Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

3.75w	0.22 97	0.17 186	0.30 133	0.31 60	0.19 128	0.43 381	0.24 175	0.35 87	0.24 70	0.31 198	0.27 135	0.17 11	0.22 133	0.37 153	0.20 52	0.10 15	0.07 1	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

FORCE_5	0.20 36	0.13 6	0.25 39	0.37 271	0.14 12	0.26 119	0.19 36	0.37 105	0.16 11	0.20 30	0.22 58	0.27 153	0.20 93	0.34 120	0.17 7	0.11 39	0.08 2	0.13 125	0.12 221	0.13 185	0.09 6

SCION-Mon(vits-remp)	0.30 256	0.32 590	0.74 621	0.51 635	0.42 662	1.15 683	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 30	0.25 108	0.17 11	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

monster-pro	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 25	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 30	0.25 108	0.17 11	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

ATMStereo	0.24 147	0.19 278	0.39 321	0.41 433	0.17 61	0.33 257	0.22 111	0.41 155	0.37 227	0.27 154	0.23 74	0.22 72	0.35 333	0.29 40	0.24 184	0.12 74	0.08 2	0.14 193	0.11 175	0.16 372	0.11 169

BridgeDepth	0.21 75	0.14 31	0.26 58	0.34 152	0.14 12	0.40 349	0.27 240	0.28 27	0.22 47	0.18 17	0.19 26	0.28 161	0.29 253	0.32 89	0.20 52	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.10 98	0.11 47	0.10 80
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 25	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 30	0.25 108	0.17 11	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 25	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 30	0.25 108	0.17 11	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

asda	0.21 75	0.19 278	0.29 113	0.31 60	0.17 61	0.25 105	0.23 151	0.36 95	0.28 120	0.27 154	0.24 95	0.18 28	0.21 116	0.40 182	0.21 85	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.10 80

asd	0.21 75	0.18 230	0.29 113	0.32 90	0.18 94	0.27 140	0.22 111	0.35 87	0.22 47	0.31 198	0.22 58	0.19 36	0.21 116	0.44 235	0.21 85	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.10 98	0.11 47	0.09 6

qwe	0.22 97	0.18 230	0.28 99	0.31 60	0.18 94	0.29 179	0.21 89	0.38 119	0.32 169	0.35 236	0.30 169	0.20 48	0.20 93	0.43 222	0.21 85	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.12 122	0.09 6

4.25_new	0.22 97	0.21 378	0.32 185	0.32 90	0.18 94	0.31 224	0.27 240	0.32 53	0.24 70	0.29 185	0.27 135	0.20 48	0.23 150	0.34 120	0.23 162	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

4.5w_new	0.22 97	0.21 378	0.32 185	0.32 90	0.18 94	0.31 224	0.27 240	0.32 53	0.24 70	0.29 185	0.27 135	0.20 48	0.23 150	0.34 120	0.23 162	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

4.5_new	0.21 75	0.20 331	0.29 113	0.30 29	0.17 61	0.24 84	0.26 215	0.32 53	0.28 120	0.32 213	0.28 150	0.19 36	0.17 29	0.29 40	0.21 85	0.10 15	0.08 2	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 75	0.20 331	0.29 113	0.30 29	0.17 61	0.24 84	0.26 215	0.32 53	0.28 120	0.32 213	0.28 150	0.19 36	0.17 29	0.29 40	0.21 85	0.10 15	0.08 2	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 97	0.21 378	0.32 185	0.32 90	0.18 94	0.31 224	0.27 240	0.32 53	0.24 70	0.29 185	0.27 135	0.20 48	0.23 150	0.34 120	0.23 162	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

4w-stereo	0.21 75	0.19 278	0.31 160	0.31 60	0.17 61	0.29 179	0.19 36	0.31 42	0.21 45	0.31 198	0.24 95	0.20 48	0.24 163	0.41 194	0.22 115	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.10 98	0.11 47	0.09 6

2.5w	0.21 75	0.18 230	0.31 160	0.32 90	0.18 94	0.31 224	0.25 188	0.31 42	0.23 61	0.28 169	0.35 211	0.18 28	0.17 29	0.39 170	0.21 85	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.10 98	0.11 47	0.09 6

2.75w_new	0.21 75	0.18 230	0.28 99	0.29 15	0.17 61	0.23 69	0.34 396	0.36 95	0.28 120	0.34 224	0.26 125	0.17 11	0.22 133	0.36 140	0.23 162	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

3.25w_new	0.23 120	0.17 186	0.32 185	0.31 60	0.17 61	0.43 381	0.20 58	0.37 105	0.30 144	0.37 248	0.28 150	0.22 72	0.25 177	0.42 208	0.22 115	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.09 1	0.10 80

3.25w	0.23 120	0.17 186	0.32 185	0.31 60	0.17 61	0.43 381	0.20 58	0.37 105	0.30 144	0.37 248	0.28 150	0.22 72	0.25 177	0.42 208	0.22 115	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.09 1	0.10 80

3.5w_stereo	0.22 97	0.18 230	0.29 113	0.30 29	0.18 94	0.27 140	0.23 151	0.37 105	0.28 120	0.31 198	0.26 125	0.22 72	0.26 200	0.50 297	0.24 184	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

3w_stereo	0.24 147	0.20 331	0.37 285	0.33 116	0.16 47	0.32 245	0.42 548	0.41 155	0.38 238	0.31 198	0.27 135	0.16 8	0.26 200	0.34 120	0.22 115	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.12 122	0.11 169

2w_stereo	0.22 97	0.18 230	0.30 133	0.32 90	0.16 47	0.28 164	0.38 486	0.38 119	0.35 200	0.32 213	0.33 190	0.17 11	0.18 47	0.29 40	0.22 115	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.10 98	0.12 122	0.10 80

1w_stereo	0.24 147	0.15 83	0.29 113	0.34 152	0.18 94	0.31 224	0.41 537	0.40 144	0.43 276	0.31 198	0.38 232	0.17 11	0.24 163	0.45 240	0.23 162	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

MonSter	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 25	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 30	0.25 108	0.17 11	0.15 9	0.38 162	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 582	3.08 795	2.43 755	0.31 60	0.18 94	0.29 179	0.20 58	0.37 105	0.32 169	0.28 169	0.24 95	0.18 28	0.18 47	0.31 77	0.22 115	1.09 769	0.08 2	0.17 353	0.16 398	0.14 242	0.97 765

CAS	0.34 305	0.13 6	0.25 39	1.28 766	0.30 543	0.46 408	0.38 486	0.48 220	0.47 306	0.34 224	0.52 306	0.24 109	0.19 72	0.29 40	0.27 269	0.69 755	0.08 2	0.12 66	0.08 2	0.12 122	0.15 377

GFORCE	0.20 36	0.15 83	0.29 113	0.38 315	0.15 25	0.33 257	0.21 89	0.34 77	0.17 14	0.24 103	0.20 31	0.21 62	0.25 177	0.27 19	0.17 7	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.09 6

GCAP-Stereo-w-DA	0.22 97	0.17 186	0.35 251	0.37 271	0.17 61	0.26 119	0.18 17	0.41 155	0.37 227	0.28 169	0.23 74	0.25 127	0.26 200	0.29 40	0.21 85	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.10 80

LLL	0.23 120	0.15 83	0.31 160	0.32 90	0.22 251	0.27 140	0.28 270	0.39 128	0.27 102	0.20 30	0.22 58	0.33 211	0.20 93	0.53 323	0.22 115	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.11 47	0.11 169

low	0.24 147	0.15 83	0.34 233	0.34 152	0.20 177	0.20 33	0.32 363	0.44 192	0.28 120	0.22 70	0.26 125	0.35 234	0.25 177	0.46 260	0.24 184	0.14 220	0.09 29	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.11 169

FORCE_4.7	0.20 36	0.16 130	0.26 58	0.38 315	0.15 25	0.26 119	0.32 363	0.30 33	0.22 47	0.18 17	0.22 58	0.20 48	0.20 93	0.32 89	0.15 1	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.10 80

F4.4	0.20 36	0.15 83	0.26 58	0.34 152	0.13 2	0.25 105	0.25 188	0.34 77	0.16 11	0.22 70	0.18 20	0.25 127	0.23 150	0.30 63	0.19 31	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.11 175	0.12 122	0.10 80

FORCE_4.6	0.20 36	0.16 130	0.28 99	0.33 116	0.14 12	0.29 179	0.31 331	0.37 105	0.19 27	0.19 26	0.23 74	0.21 62	0.19 72	0.27 19	0.17 7	0.13 148	0.09 29	0.12 66	0.11 175	0.12 122	0.09 6

F8.5	0.20 36	0.15 83	0.24 19	0.36 241	0.14 12	0.21 43	0.22 111	0.33 66	0.19 27	0.21 46	0.25 108	0.24 109	0.20 93	0.35 133	0.16 2	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.09 6

FORCE_9	0.20 36	0.15 83	0.24 19	0.36 241	0.14 12	0.22 51	0.22 111	0.32 53	0.19 27	0.21 46	0.24 95	0.24 109	0.20 93	0.36 140	0.16 2	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.09 6

FORCE_8	0.20 36	0.15 83	0.23 9	0.37 271	0.14 12	0.23 69	0.23 151	0.33 66	0.20 38	0.22 70	0.25 108	0.26 140	0.20 93	0.36 140	0.16 2	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.09 6

FORCE_4.5	0.20 36	0.15 83	0.29 113	0.34 152	0.14 12	0.21 43	0.29 280	0.38 119	0.20 38	0.17 13	0.22 58	0.17 11	0.22 133	0.37 153	0.17 7	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.12 221	0.10 9	0.09 6

FORCE_6	0.20 36	0.15 83	0.25 39	0.34 152	0.13 2	0.30 202	0.23 151	0.31 42	0.20 38	0.21 46	0.24 95	0.19 36	0.18 47	0.35 133	0.18 19	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.13 277	0.12 122	0.09 6

GELT-Stereo	0.24 147	0.17 186	0.27 76	0.37 271	0.21 216	0.24 84	0.25 188	0.57 284	0.42 271	0.34 224	0.26 125	0.26 140	0.21 116	0.34 120	0.21 85	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.13 277	0.11 47	0.09 6

small-0shot	0.18 9	0.13 6	0.28 99	0.29 15	0.18 94	0.17 19	0.29 280	0.27 24	0.17 14	0.18 17	0.29 164	0.14 2	0.16 22	0.24 5	0.21 85	0.12 74	0.09 29	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.10 80

testmc14	0.18 9	0.12 2	0.21 2	0.30 29	0.14 12	0.29 179	0.25 188	0.30 33	0.15 6	0.21 46	0.28 150	0.21 62	0.18 47	0.24 5	0.21 85	0.11 39	0.09 29	0.10 1	0.08 2	0.11 47	0.09 6

MCSU-Stereo	0.20 36	0.12 2	0.24 19	0.30 29	0.13 2	0.25 105	0.31 331	0.33 66	0.32 169	0.28 169	0.25 108	0.23 90	0.17 29	0.31 77	0.20 52	0.12 74	0.09 29	0.10 1	0.08 2	0.10 9	0.09 6

CAR	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.30 29	0.19 128	0.25 105	0.18 17	0.42 165	0.27 102	0.23 87	0.25 108	0.17 11	0.14 3	0.29 40	0.22 115	0.12 74	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.11 47	0.11 169

canet-new	0.23 120	0.16 130	0.45 407	0.35 205	0.17 61	0.33 257	0.27 240	0.38 119	0.26 97	0.20 30	0.24 95	0.21 62	0.35 333	0.46 260	0.17 7	0.11 39	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.14 242	0.09 6

LWStereo	0.23 120	0.16 130	0.41 346	0.35 205	0.17 61	0.38 330	0.25 188	0.36 95	0.25 89	0.23 87	0.31 183	0.24 109	0.35 333	0.43 222	0.17 7	0.10 15	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.09 6

LMStereo	0.24 147	0.17 186	0.51 501	0.36 241	0.16 47	0.26 119	0.29 280	0.36 95	0.29 136	0.22 70	0.29 164	0.23 90	0.37 372	0.42 208	0.17 7	0.10 15	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.14 242	0.09 6

CR7Stereo	0.23 120	0.17 186	0.39 321	0.34 152	0.18 94	0.38 330	0.20 58	0.36 95	0.26 97	0.24 103	0.28 150	0.25 127	0.35 333	0.25 9	0.21 85	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.09 6

ARStereo	0.23 120	0.17 186	0.30 133	0.35 205	0.16 47	0.35 287	0.25 188	0.40 144	0.30 144	0.25 119	0.24 95	0.25 127	0.36 362	0.41 194	0.19 31	0.10 15	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.09 6

ARStereo-new	0.23 120	0.16 130	0.37 285	0.34 152	0.16 47	0.24 84	0.24 175	0.43 184	0.36 210	0.26 134	0.27 135	0.23 90	0.35 333	0.28 24	0.20 52	0.10 15	0.09 29	0.13 125	0.09 17	0.12 122	0.09 6

BARStereo	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.36 241	0.17 61	0.26 119	0.26 215	0.33 66	0.30 144	0.27 154	0.30 169	0.23 90	0.34 327	0.42 208	0.18 19	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.15 313	0.10 80

CHEStereo	0.23 120	0.16 130	0.29 113	0.35 205	0.17 61	0.39 343	0.23 151	0.35 87	0.30 144	0.30 194	0.27 135	0.25 127	0.32 295	0.30 63	0.20 52	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.10 80

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.22 97	0.17 186	0.35 251	0.37 271	0.17 61	0.26 119	0.18 17	0.41 155	0.37 227	0.28 169	0.23 74	0.25 127	0.26 200	0.29 40	0.21 85	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.10 80

RMAStereo	0.25 171	0.18 230	0.44 394	0.38 315	0.18 94	0.45 402	0.21 89	0.44 192	0.35 200	0.27 154	0.31 183	0.25 127	0.30 272	0.28 24	0.21 85	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.16 372	0.10 80

ACMStereo	0.25 171	0.19 278	0.38 299	0.38 315	0.17 61	0.18 24	0.25 188	0.52 252	0.49 318	0.28 169	0.30 169	0.21 62	0.33 314	0.33 109	0.23 162	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.17 415	0.11 169

KABStereo	0.25 171	0.19 278	0.32 185	0.37 271	0.20 177	0.40 349	0.29 280	0.49 226	0.39 251	0.24 103	0.25 108	0.22 72	0.34 327	0.49 289	0.21 85	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.10 80

KMOStereo	0.26 190	0.19 278	0.34 233	0.38 315	0.25 384	0.51 429	0.24 175	0.40 144	0.30 144	0.27 154	0.27 135	0.23 90	0.36 362	0.43 222	0.22 115	0.14 220	0.09 29	0.14 193	0.10 98	0.15 313	0.12 237

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 171	0.16 130	0.33 208	0.38 315	0.20 177	0.46 408	0.27 240	0.41 155	0.34 187	0.28 169	0.38 232	0.24 109	0.35 333	0.29 40	0.24 184	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.10 80

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 171	0.14 31	0.30 133	0.34 152	0.21 216	0.44 390	0.25 188	0.44 192	0.35 200	0.27 154	0.35 211	0.37 251	0.35 333	0.28 24	0.26 248	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.11 175	0.11 47	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 120	0.14 31	0.27 76	0.35 205	0.18 94	0.26 119	0.26 215	0.42 165	0.38 238	0.25 119	0.43 255	0.23 90	0.28 234	0.25 9	0.22 115	0.11 39	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.10 80

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 190	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.22 251	0.36 303	0.32 363	0.47 212	0.48 314	0.38 260	0.51 293	0.24 109	0.18 47	0.29 40	0.24 184	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.11 169

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 190	0.16 130	0.31 160	0.34 152	0.21 216	0.33 257	0.31 331	0.45 200	0.45 293	0.40 282	0.54 315	0.24 109	0.18 47	0.36 140	0.22 115	0.12 74	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.10 80

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 190	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.22 251	0.34 276	0.31 331	0.48 220	0.50 325	0.39 273	0.54 315	0.23 90	0.19 72	0.29 40	0.23 162	0.12 74	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.10 80

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 120	0.14 31	0.31 160	0.33 116	0.18 94	0.21 43	0.33 377	0.52 252	0.42 271	0.26 134	0.33 190	0.19 36	0.30 272	0.28 24	0.21 85	0.11 39	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.09 6

PipStereo	0.17 4	0.13 6	0.24 19	0.28 9	0.15 25	0.14 3	0.19 36	0.26 21	0.18 20	0.16 9	0.16 11	0.28 161	0.19 72	0.26 13	0.21 85	0.12 74	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

PSi22b	0.17 4	0.13 6	0.24 19	0.29 15	0.15 25	0.15 9	0.18 17	0.25 13	0.18 20	0.16 9	0.16 11	0.30 184	0.21 116	0.25 9	0.21 85	0.12 74	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 147	0.13 6	0.23 9	0.28 9	0.15 25	0.40 349	0.29 280	0.49 226	0.25 89	0.33 220	0.35 211	0.40 283	0.30 272	0.34 120	0.23 162	0.12 74	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.10 80

Foundation-i32	0.16 1	0.13 6	0.22 4	0.27 4	0.13 2	0.15 9	0.20 58	0.25 13	0.13 2	0.15 2	0.14 3	0.22 72	0.20 93	0.23 4	0.20 52	0.13 148	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.08 1

gcap_with_dpt	0.26 190	0.16 130	0.32 185	0.34 152	0.21 216	0.35 287	0.36 446	0.44 192	0.41 260	0.38 260	0.54 315	0.22 72	0.21 116	0.28 24	0.22 115	0.12 74	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.10 80

BLMT-Stereo	0.17 4	0.11 1	0.22 4	0.32 90	0.20 177	0.16 14	0.22 111	0.20 3	0.22 47	0.14 1	0.18 20	0.15 4	0.14 3	0.25 9	0.22 115	0.10 15	0.09 29	0.14 193	0.13 277	0.10 9	0.10 80

Pro-Stereo	0.18 9	0.13 6	0.21 2	0.32 90	0.23 308	0.16 14	0.19 36	0.20 3	0.22 47	0.24 103	0.18 20	0.17 11	0.11 1	0.35 133	0.20 52	0.11 39	0.09 29	0.15 259	0.14 323	0.10 9	0.10 80

BridgeDepth_RVC	0.20 36	0.14 31	0.24 19	0.26 2	0.15 25	0.35 287	0.17 7	0.40 144	0.22 47	0.21 46	0.21 44	0.20 48	0.24 163	0.33 109	0.25 218	0.13 148	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.12 122	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.24 147	0.17 186	0.29 113	0.32 90	0.21 216	0.64 534	0.19 36	0.31 42	0.37 227	0.23 87	0.30 169	0.27 153	0.19 72	0.47 271	0.22 115	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.09 17	0.12 122	0.09 6

GSStereo	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.25 384	0.36 303	0.30 302	0.42 165	0.27 102	0.30 194	0.28 150	0.23 90	0.21 116	0.32 89	0.22 115	0.16 365	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.14 242	0.12 237

GS-Stereo							0.30 302	0.42 165	0.27 102	0.30 194	0.28 150	0.23 90	0.21 116	0.32 89	0.22 115	0.16 365	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.14 242	0.12 237

Wavelet-MonSter	0.20 36	0.13 6	0.27 76	0.33 116	0.18 94	0.17 19	0.21 89	0.32 53	0.23 61	0.25 119	0.34 202	0.22 72	0.24 163	0.27 19	0.21 85	0.09 1	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 23	0.13 6	0.25 39	0.31 60	0.16 47	0.19 29	0.17 7	0.42 165	0.24 70	0.23 87	0.21 44	0.17 11	0.16 22	0.45 240	0.19 31	0.13 148	0.09 29	0.11 6	0.08 2	0.10 9	0.11 169

Replicate-Monster	0.26 190	0.15 83	1.07 682	0.30 29	0.17 61	0.38 330	0.19 36	0.43 184	0.39 251	0.23 87	0.21 44	0.23 90	0.21 116	0.45 240	0.19 31	0.11 39	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.09 1	0.14 342

2.25w	0.22 97	0.18 230	0.31 160	0.31 60	0.18 94	0.31 224	0.18 17	0.32 53	0.31 155	0.31 198	0.37 228	0.20 48	0.22 133	0.45 240	0.24 184	0.10 15	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.10 80

monsterstereo	0.22 97	0.14 31	0.26 58	0.34 152	0.18 94	0.21 43	0.20 58	0.37 105	0.35 200	0.33 220	0.40 243	0.19 36	0.18 47	0.45 240	0.21 85	0.11 39	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.13 185	0.08 1

monsters	0.22 97	0.14 31	0.26 58	0.31 60	0.19 128	0.23 69	0.19 36	0.44 192	0.33 177	0.36 241	0.30 169	0.16 8	0.18 47	0.43 222	0.19 31	0.11 39	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.10 80

LG-Stereo_L2	0.18 9	0.13 6	0.28 99	0.30 29	0.19 128	0.20 33	0.18 17	0.30 33	0.21 45	0.18 17	0.15 6	0.19 36	0.18 47	0.33 109	0.19 31	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.09 17	0.10 9	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 9	0.13 6	0.28 99	0.30 29	0.20 177	0.20 33	0.19 36	0.27 24	0.19 27	0.15 2	0.15 6	0.18 28	0.17 29	0.33 109	0.19 31	0.13 148	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 36	0.13 6	0.27 76	0.33 116	0.17 61	0.38 330	0.18 17	0.30 33	0.19 27	0.24 103	0.15 6	0.26 140	0.17 29	0.32 89	0.21 85	0.13 148	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.10 80

MLG-Stereo_test2	0.17 4	0.13 6	0.25 39	0.31 60	0.16 47	0.24 84	0.17 7	0.25 13	0.13 2	0.17 13	0.17 17	0.22 72	0.14 3	0.32 89	0.19 31	0.13 148	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.09 6

MLG-Stereo_test1	0.18 9	0.13 6	0.27 76	0.33 116	0.17 61	0.24 84	0.17 7	0.25 13	0.12 1	0.18 17	0.14 3	0.23 90	0.15 9	0.31 77	0.20 52	0.12 74	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.10 9	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 9	0.13 6	0.27 76	0.34 152	0.15 25	0.27 140	0.17 7	0.28 27	0.14 4	0.18 17	0.14 3	0.23 90	0.15 9	0.32 89	0.20 52	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.09 17	0.10 9	0.09 6

SGD-Stereo	0.22 97	0.15 83	0.27 76	0.31 60	0.15 25	0.29 179	0.20 58	0.37 105	0.29 136	0.24 103	0.29 164	0.21 62	0.27 217	0.36 140	0.25 218	0.16 365	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.10 80

GREAT-IGEV	0.22 97	0.15 83	0.31 160	0.29 15	0.22 251	0.21 43	0.26 215	0.33 66	0.31 155	0.20 30	0.30 169	0.22 72	0.22 133	0.47 271	0.22 115	0.11 39	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.13 185	0.10 80
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.25 171	0.31 585	0.24 19	0.51 635	0.19 128	0.29 179	0.22 111	0.40 144	0.37 227	0.26 134	0.24 95	0.24 109	0.31 289	0.44 235	0.22 115	0.14 220	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.14 242	0.10 80

FoundationStereo	0.17 4	0.14 31	0.25 39	0.30 29	0.16 47	0.23 69	0.20 58	0.22 6	0.15 6	0.18 17	0.16 11	0.20 48	0.19 72	0.26 13	0.21 85	0.13 148	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.10 9	0.09 6

StereoAnything_RVC	0.21 75	0.68 723	0.39 321	0.28 9	0.15 25	0.23 69	0.18 17	0.20 3	0.19 27	0.16 9	0.16 11	0.15 4	0.22 133	0.30 63	0.18 19	0.16 365	0.09 29	0.12 66	0.08 2	0.16 372	0.09 6

AIO_rvc	0.23 120	0.16 130	0.32 185	0.34 152	0.19 128	0.26 119	0.33 377	0.40 144	0.22 47	0.26 134	0.24 95	0.34 218	0.15 9	0.51 305	0.24 184	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.10 80

AIO_test	0.23 120	0.16 130	0.28 99	0.34 152	0.20 177	0.30 202	0.39 508	0.38 119	0.25 89	0.25 119	0.28 150	0.32 197	0.22 133	0.38 162	0.25 218	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.09 6

castereo++	0.26 190	0.16 130	0.26 58	0.33 116	0.19 128	0.75 584	0.20 58	0.37 105	0.47 306	0.23 87	0.23 74	0.35 234	0.28 234	0.39 170	0.19 31	0.14 220	0.09 29	0.14 193	0.09 17	0.11 47	0.10 80

castereo	0.28 221	0.16 130	0.32 185	0.35 205	0.21 216	0.40 349	0.42 548	0.50 238	0.66 398	0.26 134	0.41 246	0.37 251	0.36 362	0.33 109	0.24 184	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.11 47	0.10 80

fffft	0.25 171	0.17 186	0.37 285	0.36 241	0.22 251	0.28 164	0.36 446	0.42 165	0.24 70	0.36 241	0.23 74	0.27 153	0.22 133	0.52 312	0.27 269	0.12 74	0.09 29	0.16 303	0.12 221	0.12 122	0.12 237
1: 1. 1
WCG-NET	0.28 221	0.15 83	0.33 208	0.33 116	0.19 128	0.33 257	0.27 240	0.39 128	0.80 493	0.46 316	0.49 279	0.39 269	0.25 177	0.40 182	0.25 218	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.11 175	0.12 122	0.10 80

IGEV-Stereo++	0.21 75	0.15 83	0.27 76	0.37 271	0.19 128	0.22 51	0.18 17	0.42 165	0.35 200	0.22 70	0.28 150	0.24 109	0.18 47	0.27 19	0.22 115	0.12 74	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.12 122	0.10 80

U	0.45 456	0.16 130	0.32 185	0.40 395	0.71 744	3.55 776	0.20 58	0.41 155	0.38 238	0.26 134	0.23 74	0.24 109	0.22 133	0.26 13	0.22 115	0.15 304	0.09 29	0.88 758	0.13 277	0.13 185	0.11 169

gcap-zeroshot	0.26 190	0.16 130	0.31 160	0.33 116	0.22 251	0.36 303	0.31 331	0.47 212	0.46 299	0.38 260	0.50 283	0.24 109	0.18 47	0.28 24	0.24 184	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.10 80

test_for_model	0.26 190	0.16 130	0.31 160	0.33 116	0.22 251	0.36 303	0.32 363	0.47 212	0.48 314	0.38 260	0.51 293	0.24 109	0.18 47	0.29 40	0.24 184	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.11 169

testlalala	0.26 190	0.16 130	0.31 160	0.33 116	0.22 251	0.36 303	0.31 331	0.47 212	0.46 299	0.38 260	0.50 283	0.24 109	0.18 47	0.28 24	0.24 184	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.10 80

4D-IteraStereo	0.33 293	0.18 230	0.40 335	0.40 395	0.24 349	0.32 245	0.27 240	0.58 293	0.72 431	0.65 416	0.54 315	0.42 307	0.23 150	0.45 240	0.28 292	0.14 220	0.09 29	0.19 457	0.16 398	0.16 372	0.11 169

MC-Stereo	0.28 221	0.17 186	0.32 185	0.38 315	0.20 177	0.26 119	0.26 215	0.49 226	0.37 227	0.37 248	0.61 343	0.41 295	0.31 289	0.55 340	0.25 218	0.13 148	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.11 169

test-3	0.34 305	0.16 130	0.43 382	0.39 350	0.21 216	0.43 381	0.22 111	0.63 336	0.78 482	0.71 461	0.45 261	0.64 448	0.27 217	0.43 222	0.31 332	0.12 74	0.09 29	0.17 353	0.13 277	0.12 122	0.10 80

test_1	0.34 305	0.16 130	0.43 382	0.39 350	0.21 216	0.43 381	0.23 151	0.63 336	0.78 482	0.68 440	0.45 261	0.64 448	0.27 217	0.43 222	0.31 332	0.12 74	0.09 29	0.17 353	0.13 277	0.12 122	0.10 80

CREStereo++_RVC	0.32 273	0.15 83	0.23 9	0.31 60	0.24 349	0.27 140	0.22 111	0.46 208	0.88 543	0.46 316	0.80 437	0.30 184	0.26 200	0.36 140	0.33 356	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.51 748	0.13 185	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
RAFT-Stereo + iAFF	0.36 343	0.17 186	0.41 346	0.35 205	0.19 128	0.33 257	0.29 280	0.65 354	0.73 438	0.68 440	1.01 551	0.56 390	0.40 397	0.42 208	0.30 323	0.11 39	0.09 29	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.10 80

AFF-stereo	0.38 377	0.19 278	0.39 321	0.37 271	0.21 216	0.27 140	0.31 331	0.65 354	0.66 398	0.64 407	1.13 606	0.76 528	0.39 391	0.55 340	0.33 356	0.11 39	0.09 29	0.16 303	0.16 398	0.13 185	0.11 169

CR-Stereo	0.18 9	0.16 130	0.24 19	0.27 4	0.13 2	0.17 19	0.23 151	0.28 27	0.18 20	0.17 13	0.16 11	0.26 140	0.24 163	0.33 109	0.17 7	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.10 98	0.12 122	0.11 169

CR-RVC	0.18 9	0.12 2	0.24 19	0.29 15	0.13 2	0.20 33	0.18 17	0.34 77	0.17 14	0.24 103	0.13 1	0.19 36	0.19 72	0.34 120	0.19 31	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.08 2	0.11 47	0.09 6

E$^{3}$Stereo	0.22 97	0.15 83	0.32 185	0.33 116	0.23 308	0.22 51	0.20 58	0.37 105	0.28 120	0.20 30	0.22 58	0.33 211	0.20 93	0.52 312	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.11 169

LLLLL	0.22 97	0.15 83	0.32 185	0.33 116	0.23 308	0.22 51	0.20 58	0.37 105	0.28 120	0.20 30	0.22 58	0.33 211	0.20 93	0.52 312	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.11 169

100	0.22 97	0.14 31	0.30 133	0.32 90	0.22 251	0.21 43	0.22 111	0.33 66	0.27 102	0.22 70	0.22 58	0.36 246	0.18 47	0.48 282	0.21 85	0.11 39	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.10 80

Last	0.22 97	0.14 31	0.30 133	0.32 90	0.20 177	0.25 105	0.22 111	0.34 77	0.27 102	0.21 46	0.21 44	0.41 295	0.17 29	0.45 240	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.10 80

DDDD	0.21 75	0.15 83	0.28 99	0.31 60	0.20 177	0.25 105	0.22 111	0.39 128	0.24 70	0.22 70	0.18 20	0.44 327	0.21 116	0.28 24	0.23 162	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.10 80

F7	0.20 36	0.15 83	0.25 39	0.35 205	0.14 12	0.22 51	0.26 215	0.33 66	0.19 27	0.21 46	0.23 74	0.22 72	0.20 93	0.35 133	0.16 2	0.11 39	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 47	0.09 6

FORCE_4	0.20 36	0.13 6	0.26 58	0.36 241	0.14 12	0.30 202	0.30 302	0.33 66	0.15 6	0.21 46	0.20 31	0.25 127	0.21 116	0.36 140	0.17 7	0.12 74	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.13 185	0.09 6

