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

3.75w	0.22 55	0.17 137	0.30 88	0.31 43	0.19 96	0.43 311	0.24 127	0.35 49	0.24 37	0.31 138	0.27 86	0.17 6	0.22 90	0.37 110	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

monster-pro	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.39 124	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 97	0.19 216	0.39 250	0.41 356	0.17 37	0.33 199	0.22 84	0.41 103	0.37 169	0.27 99	0.23 42	0.22 52	0.35 266	0.29 27	0.24 129	0.12 60	0.08 2	0.14 154	0.11 143	0.16 309	0.11 128

BridgeDepth	0.21 41	0.14 24	0.26 40	0.34 112	0.14 2	0.40 282	0.27 182	0.28 16	0.22 22	0.18 10	0.19 18	0.28 120	0.29 192	0.32 62	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.10 58
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.39 124	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.39 124	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

asda	0.21 41	0.19 216	0.29 74	0.31 43	0.17 37	0.25 71	0.23 109	0.36 56	0.28 72	0.27 99	0.24 56	0.18 20	0.21 76	0.40 133	0.21 51	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

asd	0.21 41	0.18 174	0.29 74	0.32 66	0.18 66	0.27 99	0.22 84	0.35 49	0.22 22	0.31 138	0.22 37	0.19 26	0.21 76	0.44 178	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

qwe	0.22 55	0.18 174	0.28 67	0.31 43	0.18 66	0.29 133	0.21 67	0.38 73	0.32 116	0.35 173	0.30 113	0.20 35	0.20 64	0.43 166	0.21 51	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 94	0.09 6

4.25_new	0.22 55	0.21 302	0.32 129	0.32 66	0.18 66	0.31 171	0.27 182	0.32 32	0.24 37	0.29 126	0.27 86	0.20 35	0.23 104	0.34 86	0.23 112	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.5w_new	0.22 55	0.21 302	0.32 129	0.32 66	0.18 66	0.31 171	0.27 182	0.32 32	0.24 37	0.29 126	0.27 86	0.20 35	0.23 104	0.34 86	0.23 112	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.5_new	0.21 41	0.20 263	0.29 74	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 160	0.32 32	0.28 72	0.32 153	0.28 99	0.19 26	0.17 20	0.29 27	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 41	0.20 263	0.29 74	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 160	0.32 32	0.28 72	0.32 153	0.28 99	0.19 26	0.17 20	0.29 27	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 55	0.21 302	0.32 129	0.32 66	0.18 66	0.31 171	0.27 182	0.32 32	0.24 37	0.29 126	0.27 86	0.20 35	0.23 104	0.34 86	0.23 112	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4w-stereo	0.21 41	0.19 216	0.31 109	0.31 43	0.17 37	0.29 133	0.19 26	0.31 25	0.21 20	0.31 138	0.24 56	0.20 35	0.24 114	0.41 144	0.22 73	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

2.5w	0.21 41	0.18 174	0.31 109	0.32 66	0.18 66	0.31 171	0.25 139	0.31 25	0.23 31	0.28 113	0.35 151	0.18 20	0.17 20	0.39 124	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

2.75w_new	0.21 41	0.18 174	0.28 67	0.29 12	0.17 37	0.23 40	0.34 321	0.36 56	0.28 72	0.34 164	0.26 78	0.17 6	0.22 90	0.36 100	0.23 112	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

3.25w_new	0.23 72	0.17 137	0.32 129	0.31 43	0.17 37	0.43 311	0.20 42	0.37 64	0.30 92	0.37 185	0.28 99	0.22 52	0.25 126	0.42 155	0.22 73	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

3.25w	0.23 72	0.17 137	0.32 129	0.31 43	0.17 37	0.43 311	0.20 42	0.37 64	0.30 92	0.37 185	0.28 99	0.22 52	0.25 126	0.42 155	0.22 73	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

3.5w_stereo	0.22 55	0.18 174	0.29 74	0.30 23	0.18 66	0.27 99	0.23 109	0.37 64	0.28 72	0.31 138	0.26 78	0.22 52	0.26 143	0.50 233	0.24 129	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3w_stereo	0.24 97	0.20 263	0.37 214	0.33 82	0.16 23	0.32 190	0.42 467	0.41 103	0.38 178	0.31 138	0.27 86	0.16 4	0.26 143	0.34 86	0.22 73	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 94	0.11 128

2w_stereo	0.22 55	0.18 174	0.30 88	0.32 66	0.16 23	0.28 121	0.38 407	0.38 73	0.35 142	0.32 153	0.33 133	0.17 6	0.18 34	0.29 27	0.22 73	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.12 94	0.10 58

1w_stereo	0.24 97	0.15 60	0.29 74	0.34 112	0.18 66	0.31 171	0.41 457	0.40 92	0.43 213	0.31 138	0.38 168	0.17 6	0.24 114	0.45 183	0.23 112	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

MonSter	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.38 118	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 499	3.08 691	2.43 659	0.31 43	0.18 66	0.29 133	0.20 42	0.37 64	0.32 116	0.28 113	0.24 56	0.18 20	0.18 34	0.31 53	0.22 73	1.09 665	0.08 2	0.17 285	0.16 328	0.14 194	0.97 666

CAS	0.34 236	0.13 3	0.25 26	1.28 662	0.30 460	0.46 333	0.38 407	0.48 165	0.47 241	0.34 164	0.52 240	0.24 82	0.19 50	0.29 27	0.27 209	0.69 651	0.08 2	0.12 44	0.08 1	0.12 94	0.15 314

CAR	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.19 96	0.25 71	0.18 12	0.42 112	0.27 59	0.23 47	0.25 66	0.17 6	0.14 2	0.29 27	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 128

aanet-new-90k	0.23 72	0.16 89	0.45 331	0.35 155	0.17 37	0.33 199	0.27 182	0.38 73	0.26 55	0.20 17	0.24 56	0.21 46	0.35 266	0.46 199	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 72	0.16 89	0.41 274	0.35 155	0.17 37	0.38 263	0.25 139	0.36 56	0.25 50	0.23 47	0.31 127	0.24 82	0.35 266	0.43 166	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.09 6

aanet-new-78k	0.24 97	0.17 137	0.51 421	0.36 183	0.16 23	0.26 81	0.29 217	0.36 56	0.29 84	0.22 41	0.29 110	0.23 67	0.37 300	0.42 155	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 72	0.17 137	0.39 250	0.34 112	0.18 66	0.38 263	0.20 42	0.36 56	0.26 55	0.24 59	0.28 99	0.25 97	0.35 266	0.25 4	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 72	0.17 137	0.30 88	0.35 155	0.16 23	0.35 225	0.25 139	0.40 92	0.30 92	0.25 70	0.24 56	0.25 97	0.36 293	0.41 144	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 72	0.16 89	0.37 214	0.34 112	0.16 23	0.24 53	0.24 127	0.43 131	0.36 152	0.26 81	0.27 86	0.23 67	0.35 266	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.36 183	0.17 37	0.26 81	0.26 160	0.33 43	0.30 92	0.27 99	0.30 113	0.23 67	0.34 260	0.42 155	0.18 4	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.15 259	0.10 58

aanet-new-24k	0.23 72	0.16 89	0.29 74	0.35 155	0.17 37	0.39 276	0.23 109	0.35 49	0.30 92	0.30 134	0.27 86	0.25 97	0.32 232	0.30 45	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.10 58

aanet-new-16k	0.22 55	0.17 137	0.35 185	0.37 207	0.17 37	0.26 81	0.18 12	0.41 103	0.37 169	0.28 113	0.23 42	0.25 97	0.26 143	0.29 27	0.21 51	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.10 58

aanet-new-10k	0.25 115	0.18 174	0.44 318	0.38 244	0.18 66	0.45 328	0.21 67	0.44 139	0.35 142	0.27 99	0.31 127	0.25 97	0.30 211	0.28 15	0.21 51	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.16 309	0.10 58

aanet-new-14k	0.25 115	0.19 216	0.38 228	0.38 244	0.17 37	0.18 12	0.25 139	0.52 193	0.49 252	0.28 113	0.30 113	0.21 46	0.33 248	0.33 77	0.23 112	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.17 348	0.11 128

aanet-new-8k	0.25 115	0.19 216	0.32 129	0.37 207	0.20 133	0.40 282	0.29 217	0.49 170	0.39 190	0.24 59	0.25 66	0.22 52	0.34 260	0.49 225	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.10 58

aanet-new	0.26 133	0.19 216	0.34 169	0.38 244	0.25 305	0.51 353	0.24 127	0.40 92	0.30 92	0.27 99	0.27 86	0.23 67	0.36 293	0.43 166	0.22 73	0.14 172	0.09 27	0.14 154	0.10 78	0.15 259	0.12 188

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 115	0.16 89	0.33 148	0.38 244	0.20 133	0.46 333	0.27 182	0.41 103	0.34 129	0.28 113	0.38 168	0.24 82	0.35 266	0.29 27	0.24 129	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 115	0.14 24	0.30 88	0.34 112	0.21 164	0.44 319	0.25 139	0.44 139	0.35 142	0.27 99	0.35 151	0.37 191	0.35 266	0.28 15	0.26 189	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.11 143	0.11 30	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 72	0.14 24	0.27 52	0.35 155	0.18 66	0.26 81	0.26 160	0.42 112	0.38 178	0.25 70	0.43 190	0.23 67	0.28 173	0.25 4	0.22 73	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 133	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.22 193	0.36 239	0.32 292	0.47 157	0.48 249	0.38 197	0.51 228	0.24 82	0.18 34	0.29 27	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.11 128

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.34 112	0.21 164	0.33 199	0.31 265	0.45 146	0.45 229	0.40 219	0.54 247	0.24 82	0.18 34	0.36 100	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 133	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.22 193	0.34 214	0.31 265	0.48 165	0.50 256	0.39 210	0.54 247	0.23 67	0.19 50	0.29 27	0.23 112	0.12 60	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 72	0.14 24	0.31 109	0.33 82	0.18 66	0.21 26	0.33 304	0.52 193	0.42 209	0.26 81	0.33 133	0.19 26	0.30 211	0.28 15	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PipStereo	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.28 7	0.15 4	0.14 2	0.19 26	0.26 12	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.28 120	0.19 50	0.26 8	0.21 51	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.29 12	0.15 4	0.15 3	0.18 12	0.25 6	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.30 136	0.21 76	0.25 4	0.21 51	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 97	0.13 3	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.40 282	0.29 217	0.49 170	0.25 50	0.33 160	0.35 151	0.40 220	0.30 211	0.34 86	0.23 112	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

Foundation-i32	0.16 1	0.13 3	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 42	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 52	0.20 64	0.23 2	0.20 30	0.13 113	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.08 1

gcap_with_dpt	0.26 133	0.16 89	0.32 129	0.34 112	0.21 164	0.35 225	0.36 368	0.44 139	0.41 198	0.38 197	0.54 247	0.22 52	0.21 76	0.28 15	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.10 58

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 66	0.20 133	0.16 6	0.22 84	0.20 1	0.22 22	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 73	0.10 14	0.09 27	0.14 154	0.13 223	0.10 6	0.10 58

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.21 1	0.32 66	0.23 241	0.16 6	0.19 26	0.20 1	0.22 22	0.24 59	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 96	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 200	0.14 262	0.10 6	0.10 58

BridgeDepth_RVC	0.20 24	0.14 24	0.24 15	0.26 1	0.15 4	0.35 225	0.17 3	0.40 92	0.22 22	0.21 27	0.21 26	0.20 35	0.24 114	0.33 77	0.25 160	0.13 113	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.12 94	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.24 97	0.17 137	0.29 74	0.32 66	0.21 164	0.64 455	0.19 26	0.31 25	0.37 169	0.23 47	0.30 113	0.27 114	0.19 50	0.47 208	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.09 6

GSStereo	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.25 305	0.36 239	0.30 237	0.42 112	0.27 59	0.30 134	0.28 99	0.23 67	0.21 76	0.32 62	0.22 73	0.16 304	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.12 188

GS-Stereo							0.30 237	0.42 112	0.27 59	0.30 134	0.28 99	0.23 67	0.21 76	0.32 62	0.22 73	0.16 304	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.12 188

Wavelet-MonSter	0.20 24	0.13 3	0.27 52	0.33 82	0.18 66	0.17 9	0.21 67	0.32 32	0.23 31	0.25 70	0.34 144	0.22 52	0.24 114	0.27 13	0.21 51	0.09 1	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 14	0.13 3	0.25 26	0.31 43	0.16 23	0.19 15	0.17 3	0.42 112	0.24 37	0.23 47	0.21 26	0.17 6	0.16 17	0.45 183	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.11 3	0.08 1	0.10 6	0.11 128

Replicate-Monster	0.26 133	0.15 60	1.07 592	0.30 23	0.17 37	0.38 263	0.19 26	0.43 131	0.39 190	0.23 47	0.21 26	0.23 67	0.21 76	0.45 183	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.09 1	0.14 282

2.25w	0.22 55	0.18 174	0.31 109	0.31 43	0.18 66	0.31 171	0.18 12	0.32 32	0.31 102	0.31 138	0.37 165	0.20 35	0.22 90	0.45 183	0.24 129	0.10 14	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

monsterstereo	0.22 55	0.14 24	0.26 40	0.34 112	0.18 66	0.21 26	0.20 42	0.37 64	0.35 142	0.33 160	0.40 178	0.19 26	0.18 34	0.45 183	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.08 1

monsters	0.22 55	0.14 24	0.26 40	0.31 43	0.19 96	0.23 40	0.19 26	0.44 139	0.33 122	0.36 178	0.30 113	0.16 4	0.18 34	0.43 166	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 3	0.28 67	0.30 23	0.19 96	0.20 19	0.18 12	0.30 21	0.21 20	0.18 10	0.15 5	0.19 26	0.18 34	0.33 77	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 3	0.28 67	0.30 23	0.20 133	0.20 19	0.19 26	0.27 14	0.19 14	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 20	0.33 77	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 24	0.13 3	0.27 52	0.33 82	0.17 37	0.38 263	0.18 12	0.30 21	0.19 14	0.24 59	0.15 5	0.26 106	0.17 20	0.32 62	0.21 51	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 3	0.25 26	0.31 43	0.16 23	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 9	0.17 15	0.22 52	0.14 2	0.32 62	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 3	0.27 52	0.33 82	0.17 37	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 10	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.31 53	0.20 30	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.27 52	0.34 112	0.15 4	0.27 99	0.17 3	0.28 16	0.14 4	0.18 10	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.32 62	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.10 6	0.09 6

SGD-Stereo	0.22 55	0.15 60	0.27 52	0.31 43	0.15 4	0.29 133	0.20 42	0.37 64	0.29 84	0.24 59	0.29 110	0.21 46	0.27 157	0.36 100	0.25 160	0.16 304	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

GREAT-IGEV	0.22 55	0.15 60	0.31 109	0.29 12	0.22 193	0.21 26	0.26 160	0.33 43	0.31 102	0.20 17	0.30 113	0.22 52	0.22 90	0.47 208	0.22 73	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.10 58
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.25 115	0.31 503	0.24 15	0.51 549	0.19 96	0.29 133	0.22 84	0.40 92	0.37 169	0.26 81	0.24 56	0.24 82	0.31 226	0.44 178	0.22 73	0.14 172	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.14 194	0.10 58

FoundationStereo	0.17 3	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.16 23	0.23 40	0.20 42	0.22 4	0.15 5	0.18 10	0.16 10	0.20 35	0.19 50	0.26 8	0.21 51	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

StereoAnything_RVC	0.21 41	0.68 626	0.39 250	0.28 7	0.15 4	0.23 40	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 6	0.16 10	0.15 1	0.22 90	0.30 45	0.18 4	0.16 304	0.09 27	0.12 44	0.08 1	0.16 309	0.09 6

AIO_rvc	0.23 72	0.16 89	0.32 129	0.34 112	0.19 96	0.26 81	0.33 304	0.40 92	0.22 22	0.26 81	0.24 56	0.34 164	0.15 8	0.51 241	0.24 129	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.10 58

AIO_test	0.23 72	0.16 89	0.28 67	0.34 112	0.20 133	0.30 152	0.39 429	0.38 73	0.25 50	0.25 70	0.28 99	0.32 147	0.22 90	0.38 118	0.25 160	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.09 6

castereo++	0.26 133	0.16 89	0.26 40	0.33 82	0.19 96	0.75 501	0.20 42	0.37 64	0.47 241	0.23 47	0.23 42	0.35 179	0.28 173	0.39 124	0.19 12	0.14 172	0.09 27	0.14 154	0.09 12	0.11 30	0.10 58

castereo	0.28 164	0.16 89	0.32 129	0.35 155	0.21 164	0.40 282	0.42 467	0.50 180	0.66 324	0.26 81	0.41 181	0.37 191	0.36 293	0.33 77	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.10 58

fffft	0.25 115	0.17 137	0.37 214	0.36 183	0.22 193	0.28 121	0.36 368	0.42 112	0.24 37	0.36 178	0.23 42	0.27 114	0.22 90	0.52 248	0.27 209	0.12 60	0.09 27	0.16 238	0.12 181	0.12 94	0.12 188
1: 1. 1
WCG-NET	0.28 164	0.15 60	0.33 148	0.33 82	0.19 96	0.33 199	0.27 182	0.39 81	0.80 411	0.46 246	0.49 214	0.39 207	0.25 126	0.40 133	0.25 160	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.11 143	0.12 94	0.10 58

IGEV-Stereo++	0.21 41	0.15 60	0.27 52	0.37 207	0.19 96	0.22 30	0.18 12	0.42 112	0.35 142	0.22 41	0.28 99	0.24 82	0.18 34	0.27 13	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.10 58

U	0.45 379	0.16 89	0.32 129	0.40 319	0.71 642	3.55 676	0.20 42	0.41 103	0.38 178	0.26 81	0.23 42	0.24 82	0.22 90	0.26 8	0.22 73	0.15 248	0.09 27	0.88 654	0.13 223	0.13 143	0.11 128

gcap-zeroshot	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.33 82	0.22 193	0.36 239	0.31 265	0.47 157	0.46 234	0.38 197	0.50 218	0.24 82	0.18 34	0.28 15	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.10 58

test_for_model	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.33 82	0.22 193	0.36 239	0.32 292	0.47 157	0.48 249	0.38 197	0.51 228	0.24 82	0.18 34	0.29 27	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.11 128

testlalala	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.33 82	0.22 193	0.36 239	0.31 265	0.47 157	0.46 234	0.38 197	0.50 218	0.24 82	0.18 34	0.28 15	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 200	0.12 181	0.11 30	0.10 58

4D-IteraStereo	0.33 228	0.18 174	0.40 263	0.40 319	0.24 273	0.32 190	0.27 182	0.58 230	0.72 353	0.65 332	0.54 247	0.42 239	0.23 104	0.45 183	0.28 232	0.14 172	0.09 27	0.19 382	0.16 328	0.16 309	0.11 128

MC-Stereo	0.28 164	0.17 137	0.32 129	0.38 244	0.20 133	0.26 81	0.26 160	0.49 170	0.37 169	0.37 185	0.61 273	0.41 229	0.31 226	0.55 271	0.25 160	0.13 113	0.09 27	0.14 154	0.12 181	0.12 94	0.11 128

test-3	0.34 236	0.16 89	0.43 308	0.39 276	0.21 164	0.43 311	0.22 84	0.63 266	0.78 400	0.71 377	0.45 196	0.64 367	0.27 157	0.43 166	0.31 266	0.12 60	0.09 27	0.17 285	0.13 223	0.12 94	0.10 58

test_1	0.34 236	0.16 89	0.43 308	0.39 276	0.21 164	0.43 311	0.23 109	0.63 266	0.78 400	0.68 356	0.45 196	0.64 367	0.27 157	0.43 166	0.31 266	0.12 60	0.09 27	0.17 285	0.13 223	0.12 94	0.10 58

CREStereo++_RVC	0.32 211	0.15 60	0.23 5	0.31 43	0.24 273	0.27 99	0.22 84	0.46 153	0.88 460	0.46 246	0.80 355	0.30 136	0.26 143	0.36 100	0.33 288	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.51 648	0.13 143	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
RAFT-Stereo + iAFF	0.36 270	0.17 137	0.41 274	0.35 155	0.19 96	0.33 199	0.29 217	0.65 281	0.73 360	0.68 356	1.01 465	0.56 311	0.40 323	0.42 155	0.30 258	0.11 36	0.09 27	0.15 200	0.14 262	0.13 143	0.10 58

AFF-stereo	0.38 301	0.19 216	0.39 250	0.37 207	0.21 164	0.27 99	0.31 265	0.65 281	0.66 324	0.64 323	1.13 520	0.76 442	0.39 317	0.55 271	0.33 288	0.11 36	0.09 27	0.16 238	0.16 328	0.13 143	0.11 128

quiztm	0.29 179	0.19 216	0.35 185	0.40 319	0.23 241	0.27 99	0.33 304	0.63 266	0.39 190	0.45 239	0.60 269	0.39 207	0.18 34	0.40 133	0.26 189	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.14 194	0.10 58

MGA	0.19 14	0.14 24	0.26 40	0.30 23	0.20 133	0.29 133	0.18 12	0.35 49	0.27 59	0.19 15	0.21 26	0.19 26	0.15 8	0.29 27	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.11 128

MSE-Stereo	0.19 14	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.19 96	0.25 71	0.18 12	0.42 112	0.27 59	0.19 15	0.25 66	0.17 6	0.14 2	0.29 27	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 128

TS12	0.24 97	0.15 60	0.29 74	0.37 207	0.17 37	0.32 190	0.26 160	0.42 112	0.24 37	0.31 138	0.51 228	0.25 97	0.27 157	0.40 133	0.29 251	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.10 58

DF	0.26 133	0.15 60	0.38 228	0.35 155	0.19 96	0.26 81	0.26 160	0.42 112	0.27 59	0.29 126	0.49 214	0.50 284	0.22 90	0.48 219	0.20 30	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.11 128

aanet-new-60k	0.24 97	0.16 89	0.48 380	0.36 183	0.17 37	0.39 276	0.24 127	0.36 56	0.30 92	0.24 59	0.25 66	0.26 106	0.32 232	0.45 183	0.18 4	0.10 14	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.10 58

aanet-new-32k	0.23 72	0.15 60	0.32 129	0.36 183	0.18 66	0.38 263	0.21 67	0.40 92	0.24 37	0.27 99	0.23 42	0.34 164	0.35 266	0.30 45	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

aanet-new-30k	0.23 72	0.15 60	0.32 129	0.36 183	0.18 66	0.38 263	0.21 67	0.40 92	0.24 37	0.27 99	0.23 42	0.34 164	0.35 266	0.30 45	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

aanet-new-28k	0.23 72	0.17 137	0.40 263	0.36 183	0.17 37	0.33 199	0.22 84	0.35 49	0.27 59	0.27 99	0.23 42	0.29 125	0.34 260	0.31 53	0.22 73	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.16 309	0.12 188

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 55	0.15 60	0.35 185	0.33 82	0.17 37	0.23 40	0.25 139	0.42 112	0.24 37	0.26 81	0.26 78	0.21 46	0.30 211	0.31 53	0.20 30	0.10 14	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.10 58

aanet-new-22k	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.35 155	0.18 66	0.31 171	0.19 26	0.46 153	0.42 209	0.25 70	0.23 42	0.25 97	0.30 211	0.32 62	0.22 73	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 115	0.14 24	0.74 536	0.33 82	0.19 96	0.29 133	0.22 84	0.38 73	0.29 84	0.25 70	0.22 37	0.23 67	0.32 232	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.30 558

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 55	0.16 89	0.35 185	0.33 82	0.18 66	0.24 53	0.24 127	0.45 146	0.27 59	0.23 47	0.35 151	0.20 35	0.26 143	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 128

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 211	0.38 548	2.34 656	0.33 82	0.19 96	0.20 19	0.22 84	0.43 131	0.29 84	0.22 41	0.25 66	0.22 52	0.26 143	0.29 27	0.20 30	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

PSi22a	0.16 1	0.13 3	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.17 9	0.18 12	0.26 12	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 46	0.17 20	0.22 1	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LACA3	0.20 24	0.17 137	0.25 26	0.29 12	0.15 4	0.32 190	0.25 139	0.29 18	0.22 22	0.23 47	0.21 26	0.21 46	0.22 90	0.44 178	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.08 1

PSi22	0.30 197	0.18 174	0.30 88	0.36 183	0.19 96	0.30 152	0.19 26	0.42 112	0.73 360	0.27 99	0.32 130	0.57 316	0.43 339	0.77 476	0.25 160	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.14 194	0.11 128

Foundation-i1c-attn	0.23 72	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.35 225	0.27 182	0.45 146	0.28 72	0.28 113	0.34 144	0.40 220	0.30 211	0.33 77	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 97	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.40 282	0.26 160	0.48 165	0.25 50	0.31 138	0.33 133	0.40 220	0.30 211	0.35 96	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.11 143	0.11 30	0.09 6

LiteMatch	0.24 97	0.17 137	0.24 15	0.37 207	0.20 133	0.27 99	0.27 182	0.31 25	0.24 37	0.21 27	0.20 21	0.29 125	0.40 323	0.29 27	0.43 398	0.16 304	0.10 94	0.15 200	0.13 223	0.14 194	0.14 282

Lsterematch	0.38 301	0.17 137	0.38 228	0.37 207	0.20 133	0.42 307	0.27 182	0.57 222	0.71 351	0.66 345	1.02 474	0.49 279	0.40 323	0.57 294	0.43 398	0.16 304	0.10 94	0.15 200	0.13 223	0.14 194	0.14 282

Foundation-i1	0.26 133	0.14 24	0.25 26	0.33 82	0.21 164	0.39 276	0.26 160	0.60 246	0.38 178	0.35 173	0.38 168	0.44 257	0.29 192	0.32 62	0.26 189	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.11 143	0.11 30	0.10 58

Selective-IGEV-i32	0.24 97	0.18 174	0.35 185	0.35 155	0.19 96	0.27 99	0.25 139	0.55 210	0.23 31	0.27 99	0.25 66	0.34 164	0.19 50	0.58 315	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.10 58

GeoVLM	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 99	0.19 26	0.31 25	0.24 37	0.21 27	0.20 21	0.29 125	0.20 64	0.29 27	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LACA2	0.20 24	0.15 60	0.26 40	0.30 23	0.15 4	0.29 133	0.29 217	0.30 21	0.22 22	0.21 27	0.23 42	0.28 120	0.20 64	0.34 86	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.10 1	0.09 12	0.12 94	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 60	0.26 40	0.29 12	0.14 2	0.25 71	0.23 109	0.25 6	0.19 14	0.20 17	0.16 10	0.19 26	0.18 34	0.30 45	0.21 51	0.14 172	0.10 94	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

