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

S2M2_XL	0.20 19	0.32 224	1.10 151	0.19 2	0.13 52	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 14	0.19 60	0.15 37	0.14 29	0.19 2	0.21 147	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.08 151	0.10 109	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGCAT	0.24 79	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.47 211	0.14 22	0.34 34	0.19 2	0.17 42	0.13 16	0.23 150	0.15 53	0.39 223	0.21 147	0.14 483	0.34 637	0.07 2	0.08 151	0.07 5	0.53 639

DepthFocus	0.19 8	0.30 202	0.77 82	0.19 2	0.15 105	0.20 8	0.15 44	0.31 16	0.19 2	0.16 22	0.17 44	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 58	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.10 243	0.08 42	0.07 12

WQFJA1++	2.30 688	0.22 57	6.03 699	1.08 672	1.15 683	0.29 29	0.14 22	0.39 68	0.24 4	13.61 725	0.19 60	3.34 696	0.17 77	0.33 160	0.24 210	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.07 106	18.19 735	0.14 267

FlowAnything_test	0.23 72	0.32 224	0.52 5	0.28 246	0.17 172	0.37 92	0.20 147	0.38 61	0.24 4	0.24 157	0.20 69	0.21 126	0.17 77	0.26 67	0.25 225	0.13 438	0.10 337	0.14 476	0.16 463	0.17 320	0.12 196

MGA	0.19 8	0.27 142	0.57 19	0.20 9	0.18 220	0.37 92	0.14 22	0.30 12	0.25 6	0.18 53	0.14 29	0.15 37	0.10 2	0.30 121	0.17 58	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.08 51

CAR	0.19 8	0.28 171	0.60 24	0.21 33	0.16 140	0.37 92	0.13 9	0.32 20	0.25 6	0.19 74	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.27 73	0.17 58	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 142	0.60 24	0.20 9	0.16 140	0.37 92	0.13 9	0.32 20	0.25 6	0.18 53	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.30 121	0.17 58	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 115	0.46 354	1.39 222	0.23 90	0.17 172	0.35 71	0.21 191	0.40 77	0.25 6	0.18 53	0.21 77	0.17 66	0.18 103	0.25 48	0.17 58	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.28 576	0.08 42	0.27 520

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 23	0.51 2	0.22 63	0.17 172	0.35 71	0.14 22	0.27 4	0.25 6	0.19 74	0.21 77	0.14 15	0.15 53	0.27 73	0.16 37	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.14 267

LG-Stereo_L2	0.21 35	0.31 216	0.85 95	0.22 63	0.14 75	0.31 41	0.22 233	0.38 61	0.25 6	0.17 42	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 146	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 118

aanet-new-40k	0.25 89	0.37 272	1.35 208	0.24 118	0.24 357	0.38 109	0.20 147	0.39 68	0.26 12	0.18 53	0.24 124	0.16 51	0.20 141	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.18 384

Monster-pub-mixall	0.21 35	0.31 216	0.69 66	0.21 33	0.13 52	0.27 19	0.12 4	0.37 52	0.26 12	0.21 103	0.19 60	0.15 37	0.12 12	0.47 294	0.29 278	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.08 42	0.12 196

LG-Stereo_L1	0.21 35	0.31 216	0.85 95	0.22 63	0.14 75	0.28 22	0.21 191	0.38 61	0.26 12	0.16 22	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 205	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 118

aanet-new-32k	0.27 115	0.49 373	1.73 303	0.25 142	0.17 172	0.40 127	0.20 147	0.35 36	0.27 15	0.18 53	0.21 77	0.20 112	0.22 173	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

aanet-new-30k	0.28 131	0.49 373	1.75 315	0.25 142	0.17 172	0.40 127	0.20 147	0.35 36	0.27 15	0.18 53	0.21 77	0.20 112	0.22 173	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

Test_v1	0.21 35	0.27 142	0.95 123	0.20 9	0.14 75	0.28 22	0.15 44	0.37 52	0.27 15	0.16 22	0.18 54	0.15 37	0.13 18	0.25 48	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.11 148

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 23	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 114	0.15 44	0.35 36	0.27 15	0.18 53	0.15 31	0.17 66	0.16 68	0.26 67	0.21 147	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.09 79

GEAStereo	0.35 211	0.32 224	1.17 163	0.53 604	0.60 639	0.55 325	0.21 191	0.40 77	0.27 15	0.20 90	0.22 97	0.16 51	0.18 103	0.44 257	0.16 37	0.11 343	0.37 643	0.08 65	0.06 21	0.33 546	0.71 659

gasm-f	0.36 221	0.34 250	1.13 154	0.53 604	0.44 585	0.54 310	0.27 380	0.40 77	0.27 15	0.20 90	0.33 234	0.16 51	0.22 173	0.36 194	0.25 225	0.11 343	0.37 643	0.08 65	0.06 21	0.38 594	0.71 659

AdaDepth	0.24 79	0.18 7	1.03 136	0.25 142	0.21 293	0.46 201	0.16 69	0.30 12	0.27 15	0.17 42	0.19 60	0.14 15	0.18 103	0.35 181	0.17 58	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.25 559	0.10 109	0.10 118

mm2	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 8	0.14 22	0.29 7	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 48	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 8	0.14 22	0.32 20	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 48	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

PointNet	0.20 19	0.21 39	0.82 90	0.21 33	0.12 21	0.37 92	0.16 69	0.33 29	0.28 22	0.16 22	0.15 31	0.18 84	0.13 18	0.22 23	0.16 37	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.07 5	0.07 12

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 95	0.20 9	0.14 75	0.28 22	0.15 44	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.16 51	0.14 29	0.24 40	0.21 147	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.08 51

aanet-new-24k	0.27 115	0.40 305	1.12 153	0.24 118	0.45 596	0.40 127	0.21 191	0.39 68	0.28 22	0.19 74	0.28 173	0.17 66	0.20 141	0.23 33	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.32 607	0.09 79	0.10 118

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 89	0.35 259	0.69 66	0.23 90	0.27 410	0.35 71	0.20 147	0.44 116	0.28 22	0.21 103	0.22 97	0.14 15	0.22 173	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 192	0.08 65	0.47 650	0.09 79	0.34 582

LiteMatch	0.25 89	0.69 474	0.65 49	0.28 246	0.14 75	0.30 33	0.21 191	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.37 382	0.25 48	0.40 400	0.10 254	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.14 234	0.12 196

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.30 33	0.14 22	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 53	0.25 48	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 4	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.30 33	0.14 22	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 53	0.25 48	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DEFOM-Stereo	0.22 59	0.22 57	0.91 115	0.23 90	0.13 52	0.49 244	0.18 105	0.30 12	0.28 22	0.19 74	0.17 44	0.14 15	0.14 29	0.41 235	0.16 37	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.09 79

AEACV	0.33 187	0.24 97	1.44 233	0.28 246	0.35 523	0.47 211	0.21 191	0.43 107	0.28 22	0.26 195	0.25 139	0.22 132	0.38 391	0.30 121	0.18 69	0.09 145	0.35 639	0.09 166	0.36 628	0.23 433	0.25 500

aanet-new-28k	0.34 198	0.53 394	2.69 598	0.25 142	0.12 21	0.39 114	0.21 191	0.37 52	0.29 33	0.18 53	0.24 124	0.17 66	0.21 155	0.22 23	0.15 15	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.31 601	0.10 109	0.23 474

PhaseNet	0.25 89	0.26 129	0.96 128	0.25 142	0.15 105	0.31 41	0.16 69	0.36 47	0.30 34	0.19 74	0.18 54	0.28 223	0.17 77	0.30 121	0.27 251	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.10 243	0.14 234	0.26 511

aanet-new-34k	0.27 115	0.57 419	1.36 210	0.23 90	0.11 9	0.34 64	0.20 147	0.36 47	0.30 34	0.19 74	0.27 161	0.17 66	0.22 173	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.29 536

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 79	0.31 216	0.88 104	0.25 142	0.23 342	0.45 181	0.22 233	0.39 68	0.30 34	0.21 103	0.27 161	0.18 84	0.21 155	0.23 33	0.16 37	0.07 26	0.09 287	0.08 65	0.07 106	0.11 145	0.13 239

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 89	0.41 315	1.08 145	0.23 90	0.23 342	0.45 181	0.20 147	0.44 116	0.30 34	0.18 53	0.21 77	0.22 132	0.20 141	0.23 33	0.16 37	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.14 267

3.75w	0.21 35	0.21 39	0.61 30	0.21 33	0.20 277	0.44 173	0.16 69	0.44 116	0.30 34	0.22 123	0.20 69	0.13 4	0.18 103	0.29 108	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

Anonymus	0.21 35	0.21 39	0.75 75	0.25 142	0.14 75	0.34 64	0.16 69	0.32 20	0.31 39	0.18 53	0.15 31	0.23 150	0.17 77	0.27 73	0.24 210	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.10 109	0.10 118

derf	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.35 436	0.12 21	0.32 48	0.14 22	0.30 12	0.31 39	0.14 10	0.13 16	0.17 66	0.13 18	0.27 73	0.14 4	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.15 440	0.07 5	0.09 79

qqai	0.21 35	0.20 23	0.63 38	0.39 508	0.13 52	0.32 48	0.15 44	0.35 36	0.31 39	0.14 10	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.27 73	0.15 15	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.27 572	0.07 5	0.09 79

aanet-new-78k	0.33 187	0.44 341	2.51 569	0.26 189	0.12 21	0.42 152	0.20 147	0.45 131	0.31 39	0.16 22	0.22 97	0.15 37	0.25 230	0.34 174	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.31 559

aanet-new-10k	0.27 115	0.52 387	1.27 185	0.27 214	0.15 105	0.49 244	0.21 191	0.46 139	0.31 39	0.21 103	0.20 69	0.19 107	0.22 173	0.26 67	0.18 69	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.16 342

aanet-new	0.32 177	0.29 185	2.39 533	0.25 142	0.25 379	0.43 160	0.21 191	0.41 89	0.31 39	0.18 53	0.23 112	0.16 51	0.30 324	0.33 160	0.15 15	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.13 239

LACA3	0.18 4	0.20 23	0.67 63	0.19 2	0.12 21	0.35 71	0.17 83	0.27 4	0.31 39	0.16 22	0.13 16	0.15 37	0.15 53	0.28 91	0.13 1	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.06 1

HiDET	0.19 8	0.20 23	0.62 37	0.20 9	0.13 52	0.36 85	0.13 9	0.35 36	0.31 39	0.16 22	0.14 29	0.17 66	0.15 53	0.25 48	0.23 184	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

monsters	0.22 59	0.22 57	0.52 5	0.23 90	0.28 425	0.42 152	0.14 22	0.46 139	0.31 39	0.24 157	0.20 69	0.13 4	0.14 29	0.43 248	0.20 127	0.07 26	0.06 24	0.07 2	0.08 151	0.06 1	0.06 1

mms	0.27 115	0.26 129	0.91 115	0.25 142	0.18 220	0.32 48	0.23 272	0.37 52	0.31 39	0.21 103	0.30 196	0.23 150	0.17 77	0.46 282	0.21 147	0.08 67	0.10 337	0.10 234	0.08 151	0.22 418	0.47 630

Occ-G	0.30 161	0.30 202	1.33 200	0.23 90	0.15 105	0.36 85	0.25 332	0.43 107	0.31 39	0.26 195	0.35 247	0.46 372	0.22 173	0.30 121	0.25 225	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.16 463	0.31 528	0.08 51

U	3.37 704	0.17 3	0.91 115	0.26 189	13.79 725	19.19 729	0.15 44	0.41 89	0.31 39	0.17 42	0.18 54	0.27 211	0.15 53	0.21 10	0.16 37	0.09 145	0.06 24	17.88 735	12.81 728	0.10 109	0.08 51

monster-pro	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

DF	0.34 198	0.29 185	0.95 123	0.31 331	0.44 585	0.40 127	0.21 191	0.71 347	0.32 51	0.23 146	0.37 258	0.32 257	0.17 77	0.39 223	0.85 557	0.10 254	0.09 287	0.08 65	0.29 582	0.09 79	0.20 420

aanet-new-90k	0.29 144	0.47 364	1.41 225	0.26 189	0.18 220	0.43 160	0.19 120	0.47 159	0.32 51	0.16 22	0.18 54	0.15 37	0.21 155	0.37 205	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.46 628

aanet-new-22k	0.28 131	0.52 387	1.51 255	0.24 118	0.13 52	0.33 54	0.22 233	0.37 52	0.32 51	0.18 53	0.24 124	0.18 84	0.21 155	0.27 73	0.16 37	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.09 79	0.31 559

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 115	0.40 305	0.87 101	0.22 63	0.17 172	0.36 85	0.19 120	0.39 68	0.32 51	0.21 103	0.24 124	0.18 84	0.23 199	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 592	0.13 201	0.55 643

gcap_with_dpt	0.25 89	0.22 57	1.00 133	0.22 63	0.30 451	0.48 226	0.21 191	0.45 131	0.32 51	0.27 211	0.31 213	0.20 112	0.14 29	0.20 4	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.13 239

252Zero-FE	0.62 506	0.27 142	0.83 92	0.24 118	0.13 52	0.31 41	0.13 9	0.39 68	0.32 51	8.03 714	0.23 112	0.12 2	0.12 12	0.26 67	0.44 426	0.09 145	0.12 425	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.12 196

MonStereo	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

water-stereo	0.24 79	0.17 3	0.88 104	0.24 118	0.14 75	0.37 92	0.17 83	0.43 107	0.32 51	0.26 195	0.35 247	0.26 198	0.24 215	0.22 23	0.25 225	0.09 145	0.09 287	0.09 166	0.08 151	0.10 109	0.10 118

asd	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.22 63	0.17 172	0.41 138	0.14 22	0.35 36	0.32 51	0.24 157	0.20 69	0.15 37	0.18 103	0.26 67	0.16 37	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

MonSter	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

fffy	0.28 131	0.24 97	1.19 167	0.27 214	0.15 105	0.37 92	0.22 233	0.42 99	0.32 51	0.20 90	0.29 181	0.26 198	0.20 141	0.44 257	0.20 127	0.08 67	0.10 337	0.10 234	0.08 151	0.22 418	0.18 384

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 115	0.40 305	0.86 99	0.22 63	0.17 172	0.36 85	0.19 120	0.39 68	0.32 51	0.21 103	0.24 124	0.18 84	0.23 199	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 592	0.13 201	0.55 643

LoS_RVC	0.29 144	0.33 233	1.19 167	0.25 142	0.34 510	0.43 160	0.22 233	0.42 99	0.32 51	0.22 123	0.33 234	0.23 150	0.24 215	0.31 132	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.31 559

DNS	0.93 623	0.22 57	1.33 200	1.53 688	0.27 410	2.18 691	0.18 105	0.54 240	0.33 66	7.89 713	0.36 251	0.37 291	0.21 155	0.41 235	0.63 508	0.13 438	0.12 425	0.08 65	0.08 151	0.12 163	1.56 703

aanet-new-60k	0.29 144	0.51 385	1.68 286	0.25 142	0.12 21	0.39 114	0.19 120	0.43 107	0.33 66	0.18 53	0.19 60	0.17 66	0.19 128	0.31 132	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.26 511

aanet-new-70k	0.27 115	0.48 369	1.33 200	0.25 142	0.12 21	0.39 114	0.19 120	0.45 131	0.33 66	0.17 42	0.21 77	0.16 51	0.21 155	0.38 215	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.22 449

aanet-32k-new	0.30 161	0.60 425	1.61 273	0.25 142	0.15 105	0.46 201	0.21 191	0.41 89	0.33 66	0.17 42	0.24 124	0.17 66	0.23 199	0.30 121	0.15 15	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.39 609

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 115	0.39 297	0.79 85	0.24 118	0.24 357	0.37 92	0.21 191	0.37 52	0.33 66	0.19 74	0.27 161	0.18 84	0.22 173	0.20 4	0.16 37	0.07 26	0.14 469	0.08 65	0.51 659	0.08 42	0.39 609

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 103	0.23 79	1.00 133	0.22 63	0.31 472	0.47 211	0.20 147	0.44 116	0.33 66	0.27 211	0.32 224	0.24 168	0.14 29	0.23 33	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.16 342

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 144	0.53 394	1.28 187	0.22 63	0.32 482	0.35 71	0.19 120	0.46 139	0.33 66	0.18 53	0.19 60	0.18 84	0.18 103	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 337	0.08 65	0.46 649	0.10 109	0.32 568

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 103	0.38 285	0.90 112	0.23 90	0.17 172	0.35 71	0.22 233	0.44 116	0.33 66	0.21 103	0.25 139	0.16 51	0.22 173	0.23 33	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.45 646	0.08 42	0.27 520

BridgeDepth	0.19 8	0.30 202	0.55 14	0.23 90	0.09 1	0.38 109	0.15 44	0.32 20	0.33 66	0.16 22	0.12 13	0.23 150	0.19 128	0.27 73	0.15 15	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4w-stereo	0.20 19	0.21 39	0.57 19	0.21 33	0.15 105	0.39 114	0.13 9	0.39 68	0.33 66	0.22 123	0.21 77	0.13 4	0.20 141	0.29 108	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

3.5w_stereo	0.21 35	0.22 57	0.55 14	0.21 33	0.15 105	0.40 127	0.14 22	0.43 107	0.33 66	0.21 103	0.24 124	0.14 15	0.18 103	0.34 174	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

monsterstereo	0.22 59	0.22 57	0.52 5	0.25 142	0.27 410	0.39 114	0.14 22	0.51 202	0.33 66	0.25 177	0.27 161	0.13 4	0.13 18	0.38 215	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

IGEV-Stereo++	0.23 72	0.23 79	0.64 41	0.24 118	0.22 322	0.47 211	0.13 9	0.52 218	0.33 66	0.18 53	0.24 124	0.17 66	0.22 173	0.32 146	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.17 320	0.09 79

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 229	1.34 665	1.24 179	0.23 90	0.12 21	0.33 54	0.20 147	0.40 77	0.33 66	0.25 177	0.21 77	0.16 51	0.14 29	0.27 73	0.63 508	0.55 663	0.06 24	0.11 311	0.13 386	0.25 464	0.49 634

SE	0.33 187	0.44 341	0.89 108	0.29 281	0.15 105	0.50 258	0.24 308	0.50 191	0.34 80	0.34 253	0.46 321	0.27 211	0.36 366	0.28 91	0.29 278	0.18 553	0.08 192	0.12 375	0.15 440	0.41 612	0.32 568

aanet-new-12k	0.24 79	0.24 97	1.06 143	0.27 214	0.12 21	0.43 160	0.20 147	0.51 202	0.34 80	0.19 74	0.16 41	0.15 37	0.21 155	0.25 48	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.11 145	0.09 79

aanet-new-8k	0.26 103	0.38 285	1.21 173	0.25 142	0.13 52	0.44 173	0.22 233	0.49 182	0.34 80	0.18 53	0.21 77	0.17 66	0.25 230	0.29 108	0.17 58	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.12 196

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 79	0.22 57	0.90 112	0.23 90	0.32 482	0.47 211	0.21 191	0.48 174	0.34 80	0.20 90	0.25 139	0.21 126	0.23 199	0.20 4	0.17 58	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 144	0.58 420	0.98 131	0.21 33	0.31 472	0.41 138	0.20 147	0.46 139	0.34 80	0.21 103	0.22 97	0.19 107	0.17 77	0.24 40	0.15 15	0.08 67	0.10 337	0.08 65	0.45 646	0.09 79	0.29 536

LACA1	0.19 8	0.39 297	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 152	0.15 44	0.31 16	0.34 80	0.15 14	0.11 8	0.14 15	0.15 53	0.25 48	0.15 15	0.09 145	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

LCMNet	0.20 19	0.21 39	0.61 30	0.20 9	0.13 52	0.39 114	0.14 22	0.34 34	0.34 80	0.16 22	0.16 41	0.16 51	0.15 53	0.27 73	0.22 173	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 51

2.25w	0.21 35	0.22 57	0.51 2	0.21 33	0.14 75	0.36 85	0.13 9	0.42 99	0.34 80	0.23 146	0.27 161	0.14 15	0.18 103	0.33 160	0.24 210	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

2w_stereo	0.21 35	0.19 11	0.51 2	0.22 63	0.13 52	0.41 138	0.20 147	0.50 191	0.34 80	0.25 177	0.23 112	0.13 4	0.23 199	0.24 40	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

GREAT-IGEV	0.37 229	0.28 171	1.48 245	0.25 142	0.38 550	0.46 201	0.18 105	0.33 29	0.34 80	0.15 14	0.29 181	0.15 37	0.17 77	0.36 194	0.23 184	0.07 26	0.76 690	0.07 2	0.26 567	0.21 401	1.03 688
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_test	0.39 257	0.37 272	1.19 167	0.73 646	0.67 648	0.35 71	0.25 332	0.47 159	0.34 80	0.34 253	0.22 97	0.33 268	0.17 77	1.31 494	0.19 95	0.11 343	0.15 497	0.08 65	0.21 537	0.15 259	0.23 474

gcap-zeroshot	0.26 103	0.24 97	1.03 136	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.34 80	0.26 195	0.29 181	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.14 267

IGEV++	0.34 198	0.43 330	1.32 198	0.31 331	0.14 75	0.32 48	0.21 191	0.70 343	0.34 80	0.22 123	0.28 173	0.22 132	0.27 271	0.35 181	0.27 251	0.09 145	0.39 654	0.08 65	0.15 440	0.25 464	0.45 625

UniTT-Stereo	0.30 161	0.36 269	1.68 286	0.27 214	0.24 357	0.29 29	0.18 105	0.33 29	0.34 80	0.26 195	0.37 258	0.18 84	0.18 103	0.31 132	0.27 251	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.25 464	0.08 51

testlalala	0.26 103	0.24 97	1.03 136	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.34 80	0.26 195	0.29 181	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.14 267

aanet-new-36k	0.29 144	0.63 446	1.51 255	0.24 118	0.11 9	0.43 160	0.19 120	0.44 116	0.35 95	0.19 74	0.24 124	0.16 51	0.22 173	0.29 108	0.15 15	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.24 488

aanet-new-16k	0.26 103	0.47 364	1.36 210	0.25 142	0.12 21	0.36 85	0.18 105	0.40 77	0.35 95	0.18 53	0.21 77	0.18 84	0.21 155	0.21 10	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.11 148

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 89	0.24 97	0.76 78	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.35 95	0.26 195	0.30 196	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.07 5	0.15 310