EE1	0.28 221	0.15 83	0.35 251	0.36 241	0.24 349	0.18 24	0.26 215	0.59 300	0.38 238	0.34 224	0.35 211	0.47 341	0.35 333	0.54 331	0.22 115	0.16 365	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.14 242	0.12 237

AnonStereo	0.31 265	0.19 278	0.37 285	0.39 350	0.23 308	0.28 164	0.34 396	0.64 351	0.49 318	0.43 299	0.34 202	0.55 386	0.32 295	0.54 331	0.23 162	0.16 365	0.10 112	0.15 259	0.12 221	0.17 415	0.13 290

rgla	0.20 36	0.15 83	0.27 76	0.33 116	0.19 128	0.29 179	0.20 58	0.32 53	0.24 70	0.24 103	0.18 20	0.18 28	0.18 47	0.30 63	0.20 52	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.10 80

416test1013	0.20 36	0.16 130	0.27 76	0.34 152	0.20 177	0.29 179	0.19 36	0.32 53	0.27 102	0.25 119	0.19 26	0.19 36	0.19 72	0.29 40	0.20 52	0.13 148	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.10 80

416test	0.19 23	0.16 130	0.27 76	0.34 152	0.20 177	0.28 164	0.20 58	0.31 42	0.24 70	0.24 103	0.18 20	0.18 28	0.19 72	0.28 24	0.19 31	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.12 122	0.10 80

test410_97500	0.20 36	0.15 83	0.33 208	0.33 116	0.19 128	0.35 287	0.16 4	0.33 66	0.22 47	0.22 70	0.22 58	0.23 90	0.18 47	0.32 89	0.17 7	0.10 15	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

test410	0.20 36	0.15 83	0.33 208	0.32 90	0.20 177	0.36 303	0.16 4	0.34 77	0.22 47	0.22 70	0.23 74	0.22 72	0.18 47	0.30 63	0.17 7	0.10 15	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.10 80

LACA_dic	0.18 9	0.20 331	0.25 39	0.30 29	0.14 12	0.20 33	0.18 17	0.25 13	0.20 38	0.23 87	0.17 17	0.20 48	0.16 22	0.32 89	0.17 7	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.18 447	0.10 80

GEAR-Net	0.24 147	0.20 331	0.31 160	0.38 315	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.50 238	0.23 61	0.28 169	0.35 211	0.30 184	0.22 133	0.31 77	0.28 292	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.13 185	0.13 290

monster_256*512	0.35 324	0.23 441	0.30 133	0.42 481	0.23 308	0.44 390	0.36 446	0.71 419	0.67 403	0.45 308	0.52 306	0.62 439	0.40 397	0.38 162	0.33 356	0.13 148	0.10 112	0.17 353	0.15 359	0.16 372	0.13 290

over-6	0.22 97	0.18 230	0.28 99	0.34 152	0.13 2	0.32 245	0.22 111	0.49 226	0.25 89	0.24 103	0.24 95	0.21 62	0.25 177	0.38 162	0.20 52	0.14 220	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.12 122	0.10 80

over v1	0.21 75	0.19 278	0.26 58	0.35 205	0.13 2	0.35 287	0.20 58	0.31 42	0.16 11	0.23 87	0.23 74	0.25 127	0.27 217	0.41 194	0.22 115	0.13 148	0.10 112	0.11 6	0.08 2	0.11 47	0.12 237

over-8	0.21 75	0.19 278	0.27 76	0.35 205	0.13 2	0.33 257	0.21 89	0.34 77	0.17 14	0.21 46	0.22 58	0.26 140	0.25 177	0.41 194	0.20 52	0.14 220	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.11 169

over-9	0.21 75	0.19 278	0.27 76	0.35 205	0.13 2	0.33 257	0.21 89	0.35 87	0.17 14	0.21 46	0.22 58	0.26 140	0.25 177	0.41 194	0.20 52	0.13 148	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.11 169

anonymous	0.20 36	0.16 130	0.29 113	0.32 90	0.21 216	0.14 3	0.21 89	0.24 11	0.28 120	0.25 119	0.36 221	0.18 28	0.16 22	0.27 19	0.20 52	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.10 80

Anonymus	0.24 147	0.14 31	0.29 113	0.37 271	0.23 308	0.30 202	0.22 111	0.39 128	0.32 169	0.23 87	0.20 31	0.38 260	0.26 200	0.45 240	0.24 184	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.13 277	0.12 122	0.13 290

PhaseNet	0.25 171	0.16 130	0.31 160	0.35 205	0.22 251	0.33 257	0.22 111	0.45 200	0.33 177	0.21 46	0.28 150	0.38 260	0.23 150	0.42 208	0.28 292	0.13 148	0.10 112	0.15 259	0.15 359	0.13 185	0.12 237

TestStereo_HLe17	0.34 305	0.17 186	0.46 424	0.32 90	0.21 216	0.42 376	0.31 331	0.70 410	0.66 398	0.46 316	0.68 373	0.36 246	0.30 272	0.61 422	0.36 410	0.16 365	0.10 112	0.14 193	0.13 277	0.15 313	0.15 377

mm2	0.18 9	0.14 31	0.24 19	0.30 29	0.19 128	0.15 9	0.19 36	0.31 42	0.24 70	0.15 2	0.20 31	0.29 169	0.17 29	0.30 63	0.20 52	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

mm1	0.18 9	0.14 31	0.24 19	0.30 29	0.19 128	0.15 9	0.19 36	0.25 13	0.24 70	0.15 2	0.20 31	0.29 169	0.17 29	0.30 63	0.20 52	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

quiztm	0.29 238	0.19 278	0.35 251	0.40 395	0.23 308	0.27 140	0.33 377	0.63 336	0.39 251	0.45 308	0.60 338	0.39 269	0.18 47	0.40 182	0.26 248	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.14 242	0.10 80

MGA	0.19 23	0.14 31	0.26 58	0.30 29	0.20 177	0.29 179	0.18 17	0.35 87	0.27 102	0.19 26	0.21 44	0.19 36	0.15 9	0.29 40	0.20 52	0.12 74	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.11 169

MSE-Stereo	0.19 23	0.14 31	0.25 39	0.30 29	0.19 128	0.25 105	0.18 17	0.42 165	0.27 102	0.19 26	0.25 108	0.17 11	0.14 3	0.29 40	0.20 52	0.12 74	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.11 47	0.11 169

TS12	0.24 147	0.15 83	0.29 113	0.37 271	0.17 61	0.32 245	0.26 215	0.42 165	0.24 70	0.31 198	0.51 293	0.25 127	0.27 217	0.40 182	0.29 315	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.13 185	0.10 80

DF	0.26 190	0.15 83	0.38 299	0.35 205	0.19 128	0.26 119	0.26 215	0.42 165	0.27 102	0.29 185	0.49 279	0.50 361	0.22 133	0.48 282	0.20 52	0.14 220	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.11 169

bcnet-new	0.24 147	0.16 130	0.48 459	0.36 241	0.17 61	0.39 343	0.24 175	0.36 95	0.30 144	0.24 103	0.25 108	0.26 140	0.32 295	0.45 240	0.18 19	0.10 15	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.10 80

FCBStereo	0.23 120	0.15 83	0.32 185	0.36 241	0.18 94	0.38 330	0.21 89	0.40 144	0.24 70	0.27 154	0.23 74	0.34 218	0.35 333	0.30 63	0.19 31	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.10 80

PSGStereo	0.23 120	0.15 83	0.32 185	0.36 241	0.18 94	0.38 330	0.21 89	0.40 144	0.24 70	0.27 154	0.23 74	0.34 218	0.35 333	0.30 63	0.19 31	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.10 80

MUNStereo	0.23 120	0.17 186	0.40 335	0.36 241	0.17 61	0.33 257	0.22 111	0.35 87	0.27 102	0.27 154	0.23 74	0.29 169	0.34 327	0.31 77	0.22 115	0.13 148	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.16 372	0.12 237

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 97	0.15 83	0.35 251	0.33 116	0.17 61	0.23 69	0.25 188	0.42 165	0.24 70	0.26 134	0.26 125	0.21 62	0.30 272	0.31 77	0.20 52	0.10 15	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.10 80

TOTStereo	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.35 205	0.18 94	0.31 224	0.19 36	0.46 208	0.42 271	0.25 119	0.23 74	0.25 127	0.30 272	0.32 89	0.22 115	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.12 122	0.10 80

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 171	0.14 31	0.74 621	0.33 116	0.19 128	0.29 179	0.22 111	0.38 119	0.29 136	0.25 119	0.22 58	0.23 90	0.32 295	0.28 24	0.19 31	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.12 122	0.30 645

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 97	0.16 130	0.35 251	0.33 116	0.18 94	0.24 84	0.24 175	0.45 200	0.27 102	0.23 87	0.35 211	0.20 48	0.26 200	0.28 24	0.19 31	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.11 47	0.11 169

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 273	0.38 632	2.34 752	0.33 116	0.19 128	0.20 33	0.22 111	0.43 184	0.29 136	0.22 70	0.25 108	0.22 72	0.26 200	0.29 40	0.20 52	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.10 80

PSi22a	0.16 1	0.13 6	0.23 9	0.27 4	0.15 25	0.17 19	0.18 17	0.26 21	0.15 6	0.15 2	0.13 1	0.21 62	0.17 29	0.22 2	0.19 31	0.13 148	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

LACA3	0.20 36	0.17 186	0.25 39	0.29 15	0.15 25	0.32 245	0.25 188	0.29 30	0.22 47	0.23 87	0.21 44	0.21 62	0.22 133	0.44 235	0.19 31	0.13 148	0.10 112	0.11 6	0.08 2	0.11 47	0.08 1

PSi22	0.30 256	0.18 230	0.30 133	0.36 241	0.19 128	0.30 202	0.19 36	0.42 165	0.73 438	0.27 154	0.32 187	0.57 396	0.43 415	0.77 560	0.25 218	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.14 242	0.11 169

Foundation-i1c-attn	0.23 120	0.13 6	0.23 9	0.29 15	0.15 25	0.35 287	0.27 240	0.45 200	0.28 120	0.28 169	0.34 202	0.40 283	0.30 272	0.33 109	0.24 184	0.13 148	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.10 9	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 147	0.13 6	0.23 9	0.29 15	0.15 25	0.40 349	0.26 215	0.48 220	0.25 89	0.31 198	0.33 190	0.40 283	0.30 272	0.35 133	0.24 184	0.13 148	0.10 112	0.12 66	0.11 175	0.11 47	0.09 6

LiteMatch	0.24 147	0.17 186	0.24 19	0.37 271	0.20 177	0.27 140	0.27 240	0.31 42	0.24 70	0.21 46	0.20 31	0.29 169	0.40 397	0.29 40	0.43 479	0.16 365	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.14 242	0.14 342

Lsterematch	0.38 377	0.17 186	0.38 299	0.37 271	0.20 177	0.42 376	0.27 240	0.57 284	0.71 429	0.66 429	1.02 560	0.49 355	0.40 397	0.57 365	0.43 479	0.16 365	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.14 242	0.14 342

Foundation-i1	0.26 190	0.14 31	0.25 39	0.33 116	0.21 216	0.39 343	0.26 215	0.60 313	0.38 238	0.35 236	0.38 232	0.44 327	0.29 253	0.32 89	0.26 248	0.13 148	0.10 112	0.12 66	0.11 175	0.11 47	0.10 80

Selective-IGEV-i32	0.24 147	0.18 230	0.35 251	0.35 205	0.19 128	0.27 140	0.25 188	0.55 271	0.23 61	0.27 154	0.25 108	0.34 218	0.19 72	0.58 388	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.10 80

GeoVLM	0.19 23	0.14 31	0.24 19	0.30 29	0.19 128	0.27 140	0.19 36	0.31 42	0.24 70	0.21 46	0.20 31	0.29 169	0.20 93	0.29 40	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

LACA2	0.20 36	0.15 83	0.26 58	0.30 29	0.15 25	0.29 179	0.29 280	0.30 33	0.22 47	0.21 46	0.23 74	0.28 161	0.20 93	0.34 120	0.19 31	0.13 148	0.10 112	0.10 1	0.09 17	0.12 122	0.09 6

LACA1	0.18 9	0.15 83	0.26 58	0.29 15	0.14 12	0.25 105	0.23 151	0.25 13	0.19 27	0.20 30	0.16 11	0.19 36	0.18 47	0.30 63	0.21 85	0.14 220	0.10 112	0.11 6	0.10 98	0.11 47	0.09 6

Test_v1	0.20 36	0.14 31	0.22 4	0.28 9	0.18 94	0.24 84	0.21 89	0.39 128	0.31 155	0.21 46	0.22 58	0.17 11	0.17 29	0.34 120	0.19 31	0.13 148	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.10 9	0.09 6

Hybrid-DGEV-03	0.45 456	0.19 278	0.33 208	0.43 504	0.27 468	0.56 472	0.26 215	0.65 354	0.74 448	0.94 614	1.92 716	0.61 432	0.30 272	0.55 340	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.18 409	0.16 398	0.14 242	0.11 169

DispViT+	0.23 120	0.14 31	0.27 76	0.29 15	0.17 61	0.19 29	0.20 58	0.59 300	0.45 293	0.28 169	0.26 125	0.24 109	0.17 29	0.46 260	0.24 184	0.13 148	0.10 112	0.10 1	0.08 2	0.10 9	0.10 80

WQFJA1++	0.23 120	0.15 83	0.27 76	0.30 29	0.21 216	0.31 224	0.18 17	0.36 95	0.17 14	0.25 119	0.30 169	0.29 169	0.28 234	0.40 182	0.22 115	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.42 697	0.11 169

MatchAttention (ZS)	0.16 1	0.14 31	0.20 1	0.26 2	0.12 1	0.16 14	0.21 89	0.22 6	0.22 47	0.16 9	0.27 135	0.15 4	0.15 9	0.26 13	0.18 19	0.13 148	0.10 112	0.10 1	0.07 1	0.10 9	0.09 6
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.26 190	0.16 130	0.30 133	0.38 315	0.21 216	0.34 276	0.27 240	0.57 284	0.47 306	0.28 169	0.35 211	0.29 169	0.24 163	0.42 208	0.27 269	0.12 74	0.10 112	0.16 303	0.15 359	0.12 122	0.10 80

MonSter++	0.19 23	0.14 31	0.24 19	0.30 29	0.19 128	0.27 140	0.19 36	0.31 42	0.24 70	0.21 46	0.20 31	0.29 169	0.19 72	0.29 40	0.21 85	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

HiDET	0.20 36	0.13 6	0.26 58	0.30 29	0.19 128	0.23 69	0.18 17	0.36 95	0.26 97	0.20 30	0.23 74	0.27 153	0.16 22	0.30 63	0.23 162	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.09 1	0.09 6

GEAStereo	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.25 384	0.36 303	0.30 302	0.42 165	0.28 120	0.26 134	0.28 150	0.24 109	0.21 116	0.32 89	0.22 115	0.18 460	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.12 237

gasm-f	0.24 147	0.16 130	0.27 76	0.33 116	0.25 384	0.25 105	0.36 446	0.42 165	0.28 120	0.26 134	0.35 211	0.24 109	0.30 272	0.36 140	0.23 162	0.18 460	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.15 313	0.12 237

FE-Mocha	0.32 273	0.19 278	0.50 486	0.38 315	0.27 468	0.30 202	0.20 58	0.71 419	0.36 210	0.65 416	0.56 328	0.54 381	0.25 177	0.38 162	0.22 115	0.15 304	0.10 112	0.17 353	0.16 398	0.13 185	0.12 237

DLNR-FE	20.05 812	36.38 820	38.08 817	170.06 838	60.08 828	0.23 69	0.20 58	14.13 807	0.36 210	0.44 303	0.66 364	0.43 316	0.21 116	0.63 446	0.28 292	5.38 801	0.10 112	0.15 259	0.11 175	73.09 837	0.11 169

IGEV-FE	0.34 305	0.18 230	0.67 587	0.39 350	0.28 493	0.30 202	0.25 188	0.74 443	0.31 155	0.62 386	0.57 330	0.54 381	0.25 177	0.53 323	0.27 269	0.14 220	0.10 112	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.12 237

DDF-Stereo	0.26 190	0.15 83	0.30 133	0.36 241	0.29 524	0.19 29	0.20 58	0.32 53	0.31 155	0.26 134	0.26 125	0.29 169	0.29 253	0.38 162	0.24 184	0.17 424	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.70 746	0.12 237

252Zero-FE	0.20 36	0.15 83	0.26 58	0.33 116	0.19 128	0.23 69	0.18 17	0.41 155	0.34 187	0.22 70	0.21 44	0.19 36	0.18 47	0.28 24	0.22 115	0.14 220	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.10 9	0.10 80

Zero-FE251	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.20 177	0.44 390	0.19 36	0.37 105	0.25 89	0.27 154	0.29 164	0.38 260	0.24 163	0.32 89	0.22 115	0.14 220	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.11 47	0.10 80

zero-FE	0.25 171	0.15 83	0.30 133	0.35 205	0.29 524	0.19 29	0.20 58	0.35 87	0.31 155	0.26 134	0.27 135	0.29 169	0.29 253	0.33 109	0.24 184	0.17 424	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.64 740	0.12 237

AdaDepth	0.22 97	0.17 186	0.32 185	0.37 271	0.18 94	0.34 276	0.22 111	0.33 66	0.23 61	0.21 46	0.21 44	0.20 48	0.20 93	0.56 353	0.21 85	0.10 15	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.11 47	0.12 237

GASTEREO	0.25 171	0.16 130	0.32 185	0.40 395	0.20 177	0.22 51	0.30 302	0.43 184	0.31 155	0.37 248	0.33 190	0.22 72	0.35 333	0.41 194	0.23 162	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.12 122	0.11 169

MSCF	0.25 171	0.16 130	0.33 208	0.39 350	0.20 177	0.20 33	0.31 331	0.43 184	0.31 155	0.36 241	0.33 190	0.23 90	0.35 333	0.36 140	0.23 162	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.13 185	0.11 169

IGEV	0.20 36	0.12 2	0.23 9	0.31 60	0.20 177	0.23 69	0.19 36	0.40 144	0.29 136	0.22 70	0.34 202	0.20 48	0.15 9	0.31 77	0.19 31	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.10 9	0.10 80

xyz-stereo	4.23 781	0.17 186	61.76 831	0.34 152	0.16 47	12.16 795	0.37 464	0.58 293	0.68 410	1.01 647	3.36 761	0.77 534	0.82 645	1.21 684	0.40 455	0.12 74	0.10 112	0.16 303	0.11 175	0.13 185	0.10 80

111111	0.21 75	0.14 31	0.27 76	0.37 271	0.22 251	0.21 43	0.19 36	0.43 184	0.27 102	0.20 30	0.20 31	0.29 169	0.14 3	0.41 194	0.22 115	0.14 220	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.12 122	0.12 237

LG-G_1	0.21 75	0.13 6	0.30 133	0.34 152	0.16 47	0.52 435	0.17 7	0.34 77	0.18 20	0.21 46	0.21 44	0.26 140	0.19 72	0.37 153	0.20 52	0.14 220	0.10 112	0.13 125	0.09 17	0.11 47	0.10 80

LG-G	0.21 75	0.13 6	0.30 133	0.34 152	0.16 47	0.52 435	0.17 7	0.34 77	0.18 20	0.21 46	0.21 44	0.26 140	0.19 72	0.37 153	0.20 52	0.14 220	0.10 112	0.13 125	0.09 17	0.11 47	0.10 80

LGtest1	0.19 23	0.14 31	0.29 113	0.34 152	0.16 47	0.26 119	0.17 7	0.32 53	0.20 38	0.21 46	0.15 6	0.23 90	0.20 93	0.32 89	0.20 52	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.09 17	0.12 122	0.11 169

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 120	0.16 130	0.32 185	0.39 350	0.21 216	0.18 24	0.21 89	0.34 77	0.26 97	0.28 169	0.51 293	0.28 161	0.29 253	0.26 13	0.24 184	0.14 220	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.12 237

MM-Stereo_test2	0.30 256	0.18 230	0.39 321	0.40 395	0.24 349	0.42 376	0.42 548	0.63 336	0.41 260	0.37 248	0.35 211	0.32 197	0.26 200	0.53 323	0.25 218	0.12 74	0.10 112	0.15 259	0.12 221	0.15 313	0.10 80

HART	0.29 238	0.16 130	0.32 185	0.40 395	0.21 216	0.32 245	0.26 215	0.62 326	0.31 155	0.33 220	0.65 357	0.41 295	0.22 133	0.55 340	0.25 218	0.12 74	0.10 112	0.15 259	0.11 175	0.15 313	0.11 169

Reg-Stereo(zero)	0.30 256	0.16 130	0.28 99	0.34 152	0.18 94	0.32 245	0.20 58	0.63 336	0.68 410	0.50 332	0.52 306	0.51 367	0.30 272	0.45 240	0.25 218	0.13 148	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.12 122	0.11 169

FLISNet	0.45 456	0.21 378	0.36 268	0.34 152	0.35 612	0.28 164	0.31 331	0.72 426	0.46 299	0.87 572	1.13 606	1.09 643	0.76 621	0.69 505	0.56 566	0.12 74	0.10 112	0.17 353	0.17 459	0.17 415	0.15 377

CoSv	0.45 456	0.21 378	0.36 268	0.34 152	0.35 612	0.28 164	0.31 331	0.72 426	0.46 299	0.87 572	1.13 606	1.09 643	0.76 621	0.69 505	0.56 566	0.12 74	0.10 112	0.17 353	0.17 459	0.17 415	0.15 377

SCV_C0	0.26 190	0.18 230	0.34 233	0.35 205	0.24 349	0.23 69	0.28 270	0.51 242	0.36 210	0.31 198	0.36 221	0.37 251	0.20 93	0.57 365	0.22 115	0.13 148	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.16 372	0.12 237

SCV	0.26 190	0.19 278	0.33 208	0.35 205	0.21 216	0.27 140	0.34 396	0.56 275	0.28 120	0.24 103	0.28 150	0.37 251	0.23 150	0.49 289	0.22 115	0.18 460	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.15 313	0.11 169

HUF	0.24 147	0.16 130	0.33 208	0.32 90	0.18 94	0.25 105	0.40 521	0.42 165	0.34 187	0.25 119	0.23 74	0.32 197	0.28 234	0.34 120	0.24 184	0.13 148	0.10 112	0.13 125	0.09 17	0.12 122	0.10 80

GIP-stereo	0.24 147	0.18 230	0.30 133	0.37 271	0.24 349	0.26 119	0.20 58	0.46 208	0.36 210	0.24 103	0.39 237	0.35 234	0.20 93	0.31 77	0.21 85	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.11 169

DEFOM-Stereo	0.22 97	0.15 83	0.26 58	0.33 116	0.20 177	0.61 506	0.21 89	0.30 33	0.31 155	0.23 87	0.19 26	0.18 28	0.18 47	0.41 194	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.11 169

SMoEStereo_RVC	0.26 190	0.19 278	0.35 251	0.35 205	0.22 251	0.36 303	0.32 363	0.39 128	0.34 187	0.37 248	0.30 169	0.33 211	0.24 163	0.53 323	0.24 184	0.12 74	0.10 112	0.16 303	0.12 221	0.12 122	0.11 169

999	0.27 213	0.16 130	0.35 251	0.36 241	0.24 349	0.31 224	0.27 240	0.49 226	0.38 238	0.26 134	0.30 169	0.39 269	0.23 150	0.63 446	0.25 218	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.14 342

tg	0.33 293	0.18 230	0.37 285	0.39 350	0.22 251	0.38 330	0.26 215	0.70 410	0.56 357	0.47 323	0.65 357	0.42 307	0.24 163	0.55 340	0.33 356	0.14 220	0.10 112	0.18 409	0.17 459	0.14 242	0.11 169

PAM_32	0.46 467	0.19 278	0.67 587	0.39 350	0.24 349	0.75 584	0.27 240	0.95 538	0.34 187	0.68 440	0.44 257	1.91 727	0.65 564	0.62 432	0.26 248	0.15 304	0.10 112	0.16 303	0.15 359	0.14 242	0.13 290

PAM	0.46 467	0.19 278	0.70 602	0.40 395	0.26 432	0.75 584	0.33 377	0.85 492	0.34 187	0.70 454	0.46 266	1.83 722	0.63 547	0.61 422	0.26 248	0.15 304	0.10 112	0.16 303	0.14 323	0.14 242	0.13 290

dual_stereo	0.19 23	0.14 31	0.24 19	0.31 60	0.16 47	0.16 14	0.20 58	0.29 30	0.20 38	0.23 87	0.20 31	0.22 72	0.14 3	0.52 312	0.24 184	0.13 148	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

Pointernet	0.27 213	0.14 31	0.33 208	0.35 205	0.23 308	0.35 287	0.21 89	0.72 426	0.38 238	0.39 273	0.36 221	0.34 218	0.25 177	0.36 140	0.25 218	0.15 304	0.10 112	0.12 66	0.08 2	0.11 47	0.10 80

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 427	0.20 331	0.74 621	0.38 315	0.43 669	0.39 343	0.26 215	0.94 531	0.49 318	0.53 349	0.77 411	0.93 593	0.45 431	0.63 446	0.24 184	0.16 365	0.10 112	0.17 353	0.18 489	0.20 507	0.20 536

IGEV-Stereo+	0.23 120	0.14 31	0.26 58	0.32 90	0.19 128	0.12 2	0.17 7	0.29 30	0.29 136	0.21 46	0.15 6	0.22 72	0.22 133	0.40 182	0.22 115	0.14 220	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.15 313	0.86 756

AIO-Stereo	0.25 171	0.18 230	0.34 233	0.37 271	0.18 94	0.28 164	0.30 302	0.48 220	0.27 102	0.29 185	0.30 169	0.32 197	0.17 29	0.52 312	0.23 162	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.10 80

WCG-NET（raft）	0.31 265	0.15 83	0.36 268	0.32 90	0.19 128	0.35 287	0.27 240	0.51 242	0.78 482	0.45 308	0.55 325	0.48 347	0.27 217	0.54 331	0.26 248	0.13 148	0.10 112	0.12 66	0.11 175	0.12 122	0.11 169

RSM++	0.25 171	0.18 230	0.34 233	0.36 241	0.20 177	0.28 164	0.30 302	0.51 242	0.32 169	0.25 119	0.22 58	0.37 251	0.21 116	0.50 297	0.24 184	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.14 242	0.10 80

RSM	0.25 171	0.18 230	0.33 208	0.36 241	0.20 177	0.27 140	0.34 396	0.51 242	0.27 102	0.26 134	0.23 74	0.39 269	0.21 116	0.56 353	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.14 242	0.10 80

RAFT-Stereo-weight	0.32 273	0.18 230	0.33 208	0.39 350	0.22 251	0.26 119	0.29 280	0.67 375	0.80 493	0.53 349	0.51 293	0.58 405	0.20 93	0.47 271	0.27 269	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.11 169

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 171	0.14 31	0.74 621	0.33 116	0.19 128	0.29 179	0.22 111	0.38 119	0.29 136	0.25 119	0.22 58	0.23 90	0.32 295	0.28 24	0.19 31	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.12 122	0.30 645

MoCha-V2	0.25 171	0.15 83	0.29 113	0.40 395	0.18 94	0.27 140	0.26 215	0.49 226	0.27 102	0.36 241	0.27 135	0.33 211	0.35 333	0.49 289	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.11 169

IGEV++	0.24 147	0.17 186	0.31 160	0.38 315	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.50 238	0.23 61	0.28 169	0.35 211	0.30 184	0.22 133	0.31 77	0.28 292	0.14 220	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.13 290

ACVNet-DCA	0.35 324	0.23 441	0.33 208	0.41 433	0.22 251	0.55 457	0.38 486	0.85 492	0.54 342	0.41 289	0.50 283	0.34 218	0.49 454	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.19 457	0.13 277	0.18 447	0.17 454

xx1	0.39 394	0.23 441	0.33 208	0.41 433	0.22 251	0.55 457	0.38 486	0.67 375	1.06 642	0.41 289	0.50 283	0.65 461	0.53 479	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.20 492	0.19 522	0.18 447	0.17 454

1test111	0.36 343	0.23 441	0.33 208	0.41 433	0.22 251	0.55 457	0.38 486	0.85 492	0.54 342	0.41 289	0.50 283	0.34 218	0.49 454	0.55 340	0.45 506	0.16 365	0.10 112	0.19 457	0.13 277	0.18 447	0.17 454

cc1	0.37 360	0.23 441	0.33 208	0.41 433	0.22 251	0.55 457	0.38 486	0.67 375	1.06 642	0.41 289	0.50 283	0.34 218	0.49 454	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.19 457	0.13 277	0.16 372	0.15 377

ff7	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.36 241	0.26 432	0.31 224	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.33 190	0.32 197	0.29 253	0.58 388	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

ffff	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.36 241	0.26 432	0.31 224	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.33 190	0.32 197	0.29 253	0.58 388	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

ffm	0.44 445	0.26 526	0.49 472	0.37 271	0.25 384	0.55 457	0.37 464	0.68 385	1.04 632	0.73 478	0.96 525	0.71 488	0.53 479	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.25 602	0.21 572	0.16 372	0.16 428

ff1	0.49 515	0.26 526	0.49 472	0.37 271	0.25 384	0.55 457	0.37 464	0.68 385	1.04 632	0.73 478	0.96 525	0.71 488	0.53 479	1.01 647	0.88 650	0.16 365	0.10 112	0.25 602	0.21 572	0.16 372	0.16 428

11t	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.36 241	0.26 432	0.31 224	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.33 190	0.32 197	0.29 253	0.58 388	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

tt1	0.36 343	0.24 483	0.32 185	0.41 433	0.22 251	0.54 450	0.38 486	0.68 385	1.04 632	0.41 289	0.46 266	0.35 234	0.45 431	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.19 457	0.13 277	0.16 372	0.16 428

IGEV_Zeroshot_test	0.34 305	0.18 230	0.67 587	0.39 350	0.28 493	0.30 202	0.25 188	0.74 443	0.31 155	0.62 386	0.57 330	0.54 381	0.25 177	0.53 323	0.27 269	0.14 220	0.10 112	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.12 237

MSKI-zero shot	0.32 273	0.17 186	0.34 233	0.39 350	0.21 216	0.32 245	0.22 111	0.61 321	0.43 276	0.52 346	0.64 354	0.61 432	0.20 93	0.74 539	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.12 122	0.12 237

DLNR_Zeroshot_test	20.09 813	36.28 819	38.04 816	169.85 837	61.80 829	0.23 69	0.20 58	13.88 806	0.37 227	0.44 303	0.66 364	0.43 316	0.21 116	0.62 432	0.28 292	5.46 802	0.10 112	0.15 259	0.11 175	72.60 836	0.11 169

CASnet	0.30 256	0.20 331	0.33 208	0.41 433	0.16 47	0.26 119	0.24 175	0.52 252	0.53 338	0.52 346	0.54 315	0.39 269	0.24 163	0.40 182	0.26 248	0.14 220	0.10 112	0.22 551	0.18 489	0.18 447	0.11 169
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.27 213	0.17 186	0.31 160	0.34 152	0.45 681	0.26 119	0.28 270	0.37 105	0.32 169	0.30 194	0.46 266	0.31 194	0.37 372	0.36 140	0.24 184	0.14 220	0.10 112	0.15 259	0.12 221	0.13 185	0.11 169

