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

MonStereo	0.20 16	0.14 16	0.25 17	0.31 29	0.15 3	0.22 21	0.22 65	0.39 60	0.33 86	0.20 10	0.25 47	0.17 5	0.15 6	0.39 80	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

Wavelet-MonSter	0.20 16	0.13 3	0.27 36	0.33 64	0.18 42	0.17 6	0.21 53	0.32 22	0.23 25	0.25 46	0.34 101	0.22 41	0.24 91	0.27 6	0.21 24	0.09 1	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 16	0.14 16	0.25 17	0.31 29	0.15 3	0.22 21	0.22 65	0.39 60	0.33 86	0.20 10	0.25 47	0.17 5	0.15 6	0.39 80	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

asda	0.21 28	0.19 162	0.29 56	0.31 29	0.17 25	0.25 57	0.23 83	0.36 42	0.28 47	0.27 67	0.24 39	0.18 16	0.21 57	0.40 87	0.21 24	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.10 40

qwe	0.22 42	0.18 123	0.28 49	0.31 29	0.18 42	0.29 110	0.21 53	0.38 55	0.32 80	0.35 122	0.30 79	0.20 29	0.20 46	0.43 115	0.21 24	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 64	0.09 4

4.25_new	0.22 42	0.21 241	0.32 94	0.32 49	0.18 42	0.31 142	0.27 139	0.32 22	0.24 30	0.29 79	0.27 57	0.20 29	0.23 81	0.34 45	0.23 68	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

4.5w_new	0.22 42	0.21 241	0.32 94	0.32 49	0.18 42	0.31 142	0.27 139	0.32 22	0.24 30	0.29 79	0.27 57	0.20 29	0.23 81	0.34 45	0.23 68	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 42	0.21 241	0.32 94	0.32 49	0.18 42	0.31 142	0.27 139	0.32 22	0.24 30	0.29 79	0.27 57	0.20 29	0.23 81	0.34 45	0.23 68	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

4w-stereo	0.21 28	0.19 162	0.31 81	0.31 29	0.17 25	0.29 110	0.19 20	0.31 18	0.21 15	0.31 89	0.24 39	0.20 29	0.24 91	0.41 97	0.22 39	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 42	0.18 123	0.29 56	0.30 13	0.18 42	0.27 80	0.23 83	0.37 46	0.28 47	0.31 89	0.26 51	0.22 41	0.26 120	0.50 177	0.24 82	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

2w_stereo	0.22 42	0.18 123	0.30 68	0.32 49	0.16 14	0.28 98	0.38 349	0.38 55	0.35 105	0.32 103	0.33 92	0.17 5	0.18 26	0.29 10	0.22 39	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.12 64	0.10 40

MonSter	0.20 16	0.14 16	0.25 17	0.31 29	0.15 3	0.22 21	0.22 65	0.39 60	0.33 86	0.20 10	0.25 47	0.17 5	0.15 6	0.38 74	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

BTL-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.22 2	0.32 49	0.20 90	0.16 3	0.22 65	0.20 1	0.22 17	0.14 1	0.18 12	0.15 1	0.14 2	0.25 2	0.22 39	0.10 13	0.09 25	0.14 107	0.13 169	0.10 6	0.10 40

BStereo	0.27 101	0.16 64	0.88 508	0.34 85	0.22 142	0.22 21	0.31 216	0.39 60	0.41 152	0.26 52	0.24 39	0.26 65	0.19 36	0.42 106	0.28 176	0.10 13	0.12 225	0.12 34	0.16 268	0.12 64	0.14 229

Wave_Phase_stereo	0.30 141	0.16 64	0.88 508	0.34 85	0.22 142	0.64 395	0.31 216	0.54 155	0.41 152	0.26 52	0.24 39	0.26 65	0.19 36	0.42 106	0.28 176	0.10 13	0.12 225	0.12 34	0.16 268	0.12 64	0.14 229

BridgeDepth	0.21 28	0.14 16	0.26 25	0.34 85	0.14 1	0.40 231	0.27 139	0.28 10	0.22 17	0.18 5	0.19 14	0.28 78	0.29 164	0.32 27	0.20 15	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.10 40
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.22 42	0.17 96	0.32 94	0.37 159	0.18 42	0.34 179	0.22 65	0.33 33	0.23 25	0.21 18	0.21 19	0.20 29	0.20 46	0.56 225	0.21 24	0.10 13	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.11 23	0.12 134

asd	0.21 28	0.18 123	0.29 56	0.32 49	0.18 42	0.27 80	0.22 65	0.35 38	0.22 17	0.31 89	0.22 28	0.19 22	0.21 57	0.44 125	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.09 4

2.25w	0.22 42	0.18 123	0.31 81	0.31 29	0.18 42	0.31 142	0.18 12	0.32 22	0.31 66	0.31 89	0.37 118	0.20 29	0.22 69	0.45 129	0.24 82	0.10 13	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.10 40

4.5_new	0.21 28	0.20 203	0.29 56	0.30 13	0.17 25	0.24 41	0.26 122	0.32 22	0.28 47	0.32 103	0.28 67	0.19 22	0.17 16	0.29 10	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 28	0.20 203	0.29 56	0.30 13	0.17 25	0.24 41	0.26 122	0.32 22	0.28 47	0.32 103	0.28 67	0.19 22	0.17 16	0.29 10	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.09 4

2.5w	0.21 28	0.18 123	0.31 81	0.32 49	0.18 42	0.31 142	0.25 107	0.31 18	0.23 25	0.28 71	0.35 107	0.18 16	0.17 16	0.39 80	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.09 4

2.75w_new	0.21 28	0.18 123	0.28 49	0.29 8	0.17 25	0.23 29	0.34 264	0.36 42	0.28 47	0.34 112	0.26 51	0.17 5	0.22 69	0.36 56	0.23 68	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

3.25w_new	0.23 56	0.17 96	0.32 94	0.31 29	0.17 25	0.43 256	0.20 33	0.37 46	0.30 61	0.37 134	0.28 67	0.22 41	0.25 103	0.42 106	0.22 39	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 40

3.25w	0.23 56	0.17 96	0.32 94	0.31 29	0.17 25	0.43 256	0.20 33	0.37 46	0.30 61	0.37 134	0.28 67	0.22 41	0.25 103	0.42 106	0.22 39	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 40

3.75w	0.22 42	0.17 96	0.30 68	0.31 29	0.19 63	0.43 256	0.24 99	0.35 38	0.24 30	0.31 89	0.27 57	0.17 5	0.22 69	0.37 65	0.20 15	0.10 13	0.07 1	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

3w_stereo	0.24 66	0.20 203	0.37 169	0.33 64	0.16 14	0.32 160	0.42 407	0.41 78	0.38 136	0.31 89	0.27 57	0.16 3	0.26 120	0.34 45	0.22 39	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 64	0.11 86

1w_stereo	0.24 66	0.15 39	0.29 56	0.34 85	0.18 42	0.31 142	0.41 397	0.40 71	0.43 164	0.31 89	0.38 121	0.17 5	0.24 91	0.45 129	0.23 68	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.21 1	0.32 49	0.23 184	0.16 3	0.19 20	0.20 1	0.22 17	0.24 40	0.18 12	0.17 5	0.11 1	0.35 53	0.20 15	0.11 29	0.09 25	0.15 151	0.14 202	0.10 6	0.10 40

Replicate-Monster	0.26 88	0.15 39	1.07 533	0.30 13	0.17 25	0.38 220	0.19 20	0.43 95	0.39 146	0.23 33	0.21 19	0.23 51	0.21 57	0.45 129	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.09 1	0.14 229

monsterstereo	0.22 42	0.14 16	0.26 25	0.34 85	0.18 42	0.21 18	0.20 33	0.37 46	0.35 105	0.33 109	0.40 129	0.19 22	0.18 26	0.45 129	0.21 24	0.11 29	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.13 105	0.08 1

monsters	0.22 42	0.14 16	0.26 25	0.31 29	0.19 63	0.23 29	0.19 20	0.44 101	0.33 86	0.36 127	0.30 79	0.16 3	0.18 26	0.43 115	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.10 40

IGEV	0.20 16	0.12 2	0.23 4	0.31 29	0.20 90	0.23 29	0.19 20	0.40 71	0.29 57	0.22 29	0.34 101	0.20 29	0.15 6	0.31 21	0.19 5	0.11 29	0.10 63	0.12 34	0.10 61	0.10 6	0.10 40

MLG-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.27 36	0.34 85	0.15 3	0.27 80	0.17 3	0.28 10	0.14 3	0.18 5	0.14 1	0.23 51	0.15 6	0.32 27	0.20 15	0.11 29	0.09 25	0.13 72	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LG-Stereo	0.24 66	0.18 123	0.40 212	0.39 218	0.20 90	0.22 21	0.27 139	0.32 22	0.36 113	0.26 52	0.44 142	0.22 41	0.16 13	0.37 65	0.27 153	0.11 29	0.12 225	0.16 180	0.15 234	0.13 105	0.09 4

GREAT-IGEV	0.22 42	0.15 39	0.31 81	0.29 8	0.22 142	0.21 18	0.26 122	0.33 33	0.31 66	0.20 10	0.30 79	0.22 41	0.22 69	0.47 152	0.22 39	0.11 29	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.13 105	0.10 40
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
LoS_RVC	0.27 101	0.16 64	0.27 36	0.32 49	0.30 398	0.44 264	0.34 264	0.41 78	0.33 86	0.31 89	0.51 177	0.29 81	0.32 196	0.36 56	0.28 176	0.11 29	0.10 63	0.11 2	0.08 1	0.11 23	0.19 376

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 213	0.17 96	0.41 222	0.35 121	0.19 63	0.33 168	0.29 170	0.65 223	0.73 302	0.68 294	1.01 404	0.56 253	0.40 266	0.42 106	0.30 201	0.11 29	0.09 25	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.10 40

AFF-stereo	0.38 244	0.19 162	0.39 201	0.37 159	0.21 117	0.27 80	0.31 216	0.65 223	0.66 267	0.64 262	1.13 457	0.76 380	0.39 260	0.55 214	0.33 230	0.11 29	0.09 25	0.16 180	0.16 268	0.13 105	0.11 86

NLSM3	0.26 88	0.16 64	0.30 68	0.38 189	0.21 117	0.34 179	0.27 139	0.57 166	0.47 188	0.28 71	0.35 107	0.29 81	0.24 91	0.42 106	0.27 153	0.12 40	0.10 63	0.16 180	0.15 234	0.12 64	0.10 40

MonSter++	0.19 10	0.14 16	0.24 10	0.30 13	0.19 63	0.27 80	0.19 20	0.31 18	0.24 30	0.21 18	0.20 16	0.29 81	0.19 36	0.29 10	0.21 24	0.12 40	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

HiDET	0.20 16	0.13 3	0.26 25	0.30 13	0.19 63	0.23 29	0.18 12	0.36 42	0.26 39	0.20 10	0.23 31	0.27 72	0.16 13	0.30 16	0.23 68	0.12 40	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

LCMNet	0.21 28	0.14 16	0.25 17	0.30 13	0.20 90	0.26 66	0.19 20	0.38 55	0.43 164	0.21 18	0.21 19	0.27 72	0.17 16	0.36 56	0.23 68	0.12 40	0.11 165	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

VIP-Stereo	0.24 66	0.17 96	0.29 56	0.32 49	0.21 117	0.64 395	0.19 20	0.31 18	0.37 129	0.23 33	0.30 79	0.27 72	0.19 36	0.47 152	0.22 39	0.12 40	0.09 25	0.13 72	0.09 10	0.12 64	0.09 4

xyz-stereo-finetune	0.33 170	0.18 123	0.36 151	0.33 64	0.18 42	0.57 341	0.31 216	0.58 173	0.69 282	0.45 182	0.54 193	0.38 148	0.33 208	0.56 225	0.36 281	0.12 40	0.12 225	0.16 180	0.13 169	0.13 105	0.12 134

xyz-stereo	4.23 616	0.17 96	61.76 650	0.34 85	0.16 14	12.16 626	0.37 327	0.58 173	0.68 275	1.01 495	3.36 602	0.77 386	0.82 494	1.21 533	0.40 321	0.12 40	0.10 63	0.16 180	0.11 98	0.13 105	0.10 40

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.13 3	0.27 36	0.33 64	0.17 25	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 5	0.14 1	0.23 51	0.15 6	0.31 21	0.20 15	0.12 40	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MM-Stereo_test2	0.30 141	0.18 123	0.39 201	0.40 260	0.24 214	0.42 253	0.42 407	0.63 209	0.41 152	0.37 134	0.35 107	0.32 99	0.26 120	0.53 201	0.25 107	0.12 40	0.10 63	0.15 151	0.12 132	0.15 207	0.10 40

HART	0.29 124	0.16 64	0.32 94	0.40 260	0.21 117	0.32 160	0.26 122	0.62 201	0.31 66	0.33 109	0.65 227	0.41 173	0.22 69	0.55 214	0.25 107	0.12 40	0.10 63	0.15 151	0.11 98	0.15 207	0.11 86

HI	0.45 318	0.21 241	0.36 151	0.34 85	0.35 463	0.28 98	0.31 216	0.72 289	0.46 183	0.87 422	1.13 457	1.09 492	0.76 471	0.69 365	0.56 421	0.12 40	0.10 63	0.17 225	0.17 323	0.17 289	0.15 259

CoSv	0.45 318	0.21 241	0.36 151	0.34 85	0.35 463	0.28 98	0.31 216	0.72 289	0.46 183	0.87 422	1.13 457	1.09 492	0.76 471	0.69 365	0.56 421	0.12 40	0.10 63	0.17 225	0.17 323	0.17 289	0.15 259

AIO_rvc	0.23 56	0.16 64	0.32 94	0.34 85	0.19 63	0.26 66	0.33 249	0.40 71	0.22 17	0.26 52	0.24 39	0.34 115	0.15 6	0.51 185	0.24 82	0.12 40	0.09 25	0.13 72	0.10 61	0.12 64	0.10 40

AIO_test	0.23 56	0.16 64	0.28 49	0.34 85	0.20 90	0.30 124	0.39 371	0.38 55	0.25 37	0.25 46	0.28 67	0.32 99	0.22 69	0.38 74	0.25 107	0.12 40	0.09 25	0.13 72	0.10 61	0.12 64	0.09 4

fffft	0.25 77	0.17 96	0.37 169	0.36 141	0.22 142	0.28 98	0.36 311	0.42 83	0.24 30	0.36 127	0.23 31	0.27 72	0.22 69	0.52 192	0.27 153	0.12 40	0.09 25	0.16 180	0.12 132	0.12 64	0.12 134
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.22 42	0.15 39	0.26 25	0.33 64	0.20 90	0.61 369	0.21 53	0.30 14	0.31 66	0.23 33	0.19 14	0.18 16	0.18 26	0.41 97	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.11 86

SMoEStereo_RVC	0.26 88	0.19 162	0.35 143	0.35 121	0.22 142	0.36 200	0.32 239	0.39 60	0.34 92	0.37 134	0.30 79	0.33 111	0.24 91	0.53 201	0.24 82	0.12 40	0.10 63	0.16 180	0.12 132	0.12 64	0.11 86

mms	0.26 88	0.21 241	0.33 109	0.37 159	0.25 245	0.30 124	0.33 249	0.40 71	0.32 80	0.28 71	0.34 101	0.34 115	0.20 46	0.45 129	0.26 135	0.12 40	0.11 165	0.16 180	0.12 132	0.14 151	0.11 86

fffy	0.28 109	0.21 241	0.34 128	0.37 159	0.23 184	0.33 168	0.29 170	0.51 131	0.41 152	0.32 103	0.37 118	0.39 155	0.27 131	0.50 177	0.27 153	0.12 40	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.11 86

WCG-NET	0.28 109	0.15 39	0.33 109	0.33 64	0.19 63	0.33 168	0.27 139	0.39 60	0.80 350	0.46 188	0.49 164	0.39 155	0.25 103	0.40 87	0.25 107	0.12 40	0.09 25	0.13 72	0.11 98	0.12 64	0.10 40

IGEV-Stereo++	0.21 28	0.15 39	0.27 36	0.37 159	0.19 63	0.22 21	0.18 12	0.42 83	0.35 105	0.22 29	0.28 67	0.24 58	0.18 26	0.27 6	0.22 39	0.12 40	0.09 25	0.12 34	0.10 61	0.12 64	0.10 40

AIO-Stereo	0.25 77	0.18 123	0.34 128	0.37 159	0.18 42	0.28 98	0.30 188	0.48 117	0.27 41	0.29 79	0.30 79	0.32 99	0.17 16	0.52 192	0.23 68	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.10 40

RSM++	0.25 77	0.18 123	0.34 128	0.36 141	0.20 90	0.28 98	0.30 188	0.51 131	0.32 80	0.25 46	0.22 28	0.37 140	0.21 57	0.50 177	0.24 82	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.12 132	0.14 151	0.10 40

RSM	0.25 77	0.18 123	0.33 109	0.36 141	0.20 90	0.27 80	0.34 264	0.51 131	0.27 41	0.26 52	0.23 31	0.39 155	0.21 57	0.56 225	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.14 151	0.10 40

test_for_model	0.28 109	0.15 39	0.38 181	0.33 64	0.20 90	0.32 160	0.26 122	0.58 173	0.63 249	0.35 122	0.50 167	0.35 127	0.24 91	0.46 144	0.24 82	0.12 40	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.11 23	0.10 40

MoCha-V2	0.25 77	0.15 39	0.29 56	0.40 260	0.18 42	0.27 80	0.26 122	0.49 120	0.27 41	0.36 127	0.27 57	0.33 111	0.35 223	0.49 170	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.11 86

Selective-IGEV	0.24 66	0.18 123	0.35 143	0.35 121	0.19 63	0.27 80	0.25 107	0.55 156	0.23 25	0.27 67	0.25 47	0.34 115	0.19 36	0.58 258	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.12 64	0.10 40

RAFT_CTSACE	0.45 318	0.20 203	0.44 267	0.45 402	0.27 325	0.34 179	0.39 371	0.60 189	0.73 302	0.76 345	1.44 529	0.83 403	0.38 249	1.08 513	0.26 135	0.12 40	0.13 297	0.18 275	0.16 268	0.15 207	0.11 86

test_4	0.36 213	0.18 123	0.31 81	0.44 378	0.25 245	0.20 12	0.34 264	0.56 159	0.41 152	0.59 229	1.45 532	0.43 192	0.25 103	0.63 308	0.28 176	0.12 40	0.10 63	0.17 225	0.19 380	0.15 207	0.11 86

test-3	0.34 178	0.16 64	0.43 257	0.39 218	0.21 117	0.43 256	0.22 65	0.63 209	0.78 339	0.71 314	0.45 146	0.64 308	0.27 131	0.43 115	0.31 209	0.12 40	0.09 25	0.17 225	0.13 169	0.12 64	0.10 40

test_1	0.34 178	0.16 64	0.43 257	0.39 218	0.21 117	0.43 256	0.23 83	0.63 209	0.78 339	0.68 294	0.45 146	0.64 308	0.27 131	0.43 115	0.31 209	0.12 40	0.09 25	0.17 225	0.13 169	0.12 64	0.10 40

test_3	0.36 213	0.19 162	0.44 267	0.44 378	0.23 184	0.48 284	0.36 311	0.66 233	0.82 363	0.64 262	0.45 146	0.68 334	0.25 103	0.41 97	0.31 209	0.12 40	0.10 63	0.18 275	0.16 268	0.15 207	0.11 86

cross-raft	0.34 178	0.20 203	0.37 169	0.44 378	0.23 184	0.32 160	0.35 289	0.74 302	0.40 148	0.60 233	0.77 273	0.57 258	0.27 131	0.43 115	0.28 176	0.12 40	0.10 63	0.15 151	0.13 169	0.15 207	0.11 86

s12784h	0.36 213	0.15 39	0.24 10	0.34 85	0.15 3	0.77 447	0.29 170	0.80 332	0.83 368	0.56 222	0.57 204	0.43 192	0.40 266	0.57 238	0.33 230	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.09 10	0.14 151	0.09 4

LACA2	0.20 16	0.15 39	0.26 25	0.30 13	0.15 3	0.29 110	0.29 170	0.30 14	0.22 17	0.21 18	0.23 31	0.28 78	0.20 46	0.34 45	0.19 5	0.13 74	0.10 63	0.10 1	0.09 10	0.12 64	0.09 4

Test_v1	0.20 16	0.14 16	0.22 2	0.28 5	0.18 42	0.24 41	0.21 53	0.39 60	0.31 66	0.21 18	0.22 28	0.17 5	0.17 16	0.34 45	0.19 5	0.13 74	0.10 63	0.12 34	0.10 61	0.10 6	0.09 4

BridgeDepth_RVC	0.20 16	0.14 16	0.24 10	0.26 1	0.15 3	0.35 189	0.17 3	0.40 71	0.22 17	0.21 18	0.21 19	0.20 29	0.24 91	0.33 39	0.25 107	0.13 74	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.12 64	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.20 16	0.14 16	0.23 4	0.30 13	0.17 25	0.29 110	0.20 33	0.39 60	0.22 17	0.22 29	0.21 19	0.26 65	0.20 46	0.30 16	0.20 15	0.13 74	0.12 225	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Monster-pub-mixall	0.19 10	0.13 3	0.25 17	0.31 29	0.16 14	0.19 9	0.17 3	0.42 83	0.24 30	0.23 33	0.21 19	0.17 5	0.16 13	0.45 129	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.11 2	0.08 1	0.10 6	0.11 86

DilatedVolume-Stereo	0.30 141	0.15 39	0.34 128	0.33 64	0.20 90	0.53 308	0.25 107	0.56 159	0.43 164	0.56 222	0.50 167	0.35 127	0.29 164	0.49 170	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.12 34	0.11 98	0.11 23	0.10 40

xyz-stereo-finetune2	0.36 213	0.19 162	0.38 181	0.32 49	0.19 63	0.82 470	0.29 170	0.52 141	0.32 80	0.51 205	0.78 284	0.43 192	0.45 295	0.69 365	0.44 354	0.13 74	0.12 225	0.17 225	0.13 169	0.12 64	0.13 183

LG-Stereo_L2	0.18 4	0.13 3	0.28 49	0.30 13	0.19 63	0.20 12	0.18 12	0.30 14	0.21 15	0.18 5	0.15 3	0.19 22	0.18 26	0.33 39	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.13 72	0.09 10	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.13 3	0.28 49	0.30 13	0.20 90	0.20 12	0.19 20	0.27 9	0.19 9	0.15 2	0.15 3	0.18 16	0.17 16	0.33 39	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 16	0.13 3	0.27 36	0.33 64	0.17 25	0.38 220	0.18 12	0.30 14	0.19 9	0.24 40	0.15 3	0.26 65	0.17 16	0.32 27	0.21 24	0.13 74	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.10 40

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 3	0.25 17	0.31 29	0.16 14	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 4	0.17 11	0.22 41	0.14 2	0.32 27	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.09 4

Reg-Stereo(zero)	0.30 141	0.16 64	0.28 49	0.34 85	0.18 42	0.32 160	0.20 33	0.63 209	0.68 275	0.50 202	0.52 186	0.51 232	0.30 182	0.45 129	0.25 107	0.13 74	0.10 63	0.12 34	0.10 61	0.12 64	0.11 86

SCV_C0	0.26 88	0.18 123	0.34 128	0.35 121	0.24 214	0.23 29	0.28 161	0.51 131	0.36 113	0.31 89	0.36 113	0.37 140	0.20 46	0.57 238	0.22 39	0.13 74	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.16 252	0.12 134

FoundationStereo	0.17 1	0.14 16	0.25 17	0.30 13	0.16 14	0.23 29	0.20 33	0.22 4	0.15 4	0.18 5	0.16 8	0.20 29	0.19 36	0.26 3	0.21 24	0.13 74	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.10 6	0.09 4

HUF	0.24 66	0.16 64	0.33 109	0.32 49	0.18 42	0.25 57	0.40 382	0.42 83	0.34 92	0.25 46	0.23 31	0.32 99	0.28 148	0.34 45	0.24 82	0.13 74	0.10 63	0.13 72	0.09 10	0.12 64	0.10 40

castereo	0.28 109	0.16 64	0.32 94	0.35 121	0.21 117	0.40 231	0.42 407	0.50 128	0.66 267	0.26 52	0.41 132	0.37 140	0.36 241	0.33 39	0.24 82	0.13 74	0.09 25	0.13 72	0.10 61	0.11 23	0.10 40

tt45	0.27 101	0.17 96	0.34 128	0.35 121	0.23 184	0.38 220	0.28 161	0.46 110	0.28 47	0.40 163	0.27 57	0.38 148	0.25 103	0.57 238	0.26 135	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.12 64	0.14 229

