Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

NoBS	0.17 1	0.19 12	0.90 130	0.23 100	0.12 26	0.12 1	0.16 86	0.18 1	0.14 1	0.11 1	0.14 35	0.10 1	0.09 1	0.19 2	0.16 41	0.09 160	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.11 159	0.07 12

Pro-Stereo	0.22 71	0.25 120	0.66 65	0.22 69	0.14 83	0.49 275	0.15 56	0.23 4	0.35 113	0.16 28	0.13 18	0.14 20	0.09 1	0.49 341	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.37 672	0.08 47	0.09 93

MGA	0.19 9	0.27 151	0.57 19	0.20 10	0.18 238	0.37 111	0.14 34	0.30 19	0.25 11	0.18 71	0.14 35	0.15 47	0.10 3	0.30 140	0.17 66	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.08 61

CAR	0.19 9	0.28 180	0.60 25	0.21 38	0.16 153	0.37 111	0.13 14	0.32 30	0.25 11	0.19 94	0.15 39	0.14 20	0.10 3	0.27 83	0.17 66	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.06 27	0.10 121	0.08 61

MSE-Stereo	0.19 9	0.27 151	0.60 25	0.20 10	0.16 153	0.37 111	0.13 14	0.32 30	0.25 11	0.18 71	0.15 39	0.14 20	0.10 3	0.30 140	0.17 66	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.06 27	0.10 121	0.08 61

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 29	0.61 30	0.21 38	0.13 58	0.15 2	0.16 86	0.21 2	0.36 145	0.11 1	0.17 59	0.13 7	0.10 3	0.18 1	0.19 108	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.08 168	0.08 47	0.11 167

MLG-Stereo_test2	0.21 46	0.36 284	0.68 70	0.21 38	0.17 187	0.45 207	0.12 8	0.35 49	0.42 227	0.15 16	0.11 8	0.22 156	0.10 3	0.28 103	0.16 41	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 93

SCION-M(vits-remse)	0.25 107	0.22 63	1.44 265	0.35 471	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.15 537	0.10 360	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

SCION-Mon(vits-remp)	0.29 167	0.37 287	1.44 265	0.35 471	0.46 641	0.72 577	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

monster-pro	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

MonStereo	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

Monster-pub-eth3d	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

LG-Stereo_L1	0.21 46	0.31 227	0.85 111	0.22 69	0.14 83	0.28 29	0.21 216	0.38 78	0.26 18	0.16 28	0.11 8	0.13 7	0.11 8	0.37 230	0.18 80	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.10 136

MonSter	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 83	0.41 332	0.59 23	0.27 236	0.24 387	0.34 75	0.17 101	0.36 62	0.30 45	0.19 94	0.19 78	0.16 63	0.12 15	0.32 165	0.19 108	0.08 72	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.11 159	0.31 593

small-0shot	0.21 46	0.38 301	0.93 141	0.20 10	0.14 83	0.22 18	0.21 216	0.31 25	0.39 182	0.14 11	0.24 146	0.14 20	0.12 15	0.20 5	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.07 117	0.09 87	0.07 12

252Zero-FE	0.62 543	0.27 151	0.83 108	0.24 134	0.13 58	0.31 48	0.13 14	0.39 85	0.32 65	8.03 764	0.23 134	0.12 4	0.12 15	0.26 77	0.44 457	0.09 160	0.12 454	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.12 216

Monster-pub-mixall	0.21 46	0.31 227	0.69 72	0.21 38	0.13 58	0.27 26	0.12 8	0.37 68	0.26 18	0.21 126	0.19 78	0.15 47	0.12 15	0.47 323	0.29 307	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.08 47	0.12 216

IGEV	0.22 71	0.28 180	0.88 122	0.21 38	0.24 387	0.42 176	0.17 101	0.35 49	0.37 159	0.20 111	0.22 118	0.14 20	0.12 15	0.24 49	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 46	0.31 227	0.85 111	0.22 69	0.14 83	0.31 48	0.22 260	0.38 78	0.25 11	0.17 60	0.11 8	0.13 7	0.12 15	0.32 165	0.18 80	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.10 136

MLG-Stereo_test3	0.21 46	0.35 274	0.65 53	0.21 38	0.14 83	0.36 100	0.13 14	0.37 68	0.40 200	0.21 126	0.12 14	0.17 81	0.12 15	0.25 58	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.10 136

MLG-Stereo_test1	0.21 46	0.33 246	0.61 30	0.23 100	0.21 317	0.45 207	0.13 14	0.33 40	0.46 274	0.13 6	0.09 1	0.18 101	0.12 15	0.32 165	0.15 16	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 93

LACA_dic	0.19 9	0.33 246	0.74 87	0.20 10	0.10 2	0.36 100	0.13 14	0.22 3	0.19 3	0.16 28	0.11 8	0.15 47	0.13 23	0.33 180	0.14 4	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.10 121	0.07 12

anonymous	0.24 94	0.43 349	1.04 167	0.24 134	0.15 116	0.23 21	0.22 260	0.39 85	0.28 31	0.20 111	0.24 146	0.16 63	0.13 23	0.28 103	0.17 66	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.20 446

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 23	0.29 195	0.90 130	0.17 1	0.13 58	0.21 16	0.17 101	0.29 12	0.24 8	0.15 16	0.17 59	0.10 1	0.13 23	0.20 5	0.19 108	0.08 72	0.09 307	0.11 336	0.14 446	0.13 219	0.11 167

depth_test_26	0.22 71	0.28 180	0.91 135	0.20 10	0.13 58	0.18 8	0.13 14	0.31 25	0.41 213	0.16 28	0.31 238	0.19 127	0.13 23	0.22 29	0.14 4	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.10 121	0.14 288

MCSU-Stereo	0.23 83	0.19 12	0.73 85	0.22 69	0.16 153	0.48 256	0.20 168	0.33 40	0.38 167	0.20 111	0.21 98	0.24 192	0.13 23	0.42 270	0.19 108	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.10 136

derf	0.19 9	0.19 12	0.64 42	0.35 471	0.12 26	0.32 56	0.14 34	0.30 19	0.31 52	0.14 11	0.13 18	0.17 81	0.13 23	0.27 83	0.14 4	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.15 473	0.07 5	0.09 93

mm2	0.17 1	0.19 12	0.65 53	0.20 10	0.12 26	0.20 10	0.14 34	0.29 12	0.28 31	0.13 6	0.13 18	0.18 101	0.13 23	0.25 58	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 12	0.65 53	0.20 10	0.12 26	0.20 10	0.14 34	0.32 30	0.28 31	0.13 6	0.13 18	0.18 101	0.13 23	0.25 58	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

qqai	0.21 46	0.20 29	0.63 38	0.39 546	0.13 58	0.32 56	0.15 56	0.35 49	0.31 52	0.14 11	0.13 18	0.18 101	0.13 23	0.27 83	0.15 16	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.27 613	0.07 5	0.09 93

PointNet	0.20 23	0.21 45	0.82 106	0.21 38	0.12 26	0.37 111	0.16 86	0.33 40	0.28 31	0.16 28	0.15 39	0.18 101	0.13 23	0.22 29	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.07 5	0.07 12

DepthFocus	0.19 9	0.30 213	0.77 96	0.19 3	0.15 116	0.20 10	0.15 56	0.31 25	0.19 3	0.16 28	0.17 59	0.15 47	0.13 23	0.22 29	0.17 66	0.09 160	0.08 211	0.11 336	0.10 264	0.08 47	0.07 12

Test_v1	0.21 46	0.27 151	0.95 147	0.20 10	0.14 83	0.28 29	0.15 56	0.37 68	0.27 24	0.16 28	0.18 72	0.15 47	0.13 23	0.25 58	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.11 167

monsterstereo	0.22 71	0.22 63	0.52 5	0.25 162	0.27 442	0.39 134	0.14 34	0.51 230	0.33 82	0.25 205	0.27 185	0.13 7	0.13 23	0.38 241	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.06 1

MLG-Stereo	0.21 46	0.33 246	0.60 25	0.23 100	0.12 26	0.44 197	0.13 14	0.39 85	0.46 274	0.13 6	0.10 3	0.17 81	0.13 23	0.35 205	0.15 16	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 93

rgla	0.20 23	0.54 428	0.64 42	0.22 69	0.21 317	0.35 84	0.13 14	0.30 19	0.26 18	0.16 28	0.13 18	0.12 4	0.14 37	0.23 39	0.16 41	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.08 61

test410	0.20 23	0.24 105	0.70 75	0.22 69	0.19 276	0.47 239	0.11 4	0.35 49	0.30 45	0.21 126	0.15 39	0.14 20	0.14 37	0.23 39	0.15 16	0.06 1	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DF_test	0.20 23	0.28 180	1.00 158	0.23 100	0.16 153	0.15 2	0.15 56	0.28 11	0.25 11	0.15 16	0.16 54	0.14 20	0.14 37	0.21 14	0.18 80	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.11 159	0.08 61

LiteMatch*	0.19 9	0.19 12	0.85 111	0.20 10	0.14 83	0.28 29	0.15 56	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 18	0.16 63	0.14 37	0.24 49	0.21 170	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.08 61

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 107	0.24 105	0.76 92	0.22 69	0.33 531	0.48 256	0.20 168	0.47 184	0.35 113	0.26 223	0.30 221	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.07 5	0.15 332

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 123	0.23 86	1.00 158	0.22 69	0.31 505	0.47 239	0.20 168	0.44 136	0.33 82	0.27 239	0.32 249	0.24 192	0.14 37	0.23 39	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.08 47	0.16 368

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 107	0.24 105	0.84 110	0.22 69	0.32 516	0.48 256	0.20 168	0.45 151	0.35 113	0.26 223	0.30 221	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.07 5	0.13 259

PipStereo	0.19 9	0.26 138	0.85 111	0.21 38	0.10 2	0.16 4	0.15 56	0.35 49	0.35 113	0.12 3	0.10 3	0.21 149	0.14 37	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.09 307	0.07 2	0.06 27	0.12 182	0.09 93

PSi22b	0.20 23	0.26 138	0.88 122	0.21 38	0.10 2	0.16 4	0.15 56	0.35 49	0.35 113	0.12 3	0.10 3	0.21 149	0.14 37	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.10 360	0.07 2	0.06 27	0.12 182	0.09 93

Foundation-i32	0.20 23	0.28 180	0.87 119	0.20 10	0.11 12	0.20 10	0.15 56	0.32 30	0.36 145	0.13 6	0.10 3	0.25 208	0.14 37	0.19 2	0.15 16	0.09 160	0.09 307	0.07 2	0.06 27	0.11 159	0.12 216

LACA2	0.25 107	0.74 531	1.30 223	0.20 10	0.10 2	0.39 134	0.17 101	0.32 30	0.36 145	0.15 16	0.15 39	0.18 101	0.14 37	0.22 29	0.14 4	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1

gcap_with_dpt	0.25 107	0.22 63	1.00 158	0.22 69	0.30 484	0.48 256	0.21 216	0.45 151	0.32 65	0.27 239	0.31 238	0.20 134	0.14 37	0.20 5	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.08 47	0.13 259

BStereo	0.28 154	0.33 246	1.34 236	0.23 100	0.29 466	0.33 63	0.20 168	0.46 160	0.35 113	0.22 149	0.17 59	0.20 134	0.14 37	0.28 103	0.25 251	0.07 29	0.07 89	0.16 562	0.21 573	0.12 182	0.11 167

Anonymus123	0.31 194	0.33 246	1.34 236	0.23 100	0.29 466	0.98 664	0.20 168	0.49 210	0.35 113	0.22 149	0.17 59	0.20 134	0.14 37	0.28 103	0.25 251	0.07 29	0.07 89	0.16 562	0.21 573	0.12 182	0.11 167

S2M2_XL	0.20 23	0.32 236	1.10 180	0.19 3	0.13 58	0.16 4	0.11 4	0.27 8	0.17 2	0.15 16	0.19 78	0.15 47	0.14 37	0.19 2	0.21 170	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.08 168	0.10 121	0.08 61
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.21 46	0.22 63	0.61 30	0.21 38	0.20 300	0.41 160	0.15 56	0.46 160	0.35 113	0.26 223	0.22 118	0.14 20	0.14 37	0.31 151	0.22 197	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

4.5_new	0.21 46	0.22 63	0.63 38	0.21 38	0.15 116	0.40 149	0.17 101	0.40 96	0.35 113	0.25 205	0.22 118	0.14 20	0.14 37	0.22 29	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 46	0.22 63	0.63 38	0.21 38	0.15 116	0.40 149	0.17 101	0.40 96	0.35 113	0.25 205	0.22 118	0.14 20	0.14 37	0.22 29	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

monsters	0.22 71	0.22 63	0.52 5	0.23 100	0.28 456	0.42 176	0.14 34	0.46 160	0.31 52	0.24 184	0.20 89	0.13 7	0.14 37	0.43 275	0.20 148	0.07 29	0.06 25	0.07 2	0.08 168	0.06 1	0.06 1

LGtest1	0.21 46	0.37 287	0.70 75	0.22 69	0.12 26	0.31 48	0.11 4	0.36 62	0.39 182	0.17 60	0.13 18	0.16 63	0.14 37	0.25 58	0.27 277	0.10 274	0.09 307	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.10 136

DEFOM-Stereo	0.22 71	0.22 63	0.91 135	0.23 100	0.13 58	0.49 275	0.18 124	0.30 19	0.28 31	0.19 94	0.17 59	0.14 20	0.14 37	0.41 262	0.16 41	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.09 93

dual_stereo	0.23 83	0.25 120	0.66 65	0.21 38	0.15 116	0.27 26	0.15 56	0.62 321	0.40 200	0.15 16	0.13 18	0.18 101	0.14 37	0.37 230	0.19 108	0.09 160	0.31 673	0.07 2	0.10 264	0.07 5	0.07 12

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 256	1.34 707	1.24 208	0.23 100	0.12 26	0.33 63	0.20 168	0.40 96	0.33 82	0.25 205	0.21 98	0.16 63	0.14 37	0.27 83	0.63 542	0.55 707	0.06 25	0.11 336	0.13 417	0.25 491	0.49 673

AIO-Stereo	0.30 185	0.27 151	1.25 209	0.27 236	0.24 387	0.37 111	0.20 168	0.52 246	0.36 145	0.21 126	0.30 221	0.23 174	0.14 37	0.31 151	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.09 183	0.38 674	0.19 396	0.31 593

gcap-zeroshot	0.26 123	0.24 105	1.03 163	0.22 69	0.33 531	0.48 256	0.20 168	0.47 184	0.34 96	0.26 223	0.29 206	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.08 47	0.14 288

test_for_model	0.25 107	0.24 105	0.76 92	0.22 69	0.33 531	0.48 256	0.20 168	0.47 184	0.35 113	0.26 223	0.30 221	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.07 5	0.15 332

testlalala	0.26 123	0.24 105	1.03 163	0.22 69	0.33 531	0.48 256	0.20 168	0.47 184	0.34 96	0.26 223	0.29 206	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.08 47	0.14 288

416test1013	0.20 23	0.46 377	0.72 83	0.23 100	0.22 348	0.36 100	0.13 14	0.29 12	0.26 18	0.16 28	0.13 18	0.13 7	0.15 64	0.21 14	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

416test	0.20 23	0.45 372	0.67 68	0.23 100	0.22 348	0.36 100	0.13 14	0.30 19	0.26 18	0.16 28	0.12 14	0.13 7	0.15 64	0.20 5	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

test410_97500	0.20 23	0.23 86	0.70 75	0.22 69	0.18 238	0.46 227	0.11 4	0.34 46	0.29 43	0.18 71	0.15 39	0.15 47	0.15 64	0.23 39	0.15 16	0.06 1	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

VeloStereo	0.19 9	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.15 116	0.20 10	0.08 1	0.26 6	0.19 3	0.16 28	0.13 18	0.17 81	0.15 64	0.24 49	0.19 108	0.12 432	0.12 454	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.15 332

flow	0.19 9	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.15 116	0.20 10	0.08 1	0.26 6	0.19 3	0.16 28	0.13 18	0.17 81	0.15 64	0.28 103	0.19 108	0.12 432	0.12 454	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.15 332

testmc14	0.25 107	0.17 2	0.71 79	0.45 603	0.24 387	0.47 239	0.18 124	0.35 49	0.35 113	0.16 28	0.20 89	0.20 134	0.15 64	0.48 330	0.19 108	0.07 29	0.08 211	0.06 1	0.05 1	0.09 87	0.28 561

LGCAT	0.24 94	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.12 26	0.47 239	0.14 34	0.34 46	0.19 3	0.17 60	0.13 18	0.23 174	0.15 64	0.39 249	0.21 170	0.14 514	0.34 680	0.07 2	0.08 168	0.07 5	0.53 678

LACA3	0.18 5	0.20 29	0.67 68	0.19 3	0.12 26	0.35 84	0.17 101	0.27 8	0.31 52	0.16 28	0.13 18	0.15 47	0.15 64	0.28 103	0.13 1	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.10 121	0.06 1

GeoVLM	0.18 5	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.12 26	0.30 40	0.14 34	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 18	0.18 101	0.15 64	0.25 58	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LACA1	0.19 9	0.39 314	0.60 25	0.19 3	0.10 2	0.42 176	0.15 56	0.31 25	0.34 96	0.15 16	0.11 8	0.14 20	0.15 64	0.25 58	0.15 16	0.09 160	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

DispViT+	0.23 83	0.23 86	0.98 155	0.19 3	0.44 622	0.22 18	0.14 34	0.41 108	0.37 159	0.19 94	0.16 54	0.18 101	0.15 64	0.38 241	0.17 66	0.11 369	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MatchStereo	0.24 94	0.38 301	1.37 246	0.20 10	0.10 2	0.22 18	0.14 34	0.41 108	0.40 200	0.14 11	0.25 163	0.15 47	0.15 64	0.25 58	0.18 80	0.09 160	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.18 5	0.19 12	0.65 53	0.20 10	0.12 26	0.30 40	0.14 34	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 18	0.18 101	0.15 64	0.25 58	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

HiDET	0.19 9	0.20 29	0.62 37	0.20 10	0.13 58	0.36 100	0.13 14	0.35 49	0.31 52	0.16 28	0.14 35	0.17 81	0.15 64	0.25 58	0.23 208	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 23	0.21 45	0.61 30	0.20 10	0.13 58	0.39 134	0.14 34	0.34 46	0.34 96	0.16 28	0.16 54	0.16 63	0.15 64	0.27 83	0.22 197	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 61

VIP-Stereo	0.28 154	0.56 441	1.05 170	0.23 100	0.19 276	0.52 327	0.17 101	0.44 136	0.39 182	0.18 71	0.25 163	0.24 192	0.15 64	0.33 180	0.19 108	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.14 255	0.32 603

Wavelet-MonSter	0.18 5	0.20 29	0.51 2	0.22 69	0.17 187	0.35 84	0.14 34	0.27 8	0.25 11	0.19 94	0.21 98	0.14 20	0.15 64	0.27 83	0.16 41	0.06 1	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.14 288

Replicate-Monster	0.23 83	0.40 322	0.94 146	0.21 38	0.14 83	0.37 111	0.13 14	0.40 96	0.36 145	0.22 149	0.15 39	0.15 47	0.15 64	0.40 256	0.15 16	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.15 332

LG-G_1	0.23 83	0.37 287	0.71 79	0.23 100	0.11 12	0.51 306	0.12 8	0.44 136	0.39 182	0.19 94	0.15 39	0.19 127	0.15 64	0.36 219	0.16 41	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 167

LG-G	0.23 83	0.37 287	0.71 79	0.23 100	0.11 12	0.51 306	0.12 8	0.44 136	0.39 182	0.19 94	0.15 39	0.19 127	0.15 64	0.36 219	0.16 41	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 167

U	3.37 748	0.17 2	0.91 135	0.26 210	13.79 776	19.19 779	0.15 56	0.41 108	0.31 52	0.17 60	0.18 72	0.27 237	0.15 64	0.21 14	0.16 41	0.09 160	0.06 25	17.88 786	12.81 779	0.10 121	0.08 61

PSi22a	0.20 23	0.28 180	0.89 126	0.20 10	0.11 12	0.16 4	0.14 34	0.32 30	0.35 113	0.12 3	0.09 1	0.22 156	0.16 85	0.20 5	0.14 4	0.09 160	0.09 307	0.07 2	0.05 1	0.13 219	0.11 167

CSFM-Stereo	0.19 9	0.20 29	0.60 25	0.20 10	0.11 12	0.39 134	0.15 56	0.35 49	0.27 24	0.18 71	0.15 39	0.17 81	0.16 85	0.26 77	0.21 170	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.09 93

111111	0.24 94	0.21 45	0.82 106	0.24 134	0.21 317	0.43 185	0.13 14	0.45 151	0.35 113	0.22 149	0.27 185	0.18 101	0.16 85	0.35 205	0.18 80	0.09 160	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.25 491	0.08 61

LG-Stereo	0.27 137	0.25 120	0.95 147	0.25 162	0.15 116	0.43 185	0.21 216	0.50 219	0.40 200	0.18 71	0.29 206	0.25 208	0.16 85	0.28 103	0.35 391	0.07 29	0.07 89	0.11 336	0.10 264	0.24 477	0.10 136

HART	0.38 269	0.53 419	1.66 316	0.26 210	0.15 116	0.30 40	0.19 140	0.67 355	0.46 274	0.29 255	0.52 421	0.38 331	0.16 85	0.41 262	0.20 148	0.08 72	0.68 728	0.09 183	0.07 117	0.34 588	0.21 461

AIO_rvc	0.41 304	0.64 480	1.29 220	0.58 669	0.39 591	0.37 111	0.24 339	0.50 219	0.43 238	0.28 246	0.23 134	0.25 208	0.16 85	0.99 487	0.19 108	0.10 274	0.16 550	0.08 78	0.11 340	0.25 491	0.85 713

fffft	0.29 167	0.21 45	1.10 180	0.24 134	0.15 116	0.42 176	0.24 339	0.42 119	0.38 167	0.21 126	0.18 72	0.20 134	0.16 85	0.44 286	0.70 562	0.07 29	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.28 531	0.20 446
1: 1. 1
RAStereo	0.28 154	0.48 393	1.52 291	0.26 210	0.18 238	0.25 24	0.19 140	0.42 119	0.35 113	0.20 111	0.25 163	0.20 134	0.16 85	0.24 49	0.24 236	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.08 168	0.12 182	0.08 61

CAS++	0.31 194	0.33 246	1.43 262	0.25 162	0.17 187	0.31 48	0.20 168	0.78 457	0.41 213	0.30 261	0.30 221	0.21 149	0.16 85	0.33 180	0.18 80	0.15 537	0.12 454	0.13 473	0.10 264	0.15 283	0.11 167
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 123	0.57 447	0.93 141	0.24 134	0.13 58	0.39 134	0.13 14	0.32 30	0.36 145	0.21 126	0.15 39	0.18 101	0.17 94	0.28 103	0.18 80	0.10 274	0.09 307	0.13 473	0.11 340	0.14 255	0.32 603

Anonymus	0.21 46	0.21 45	0.75 89	0.25 162	0.14 83	0.34 75	0.16 86	0.32 30	0.31 52	0.18 71	0.15 39	0.23 174	0.17 94	0.27 83	0.24 236	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.10 121	0.10 136

PhaseNet	0.25 107	0.26 138	0.96 152	0.25 162	0.15 116	0.31 48	0.16 86	0.36 62	0.30 45	0.19 94	0.18 72	0.28 250	0.17 94	0.30 140	0.27 277	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.10 264	0.14 255	0.26 541

DF	0.34 224	0.29 195	0.95 147	0.31 361	0.44 622	0.40 149	0.21 216	0.71 377	0.32 65	0.23 173	0.37 283	0.32 285	0.17 94	0.39 249	0.85 592	0.10 274	0.09 307	0.08 78	0.29 623	0.09 87	0.20 446

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 167	0.58 449	0.98 155	0.21 38	0.31 505	0.41 160	0.20 168	0.46 160	0.34 96	0.21 126	0.22 118	0.19 127	0.17 94	0.24 49	0.15 16	0.08 72	0.10 360	0.08 78	0.45 689	0.09 87	0.29 569

WQFJA1++	2.30 731	0.22 63	6.03 743	1.08 718	1.15 725	0.29 36	0.14 34	0.39 85	0.24 8	13.61 776	0.19 78	3.34 739	0.17 94	0.33 180	0.24 236	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.07 117	18.19 786	0.14 288

DLNR-FE	13.43 775	20.01 781	23.53 782	121.73 804	33.87 792	0.46 227	0.15 56	8.09 770	0.35 113	0.28 246	0.37 283	0.26 223	0.17 94	0.75 447	0.29 307	6.68 771	0.26 655	0.09 183	0.38 674	50.82 803	0.18 410

FlowAnything_test	0.23 83	0.32 236	0.52 5	0.28 270	0.17 187	0.37 111	0.20 168	0.38 78	0.24 8	0.24 184	0.20 89	0.21 149	0.17 94	0.26 77	0.25 251	0.13 468	0.10 360	0.14 512	0.16 498	0.17 346	0.12 216

2.5w	0.21 46	0.23 86	0.50 1	0.22 69	0.15 116	0.39 134	0.19 140	0.47 184	0.36 145	0.21 126	0.22 118	0.13 7	0.17 94	0.33 180	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

S2M2_L	0.24 94	0.29 195	0.90 130	0.23 100	0.17 187	0.24 23	0.09 3	0.36 62	0.45 263	0.17 60	0.25 163	0.23 174	0.17 94	0.24 49	0.28 292	0.15 537	0.12 454	0.11 336	0.12 383	0.15 283	0.11 167
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.22 71	0.28 180	0.77 96	0.22 69	0.11 12	0.40 149	0.16 86	0.31 25	0.36 145	0.19 94	0.19 78	0.17 81	0.17 94	0.37 230	0.16 41	0.10 274	0.06 25	0.08 78	0.07 117	0.10 121	0.07 12

GREAT-IGEV	0.37 256	0.28 180	1.48 279	0.25 162	0.38 585	0.46 227	0.18 124	0.33 40	0.34 96	0.15 16	0.29 206	0.15 47	0.17 94	0.36 219	0.23 208	0.07 29	0.76 735	0.07 2	0.26 606	0.21 428	1.03 730
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.20 23	0.30 213	0.81 104	0.21 38	0.22 348	0.21 16	0.16 86	0.25 5	0.38 167	0.15 16	0.11 8	0.18 101	0.17 94	0.23 39	0.16 41	0.09 160	0.13 482	0.08 78	0.06 27	0.07 5	0.07 12

AIO_test	0.39 286	0.37 287	1.19 196	0.73 691	0.67 690	0.35 84	0.25 364	0.47 184	0.34 96	0.34 286	0.22 118	0.33 297	0.17 94	1.31 532	0.19 108	0.11 369	0.15 532	0.08 78	0.21 573	0.15 283	0.23 503

castereo++	0.28 154	0.43 349	0.93 141	0.28 270	0.17 187	0.53 336	0.21 216	0.55 272	0.45 263	0.17 60	0.26 176	0.32 285	0.17 94	0.33 180	0.16 41	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.29 623	0.13 219	0.06 1

mms	0.27 137	0.26 138	0.91 135	0.25 162	0.18 238	0.32 56	0.23 302	0.37 68	0.31 52	0.21 126	0.30 221	0.23 174	0.17 94	0.46 311	0.21 170	0.08 72	0.10 360	0.10 254	0.08 168	0.22 445	0.47 668

ours_stereo	0.27 137	0.25 120	1.21 202	0.25 162	0.17 187	0.35 84	0.23 302	0.38 78	0.35 113	0.20 111	0.31 238	0.23 174	0.17 94	0.41 262	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.22 445	0.18 410

GCAP-BAT	1.13 682	0.30 213	9.45 760	3.22 757	5.97 757	0.39 134	0.20 168	0.59 299	0.41 213	0.26 223	0.26 176	0.23 174	0.17 94	0.31 151	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.13 219	0.17 390

RSM++	0.27 137	0.26 138	0.87 119	0.28 270	0.13 58	0.39 134	0.20 168	0.45 151	0.45 263	0.20 111	0.24 146	0.24 192	0.17 94	0.36 219	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.09 183	0.35 660	0.26 513	0.18 410

RSM	0.28 154	0.26 138	0.97 153	0.25 162	0.24 387	0.37 111	0.21 216	0.49 210	0.44 246	0.21 126	0.27 185	0.28 250	0.17 94	0.38 241	0.20 148	0.07 29	0.07 89	0.09 183	0.34 656	0.21 428	0.16 368

RAFT-Stereo-weight	0.34 224	0.29 195	1.43 262	0.28 270	0.28 456	0.55 358	0.22 260	0.78 457	0.48 299	0.46 375	0.38 298	0.36 316	0.17 94	0.33 180	0.23 208	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.09 93

MSKI-zero shot	0.46 380	0.38 301	2.47 591	0.27 236	0.43 621	0.56 375	0.20 168	0.77 440	0.43 238	0.60 543	0.51 406	0.44 382	0.17 94	0.68 427	0.21 170	0.09 160	0.29 667	0.09 183	0.32 648	0.14 255	0.10 136

DLNR_Zeroshot_test	13.43 775	19.94 780	23.55 783	121.61 803	35.03 793	0.46 227	0.15 56	8.02 769	0.35 113	0.28 246	0.37 283	0.26 223	0.17 94	0.76 451	0.29 307	6.42 770	0.26 655	0.09 183	0.38 674	50.13 802	0.18 410

CASnet	0.28 154	0.31 227	1.20 200	0.28 270	0.11 12	0.47 239	0.19 140	0.44 136	0.44 246	0.38 316	0.31 238	0.23 174	0.17 94	0.29 123	0.19 108	0.10 274	0.06 25	0.15 543	0.12 383	0.16 322	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	1.09 679	0.30 213	8.70 757	3.22 757	5.88 756	0.39 134	0.20 168	0.59 299	0.41 213	0.26 223	0.26 176	0.23 174	0.17 94	0.31 151	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.13 219	0.19 427