Any-RAFT	0.35 324	0.16 130	0.30 133	0.34 152	0.21 216	0.52 435	0.22 111	0.88 508	0.73 438	0.53 349	0.73 390	0.64 448	0.28 234	0.46 260	0.24 184	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.12 237

LoS_RVC	0.27 213	0.16 130	0.27 76	0.32 90	0.30 543	0.44 390	0.34 396	0.41 155	0.33 177	0.31 198	0.51 293	0.29 169	0.32 295	0.36 140	0.28 292	0.11 39	0.10 112	0.11 6	0.08 2	0.11 47	0.19 510

anonymousdsp2	0.35 324	0.20 331	0.43 382	0.37 271	0.24 349	0.48 417	0.31 331	0.86 496	0.65 394	0.55 359	0.50 283	0.50 361	0.34 327	0.56 353	0.31 332	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.16 372	0.14 342

anonymousdsp	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.37 271	0.25 384	0.30 202	0.35 423	0.63 336	0.35 200	0.39 273	0.33 190	0.33 211	0.28 234	0.59 406	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

Selective-IGEV	0.24 147	0.18 230	0.35 251	0.35 205	0.19 128	0.27 140	0.25 188	0.55 271	0.23 61	0.27 154	0.25 108	0.34 218	0.19 72	0.58 388	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.10 80

EGLCR-Stereo	0.25 171	0.16 130	0.33 208	0.34 152	0.20 177	0.35 287	0.20 58	0.52 252	0.36 210	0.28 169	0.27 135	0.41 295	0.18 47	0.45 240	0.26 248	0.14 220	0.10 112	0.16 303	0.14 323	0.13 185	0.11 169

RCA-Stereo	0.35 324	0.17 186	0.34 233	0.38 315	0.22 251	0.31 224	0.34 396	0.68 385	1.24 683	0.45 308	0.65 357	0.47 341	0.43 415	0.38 162	0.27 269	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 47	0.11 169

DCANet-4	0.36 343	0.20 331	0.48 459	0.34 152	0.19 128	0.29 179	0.30 302	0.66 365	0.92 574	0.69 448	0.78 423	0.40 283	0.47 444	0.45 240	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 47	0.13 290

ccc-4	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.36 241	0.26 432	0.31 224	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.33 190	0.32 197	0.29 253	0.58 388	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

fff	0.37 360	0.16 130	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.29 179	0.30 302	0.69 394	1.06 642	0.69 448	0.78 423	0.42 307	0.63 547	0.46 260	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 47	0.13 290

ADStereo(finetuned)	0.37 360	0.16 130	0.49 472	0.34 152	0.19 128	0.30 202	0.30 302	0.68 385	0.91 569	0.70 454	0.77 411	0.43 316	0.69 586	0.45 240	0.33 356	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.12 237

test_4	0.36 343	0.18 230	0.31 160	0.44 525	0.25 384	0.20 33	0.34 396	0.56 275	0.41 260	0.59 370	1.45 684	0.43 316	0.25 177	0.63 446	0.28 292	0.12 74	0.10 112	0.17 353	0.19 522	0.15 313	0.11 169

IGEV-Stereo	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.37 271	0.25 384	0.30 202	0.35 423	0.63 336	0.35 200	0.39 273	0.33 190	0.33 211	0.28 234	0.59 406	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_3	0.36 343	0.19 278	0.44 394	0.44 525	0.23 308	0.48 417	0.36 446	0.66 365	0.82 506	0.64 407	0.45 261	0.68 474	0.25 177	0.41 194	0.31 332	0.12 74	0.10 112	0.18 409	0.16 398	0.15 313	0.11 169

LCNet	0.41 419	0.20 331	0.32 185	0.44 525	0.24 349	0.47 414	0.29 280	0.67 375	0.53 338	0.72 472	1.03 565	0.66 466	0.60 528	0.58 388	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.19 457	0.19 522	0.21 533	0.36 683

STrans-v2	0.46 467	0.20 331	0.48 459	0.40 395	0.24 349	0.55 457	0.50 602	1.07 591	0.73 438	0.65 416	1.05 575	0.72 497	0.69 586	0.72 524	0.33 356	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.14 323	0.13 185	0.12 237

TransformOpticalFlow	0.44 445	0.20 331	0.47 438	0.41 433	0.23 308	0.37 317	0.47 582	0.94 531	0.76 462	0.65 416	1.14 612	0.73 510	0.56 504	0.76 550	0.32 342	0.15 304	0.10 112	0.17 353	0.15 359	0.14 242	0.13 290

PFNet	0.42 427	0.18 230	0.58 540	0.43 504	0.24 349	0.43 381	0.32 363	0.74 443	0.78 482	1.00 642	0.74 399	0.68 474	0.39 391	0.72 524	0.37 429	0.16 365	0.10 112	0.20 492	0.15 359	0.16 372	0.13 290

IRAFT_RVC	0.42 427	0.20 331	0.48 459	0.44 525	0.24 349	0.27 140	0.54 630	0.74 443	0.77 471	0.76 493	0.80 437	0.73 510	0.51 469	0.70 512	0.36 410	0.17 424	0.10 112	0.21 535	0.16 398	0.16 372	0.14 342

cross-raft	0.34 305	0.20 331	0.37 285	0.44 525	0.23 308	0.32 245	0.35 423	0.74 443	0.40 256	0.60 374	0.77 411	0.57 396	0.27 217	0.43 222	0.28 292	0.12 74	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.15 313	0.11 169

GMM-Stereo	0.44 445	0.19 278	0.36 268	0.42 481	0.25 384	0.51 429	0.47 582	0.71 419	0.53 338	0.76 493	1.37 665	0.76 528	0.38 378	0.60 412	0.33 356	0.15 304	0.10 112	0.20 492	0.19 522	0.16 372	0.27 620

iRaftStereo_RVC	0.32 273	0.19 278	0.37 285	0.39 350	0.22 251	0.31 224	0.29 280	0.68 385	0.51 331	0.49 328	0.66 364	0.37 251	0.23 150	0.45 240	0.33 356	0.14 220	0.10 112	0.18 409	0.17 459	0.15 313	0.12 237

s12784h	0.36 343	0.15 83	0.24 19	0.34 152	0.15 25	0.77 591	0.29 280	0.80 474	0.83 511	0.56 362	0.57 330	0.43 316	0.40 397	0.57 365	0.33 356	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.09 17	0.14 242	0.09 6

XX-TBD	0.32 273	0.53 697	0.26 58	0.51 635	0.20 177	0.37 317	0.24 175	0.40 144	0.73 438	0.54 355	0.69 377	0.31 194	0.25 177	0.32 89	0.27 269	0.16 365	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.13 185	0.11 169

DCANet	0.36 343	0.16 130	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.30 202	0.30 302	0.68 385	0.91 569	0.70 454	0.77 411	0.43 316	0.57 507	0.45 240	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.12 237

csc	0.37 360	0.16 130	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.29 179	0.30 302	0.69 394	1.06 642	0.69 448	0.78 423	0.42 307	0.63 547	0.46 260	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 47	0.13 290

cscssc	0.37 360	0.16 130	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.29 179	0.30 302	0.69 394	1.06 642	0.69 448	0.78 423	0.42 307	0.63 547	0.46 260	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 47	0.13 290

111	0.40 406	0.17 186	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.52 435	0.28 270	0.74 443	1.16 668	0.50 332	0.91 503	0.63 442	0.48 449	0.61 422	0.35 392	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.13 185	0.13 290

CFNet-RSSM	0.34 305	0.17 186	0.45 407	0.39 350	0.22 251	0.35 287	0.23 151	0.73 437	0.84 516	0.65 416	0.54 315	0.57 396	0.28 234	0.46 260	0.26 248	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.13 185	0.11 169

PMTNet	0.32 273	0.16 130	0.24 19	0.29 15	0.18 94	0.45 402	0.22 111	0.56 275	0.63 381	0.46 316	0.54 315	0.39 269	0.34 327	0.48 282	0.24 184	0.75 757	0.10 112	0.12 66	0.08 2	0.12 122	0.11 169

HITNet	0.41 419	0.26 526	0.45 407	0.33 116	0.17 61	0.63 526	0.30 302	0.93 526	0.64 389	0.71 461	0.82 450	0.64 448	0.52 473	0.59 406	0.43 479	0.14 220	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.19 486	0.12 237
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.47 483	0.24 483	0.61 551	0.37 271	0.17 61	0.61 506	0.33 377	0.80 474	0.87 539	0.94 614	1.13 606	0.72 497	0.43 415	0.89 615	0.51 543	0.13 148	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.14 242	0.12 237

300	0.21 75	0.14 31	0.30 133	0.32 90	0.20 177	0.22 51	0.21 89	0.36 95	0.28 120	0.22 70	0.22 58	0.34 218	0.18 47	0.28 24	0.21 85	0.12 74	0.11 268	0.14 193	0.10 98	0.10 9	0.10 80

F5.5	0.20 36	0.14 31	0.24 19	0.35 205	0.14 12	0.31 224	0.22 111	0.34 77	0.20 38	0.18 17	0.23 74	0.24 109	0.19 72	0.28 24	0.16 2	0.11 39	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.13 185	0.09 6

TT111	0.20 36	0.14 31	0.28 99	0.31 60	0.19 128	0.24 84	0.19 36	0.36 95	0.23 61	0.22 70	0.17 17	0.35 234	0.19 72	0.29 40	0.22 115	0.12 74	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.09 1	0.10 80

noway7	0.60 607	0.29 570	4.94 774	0.43 504	0.23 308	0.44 390	0.33 377	0.73 437	0.73 438	0.51 337	0.51 293	0.75 520	0.52 473	0.43 222	0.37 429	0.14 220	0.11 268	0.16 303	0.14 323	0.16 372	0.13 290

DF_test	0.19 23	0.13 6	0.26 58	0.33 116	0.24 349	0.10 1	0.23 151	0.26 21	0.30 144	0.22 70	0.27 135	0.16 8	0.18 47	0.22 2	0.20 52	0.15 304	0.11 268	0.13 125	0.12 221	0.13 185	0.10 80

ManiGeoR	0.33 293	0.17 186	0.43 382	0.31 60	0.22 251	0.40 349	0.27 240	0.73 437	0.49 318	0.40 282	0.63 348	0.40 283	0.32 295	0.62 432	0.41 461	0.16 365	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.16 428

HLf10	0.33 293	0.17 186	0.43 382	0.31 60	0.22 251	0.40 349	0.27 240	0.73 437	0.49 318	0.40 282	0.63 348	0.40 283	0.32 295	0.62 432	0.41 461	0.16 365	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.16 428

HLf8	0.33 293	0.17 186	0.39 321	0.30 29	0.22 251	0.43 381	0.27 240	0.71 419	0.67 403	0.44 303	0.60 338	0.36 246	0.30 272	0.58 388	0.35 392	0.18 460	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.17 415	0.18 475

TestStereo_HL3	0.37 360	0.19 278	0.49 472	0.34 152	0.24 349	0.51 429	0.39 508	0.60 313	0.43 276	0.61 382	0.83 456	0.56 390	0.46 438	0.55 340	0.28 292	0.15 304	0.11 268	0.14 193	0.13 277	0.14 242	0.17 454

TestStereo_HL2	0.33 293	0.18 230	0.33 208	0.31 60	0.22 251	0.32 245	0.25 188	0.58 293	0.61 366	0.54 355	0.68 373	0.41 295	0.36 362	0.57 365	0.36 410	0.16 365	0.11 268	0.13 125	0.11 175	0.15 313	0.16 428

GGDA	0.32 273	0.18 230	0.32 185	0.31 60	0.21 216	0.31 224	0.26 215	0.59 300	0.66 398	0.50 332	0.68 373	0.40 283	0.36 362	0.55 340	0.35 392	0.15 304	0.11 268	0.13 125	0.12 221	0.15 313	0.15 377

TestStereo-Hl	0.34 305	0.20 331	0.32 185	0.32 90	0.22 251	0.32 245	0.27 240	0.64 351	0.59 362	0.50 332	0.67 370	0.46 338	0.45 431	0.60 412	0.34 373	0.14 220	0.11 268	0.13 125	0.13 277	0.15 313	0.15 377

derf	0.19 23	0.14 31	0.26 58	0.32 90	0.19 128	0.21 43	0.18 17	0.30 33	0.24 70	0.17 13	0.20 31	0.28 161	0.16 22	0.32 89	0.20 52	0.12 74	0.11 268	0.11 6	0.09 17	0.09 1	0.10 80

qqai	0.19 23	0.14 31	0.27 76	0.32 90	0.19 128	0.22 51	0.18 17	0.30 33	0.25 89	0.18 17	0.20 31	0.29 169	0.17 29	0.33 109	0.21 85	0.13 148	0.11 268	0.11 6	0.09 17	0.09 1	0.10 80

PointNet	0.20 36	0.15 83	0.25 39	0.32 90	0.18 94	0.29 179	0.23 151	0.25 13	0.27 102	0.15 2	0.24 95	0.28 161	0.17 29	0.34 120	0.20 52	0.13 148	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.11 47	0.09 6

LiteMatch*	0.20 36	0.14 31	0.31 160	0.31 60	0.23 308	0.24 84	0.21 89	0.31 42	0.30 144	0.21 46	0.19 26	0.24 109	0.19 72	0.31 77	0.20 52	0.13 148	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.11 169

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 221	0.51 686	1.28 707	0.31 60	0.19 128	0.22 51	0.22 111	0.45 200	0.28 120	0.23 87	0.32 187	0.25 127	0.24 163	0.32 89	0.20 52	0.12 74	0.11 268	0.12 66	0.10 98	0.11 47	0.11 169

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 221	0.23 441	1.22 702	0.34 152	0.21 216	0.29 179	0.21 89	0.41 155	0.33 177	0.24 103	0.30 169	0.32 197	0.28 234	0.33 109	0.20 52	0.12 74	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.11 169

RT-Monster	0.32 273	0.17 186	0.30 133	0.34 152	0.26 432	0.38 330	0.20 58	0.56 275	0.76 462	0.61 382	0.64 354	0.49 355	0.28 234	0.41 194	0.30 323	0.14 220	0.11 268	0.12 66	0.10 98	0.11 47	0.13 290

VMStereo-Base	0.28 221	0.16 130	0.27 76	0.30 29	0.17 61	0.30 202	0.27 240	0.50 238	0.65 394	0.32 213	0.47 272	0.42 307	0.24 163	0.41 194	0.27 269	0.15 304	0.11 268	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.14 342

LCMNet	0.21 75	0.14 31	0.25 39	0.30 29	0.20 177	0.26 119	0.19 36	0.38 119	0.43 276	0.21 46	0.21 44	0.27 153	0.17 29	0.36 140	0.23 162	0.12 74	0.11 268	0.11 6	0.09 17	0.09 1	0.09 6

DA	0.29 238	0.17 186	0.31 160	0.40 395	0.20 177	0.74 578	0.33 377	0.47 212	0.44 284	0.34 224	0.39 237	0.39 269	0.32 295	0.32 89	0.24 184	0.15 304	0.11 268	0.16 303	0.11 175	0.15 313	0.10 80

GGEV	0.29 238	0.17 186	0.31 160	0.40 395	0.20 177	0.74 578	0.33 377	0.47 212	0.44 284	0.34 224	0.39 237	0.39 269	0.32 295	0.32 89	0.24 184	0.15 304	0.11 268	0.16 303	0.11 175	0.15 313	0.10 80

DVStereo	0.30 256	0.15 83	0.34 233	0.33 116	0.20 177	0.53 443	0.25 188	0.56 275	0.43 276	0.56 362	0.50 283	0.35 234	0.29 253	0.49 289	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.12 66	0.11 175	0.11 47	0.10 80

IGEV-RUCA	0.25 171	0.16 130	0.34 233	0.39 350	0.27 468	0.33 257	0.20 58	0.38 119	0.36 210	0.26 134	0.31 183	0.25 127	0.21 116	0.48 282	0.24 184	0.20 525	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.17 415	0.15 377

tt45	0.27 213	0.17 186	0.34 233	0.35 205	0.23 308	0.38 330	0.28 270	0.46 208	0.28 120	0.40 282	0.27 135	0.38 260	0.25 177	0.57 365	0.26 248	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.12 122	0.14 342

mms	0.26 190	0.21 378	0.33 208	0.37 271	0.25 384	0.30 202	0.33 377	0.40 144	0.32 169	0.28 169	0.34 202	0.34 218	0.20 93	0.45 240	0.26 248	0.12 74	0.11 268	0.16 303	0.12 221	0.14 242	0.11 169

ours_stereo	0.26 190	0.21 378	0.33 208	0.38 315	0.23 308	0.30 202	0.33 377	0.42 165	0.38 238	0.26 134	0.34 202	0.35 234	0.23 150	0.47 271	0.27 269	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.12 221	0.14 242	0.10 80

fffy	0.28 221	0.21 378	0.34 233	0.37 271	0.23 308	0.33 257	0.29 280	0.51 242	0.41 260	0.32 213	0.37 228	0.39 269	0.27 217	0.50 297	0.27 269	0.12 74	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.11 169

UGAM-zero	0.46 467	0.19 278	0.62 556	0.37 271	0.23 308	0.34 276	0.21 89	1.15 629	0.39 251	0.66 429	0.61 343	1.70 719	0.91 666	0.75 545	0.25 218	0.14 220	0.11 268	0.15 259	0.12 221	0.13 185	0.13 290

GCAP-BAT	0.28 221	0.15 83	0.42 367	0.33 116	0.21 216	0.25 105	0.25 188	0.45 200	0.54 342	0.34 224	0.42 249	0.43 316	0.27 217	0.48 282	0.24 184	0.14 220	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.11 47	0.12 237

Occ-G	0.26 190	0.14 31	0.28 99	0.34 152	0.20 177	0.27 140	0.34 396	0.41 155	0.31 155	0.29 185	0.43 255	0.49 355	0.25 177	0.47 271	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.12 237

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 496	0.21 378	1.26 706	0.39 350	0.51 704	0.28 164	0.30 302	1.25 678	0.44 284	0.68 440	1.11 595	0.86 562	0.33 314	0.67 488	0.27 269	0.15 304	0.11 268	0.17 353	0.20 549	0.22 558	0.24 595

trnet	0.27 213	0.14 31	0.23 9	0.28 9	0.15 25	0.37 317	0.23 151	0.52 252	0.72 431	0.42 295	0.51 293	0.34 218	0.26 200	0.39 170	0.25 218	0.15 304	0.11 268	0.12 66	0.08 2	0.11 47	0.10 80

GCAPDPT-zeroshot	0.28 221	0.15 83	0.42 367	0.33 116	0.21 216	0.25 105	0.25 188	0.45 200	0.54 342	0.34 224	0.42 249	0.43 316	0.27 217	0.48 282	0.24 184	0.14 220	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.11 47	0.12 237

RAFT-Test	0.34 305	0.18 230	0.37 285	0.38 315	0.23 308	0.50 424	0.23 151	0.69 394	0.40 256	0.60 374	0.85 472	0.61 432	0.28 234	0.46 260	0.27 269	0.14 220	0.11 268	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.12 237

HH	0.35 324	0.20 331	0.47 438	0.40 395	0.25 384	0.33 257	0.31 331	0.76 457	0.38 238	0.43 299	0.57 330	0.79 538	0.44 426	0.71 518	0.25 218	0.15 304	0.11 268	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.12 237

HanStereo	0.35 324	0.20 331	0.47 438	0.40 395	0.25 384	0.33 257	0.31 331	0.76 457	0.38 238	0.43 299	0.57 330	0.79 538	0.44 426	0.71 518	0.25 218	0.15 304	0.11 268	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.12 237

LoS	0.29 238	0.15 83	0.30 133	0.29 15	0.18 94	0.33 257	0.29 280	0.51 242	0.72 431	0.34 224	0.52 306	0.41 295	0.28 234	0.47 271	0.28 292	0.15 304	0.11 268	0.13 125	0.09 17	0.11 47	0.11 169
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.28 221	0.14 31	0.23 9	0.30 29	0.70 743	0.37 317	0.27 240	0.48 220	0.46 299	0.34 224	0.48 275	0.27 153	0.22 133	0.39 170	0.23 162	0.13 148	0.11 268	0.12 66	0.08 2	0.13 185	0.17 454

knoymous	0.36 343	0.20 331	0.31 160	0.31 60	0.22 251	0.36 303	0.29 280	0.61 321	0.64 389	0.67 434	0.70 381	0.60 426	0.40 397	0.58 388	0.34 373	0.17 424	0.11 268	0.20 492	0.11 175	0.17 415	0.18 475

riskmin	0.38 377	0.20 331	0.39 321	0.32 90	0.23 308	0.53 443	0.30 302	0.63 336	0.80 493	0.49 328	0.56 328	0.73 510	0.58 517	0.55 340	0.36 410	0.17 424	0.11 268	0.19 457	0.13 277	0.19 486	0.20 536

Selective-RAFT	0.35 324	0.23 441	0.51 501	0.44 525	0.21 216	0.64 534	0.27 240	0.59 300	0.63 381	0.40 282	0.38 232	0.55 386	0.40 397	0.57 365	0.35 392	0.13 148	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.16 372	0.13 290

ProNet	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.35 205	0.24 349	0.32 245	0.43 557	0.57 284	0.37 227	0.33 220	0.30 169	0.32 197	0.28 234	0.57 365	0.26 248	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.13 185	0.13 290

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 614	0.28 558	0.99 672	0.40 395	0.30 543	1.03 659	0.56 641	1.10 602	0.99 607	0.97 628	1.22 634	1.06 632	0.69 586	1.07 660	0.95 669	0.19 495	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.22 558	0.21 556

RAFT+CT+SA	0.39 394	0.23 441	0.36 268	0.51 635	0.27 468	0.29 179	0.46 574	0.75 450	0.80 493	0.51 337	0.89 496	0.41 295	0.40 397	0.78 565	0.32 342	0.14 220	0.11 268	0.18 409	0.18 489	0.15 313	0.14 342

test_5	0.43 437	0.24 483	0.43 382	0.52 652	0.28 493	0.28 164	0.42 548	0.72 426	0.82 506	0.62 386	0.91 503	0.72 497	0.55 497	0.79 572	0.35 392	0.14 220	0.11 268	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.16 428

iRaft-Stereo_20w	0.39 394	0.19 278	0.57 536	0.37 271	0.27 468	0.31 224	0.24 175	1.44 715	0.29 136	0.69 448	0.53 312	0.60 426	0.42 409	0.83 588	0.27 269	0.14 220	0.11 268	0.14 193	0.13 277	0.15 313	0.13 290

IPLG	0.39 394	0.20 331	0.59 542	0.40 395	0.24 349	0.54 450	0.27 240	0.75 450	0.63 381	0.84 552	0.81 444	0.32 197	0.32 295	0.60 412	0.45 506	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.13 185	0.12 237

MIPNet	0.37 360	0.21 378	0.59 542	0.39 350	0.25 384	0.50 424	0.28 270	0.77 460	0.70 418	0.65 416	0.60 338	0.40 283	0.49 454	0.44 235	0.37 429	0.14 220	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.13 290

GMOStereo	0.37 360	0.19 278	0.38 299	0.43 504	0.24 349	0.37 317	0.38 486	0.52 252	0.62 370	0.87 572	0.84 462	0.64 448	0.35 333	0.37 153	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.18 489	0.15 313	0.11 169

error version	0.37 360	0.19 278	0.38 299	0.43 504	0.24 349	0.37 317	0.38 486	0.52 252	0.62 370	0.87 572	0.84 462	0.64 448	0.35 333	0.37 153	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.18 489	0.15 313	0.11 169

test-v	0.37 360	0.19 278	0.38 299	0.43 504	0.24 349	0.37 317	0.38 486	0.52 252	0.62 370	0.87 572	0.84 462	0.64 448	0.35 333	0.37 153	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.18 489	0.15 313	0.11 169

HHNet	0.41 419	0.17 186	0.41 346	0.34 152	0.37 628	0.33 257	0.34 396	0.69 394	0.75 453	0.86 564	1.30 655	0.52 373	0.32 295	0.52 312	0.35 392	0.15 304	0.11 268	0.19 457	0.15 359	0.15 313	0.24 595

AAGNet	1.43 732	0.20 331	0.48 459	0.44 525	0.25 384	0.29 179	0.31 331	0.65 354	0.68 410	0.97 628	0.86 476	0.67 473	0.62 541	0.64 461	20.63 808	0.16 365	0.11 268	0.19 457	0.15 359	0.19 486	0.12 237

NRIStereo	0.36 343	0.20 331	0.45 407	0.41 433	0.23 308	0.34 276	0.26 215	0.65 354	0.55 349	0.64 407	0.63 348	0.56 390	0.37 372	0.65 468	0.37 429	0.15 304	0.11 268	0.18 409	0.15 359	0.17 415	0.14 342

PSM-AAD	0.48 496	0.20 331	0.37 285	0.43 504	0.23 308	0.56 472	0.50 602	0.65 354	0.70 418	1.07 668	1.12 599	0.58 405	0.92 671	0.61 422	0.32 342	0.15 304	0.11 268	0.25 602	0.26 648	0.18 447	0.43 711

KYRaft	0.48 496	0.20 331	0.38 299	0.44 525	0.23 308	0.44 390	0.37 464	0.66 365	0.41 260	0.94 614	1.73 705	0.79 538	0.41 406	0.63 446	0.31 332	0.16 365	0.11 268	0.18 409	0.22 590	0.16 372	0.78 751

DEmStereo	0.48 496	0.17 186	0.50 486	0.38 315	0.25 384	0.59 496	0.34 396	0.63 336	0.74 448	0.89 586	1.66 701	0.58 405	1.06 694	0.60 412	0.42 469	0.14 220	0.11 268	0.16 303	0.16 398	0.14 242	0.15 377

SST-Stereo	0.40 406	0.19 278	0.45 407	0.42 481	0.25 384	0.25 105	0.21 89	0.66 365	0.47 306	1.08 672	0.79 434	0.72 497	0.43 415	0.77 560	0.35 392	0.16 365	0.11 268	0.20 492	0.16 398	0.19 486	0.15 377

THIR-Stereo	0.50 531	0.18 230	0.45 407	0.38 315	0.23 308	0.75 584	0.67 673	0.66 365	0.87 539	1.02 650	1.40 671	0.72 497	0.76 621	0.62 432	0.42 469	0.15 304	0.11 268	0.17 353	0.18 489	0.14 242	0.15 377

RAFT_R40	0.40 406	0.19 278	0.44 394	0.43 504	0.25 384	0.23 69	0.26 215	0.67 375	0.67 403	0.98 633	0.78 423	0.72 497	0.43 415	0.76 550	0.35 392	0.16 365	0.11 268	0.20 492	0.16 398	0.18 447	0.14 342

DRaft	0.49 515	0.17 186	0.47 438	0.37 271	0.25 384	0.58 484	0.40 521	0.65 354	0.85 524	1.02 650	1.75 708	0.50 361	0.82 645	0.63 446	0.40 455	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.16 398	0.14 242	0.15 377

RAFT-RH_RVC	0.56 582	0.17 186	0.41 346	0.37 271	0.23 308	0.57 478	0.24 175	0.60 313	0.70 418	1.19 688	3.94 768	0.56 390	0.38 378	0.65 468	0.36 410	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.14 323	0.12 122	0.13 290

RAFT-345	0.40 406	0.18 230	0.40 335	0.38 315	0.22 251	0.33 257	0.26 215	0.61 321	0.51 331	0.74 483	1.79 709	0.45 331	0.33 314	0.66 477	0.36 410	0.14 220	0.11 268	0.18 409	0.14 323	0.13 185	0.13 290

CRE-IMP	0.36 343	0.23 441	0.49 472	0.42 481	0.24 349	0.41 369	0.21 89	0.57 284	0.41 260	0.65 416	0.72 385	0.53 377	0.37 372	0.61 422	0.38 439	0.17 424	0.11 268	0.19 457	0.15 359	0.21 533	0.18 475

test-2	0.37 360	0.19 278	0.38 299	0.43 504	0.24 349	0.37 317	0.38 486	0.52 252	0.62 370	0.87 572	0.84 462	0.64 448	0.35 333	0.37 153	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.18 489	0.15 313	0.11 169

test-1	0.36 343	0.19 278	0.71 607	0.46 572	0.26 432	0.44 390	0.36 446	0.60 313	0.59 362	0.48 326	0.67 370	0.53 377	0.36 362	0.40 182	0.29 315	0.14 220	0.11 268	0.16 303	0.14 323	0.15 313	0.16 428

Prome-Stereo	0.46 467	0.19 278	0.35 251	0.44 525	0.26 432	0.40 349	0.45 570	0.68 385	0.44 284	0.96 623	1.84 712	0.59 420	0.67 575	0.61 422	0.32 342	0.14 220	0.11 268	0.16 303	0.14 323	0.16 372	0.29 634

rafts_anoy	0.37 360	0.21 378	0.36 268	0.41 433	0.26 432	0.30 202	0.33 377	0.67 375	0.90 562	0.58 368	0.66 364	0.45 331	0.33 314	0.47 271	0.39 447	0.16 365	0.11 268	0.21 535	0.23 607	0.17 415	0.14 342

XX-Stereo	0.37 360	0.17 186	0.45 407	0.55 680	0.36 620	0.38 330	0.20 58	0.60 313	0.30 144	0.46 316	1.30 655	0.73 510	0.26 200	0.56 353	0.26 248	0.16 365	0.11 268	0.17 353	0.16 398	0.14 242	0.10 80

test_xeample3	0.29 238	0.21 378	0.41 346	0.35 205	0.26 432	0.35 287	0.32 363	0.56 275	0.36 210	0.43 299	0.32 187	0.34 218	0.28 234	0.54 331	0.23 162	0.14 220	0.11 268	0.16 303	0.12 221	0.14 242	0.13 290

EAI-Stereo	0.34 305	0.19 278	0.44 394	0.39 350	0.21 216	0.31 224	0.30 302	1.15 629	0.30 144	0.49 328	0.75 401	0.36 246	0.28 234	0.62 432	0.27 269	0.14 220	0.11 268	0.14 193	0.13 277	0.13 185	0.12 237

Gwc-CoAtRS	0.34 305	0.17 186	0.44 394	0.39 350	0.23 308	0.34 276	0.22 111	0.70 410	0.75 453	0.60 374	0.59 336	0.58 405	0.29 253	0.45 240	0.26 248	0.14 220	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.12 237

CREStereo	0.28 221	0.15 83	0.24 19	0.27 4	0.17 61	0.37 317	0.25 188	0.51 242	0.72 431	0.42 295	0.51 293	0.32 197	0.26 200	0.38 162	0.25 218	0.16 365	0.11 268	0.12 66	0.08 2	0.12 122	0.11 169
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
iResNet	0.49 515	0.29 570	0.79 641	0.42 481	0.21 216	0.61 506	0.40 521	0.82 480	0.99 607	0.87 572	1.12 599	0.69 479	0.53 479	0.78 565	0.51 543	0.15 304	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.17 415	0.15 377