999	0.27 101	0.16 64	0.35 143	0.36 141	0.24 214	0.31 142	0.27 139	0.49 120	0.38 136	0.26 52	0.30 79	0.39 155	0.23 81	0.63 308	0.25 107	0.13 74	0.10 63	0.14 107	0.12 132	0.12 64	0.14 229

ours_stereo	0.26 88	0.21 241	0.33 109	0.38 189	0.23 184	0.30 124	0.33 249	0.42 83	0.38 136	0.26 52	0.34 101	0.35 127	0.23 81	0.47 152	0.27 153	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.12 132	0.14 151	0.10 40

dual_stereo	0.19 10	0.14 16	0.24 10	0.31 29	0.16 14	0.16 3	0.20 33	0.29 12	0.20 13	0.23 33	0.20 16	0.22 41	0.14 2	0.52 192	0.24 82	0.13 74	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Occ-G	0.26 88	0.14 16	0.28 49	0.34 85	0.20 90	0.27 80	0.34 264	0.41 78	0.31 66	0.29 79	0.43 141	0.49 225	0.25 103	0.47 152	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.14 107	0.11 98	0.12 64	0.12 134

WCG-NET（raft）	0.31 149	0.15 39	0.36 151	0.32 49	0.19 63	0.35 189	0.27 139	0.51 131	0.78 339	0.45 182	0.55 199	0.48 219	0.27 131	0.54 208	0.26 135	0.13 74	0.10 63	0.12 34	0.11 98	0.12 64	0.11 86

RAFT-Stereo-weight	0.32 155	0.18 123	0.33 109	0.39 218	0.22 142	0.26 66	0.29 170	0.67 243	0.80 350	0.53 213	0.51 177	0.58 266	0.20 46	0.47 152	0.27 153	0.13 74	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.11 86

gcap-zeroshot	0.34 178	0.18 123	0.52 371	0.38 189	0.22 142	0.49 289	0.27 139	0.52 141	0.34 92	0.64 262	0.50 167	0.83 403	0.34 219	0.48 163	0.24 82	0.13 74	0.11 165	0.15 151	0.12 132	0.13 105	0.12 134

AE-Stereo	0.34 178	0.21 241	0.42 242	0.48 439	0.31 420	0.48 284	0.35 289	0.61 195	0.62 238	0.32 103	0.55 199	0.52 237	0.27 131	0.47 152	0.29 195	0.13 74	0.13 297	0.18 275	0.16 268	0.15 207	0.12 134

MIM_Stereo	0.38 244	0.17 96	0.53 379	0.37 159	0.24 214	0.27 80	0.24 99	0.70 276	0.54 215	0.72 325	1.00 401	0.63 302	0.29 164	0.64 323	0.38 306	0.13 74	0.14 332	0.17 225	0.16 268	0.14 151	0.11 86

CES	0.28 109	0.14 16	0.23 4	0.30 13	0.70 575	0.37 207	0.27 139	0.48 117	0.46 183	0.34 112	0.48 160	0.27 72	0.22 69	0.39 80	0.23 68	0.13 74	0.11 165	0.12 34	0.08 1	0.13 105	0.17 326

Selective-RAFT	0.35 195	0.23 305	0.51 366	0.44 378	0.21 117	0.64 395	0.27 139	0.59 179	0.63 249	0.40 163	0.38 121	0.55 250	0.40 266	0.57 238	0.35 264	0.13 74	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.16 252	0.13 183

ProNet	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.35 121	0.24 214	0.32 160	0.43 414	0.57 166	0.37 129	0.33 109	0.30 79	0.32 99	0.28 148	0.57 238	0.26 135	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.13 105	0.13 183

MC-Stereo	0.28 109	0.17 96	0.32 94	0.38 189	0.20 90	0.26 66	0.26 122	0.49 120	0.37 129	0.37 134	0.61 216	0.41 173	0.31 190	0.55 214	0.25 107	0.13 74	0.09 25	0.14 107	0.12 132	0.12 64	0.11 86

RCA-Stereo	0.35 195	0.17 96	0.34 128	0.38 189	0.22 142	0.31 142	0.34 264	0.68 253	1.24 532	0.45 182	0.65 227	0.47 214	0.43 280	0.38 74	0.27 153	0.13 74	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.11 86

raft_robust	0.41 283	0.23 305	0.36 151	0.42 337	0.21 117	0.40 231	0.33 249	0.79 329	0.98 454	0.79 360	0.87 340	0.39 155	0.33 208	0.84 443	0.29 195	0.13 74	0.12 225	0.16 180	0.17 323	0.15 207	0.12 134

iRaft-Stereo_5w	0.45 318	0.21 241	0.48 327	0.42 337	0.28 351	0.31 142	0.54 483	0.63 209	0.62 238	0.62 243	0.89 352	1.01 466	0.69 437	0.75 402	0.66 449	0.13 74	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.14 151	0.15 259

IPLG	0.39 260	0.20 203	0.59 404	0.40 260	0.24 214	0.54 315	0.27 139	0.75 309	0.63 249	0.84 403	0.81 304	0.32 99	0.32 196	0.60 280	0.45 363	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.13 105	0.12 134

IPLGR	0.39 260	0.21 241	0.63 424	0.39 218	0.22 142	0.49 289	0.29 170	0.76 316	0.74 309	0.78 355	0.77 273	0.44 202	0.42 274	0.47 152	0.38 306	0.13 74	0.12 225	0.16 180	0.14 202	0.15 207	0.13 183

GMOStereo	0.37 229	0.19 162	0.38 181	0.43 358	0.24 214	0.37 207	0.38 349	0.52 141	0.62 238	0.87 422	0.84 319	0.64 308	0.35 223	0.37 65	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.18 350	0.15 207	0.11 86

error version	0.37 229	0.19 162	0.38 181	0.43 358	0.24 214	0.37 207	0.38 349	0.52 141	0.62 238	0.87 422	0.84 319	0.64 308	0.35 223	0.37 65	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.18 350	0.15 207	0.11 86

test-v	0.37 229	0.19 162	0.38 181	0.43 358	0.24 214	0.37 207	0.38 349	0.52 141	0.62 238	0.87 422	0.84 319	0.64 308	0.35 223	0.37 65	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.18 350	0.15 207	0.11 86

DRaft	0.49 375	0.17 96	0.47 307	0.37 159	0.25 245	0.58 347	0.40 382	0.65 223	0.85 381	1.02 498	1.75 555	0.50 228	0.82 494	0.63 308	0.40 321	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.16 268	0.14 151	0.15 259

RAFT-RH_RVC	0.56 437	0.17 96	0.41 222	0.37 159	0.23 184	0.57 341	0.24 99	0.60 189	0.70 283	1.19 536	3.94 609	0.56 253	0.38 249	0.65 330	0.36 281	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.14 202	0.12 64	0.13 183

test-2	0.37 229	0.19 162	0.38 181	0.43 358	0.24 214	0.37 207	0.38 349	0.52 141	0.62 238	0.87 422	0.84 319	0.64 308	0.35 223	0.37 65	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.18 350	0.15 207	0.11 86

CREStereo++_RVC	0.32 155	0.15 39	0.23 4	0.31 29	0.24 214	0.27 80	0.22 65	0.46 110	0.88 399	0.46 188	0.80 297	0.30 89	0.26 120	0.36 56	0.33 230	0.13 74	0.09 25	0.13 72	0.51 582	0.13 105	0.09 4
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
CFNet-RSSM	0.34 178	0.17 96	0.45 279	0.39 218	0.22 142	0.35 189	0.23 83	0.73 300	0.84 373	0.65 272	0.54 193	0.57 258	0.28 148	0.46 144	0.26 135	0.13 74	0.10 63	0.14 107	0.12 132	0.13 105	0.11 86

MLCV	0.47 344	0.24 342	0.61 411	0.37 159	0.17 25	0.61 369	0.33 249	0.80 332	0.87 395	0.94 463	1.13 457	0.72 355	0.43 280	0.89 465	0.51 399	0.13 74	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.14 151	0.12 134

LACA1	0.18 4	0.15 39	0.26 25	0.29 8	0.14 1	0.25 57	0.23 83	0.25 6	0.19 9	0.20 10	0.16 8	0.19 22	0.18 26	0.30 16	0.21 24	0.14 118	0.10 63	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.09 4

Hybrid-DGEV-03	0.45 318	0.19 162	0.33 109	0.43 358	0.27 325	0.56 335	0.26 122	0.65 223	0.74 309	0.94 463	1.92 563	0.61 293	0.30 182	0.55 214	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.18 275	0.16 268	0.14 151	0.11 86

Hybrid-DGEV-2	0.41 283	0.21 241	0.42 242	0.47 431	0.29 379	0.59 359	0.23 83	0.82 338	0.99 459	0.64 262	0.63 220	0.60 287	0.65 416	0.58 258	0.33 230	0.14 118	0.12 225	0.18 275	0.16 268	0.14 151	0.12 134

MatchStereo	0.19 10	0.14 16	0.23 4	0.27 2	0.15 3	0.18 7	0.21 53	0.32 22	0.28 47	0.20 10	0.35 107	0.18 16	0.17 16	0.31 21	0.24 82	0.14 118	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.10 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.32 155	0.19 162	0.34 128	0.39 218	0.26 291	0.62 377	0.30 188	0.56 159	0.47 188	0.37 134	0.39 124	0.38 148	0.33 208	0.50 177	0.42 331	0.14 118	0.18 434	0.16 180	0.14 202	0.14 151	0.13 183

WQFJX	0.32 155	0.18 123	0.33 109	0.39 218	0.27 325	0.60 366	0.30 188	0.53 152	0.47 188	0.39 154	0.38 121	0.34 115	0.33 208	0.61 288	0.40 321	0.14 118	0.17 414	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.14 229

NLMM	0.32 155	0.19 162	0.34 128	0.39 218	0.26 291	0.62 377	0.30 188	0.56 159	0.47 188	0.37 134	0.39 124	0.38 148	0.33 208	0.49 170	0.42 331	0.14 118	0.18 434	0.16 180	0.14 202	0.14 151	0.13 183

IGEV-FE	0.34 178	0.18 123	0.67 445	0.39 218	0.28 351	0.30 124	0.25 107	0.74 302	0.31 66	0.62 243	0.57 204	0.54 245	0.25 103	0.53 201	0.27 153	0.14 118	0.10 63	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.12 134

252Zero-FE	0.20 16	0.15 39	0.26 25	0.33 64	0.19 63	0.23 29	0.18 12	0.41 78	0.34 92	0.22 29	0.21 19	0.19 22	0.18 26	0.28 8	0.22 39	0.14 118	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.10 6	0.10 40

Zero-FE251	0.23 56	0.16 64	0.30 68	0.33 64	0.20 90	0.44 264	0.19 20	0.37 46	0.25 37	0.27 67	0.29 77	0.38 148	0.24 91	0.32 27	0.22 39	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.11 23	0.10 40

water-stereo	0.28 109	0.14 16	0.29 56	0.35 121	0.19 63	0.36 200	0.23 83	0.62 201	0.38 136	0.39 154	0.62 219	0.41 173	0.35 223	0.28 8	0.27 153	0.14 118	0.13 297	0.13 72	0.12 132	0.12 64	0.10 40

depthmonostereo	0.29 124	0.14 16	0.31 81	0.35 121	0.17 25	0.46 276	0.27 139	0.69 261	0.57 231	0.35 122	0.42 135	0.31 96	0.35 223	0.35 53	0.27 153	0.14 118	0.12 225	0.13 72	0.12 132	0.11 23	0.10 40

111111	0.21 28	0.14 16	0.27 36	0.37 159	0.22 142	0.21 18	0.19 20	0.43 95	0.27 41	0.20 10	0.20 16	0.29 81	0.14 2	0.41 97	0.22 39	0.14 118	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.12 64	0.12 134

LG-G_1	0.21 28	0.13 3	0.30 68	0.34 85	0.16 14	0.52 300	0.17 3	0.34 35	0.18 7	0.21 18	0.21 19	0.26 65	0.19 36	0.37 65	0.20 15	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.09 10	0.11 23	0.10 40

LG-G	0.21 28	0.13 3	0.30 68	0.34 85	0.16 14	0.52 300	0.17 3	0.34 35	0.18 7	0.21 18	0.21 19	0.26 65	0.19 36	0.37 65	0.20 15	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.09 10	0.11 23	0.10 40

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 56	0.16 64	0.32 94	0.39 218	0.21 117	0.18 7	0.21 53	0.34 35	0.26 39	0.28 71	0.51 177	0.28 78	0.29 164	0.26 3	0.24 82	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.14 151	0.12 134

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 77	0.31 441	0.24 10	0.51 484	0.19 63	0.29 110	0.22 65	0.40 71	0.37 129	0.26 52	0.24 39	0.24 58	0.31 190	0.44 125	0.22 39	0.14 118	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.14 151	0.10 40

castereo++	0.26 88	0.16 64	0.26 25	0.33 64	0.19 63	0.75 440	0.20 33	0.37 46	0.47 188	0.23 33	0.23 31	0.35 127	0.28 148	0.39 80	0.19 5	0.14 118	0.09 25	0.14 107	0.09 10	0.11 23	0.10 40

tg	0.33 170	0.18 123	0.37 169	0.39 218	0.22 142	0.38 220	0.26 122	0.70 276	0.56 229	0.47 194	0.65 227	0.42 183	0.24 91	0.55 214	0.33 230	0.14 118	0.10 63	0.18 275	0.17 323	0.14 151	0.11 86

UGAM-zero	0.46 329	0.19 162	0.62 414	0.37 159	0.23 184	0.34 179	0.21 53	1.15 479	0.39 146	0.66 285	0.61 216	1.70 567	0.91 514	0.75 402	0.25 107	0.14 118	0.11 165	0.15 151	0.12 132	0.13 105	0.13 183

IGEV-Stereo+	0.23 56	0.14 16	0.26 25	0.32 49	0.19 63	0.12 1	0.17 3	0.29 12	0.29 57	0.21 18	0.15 3	0.22 41	0.22 69	0.40 87	0.22 39	0.14 118	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.15 207	0.86 592

GCAPDPT-zeroshot4090	0.28 109	0.15 39	0.42 242	0.33 64	0.21 117	0.25 57	0.25 107	0.45 105	0.54 215	0.34 112	0.42 135	0.43 192	0.27 131	0.48 163	0.24 82	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.11 23	0.12 134

IGEV++	0.24 66	0.17 96	0.31 81	0.38 189	0.22 142	0.24 41	0.22 65	0.50 128	0.23 25	0.28 71	0.35 107	0.30 89	0.22 69	0.31 21	0.28 176	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.13 105	0.13 183

MyStereo07	0.32 155	0.22 284	0.34 128	0.42 337	0.28 351	0.40 231	0.50 456	0.72 289	0.37 129	0.37 134	0.34 101	0.32 99	0.31 190	0.59 274	0.27 153	0.14 118	0.13 297	0.18 275	0.17 323	0.17 289	0.16 305

MyStereo06	0.38 244	0.21 241	0.61 411	0.41 295	0.28 351	0.41 246	0.50 456	0.95 393	0.35 105	0.62 243	0.54 193	0.76 380	0.27 131	0.50 177	0.29 195	0.14 118	0.13 297	0.18 275	0.17 323	0.17 289	0.15 259

MyStereo05	0.44 308	0.21 241	0.45 279	0.41 295	0.28 351	0.41 246	0.50 456	0.93 381	1.09 505	0.76 345	0.61 216	0.51 232	0.57 361	0.73 389	0.42 331	0.14 118	0.13 297	0.18 275	0.17 323	0.17 289	0.15 259

MyStereo04	0.44 308	0.22 284	0.44 267	0.42 337	0.28 351	0.40 231	0.50 456	1.00 409	1.08 503	0.62 243	0.58 210	0.55 250	0.57 361	0.71 377	0.44 354	0.14 118	0.13 297	0.18 275	0.17 323	0.17 289	0.16 305

ff7	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.36 141	0.26 291	0.31 142	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.33 92	0.32 99	0.29 164	0.58 258	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

ffff	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.36 141	0.26 291	0.31 142	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.33 92	0.32 99	0.29 164	0.58 258	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

11t	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.36 141	0.26 291	0.31 142	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.33 92	0.32 99	0.29 164	0.58 258	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

IGEV_Zeroshot_test	0.34 178	0.18 123	0.67 445	0.39 218	0.28 351	0.30 124	0.25 107	0.74 302	0.31 66	0.62 243	0.57 204	0.54 245	0.25 103	0.53 201	0.27 153	0.14 118	0.10 63	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.12 134

MSKI-zero shot	0.32 155	0.17 96	0.34 128	0.39 218	0.21 117	0.32 160	0.22 65	0.61 195	0.43 164	0.52 210	0.64 224	0.61 293	0.20 46	0.74 396	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.10 61	0.12 64	0.12 134

CASnet	0.30 141	0.20 203	0.33 109	0.41 295	0.16 14	0.26 66	0.24 99	0.52 141	0.53 211	0.52 210	0.54 193	0.39 155	0.24 91	0.40 87	0.26 135	0.14 118	0.10 63	0.22 405	0.18 350	0.18 314	0.11 86
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.28 109	0.15 39	0.42 242	0.33 64	0.21 117	0.25 57	0.25 107	0.45 105	0.54 215	0.34 112	0.42 135	0.43 192	0.27 131	0.48 163	0.24 82	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.11 23	0.12 134

GCAPDPT-zeroshot	0.28 109	0.15 39	0.42 242	0.33 64	0.21 117	0.25 57	0.25 107	0.45 105	0.54 215	0.34 112	0.42 135	0.43 192	0.27 131	0.48 163	0.24 82	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.11 23	0.12 134

AEACV	0.27 101	0.17 96	0.31 81	0.34 85	0.45 525	0.26 66	0.28 161	0.37 46	0.32 80	0.30 86	0.46 151	0.31 96	0.37 245	0.36 56	0.24 82	0.14 118	0.10 63	0.15 151	0.12 132	0.13 105	0.11 86

GCAP-Stereo	0.28 109	0.19 162	0.40 212	0.38 189	0.19 63	0.38 220	0.23 83	0.57 166	0.41 152	0.45 182	0.49 164	0.39 155	0.27 131	0.33 39	0.23 68	0.14 118	0.12 225	0.14 107	0.11 98	0.12 64	0.11 86

RAFT-Test	0.34 178	0.18 123	0.37 169	0.38 189	0.23 184	0.50 292	0.23 83	0.69 261	0.40 148	0.60 233	0.85 329	0.61 293	0.28 148	0.46 144	0.27 153	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.12 134

LL-Strereo2	0.35 195	0.24 342	0.48 327	0.41 295	0.26 291	0.35 189	0.24 99	0.67 243	0.44 171	0.54 217	0.51 177	0.66 326	0.25 103	0.66 338	0.30 201	0.14 118	0.12 225	0.23 426	0.20 405	0.18 314	0.13 183

4D-IteraStereo	0.33 170	0.18 123	0.40 212	0.40 260	0.24 214	0.32 160	0.27 139	0.58 173	0.72 295	0.65 272	0.54 193	0.42 183	0.23 81	0.45 129	0.28 176	0.14 118	0.09 25	0.19 318	0.16 268	0.16 252	0.11 86

anonymousdsp2	0.35 195	0.20 203	0.43 257	0.37 159	0.24 214	0.48 284	0.31 216	0.86 353	0.65 263	0.55 219	0.50 167	0.50 228	0.34 219	0.56 225	0.31 209	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.10 61	0.16 252	0.14 229

anonymousdsp	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.37 159	0.25 245	0.30 124	0.35 289	0.63 209	0.35 105	0.39 154	0.33 92	0.33 111	0.28 148	0.59 274	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

EGLCR-Stereo	0.25 77	0.16 64	0.33 109	0.34 85	0.20 90	0.35 189	0.20 33	0.52 141	0.36 113	0.28 71	0.27 57	0.41 173	0.18 26	0.45 129	0.26 135	0.14 118	0.10 63	0.16 180	0.14 202	0.13 105	0.11 86

DCRE	0.37 229	0.18 123	0.46 295	0.45 402	0.32 436	0.42 253	0.37 327	0.63 209	0.51 204	0.47 194	0.94 367	0.56 253	0.36 241	0.52 192	0.32 217	0.14 118	0.13 297	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.13 183

CroCo-Stereo Lap2	0.28 109	0.24 342	0.39 201	0.50 468	0.29 379	0.20 12	0.31 216	0.49 120	0.38 136	0.24 40	0.27 57	0.46 212	0.31 190	0.39 80	0.30 201	0.14 118	0.15 362	0.16 180	0.13 169	0.16 252	0.15 259

DCANet-4	0.36 213	0.20 203	0.48 327	0.34 85	0.19 63	0.29 110	0.30 188	0.66 233	0.92 427	0.69 301	0.78 284	0.40 167	0.47 304	0.45 129	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.13 183

ccc-4	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.36 141	0.26 291	0.31 142	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.33 92	0.32 99	0.29 164	0.58 258	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

fff	0.37 229	0.16 64	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.29 110	0.30 188	0.69 261	1.06 494	0.69 301	0.78 284	0.42 183	0.63 399	0.46 144	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.13 183

ADStereo(finetuned)	0.37 229	0.16 64	0.49 339	0.34 85	0.19 63	0.30 124	0.30 188	0.68 253	0.91 422	0.70 307	0.77 273	0.43 192	0.69 437	0.45 129	0.33 230	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.12 134

RAFT+CT+SA	0.39 260	0.23 305	0.36 151	0.51 484	0.27 325	0.29 110	0.46 430	0.75 309	0.80 350	0.51 205	0.89 352	0.41 173	0.40 266	0.78 418	0.32 217	0.14 118	0.11 165	0.18 275	0.18 350	0.15 207	0.14 229

test_5	0.43 301	0.24 342	0.43 257	0.52 497	0.28 351	0.28 98	0.42 407	0.72 289	0.82 363	0.62 243	0.91 359	0.72 355	0.55 352	0.79 423	0.35 264	0.14 118	0.11 165	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.16 305

IGEV-Stereo	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.37 159	0.25 245	0.30 124	0.35 289	0.63 209	0.35 105	0.39 154	0.33 92	0.33 111	0.28 148	0.59 274	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.39 260	0.19 162	0.57 399	0.37 159	0.27 325	0.31 142	0.24 99	1.44 562	0.29 57	0.69 301	0.53 190	0.60 287	0.42 274	0.83 438	0.27 153	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.13 169	0.15 207	0.13 183

GLC_STEREO	0.29 124	0.19 162	0.27 36	0.44 378	0.19 63	0.31 142	0.26 122	0.47 113	0.43 164	0.37 134	0.47 157	0.41 173	0.23 81	0.50 177	0.34 246	0.14 118	0.18 434	0.19 318	0.16 268	0.16 252	0.13 183

MIPNet	0.37 229	0.21 241	0.59 404	0.39 218	0.25 245	0.50 292	0.28 161	0.77 319	0.70 283	0.65 272	0.60 213	0.40 167	0.49 313	0.44 125	0.37 297	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.13 183

LCNet	0.41 283	0.20 203	0.32 94	0.44 378	0.24 214	0.47 281	0.29 170	0.67 243	0.53 211	0.72 325	1.03 417	0.66 326	0.60 381	0.58 258	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.19 318	0.19 380	0.21 389	0.36 527

STrans-v2	0.46 329	0.20 203	0.48 327	0.40 260	0.24 214	0.55 321	0.50 456	1.07 441	0.73 302	0.65 272	1.05 427	0.72 355	0.69 437	0.72 383	0.33 230	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.14 202	0.13 105	0.12 134

FTStereo	0.56 437	0.20 203	0.37 169	0.41 295	0.25 245	0.40 231	0.79 553	0.66 233	0.43 164	1.09 522	3.27 597	0.70 342	0.73 461	0.55 214	0.33 230	0.14 118	0.13 297	0.19 318	0.17 323	0.15 207	0.30 496

ASMatch	0.48 356	0.19 162	0.45 279	0.39 218	0.28 351	0.37 207	0.26 122	0.74 302	0.68 275	0.76 345	2.34 576	0.61 293	0.52 330	0.62 297	0.37 297	0.14 118	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.14 151	0.21 417

DEmStereo	0.48 356	0.17 96	0.50 352	0.38 189	0.25 245	0.59 359	0.34 264	0.63 209	0.74 309	0.89 436	1.66 548	0.58 266	1.06 542	0.60 280	0.42 331	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.16 268	0.14 151	0.15 259

GrayStereo	0.49 375	0.19 162	0.42 242	0.46 423	0.28 351	0.53 308	0.67 520	0.69 261	0.63 249	1.02 498	1.47 535	0.78 388	0.76 471	0.56 225	0.33 230	0.14 118	0.12 225	0.17 225	0.17 323	0.15 207	0.29 487

