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

NoBS	0.17 1	0.19 12	0.90 142	0.23 102	0.12 37	0.12 1	0.16 95	0.18 1	0.14 1	0.11 1	0.14 36	0.10 1	0.09 1	0.19 2	0.16 52	0.09 169	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.11 168	0.07 23

Pro-Stereo	0.22 82	0.25 121	0.66 76	0.22 70	0.14 95	0.49 287	0.15 60	0.23 4	0.35 114	0.16 39	0.13 19	0.14 20	0.09 1	0.49 353	0.18 91	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.37 684	0.08 48	0.09 105

MGA	0.19 9	0.27 153	0.57 27	0.20 10	0.18 250	0.37 122	0.14 35	0.30 20	0.25 11	0.18 83	0.14 36	0.15 47	0.10 3	0.30 151	0.17 77	0.08 77	0.08 223	0.07 2	0.06 27	0.09 89	0.08 72

CAR	0.19 9	0.28 182	0.60 36	0.21 39	0.16 165	0.37 122	0.13 14	0.32 31	0.25 11	0.19 106	0.15 40	0.14 20	0.10 3	0.27 92	0.17 77	0.08 77	0.08 223	0.07 2	0.06 27	0.10 129	0.08 72

MSE-Stereo	0.19 9	0.27 153	0.60 36	0.20 10	0.16 165	0.37 122	0.13 14	0.32 31	0.25 11	0.18 83	0.15 40	0.14 20	0.10 3	0.30 151	0.17 77	0.08 77	0.08 223	0.07 2	0.06 27	0.10 129	0.08 72

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 29	0.61 41	0.21 39	0.13 70	0.15 2	0.16 95	0.21 2	0.36 147	0.11 1	0.17 67	0.13 7	0.10 3	0.18 1	0.19 119	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.08 174	0.08 48	0.11 179

MLG-Stereo_test2	0.21 51	0.36 291	0.68 82	0.21 39	0.17 199	0.45 219	0.12 8	0.35 50	0.42 233	0.15 21	0.11 8	0.22 168	0.10 3	0.28 113	0.16 52	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.09 105

SCION-M(vits-remse)	0.25 119	0.22 63	1.44 277	0.35 483	0.17 199	0.33 73	0.15 60	0.46 169	0.32 66	0.16 39	0.17 67	0.14 20	0.11 8	0.27 92	0.23 220	0.15 549	0.10 372	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 105

SCION-Mon(vits-remp)	0.29 179	0.37 295	1.44 277	0.35 483	0.46 653	0.72 589	0.15 60	0.46 169	0.32 66	0.16 39	0.17 67	0.14 20	0.11 8	0.27 92	0.23 220	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 105

monster-pro	0.20 25	0.22 63	0.65 64	0.21 39	0.17 199	0.33 73	0.15 60	0.46 169	0.32 66	0.16 39	0.17 67	0.14 20	0.11 8	0.27 92	0.23 220	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 105

MonStereo	0.20 25	0.22 63	0.65 64	0.21 39	0.17 199	0.33 73	0.15 60	0.46 169	0.32 66	0.16 39	0.17 67	0.14 20	0.11 8	0.27 92	0.23 220	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 105

Monster-pub-eth3d	0.20 25	0.22 63	0.65 64	0.21 39	0.17 199	0.33 73	0.15 60	0.46 169	0.32 66	0.16 39	0.17 67	0.14 20	0.11 8	0.27 92	0.23 220	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 105

LG-Stereo_L1	0.21 51	0.31 231	0.85 123	0.22 70	0.14 95	0.28 29	0.21 228	0.38 79	0.26 18	0.16 39	0.11 8	0.13 7	0.11 8	0.37 242	0.18 91	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.10 148

MonSter	0.20 25	0.22 63	0.65 64	0.21 39	0.17 199	0.33 73	0.15 60	0.46 169	0.32 66	0.16 39	0.17 67	0.14 20	0.11 8	0.27 92	0.23 220	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 105

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 95	0.41 340	0.59 33	0.27 248	0.24 399	0.34 85	0.17 111	0.36 63	0.30 46	0.19 106	0.19 90	0.16 63	0.12 15	0.32 176	0.19 119	0.08 77	0.07 100	0.11 348	0.09 232	0.11 168	0.31 605

small-0shot	0.21 51	0.38 309	0.93 153	0.20 10	0.14 95	0.22 18	0.21 228	0.31 26	0.39 188	0.14 12	0.24 158	0.14 20	0.12 15	0.20 5	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.07 118	0.09 89	0.07 23

252Zero-FE	0.62 555	0.27 153	0.83 120	0.24 143	0.13 70	0.31 56	0.13 14	0.39 86	0.32 66	8.03 775	0.23 146	0.12 4	0.12 15	0.26 84	0.44 469	0.09 169	0.12 466	0.07 2	0.06 27	0.09 89	0.12 228

Monster-pub-mixall	0.21 51	0.31 231	0.69 84	0.21 39	0.13 70	0.27 26	0.12 8	0.37 69	0.26 18	0.21 138	0.19 90	0.15 47	0.12 15	0.47 335	0.29 319	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.08 48	0.12 228

IGEV	0.22 82	0.28 182	0.88 134	0.21 39	0.24 399	0.42 188	0.17 111	0.35 50	0.37 162	0.20 123	0.22 130	0.14 20	0.12 15	0.24 51	0.20 159	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.07 23

LG-Stereo_L2	0.21 51	0.31 231	0.85 123	0.22 70	0.14 95	0.31 56	0.22 272	0.38 79	0.25 11	0.17 71	0.11 8	0.13 7	0.12 15	0.32 176	0.18 91	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.10 148

MLG-Stereo_test3	0.21 51	0.35 279	0.65 64	0.21 39	0.14 95	0.36 111	0.13 14	0.37 69	0.40 206	0.21 138	0.12 14	0.17 82	0.12 15	0.25 65	0.16 52	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.10 148

MLG-Stereo_test1	0.21 51	0.33 250	0.61 41	0.23 102	0.21 329	0.45 219	0.13 14	0.33 41	0.46 280	0.13 6	0.09 1	0.18 103	0.12 15	0.32 176	0.15 24	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.09 105

LACA_dic	0.19 9	0.33 250	0.74 99	0.20 10	0.10 13	0.36 111	0.13 14	0.22 3	0.19 3	0.16 39	0.11 8	0.15 47	0.13 23	0.33 192	0.14 7	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.10 129	0.07 23

anonymous	0.24 106	0.43 358	1.04 179	0.24 143	0.15 128	0.23 21	0.22 272	0.39 86	0.28 31	0.20 123	0.24 158	0.16 63	0.13 23	0.28 113	0.17 77	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.07 118	0.09 89	0.20 458

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 25	0.29 197	0.90 142	0.17 1	0.13 70	0.21 16	0.17 111	0.29 12	0.24 8	0.15 21	0.17 67	0.10 1	0.13 23	0.20 5	0.19 119	0.08 77	0.09 319	0.11 348	0.14 458	0.13 229	0.11 179

depth_test_26	0.22 82	0.28 182	0.91 147	0.20 10	0.13 70	0.18 8	0.13 14	0.31 26	0.41 219	0.16 39	0.31 250	0.19 132	0.13 23	0.22 29	0.14 7	0.11 381	0.09 319	0.10 266	0.09 232	0.10 129	0.14 300

MCSU-Stereo	0.23 95	0.19 12	0.73 97	0.22 70	0.16 165	0.48 268	0.20 180	0.33 41	0.38 173	0.20 123	0.21 110	0.24 204	0.13 23	0.42 282	0.19 119	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.10 148

derf	0.19 9	0.19 12	0.64 53	0.35 483	0.12 37	0.32 65	0.14 35	0.30 20	0.31 53	0.14 12	0.13 19	0.17 82	0.13 23	0.27 92	0.14 7	0.08 77	0.08 223	0.07 2	0.15 485	0.07 5	0.09 105

mm2	0.17 1	0.19 12	0.65 64	0.20 10	0.12 37	0.20 10	0.14 35	0.29 12	0.28 31	0.13 6	0.13 19	0.18 103	0.13 23	0.25 65	0.15 24	0.07 29	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

mm1	0.17 1	0.19 12	0.65 64	0.20 10	0.12 37	0.20 10	0.14 35	0.32 31	0.28 31	0.13 6	0.13 19	0.18 103	0.13 23	0.25 65	0.15 24	0.07 29	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

qqai	0.21 51	0.20 29	0.63 49	0.39 558	0.13 70	0.32 65	0.15 60	0.35 50	0.31 53	0.14 12	0.13 19	0.18 103	0.13 23	0.27 92	0.15 24	0.08 77	0.08 223	0.07 2	0.27 625	0.07 5	0.09 105

PointNet	0.20 25	0.21 45	0.82 118	0.21 39	0.12 37	0.37 122	0.16 95	0.33 41	0.28 31	0.16 39	0.15 40	0.18 103	0.13 23	0.22 29	0.16 52	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.07 5	0.07 23

DepthFocus	0.19 9	0.30 217	0.77 108	0.19 3	0.15 128	0.20 10	0.15 60	0.31 26	0.19 3	0.16 39	0.17 67	0.15 47	0.13 23	0.22 29	0.17 77	0.09 169	0.08 223	0.11 348	0.10 276	0.08 48	0.07 23

Test_v1	0.21 51	0.27 153	0.95 159	0.20 10	0.14 95	0.28 29	0.15 60	0.37 69	0.27 24	0.16 39	0.18 84	0.15 47	0.13 23	0.25 65	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.11 179

monsterstereo	0.22 82	0.22 63	0.52 7	0.25 174	0.27 454	0.39 146	0.14 35	0.51 242	0.33 83	0.25 217	0.27 197	0.13 7	0.13 23	0.38 253	0.21 181	0.07 29	0.07 100	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.06 3

MLG-Stereo	0.21 51	0.33 250	0.60 36	0.23 102	0.12 37	0.44 209	0.13 14	0.39 86	0.46 280	0.13 6	0.10 3	0.17 82	0.13 23	0.35 217	0.15 24	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.09 105

TT111	0.19 9	0.22 63	0.66 76	0.20 10	0.12 37	0.32 65	0.14 35	0.29 12	0.29 43	0.17 71	0.12 14	0.20 144	0.14 37	0.26 84	0.21 181	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.08 72

rgla	0.20 25	0.54 440	0.64 53	0.22 70	0.21 329	0.35 94	0.13 14	0.30 20	0.26 18	0.16 39	0.13 19	0.12 4	0.14 37	0.23 41	0.16 52	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.09 89	0.08 72

test410	0.20 25	0.24 106	0.70 87	0.22 70	0.19 288	0.47 251	0.11 4	0.35 50	0.30 46	0.21 138	0.15 40	0.14 20	0.14 37	0.23 41	0.15 24	0.06 1	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

DF_test	0.20 25	0.28 182	1.00 170	0.23 102	0.16 165	0.15 2	0.15 60	0.28 11	0.25 11	0.15 21	0.16 57	0.14 20	0.14 37	0.21 14	0.18 91	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.11 168	0.08 72

LiteMatch*	0.19 9	0.19 12	0.85 123	0.20 10	0.14 95	0.28 29	0.15 60	0.29 12	0.28 31	0.16 39	0.13 19	0.16 63	0.14 37	0.24 51	0.21 181	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.08 72

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 119	0.24 106	0.76 104	0.22 70	0.33 543	0.48 268	0.20 180	0.47 195	0.35 114	0.26 235	0.30 233	0.22 168	0.14 37	0.21 14	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.07 5	0.15 344

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 135	0.23 87	1.00 170	0.22 70	0.31 517	0.47 251	0.20 180	0.44 140	0.33 83	0.27 251	0.32 261	0.24 204	0.14 37	0.23 41	0.18 91	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.08 48	0.16 380

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 119	0.24 106	0.84 122	0.22 70	0.32 528	0.48 268	0.20 180	0.45 159	0.35 114	0.26 235	0.30 233	0.22 168	0.14 37	0.21 14	0.18 91	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.07 5	0.13 271

PipStereo	0.19 9	0.26 140	0.85 123	0.21 39	0.10 13	0.16 4	0.15 60	0.35 50	0.35 114	0.12 3	0.10 3	0.21 160	0.14 37	0.21 14	0.15 24	0.08 77	0.09 319	0.07 2	0.06 27	0.12 192	0.09 105

PSi22b	0.20 25	0.26 140	0.88 134	0.21 39	0.10 13	0.16 4	0.15 60	0.35 50	0.35 114	0.12 3	0.10 3	0.21 160	0.14 37	0.21 14	0.15 24	0.08 77	0.10 372	0.07 2	0.06 27	0.12 192	0.09 105

Foundation-i32	0.20 25	0.28 182	0.87 131	0.20 10	0.11 23	0.20 10	0.15 60	0.32 31	0.36 147	0.13 6	0.10 3	0.25 220	0.14 37	0.19 2	0.15 24	0.09 169	0.09 319	0.07 2	0.06 27	0.11 168	0.12 228

LACA2	0.25 119	0.74 543	1.30 235	0.20 10	0.10 13	0.39 146	0.17 111	0.32 31	0.36 147	0.15 21	0.15 40	0.18 103	0.14 37	0.22 29	0.14 7	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 3

gcap_with_dpt	0.25 119	0.22 63	1.00 170	0.22 70	0.30 496	0.48 268	0.21 228	0.45 159	0.32 66	0.27 251	0.31 250	0.20 144	0.14 37	0.20 5	0.18 91	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.08 48	0.13 271

BStereo	0.28 166	0.33 250	1.34 248	0.23 102	0.29 478	0.33 73	0.20 180	0.46 169	0.35 114	0.22 161	0.17 67	0.20 144	0.14 37	0.28 113	0.25 263	0.07 29	0.07 100	0.16 574	0.21 585	0.12 192	0.11 179

Anonymus123	0.31 206	0.33 250	1.34 248	0.23 102	0.29 478	0.98 676	0.20 180	0.49 222	0.35 114	0.22 161	0.17 67	0.20 144	0.14 37	0.28 113	0.25 263	0.07 29	0.07 100	0.16 574	0.21 585	0.12 192	0.11 179

S2M2_XL	0.20 25	0.32 240	1.10 192	0.19 3	0.13 70	0.16 4	0.11 4	0.27 8	0.17 2	0.15 21	0.19 90	0.15 47	0.14 37	0.19 2	0.21 181	0.11 381	0.09 319	0.10 266	0.08 174	0.10 129	0.08 72
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.21 51	0.22 63	0.61 41	0.21 39	0.20 312	0.41 172	0.15 60	0.46 169	0.35 114	0.26 235	0.22 130	0.14 20	0.14 37	0.31 162	0.22 209	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 23

4.5_new	0.21 51	0.22 63	0.63 49	0.21 39	0.15 128	0.40 161	0.17 111	0.40 97	0.35 114	0.25 217	0.22 130	0.14 20	0.14 37	0.22 29	0.21 181	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 23

4.5w-stereo	0.21 51	0.22 63	0.63 49	0.21 39	0.15 128	0.40 161	0.17 111	0.40 97	0.35 114	0.25 217	0.22 130	0.14 20	0.14 37	0.22 29	0.21 181	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 23

monsters	0.22 82	0.22 63	0.52 7	0.23 102	0.28 468	0.42 188	0.14 35	0.46 169	0.31 53	0.24 196	0.20 101	0.13 7	0.14 37	0.43 287	0.20 159	0.07 29	0.06 27	0.07 2	0.08 174	0.06 1	0.06 3

LGtest1	0.21 51	0.37 295	0.70 87	0.22 70	0.12 37	0.31 56	0.11 4	0.36 63	0.39 188	0.17 71	0.13 19	0.16 63	0.14 37	0.25 65	0.27 289	0.10 286	0.09 319	0.08 78	0.06 27	0.10 129	0.10 148

DEFOM-Stereo	0.22 82	0.22 63	0.91 147	0.23 102	0.13 70	0.49 287	0.18 136	0.30 20	0.28 31	0.19 106	0.17 67	0.14 20	0.14 37	0.41 274	0.16 52	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.09 89	0.09 105

dual_stereo	0.23 95	0.25 121	0.66 76	0.21 39	0.15 128	0.27 26	0.15 60	0.62 333	0.40 206	0.15 21	0.13 19	0.18 103	0.14 37	0.37 242	0.19 119	0.09 169	0.31 685	0.07 2	0.10 276	0.07 5	0.07 23

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 268	1.34 719	1.24 220	0.23 102	0.12 37	0.33 73	0.20 180	0.40 97	0.33 83	0.25 217	0.21 110	0.16 63	0.14 37	0.27 92	0.63 554	0.55 719	0.06 27	0.11 348	0.13 429	0.25 503	0.49 685

AIO-Stereo	0.30 197	0.27 153	1.25 221	0.27 248	0.24 399	0.37 122	0.20 180	0.52 258	0.36 147	0.21 138	0.30 233	0.23 186	0.14 37	0.31 162	0.20 159	0.08 77	0.07 100	0.09 192	0.38 686	0.19 408	0.31 605

gcap-zeroshot	0.26 135	0.24 106	1.03 175	0.22 70	0.33 543	0.48 268	0.20 180	0.47 195	0.34 97	0.26 235	0.29 218	0.22 168	0.14 37	0.21 14	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.08 48	0.14 300

test_for_model	0.25 119	0.24 106	0.76 104	0.22 70	0.33 543	0.48 268	0.20 180	0.47 195	0.35 114	0.26 235	0.30 233	0.22 168	0.14 37	0.21 14	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.07 5	0.15 344

testlalala	0.26 135	0.24 106	1.03 175	0.22 70	0.33 543	0.48 268	0.20 180	0.47 195	0.34 97	0.26 235	0.29 218	0.22 168	0.14 37	0.21 14	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.08 48	0.14 300

FORCE_4.6	0.20 25	0.29 197	0.55 18	0.22 70	0.09 1	0.37 122	0.17 111	0.46 169	0.37 162	0.14 12	0.17 67	0.17 82	0.15 65	0.22 29	0.14 7	0.09 169	0.05 1	0.08 78	0.07 118	0.11 168	0.06 3

FORCE_5	0.20 25	0.50 416	0.51 3	0.24 143	0.09 1	0.29 36	0.13 14	0.41 109	0.36 147	0.14 12	0.17 67	0.19 132	0.15 65	0.24 51	0.13 1	0.08 77	0.05 1	0.08 78	0.08 174	0.15 294	0.06 3

416test1013	0.20 25	0.46 386	0.72 95	0.23 102	0.22 360	0.36 111	0.13 14	0.29 12	0.26 18	0.16 39	0.13 19	0.13 7	0.15 65	0.21 14	0.16 52	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.08 72

416test	0.20 25	0.45 381	0.67 80	0.23 102	0.22 360	0.36 111	0.13 14	0.30 20	0.26 18	0.16 39	0.12 14	0.13 7	0.15 65	0.20 5	0.15 24	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 23

test410_97500	0.20 25	0.23 87	0.70 87	0.22 70	0.18 250	0.46 239	0.11 4	0.34 47	0.29 43	0.18 83	0.15 40	0.15 47	0.15 65	0.23 41	0.15 24	0.06 1	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

VeloStereo	0.19 9	0.19 12	0.64 53	0.20 10	0.15 128	0.20 10	0.08 1	0.26 6	0.19 3	0.16 39	0.13 19	0.17 82	0.15 65	0.24 51	0.19 119	0.12 444	0.12 466	0.11 348	0.10 276	0.14 265	0.15 344

flow	0.19 9	0.19 12	0.64 53	0.20 10	0.15 128	0.20 10	0.08 1	0.26 6	0.19 3	0.16 39	0.13 19	0.17 82	0.15 65	0.28 113	0.19 119	0.12 444	0.12 466	0.11 348	0.10 276	0.14 265	0.15 344

testmc14	0.25 119	0.17 2	0.71 91	0.45 615	0.24 399	0.47 251	0.18 136	0.35 50	0.35 114	0.16 39	0.20 101	0.20 144	0.15 65	0.48 342	0.19 119	0.07 29	0.08 223	0.06 1	0.05 1	0.09 89	0.28 573

LGCAT	0.24 106	0.19 12	0.64 53	0.20 10	0.12 37	0.47 251	0.14 35	0.34 47	0.19 3	0.17 71	0.13 19	0.23 186	0.15 65	0.39 261	0.21 181	0.14 526	0.34 692	0.07 2	0.08 174	0.07 5	0.53 690

LACA3	0.18 5	0.20 29	0.67 80	0.19 3	0.12 37	0.35 94	0.17 111	0.27 8	0.31 53	0.16 39	0.13 19	0.15 47	0.15 65	0.28 113	0.13 1	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.10 129	0.06 3

GeoVLM	0.18 5	0.19 12	0.64 53	0.20 10	0.12 37	0.30 45	0.14 35	0.29 12	0.28 31	0.16 39	0.13 19	0.18 103	0.15 65	0.25 65	0.21 181	0.07 29	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

LACA1	0.19 9	0.39 322	0.60 36	0.19 3	0.10 13	0.42 188	0.15 60	0.31 26	0.34 97	0.15 21	0.11 8	0.14 20	0.15 65	0.25 65	0.15 24	0.09 169	0.07 100	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 23

DispViT+	0.23 95	0.23 87	0.98 167	0.19 3	0.44 634	0.22 18	0.14 35	0.41 109	0.37 162	0.19 106	0.16 57	0.18 103	0.15 65	0.38 253	0.17 77	0.11 381	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

MatchStereo	0.24 106	0.38 309	1.37 258	0.20 10	0.10 13	0.22 18	0.14 35	0.41 109	0.40 206	0.14 12	0.25 175	0.15 47	0.15 65	0.25 65	0.18 91	0.09 169	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.18 5	0.19 12	0.65 64	0.20 10	0.12 37	0.30 45	0.14 35	0.29 12	0.28 31	0.16 39	0.13 19	0.18 103	0.15 65	0.25 65	0.21 181	0.07 29	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

HiDET	0.19 9	0.20 29	0.62 48	0.20 10	0.13 70	0.36 111	0.13 14	0.35 50	0.31 53	0.16 39	0.14 36	0.17 82	0.15 65	0.25 65	0.23 220	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 23

LCMNet	0.20 25	0.21 45	0.61 41	0.20 10	0.13 70	0.39 146	0.14 35	0.34 47	0.34 97	0.16 39	0.16 57	0.16 63	0.15 65	0.27 92	0.22 209	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 72

VIP-Stereo	0.28 166	0.56 453	1.05 182	0.23 102	0.19 288	0.52 339	0.17 111	0.44 140	0.39 188	0.18 83	0.25 175	0.24 204	0.15 65	0.33 192	0.19 119	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.14 265	0.32 615

Wavelet-MonSter	0.18 5	0.20 29	0.51 3	0.22 70	0.17 199	0.35 94	0.14 35	0.27 8	0.25 11	0.19 106	0.21 110	0.14 20	0.15 65	0.27 92	0.16 52	0.06 1	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.14 300

Replicate-Monster	0.23 95	0.40 330	0.94 158	0.21 39	0.14 95	0.37 122	0.13 14	0.40 97	0.36 147	0.22 161	0.15 40	0.15 47	0.15 65	0.40 268	0.15 24	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.15 344

LG-G_1	0.23 95	0.37 295	0.71 91	0.23 102	0.11 23	0.51 318	0.12 8	0.44 140	0.39 188	0.19 106	0.15 40	0.19 132	0.15 65	0.36 231	0.16 52	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.11 179

LG-G	0.23 95	0.37 295	0.71 91	0.23 102	0.11 23	0.51 318	0.12 8	0.44 140	0.39 188	0.19 106	0.15 40	0.19 132	0.15 65	0.36 231	0.16 52	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.11 179

U	3.37 760	0.17 2	0.91 147	0.26 222	13.79 788	19.19 791	0.15 60	0.41 109	0.31 53	0.17 71	0.18 84	0.27 249	0.15 65	0.21 14	0.16 52	0.09 169	0.06 27	17.88 798	12.81 791	0.10 129	0.08 72

FORCE_6	0.21 51	0.52 423	0.57 27	0.23 102	0.09 1	0.30 45	0.15 60	0.46 169	0.37 162	0.15 21	0.16 57	0.18 103	0.16 88	0.27 92	0.15 24	0.07 29	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.09 89	0.06 3

PSi22a	0.20 25	0.28 182	0.89 138	0.20 10	0.11 23	0.16 4	0.14 35	0.32 31	0.35 114	0.12 3	0.09 1	0.22 168	0.16 88	0.20 5	0.14 7	0.09 169	0.09 319	0.07 2	0.05 1	0.13 229	0.11 179

CSFM-Stereo	0.19 9	0.20 29	0.60 36	0.20 10	0.11 23	0.39 146	0.15 60	0.35 50	0.27 24	0.18 83	0.15 40	0.17 82	0.16 88	0.26 84	0.21 181	0.08 77	0.07 100	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.09 105

111111	0.24 106	0.21 45	0.82 118	0.24 143	0.21 329	0.43 197	0.13 14	0.45 159	0.35 114	0.22 161	0.27 197	0.18 103	0.16 88	0.35 217	0.18 91	0.09 169	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.25 503	0.08 72

LG-Stereo	0.27 149	0.25 121	0.95 159	0.25 174	0.15 128	0.43 197	0.21 228	0.50 231	0.40 206	0.18 83	0.29 218	0.25 220	0.16 88	0.28 113	0.35 403	0.07 29	0.07 100	0.11 348	0.10 276	0.24 489	0.10 148

HART	0.38 281	0.53 431	1.66 328	0.26 222	0.15 128	0.30 45	0.19 152	0.67 367	0.46 280	0.29 267	0.52 433	0.38 343	0.16 88	0.41 274	0.20 159	0.08 77	0.68 740	0.09 192	0.07 118	0.34 600	0.21 473

AIO_rvc	0.41 316	0.64 492	1.29 232	0.58 681	0.39 603	0.37 122	0.24 351	0.50 231	0.43 244	0.28 258	0.23 146	0.25 220	0.16 88	0.99 499	0.19 119	0.10 286	0.16 562	0.08 78	0.11 352	0.25 503	0.85 725

fffft	0.29 179	0.21 45	1.10 192	0.24 143	0.15 128	0.42 188	0.24 351	0.42 122	0.38 173	0.21 138	0.18 84	0.20 144	0.16 88	0.44 298	0.70 574	0.07 29	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.28 543	0.20 458
1: 1. 1
RAStereo	0.28 166	0.48 402	1.52 303	0.26 222	0.18 250	0.25 24	0.19 152	0.42 122	0.35 114	0.20 123	0.25 175	0.20 144	0.16 88	0.24 51	0.24 248	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.08 174	0.12 192	0.08 72

CAS++	0.31 206	0.33 250	1.43 274	0.25 174	0.17 199	0.31 56	0.20 180	0.78 469	0.41 219	0.30 273	0.30 233	0.21 160	0.16 88	0.33 192	0.18 91	0.15 549	0.12 466	0.13 485	0.10 276	0.15 294	0.11 179
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
F5.5	0.20 25	0.48 402	0.59 33	0.23 102	0.09 1	0.30 45	0.15 60	0.41 109	0.37 162	0.14 12	0.15 40	0.19 132	0.17 98	0.22 29	0.13 1	0.07 29	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.10 129	0.05 1

F8.5	0.21 51	0.34 269	0.56 23	0.24 143	0.09 1	0.29 36	0.14 35	0.44 140	0.58 411	0.15 21	0.16 57	0.19 132	0.17 98	0.24 51	0.14 7	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.08 174	0.09 89	0.06 3

FORCE_9	0.21 51	0.35 279	0.56 23	0.23 102	0.09 1	0.29 36	0.14 35	0.44 140	0.59 424	0.14 12	0.16 57	0.18 103	0.17 98	0.24 51	0.14 7	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.08 174	0.09 89	0.06 3

FORCE_8	0.21 51	0.42 350	0.55 18	0.24 143	0.09 1	0.29 36	0.15 60	0.44 140	0.58 411	0.15 21	0.17 67	0.19 132	0.17 98	0.24 51	0.14 7	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.07 118	0.09 89	0.05 1

F7	0.21 51	0.36 291	0.52 7	0.23 102	0.09 1	0.29 36	0.15 60	0.47 195	0.59 424	0.15 21	0.15 40	0.18 103	0.17 98	0.24 51	0.14 7	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.07 118	0.09 89	0.06 3

FORCE_4	0.22 82	0.29 197	0.58 31	0.23 102	0.09 1	0.35 94	0.17 111	0.42 122	0.54 376	0.15 21	0.17 67	0.21 160	0.17 98	0.32 176	0.15 24	0.09 169	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.14 265	0.06 3

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 135	0.57 459	0.93 153	0.24 143	0.13 70	0.39 146	0.13 14	0.32 31	0.36 147	0.21 138	0.15 40	0.18 103	0.17 98	0.28 113	0.18 91	0.10 286	0.09 319	0.13 485	0.11 352	0.14 265	0.32 615

Anonymus	0.21 51	0.21 45	0.75 101	0.25 174	0.14 95	0.34 85	0.16 95	0.32 31	0.31 53	0.18 83	0.15 40	0.23 186	0.17 98	0.27 92	0.24 248	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.08 174	0.10 129	0.10 148

PhaseNet	0.25 119	0.26 140	0.96 164	0.25 174	0.15 128	0.31 56	0.16 95	0.36 63	0.30 46	0.19 106	0.18 84	0.28 262	0.17 98	0.30 151	0.27 289	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.10 276	0.14 265	0.26 553

DF	0.34 236	0.29 197	0.95 159	0.31 373	0.44 634	0.40 161	0.21 228	0.71 389	0.32 66	0.23 185	0.37 295	0.32 297	0.17 98	0.39 261	0.85 604	0.10 286	0.09 319	0.08 78	0.29 635	0.09 89	0.20 458

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 179	0.58 461	0.98 167	0.21 39	0.31 517	0.41 172	0.20 180	0.46 169	0.34 97	0.21 138	0.22 130	0.19 132	0.17 98	0.24 51	0.15 24	0.08 77	0.10 372	0.08 78	0.45 701	0.09 89	0.29 581

WQFJA1++	2.30 743	0.22 63	6.03 755	1.08 730	1.15 737	0.29 36	0.14 35	0.39 86	0.24 8	13.61 787	0.19 90	3.34 751	0.17 98	0.33 192	0.24 248	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.07 118	18.19 798	0.14 300

DLNR-FE	13.43 787	20.01 793	23.53 794	121.73 816	33.87 804	0.46 239	0.15 60	8.09 781	0.35 114	0.28 258	0.37 295	0.26 235	0.17 98	0.75 459	0.29 319	6.68 783	0.26 667	0.09 192	0.38 686	50.82 815	0.18 422

FlowAnything_test	0.23 95	0.32 240	0.52 7	0.28 282	0.17 199	0.37 122	0.20 180	0.38 79	0.24 8	0.24 196	0.20 101	0.21 160	0.17 98	0.26 84	0.25 263	0.13 480	0.10 372	0.14 524	0.16 510	0.17 358	0.12 228

2.5w	0.21 51	0.23 87	0.50 1	0.22 70	0.15 128	0.39 146	0.19 152	0.47 195	0.36 147	0.21 138	0.22 130	0.13 7	0.17 98	0.33 192	0.20 159	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