NBS	0.18 9	0.15 83	0.22 4	0.37 271	0.18 94	0.14 3	0.24 175	0.16 1	0.14 4	0.15 2	0.19 26	0.14 2	0.13 2	0.19 1	0.24 184	0.14 220	0.12 344	0.19 457	0.16 398	0.16 372	0.10 80

zzzzzzz1	0.60 607	0.31 585	4.33 772	0.42 481	0.26 432	0.44 390	0.39 508	0.73 437	0.77 471	0.51 337	0.70 381	0.72 497	0.48 449	0.60 412	0.42 469	0.14 220	0.12 344	0.17 353	0.16 398	0.18 447	0.14 342

DNSM	0.82 661	1.54 774	0.27 76	0.30 29	0.17 61	0.27 140	0.25 188	0.49 226	0.25 89	0.34 224	0.36 221	0.29 169	0.26 200	2.84 768	1.96 740	0.16 365	0.12 344	0.12 66	0.10 98	3.66 797	2.58 793

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 120	0.20 331	0.31 160	0.37 271	0.19 128	0.28 164	0.22 111	0.33 66	0.26 97	0.23 87	0.29 164	0.23 90	0.18 47	0.39 170	0.28 292	0.13 148	0.12 344	0.17 353	0.16 398	0.17 415	0.12 237

SMOE	0.36 343	0.20 331	0.35 251	0.36 241	0.17 61	0.63 526	0.41 537	0.65 354	0.55 349	0.54 355	0.72 385	0.49 355	0.38 378	0.40 182	0.30 323	0.19 495	0.12 344	0.28 643	0.15 359	0.19 486	0.14 342

HLF11	0.34 305	0.17 186	0.42 367	0.30 29	0.23 308	0.36 303	0.22 111	0.69 394	0.48 314	0.49 328	0.66 364	0.43 316	0.37 372	0.70 512	0.45 506	0.15 304	0.12 344	0.13 125	0.11 175	0.15 313	0.17 454

DepthFocus	0.19 23	0.13 6	0.31 160	0.29 15	0.23 308	0.17 19	0.20 58	0.27 24	0.18 20	0.24 103	0.25 108	0.15 4	0.17 29	0.26 13	0.18 19	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.17 459	0.13 185	0.10 80

Hybrid-DGEV-2	0.41 419	0.21 378	0.42 367	0.47 580	0.29 524	0.59 496	0.23 151	0.82 480	0.99 607	0.64 407	0.63 348	0.60 426	0.65 564	0.58 388	0.33 356	0.14 220	0.12 344	0.18 409	0.16 398	0.14 242	0.12 237

BStereo	0.27 213	0.16 130	0.88 655	0.34 152	0.22 251	0.22 51	0.31 331	0.39 128	0.41 260	0.26 134	0.24 95	0.26 140	0.19 72	0.42 208	0.28 292	0.10 15	0.12 344	0.12 66	0.16 398	0.12 122	0.14 342

Anonymus123	0.30 256	0.16 130	0.88 655	0.34 152	0.22 251	0.64 534	0.31 331	0.54 267	0.41 260	0.26 134	0.24 95	0.26 140	0.19 72	0.42 208	0.28 292	0.10 15	0.12 344	0.12 66	0.16 398	0.12 122	0.14 342

CSFM-Stereo	0.20 36	0.14 31	0.23 9	0.30 29	0.17 61	0.29 179	0.20 58	0.39 128	0.22 47	0.22 70	0.21 44	0.26 140	0.20 93	0.30 63	0.20 52	0.13 148	0.12 344	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

Select-FE	0.46 467	0.24 483	0.88 655	0.42 481	0.35 612	0.33 257	0.19 36	0.90 516	0.37 227	0.60 374	1.01 551	0.97 602	0.80 639	0.72 524	0.28 292	0.16 365	0.12 344	0.17 353	0.20 549	0.15 313	0.24 595

MultiAttention	3.58 776	0.24 483	0.62 556	0.54 671	0.34 605	22.90 807	2.72 789	1.60 734	1.13 663	0.80 511	1.81 710	1.14 660	0.43 415	35.29 822	0.61 581	0.17 424	0.12 344	0.23 572	0.23 607	0.34 659	0.29 634

z-ln-s-r	0.66 619	0.36 615	1.30 711	0.39 350	0.26 432	0.57 478	0.63 661	0.80 474	1.03 626	0.80 511	1.43 678	0.91 584	0.76 621	1.08 663	1.87 736	0.16 365	0.12 344	0.17 353	0.14 323	0.20 507	0.16 428

depthmonostereo	0.29 238	0.14 31	0.31 160	0.35 205	0.17 61	0.46 408	0.27 240	0.69 394	0.57 359	0.35 236	0.42 249	0.31 194	0.35 333	0.35 133	0.27 269	0.14 220	0.12 344	0.13 125	0.12 221	0.11 47	0.10 80

G2L-ROB	0.47 483	0.19 278	0.42 367	0.35 205	0.22 251	0.57 478	0.42 548	1.14 625	0.71 429	0.84 552	0.75 401	1.09 643	0.53 479	0.74 539	0.53 554	0.17 424	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.17 415	0.19 510

xyz-stereo-finetune2	0.36 343	0.19 278	0.38 299	0.32 90	0.19 128	0.82 618	0.29 280	0.52 252	0.32 169	0.51 337	0.78 423	0.43 316	0.45 431	0.69 505	0.44 497	0.13 148	0.12 344	0.17 353	0.13 277	0.12 122	0.13 290

xyz-stereo-finetune	0.33 293	0.18 230	0.36 268	0.33 116	0.18 94	0.57 478	0.31 331	0.58 293	0.69 417	0.45 308	0.54 315	0.38 260	0.33 314	0.56 353	0.36 410	0.12 74	0.12 344	0.16 303	0.13 277	0.13 185	0.12 237

G2L-Stereo_test	0.48 496	0.20 331	0.40 335	0.34 152	0.23 308	0.57 478	0.58 646	1.10 602	0.77 471	0.86 564	0.94 511	0.95 597	0.54 491	0.68 499	0.60 577	0.16 365	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.15 377

LG-Stereo	0.24 147	0.18 230	0.40 335	0.39 350	0.20 177	0.22 51	0.27 240	0.32 53	0.36 210	0.26 134	0.44 257	0.22 72	0.16 22	0.37 153	0.27 269	0.11 39	0.12 344	0.16 303	0.15 359	0.13 185	0.09 6

RAStereo	0.24 147	0.17 186	0.29 113	0.40 395	0.21 216	0.23 69	0.26 215	0.42 165	0.45 293	0.23 87	0.34 202	0.30 184	0.19 72	0.34 120	0.25 218	0.15 304	0.12 344	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.11 169

MGS-Stereo	0.28 221	0.19 278	0.40 335	0.36 241	0.23 308	0.37 317	0.30 302	0.39 128	0.44 284	0.31 198	0.51 293	0.40 283	0.24 163	0.43 222	0.26 248	0.15 304	0.12 344	0.15 259	0.13 277	0.14 242	0.13 290

MyStereo8	0.40 406	0.20 331	0.54 520	0.41 433	0.29 524	0.53 443	0.29 280	0.65 354	0.49 318	0.71 461	0.98 540	0.58 405	0.43 415	0.50 297	0.51 543	0.15 304	0.12 344	0.16 303	0.14 323	0.19 486	0.19 510

CoDeX	0.47 483	0.20 331	0.49 472	0.42 481	0.25 384	0.75 584	0.36 446	1.27 682	0.80 493	0.82 533	0.96 525	0.62 439	0.57 507	0.60 412	0.36 410	0.17 424	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.16 372	0.14 342

IGEVStereo-DCA	0.29 238	0.22 419	0.38 299	0.35 205	0.27 468	0.37 317	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.30 169	0.35 234	0.27 217	0.51 305	0.22 115	0.15 304	0.12 344	0.16 303	0.12 221	0.13 185	0.15 377

rrr	0.29 238	0.22 419	0.41 346	0.35 205	0.27 468	0.37 317	0.32 363	0.52 252	0.42 271	0.38 260	0.30 169	0.35 234	0.27 217	0.51 305	0.22 115	0.15 304	0.12 344	0.16 303	0.13 277	0.13 185	0.14 342

PCWNet_CMD	0.48 496	0.24 483	0.52 507	0.39 350	0.27 468	0.63 526	0.30 302	0.95 538	0.96 595	0.86 564	1.07 586	0.79 538	0.44 426	0.57 365	0.43 479	0.17 424	0.12 344	0.21 535	0.16 398	0.24 588	0.19 510

GCAP-Stereo	0.28 221	0.19 278	0.40 335	0.38 315	0.19 128	0.38 330	0.23 151	0.57 284	0.41 260	0.45 308	0.49 279	0.39 269	0.27 217	0.33 109	0.23 162	0.14 220	0.12 344	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.11 169

LL-Strereo2	0.35 324	0.24 483	0.48 459	0.41 433	0.26 432	0.35 287	0.24 175	0.67 375	0.44 284	0.54 355	0.51 293	0.66 466	0.25 177	0.66 477	0.30 323	0.14 220	0.12 344	0.23 572	0.20 549	0.18 447	0.13 290

DisPM	0.39 394	0.19 278	0.44 394	0.41 433	0.27 468	0.24 84	0.31 331	0.65 354	0.57 359	0.87 572	0.87 484	0.60 426	0.32 295	0.76 550	0.32 342	0.18 460	0.12 344	0.19 457	0.17 459	0.15 313	0.20 536

raft_robust	0.41 419	0.23 441	0.36 268	0.42 481	0.21 216	0.40 349	0.33 377	0.79 470	0.98 602	0.79 508	0.87 484	0.39 269	0.33 314	0.84 593	0.29 315	0.13 148	0.12 344	0.16 303	0.17 459	0.15 313	0.12 237

Sa-1000	0.48 496	0.24 483	0.41 346	0.45 550	0.25 384	0.59 496	0.34 396	0.81 478	0.93 581	0.82 533	1.50 688	0.53 377	0.45 431	0.92 627	0.30 323	0.15 304	0.12 344	0.21 535	0.19 522	0.15 313	0.13 290

SA	0.44 445	0.25 509	0.46 424	0.46 572	0.24 349	0.43 381	0.36 446	0.75 450	0.96 595	0.59 370	1.03 565	0.48 347	0.52 473	0.94 640	0.32 342	0.16 365	0.12 344	0.21 535	0.19 522	0.15 313	0.13 290

iRaft-Stereo_5w	0.45 456	0.21 378	0.48 459	0.42 481	0.28 493	0.31 224	0.54 630	0.63 336	0.62 370	0.62 386	0.89 496	1.01 616	0.69 586	0.75 545	0.66 596	0.13 148	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.14 242	0.15 377

CIPLG	0.41 419	0.21 378	0.63 566	0.45 550	0.33 596	0.52 435	0.33 377	0.65 354	0.60 365	0.82 533	0.96 525	0.46 338	0.32 295	0.55 340	0.44 497	0.16 365	0.12 344	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.14 342

IPLGR_C	0.40 406	0.21 378	0.64 571	0.45 550	0.33 596	0.52 435	0.34 396	0.66 365	0.62 370	0.82 533	0.92 507	0.45 331	0.32 295	0.52 312	0.46 517	0.17 424	0.12 344	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.14 342

IPLGR	0.39 394	0.21 378	0.63 566	0.39 350	0.22 251	0.49 422	0.29 280	0.76 457	0.74 448	0.78 503	0.77 411	0.44 327	0.42 409	0.47 271	0.38 439	0.13 148	0.12 344	0.16 303	0.14 323	0.15 313	0.13 290

ACRE	0.40 406	0.21 378	0.65 577	0.45 550	0.33 596	0.51 429	0.33 377	0.66 365	0.63 381	0.80 511	0.92 507	0.45 331	0.32 295	0.52 312	0.45 506	0.16 365	0.12 344	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.14 342

CrosDoStereo	0.50 531	0.18 230	0.45 407	0.38 315	0.24 349	0.40 349	1.18 746	0.67 375	0.86 529	0.94 614	1.37 665	0.63 442	0.77 628	0.65 468	0.45 506	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.18 489	0.14 242	0.14 342

TRStereo	0.37 360	0.27 544	0.59 542	0.47 580	0.41 656	0.29 179	0.30 302	0.84 489	0.59 362	0.52 346	0.41 246	0.52 373	0.26 200	0.73 531	0.27 269	0.17 424	0.12 344	0.19 457	0.19 522	0.13 185	0.11 169

Patchmatch Stereo++	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.58 388	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.42 427	0.22 419	0.46 424	0.52 652	0.24 349	0.36 303	0.25 188	0.71 419	0.78 482	0.77 499	0.64 354	0.89 577	0.39 391	0.91 624	0.35 392	0.15 304	0.12 344	0.20 492	0.15 359	0.15 313	0.12 237

IIG-Stereo	0.43 437	0.21 378	0.44 394	0.50 617	0.25 384	0.44 390	0.21 89	0.71 419	0.76 462	0.83 545	0.95 521	0.83 552	0.43 415	0.90 617	0.35 392	0.15 304	0.12 344	0.19 457	0.14 323	0.15 313	0.11 169

NF-Stereo	0.38 377	0.20 331	0.45 407	0.41 433	0.25 384	0.26 119	0.31 331	0.69 394	0.70 418	0.65 416	0.77 411	0.57 396	0.30 272	0.67 488	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.16 372	0.27 620

OCTAStereo	0.38 377	0.20 331	0.46 424	0.41 433	0.25 384	0.26 119	0.31 331	0.69 394	0.70 418	0.65 416	0.77 411	0.58 405	0.30 272	0.67 488	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.16 372	0.27 620

PSM-softLoss	0.38 377	0.20 331	0.48 459	0.41 433	0.26 432	0.30 202	0.35 423	0.69 394	0.46 299	0.62 386	0.82 450	0.59 420	0.33 314	0.70 512	0.39 447	0.19 495	0.12 344	0.20 492	0.18 489	0.16 372	0.22 578

KMStereo	0.38 377	0.20 331	0.48 459	0.41 433	0.26 432	0.30 202	0.35 423	0.69 394	0.46 299	0.62 386	0.82 450	0.59 420	0.33 314	0.70 512	0.39 447	0.19 495	0.12 344	0.20 492	0.18 489	0.16 372	0.22 578

PSM-adaLoss	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.31 331	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.56 353	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

ROB_FTStereo_v2	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.31 331	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.57 396	0.38 378	0.57 365	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

ROB_FTStereo	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.25 105	0.21 89	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.57 365	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

HUI-Stereo	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.60 313	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.50 297	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

ASMatch	0.48 496	0.19 278	0.45 407	0.39 350	0.28 493	0.37 317	0.26 215	0.74 443	0.68 410	0.76 493	2.34 731	0.61 432	0.52 473	0.62 432	0.37 429	0.14 220	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.14 242	0.21 556

DeepStereo_LL	0.50 531	0.18 230	0.45 407	0.38 315	0.24 349	0.40 349	1.18 746	0.67 375	0.86 529	0.94 614	1.37 665	0.63 442	0.77 628	0.65 468	0.45 506	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.18 489	0.14 242	0.14 342

GrayStereo	0.49 515	0.19 278	0.42 367	0.46 572	0.28 493	0.53 443	0.67 673	0.69 394	0.63 381	1.02 650	1.47 687	0.78 536	0.76 621	0.56 353	0.33 356	0.14 220	0.12 344	0.17 353	0.17 459	0.15 313	0.29 634

RE-Stereo	0.38 377	0.20 331	0.46 424	0.41 433	0.25 384	0.26 119	0.31 331	0.69 394	0.70 418	0.65 416	0.77 411	0.58 405	0.30 272	0.67 488	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.16 372	0.27 620

Pruner-Stereo	0.38 377	0.20 331	0.45 407	0.40 395	0.25 384	0.22 51	0.24 175	0.67 375	0.55 349	0.89 586	0.76 407	0.68 474	0.29 253	0.62 432	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.17 459	0.17 415	0.18 475

TVStereo	0.38 377	0.20 331	0.46 424	0.41 433	0.25 384	0.26 119	0.31 331	0.69 394	0.70 418	0.65 416	0.77 411	0.58 405	0.30 272	0.67 488	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.16 372	0.27 620

DeepStereo_RVC	0.36 343	0.21 378	0.47 438	0.40 395	0.24 349	0.26 119	0.22 111	0.60 313	0.38 238	0.69 448	0.67 370	0.57 396	0.51 469	0.56 353	0.39 447	0.16 365	0.12 344	0.18 409	0.15 359	0.19 486	0.18 475

iGMRVC	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.30 302	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.58 388	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

iRAFT	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.58 388	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

AnonymousM	0.41 419	0.81 739	0.29 113	0.34 152	0.22 251	0.28 164	0.38 486	0.53 264	0.41 260	0.70 454	0.49 279	0.47 341	0.27 217	0.41 194	0.31 332	0.15 304	0.12 344	1.51 767	0.26 648	0.12 122	0.10 80

RAFT-IKP	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.28 270	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.57 396	0.38 378	0.58 388	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

raft+_RVC	0.38 377	0.19 278	0.35 251	0.37 271	0.25 384	0.45 402	0.37 464	0.78 466	0.89 559	0.51 337	0.78 423	0.50 361	0.29 253	0.53 323	0.40 455	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.14 242	0.12 237

raftrobust	0.34 305	0.19 278	0.36 268	0.41 433	0.27 468	0.30 202	0.25 188	0.71 419	0.63 381	0.58 368	0.55 325	0.45 331	0.46 438	0.51 305	0.29 315	0.16 365	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.13 290

CFNet_pseudo	0.46 467	0.24 483	0.52 507	0.37 271	0.27 468	0.58 484	0.30 302	0.86 496	0.88 543	0.82 533	1.03 565	0.75 520	0.47 444	0.58 388	0.44 497	0.17 424	0.12 344	0.24 589	0.16 398	0.24 588	0.19 510

RALAANet	0.38 377	0.23 441	0.48 459	0.42 481	0.29 524	0.35 287	0.25 188	0.86 496	0.64 389	0.67 434	0.65 357	0.60 426	0.29 253	0.60 412	0.34 373	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.21 533	0.13 290

ARAFT	0.47 483	0.24 483	0.79 641	0.42 481	0.25 384	0.55 457	0.55 635	0.75 450	0.81 501	0.89 586	0.75 401	0.73 510	0.47 444	0.88 609	0.37 429	0.15 304	0.12 344	0.23 572	0.22 590	0.14 242	0.13 290

BEATNet_4x	0.46 467	0.32 590	0.56 532	0.37 271	0.19 128	0.63 526	0.35 423	1.01 566	0.72 431	0.77 499	0.83 456	0.70 484	0.59 524	0.68 499	0.53 554	0.16 365	0.12 344	0.16 303	0.14 323	0.24 588	0.16 428

R-Stereo Train	0.39 394	0.18 230	0.42 367	0.42 481	0.26 432	0.40 349	0.32 363	0.72 426	0.34 187	0.89 586	1.28 648	0.57 396	0.35 333	0.42 208	0.32 342	0.15 304	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.14 242	0.13 290

RAFT-Stereo	0.39 394	0.18 230	0.42 367	0.42 481	0.26 432	0.40 349	0.32 363	0.72 426	0.34 187	0.89 586	1.28 648	0.57 396	0.35 333	0.42 208	0.32 342	0.15 304	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.14 242	0.13 290
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.48 496	0.24 483	0.52 507	0.39 350	0.27 468	0.63 526	0.30 302	0.96 542	0.96 595	0.86 564	1.07 586	0.79 538	0.44 426	0.57 365	0.43 479	0.17 424	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.23 575	0.19 510

ccs_rob	0.46 467	0.24 483	0.52 507	0.37 271	0.27 468	0.58 484	0.31 331	0.86 496	0.88 543	0.82 533	1.02 560	0.75 520	0.47 444	0.58 388	0.44 497	0.17 424	0.12 344	0.24 589	0.16 398	0.24 588	0.19 510

AANet_RVC	0.57 590	0.32 590	0.54 520	0.45 550	0.27 468	0.57 478	0.48 590	1.00 556	1.28 697	0.86 564	1.33 659	0.87 568	0.58 517	1.07 660	0.75 619	0.18 460	0.12 344	0.15 259	0.13 277	0.18 447	0.18 475

AdaStereo	0.50 531	0.32 590	0.47 438	0.48 588	0.25 384	0.67 551	0.32 363	1.17 642	0.88 543	0.75 485	0.99 545	0.75 520	0.49 454	0.67 488	0.46 517	0.27 633	0.12 344	0.28 643	0.18 489	0.23 575	0.18 475
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet_ROB	0.52 548	0.21 378	0.53 514	0.37 271	0.21 216	0.61 506	0.29 280	1.51 726	1.32 702	0.90 594	1.02 560	0.80 547	0.62 541	0.76 550	0.43 479	0.16 365	0.12 344	0.13 125	0.09 17	0.15 313	0.18 475

DN-CSS_ROB	0.43 437	0.26 526	0.62 556	0.40 395	0.29 524	0.44 390	0.27 240	0.77 460	0.75 453	0.72 472	1.09 592	0.48 347	0.43 415	0.69 505	0.37 429	0.15 304	0.12 344	0.21 535	0.19 522	0.18 447	0.16 428

pmcnn	1.23 721	0.29 570	0.96 668	0.40 395	0.23 308	0.95 642	0.69 683	1.16 637	1.28 697	1.67 729	2.33 730	11.15 793	0.86 656	0.93 633	0.88 650	0.15 304	0.12 344	0.12 66	0.10 98	0.15 313	0.15 377

MWDA-net	0.50 531	0.23 441	0.58 540	0.41 433	0.30 543	0.78 595	0.48 590	0.83 485	0.86 529	0.98 633	0.85 472	0.72 497	0.81 640	0.75 545	0.42 469	0.19 495	0.13 421	0.18 409	0.18 489	0.19 486	0.21 556

SE	0.32 273	0.26 526	0.34 233	0.34 152	0.21 216	0.50 424	0.33 377	0.58 293	0.52 334	0.51 337	0.54 315	0.32 197	0.35 333	0.31 77	0.25 218	0.17 424	0.13 421	0.19 457	0.16 398	0.21 533	0.18 475

DNS	0.75 646	1.52 773	0.28 99	0.28 9	0.17 61	0.18 24	0.23 151	0.48 220	0.27 102	0.26 134	0.34 202	0.30 184	0.23 150	2.70 765	1.46 716	0.16 365	0.13 421	0.16 303	0.09 17	3.27 794	2.57 792

IGEV_i1	0.43 437	0.22 419	0.50 486	0.39 350	0.22 251	0.64 534	0.40 521	0.96 542	0.61 366	0.68 440	0.69 377	0.75 520	0.45 431	0.72 524	0.41 461	0.15 304	0.13 421	0.16 303	0.13 277	0.17 415	0.16 428

RT-IGEV	0.52 548	0.19 278	0.59 542	0.40 395	0.25 384	0.79 599	0.62 659	1.15 629	0.74 448	0.89 586	0.99 545	1.18 664	0.61 534	0.65 468	0.31 332	0.19 495	0.13 421	0.17 353	0.13 277	0.15 313	0.20 536

Selective-IGEV-i1	0.44 445	0.20 331	0.53 514	0.41 433	0.22 251	0.62 514	0.50 602	1.01 566	0.88 543	0.63 395	0.81 444	0.79 538	0.38 378	0.54 331	0.38 439	0.16 365	0.13 421	0.15 259	0.13 277	0.15 313	0.15 377

DStereoRT	0.74 643	0.19 278	0.50 486	0.51 635	0.33 596	1.10 674	0.34 396	0.82 480	0.76 462	0.78 503	1.05 575	0.51 367	0.73 610	0.76 550	0.48 528	0.16 365	0.13 421	3.96 804	1.37 788	0.19 486	0.14 342

water-stereo	0.28 221	0.14 31	0.29 113	0.35 205	0.19 128	0.36 303	0.23 151	0.62 326	0.38 238	0.39 273	0.62 347	0.41 295	0.35 333	0.28 24	0.27 269	0.14 220	0.13 421	0.13 125	0.12 221	0.12 122	0.10 80

DFGA-Net	0.45 456	0.29 570	0.80 643	0.42 481	0.32 584	0.53 443	0.35 423	0.78 466	0.89 559	0.66 429	0.75 401	0.48 347	0.39 391	0.74 539	0.60 577	0.15 304	0.13 421	0.19 457	0.18 489	0.20 507	0.17 454

coex_refinement	0.53 556	0.21 378	0.39 321	0.44 525	0.30 543	0.76 590	0.39 508	1.09 599	0.90 562	0.85 556	1.12 599	1.00 612	0.56 504	0.63 446	0.81 630	0.21 544	0.13 421	0.16 303	0.16 398	0.20 507	0.21 556

MM-Stereo_test1	0.33 293	0.19 278	0.36 268	0.41 433	0.23 308	0.36 303	0.45 570	0.58 293	0.54 342	0.60 374	0.50 283	0.38 260	0.37 372	0.60 412	0.26 248	0.15 304	0.13 421	0.17 353	0.14 323	0.15 313	0.12 237

AIO-test2	0.39 394	0.21 378	0.41 346	0.47 580	0.25 384	0.45 402	0.35 423	0.77 460	1.27 695	0.36 241	0.87 484	0.37 251	0.30 272	0.47 271	0.27 269	0.15 304	0.13 421	0.21 535	0.23 607	0.15 313	0.13 290

AIO-test1	0.38 377	0.18 230	0.38 299	0.50 617	0.24 349	0.46 408	0.30 302	0.70 410	1.19 674	0.40 282	0.71 384	0.45 331	0.29 253	0.53 323	0.27 269	0.15 304	0.13 421	0.19 457	0.21 572	0.13 185	0.17 454

model_zeroshot	0.33 293	0.18 230	0.48 459	0.39 350	0.28 493	0.45 402	0.25 188	0.63 336	0.45 293	0.61 382	0.50 283	0.51 367	0.25 177	0.45 240	0.26 248	0.16 365	0.13 421	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.13 290

H2IRNET	0.37 360	0.20 331	0.33 208	0.38 315	0.25 384	0.27 140	0.23 151	0.59 300	0.72 431	0.39 273	0.90 500	0.74 517	0.55 497	0.52 312	0.43 479	0.15 304	0.13 421	0.18 409	0.20 549	0.16 372	0.13 290

MyStereo07	0.32 273	0.22 419	0.34 233	0.42 481	0.28 493	0.40 349	0.50 602	0.72 426	0.37 227	0.37 248	0.34 202	0.32 197	0.31 289	0.59 406	0.27 269	0.14 220	0.13 421	0.18 409	0.17 459	0.17 415	0.16 428

MyStereo06	0.38 377	0.21 378	0.61 551	0.41 433	0.28 493	0.41 369	0.50 602	0.95 538	0.35 200	0.62 386	0.54 315	0.76 528	0.27 217	0.50 297	0.29 315	0.14 220	0.13 421	0.18 409	0.17 459	0.17 415	0.15 377

MyStereo05	0.44 445	0.21 378	0.45 407	0.41 433	0.28 493	0.41 369	0.50 602	0.93 526	1.09 655	0.76 493	0.61 343	0.51 367	0.57 507	0.73 531	0.42 469	0.14 220	0.13 421	0.18 409	0.17 459	0.17 415	0.15 377

MyStereo04	0.44 445	0.22 419	0.44 394	0.42 481	0.28 493	0.40 349	0.50 602	1.00 556	1.08 653	0.62 386	0.58 335	0.55 386	0.57 507	0.71 518	0.44 497	0.14 220	0.13 421	0.18 409	0.17 459	0.17 415	0.16 428

AE-Stereo	0.34 305	0.21 378	0.42 367	0.48 588	0.31 567	0.48 417	0.35 423	0.61 321	0.62 370	0.32 213	0.55 325	0.52 373	0.27 217	0.47 271	0.29 315	0.13 148	0.13 421	0.18 409	0.16 398	0.15 313	0.12 237

plain	0.31 265	0.20 331	0.50 486	0.39 350	0.29 524	0.27 140	0.30 302	0.44 192	0.35 200	0.31 198	0.66 364	0.30 184	0.31 289	0.65 468	0.31 332	0.17 424	0.13 421	0.20 492	0.15 359	0.17 415	0.12 237

MIF-Stereo (partial)	0.31 265	0.18 230	0.37 285	0.41 433	0.31 567	0.28 164	0.23 151	0.47 212	0.42 271	0.31 198	0.63 348	0.36 246	0.35 333	0.57 365	0.31 332	0.17 424	0.13 421	0.19 457	0.17 459	0.18 447	0.14 342

UniTT-Stereo	0.27 213	0.17 186	0.37 285	0.40 395	0.27 468	0.30 202	0.28 270	0.39 128	0.31 155	0.29 185	0.46 266	0.27 153	0.25 177	0.47 271	0.34 373	0.17 424	0.13 421	0.13 125	0.12 221	0.14 242	0.12 237

DCRE	0.37 360	0.18 230	0.46 424	0.45 550	0.32 584	0.42 376	0.37 464	0.63 336	0.51 331	0.47 323	0.94 511	0.56 390	0.36 362	0.52 312	0.32 342	0.14 220	0.13 421	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.13 290

anonymousa	0.49 515	0.20 331	0.42 367	0.38 315	0.23 308	0.91 633	0.35 423	0.75 450	0.62 370	0.85 556	1.54 693	1.06 632	0.66 572	0.51 305	0.43 479	0.16 365	0.13 421	0.19 457	0.21 572	0.16 372	0.14 342

TestStereo1	0.43 437	0.23 441	0.41 346	0.51 635	0.24 349	0.34 276	0.40 521	0.77 460	0.90 562	0.68 440	0.96 525	0.48 347	0.46 438	0.91 624	0.32 342	0.16 365	0.13 421	0.18 409	0.15 359	0.14 242	0.13 290

RAFT_CTSACE	0.45 456	0.20 331	0.44 394	0.45 550	0.27 468	0.34 276	0.39 508	0.60 313	0.73 438	0.76 493	1.44 681	0.83 552	0.38 378	1.08 663	0.26 248	0.12 74	0.13 421	0.18 409	0.16 398	0.15 313	0.11 169

SA-5K	0.43 437	0.23 441	0.41 346	0.51 635	0.24 349	0.34 276	0.40 521	0.77 460	0.90 562	0.68 440	0.96 525	0.48 347	0.46 438	0.91 624	0.32 342	0.16 365	0.13 421	0.18 409	0.15 359	0.14 242	0.13 290

DAS	0.51 540	0.25 509	0.60 549	0.48 588	0.31 567	0.58 484	0.41 537	0.83 485	0.97 598	0.89 586	1.12 599	0.70 484	0.75 618	0.82 580	0.43 479	0.17 424	0.13 421	0.18 409	0.15 359	0.20 507	0.18 475

SepStereo	0.51 540	0.25 509	0.60 549	0.48 588	0.31 567	0.58 484	0.41 537	0.83 485	0.97 598	0.89 586	1.12 599	0.70 484	0.75 618	0.93 633	0.43 479	0.17 424	0.13 421	0.18 409	0.15 359	0.20 507	0.18 475

FTStereo	0.56 582	0.20 331	0.37 285	0.41 433	0.25 384	0.40 349	0.79 706	0.66 365	0.43 276	1.09 674	3.27 756	0.70 484	0.73 610	0.55 340	0.33 356	0.14 220	0.13 421	0.19 457	0.17 459	0.15 313	0.30 645