CAS	0.35 238	0.25 120	1.30 223	0.79 698	0.34 544	0.51 306	0.23 302	0.46 160	0.39 182	0.22 149	0.31 238	0.20 134	0.17 94	0.28 103	0.23 208	0.73 718	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.09 87	0.37 636

EGLCR-Stereo	0.29 167	0.27 151	0.97 153	0.30 330	0.19 276	0.56 375	0.17 101	0.68 360	0.36 145	0.30 261	0.18 72	0.27 237	0.17 94	0.38 241	0.19 108	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.10 121	0.35 621

GELT-Stereo	0.24 94	0.33 246	0.63 38	0.24 134	0.31 505	0.42 176	0.18 124	0.59 299	0.43 238	0.24 184	0.19 78	0.21 149	0.18 121	0.29 123	0.20 148	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.08 168	0.08 47	0.08 61

over-6	0.26 123	0.78 555	1.04 167	0.23 100	0.11 12	0.36 100	0.15 56	0.46 160	0.37 159	0.16 28	0.16 54	0.16 63	0.18 121	0.37 230	0.16 41	0.10 274	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.07 12

over-8	0.23 83	0.76 535	0.79 100	0.24 134	0.10 2	0.34 75	0.13 14	0.35 49	0.33 82	0.15 16	0.15 39	0.19 127	0.18 121	0.29 123	0.17 66	0.09 160	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.11 159	0.07 12

DN	0.37 256	0.23 86	1.40 254	0.37 519	0.40 602	0.48 256	0.21 216	0.51 230	0.40 200	0.23 173	0.24 146	0.36 316	0.18 121	0.81 463	0.54 509	0.13 468	0.11 420	0.11 336	0.34 656	0.12 182	0.19 427

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 137	0.46 377	1.39 253	0.23 100	0.17 187	0.35 84	0.21 216	0.40 96	0.25 11	0.18 71	0.21 98	0.17 81	0.18 121	0.25 58	0.17 66	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.28 617	0.08 47	0.27 552

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 167	0.53 419	1.28 216	0.22 69	0.32 516	0.35 84	0.19 140	0.46 160	0.33 82	0.18 71	0.19 78	0.18 101	0.18 121	0.21 14	0.14 4	0.08 72	0.10 360	0.08 78	0.46 692	0.10 121	0.32 603

Selective-IGEV-i32	0.29 167	0.23 86	1.28 216	0.27 236	0.30 484	0.35 84	0.20 168	0.56 278	0.38 167	0.21 126	0.30 221	0.22 156	0.18 121	0.37 230	0.18 80	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.15 473	0.16 322	0.29 569

GEAStereo	0.35 238	0.32 236	1.17 192	0.53 644	0.60 681	0.55 358	0.21 216	0.40 96	0.27 24	0.20 111	0.22 118	0.16 63	0.18 121	0.44 286	0.16 41	0.11 369	0.37 686	0.08 78	0.06 27	0.33 576	0.71 700

GSStereo	0.36 248	0.32 236	1.17 192	0.34 453	0.60 681	0.55 358	0.21 216	0.62 321	0.41 213	0.22 149	0.22 118	0.17 81	0.18 121	0.44 286	0.16 41	0.10 274	0.16 550	0.08 78	0.11 340	0.33 576	0.84 711

GS-Stereo							0.21 216	0.62 321	0.41 213	0.22 149	0.22 118	0.17 81	0.18 121	0.44 286	0.16 41	0.10 274	0.16 550	0.08 78	0.11 340	0.33 576	0.84 711

AdaDepth	0.24 94	0.18 7	1.03 163	0.25 162	0.21 317	0.46 227	0.16 86	0.30 19	0.27 24	0.17 60	0.19 78	0.14 20	0.18 121	0.35 205	0.17 66	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.25 598	0.10 121	0.10 136

asd	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.22 69	0.17 187	0.41 160	0.14 34	0.35 49	0.32 65	0.24 184	0.20 89	0.15 47	0.18 121	0.26 77	0.16 41	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

2.25w	0.21 46	0.22 63	0.51 2	0.21 38	0.14 83	0.36 100	0.13 14	0.42 119	0.34 96	0.23 173	0.27 185	0.14 20	0.18 121	0.33 180	0.24 236	0.06 1	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 46	0.23 86	0.64 42	0.22 69	0.18 238	0.41 160	0.17 101	0.41 108	0.35 113	0.22 149	0.21 98	0.14 20	0.18 121	0.25 58	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 46	0.23 86	0.64 42	0.22 69	0.18 238	0.41 160	0.17 101	0.41 108	0.35 113	0.22 149	0.21 98	0.14 20	0.18 121	0.25 58	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 46	0.23 86	0.64 42	0.22 69	0.18 238	0.41 160	0.17 101	0.41 108	0.35 113	0.22 149	0.21 98	0.14 20	0.18 121	0.25 58	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 23	0.20 29	0.52 5	0.21 38	0.14 83	0.37 111	0.14 34	0.43 127	0.35 113	0.23 173	0.21 98	0.16 63	0.18 121	0.27 83	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

3.25w	0.20 23	0.20 29	0.52 5	0.21 38	0.14 83	0.37 111	0.14 34	0.43 127	0.35 113	0.23 173	0.21 98	0.16 63	0.18 121	0.27 83	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

3.75w	0.21 46	0.21 45	0.61 30	0.21 38	0.20 300	0.44 197	0.16 86	0.44 136	0.30 45	0.22 149	0.20 89	0.13 7	0.18 121	0.29 123	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

3.5w_stereo	0.21 46	0.22 63	0.55 14	0.21 38	0.15 116	0.40 149	0.14 34	0.43 127	0.33 82	0.21 126	0.24 146	0.14 20	0.18 121	0.34 195	0.22 197	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

GIP-stereo	0.26 123	0.22 63	0.78 98	0.29 308	0.20 300	0.42 176	0.17 101	0.64 334	0.39 182	0.18 71	0.24 146	0.23 174	0.18 121	0.25 58	0.47 472	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.17 346	0.08 61

SMoEStereo_RVC	0.29 167	0.26 138	1.03 163	0.25 162	0.14 83	0.46 227	0.22 260	0.36 62	0.38 167	0.23 173	0.23 134	0.21 149	0.18 121	0.45 302	0.60 535	0.07 29	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.20 412	0.20 446

tt45	0.29 167	0.24 105	1.06 172	0.25 162	0.17 187	0.55 358	0.22 260	0.41 108	0.35 113	0.24 184	0.25 163	0.25 208	0.18 121	0.64 406	0.34 379	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.21 428	0.11 167

999	0.29 167	0.25 120	1.05 170	0.26 210	0.18 238	0.49 275	0.23 302	0.38 78	0.37 159	0.20 111	0.32 249	0.23 174	0.18 121	0.73 443	0.36 397	0.08 72	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.24 477	0.10 136

MGS-Stereo	0.32 201	0.34 265	1.70 326	0.25 162	0.14 83	0.40 149	0.22 260	0.38 78	0.43 238	0.24 184	0.51 406	0.25 208	0.18 121	0.31 151	0.20 148	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.08 168	0.47 671	0.08 61

UniTT-Stereo	0.30 185	0.36 284	1.68 320	0.27 236	0.24 387	0.29 36	0.18 124	0.33 40	0.34 96	0.26 223	0.37 283	0.18 101	0.18 121	0.31 151	0.27 277	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.25 491	0.08 61

Selective-IGEV	0.29 167	0.23 86	1.28 216	0.27 236	0.30 484	0.35 84	0.20 168	0.56 278	0.38 167	0.21 126	0.30 221	0.22 156	0.18 121	0.37 230	0.18 80	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.15 473	0.16 322	0.29 569

XX-TBD	0.34 224	0.77 545	1.75 349	0.34 453	0.13 58	0.51 306	0.17 101	0.43 127	0.50 318	0.37 305	0.49 389	0.23 174	0.18 121	0.28 103	0.24 236	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.07 12

over-9	0.24 94	0.77 545	0.85 111	0.23 100	0.11 12	0.35 84	0.13 14	0.37 68	0.34 96	0.15 16	0.14 35	0.19 127	0.19 149	0.29 123	0.17 66	0.09 160	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.10 121	0.07 12

DNS	0.55 493	0.72 518	0.93 141	0.30 330	0.50 653	0.41 160	0.20 168	0.48 199	0.39 182	0.18 71	0.49 389	0.27 237	0.19 149	1.22 521	0.66 551	0.10 274	0.48 711	0.11 336	0.21 573	1.72 743	1.49 743

aanet-new-60k	0.29 167	0.51 410	1.68 320	0.25 162	0.12 26	0.39 134	0.19 140	0.43 127	0.33 82	0.18 71	0.19 78	0.17 81	0.19 149	0.31 151	0.14 4	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.26 541

BridgeDepth_RVC	0.20 23	0.20 29	0.74 87	0.17 1	0.12 26	0.32 56	0.12 8	0.33 40	0.46 274	0.15 16	0.15 39	0.16 63	0.19 149	0.23 39	0.18 80	0.10 274	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.19 9	0.30 213	0.55 14	0.23 100	0.09 1	0.38 128	0.15 56	0.32 30	0.33 82	0.16 28	0.12 14	0.23 174	0.19 149	0.27 83	0.15 16	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.56 503	0.29 195	1.27 214	0.26 210	0.16 153	0.44 197	0.16 86	0.44 136	0.35 113	5.31 760	0.19 78	0.22 156	0.19 149	0.24 49	1.08 627	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.13 259

2.75w_new	0.21 46	0.21 45	0.57 19	0.20 10	0.14 83	0.40 149	0.18 124	0.47 184	0.36 145	0.24 184	0.20 89	0.13 7	0.19 149	0.31 151	0.21 170	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.07 12

StereoAnything_RVC	0.35 238	1.25 695	1.82 406	0.20 10	0.12 26	0.26 25	0.15 56	0.43 127	0.37 159	0.14 11	0.10 3	0.11 3	0.19 149	0.46 311	0.14 4	0.11 369	0.09 307	0.08 78	0.05 1	0.76 709	0.18 410

HUF	0.59 524	0.65 488	2.46 585	0.45 603	0.77 701	0.34 75	0.24 339	0.46 160	0.39 182	0.31 267	0.28 197	0.25 208	0.19 149	0.67 424	0.18 80	0.12 432	2.03 761	0.08 78	0.06 27	0.31 558	1.59 749

IGEV-Stereo+	0.29 167	0.29 195	0.86 116	0.25 162	0.34 544	0.30 40	0.14 34	0.32 30	0.53 355	0.18 71	0.12 14	0.18 101	0.19 149	0.49 341	0.17 66	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.20 565	0.46 669	0.59 689

4D-IteraStereo	0.44 344	0.96 625	2.63 624	0.27 236	0.30 484	0.45 207	0.25 364	0.52 246	0.50 318	0.40 325	0.31 238	0.40 347	0.19 149	0.35 205	0.32 356	0.09 160	0.06 25	0.12 408	0.11 340	0.19 396	0.30 583

CES	0.30 185	0.27 151	1.09 178	0.23 100	0.50 653	0.40 149	0.20 168	0.46 160	0.44 246	0.22 149	0.28 197	0.26 223	0.19 149	0.33 180	0.21 170	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.15 283	0.49 673

GLC_STEREO	0.28 154	0.27 151	1.36 241	0.28 270	0.12 26	0.41 160	0.20 168	0.37 68	0.38 167	0.26 223	0.30 221	0.25 208	0.19 149	0.33 180	0.24 236	0.09 160	0.11 420	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.09 93

CREStereo++_RVC	0.33 213	0.29 195	1.74 342	0.24 134	0.16 153	0.54 343	0.15 56	0.40 96	0.55 377	0.37 305	0.51 406	0.24 192	0.19 149	0.27 83	0.26 265	0.09 160	0.06 25	0.08 78	0.30 633	0.08 47	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-Stereo	0.55 493	0.54 428	3.50 713	0.48 623	0.39 591	0.54 343	0.17 101	0.89 555	0.40 200	0.44 352	0.65 555	0.85 623	0.19 149	0.77 456	0.21 170	0.10 274	0.14 501	0.10 254	0.32 648	0.17 346	0.14 288

over v1	0.23 83	0.77 545	0.73 85	0.23 100	0.10 2	0.31 48	0.12 8	0.39 85	0.35 113	0.16 28	0.15 39	0.18 101	0.20 164	0.29 123	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.11 159	0.07 12

quiztm	0.37 256	0.82 569	1.45 270	0.40 558	0.29 466	0.42 176	0.23 302	0.73 398	0.47 295	0.36 299	0.42 324	0.28 250	0.20 164	0.29 123	0.26 265	0.10 274	0.06 25	0.09 183	0.09 220	0.34 588	0.09 93

TS12	0.24 94	0.26 138	0.83 108	0.25 162	0.11 12	0.46 227	0.17 101	0.46 160	0.43 238	0.20 111	0.31 238	0.18 101	0.20 164	0.31 151	0.22 197	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.11 159	0.07 12

aanet-new-40k	0.25 107	0.37 287	1.35 239	0.24 134	0.24 387	0.38 128	0.20 168	0.39 85	0.26 18	0.18 71	0.24 146	0.16 63	0.20 164	0.20 5	0.15 16	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.18 410

aanet-new-24k	0.27 137	0.40 322	1.12 182	0.24 134	0.45 633	0.40 149	0.21 216	0.39 85	0.28 31	0.19 94	0.28 197	0.17 81	0.20 164	0.23 39	0.15 16	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.32 648	0.09 87	0.10 136

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 107	0.41 332	1.08 174	0.23 100	0.23 371	0.45 207	0.20 168	0.44 136	0.30 45	0.18 71	0.21 98	0.22 156	0.20 164	0.23 39	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.14 288

asda	0.22 71	0.25 120	0.70 75	0.21 38	0.16 153	0.43 185	0.16 86	0.44 136	0.35 113	0.22 149	0.20 89	0.14 20	0.20 164	0.25 58	0.22 197	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4w-stereo	0.20 23	0.21 45	0.57 19	0.21 38	0.15 116	0.39 134	0.13 14	0.39 85	0.33 82	0.22 149	0.21 98	0.13 7	0.20 164	0.29 123	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

SCV_C0	0.33 213	0.43 349	1.42 261	0.25 162	0.16 153	0.35 84	0.20 168	0.68 360	0.44 246	0.24 184	0.27 185	0.29 263	0.20 164	0.58 381	0.18 80	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.30 633	0.26 513	0.17 390

SCV	0.35 238	0.59 452	1.37 246	0.34 453	0.22 348	0.28 29	0.23 302	0.72 384	0.35 113	0.19 94	0.30 221	0.24 192	0.20 164	0.64 406	0.19 108	0.11 369	0.08 211	0.09 183	0.29 623	0.34 588	0.29 569

fffy	0.28 154	0.24 105	1.19 196	0.27 236	0.15 116	0.37 111	0.22 260	0.42 119	0.32 65	0.20 111	0.29 206	0.26 223	0.20 164	0.44 286	0.20 148	0.08 72	0.10 360	0.10 254	0.08 168	0.22 445	0.18 410

model_zeroshot	0.44 344	0.68 501	1.97 482	0.28 270	0.18 238	0.69 563	0.21 216	0.63 330	0.40 200	1.00 676	0.34 268	0.42 367	0.20 164	0.69 433	0.24 236	0.10 274	0.22 624	0.10 254	0.22 585	0.12 182	0.10 136

Pointernet	0.29 167	0.25 120	1.49 282	0.24 134	0.20 300	0.47 239	0.15 56	0.62 321	0.47 295	0.22 149	0.29 206	0.26 223	0.20 164	0.28 103	0.20 148	0.10 274	0.07 89	0.07 2	0.12 383	0.10 121	0.07 12

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 435	0.33 246	0.93 141	0.26 210	0.22 348	0.46 227	0.20 168	1.10 684	1.34 701	3.16 754	0.32 249	0.22 156	0.20 164	0.30 140	0.22 197	0.10 274	0.09 307	0.11 336	0.09 220	0.15 283	0.19 427

ProNet	0.30 185	0.54 428	1.29 220	0.25 162	0.15 116	0.47 239	0.25 364	0.48 199	0.39 182	0.21 126	0.23 134	0.22 156	0.20 164	0.44 286	0.19 108	0.08 72	0.08 211	0.10 254	0.08 168	0.23 460	0.12 216

aanet-new-90k	0.29 167	0.47 388	1.41 256	0.26 210	0.18 238	0.43 185	0.19 140	0.47 184	0.32 65	0.16 28	0.18 72	0.15 47	0.21 179	0.37 230	0.13 1	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.46 666

aanet-new-70k	0.27 137	0.48 393	1.33 232	0.25 162	0.12 26	0.39 134	0.19 140	0.45 151	0.33 82	0.17 60	0.21 98	0.16 63	0.21 179	0.38 241	0.14 4	0.06 1	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.22 476

aanet-new-28k	0.34 224	0.53 419	2.69 634	0.25 162	0.12 26	0.39 134	0.21 216	0.37 68	0.29 43	0.18 71	0.24 146	0.17 81	0.21 179	0.22 29	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.31 642	0.10 121	0.23 503

aanet-new-22k	0.28 154	0.52 412	1.51 289	0.24 134	0.13 58	0.33 63	0.22 260	0.37 68	0.32 65	0.18 71	0.24 146	0.18 101	0.21 179	0.27 83	0.16 41	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.09 87	0.31 593

aanet-new-16k	0.26 123	0.47 388	1.36 241	0.25 162	0.12 26	0.36 100	0.18 124	0.40 96	0.35 113	0.18 71	0.21 98	0.18 101	0.21 179	0.21 14	0.16 41	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.11 167

aanet-new-12k	0.24 94	0.24 105	1.06 172	0.27 236	0.12 26	0.43 185	0.20 168	0.51 230	0.34 96	0.19 94	0.16 54	0.15 47	0.21 179	0.25 58	0.16 41	0.07 29	0.06 25	0.09 183	0.07 117	0.11 159	0.09 93

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 94	0.31 227	0.88 122	0.25 162	0.23 371	0.45 207	0.22 260	0.39 85	0.30 45	0.21 126	0.27 185	0.18 101	0.21 179	0.23 39	0.16 41	0.07 29	0.09 307	0.08 78	0.07 117	0.11 159	0.13 259

RT-Monster	0.29 167	0.30 213	0.95 147	0.25 162	0.28 456	0.46 227	0.15 56	0.53 255	0.55 377	0.37 305	0.36 277	0.28 250	0.21 179	0.32 165	0.21 170	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.06 27	0.15 283	0.14 288

VMStereo-Base	0.26 123	0.27 151	1.26 211	0.20 10	0.12 26	0.42 176	0.17 101	0.37 68	0.40 200	0.22 149	0.31 238	0.29 263	0.21 179	0.32 165	0.20 148	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 93

rvit_stereo_0081_aga	0.27 137	0.29 195	1.08 174	0.26 210	0.20 300	0.33 63	0.21 216	0.41 108	0.42 227	0.26 223	0.28 197	0.27 237	0.21 179	0.31 151	0.21 170	0.14 514	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.10 136

rvit_stereo_0081	0.25 107	0.21 45	0.61 30	0.28 270	0.17 187	0.31 48	0.22 260	0.42 119	0.53 355	0.24 184	0.25 163	0.25 208	0.21 179	0.34 195	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.12 182	0.09 93

rvit_stereo_0082	0.25 107	0.21 45	0.61 30	0.28 270	0.17 187	0.31 48	0.22 260	0.42 119	0.53 355	0.24 184	0.25 163	0.25 208	0.21 179	0.34 195	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.12 182	0.09 93

trnet	0.28 154	0.26 138	1.32 229	0.19 3	0.12 26	0.54 343	0.15 56	0.48 199	0.46 274	0.27 239	0.33 259	0.24 192	0.21 179	0.30 140	0.21 170	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.09 87	0.07 12

LL-Strereo2	0.41 304	0.90 602	1.83 410	0.44 589	0.24 387	0.54 343	0.27 413	0.58 290	0.45 263	0.41 334	0.33 259	0.44 382	0.21 179	0.44 286	0.34 379	0.09 160	0.08 211	0.16 562	0.14 446	0.17 346	0.17 390

test-3	0.43 334	0.20 29	1.70 326	0.34 453	0.32 516	0.45 207	0.23 302	0.71 377	0.46 274	0.51 428	0.29 206	0.45 391	0.21 179	0.59 387	0.98 607	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.35 660	0.29 538	0.28 561

test_1	0.43 334	0.20 29	1.70 326	0.34 453	0.32 516	0.45 207	0.23 302	0.71 377	0.46 274	0.50 415	0.29 206	0.45 391	0.21 179	0.59 387	0.98 607	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.35 660	0.29 538	0.29 569

CREStereo	0.28 154	0.30 213	1.33 232	0.19 3	0.13 58	0.55 358	0.17 101	0.48 199	0.46 274	0.27 239	0.33 259	0.24 192	0.21 179	0.31 151	0.21 170	0.11 369	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.10 121	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DNSM	0.56 503	0.71 513	0.86 116	0.25 162	0.14 83	0.44 197	0.20 168	0.48 199	0.44 246	0.21 126	0.45 342	0.26 223	0.22 196	1.29 531	1.02 619	0.11 369	0.47 707	0.08 78	0.14 446	1.91 747	1.50 745

aanet-new-36k	0.29 167	0.63 475	1.51 289	0.24 134	0.11 12	0.43 185	0.19 140	0.44 136	0.35 113	0.19 94	0.24 146	0.16 63	0.22 196	0.29 123	0.15 16	0.06 1	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.24 518

aanet-new-34k	0.27 137	0.57 447	1.36 241	0.23 100	0.11 12	0.34 75	0.20 168	0.36 62	0.30 45	0.19 94	0.27 185	0.17 81	0.22 196	0.20 5	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.29 569

aanet-new-32k	0.27 137	0.49 398	1.73 337	0.25 162	0.17 187	0.40 149	0.20 168	0.35 49	0.27 24	0.18 71	0.21 98	0.20 134	0.22 196	0.22 29	0.14 4	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 167

aanet-new-30k	0.28 154	0.49 398	1.75 349	0.25 162	0.17 187	0.40 149	0.20 168	0.35 49	0.27 24	0.18 71	0.21 98	0.20 134	0.22 196	0.22 29	0.14 4	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 167

aanet-new-10k	0.27 137	0.52 412	1.27 214	0.27 236	0.15 116	0.49 275	0.21 216	0.46 160	0.31 52	0.21 126	0.20 89	0.19 127	0.22 196	0.26 77	0.18 80	0.08 72	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.10 121	0.16 368

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 137	0.39 314	0.79 100	0.24 134	0.24 387	0.37 111	0.21 216	0.37 68	0.33 82	0.19 94	0.27 185	0.18 101	0.22 196	0.20 5	0.16 41	0.07 29	0.14 501	0.08 78	0.51 703	0.08 47	0.39 645

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 107	0.35 274	0.69 72	0.23 100	0.27 442	0.35 84	0.20 168	0.44 136	0.28 31	0.21 126	0.22 118	0.14 20	0.22 196	0.21 14	0.14 4	0.07 29	0.08 211	0.08 78	0.47 693	0.09 87	0.34 618

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 123	0.38 301	0.90 130	0.23 100	0.17 187	0.35 84	0.22 260	0.44 136	0.33 82	0.21 126	0.25 163	0.16 63	0.22 196	0.23 39	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.45 689	0.08 47	0.27 552

PSi22	0.37 256	0.73 526	1.71 333	0.28 270	0.13 58	0.44 197	0.14 34	0.64 334	0.51 325	0.22 149	0.28 197	0.36 316	0.22 196	0.65 418	0.27 277	0.07 29	0.14 501	0.07 2	0.06 27	0.28 531	0.12 216

gasm-f	0.36 248	0.34 265	1.13 183	0.53 644	0.44 622	0.54 343	0.27 413	0.40 96	0.27 24	0.20 111	0.33 259	0.16 63	0.22 196	0.36 219	0.25 251	0.11 369	0.37 686	0.08 78	0.06 27	0.38 627	0.71 700

zero-FE	0.80 633	0.27 151	8.23 756	0.49 625	0.98 711	0.33 63	0.20 168	0.48 199	1.28 696	0.17 60	0.20 89	0.77 591	0.22 196	0.60 394	0.97 604	0.11 369	0.07 89	0.09 183	0.10 264	0.33 576	0.14 288

3w_stereo	0.21 46	0.22 63	0.59 23	0.22 69	0.12 26	0.37 111	0.22 260	0.50 219	0.38 167	0.22 149	0.21 98	0.12 4	0.22 196	0.26 77	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 256	0.37 287	1.21 202	0.26 210	0.18 238	0.73 585	0.18 124	0.53 255	0.41 213	0.35 292	0.30 221	0.58 481	0.22 196	0.33 180	0.95 602	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.35 660	0.13 219	0.15 332

MM-Stereo_test2	0.38 269	0.28 180	2.46 585	0.43 582	0.15 116	0.50 289	0.25 364	0.47 184	0.38 167	0.33 281	0.26 176	0.23 174	0.22 196	0.34 195	0.29 307	0.08 72	0.09 307	0.09 183	0.10 264	0.36 611	0.22 476

AIO-test2	0.49 423	1.15 681	1.96 477	0.42 577	0.37 579	0.50 289	0.23 302	0.79 473	0.70 539	0.33 281	0.53 434	0.27 237	0.22 196	0.67 424	0.29 307	0.73 718	0.08 211	0.13 473	0.17 518	0.17 346	0.18 410

AIO-test1	0.45 367	0.87 589	2.27 547	0.33 420	0.33 531	0.50 289	0.22 260	0.74 403	0.66 508	0.29 255	0.41 318	0.29 263	0.22 196	0.73 443	0.29 307	0.09 160	0.08 211	0.12 408	0.14 446	0.30 550	0.22 476

IGEV-Stereo++	0.23 83	0.23 86	0.64 42	0.24 134	0.22 348	0.47 239	0.13 14	0.52 246	0.33 82	0.18 71	0.24 146	0.17 81	0.22 196	0.32 165	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.17 346	0.09 93

Occ-G	0.30 185	0.30 213	1.33 232	0.23 100	0.15 116	0.36 100	0.25 364	0.43 127	0.31 52	0.26 223	0.35 273	0.46 403	0.22 196	0.30 140	0.25 251	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.16 498	0.31 558	0.08 61

rvit_stereo_0080	0.27 137	0.38 301	0.76 92	0.24 134	0.18 238	0.34 75	0.27 413	0.54 268	0.44 246	0.24 184	0.26 176	0.27 237	0.22 196	0.29 123	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.10 254	0.10 264	0.15 283	0.11 167

whm_eth	0.27 137	0.38 301	0.76 92	0.24 134	0.18 238	0.34 75	0.27 413	0.54 268	0.44 246	0.24 184	0.26 176	0.27 237	0.22 196	0.29 123	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.10 254	0.10 264	0.15 283	0.11 167

MaDis-Stereo	0.29 167	0.54 428	1.44 265	0.24 134	0.29 466	0.29 36	0.16 86	0.45 151	0.37 159	0.19 94	0.21 98	0.28 250	0.22 196	0.30 140	0.29 307	0.10 274	0.09 307	0.10 254	0.08 168	0.11 159	0.11 167

GCAP-Stereo	0.34 224	0.89 598	1.76 358	0.26 210	0.12 26	0.52 327	0.14 34	0.49 210	0.38 167	0.29 255	0.30 221	0.29 263	0.22 196	0.30 140	0.20 148	0.09 160	0.17 571	0.09 183	0.07 117	0.21 428	0.11 167

test_4	0.40 296	0.37 287	2.01 486	0.29 308	0.21 317	0.50 289	0.28 433	0.47 184	0.39 182	0.42 339	0.76 609	0.38 331	0.22 196	0.52 356	0.33 369	0.08 72	0.07 89	0.11 336	0.15 473	0.28 531	0.07 12

test_3	0.44 344	0.20 29	1.70 326	0.36 494	0.32 516	0.47 239	0.30 469	0.73 398	0.49 307	0.50 415	0.30 221	0.45 391	0.22 196	0.59 387	0.98 607	0.08 72	0.10 360	0.11 336	0.35 660	0.29 538	0.28 561

CroCo-Stereo	0.30 185	0.45 372	1.08 174	0.31 361	0.17 187	0.19 9	0.21 216	0.73 398	0.50 318	0.21 126	0.24 146	0.55 453	0.22 196	0.27 83	0.26 265	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.12 182	0.09 93
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TANstereo	0.33 213	0.49 398	1.75 349	0.23 100	0.12 26	0.54 343	0.16 86	0.40 96	0.45 263	0.45 363	0.51 406	0.26 223	0.22 196	0.29 123	0.20 148	0.10 274	0.10 360	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.11 167

EE1	0.34 224	0.18 7	1.79 392	0.28 270	0.17 187	0.50 289	0.20 168	0.71 377	0.44 246	0.33 281	0.33 259	0.29 263	0.23 223	0.43 275	0.19 108	0.10 274	0.10 360	0.09 183	0.07 117	0.26 513	0.09 93

AnonStereo	0.38 269	0.43 349	1.77 367	0.27 236	0.23 371	0.50 289	0.22 260	0.74 403	0.46 274	0.37 305	0.37 283	0.36 316	0.23 223	0.54 367	0.21 170	0.10 274	0.23 633	0.10 254	0.08 168	0.35 602	0.09 93

aanet-32k-new	0.30 185	0.60 454	1.61 307	0.25 162	0.15 116	0.46 227	0.21 216	0.41 108	0.33 82	0.17 60	0.24 146	0.17 81	0.23 223	0.30 140	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.39 645