RAFT-345	0.40 272	0.18 123	0.40 212	0.38 189	0.22 142	0.33 168	0.26 122	0.61 195	0.51 204	0.74 336	1.79 556	0.45 203	0.33 208	0.66 338	0.36 281	0.14 118	0.11 165	0.18 275	0.14 202	0.13 105	0.13 183

test-1	0.36 213	0.19 162	0.71 465	0.46 423	0.26 291	0.44 264	0.36 311	0.60 189	0.59 234	0.48 197	0.67 239	0.53 241	0.36 241	0.40 87	0.29 195	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.14 202	0.15 207	0.16 305

Prome-Stereo	0.46 329	0.19 162	0.35 143	0.44 378	0.26 291	0.40 231	0.45 426	0.68 253	0.44 171	0.96 472	1.84 559	0.59 281	0.67 427	0.61 288	0.32 217	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.14 202	0.16 252	0.29 487

iRaftStereo_RVC	0.32 155	0.19 162	0.37 169	0.39 218	0.22 142	0.31 142	0.29 170	0.68 253	0.51 204	0.49 199	0.66 234	0.37 140	0.23 81	0.45 129	0.33 230	0.14 118	0.10 63	0.18 275	0.17 323	0.15 207	0.12 134

DCANet	0.36 213	0.16 64	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.30 124	0.30 188	0.68 253	0.91 422	0.70 307	0.77 273	0.43 192	0.57 361	0.45 129	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.12 134

csc	0.37 229	0.16 64	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.29 110	0.30 188	0.69 261	1.06 494	0.69 301	0.78 284	0.42 183	0.63 399	0.46 144	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.13 183

cscssc	0.37 229	0.16 64	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.29 110	0.30 188	0.69 261	1.06 494	0.69 301	0.78 284	0.42 183	0.63 399	0.46 144	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.13 183

111	0.40 272	0.17 96	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.52 300	0.28 161	0.74 302	1.16 517	0.50 202	0.91 359	0.63 302	0.48 309	0.61 288	0.35 264	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.12 132	0.13 105	0.13 183

test_xeample3	0.29 124	0.21 241	0.41 222	0.35 121	0.26 291	0.35 189	0.32 239	0.56 159	0.36 113	0.43 176	0.32 91	0.34 115	0.28 148	0.54 208	0.23 68	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.12 132	0.14 151	0.13 183

EAI-Stereo	0.34 178	0.19 162	0.44 267	0.39 218	0.21 117	0.31 142	0.30 188	1.15 479	0.30 61	0.49 199	0.75 263	0.36 138	0.28 148	0.62 297	0.27 153	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.13 169	0.13 105	0.12 134

Gwc-CoAtRS	0.34 178	0.17 96	0.44 267	0.39 218	0.23 184	0.34 179	0.22 65	0.70 276	0.75 313	0.60 233	0.59 211	0.58 266	0.29 164	0.45 129	0.26 135	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.12 64	0.12 134

HITNet	0.41 283	0.26 384	0.45 279	0.33 64	0.17 25	0.63 388	0.30 188	0.93 381	0.64 258	0.71 314	0.82 308	0.64 308	0.52 330	0.59 274	0.43 338	0.14 118	0.10 63	0.15 151	0.13 169	0.19 348	0.12 134
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
VMStereo-Base	0.28 109	0.16 64	0.27 36	0.30 13	0.17 25	0.30 124	0.27 139	0.50 128	0.65 263	0.32 103	0.47 157	0.42 183	0.24 91	0.41 97	0.27 153	0.15 191	0.11 165	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.14 229

gcap_with_dpt	0.30 141	0.20 203	0.35 143	0.40 260	0.26 291	0.35 189	0.29 170	0.61 195	0.52 207	0.39 154	0.57 204	0.45 203	0.27 131	0.40 87	0.30 201	0.15 191	0.11 165	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.13 183

WQFJA1++	0.23 56	0.15 39	0.27 36	0.30 13	0.21 117	0.31 142	0.18 12	0.36 42	0.17 6	0.25 46	0.30 79	0.29 81	0.28 148	0.40 87	0.22 39	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.42 542	0.11 86

WQFJX1	0.33 170	0.19 162	0.34 128	0.41 295	0.28 351	0.53 308	0.33 249	0.51 131	0.50 200	0.39 154	0.36 113	0.34 115	0.31 190	0.69 365	0.39 313	0.15 191	0.18 434	0.16 180	0.14 202	0.16 252	0.14 229

FE-Mocha	0.32 155	0.19 162	0.50 352	0.38 189	0.27 325	0.30 124	0.20 33	0.71 284	0.36 113	0.65 272	0.56 202	0.54 245	0.25 103	0.38 74	0.22 39	0.15 191	0.10 63	0.17 225	0.16 268	0.13 105	0.12 134

DA	0.29 124	0.17 96	0.31 81	0.40 260	0.20 90	0.74 434	0.33 249	0.47 113	0.44 171	0.34 112	0.39 124	0.39 155	0.32 196	0.32 27	0.24 82	0.15 191	0.11 165	0.16 180	0.11 98	0.15 207	0.10 40

GGEV	0.29 124	0.17 96	0.31 81	0.40 260	0.20 90	0.74 434	0.33 249	0.47 113	0.44 171	0.34 112	0.39 124	0.39 155	0.32 196	0.32 27	0.24 82	0.15 191	0.11 165	0.16 180	0.11 98	0.15 207	0.10 40

GASTEREO	0.25 77	0.16 64	0.32 94	0.40 260	0.20 90	0.22 21	0.30 188	0.43 95	0.31 66	0.37 134	0.33 92	0.22 41	0.35 223	0.41 97	0.23 68	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.12 64	0.11 86

MSCF	0.25 77	0.16 64	0.33 109	0.39 218	0.20 90	0.20 12	0.31 216	0.43 95	0.31 66	0.36 127	0.33 92	0.23 51	0.35 223	0.36 56	0.23 68	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.13 105	0.11 86

DFGA-Net	0.45 318	0.29 427	0.80 497	0.42 337	0.32 436	0.53 308	0.35 289	0.78 325	0.89 412	0.66 285	0.75 263	0.48 219	0.39 260	0.74 396	0.60 431	0.15 191	0.13 297	0.19 318	0.18 350	0.20 365	0.17 326

LGtest1	0.19 10	0.14 16	0.29 56	0.34 85	0.16 14	0.26 66	0.17 3	0.32 22	0.20 13	0.21 18	0.15 3	0.23 51	0.20 46	0.32 27	0.20 15	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.09 10	0.12 64	0.11 86

MM-Stereo_test1	0.33 170	0.19 162	0.36 151	0.41 295	0.23 184	0.36 200	0.45 426	0.58 173	0.54 215	0.60 233	0.50 167	0.38 148	0.37 245	0.60 280	0.26 135	0.15 191	0.13 297	0.17 225	0.14 202	0.15 207	0.12 134

AIO-test2	0.39 260	0.21 241	0.41 222	0.47 431	0.25 245	0.45 272	0.35 289	0.77 319	1.27 542	0.36 127	0.87 340	0.37 140	0.30 182	0.47 152	0.27 153	0.15 191	0.13 297	0.21 390	0.23 461	0.15 207	0.13 183

AIO-test1	0.38 244	0.18 123	0.38 181	0.50 468	0.24 214	0.46 276	0.30 188	0.70 276	1.19 523	0.40 163	0.71 247	0.45 203	0.29 164	0.53 201	0.27 153	0.15 191	0.13 297	0.19 318	0.21 427	0.13 105	0.17 326

GIP-stereo	0.24 66	0.18 123	0.30 68	0.37 159	0.24 214	0.26 66	0.20 33	0.46 110	0.36 113	0.24 40	0.39 124	0.35 127	0.20 46	0.31 21	0.21 24	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.12 64	0.11 86

PAM_32	0.46 329	0.19 162	0.67 445	0.39 218	0.24 214	0.75 440	0.27 139	0.95 393	0.34 92	0.68 294	0.44 142	1.91 575	0.65 416	0.62 297	0.26 135	0.15 191	0.10 63	0.16 180	0.15 234	0.14 151	0.13 183

PAM	0.46 329	0.19 162	0.70 460	0.40 260	0.26 291	0.75 440	0.33 249	0.85 349	0.34 92	0.70 307	0.46 151	1.83 570	0.63 399	0.61 288	0.26 135	0.15 191	0.10 63	0.16 180	0.14 202	0.14 151	0.13 183

GCAP-BAT	0.30 141	0.21 241	0.42 242	0.33 64	0.27 325	0.26 66	0.27 139	0.45 105	0.30 61	0.60 233	0.64 224	0.45 203	0.23 81	0.56 225	0.26 135	0.15 191	0.12 225	0.15 151	0.10 61	0.12 64	0.11 86

RAStereo	0.24 66	0.17 96	0.29 56	0.40 260	0.21 117	0.23 29	0.26 122	0.42 83	0.45 180	0.23 33	0.34 101	0.30 89	0.19 36	0.34 45	0.25 107	0.15 191	0.12 225	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.11 86

Pointernet	0.27 101	0.14 16	0.33 109	0.35 121	0.23 184	0.35 189	0.21 53	0.72 289	0.38 136	0.39 154	0.36 113	0.34 115	0.25 103	0.36 56	0.25 107	0.15 191	0.10 63	0.12 34	0.08 1	0.11 23	0.10 40

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 356	0.21 241	1.26 555	0.39 218	0.51 546	0.28 98	0.30 188	1.25 526	0.44 171	0.68 294	1.11 446	0.86 414	0.33 208	0.67 349	0.27 153	0.15 191	0.11 165	0.17 225	0.20 405	0.22 411	0.24 450

U	0.45 318	0.16 64	0.32 94	0.40 260	0.71 576	3.55 610	0.20 33	0.41 78	0.38 136	0.26 52	0.23 31	0.24 58	0.22 69	0.26 3	0.22 39	0.15 191	0.09 25	0.88 588	0.13 169	0.13 105	0.11 86

trnet	0.27 101	0.14 16	0.23 4	0.28 5	0.15 3	0.37 207	0.23 83	0.52 141	0.72 295	0.42 172	0.51 177	0.34 115	0.26 120	0.39 80	0.25 107	0.15 191	0.11 165	0.12 34	0.08 1	0.11 23	0.10 40

H2IRNET	0.37 229	0.20 203	0.33 109	0.38 189	0.25 245	0.27 80	0.23 83	0.59 179	0.72 295	0.39 154	0.90 356	0.74 372	0.55 352	0.52 192	0.43 338	0.15 191	0.13 297	0.18 275	0.20 405	0.16 252	0.13 183

MGS-Stereo	0.28 109	0.19 162	0.40 212	0.36 141	0.23 184	0.37 207	0.30 188	0.39 60	0.44 171	0.31 89	0.51 177	0.40 167	0.24 91	0.43 115	0.26 135	0.15 191	0.12 225	0.15 151	0.13 169	0.14 151	0.13 183

MyStereo8	0.40 272	0.20 203	0.54 384	0.41 295	0.29 379	0.53 308	0.29 170	0.65 223	0.49 197	0.71 314	0.98 394	0.58 266	0.43 280	0.50 177	0.51 399	0.15 191	0.12 225	0.16 180	0.14 202	0.19 348	0.19 376

IGEVStereo-DCA	0.29 124	0.22 284	0.38 181	0.35 121	0.27 325	0.37 207	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.30 79	0.35 127	0.27 131	0.51 185	0.22 39	0.15 191	0.12 225	0.16 180	0.12 132	0.13 105	0.15 259

rrr	0.29 124	0.22 284	0.41 222	0.35 121	0.27 325	0.37 207	0.32 239	0.52 141	0.42 162	0.38 146	0.30 79	0.35 127	0.27 131	0.51 185	0.22 39	0.15 191	0.12 225	0.16 180	0.13 169	0.13 105	0.14 229

Any-RAFT	0.35 195	0.16 64	0.30 68	0.34 85	0.21 117	0.52 300	0.22 65	0.88 365	0.73 302	0.53 213	0.73 252	0.64 308	0.28 148	0.46 144	0.24 82	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.13 105	0.12 134

HH	0.35 195	0.20 203	0.47 307	0.40 260	0.25 245	0.33 168	0.31 216	0.76 316	0.38 136	0.43 176	0.57 204	0.79 390	0.44 290	0.71 377	0.25 107	0.15 191	0.11 165	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.12 134

HanStereo	0.35 195	0.20 203	0.47 307	0.40 260	0.25 245	0.33 168	0.31 216	0.76 316	0.38 136	0.43 176	0.57 204	0.79 390	0.44 290	0.71 377	0.25 107	0.15 191	0.11 165	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.12 134

LoS	0.29 124	0.15 39	0.30 68	0.29 8	0.18 42	0.33 168	0.29 170	0.51 131	0.72 295	0.34 112	0.52 186	0.41 173	0.28 148	0.47 152	0.28 176	0.15 191	0.11 165	0.13 72	0.09 10	0.11 23	0.11 86
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Sa-1000	0.48 356	0.24 342	0.41 222	0.45 402	0.25 245	0.59 359	0.34 264	0.81 336	0.93 433	0.82 384	1.50 536	0.53 241	0.45 295	0.92 477	0.30 201	0.15 191	0.12 225	0.21 390	0.19 380	0.15 207	0.13 183

CrosDoStereo	0.50 391	0.18 123	0.45 279	0.38 189	0.24 214	0.40 231	1.18 585	0.67 243	0.86 386	0.94 463	1.37 513	0.63 302	0.77 478	0.65 330	0.45 363	0.15 191	0.12 225	0.17 225	0.18 350	0.14 151	0.14 229

HHNet	0.41 283	0.17 96	0.41 222	0.34 85	0.37 475	0.33 168	0.34 264	0.69 261	0.75 313	0.86 414	1.30 503	0.52 237	0.32 196	0.52 192	0.35 264	0.15 191	0.11 165	0.19 318	0.15 234	0.15 207	0.24 450

TransformOpticalFlow	0.44 308	0.20 203	0.47 307	0.41 295	0.23 184	0.37 207	0.47 437	0.94 386	0.76 321	0.65 272	1.14 462	0.73 366	0.56 359	0.76 406	0.32 217	0.15 191	0.10 63	0.17 225	0.15 234	0.14 151	0.13 183

OMP-Stereo	0.42 291	0.22 284	0.46 295	0.52 497	0.24 214	0.36 200	0.25 107	0.71 284	0.78 339	0.77 351	0.64 224	0.89 429	0.39 260	0.91 474	0.35 264	0.15 191	0.12 225	0.20 348	0.15 234	0.15 207	0.12 134

IIG-Stereo	0.43 301	0.21 241	0.44 267	0.50 468	0.25 245	0.44 264	0.21 53	0.71 284	0.76 321	0.83 396	0.95 376	0.83 403	0.43 280	0.90 467	0.35 264	0.15 191	0.12 225	0.19 318	0.14 202	0.15 207	0.11 86

NRIStereo	0.36 213	0.20 203	0.45 279	0.41 295	0.23 184	0.34 179	0.26 122	0.65 223	0.55 223	0.64 262	0.63 220	0.56 253	0.37 245	0.65 330	0.37 297	0.15 191	0.11 165	0.18 275	0.15 234	0.17 289	0.14 229

PSM-AAD	0.48 356	0.20 203	0.37 169	0.43 358	0.23 184	0.56 335	0.50 456	0.65 223	0.70 283	1.07 516	1.12 450	0.58 266	0.92 519	0.61 288	0.32 217	0.15 191	0.11 165	0.25 456	0.26 500	0.18 314	0.43 555

DeepStereo_LL	0.50 391	0.18 123	0.45 279	0.38 189	0.24 214	0.40 231	1.18 585	0.67 243	0.86 386	0.94 463	1.37 513	0.63 302	0.77 478	0.65 330	0.45 363	0.15 191	0.12 225	0.17 225	0.18 350	0.14 151	0.14 229

THIR-Stereo	0.50 391	0.18 123	0.45 279	0.38 189	0.23 184	0.75 440	0.67 520	0.66 233	0.87 395	1.02 498	1.40 519	0.72 355	0.76 471	0.62 297	0.42 331	0.15 191	0.11 165	0.17 225	0.18 350	0.14 151	0.15 259

AnonymousM	0.41 283	0.81 573	0.29 56	0.34 85	0.22 142	0.28 98	0.38 349	0.53 152	0.41 152	0.70 307	0.49 164	0.47 214	0.27 131	0.41 97	0.31 209	0.15 191	0.12 225	1.51 597	0.26 500	0.12 64	0.10 40

CroCo-Stereo	0.26 88	0.22 284	0.36 151	0.48 439	0.22 142	0.20 12	0.29 170	0.51 131	0.44 171	0.28 71	0.23 31	0.42 183	0.26 120	0.29 10	0.26 135	0.15 191	0.13 297	0.13 72	0.11 98	0.16 252	0.12 134
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
GMM-Stereo	0.44 308	0.19 162	0.36 151	0.42 337	0.25 245	0.51 296	0.47 437	0.71 284	0.53 211	0.76 345	1.37 513	0.76 380	0.38 249	0.60 280	0.33 230	0.15 191	0.10 63	0.20 348	0.19 380	0.16 252	0.27 473

raft+_RVC	0.38 244	0.19 162	0.35 143	0.37 159	0.25 245	0.45 272	0.37 327	0.78 325	0.89 412	0.51 205	0.78 284	0.50 228	0.29 164	0.53 201	0.40 321	0.15 191	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.14 151	0.12 134

TANstereo	0.30 141	0.15 39	0.31 81	0.30 13	0.17 25	0.55 321	0.23 83	0.44 101	0.55 223	0.59 229	0.68 241	0.37 140	0.26 120	0.35 53	0.27 153	0.15 191	0.16 394	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.14 229

RALAANet	0.38 244	0.23 305	0.48 327	0.42 337	0.29 379	0.35 189	0.25 107	0.86 353	0.64 258	0.67 288	0.65 227	0.60 287	0.29 164	0.60 280	0.34 246	0.15 191	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.21 389	0.13 183

ARAFT	0.47 344	0.24 342	0.79 495	0.42 337	0.25 245	0.55 321	0.55 487	0.75 309	0.81 358	0.89 436	0.75 263	0.73 366	0.47 304	0.88 459	0.37 297	0.15 191	0.12 225	0.23 426	0.22 445	0.14 151	0.13 183

MMNet	0.55 426	0.25 367	0.61 411	0.43 358	0.34 456	1.07 517	0.39 371	0.87 360	0.91 422	0.91 448	0.93 366	0.86 414	0.76 471	0.81 427	0.76 472	0.15 191	0.14 332	0.18 275	0.19 380	0.20 365	0.16 305

DIP-Stereo	0.39 260	0.21 241	0.50 352	0.41 295	0.28 351	0.62 377	0.27 139	0.77 319	0.40 148	0.64 262	0.86 332	0.52 237	0.33 208	0.66 338	0.42 331	0.15 191	0.13 297	0.17 225	0.14 202	0.15 207	0.15 259
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 260	0.18 123	0.42 242	0.42 337	0.26 291	0.40 231	0.32 239	0.72 289	0.34 92	0.89 436	1.28 496	0.57 258	0.35 223	0.42 106	0.32 217	0.15 191	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.14 151	0.13 183

RAFT-Stereo	0.39 260	0.18 123	0.42 242	0.42 337	0.26 291	0.40 231	0.32 239	0.72 289	0.34 92	0.89 436	1.28 496	0.57 258	0.35 223	0.42 106	0.32 217	0.15 191	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.14 151	0.13 183
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.49 375	0.29 427	0.79 495	0.42 337	0.21 117	0.61 369	0.40 382	0.82 338	0.99 459	0.87 422	1.12 450	0.69 338	0.53 334	0.78 418	0.51 399	0.15 191	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.17 289	0.15 259

DN-CSS_ROB	0.43 301	0.26 384	0.62 414	0.40 260	0.29 379	0.44 264	0.27 139	0.77 319	0.75 313	0.72 325	1.09 443	0.48 219	0.43 280	0.69 365	0.37 297	0.15 191	0.12 225	0.21 390	0.19 380	0.18 314	0.16 305

pmcnn	1.23 566	0.29 427	0.96 519	0.40 260	0.23 184	0.95 493	0.69 530	1.16 486	1.28 544	1.67 575	2.33 575	11.15 629	0.86 504	0.93 483	0.88 502	0.15 191	0.12 225	0.12 34	0.10 61	0.15 207	0.15 259

DStereoRT	0.74 494	0.19 162	0.50 352	0.51 484	0.33 447	1.10 525	0.34 264	0.82 338	0.76 321	0.78 355	1.05 427	0.51 232	0.73 461	0.76 406	0.48 384	0.16 247	0.13 297	3.96 628	1.37 617	0.19 348	0.14 229

NLMM1	0.33 170	0.21 241	0.36 151	0.41 295	0.25 245	0.55 321	0.33 249	0.55 156	0.63 249	0.42 172	0.44 142	0.30 89	0.25 103	0.63 308	0.38 306	0.16 247	0.18 434	0.17 225	0.14 202	0.15 207	0.13 183

NLSM1	0.32 155	0.18 123	0.34 128	0.39 218	0.25 245	0.66 406	0.27 139	0.57 166	0.50 200	0.37 134	0.53 190	0.29 81	0.28 148	0.54 208	0.32 217	0.16 247	0.17 414	0.18 275	0.15 234	0.14 151	0.12 134

NLCSM	0.34 178	0.21 241	0.34 128	0.44 378	0.29 379	0.54 315	0.36 311	0.52 141	0.47 188	0.46 188	0.37 118	0.34 115	0.34 219	0.71 377	0.41 326	0.16 247	0.17 414	0.17 225	0.16 268	0.17 289	0.16 305

GSStereo	0.23 56	0.16 64	0.30 68	0.33 64	0.25 245	0.36 200	0.30 188	0.42 83	0.27 41	0.30 86	0.28 67	0.23 51	0.21 57	0.32 27	0.22 39	0.16 247	0.09 25	0.12 34	0.10 61	0.14 151	0.12 134

GS-Stereo							0.30 188	0.42 83	0.27 41	0.30 86	0.28 67	0.23 51	0.21 57	0.32 27	0.22 39	0.16 247	0.09 25	0.12 34	0.10 61	0.14 151	0.12 134

Select-FE	0.46 329	0.24 342	0.88 508	0.42 337	0.35 463	0.33 168	0.19 20	0.90 372	0.37 129	0.60 233	1.01 404	0.97 453	0.80 489	0.72 383	0.28 176	0.16 247	0.12 225	0.17 225	0.20 405	0.15 207	0.24 450

z-ln-s-r	0.66 471	0.36 469	1.30 559	0.39 218	0.26 291	0.57 341	0.63 510	0.80 332	1.03 478	0.80 362	1.43 526	0.91 436	0.76 471	1.08 513	1.87 580	0.16 247	0.12 225	0.17 225	0.14 202	0.20 365	0.16 305

G2L-Stereo_test	0.48 356	0.20 203	0.40 212	0.34 85	0.23 184	0.57 341	0.58 497	1.10 452	0.77 329	0.86 414	0.94 367	0.95 448	0.54 346	0.68 359	0.60 431	0.16 247	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.15 207	0.15 259

SGD-Stereo	0.22 42	0.15 39	0.27 36	0.31 29	0.15 3	0.29 110	0.20 33	0.37 46	0.29 57	0.24 40	0.29 77	0.21 39	0.27 131	0.36 56	0.25 107	0.16 247	0.09 25	0.13 72	0.10 61	0.13 105	0.10 40

MM-Stereo_test3	0.34 178	0.19 162	0.31 81	0.41 295	0.25 245	0.35 189	0.44 423	0.72 289	0.92 427	0.46 188	0.52 186	0.41 173	0.29 164	0.44 125	0.28 176	0.16 247	0.15 362	0.17 225	0.13 169	0.14 151	0.13 183

StereoAnything_RVC	0.21 28	0.68 562	0.39 201	0.28 5	0.15 3	0.23 29	0.18 12	0.20 1	0.19 9	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.22 69	0.30 16	0.18 1	0.16 247	0.09 25	0.12 34	0.08 1	0.16 252	0.09 4

model_zeroshot	0.33 170	0.18 123	0.48 327	0.39 218	0.28 351	0.45 272	0.25 107	0.63 209	0.45 180	0.61 241	0.50 167	0.51 232	0.25 103	0.45 129	0.26 135	0.16 247	0.13 297	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.13 183

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 291	0.20 203	0.74 479	0.38 189	0.43 514	0.39 228	0.26 122	0.94 386	0.49 197	0.53 213	0.77 273	0.93 444	0.45 295	0.63 308	0.24 82	0.16 247	0.10 63	0.17 225	0.18 350	0.20 365	0.20 399

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 178	0.27 401	0.45 279	0.36 141	0.25 245	0.48 284	0.30 188	0.58 173	0.90 415	0.42 172	0.36 113	0.30 89	0.29 164	0.49 170	0.30 201	0.16 247	0.14 332	0.18 275	0.15 234	0.18 314	0.15 259