CroCo-Stereo	0.26 190	0.22 419	0.36 268	0.48 588	0.22 251	0.20 33	0.29 280	0.51 242	0.44 284	0.28 169	0.23 74	0.42 307	0.26 200	0.29 40	0.26 248	0.15 304	0.13 421	0.13 125	0.11 175	0.16 372	0.12 237
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TestStereo	0.38 377	0.31 585	0.40 335	0.45 550	0.20 177	0.40 349	0.37 464	0.66 365	0.65 394	0.53 349	0.78 423	0.47 341	0.40 397	0.55 340	0.37 429	0.18 460	0.13 421	0.20 492	0.15 359	0.22 558	0.13 290

GMStereo	0.39 394	0.37 622	0.54 520	0.40 395	0.26 432	0.42 376	0.36 446	0.59 300	1.04 632	0.55 359	0.51 293	0.37 251	0.35 333	0.54 331	0.41 461	0.19 495	0.13 421	0.16 303	0.17 459	0.24 588	0.18 475
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.47 483	0.21 378	0.55 526	0.40 395	0.27 468	0.87 629	0.37 464	1.33 694	0.77 471	0.80 511	0.84 462	0.54 381	0.49 454	0.57 365	0.37 429	0.18 460	0.13 421	0.18 409	0.20 549	0.16 372	0.15 377

FENet	0.42 427	0.22 419	0.38 299	0.39 350	0.24 349	0.55 457	0.32 363	0.79 470	0.70 418	0.71 461	0.72 385	0.63 442	0.57 507	0.62 432	0.44 497	0.19 495	0.13 421	0.19 457	0.17 459	0.18 447	0.19 510

CCAANet	0.47 483	0.20 331	0.47 438	0.41 433	0.28 493	0.67 551	0.31 331	0.99 551	0.75 453	0.63 395	1.22 634	0.69 479	0.52 473	0.79 572	0.42 469	0.14 220	0.13 421	0.19 457	0.19 522	0.15 313	0.19 510

DIP-Stereo	0.39 394	0.21 378	0.50 486	0.41 433	0.28 493	0.62 514	0.27 240	0.77 460	0.40 256	0.64 407	0.86 476	0.52 373	0.33 314	0.66 477	0.42 469	0.15 304	0.13 421	0.17 353	0.14 323	0.15 313	0.15 377
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.53 556	0.22 419	0.35 251	0.37 271	0.21 216	0.85 625	0.37 464	1.23 667	0.93 581	0.90 594	1.15 618	1.26 670	0.63 547	0.72 524	0.48 528	0.17 424	0.13 421	0.16 303	0.15 359	0.17 415	0.15 377
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.52 548	0.27 544	0.69 598	0.38 315	0.25 384	0.62 514	0.35 423	1.17 642	1.01 618	0.99 637	1.06 582	0.88 573	0.67 575	0.66 477	0.39 447	0.19 495	0.13 421	0.15 259	0.11 175	0.18 447	0.16 428

HSM	0.51 540	0.24 483	0.41 346	0.39 350	0.24 349	0.75 584	0.40 521	1.22 662	0.75 453	0.81 524	0.91 503	1.21 665	0.69 586	0.87 606	0.46 517	0.17 424	0.13 421	0.17 353	0.14 323	0.17 415	0.17 454

StereoDRNet-Refined	0.58 597	0.32 590	0.54 520	0.46 572	0.30 543	0.96 645	0.40 521	1.00 556	0.94 588	1.12 679	1.08 589	0.96 600	0.67 575	0.90 617	0.89 660	0.17 424	0.13 421	0.22 551	0.21 572	0.20 507	0.19 510
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
WAFT-Stereo (ZS)	0.20 36	0.18 230	0.22 4	0.25 1	0.20 177	0.23 69	0.23 151	0.19 2	0.19 27	0.19 26	0.28 150	0.12 1	0.22 133	0.24 5	0.26 248	0.12 74	0.14 463	0.18 409	0.27 655	0.17 415	0.19 510

depth_test_26	0.21 75	0.14 31	0.28 99	0.30 29	0.19 128	0.16 14	0.20 58	0.30 33	0.23 61	0.27 154	0.37 228	0.22 72	0.15 9	0.29 40	0.20 52	0.18 460	0.14 463	0.15 259	0.15 359	0.15 313	0.14 342

DN	0.30 256	0.17 186	0.33 208	0.37 271	0.26 432	0.35 287	0.27 240	0.54 267	0.55 349	0.32 213	0.42 249	0.50 361	0.23 150	0.39 170	0.22 115	0.21 544	0.14 463	0.16 303	0.13 277	0.17 415	0.18 475

MSAF-DinoV2	1.04 696	0.38 632	1.32 714	0.54 671	0.29 524	0.89 630	0.72 696	1.52 729	1.24 683	1.05 661	1.41 673	2.98 749	1.49 728	2.74 767	2.83 761	0.22 572	0.14 463	0.20 492	0.22 590	0.32 646	0.32 659

UGAM	0.52 548	0.22 419	0.46 424	0.45 550	0.25 384	0.41 369	0.52 621	0.62 326	1.16 668	0.76 493	1.13 606	1.32 683	0.57 507	1.00 646	0.53 554	0.17 424	0.14 463	0.25 602	0.21 572	0.15 313	0.13 290

rvit_stereo_ft	0.33 293	0.25 509	0.47 438	0.52 652	0.32 584	0.33 257	0.47 582	0.49 226	0.50 325	0.34 224	0.41 246	0.41 295	0.32 295	0.48 282	0.34 373	0.22 572	0.14 463	0.19 457	0.18 489	0.19 486	0.14 342

test_sample2	0.42 427	0.22 419	0.43 382	0.33 116	0.21 216	0.58 484	0.39 508	0.95 538	0.67 403	0.63 395	0.77 411	0.69 479	0.57 507	0.61 422	0.38 439	0.19 495	0.14 463	0.18 409	0.16 398	0.19 486	0.18 475

test_sample1	0.42 427	0.22 419	0.46 424	0.34 152	0.23 308	0.58 484	0.35 423	0.99 551	0.49 318	0.62 386	0.75 401	0.69 479	0.61 534	0.58 388	0.44 497	0.18 460	0.14 463	0.17 353	0.15 359	0.17 415	0.17 454

DispNO	0.47 483	0.23 441	0.71 607	0.39 350	0.31 567	0.60 503	0.38 486	0.89 511	0.77 471	0.75 485	0.84 462	0.72 497	0.54 491	0.73 531	0.46 517	0.19 495	0.14 463	0.20 492	0.18 489	0.16 372	0.17 454

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 305	0.27 544	0.45 407	0.36 241	0.25 384	0.48 417	0.30 302	0.58 293	0.90 562	0.42 295	0.36 221	0.30 184	0.29 253	0.49 289	0.30 323	0.16 365	0.14 463	0.18 409	0.15 359	0.18 447	0.15 377

11t1	0.36 343	0.21 378	0.42 367	0.35 205	0.22 251	0.62 514	0.29 280	0.69 394	0.43 276	0.60 374	0.53 312	0.53 377	0.48 449	0.56 353	0.40 455	0.18 460	0.14 463	0.16 303	0.13 277	0.17 415	0.17 454

GMStereo_Zeroshot	0.49 515	0.44 661	0.74 621	0.49 603	0.27 468	0.56 472	0.29 280	0.73 437	0.76 462	0.86 564	0.94 511	0.91 584	0.36 362	0.74 539	0.43 479	0.26 623	0.14 463	0.26 621	0.15 359	0.36 671	0.18 475

MaDis-Stereo	0.26 190	0.18 230	0.36 268	0.36 241	0.26 432	0.27 140	0.27 240	0.43 184	0.35 200	0.27 154	0.26 125	0.41 295	0.28 234	0.40 182	0.28 292	0.16 365	0.14 463	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.12 237

EKT-Stereo	0.35 324	0.23 441	0.39 321	0.43 504	0.29 524	0.38 330	0.31 331	0.69 394	0.64 389	0.45 308	0.63 348	0.49 355	0.27 217	0.56 353	0.33 356	0.18 460	0.14 463	0.18 409	0.15 359	0.16 372	0.16 428

MIM_Stereo	0.38 377	0.17 186	0.53 514	0.37 271	0.24 349	0.27 140	0.24 175	0.70 410	0.54 342	0.72 472	1.00 548	0.63 442	0.29 253	0.64 461	0.38 439	0.13 148	0.14 463	0.17 353	0.16 398	0.14 242	0.11 169

LL-Strereo	0.57 590	0.27 544	0.68 592	0.48 588	0.34 605	0.39 343	0.48 590	0.94 531	0.97 598	0.83 545	0.78 423	1.10 647	1.18 706	1.33 699	0.49 531	0.17 424	0.14 463	0.22 551	0.19 522	0.16 372	0.17 454

BUS	0.45 456	0.25 509	0.43 382	0.45 550	0.28 493	0.70 561	0.34 396	0.94 531	0.76 462	0.75 485	0.80 437	0.65 461	0.49 454	0.64 461	0.51 543	0.20 525	0.14 463	0.22 551	0.19 522	0.18 447	0.18 475

IER	0.46 467	0.23 441	0.50 486	0.38 315	0.28 493	0.69 556	0.35 423	0.80 474	0.66 398	0.83 545	0.94 511	0.75 520	0.77 628	0.60 412	0.42 469	0.17 424	0.14 463	0.17 353	0.17 459	0.17 415	0.15 377

BSDual-CNN	0.46 467	0.25 509	0.43 382	0.45 550	0.28 493	0.77 591	0.40 521	0.94 531	0.76 462	0.75 485	0.80 437	0.76 528	0.54 491	0.64 461	0.43 479	0.20 525	0.14 463	0.22 551	0.19 522	0.18 447	0.18 475

hknet	0.49 515	0.25 509	0.51 501	0.45 550	0.29 524	0.77 591	0.40 521	0.94 531	0.83 511	0.75 485	0.80 437	0.97 602	0.61 534	0.73 531	0.45 506	0.18 460	0.14 463	0.22 551	0.19 522	0.18 447	0.18 475

GwcNet-ADL	0.44 445	0.22 419	0.48 459	0.45 550	0.30 543	0.40 349	0.37 464	0.92 524	0.97 598	0.71 461	0.78 423	0.61 432	0.42 409	0.62 432	0.50 533	0.19 495	0.14 463	0.15 259	0.14 323	0.18 447	0.18 475

GANet-ADL	0.42 427	0.25 509	0.45 407	0.43 504	0.29 524	0.54 450	0.35 423	0.89 511	0.86 529	0.63 395	0.72 385	0.68 474	0.42 409	0.52 312	0.41 461	0.21 544	0.14 463	0.15 259	0.13 277	0.18 447	0.19 510

PFNet+	0.40 406	0.19 278	0.49 472	0.39 350	0.25 384	0.28 164	0.23 151	0.64 351	0.70 418	0.85 556	0.79 434	0.64 448	0.35 333	0.72 524	0.34 373	0.19 495	0.14 463	0.23 572	0.20 549	0.16 372	0.20 536

sAnonymous2	0.40 406	0.39 640	0.85 647	0.48 588	0.37 628	0.40 349	0.46 574	0.57 284	0.52 334	0.38 260	0.46 266	0.35 234	0.42 409	0.43 222	0.30 323	0.19 495	0.14 463	0.18 409	0.17 459	0.57 732	0.44 712

CroCo_RVC	0.40 406	0.39 640	0.85 647	0.48 588	0.37 628	0.40 349	0.46 574	0.57 284	0.52 334	0.38 260	0.46 266	0.35 234	0.42 409	0.43 222	0.30 323	0.19 495	0.14 463	0.18 409	0.17 459	0.57 732	0.44 712

RALCasStereoNet	0.36 343	0.21 378	0.37 285	0.42 481	0.26 432	0.35 287	0.38 486	0.63 336	0.64 389	0.50 332	0.72 385	0.51 367	0.29 253	0.59 406	0.36 410	0.16 365	0.14 463	0.15 259	0.13 277	0.17 415	0.16 428

MMNet	0.55 571	0.25 509	0.61 551	0.43 504	0.34 605	1.07 666	0.39 508	0.87 503	0.91 569	0.91 599	0.93 510	0.86 562	0.76 621	0.81 577	0.76 620	0.15 304	0.14 463	0.18 409	0.19 522	0.20 507	0.16 428

UNet	0.54 568	0.26 526	0.66 583	0.44 525	0.40 649	0.99 652	0.41 537	0.98 549	0.75 453	0.83 545	0.89 496	1.04 625	0.72 607	0.73 531	0.62 584	0.19 495	0.14 463	0.20 492	0.17 459	0.20 507	0.17 454

cf-r	0.47 483	0.23 441	0.41 346	0.39 350	0.23 308	0.59 496	0.37 464	0.88 508	0.85 524	0.72 472	1.05 575	0.94 595	0.62 541	0.56 353	0.54 559	0.21 544	0.14 463	0.17 353	0.19 522	0.15 313	0.15 377

GwcNet-RSSM	0.49 515	0.24 483	0.42 367	0.40 395	0.23 308	0.55 457	0.38 486	0.93 526	0.93 581	0.71 461	1.16 623	0.86 562	0.60 528	0.62 432	0.66 596	0.21 544	0.14 463	0.19 457	0.20 549	0.16 372	0.15 377

RASNet	0.53 556	0.22 419	0.52 507	0.38 315	0.22 251	0.68 554	0.38 486	0.97 546	0.88 543	0.73 478	1.04 571	1.03 623	0.92 671	0.90 617	0.86 640	0.16 365	0.14 463	0.14 193	0.17 459	0.15 313	0.13 290

CFNet	0.51 540	0.29 570	0.46 424	0.41 433	0.27 468	0.70 561	0.32 363	1.13 616	1.00 614	0.72 472	1.07 586	0.85 557	0.60 528	0.76 550	0.52 550	0.19 495	0.14 463	0.23 572	0.23 607	0.21 533	0.16 428

LE_ROB	4.42 782	0.24 483	2.75 758	0.42 481	0.23 308	1.57 723	0.90 722	1.71 743	17.88 812	16.56 815	4.88 778	5.17 776	18.85 814	1.63 722	14.62 803	0.17 424	0.14 463	0.16 303	0.16 398	0.19 486	0.17 454

SCION-M(vits-remse)	0.24 147	0.14 31	0.74 621	0.51 635	0.15 25	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 30	0.25 108	0.17 11	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.19 495	0.15 496	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

SCION-MonSter(vits)	0.46 467	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 25	0.22 51	0.22 111	0.88 508	1.07 649	0.20 30	1.06 582	0.73 510	0.56 504	0.76 550	1.14 696	0.19 495	0.15 496	0.33 675	0.34 692	0.25 597	0.24 595

MWSP-net	0.52 548	0.23 441	0.54 520	0.45 550	0.30 543	0.70 561	0.81 708	1.02 570	0.92 574	0.75 485	0.78 423	0.91 584	0.73 610	0.62 432	0.52 550	0.19 495	0.15 496	0.19 457	0.18 489	0.21 533	0.22 578

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 147	0.16 130	0.30 133	0.35 205	0.18 94	0.36 303	0.17 7	0.37 105	0.37 227	0.29 185	0.23 74	0.23 90	0.24 163	0.29 40	0.22 115	0.16 365	0.15 496	0.21 535	0.17 459	0.19 486	0.15 377

FlowAnything_test	0.29 238	0.19 278	0.39 321	0.47 580	0.26 432	0.46 408	0.25 188	0.43 184	0.31 155	0.29 185	0.26 125	0.35 234	0.26 200	0.40 182	0.37 429	0.21 544	0.15 496	0.22 551	0.26 648	0.16 372	0.16 428

MM-Stereo_test3	0.34 305	0.19 278	0.31 160	0.41 433	0.25 384	0.35 287	0.44 567	0.72 426	0.92 574	0.46 316	0.52 306	0.41 295	0.29 253	0.44 235	0.28 292	0.16 365	0.15 496	0.17 353	0.13 277	0.14 242	0.13 290

FACV-RUCA	0.43 437	0.28 558	0.47 438	0.45 550	0.33 596	0.58 484	0.34 396	0.82 480	0.73 438	0.57 366	0.84 462	0.47 341	0.50 464	0.54 331	0.39 447	0.22 572	0.15 496	0.35 680	0.16 398	0.28 620	0.21 556

test_sample4	0.47 483	0.26 526	0.50 486	0.35 205	0.22 251	0.69 556	0.38 486	1.15 629	0.81 501	0.78 503	0.82 450	0.62 439	0.53 479	0.63 446	0.44 497	0.21 544	0.15 496	0.21 535	0.19 522	0.21 533	0.19 510

test_sample3	0.46 467	0.25 509	0.50 486	0.35 205	0.23 308	0.69 556	0.37 464	1.15 629	0.81 501	0.75 485	0.79 434	0.66 466	0.49 454	0.63 446	0.46 517	0.21 544	0.15 496	0.20 492	0.19 522	0.21 533	0.19 510

SMFormer	0.51 540	0.23 441	0.62 556	0.34 152	0.20 177	0.62 514	0.34 396	1.21 654	1.02 621	0.81 524	1.01 551	0.71 488	0.65 564	0.84 593	0.55 564	0.19 495	0.15 496	0.18 409	0.16 398	0.18 447	0.18 475

tta	0.51 540	0.23 441	0.62 556	0.34 152	0.20 177	0.62 514	0.34 396	1.21 654	1.02 621	0.81 524	1.01 551	0.71 488	0.65 564	0.84 593	0.55 564	0.19 495	0.15 496	0.18 409	0.16 398	0.15 313	0.14 342

qqq1	0.49 515	0.23 441	0.62 556	0.34 152	0.20 177	0.62 514	0.34 396	1.21 654	1.02 621	0.81 524	1.01 551	0.71 488	0.65 564	0.84 593	0.34 373	0.19 495	0.15 496	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.14 342

fff1	0.49 515	0.23 441	0.62 556	0.34 152	0.20 177	0.62 514	0.34 396	1.21 654	1.02 621	0.81 524	1.01 551	0.71 488	0.65 564	0.84 593	0.34 373	0.19 495	0.15 496	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.14 342

mmm	0.44 445	0.27 544	0.46 424	0.38 315	0.24 349	0.61 506	0.35 423	0.94 531	0.53 338	0.72 472	1.05 575	0.63 442	0.50 464	0.57 365	0.45 506	0.18 460	0.15 496	0.23 572	0.20 549	0.20 507	0.18 475

mmx	0.53 556	0.26 526	0.49 472	0.37 271	0.25 384	0.55 457	0.37 464	1.16 637	1.03 626	0.73 478	0.96 525	0.71 488	0.53 479	1.01 647	0.88 650	0.20 525	0.15 496	0.25 602	0.21 572	0.22 558	0.20 536

xxx	0.53 556	0.26 526	0.49 472	0.37 271	0.25 384	0.55 457	0.37 464	1.16 637	1.03 626	0.73 478	0.96 525	0.71 488	0.53 479	1.01 647	0.88 650	0.20 525	0.15 496	0.25 602	0.21 572	0.22 558	0.20 536

CFNet_ucs	0.50 531	0.24 483	0.55 526	0.38 315	0.31 567	0.58 484	0.33 377	0.98 549	0.93 581	0.88 582	1.19 631	0.80 547	0.49 454	0.63 446	0.43 479	0.21 544	0.15 496	0.26 621	0.18 489	0.26 605	0.22 578

CBFPSM	0.59 604	0.22 419	1.31 712	0.38 315	0.27 468	1.12 679	0.65 667	0.79 470	0.82 506	0.80 511	0.81 444	1.35 692	0.87 659	0.67 488	0.76 620	0.16 365	0.15 496	0.15 259	0.16 398	0.17 415	0.22 578

CroCo-Stereo Lap2	0.28 221	0.24 483	0.39 321	0.50 617	0.29 524	0.20 33	0.31 331	0.49 226	0.38 238	0.24 103	0.27 135	0.46 338	0.31 289	0.39 170	0.30 323	0.14 220	0.15 496	0.16 303	0.13 277	0.16 372	0.15 377

x	0.39 394	0.24 483	0.41 346	0.34 152	0.23 308	0.52 435	0.32 363	0.86 496	0.52 334	0.57 366	0.70 381	0.59 420	0.50 464	0.49 289	0.46 517	0.17 424	0.15 496	0.17 353	0.15 359	0.17 415	0.16 428

psmg	0.49 515	0.25 509	0.43 382	0.41 433	0.28 493	0.85 625	0.43 557	0.99 551	0.76 462	0.91 599	0.94 511	0.76 528	0.54 491	0.64 461	0.43 479	0.20 525	0.15 496	0.20 492	0.20 549	0.18 447	0.18 475

UDGNet	0.48 496	0.77 736	0.50 486	0.48 588	0.31 567	0.41 369	0.34 396	0.70 410	0.92 574	0.65 416	0.60 338	0.58 405	0.43 415	0.63 446	0.41 461	0.32 674	0.15 496	0.66 746	0.19 522	0.36 671	0.21 556

dd	0.43 437	0.38 632	0.55 526	0.44 525	0.25 384	0.47 414	0.38 486	0.70 410	1.05 636	0.59 370	0.65 357	0.42 307	0.39 391	0.66 477	0.50 533	0.24 603	0.15 496	0.21 535	0.15 359	0.22 558	0.18 475

RAFT	0.45 456	0.22 419	0.45 407	0.47 580	0.26 432	0.54 450	0.47 582	0.66 365	0.58 361	0.80 511	0.82 450	0.94 595	0.57 507	0.75 545	0.34 373	0.17 424	0.15 496	0.22 551	0.20 549	0.16 372	0.12 237

LMCR-Stereo	0.53 556	0.30 580	0.53 514	0.58 691	0.30 543	0.83 621	0.36 446	1.19 647	0.76 462	0.88 582	1.04 571	0.56 390	0.62 541	0.82 580	0.67 599	0.19 495	0.15 496	0.19 457	0.14 323	0.23 575	0.17 454

222	1.18 718	0.22 419	0.44 394	0.37 271	0.22 251	0.79 599	0.37 464	1.31 691	0.89 559	0.92 607	1.08 589	0.72 497	0.71 603	0.66 477	13.89 800	0.20 525	0.15 496	0.17 353	0.16 398	0.18 447	0.19 510

test_xeample	1.01 691	0.21 378	0.42 367	0.35 205	0.21 216	0.71 567	0.39 508	1.23 667	0.86 529	0.81 524	1.04 571	0.69 479	0.61 534	0.69 505	10.93 797	0.19 495	0.15 496	0.18 409	0.17 459	0.18 447	0.17 454

ACVNet	0.46 467	0.23 441	0.36 268	0.39 350	0.28 493	0.58 484	0.40 521	0.87 503	0.80 493	0.64 407	0.96 525	0.79 538	0.60 528	0.63 446	0.67 599	0.17 424	0.15 496	0.16 303	0.15 359	0.18 447	0.15 377

acv_ft	0.51 540	0.23 441	0.56 532	0.44 525	0.28 493	0.86 628	0.39 508	0.91 521	0.80 493	0.97 628	0.96 525	0.79 538	0.59 524	0.63 446	0.87 646	0.17 424	0.15 496	0.16 303	0.15 359	0.17 415	0.15 377

GANet-RSSM	0.47 483	0.21 378	0.37 285	0.38 315	0.25 384	0.58 484	0.36 446	1.07 591	0.78 482	0.68 440	1.01 551	0.86 562	0.67 575	0.62 432	0.44 497	0.21 544	0.15 496	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.17 454

PSMNet-RSSM	0.48 496	0.22 419	0.38 299	0.42 481	0.25 384	0.50 424	0.37 464	1.10 602	0.77 471	0.70 454	1.06 582	0.84 555	0.64 558	0.62 432	0.47 524	0.23 590	0.15 496	0.23 572	0.25 633	0.20 507	0.19 510

CFNet-ft	0.48 496	0.23 441	0.36 268	0.40 395	0.26 432	0.64 534	0.37 464	0.87 503	0.85 524	0.64 407	1.00 548	1.01 616	0.64 558	0.61 422	0.53 554	0.23 590	0.15 496	0.24 589	0.21 572	0.23 575	0.18 475

SuperB	1.04 696	0.37 622	4.81 773	0.43 504	0.31 567	0.99 652	0.46 574	1.02 570	2.09 744	1.09 674	1.09 592	0.75 520	0.81 640	1.06 657	1.76 729	0.19 495	0.15 496	0.17 353	0.15 359	2.82 791	0.26 609

CFNet_RVC	0.48 496	0.23 441	0.36 268	0.40 395	0.26 432	0.64 534	0.37 464	0.87 503	0.85 524	0.64 407	1.00 548	1.01 616	0.64 558	0.61 422	0.53 554	0.23 590	0.15 496	0.24 589	0.21 572	0.23 575	0.18 475

NVstereo2D	0.60 607	0.30 580	0.75 629	0.48 588	0.43 669	0.89 630	0.48 590	1.05 583	1.15 667	0.66 429	0.86 476	0.88 573	0.70 599	0.99 643	0.65 593	0.32 674	0.15 496	0.28 643	0.20 549	0.40 687	0.36 683

DISCO	0.70 632	0.26 526	0.68 592	0.44 525	0.31 567	1.14 681	0.51 618	1.23 667	1.23 681	0.81 524	1.05 575	1.50 707	0.85 653	1.82 732	1.03 682	0.19 495	0.15 496	0.18 409	0.16 398	0.24 588	0.23 586

Weightmod_eth	0.31 265	0.19 278	0.31 160	0.35 205	0.18 94	0.45 402	0.35 423	0.62 326	0.39 251	0.44 303	0.39 237	0.48 347	0.41 406	0.45 240	0.23 162	0.17 424	0.16 532	0.15 259	0.14 323	0.15 313	0.09 6

S2M2_XL	0.19 23	0.18 230	0.27 76	0.27 4	0.20 177	0.15 9	0.16 4	0.22 6	0.15 6	0.21 46	0.26 125	0.17 11	0.17 29	0.24 5	0.21 85	0.17 424	0.16 532	0.15 259	0.13 277	0.15 313	0.12 237
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DDVS	0.52 548	0.30 580	0.56 532	0.41 433	0.31 567	0.71 567	0.34 396	0.91 521	0.67 403	0.85 556	0.89 496	1.12 651	0.46 438	0.86 604	0.60 577	0.22 572	0.16 532	0.22 551	0.18 489	0.25 597	0.26 609

rvit_stereo_0081	0.32 273	0.24 483	0.47 438	0.43 504	0.26 432	0.30 202	0.37 464	0.42 165	0.55 349	0.36 241	0.40 243	0.39 269	0.35 333	0.43 222	0.33 356	0.22 572	0.16 532	0.19 457	0.16 398	0.19 486	0.13 290

rvit_stereo_0082	0.32 273	0.24 483	0.47 438	0.43 504	0.26 432	0.30 202	0.37 464	0.42 165	0.55 349	0.36 241	0.40 243	0.39 269	0.35 333	0.43 222	0.33 356	0.22 572	0.16 532	0.19 457	0.16 398	0.19 486	0.13 290

test_sample6	0.49 515	0.26 526	0.50 486	0.37 271	0.22 251	0.63 526	0.40 521	1.12 614	0.83 511	0.80 511	1.03 565	0.66 466	0.55 497	0.67 488	0.46 517	0.22 572	0.16 532	0.22 551	0.22 590	0.23 575	0.21 556

test_sample5	0.47 483	0.26 526	0.49 472	0.36 241	0.22 251	0.64 534	0.39 508	1.13 616	0.81 501	0.77 499	0.94 511	0.64 448	0.54 491	0.65 468	0.43 479	0.21 544	0.16 532	0.22 551	0.20 549	0.22 558	0.20 536

DualNet	0.48 496	0.26 526	0.49 472	0.36 241	0.22 251	0.64 534	0.39 508	1.13 616	0.81 501	0.80 511	1.03 565	0.64 448	0.54 491	0.65 468	0.43 479	0.21 544	0.16 532	0.22 551	0.20 549	0.22 558	0.20 536

CASS	0.45 456	0.27 544	0.42 367	0.48 588	0.22 251	0.61 506	0.34 396	0.97 546	0.62 370	0.71 461	0.85 472	0.61 432	0.55 497	0.57 365	0.41 461	0.29 651	0.16 532	0.22 551	0.18 489	0.22 558	0.28 627
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.40 406	0.26 526	0.44 394	0.36 241	0.22 251	0.46 408	0.36 446	0.85 492	0.54 342	0.56 362	0.69 377	0.65 461	0.53 479	0.55 340	0.45 506	0.17 424	0.16 532	0.20 492	0.19 522	0.18 447	0.17 454

ADLNet2	0.55 571	0.25 509	0.65 577	0.47 580	0.30 543	0.83 621	0.50 602	1.05 583	0.95 594	0.80 511	0.98 540	0.99 608	0.69 586	0.77 560	0.73 615	0.20 525	0.16 532	0.17 353	0.18 489	0.21 533	0.21 556

GEStereo_RVC	0.55 571	0.29 570	0.63 566	0.49 603	0.31 567	0.70 561	0.54 630	1.22 662	0.92 574	0.82 533	0.85 472	0.85 557	0.63 547	0.90 617	0.65 593	0.24 603	0.16 532	0.19 457	0.16 398	0.21 533	0.22 578

TANstereo	0.30 256	0.15 83	0.31 160	0.30 29	0.17 61	0.55 457	0.23 151	0.44 192	0.55 349	0.59 370	0.68 373	0.37 251	0.26 200	0.35 133	0.27 269	0.15 304	0.16 532	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.14 342

ADLNet	0.55 571	0.27 544	0.51 501	0.44 525	0.35 612	0.78 595	0.46 574	1.08 595	0.86 529	0.99 637	0.98 540	0.92 590	0.63 547	0.69 505	0.81 630	0.22 572	0.16 532	0.22 551	0.22 590	0.21 533	0.21 556

GES	0.44 445	0.23 441	0.57 536	0.40 395	0.30 543	0.59 496	0.36 446	0.96 542	0.68 410	0.74 483	0.83 456	0.47 341	0.48 449	0.67 488	0.43 479	0.22 572	0.16 532	0.17 353	0.16 398	0.18 447	0.23 586

HCRNet	0.44 445	0.34 604	0.41 346	0.53 664	0.26 432	0.53 443	0.29 280	0.83 485	0.63 381	0.71 461	0.81 444	0.77 534	0.50 464	0.66 477	0.36 410	0.24 603	0.16 532	0.24 589	0.20 549	0.21 533	0.18 475

xxxx	1.01 691	0.22 419	0.43 382	0.36 241	0.21 216	0.82 618	0.36 446	1.32 692	0.88 543	0.71 461	0.94 511	0.97 602	0.63 547	0.64 461	10.58 796	0.20 525	0.16 532	0.18 409	0.17 459	0.19 486	0.19 510

DMCA	0.45 456	0.26 526	0.50 486	0.38 315	0.28 493	0.51 429	0.34 396	0.93 526	0.68 410	0.75 485	0.83 456	0.79 538	0.53 479	0.51 305	0.54 559	0.21 544	0.16 532	0.21 535	0.16 398	0.19 486	0.21 556

ADCRef	0.80 657	0.43 656	1.32 714	0.50 617	0.45 681	1.07 666	0.51 618	1.07 591	0.98 602	1.17 684	1.42 675	0.87 568	0.91 666	0.85 599	3.19 763	0.18 460	0.16 532	0.23 572	0.23 607	0.22 558	0.21 556