S2M2_L	0.24 106	0.29 197	0.90 142	0.23 102	0.17 199	0.24 23	0.09 3	0.36 63	0.45 269	0.17 71	0.25 175	0.23 186	0.17 98	0.24 51	0.28 304	0.15 549	0.12 466	0.11 348	0.12 395	0.15 294	0.11 179
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.22 82	0.28 182	0.77 108	0.22 70	0.11 23	0.40 161	0.16 95	0.31 26	0.36 147	0.19 106	0.19 90	0.17 82	0.17 98	0.37 242	0.16 52	0.10 286	0.06 27	0.08 78	0.07 118	0.10 129	0.07 23

GREAT-IGEV	0.37 268	0.28 182	1.48 291	0.25 174	0.38 597	0.46 239	0.18 136	0.33 41	0.34 97	0.15 21	0.29 218	0.15 47	0.17 98	0.36 231	0.23 220	0.07 29	0.76 747	0.07 2	0.26 618	0.21 440	1.03 742
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.20 25	0.30 217	0.81 116	0.21 39	0.22 360	0.21 16	0.16 95	0.25 5	0.38 173	0.15 21	0.11 8	0.18 103	0.17 98	0.23 41	0.16 52	0.09 169	0.13 494	0.08 78	0.06 27	0.07 5	0.07 23

AIO_test	0.39 298	0.37 295	1.19 208	0.73 703	0.67 702	0.35 94	0.25 376	0.47 195	0.34 97	0.34 298	0.22 130	0.33 309	0.17 98	1.31 544	0.19 119	0.11 381	0.15 544	0.08 78	0.21 585	0.15 294	0.23 515

castereo++	0.28 166	0.43 358	0.93 153	0.28 282	0.17 199	0.53 348	0.21 228	0.55 284	0.45 269	0.17 71	0.26 188	0.32 297	0.17 98	0.33 192	0.16 52	0.09 169	0.08 223	0.09 192	0.29 635	0.13 229	0.06 3

mms	0.27 149	0.26 140	0.91 147	0.25 174	0.18 250	0.32 65	0.23 314	0.37 69	0.31 53	0.21 138	0.30 233	0.23 186	0.17 98	0.46 323	0.21 181	0.08 77	0.10 372	0.10 266	0.08 174	0.22 457	0.47 680

ours_stereo	0.27 149	0.25 121	1.21 214	0.25 174	0.17 199	0.35 94	0.23 314	0.38 79	0.35 114	0.20 123	0.31 250	0.23 186	0.17 98	0.41 274	0.20 159	0.08 77	0.07 100	0.10 266	0.08 174	0.22 457	0.18 422

GCAP-BAT	1.13 694	0.30 217	9.45 772	3.22 769	5.97 769	0.39 146	0.20 180	0.59 311	0.41 219	0.26 235	0.26 188	0.23 186	0.17 98	0.31 162	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.09 192	0.07 118	0.13 229	0.17 402

RSM++	0.27 149	0.26 140	0.87 131	0.28 282	0.13 70	0.39 146	0.20 180	0.45 159	0.45 269	0.20 123	0.24 158	0.24 204	0.17 98	0.36 231	0.20 159	0.08 77	0.07 100	0.09 192	0.35 672	0.26 525	0.18 422

RSM	0.28 166	0.26 140	0.97 165	0.25 174	0.24 399	0.37 122	0.21 228	0.49 222	0.44 252	0.21 138	0.27 197	0.28 262	0.17 98	0.38 253	0.20 159	0.07 29	0.07 100	0.09 192	0.34 668	0.21 440	0.16 380

RAFT-Stereo-weight	0.34 236	0.29 197	1.43 274	0.28 282	0.28 468	0.55 370	0.22 272	0.78 469	0.48 305	0.46 387	0.38 310	0.36 328	0.17 98	0.33 192	0.23 220	0.09 169	0.08 223	0.09 192	0.07 118	0.09 89	0.09 105

MSKI-zero shot	0.46 392	0.38 309	2.47 603	0.27 248	0.43 633	0.56 387	0.20 180	0.77 452	0.43 244	0.60 555	0.51 418	0.44 394	0.17 98	0.68 439	0.21 181	0.09 169	0.29 679	0.09 192	0.32 660	0.14 265	0.10 148

DLNR_Zeroshot_test	13.43 787	19.94 792	23.55 795	121.61 815	35.03 805	0.46 239	0.15 60	8.02 780	0.35 114	0.28 258	0.37 295	0.26 235	0.17 98	0.76 463	0.29 319	6.42 782	0.26 667	0.09 192	0.38 686	50.13 814	0.18 422

CASnet	0.28 166	0.31 231	1.20 212	0.28 282	0.11 23	0.47 251	0.19 152	0.44 140	0.44 252	0.38 328	0.31 250	0.23 186	0.17 98	0.29 134	0.19 119	0.10 286	0.06 27	0.15 555	0.12 395	0.16 334	0.07 23
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	1.09 691	0.30 217	8.70 769	3.22 769	5.88 768	0.39 146	0.20 180	0.59 311	0.41 219	0.26 235	0.26 188	0.23 186	0.17 98	0.31 162	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.09 192	0.07 118	0.13 229	0.19 439

CAS	0.35 250	0.25 121	1.30 235	0.79 710	0.34 556	0.51 318	0.23 314	0.46 169	0.39 188	0.22 161	0.31 250	0.20 144	0.17 98	0.28 113	0.23 220	0.73 730	0.06 27	0.07 2	0.05 1	0.09 89	0.37 648

EGLCR-Stereo	0.29 179	0.27 153	0.97 165	0.30 342	0.19 288	0.56 387	0.17 111	0.68 372	0.36 147	0.30 273	0.18 84	0.27 249	0.17 98	0.38 253	0.19 119	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.08 174	0.10 129	0.35 633

GELT-Stereo	0.24 106	0.33 250	0.63 49	0.24 143	0.31 517	0.42 188	0.18 136	0.59 311	0.43 244	0.24 196	0.19 90	0.21 160	0.18 131	0.29 134	0.20 159	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.08 174	0.08 48	0.08 72

over-6	0.26 135	0.78 567	1.04 179	0.23 102	0.11 23	0.36 111	0.15 60	0.46 169	0.37 162	0.16 39	0.16 57	0.16 63	0.18 131	0.37 242	0.16 52	0.10 286	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.09 89	0.07 23

over-8	0.23 95	0.76 547	0.79 112	0.24 143	0.10 13	0.34 85	0.13 14	0.35 50	0.33 83	0.15 21	0.15 40	0.19 132	0.18 131	0.29 134	0.17 77	0.09 169	0.06 27	0.07 2	0.05 1	0.11 168	0.07 23

DN	0.37 268	0.23 87	1.40 266	0.37 531	0.40 614	0.48 268	0.21 228	0.51 242	0.40 206	0.23 185	0.24 158	0.36 328	0.18 131	0.81 475	0.54 521	0.13 480	0.11 432	0.11 348	0.34 668	0.12 192	0.19 439

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 149	0.46 386	1.39 265	0.23 102	0.17 199	0.35 94	0.21 228	0.40 97	0.25 11	0.18 83	0.21 110	0.17 82	0.18 131	0.25 65	0.17 77	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.28 629	0.08 48	0.27 564

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 179	0.53 431	1.28 228	0.22 70	0.32 528	0.35 94	0.19 152	0.46 169	0.33 83	0.18 83	0.19 90	0.18 103	0.18 131	0.21 14	0.14 7	0.08 77	0.10 372	0.08 78	0.46 704	0.10 129	0.32 615

Selective-IGEV-i32	0.29 179	0.23 87	1.28 228	0.27 248	0.30 496	0.35 94	0.20 180	0.56 290	0.38 173	0.21 138	0.30 233	0.22 168	0.18 131	0.37 242	0.18 91	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.15 485	0.16 334	0.29 581

GEAStereo	0.35 250	0.32 240	1.17 204	0.53 656	0.60 693	0.55 370	0.21 228	0.40 97	0.27 24	0.20 123	0.22 130	0.16 63	0.18 131	0.44 298	0.16 52	0.11 381	0.37 698	0.08 78	0.06 27	0.33 588	0.71 712

GSStereo	0.36 260	0.32 240	1.17 204	0.34 465	0.60 693	0.55 370	0.21 228	0.62 333	0.41 219	0.22 161	0.22 130	0.17 82	0.18 131	0.44 298	0.16 52	0.10 286	0.16 562	0.08 78	0.11 352	0.33 588	0.84 723

GS-Stereo							0.21 228	0.62 333	0.41 219	0.22 161	0.22 130	0.17 82	0.18 131	0.44 298	0.16 52	0.10 286	0.16 562	0.08 78	0.11 352	0.33 588	0.84 723

AdaDepth	0.24 106	0.18 7	1.03 175	0.25 174	0.21 329	0.46 239	0.16 95	0.30 20	0.27 24	0.17 71	0.19 90	0.14 20	0.18 131	0.35 217	0.17 77	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.25 610	0.10 129	0.10 148

asd	0.20 25	0.22 63	0.65 64	0.22 70	0.17 199	0.41 172	0.14 35	0.35 50	0.32 66	0.24 196	0.20 101	0.15 47	0.18 131	0.26 84	0.16 52	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.08 72

2.25w	0.21 51	0.22 63	0.51 3	0.21 39	0.14 95	0.36 111	0.13 14	0.42 122	0.34 97	0.23 185	0.27 197	0.14 20	0.18 131	0.33 192	0.24 248	0.06 1	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

4.25_new	0.21 51	0.23 87	0.64 53	0.22 70	0.18 250	0.41 172	0.17 111	0.41 109	0.35 114	0.22 161	0.21 110	0.14 20	0.18 131	0.25 65	0.18 91	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

4.5w_new	0.21 51	0.23 87	0.64 53	0.22 70	0.18 250	0.41 172	0.17 111	0.41 109	0.35 114	0.22 161	0.21 110	0.14 20	0.18 131	0.25 65	0.18 91	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

4.25w-stereo	0.21 51	0.23 87	0.64 53	0.22 70	0.18 250	0.41 172	0.17 111	0.41 109	0.35 114	0.22 161	0.21 110	0.14 20	0.18 131	0.25 65	0.18 91	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

3.25w_new	0.20 25	0.20 29	0.52 7	0.21 39	0.14 95	0.37 122	0.14 35	0.43 131	0.35 114	0.23 185	0.21 110	0.16 63	0.18 131	0.27 92	0.20 159	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 72

3.25w	0.20 25	0.20 29	0.52 7	0.21 39	0.14 95	0.37 122	0.14 35	0.43 131	0.35 114	0.23 185	0.21 110	0.16 63	0.18 131	0.27 92	0.20 159	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 72

3.75w	0.21 51	0.21 45	0.61 41	0.21 39	0.20 312	0.44 209	0.16 95	0.44 140	0.30 46	0.22 161	0.20 101	0.13 7	0.18 131	0.29 134	0.21 181	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 72

3.5w_stereo	0.21 51	0.22 63	0.55 18	0.21 39	0.15 128	0.40 161	0.14 35	0.43 131	0.33 83	0.21 138	0.24 158	0.14 20	0.18 131	0.34 207	0.22 209	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 72

GIP-stereo	0.26 135	0.22 63	0.78 110	0.29 320	0.20 312	0.42 188	0.17 111	0.64 346	0.39 188	0.18 83	0.24 158	0.23 186	0.18 131	0.25 65	0.47 484	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.17 358	0.08 72

SMoEStereo_RVC	0.29 179	0.26 140	1.03 175	0.25 174	0.14 95	0.46 239	0.22 272	0.36 63	0.38 173	0.23 185	0.23 146	0.21 160	0.18 131	0.45 314	0.60 547	0.07 29	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.20 424	0.20 458

tt45	0.29 179	0.24 106	1.06 184	0.25 174	0.17 199	0.55 370	0.22 272	0.41 109	0.35 114	0.24 196	0.25 175	0.25 220	0.18 131	0.64 418	0.34 391	0.08 77	0.07 100	0.10 266	0.08 174	0.21 440	0.11 179

999	0.29 179	0.25 121	1.05 182	0.26 222	0.18 250	0.49 287	0.23 314	0.38 79	0.37 162	0.20 123	0.32 261	0.23 186	0.18 131	0.73 455	0.36 409	0.08 77	0.07 100	0.09 192	0.08 174	0.24 489	0.10 148

MGS-Stereo	0.32 213	0.34 269	1.70 338	0.25 174	0.14 95	0.40 161	0.22 272	0.38 79	0.43 244	0.24 196	0.51 418	0.25 220	0.18 131	0.31 162	0.20 159	0.09 169	0.08 223	0.09 192	0.08 174	0.47 683	0.08 72

UniTT-Stereo	0.30 197	0.36 291	1.68 332	0.27 248	0.24 399	0.29 36	0.18 136	0.33 41	0.34 97	0.26 235	0.37 295	0.18 103	0.18 131	0.31 162	0.27 289	0.10 286	0.08 223	0.08 78	0.07 118	0.25 503	0.08 72

Selective-IGEV	0.29 179	0.23 87	1.28 228	0.27 248	0.30 496	0.35 94	0.20 180	0.56 290	0.38 173	0.21 138	0.30 233	0.22 168	0.18 131	0.37 242	0.18 91	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.15 485	0.16 334	0.29 581

XX-TBD	0.34 236	0.77 557	1.75 361	0.34 465	0.13 70	0.51 318	0.17 111	0.43 131	0.50 324	0.37 317	0.49 401	0.23 186	0.18 131	0.28 113	0.24 248	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.07 23

over-9	0.24 106	0.77 557	0.85 123	0.23 102	0.11 23	0.35 94	0.13 14	0.37 69	0.34 97	0.15 21	0.14 36	0.19 132	0.19 159	0.29 134	0.17 77	0.09 169	0.06 27	0.07 2	0.05 1	0.10 129	0.07 23

DNS	0.55 505	0.72 530	0.93 153	0.30 342	0.50 665	0.41 172	0.20 180	0.48 211	0.39 188	0.18 83	0.49 401	0.27 249	0.19 159	1.22 533	0.66 563	0.10 286	0.48 723	0.11 348	0.21 585	1.72 755	1.49 754

aanet-new-60k	0.29 179	0.51 421	1.68 332	0.25 174	0.12 37	0.39 146	0.19 152	0.43 131	0.33 83	0.18 83	0.19 90	0.17 82	0.19 159	0.31 162	0.14 7	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.26 553

BridgeDepth_RVC	0.20 25	0.20 29	0.74 99	0.17 1	0.12 37	0.32 65	0.12 8	0.33 41	0.46 280	0.15 21	0.15 40	0.16 63	0.19 159	0.23 41	0.18 91	0.10 286	0.06 27	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.19 9	0.30 217	0.55 18	0.23 102	0.09 1	0.38 140	0.15 60	0.32 31	0.33 83	0.16 39	0.12 14	0.23 186	0.19 159	0.27 92	0.15 24	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.56 515	0.29 197	1.27 226	0.26 222	0.16 165	0.44 209	0.16 95	0.44 140	0.35 114	5.31 771	0.19 90	0.22 168	0.19 159	0.24 51	1.08 639	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.13 271

2.75w_new	0.21 51	0.21 45	0.57 27	0.20 10	0.14 95	0.40 161	0.18 136	0.47 195	0.36 147	0.24 196	0.20 101	0.13 7	0.19 159	0.31 162	0.21 181	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.07 23

StereoAnything_RVC	0.35 250	1.25 707	1.82 418	0.20 10	0.12 37	0.26 25	0.15 60	0.43 131	0.37 162	0.14 12	0.10 3	0.11 3	0.19 159	0.46 323	0.14 7	0.11 381	0.09 319	0.08 78	0.05 1	0.76 721	0.18 422

HUF	0.59 536	0.65 500	2.46 597	0.45 615	0.77 713	0.34 85	0.24 351	0.46 169	0.39 188	0.31 279	0.28 209	0.25 220	0.19 159	0.67 436	0.18 91	0.12 444	2.03 773	0.08 78	0.06 27	0.31 570	1.59 760

IGEV-Stereo+	0.29 179	0.29 197	0.86 128	0.25 174	0.34 556	0.30 45	0.14 35	0.32 31	0.53 361	0.18 83	0.12 14	0.18 103	0.19 159	0.49 353	0.17 77	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.20 577	0.46 681	0.59 701

4D-IteraStereo	0.44 356	0.96 637	2.63 636	0.27 248	0.30 496	0.45 219	0.25 376	0.52 258	0.50 324	0.40 337	0.31 250	0.40 359	0.19 159	0.35 217	0.32 368	0.09 169	0.06 27	0.12 420	0.11 352	0.19 408	0.30 595

CES	0.30 197	0.27 153	1.09 190	0.23 102	0.50 665	0.40 161	0.20 180	0.46 169	0.44 252	0.22 161	0.28 209	0.26 235	0.19 159	0.33 192	0.21 181	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.05 1	0.15 294	0.49 685

GLC_STEREO	0.28 166	0.27 153	1.36 253	0.28 282	0.12 37	0.41 172	0.20 180	0.37 69	0.38 173	0.26 235	0.30 233	0.25 220	0.19 159	0.33 192	0.24 248	0.09 169	0.11 432	0.12 420	0.10 276	0.13 229	0.09 105

CREStereo++_RVC	0.33 225	0.29 197	1.74 354	0.24 143	0.16 165	0.54 355	0.15 60	0.40 97	0.55 384	0.37 317	0.51 418	0.24 204	0.19 159	0.27 92	0.26 277	0.09 169	0.06 27	0.08 78	0.30 645	0.08 48	0.06 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
XX-Stereo	0.55 505	0.54 440	3.50 725	0.48 635	0.39 603	0.54 355	0.17 111	0.89 567	0.40 206	0.44 364	0.65 567	0.85 635	0.19 159	0.77 468	0.21 181	0.10 286	0.14 513	0.10 266	0.32 660	0.17 358	0.14 300

over v1	0.23 95	0.77 557	0.73 97	0.23 102	0.10 13	0.31 56	0.12 8	0.39 86	0.35 114	0.16 39	0.15 40	0.18 103	0.20 174	0.29 134	0.18 91	0.08 77	0.06 27	0.07 2	0.05 1	0.11 168	0.07 23

quiztm	0.37 268	0.82 581	1.45 282	0.40 570	0.29 478	0.42 188	0.23 314	0.73 410	0.47 301	0.36 311	0.42 336	0.28 262	0.20 174	0.29 134	0.26 277	0.10 286	0.06 27	0.09 192	0.09 232	0.34 600	0.09 105

TS12	0.24 106	0.26 140	0.83 120	0.25 174	0.11 23	0.46 239	0.17 111	0.46 169	0.43 244	0.20 123	0.31 250	0.18 103	0.20 174	0.31 162	0.22 209	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.11 168	0.07 23

aanet-new-40k	0.25 119	0.37 295	1.35 251	0.24 143	0.24 399	0.38 140	0.20 180	0.39 86	0.26 18	0.18 83	0.24 158	0.16 63	0.20 174	0.20 5	0.15 24	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.18 422

aanet-new-24k	0.27 149	0.40 330	1.12 194	0.24 143	0.45 645	0.40 161	0.21 228	0.39 86	0.28 31	0.19 106	0.28 209	0.17 82	0.20 174	0.23 41	0.15 24	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.32 660	0.09 89	0.10 148

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 119	0.41 340	1.08 186	0.23 102	0.23 383	0.45 219	0.20 180	0.44 140	0.30 46	0.18 83	0.21 110	0.22 168	0.20 174	0.23 41	0.16 52	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.14 300

asda	0.22 82	0.25 121	0.70 87	0.21 39	0.16 165	0.43 197	0.16 95	0.44 140	0.35 114	0.22 161	0.20 101	0.14 20	0.20 174	0.25 65	0.22 209	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

4w-stereo	0.20 25	0.21 45	0.57 27	0.21 39	0.15 128	0.39 146	0.13 14	0.39 86	0.33 83	0.22 161	0.21 110	0.13 7	0.20 174	0.29 134	0.21 181	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

SCV_C0	0.33 225	0.43 358	1.42 273	0.25 174	0.16 165	0.35 94	0.20 180	0.68 372	0.44 252	0.24 196	0.27 197	0.29 275	0.20 174	0.58 393	0.18 91	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.30 645	0.26 525	0.17 402

SCV	0.35 250	0.59 464	1.37 258	0.34 465	0.22 360	0.28 29	0.23 314	0.72 396	0.35 114	0.19 106	0.30 233	0.24 204	0.20 174	0.64 418	0.19 119	0.11 381	0.08 223	0.09 192	0.29 635	0.34 600	0.29 581

fffy	0.28 166	0.24 106	1.19 208	0.27 248	0.15 128	0.37 122	0.22 272	0.42 122	0.32 66	0.20 123	0.29 218	0.26 235	0.20 174	0.44 298	0.20 159	0.08 77	0.10 372	0.10 266	0.08 174	0.22 457	0.18 422

model_zeroshot	0.44 356	0.68 513	1.97 494	0.28 282	0.18 250	0.69 575	0.21 228	0.63 342	0.40 206	1.00 688	0.34 280	0.42 379	0.20 174	0.69 445	0.24 248	0.10 286	0.22 636	0.10 266	0.22 597	0.12 192	0.10 148

Pointernet	0.29 179	0.25 121	1.49 294	0.24 143	0.20 312	0.47 251	0.15 60	0.62 333	0.47 301	0.22 161	0.29 218	0.26 235	0.20 174	0.28 113	0.20 159	0.10 286	0.07 100	0.07 2	0.12 395	0.10 129	0.07 23

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 447	0.33 250	0.93 153	0.26 222	0.22 360	0.46 239	0.20 180	1.10 696	1.34 713	3.16 765	0.32 261	0.22 168	0.20 174	0.30 151	0.22 209	0.10 286	0.09 319	0.11 348	0.09 232	0.15 294	0.19 439

ProNet	0.30 197	0.54 440	1.29 232	0.25 174	0.15 128	0.47 251	0.25 376	0.48 211	0.39 188	0.21 138	0.23 146	0.22 168	0.20 174	0.44 298	0.19 119	0.08 77	0.08 223	0.10 266	0.08 174	0.23 472	0.12 228

F4.4	0.21 51	0.35 279	0.52 7	0.23 102	0.09 1	0.31 56	0.15 60	0.44 140	0.58 411	0.15 21	0.16 57	0.19 132	0.21 189	0.26 84	0.15 24	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.07 118	0.08 48	0.06 3

aanet-new-90k	0.29 179	0.47 397	1.41 268	0.26 222	0.18 250	0.43 197	0.19 152	0.47 195	0.32 66	0.16 39	0.18 84	0.15 47	0.21 189	0.37 242	0.13 1	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.46 678

aanet-new-70k	0.27 149	0.48 402	1.33 244	0.25 174	0.12 37	0.39 146	0.19 152	0.45 159	0.33 83	0.17 71	0.21 110	0.16 63	0.21 189	0.38 253	0.14 7	0.06 1	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.10 129	0.22 488

aanet-new-28k	0.34 236	0.53 431	2.69 646	0.25 174	0.12 37	0.39 146	0.21 228	0.37 69	0.29 43	0.18 83	0.24 158	0.17 82	0.21 189	0.22 29	0.15 24	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.31 654	0.10 129	0.23 515

aanet-new-22k	0.28 166	0.52 423	1.51 301	0.24 143	0.13 70	0.33 73	0.22 272	0.37 69	0.32 66	0.18 83	0.24 158	0.18 103	0.21 189	0.27 92	0.16 52	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.09 89	0.31 605

aanet-new-16k	0.26 135	0.47 397	1.36 253	0.25 174	0.12 37	0.36 111	0.18 136	0.40 97	0.35 114	0.18 83	0.21 110	0.18 103	0.21 189	0.21 14	0.16 52	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.10 129	0.11 179

aanet-new-12k	0.24 106	0.24 106	1.06 184	0.27 248	0.12 37	0.43 197	0.20 180	0.51 242	0.34 97	0.19 106	0.16 57	0.15 47	0.21 189	0.25 65	0.16 52	0.07 29	0.06 27	0.09 192	0.07 118	0.11 168	0.09 105

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 106	0.31 231	0.88 134	0.25 174	0.23 383	0.45 219	0.22 272	0.39 86	0.30 46	0.21 138	0.27 197	0.18 103	0.21 189	0.23 41	0.16 52	0.07 29	0.09 319	0.08 78	0.07 118	0.11 168	0.13 271

RT-Monster	0.29 179	0.30 217	0.95 159	0.25 174	0.28 468	0.46 239	0.15 60	0.53 267	0.55 384	0.37 317	0.36 289	0.28 262	0.21 189	0.32 176	0.21 181	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.06 27	0.15 294	0.14 300

VMStereo-Base	0.26 135	0.27 153	1.26 223	0.20 10	0.12 37	0.42 188	0.17 111	0.37 69	0.40 206	0.22 161	0.31 250	0.29 275	0.21 189	0.32 176	0.20 159	0.10 286	0.08 223	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.09 105

rvit_stereo_0081_aga	0.27 149	0.29 197	1.08 186	0.26 222	0.20 312	0.33 73	0.21 228	0.41 109	0.42 233	0.26 235	0.28 209	0.27 249	0.21 189	0.31 162	0.21 181	0.14 526	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.14 265	0.10 148

rvit_stereo_0081	0.25 119	0.21 45	0.61 41	0.28 282	0.17 199	0.31 56	0.22 272	0.42 122	0.53 361	0.24 196	0.25 175	0.25 220	0.21 189	0.34 207	0.23 220	0.13 480	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.12 192	0.09 105

rvit_stereo_0082	0.25 119	0.21 45	0.61 41	0.28 282	0.17 199	0.31 56	0.22 272	0.42 122	0.53 361	0.24 196	0.25 175	0.25 220	0.21 189	0.34 207	0.23 220	0.13 480	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.12 192	0.09 105

trnet	0.28 166	0.26 140	1.32 241	0.19 3	0.12 37	0.54 355	0.15 60	0.48 211	0.46 280	0.27 251	0.33 271	0.24 204	0.21 189	0.30 151	0.21 181	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.05 1	0.09 89	0.07 23

LL-Strereo2	0.41 316	0.90 614	1.83 422	0.44 601	0.24 399	0.54 355	0.27 425	0.58 302	0.45 269	0.41 346	0.33 271	0.44 394	0.21 189	0.44 298	0.34 391	0.09 169	0.08 223	0.16 574	0.14 458	0.17 358	0.17 402

test-3	0.43 346	0.20 29	1.70 338	0.34 465	0.32 528	0.45 219	0.23 314	0.71 389	0.46 280	0.51 440	0.29 218	0.45 403	0.21 189	0.59 399	0.98 619	0.08 77	0.07 100	0.10 266	0.35 672	0.29 550	0.28 573

test_1	0.43 346	0.20 29	1.70 338	0.34 465	0.32 528	0.45 219	0.23 314	0.71 389	0.46 280	0.50 427	0.29 218	0.45 403	0.21 189	0.59 399	0.98 619	0.08 77	0.07 100	0.10 266	0.35 672	0.29 550	0.29 581

CREStereo	0.28 166	0.30 217	1.33 244	0.19 3	0.13 70	0.55 370	0.17 111	0.48 211	0.46 280	0.27 251	0.33 271	0.24 204	0.21 189	0.31 162	0.21 181	0.11 381	0.07 100	0.08 78	0.05 1	0.10 129	0.07 23
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	0.56 515	0.71 525	0.86 128	0.25 174	0.14 95	0.44 209	0.20 180	0.48 211	0.44 252	0.21 138	0.45 354	0.26 235	0.22 207	1.29 543	1.02 631	0.11 381	0.47 719	0.08 78	0.14 458	1.91 759	1.50 756

aanet-new-36k	0.29 179	0.63 487	1.51 301	0.24 143	0.11 23	0.43 197	0.19 152	0.44 140	0.35 114	0.19 106	0.24 158	0.16 63	0.22 207	0.29 134	0.15 24	0.06 1	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.24 530

aanet-new-34k	0.27 149	0.57 459	1.36 253	0.23 102	0.11 23	0.34 85	0.20 180	0.36 63	0.30 46	0.19 106	0.27 197	0.17 82	0.22 207	0.20 5	0.15 24	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.29 581

aanet-new-32k	0.27 149	0.49 408	1.73 349	0.25 174	0.17 199	0.40 161	0.20 180	0.35 50	0.27 24	0.18 83	0.21 110	0.20 144	0.22 207	0.22 29	0.14 7	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.11 179

aanet-new-30k	0.28 166	0.49 408	1.75 361	0.25 174	0.17 199	0.40 161	0.20 180	0.35 50	0.27 24	0.18 83	0.21 110	0.20 144	0.22 207	0.22 29	0.14 7	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.11 179

aanet-new-10k	0.27 149	0.52 423	1.27 226	0.27 248	0.15 128	0.49 287	0.21 228	0.46 169	0.31 53	0.21 138	0.20 101	0.19 132	0.22 207	0.26 84	0.18 91	0.08 77	0.08 223	0.08 78	0.07 118	0.10 129	0.16 380

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 149	0.39 322	0.79 112	0.24 143	0.24 399	0.37 122	0.21 228	0.37 69	0.33 83	0.19 106	0.27 197	0.18 103	0.22 207	0.20 5	0.16 52	0.07 29	0.14 513	0.08 78	0.51 715	0.08 48	0.39 657

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 119	0.35 279	0.69 84	0.23 102	0.27 454	0.35 94	0.20 180	0.44 140	0.28 31	0.21 138	0.22 130	0.14 20	0.22 207	0.21 14	0.14 7	0.07 29	0.08 223	0.08 78	0.47 705	0.09 89	0.34 630

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 135	0.38 309	0.90 142	0.23 102	0.17 199	0.35 94	0.22 272	0.44 140	0.33 83	0.21 138	0.25 175	0.16 63	0.22 207	0.23 41	0.15 24	0.07 29	0.07 100	0.08 78	0.45 701	0.08 48	0.27 564

PSi22	0.37 268	0.73 538	1.71 345	0.28 282	0.13 70	0.44 209	0.14 35	0.64 346	0.51 331	0.22 161	0.28 209	0.36 328	0.22 207	0.65 430	0.27 289	0.07 29	0.14 513	0.07 2	0.06 27	0.28 543	0.12 228

gasm-f	0.36 260	0.34 269	1.13 195	0.53 656	0.44 634	0.54 355	0.27 425	0.40 97	0.27 24	0.20 123	0.33 271	0.16 63	0.22 207	0.36 231	0.25 263	0.11 381	0.37 698	0.08 78	0.06 27	0.38 639	0.71 712

zero-FE	0.80 645	0.27 153	8.23 768	0.49 637	0.98 723	0.33 73	0.20 180	0.48 211	1.28 708	0.17 71	0.20 101	0.77 603	0.22 207	0.60 406	0.97 616	0.11 381	0.07 100	0.09 192	0.10 276	0.33 588	0.14 300

3w_stereo	0.21 51	0.22 63	0.59 33	0.22 70	0.12 37	0.37 122	0.22 272	0.50 231	0.38 173	0.22 161	0.21 110	0.12 4	0.22 207	0.26 84	0.18 91	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.08 72

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 268	0.37 295	1.21 214	0.26 222	0.18 250	0.73 597	0.18 136	0.53 267	0.41 219	0.35 304	0.30 233	0.58 493	0.22 207	0.33 192	0.95 614	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.35 672	0.13 229	0.15 344

MM-Stereo_test2	0.38 281	0.28 182	2.46 597	0.43 594	0.15 128	0.50 301	0.25 376	0.47 195	0.38 173	0.33 293	0.26 188	0.23 186	0.22 207	0.34 207	0.29 319	0.08 77	0.09 319	0.09 192	0.10 276	0.36 623	0.22 488