Test_v1	0.20 24	0.14 24	0.22 2	0.28 7	0.18 66	0.24 53	0.21 67	0.39 81	0.31 102	0.21 27	0.22 37	0.17 6	0.17 20	0.34 86	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.10 6	0.09 6

Hybrid-DGEV-03	0.45 379	0.19 216	0.33 148	0.43 422	0.27 388	0.56 393	0.26 160	0.65 281	0.74 368	0.94 527	1.92 627	0.61 352	0.30 211	0.55 271	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.18 338	0.16 328	0.14 194	0.11 128

DispViT+	0.23 72	0.14 24	0.27 52	0.29 12	0.17 37	0.19 15	0.20 42	0.59 235	0.45 229	0.28 113	0.26 78	0.24 82	0.17 20	0.46 199	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.10 1	0.08 1	0.10 6	0.10 58

WQFJA1++	0.23 72	0.15 60	0.27 52	0.30 23	0.21 164	0.31 171	0.18 12	0.36 56	0.17 8	0.25 70	0.30 113	0.29 125	0.28 173	0.40 133	0.22 73	0.15 248	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.42 607	0.11 128

MatchStereo	0.19 14	0.14 24	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.18 12	0.21 67	0.32 32	0.28 72	0.20 17	0.35 151	0.18 20	0.17 20	0.31 53	0.24 129	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.26 133	0.16 89	0.30 88	0.38 244	0.21 164	0.34 214	0.27 182	0.57 222	0.47 241	0.28 113	0.35 151	0.29 125	0.24 114	0.42 155	0.27 209	0.12 60	0.10 94	0.16 238	0.15 294	0.12 94	0.10 58

MonSter++	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 99	0.19 26	0.31 25	0.24 37	0.21 27	0.20 21	0.29 125	0.19 50	0.29 27	0.21 51	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

HiDET	0.20 24	0.13 3	0.26 40	0.30 23	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.36 56	0.26 55	0.20 17	0.23 42	0.27 114	0.16 17	0.30 45	0.23 112	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

GEAStereo	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.25 305	0.36 239	0.30 237	0.42 112	0.28 72	0.26 81	0.28 99	0.24 82	0.21 76	0.32 62	0.22 73	0.18 388	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.12 188

gasm-f	0.24 97	0.16 89	0.27 52	0.33 82	0.25 305	0.25 71	0.36 368	0.42 112	0.28 72	0.26 81	0.35 151	0.24 82	0.30 211	0.36 100	0.23 112	0.18 388	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.15 259	0.12 188

FE-Mocha	0.32 211	0.19 216	0.50 406	0.38 244	0.27 388	0.30 152	0.20 42	0.71 343	0.36 152	0.65 332	0.56 259	0.54 303	0.25 126	0.38 118	0.22 73	0.15 248	0.10 94	0.17 285	0.16 328	0.13 143	0.12 188

DLNR-FE	20.05 702	36.38 710	38.08 707	170.06 723	60.08 716	0.23 40	0.20 42	14.13 700	0.36 152	0.44 236	0.66 291	0.43 248	0.21 76	0.63 367	0.28 232	5.38 696	0.10 94	0.15 200	0.11 143	73.09 721	0.11 128

IGEV-FE	0.34 236	0.18 174	0.67 502	0.39 276	0.28 413	0.30 152	0.25 139	0.74 362	0.31 102	0.62 303	0.57 261	0.54 303	0.25 126	0.53 257	0.27 209	0.14 172	0.10 94	0.15 200	0.14 262	0.14 194	0.12 188

DDF-Stereo	0.26 133	0.15 60	0.30 88	0.36 183	0.29 441	0.19 15	0.20 42	0.32 32	0.31 102	0.26 81	0.26 78	0.29 125	0.29 192	0.38 118	0.24 129	0.17 353	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.70 646	0.12 188

252Zero-FE	0.20 24	0.15 60	0.26 40	0.33 82	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.41 103	0.34 129	0.22 41	0.21 26	0.19 26	0.18 34	0.28 15	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.10 58

Zero-FE251	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.20 133	0.44 319	0.19 26	0.37 64	0.25 50	0.27 99	0.29 110	0.38 200	0.24 114	0.32 62	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.10 58

zero-FE	0.25 115	0.15 60	0.30 88	0.35 155	0.29 441	0.19 15	0.20 42	0.35 49	0.31 102	0.26 81	0.27 86	0.29 125	0.29 192	0.33 77	0.24 129	0.17 353	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.64 643	0.12 188

AdaDepth	0.22 55	0.17 137	0.32 129	0.37 207	0.18 66	0.34 214	0.22 84	0.33 43	0.23 31	0.21 27	0.21 26	0.20 35	0.20 64	0.56 282	0.21 51	0.10 14	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.12 188

GASTEREO	0.25 115	0.16 89	0.32 129	0.40 319	0.20 133	0.22 30	0.30 237	0.43 131	0.31 102	0.37 185	0.33 133	0.22 52	0.35 266	0.41 144	0.23 112	0.15 248	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.12 94	0.11 128

MSCF	0.25 115	0.16 89	0.33 148	0.39 276	0.20 133	0.20 19	0.31 265	0.43 131	0.31 102	0.36 178	0.33 133	0.23 67	0.35 266	0.36 100	0.23 112	0.15 248	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.13 143	0.11 128

IGEV	0.20 24	0.12 2	0.23 5	0.31 43	0.20 133	0.23 40	0.19 26	0.40 92	0.29 84	0.22 41	0.34 144	0.20 35	0.15 8	0.31 53	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.10 6	0.10 58

xyz-stereo	4.23 682	0.17 137	61.76 720	0.34 112	0.16 23	12.16 692	0.37 385	0.58 230	0.68 332	1.01 559	3.36 667	0.77 448	0.82 558	1.21 598	0.40 379	0.12 60	0.10 94	0.16 238	0.11 143	0.13 143	0.10 58

111111	0.21 41	0.14 24	0.27 52	0.37 207	0.22 193	0.21 26	0.19 26	0.43 131	0.27 59	0.20 17	0.20 21	0.29 125	0.14 2	0.41 144	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.12 94	0.12 188

LG-G_1	0.21 41	0.13 3	0.30 88	0.34 112	0.16 23	0.52 358	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 27	0.21 26	0.26 106	0.19 50	0.37 110	0.20 30	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LG-G	0.21 41	0.13 3	0.30 88	0.34 112	0.16 23	0.52 358	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 27	0.21 26	0.26 106	0.19 50	0.37 110	0.20 30	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LGtest1	0.19 14	0.14 24	0.29 74	0.34 112	0.16 23	0.26 81	0.17 3	0.32 32	0.20 18	0.21 27	0.15 5	0.23 67	0.20 64	0.32 62	0.20 30	0.15 248	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.11 128

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 72	0.16 89	0.32 129	0.39 276	0.21 164	0.18 12	0.21 67	0.34 46	0.26 55	0.28 113	0.51 228	0.28 120	0.29 192	0.26 8	0.24 129	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.12 188

MM-Stereo_test2	0.30 197	0.18 174	0.39 250	0.40 319	0.24 273	0.42 307	0.42 467	0.63 266	0.41 198	0.37 185	0.35 151	0.32 147	0.26 143	0.53 257	0.25 160	0.12 60	0.10 94	0.15 200	0.12 181	0.15 259	0.10 58

HART	0.29 179	0.16 89	0.32 129	0.40 319	0.21 164	0.32 190	0.26 160	0.62 258	0.31 102	0.33 160	0.65 284	0.41 229	0.22 90	0.55 271	0.25 160	0.12 60	0.10 94	0.15 200	0.11 143	0.15 259	0.11 128

Reg-Stereo(zero)	0.30 197	0.16 89	0.28 67	0.34 112	0.18 66	0.32 190	0.20 42	0.63 266	0.68 332	0.50 260	0.52 240	0.51 290	0.30 211	0.45 183	0.25 160	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.11 128

HI	0.45 379	0.21 302	0.36 197	0.34 112	0.35 527	0.28 121	0.31 265	0.72 348	0.46 234	0.87 485	1.13 520	1.09 555	0.76 535	0.69 426	0.56 484	0.12 60	0.10 94	0.17 285	0.17 384	0.17 348	0.15 314

CoSv	0.45 379	0.21 302	0.36 197	0.34 112	0.35 527	0.28 121	0.31 265	0.72 348	0.46 234	0.87 485	1.13 520	1.09 555	0.76 535	0.69 426	0.56 484	0.12 60	0.10 94	0.17 285	0.17 384	0.17 348	0.15 314

SCV_C0	0.26 133	0.18 174	0.34 169	0.35 155	0.24 273	0.23 40	0.28 208	0.51 183	0.36 152	0.31 138	0.36 160	0.37 191	0.20 64	0.57 294	0.22 73	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.16 309	0.12 188

SCV	0.26 133	0.19 216	0.33 148	0.35 155	0.21 164	0.27 99	0.34 321	0.56 214	0.28 72	0.24 59	0.28 99	0.37 191	0.23 104	0.49 225	0.22 73	0.18 388	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.15 259	0.11 128

HUF	0.24 97	0.16 89	0.33 148	0.32 66	0.18 66	0.25 71	0.40 440	0.42 112	0.34 129	0.25 70	0.23 42	0.32 147	0.28 173	0.34 86	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.10 58

GIP-stereo	0.24 97	0.18 174	0.30 88	0.37 207	0.24 273	0.26 81	0.20 42	0.46 153	0.36 152	0.24 59	0.39 173	0.35 179	0.20 64	0.31 53	0.21 51	0.15 248	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.11 128

DEFOM-Stereo	0.22 55	0.15 60	0.26 40	0.33 82	0.20 133	0.61 427	0.21 67	0.30 21	0.31 102	0.23 47	0.19 18	0.18 20	0.18 34	0.41 144	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.11 128

SMoEStereo_RVC	0.26 133	0.19 216	0.35 185	0.35 155	0.22 193	0.36 239	0.32 292	0.39 81	0.34 129	0.37 185	0.30 113	0.33 160	0.24 114	0.53 257	0.24 129	0.12 60	0.10 94	0.16 238	0.12 181	0.12 94	0.11 128

999	0.27 156	0.16 89	0.35 185	0.36 183	0.24 273	0.31 171	0.27 182	0.49 170	0.38 178	0.26 81	0.30 113	0.39 207	0.23 104	0.63 367	0.25 160	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.12 181	0.12 94	0.14 282

tg	0.33 228	0.18 174	0.37 214	0.39 276	0.22 193	0.38 263	0.26 160	0.70 335	0.56 285	0.47 252	0.65 284	0.42 239	0.24 114	0.55 271	0.33 288	0.14 172	0.10 94	0.18 338	0.17 384	0.14 194	0.11 128

PAM_32	0.46 390	0.19 216	0.67 502	0.39 276	0.24 273	0.75 501	0.27 182	0.95 453	0.34 129	0.68 356	0.44 192	1.91 639	0.65 480	0.62 356	0.26 189	0.15 248	0.10 94	0.16 238	0.15 294	0.14 194	0.13 236

PAM	0.46 390	0.19 216	0.70 517	0.40 319	0.26 353	0.75 501	0.33 304	0.85 409	0.34 129	0.70 370	0.46 201	1.83 634	0.63 463	0.61 347	0.26 189	0.15 248	0.10 94	0.16 238	0.14 262	0.14 194	0.13 236

dual_stereo	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.31 43	0.16 23	0.16 6	0.20 42	0.29 18	0.20 18	0.23 47	0.20 21	0.22 52	0.14 2	0.52 248	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Pointernet	0.27 156	0.14 24	0.33 148	0.35 155	0.23 241	0.35 225	0.21 67	0.72 348	0.38 178	0.39 210	0.36 160	0.34 164	0.25 126	0.36 100	0.25 160	0.15 248	0.10 94	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 350	0.20 263	0.74 536	0.38 244	0.43 579	0.39 276	0.26 160	0.94 446	0.49 252	0.53 273	0.77 331	0.93 506	0.45 355	0.63 367	0.24 129	0.16 304	0.10 94	0.17 285	0.18 412	0.20 428	0.20 458

IGEV-Stereo+	0.23 72	0.14 24	0.26 40	0.32 66	0.19 96	0.12 1	0.17 3	0.29 18	0.29 84	0.21 27	0.15 5	0.22 52	0.22 90	0.40 133	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.15 259	0.86 657

AIO-Stereo	0.25 115	0.18 174	0.34 169	0.37 207	0.18 66	0.28 121	0.30 237	0.48 165	0.27 59	0.29 126	0.30 113	0.32 147	0.17 20	0.52 248	0.23 112	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.10 58

WCG-NET（raft）	0.31 205	0.15 60	0.36 197	0.32 66	0.19 96	0.35 225	0.27 182	0.51 183	0.78 400	0.45 239	0.55 256	0.48 273	0.27 157	0.54 264	0.26 189	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.11 143	0.12 94	0.11 128

RSM++	0.25 115	0.18 174	0.34 169	0.36 183	0.20 133	0.28 121	0.30 237	0.51 183	0.32 116	0.25 70	0.22 37	0.37 191	0.21 76	0.50 233	0.24 129	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.12 181	0.14 194	0.10 58

RSM	0.25 115	0.18 174	0.33 148	0.36 183	0.20 133	0.27 99	0.34 321	0.51 183	0.27 59	0.26 81	0.23 42	0.39 207	0.21 76	0.56 282	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.14 194	0.10 58

RAFT-Stereo-weight	0.32 211	0.18 174	0.33 148	0.39 276	0.22 193	0.26 81	0.29 217	0.67 301	0.80 411	0.53 273	0.51 228	0.58 325	0.20 64	0.47 208	0.27 209	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.11 128

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 115	0.14 24	0.74 536	0.33 82	0.19 96	0.29 133	0.22 84	0.38 73	0.29 84	0.25 70	0.22 37	0.23 67	0.32 232	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.30 558

MoCha-V2	0.25 115	0.15 60	0.29 74	0.40 319	0.18 66	0.27 99	0.26 160	0.49 170	0.27 59	0.36 178	0.27 86	0.33 160	0.35 266	0.49 225	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.11 128

IGEV++	0.24 97	0.17 137	0.31 109	0.38 244	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.50 180	0.23 31	0.28 113	0.35 151	0.30 136	0.22 90	0.31 53	0.28 232	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.13 236

ACVNet-DCA	0.35 252	0.23 365	0.33 148	0.41 356	0.22 193	0.55 379	0.38 407	0.85 409	0.54 271	0.41 224	0.50 218	0.34 164	0.49 374	0.57 294	0.25 160	0.16 304	0.10 94	0.19 382	0.13 223	0.18 376	0.17 384

xx1	0.39 318	0.23 365	0.33 148	0.41 356	0.22 193	0.55 379	0.38 407	0.67 301	1.06 556	0.41 224	0.50 218	0.65 380	0.53 395	0.57 294	0.25 160	0.16 304	0.10 94	0.20 412	0.19 443	0.18 376	0.17 384

1test111	0.36 270	0.23 365	0.33 148	0.41 356	0.22 193	0.55 379	0.38 407	0.85 409	0.54 271	0.41 224	0.50 218	0.34 164	0.49 374	0.55 271	0.45 426	0.16 304	0.10 94	0.19 382	0.13 223	0.18 376	0.17 384

cc1	0.37 286	0.23 365	0.33 148	0.41 356	0.22 193	0.55 379	0.38 407	0.67 301	1.06 556	0.41 224	0.50 218	0.34 164	0.49 374	0.57 294	0.25 160	0.16 304	0.10 94	0.19 382	0.13 223	0.16 309	0.15 314

ff7	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.36 183	0.26 353	0.31 171	0.35 346	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 192	0.58 315	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.12 181	0.14 194	0.15 314

ffff	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.36 183	0.26 353	0.31 171	0.35 346	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 192	0.58 315	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.12 181	0.14 194	0.15 314

ffm	0.44 368	0.26 446	0.49 393	0.37 207	0.25 305	0.55 379	0.37 385	0.68 311	1.04 546	0.73 394	0.96 440	0.71 407	0.53 395	0.57 294	0.25 160	0.16 304	0.10 94	0.25 520	0.21 491	0.16 309	0.16 362

ff1	0.49 436	0.26 446	0.49 393	0.37 207	0.25 305	0.55 379	0.37 385	0.68 311	1.04 546	0.73 394	0.96 440	0.71 407	0.53 395	1.01 561	0.88 566	0.16 304	0.10 94	0.25 520	0.21 491	0.16 309	0.16 362

11t	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.36 183	0.26 353	0.31 171	0.35 346	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 192	0.58 315	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.12 181	0.14 194	0.15 314

tt1	0.36 270	0.24 403	0.32 129	0.41 356	0.22 193	0.54 373	0.38 407	0.68 311	1.04 546	0.41 224	0.46 201	0.35 179	0.45 355	0.57 294	0.25 160	0.16 304	0.10 94	0.19 382	0.13 223	0.16 309	0.16 362

IGEV_Zeroshot_test	0.34 236	0.18 174	0.67 502	0.39 276	0.28 413	0.30 152	0.25 139	0.74 362	0.31 102	0.62 303	0.57 261	0.54 303	0.25 126	0.53 257	0.27 209	0.14 172	0.10 94	0.15 200	0.14 262	0.14 194	0.12 188

MSKI-zero shot	0.32 211	0.17 137	0.34 169	0.39 276	0.21 164	0.32 190	0.22 84	0.61 253	0.43 213	0.52 270	0.64 281	0.61 352	0.20 64	0.74 458	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.12 94	0.12 188

DLNR_Zeroshot_test	20.09 703	36.28 709	38.04 706	169.85 722	61.80 717	0.23 40	0.20 42	13.88 699	0.37 169	0.44 236	0.66 291	0.43 248	0.21 76	0.62 356	0.28 232	5.46 697	0.10 94	0.15 200	0.11 143	72.60 720	0.11 128

CASnet	0.30 197	0.20 263	0.33 148	0.41 356	0.16 23	0.26 81	0.24 127	0.52 193	0.53 267	0.52 270	0.54 247	0.39 207	0.24 114	0.40 133	0.26 189	0.14 172	0.10 94	0.22 469	0.18 412	0.18 376	0.11 128
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.27 156	0.17 137	0.31 109	0.34 112	0.45 590	0.26 81	0.28 208	0.37 64	0.32 116	0.30 134	0.46 201	0.31 144	0.37 300	0.36 100	0.24 129	0.14 172	0.10 94	0.15 200	0.12 181	0.13 143	0.11 128

Any-RAFT	0.35 252	0.16 89	0.30 88	0.34 112	0.21 164	0.52 358	0.22 84	0.88 425	0.73 360	0.53 273	0.73 310	0.64 367	0.28 173	0.46 199	0.24 129	0.15 248	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.12 188

LoS_RVC	0.27 156	0.16 89	0.27 52	0.32 66	0.30 460	0.44 319	0.34 321	0.41 103	0.33 122	0.31 138	0.51 228	0.29 125	0.32 232	0.36 100	0.28 232	0.11 36	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.19 435

anonymousdsp2	0.35 252	0.20 263	0.43 308	0.37 207	0.24 273	0.48 342	0.31 265	0.86 413	0.65 320	0.55 279	0.50 218	0.50 284	0.34 260	0.56 282	0.31 266	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.16 309	0.14 282

anonymousdsp	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.37 207	0.25 305	0.30 152	0.35 346	0.63 266	0.35 142	0.39 210	0.33 133	0.33 160	0.28 173	0.59 332	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.12 181	0.14 194	0.15 314

Selective-IGEV	0.24 97	0.18 174	0.35 185	0.35 155	0.19 96	0.27 99	0.25 139	0.55 210	0.23 31	0.27 99	0.25 66	0.34 164	0.19 50	0.58 315	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.10 58

EGLCR-Stereo	0.25 115	0.16 89	0.33 148	0.34 112	0.20 133	0.35 225	0.20 42	0.52 193	0.36 152	0.28 113	0.27 86	0.41 229	0.18 34	0.45 183	0.26 189	0.14 172	0.10 94	0.16 238	0.14 262	0.13 143	0.11 128

RCA-Stereo	0.35 252	0.17 137	0.34 169	0.38 244	0.22 193	0.31 171	0.34 321	0.68 311	1.24 595	0.45 239	0.65 284	0.47 268	0.43 339	0.38 118	0.27 209	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.11 128

DCANet-4	0.36 270	0.20 263	0.48 380	0.34 112	0.19 96	0.29 133	0.30 237	0.66 291	0.92 489	0.69 364	0.78 342	0.40 220	0.47 365	0.45 183	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 236

ccc-4	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.36 183	0.26 353	0.31 171	0.35 346	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 192	0.58 315	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.12 181	0.14 194	0.15 314

fff	0.37 286	0.16 89	0.41 274	0.34 112	0.19 96	0.29 133	0.30 237	0.69 320	1.06 556	0.69 364	0.78 342	0.42 239	0.63 463	0.46 199	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 236

ADStereo(finetuned)	0.37 286	0.16 89	0.49 393	0.34 112	0.19 96	0.30 152	0.30 237	0.68 311	0.91 484	0.70 370	0.77 331	0.43 248	0.69 501	0.45 183	0.33 288	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.12 188

test_4	0.36 270	0.18 174	0.31 109	0.44 442	0.25 305	0.20 19	0.34 321	0.56 214	0.41 198	0.59 289	1.45 596	0.43 248	0.25 126	0.63 367	0.28 232	0.12 60	0.10 94	0.17 285	0.19 443	0.15 259	0.11 128

IGEV-Stereo	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.37 207	0.25 305	0.30 152	0.35 346	0.63 266	0.35 142	0.39 210	0.33 133	0.33 160	0.28 173	0.59 332	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.12 181	0.14 194	0.15 314
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_3	0.36 270	0.19 216	0.44 318	0.44 442	0.23 241	0.48 342	0.36 368	0.66 291	0.82 424	0.64 323	0.45 196	0.68 394	0.25 126	0.41 144	0.31 266	0.12 60	0.10 94	0.18 338	0.16 328	0.15 259	0.11 128

LCNet	0.41 341	0.20 263	0.32 129	0.44 442	0.24 273	0.47 339	0.29 217	0.67 301	0.53 267	0.72 388	1.03 479	0.66 386	0.60 444	0.58 315	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.19 382	0.19 443	0.21 452	0.36 592

STrans-v2	0.46 390	0.20 263	0.48 380	0.40 319	0.24 273	0.55 379	0.50 516	1.07 504	0.73 360	0.65 332	1.05 490	0.72 416	0.69 501	0.72 444	0.33 288	0.14 172	0.10 94	0.17 285	0.14 262	0.13 143	0.12 188

TransformOpticalFlow	0.44 368	0.20 263	0.47 360	0.41 356	0.23 241	0.37 250	0.47 497	0.94 446	0.76 381	0.65 332	1.14 525	0.73 427	0.56 420	0.76 468	0.32 275	0.15 248	0.10 94	0.17 285	0.15 294	0.14 194	0.13 236

PFNet	0.42 350	0.18 174	0.58 459	0.43 422	0.24 273	0.43 311	0.32 292	0.74 362	0.78 400	1.00 554	0.74 319	0.68 394	0.39 317	0.72 444	0.37 354	0.16 304	0.10 94	0.20 412	0.15 294	0.16 309	0.13 236

IRAFT_RVC	0.42 350	0.20 263	0.48 380	0.44 442	0.24 273	0.27 99	0.54 544	0.74 362	0.77 390	0.76 408	0.80 355	0.73 427	0.51 389	0.70 433	0.36 338	0.17 353	0.10 94	0.21 454	0.16 328	0.16 309	0.14 282

cross-raft	0.34 236	0.20 263	0.37 214	0.44 442	0.23 241	0.32 190	0.35 346	0.74 362	0.40 194	0.60 293	0.77 331	0.57 316	0.27 157	0.43 166	0.28 232	0.12 60	0.10 94	0.15 200	0.13 223	0.15 259	0.11 128

GMM-Stereo	0.44 368	0.19 216	0.36 197	0.42 401	0.25 305	0.51 353	0.47 497	0.71 343	0.53 267	0.76 408	1.37 577	0.76 442	0.38 305	0.60 338	0.33 288	0.15 248	0.10 94	0.20 412	0.19 443	0.16 309	0.27 535

iRaftStereo_RVC	0.32 211	0.19 216	0.37 214	0.39 276	0.22 193	0.31 171	0.29 217	0.68 311	0.51 261	0.49 257	0.66 291	0.37 191	0.23 104	0.45 183	0.33 288	0.14 172	0.10 94	0.18 338	0.17 384	0.15 259	0.12 188

s12784h	0.36 270	0.15 60	0.24 15	0.34 112	0.15 4	0.77 508	0.29 217	0.80 392	0.83 429	0.56 282	0.57 261	0.43 248	0.40 323	0.57 294	0.33 288	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.09 12	0.14 194	0.09 6

XX-TBD	0.32 211	0.53 605	0.26 40	0.51 549	0.20 133	0.37 250	0.24 127	0.40 92	0.73 360	0.54 277	0.69 299	0.31 144	0.25 126	0.32 62	0.27 209	0.16 304	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.11 128

DCANet	0.36 270	0.16 89	0.41 274	0.34 112	0.19 96	0.30 152	0.30 237	0.68 311	0.91 484	0.70 370	0.77 331	0.43 248	0.57 422	0.45 183	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.12 188

csc	0.37 286	0.16 89	0.41 274	0.34 112	0.19 96	0.29 133	0.30 237	0.69 320	1.06 556	0.69 364	0.78 342	0.42 239	0.63 463	0.46 199	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 236

cscssc	0.37 286	0.16 89	0.41 274	0.34 112	0.19 96	0.29 133	0.30 237	0.69 320	1.06 556	0.69 364	0.78 342	0.42 239	0.63 463	0.46 199	0.34 304	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 236

111	0.40 330	0.17 137	0.41 274	0.34 112	0.19 96	0.52 358	0.28 208	0.74 362	1.16 580	0.50 260	0.91 419	0.63 361	0.48 370	0.61 347	0.35 322	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.12 181	0.13 143	0.13 236

CFNet-RSSM	0.34 236	0.17 137	0.45 331	0.39 276	0.22 193	0.35 225	0.23 109	0.73 359	0.84 434	0.65 332	0.54 247	0.57 316	0.28 173	0.46 199	0.26 189	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.12 181	0.13 143	0.11 128

PMTNet	0.32 211	0.16 89	0.24 15	0.29 12	0.18 66	0.45 328	0.22 84	0.56 214	0.63 307	0.46 246	0.54 247	0.39 207	0.34 260	0.48 219	0.24 129	0.75 653	0.10 94	0.12 44	0.08 1	0.12 94	0.11 128