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 94	0.22 63	0.90 130	0.23 100	0.32 516	0.47 239	0.21 216	0.48 199	0.34 96	0.20 111	0.25 163	0.21 149	0.23 223	0.20 5	0.17 66	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.09 93

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 137	0.40 322	0.87 119	0.22 69	0.17 187	0.36 100	0.19 140	0.39 85	0.32 65	0.21 126	0.24 146	0.18 101	0.23 223	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.08 211	0.08 78	0.30 633	0.13 219	0.55 682

Foundation-i1	0.26 123	0.29 195	0.75 89	0.23 100	0.21 317	0.30 40	0.22 260	0.60 312	0.43 238	0.24 184	0.31 238	0.35 309	0.23 223	0.27 83	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.11 159	0.07 12

DDF-Stereo	0.37 256	0.27 151	0.79 100	0.39 546	0.29 466	0.38 128	0.21 216	0.47 184	0.51 325	0.32 277	0.17 59	0.79 600	0.23 223	0.64 406	1.04 623	0.11 369	0.07 89	0.09 183	0.12 383	0.35 602	0.15 332

DVStereo	0.26 123	0.20 29	0.64 42	0.25 162	0.15 116	0.41 160	0.18 124	0.42 119	0.35 113	0.34 286	0.34 268	0.25 208	0.23 223	0.43 275	0.53 502	0.09 160	0.09 307	0.08 78	0.10 264	0.12 182	0.11 167

2w_stereo	0.21 46	0.19 12	0.51 2	0.22 69	0.13 58	0.41 160	0.20 168	0.50 219	0.34 96	0.25 205	0.23 134	0.13 7	0.23 223	0.24 49	0.22 197	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

xyz-stereo-finetune	0.31 194	0.46 377	0.79 100	0.21 38	0.12 26	0.53 336	0.25 364	0.52 246	0.54 370	0.28 246	0.32 249	0.29 263	0.23 223	0.59 387	0.55 513	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.13 219	0.08 61

MM-Stereo_test3	0.40 296	0.58 449	1.75 349	0.36 494	0.30 484	0.45 207	0.30 469	0.72 384	0.59 414	0.31 267	0.43 327	0.32 285	0.23 223	0.35 205	0.29 307	0.10 274	0.20 608	0.10 254	0.08 168	0.40 642	0.11 167

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 137	0.40 322	0.86 116	0.22 69	0.17 187	0.36 100	0.19 140	0.39 85	0.32 65	0.21 126	0.24 146	0.18 101	0.23 223	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.08 211	0.08 78	0.30 633	0.13 219	0.55 682

ff7	0.32 201	0.52 412	1.38 248	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.23 134	0.20 134	0.23 223	0.48 330	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.18 532	0.23 460	0.22 476

ffff	0.32 201	0.52 412	1.38 248	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.23 134	0.20 134	0.23 223	0.48 330	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.18 532	0.23 460	0.22 476

11t	0.32 201	0.52 412	1.38 248	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.23 134	0.20 134	0.23 223	0.48 330	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.18 532	0.23 460	0.22 476

CroCo-Stereo Lap2	0.33 213	0.61 459	1.47 276	0.32 393	0.38 585	0.23 21	0.22 260	0.58 290	0.46 274	0.22 149	0.27 185	0.29 263	0.23 223	0.32 165	0.26 265	0.09 160	0.09 307	0.10 254	0.08 168	0.21 428	0.14 288

ccc-4	0.32 201	0.52 412	1.38 248	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.23 134	0.20 134	0.23 223	0.48 330	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.18 532	0.23 460	0.22 476

iRaftStereo_RVC	0.37 256	0.53 419	1.41 256	0.28 270	0.15 116	0.52 327	0.20 168	0.54 268	0.46 274	0.37 305	0.43 327	0.41 353	0.23 223	0.36 219	0.26 265	0.09 160	0.15 532	0.12 408	0.11 340	0.41 645	0.37 636

FAST (zero-shot)	0.27 137	0.32 236	0.78 98	0.31 361	0.49 649	0.38 128	0.19 140	0.41 108	0.43 238	0.17 60	0.22 118	0.18 101	0.24 241	0.34 195	0.20 148	0.13 468	0.14 501	0.09 183	0.10 264	0.15 283	0.13 259

Foundation-i1b	0.22 71	0.20 29	0.69 72	0.20 10	0.11 12	0.28 29	0.20 168	0.50 219	0.37 159	0.21 126	0.22 118	0.27 237	0.24 241	0.28 103	0.18 80	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.06 1

water-stereo	0.24 94	0.17 2	0.88 122	0.24 134	0.14 83	0.37 111	0.17 101	0.43 127	0.32 65	0.26 223	0.35 273	0.26 223	0.24 241	0.22 29	0.25 251	0.09 160	0.09 307	0.09 183	0.08 168	0.10 121	0.10 136

tg	0.37 256	0.55 438	1.35 239	0.28 270	0.16 153	0.57 394	0.18 124	0.57 284	0.49 307	0.37 305	0.44 338	0.38 331	0.24 241	0.46 311	0.24 236	0.09 160	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.43 655	0.36 629

WCG-NET	0.30 185	0.42 342	1.26 211	0.24 134	0.12 26	0.43 185	0.24 339	0.40 96	0.56 389	0.35 292	0.37 283	0.26 223	0.24 241	0.29 123	0.19 108	0.08 72	0.12 454	0.08 78	0.07 117	0.22 445	0.10 136

AE-Stereo	0.42 325	0.29 195	1.65 311	0.43 582	0.47 646	0.56 375	0.23 302	0.86 529	0.46 274	0.31 267	0.41 318	0.43 371	0.24 241	0.34 195	0.24 236	0.09 160	0.48 711	0.11 336	0.45 689	0.22 445	0.19 427

RAFT-Test	0.44 344	0.38 301	2.01 486	0.27 236	0.44 622	0.64 516	0.37 546	0.72 384	0.57 393	0.45 363	0.48 372	0.65 516	0.24 241	0.35 205	0.29 307	0.09 160	0.11 420	0.09 183	0.38 674	0.10 121	0.11 167

LoS_RVC	0.29 167	0.33 246	1.19 196	0.25 162	0.34 544	0.43 185	0.22 260	0.42 119	0.32 65	0.22 149	0.33 259	0.23 174	0.24 241	0.31 151	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.10 121	0.31 593

anonymousdsp	0.34 224	0.53 419	1.47 276	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.49 210	0.40 200	0.25 205	0.24 146	0.22 156	0.24 241	0.55 372	0.19 108	0.09 160	0.11 420	0.10 254	0.18 532	0.24 477	0.29 569

LoS	0.31 194	0.30 213	1.52 291	0.23 100	0.13 58	0.54 343	0.20 168	0.48 199	0.49 307	0.25 205	0.28 197	0.37 322	0.24 241	0.38 241	0.23 208	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.05 1	0.15 283	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IGEV-Stereo	0.34 224	0.54 428	1.47 276	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.49 210	0.40 200	0.25 205	0.24 146	0.22 156	0.24 241	0.54 367	0.19 108	0.09 160	0.10 360	0.10 254	0.18 532	0.24 477	0.29 569
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Pruner-Stereo	0.51 452	0.27 151	1.78 372	1.79 740	0.19 276	0.62 484	0.45 599	0.57 284	0.60 419	0.61 552	0.48 372	0.41 353	0.24 241	0.46 311	1.00 613	0.12 432	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.12 182	0.13 259

test-1	0.44 344	0.48 393	1.69 322	0.30 330	0.27 442	0.50 289	0.28 433	0.80 478	0.43 238	0.40 325	0.54 446	0.41 353	0.24 241	0.31 151	1.16 640	0.09 160	0.20 608	0.10 254	0.17 518	0.11 159	0.26 541

PMTNet	0.31 194	0.35 274	1.30 223	0.20 10	0.14 83	0.57 394	0.25 364	0.46 160	0.42 227	0.27 239	0.32 249	0.27 237	0.24 241	0.39 249	0.23 208	0.43 694	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.18 374	0.07 12

R-Stereo Train	0.36 248	0.21 45	1.70 326	0.29 308	0.18 238	0.55 358	0.26 388	0.78 457	0.36 145	0.57 501	0.67 560	0.33 297	0.24 241	0.32 165	0.23 208	0.10 274	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.12 216

RAFT-Stereo	0.36 248	0.21 45	1.70 326	0.29 308	0.18 238	0.55 358	0.26 388	0.78 457	0.36 145	0.57 501	0.67 560	0.33 297	0.24 241	0.32 165	0.23 208	0.10 274	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.12 216
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new-78k	0.33 213	0.44 362	2.51 605	0.26 210	0.12 26	0.42 176	0.20 168	0.45 151	0.31 52	0.16 28	0.22 118	0.15 47	0.25 257	0.34 195	0.13 1	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.31 593

aanet-new-8k	0.26 123	0.38 301	1.21 202	0.25 162	0.13 58	0.44 197	0.22 260	0.49 210	0.34 96	0.18 71	0.21 98	0.17 81	0.25 257	0.29 123	0.17 66	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.12 216

Foundation-i1c-attn	0.22 71	0.18 7	0.68 70	0.20 10	0.10 2	0.27 26	0.20 168	0.49 210	0.37 159	0.20 111	0.23 134	0.24 192	0.25 257	0.29 123	0.18 80	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.06 1	0.09 93

Foundation-i1a	0.22 71	0.16 1	0.66 65	0.20 10	0.10 2	0.29 36	0.21 216	0.50 219	0.39 182	0.25 205	0.22 118	0.27 237	0.25 257	0.33 180	0.18 80	0.08 72	0.09 307	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

NLMM1	0.46 380	0.27 151	0.53 11	0.27 236	0.38 585	0.49 275	0.24 339	1.97 736	2.38 742	0.28 246	0.27 185	0.26 223	0.25 257	0.47 323	0.31 343	0.10 274	0.11 420	0.10 254	0.09 220	0.23 460	0.15 332

NLSM3	0.26 123	0.39 314	0.75 89	0.25 162	0.24 387	0.43 185	0.19 140	0.58 290	0.45 263	0.20 111	0.26 176	0.20 134	0.25 257	0.29 123	0.24 236	0.07 29	0.06 25	0.10 254	0.09 220	0.10 121	0.07 12

rvit_0105_6	0.31 194	0.29 195	1.00 158	0.31 361	0.18 238	0.35 84	0.25 364	0.51 230	0.61 437	0.25 205	0.28 197	0.32 285	0.25 257	0.39 249	0.25 251	0.18 589	0.16 550	0.15 543	0.13 417	0.14 255	0.13 259

WCG-NET（raft）	0.32 201	0.53 419	1.21 202	0.23 100	0.12 26	0.44 197	0.24 339	0.40 96	0.50 318	0.35 292	0.35 273	0.47 411	0.25 257	0.35 205	0.20 148	0.08 72	0.29 667	0.08 78	0.07 117	0.22 445	0.11 167

IGEVStereo-DCA	0.33 213	0.34 265	1.38 248	0.27 236	0.16 153	0.45 207	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.21 98	0.26 223	0.25 257	0.64 406	0.52 498	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.18 532	0.16 322	0.22 476

rrr	0.46 380	0.34 265	3.08 684	0.27 236	0.16 153	0.45 207	0.28 433	1.09 683	0.51 325	0.24 184	0.21 98	0.26 223	0.25 257	0.64 406	0.52 498	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.29 623	0.16 322	0.25 530

plain	0.37 256	0.47 388	2.15 521	0.27 236	0.19 276	0.33 63	0.20 168	0.58 290	0.46 274	0.23 173	0.37 283	0.23 174	0.25 257	0.45 302	0.28 292	0.11 369	0.08 211	0.13 473	0.09 220	0.42 653	0.12 216

anonymousdsp2	0.34 224	0.24 105	1.16 191	0.28 270	0.15 116	0.57 394	0.23 302	0.79 473	0.47 295	0.38 316	0.37 283	0.40 347	0.25 257	0.47 323	0.21 170	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.13 417	0.19 396	0.27 552

knoymous	0.34 224	0.25 120	1.75 349	0.24 134	0.18 238	0.45 207	0.24 339	0.57 284	0.38 167	0.41 334	0.39 307	0.55 453	0.25 257	0.38 241	0.23 208	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.07 117	0.13 219	0.12 216

PSM-softLoss	0.48 403	0.27 151	1.85 416	0.51 634	0.17 187	0.61 463	0.40 562	0.61 317	0.57 393	0.52 437	0.48 372	0.39 338	0.25 257	1.46 553	0.77 578	0.12 432	0.08 211	0.13 473	0.12 383	0.12 182	0.14 288

KMStereo	0.48 403	0.27 151	1.85 416	0.51 634	0.17 187	0.61 463	0.40 562	0.61 317	0.57 393	0.52 437	0.48 372	0.39 338	0.25 257	1.46 553	0.77 578	0.12 432	0.08 211	0.13 473	0.12 383	0.12 182	0.14 288

AnonymousM	0.37 256	0.44 362	1.50 286	0.25 162	0.15 116	0.52 327	0.23 302	0.60 312	0.42 227	0.42 339	0.32 249	0.30 272	0.25 257	0.34 195	0.23 208	0.11 369	0.09 307	0.71 718	0.36 669	0.12 182	0.07 12

cross-raft	0.40 296	0.27 151	2.22 536	0.30 330	0.17 187	0.49 275	0.35 529	0.71 377	0.39 182	0.43 345	0.45 342	0.64 511	0.25 257	0.32 165	0.25 251	0.08 72	0.08 211	0.09 183	0.23 589	0.11 159	0.14 288

sCroCo_RVC	0.33 213	0.32 236	1.89 438	0.34 453	0.27 442	0.30 40	0.22 260	0.48 199	0.44 246	0.22 149	0.33 259	0.25 208	0.25 257	0.32 165	0.24 236	0.14 514	0.16 550	0.12 408	0.12 383	0.15 283	0.13 259

test_xeample3	0.46 380	0.34 265	2.99 678	0.37 519	0.16 153	0.49 275	0.33 515	1.06 677	0.44 246	0.25 205	0.23 134	0.24 192	0.25 257	0.49 341	0.56 521	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.40 681	0.17 346	0.26 541

GMStereo	0.38 269	0.99 643	1.91 449	0.27 236	0.16 153	0.39 134	0.23 302	0.47 184	0.62 455	0.38 316	0.34 268	0.25 208	0.25 257	0.39 249	0.29 307	0.14 514	0.08 211	0.10 254	0.12 383	0.15 283	0.11 167
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLSM1	0.39 286	0.24 105	0.56 17	0.27 236	0.40 602	0.49 275	0.21 216	1.44 713	1.64 721	0.25 205	0.33 259	0.25 208	0.26 277	0.40 256	0.32 356	0.10 274	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.22 445	0.13 259

DA	0.32 201	0.26 138	0.89 126	0.29 308	0.25 411	0.63 502	0.22 260	0.60 312	0.39 182	0.23 173	0.30 221	0.24 192	0.26 277	0.60 394	0.18 80	0.10 274	0.12 454	0.09 183	0.07 117	0.10 121	0.52 676

GGEV	0.32 201	0.26 138	0.89 126	0.29 308	0.25 411	0.63 502	0.22 260	0.60 312	0.39 182	0.23 173	0.30 221	0.24 192	0.26 277	0.60 394	0.18 80	0.10 274	0.12 454	0.09 183	0.07 117	0.10 121	0.52 676

1w_stereo	0.22 71	0.17 2	0.52 5	0.23 100	0.16 153	0.44 197	0.22 260	0.55 272	0.40 200	0.25 205	0.29 206	0.13 7	0.26 277	0.28 103	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

MM-Stereo_test1	0.41 304	0.39 314	2.29 551	0.38 536	0.26 429	0.44 197	0.28 433	0.63 330	0.51 325	0.40 325	0.32 249	0.26 223	0.26 277	0.46 311	0.22 197	0.09 160	0.21 618	0.10 254	0.09 220	0.39 637	0.15 332

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 154	0.28 180	1.09 178	0.33 420	0.15 116	0.30 40	0.16 86	0.58 290	0.42 227	0.19 94	0.19 78	0.17 81	0.26 277	0.38 241	0.37 405	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.25 598	0.10 121	0.06 1

rvit_stereo_0083	0.25 107	0.19 12	0.58 22	0.28 270	0.18 238	0.28 29	0.22 260	0.38 78	0.54 370	0.23 173	0.30 221	0.27 237	0.26 277	0.37 230	0.24 236	0.14 514	0.12 454	0.13 473	0.10 264	0.12 182	0.10 136

rvit_stereo_ft	0.31 194	0.61 459	1.18 194	0.32 393	0.21 317	0.28 29	0.27 413	0.55 272	0.48 299	0.23 173	0.27 185	0.28 250	0.26 277	0.32 165	0.25 251	0.13 468	0.09 307	0.11 336	0.11 340	0.13 219	0.14 288

MyStereo07	0.34 224	0.40 322	1.46 272	0.29 308	0.23 371	0.60 443	0.31 482	0.53 255	0.42 227	0.25 205	0.25 163	0.20 134	0.26 277	0.57 376	0.19 108	0.09 160	0.18 583	0.12 408	0.11 340	0.16 322	0.19 427

MIF-Stereo (partial)	0.34 224	0.41 332	1.93 455	0.26 210	0.24 387	0.32 56	0.17 101	0.53 255	0.42 227	0.25 205	0.37 283	0.25 208	0.26 277	0.44 286	0.31 343	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.19 396	0.14 288

DCRE	0.50 435	0.63 475	2.13 515	0.30 330	0.23 371	0.45 207	0.24 339	0.59 299	0.53 355	0.50 415	2.10 715	0.42 367	0.26 277	0.35 205	0.23 208	0.09 160	0.14 501	0.10 254	0.32 648	0.16 322	0.15 332

DisPM	0.43 334	0.33 246	1.78 372	0.57 666	0.18 238	0.59 430	0.63 661	0.53 255	0.61 437	0.60 543	0.53 434	0.38 331	0.26 277	0.75 447	0.29 307	0.12 432	0.07 89	0.12 408	0.11 340	0.11 159	0.14 288

PFNet+	0.45 367	0.37 287	1.86 424	0.46 609	0.18 238	0.58 411	0.77 686	0.52 246	0.64 476	0.56 490	0.48 372	0.39 338	0.26 277	0.93 479	0.32 356	0.13 468	0.09 307	0.14 512	0.13 417	0.12 182	0.15 332

NF-Stereo	0.48 403	0.25 120	1.81 400	0.52 638	0.16 153	0.61 463	0.44 590	0.66 344	0.61 437	0.50 415	0.47 358	0.37 322	0.26 277	1.45 552	0.79 585	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.16 368

OCTAStereo	0.48 403	0.25 120	1.81 400	0.52 638	0.16 153	0.61 463	0.43 579	0.66 344	0.61 437	0.50 415	0.47 358	0.37 322	0.26 277	1.44 547	0.80 586	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.17 390

RE-Stereo	0.48 403	0.25 120	1.81 400	0.52 638	0.16 153	0.61 463	0.43 579	0.66 344	0.60 419	0.50 415	0.47 358	0.37 322	0.26 277	1.44 547	0.78 581	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.17 390

TVStereo	0.48 403	0.25 120	1.81 400	0.52 638	0.16 153	0.61 463	0.43 579	0.66 344	0.60 419	0.50 415	0.47 358	0.37 322	0.26 277	1.44 547	0.78 581	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.17 390

CRE-IMP	0.41 304	0.22 63	1.76 358	0.48 623	0.17 187	0.79 619	0.69 673	0.52 246	0.52 337	0.47 377	0.42 324	0.45 391	0.26 277	0.41 262	0.31 343	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.09 220	0.17 346	0.23 503

s12784h	0.36 248	0.28 180	1.58 300	0.23 100	0.11 12	0.62 484	0.24 339	0.79 473	0.64 476	0.44 352	0.52 421	0.28 250	0.26 277	0.50 348	0.24 236	0.11 369	0.06 25	0.09 183	0.06 27	0.16 322	0.06 1

CFNet-RSSM	0.41 304	0.32 236	2.20 531	0.27 236	0.44 622	0.52 327	0.19 140	0.76 428	0.48 299	0.43 345	0.36 277	0.54 450	0.26 277	0.33 180	0.25 251	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.38 674	0.10 121	0.09 93

Gwc-CoAtRS	0.38 269	0.33 246	1.92 452	0.27 236	0.41 611	0.48 256	0.19 140	0.59 299	0.46 274	0.43 345	0.39 307	0.57 474	0.26 277	0.32 165	0.26 265	0.09 160	0.09 307	0.09 183	0.31 642	0.11 159	0.09 93

GEAR-Net	0.32 201	0.19 12	1.32 229	0.31 361	0.14 83	0.32 56	0.21 216	0.70 372	0.34 96	0.22 149	0.28 197	0.22 156	0.27 298	0.35 205	0.27 277	0.09 160	0.16 550	0.08 78	0.15 473	0.25 491	0.45 662

TestStereo_HL2	0.41 304	0.86 584	1.82 406	0.26 210	0.16 153	0.48 256	0.20 168	0.62 321	0.51 325	0.35 292	0.41 318	0.32 285	0.27 298	1.09 501	0.29 307	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.13 219	0.10 136

GGDA	0.41 304	0.90 602	1.83 410	0.26 210	0.15 116	0.50 289	0.20 168	0.63 330	0.52 337	0.35 292	0.41 318	0.31 275	0.27 298	1.11 506	0.27 277	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.13 219	0.10 136

WQFJA1	0.42 325	0.24 105	0.53 11	0.26 210	0.38 585	0.48 256	0.23 302	1.72 724	2.07 738	0.25 205	0.25 163	0.28 250	0.27 298	0.32 165	0.34 379	0.09 160	0.11 420	0.10 254	0.08 168	0.20 412	0.13 259

NLMM	0.42 325	0.24 105	0.53 11	0.26 210	0.38 585	0.48 256	0.23 302	1.72 724	2.06 737	0.25 205	0.25 163	0.28 250	0.27 298	0.32 165	0.34 379	0.09 160	0.11 420	0.10 254	0.08 168	0.20 412	0.13 259

DFGA-Net	0.51 452	1.06 662	1.75 349	0.30 330	0.24 387	0.54 343	0.22 260	0.63 330	0.60 419	0.48 396	0.51 406	0.35 309	0.27 298	1.82 621	0.53 502	0.10 274	0.08 211	0.12 408	0.12 383	0.37 620	0.15 332

rvit_0105_4	0.35 238	0.35 274	1.45 270	0.31 361	0.18 238	0.37 111	0.28 433	0.59 299	0.62 455	0.27 239	0.31 238	0.35 309	0.27 298	0.43 275	0.25 251	0.18 589	0.16 550	0.15 543	0.13 417	0.15 283	0.12 216

rvit_stereo_0075_2	0.40 296	0.40 322	1.88 431	0.33 420	0.32 516	0.41 160	0.22 260	0.58 290	0.53 355	0.38 316	0.51 406	0.40 347	0.27 298	0.44 286	0.29 307	0.20 616	0.15 532	0.22 635	0.15 473	0.18 374	0.23 503

MoCha-V2	0.36 248	0.32 236	1.41 256	0.36 494	0.31 505	0.35 84	0.19 140	0.57 284	0.39 182	0.30 261	0.32 249	0.28 250	0.27 298	0.47 323	0.24 236	0.08 72	0.56 716	0.08 78	0.38 674	0.18 374	0.12 216

IGEV++	0.34 224	0.43 349	1.32 229	0.31 361	0.14 83	0.32 56	0.21 216	0.70 372	0.34 96	0.22 149	0.28 197	0.22 156	0.27 298	0.35 205	0.27 277	0.09 160	0.39 697	0.08 78	0.15 473	0.25 491	0.45 662

StereoVision	0.45 367	0.72 518	1.94 465	0.33 420	0.32 516	0.47 239	0.26 388	0.68 360	0.57 393	0.32 277	0.89 639	0.45 391	0.27 298	0.49 341	0.36 397	0.13 468	0.15 532	0.16 562	0.15 473	0.19 396	0.13 259

EKT-Stereo	1.47 712	0.49 398	1.93 455	2.57 753	19.31 780	0.55 358	0.22 260	0.69 364	0.42 227	0.38 316	0.36 277	0.43 371	0.27 298	0.69 433	0.26 265	0.12 432	0.14 501	0.11 336	0.16 498	0.20 412	0.15 332

MIM_Stereo	0.41 304	0.60 454	1.88 431	0.31 361	0.21 317	0.50 289	0.19 140	0.64 334	0.44 246	0.43 345	0.53 434	0.43 371	0.27 298	0.51 352	0.28 292	0.08 72	0.14 501	0.11 336	0.10 264	0.26 513	0.26 541

MC-Stereo	0.32 201	0.31 227	1.46 272	0.31 361	0.15 116	0.53 336	0.19 140	0.44 136	0.35 113	0.36 299	0.38 298	0.27 237	0.27 298	0.42 270	0.19 108	0.09 160	0.13 482	0.09 183	0.16 498	0.20 412	0.13 259

dd	0.42 325	0.96 625	1.77 367	0.31 361	0.17 187	0.57 394	0.26 388	0.49 210	0.68 520	0.41 334	0.40 312	0.34 305	0.27 298	0.45 302	0.40 431	0.17 576	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.21 428	0.12 216

GMOStereo	0.41 304	0.62 465	1.78 372	0.28 270	0.36 566	0.51 306	0.31 482	0.53 255	0.44 246	0.57 501	0.48 372	0.41 353	0.27 298	0.28 103	0.23 208	0.08 72	0.38 690	0.13 473	0.11 340	0.34 588	0.11 167

error version	0.41 304	0.62 465	1.78 372	0.28 270	0.36 566	0.51 306	0.31 482	0.53 255	0.44 246	0.57 501	0.48 372	0.41 353	0.27 298	0.28 103	0.23 208	0.08 72	0.38 690	0.13 473	0.11 340	0.34 588	0.11 167

test-v	0.41 304	0.62 465	1.78 372	0.28 270	0.36 566	0.51 306	0.31 482	0.53 255	0.44 246	0.57 501	0.48 372	0.41 353	0.27 298	0.28 103	0.23 208	0.08 72	0.38 690	0.13 473	0.11 340	0.34 588	0.11 167

test-2	0.41 304	0.62 465	1.78 372	0.28 270	0.36 566	0.51 306	0.31 482	0.53 255	0.44 246	0.57 501	0.48 372	0.41 353	0.27 298	0.28 103	0.23 208	0.08 72	0.38 690	0.13 473	0.11 340	0.34 588	0.11 167

TestStereo	0.45 367	0.54 428	2.11 509	0.29 308	0.16 153	0.43 185	0.24 339	0.54 268	0.45 263	0.37 305	0.46 351	0.34 305	0.27 298	1.98 650	0.27 277	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.14 255	0.08 61

ManiGeoR	0.44 344	1.04 657	2.50 600	0.22 69	0.19 276	0.47 239	0.18 124	0.72 384	0.53 355	0.28 246	0.36 277	0.32 285	0.28 318	0.85 469	0.33 369	0.10 274	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.12 182	0.10 136

HLf10	0.44 344	1.04 657	2.50 600	0.22 69	0.19 276	0.47 239	0.18 124	0.72 384	0.53 355	0.28 246	0.36 277	0.32 285	0.28 318	0.85 469	0.33 369	0.10 274	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.12 182	0.10 136

HLf8	0.45 367	1.10 668	2.46 585	0.21 38	0.19 276	0.51 306	0.18 124	0.76 428	0.58 404	0.32 277	0.37 283	0.32 285	0.28 318	0.92 478	0.26 265	0.12 432	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.14 255	0.11 167

TestStereo_HLe17	0.48 403	1.17 687	2.73 643	0.22 69	0.18 238	0.50 289	0.21 216	0.78 457	0.58 404	0.31 267	0.37 283	0.31 275	0.28 318	1.06 497	0.25 251	0.10 274	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.13 219	0.09 93

TestStereo_HL3	0.49 423	0.88 593	3.21 700	0.25 162	0.17 187	0.47 239	0.23 302	0.68 360	0.39 182	0.45 363	0.52 421	0.36 316	0.28 318	1.16 516	0.21 170	0.10 274	0.08 211	0.09 183	0.08 168	0.10 121	0.11 167

Selective-IGEV-i1	0.44 344	0.23 86	1.30 223	0.33 420	0.45 633	0.60 443	0.32 505	0.85 518	0.64 476	0.42 339	0.52 421	0.60 492	0.28 318	0.46 311	0.34 379	0.10 274	0.10 360	0.13 473	0.28 617	0.14 255	0.75 704

Hybrid-DGEV-03	0.45 367	0.88 593	1.75 349	0.29 308	0.17 187	0.58 411	0.24 339	0.65 341	0.48 299	0.59 533	1.01 660	0.39 338	0.28 318	0.41 262	0.34 379	0.09 160	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.34 588	0.24 518

WQFJX1	0.45 367	0.28 180	0.56 17	0.27 236	0.35 557	0.48 256	0.25 364	1.98 737	2.08 739	0.26 223	0.26 176	0.29 263	0.28 318	0.50 348	0.31 343	0.10 274	0.11 420	0.10 254	0.08 168	0.23 460	0.14 288

WQFJX	0.42 325	0.25 120	0.55 14	0.26 210	0.39 591	0.47 239	0.23 302	1.76 726	1.82 731	0.26 223	0.26 176	0.28 250	0.28 318	0.42 270	0.32 356	0.10 274	0.10 360	0.09 183	0.08 168	0.24 477	0.16 368

depthmonostereo	0.26 123	0.23 86	0.65 53	0.41 566	0.13 58	0.41 160	0.19 140	0.51 230	0.40 200	0.25 205	0.29 206	0.26 223	0.28 318	0.44 286	0.23 208	0.09 160	0.10 360	0.09 183	0.07 117	0.10 121	0.08 61