AIO-test2	0.49 435	1.15 693	1.96 489	0.42 589	0.37 591	0.50 301	0.23 314	0.79 485	0.70 551	0.33 293	0.53 446	0.27 249	0.22 207	0.67 436	0.29 319	0.73 730	0.08 223	0.13 485	0.17 530	0.17 358	0.18 422

AIO-test1	0.45 379	0.87 601	2.27 559	0.33 432	0.33 543	0.50 301	0.22 272	0.74 415	0.66 520	0.29 267	0.41 330	0.29 275	0.22 207	0.73 455	0.29 319	0.09 169	0.08 223	0.12 420	0.14 458	0.30 562	0.22 488

IGEV-Stereo++	0.23 95	0.23 87	0.64 53	0.24 143	0.22 360	0.47 251	0.13 14	0.52 258	0.33 83	0.18 83	0.24 158	0.17 82	0.22 207	0.32 176	0.19 119	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.17 358	0.09 105

Occ-G	0.30 197	0.30 217	1.33 244	0.23 102	0.15 128	0.36 111	0.25 376	0.43 131	0.31 53	0.26 235	0.35 285	0.46 415	0.22 207	0.30 151	0.25 263	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.16 510	0.31 570	0.08 72

rvit_stereo_0080	0.27 149	0.38 309	0.76 104	0.24 143	0.18 250	0.34 85	0.27 425	0.54 280	0.44 252	0.24 196	0.26 188	0.27 249	0.22 207	0.29 134	0.23 220	0.13 480	0.10 372	0.10 266	0.10 276	0.15 294	0.11 179

whm_eth	0.27 149	0.38 309	0.76 104	0.24 143	0.18 250	0.34 85	0.27 425	0.54 280	0.44 252	0.24 196	0.26 188	0.27 249	0.22 207	0.29 134	0.23 220	0.13 480	0.10 372	0.10 266	0.10 276	0.15 294	0.11 179

MaDis-Stereo	0.29 179	0.54 440	1.44 277	0.24 143	0.29 478	0.29 36	0.16 95	0.45 159	0.37 162	0.19 106	0.21 110	0.28 262	0.22 207	0.30 151	0.29 319	0.10 286	0.09 319	0.10 266	0.08 174	0.11 168	0.11 179

GCAP-Stereo	0.34 236	0.89 610	1.76 370	0.26 222	0.12 37	0.52 339	0.14 35	0.49 222	0.38 173	0.29 267	0.30 233	0.29 275	0.22 207	0.30 151	0.20 159	0.09 169	0.17 583	0.09 192	0.07 118	0.21 440	0.11 179

test_4	0.40 308	0.37 295	2.01 498	0.29 320	0.21 329	0.50 301	0.28 445	0.47 195	0.39 188	0.42 351	0.76 621	0.38 343	0.22 207	0.52 368	0.33 381	0.08 77	0.07 100	0.11 348	0.15 485	0.28 543	0.07 23

test_3	0.44 356	0.20 29	1.70 338	0.36 506	0.32 528	0.47 251	0.30 481	0.73 410	0.49 313	0.50 427	0.30 233	0.45 403	0.22 207	0.59 399	0.98 619	0.08 77	0.10 372	0.11 348	0.35 672	0.29 550	0.28 573

CroCo-Stereo	0.30 197	0.45 381	1.08 186	0.31 373	0.17 199	0.19 9	0.21 228	0.73 410	0.50 324	0.21 138	0.24 158	0.55 465	0.22 207	0.27 92	0.26 277	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.07 118	0.12 192	0.09 105
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
TANstereo	0.33 225	0.49 408	1.75 361	0.23 102	0.12 37	0.54 355	0.16 95	0.40 97	0.45 269	0.45 375	0.51 418	0.26 235	0.22 207	0.29 134	0.20 159	0.10 286	0.10 372	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.11 179

EE1	0.34 236	0.18 7	1.79 404	0.28 282	0.17 199	0.50 301	0.20 180	0.71 389	0.44 252	0.33 293	0.33 271	0.29 275	0.23 234	0.43 287	0.19 119	0.10 286	0.10 372	0.09 192	0.07 118	0.26 525	0.09 105

AnonStereo	0.38 281	0.43 358	1.77 379	0.27 248	0.23 383	0.50 301	0.22 272	0.74 415	0.46 280	0.37 317	0.37 295	0.36 328	0.23 234	0.54 379	0.21 181	0.10 286	0.23 645	0.10 266	0.08 174	0.35 614	0.09 105

aanet-32k-new	0.30 197	0.60 466	1.61 319	0.25 174	0.15 128	0.46 239	0.21 228	0.41 109	0.33 83	0.17 71	0.24 158	0.17 82	0.23 234	0.30 151	0.15 24	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.09 89	0.39 657

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 106	0.22 63	0.90 142	0.23 102	0.32 528	0.47 251	0.21 228	0.48 211	0.34 97	0.20 123	0.25 175	0.21 160	0.23 234	0.20 5	0.17 77	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.09 105

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 149	0.40 330	0.87 131	0.22 70	0.17 199	0.36 111	0.19 152	0.39 86	0.32 66	0.21 138	0.24 158	0.18 103	0.23 234	0.21 14	0.15 24	0.08 77	0.08 223	0.08 78	0.30 645	0.13 229	0.55 694

Foundation-i1	0.26 135	0.29 197	0.75 101	0.23 102	0.21 329	0.30 45	0.22 272	0.60 324	0.43 244	0.24 196	0.31 250	0.35 321	0.23 234	0.27 92	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.07 118	0.11 168	0.07 23

DDF-Stereo	0.37 268	0.27 153	0.79 112	0.39 558	0.29 478	0.38 140	0.21 228	0.47 195	0.51 331	0.32 289	0.17 67	0.79 612	0.23 234	0.64 418	1.04 635	0.11 381	0.07 100	0.09 192	0.12 395	0.35 614	0.15 344

DVStereo	0.26 135	0.20 29	0.64 53	0.25 174	0.15 128	0.41 172	0.18 136	0.42 122	0.35 114	0.34 298	0.34 280	0.25 220	0.23 234	0.43 287	0.53 514	0.09 169	0.09 319	0.08 78	0.10 276	0.12 192	0.11 179

2w_stereo	0.21 51	0.19 12	0.51 3	0.22 70	0.13 70	0.41 172	0.20 180	0.50 231	0.34 97	0.25 217	0.23 146	0.13 7	0.23 234	0.24 51	0.22 209	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 23

xyz-stereo-finetune	0.31 206	0.46 386	0.79 112	0.21 39	0.12 37	0.53 348	0.25 376	0.52 258	0.54 376	0.28 258	0.32 261	0.29 275	0.23 234	0.59 399	0.55 525	0.08 77	0.07 100	0.10 266	0.08 174	0.13 229	0.08 72

MM-Stereo_test3	0.40 308	0.58 461	1.75 361	0.36 506	0.30 496	0.45 219	0.30 481	0.72 396	0.59 424	0.31 279	0.43 339	0.32 297	0.23 234	0.35 217	0.29 319	0.10 286	0.20 620	0.10 266	0.08 174	0.40 654	0.11 179

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 149	0.40 330	0.86 128	0.22 70	0.17 199	0.36 111	0.19 152	0.39 86	0.32 66	0.21 138	0.24 158	0.18 103	0.23 234	0.21 14	0.15 24	0.08 77	0.08 223	0.08 78	0.30 645	0.13 229	0.55 694

ff7	0.32 213	0.52 423	1.38 260	0.25 174	0.16 165	0.56 387	0.23 314	0.46 169	0.41 219	0.24 196	0.23 146	0.20 144	0.23 234	0.48 342	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.18 544	0.23 472	0.22 488

ffff	0.32 213	0.52 423	1.38 260	0.25 174	0.16 165	0.56 387	0.23 314	0.46 169	0.41 219	0.24 196	0.23 146	0.20 144	0.23 234	0.48 342	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.18 544	0.23 472	0.22 488

11t	0.32 213	0.52 423	1.38 260	0.25 174	0.16 165	0.56 387	0.23 314	0.46 169	0.41 219	0.24 196	0.23 146	0.20 144	0.23 234	0.48 342	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.18 544	0.23 472	0.22 488

CroCo-Stereo Lap2	0.33 225	0.61 471	1.47 288	0.32 405	0.38 597	0.23 21	0.22 272	0.58 302	0.46 280	0.22 161	0.27 197	0.29 275	0.23 234	0.32 176	0.26 277	0.09 169	0.09 319	0.10 266	0.08 174	0.21 440	0.14 300

ccc-4	0.32 213	0.52 423	1.38 260	0.25 174	0.16 165	0.56 387	0.23 314	0.46 169	0.41 219	0.24 196	0.23 146	0.20 144	0.23 234	0.48 342	0.19 119	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.18 544	0.23 472	0.22 488

iRaftStereo_RVC	0.37 268	0.53 431	1.41 268	0.28 282	0.15 128	0.52 339	0.20 180	0.54 280	0.46 280	0.37 317	0.43 339	0.41 365	0.23 234	0.36 231	0.26 277	0.09 169	0.15 544	0.12 420	0.11 352	0.41 657	0.37 648

FORCE_4.5	0.19 9	0.25 121	0.50 1	0.23 102	0.09 1	0.30 45	0.16 95	0.45 159	0.35 114	0.13 6	0.16 57	0.16 63	0.24 252	0.28 113	0.13 1	0.09 169	0.06 27	0.08 78	0.07 118	0.07 5	0.06 3

FAST (zero-shot)	0.27 149	0.32 240	0.78 110	0.31 373	0.49 661	0.38 140	0.19 152	0.41 109	0.43 244	0.17 71	0.22 130	0.18 103	0.24 252	0.34 207	0.20 159	0.13 480	0.14 513	0.09 192	0.10 276	0.15 294	0.13 271

Foundation-i1b	0.22 82	0.20 29	0.69 84	0.20 10	0.11 23	0.28 29	0.20 180	0.50 231	0.37 162	0.21 138	0.22 130	0.27 249	0.24 252	0.28 113	0.18 91	0.08 77	0.08 223	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.06 3

water-stereo	0.24 106	0.17 2	0.88 134	0.24 143	0.14 95	0.37 122	0.17 111	0.43 131	0.32 66	0.26 235	0.35 285	0.26 235	0.24 252	0.22 29	0.25 263	0.09 169	0.09 319	0.09 192	0.08 174	0.10 129	0.10 148

tg	0.37 268	0.55 450	1.35 251	0.28 282	0.16 165	0.57 406	0.18 136	0.57 296	0.49 313	0.37 317	0.44 350	0.38 343	0.24 252	0.46 323	0.24 248	0.09 169	0.08 223	0.11 348	0.11 352	0.43 667	0.36 641

WCG-NET	0.30 197	0.42 350	1.26 223	0.24 143	0.12 37	0.43 197	0.24 351	0.40 97	0.56 396	0.35 304	0.37 295	0.26 235	0.24 252	0.29 134	0.19 119	0.08 77	0.12 466	0.08 78	0.07 118	0.22 457	0.10 148

AE-Stereo	0.42 337	0.29 197	1.65 323	0.43 594	0.47 658	0.56 387	0.23 314	0.86 541	0.46 280	0.31 279	0.41 330	0.43 383	0.24 252	0.34 207	0.24 248	0.09 169	0.48 723	0.11 348	0.45 701	0.22 457	0.19 439

RAFT-Test	0.44 356	0.38 309	2.01 498	0.27 248	0.44 634	0.64 528	0.37 558	0.72 396	0.57 400	0.45 375	0.48 384	0.65 528	0.24 252	0.35 217	0.29 319	0.09 169	0.11 432	0.09 192	0.38 686	0.10 129	0.11 179

LoS_RVC	0.29 179	0.33 250	1.19 208	0.25 174	0.34 556	0.43 197	0.22 272	0.42 122	0.32 66	0.22 161	0.33 271	0.23 186	0.24 252	0.31 162	0.21 181	0.07 29	0.07 100	0.07 2	0.05 1	0.10 129	0.31 605

anonymousdsp	0.34 236	0.53 431	1.47 288	0.25 174	0.16 165	0.56 387	0.23 314	0.49 222	0.40 206	0.25 217	0.24 158	0.22 168	0.24 252	0.55 384	0.19 119	0.09 169	0.11 432	0.10 266	0.18 544	0.24 489	0.29 581

LoS	0.31 206	0.30 217	1.52 303	0.23 102	0.13 70	0.54 355	0.20 180	0.48 211	0.49 313	0.25 217	0.28 209	0.37 334	0.24 252	0.38 253	0.23 220	0.10 286	0.08 223	0.08 78	0.05 1	0.15 294	0.07 23
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IGEV-Stereo	0.34 236	0.54 440	1.47 288	0.25 174	0.16 165	0.56 387	0.23 314	0.49 222	0.40 206	0.25 217	0.24 158	0.22 168	0.24 252	0.54 379	0.19 119	0.09 169	0.10 372	0.10 266	0.18 544	0.24 489	0.29 581
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Pruner-Stereo	0.51 464	0.27 153	1.78 384	1.79 752	0.19 288	0.62 496	0.45 611	0.57 296	0.60 431	0.61 564	0.48 384	0.41 365	0.24 252	0.46 323	1.00 625	0.12 444	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.12 192	0.13 271

test-1	0.44 356	0.48 402	1.69 334	0.30 342	0.27 454	0.50 301	0.28 445	0.80 490	0.43 244	0.40 337	0.54 458	0.41 365	0.24 252	0.31 162	1.16 652	0.09 169	0.20 620	0.10 266	0.17 530	0.11 168	0.26 553

PMTNet	0.31 206	0.35 279	1.30 235	0.20 10	0.14 95	0.57 406	0.25 376	0.46 169	0.42 233	0.27 251	0.32 261	0.27 249	0.24 252	0.39 261	0.23 220	0.43 706	0.07 100	0.08 78	0.05 1	0.18 386	0.07 23

R-Stereo Train	0.36 260	0.21 45	1.70 338	0.29 320	0.18 250	0.55 370	0.26 400	0.78 469	0.36 147	0.57 513	0.67 572	0.33 309	0.24 252	0.32 176	0.23 220	0.10 286	0.08 223	0.09 192	0.07 118	0.09 89	0.12 228

RAFT-Stereo	0.36 260	0.21 45	1.70 338	0.29 320	0.18 250	0.55 370	0.26 400	0.78 469	0.36 147	0.57 513	0.67 572	0.33 309	0.24 252	0.32 176	0.23 220	0.10 286	0.08 223	0.09 192	0.07 118	0.09 89	0.12 228
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new-78k	0.33 225	0.44 371	2.51 617	0.26 222	0.12 37	0.42 188	0.20 180	0.45 159	0.31 53	0.16 39	0.22 130	0.15 47	0.25 269	0.34 207	0.13 1	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.10 129	0.31 605

aanet-new-8k	0.26 135	0.38 309	1.21 214	0.25 174	0.13 70	0.44 209	0.22 272	0.49 222	0.34 97	0.18 83	0.21 110	0.17 82	0.25 269	0.29 134	0.17 77	0.07 29	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.12 228

Foundation-i1c-attn	0.22 82	0.18 7	0.68 82	0.20 10	0.10 13	0.27 26	0.20 180	0.49 222	0.37 162	0.20 123	0.23 146	0.24 204	0.25 269	0.29 134	0.18 91	0.08 77	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.06 1	0.09 105

Foundation-i1a	0.22 82	0.16 1	0.66 76	0.20 10	0.10 13	0.29 36	0.21 228	0.50 231	0.39 188	0.25 217	0.22 130	0.27 249	0.25 269	0.33 192	0.18 91	0.08 77	0.09 319	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.08 72

NLMM1	0.46 392	0.27 153	0.53 15	0.27 248	0.38 597	0.49 287	0.24 351	1.97 748	2.38 754	0.28 258	0.27 197	0.26 235	0.25 269	0.47 335	0.31 355	0.10 286	0.11 432	0.10 266	0.09 232	0.23 472	0.15 344

NLSM3	0.26 135	0.39 322	0.75 101	0.25 174	0.24 399	0.43 197	0.19 152	0.58 302	0.45 269	0.20 123	0.26 188	0.20 144	0.25 269	0.29 134	0.24 248	0.07 29	0.06 27	0.10 266	0.09 232	0.10 129	0.07 23

rvit_0105_6	0.31 206	0.29 197	1.00 170	0.31 373	0.18 250	0.35 94	0.25 376	0.51 242	0.61 449	0.25 217	0.28 209	0.32 297	0.25 269	0.39 261	0.25 263	0.18 601	0.16 562	0.15 555	0.13 429	0.14 265	0.13 271

WCG-NET（raft）	0.32 213	0.53 431	1.21 214	0.23 102	0.12 37	0.44 209	0.24 351	0.40 97	0.50 324	0.35 304	0.35 285	0.47 423	0.25 269	0.35 217	0.20 159	0.08 77	0.29 679	0.08 78	0.07 118	0.22 457	0.11 179

IGEVStereo-DCA	0.33 225	0.34 269	1.38 260	0.27 248	0.16 165	0.45 219	0.23 314	0.46 169	0.41 219	0.24 196	0.21 110	0.26 235	0.25 269	0.64 418	0.52 510	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.18 544	0.16 334	0.22 488

rrr	0.46 392	0.34 269	3.08 696	0.27 248	0.16 165	0.45 219	0.28 445	1.09 695	0.51 331	0.24 196	0.21 110	0.26 235	0.25 269	0.64 418	0.52 510	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.29 635	0.16 334	0.25 542

plain	0.37 268	0.47 397	2.15 533	0.27 248	0.19 288	0.33 73	0.20 180	0.58 302	0.46 280	0.23 185	0.37 295	0.23 186	0.25 269	0.45 314	0.28 304	0.11 381	0.08 223	0.13 485	0.09 232	0.42 665	0.12 228

anonymousdsp2	0.34 236	0.24 106	1.16 203	0.28 282	0.15 128	0.57 406	0.23 314	0.79 485	0.47 301	0.38 328	0.37 295	0.40 359	0.25 269	0.47 335	0.21 181	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.13 429	0.19 408	0.27 564

knoymous	0.34 236	0.25 121	1.75 361	0.24 143	0.18 250	0.45 219	0.24 351	0.57 296	0.38 173	0.41 346	0.39 319	0.55 465	0.25 269	0.38 253	0.23 220	0.11 381	0.08 223	0.12 420	0.07 118	0.13 229	0.12 228

PSM-softLoss	0.48 415	0.27 153	1.85 428	0.51 646	0.17 199	0.61 475	0.40 574	0.61 329	0.57 400	0.52 449	0.48 384	0.39 350	0.25 269	1.46 565	0.77 590	0.12 444	0.08 223	0.13 485	0.12 395	0.12 192	0.14 300

KMStereo	0.48 415	0.27 153	1.85 428	0.51 646	0.17 199	0.61 475	0.40 574	0.61 329	0.57 400	0.52 449	0.48 384	0.39 350	0.25 269	1.46 565	0.77 590	0.12 444	0.08 223	0.13 485	0.12 395	0.12 192	0.14 300

AnonymousM	0.37 268	0.44 371	1.50 298	0.25 174	0.15 128	0.52 339	0.23 314	0.60 324	0.42 233	0.42 351	0.32 261	0.30 284	0.25 269	0.34 207	0.23 220	0.11 381	0.09 319	0.71 730	0.36 681	0.12 192	0.07 23

cross-raft	0.40 308	0.27 153	2.22 548	0.30 342	0.17 199	0.49 287	0.35 541	0.71 389	0.39 188	0.43 357	0.45 354	0.64 523	0.25 269	0.32 176	0.25 263	0.08 77	0.08 223	0.09 192	0.23 601	0.11 168	0.14 300

sCroCo_RVC	0.33 225	0.32 240	1.89 450	0.34 465	0.27 454	0.30 45	0.22 272	0.48 211	0.44 252	0.22 161	0.33 271	0.25 220	0.25 269	0.32 176	0.24 248	0.14 526	0.16 562	0.12 420	0.12 395	0.15 294	0.13 271

test_xeample3	0.46 392	0.34 269	2.99 690	0.37 531	0.16 165	0.49 287	0.33 527	1.06 689	0.44 252	0.25 217	0.23 146	0.24 204	0.25 269	0.49 353	0.56 533	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.40 693	0.17 358	0.26 553

GMStereo	0.38 281	0.99 655	1.91 461	0.27 248	0.16 165	0.39 146	0.23 314	0.47 195	0.62 467	0.38 328	0.34 280	0.25 220	0.25 269	0.39 261	0.29 319	0.14 526	0.08 223	0.10 266	0.12 395	0.15 294	0.11 179
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLSM1	0.39 298	0.24 106	0.56 23	0.27 248	0.40 614	0.49 287	0.21 228	1.44 725	1.64 733	0.25 217	0.33 271	0.25 220	0.26 289	0.40 268	0.32 368	0.10 286	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.22 457	0.13 271

DA	0.32 213	0.26 140	0.89 138	0.29 320	0.25 423	0.63 514	0.22 272	0.60 324	0.39 188	0.23 185	0.30 233	0.24 204	0.26 289	0.60 406	0.18 91	0.10 286	0.12 466	0.09 192	0.07 118	0.10 129	0.52 688

GGEV	0.32 213	0.26 140	0.89 138	0.29 320	0.25 423	0.63 514	0.22 272	0.60 324	0.39 188	0.23 185	0.30 233	0.24 204	0.26 289	0.60 406	0.18 91	0.10 286	0.12 466	0.09 192	0.07 118	0.10 129	0.52 688

1w_stereo	0.22 82	0.17 2	0.52 7	0.23 102	0.16 165	0.44 209	0.22 272	0.55 284	0.40 206	0.25 217	0.29 218	0.13 7	0.26 289	0.28 113	0.20 159	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 23

MM-Stereo_test1	0.41 316	0.39 322	2.29 563	0.38 548	0.26 441	0.44 209	0.28 445	0.63 342	0.51 331	0.40 337	0.32 261	0.26 235	0.26 289	0.46 323	0.22 209	0.09 169	0.21 630	0.10 266	0.09 232	0.39 649	0.15 344

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 166	0.28 182	1.09 190	0.33 432	0.15 128	0.30 45	0.16 95	0.58 302	0.42 233	0.19 106	0.19 90	0.17 82	0.26 289	0.38 253	0.37 417	0.09 169	0.08 223	0.08 78	0.25 610	0.10 129	0.06 3

rvit_stereo_0083	0.25 119	0.19 12	0.58 31	0.28 282	0.18 250	0.28 29	0.22 272	0.38 79	0.54 376	0.23 185	0.30 233	0.27 249	0.26 289	0.37 242	0.24 248	0.14 526	0.12 466	0.13 485	0.10 276	0.12 192	0.10 148

rvit_stereo_ft	0.31 206	0.61 471	1.18 206	0.32 405	0.21 329	0.28 29	0.27 425	0.55 284	0.48 305	0.23 185	0.27 197	0.28 262	0.26 289	0.32 176	0.25 263	0.13 480	0.09 319	0.11 348	0.11 352	0.13 229	0.14 300

MyStereo07	0.34 236	0.40 330	1.46 284	0.29 320	0.23 383	0.60 455	0.31 494	0.53 267	0.42 233	0.25 217	0.25 175	0.20 144	0.26 289	0.57 388	0.19 119	0.09 169	0.18 595	0.12 420	0.11 352	0.16 334	0.19 439

MIF-Stereo (partial)	0.34 236	0.41 340	1.93 467	0.26 222	0.24 399	0.32 65	0.17 111	0.53 267	0.42 233	0.25 217	0.37 295	0.25 220	0.26 289	0.44 298	0.31 355	0.11 381	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.19 408	0.14 300

DCRE	0.50 447	0.63 487	2.13 527	0.30 342	0.23 383	0.45 219	0.24 351	0.59 311	0.53 361	0.50 427	2.10 727	0.42 379	0.26 289	0.35 217	0.23 220	0.09 169	0.14 513	0.10 266	0.32 660	0.16 334	0.15 344

DisPM	0.43 346	0.33 250	1.78 384	0.57 678	0.18 250	0.59 442	0.63 673	0.53 267	0.61 449	0.60 555	0.53 446	0.38 343	0.26 289	0.75 459	0.29 319	0.12 444	0.07 100	0.12 420	0.11 352	0.11 168	0.14 300

PFNet+	0.45 379	0.37 295	1.86 436	0.46 621	0.18 250	0.58 423	0.77 698	0.52 258	0.64 488	0.56 502	0.48 384	0.39 350	0.26 289	0.93 491	0.32 368	0.13 480	0.09 319	0.14 524	0.13 429	0.12 192	0.15 344

NF-Stereo	0.48 415	0.25 121	1.81 412	0.52 650	0.16 165	0.61 475	0.44 602	0.66 356	0.61 449	0.50 427	0.47 370	0.37 334	0.26 289	1.45 564	0.79 597	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.13 229	0.16 380

OCTAStereo	0.48 415	0.25 121	1.81 412	0.52 650	0.16 165	0.61 475	0.43 591	0.66 356	0.61 449	0.50 427	0.47 370	0.37 334	0.26 289	1.44 559	0.80 598	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.13 229	0.17 402

RE-Stereo	0.48 415	0.25 121	1.81 412	0.52 650	0.16 165	0.61 475	0.43 591	0.66 356	0.60 431	0.50 427	0.47 370	0.37 334	0.26 289	1.44 559	0.78 593	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.13 229	0.17 402

TVStereo	0.48 415	0.25 121	1.81 412	0.52 650	0.16 165	0.61 475	0.43 591	0.66 356	0.60 431	0.50 427	0.47 370	0.37 334	0.26 289	1.44 559	0.78 593	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.13 229	0.17 402

CRE-IMP	0.41 316	0.22 63	1.76 370	0.48 635	0.17 199	0.79 631	0.69 685	0.52 258	0.52 343	0.47 389	0.42 336	0.45 403	0.26 289	0.41 274	0.31 355	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.09 232	0.17 358	0.23 515

s12784h	0.36 260	0.28 182	1.58 312	0.23 102	0.11 23	0.62 496	0.24 351	0.79 485	0.64 488	0.44 364	0.52 433	0.28 262	0.26 289	0.50 360	0.24 248	0.11 381	0.06 27	0.09 192	0.06 27	0.16 334	0.06 3

CFNet-RSSM	0.41 316	0.32 240	2.20 543	0.27 248	0.44 634	0.52 339	0.19 152	0.76 440	0.48 305	0.43 357	0.36 289	0.54 462	0.26 289	0.33 192	0.25 263	0.09 169	0.08 223	0.09 192	0.38 686	0.10 129	0.09 105

Gwc-CoAtRS	0.38 281	0.33 250	1.92 464	0.27 248	0.41 623	0.48 268	0.19 152	0.59 311	0.46 280	0.43 357	0.39 319	0.57 486	0.26 289	0.32 176	0.26 277	0.09 169	0.09 319	0.09 192	0.31 654	0.11 168	0.09 105

GEAR-Net	0.32 213	0.19 12	1.32 241	0.31 373	0.14 95	0.32 65	0.21 228	0.70 384	0.34 97	0.22 161	0.28 209	0.22 168	0.27 310	0.35 217	0.27 289	0.09 169	0.16 562	0.08 78	0.15 485	0.25 503	0.45 674

TestStereo_HL2	0.41 316	0.86 596	1.82 418	0.26 222	0.16 165	0.48 268	0.20 180	0.62 333	0.51 331	0.35 304	0.41 330	0.32 297	0.27 310	1.09 513	0.29 319	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.13 229	0.10 148

GGDA	0.41 316	0.90 614	1.83 422	0.26 222	0.15 128	0.50 301	0.20 180	0.63 342	0.52 343	0.35 304	0.41 330	0.31 287	0.27 310	1.11 518	0.27 289	0.10 286	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.13 229	0.10 148

WQFJA1	0.42 337	0.24 106	0.53 15	0.26 222	0.38 597	0.48 268	0.23 314	1.72 736	2.07 750	0.25 217	0.25 175	0.28 262	0.27 310	0.32 176	0.34 391	0.09 169	0.11 432	0.10 266	0.08 174	0.20 424	0.13 271

NLMM	0.42 337	0.24 106	0.53 15	0.26 222	0.38 597	0.48 268	0.23 314	1.72 736	2.06 749	0.25 217	0.25 175	0.28 262	0.27 310	0.32 176	0.34 391	0.09 169	0.11 432	0.10 266	0.08 174	0.20 424	0.13 271

DFGA-Net	0.51 464	1.06 674	1.75 361	0.30 342	0.24 399	0.54 355	0.22 272	0.63 342	0.60 431	0.48 408	0.51 418	0.35 321	0.27 310	1.82 633	0.53 514	0.10 286	0.08 223	0.12 420	0.12 395	0.37 632	0.15 344

rvit_0105_4	0.35 250	0.35 279	1.45 282	0.31 373	0.18 250	0.37 122	0.28 445	0.59 311	0.62 467	0.27 251	0.31 250	0.35 321	0.27 310	0.43 287	0.25 263	0.18 601	0.16 562	0.15 555	0.13 429	0.15 294	0.12 228

rvit_stereo_0075_2	0.40 308	0.40 330	1.88 443	0.33 432	0.32 528	0.41 172	0.22 272	0.58 302	0.53 361	0.38 328	0.51 418	0.40 359	0.27 310	0.44 298	0.29 319	0.20 628	0.15 544	0.22 647	0.15 485	0.18 386	0.23 515

MoCha-V2	0.36 260	0.32 240	1.41 268	0.36 506	0.31 517	0.35 94	0.19 152	0.57 296	0.39 188	0.30 273	0.32 261	0.28 262	0.27 310	0.47 335	0.24 248	0.08 77	0.56 728	0.08 78	0.38 686	0.18 386	0.12 228

IGEV++	0.34 236	0.43 358	1.32 241	0.31 373	0.14 95	0.32 65	0.21 228	0.70 384	0.34 97	0.22 161	0.28 209	0.22 168	0.27 310	0.35 217	0.27 289	0.09 169	0.39 709	0.08 78	0.15 485	0.25 503	0.45 674

StereoVision	0.45 379	0.72 530	1.94 477	0.33 432	0.32 528	0.47 251	0.26 400	0.68 372	0.57 400	0.32 289	0.89 651	0.45 403	0.27 310	0.49 353	0.36 409	0.13 480	0.15 544	0.16 574	0.15 485	0.19 408	0.13 271

EKT-Stereo	1.47 724	0.49 408	1.93 467	2.57 765	19.31 792	0.55 370	0.22 272	0.69 376	0.42 233	0.38 328	0.36 289	0.43 383	0.27 310	0.69 445	0.26 277	0.12 444	0.14 513	0.11 348	0.16 510	0.20 424	0.15 344

MIM_Stereo	0.41 316	0.60 466	1.88 443	0.31 373	0.21 329	0.50 301	0.19 152	0.64 346	0.44 252	0.43 357	0.53 446	0.43 383	0.27 310	0.51 364	0.28 304	0.08 77	0.14 513	0.11 348	0.10 276	0.26 525	0.26 553

MC-Stereo	0.32 213	0.31 231	1.46 284	0.31 373	0.15 128	0.53 348	0.19 152	0.44 140	0.35 114	0.36 311	0.38 310	0.27 249	0.27 310	0.42 282	0.19 119	0.09 169	0.13 494	0.09 192	0.16 510	0.20 424	0.13 271

dd	0.42 337	0.96 637	1.77 379	0.31 373	0.17 199	0.57 406	0.26 400	0.49 222	0.68 532	0.41 346	0.40 324	0.34 317	0.27 310	0.45 314	0.40 443	0.17 588	0.10 372	0.13 485	0.12 395	0.21 440	0.12 228