HITNet	0.41 341	0.26 446	0.45 331	0.33 82	0.17 37	0.63 448	0.30 237	0.93 441	0.64 315	0.71 377	0.82 368	0.64 367	0.52 391	0.59 332	0.43 398	0.14 172	0.10 94	0.15 200	0.13 223	0.19 410	0.12 188
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.47 405	0.24 403	0.61 468	0.37 207	0.17 37	0.61 427	0.33 304	0.80 392	0.87 456	0.94 527	1.13 520	0.72 416	0.43 339	0.89 529	0.51 462	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.14 194	0.12 188

PointNet	0.20 24	0.15 60	0.25 26	0.32 66	0.18 66	0.29 133	0.23 109	0.25 6	0.27 59	0.15 2	0.24 56	0.28 120	0.17 20	0.34 86	0.20 30	0.13 113	0.11 221	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.09 6

LiteMatch*	0.20 24	0.14 24	0.31 109	0.31 43	0.23 241	0.24 53	0.21 67	0.31 25	0.30 92	0.21 27	0.19 18	0.24 82	0.19 50	0.31 53	0.20 30	0.13 113	0.11 221	0.13 102	0.10 78	0.10 6	0.11 128

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 164	0.51 594	1.28 617	0.31 43	0.19 96	0.22 30	0.22 84	0.45 146	0.28 72	0.23 47	0.32 130	0.25 97	0.24 114	0.32 62	0.20 30	0.12 60	0.11 221	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 128

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 164	0.23 365	1.22 612	0.34 112	0.21 164	0.29 133	0.21 67	0.41 103	0.33 122	0.24 59	0.30 113	0.32 147	0.28 173	0.33 77	0.20 30	0.12 60	0.11 221	0.13 102	0.10 78	0.10 6	0.11 128

RT-Monster	0.32 211	0.17 137	0.30 88	0.34 112	0.26 353	0.38 263	0.20 42	0.56 214	0.76 381	0.61 300	0.64 281	0.49 279	0.28 173	0.41 144	0.30 258	0.14 172	0.11 221	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.13 236

VMStereo-Base	0.28 164	0.16 89	0.27 52	0.30 23	0.17 37	0.30 152	0.27 182	0.50 180	0.65 320	0.32 153	0.47 207	0.42 239	0.24 114	0.41 144	0.27 209	0.15 248	0.11 221	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.14 282

LCMNet	0.21 41	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.20 133	0.26 81	0.19 26	0.38 73	0.43 213	0.21 27	0.21 26	0.27 114	0.17 20	0.36 100	0.23 112	0.12 60	0.11 221	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

DA	0.29 179	0.17 137	0.31 109	0.40 319	0.20 133	0.74 495	0.33 304	0.47 157	0.44 220	0.34 164	0.39 173	0.39 207	0.32 232	0.32 62	0.24 129	0.15 248	0.11 221	0.16 238	0.11 143	0.15 259	0.10 58

GGEV	0.29 179	0.17 137	0.31 109	0.40 319	0.20 133	0.74 495	0.33 304	0.47 157	0.44 220	0.34 164	0.39 173	0.39 207	0.32 232	0.32 62	0.24 129	0.15 248	0.11 221	0.16 238	0.11 143	0.15 259	0.10 58

DilatedVolume-Stereo	0.30 197	0.15 60	0.34 169	0.33 82	0.20 133	0.53 366	0.25 139	0.56 214	0.43 213	0.56 282	0.50 218	0.35 179	0.29 192	0.49 225	0.28 232	0.13 113	0.11 221	0.12 44	0.11 143	0.11 30	0.10 58

IGEV-RUCA	0.25 115	0.16 89	0.34 169	0.39 276	0.27 388	0.33 199	0.20 42	0.38 73	0.36 152	0.26 81	0.31 127	0.25 97	0.21 76	0.48 219	0.24 129	0.20 444	0.11 221	0.13 102	0.10 78	0.17 348	0.15 314

tt45	0.27 156	0.17 137	0.34 169	0.35 155	0.23 241	0.38 263	0.28 208	0.46 153	0.28 72	0.40 219	0.27 86	0.38 200	0.25 126	0.57 294	0.26 189	0.13 113	0.11 221	0.16 238	0.13 223	0.12 94	0.14 282

mms	0.26 133	0.21 302	0.33 148	0.37 207	0.25 305	0.30 152	0.33 304	0.40 92	0.32 116	0.28 113	0.34 144	0.34 164	0.20 64	0.45 183	0.26 189	0.12 60	0.11 221	0.16 238	0.12 181	0.14 194	0.11 128

ours_stereo	0.26 133	0.21 302	0.33 148	0.38 244	0.23 241	0.30 152	0.33 304	0.42 112	0.38 178	0.26 81	0.34 144	0.35 179	0.23 104	0.47 208	0.27 209	0.13 113	0.11 221	0.16 238	0.12 181	0.14 194	0.10 58

fffy	0.28 164	0.21 302	0.34 169	0.37 207	0.23 241	0.33 199	0.29 217	0.51 183	0.41 198	0.32 153	0.37 165	0.39 207	0.27 157	0.50 233	0.27 209	0.12 60	0.11 221	0.16 238	0.13 223	0.14 194	0.11 128

UGAM-zero	0.46 390	0.19 216	0.62 471	0.37 207	0.23 241	0.34 214	0.21 67	1.15 542	0.39 190	0.66 345	0.61 273	1.70 631	0.91 578	0.75 464	0.25 160	0.14 172	0.11 221	0.15 200	0.12 181	0.13 143	0.13 236

GCAP-BAT	0.28 164	0.15 60	0.42 295	0.33 82	0.21 164	0.25 71	0.25 139	0.45 146	0.54 271	0.34 164	0.42 184	0.43 248	0.27 157	0.48 219	0.24 129	0.14 172	0.11 221	0.14 154	0.12 181	0.11 30	0.12 188

Occ-G	0.26 133	0.14 24	0.28 67	0.34 112	0.20 133	0.27 99	0.34 321	0.41 103	0.31 102	0.29 126	0.43 190	0.49 279	0.25 126	0.47 208	0.28 232	0.13 113	0.11 221	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.12 188

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 417	0.21 302	1.26 616	0.39 276	0.51 611	0.28 121	0.30 237	1.25 590	0.44 220	0.68 356	1.11 509	0.86 476	0.33 248	0.67 409	0.27 209	0.15 248	0.11 221	0.17 285	0.20 468	0.22 475	0.24 512

trnet	0.27 156	0.14 24	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.37 250	0.23 109	0.52 193	0.72 353	0.42 229	0.51 228	0.34 164	0.26 143	0.39 124	0.25 160	0.15 248	0.11 221	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

GCAPDPT-zeroshot	0.28 164	0.15 60	0.42 295	0.33 82	0.21 164	0.25 71	0.25 139	0.45 146	0.54 271	0.34 164	0.42 184	0.43 248	0.27 157	0.48 219	0.24 129	0.14 172	0.11 221	0.14 154	0.12 181	0.11 30	0.12 188

RAFT-Test	0.34 236	0.18 174	0.37 214	0.38 244	0.23 241	0.50 349	0.23 109	0.69 320	0.40 194	0.60 293	0.85 389	0.61 352	0.28 173	0.46 199	0.27 209	0.14 172	0.11 221	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.12 188

HH	0.35 252	0.20 263	0.47 360	0.40 319	0.25 305	0.33 199	0.31 265	0.76 376	0.38 178	0.43 233	0.57 261	0.79 452	0.44 350	0.71 438	0.25 160	0.15 248	0.11 221	0.15 200	0.14 262	0.14 194	0.12 188

HanStereo	0.35 252	0.20 263	0.47 360	0.40 319	0.25 305	0.33 199	0.31 265	0.76 376	0.38 178	0.43 233	0.57 261	0.79 452	0.44 350	0.71 438	0.25 160	0.15 248	0.11 221	0.15 200	0.14 262	0.14 194	0.12 188

LoS	0.29 179	0.15 60	0.30 88	0.29 12	0.18 66	0.33 199	0.29 217	0.51 183	0.72 353	0.34 164	0.52 240	0.41 229	0.28 173	0.47 208	0.28 232	0.15 248	0.11 221	0.13 102	0.09 12	0.11 30	0.11 128
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.28 164	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.70 641	0.37 250	0.27 182	0.48 165	0.46 234	0.34 164	0.48 210	0.27 114	0.22 90	0.39 124	0.23 112	0.13 113	0.11 221	0.12 44	0.08 1	0.13 143	0.17 384

knoymous	0.36 270	0.20 263	0.31 109	0.31 43	0.22 193	0.36 239	0.29 217	0.61 253	0.64 315	0.67 350	0.70 303	0.60 346	0.40 323	0.58 315	0.34 304	0.17 353	0.11 221	0.20 412	0.11 143	0.17 348	0.18 402

riskmin	0.38 301	0.20 263	0.39 250	0.32 66	0.23 241	0.53 366	0.30 237	0.63 266	0.80 411	0.49 257	0.56 259	0.73 427	0.58 432	0.55 271	0.36 338	0.17 353	0.11 221	0.19 382	0.13 223	0.19 410	0.20 458

Selective-RAFT	0.35 252	0.23 365	0.51 421	0.44 442	0.21 164	0.64 455	0.27 182	0.59 235	0.63 307	0.40 219	0.38 168	0.55 308	0.40 323	0.57 294	0.35 322	0.13 113	0.11 221	0.14 154	0.12 181	0.16 309	0.13 236

ProNet	0.29 179	0.21 302	0.38 228	0.35 155	0.24 273	0.32 190	0.43 474	0.57 222	0.37 169	0.33 160	0.30 113	0.32 147	0.28 173	0.57 294	0.26 189	0.13 113	0.11 221	0.16 238	0.13 223	0.13 143	0.13 236

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 529	0.28 477	0.99 582	0.40 319	0.30 460	1.03 573	0.56 555	1.10 515	0.99 521	0.97 541	1.22 547	1.06 544	0.69 501	1.07 574	0.95 585	0.19 420	0.11 221	0.16 238	0.13 223	0.22 475	0.21 478

RAFT+CT+SA	0.39 318	0.23 365	0.36 197	0.51 549	0.27 388	0.29 133	0.46 490	0.75 369	0.80 411	0.51 263	0.89 412	0.41 229	0.40 323	0.78 481	0.32 275	0.14 172	0.11 221	0.18 338	0.18 412	0.15 259	0.14 282

test_5	0.43 360	0.24 403	0.43 308	0.52 562	0.28 413	0.28 121	0.42 467	0.72 348	0.82 424	0.62 303	0.91 419	0.72 416	0.55 413	0.79 487	0.35 322	0.14 172	0.11 221	0.18 338	0.18 412	0.18 376	0.16 362

iRaft-Stereo_20w	0.39 318	0.19 216	0.57 455	0.37 207	0.27 388	0.31 171	0.24 127	1.44 627	0.29 84	0.69 364	0.53 244	0.60 346	0.42 333	0.83 502	0.27 209	0.14 172	0.11 221	0.14 154	0.13 223	0.15 259	0.13 236

IPLG	0.39 318	0.20 263	0.59 460	0.40 319	0.24 273	0.54 373	0.27 182	0.75 369	0.63 307	0.84 466	0.81 362	0.32 147	0.32 232	0.60 338	0.45 426	0.13 113	0.11 221	0.16 238	0.13 223	0.13 143	0.12 188

MIPNet	0.37 286	0.21 302	0.59 460	0.39 276	0.25 305	0.50 349	0.28 208	0.77 379	0.70 340	0.65 332	0.60 269	0.40 220	0.49 374	0.44 178	0.37 354	0.14 172	0.11 221	0.16 238	0.13 223	0.14 194	0.13 236

GMOStereo	0.37 286	0.19 216	0.38 228	0.43 422	0.24 273	0.37 250	0.38 407	0.52 193	0.62 296	0.87 485	0.84 379	0.64 367	0.35 266	0.37 110	0.28 232	0.13 113	0.11 221	0.20 412	0.18 412	0.15 259	0.11 128

error version	0.37 286	0.19 216	0.38 228	0.43 422	0.24 273	0.37 250	0.38 407	0.52 193	0.62 296	0.87 485	0.84 379	0.64 367	0.35 266	0.37 110	0.28 232	0.13 113	0.11 221	0.20 412	0.18 412	0.15 259	0.11 128

test-v	0.37 286	0.19 216	0.38 228	0.43 422	0.24 273	0.37 250	0.38 407	0.52 193	0.62 296	0.87 485	0.84 379	0.64 367	0.35 266	0.37 110	0.28 232	0.13 113	0.11 221	0.20 412	0.18 412	0.15 259	0.11 128

HHNet	0.41 341	0.17 137	0.41 274	0.34 112	0.37 539	0.33 199	0.34 321	0.69 320	0.75 373	0.86 477	1.30 567	0.52 295	0.32 232	0.52 248	0.35 322	0.15 248	0.11 221	0.19 382	0.15 294	0.15 259	0.24 512

AAGNet	1.43 642	0.20 263	0.48 380	0.44 442	0.25 305	0.29 133	0.31 265	0.65 281	0.68 332	0.97 541	0.86 392	0.67 393	0.62 457	0.64 382	20.63 699	0.16 304	0.11 221	0.19 382	0.15 294	0.19 410	0.12 188

NRIStereo	0.36 270	0.20 263	0.45 331	0.41 356	0.23 241	0.34 214	0.26 160	0.65 281	0.55 278	0.64 323	0.63 277	0.56 311	0.37 300	0.65 389	0.37 354	0.15 248	0.11 221	0.18 338	0.15 294	0.17 348	0.14 282

PSM-AAD	0.48 417	0.20 263	0.37 214	0.43 422	0.23 241	0.56 393	0.50 516	0.65 281	0.70 340	1.07 580	1.12 513	0.58 325	0.92 583	0.61 347	0.32 275	0.15 248	0.11 221	0.25 520	0.26 565	0.18 376	0.43 620

KYRaft	0.48 417	0.20 263	0.38 228	0.44 442	0.23 241	0.44 319	0.37 385	0.66 291	0.41 198	0.94 527	1.73 616	0.79 452	0.41 331	0.63 367	0.31 266	0.16 304	0.11 221	0.18 338	0.22 509	0.16 309	0.78 652

DEmStereo	0.48 417	0.17 137	0.50 406	0.38 244	0.25 305	0.59 417	0.34 321	0.63 266	0.74 368	0.89 499	1.66 612	0.58 325	1.06 606	0.60 338	0.42 391	0.14 172	0.11 221	0.16 238	0.16 328	0.14 194	0.15 314

SST-Stereo	0.40 330	0.19 216	0.45 331	0.42 401	0.25 305	0.25 71	0.21 67	0.66 291	0.47 241	1.08 584	0.79 352	0.72 416	0.43 339	0.77 476	0.35 322	0.16 304	0.11 221	0.20 412	0.16 328	0.19 410	0.15 314

THIR-Stereo	0.50 452	0.18 174	0.45 331	0.38 244	0.23 241	0.75 501	0.67 586	0.66 291	0.87 456	1.02 562	1.40 583	0.72 416	0.76 535	0.62 356	0.42 391	0.15 248	0.11 221	0.17 285	0.18 412	0.14 194	0.15 314

RAFT_R40	0.40 330	0.19 216	0.44 318	0.43 422	0.25 305	0.23 40	0.26 160	0.67 301	0.67 327	0.98 546	0.78 342	0.72 416	0.43 339	0.76 468	0.35 322	0.16 304	0.11 221	0.20 412	0.16 328	0.18 376	0.14 282

DRaft	0.49 436	0.17 137	0.47 360	0.37 207	0.25 305	0.58 405	0.40 440	0.65 281	0.85 442	1.02 562	1.75 619	0.50 284	0.82 558	0.63 367	0.40 379	0.13 113	0.11 221	0.16 238	0.16 328	0.14 194	0.15 314

RAFT-RH_RVC	0.56 499	0.17 137	0.41 274	0.37 207	0.23 241	0.57 399	0.24 127	0.60 246	0.70 340	1.19 600	3.94 674	0.56 311	0.38 305	0.65 389	0.36 338	0.13 113	0.11 221	0.20 412	0.14 262	0.12 94	0.13 236

RAFT-345	0.40 330	0.18 174	0.40 263	0.38 244	0.22 193	0.33 199	0.26 160	0.61 253	0.51 261	0.74 399	1.79 620	0.45 259	0.33 248	0.66 398	0.36 338	0.14 172	0.11 221	0.18 338	0.14 262	0.13 143	0.13 236

CRE-IMP	0.36 270	0.23 365	0.49 393	0.42 401	0.24 273	0.41 300	0.21 67	0.57 222	0.41 198	0.65 332	0.72 306	0.53 299	0.37 300	0.61 347	0.38 363	0.17 353	0.11 221	0.19 382	0.15 294	0.21 452	0.18 402

test-2	0.37 286	0.19 216	0.38 228	0.43 422	0.24 273	0.37 250	0.38 407	0.52 193	0.62 296	0.87 485	0.84 379	0.64 367	0.35 266	0.37 110	0.28 232	0.13 113	0.11 221	0.20 412	0.18 412	0.15 259	0.11 128

test-1	0.36 270	0.19 216	0.71 522	0.46 488	0.26 353	0.44 319	0.36 368	0.60 246	0.59 291	0.48 255	0.67 296	0.53 299	0.36 293	0.40 133	0.29 251	0.14 172	0.11 221	0.16 238	0.14 262	0.15 259	0.16 362

Prome-Stereo	0.46 390	0.19 216	0.35 185	0.44 442	0.26 353	0.40 282	0.45 486	0.68 311	0.44 220	0.96 536	1.84 623	0.59 340	0.67 491	0.61 347	0.32 275	0.14 172	0.11 221	0.16 238	0.14 262	0.16 309	0.29 549

rafts_anoy	0.37 286	0.21 302	0.36 197	0.41 356	0.26 353	0.30 152	0.33 304	0.67 301	0.90 477	0.58 287	0.66 291	0.45 259	0.33 248	0.47 208	0.39 371	0.16 304	0.11 221	0.21 454	0.23 525	0.17 348	0.14 282

XX-Stereo	0.37 286	0.17 137	0.45 331	0.55 587	0.36 532	0.38 263	0.20 42	0.60 246	0.30 92	0.46 246	1.30 567	0.73 427	0.26 143	0.56 282	0.26 189	0.16 304	0.11 221	0.17 285	0.16 328	0.14 194	0.10 58

test_xeample3	0.29 179	0.21 302	0.41 274	0.35 155	0.26 353	0.35 225	0.32 292	0.56 214	0.36 152	0.43 233	0.32 130	0.34 164	0.28 173	0.54 264	0.23 112	0.14 172	0.11 221	0.16 238	0.12 181	0.14 194	0.13 236

EAI-Stereo	0.34 236	0.19 216	0.44 318	0.39 276	0.21 164	0.31 171	0.30 237	1.15 542	0.30 92	0.49 257	0.75 321	0.36 189	0.28 173	0.62 356	0.27 209	0.14 172	0.11 221	0.14 154	0.13 223	0.13 143	0.12 188

Gwc-CoAtRS	0.34 236	0.17 137	0.44 318	0.39 276	0.23 241	0.34 214	0.22 84	0.70 335	0.75 373	0.60 293	0.59 267	0.58 325	0.29 192	0.45 183	0.26 189	0.14 172	0.11 221	0.14 154	0.12 181	0.12 94	0.12 188

CREStereo	0.28 164	0.15 60	0.24 15	0.27 2	0.17 37	0.37 250	0.25 139	0.51 183	0.72 353	0.42 229	0.51 228	0.32 147	0.26 143	0.38 118	0.25 160	0.16 304	0.11 221	0.12 44	0.08 1	0.12 94	0.11 128
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
iResNet	0.49 436	0.29 489	0.79 554	0.42 401	0.21 164	0.61 427	0.40 440	0.82 398	0.99 521	0.87 485	1.12 513	0.69 399	0.53 395	0.78 481	0.51 462	0.15 248	0.11 221	0.14 154	0.12 181	0.17 348	0.15 314

DepthFocus	0.19 14	0.13 3	0.31 109	0.29 12	0.23 241	0.17 9	0.20 42	0.27 14	0.18 9	0.24 59	0.25 66	0.15 1	0.17 20	0.26 8	0.18 4	0.15 248	0.12 283	0.17 285	0.17 384	0.13 143	0.10 58

Hybrid-DGEV-2	0.41 341	0.21 302	0.42 295	0.47 496	0.29 441	0.59 417	0.23 109	0.82 398	0.99 521	0.64 323	0.63 277	0.60 346	0.65 480	0.58 315	0.33 288	0.14 172	0.12 283	0.18 338	0.16 328	0.14 194	0.12 188

BStereo	0.27 156	0.16 89	0.88 567	0.34 112	0.22 193	0.22 30	0.31 265	0.39 81	0.41 198	0.26 81	0.24 56	0.26 106	0.19 50	0.42 155	0.28 232	0.10 14	0.12 283	0.12 44	0.16 328	0.12 94	0.14 282

Wave_Phase_stereo	0.30 197	0.16 89	0.88 567	0.34 112	0.22 193	0.64 455	0.31 265	0.54 208	0.41 198	0.26 81	0.24 56	0.26 106	0.19 50	0.42 155	0.28 232	0.10 14	0.12 283	0.12 44	0.16 328	0.12 94	0.14 282

CSFM-Stereo	0.20 24	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.17 37	0.29 133	0.20 42	0.39 81	0.22 22	0.22 41	0.21 26	0.26 106	0.20 64	0.30 45	0.20 30	0.13 113	0.12 283	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Select-FE	0.46 390	0.24 403	0.88 567	0.42 401	0.35 527	0.33 199	0.19 26	0.90 432	0.37 169	0.60 293	1.01 465	0.97 515	0.80 553	0.72 444	0.28 232	0.16 304	0.12 283	0.17 285	0.20 468	0.15 259	0.24 512

MultiAttention	3.58 677	0.24 403	0.62 471	0.54 579	0.34 520	22.90 699	2.72 690	1.60 644	1.13 575	0.80 425	1.81 621	1.14 572	0.43 339	35.29 712	0.61 498	0.17 353	0.12 283	0.23 490	0.23 525	0.34 574	0.29 549

z-ln-s-r	0.66 534	0.36 531	1.30 621	0.39 276	0.26 353	0.57 399	0.63 574	0.80 392	1.03 540	0.80 425	1.43 590	0.91 498	0.76 535	1.08 577	1.87 646	0.16 304	0.12 283	0.17 285	0.14 262	0.20 428	0.16 362

depthmonostereo	0.29 179	0.14 24	0.31 109	0.35 155	0.17 37	0.46 333	0.27 182	0.69 320	0.57 287	0.35 173	0.42 184	0.31 144	0.35 266	0.35 96	0.27 209	0.14 172	0.12 283	0.13 102	0.12 181	0.11 30	0.10 58

G2L-ROB	0.47 405	0.19 216	0.42 295	0.35 155	0.22 193	0.57 399	0.42 467	1.14 538	0.71 351	0.84 466	0.75 321	1.09 555	0.53 395	0.74 458	0.53 472	0.17 353	0.12 283	0.14 154	0.12 181	0.17 348	0.19 435

xyz-stereo-finetune2	0.36 270	0.19 216	0.38 228	0.32 66	0.19 96	0.82 532	0.29 217	0.52 193	0.32 116	0.51 263	0.78 342	0.43 248	0.45 355	0.69 426	0.44 417	0.13 113	0.12 283	0.17 285	0.13 223	0.12 94	0.13 236

xyz-stereo-finetune	0.33 228	0.18 174	0.36 197	0.33 82	0.18 66	0.57 399	0.31 265	0.58 230	0.69 339	0.45 239	0.54 247	0.38 200	0.33 248	0.56 282	0.36 338	0.12 60	0.12 283	0.16 238	0.13 223	0.13 143	0.12 188

G2L-Stereo_test	0.48 417	0.20 263	0.40 263	0.34 112	0.23 241	0.57 399	0.58 559	1.10 515	0.77 390	0.86 477	0.94 427	0.95 510	0.54 407	0.68 420	0.60 494	0.16 304	0.12 283	0.14 154	0.12 181	0.15 259	0.15 314

LG-Stereo	0.24 97	0.18 174	0.40 263	0.39 276	0.20 133	0.22 30	0.27 182	0.32 32	0.36 152	0.26 81	0.44 192	0.22 52	0.16 17	0.37 110	0.27 209	0.11 36	0.12 283	0.16 238	0.15 294	0.13 143	0.09 6

RAStereo	0.24 97	0.17 137	0.29 74	0.40 319	0.21 164	0.23 40	0.26 160	0.42 112	0.45 229	0.23 47	0.34 144	0.30 136	0.19 50	0.34 86	0.25 160	0.15 248	0.12 283	0.16 238	0.13 223	0.14 194	0.11 128

MGS-Stereo	0.28 164	0.19 216	0.40 263	0.36 183	0.23 241	0.37 250	0.30 237	0.39 81	0.44 220	0.31 138	0.51 228	0.40 220	0.24 114	0.43 166	0.26 189	0.15 248	0.12 283	0.15 200	0.13 223	0.14 194	0.13 236

MyStereo8	0.40 330	0.20 263	0.54 440	0.41 356	0.29 441	0.53 366	0.29 217	0.65 281	0.49 252	0.71 377	0.98 454	0.58 325	0.43 339	0.50 233	0.51 462	0.15 248	0.12 283	0.16 238	0.14 262	0.19 410	0.19 435

CoDeX	0.47 405	0.20 263	0.49 393	0.42 401	0.25 305	0.75 501	0.36 368	1.27 594	0.80 411	0.82 447	0.96 440	0.62 359	0.57 422	0.60 338	0.36 338	0.17 353	0.12 283	0.17 285	0.15 294	0.16 309	0.14 282

IGEVStereo-DCA	0.29 179	0.22 343	0.38 228	0.35 155	0.27 388	0.37 250	0.35 346	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.30 113	0.35 179	0.27 157	0.51 241	0.22 73	0.15 248	0.12 283	0.16 238	0.12 181	0.13 143	0.15 314

rrr	0.29 179	0.22 343	0.41 274	0.35 155	0.27 388	0.37 250	0.32 292	0.52 193	0.42 209	0.38 197	0.30 113	0.35 179	0.27 157	0.51 241	0.22 73	0.15 248	0.12 283	0.16 238	0.13 223	0.13 143	0.14 282

PCWNet_CMD	0.48 417	0.24 403	0.52 427	0.39 276	0.27 388	0.63 448	0.30 237	0.95 453	0.96 509	0.86 477	1.07 500	0.79 452	0.44 350	0.57 294	0.43 398	0.17 353	0.12 283	0.21 454	0.16 328	0.24 505	0.19 435

GCAP-Stereo	0.28 164	0.19 216	0.40 263	0.38 244	0.19 96	0.38 263	0.23 109	0.57 222	0.41 198	0.45 239	0.49 214	0.39 207	0.27 157	0.33 77	0.23 112	0.14 172	0.12 283	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.11 128