ACVNet-DCA	0.35 195	0.23 305	0.33 109	0.41 295	0.22 142	0.55 321	0.38 349	0.85 349	0.54 215	0.41 167	0.50 167	0.34 115	0.49 313	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.19 318	0.13 169	0.18 314	0.17 326

xx1	0.39 260	0.23 305	0.33 109	0.41 295	0.22 142	0.55 321	0.38 349	0.67 243	1.06 494	0.41 167	0.50 167	0.65 321	0.53 334	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.20 348	0.19 380	0.18 314	0.17 326

1test111	0.36 213	0.23 305	0.33 109	0.41 295	0.22 142	0.55 321	0.38 349	0.85 349	0.54 215	0.41 167	0.50 167	0.34 115	0.49 313	0.55 214	0.45 363	0.16 247	0.10 63	0.19 318	0.13 169	0.18 314	0.17 326

cc1	0.37 229	0.23 305	0.33 109	0.41 295	0.22 142	0.55 321	0.38 349	0.67 243	1.06 494	0.41 167	0.50 167	0.34 115	0.49 313	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.19 318	0.13 169	0.16 252	0.15 259

ffm	0.44 308	0.26 384	0.49 339	0.37 159	0.25 245	0.55 321	0.37 327	0.68 253	1.04 484	0.73 331	0.96 380	0.71 346	0.53 334	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.25 456	0.21 427	0.16 252	0.16 305

ff1	0.49 375	0.26 384	0.49 339	0.37 159	0.25 245	0.55 321	0.37 327	0.68 253	1.04 484	0.73 331	0.96 380	0.71 346	0.53 334	1.01 497	0.88 502	0.16 247	0.10 63	0.25 456	0.21 427	0.16 252	0.16 305

tt1	0.36 213	0.24 342	0.32 94	0.41 295	0.22 142	0.54 315	0.38 349	0.68 253	1.04 484	0.41 167	0.46 151	0.35 127	0.45 295	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.19 318	0.13 169	0.16 252	0.16 305

MaDis-Stereo	0.26 88	0.18 123	0.36 151	0.36 141	0.26 291	0.27 80	0.27 139	0.43 95	0.35 105	0.27 67	0.26 51	0.41 173	0.28 148	0.40 87	0.28 176	0.16 247	0.14 332	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.12 134

CBFPSM	0.59 458	0.22 284	1.31 560	0.38 189	0.27 325	1.12 530	0.65 515	0.79 329	0.82 363	0.80 362	0.81 304	1.35 540	0.87 507	0.67 349	0.76 472	0.16 247	0.15 362	0.15 151	0.16 268	0.17 289	0.22 435

ToySt	0.49 375	0.27 401	0.75 483	0.40 260	0.27 325	0.64 395	0.49 451	0.84 346	0.77 329	0.60 233	0.83 314	0.88 425	0.66 424	0.70 372	0.56 421	0.16 247	0.17 414	0.21 390	0.20 405	0.21 389	0.19 376

anonymousa	0.49 375	0.20 203	0.42 242	0.38 189	0.23 184	0.91 485	0.35 289	0.75 309	0.62 238	0.85 407	1.54 541	1.06 481	0.66 424	0.51 185	0.43 338	0.16 247	0.13 297	0.19 318	0.21 427	0.16 252	0.14 229

TestStereo1	0.43 301	0.23 305	0.41 222	0.51 484	0.24 214	0.34 179	0.40 382	0.77 319	0.90 415	0.68 294	0.96 380	0.48 219	0.46 300	0.91 474	0.32 217	0.16 247	0.13 297	0.18 275	0.15 234	0.14 151	0.13 183

SA-5K	0.43 301	0.23 305	0.41 222	0.51 484	0.24 214	0.34 179	0.40 382	0.77 319	0.90 415	0.68 294	0.96 380	0.48 219	0.46 300	0.91 474	0.32 217	0.16 247	0.13 297	0.18 275	0.15 234	0.14 151	0.13 183

SA	0.44 308	0.25 367	0.46 295	0.46 423	0.24 214	0.43 256	0.36 311	0.75 309	0.96 447	0.59 229	1.03 417	0.48 219	0.52 330	0.94 490	0.32 217	0.16 247	0.12 225	0.21 390	0.19 380	0.15 207	0.13 183

CIPLG	0.41 283	0.21 241	0.63 424	0.45 402	0.33 447	0.52 300	0.33 249	0.65 223	0.60 236	0.82 384	0.96 380	0.46 212	0.32 196	0.55 214	0.44 354	0.16 247	0.12 225	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.14 229

ACRE	0.40 272	0.21 241	0.65 435	0.45 402	0.33 447	0.51 296	0.33 249	0.66 233	0.63 249	0.80 362	0.92 363	0.45 203	0.32 196	0.52 192	0.45 363	0.16 247	0.12 225	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.14 229

AAGNet	1.43 577	0.20 203	0.48 327	0.44 378	0.25 245	0.29 110	0.31 216	0.65 223	0.68 275	0.97 477	0.86 332	0.67 333	0.62 393	0.64 323	20.63 632	0.16 247	0.11 165	0.19 318	0.15 234	0.19 348	0.12 134

KYRaft	0.48 356	0.20 203	0.38 181	0.44 378	0.23 184	0.44 264	0.37 327	0.66 233	0.41 152	0.94 463	1.73 552	0.79 390	0.41 272	0.63 308	0.31 209	0.16 247	0.11 165	0.18 275	0.22 445	0.16 252	0.78 587

SST-Stereo	0.40 272	0.19 162	0.45 279	0.42 337	0.25 245	0.25 57	0.21 53	0.66 233	0.47 188	1.08 520	0.79 294	0.72 355	0.43 280	0.77 414	0.35 264	0.16 247	0.11 165	0.20 348	0.16 268	0.19 348	0.15 259

RAFT_R40	0.40 272	0.19 162	0.44 267	0.43 358	0.25 245	0.23 29	0.26 122	0.67 243	0.67 270	0.98 482	0.78 284	0.72 355	0.43 280	0.76 406	0.35 264	0.16 247	0.11 165	0.20 348	0.16 268	0.18 314	0.14 229

PFNet	0.42 291	0.18 123	0.58 403	0.43 358	0.24 214	0.43 256	0.32 239	0.74 302	0.78 339	1.00 490	0.74 261	0.68 334	0.39 260	0.72 383	0.37 297	0.16 247	0.10 63	0.20 348	0.15 234	0.16 252	0.13 183

DeepStereo_RVC	0.36 213	0.21 241	0.47 307	0.40 260	0.24 214	0.26 66	0.22 65	0.60 189	0.38 136	0.69 301	0.67 239	0.57 258	0.51 328	0.56 225	0.39 313	0.16 247	0.12 225	0.18 275	0.15 234	0.19 348	0.18 344

rafts_anoy	0.37 229	0.21 241	0.36 151	0.41 295	0.26 291	0.30 124	0.33 249	0.67 243	0.90 415	0.58 227	0.66 234	0.45 203	0.33 208	0.47 152	0.39 313	0.16 247	0.11 165	0.21 390	0.23 461	0.17 289	0.14 229

XX-TBD	0.32 155	0.53 541	0.26 25	0.51 484	0.20 90	0.37 207	0.24 99	0.40 71	0.73 302	0.54 217	0.69 242	0.31 96	0.25 103	0.32 27	0.27 153	0.16 247	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.13 105	0.11 86

raftrobust	0.34 178	0.19 162	0.36 151	0.41 295	0.27 325	0.30 124	0.25 107	0.71 284	0.63 249	0.58 227	0.55 199	0.45 203	0.46 300	0.51 185	0.29 195	0.16 247	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.12 64	0.13 183

RALCasStereoNet	0.36 213	0.21 241	0.37 169	0.42 337	0.26 291	0.35 189	0.38 349	0.63 209	0.64 258	0.50 202	0.72 248	0.51 232	0.29 164	0.59 274	0.36 281	0.16 247	0.14 332	0.15 151	0.13 169	0.17 289	0.16 305

XX-Stereo	0.37 229	0.17 96	0.45 279	0.55 522	0.36 468	0.38 220	0.20 33	0.60 189	0.30 61	0.46 188	1.30 503	0.73 366	0.26 120	0.56 225	0.26 135	0.16 247	0.11 165	0.17 225	0.16 268	0.14 151	0.10 40

CREStereo	0.28 109	0.15 39	0.24 10	0.27 2	0.17 25	0.37 207	0.25 107	0.51 131	0.72 295	0.42 172	0.51 177	0.32 99	0.26 120	0.38 74	0.25 107	0.16 247	0.11 165	0.12 34	0.08 1	0.12 64	0.11 86
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
BEATNet_4x	0.46 329	0.32 445	0.56 395	0.37 159	0.19 63	0.63 388	0.35 289	1.01 418	0.72 295	0.77 351	0.83 314	0.70 342	0.59 377	0.68 359	0.53 409	0.16 247	0.12 225	0.16 180	0.14 202	0.24 441	0.16 305

RASNet	0.53 412	0.22 284	0.52 371	0.38 189	0.22 142	0.68 413	0.38 349	0.97 400	0.88 399	0.73 331	1.04 423	1.03 473	0.92 519	0.90 467	0.86 492	0.16 247	0.14 332	0.14 107	0.17 323	0.15 207	0.13 183

iResNet_ROB	0.52 406	0.21 241	0.53 379	0.37 159	0.21 117	0.61 369	0.29 170	1.51 571	1.32 549	0.90 443	1.02 413	0.80 398	0.62 393	0.76 406	0.43 338	0.16 247	0.12 225	0.13 72	0.09 10	0.15 207	0.18 344

DispViT+	0.24 66	0.21 241	0.36 151	0.36 141	0.23 184	0.24 41	0.19 20	0.39 60	0.33 86	0.31 89	0.24 39	0.21 39	0.20 46	0.37 65	0.35 264	0.17 293	0.12 225	0.13 72	0.11 98	0.16 252	0.12 134

DDF-Stereo	0.26 88	0.15 39	0.30 68	0.36 141	0.29 379	0.19 9	0.20 33	0.32 22	0.31 66	0.26 52	0.26 51	0.29 81	0.29 164	0.38 74	0.24 82	0.17 293	0.10 63	0.14 107	0.10 61	0.70 581	0.12 134

zero-FE	0.25 77	0.15 39	0.30 68	0.35 121	0.29 379	0.19 9	0.20 33	0.35 38	0.31 66	0.26 52	0.27 57	0.29 81	0.29 164	0.33 39	0.24 82	0.17 293	0.10 63	0.14 107	0.10 61	0.64 578	0.12 134

MultiAttention	3.58 611	0.24 342	0.62 414	0.54 514	0.34 456	22.90 633	2.72 623	1.60 579	1.13 512	0.80 362	1.81 557	1.14 509	0.43 280	35.29 643	0.61 435	0.17 293	0.12 225	0.23 426	0.23 461	0.34 510	0.29 487

S2M2_XL	0.19 10	0.18 123	0.27 36	0.27 2	0.20 90	0.15 2	0.16 2	0.22 4	0.15 4	0.21 18	0.26 51	0.17 5	0.17 16	0.24 1	0.21 24	0.17 293	0.16 394	0.15 151	0.13 169	0.15 207	0.12 134
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.47 344	0.19 162	0.42 242	0.35 121	0.22 142	0.57 341	0.42 407	1.14 475	0.71 294	0.84 403	0.75 263	1.09 492	0.53 334	0.74 396	0.53 409	0.17 293	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.17 289	0.19 376

UGAM	0.52 406	0.22 284	0.46 295	0.45 402	0.25 245	0.41 246	0.52 474	0.62 201	1.16 517	0.76 345	1.13 457	1.32 531	0.57 361	1.00 496	0.53 409	0.17 293	0.14 332	0.25 456	0.21 427	0.15 207	0.13 183

CoDeX	0.47 344	0.20 203	0.49 339	0.42 337	0.25 245	0.75 440	0.36 311	1.27 530	0.80 350	0.82 384	0.96 380	0.62 300	0.57 361	0.60 280	0.36 281	0.17 293	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.16 252	0.14 229

plain	0.31 149	0.20 203	0.50 352	0.39 218	0.29 379	0.27 80	0.30 188	0.44 101	0.35 105	0.31 89	0.66 234	0.30 89	0.31 190	0.65 330	0.31 209	0.17 293	0.13 297	0.20 348	0.15 234	0.17 289	0.12 134

MIF-Stereo (partial)	0.31 149	0.18 123	0.37 169	0.41 295	0.31 420	0.28 98	0.23 83	0.47 113	0.42 162	0.31 89	0.63 220	0.36 138	0.35 223	0.57 238	0.31 209	0.17 293	0.13 297	0.19 318	0.17 323	0.18 314	0.14 229

UniTT-Stereo	0.27 101	0.17 96	0.37 169	0.40 260	0.27 325	0.30 124	0.28 161	0.39 60	0.31 66	0.29 79	0.46 151	0.27 72	0.25 103	0.47 152	0.34 246	0.17 293	0.13 297	0.13 72	0.12 132	0.14 151	0.12 134

PCWNet_CMD	0.48 356	0.24 342	0.52 371	0.39 218	0.27 325	0.63 388	0.30 188	0.95 393	0.96 447	0.86 414	1.07 437	0.79 390	0.44 290	0.57 238	0.43 338	0.17 293	0.12 225	0.21 390	0.16 268	0.24 441	0.19 376

LL-Strereo	0.57 444	0.27 401	0.68 450	0.48 439	0.34 456	0.39 228	0.48 445	0.94 386	0.97 450	0.83 396	0.78 284	1.10 496	1.18 554	1.33 548	0.49 387	0.17 293	0.14 332	0.22 405	0.19 380	0.16 252	0.17 326

knoymous	0.36 213	0.20 203	0.31 81	0.31 29	0.22 142	0.36 200	0.29 170	0.61 195	0.64 258	0.67 288	0.70 245	0.60 287	0.40 266	0.58 258	0.34 246	0.17 293	0.11 165	0.20 348	0.11 98	0.17 289	0.18 344

riskmin	0.38 244	0.20 203	0.39 201	0.32 49	0.23 184	0.53 308	0.30 188	0.63 209	0.80 350	0.49 199	0.56 202	0.73 366	0.58 370	0.55 214	0.36 281	0.17 293	0.11 165	0.19 318	0.13 169	0.19 348	0.20 399

qqq	0.40 272	0.26 384	0.44 267	0.36 141	0.22 142	0.46 276	0.36 311	0.85 349	0.54 215	0.56 222	0.69 242	0.65 321	0.53 334	0.55 214	0.45 363	0.17 293	0.16 394	0.20 348	0.19 380	0.18 314	0.17 326

x	0.39 260	0.24 342	0.41 222	0.34 85	0.23 184	0.52 300	0.32 239	0.86 353	0.52 207	0.57 225	0.70 245	0.59 281	0.50 323	0.49 170	0.46 373	0.17 293	0.15 362	0.17 225	0.15 234	0.17 289	0.16 305

IER	0.46 329	0.23 305	0.50 352	0.38 189	0.28 351	0.69 415	0.35 289	0.80 332	0.66 267	0.83 396	0.94 367	0.75 374	0.77 478	0.60 280	0.42 331	0.17 293	0.14 332	0.17 225	0.17 323	0.17 289	0.15 259

DAS	0.51 398	0.25 367	0.60 409	0.48 439	0.31 420	0.58 347	0.41 397	0.83 343	0.97 450	0.89 436	1.12 450	0.70 342	0.75 468	0.82 430	0.43 338	0.17 293	0.13 297	0.18 275	0.15 234	0.20 365	0.18 344

SepStereo	0.51 398	0.25 367	0.60 409	0.48 439	0.31 420	0.58 347	0.41 397	0.83 343	0.97 450	0.89 436	1.12 450	0.70 342	0.75 468	0.93 483	0.43 338	0.17 293	0.13 297	0.18 275	0.15 234	0.20 365	0.18 344

IPLGR_C	0.40 272	0.21 241	0.64 429	0.45 402	0.33 447	0.52 300	0.34 264	0.66 233	0.62 238	0.82 384	0.92 363	0.45 203	0.32 196	0.52 192	0.46 373	0.17 293	0.12 225	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.14 229

TRStereo	0.37 229	0.27 401	0.59 404	0.47 431	0.41 502	0.29 110	0.30 188	0.84 346	0.59 234	0.52 210	0.41 132	0.52 237	0.26 120	0.73 389	0.27 153	0.17 293	0.12 225	0.19 318	0.19 380	0.13 105	0.11 86

IRAFT_RVC	0.42 291	0.20 203	0.48 327	0.44 378	0.24 214	0.27 80	0.54 483	0.74 302	0.77 329	0.76 345	0.80 297	0.73 366	0.51 328	0.70 372	0.36 281	0.17 293	0.10 63	0.21 390	0.16 268	0.16 252	0.14 229

CRE-IMP	0.36 213	0.23 305	0.49 339	0.42 337	0.24 214	0.41 246	0.21 53	0.57 166	0.41 152	0.65 272	0.72 248	0.53 241	0.37 245	0.61 288	0.38 306	0.17 293	0.11 165	0.19 318	0.15 234	0.21 389	0.18 344

RAFT	0.45 318	0.22 284	0.45 279	0.47 431	0.26 291	0.54 315	0.47 437	0.66 233	0.58 233	0.80 362	0.82 308	0.94 446	0.57 361	0.75 402	0.34 246	0.17 293	0.15 362	0.22 405	0.20 405	0.16 252	0.12 134

CFNet_pseudo	0.46 329	0.24 342	0.52 371	0.37 159	0.27 325	0.58 347	0.30 188	0.86 353	0.88 399	0.82 384	1.03 417	0.75 374	0.47 304	0.58 258	0.44 354	0.17 293	0.12 225	0.24 443	0.16 268	0.24 441	0.19 376

RAFT + AFF	0.53 412	0.29 427	0.75 483	0.51 484	0.32 436	0.63 388	0.60 502	1.00 409	0.91 422	0.78 355	0.87 340	0.83 403	0.58 370	0.80 424	0.47 380	0.17 293	0.20 464	0.23 426	0.22 445	0.18 314	0.18 344

ACVNet	0.46 329	0.23 305	0.36 151	0.39 218	0.28 351	0.58 347	0.40 382	0.87 360	0.80 350	0.64 262	0.96 380	0.79 390	0.60 381	0.63 308	0.67 452	0.17 293	0.15 362	0.16 180	0.15 234	0.18 314	0.15 259

acv_ft	0.51 398	0.23 305	0.56 395	0.44 378	0.28 351	0.86 480	0.39 371	0.91 377	0.80 350	0.97 477	0.96 380	0.79 390	0.59 377	0.63 308	0.87 498	0.17 293	0.15 362	0.16 180	0.15 234	0.17 289	0.15 259

MSMDNet	0.48 356	0.24 342	0.52 371	0.39 218	0.27 325	0.63 388	0.30 188	0.96 397	0.96 447	0.86 414	1.07 437	0.79 390	0.44 290	0.57 238	0.43 338	0.17 293	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.23 428	0.19 376

HSM-Net_RVC	0.53 412	0.22 284	0.35 143	0.37 159	0.21 117	0.85 477	0.37 327	1.23 515	0.93 433	0.90 443	1.15 468	1.26 518	0.63 399	0.72 383	0.48 384	0.17 293	0.13 297	0.16 180	0.15 234	0.17 289	0.15 259
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.46 329	0.24 342	0.52 371	0.37 159	0.27 325	0.58 347	0.31 216	0.86 353	0.88 399	0.82 384	1.02 413	0.75 374	0.47 304	0.58 258	0.44 354	0.17 293	0.12 225	0.24 443	0.16 268	0.24 441	0.19 376

HSM	0.51 398	0.24 342	0.41 222	0.39 218	0.24 214	0.75 440	0.40 382	1.22 510	0.75 313	0.81 375	0.91 359	1.21 513	0.69 437	0.87 456	0.46 373	0.17 293	0.13 297	0.17 225	0.14 202	0.17 289	0.17 326

StereoDRNet-Refined	0.58 451	0.32 445	0.54 384	0.46 423	0.30 398	0.96 496	0.40 382	1.00 409	0.94 440	1.12 527	1.08 440	0.96 451	0.67 427	0.90 467	0.89 512	0.17 293	0.13 297	0.22 405	0.21 427	0.20 365	0.19 376
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LE_ROB	4.42 617	0.24 342	2.75 598	0.42 337	0.23 184	1.57 570	0.90 567	1.71 588	17.88 637	16.56 639	4.88 618	5.17 616	18.85 638	1.63 569	14.62 628	0.17 293	0.14 332	0.16 180	0.16 268	0.19 348	0.17 326

GEAStereo	0.23 56	0.16 64	0.30 68	0.33 64	0.25 245	0.36 200	0.30 188	0.42 83	0.28 47	0.26 52	0.28 67	0.24 58	0.21 57	0.32 27	0.22 39	0.18 328	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.14 151	0.12 134

gasm-f	0.24 66	0.16 64	0.27 36	0.33 64	0.25 245	0.25 57	0.36 311	0.42 83	0.28 47	0.26 52	0.35 107	0.24 58	0.30 182	0.36 56	0.23 68	0.18 328	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.15 207	0.12 134

SCV	0.26 88	0.19 162	0.33 109	0.35 121	0.21 117	0.27 80	0.34 264	0.56 159	0.28 47	0.24 40	0.28 67	0.37 140	0.23 81	0.49 170	0.22 39	0.18 328	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.15 207	0.11 86

test_sample1	0.42 291	0.22 284	0.46 295	0.34 85	0.23 184	0.58 347	0.35 289	0.99 405	0.49 197	0.62 243	0.75 263	0.69 338	0.61 387	0.58 258	0.44 354	0.18 328	0.14 332	0.17 225	0.15 234	0.17 289	0.17 326

mmm	0.44 308	0.27 401	0.46 295	0.38 189	0.24 214	0.61 369	0.35 289	0.94 386	0.53 211	0.72 325	1.05 427	0.63 302	0.50 323	0.57 238	0.45 363	0.18 328	0.15 362	0.23 426	0.20 405	0.20 365	0.18 344

11t1	0.36 213	0.21 241	0.42 242	0.35 121	0.22 142	0.62 377	0.29 170	0.69 261	0.43 164	0.60 233	0.53 190	0.53 241	0.48 309	0.56 225	0.40 321	0.18 328	0.14 332	0.16 180	0.13 169	0.17 289	0.17 326

1111x	0.55 426	0.22 284	0.46 295	0.38 189	0.20 90	0.66 406	0.43 414	1.23 515	0.99 459	0.71 314	0.99 399	0.95 448	0.69 437	0.90 467	1.08 540	0.18 328	0.17 414	0.18 275	0.19 380	0.20 365	0.18 344

EKT-Stereo	0.35 195	0.23 305	0.39 201	0.43 358	0.29 379	0.38 220	0.31 216	0.69 261	0.64 258	0.45 182	0.63 220	0.49 225	0.27 131	0.56 225	0.33 230	0.18 328	0.14 332	0.18 275	0.15 234	0.16 252	0.16 305

gwcnet-sp	0.48 356	0.23 305	0.70 460	0.40 260	0.26 291	0.81 462	0.41 397	0.89 367	0.84 373	0.91 448	0.76 269	0.66 326	0.61 387	0.66 338	0.50 389	0.18 328	0.17 414	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.18 344

scenet	0.48 356	0.23 305	0.70 460	0.40 260	0.26 291	0.81 462	0.41 397	0.89 367	0.84 373	0.91 448	0.76 269	0.66 326	0.61 387	0.66 338	0.50 389	0.18 328	0.17 414	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.18 344

ssnet	0.48 356	0.23 305	0.70 460	0.40 260	0.26 291	0.81 462	0.41 397	0.89 367	0.84 373	0.91 448	0.76 269	0.66 326	0.61 387	0.66 338	0.50 389	0.18 328	0.17 414	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.18 344

DisPM	0.39 260	0.19 162	0.44 267	0.41 295	0.27 325	0.24 41	0.31 216	0.65 223	0.57 231	0.87 422	0.87 340	0.60 287	0.32 196	0.76 406	0.32 217	0.18 328	0.12 225	0.19 318	0.17 323	0.15 207	0.20 399

hknet	0.49 375	0.25 367	0.51 366	0.45 402	0.29 379	0.77 447	0.40 382	0.94 386	0.83 368	0.75 338	0.80 297	0.97 453	0.61 387	0.73 389	0.45 363	0.18 328	0.14 332	0.22 405	0.19 380	0.18 314	0.18 344

Patchmatch Stereo++	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.22 65	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.58 258	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259
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
NF-Stereo	0.38 244	0.20 203	0.45 279	0.41 295	0.25 245	0.26 66	0.31 216	0.69 261	0.70 283	0.65 272	0.77 273	0.57 258	0.30 182	0.67 349	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.16 252	0.27 473