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 89	0.24 97	0.84 94	0.22 63	0.32 482	0.48 226	0.20 147	0.45 131	0.35 95	0.26 195	0.30 196	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.07 5	0.13 239

PipStereo	0.19 8	0.26 129	0.85 95	0.21 33	0.10 2	0.16 2	0.15 44	0.35 36	0.35 95	0.12 2	0.10 3	0.21 126	0.14 29	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.09 287	0.07 2	0.06 21	0.12 163	0.09 79

PSi22b	0.20 19	0.26 129	0.88 104	0.21 33	0.10 2	0.16 2	0.15 44	0.35 36	0.35 95	0.12 2	0.10 3	0.21 126	0.14 29	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.10 337	0.07 2	0.06 21	0.12 163	0.09 79

PSi22a	0.20 19	0.28 171	0.89 108	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 22	0.32 20	0.35 95	0.12 2	0.09 1	0.22 132	0.16 68	0.20 4	0.14 4	0.09 145	0.09 287	0.07 2	0.05 1	0.13 201	0.11 148

Pro-Stereo	0.22 59	0.25 111	0.66 60	0.22 63	0.14 75	0.49 244	0.15 44	0.23 2	0.35 95	0.16 22	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 311	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.37 631	0.08 42	0.09 79

BStereo	0.28 131	0.33 233	1.34 205	0.23 90	0.29 434	0.33 54	0.20 147	0.46 139	0.35 95	0.22 123	0.17 44	0.20 112	0.14 29	0.28 91	0.25 225	0.07 26	0.07 77	0.16 526	0.21 537	0.12 163	0.11 148

Anonymus123	0.31 170	0.33 233	1.34 205	0.23 90	0.29 434	0.98 624	0.20 147	0.49 182	0.35 95	0.22 123	0.17 44	0.20 112	0.14 29	0.28 91	0.25 225	0.07 26	0.07 77	0.16 526	0.21 537	0.12 163	0.11 148

DLNR-FE	13.43 724	20.01 730	23.53 732	121.73 750	33.87 741	0.46 201	0.15 44	8.09 720	0.35 95	0.28 218	0.37 258	0.26 198	0.17 77	0.75 414	0.29 278	6.68 720	0.26 615	0.09 166	0.38 632	50.82 748	0.18 384

Zero-FE251	0.56 467	0.29 185	1.27 185	0.26 189	0.16 140	0.44 173	0.16 69	0.44 116	0.35 95	5.31 710	0.19 60	0.22 132	0.19 128	0.24 40	1.08 590	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.13 239

asda	0.22 59	0.25 111	0.70 69	0.21 33	0.16 140	0.43 160	0.16 69	0.44 116	0.35 95	0.22 123	0.20 69	0.14 15	0.20 141	0.25 48	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

qwe	0.21 35	0.22 57	0.61 30	0.21 33	0.20 277	0.41 138	0.15 44	0.46 139	0.35 95	0.26 195	0.22 97	0.14 15	0.14 29	0.31 132	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

DilatedVolume-Stereo	0.26 103	0.20 23	0.64 41	0.25 142	0.15 105	0.41 138	0.18 105	0.42 99	0.35 95	0.34 253	0.34 242	0.25 183	0.23 199	0.43 248	0.53 471	0.09 145	0.09 287	0.08 65	0.10 243	0.12 163	0.11 148

4.25_new	0.21 35	0.23 79	0.64 41	0.22 63	0.18 220	0.41 138	0.17 83	0.41 89	0.35 95	0.22 123	0.21 77	0.14 15	0.18 103	0.25 48	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 35	0.23 79	0.64 41	0.22 63	0.18 220	0.41 138	0.17 83	0.41 89	0.35 95	0.22 123	0.21 77	0.14 15	0.18 103	0.25 48	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 35	0.22 57	0.63 38	0.21 33	0.15 105	0.40 127	0.17 83	0.40 77	0.35 95	0.25 177	0.22 97	0.14 15	0.14 29	0.22 23	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 35	0.22 57	0.63 38	0.21 33	0.15 105	0.40 127	0.17 83	0.40 77	0.35 95	0.25 177	0.22 97	0.14 15	0.14 29	0.22 23	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 35	0.23 79	0.64 41	0.22 63	0.18 220	0.41 138	0.17 83	0.41 89	0.35 95	0.22 123	0.21 77	0.14 15	0.18 103	0.25 48	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 33	0.14 75	0.37 92	0.14 22	0.43 107	0.35 95	0.23 146	0.21 77	0.16 51	0.18 103	0.27 73	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 33	0.14 75	0.37 92	0.14 22	0.43 107	0.35 95	0.23 146	0.21 77	0.16 51	0.18 103	0.27 73	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

111111	0.24 79	0.21 39	0.82 90	0.24 118	0.21 293	0.43 160	0.13 9	0.45 131	0.35 95	0.22 123	0.27 161	0.18 84	0.16 68	0.35 181	0.18 69	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.25 464	0.08 51

SCV	0.35 211	0.59 423	1.37 215	0.34 419	0.22 322	0.28 22	0.23 272	0.72 353	0.35 95	0.19 74	0.30 196	0.24 168	0.20 141	0.64 374	0.19 95	0.11 343	0.08 192	0.09 166	0.29 582	0.34 558	0.29 536

tt45	0.29 144	0.24 97	1.06 143	0.25 142	0.17 172	0.55 325	0.22 233	0.41 89	0.35 95	0.24 157	0.25 139	0.25 183	0.18 103	0.64 374	0.34 349	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.21 401	0.11 148

ours_stereo	0.27 115	0.25 111	1.21 173	0.25 142	0.17 172	0.35 71	0.23 272	0.38 61	0.35 95	0.20 90	0.31 213	0.23 150	0.17 77	0.41 235	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.22 418	0.18 384

RAStereo	0.28 131	0.48 369	1.52 257	0.26 189	0.18 220	0.25 17	0.19 120	0.42 99	0.35 95	0.20 90	0.25 139	0.20 112	0.16 68	0.24 40	0.24 210	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.12 163	0.08 51

test_for_model	0.25 89	0.24 97	0.76 78	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.35 95	0.26 195	0.30 196	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.07 5	0.15 310

DLNR_Zeroshot_test	13.43 724	19.94 729	23.55 733	121.61 749	35.03 742	0.46 201	0.15 44	8.02 719	0.35 95	0.28 218	0.37 258	0.26 198	0.17 77	0.76 418	0.29 278	6.42 719	0.26 615	0.09 166	0.38 632	50.13 747	0.18 384

MC-Stereo	0.32 177	0.31 216	1.46 238	0.31 331	0.15 105	0.53 303	0.19 120	0.44 116	0.35 95	0.36 264	0.38 271	0.27 211	0.27 271	0.42 244	0.19 95	0.09 145	0.13 450	0.09 166	0.16 463	0.20 385	0.13 239

aanet-new-14k	0.25 89	0.33 233	1.13 154	0.26 189	0.12 21	0.37 92	0.21 191	0.45 131	0.36 125	0.20 90	0.27 161	0.15 37	0.29 313	0.24 40	0.17 58	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.11 145	0.12 196

Foundation-i32	0.20 19	0.28 171	0.87 101	0.20 9	0.11 9	0.20 8	0.15 44	0.32 20	0.36 125	0.13 5	0.10 3	0.25 183	0.14 29	0.19 2	0.15 15	0.09 145	0.09 287	0.07 2	0.06 21	0.11 145	0.12 196

LACA2	0.25 89	0.74 497	1.30 193	0.20 9	0.10 2	0.39 114	0.17 83	0.32 20	0.36 125	0.15 14	0.15 31	0.18 84	0.14 29	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 23	0.61 30	0.21 33	0.13 52	0.15 1	0.16 69	0.21 1	0.36 125	0.11 1	0.17 44	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 95	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.08 151	0.08 42	0.11 148

Replicate-Monster	0.23 72	0.40 305	0.94 122	0.21 33	0.14 75	0.37 92	0.13 9	0.40 77	0.36 125	0.22 123	0.15 31	0.15 37	0.15 53	0.40 230	0.15 15	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.15 310

2.5w	0.21 35	0.23 79	0.50 1	0.22 63	0.15 105	0.39 114	0.19 120	0.47 159	0.36 125	0.21 103	0.22 97	0.13 4	0.17 77	0.33 160	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 35	0.21 39	0.57 19	0.20 9	0.14 75	0.40 127	0.18 105	0.47 159	0.36 125	0.24 157	0.20 69	0.13 4	0.19 128	0.31 132	0.21 147	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 59	0.28 171	0.77 82	0.22 63	0.11 9	0.40 127	0.16 69	0.31 16	0.36 125	0.19 74	0.19 60	0.17 66	0.17 77	0.37 205	0.16 37	0.10 254	0.06 24	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.07 12

AIO-Stereo	0.30 161	0.27 142	1.25 180	0.27 214	0.24 357	0.37 92	0.20 147	0.52 218	0.36 125	0.21 103	0.30 196	0.23 150	0.14 29	0.31 132	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.38 632	0.19 369	0.31 559

EGLCR-Stereo	0.29 144	0.27 142	0.97 129	0.30 303	0.19 257	0.56 342	0.17 83	0.68 331	0.36 125	0.30 231	0.18 54	0.27 211	0.17 77	0.38 215	0.19 95	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.10 109	0.35 585

R-Stereo Train	0.36 221	0.21 39	1.70 292	0.29 281	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.78 421	0.36 125	0.57 462	0.67 524	0.33 268	0.24 215	0.32 146	0.23 184	0.10 254	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 196

RAFT-Stereo	0.36 221	0.21 39	1.70 292	0.29 281	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.78 421	0.36 125	0.57 462	0.67 524	0.33 268	0.24 215	0.32 146	0.23 184	0.10 254	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 196
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Foundation-i1c-attn	0.22 59	0.18 7	0.68 64	0.20 9	0.10 2	0.27 19	0.20 147	0.49 182	0.37 137	0.20 90	0.23 112	0.24 168	0.25 230	0.29 108	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.06 1	0.09 79

Foundation-i1b	0.22 59	0.20 23	0.69 66	0.20 9	0.11 9	0.28 22	0.20 147	0.50 191	0.37 137	0.21 103	0.22 97	0.27 211	0.24 215	0.28 91	0.18 69	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

DispViT+	0.23 72	0.23 79	0.98 131	0.19 2	0.44 585	0.22 13	0.14 22	0.41 89	0.37 137	0.19 74	0.16 41	0.18 84	0.15 53	0.38 215	0.17 58	0.11 343	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

IGEV	0.22 59	0.28 171	0.88 104	0.21 33	0.24 357	0.42 152	0.17 83	0.35 36	0.37 137	0.20 90	0.22 97	0.14 15	0.12 12	0.24 40	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

StereoAnything_RVC	0.35 211	1.25 653	1.82 370	0.20 9	0.12 21	0.26 18	0.15 44	0.43 107	0.37 137	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 128	0.46 282	0.14 4	0.11 343	0.09 287	0.08 65	0.05 1	0.76 667	0.18 384

999	0.29 144	0.25 111	1.05 141	0.26 189	0.18 220	0.49 244	0.23 272	0.38 61	0.37 137	0.20 90	0.32 224	0.23 150	0.18 103	0.73 410	0.36 367	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.24 450	0.10 118

MaDis-Stereo	0.29 144	0.54 402	1.44 233	0.24 118	0.29 434	0.29 29	0.16 69	0.45 131	0.37 137	0.19 74	0.21 77	0.28 223	0.22 173	0.30 121	0.29 278	0.10 254	0.09 287	0.10 234	0.08 151	0.11 145	0.11 148

MCSU-Stereo	0.22 59	0.14 1	0.60 24	0.23 90	0.15 105	0.43 160	0.17 83	0.35 36	0.38 144	0.17 42	0.21 77	0.22 132	0.13 18	0.53 332	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.06 1	0.05 1	0.09 79	0.16 342

Selective-IGEV-i32	0.29 144	0.23 79	1.28 187	0.27 214	0.30 451	0.35 71	0.20 147	0.56 251	0.38 144	0.21 103	0.30 196	0.22 132	0.18 103	0.37 205	0.18 69	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 440	0.16 296	0.29 536

MSCF	0.35 211	0.72 485	1.15 159	0.58 626	0.21 293	0.50 258	0.22 233	0.56 251	0.38 144	0.29 226	0.29 181	0.17 66	0.30 324	0.35 181	0.26 239	0.09 145	0.12 425	0.08 65	0.29 582	0.15 259	0.21 434

3w_stereo	0.21 35	0.22 57	0.59 23	0.22 63	0.12 21	0.37 92	0.22 233	0.50 191	0.38 144	0.22 123	0.21 77	0.12 2	0.22 173	0.26 67	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

MM-Stereo_test2	0.38 242	0.28 171	2.46 549	0.43 544	0.15 105	0.50 258	0.25 332	0.47 159	0.38 144	0.33 250	0.26 152	0.23 150	0.22 173	0.34 174	0.29 278	0.08 67	0.09 287	0.09 166	0.10 243	0.36 579	0.22 449

FoundationStereo	0.20 19	0.30 202	0.81 88	0.21 33	0.22 322	0.21 12	0.16 69	0.25 3	0.38 144	0.15 14	0.11 8	0.18 84	0.17 77	0.23 33	0.16 37	0.09 145	0.13 450	0.08 65	0.06 21	0.07 5	0.07 12

fffft	0.29 144	0.21 39	1.10 151	0.24 118	0.15 105	0.42 152	0.24 308	0.42 99	0.38 144	0.21 103	0.18 54	0.20 112	0.16 68	0.44 257	0.70 528	0.07 26	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.28 502	0.20 420
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 144	0.26 129	1.03 136	0.25 142	0.14 75	0.46 201	0.22 233	0.36 47	0.38 144	0.23 146	0.23 112	0.21 126	0.18 103	0.45 273	0.60 501	0.07 26	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.20 385	0.20 420

GCAP-Stereo	0.34 198	0.89 559	1.76 324	0.26 189	0.12 21	0.52 294	0.14 22	0.49 182	0.38 144	0.29 226	0.30 196	0.29 236	0.22 173	0.30 121	0.20 127	0.09 145	0.17 535	0.09 166	0.07 106	0.21 401	0.11 148

HH	0.49 390	0.49 373	2.78 616	0.50 589	0.41 575	0.38 109	0.23 272	0.72 353	0.38 144	0.63 534	0.48 342	0.87 593	0.41 425	0.64 374	0.21 147	0.09 145	0.17 535	0.10 234	0.09 202	0.16 296	0.12 196

HanStereo	0.49 390	0.49 373	2.78 616	0.50 589	0.41 575	0.38 109	0.23 272	0.72 353	0.38 144	0.63 534	0.48 342	0.87 593	0.41 425	0.64 374	0.21 147	0.09 145	0.17 535	0.10 234	0.09 202	0.16 296	0.12 196

Selective-IGEV	0.29 144	0.23 79	1.28 187	0.27 214	0.30 451	0.35 71	0.20 147	0.56 251	0.38 144	0.21 103	0.30 196	0.22 132	0.18 103	0.37 205	0.18 69	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 440	0.16 296	0.29 536

knoymous	0.34 198	0.25 111	1.75 315	0.24 118	0.18 220	0.45 181	0.24 308	0.57 257	0.38 144	0.41 298	0.39 280	0.55 418	0.25 230	0.38 215	0.23 184	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.07 106	0.13 201	0.12 196

GLC_STEREO	0.28 131	0.27 142	1.36 210	0.28 246	0.12 21	0.41 138	0.20 147	0.37 52	0.38 144	0.26 195	0.30 196	0.25 183	0.19 128	0.33 160	0.24 210	0.09 145	0.11 391	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.09 79

SMOE	0.33 187	0.37 272	0.95 123	0.28 246	0.13 52	0.50 258	0.32 469	0.47 159	0.39 158	0.34 253	0.47 328	0.31 247	0.32 343	0.30 121	0.29 278	0.12 405	0.08 192	0.17 547	0.10 243	0.48 635	0.20 420

TestStereo_HL3	0.49 390	0.88 554	3.21 662	0.25 142	0.17 172	0.47 211	0.23 272	0.68 331	0.39 158	0.45 327	0.52 388	0.36 286	0.28 290	1.16 481	0.21 147	0.10 254	0.08 192	0.09 166	0.08 151	0.10 109	0.11 148

Foundation-i1a	0.22 59	0.16 2	0.66 60	0.20 9	0.10 2	0.29 29	0.21 191	0.50 191	0.39 158	0.25 177	0.22 97	0.27 211	0.25 230	0.33 160	0.18 69	0.08 67	0.09 287	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

VIP-Stereo	0.28 131	0.56 414	1.05 141	0.23 90	0.19 257	0.52 294	0.17 83	0.44 116	0.39 158	0.18 53	0.25 139	0.24 168	0.15 53	0.33 160	0.19 95	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.14 234	0.32 568

DA	0.32 177	0.26 129	0.89 108	0.29 281	0.25 379	0.63 466	0.22 233	0.60 284	0.39 158	0.23 146	0.30 196	0.24 168	0.26 250	0.60 363	0.18 69	0.10 254	0.12 425	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 637

GGEV	0.32 177	0.26 129	0.89 108	0.29 281	0.25 379	0.63 466	0.22 233	0.60 284	0.39 158	0.23 146	0.30 196	0.24 168	0.26 250	0.60 363	0.18 69	0.10 254	0.12 425	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 637

LG-G_1	0.23 72	0.37 272	0.71 71	0.23 90	0.11 9	0.51 273	0.12 4	0.44 116	0.39 158	0.19 74	0.15 31	0.19 107	0.15 53	0.36 194	0.16 37	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

LG-G	0.23 72	0.37 272	0.71 71	0.23 90	0.11 9	0.51 273	0.12 4	0.44 116	0.39 158	0.19 74	0.15 31	0.19 107	0.15 53	0.36 194	0.16 37	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

LGtest1	0.21 35	0.37 272	0.70 69	0.22 63	0.12 21	0.31 41	0.11 2	0.36 47	0.39 158	0.17 42	0.13 16	0.16 51	0.14 29	0.25 48	0.27 251	0.10 254	0.09 287	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.10 118

HUF	0.59 487	0.65 458	2.46 549	0.45 565	0.77 659	0.34 64	0.24 308	0.46 139	0.39 158	0.31 236	0.28 173	0.25 183	0.19 128	0.67 391	0.18 69	0.12 405	2.03 710	0.08 65	0.06 21	0.31 528	1.59 705

GIP-stereo	0.26 103	0.22 57	0.78 84	0.29 281	0.20 277	0.42 152	0.17 83	0.64 306	0.39 158	0.18 53	0.24 124	0.23 150	0.18 103	0.25 48	0.47 441	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.17 320	0.08 51

MoCha-V2	0.36 221	0.32 224	1.41 225	0.36 457	0.31 472	0.35 71	0.19 120	0.57 257	0.39 158	0.30 231	0.32 224	0.28 223	0.27 271	0.47 294	0.24 210	0.08 67	0.56 671	0.08 65	0.38 632	0.18 348	0.12 196

CAS	0.35 211	0.25 111	1.30 193	0.79 653	0.34 510	0.51 273	0.23 272	0.46 139	0.39 158	0.22 123	0.31 213	0.20 112	0.17 77	0.28 91	0.23 184	0.73 673	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.09 79	0.37 600

ProNet	0.30 161	0.54 402	1.29 190	0.25 142	0.15 105	0.47 211	0.25 332	0.48 174	0.39 158	0.21 103	0.23 112	0.22 132	0.20 141	0.44 257	0.19 95	0.08 67	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.23 433	0.12 196

test_4	0.40 266	0.37 272	2.01 450	0.29 281	0.21 293	0.50 258	0.28 400	0.47 159	0.39 158	0.42 303	0.76 571	0.38 301	0.22 173	0.52 326	0.33 340	0.08 67	0.07 77	0.11 311	0.15 440	0.28 502	0.07 12

cross-raft	0.40 266	0.27 142	2.22 500	0.30 303	0.17 172	0.49 244	0.35 493	0.71 347	0.39 158	0.43 309	0.45 313	0.64 473	0.25 230	0.32 146	0.25 225	0.08 67	0.08 192	0.09 166	0.23 550	0.11 145	0.14 267

DN	0.37 229	0.23 79	1.40 223	0.37 481	0.40 566	0.48 226	0.21 191	0.51 202	0.40 174	0.23 146	0.24 124	0.36 286	0.18 103	0.81 429	0.54 477	0.13 438	0.11 391	0.11 311	0.34 615	0.12 163	0.19 401

VMStereo-Base	0.26 103	0.27 142	1.26 182	0.20 9	0.12 21	0.42 152	0.17 83	0.37 52	0.40 174	0.22 123	0.31 213	0.29 236	0.21 155	0.32 146	0.20 127	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

MatchStereo	0.24 79	0.38 285	1.37 215	0.20 9	0.10 2	0.22 13	0.14 22	0.41 89	0.40 174	0.14 10	0.25 139	0.15 37	0.15 53	0.25 48	0.18 69	0.09 145	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GASTEREO	0.35 211	0.72 485	1.15 159	0.56 618	0.20 277	0.52 294	0.22 233	0.56 251	0.40 174	0.30 231	0.31 213	0.16 51	0.31 334	0.35 181	0.26 239	0.09 145	0.14 469	0.08 65	0.28 576	0.14 234	0.20 420

depthmonostereo	0.26 103	0.23 79	0.65 49	0.41 528	0.13 52	0.41 138	0.19 120	0.51 202	0.40 174	0.25 177	0.29 181	0.26 198	0.28 290	0.44 257	0.23 184	0.09 145	0.10 337	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.08 51

1w_stereo	0.22 59	0.17 3	0.52 5	0.23 90	0.16 140	0.44 173	0.22 233	0.55 245	0.40 174	0.25 177	0.29 181	0.13 4	0.26 250	0.28 91	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

MLG-Stereo_test3	0.21 35	0.35 259	0.65 49	0.21 33	0.14 75	0.36 85	0.13 9	0.37 52	0.40 174	0.21 103	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 48	0.16 37	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.10 118

