.31 573	0.29 590	0.35 575	0.44 630

STrans-v2	1.04 585	0.28 323	0.96 502	0.49 300	0.32 309	0.68 373	0.79 588	2.47 702	1.12 459	1.12 432	1.46 561	1.40 564	1.46 645	6.70 704	0.43 318	0.18 249	0.13 216	0.20 300	0.18 323	0.18 224	0.18 299

GEStereo_RVC	0.90 538	0.37 523	0.99 511	0.64 546	0.50 521	0.95 502	0.79 588	2.42 698	1.17 501	1.16 466	1.11 405	1.26 533	0.92 506	3.24 627	0.90 545	0.29 573	0.19 475	0.23 426	0.20 394	0.27 500	0.29 542

DRN-Test	1.00 569	0.44 559	1.13 564	0.70 605	0.81 659	1.62 631	0.79 588	2.14 660	1.44 635	1.78 656	1.33 509	1.43 569	1.05 571	2.18 568	1.53 645	0.27 545	0.21 524	0.31 573	0.30 599	0.32 559	0.28 534

UDG	1.41 641	2.65 739	0.99 511	1.44 712	1.64 717	1.34 596	0.80 594	1.60 511	1.23 540	1.23 504	1.71 622	2.01 664	1.34 633	1.47 462	1.41 628	0.90 703	0.54 704	2.29 724	0.75 703	1.84 712	1.04 703

UPFNet	0.80 495	0.32 437	0.90 477	0.59 487	0.74 634	1.26 582	0.80 594	1.52 486	1.10 453	1.30 541	1.12 412	1.30 544	0.84 471	1.67 505	1.09 579	0.24 476	0.24 574	0.24 450	0.23 495	0.25 472	0.18 299

PS-NSSS	0.99 564	0.58 618	0.93 487	0.58 472	0.57 569	0.91 485	0.80 594	1.81 580	1.14 476	1.14 450	1.67 617	1.00 448	0.83 467	4.62 654	0.78 507	0.37 627	0.31 630	0.52 671	0.32 615	0.45 628	0.38 607

G2L-Stereo_test	0.73 456	0.27 293	0.74 381	0.49 300	0.40 448	0.90 481	0.81 597	1.53 493	1.14 476	1.28 525	1.27 482	1.52 595	0.72 411	1.62 495	0.94 553	0.19 306	0.14 288	0.16 113	0.15 212	0.18 224	0.19 348

LRCNet_RVC	22.74 763	32.10 769	21.97 754	29.84 768	26.23 765	4.42 728	0.81 597	22.66 760	2.02 687	26.93 769	29.26 768	23.06 769	15.59 756	23.84 764	18.88 755	31.75 778	19.90 779	34.65 778	32.13 779	30.54 776	28.32 776

light-stereo	12.42 753	1.45 708	18.02 746	17.94 756	23.64 764	11.13 742	0.82 599	9.91 747	5.73 740	15.42 762	42.83 777	55.24 782	1.88 682	28.77 769	2.26 678	1.61 717	3.00 751	0.78 698	0.93 714	3.48 737	3.62 745

ARAFT	0.77 478	0.36 516	1.49 632	0.51 345	0.31 286	0.90 481	0.82 599	1.90 606	1.06 424	1.62 640	1.24 468	1.02 457	0.64 376	1.84 532	0.50 384	0.18 249	0.14 288	0.28 542	0.27 556	0.17 173	0.16 234

APVNet	1.06 586	0.53 601	1.42 614	0.84 661	0.79 652	1.92 663	0.82 599	1.90 606	1.08 436	1.08 410	1.43 547	1.56 600	1.13 591	3.07 621	1.58 646	0.31 585	0.34 645	0.42 650	0.36 642	0.36 582	0.37 601

RT-IGEV	0.77 478	0.28 323	0.93 487	0.55 431	0.33 333	1.01 521	0.83 602	2.03 644	0.93 355	1.28 525	1.58 596	1.77 635	1.17 595	1.04 332	0.49 377	0.23 451	0.16 392	0.21 344	0.17 294	0.19 280	0.26 508

AANet	1.64 661	1.27 700	5.08 710	0.67 579	0.65 604	1.41 611	0.84 603	1.92 613	2.90 713	3.11 718	3.20 698	2.91 700	2.06 694	2.49 595	2.10 673	0.42 648	0.29 619	0.34 607	0.30 599	0.45 628	0.45 632

zh-mn7	1.70 668	1.21 695	8.30 725	0.69 599	0.53 550	1.45 615	0.84 603	1.70 540	2.09 691	2.41 696	2.67 688	1.68 623	1.23 612	4.49 650	2.87 690	0.30 578	0.26 591	0.27 527	0.27 556	0.31 550	0.35 590

CBFPSM	0.92 543	0.33 461	1.86 660	0.49 300	0.38 425	1.75 642	0.84 603	1.39 447	1.12 459	1.09 416	0.99 342	2.37 681	1.66 667	1.32 412	1.42 632	0.19 306	0.18 454	0.20 300	0.20 394	0.21 377	0.33 579

delet	0.85 523	0.32 437	0.95 496	0.65 561	0.66 609	1.64 634	0.84 603	1.75 553	1.35 601	1.32 555	1.30 493	1.30 544	0.88 492	1.68 510	1.10 582	0.21 391	0.21 524	0.24 450	0.24 511	0.21 377	0.21 410

RP	1.09 595	0.50 588	1.12 562	0.90 681	1.04 686	1.11 548	0.84 603	1.80 577	1.62 654	1.55 627	2.00 655	1.90 650	1.78 674	1.84 532	1.25 601	0.52 674	0.36 661	0.48 664	0.36 642	0.45 628	0.43 627

PA-Net	1.01 575	0.57 615	1.29 592	0.64 546	0.74 634	1.19 570	0.84 603	1.69 535	1.43 634	1.16 466	1.19 450	1.32 549	1.19 603	3.42 633	1.25 601	0.29 573	0.45 686	0.33 597	0.49 676	0.32 559	0.47 640
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	1.03 582	0.34 486	1.11 560	0.69 599	0.45 492	2.07 673	0.84 603	2.13 656	1.50 642	1.15 456	1.33 509	2.40 683	1.07 578	2.60 600	1.51 644	0.23 451	0.18 454	0.22 385	0.20 394	0.31 550	0.27 520

DLCB_ROB	0.86 528	0.40 542	0.78 413	0.68 595	0.54 554	1.11 548	0.84 603	1.49 474	1.23 540	1.64 644	1.65 612	1.70 626	0.91 503	1.70 512	1.05 571	0.25 504	0.24 574	0.26 510	0.27 556	0.27 500	0.24 469

CRFU-Net	0.86 528	0.39 535	1.00 517	0.65 561	0.57 569	1.78 649	0.86 611	2.15 662	0.81 307	1.38 583	1.18 443	1.64 617	1.19 603	1.35 424	0.90 545	0.26 529	0.22 546	0.21 344	0.19 351	0.23 435	0.24 469

KYRaft	0.75 470	0.28 323	0.62 278	0.56 447	0.29 229	0.67 365	0.86 611	0.94 266	0.84 319	1.62 640	2.21 668	1.16 507	1.02 563	1.57 485	0.40 284	0.20 354	0.13 216	0.22 385	0.28 577	0.20 330	1.02 701

z-ln-s-r	1.02 579	0.55 607	2.09 669	0.52 367	0.55 561	0.78 429	0.87 613	1.47 470	1.34 592	1.12 432	1.62 605	1.37 561	1.06 574	2.62 602	3.32 700	0.19 306	0.14 288	0.21 344	0.17 294	0.27 500	0.21 410

rvit_105_1	0.72 438	0.52 595	1.01 521	0.78 641	0.49 514	0.75 409	0.87 613	1.12 363	1.18 509	0.99 380	0.79 282	0.90 406	0.77 431	1.26 395	0.75 495	0.41 644	0.36 661	0.36 624	0.41 656	0.30 541	0.33 579

NVstereo2D	0.92 543	0.41 549	1.48 630	0.72 617	0.72 626	1.20 572	0.87 613	1.75 553	1.38 613	0.99 380	1.13 418	1.26 533	0.98 543	2.21 572	0.89 542	0.43 654	0.20 496	0.38 631	0.24 511	0.57 662	0.63 676