OCTAStereo	0.38 244	0.20 203	0.46 295	0.41 295	0.25 245	0.26 66	0.31 216	0.69 261	0.70 283	0.65 272	0.77 273	0.58 266	0.30 182	0.67 349	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.16 252	0.27 473

PSM-adaLoss	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.31 216	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.56 225	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

ROB_FTStereo_v2	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.31 216	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.57 258	0.38 249	0.57 238	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

ROB_FTStereo	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.25 57	0.21 53	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.57 238	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

HUI-Stereo	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.22 65	0.60 189	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.50 177	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

RE-Stereo	0.38 244	0.20 203	0.46 295	0.41 295	0.25 245	0.26 66	0.31 216	0.69 261	0.70 283	0.65 272	0.77 273	0.58 266	0.30 182	0.67 349	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.16 252	0.27 473

Pruner-Stereo	0.38 244	0.20 203	0.45 279	0.40 260	0.25 245	0.22 21	0.24 99	0.67 243	0.55 223	0.89 436	0.76 269	0.68 334	0.29 164	0.62 297	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.17 323	0.17 289	0.18 344

TVStereo	0.38 244	0.20 203	0.46 295	0.41 295	0.25 245	0.26 66	0.31 216	0.69 261	0.70 283	0.65 272	0.77 273	0.58 266	0.30 182	0.67 349	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.16 252	0.27 473

iGMRVC	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.30 188	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.58 258	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

iRAFT	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.22 65	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.58 258	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

RAFT-IKP	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.28 161	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.57 258	0.38 249	0.58 258	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

TestStereo	0.38 244	0.31 441	0.40 212	0.45 402	0.20 90	0.40 231	0.37 327	0.66 233	0.65 263	0.53 213	0.78 284	0.47 214	0.40 266	0.55 214	0.37 297	0.18 328	0.13 297	0.20 348	0.15 234	0.22 411	0.13 183

SFCPSM	0.47 344	0.21 241	0.55 389	0.40 260	0.27 325	0.87 481	0.37 327	1.33 541	0.77 329	0.80 362	0.84 319	0.54 245	0.49 313	0.57 238	0.37 297	0.18 328	0.13 297	0.18 275	0.20 405	0.16 252	0.15 259

delet	0.55 426	0.24 342	0.55 389	0.44 378	0.33 447	1.07 517	0.50 456	1.00 409	0.86 386	0.85 407	0.96 380	0.90 434	0.63 399	0.83 438	0.74 470	0.18 328	0.18 434	0.20 348	0.21 427	0.16 252	0.15 259

FADNet-RVC-Resample	0.56 437	0.33 453	1.16 541	0.49 454	0.34 456	0.71 425	0.43 414	1.01 418	0.93 433	0.82 384	0.87 340	0.74 372	0.67 427	0.73 389	0.45 363	0.18 328	0.18 434	0.26 475	0.27 507	0.26 457	0.27 473

ADCRef	0.80 507	0.43 506	1.32 562	0.50 468	0.45 525	1.07 517	0.51 471	1.07 441	0.98 454	1.17 532	1.42 523	0.87 420	0.91 514	0.85 449	3.19 600	0.18 328	0.16 394	0.23 426	0.23 461	0.22 411	0.21 417

AANet_RVC	0.57 444	0.32 445	0.54 384	0.45 402	0.27 325	0.57 341	0.48 445	1.00 409	1.28 544	0.86 414	1.33 507	0.87 420	0.58 370	1.07 510	0.75 471	0.18 328	0.12 225	0.15 151	0.13 169	0.18 314	0.18 344

test_sample2	0.42 291	0.22 284	0.43 257	0.33 64	0.21 117	0.58 347	0.39 371	0.95 393	0.67 270	0.63 252	0.77 273	0.69 338	0.57 361	0.61 288	0.38 306	0.19 360	0.14 332	0.18 275	0.16 268	0.19 348	0.18 344

DispNO	0.47 344	0.23 305	0.71 465	0.39 218	0.31 420	0.60 366	0.38 349	0.89 367	0.77 329	0.75 338	0.84 319	0.72 355	0.54 346	0.73 389	0.46 373	0.19 360	0.14 332	0.20 348	0.18 350	0.16 252	0.17 326

SMFormer	0.51 398	0.23 305	0.62 414	0.34 85	0.20 90	0.62 377	0.34 264	1.21 502	1.02 473	0.81 375	1.01 404	0.71 346	0.65 416	0.84 443	0.55 419	0.19 360	0.15 362	0.18 275	0.16 268	0.18 314	0.18 344

tta	0.51 398	0.23 305	0.62 414	0.34 85	0.20 90	0.62 377	0.34 264	1.21 502	1.02 473	0.81 375	1.01 404	0.71 346	0.65 416	0.84 443	0.55 419	0.19 360	0.15 362	0.18 275	0.16 268	0.15 207	0.14 229

qqq1	0.49 375	0.23 305	0.62 414	0.34 85	0.20 90	0.62 377	0.34 264	1.21 502	1.02 473	0.81 375	1.01 404	0.71 346	0.65 416	0.84 443	0.34 246	0.19 360	0.15 362	0.14 107	0.12 132	0.15 207	0.14 229

fff1	0.49 375	0.23 305	0.62 414	0.34 85	0.20 90	0.62 377	0.34 264	1.21 502	1.02 473	0.81 375	1.01 404	0.71 346	0.65 416	0.84 443	0.34 246	0.19 360	0.15 362	0.14 107	0.12 132	0.15 207	0.14 229

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 466	0.28 415	0.99 523	0.40 260	0.30 398	1.03 510	0.56 493	1.10 452	0.99 459	0.97 477	1.22 483	1.06 481	0.69 437	1.07 510	0.95 521	0.19 360	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.22 411	0.21 417

GwcNet-ADL	0.44 308	0.22 284	0.48 327	0.45 402	0.30 398	0.40 231	0.37 327	0.92 379	0.97 450	0.71 314	0.78 284	0.61 293	0.42 274	0.62 297	0.50 389	0.19 360	0.14 332	0.15 151	0.14 202	0.18 314	0.18 344

PFNet+	0.40 272	0.19 162	0.49 339	0.39 218	0.25 245	0.28 98	0.23 83	0.64 222	0.70 283	0.85 407	0.79 294	0.64 308	0.35 223	0.72 383	0.34 246	0.19 360	0.14 332	0.23 426	0.20 405	0.16 252	0.20 399

PSM-softLoss	0.38 244	0.20 203	0.48 327	0.41 295	0.26 291	0.30 124	0.35 289	0.69 261	0.46 183	0.62 243	0.82 308	0.59 281	0.33 208	0.70 372	0.39 313	0.19 360	0.12 225	0.20 348	0.18 350	0.16 252	0.22 435

KMStereo	0.38 244	0.20 203	0.48 327	0.41 295	0.26 291	0.30 124	0.35 289	0.69 261	0.46 183	0.62 243	0.82 308	0.59 281	0.33 208	0.70 372	0.39 313	0.19 360	0.12 225	0.20 348	0.18 350	0.16 252	0.22 435

LMCR-Stereo	0.53 412	0.30 436	0.53 379	0.58 533	0.30 398	0.83 473	0.36 311	1.19 495	0.76 321	0.88 432	1.04 423	0.56 253	0.62 393	0.82 430	0.67 452	0.19 360	0.15 362	0.19 318	0.14 202	0.23 428	0.17 326

sAnonymous2	0.40 272	0.39 493	0.85 501	0.48 439	0.37 475	0.40 231	0.46 430	0.57 166	0.52 207	0.38 146	0.46 151	0.35 127	0.42 274	0.43 115	0.30 201	0.19 360	0.14 332	0.18 275	0.17 323	0.57 571	0.44 556

CroCo_RVC	0.40 272	0.39 493	0.85 501	0.48 439	0.37 475	0.40 231	0.46 430	0.57 166	0.52 207	0.38 146	0.46 151	0.35 127	0.42 274	0.43 115	0.30 201	0.19 360	0.14 332	0.18 275	0.17 323	0.57 571	0.44 556

test_xeample	1.01 540	0.21 241	0.42 242	0.35 121	0.21 117	0.71 425	0.39 371	1.23 515	0.86 386	0.81 375	1.04 423	0.69 338	0.61 387	0.69 365	10.93 624	0.19 360	0.15 362	0.18 275	0.17 323	0.18 314	0.17 326

GMStereo	0.39 260	0.37 476	0.54 384	0.40 260	0.26 291	0.42 253	0.36 311	0.59 179	1.04 484	0.55 219	0.51 177	0.37 140	0.35 223	0.54 208	0.41 326	0.19 360	0.13 297	0.16 180	0.17 323	0.24 441	0.18 344
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.54 424	0.26 384	0.66 441	0.44 378	0.40 495	0.99 503	0.41 397	0.98 403	0.75 313	0.83 396	0.89 352	1.04 475	0.72 458	0.73 389	0.62 438	0.19 360	0.14 332	0.20 348	0.17 323	0.20 365	0.17 326

FENet	0.42 291	0.22 284	0.38 181	0.39 218	0.24 214	0.55 321	0.32 239	0.79 329	0.70 283	0.71 314	0.72 248	0.63 302	0.57 361	0.62 297	0.44 354	0.19 360	0.13 297	0.19 318	0.17 323	0.18 314	0.19 376

SuperB	1.04 545	0.37 476	4.81 611	0.43 358	0.31 420	0.99 503	0.46 430	1.02 421	2.09 589	1.09 522	1.09 443	0.75 374	0.81 490	1.06 507	1.76 573	0.19 360	0.15 362	0.17 225	0.15 234	2.82 621	0.26 463

ADCP+	1.06 550	0.35 464	1.51 577	0.49 454	0.51 546	1.45 563	0.55 487	1.25 526	1.03 478	1.16 531	1.15 468	1.10 496	1.07 544	1.56 563	6.75 619	0.19 360	0.16 394	0.23 426	0.21 427	0.28 472	0.21 417

CFNet	0.51 398	0.29 427	0.46 295	0.41 295	0.27 325	0.70 420	0.32 239	1.13 466	1.00 466	0.72 325	1.07 437	0.85 409	0.60 381	0.76 406	0.52 406	0.19 360	0.14 332	0.23 426	0.23 461	0.21 389	0.16 305

iResNetv2_ROB	0.52 406	0.27 401	0.69 456	0.38 189	0.25 245	0.62 377	0.35 289	1.17 491	1.01 470	0.99 485	1.06 434	0.88 425	0.67 427	0.66 338	0.39 313	0.19 360	0.13 297	0.15 151	0.11 98	0.18 314	0.16 305

DISCO	0.70 483	0.26 384	0.68 450	0.44 378	0.31 420	1.14 532	0.51 471	1.23 515	1.23 530	0.81 375	1.05 427	1.50 555	0.85 502	1.82 579	1.03 534	0.19 360	0.15 362	0.18 275	0.16 268	0.24 441	0.23 442

w-ln-seven-2	0.76 497	0.43 506	2.32 593	0.52 497	0.38 484	0.90 484	0.65 515	1.11 458	1.12 511	1.19 536	1.28 496	1.09 492	0.99 534	1.07 510	0.87 498	0.20 383	0.19 452	0.23 426	0.22 445	0.26 457	0.22 435

G2L-Stereo	0.49 375	0.23 305	0.48 327	0.43 358	0.26 291	0.47 281	0.42 407	0.93 381	0.78 339	0.84 403	0.86 332	0.91 436	0.52 330	0.78 418	0.70 459	0.20 383	0.17 414	0.22 405	0.18 350	0.17 289	0.21 417

IGEV-RUCA	0.25 77	0.16 64	0.34 128	0.39 218	0.27 325	0.33 168	0.20 33	0.38 55	0.36 113	0.26 52	0.31 90	0.25 64	0.21 57	0.48 163	0.24 82	0.20 383	0.11 165	0.13 72	0.10 61	0.17 289	0.15 259

DCVSM-stereo	0.49 375	0.27 401	0.53 379	0.39 218	0.29 379	0.51 296	0.26 122	0.75 309	0.75 313	1.11 526	0.75 263	1.05 479	0.72 458	0.60 280	0.47 380	0.20 383	0.19 452	0.24 443	0.20 405	0.25 450	0.30 496

mmx	0.53 412	0.26 384	0.49 339	0.37 159	0.25 245	0.55 321	0.37 327	1.16 486	1.03 478	0.73 331	0.96 380	0.71 346	0.53 334	1.01 497	0.88 502	0.20 383	0.15 362	0.25 456	0.21 427	0.22 411	0.20 399

xxx	0.53 412	0.26 384	0.49 339	0.37 159	0.25 245	0.55 321	0.37 327	1.16 486	1.03 478	0.73 331	0.96 380	0.71 346	0.53 334	1.01 497	0.88 502	0.20 383	0.15 362	0.25 456	0.21 427	0.22 411	0.20 399

iinet-f	0.67 476	0.26 384	2.15 591	0.39 218	0.31 420	1.19 541	0.56 493	0.84 346	0.84 373	0.80 362	1.17 475	1.05 479	0.84 501	0.71 377	1.21 551	0.20 383	0.18 434	0.17 225	0.15 234	0.20 365	0.20 399

BUS	0.45 318	0.25 367	0.43 257	0.45 402	0.28 351	0.70 420	0.34 264	0.94 386	0.76 321	0.75 338	0.80 297	0.65 321	0.49 313	0.64 323	0.51 399	0.20 383	0.14 332	0.22 405	0.19 380	0.18 314	0.18 344

BSDual-CNN	0.46 329	0.25 367	0.43 257	0.45 402	0.28 351	0.77 447	0.40 382	0.94 386	0.76 321	0.75 338	0.80 297	0.76 380	0.54 346	0.64 323	0.43 338	0.20 383	0.14 332	0.22 405	0.19 380	0.18 314	0.18 344

psmg	0.49 375	0.25 367	0.43 257	0.41 295	0.28 351	0.85 477	0.43 414	0.99 405	0.76 321	0.91 448	0.94 367	0.76 380	0.54 346	0.64 323	0.43 338	0.20 383	0.15 362	0.20 348	0.20 405	0.18 314	0.18 344

ADLNet2	0.55 426	0.25 367	0.65 435	0.47 431	0.30 398	0.83 473	0.50 456	1.05 433	0.95 446	0.80 362	0.98 394	0.99 458	0.69 437	0.77 414	0.73 467	0.20 383	0.16 394	0.17 225	0.18 350	0.21 389	0.21 417

222	1.18 563	0.22 284	0.44 267	0.37 159	0.22 142	0.79 454	0.37 327	1.31 538	0.89 412	0.92 456	1.08 440	0.72 355	0.71 454	0.66 338	13.89 627	0.20 383	0.15 362	0.17 225	0.16 268	0.18 314	0.19 376

xxxx	1.01 540	0.22 284	0.43 257	0.36 141	0.21 117	0.82 470	0.36 311	1.32 539	0.88 399	0.71 314	0.94 367	0.97 453	0.63 399	0.64 323	10.58 623	0.20 383	0.16 394	0.18 275	0.17 323	0.19 348	0.19 376

UPFNet	0.53 412	0.24 342	0.51 366	0.45 402	0.38 484	0.84 476	0.49 451	0.99 405	0.75 313	0.87 422	0.88 348	0.86 414	0.64 410	0.80 424	0.71 464	0.20 383	0.20 464	0.20 348	0.20 405	0.19 348	0.15 259

aanetorigin	0.83 517	0.56 544	1.87 586	0.49 454	0.38 484	0.56 335	0.66 518	0.70 276	1.00 466	2.42 599	2.02 569	1.31 526	1.18 554	0.93 483	1.13 547	0.20 383	0.18 434	0.20 348	0.19 380	0.27 468	0.30 496

EDNetEfficientorigin	9.93 625	1.15 592	175.16 652	0.48 439	0.36 468	1.04 514	0.68 525	1.24 522	2.69 602	3.17 613	2.50 581	2.30 583	2.07 597	1.76 576	2.21 587	0.20 383	0.18 434	0.24 443	0.19 380	0.51 560	0.50 574

DLCB_ROB	0.58 451	0.28 415	0.47 307	0.49 454	0.32 436	0.77 447	0.50 456	0.99 405	0.92 427	1.04 507	1.14 462	1.21 513	0.69 437	0.88 459	0.69 456	0.20 383	0.20 464	0.22 405	0.22 445	0.21 389	0.18 344

FlowAnything_test	0.29 124	0.19 162	0.39 201	0.47 431	0.26 291	0.46 276	0.25 107	0.43 95	0.31 66	0.29 79	0.26 51	0.35 127	0.26 120	0.40 87	0.37 297	0.21 400	0.15 362	0.22 405	0.26 500	0.16 252	0.16 305

coex_refinement	0.53 412	0.21 241	0.39 201	0.44 378	0.30 398	0.76 446	0.39 371	1.09 449	0.90 415	0.85 407	1.12 450	1.00 462	0.56 359	0.63 308	0.81 482	0.21 400	0.13 297	0.16 180	0.16 268	0.20 365	0.21 417

ACV-stereo	0.62 464	0.34 458	1.00 524	0.43 358	0.31 420	1.20 542	0.40 382	0.75 309	0.83 368	0.64 262	0.77 273	2.10 579	1.03 539	0.81 427	0.64 444	0.21 400	0.17 414	0.18 275	0.18 350	0.21 389	0.21 417

ITSA-stereo	0.53 412	0.28 415	0.52 371	0.40 260	0.23 184	0.56 335	0.34 264	1.24 522	1.24 532	0.80 362	0.81 304	0.72 355	0.58 370	0.82 430	0.65 446	0.21 400	0.17 414	0.23 426	0.21 427	0.22 411	0.26 463

test_sample5	0.47 344	0.26 384	0.49 339	0.36 141	0.22 142	0.64 395	0.39 371	1.13 466	0.81 358	0.77 351	0.94 367	0.64 308	0.54 346	0.65 330	0.43 338	0.21 400	0.16 394	0.22 405	0.20 405	0.22 411	0.20 399

test_sample4	0.47 344	0.26 384	0.50 352	0.35 121	0.22 142	0.69 415	0.38 349	1.15 479	0.81 358	0.78 355	0.82 308	0.62 300	0.53 334	0.63 308	0.44 354	0.21 400	0.15 362	0.21 390	0.19 380	0.21 389	0.19 376

test_sample3	0.46 329	0.25 367	0.50 352	0.35 121	0.23 184	0.69 415	0.37 327	1.15 479	0.81 358	0.75 338	0.79 294	0.66 326	0.49 313	0.63 308	0.46 373	0.21 400	0.15 362	0.20 348	0.19 380	0.21 389	0.19 376

DualNet	0.48 356	0.26 384	0.49 339	0.36 141	0.22 142	0.64 395	0.39 371	1.13 466	0.81 358	0.80 362	1.03 417	0.64 308	0.54 346	0.65 330	0.43 338	0.21 400	0.16 394	0.22 405	0.20 405	0.22 411	0.20 399

StereoVision	0.42 291	0.28 415	0.45 279	0.49 454	0.28 351	0.38 220	0.38 349	0.72 289	0.62 238	0.44 179	1.14 462	0.54 245	0.39 260	0.56 225	0.34 246	0.21 400	0.24 499	0.25 456	0.24 477	0.26 457	0.16 305

CFNet_ucs	0.50 391	0.24 342	0.55 389	0.38 189	0.31 420	0.58 347	0.33 249	0.98 403	0.93 433	0.88 432	1.19 481	0.80 398	0.49 313	0.63 308	0.43 338	0.21 400	0.15 362	0.26 475	0.18 350	0.26 457	0.22 435

fast-acv-ft	0.64 467	0.30 436	0.73 474	0.45 402	0.34 456	1.17 538	0.49 451	0.86 353	0.98 454	1.02 498	1.36 510	1.29 523	0.85 502	0.76 406	0.81 482	0.21 400	0.23 491	0.23 426	0.23 461	0.21 389	0.20 399

CRFU-Net	0.57 444	0.27 401	0.57 399	0.46 423	0.30 398	1.20 542	0.52 474	1.10 452	0.56 229	1.00 490	0.98 394	1.06 481	0.79 485	0.81 427	0.71 464	0.21 400	0.19 452	0.18 275	0.16 268	0.18 314	0.19 376

AACVNet	0.50 391	0.23 305	0.49 339	0.46 423	0.29 379	0.52 300	0.38 349	0.90 372	0.55 223	0.81 375	1.03 417	1.00 462	0.70 450	0.83 438	0.54 414	0.21 400	0.18 434	0.24 443	0.18 350	0.23 428	0.20 399

GANet-ADL	0.42 291	0.25 367	0.45 279	0.43 358	0.29 379	0.54 315	0.35 289	0.89 367	0.86 386	0.63 252	0.72 248	0.68 334	0.42 274	0.52 192	0.41 326	0.21 400	0.14 332	0.15 151	0.13 169	0.18 314	0.19 376

sCroCo_RVC	0.35 195	0.28 415	0.69 456	0.51 484	0.39 490	0.41 246	0.31 216	0.49 120	0.45 180	0.31 89	0.48 160	0.38 148	0.32 196	0.46 144	0.32 217	0.21 400	0.22 481	0.19 318	0.19 380	0.21 389	0.20 399

psm_up	0.55 426	0.26 384	0.47 307	0.49 454	0.32 436	0.65 404	0.56 493	1.04 428	0.82 363	0.82 384	0.88 348	1.01 466	0.94 525	0.74 396	0.61 435	0.21 400	0.25 507	0.26 475	0.23 461	0.21 389	0.20 399

EDNetEfficient	1.46 578	0.80 572	6.12 613	0.47 431	0.39 490	0.69 415	0.83 556	0.90 372	2.77 603	3.50 616	1.96 566	1.66 565	2.03 596	1.26 539	4.18 609	0.21 400	0.18 434	0.21 390	0.20 405	0.41 538	0.39 541

ac_64	0.52 406	0.22 284	0.50 352	0.45 402	0.28 351	0.80 457	0.45 426	1.02 421	0.61 237	0.91 448	0.83 314	1.07 486	0.68 433	0.74 396	0.70 459	0.21 400	0.18 434	0.20 348	0.19 380	0.18 314	0.15 259

HGLStereo	0.56 437	0.28 415	0.57 399	0.50 468	0.37 475	0.80 457	0.45 426	1.02 421	0.78 339	0.86 414	1.14 462	0.89 429	0.82 494	0.76 406	0.73 467	0.21 400	0.20 464	0.19 318	0.18 350	0.19 348	0.21 417

cf-r	0.47 344	0.23 305	0.41 222	0.39 218	0.23 184	0.59 359	0.37 327	0.88 365	0.85 381	0.72 325	1.05 427	0.94 446	0.62 393	0.56 225	0.54 414	0.21 400	0.14 332	0.17 225	0.19 380	0.15 207	0.15 259

GANet-RSSM	0.47 344	0.21 241	0.37 169	0.38 189	0.25 245	0.58 347	0.36 311	1.07 441	0.78 339	0.68 294	1.01 404	0.86 414	0.67 427	0.62 297	0.44 354	0.21 400	0.15 362	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.17 326

GwcNet-RSSM	0.49 375	0.24 342	0.42 242	0.40 260	0.23 184	0.55 321	0.38 349	0.93 381	0.93 433	0.71 314	1.16 473	0.86 414	0.60 381	0.62 297	0.66 449	0.21 400	0.14 332	0.19 318	0.20 405	0.16 252	0.15 259

DMCA	0.45 318	0.26 384	0.50 352	0.38 189	0.28 351	0.51 296	0.34 264	0.93 381	0.68 275	0.75 338	0.83 314	0.79 390	0.53 334	0.51 185	0.54 414	0.21 400	0.16 394	0.21 390	0.16 268	0.19 348	0.21 417

FADNet_RVC	0.55 426	0.37 476	1.17 546	0.44 378	0.31 420	0.56 335	0.34 264	1.06 437	0.88 399	0.67 288	0.90 356	0.61 293	0.65 416	0.93 483	0.70 459	0.21 400	0.18 434	0.26 475	0.23 461	0.31 491	0.28 480

ADCL	1.04 545	0.38 486	1.35 565	0.50 468	0.39 490	1.61 572	0.89 564	1.29 533	1.39 555	1.29 550	1.50 536	1.24 516	1.24 559	1.37 556	4.87 612	0.21 400	0.19 452	0.25 456	0.25 486	0.29 476	0.27 473