GMOStereo	0.41 316	0.62 477	1.78 384	0.28 282	0.36 578	0.51 318	0.31 494	0.53 267	0.44 252	0.57 513	0.48 384	0.41 365	0.27 310	0.28 113	0.23 220	0.08 77	0.38 702	0.13 485	0.11 352	0.34 600	0.11 179

error version	0.41 316	0.62 477	1.78 384	0.28 282	0.36 578	0.51 318	0.31 494	0.53 267	0.44 252	0.57 513	0.48 384	0.41 365	0.27 310	0.28 113	0.23 220	0.08 77	0.38 702	0.13 485	0.11 352	0.34 600	0.11 179

test-v	0.41 316	0.62 477	1.78 384	0.28 282	0.36 578	0.51 318	0.31 494	0.53 267	0.44 252	0.57 513	0.48 384	0.41 365	0.27 310	0.28 113	0.23 220	0.08 77	0.38 702	0.13 485	0.11 352	0.34 600	0.11 179

test-2	0.41 316	0.62 477	1.78 384	0.28 282	0.36 578	0.51 318	0.31 494	0.53 267	0.44 252	0.57 513	0.48 384	0.41 365	0.27 310	0.28 113	0.23 220	0.08 77	0.38 702	0.13 485	0.11 352	0.34 600	0.11 179

TestStereo	0.45 379	0.54 440	2.11 521	0.29 320	0.16 165	0.43 197	0.24 351	0.54 280	0.45 269	0.37 317	0.46 363	0.34 317	0.27 310	1.98 662	0.27 289	0.11 381	0.08 223	0.12 420	0.09 232	0.14 265	0.08 72

ManiGeoR	0.44 356	1.04 669	2.50 612	0.22 70	0.19 288	0.47 251	0.18 136	0.72 396	0.53 361	0.28 258	0.36 289	0.32 297	0.28 330	0.85 481	0.33 381	0.10 286	0.07 100	0.09 192	0.07 118	0.12 192	0.10 148

HLf10	0.44 356	1.04 669	2.50 612	0.22 70	0.19 288	0.47 251	0.18 136	0.72 396	0.53 361	0.28 258	0.36 289	0.32 297	0.28 330	0.85 481	0.33 381	0.10 286	0.07 100	0.09 192	0.07 118	0.12 192	0.10 148

HLf8	0.45 379	1.10 680	2.46 597	0.21 39	0.19 288	0.51 318	0.18 136	0.76 440	0.58 411	0.32 289	0.37 295	0.32 297	0.28 330	0.92 490	0.26 277	0.12 444	0.07 100	0.09 192	0.07 118	0.14 265	0.11 179

TestStereo_HLe17	0.48 415	1.17 699	2.73 655	0.22 70	0.18 250	0.50 301	0.21 228	0.78 469	0.58 411	0.31 279	0.37 295	0.31 287	0.28 330	1.06 509	0.25 263	0.10 286	0.06 27	0.09 192	0.08 174	0.13 229	0.09 105

TestStereo_HL3	0.49 435	0.88 605	3.21 712	0.25 174	0.17 199	0.47 251	0.23 314	0.68 372	0.39 188	0.45 375	0.52 433	0.36 328	0.28 330	1.16 528	0.21 181	0.10 286	0.08 223	0.09 192	0.08 174	0.10 129	0.11 179

Selective-IGEV-i1	0.44 356	0.23 87	1.30 235	0.33 432	0.45 645	0.60 455	0.32 517	0.85 530	0.64 488	0.42 351	0.52 433	0.60 504	0.28 330	0.46 323	0.34 391	0.10 286	0.10 372	0.13 485	0.28 629	0.14 265	0.75 716

Hybrid-DGEV-03	0.45 379	0.88 605	1.75 361	0.29 320	0.17 199	0.58 423	0.24 351	0.65 353	0.48 305	0.59 545	1.01 672	0.39 350	0.28 330	0.41 274	0.34 391	0.09 169	0.08 223	0.12 420	0.09 232	0.34 600	0.24 530

WQFJX1	0.45 379	0.28 182	0.56 23	0.27 248	0.35 569	0.48 268	0.25 376	1.98 749	2.08 751	0.26 235	0.26 188	0.29 275	0.28 330	0.50 360	0.31 355	0.10 286	0.11 432	0.10 266	0.08 174	0.23 472	0.14 300

WQFJX	0.42 337	0.25 121	0.55 18	0.26 222	0.39 603	0.47 251	0.23 314	1.76 738	1.82 743	0.26 235	0.26 188	0.28 262	0.28 330	0.42 282	0.32 368	0.10 286	0.10 372	0.09 192	0.08 174	0.24 489	0.16 380

depthmonostereo	0.26 135	0.23 87	0.65 64	0.41 578	0.13 70	0.41 172	0.19 152	0.51 242	0.40 206	0.25 217	0.29 218	0.26 235	0.28 330	0.44 298	0.23 220	0.09 169	0.10 372	0.09 192	0.07 118	0.10 129	0.08 72

Patchmatch Stereo++	0.39 298	0.27 153	1.78 384	0.44 601	0.16 165	0.61 475	0.27 425	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.43 383	0.28 330	0.54 379	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 281	0.27 153	1.78 384	0.44 601	0.17 199	0.60 455	0.29 471	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.44 394	0.28 330	0.47 335	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

ROB_FTStereo_v2	0.38 281	0.27 153	1.78 384	0.44 601	0.17 199	0.61 475	0.28 445	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.44 394	0.28 330	0.47 335	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

ROB_FTStereo	0.38 281	0.27 153	1.78 384	0.44 601	0.17 199	0.61 475	0.26 400	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.43 383	0.28 330	0.49 353	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

HUI-Stereo	0.38 281	0.27 153	1.79 404	0.44 601	0.17 199	0.61 475	0.28 445	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.44 394	0.28 330	0.45 314	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

iGMRVC	0.39 298	0.27 153	1.78 384	0.44 601	0.17 199	0.61 475	0.27 425	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.44 394	0.28 330	0.55 384	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

RAFT-345	0.53 486	0.30 217	2.34 571	0.38 548	0.34 556	0.58 423	0.42 584	0.47 195	0.61 449	0.51 440	1.00 671	0.43 383	0.28 330	1.57 585	0.82 600	0.10 286	0.07 100	0.11 348	0.09 232	0.10 129	0.08 72

iRAFT	0.39 298	0.27 153	1.78 384	0.44 601	0.16 165	0.61 475	0.27 425	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.43 383	0.28 330	0.54 379	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

RAFT-IKP	0.38 281	0.27 153	1.79 404	0.44 601	0.16 165	0.60 455	0.28 445	0.51 242	0.52 343	0.47 389	0.43 339	0.43 383	0.28 330	0.50 360	0.28 304	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.17 358	0.12 228

raft+_RVC	0.44 356	0.67 510	1.85 428	0.34 465	0.71 707	0.51 318	0.25 376	0.64 346	0.51 331	0.35 304	0.45 354	0.32 297	0.28 330	0.43 287	0.32 368	0.09 169	0.19 608	0.10 266	0.09 232	0.20 424	0.40 663

sAnonymous2	0.38 281	0.62 477	2.15 533	0.31 373	0.24 399	0.34 85	0.27 425	0.53 267	0.46 280	0.24 196	0.29 218	0.23 186	0.28 330	0.28 113	0.22 209	0.12 444	0.09 319	0.11 348	0.13 429	0.38 639	0.35 633

CroCo_RVC	0.38 281	0.62 477	2.15 533	0.31 373	0.24 399	0.34 85	0.27 425	0.53 267	0.46 280	0.24 196	0.29 218	0.23 186	0.28 330	0.28 113	0.22 209	0.12 444	0.09 319	0.11 348	0.13 429	0.38 639	0.35 633

RALCasStereoNet	0.45 379	0.88 605	1.85 428	0.30 342	0.26 441	0.49 287	0.26 400	0.58 302	0.51 331	0.36 311	0.48 384	0.36 328	0.28 330	0.55 384	0.34 391	0.10 286	0.53 726	0.09 192	0.08 174	0.25 503	0.34 630

HLF11	0.44 356	0.97 645	2.44 593	0.22 70	0.19 288	0.43 197	0.17 111	0.66 356	0.51 331	0.33 293	0.40 324	0.31 287	0.29 353	0.88 488	0.35 403	0.10 286	0.08 223	0.08 78	0.07 118	0.13 229	0.11 179

aanet-new-14k	0.25 119	0.33 250	1.13 195	0.26 222	0.12 37	0.37 122	0.21 228	0.45 159	0.36 147	0.20 123	0.27 197	0.15 47	0.29 353	0.24 51	0.17 77	0.08 77	0.06 27	0.08 78	0.06 27	0.11 168	0.12 228

Selective-IGEV-i16pc	0.75 629	0.29 197	5.48 753	0.32 405	0.19 288	1.18 705	0.62 670	0.86 541	0.74 591	0.37 317	0.51 418	0.53 454	0.29 353	2.10 680	0.35 403	0.22 649	0.23 645	0.12 420	0.16 510	0.22 457	0.19 439

rvit_0105_5	0.36 260	0.39 322	1.48 291	0.30 342	0.18 250	0.41 172	0.30 481	0.64 346	0.62 467	0.30 273	0.33 271	0.37 334	0.29 353	0.41 274	0.28 304	0.18 601	0.16 562	0.15 555	0.15 485	0.15 294	0.14 300

GMStereo_Zeroshot	0.41 316	0.36 291	1.54 305	0.41 578	0.19 288	0.52 339	0.19 152	0.59 311	0.52 343	0.57 513	0.59 498	0.63 513	0.29 353	0.58 393	0.33 381	0.15 549	0.09 319	0.16 574	0.09 232	0.24 489	0.12 228

RAFT+CT+SA	0.50 447	0.86 596	1.82 418	0.37 531	0.75 709	0.54 355	0.34 533	0.77 452	0.63 480	0.38 328	0.55 468	0.34 317	0.29 353	0.68 439	0.27 289	0.09 169	0.07 100	0.11 348	0.51 715	0.29 550	0.41 668

UDGNet	0.44 356	1.02 667	1.74 354	0.35 483	0.19 288	0.58 423	0.23 314	0.49 222	0.66 520	0.41 346	0.38 310	0.34 317	0.29 353	0.53 374	0.30 342	0.24 662	0.10 372	0.37 700	0.19 564	0.27 537	0.15 344

ACRE	0.56 515	1.14 689	2.77 662	0.76 707	0.28 468	0.60 455	0.56 651	0.76 440	0.58 411	0.55 492	0.62 528	0.41 365	0.29 353	0.44 298	0.39 435	0.11 381	0.19 608	0.13 485	0.14 458	0.36 623	0.18 422

NRIStereo	0.46 392	0.25 121	1.77 379	0.47 627	0.16 165	0.95 672	0.74 693	0.51 242	0.56 396	0.48 408	0.39 319	0.59 497	0.29 353	0.77 468	0.32 368	0.11 381	0.13 494	0.11 348	0.09 232	0.21 440	0.24 530

RAFT-RH_RVC	0.61 550	0.50 416	2.33 569	0.36 506	0.29 478	0.60 455	0.18 136	0.44 140	0.58 411	0.76 644	1.91 723	0.47 423	0.29 353	1.60 592	1.23 662	0.14 526	0.07 100	0.13 485	0.13 429	0.10 129	0.09 105

Anonymous3	0.42 337	0.35 279	2.09 516	0.33 432	0.24 399	0.72 589	0.31 494	0.74 415	0.55 384	0.35 304	0.40 324	0.33 309	0.29 353	0.44 298	0.28 304	0.18 601	0.18 595	0.13 485	0.13 429	0.17 358	0.17 402

aanet-new	0.32 213	0.29 197	2.39 581	0.25 174	0.25 423	0.43 197	0.21 228	0.41 109	0.31 53	0.18 83	0.23 146	0.16 63	0.30 364	0.33 192	0.15 24	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.06 27	0.10 129	0.13 271

MSCF	0.35 250	0.72 530	1.15 200	0.58 681	0.21 329	0.50 301	0.22 272	0.56 290	0.38 173	0.29 267	0.29 218	0.17 82	0.30 364	0.35 217	0.26 277	0.09 169	0.12 466	0.08 78	0.29 635	0.15 294	0.21 473

Any-RAFT	0.38 281	0.25 121	1.89 450	0.27 248	0.17 199	0.68 569	0.21 228	0.78 469	0.53 361	0.43 357	0.43 339	0.54 462	0.30 364	0.41 274	0.20 159	0.10 286	0.12 466	0.08 78	0.06 27	0.10 129	0.09 105

BUS	0.41 316	0.27 153	1.13 195	0.30 342	0.21 329	0.91 667	0.23 314	1.00 665	0.61 449	0.63 585	0.53 446	0.66 535	0.30 364	0.43 287	0.32 368	0.13 480	0.10 372	0.14 524	0.12 395	0.12 192	0.11 179

NINENet	0.50 447	0.33 250	1.69 334	0.55 669	0.25 423	0.91 667	0.23 314	0.98 643	0.71 561	0.53 460	0.55 468	0.66 535	0.30 364	1.22 533	0.32 368	0.15 549	0.13 494	0.16 574	0.11 352	0.16 334	0.13 271

CIPLG	0.56 515	1.19 700	2.46 597	0.80 711	0.31 517	0.61 475	0.57 655	0.76 440	0.57 400	0.56 502	0.63 541	0.41 365	0.30 364	0.45 314	0.40 443	0.11 381	0.20 620	0.13 485	0.13 429	0.35 614	0.19 439

GANet-ADL	0.44 356	0.41 340	2.31 565	0.33 432	0.20 312	0.57 406	0.25 376	0.75 427	0.54 376	0.42 351	0.59 498	0.56 479	0.30 364	0.40 268	0.38 424	0.14 526	0.11 432	0.09 192	0.08 174	0.22 457	0.17 402

rafts_anoy	0.43 346	0.89 610	1.96 489	0.32 405	0.30 496	0.48 268	0.24 351	0.62 333	0.49 313	0.37 317	0.38 310	0.33 309	0.30 364	0.51 364	0.34 391	0.10 286	0.39 709	0.13 485	0.15 485	0.17 358	0.15 344

RALAANet	0.43 346	0.98 650	1.90 455	0.32 405	0.23 383	0.48 268	0.19 152	0.67 367	0.53 361	0.48 408	0.45 354	0.39 350	0.30 364	0.48 342	0.37 417	0.10 286	0.08 223	0.11 348	0.14 458	0.27 537	0.10 148

DIP-Stereo	0.37 268	0.34 269	1.50 298	0.27 248	0.18 250	0.63 514	0.17 111	0.92 594	0.53 361	0.49 420	0.48 384	0.30 284	0.30 364	0.39 261	0.30 342	0.10 286	0.08 223	0.10 266	0.08 174	0.15 294	0.12 228
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-Hl	0.39 298	0.50 416	1.74 354	0.25 174	0.15 128	0.49 287	0.21 228	0.70 384	0.51 331	0.38 328	0.39 319	0.37 334	0.31 374	1.07 510	0.25 263	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.08 174	0.12 192	0.09 105

NLCSM	0.46 392	0.37 295	0.72 95	0.29 320	0.36 578	0.49 287	0.27 425	1.33 719	1.59 732	0.29 267	0.29 218	0.29 275	0.31 374	1.44 559	0.35 403	0.11 381	0.11 432	0.11 348	0.10 276	0.35 614	0.14 300

GASTEREO	0.35 250	0.72 530	1.15 200	0.56 672	0.20 312	0.52 339	0.22 272	0.56 290	0.40 206	0.30 273	0.31 250	0.16 63	0.31 374	0.35 217	0.26 277	0.09 169	0.14 513	0.08 78	0.28 629	0.14 265	0.20 458

castereo	0.30 197	0.44 371	0.81 116	0.24 143	0.29 478	0.41 172	0.27 425	0.72 396	0.45 269	0.22 161	0.30 233	0.24 204	0.31 374	0.25 65	0.21 181	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.31 654	0.12 192	0.09 105

rvit_0105_3	0.39 298	0.47 397	1.46 284	0.33 432	0.19 288	0.45 219	0.35 541	0.69 376	0.65 504	0.37 317	0.37 295	0.40 359	0.31 374	0.44 298	0.30 342	0.18 601	0.17 583	0.17 595	0.18 544	0.15 294	0.15 344

GCST	0.72 614	1.10 680	2.15 533	1.11 734	0.59 688	0.62 496	0.19 152	0.75 427	0.53 361	0.56 502	0.63 541	0.47 423	0.31 374	1.11 518	0.33 381	0.75 732	0.45 714	0.84 733	0.64 736	0.69 714	0.54 691

IPLGR_C	0.58 528	1.25 707	2.72 650	0.80 711	0.31 517	0.60 455	0.61 665	0.76 440	0.58 411	0.56 502	0.62 528	0.41 365	0.31 374	0.43 287	0.40 443	0.11 381	0.22 636	0.13 485	0.15 485	0.35 614	0.19 439

ARAFT	0.60 542	1.23 704	3.10 699	0.28 282	0.16 165	0.64 528	0.36 549	0.90 573	0.67 529	0.61 564	0.49 401	0.55 465	0.31 374	1.24 540	0.32 368	0.10 286	0.08 223	0.14 524	0.13 429	0.37 632	0.21 473

DN-CSS_ROB	0.48 415	1.23 704	1.99 495	0.39 558	0.22 360	0.56 387	0.19 152	0.75 427	0.61 449	0.45 375	0.62 528	0.41 365	0.31 374	0.70 450	0.32 368	0.11 381	0.08 223	0.14 524	0.13 429	0.36 623	0.12 228

Weightmod	0.43 346	0.56 453	0.91 147	0.26 222	0.22 360	0.56 387	0.22 272	0.45 159	0.38 173	0.30 273	0.72 609	0.38 343	0.32 383	0.61 412	0.33 381	0.40 703	0.14 513	0.10 266	0.10 276	0.52 700	1.06 744

S0	0.40 308	0.69 517	1.02 174	0.30 342	0.19 288	0.61 475	0.35 541	0.48 211	0.31 53	0.34 298	0.50 411	0.32 297	0.32 383	0.34 207	0.36 409	0.19 617	0.14 513	0.17 595	0.20 577	0.46 681	0.65 707

SMOE	0.33 225	0.37 295	0.95 159	0.28 282	0.13 70	0.50 301	0.32 517	0.47 195	0.39 188	0.34 298	0.47 370	0.31 287	0.32 383	0.30 151	0.29 319	0.12 444	0.08 223	0.17 595	0.10 276	0.48 687	0.20 458

FSD	0.36 260	0.41 340	0.91 147	0.34 465	0.29 478	0.35 94	0.33 527	0.44 140	0.46 280	0.32 289	0.32 261	0.37 334	0.32 383	0.35 217	0.32 368	0.28 681	0.27 674	0.31 686	0.30 645	0.31 570	0.29 581

G2L-ROB	0.51 464	0.95 634	1.96 489	0.29 320	0.22 360	0.59 442	0.28 445	0.76 440	0.57 400	0.55 492	0.45 354	0.70 570	0.32 383	1.38 552	0.47 484	0.11 381	0.07 100	0.09 192	0.08 174	0.20 424	0.13 271

OMP-Stereo	0.59 536	0.65 500	1.74 354	0.56 672	0.37 591	0.60 455	0.26 400	0.70 384	0.65 504	0.66 604	0.60 515	0.69 559	0.32 383	2.09 678	1.20 658	0.10 286	0.07 100	0.12 420	0.09 232	0.17 358	0.10 148

PFNet	0.60 542	0.33 250	2.47 603	0.41 578	0.55 679	0.62 496	0.27 425	0.61 329	0.63 480	0.61 564	0.56 480	0.45 403	0.32 383	1.88 651	1.14 648	0.28 681	0.09 319	0.12 420	0.16 510	0.26 525	0.20 458

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 337	0.86 596	1.78 384	0.28 282	0.17 199	0.52 339	0.20 180	0.62 333	0.61 449	0.50 427	0.61 522	0.39 350	0.32 383	0.35 217	0.30 342	0.07 29	0.10 372	0.09 192	0.09 232	0.35 614	0.10 148

IGEV_i1	0.44 356	0.26 140	2.01 498	0.33 432	0.18 250	0.58 423	0.27 425	0.84 521	0.49 313	0.45 375	0.47 370	0.55 465	0.33 391	0.65 430	0.36 409	0.11 381	0.11 432	0.13 485	0.19 564	0.17 358	0.28 573

MyStereo8	0.54 493	0.80 572	2.76 659	0.32 405	0.33 543	0.71 583	0.20 180	0.87 552	0.57 400	0.51 440	0.59 498	0.50 440	0.33 391	0.68 439	0.55 525	0.10 286	0.29 679	0.10 266	0.13 429	0.21 440	0.34 630

11t1	0.33 225	0.19 12	1.41 268	0.33 432	0.16 165	0.48 268	0.21 228	0.67 367	0.48 305	0.40 337	0.34 280	0.32 297	0.33 391	0.42 282	0.27 289	0.11 381	0.12 466	0.10 266	0.08 174	0.13 229	0.14 300

Selective-RAFT	0.35 250	0.26 140	1.48 291	0.31 373	0.15 128	0.61 475	0.19 152	0.60 324	0.54 376	0.28 258	0.29 218	0.40 359	0.33 391	0.50 360	0.27 289	0.10 286	0.07 100	0.09 192	0.35 672	0.19 408	0.08 72

Sa-1000	0.51 464	0.72 530	1.90 455	0.31 373	0.60 693	0.60 455	0.31 494	0.94 611	0.71 561	0.52 449	0.83 635	0.42 379	0.33 391	0.68 439	0.28 304	0.10 286	0.09 319	0.13 485	0.29 635	0.29 550	0.10 148

dad	0.51 464	1.01 661	1.74 354	0.29 320	0.19 288	0.60 455	0.26 400	0.52 258	0.75 605	0.63 585	0.63 541	0.63 513	0.33 391	0.85 481	0.47 484	0.27 677	0.15 544	0.40 703	0.18 544	0.22 457	0.14 300

GwcNet-ADL	0.50 447	0.74 543	2.90 680	0.31 373	0.20 312	0.58 423	0.29 471	0.87 552	0.64 488	0.47 389	0.47 370	0.56 479	0.33 391	0.46 323	0.46 475	0.13 480	0.12 466	0.09 192	0.09 232	0.14 265	0.21 473

raftrobust	0.38 281	0.68 513	1.54 305	0.32 405	0.46 653	0.52 339	0.21 228	0.56 290	0.42 233	0.52 449	0.35 285	0.31 287	0.33 391	0.37 242	0.30 342	0.10 286	0.11 432	0.08 78	0.07 118	0.21 440	0.19 439

AdaStereo	0.44 356	0.38 309	1.79 404	0.34 465	0.20 312	0.57 406	0.28 445	0.92 594	0.69 541	0.52 449	0.55 468	0.61 507	0.33 391	0.48 342	0.39 435	0.17 588	0.08 223	0.17 595	0.11 352	0.18 386	0.12 228
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.
x	0.35 250	0.20 29	1.36 253	0.33 432	0.17 199	0.47 251	0.24 351	0.75 427	0.54 376	0.40 337	0.40 324	0.42 379	0.34 400	0.45 314	0.32 368	0.11 381	0.14 513	0.11 348	0.09 232	0.12 192	0.14 300

AFF-stereo	0.44 356	0.96 637	1.78 384	0.31 373	0.15 128	0.50 301	0.21 228	0.64 346	0.63 480	0.47 389	0.64 558	0.49 437	0.34 400	0.46 323	0.31 355	0.08 77	0.09 319	0.10 266	0.10 276	0.37 632	0.10 148

test_sample3	0.50 447	0.41 340	1.88 443	0.32 405	0.19 288	0.57 406	0.25 376	0.92 594	0.64 488	0.52 449	0.49 401	0.47 423	0.35 402	1.79 624	0.37 417	0.13 480	0.10 372	0.12 420	0.11 352	0.16 334	0.16 380

H2IRNET	0.40 308	0.61 471	1.90 455	0.29 320	0.17 199	0.54 355	0.18 136	0.52 258	0.50 324	0.27 251	0.56 480	0.47 423	0.35 402	0.46 323	0.33 381	0.10 286	0.07 100	0.12 420	0.14 458	0.32 579	0.12 228

tt1	0.44 356	0.64 492	1.83 422	0.35 483	0.14 95	0.76 614	0.25 376	0.74 415	0.88 659	0.31 279	0.37 295	0.25 220	0.35 402	0.63 416	0.19 119	0.10 286	0.24 650	0.11 348	0.09 232	0.25 503	0.36 641

RCA-Stereo	0.34 236	0.32 240	1.30 235	0.26 222	0.14 95	0.58 423	0.23 314	0.78 469	0.62 467	0.40 337	0.44 350	0.28 262	0.35 402	0.29 134	0.20 159	0.09 169	0.10 372	0.09 192	0.07 118	0.19 408	0.08 72

ICVP	0.46 392	0.29 197	2.41 585	0.33 432	0.22 360	0.59 442	0.55 646	0.75 427	0.50 324	0.44 364	0.60 515	0.49 437	0.35 402	0.53 374	0.37 417	0.16 572	0.16 562	0.14 524	0.11 352	0.15 294	0.15 344
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DMCA	0.41 316	0.52 423	1.26 223	0.31 373	0.24 399	0.59 442	0.26 400	0.77 452	0.63 480	0.58 531	0.48 384	0.57 486	0.35 402	0.40 268	0.50 500	0.14 526	0.10 372	0.14 524	0.10 276	0.15 294	0.15 344

Weightmod_eth	0.39 298	0.45 381	0.99 169	0.28 282	0.28 468	0.39 146	0.23 314	0.46 169	0.36 147	0.28 258	0.63 541	0.33 309	0.36 408	0.76 463	0.27 289	0.67 726	0.10 372	0.10 266	0.09 232	0.47 683	0.22 488

SE	0.33 225	0.44 371	0.89 138	0.29 320	0.15 128	0.50 301	0.24 351	0.50 231	0.34 97	0.34 298	0.46 363	0.27 249	0.36 408	0.28 113	0.29 319	0.18 601	0.08 223	0.12 420	0.15 485	0.41 657	0.32 615

SME	0.53 486	1.10 680	1.55 307	0.35 483	0.20 312	0.65 543	0.25 376	0.67 367	0.48 305	0.47 389	0.49 401	0.35 321	0.36 408	1.79 624	0.51 506	0.26 671	0.10 372	0.12 420	0.13 429	0.45 678	0.25 542

G2L-Stereo	0.55 505	0.85 593	2.18 540	0.31 373	0.27 454	0.59 442	0.27 425	0.77 452	0.55 384	0.54 473	0.52 433	0.71 575	0.36 408	1.75 615	0.50 500	0.13 480	0.11 432	0.13 485	0.11 352	0.29 550	0.15 344

rvit_105_1	0.44 356	0.54 440	1.46 284	0.36 506	0.24 399	0.51 318	0.45 611	0.75 427	0.74 591	0.45 375	0.44 350	0.44 394	0.36 408	0.62 413	0.38 424	0.20 628	0.18 595	0.18 617	0.22 597	0.18 386	0.18 422

test_sample6	0.52 480	0.44 371	1.81 412	0.33 432	0.18 250	0.55 370	0.27 425	0.94 611	0.66 520	0.54 473	0.62 528	0.47 423	0.36 408	1.97 661	0.38 424	0.14 526	0.10 372	0.13 485	0.13 429	0.17 358	0.16 380

test_sample5	0.51 464	0.43 358	1.83 422	0.32 405	0.18 250	0.55 370	0.26 400	0.92 594	0.65 504	0.53 460	0.59 498	0.45 403	0.36 408	1.87 642	0.36 409	0.13 480	0.10 372	0.13 485	0.12 395	0.17 358	0.16 380

test_sample4	0.50 447	0.42 350	1.88 443	0.32 405	0.19 288	0.56 387	0.26 400	0.93 602	0.65 504	0.54 473	0.54 458	0.45 403	0.36 408	1.79 624	0.36 409	0.13 480	0.10 372	0.13 485	0.12 395	0.17 358	0.16 380

xx1	0.46 392	0.64 492	2.07 510	0.35 483	0.14 95	0.76 614	0.25 376	0.74 415	1.01 682	0.31 279	0.38 310	0.46 415	0.36 408	0.69 445	0.19 119	0.10 286	0.24 650	0.12 420	0.12 395	0.12 192	0.14 300

DualNet	0.51 464	0.43 358	1.83 422	0.32 405	0.18 250	0.55 370	0.26 400	0.92 594	0.65 504	0.54 473	0.62 528	0.45 403	0.36 408	1.87 642	0.36 409	0.13 480	0.10 372	0.13 485	0.12 395	0.17 358	0.16 380

qqq	0.38 281	0.21 45	1.34 248	0.28 282	0.15 128	0.45 219	0.26 400	0.76 440	0.52 343	0.39 335	0.41 330	0.46 415	0.36 408	0.96 496	0.30 342	0.11 381	0.14 513	0.12 420	0.12 395	0.12 192	0.14 300

RAFT_CTSACE	0.46 392	0.76 547	2.07 510	0.35 483	0.30 496	0.54 355	0.30 481	0.61 329	0.48 305	0.49 420	0.76 621	0.55 465	0.36 408	0.58 393	0.22 209	0.08 77	0.13 494	0.11 348	0.10 276	0.41 657	0.08 72

HCRNet	0.46 392	0.49 408	1.65 323	0.38 548	0.29 478	0.58 423	0.22 272	0.75 427	0.62 467	0.47 389	0.49 401	0.48 435	0.36 408	1.12 522	0.37 417	0.15 549	0.10 372	0.15 555	0.13 429	0.17 358	0.17 402

SFCPSM	0.46 392	0.24 106	2.35 574	0.27 248	0.27 454	0.70 581	0.32 517	0.96 630	0.63 480	0.49 420	0.52 433	0.43 383	0.36 408	0.52 368	0.43 463	0.12 444	0.09 319	0.12 420	0.16 510	0.16 334	0.12 228

CCAANet	0.55 505	0.73 538	2.47 603	0.30 342	0.24 399	0.55 370	0.24 351	0.84 521	0.64 488	0.40 337	0.67 572	0.56 479	0.36 408	1.87 642	0.41 451	0.10 286	0.08 223	0.13 485	0.12 395	0.11 168	0.13 271

MLCV	0.48 415	0.89 610	1.85 428	0.29 320	0.14 95	0.59 442	0.23 314	0.72 396	0.59 424	0.66 604	0.66 569	0.55 465	0.36 408	1.03 506	0.49 495	0.09 169	0.06 27	0.09 192	0.07 118	0.19 408	0.11 179

iResNet	0.51 464	0.76 547	2.59 632	0.41 578	0.17 199	0.64 528	0.27 425	0.82 502	0.70 551	0.57 513	0.64 558	0.43 383	0.36 408	0.70 450	0.52 510	0.10 286	0.07 100	0.09 192	0.08 174	0.21 440	0.13 271

monster_256*512	0.32 213	0.53 431	0.71 91	0.28 282	0.19 288	0.41 172	0.24 351	0.66 356	0.51 331	0.29 267	0.37 295	0.47 423	0.37 425	0.34 207	0.28 304	0.08 77	0.06 27	0.11 348	0.10 276	0.18 386	0.15 344