LG-Stereo	0.27 115	0.25 111	0.95 123	0.25 142	0.15 105	0.43 160	0.21 191	0.50 191	0.40 174	0.18 53	0.29 181	0.25 183	0.16 68	0.28 91	0.35 361	0.07 26	0.07 77	0.11 311	0.10 243	0.24 450	0.10 118

dual_stereo	0.23 72	0.25 111	0.66 60	0.21 33	0.15 105	0.27 19	0.15 44	0.62 293	0.40 174	0.15 14	0.13 16	0.18 84	0.14 29	0.37 205	0.19 95	0.09 145	0.31 631	0.07 2	0.10 243	0.07 5	0.07 12

model_zeroshot	0.44 312	0.68 470	1.97 446	0.28 246	0.18 220	0.69 526	0.21 191	0.63 302	0.40 174	1.00 635	0.34 242	0.42 336	0.20 141	0.69 400	0.24 210	0.10 254	0.22 587	0.10 234	0.22 547	0.12 163	0.10 118

anonymousdsp	0.34 198	0.53 394	1.47 242	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.49 182	0.40 174	0.25 177	0.24 124	0.22 132	0.24 215	0.55 342	0.19 95	0.09 145	0.11 391	0.10 234	0.18 497	0.24 450	0.29 536

IGEV-Stereo	0.34 198	0.54 402	1.47 242	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.49 182	0.40 174	0.25 177	0.24 124	0.22 132	0.24 215	0.54 338	0.19 95	0.09 145	0.10 337	0.10 234	0.18 497	0.24 450	0.29 536
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-Stereo	0.55 458	0.54 402	3.50 674	0.48 583	0.39 556	0.54 310	0.17 83	0.89 516	0.40 174	0.44 316	0.65 519	0.85 584	0.19 128	0.77 422	0.21 147	0.10 254	0.14 469	0.10 234	0.32 607	0.17 320	0.14 267

depth_test_26	0.22 59	0.28 171	0.91 115	0.20 9	0.13 52	0.18 6	0.13 9	0.31 16	0.41 187	0.16 22	0.31 213	0.19 107	0.13 18	0.22 23	0.14 4	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.10 109	0.14 267

GSStereo	0.36 221	0.32 224	1.17 163	0.34 419	0.60 639	0.55 325	0.21 191	0.62 293	0.41 187	0.22 123	0.22 97	0.17 66	0.18 103	0.44 257	0.16 37	0.10 254	0.16 515	0.08 65	0.11 312	0.33 546	0.84 670

GS-Stereo							0.21 191	0.62 293	0.41 187	0.22 123	0.22 97	0.17 66	0.18 103	0.44 257	0.16 37	0.10 254	0.16 515	0.08 65	0.11 312	0.33 546	0.84 670

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 229	0.37 272	1.21 173	0.26 189	0.18 220	0.73 547	0.18 105	0.53 227	0.41 187	0.35 257	0.30 196	0.58 445	0.22 173	0.33 160	0.95 566	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.35 619	0.13 201	0.15 310

fast-iter	0.41 273	0.63 446	1.72 300	0.27 214	0.21 293	0.45 181	0.19 120	0.55 245	0.41 187	0.57 462	0.59 453	0.65 478	0.45 467	0.45 273	0.39 392	0.08 67	0.09 287	0.10 234	0.11 312	0.20 385	0.10 118

CoSv	0.41 273	0.63 446	1.72 300	0.27 214	0.21 293	0.45 181	0.19 120	0.55 245	0.41 187	0.57 462	0.59 453	0.65 478	0.45 467	0.45 273	0.39 392	0.08 67	0.09 287	0.10 234	0.11 312	0.20 385	0.10 118

GCAP-BAT	1.13 643	0.30 202	9.45 711	3.22 711	5.97 712	0.39 114	0.20 147	0.59 272	0.41 187	0.26 195	0.26 152	0.23 150	0.17 77	0.31 132	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.17 364

CAS++	0.31 170	0.33 233	1.43 231	0.25 142	0.17 172	0.31 41	0.20 147	0.78 421	0.41 187	0.30 231	0.30 196	0.21 126	0.16 68	0.33 160	0.18 69	0.15 504	0.12 425	0.13 438	0.10 243	0.15 259	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.32 177	0.52 387	1.38 217	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

IGEVStereo-DCA	0.33 187	0.34 250	1.38 217	0.27 214	0.16 140	0.45 181	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.21 77	0.26 198	0.25 230	0.64 374	0.52 467	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.18 497	0.16 296	0.22 449

ffff	0.32 177	0.52 387	1.38 217	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

11t	0.32 177	0.52 387	1.38 217	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

GCAPDPT-zeroshot	1.09 640	0.30 202	8.70 707	3.22 711	5.88 711	0.39 114	0.20 147	0.59 272	0.41 187	0.26 195	0.26 152	0.23 150	0.17 77	0.31 132	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.19 401

ccc-4	0.32 177	0.52 387	1.38 217	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

IGEV-FE	0.53 439	0.34 250	2.91 633	0.32 360	0.18 220	0.54 310	0.21 191	0.72 353	0.42 201	0.81 607	0.51 373	0.70 519	0.41 425	0.48 301	1.13 597	0.09 145	0.15 497	0.10 234	0.35 619	0.19 369	0.09 79

MLG-Stereo_test2	0.21 35	0.36 269	0.68 64	0.21 33	0.17 172	0.45 181	0.12 4	0.35 36	0.42 201	0.15 14	0.11 8	0.22 132	0.10 2	0.28 91	0.16 37	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 131	0.28 171	1.09 149	0.33 386	0.15 105	0.30 33	0.16 69	0.58 263	0.42 201	0.19 74	0.19 60	0.17 66	0.26 250	0.38 215	0.37 374	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.25 559	0.10 109	0.06 1

rvit_stereo_0081_aga	0.27 115	0.29 185	1.08 145	0.26 189	0.20 277	0.33 54	0.21 191	0.41 89	0.42 201	0.26 195	0.28 173	0.27 211	0.21 155	0.31 132	0.21 147	0.14 483	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.14 234	0.10 118

MyStereo07	0.34 198	0.40 305	1.46 238	0.29 281	0.23 342	0.60 408	0.31 446	0.53 227	0.42 201	0.25 177	0.25 139	0.20 112	0.26 250	0.57 346	0.19 95	0.09 145	0.18 547	0.12 375	0.11 312	0.16 296	0.19 401

IGEV_Zeroshot_test	0.53 439	0.33 233	2.91 633	0.32 360	0.18 220	0.54 310	0.21 191	0.72 353	0.42 201	0.81 607	0.51 373	0.71 524	0.41 425	0.48 301	1.13 597	0.09 145	0.15 497	0.10 234	0.35 619	0.19 369	0.09 79

MIF-Stereo (partial)	0.34 198	0.41 315	1.93 419	0.26 189	0.24 357	0.32 48	0.17 83	0.53 227	0.42 201	0.25 177	0.37 258	0.25 183	0.26 250	0.44 257	0.31 314	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.19 369	0.14 267

EKT-Stereo	1.47 669	0.49 373	1.93 419	2.57 707	19.31 729	0.55 325	0.22 233	0.69 335	0.42 201	0.38 280	0.36 251	0.43 340	0.27 271	0.69 400	0.26 239	0.12 405	0.14 469	0.11 311	0.16 463	0.20 385	0.15 310

AnonymousM	0.37 229	0.44 341	1.50 252	0.25 142	0.15 105	0.52 294	0.23 272	0.60 284	0.42 201	0.42 303	0.32 224	0.30 244	0.25 230	0.34 174	0.23 184	0.11 343	0.09 287	0.71 673	0.36 628	0.12 163	0.07 12

raftrobust	0.38 242	0.68 470	1.54 259	0.32 360	0.46 604	0.52 294	0.21 191	0.56 251	0.42 201	0.52 400	0.35 247	0.31 247	0.33 349	0.37 205	0.30 301	0.10 254	0.11 391	0.08 65	0.07 106	0.21 401	0.19 401

PMTNet	0.31 170	0.35 259	1.30 193	0.20 9	0.14 75	0.57 360	0.25 332	0.46 139	0.42 201	0.27 211	0.32 224	0.27 211	0.24 215	0.39 223	0.23 184	0.43 651	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.18 348	0.07 12

TS12	0.24 79	0.26 129	0.83 92	0.25 142	0.11 9	0.46 201	0.17 83	0.46 139	0.43 212	0.20 90	0.31 213	0.18 84	0.20 141	0.31 132	0.22 173	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.11 145	0.07 12

Foundation-i1	0.26 103	0.29 185	0.75 75	0.23 90	0.21 293	0.30 33	0.22 233	0.60 284	0.43 212	0.24 157	0.31 213	0.35 279	0.23 199	0.27 73	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.11 145	0.07 12

AIO_rvc	0.41 273	0.64 451	1.29 190	0.58 626	0.39 556	0.37 92	0.24 308	0.50 191	0.43 212	0.28 218	0.23 112	0.25 183	0.16 68	0.99 452	0.19 95	0.10 254	0.16 515	0.08 65	0.11 312	0.25 464	0.85 672

MGS-Stereo	0.32 177	0.34 250	1.70 292	0.25 142	0.14 75	0.40 127	0.22 233	0.38 61	0.43 212	0.24 157	0.51 373	0.25 183	0.18 103	0.31 132	0.20 127	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.08 151	0.47 634	0.08 51

MSKI-zero shot	0.46 348	0.38 285	2.47 555	0.27 214	0.43 584	0.56 342	0.20 147	0.77 406	0.43 212	0.60 504	0.51 373	0.44 351	0.17 77	0.68 394	0.21 147	0.09 145	0.29 626	0.09 166	0.32 607	0.14 234	0.10 118

test-1	0.44 312	0.48 369	1.69 288	0.30 303	0.27 410	0.50 258	0.28 400	0.80 441	0.43 212	0.40 289	0.54 413	0.41 322	0.24 215	0.31 132	1.16 603	0.09 145	0.20 571	0.10 234	0.17 483	0.11 145	0.26 511

SCV_C0	0.33 187	0.43 330	1.42 230	0.25 142	0.16 140	0.35 71	0.20 147	0.68 331	0.44 218	0.24 157	0.27 161	0.29 236	0.20 141	0.58 350	0.18 69	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.30 592	0.26 485	0.17 364

PAM	0.70 551	0.35 259	2.72 602	0.56 618	0.62 645	1.08 642	0.53 589	0.85 480	0.44 218	0.93 629	0.92 605	1.24 655	0.68 582	0.64 374	1.01 581	0.10 254	0.19 560	0.10 234	0.48 653	0.14 234	0.38 603

rvit_stereo_0080	0.27 115	0.38 285	0.76 78	0.24 118	0.18 220	0.34 64	0.27 380	0.54 240	0.44 218	0.24 157	0.26 152	0.27 211	0.22 173	0.29 108	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.10 234	0.10 243	0.15 259	0.11 148

RSM	0.28 131	0.26 129	0.97 129	0.25 142	0.24 357	0.37 92	0.21 191	0.49 182	0.44 218	0.21 103	0.27 161	0.28 223	0.17 77	0.38 215	0.20 127	0.07 26	0.07 77	0.09 166	0.34 615	0.21 401	0.16 342

MyStereo06	0.54 446	0.41 315	2.68 595	0.30 303	0.23 342	0.60 408	0.30 433	0.81 445	0.44 218	0.84 615	0.52 388	0.78 556	0.58 543	0.48 301	1.10 593	0.09 145	0.17 535	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.20 420

whm_eth	0.27 115	0.38 285	0.76 78	0.24 118	0.18 220	0.34 64	0.27 380	0.54 240	0.44 218	0.24 157	0.26 152	0.27 211	0.22 173	0.29 108	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.10 234	0.10 243	0.15 259	0.11 148

MIM_Stereo	0.41 273	0.60 425	1.88 395	0.31 331	0.21 293	0.50 258	0.19 120	0.64 306	0.44 218	0.43 309	0.53 401	0.43 340	0.27 271	0.51 322	0.28 264	0.08 67	0.14 469	0.11 311	0.10 243	0.26 485	0.26 511

CASnet	0.28 131	0.31 216	1.20 171	0.28 246	0.11 9	0.47 211	0.19 120	0.44 116	0.44 218	0.38 280	0.31 213	0.23 150	0.17 77	0.29 108	0.19 95	0.10 254	0.06 24	0.15 507	0.12 352	0.16 296	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.30 161	0.27 142	1.09 149	0.23 90	0.50 612	0.40 127	0.20 147	0.46 139	0.44 218	0.22 123	0.28 173	0.26 198	0.19 128	0.33 160	0.21 147	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.15 259	0.49 634

GMOStereo	0.41 273	0.62 436	1.78 337	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

error version	0.41 273	0.62 436	1.78 337	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

test-v	0.41 273	0.62 436	1.78 337	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

test-2	0.41 273	0.62 436	1.78 337	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

sCroCo_RVC	0.33 187	0.32 224	1.89 402	0.34 419	0.27 410	0.30 33	0.22 233	0.48 174	0.44 218	0.22 123	0.33 234	0.25 183	0.25 230	0.32 146	0.24 210	0.14 483	0.16 515	0.12 375	0.12 352	0.15 259	0.13 239

test_xeample3	0.46 348	0.34 250	2.99 641	0.37 481	0.16 140	0.49 244	0.33 479	1.06 637	0.44 218	0.25 177	0.23 112	0.24 168	0.25 230	0.49 311	0.56 488	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.40 638	0.17 320	0.26 511

NLSM3	0.26 103	0.39 297	0.75 75	0.25 142	0.24 357	0.43 160	0.19 120	0.58 263	0.45 233	0.20 90	0.26 152	0.20 112	0.25 230	0.29 108	0.24 210	0.07 26	0.06 24	0.10 234	0.09 202	0.10 109	0.07 12

FE-Mocha	0.41 273	0.31 216	1.44 233	0.28 246	0.33 497	0.41 138	0.17 83	0.69 335	0.45 233	0.44 316	0.50 368	0.41 322	0.45 467	0.36 194	1.17 605	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.21 537	0.13 201	0.13 239

xyz-stereo-finetune2	0.35 211	0.45 351	1.04 140	0.21 33	0.12 21	0.58 377	0.23 272	0.50 191	0.45 233	0.31 236	0.46 321	0.30 244	0.41 425	0.81 429	0.51 463	0.08 67	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.09 79

S2M2_L	0.24 79	0.29 185	0.90 112	0.23 90	0.17 172	0.24 16	0.09 1	0.36 47	0.45 233	0.17 42	0.25 139	0.23 150	0.17 77	0.24 40	0.28 264	0.15 504	0.12 425	0.11 311	0.12 352	0.15 259	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.28 131	0.43 330	0.93 120	0.28 246	0.17 172	0.53 303	0.21 191	0.55 245	0.45 233	0.17 42	0.26 152	0.32 257	0.17 77	0.33 160	0.16 37	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.29 582	0.13 201	0.06 1

castereo	0.30 161	0.44 341	0.81 88	0.24 118	0.29 434	0.41 138	0.27 380	0.72 353	0.45 233	0.22 123	0.30 196	0.24 168	0.31 334	0.25 48	0.21 147	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.31 601	0.12 163	0.09 79

UGAM-zero	0.63 513	0.39 297	2.49 560	0.30 303	0.49 610	0.67 508	0.19 120	0.91 534	0.45 233	0.77 595	0.45 313	1.16 652	0.82 611	2.05 618	0.29 278	0.09 145	0.15 497	0.09 166	0.44 645	0.11 145	0.22 449

RSM++	0.27 115	0.26 129	0.87 101	0.28 246	0.13 52	0.39 114	0.20 147	0.45 131	0.45 233	0.20 90	0.24 124	0.24 168	0.17 77	0.36 194	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.35 619	0.26 485	0.18 384

LL-Strereo2	0.41 273	0.90 563	1.83 374	0.44 551	0.24 357	0.54 310	0.27 380	0.58 263	0.45 233	0.41 298	0.33 234	0.44 351	0.21 155	0.44 257	0.34 349	0.09 145	0.08 192	0.16 526	0.14 415	0.17 320	0.17 364

TestStereo	0.45 335	0.54 402	2.11 473	0.29 281	0.16 140	0.43 160	0.24 308	0.54 240	0.45 233	0.37 270	0.46 321	0.34 275	0.27 271	1.98 610	0.27 251	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.14 234	0.08 51

TANstereo	0.33 187	0.49 373	1.75 315	0.23 90	0.12 21	0.54 310	0.16 69	0.40 77	0.45 233	0.45 327	0.51 373	0.26 198	0.22 173	0.29 108	0.20 127	0.10 254	0.10 337	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.11 148

S	0.44 312	0.42 324	1.08 145	0.27 214	0.24 357	0.66 501	0.28 400	0.53 227	0.46 244	0.45 327	0.56 435	0.33 268	0.39 405	0.31 132	0.30 301	0.17 540	0.11 391	0.19 575	0.20 530	0.52 647	1.29 695

BridgeDepth_RVC	0.20 19	0.20 23	0.74 74	0.17 1	0.12 21	0.32 48	0.12 4	0.33 29	0.46 244	0.15 14	0.15 31	0.16 51	0.19 128	0.23 33	0.18 69	0.10 254	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FSD	0.36 221	0.41 315	0.91 115	0.34 419	0.29 434	0.35 71	0.33 479	0.44 116	0.46 244	0.32 246	0.32 224	0.37 291	0.32 343	0.35 181	0.32 327	0.28 632	0.27 622	0.31 633	0.30 592	0.31 528	0.29 536

MLG-Stereo_test1	0.21 35	0.33 233	0.61 30	0.23 90	0.21 293	0.45 181	0.13 9	0.33 29	0.46 244	0.13 5	0.09 1	0.18 84	0.12 12	0.32 146	0.15 15	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

MLG-Stereo	0.21 35	0.33 233	0.60 24	0.23 90	0.12 21	0.44 173	0.13 9	0.39 68	0.46 244	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 181	0.15 15	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

HART	0.38 242	0.53 394	1.66 282	0.26 189	0.15 105	0.30 33	0.19 120	0.67 326	0.46 244	0.29 226	0.52 388	0.38 301	0.16 68	0.41 235	0.20 127	0.08 67	0.68 683	0.09 166	0.07 106	0.34 558	0.21 434

trnet	0.28 131	0.26 129	1.32 198	0.19 2	0.12 21	0.54 310	0.15 44	0.48 174	0.46 244	0.27 211	0.33 234	0.24 168	0.21 155	0.30 121	0.21 147	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.09 79	0.07 12

AE-Stereo	0.42 294	0.29 185	1.65 277	0.43 544	0.47 607	0.56 342	0.23 272	0.86 490	0.46 244	0.31 236	0.41 289	0.43 340	0.24 215	0.34 174	0.24 210	0.09 145	0.48 667	0.11 311	0.45 646	0.22 418	0.19 401

plain	0.37 229	0.47 364	2.15 485	0.27 214	0.19 257	0.33 54	0.20 147	0.58 263	0.46 244	0.23 146	0.37 258	0.23 150	0.25 230	0.45 273	0.28 264	0.11 343	0.08 192	0.13 438	0.09 202	0.42 619	0.12 196

riskmin	0.37 229	0.22 57	1.74 308	0.32 360	0.20 277	0.48 226	0.20 147	0.66 316	0.46 244	0.36 264	0.34 242	0.69 509	0.45 467	0.39 223	0.27 251	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.08 151	0.13 201	0.16 342

Anonymous_2	0.74 575	0.32 224	1.65 277	0.33 386	0.30 451	0.67 508	0.32 469	0.69 335	0.46 244	0.48 359	0.41 289	0.84 580	0.58 543	0.51 322	0.40 400	0.32 641	0.38 647	1.43 700	3.69 718	0.80 670	0.27 520

CroCo-Stereo Lap2	0.33 187	0.61 430	1.47 242	0.32 360	0.38 550	0.23 15	0.22 233	0.58 263	0.46 244	0.22 123	0.27 161	0.29 236	0.23 199	0.32 146	0.26 239	0.09 145	0.09 287	0.10 234	0.08 151	0.21 401	0.14 267

test-3	0.43 303	0.20 23	1.70 292	0.34 419	0.32 482	0.45 181	0.23 272	0.71 347	0.46 244	0.51 391	0.29 181	0.45 360	0.21 155	0.59 356	0.98 571	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.35 619	0.29 509	0.28 529

test_1	0.43 303	0.20 23	1.70 292	0.34 419	0.32 482	0.45 181	0.23 272	0.71 347	0.46 244	0.50 378	0.29 181	0.45 360	0.21 155	0.59 356	0.98 571	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.35 619	0.29 509	0.29 536

iRaftStereo_RVC	0.37 229	0.53 394	1.41 225	0.28 246	0.15 105	0.52 294	0.20 147	0.54 240	0.46 244	0.37 270	0.43 298	0.41 322	0.23 199	0.36 194	0.26 239	0.09 145	0.15 497	0.12 375	0.11 312	0.41 612	0.37 600

sAnonymous2	0.38 242	0.62 436	2.15 485	0.31 331	0.24 357	0.34 64	0.27 380	0.53 227	0.46 244	0.24 157	0.29 181	0.23 150	0.28 290	0.28 91	0.22 173	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.13 386	0.38 594	0.35 585

CroCo_RVC	0.38 242	0.62 436	2.15 485	0.31 331	0.24 357	0.34 64	0.27 380	0.53 227	0.46 244	0.24 157	0.29 181	0.23 150	0.28 290	0.28 91	0.22 173	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.13 386	0.38 594	0.35 585

GES	0.44 312	0.28 171	1.88 395	0.30 303	0.18 220	0.61 428	0.30 433	0.88 510	0.46 244	0.47 340	0.52 388	0.39 307	0.42 443	0.58 350	0.67 521	0.15 504	0.11 391	0.12 375	0.10 243	0.15 259	0.17 364

Gwc-CoAtRS	0.38 242	0.33 233	1.92 416	0.27 214	0.41 575	0.48 226	0.19 120	0.59 272	0.46 244	0.43 309	0.39 280	0.57 438	0.26 250	0.32 146	0.26 239	0.09 145	0.09 287	0.09 166	0.31 601	0.11 145	0.09 79

CREStereo	0.28 131	0.30 202	1.33 200	0.19 2	0.13 52	0.55 325	0.17 83	0.48 174	0.46 244	0.27 211	0.33 234	0.24 168	0.21 155	0.31 132	0.21 147	0.11 343	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.10 109	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
quiztm	0.37 229	0.82 531	1.45 236	0.40 520	0.29 434	0.42 152	0.23 272	0.73 367	0.47 264	0.36 264	0.42 295	0.28 223	0.20 141	0.29 108	0.26 239	0.10 254	0.06 24	0.09 166	0.09 202	0.34 558	0.09 79

xyz-stereo	3.02 700	0.29 185	30.64 746	0.23 90	0.12 21	15.52 720	0.24 308	0.51 202	0.47 264	0.59 494	7.99 713	0.64 473	0.47 491	1.39 503	0.50 457	0.09 145	0.07 77	0.34 640	0.07 106	0.13 201	0.08 51