Patchmatch Stereo++	0.39 286	0.27 151	1.78 372	0.44 589	0.16 153	0.61 463	0.27 413	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.43 371	0.28 318	0.54 367	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 269	0.27 151	1.78 372	0.44 589	0.17 187	0.60 443	0.29 459	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.44 382	0.28 318	0.47 323	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

ROB_FTStereo_v2	0.38 269	0.27 151	1.78 372	0.44 589	0.17 187	0.61 463	0.28 433	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.44 382	0.28 318	0.47 323	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

ROB_FTStereo	0.38 269	0.27 151	1.78 372	0.44 589	0.17 187	0.61 463	0.26 388	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.43 371	0.28 318	0.49 341	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

HUI-Stereo	0.38 269	0.27 151	1.79 392	0.44 589	0.17 187	0.61 463	0.28 433	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.44 382	0.28 318	0.45 302	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

iGMRVC	0.39 286	0.27 151	1.78 372	0.44 589	0.17 187	0.61 463	0.27 413	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.44 382	0.28 318	0.55 372	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

RAFT-345	0.53 474	0.30 213	2.34 559	0.38 536	0.34 544	0.58 411	0.42 572	0.47 184	0.61 437	0.51 428	1.00 659	0.43 371	0.28 318	1.57 573	0.82 588	0.10 274	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.10 121	0.08 61

iRAFT	0.39 286	0.27 151	1.78 372	0.44 589	0.16 153	0.61 463	0.27 413	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.43 371	0.28 318	0.54 367	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

RAFT-IKP	0.38 269	0.27 151	1.79 392	0.44 589	0.16 153	0.60 443	0.28 433	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.43 371	0.28 318	0.50 348	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

raft+_RVC	0.44 344	0.67 498	1.85 416	0.34 453	0.71 695	0.51 306	0.25 364	0.64 334	0.51 325	0.35 292	0.45 342	0.32 285	0.28 318	0.43 275	0.32 356	0.09 160	0.19 596	0.10 254	0.09 220	0.20 412	0.40 651

sAnonymous2	0.38 269	0.62 465	2.15 521	0.31 361	0.24 387	0.34 75	0.27 413	0.53 255	0.46 274	0.24 184	0.29 206	0.23 174	0.28 318	0.28 103	0.22 197	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.13 417	0.38 627	0.35 621

CroCo_RVC	0.38 269	0.62 465	2.15 521	0.31 361	0.24 387	0.34 75	0.27 413	0.53 255	0.46 274	0.24 184	0.29 206	0.23 174	0.28 318	0.28 103	0.22 197	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.13 417	0.38 627	0.35 621

RALCasStereoNet	0.45 367	0.88 593	1.85 416	0.30 330	0.26 429	0.49 275	0.26 388	0.58 290	0.51 325	0.36 299	0.48 372	0.36 316	0.28 318	0.55 372	0.34 379	0.10 274	0.53 714	0.09 183	0.08 168	0.25 491	0.34 618

HLF11	0.44 344	0.97 633	2.44 581	0.22 69	0.19 276	0.43 185	0.17 101	0.66 344	0.51 325	0.33 281	0.40 312	0.31 275	0.29 341	0.88 476	0.35 391	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.13 219	0.11 167

aanet-new-14k	0.25 107	0.33 246	1.13 183	0.26 210	0.12 26	0.37 111	0.21 216	0.45 151	0.36 145	0.20 111	0.27 185	0.15 47	0.29 341	0.24 49	0.17 66	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.11 159	0.12 216

Selective-IGEV-i16pc	0.75 617	0.29 195	5.48 741	0.32 393	0.19 276	1.18 693	0.62 658	0.86 529	0.74 579	0.37 305	0.51 406	0.53 442	0.29 341	2.10 668	0.35 391	0.22 637	0.23 633	0.12 408	0.16 498	0.22 445	0.19 427

rvit_0105_5	0.36 248	0.39 314	1.48 279	0.30 330	0.18 238	0.41 160	0.30 469	0.64 334	0.62 455	0.30 261	0.33 259	0.37 322	0.29 341	0.41 262	0.28 292	0.18 589	0.16 550	0.15 543	0.15 473	0.15 283	0.14 288

GMStereo_Zeroshot	0.41 304	0.36 284	1.54 293	0.41 566	0.19 276	0.52 327	0.19 140	0.59 299	0.52 337	0.57 501	0.59 486	0.63 501	0.29 341	0.58 381	0.33 369	0.15 537	0.09 307	0.16 562	0.09 220	0.24 477	0.12 216

RAFT+CT+SA	0.50 435	0.86 584	1.82 406	0.37 519	0.75 697	0.54 343	0.34 521	0.77 440	0.63 468	0.38 316	0.55 456	0.34 305	0.29 341	0.68 427	0.27 277	0.09 160	0.07 89	0.11 336	0.51 703	0.29 538	0.41 656

UDGNet	0.44 344	1.02 655	1.74 342	0.35 471	0.19 276	0.58 411	0.23 302	0.49 210	0.66 508	0.41 334	0.38 298	0.34 305	0.29 341	0.53 362	0.30 330	0.24 650	0.10 360	0.37 688	0.19 552	0.27 525	0.15 332

ACRE	0.56 503	1.14 677	2.77 650	0.76 695	0.28 456	0.60 443	0.56 639	0.76 428	0.58 404	0.55 480	0.62 516	0.41 353	0.29 341	0.44 286	0.39 423	0.11 369	0.19 596	0.13 473	0.14 446	0.36 611	0.18 410

NRIStereo	0.46 380	0.25 120	1.77 367	0.47 615	0.16 153	0.95 660	0.74 681	0.51 230	0.56 389	0.48 396	0.39 307	0.59 485	0.29 341	0.77 456	0.32 356	0.11 369	0.13 482	0.11 336	0.09 220	0.21 428	0.24 518

RAFT-RH_RVC	0.61 538	0.50 406	2.33 557	0.36 494	0.29 466	0.60 443	0.18 124	0.44 136	0.58 404	0.76 632	1.91 711	0.47 411	0.29 341	1.60 580	1.23 650	0.14 514	0.07 89	0.13 473	0.13 417	0.10 121	0.09 93

Anonymous3	0.42 325	0.35 274	2.09 504	0.33 420	0.24 387	0.72 577	0.31 482	0.74 403	0.55 377	0.35 292	0.40 312	0.33 297	0.29 341	0.44 286	0.28 292	0.18 589	0.18 583	0.13 473	0.13 417	0.17 346	0.17 390

aanet-new	0.32 201	0.29 195	2.39 569	0.25 162	0.25 411	0.43 185	0.21 216	0.41 108	0.31 52	0.18 71	0.23 134	0.16 63	0.30 352	0.33 180	0.15 16	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.13 259

MSCF	0.35 238	0.72 518	1.15 188	0.58 669	0.21 317	0.50 289	0.22 260	0.56 278	0.38 167	0.29 255	0.29 206	0.17 81	0.30 352	0.35 205	0.26 265	0.09 160	0.12 454	0.08 78	0.29 623	0.15 283	0.21 461

Any-RAFT	0.38 269	0.25 120	1.89 438	0.27 236	0.17 187	0.68 557	0.21 216	0.78 457	0.53 355	0.43 345	0.43 327	0.54 450	0.30 352	0.41 262	0.20 148	0.10 274	0.12 454	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.09 93

BUS	0.41 304	0.27 151	1.13 183	0.30 330	0.21 317	0.91 655	0.23 302	1.00 653	0.61 437	0.63 573	0.53 434	0.66 523	0.30 352	0.43 275	0.32 356	0.13 468	0.10 360	0.14 512	0.12 383	0.12 182	0.11 167

NINENet	0.50 435	0.33 246	1.69 322	0.55 657	0.25 411	0.91 655	0.23 302	0.98 631	0.71 549	0.53 448	0.55 456	0.66 523	0.30 352	1.22 521	0.32 356	0.15 537	0.13 482	0.16 562	0.11 340	0.16 322	0.13 259

CIPLG	0.56 503	1.19 688	2.46 585	0.80 699	0.31 505	0.61 463	0.57 643	0.76 428	0.57 393	0.56 490	0.63 529	0.41 353	0.30 352	0.45 302	0.40 431	0.11 369	0.20 608	0.13 473	0.13 417	0.35 602	0.19 427

GANet-ADL	0.44 344	0.41 332	2.31 553	0.33 420	0.20 300	0.57 394	0.25 364	0.75 415	0.54 370	0.42 339	0.59 486	0.56 467	0.30 352	0.40 256	0.38 412	0.14 514	0.11 420	0.09 183	0.08 168	0.22 445	0.17 390

rafts_anoy	0.43 334	0.89 598	1.96 477	0.32 393	0.30 484	0.48 256	0.24 339	0.62 321	0.49 307	0.37 305	0.38 298	0.33 297	0.30 352	0.51 352	0.34 379	0.10 274	0.39 697	0.13 473	0.15 473	0.17 346	0.15 332

RALAANet	0.43 334	0.98 638	1.90 443	0.32 393	0.23 371	0.48 256	0.19 140	0.67 355	0.53 355	0.48 396	0.45 342	0.39 338	0.30 352	0.48 330	0.37 405	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.14 446	0.27 525	0.10 136

DIP-Stereo	0.37 256	0.34 265	1.50 286	0.27 236	0.18 238	0.63 502	0.17 101	0.92 582	0.53 355	0.49 408	0.48 372	0.30 272	0.30 352	0.39 249	0.30 330	0.10 274	0.08 211	0.10 254	0.08 168	0.15 283	0.12 216
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TestStereo-Hl	0.39 286	0.50 406	1.74 342	0.25 162	0.15 116	0.49 275	0.21 216	0.70 372	0.51 325	0.38 316	0.39 307	0.37 322	0.31 362	1.07 498	0.25 251	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.12 182	0.09 93

NLCSM	0.46 380	0.37 287	0.72 83	0.29 308	0.36 566	0.49 275	0.27 413	1.33 707	1.59 720	0.29 255	0.29 206	0.29 263	0.31 362	1.44 547	0.35 391	0.11 369	0.11 420	0.11 336	0.10 264	0.35 602	0.14 288

GASTEREO	0.35 238	0.72 518	1.15 188	0.56 660	0.20 300	0.52 327	0.22 260	0.56 278	0.40 200	0.30 261	0.31 238	0.16 63	0.31 362	0.35 205	0.26 265	0.09 160	0.14 501	0.08 78	0.28 617	0.14 255	0.20 446

castereo	0.30 185	0.44 362	0.81 104	0.24 134	0.29 466	0.41 160	0.27 413	0.72 384	0.45 263	0.22 149	0.30 221	0.24 192	0.31 362	0.25 58	0.21 170	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.31 642	0.12 182	0.09 93

rvit_0105_3	0.39 286	0.47 388	1.46 272	0.33 420	0.19 276	0.45 207	0.35 529	0.69 364	0.65 492	0.37 305	0.37 283	0.40 347	0.31 362	0.44 286	0.30 330	0.18 589	0.17 571	0.17 583	0.18 532	0.15 283	0.15 332

GCST	0.72 602	1.10 668	2.15 521	1.11 722	0.59 676	0.62 484	0.19 140	0.75 415	0.53 355	0.56 490	0.63 529	0.47 411	0.31 362	1.11 506	0.33 369	0.75 720	0.45 702	0.84 721	0.64 724	0.69 702	0.54 679

IPLGR_C	0.58 516	1.25 695	2.72 638	0.80 699	0.31 505	0.60 443	0.61 653	0.76 428	0.58 404	0.56 490	0.62 516	0.41 353	0.31 362	0.43 275	0.40 431	0.11 369	0.22 624	0.13 473	0.15 473	0.35 602	0.19 427

ARAFT	0.60 530	1.23 692	3.10 687	0.28 270	0.16 153	0.64 516	0.36 537	0.90 561	0.67 517	0.61 552	0.49 389	0.55 453	0.31 362	1.24 528	0.32 356	0.10 274	0.08 211	0.14 512	0.13 417	0.37 620	0.21 461

DN-CSS_ROB	0.48 403	1.23 692	1.99 483	0.39 546	0.22 348	0.56 375	0.19 140	0.75 415	0.61 437	0.45 363	0.62 516	0.41 353	0.31 362	0.70 438	0.32 356	0.11 369	0.08 211	0.14 512	0.13 417	0.36 611	0.12 216

Weightmod	0.43 334	0.56 441	0.91 135	0.26 210	0.22 348	0.56 375	0.22 260	0.45 151	0.38 167	0.30 261	0.72 597	0.38 331	0.32 371	0.61 400	0.33 369	0.40 691	0.14 501	0.10 254	0.10 264	0.52 688	1.06 732

S0	0.40 296	0.69 505	1.02 162	0.30 330	0.19 276	0.61 463	0.35 529	0.48 199	0.31 52	0.34 286	0.50 399	0.32 285	0.32 371	0.34 195	0.36 397	0.19 605	0.14 501	0.17 583	0.20 565	0.46 669	0.65 695

SMOE	0.33 213	0.37 287	0.95 147	0.28 270	0.13 58	0.50 289	0.32 505	0.47 184	0.39 182	0.34 286	0.47 358	0.31 275	0.32 371	0.30 140	0.29 307	0.12 432	0.08 211	0.17 583	0.10 264	0.48 675	0.20 446

FSD	0.36 248	0.41 332	0.91 135	0.34 453	0.29 466	0.35 84	0.33 515	0.44 136	0.46 274	0.32 277	0.32 249	0.37 322	0.32 371	0.35 205	0.32 356	0.28 669	0.27 662	0.31 674	0.30 633	0.31 558	0.29 569

G2L-ROB	0.51 452	0.95 622	1.96 477	0.29 308	0.22 348	0.59 430	0.28 433	0.76 428	0.57 393	0.55 480	0.45 342	0.70 558	0.32 371	1.38 540	0.47 472	0.11 369	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.20 412	0.13 259

OMP-Stereo	0.59 524	0.65 488	1.74 342	0.56 660	0.37 579	0.60 443	0.26 388	0.70 372	0.65 492	0.66 592	0.60 503	0.69 547	0.32 371	2.09 666	1.20 646	0.10 274	0.07 89	0.12 408	0.09 220	0.17 346	0.10 136

PFNet	0.60 530	0.33 246	2.47 591	0.41 566	0.55 667	0.62 484	0.27 413	0.61 317	0.63 468	0.61 552	0.56 468	0.45 391	0.32 371	1.88 639	1.14 636	0.28 669	0.09 307	0.12 408	0.16 498	0.26 513	0.20 446

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 325	0.86 584	1.78 372	0.28 270	0.17 187	0.52 327	0.20 168	0.62 321	0.61 437	0.50 415	0.61 510	0.39 338	0.32 371	0.35 205	0.30 330	0.07 29	0.10 360	0.09 183	0.09 220	0.35 602	0.10 136

IGEV_i1	0.44 344	0.26 138	2.01 486	0.33 420	0.18 238	0.58 411	0.27 413	0.84 509	0.49 307	0.45 363	0.47 358	0.55 453	0.33 379	0.65 418	0.36 397	0.11 369	0.11 420	0.13 473	0.19 552	0.17 346	0.28 561

MyStereo8	0.54 481	0.80 560	2.76 647	0.32 393	0.33 531	0.71 571	0.20 168	0.87 540	0.57 393	0.51 428	0.59 486	0.50 428	0.33 379	0.68 427	0.55 513	0.10 274	0.29 667	0.10 254	0.13 417	0.21 428	0.34 618

11t1	0.33 213	0.19 12	1.41 256	0.33 420	0.16 153	0.48 256	0.21 216	0.67 355	0.48 299	0.40 325	0.34 268	0.32 285	0.33 379	0.42 270	0.27 277	0.11 369	0.12 454	0.10 254	0.08 168	0.13 219	0.14 288

Selective-RAFT	0.35 238	0.26 138	1.48 279	0.31 361	0.15 116	0.61 463	0.19 140	0.60 312	0.54 370	0.28 246	0.29 206	0.40 347	0.33 379	0.50 348	0.27 277	0.10 274	0.07 89	0.09 183	0.35 660	0.19 396	0.08 61

Sa-1000	0.51 452	0.72 518	1.90 443	0.31 361	0.60 681	0.60 443	0.31 482	0.94 599	0.71 549	0.52 437	0.83 623	0.42 367	0.33 379	0.68 427	0.28 292	0.10 274	0.09 307	0.13 473	0.29 623	0.29 538	0.10 136

dad	0.51 452	1.01 649	1.74 342	0.29 308	0.19 276	0.60 443	0.26 388	0.52 246	0.75 593	0.63 573	0.63 529	0.63 501	0.33 379	0.85 469	0.47 472	0.27 665	0.15 532	0.40 691	0.18 532	0.22 445	0.14 288

GwcNet-ADL	0.50 435	0.74 531	2.90 668	0.31 361	0.20 300	0.58 411	0.29 459	0.87 540	0.64 476	0.47 377	0.47 358	0.56 467	0.33 379	0.46 311	0.46 463	0.13 468	0.12 454	0.09 183	0.09 220	0.14 255	0.21 461

raftrobust	0.38 269	0.68 501	1.54 293	0.32 393	0.46 641	0.52 327	0.21 216	0.56 278	0.42 227	0.52 437	0.35 273	0.31 275	0.33 379	0.37 230	0.30 330	0.10 274	0.11 420	0.08 78	0.07 117	0.21 428	0.19 427

AdaStereo	0.44 344	0.38 301	1.79 392	0.34 453	0.20 300	0.57 394	0.28 433	0.92 582	0.69 529	0.52 437	0.55 456	0.61 495	0.33 379	0.48 330	0.39 423	0.17 576	0.08 211	0.17 583	0.11 340	0.18 374	0.12 216
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
x	0.35 238	0.20 29	1.36 241	0.33 420	0.17 187	0.47 239	0.24 339	0.75 415	0.54 370	0.40 325	0.40 312	0.42 367	0.34 388	0.45 302	0.32 356	0.11 369	0.14 501	0.11 336	0.09 220	0.12 182	0.14 288

AFF-stereo	0.44 344	0.96 625	1.78 372	0.31 361	0.15 116	0.50 289	0.21 216	0.64 334	0.63 468	0.47 377	0.64 546	0.49 425	0.34 388	0.46 311	0.31 343	0.08 72	0.09 307	0.10 254	0.10 264	0.37 620	0.10 136

test_sample3	0.50 435	0.41 332	1.88 431	0.32 393	0.19 276	0.57 394	0.25 364	0.92 582	0.64 476	0.52 437	0.49 389	0.47 411	0.35 390	1.79 612	0.37 405	0.13 468	0.10 360	0.12 408	0.11 340	0.16 322	0.16 368

H2IRNET	0.40 296	0.61 459	1.90 443	0.29 308	0.17 187	0.54 343	0.18 124	0.52 246	0.50 318	0.27 239	0.56 468	0.47 411	0.35 390	0.46 311	0.33 369	0.10 274	0.07 89	0.12 408	0.14 446	0.32 567	0.12 216

tt1	0.44 344	0.64 480	1.83 410	0.35 471	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.74 403	0.88 647	0.31 267	0.37 283	0.25 208	0.35 390	0.63 404	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.11 336	0.09 220	0.25 491	0.36 629

RCA-Stereo	0.34 224	0.32 236	1.30 223	0.26 210	0.14 83	0.58 411	0.23 302	0.78 457	0.62 455	0.40 325	0.44 338	0.28 250	0.35 390	0.29 123	0.20 148	0.09 160	0.10 360	0.09 183	0.07 117	0.19 396	0.08 61

ICVP	0.46 380	0.29 195	2.41 573	0.33 420	0.22 348	0.59 430	0.55 634	0.75 415	0.50 318	0.44 352	0.60 503	0.49 425	0.35 390	0.53 362	0.37 405	0.16 560	0.16 550	0.14 512	0.11 340	0.15 283	0.15 332
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DMCA	0.41 304	0.52 412	1.26 211	0.31 361	0.24 387	0.59 430	0.26 388	0.77 440	0.63 468	0.58 519	0.48 372	0.57 474	0.35 390	0.40 256	0.50 488	0.14 514	0.10 360	0.14 512	0.10 264	0.15 283	0.15 332

Weightmod_eth	0.39 286	0.45 372	0.99 157	0.28 270	0.28 456	0.39 134	0.23 302	0.46 160	0.36 145	0.28 246	0.63 529	0.33 297	0.36 396	0.76 451	0.27 277	0.67 714	0.10 360	0.10 254	0.09 220	0.47 671	0.22 476

SE	0.33 213	0.44 362	0.89 126	0.29 308	0.15 116	0.50 289	0.24 339	0.50 219	0.34 96	0.34 286	0.46 351	0.27 237	0.36 396	0.28 103	0.29 307	0.18 589	0.08 211	0.12 408	0.15 473	0.41 645	0.32 603

SME	0.53 474	1.10 668	1.55 295	0.35 471	0.20 300	0.65 531	0.25 364	0.67 355	0.48 299	0.47 377	0.49 389	0.35 309	0.36 396	1.79 612	0.51 494	0.26 659	0.10 360	0.12 408	0.13 417	0.45 666	0.25 530

G2L-Stereo	0.55 493	0.85 581	2.18 528	0.31 361	0.27 442	0.59 430	0.27 413	0.77 440	0.55 377	0.54 461	0.52 421	0.71 563	0.36 396	1.75 603	0.50 488	0.13 468	0.11 420	0.13 473	0.11 340	0.29 538	0.15 332

rvit_105_1	0.44 344	0.54 428	1.46 272	0.36 494	0.24 387	0.51 306	0.45 599	0.75 415	0.74 579	0.45 363	0.44 338	0.44 382	0.36 396	0.62 401	0.38 412	0.20 616	0.18 583	0.18 605	0.22 585	0.18 374	0.18 410

test_sample6	0.52 468	0.44 362	1.81 400	0.33 420	0.18 238	0.55 358	0.27 413	0.94 599	0.66 508	0.54 461	0.62 516	0.47 411	0.36 396	1.97 649	0.38 412	0.14 514	0.10 360	0.13 473	0.13 417	0.17 346	0.16 368

test_sample5	0.51 452	0.43 349	1.83 410	0.32 393	0.18 238	0.55 358	0.26 388	0.92 582	0.65 492	0.53 448	0.59 486	0.45 391	0.36 396	1.87 630	0.36 397	0.13 468	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.17 346	0.16 368

test_sample4	0.50 435	0.42 342	1.88 431	0.32 393	0.19 276	0.56 375	0.26 388	0.93 590	0.65 492	0.54 461	0.54 446	0.45 391	0.36 396	1.79 612	0.36 397	0.13 468	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.17 346	0.16 368

xx1	0.46 380	0.64 480	2.07 498	0.35 471	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.74 403	1.01 670	0.31 267	0.38 298	0.46 403	0.36 396	0.69 433	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.12 408	0.12 383	0.12 182	0.14 288

DualNet	0.51 452	0.43 349	1.83 410	0.32 393	0.18 238	0.55 358	0.26 388	0.92 582	0.65 492	0.54 461	0.62 516	0.45 391	0.36 396	1.87 630	0.36 397	0.13 468	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.17 346	0.16 368

qqq	0.38 269	0.21 45	1.34 236	0.28 270	0.15 116	0.45 207	0.26 388	0.76 428	0.52 337	0.39 323	0.41 318	0.46 403	0.36 396	0.96 484	0.30 330	0.11 369	0.14 501	0.12 408	0.12 383	0.12 182	0.14 288

RAFT_CTSACE	0.46 380	0.76 535	2.07 498	0.35 471	0.30 484	0.54 343	0.30 469	0.61 317	0.48 299	0.49 408	0.76 609	0.55 453	0.36 396	0.58 381	0.22 197	0.08 72	0.13 482	0.11 336	0.10 264	0.41 645	0.08 61

HCRNet	0.46 380	0.49 398	1.65 311	0.38 536	0.29 466	0.58 411	0.22 260	0.75 415	0.62 455	0.47 377	0.49 389	0.48 423	0.36 396	1.12 510	0.37 405	0.15 537	0.10 360	0.15 543	0.13 417	0.17 346	0.17 390

SFCPSM	0.46 380	0.24 105	2.35 562	0.27 236	0.27 442	0.70 569	0.32 505	0.96 618	0.63 468	0.49 408	0.52 421	0.43 371	0.36 396	0.52 356	0.43 451	0.12 432	0.09 307	0.12 408	0.16 498	0.16 322	0.12 216

CCAANet	0.55 493	0.73 526	2.47 591	0.30 330	0.24 387	0.55 358	0.24 339	0.84 509	0.64 476	0.40 325	0.67 560	0.56 467	0.36 396	1.87 630	0.41 439	0.10 274	0.08 211	0.13 473	0.12 383	0.11 159	0.13 259

MLCV	0.48 403	0.89 598	1.85 416	0.29 308	0.14 83	0.59 430	0.23 302	0.72 384	0.59 414	0.66 592	0.66 557	0.55 453	0.36 396	1.03 494	0.49 483	0.09 160	0.06 25	0.09 183	0.07 117	0.19 396	0.11 167

iResNet	0.51 452	0.76 535	2.59 620	0.41 566	0.17 187	0.64 516	0.27 413	0.82 490	0.70 539	0.57 501	0.64 546	0.43 371	0.36 396	0.70 438	0.52 498	0.10 274	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.21 428	0.13 259

monster_256*512	0.32 201	0.53 419	0.71 79	0.28 270	0.19 276	0.41 160	0.24 339	0.66 344	0.51 325	0.29 255	0.37 283	0.47 411	0.37 413	0.34 195	0.28 292	0.08 72	0.06 25	0.11 336	0.10 264	0.18 374	0.15 332

LiteMatch	0.25 107	0.69 505	0.65 53	0.28 270	0.14 83	0.30 40	0.21 216	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 18	0.18 101	0.37 413	0.25 58	0.40 431	0.10 274	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.14 255	0.12 216

Lsterematch	0.39 286	0.69 505	1.65 311	0.28 270	0.14 83	0.50 289	0.21 216	0.47 184	0.58 404	0.43 345	0.59 486	0.44 382	0.37 413	0.44 286	0.40 431	0.10 274	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.14 255	0.12 216

DDVS	0.62 543	0.40 322	1.40 254	2.21 749	0.35 557	0.87 647	1.00 707	0.69 364	0.50 318	0.53 448	0.56 468	0.90 640	0.37 413	1.22 521	0.47 472	0.15 537	0.14 501	0.14 512	0.12 383	0.19 396	0.22 476

UGAM	0.58 516	0.47 388	2.21 532	0.30 330	0.19 276	0.53 336	0.34 521	0.59 299	0.63 468	0.44 352	0.73 600	0.78 595	0.37 413	2.58 709	0.39 423	0.10 274	0.08 211	0.17 583	0.14 446	0.42 653	0.17 390

mmm	0.38 269	0.21 45	1.18 194	0.35 471	0.17 187	0.49 275	0.26 388	0.78 457	0.52 337	0.50 415	0.57 477	0.41 353	0.37 413	0.71 440	0.31 343	0.11 369	0.13 482	0.14 512	0.13 417	0.15 283	0.14 288

DCANet-4	0.40 296	0.27 151	2.21 532	0.25 162	0.14 83	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.72 559	0.54 461	0.47 358	0.28 250	0.37 413	0.37 230	0.34 379	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 476

BSDual-CNN	0.41 304	0.27 151	1.13 183	0.30 330	0.21 317	0.76 602	0.31 482	1.00 653	0.61 437	0.63 573	0.53 434	0.63 501	0.37 413	0.43 275	0.38 412	0.13 468	0.10 360	0.14 512	0.12 383	0.12 182	0.11 167

psmg	0.41 304	0.27 151	1.13 183	0.27 236	0.21 317	0.75 598	0.36 537	0.90 561	0.61 437	0.59 533	0.59 486	0.63 501	0.37 413	0.43 275	0.38 412	0.13 468	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.13 219	0.11 167

HITNet	0.46 380	0.92 607	2.09 504	0.33 420	0.14 83	0.55 358	0.22 260	0.83 496	0.56 389	0.51 428	0.49 389	0.48 423	0.37 413	0.48 330	0.54 509	0.09 160	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.23 460	0.09 93
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_sample2	0.41 304	0.19 12	1.23 206	0.31 361	0.17 187	0.51 306	0.27 413	0.81 482	0.55 377	0.44 352	0.45 342	0.46 403	0.38 423	1.51 563	0.30 330	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.14 288

ACVNet-DCA	0.42 325	0.64 480	2.07 498	0.35 471	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.76 428	0.52 337	0.31 267	0.38 298	0.24 192	0.38 423	0.69 433	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.11 336	0.09 220	0.12 182	0.14 288

1test111	0.44 344	0.64 480	2.07 498	0.35 471	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.76 428	0.52 337	0.31 267	0.38 298	0.24 192	0.38 423	0.96 484	0.30 330	0.10 274	0.24 638	0.11 336	0.09 220	0.12 182	0.14 288

cc1	0.47 396	0.64 480	2.07 498	0.35 471	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.74 403	1.01 670	0.31 267	0.38 298	0.24 192	0.38 423	0.69 433	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.11 336	0.09 220	0.25 491	0.40 651

AEACV	0.33 213	0.24 105	1.44 265	0.28 270	0.35 557	0.47 239	0.21 216	0.43 127	0.28 31	0.26 223	0.25 163	0.22 156	0.38 423	0.30 140	0.18 80	0.09 160	0.35 682	0.09 183	0.36 669	0.23 460	0.25 530

hknet	0.47 396	0.29 195	1.70 326	0.30 330	0.24 387	0.76 602	0.31 482	1.00 653	0.64 476	0.63 573	0.53 434	0.80 604	0.38 423	0.77 456	0.37 405	0.11 369	0.10 360	0.14 512	0.12 383	0.12 182	0.11 167