Syn2CoEx	1.14 607	0.69 647	1.66 643	0.80 646	0.67 613	1.40 606	0.88 616	2.06 650	1.54 648	1.25 516	1.58 596	1.42 568	1.50 652	4.09 643	1.40 624	0.36 623	0.32 638	0.34 607	0.29 590	0.29 531	0.34 585

SuperB	2.53 706	0.59 621	18.45 747	0.69 599	0.50 521	1.87 660	0.88 616	1.67 531	2.39 698	1.50 613	1.42 542	1.14 504	1.15 593	4.28 648	5.07 713	0.24 476	0.19 475	0.22 385	0.19 351	7.86 753	0.34 585

anonymity	1.12 602	0.97 675	1.21 575	1.07 698	1.12 694	1.08 540	0.89 618	1.95 622	1.16 498	1.29 532	1.26 479	1.22 518	1.09 582	1.15 365	1.01 568	1.02 708	1.00 731	0.97 705	0.97 717	0.98 695	0.99 700

FAT-Stereo	1.07 588	0.41 549	1.32 597	0.72 617	0.58 578	1.08 540	0.89 618	1.96 623	1.65 657	1.75 653	1.98 652	2.03 667	1.48 648	2.02 551	1.18 597	0.42 648	0.35 656	0.34 607	0.29 590	0.35 575	0.53 657

NCC-stereo	1.10 597	0.54 602	1.24 584	0.84 661	0.94 679	1.29 587	0.89 618	2.01 637	1.34 592	1.32 555	1.74 626	1.88 646	1.74 670	2.35 582	1.25 601	0.45 660	0.37 663	0.45 657	0.58 691	0.42 612	0.42 620

Abc-Net	1.10 597	0.54 602	1.24 584	0.84 661	0.94 679	1.29 587	0.89 618	2.01 637	1.34 592	1.32 555	1.74 626	1.88 646	1.74 670	2.35 582	1.25 601	0.45 660	0.37 663	0.45 657	0.58 691	0.42 612	0.42 620
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	1.37 635	0.87 669	2.56 689	0.84 661	0.69 621	1.83 656	0.89 618	2.07 651	1.88 677	1.88 669	1.53 578	1.91 651	1.55 655	2.85 610	3.05 692	0.48 668	0.29 619	0.44 656	0.39 650	0.69 680	0.60 673

STTRV1_RVC	1.58 654	0.68 646	1.96 665	0.88 676	1.12 694	1.57 626	0.90 623	2.25 681	1.75 669	1.29 532	2.02 658	1.40 564	1.22 610	9.77 747	1.31 610	0.81 701	0.33 643	0.54 678	0.49 676	0.73 684	0.52 656

G-Net	1.66 663	0.63 637	1.56 636	1.11 700	0.74 634	2.98 709	0.91 624	1.55 500	1.22 537	2.76 706	8.18 743	2.32 679	2.53 711	1.92 540	1.87 660	0.48 668	0.44 682	0.45 657	0.31 607	0.60 670	0.57 667

StereoDRNet	0.98 562	0.47 573	1.70 646	0.76 636	0.94 679	1.51 620	0.91 624	1.92 613	1.32 585	1.61 636	1.13 418	1.47 586	0.97 536	1.75 520	1.46 639	0.28 561	0.23 564	0.29 553	0.27 556	0.35 575	0.27 520

DDUNet	1.50 647	2.69 740	1.12 562	1.77 717	1.88 719	1.84 657	0.92 626	1.70 540	1.16 498	1.38 583	1.79 633	1.60 607	1.12 587	1.37 431	1.08 577	1.10 713	0.76 716	2.37 726	0.94 715	2.00 713	1.37 711

psm_up	0.77 478	0.34 486	0.70 334	0.66 567	0.58 578	1.05 533	0.92 626	1.52 486	1.12 459	1.26 520	1.16 437	1.31 548	1.23 612	1.20 380	0.81 522	0.25 504	0.29 619	0.31 573	0.27 556	0.27 500	0.25 484

RYNet	1.17 614	0.49 581	1.24 584	0.70 605	0.97 683	1.71 638	0.92 626	1.91 610	1.46 637	1.38 583	1.14 423	1.88 646	1.30 626	4.24 645	1.87 660	0.26 529	0.21 524	0.35 616	0.27 556	0.55 659	0.54 659

PDISCO_ROB	1.32 629	0.65 640	1.44 617	1.36 707	1.46 714	2.55 693	0.92 626	2.45 700	2.07 690	1.37 577	1.49 569	1.65 620	1.00 554	2.82 607	1.35 617	1.01 706	0.27 599	0.54 678	0.47 671	0.71 682	0.73 689

w-ln-seven-2	1.18 615	0.61 632	4.25 704	0.68 595	0.61 592	1.20 572	0.93 630	1.63 520	1.35 601	1.66 645	1.53 578	1.47 586	1.37 636	3.00 618	1.74 654	0.25 504	0.24 574	0.29 553	0.26 543	0.33 568	0.28 534

DSFCA	0.93 546	0.34 486	1.06 543	0.52 367	0.65 604	1.55 624	0.93 630	1.49 474	1.19 518	1.56 628	1.15 432	1.50 590	0.96 533	3.07 621	1.02 569	0.30 578	0.26 591	0.25 491	0.25 525	0.28 520	0.24 469

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 597	1.02 681	1.00 517	0.82 657	0.67 613	1.93 664	0.93 630	1.62 518	1.11 455	1.15 456	1.25 472	1.50 590	0.79 444	1.96 546	0.76 498	1.89 719	0.34 645	0.79 699	0.36 642	1.25 707	0.83 693

FCDSN-DC	2.32 698	0.63 637	0.81 423	0.84 661	0.75 643	2.23 680	0.94 633	2.09 654	1.80 672	5.45 743	7.72 740	7.77 737	6.93 742	3.39 630	1.80 657	0.52 674	0.48 693	0.52 671	0.51 684	0.57 662	0.58 668
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.99 687	0.59 621	0.89 472	0.70 605	0.61 592	3.95 722	0.94 633	1.80 577	1.79 671	4.41 729	4.43 710	8.17 738	3.66 725	3.40 631	1.33 612	0.52 674	0.48 693	0.54 678	0.58 691	0.53 655	0.50 650

w-ln-seven	1.38 637	0.70 650	3.91 703	0.75 633	0.72 626	2.69 700	0.95 635	2.02 641	1.99 685	1.99 676	1.73 624	1.82 642	1.17 595	2.45 589	2.84 689	0.28 561	0.25 584	0.31 573	0.30 599	0.41 606	0.33 579

MFN_U_SF_RVC	1.52 649	0.84 664	3.42 698	0.87 675	0.66 609	2.56 694	0.95 635	2.36 692	1.70 662	1.98 675	1.86 642	2.45 686	1.79 675	2.95 614	2.58 684	0.52 674	0.48 693	0.55 683	0.59 694	0.59 666	0.61 674

DeepPrunerF	1.60 657	0.73 653	5.81 715	0.88 676	1.19 703	0.91 485	0.95 635	2.19 674	5.24 739	1.17 475	1.30 493	1.19 512	1.30 626	4.90 661	1.66 652	0.42 648	0.34 645	0.52 671	0.47 671	0.41 606	0.40 611

MSAF-DinoV2	1.97 685	0.80 663	10.38 730	0.86 668	0.48 510	1.39 604	0.97 638	2.55 705	1.72 665	1.53 618	1.65 612	3.59 709	2.20 701	5.39 674	3.94 707	0.27 545	0.17 428	0.26 510	0.28 577	0.47 636	0.46 636

ssnet_v2	0.88 533	0.36 516	1.02 528	0.62 527	0.38 425	1.32 592	0.97 638	2.07 651	1.34 592	1.37 577	1.18 443	1.54 597	0.92 506	1.10 351	1.65 650	0.30 578	0.27 599	0.30 567	0.28 577	0.27 500	0.26 508

Prome-Stereo	0.75 470	0.27 293	0.53 196	0.55 431	0.32 309	0.59 300	0.97 638	0.89 236	0.88 332	1.45 601	2.46 681	0.91 409	1.41 638	1.58 487	0.44 322	0.18 249	0.13 216	0.19 248	0.17 294	0.20 330	0.92 697

PVD	1.70 668	0.84 664	2.26 680	0.94 689	0.83 662	2.48 691	0.97 638	2.59 706	3.35 718	3.01 714	2.77 690	2.34 680	2.47 709	2.67 604	3.14 695	0.47 667	0.45 686	0.59 690	0.48 673	0.59 666	0.75 691