ADCP+	1.06 701	0.35 610	1.51 729	0.49 603	0.51 704	1.45 714	0.55 635	1.25 678	1.03 626	1.16 683	1.15 618	1.10 647	1.07 696	1.56 716	6.75 787	0.19 495	0.16 532	0.23 572	0.21 572	0.28 620	0.21 556

RYNet	0.72 640	0.35 610	0.64 571	0.53 664	0.67 739	1.31 703	0.67 673	1.20 652	1.18 672	1.05 661	0.87 484	1.27 672	0.93 676	0.93 633	1.27 705	0.22 572	0.16 532	0.26 621	0.23 607	0.40 687	0.39 697

MEA-ACV	0.54 568	0.23 441	0.61 551	0.41 433	0.28 493	0.71 567	0.43 557	1.18 645	0.88 543	0.85 556	0.94 511	1.04 625	0.85 653	0.73 531	0.57 569	0.18 460	0.17 553	0.20 492	0.24 623	0.18 447	0.21 556

S	0.40 406	0.20 331	0.35 251	0.39 350	0.24 349	0.71 567	0.42 548	0.62 326	0.61 366	0.60 374	0.97 538	0.39 269	0.46 438	0.42 208	0.32 342	0.30 658	0.17 553	0.31 663	0.31 679	0.18 447	0.13 290

SME	0.40 406	0.20 331	0.35 251	0.36 241	0.19 128	0.79 599	0.31 331	0.79 470	0.73 438	0.56 362	0.77 411	0.43 316	0.51 469	0.57 365	0.36 410	0.16 365	0.17 553	0.19 457	0.19 522	0.18 447	0.16 428

Selective-IGEV-i16pc	0.56 582	0.20 331	1.13 688	0.40 395	0.31 567	2.00 745	0.66 670	0.68 385	1.11 657	0.51 337	0.81 444	0.68 474	0.36 362	0.67 488	0.40 455	0.31 662	0.17 553	0.17 353	0.18 489	0.19 486	0.20 536

Selective-IGEV-i16pb	1.07 703	0.24 483	9.45 784	0.41 433	0.32 584	1.76 736	0.59 649	1.00 556	1.54 722	0.66 429	1.20 632	0.98 606	0.57 507	0.78 565	0.62 584	0.27 633	0.17 553	0.18 409	0.20 549	0.21 533	0.23 586

WQFJX	0.32 273	0.18 230	0.33 208	0.39 350	0.27 468	0.60 503	0.30 302	0.53 264	0.47 306	0.39 273	0.38 232	0.34 218	0.33 314	0.61 422	0.40 455	0.14 220	0.17 553	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.14 342

NLSM1	0.32 273	0.18 230	0.34 233	0.39 350	0.25 384	0.66 546	0.27 240	0.57 284	0.50 325	0.37 248	0.53 312	0.29 169	0.28 234	0.54 331	0.32 342	0.16 365	0.17 553	0.18 409	0.15 359	0.14 242	0.12 237

NLCSM	0.34 305	0.21 378	0.34 233	0.44 525	0.29 524	0.54 450	0.36 446	0.52 252	0.47 306	0.46 316	0.37 228	0.34 218	0.34 327	0.71 518	0.41 461	0.16 365	0.17 553	0.17 353	0.16 398	0.17 415	0.16 428

G2L-Stereo	0.49 515	0.23 441	0.48 459	0.43 504	0.26 432	0.47 414	0.42 548	0.93 526	0.78 482	0.84 552	0.86 476	0.91 584	0.52 473	0.78 565	0.70 607	0.20 525	0.17 553	0.22 551	0.18 489	0.17 415	0.21 556

rvit_stereo_0081_aga	0.31 265	0.28 558	0.44 394	0.42 481	0.29 524	0.34 276	0.31 331	0.44 192	0.40 256	0.39 273	0.44 257	0.40 283	0.32 295	0.42 208	0.29 315	0.23 590	0.17 553	0.19 457	0.16 398	0.20 507	0.15 377

ACV-stereo	0.62 612	0.34 604	1.00 673	0.43 504	0.31 567	1.20 692	0.40 521	0.75 450	0.83 511	0.64 407	0.77 411	2.10 731	1.03 691	0.81 577	0.64 591	0.21 544	0.17 553	0.18 409	0.18 489	0.21 533	0.21 556

ITSA-stereo	0.53 556	0.28 558	0.52 507	0.40 395	0.23 308	0.56 472	0.34 396	1.24 674	1.24 683	0.80 511	0.81 444	0.72 497	0.58 517	0.82 580	0.65 593	0.21 544	0.17 553	0.23 572	0.21 572	0.22 558	0.26 609

rvit_stereo_0080	0.31 265	0.25 509	0.40 335	0.39 350	0.28 493	0.27 140	0.46 574	0.49 226	0.44 284	0.35 236	0.42 249	0.40 283	0.28 234	0.41 194	0.33 356	0.22 572	0.17 553	0.17 353	0.16 398	0.22 558	0.15 377

1111x	0.55 571	0.22 419	0.46 424	0.38 315	0.20 177	0.66 546	0.43 557	1.23 667	0.99 607	0.71 461	0.99 545	0.95 597	0.69 586	0.90 617	1.08 688	0.18 460	0.17 553	0.18 409	0.19 522	0.20 507	0.18 475

whm_eth	0.31 265	0.25 509	0.40 335	0.39 350	0.28 493	0.27 140	0.46 574	0.49 226	0.44 284	0.35 236	0.42 249	0.40 283	0.28 234	0.41 194	0.33 356	0.22 572	0.17 553	0.17 353	0.16 398	0.22 558	0.15 377

gwcnet-sp	0.48 496	0.23 441	0.70 602	0.40 395	0.26 432	0.81 610	0.41 537	0.89 511	0.84 516	0.91 599	0.76 407	0.66 466	0.61 534	0.66 477	0.50 533	0.18 460	0.17 553	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.18 475

scenet	0.48 496	0.23 441	0.70 602	0.40 395	0.26 432	0.81 610	0.41 537	0.89 511	0.84 516	0.91 599	0.76 407	0.66 466	0.61 534	0.66 477	0.50 533	0.18 460	0.17 553	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.18 475

ToySt	0.49 515	0.27 544	0.75 629	0.40 395	0.27 468	0.64 534	0.49 597	0.84 489	0.77 471	0.60 374	0.83 456	0.88 573	0.66 572	0.70 512	0.56 566	0.16 365	0.17 553	0.21 535	0.20 549	0.21 533	0.19 510

ssnet	0.48 496	0.23 441	0.70 602	0.40 395	0.26 432	0.81 610	0.41 537	0.89 511	0.84 516	0.91 599	0.76 407	0.66 466	0.61 534	0.66 477	0.50 533	0.18 460	0.17 553	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.18 475

CSP-Net	0.56 582	0.27 544	0.49 472	0.41 433	0.28 493	1.22 694	0.50 602	1.23 667	0.72 431	0.95 622	0.95 521	0.89 577	0.62 541	0.83 588	0.62 584	0.26 623	0.17 553	0.17 353	0.17 459	0.18 447	0.17 454

ICVP	0.46 467	0.25 509	0.38 299	0.48 588	0.28 493	0.58 484	0.43 557	1.00 556	0.70 418	0.67 434	0.95 521	0.75 520	0.55 497	0.53 323	0.54 559	0.23 590	0.17 553	0.19 457	0.17 459	0.19 486	0.20 536
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TDLM	0.57 590	0.33 599	0.49 472	0.51 635	0.30 543	0.66 546	0.73 698	1.03 575	1.01 618	0.82 533	1.10 594	0.84 555	0.70 599	0.86 604	0.58 570	0.28 644	0.17 553	0.25 602	0.22 590	0.26 605	0.19 510

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 556	0.32 590	0.64 571	0.44 525	0.30 543	0.66 546	0.44 567	1.04 578	0.88 543	0.91 599	0.91 503	0.99 608	0.60 528	0.68 499	0.60 577	0.21 544	0.17 553	0.22 551	0.22 590	0.21 533	0.21 556
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.49 515	0.26 526	0.35 251	0.39 350	0.26 432	0.64 534	0.36 446	1.15 629	0.84 516	0.67 434	0.88 492	0.88 573	0.59 524	0.58 388	0.45 506	0.24 603	0.17 553	0.27 635	0.27 655	0.25 597	0.23 586

DRN-Test	0.66 619	0.32 590	0.66 583	0.50 617	0.39 644	1.15 683	0.61 657	1.49 720	1.01 618	1.12 679	1.08 589	1.06 632	0.69 586	0.77 560	0.94 666	0.23 590	0.17 553	0.26 621	0.25 633	0.25 597	0.21 556

FAST (zero-shot)	0.28 221	0.18 230	0.46 424	0.51 635	0.57 722	0.18 24	0.25 188	0.54 267	0.22 47	0.22 70	0.31 183	0.27 153	0.25 177	0.42 208	0.24 184	0.21 544	0.18 578	0.15 259	0.17 459	0.14 242	0.17 454

LGCAT	0.20 36	0.14 31	0.24 19	0.29 15	0.19 128	0.14 3	0.19 36	0.24 11	0.18 20	0.26 134	0.20 31	0.20 48	0.19 72	0.32 89	0.21 85	0.23 590	0.18 578	0.11 6	0.14 323	0.10 9	0.19 510

WQFJA1	0.32 273	0.19 278	0.34 233	0.39 350	0.26 432	0.62 514	0.30 302	0.56 275	0.47 306	0.37 248	0.39 237	0.38 260	0.33 314	0.50 297	0.42 469	0.14 220	0.18 578	0.16 303	0.14 323	0.14 242	0.13 290

WQFJX1	0.33 293	0.19 278	0.34 233	0.41 433	0.28 493	0.53 443	0.33 377	0.51 242	0.50 325	0.39 273	0.36 221	0.34 218	0.31 289	0.69 505	0.39 447	0.15 304	0.18 578	0.16 303	0.14 323	0.16 372	0.14 342

NLMM1	0.33 293	0.21 378	0.36 268	0.41 433	0.25 384	0.55 457	0.33 377	0.55 271	0.63 381	0.42 295	0.44 257	0.30 184	0.25 177	0.63 446	0.38 439	0.16 365	0.18 578	0.17 353	0.14 323	0.15 313	0.13 290

NLMM	0.32 273	0.19 278	0.34 233	0.39 350	0.26 432	0.62 514	0.30 302	0.56 275	0.47 306	0.37 248	0.39 237	0.38 260	0.33 314	0.49 289	0.42 469	0.14 220	0.18 578	0.16 303	0.14 323	0.14 242	0.13 290

iinet-f	0.67 624	0.26 526	2.15 748	0.39 350	0.31 567	1.19 691	0.56 641	0.84 489	0.84 516	0.80 511	1.17 625	1.05 630	0.84 652	0.71 518	1.21 700	0.20 525	0.18 578	0.17 353	0.15 359	0.20 507	0.20 536

GLC_STEREO	0.29 238	0.19 278	0.27 76	0.44 525	0.19 128	0.31 224	0.26 215	0.47 212	0.43 276	0.37 248	0.47 272	0.41 295	0.23 150	0.50 297	0.34 373	0.14 220	0.18 578	0.19 457	0.16 398	0.16 372	0.13 290

AACVNet	0.50 531	0.23 441	0.49 472	0.46 572	0.29 524	0.52 435	0.38 486	0.90 516	0.55 349	0.81 524	1.03 565	1.00 612	0.70 599	0.83 588	0.54 559	0.21 544	0.18 578	0.24 589	0.18 489	0.23 575	0.20 536

PSMNet-ADL	0.48 496	0.27 544	0.40 335	0.48 588	0.30 543	0.68 554	0.37 464	0.90 516	0.80 493	0.61 382	0.80 437	0.92 590	0.62 541	0.72 524	0.63 588	0.23 590	0.18 578	0.18 409	0.20 549	0.22 558	0.20 536

delet	0.55 571	0.24 483	0.55 526	0.44 525	0.33 596	1.07 666	0.50 602	1.00 556	0.86 529	0.85 556	0.96 525	0.90 582	0.63 547	0.83 588	0.74 618	0.18 460	0.18 578	0.20 492	0.21 572	0.16 372	0.15 377

aanetorigin	0.83 668	0.56 702	1.87 742	0.49 603	0.38 638	0.56 472	0.66 670	0.70 410	1.00 614	2.42 757	2.02 722	1.31 678	1.18 706	0.93 633	1.13 695	0.20 525	0.18 578	0.20 492	0.19 522	0.27 616	0.30 645

EDNetEfficientorigin	9.93 798	1.15 760	175.16 837	0.48 588	0.36 620	1.04 663	0.68 678	1.24 674	2.69 766	3.17 772	2.50 737	2.30 736	2.07 755	1.76 729	2.21 747	0.20 525	0.18 578	0.24 589	0.19 522	0.51 718	0.50 733

EDNetEfficient	1.46 733	0.80 738	6.12 776	0.47 580	0.39 644	0.69 556	0.83 710	0.90 516	2.77 768	3.50 775	1.96 719	1.66 717	2.03 754	1.26 690	4.18 776	0.21 544	0.18 578	0.21 535	0.20 549	0.41 693	0.39 697

ac_64	0.52 548	0.22 419	0.50 486	0.45 550	0.28 493	0.80 605	0.45 570	1.02 570	0.61 366	0.91 599	0.83 456	1.07 637	0.68 582	0.74 539	0.70 607	0.21 544	0.18 578	0.20 492	0.19 522	0.18 447	0.15 377

DMCA-RVC	0.51 540	0.30 580	0.59 542	0.50 617	0.32 584	0.54 450	0.38 486	0.86 496	0.68 410	0.94 614	0.86 476	0.91 584	0.68 582	0.70 512	0.59 575	0.23 590	0.18 578	0.31 663	0.23 607	0.26 605	0.19 510

FADNet-RVC-Resample	0.56 582	0.33 599	1.16 691	0.49 603	0.34 605	0.71 567	0.43 557	1.01 566	0.93 581	0.82 533	0.87 484	0.74 517	0.67 575	0.73 531	0.45 506	0.18 460	0.18 578	0.26 621	0.27 655	0.26 605	0.27 620

FADNet_RVC	0.55 571	0.37 622	1.17 696	0.44 525	0.31 567	0.56 472	0.34 396	1.06 587	0.88 543	0.67 434	0.90 500	0.61 432	0.65 564	0.93 633	0.70 607	0.21 544	0.18 578	0.26 621	0.23 607	0.31 640	0.28 627

DispFullNet	1.60 740	2.63 793	2.75 758	2.56 788	1.79 779	1.24 697	0.47 582	1.37 705	1.45 715	1.87 736	1.50 688	1.55 712	2.46 759	2.04 742	1.04 685	0.59 751	0.18 578	2.32 783	0.68 761	2.29 784	1.14 770

PWC_ROB	0.87 672	0.52 694	1.28 707	0.50 617	0.32 584	0.91 633	0.37 464	1.36 703	1.46 716	1.61 723	2.59 742	1.16 662	1.01 690	1.34 701	1.40 713	0.25 613	0.18 578	0.28 643	0.20 549	0.29 624	0.28 627

SCION-MonSter	0.67 624	0.40 645	0.95 665	0.54 671	0.44 676	1.30 702	0.42 548	0.91 521	1.06 642	0.79 508	1.13 606	0.74 517	0.67 575	0.76 550	1.43 714	0.19 495	0.19 598	0.45 715	0.42 728	0.30 633	0.26 609

VeloStereo	0.21 75	0.14 31	0.29 113	0.30 29	0.23 308	0.14 3	0.13 1	0.23 9	0.19 27	0.25 119	0.21 44	0.28 161	0.20 93	0.31 77	0.23 162	0.20 525	0.19 598	0.18 409	0.16 398	0.20 507	0.21 556

flow	0.21 75	0.14 31	0.29 113	0.30 29	0.23 308	0.14 3	0.13 1	0.23 9	0.19 27	0.25 119	0.21 44	0.28 161	0.20 93	0.30 63	0.23 162	0.20 525	0.19 598	0.18 409	0.16 398	0.20 507	0.21 556

z-mn7	1.00 690	0.50 682	1.70 736	0.53 664	0.36 620	1.75 734	0.71 694	1.22 662	2.28 752	0.96 623	2.54 738	1.42 698	0.95 680	2.19 748	1.54 718	0.22 572	0.19 598	0.21 535	0.20 549	0.27 616	0.25 603

w-ln-seven-2	0.76 647	0.43 656	2.32 751	0.52 652	0.38 638	0.90 632	0.65 667	1.11 608	1.12 662	1.19 688	1.28 648	1.09 643	0.99 686	1.07 660	0.87 646	0.20 525	0.19 598	0.23 572	0.22 590	0.26 605	0.22 578

S2M2_L	0.26 190	0.22 419	0.33 208	0.31 60	0.25 384	0.24 84	0.13 1	0.35 87	0.41 260	0.25 119	0.36 221	0.30 184	0.25 177	0.30 63	0.26 248	0.22 572	0.19 598	0.17 353	0.19 522	0.21 533	0.18 475
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DCVSM-stereo	0.49 515	0.27 544	0.53 514	0.39 350	0.29 524	0.51 429	0.26 215	0.75 450	0.75 453	1.11 678	0.75 401	1.05 630	0.72 607	0.60 412	0.47 524	0.20 525	0.19 598	0.24 589	0.20 549	0.25 597	0.30 645

CAS++	0.32 273	0.24 483	0.36 268	0.37 271	0.26 432	0.28 164	0.23 151	0.87 503	0.50 325	0.47 323	0.45 261	0.26 140	0.21 116	0.49 289	0.24 184	0.23 590	0.19 598	0.22 551	0.17 459	0.21 533	0.16 428
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wz-Net-MNSev	0.76 647	0.40 645	1.34 716	0.50 617	0.40 649	1.44 713	0.83 710	1.15 629	1.16 668	1.25 702	1.20 632	1.13 657	0.81 640	1.16 674	1.00 680	0.22 572	0.19 598	0.24 589	0.23 607	0.28 620	0.26 609

CRFU-Net	0.57 590	0.27 544	0.57 536	0.46 572	0.30 543	1.20 692	0.52 621	1.10 602	0.56 357	1.00 642	0.98 540	1.06 632	0.79 635	0.81 577	0.71 612	0.21 544	0.19 598	0.18 409	0.16 398	0.18 447	0.19 510

AASNet	0.53 556	0.25 509	0.52 507	0.49 603	0.32 584	0.74 578	0.40 521	1.50 723	0.86 529	0.86 564	0.92 507	0.64 448	0.59 524	0.59 406	0.79 625	0.23 590	0.19 598	0.20 492	0.16 398	0.21 533	0.19 510

RTSC	0.87 672	0.48 674	1.23 703	0.52 652	0.37 628	1.13 680	0.50 602	1.34 696	1.79 736	1.51 716	1.24 641	1.12 651	0.81 640	1.62 720	2.16 746	0.25 613	0.19 598	0.23 572	0.24 623	0.30 633	0.31 655

ADCL	1.04 696	0.38 632	1.35 717	0.50 617	0.39 644	1.61 725	0.89 719	1.29 686	1.39 708	1.29 704	1.50 688	1.24 668	1.24 711	1.37 707	4.87 779	0.21 544	0.19 598	0.25 602	0.25 633	0.29 624	0.27 620

CVANet_RVC	0.57 590	0.33 599	0.44 394	0.47 580	0.32 584	0.67 551	0.61 657	1.05 583	0.93 581	0.85 556	1.04 571	1.01 616	0.73 610	0.83 588	0.52 550	0.29 651	0.19 598	0.27 635	0.25 633	0.31 640	0.21 556

StereoDRNet	0.64 615	0.33 599	0.68 592	0.51 635	0.43 669	1.03 659	0.53 626	1.47 717	0.99 607	1.10 676	0.87 484	1.07 637	0.71 603	0.82 580	0.88 650	0.23 590	0.19 598	0.25 602	0.23 607	0.27 616	0.19 510

rvit_stereo_0083	0.34 305	0.24 483	0.50 486	0.44 525	0.27 468	0.34 276	0.35 423	0.45 200	0.62 370	0.37 248	0.47 272	0.42 307	0.35 333	0.40 182	0.36 410	0.22 572	0.20 613	0.20 492	0.17 459	0.20 507	0.14 342

DualNet (step1)	0.57 590	0.36 615	0.72 612	0.38 315	0.30 543	0.71 567	0.43 557	1.06 587	0.88 543	0.92 607	0.86 476	0.85 557	0.69 586	0.68 499	0.50 533	0.41 715	0.20 613	0.40 703	0.41 722	0.36 671	0.33 664

test_sample7	0.52 548	0.29 570	0.50 486	0.36 241	0.27 468	0.62 514	0.41 537	1.06 587	0.88 543	0.92 607	0.86 476	0.85 557	0.69 586	0.68 499	0.50 533	0.26 623	0.20 613	0.27 635	0.26 648	0.27 616	0.24 595

NINENet	0.50 531	0.29 570	0.51 501	0.45 550	0.32 584	0.70 561	0.34 396	1.10 602	0.88 543	0.80 511	0.94 511	0.65 461	0.49 454	0.73 531	0.51 543	0.22 572	0.20 613	0.25 602	0.18 489	0.22 558	0.21 556

RAFT + AFF	0.53 556	0.29 570	0.75 629	0.51 635	0.32 584	0.63 526	0.60 652	1.00 556	0.91 569	0.78 503	0.87 484	0.83 552	0.58 517	0.80 574	0.47 524	0.17 424	0.20 613	0.23 572	0.22 590	0.18 447	0.18 475

UPFNet	0.53 556	0.24 483	0.51 501	0.45 550	0.38 638	0.84 624	0.49 597	0.99 551	0.75 453	0.87 572	0.88 492	0.86 562	0.64 558	0.80 574	0.71 612	0.20 525	0.20 613	0.20 492	0.20 549	0.19 486	0.15 377

HGLStereo	0.56 582	0.28 558	0.57 536	0.50 617	0.37 628	0.80 605	0.45 570	1.02 570	0.78 482	0.86 564	1.14 612	0.89 577	0.82 645	0.76 550	0.73 615	0.21 544	0.20 613	0.19 457	0.18 489	0.19 486	0.21 556

hitnet-ft	0.55 571	0.27 544	0.39 321	0.41 433	0.28 493	0.78 595	0.40 521	0.92 524	0.90 562	0.82 533	1.01 551	1.13 657	0.70 599	0.78 565	0.67 599	0.28 644	0.20 613	0.28 643	0.22 590	0.29 624	0.26 609

DLCB_ROB	0.58 597	0.28 558	0.47 438	0.49 603	0.32 584	0.77 591	0.50 602	0.99 551	0.92 574	1.04 659	1.14 612	1.21 665	0.69 586	0.88 609	0.69 604	0.20 525	0.20 613	0.22 551	0.22 590	0.21 533	0.18 475

PSMNet_ROB	0.64 615	0.37 622	0.65 577	0.56 683	0.42 662	0.97 647	0.83 710	1.21 654	0.92 574	0.79 508	1.02 560	1.08 639	0.63 547	0.82 580	0.91 664	0.29 651	0.20 613	0.31 663	0.31 679	0.26 605	0.23 586

S0	0.37 360	0.18 230	0.33 208	0.40 395	0.21 216	0.79 599	0.56 641	0.63 336	0.45 293	0.53 349	0.61 343	0.44 327	0.36 362	0.45 240	0.31 332	0.22 572	0.21 623	0.26 621	0.22 590	0.16 372	0.12 237

zh-mn7	1.08 706	0.65 719	4.00 768	0.52 652	0.38 638	1.16 687	0.62 659	1.15 629	1.77 735	1.74 731	2.31 728	1.17 663	0.91 666	2.10 743	1.77 730	0.24 603	0.21 623	0.22 551	0.22 590	0.25 597	0.28 627

w-ln-seven	0.96 685	0.48 674	2.41 754	0.54 671	0.50 700	1.41 709	0.70 688	1.67 740	1.81 737	1.49 713	1.50 688	1.26 670	0.87 659	1.15 672	1.80 734	0.23 590	0.21 623	0.25 602	0.25 633	0.31 640	0.26 609

WZ-Net	1.19 719	0.59 706	4.07 769	0.62 707	0.51 704	1.34 704	1.31 759	1.32 692	1.74 734	1.53 719	1.65 699	1.74 720	1.28 717	2.25 750	2.01 742	0.27 633	0.21 623	0.23 572	0.25 633	0.40 687	0.39 697

SACVNet	0.58 597	0.34 604	0.55 526	0.55 680	0.36 620	0.63 526	0.48 590	1.13 616	0.77 471	1.02 650	1.06 582	1.02 621	0.74 614	0.90 617	0.51 543	0.27 633	0.21 623	0.25 602	0.24 623	0.29 624	0.36 683

pcwnet_v2	0.58 597	0.28 558	0.84 646	0.45 550	0.35 612	0.61 506	0.35 423	1.27 682	1.21 678	0.99 637	1.27 646	0.72 497	0.58 517	0.67 488	0.48 528	0.27 633	0.21 623	0.24 589	0.23 607	0.29 624	0.29 634

DSFCA	0.55 571	0.25 509	0.62 556	0.40 395	0.36 620	0.74 578	0.52 621	1.04 578	0.82 506	1.06 665	0.84 462	0.89 577	0.63 547	0.99 643	0.58 570	0.25 613	0.21 623	0.21 535	0.21 572	0.21 533	0.19 510

ETE_ROB	0.70 632	0.49 678	0.73 616	0.56 683	0.36 620	0.79 599	0.87 717	1.14 625	0.93 581	1.19 688	1.18 627	1.39 695	0.82 645	0.99 643	0.80 627	0.26 623	0.21 623	0.31 663	0.26 648	0.33 653	0.34 672

GASNet	0.67 624	0.72 729	0.96 668	0.70 730	0.48 696	0.62 514	0.47 582	1.08 595	1.03 626	0.94 614	0.82 450	0.93 593	0.83 650	1.33 699	0.80 627	0.31 662	0.22 631	0.29 653	0.28 663	0.44 699	0.24 595

ssnet_v2	0.58 597	0.28 558	0.56 532	0.43 504	0.29 524	0.95 642	0.59 649	1.13 616	0.99 607	0.93 611	0.80 437	0.99 608	0.64 558	0.82 580	0.94 666	0.25 613	0.22 631	0.23 572	0.24 623	0.20 507	0.19 510

Wz-Net-LNSev	0.71 636	0.51 686	1.36 721	0.50 617	0.41 656	1.15 683	0.69 683	1.21 654	1.07 649	1.02 650	1.12 599	1.08 639	0.87 659	0.89 615	0.89 660	0.24 603	0.22 631	0.21 535	0.19 522	0.26 605	0.26 609

sCroCo_RVC	0.35 324	0.28 558	0.69 598	0.51 635	0.39 644	0.41 369	0.31 331	0.49 226	0.45 293	0.31 198	0.48 275	0.38 260	0.32 295	0.46 260	0.32 342	0.21 544	0.22 631	0.19 457	0.19 522	0.21 533	0.20 536

RTS	1.98 753	0.96 751	11.36 792	0.65 717	0.57 722	2.77 764	1.40 763	1.39 707	2.26 748	1.89 737	2.56 739	1.32 683	1.25 712	5.20 785	4.05 774	0.31 662	0.22 631	0.29 653	0.29 669	0.40 687	0.37 688

RTSA	1.98 753	0.96 751	11.36 792	0.65 717	0.57 722	2.77 764	1.40 763	1.39 707	2.26 748	1.89 737	2.56 739	1.32 683	1.25 712	5.20 785	4.05 774	0.31 662	0.22 631	0.29 653	0.29 669	0.40 687	0.37 688

MDST_ROB	0.91 680	0.27 544	0.85 647	0.63 709	0.41 656	2.53 754	0.71 694	1.60 734	1.13 663	2.83 765	1.73 705	0.97 602	0.69 586	1.61 719	0.73 615	0.25 613	0.22 631	0.32 670	0.28 663	0.25 597	0.24 595

PDISCO_ROB	0.91 680	0.48 674	1.06 679	0.99 753	0.97 757	1.67 730	0.63 661	1.64 738	1.59 727	1.06 665	1.18 627	1.31 678	0.79 635	1.55 714	0.97 672	0.49 738	0.22 631	0.45 715	0.40 717	0.45 703	0.37 688

LALA_ROB	0.74 643	0.43 656	0.69 598	0.54 671	0.40 649	1.01 654	0.95 727	1.21 654	1.07 649	1.22 695	1.12 599	1.56 713	0.79 635	1.04 656	0.86 640	0.33 683	0.22 631	0.35 680	0.30 671	0.35 664	0.31 655

PWCDC_ROB	0.89 676	0.49 678	0.80 643	0.74 735	0.40 649	1.03 659	0.39 508	1.33 694	2.35 759	1.02 650	3.77 763	0.81 550	0.92 671	1.20 680	0.90 662	0.34 689	0.22 631	0.24 589	0.20 549	0.34 659	0.29 634

Weightmod	0.32 273	0.18 230	0.30 133	0.34 152	0.19 128	0.54 450	0.34 396	0.56 275	0.50 325	0.41 289	0.52 306	0.48 347	0.33 314	0.46 260	0.29 315	0.15 304	0.23 641	0.16 303	0.15 359	0.14 242	0.11 169

AANet	1.13 710	1.01 756	2.99 760	0.44 525	0.37 628	0.91 633	0.54 630	1.27 682	2.31 756	2.35 755	2.37 734	2.22 733	1.53 729	1.18 677	1.43 714	0.32 674	0.23 641	0.28 643	0.25 633	0.35 664	0.33 664

rvit_stereo_0075_2	0.47 483	0.37 622	0.70 602	0.53 664	0.46 689	0.43 381	0.36 446	0.81 478	0.67 403	0.55 359	0.74 399	0.59 420	0.43 415	0.63 446	0.43 479	0.32 674	0.23 641	0.35 680	0.25 633	0.30 633	0.25 603

coex-ft	6.43 790	1.51 772	87.33 836	0.49 603	0.38 638	1.34 704	1.21 750	1.16 637	8.09 792	12.12 804	2.79 749	2.77 748	3.31 774	1.16 674	3.15 762	0.24 603	0.23 641	0.27 635	0.24 623	0.45 703	0.37 688

fast-acv-ft	0.64 615	0.30 580	0.73 616	0.45 550	0.34 605	1.17 688	0.49 597	0.86 496	0.98 602	1.02 650	1.36 662	1.29 675	0.85 653	0.76 550	0.81 630	0.21 544	0.23 641	0.23 572	0.23 607	0.21 533	0.20 536

Wz-Net-SNSev	0.91 680	0.73 730	2.13 746	0.56 683	0.45 681	0.95 642	1.13 743	1.34 696	1.24 683	1.02 650	1.30 655	1.46 701	0.86 656	1.81 731	1.50 717	0.25 613	0.23 641	0.25 602	0.26 648	0.32 646	0.29 634

dad	0.58 597	0.50 682	0.64 571	0.43 504	0.30 543	0.59 496	0.36 446	0.78 466	1.25 691	1.01 647	1.17 625	1.15 661	0.53 479	0.68 499	0.50 533	0.35 693	0.23 641	0.37 690	0.21 572	0.29 624	0.20 536