AASNet	0.56 503	1.03 656	2.34 559	0.37 519	0.33 531	0.65 531	0.29 459	0.96 618	0.73 575	0.54 461	0.60 503	0.55 453	0.38 423	0.59 387	0.58 530	0.14 514	0.12 454	0.13 473	0.10 264	0.43 655	0.24 518

IIG-Stereo	0.59 524	0.65 488	1.74 342	0.54 650	0.23 371	0.61 463	0.21 216	0.73 398	0.65 492	0.64 583	0.69 577	0.69 547	0.38 423	2.09 666	1.39 663	0.11 369	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.15 283	0.09 93

111	0.48 403	1.09 667	1.95 468	0.24 134	0.13 58	0.59 430	0.26 388	0.83 496	0.78 613	0.48 396	0.52 421	0.56 467	0.38 423	0.49 341	0.38 412	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.23 460	0.35 621

xxxx	0.70 590	0.21 45	1.33 232	0.28 270	0.18 238	0.63 502	0.24 339	1.02 664	0.69 529	0.50 415	0.62 516	0.58 481	0.38 423	1.47 560	5.21 750	0.13 468	0.12 454	0.11 336	0.10 264	0.12 182	0.15 332

FENet	0.44 344	0.30 213	2.42 575	0.32 393	0.17 187	0.58 411	0.22 260	0.77 440	0.59 414	0.47 377	0.42 324	0.55 453	0.38 423	0.49 341	0.47 472	0.12 432	0.09 307	0.12 408	0.11 340	0.13 219	0.16 368

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 625	1.04 657	2.06 496	0.94 710	0.35 557	0.89 652	0.40 562	0.85 518	0.63 468	0.55 480	0.63 529	0.75 583	0.38 423	2.38 687	0.48 478	1.10 734	0.31 673	0.36 684	0.21 573	0.53 690	0.55 682

DeepPruner_ROB	0.50 435	0.70 511	1.94 465	0.29 308	0.26 429	0.63 502	0.31 482	0.80 478	0.48 299	0.61 552	0.55 456	0.66 523	0.38 423	0.98 486	0.40 431	0.19 605	0.14 501	0.14 512	0.14 446	0.23 460	0.17 390

NOSS_ROB	0.64 554	0.65 488	1.62 309	0.46 609	0.25 411	0.67 545	0.30 469	0.93 590	0.77 609	0.59 533	0.57 477	0.77 591	0.38 423	2.78 722	0.44 457	0.23 641	0.24 638	0.28 662	0.26 606	0.27 525	0.39 645

SCION-MonSter(vits)	0.38 269	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.75 415	0.72 559	0.16 28	0.61 510	0.55 453	0.39 437	0.57 376	0.77 578	0.15 537	0.10 360	0.21 631	0.21 573	0.45 666	0.23 503

S	0.44 344	0.42 342	1.08 174	0.27 236	0.24 387	0.66 538	0.28 433	0.53 255	0.46 274	0.45 363	0.56 468	0.33 297	0.39 437	0.31 151	0.30 330	0.17 576	0.11 420	0.19 612	0.20 565	0.52 688	1.29 738

G2L-Stereo_test	0.55 493	0.97 633	1.89 438	0.33 420	0.24 387	0.75 598	0.38 553	0.79 473	0.60 419	0.60 543	0.54 446	0.74 577	0.39 437	1.56 569	0.43 451	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.08 168	0.28 531	0.13 259

ISRNet	0.47 396	0.44 362	1.55 295	0.37 519	0.31 505	0.49 275	0.19 140	0.75 415	0.66 508	0.63 573	0.71 592	0.67 533	0.39 437	0.58 381	0.44 457	0.23 641	0.16 550	0.21 631	0.20 565	0.21 428	0.25 530

ffm	0.47 396	0.23 86	2.01 486	0.30 330	0.21 317	0.57 394	0.26 388	0.74 403	0.88 647	0.53 448	0.63 529	0.66 523	0.39 437	0.63 404	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.15 543	0.13 417	0.25 491	0.36 629

ff1	0.73 611	0.23 86	2.01 486	0.30 330	0.21 317	0.57 394	0.26 388	0.74 403	0.88 647	0.53 448	0.63 529	0.66 523	0.39 437	2.52 705	3.43 734	0.10 274	0.24 638	0.15 543	0.13 417	0.25 491	0.36 629

mmx	0.72 602	0.23 86	2.01 486	0.30 330	0.21 317	0.57 394	0.26 388	0.99 643	0.76 604	0.53 448	0.63 529	0.66 523	0.39 437	2.52 705	3.43 734	0.13 468	0.10 360	0.15 543	0.13 417	0.15 283	0.15 332

xxx	0.72 602	0.23 86	2.01 486	0.30 330	0.21 317	0.57 394	0.26 388	0.99 643	0.76 604	0.53 448	0.63 529	0.66 523	0.39 437	2.52 705	3.43 734	0.13 468	0.10 360	0.15 543	0.13 417	0.15 283	0.15 332

test_xeample	0.72 602	0.21 45	1.36 241	0.27 236	0.17 187	0.59 430	0.28 433	1.01 661	0.70 539	0.55 480	0.67 560	0.44 382	0.39 437	1.88 639	5.17 749	0.12 432	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.13 219	0.15 332

iResNet_ROB	0.50 435	1.15 681	1.73 337	0.31 361	0.21 317	0.58 411	0.22 260	0.95 613	0.82 629	0.58 519	0.62 516	0.57 474	0.39 437	0.84 467	0.40 431	0.11 369	0.08 211	0.09 183	0.06 27	0.21 428	0.13 259

CoDeX	0.52 468	0.43 349	2.25 544	0.29 308	0.26 429	0.61 463	0.32 505	0.99 643	0.68 520	0.48 396	0.55 456	0.52 439	0.40 447	1.60 580	0.35 391	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.10 264	0.13 219	0.12 216

CASS	0.39 286	0.30 213	1.61 307	0.32 393	0.17 187	0.53 336	0.24 339	0.70 372	0.49 307	0.59 533	0.54 446	0.40 347	0.40 447	0.41 262	0.30 330	0.17 576	0.10 360	0.14 512	0.11 340	0.18 374	0.17 390
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.51 452	0.87 589	1.99 483	0.37 519	0.65 689	0.58 411	0.35 529	0.78 457	0.62 455	0.48 396	0.55 456	0.45 391	0.40 447	0.72 442	0.30 330	0.09 160	0.07 89	0.12 408	0.12 383	0.33 576	0.38 639

CSP-Net	0.50 435	0.39 314	1.25 209	0.29 308	0.23 371	0.77 610	0.35 529	0.86 529	0.57 393	0.59 533	0.59 486	0.65 516	0.40 447	1.77 607	0.44 457	0.16 560	0.11 420	0.10 254	0.10 264	0.20 412	0.14 288

TRStereo	0.53 474	0.76 535	2.38 567	0.42 577	0.29 466	0.69 563	0.23 302	1.81 729	0.55 377	0.36 299	0.32 249	0.47 411	0.40 447	0.46 311	0.25 251	0.12 432	0.11 420	0.11 336	0.41 684	0.13 219	0.32 603

RAFT	0.45 367	0.92 607	1.59 301	0.34 453	0.19 276	0.46 227	0.35 529	0.65 341	0.49 307	0.49 408	0.49 389	0.70 558	0.40 447	0.47 323	0.32 356	0.11 369	0.16 550	0.14 512	0.13 417	0.51 683	0.13 259

UPFNet	0.46 380	0.28 180	1.73 337	0.33 420	0.32 516	0.65 531	0.38 553	0.83 496	0.59 414	0.57 501	0.52 421	0.61 495	0.40 447	0.75 447	0.52 498	0.13 468	0.12 454	0.13 473	0.12 383	0.15 283	0.11 167

ACVNet	0.45 367	0.44 362	1.79 392	0.28 270	0.21 317	0.59 430	0.36 537	0.66 344	0.68 520	0.45 363	0.59 486	0.69 547	0.40 447	0.44 286	0.55 513	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.34 588	0.10 136

cf-r	0.53 474	0.81 565	2.15 521	0.33 420	0.28 456	0.60 443	0.28 433	0.78 457	0.64 476	0.51 428	0.60 503	0.75 583	0.40 447	1.32 533	0.43 451	0.13 468	0.09 307	0.11 336	0.12 383	0.15 283	0.14 288

GwcNet-RSSM	0.57 511	0.94 615	2.13 515	0.32 393	0.25 411	0.60 443	0.30 469	0.80 478	0.66 508	0.52 437	0.64 546	0.71 563	0.40 447	1.79 612	0.50 488	0.13 468	0.09 307	0.12 408	0.12 383	0.21 428	0.15 332

CFNet	0.58 516	0.96 625	1.78 372	0.33 420	0.25 411	0.63 502	0.22 260	0.88 549	0.75 593	0.46 375	0.59 486	0.58 481	0.40 447	2.29 678	0.48 478	0.12 432	0.09 307	0.15 543	0.14 446	0.30 550	0.15 332

IGEV-FE	0.53 474	0.34 265	2.91 670	0.32 393	0.18 238	0.54 343	0.21 216	0.72 384	0.42 227	0.81 648	0.51 406	0.70 558	0.41 458	0.48 330	1.13 634	0.09 160	0.15 532	0.10 254	0.35 660	0.19 396	0.09 93

xyz-stereo-finetune2	0.35 238	0.45 372	1.04 167	0.21 38	0.12 26	0.58 411	0.23 302	0.50 219	0.45 263	0.31 267	0.46 351	0.30 272	0.41 458	0.81 463	0.51 494	0.08 72	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.12 182	0.09 93

test_sample1	0.40 296	0.18 7	1.19 196	0.31 361	0.18 238	0.48 256	0.23 302	0.78 457	0.49 307	0.44 352	0.44 338	0.45 391	0.41 458	1.39 541	0.33 369	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.12 182	0.13 259

SMFormer	0.50 435	0.46 377	1.60 303	0.30 330	0.15 116	0.45 207	0.24 339	0.90 561	0.72 559	0.56 490	0.64 546	0.51 433	0.41 458	1.87 630	0.49 483	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.15 283	0.16 368

tta	0.50 435	0.46 377	1.60 303	0.30 330	0.15 116	0.45 207	0.24 339	0.90 561	0.72 559	0.56 490	0.64 546	0.51 433	0.41 458	1.87 630	0.49 483	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.11 167

qqq1	0.48 403	0.46 377	1.60 303	0.30 330	0.15 116	0.45 207	0.24 339	0.90 561	0.72 559	0.56 490	0.64 546	0.51 433	0.41 458	1.87 630	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.09 183	0.08 168	0.14 255	0.11 167

fff1	0.48 403	0.46 377	1.60 303	0.30 330	0.15 116	0.45 207	0.24 339	0.90 561	0.72 559	0.56 490	0.64 546	0.51 433	0.41 458	1.87 630	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.09 183	0.08 168	0.14 255	0.11 167

IGEV_Zeroshot_test	0.53 474	0.33 246	2.91 670	0.32 393	0.18 238	0.54 343	0.21 216	0.72 384	0.42 227	0.81 648	0.51 406	0.71 563	0.41 458	0.48 330	1.13 634	0.09 160	0.15 532	0.10 254	0.35 660	0.19 396	0.09 93

HH	0.49 423	0.49 398	2.78 652	0.50 629	0.41 611	0.38 128	0.23 302	0.72 384	0.38 167	0.63 573	0.48 372	0.87 632	0.41 458	0.64 406	0.21 170	0.09 160	0.17 571	0.10 254	0.09 220	0.16 322	0.12 216

HanStereo	0.49 423	0.49 398	2.78 652	0.50 629	0.41 611	0.38 128	0.23 302	0.72 384	0.38 167	0.63 573	0.48 372	0.87 632	0.41 458	0.64 406	0.21 170	0.09 160	0.17 571	0.10 254	0.09 220	0.16 322	0.12 216

AACVNet	0.54 481	0.78 555	1.73 337	0.36 494	0.21 317	0.57 394	0.25 364	0.71 377	0.51 325	0.55 480	0.59 486	0.64 511	0.41 458	2.13 670	0.41 439	0.14 514	0.11 420	0.14 512	0.11 340	0.33 576	0.15 332

DCANet	0.42 325	0.77 545	1.95 468	0.25 162	0.14 83	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.72 559	0.54 461	0.48 372	0.31 275	0.41 458	0.36 219	0.39 423	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.13 219	0.23 503

CFNet-ft	0.51 452	0.76 535	1.79 392	0.28 270	0.30 484	0.63 502	0.28 433	0.66 344	0.55 377	0.45 363	0.57 477	0.74 577	0.41 458	1.46 553	0.42 442	0.14 514	0.10 360	0.28 662	0.13 417	0.18 374	0.14 288

CFNet_RVC	0.51 452	0.76 535	1.79 392	0.28 270	0.30 484	0.63 502	0.28 433	0.66 344	0.55 377	0.45 363	0.57 477	0.74 577	0.41 458	1.46 553	0.42 442	0.14 514	0.10 360	0.28 662	0.13 417	0.18 374	0.14 288

UCFNet_RVC	0.48 403	0.82 569	1.85 416	0.30 330	0.27 442	0.64 516	0.26 388	0.74 403	0.55 377	0.48 396	0.53 434	0.63 501	0.41 458	0.88 476	0.38 412	0.15 537	0.10 360	0.17 583	0.17 518	0.18 374	0.15 332

AANet_RVC	0.68 581	1.00 645	2.09 504	0.33 420	0.25 411	0.58 411	0.32 505	0.81 482	0.80 621	0.61 552	0.94 649	0.80 604	0.41 458	2.46 700	1.02 619	0.36 688	0.14 501	0.10 254	0.09 220	0.23 460	0.22 476

PS-NSSS	0.63 550	1.00 645	1.81 400	0.30 330	0.31 505	0.63 502	0.34 521	0.98 631	0.69 529	0.54 461	0.74 603	0.51 433	0.41 458	2.43 697	0.48 478	0.24 650	0.17 571	0.27 658	0.18 532	0.27 525	0.21 461

iResNetv2_ROB	0.59 524	1.43 710	2.96 673	0.40 558	0.22 348	0.58 411	0.28 433	0.91 573	0.73 575	0.57 501	0.63 529	0.60 492	0.41 458	0.74 446	0.35 391	0.11 369	0.08 211	0.10 254	0.07 117	0.43 655	0.17 390

Hybrid-DGEV-2	0.51 452	0.84 576	1.75 349	0.32 393	0.17 187	0.73 585	0.18 124	0.83 496	0.69 529	0.52 437	0.38 298	0.53 442	0.42 476	0.99 487	0.92 597	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.10 264	0.25 491	0.23 503

MyStereo05	0.49 423	0.41 332	2.72 638	0.30 330	0.23 371	0.60 443	0.30 469	0.82 490	0.77 609	0.52 437	0.37 283	0.51 433	0.42 476	0.52 356	0.38 412	0.09 160	0.17 571	0.12 408	0.10 264	0.16 322	0.20 446

MyStereo04	0.48 403	0.40 322	2.65 628	0.29 308	0.23 371	0.60 443	0.31 482	0.83 496	0.75 593	0.47 377	0.36 277	0.53 442	0.42 476	0.53 362	0.39 423	0.09 160	0.18 583	0.12 408	0.11 340	0.16 322	0.19 427

TestStereo1	0.49 423	0.81 565	1.85 416	0.39 546	0.57 672	0.56 375	0.34 521	0.75 415	0.69 529	0.44 352	0.63 529	0.35 309	0.42 476	0.64 406	0.29 307	0.10 274	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.33 576	0.26 541

SA-5K	0.49 423	0.81 565	1.85 416	0.39 546	0.57 672	0.56 375	0.34 521	0.75 415	0.69 529	0.44 352	0.63 529	0.35 309	0.42 476	0.64 406	0.29 307	0.10 274	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.33 576	0.26 541

GES	0.44 344	0.28 180	1.88 431	0.30 330	0.18 238	0.61 463	0.30 469	0.88 549	0.46 274	0.47 377	0.52 421	0.39 338	0.42 476	0.58 381	0.67 555	0.15 537	0.11 420	0.12 408	0.10 264	0.15 283	0.17 390

222	0.78 629	0.23 86	1.23 206	0.28 270	0.18 238	0.62 484	0.24 339	1.02 664	0.70 539	0.58 519	0.66 557	0.46 403	0.42 476	1.80 617	6.53 761	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.12 182	0.17 390

FADNet_RVC	0.81 642	1.14 677	2.42 575	0.30 330	0.24 387	0.71 571	0.24 339	0.95 613	0.61 437	0.44 352	0.56 468	0.59 485	0.42 476	1.52 565	0.68 558	0.94 726	0.96 742	0.28 662	1.00 740	0.90 716	1.36 741

BEATNet_4x	0.47 396	0.73 526	1.91 449	0.33 420	0.15 116	0.56 375	0.25 364	0.85 518	0.58 404	0.54 461	0.51 406	0.57 474	0.42 476	0.57 376	0.61 538	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.20 412	0.16 368

HSM-Net_RVC	0.67 573	0.34 265	2.23 540	0.26 210	0.19 276	0.67 545	0.29 459	1.26 704	0.69 529	0.72 619	0.70 587	0.78 595	0.42 476	3.77 744	0.41 439	0.13 468	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.12 182	0.11 167
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.50 435	0.41 332	1.50 286	0.33 420	0.21 317	0.68 557	0.26 388	0.81 482	0.68 520	0.67 597	0.68 568	0.73 571	0.42 476	1.10 503	0.59 533	0.11 369	0.08 211	0.14 512	0.14 446	0.25 491	0.21 461
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SCION-MonSter	0.51 452	0.42 342	1.28 216	0.36 494	0.46 641	0.80 627	0.28 433	0.77 440	0.75 593	0.45 363	0.70 587	0.50 428	0.43 487	0.64 406	0.89 594	0.16 560	0.12 454	0.29 670	0.26 606	0.41 645	0.26 541

PSMNet-RUCA	0.58 516	0.82 569	1.89 438	0.59 674	0.56 670	0.64 516	0.36 537	0.84 509	0.69 529	0.51 428	0.68 568	0.53 442	0.43 487	0.56 375	0.43 451	0.34 685	0.18 583	0.44 700	0.29 623	0.48 675	0.30 583

gwcnet-sp	0.49 423	0.43 349	2.54 612	0.31 361	0.22 348	0.67 545	0.31 482	0.78 457	0.65 492	0.58 519	0.47 358	0.46 403	0.43 487	0.76 451	0.46 463	0.11 369	0.11 420	0.11 336	0.11 340	0.15 283	0.14 288

scenet	0.49 423	0.43 349	2.54 612	0.31 361	0.22 348	0.67 545	0.31 482	0.78 457	0.65 492	0.58 519	0.47 358	0.46 403	0.43 487	0.76 451	0.46 463	0.11 369	0.11 420	0.11 336	0.11 340	0.15 283	0.14 288

ToySt	0.44 344	0.61 459	1.89 438	0.29 308	0.18 238	0.55 358	0.35 529	0.67 355	0.53 355	0.39 323	0.50 399	0.59 485	0.43 487	0.51 352	0.49 483	0.10 274	0.12 454	0.13 473	0.16 498	0.24 477	0.19 427

ssnet	0.49 423	0.43 349	2.54 612	0.31 361	0.22 348	0.67 545	0.31 482	0.78 457	0.65 492	0.58 519	0.47 358	0.46 403	0.43 487	0.76 451	0.46 463	0.11 369	0.11 420	0.11 336	0.11 340	0.15 283	0.14 288

GMM-Stereo	0.50 435	0.23 86	2.41 573	0.54 650	0.24 387	0.77 610	0.46 602	0.59 299	0.57 393	0.58 519	0.73 600	0.47 411	0.43 487	0.68 427	0.27 277	0.10 274	0.06 25	0.13 473	0.13 417	0.14 255	0.44 661

PSMNet-RSSM	0.53 474	0.82 569	1.78 372	0.31 361	0.25 411	0.58 411	0.28 433	0.84 509	0.60 419	0.50 415	0.61 510	0.67 533	0.43 487	1.68 591	0.42 442	0.15 537	0.10 360	0.14 512	0.16 498	0.15 283	0.13 259

STTStereo	0.51 452	0.69 505	2.14 520	0.36 494	0.30 484	0.61 463	0.32 505	0.77 440	0.60 419	0.60 543	0.54 446	0.67 533	0.43 487	0.86 472	0.42 442	0.16 560	0.15 532	0.17 583	0.20 565	0.16 322	0.15 332

PStereo	0.47 396	1.01 649	1.49 282	0.56 660	0.20 300	0.51 306	0.33 515	0.48 199	0.60 419	0.36 299	0.22 118	0.35 309	0.44 496	0.53 362	0.54 509	0.31 678	0.20 608	0.20 622	0.17 518	0.43 655	0.45 662

CFNet_ucs	0.48 403	0.50 406	2.32 554	0.26 210	0.22 348	0.57 394	0.22 260	0.85 518	0.65 492	0.53 448	0.64 546	0.68 540	0.44 496	0.54 367	0.31 343	0.13 468	0.12 454	0.16 562	0.11 340	0.19 396	0.17 390

SACVNet	0.60 530	0.74 531	1.90 443	0.37 519	0.28 456	0.64 516	0.37 546	0.86 529	0.61 437	0.65 590	0.62 516	0.69 547	0.44 496	2.08 664	0.42 442	0.18 589	0.14 501	0.16 562	0.15 473	0.38 627	0.24 518

GEStereo_RVC	0.54 481	0.87 589	1.95 468	0.47 615	0.25 411	0.62 484	0.37 546	1.00 653	0.74 579	0.53 448	0.54 446	0.59 485	0.44 496	1.10 503	0.46 463	0.15 537	0.11 420	0.12 408	0.10 264	0.26 513	0.19 427

FINET	0.65 562	0.95 622	3.06 683	0.35 471	0.40 602	0.58 411	0.48 614	0.92 582	1.10 682	0.57 501	0.68 568	0.47 411	0.44 496	1.15 515	0.60 535	0.23 641	0.21 618	0.17 583	0.15 473	0.26 513	0.25 530

zzzzzzz1	0.67 573	2.12 748	4.32 730	0.32 393	0.29 466	0.44 197	0.29 459	0.74 403	0.62 455	0.33 281	0.40 312	0.52 439	0.45 501	0.93 479	0.58 530	0.14 514	0.09 307	0.10 254	0.10 264	0.36 611	0.22 476

FE-Mocha	0.41 304	0.31 227	1.44 265	0.28 270	0.33 531	0.41 160	0.17 101	0.69 364	0.45 263	0.44 352	0.50 399	0.41 353	0.45 501	0.36 219	1.17 642	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.21 573	0.13 219	0.13 259

z-ln-s-r	0.64 554	0.89 598	2.23 540	0.32 393	0.26 429	0.57 394	0.37 546	0.84 509	0.76 604	0.51 428	0.81 618	0.64 511	0.45 501	2.06 660	1.27 654	0.10 274	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.24 477	0.13 259

FLISNet	0.41 304	0.63 475	1.72 334	0.27 236	0.21 317	0.45 207	0.19 140	0.55 272	0.41 213	0.57 501	0.59 486	0.65 516	0.45 501	0.45 302	0.39 423	0.08 72	0.09 307	0.10 254	0.11 340	0.20 412	0.10 136

CoSv	0.41 304	0.63 475	1.72 334	0.27 236	0.21 317	0.45 207	0.19 140	0.55 272	0.41 213	0.57 501	0.59 486	0.65 516	0.45 501	0.45 302	0.39 423	0.08 72	0.09 307	0.10 254	0.11 340	0.20 412	0.10 136

DualNet (step1)	0.59 524	0.62 465	1.93 455	0.27 236	0.22 348	0.68 557	0.31 482	0.93 590	0.66 508	0.57 501	0.51 406	0.55 453	0.45 501	1.11 506	0.38 412	0.61 709	0.14 501	0.87 722	0.56 711	0.25 491	0.23 503

test_sample9	0.94 662	0.62 465	1.93 455	0.27 236	0.22 348	0.68 557	0.31 482	0.93 590	0.66 508	0.57 501	0.51 406	0.55 453	0.45 501	1.91 642	2.55 714	0.61 709	4.16 768	0.87 722	0.56 711	0.25 491	0.23 503

test_sample7	0.47 396	0.33 246	1.49 282	0.34 453	0.20 300	0.51 306	0.30 469	0.93 590	0.66 508	0.57 501	0.51 406	0.55 453	0.45 501	1.11 506	0.38 412	0.17 576	0.14 501	0.16 562	0.15 473	0.19 396	0.18 410

riskmin	0.37 256	0.22 63	1.74 342	0.32 393	0.20 300	0.48 256	0.20 168	0.66 344	0.46 274	0.36 299	0.34 268	0.69 547	0.45 501	0.39 249	0.27 277	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.08 168	0.13 219	0.16 368

IPLGR	0.54 481	0.56 441	2.68 631	0.36 494	0.18 238	0.62 484	0.54 630	1.02 664	0.64 476	0.73 623	0.46 351	0.47 411	0.45 501	1.12 510	0.29 307	0.09 160	0.08 211	0.11 336	0.09 220	0.19 396	0.12 216

PSMNet-ADL	0.51 452	0.38 301	1.65 311	0.35 471	0.21 317	0.67 545	0.26 388	0.74 403	0.55 377	0.42 339	0.52 421	0.70 558	0.45 501	1.91 642	0.57 525	0.15 537	0.13 482	0.11 336	0.13 417	0.15 283	0.20 446

ADLNet	0.60 530	0.71 513	1.95 468	0.35 471	0.34 544	0.67 545	0.34 521	0.90 561	0.74 579	0.68 603	0.62 516	0.80 604	0.45 501	1.78 608	0.64 547	0.14 514	0.11 420	0.14 512	0.14 446	0.29 538	0.21 461

acv_ft	0.48 403	0.44 362	1.76 358	0.32 393	0.41 611	0.63 502	0.28 433	0.81 482	0.68 520	0.61 552	0.59 486	0.69 547	0.45 501	0.44 286	0.63 542	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.41 645	0.10 136

GANet-RSSM	0.55 493	0.73 526	1.90 443	0.36 494	0.26 429	0.59 430	0.27 413	0.78 457	0.52 337	0.47 377	0.57 477	0.63 501	0.45 501	1.92 646	0.43 451	0.14 514	0.10 360	0.25 654	0.11 340	0.34 588	0.14 288

FADNet-RVC-Resample	0.67 573	1.16 686	3.16 693	0.37 519	0.29 466	0.62 484	0.38 553	0.86 529	0.63 468	0.51 428	0.50 399	0.57 474	0.45 501	1.57 573	0.49 483	0.24 650	0.32 678	0.23 642	0.19 552	0.27 525	0.62 692

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 493	0.92 607	2.36 565	0.38 536	0.37 579	0.60 443	0.28 433	0.82 490	0.62 455	0.62 563	0.55 456	0.72 566	0.45 501	1.00 490	0.43 451	0.15 537	0.11 420	0.14 512	0.14 446	0.15 283	0.16 368
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
noway7	0.65 562	2.12 748	4.60 734	0.34 453	0.20 300	0.46 227	0.26 388	0.77 440	0.64 476	0.34 286	0.39 307	0.50 428	0.46 517	0.40 256	0.54 509	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.09 220	0.29 538	0.30 583

Selective-IGEV-i16pb	0.86 650	0.33 246	6.08 744	0.32 393	0.21 317	1.08 682	0.68 670	1.06 677	0.92 658	0.43 345	0.76 609	0.66 523	0.46 517	2.31 680	0.50 488	0.23 641	0.25 652	0.14 512	0.19 552	0.26 513	0.24 518

TCMNet	0.66 568	0.85 581	2.55 617	0.50 629	0.52 661	0.72 577	0.39 559	0.87 540	0.72 559	0.58 519	0.68 568	0.63 501	0.46 517	1.70 594	0.63 542	0.18 589	0.18 583	0.23 642	0.18 532	0.38 627	0.27 552

YMNet	0.62 543	0.72 518	1.93 455	0.41 566	0.41 611	0.87 647	0.43 579	0.87 540	0.71 549	0.74 626	0.81 618	0.83 614	0.46 517	0.86 472	0.93 598	0.19 605	0.22 624	0.20 622	0.17 518	0.41 645	0.21 461

YMNet_1	0.62 543	0.72 518	1.93 455	0.41 566	0.41 611	0.87 647	0.43 579	0.87 540	0.71 549	0.74 626	0.81 618	0.83 614	0.46 517	0.86 472	0.93 598	0.19 605	0.22 624	0.20 622	0.17 518	0.41 645	0.21 461

anonymousa	0.48 403	0.46 377	2.44 581	0.29 308	0.34 544	0.61 463	0.25 364	0.66 344	0.54 370	0.53 448	0.77 613	0.73 571	0.46 517	0.33 180	0.31 343	0.10 274	0.09 307	0.12 408	0.29 623	0.10 121	0.19 427

iRaft-Stereo_5w	0.54 481	1.01 649	2.08 503	0.27 236	0.21 317	0.49 275	0.28 433	0.73 398	0.58 404	0.40 325	0.61 510	0.62 499	0.46 517	1.78 608	0.47 472	0.09 160	0.07 89	0.11 336	0.10 264	0.39 637	0.12 216

FADNet-RVC	0.61 538	1.26 697	2.12 513	0.33 420	0.26 429	0.59 430	0.29 459	0.86 529	0.62 455	0.45 363	0.50 399	0.62 499	0.46 517	1.73 599	0.55 513	0.17 576	0.20 608	0.17 583	0.18 532	0.59 694	0.28 561