CVANet_RVC	1.07 588	0.43 556	0.76 395	0.60 499	0.50 521	0.90 481	0.97 638	1.52 486	1.26 555	1.33 565	1.38 532	1.24 525	1.18 600	6.75 706	0.75 495	0.34 612	0.23 564	0.34 607	0.29 590	0.42 612	0.27 520

GMM-Stereo	0.74 461	0.25 223	0.59 264	0.54 406	0.34 356	0.72 393	0.99 643	1.01 305	0.87 328	1.36 574	1.78 632	1.12 496	0.81 454	2.09 558	0.46 352	0.18 249	0.12 106	0.25 491	0.25 525	0.20 330	0.85 695

ccnet	1.12 602	0.67 642	1.01 521	0.78 641	0.73 633	1.72 640	0.99 643	1.84 590	1.26 555	1.47 604	1.85 641	1.75 634	1.29 622	1.75 520	1.88 662	0.57 683	0.53 701	0.57 688	0.55 688	0.59 666	0.54 659

Wz-Net-LNSev	1.03 582	0.67 642	2.71 693	0.64 546	0.84 663	1.75 642	1.00 645	1.80 577	1.32 585	1.28 525	1.25 472	1.65 620	1.22 610	1.39 442	1.40 624	0.28 561	0.26 591	0.24 450	0.23 495	0.33 568	0.32 573

CC-Net-ROB	1.49 645	1.26 699	1.27 590	0.88 676	0.79 652	1.76 644	1.00 645	1.79 574	1.26 555	1.10 424	1.61 603	1.21 516	0.99 552	8.13 732	0.84 532	1.09 712	0.41 676	2.20 722	0.46 669	1.20 706	0.48 643

Consistency-Raft	1.25 620	0.99 678	1.93 663	1.02 694	1.21 704	0.96 508	1.01 647	1.75 553	1.92 681	1.36 574	2.12 664	1.44 574	1.01 556	1.14 364	1.40 624	0.72 698	0.82 718	0.89 703	0.98 719	1.31 709	0.95 698

IRAFT_RVC	0.88 533	0.28 323	0.76 395	0.63 537	0.31 286	0.65 350	1.02 648	1.22 408	0.94 359	1.22 498	1.04 373	1.01 455	0.98 543	5.82 685	0.53 404	0.22 423	0.12 106	0.25 491	0.20 394	0.20 330	0.19 348

MeshStereo	2.26 695	0.56 611	0.92 485	0.61 515	0.49 514	2.60 695	1.02 648	3.18 715	2.05 689	7.40 751	4.98 720	7.58 735	2.98 717	6.37 694	1.96 666	0.43 654	0.43 679	0.45 657	0.39 650	0.43 618	0.42 620
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
z-mn7	1.56 653	0.84 664	4.36 707	0.71 613	0.51 533	2.60 695	1.04 650	1.73 544	2.70 710	1.53 618	2.99 694	1.94 656	1.34 633	4.78 658	2.41 682	0.29 573	0.24 574	0.27 527	0.24 511	0.34 572	0.31 565

FC-DCNN	2.72 713	0.59 621	0.86 444	0.73 625	0.57 569	2.91 706	1.04 650	3.01 713	2.60 705	6.83 746	7.64 738	9.92 742	6.33 740	5.21 666	3.14 695	0.53 680	0.48 693	0.51 669	0.50 680	0.53 655	0.51 654

FC-DCNN v2	2.81 714	0.59 621	0.85 438	0.73 625	0.57 569	2.97 708	1.05 652	3.39 719	2.61 706	6.98 747	7.67 739	10.38 745	6.31 739	5.75 684	3.37 701	0.53 680	0.48 693	0.51 669	0.50 680	0.53 655	0.51 654

ADCP+	1.99 687	0.48 577	7.73 721	0.66 567	0.91 675	2.30 684	1.05 652	1.82 581	1.34 592	1.54 624	1.32 506	1.74 631	1.61 660	2.17 565	13.37 746	0.24 476	0.21 524	0.32 588	0.28 577	0.37 586	0.29 542

aanetorigin	1.23 617	0.79 661	2.78 695	0.70 605	0.79 652	0.99 518	1.06 654	1.06 341	1.37 609	3.52 720	2.61 686	1.72 628	1.63 661	1.99 548	1.78 656	0.25 504	0.24 574	0.26 510	0.25 525	0.38 595	0.45 632

FINET	0.97 558	0.54 602	1.60 640	0.63 537	0.79 652	1.08 540	1.07 655	1.56 503	2.20 694	1.15 456	1.49 569	0.94 422	0.88 492	2.32 580	1.05 571	0.42 648	0.35 656	0.32 588	0.28 577	0.43 618	0.38 607

PASM	1.34 631	0.92 672	2.62 691	0.86 668	0.87 672	1.03 528	1.08 656	1.50 478	1.51 644	1.82 664	1.41 541	1.68 623	1.26 618	4.87 660	1.34 614	0.61 689	0.65 713	0.68 695	0.78 705	0.69 680	0.68 684

FBW_ROB	1.71 671	0.62 636	1.45 623	0.67 579	0.61 592	1.81 653	1.08 656	2.52 703	1.70 662	1.77 655	1.73 624	1.98 661	1.25 616	12.57 753	1.84 659	0.34 612	0.37 663	0.56 686	0.38 648	0.45 628	0.43 627

MDST_ROB	1.67 664	0.34 486	1.58 639	0.92 686	0.58 578	4.26 726	1.11 658	2.83 709	1.41 629	4.49 731	2.55 685	1.45 577	0.97 536	7.79 729	1.17 594	0.31 585	0.25 584	0.37 627	0.33 625	0.31 550	0.30 555

SPS-STEREO	1.67 664	1.04 682	1.23 579	1.21 703	1.13 697	1.82 655	1.11 658	2.16 665	1.52 645	3.07 716	2.32 672	2.82 697	1.80 676	4.11 644	2.04 669	1.03 709	0.99 730	0.97 705	0.94 715	1.03 700	1.02 701
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet_ROB	0.90 538	0.52 595	1.17 572	0.72 617	0.61 592	1.27 584	1.12 660	1.76 560	1.12 459	1.09 416	1.28 488	1.45 577	0.89 498	1.65 500	1.42 632	0.33 601	0.25 584	0.37 627	0.39 650	0.35 575	0.29 542

ETE_ROB	0.96 552	0.64 639	1.16 570	0.69 599	0.48 510	1.14 554	1.13 661	1.77 564	1.19 518	1.91 673	1.45 555	1.73 629	1.05 571	1.60 491	1.14 589	0.32 592	0.26 591	0.38 631	0.34 632	0.39 599	0.41 616

ADCMid	1.89 682	0.73 653	5.06 709	0.72 617	0.67 613	2.00 670	1.14 662	1.97 627	1.48 639	2.86 709	1.81 636	2.37 681	2.05 693	2.24 573	10.39 742	0.33 601	0.31 630	0.39 640	0.43 662	0.50 645	0.44 630

XPNet_ROB	0.96 552	0.49 581	1.09 555	0.72 617	0.57 569	1.11 548	1.14 662	1.66 528	1.23 540	1.85 666	1.39 536	1.64 617	1.11 584	1.80 529	1.42 632	0.38 632	0.30 624	0.33 597	0.29 590	0.37 586	0.34 585

WCMA_ROB	1.84 676	0.47 573	1.31 594	0.69 599	0.57 569	2.11 676	1.14 662	1.87 597	1.73 666	4.04 725	6.43 730	5.62 729	3.61 724	2.59 599	1.94 665	0.52 674	0.44 682	0.39 640	0.42 659	0.48 641	0.47 640

Ntro	1.64 661	1.15 692	1.23 579	2.48 727	1.83 718	2.09 675	1.16 665	1.96 623	1.38 613	1.21 492	1.62 605	1.62 609	1.29 622	1.87 537	1.11 585	3.04 731	0.56 705	1.82 719	0.64 697	2.80 725	2.05 723

EDNetEfficientorigin	10.57 748	1.47 710	177.42 789	0.67 579	0.53 550	1.58 627	1.16 665	1.90 606	3.37 719	4.71 733	3.38 700	3.10 705	2.69 713	3.13 625	3.58 702	0.25 504	0.23 564	0.33 597	0.27 556	0.83 687	0.81 692