LL-Strereo2	0.35 252	0.24 403	0.48 380	0.41 356	0.26 353	0.35 225	0.24 127	0.67 301	0.44 220	0.54 277	0.51 228	0.66 386	0.25 126	0.66 398	0.30 258	0.14 172	0.12 283	0.23 490	0.20 468	0.18 376	0.13 236

DisPM	0.39 318	0.19 216	0.44 318	0.41 356	0.27 388	0.24 53	0.31 265	0.65 281	0.57 287	0.87 485	0.87 400	0.60 346	0.32 232	0.76 468	0.32 275	0.18 388	0.12 283	0.19 382	0.17 384	0.15 259	0.20 458

raft_robust	0.41 341	0.23 365	0.36 197	0.42 401	0.21 164	0.40 282	0.33 304	0.79 389	0.98 516	0.79 423	0.87 400	0.39 207	0.33 248	0.84 507	0.29 251	0.13 113	0.12 283	0.16 238	0.17 384	0.15 259	0.12 188

Sa-1000	0.48 417	0.24 403	0.41 274	0.45 467	0.25 305	0.59 417	0.34 321	0.81 396	0.93 495	0.82 447	1.50 600	0.53 299	0.45 355	0.92 541	0.30 258	0.15 248	0.12 283	0.21 454	0.19 443	0.15 259	0.13 236

SA	0.44 368	0.25 429	0.46 348	0.46 488	0.24 273	0.43 311	0.36 368	0.75 369	0.96 509	0.59 289	1.03 479	0.48 273	0.52 391	0.94 554	0.32 275	0.16 304	0.12 283	0.21 454	0.19 443	0.15 259	0.13 236

iRaft-Stereo_5w	0.45 379	0.21 302	0.48 380	0.42 401	0.28 413	0.31 171	0.54 544	0.63 266	0.62 296	0.62 303	0.89 412	1.01 529	0.69 501	0.75 464	0.66 513	0.13 113	0.12 283	0.17 285	0.15 294	0.14 194	0.15 314

CIPLG	0.41 341	0.21 302	0.63 481	0.45 467	0.33 511	0.52 358	0.33 304	0.65 281	0.60 293	0.82 447	0.96 440	0.46 266	0.32 232	0.55 271	0.44 417	0.16 304	0.12 283	0.15 200	0.14 262	0.13 143	0.14 282

IPLGR_C	0.40 330	0.21 302	0.64 486	0.45 467	0.33 511	0.52 358	0.34 321	0.66 291	0.62 296	0.82 447	0.92 423	0.45 259	0.32 232	0.52 248	0.46 436	0.17 353	0.12 283	0.15 200	0.14 262	0.13 143	0.14 282

IPLGR	0.39 318	0.21 302	0.63 481	0.39 276	0.22 193	0.49 347	0.29 217	0.76 376	0.74 368	0.78 418	0.77 331	0.44 257	0.42 333	0.47 208	0.38 363	0.13 113	0.12 283	0.16 238	0.14 262	0.15 259	0.13 236

ACRE	0.40 330	0.21 302	0.65 492	0.45 467	0.33 511	0.51 353	0.33 304	0.66 291	0.63 307	0.80 425	0.92 423	0.45 259	0.32 232	0.52 248	0.45 426	0.16 304	0.12 283	0.15 200	0.14 262	0.13 143	0.14 282

CrosDoStereo	0.50 452	0.18 174	0.45 331	0.38 244	0.24 273	0.40 282	1.18 651	0.67 301	0.86 447	0.94 527	1.37 577	0.63 361	0.77 542	0.65 389	0.45 426	0.15 248	0.12 283	0.17 285	0.18 412	0.14 194	0.14 282

TRStereo	0.37 286	0.27 463	0.59 460	0.47 496	0.41 567	0.29 133	0.30 237	0.84 406	0.59 291	0.52 270	0.41 181	0.52 295	0.26 143	0.73 451	0.27 209	0.17 353	0.12 283	0.19 382	0.19 443	0.13 143	0.11 128

Patchmatch Stereo++	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.58 325	0.38 305	0.58 315	0.36 338	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314
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
OMP-Stereo	0.42 350	0.22 343	0.46 348	0.52 562	0.24 273	0.36 239	0.25 139	0.71 343	0.78 400	0.77 414	0.64 281	0.89 491	0.39 317	0.91 538	0.35 322	0.15 248	0.12 283	0.20 412	0.15 294	0.15 259	0.12 188

IIG-Stereo	0.43 360	0.21 302	0.44 318	0.50 533	0.25 305	0.44 319	0.21 67	0.71 343	0.76 381	0.83 459	0.95 436	0.83 466	0.43 339	0.90 531	0.35 322	0.15 248	0.12 283	0.19 382	0.14 262	0.15 259	0.11 128

NF-Stereo	0.38 301	0.20 263	0.45 331	0.41 356	0.25 305	0.26 81	0.31 265	0.69 320	0.70 340	0.65 332	0.77 331	0.57 316	0.30 211	0.67 409	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.16 309	0.27 535

OCTAStereo	0.38 301	0.20 263	0.46 348	0.41 356	0.25 305	0.26 81	0.31 265	0.69 320	0.70 340	0.65 332	0.77 331	0.58 325	0.30 211	0.67 409	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.16 309	0.27 535

PSM-softLoss	0.38 301	0.20 263	0.48 380	0.41 356	0.26 353	0.30 152	0.35 346	0.69 320	0.46 234	0.62 303	0.82 368	0.59 340	0.33 248	0.70 433	0.39 371	0.19 420	0.12 283	0.20 412	0.18 412	0.16 309	0.22 496

KMStereo	0.38 301	0.20 263	0.48 380	0.41 356	0.26 353	0.30 152	0.35 346	0.69 320	0.46 234	0.62 303	0.82 368	0.59 340	0.33 248	0.70 433	0.39 371	0.19 420	0.12 283	0.20 412	0.18 412	0.16 309	0.22 496

PSM-adaLoss	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.31 265	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.58 325	0.38 305	0.56 282	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

ROB_FTStereo_v2	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.31 265	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.57 316	0.38 305	0.57 294	0.36 338	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

ROB_FTStereo	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.25 71	0.21 67	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.58 325	0.38 305	0.57 294	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

HUI-Stereo	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.60 246	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.58 325	0.38 305	0.50 233	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

ASMatch	0.48 417	0.19 216	0.45 331	0.39 276	0.28 413	0.37 250	0.26 160	0.74 362	0.68 332	0.76 408	2.34 640	0.61 352	0.52 391	0.62 356	0.37 354	0.14 172	0.12 283	0.17 285	0.15 294	0.14 194	0.21 478

DeepStereo_LL	0.50 452	0.18 174	0.45 331	0.38 244	0.24 273	0.40 282	1.18 651	0.67 301	0.86 447	0.94 527	1.37 577	0.63 361	0.77 542	0.65 389	0.45 426	0.15 248	0.12 283	0.17 285	0.18 412	0.14 194	0.14 282

GrayStereo	0.49 436	0.19 216	0.42 295	0.46 488	0.28 413	0.53 366	0.67 586	0.69 320	0.63 307	1.02 562	1.47 599	0.78 450	0.76 535	0.56 282	0.33 288	0.14 172	0.12 283	0.17 285	0.17 384	0.15 259	0.29 549

RE-Stereo	0.38 301	0.20 263	0.46 348	0.41 356	0.25 305	0.26 81	0.31 265	0.69 320	0.70 340	0.65 332	0.77 331	0.58 325	0.30 211	0.67 409	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.16 309	0.27 535

Pruner-Stereo	0.38 301	0.20 263	0.45 331	0.40 319	0.25 305	0.22 30	0.24 127	0.67 301	0.55 278	0.89 499	0.76 327	0.68 394	0.29 192	0.62 356	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.17 384	0.17 348	0.18 402

TVStereo	0.38 301	0.20 263	0.46 348	0.41 356	0.25 305	0.26 81	0.31 265	0.69 320	0.70 340	0.65 332	0.77 331	0.58 325	0.30 211	0.67 409	0.35 322	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.16 309	0.27 535

DeepStereo_RVC	0.36 270	0.21 302	0.47 360	0.40 319	0.24 273	0.26 81	0.22 84	0.60 246	0.38 178	0.69 364	0.67 296	0.57 316	0.51 389	0.56 282	0.39 371	0.16 304	0.12 283	0.18 338	0.15 294	0.19 410	0.18 402

iGMRVC	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.30 237	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.58 325	0.38 305	0.58 315	0.36 338	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

iRAFT	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.58 325	0.38 305	0.58 315	0.36 338	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

AnonymousM	0.41 341	0.81 637	0.29 74	0.34 112	0.22 193	0.28 121	0.38 407	0.53 205	0.41 198	0.70 370	0.49 214	0.47 268	0.27 157	0.41 144	0.31 266	0.15 248	0.12 283	1.51 663	0.26 565	0.12 94	0.10 58

RAFT-IKP	0.35 252	0.23 365	0.47 360	0.41 356	0.22 193	0.24 53	0.28 208	0.59 235	0.36 152	0.63 312	0.73 310	0.57 316	0.38 305	0.58 315	0.36 338	0.18 388	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.20 428	0.15 314

raft+_RVC	0.38 301	0.19 216	0.35 185	0.37 207	0.25 305	0.45 328	0.37 385	0.78 385	0.89 474	0.51 263	0.78 342	0.50 284	0.29 192	0.53 257	0.40 379	0.15 248	0.12 283	0.17 285	0.15 294	0.14 194	0.12 188

raftrobust	0.34 236	0.19 216	0.36 197	0.41 356	0.27 388	0.30 152	0.25 139	0.71 343	0.63 307	0.58 287	0.55 256	0.45 259	0.46 361	0.51 241	0.29 251	0.16 304	0.12 283	0.14 154	0.12 181	0.12 94	0.13 236

CFNet_pseudo	0.46 390	0.24 403	0.52 427	0.37 207	0.27 388	0.58 405	0.30 237	0.86 413	0.88 460	0.82 447	1.03 479	0.75 435	0.47 365	0.58 315	0.44 417	0.17 353	0.12 283	0.24 507	0.16 328	0.24 505	0.19 435

RALAANet	0.38 301	0.23 365	0.48 380	0.42 401	0.29 441	0.35 225	0.25 139	0.86 413	0.64 315	0.67 350	0.65 284	0.60 346	0.29 192	0.60 338	0.34 304	0.15 248	0.12 283	0.17 285	0.15 294	0.21 452	0.13 236

ARAFT	0.47 405	0.24 403	0.79 554	0.42 401	0.25 305	0.55 379	0.55 549	0.75 369	0.81 419	0.89 499	0.75 321	0.73 427	0.47 365	0.88 523	0.37 354	0.15 248	0.12 283	0.23 490	0.22 509	0.14 194	0.13 236

BEATNet_4x	0.46 390	0.32 507	0.56 451	0.37 207	0.19 96	0.63 448	0.35 346	1.01 480	0.72 353	0.77 414	0.83 374	0.70 403	0.59 440	0.68 420	0.53 472	0.16 304	0.12 283	0.16 238	0.14 262	0.24 505	0.16 362

R-Stereo Train	0.39 318	0.18 174	0.42 295	0.42 401	0.26 353	0.40 282	0.32 292	0.72 348	0.34 129	0.89 499	1.28 560	0.57 316	0.35 266	0.42 155	0.32 275	0.15 248	0.12 283	0.14 154	0.12 181	0.14 194	0.13 236

RAFT-Stereo	0.39 318	0.18 174	0.42 295	0.42 401	0.26 353	0.40 282	0.32 292	0.72 348	0.34 129	0.89 499	1.28 560	0.57 316	0.35 266	0.42 155	0.32 275	0.15 248	0.12 283	0.14 154	0.12 181	0.14 194	0.13 236
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.48 417	0.24 403	0.52 427	0.39 276	0.27 388	0.63 448	0.30 237	0.96 457	0.96 509	0.86 477	1.07 500	0.79 452	0.44 350	0.57 294	0.43 398	0.17 353	0.12 283	0.20 412	0.16 328	0.23 492	0.19 435

ccs_rob	0.46 390	0.24 403	0.52 427	0.37 207	0.27 388	0.58 405	0.31 265	0.86 413	0.88 460	0.82 447	1.02 474	0.75 435	0.47 365	0.58 315	0.44 417	0.17 353	0.12 283	0.24 507	0.16 328	0.24 505	0.19 435

AANet_RVC	0.57 507	0.32 507	0.54 440	0.45 467	0.27 388	0.57 399	0.48 505	1.00 470	1.28 607	0.86 477	1.33 571	0.87 482	0.58 432	1.07 574	0.75 535	0.18 388	0.12 283	0.15 200	0.13 223	0.18 376	0.18 402

AdaStereo	0.50 452	0.32 507	0.47 360	0.48 504	0.25 305	0.67 472	0.32 292	1.17 555	0.88 460	0.75 401	0.99 459	0.75 435	0.49 374	0.67 409	0.46 436	0.27 547	0.12 283	0.28 560	0.18 412	0.23 492	0.18 402
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet_ROB	0.52 467	0.21 302	0.53 434	0.37 207	0.21 164	0.61 427	0.29 217	1.51 636	1.32 612	0.90 507	1.02 474	0.80 461	0.62 457	0.76 468	0.43 398	0.16 304	0.12 283	0.13 102	0.09 12	0.15 259	0.18 402

DN-CSS_ROB	0.43 360	0.26 446	0.62 471	0.40 319	0.29 441	0.44 319	0.27 182	0.77 379	0.75 373	0.72 388	1.09 506	0.48 273	0.43 339	0.69 426	0.37 354	0.15 248	0.12 283	0.21 454	0.19 443	0.18 376	0.16 362

pmcnn	1.23 631	0.29 489	0.96 578	0.40 319	0.23 241	0.95 556	0.69 596	1.16 550	1.28 607	1.67 639	2.33 639	11.15 695	0.86 568	0.93 547	0.88 566	0.15 248	0.12 283	0.12 44	0.10 78	0.15 259	0.15 314

IGEV_i1	0.43 360	0.22 343	0.50 406	0.39 276	0.22 193	0.64 455	0.40 440	0.96 457	0.61 294	0.68 356	0.69 299	0.75 435	0.45 355	0.72 444	0.41 385	0.15 248	0.13 354	0.16 238	0.13 223	0.17 348	0.16 362

RT-IGEV	0.52 467	0.19 216	0.59 460	0.40 319	0.25 305	0.79 515	0.62 572	1.15 542	0.74 368	0.89 499	0.99 459	1.18 576	0.61 450	0.65 389	0.31 266	0.19 420	0.13 354	0.17 285	0.13 223	0.15 259	0.20 458

Selective-IGEV-i1	0.44 368	0.20 263	0.53 434	0.41 356	0.22 193	0.62 435	0.50 516	1.01 480	0.88 460	0.63 312	0.81 362	0.79 452	0.38 305	0.54 264	0.38 363	0.16 304	0.13 354	0.15 200	0.13 223	0.15 259	0.15 314

DStereoRT	0.74 557	0.19 216	0.50 406	0.51 549	0.33 511	1.10 588	0.34 321	0.82 398	0.76 381	0.78 418	1.05 490	0.51 290	0.73 525	0.76 468	0.48 447	0.16 304	0.13 354	3.96 695	1.37 685	0.19 410	0.14 282

water-stereo	0.28 164	0.14 24	0.29 74	0.35 155	0.19 96	0.36 239	0.23 109	0.62 258	0.38 178	0.39 210	0.62 276	0.41 229	0.35 266	0.28 15	0.27 209	0.14 172	0.13 354	0.13 102	0.12 181	0.12 94	0.10 58

DFGA-Net	0.45 379	0.29 489	0.80 556	0.42 401	0.32 499	0.53 366	0.35 346	0.78 385	0.89 474	0.66 345	0.75 321	0.48 273	0.39 317	0.74 458	0.60 494	0.15 248	0.13 354	0.19 382	0.18 412	0.20 428	0.17 384

coex_refinement	0.53 474	0.21 302	0.39 250	0.44 442	0.30 460	0.76 507	0.39 429	1.09 512	0.90 477	0.85 470	1.12 513	1.00 525	0.56 420	0.63 367	0.81 546	0.21 461	0.13 354	0.16 238	0.16 328	0.20 428	0.21 478

MM-Stereo_test1	0.33 228	0.19 216	0.36 197	0.41 356	0.23 241	0.36 239	0.45 486	0.58 230	0.54 271	0.60 293	0.50 218	0.38 200	0.37 300	0.60 338	0.26 189	0.15 248	0.13 354	0.17 285	0.14 262	0.15 259	0.12 188

AIO-test2	0.39 318	0.21 302	0.41 274	0.47 496	0.25 305	0.45 328	0.35 346	0.77 379	1.27 605	0.36 178	0.87 400	0.37 191	0.30 211	0.47 208	0.27 209	0.15 248	0.13 354	0.21 454	0.23 525	0.15 259	0.13 236

AIO-test1	0.38 301	0.18 174	0.38 228	0.50 533	0.24 273	0.46 333	0.30 237	0.70 335	1.19 586	0.40 219	0.71 305	0.45 259	0.29 192	0.53 257	0.27 209	0.15 248	0.13 354	0.19 382	0.21 491	0.13 143	0.17 384

model_zeroshot	0.33 228	0.18 174	0.48 380	0.39 276	0.28 413	0.45 328	0.25 139	0.63 266	0.45 229	0.61 300	0.50 218	0.51 290	0.25 126	0.45 183	0.26 189	0.16 304	0.13 354	0.15 200	0.14 262	0.13 143	0.13 236

H2IRNET	0.37 286	0.20 263	0.33 148	0.38 244	0.25 305	0.27 99	0.23 109	0.59 235	0.72 353	0.39 210	0.90 416	0.74 433	0.55 413	0.52 248	0.43 398	0.15 248	0.13 354	0.18 338	0.20 468	0.16 309	0.13 236

MyStereo07	0.32 211	0.22 343	0.34 169	0.42 401	0.28 413	0.40 282	0.50 516	0.72 348	0.37 169	0.37 185	0.34 144	0.32 147	0.31 226	0.59 332	0.27 209	0.14 172	0.13 354	0.18 338	0.17 384	0.17 348	0.16 362

MyStereo06	0.38 301	0.21 302	0.61 468	0.41 356	0.28 413	0.41 300	0.50 516	0.95 453	0.35 142	0.62 303	0.54 247	0.76 442	0.27 157	0.50 233	0.29 251	0.14 172	0.13 354	0.18 338	0.17 384	0.17 348	0.15 314

MyStereo05	0.44 368	0.21 302	0.45 331	0.41 356	0.28 413	0.41 300	0.50 516	0.93 441	1.09 567	0.76 408	0.61 273	0.51 290	0.57 422	0.73 451	0.42 391	0.14 172	0.13 354	0.18 338	0.17 384	0.17 348	0.15 314

MyStereo04	0.44 368	0.22 343	0.44 318	0.42 401	0.28 413	0.40 282	0.50 516	1.00 470	1.08 565	0.62 303	0.58 266	0.55 308	0.57 422	0.71 438	0.44 417	0.14 172	0.13 354	0.18 338	0.17 384	0.17 348	0.16 362

AE-Stereo	0.34 236	0.21 302	0.42 295	0.48 504	0.31 482	0.48 342	0.35 346	0.61 253	0.62 296	0.32 153	0.55 256	0.52 295	0.27 157	0.47 208	0.29 251	0.13 113	0.13 354	0.18 338	0.16 328	0.15 259	0.12 188

plain	0.31 205	0.20 263	0.50 406	0.39 276	0.29 441	0.27 99	0.30 237	0.44 139	0.35 142	0.31 138	0.66 291	0.30 136	0.31 226	0.65 389	0.31 266	0.17 353	0.13 354	0.20 412	0.15 294	0.17 348	0.12 188

MIF-Stereo (partial)	0.31 205	0.18 174	0.37 214	0.41 356	0.31 482	0.28 121	0.23 109	0.47 157	0.42 209	0.31 138	0.63 277	0.36 189	0.35 266	0.57 294	0.31 266	0.17 353	0.13 354	0.19 382	0.17 384	0.18 376	0.14 282

UniTT-Stereo	0.27 156	0.17 137	0.37 214	0.40 319	0.27 388	0.30 152	0.28 208	0.39 81	0.31 102	0.29 126	0.46 201	0.27 114	0.25 126	0.47 208	0.34 304	0.17 353	0.13 354	0.13 102	0.12 181	0.14 194	0.12 188

DCRE	0.37 286	0.18 174	0.46 348	0.45 467	0.32 499	0.42 307	0.37 385	0.63 266	0.51 261	0.47 252	0.94 427	0.56 311	0.36 293	0.52 248	0.32 275	0.14 172	0.13 354	0.15 200	0.14 262	0.14 194	0.13 236

anonymousa	0.49 436	0.20 263	0.42 295	0.38 244	0.23 241	0.91 547	0.35 346	0.75 369	0.62 296	0.85 470	1.54 605	1.06 544	0.66 488	0.51 241	0.43 398	0.16 304	0.13 354	0.19 382	0.21 491	0.16 309	0.14 282

TestStereo1	0.43 360	0.23 365	0.41 274	0.51 549	0.24 273	0.34 214	0.40 440	0.77 379	0.90 477	0.68 356	0.96 440	0.48 273	0.46 361	0.91 538	0.32 275	0.16 304	0.13 354	0.18 338	0.15 294	0.14 194	0.13 236

RAFT_CTSACE	0.45 379	0.20 263	0.44 318	0.45 467	0.27 388	0.34 214	0.39 429	0.60 246	0.73 360	0.76 408	1.44 593	0.83 466	0.38 305	1.08 577	0.26 189	0.12 60	0.13 354	0.18 338	0.16 328	0.15 259	0.11 128

SA-5K	0.43 360	0.23 365	0.41 274	0.51 549	0.24 273	0.34 214	0.40 440	0.77 379	0.90 477	0.68 356	0.96 440	0.48 273	0.46 361	0.91 538	0.32 275	0.16 304	0.13 354	0.18 338	0.15 294	0.14 194	0.13 236

DAS	0.51 459	0.25 429	0.60 466	0.48 504	0.31 482	0.58 405	0.41 457	0.83 403	0.97 512	0.89 499	1.12 513	0.70 403	0.75 532	0.82 494	0.43 398	0.17 353	0.13 354	0.18 338	0.15 294	0.20 428	0.18 402

SepStereo	0.51 459	0.25 429	0.60 466	0.48 504	0.31 482	0.58 405	0.41 457	0.83 403	0.97 512	0.89 499	1.12 513	0.70 403	0.75 532	0.93 547	0.43 398	0.17 353	0.13 354	0.18 338	0.15 294	0.20 428	0.18 402

FTStereo	0.56 499	0.20 263	0.37 214	0.41 356	0.25 305	0.40 282	0.79 619	0.66 291	0.43 213	1.09 586	3.27 662	0.70 403	0.73 525	0.55 271	0.33 288	0.14 172	0.13 354	0.19 382	0.17 384	0.15 259	0.30 558

CroCo-Stereo	0.26 133	0.22 343	0.36 197	0.48 504	0.22 193	0.20 19	0.29 217	0.51 183	0.44 220	0.28 113	0.23 42	0.42 239	0.26 143	0.29 27	0.26 189	0.15 248	0.13 354	0.13 102	0.11 143	0.16 309	0.12 188
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
TestStereo	0.38 301	0.31 503	0.40 263	0.45 467	0.20 133	0.40 282	0.37 385	0.66 291	0.65 320	0.53 273	0.78 342	0.47 268	0.40 323	0.55 271	0.37 354	0.18 388	0.13 354	0.20 412	0.15 294	0.22 475	0.13 236

GMStereo	0.39 318	0.37 538	0.54 440	0.40 319	0.26 353	0.42 307	0.36 368	0.59 235	1.04 546	0.55 279	0.51 228	0.37 191	0.35 266	0.54 264	0.41 385	0.19 420	0.13 354	0.16 238	0.17 384	0.24 505	0.18 402
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.47 405	0.21 302	0.55 445	0.40 319	0.27 388	0.87 543	0.37 385	1.33 606	0.77 390	0.80 425	0.84 379	0.54 303	0.49 374	0.57 294	0.37 354	0.18 388	0.13 354	0.18 338	0.20 468	0.16 309	0.15 314

FENet	0.42 350	0.22 343	0.38 228	0.39 276	0.24 273	0.55 379	0.32 292	0.79 389	0.70 340	0.71 377	0.72 306	0.63 361	0.57 422	0.62 356	0.44 417	0.19 420	0.13 354	0.19 382	0.17 384	0.18 376	0.19 435

CCAANet	0.41 341	0.18 174	0.37 214	0.37 207	0.24 273	0.62 435	0.40 440	0.73 359	0.57 287	0.51 263	1.04 485	0.65 380	0.58 432	0.60 338	0.43 398	0.17 353	0.13 354	0.15 200	0.16 328	0.15 259	0.15 314

DIP-Stereo	0.39 318	0.21 302	0.50 406	0.41 356	0.28 413	0.62 435	0.27 182	0.77 379	0.40 194	0.64 323	0.86 392	0.52 295	0.33 248	0.66 398	0.42 391	0.15 248	0.13 354	0.17 285	0.14 262	0.15 259	0.15 314
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.53 474	0.22 343	0.35 185	0.37 207	0.21 164	0.85 539	0.37 385	1.23 579	0.93 495	0.90 507	1.15 531	1.26 582	0.63 463	0.72 444	0.48 447	0.17 353	0.13 354	0.16 238	0.15 294	0.17 348	0.15 314
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.52 467	0.27 463	0.69 513	0.38 244	0.25 305	0.62 435	0.35 346	1.17 555	1.01 532	0.99 549	1.06 497	0.88 487	0.67 491	0.66 398	0.39 371	0.19 420	0.13 354	0.15 200	0.11 143	0.18 376	0.16 362

HSM	0.51 459	0.24 403	0.41 274	0.39 276	0.24 273	0.75 501	0.40 440	1.22 574	0.75 373	0.81 438	0.91 419	1.21 577	0.69 501	0.87 520	0.46 436	0.17 353	0.13 354	0.17 285	0.14 262	0.17 348	0.17 384

StereoDRNet-Refined	0.58 514	0.32 507	0.54 440	0.46 488	0.30 460	0.96 559	0.40 440	1.00 470	0.94 502	1.12 591	1.08 503	0.96 513	0.67 491	0.90 531	0.89 576	0.17 353	0.13 354	0.22 469	0.21 491	0.20 428	0.19 435
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN	0.30 197	0.17 137	0.33 148	0.37 207	0.26 353	0.35 225	0.27 182	0.54 208	0.55 278	0.32 153	0.42 184	0.50 284	0.23 104	0.39 124	0.22 73	0.21 461	0.14 393	0.16 238	0.13 223	0.17 348	0.18 402