NVstereo2D	0.58 516	0.40 322	2.03 494	0.35 471	0.35 557	0.69 563	0.39 559	0.91 573	0.80 621	0.47 377	0.53 434	0.67 533	0.46 517	1.99 653	0.48 478	0.19 605	0.11 420	0.17 583	0.13 417	0.25 491	0.25 530

DLCB_ROB	0.54 481	0.55 438	1.49 282	0.36 494	0.25 411	0.65 531	0.36 537	0.80 478	0.70 539	0.72 619	0.69 577	0.83 614	0.46 517	1.53 566	0.60 535	0.13 468	0.12 454	0.14 512	0.14 446	0.14 255	0.13 259

xyz-stereo	3.02 744	0.29 195	30.64 796	0.23 100	0.12 26	15.52 770	0.24 339	0.51 230	0.47 295	0.59 533	7.99 761	0.64 511	0.47 527	1.39 541	0.50 488	0.09 160	0.07 89	0.34 681	0.07 117	0.13 219	0.08 61

DispNO	0.67 573	0.98 638	2.58 618	0.31 361	0.27 442	0.59 430	0.29 459	0.83 496	0.68 520	0.53 448	0.79 617	0.83 614	0.47 527	2.46 700	0.68 558	0.12 432	0.10 360	0.19 612	0.31 642	0.16 322	0.17 390

1111x	0.74 614	0.21 45	1.93 455	0.31 361	0.17 187	0.63 502	0.32 505	1.03 671	0.74 579	0.52 437	0.62 516	0.57 474	0.47 527	2.38 687	4.25 744	0.12 432	0.14 501	0.11 336	0.12 383	0.12 182	0.14 288

ssnet_v2	0.55 493	0.60 454	1.86 424	0.32 393	0.22 348	0.72 577	0.44 590	0.94 599	0.74 579	0.63 573	0.54 446	0.81 607	0.47 527	0.77 456	0.70 562	0.16 560	0.14 501	0.14 512	0.14 446	0.30 550	0.30 583

SA	0.50 435	0.75 534	1.95 468	0.31 361	0.61 685	0.57 394	0.31 482	0.91 573	0.73 575	0.42 339	0.62 516	0.38 331	0.47 527	0.68 427	0.29 307	0.09 160	0.09 307	0.13 473	0.32 648	0.30 550	0.10 136

CFNet_pseudo	0.45 367	0.46 377	2.23 540	0.25 162	0.19 276	0.56 375	0.21 216	0.77 440	0.60 419	0.49 408	0.56 468	0.69 547	0.47 527	0.52 356	0.31 343	0.11 369	0.10 360	0.15 543	0.10 264	0.17 346	0.14 288

ccs_rob	0.45 367	0.46 377	2.22 536	0.26 210	0.19 276	0.56 375	0.21 216	0.77 440	0.60 419	0.49 408	0.56 468	0.69 547	0.47 527	0.52 356	0.31 343	0.11 369	0.09 307	0.16 562	0.10 264	0.17 346	0.14 288

StereoDRNet	0.64 554	0.88 593	2.35 562	0.41 566	0.45 633	0.73 585	0.47 610	0.94 599	0.74 579	0.75 628	0.54 446	0.74 577	0.47 527	1.70 594	0.72 569	0.15 537	0.14 501	0.15 543	0.14 446	0.20 412	0.19 427

PSMNet_ROB	0.66 568	1.01 649	2.33 557	0.38 536	0.31 505	0.72 577	0.55 634	0.86 529	0.69 529	0.54 461	0.60 503	0.75 583	0.47 527	2.00 654	0.82 588	0.17 576	0.13 482	0.19 612	0.19 552	0.24 477	0.27 552

coex_refinement	0.58 516	0.94 615	1.87 429	0.38 536	0.25 411	0.64 516	0.34 521	0.83 496	0.65 492	0.60 543	0.63 529	0.81 607	0.48 536	1.85 629	0.56 521	0.13 468	0.09 307	0.10 254	0.10 264	0.16 322	0.16 368

DCVSM-stereo	0.49 423	0.29 195	2.49 596	0.29 308	0.22 348	0.53 336	0.52 622	0.58 290	0.49 307	0.69 605	0.46 351	0.79 600	0.48 536	0.53 362	0.42 442	0.13 468	0.14 501	0.15 543	0.12 383	0.20 412	0.20 446

DAS	0.56 503	0.35 274	1.55 295	0.33 420	0.34 544	0.50 289	0.42 572	0.83 496	0.74 579	0.83 654	0.68 568	0.56 467	0.48 536	2.40 691	0.46 463	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.18 374	0.15 332

SepStereo	0.52 468	0.35 274	1.55 295	0.33 420	0.34 544	0.50 289	0.42 572	0.83 496	0.74 579	0.83 654	0.68 568	0.56 467	0.48 536	1.56 569	0.46 463	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.18 374	0.15 332

ADLNet2	0.68 581	0.84 576	3.19 698	0.33 420	0.36 566	0.64 516	0.37 546	0.89 555	0.79 618	0.54 461	0.65 555	0.93 648	0.48 536	2.07 662	0.56 521	0.13 468	0.11 420	0.11 336	0.11 340	0.33 576	0.18 410

ac_64	0.55 493	0.46 377	1.92 452	0.36 494	0.34 544	0.63 502	0.31 482	0.82 490	0.61 437	0.55 480	0.51 406	0.89 638	0.48 536	1.83 622	0.55 513	0.14 514	0.11 420	0.12 408	0.12 383	0.18 374	0.12 216

TDLM	0.67 573	0.92 607	1.76 358	0.37 519	0.24 387	0.66 538	0.56 639	0.82 490	0.74 579	1.16 689	0.62 516	0.61 495	0.48 536	2.70 718	0.50 488	0.20 616	0.11 420	0.35 682	0.14 446	0.32 567	0.16 368

GwcNet	0.69 586	0.71 513	3.12 690	0.36 494	0.45 633	0.81 629	0.44 590	0.86 529	0.84 636	0.60 543	0.74 603	0.82 612	0.49 543	1.65 586	0.66 551	0.16 560	0.15 532	0.15 543	0.15 473	0.31 558	0.24 518

ETE_ROB	0.60 530	0.71 513	1.55 295	0.37 519	0.25 411	0.69 563	0.51 619	1.47 714	0.70 539	0.80 642	0.69 577	0.85 623	0.49 543	1.36 538	0.58 530	0.16 560	0.13 482	0.19 612	0.16 498	0.21 428	0.23 503

LALA_ROB	0.60 530	0.76 535	1.69 322	0.36 494	0.29 466	0.79 619	0.55 634	0.94 599	0.77 609	0.81 648	0.67 560	0.94 652	0.49 543	0.99 487	0.73 572	0.21 624	0.15 532	0.20 622	0.18 532	0.23 460	0.21 461

delet	0.52 468	0.54 428	1.62 309	0.31 361	0.35 557	0.74 591	0.46 602	0.85 518	0.74 579	0.55 480	0.60 503	0.67 533	0.50 546	1.12 510	0.57 525	0.11 369	0.11 420	0.13 473	0.14 446	0.16 322	0.12 216

CC-Net-ROB	0.85 649	1.15 681	2.13 515	0.88 705	0.38 585	0.88 651	0.44 590	1.06 677	0.79 618	0.58 519	0.69 577	0.65 516	0.50 546	2.74 721	0.51 494	0.93 724	0.39 697	0.87 722	0.29 623	0.54 691	0.54 679

SQANet	0.80 633	1.58 717	2.53 606	0.76 695	0.83 702	0.76 602	0.36 537	0.83 496	0.64 476	0.63 573	0.69 577	0.73 571	0.51 548	1.21 519	0.53 502	0.77 721	0.29 667	0.59 712	0.29 623	0.86 715	0.61 691

SDNR	1.22 695	0.80 560	2.71 636	0.33 420	1.48 735	1.98 728	0.23 302	1.93 733	2.44 743	0.89 663	2.52 726	1.36 701	0.51 548	3.65 742	1.93 687	0.30 676	0.31 673	0.22 635	0.16 498	0.33 576	0.36 629

RAFT_R40	0.50 435	0.21 45	1.76 358	0.50 629	0.40 602	0.61 463	0.53 626	0.56 278	0.60 419	0.56 490	0.54 446	0.55 453	0.51 548	1.57 573	0.53 502	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.16 322	0.09 93

IRAFT_RVC	0.54 481	0.53 419	1.78 372	0.46 609	0.21 317	0.58 411	0.43 579	0.65 341	0.66 508	0.54 461	0.50 399	0.49 425	0.51 548	1.58 577	1.01 617	0.11 369	0.25 652	0.13 473	0.10 264	0.15 283	0.13 259

LMCR-Stereo	0.52 468	0.71 513	2.39 569	0.40 558	0.21 317	0.74 591	0.31 482	1.02 664	0.64 476	0.61 552	0.63 529	0.39 338	0.51 548	0.62 401	0.42 442	0.19 605	0.09 307	0.12 408	0.09 220	0.23 460	0.12 216

DDUNet	0.77 625	1.12 672	1.88 431	0.76 695	0.69 693	0.84 637	0.43 579	0.85 518	0.65 492	0.67 597	0.75 606	0.91 642	0.52 553	1.03 494	0.57 525	0.54 705	0.37 686	0.95 728	0.52 706	0.71 705	0.57 685

CVANet_RVC	0.65 562	0.80 560	2.13 515	0.36 494	0.26 429	0.62 484	0.42 572	0.84 509	0.72 559	0.69 605	0.68 568	0.68 540	0.52 553	2.64 712	0.42 442	0.19 605	0.12 454	0.22 635	0.17 518	0.37 620	0.15 332

IER	0.43 334	0.38 301	1.69 322	0.26 210	0.25 411	0.66 538	0.26 388	0.71 377	0.55 377	0.54 461	0.59 486	0.60 492	0.53 555	0.52 356	0.39 423	0.11 369	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.14 255	0.11 167

DISCO	0.57 511	0.34 265	1.87 429	0.45 603	0.34 544	0.84 637	0.35 529	0.84 509	0.78 613	0.59 533	0.63 529	1.06 677	0.53 555	1.10 503	0.82 588	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.10 264	0.22 445	0.18 410

XPNet_ROB	0.61 538	0.72 518	1.66 316	0.37 519	0.27 442	0.67 545	0.47 610	0.89 555	0.71 549	0.78 638	0.70 587	0.81 607	0.53 555	1.70 594	0.76 576	0.21 624	0.16 550	0.16 562	0.15 473	0.20 412	0.21 461

psm_up	0.57 511	0.61 459	1.83 410	0.35 471	0.30 484	0.64 516	0.37 546	0.90 561	0.68 520	0.59 533	0.55 456	0.68 540	0.54 558	1.91 642	0.46 463	0.16 560	0.15 532	0.16 562	0.15 473	0.23 460	0.13 259

UNet	0.54 481	0.44 362	2.83 657	0.31 361	0.33 531	0.74 591	0.27 413	0.82 490	0.61 437	0.53 448	0.54 446	0.72 566	0.54 558	0.78 460	0.56 521	0.11 369	0.09 307	0.13 473	0.11 340	0.14 255	0.12 216

HGLStereo	0.54 481	0.69 505	2.00 485	0.35 471	0.40 602	0.66 538	0.30 469	0.83 496	0.62 455	0.57 501	0.69 577	0.69 547	0.54 558	1.07 498	0.55 513	0.13 468	0.13 482	0.13 473	0.11 340	0.19 396	0.17 390

PA-Net	0.84 648	1.00 645	3.49 712	0.63 683	0.40 602	0.70 569	0.52 622	0.86 529	0.84 636	0.52 437	0.59 486	0.70 558	0.54 558	2.35 683	2.23 704	0.17 576	0.27 662	0.19 612	0.28 617	0.22 445	0.36 629
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.65 562	0.94 615	1.96 477	0.43 582	0.30 484	0.71 571	0.68 670	0.84 509	0.65 492	0.70 611	0.60 503	0.86 630	0.54 558	1.56 569	0.57 525	0.20 616	0.16 550	0.67 716	0.25 598	0.22 445	0.24 518

GASNet	0.73 611	1.47 712	3.04 681	0.47 615	0.33 531	0.57 394	0.34 521	0.91 573	0.75 593	0.58 519	0.58 483	0.74 577	0.55 563	2.03 656	0.65 550	0.21 624	0.15 532	0.19 612	0.17 518	0.51 683	0.28 561

pcwnet_v2	0.64 554	0.49 398	4.41 732	0.32 393	0.27 442	0.60 443	0.25 364	0.97 627	0.88 647	0.59 533	0.70 587	0.63 501	0.55 563	0.66 423	0.37 405	0.17 576	0.15 532	0.15 543	0.14 446	0.21 428	0.23 503

APVNet	0.70 590	0.67 498	2.71 636	0.38 536	0.36 566	0.85 641	0.43 579	0.91 573	0.68 520	0.55 480	0.69 577	0.75 583	0.55 563	2.31 680	0.78 581	0.17 576	0.17 571	0.24 649	0.19 552	0.33 576	0.23 503

MMNet	0.50 435	0.48 393	1.93 455	0.33 420	0.27 442	0.79 619	0.28 433	0.81 482	0.74 579	0.60 543	0.56 468	0.59 485	0.55 563	0.79 461	0.59 533	0.10 274	0.09 307	0.12 408	0.11 340	0.13 219	0.14 288

MultiAttention	2.38 732	0.50 406	1.93 455	1.80 741	2.56 748	10.86 765	2.30 747	1.22 698	0.80 621	0.62 563	1.16 677	1.13 686	0.56 567	16.09 778	1.18 643	0.20 616	0.09 307	0.43 699	1.62 751	0.94 718	1.58 748

Wz-Net-LNSev	0.59 524	0.96 625	2.47 591	0.34 453	0.37 579	0.79 619	0.44 590	0.86 529	0.77 609	0.61 552	0.67 560	0.79 600	0.56 567	0.64 406	0.62 540	0.15 537	0.14 501	0.12 408	0.12 383	0.18 374	0.19 427

DMCA-RVC	0.62 543	0.96 625	2.63 624	0.36 494	0.90 707	0.56 375	0.31 482	0.69 364	0.57 393	0.68 603	0.52 421	0.59 485	0.56 567	1.23 525	0.53 502	0.16 560	0.38 690	0.20 622	0.15 473	0.20 412	0.15 332

MSMDNet	0.46 380	0.44 362	2.28 549	0.26 210	0.20 300	0.55 358	0.21 216	0.75 415	0.64 476	0.48 396	0.55 456	0.68 540	0.56 567	0.46 311	0.30 330	0.11 369	0.10 360	0.13 473	0.10 264	0.18 374	0.15 332

DANet	0.80 633	0.65 488	2.21 532	1.19 725	0.48 648	0.74 591	1.25 722	0.89 555	1.53 715	0.89 663	0.71 592	0.96 655	0.56 567	1.83 622	0.96 603	0.18 589	0.16 550	0.19 612	0.16 498	0.26 513	0.29 569
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.64 554	0.43 349	2.44 581	0.39 546	0.44 622	0.80 627	0.41 568	1.02 664	0.78 613	0.80 642	0.63 529	0.69 547	0.56 567	1.79 612	0.69 560	0.15 537	0.12 454	0.17 583	0.16 498	0.18 374	0.17 390

zh-mn7	0.80 633	1.54 715	3.00 679	0.35 471	0.27 442	0.72 577	0.41 568	0.93 590	1.11 684	1.00 676	1.28 684	0.75 583	0.57 573	1.87 630	1.18 643	0.16 560	0.13 482	0.14 512	0.14 446	0.26 513	0.21 461

w-ln-seven	0.74 614	1.05 660	2.54 612	0.37 519	0.34 544	1.03 672	0.47 610	1.00 653	1.08 679	0.90 665	0.85 630	0.85 623	0.57 573	1.37 539	1.26 653	0.14 514	0.13 482	0.16 562	0.15 473	0.31 558	0.20 446

PCWNet_CMD	0.46 380	0.45 372	2.28 549	0.26 210	0.20 300	0.55 358	0.21 216	0.75 415	0.64 476	0.48 396	0.55 456	0.68 540	0.57 573	0.46 311	0.30 330	0.11 369	0.10 360	0.14 512	0.10 264	0.18 374	0.14 288

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 511	0.87 589	2.11 509	0.32 393	0.30 484	0.84 637	0.40 562	0.88 549	0.72 559	0.65 590	0.73 600	0.66 523	0.57 573	0.93 479	0.71 565	0.13 468	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.15 283	0.14 288

DSFCA	0.54 481	0.35 274	1.41 256	0.28 270	0.28 456	0.79 619	0.88 696	0.76 428	0.70 539	0.72 619	0.66 557	0.67 533	0.57 573	1.17 517	0.63 542	0.16 560	0.14 501	0.13 473	0.14 446	0.16 322	0.13 259

FADNet	0.64 554	1.22 691	2.06 496	0.32 393	0.30 484	0.66 538	0.29 459	0.88 549	0.72 559	0.44 352	0.48 372	0.66 523	0.57 573	1.84 627	0.45 462	0.46 700	0.20 608	0.17 583	0.19 552	0.59 694	0.24 518

MEA-ACV	0.48 403	0.31 227	1.43 262	0.30 330	0.19 276	0.64 516	0.29 459	0.85 518	0.67 517	0.55 480	0.59 486	0.63 501	0.58 579	1.22 521	0.53 502	0.12 432	0.12 454	0.12 408	0.15 473	0.13 219	0.14 288

MyStereo06	0.54 481	0.41 332	2.68 631	0.30 330	0.23 371	0.60 443	0.30 469	0.81 482	0.44 246	0.84 656	0.52 421	0.78 595	0.58 579	0.48 330	1.10 630	0.09 160	0.17 571	0.12 408	0.10 264	0.16 322	0.20 446

Anonymous_2	0.74 614	0.32 236	1.65 311	0.33 420	0.30 484	0.67 545	0.32 505	0.69 364	0.46 274	0.48 396	0.41 318	0.84 619	0.58 579	0.51 352	0.40 431	0.32 680	0.38 690	1.43 746	3.69 768	0.80 712	0.27 552

RTSC	0.72 602	1.00 645	2.22 536	0.40 558	0.29 466	0.82 632	0.31 482	0.96 618	1.10 682	0.92 668	0.81 618	0.78 595	0.58 579	1.23 525	1.55 672	0.18 589	0.17 571	0.14 512	0.17 518	0.43 655	0.30 583

z-mn7	0.80 633	1.52 714	2.62 623	0.36 494	0.28 456	1.01 669	0.48 614	0.90 561	1.29 698	0.69 605	1.35 692	0.85 623	0.59 583	2.03 656	1.09 629	0.14 514	0.12 454	0.14 512	0.12 383	0.32 567	0.20 446

ITSA-stereo	0.48 403	0.33 246	1.20 200	0.33 420	0.18 238	0.60 443	0.29 459	0.94 599	0.80 621	0.50 415	0.49 389	0.53 442	0.59 583	1.25 529	0.64 547	0.15 537	0.12 454	0.17 583	0.16 498	0.18 374	0.23 503

GANetREF_RVC	0.75 617	1.15 681	2.46 585	0.47 615	0.26 429	0.83 635	0.61 653	0.97 627	0.89 651	0.62 563	0.61 510	0.72 566	0.59 583	2.42 693	0.55 513	0.32 680	0.25 652	0.36 684	0.24 591	0.39 637	0.31 593
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
GANet	0.75 617	0.84 576	2.01 486	0.40 558	0.25 411	0.74 591	0.66 664	0.87 540	0.73 575	0.71 616	1.07 671	0.84 619	0.59 583	2.71 720	1.15 638	0.17 576	0.16 550	0.44 700	0.16 498	0.31 558	0.20 446

Reg-Stereo(zero)	0.46 380	0.17 2	2.10 508	0.24 134	0.34 544	0.51 306	0.42 572	0.50 219	0.54 370	0.37 305	0.46 351	0.54 450	0.60 587	0.43 275	1.10 630	0.08 72	0.09 307	0.08 78	0.22 585	0.12 182	0.22 476

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 590	0.65 488	3.45 711	0.50 629	0.60 681	0.75 598	0.23 302	0.96 618	0.60 419	0.76 632	1.30 687	0.81 607	0.60 587	0.57 376	0.82 588	0.10 274	0.16 550	0.11 336	0.43 687	0.31 558	0.22 476

fast-acv-ft	0.63 550	0.88 593	3.10 687	0.38 536	0.30 484	0.79 619	0.48 614	0.69 364	0.72 559	0.58 519	0.78 614	0.76 589	0.60 587	0.67 424	0.73 572	0.15 537	0.15 532	0.18 605	0.17 518	0.37 620	0.16 368

Wz-Net-SNSev	0.76 621	1.32 704	3.11 689	0.40 558	0.31 505	0.71 571	0.60 649	0.98 631	0.87 642	0.67 597	0.83 623	0.96 655	0.60 587	1.67 589	0.97 604	0.16 560	0.15 532	0.16 562	0.17 518	0.36 611	0.24 518

HHNet	0.60 530	0.65 488	2.60 622	0.36 494	0.25 411	0.64 516	0.61 653	0.64 334	0.62 455	0.55 480	1.13 676	0.32 285	0.60 587	0.42 270	1.79 684	0.15 537	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.18 374	0.15 332

SST-Stereo	0.52 468	0.20 29	1.76 358	0.62 681	0.53 662	0.62 484	0.66 664	0.55 272	0.61 437	0.58 519	0.53 434	0.52 439	0.60 587	1.59 579	0.29 307	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.16 322	0.10 136

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 674	1.67 722	2.32 554	0.47 615	0.39 591	1.47 701	0.95 701	0.95 613	0.91 654	0.84 656	0.94 649	1.05 675	0.60 587	2.95 729	0.72 569	0.41 693	0.72 734	0.32 678	0.55 708	0.74 706	1.22 736

S-Stereo	0.80 633	0.69 505	3.89 720	0.39 546	0.37 579	0.69 563	0.70 676	0.94 599	0.98 667	0.62 563	0.91 641	0.83 614	0.60 587	2.37 684	0.66 551	0.18 589	0.21 618	0.17 583	0.18 532	0.30 550	0.35 621

RYNet	0.70 590	0.56 441	2.25 544	0.35 471	0.41 611	0.86 643	0.43 579	0.94 599	0.82 629	0.62 563	0.53 434	0.91 642	0.60 587	2.70 718	1.00 613	0.14 514	0.11 420	0.16 562	0.14 446	0.25 491	0.27 552

RASNet	0.61 538	0.68 501	2.03 494	0.35 471	0.46 641	0.65 531	0.28 433	0.78 457	0.70 539	0.48 396	0.64 546	0.93 648	0.61 596	2.21 674	0.73 572	0.12 432	0.09 307	0.09 183	0.10 264	0.14 255	0.11 167

PASM	0.72 602	0.68 501	1.91 449	0.47 615	0.44 622	0.60 443	0.51 619	0.76 428	0.80 621	0.77 636	0.67 560	0.87 632	0.61 596	2.40 691	0.67 555	0.32 680	0.35 682	0.36 684	0.41 684	0.45 666	0.39 645

FBW_ROB	0.83 646	0.77 545	1.77 367	0.44 589	0.30 484	0.87 647	0.46 602	1.10 684	0.91 654	0.81 648	0.75 606	1.01 666	0.61 596	3.66 743	1.23 650	0.26 659	0.23 633	0.36 684	0.25 598	0.27 525	0.62 692

PDISCO_ROB	0.75 617	1.06 662	2.11 509	0.64 684	0.59 676	1.13 688	0.43 579	1.14 690	1.05 674	0.64 583	0.71 592	0.96 655	0.61 596	1.21 519	0.76 576	0.37 690	0.18 583	0.27 658	0.24 591	0.56 693	0.32 603

PWCDC_ROB	0.72 602	1.06 662	2.09 504	0.47 615	0.36 566	0.78 615	0.26 388	0.98 631	1.34 701	0.61 552	2.07 713	0.64 511	0.61 596	0.83 465	0.71 565	0.31 678	0.14 501	0.15 543	0.12 383	0.60 697	0.21 461

DGSMNet	2.89 741	0.63 475	3.18 697	3.43 759	4.17 755	2.57 739	6.98 769	0.97 627	0.83 633	0.56 490	1.86 710	0.79 600	0.62 601	1.64 585	1.39 663	4.61 765	5.01 770	5.17 770	4.71 769	4.44 763	4.19 761

DeepPrunerF	0.86 650	0.86 584	2.91 670	0.45 603	0.50 653	0.64 516	0.48 614	1.14 690	2.64 748	0.63 573	0.61 510	0.65 516	0.62 601	2.21 674	1.31 657	0.23 641	0.19 596	0.30 672	0.28 617	0.36 611	0.25 530

PWC_ROB	0.70 590	0.94 615	1.88 431	0.39 546	0.39 591	0.62 484	0.30 469	0.98 631	0.94 660	0.91 667	1.29 686	0.77 591	0.62 601	1.62 584	1.03 622	0.18 589	0.11 420	0.18 605	0.13 417	0.51 683	0.22 476

w-ln-seven-2	0.68 581	1.13 675	2.46 585	0.36 494	0.27 442	0.65 531	0.44 590	0.87 540	0.83 633	0.69 605	0.75 606	0.72 566	0.63 604	1.56 569	1.15 638	0.13 468	0.13 482	0.15 543	0.14 446	0.35 602	0.19 427

FACV-RUCA	0.58 516	0.40 322	1.78 372	0.43 582	1.67 739	0.48 256	0.28 433	0.69 364	0.62 455	0.40 325	0.53 434	0.33 297	0.63 604	0.40 256	0.31 343	0.13 468	0.11 420	0.62 713	0.12 383	0.70 703	0.98 722

STTRV1_RVC	0.80 633	0.55 438	2.89 663	0.42 577	0.49 649	0.79 619	0.44 590	1.15 693	0.82 629	0.62 563	0.89 639	0.72 566	0.63 604	2.69 717	0.64 547	0.48 701	0.64 721	0.27 658	0.24 591	0.35 602	0.27 552

otaku	1.03 675	1.68 724	2.72 638	0.95 711	0.73 696	1.03 672	0.59 647	0.99 643	0.86 639	0.69 605	1.61 701	0.98 659	0.64 607	1.46 553	1.14 636	0.95 727	0.46 704	0.72 719	0.40 681	1.24 732	0.78 708

HSM	0.62 543	0.76 535	1.72 334	0.30 330	0.29 466	0.64 516	0.28 433	0.94 599	0.62 455	0.58 519	0.57 477	1.40 703	0.64 607	2.59 710	0.42 442	0.11 369	0.08 211	0.10 254	0.08 168	0.14 255	0.11 167

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 538	0.61 459	3.35 710	0.33 420	0.58 674	0.66 538	0.20 168	0.98 631	0.55 377	0.73 623	0.52 421	0.99 662	0.65 609	0.58 381	0.29 307	0.10 274	0.16 550	0.10 254	0.41 684	0.29 538	0.20 446

fff	0.43 334	0.77 545	1.95 468	0.24 134	0.13 58	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.75 593	0.54 461	0.47 358	0.31 275	0.65 609	0.36 219	0.34 379	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 476

Wz-Net-MNSev	0.65 562	0.97 633	2.19 530	0.36 494	0.33 531	0.90 653	0.60 649	0.92 582	0.81 628	0.75 628	0.72 597	0.73 571	0.65 609	1.39 541	0.71 565	0.16 560	0.13 482	0.14 512	0.14 446	0.24 477	0.18 410

csc	0.43 334	0.77 545	1.95 468	0.24 134	0.13 58	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.75 593	0.54 461	0.47 358	0.31 275	0.65 609	0.36 219	0.34 379	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 476

cscssc	0.43 334	0.77 545	1.95 468	0.24 134	0.13 58	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.75 593	0.54 461	0.47 358	0.31 275	0.65 609	0.36 219	0.34 379	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 476

Ntro	1.00 671	1.68 724	2.80 654	0.95 711	0.85 703	1.06 675	0.53 626	0.98 631	0.90 653	0.62 563	0.76 609	0.93 648	0.66 614	1.66 587	0.98 607	0.99 729	0.45 702	0.75 720	0.40 681	1.19 728	0.75 704

ASMatch	0.60 530	0.43 349	2.58 618	0.91 707	0.36 566	0.56 375	0.25 364	0.52 246	0.61 437	0.47 377	1.21 679	0.47 411	0.66 614	1.34 536	0.94 600	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.10 121	0.16 368

iinet-f	0.57 511	0.93 613	2.27 547	0.31 361	0.25 411	0.83 635	0.33 515	0.81 482	0.65 492	0.54 461	0.63 529	0.73 571	0.67 616	0.73 443	0.67 555	0.13 468	0.13 482	0.11 336	0.10 264	0.43 655	0.16 368

UDG	0.77 625	1.23 692	2.15 521	0.67 688	0.59 676	0.78 615	0.38 553	0.90 561	0.70 539	0.61 552	0.69 577	1.01 666	0.67 616	1.02 492	0.73 572	0.45 697	0.34 680	0.87 722	0.51 703	0.67 701	0.46 666

EAI-Stereo	0.78 629	0.25 120	1.67 318	0.54 650	0.59 676	1.95 723	2.05 744	1.11 689	0.64 476	0.95 673	1.49 698	0.50 428	0.67 616	0.59 387	1.44 667	0.09 160	0.19 596	0.09 183	0.49 699	0.13 219	0.22 476

PAM	0.70 590	0.35 274	2.72 638	0.56 660	0.62 687	1.08 682	0.53 626	0.85 518	0.44 246	0.93 670	0.92 643	1.24 694	0.68 619	0.64 406	1.01 617	0.10 274	0.19 596	0.10 254	0.48 696	0.14 255	0.38 639