Pointernet	0.29 144	0.25 111	1.49 248	0.24 118	0.20 277	0.47 211	0.15 44	0.62 293	0.47 264	0.22 123	0.29 181	0.26 198	0.20 141	0.28 91	0.20 127	0.10 254	0.07 77	0.07 2	0.12 352	0.10 109	0.07 12

anonymousdsp2	0.34 198	0.24 97	1.16 162	0.28 246	0.15 105	0.57 360	0.23 272	0.79 437	0.47 264	0.38 280	0.37 258	0.40 316	0.25 230	0.47 294	0.21 147	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.13 386	0.19 369	0.27 520

SME	0.53 439	1.10 626	1.55 261	0.35 436	0.20 277	0.65 494	0.25 332	0.67 326	0.48 268	0.47 340	0.49 359	0.35 279	0.36 366	1.79 573	0.51 463	0.26 622	0.10 337	0.12 375	0.13 386	0.45 631	0.25 500

Hybrid-DGEV-03	0.45 335	0.88 554	1.75 315	0.29 281	0.17 172	0.58 377	0.24 308	0.65 313	0.48 268	0.59 494	1.01 622	0.39 307	0.28 290	0.41 235	0.34 349	0.09 145	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.34 558	0.24 488

rvit_stereo_ft	0.31 170	0.61 430	1.18 165	0.32 360	0.21 293	0.28 22	0.27 380	0.55 245	0.48 268	0.23 146	0.27 161	0.28 223	0.26 250	0.32 146	0.25 225	0.13 438	0.09 287	0.11 311	0.11 312	0.13 201	0.14 267

RAFT-Stereo-weight	0.34 198	0.29 185	1.43 231	0.28 246	0.28 425	0.55 325	0.22 233	0.78 421	0.48 268	0.46 338	0.38 271	0.36 286	0.17 77	0.33 160	0.23 184	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.09 79

11t1	0.33 187	0.19 11	1.41 225	0.33 386	0.16 140	0.48 226	0.21 191	0.67 326	0.48 268	0.40 289	0.34 242	0.32 257	0.33 349	0.42 244	0.27 251	0.11 343	0.12 425	0.10 234	0.08 151	0.13 201	0.14 267

RAFT_CTSACE	0.46 348	0.76 501	2.07 462	0.35 436	0.30 451	0.54 310	0.30 433	0.61 289	0.48 268	0.49 371	0.76 571	0.55 418	0.36 366	0.58 350	0.22 173	0.08 67	0.13 450	0.11 311	0.10 243	0.41 612	0.08 51

CFNet-RSSM	0.41 273	0.32 224	2.20 495	0.27 214	0.44 585	0.52 294	0.19 120	0.76 394	0.48 268	0.43 309	0.36 251	0.54 415	0.26 250	0.33 160	0.25 225	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.38 632	0.10 109	0.09 79

DeepPruner_ROB	0.50 402	0.70 479	1.94 429	0.29 281	0.26 397	0.63 466	0.31 446	0.80 441	0.48 268	0.61 513	0.55 423	0.66 485	0.38 391	0.98 451	0.40 400	0.19 569	0.14 469	0.14 476	0.14 415	0.23 433	0.17 364

IGEV_i1	0.44 312	0.26 129	2.01 450	0.33 386	0.18 220	0.58 377	0.27 380	0.84 471	0.49 276	0.45 327	0.47 328	0.55 418	0.33 349	0.65 385	0.36 367	0.11 343	0.11 391	0.13 438	0.19 517	0.17 320	0.28 529

tg	0.37 229	0.55 411	1.35 208	0.28 246	0.16 140	0.57 360	0.18 105	0.57 257	0.49 276	0.37 270	0.44 309	0.38 301	0.24 215	0.46 282	0.24 210	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.43 621	0.36 593

PAM_32	0.70 551	0.35 259	2.73 607	0.54 609	0.61 643	1.07 640	0.43 542	0.84 471	0.49 276	0.90 624	0.91 603	1.23 654	0.77 605	0.65 385	1.10 593	0.10 254	0.19 560	0.10 234	0.49 655	0.15 259	0.38 603

DCVSM-stereo	0.49 390	0.29 185	2.49 560	0.29 281	0.22 322	0.53 303	0.52 585	0.58 263	0.49 276	0.69 565	0.46 321	0.79 561	0.48 500	0.53 332	0.42 411	0.13 438	0.14 469	0.15 507	0.12 352	0.20 385	0.20 420

test_sample1	0.40 266	0.18 7	1.19 167	0.31 331	0.18 220	0.48 226	0.23 272	0.78 421	0.49 276	0.44 316	0.44 309	0.45 360	0.41 425	1.39 503	0.33 340	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.12 163	0.13 239

LoS	0.31 170	0.30 202	1.52 257	0.23 90	0.13 52	0.54 310	0.20 147	0.48 174	0.49 276	0.25 177	0.28 173	0.37 291	0.24 215	0.38 215	0.23 184	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.05 1	0.15 259	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.39 257	0.30 202	1.61 273	0.32 360	0.17 172	0.53 303	0.24 308	0.70 343	0.49 276	0.59 494	0.54 413	0.40 316	0.40 414	0.41 235	0.30 301	0.17 540	0.10 337	0.14 476	0.11 312	0.18 348	0.17 364
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CRFU-Net	0.56 467	0.38 285	1.86 388	0.46 570	0.26 397	0.82 592	0.36 500	0.90 522	0.49 276	0.62 524	0.59 453	0.78 556	1.35 662	1.00 455	0.48 447	0.15 504	0.14 469	0.17 547	0.10 243	0.19 369	0.14 267

test_3	0.44 312	0.20 23	1.70 292	0.36 457	0.32 482	0.47 211	0.30 433	0.73 367	0.49 276	0.50 378	0.30 196	0.45 360	0.22 173	0.59 356	0.98 571	0.08 67	0.10 337	0.11 311	0.35 619	0.29 509	0.28 529

RAFT	0.45 335	0.92 567	1.59 267	0.34 419	0.19 257	0.46 201	0.35 493	0.65 313	0.49 276	0.49 371	0.49 359	0.70 519	0.40 414	0.47 294	0.32 327	0.11 343	0.16 515	0.14 476	0.13 386	0.51 643	0.13 239

rafts_anoy	0.43 303	0.89 559	1.96 441	0.32 360	0.30 451	0.48 226	0.24 308	0.62 293	0.49 276	0.37 270	0.38 271	0.33 268	0.30 324	0.51 322	0.34 349	0.10 254	0.39 654	0.13 438	0.15 440	0.17 320	0.15 310

DDVS	0.62 506	0.40 305	1.40 223	2.21 703	0.35 523	0.87 607	1.00 668	0.69 335	0.50 287	0.53 411	0.56 435	0.90 601	0.37 382	1.22 486	0.47 441	0.15 504	0.14 469	0.14 476	0.12 352	0.19 369	0.22 449

WCG-NET（raft）	0.32 177	0.53 394	1.21 173	0.23 90	0.12 21	0.44 173	0.24 308	0.40 77	0.50 287	0.35 257	0.35 247	0.47 380	0.25 230	0.35 181	0.20 127	0.08 67	0.29 626	0.08 65	0.07 106	0.22 418	0.11 148

H2IRNET	0.40 266	0.61 430	1.90 407	0.29 281	0.17 172	0.54 310	0.18 105	0.52 218	0.50 287	0.27 211	0.56 435	0.47 380	0.35 360	0.46 282	0.33 340	0.10 254	0.07 77	0.12 375	0.14 415	0.32 537	0.12 196

4D-IteraStereo	0.44 312	0.96 585	2.63 588	0.27 214	0.30 451	0.45 181	0.25 332	0.52 218	0.50 287	0.40 289	0.31 213	0.40 316	0.19 128	0.35 181	0.32 327	0.09 145	0.06 24	0.12 375	0.11 312	0.19 369	0.30 550

CroCo-Stereo	0.30 161	0.45 351	1.08 145	0.31 331	0.17 172	0.19 7	0.21 191	0.73 367	0.50 287	0.21 103	0.24 124	0.55 418	0.22 173	0.27 73	0.26 239	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.12 163	0.09 79
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
ICVP	0.46 348	0.29 185	2.41 537	0.33 386	0.22 322	0.59 396	0.55 597	0.75 382	0.50 287	0.44 316	0.60 469	0.49 393	0.35 360	0.53 332	0.37 374	0.16 525	0.16 515	0.14 476	0.11 312	0.15 259	0.15 310
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-TBD	0.34 198	0.77 510	1.75 315	0.34 419	0.13 52	0.51 273	0.17 83	0.43 107	0.50 287	0.37 270	0.49 359	0.23 150	0.18 103	0.28 91	0.24 210	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

HLF11	0.44 312	0.97 593	2.44 545	0.22 63	0.19 257	0.43 160	0.17 83	0.66 316	0.51 294	0.33 250	0.40 284	0.31 247	0.29 313	0.88 442	0.35 361	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.13 201	0.11 148

TestStereo_HL2	0.41 273	0.86 546	1.82 370	0.26 189	0.16 140	0.48 226	0.20 147	0.62 293	0.51 294	0.35 257	0.41 289	0.32 257	0.27 271	1.09 466	0.29 278	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.13 201	0.10 118

TestStereo-Hl	0.39 257	0.50 381	1.74 308	0.25 142	0.15 105	0.49 244	0.21 191	0.70 343	0.51 294	0.38 280	0.39 280	0.37 291	0.31 334	1.07 463	0.25 225	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.12 163	0.09 79

PSi22	0.37 229	0.73 492	1.71 299	0.28 246	0.13 52	0.44 173	0.14 22	0.64 306	0.51 294	0.22 123	0.28 173	0.36 286	0.22 173	0.65 385	0.27 251	0.07 26	0.14 469	0.07 2	0.06 21	0.28 502	0.12 196

DDF-Stereo	0.37 229	0.27 142	0.79 85	0.39 508	0.29 434	0.38 109	0.21 191	0.47 159	0.51 294	0.32 246	0.17 44	0.79 561	0.23 199	0.64 374	1.04 586	0.11 343	0.07 77	0.09 166	0.12 352	0.35 571	0.15 310

MM-Stereo_test1	0.41 273	0.39 297	2.29 515	0.38 498	0.26 397	0.44 173	0.28 400	0.63 302	0.51 294	0.40 289	0.32 224	0.26 198	0.26 250	0.46 282	0.22 173	0.09 145	0.21 581	0.10 234	0.09 202	0.39 604	0.15 310

rrr	0.46 348	0.34 250	3.08 647	0.27 214	0.16 140	0.45 181	0.28 400	1.09 643	0.51 294	0.24 157	0.21 77	0.26 198	0.25 230	0.64 374	0.52 467	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.29 582	0.16 296	0.25 500

AACVNet	0.54 446	0.78 518	1.73 303	0.36 457	0.21 293	0.57 360	0.25 332	0.71 347	0.51 294	0.55 442	0.59 453	0.64 473	0.41 425	2.13 629	0.41 408	0.14 483	0.11 391	0.14 476	0.11 312	0.33 546	0.15 310

THIR-Stereo	0.86 611	0.62 436	2.13 479	0.25 142	0.16 140	0.58 377	2.74 710	0.59 272	0.51 294	0.62 524	1.62 663	0.97 619	1.80 683	1.69 554	2.25 665	0.10 254	0.08 192	0.14 476	0.11 312	0.15 259	0.11 148

raft+_RVC	0.44 312	0.67 467	1.85 380	0.34 419	0.71 653	0.51 273	0.25 332	0.64 306	0.51 294	0.35 257	0.45 313	0.32 257	0.28 290	0.43 248	0.32 327	0.09 145	0.19 560	0.10 234	0.09 202	0.20 385	0.40 615

RALCasStereoNet	0.45 335	0.88 554	1.85 380	0.30 303	0.26 397	0.49 244	0.26 356	0.58 263	0.51 294	0.36 264	0.48 342	0.36 286	0.28 290	0.55 342	0.34 349	0.10 254	0.53 669	0.09 166	0.08 151	0.25 464	0.34 582

GGDA	0.41 273	0.90 563	1.83 374	0.26 189	0.15 105	0.50 258	0.20 147	0.63 302	0.52 305	0.35 257	0.41 289	0.31 247	0.27 271	1.11 471	0.27 251	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.13 201	0.10 118

ACV-stereo	0.66 530	0.76 501	2.86 622	0.32 360	0.25 379	1.01 629	0.60 612	0.59 272	0.52 305	0.41 298	0.45 313	1.55 670	0.94 631	1.40 506	0.69 526	0.14 483	0.13 450	0.12 375	0.11 312	0.20 385	0.19 401

ACVNet-DCA	0.42 294	0.64 451	2.07 462	0.35 436	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.76 394	0.52 305	0.31 236	0.38 271	0.24 168	0.38 391	0.69 400	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.14 267

1test111	0.44 312	0.64 451	2.07 462	0.35 436	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.76 394	0.52 305	0.31 236	0.38 271	0.24 168	0.38 391	0.96 449	0.30 301	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.14 267

mmm	0.38 242	0.21 39	1.18 165	0.35 436	0.17 172	0.49 244	0.26 356	0.78 421	0.52 305	0.50 378	0.57 444	0.41 322	0.37 382	0.71 407	0.31 314	0.11 343	0.13 450	0.14 476	0.13 386	0.15 259	0.14 267

GMStereo_Zeroshot	0.41 273	0.36 269	1.54 259	0.41 528	0.19 257	0.52 294	0.19 120	0.59 272	0.52 305	0.57 462	0.59 453	0.63 464	0.29 313	0.58 350	0.33 340	0.15 504	0.09 287	0.16 526	0.09 202	0.24 450	0.12 196

qqq	0.38 242	0.21 39	1.34 205	0.28 246	0.15 105	0.45 181	0.26 356	0.76 394	0.52 305	0.39 287	0.41 289	0.46 372	0.36 366	0.96 449	0.30 301	0.11 343	0.14 469	0.12 375	0.12 352	0.12 163	0.14 267

Patchmatch Stereo++	0.39 257	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.16 140	0.61 428	0.27 380	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.54 338	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 242	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.17 172	0.60 408	0.29 425	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.47 294	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

ROB_FTStereo_v2	0.38 242	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.17 172	0.61 428	0.28 400	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.47 294	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

ROB_FTStereo	0.38 242	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.17 172	0.61 428	0.26 356	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.49 311	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

HUI-Stereo	0.38 242	0.27 142	1.79 357	0.44 551	0.17 172	0.61 428	0.28 400	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.45 273	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

DeepStereo_RVC	0.44 312	0.28 171	1.92 416	0.49 585	0.17 172	0.60 408	0.59 610	0.50 191	0.52 305	0.49 371	0.45 313	0.39 307	0.86 619	0.45 273	0.33 340	0.11 343	0.08 192	0.11 311	0.09 202	0.15 259	0.19 401

iGMRVC	0.39 257	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.17 172	0.61 428	0.27 380	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.55 342	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

iRAFT	0.39 257	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.16 140	0.61 428	0.27 380	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.54 338	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

CRE-IMP	0.41 273	0.22 57	1.76 324	0.48 583	0.17 172	0.79 580	0.69 636	0.52 218	0.52 305	0.47 340	0.42 295	0.45 360	0.26 250	0.41 235	0.31 314	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.09 202	0.17 320	0.23 474

RAFT-IKP	0.38 242	0.27 142	1.79 357	0.44 551	0.16 140	0.60 408	0.28 400	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.50 318	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

GANet-RSSM	0.55 458	0.73 492	1.90 407	0.36 457	0.26 397	0.59 396	0.27 380	0.78 421	0.52 305	0.47 340	0.57 444	0.63 464	0.45 467	1.92 607	0.43 420	0.14 483	0.10 337	0.25 616	0.11 312	0.34 558	0.14 267

ManiGeoR	0.44 312	1.04 616	2.50 564	0.22 63	0.19 257	0.47 211	0.18 105	0.72 353	0.53 323	0.28 218	0.36 251	0.32 257	0.28 290	0.85 435	0.33 340	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 163	0.10 118

HLf10	0.44 312	1.04 616	2.50 564	0.22 63	0.19 257	0.47 211	0.18 105	0.72 353	0.53 323	0.28 218	0.36 251	0.32 257	0.28 290	0.85 435	0.33 340	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 163	0.10 118

Select-FE	0.65 525	0.67 467	2.76 611	0.49 585	0.55 625	0.79 580	0.16 69	0.90 522	0.53 323	0.84 615	0.55 423	0.91 603	0.75 600	0.57 346	1.16 603	0.11 343	0.18 547	0.11 311	0.49 655	0.14 234	0.31 559

rvit_stereo_0081	0.25 89	0.21 39	0.61 30	0.28 246	0.17 172	0.31 41	0.22 233	0.42 99	0.53 323	0.24 157	0.25 139	0.25 183	0.21 155	0.34 174	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 89	0.21 39	0.61 30	0.28 246	0.17 172	0.31 41	0.22 233	0.42 99	0.53 323	0.24 157	0.25 139	0.25 183	0.21 155	0.34 174	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.09 79

rvit_stereo_0075_2	0.40 266	0.40 305	1.88 395	0.33 386	0.32 482	0.41 138	0.22 233	0.58 263	0.53 323	0.38 280	0.51 373	0.40 316	0.27 271	0.44 257	0.29 278	0.20 579	0.15 497	0.22 597	0.15 440	0.18 348	0.23 474

IGEV-Stereo+	0.29 144	0.29 185	0.86 99	0.25 142	0.34 510	0.30 33	0.14 22	0.32 20	0.53 323	0.18 53	0.12 13	0.18 84	0.19 128	0.49 311	0.17 58	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.20 530	0.46 633	0.59 649

GCST	0.72 563	1.10 626	2.15 485	1.11 676	0.59 634	0.62 448	0.19 120	0.75 382	0.53 323	0.56 451	0.63 494	0.47 380	0.31 334	1.11 471	0.33 340	0.75 675	0.45 659	0.84 676	0.64 680	0.69 660	0.54 640

Any-RAFT	0.38 242	0.25 111	1.89 402	0.27 214	0.17 172	0.68 520	0.21 191	0.78 421	0.53 323	0.43 309	0.43 298	0.54 415	0.30 324	0.41 235	0.20 127	0.10 254	0.12 425	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.09 79

ToySt	0.44 312	0.61 430	1.89 402	0.29 281	0.18 220	0.55 325	0.35 493	0.67 326	0.53 323	0.39 287	0.50 368	0.59 448	0.43 454	0.51 322	0.49 452	0.10 254	0.12 425	0.13 438	0.16 463	0.24 450	0.19 401

DCRE	0.50 402	0.63 446	2.13 479	0.30 303	0.23 342	0.45 181	0.24 308	0.59 272	0.53 323	0.50 378	2.10 674	0.42 336	0.26 250	0.35 181	0.23 184	0.09 145	0.14 469	0.10 234	0.32 607	0.16 296	0.15 310

FTStereo	0.76 582	0.18 7	2.35 526	0.71 645	0.21 293	0.73 547	1.79 699	0.57 257	0.53 323	1.07 641	1.63 664	1.29 658	2.13 687	0.75 414	0.29 278	0.19 569	0.08 192	0.12 375	0.11 312	0.11 145	0.40 615

DRaft	0.62 506	0.38 285	1.76 324	0.24 118	0.16 140	0.64 480	0.66 627	0.53 227	0.53 323	0.67 557	0.99 619	0.38 301	1.00 636	1.44 509	2.10 660	0.10 254	0.14 469	0.10 234	0.14 415	0.18 348	0.21 434

RALAANet	0.43 303	0.98 598	1.90 407	0.32 360	0.23 342	0.48 226	0.19 120	0.67 326	0.53 323	0.48 359	0.45 313	0.39 307	0.30 324	0.48 301	0.37 374	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.14 415	0.27 496	0.10 118

DIP-Stereo	0.37 229	0.34 250	1.50 252	0.27 214	0.18 220	0.63 466	0.17 83	0.92 543	0.53 323	0.49 371	0.48 342	0.30 244	0.30 324	0.39 223	0.30 301	0.10 254	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.15 259	0.12 196
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
xyz-stereo-finetune	0.31 170	0.46 354	0.79 85	0.21 33	0.12 21	0.53 303	0.25 332	0.52 218	0.54 338	0.28 218	0.32 224	0.29 236	0.23 199	0.59 356	0.55 480	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.13 201	0.08 51

Reg-Stereo(zero)	0.46 348	0.17 3	2.10 472	0.24 118	0.34 510	0.51 273	0.42 535	0.50 191	0.54 338	0.37 270	0.46 321	0.54 415	0.60 550	0.43 248	1.10 593	0.08 67	0.09 287	0.08 65	0.22 547	0.12 163	0.22 449

rvit_stereo_0083	0.25 89	0.19 11	0.58 22	0.28 246	0.18 220	0.28 22	0.22 233	0.38 61	0.54 338	0.23 146	0.30 196	0.27 211	0.26 250	0.37 205	0.24 210	0.14 483	0.12 425	0.13 438	0.10 243	0.12 163	0.10 118

anonymousa	0.48 371	0.46 354	2.44 545	0.29 281	0.34 510	0.61 428	0.25 332	0.66 316	0.54 338	0.53 411	0.77 575	0.73 532	0.46 482	0.33 160	0.31 314	0.10 254	0.09 287	0.12 375	0.29 582	0.10 109	0.19 401

Selective-RAFT	0.35 211	0.26 129	1.48 245	0.31 331	0.15 105	0.61 428	0.19 120	0.60 284	0.54 338	0.28 218	0.29 181	0.40 316	0.33 349	0.50 318	0.27 251	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.35 619	0.19 369	0.08 51

x	0.35 211	0.20 23	1.36 210	0.33 386	0.17 172	0.47 211	0.24 308	0.75 382	0.54 338	0.40 289	0.40 284	0.42 336	0.34 358	0.45 273	0.32 327	0.11 343	0.14 469	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.14 267

GANet-ADL	0.44 312	0.41 315	2.31 517	0.33 386	0.20 277	0.57 360	0.25 332	0.75 382	0.54 338	0.42 303	0.59 453	0.56 431	0.30 324	0.40 230	0.38 381	0.14 483	0.11 391	0.09 166	0.08 151	0.22 418	0.17 364