SGM_RVC	1.68 666	0.36 516	0.61 272	0.59 487	0.29 229	2.25 681	1.18 667	2.38 695	1.68 661	3.60 721	2.67 688	3.69 711	2.42 707	8.13 732	1.90 663	0.31 585	0.31 630	0.30 567	0.28 577	0.30 541	0.29 542
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
S-Stereo	1.15 611	0.46 568	2.17 675	0.81 649	0.80 657	1.21 574	1.19 668	1.93 618	2.02 687	1.47 604	2.11 663	1.57 601	1.17 595	2.05 555	1.41 628	0.40 639	0.40 674	0.35 616	0.31 607	0.44 624	0.70 686

pmcnn	2.37 700	0.42 553	2.71 693	0.63 537	0.43 476	1.54 623	1.19 668	2.01 637	1.53 647	2.64 702	7.60 737	18.07 758	1.45 644	3.44 635	2.78 688	0.18 249	0.15 353	0.15 62	0.12 79	0.20 330	0.18 299

ADCPNet	1.85 677	0.69 647	8.07 722	0.71 613	0.58 578	2.79 704	1.22 670	1.94 620	1.54 648	1.88 669	1.69 620	2.46 687	2.04 691	2.37 584	6.48 718	0.38 632	0.37 663	0.38 631	0.43 662	0.47 636	0.45 632

otaku	1.60 657	1.11 688	1.21 575	2.20 721	1.56 715	1.97 667	1.24 671	2.07 651	1.36 605	1.44 599	1.62 605	1.73 629	1.19 603	1.73 518	0.98 565	2.89 730	0.57 706	1.74 717	0.60 695	2.78 724	1.94 721

ACVNet-4b	2.15 691	1.41 705	1.64 641	2.80 729	2.31 728	2.31 685	1.24 671	2.32 687	2.14 692	1.26 520	2.39 676	2.66 692	1.48 648	5.95 689	1.06 573	3.20 735	0.45 686	2.37 726	0.89 711	2.83 728	2.37 728

PSM-AAD	0.79 492	0.27 293	0.53 196	0.55 431	0.28 204	0.77 424	1.24 671	0.99 293	0.91 345	1.66 645	1.57 593	0.81 363	2.19 700	1.65 500	0.44 322	0.19 306	0.14 288	0.38 631	0.32 615	0.21 377	0.70 686

RAFT + AFF	1.00 569	0.42 553	1.09 555	0.67 579	0.50 521	1.22 576	1.24 671	2.24 680	1.19 518	1.30 541	1.56 589	1.17 508	1.49 650	3.44 635	0.83 529	0.21 391	0.25 584	0.30 567	0.26 543	0.27 500	0.27 520

DStereoFS	3.67 721	1.49 712	2.18 677	1.32 706	1.32 710	4.41 727	1.26 675	3.75 724	9.27 746	3.36 719	6.80 731	4.81 722	13.54 754	6.95 708	4.76 712	0.73 699	0.69 714	1.17 713	2.40 744	1.27 708	1.95 722

LALA_ROB	1.01 575	0.59 621	1.16 570	0.67 579	0.51 533	1.63 632	1.26 675	1.69 535	1.38 613	1.81 663	1.37 527	1.94 656	1.02 563	1.58 487	1.38 620	0.37 627	0.27 599	0.43 652	0.37 646	0.43 618	0.37 601

SGM-Forest	1.24 618	0.38 530	0.60 267	0.52 367	0.37 403	1.56 625	1.30 677	1.65 523	1.36 605	2.11 683	1.79 633	1.63 614	0.93 515	7.48 719	0.95 557	0.36 623	0.37 663	0.39 640	0.34 632	0.37 586	0.32 573
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
zh-sn7	1.76 674	1.38 701	6.58 718	0.74 629	0.72 626	1.78 649	1.31 678	1.88 600	1.56 651	1.86 668	2.47 682	1.81 639	2.08 696	5.12 665	3.80 705	0.32 592	0.32 638	0.32 588	0.32 615	0.44 624	0.40 611

GANetREF_RVC	1.07 588	0.86 668	1.31 594	0.82 657	0.53 550	1.41 611	1.31 678	1.76 560	1.52 645	1.27 523	1.31 499	1.46 581	1.24 615	2.03 552	0.96 561	0.56 682	0.45 686	0.67 694	0.50 680	0.88 692	0.59 670
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
THIR-Stereo	1.02 579	0.27 293	0.69 328	0.49 300	0.28 204	0.95 502	1.34 680	1.03 312	0.97 375	1.34 569	1.90 647	1.17 508	1.58 656	6.44 696	0.78 507	0.19 306	0.14 288	0.21 344	0.22 472	0.19 280	0.20 386

SGM+DAISY	2.41 703	1.07 683	2.14 674	1.18 702	1.10 690	2.14 678	1.36 681	1.96 623	1.66 658	5.46 744	7.07 734	4.95 725	4.32 731	5.50 676	2.26 678	1.04 710	1.02 733	0.99 708	0.97 717	1.02 698	1.04 703

DGSMNet	1.14 607	0.76 659	2.49 687	0.81 649	0.86 670	1.39 604	1.39 682	2.13 656	1.35 601	1.26 520	1.63 609	1.48 588	0.98 543	1.75 520	1.10 582	0.45 660	0.43 679	0.55 683	0.49 676	0.75 686	0.70 686

Wz-Net-SNSev	1.49 645	1.23 698	6.27 717	0.68 595	0.67 613	1.37 599	1.41 683	2.00 633	1.39 618	1.48 610	1.61 603	2.29 676	1.32 630	3.93 640	2.14 676	0.31 585	0.28 607	0.31 573	0.33 625	0.42 612	0.36 596

MFMNet_re	1.40 640	1.14 691	1.68 644	1.39 709	1.07 687	1.48 617	1.43 684	1.87 597	1.82 674	2.26 686	2.19 667	1.51 592	1.86 681	1.52 470	1.25 601	0.93 704	0.83 719	0.84 701	0.80 706	0.99 697	1.05 705

TDLM	1.06 586	0.44 559	0.79 416	0.63 537	0.50 521	0.89 478	1.44 685	1.48 472	1.26 555	1.12 432	1.40 539	1.08 475	0.98 543	6.65 700	0.78 507	0.33 601	0.21 524	0.33 597	0.26 543	0.37 586	0.24 469

ACVNet_1	2.18 692	1.45 708	1.72 649	2.85 731	2.33 730	2.28 682	1.46 686	3.08 714	2.22 695	1.82 664	2.05 661	3.56 708	1.98 689	3.09 624	1.40 624	3.17 732	0.60 708	2.40 730	0.92 713	2.91 731	2.37 728

Wz-Net-MNSev	1.11 600	0.58 618	2.23 679	0.66 567	0.71 624	1.95 666	1.46 686	1.98 629	1.45 636	1.79 659	1.43 547	1.49 589	1.33 632	1.97 547	1.42 632	0.27 545	0.23 564	0.28 542	0.28 577	0.34 572	0.31 565

NVStereoNet_ROB	1.88 679	1.07 683	1.45 623	1.07 698	1.17 700	1.47 616	1.48 688	1.89 603	1.93 683	1.94 674	4.67 717	3.08 704	1.80 676	6.51 697	1.65 650	1.06 711	0.86 725	1.08 712	1.32 725	0.93 693	1.26 709
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MWSP-net	0.78 486	0.31 418	0.89 472	0.60 499	0.40 448	1.09 546	1.50 689	1.52 486	1.17 501	1.06 405	1.07 382	1.44 574	1.32 630	0.91 278	0.93 549	0.23 451	0.20 496	0.23 426	0.21 441	0.25 472	0.28 534

Selective-IGEV-i16pc	2.07 689	0.29 358	19.83 749	0.53 389	0.39 436	2.74 701	1.51 690	1.13 367	1.28 566	0.80 318	1.21 458	1.06 468	0.64 376	7.77 728	0.79 514	0.40 639	0.22 546	0.21 344	0.23 495	0.22 406	0.23 453

WAO-8	4.40 724	1.82 723	1.79 653	2.34 723	2.20 722	9.19 738	1.53 691	6.09 739	16.46 757	3.94 723	7.84 741	7.32 732	3.72 727	9.41 743	3.31 698	2.00 720	1.07 734	2.44 731	1.37 729	2.50 720	1.68 716