LiteMatch	0.25 119	0.69 517	0.65 64	0.28 282	0.14 95	0.30 45	0.21 228	0.29 12	0.28 31	0.16 39	0.13 19	0.18 103	0.37 425	0.25 65	0.40 443	0.10 286	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.14 265	0.12 228

Lsterematch	0.39 298	0.69 517	1.65 323	0.28 282	0.14 95	0.50 301	0.21 228	0.47 195	0.58 411	0.43 357	0.59 498	0.44 394	0.37 425	0.44 298	0.40 443	0.10 286	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.14 265	0.12 228

DDVS	0.62 555	0.40 330	1.40 266	2.21 761	0.35 569	0.87 659	1.00 719	0.69 376	0.50 324	0.53 460	0.56 480	0.90 652	0.37 425	1.22 533	0.47 484	0.15 549	0.14 513	0.14 524	0.12 395	0.19 408	0.22 488

UGAM	0.58 528	0.47 397	2.21 544	0.30 342	0.19 288	0.53 348	0.34 533	0.59 311	0.63 480	0.44 364	0.73 612	0.78 607	0.37 425	2.58 721	0.39 435	0.10 286	0.08 223	0.17 595	0.14 458	0.42 665	0.17 402

mmm	0.38 281	0.21 45	1.18 206	0.35 483	0.17 199	0.49 287	0.26 400	0.78 469	0.52 343	0.50 427	0.57 489	0.41 365	0.37 425	0.71 452	0.31 355	0.11 381	0.13 494	0.14 524	0.13 429	0.15 294	0.14 300

DCANet-4	0.40 308	0.27 153	2.21 544	0.25 174	0.14 95	0.51 318	0.22 272	0.77 452	0.72 571	0.54 473	0.47 370	0.28 262	0.37 425	0.37 242	0.34 391	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.08 48	0.22 488

BSDual-CNN	0.41 316	0.27 153	1.13 195	0.30 342	0.21 329	0.76 614	0.31 494	1.00 665	0.61 449	0.63 585	0.53 446	0.63 513	0.37 425	0.43 287	0.38 424	0.13 480	0.10 372	0.14 524	0.12 395	0.12 192	0.11 179

psmg	0.41 316	0.27 153	1.13 195	0.27 248	0.21 329	0.75 610	0.36 549	0.90 573	0.61 449	0.59 545	0.59 498	0.63 513	0.37 425	0.43 287	0.38 424	0.13 480	0.10 372	0.13 485	0.12 395	0.13 229	0.11 179

HITNet	0.46 392	0.92 619	2.09 516	0.33 432	0.14 95	0.55 370	0.22 272	0.83 508	0.56 396	0.51 440	0.49 401	0.48 435	0.37 425	0.48 342	0.54 521	0.09 169	0.06 27	0.10 266	0.08 174	0.23 472	0.09 105
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
test_sample2	0.41 316	0.19 12	1.23 218	0.31 373	0.17 199	0.51 318	0.27 425	0.81 494	0.55 384	0.44 364	0.45 354	0.46 415	0.38 435	1.51 575	0.30 342	0.12 444	0.09 319	0.11 348	0.10 276	0.14 265	0.14 300

ACVNet-DCA	0.42 337	0.64 492	2.07 510	0.35 483	0.14 95	0.76 614	0.25 376	0.76 440	0.52 343	0.31 279	0.38 310	0.24 204	0.38 435	0.69 445	0.19 119	0.10 286	0.24 650	0.11 348	0.09 232	0.12 192	0.14 300

1test111	0.44 356	0.64 492	2.07 510	0.35 483	0.14 95	0.76 614	0.25 376	0.76 440	0.52 343	0.31 279	0.38 310	0.24 204	0.38 435	0.96 496	0.30 342	0.10 286	0.24 650	0.11 348	0.09 232	0.12 192	0.14 300

cc1	0.47 408	0.64 492	2.07 510	0.35 483	0.14 95	0.76 614	0.25 376	0.74 415	1.01 682	0.31 279	0.38 310	0.24 204	0.38 435	0.69 445	0.19 119	0.10 286	0.24 650	0.11 348	0.09 232	0.25 503	0.40 663

AEACV	0.33 225	0.24 106	1.44 277	0.28 282	0.35 569	0.47 251	0.21 228	0.43 131	0.28 31	0.26 235	0.25 175	0.22 168	0.38 435	0.30 151	0.18 91	0.09 169	0.35 694	0.09 192	0.36 681	0.23 472	0.25 542

hknet	0.47 408	0.29 197	1.70 338	0.30 342	0.24 399	0.76 614	0.31 494	1.00 665	0.64 488	0.63 585	0.53 446	0.80 616	0.38 435	0.77 468	0.37 417	0.11 381	0.10 372	0.14 524	0.12 395	0.12 192	0.11 179

AASNet	0.56 515	1.03 668	2.34 571	0.37 531	0.33 543	0.65 543	0.29 471	0.96 630	0.73 587	0.54 473	0.60 515	0.55 465	0.38 435	0.59 399	0.58 542	0.14 526	0.12 466	0.13 485	0.10 276	0.43 667	0.24 530

IIG-Stereo	0.59 536	0.65 500	1.74 354	0.54 662	0.23 383	0.61 475	0.21 228	0.73 410	0.65 504	0.64 595	0.69 589	0.69 559	0.38 435	2.09 678	1.39 675	0.11 381	0.07 100	0.11 348	0.09 232	0.15 294	0.09 105

111	0.48 415	1.09 679	1.95 480	0.24 143	0.13 70	0.59 442	0.26 400	0.83 508	0.78 625	0.48 408	0.52 433	0.56 479	0.38 435	0.49 353	0.38 424	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.07 118	0.23 472	0.35 633

xxxx	0.70 602	0.21 45	1.33 244	0.28 282	0.18 250	0.63 514	0.24 351	1.02 676	0.69 541	0.50 427	0.62 528	0.58 493	0.38 435	1.47 572	5.21 762	0.13 480	0.12 466	0.11 348	0.10 276	0.12 192	0.15 344

FENet	0.44 356	0.30 217	2.42 587	0.32 405	0.17 199	0.58 423	0.22 272	0.77 452	0.59 424	0.47 389	0.42 336	0.55 465	0.38 435	0.49 353	0.47 484	0.12 444	0.09 319	0.12 420	0.11 352	0.13 229	0.16 380

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 637	1.04 669	2.06 508	0.94 722	0.35 569	0.89 664	0.40 574	0.85 530	0.63 480	0.55 492	0.63 541	0.75 595	0.38 435	2.38 699	0.48 490	1.10 746	0.31 685	0.36 696	0.21 585	0.53 702	0.55 694

DeepPruner_ROB	0.50 447	0.70 523	1.94 477	0.29 320	0.26 441	0.63 514	0.31 494	0.80 490	0.48 305	0.61 564	0.55 468	0.66 535	0.38 435	0.98 498	0.40 443	0.19 617	0.14 513	0.14 524	0.14 458	0.23 472	0.17 402

NOSS_ROB	0.64 566	0.65 500	1.62 321	0.46 621	0.25 423	0.67 557	0.30 481	0.93 602	0.77 621	0.59 545	0.57 489	0.77 603	0.38 435	2.78 734	0.44 469	0.23 653	0.24 650	0.28 674	0.26 618	0.27 537	0.39 657

SCION-MonSter(vits)	0.38 281	0.22 63	0.65 64	0.21 39	0.17 199	0.33 73	0.15 60	0.75 427	0.72 571	0.16 39	0.61 522	0.55 465	0.39 449	0.57 388	0.77 590	0.15 549	0.10 372	0.21 643	0.21 585	0.45 678	0.23 515

S	0.44 356	0.42 350	1.08 186	0.27 248	0.24 399	0.66 550	0.28 445	0.53 267	0.46 280	0.45 375	0.56 480	0.33 309	0.39 449	0.31 162	0.30 342	0.17 588	0.11 432	0.19 624	0.20 577	0.52 700	1.29 750

G2L-Stereo_test	0.55 505	0.97 645	1.89 450	0.33 432	0.24 399	0.75 610	0.38 565	0.79 485	0.60 431	0.60 555	0.54 458	0.74 589	0.39 449	1.56 581	0.43 463	0.10 286	0.08 223	0.08 78	0.08 174	0.28 543	0.13 271

ISRNet	0.47 408	0.44 371	1.55 307	0.37 531	0.31 517	0.49 287	0.19 152	0.75 427	0.66 520	0.63 585	0.71 604	0.67 545	0.39 449	0.58 393	0.44 469	0.23 653	0.16 562	0.21 643	0.20 577	0.21 440	0.25 542

ffm	0.47 408	0.23 87	2.01 498	0.30 342	0.21 329	0.57 406	0.26 400	0.74 415	0.88 659	0.53 460	0.63 541	0.66 535	0.39 449	0.63 416	0.19 119	0.10 286	0.24 650	0.15 555	0.13 429	0.25 503	0.36 641

ff1	0.73 623	0.23 87	2.01 498	0.30 342	0.21 329	0.57 406	0.26 400	0.74 415	0.88 659	0.53 460	0.63 541	0.66 535	0.39 449	2.52 717	3.43 746	0.10 286	0.24 650	0.15 555	0.13 429	0.25 503	0.36 641

mmx	0.72 614	0.23 87	2.01 498	0.30 342	0.21 329	0.57 406	0.26 400	0.99 655	0.76 616	0.53 460	0.63 541	0.66 535	0.39 449	2.52 717	3.43 746	0.13 480	0.10 372	0.15 555	0.13 429	0.15 294	0.15 344

xxx	0.72 614	0.23 87	2.01 498	0.30 342	0.21 329	0.57 406	0.26 400	0.99 655	0.76 616	0.53 460	0.63 541	0.66 535	0.39 449	2.52 717	3.43 746	0.13 480	0.10 372	0.15 555	0.13 429	0.15 294	0.15 344

test_xeample	0.72 614	0.21 45	1.36 253	0.27 248	0.17 199	0.59 442	0.28 445	1.01 673	0.70 551	0.55 492	0.67 572	0.44 394	0.39 449	1.88 651	5.17 761	0.12 444	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.13 229	0.15 344

iResNet_ROB	0.50 447	1.15 693	1.73 349	0.31 373	0.21 329	0.58 423	0.22 272	0.95 625	0.82 641	0.58 531	0.62 528	0.57 486	0.39 449	0.84 479	0.40 443	0.11 381	0.08 223	0.09 192	0.06 27	0.21 440	0.13 271

CoDeX	0.52 480	0.43 358	2.25 556	0.29 320	0.26 441	0.61 475	0.32 517	0.99 655	0.68 532	0.48 408	0.55 468	0.52 451	0.40 459	1.60 592	0.35 403	0.12 444	0.09 319	0.11 348	0.10 276	0.13 229	0.12 228

CASS	0.39 298	0.30 217	1.61 319	0.32 405	0.17 199	0.53 348	0.24 351	0.70 384	0.49 313	0.59 545	0.54 458	0.40 359	0.40 459	0.41 274	0.30 342	0.17 588	0.10 372	0.14 524	0.11 352	0.18 386	0.17 402
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.51 464	0.87 601	1.99 495	0.37 531	0.65 701	0.58 423	0.35 541	0.78 469	0.62 467	0.48 408	0.55 468	0.45 403	0.40 459	0.72 454	0.30 342	0.09 169	0.07 100	0.12 420	0.12 395	0.33 588	0.38 651

CSP-Net	0.50 447	0.39 322	1.25 221	0.29 320	0.23 383	0.77 622	0.35 541	0.86 541	0.57 400	0.59 545	0.59 498	0.65 528	0.40 459	1.77 619	0.44 469	0.16 572	0.11 432	0.10 266	0.10 276	0.20 424	0.14 300

TRStereo	0.53 486	0.76 547	2.38 579	0.42 589	0.29 478	0.69 575	0.23 314	1.81 741	0.55 384	0.36 311	0.32 261	0.47 423	0.40 459	0.46 323	0.25 263	0.12 444	0.11 432	0.11 348	0.41 696	0.13 229	0.32 615

RAFT	0.45 379	0.92 619	1.59 313	0.34 465	0.19 288	0.46 239	0.35 541	0.65 353	0.49 313	0.49 420	0.49 401	0.70 570	0.40 459	0.47 335	0.32 368	0.11 381	0.16 562	0.14 524	0.13 429	0.51 695	0.13 271

UPFNet	0.46 392	0.28 182	1.73 349	0.33 432	0.32 528	0.65 543	0.38 565	0.83 508	0.59 424	0.57 513	0.52 433	0.61 507	0.40 459	0.75 459	0.52 510	0.13 480	0.12 466	0.13 485	0.12 395	0.15 294	0.11 179

ACVNet	0.45 379	0.44 371	1.79 404	0.28 282	0.21 329	0.59 442	0.36 549	0.66 356	0.68 532	0.45 375	0.59 498	0.69 559	0.40 459	0.44 298	0.55 525	0.11 381	0.09 319	0.10 266	0.09 232	0.34 600	0.10 148

cf-r	0.53 486	0.81 577	2.15 533	0.33 432	0.28 468	0.60 455	0.28 445	0.78 469	0.64 488	0.51 440	0.60 515	0.75 595	0.40 459	1.32 545	0.43 463	0.13 480	0.09 319	0.11 348	0.12 395	0.15 294	0.14 300

GwcNet-RSSM	0.57 523	0.94 627	2.13 527	0.32 405	0.25 423	0.60 455	0.30 481	0.80 490	0.66 520	0.52 449	0.64 558	0.71 575	0.40 459	1.79 624	0.50 500	0.13 480	0.09 319	0.12 420	0.12 395	0.21 440	0.15 344

CFNet	0.58 528	0.96 637	1.78 384	0.33 432	0.25 423	0.63 514	0.22 272	0.88 561	0.75 605	0.46 387	0.59 498	0.58 493	0.40 459	2.29 690	0.48 490	0.12 444	0.09 319	0.15 555	0.14 458	0.30 562	0.15 344

IGEV-FE	0.53 486	0.34 269	2.91 682	0.32 405	0.18 250	0.54 355	0.21 228	0.72 396	0.42 233	0.81 660	0.51 418	0.70 570	0.41 470	0.48 342	1.13 646	0.09 169	0.15 544	0.10 266	0.35 672	0.19 408	0.09 105

xyz-stereo-finetune2	0.35 250	0.45 381	1.04 179	0.21 39	0.12 37	0.58 423	0.23 314	0.50 231	0.45 269	0.31 279	0.46 363	0.30 284	0.41 470	0.81 475	0.51 506	0.08 77	0.07 100	0.11 348	0.09 232	0.12 192	0.09 105

test_sample1	0.40 308	0.18 7	1.19 208	0.31 373	0.18 250	0.48 268	0.23 314	0.78 469	0.49 313	0.44 364	0.44 350	0.45 403	0.41 470	1.39 553	0.33 381	0.11 381	0.09 319	0.10 266	0.09 232	0.12 192	0.13 271

SMFormer	0.50 447	0.46 386	1.60 315	0.30 342	0.15 128	0.45 219	0.24 351	0.90 573	0.72 571	0.56 502	0.64 558	0.51 445	0.41 470	1.87 642	0.49 495	0.13 480	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.15 294	0.16 380

tta	0.50 447	0.46 386	1.60 315	0.30 342	0.15 128	0.45 219	0.24 351	0.90 573	0.72 571	0.56 502	0.64 558	0.51 445	0.41 470	1.87 642	0.49 495	0.13 480	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.14 265	0.11 179

qqq1	0.48 415	0.46 386	1.60 315	0.30 342	0.15 128	0.45 219	0.24 351	0.90 573	0.72 571	0.56 502	0.64 558	0.51 445	0.41 470	1.87 642	0.23 220	0.13 480	0.10 372	0.09 192	0.08 174	0.14 265	0.11 179

fff1	0.48 415	0.46 386	1.60 315	0.30 342	0.15 128	0.45 219	0.24 351	0.90 573	0.72 571	0.56 502	0.64 558	0.51 445	0.41 470	1.87 642	0.23 220	0.13 480	0.10 372	0.09 192	0.08 174	0.14 265	0.11 179

IGEV_Zeroshot_test	0.53 486	0.33 250	2.91 682	0.32 405	0.18 250	0.54 355	0.21 228	0.72 396	0.42 233	0.81 660	0.51 418	0.71 575	0.41 470	0.48 342	1.13 646	0.09 169	0.15 544	0.10 266	0.35 672	0.19 408	0.09 105

HH	0.49 435	0.49 408	2.78 664	0.50 641	0.41 623	0.38 140	0.23 314	0.72 396	0.38 173	0.63 585	0.48 384	0.87 644	0.41 470	0.64 418	0.21 181	0.09 169	0.17 583	0.10 266	0.09 232	0.16 334	0.12 228

HanStereo	0.49 435	0.49 408	2.78 664	0.50 641	0.41 623	0.38 140	0.23 314	0.72 396	0.38 173	0.63 585	0.48 384	0.87 644	0.41 470	0.64 418	0.21 181	0.09 169	0.17 583	0.10 266	0.09 232	0.16 334	0.12 228

AACVNet	0.54 493	0.78 567	1.73 349	0.36 506	0.21 329	0.57 406	0.25 376	0.71 389	0.51 331	0.55 492	0.59 498	0.64 523	0.41 470	2.13 682	0.41 451	0.14 526	0.11 432	0.14 524	0.11 352	0.33 588	0.15 344

DCANet	0.42 337	0.77 557	1.95 480	0.25 174	0.14 95	0.51 318	0.22 272	0.77 452	0.72 571	0.54 473	0.48 384	0.31 287	0.41 470	0.36 231	0.39 435	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.07 118	0.13 229	0.23 515

CFNet-ft	0.51 464	0.76 547	1.79 404	0.28 282	0.30 496	0.63 514	0.28 445	0.66 356	0.55 384	0.45 375	0.57 489	0.74 589	0.41 470	1.46 565	0.42 454	0.14 526	0.10 372	0.28 674	0.13 429	0.18 386	0.14 300

CFNet_RVC	0.51 464	0.76 547	1.79 404	0.28 282	0.30 496	0.63 514	0.28 445	0.66 356	0.55 384	0.45 375	0.57 489	0.74 589	0.41 470	1.46 565	0.42 454	0.14 526	0.10 372	0.28 674	0.13 429	0.18 386	0.14 300

UCFNet_RVC	0.48 415	0.82 581	1.85 428	0.30 342	0.27 454	0.64 528	0.26 400	0.74 415	0.55 384	0.48 408	0.53 446	0.63 513	0.41 470	0.88 488	0.38 424	0.15 549	0.10 372	0.17 595	0.17 530	0.18 386	0.15 344

AANet_RVC	0.68 593	1.00 657	2.09 516	0.33 432	0.25 423	0.58 423	0.32 517	0.81 494	0.80 633	0.61 564	0.94 661	0.80 616	0.41 470	2.46 712	1.02 631	0.36 700	0.14 513	0.10 266	0.09 232	0.23 472	0.22 488

PS-NSSS	0.63 562	1.00 657	1.81 412	0.30 342	0.31 517	0.63 514	0.34 533	0.98 643	0.69 541	0.54 473	0.74 615	0.51 445	0.41 470	2.43 709	0.48 490	0.24 662	0.17 583	0.27 670	0.18 544	0.27 537	0.21 473

iResNetv2_ROB	0.59 536	1.43 722	2.96 685	0.40 570	0.22 360	0.58 423	0.28 445	0.91 585	0.73 587	0.57 513	0.63 541	0.60 504	0.41 470	0.74 458	0.35 403	0.11 381	0.08 223	0.10 266	0.07 118	0.43 667	0.17 402

Hybrid-DGEV-2	0.51 464	0.84 588	1.75 361	0.32 405	0.17 199	0.73 597	0.18 136	0.83 508	0.69 541	0.52 449	0.38 310	0.53 454	0.42 488	0.99 499	0.92 609	0.10 286	0.08 223	0.11 348	0.10 276	0.25 503	0.23 515

MyStereo05	0.49 435	0.41 340	2.72 650	0.30 342	0.23 383	0.60 455	0.30 481	0.82 502	0.77 621	0.52 449	0.37 295	0.51 445	0.42 488	0.52 368	0.38 424	0.09 169	0.17 583	0.12 420	0.10 276	0.16 334	0.20 458

MyStereo04	0.48 415	0.40 330	2.65 640	0.29 320	0.23 383	0.60 455	0.31 494	0.83 508	0.75 605	0.47 389	0.36 289	0.53 454	0.42 488	0.53 374	0.39 435	0.09 169	0.18 595	0.12 420	0.11 352	0.16 334	0.19 439

TestStereo1	0.49 435	0.81 577	1.85 428	0.39 558	0.57 684	0.56 387	0.34 533	0.75 427	0.69 541	0.44 364	0.63 541	0.35 321	0.42 488	0.64 418	0.29 319	0.10 286	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.33 588	0.26 553

SA-5K	0.49 435	0.81 577	1.85 428	0.39 558	0.57 684	0.56 387	0.34 533	0.75 427	0.69 541	0.44 364	0.63 541	0.35 321	0.42 488	0.64 418	0.29 319	0.10 286	0.08 223	0.12 420	0.10 276	0.33 588	0.26 553

GES	0.44 356	0.28 182	1.88 443	0.30 342	0.18 250	0.61 475	0.30 481	0.88 561	0.46 280	0.47 389	0.52 433	0.39 350	0.42 488	0.58 393	0.67 567	0.15 549	0.11 432	0.12 420	0.10 276	0.15 294	0.17 402

222	0.78 641	0.23 87	1.23 218	0.28 282	0.18 250	0.62 496	0.24 351	1.02 676	0.70 551	0.58 531	0.66 569	0.46 415	0.42 488	1.80 629	6.53 773	0.13 480	0.10 372	0.11 348	0.10 276	0.12 192	0.17 402

FADNet_RVC	0.81 654	1.14 689	2.42 587	0.30 342	0.24 399	0.71 583	0.24 351	0.95 625	0.61 449	0.44 364	0.56 480	0.59 497	0.42 488	1.52 577	0.68 570	0.94 738	0.96 754	0.28 674	1.00 752	0.90 728	1.36 752

BEATNet_4x	0.47 408	0.73 538	1.91 461	0.33 432	0.15 128	0.56 387	0.25 376	0.85 530	0.58 411	0.54 473	0.51 418	0.57 486	0.42 488	0.57 388	0.61 550	0.11 381	0.08 223	0.12 420	0.09 232	0.20 424	0.16 380

HSM-Net_RVC	0.67 585	0.34 269	2.23 552	0.26 222	0.19 288	0.67 557	0.29 471	1.26 716	0.69 541	0.72 631	0.70 599	0.78 607	0.42 488	3.77 756	0.41 451	0.13 480	0.09 319	0.10 266	0.09 232	0.12 192	0.11 179
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.50 447	0.41 340	1.50 298	0.33 432	0.21 329	0.68 569	0.26 400	0.81 494	0.68 532	0.67 609	0.68 580	0.73 583	0.42 488	1.10 515	0.59 545	0.11 381	0.08 223	0.14 524	0.14 458	0.25 503	0.21 473
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SCION-MonSter	0.51 464	0.42 350	1.28 228	0.36 506	0.46 653	0.80 639	0.28 445	0.77 452	0.75 605	0.45 375	0.70 599	0.50 440	0.43 499	0.64 418	0.89 606	0.16 572	0.12 466	0.29 682	0.26 618	0.41 657	0.26 553

PSMNet-RUCA	0.58 528	0.82 581	1.89 450	0.59 686	0.56 682	0.64 528	0.36 549	0.84 521	0.69 541	0.51 440	0.68 580	0.53 454	0.43 499	0.56 387	0.43 463	0.34 697	0.18 595	0.44 712	0.29 635	0.48 687	0.30 595

gwcnet-sp	0.49 435	0.43 358	2.54 624	0.31 373	0.22 360	0.67 557	0.31 494	0.78 469	0.65 504	0.58 531	0.47 370	0.46 415	0.43 499	0.76 463	0.46 475	0.11 381	0.11 432	0.11 348	0.11 352	0.15 294	0.14 300

scenet	0.49 435	0.43 358	2.54 624	0.31 373	0.22 360	0.67 557	0.31 494	0.78 469	0.65 504	0.58 531	0.47 370	0.46 415	0.43 499	0.76 463	0.46 475	0.11 381	0.11 432	0.11 348	0.11 352	0.15 294	0.14 300

ToySt	0.44 356	0.61 471	1.89 450	0.29 320	0.18 250	0.55 370	0.35 541	0.67 367	0.53 361	0.39 335	0.50 411	0.59 497	0.43 499	0.51 364	0.49 495	0.10 286	0.12 466	0.13 485	0.16 510	0.24 489	0.19 439

ssnet	0.49 435	0.43 358	2.54 624	0.31 373	0.22 360	0.67 557	0.31 494	0.78 469	0.65 504	0.58 531	0.47 370	0.46 415	0.43 499	0.76 463	0.46 475	0.11 381	0.11 432	0.11 348	0.11 352	0.15 294	0.14 300

GMM-Stereo	0.50 447	0.23 87	2.41 585	0.54 662	0.24 399	0.77 622	0.46 614	0.59 311	0.57 400	0.58 531	0.73 612	0.47 423	0.43 499	0.68 439	0.27 289	0.10 286	0.06 27	0.13 485	0.13 429	0.14 265	0.44 673

PSMNet-RSSM	0.53 486	0.82 581	1.78 384	0.31 373	0.25 423	0.58 423	0.28 445	0.84 521	0.60 431	0.50 427	0.61 522	0.67 545	0.43 499	1.68 603	0.42 454	0.15 549	0.10 372	0.14 524	0.16 510	0.15 294	0.13 271

STTStereo	0.51 464	0.69 517	2.14 532	0.36 506	0.30 496	0.61 475	0.32 517	0.77 452	0.60 431	0.60 555	0.54 458	0.67 545	0.43 499	0.86 484	0.42 454	0.16 572	0.15 544	0.17 595	0.20 577	0.16 334	0.15 344

PStereo	0.47 408	1.01 661	1.49 294	0.56 672	0.20 312	0.51 318	0.33 527	0.48 211	0.60 431	0.36 311	0.22 130	0.35 321	0.44 508	0.53 374	0.54 521	0.31 690	0.20 620	0.20 634	0.17 530	0.43 667	0.45 674

CFNet_ucs	0.48 415	0.50 416	2.32 566	0.26 222	0.22 360	0.57 406	0.22 272	0.85 530	0.65 504	0.53 460	0.64 558	0.68 552	0.44 508	0.54 379	0.31 355	0.13 480	0.12 466	0.16 574	0.11 352	0.19 408	0.17 402

SACVNet	0.60 542	0.74 543	1.90 455	0.37 531	0.28 468	0.64 528	0.37 558	0.86 541	0.61 449	0.65 602	0.62 528	0.69 559	0.44 508	2.08 676	0.42 454	0.18 601	0.14 513	0.16 574	0.15 485	0.38 639	0.24 530

GEStereo_RVC	0.54 493	0.87 601	1.95 480	0.47 627	0.25 423	0.62 496	0.37 558	1.00 665	0.74 591	0.53 460	0.54 458	0.59 497	0.44 508	1.10 515	0.46 475	0.15 549	0.11 432	0.12 420	0.10 276	0.26 525	0.19 439

FINET	0.65 574	0.95 634	3.06 695	0.35 483	0.40 614	0.58 423	0.48 626	0.92 594	1.10 694	0.57 513	0.68 580	0.47 423	0.44 508	1.15 527	0.60 547	0.23 653	0.21 630	0.17 595	0.15 485	0.26 525	0.25 542

zzzzzzz1	0.67 585	2.12 760	4.32 742	0.32 405	0.29 478	0.44 209	0.29 471	0.74 415	0.62 467	0.33 293	0.40 324	0.52 451	0.45 513	0.93 491	0.58 542	0.14 526	0.09 319	0.10 266	0.10 276	0.36 623	0.22 488

FE-Mocha	0.41 316	0.31 231	1.44 277	0.28 282	0.33 543	0.41 172	0.17 111	0.69 376	0.45 269	0.44 364	0.50 411	0.41 365	0.45 513	0.36 231	1.17 654	0.10 286	0.08 223	0.11 348	0.21 585	0.13 229	0.13 271

z-ln-s-r	0.64 566	0.89 610	2.23 552	0.32 405	0.26 441	0.57 406	0.37 558	0.84 521	0.76 616	0.51 440	0.81 630	0.64 523	0.45 513	2.06 672	1.27 666	0.10 286	0.07 100	0.11 348	0.09 232	0.24 489	0.13 271

FLISNet	0.41 316	0.63 487	1.72 346	0.27 248	0.21 329	0.45 219	0.19 152	0.55 284	0.41 219	0.57 513	0.59 498	0.65 528	0.45 513	0.45 314	0.39 435	0.08 77	0.09 319	0.10 266	0.11 352	0.20 424	0.10 148

CoSv	0.41 316	0.63 487	1.72 346	0.27 248	0.21 329	0.45 219	0.19 152	0.55 284	0.41 219	0.57 513	0.59 498	0.65 528	0.45 513	0.45 314	0.39 435	0.08 77	0.09 319	0.10 266	0.11 352	0.20 424	0.10 148

DualNet (step1)	0.59 536	0.62 477	1.93 467	0.27 248	0.22 360	0.68 569	0.31 494	0.93 602	0.66 520	0.57 513	0.51 418	0.55 465	0.45 513	1.11 518	0.38 424	0.61 721	0.14 513	0.87 734	0.56 723	0.25 503	0.23 515

test_sample9	0.94 674	0.62 477	1.93 467	0.27 248	0.22 360	0.68 569	0.31 494	0.93 602	0.66 520	0.57 513	0.51 418	0.55 465	0.45 513	1.91 654	2.55 726	0.61 721	4.16 780	0.87 734	0.56 723	0.25 503	0.23 515

test_sample7	0.47 408	0.33 250	1.49 294	0.34 465	0.20 312	0.51 318	0.30 481	0.93 602	0.66 520	0.57 513	0.51 418	0.55 465	0.45 513	1.11 518	0.38 424	0.17 588	0.14 513	0.16 574	0.15 485	0.19 408	0.18 422

riskmin	0.37 268	0.22 63	1.74 354	0.32 405	0.20 312	0.48 268	0.20 180	0.66 356	0.46 280	0.36 311	0.34 280	0.69 559	0.45 513	0.39 261	0.27 289	0.11 381	0.08 223	0.12 420	0.08 174	0.13 229	0.16 380

IPLGR	0.54 493	0.56 453	2.68 643	0.36 506	0.18 250	0.62 496	0.54 642	1.02 676	0.64 488	0.73 635	0.46 363	0.47 423	0.45 513	1.12 522	0.29 319	0.09 169	0.08 223	0.11 348	0.09 232	0.19 408	0.12 228

PSMNet-ADL	0.51 464	0.38 309	1.65 323	0.35 483	0.21 329	0.67 557	0.26 400	0.74 415	0.55 384	0.42 351	0.52 433	0.70 570	0.45 513	1.91 654	0.57 537	0.15 549	0.13 494	0.11 348	0.13 429	0.15 294	0.20 458