RT-Monster	0.29 144	0.30 202	0.95 123	0.25 142	0.28 425	0.46 201	0.15 44	0.53 227	0.55 345	0.37 270	0.36 251	0.28 223	0.21 155	0.32 146	0.21 147	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.15 259	0.14 267

G2L-Stereo	0.55 458	0.85 543	2.18 492	0.31 331	0.27 410	0.59 396	0.27 380	0.77 406	0.55 345	0.54 424	0.52 388	0.71 524	0.36 366	1.75 564	0.50 457	0.13 438	0.11 391	0.13 438	0.11 312	0.29 509	0.15 310

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 501	0.61 430	3.35 671	0.33 386	0.58 632	0.66 501	0.20 147	0.98 592	0.55 345	0.73 583	0.52 388	0.99 623	0.65 572	0.58 350	0.29 278	0.10 254	0.16 515	0.10 234	0.41 641	0.29 509	0.20 420

test_sample2	0.41 273	0.19 11	1.23 177	0.31 331	0.17 172	0.51 273	0.27 380	0.81 445	0.55 345	0.44 316	0.45 313	0.46 372	0.38 391	1.51 525	0.30 301	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.10 243	0.14 234	0.14 267

IER	0.43 303	0.38 285	1.69 288	0.26 189	0.25 379	0.66 501	0.26 356	0.71 347	0.55 345	0.54 424	0.59 453	0.60 455	0.53 519	0.52 326	0.39 392	0.11 343	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.14 234	0.11 148

PSMNet-ADL	0.51 419	0.38 285	1.65 277	0.35 436	0.21 293	0.67 508	0.26 356	0.74 372	0.55 345	0.42 303	0.52 388	0.70 519	0.45 467	1.91 603	0.57 492	0.15 504	0.13 450	0.11 311	0.13 386	0.15 259	0.20 420

TRStereo	0.53 439	0.76 501	2.38 531	0.42 539	0.29 434	0.69 526	0.23 272	1.81 686	0.55 345	0.36 264	0.32 224	0.47 380	0.40 414	0.46 282	0.25 225	0.12 405	0.11 391	0.11 311	0.41 641	0.13 201	0.32 568

Anonymous3	0.42 294	0.35 259	2.09 468	0.33 386	0.24 357	0.72 540	0.31 446	0.74 372	0.55 345	0.35 257	0.40 284	0.33 268	0.29 313	0.44 257	0.28 264	0.18 553	0.18 547	0.13 438	0.13 386	0.17 320	0.17 364

CREStereo++_RVC	0.33 187	0.29 185	1.74 308	0.24 118	0.16 140	0.54 310	0.15 44	0.40 77	0.55 345	0.37 270	0.51 373	0.24 168	0.19 128	0.27 73	0.26 239	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.30 592	0.08 42	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CFNet-ft	0.51 419	0.76 501	1.79 357	0.28 246	0.30 451	0.63 466	0.28 400	0.66 316	0.55 345	0.45 327	0.57 444	0.74 538	0.41 425	1.46 515	0.42 411	0.14 483	0.10 337	0.28 624	0.13 386	0.18 348	0.14 267

CFNet_RVC	0.51 419	0.76 501	1.79 357	0.28 246	0.30 451	0.63 466	0.28 400	0.66 316	0.55 345	0.45 327	0.57 444	0.74 538	0.41 425	1.46 515	0.42 411	0.14 483	0.10 337	0.28 624	0.13 386	0.18 348	0.14 267

UCFNet_RVC	0.48 371	0.82 531	1.85 380	0.30 303	0.27 410	0.64 480	0.26 356	0.74 372	0.55 345	0.48 359	0.53 401	0.63 464	0.41 425	0.88 442	0.38 381	0.15 504	0.10 337	0.17 547	0.17 483	0.18 348	0.15 310

WCG-NET	0.30 161	0.42 324	1.26 182	0.24 118	0.12 21	0.43 160	0.24 308	0.40 77	0.56 357	0.35 257	0.37 258	0.26 198	0.24 215	0.29 108	0.19 95	0.08 67	0.12 425	0.08 65	0.07 106	0.22 418	0.10 118

iRaft-Stereo_20w	0.58 479	0.39 297	1.96 441	0.45 565	0.32 482	0.92 617	0.57 606	1.14 649	0.56 357	0.81 607	0.40 284	0.55 418	0.69 584	0.65 385	1.04 586	0.09 145	0.16 515	0.09 166	0.36 628	0.17 320	0.25 500

NRIStereo	0.46 348	0.25 111	1.77 333	0.47 575	0.16 140	0.95 620	0.74 644	0.51 202	0.56 357	0.48 359	0.39 280	0.59 448	0.29 313	0.77 422	0.32 327	0.11 343	0.13 450	0.11 311	0.09 202	0.21 401	0.24 488

HITNet	0.46 348	0.92 567	2.09 468	0.33 386	0.14 75	0.55 325	0.22 233	0.83 459	0.56 357	0.51 391	0.49 359	0.48 391	0.37 382	0.48 301	0.54 477	0.09 145	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.23 433	0.09 79
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
G2L-ROB	0.51 419	0.95 582	1.96 441	0.29 281	0.22 322	0.59 396	0.28 400	0.76 394	0.57 361	0.55 442	0.45 313	0.70 519	0.32 343	1.38 502	0.47 441	0.11 343	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.20 385	0.13 239

MyStereo8	0.54 446	0.80 522	2.76 611	0.32 360	0.33 497	0.71 534	0.20 147	0.87 501	0.57 361	0.51 391	0.59 453	0.50 396	0.33 349	0.68 394	0.55 480	0.10 254	0.29 626	0.10 234	0.13 386	0.21 401	0.34 582

StereoVision	0.45 335	0.72 485	1.94 429	0.33 386	0.32 482	0.47 211	0.26 356	0.68 331	0.57 361	0.32 246	0.89 601	0.45 360	0.27 271	0.49 311	0.36 367	0.13 438	0.15 497	0.16 526	0.15 440	0.19 369	0.13 239

RAFT-Test	0.44 312	0.38 285	2.01 450	0.27 214	0.44 585	0.64 480	0.37 509	0.72 353	0.57 361	0.45 327	0.48 342	0.65 478	0.24 215	0.35 181	0.29 278	0.09 145	0.11 391	0.09 166	0.38 632	0.10 109	0.11 148

CSP-Net	0.50 402	0.39 297	1.25 180	0.29 281	0.23 342	0.77 571	0.35 493	0.86 490	0.57 361	0.59 494	0.59 453	0.65 478	0.40 414	1.77 568	0.44 426	0.16 525	0.11 391	0.10 234	0.10 243	0.20 385	0.14 267

CIPLG	0.56 467	1.19 646	2.46 549	0.80 654	0.31 472	0.61 428	0.57 606	0.76 394	0.57 361	0.56 451	0.63 494	0.41 322	0.30 324	0.45 273	0.40 400	0.11 343	0.20 571	0.13 438	0.13 386	0.35 571	0.19 401

PSM-softLoss	0.48 371	0.27 142	1.85 380	0.51 594	0.17 172	0.61 428	0.40 525	0.61 289	0.57 361	0.52 400	0.48 342	0.39 307	0.25 230	1.46 515	0.77 544	0.12 405	0.08 192	0.13 438	0.12 352	0.12 163	0.14 267

KMStereo	0.48 371	0.27 142	1.85 380	0.51 594	0.17 172	0.61 428	0.40 525	0.61 289	0.57 361	0.52 400	0.48 342	0.39 307	0.25 230	1.46 515	0.77 544	0.12 405	0.08 192	0.13 438	0.12 352	0.12 163	0.14 267

KYRaft	0.48 371	0.29 185	1.75 315	0.33 386	0.21 293	0.75 559	0.44 553	0.58 263	0.57 361	0.64 544	0.93 609	0.53 407	0.72 591	0.60 363	0.24 210	0.10 254	0.07 77	0.12 375	0.14 415	0.12 163	0.54 640

GMM-Stereo	0.50 402	0.23 79	2.41 537	0.54 609	0.24 357	0.77 571	0.46 565	0.59 272	0.57 361	0.58 480	0.73 562	0.47 380	0.43 454	0.68 394	0.27 251	0.10 254	0.06 24	0.13 438	0.13 386	0.14 234	0.44 624

DMCA-RVC	0.62 506	0.96 585	2.63 588	0.36 457	0.90 665	0.56 342	0.31 446	0.69 335	0.57 361	0.68 563	0.52 388	0.59 448	0.56 531	1.23 488	0.53 471	0.16 525	0.38 647	0.20 585	0.15 440	0.20 385	0.15 310

HLf8	0.45 335	1.10 626	2.46 549	0.21 33	0.19 257	0.51 273	0.18 105	0.76 394	0.58 372	0.32 246	0.37 258	0.32 257	0.28 290	0.92 444	0.26 239	0.12 405	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.14 234	0.11 148

TestStereo_HLe17	0.48 371	1.17 645	2.73 607	0.22 63	0.18 220	0.50 258	0.21 191	0.78 421	0.58 372	0.31 236	0.37 258	0.31 247	0.28 290	1.06 462	0.25 225	0.10 254	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.13 201	0.09 79

Lsterematch	0.39 257	0.69 474	1.65 277	0.28 246	0.14 75	0.50 258	0.21 191	0.47 159	0.58 372	0.43 309	0.59 453	0.44 351	0.37 382	0.44 257	0.40 400	0.10 254	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.14 234	0.12 196

iRaft-Stereo_5w	0.54 446	1.01 609	2.08 467	0.27 214	0.21 293	0.49 244	0.28 400	0.73 367	0.58 372	0.40 289	0.61 476	0.62 462	0.46 482	1.78 569	0.47 441	0.09 145	0.07 77	0.11 311	0.10 243	0.39 604	0.12 196

IPLG	0.69 547	0.84 538	2.43 543	0.35 436	0.21 293	1.65 671	0.61 616	1.36 666	0.58 372	1.39 671	0.51 373	0.37 291	0.87 620	1.41 507	0.36 367	0.09 145	0.07 77	0.14 476	0.12 352	0.32 537	0.11 148

IPLGR_C	0.58 479	1.25 653	2.72 602	0.80 654	0.31 472	0.60 408	0.61 616	0.76 394	0.58 372	0.56 451	0.62 481	0.41 322	0.31 334	0.43 248	0.40 400	0.11 343	0.22 587	0.13 438	0.15 440	0.35 571	0.19 401

ACRE	0.56 467	1.14 635	2.77 614	0.76 650	0.28 425	0.60 408	0.56 602	0.76 394	0.58 372	0.55 442	0.62 481	0.41 322	0.29 313	0.44 257	0.39 392	0.11 343	0.19 560	0.13 438	0.14 415	0.36 579	0.18 384

LCNet	0.54 446	0.37 272	1.78 337	0.92 663	0.22 322	0.96 621	0.30 433	0.59 272	0.58 372	0.51 391	0.55 423	0.41 322	0.76 602	0.84 433	0.26 239	0.09 145	0.06 24	0.12 375	0.18 497	0.98 679	0.39 609

RAFT-RH_RVC	0.61 501	0.50 381	2.33 521	0.36 457	0.29 434	0.60 408	0.18 105	0.44 116	0.58 372	0.76 591	1.91 670	0.47 380	0.29 313	1.60 542	1.23 613	0.14 483	0.07 77	0.13 438	0.13 386	0.10 109	0.09 79

BEATNet_4x	0.47 364	0.73 492	1.91 413	0.33 386	0.15 105	0.56 342	0.25 332	0.85 480	0.58 372	0.54 424	0.51 373	0.57 438	0.42 443	0.57 346	0.61 504	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.20 385	0.16 342

MM-Stereo_test3	0.40 266	0.58 420	1.75 315	0.36 457	0.30 451	0.45 181	0.30 433	0.72 353	0.59 382	0.31 236	0.43 298	0.32 257	0.23 199	0.35 181	0.29 278	0.10 254	0.20 571	0.10 234	0.08 151	0.40 609	0.11 148

DEmStereo	0.68 542	0.31 216	2.25 508	0.42 539	0.17 172	0.66 501	0.89 658	0.51 202	0.59 382	0.60 504	1.01 622	0.45 360	1.26 654	1.54 529	2.26 666	0.10 254	0.08 192	0.10 234	0.10 243	0.10 109	0.11 148

UPFNet	0.46 348	0.28 171	1.73 303	0.33 386	0.32 482	0.65 494	0.38 516	0.83 459	0.59 382	0.57 462	0.52 388	0.61 458	0.40 414	0.75 414	0.52 467	0.13 438	0.12 425	0.13 438	0.12 352	0.15 259	0.11 148

FENet	0.44 312	0.30 202	2.42 539	0.32 360	0.17 172	0.58 377	0.22 233	0.77 406	0.59 382	0.47 340	0.42 295	0.55 418	0.38 391	0.49 311	0.47 441	0.12 405	0.09 287	0.12 375	0.11 312	0.13 201	0.16 342

MLCV	0.48 371	0.89 559	1.85 380	0.29 281	0.14 75	0.59 396	0.23 272	0.72 353	0.59 382	0.66 553	0.66 521	0.55 418	0.36 366	1.03 459	0.49 452	0.09 145	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.19 369	0.11 148

PStereo	0.47 364	1.01 609	1.49 248	0.56 618	0.20 277	0.51 273	0.33 479	0.48 174	0.60 387	0.36 264	0.22 97	0.35 279	0.44 462	0.53 332	0.54 477	0.31 639	0.20 571	0.20 585	0.17 483	0.43 621	0.45 625

DFGA-Net	0.51 419	1.06 621	1.75 315	0.30 303	0.24 357	0.54 310	0.22 233	0.63 302	0.60 387	0.48 359	0.51 373	0.35 279	0.27 271	1.82 582	0.53 471	0.10 254	0.08 192	0.12 375	0.12 352	0.37 587	0.15 310

G2L-Stereo_test	0.55 458	0.97 593	1.89 402	0.33 386	0.24 357	0.75 559	0.38 516	0.79 437	0.60 387	0.60 504	0.54 413	0.74 538	0.39 405	1.56 531	0.43 420	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.08 151	0.28 502	0.13 239

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 551	0.65 458	3.45 672	0.50 589	0.60 639	0.75 559	0.23 272	0.96 579	0.60 387	0.76 591	1.30 649	0.81 568	0.60 550	0.57 346	0.82 553	0.10 254	0.16 515	0.11 311	0.43 644	0.31 528	0.22 449

CrosDoStereo	0.94 624	0.37 272	2.53 570	0.25 142	0.32 482	0.54 310	3.76 714	0.72 353	0.60 387	0.70 571	1.40 656	0.53 407	1.49 670	1.78 569	3.09 680	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.21 401	0.11 148

AAGNet	0.88 615	0.33 233	1.79 357	0.54 609	0.98 669	0.62 448	0.46 565	0.50 191	0.60 387	0.58 480	0.53 401	0.50 396	0.73 594	1.23 488	7.48 713	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.14 234	0.09 79

PSM-AAD	0.63 513	0.22 57	1.77 333	0.37 481	0.23 342	0.86 603	1.17 680	0.59 272	0.60 387	0.64 544	0.71 555	0.68 502	2.93 695	0.65 385	0.31 314	0.09 145	0.07 77	0.17 547	0.15 440	0.13 201	0.33 578

DeepStereo_LL	0.94 624	0.37 272	2.53 570	0.25 142	0.32 482	0.54 310	3.76 714	0.72 353	0.60 387	0.70 571	1.40 656	0.53 407	1.49 670	1.78 569	3.09 680	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.21 401	0.11 148

RAFT_R40	0.50 402	0.21 39	1.76 324	0.50 589	0.40 566	0.61 428	0.53 589	0.56 251	0.60 387	0.56 451	0.54 413	0.55 418	0.51 512	1.57 535	0.53 471	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.09 79

GrayStereo	0.66 530	0.19 11	1.76 324	0.90 661	0.23 342	0.62 448	1.42 695	0.62 293	0.60 387	0.72 579	0.78 576	0.56 431	3.07 698	0.60 363	0.26 239	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.21 537	0.11 145	0.18 384

RE-Stereo	0.48 371	0.25 111	1.81 364	0.52 598	0.16 140	0.61 428	0.43 542	0.66 316	0.60 387	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.44 509	0.78 546	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.17 364

Pruner-Stereo	0.51 419	0.27 142	1.78 337	1.79 694	0.19 257	0.62 448	0.45 562	0.57 257	0.60 387	0.61 513	0.48 342	0.41 322	0.24 215	0.46 282	1.00 577	0.12 405	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.12 163	0.13 239

TVStereo	0.48 371	0.25 111	1.81 364	0.52 598	0.16 140	0.61 428	0.43 542	0.66 316	0.60 387	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.44 509	0.78 546	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.17 364

Prome-Stereo	0.49 390	0.30 202	1.76 324	0.60 635	0.23 342	0.63 466	0.42 535	0.62 293	0.60 387	0.59 494	1.03 627	0.43 340	0.72 591	0.60 363	0.33 340	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.09 202	0.11 145	0.43 622

CFNet_pseudo	0.45 335	0.46 354	2.23 504	0.25 142	0.19 257	0.56 342	0.21 191	0.77 406	0.60 387	0.49 371	0.56 435	0.69 509	0.47 491	0.52 326	0.31 314	0.11 343	0.10 337	0.15 507	0.10 243	0.17 320	0.14 267

PSMNet-RSSM	0.53 439	0.82 531	1.78 337	0.31 331	0.25 379	0.58 377	0.28 400	0.84 471	0.60 387	0.50 378	0.61 476	0.67 495	0.43 454	1.68 552	0.42 411	0.15 504	0.10 337	0.14 476	0.16 463	0.15 259	0.13 239

STTStereo	0.51 419	0.69 474	2.14 484	0.36 457	0.30 451	0.61 428	0.32 469	0.77 406	0.60 387	0.60 504	0.54 413	0.67 495	0.43 454	0.86 438	0.42 411	0.16 525	0.15 497	0.17 547	0.20 530	0.16 296	0.15 310

ccs_rob	0.45 335	0.46 354	2.22 500	0.26 189	0.19 257	0.56 342	0.21 191	0.77 406	0.60 387	0.49 371	0.56 435	0.69 509	0.47 491	0.52 326	0.31 314	0.11 343	0.09 287	0.16 526	0.10 243	0.17 320	0.14 267

rvit_0105_6	0.31 170	0.29 185	1.00 133	0.31 331	0.18 220	0.35 71	0.25 332	0.51 202	0.61 405	0.25 177	0.28 173	0.32 257	0.25 230	0.39 223	0.25 225	0.18 553	0.16 515	0.15 507	0.13 386	0.14 234	0.13 239

test_sample8	1.12 641	0.62 436	1.93 419	0.27 214	0.22 322	0.68 520	0.31 446	0.95 574	0.61 405	1.18 656	0.56 435	2.53 686	1.31 658	1.91 603	2.55 673	0.61 665	4.16 717	0.87 677	0.56 667	0.25 464	0.23 474

DisPM	0.43 303	0.33 233	1.78 337	0.57 624	0.18 220	0.59 396	0.63 624	0.53 227	0.61 405	0.60 504	0.53 401	0.38 301	0.26 250	0.75 414	0.29 278	0.12 405	0.07 77	0.12 375	0.11 312	0.11 145	0.14 267

BUS	0.41 273	0.27 142	1.13 154	0.30 303	0.21 293	0.91 615	0.23 272	1.00 613	0.61 405	0.63 534	0.53 401	0.66 485	0.30 324	0.43 248	0.32 327	0.13 438	0.10 337	0.14 476	0.12 352	0.12 163	0.11 148

BSDual-CNN	0.41 273	0.27 142	1.13 154	0.30 303	0.21 293	0.76 563	0.31 446	1.00 613	0.61 405	0.63 534	0.53 401	0.63 464	0.37 382	0.43 248	0.38 381	0.13 438	0.10 337	0.14 476	0.12 352	0.12 163	0.11 148

psmg	0.41 273	0.27 142	1.13 154	0.27 214	0.21 293	0.75 559	0.36 500	0.90 522	0.61 405	0.59 494	0.59 453	0.63 464	0.37 382	0.43 248	0.38 381	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.13 201	0.11 148

SACVNet	0.60 493	0.74 497	1.90 407	0.37 481	0.28 425	0.64 480	0.37 509	0.86 490	0.61 405	0.65 551	0.62 481	0.69 509	0.44 462	2.08 623	0.42 411	0.18 553	0.14 469	0.16 526	0.15 440	0.38 594	0.24 488

NF-Stereo	0.48 371	0.25 111	1.81 364	0.52 598	0.16 140	0.61 428	0.44 553	0.66 316	0.61 405	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.45 514	0.79 550	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.16 342

OCTAStereo	0.48 371	0.25 111	1.81 364	0.52 598	0.16 140	0.61 428	0.43 542	0.66 316	0.61 405	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.44 509	0.80 551	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.17 364

ASMatch	0.60 493	0.43 330	2.58 582	0.91 662	0.36 532	0.56 342	0.25 332	0.52 218	0.61 405	0.47 340	1.21 642	0.47 380	0.66 577	1.34 498	0.94 564	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.10 109	0.16 342

SST-Stereo	0.52 433	0.20 23	1.76 324	0.62 637	0.53 620	0.62 448	0.66 627	0.55 245	0.61 405	0.58 480	0.53 401	0.52 405	0.60 550	1.59 541	0.29 278	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.10 118

RAFT-345	0.53 439	0.30 202	2.34 523	0.38 498	0.34 510	0.58 377	0.42 535	0.47 159	0.61 405	0.51 391	1.00 621	0.43 340	0.28 290	1.57 535	0.82 553	0.10 254	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.10 109	0.08 51

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 294	0.86 546	1.78 337	0.28 246	0.17 172	0.52 294	0.20 147	0.62 293	0.61 405	0.50 378	0.61 476	0.39 307	0.32 343	0.35 181	0.30 301	0.07 26	0.10 337	0.09 166	0.09 202	0.35 571	0.10 118

UNet	0.54 446	0.44 341	2.83 621	0.31 331	0.33 497	0.74 553	0.27 380	0.82 453	0.61 405	0.53 411	0.54 413	0.72 527	0.54 522	0.78 426	0.56 488	0.11 343	0.09 287	0.13 438	0.11 312	0.14 234	0.12 196

psmorigin	1.36 662	0.60 425	13.80 724	0.37 481	0.29 434	0.62 448	0.33 479	0.77 406	0.61 405	0.96 633	0.88 599	1.17 653	0.73 594	4.00 700	0.86 558	0.19 569	0.22 587	0.17 547	0.18 497	0.24 450	0.29 536

ac_64	0.55 458	0.46 354	1.92 416	0.36 457	0.34 510	0.63 466	0.31 446	0.82 453	0.61 405	0.55 442	0.51 373	0.89 599	0.48 500	1.83 583	0.55 480	0.14 483	0.11 391	0.12 375	0.12 352	0.18 348	0.12 196