MSAF-DinoV2	1.04 608	0.38 548	1.32 624	0.54 579	0.29 441	0.89 544	0.72 609	1.52 639	1.24 595	1.05 573	1.41 585	2.98 659	1.49 638	2.74 669	2.83 664	0.22 488	0.14 393	0.20 412	0.22 509	0.32 561	0.32 572

UGAM	0.52 467	0.22 343	0.46 348	0.45 467	0.25 305	0.41 300	0.52 535	0.62 258	1.16 580	0.76 408	1.13 520	1.32 595	0.57 422	1.00 560	0.53 472	0.17 353	0.14 393	0.25 520	0.21 491	0.15 259	0.13 236

rvit_stereo_ft	0.33 228	0.25 429	0.47 360	0.52 562	0.32 499	0.33 199	0.47 497	0.49 170	0.50 256	0.34 164	0.41 181	0.41 229	0.32 232	0.48 219	0.34 304	0.22 488	0.14 393	0.19 382	0.18 412	0.19 410	0.14 282

test_sample2	0.42 350	0.22 343	0.43 308	0.33 82	0.21 164	0.58 405	0.39 429	0.95 453	0.67 327	0.63 312	0.77 331	0.69 399	0.57 422	0.61 347	0.38 363	0.19 420	0.14 393	0.18 338	0.16 328	0.19 410	0.18 402

test_sample1	0.42 350	0.22 343	0.46 348	0.34 112	0.23 241	0.58 405	0.35 346	0.99 466	0.49 252	0.62 303	0.75 321	0.69 399	0.61 450	0.58 315	0.44 417	0.18 388	0.14 393	0.17 285	0.15 294	0.17 348	0.17 384

DispNO	0.47 405	0.23 365	0.71 522	0.39 276	0.31 482	0.60 424	0.38 407	0.89 427	0.77 390	0.75 401	0.84 379	0.72 416	0.54 407	0.73 451	0.46 436	0.19 420	0.14 393	0.20 412	0.18 412	0.16 309	0.17 384

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 236	0.27 463	0.45 331	0.36 183	0.25 305	0.48 342	0.30 237	0.58 230	0.90 477	0.42 229	0.36 160	0.30 136	0.29 192	0.49 225	0.30 258	0.16 304	0.14 393	0.18 338	0.15 294	0.18 376	0.15 314

11t1	0.36 270	0.21 302	0.42 295	0.35 155	0.22 193	0.62 435	0.29 217	0.69 320	0.43 213	0.60 293	0.53 244	0.53 299	0.48 370	0.56 282	0.40 379	0.18 388	0.14 393	0.16 238	0.13 223	0.17 348	0.17 384

GMStereo_Zeroshot	0.49 436	0.44 574	0.74 536	0.49 519	0.27 388	0.56 393	0.29 217	0.73 359	0.76 381	0.86 477	0.94 427	0.91 498	0.36 293	0.74 458	0.43 398	0.26 537	0.14 393	0.26 539	0.15 294	0.36 585	0.18 402

MaDis-Stereo	0.26 133	0.18 174	0.36 197	0.36 183	0.26 353	0.27 99	0.27 182	0.43 131	0.35 142	0.27 99	0.26 78	0.41 229	0.28 173	0.40 133	0.28 232	0.16 304	0.14 393	0.16 238	0.13 223	0.14 194	0.12 188

EKT-Stereo	0.35 252	0.23 365	0.39 250	0.43 422	0.29 441	0.38 263	0.31 265	0.69 320	0.64 315	0.45 239	0.63 277	0.49 279	0.27 157	0.56 282	0.33 288	0.18 388	0.14 393	0.18 338	0.15 294	0.16 309	0.16 362

MIM_Stereo	0.38 301	0.17 137	0.53 434	0.37 207	0.24 273	0.27 99	0.24 127	0.70 335	0.54 271	0.72 388	1.00 462	0.63 361	0.29 192	0.64 382	0.38 363	0.13 113	0.14 393	0.17 285	0.16 328	0.14 194	0.11 128

LL-Strereo	0.57 507	0.27 463	0.68 507	0.48 504	0.34 520	0.39 276	0.48 505	0.94 446	0.97 512	0.83 459	0.78 342	1.10 559	1.18 618	1.33 613	0.49 450	0.17 353	0.14 393	0.22 469	0.19 443	0.16 309	0.17 384

BUS	0.45 379	0.25 429	0.43 308	0.45 467	0.28 413	0.70 481	0.34 321	0.94 446	0.76 381	0.75 401	0.80 355	0.65 380	0.49 374	0.64 382	0.51 462	0.20 444	0.14 393	0.22 469	0.19 443	0.18 376	0.18 402

IER	0.46 390	0.23 365	0.50 406	0.38 244	0.28 413	0.69 476	0.35 346	0.80 392	0.66 324	0.83 459	0.94 427	0.75 435	0.77 542	0.60 338	0.42 391	0.17 353	0.14 393	0.17 285	0.17 384	0.17 348	0.15 314

BSDual-CNN	0.46 390	0.25 429	0.43 308	0.45 467	0.28 413	0.77 508	0.40 440	0.94 446	0.76 381	0.75 401	0.80 355	0.76 442	0.54 407	0.64 382	0.43 398	0.20 444	0.14 393	0.22 469	0.19 443	0.18 376	0.18 402

hknet	0.49 436	0.25 429	0.51 421	0.45 467	0.29 441	0.77 508	0.40 440	0.94 446	0.83 429	0.75 401	0.80 355	0.97 515	0.61 450	0.73 451	0.45 426	0.18 388	0.14 393	0.22 469	0.19 443	0.18 376	0.18 402

GwcNet-ADL	0.44 368	0.22 343	0.48 380	0.45 467	0.30 460	0.40 282	0.37 385	0.92 439	0.97 512	0.71 377	0.78 342	0.61 352	0.42 333	0.62 356	0.50 452	0.19 420	0.14 393	0.15 200	0.14 262	0.18 376	0.18 402

GANet-ADL	0.42 350	0.25 429	0.45 331	0.43 422	0.29 441	0.54 373	0.35 346	0.89 427	0.86 447	0.63 312	0.72 306	0.68 394	0.42 333	0.52 248	0.41 385	0.21 461	0.14 393	0.15 200	0.13 223	0.18 376	0.19 435

PFNet+	0.40 330	0.19 216	0.49 393	0.39 276	0.25 305	0.28 121	0.23 109	0.64 280	0.70 340	0.85 470	0.79 352	0.64 367	0.35 266	0.72 444	0.34 304	0.19 420	0.14 393	0.23 490	0.20 468	0.16 309	0.20 458

sAnonymous2	0.40 330	0.39 556	0.85 560	0.48 504	0.37 539	0.40 282	0.46 490	0.57 222	0.52 264	0.38 197	0.46 201	0.35 179	0.42 333	0.43 166	0.30 258	0.19 420	0.14 393	0.18 338	0.17 384	0.57 636	0.44 621

CroCo_RVC	0.40 330	0.39 556	0.85 560	0.48 504	0.37 539	0.40 282	0.46 490	0.57 222	0.52 264	0.38 197	0.46 201	0.35 179	0.42 333	0.43 166	0.30 258	0.19 420	0.14 393	0.18 338	0.17 384	0.57 636	0.44 621

RALCasStereoNet	0.36 270	0.21 302	0.37 214	0.42 401	0.26 353	0.35 225	0.38 407	0.63 266	0.64 315	0.50 260	0.72 306	0.51 290	0.29 192	0.59 332	0.36 338	0.16 304	0.14 393	0.15 200	0.13 223	0.17 348	0.16 362

MMNet	0.55 488	0.25 429	0.61 468	0.43 422	0.34 520	1.07 580	0.39 429	0.87 420	0.91 484	0.91 512	0.93 426	0.86 476	0.76 535	0.81 491	0.76 536	0.15 248	0.14 393	0.18 338	0.19 443	0.20 428	0.16 362

UNet	0.54 486	0.26 446	0.66 498	0.44 442	0.40 560	0.99 566	0.41 457	0.98 464	0.75 373	0.83 459	0.89 412	1.04 538	0.72 522	0.73 451	0.62 501	0.19 420	0.14 393	0.20 412	0.17 384	0.20 428	0.17 384

cf-r	0.47 405	0.23 365	0.41 274	0.39 276	0.23 241	0.59 417	0.37 385	0.88 425	0.85 442	0.72 388	1.05 490	0.94 508	0.62 457	0.56 282	0.54 477	0.21 461	0.14 393	0.17 285	0.19 443	0.15 259	0.15 314

GwcNet-RSSM	0.49 436	0.24 403	0.42 295	0.40 319	0.23 241	0.55 379	0.38 407	0.93 441	0.93 495	0.71 377	1.16 536	0.86 476	0.60 444	0.62 356	0.66 513	0.21 461	0.14 393	0.19 382	0.20 468	0.16 309	0.15 314

RASNet	0.53 474	0.22 343	0.52 427	0.38 244	0.22 193	0.68 474	0.38 407	0.97 461	0.88 460	0.73 394	1.04 485	1.03 536	0.92 583	0.90 531	0.86 556	0.16 304	0.14 393	0.14 154	0.17 384	0.15 259	0.13 236

CFNet	0.51 459	0.29 489	0.46 348	0.41 356	0.27 388	0.70 481	0.32 292	1.13 529	1.00 528	0.72 388	1.07 500	0.85 471	0.60 444	0.76 468	0.52 469	0.19 420	0.14 393	0.23 490	0.23 525	0.21 452	0.16 362

LE_ROB	4.42 683	0.24 403	2.75 661	0.42 401	0.23 241	1.57 633	0.90 633	1.71 653	17.88 705	16.56 707	4.88 683	5.17 681	18.85 706	1.63 634	14.62 694	0.17 353	0.14 393	0.16 238	0.16 328	0.19 410	0.17 384

FlowAnything_test	0.29 179	0.19 216	0.39 250	0.47 496	0.26 353	0.46 333	0.25 139	0.43 131	0.31 102	0.29 126	0.26 78	0.35 179	0.26 143	0.40 133	0.37 354	0.21 461	0.15 424	0.22 469	0.26 565	0.16 309	0.16 362

MM-Stereo_test3	0.34 236	0.19 216	0.31 109	0.41 356	0.25 305	0.35 225	0.44 483	0.72 348	0.92 489	0.46 246	0.52 240	0.41 229	0.29 192	0.44 178	0.28 232	0.16 304	0.15 424	0.17 285	0.13 223	0.14 194	0.13 236

FACV-RUCA	0.43 360	0.28 477	0.47 360	0.45 467	0.33 511	0.58 405	0.34 321	0.82 398	0.73 360	0.57 285	0.84 379	0.47 268	0.50 384	0.54 264	0.39 371	0.22 488	0.15 424	0.35 593	0.16 328	0.28 536	0.21 478

test_sample4	0.47 405	0.26 446	0.50 406	0.35 155	0.22 193	0.69 476	0.38 407	1.15 542	0.81 419	0.78 418	0.82 368	0.62 359	0.53 395	0.63 367	0.44 417	0.21 461	0.15 424	0.21 454	0.19 443	0.21 452	0.19 435

test_sample3	0.46 390	0.25 429	0.50 406	0.35 155	0.23 241	0.69 476	0.37 385	1.15 542	0.81 419	0.75 401	0.79 352	0.66 386	0.49 374	0.63 367	0.46 436	0.21 461	0.15 424	0.20 412	0.19 443	0.21 452	0.19 435

SMFormer	0.51 459	0.23 365	0.62 471	0.34 112	0.20 133	0.62 435	0.34 321	1.21 566	1.02 535	0.81 438	1.01 465	0.71 407	0.65 480	0.84 507	0.55 482	0.19 420	0.15 424	0.18 338	0.16 328	0.18 376	0.18 402

tta	0.51 459	0.23 365	0.62 471	0.34 112	0.20 133	0.62 435	0.34 321	1.21 566	1.02 535	0.81 438	1.01 465	0.71 407	0.65 480	0.84 507	0.55 482	0.19 420	0.15 424	0.18 338	0.16 328	0.15 259	0.14 282

qqq1	0.49 436	0.23 365	0.62 471	0.34 112	0.20 133	0.62 435	0.34 321	1.21 566	1.02 535	0.81 438	1.01 465	0.71 407	0.65 480	0.84 507	0.34 304	0.19 420	0.15 424	0.14 154	0.12 181	0.15 259	0.14 282

fff1	0.49 436	0.23 365	0.62 471	0.34 112	0.20 133	0.62 435	0.34 321	1.21 566	1.02 535	0.81 438	1.01 465	0.71 407	0.65 480	0.84 507	0.34 304	0.19 420	0.15 424	0.14 154	0.12 181	0.15 259	0.14 282

mmm	0.44 368	0.27 463	0.46 348	0.38 244	0.24 273	0.61 427	0.35 346	0.94 446	0.53 267	0.72 388	1.05 490	0.63 361	0.50 384	0.57 294	0.45 426	0.18 388	0.15 424	0.23 490	0.20 468	0.20 428	0.18 402

mmx	0.53 474	0.26 446	0.49 393	0.37 207	0.25 305	0.55 379	0.37 385	1.16 550	1.03 540	0.73 394	0.96 440	0.71 407	0.53 395	1.01 561	0.88 566	0.20 444	0.15 424	0.25 520	0.21 491	0.22 475	0.20 458

xxx	0.53 474	0.26 446	0.49 393	0.37 207	0.25 305	0.55 379	0.37 385	1.16 550	1.03 540	0.73 394	0.96 440	0.71 407	0.53 395	1.01 561	0.88 566	0.20 444	0.15 424	0.25 520	0.21 491	0.22 475	0.20 458

CFNet_ucs	0.50 452	0.24 403	0.55 445	0.38 244	0.31 482	0.58 405	0.33 304	0.98 464	0.93 495	0.88 495	1.19 544	0.80 461	0.49 374	0.63 367	0.43 398	0.21 461	0.15 424	0.26 539	0.18 412	0.26 521	0.22 496

CBFPSM	0.59 521	0.22 343	1.31 622	0.38 244	0.27 388	1.12 593	0.65 580	0.79 389	0.82 424	0.80 425	0.81 362	1.35 604	0.87 571	0.67 409	0.76 536	0.16 304	0.15 424	0.15 200	0.16 328	0.17 348	0.22 496

CroCo-Stereo Lap2	0.28 164	0.24 403	0.39 250	0.50 533	0.29 441	0.20 19	0.31 265	0.49 170	0.38 178	0.24 59	0.27 86	0.46 266	0.31 226	0.39 124	0.30 258	0.14 172	0.15 424	0.16 238	0.13 223	0.16 309	0.15 314

x	0.39 318	0.24 403	0.41 274	0.34 112	0.23 241	0.52 358	0.32 292	0.86 413	0.52 264	0.57 285	0.70 303	0.59 340	0.50 384	0.49 225	0.46 436	0.17 353	0.15 424	0.17 285	0.15 294	0.17 348	0.16 362

psmg	0.49 436	0.25 429	0.43 308	0.41 356	0.28 413	0.85 539	0.43 474	0.99 466	0.76 381	0.91 512	0.94 427	0.76 442	0.54 407	0.64 382	0.43 398	0.20 444	0.15 424	0.20 412	0.20 468	0.18 376	0.18 402

UDGNet	0.48 417	0.77 634	0.50 406	0.48 504	0.31 482	0.41 300	0.34 321	0.70 335	0.92 489	0.65 332	0.60 269	0.58 325	0.43 339	0.63 367	0.41 385	0.32 587	0.15 424	0.66 645	0.19 443	0.36 585	0.21 478

dd	0.43 360	0.38 548	0.55 445	0.44 442	0.25 305	0.47 339	0.38 407	0.70 335	1.05 550	0.59 289	0.65 284	0.42 239	0.39 317	0.66 398	0.50 452	0.24 517	0.15 424	0.21 454	0.15 294	0.22 475	0.18 402

RAFT	0.45 379	0.22 343	0.45 331	0.47 496	0.26 353	0.54 373	0.47 497	0.66 291	0.58 290	0.80 425	0.82 368	0.94 508	0.57 422	0.75 464	0.34 304	0.17 353	0.15 424	0.22 469	0.20 468	0.16 309	0.12 188

LMCR-Stereo	0.53 474	0.30 498	0.53 434	0.58 598	0.30 460	0.83 535	0.36 368	1.19 559	0.76 381	0.88 495	1.04 485	0.56 311	0.62 457	0.82 494	0.67 516	0.19 420	0.15 424	0.19 382	0.14 262	0.23 492	0.17 384

222	1.18 628	0.22 343	0.44 318	0.37 207	0.22 193	0.79 515	0.37 385	1.31 603	0.89 474	0.92 520	1.08 503	0.72 416	0.71 518	0.66 398	13.89 693	0.20 444	0.15 424	0.17 285	0.16 328	0.18 376	0.19 435

test_xeample	1.01 603	0.21 302	0.42 295	0.35 155	0.21 164	0.71 486	0.39 429	1.23 579	0.86 447	0.81 438	1.04 485	0.69 399	0.61 450	0.69 426	10.93 690	0.19 420	0.15 424	0.18 338	0.17 384	0.18 376	0.17 384

ACVNet	0.46 390	0.23 365	0.36 197	0.39 276	0.28 413	0.58 405	0.40 440	0.87 420	0.80 411	0.64 323	0.96 440	0.79 452	0.60 444	0.63 367	0.67 516	0.17 353	0.15 424	0.16 238	0.15 294	0.18 376	0.15 314

acv_ft	0.51 459	0.23 365	0.56 451	0.44 442	0.28 413	0.86 542	0.39 429	0.91 437	0.80 411	0.97 541	0.96 440	0.79 452	0.59 440	0.63 367	0.87 562	0.17 353	0.15 424	0.16 238	0.15 294	0.17 348	0.15 314

GANet-RSSM	0.47 405	0.21 302	0.37 214	0.38 244	0.25 305	0.58 405	0.36 368	1.07 504	0.78 400	0.68 356	1.01 465	0.86 476	0.67 491	0.62 356	0.44 417	0.21 461	0.15 424	0.18 338	0.18 412	0.18 376	0.17 384

PSMNet-RSSM	0.48 417	0.22 343	0.38 228	0.42 401	0.25 305	0.50 349	0.37 385	1.10 515	0.77 390	0.70 370	1.06 497	0.84 469	0.64 474	0.62 356	0.47 443	0.23 505	0.15 424	0.23 490	0.25 550	0.20 428	0.19 435

CFNet-ft	0.48 417	0.23 365	0.36 197	0.40 319	0.26 353	0.64 455	0.37 385	0.87 420	0.85 442	0.64 323	1.00 462	1.01 529	0.64 474	0.61 347	0.53 472	0.23 505	0.15 424	0.24 507	0.21 491	0.23 492	0.18 402

SuperB	1.04 608	0.37 538	4.81 675	0.43 422	0.31 482	0.99 566	0.46 490	1.02 484	2.09 653	1.09 586	1.09 506	0.75 435	0.81 554	1.06 571	1.76 639	0.19 420	0.15 424	0.17 285	0.15 294	2.82 689	0.26 525

CFNet_RVC	0.48 417	0.23 365	0.36 197	0.40 319	0.26 353	0.64 455	0.37 385	0.87 420	0.85 442	0.64 323	1.00 462	1.01 529	0.64 474	0.61 347	0.53 472	0.23 505	0.15 424	0.24 507	0.21 491	0.23 492	0.18 402

NVstereo2D	0.60 524	0.30 498	0.75 542	0.48 504	0.43 579	0.89 544	0.48 505	1.05 496	1.15 579	0.66 345	0.86 392	0.88 487	0.70 514	0.99 557	0.65 510	0.32 587	0.15 424	0.28 560	0.20 468	0.40 597	0.36 592

DISCO	0.70 546	0.26 446	0.68 507	0.44 442	0.31 482	1.14 595	0.51 532	1.23 579	1.23 593	0.81 438	1.05 490	1.50 619	0.85 566	1.82 644	1.03 598	0.19 420	0.15 424	0.18 338	0.16 328	0.24 505	0.23 503

S2M2_XL	0.19 14	0.18 174	0.27 52	0.27 2	0.20 133	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 27	0.26 78	0.17 6	0.17 20	0.24 3	0.21 51	0.17 353	0.16 456	0.15 200	0.13 223	0.15 259	0.12 188
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DDVS	0.52 467	0.30 498	0.56 451	0.41 356	0.31 482	0.71 486	0.34 321	0.91 437	0.67 327	0.85 470	0.89 412	1.12 563	0.46 361	0.86 518	0.60 494	0.22 488	0.16 456	0.22 469	0.18 412	0.25 514	0.26 525

rvit_stereo_0081	0.32 211	0.24 403	0.47 360	0.43 422	0.26 353	0.30 152	0.37 385	0.42 112	0.55 278	0.36 178	0.40 178	0.39 207	0.35 266	0.43 166	0.33 288	0.22 488	0.16 456	0.19 382	0.16 328	0.19 410	0.13 236

rvit_stereo_0082	0.32 211	0.24 403	0.47 360	0.43 422	0.26 353	0.30 152	0.37 385	0.42 112	0.55 278	0.36 178	0.40 178	0.39 207	0.35 266	0.43 166	0.33 288	0.22 488	0.16 456	0.19 382	0.16 328	0.19 410	0.13 236

test_sample6	0.49 436	0.26 446	0.50 406	0.37 207	0.22 193	0.63 448	0.40 440	1.12 527	0.83 429	0.80 425	1.03 479	0.66 386	0.55 413	0.67 409	0.46 436	0.22 488	0.16 456	0.22 469	0.22 509	0.23 492	0.21 478

test_sample5	0.47 405	0.26 446	0.49 393	0.36 183	0.22 193	0.64 455	0.39 429	1.13 529	0.81 419	0.77 414	0.94 427	0.64 367	0.54 407	0.65 389	0.43 398	0.21 461	0.16 456	0.22 469	0.20 468	0.22 475	0.20 458

DualNet	0.48 417	0.26 446	0.49 393	0.36 183	0.22 193	0.64 455	0.39 429	1.13 529	0.81 419	0.80 425	1.03 479	0.64 367	0.54 407	0.65 389	0.43 398	0.21 461	0.16 456	0.22 469	0.20 468	0.22 475	0.20 458

CASS	0.45 379	0.27 463	0.42 295	0.48 504	0.22 193	0.61 427	0.34 321	0.97 461	0.62 296	0.71 377	0.85 389	0.61 352	0.55 413	0.57 294	0.41 385	0.29 565	0.16 456	0.22 469	0.18 412	0.22 475	0.28 542
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.40 330	0.26 446	0.44 318	0.36 183	0.22 193	0.46 333	0.36 368	0.85 409	0.54 271	0.56 282	0.69 299	0.65 380	0.53 395	0.55 271	0.45 426	0.17 353	0.16 456	0.20 412	0.19 443	0.18 376	0.17 384

ADLNet2	0.55 488	0.25 429	0.65 492	0.47 496	0.30 460	0.83 535	0.50 516	1.05 496	0.95 508	0.80 425	0.98 454	0.99 521	0.69 501	0.77 476	0.73 531	0.20 444	0.16 456	0.17 285	0.18 412	0.21 452	0.21 478

GEStereo_RVC	0.55 488	0.29 489	0.63 481	0.49 519	0.31 482	0.70 481	0.54 544	1.22 574	0.92 489	0.82 447	0.85 389	0.85 471	0.63 463	0.90 531	0.65 510	0.24 517	0.16 456	0.19 382	0.16 328	0.21 452	0.22 496

TANstereo	0.30 197	0.15 60	0.31 109	0.30 23	0.17 37	0.55 379	0.23 109	0.44 139	0.55 278	0.59 289	0.68 298	0.37 191	0.26 143	0.35 96	0.27 209	0.15 248	0.16 456	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.14 282

ADLNet	0.55 488	0.27 463	0.51 421	0.44 442	0.35 527	0.78 512	0.46 490	1.08 508	0.86 447	0.99 549	0.98 454	0.92 503	0.63 463	0.69 426	0.81 546	0.22 488	0.16 456	0.22 469	0.22 509	0.21 452	0.21 478

GES	0.44 368	0.23 365	0.57 455	0.40 319	0.30 460	0.59 417	0.36 368	0.96 457	0.68 332	0.74 399	0.83 374	0.47 268	0.48 370	0.67 409	0.43 398	0.22 488	0.16 456	0.17 285	0.16 328	0.18 376	0.23 503

HCRNet	0.44 368	0.34 520	0.41 274	0.53 572	0.26 353	0.53 366	0.29 217	0.83 403	0.63 307	0.71 377	0.81 362	0.77 448	0.50 384	0.66 398	0.36 338	0.24 517	0.16 456	0.24 507	0.20 468	0.21 452	0.18 402

xxxx	1.01 603	0.22 343	0.43 308	0.36 183	0.21 164	0.82 532	0.36 368	1.32 604	0.88 460	0.71 377	0.94 427	0.97 515	0.63 463	0.64 382	10.58 689	0.20 444	0.16 456	0.18 338	0.17 384	0.19 410	0.19 435

DMCA	0.45 379	0.26 446	0.50 406	0.38 244	0.28 413	0.51 353	0.34 321	0.93 441	0.68 332	0.75 401	0.83 374	0.79 452	0.53 395	0.51 241	0.54 477	0.21 461	0.16 456	0.21 454	0.16 328	0.19 410	0.21 478

ADCRef	0.80 570	0.43 569	1.32 624	0.50 533	0.45 590	1.07 580	0.51 532	1.07 504	0.98 516	1.17 596	1.42 587	0.87 482	0.91 578	0.85 513	3.19 666	0.18 388	0.16 456	0.23 490	0.23 525	0.22 475	0.21 478

ADCP+	1.06 613	0.35 526	1.51 639	0.49 519	0.51 611	1.45 626	0.55 549	1.25 590	1.03 540	1.16 595	1.15 531	1.10 559	1.07 608	1.56 628	6.75 685	0.19 420	0.16 456	0.23 490	0.21 491	0.28 536	0.21 478

RYNet	0.72 554	0.35 526	0.64 486	0.53 572	0.67 637	1.31 615	0.67 586	1.20 564	1.18 584	1.05 573	0.87 400	1.27 584	0.93 588	0.93 547	1.27 620	0.22 488	0.16 456	0.26 539	0.23 525	0.40 597	0.39 606

Selective-IGEV-i16pc	0.56 499	0.20 263	1.13 598	0.40 319	0.31 482	2.00 650	0.66 583	0.68 311	1.11 569	0.51 263	0.81 362	0.68 394	0.36 293	0.67 409	0.40 379	0.31 575	0.17 476	0.17 285	0.18 412	0.19 410	0.20 458

Selective-IGEV-i16pb	1.07 615	0.24 403	9.45 682	0.41 356	0.32 499	1.76 644	0.59 562	1.00 470	1.54 632	0.66 345	1.20 545	0.98 519	0.57 422	0.78 481	0.62 501	0.27 547	0.17 476	0.18 338	0.20 468	0.21 452	0.23 503