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 412	0.32 445	0.64 429	0.44 378	0.30 398	0.66 406	0.44 423	1.04 428	0.88 399	0.91 448	0.91 359	0.99 458	0.60 381	0.68 359	0.60 431	0.21 400	0.17 414	0.22 405	0.22 445	0.21 389	0.21 417
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MSAF-DinoV2	1.04 545	0.38 486	1.32 562	0.54 514	0.29 379	0.89 482	0.72 543	1.52 574	1.24 532	1.05 509	1.41 521	2.98 594	1.49 573	2.74 604	2.83 598	0.22 426	0.14 332	0.20 348	0.22 445	0.32 497	0.32 508

z-mn7	1.00 539	0.50 527	1.70 582	0.53 507	0.36 468	1.75 580	0.71 541	1.22 510	2.28 594	0.96 472	2.54 582	1.42 546	0.95 528	2.19 595	1.54 565	0.22 426	0.19 452	0.21 390	0.20 405	0.27 468	0.25 457

S2M2_L	0.26 88	0.22 284	0.33 109	0.31 29	0.25 245	0.24 41	0.13 1	0.35 38	0.41 152	0.25 46	0.36 113	0.30 89	0.25 103	0.30 16	0.26 135	0.22 426	0.19 452	0.17 225	0.19 380	0.21 389	0.18 344
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.43 301	0.28 415	0.47 307	0.45 402	0.33 447	0.58 347	0.34 264	0.82 338	0.73 302	0.57 225	0.84 319	0.47 214	0.50 323	0.54 208	0.39 313	0.22 426	0.15 362	0.35 528	0.16 268	0.28 472	0.21 417

DDVS	0.52 406	0.30 436	0.56 395	0.41 295	0.31 420	0.71 425	0.34 264	0.91 377	0.67 270	0.85 407	0.89 352	1.12 500	0.46 300	0.86 454	0.60 431	0.22 426	0.16 394	0.22 405	0.18 350	0.25 450	0.26 463

rvit_stereo_0083	0.34 178	0.24 342	0.50 352	0.44 378	0.27 325	0.34 179	0.35 289	0.45 105	0.62 238	0.37 134	0.47 157	0.42 183	0.35 223	0.40 87	0.36 281	0.22 426	0.20 464	0.20 348	0.17 323	0.20 365	0.14 229

rvit_stereo_0081	0.32 155	0.24 342	0.47 307	0.43 358	0.26 291	0.30 124	0.37 327	0.42 83	0.55 223	0.36 127	0.40 129	0.39 155	0.35 223	0.43 115	0.33 230	0.22 426	0.16 394	0.19 318	0.16 268	0.19 348	0.13 183

rvit_stereo_0082	0.32 155	0.24 342	0.47 307	0.43 358	0.26 291	0.30 124	0.37 327	0.42 83	0.55 223	0.36 127	0.40 129	0.39 155	0.35 223	0.43 115	0.33 230	0.22 426	0.16 394	0.19 318	0.16 268	0.19 348	0.13 183

rvit_stereo_0080	0.31 149	0.25 367	0.40 212	0.39 218	0.28 351	0.27 80	0.46 430	0.49 120	0.44 171	0.35 122	0.42 135	0.40 167	0.28 148	0.41 97	0.33 230	0.22 426	0.17 414	0.17 225	0.16 268	0.22 411	0.15 259

rvit_stereo_ft	0.33 170	0.25 367	0.47 307	0.52 497	0.32 436	0.33 168	0.47 437	0.49 120	0.50 200	0.34 112	0.41 132	0.41 173	0.32 196	0.48 163	0.34 246	0.22 426	0.14 332	0.19 318	0.18 350	0.19 348	0.14 229

test_sample6	0.49 375	0.26 384	0.50 352	0.37 159	0.22 142	0.63 388	0.40 382	1.12 464	0.83 368	0.80 362	1.03 417	0.66 326	0.55 352	0.67 349	0.46 373	0.22 426	0.16 394	0.22 405	0.22 445	0.23 428	0.21 417

whm_eth	0.31 149	0.25 367	0.40 212	0.39 218	0.28 351	0.27 80	0.46 430	0.49 120	0.44 171	0.35 122	0.42 135	0.40 167	0.28 148	0.41 97	0.33 230	0.22 426	0.17 414	0.17 225	0.16 268	0.22 411	0.15 259

Wz-Net-MNSev	0.76 497	0.40 498	1.34 564	0.50 468	0.40 495	1.44 562	0.83 556	1.15 479	1.16 517	1.25 548	1.20 482	1.13 506	0.81 490	1.16 524	1.00 532	0.22 426	0.19 452	0.24 443	0.23 461	0.28 472	0.26 463

NINENet	0.50 391	0.29 427	0.51 366	0.45 402	0.32 436	0.70 420	0.34 264	1.10 452	0.88 399	0.80 362	0.94 367	0.65 321	0.49 313	0.73 389	0.51 399	0.22 426	0.20 464	0.25 456	0.18 350	0.22 411	0.21 417

ADLNet	0.55 426	0.27 401	0.51 366	0.44 378	0.35 463	0.78 451	0.46 430	1.08 445	0.86 386	0.99 485	0.98 394	0.92 441	0.63 399	0.69 365	0.81 482	0.22 426	0.16 394	0.22 405	0.22 445	0.21 389	0.21 417

GES	0.44 308	0.23 305	0.57 399	0.40 260	0.30 398	0.59 359	0.36 311	0.96 397	0.68 275	0.74 336	0.83 314	0.47 214	0.48 309	0.67 349	0.43 338	0.22 426	0.16 394	0.17 225	0.16 268	0.18 314	0.23 442

RYNet	0.72 491	0.35 464	0.64 429	0.53 507	0.67 571	1.31 552	0.67 520	1.20 500	1.18 521	1.05 509	0.87 340	1.27 520	0.93 524	0.93 483	1.27 556	0.22 426	0.16 394	0.26 475	0.23 461	0.40 532	0.39 541

w-ln-seven	0.96 534	0.48 519	2.41 595	0.54 514	0.50 542	1.41 558	0.70 535	1.67 585	1.81 583	1.49 559	1.50 536	1.26 518	0.87 507	1.15 522	1.80 578	0.23 443	0.21 474	0.25 456	0.25 486	0.31 491	0.26 463

rvit_stereo_0081_aga	0.31 149	0.28 415	0.44 267	0.42 337	0.29 379	0.34 179	0.31 216	0.44 101	0.40 148	0.39 154	0.44 142	0.40 167	0.32 196	0.42 106	0.29 195	0.23 443	0.17 414	0.19 318	0.16 268	0.20 365	0.15 259

CAS++	0.32 155	0.24 342	0.36 151	0.37 159	0.26 291	0.28 98	0.23 83	0.87 360	0.50 200	0.47 194	0.45 146	0.26 65	0.21 57	0.49 170	0.24 82	0.23 443	0.19 452	0.22 405	0.17 323	0.21 389	0.16 305
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AASNet	0.53 412	0.25 367	0.52 371	0.49 454	0.32 436	0.74 434	0.40 382	1.50 568	0.86 386	0.86 414	0.92 363	0.64 308	0.59 377	0.59 274	0.79 477	0.23 443	0.19 452	0.20 348	0.16 268	0.21 389	0.19 376

PSMNet-ADL	0.48 356	0.27 401	0.40 212	0.48 439	0.30 398	0.68 413	0.37 327	0.90 372	0.80 350	0.61 241	0.80 297	0.92 441	0.62 393	0.72 383	0.63 441	0.23 443	0.18 434	0.18 275	0.20 405	0.22 411	0.20 399

ICVP	0.46 329	0.25 367	0.38 181	0.48 439	0.28 351	0.58 347	0.43 414	1.00 409	0.70 283	0.67 288	0.95 376	0.75 374	0.55 352	0.53 201	0.54 414	0.23 443	0.17 414	0.19 318	0.17 323	0.19 348	0.20 399
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-RSSM	0.48 356	0.22 284	0.38 181	0.42 337	0.25 245	0.50 292	0.37 327	1.10 452	0.77 329	0.70 307	1.06 434	0.84 407	0.64 410	0.62 297	0.47 380	0.23 443	0.15 362	0.23 426	0.25 486	0.20 365	0.19 376

CFNet-ft	0.48 356	0.23 305	0.36 151	0.40 260	0.26 291	0.64 395	0.37 327	0.87 360	0.85 381	0.64 262	1.00 401	1.01 466	0.64 410	0.61 288	0.53 409	0.23 443	0.15 362	0.24 443	0.21 427	0.23 428	0.18 344

DMCA-RVC	0.51 398	0.30 436	0.59 404	0.50 468	0.32 436	0.54 315	0.38 349	0.86 353	0.68 275	0.94 463	0.86 332	0.91 436	0.68 433	0.70 372	0.59 429	0.23 443	0.18 434	0.31 513	0.23 461	0.26 457	0.19 376

CFNet_RVC	0.48 356	0.23 305	0.36 151	0.40 260	0.26 291	0.64 395	0.37 327	0.87 360	0.85 381	0.64 262	1.00 401	1.01 466	0.64 410	0.61 288	0.53 409	0.23 443	0.15 362	0.24 443	0.21 427	0.23 428	0.18 344

DRN-Test	0.66 471	0.32 445	0.66 441	0.50 468	0.39 490	1.15 534	0.61 507	1.49 567	1.01 470	1.12 527	1.08 440	1.06 481	0.69 437	0.77 414	0.94 518	0.23 443	0.17 414	0.26 475	0.25 486	0.25 450	0.21 417

StereoDRNet	0.64 467	0.33 453	0.68 450	0.51 484	0.43 514	1.03 510	0.53 479	1.47 564	0.99 459	1.10 524	0.87 340	1.07 486	0.71 454	0.82 430	0.88 502	0.23 443	0.19 452	0.25 456	0.23 461	0.27 468	0.19 376

zh-mn7	1.08 554	0.65 558	4.00 607	0.52 497	0.38 484	1.16 537	0.62 509	1.15 479	1.77 581	1.74 577	2.31 573	1.17 512	0.91 514	2.10 590	1.77 574	0.24 455	0.21 474	0.22 405	0.22 445	0.25 450	0.28 480

coex-ft	6.43 622	1.51 604	87.33 651	0.49 454	0.38 484	1.34 553	1.21 589	1.16 486	8.09 622	12.12 631	2.79 590	2.77 593	3.31 612	1.16 524	3.15 599	0.24 455	0.23 491	0.27 488	0.24 477	0.45 548	0.37 532

Wz-Net-LNSev	0.71 487	0.51 531	1.36 569	0.50 468	0.41 502	1.15 534	0.69 530	1.21 502	1.07 500	1.02 498	1.12 450	1.08 488	0.87 507	0.89 465	0.89 512	0.24 455	0.22 481	0.21 390	0.19 380	0.26 457	0.26 463

dd	0.43 301	0.38 486	0.55 389	0.44 378	0.25 245	0.47 281	0.38 349	0.70 276	1.05 488	0.59 229	0.65 227	0.42 183	0.39 260	0.66 338	0.50 389	0.24 455	0.15 362	0.21 390	0.15 234	0.22 411	0.18 344

GEStereo_RVC	0.55 426	0.29 427	0.63 424	0.49 454	0.31 420	0.70 420	0.54 483	1.22 510	0.92 427	0.82 384	0.85 329	0.85 409	0.63 399	0.90 467	0.65 446	0.24 455	0.16 394	0.19 318	0.16 268	0.21 389	0.22 435

Anonymous3	0.46 329	0.34 458	0.86 506	0.50 468	0.37 475	0.81 462	0.50 456	0.72 289	0.65 263	0.51 205	0.65 227	0.45 203	0.45 295	0.64 323	0.38 306	0.24 455	0.24 499	0.22 405	0.21 427	0.23 428	0.23 442

HCRNet	0.44 308	0.34 458	0.41 222	0.53 507	0.26 291	0.53 308	0.29 170	0.83 343	0.63 249	0.71 314	0.81 304	0.77 386	0.50 323	0.66 338	0.36 281	0.24 455	0.16 394	0.24 443	0.20 405	0.21 389	0.18 344

PA-Net	0.67 476	0.43 506	0.83 499	0.50 468	0.53 551	0.94 490	0.68 525	1.10 452	1.14 515	0.80 362	0.88 348	0.87 420	0.77 478	1.02 502	0.88 502	0.24 455	0.41 575	0.29 504	0.44 565	0.26 457	0.34 520
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.49 375	0.26 384	0.35 143	0.39 218	0.26 291	0.64 395	0.36 311	1.15 479	0.84 373	0.67 288	0.88 348	0.88 425	0.59 377	0.58 258	0.45 363	0.24 455	0.17 414	0.27 488	0.27 507	0.25 450	0.23 442

NaN_ROB	0.69 481	0.44 511	0.69 456	0.51 484	0.33 447	0.97 498	1.06 579	1.22 510	1.19 523	1.24 546	0.96 380	1.08 488	0.78 483	1.20 529	0.67 452	0.24 455	0.30 537	0.23 426	0.24 477	0.23 428	0.25 457

ssnet_v2	0.58 451	0.28 415	0.56 395	0.43 358	0.29 379	0.95 493	0.59 500	1.13 466	0.99 459	0.93 460	0.80 297	0.99 458	0.64 410	0.82 430	0.94 518	0.25 465	0.22 481	0.23 426	0.24 477	0.20 365	0.19 376

Wz-Net-SNSev	0.91 529	0.73 565	2.13 590	0.56 525	0.45 525	0.95 493	1.13 584	1.34 543	1.24 532	1.02 498	1.30 503	1.46 549	0.86 504	1.81 578	1.50 564	0.25 465	0.23 491	0.25 456	0.26 500	0.32 497	0.29 487

GwcNet	0.69 481	0.36 469	1.10 535	0.51 484	0.42 508	1.08 521	0.50 456	1.21 502	1.16 517	1.00 490	1.37 513	1.06 481	0.79 485	0.92 477	0.94 518	0.25 465	0.24 499	0.24 443	0.22 445	0.23 428	0.26 463

DSFCA	0.55 426	0.25 367	0.62 414	0.40 260	0.36 468	0.74 434	0.52 474	1.04 428	0.82 363	1.06 513	0.84 319	0.89 429	0.63 399	0.99 493	0.58 424	0.25 465	0.21 474	0.21 390	0.21 427	0.21 389	0.19 376

STTStereo	0.55 426	0.37 476	0.76 488	0.44 378	0.31 420	0.60 366	0.44 423	0.96 397	0.86 386	0.99 485	0.90 356	0.96 451	0.58 370	0.71 377	0.61 435	0.25 465	0.23 491	0.26 475	0.32 535	0.24 441	0.23 442

RTSC	0.87 521	0.48 519	1.23 552	0.52 497	0.37 475	1.13 531	0.50 456	1.34 543	1.79 582	1.51 562	1.24 489	1.12 500	0.81 490	1.62 567	2.16 586	0.25 465	0.19 452	0.23 426	0.24 477	0.30 485	0.31 504

GANet	0.70 483	0.37 476	0.55 389	0.51 484	0.34 456	0.94 490	0.96 572	1.08 445	0.94 440	1.04 507	1.98 567	1.13 506	0.88 511	1.12 520	0.66 449	0.25 465	0.26 514	0.27 488	0.22 445	0.31 491	0.22 435

MDST_ROB	0.91 529	0.27 401	0.85 501	0.63 551	0.41 502	2.53 592	0.71 541	1.60 579	1.13 512	2.83 606	1.73 552	0.97 453	0.69 437	1.61 566	0.73 467	0.25 465	0.22 481	0.32 519	0.28 513	0.25 450	0.24 450

FBW_ROB	0.88 523	0.50 527	0.85 501	0.55 522	0.40 495	1.17 538	0.78 551	1.50 568	1.37 552	1.33 553	1.27 494	1.48 553	1.00 537	2.57 603	0.98 527	0.25 465	0.32 552	0.45 556	0.30 521	0.34 510	0.28 480

PWC_ROB	0.87 521	0.52 538	1.28 556	0.50 468	0.32 436	0.91 485	0.37 327	1.36 550	1.46 563	1.61 569	2.59 586	1.16 511	1.01 538	1.34 550	1.40 563	0.25 465	0.18 434	0.28 496	0.20 405	0.29 476	0.28 480

zh-sn7	1.09 555	0.75 567	3.23 601	0.57 531	0.42 508	1.11 526	0.89 564	1.19 495	1.27 542	1.41 557	1.98 567	1.25 517	1.47 572	1.99 587	2.62 595	0.26 475	0.26 514	0.26 475	0.27 507	0.35 515	0.30 496

TCMNet	0.66 471	0.39 493	0.98 522	0.59 537	0.61 566	0.96 496	0.55 487	1.05 433	0.90 415	0.84 403	1.14 462	0.89 429	0.65 416	0.85 449	1.01 533	0.26 475	0.26 514	0.31 513	0.28 513	0.32 497	0.29 487

test_sample7	0.52 406	0.29 427	0.50 352	0.36 141	0.27 325	0.62 377	0.41 397	1.06 437	0.88 399	0.92 456	0.86 332	0.85 409	0.69 437	0.68 359	0.50 389	0.26 475	0.20 464	0.27 488	0.26 500	0.27 468	0.24 450

GMStereo_Zeroshot	0.49 375	0.44 511	0.74 479	0.49 454	0.27 325	0.56 335	0.29 170	0.73 300	0.76 321	0.86 414	0.94 367	0.91 436	0.36 241	0.74 396	0.43 338	0.26 475	0.14 332	0.26 475	0.15 234	0.36 520	0.18 344

CSP-Net	0.56 437	0.27 401	0.49 339	0.41 295	0.28 351	1.22 544	0.50 456	1.23 515	0.72 295	0.95 471	0.95 376	0.89 429	0.62 393	0.83 438	0.62 438	0.26 475	0.17 414	0.17 225	0.17 323	0.18 314	0.17 326

APVNet	0.71 487	0.37 476	0.89 512	0.56 525	0.45 525	1.18 540	0.68 525	1.41 558	0.85 381	0.81 375	1.15 468	1.04 475	0.81 490	1.10 517	1.17 548	0.26 475	0.28 527	0.32 519	0.31 529	0.29 476	0.30 496

FADNet-RVC	0.60 461	0.53 541	1.14 540	0.46 423	0.39 490	0.61 369	0.39 371	1.12 464	0.87 395	0.70 307	0.84 319	1.04 475	0.55 352	0.94 490	0.69 456	0.26 475	0.25 507	0.28 496	0.28 513	0.31 491	0.31 504

S-Stereo	0.74 494	0.35 464	0.96 519	0.56 525	0.45 525	0.82 470	0.60 502	1.24 522	1.60 576	0.96 472	1.41 521	1.12 500	0.94 525	0.80 424	1.04 537	0.26 475	0.31 546	0.28 496	0.25 486	0.32 497	0.47 567

ADCMid	1.14 558	0.52 538	2.23 592	0.53 507	0.43 514	1.07 517	0.75 547	1.23 515	1.05 488	2.15 592	1.44 529	1.50 555	1.43 570	1.56 563	5.01 613	0.26 475	0.24 499	0.29 504	0.31 529	0.37 525	0.33 513

ETE_ROB	0.70 483	0.49 523	0.73 474	0.56 525	0.36 468	0.79 454	0.87 563	1.14 475	0.93 433	1.19 536	1.18 477	1.39 543	0.82 494	0.99 493	0.80 479	0.26 475	0.21 474	0.31 513	0.26 500	0.33 504	0.34 520

YMNet	0.66 471	0.38 486	0.90 513	0.52 497	0.46 533	1.08 521	0.49 451	1.00 409	0.77 329	1.18 534	1.29 500	1.12 500	0.74 464	0.85 449	0.86 492	0.27 485	0.31 546	0.25 456	0.25 486	0.24 441	0.23 442

YMNet_1	0.66 471	0.38 486	0.90 513	0.52 497	0.46 533	1.08 521	0.49 451	1.00 409	0.77 329	1.18 534	1.29 500	1.12 500	0.74 464	0.85 449	0.86 492	0.27 485	0.31 546	0.25 456	0.25 486	0.24 441	0.23 442

rvit_0105_6	0.38 244	0.28 415	0.64 429	0.50 468	0.30 398	0.39 228	0.38 349	0.51 131	0.67 270	0.40 163	0.45 146	0.50 228	0.41 272	0.54 208	0.36 281	0.27 485	0.26 514	0.24 443	0.21 427	0.22 411	0.16 305

rvit_0105_5	0.42 291	0.31 441	0.73 474	0.50 468	0.29 379	0.44 264	0.42 407	0.61 195	0.74 309	0.51 205	0.51 177	0.60 287	0.47 304	0.57 238	0.38 306	0.27 485	0.25 507	0.25 456	0.23 461	0.22 411	0.18 344

WZ-Net	1.19 564	0.59 548	4.07 608	0.62 549	0.51 546	1.34 553	1.31 598	1.32 539	1.74 580	1.53 565	1.65 546	1.74 568	1.28 563	2.25 597	2.01 583	0.27 485	0.21 474	0.23 426	0.25 486	0.40 532	0.39 541

SACVNet	0.58 451	0.34 458	0.55 389	0.55 522	0.36 468	0.63 388	0.48 445	1.13 466	0.77 329	1.02 498	1.06 434	1.02 471	0.74 464	0.90 467	0.51 399	0.27 485	0.21 474	0.25 456	0.24 477	0.29 476	0.36 527

pcwnet_v2	0.58 451	0.28 415	0.84 500	0.45 402	0.35 463	0.61 369	0.35 289	1.27 530	1.21 527	0.99 485	1.27 494	0.72 355	0.58 370	0.67 349	0.48 384	0.27 485	0.21 474	0.24 443	0.23 461	0.29 476	0.29 487

DANet	0.71 487	0.45 515	0.91 515	0.59 537	0.40 495	0.81 462	0.40 382	0.97 400	0.84 373	1.20 541	1.22 483	1.33 534	0.88 511	1.16 524	1.24 552	0.27 485	0.23 491	0.31 513	0.25 486	0.35 515	0.32 508
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AdaStereo	0.50 391	0.32 445	0.47 307	0.48 439	0.25 245	0.67 411	0.32 239	1.17 491	0.88 399	0.75 338	0.99 399	0.75 374	0.49 313	0.67 349	0.46 373	0.27 485	0.12 225	0.28 496	0.18 350	0.23 428	0.18 344
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.
SGM_RVC	0.97 536	0.28 415	0.41 222	0.39 218	0.22 142	1.55 568	0.73 545	1.51 571	1.25 538	2.25 596	1.92 563	2.58 590	1.56 577	2.02 588	1.19 550	0.27 485	0.27 523	0.27 488	0.25 486	0.25 450	0.25 457
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_0105_4	0.41 283	0.29 427	0.71 465	0.50 468	0.29 379	0.41 246	0.41 397	0.55 156	0.73 302	0.45 182	0.48 160	0.55 250	0.44 290	0.57 238	0.36 281	0.28 495	0.26 514	0.25 456	0.22 445	0.23 428	0.18 344

hitnet-ft	0.55 426	0.27 401	0.39 201	0.41 295	0.28 351	0.78 451	0.40 382	0.92 379	0.90 415	0.82 384	1.01 404	1.13 506	0.70 450	0.78 418	0.67 452	0.28 495	0.20 464	0.28 496	0.22 445	0.29 476	0.26 463

FAT-Stereo	0.73 493	0.33 453	0.75 483	0.49 454	0.37 475	0.71 425	0.59 500	1.36 550	1.30 547	1.03 506	1.40 519	1.59 564	1.15 550	0.87 456	0.86 492	0.28 495	0.28 527	0.28 496	0.23 461	0.28 472	0.38 538

stereogan	0.80 507	0.31 441	0.71 465	0.59 537	0.50 542	1.72 579	0.48 445	1.35 547	1.37 552	1.00 490	1.46 534	1.56 561	0.95 528	1.29 543	0.84 487	0.28 495	0.29 532	0.29 504	0.25 486	0.38 529	0.38 538

TDLM	0.57 444	0.33 453	0.49 339	0.51 484	0.30 398	0.66 406	0.73 545	1.03 425	1.01 470	0.82 384	1.10 445	0.84 407	0.70 450	0.86 454	0.58 424	0.28 495	0.17 414	0.25 456	0.22 445	0.26 457	0.19 376

SANet	1.07 552	0.41 502	1.06 530	0.48 439	0.30 398	1.41 558	0.94 570	1.42 559	3.36 610	1.58 566	2.43 579	2.33 585	1.70 584	1.34 550	1.07 539	0.28 495	0.24 499	0.26 475	0.23 461	0.34 510	0.30 496

CBMV	0.64 467	0.35 464	0.41 222	0.42 337	0.25 245	1.01 505	0.77 549	1.13 466	1.09 505	1.17 532	1.22 483	1.04 475	0.75 468	0.88 459	0.63 441	0.28 495	0.30 537	0.34 526	0.30 521	0.26 457	0.26 463
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	0.47 344	0.34 458	0.77 493	0.54 514	0.31 420	0.49 289	0.47 437	0.63 209	0.79 348	0.65 272	0.59 211	0.64 308	0.50 323	0.65 330	0.39 313	0.29 502	0.27 523	0.29 504	0.28 513	0.21 389	0.20 399