FADNet_RVC	0.81 603	1.14 635	2.42 539	0.30 303	0.24 357	0.71 534	0.24 308	0.95 574	0.61 405	0.44 316	0.56 435	0.59 448	0.42 443	1.52 527	0.68 524	0.94 681	0.96 697	0.28 624	1.00 696	0.90 674	1.36 698

DN-CSS_ROB	0.48 371	1.23 650	1.99 447	0.39 508	0.22 322	0.56 342	0.19 120	0.75 382	0.61 405	0.45 327	0.62 481	0.41 322	0.31 334	0.70 405	0.32 327	0.11 343	0.08 192	0.14 476	0.13 386	0.36 579	0.12 196

FACV-RUCA	0.58 479	0.40 305	1.78 337	0.43 544	1.67 697	0.48 226	0.28 400	0.69 335	0.62 423	0.40 289	0.53 401	0.33 268	0.63 567	0.40 230	0.31 314	0.13 438	0.11 391	0.62 668	0.12 352	0.70 661	0.98 680

rvit_0105_5	0.36 221	0.39 297	1.48 245	0.30 303	0.18 220	0.41 138	0.30 433	0.64 306	0.62 423	0.30 231	0.33 234	0.37 291	0.29 313	0.41 235	0.28 264	0.18 553	0.16 515	0.15 507	0.15 440	0.15 259	0.14 267

rvit_0105_4	0.35 211	0.35 259	1.45 236	0.31 331	0.18 220	0.37 92	0.28 400	0.59 272	0.62 423	0.27 211	0.31 213	0.35 279	0.27 271	0.43 248	0.25 225	0.18 553	0.16 515	0.15 507	0.13 386	0.15 259	0.12 196

RCA-Stereo	0.34 198	0.32 224	1.30 193	0.26 189	0.14 75	0.58 377	0.23 272	0.78 421	0.62 423	0.40 289	0.44 309	0.28 223	0.35 360	0.29 108	0.20 127	0.09 145	0.10 337	0.09 166	0.07 106	0.19 369	0.08 51

test_5	0.51 419	0.87 550	1.99 447	0.37 481	0.65 647	0.58 377	0.35 493	0.78 421	0.62 423	0.48 359	0.55 423	0.45 360	0.40 414	0.72 409	0.30 301	0.09 145	0.07 77	0.12 375	0.12 352	0.33 546	0.38 603

HHNet	0.60 493	0.65 458	2.60 586	0.36 457	0.25 379	0.64 480	0.61 616	0.64 306	0.62 423	0.55 442	1.13 638	0.32 257	0.60 550	0.42 244	1.79 646	0.15 504	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.18 348	0.15 310

HCRNet	0.46 348	0.49 373	1.65 277	0.38 498	0.29 434	0.58 377	0.22 233	0.75 382	0.62 423	0.47 340	0.49 359	0.48 391	0.36 366	1.12 475	0.37 374	0.15 504	0.10 337	0.15 507	0.13 386	0.17 320	0.17 364

GMStereo	0.38 242	0.99 603	1.91 413	0.27 214	0.16 140	0.39 114	0.23 272	0.47 159	0.62 423	0.38 280	0.34 242	0.25 183	0.25 230	0.39 223	0.29 278	0.14 483	0.08 192	0.10 234	0.12 352	0.15 259	0.11 148
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.54 446	0.69 474	2.00 449	0.35 436	0.40 566	0.66 501	0.30 433	0.83 459	0.62 423	0.57 462	0.69 541	0.69 509	0.54 522	1.07 463	0.55 480	0.13 438	0.13 450	0.13 438	0.11 312	0.19 369	0.17 364

FADNet-RVC	0.61 501	1.26 655	2.12 477	0.33 386	0.26 397	0.59 396	0.29 425	0.86 490	0.62 423	0.45 327	0.50 368	0.62 462	0.46 482	1.73 560	0.55 480	0.17 540	0.20 571	0.17 547	0.18 497	0.59 652	0.28 529

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 458	0.92 567	2.36 529	0.38 498	0.37 544	0.60 408	0.28 400	0.82 453	0.62 423	0.62 524	0.55 423	0.72 527	0.45 467	1.00 455	0.43 420	0.15 504	0.11 391	0.14 476	0.14 415	0.15 259	0.16 342
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM	0.62 506	0.76 501	1.72 300	0.30 303	0.29 434	0.64 480	0.28 400	0.94 560	0.62 423	0.58 480	0.57 444	1.40 664	0.64 570	2.59 667	0.42 411	0.11 343	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.14 234	0.11 148

UGAM	0.58 479	0.47 364	2.21 496	0.30 303	0.19 257	0.53 303	0.34 485	0.59 272	0.63 435	0.44 316	0.73 562	0.78 556	0.37 382	2.58 666	0.39 392	0.10 254	0.08 192	0.17 547	0.14 415	0.42 619	0.17 364

RAFT+CT+SA	0.50 402	0.86 546	1.82 370	0.37 481	0.75 655	0.54 310	0.34 485	0.77 406	0.63 435	0.38 280	0.55 423	0.34 275	0.29 313	0.68 394	0.27 251	0.09 145	0.07 77	0.11 311	0.51 659	0.29 509	0.41 620

PFNet	0.60 493	0.33 233	2.47 555	0.41 528	0.55 625	0.62 448	0.27 380	0.61 289	0.63 435	0.61 513	0.56 435	0.45 360	0.32 343	1.88 600	1.14 599	0.28 632	0.09 287	0.12 375	0.16 463	0.26 485	0.20 420

AFF-stereo	0.44 312	0.96 585	1.78 337	0.31 331	0.15 105	0.50 258	0.21 191	0.64 306	0.63 435	0.47 340	0.64 510	0.49 393	0.34 358	0.46 282	0.31 314	0.08 67	0.09 287	0.10 234	0.10 243	0.37 587	0.10 118

SFCPSM	0.46 348	0.24 97	2.35 526	0.27 214	0.27 410	0.70 532	0.32 469	0.96 579	0.63 435	0.49 371	0.52 388	0.43 340	0.36 366	0.52 326	0.43 420	0.12 405	0.09 287	0.12 375	0.16 463	0.16 296	0.12 196

DMCA	0.41 273	0.52 387	1.26 182	0.31 331	0.24 357	0.59 396	0.26 356	0.77 406	0.63 435	0.58 480	0.48 342	0.57 438	0.35 360	0.40 230	0.50 457	0.14 483	0.10 337	0.14 476	0.10 243	0.15 259	0.15 310

FADNet-RVC-Resample	0.67 535	1.16 644	3.16 656	0.37 481	0.29 434	0.62 448	0.38 516	0.86 490	0.63 435	0.51 391	0.50 368	0.57 438	0.45 467	1.57 535	0.49 452	0.24 613	0.32 636	0.23 604	0.19 517	0.27 496	0.62 652

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 586	1.04 616	2.06 460	0.94 665	0.35 523	0.89 612	0.40 525	0.85 480	0.63 435	0.55 442	0.63 494	0.75 544	0.38 391	2.38 645	0.48 447	1.10 689	0.31 631	0.36 643	0.21 537	0.53 648	0.55 643

Selective-IGEV-i1	0.44 312	0.23 79	1.30 193	0.33 386	0.45 596	0.60 408	0.32 469	0.85 480	0.64 443	0.42 303	0.52 388	0.60 455	0.28 290	0.46 282	0.34 349	0.10 254	0.10 337	0.13 438	0.28 576	0.14 234	0.75 663

test_sample3	0.50 402	0.41 315	1.88 395	0.32 360	0.19 257	0.57 360	0.25 332	0.92 543	0.64 443	0.52 400	0.49 359	0.47 380	0.35 360	1.79 573	0.37 374	0.13 438	0.10 337	0.12 375	0.11 312	0.16 296	0.16 342

SQANet	0.80 594	1.58 675	2.53 570	0.76 650	0.83 660	0.76 563	0.36 500	0.83 459	0.64 443	0.63 534	0.69 541	0.73 532	0.51 512	1.21 484	0.53 471	0.77 676	0.29 626	0.59 667	0.29 582	0.86 673	0.61 651

PCWNet_CMD	0.46 348	0.45 351	2.28 513	0.26 189	0.20 277	0.55 325	0.21 191	0.75 382	0.64 443	0.48 359	0.55 423	0.68 502	0.57 537	0.46 282	0.30 301	0.11 343	0.10 337	0.14 476	0.10 243	0.18 348	0.14 267

CBFPSM	0.56 467	0.91 565	1.82 370	0.28 246	0.23 342	0.71 534	0.37 509	0.72 353	0.64 443	0.50 378	0.49 359	1.03 631	0.83 612	0.62 369	1.35 622	0.10 254	0.12 425	0.10 234	0.10 243	0.18 348	0.19 401

hknet	0.47 364	0.29 185	1.70 292	0.30 303	0.24 357	0.76 563	0.31 446	1.00 613	0.64 443	0.63 534	0.53 401	0.80 565	0.38 391	0.77 422	0.37 374	0.11 343	0.10 337	0.14 476	0.12 352	0.12 163	0.11 148

IPLGR	0.54 446	0.56 414	2.68 595	0.36 457	0.18 220	0.62 448	0.54 593	1.02 624	0.64 443	0.73 583	0.46 321	0.47 380	0.45 467	1.12 475	0.29 278	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.09 202	0.19 369	0.12 196

GwcNet-ADL	0.50 402	0.74 497	2.90 632	0.31 331	0.20 277	0.58 377	0.29 425	0.87 501	0.64 443	0.47 340	0.47 328	0.56 431	0.33 349	0.46 282	0.46 432	0.13 438	0.12 425	0.09 166	0.09 202	0.14 234	0.21 434

PFNet+	0.45 335	0.37 272	1.86 388	0.46 570	0.18 220	0.58 377	0.77 648	0.52 218	0.64 443	0.56 451	0.48 342	0.39 307	0.26 250	0.93 445	0.32 327	0.13 438	0.09 287	0.14 476	0.13 386	0.12 163	0.15 310

LMCR-Stereo	0.52 433	0.71 481	2.39 533	0.40 520	0.21 293	0.74 553	0.31 446	1.02 624	0.64 443	0.61 513	0.63 494	0.39 307	0.51 512	0.62 369	0.42 411	0.19 569	0.09 287	0.12 375	0.09 202	0.23 433	0.12 196

s12784h	0.36 221	0.28 171	1.58 266	0.23 90	0.11 9	0.62 448	0.24 308	0.79 437	0.64 443	0.44 316	0.52 388	0.28 223	0.26 250	0.50 318	0.24 210	0.11 343	0.06 24	0.09 166	0.06 21	0.16 296	0.06 1

EAI-Stereo	0.78 590	0.25 111	1.67 284	0.54 609	0.59 634	1.95 680	2.05 702	1.11 648	0.64 443	0.95 632	1.49 659	0.50 396	0.67 579	0.59 356	1.44 629	0.09 145	0.19 560	0.09 166	0.49 655	0.13 201	0.22 449

cf-r	0.53 439	0.81 527	2.15 485	0.33 386	0.28 425	0.60 408	0.28 400	0.78 421	0.64 443	0.51 391	0.60 469	0.75 544	0.40 414	1.32 495	0.43 420	0.13 438	0.09 287	0.11 311	0.12 352	0.15 259	0.14 267

CCAANet	0.55 458	0.73 492	2.47 555	0.30 303	0.24 357	0.55 325	0.24 308	0.84 471	0.64 443	0.40 289	0.67 524	0.56 431	0.36 366	1.87 591	0.41 408	0.10 254	0.08 192	0.13 438	0.12 352	0.11 145	0.13 239

MSMDNet	0.46 348	0.44 341	2.28 513	0.26 189	0.20 277	0.55 325	0.21 191	0.75 382	0.64 443	0.48 359	0.55 423	0.68 502	0.56 531	0.46 282	0.30 301	0.11 343	0.10 337	0.13 438	0.10 243	0.18 348	0.15 310

coex_refinement	0.58 479	0.94 575	1.87 393	0.38 498	0.25 379	0.64 480	0.34 485	0.83 459	0.65 458	0.60 504	0.63 494	0.81 568	0.48 500	1.85 590	0.56 488	0.13 438	0.09 287	0.10 234	0.10 243	0.16 296	0.16 342

rvit_0105_3	0.39 257	0.47 364	1.46 238	0.33 386	0.19 257	0.45 181	0.35 493	0.69 335	0.65 458	0.37 270	0.37 258	0.40 316	0.31 334	0.44 257	0.30 301	0.18 553	0.17 535	0.17 547	0.18 497	0.15 259	0.15 310

test_sample5	0.51 419	0.43 330	1.83 374	0.32 360	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.92 543	0.65 458	0.53 411	0.59 453	0.45 360	0.36 366	1.87 591	0.36 367	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.17 320	0.16 342

test_sample4	0.50 402	0.42 324	1.88 395	0.32 360	0.19 257	0.56 342	0.26 356	0.93 551	0.65 458	0.54 424	0.54 413	0.45 360	0.36 366	1.79 573	0.36 367	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.17 320	0.16 342

DualNet	0.51 419	0.43 330	1.83 374	0.32 360	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.92 543	0.65 458	0.54 424	0.62 481	0.45 360	0.36 366	1.87 591	0.36 367	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.17 320	0.16 342

CFNet_ucs	0.48 371	0.50 381	2.32 518	0.26 189	0.22 322	0.57 360	0.22 233	0.85 480	0.65 458	0.53 411	0.64 510	0.68 502	0.44 462	0.54 338	0.31 314	0.13 438	0.12 425	0.16 526	0.11 312	0.19 369	0.17 364

iinet-f	0.57 474	0.93 573	2.27 511	0.31 331	0.25 379	0.83 595	0.33 479	0.81 445	0.65 458	0.54 424	0.63 494	0.73 532	0.67 579	0.73 410	0.67 521	0.13 438	0.13 450	0.11 311	0.10 243	0.43 621	0.16 342

gwcnet-sp	0.49 390	0.43 330	2.54 576	0.31 331	0.22 322	0.67 508	0.31 446	0.78 421	0.65 458	0.58 480	0.47 328	0.46 372	0.43 454	0.76 418	0.46 432	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.15 259	0.14 267

scenet	0.49 390	0.43 330	2.54 576	0.31 331	0.22 322	0.67 508	0.31 446	0.78 421	0.65 458	0.58 480	0.47 328	0.46 372	0.43 454	0.76 418	0.46 432	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.15 259	0.14 267

ssnet	0.49 390	0.43 330	2.54 576	0.31 331	0.22 322	0.67 508	0.31 446	0.78 421	0.65 458	0.58 480	0.47 328	0.46 372	0.43 454	0.76 418	0.46 432	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.15 259	0.14 267

DDUNet	0.77 586	1.12 630	1.88 395	0.76 650	0.69 651	0.84 597	0.43 542	0.85 480	0.65 458	0.67 557	0.75 568	0.91 603	0.52 517	1.03 459	0.57 492	0.54 661	0.37 643	0.95 683	0.52 662	0.71 663	0.57 646

OMP-Stereo	0.59 487	0.65 458	1.74 308	0.56 618	0.37 544	0.60 408	0.26 356	0.70 343	0.65 458	0.66 553	0.60 469	0.69 509	0.32 343	2.09 625	1.20 609	0.10 254	0.07 77	0.12 375	0.09 202	0.17 320	0.10 118

IIG-Stereo	0.59 487	0.65 458	1.74 308	0.54 609	0.23 342	0.61 428	0.21 191	0.73 367	0.65 458	0.64 544	0.69 541	0.69 509	0.38 391	2.09 625	1.39 625	0.11 343	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.15 259	0.09 79

hitnet-ft	0.67 535	0.80 522	1.90 407	0.28 246	0.22 322	0.69 526	0.36 500	0.85 480	0.65 458	0.56 451	0.84 588	1.03 631	0.95 634	2.32 640	0.55 480	0.23 604	0.14 469	0.41 651	0.13 386	0.24 450	0.17 364

NCCL2	0.65 525	0.94 575	1.96 441	0.43 544	0.30 451	0.71 534	0.68 633	0.84 471	0.65 458	0.70 571	0.60 469	0.86 591	0.54 522	1.56 531	0.57 492	0.20 579	0.16 515	0.67 671	0.25 559	0.22 418	0.24 488

ISRNet	0.47 364	0.44 341	1.55 261	0.37 481	0.31 472	0.49 244	0.19 120	0.75 382	0.66 473	0.63 534	0.71 555	0.67 495	0.39 405	0.58 350	0.44 426	0.23 604	0.16 515	0.21 594	0.20 530	0.21 401	0.25 500

AIO-test1	0.45 335	0.87 550	2.27 511	0.33 386	0.33 497	0.50 258	0.22 233	0.74 372	0.66 473	0.29 226	0.41 289	0.29 236	0.22 173	0.73 410	0.29 278	0.09 145	0.08 192	0.12 375	0.14 415	0.30 520	0.22 449

DualNet (step1)	0.59 487	0.62 436	1.93 419	0.27 214	0.22 322	0.68 520	0.31 446	0.93 551	0.66 473	0.57 462	0.51 373	0.55 418	0.45 467	1.11 471	0.38 381	0.61 665	0.14 469	0.87 677	0.56 667	0.25 464	0.23 474

test_sample9	0.94 624	0.62 436	1.93 419	0.27 214	0.22 322	0.68 520	0.31 446	0.93 551	0.66 473	0.57 462	0.51 373	0.55 418	0.45 467	1.91 603	2.55 673	0.61 665	4.16 717	0.87 677	0.56 667	0.25 464	0.23 474

test_sample7	0.47 364	0.33 233	1.49 248	0.34 419	0.20 277	0.51 273	0.30 433	0.93 551	0.66 473	0.57 462	0.51 373	0.55 418	0.45 467	1.11 471	0.38 381	0.17 540	0.14 469	0.16 526	0.15 440	0.19 369	0.18 384

test_sample6	0.52 433	0.44 341	1.81 364	0.33 386	0.18 220	0.55 325	0.27 380	0.94 560	0.66 473	0.54 424	0.62 481	0.47 380	0.36 366	1.97 609	0.38 381	0.14 483	0.10 337	0.13 438	0.13 386	0.17 320	0.16 342

UDGNet	0.44 312	1.02 614	1.74 308	0.35 436	0.19 257	0.58 377	0.23 272	0.49 182	0.66 473	0.41 298	0.38 271	0.34 275	0.29 313	0.53 332	0.30 301	0.24 613	0.10 337	0.37 647	0.19 517	0.27 496	0.15 310

IRAFT_RVC	0.54 446	0.53 394	1.78 337	0.46 570	0.21 293	0.58 377	0.43 542	0.65 313	0.66 473	0.54 424	0.50 368	0.49 393	0.51 512	1.58 539	1.01 581	0.11 343	0.25 612	0.13 438	0.10 243	0.15 259	0.13 239

GwcNet-RSSM	0.57 474	0.94 575	2.13 479	0.32 360	0.25 379	0.60 408	0.30 433	0.80 441	0.66 473	0.52 400	0.64 510	0.71 524	0.40 414	1.79 573	0.50 457	0.13 438	0.09 287	0.12 375	0.12 352	0.21 401	0.15 310

ARAFT	0.60 493	1.23 650	3.10 650	0.28 246	0.16 140	0.64 480	0.36 500	0.90 522	0.67 482	0.61 513	0.49 359	0.55 418	0.31 334	1.24 491	0.32 327	0.10 254	0.08 192	0.14 476	0.13 386	0.37 587	0.21 434

G-Net	0.99 629	0.64 451	2.76 611	0.57 624	0.67 648	2.03 686	0.72 643	0.76 394	0.67 482	1.14 647	2.56 686	1.30 661	1.02 638	1.48 523	1.74 644	0.25 618	0.24 599	0.24 611	0.26 567	0.37 587	0.31 559

DispNO	0.67 535	0.98 598	2.58 582	0.31 331	0.27 410	0.59 396	0.29 425	0.83 459	0.68 484	0.53 411	0.79 579	0.83 575	0.47 491	2.46 657	0.68 524	0.12 405	0.10 337	0.19 575	0.31 601	0.16 296	0.17 364

CoDeX	0.52 433	0.43 330	2.25 508	0.29 281	0.26 397	0.61 428	0.32 469	0.99 604	0.68 484	0.48 359	0.55 423	0.52 405	0.40 414	1.60 542	0.35 361	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.10 243	0.13 201	0.12 196

dd	0.42 294	0.96 585	1.77 333	0.31 331	0.17 172	0.57 360	0.26 356	0.49 182	0.68 484	0.41 298	0.40 284	0.34 275	0.27 271	0.45 273	0.40 400	0.17 540	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.21 401	0.12 196

APVNet	0.70 551	0.67 467	2.71 600	0.38 498	0.36 532	0.85 601	0.43 542	0.91 534	0.68 484	0.55 442	0.69 541	0.75 544	0.55 527	2.31 638	0.78 546	0.17 540	0.17 535	0.24 611	0.19 517	0.33 546	0.23 474

psm_up	0.57 474	0.61 430	1.83 374	0.35 436	0.30 451	0.64 480	0.37 509	0.90 522	0.68 484	0.59 494	0.55 423	0.68 502	0.54 522	1.91 603	0.46 432	0.16 525	0.15 497	0.16 526	0.15 440	0.23 433	0.13 239

aanetorigin	0.77 586	0.80 522	2.59 584	0.43 544	0.44 585	0.58 377	1.01 670	0.57 257	0.68 484	1.53 677	1.23 643	0.81 568	1.08 644	1.07 463	1.07 589	0.18 553	0.15 497	0.17 547	0.21 537	0.54 649	0.30 550

ACVNet	0.45 335	0.44 341	1.79 357	0.28 246	0.21 293	0.59 396	0.36 500	0.66 316	0.68 484	0.45 327	0.59 453	0.69 509	0.40 414	0.44 257	0.55 480	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.34 558	0.10 118

acv_ft	0.48 371	0.44 341	1.76 324	0.32 360	0.41 575	0.63 466	0.28 400	0.81 445	0.68 484	0.61 513	0.59 453	0.69 509	0.45 467	0.44 257	0.63 508	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.41 612	0.10 118