STTStereo	0.55 571	0.37 622	0.76 634	0.44 525	0.31 567	0.60 503	0.44 567	0.96 542	0.86 529	0.99 637	0.90 500	0.96 600	0.58 517	0.71 518	0.61 581	0.25 613	0.23 641	0.26 621	0.32 687	0.24 588	0.23 586

DANet	0.71 636	0.45 668	0.91 662	0.59 695	0.40 649	0.81 610	0.40 521	0.97 546	0.84 516	1.20 693	1.22 634	1.33 686	0.88 663	1.16 674	1.24 701	0.27 633	0.23 641	0.31 663	0.25 633	0.35 664	0.32 659
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DeepPruner_ROB	0.53 556	0.34 604	0.59 542	0.41 433	0.30 543	0.50 424	0.43 557	1.19 647	0.70 418	0.85 556	1.05 575	0.86 562	0.55 497	0.84 593	0.51 543	0.29 651	0.23 641	0.22 551	0.22 590	0.26 605	0.25 603

StereoVision	0.42 427	0.28 558	0.45 407	0.49 603	0.28 493	0.38 330	0.38 486	0.72 426	0.62 370	0.44 303	1.14 612	0.54 381	0.39 391	0.56 353	0.34 373	0.21 544	0.24 651	0.25 602	0.24 623	0.26 605	0.16 428

SQANet	0.82 661	0.74 731	0.67 587	1.13 761	0.98 759	1.11 675	0.47 582	1.07 591	0.83 511	0.91 599	1.05 575	1.03 623	0.74 614	1.01 647	0.64 591	0.61 752	0.24 651	1.03 762	0.35 698	1.18 764	0.58 740

Anonymous3	0.46 467	0.34 604	0.86 652	0.50 617	0.37 628	0.81 610	0.50 602	0.72 426	0.65 394	0.51 337	0.65 357	0.45 331	0.45 431	0.64 461	0.38 439	0.24 603	0.24 651	0.22 551	0.21 572	0.23 575	0.23 586

GwcNet	0.69 630	0.36 615	1.10 684	0.51 635	0.42 662	1.08 670	0.50 602	1.21 654	1.16 668	1.00 642	1.37 665	1.06 632	0.79 635	0.92 627	0.94 666	0.25 613	0.24 651	0.24 589	0.22 590	0.23 575	0.26 609

AF-Net	0.81 660	0.39 640	0.68 592	0.64 710	0.54 711	0.91 633	0.51 618	1.61 736	1.31 701	0.96 623	2.02 722	1.46 701	1.26 716	1.11 669	0.99 676	0.32 674	0.24 651	0.39 700	0.27 655	0.30 633	0.25 603

XQC	0.89 676	0.65 719	1.31 712	0.67 723	0.52 708	1.22 694	0.68 678	1.26 680	1.52 719	1.14 682	1.11 595	1.28 674	1.04 693	1.40 709	1.77 730	0.38 703	0.24 651	0.37 690	0.31 679	0.53 723	0.47 725

ADCMid	1.14 711	0.52 694	2.23 750	0.53 664	0.43 669	1.07 666	0.75 700	1.23 667	1.05 636	2.15 746	1.44 681	1.50 707	1.43 725	1.56 716	5.01 780	0.26 623	0.24 651	0.29 653	0.31 679	0.37 680	0.33 664

SANet	1.07 703	0.41 650	1.06 679	0.48 588	0.30 543	1.41 709	0.94 726	1.42 712	3.36 775	1.58 720	2.43 735	2.33 738	1.70 740	1.34 701	1.07 687	0.28 644	0.24 651	0.26 621	0.23 607	0.34 659	0.30 645

PStereo	0.50 531	0.75 732	0.42 367	0.37 271	0.28 493	0.55 457	0.46 574	0.54 267	0.88 543	0.53 349	0.33 190	0.51 367	0.51 469	0.78 565	0.67 599	0.51 741	0.25 659	0.30 662	0.27 655	0.59 736	0.49 731

rvit_0105_5	0.42 427	0.31 585	0.73 616	0.50 617	0.29 524	0.44 390	0.42 548	0.61 321	0.74 448	0.51 337	0.51 293	0.60 426	0.47 444	0.57 365	0.38 439	0.27 633	0.25 659	0.25 602	0.23 607	0.22 558	0.18 475

psm_up	0.55 571	0.26 526	0.47 438	0.49 603	0.32 584	0.65 544	0.56 641	1.04 578	0.82 506	0.82 533	0.88 492	1.01 616	0.94 677	0.74 539	0.61 581	0.21 544	0.25 659	0.26 621	0.23 607	0.21 533	0.20 536

FADNet-RVC	0.60 607	0.53 697	1.14 690	0.46 572	0.39 644	0.61 506	0.39 508	1.12 614	0.87 539	0.70 454	0.84 462	1.04 625	0.55 497	0.94 640	0.69 604	0.26 623	0.25 659	0.28 643	0.28 663	0.31 640	0.31 655

Nwc_Net	0.78 653	0.38 632	0.73 616	0.60 701	0.55 716	1.05 664	0.55 635	1.67 740	1.05 636	0.88 582	1.86 714	1.40 697	1.09 697	1.10 667	0.87 646	0.30 658	0.25 659	0.36 685	0.38 709	0.29 624	0.29 634

STTRV1_RVC	0.82 661	0.59 706	1.16 691	0.67 723	0.81 747	1.11 675	0.63 661	1.30 689	1.11 657	0.98 633	1.33 659	1.08 639	0.95 680	1.26 690	0.87 646	0.55 750	0.25 659	0.43 709	0.39 714	0.58 735	0.40 700

DPSNet	0.99 689	0.42 652	1.88 743	0.53 664	0.41 656	1.59 724	1.26 754	2.21 760	1.43 711	1.10 676	1.11 595	1.46 701	1.95 752	1.34 701	1.26 703	0.34 689	0.25 659	0.25 602	0.21 572	0.46 706	0.37 688

XPNet_ROB	0.70 632	0.35 610	0.68 592	0.52 652	0.40 649	0.79 599	0.85 716	1.16 637	0.94 588	1.33 707	1.15 618	1.38 694	0.83 650	1.03 654	0.90 662	0.32 674	0.25 659	0.26 621	0.24 623	0.31 640	0.28 627

zh-sn7	1.09 707	0.75 732	3.23 762	0.57 689	0.42 662	1.11 675	0.89 719	1.19 647	1.27 695	1.41 711	1.98 720	1.25 669	1.47 727	1.99 740	2.62 758	0.26 623	0.26 667	0.26 621	0.27 655	0.35 664	0.30 645

TCMNet	0.66 619	0.39 640	0.98 671	0.59 695	0.61 731	0.96 645	0.55 635	1.05 583	0.90 562	0.84 552	1.14 612	0.89 577	0.65 564	0.85 599	1.01 681	0.26 623	0.26 667	0.31 663	0.28 663	0.32 646	0.29 634

ISRNet	0.56 582	0.24 483	0.66 583	0.56 683	0.36 620	0.44 390	0.25 188	0.82 480	0.84 516	1.07 668	1.25 643	0.91 584	0.60 528	0.66 477	0.58 570	0.35 693	0.26 667	0.36 685	0.33 690	0.30 633	0.42 705

rvit_0105_6	0.38 377	0.28 558	0.64 571	0.50 617	0.30 543	0.39 343	0.38 486	0.51 242	0.67 403	0.40 282	0.45 261	0.50 361	0.41 406	0.54 331	0.36 410	0.27 633	0.26 667	0.24 589	0.21 572	0.22 558	0.16 428

rvit_0105_4	0.41 419	0.29 570	0.71 607	0.50 617	0.29 524	0.41 369	0.41 537	0.55 271	0.73 438	0.45 308	0.48 275	0.55 386	0.44 426	0.57 365	0.36 410	0.28 644	0.26 667	0.25 602	0.22 590	0.23 575	0.18 475

SHD	0.93 683	0.50 682	1.18 697	0.59 695	0.46 689	0.97 647	0.48 590	1.70 742	2.15 745	1.58 720	1.37 665	1.42 698	1.19 708	1.31 697	1.60 720	0.31 662	0.26 667	0.32 670	0.33 690	0.40 687	0.42 705

GANet	0.70 632	0.37 622	0.55 526	0.51 635	0.34 605	0.94 639	0.96 728	1.08 595	0.94 588	1.04 659	1.98 720	1.13 657	0.88 663	1.12 670	0.66 596	0.25 613	0.26 667	0.27 635	0.22 590	0.31 640	0.22 578

PS-NSSS	0.58 597	0.44 661	0.62 556	0.42 481	0.33 596	0.66 546	0.58 646	1.02 570	0.86 529	0.77 499	1.28 648	0.72 497	0.64 558	0.82 580	0.59 575	0.31 662	0.26 667	0.40 703	0.27 655	0.33 653	0.26 609

NCCL2	0.72 640	0.41 650	0.65 577	0.64 710	0.44 676	0.98 651	1.20 748	1.11 608	1.00 614	0.98 633	0.96 525	1.49 706	0.87 659	0.90 617	0.79 625	0.31 662	0.26 667	0.39 700	0.39 714	0.32 646	0.32 659

PSMNet-RUCA	0.76 647	0.75 732	1.08 683	1.01 756	0.90 751	0.69 556	0.50 602	1.11 608	1.03 626	0.78 503	1.11 595	0.80 547	0.72 607	0.88 609	0.63 588	0.53 747	0.27 676	0.76 752	0.46 731	0.66 743	0.47 725

rvit_0105_3	0.47 483	0.34 604	0.77 639	0.54 671	0.31 567	0.49 422	0.47 582	0.63 336	0.79 491	0.65 416	0.59 336	0.64 448	0.50 464	0.65 468	0.39 447	0.29 651	0.27 676	0.29 653	0.28 663	0.21 533	0.20 536

Syn2CoEx	0.71 636	0.51 686	0.95 665	0.64 710	0.45 681	0.91 633	0.53 626	1.48 718	1.13 663	0.93 611	1.35 661	1.02 621	0.99 686	0.92 627	0.80 627	0.30 658	0.27 676	0.28 643	0.24 623	0.23 575	0.24 595

SGM_RVC	0.97 687	0.28 558	0.41 346	0.39 350	0.22 251	1.55 719	0.73 698	1.51 726	1.25 691	2.25 752	1.92 716	2.58 743	1.56 733	2.02 741	1.19 699	0.27 633	0.27 676	0.27 635	0.25 633	0.25 597	0.25 603
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TARStereo(FT)	1.14 711	0.53 697	1.55 731	0.79 742	0.47 694	1.56 720	1.67 773	1.49 720	1.24 683	1.24 698	2.23 726	3.21 755	1.25 712	1.53 711	1.63 721	0.47 734	0.28 680	0.50 733	0.36 701	0.48 711	0.29 634

2222	1.14 711	0.53 697	1.55 731	0.79 742	0.47 694	1.56 720	1.67 773	1.49 720	1.24 683	1.24 698	2.23 726	3.21 755	1.25 712	1.53 711	1.63 721	0.47 734	0.28 680	0.50 733	0.36 701	0.48 711	0.29 634

APVNet	0.71 636	0.37 622	0.89 659	0.56 683	0.45 681	1.18 690	0.68 678	1.41 711	0.85 524	0.81 524	1.15 618	1.04 625	0.81 640	1.10 667	1.17 697	0.26 623	0.28 680	0.32 670	0.31 679	0.29 624	0.30 645

FAT-Stereo	0.73 642	0.33 599	0.75 629	0.49 603	0.37 628	0.71 567	0.59 649	1.36 703	1.30 700	1.03 658	1.40 671	1.59 716	1.15 702	0.87 606	0.86 640	0.28 644	0.28 680	0.28 643	0.23 607	0.28 620	0.38 694

DeepPrunerF	0.89 676	0.52 694	3.43 764	0.68 727	0.81 747	0.72 576	0.72 696	1.22 662	1.99 743	0.93 611	1.01 551	0.87 568	0.86 656	1.08 663	0.95 669	0.34 689	0.28 680	0.43 709	0.39 714	0.30 633	0.32 659

AnyNet_C32	1.16 717	0.62 714	2.40 753	0.57 689	0.55 716	1.41 709	1.34 760	1.18 645	1.24 683	1.49 713	1.42 675	1.39 695	1.20 710	1.55 714	4.82 778	0.29 651	0.28 680	0.29 653	0.34 692	0.38 684	0.42 705

ADCPNet	1.03 695	0.48 674	2.70 757	0.54 671	0.42 662	1.40 707	0.75 700	1.13 616	1.07 649	1.22 695	1.42 675	1.68 718	1.09 697	1.36 706	3.45 770	0.30 658	0.28 680	0.29 653	0.32 687	0.37 680	0.35 677

DStereoSA	1.73 746	0.63 716	1.57 733	0.80 744	0.79 746	1.26 699	1.30 755	1.34 696	1.43 711	1.24 698	7.52 792	0.92 590	7.68 788	1.65 727	2.29 754	0.41 715	0.29 687	0.63 744	0.60 753	1.04 760	1.18 775

rvit_105_1	0.54 568	0.40 645	0.76 634	0.58 691	0.37 628	0.59 496	0.68 678	0.70 410	0.94 588	0.82 533	0.69 377	0.73 510	0.58 517	0.78 565	0.54 559	0.32 674	0.29 687	0.31 663	0.34 692	0.23 575	0.20 536

DGSMNet	0.76 647	0.55 701	1.29 710	0.58 691	0.62 732	0.94 639	0.70 688	1.26 680	1.11 657	0.83 545	1.24 641	1.00 612	0.71 603	1.03 654	0.81 630	0.34 689	0.29 687	0.41 707	0.40 717	0.57 732	0.55 739

G-Net	0.95 684	0.46 672	1.04 677	0.64 710	0.48 696	2.12 750	0.64 665	1.01 566	0.87 539	1.75 732	2.82 752	1.30 677	1.64 739	1.06 657	0.96 671	0.36 697	0.29 687	0.35 680	0.25 633	0.45 703	0.42 705

stereogan	0.80 657	0.31 585	0.71 607	0.59 695	0.50 700	1.72 732	0.48 590	1.35 700	1.37 705	1.00 642	1.46 686	1.56 713	0.95 680	1.29 694	0.84 635	0.28 644	0.29 687	0.29 653	0.25 633	0.38 684	0.38 694

UHP(ZeroShot)	12.84 802	0.68 723	18.22 799	0.82 746	0.62 732	25.49 810	5.53 795	21.64 818	40.95 833	23.57 817	34.53 827	25.52 817	26.31 819	14.39 805	14.00 801	0.43 722	0.30 692	0.48 726	0.37 704	0.81 749	2.09 789

UHP	12.84 802	0.68 723	18.22 799	0.82 746	0.62 732	25.49 810	5.53 795	21.64 818	40.95 833	23.57 817	34.53 827	25.52 817	26.31 819	14.39 805	14.00 801	0.43 722	0.30 692	0.48 726	0.37 704	0.81 749	2.09 789

FINET	0.67 624	0.42 652	1.00 673	0.46 572	0.43 669	0.83 621	0.89 719	1.08 595	1.50 718	0.87 572	1.14 612	0.71 488	0.68 582	0.92 627	0.70 607	0.36 697	0.30 692	0.26 621	0.24 623	0.35 664	0.33 664

FADNet	0.61 611	0.51 686	1.10 684	0.45 550	0.44 676	0.65 544	0.41 537	1.19 647	1.05 636	0.70 454	0.84 462	0.98 606	0.66 572	0.82 580	0.50 533	0.29 651	0.30 692	0.27 635	0.30 671	0.46 706	0.35 677

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 624	0.81 739	0.73 616	0.53 664	0.37 628	1.40 707	0.53 626	1.04 578	0.79 491	0.88 582	0.94 511	0.95 597	0.53 479	0.93 633	0.58 570	0.39 709	0.30 692	0.57 740	0.31 679	0.53 723	0.30 645

RP	0.76 647	0.36 615	0.63 566	0.66 720	0.58 728	0.80 605	0.55 635	1.14 625	1.22 680	0.97 628	1.65 699	1.43 700	1.32 718	1.01 647	0.84 635	0.33 683	0.30 692	0.36 685	0.30 671	0.34 659	0.34 672

RGC	0.79 656	0.59 706	0.71 607	0.65 717	0.65 737	0.92 638	0.58 646	1.29 686	1.05 636	1.07 668	1.45 684	1.47 704	1.03 691	1.21 684	0.88 650	0.32 674	0.30 692	0.48 726	0.40 717	0.37 680	0.37 688

NCC-stereo	0.78 653	0.40 645	0.76 634	0.61 703	0.67 739	0.81 610	0.69 683	1.54 731	1.11 657	0.90 594	1.36 662	1.33 686	1.16 703	1.19 678	0.88 650	0.31 662	0.30 692	0.37 690	0.48 740	0.33 653	0.33 664

Abc-Net	0.78 653	0.40 645	0.76 634	0.61 703	0.67 739	0.81 610	0.69 683	1.54 731	1.11 657	0.90 594	1.36 662	1.33 686	1.16 703	1.19 678	0.88 650	0.31 662	0.30 692	0.37 690	0.48 740	0.33 653	0.33 664
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NaN_ROB	0.69 630	0.44 661	0.69 598	0.51 635	0.33 596	0.97 647	1.06 738	1.22 662	1.19 674	1.24 698	0.96 525	1.08 639	0.78 633	1.20 680	0.67 599	0.24 603	0.30 692	0.23 572	0.24 623	0.23 575	0.25 603

CBMV	0.64 615	0.35 610	0.41 346	0.42 481	0.25 384	1.01 654	0.77 702	1.13 616	1.09 655	1.17 684	1.22 634	1.04 625	0.75 618	0.88 609	0.63 588	0.28 644	0.30 692	0.34 678	0.30 671	0.26 605	0.26 609
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DStereoFS	1.87 749	0.85 744	1.03 676	0.75 738	0.62 732	2.04 747	0.65 667	1.74 744	1.55 723	1.52 718	1.90 715	2.36 739	12.92 801	3.85 780	1.74 727	0.44 724	0.31 703	0.82 757	0.46 731	0.84 751	1.10 769

YMNet	0.66 619	0.38 632	0.90 660	0.52 652	0.46 689	1.08 670	0.49 597	1.00 556	0.77 471	1.18 686	1.29 652	1.12 651	0.74 614	0.85 599	0.86 640	0.27 633	0.31 703	0.25 602	0.25 633	0.24 588	0.23 586

YMNet_1	0.66 619	0.38 632	0.90 660	0.52 652	0.46 689	1.08 670	0.49 597	1.00 556	0.77 471	1.18 686	1.29 652	1.12 651	0.74 614	0.85 599	0.86 640	0.27 633	0.31 703	0.25 602	0.25 633	0.24 588	0.23 586

Wz-Net-TNSev	1.14 711	1.06 759	4.32 771	0.49 603	0.42 662	1.51 717	1.11 742	1.48 718	1.40 710	1.22 695	1.26 645	1.58 715	1.43 725	1.76 729	1.70 724	0.32 674	0.31 703	0.26 621	0.30 671	0.41 693	0.41 704

S-Stereo	0.74 643	0.35 610	0.96 668	0.56 683	0.45 681	0.82 618	0.60 652	1.24 674	1.60 730	0.96 623	1.41 673	1.12 651	0.94 677	0.80 574	1.04 685	0.26 623	0.31 703	0.28 643	0.25 633	0.32 646	0.47 725

CSAN	0.83 668	0.49 678	0.77 639	0.60 701	0.41 656	1.14 681	1.06 738	1.19 647	1.46 716	1.32 705	1.43 678	1.37 693	1.19 708	1.27 693	0.86 640	0.39 709	0.31 703	0.36 685	0.37 704	0.35 664	0.34 672

UDG	0.88 674	0.82 742	0.67 587	1.00 755	0.96 756	1.02 656	0.57 645	1.13 616	0.99 607	0.90 594	0.97 538	1.31 678	0.99 686	0.85 599	0.84 635	0.54 749	0.32 709	1.77 771	0.40 717	0.94 755	0.66 745

psmorigin	0.82 661	0.51 686	2.09 745	0.49 603	0.41 656	0.85 625	0.50 602	1.04 578	0.88 543	1.45 712	1.43 678	1.50 707	1.06 694	1.22 686	0.97 672	0.31 662	0.32 709	0.27 635	0.27 655	0.33 653	0.42 705

edge stereo	0.76 647	0.38 632	0.74 621	0.52 652	0.43 669	0.80 605	0.53 626	1.28 685	1.06 642	1.28 703	1.38 670	1.81 721	1.11 699	1.08 663	0.85 639	0.33 683	0.32 709	0.41 707	0.28 663	0.32 646	0.36 683

ADCS	1.51 737	0.61 711	3.42 763	0.59 695	0.51 704	1.27 700	1.08 741	1.59 733	1.81 737	1.91 740	1.66 701	1.51 710	1.42 724	1.94 738	8.60 789	0.33 683	0.32 709	0.33 675	0.36 701	0.44 699	0.42 705

AnyNet_C01	1.56 738	1.05 757	7.45 778	0.64 710	0.54 711	1.99 744	1.38 762	1.43 714	1.36 703	1.63 726	1.92 716	1.84 723	1.33 720	2.40 755	4.03 773	0.33 683	0.32 709	0.32 670	0.34 692	0.44 699	0.45 716

FBW_ROB	0.88 674	0.50 682	0.85 647	0.55 680	0.40 649	1.17 688	0.78 704	1.50 723	1.37 705	1.33 707	1.27 646	1.48 705	1.00 689	2.57 761	0.98 675	0.25 613	0.32 709	0.45 715	0.30 671	0.34 659	0.28 627

SGM-ForestM	4.04 779	0.32 590	0.46 424	0.43 504	0.27 468	7.50 787	1.45 769	3.84 781	4.24 783	8.19 800	6.76 790	19.00 812	9.08 789	10.74 802	6.62 786	0.31 662	0.33 715	0.32 670	0.32 687	0.29 624	0.29 634

SGM-Forest	0.62 612	0.32 590	0.39 321	0.43 504	0.30 543	1.02 656	0.55 635	1.09 599	1.05 636	1.06 665	1.18 627	1.10 647	0.67 575	0.88 609	0.62 584	0.31 662	0.33 715	0.33 675	0.30 671	0.30 633	0.28 627
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CC-Net-ROB	0.82 661	0.96 751	0.85 647	0.58 691	0.45 681	1.27 700	0.70 688	1.17 642	1.02 621	0.83 545	1.23 639	0.90 582	0.77 628	1.06 657	0.69 604	0.46 730	0.34 717	1.71 770	0.38 709	0.59 736	0.36 683

WCMA_ROB	1.14 711	0.36 615	0.76 634	0.49 603	0.44 676	1.23 696	0.67 673	1.11 608	1.23 681	2.84 766	3.95 769	3.28 759	1.83 748	1.25 689	0.99 676	0.44 724	0.34 717	0.34 678	0.37 704	0.41 693	0.40 700

PM Graph cmp D40	2.03 757	0.44 661	0.92 664	0.52 652	0.36 620	1.83 739	1.05 737	2.02 754	3.88 781	4.46 778	10.69 799	5.00 775	2.94 769	2.59 762	1.71 725	0.38 703	0.35 719	0.37 690	0.34 692	0.36 671	0.35 677

PatchMatch Graph Cmp	2.13 761	0.44 661	0.87 654	0.51 635	0.35 612	1.75 734	1.00 733	2.02 754	4.28 784	4.74 787	10.89 800	6.21 783	2.98 770	2.37 754	1.94 737	0.38 703	0.35 719	0.37 690	0.34 692	0.36 671	0.35 677

1111	1.92 751	0.60 710	2.43 755	0.71 733	0.57 722	2.60 757	3.13 790	2.12 758	1.97 741	2.27 753	2.74 748	3.21 755	3.13 773	5.16 784	5.06 781	0.38 703	0.35 719	0.47 720	0.38 709	0.54 725	0.53 737

DStereoO	0.96 685	0.70 728	0.72 612	0.62 707	0.45 681	0.74 578	0.92 725	1.09 599	1.29 699	1.19 688	1.23 639	0.99 608	1.71 741	1.29 694	0.99 676	2.01 786	0.35 719	0.77 753	0.30 671	1.42 766	0.38 694

ACVNet-4b	1.35 728	1.31 765	1.10 684	1.90 778	1.59 771	1.92 742	0.77 702	1.52 729	1.62 731	1.05 661	1.60 697	2.11 732	0.94 677	1.64 723	0.77 624	1.30 775	0.35 719	2.03 778	0.67 760	1.88 778	0.84 754

MeshStereo	1.34 726	0.43 656	0.54 520	0.44 525	0.34 605	1.66 728	0.60 652	1.94 749	1.37 705	4.47 780	3.25 754	4.71 769	1.94 751	1.92 736	1.17 697	0.35 693	0.35 719	0.37 690	0.31 679	0.32 646	0.32 659
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PVD	1.28 725	0.67 722	1.28 707	0.74 735	0.62 732	1.50 716	0.84 713	1.99 751	2.96 769	2.18 747	2.36 733	1.85 725	1.95 752	1.92 736	1.94 737	0.39 709	0.36 725	0.49 731	0.37 704	0.51 718	0.64 743

PM Cens cmp D40	2.27 763	0.42 652	0.61 551	0.50 617	0.35 612	1.90 741	0.87 717	2.50 764	4.48 785	4.57 781	9.82 796	8.65 789	3.79 780	2.70 765	2.09 744	0.37 700	0.37 726	0.37 690	0.35 698	0.36 671	0.35 677

PatchMatch Cens Cmp	2.71 765	0.42 652	0.59 542	0.50 617	0.35 612	2.54 755	1.13 743	2.56 765	4.99 786	4.58 782	9.98 797	16.08 802	3.75 779	2.63 763	2.00 741	0.38 703	0.37 726	0.37 690	0.35 698	0.35 664	0.35 677

MFN_U_SF_RVC	1.09 707	0.59 706	1.97 744	0.67 723	0.44 676	1.93 743	0.60 652	1.85 748	1.36 703	1.61 723	1.54 693	1.95 729	1.37 721	1.64 723	1.73 726	0.40 714	0.37 726	0.45 715	0.48 740	0.44 699	0.44 712

CBMV_ROB	0.59 604	0.37 622	0.38 299	0.39 350	0.28 493	0.74 578	0.28 270	1.00 556	0.98 602	0.94 614	1.25 643	0.81 550	0.78 633	0.87 606	0.50 533	0.36 697	0.37 726	0.43 709	0.40 717	0.33 653	0.30 645

fsdfsdds	3.34 771	0.62 714	2.19 749	0.75 738	0.54 711	7.70 788	1.13 743	3.94 783	6.50 789	6.05 795	10.49 798	11.93 794	6.06 785	2.52 760	3.44 769	0.39 709	0.38 730	0.65 745	0.49 745	0.47 709	0.61 741

HBP-ISP	0.59 604	0.45 668	0.43 382	0.45 550	0.33 596	0.70 561	0.28 270	1.11 608	1.00 614	0.83 545	1.18 627	0.65 461	0.68 582	0.88 609	0.52 550	0.35 693	0.38 730	0.47 720	0.41 722	0.38 684	0.31 655

DDUNet	1.06 701	2.56 792	0.68 592	1.21 763	1.26 768	1.03 659	0.69 683	1.11 608	0.94 588	0.96 623	1.22 634	1.27 672	0.82 645	0.93 633	0.72 614	0.84 760	0.38 730	1.99 774	0.60 753	1.10 763	0.85 755

BEATNet-Init1	15.13 805	0.82 742	50.86 830	0.72 734	0.53 709	38.10 822	7.03 798	11.83 799	14.25 803	29.78 829	30.17 825	48.21 832	22.64 816	26.78 819	18.11 806	0.42 719	0.38 730	0.47 720	0.46 731	0.51 718	0.48 728

NOSS_ROB	0.57 590	0.39 640	0.39 321	0.44 525	0.30 543	0.73 577	0.54 630	1.03 575	1.08 653	0.67 434	0.87 484	0.76 528	0.57 507	0.77 560	0.47 524	0.38 703	0.38 730	0.44 714	0.42 728	0.37 680	0.34 672

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 694	0.57 704	1.51 729	0.67 723	0.50 700	2.57 756	1.66 772	1.20 652	1.43 711	1.38 709	1.57 695	1.33 686	0.92 671	1.64 723	0.88 650	0.37 700	0.39 735	0.46 719	0.60 753	0.41 693	0.40 700

GANetREF_RVC	0.80 657	0.75 732	0.86 652	0.66 720	0.42 662	1.15 683	0.98 729	1.14 625	1.19 674	1.01 647	1.02 560	1.10 647	0.90 665	1.15 672	0.76 620	0.48 736	0.39 735	0.57 740	0.38 709	0.63 739	0.46 720
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
TARSTereo(ZeroShot)	5.47 787	0.45 668	9.36 782	0.64 710	0.57 722	8.94 790	4.10 793	8.88 793	13.09 800	10.59 802	15.01 811	16.60 803	11.04 795	3.84 778	3.37 765	0.42 719	0.40 737	0.43 709	0.41 722	0.56 728	0.72 747

TestStereooo	5.47 787	0.45 668	9.36 782	0.64 710	0.57 722	8.94 790	4.10 793	8.88 793	13.09 800	10.59 802	15.01 811	16.60 803	11.04 795	3.84 778	3.37 765	0.42 719	0.40 737	0.43 709	0.41 722	0.56 728	0.72 747

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 726	0.87 745	1.76 738	0.86 749	0.56 719	4.29 780	1.79 779	1.50 723	1.98 742	1.61 723	1.85 713	1.84 723	1.41 723	1.89 734	1.36 709	0.48 736	0.40 737	0.56 739	0.57 751	0.69 744	0.48 728

PA-Net	0.67 624	0.43 656	0.83 645	0.50 617	0.53 709	0.94 639	0.68 678	1.10 602	1.14 666	0.80 511	0.88 492	0.87 568	0.77 628	1.02 652	0.88 650	0.24 603	0.41 740	0.29 653	0.44 730	0.26 605	0.34 672
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSMD_ROB	1.21 720	0.49 678	0.62 556	0.59 695	0.50 700	1.62 727	0.67 673	1.23 667	1.24 683	2.45 758	3.77 763	3.09 753	2.98 770	1.32 698	0.81 630	0.45 726	0.41 740	0.49 731	0.51 748	0.47 709	0.44 712

FSD	0.48 496	0.47 673	0.53 514	0.54 671	0.46 689	0.48 417	0.52 621	0.53 264	0.48 314	0.48 326	0.48 275	0.49 355	0.48 449	0.51 305	0.49 531	0.45 726	0.42 742	0.47 720	0.46 731	0.46 706	0.45 716

FC-DCNN v2	1.65 743	0.51 686	0.65 577	0.61 703	0.49 698	1.61 725	0.70 688	1.75 745	1.56 726	4.74 787	4.91 779	6.46 784	3.31 774	1.91 735	1.11 690	0.46 730	0.42 742	0.47 720	0.46 731	0.48 711	0.46 720

ccnet	0.82 661	0.57 704	0.75 629	0.54 671	0.59 729	1.09 673	0.66 670	1.38 706	0.94 588	1.12 679	1.44 681	1.29 675	0.92 671	0.95 642	1.24 701	0.49 738	0.42 742	0.50 733	0.47 738	0.51 718	0.46 720