Nwc_Net	0.68 581	0.83 574	2.53 606	0.41 566	0.39 591	0.77 610	0.38 553	1.01 661	0.70 539	0.60 543	0.99 657	0.98 659	0.68 619	1.41 545	0.63 542	0.23 641	0.15 532	0.23 642	0.25 598	0.23 460	0.18 410

iRaft-Stereo_20w	0.58 516	0.39 314	1.96 477	0.45 603	0.32 516	0.92 657	0.57 643	1.14 690	0.56 389	0.81 648	0.40 312	0.55 453	0.69 621	0.65 418	1.04 623	0.09 160	0.16 550	0.09 183	0.36 669	0.17 346	0.25 530

stereogan	0.69 586	0.51 410	2.44 581	0.39 546	0.39 591	1.01 669	0.41 568	0.94 599	0.92 658	0.73 623	0.85 630	1.15 689	0.69 621	1.57 573	0.53 502	0.19 605	0.18 583	0.20 622	0.16 498	0.36 611	0.24 518

ACVNet-4b	1.93 724	1.85 734	4.10 727	1.07 717	0.86 704	1.15 690	0.53 626	1.06 677	1.12 685	0.64 583	1.09 672	1.99 719	0.70 623	2.20 673	9.86 770	5.62 767	0.41 700	1.03 733	0.55 708	1.86 746	0.85 713

pmcnn	1.32 700	1.05 660	2.77 650	0.74 693	1.43 730	0.72 577	0.56 639	0.96 618	0.91 654	0.99 675	2.92 737	6.01 755	0.70 623	2.38 687	3.32 731	0.13 468	0.10 360	0.08 78	0.06 27	0.34 588	0.22 476

RGC	0.71 599	0.97 633	2.18 528	0.44 589	0.44 622	0.73 585	0.40 562	0.94 599	0.71 549	0.71 616	1.04 668	1.01 666	0.71 625	1.74 601	0.70 562	0.23 641	0.18 583	0.28 662	0.26 606	0.29 538	0.27 552

edge stereo	0.81 642	0.73 526	3.30 706	0.37 519	1.21 727	0.62 484	0.39 559	0.93 590	0.79 618	0.80 642	0.88 637	1.14 688	0.71 625	2.18 672	0.71 565	0.21 624	0.20 608	0.26 657	0.18 532	0.38 627	0.26 541

MDST_ROB	1.17 689	0.42 342	3.87 719	0.54 650	0.44 622	4.11 749	0.58 645	1.31 706	0.84 636	2.12 728	1.12 674	0.98 659	0.71 625	4.24 748	0.99 612	0.16 560	0.14 501	0.19 612	0.17 518	0.18 374	0.35 621

KYRaft	0.48 403	0.29 195	1.75 349	0.33 420	0.21 317	0.75 598	0.44 590	0.58 290	0.57 393	0.64 583	0.93 647	0.53 442	0.72 628	0.60 394	0.24 236	0.10 274	0.07 89	0.12 408	0.14 446	0.12 182	0.54 679

Prome-Stereo	0.49 423	0.30 213	1.76 358	0.60 679	0.23 371	0.63 502	0.42 572	0.62 321	0.60 419	0.59 533	1.03 665	0.43 371	0.72 628	0.60 394	0.33 369	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.09 220	0.11 159	0.43 658

Syn2CoEx	0.70 590	1.07 665	2.74 645	0.43 582	0.30 484	0.64 516	0.42 572	0.99 643	0.78 613	0.62 563	0.78 614	0.74 577	0.72 628	1.92 646	0.61 538	0.20 616	0.17 571	0.19 612	0.15 473	0.29 538	0.22 476

AAGNet	0.88 654	0.33 246	1.79 392	0.54 650	0.98 711	0.62 484	0.46 602	0.50 219	0.60 419	0.58 519	0.53 434	0.50 428	0.73 631	1.23 525	7.48 762	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.14 255	0.09 93

psmorigin	1.36 705	0.60 454	13.80 774	0.37 519	0.29 466	0.62 484	0.33 515	0.77 440	0.61 437	0.96 674	0.88 637	1.17 692	0.73 631	4.00 745	0.86 593	0.19 605	0.22 624	0.17 583	0.18 532	0.24 477	0.29 569

NCC-stereo	0.79 631	0.94 615	2.42 575	0.59 674	0.45 633	1.90 721	0.46 602	0.99 643	0.72 559	0.64 583	0.84 626	0.91 642	0.73 631	1.80 617	1.00 613	0.27 665	0.19 596	0.23 642	0.31 642	0.24 477	0.22 476

Abc-Net	0.79 631	0.94 615	2.42 575	0.59 674	0.45 633	1.90 721	0.46 602	0.99 643	0.72 559	0.64 583	0.84 626	0.91 642	0.73 631	1.80 617	1.00 613	0.27 665	0.19 596	0.23 642	0.31 642	0.24 477	0.22 476
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.72 602	0.77 545	2.36 565	0.45 603	0.40 602	0.71 571	0.32 505	1.02 664	1.25 693	1.07 682	0.84 626	0.90 640	0.73 631	1.09 501	0.98 607	0.21 624	0.18 583	0.20 622	0.21 573	0.32 567	0.31 593

XQC	0.73 611	0.98 638	2.39 569	0.46 609	0.35 557	0.81 629	0.46 602	1.00 653	1.00 668	0.80 642	0.69 577	0.88 636	0.74 636	1.32 533	1.20 646	0.24 650	0.16 550	0.23 642	0.20 565	0.41 645	0.33 614

MWSP-net	0.51 452	0.48 393	1.30 223	0.31 361	0.21 317	0.59 430	0.84 693	0.83 496	0.65 492	0.54 461	0.50 399	0.69 547	0.75 637	0.43 275	1.28 656	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.11 340	0.13 219	0.16 368

Select-FE	0.65 562	0.67 498	2.76 647	0.49 625	0.55 667	0.79 619	0.16 86	0.90 561	0.53 355	0.84 656	0.55 456	0.91 642	0.75 637	0.57 376	1.16 640	0.11 369	0.18 583	0.11 336	0.49 699	0.14 255	0.31 593

raft_robust	0.55 493	0.84 576	1.73 337	0.28 270	0.54 664	0.53 336	0.25 364	0.88 549	0.75 593	0.48 396	0.46 351	0.76 589	0.75 637	1.46 553	0.27 277	0.09 160	0.10 360	0.10 254	0.30 633	0.26 513	0.16 368

ADStereo(finetuned)	0.45 367	0.77 545	2.12 513	0.25 162	0.14 83	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.72 559	0.54 461	0.48 372	0.31 275	0.76 640	0.37 230	0.38 412	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.13 219	0.23 503

LCNet	0.54 481	0.37 287	1.78 372	0.92 708	0.22 348	0.96 661	0.30 469	0.59 299	0.58 404	0.51 428	0.55 456	0.41 353	0.76 640	0.84 467	0.26 265	0.09 160	0.06 25	0.12 408	0.18 532	0.98 722	0.39 645

RP	0.67 573	0.82 569	1.94 465	0.43 582	0.44 622	0.65 531	0.45 599	0.89 555	0.82 629	0.66 592	0.92 643	0.99 662	0.76 640	1.55 568	0.66 551	0.25 655	0.18 583	0.23 642	0.20 565	0.31 558	0.22 476

PAM_32	0.70 590	0.35 274	2.73 643	0.54 650	0.61 685	1.07 680	0.43 579	0.84 509	0.49 307	0.90 665	0.91 641	1.23 693	0.77 643	0.65 418	1.10 630	0.10 274	0.19 596	0.10 254	0.49 699	0.15 283	0.38 639

RT-IGEV	0.66 568	0.25 120	2.11 509	0.56 660	0.46 641	0.62 484	0.54 630	0.99 643	0.75 593	0.79 640	0.93 647	0.85 623	0.78 644	0.59 387	1.64 677	0.12 432	0.16 550	0.11 336	0.47 693	0.28 531	0.30 583

LL-Strereo	0.72 602	1.29 699	2.49 596	0.36 494	0.45 633	0.55 358	0.32 505	0.93 590	0.71 549	0.67 597	0.58 483	0.85 623	0.79 645	2.67 716	0.46 463	0.10 274	0.18 583	0.14 512	0.12 383	0.40 642	0.42 657

RainbowNet	1.15 686	1.78 730	2.72 638	1.12 723	0.91 708	1.06 675	0.76 685	1.16 695	1.13 687	0.75 628	0.97 654	1.09 681	0.80 646	1.60 580	1.21 648	1.17 736	1.26 751	1.01 732	0.57 714	1.13 726	0.88 718

RAFT + AFF	0.64 554	1.20 689	1.95 468	0.34 453	0.33 531	0.67 545	0.52 622	0.99 643	0.74 579	0.53 448	0.58 483	0.57 474	0.80 646	1.76 604	0.51 494	0.12 432	0.27 662	0.15 543	0.14 446	0.43 655	0.29 569

FAT-Stereo	0.70 590	0.54 428	2.88 660	0.36 494	0.29 466	0.62 484	0.54 630	0.97 627	0.87 642	0.76 632	0.92 643	0.94 652	0.80 646	1.84 627	0.57 525	0.18 589	0.19 596	0.17 583	0.16 498	0.22 445	0.25 530

UGAM-zero	0.63 550	0.39 314	2.49 596	0.30 330	0.49 649	0.67 545	0.19 140	0.91 573	0.45 263	0.77 636	0.45 342	1.16 691	0.82 649	2.05 659	0.29 307	0.09 160	0.15 532	0.09 183	0.44 688	0.11 159	0.22 476

CBFPSM	0.56 503	0.91 605	1.82 406	0.28 270	0.23 371	0.71 571	0.37 546	0.72 384	0.64 476	0.50 415	0.49 389	1.03 670	0.83 650	0.62 401	1.35 660	0.10 274	0.12 454	0.10 254	0.10 264	0.18 374	0.19 427

HBP-ISP	0.76 621	1.30 700	3.19 698	0.35 471	0.26 429	0.85 641	0.54 630	1.03 671	0.72 559	0.80 642	0.69 577	0.68 540	0.83 650	2.04 658	0.44 457	0.23 641	0.24 638	0.29 670	0.25 598	0.28 531	0.24 518

LSM	3.31 747	1.11 671	5.29 739	9.40 766	30.65 791	0.84 637	1.12 716	0.91 573	1.22 691	1.36 708	2.19 718	0.93 648	0.83 650	1.66 587	0.90 595	0.21 624	0.31 673	0.24 649	0.28 617	0.39 637	6.33 770

AF-Net	0.69 586	0.92 607	2.21 532	0.41 566	0.40 602	0.68 557	0.40 562	1.02 664	0.86 639	0.69 605	1.03 665	1.04 673	0.84 653	1.19 518	0.78 581	0.22 637	0.14 501	0.25 654	0.17 518	0.30 550	0.18 410

TransformOpticalFlow	0.64 554	0.56 441	2.66 629	0.44 589	0.26 429	0.62 484	0.28 433	0.83 496	0.71 549	0.76 632	0.74 603	0.91 642	0.85 654	1.83 622	0.81 587	0.10 274	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.11 159	0.12 216

RTS	1.21 692	1.31 701	6.39 749	0.52 638	0.51 659	1.61 709	0.79 687	1.03 671	1.37 703	1.13 686	1.30 687	1.10 683	0.85 654	2.65 713	2.08 697	0.21 624	0.24 638	0.18 605	0.18 532	0.43 655	0.32 603

RTSA	1.21 692	1.31 701	6.39 749	0.52 638	0.51 659	1.61 709	0.79 687	1.03 671	1.37 703	1.13 686	1.30 687	1.10 683	0.85 654	2.65 713	2.08 697	0.21 624	0.24 638	0.18 605	0.18 532	0.43 655	0.32 603

2222	1.00 671	1.01 649	3.17 696	0.55 657	0.36 566	1.12 685	1.51 736	0.99 643	0.87 642	0.75 628	1.41 696	1.83 717	0.86 657	1.94 648	1.96 688	0.29 672	0.19 596	0.30 672	0.22 585	0.34 588	0.26 541

DeepStereo_RVC	0.44 344	0.28 180	1.92 452	0.49 625	0.17 187	0.60 443	0.59 647	0.50 219	0.52 337	0.49 408	0.45 342	0.39 338	0.86 657	0.45 302	0.33 369	0.11 369	0.08 211	0.11 336	0.09 220	0.15 283	0.19 427

zh-sn7	0.89 656	1.73 728	3.09 686	0.39 546	0.30 484	0.82 632	0.63 661	0.96 618	0.87 642	0.79 640	1.12 674	0.84 619	0.87 659	2.42 693	1.63 675	0.16 560	0.17 571	0.16 562	0.16 498	0.34 588	0.29 569

Wz-Net-TNSev	0.91 658	1.73 728	3.08 684	0.36 494	0.31 505	1.00 668	0.71 677	1.06 677	0.97 664	0.71 616	0.72 597	1.09 681	0.87 659	2.42 693	1.59 673	0.20 616	0.20 608	0.16 562	0.20 565	0.44 664	0.35 621

anonymity	0.80 633	0.66 496	1.29 220	0.59 674	0.75 697	0.67 545	0.52 622	0.95 613	0.71 549	0.94 671	0.70 587	0.67 533	0.87 659	0.71 440	1.35 660	0.64 712	0.62 720	0.58 710	1.44 748	0.60 697	0.65 695

IPLG	0.69 586	0.84 576	2.43 579	0.35 471	0.21 317	1.65 713	0.61 653	1.36 709	0.58 404	1.39 712	0.51 406	0.37 322	0.87 659	1.41 545	0.36 397	0.09 160	0.07 89	0.14 512	0.12 383	0.32 567	0.11 167

ccnet	0.71 599	0.41 332	1.59 301	0.40 558	0.45 633	1.06 675	0.55 634	0.98 631	0.71 549	0.88 661	0.97 654	0.82 612	0.88 663	1.68 591	0.94 600	0.32 680	0.26 655	0.32 678	0.27 613	0.34 588	0.30 583

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 703	1.70 726	2.50 600	0.56 660	0.40 602	2.15 733	0.99 704	1.24 702	1.26 694	1.02 678	1.10 673	1.29 697	0.88 663	3.10 734	1.08 627	1.66 747	0.83 738	0.68 717	0.88 735	1.57 739	1.80 752

SAMSARA	0.91 658	0.97 633	2.22 536	0.80 699	0.58 674	1.32 696	1.31 724	1.01 661	0.94 660	1.36 708	0.87 634	1.38 702	0.90 665	1.72 598	1.02 619	0.24 650	0.30 672	0.22 635	0.25 598	0.36 611	0.35 621

ADCS	1.05 677	1.36 709	2.98 677	0.42 577	0.36 566	0.96 661	0.81 691	1.06 677	1.12 685	1.25 700	0.97 654	1.08 679	0.90 665	1.25 529	4.86 748	0.21 624	0.21 618	0.22 635	0.23 589	0.36 611	0.38 639

STrans-v2	0.67 573	0.56 441	2.64 626	0.27 236	0.23 371	0.57 394	0.33 515	0.96 618	0.69 529	0.92 668	0.85 630	0.89 638	0.93 667	1.83 622	1.21 648	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.09 220	0.11 159	0.12 216

AnyNet_C32	1.00 671	1.33 706	2.53 606	0.49 625	0.54 664	1.15 690	1.14 717	0.91 573	0.89 651	1.11 685	0.95 651	0.87 632	0.93 667	1.50 562	4.07 741	0.21 624	0.20 608	0.25 654	0.24 591	0.38 627	0.33 614

CBMV_ROB	0.76 621	0.42 342	2.68 631	0.33 420	0.22 348	0.74 591	0.47 610	0.96 618	0.76 604	1.04 681	0.96 652	0.88 636	0.93 667	2.06 660	1.19 645	0.22 637	0.24 638	0.27 658	0.25 598	0.25 491	0.28 561

ACV-stereo	0.66 568	0.76 535	2.86 658	0.32 393	0.25 411	1.01 669	0.60 649	0.59 299	0.52 337	0.41 334	0.45 342	1.55 709	0.94 670	1.40 544	0.69 560	0.14 514	0.13 482	0.12 408	0.11 340	0.20 412	0.19 427

MFMNet_re	0.92 660	1.28 698	2.53 606	0.82 703	0.76 700	0.90 653	0.75 683	0.98 631	1.04 673	1.03 679	1.05 669	0.84 619	0.94 670	0.83 465	0.72 569	0.68 715	0.60 718	0.63 714	0.60 720	0.77 710	0.74 702

SPS-STEREO	1.07 678	1.13 675	2.88 660	0.65 686	0.69 693	0.99 665	0.68 670	1.05 676	0.87 642	1.36 708	1.23 680	1.46 705	0.94 670	1.87 630	1.72 681	0.66 713	0.61 719	0.58 710	0.57 714	0.65 699	0.77 707
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
hitnet-ft	0.67 573	0.80 560	1.90 443	0.28 270	0.22 348	0.69 563	0.36 537	0.85 518	0.65 492	0.56 490	0.84 626	1.03 670	0.95 673	2.32 682	0.55 513	0.23 641	0.14 501	0.41 693	0.13 417	0.24 477	0.17 390

MFN_U_SF_RVC	1.55 717	2.39 756	3.16 693	0.65 686	0.41 611	1.12 685	0.46 602	1.23 701	1.33 700	1.61 722	1.20 678	1.43 704	0.98 674	1.76 604	1.97 690	1.90 751	1.80 756	1.98 755	2.15 760	1.63 740	1.77 751

DRaft	0.62 543	0.38 301	1.76 358	0.24 134	0.16 153	0.64 516	0.66 664	0.53 255	0.53 355	0.67 597	0.99 657	0.38 331	1.00 675	1.44 547	2.10 700	0.10 274	0.14 501	0.10 254	0.14 446	0.18 374	0.21 461

ADCMid	0.96 666	1.32 704	2.74 645	0.38 536	0.35 557	0.99 665	0.58 645	0.94 599	0.86 639	1.23 699	1.01 660	1.01 666	1.00 675	1.05 496	3.97 739	0.21 624	0.19 596	0.42 695	0.32 648	0.40 642	0.29 569

G-Net	0.99 667	0.64 480	2.76 647	0.57 666	0.67 690	2.03 729	0.72 680	0.76 428	0.67 517	1.14 688	2.56 728	1.30 700	1.02 677	1.48 561	1.74 682	0.25 655	0.24 638	0.24 649	0.26 606	0.37 620	0.31 593

ACVNet_2	1.42 711	1.81 731	3.23 703	1.08 718	0.92 709	1.32 696	0.85 694	1.49 716	1.69 723	1.19 698	1.73 707	2.13 721	1.03 678	2.50 704	1.40 665	0.91 723	0.53 714	1.00 731	0.55 708	2.11 749	0.85 713

ACVNet_1	1.33 701	1.91 739	4.03 725	1.09 720	0.88 705	1.19 694	0.66 664	1.24 702	1.17 688	0.94 671	0.96 652	3.09 735	1.04 679	2.37 684	1.11 633	1.04 731	0.48 711	1.03 733	0.48 696	1.12 725	0.83 710

WZ-Net	0.92 660	1.31 701	3.76 717	0.41 566	0.36 566	0.86 643	0.71 677	1.00 653	1.06 677	0.82 653	0.92 643	1.06 677	1.05 680	2.16 671	1.61 674	0.19 605	0.13 482	0.15 543	0.16 498	0.32 567	0.28 561

Consistency-Raft	0.88 654	0.93 613	3.23 703	0.99 714	0.64 688	0.77 610	0.55 634	0.98 631	0.97 664	0.61 552	1.03 665	0.65 516	1.05 680	0.79 461	1.38 662	0.44 695	0.46 704	0.51 706	0.58 717	0.65 699	0.47 668

NaN_ROB	1.14 683	0.94 615	2.96 673	0.53 644	0.56 670	1.13 688	0.99 704	0.98 631	1.00 668	1.09 684	0.87 634	0.77 591	1.06 682	5.90 758	2.72 717	0.16 560	0.23 633	0.16 562	0.24 591	0.22 445	0.36 629

MWDA-net	1.20 690	2.17 753	3.60 716	1.52 734	1.97 744	0.74 591	1.83 741	0.79 473	1.54 718	0.66 592	1.26 682	0.58 481	1.08 683	1.67 589	3.84 738	0.14 514	0.10 360	0.11 336	0.11 340	0.15 283	0.15 332

aanetorigin	0.77 625	0.80 560	2.59 620	0.43 582	0.44 622	0.58 411	1.01 709	0.57 284	0.68 520	1.53 720	1.23 680	0.81 607	1.08 683	1.07 498	1.07 626	0.18 589	0.15 532	0.17 583	0.21 573	0.54 691	0.30 583

AnyNet_C01	1.14 683	1.49 713	4.23 729	0.54 650	0.53 662	1.51 705	1.37 728	1.04 675	1.07 678	1.17 695	1.33 690	1.15 689	1.08 683	1.61 583	2.74 718	0.25 655	0.22 624	0.28 662	0.24 591	0.48 675	0.40 651

MSAF-DinoV2	3.10 745	1.86 736	10.68 764	3.61 760	0.30 484	3.34 743	0.82 692	2.81 746	1.79 728	0.80 642	0.87 634	1.56 710	1.10 686	26.49 794	1.96 688	0.17 576	0.13 482	0.19 612	1.63 752	0.92 717	0.99 727

CBMV	0.71 599	0.76 535	2.64 626	0.33 420	0.20 300	0.78 615	0.79 687	0.98 631	0.78 613	0.85 660	0.71 592	0.86 630	1.10 686	1.46 553	0.62 540	0.18 589	0.20 608	0.21 631	0.19 552	0.25 491	0.33 614
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.36 705	1.93 741	5.95 742	0.81 702	0.59 676	1.57 708	1.09 713	1.39 712	1.22 691	0.84 656	1.01 660	1.25 695	1.12 688	3.19 735	2.36 709	0.45 697	0.47 707	0.38 690	0.34 656	0.59 694	0.57 685

PVD	0.90 657	0.85 581	2.15 521	0.53 644	0.50 653	0.99 665	0.56 639	1.15 693	1.64 721	1.41 714	1.41 696	1.11 685	1.13 689	1.35 537	1.31 657	0.26 659	0.28 666	0.28 662	0.26 606	0.37 620	0.49 673

AANet	0.82 645	0.91 605	2.89 663	0.34 453	0.29 466	0.63 502	0.38 553	0.81 482	1.31 699	1.33 707	1.39 693	1.26 696	1.14 690	1.32 533	0.97 604	0.20 616	0.17 571	0.18 605	0.19 552	0.33 576	0.31 593

DStereoRT	0.81 642	0.53 419	2.23 540	0.36 494	0.33 531	0.92 657	0.36 537	0.86 529	0.80 621	0.57 501	0.62 516	0.59 485	1.15 691	1.76 604	1.04 623	0.14 514	0.13 482	2.17 757	0.78 730	0.16 322	0.66 698

ADCPNet	0.99 667	0.99 643	3.93 724	0.37 519	0.68 692	1.36 698	0.62 658	0.87 540	0.76 604	0.78 638	0.81 618	1.08 679	1.18 692	1.14 513	2.49 713	0.21 624	0.69 730	0.21 631	0.95 738	0.29 538	0.37 636

mmmmmm	1.14 683	1.07 665	2.90 668	0.57 666	0.39 591	1.75 718	0.89 697	1.10 684	1.95 735	1.48 719	1.69 705	1.57 711	1.21 693	2.02 655	2.06 696	0.28 669	0.29 667	0.42 695	0.37 672	0.44 664	0.43 658

NVStereoNet_ROB	1.16 688	0.95 622	2.54 612	0.58 669	0.55 667	0.78 615	0.63 661	1.00 653	1.08 679	1.03 679	4.07 754	1.48 706	1.22 694	2.88 727	1.27 654	0.50 702	0.46 704	0.54 707	0.62 721	0.50 681	0.63 694
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DEmStereo	0.68 581	0.31 227	2.25 544	0.42 577	0.17 187	0.66 538	0.89 697	0.51 230	0.59 414	0.60 543	1.01 660	0.45 391	1.26 695	1.54 567	2.26 706	0.10 274	0.08 211	0.10 254	0.10 264	0.10 121	0.11 167

LVE	1.96 725	2.17 753	3.14 691	1.68 737	1.80 741	1.63 711	1.03 710	2.34 741	2.81 749	1.25 700	2.89 735	4.24 745	1.29 696	2.79 723	1.44 667	2.85 756	0.91 741	1.18 735	1.46 749	1.23 731	1.10 733

DPSNet	0.86 650	0.60 454	2.34 559	0.58 669	0.36 566	1.07 680	0.75 683	1.30 705	1.05 674	0.70 611	0.68 568	0.94 652	1.29 696	2.08 664	1.82 685	0.26 659	0.23 633	0.16 562	0.17 518	0.48 675	0.40 651

PWCK	1.49 714	1.90 738	3.22 702	1.09 720	0.54 664	1.71 715	1.73 738	1.49 716	1.53 715	1.44 716	1.80 708	1.82 715	1.30 698	3.34 738	1.76 683	1.07 733	0.56 716	0.97 730	0.58 717	1.38 738	0.65 695

test_sample8	1.12 680	0.62 465	1.93 455	0.27 236	0.22 348	0.68 557	0.31 482	0.95 613	0.61 437	1.18 697	0.56 468	2.53 728	1.31 699	1.91 642	2.55 714	0.61 709	4.16 768	0.87 722	0.56 711	0.25 491	0.23 503

EDNetEfficientorigin	8.18 765	0.98 638	145.96 803	0.51 634	0.89 706	0.72 577	0.48 614	0.85 518	1.56 719	2.12 728	1.49 698	1.29 697	1.31 699	1.83 622	2.13 701	0.13 468	0.12 454	0.17 583	0.18 532	0.39 637	0.45 662

CSAN	1.25 696	1.12 672	3.04 681	0.51 634	0.37 579	1.06 675	1.15 718	1.22 698	1.08 679	1.17 695	1.91 711	1.04 673	1.31 699	5.96 759	2.43 712	0.26 659	0.22 624	0.24 649	0.24 591	0.31 558	0.30 583

Dean	1.79 721	1.83 732	3.92 722	1.29 728	1.07 721	1.55 706	1.00 707	1.95 734	2.33 741	1.47 718	4.19 755	4.26 746	1.33 702	2.21 674	1.48 669	1.14 735	0.68 728	1.18 735	0.74 728	1.24 732	0.98 722

CRFU-Net	0.56 503	0.38 301	1.86 424	0.46 609	0.26 429	0.82 632	0.36 537	0.90 561	0.49 307	0.62 563	0.59 486	0.78 595	1.35 703	1.00 490	0.48 478	0.15 537	0.14 501	0.17 583	0.10 264	0.19 396	0.14 288

ADCRef	0.80 633	0.96 625	2.29 551	0.37 519	0.35 557	0.96 661	0.51 619	0.87 540	0.75 593	0.88 661	0.83 623	0.61 495	1.36 704	1.02 492	3.27 728	0.13 468	0.11 420	0.17 583	0.19 552	0.25 491	0.21 461

IMH-64-1	1.39 708	1.64 720	1.86 424	1.36 729	1.11 722	1.39 699	1.19 720	1.76 726	1.45 712	1.16 689	2.21 719	1.53 707	1.38 705	1.98 650	1.52 670	1.29 739	0.67 724	1.27 739	0.69 725	1.29 734	0.98 722

IMH-64	1.39 708	1.64 720	1.86 424	1.36 729	1.11 722	1.39 699	1.19 720	1.76 726	1.45 712	1.16 689	2.21 719	1.53 707	1.38 705	1.98 650	1.52 670	1.29 739	0.67 724	1.27 739	0.69 725	1.29 734	0.98 722

SuperB	1.15 686	1.14 677	5.43 740	0.36 494	0.26 429	0.81 629	0.89 697	0.88 549	1.17 688	0.67 597	0.68 568	0.63 501	1.39 707	1.74 601	3.37 732	0.15 537	0.12 454	0.17 583	0.16 498	2.80 755	0.25 530

SGM-Forest	1.04 676	0.42 342	3.59 715	0.41 566	0.32 516	1.05 674	1.32 725	0.94 599	0.83 633	1.16 689	2.23 721	1.03 670	1.39 707	2.49 703	2.35 708	0.21 624	0.21 618	0.20 622	0.19 552	0.23 460	0.32 603
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCL	0.99 667	0.79 558	2.43 579	0.39 546	0.32 516	1.50 704	1.90 742	0.92 582	0.97 664	1.26 704	1.27 683	1.00 664	1.42 709	1.14 513	3.31 730	0.17 576	0.14 501	0.22 635	0.21 573	0.30 550	0.22 476

MeshStereo	1.21 692	1.15 681	3.01 680	0.34 453	0.28 456	1.10 684	0.69 673	1.35 708	1.01 670	2.71 748	2.41 724	2.96 732	1.45 710	2.80 724	1.40 665	0.22 637	0.22 624	0.22 635	0.19 552	0.50 681	0.26 541
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
CrosDoStereo	0.94 662	0.37 287	2.53 606	0.25 162	0.32 516	0.54 343	3.76 756	0.72 384	0.60 419	0.70 611	1.40 694	0.53 442	1.49 711	1.78 608	3.09 723	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.21 428	0.11 167

DeepStereo_LL	0.94 662	0.37 287	2.53 606	0.25 162	0.32 516	0.54 343	3.76 756	0.72 384	0.60 419	0.70 611	1.40 694	0.53 442	1.49 711	1.78 608	3.09 723	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.21 428	0.11 167

SANet	1.20 690	1.21 690	3.33 709	0.38 536	0.27 442	1.73 717	0.85 694	1.10 684	2.49 745	1.16 689	1.83 709	1.72 713	1.50 713	2.37 684	2.84 721	0.18 589	0.16 550	0.16 562	0.15 473	0.32 567	0.32 603