ADLNet	0.60 542	0.71 525	1.95 480	0.35 483	0.34 556	0.67 557	0.34 533	0.90 573	0.74 591	0.68 615	0.62 528	0.80 616	0.45 513	1.78 620	0.64 559	0.14 526	0.11 432	0.14 524	0.14 458	0.29 550	0.21 473

acv_ft	0.48 415	0.44 371	1.76 370	0.32 405	0.41 623	0.63 514	0.28 445	0.81 494	0.68 532	0.61 564	0.59 498	0.69 559	0.45 513	0.44 298	0.63 554	0.11 381	0.09 319	0.10 266	0.09 232	0.41 657	0.10 148

GANet-RSSM	0.55 505	0.73 538	1.90 455	0.36 506	0.26 441	0.59 442	0.27 425	0.78 469	0.52 343	0.47 389	0.57 489	0.63 513	0.45 513	1.92 658	0.43 463	0.14 526	0.10 372	0.25 666	0.11 352	0.34 600	0.14 300

FADNet-RVC-Resample	0.67 585	1.16 698	3.16 705	0.37 531	0.29 478	0.62 496	0.38 565	0.86 541	0.63 480	0.51 440	0.50 411	0.57 486	0.45 513	1.57 585	0.49 495	0.24 662	0.32 690	0.23 654	0.19 564	0.27 537	0.62 704

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 505	0.92 619	2.36 577	0.38 548	0.37 591	0.60 455	0.28 445	0.82 502	0.62 467	0.62 575	0.55 468	0.72 578	0.45 513	1.00 502	0.43 463	0.15 549	0.11 432	0.14 524	0.14 458	0.15 294	0.16 380
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
noway7	0.65 574	2.12 760	4.60 746	0.34 465	0.20 312	0.46 239	0.26 400	0.77 452	0.64 488	0.34 298	0.39 319	0.50 440	0.46 529	0.40 268	0.54 521	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.09 232	0.29 550	0.30 595

Selective-IGEV-i16pb	0.86 662	0.33 250	6.08 756	0.32 405	0.21 329	1.08 694	0.68 682	1.06 689	0.92 670	0.43 357	0.76 621	0.66 535	0.46 529	2.31 692	0.50 500	0.23 653	0.25 664	0.14 524	0.19 564	0.26 525	0.24 530

TCMNet	0.66 580	0.85 593	2.55 629	0.50 641	0.52 673	0.72 589	0.39 571	0.87 552	0.72 571	0.58 531	0.68 580	0.63 513	0.46 529	1.70 606	0.63 554	0.18 601	0.18 595	0.23 654	0.18 544	0.38 639	0.27 564

YMNet	0.62 555	0.72 530	1.93 467	0.41 578	0.41 623	0.87 659	0.43 591	0.87 552	0.71 561	0.74 638	0.81 630	0.83 626	0.46 529	0.86 484	0.93 610	0.19 617	0.22 636	0.20 634	0.17 530	0.41 657	0.21 473

YMNet_1	0.62 555	0.72 530	1.93 467	0.41 578	0.41 623	0.87 659	0.43 591	0.87 552	0.71 561	0.74 638	0.81 630	0.83 626	0.46 529	0.86 484	0.93 610	0.19 617	0.22 636	0.20 634	0.17 530	0.41 657	0.21 473

anonymousa	0.48 415	0.46 386	2.44 593	0.29 320	0.34 556	0.61 475	0.25 376	0.66 356	0.54 376	0.53 460	0.77 625	0.73 583	0.46 529	0.33 192	0.31 355	0.10 286	0.09 319	0.12 420	0.29 635	0.10 129	0.19 439

iRaft-Stereo_5w	0.54 493	1.01 661	2.08 515	0.27 248	0.21 329	0.49 287	0.28 445	0.73 410	0.58 411	0.40 337	0.61 522	0.62 511	0.46 529	1.78 620	0.47 484	0.09 169	0.07 100	0.11 348	0.10 276	0.39 649	0.12 228

FADNet-RVC	0.61 550	1.26 709	2.12 525	0.33 432	0.26 441	0.59 442	0.29 471	0.86 541	0.62 467	0.45 375	0.50 411	0.62 511	0.46 529	1.73 611	0.55 525	0.17 588	0.20 620	0.17 595	0.18 544	0.59 706	0.28 573

NVstereo2D	0.58 528	0.40 330	2.03 506	0.35 483	0.35 569	0.69 575	0.39 571	0.91 585	0.80 633	0.47 389	0.53 446	0.67 545	0.46 529	1.99 665	0.48 490	0.19 617	0.11 432	0.17 595	0.13 429	0.25 503	0.25 542

DLCB_ROB	0.54 493	0.55 450	1.49 294	0.36 506	0.25 423	0.65 543	0.36 549	0.80 490	0.70 551	0.72 631	0.69 589	0.83 626	0.46 529	1.53 578	0.60 547	0.13 480	0.12 466	0.14 524	0.14 458	0.14 265	0.13 271

xyz-stereo	3.02 756	0.29 197	30.64 808	0.23 102	0.12 37	15.52 782	0.24 351	0.51 242	0.47 301	0.59 545	7.99 773	0.64 523	0.47 539	1.39 553	0.50 500	0.09 169	0.07 100	0.34 693	0.07 118	0.13 229	0.08 72

DispNO	0.67 585	0.98 650	2.58 630	0.31 373	0.27 454	0.59 442	0.29 471	0.83 508	0.68 532	0.53 460	0.79 629	0.83 626	0.47 539	2.46 712	0.68 570	0.12 444	0.10 372	0.19 624	0.31 654	0.16 334	0.17 402

1111x	0.74 626	0.21 45	1.93 467	0.31 373	0.17 199	0.63 514	0.32 517	1.03 683	0.74 591	0.52 449	0.62 528	0.57 486	0.47 539	2.38 699	4.25 756	0.12 444	0.14 513	0.11 348	0.12 395	0.12 192	0.14 300

ssnet_v2	0.55 505	0.60 466	1.86 436	0.32 405	0.22 360	0.72 589	0.44 602	0.94 611	0.74 591	0.63 585	0.54 458	0.81 619	0.47 539	0.77 468	0.70 574	0.16 572	0.14 513	0.14 524	0.14 458	0.30 562	0.30 595

SA	0.50 447	0.75 546	1.95 480	0.31 373	0.61 697	0.57 406	0.31 494	0.91 585	0.73 587	0.42 351	0.62 528	0.38 343	0.47 539	0.68 439	0.29 319	0.09 169	0.09 319	0.13 485	0.32 660	0.30 562	0.10 148

CFNet_pseudo	0.45 379	0.46 386	2.23 552	0.25 174	0.19 288	0.56 387	0.21 228	0.77 452	0.60 431	0.49 420	0.56 480	0.69 559	0.47 539	0.52 368	0.31 355	0.11 381	0.10 372	0.15 555	0.10 276	0.17 358	0.14 300

ccs_rob	0.45 379	0.46 386	2.22 548	0.26 222	0.19 288	0.56 387	0.21 228	0.77 452	0.60 431	0.49 420	0.56 480	0.69 559	0.47 539	0.52 368	0.31 355	0.11 381	0.09 319	0.16 574	0.10 276	0.17 358	0.14 300

StereoDRNet	0.64 566	0.88 605	2.35 574	0.41 578	0.45 645	0.73 597	0.47 622	0.94 611	0.74 591	0.75 640	0.54 458	0.74 589	0.47 539	1.70 606	0.72 581	0.15 549	0.14 513	0.15 555	0.14 458	0.20 424	0.19 439

PSMNet_ROB	0.66 580	1.01 661	2.33 569	0.38 548	0.31 517	0.72 589	0.55 646	0.86 541	0.69 541	0.54 473	0.60 515	0.75 595	0.47 539	2.00 666	0.82 600	0.17 588	0.13 494	0.19 624	0.19 564	0.24 489	0.27 564

coex_refinement	0.58 528	0.94 627	1.87 441	0.38 548	0.25 423	0.64 528	0.34 533	0.83 508	0.65 504	0.60 555	0.63 541	0.81 619	0.48 548	1.85 641	0.56 533	0.13 480	0.09 319	0.10 266	0.10 276	0.16 334	0.16 380

DCVSM-stereo	0.49 435	0.29 197	2.49 608	0.29 320	0.22 360	0.53 348	0.52 634	0.58 302	0.49 313	0.69 617	0.46 363	0.79 612	0.48 548	0.53 374	0.42 454	0.13 480	0.14 513	0.15 555	0.12 395	0.20 424	0.20 458

DAS	0.56 515	0.35 279	1.55 307	0.33 432	0.34 556	0.50 301	0.42 584	0.83 508	0.74 591	0.83 666	0.68 580	0.56 479	0.48 548	2.40 703	0.46 475	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.09 232	0.18 386	0.15 344

SepStereo	0.52 480	0.35 279	1.55 307	0.33 432	0.34 556	0.50 301	0.42 584	0.83 508	0.74 591	0.83 666	0.68 580	0.56 479	0.48 548	1.56 581	0.46 475	0.12 444	0.08 223	0.12 420	0.09 232	0.18 386	0.15 344

ADLNet2	0.68 593	0.84 588	3.19 710	0.33 432	0.36 578	0.64 528	0.37 558	0.89 567	0.79 630	0.54 473	0.65 567	0.93 660	0.48 548	2.07 674	0.56 533	0.13 480	0.11 432	0.11 348	0.11 352	0.33 588	0.18 422

ac_64	0.55 505	0.46 386	1.92 464	0.36 506	0.34 556	0.63 514	0.31 494	0.82 502	0.61 449	0.55 492	0.51 418	0.89 650	0.48 548	1.83 634	0.55 525	0.14 526	0.11 432	0.12 420	0.12 395	0.18 386	0.12 228

TDLM	0.67 585	0.92 619	1.76 370	0.37 531	0.24 399	0.66 550	0.56 651	0.82 502	0.74 591	1.16 701	0.62 528	0.61 507	0.48 548	2.70 730	0.50 500	0.20 628	0.11 432	0.35 694	0.14 458	0.32 579	0.16 380

GwcNet	0.69 598	0.71 525	3.12 702	0.36 506	0.45 645	0.81 641	0.44 602	0.86 541	0.84 648	0.60 555	0.74 615	0.82 624	0.49 555	1.65 598	0.66 563	0.16 572	0.15 544	0.15 555	0.15 485	0.31 570	0.24 530

ETE_ROB	0.60 542	0.71 525	1.55 307	0.37 531	0.25 423	0.69 575	0.51 631	1.47 726	0.70 551	0.80 654	0.69 589	0.85 635	0.49 555	1.36 550	0.58 542	0.16 572	0.13 494	0.19 624	0.16 510	0.21 440	0.23 515

LALA_ROB	0.60 542	0.76 547	1.69 334	0.36 506	0.29 478	0.79 631	0.55 646	0.94 611	0.77 621	0.81 660	0.67 572	0.94 664	0.49 555	0.99 499	0.73 584	0.21 636	0.15 544	0.20 634	0.18 544	0.23 472	0.21 473

delet	0.52 480	0.54 440	1.62 321	0.31 373	0.35 569	0.74 603	0.46 614	0.85 530	0.74 591	0.55 492	0.60 515	0.67 545	0.50 558	1.12 522	0.57 537	0.11 381	0.11 432	0.13 485	0.14 458	0.16 334	0.12 228

CC-Net-ROB	0.85 661	1.15 693	2.13 527	0.88 717	0.38 597	0.88 663	0.44 602	1.06 689	0.79 630	0.58 531	0.69 589	0.65 528	0.50 558	2.74 733	0.51 506	0.93 736	0.39 709	0.87 734	0.29 635	0.54 703	0.54 691

SQANet	0.80 645	1.58 729	2.53 618	0.76 707	0.83 714	0.76 614	0.36 549	0.83 508	0.64 488	0.63 585	0.69 589	0.73 583	0.51 560	1.21 531	0.53 514	0.77 733	0.29 679	0.59 724	0.29 635	0.86 727	0.61 703

SDNR	1.22 707	0.80 572	2.71 648	0.33 432	1.48 747	1.98 740	0.23 314	1.93 745	2.44 755	0.89 675	2.52 738	1.36 713	0.51 560	3.65 754	1.93 699	0.30 688	0.31 685	0.22 647	0.16 510	0.33 588	0.36 641

RAFT_R40	0.50 447	0.21 45	1.76 370	0.50 641	0.40 614	0.61 475	0.53 638	0.56 290	0.60 431	0.56 502	0.54 458	0.55 465	0.51 560	1.57 585	0.53 514	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.16 334	0.09 105

IRAFT_RVC	0.54 493	0.53 431	1.78 384	0.46 621	0.21 329	0.58 423	0.43 591	0.65 353	0.66 520	0.54 473	0.50 411	0.49 437	0.51 560	1.58 589	1.01 629	0.11 381	0.25 664	0.13 485	0.10 276	0.15 294	0.13 271

LMCR-Stereo	0.52 480	0.71 525	2.39 581	0.40 570	0.21 329	0.74 603	0.31 494	1.02 676	0.64 488	0.61 564	0.63 541	0.39 350	0.51 560	0.62 413	0.42 454	0.19 617	0.09 319	0.12 420	0.09 232	0.23 472	0.12 228

DDUNet	0.77 637	1.12 684	1.88 443	0.76 707	0.69 705	0.84 649	0.43 591	0.85 530	0.65 504	0.67 609	0.75 618	0.91 654	0.52 565	1.03 506	0.57 537	0.54 717	0.37 698	0.95 740	0.52 718	0.71 717	0.57 697

CVANet_RVC	0.65 574	0.80 572	2.13 527	0.36 506	0.26 441	0.62 496	0.42 584	0.84 521	0.72 571	0.69 617	0.68 580	0.68 552	0.52 565	2.64 724	0.42 454	0.19 617	0.12 466	0.22 647	0.17 530	0.37 632	0.15 344

IER	0.43 346	0.38 309	1.69 334	0.26 222	0.25 423	0.66 550	0.26 400	0.71 389	0.55 384	0.54 473	0.59 498	0.60 504	0.53 567	0.52 368	0.39 435	0.11 381	0.08 223	0.11 348	0.11 352	0.14 265	0.11 179

DISCO	0.57 523	0.34 269	1.87 441	0.45 615	0.34 556	0.84 649	0.35 541	0.84 521	0.78 625	0.59 545	0.63 541	1.06 689	0.53 567	1.10 515	0.82 600	0.12 444	0.09 319	0.11 348	0.10 276	0.22 457	0.18 422

XPNet_ROB	0.61 550	0.72 530	1.66 328	0.37 531	0.27 454	0.67 557	0.47 622	0.89 567	0.71 561	0.78 650	0.70 599	0.81 619	0.53 567	1.70 606	0.76 588	0.21 636	0.16 562	0.16 574	0.15 485	0.20 424	0.21 473

psm_up	0.57 523	0.61 471	1.83 422	0.35 483	0.30 496	0.64 528	0.37 558	0.90 573	0.68 532	0.59 545	0.55 468	0.68 552	0.54 570	1.91 654	0.46 475	0.16 572	0.15 544	0.16 574	0.15 485	0.23 472	0.13 271

UNet	0.54 493	0.44 371	2.83 669	0.31 373	0.33 543	0.74 603	0.27 425	0.82 502	0.61 449	0.53 460	0.54 458	0.72 578	0.54 570	0.78 472	0.56 533	0.11 381	0.09 319	0.13 485	0.11 352	0.14 265	0.12 228

HGLStereo	0.54 493	0.69 517	2.00 497	0.35 483	0.40 614	0.66 550	0.30 481	0.83 508	0.62 467	0.57 513	0.69 589	0.69 559	0.54 570	1.07 510	0.55 525	0.13 480	0.13 494	0.13 485	0.11 352	0.19 408	0.17 402

PA-Net	0.84 660	1.00 657	3.49 724	0.63 695	0.40 614	0.70 581	0.52 634	0.86 541	0.84 648	0.52 449	0.59 498	0.70 570	0.54 570	2.35 695	2.23 716	0.17 588	0.27 674	0.19 624	0.28 629	0.22 457	0.36 641
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.65 574	0.94 627	1.96 489	0.43 594	0.30 496	0.71 583	0.68 682	0.84 521	0.65 504	0.70 623	0.60 515	0.86 642	0.54 570	1.56 581	0.57 537	0.20 628	0.16 562	0.67 728	0.25 610	0.22 457	0.24 530

GASNet	0.73 623	1.47 724	3.04 693	0.47 627	0.33 543	0.57 406	0.34 533	0.91 585	0.75 605	0.58 531	0.58 495	0.74 589	0.55 575	2.03 668	0.65 562	0.21 636	0.15 544	0.19 624	0.17 530	0.51 695	0.28 573

pcwnet_v2	0.64 566	0.49 408	4.41 744	0.32 405	0.27 454	0.60 455	0.25 376	0.97 639	0.88 659	0.59 545	0.70 599	0.63 513	0.55 575	0.66 435	0.37 417	0.17 588	0.15 544	0.15 555	0.14 458	0.21 440	0.23 515

APVNet	0.70 602	0.67 510	2.71 648	0.38 548	0.36 578	0.85 653	0.43 591	0.91 585	0.68 532	0.55 492	0.69 589	0.75 595	0.55 575	2.31 692	0.78 593	0.17 588	0.17 583	0.24 661	0.19 564	0.33 588	0.23 515

MMNet	0.50 447	0.48 402	1.93 467	0.33 432	0.27 454	0.79 631	0.28 445	0.81 494	0.74 591	0.60 555	0.56 480	0.59 497	0.55 575	0.79 473	0.59 545	0.10 286	0.09 319	0.12 420	0.11 352	0.13 229	0.14 300

MultiAttention	2.38 744	0.50 416	1.93 467	1.80 753	2.56 760	10.86 777	2.30 759	1.22 710	0.80 633	0.62 575	1.16 689	1.13 698	0.56 579	16.09 789	1.18 655	0.20 628	0.09 319	0.43 711	1.62 763	0.94 730	1.58 759

Wz-Net-LNSev	0.59 536	0.96 637	2.47 603	0.34 465	0.37 591	0.79 631	0.44 602	0.86 541	0.77 621	0.61 564	0.67 572	0.79 612	0.56 579	0.64 418	0.62 552	0.15 549	0.14 513	0.12 420	0.12 395	0.18 386	0.19 439

DMCA-RVC	0.62 555	0.96 637	2.63 636	0.36 506	0.90 719	0.56 387	0.31 494	0.69 376	0.57 400	0.68 615	0.52 433	0.59 497	0.56 579	1.23 537	0.53 514	0.16 572	0.38 702	0.20 634	0.15 485	0.20 424	0.15 344

MSMDNet	0.46 392	0.44 371	2.28 561	0.26 222	0.20 312	0.55 370	0.21 228	0.75 427	0.64 488	0.48 408	0.55 468	0.68 552	0.56 579	0.46 323	0.30 342	0.11 381	0.10 372	0.13 485	0.10 276	0.18 386	0.15 344

DANet	0.80 645	0.65 500	2.21 544	1.19 737	0.48 660	0.74 603	1.25 734	0.89 567	1.53 727	0.89 675	0.71 604	0.96 667	0.56 579	1.83 634	0.96 615	0.18 601	0.16 562	0.19 624	0.16 510	0.26 525	0.29 581
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.64 566	0.43 358	2.44 593	0.39 558	0.44 634	0.80 639	0.41 580	1.02 676	0.78 625	0.80 654	0.63 541	0.69 559	0.56 579	1.79 624	0.69 572	0.15 549	0.12 466	0.17 595	0.16 510	0.18 386	0.17 402

zh-mn7	0.80 645	1.54 727	3.00 691	0.35 483	0.27 454	0.72 589	0.41 580	0.93 602	1.11 696	1.00 688	1.28 696	0.75 595	0.57 585	1.87 642	1.18 655	0.16 572	0.13 494	0.14 524	0.14 458	0.26 525	0.21 473

w-ln-seven	0.74 626	1.05 672	2.54 624	0.37 531	0.34 556	1.03 684	0.47 622	1.00 665	1.08 691	0.90 677	0.85 642	0.85 635	0.57 585	1.37 551	1.26 665	0.14 526	0.13 494	0.16 574	0.15 485	0.31 570	0.20 458

PCWNet_CMD	0.46 392	0.45 381	2.28 561	0.26 222	0.20 312	0.55 370	0.21 228	0.75 427	0.64 488	0.48 408	0.55 468	0.68 552	0.57 585	0.46 323	0.30 342	0.11 381	0.10 372	0.14 524	0.10 276	0.18 386	0.14 300

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 523	0.87 601	2.11 521	0.32 405	0.30 496	0.84 649	0.40 574	0.88 561	0.72 571	0.65 602	0.73 612	0.66 535	0.57 585	0.93 491	0.71 577	0.13 480	0.07 100	0.10 266	0.08 174	0.15 294	0.14 300

DSFCA	0.54 493	0.35 279	1.41 268	0.28 282	0.28 468	0.79 631	0.88 708	0.76 440	0.70 551	0.72 631	0.66 569	0.67 545	0.57 585	1.17 529	0.63 554	0.16 572	0.14 513	0.13 485	0.14 458	0.16 334	0.13 271

FADNet	0.64 566	1.22 703	2.06 508	0.32 405	0.30 496	0.66 550	0.29 471	0.88 561	0.72 571	0.44 364	0.48 384	0.66 535	0.57 585	1.84 639	0.45 474	0.46 712	0.20 620	0.17 595	0.19 564	0.59 706	0.24 530

MEA-ACV	0.48 415	0.31 231	1.43 274	0.30 342	0.19 288	0.64 528	0.29 471	0.85 530	0.67 529	0.55 492	0.59 498	0.63 513	0.58 591	1.22 533	0.53 514	0.12 444	0.12 466	0.12 420	0.15 485	0.13 229	0.14 300

MyStereo06	0.54 493	0.41 340	2.68 643	0.30 342	0.23 383	0.60 455	0.30 481	0.81 494	0.44 252	0.84 668	0.52 433	0.78 607	0.58 591	0.48 342	1.10 642	0.09 169	0.17 583	0.12 420	0.10 276	0.16 334	0.20 458

Anonymous_2	0.74 626	0.32 240	1.65 323	0.33 432	0.30 496	0.67 557	0.32 517	0.69 376	0.46 280	0.48 408	0.41 330	0.84 631	0.58 591	0.51 364	0.40 443	0.32 692	0.38 702	1.43 758	3.69 780	0.80 724	0.27 564

RTSC	0.72 614	1.00 657	2.22 548	0.40 570	0.29 478	0.82 644	0.31 494	0.96 630	1.10 694	0.92 680	0.81 630	0.78 607	0.58 591	1.23 537	1.55 684	0.18 601	0.17 583	0.14 524	0.17 530	0.43 667	0.30 595

z-mn7	0.80 645	1.52 726	2.62 635	0.36 506	0.28 468	1.01 681	0.48 626	0.90 573	1.29 710	0.69 617	1.35 704	0.85 635	0.59 595	2.03 668	1.09 641	0.14 526	0.12 466	0.14 524	0.12 395	0.32 579	0.20 458

ITSA-stereo	0.48 415	0.33 250	1.20 212	0.33 432	0.18 250	0.60 455	0.29 471	0.94 611	0.80 633	0.50 427	0.49 401	0.53 454	0.59 595	1.25 541	0.64 559	0.15 549	0.12 466	0.17 595	0.16 510	0.18 386	0.23 515

GANetREF_RVC	0.75 629	1.15 693	2.46 597	0.47 627	0.26 441	0.83 647	0.61 665	0.97 639	0.89 663	0.62 575	0.61 522	0.72 578	0.59 595	2.42 705	0.55 525	0.32 692	0.25 664	0.36 696	0.24 603	0.39 649	0.31 605
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
GANet	0.75 629	0.84 588	2.01 498	0.40 570	0.25 423	0.74 603	0.66 676	0.87 552	0.73 587	0.71 628	1.07 683	0.84 631	0.59 595	2.71 732	1.15 650	0.17 588	0.16 562	0.44 712	0.16 510	0.31 570	0.20 458

Reg-Stereo(zero)	0.46 392	0.17 2	2.10 520	0.24 143	0.34 556	0.51 318	0.42 584	0.50 231	0.54 376	0.37 317	0.46 363	0.54 462	0.60 599	0.43 287	1.10 642	0.08 77	0.09 319	0.08 78	0.22 597	0.12 192	0.22 488

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 602	0.65 500	3.45 723	0.50 641	0.60 693	0.75 610	0.23 314	0.96 630	0.60 431	0.76 644	1.30 699	0.81 619	0.60 599	0.57 388	0.82 600	0.10 286	0.16 562	0.11 348	0.43 699	0.31 570	0.22 488

fast-acv-ft	0.63 562	0.88 605	3.10 699	0.38 548	0.30 496	0.79 631	0.48 626	0.69 376	0.72 571	0.58 531	0.78 626	0.76 601	0.60 599	0.67 436	0.73 584	0.15 549	0.15 544	0.18 617	0.17 530	0.37 632	0.16 380

Wz-Net-SNSev	0.76 633	1.32 716	3.11 701	0.40 570	0.31 517	0.71 583	0.60 661	0.98 643	0.87 654	0.67 609	0.83 635	0.96 667	0.60 599	1.67 601	0.97 616	0.16 572	0.15 544	0.16 574	0.17 530	0.36 623	0.24 530

HHNet	0.60 542	0.65 500	2.60 634	0.36 506	0.25 423	0.64 528	0.61 665	0.64 346	0.62 467	0.55 492	1.13 688	0.32 297	0.60 599	0.42 282	1.79 696	0.15 549	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.18 386	0.15 344

SST-Stereo	0.52 480	0.20 29	1.76 370	0.62 693	0.53 674	0.62 496	0.66 676	0.55 284	0.61 449	0.58 531	0.53 446	0.52 451	0.60 599	1.59 591	0.29 319	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.16 334	0.10 148

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 686	1.67 734	2.32 566	0.47 627	0.39 603	1.47 713	0.95 713	0.95 625	0.91 666	0.84 668	0.94 661	1.05 687	0.60 599	2.95 741	0.72 581	0.41 705	0.72 746	0.32 690	0.55 720	0.74 718	1.22 748

S-Stereo	0.80 645	0.69 517	3.89 732	0.39 558	0.37 591	0.69 575	0.70 688	0.94 611	0.98 679	0.62 575	0.91 653	0.83 626	0.60 599	2.37 696	0.66 563	0.18 601	0.21 630	0.17 595	0.18 544	0.30 562	0.35 633

RYNet	0.70 602	0.56 453	2.25 556	0.35 483	0.41 623	0.86 655	0.43 591	0.94 611	0.82 641	0.62 575	0.53 446	0.91 654	0.60 599	2.70 730	1.00 625	0.14 526	0.11 432	0.16 574	0.14 458	0.25 503	0.27 564

RASNet	0.61 550	0.68 513	2.03 506	0.35 483	0.46 653	0.65 543	0.28 445	0.78 469	0.70 551	0.48 408	0.64 558	0.93 660	0.61 608	2.21 686	0.73 584	0.12 444	0.09 319	0.09 192	0.10 276	0.14 265	0.11 179

PASM	0.72 614	0.68 513	1.91 461	0.47 627	0.44 634	0.60 455	0.51 631	0.76 440	0.80 633	0.77 648	0.67 572	0.87 644	0.61 608	2.40 703	0.67 567	0.32 692	0.35 694	0.36 696	0.41 696	0.45 678	0.39 657

FBW_ROB	0.83 658	0.77 557	1.77 379	0.44 601	0.30 496	0.87 659	0.46 614	1.10 696	0.91 666	0.81 660	0.75 618	1.01 678	0.61 608	3.66 755	1.23 662	0.26 671	0.23 645	0.36 696	0.25 610	0.27 537	0.62 704

PDISCO_ROB	0.75 629	1.06 674	2.11 521	0.64 696	0.59 688	1.13 700	0.43 591	1.14 702	1.05 686	0.64 595	0.71 604	0.96 667	0.61 608	1.21 531	0.76 588	0.37 702	0.18 595	0.27 670	0.24 603	0.56 705	0.32 615

PWCDC_ROB	0.72 614	1.06 674	2.09 516	0.47 627	0.36 578	0.78 627	0.26 400	0.98 643	1.34 713	0.61 564	2.07 725	0.64 523	0.61 608	0.83 477	0.71 577	0.31 690	0.14 513	0.15 555	0.12 395	0.60 709	0.21 473

DGSMNet	2.89 753	0.63 487	3.18 709	3.43 771	4.17 767	2.57 751	6.98 781	0.97 639	0.83 645	0.56 502	1.86 722	0.79 612	0.62 613	1.64 597	1.39 675	4.61 777	5.01 782	5.17 782	4.71 781	4.44 775	4.19 772

DeepPrunerF	0.86 662	0.86 596	2.91 682	0.45 615	0.50 665	0.64 528	0.48 626	1.14 702	2.64 759	0.63 585	0.61 522	0.65 528	0.62 613	2.21 686	1.31 669	0.23 653	0.19 608	0.30 684	0.28 629	0.36 623	0.25 542

PWC_ROB	0.70 602	0.94 627	1.88 443	0.39 558	0.39 603	0.62 496	0.30 481	0.98 643	0.94 672	0.91 679	1.29 698	0.77 603	0.62 613	1.62 596	1.03 634	0.18 601	0.11 432	0.18 617	0.13 429	0.51 695	0.22 488

w-ln-seven-2	0.68 593	1.13 687	2.46 597	0.36 506	0.27 454	0.65 543	0.44 602	0.87 552	0.83 645	0.69 617	0.75 618	0.72 578	0.63 616	1.56 581	1.15 650	0.13 480	0.13 494	0.15 555	0.14 458	0.35 614	0.19 439

FACV-RUCA	0.58 528	0.40 330	1.78 384	0.43 594	1.67 751	0.48 268	0.28 445	0.69 376	0.62 467	0.40 337	0.53 446	0.33 309	0.63 616	0.40 268	0.31 355	0.13 480	0.11 432	0.62 725	0.12 395	0.70 715	0.98 734

STTRV1_RVC	0.80 645	0.55 450	2.89 675	0.42 589	0.49 661	0.79 631	0.44 602	1.15 705	0.82 641	0.62 575	0.89 651	0.72 578	0.63 616	2.69 729	0.64 559	0.48 713	0.64 733	0.27 670	0.24 603	0.35 614	0.27 564

otaku	1.03 687	1.68 736	2.72 650	0.95 723	0.73 708	1.03 684	0.59 659	0.99 655	0.86 651	0.69 617	1.61 713	0.98 671	0.64 619	1.46 565	1.14 648	0.95 739	0.46 716	0.72 731	0.40 693	1.24 744	0.78 720

HSM	0.62 555	0.76 547	1.72 346	0.30 342	0.29 478	0.64 528	0.28 445	0.94 611	0.62 467	0.58 531	0.57 489	1.40 715	0.64 619	2.59 722	0.42 454	0.11 381	0.08 223	0.10 266	0.08 174	0.14 265	0.11 179

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 550	0.61 471	3.35 722	0.33 432	0.58 686	0.66 550	0.20 180	0.98 643	0.55 384	0.73 635	0.52 433	0.99 674	0.65 621	0.58 393	0.29 319	0.10 286	0.16 562	0.10 266	0.41 696	0.29 550	0.20 458

fff	0.43 346	0.77 557	1.95 480	0.24 143	0.13 70	0.51 318	0.22 272	0.77 452	0.75 605	0.54 473	0.47 370	0.31 287	0.65 621	0.36 231	0.34 391	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.08 48	0.22 488