WQFJX	0.32 211	0.18 174	0.33 148	0.39 276	0.27 388	0.60 424	0.30 237	0.53 205	0.47 241	0.39 210	0.38 168	0.34 164	0.33 248	0.61 347	0.40 379	0.14 172	0.17 476	0.16 238	0.13 223	0.14 194	0.14 282

NLSM1	0.32 211	0.18 174	0.34 169	0.39 276	0.25 305	0.66 467	0.27 182	0.57 222	0.50 256	0.37 185	0.53 244	0.29 125	0.28 173	0.54 264	0.32 275	0.16 304	0.17 476	0.18 338	0.15 294	0.14 194	0.12 188

NLCSM	0.34 236	0.21 302	0.34 169	0.44 442	0.29 441	0.54 373	0.36 368	0.52 193	0.47 241	0.46 246	0.37 165	0.34 164	0.34 260	0.71 438	0.41 385	0.16 304	0.17 476	0.17 285	0.16 328	0.17 348	0.16 362

G2L-Stereo	0.49 436	0.23 365	0.48 380	0.43 422	0.26 353	0.47 339	0.42 467	0.93 441	0.78 400	0.84 466	0.86 392	0.91 498	0.52 391	0.78 481	0.70 523	0.20 444	0.17 476	0.22 469	0.18 412	0.17 348	0.21 478

rvit_stereo_0081_aga	0.31 205	0.28 477	0.44 318	0.42 401	0.29 441	0.34 214	0.31 265	0.44 139	0.40 194	0.39 210	0.44 192	0.40 220	0.32 232	0.42 155	0.29 251	0.23 505	0.17 476	0.19 382	0.16 328	0.20 428	0.15 314

ACV-stereo	0.62 527	0.34 520	1.00 583	0.43 422	0.31 482	1.20 605	0.40 440	0.75 369	0.83 429	0.64 323	0.77 331	2.10 643	1.03 603	0.81 491	0.64 508	0.21 461	0.17 476	0.18 338	0.18 412	0.21 452	0.21 478

ITSA-stereo	0.53 474	0.28 477	0.52 427	0.40 319	0.23 241	0.56 393	0.34 321	1.24 586	1.24 595	0.80 425	0.81 362	0.72 416	0.58 432	0.82 494	0.65 510	0.21 461	0.17 476	0.23 490	0.21 491	0.22 475	0.26 525

rvit_stereo_0080	0.31 205	0.25 429	0.40 263	0.39 276	0.28 413	0.27 99	0.46 490	0.49 170	0.44 220	0.35 173	0.42 184	0.40 220	0.28 173	0.41 144	0.33 288	0.22 488	0.17 476	0.17 285	0.16 328	0.22 475	0.15 314

1111x	0.55 488	0.22 343	0.46 348	0.38 244	0.20 133	0.66 467	0.43 474	1.23 579	0.99 521	0.71 377	0.99 459	0.95 510	0.69 501	0.90 531	1.08 604	0.18 388	0.17 476	0.18 338	0.19 443	0.20 428	0.18 402

whm_eth	0.31 205	0.25 429	0.40 263	0.39 276	0.28 413	0.27 99	0.46 490	0.49 170	0.44 220	0.35 173	0.42 184	0.40 220	0.28 173	0.41 144	0.33 288	0.22 488	0.17 476	0.17 285	0.16 328	0.22 475	0.15 314

gwcnet-sp	0.48 417	0.23 365	0.70 517	0.40 319	0.26 353	0.81 524	0.41 457	0.89 427	0.84 434	0.91 512	0.76 327	0.66 386	0.61 450	0.66 398	0.50 452	0.18 388	0.17 476	0.18 338	0.18 412	0.18 376	0.18 402

scenet	0.48 417	0.23 365	0.70 517	0.40 319	0.26 353	0.81 524	0.41 457	0.89 427	0.84 434	0.91 512	0.76 327	0.66 386	0.61 450	0.66 398	0.50 452	0.18 388	0.17 476	0.18 338	0.18 412	0.18 376	0.18 402

ToySt	0.49 436	0.27 463	0.75 542	0.40 319	0.27 388	0.64 455	0.49 511	0.84 406	0.77 390	0.60 293	0.83 374	0.88 487	0.66 488	0.70 433	0.56 484	0.16 304	0.17 476	0.21 454	0.20 468	0.21 452	0.19 435

ssnet	0.48 417	0.23 365	0.70 517	0.40 319	0.26 353	0.81 524	0.41 457	0.89 427	0.84 434	0.91 512	0.76 327	0.66 386	0.61 450	0.66 398	0.50 452	0.18 388	0.17 476	0.18 338	0.18 412	0.18 376	0.18 402

CSP-Net	0.56 499	0.27 463	0.49 393	0.41 356	0.28 413	1.22 607	0.50 516	1.23 579	0.72 353	0.95 535	0.95 436	0.89 491	0.62 457	0.83 502	0.62 501	0.26 537	0.17 476	0.17 285	0.17 384	0.18 376	0.17 384

ICVP	0.46 390	0.25 429	0.38 228	0.48 504	0.28 413	0.58 405	0.43 474	1.00 470	0.70 340	0.67 350	0.95 436	0.75 435	0.55 413	0.53 257	0.54 477	0.23 505	0.17 476	0.19 382	0.17 384	0.19 410	0.20 458
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TDLM	0.57 507	0.33 515	0.49 393	0.51 549	0.30 460	0.66 467	0.73 611	1.03 488	1.01 532	0.82 447	1.10 508	0.84 469	0.70 514	0.86 518	0.58 487	0.28 558	0.17 476	0.25 520	0.22 509	0.26 521	0.19 435

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 474	0.32 507	0.64 486	0.44 442	0.30 460	0.66 467	0.44 483	1.04 491	0.88 460	0.91 512	0.91 419	0.99 521	0.60 444	0.68 420	0.60 494	0.21 461	0.17 476	0.22 469	0.22 509	0.21 452	0.21 478
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.49 436	0.26 446	0.35 185	0.39 276	0.26 353	0.64 455	0.36 368	1.15 542	0.84 434	0.67 350	0.88 408	0.88 487	0.59 440	0.58 315	0.45 426	0.24 517	0.17 476	0.27 552	0.27 572	0.25 514	0.23 503

DRN-Test	0.66 534	0.32 507	0.66 498	0.50 533	0.39 555	1.15 597	0.61 570	1.49 632	1.01 532	1.12 591	1.08 503	1.06 544	0.69 501	0.77 476	0.94 582	0.23 505	0.17 476	0.26 539	0.25 550	0.25 514	0.21 478

WQFJA1	0.32 211	0.19 216	0.34 169	0.39 276	0.26 353	0.62 435	0.30 237	0.56 214	0.47 241	0.37 185	0.39 173	0.38 200	0.33 248	0.50 233	0.42 391	0.14 172	0.18 498	0.16 238	0.14 262	0.14 194	0.13 236

WQFJX1	0.33 228	0.19 216	0.34 169	0.41 356	0.28 413	0.53 366	0.33 304	0.51 183	0.50 256	0.39 210	0.36 160	0.34 164	0.31 226	0.69 426	0.39 371	0.15 248	0.18 498	0.16 238	0.14 262	0.16 309	0.14 282

NLMM1	0.33 228	0.21 302	0.36 197	0.41 356	0.25 305	0.55 379	0.33 304	0.55 210	0.63 307	0.42 229	0.44 192	0.30 136	0.25 126	0.63 367	0.38 363	0.16 304	0.18 498	0.17 285	0.14 262	0.15 259	0.13 236

NLMM	0.32 211	0.19 216	0.34 169	0.39 276	0.26 353	0.62 435	0.30 237	0.56 214	0.47 241	0.37 185	0.39 173	0.38 200	0.33 248	0.49 225	0.42 391	0.14 172	0.18 498	0.16 238	0.14 262	0.14 194	0.13 236

iinet-f	0.67 539	0.26 446	2.15 653	0.39 276	0.31 482	1.19 604	0.56 555	0.84 406	0.84 434	0.80 425	1.17 538	1.05 542	0.84 565	0.71 438	1.21 615	0.20 444	0.18 498	0.17 285	0.15 294	0.20 428	0.20 458

GLC_STEREO	0.29 179	0.19 216	0.27 52	0.44 442	0.19 96	0.31 171	0.26 160	0.47 157	0.43 213	0.37 185	0.47 207	0.41 229	0.23 104	0.50 233	0.34 304	0.14 172	0.18 498	0.19 382	0.16 328	0.16 309	0.13 236

AACVNet	0.50 452	0.23 365	0.49 393	0.46 488	0.29 441	0.52 358	0.38 407	0.90 432	0.55 278	0.81 438	1.03 479	1.00 525	0.70 514	0.83 502	0.54 477	0.21 461	0.18 498	0.24 507	0.18 412	0.23 492	0.20 458

PSMNet-ADL	0.48 417	0.27 463	0.40 263	0.48 504	0.30 460	0.68 474	0.37 385	0.90 432	0.80 411	0.61 300	0.80 355	0.92 503	0.62 457	0.72 444	0.63 505	0.23 505	0.18 498	0.18 338	0.20 468	0.22 475	0.20 458

delet	0.55 488	0.24 403	0.55 445	0.44 442	0.33 511	1.07 580	0.50 516	1.00 470	0.86 447	0.85 470	0.96 440	0.90 496	0.63 463	0.83 502	0.74 534	0.18 388	0.18 498	0.20 412	0.21 491	0.16 309	0.15 314

aanetorigin	0.83 580	0.56 608	1.87 648	0.49 519	0.38 549	0.56 393	0.66 583	0.70 335	1.00 528	2.42 664	2.02 633	1.31 590	1.18 618	0.93 547	1.13 611	0.20 444	0.18 498	0.20 412	0.19 443	0.27 532	0.30 558

EDNetEfficientorigin	9.93 691	1.15 658	175.16 722	0.48 504	0.36 532	1.04 577	0.68 591	1.24 586	2.69 667	3.17 678	2.50 646	2.30 648	2.07 663	1.76 641	2.21 653	0.20 444	0.18 498	0.24 507	0.19 443	0.51 625	0.50 639

EDNetEfficient	1.46 643	0.80 636	6.12 677	0.47 496	0.39 555	0.69 476	0.83 622	0.90 432	2.77 669	3.50 681	1.96 630	1.66 629	2.03 662	1.26 604	4.18 675	0.21 461	0.18 498	0.21 454	0.20 468	0.41 603	0.39 606

ac_64	0.52 467	0.22 343	0.50 406	0.45 467	0.28 413	0.80 519	0.45 486	1.02 484	0.61 294	0.91 512	0.83 374	1.07 549	0.68 497	0.74 458	0.70 523	0.21 461	0.18 498	0.20 412	0.19 443	0.18 376	0.15 314

DMCA-RVC	0.51 459	0.30 498	0.59 460	0.50 533	0.32 499	0.54 373	0.38 407	0.86 413	0.68 332	0.94 527	0.86 392	0.91 498	0.68 497	0.70 433	0.59 492	0.23 505	0.18 498	0.31 578	0.23 525	0.26 521	0.19 435

FADNet-RVC-Resample	0.56 499	0.33 515	1.16 601	0.49 519	0.34 520	0.71 486	0.43 474	1.01 480	0.93 495	0.82 447	0.87 400	0.74 433	0.67 491	0.73 451	0.45 426	0.18 388	0.18 498	0.26 539	0.27 572	0.26 521	0.27 535

FADNet_RVC	0.55 488	0.37 538	1.17 606	0.44 442	0.31 482	0.56 393	0.34 321	1.06 500	0.88 460	0.67 350	0.90 416	0.61 352	0.65 480	0.93 547	0.70 523	0.21 461	0.18 498	0.26 539	0.23 525	0.31 555	0.28 542

DispFullNet	1.60 648	2.63 689	2.75 661	2.56 684	1.79 676	1.24 610	0.47 497	1.37 617	1.45 625	1.87 646	1.50 600	1.55 624	2.46 666	2.04 654	1.04 601	0.59 647	0.18 498	2.32 679	0.68 658	2.29 682	1.14 671

PWC_ROB	0.87 584	0.52 602	1.28 617	0.50 533	0.32 499	0.91 547	0.37 385	1.36 615	1.46 626	1.61 633	2.59 651	1.16 574	1.01 602	1.34 615	1.40 628	0.25 527	0.18 498	0.28 560	0.20 468	0.29 540	0.28 542

z-mn7	1.00 602	0.50 590	1.70 644	0.53 572	0.36 532	1.75 643	0.71 607	1.22 574	2.28 658	0.96 536	2.54 647	1.42 610	0.95 592	2.19 660	1.54 631	0.22 488	0.19 516	0.21 454	0.20 468	0.27 532	0.25 519

w-ln-seven-2	0.76 560	0.43 569	2.32 655	0.52 562	0.38 549	0.90 546	0.65 580	1.11 521	1.12 574	1.19 600	1.28 560	1.09 555	0.99 598	1.07 574	0.87 562	0.20 444	0.19 516	0.23 490	0.22 509	0.26 521	0.22 496

S2M2_L	0.26 133	0.22 343	0.33 148	0.31 43	0.25 305	0.24 53	0.13 1	0.35 49	0.41 198	0.25 70	0.36 160	0.30 136	0.25 126	0.30 45	0.26 189	0.22 488	0.19 516	0.17 285	0.19 443	0.21 452	0.18 402
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DCVSM-stereo	0.49 436	0.27 463	0.53 434	0.39 276	0.29 441	0.51 353	0.26 160	0.75 369	0.75 373	1.11 590	0.75 321	1.05 542	0.72 522	0.60 338	0.47 443	0.20 444	0.19 516	0.24 507	0.20 468	0.25 514	0.30 558

CAS++	0.32 211	0.24 403	0.36 197	0.37 207	0.26 353	0.28 121	0.23 109	0.87 420	0.50 256	0.47 252	0.45 196	0.26 106	0.21 76	0.49 225	0.24 129	0.23 505	0.19 516	0.22 469	0.17 384	0.21 452	0.16 362
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wz-Net-MNSev	0.76 560	0.40 561	1.34 626	0.50 533	0.40 560	1.44 625	0.83 622	1.15 542	1.16 580	1.25 612	1.20 545	1.13 569	0.81 554	1.16 588	1.00 596	0.22 488	0.19 516	0.24 507	0.23 525	0.28 536	0.26 525

CRFU-Net	0.57 507	0.27 463	0.57 455	0.46 488	0.30 460	1.20 605	0.52 535	1.10 515	0.56 285	1.00 554	0.98 454	1.06 544	0.79 549	0.81 491	0.71 528	0.21 461	0.19 516	0.18 338	0.16 328	0.18 376	0.19 435

AASNet	0.53 474	0.25 429	0.52 427	0.49 519	0.32 499	0.74 495	0.40 440	1.50 633	0.86 447	0.86 477	0.92 423	0.64 367	0.59 440	0.59 332	0.79 541	0.23 505	0.19 516	0.20 412	0.16 328	0.21 452	0.19 435

RTSC	0.87 584	0.48 582	1.23 613	0.52 562	0.37 539	1.13 594	0.50 516	1.34 608	1.79 646	1.51 626	1.24 553	1.12 563	0.81 554	1.62 632	2.16 652	0.25 527	0.19 516	0.23 490	0.24 541	0.30 549	0.31 568

ADCL	1.04 608	0.38 548	1.35 627	0.50 533	0.39 555	1.61 635	0.89 630	1.29 598	1.39 618	1.29 614	1.50 600	1.24 580	1.24 623	1.37 621	4.87 678	0.21 461	0.19 516	0.25 520	0.25 550	0.29 540	0.27 535

CVANet_RVC	0.57 507	0.33 515	0.44 318	0.47 496	0.32 499	0.67 472	0.61 570	1.05 496	0.93 495	0.85 470	1.04 485	1.01 529	0.73 525	0.83 502	0.52 469	0.29 565	0.19 516	0.27 552	0.25 550	0.31 555	0.21 478

StereoDRNet	0.64 530	0.33 515	0.68 507	0.51 549	0.43 579	1.03 573	0.53 540	1.47 629	0.99 521	1.10 588	0.87 400	1.07 549	0.71 518	0.82 494	0.88 566	0.23 505	0.19 516	0.25 520	0.23 525	0.27 532	0.19 435

rvit_stereo_0083	0.34 236	0.24 403	0.50 406	0.44 442	0.27 388	0.34 214	0.35 346	0.45 146	0.62 296	0.37 185	0.47 207	0.42 239	0.35 266	0.40 133	0.36 338	0.22 488	0.20 528	0.20 412	0.17 384	0.20 428	0.14 282

DualNet (step1)	0.57 507	0.36 531	0.72 527	0.38 244	0.30 460	0.71 486	0.43 474	1.06 500	0.88 460	0.92 520	0.86 392	0.85 471	0.69 501	0.68 420	0.50 452	0.41 621	0.20 528	0.40 611	0.41 626	0.36 585	0.33 577

test_sample7	0.52 467	0.29 489	0.50 406	0.36 183	0.27 388	0.62 435	0.41 457	1.06 500	0.88 460	0.92 520	0.86 392	0.85 471	0.69 501	0.68 420	0.50 452	0.26 537	0.20 528	0.27 552	0.26 565	0.27 532	0.24 512

NINENet	0.50 452	0.29 489	0.51 421	0.45 467	0.32 499	0.70 481	0.34 321	1.10 515	0.88 460	0.80 425	0.94 427	0.65 380	0.49 374	0.73 451	0.51 462	0.22 488	0.20 528	0.25 520	0.18 412	0.22 475	0.21 478

RAFT + AFF	0.53 474	0.29 489	0.75 542	0.51 549	0.32 499	0.63 448	0.60 565	1.00 470	0.91 484	0.78 418	0.87 400	0.83 466	0.58 432	0.80 488	0.47 443	0.17 353	0.20 528	0.23 490	0.22 509	0.18 376	0.18 402

UPFNet	0.53 474	0.24 403	0.51 421	0.45 467	0.38 549	0.84 538	0.49 511	0.99 466	0.75 373	0.87 485	0.88 408	0.86 476	0.64 474	0.80 488	0.71 528	0.20 444	0.20 528	0.20 412	0.20 468	0.19 410	0.15 314

HGLStereo	0.56 499	0.28 477	0.57 455	0.50 533	0.37 539	0.80 519	0.45 486	1.02 484	0.78 400	0.86 477	1.14 525	0.89 491	0.82 558	0.76 468	0.73 531	0.21 461	0.20 528	0.19 382	0.18 412	0.19 410	0.21 478

hitnet-ft	0.55 488	0.27 463	0.39 250	0.41 356	0.28 413	0.78 512	0.40 440	0.92 439	0.90 477	0.82 447	1.01 465	1.13 569	0.70 514	0.78 481	0.67 516	0.28 558	0.20 528	0.28 560	0.22 509	0.29 540	0.26 525

DLCB_ROB	0.58 514	0.28 477	0.47 360	0.49 519	0.32 499	0.77 508	0.50 516	0.99 466	0.92 489	1.04 571	1.14 525	1.21 577	0.69 501	0.88 523	0.69 520	0.20 444	0.20 528	0.22 469	0.22 509	0.21 452	0.18 402

PSMNet_ROB	0.64 530	0.37 538	0.65 492	0.56 590	0.42 573	0.97 561	0.83 622	1.21 566	0.92 489	0.79 423	1.02 474	1.08 551	0.63 463	0.82 494	0.91 580	0.29 565	0.20 528	0.31 578	0.31 594	0.26 521	0.23 503

zh-mn7	1.08 618	0.65 622	4.00 671	0.52 562	0.38 549	1.16 600	0.62 572	1.15 542	1.77 645	1.74 641	2.31 637	1.17 575	0.91 578	2.10 655	1.77 640	0.24 517	0.21 538	0.22 469	0.22 509	0.25 514	0.28 542

w-ln-seven	0.96 597	0.48 582	2.41 658	0.54 579	0.50 607	1.41 621	0.70 601	1.67 650	1.81 647	1.49 623	1.50 600	1.26 582	0.87 571	1.15 586	1.80 644	0.23 505	0.21 538	0.25 520	0.25 550	0.31 555	0.26 525

WZ-Net	1.19 629	0.59 612	4.07 672	0.62 614	0.51 611	1.34 616	1.31 664	1.32 604	1.74 644	1.53 629	1.65 610	1.74 632	1.28 627	2.25 662	2.01 649	0.27 547	0.21 538	0.23 490	0.25 550	0.40 597	0.39 606

SACVNet	0.58 514	0.34 520	0.55 445	0.55 587	0.36 532	0.63 448	0.48 505	1.13 529	0.77 390	1.02 562	1.06 497	1.02 534	0.74 528	0.90 531	0.51 462	0.27 547	0.21 538	0.25 520	0.24 541	0.29 540	0.36 592

pcwnet_v2	0.58 514	0.28 477	0.84 559	0.45 467	0.35 527	0.61 427	0.35 346	1.27 594	1.21 590	0.99 549	1.27 558	0.72 416	0.58 432	0.67 409	0.48 447	0.27 547	0.21 538	0.24 507	0.23 525	0.29 540	0.29 549

DSFCA	0.55 488	0.25 429	0.62 471	0.40 319	0.36 532	0.74 495	0.52 535	1.04 491	0.82 424	1.06 577	0.84 379	0.89 491	0.63 463	0.99 557	0.58 487	0.25 527	0.21 538	0.21 454	0.21 491	0.21 452	0.19 435

ETE_ROB	0.70 546	0.49 586	0.73 531	0.56 590	0.36 532	0.79 515	0.87 629	1.14 538	0.93 495	1.19 600	1.18 540	1.39 607	0.82 558	0.99 557	0.80 543	0.26 537	0.21 538	0.31 578	0.26 565	0.33 568	0.34 585

GASNet	0.67 539	0.72 628	0.96 578	0.70 635	0.48 603	0.62 435	0.47 497	1.08 508	1.03 540	0.94 527	0.82 368	0.93 506	0.83 563	1.33 613	0.80 543	0.31 575	0.22 545	0.29 569	0.28 578	0.44 609	0.24 512

ssnet_v2	0.58 514	0.28 477	0.56 451	0.43 422	0.29 441	0.95 556	0.59 562	1.13 529	0.99 521	0.93 524	0.80 355	0.99 521	0.64 474	0.82 494	0.94 582	0.25 527	0.22 545	0.23 490	0.24 541	0.20 428	0.19 435

Wz-Net-LNSev	0.71 550	0.51 594	1.36 631	0.50 533	0.41 567	1.15 597	0.69 596	1.21 566	1.07 562	1.02 562	1.12 513	1.08 551	0.87 571	0.89 529	0.89 576	0.24 517	0.22 545	0.21 454	0.19 443	0.26 521	0.26 525

sCroCo_RVC	0.35 252	0.28 477	0.69 513	0.51 549	0.39 555	0.41 300	0.31 265	0.49 170	0.45 229	0.31 138	0.48 210	0.38 200	0.32 232	0.46 199	0.32 275	0.21 461	0.22 545	0.19 382	0.19 443	0.21 452	0.20 458

RTS	1.98 659	0.96 649	11.36 686	0.65 622	0.57 626	2.77 664	1.40 668	1.39 619	2.26 656	1.89 647	2.56 648	1.32 595	1.25 624	5.20 683	4.05 673	0.31 575	0.22 545	0.29 569	0.29 584	0.40 597	0.37 597

RTSA	1.98 659	0.96 649	11.36 686	0.65 622	0.57 626	2.77 664	1.40 668	1.39 619	2.26 656	1.89 647	2.56 648	1.32 595	1.25 624	5.20 683	4.05 673	0.31 575	0.22 545	0.29 569	0.29 584	0.40 597	0.37 597

MDST_ROB	0.91 592	0.27 463	0.85 560	0.63 616	0.41 567	2.53 658	0.71 607	1.60 644	1.13 575	2.83 671	1.73 616	0.97 515	0.69 501	1.61 631	0.73 531	0.25 527	0.22 545	0.32 584	0.28 578	0.25 514	0.24 512

PDISCO_ROB	0.91 592	0.48 582	1.06 589	0.99 649	0.97 654	1.67 640	0.63 574	1.64 648	1.59 637	1.06 577	1.18 540	1.31 590	0.79 549	1.55 626	0.97 588	0.49 636	0.22 545	0.45 621	0.40 621	0.45 613	0.37 597

LALA_ROB	0.74 557	0.43 569	0.69 513	0.54 579	0.40 560	1.01 568	0.95 637	1.21 566	1.07 562	1.22 607	1.12 513	1.56 625	0.79 549	1.04 570	0.86 556	0.33 596	0.22 545	0.35 593	0.30 586	0.35 579	0.31 568

PWCDC_ROB	0.89 588	0.49 586	0.80 556	0.74 639	0.40 560	1.03 573	0.39 429	1.33 606	2.35 663	1.02 562	3.77 669	0.81 464	0.92 583	1.20 594	0.90 578	0.34 602	0.22 545	0.24 507	0.20 468	0.34 574	0.29 549

AANet	1.13 622	1.01 654	2.99 663	0.44 442	0.37 539	0.91 547	0.54 544	1.27 594	2.31 661	2.35 662	2.37 643	2.22 645	1.53 639	1.18 591	1.43 629	0.32 587	0.23 555	0.28 560	0.25 550	0.35 579	0.33 577

rvit_stereo_0075_2	0.47 405	0.37 538	0.70 517	0.53 572	0.46 598	0.43 311	0.36 368	0.81 396	0.67 327	0.55 279	0.74 319	0.59 340	0.43 339	0.63 367	0.43 398	0.32 587	0.23 555	0.35 593	0.25 550	0.30 549	0.25 519

coex-ft	6.43 688	1.51 670	87.33 721	0.49 519	0.38 549	1.34 616	1.21 655	1.16 550	8.09 688	12.12 697	2.79 655	2.77 658	3.31 678	1.16 588	3.15 665	0.24 517	0.23 555	0.27 552	0.24 541	0.45 613	0.37 597

fast-acv-ft	0.64 530	0.30 498	0.73 531	0.45 467	0.34 520	1.17 601	0.49 511	0.86 413	0.98 516	1.02 562	1.36 574	1.29 587	0.85 566	0.76 468	0.81 546	0.21 461	0.23 555	0.23 490	0.23 525	0.21 452	0.20 458

Wz-Net-SNSev	0.91 592	0.73 629	2.13 652	0.56 590	0.45 590	0.95 556	1.13 650	1.34 608	1.24 595	1.02 562	1.30 567	1.46 613	0.86 568	1.81 643	1.50 630	0.25 527	0.23 555	0.25 520	0.26 565	0.32 561	0.29 549

dad	0.58 514	0.50 590	0.64 486	0.43 422	0.30 460	0.59 417	0.36 368	0.78 385	1.25 601	1.01 559	1.17 538	1.15 573	0.53 395	0.68 420	0.50 452	0.35 606	0.23 555	0.37 603	0.21 491	0.29 540	0.20 458