Venus	4.40 724	1.82 723	1.79 653	2.34 723	2.20 722	9.19 738	1.53 691	6.09 739	16.46 757	3.94 723	7.84 741	7.32 732	3.72 727	9.41 743	3.31 698	2.00 720	1.07 734	2.44 731	1.37 729	2.50 720	1.68 716

Selective-IGEV-i16pb	2.29 697	0.33 461	20.08 750	0.56 447	0.40 448	2.61 697	1.54 693	2.60 707	1.87 676	0.97 372	1.68 619	1.38 563	1.01 556	8.19 735	0.92 548	0.37 627	0.21 524	0.22 385	0.26 543	0.25 472	0.28 534

DStereoO	1.44 643	1.11 688	1.69 645	1.16 701	0.72 626	1.21 574	1.56 694	1.74 549	1.63 656	1.52 616	1.67 617	1.51 592	3.16 719	1.73 518	1.72 653	2.35 725	0.45 686	0.97 705	0.42 659	2.01 714	0.53 657

coex-ft	8.13 740	2.13 734	98.04 788	0.67 579	0.53 550	1.71 638	1.56 694	1.65 523	11.11 749	18.17 766	3.75 705	3.88 713	7.61 743	2.98 617	6.49 719	0.30 578	0.30 624	0.32 588	0.31 607	0.66 677	0.50 650

EDNetEfficient	2.37 700	1.10 685	8.08 723	0.74 629	0.71 624	0.98 517	1.56 694	1.46 468	4.06 731	4.90 734	2.82 691	2.25 674	3.48 723	2.95 614	9.97 733	0.26 529	0.24 574	0.26 510	0.30 599	0.68 679	0.61 674

SANet	1.88 679	0.57 615	2.18 677	0.63 537	0.40 448	2.80 705	1.57 697	2.39 696	5.88 742	2.36 693	3.57 703	3.72 712	2.97 716	4.74 656	1.76 655	0.34 612	0.30 624	0.32 588	0.29 590	0.48 641	0.37 601

MonStereo1	3.14 718	1.66 717	1.81 655	2.43 726	2.32 729	5.80 735	1.58 698	3.52 720	4.70 737	3.09 717	8.22 744	4.76 721	3.36 721	6.52 698	2.29 680	2.33 724	0.61 709	1.91 721	1.05 723	2.44 719	2.34 727

WZ-Net	1.95 683	0.95 674	10.10 727	0.86 668	0.78 649	1.69 637	1.60 699	2.20 677	1.98 684	2.08 681	1.93 649	2.30 677	1.97 688	5.30 668	3.17 697	0.34 612	0.26 591	0.29 553	0.31 607	0.51 650	0.47 640

DPSNet	1.69 667	0.59 621	4.33 705	0.70 605	0.57 569	2.02 671	1.62 700	3.35 718	1.78 670	1.48 610	1.38 532	2.17 672	2.84 714	4.77 657	3.66 703	0.48 668	0.31 630	0.29 553	0.25 525	0.64 673	0.48 643

CBMV	0.95 551	0.44 559	0.66 306	0.53 389	0.35 363	1.53 622	1.63 701	1.69 535	1.42 632	2.00 679	1.60 599	1.43 569	1.17 595	1.59 490	0.99 566	0.34 612	0.34 645	0.39 640	0.33 625	0.33 568	0.32 573
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NCCL2	1.00 569	0.56 611	1.06 543	0.75 633	0.57 569	1.31 591	1.72 702	1.77 564	1.36 605	1.50 613	1.17 440	1.91 651	1.17 595	1.54 476	1.29 608	0.35 619	0.31 630	0.45 657	0.44 664	0.40 603	0.40 611

GANet	1.36 633	0.47 573	0.86 444	0.67 579	0.45 492	1.34 596	1.73 703	1.64 522	1.24 546	1.49 612	2.38 675	1.55 599	1.20 606	9.30 739	0.93 549	0.30 578	0.31 630	0.33 597	0.28 577	0.39 599	0.30 555

CSAN	1.41 641	0.59 621	1.26 587	0.70 605	0.50 521	1.76 644	1.78 704	1.77 564	1.90 680	2.35 691	2.32 672	1.92 654	1.94 687	5.56 679	1.49 642	0.43 654	0.35 656	0.40 645	0.41 656	0.43 618	0.41 616

ADCS	2.25 694	0.99 678	5.55 712	0.81 649	0.74 634	2.19 679	1.80 705	2.27 684	2.14 692	2.80 708	2.13 665	2.40 683	2.03 690	2.64 603	13.69 747	0.41 644	0.39 672	0.40 645	0.45 666	0.58 664	0.56 663

RainbowNet	1.97 685	1.76 719	1.57 638	2.81 730	2.21 724	1.98 669	1.81 706	2.54 704	1.89 678	1.50 613	1.84 639	1.96 659	1.65 663	2.14 562	1.25 601	3.33 737	0.85 723	2.39 729	0.98 719	2.82 727	2.22 724

MADNet+	2.69 710	3.22 744	11.53 732	1.44 712	1.12 694	3.19 711	1.81 706	2.85 710	2.37 697	1.68 647	2.07 662	2.85 698	2.18 699	7.41 716	5.23 714	0.79 700	0.76 716	0.69 697	0.65 698	0.98 695	0.95 698

Wz-Net-TNSev	1.88 679	2.08 733	7.66 720	0.67 579	0.64 602	2.42 689	1.83 708	2.33 688	1.74 668	1.57 632	1.56 589	2.58 689	1.90 685	4.86 659	3.12 694	0.39 636	0.37 663	0.33 597	0.37 646	0.53 655	0.58 668

ADCL	1.72 672	0.57 615	3.66 700	0.67 579	0.61 592	2.61 697	1.85 709	1.96 623	1.67 659	1.90 672	1.83 637	2.06 670	1.90 685	2.13 561	9.15 732	0.26 529	0.24 574	0.34 607	0.32 615	0.38 595	0.35 590

GrayStereo	0.82 507	0.26 258	0.58 258	0.63 537	0.37 403	0.76 417	1.86 710	1.11 360	0.87 328	1.99 676	1.89 646	1.08 475	1.82 679	1.39 442	0.48 367	0.19 306	0.14 288	0.19 248	0.21 441	0.18 224	0.39 610

FTStereo	0.91 541	0.26 258	0.56 236	0.54 406	0.33 333	0.66 359	1.87 711	1.00 297	0.75 281	1.75 653	4.15 709	1.04 466	1.65 663	1.57 485	0.46 352	0.19 306	0.16 392	0.23 426	0.21 441	0.18 224	0.63 676

ACVNet_2	2.43 704	1.41 705	2.04 667	2.62 728	2.24 725	2.63 699	1.88 712	3.31 716	3.01 714	2.19 684	3.45 702	4.62 717	2.04 691	4.50 652	1.47 640	2.55 727	0.64 711	2.22 723	0.84 708	2.69 723	2.29 726

LSM	6.33 734	1.10 685	13.19 734	1.41 711	68.17 780	1.64 634	1.90 713	1.92 613	2.46 700	2.99 712	3.11 696	1.88 646	1.80 676	2.61 601	2.06 671	0.41 644	0.58 707	0.50 667	0.57 690	0.64 673	17.66 767

SAMSARA	1.55 651	0.84 664	2.61 690	1.22 704	1.07 687	2.50 692	1.93 714	2.05 645	1.89 678	2.75 705	1.66 615	2.81 696	1.69 668	3.08 623	1.97 667	0.46 666	0.51 699	0.42 650	0.46 669	0.58 664	0.59 670

WAO-7	2.66 707	1.40 704	1.73 651	1.39 709	1.17 700	3.93 721	1.94 715	4.11 727	3.88 730	2.92 710	5.50 721	4.18 715	3.00 718	7.63 726	3.71 704	1.13 714	1.00 731	1.17 713	1.13 724	1.18 705	1.09 707

RTS	2.67 708	1.38 701	15.28 740	0.99 691	1.26 706	3.78 718	1.96 716	2.15 662	2.62 707	2.61 700	2.85 692	2.60 690	1.59 657	6.27 692	5.71 716	0.40 639	0.28 607	0.35 616	0.35 638	0.50 645	0.48 643