StereoDRNet-Refined	0.50 402	0.41 315	1.50 252	0.33 386	0.21 293	0.68 520	0.26 356	0.81 445	0.68 484	0.67 557	0.68 532	0.73 532	0.42 443	1.10 468	0.59 499	0.11 343	0.08 192	0.14 476	0.14 415	0.25 464	0.21 434
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Hybrid-DGEV-2	0.51 419	0.84 538	1.75 315	0.32 360	0.17 172	0.73 547	0.18 105	0.83 459	0.69 493	0.52 400	0.38 271	0.53 407	0.42 443	0.99 452	0.92 561	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.10 243	0.25 464	0.23 474

PSMNet-RUCA	0.58 479	0.82 531	1.89 402	0.59 631	0.56 628	0.64 480	0.36 500	0.84 471	0.69 493	0.51 391	0.68 532	0.53 407	0.43 454	0.56 345	0.43 420	0.34 645	0.18 547	0.44 656	0.29 582	0.48 635	0.30 550

TestStereo1	0.49 390	0.81 527	1.85 380	0.39 508	0.57 630	0.56 342	0.34 485	0.75 382	0.69 493	0.44 316	0.63 494	0.35 279	0.42 443	0.64 374	0.29 278	0.10 254	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.33 546	0.26 511

SA-5K	0.49 390	0.81 527	1.85 380	0.39 508	0.57 630	0.56 342	0.34 485	0.75 382	0.69 493	0.44 316	0.63 494	0.35 279	0.42 443	0.64 374	0.29 278	0.10 254	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.33 546	0.26 511

STrans-v2	0.67 535	0.56 414	2.64 590	0.27 214	0.23 342	0.57 360	0.33 479	0.96 579	0.69 493	0.92 627	0.85 592	0.89 599	0.93 628	1.83 583	1.21 611	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.09 202	0.11 145	0.12 196

xxxx	0.70 551	0.21 39	1.33 200	0.28 246	0.18 220	0.63 466	0.24 308	1.02 624	0.69 493	0.50 378	0.62 481	0.58 445	0.38 391	1.47 522	5.21 705	0.13 438	0.12 425	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.15 310

HSM-Net_RVC	0.67 535	0.34 250	2.23 504	0.26 189	0.19 257	0.67 508	0.29 425	1.26 661	0.69 493	0.72 579	0.70 551	0.78 556	0.42 443	3.77 699	0.41 408	0.13 438	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.12 163	0.11 148
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AdaStereo	0.44 312	0.38 285	1.79 357	0.34 419	0.20 277	0.57 360	0.28 400	0.92 543	0.69 493	0.52 400	0.55 423	0.61 458	0.33 349	0.48 301	0.39 392	0.17 540	0.08 192	0.17 547	0.11 312	0.18 348	0.12 196
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.
PS-NSSS	0.63 513	1.00 605	1.81 364	0.30 303	0.31 472	0.63 466	0.34 485	0.98 592	0.69 493	0.54 424	0.74 565	0.51 399	0.41 425	2.43 654	0.48 447	0.24 613	0.17 535	0.27 620	0.18 497	0.27 496	0.21 434

PSMNet_ROB	0.66 530	1.01 609	2.33 521	0.38 498	0.31 472	0.72 540	0.55 597	0.86 490	0.69 493	0.54 424	0.60 469	0.75 544	0.47 491	2.00 614	0.82 553	0.17 540	0.13 450	0.19 575	0.19 517	0.24 450	0.27 520

AIO-test2	0.49 390	1.15 639	1.96 441	0.42 539	0.37 544	0.50 258	0.23 272	0.79 437	0.70 503	0.33 250	0.53 401	0.27 211	0.22 173	0.67 391	0.29 278	0.73 673	0.08 192	0.13 438	0.17 483	0.17 320	0.18 384

UDG	0.77 586	1.23 650	2.15 485	0.67 643	0.59 634	0.78 576	0.38 516	0.90 522	0.70 503	0.61 513	0.69 541	1.01 627	0.67 579	1.02 457	0.73 538	0.45 654	0.34 637	0.87 677	0.51 659	0.67 659	0.46 628

222	0.78 590	0.23 79	1.23 177	0.28 246	0.18 220	0.62 448	0.24 308	1.02 624	0.70 503	0.58 480	0.66 521	0.46 372	0.42 443	1.80 578	6.53 712	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.17 364

test_xeample	0.72 563	0.21 39	1.36 210	0.27 214	0.17 172	0.59 396	0.28 400	1.01 621	0.70 503	0.55 442	0.67 524	0.44 351	0.39 405	1.88 600	5.17 704	0.12 405	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.13 201	0.15 310

DSFCA	0.54 446	0.35 259	1.41 225	0.28 246	0.28 425	0.79 580	0.88 657	0.76 394	0.70 503	0.72 579	0.66 521	0.67 495	0.57 537	1.17 482	0.63 508	0.16 525	0.14 469	0.13 438	0.14 415	0.16 296	0.13 239

Nwc_Net	0.68 542	0.83 536	2.53 570	0.41 528	0.39 556	0.77 571	0.38 516	1.01 621	0.70 503	0.60 504	0.99 619	0.98 620	0.68 582	1.41 507	0.63 508	0.23 604	0.15 497	0.23 604	0.25 559	0.23 433	0.18 384

RASNet	0.61 501	0.68 470	2.03 458	0.35 436	0.46 604	0.65 494	0.28 400	0.78 421	0.70 503	0.48 359	0.64 510	0.93 609	0.61 559	2.21 633	0.73 538	0.12 405	0.09 287	0.09 166	0.10 243	0.14 234	0.11 148

iResNet	0.51 419	0.76 501	2.59 584	0.41 528	0.17 172	0.64 480	0.27 380	0.82 453	0.70 503	0.57 462	0.64 510	0.43 340	0.36 366	0.70 405	0.52 467	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.21 401	0.13 239

DLCB_ROB	0.54 446	0.55 411	1.49 248	0.36 457	0.25 379	0.65 494	0.36 500	0.80 441	0.70 503	0.72 579	0.69 541	0.83 575	0.46 482	1.53 528	0.60 501	0.13 438	0.12 425	0.14 476	0.14 415	0.14 234	0.13 239

ETE_ROB	0.60 493	0.71 481	1.55 261	0.37 481	0.25 379	0.69 526	0.51 582	1.47 671	0.70 503	0.80 601	0.69 541	0.85 584	0.49 507	1.36 500	0.58 497	0.16 525	0.13 450	0.19 575	0.16 463	0.21 401	0.23 474

YMNet	0.62 506	0.72 485	1.93 419	0.41 528	0.41 575	0.87 607	0.43 542	0.87 501	0.71 513	0.74 586	0.81 580	0.83 575	0.46 482	0.86 438	0.93 562	0.19 569	0.22 587	0.20 585	0.17 483	0.41 612	0.21 434

YMNet_1	0.62 506	0.72 485	1.93 419	0.41 528	0.41 575	0.87 607	0.43 542	0.87 501	0.71 513	0.74 586	0.81 580	0.83 575	0.46 482	0.86 438	0.93 562	0.19 569	0.22 587	0.20 585	0.17 483	0.41 612	0.21 434

LL-Strereo	0.72 563	1.29 657	2.49 560	0.36 457	0.45 596	0.55 325	0.32 469	0.93 551	0.71 513	0.67 557	0.58 450	0.85 584	0.79 607	2.67 673	0.46 432	0.10 254	0.18 547	0.14 476	0.12 352	0.40 609	0.42 621

anonymity	0.80 594	0.66 465	1.29 190	0.59 631	0.75 655	0.67 508	0.52 585	0.95 574	0.71 513	0.94 630	0.70 551	0.67 495	0.87 620	0.71 407	1.35 622	0.64 668	0.62 675	0.58 665	1.44 704	0.60 655	0.65 655

NINENet	0.50 402	0.33 233	1.69 288	0.55 616	0.25 379	0.91 615	0.23 272	0.98 592	0.71 513	0.53 411	0.55 423	0.66 485	0.30 324	1.22 486	0.32 327	0.15 504	0.13 450	0.16 526	0.11 312	0.16 296	0.13 239

Sa-1000	0.51 419	0.72 485	1.90 407	0.31 331	0.60 639	0.60 408	0.31 446	0.94 560	0.71 513	0.52 400	0.83 585	0.42 336	0.33 349	0.68 394	0.28 264	0.10 254	0.09 287	0.13 438	0.29 582	0.29 509	0.10 118

TransformOpticalFlow	0.64 517	0.56 414	2.66 593	0.44 551	0.26 397	0.62 448	0.28 400	0.83 459	0.71 513	0.76 591	0.74 565	0.91 603	0.85 616	1.83 583	0.81 552	0.10 254	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.11 145	0.12 196

ccnet	0.71 560	0.41 315	1.59 267	0.40 520	0.45 596	1.06 635	0.55 597	0.98 592	0.71 513	0.88 620	0.97 616	0.82 573	0.88 624	1.68 552	0.94 564	0.32 641	0.26 615	0.32 637	0.27 572	0.34 558	0.30 550

RGC	0.71 560	0.97 593	2.18 492	0.44 551	0.44 585	0.73 547	0.40 525	0.94 560	0.71 513	0.71 576	1.04 630	1.01 627	0.71 588	1.74 562	0.70 528	0.23 604	0.18 547	0.28 624	0.26 567	0.29 509	0.27 520

XPNet_ROB	0.61 501	0.72 485	1.66 282	0.37 481	0.27 410	0.67 508	0.47 573	0.89 516	0.71 513	0.78 597	0.70 551	0.81 568	0.53 519	1.70 555	0.76 542	0.21 587	0.16 515	0.16 526	0.15 440	0.20 385	0.21 434

TCMNet	0.66 530	0.85 543	2.55 581	0.50 589	0.52 619	0.72 540	0.39 522	0.87 501	0.72 523	0.58 480	0.68 532	0.63 464	0.46 482	1.70 555	0.63 508	0.18 553	0.18 547	0.23 604	0.18 497	0.38 594	0.27 520

SMFormer	0.50 402	0.46 354	1.60 269	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.49 452	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.15 259	0.16 342

tta	0.50 402	0.46 354	1.60 269	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.49 452	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.14 234	0.11 148

qqq1	0.48 371	0.46 354	1.60 269	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.09 166	0.08 151	0.14 234	0.11 148

fff1	0.48 371	0.46 354	1.60 269	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.09 166	0.08 151	0.14 234	0.11 148

fast-acv-ft	0.63 513	0.88 554	3.10 650	0.38 498	0.30 451	0.79 580	0.48 577	0.69 335	0.72 523	0.58 480	0.78 576	0.76 550	0.60 550	0.67 391	0.73 538	0.15 504	0.15 497	0.18 568	0.17 483	0.37 587	0.16 342

HBP-ISP	0.76 582	1.30 658	3.19 660	0.35 436	0.26 397	0.85 601	0.54 593	1.03 631	0.72 523	0.80 601	0.69 541	0.68 502	0.83 612	2.04 617	0.44 426	0.23 604	0.24 599	0.29 631	0.25 559	0.28 502	0.24 488

DCANet-4	0.40 266	0.27 142	2.21 496	0.25 142	0.14 75	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.72 523	0.54 424	0.47 328	0.28 223	0.37 382	0.37 205	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

ADStereo(finetuned)	0.45 335	0.77 510	2.12 477	0.25 142	0.14 75	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.72 523	0.54 424	0.48 342	0.31 247	0.76 602	0.37 205	0.38 381	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.23 474

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 474	0.87 550	2.11 473	0.32 360	0.30 451	0.84 597	0.40 525	0.88 510	0.72 523	0.65 551	0.73 562	0.66 485	0.57 537	0.93 445	0.71 531	0.13 438	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.15 259	0.14 267

DCANet	0.42 294	0.77 510	1.95 432	0.25 142	0.14 75	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.72 523	0.54 424	0.48 342	0.31 247	0.41 425	0.36 194	0.39 392	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.23 474

FADNet	0.64 517	1.22 649	2.06 460	0.32 360	0.30 451	0.66 501	0.29 425	0.88 510	0.72 523	0.44 316	0.48 342	0.66 485	0.57 537	1.84 588	0.45 431	0.46 656	0.20 571	0.17 547	0.19 517	0.59 652	0.24 488

NCC-stereo	0.79 592	0.94 575	2.42 539	0.59 631	0.45 596	1.90 678	0.46 565	0.99 604	0.72 523	0.64 544	0.84 588	0.91 603	0.73 594	1.80 578	1.00 577	0.27 628	0.19 560	0.23 604	0.31 601	0.24 450	0.22 449

Abc-Net	0.79 592	0.94 575	2.42 539	0.59 631	0.45 596	1.90 678	0.46 565	0.99 604	0.72 523	0.64 544	0.84 588	0.91 603	0.73 594	1.80 578	1.00 577	0.27 628	0.19 560	0.23 604	0.31 601	0.24 450	0.22 449
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CVANet_RVC	0.65 525	0.80 522	2.13 479	0.36 457	0.26 397	0.62 448	0.42 535	0.84 471	0.72 523	0.69 565	0.68 532	0.68 502	0.52 517	2.64 669	0.42 411	0.19 569	0.12 425	0.22 597	0.17 483	0.37 587	0.15 310

SA	0.50 402	0.75 500	1.95 432	0.31 331	0.61 643	0.57 360	0.31 446	0.91 534	0.73 538	0.42 303	0.62 481	0.38 301	0.47 491	0.68 394	0.29 278	0.09 145	0.09 287	0.13 438	0.32 607	0.30 520	0.10 118

AASNet	0.56 467	1.03 615	2.34 523	0.37 481	0.33 497	0.65 494	0.29 425	0.96 579	0.73 538	0.54 424	0.60 469	0.55 418	0.38 391	0.59 356	0.58 497	0.14 483	0.12 425	0.13 438	0.10 243	0.43 621	0.24 488

GANet	0.75 578	0.84 538	2.01 450	0.40 520	0.25 379	0.74 553	0.66 627	0.87 501	0.73 538	0.71 576	1.07 633	0.84 580	0.59 546	2.71 677	1.15 601	0.17 540	0.16 515	0.44 656	0.16 463	0.31 528	0.20 420

iResNetv2_ROB	0.59 487	1.43 668	2.96 636	0.40 520	0.22 322	0.58 377	0.28 400	0.91 534	0.73 538	0.57 462	0.63 494	0.60 455	0.41 425	0.74 413	0.35 361	0.11 343	0.08 192	0.10 234	0.07 106	0.43 621	0.17 364

Selective-IGEV-i16pc	0.75 578	0.29 185	5.48 697	0.32 360	0.19 257	1.18 652	0.62 621	0.86 490	0.74 542	0.37 270	0.51 373	0.53 407	0.29 313	2.10 627	0.35 361	0.22 600	0.23 595	0.12 375	0.16 463	0.22 418	0.19 401

rvit_105_1	0.44 312	0.54 402	1.46 238	0.36 457	0.24 357	0.51 273	0.45 562	0.75 382	0.74 542	0.45 327	0.44 309	0.44 351	0.36 366	0.62 369	0.38 381	0.20 579	0.18 547	0.18 568	0.22 547	0.18 348	0.18 384

1111x	0.74 575	0.21 39	1.93 419	0.31 331	0.17 172	0.63 466	0.32 469	1.03 631	0.74 542	0.52 400	0.62 481	0.57 438	0.47 491	2.38 645	4.25 699	0.12 405	0.14 469	0.11 311	0.12 352	0.12 163	0.14 267

ssnet_v2	0.55 458	0.60 425	1.86 388	0.32 360	0.22 322	0.72 540	0.44 553	0.94 560	0.74 542	0.63 534	0.54 413	0.81 568	0.47 491	0.77 422	0.70 528	0.16 525	0.14 469	0.14 476	0.14 415	0.30 520	0.30 550

DAS	0.56 467	0.35 259	1.55 261	0.33 386	0.34 510	0.50 258	0.42 535	0.83 459	0.74 542	0.83 613	0.68 532	0.56 431	0.48 500	2.40 649	0.46 432	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.18 348	0.15 310

SepStereo	0.52 433	0.35 259	1.55 261	0.33 386	0.34 510	0.50 258	0.42 535	0.83 459	0.74 542	0.83 613	0.68 532	0.56 431	0.48 500	1.56 531	0.46 432	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.18 348	0.15 310

MIPNet	0.83 607	0.81 527	2.40 536	0.61 636	0.18 220	1.48 661	1.39 691	1.60 678	0.74 542	1.94 682	0.85 592	0.73 532	1.68 678	0.87 441	0.31 314	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.32 607	0.25 464	0.12 196

GEStereo_RVC	0.54 446	0.87 550	1.95 432	0.47 575	0.25 379	0.62 448	0.37 509	1.00 613	0.74 542	0.53 411	0.54 413	0.59 448	0.44 462	1.10 468	0.46 432	0.15 504	0.11 391	0.12 375	0.10 243	0.26 485	0.19 401

ADLNet	0.60 493	0.71 481	1.95 432	0.35 436	0.34 510	0.67 508	0.34 485	0.90 522	0.74 542	0.68 563	0.62 481	0.80 565	0.45 467	1.78 569	0.64 514	0.14 483	0.11 391	0.14 476	0.14 415	0.29 509	0.21 434

RAFT + AFF	0.64 517	1.20 647	1.95 432	0.34 419	0.33 497	0.67 508	0.52 585	0.99 604	0.74 542	0.53 411	0.58 450	0.57 438	0.80 608	1.76 565	0.51 463	0.12 405	0.27 622	0.15 507	0.14 415	0.43 621	0.29 536

MMNet	0.50 402	0.48 369	1.93 419	0.33 386	0.27 410	0.79 580	0.28 400	0.81 445	0.74 542	0.60 504	0.56 435	0.59 448	0.55 527	0.79 427	0.59 499	0.10 254	0.09 287	0.12 375	0.11 312	0.13 201	0.14 267

delet	0.52 433	0.54 402	1.62 275	0.31 331	0.35 523	0.74 553	0.46 565	0.85 480	0.74 542	0.55 442	0.60 469	0.67 495	0.50 510	1.12 475	0.57 492	0.11 343	0.11 391	0.13 438	0.14 415	0.16 296	0.12 196

TDLM	0.67 535	0.92 567	1.76 324	0.37 481	0.24 357	0.66 501	0.56 602	0.82 453	0.74 542	1.16 648	0.62 481	0.61 458	0.48 500	2.70 675	0.50 457	0.20 579	0.11 391	0.35 641	0.14 415	0.32 537	0.16 342

StereoDRNet	0.64 517	0.88 554	2.35 526	0.41 528	0.45 596	0.73 547	0.47 573	0.94 560	0.74 542	0.75 588	0.54 413	0.74 538	0.47 491	1.70 555	0.72 535	0.15 504	0.14 469	0.15 507	0.14 415	0.20 385	0.19 401

RT-IGEV	0.66 530	0.25 111	2.11 473	0.56 618	0.46 604	0.62 448	0.54 593	0.99 604	0.75 556	0.79 599	0.93 609	0.85 584	0.78 606	0.59 356	1.64 639	0.12 405	0.16 515	0.11 311	0.47 650	0.28 502	0.30 550

MyStereo04	0.48 371	0.40 305	2.65 592	0.29 281	0.23 342	0.60 408	0.31 446	0.83 459	0.75 556	0.47 340	0.36 251	0.53 407	0.42 443	0.53 332	0.39 392	0.09 145	0.18 547	0.12 375	0.11 312	0.16 296	0.19 401

GASNet	0.73 572	1.47 670	3.04 644	0.47 575	0.33 497	0.57 360	0.34 485	0.91 534	0.75 556	0.58 480	0.58 450	0.74 538	0.55 527	2.03 615	0.65 517	0.21 587	0.15 497	0.19 575	0.17 483	0.51 643	0.28 529

fff	0.43 303	0.77 510	1.95 432	0.24 118	0.13 52	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.75 556	0.54 424	0.47 328	0.31 247	0.65 572	0.36 194	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

raft_robust	0.55 458	0.84 538	1.73 303	0.28 246	0.54 622	0.53 303	0.25 332	0.88 510	0.75 556	0.48 359	0.46 321	0.76 550	0.75 600	1.46 515	0.27 251	0.09 145	0.10 337	0.10 234	0.30 592	0.26 485	0.16 342

dad	0.51 419	1.01 609	1.74 308	0.29 281	0.19 257	0.60 408	0.26 356	0.52 218	0.75 556	0.63 534	0.63 494	0.63 464	0.33 349	0.85 435	0.47 441	0.27 628	0.15 497	0.40 650	0.18 497	0.22 418	0.14 267

csc	0.43 303	0.77 510	1.95 432	0.24 118	0.13 52	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.75 556	0.54 424	0.47 328	0.31 247	0.65 572	0.36 194	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

cscssc	0.43 303	0.77 510	1.95 432	0.24 118	0.13 52	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.75 556	0.54 424	0.47 328	0.31 247	0.65 572	0.36 194	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

ADCRef	0.80 594	0.96 585	2.29 515	0.37 481	0.35 523	0.96 621	0.51 582	0.87 501	0.75 556	0.88 620	0.83 585	0.61 458	1.36 663	1.02 457	3.27 685	0.13 438	0.11 391	0.17 547	0.19 517	0.25 464	0.21 434

CFNet	0.58 479	0.96 585	1.78 337	0.33 386	0.25 379	0.63 466	0.22 233	0.88 510	0.75 556	0.46 338	0.59 453	0.58 445	0.40 414	2.29 637	0.48 447	0.12 405	0.09 287	0.15 507	0.14 415	0.30 520	0.15 310

z-ln-s-r	0.64 517	0.89 559	2.23 504	0.32 360	0.26 397	0.57 360	0.37 509	0.84 471	0.76 566	0.51 391	0.81 580	0.64 473	0.45 467	2.06 619	1.27 617	0.10 254	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.24 450	0.13 239

mmx	0.72 563	0.23 79	2.01 450	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.99 604	0.76 566	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	2.52 662	3.43 691	0.13 438	0.10 337	0.15 507	0.13 386	0.15 259	0.15 310

xxx	0.72 563	0.23 79	2.01 450	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.99 604	0.76 566	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	2.52 662	3.43 691	0.13 438	0.10 337	0.15 507	0.13 386	0.15 259	0.15 310