STTStereo	0.55 488	0.37 538	0.76 547	0.44 442	0.31 482	0.60 424	0.44 483	0.96 457	0.86 447	0.99 549	0.90 416	0.96 513	0.58 432	0.71 438	0.61 498	0.25 527	0.23 555	0.26 539	0.32 601	0.24 505	0.23 503

DANet	0.71 550	0.45 578	0.91 574	0.59 602	0.40 560	0.81 524	0.40 440	0.97 461	0.84 434	1.20 605	1.22 547	1.33 598	0.88 575	1.16 588	1.24 616	0.27 547	0.23 555	0.31 578	0.25 550	0.35 579	0.32 572
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DeepPruner_ROB	0.53 474	0.34 520	0.59 460	0.41 356	0.30 460	0.50 349	0.43 474	1.19 559	0.70 340	0.85 470	1.05 490	0.86 476	0.55 413	0.84 507	0.51 462	0.29 565	0.23 555	0.22 469	0.22 509	0.26 521	0.25 519

StereoVision	0.42 350	0.28 477	0.45 331	0.49 519	0.28 413	0.38 263	0.38 407	0.72 348	0.62 296	0.44 236	1.14 525	0.54 303	0.39 317	0.56 282	0.34 304	0.21 461	0.24 564	0.25 520	0.24 541	0.26 521	0.16 362

SQANet	0.82 574	0.74 630	0.67 502	1.13 657	0.98 656	1.11 589	0.47 497	1.07 504	0.83 429	0.91 512	1.05 490	1.03 536	0.74 528	1.01 561	0.64 508	0.61 648	0.24 564	1.03 658	0.35 609	1.18 662	0.58 645

Anonymous3	0.46 390	0.34 520	0.86 565	0.50 533	0.37 539	0.81 524	0.50 516	0.72 348	0.65 320	0.51 263	0.65 284	0.45 259	0.45 355	0.64 382	0.38 363	0.24 517	0.24 564	0.22 469	0.21 491	0.23 492	0.23 503

GwcNet	0.69 544	0.36 531	1.10 594	0.51 549	0.42 573	1.08 584	0.50 516	1.21 566	1.16 580	1.00 554	1.37 577	1.06 544	0.79 549	0.92 541	0.94 582	0.25 527	0.24 564	0.24 507	0.22 509	0.23 492	0.26 525

AF-Net	0.81 573	0.39 556	0.68 507	0.64 617	0.54 618	0.91 547	0.51 532	1.61 646	1.31 611	0.96 536	2.02 633	1.46 613	1.26 626	1.11 583	0.99 592	0.32 587	0.24 564	0.39 608	0.27 572	0.30 549	0.25 519

XQC	0.89 588	0.65 622	1.31 622	0.67 628	0.52 615	1.22 607	0.68 591	1.26 592	1.52 629	1.14 594	1.11 509	1.28 586	1.04 605	1.40 623	1.77 640	0.38 614	0.24 564	0.37 603	0.31 594	0.53 630	0.47 632

ADCMid	1.14 623	0.52 602	2.23 654	0.53 572	0.43 579	1.07 580	0.75 613	1.23 579	1.05 550	2.15 656	1.44 593	1.50 619	1.43 635	1.56 628	5.01 679	0.26 537	0.24 564	0.29 569	0.31 594	0.37 590	0.33 577

SANet	1.07 615	0.41 565	1.06 589	0.48 504	0.30 460	1.41 621	0.94 636	1.42 624	3.36 676	1.58 630	2.43 644	2.33 650	1.70 650	1.34 615	1.07 603	0.28 558	0.24 564	0.26 539	0.23 525	0.34 574	0.30 558

rvit_0105_5	0.42 350	0.31 503	0.73 531	0.50 533	0.29 441	0.44 319	0.42 467	0.61 253	0.74 368	0.51 263	0.51 228	0.60 346	0.47 365	0.57 294	0.38 363	0.27 547	0.25 572	0.25 520	0.23 525	0.22 475	0.18 402

psm_up	0.55 488	0.26 446	0.47 360	0.49 519	0.32 499	0.65 465	0.56 555	1.04 491	0.82 424	0.82 447	0.88 408	1.01 529	0.94 589	0.74 458	0.61 498	0.21 461	0.25 572	0.26 539	0.23 525	0.21 452	0.20 458

FADNet-RVC	0.60 524	0.53 605	1.14 600	0.46 488	0.39 555	0.61 427	0.39 429	1.12 527	0.87 456	0.70 370	0.84 379	1.04 538	0.55 413	0.94 554	0.69 520	0.26 537	0.25 572	0.28 560	0.28 578	0.31 555	0.31 568

Nwc_Net	0.78 566	0.38 548	0.73 531	0.60 608	0.55 620	1.05 578	0.55 549	1.67 650	1.05 550	0.88 495	1.86 625	1.40 609	1.09 609	1.10 581	0.87 562	0.30 572	0.25 572	0.36 598	0.38 614	0.29 540	0.29 549

STTRV1_RVC	0.82 574	0.59 612	1.16 601	0.67 628	0.81 644	1.11 589	0.63 574	1.30 601	1.11 569	0.98 546	1.33 571	1.08 551	0.95 592	1.26 604	0.87 562	0.55 646	0.25 572	0.43 617	0.39 618	0.58 639	0.40 609

DPSNet	0.99 601	0.42 567	1.88 649	0.53 572	0.41 567	1.59 634	1.26 659	2.21 663	1.43 621	1.10 588	1.11 509	1.46 613	1.95 660	1.34 615	1.26 618	0.34 602	0.25 572	0.25 520	0.21 491	0.46 616	0.37 597

XPNet_ROB	0.70 546	0.35 526	0.68 507	0.52 562	0.40 560	0.79 515	0.85 628	1.16 550	0.94 502	1.33 617	1.15 531	1.38 606	0.83 563	1.03 568	0.90 578	0.32 587	0.25 572	0.26 539	0.24 541	0.31 555	0.28 542

zh-sn7	1.09 619	0.75 631	3.23 665	0.57 596	0.42 573	1.11 589	0.89 630	1.19 559	1.27 605	1.41 621	1.98 631	1.25 581	1.47 637	1.99 652	2.62 661	0.26 537	0.26 579	0.26 539	0.27 572	0.35 579	0.30 558

TCMNet	0.66 534	0.39 556	0.98 581	0.59 602	0.61 631	0.96 559	0.55 549	1.05 496	0.90 477	0.84 466	1.14 525	0.89 491	0.65 480	0.85 513	1.01 597	0.26 537	0.26 579	0.31 578	0.28 578	0.32 561	0.29 549

ISRNet	0.56 499	0.24 403	0.66 498	0.56 590	0.36 532	0.44 319	0.25 139	0.82 398	0.84 434	1.07 580	1.25 555	0.91 498	0.60 444	0.66 398	0.58 487	0.35 606	0.26 579	0.36 598	0.33 604	0.30 549	0.42 614

rvit_0105_6	0.38 301	0.28 477	0.64 486	0.50 533	0.30 460	0.39 276	0.38 407	0.51 183	0.67 327	0.40 219	0.45 196	0.50 284	0.41 331	0.54 264	0.36 338	0.27 547	0.26 579	0.24 507	0.21 491	0.22 475	0.16 362

rvit_0105_4	0.41 341	0.29 489	0.71 522	0.50 533	0.29 441	0.41 300	0.41 457	0.55 210	0.73 360	0.45 239	0.48 210	0.55 308	0.44 350	0.57 294	0.36 338	0.28 558	0.26 579	0.25 520	0.22 509	0.23 492	0.18 402

SHD	0.93 595	0.50 590	1.18 607	0.59 602	0.46 598	0.97 561	0.48 505	1.70 652	2.15 654	1.58 630	1.37 577	1.42 610	1.19 620	1.31 611	1.60 633	0.31 575	0.26 579	0.32 584	0.33 604	0.40 597	0.42 614

GANet	0.70 546	0.37 538	0.55 445	0.51 549	0.34 520	0.94 553	0.96 638	1.08 508	0.94 502	1.04 571	1.98 631	1.13 569	0.88 575	1.12 584	0.66 513	0.25 527	0.26 579	0.27 552	0.22 509	0.31 555	0.22 496

PS-NSSS	0.58 514	0.44 574	0.62 471	0.42 401	0.33 511	0.66 467	0.58 559	1.02 484	0.86 447	0.77 414	1.28 560	0.72 416	0.64 474	0.82 494	0.59 492	0.31 575	0.26 579	0.40 611	0.27 572	0.33 568	0.26 525

NCCL2	0.72 554	0.41 565	0.65 492	0.64 617	0.44 586	0.98 565	1.20 653	1.11 521	1.00 528	0.98 546	0.96 440	1.49 618	0.87 571	0.90 531	0.79 541	0.31 575	0.26 579	0.39 608	0.39 618	0.32 561	0.32 572

PSMNet-RUCA	0.76 560	0.75 631	1.08 593	1.01 652	0.90 648	0.69 476	0.50 516	1.11 521	1.03 540	0.78 418	1.11 509	0.80 461	0.72 522	0.88 523	0.63 505	0.53 644	0.27 588	0.76 648	0.46 632	0.66 644	0.47 632

rvit_0105_3	0.47 405	0.34 520	0.77 552	0.54 579	0.31 482	0.49 347	0.47 497	0.63 266	0.79 409	0.65 332	0.59 267	0.64 367	0.50 384	0.65 389	0.39 371	0.29 565	0.27 588	0.29 569	0.28 578	0.21 452	0.20 458

Syn2CoEx	0.71 550	0.51 594	0.95 576	0.64 617	0.45 590	0.91 547	0.53 540	1.48 630	1.13 575	0.93 524	1.35 573	1.02 534	0.99 598	0.92 541	0.80 543	0.30 572	0.27 588	0.28 560	0.24 541	0.23 492	0.24 512

SGM_RVC	0.97 599	0.28 477	0.41 274	0.39 276	0.22 193	1.55 631	0.73 611	1.51 636	1.25 601	2.25 660	1.92 627	2.58 655	1.56 643	2.02 653	1.19 614	0.27 547	0.27 588	0.27 552	0.25 550	0.25 514	0.25 519
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
APVNet	0.71 550	0.37 538	0.89 571	0.56 590	0.45 590	1.18 603	0.68 591	1.41 623	0.85 442	0.81 438	1.15 531	1.04 538	0.81 554	1.10 581	1.17 612	0.26 537	0.28 592	0.32 584	0.31 594	0.29 540	0.30 558

FAT-Stereo	0.73 556	0.33 515	0.75 542	0.49 519	0.37 539	0.71 486	0.59 562	1.36 615	1.30 610	1.03 570	1.40 583	1.59 628	1.15 614	0.87 520	0.86 556	0.28 558	0.28 592	0.28 560	0.23 525	0.28 536	0.38 603

DeepPrunerF	0.89 588	0.52 602	3.43 667	0.68 632	0.81 644	0.72 493	0.72 609	1.22 574	1.99 652	0.93 524	1.01 465	0.87 482	0.86 568	1.08 577	0.95 585	0.34 602	0.28 592	0.43 617	0.39 618	0.30 549	0.32 572

AnyNet_C32	1.16 627	0.62 619	2.40 657	0.57 596	0.55 620	1.41 621	1.34 665	1.18 558	1.24 595	1.49 623	1.42 587	1.39 607	1.20 622	1.55 626	4.82 677	0.29 565	0.28 592	0.29 569	0.34 606	0.38 594	0.42 614

ADCPNet	1.03 607	0.48 582	2.70 660	0.54 579	0.42 573	1.40 619	0.75 613	1.13 529	1.07 562	1.22 607	1.42 587	1.68 630	1.09 609	1.36 620	3.45 670	0.30 572	0.28 592	0.29 569	0.32 601	0.37 590	0.35 590

DStereoSA	1.73 653	0.63 620	1.57 641	0.80 643	0.79 643	1.26 612	1.30 660	1.34 608	1.43 621	1.24 610	7.52 692	0.92 503	7.68 688	1.65 639	2.29 659	0.41 621	0.29 597	0.63 644	0.60 653	1.04 658	1.18 676

rvit_105_1	0.54 486	0.40 561	0.76 547	0.58 598	0.37 539	0.59 417	0.68 591	0.70 335	0.94 502	0.82 447	0.69 299	0.73 427	0.58 432	0.78 481	0.54 477	0.32 587	0.29 597	0.31 578	0.34 606	0.23 492	0.20 458

DGSMNet	0.76 560	0.55 607	1.29 620	0.58 598	0.62 632	0.94 553	0.70 601	1.26 592	1.11 569	0.83 459	1.24 553	1.00 525	0.71 518	1.03 568	0.81 546	0.34 602	0.29 597	0.41 615	0.40 621	0.57 636	0.55 644

G-Net	0.95 596	0.46 580	1.04 587	0.64 617	0.48 603	2.12 654	0.64 578	1.01 480	0.87 456	1.75 642	2.82 658	1.30 589	1.64 649	1.06 571	0.96 587	0.36 610	0.29 597	0.35 593	0.25 550	0.45 613	0.42 614

stereogan	0.80 570	0.31 503	0.71 522	0.59 602	0.50 607	1.72 642	0.48 505	1.35 612	1.37 615	1.00 554	1.46 598	1.56 625	0.95 592	1.29 608	0.84 551	0.28 558	0.29 597	0.29 569	0.25 550	0.38 594	0.38 603

FINET	0.67 539	0.42 567	1.00 583	0.46 488	0.43 579	0.83 535	0.89 630	1.08 508	1.50 628	0.87 485	1.14 525	0.71 407	0.68 497	0.92 541	0.70 523	0.36 610	0.30 602	0.26 539	0.24 541	0.35 579	0.33 577

FADNet	0.61 526	0.51 594	1.10 594	0.45 467	0.44 586	0.65 465	0.41 457	1.19 559	1.05 550	0.70 370	0.84 379	0.98 519	0.66 488	0.82 494	0.50 452	0.29 565	0.30 602	0.27 552	0.30 586	0.46 616	0.35 590

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 539	0.81 637	0.73 531	0.53 572	0.37 539	1.40 619	0.53 540	1.04 491	0.79 409	0.88 495	0.94 427	0.95 510	0.53 395	0.93 547	0.58 487	0.39 616	0.30 602	0.57 640	0.31 594	0.53 630	0.30 558

RP	0.76 560	0.36 531	0.63 481	0.66 625	0.58 628	0.80 519	0.55 549	1.14 538	1.22 592	0.97 541	1.65 610	1.43 612	1.32 628	1.01 561	0.84 551	0.33 596	0.30 602	0.36 598	0.30 586	0.34 574	0.34 585

RGC	0.79 569	0.59 612	0.71 522	0.65 622	0.65 635	0.92 552	0.58 559	1.29 598	1.05 550	1.07 580	1.45 596	1.47 616	1.03 603	1.21 598	0.88 566	0.32 587	0.30 602	0.48 630	0.40 621	0.37 590	0.37 597

NCC-stereo	0.78 566	0.40 561	0.76 547	0.61 610	0.67 637	0.81 524	0.69 596	1.54 641	1.11 569	0.90 507	1.36 574	1.33 598	1.16 615	1.19 592	0.88 566	0.31 575	0.30 602	0.37 603	0.48 641	0.33 568	0.33 577

Abc-Net	0.78 566	0.40 561	0.76 547	0.61 610	0.67 637	0.81 524	0.69 596	1.54 641	1.11 569	0.90 507	1.36 574	1.33 598	1.16 615	1.19 592	0.88 566	0.31 575	0.30 602	0.37 603	0.48 641	0.33 568	0.33 577
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NaN_ROB	0.69 544	0.44 574	0.69 513	0.51 549	0.33 511	0.97 561	1.06 645	1.22 574	1.19 586	1.24 610	0.96 440	1.08 551	0.78 547	1.20 594	0.67 516	0.24 517	0.30 602	0.23 490	0.24 541	0.23 492	0.25 519

CBMV	0.64 530	0.35 526	0.41 274	0.42 401	0.25 305	1.01 568	0.77 615	1.13 529	1.09 567	1.17 596	1.22 547	1.04 538	0.75 532	0.88 523	0.63 505	0.28 558	0.30 602	0.34 591	0.30 586	0.26 521	0.26 525
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DStereoFS	1.87 656	0.85 642	1.03 586	0.75 642	0.62 632	2.04 652	0.65 580	1.74 654	1.55 633	1.52 628	1.90 626	2.36 651	12.92 694	3.85 679	1.74 637	0.44 626	0.31 611	0.82 653	0.46 632	0.84 649	1.10 670

YMNet	0.66 534	0.38 548	0.90 572	0.52 562	0.46 598	1.08 584	0.49 511	1.00 470	0.77 390	1.18 598	1.29 564	1.12 563	0.74 528	0.85 513	0.86 556	0.27 547	0.31 611	0.25 520	0.25 550	0.24 505	0.23 503

YMNet_1	0.66 534	0.38 548	0.90 572	0.52 562	0.46 598	1.08 584	0.49 511	1.00 470	0.77 390	1.18 598	1.29 564	1.12 563	0.74 528	0.85 513	0.86 556	0.27 547	0.31 611	0.25 520	0.25 550	0.24 505	0.23 503

Wz-Net-TNSev	1.14 623	1.06 657	4.32 674	0.49 519	0.42 573	1.51 629	1.11 649	1.48 630	1.40 620	1.22 607	1.26 557	1.58 627	1.43 635	1.76 641	1.70 635	0.32 587	0.31 611	0.26 539	0.30 586	0.41 603	0.41 613

S-Stereo	0.74 557	0.35 526	0.96 578	0.56 590	0.45 590	0.82 532	0.60 565	1.24 586	1.60 640	0.96 536	1.41 585	1.12 563	0.94 589	0.80 488	1.04 601	0.26 537	0.31 611	0.28 560	0.25 550	0.32 561	0.47 632

CSAN	0.83 580	0.49 586	0.77 552	0.60 608	0.41 567	1.14 595	1.06 645	1.19 559	1.46 626	1.32 615	1.43 590	1.37 605	1.19 620	1.27 607	0.86 556	0.39 616	0.31 611	0.36 598	0.37 611	0.35 579	0.34 585

UDG	0.88 586	0.82 640	0.67 502	1.00 651	0.96 653	1.02 570	0.57 558	1.13 529	0.99 521	0.90 507	0.97 453	1.31 590	0.99 598	0.85 513	0.84 551	0.54 645	0.32 617	1.77 667	0.40 621	0.94 653	0.66 648

psmorigin	0.82 574	0.51 594	2.09 651	0.49 519	0.41 567	0.85 539	0.50 516	1.04 491	0.88 460	1.45 622	1.43 590	1.50 619	1.06 606	1.22 600	0.97 588	0.31 575	0.32 617	0.27 552	0.27 572	0.33 568	0.42 614

edge stereo	0.76 560	0.38 548	0.74 536	0.52 562	0.43 579	0.80 519	0.53 540	1.28 597	1.06 556	1.28 613	1.38 582	1.81 633	1.11 611	1.08 577	0.85 555	0.33 596	0.32 617	0.41 615	0.28 578	0.32 561	0.36 592

ADCS	1.51 645	0.61 616	3.42 666	0.59 602	0.51 611	1.27 613	1.08 648	1.59 643	1.81 647	1.91 650	1.66 612	1.51 622	1.42 634	1.94 650	8.60 687	0.33 596	0.32 617	0.33 589	0.36 610	0.44 609	0.42 614

AnyNet_C01	1.56 646	1.05 655	7.45 679	0.64 617	0.54 618	1.99 649	1.38 667	1.43 626	1.36 613	1.63 636	1.92 627	1.84 635	1.33 630	2.40 664	4.03 672	0.33 596	0.32 617	0.32 584	0.34 606	0.44 609	0.45 625

FBW_ROB	0.88 586	0.50 590	0.85 560	0.55 587	0.40 560	1.17 601	0.78 617	1.50 633	1.37 615	1.33 617	1.27 558	1.48 617	1.00 601	2.57 668	0.98 591	0.25 527	0.32 617	0.45 621	0.30 586	0.34 574	0.28 542

SGM-ForestM	4.04 680	0.32 507	0.46 348	0.43 422	0.27 388	7.50 687	1.45 672	3.84 682	4.24 683	8.19 695	6.76 690	19.00 705	9.08 689	10.74 695	6.62 684	0.31 575	0.33 623	0.32 584	0.32 601	0.29 540	0.29 549

SGM-Forest	0.62 527	0.32 507	0.39 250	0.43 422	0.30 460	1.02 570	0.55 549	1.09 512	1.05 550	1.06 577	1.18 540	1.10 559	0.67 491	0.88 523	0.62 501	0.31 575	0.33 623	0.33 589	0.30 586	0.30 549	0.28 542
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CC-Net-ROB	0.82 574	0.96 649	0.85 560	0.58 598	0.45 590	1.27 613	0.70 601	1.17 555	1.02 535	0.83 459	1.23 551	0.90 496	0.77 542	1.06 571	0.69 520	0.46 630	0.34 625	1.71 666	0.38 614	0.59 640	0.36 592

WCMA_ROB	1.14 623	0.36 531	0.76 547	0.49 519	0.44 586	1.23 609	0.67 586	1.11 521	1.23 593	2.84 672	3.95 675	3.28 666	1.83 656	1.25 603	0.99 592	0.44 626	0.34 625	0.34 591	0.37 611	0.41 603	0.40 609

DStereoO	0.96 597	0.70 627	0.72 527	0.62 614	0.45 590	0.74 495	0.92 635	1.09 512	1.29 609	1.19 600	1.23 551	0.99 521	1.71 651	1.29 608	0.99 592	2.01 682	0.35 627	0.77 649	0.30 586	1.42 664	0.38 603

ACVNet-4b	1.35 638	1.31 663	1.10 594	1.90 674	1.59 668	1.92 647	0.77 615	1.52 639	1.62 641	1.05 573	1.60 609	2.11 644	0.94 589	1.64 635	0.77 540	1.30 671	0.35 627	2.03 674	0.67 657	1.88 676	0.84 655

MeshStereo	1.34 636	0.43 569	0.54 440	0.44 442	0.34 520	1.66 638	0.60 565	1.94 657	1.37 615	4.47 685	3.25 660	4.71 676	1.94 659	1.92 648	1.17 612	0.35 606	0.35 627	0.37 603	0.31 594	0.32 561	0.32 572
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
PVD	1.28 635	0.67 625	1.28 617	0.74 639	0.62 632	1.50 628	0.84 625	1.99 659	2.96 670	2.18 657	2.36 642	1.85 637	1.95 660	1.92 648	1.94 647	0.39 616	0.36 630	0.49 633	0.37 611	0.51 625	0.64 646

MFN_U_SF_RVC	1.09 619	0.59 612	1.97 650	0.67 628	0.44 586	1.93 648	0.60 565	1.85 656	1.36 613	1.61 633	1.54 605	1.95 641	1.37 631	1.64 635	1.73 636	0.40 620	0.37 631	0.45 621	0.48 641	0.44 609	0.44 621

CBMV_ROB	0.59 521	0.37 538	0.38 228	0.39 276	0.28 413	0.74 495	0.28 208	1.00 470	0.98 516	0.94 527	1.25 555	0.81 464	0.78 547	0.87 520	0.50 452	0.36 610	0.37 631	0.43 617	0.40 621	0.33 568	0.30 558

HBP-ISP	0.59 521	0.45 578	0.43 308	0.45 467	0.33 511	0.70 481	0.28 208	1.11 521	1.00 528	0.83 459	1.18 540	0.65 380	0.68 497	0.88 523	0.52 469	0.35 606	0.38 633	0.47 625	0.41 626	0.38 594	0.31 568

DDUNet	1.06 613	2.56 688	0.68 507	1.21 659	1.26 665	1.03 573	0.69 596	1.11 521	0.94 502	0.96 536	1.22 547	1.27 584	0.82 558	0.93 547	0.72 530	0.84 656	0.38 633	1.99 670	0.60 653	1.10 661	0.85 656

BEATNet-Init1	15.13 696	0.82 640	50.86 719	0.72 638	0.53 616	38.10 711	7.03 694	11.83 697	14.25 697	29.78 717	30.17 716	48.21 720	22.64 708	26.78 709	18.11 697	0.42 625	0.38 633	0.47 625	0.46 632	0.51 625	0.48 635

NOSS_ROB	0.57 507	0.39 556	0.39 250	0.44 442	0.30 460	0.73 494	0.54 544	1.03 488	1.08 565	0.67 350	0.87 400	0.76 442	0.57 422	0.77 476	0.47 443	0.38 614	0.38 633	0.44 620	0.42 630	0.37 590	0.34 585

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 606	0.57 610	1.51 639	0.67 628	0.50 607	2.57 659	1.66 675	1.20 564	1.43 621	1.38 619	1.57 607	1.33 598	0.92 583	1.64 635	0.88 566	0.37 613	0.39 637	0.46 624	0.60 653	0.41 603	0.40 609

GANetREF_RVC	0.80 570	0.75 631	0.86 565	0.66 625	0.42 573	1.15 597	0.98 639	1.14 538	1.19 586	1.01 559	1.02 474	1.10 559	0.90 577	1.15 586	0.76 536	0.48 634	0.39 637	0.57 640	0.38 614	0.63 642	0.46 627
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
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 636	0.87 643	1.76 646	0.86 645	0.56 623	4.29 680	1.79 680	1.50 633	1.98 651	1.61 633	1.85 624	1.84 635	1.41 633	1.89 646	1.36 624	0.48 634	0.40 639	0.56 639	0.57 651	0.69 645	0.48 635

PA-Net	0.67 539	0.43 569	0.83 558	0.50 533	0.53 616	0.94 553	0.68 591	1.10 515	1.14 578	0.80 425	0.88 408	0.87 482	0.77 542	1.02 566	0.88 566	0.24 517	0.41 640	0.29 569	0.44 631	0.26 521	0.34 585
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSMD_ROB	1.21 630	0.49 586	0.62 471	0.59 602	0.50 607	1.62 637	0.67 586	1.23 579	1.24 595	2.45 665	3.77 669	3.09 663	2.98 676	1.32 612	0.81 546	0.45 628	0.41 640	0.49 633	0.51 648	0.47 619	0.44 621

FSD	0.48 417	0.47 581	0.53 434	0.54 579	0.46 598	0.48 342	0.52 535	0.53 205	0.48 249	0.48 255	0.48 210	0.49 279	0.48 370	0.51 241	0.49 450	0.45 628	0.42 642	0.47 625	0.46 632	0.46 616	0.45 625