RTSA	2.67 708	1.38 701	15.28 740	0.99 691	1.26 706	3.78 718	1.96 716	2.15 662	2.62 707	2.61 700	2.85 692	2.60 690	1.59 657	6.27 692	5.71 716	0.40 639	0.28 607	0.35 616	0.35 638	0.50 645	0.48 643

IMH	3.21 719	1.85 725	1.48 630	3.25 738	2.69 736	4.07 724	2.02 718	4.41 730	3.80 728	2.72 703	7.11 735	4.75 720	2.92 715	5.92 687	2.55 683	3.85 745	0.88 726	2.78 738	1.36 728	3.19 735	2.59 734

NaN_ROB	1.13 605	0.55 607	1.15 569	0.64 546	0.48 510	1.61 630	2.03 719	1.72 543	1.48 639	2.09 682	1.27 482	1.40 564	1.08 579	3.94 641	1.30 609	0.28 561	0.34 645	0.28 542	0.28 577	0.30 541	0.33 579

IMH-64-1	2.70 711	1.79 721	1.46 625	3.26 739	2.66 734	3.23 713	2.10 720	4.08 725	2.75 711	2.34 689	3.81 706	3.06 702	2.22 702	4.25 646	2.59 685	3.75 741	0.84 720	2.75 736	1.35 726	3.15 733	2.60 735

IMH-64	2.70 711	1.79 721	1.46 625	3.26 739	2.66 734	3.23 713	2.10 720	4.08 725	2.75 711	2.34 689	3.81 706	3.06 702	2.22 702	4.25 646	2.59 685	3.75 741	0.84 720	2.75 736	1.35 726	3.15 733	2.60 735

TorneroNet-64	5.30 732	2.03 729	1.74 652	3.43 741	2.81 737	10.09 740	2.12 722	9.10 746	17.12 762	4.96 736	9.27 747	10.72 747	3.70 726	9.20 738	4.55 711	3.31 736	0.84 720	2.88 739	1.55 733	3.49 738	3.04 738

notaker	3.98 723	2.40 738	2.68 692	3.82 746	3.27 743	3.97 723	2.14 723	4.78 733	3.45 721	4.12 728	6.94 733	7.65 736	3.26 720	7.82 730	5.30 715	4.04 746	1.41 739	3.36 745	2.10 741	3.88 741	3.31 741

Dean	2.91 717	1.53 714	2.07 668	2.96 736	2.51 732	3.15 710	2.14 723	4.75 732	4.41 735	2.76 706	6.10 729	5.53 728	2.37 705	2.97 616	1.92 664	3.18 733	0.85 723	2.51 733	1.04 722	2.88 730	2.47 732

AnyNet_C01	2.26 695	1.78 720	10.22 729	0.93 687	0.74 634	2.92 707	2.20 725	2.29 686	1.80 672	2.53 699	2.41 678	2.71 694	1.73 669	3.41 632	6.72 720	0.41 644	0.39 672	0.40 645	0.42 659	0.67 678	0.63 676

TorneroNet	10.70 750	2.03 729	1.82 657	3.43 741	3.01 739	43.83 771	2.22 726	8.87 745	67.47 789	7.17 750	27.36 765	10.68 746	3.85 729	8.67 736	7.65 727	3.59 739	0.88 726	3.04 740	1.57 734	3.71 739	3.17 739

LVE	3.31 720	1.67 718	1.64 641	2.85 731	2.42 731	3.20 712	2.26 727	4.78 733	5.05 738	2.35 691	6.91 732	6.02 730	2.37 705	9.15 737	2.17 677	3.19 734	1.08 736	2.38 728	1.47 732	2.81 726	2.40 730

WAO-6	2.81 714	1.60 716	1.46 625	2.36 725	2.28 727	3.55 715	2.29 728	4.21 728	4.56 736	2.36 693	4.51 711	4.88 723	2.66 712	4.60 653	4.07 709	1.72 718	1.15 737	2.31 725	1.46 731	2.31 716	1.85 719

ELAS	2.37 700	0.74 656	1.54 634	0.99 691	0.92 677	4.78 729	2.33 729	3.33 717	3.37 719	5.05 737	4.77 718	3.67 710	4.53 732	3.42 633	4.50 710	0.62 690	0.53 701	0.55 683	0.53 686	0.63 671	0.64 680
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.96 684	1.10 685	5.17 711	0.90 681	1.11 692	2.12 677	2.37 730	1.85 591	1.48 639	2.45 697	1.70 621	2.05 669	1.64 662	2.50 596	10.28 738	0.37 627	0.34 645	0.35 616	0.41 656	0.49 644	0.54 659

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 690	1.15 692	3.10 696	1.05 695	0.76 646	5.03 732	2.40 731	2.16 665	2.62 707	1.89 671	2.28 671	2.69 693	1.65 663	9.35 741	2.04 669	0.64 694	0.51 699	0.68 695	0.71 702	1.09 702	0.67 682

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 673	0.87 669	3.56 699	0.80 646	0.75 643	3.72 717	2.44 732	1.82 581	1.82 674	1.74 652	1.91 648	1.92 654	1.26 618	7.69 727	1.28 607	0.45 660	0.47 691	0.52 671	0.77 704	0.50 645	0.50 650

KSHMR	8.75 741	2.06 732	2.11 672	3.53 743	3.11 740	4.13 725	2.69 733	5.60 736	61.37 788	3.00 713	55.83 786	4.98 727	2.45 708	4.49 650	2.61 687	3.46 738	1.55 741	3.14 742	1.94 738	3.72 740	3.18 740

MANE	6.19 733	0.59 621	1.03 533	0.93 687	1.22 705	13.38 746	2.69 733	12.81 750	17.94 763	8.21 752	10.82 751	14.72 749	11.68 744	11.39 752	11.90 745	0.59 687	0.50 698	0.52 671	1.76 735	0.55 659	0.54 659

UNDER WATER	5.08 730	2.33 736	5.55 712	3.94 748	3.51 744	5.20 733	2.72 735	5.61 737	16.52 759	3.84 722	4.60 713	9.21 740	5.89 736	5.90 686	8.66 731	3.75 741	1.34 738	3.18 743	1.88 736	4.33 747	3.61 743

HanzoNet	11.04 751	3.62 745	8.10 724	4.08 749	3.55 746	4.90 731	2.73 736	7.19 743	10.10 747	31.86 778	28.92 767	21.96 767	36.36 771	18.08 758	10.17 735	7.94 757	3.32 753	3.47 746	3.31 746	7.06 752	4.04 746

LE_ROB	8.05 739	0.37 523	23.53 756	0.74 629	0.33 333	2.77 703	2.87 737	3.71 723	27.24 768	25.39 768	8.87 745	8.46 739	26.71 767	6.65 700	21.99 757	0.21 391	0.19 475	0.20 300	0.21 441	0.25 472	0.22 433

ktn	4.70 728	2.38 737	2.12 673	3.76 744	3.24 741	4.85 730	2.95 738	5.52 735	7.37 745	4.07 727	19.32 761	7.46 734	3.47 722	7.39 715	2.95 691	4.04 746	1.85 742	3.26 744	2.22 742	3.08 732	2.65 737

UNDER WATER-64	5.27 731	2.32 735	8.78 726	3.93 747	3.54 745	7.61 736	3.03 739	5.84 738	14.19 751	4.04 725	4.04 708	9.39 741	6.26 738	5.93 688	8.48 730	3.60 740	1.51 740	3.13 741	1.88 736	4.29 746	3.61 743

Selective-IGEV-i16pa	97.29 789	136.83 790	17.95 745	1.52 714	1.00 684	188.16 790	3.63 740	183.02 791	169.43 791	88.01 790	178.60 789	119.35 791	191.45 791	226.33 791	135.51 788	131.38 790	17.89 770	32.25 777	3.46 749	2.02 715	117.94 790

PWCK	2.88 716	2.05 731	5.72 714	2.08 720	1.11 692	3.55 715	3.90 741	2.86 711	3.54 723	3.03 715	3.63 704	3.10 705	2.31 704	8.15 734	3.09 693	2.12 722	0.91 728	1.75 718	0.98 719	2.57 722	1.18 708