CASS	0.45 318	0.27 401	0.42 242	0.48 439	0.22 142	0.61 369	0.34 264	0.97 400	0.62 238	0.71 314	0.85 329	0.61 293	0.55 352	0.57 238	0.41 326	0.29 502	0.16 394	0.22 405	0.18 350	0.22 411	0.28 480
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.61 463	0.51 531	1.10 535	0.45 402	0.44 521	0.65 404	0.41 397	1.19 495	1.05 488	0.70 307	0.84 319	0.98 457	0.66 424	0.82 430	0.50 389	0.29 502	0.30 537	0.27 488	0.30 521	0.46 551	0.35 525

AnyNet_C32	1.16 562	0.62 555	2.40 594	0.57 531	0.55 555	1.41 558	1.34 599	1.18 494	1.24 532	1.49 559	1.42 523	1.39 543	1.20 558	1.55 561	4.82 611	0.29 502	0.28 527	0.29 504	0.34 540	0.38 529	0.42 549

CVANet_RVC	0.57 444	0.33 453	0.44 267	0.47 431	0.32 436	0.67 411	0.61 507	1.05 433	0.93 433	0.85 407	1.04 423	1.01 466	0.73 461	0.83 438	0.52 406	0.29 502	0.19 452	0.27 488	0.25 486	0.31 491	0.21 417

DeepPruner_ROB	0.53 412	0.34 458	0.59 404	0.41 295	0.30 398	0.50 292	0.43 414	1.19 495	0.70 283	0.85 407	1.05 427	0.86 414	0.55 352	0.84 443	0.51 399	0.29 502	0.23 491	0.22 405	0.22 445	0.26 457	0.25 457

PSMNet_ROB	0.64 467	0.37 476	0.65 435	0.56 525	0.42 508	0.97 498	0.83 556	1.21 502	0.92 427	0.79 360	1.02 413	1.08 488	0.63 399	0.82 430	0.91 516	0.29 502	0.20 464	0.31 513	0.31 529	0.26 457	0.23 442

Syn2CoEx	0.71 487	0.51 531	0.95 517	0.64 552	0.45 525	0.91 485	0.53 479	1.48 565	1.13 512	0.93 460	1.35 509	1.02 471	0.99 534	0.92 477	0.80 479	0.30 509	0.27 523	0.28 496	0.24 477	0.23 428	0.24 450

Nwc_Net	0.78 503	0.38 486	0.73 474	0.60 543	0.55 555	1.05 515	0.55 487	1.67 585	1.05 488	0.88 432	1.86 561	1.40 545	1.09 545	1.10 517	0.87 498	0.30 509	0.25 507	0.36 533	0.38 548	0.29 476	0.29 487

ADCPNet	1.03 544	0.48 519	2.70 597	0.54 514	0.42 508	1.40 556	0.75 547	1.13 466	1.07 500	1.22 543	1.42 523	1.68 566	1.09 545	1.36 555	3.45 604	0.30 509	0.28 527	0.29 504	0.32 535	0.37 525	0.35 525

GASNet	0.67 476	0.72 564	0.96 519	0.70 570	0.48 538	0.62 377	0.47 437	1.08 445	1.03 478	0.94 463	0.82 308	0.93 444	0.83 499	1.33 548	0.80 479	0.31 512	0.22 481	0.29 504	0.28 513	0.44 544	0.24 450

psmorigin	0.82 511	0.51 531	2.09 589	0.49 454	0.41 502	0.85 477	0.50 456	1.04 428	0.88 399	1.45 558	1.43 526	1.50 555	1.06 542	1.22 535	0.97 524	0.31 512	0.32 552	0.27 488	0.27 507	0.33 504	0.42 549

NCC-stereo	0.78 503	0.40 498	0.76 488	0.61 545	0.67 571	0.81 462	0.69 530	1.54 576	1.11 507	0.90 443	1.36 510	1.33 534	1.16 551	1.19 527	0.88 502	0.31 512	0.30 537	0.37 538	0.48 575	0.33 504	0.33 513

Abc-Net	0.78 503	0.40 498	0.76 488	0.61 545	0.67 571	0.81 462	0.69 530	1.54 576	1.11 507	0.90 443	1.36 510	1.33 534	1.16 551	1.19 527	0.88 502	0.31 512	0.30 537	0.37 538	0.48 575	0.33 504	0.33 513
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.93 532	0.50 527	1.18 547	0.59 537	0.46 533	0.97 498	0.48 445	1.70 587	2.15 590	1.58 566	1.37 513	1.42 546	1.19 556	1.31 546	1.60 567	0.31 512	0.26 514	0.32 519	0.33 538	0.40 532	0.42 549

RTS	1.98 594	0.96 585	11.36 620	0.65 557	0.57 561	2.77 598	1.40 602	1.39 554	2.26 592	1.89 583	2.56 583	1.32 531	1.25 560	5.20 618	4.05 607	0.31 512	0.22 481	0.29 504	0.29 519	0.40 532	0.37 532

RTSA	1.98 594	0.96 585	11.36 620	0.65 557	0.57 561	2.77 598	1.40 602	1.39 554	2.26 592	1.89 583	2.56 583	1.32 531	1.25 560	5.20 618	4.05 607	0.31 512	0.22 481	0.29 504	0.29 519	0.40 532	0.37 532

SGM-ForestM	4.04 614	0.32 445	0.46 295	0.43 358	0.27 325	7.50 621	1.45 606	3.84 616	4.24 617	8.19 629	6.76 624	19.00 637	9.08 623	10.74 629	6.62 618	0.31 512	0.33 558	0.32 519	0.32 535	0.29 476	0.29 487

PS-NSSS	0.58 451	0.44 511	0.62 414	0.42 337	0.33 447	0.66 406	0.58 497	1.02 421	0.86 386	0.77 351	1.28 496	0.72 355	0.64 410	0.82 430	0.59 429	0.31 512	0.26 514	0.40 546	0.27 507	0.33 504	0.26 463

NCCL2	0.72 491	0.41 502	0.65 435	0.64 552	0.44 521	0.98 502	1.20 587	1.11 458	1.00 466	0.98 482	0.96 380	1.49 554	0.87 507	0.90 467	0.79 477	0.31 512	0.26 514	0.39 543	0.39 552	0.32 497	0.32 508

SGM-Forest	0.62 464	0.32 445	0.39 201	0.43 358	0.30 398	1.02 507	0.55 487	1.09 449	1.05 488	1.06 513	1.18 477	1.10 496	0.67 427	0.88 459	0.62 438	0.31 512	0.33 558	0.33 524	0.30 521	0.30 485	0.28 480
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_105_1	0.54 424	0.40 498	0.76 488	0.58 533	0.37 475	0.59 359	0.68 525	0.70 276	0.94 440	0.82 384	0.69 242	0.73 366	0.58 370	0.78 418	0.54 414	0.32 523	0.29 532	0.31 513	0.34 540	0.23 428	0.20 399

rvit_stereo_0075_2	0.47 344	0.37 476	0.70 460	0.53 507	0.46 533	0.43 256	0.36 311	0.81 336	0.67 270	0.55 219	0.74 261	0.59 281	0.43 280	0.63 308	0.43 338	0.32 523	0.23 491	0.35 528	0.25 486	0.30 485	0.25 457

Wz-Net-TNSev	1.14 558	1.06 591	4.32 610	0.49 454	0.42 508	1.51 566	1.11 583	1.48 565	1.40 557	1.22 543	1.26 493	1.58 563	1.43 570	1.76 576	1.70 569	0.32 523	0.31 546	0.26 475	0.30 521	0.41 538	0.41 548

UDGNet	0.48 356	0.77 570	0.50 352	0.48 439	0.31 420	0.41 246	0.34 264	0.70 276	0.92 427	0.65 272	0.60 213	0.58 266	0.43 280	0.63 308	0.41 326	0.32 523	0.15 362	0.66 580	0.19 380	0.36 520	0.21 417

AF-Net	0.81 510	0.39 493	0.68 450	0.64 552	0.54 553	0.91 485	0.51 471	1.61 581	1.31 548	0.96 472	2.02 569	1.46 549	1.26 562	1.11 519	0.99 528	0.32 523	0.24 499	0.39 543	0.27 507	0.30 485	0.25 457

RGC	0.79 506	0.59 548	0.71 465	0.65 557	0.65 570	0.92 489	0.58 497	1.29 533	1.05 488	1.07 516	1.45 532	1.47 552	1.03 539	1.21 533	0.88 502	0.32 523	0.30 537	0.48 565	0.40 555	0.37 525	0.37 532

NVstereo2D	0.60 461	0.30 436	0.75 483	0.48 439	0.43 514	0.89 482	0.48 445	1.05 433	1.15 516	0.66 285	0.86 332	0.88 425	0.70 450	0.99 493	0.65 446	0.32 523	0.15 362	0.28 496	0.20 405	0.40 532	0.36 527

XPNet_ROB	0.70 483	0.35 464	0.68 450	0.52 497	0.40 495	0.79 454	0.85 562	1.16 486	0.94 440	1.33 553	1.15 468	1.38 542	0.83 499	1.03 504	0.90 514	0.32 523	0.25 507	0.26 475	0.24 477	0.31 491	0.28 480

RP	0.76 497	0.36 469	0.63 424	0.66 560	0.58 563	0.80 457	0.55 487	1.14 475	1.22 529	0.97 477	1.65 546	1.43 548	1.32 564	1.01 497	0.84 487	0.33 531	0.30 537	0.36 533	0.30 521	0.34 510	0.34 520

edge stereo	0.76 497	0.38 486	0.74 479	0.52 497	0.43 514	0.80 457	0.53 479	1.28 532	1.06 494	1.28 549	1.38 518	1.81 569	1.11 547	1.08 513	0.85 491	0.33 531	0.32 552	0.41 550	0.28 513	0.32 497	0.36 527

ADCS	1.51 580	0.61 552	3.42 602	0.59 537	0.51 546	1.27 550	1.08 582	1.59 578	1.81 583	1.91 586	1.66 548	1.51 558	1.42 569	1.94 585	8.60 621	0.33 531	0.32 552	0.33 524	0.36 544	0.44 544	0.42 549

AnyNet_C01	1.56 581	1.05 590	7.45 615	0.64 552	0.54 553	1.99 585	1.38 601	1.43 561	1.36 550	1.63 572	1.92 563	1.84 571	1.33 565	2.40 599	4.03 606	0.33 531	0.32 552	0.32 519	0.34 540	0.44 544	0.45 560

LSM	4.74 619	0.77 570	10.16 618	0.70 570	56.56 645	1.02 507	1.00 577	1.24 522	1.62 577	2.04 588	2.34 576	1.33 534	1.17 553	1.38 557	1.09 541	0.33 531	0.49 588	0.39 543	0.46 566	0.51 560	10.09 633

LALA_ROB	0.74 494	0.43 506	0.69 456	0.54 514	0.40 495	1.01 505	0.95 571	1.21 502	1.07 500	1.22 543	1.12 450	1.56 561	0.79 485	1.04 506	0.86 492	0.33 531	0.22 481	0.35 528	0.30 521	0.35 515	0.31 504

DGSMNet	0.76 497	0.55 543	1.29 558	0.58 533	0.62 567	0.94 490	0.70 535	1.26 528	1.11 507	0.83 396	1.24 489	1.00 462	0.71 454	1.03 504	0.81 482	0.34 537	0.29 532	0.41 550	0.40 555	0.57 571	0.55 579

DeepPrunerF	0.89 525	0.52 538	3.43 603	0.68 567	0.81 578	0.72 432	0.72 543	1.22 510	1.99 588	0.93 460	1.01 404	0.87 420	0.86 504	1.08 513	0.95 521	0.34 537	0.28 527	0.43 552	0.39 552	0.30 485	0.32 508

DPSNet	0.99 538	0.42 504	1.88 587	0.53 507	0.41 502	1.59 571	1.26 593	2.21 598	1.43 558	1.10 524	1.11 446	1.46 549	1.95 594	1.34 550	1.26 554	0.34 537	0.25 507	0.25 456	0.21 427	0.46 551	0.37 532

PWCDC_ROB	0.89 525	0.49 523	0.80 497	0.74 574	0.40 495	1.03 510	0.39 371	1.33 541	2.35 598	1.02 498	3.77 604	0.81 401	0.92 519	1.20 529	0.90 514	0.34 537	0.22 481	0.24 443	0.20 405	0.34 510	0.29 487

ISRNet	0.56 437	0.24 342	0.66 441	0.56 525	0.36 468	0.44 264	0.25 107	0.82 338	0.84 373	1.07 516	1.25 491	0.91 436	0.60 381	0.66 338	0.58 424	0.35 541	0.26 514	0.36 533	0.33 538	0.30 485	0.42 549

HBP-ISP	0.59 458	0.45 515	0.43 257	0.45 402	0.33 447	0.70 420	0.28 161	1.11 458	1.00 466	0.83 396	1.18 477	0.65 321	0.68 433	0.88 459	0.52 406	0.35 541	0.38 568	0.47 560	0.41 560	0.38 529	0.31 504

dad	0.58 451	0.50 527	0.64 429	0.43 358	0.30 398	0.59 359	0.36 311	0.78 325	1.25 538	1.01 495	1.17 475	1.15 510	0.53 334	0.68 359	0.50 389	0.35 541	0.23 491	0.37 538	0.21 427	0.29 476	0.20 399

MeshStereo	1.34 571	0.43 506	0.54 384	0.44 378	0.34 456	1.66 575	0.60 502	1.94 592	1.37 552	4.47 620	3.25 595	4.71 611	1.94 593	1.92 583	1.17 548	0.35 541	0.35 562	0.37 538	0.31 529	0.32 497	0.32 508
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
FINET	0.67 476	0.42 504	1.00 524	0.46 423	0.43 514	0.83 473	0.89 564	1.08 445	1.50 565	0.87 422	1.14 462	0.71 346	0.68 433	0.92 477	0.70 459	0.36 545	0.30 537	0.26 475	0.24 477	0.35 515	0.33 513

G-Net	0.95 533	0.46 517	1.04 528	0.64 552	0.48 538	2.12 588	0.64 514	1.01 418	0.87 395	1.75 578	2.82 593	1.30 525	1.64 583	1.06 507	0.96 523	0.36 545	0.29 532	0.35 528	0.25 486	0.45 548	0.42 549

CBMV_ROB	0.59 458	0.37 476	0.38 181	0.39 218	0.28 351	0.74 434	0.28 161	1.00 409	0.98 454	0.94 463	1.25 491	0.81 401	0.78 483	0.87 456	0.50 389	0.36 545	0.37 566	0.43 552	0.40 555	0.33 504	0.30 496

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 543	0.57 546	1.51 577	0.67 563	0.50 542	2.57 593	1.66 609	1.20 500	1.43 558	1.38 555	1.57 543	1.33 534	0.92 519	1.64 570	0.88 502	0.37 548	0.39 572	0.46 559	0.60 587	0.41 538	0.40 544

XQC	0.89 525	0.65 558	1.31 560	0.67 563	0.52 550	1.22 544	0.68 525	1.26 528	1.52 566	1.14 530	1.11 446	1.28 522	1.04 541	1.40 558	1.77 574	0.38 549	0.24 499	0.37 538	0.31 529	0.53 565	0.47 567

NOSS_ROB	0.57 444	0.39 493	0.39 201	0.44 378	0.30 398	0.73 433	0.54 483	1.03 425	1.08 503	0.67 288	0.87 340	0.76 380	0.57 361	0.77 414	0.47 380	0.38 549	0.38 568	0.44 555	0.42 564	0.37 525	0.34 520

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 476	0.81 573	0.73 474	0.53 507	0.37 475	1.40 556	0.53 479	1.04 428	0.79 348	0.88 432	0.94 367	0.95 448	0.53 334	0.93 483	0.58 424	0.39 551	0.30 537	0.57 575	0.31 529	0.53 565	0.30 496

PVD	1.28 570	0.67 561	1.28 556	0.74 574	0.62 567	1.50 565	0.84 559	1.99 594	2.96 604	2.18 593	2.36 578	1.85 573	1.95 594	1.92 583	1.94 581	0.39 551	0.36 565	0.49 568	0.37 545	0.51 560	0.64 581

SAMSARA	1.07 552	0.65 558	1.19 548	1.06 590	0.90 581	1.76 581	1.76 613	1.46 563	1.44 561	1.51 562	1.16 473	2.00 578	1.14 549	1.48 559	1.31 558	0.39 551	0.44 584	0.35 528	0.38 548	0.49 557	0.49 573

CSAN	0.83 517	0.49 523	0.77 493	0.60 543	0.41 502	1.14 532	1.06 579	1.19 495	1.46 563	1.32 551	1.43 526	1.37 541	1.19 556	1.27 542	0.86 492	0.39 551	0.31 546	0.36 533	0.37 545	0.35 515	0.34 520

MFN_U_SF_RVC	1.09 555	0.59 548	1.97 588	0.67 563	0.44 521	1.93 584	0.60 502	1.85 591	1.36 550	1.61 569	1.54 541	1.95 577	1.37 566	1.64 570	1.73 570	0.40 555	0.37 566	0.45 556	0.48 575	0.44 544	0.44 556

DStereoSA	1.73 588	0.63 556	1.57 579	0.80 578	0.79 577	1.26 549	1.30 594	1.34 543	1.43 558	1.24 546	7.52 626	0.92 441	7.68 622	1.65 574	2.29 593	0.41 556	0.29 532	0.63 579	0.60 587	1.04 592	1.18 611

DualNet (step1)	0.57 444	0.36 469	0.72 470	0.38 189	0.30 398	0.71 425	0.43 414	1.06 437	0.88 399	0.92 456	0.86 332	0.85 409	0.69 437	0.68 359	0.50 389	0.41 556	0.20 464	0.40 546	0.41 560	0.36 520	0.33 513

test_sample9	1.05 549	0.36 469	0.72 470	0.38 189	0.30 398	0.71 425	0.43 414	1.06 437	0.88 399	0.92 456	0.86 332	0.85 409	0.69 437	1.20 529	1.36 559	0.41 556	8.41 631	0.40 546	0.41 560	0.36 520	0.33 513

test_sample8	1.25 568	0.36 469	0.72 470	0.38 189	0.30 398	0.71 425	0.43 414	1.13 466	0.75 313	1.50 561	0.95 376	3.29 602	1.59 579	1.20 529	1.36 559	0.41 556	8.41 631	0.40 546	0.41 560	0.36 520	0.33 513

BEATNet-Init1	15.13 630	0.82 576	50.86 649	0.72 573	0.53 551	38.10 642	7.03 627	11.83 631	14.25 631	29.78 648	30.17 647	48.21 651	22.64 640	26.78 641	18.11 630	0.42 560	0.38 568	0.47 560	0.46 566	0.51 560	0.48 570

DStereoFS	1.87 591	0.85 578	1.03 527	0.75 577	0.62 567	2.04 587	0.65 515	1.74 589	1.55 569	1.52 564	1.90 562	2.36 586	12.92 628	3.85 614	1.74 571	0.44 561	0.31 546	0.82 587	0.46 566	0.84 584	1.10 605

WCMA_ROB	1.14 558	0.36 469	0.76 488	0.49 454	0.44 521	1.23 546	0.67 520	1.11 458	1.23 530	2.84 607	3.95 610	3.28 601	1.83 590	1.25 538	0.99 528	0.44 561	0.34 560	0.34 526	0.37 545	0.41 538	0.40 544

FSD	0.48 356	0.47 518	0.53 379	0.54 514	0.46 533	0.48 284	0.52 474	0.53 152	0.48 196	0.48 197	0.48 160	0.49 225	0.48 309	0.51 185	0.49 387	0.45 563	0.42 577	0.47 560	0.46 566	0.46 551	0.45 560

MSMD_ROB	1.21 565	0.49 523	0.62 414	0.59 537	0.50 542	1.62 574	0.67 520	1.23 515	1.24 532	2.45 600	3.77 604	3.09 598	2.98 610	1.32 547	0.81 482	0.45 563	0.41 575	0.49 568	0.51 582	0.47 554	0.44 556

FC-DCNN v2	1.65 586	0.51 531	0.65 435	0.61 545	0.49 540	1.61 572	0.70 535	1.75 590	1.56 572	4.74 624	4.91 619	6.46 622	3.31 612	1.91 582	1.11 542	0.46 565	0.42 577	0.47 560	0.46 566	0.48 555	0.46 562

FCDSN-DC	1.39 576	0.56 544	0.65 435	0.74 574	0.59 564	1.38 555	0.63 510	1.35 547	1.39 555	3.26 614	4.50 616	4.61 609	2.63 605	1.58 565	1.03 534	0.46 565	0.42 577	0.48 565	0.47 573	0.50 559	0.50 574
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CC-Net-ROB	0.82 511	0.96 585	0.85 501	0.58 533	0.45 525	1.27 550	0.70 535	1.17 491	1.02 473	0.83 396	1.23 487	0.90 434	0.77 478	1.06 507	0.69 456	0.46 565	0.34 560	1.71 600	0.38 548	0.59 575	0.36 527

FC-DCNN	1.59 582	0.51 531	0.66 441	0.61 545	0.49 540	1.56 569	0.70 535	1.66 584	1.53 567	4.64 621	4.62 617	5.85 618	3.34 614	1.84 580	1.11 542	0.46 565	0.42 577	0.47 560	0.46 566	0.48 555	0.46 562

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 571	0.87 579	1.76 584	0.86 580	0.56 558	4.29 614	1.79 614	1.50 568	1.98 587	1.61 569	1.85 560	1.84 571	1.41 568	1.89 581	1.36 559	0.48 569	0.40 574	0.56 574	0.57 585	0.69 580	0.48 570

GANetREF_RVC	0.80 507	0.75 567	0.86 506	0.66 560	0.42 508	1.15 534	0.98 573	1.14 475	1.19 523	1.01 495	1.02 413	1.10 496	0.90 513	1.15 522	0.76 472	0.48 569	0.39 572	0.57 575	0.38 548	0.63 577	0.46 562
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
ccnet	0.82 511	0.57 546	0.75 483	0.54 514	0.59 564	1.09 524	0.66 518	1.38 553	0.94 440	1.12 527	1.44 529	1.29 523	0.92 519	0.95 492	1.24 552	0.49 571	0.42 577	0.50 570	0.47 573	0.51 560	0.46 562

MANE	4.13 615	0.51 531	0.64 429	0.66 560	0.56 558	6.89 620	0.99 575	7.55 625	12.04 626	6.68 627	8.57 628	10.69 628	9.45 624	7.59 626	6.39 617	0.49 571	0.43 582	0.48 565	0.98 605	0.49 557	0.48 570

PDISCO_ROB	0.91 529	0.48 519	1.06 530	0.99 584	0.97 587	1.67 577	0.63 510	1.64 583	1.59 573	1.06 513	1.18 477	1.31 526	0.79 485	1.55 561	0.97 524	0.49 571	0.22 481	0.45 556	0.40 555	0.45 548	0.37 532

SDNR	0.86 520	0.37 476	1.47 575	0.40 260	0.38 484	3.38 609	0.33 249	0.90 372	0.98 454	0.99 485	2.09 572	0.59 281	0.71 454	1.29 543	0.70 459	0.51 574	0.56 592	0.36 533	0.26 500	0.43 543	0.46 562

Anonymous_2	0.82 511	0.44 511	0.63 424	0.40 260	0.43 514	0.80 457	0.52 474	0.72 289	0.77 329	0.71 314	0.60 213	0.87 420	0.76 471	0.75 402	0.58 424	0.52 575	0.54 590	0.54 573	4.82 630	0.56 569	0.40 544

PASM	0.90 528	0.64 557	1.69 580	0.69 569	0.69 574	0.78 451	0.84 559	1.03 425	1.26 541	1.19 536	1.15 468	1.31 526	0.98 533	1.24 537	1.03 534	0.52 575	0.56 592	0.59 578	0.66 590	0.56 569	0.54 578

ELAS_RVC	1.60 583	0.61 552	1.01 526	0.70 570	0.56 558	2.00 586	1.89 616	1.96 593	2.65 601	3.33 615	3.26 596	3.03 595	3.41 615	2.49 601	2.09 585	0.52 575	0.45 585	0.50 570	0.48 575	0.54 567	0.52 576
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 585	0.61 552	0.95 517	0.68 567	0.55 555	3.01 607	1.55 607	2.39 600	2.33 597	3.64 617	3.89 608	2.75 592	2.90 609	2.15 593	2.27 592	0.52 575	0.45 585	0.50 570	0.48 575	0.54 567	0.52 576
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.76 497	0.75 567	1.08 534	1.01 587	0.90 581	0.69 415	0.50 456	1.11 458	1.03 478	0.78 355	1.11 446	0.80 398	0.72 458	0.88 459	0.63 441	0.53 579	0.27 523	0.76 582	0.46 566	0.66 579	0.47 567