FC-DCNN v2	1.65 651	0.51 594	0.65 492	0.61 610	0.49 605	1.61 635	0.70 601	1.75 655	1.56 636	4.74 689	4.91 684	6.46 687	3.31 678	1.91 647	1.11 606	0.46 630	0.42 642	0.47 625	0.46 632	0.48 620	0.46 627

ccnet	0.82 574	0.57 610	0.75 542	0.54 579	0.59 629	1.09 587	0.66 583	1.38 618	0.94 502	1.12 591	1.44 593	1.29 587	0.92 583	0.95 556	1.24 616	0.49 636	0.42 642	0.50 635	0.47 639	0.51 625	0.46 627

FCDSN-DC	1.39 641	0.56 608	0.65 492	0.74 639	0.59 629	1.38 618	0.63 574	1.35 612	1.39 618	3.26 679	4.50 681	4.61 674	2.63 671	1.58 630	1.03 598	0.46 630	0.42 642	0.48 630	0.47 639	0.50 624	0.50 639
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.59 647	0.51 594	0.66 498	0.61 610	0.49 605	1.56 632	0.70 601	1.66 649	1.53 630	4.64 686	4.62 682	5.85 683	3.34 680	1.84 645	1.11 606	0.46 630	0.42 642	0.47 625	0.46 632	0.48 620	0.46 627

Ntro	1.09 619	0.97 652	0.91 574	1.44 664	1.19 664	1.69 641	0.80 620	1.35 612	1.25 601	1.00 554	1.29 564	1.31 590	0.97 596	1.26 604	0.84 551	0.84 656	0.43 647	1.36 662	0.50 646	1.56 665	0.78 652

MANE	4.13 681	0.51 594	0.64 486	0.66 625	0.56 623	6.89 686	0.99 641	7.55 691	12.04 692	6.68 693	8.57 694	10.69 694	9.45 690	7.59 692	6.39 683	0.49 636	0.43 647	0.48 630	0.98 672	0.49 622	0.48 635

SAMSARA	1.07 615	0.65 622	1.19 608	1.06 656	0.90 648	1.76 644	1.76 679	1.46 628	1.44 624	1.51 626	1.16 536	2.00 642	1.14 613	1.48 624	1.31 622	0.39 616	0.44 649	0.35 593	0.38 614	0.49 622	0.49 638

ELAS_RVC	1.60 648	0.61 616	1.01 585	0.70 635	0.56 623	2.00 650	1.89 682	1.96 658	2.65 666	3.33 680	3.26 661	3.03 660	3.41 681	2.49 666	2.09 651	0.52 640	0.45 650	0.50 635	0.48 641	0.54 632	0.52 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 650	0.61 616	0.95 576	0.68 632	0.55 620	3.01 673	1.55 673	2.39 665	2.33 662	3.64 682	3.89 673	2.75 657	2.90 675	2.15 658	2.27 658	0.52 640	0.45 650	0.50 635	0.48 641	0.54 632	0.52 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	1.04 608	0.93 646	0.88 567	1.33 663	1.05 662	1.66 638	0.70 601	1.40 622	1.18 584	1.08 584	1.32 570	1.33 598	0.91 578	1.23 601	0.76 536	0.72 652	0.46 652	1.24 661	0.50 646	1.40 663	0.75 650

LSM	4.74 685	0.77 634	10.16 683	0.70 635	56.56 715	1.02 570	1.00 643	1.24 586	1.62 641	2.04 652	2.34 640	1.33 598	1.17 617	1.38 622	1.09 605	0.33 596	0.49 653	0.39 608	0.46 632	0.51 625	10.09 699

ACVNet_1	1.46 643	1.33 664	1.12 597	1.91 675	1.62 669	1.83 646	0.98 639	2.00 660	1.85 649	1.39 620	1.53 604	2.32 649	1.53 639	1.34 615	1.11 606	1.30 671	0.50 654	2.06 676	0.58 652	1.93 678	0.95 662

MonStereo1	1.98 659	1.48 667	1.43 636	1.81 672	1.69 674	2.88 669	0.78 617	2.47 666	3.47 677	2.20 658	4.36 680	3.39 669	2.50 668	2.18 659	1.58 632	1.19 666	0.54 655	1.65 665	0.87 666	1.78 670	1.29 680

Anonymous_2	0.82 574	0.44 574	0.63 481	0.40 319	0.43 579	0.80 519	0.52 535	0.72 348	0.77 390	0.71 377	0.60 269	0.87 482	0.76 535	0.75 464	0.58 487	0.52 640	0.54 655	0.54 638	4.82 698	0.56 634	0.40 609

SDNR	0.86 583	0.37 538	1.47 637	0.40 319	0.38 549	3.38 675	0.33 304	0.90 432	0.98 516	0.99 549	2.09 636	0.59 340	0.71 518	1.29 608	0.70 523	0.51 639	0.56 657	0.36 598	0.26 565	0.43 608	0.46 627

PASM	0.90 591	0.64 621	1.69 642	0.69 634	0.69 640	0.78 512	0.84 625	1.03 488	1.26 604	1.19 600	1.15 531	1.31 590	0.98 597	1.24 602	1.03 598	0.52 640	0.56 657	0.59 643	0.66 656	0.56 634	0.54 643

ACVNet_2	1.65 651	1.27 662	1.41 634	1.75 669	1.62 669	2.22 655	1.20 653	2.30 664	2.62 665	1.78 644	2.56 648	3.03 660	1.61 646	1.54 625	1.12 610	1.06 664	0.58 659	1.82 668	0.70 659	1.82 672	0.96 663

MADNet+	2.23 666	2.43 685	10.85 685	1.22 660	0.91 650	2.76 663	1.40 668	2.12 662	1.67 643	1.32 615	1.74 618	1.86 638	1.74 652	6.25 686	4.41 676	0.65 649	0.64 660	0.58 642	0.54 650	0.80 648	0.76 651

GCST	0.83 580	1.22 660	0.74 536	1.58 665	1.01 659	1.06 579	0.23 109	0.78 385	0.78 400	0.97 541	0.65 284	0.78 450	0.35 266	0.92 541	0.34 304	0.96 659	0.65 661	1.20 660	0.81 664	0.91 651	0.70 649

RainbowNet	1.35 638	1.49 668	1.19 608	1.88 673	1.45 666	1.48 627	1.07 647	1.61 646	1.55 633	1.20 605	1.59 608	1.54 623	1.13 612	1.34 615	0.97 588	1.36 674	0.70 662	1.82 668	0.79 663	1.71 668	1.07 669

NVStereoNet_ROB	1.24 632	0.90 645	1.13 598	0.86 645	0.88 647	1.11 589	0.99 641	1.42 624	1.53 630	1.59 632	2.48 645	2.24 647	1.53 639	1.96 651	1.30 621	0.76 654	0.70 662	0.78 650	1.00 674	0.71 647	0.88 658
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCK	1.92 658	1.66 676	3.12 664	1.65 666	0.91 650	2.84 666	2.26 686	2.10 661	2.41 664	2.36 663	2.31 637	2.22 645	1.82 654	3.43 673	2.03 650	1.61 677	0.71 664	1.51 663	0.82 665	1.69 667	0.91 659

IMH-64-1	1.86 654	1.62 673	1.16 601	2.20 678	1.89 678	2.33 656	1.30 660	2.89 669	2.29 659	1.66 637	2.80 656	2.49 653	1.61 646	2.10 655	1.78 642	1.60 675	0.74 665	2.43 680	1.02 675	2.12 679	1.17 674

IMH-64	1.86 654	1.62 673	1.16 601	2.20 678	1.89 678	2.33 656	1.30 660	2.89 669	2.29 659	1.66 637	2.80 656	2.49 653	1.61 646	2.10 655	1.78 642	1.60 675	0.74 665	2.43 680	1.02 675	2.12 679	1.17 674

TorneroNet-64	3.44 673	1.86 677	1.42 635	2.58 685	2.28 683	6.87 685	1.68 676	4.70 688	12.03 691	2.31 661	5.59 689	8.25 690	2.55 670	3.97 680	2.73 662	1.81 680	0.74 665	2.57 684	1.07 679	2.35 683	1.44 682

Consistency-Raft	1.01 603	0.81 637	1.24 614	0.84 644	0.97 654	0.81 524	0.84 625	1.30 601	1.59 637	1.05 573	1.68 615	1.12 563	0.91 578	0.92 541	1.11 606	0.65 649	0.74 665	0.79 651	0.90 668	1.06 660	0.79 654

MFMNet_re	1.14 623	0.97 652	1.19 608	0.99 649	0.95 652	1.25 611	1.22 656	1.39 619	1.55 633	1.69 640	1.67 614	1.21 577	1.53 639	1.12 584	0.99 592	0.87 658	0.75 669	0.79 651	0.75 660	0.90 650	0.94 660

JetBlue	2.78 669	1.26 661	7.04 678	1.16 658	1.48 667	8.00 688	6.02 693	2.60 667	1.92 650	2.12 655	2.64 652	3.34 668	3.05 677	6.49 687	3.39 668	0.78 655	0.76 670	0.75 647	0.76 661	0.97 657	1.18 676

TorneroNet	4.53 684	1.89 678	1.48 638	2.55 683	2.27 682	13.78 695	1.69 677	4.84 690	23.73 711	2.89 675	7.70 693	7.06 689	2.69 672	4.26 682	3.42 669	1.84 681	0.77 671	2.68 686	1.13 680	2.42 684	1.47 683

IMH	2.04 663	1.62 673	1.20 611	2.20 678	1.89 678	2.91 672	1.30 660	3.11 672	3.03 672	1.81 645	3.35 666	3.03 660	1.90 657	2.48 665	1.80 644	1.66 678	0.77 671	2.45 682	1.04 678	2.15 681	1.19 678

Dean	1.98 659	1.36 665	1.36 631	2.12 677	1.81 677	2.74 661	1.36 666	3.37 678	3.80 681	2.08 653	3.32 664	3.21 665	1.82 654	1.71 640	1.67 634	1.27 668	0.77 671	1.99 670	0.90 668	1.86 673	1.03 668

LVE	2.12 665	1.44 666	1.36 631	1.99 676	1.78 675	2.75 662	1.79 680	2.82 668	3.95 682	1.90 649	4.33 679	3.52 671	1.81 653	2.24 661	1.74 637	1.74 679	0.87 674	2.06 676	1.13 680	1.91 677	1.35 681

TCMNet-wrong-test	8.97 690	10.42 696	8.74 681	19.56 700	17.61 699	12.53 694	9.01 695	13.59 698	2.18 655	4.64 686	5.11 687	14.63 697	11.09 693	7.19 691	9.73 688	5.56 698	0.89 675	3.77 694	3.11 695	10.34 700	9.80 698

WAO-8	2.92 670	1.55 671	1.35 627	1.79 670	1.63 671	5.23 682	1.22 656	4.58 686	12.56 694	2.84 672	4.07 677	4.83 677	2.72 673	3.49 674	2.25 656	1.27 668	0.91 676	1.99 670	1.15 682	1.86 673	1.15 672

WAO-7	1.90 657	1.20 659	1.35 627	1.27 661	1.06 663	2.84 666	1.56 674	3.23 674	3.06 674	2.23 659	3.33 665	3.17 664	2.28 665	3.12 670	2.21 653	1.02 663	0.91 676	1.06 659	1.03 677	1.04 658	0.97 666

WAO-6	2.04 663	1.50 669	1.16 601	1.70 667	1.67 673	2.69 660	1.44 671	3.06 671	3.63 680	1.98 651	3.27 662	3.54 672	2.07 663	2.36 663	2.22 655	1.31 673	0.91 676	2.04 675	1.22 684	1.73 669	1.27 679

Venus	2.92 670	1.55 671	1.35 627	1.79 670	1.63 671	5.23 682	1.22 656	4.58 686	12.56 694	2.84 672	4.06 676	4.83 677	2.72 673	3.49 674	2.25 656	1.27 668	0.91 676	1.99 670	1.15 682	1.86 673	1.15 672

SPS-STEREO	1.25 633	0.93 646	1.06 589	1.04 654	1.03 660	1.41 621	0.91 634	1.51 636	1.19 586	2.09 654	1.83 622	1.94 640	1.39 632	1.62 632	1.39 627	0.97 661	0.94 680	0.90 655	0.89 667	0.96 655	0.96 663
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	0.97 599	0.89 644	1.05 588	0.92 647	1.03 660	0.97 561	0.81 621	1.29 598	0.91 484	1.07 580	0.98 454	1.00 525	0.95 592	1.02 566	0.92 581	0.96 659	0.95 681	0.90 655	0.91 671	0.92 652	0.94 660

SGM+DAISY	1.35 638	0.94 648	1.25 615	0.96 648	1.00 658	1.52 630	1.02 644	1.34 608	1.21 590	2.64 667	2.65 653	2.44 652	1.56 643	1.64 635	1.26 618	0.97 661	0.95 681	0.90 655	0.90 668	0.94 653	0.96 663

UNDER WATER	3.46 674	2.07 682	3.64 669	3.09 689	2.48 686	3.75 678	2.42 688	3.31 677	13.77 696	2.90 676	2.95 659	5.84 682	3.69 682	3.69 676	3.48 671	2.07 684	1.11 683	2.70 688	1.40 686	2.84 690	1.98 687

notaker	2.76 668	2.29 684	1.80 647	2.96 688	2.58 689	2.90 671	1.75 678	3.24 675	3.05 673	2.78 670	4.24 678	6.15 686	2.51 669	3.34 672	2.75 663	2.31 687	1.18 684	3.00 691	1.65 689	2.84 690	1.97 686

Selective-IGEV-i16pa	78.59 722	120.99 723	16.46 690	1.04 654	0.66 636	181.07 723	2.17 685	153.90 725	139.75 725	56.45 723	153.05 722	107.32 724	157.92 724	200.46 725	96.57 721	94.09 724	1.23 685	2.69 687	0.31 594	0.96 655	84.68 724

UNDER WATER-64	3.53 675	2.01 680	3.94 670	3.22 691	2.49 687	5.41 684	2.60 689	3.43 679	12.41 693	3.03 677	2.68 654	6.07 685	4.04 683	3.79 678	3.33 667	2.02 683	1.24 686	2.63 685	1.46 687	2.78 688	2.08 689

light-stereo	3.53 675	1.05 655	10.69 684	9.45 698	6.82 693	2.10 653	0.64 578	3.71 681	2.70 668	4.77 690	4.98 685	6.83 688	1.32 628	6.71 688	1.35 623	1.20 667	1.29 687	0.66 645	0.77 662	1.79 671	1.85 685

KSHMR	2.57 667	1.93 679	1.69 642	2.63 686	2.42 685	2.86 668	2.07 683	3.27 676	6.50 686	2.49 666	3.36 667	3.41 670	1.92 658	2.49 666	1.94 647	2.13 685	1.40 688	2.79 690	1.50 688	2.73 687	1.77 684

ktn	2.98 672	2.25 683	1.73 645	2.84 687	2.53 688	3.76 679	2.15 684	3.70 680	5.47 685	2.75 669	5.17 688	5.94 684	2.48 667	3.23 671	2.46 660	2.34 689	1.44 689	2.78 689	2.03 691	2.45 685	2.01 688

FADE		2.05 681		1.03 653	0.99 657			3.91 683	3.00 671	1.76 643		2.73 656		5.95 685		11.57 705	1.70 690	23.09 714	15.86 707	0.62 641	0.65 647

HanzoNet	6.76 689	2.45 686	4.22 673	3.19 690	2.94 691	3.62 677	2.28 687	4.79 689	7.20 687	14.00 703	13.19 701	17.49 701	22.30 707	13.25 697	6.19 682	4.20 693	1.93 691	3.10 692	2.56 693	3.35 692	2.88 693

DPSimNet_ROB	3.58 677	2.45 686	8.57 680	2.53 682	2.37 684	2.88 669	3.77 692	3.14 673	3.23 675	4.71 688	3.86 672	4.68 675	4.87 686	4.07 681	5.62 680	2.33 688	2.33 692	2.47 683	2.52 692	2.51 686	2.64 691

Selective-IGEV-i1pa	15.35 697	22.27 706	18.31 692	1.71 668	0.87 646	28.61 710	12.26 697	25.48 712	20.48 709	19.78 708	22.75 707	28.20 710	22.64 708	29.07 710	17.31 696	12.88 706	2.88 693	6.84 701	0.99 673	1.67 666	12.03 707

PML	40.80 719	29.24 707	11.87 688	7.20 695	14.47 695	92.13 721	213.69 724	7.63 692	23.35 710	74.72 724	190.14 724	50.17 721	26.15 710	21.39 704	12.70 692	8.76 700	2.92 694	8.45 702	3.25 696	13.26 703	4.42 695

JetRed	5.27 686	5.84 692	12.81 689	2.36 681	2.83 690	12.23 693	10.50 696	4.46 685	3.60 678	3.86 683	3.83 671	4.85 679	4.18 684	6.78 689	11.96 691	2.17 686	2.96 695	2.18 678	1.97 690	3.38 693	2.68 692

MADNet++	4.03 679	2.70 690	3.44 668	3.72 693	3.44 692	4.44 681	3.52 691	3.95 684	3.61 679	4.46 684	4.98 685	4.10 673	4.58 685	7.00 690	5.89 681	3.74 691	3.67 696	3.27 693	2.71 694	3.70 694	3.66 694

ASD4	9.96 692	8.86 695	17.78 691	7.17 694	9.80 694	16.08 696	28.92 702	9.77 695	8.20 689	7.02 694	7.08 691	8.47 691	9.57 691	11.17 696	20.26 698	4.12 692	4.14 697	5.57 700	4.74 697	5.53 695	4.90 696

USTest	12.99 695	14.18 697	20.00 693	16.24 699	14.97 696	20.80 698	31.95 705	16.20 701	10.91 690	8.79 696	9.48 695	13.94 696	10.50 692	16.11 698	21.44 700	3.17 690	4.82 698	5.08 697	5.36 699	8.81 699	7.13 697

test_sample9	1.05 612	0.36 531	0.72 527	0.38 244	0.30 460	0.71 486	0.43 474	1.06 500	0.88 460	0.92 520	0.86 392	0.85 471	0.69 501	1.20 594	1.36 624	0.41 621	8.41 699	0.40 611	0.41 626	0.36 585	0.33 577

test_sample8	1.25 633	0.36 531	0.72 527	0.38 244	0.30 460	0.71 486	0.43 474	1.13 529	0.75 373	1.50 625	0.95 436	3.29 667	1.59 645	1.20 594	1.36 624	0.41 621	8.41 699	0.40 611	0.41 626	0.36 585	0.33 577

DPSMNet_ROB	12.08 694	8.00 693	21.00 695	8.97 697	16.79 698	10.67 689	30.89 704	9.02 694	15.17 699	6.51 692	15.41 705	9.04 692	14.85 696	9.27 694	21.67 701	4.58 695	8.57 701	5.09 699	9.29 704	5.90 697	10.95 700

DGTPSM_ROB	12.07 693	8.00 693	20.99 694	8.93 696	16.78 697	10.67 689	30.87 703	9.01 693	15.16 698	6.50 691	15.41 705	9.04 692	14.85 696	9.25 693	21.67 701	4.57 694	8.57 701	5.08 697	9.28 701	5.90 697	10.95 700

iinet-test	16.76 698	17.57 698	22.97 697	19.69 701	18.39 700	24.48 700	34.18 706	20.02 702	15.35 700	12.55 698	12.85 696	18.13 703	15.39 699	19.59 699	24.25 703	8.86 701	8.72 703	8.95 703	9.28 701	12.74 701	11.26 703

IINet	16.76 698	17.57 698	22.97 697	19.69 701	18.39 700	24.48 700	34.18 706	20.02 702	15.35 700	12.55 698	12.85 696	18.13 703	15.39 699	19.59 699	24.25 703	8.86 701	8.72 703	8.95 703	9.28 701	12.74 701	11.26 703

Anonymous_1	33.25 706	18.26 700	23.92 699	20.54 703	21.28 704	25.59 702	35.94 708	22.01 711	15.57 702	13.33 700	13.49 702	18.08 702	15.29 698	20.36 701	24.60 705	16.28 710	8.84 705	66.59 719	118.00 721	155.73 724	11.23 702

DPSM_ROB	17.78 700	18.63 701	24.31 703	20.90 704	19.47 702	25.97 703	36.21 709	21.23 709	16.24 703	13.38 701	14.06 703	19.18 706	16.30 701	20.78 702	25.67 706	9.38 703	9.23 706	9.49 705	9.82 705	13.51 704	11.91 705

DPSM	17.78 700	18.63 701	24.31 703	20.90 704	19.47 702	25.97 703	36.21 709	21.23 709	16.24 703	13.38 701	14.06 703	19.18 706	16.30 701	20.78 702	25.67 706	9.38 703	9.23 706	9.49 705	9.82 705	13.51 704	11.91 705

tt	6.20 687	0.20 263	5.89 676	3.55 692	2.07 681	11.26 691	19.21 698	11.74 696	5.46 684	2.69 668	2.04 635	4.87 680	6.25 687	3.70 677	7.09 686	8.32 699	11.17 708	4.93 696	5.41 700	5.74 696	2.37 690

LRCNet_RVC	21.24 704	31.15 708	21.41 696	28.98 707	23.82 705	3.13 674	0.60 565	20.96 708	1.59 637	25.58 709	28.15 712	21.99 708	14.79 695	21.94 708	16.41 695	28.89 718	14.87 709	33.53 715	31.28 715	29.51 716	26.16 714

LSM0	38.95 718	37.60 718	48.58 712	43.57 716	91.06 721	52.57 718	72.57 714	43.17 721	32.63 718	26.97 716	27.97 711	38.65 717	32.94 716	41.86 721	51.78 720	18.89 717	18.41 710	19.13 707	19.63 708	27.29 712	33.77 715

xxxxx1	36.64 713	19.51 703	24.21 700	61.66 717	64.63 718	27.28 706	40.10 711	20.25 704	18.63 706	14.07 704	12.97 698	17.26 698	17.36 703	21.70 705	27.93 708	13.18 707	18.50 711	111.26 722	133.37 722	29.24 713	39.73 716

tt_ll	36.64 713	19.51 703	24.21 700	61.66 717	64.63 718	27.28 706	40.10 711	20.25 704	18.63 706	14.07 704	12.97 698	17.26 698	17.36 703	21.70 705	27.93 708	13.18 707	18.50 711	111.26 722	133.37 722	29.24 713	39.73 716

ff	36.64 713	19.51 703	24.21 700	61.66 717	64.63 718	27.28 706	40.10 711	20.25 704	18.63 706	14.07 704	12.97 698	17.26 698	17.36 703	21.70 705	27.93 708	13.18 707	18.50 711	111.26 722	133.37 722	29.24 713	39.73 716

Hybrid-DGEV	35.78 710	37.50 716	48.96 718	42.25 714	39.20 709	52.33 717	73.10 716	42.63 719	32.52 713	26.62 710	28.31 715	38.50 713	32.87 715	41.67 716	51.55 714	18.77 715	18.56 714	19.18 712	19.83 713	27.20 707	23.97 709

CasAABBNet	35.74 709	37.43 712	48.72 715	42.22 711	39.20 709	52.24 712	73.12 717	42.61 716	32.62 717	26.78 714	27.95 710	38.58 716	32.60 714	41.67 716	51.65 717	18.74 711	18.57 715	19.15 708	19.77 709	27.20 707	23.98 710

RAFT-FEzeroshot	35.73 707	37.45 713	48.67 713	42.23 712	39.22 711	52.25 713	73.13 718	42.62 717	32.59 714	26.71 711	27.70 708	38.57 714	32.57 712	41.68 718	51.67 718	18.75 712	18.58 716	19.15 708	19.78 710	27.21 709	23.98 710

RAFT-FE	35.73 707	37.45 713	48.67 713	42.23 712	39.22 711	52.25 713	73.13 718	42.62 717	32.59 714	26.71 711	27.70 708	38.57 714	32.57 712	41.68 718	51.67 718	18.75 712	18.58 716	19.15 708	19.78 710	27.21 709	23.98 710

Selective-RAFT-Error	35.84 712	37.49 715	48.83 717	42.26 715	39.24 714	52.30 716	73.09 715	42.66 720	32.61 716	26.80 715	28.30 713	38.84 719	33.51 718	41.68 718	51.59 715	18.82 716	18.58 716	19.17 711	19.80 712	27.28 711	24.05 713

FlowAnything	35.81 711	37.53 717	48.80 716	42.20 710	39.22 711	52.25 713	73.16 720	42.56 715	32.89 719	26.76 713	28.30 713	38.69 718	33.09 717	41.63 715	51.62 716	18.76 714	18.59 719	19.21 713	19.92 714	27.16 706	23.91 708

HaxPig	31.96 705	37.24 711	34.27 705	24.37 706	24.88 706	18.26 697	19.86 699	20.64 707	28.52 712	35.97 718	38.75 717	25.57 709	28.72 711	33.88 711	34.39 711	35.94 719	38.87 720	37.80 716	40.48 718	39.68 717	41.15 719

AVERAGE_ROB	37.58 717	40.13 719	40.15 708	34.81 709	33.82 708	28.55 709	25.10 701	32.02 714	34.06 721	41.28 721	40.66 718	34.46 712	34.81 720	39.18 713	37.57 713	42.78 720	43.44 721	43.82 717	43.03 719	40.47 718	41.51 720

MEDIAN_ROB	37.38 716	40.85 720	40.60 709	32.31 708	31.85 707	27.20 705	24.55 700	29.10 713	33.19 720	42.09 722	41.76 719	33.35 711	34.39 719	39.78 714	37.07 712	43.64 721	44.10 722	44.12 718	43.40 720	41.51 719	42.76 721

RSGM-EC	74.81 720	63.03 721	41.60 710	97.74 720	92.11 722	74.93 719	114.81 721	53.77 722	38.96 722	39.88 719	48.98 720	90.73 722	64.81 721	139.63 722	128.53 722	93.27 722	53.96 723	95.12 720	38.31 716	81.45 722	44.63 722

acva	74.81 720	63.03 721	41.60 710	97.74 720	92.11 722	74.93 719	114.81 721	53.77 722	38.96 722	39.88 719	48.98 720	90.73 722	64.81 721	139.63 722	128.53 722	93.27 722	53.96 723	95.12 720	38.31 716	81.45 722	44.63 722

test_example2	176.61 723	205.14 724	198.86 723	188.60 724	190.98 724	152.67 722	170.61 723	94.86 724	123.55 724	178.88 725	179.48 723	158.94 725	141.34 723	192.61 724	198.96 724	203.76 725	236.37 725	164.13 725	173.55 725	218.58 725	160.41 725

ccccc	429.48 724	429.19 725	527.00 724	507.10 725	501.20 725	356.95 724	342.70 725	380.82 726	297.90 726	334.51 726	389.17 725	372.86 726	449.39 725	499.17 726	553.56 725	561.44 726	431.22 726	334.28 726	290.86 726	540.88 726	489.46 726

Low-res two-view benchmark