ELAS_RVC	2.48 705	0.74 656	1.90 661	1.05 695	0.92 677	2.76 702	4.01 742	2.76 708	4.11 732	4.69 732	4.63 714	4.62 717	5.96 737	3.97 642	3.96 708	0.63 693	0.53 701	0.56 686	0.52 685	0.64 673	0.63 676
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	5.01 729	3.14 742	4.91 708	4.55 750	3.94 747	5.20 733	4.41 743	4.40 729	4.13 733	4.95 735	6.08 728	4.74 719	5.37 733	9.40 742	10.67 743	4.65 748	4.15 755	3.97 747	3.34 747	4.09 743	4.08 747

MultiAttention	4.51 727	0.33 461	0.82 427	0.73 625	0.45 492	30.98 767	4.50 744	2.18 673	1.40 623	1.61 636	2.41 678	2.43 685	0.70 402	38.42 771	1.36 618	0.22 423	0.15 353	0.29 553	0.30 599	0.47 636	0.43 627

SGM-ForestM	6.52 735	0.38 530	1.26 587	0.63 537	0.35 363	13.59 747	5.32 745	6.32 742	6.70 744	11.14 754	9.18 746	22.51 768	13.93 755	16.89 756	20.07 756	0.36 623	0.37 663	0.36 624	0.35 638	0.36 582	0.34 585

JetBlue	3.97 722	2.01 728	10.19 728	1.38 708	2.84 738	10.53 741	9.54 746	3.60 722	2.41 699	2.73 704	3.39 701	4.54 716	4.31 730	7.85 731	6.84 721	0.88 702	0.93 729	0.89 703	0.91 712	1.74 711	1.91 720

noway3	10.35 744	11.00 753	15.02 738	20.39 757	18.94 754	14.12 750	10.56 747	15.98 755	3.54 723	5.46 744	5.85 723	16.09 751	12.69 749	7.52 722	10.27 736	7.32 751	2.42 745	4.36 754	3.53 753	11.32 755	10.69 754

zzzz4	10.56 747	11.89 756	15.95 744	21.17 762	19.03 757	14.33 753	10.58 748	16.24 756	3.67 726	5.38 741	5.93 727	16.23 753	12.58 746	7.55 724	10.38 740	7.43 753	2.52 747	4.32 750	3.52 751	11.46 758	11.03 756

noway1	10.55 746	11.90 757	15.90 743	21.17 762	19.04 758	14.32 752	10.58 748	16.25 757	3.67 726	5.37 740	5.92 726	16.18 752	12.57 745	7.55 724	10.38 740	7.43 753	2.52 747	4.32 750	3.52 751	11.46 758	11.03 756

noway2	10.40 745	10.97 751	15.08 739	20.56 758	18.94 754	14.22 751	10.66 750	15.84 753	3.63 725	5.40 742	5.90 725	16.26 754	12.75 751	7.52 722	10.27 736	7.37 752	2.47 746	4.33 752	3.54 754	11.37 757	10.96 755

noway4	10.57 748	11.82 755	15.74 742	21.37 764	19.02 756	14.35 754	10.72 751	15.85 754	3.82 729	5.34 739	5.85 723	16.62 756	12.73 750	7.51 720	10.29 739	7.45 756	2.57 749	4.33 752	3.51 750	11.47 760	11.08 758

TCMNet-wrong-test	10.31 743	11.40 754	14.84 737	20.96 761	18.45 753	13.80 748	10.76 752	15.78 752	3.53 722	5.20 738	5.52 722	16.26 754	12.61 747	7.51 720	10.15 734	7.43 753	2.37 744	4.31 749	3.43 748	11.36 756	10.61 753

JetRed	6.91 737	8.80 750	25.96 762	2.85 731	3.25 742	13.98 749	11.87 753	6.25 741	4.28 734	4.45 730	4.56 712	6.69 731	5.46 734	7.46 718	14.05 748	2.59 728	3.31 752	2.59 734	2.29 743	4.20 744	3.36 742

CrosDoStereo	1.58 654	0.24 182	0.72 352	0.48 278	0.29 229	0.67 365	12.49 754	1.10 353	0.98 381	1.34 569	1.75 629	1.00 448	1.89 683	6.65 700	0.81 522	0.19 306	0.15 353	0.20 300	0.22 472	0.18 224	0.19 348

DeepStereo_LL	1.58 654	0.24 182	0.72 352	0.48 278	0.29 229	0.67 365	12.49 754	1.10 353	0.98 381	1.34 569	1.75 629	1.00 448	1.89 683	6.65 700	0.81 522	0.19 306	0.15 353	0.20 300	0.22 472	0.18 224	0.19 348

DStereoSA	4.44 726	0.92 672	6.79 719	1.58 715	2.54 733	2.29 683	14.04 756	2.33 688	2.31 696	1.85 666	10.58 750	1.32 549	13.05 752	7.07 710	11.18 744	0.67 696	1.97 743	0.88 702	3.29 745	1.69 710	2.44 731

DPSimNet_ROB	11.20 752	4.98 747	35.43 766	2.90 734	4.52 748	7.89 737	17.09 757	4.66 731	6.06 743	14.89 761	10.93 752	17.29 757	36.81 773	13.18 754	15.68 752	2.86 729	6.29 758	5.75 757	5.09 757	3.91 742	7.70 751

tt	6.58 736	0.26 258	6.10 716	3.77 745	2.16 721	11.55 743	19.63 758	13.33 751	5.74 741	2.96 711	2.65 687	4.97 726	6.33 740	3.81 639	7.24 722	9.15 758	11.32 767	5.89 758	6.24 759	6.03 749	2.55 733

Selective-IGEV-i1pa	19.94 762	26.52 768	23.52 755	2.94 735	1.59 716	31.97 769	20.54 759	30.88 769	25.25 764	23.87 767	27.58 766	33.01 770	26.91 768	32.38 770	25.47 765	20.69 775	5.85 757	12.49 765	4.43 755	3.35 736	19.48 768

BEATNet-Init1	26.87 766	13.43 758	70.68 783	0.91 684	0.68 619	57.02 779	21.06 760	32.82 773	32.67 770	52.12 788	53.61 785	66.05 785	49.56 782	48.79 783	34.71 772	0.49 672	0.44 682	0.53 677	0.53 686	0.63 671	0.59 670

HaxPig	38.92 774	41.40 779	41.64 767	29.95 769	32.27 766	28.90 762	27.60 761	29.73 768	37.71 779	43.82 783	43.87 778	33.17 771	35.56 769	41.53 772	40.37 774	43.94 784	47.51 788	45.82 781	47.08 783	42.38 777	44.15 783

AVERAGE_ROB	40.43 775	42.37 780	42.73 768	36.96 771	35.58 768	30.50 763	27.61 762	36.71 775	38.39 780	44.91 784	44.36 781	37.45 773	36.70 772	41.88 773	40.35 773	45.43 785	46.81 787	47.11 782	46.35 782	42.51 778	43.87 782

MEDIAN_ROB	42.00 776	44.40 781	44.29 771	35.15 770	34.95 767	31.28 768	29.60 763	35.88 774	40.02 781	47.20 787	46.64 782	37.37 772	38.48 781	44.35 782	42.45 775	48.03 786	49.39 789	49.71 783	49.03 784	45.14 781	46.65 784

ASD4	15.85 757	10.99 752	19.63 748	10.21 754	11.70 749	19.24 755	31.10 764	19.35 758	10.68 748	11.14 754	10.18 749	12.59 748	12.64 748	14.74 755	24.83 762	12.93 766	9.94 766	26.83 774	19.40 768	16.23 765	12.70 766

DGTPSM_ROB	13.01 754	8.23 748	21.87 752	9.51 752	18.10 751	11.56 744	32.01 765	10.63 748	16.20 755	7.03 748	19.48 762	10.15 743	16.66 757	9.83 748	22.42 758	4.75 749	8.68 759	5.37 755	10.25 764	6.16 750	11.36 759

DPSMNet_ROB	13.02 755	8.23 748	21.91 753	9.53 753	18.11 752	11.56 744	32.02 766	10.64 749	16.23 756	7.05 749	19.49 763	10.16 744	16.66 757	9.85 749	22.43 759	4.77 750	8.68 759	5.38 756	10.26 765	6.17 751	11.36 759

USTest	14.33 756	14.94 759	21.04 751	17.44 755	16.05 750	23.26 756	33.84 767	21.73 759	11.80 750	9.36 753	10.14 748	15.97 750	13.20 753	17.28 757	22.43 759	3.78 744	5.01 756	6.17 759	6.16 758	9.25 754	7.72 752

iinet-test	17.98 758	18.06 760	23.82 758	20.87 759	19.70 759	26.55 757	35.70 768	25.04 763	15.93 752	13.33 756	13.25 753	20.58 759	17.79 759	20.62 759	25.11 763	9.58 760	8.78 761	9.88 761	9.85 762	13.23 761	11.95 761