ADCP+	0.94 662	1.12 672	3.14 691	0.34 453	0.39 591	1.06 675	0.79 687	0.89 555	0.80 621	0.66 592	0.67 560	0.85 623	1.55 714	0.93 479	4.55 746	0.13 468	0.11 420	0.16 562	0.15 473	0.26 513	0.25 530

nnnnnnn	1.25 696	0.65 488	3.29 705	0.59 674	0.49 649	1.23 695	0.74 681	1.18 696	1.53 715	1.56 721	2.44 725	2.56 729	1.56 715	2.30 679	2.36 709	0.36 688	0.32 678	0.40 691	0.39 680	0.47 671	0.58 687

WAO-6	1.58 718	1.54 715	2.32 554	1.14 724	1.00 715	2.30 735	1.03 710	1.82 730	2.85 750	1.25 700	2.61 730	2.20 722	1.56 715	2.47 702	1.99 692	0.95 727	0.67 724	1.19 738	0.83 733	1.08 723	0.88 718

KSHMR	4.10 749	1.97 742	5.27 738	1.71 739	1.47 734	1.96 724	1.28 723	3.19 748	17.33 781	2.12 728	15.91 775	9.18 766	1.57 717	8.42 765	1.98 691	1.52 745	1.26 751	1.67 752	1.19 745	1.67 742	1.40 742

WAO-7	1.48 713	1.63 718	2.49 596	0.93 709	0.75 697	1.72 716	1.10 714	1.84 731	1.96 736	1.43 715	2.54 727	1.97 718	1.61 718	3.06 732	2.08 697	0.69 716	0.66 723	0.94 727	0.74 728	0.80 712	0.69 699

light-stereo	8.15 764	2.75 757	9.83 762	12.24 769	9.63 761	19.16 778	0.44 590	6.84 762	3.57 754	13.44 775	22.94 793	23.04 786	1.65 719	17.20 782	7.61 763	3.06 758	2.25 765	0.42 695	0.52 706	4.07 761	2.31 755

MIPNet	0.83 646	0.81 565	2.40 572	0.61 680	0.18 238	1.48 702	1.39 730	1.60 721	0.74 579	1.94 726	0.85 630	0.73 571	1.68 720	0.87 475	0.31 343	0.09 160	0.08 211	0.11 336	0.32 648	0.25 491	0.12 216

IMH	2.02 727	2.15 752	2.69 634	1.68 737	1.12 724	1.66 714	0.92 700	2.10 738	1.92 733	1.32 706	2.66 732	2.21 723	1.69 721	5.78 757	1.68 678	5.54 766	0.96 742	1.31 741	0.71 727	1.32 737	0.99 727

WCMA_ROB	1.12 680	0.83 574	2.66 629	0.58 669	0.34 544	1.17 692	0.71 677	0.93 590	0.94 660	1.74 724	2.63 731	3.09 735	1.71 722	1.70 594	1.84 686	0.26 659	0.21 618	0.20 622	0.21 573	0.28 531	0.43 658

SGM_RVC	1.89 723	0.92 607	2.50 600	0.96 713	0.93 710	1.63 711	1.37 728	1.52 718	12.43 768	1.85 725	1.69 705	2.40 727	1.74 723	2.81 725	1.71 680	0.53 703	0.47 707	0.42 695	0.47 693	0.74 706	0.74 702
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.99 667	0.66 496	1.67 318	0.75 694	0.99 714	0.73 585	1.33 726	0.94 599	0.91 654	0.70 611	1.06 670	0.75 583	1.75 724	0.95 483	2.39 711	1.20 738	0.41 700	0.48 703	0.59 719	0.85 714	0.60 690

1111	1.33 701	0.64 480	3.89 720	0.53 644	0.41 611	1.56 707	1.77 739	1.21 697	1.28 696	1.44 716	1.64 704	1.79 714	1.76 725	3.04 731	3.57 737	0.32 680	0.22 624	0.28 662	0.26 606	0.47 671	0.48 672

THIR-Stereo	0.86 650	0.62 465	2.13 515	0.25 162	0.16 153	0.58 411	2.74 752	0.59 299	0.51 325	0.62 563	1.62 702	0.97 658	1.80 726	1.69 593	2.25 705	0.10 274	0.08 211	0.14 512	0.11 340	0.15 283	0.11 167

JetBlue	1.78 720	1.63 718	3.92 722	0.73 691	1.21 727	4.38 750	3.35 753	1.59 720	1.20 690	1.26 704	1.52 700	2.37 725	1.88 727	3.23 736	3.00 722	0.53 703	0.47 707	0.48 703	0.49 699	1.29 734	0.97 721

MSMD_ROB	1.34 703	0.96 625	2.38 567	0.39 546	0.32 516	1.96 724	0.62 658	0.91 573	1.43 710	2.94 752	2.60 729	4.77 749	1.95 728	2.43 697	1.33 659	0.29 672	0.26 655	0.32 678	0.32 648	0.30 550	0.30 583

DispFullNet	1.67 719	2.10 744	5.22 737	1.53 735	8.90 759	0.86 643	0.31 482	0.96 618	0.96 663	1.37 711	1.01 660	1.13 686	1.98 729	1.51 563	0.91 596	0.54 705	0.31 673	1.18 735	0.63 723	1.13 726	0.80 709

FTStereo	0.76 621	0.18 7	2.35 562	0.71 690	0.21 317	0.73 585	1.79 740	0.57 284	0.53 355	1.07 682	1.63 703	1.29 697	2.13 730	0.75 447	0.29 307	0.19 605	0.08 211	0.12 408	0.11 340	0.11 159	0.40 651

ELAS	1.39 708	0.79 558	2.86 658	0.53 644	0.50 653	2.81 740	2.20 746	1.61 722	1.50 714	2.28 736	2.35 722	1.82 715	2.13 730	1.73 599	2.22 703	0.35 686	0.37 686	0.35 682	0.35 660	0.49 679	0.47 668
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 698	0.70 511	4.05 726	0.64 684	0.98 711	0.94 659	1.40 731	0.85 518	1.75 726	2.34 737	1.33 690	1.05 675	2.21 732	1.58 577	4.15 742	0.15 537	0.19 596	0.14 512	0.27 613	0.38 627	0.32 603

JetRed	3.29 746	4.93 760	10.17 763	1.45 731	1.72 740	7.44 761	5.05 760	3.06 747	2.12 740	2.41 739	2.39 723	2.99 733	2.37 733	3.51 741	6.44 759	1.32 742	1.90 760	1.37 744	1.23 747	2.21 750	1.76 750

WAO-8	2.80 739	2.14 750	2.89 663	1.91 745	1.04 718	3.98 747	0.96 702	3.26 750	6.17 759	2.15 732	3.37 748	3.31 737	2.41 734	11.84 768	2.03 694	2.05 752	1.86 758	1.54 748	0.92 736	1.22 729	0.87 716

Venus	2.80 739	2.14 750	2.89 663	1.91 745	1.04 718	3.98 747	0.96 702	3.26 750	6.17 759	2.15 732	3.37 748	3.31 737	2.41 734	11.84 768	2.03 694	2.05 752	1.86 758	1.54 748	0.92 736	1.22 729	0.87 716

ELAS_RVC	1.37 707	0.78 555	3.21 700	0.55 657	0.50 653	1.49 703	2.48 750	1.48 715	1.71 725	2.13 731	2.09 714	2.07 720	2.56 736	1.90 641	2.02 693	0.35 686	0.36 684	0.37 688	0.34 656	0.49 679	0.47 668
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 738	2.11 747	2.97 676	2.49 752	2.28 746	2.95 741	2.31 748	2.67 743	2.47 744	3.03 753	3.13 740	2.70 731	2.92 737	4.10 746	4.48 745	2.68 755	2.24 764	3.04 767	2.44 762	2.37 751	2.34 756

PSM-AAD	0.63 550	0.22 63	1.77 367	0.37 519	0.23 371	0.86 643	1.17 719	0.59 299	0.60 419	0.64 583	0.71 592	0.68 540	2.93 738	0.65 418	0.31 343	0.09 160	0.07 89	0.17 583	0.15 473	0.13 219	0.33 614

SGM+DAISY	1.83 722	1.43 710	3.81 718	0.87 704	1.01 716	2.38 737	2.53 751	1.36 709	1.75 726	2.92 751	3.22 741	2.65 730	2.93 738	2.22 677	3.10 725	0.72 717	0.69 730	0.63 714	0.62 721	0.77 710	0.98 722

FC-DCNN	1.49 714	0.59 452	2.88 660	0.44 589	0.39 591	1.97 726	0.66 664	1.67 723	1.70 724	2.72 749	2.89 735	4.22 743	2.97 740	2.55 708	2.19 702	0.29 672	0.26 655	0.31 674	0.30 633	0.32 567	0.39 645

FC-DCNN v2	1.54 716	0.58 449	2.80 654	0.44 589	0.39 591	2.05 730	0.66 664	1.90 732	1.84 732	2.79 750	2.97 738	4.41 747	3.07 741	2.65 713	2.30 707	0.29 672	0.26 655	0.31 674	0.30 633	0.32 567	0.38 639

GrayStereo	0.66 568	0.19 12	1.76 358	0.90 706	0.23 371	0.62 484	1.42 734	0.62 321	0.60 419	0.72 619	0.78 614	0.56 467	3.07 741	0.60 394	0.26 265	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.21 573	0.11 159	0.18 410

FCDSN-DC	1.29 699	0.54 428	2.50 600	0.47 615	0.41 611	1.12 685	0.60 649	1.10 684	1.27 695	2.23 734	2.87 734	3.67 740	3.12 743	2.39 690	1.69 679	0.30 676	0.26 655	0.31 674	0.30 633	0.35 602	0.38 639
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
fsdfsdds	2.52 734	0.90 602	4.35 731	0.62 681	3.81 752	4.40 751	4.02 758	2.26 739	3.45 753	3.39 755	5.86 759	5.49 752	3.16 744	2.42 693	2.55 714	0.45 697	0.27 662	0.55 708	0.48 696	0.95 720	0.96 720

ktn	4.35 751	2.10 744	2.89 663	1.80 741	1.49 736	2.13 732	1.41 733	2.26 739	12.72 769	11.41 771	16.43 776	11.15 769	3.75 745	4.36 749	3.18 727	1.82 749	0.98 744	1.73 754	1.21 746	2.97 756	1.27 737

UNDER WATER-64	2.47 733	1.89 737	4.86 735	1.82 744	1.44 732	3.18 742	1.57 737	2.62 742	5.64 758	2.05 727	2.13 716	4.13 742	3.76 746	2.62 711	3.42 733	1.47 744	0.85 739	1.57 750	1.07 743	1.82 745	1.49 743

TorneroNet-64	2.65 735	1.83 732	3.30 706	1.46 732	1.20 726	3.89 746	0.99 704	3.51 754	6.71 762	2.56 740	4.60 756	4.22 743	3.85 747	3.33 737	3.14 726	1.19 737	0.65 722	1.39 745	0.79 732	3.31 757	1.15 734

DStereoSA	2.12 728	0.98 638	2.80 654	1.25 727	2.23 745	1.97 726	4.62 759	1.22 698	2.54 747	1.16 689	3.84 753	1.00 664	4.05 748	2.07 662	5.29 751	0.93 724	1.48 754	0.48 703	1.51 750	0.95 720	1.95 753

notaker	2.66 736	2.07 743	3.31 708	2.61 754	1.43 730	1.76 719	1.11 715	2.76 745	1.79 728	2.26 735	11.53 771	3.96 741	4.29 749	3.09 733	2.76 720	1.55 746	0.88 740	1.70 753	1.07 743	2.00 748	1.35 740

DStereoFS	2.23 729	2.10 744	2.47 591	1.61 736	1.88 743	3.81 745	2.06 745	1.95 734	3.33 752	2.38 738	3.31 743	2.37 725	4.92 750	2.45 699	3.27 728	1.03 730	1.27 753	0.55 708	1.04 741	0.70 703	2.05 754

MANE	2.90 742	1.14 677	2.96 673	1.03 715	1.01 716	5.01 752	2.45 749	5.36 758	6.88 763	3.58 756	4.76 758	5.99 754	4.99 751	4.23 747	4.61 747	0.56 708	0.67 724	0.44 700	0.78 730	0.51 683	1.03 730

tt	4.93 753	0.27 151	4.20 728	2.29 750	1.58 738	10.20 764	16.97 775	9.42 771	5.02 757	1.67 723	1.28 684	4.68 748	5.03 752	3.37 740	5.92 752	6.16 768	9.47 779	2.82 765	3.18 765	3.60 758	1.53 747

UNDER WATER	2.74 737	1.85 734	4.54 733	1.81 743	1.44 732	2.34 736	1.40 731	3.24 749	6.60 761	2.60 741	2.76 733	5.75 753	5.24 753	3.02 730	4.01 740	1.45 743	0.81 737	1.59 751	1.06 742	1.80 744	1.51 746

TARStereo	4.27 750	0.86 584	6.17 745	0.46 609	7.32 758	5.34 754	6.97 768	4.27 755	7.12 764	5.50 762	8.80 762	7.61 758	5.43 754	2.93 728	2.74 718	0.40 691	0.24 638	0.41 693	5.07 770	0.51 683	7.23 773

SGM-ForestM	2.98 743	1.70 726	3.52 714	0.67 688	0.47 646	5.18 753	3.36 754	3.30 752	2.86 751	4.44 758	3.79 752	9.80 767	5.50 755	6.29 760	6.52 760	0.27 665	0.36 684	0.24 649	0.27 613	0.38 627	0.58 687

zzzz4	5.59 759	6.90 767	6.62 753	13.08 776	12.04 768	7.13 757	5.47 761	7.10 767	1.41 708	2.70 745	3.33 745	8.32 760	5.92 756	4.65 752	6.23 756	3.09 761	1.05 748	2.43 759	2.05 756	6.70 769	5.51 766

noway1	5.58 758	6.89 766	6.57 752	13.08 776	12.04 768	7.13 757	5.47 761	7.10 767	1.40 706	2.70 745	3.33 745	8.32 760	5.92 756	4.65 752	6.23 756	3.09 761	1.05 748	2.43 759	2.05 756	6.70 769	5.51 766

TCMNet-wrong-test	5.51 755	6.62 765	6.20 746	13.02 775	11.90 765	7.14 759	5.53 765	6.99 765	1.44 711	2.65 742	3.10 739	8.37 762	5.95 758	4.75 756	6.05 753	3.07 759	0.98 744	2.38 758	1.99 754	6.62 767	5.43 764

noway3	5.51 755	6.38 764	6.27 747	12.92 773	12.02 766	7.08 755	5.48 763	6.99 765	1.39 705	2.69 744	3.33 745	8.37 762	5.97 759	4.68 755	6.13 754	3.05 757	1.00 746	2.44 762	2.05 756	6.61 766	5.27 763

noway4	5.60 760	6.93 768	6.50 751	13.12 778	12.06 770	7.19 760	5.54 766	6.97 764	1.42 709	2.67 743	3.29 742	8.41 765	6.00 760	4.66 754	6.23 756	3.11 763	1.06 750	2.44 762	2.04 755	6.73 771	5.55 768

noway2	5.52 757	6.31 763	6.33 748	12.97 774	12.02 766	7.09 756	5.49 764	6.95 763	1.40 706	2.70 745	3.32 744	8.40 764	6.00 760	4.60 751	6.13 754	3.07 759	1.04 747	2.43 759	2.05 756	6.65 768	5.44 765

TorneroNet	5.50 754	1.92 740	3.16 693	1.47 733	1.25 729	14.07 768	1.06 712	4.90 756	20.99 787	10.17 767	16.48 777	11.88 773	6.93 762	3.34 738	4.20 743	1.30 741	0.69 730	1.45 747	0.86 734	2.61 754	1.20 735

USTest	8.10 763	7.17 769	8.96 758	9.25 765	9.05 760	15.27 769	23.78 777	9.96 772	9.47 765	5.94 763	6.75 760	7.80 759	7.48 763	8.83 767	11.21 772	2.21 754	3.56 767	2.86 766	3.20 766	5.02 764	4.16 760

coex-ft	5.95 761	1.67 722	60.57 801	0.34 453	0.30 484	0.77 610	0.69 673	0.74 403	4.41 756	19.22 782	2.15 717	1.62 712	7.97 764	1.81 620	8.96 766	0.44 695	2.08 762	0.18 605	0.19 552	0.38 627	4.62 762

IGEV-RUCA	2.28 730	0.30 213	1.15 188	0.40 558	1.86 742	2.06 731	1.90 742	1.36 709	1.80 730	3.70 757	3.76 751	5.02 750	8.19 765	2.12 669	1.63 675	0.25 655	0.76 735	2.72 764	1.91 753	2.39 752	2.36 757

LRCNet_RVC	13.74 777	19.30 778	12.75 771	19.46 781	12.69 773	1.86 720	0.41 568	12.33 774	1.05 674	15.77 778	18.83 781	12.62 776	8.70 766	12.21 771	9.62 768	22.22 793	8.37 778	25.85 794	24.01 795	19.32 788	17.44 789

LE_ROB	4.43 752	1.35 708	9.38 759	2.79 755	3.93 753	2.43 738	3.46 755	2.68 744	11.19 766	11.66 772	4.73 757	5.26 751	10.46 767	4.50 750	9.49 767	0.82 722	0.69 730	1.34 742	0.98 739	0.75 708	0.76 706

MonStereo1	1.98 726	1.01 649	1.78 372	1.19 725	1.04 718	3.58 744	0.61 653	1.53 719	1.93 734	1.39 712	3.37 748	2.23 724	10.80 768	2.84 726	1.25 652	1.04 731	0.38 690	0.96 729	0.57 714	1.10 724	1.00 729

DPSMNet_ROB	9.48 769	5.64 762	13.01 773	8.82 764	11.82 764	8.54 762	24.20 779	6.41 761	13.65 775	5.32 761	11.47 770	6.33 757	10.92 769	7.69 763	13.89 774	7.25 776	8.19 775	5.06 769	7.78 776	5.31 765	8.26 777

DGTPSM_ROB	8.89 767	5.62 761	12.25 768	5.92 762	11.32 763	8.54 762	24.18 778	6.40 760	13.49 772	5.15 759	11.46 769	6.19 756	10.92 769	7.00 761	13.72 773	4.47 764	7.65 771	3.92 768	7.45 775	4.38 762	7.87 776

iinet-test	11.61 770	10.56 770	11.80 765	12.17 767	12.09 771	18.69 773	26.70 783	13.53 775	13.46 770	9.91 765	10.28 763	11.17 770	11.16 771	12.37 772	14.43 775	6.71 772	7.85 772	6.13 773	6.95 771	8.33 773	7.85 774

IINet	11.61 770	10.56 770	11.80 765	12.17 767	12.09 771	18.69 773	26.70 783	13.53 775	13.46 770	9.91 765	10.28 763	11.17 770	11.16 771	12.37 772	14.43 775	6.71 772	7.85 772	6.13 773	6.95 771	8.33 773	7.85 774

Anonymous_1	22.91 781	11.20 773	12.13 767	12.75 770	26.28 789	19.43 780	27.92 785	14.08 778	13.61 773	14.96 777	10.58 765	11.26 772	11.19 773	12.55 774	14.57 778	38.28 800	7.88 774	34.96 798	63.99 800	89.57 804	10.94 780

DPSM_ROB	12.34 773	11.21 774	12.51 769	12.91 771	12.80 774	19.84 782	28.28 786	14.38 781	14.28 777	10.58 769	11.26 767	12.03 774	11.85 774	13.15 776	15.34 780	7.11 774	8.31 776	6.50 776	7.35 773	8.84 775	8.31 778

DPSM	12.34 773	11.21 774	12.51 769	12.91 771	12.80 774	19.84 782	28.28 786	14.38 781	14.28 777	10.58 769	11.26 767	12.03 774	11.85 774	13.15 776	15.34 780	7.11 774	8.31 776	6.50 776	7.35 773	8.84 775	8.31 778

Selective-IGEV-i1pa	9.22 768	12.57 776	9.49 761	2.20 748	1.49 736	16.83 772	8.03 770	14.34 779	11.26 767	10.52 768	15.24 774	14.52 778	11.94 776	18.22 783	9.78 769	7.79 777	3.09 766	5.20 771	2.49 763	2.46 753	6.90 772

UHP	8.35 766	2.17 753	12.80 772	1.04 716	3.05 750	13.45 767	6.62 767	11.56 773	21.64 788	12.60 773	20.66 783	14.01 777	14.14 777	7.42 762	8.27 765	1.86 750	1.65 755	1.36 743	3.22 767	3.66 759	5.78 769

ASD4	21.52 780	19.65 779	22.13 780	22.45 783	16.42 778	23.29 786	30.71 788	33.06 797	17.47 782	24.18 796	14.11 772	21.71 783	15.88 778	21.06 786	18.11 782	19.78 788	17.78 791	26.52 795	20.33 789	27.03 794	18.73 790

HanzoNet	7.64 762	2.86 758	5.05 736	7.01 763	3.97 754	2.18 734	1.34 727	3.37 753	4.05 755	13.17 774	10.58 765	10.73 768	16.52 779	8.45 766	10.51 771	10.48 778	9.72 780	5.59 772	13.46 780	6.84 772	6.83 771

HaxPig	19.86 779	22.40 786	22.34 781	17.95 780	17.95 779	11.77 766	11.89 772	16.02 783	15.89 780	21.10 785	21.41 784	18.74 782	18.39 780	20.08 785	19.69 783	23.63 797	23.22 792	24.06 793	23.69 794	23.00 789	23.95 794

BEATNet-Init1	12.10 772	11.19 772	27.29 794	2.99 756	3.51 751	21.84 785	11.10 771	14.34 779	13.83 776	20.34 783	20.33 782	26.35 796	20.03 781	19.06 784	14.80 779	1.74 748	1.81 757	2.05 756	2.49 763	3.69 760	3.12 759

xxxxx1	28.96 793	20.11 782	14.07 775	49.74 797	39.15 796	18.98 775	26.64 780	21.94 785	20.21 784	16.45 779	17.48 778	18.36 779	21.56 782	16.21 779	20.88 784	23.07 794	26.55 797	66.40 802	78.70 802	30.27 796	32.51 801

tt_ll	28.96 793	20.11 782	14.07 775	49.74 797	39.15 796	18.98 775	26.64 780	21.94 785	20.21 784	16.45 779	17.48 778	18.36 779	21.56 782	16.21 779	20.88 784	23.07 794	26.55 797	66.40 802	78.70 802	30.27 796	32.51 801

ff	28.96 793	20.11 782	14.07 775	49.74 797	39.15 796	18.98 775	26.64 780	21.94 785	20.21 784	16.45 779	17.48 778	18.36 779	21.56 782	16.21 779	20.88 784	23.07 794	26.55 797	66.40 802	78.70 802	30.27 796	32.51 801

MEDIAN_ROB	23.96 783	27.05 795	26.39 792	22.16 782	22.13 781	16.12 771	13.97 773	20.24 784	20.05 783	25.50 797	25.31 794	22.96 785	22.63 785	24.39 787	23.24 787	28.20 798	27.23 800	28.62 796	27.75 798	27.50 795	27.76 799

fast-reg	25.26 790	22.76 794	26.49 793	26.66 791	27.60 790	41.51 796	57.03 791	28.84 789	28.98 798	20.78 784	22.21 785	23.55 787	23.30 786	26.97 797	31.44 796	14.39 786	16.67 784	15.16 785	15.84 788	18.23 787	16.71 783

PML	23.15 782	16.83 777	7.78 755	5.49 761	9.93 762	51.13 797	104.50 803	5.76 759	13.62 774	37.30 804	105.93 803	30.86 797	23.50 787	12.07 770	7.87 764	6.30 769	2.12 763	6.32 775	2.43 761	10.44 777	2.90 758

FlowAnything	24.85 787	22.54 788	25.10 788	26.11 788	25.76 784	39.86 791	57.00 790	28.89 793	28.87 796	21.31 792	22.68 792	24.22 791	23.87 788	26.39 791	30.89 795	14.26 780	16.78 790	13.10 782	14.90 787	17.78 779	16.69 782

RAFT-FEzeroshot	24.80 784	22.55 789	24.73 784	26.10 786	25.76 784	39.84 789	57.07 795	28.84 789	28.79 793	21.14 787	22.48 787	24.18 789	23.88 789	26.38 788	30.87 791	14.26 780	16.71 786	13.09 778	14.82 783	17.79 782	16.72 786

RAFT-FE	24.80 784	22.55 789	24.73 784	26.10 786	25.76 784	39.84 789	57.07 795	28.84 789	28.79 793	21.14 787	22.48 787	24.18 789	23.88 789	26.38 788	30.87 791	14.26 780	16.71 786	13.09 778	14.82 783	17.79 782	16.72 786

LSM0	26.58 791	22.63 793	25.88 791	30.13 792	52.21 803	39.94 795	56.74 789	28.97 794	28.72 792	21.14 787	22.26 786	24.43 794	23.88 789	26.54 795	30.87 791	14.32 785	16.55 783	13.12 784	14.71 781	17.92 785	20.60 791

CasAABBNet	24.81 786	22.53 787	24.83 786	26.08 785	25.74 783	39.86 791	57.06 793	28.87 792	28.83 795	21.16 790	22.54 789	24.22 791	23.89 792	26.38 788	30.87 791	14.25 779	16.71 786	13.09 778	14.81 782	17.78 779	16.71 783

Hybrid-DGEV	24.86 788	22.58 791	25.22 790	26.11 788	25.76 784	39.92 793	57.06 793	29.03 796	29.01 799	21.12 786	22.64 790	24.13 788	23.91 793	26.46 793	30.82 789	14.27 783	16.70 785	13.09 778	14.83 786	17.78 779	16.71 783

Selective-RAFT-Error	24.87 789	22.59 792	25.14 789	26.13 790	25.82 788	39.93 794	57.03 791	28.97 794	28.95 797	21.21 791	22.65 791	24.25 793	23.98 794	26.43 792	30.83 790	14.27 783	16.71 786	13.10 782	14.82 783	17.82 784	16.76 788

DPSimNet_ROB	17.97 778	20.20 785	24.98 787	17.62 779	15.92 777	21.53 784	21.00 776	13.70 777	15.61 779	23.89 795	14.69 773	22.87 784	24.58 795	12.70 775	14.56 777	18.48 787	12.91 781	20.21 790	12.05 778	17.76 778	14.17 781

AVERAGE_ROB	26.93 792	30.34 798	29.27 795	25.82 784	25.34 782	19.48 781	15.17 774	23.55 788	23.00 791	28.45 798	27.87 795	26.25 795	25.86 796	26.96 796	25.55 788	31.30 799	30.07 801	31.76 797	30.81 799	30.79 799	30.93 800

RSGM-EC	41.56 800	31.72 799	19.92 778	51.66 800	47.86 799	38.70 787	61.61 797	33.83 798	22.80 789	23.45 793	29.29 796	43.76 802	35.31 797	66.76 802	70.17 802	66.40 802	37.60 803	48.67 799	25.68 796	48.86 800	27.21 797

acva	41.56 800	31.72 799	19.92 778	51.66 800	47.86 799	38.70 787	61.61 797	33.83 798	22.80 789	23.45 793	29.29 796	43.76 802	35.31 797	66.76 802	70.17 802	66.40 802	37.60 803	48.67 799	25.68 796	48.86 800	27.21 797

zzzz2	37.36 796	34.10 801	37.81 797	39.61 793	38.70 794	60.14 800	86.04 801	43.62 802	43.68 800	31.88 801	34.07 799	35.66 798	35.41 799	39.41 798	46.07 797	21.44 791	25.20 795	19.84 788	22.48 790	26.77 792	25.16 795

noway5	37.36 796	34.10 801	37.81 797	39.61 793	38.70 794	60.14 800	86.04 801	43.62 802	43.68 800	31.88 801	34.07 799	35.66 798	35.41 799	39.41 798	46.07 797	21.44 791	25.20 795	19.84 788	22.48 790	26.77 792	25.16 795

zzzzzz3	37.89 798	29.68 796	38.88 799	48.93 795	48.83 801	58.10 799	76.69 800	42.34 800	43.95 802	31.42 799	34.06 798	40.19 800	40.01 801	39.79 800	48.00 800	21.11 789	25.13 793	20.33 791	22.80 792	25.12 790	22.46 792

zzz1	37.91 799	29.70 797	39.14 800	48.93 795	48.83 801	58.08 798	76.65 799	42.36 801	44.00 803	31.44 800	34.09 801	40.20 801	40.01 801	39.82 801	47.98 799	21.12 790	25.13 793	20.33 791	22.80 792	25.12 790	22.47 793

Selective-IGEV-i16pa	47.65 802	67.17 803	7.20 754	2.47 751	2.32 747	116.02 803	1.42 734	90.41 805	82.69 804	32.69 803	90.10 802	60.10 804	84.41 803	129.53 805	52.52 801	50.16 801	15.10 782	18.00 787	9.63 777	0.94 718	40.09 804

test_example2	115.39 803	123.23 804	94.57 802	115.52 802	123.55 804	101.63 802	114.33 804	53.41 804	99.48 805	134.90 805	135.05 804	85.83 805	85.11 804	111.32 804	106.15 804	152.55 805	205.26 805	99.78 805	114.96 805	140.96 805	110.20 805

ccccc	291.34 804	297.21 805	347.09 804	374.70 805	380.44 805	203.92 804	213.88 805	216.32 806	172.72 806	203.37 806	218.57 805	215.01 806	258.31 805	312.78 806	341.56 805	412.57 806	356.13 806	256.09 806	227.69 806	428.88 806	389.64 806

FADE		3.00 759		2.11 747	2.94 749			5.00 757	2.49 745	1.25 700		3.05 734		8.02 764		94.83 804	35.90 802	65.83 801	66.18 801	1.66 741	1.30 739

Low-res two-view benchmark