Wz-Net-MNSev	0.65 574	0.97 645	2.19 542	0.36 506	0.33 543	0.90 665	0.60 661	0.92 594	0.81 640	0.75 640	0.72 609	0.73 583	0.65 621	1.39 553	0.71 577	0.16 572	0.13 494	0.14 524	0.14 458	0.24 489	0.18 422

csc	0.43 346	0.77 557	1.95 480	0.24 143	0.13 70	0.51 318	0.22 272	0.77 452	0.75 605	0.54 473	0.47 370	0.31 287	0.65 621	0.36 231	0.34 391	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.08 48	0.22 488

cscssc	0.43 346	0.77 557	1.95 480	0.24 143	0.13 70	0.51 318	0.22 272	0.77 452	0.75 605	0.54 473	0.47 370	0.31 287	0.65 621	0.36 231	0.34 391	0.09 169	0.07 100	0.08 78	0.07 118	0.08 48	0.22 488

Ntro	1.00 683	1.68 736	2.80 666	0.95 723	0.85 715	1.06 687	0.53 638	0.98 643	0.90 665	0.62 575	0.76 621	0.93 660	0.66 626	1.66 599	0.98 619	0.99 741	0.45 714	0.75 732	0.40 693	1.19 740	0.75 716

ASMatch	0.60 542	0.43 358	2.58 630	0.91 719	0.36 578	0.56 387	0.25 376	0.52 258	0.61 449	0.47 389	1.21 691	0.47 423	0.66 626	1.34 548	0.94 612	0.10 286	0.08 223	0.11 348	0.11 352	0.10 129	0.16 380

iinet-f	0.57 523	0.93 625	2.27 559	0.31 373	0.25 423	0.83 647	0.33 527	0.81 494	0.65 504	0.54 473	0.63 541	0.73 583	0.67 628	0.73 455	0.67 567	0.13 480	0.13 494	0.11 348	0.10 276	0.43 667	0.16 380

UDG	0.77 637	1.23 704	2.15 533	0.67 700	0.59 688	0.78 627	0.38 565	0.90 573	0.70 551	0.61 564	0.69 589	1.01 678	0.67 628	1.02 504	0.73 584	0.45 709	0.34 692	0.87 734	0.51 715	0.67 713	0.46 678

EAI-Stereo	0.78 641	0.25 121	1.67 330	0.54 662	0.59 688	1.95 735	2.05 756	1.11 701	0.64 488	0.95 685	1.49 710	0.50 440	0.67 628	0.59 399	1.44 679	0.09 169	0.19 608	0.09 192	0.49 711	0.13 229	0.22 488

PAM	0.70 602	0.35 279	2.72 650	0.56 672	0.62 699	1.08 694	0.53 638	0.85 530	0.44 252	0.93 682	0.92 655	1.24 706	0.68 631	0.64 418	1.01 629	0.10 286	0.19 608	0.10 266	0.48 708	0.14 265	0.38 651

Nwc_Net	0.68 593	0.83 586	2.53 618	0.41 578	0.39 603	0.77 622	0.38 565	1.01 673	0.70 551	0.60 555	0.99 669	0.98 671	0.68 631	1.41 557	0.63 554	0.23 653	0.15 544	0.23 654	0.25 610	0.23 472	0.18 422

iRaft-Stereo_20w	0.58 528	0.39 322	1.96 489	0.45 615	0.32 528	0.92 669	0.57 655	1.14 702	0.56 396	0.81 660	0.40 324	0.55 465	0.69 633	0.65 430	1.04 635	0.09 169	0.16 562	0.09 192	0.36 681	0.17 358	0.25 542

stereogan	0.69 598	0.51 421	2.44 593	0.39 558	0.39 603	1.01 681	0.41 580	0.94 611	0.92 670	0.73 635	0.85 642	1.15 701	0.69 633	1.57 585	0.53 514	0.19 617	0.18 595	0.20 634	0.16 510	0.36 623	0.24 530

ACVNet-4b	1.93 736	1.85 746	4.10 739	1.07 729	0.86 716	1.15 702	0.53 638	1.06 689	1.12 697	0.64 595	1.09 684	1.99 731	0.70 635	2.20 685	9.86 782	5.62 779	0.41 712	1.03 745	0.55 720	1.86 758	0.85 725

pmcnn	1.32 712	1.05 672	2.77 662	0.74 705	1.43 742	0.72 589	0.56 651	0.96 630	0.91 666	0.99 687	2.92 749	6.01 767	0.70 635	2.38 699	3.32 743	0.13 480	0.10 372	0.08 78	0.06 27	0.34 600	0.22 488

RGC	0.71 611	0.97 645	2.18 540	0.44 601	0.44 634	0.73 597	0.40 574	0.94 611	0.71 561	0.71 628	1.04 680	1.01 678	0.71 637	1.74 613	0.70 574	0.23 653	0.18 595	0.28 674	0.26 618	0.29 550	0.27 564

edge stereo	0.81 654	0.73 538	3.30 718	0.37 531	1.21 739	0.62 496	0.39 571	0.93 602	0.79 630	0.80 654	0.88 649	1.14 700	0.71 637	2.18 684	0.71 577	0.21 636	0.20 620	0.26 669	0.18 544	0.38 639	0.26 553

MDST_ROB	1.17 701	0.42 350	3.87 731	0.54 662	0.44 634	4.11 761	0.58 657	1.31 718	0.84 648	2.12 739	1.12 686	0.98 671	0.71 637	4.24 760	0.99 624	0.16 572	0.14 513	0.19 624	0.17 530	0.18 386	0.35 633

KYRaft	0.48 415	0.29 197	1.75 361	0.33 432	0.21 329	0.75 610	0.44 602	0.58 302	0.57 400	0.64 595	0.93 659	0.53 454	0.72 640	0.60 406	0.24 248	0.10 286	0.07 100	0.12 420	0.14 458	0.12 192	0.54 691

Prome-Stereo	0.49 435	0.30 217	1.76 370	0.60 691	0.23 383	0.63 514	0.42 584	0.62 333	0.60 431	0.59 545	1.03 677	0.43 383	0.72 640	0.60 406	0.33 381	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.09 232	0.11 168	0.43 670

Syn2CoEx	0.70 602	1.07 677	2.74 657	0.43 594	0.30 496	0.64 528	0.42 584	0.99 655	0.78 625	0.62 575	0.78 626	0.74 589	0.72 640	1.92 658	0.61 550	0.20 628	0.17 583	0.19 624	0.15 485	0.29 550	0.22 488

AAGNet	0.88 666	0.33 250	1.79 404	0.54 662	0.98 723	0.62 496	0.46 614	0.50 231	0.60 431	0.58 531	0.53 446	0.50 440	0.73 643	1.23 537	7.48 774	0.11 381	0.07 100	0.12 420	0.10 276	0.14 265	0.09 105

psmorigin	1.36 717	0.60 466	13.80 786	0.37 531	0.29 478	0.62 496	0.33 527	0.77 452	0.61 449	0.96 686	0.88 649	1.17 704	0.73 643	4.00 757	0.86 605	0.19 617	0.22 636	0.17 595	0.18 544	0.24 489	0.29 581

NCC-stereo	0.79 643	0.94 627	2.42 587	0.59 686	0.45 645	1.90 733	0.46 614	0.99 655	0.72 571	0.64 595	0.84 638	0.91 654	0.73 643	1.80 629	1.00 625	0.27 677	0.19 608	0.23 654	0.31 654	0.24 489	0.22 488

Abc-Net	0.79 643	0.94 627	2.42 587	0.59 686	0.45 645	1.90 733	0.46 614	0.99 655	0.72 571	0.64 595	0.84 638	0.91 654	0.73 643	1.80 629	1.00 625	0.27 677	0.19 608	0.23 654	0.31 654	0.24 489	0.22 488
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.72 614	0.77 557	2.36 577	0.45 615	0.40 614	0.71 583	0.32 517	1.02 676	1.25 705	1.07 694	0.84 638	0.90 652	0.73 643	1.09 513	0.98 619	0.21 636	0.18 595	0.20 634	0.21 585	0.32 579	0.31 605

XQC	0.73 623	0.98 650	2.39 581	0.46 621	0.35 569	0.81 641	0.46 614	1.00 665	1.00 680	0.80 654	0.69 589	0.88 648	0.74 648	1.32 545	1.20 658	0.24 662	0.16 562	0.23 654	0.20 577	0.41 657	0.33 626

MWSP-net	0.51 464	0.48 402	1.30 235	0.31 373	0.21 329	0.59 442	0.84 705	0.83 508	0.65 504	0.54 473	0.50 411	0.69 559	0.75 649	0.43 287	1.28 668	0.13 480	0.10 372	0.11 348	0.11 352	0.13 229	0.16 380

Select-FE	0.65 574	0.67 510	2.76 659	0.49 637	0.55 679	0.79 631	0.16 95	0.90 573	0.53 361	0.84 668	0.55 468	0.91 654	0.75 649	0.57 388	1.16 652	0.11 381	0.18 595	0.11 348	0.49 711	0.14 265	0.31 605

raft_robust	0.55 505	0.84 588	1.73 349	0.28 282	0.54 676	0.53 348	0.25 376	0.88 561	0.75 605	0.48 408	0.46 363	0.76 601	0.75 649	1.46 565	0.27 289	0.09 169	0.10 372	0.10 266	0.30 645	0.26 525	0.16 380

ADStereo(finetuned)	0.45 379	0.77 557	2.12 525	0.25 174	0.14 95	0.51 318	0.22 272	0.77 452	0.72 571	0.54 473	0.48 384	0.31 287	0.76 652	0.37 242	0.38 424	0.09 169	0.07 100	0.09 192	0.07 118	0.13 229	0.23 515

LCNet	0.54 493	0.37 295	1.78 384	0.92 720	0.22 360	0.96 673	0.30 481	0.59 311	0.58 411	0.51 440	0.55 468	0.41 365	0.76 652	0.84 479	0.26 277	0.09 169	0.06 27	0.12 420	0.18 544	0.98 734	0.39 657

RP	0.67 585	0.82 581	1.94 477	0.43 594	0.44 634	0.65 543	0.45 611	0.89 567	0.82 641	0.66 604	0.92 655	0.99 674	0.76 652	1.55 580	0.66 563	0.25 667	0.18 595	0.23 654	0.20 577	0.31 570	0.22 488

PAM_32	0.70 602	0.35 279	2.73 655	0.54 662	0.61 697	1.07 692	0.43 591	0.84 521	0.49 313	0.90 677	0.91 653	1.23 705	0.77 655	0.65 430	1.10 642	0.10 286	0.19 608	0.10 266	0.49 711	0.15 294	0.38 651

RT-IGEV	0.66 580	0.25 121	2.11 521	0.56 672	0.46 653	0.62 496	0.54 642	0.99 655	0.75 605	0.79 652	0.93 659	0.85 635	0.78 656	0.59 399	1.64 689	0.12 444	0.16 562	0.11 348	0.47 705	0.28 543	0.30 595

LL-Strereo	0.72 614	1.29 711	2.49 608	0.36 506	0.45 645	0.55 370	0.32 517	0.93 602	0.71 561	0.67 609	0.58 495	0.85 635	0.79 657	2.67 728	0.46 475	0.10 286	0.18 595	0.14 524	0.12 395	0.40 654	0.42 669

RainbowNet	1.15 698	1.78 742	2.72 650	1.12 735	0.91 720	1.06 687	0.76 697	1.16 707	1.13 699	0.75 640	0.97 666	1.09 693	0.80 658	1.60 592	1.21 660	1.17 748	1.26 763	1.01 744	0.57 726	1.13 738	0.88 730

RAFT + AFF	0.64 566	1.20 701	1.95 480	0.34 465	0.33 543	0.67 557	0.52 634	0.99 655	0.74 591	0.53 460	0.58 495	0.57 486	0.80 658	1.76 616	0.51 506	0.12 444	0.27 674	0.15 555	0.14 458	0.43 667	0.29 581

FAT-Stereo	0.70 602	0.54 440	2.88 672	0.36 506	0.29 478	0.62 496	0.54 642	0.97 639	0.87 654	0.76 644	0.92 655	0.94 664	0.80 658	1.84 639	0.57 537	0.18 601	0.19 608	0.17 595	0.16 510	0.22 457	0.25 542

UGAM-zero	0.63 562	0.39 322	2.49 608	0.30 342	0.49 661	0.67 557	0.19 152	0.91 585	0.45 269	0.77 648	0.45 354	1.16 703	0.82 661	2.05 671	0.29 319	0.09 169	0.15 544	0.09 192	0.44 700	0.11 168	0.22 488

CBFPSM	0.56 515	0.91 617	1.82 418	0.28 282	0.23 383	0.71 583	0.37 558	0.72 396	0.64 488	0.50 427	0.49 401	1.03 682	0.83 662	0.62 413	1.35 672	0.10 286	0.12 466	0.10 266	0.10 276	0.18 386	0.19 439

HBP-ISP	0.76 633	1.30 712	3.19 710	0.35 483	0.26 441	0.85 653	0.54 642	1.03 683	0.72 571	0.80 654	0.69 589	0.68 552	0.83 662	2.04 670	0.44 469	0.23 653	0.24 650	0.29 682	0.25 610	0.28 543	0.24 530

LSM	3.31 759	1.11 683	5.29 751	9.40 778	30.65 803	0.84 649	1.12 728	0.91 585	1.22 703	1.36 719	2.19 730	0.93 660	0.83 662	1.66 599	0.90 607	0.21 636	0.31 685	0.24 661	0.28 629	0.39 649	6.33 781

AF-Net	0.69 598	0.92 619	2.21 544	0.41 578	0.40 614	0.68 569	0.40 574	1.02 676	0.86 651	0.69 617	1.03 677	1.04 685	0.84 665	1.19 530	0.78 593	0.22 649	0.14 513	0.25 666	0.17 530	0.30 562	0.18 422

TransformOpticalFlow	0.64 566	0.56 453	2.66 641	0.44 601	0.26 441	0.62 496	0.28 445	0.83 508	0.71 561	0.76 644	0.74 615	0.91 654	0.85 666	1.83 634	0.81 599	0.10 286	0.07 100	0.11 348	0.09 232	0.11 168	0.12 228

RTS	1.21 704	1.31 713	6.39 761	0.52 650	0.51 671	1.61 721	0.79 699	1.03 683	1.37 715	1.13 698	1.30 699	1.10 695	0.85 666	2.65 725	2.08 709	0.21 636	0.24 650	0.18 617	0.18 544	0.43 667	0.32 615

RTSA	1.21 704	1.31 713	6.39 761	0.52 650	0.51 671	1.61 721	0.79 699	1.03 683	1.37 715	1.13 698	1.30 699	1.10 695	0.85 666	2.65 725	2.08 709	0.21 636	0.24 650	0.18 617	0.18 544	0.43 667	0.32 615

2222	1.00 683	1.01 661	3.17 708	0.55 669	0.36 578	1.12 697	1.51 748	0.99 655	0.87 654	0.75 640	1.41 708	1.83 729	0.86 669	1.94 660	1.96 700	0.29 684	0.19 608	0.30 684	0.22 597	0.34 600	0.26 553

DeepStereo_RVC	0.44 356	0.28 182	1.92 464	0.49 637	0.17 199	0.60 455	0.59 659	0.50 231	0.52 343	0.49 420	0.45 354	0.39 350	0.86 669	0.45 314	0.33 381	0.11 381	0.08 223	0.11 348	0.09 232	0.15 294	0.19 439

zh-sn7	0.89 668	1.73 740	3.09 698	0.39 558	0.30 496	0.82 644	0.63 673	0.96 630	0.87 654	0.79 652	1.12 686	0.84 631	0.87 671	2.42 705	1.63 687	0.16 572	0.17 583	0.16 574	0.16 510	0.34 600	0.29 581

Wz-Net-TNSev	0.91 670	1.73 740	3.08 696	0.36 506	0.31 517	1.00 680	0.71 689	1.06 689	0.97 676	0.71 628	0.72 609	1.09 693	0.87 671	2.42 705	1.59 685	0.20 628	0.20 620	0.16 574	0.20 577	0.44 676	0.35 633

anonymity	0.80 645	0.66 508	1.29 232	0.59 686	0.75 709	0.67 557	0.52 634	0.95 625	0.71 561	0.94 683	0.70 599	0.67 545	0.87 671	0.71 452	1.35 672	0.64 724	0.62 732	0.58 722	1.44 760	0.60 709	0.65 707

IPLG	0.69 598	0.84 588	2.43 591	0.35 483	0.21 329	1.65 725	0.61 665	1.36 721	0.58 411	1.39 723	0.51 418	0.37 334	0.87 671	1.41 557	0.36 409	0.09 169	0.07 100	0.14 524	0.12 395	0.32 579	0.11 179

ccnet	0.71 611	0.41 340	1.59 313	0.40 570	0.45 645	1.06 687	0.55 646	0.98 643	0.71 561	0.88 673	0.97 666	0.82 624	0.88 675	1.68 603	0.94 612	0.32 692	0.26 667	0.32 690	0.27 625	0.34 600	0.30 595

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 715	1.70 738	2.50 612	0.56 672	0.40 614	2.15 745	0.99 716	1.24 714	1.26 706	1.02 690	1.10 685	1.29 709	0.88 675	3.10 746	1.08 639	1.66 759	0.83 750	0.68 729	0.88 747	1.57 751	1.80 763

SAMSARA	0.91 670	0.97 645	2.22 548	0.80 711	0.58 686	1.32 708	1.31 736	1.01 673	0.94 672	1.36 719	0.87 646	1.38 714	0.90 677	1.72 610	1.02 631	0.24 662	0.30 684	0.22 647	0.25 610	0.36 623	0.35 633

ADCS	1.05 689	1.36 721	2.98 689	0.42 589	0.36 578	0.96 673	0.81 703	1.06 689	1.12 697	1.25 712	0.97 666	1.08 691	0.90 677	1.25 541	4.86 760	0.21 636	0.21 630	0.22 647	0.23 601	0.36 623	0.38 651

STrans-v2	0.67 585	0.56 453	2.64 638	0.27 248	0.23 383	0.57 406	0.33 527	0.96 630	0.69 541	0.92 680	0.85 642	0.89 650	0.93 679	1.83 634	1.21 660	0.09 169	0.07 100	0.10 266	0.09 232	0.11 168	0.12 228

AnyNet_C32	1.00 683	1.33 718	2.53 618	0.49 637	0.54 676	1.15 702	1.14 729	0.91 585	0.89 663	1.11 697	0.95 663	0.87 644	0.93 679	1.50 574	4.07 753	0.21 636	0.20 620	0.25 666	0.24 603	0.38 639	0.33 626

CBMV_ROB	0.76 633	0.42 350	2.68 643	0.33 432	0.22 360	0.74 603	0.47 622	0.96 630	0.76 616	1.04 693	0.96 664	0.88 648	0.93 679	2.06 672	1.19 657	0.22 649	0.24 650	0.27 670	0.25 610	0.25 503	0.28 573

ACV-stereo	0.66 580	0.76 547	2.86 670	0.32 405	0.25 423	1.01 681	0.60 661	0.59 311	0.52 343	0.41 346	0.45 354	1.55 721	0.94 682	1.40 556	0.69 572	0.14 526	0.13 494	0.12 420	0.11 352	0.20 424	0.19 439

MFMNet_re	0.92 672	1.28 710	2.53 618	0.82 715	0.76 712	0.90 665	0.75 695	0.98 643	1.04 685	1.03 691	1.05 681	0.84 631	0.94 682	0.83 477	0.72 581	0.68 727	0.60 730	0.63 726	0.60 732	0.77 722	0.74 714

SPS-STEREO	1.07 690	1.13 687	2.88 672	0.65 698	0.69 705	0.99 677	0.68 682	1.05 688	0.87 654	1.36 719	1.23 692	1.46 717	0.94 682	1.87 642	1.72 693	0.66 725	0.61 731	0.58 722	0.57 726	0.65 711	0.77 719
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
hitnet-ft	0.67 585	0.80 572	1.90 455	0.28 282	0.22 360	0.69 575	0.36 549	0.85 530	0.65 504	0.56 502	0.84 638	1.03 682	0.95 685	2.32 694	0.55 525	0.23 653	0.14 513	0.41 705	0.13 429	0.24 489	0.17 402

MFN_U_SF_RVC	1.55 729	2.39 768	3.16 705	0.65 698	0.41 623	1.12 697	0.46 614	1.23 713	1.33 712	1.61 733	1.20 690	1.43 716	0.98 686	1.76 616	1.97 702	1.90 763	1.80 768	1.98 767	2.15 772	1.63 752	1.77 762

DRaft	0.62 555	0.38 309	1.76 370	0.24 143	0.16 165	0.64 528	0.66 676	0.53 267	0.53 361	0.67 609	0.99 669	0.38 343	1.00 687	1.44 559	2.10 712	0.10 286	0.14 513	0.10 266	0.14 458	0.18 386	0.21 473

ADCMid	0.96 678	1.32 716	2.74 657	0.38 548	0.35 569	0.99 677	0.58 657	0.94 611	0.86 651	1.23 711	1.01 672	1.01 678	1.00 687	1.05 508	3.97 751	0.21 636	0.19 608	0.42 707	0.32 660	0.40 654	0.29 581

G-Net	0.99 679	0.64 492	2.76 659	0.57 678	0.67 702	2.03 741	0.72 692	0.76 440	0.67 529	1.14 700	2.56 740	1.30 712	1.02 689	1.48 573	1.74 694	0.25 667	0.24 650	0.24 661	0.26 618	0.37 632	0.31 605

ACVNet_2	1.42 723	1.81 743	3.23 715	1.08 730	0.92 721	1.32 708	0.85 706	1.49 728	1.69 735	1.19 710	1.73 719	2.13 733	1.03 690	2.50 716	1.40 677	0.91 735	0.53 726	1.00 743	0.55 720	2.11 761	0.85 725

ACVNet_1	1.33 713	1.91 751	4.03 737	1.09 732	0.88 717	1.19 706	0.66 676	1.24 714	1.17 700	0.94 683	0.96 664	3.09 747	1.04 691	2.37 696	1.11 645	1.04 743	0.48 723	1.03 745	0.48 708	1.12 737	0.83 722

WZ-Net	0.92 672	1.31 713	3.76 729	0.41 578	0.36 578	0.86 655	0.71 689	1.00 665	1.06 689	0.82 665	0.92 655	1.06 689	1.05 692	2.16 683	1.61 686	0.19 617	0.13 494	0.15 555	0.16 510	0.32 579	0.28 573

Consistency-Raft	0.88 666	0.93 625	3.23 715	0.99 726	0.64 700	0.77 622	0.55 646	0.98 643	0.97 676	0.61 564	1.03 677	0.65 528	1.05 692	0.79 473	1.38 674	0.44 707	0.46 716	0.51 718	0.58 729	0.65 711	0.47 680

NaN_ROB	1.14 695	0.94 627	2.96 685	0.53 656	0.56 682	1.13 700	0.99 716	0.98 643	1.00 680	1.09 696	0.87 646	0.77 603	1.06 694	5.90 770	2.72 729	0.16 572	0.23 645	0.16 574	0.24 603	0.22 457	0.36 641

MWDA-net	1.20 702	2.17 765	3.60 728	1.52 746	1.97 756	0.74 603	1.83 753	0.79 485	1.54 730	0.66 604	1.26 694	0.58 493	1.08 695	1.67 601	3.84 750	0.14 526	0.10 372	0.11 348	0.11 352	0.15 294	0.15 344

aanetorigin	0.77 637	0.80 572	2.59 632	0.43 594	0.44 634	0.58 423	1.01 721	0.57 296	0.68 532	1.53 731	1.23 692	0.81 619	1.08 695	1.07 510	1.07 638	0.18 601	0.15 544	0.17 595	0.21 585	0.54 703	0.30 595

AnyNet_C01	1.14 695	1.49 725	4.23 741	0.54 662	0.53 674	1.51 717	1.37 740	1.04 687	1.07 690	1.17 707	1.33 702	1.15 701	1.08 695	1.61 595	2.74 730	0.25 667	0.22 636	0.28 674	0.24 603	0.48 687	0.40 663

MSAF-DinoV2	3.10 757	1.86 748	10.68 776	3.61 772	0.30 496	3.34 755	0.82 704	2.81 758	1.79 740	0.80 654	0.87 646	1.56 722	1.10 698	26.49 805	1.96 700	0.17 588	0.13 494	0.19 624	1.63 764	0.92 729	0.99 739

CBMV	0.71 611	0.76 547	2.64 638	0.33 432	0.20 312	0.78 627	0.79 699	0.98 643	0.78 625	0.85 672	0.71 604	0.86 642	1.10 698	1.46 565	0.62 552	0.18 601	0.20 620	0.21 643	0.19 564	0.25 503	0.33 626
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.36 717	1.93 753	5.95 754	0.81 714	0.59 688	1.57 720	1.09 725	1.39 724	1.22 703	0.84 668	1.01 672	1.25 707	1.12 700	3.19 747	2.36 721	0.45 709	0.47 719	0.38 702	0.34 668	0.59 706	0.57 697

PVD	0.90 669	0.85 593	2.15 533	0.53 656	0.50 665	0.99 677	0.56 651	1.15 705	1.64 733	1.41 725	1.41 708	1.11 697	1.13 701	1.35 549	1.31 669	0.26 671	0.28 678	0.28 674	0.26 618	0.37 632	0.49 685

AANet	0.82 657	0.91 617	2.89 675	0.34 465	0.29 478	0.63 514	0.38 565	0.81 494	1.31 711	1.33 718	1.39 705	1.26 708	1.14 702	1.32 545	0.97 616	0.20 628	0.17 583	0.18 617	0.19 564	0.33 588	0.31 605

DStereoRT	0.81 654	0.53 431	2.23 552	0.36 506	0.33 543	0.92 669	0.36 549	0.86 541	0.80 633	0.57 513	0.62 528	0.59 497	1.15 703	1.76 616	1.04 635	0.14 526	0.13 494	2.17 769	0.78 742	0.16 334	0.66 710

ADCPNet	0.99 679	0.99 655	3.93 736	0.37 531	0.68 704	1.36 710	0.62 670	0.87 552	0.76 616	0.78 650	0.81 630	1.08 691	1.18 704	1.14 525	2.49 725	0.21 636	0.69 742	0.21 643	0.95 750	0.29 550	0.37 648

mmmmmm	1.14 695	1.07 677	2.90 680	0.57 678	0.39 603	1.75 730	0.89 709	1.10 696	1.95 747	1.48 730	1.69 717	1.57 723	1.21 705	2.02 667	2.06 708	0.28 681	0.29 679	0.42 707	0.37 684	0.44 676	0.43 670

NVStereoNet_ROB	1.16 700	0.95 634	2.54 624	0.58 681	0.55 679	0.78 627	0.63 673	1.00 665	1.08 691	1.03 691	4.07 766	1.48 718	1.22 706	2.88 739	1.27 666	0.50 714	0.46 716	0.54 719	0.62 733	0.50 693	0.63 706
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DEmStereo	0.68 593	0.31 231	2.25 556	0.42 589	0.17 199	0.66 550	0.89 709	0.51 242	0.59 424	0.60 555	1.01 672	0.45 403	1.26 707	1.54 579	2.26 718	0.10 286	0.08 223	0.10 266	0.10 276	0.10 129	0.11 179

LVE	1.96 737	2.17 765	3.14 703	1.68 749	1.80 753	1.63 723	1.03 722	2.34 753	2.81 760	1.25 712	2.89 747	4.24 757	1.29 708	2.79 735	1.44 679	2.85 768	0.91 753	1.18 747	1.46 761	1.23 743	1.10 745

DPSNet	0.86 662	0.60 466	2.34 571	0.58 681	0.36 578	1.07 692	0.75 695	1.30 717	1.05 686	0.70 623	0.68 580	0.94 664	1.29 708	2.08 676	1.82 697	0.26 671	0.23 645	0.16 574	0.17 530	0.48 687	0.40 663

PWCK	1.49 726	1.90 750	3.22 714	1.09 732	0.54 676	1.71 727	1.73 750	1.49 728	1.53 727	1.44 727	1.80 720	1.82 727	1.30 710	3.34 750	1.76 695	1.07 745	0.56 728	0.97 742	0.58 729	1.38 750	0.65 707

test_sample8	1.12 692	0.62 477	1.93 467	0.27 248	0.22 360	0.68 569	0.31 494	0.95 625	0.61 449	1.18 709	0.56 480	2.53 740	1.31 711	1.91 654	2.55 726	0.61 721	4.16 780	0.87 734	0.56 723	0.25 503	0.23 515

EDNetEfficientorigin	8.18 777	0.98 650	145.96 815	0.51 646	0.89 718	0.72 589	0.48 626	0.85 530	1.56 731	2.12 739	1.49 710	1.29 709	1.31 711	1.83 634	2.13 713	0.13 480	0.12 466	0.17 595	0.18 544	0.39 649	0.45 674

CSAN	1.25 708	1.12 684	3.04 693	0.51 646	0.37 591	1.06 687	1.15 730	1.22 710	1.08 691	1.17 707	1.91 723	1.04 685	1.31 711	5.96 771	2.43 724	0.26 671	0.22 636	0.24 661	0.24 603	0.31 570	0.30 595

Dean	1.79 733	1.83 744	3.92 734	1.29 740	1.07 733	1.55 718	1.00 719	1.95 746	2.33 753	1.47 729	4.19 767	4.26 758	1.33 714	2.21 686	1.48 681	1.14 747	0.68 740	1.18 747	0.74 740	1.24 744	0.98 734

CRFU-Net	0.56 515	0.38 309	1.86 436	0.46 621	0.26 441	0.82 644	0.36 549	0.90 573	0.49 313	0.62 575	0.59 498	0.78 607	1.35 715	1.00 502	0.48 490	0.15 549	0.14 513	0.17 595	0.10 276	0.19 408	0.14 300

ADCRef	0.80 645	0.96 637	2.29 563	0.37 531	0.35 569	0.96 673	0.51 631	0.87 552	0.75 605	0.88 673	0.83 635	0.61 507	1.36 716	1.02 504	3.27 740	0.13 480	0.11 432	0.17 595	0.19 564	0.25 503	0.21 473

IMH-64-1	1.39 720	1.64 732	1.86 436	1.36 741	1.11 734	1.39 711	1.19 732	1.76 738	1.45 724	1.16 701	2.21 731	1.53 719	1.38 717	1.98 662	1.52 682	1.29 751	0.67 736	1.27 751	0.69 737	1.29 746	0.98 734

IMH-64	1.39 720	1.64 732	1.86 436	1.36 741	1.11 734	1.39 711	1.19 732	1.76 738	1.45 724	1.16 701	2.21 731	1.53 719	1.38 717	1.98 662	1.52 682	1.29 751	0.67 736	1.27 751	0.69 737	1.29 746	0.98 734

SuperB	1.15 698	1.14 689	5.43 752	0.36 506	0.26 441	0.81 641	0.89 709	0.88 561	1.17 700	0.67 609	0.68 580	0.63 513	1.39 719	1.74 613	3.37 744	0.15 549	0.12 466	0.17 595	0.16 510	2.80 767	0.25 542

SGM-Forest	1.04 688	0.42 350	3.59 727	0.41 578	0.32 528	1.05 686	1.32 737	0.94 611	0.83 645	1.16 701	2.23 733	1.03 682	1.39 719	2.49 715	2.35 720	0.21 636	0.21 630	0.20 634	0.19 564	0.23 472	0.32 615
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCL	0.99 679	0.79 570	2.43 591	0.39 558	0.32 528	1.50 716	1.90 754	0.92 594	0.97 676	1.26 715	1.27 695	1.00 676	1.42 721	1.14 525	3.31 742	0.17 588	0.14 513	0.22 647	0.21 585	0.30 562	0.22 488