IINet	17.98 758	18.06 760	23.81 757	20.87 759	19.70 759	26.55 757	35.70 768	25.04 763	15.93 752	13.33 756	13.25 753	20.58 759	17.79 759	20.62 759	25.11 763	9.58 760	8.78 761	9.88 761	9.85 762	13.23 761	11.95 761

Anonymous_1	43.04 778	18.73 762	24.79 759	21.81 765	46.26 776	27.80 759	37.60 770	28.08 767	16.14 754	14.66 760	14.30 755	20.65 761	17.88 761	21.56 761	25.94 766	117.93 789	8.92 763	100.65 785	126.50 787	158.64 791	12.08 763

DPSM_ROB	19.08 760	19.14 763	25.17 760	22.15 766	20.85 762	28.17 760	37.82 771	26.56 765	16.85 760	14.14 758	14.84 756	21.70 762	18.75 762	21.87 762	26.55 767	10.16 764	9.30 764	10.47 763	10.42 766	14.03 763	12.61 764

DPSM	19.08 760	19.14 763	25.17 760	22.15 766	20.85 762	28.17 760	37.82 771	26.56 765	16.85 760	14.14 758	14.84 756	21.70 762	18.75 762	21.87 762	26.55 767	10.16 764	9.30 764	10.47 763	10.42 766	14.03 763	12.61 764

xxxxx1	54.10 780	25.67 765	27.13 763	113.43 786	96.96 785	30.69 764	47.44 773	32.38 770	25.60 765	17.75 763	17.27 758	21.81 764	21.02 764	24.43 765	33.82 769	33.37 779	40.54 784	157.71 789	175.86 789	66.16 784	72.93 787

tt_ll	54.10 780	25.67 765	27.13 763	113.43 786	96.96 785	30.69 764	47.44 773	32.38 770	25.60 765	17.75 763	17.27 758	21.81 764	21.02 764	24.43 765	33.82 769	33.37 779	40.54 784	157.71 789	175.86 789	66.16 784	72.93 787

ff	54.10 780	25.67 765	27.13 763	113.43 786	96.96 785	30.69 764	47.44 773	32.38 770	25.60 765	17.75 763	17.27 758	21.81 764	21.02 764	24.43 765	33.82 769	33.37 779	40.54 784	157.71 789	175.86 789	66.16 784	72.93 787

LSM0	42.82 777	38.75 778	50.81 779	47.07 779	109.38 790	57.00 778	76.02 776	53.74 783	33.71 772	29.02 777	30.41 776	43.87 781	37.22 774	43.91 781	53.54 783	20.52 774	18.62 771	21.10 773	21.11 775	28.41 775	42.22 779

FlowAnything	38.37 772	38.41 772	50.38 777	44.76 776	41.94 773	56.64 772	76.34 777	53.28 782	34.23 778	28.25 771	29.72 773	43.60 776	37.79 778	43.83 776	53.38 778	20.39 773	18.71 778	21.07 768	21.14 776	28.23 769	25.29 770

fast-reg	37.99 767	38.31 771	50.02 772	45.00 778	43.04 775	57.29 780	76.35 778	53.18 776	33.49 771	28.15 770	29.55 772	41.27 774	35.82 770	42.63 774	52.86 776	19.57 767	18.63 772	20.88 766	20.79 769	28.20 768	24.79 769

Hybrid-DGEV	38.35 771	38.46 775	50.28 773	44.82 777	41.90 772	56.66 773	76.35 778	53.24 778	33.80 775	28.29 772	29.84 774	43.58 775	37.86 779	43.84 779	53.39 779	20.34 771	18.69 773	21.06 767	21.00 770	28.25 771	25.34 771

CasAABBNet	38.33 770	38.46 775	50.35 776	44.75 775	41.84 769	56.68 774	76.37 780	53.22 777	33.83 776	28.31 775	29.54 771	43.62 778	37.71 777	43.84 779	53.41 780	20.30 768	18.70 774	21.07 768	21.07 772	28.24 770	25.34 771

RAFT-FEzeroshot	38.32 768	38.45 773	50.28 773	44.74 773	41.87 770	56.68 774	76.38 781	53.24 778	33.76 773	28.29 772	29.37 769	43.69 779	37.66 775	43.83 776	53.41 780	20.32 769	18.70 774	21.07 768	21.07 772	28.25 771	25.35 773

RAFT-FE	38.32 768	38.45 773	50.28 773	44.74 773	41.87 770	56.68 774	76.38 781	53.24 778	33.76 773	28.29 772	29.37 769	43.69 779	37.66 775	43.83 776	53.41 780	20.32 769	18.70 774	21.07 768	21.07 772	28.25 771	25.35 773

Selective-RAFT-Error	38.39 773	38.47 777	50.44 778	44.73 772	41.97 774	56.68 774	76.38 781	53.24 778	33.92 777	28.34 776	29.85 775	43.60 776	38.20 780	43.75 775	53.34 777	20.38 772	18.70 774	21.09 772	21.05 771	28.30 774	25.43 775

zzzzzz3	61.80 786	59.14 786	84.88 786	83.84 782	80.20 783	82.87 783	99.25 784	85.10 786	52.26 786	43.57 781	48.41 783	77.21 788	69.20 787	65.22 786	79.68 787	33.72 782	28.30 782	35.17 779	34.66 780	50.16 782	43.13 780

zzz1	61.79 785	59.16 787	84.91 787	83.86 783	80.22 784	82.74 782	99.25 784	85.15 787	52.28 787	43.59 782	48.47 784	77.02 787	69.19 786	65.23 787	79.63 786	33.72 782	28.30 782	35.17 779	34.66 780	50.16 782	43.13 780

zzzz2	57.17 783	57.86 784	75.47 784	67.94 780	62.74 778	84.92 784	114.99 786	79.18 784	50.68 784	42.39 779	44.33 779	61.67 783	53.81 783	65.07 784	79.30 784	30.51 776	28.15 780	31.78 775	32.01 777	42.61 779	38.08 777

noway5	57.17 783	57.86 784	75.47 784	67.94 780	62.74 778	84.92 784	114.99 786	79.18 784	50.68 784	42.39 779	44.33 779	61.67 783	53.81 783	65.07 784	79.30 784	30.51 776	28.15 780	31.78 775	32.01 777	42.61 779	38.08 777

RSGM-EC	88.84 787	82.86 788	51.22 780	105.38 784	99.51 788	94.51 786	125.67 788	90.02 788	46.43 782	45.14 785	57.50 787	101.22 789	88.55 788	154.40 788	153.26 789	105.54 787	59.55 790	113.88 786	53.02 785	92.89 789	56.17 785

acva	88.84 787	82.86 788	51.22 780	105.38 784	99.51 788	94.51 786	125.67 788	90.02 788	46.43 782	45.14 785	57.50 787	101.22 789	88.55 788	154.40 788	153.26 789	105.54 787	59.55 790	113.88 786	53.02 785	92.89 789	56.17 785

test_example2	192.40 790	210.76 791	206.48 790	199.83 791	204.73 791	172.94 789	183.52 790	133.93 790	133.41 790	191.38 791	196.19 790	187.13 792	178.77 790	205.33 790	208.00 791	222.09 792	238.72 792	186.54 792	190.54 792	227.34 792	170.31 791

PML	51.67 779	36.25 770	13.28 735	7.46 751	20.81 761	108.69 788	232.22 791	8.72 744	27.82 769	87.01 789	269.67 791	69.67 786	61.95 785	24.76 768	14.20 749	9.74 762	3.40 754	9.62 760	4.70 756	18.74 766	4.72 750

ccccc	497.63 791	492.34 792	595.97 791	530.87 792	530.37 792	478.08 791	442.62 792	491.76 792	343.70 792	448.18 792	520.80 792	476.12 793	550.57 792	541.64 792	605.32 792	663.49 793	459.54 793	353.94 793	309.79 793	586.66 793	530.90 792

FADE		4.78 746		1.89 719	1.92 720							4.13 714				188.09 791	2.77 750	123.78 788	127.92 788	1.06 701

Low-res two-view benchmark