UDG	0.88 523	0.82 576	0.67 445	1.00 586	0.96 586	1.02 507	0.57 496	1.13 466	0.99 459	0.90 443	0.97 393	1.31 526	0.99 534	0.85 449	0.84 487	0.54 580	0.32 552	1.77 601	0.40 555	0.94 588	0.66 583

STTRV1_RVC	0.82 511	0.59 548	1.16 541	0.67 563	0.81 578	1.11 526	0.63 510	1.30 536	1.11 507	0.98 482	1.33 507	1.08 488	0.95 528	1.26 539	0.87 498	0.55 581	0.25 507	0.43 552	0.39 552	0.58 574	0.40 544

DispFullNet	1.60 583	2.63 623	2.75 598	2.56 617	1.79 609	1.24 547	0.47 437	1.37 552	1.45 562	1.87 582	1.50 536	1.55 560	2.46 600	2.04 589	1.04 537	0.59 582	0.18 434	2.32 613	0.68 592	2.29 614	1.14 606

SQANet	0.82 511	0.74 566	0.67 445	1.13 591	0.98 589	1.11 526	0.47 437	1.07 441	0.83 368	0.91 448	1.05 427	1.03 473	0.74 464	1.01 497	0.64 444	0.61 583	0.24 499	1.03 592	0.35 543	1.18 596	0.58 580

Consistency-Raft	1.01 540	0.81 573	1.24 553	0.84 579	0.97 587	0.81 462	0.84 559	1.30 536	1.59 573	1.05 509	1.68 551	1.12 500	0.91 514	0.92 477	1.11 542	0.65 584	0.74 600	0.79 585	0.90 601	1.06 594	0.79 589

MADNet+	2.23 601	2.43 619	10.85 619	1.22 594	0.91 583	2.76 597	1.40 602	2.12 597	1.67 579	1.32 551	1.74 554	1.86 574	1.74 586	6.25 621	4.41 610	0.65 584	0.64 595	0.58 577	0.54 584	0.80 583	0.76 586

CAS	0.34 178	0.13 3	0.25 17	1.28 596	0.30 398	0.46 276	0.38 349	0.48 117	0.47 188	0.34 112	0.52 186	0.24 58	0.19 36	0.29 10	0.27 153	0.69 586	0.08 2	0.12 34	0.08 1	0.12 64	0.15 259

otaku	1.04 545	0.93 582	0.88 508	1.33 597	1.05 595	1.66 575	0.70 535	1.40 557	1.18 521	1.08 520	1.32 506	1.33 534	0.91 514	1.23 536	0.76 472	0.72 587	0.46 587	1.24 595	0.50 580	1.40 597	0.75 585

PMTNet	0.32 155	0.16 64	0.24 10	0.29 8	0.18 42	0.45 272	0.22 65	0.56 159	0.63 249	0.46 188	0.54 193	0.39 155	0.34 219	0.48 163	0.24 82	0.75 588	0.10 63	0.12 34	0.08 1	0.12 64	0.11 86

NVStereoNet_ROB	1.24 567	0.90 581	1.13 539	0.86 580	0.88 580	1.11 526	0.99 575	1.42 559	1.53 567	1.59 568	2.48 580	2.24 582	1.53 574	1.96 586	1.30 557	0.76 589	0.70 597	0.78 584	1.00 606	0.71 582	0.88 593
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	2.78 604	1.26 595	7.04 614	1.16 592	1.48 600	8.00 622	6.02 626	2.60 602	1.92 586	2.12 591	2.64 587	3.34 603	3.05 611	6.49 622	3.39 602	0.78 590	0.76 605	0.75 581	0.76 595	0.97 591	1.18 611

Ntro	1.09 555	0.97 588	0.91 515	1.44 598	1.19 597	1.69 578	0.80 554	1.35 547	1.25 538	1.00 490	1.29 500	1.31 526	0.97 532	1.26 539	0.84 487	0.84 591	0.43 582	1.36 596	0.50 580	1.56 599	0.78 587

DDUNet	1.06 550	2.56 622	0.68 450	1.21 593	1.26 598	1.03 510	0.69 530	1.11 458	0.94 440	0.96 472	1.22 483	1.27 520	0.82 494	0.93 483	0.72 466	0.84 591	0.38 568	1.99 604	0.60 587	1.10 595	0.85 591

MFMNet_re	1.14 558	0.97 588	1.19 548	0.99 584	0.95 585	1.25 548	1.22 590	1.39 554	1.55 569	1.69 576	1.67 550	1.21 513	1.53 574	1.12 520	0.99 528	0.87 593	0.75 604	0.79 585	0.75 594	0.90 585	0.94 595

GCST	0.83 517	1.22 594	0.74 479	1.58 599	1.01 592	1.06 516	0.23 83	0.78 325	0.78 339	0.97 477	0.65 227	0.78 388	0.35 223	0.92 477	0.34 246	0.96 594	0.65 596	1.20 594	0.81 597	0.91 586	0.70 584

anonymity	0.97 536	0.89 580	1.05 529	0.92 582	1.03 593	0.97 498	0.81 555	1.29 533	0.91 422	1.07 516	0.98 394	1.00 462	0.95 528	1.02 502	0.92 517	0.96 594	0.95 616	0.90 589	0.91 604	0.92 587	0.94 595

SPS-STEREO	1.25 568	0.93 582	1.06 530	1.04 589	1.03 593	1.41 558	0.91 568	1.51 571	1.19 523	2.09 590	1.83 558	1.94 576	1.39 567	1.62 567	1.39 562	0.97 596	0.94 615	0.90 589	0.89 600	0.96 590	0.96 598
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 573	0.94 584	1.25 554	0.96 583	1.00 591	1.52 567	1.02 578	1.34 543	1.21 527	2.64 602	2.65 588	2.44 587	1.56 577	1.64 570	1.26 554	0.97 596	0.95 616	0.90 589	0.90 601	0.94 588	0.96 598

WAO-7	1.90 592	1.20 593	1.35 565	1.27 595	1.06 596	2.84 600	1.56 608	3.23 609	3.06 608	2.23 595	3.33 600	3.17 599	2.28 599	3.12 605	2.21 587	1.02 598	0.91 611	1.06 593	1.03 609	1.04 592	0.97 601

ACVNet_2	1.65 586	1.27 596	1.41 572	1.75 602	1.62 602	2.22 589	1.20 587	2.30 599	2.62 600	1.78 580	2.56 583	3.03 595	1.61 580	1.54 560	1.12 546	1.06 599	0.58 594	1.82 602	0.70 593	1.82 604	0.96 598

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 437	3.08 625	2.43 596	0.31 29	0.18 42	0.29 110	0.20 33	0.37 46	0.32 80	0.28 71	0.24 39	0.18 16	0.18 26	0.31 21	0.22 39	1.09 600	0.08 2	0.17 225	0.16 268	0.14 151	0.97 601

MonStereo1	1.98 594	1.48 601	1.43 574	1.81 605	1.69 607	2.88 603	0.78 551	2.47 601	3.47 611	2.20 594	4.36 615	3.39 604	2.50 602	2.18 594	1.58 566	1.19 601	0.54 590	1.65 599	0.87 599	1.78 603	1.29 615

WAO-8	2.92 605	1.55 605	1.35 565	1.79 603	1.63 604	5.23 616	1.22 590	4.58 620	12.56 628	2.84 607	4.07 612	4.83 612	2.72 607	3.49 609	2.25 590	1.27 602	0.91 611	1.99 604	1.15 614	1.86 605	1.15 607

Venus	2.92 605	1.55 605	1.35 565	1.79 603	1.63 604	5.23 616	1.22 590	4.58 620	12.56 628	2.84 607	4.06 611	4.83 612	2.72 607	3.49 609	2.25 590	1.27 602	0.91 611	1.99 604	1.15 614	1.86 605	1.15 607

Dean	1.98 594	1.36 599	1.36 569	2.12 610	1.81 610	2.74 595	1.36 600	3.37 613	3.80 615	2.08 589	3.32 599	3.21 600	1.82 588	1.71 575	1.67 568	1.27 602	0.77 606	1.99 604	0.90 601	1.86 605	1.03 603

ACVNet_1	1.46 578	1.33 598	1.12 538	1.91 608	1.62 602	1.83 582	0.98 573	2.00 595	1.85 585	1.39 556	1.53 540	2.32 584	1.53 574	1.34 550	1.11 542	1.30 605	0.50 589	2.06 610	0.58 586	1.93 610	0.95 597

ACVNet-4b	1.35 573	1.31 597	1.10 535	1.90 607	1.59 601	1.92 583	0.77 549	1.52 574	1.62 577	1.05 509	1.60 545	2.11 580	0.94 525	1.64 570	0.77 476	1.30 605	0.35 562	2.03 608	0.67 591	1.88 608	0.84 590

WAO-6	2.04 598	1.50 603	1.16 541	1.70 601	1.67 606	2.69 594	1.44 605	3.06 606	3.63 614	1.98 587	3.27 597	3.54 607	2.07 597	2.36 598	2.22 589	1.31 607	0.91 611	2.04 609	1.22 616	1.73 602	1.27 614

RainbowNet	1.35 573	1.49 602	1.19 548	1.88 606	1.45 599	1.48 564	1.07 581	1.61 581	1.55 569	1.20 541	1.59 544	1.54 559	1.13 548	1.34 550	0.97 524	1.36 608	0.70 597	1.82 602	0.79 596	1.71 601	1.07 604

IMH-64-1	1.86 589	1.62 607	1.16 541	2.20 611	1.89 611	2.33 590	1.30 594	2.89 604	2.29 595	1.66 573	2.80 591	2.49 588	1.61 580	2.10 590	1.78 576	1.60 609	0.74 600	2.43 614	1.02 607	2.12 611	1.17 609

IMH-64	1.86 589	1.62 607	1.16 541	2.20 611	1.89 611	2.33 590	1.30 594	2.89 604	2.29 595	1.66 573	2.80 591	2.49 588	1.61 580	2.10 590	1.78 576	1.60 609	0.74 600	2.43 614	1.02 607	2.12 611	1.17 609

PWCK	1.92 593	1.66 610	3.12 600	1.65 600	0.91 583	2.84 600	2.26 619	2.10 596	2.41 599	2.36 598	2.31 573	2.22 581	1.82 588	3.43 608	2.03 584	1.61 611	0.71 599	1.51 597	0.82 598	1.69 600	0.91 594

IMH	2.04 598	1.62 607	1.20 551	2.20 611	1.89 611	2.91 606	1.30 594	3.11 607	3.03 606	1.81 581	3.35 601	3.03 595	1.90 591	2.48 600	1.80 578	1.66 612	0.77 606	2.45 616	1.04 610	2.15 613	1.19 613

LVE	2.12 600	1.44 600	1.36 569	1.99 609	1.78 608	2.75 596	1.79 614	2.82 603	3.95 616	1.90 585	4.33 614	3.52 606	1.81 587	2.24 596	1.74 571	1.74 613	0.87 609	2.06 610	1.13 612	1.91 609	1.35 616

TorneroNet-64	3.44 608	1.86 611	1.42 573	2.58 618	2.28 616	6.87 619	1.68 610	4.70 622	12.03 625	2.31 597	5.59 623	8.25 624	2.55 604	3.97 615	2.73 596	1.81 614	0.74 600	2.57 618	1.07 611	2.35 615	1.44 617

TorneroNet	4.53 618	1.89 612	1.48 576	2.55 616	2.27 615	13.78 629	1.69 611	4.84 624	23.73 642	2.89 610	7.70 627	7.06 623	2.69 606	4.26 617	3.42 603	1.84 615	0.77 606	2.68 620	1.13 612	2.42 616	1.47 618

DStereoO	0.96 534	0.70 563	0.72 470	0.62 549	0.45 525	0.74 434	0.92 569	1.09 449	1.29 546	1.19 536	1.23 487	0.99 458	1.71 585	1.29 543	0.99 528	2.01 616	0.35 562	0.77 583	0.30 521	1.42 598	0.38 538

UNDER WATER-64	3.53 610	2.01 614	3.94 606	3.22 624	2.49 620	5.41 618	2.60 622	3.43 614	12.41 627	3.03 612	2.68 589	6.07 620	4.04 617	3.79 613	3.33 601	2.02 617	1.24 620	2.63 619	1.46 619	2.78 620	2.08 623

UNDER WATER	3.46 609	2.07 616	3.64 605	3.09 622	2.48 619	3.75 612	2.42 621	3.31 612	13.77 630	2.90 611	2.95 594	5.84 617	3.69 616	3.69 611	3.48 605	2.07 618	1.11 618	2.70 621	1.40 618	2.84 622	1.98 621

KSHMR	2.57 602	1.93 613	1.69 580	2.63 619	2.42 618	2.86 602	2.07 617	3.27 611	6.50 620	2.49 601	3.36 602	3.41 605	1.92 592	2.49 601	1.94 581	2.13 619	1.40 621	2.79 623	1.50 620	2.73 619	1.77 619

JetRed	5.27 620	5.84 626	12.81 623	2.36 614	2.83 623	12.23 627	10.50 629	4.46 619	3.60 612	3.86 618	3.83 606	4.85 614	4.18 618	6.78 623	11.96 625	2.17 620	2.96 627	2.18 612	1.97 622	3.38 625	2.68 626

notaker	2.76 603	2.29 618	1.80 585	2.96 621	2.58 622	2.90 605	1.75 612	3.24 610	3.05 607	2.78 605	4.24 613	6.15 621	2.51 603	3.34 607	2.75 597	2.31 621	1.18 619	3.00 624	1.65 621	2.84 622	1.97 620

DPSimNet_ROB	3.58 611	2.45 620	8.57 616	2.53 615	2.37 617	2.88 603	3.77 625	3.14 608	3.23 609	4.71 623	3.86 607	4.68 610	4.87 620	4.07 616	5.62 614	2.33 622	2.33 625	2.47 617	2.52 624	2.51 618	2.64 625

ktn	2.98 607	2.25 617	1.73 583	2.84 620	2.53 621	3.76 613	2.15 618	3.70 615	5.47 619	2.75 604	5.17 622	5.94 619	2.48 601	3.23 606	2.46 594	2.34 623	1.44 622	2.78 622	2.03 623	2.45 617	2.01 622

USTest	12.99 629	14.18 631	20.00 625	16.24 631	14.97 628	20.80 632	31.95 637	16.20 635	10.91 624	8.79 630	9.48 629	13.94 630	10.50 626	16.11 632	21.44 633	3.17 624	4.82 630	5.08 630	5.36 631	8.81 631	7.13 631

MADNet++	4.03 613	2.70 624	3.44 604	3.72 626	3.44 625	4.44 615	3.52 624	3.95 618	3.61 613	4.46 619	4.98 620	4.10 608	4.58 619	7.00 624	5.89 615	3.74 625	3.67 628	3.27 626	2.71 626	3.70 626	3.66 628

ASD4	9.96 626	8.86 629	17.78 624	7.17 627	9.80 626	16.08 630	28.92 634	9.77 629	8.20 623	7.02 628	7.08 625	8.47 625	9.57 625	11.17 630	20.26 631	4.12 626	4.14 629	5.57 633	4.74 629	5.53 627	4.90 630

HanzoNet	6.76 623	2.45 620	4.22 609	3.19 623	2.94 624	3.62 611	2.28 620	4.79 623	7.20 621	14.00 635	13.19 633	17.49 635	22.30 639	13.25 631	6.19 616	4.20 627	1.93 624	3.10 625	2.56 625	3.35 624	2.88 627

DGTPSM_ROB	12.07 627	8.00 627	20.99 626	8.93 629	16.78 629	10.67 623	30.87 635	9.01 627	15.16 632	6.50 625	15.41 637	9.04 626	14.85 630	9.25 627	21.67 634	4.57 628	8.57 633	5.08 630	9.28 633	5.90 629	10.95 634

DPSMNet_ROB	12.08 628	8.00 627	21.00 627	8.97 630	16.79 630	10.67 623	30.89 636	9.02 628	15.17 633	6.51 626	15.41 637	9.04 626	14.85 630	9.27 628	21.67 634	4.58 629	8.57 633	5.09 632	9.29 634	5.90 629	10.95 634

DLNR-FE	20.05 633	36.38 641	38.08 637	170.06 653	60.08 646	0.23 29	0.20 33	14.13 634	0.36 113	0.44 179	0.66 234	0.43 192	0.21 57	0.63 308	0.28 176	5.38 630	0.10 63	0.15 151	0.11 98	73.09 651	0.11 86

DLNR_Zeroshot_test	20.09 634	36.28 640	38.04 636	169.85 652	61.80 647	0.23 29	0.20 33	13.88 633	0.37 129	0.44 179	0.66 234	0.43 192	0.21 57	0.62 297	0.28 176	5.46 631	0.10 63	0.15 151	0.11 98	72.60 650	0.11 86

TCMNet-wrong-test	8.97 624	10.42 630	8.74 617	19.56 632	17.61 631	12.53 628	9.01 628	13.59 632	2.18 591	4.64 621	5.11 621	14.63 631	11.09 627	7.19 625	9.73 622	5.56 632	0.89 610	3.77 627	3.11 627	10.34 632	9.80 632

tt	6.20 621	0.20 203	5.89 612	3.55 625	2.07 614	11.26 625	19.21 630	11.74 630	5.46 618	2.69 603	2.04 571	4.87 615	6.25 621	3.70 612	7.09 620	8.32 633	11.17 638	4.93 629	5.41 632	5.74 628	2.37 624

PML	40.80 650	29.24 638	11.87 622	7.20 628	14.47 627	92.13 652	213.69 654	7.63 626	23.35 641	74.72 654	190.14 654	50.17 652	26.15 641	21.39 636	12.70 626	8.76 634	2.92 626	8.45 634	3.25 628	13.26 633	4.42 629

DPSM_ROB	17.78 631	18.63 633	24.31 633	20.90 634	19.47 632	25.97 635	36.21 639	21.23 641	16.24 635	13.38 633	14.06 635	19.18 638	16.30 633	20.78 634	25.67 637	9.38 635	9.23 636	9.49 635	9.82 635	13.51 634	11.91 637

DPSM	17.78 631	18.63 633	24.31 633	20.90 634	19.47 632	25.97 635	36.21 639	21.23 641	16.24 635	13.38 633	14.06 635	19.18 638	16.30 633	20.78 634	25.67 637	9.38 635	9.23 636	9.49 635	9.82 635	13.51 634	11.91 637

FADE		2.05 615		1.03 588	0.99 590			3.91 617	3.00 605	1.76 579		2.73 591		5.95 620		11.57 637	1.70 623	23.09 644	15.86 637	0.62 576	0.65 582

xxxxx1	36.64 644	19.51 635	24.21 630	61.66 647	64.63 648	27.28 638	40.10 641	20.25 636	18.63 638	14.07 636	12.97 630	17.26 632	17.36 635	21.70 637	27.93 639	13.18 638	18.50 641	111.26 652	133.37 652	29.24 643	39.73 647

tt_ll	36.64 644	19.51 635	24.21 630	61.66 647	64.63 648	27.28 638	40.10 641	20.25 636	18.63 638	14.07 636	12.97 630	17.26 632	17.36 635	21.70 637	27.93 639	13.18 638	18.50 641	111.26 652	133.37 652	29.24 643	39.73 647

ff	36.64 644	19.51 635	24.21 630	61.66 647	64.63 648	27.28 638	40.10 641	20.25 636	18.63 638	14.07 636	12.97 630	17.26 632	17.36 635	21.70 637	27.93 639	13.18 638	18.50 641	111.26 652	133.37 652	29.24 643	39.73 647

Anonymous_1	33.25 637	18.26 632	23.92 629	20.54 633	21.28 634	25.59 634	35.94 638	22.01 643	15.57 634	13.33 632	13.49 634	18.08 636	15.29 632	20.36 633	24.60 636	16.28 641	8.84 635	66.59 649	118.00 651	155.73 654	11.23 636

CasAABBNet	35.74 640	37.43 643	48.72 645	42.22 641	39.20 639	52.24 643	73.12 647	42.61 647	32.62 648	26.78 645	27.95 641	38.58 647	32.60 645	41.67 647	51.65 648	18.74 642	18.57 645	19.15 638	19.77 639	27.20 637	23.98 641

RAFT-FEzeroshot	35.73 638	37.45 644	48.67 643	42.23 642	39.22 641	52.25 644	73.13 648	42.62 648	32.59 645	26.71 642	27.70 639	38.57 645	32.57 643	41.68 649	51.67 649	18.75 643	18.58 646	19.15 638	19.78 640	27.21 639	23.98 641

RAFT-FE	35.73 638	37.45 644	48.67 643	42.23 642	39.22 641	52.25 644	73.13 648	42.62 648	32.59 645	26.71 642	27.70 639	38.57 645	32.57 643	41.68 649	51.67 649	18.75 643	18.58 646	19.15 638	19.78 640	27.21 639	23.98 641

FlowAnything	35.81 642	37.53 648	48.80 646	42.20 640	39.22 641	52.25 644	73.16 650	42.56 646	32.89 650	26.76 644	28.30 644	38.69 649	33.09 648	41.63 646	51.62 647	18.76 645	18.59 649	19.21 643	19.92 644	27.16 636	23.91 639

Hybrid-DGEV	35.78 641	37.50 647	48.96 648	42.25 644	39.20 639	52.33 648	73.10 646	42.63 650	32.52 644	26.62 641	28.31 646	38.50 644	32.87 646	41.67 647	51.55 645	18.77 646	18.56 644	19.18 642	19.83 643	27.20 637	23.97 640

Selective-RAFT-Error	35.84 643	37.49 646	48.83 647	42.26 645	39.24 644	52.30 647	73.09 645	42.66 651	32.61 647	26.80 646	28.30 644	38.84 650	33.51 649	41.68 649	51.59 646	18.82 647	18.58 646	19.17 641	19.80 642	27.28 641	24.05 644

LSM0	38.95 649	37.60 649	48.58 642	43.57 646	91.06 651	52.57 649	72.57 644	43.17 652	32.63 649	26.97 647	27.97 642	38.65 648	32.94 647	41.86 652	51.78 651	18.89 648	18.41 640	19.13 637	19.63 638	27.29 642	33.77 646

LRCNet_RVC	21.24 635	31.15 639	21.41 628	28.98 637	23.82 635	3.13 608	0.60 502	20.96 640	1.59 573	25.58 640	28.15 643	21.99 640	14.79 629	21.94 640	16.41 629	28.89 649	14.87 639	33.53 645	31.28 645	29.51 646	26.16 645

HaxPig	31.96 636	37.24 642	34.27 635	24.37 636	24.88 636	18.26 631	19.86 631	20.64 639	28.52 643	35.97 649	38.75 648	25.57 641	28.72 642	33.88 642	34.39 642	35.94 650	38.87 650	37.80 646	40.48 648	39.68 647	41.15 650

AVERAGE_ROB	37.58 648	40.13 650	40.15 638	34.81 639	33.82 638	28.55 641	25.10 633	32.02 645	34.06 652	41.28 652	40.66 649	34.46 643	34.81 651	39.18 644	37.57 644	42.78 651	43.44 651	43.82 647	43.03 649	40.47 648	41.51 651

MEDIAN_ROB	37.38 647	40.85 651	40.60 639	32.31 638	31.85 637	27.20 637	24.55 632	29.10 644	33.19 651	42.09 653	41.76 650	33.35 642	34.39 650	39.78 645	37.07 643	43.64 652	44.10 652	44.12 648	43.40 650	41.51 649	42.76 652

RSGM-EC	74.81 651	63.03 652	41.60 640	97.74 650	92.11 652	74.93 650	114.81 651	53.77 653	38.96 653	39.88 650	48.98 651	90.73 653	64.81 652	139.63 653	128.53 652	93.27 653	53.96 653	95.12 650	38.31 646	81.45 652	44.63 653

acva	74.81 651	63.03 652	41.60 640	97.74 650	92.11 652	74.93 650	114.81 651	53.77 653	38.96 653	39.88 650	48.98 651	90.73 653	64.81 652	139.63 653	128.53 652	93.27 653	53.96 653	95.12 650	38.31 646	81.45 652	44.63 653

test_example2	176.61 653	205.14 654	198.86 653	188.60 654	190.98 654	152.67 653	170.61 653	94.86 655	123.55 655	178.88 655	179.48 653	158.94 655	141.34 654	192.61 655	198.96 654	203.76 655	236.37 655	164.13 655	173.55 655	218.58 655	160.41 655

ccccc	429.48 654	429.19 655	527.00 654	507.10 655	501.20 655	356.95 654	342.70 655	380.82 656	297.90 656	334.51 656	389.17 655	372.86 656	449.39 655	499.17 656	553.56 655	561.44 656	431.22 656	334.28 656	290.86 656	540.88 656	489.46 656

Low-res two-view benchmark