FCDSN-DC	1.39 731	0.56 702	0.65 577	0.74 735	0.59 729	1.38 706	0.63 661	1.35 700	1.39 708	3.26 773	4.50 776	4.61 767	2.63 764	1.58 718	1.03 682	0.46 730	0.42 742	0.48 726	0.47 738	0.50 717	0.50 733
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.59 739	0.51 686	0.66 583	0.61 703	0.49 698	1.56 720	0.70 688	1.66 739	1.53 720	4.64 784	4.62 777	5.85 778	3.34 776	1.84 733	1.11 690	0.46 730	0.42 742	0.47 720	0.46 731	0.48 711	0.46 720

Ntro	1.09 707	0.97 754	0.91 662	1.44 768	1.19 767	1.69 731	0.80 707	1.35 700	1.25 691	1.00 642	1.29 652	1.31 678	0.97 684	1.26 690	0.84 635	0.84 760	0.43 747	1.36 766	0.50 746	1.56 767	0.78 751

MANE	4.13 780	0.51 686	0.64 571	0.66 720	0.56 719	6.89 786	0.99 731	7.55 791	12.04 796	6.68 798	8.57 794	10.69 792	9.45 790	7.59 799	6.39 785	0.49 738	0.43 747	0.48 726	0.98 775	0.49 715	0.48 728

SAMSARA	1.07 703	0.65 719	1.19 698	1.06 760	0.90 751	1.76 736	1.76 778	1.46 716	1.44 714	1.51 716	1.16 623	2.00 730	1.14 701	1.48 710	1.31 707	0.39 709	0.44 749	0.35 680	0.38 709	0.49 715	0.49 731

UHP(FT)	1.48 735	0.69 726	1.79 739	0.78 740	0.54 711	2.60 757	1.44 766	1.77 746	2.54 762	2.20 748	2.61 743	2.61 744	1.78 743	2.35 751	2.56 756	0.45 726	0.45 750	0.75 749	0.64 757	0.64 740	0.45 716

mmmmmm	1.48 735	0.69 726	1.79 739	0.78 740	0.54 711	2.60 757	1.44 766	1.77 746	2.54 762	2.20 748	2.61 743	2.61 744	1.78 743	2.35 751	2.56 756	0.45 726	0.45 750	0.75 749	0.64 757	0.64 740	0.45 716

ELAS_RVC	1.60 740	0.61 711	1.01 675	0.70 730	0.56 719	2.00 745	1.89 781	1.96 750	2.65 765	3.33 774	3.26 755	3.03 750	3.41 777	2.49 758	2.09 744	0.52 743	0.45 750	0.50 733	0.48 740	0.54 725	0.52 735
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 742	0.61 711	0.95 665	0.68 727	0.55 716	3.01 773	1.55 770	2.39 762	2.33 757	3.64 776	3.89 767	2.75 747	2.90 768	2.15 746	2.27 752	0.52 743	0.45 750	0.50 733	0.48 740	0.54 725	0.52 735
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	1.04 696	0.93 748	0.88 655	1.33 767	1.05 765	1.66 728	0.70 688	1.40 710	1.18 672	1.08 672	1.32 658	1.33 686	0.91 666	1.23 687	0.76 620	0.72 756	0.46 754	1.24 765	0.50 746	1.40 765	0.75 749

LSM	4.74 784	0.77 736	10.16 785	0.70 730	56.56 825	1.02 656	1.00 733	1.24 674	1.62 731	2.04 742	2.34 731	1.33 686	1.17 705	1.38 708	1.09 689	0.33 683	0.49 755	0.39 700	0.46 731	0.51 718	10.09 807

ACVNet_1	1.46 733	1.33 766	1.12 687	1.91 779	1.62 772	1.83 739	0.98 729	2.00 752	1.85 739	1.39 710	1.53 692	2.32 737	1.53 729	1.34 701	1.11 690	1.30 775	0.50 756	2.06 780	0.58 752	1.93 780	0.95 761

nnnnnnn	1.69 745	0.64 717	2.14 747	0.80 744	0.73 745	1.79 738	1.01 735	2.00 752	2.36 760	2.69 761	4.20 772	4.71 769	2.34 758	2.45 756	2.27 752	0.53 747	0.53 757	0.66 746	0.62 756	0.69 744	0.62 742

MonStereo1	1.98 753	1.48 769	1.43 726	1.81 776	1.69 777	2.88 769	0.78 704	2.47 763	3.47 776	2.20 748	4.36 775	3.39 762	2.50 761	2.18 747	1.58 719	1.19 770	0.54 758	1.65 769	0.87 769	1.78 772	1.29 779

Anonymous_2	0.82 661	0.44 661	0.63 566	0.40 395	0.43 669	0.80 605	0.52 621	0.72 426	0.77 471	0.71 461	0.60 338	0.87 568	0.76 621	0.75 545	0.58 570	0.52 743	0.54 758	0.54 738	4.82 806	0.56 728	0.40 700

SDNR	0.86 671	0.37 622	1.47 727	0.40 395	0.38 638	3.38 775	0.33 377	0.90 516	0.98 602	0.99 637	2.09 725	0.59 420	0.71 603	1.29 694	0.70 607	0.51 741	0.56 760	0.36 685	0.26 648	0.43 698	0.46 720

PASM	0.90 679	0.64 717	1.69 734	0.69 729	0.69 742	0.78 595	0.84 713	1.03 575	1.26 694	1.19 688	1.15 618	1.31 678	0.98 685	1.24 688	1.03 682	0.52 743	0.56 760	0.59 743	0.66 759	0.56 728	0.54 738

ACVNet_2	1.65 743	1.27 764	1.41 724	1.75 773	1.62 772	2.22 751	1.20 748	2.30 761	2.62 764	1.78 734	2.56 739	3.03 750	1.61 736	1.54 713	1.12 694	1.06 768	0.58 762	1.82 772	0.70 762	1.82 774	0.96 762

MADNet+	2.23 762	2.43 789	10.85 789	1.22 764	0.91 753	2.76 763	1.40 763	2.12 758	1.67 733	1.32 705	1.74 707	1.86 726	1.74 742	6.25 788	4.41 777	0.65 753	0.64 763	0.58 742	0.54 750	0.80 748	0.76 750

GCST	0.83 668	1.22 762	0.74 621	1.58 769	1.01 762	1.06 665	0.23 151	0.78 466	0.78 482	0.97 628	0.65 357	0.78 536	0.35 333	0.92 627	0.34 373	0.96 763	0.65 764	1.20 764	0.81 767	0.91 753	0.70 746

RainbowNet	1.35 728	1.49 770	1.19 698	1.88 777	1.45 769	1.48 715	1.07 740	1.61 736	1.55 723	1.20 693	1.59 696	1.54 711	1.13 700	1.34 701	0.97 672	1.36 778	0.70 765	1.82 772	0.79 766	1.71 770	1.07 768

NVStereoNet_ROB	1.24 722	0.90 747	1.13 688	0.86 749	0.88 750	1.11 675	0.99 731	1.42 712	1.53 720	1.59 722	2.48 736	2.24 735	1.53 729	1.96 739	1.30 706	0.76 758	0.70 765	0.78 754	1.00 777	0.71 747	0.88 757
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCK	1.92 751	1.66 780	3.12 761	1.65 770	0.91 753	2.84 766	2.26 785	2.10 756	2.41 761	2.36 756	2.31 728	2.22 733	1.82 746	3.43 772	2.03 743	1.61 781	0.71 767	1.51 767	0.82 768	1.69 769	0.91 758

IMH-64-1	1.86 747	1.62 777	1.16 691	2.20 782	1.89 781	2.33 752	1.30 755	2.89 768	2.29 753	1.66 727	2.80 750	2.49 741	1.61 736	2.10 743	1.78 732	1.60 779	0.74 768	2.43 784	1.02 778	2.12 781	1.17 773

IMH-64	1.86 747	1.62 777	1.16 691	2.20 782	1.89 781	2.33 752	1.30 755	2.89 768	2.29 753	1.66 727	2.80 750	2.49 741	1.61 736	2.10 743	1.78 732	1.60 779	0.74 768	2.43 784	1.02 778	2.12 781	1.17 773

TorneroNet-64	3.44 772	1.86 781	1.42 725	2.58 789	2.28 786	6.87 785	1.68 775	4.70 788	12.03 795	2.31 754	5.59 788	8.25 787	2.55 763	3.97 781	2.73 759	1.81 784	0.74 768	2.57 788	1.07 782	2.35 785	1.44 781

Consistency-Raft	1.01 691	0.81 739	1.24 704	0.84 748	0.97 757	0.81 610	0.84 713	1.30 689	1.59 727	1.05 661	1.68 704	1.12 651	0.91 666	0.92 627	1.11 690	0.65 753	0.74 768	0.79 755	0.90 771	1.06 762	0.79 753

MFMNet_re	1.14 711	0.97 754	1.19 698	0.99 753	0.95 755	1.25 698	1.22 751	1.39 707	1.55 723	1.69 730	1.67 703	1.21 665	1.53 729	1.12 670	0.99 676	0.87 762	0.75 772	0.79 755	0.75 763	0.90 752	0.94 759

JetBlue	2.78 767	1.26 763	7.04 777	1.16 762	1.48 770	8.00 789	6.02 797	2.60 766	1.92 740	2.12 745	2.64 745	3.34 761	3.05 772	6.49 789	3.39 767	0.78 759	0.76 773	0.75 749	0.76 764	0.97 759	1.18 775

TorneroNet	4.53 783	1.89 782	1.48 728	2.55 787	2.27 785	13.78 803	1.69 776	4.84 790	23.73 818	2.89 769	7.70 793	7.06 786	2.69 765	4.26 783	3.42 768	1.84 785	0.77 774	2.68 790	1.13 783	2.42 786	1.47 782

IMH	2.04 758	1.62 777	1.20 701	2.20 782	1.89 781	2.91 772	1.30 755	3.11 771	3.03 771	1.81 735	3.35 760	3.03 750	1.90 749	2.48 757	1.80 734	1.66 782	0.77 774	2.45 786	1.04 781	2.15 783	1.19 777

Dean	1.98 753	1.36 767	1.36 721	2.12 781	1.81 780	2.74 761	1.36 761	3.37 777	3.80 780	2.08 743	3.32 758	3.21 755	1.82 746	1.71 728	1.67 723	1.27 772	0.77 774	1.99 774	0.90 771	1.86 775	1.03 767

noway3	9.04 793	9.99 801	10.50 787	19.30 804	17.88 803	12.49 797	8.93 801	13.62 802	2.27 751	4.85 791	5.57 785	14.37 796	10.99 793	7.30 794	9.94 791	5.36 800	0.86 777	3.94 802	3.20 800	10.28 804	9.17 801

noway2	9.12 794	9.84 800	11.24 791	19.40 805	17.88 803	12.54 799	8.94 802	13.58 800	2.22 747	4.85 791	5.59 788	14.48 799	11.09 798	7.31 795	9.96 792	5.48 803	0.86 777	3.93 799	3.20 800	10.34 805	9.76 802

noway1	9.20 796	11.07 804	10.41 786	19.80 809	17.91 806	12.67 800	8.90 800	13.79 804	2.26 748	4.85 791	5.58 786	14.44 797	11.03 794	7.33 797	10.03 794	5.51 804	0.86 777	3.93 799	3.20 800	10.42 807	9.93 804

zzzz4	9.23 797	11.07 804	11.03 790	19.80 809	17.91 806	12.68 801	8.89 799	13.79 804	2.29 753	4.85 791	5.58 786	14.47 798	11.04 795	7.33 797	10.03 794	5.51 804	0.87 780	3.94 802	3.20 800	10.42 807	9.93 804

LVE	2.12 760	1.44 768	1.36 721	1.99 780	1.78 778	2.75 762	1.79 779	2.82 767	3.95 782	1.90 739	4.33 774	3.52 764	1.81 745	2.24 749	1.74 727	1.74 783	0.87 780	2.06 780	1.13 783	1.91 779	1.35 780

noway4	9.14 795	10.89 803	8.97 781	19.91 811	17.90 805	12.71 802	9.04 804	13.72 803	2.34 758	4.80 790	5.47 784	14.56 800	11.25 800	7.32 796	9.98 793	5.54 806	0.89 782	3.93 799	3.19 799	10.47 809	10.04 806

TCMNet-wrong-test	8.97 792	10.42 802	8.74 780	19.56 806	17.61 802	12.53 798	9.01 803	13.59 801	2.18 746	4.64 784	5.11 782	14.63 801	11.09 798	7.19 793	9.73 790	5.56 807	0.89 782	3.77 798	3.11 798	10.34 805	9.80 803

WAO-8	2.92 768	1.55 775	1.35 717	1.79 774	1.63 774	5.23 782	1.22 751	4.58 786	12.56 798	2.84 766	4.07 771	4.83 771	2.72 766	3.49 773	2.25 750	1.27 772	0.91 784	1.99 774	1.15 785	1.86 775	1.15 771

WAO-7	1.90 750	1.20 761	1.35 717	1.27 765	1.06 766	2.84 766	1.56 771	3.23 773	3.06 773	2.23 751	3.33 759	3.17 754	2.28 757	3.12 769	2.21 747	1.02 767	0.91 784	1.06 763	1.03 780	1.04 760	0.97 765

WAO-6	2.04 758	1.50 771	1.16 691	1.70 771	1.67 776	2.69 760	1.44 766	3.06 770	3.63 779	1.98 741	3.27 756	3.54 765	2.07 755	2.36 753	2.22 749	1.31 777	0.91 784	2.04 779	1.22 787	1.73 771	1.27 778

Venus	2.92 768	1.55 775	1.35 717	1.79 774	1.63 774	5.23 782	1.22 751	4.58 786	12.56 798	2.84 766	4.06 770	4.83 771	2.72 766	3.49 773	2.25 750	1.27 772	0.91 784	1.99 774	1.15 785	1.86 775	1.15 771

SPS-STEREO	1.25 723	0.93 748	1.06 679	1.04 758	1.03 763	1.41 709	0.91 723	1.51 726	1.19 674	2.09 744	1.83 711	1.94 728	1.39 722	1.62 720	1.39 712	0.97 765	0.94 788	0.90 759	0.89 770	0.96 757	0.96 762
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	0.97 687	0.89 746	1.05 678	0.92 751	1.03 763	0.97 647	0.81 708	1.29 686	0.91 569	1.07 668	0.98 540	1.00 612	0.95 680	1.02 652	0.92 665	0.96 763	0.95 789	0.90 759	0.91 774	0.92 754	0.94 759

SGM+DAISY	1.35 728	0.94 750	1.25 705	0.96 752	1.00 761	1.52 718	1.02 736	1.34 696	1.21 678	2.64 760	2.65 746	2.44 740	1.56 733	1.64 723	1.26 703	0.97 765	0.95 789	0.90 759	0.90 771	0.94 755	0.96 762

UNDER WATER	3.46 773	2.07 786	3.64 766	3.09 793	2.48 789	3.75 778	2.42 787	3.31 776	13.77 802	2.90 770	2.95 753	5.84 777	3.69 778	3.69 775	3.48 771	2.07 788	1.11 791	2.70 792	1.40 789	2.84 792	1.98 786

notaker	2.76 766	2.29 788	1.80 741	2.96 792	2.58 792	2.90 771	1.75 777	3.24 774	3.05 772	2.78 764	4.24 773	6.15 782	2.51 762	3.34 771	2.75 760	2.31 791	1.18 792	3.00 795	1.65 792	2.84 792	1.97 785

Selective-IGEV-i16pa	78.59 837	120.99 838	16.46 797	1.04 758	0.66 738	181.07 839	2.17 784	153.90 841	139.75 840	56.45 839	153.05 838	107.32 840	157.92 840	200.46 841	96.57 837	94.09 840	1.23 793	2.69 791	0.31 679	0.96 757	84.68 838

UNDER WATER-64	3.53 774	2.01 784	3.94 767	3.22 795	2.49 790	5.41 784	2.60 788	3.43 778	12.41 797	3.03 771	2.68 747	6.07 781	4.04 781	3.79 777	3.33 764	2.02 787	1.24 794	2.63 789	1.46 790	2.78 790	2.08 788

light-stereo	3.53 774	1.05 757	10.69 788	9.45 802	6.82 796	2.10 749	0.64 665	3.71 780	2.70 767	4.77 789	4.98 780	6.83 785	1.32 718	6.71 790	1.35 708	1.20 771	1.29 795	0.66 746	0.77 765	1.79 773	1.85 784

KSHMR	2.57 764	1.93 783	1.69 734	2.63 790	2.42 788	2.86 768	2.07 782	3.27 775	6.50 789	2.49 759	3.36 761	3.41 763	1.92 750	2.49 758	1.94 737	2.13 789	1.40 796	2.79 794	1.50 791	2.73 789	1.77 783

ktn	2.98 770	2.25 787	1.73 737	2.84 791	2.53 791	3.76 779	2.15 783	3.70 779	5.47 788	2.75 763	5.17 783	5.94 779	2.48 760	3.23 770	2.46 755	2.34 793	1.44 797	2.78 793	2.03 794	2.45 787	2.01 787

FADE	5.17 785	2.05 785	13.14 796	1.03 757	0.99 760	2.09 748	0.91 723	3.91 782	3.00 770	1.76 733	1.60 697	2.73 746	6.73 787	5.95 787	3.95 772	11.57 815	1.70 798	23.09 826	15.86 816	0.62 738	0.65 744

HanzoNet	6.76 791	2.45 790	4.22 770	3.19 794	2.94 794	3.62 777	2.28 786	4.79 789	7.20 791	14.00 810	13.19 806	17.49 808	22.30 815	13.25 804	6.19 784	4.20 797	1.93 799	3.10 796	2.56 796	3.35 795	2.88 796

DPSimNet_ROB	3.58 776	2.45 790	8.57 779	2.53 786	2.37 787	2.88 769	3.77 792	3.14 772	3.23 774	4.71 786	3.86 766	4.68 768	4.87 784	4.07 782	5.62 782	2.33 792	2.33 800	2.47 787	2.52 795	2.51 788	2.64 794

Selective-IGEV-i1pa	15.35 806	22.27 816	18.31 801	1.71 772	0.87 749	28.61 821	12.26 806	25.48 822	20.48 816	19.78 816	22.75 815	28.20 820	22.64 816	29.07 820	17.31 805	12.88 816	2.88 801	6.84 810	0.99 776	1.67 768	12.03 815

PML	40.80 830	29.24 817	11.87 794	7.20 799	14.47 798	92.13 837	213.69 840	7.63 792	23.35 817	74.72 840	190.14 840	50.17 833	26.15 818	21.39 813	12.70 799	8.76 809	2.92 802	8.45 811	3.25 804	13.26 812	4.42 798

JetRed	5.27 786	5.84 796	12.81 795	2.36 785	2.83 793	12.23 796	10.50 805	4.46 785	3.60 777	3.86 777	3.83 765	4.85 773	4.18 782	6.78 791	11.96 798	2.17 790	2.96 803	2.18 782	1.97 793	3.38 796	2.68 795

MADNet++	4.03 778	2.70 794	3.44 765	3.72 797	3.44 795	4.44 781	3.52 791	3.95 784	3.61 778	4.46 778	4.98 780	4.10 766	4.58 783	7.00 792	5.89 783	3.74 795	3.67 804	3.27 797	2.71 797	3.70 798	3.66 797

ASD4	9.96 799	8.86 799	17.78 798	7.17 798	9.80 797	16.08 804	28.92 811	9.77 797	8.20 793	7.02 799	7.08 791	8.47 788	9.57 791	11.17 803	20.26 807	4.12 796	4.14 805	5.57 809	4.74 805	5.53 799	4.90 799

USTest	12.99 804	14.18 806	20.00 802	16.24 803	14.97 799	20.80 806	31.95 814	16.20 808	10.91 794	8.79 801	9.48 795	13.94 795	10.50 792	16.11 807	21.44 809	3.17 794	4.82 806	5.08 806	5.36 807	8.81 803	7.13 800

test_sample9	1.05 700	0.36 615	0.72 612	0.38 315	0.30 543	0.71 567	0.43 557	1.06 587	0.88 543	0.92 607	0.86 476	0.85 557	0.69 586	1.20 680	1.36 709	0.41 715	8.41 807	0.40 703	0.41 722	0.36 671	0.33 664

test_sample8	1.25 723	0.36 615	0.72 612	0.38 315	0.30 543	0.71 567	0.43 557	1.13 616	0.75 453	1.50 715	0.95 521	3.29 760	1.59 735	1.20 680	1.36 709	0.41 715	8.41 807	0.40 703	0.41 722	0.36 671	0.33 664

DPSMNet_ROB	12.08 801	8.00 797	21.00 804	8.97 801	16.79 801	10.67 792	30.89 813	9.02 796	15.17 805	6.51 797	15.41 813	9.04 790	14.85 803	9.27 801	21.67 810	4.58 799	8.57 809	5.09 808	9.29 812	5.90 801	10.95 808

DGTPSM_ROB	12.07 800	8.00 797	20.99 803	8.93 800	16.78 800	10.67 792	30.87 812	9.01 795	15.16 804	6.50 796	15.41 813	9.04 790	14.85 803	9.25 800	21.67 810	4.57 798	8.57 809	5.08 806	9.28 809	5.90 801	10.95 808

iinet-test	16.76 807	17.57 807	22.97 806	19.69 807	18.39 808	24.48 808	34.18 815	20.02 809	15.35 806	12.55 805	12.85 801	18.13 810	15.39 806	19.59 808	24.25 812	8.86 810	8.72 811	8.95 812	9.28 809	12.74 810	11.26 811

IINet	16.76 807	17.57 807	22.97 806	19.69 807	18.39 808	24.48 808	34.18 815	20.02 809	15.35 806	12.55 805	12.85 801	18.13 810	15.39 806	19.59 808	24.25 812	8.86 810	8.72 811	8.95 812	9.28 809	12.74 810	11.26 811

Anonymous_1	33.25 816	18.26 809	23.92 808	20.54 812	21.28 813	25.59 812	35.94 817	22.01 820	15.57 808	13.33 807	13.49 807	18.08 809	15.29 805	20.36 810	24.60 814	16.28 820	8.84 813	66.59 835	118.00 836	155.73 840	11.23 810

DPSM_ROB	17.78 809	18.63 810	24.31 812	20.90 813	19.47 810	25.97 813	36.21 818	21.23 816	16.24 809	13.38 808	14.06 808	19.18 813	16.30 808	20.78 811	25.67 815	9.38 812	9.23 814	9.49 814	9.82 813	13.51 813	11.91 813

DPSM	17.78 809	18.63 810	24.31 812	20.90 813	19.47 810	25.97 813	36.21 818	21.23 816	16.24 809	13.38 808	14.06 808	19.18 813	16.30 808	20.78 811	25.67 815	9.38 812	9.23 814	9.49 814	9.82 813	13.51 813	11.91 813

real-time stereo	18.86 811	19.13 812	25.10 814	21.98 815	20.64 812	27.70 819	37.36 820	24.94 821	16.89 811	14.12 814	14.79 810	21.16 815	18.29 813	21.71 817	26.43 817	10.17 814	9.37 816	10.44 816	10.39 815	14.04 815	12.58 816

tt	6.20 789	0.20 331	5.89 775	3.55 796	2.07 784	11.26 794	19.21 807	11.74 798	5.46 787	2.69 761	2.04 724	4.87 774	6.25 786	3.70 776	7.09 788	8.32 808	11.17 817	4.93 805	5.41 808	5.74 800	2.37 791

LRCNet_RVC	21.24 814	31.15 818	21.41 805	28.98 817	23.82 814	3.13 774	0.60 652	20.96 815	1.59 727	25.58 819	28.15 821	21.99 816	14.79 802	21.94 818	16.41 804	28.89 832	14.87 818	33.53 831	31.28 828	29.51 828	26.16 824

LSM0	38.95 829	37.60 829	48.58 822	43.57 827	91.06 835	52.57 829	72.57 824	43.17 833	32.63 826	26.97 827	27.97 820	38.65 829	32.94 827	41.86 833	51.78 831	18.89 829	18.41 819	19.13 818	19.63 817	27.29 824	33.77 825

xxxxx1	36.64 824	19.51 813	24.21 809	61.66 828	64.63 830	27.28 816	40.10 821	20.25 811	18.63 813	14.07 811	12.97 803	17.26 805	17.36 810	21.70 814	27.93 818	13.18 817	18.50 820	111.26 838	133.37 837	29.24 825	39.73 830

tt_ll	36.64 824	19.51 813	24.21 809	61.66 828	64.63 830	27.28 816	40.10 821	20.25 811	18.63 813	14.07 811	12.97 803	17.26 805	17.36 810	21.70 814	27.93 818	13.18 817	18.50 820	111.26 838	133.37 837	29.24 825	39.73 830

ff	36.64 824	19.51 813	24.21 809	61.66 828	64.63 830	27.28 816	40.10 821	20.25 811	18.63 813	14.07 811	12.97 803	17.26 805	17.36 810	21.70 814	27.93 818	13.18 817	18.50 820	111.26 838	133.37 837	29.24 825	39.73 830

fast-reg	35.48 817	37.51 827	48.70 825	42.44 826	40.46 824	52.73 830	73.11 827	42.56 825	32.38 820	26.19 820	27.27 816	36.81 823	30.62 822	41.02 825	51.32 824	18.30 821	18.53 823	19.10 817	19.67 818	27.14 816	23.66 817

Hybrid-DGEV	35.78 821	37.50 826	48.96 829	42.25 824	39.20 818	52.33 828	73.10 826	42.63 830	32.52 821	26.62 821	28.31 824	38.50 824	32.87 826	41.67 828	51.55 825	18.77 827	18.56 824	19.18 823	19.83 823	27.20 819	23.97 819

CasAABBNet	35.74 820	37.43 822	48.72 826	42.22 821	39.20 818	52.24 823	73.12 828	42.61 827	32.62 825	26.78 825	27.95 819	38.58 828	32.60 825	41.67 828	51.65 828	18.74 822	18.57 825	19.15 819	19.77 819	27.20 819	23.98 820

RAFT-FEzeroshot	35.73 818	37.45 823	48.67 823	42.23 822	39.22 820	52.25 824	73.13 829	42.62 828	32.59 822	26.71 822	27.70 817	38.57 826	32.57 823	41.68 830	51.67 829	18.75 823	18.58 826	19.15 819	19.78 820	27.21 821	23.98 820

RAFT-FE	35.73 818	37.45 823	48.67 823	42.23 822	39.22 820	52.25 824	73.13 829	42.62 828	32.59 822	26.71 822	27.70 817	38.57 826	32.57 823	41.68 830	51.67 829	18.75 823	18.58 826	19.15 819	19.78 820	27.21 821	23.98 820

Selective-RAFT-Error	35.84 823	37.49 825	48.83 828	42.26 825	39.24 823	52.30 827	73.09 825	42.66 831	32.61 824	26.80 826	28.30 822	38.84 831	33.51 830	41.68 830	51.59 826	18.82 828	18.58 826	19.17 822	19.80 822	27.28 823	24.05 823

FlowAnything	35.81 822	37.53 828	48.80 827	42.20 820	39.22 820	52.25 824	73.16 831	42.56 825	32.89 828	26.76 824	28.30 822	38.69 830	33.09 829	41.63 827	51.62 827	18.76 826	18.59 829	19.21 825	19.92 824	27.16 817	23.91 818

RAFTStereoReplicaGSO							73.31 832	43.02 832	32.83 827	27.11 828	31.43 826	38.53 825	32.98 828	41.15 826	52.63 832	18.75 823	18.66 830	19.19 824	20.01 825	27.18 818

zzzz2	53.63 831	56.68 832	73.37 832	63.97 831	58.93 826	78.37 835	110.06 835	64.29 838	48.31 835	40.26 833	42.53 832	57.21 834	47.86 833	62.08 836	77.14 835	28.03 830	27.91 831	28.80 827	29.89 826	40.95 831	35.94 826

noway5	53.63 831	56.68 832	73.37 832	63.97 831	58.93 826	78.37 835	110.06 835	64.29 838	48.31 835	40.26 833	42.53 832	57.21 834	47.86 833	62.08 836	77.14 835	28.03 830	27.91 831	28.80 827	29.89 826	40.95 831	35.94 826

zzzzzz3	56.43 833	57.01 834	74.40 834	78.00 833	76.38 833	77.61 834	92.21 834	62.81 836	50.42 837	40.52 835	45.11 834	70.20 836	62.22 835	61.64 834	77.00 834	29.64 833	27.99 833	31.12 829	32.03 829	45.83 835	36.59 828

zzz1	56.46 834	57.02 835	74.61 835	78.01 834	76.39 834	77.52 833	92.13 833	62.93 837	50.48 838	40.59 836	45.21 835	70.20 836	62.34 836	61.65 835	76.98 833	29.64 833	27.99 833	31.12 829	32.03 829	45.82 834	36.60 829

HaxPig	31.96 815	37.24 821	34.27 815	24.37 816	24.88 815	18.26 805	19.86 808	20.64 814	28.52 819	35.97 830	38.75 829	25.57 819	28.72 821	33.88 821	34.39 821	35.94 835	38.87 835	37.80 832	40.48 833	39.68 829	41.15 833

AVERAGE_ROB	37.58 828	40.13 830	40.15 818	34.81 819	33.82 817	28.55 820	25.10 810	32.02 824	34.06 830	41.28 837	40.66 830	34.46 822	34.81 832	39.18 823	37.57 823	42.78 836	43.44 836	43.82 833	43.03 834	40.47 830	41.51 834

MEDIAN_ROB	37.38 827	40.85 831	40.60 819	32.31 818	31.85 816	27.20 815	24.55 809	29.10 823	33.19 829	42.09 838	41.76 831	33.35 821	34.39 831	39.78 824	37.07 822	43.64 837	44.10 837	44.12 834	43.40 835	41.51 833	42.76 835

RSGM-EC	74.81 835	63.03 836	41.60 820	97.74 835	92.11 836	74.93 831	114.81 837	53.77 834	38.96 831	39.88 831	48.98 836	90.73 838	64.81 837	139.63 838	128.53 838	93.27 838	53.96 838	95.12 836	38.31 831	81.45 838	44.63 836

acva	74.81 835	63.03 836	41.60 820	97.74 835	92.11 836	74.93 831	114.81 837	53.77 834	38.96 831	39.88 831	48.98 836	90.73 838	64.81 837	139.63 838	128.53 838	93.27 838	53.96 838	95.12 836	38.31 831	81.45 838	44.63 836

test_example2	176.61 838	205.14 839	198.86 838	188.60 839	190.98 838	152.67 838	170.61 839	94.86 840	123.55 839	178.88 841	179.48 839	158.94 841	141.34 839	192.61 840	198.96 840	203.76 841	236.37 840	164.13 841	173.55 840	218.58 841	160.41 839

ccccc	429.48 839	429.19 840	527.00 839	507.10 840	501.20 839	356.95 840	342.70 841	380.82 842	297.90 841	334.51 842	389.17 841	372.86 842	449.39 841	499.17 842	553.56 841	561.44 842	431.22 841	334.28 842	290.86 841	540.88 842	489.46 840

PatchMatch		0.44 661		0.52 652		1.73 733		2.10 756		4.63 783		6.05 780		2.64 764		0.37 700		0.37 690		0.36 671

Low-res two-view benchmark