MeshStereo	1.21 704	1.15 693	3.01 692	0.34 465	0.28 468	1.10 696	0.69 685	1.35 720	1.01 682	2.71 759	2.41 736	2.96 744	1.45 722	2.80 736	1.40 677	0.22 649	0.22 636	0.22 647	0.19 564	0.50 693	0.26 553
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
CrosDoStereo	0.94 674	0.37 295	2.53 618	0.25 174	0.32 528	0.54 355	3.76 768	0.72 396	0.60 431	0.70 623	1.40 706	0.53 454	1.49 723	1.78 620	3.09 735	0.10 286	0.08 223	0.11 348	0.11 352	0.21 440	0.11 179

DeepStereo_LL	0.94 674	0.37 295	2.53 618	0.25 174	0.32 528	0.54 355	3.76 768	0.72 396	0.60 431	0.70 623	1.40 706	0.53 454	1.49 723	1.78 620	3.09 735	0.10 286	0.08 223	0.11 348	0.11 352	0.21 440	0.11 179

SANet	1.20 702	1.21 702	3.33 721	0.38 548	0.27 454	1.73 729	0.85 706	1.10 696	2.49 757	1.16 701	1.83 721	1.72 725	1.50 725	2.37 696	2.84 733	0.18 601	0.16 562	0.16 574	0.15 485	0.32 579	0.32 615

ADCP+	0.94 674	1.12 684	3.14 703	0.34 465	0.39 603	1.06 687	0.79 699	0.89 567	0.80 633	0.66 604	0.67 572	0.85 635	1.55 726	0.93 491	4.55 758	0.13 480	0.11 432	0.16 574	0.15 485	0.26 525	0.25 542

nnnnnnn	1.25 708	0.65 500	3.29 717	0.59 686	0.49 661	1.23 707	0.74 693	1.18 708	1.53 727	1.56 732	2.44 737	2.56 741	1.56 727	2.30 691	2.36 721	0.36 700	0.32 690	0.40 703	0.39 692	0.47 683	0.58 699

WAO-6	1.58 730	1.54 727	2.32 566	1.14 736	1.00 727	2.30 747	1.03 722	1.82 742	2.85 761	1.25 712	2.61 742	2.20 734	1.56 727	2.47 714	1.99 704	0.95 739	0.67 736	1.19 750	0.83 745	1.08 735	0.88 730

KSHMR	4.10 761	1.97 754	5.27 750	1.71 751	1.47 746	1.96 736	1.28 735	3.19 760	17.33 792	2.12 739	15.91 787	9.18 778	1.57 729	8.42 776	1.98 703	1.52 757	1.26 763	1.67 764	1.19 757	1.67 754	1.40 753

WAO-7	1.48 725	1.63 730	2.49 608	0.93 721	0.75 709	1.72 728	1.10 726	1.84 743	1.96 748	1.43 726	2.54 739	1.97 730	1.61 730	3.06 744	2.08 709	0.69 728	0.66 735	0.94 739	0.74 740	0.80 724	0.69 711

light-stereo	8.15 776	2.75 769	9.83 774	12.24 781	9.63 773	19.16 790	0.44 602	6.84 773	3.57 765	13.44 786	22.94 805	23.04 798	1.65 731	17.20 793	7.61 775	3.06 770	2.25 777	0.42 707	0.52 718	4.07 773	2.31 766

MIPNet	0.83 658	0.81 577	2.40 584	0.61 692	0.18 250	1.48 714	1.39 742	1.60 733	0.74 591	1.94 737	0.85 642	0.73 583	1.68 732	0.87 487	0.31 355	0.09 169	0.08 223	0.11 348	0.32 660	0.25 503	0.12 228

IMH	2.02 739	2.15 764	2.69 646	1.68 749	1.12 736	1.66 726	0.92 712	2.10 750	1.92 745	1.32 717	2.66 744	2.21 735	1.69 733	5.78 769	1.68 690	5.54 778	0.96 754	1.31 753	0.71 739	1.32 749	0.99 739

WCMA_ROB	1.12 692	0.83 586	2.66 641	0.58 681	0.34 556	1.17 704	0.71 689	0.93 602	0.94 672	1.74 735	2.63 743	3.09 747	1.71 734	1.70 606	1.84 698	0.26 671	0.21 630	0.20 634	0.21 585	0.28 543	0.43 670

SGM_RVC	1.89 735	0.92 619	2.50 612	0.96 725	0.93 722	1.63 723	1.37 740	1.52 730	12.43 779	1.85 736	1.69 717	2.40 739	1.74 735	2.81 737	1.71 692	0.53 715	0.47 719	0.42 707	0.47 705	0.74 718	0.74 714
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.99 679	0.66 508	1.67 330	0.75 706	0.99 726	0.73 597	1.33 738	0.94 611	0.91 666	0.70 623	1.06 682	0.75 595	1.75 736	0.95 495	2.39 723	1.20 750	0.41 712	0.48 715	0.59 731	0.85 726	0.60 702

1111	1.33 713	0.64 492	3.89 732	0.53 656	0.41 623	1.56 719	1.77 751	1.21 709	1.28 708	1.44 727	1.64 716	1.79 726	1.76 737	3.04 743	3.57 749	0.32 692	0.22 636	0.28 674	0.26 618	0.47 683	0.48 684

THIR-Stereo	0.86 662	0.62 477	2.13 527	0.25 174	0.16 165	0.58 423	2.74 764	0.59 311	0.51 331	0.62 575	1.62 714	0.97 670	1.80 738	1.69 605	2.25 717	0.10 286	0.08 223	0.14 524	0.11 352	0.15 294	0.11 179

JetBlue	1.78 732	1.63 730	3.92 734	0.73 703	1.21 739	4.38 762	3.35 765	1.59 732	1.20 702	1.26 715	1.52 712	2.37 737	1.88 739	3.23 748	3.00 734	0.53 715	0.47 719	0.48 715	0.49 711	1.29 746	0.97 733

MSMD_ROB	1.34 715	0.96 637	2.38 579	0.39 558	0.32 528	1.96 736	0.62 670	0.91 585	1.43 722	2.94 763	2.60 741	4.77 761	1.95 740	2.43 709	1.33 671	0.29 684	0.26 667	0.32 690	0.32 660	0.30 562	0.30 595

DispFullNet	1.67 731	2.10 756	5.22 749	1.53 747	8.90 771	0.86 655	0.31 494	0.96 630	0.96 675	1.37 722	1.01 672	1.13 698	1.98 741	1.51 575	0.91 608	0.54 717	0.31 685	1.18 747	0.63 735	1.13 738	0.80 721

FTStereo	0.76 633	0.18 7	2.35 574	0.71 702	0.21 329	0.73 597	1.79 752	0.57 296	0.53 361	1.07 694	1.63 715	1.29 709	2.13 742	0.75 459	0.29 319	0.19 617	0.08 223	0.12 420	0.11 352	0.11 168	0.40 663

ELAS	1.39 720	0.79 570	2.86 670	0.53 656	0.50 665	2.81 752	2.20 758	1.61 734	1.50 726	2.28 747	2.35 734	1.82 727	2.13 742	1.73 611	2.22 715	0.35 698	0.37 698	0.35 694	0.35 672	0.49 691	0.47 680
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 710	0.70 523	4.05 738	0.64 696	0.98 723	0.94 671	1.40 743	0.85 530	1.75 738	2.34 748	1.33 702	1.05 687	2.21 744	1.58 589	4.15 754	0.15 549	0.19 608	0.14 524	0.27 625	0.38 639	0.32 615

JetRed	3.29 758	4.93 772	10.17 775	1.45 743	1.72 752	7.44 773	5.05 772	3.06 759	2.12 752	2.41 750	2.39 735	2.99 745	2.37 745	3.51 753	6.44 771	1.32 754	1.90 772	1.37 756	1.23 759	2.21 762	1.76 761

WAO-8	2.80 751	2.14 762	2.89 675	1.91 757	1.04 730	3.98 759	0.96 714	3.26 762	6.17 770	2.15 743	3.37 760	3.31 749	2.41 746	11.84 779	2.03 706	2.05 764	1.86 770	1.54 760	0.92 748	1.22 741	0.87 728

Venus	2.80 751	2.14 762	2.89 675	1.91 757	1.04 730	3.98 759	0.96 714	3.26 762	6.17 770	2.15 743	3.37 760	3.31 749	2.41 746	11.84 779	2.03 706	2.05 764	1.86 770	1.54 760	0.92 748	1.22 741	0.87 728

ELAS_RVC	1.37 719	0.78 567	3.21 712	0.55 669	0.50 665	1.49 715	2.48 762	1.48 727	1.71 737	2.13 742	2.09 726	2.07 732	2.56 748	1.90 653	2.02 705	0.35 698	0.36 696	0.37 700	0.34 668	0.49 691	0.47 680
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 750	2.11 759	2.97 688	2.49 764	2.28 758	2.95 753	2.31 760	2.67 755	2.47 756	3.03 764	3.13 752	2.70 743	2.92 749	4.10 758	4.48 757	2.68 767	2.24 776	3.04 779	2.44 774	2.37 763	2.34 767

PSM-AAD	0.63 562	0.22 63	1.77 379	0.37 531	0.23 383	0.86 655	1.17 731	0.59 311	0.60 431	0.64 595	0.71 604	0.68 552	2.93 750	0.65 430	0.31 355	0.09 169	0.07 100	0.17 595	0.15 485	0.13 229	0.33 626

SGM+DAISY	1.83 734	1.43 722	3.81 730	0.87 716	1.01 728	2.38 749	2.53 763	1.36 721	1.75 738	2.92 762	3.22 753	2.65 742	2.93 750	2.22 689	3.10 737	0.72 729	0.69 742	0.63 726	0.62 733	0.77 722	0.98 734

FC-DCNN	1.49 726	0.59 464	2.88 672	0.44 601	0.39 603	1.97 738	0.66 676	1.67 735	1.70 736	2.72 760	2.89 747	4.22 755	2.97 752	2.55 720	2.19 714	0.29 684	0.26 667	0.31 686	0.30 645	0.32 579	0.39 657

FC-DCNN v2	1.54 728	0.58 461	2.80 666	0.44 601	0.39 603	2.05 742	0.66 676	1.90 744	1.84 744	2.79 761	2.97 750	4.41 759	3.07 753	2.65 725	2.30 719	0.29 684	0.26 667	0.31 686	0.30 645	0.32 579	0.38 651

GrayStereo	0.66 580	0.19 12	1.76 370	0.90 718	0.23 383	0.62 496	1.42 746	0.62 333	0.60 431	0.72 631	0.78 626	0.56 479	3.07 753	0.60 406	0.26 277	0.09 169	0.08 223	0.10 266	0.21 585	0.11 168	0.18 422

FCDSN-DC	1.29 711	0.54 440	2.50 612	0.47 627	0.41 623	1.12 697	0.60 661	1.10 696	1.27 707	2.23 745	2.87 746	3.67 752	3.12 755	2.39 702	1.69 691	0.30 688	0.26 667	0.31 686	0.30 645	0.35 614	0.38 651
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
fsdfsdds	2.52 746	0.90 614	4.35 743	0.62 693	3.81 764	4.40 763	4.02 770	2.26 751	3.45 764	3.39 766	5.86 771	5.49 764	3.16 756	2.42 705	2.55 726	0.45 709	0.27 674	0.55 720	0.48 708	0.95 732	0.96 732

ktn	4.35 763	2.10 756	2.89 675	1.80 753	1.49 748	2.13 744	1.41 745	2.26 751	12.72 780	11.41 782	16.43 788	11.15 781	3.75 757	4.36 761	3.18 739	1.82 761	0.98 756	1.73 766	1.21 758	2.97 768	1.27 749

UNDER WATER-64	2.47 745	1.89 749	4.86 747	1.82 756	1.44 744	3.18 754	1.57 749	2.62 754	5.64 769	2.05 738	2.13 728	4.13 754	3.76 758	2.62 723	3.42 745	1.47 756	0.85 751	1.57 762	1.07 755	1.82 757	1.49 754

TorneroNet-64	2.65 747	1.83 744	3.30 718	1.46 744	1.20 738	3.89 758	0.99 716	3.51 766	6.71 773	2.56 751	4.60 768	4.22 755	3.85 759	3.33 749	3.14 738	1.19 749	0.65 734	1.39 757	0.79 744	3.31 769	1.15 746

DStereoSA	2.12 740	0.98 650	2.80 666	1.25 739	2.23 757	1.97 738	4.62 771	1.22 710	2.54 758	1.16 701	3.84 765	1.00 676	4.05 760	2.07 674	5.29 763	0.93 736	1.48 766	0.48 715	1.51 762	0.95 732	1.95 764

notaker	2.66 748	2.07 755	3.31 720	2.61 766	1.43 742	1.76 731	1.11 727	2.76 757	1.79 740	2.26 746	11.53 783	3.96 753	4.29 761	3.09 745	2.76 732	1.55 758	0.88 752	1.70 765	1.07 755	2.00 760	1.35 751

DStereoFS	2.23 741	2.10 756	2.47 603	1.61 748	1.88 755	3.81 757	2.06 757	1.95 746	3.33 763	2.38 749	3.31 755	2.37 737	4.92 762	2.45 711	3.27 740	1.03 742	1.27 765	0.55 720	1.04 753	0.70 715	2.05 765

MANE	2.90 754	1.14 689	2.96 685	1.03 727	1.01 728	5.01 764	2.45 761	5.36 769	6.88 774	3.58 767	4.76 770	5.99 766	4.99 763	4.23 759	4.61 759	0.56 720	0.67 736	0.44 712	0.78 742	0.51 695	1.03 742

tt	4.93 765	0.27 153	4.20 740	2.29 762	1.58 750	10.20 776	16.97 787	9.42 782	5.02 768	1.67 734	1.28 696	4.68 760	5.03 764	3.37 752	5.92 764	6.16 780	9.47 791	2.82 777	3.18 777	3.60 770	1.53 758

UNDER WATER	2.74 749	1.85 746	4.54 745	1.81 755	1.44 744	2.34 748	1.40 743	3.24 761	6.60 772	2.60 752	2.76 745	5.75 765	5.24 765	3.02 742	4.01 752	1.45 755	0.81 749	1.59 763	1.06 754	1.80 756	1.51 757

TARStereo	4.27 762	0.86 596	6.17 757	0.46 621	7.32 770	5.34 766	6.97 780	4.27 767	7.12 775	5.50 773	8.80 774	7.61 770	5.43 766	2.93 740	2.74 730	0.40 703	0.24 650	0.41 705	5.07 782	0.51 695	7.23 784

SGM-ForestM	2.98 755	1.70 738	3.52 726	0.67 700	0.47 658	5.18 765	3.36 766	3.30 764	2.86 762	4.44 769	3.79 764	9.80 779	5.50 767	6.29 772	6.52 772	0.27 677	0.36 696	0.24 661	0.27 625	0.38 639	0.58 699

zzzz4	5.59 771	6.90 779	6.62 765	13.08 788	12.04 780	7.13 769	5.47 773	7.10 778	1.41 720	2.70 756	3.33 757	8.32 772	5.92 768	4.65 764	6.23 768	3.09 773	1.05 760	2.43 771	2.05 768	6.70 781	5.51 777

noway1	5.58 770	6.89 778	6.57 764	13.08 788	12.04 780	7.13 769	5.47 773	7.10 778	1.40 718	2.70 756	3.33 757	8.32 772	5.92 768	4.65 764	6.23 768	3.09 773	1.05 760	2.43 771	2.05 768	6.70 781	5.51 777

TCMNet-wrong-test	5.51 767	6.62 777	6.20 758	13.02 787	11.90 777	7.14 771	5.53 777	6.99 776	1.44 723	2.65 753	3.10 751	8.37 774	5.95 770	4.75 768	6.05 765	3.07 771	0.98 756	2.38 770	1.99 766	6.62 779	5.43 775

noway3	5.51 767	6.38 776	6.27 759	12.92 785	12.02 778	7.08 767	5.48 775	6.99 776	1.39 717	2.69 755	3.33 757	8.37 774	5.97 771	4.68 767	6.13 766	3.05 769	1.00 758	2.44 774	2.05 768	6.61 778	5.27 774

noway4	5.60 772	6.93 780	6.50 763	13.12 790	12.06 782	7.19 772	5.54 778	6.97 775	1.42 721	2.67 754	3.29 754	8.41 777	6.00 772	4.66 766	6.23 768	3.11 775	1.06 762	2.44 774	2.04 767	6.73 783	5.55 779

noway2	5.52 769	6.31 775	6.33 760	12.97 786	12.02 778	7.09 768	5.49 776	6.95 774	1.40 718	2.70 756	3.32 756	8.40 776	6.00 772	4.60 763	6.13 766	3.07 771	1.04 759	2.43 771	2.05 768	6.65 780	5.44 776

TorneroNet	5.50 766	1.92 752	3.16 705	1.47 745	1.25 741	14.07 780	1.06 724	4.90 768	20.99 798	10.17 778	16.48 789	11.88 785	6.93 774	3.34 750	4.20 755	1.30 753	0.69 742	1.45 759	0.86 746	2.61 766	1.20 747

USTest	8.10 775	7.17 781	8.96 770	9.25 777	9.05 772	15.27 781	23.78 789	9.96 783	9.47 776	5.94 774	6.75 772	7.80 771	7.48 775	8.83 778	11.21 784	2.21 766	3.56 779	2.86 778	3.20 778	5.02 776	4.16 771

coex-ft	5.95 773	1.67 734	60.57 813	0.34 465	0.30 496	0.77 622	0.69 685	0.74 415	4.41 767	19.22 793	2.15 729	1.62 724	7.97 776	1.81 632	8.96 778	0.44 707	2.08 774	0.18 617	0.19 564	0.38 639	4.62 773

IGEV-RUCA	2.28 742	0.30 217	1.15 200	0.40 570	1.86 754	2.06 743	1.90 754	1.36 721	1.80 742	3.70 768	3.76 763	5.02 762	8.19 777	2.12 681	1.63 687	0.25 667	0.76 747	2.72 776	1.91 765	2.39 764	2.36 768

LRCNet_RVC	13.74 789	19.30 790	12.75 783	19.46 793	12.69 785	1.86 732	0.41 580	12.33 785	1.05 686	15.77 789	18.83 793	12.62 788	8.70 778	12.21 782	9.62 780	22.22 805	8.37 790	25.85 806	24.01 807	19.32 800	17.44 800

LE_ROB	4.43 764	1.35 720	9.38 771	2.79 767	3.93 765	2.43 750	3.46 767	2.68 756	11.19 777	11.66 783	4.73 769	5.26 763	10.46 779	4.50 762	9.49 779	0.82 734	0.69 742	1.34 754	0.98 751	0.75 720	0.76 718

MonStereo1	1.98 738	1.01 661	1.78 384	1.19 737	1.04 730	3.58 756	0.61 665	1.53 731	1.93 746	1.39 723	3.37 760	2.23 736	10.80 780	2.84 738	1.25 664	1.04 743	0.38 702	0.96 741	0.57 726	1.10 736	1.00 741

DPSMNet_ROB	9.48 781	5.64 774	13.01 785	8.82 776	11.82 776	8.54 774	24.20 791	6.41 772	13.65 786	5.32 772	11.47 782	6.33 769	10.92 781	7.69 775	13.89 786	7.25 788	8.19 787	5.06 781	7.78 788	5.31 777	8.26 788

DGTPSM_ROB	8.89 779	5.62 773	12.25 780	5.92 774	11.32 775	8.54 774	24.18 790	6.40 771	13.49 783	5.15 770	11.46 781	6.19 768	10.92 781	7.00 773	13.72 785	4.47 776	7.65 783	3.92 780	7.45 787	4.38 774	7.87 787

iinet-test	11.61 782	10.56 782	11.80 777	12.17 779	12.09 783	18.69 785	26.70 795	13.53 786	13.46 781	9.91 776	10.28 775	11.17 782	11.16 783	12.37 783	14.43 787	6.71 784	7.85 784	6.13 785	6.95 783	8.33 785	7.85 785

IINet	11.61 782	10.56 782	11.80 777	12.17 779	12.09 783	18.69 785	26.70 795	13.53 786	13.46 781	9.91 776	10.28 775	11.17 782	11.16 783	12.37 783	14.43 787	6.71 784	7.85 784	6.13 785	6.95 783	8.33 785	7.85 785

Anonymous_1	22.91 793	11.20 785	12.13 779	12.75 782	26.28 801	19.43 792	27.92 797	14.08 789	13.61 784	14.96 788	10.58 777	11.26 784	11.19 785	12.55 785	14.57 790	38.28 812	7.88 786	34.96 810	63.99 812	89.57 816	10.94 791

DPSM_ROB	12.34 785	11.21 786	12.51 781	12.91 783	12.80 786	19.84 794	28.28 798	14.38 792	14.28 788	10.58 780	11.26 779	12.03 786	11.85 786	13.15 787	15.34 792	7.11 786	8.31 788	6.50 788	7.35 785	8.84 787	8.31 789

DPSM	12.34 785	11.21 786	12.51 781	12.91 783	12.80 786	19.84 794	28.28 798	14.38 792	14.28 788	10.58 780	11.26 779	12.03 786	11.85 786	13.15 787	15.34 792	7.11 786	8.31 788	6.50 788	7.35 785	8.84 787	8.31 789

Selective-IGEV-i1pa	9.22 780	12.57 788	9.49 773	2.20 760	1.49 748	16.83 784	8.03 782	14.34 790	11.26 778	10.52 779	15.24 786	14.52 790	11.94 788	18.22 794	9.78 781	7.79 789	3.09 778	5.20 783	2.49 775	2.46 765	6.90 783

UHP	8.35 778	2.17 765	12.80 784	1.04 728	3.05 762	13.45 779	6.62 779	11.56 784	21.64 799	12.60 784	20.66 795	14.01 789	14.14 789	7.42 774	8.27 777	1.86 762	1.65 767	1.36 755	3.22 779	3.66 771	5.78 780

ASD4	21.52 792	19.65 791	22.13 792	22.45 795	16.42 790	23.29 798	30.71 800	33.06 808	17.47 793	24.18 807	14.11 784	21.71 795	15.88 790	21.06 797	18.11 794	19.78 800	17.78 803	26.52 807	20.33 801	27.03 806	18.73 801

HanzoNet	7.64 774	2.86 770	5.05 748	7.01 775	3.97 766	2.18 746	1.34 739	3.37 765	4.05 766	13.17 785	10.58 777	10.73 780	16.52 791	8.45 777	10.51 783	10.48 790	9.72 792	5.59 784	13.46 792	6.84 784	6.83 782

HaxPig	19.86 791	22.40 798	22.34 793	17.95 792	17.95 791	11.77 778	11.89 784	16.02 794	15.89 791	21.10 796	21.41 796	18.74 794	18.39 792	20.08 796	19.69 795	23.63 809	23.22 804	24.06 805	23.69 806	23.00 801	23.95 805

BEATNet-Init1	12.10 784	11.19 784	27.29 806	2.99 768	3.51 763	21.84 797	11.10 783	14.34 790	13.83 787	20.34 794	20.33 794	26.35 808	20.03 793	19.06 795	14.80 791	1.74 760	1.81 769	2.05 768	2.49 775	3.69 772	3.12 770

xxxxx1	28.96 805	20.11 794	14.07 787	49.74 809	39.15 808	18.98 787	26.64 792	21.94 796	20.21 795	16.45 790	17.48 790	18.36 791	21.56 794	16.21 790	20.88 796	23.07 806	26.55 809	66.40 814	78.70 814	30.27 808	32.51 812

tt_ll	28.96 805	20.11 794	14.07 787	49.74 809	39.15 808	18.98 787	26.64 792	21.94 796	20.21 795	16.45 790	17.48 790	18.36 791	21.56 794	16.21 790	20.88 796	23.07 806	26.55 809	66.40 814	78.70 814	30.27 808	32.51 812

ff	28.96 805	20.11 794	14.07 787	49.74 809	39.15 808	18.98 787	26.64 792	21.94 796	20.21 795	16.45 790	17.48 790	18.36 791	21.56 794	16.21 790	20.88 796	23.07 806	26.55 809	66.40 814	78.70 814	30.27 808	32.51 812

MEDIAN_ROB	23.96 795	27.05 807	26.39 804	22.16 794	22.13 793	16.12 783	13.97 785	20.24 795	20.05 794	25.50 808	25.31 806	22.96 797	22.63 797	24.39 798	23.24 799	28.20 810	27.23 812	28.62 808	27.75 810	27.50 807	27.76 810

fast-reg	25.26 802	22.76 806	26.49 805	26.66 803	27.60 802	41.51 808	57.03 803	28.84 800	28.98 809	20.78 795	22.21 797	23.55 799	23.30 798	26.97 808	31.44 808	14.39 798	16.67 796	15.16 797	15.84 800	18.23 799	16.71 794

PML	23.15 794	16.83 789	7.78 767	5.49 773	9.93 774	51.13 809	104.50 815	5.76 770	13.62 785	37.30 815	105.93 815	30.86 809	23.50 799	12.07 781	7.87 776	6.30 781	2.12 775	6.32 787	2.43 773	10.44 789	2.90 769

FlowAnything	24.85 799	22.54 800	25.10 800	26.11 800	25.76 796	39.86 803	57.00 802	28.89 804	28.87 807	21.31 803	22.68 804	24.22 803	23.87 800	26.39 802	30.89 807	14.26 792	16.78 802	13.10 794	14.90 799	17.78 791	16.69 793

RAFT-FEzeroshot	24.80 796	22.55 801	24.73 796	26.10 798	25.76 796	39.84 801	57.07 807	28.84 800	28.79 804	21.14 798	22.48 799	24.18 801	23.88 801	26.38 799	30.87 803	14.26 792	16.71 798	13.09 790	14.82 795	17.79 794	16.72 797

RAFT-FE	24.80 796	22.55 801	24.73 796	26.10 798	25.76 796	39.84 801	57.07 807	28.84 800	28.79 804	21.14 798	22.48 799	24.18 801	23.88 801	26.38 799	30.87 803	14.26 792	16.71 798	13.09 790	14.82 795	17.79 794	16.72 797

LSM0	26.58 803	22.63 805	25.88 803	30.13 804	52.21 815	39.94 807	56.74 801	28.97 805	28.72 803	21.14 798	22.26 798	24.43 806	23.88 801	26.54 806	30.87 803	14.32 797	16.55 795	13.12 796	14.71 793	17.92 797	20.60 802

CasAABBNet	24.81 798	22.53 799	24.83 798	26.08 797	25.74 795	39.86 803	57.06 805	28.87 803	28.83 806	21.16 801	22.54 801	24.22 803	23.89 804	26.38 799	30.87 803	14.25 791	16.71 798	13.09 790	14.81 794	17.78 791	16.71 794

Hybrid-DGEV	24.86 800	22.58 803	25.22 802	26.11 800	25.76 796	39.92 805	57.06 805	29.03 807	29.01 810	21.12 797	22.64 802	24.13 800	23.91 805	26.46 804	30.82 801	14.27 795	16.70 797	13.09 790	14.83 798	17.78 791	16.71 794

Selective-RAFT-Error	24.87 801	22.59 804	25.14 801	26.13 802	25.82 800	39.93 806	57.03 803	28.97 805	28.95 808	21.21 802	22.65 803	24.25 805	23.98 806	26.43 803	30.83 802	14.27 795	16.71 798	13.10 794	14.82 795	17.82 796	16.76 799

DPSimNet_ROB	17.97 790	20.20 797	24.98 799	17.62 791	15.92 789	21.53 796	21.00 788	13.70 788	15.61 790	23.89 806	14.69 785	22.87 796	24.58 807	12.70 786	14.56 789	18.48 799	12.91 793	20.21 802	12.05 790	17.76 790	14.17 792

AVERAGE_ROB	26.93 804	30.34 810	29.27 807	25.82 796	25.34 794	19.48 793	15.17 786	23.55 799	23.00 802	28.45 809	27.87 807	26.25 807	25.86 808	26.96 807	25.55 800	31.30 811	30.07 813	31.76 809	30.81 811	30.79 811	30.93 811

RSGM-EC	41.56 812	31.72 811	19.92 790	51.66 812	47.86 811	38.70 799	61.61 809	33.83 809	22.80 800	23.45 804	29.29 808	43.76 814	35.31 809	66.76 813	70.17 814	66.40 814	37.60 815	48.67 811	25.68 808	48.86 812	27.21 808

acva	41.56 812	31.72 811	19.92 790	51.66 812	47.86 811	38.70 799	61.61 809	33.83 809	22.80 800	23.45 804	29.29 808	43.76 814	35.31 809	66.76 813	70.17 814	66.40 814	37.60 815	48.67 811	25.68 808	48.86 812	27.21 808

zzzz2	37.36 808	34.10 813	37.81 809	39.61 805	38.70 806	60.14 812	86.04 813	43.62 813	43.68 811	31.88 812	34.07 811	35.66 810	35.41 811	39.41 809	46.07 809	21.44 803	25.20 807	19.84 800	22.48 802	26.77 804	25.16 806

noway5	37.36 808	34.10 813	37.81 809	39.61 805	38.70 806	60.14 812	86.04 813	43.62 813	43.68 811	31.88 812	34.07 811	35.66 810	35.41 811	39.41 809	46.07 809	21.44 803	25.20 807	19.84 800	22.48 802	26.77 804	25.16 806

zzzzzz3	37.89 810	29.68 808	38.88 811	48.93 807	48.83 813	58.10 811	76.69 812	42.34 811	43.95 813	31.42 810	34.06 810	40.19 812	40.01 813	39.79 811	48.00 812	21.11 801	25.13 805	20.33 803	22.80 804	25.12 802	22.46 803

zzz1	37.91 811	29.70 809	39.14 812	48.93 807	48.83 813	58.08 810	76.65 811	42.36 812	44.00 814	31.44 811	34.09 813	40.20 813	40.01 813	39.82 812	47.98 811	21.12 802	25.13 805	20.33 803	22.80 804	25.12 802	22.47 804

Selective-IGEV-i16pa	47.65 814	67.17 815	7.20 766	2.47 763	2.32 759	116.02 815	1.42 746	90.41 816	82.69 815	32.69 814	90.10 814	60.10 816	84.41 815	129.53 816	52.52 813	50.16 813	15.10 794	18.00 799	9.63 789	0.94 730	40.09 815

test_example2	115.39 815	123.23 816	94.57 814	115.52 814	123.55 816	101.63 814	114.33 816	53.41 815	99.48 816	134.90 816	135.05 816	85.83 817	85.11 816	111.32 815	106.15 816	152.55 817	205.26 817	99.78 817	114.96 817	140.96 817	110.20 816

ccccc	291.34 816	297.21 817	347.09 816	374.70 817	380.44 817	203.92 816	213.88 817	216.32 817	172.72 817	203.37 817	218.57 817	215.01 818	258.31 817	312.78 817	341.56 817	412.57 818	356.13 818	256.09 818	227.69 818	428.88 818	389.64 817

FADE		3.00 771		2.11 759	2.94 761							3.05 746				94.83 816	35.90 814	65.83 813	66.18 813	1.66 753

Low-res two-view benchmark