ADCPNet	0.99 629	0.99 603	3.93 683	0.37 481	0.68 650	1.36 657	0.62 621	0.87 501	0.76 566	0.78 597	0.81 580	1.08 640	1.18 652	1.14 478	2.49 672	0.21 587	0.69 685	0.21 594	0.95 694	0.29 509	0.37 600

CBMV_ROB	0.76 582	0.42 324	2.68 595	0.33 386	0.22 322	0.74 553	0.47 573	0.96 579	0.76 566	1.04 640	0.96 614	0.88 597	0.93 628	2.06 619	1.19 608	0.22 600	0.24 599	0.27 620	0.25 559	0.25 464	0.28 529

MyStereo05	0.49 390	0.41 315	2.72 602	0.30 303	0.23 342	0.60 408	0.30 433	0.82 453	0.77 571	0.52 400	0.37 258	0.51 399	0.42 443	0.52 326	0.38 381	0.09 145	0.17 535	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.20 420

Wz-Net-LNSev	0.59 487	0.96 585	2.47 555	0.34 419	0.37 544	0.79 580	0.44 553	0.86 490	0.77 571	0.61 513	0.67 524	0.79 561	0.56 531	0.64 374	0.62 506	0.15 504	0.14 469	0.12 375	0.12 352	0.18 348	0.19 401

NOSS_ROB	0.64 517	0.65 458	1.62 275	0.46 570	0.25 379	0.67 508	0.30 433	0.93 551	0.77 571	0.59 494	0.57 444	0.77 552	0.38 391	2.78 679	0.44 426	0.23 604	0.24 599	0.28 624	0.26 567	0.27 496	0.39 609

LALA_ROB	0.60 493	0.76 501	1.69 288	0.36 457	0.29 434	0.79 580	0.55 597	0.94 560	0.77 571	0.81 607	0.67 524	0.94 613	0.49 507	0.99 452	0.73 538	0.21 587	0.15 497	0.20 585	0.18 497	0.23 433	0.21 434

111	0.48 371	1.09 625	1.95 432	0.24 118	0.13 52	0.59 396	0.26 356	0.83 459	0.78 575	0.48 359	0.52 388	0.56 431	0.38 391	0.49 311	0.38 381	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.23 433	0.35 585

Syn2CoEx	0.70 551	1.07 624	2.74 609	0.43 544	0.30 451	0.64 480	0.42 535	0.99 604	0.78 575	0.62 524	0.78 576	0.74 538	0.72 591	1.92 607	0.61 504	0.20 579	0.17 535	0.19 575	0.15 440	0.29 509	0.22 449

DRN-Test	0.64 517	0.43 330	2.44 545	0.39 508	0.44 585	0.80 588	0.41 531	1.02 624	0.78 575	0.80 601	0.63 494	0.69 509	0.56 531	1.79 573	0.69 526	0.15 504	0.12 425	0.17 547	0.16 463	0.18 348	0.17 364

DISCO	0.57 474	0.34 250	1.87 393	0.45 565	0.34 510	0.84 597	0.35 493	0.84 471	0.78 575	0.59 494	0.63 494	1.06 638	0.53 519	1.10 468	0.82 553	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.10 243	0.22 418	0.18 384

CBMV	0.71 560	0.76 501	2.64 590	0.33 386	0.20 277	0.78 576	0.79 649	0.98 592	0.78 575	0.85 619	0.71 555	0.86 591	1.10 646	1.46 515	0.62 506	0.18 553	0.20 571	0.21 594	0.19 517	0.25 464	0.33 578
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADLNet2	0.68 542	0.84 538	3.19 660	0.33 386	0.36 532	0.64 480	0.37 509	0.89 516	0.79 580	0.54 424	0.65 519	0.93 609	0.48 500	2.07 621	0.56 488	0.13 438	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.33 546	0.18 384

edge stereo	0.81 603	0.73 492	3.30 667	0.37 481	1.21 685	0.62 448	0.39 522	0.93 551	0.79 580	0.80 601	0.88 599	1.14 649	0.71 588	2.18 631	0.71 531	0.21 587	0.20 571	0.26 619	0.18 497	0.38 594	0.26 511

CC-Net-ROB	0.85 610	1.15 639	2.13 479	0.88 660	0.38 550	0.88 611	0.44 553	1.06 637	0.79 580	0.58 480	0.69 541	0.65 478	0.50 510	2.74 678	0.51 463	0.93 679	0.39 654	0.87 677	0.29 582	0.54 649	0.54 640

DStereoRT	0.81 603	0.53 394	2.23 504	0.36 457	0.33 497	0.92 617	0.36 500	0.86 490	0.80 583	0.57 462	0.62 481	0.59 448	1.15 651	1.76 565	1.04 586	0.14 483	0.13 450	2.17 711	0.78 686	0.16 296	0.66 657

MultiAttention	2.38 689	0.50 381	1.93 419	1.80 695	2.56 705	10.86 716	2.30 705	1.22 655	0.80 583	0.62 524	1.16 639	1.13 647	0.56 531	16.09 727	1.18 606	0.20 579	0.09 287	0.43 655	1.62 707	0.94 676	1.58 704

ITSA-stereo	0.48 371	0.33 233	1.20 171	0.33 386	0.18 220	0.60 408	0.29 425	0.94 560	0.80 583	0.50 378	0.49 359	0.53 407	0.59 546	1.25 492	0.64 514	0.15 504	0.12 425	0.17 547	0.16 463	0.18 348	0.23 474

ADCP+	0.94 624	1.12 630	3.14 654	0.34 419	0.39 556	1.06 635	0.79 649	0.89 516	0.80 583	0.66 553	0.67 524	0.85 584	1.55 673	0.93 445	4.55 701	0.13 438	0.11 391	0.16 526	0.15 440	0.26 485	0.25 500

AANet_RVC	0.68 542	1.00 605	2.09 468	0.33 386	0.25 379	0.58 377	0.32 469	0.81 445	0.80 583	0.61 513	0.94 611	0.80 565	0.41 425	2.46 657	1.02 583	0.36 648	0.14 469	0.10 234	0.09 202	0.23 433	0.22 449

PASM	0.72 563	0.68 470	1.91 413	0.47 575	0.44 585	0.60 408	0.51 582	0.76 394	0.80 583	0.77 595	0.67 524	0.87 593	0.61 559	2.40 649	0.67 521	0.32 641	0.35 639	0.36 643	0.41 641	0.45 631	0.39 609

NVstereo2D	0.58 479	0.40 305	2.03 458	0.35 436	0.35 523	0.69 526	0.39 522	0.91 534	0.80 583	0.47 340	0.53 401	0.67 495	0.46 482	1.99 613	0.48 447	0.19 569	0.11 391	0.17 547	0.13 386	0.25 464	0.25 500

Wz-Net-MNSev	0.65 525	0.97 593	2.19 494	0.36 457	0.33 497	0.90 613	0.60 612	0.92 543	0.81 590	0.75 588	0.72 560	0.73 532	0.65 572	1.39 503	0.71 531	0.16 525	0.13 450	0.14 476	0.14 415	0.24 450	0.18 384

RP	0.67 535	0.82 531	1.94 429	0.43 544	0.44 585	0.65 494	0.45 562	0.89 516	0.82 591	0.66 553	0.92 605	0.99 623	0.76 602	1.55 530	0.66 518	0.25 618	0.18 547	0.23 604	0.20 530	0.31 528	0.22 449

STTRV1_RVC	0.80 594	0.55 411	2.89 627	0.42 539	0.49 610	0.79 580	0.44 553	1.15 652	0.82 591	0.62 524	0.89 601	0.72 527	0.63 567	2.69 674	0.64 514	0.48 657	0.64 676	0.27 620	0.24 552	0.35 571	0.27 520

RYNet	0.70 551	0.56 414	2.25 508	0.35 436	0.41 575	0.86 603	0.43 542	0.94 560	0.82 591	0.62 524	0.53 401	0.91 603	0.60 550	2.70 675	1.00 577	0.14 483	0.11 391	0.16 526	0.14 415	0.25 464	0.27 520

iResNet_ROB	0.50 402	1.15 639	1.73 303	0.31 331	0.21 293	0.58 377	0.22 233	0.95 574	0.82 591	0.58 480	0.62 481	0.57 438	0.39 405	0.84 433	0.40 400	0.11 343	0.08 192	0.09 166	0.06 21	0.21 401	0.13 239

w-ln-seven-2	0.68 542	1.13 633	2.46 549	0.36 457	0.27 410	0.65 494	0.44 553	0.87 501	0.83 595	0.69 565	0.75 568	0.72 527	0.63 567	1.56 531	1.15 601	0.13 438	0.13 450	0.15 507	0.14 415	0.35 571	0.19 401

DGSMNet	2.89 697	0.63 446	3.18 659	3.43 713	4.17 710	2.57 697	6.98 719	0.97 588	0.83 595	0.56 451	1.86 669	0.79 561	0.62 564	1.64 547	1.39 625	4.61 714	5.01 719	5.17 719	4.71 719	4.44 717	4.19 717

SGM-Forest	1.04 637	0.42 324	3.59 676	0.41 528	0.32 482	1.05 634	1.32 686	0.94 560	0.83 595	1.16 648	2.23 680	1.03 631	1.39 666	2.49 660	2.35 668	0.21 587	0.21 581	0.20 585	0.19 517	0.23 433	0.32 568
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GwcNet	0.69 547	0.71 481	3.12 653	0.36 457	0.45 596	0.81 589	0.44 553	0.86 490	0.84 598	0.60 504	0.74 565	0.82 573	0.49 507	1.65 548	0.66 518	0.16 525	0.15 497	0.15 507	0.15 440	0.31 528	0.24 488

PA-Net	0.84 609	1.00 605	3.49 673	0.63 638	0.40 566	0.70 532	0.52 585	0.86 490	0.84 598	0.52 400	0.59 453	0.70 519	0.54 522	2.35 641	2.23 664	0.17 540	0.27 622	0.19 575	0.28 576	0.22 418	0.36 593
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MDST_ROB	1.17 649	0.42 324	3.87 679	0.54 609	0.44 585	4.11 707	0.58 608	1.31 663	0.84 598	2.12 684	1.12 636	0.98 620	0.71 588	4.24 703	0.99 576	0.16 525	0.14 469	0.19 575	0.17 483	0.18 348	0.35 585

otaku	1.03 636	1.68 682	2.72 602	0.95 666	0.73 654	1.03 632	0.59 610	0.99 604	0.86 601	0.69 565	1.61 662	0.98 620	0.64 570	1.46 515	1.14 599	0.95 682	0.46 661	0.72 674	0.40 638	1.24 689	0.78 667

AF-Net	0.69 547	0.92 567	2.21 496	0.41 528	0.40 566	0.68 520	0.40 525	1.02 624	0.86 601	0.69 565	1.03 627	1.04 634	0.84 615	1.19 483	0.78 546	0.22 600	0.14 469	0.25 616	0.17 483	0.30 520	0.18 384

ADCMid	0.96 628	1.32 662	2.74 609	0.38 498	0.35 523	0.99 625	0.58 608	0.94 560	0.86 601	1.23 658	1.01 622	1.01 627	1.00 636	1.05 461	3.97 694	0.21 587	0.19 560	0.42 652	0.32 607	0.40 609	0.29 536

zh-sn7	0.89 617	1.73 686	3.09 649	0.39 508	0.30 451	0.82 592	0.63 624	0.96 579	0.87 604	0.79 599	1.12 636	0.84 580	0.87 620	2.42 651	1.63 637	0.16 525	0.17 535	0.16 526	0.16 463	0.34 558	0.29 536

Wz-Net-SNSev	0.76 582	1.32 662	3.11 652	0.40 520	0.31 472	0.71 534	0.60 612	0.98 592	0.87 604	0.67 557	0.83 585	0.96 616	0.60 550	1.67 551	0.97 568	0.16 525	0.15 497	0.16 526	0.17 483	0.36 579	0.24 488

FAT-Stereo	0.70 551	0.54 402	2.88 624	0.36 457	0.29 434	0.62 448	0.54 593	0.97 588	0.87 604	0.76 591	0.92 605	0.94 613	0.80 608	1.84 588	0.57 492	0.18 553	0.19 560	0.17 547	0.16 463	0.22 418	0.25 500

SPS-STEREO	1.07 639	1.13 633	2.88 624	0.65 641	0.69 651	0.99 625	0.68 633	1.05 636	0.87 604	1.36 667	1.23 643	1.46 666	0.94 631	1.87 591	1.72 643	0.66 669	0.61 674	0.58 665	0.57 670	0.65 657	0.77 666
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ffm	0.47 364	0.23 79	2.01 450	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.74 372	0.88 608	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	0.63 372	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.15 507	0.13 386	0.25 464	0.36 593

ff1	0.73 572	0.23 79	2.01 450	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.74 372	0.88 608	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	2.52 662	3.43 691	0.10 254	0.24 599	0.15 507	0.13 386	0.25 464	0.36 593

tt1	0.44 312	0.64 451	1.83 374	0.35 436	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.74 372	0.88 608	0.31 236	0.37 258	0.25 183	0.35 360	0.63 372	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.25 464	0.36 593

pcwnet_v2	0.64 517	0.49 373	4.41 689	0.32 360	0.27 410	0.60 408	0.25 332	0.97 588	0.88 608	0.59 494	0.70 551	0.63 464	0.55 527	0.66 390	0.37 374	0.17 540	0.15 497	0.15 507	0.14 415	0.21 401	0.23 474

AnyNet_C32	1.00 633	1.33 664	2.53 570	0.49 585	0.54 622	1.15 649	1.14 678	0.91 534	0.89 612	1.11 644	0.95 613	0.87 593	0.93 628	1.50 524	4.07 696	0.21 587	0.20 571	0.25 616	0.24 552	0.38 594	0.33 578

GANetREF_RVC	0.75 578	1.15 639	2.46 549	0.47 575	0.26 397	0.83 595	0.61 616	0.97 588	0.89 612	0.62 524	0.61 476	0.72 527	0.59 546	2.42 651	0.55 480	0.32 641	0.25 612	0.36 643	0.24 552	0.39 604	0.31 559
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
Ntro	1.00 633	1.68 682	2.80 618	0.95 666	0.85 661	1.06 635	0.53 589	0.98 592	0.90 614	0.62 524	0.76 571	0.93 609	0.66 577	1.66 549	0.98 571	0.99 684	0.45 659	0.75 675	0.40 638	1.19 685	0.75 663

DStereoO	0.99 629	0.66 465	1.67 284	0.75 649	0.99 672	0.73 547	1.33 687	0.94 560	0.91 615	0.70 571	1.06 632	0.75 544	1.75 682	0.95 448	2.39 670	1.20 693	0.41 657	0.48 659	0.59 675	0.85 672	0.60 650

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 635	1.67 680	2.32 518	0.47 575	0.39 556	1.47 660	0.95 662	0.95 574	0.91 615	0.84 615	0.94 611	1.05 636	0.60 550	2.95 685	0.72 535	0.41 650	0.72 689	0.32 637	0.55 664	0.74 664	1.22 693

FBW_ROB	0.83 607	0.77 510	1.77 333	0.44 551	0.30 451	0.87 607	0.46 565	1.10 644	0.91 615	0.81 607	0.75 568	1.01 627	0.61 559	3.66 698	1.23 613	0.26 622	0.23 595	0.36 643	0.25 559	0.27 496	0.62 652

pmcnn	1.32 658	1.05 619	2.77 614	0.74 648	1.43 688	0.72 540	0.56 602	0.96 579	0.91 615	0.99 634	2.92 695	6.01 711	0.70 586	2.38 645	3.32 688	0.13 438	0.10 337	0.08 65	0.06 21	0.34 558	0.22 449

Selective-IGEV-i16pb	0.86 611	0.33 233	6.08 700	0.32 360	0.21 293	1.08 642	0.68 633	1.06 637	0.92 619	0.43 309	0.76 571	0.66 485	0.46 482	2.31 638	0.50 457	0.23 604	0.25 612	0.14 476	0.19 517	0.26 485	0.24 488

stereogan	0.69 547	0.51 385	2.44 545	0.39 508	0.39 556	1.01 629	0.41 531	0.94 560	0.92 619	0.73 583	0.85 592	1.15 650	0.69 584	1.57 535	0.53 471	0.19 569	0.18 547	0.20 585	0.16 463	0.36 579	0.24 488

SAMSARA	0.91 619	0.97 593	2.22 500	0.80 654	0.58 632	1.32 655	1.31 685	1.01 621	0.94 621	1.36 667	0.87 596	1.38 663	0.90 626	1.72 559	1.02 583	0.24 613	0.30 630	0.22 597	0.25 559	0.36 579	0.35 585

PWC_ROB	0.70 551	0.94 575	1.88 395	0.39 508	0.39 556	0.62 448	0.30 433	0.98 592	0.94 621	0.91 626	1.29 648	0.77 552	0.62 564	1.62 546	1.03 585	0.18 553	0.11 391	0.18 568	0.13 386	0.51 643	0.22 449

WCMA_ROB	1.12 641	0.83 536	2.66 593	0.58 626	0.34 510	1.17 651	0.71 640	0.93 551	0.94 621	1.74 680	2.63 689	3.09 692	1.71 680	1.70 555	1.84 648	0.26 622	0.21 581	0.20 585	0.21 537	0.28 502	0.43 622

DispFullNet	1.67 676	2.10 702	5.22 693	1.53 688	8.90 713	0.86 603	0.31 446	0.96 579	0.96 624	1.37 670	1.01 622	1.13 647	1.98 686	1.51 525	0.91 560	0.54 661	0.31 631	1.18 690	0.63 679	1.13 683	0.80 668

Wz-Net-TNSev	0.91 619	1.73 686	3.08 647	0.36 457	0.31 472	1.00 628	0.71 640	1.06 637	0.97 625	0.71 576	0.72 560	1.09 642	0.87 620	2.42 651	1.59 635	0.20 579	0.20 571	0.16 526	0.20 530	0.44 630	0.35 585

Consistency-Raft	0.88 615	0.93 573	3.23 665	0.99 669	0.64 646	0.77 571	0.55 597	0.98 592	0.97 625	0.61 513	1.03 627	0.65 478	1.05 641	0.79 427	1.38 624	0.44 652	0.46 661	0.51 662	0.58 673	0.65 657	0.47 630

ADCL	0.99 629	0.79 520	2.43 543	0.39 508	0.32 482	1.50 663	1.90 700	0.92 543	0.97 625	1.26 663	1.27 645	1.00 625	1.42 668	1.14 478	3.31 687	0.17 540	0.14 469	0.22 597	0.21 537	0.30 520	0.22 449

S-Stereo	0.80 594	0.69 474	3.89 680	0.39 508	0.37 544	0.69 526	0.70 639	0.94 560	0.98 628	0.62 524	0.91 603	0.83 575	0.60 550	2.37 642	0.66 518	0.18 553	0.21 581	0.17 547	0.18 497	0.30 520	0.35 585

XQC	0.73 572	0.98 598	2.39 533	0.46 570	0.35 523	0.81 589	0.46 565	1.00 613	1.00 629	0.80 601	0.69 541	0.88 597	0.74 599	1.32 495	1.20 609	0.24 613	0.16 515	0.23 604	0.20 530	0.41 612	0.33 578

NaN_ROB	1.14 644	0.94 575	2.96 636	0.53 604	0.56 628	1.13 647	0.99 665	0.98 592	1.00 629	1.09 643	0.87 596	0.77 552	1.06 643	5.90 708	2.72 675	0.16 525	0.23 595	0.16 526	0.24 552	0.22 418	0.36 593

xx1	0.46 348	0.64 451	2.07 462	0.35 436	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.74 372	1.01 631	0.31 236	0.38 271	0.46 372	0.36 366	0.69 400	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.12 375	0.12 352	0.12 163	0.14 267

cc1	0.47 364	0.64 451	2.07 462	0.35 436	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.74 372	1.01 631	0.31 236	0.38 271	0.24 168	0.38 391	0.69 400	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.25 464	0.40 615

MeshStereo	1.21 651	1.15 639	3.01 643	0.34 419	0.28 425	1.10 644	0.69 636	1.35 665	1.01 631	2.71 699	2.41 683	2.96 689	1.45 669	2.80 681	1.40 627	0.22 600	0.22 587	0.22 597	0.19 517	0.50 641	0.26 511
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
MFMNet_re	0.92 621	1.28 656	2.53 570	0.82 658	0.76 658	0.90 613	0.75 645	0.98 592	1.04 634	1.03 638	1.05 631	0.84 580	0.94 631	0.83 431	0.72 535	0.68 670	0.60 673	0.63 669	0.60 676	0.77 668	0.74 661

LRCNet_RVC	13.74 726	19.30 727	12.75 722	19.46 730	12.69 722	1.86 677	0.41 531	12.33 723	1.05 635	15.77 727	18.83 732	12.62 726	8.70 717	12.21 720	9.62 718	22.22 738	8.37 727	25.85 739	24.01 740	19.32 737	17.44 738

DPSNet	0.86 611	0.60 425	2.34 523	0.58 626	0.36 532	1.07 640	0.75 645	1.30 662	1.05 635	0.70 571	0.68 532	0.94 613	1.29 655	2.08 623	1.82 647	0.26 622	0.23 595	0.16 526	0.17 483	0.48 635	0.40 615

PDISCO_ROB	0.75 578	1.06 621	2.11 473	0.64 639	0.59 634	1.13 647	0.43 542	1.14 649	1.05 635	0.64 544	0.71 555	0.96 616	0.61 559	1.21 484	0.76 542	0.37 649	0.18 547	0.27 620	0.24 552	0.56 651	0.32 568

WZ-Net	0.92 621	1.31 659	3.76 677	0.41 528	0.36 532	0.86 603	0.71 640	1.00 613	1.06 638	0.82 612	0.92 605	1.06 638	1.05 641	2.16 630	1.61 636	0.19 569	0.13 450	0.15 507	0.16 463	0.32 537	0.28 529

AnyNet_C01	1.14 644	1.49 671	4.23 688	0.54 609	0.53 620	1.51 664	1.37 689	1.04 635	1.07 639	1.17 654	1.33 652	1.15 650	1.08 644	1.61 545	2.74 676	0.25 618	0.22 587	0.28 624	0.24 552	0.48 635	0.40 615

w-ln-seven	0.74 575	1.05 619	2.54 576	0.37 481	0.34 510	1.03 632	0.47 573	1.00 613	1.08 640	0.90 624	0.85 592	0.85 584	0.57 537	1.37 501	1.26 616	0.14 483	0.13 450	0.16 526	0.15 440	0.31 528	0.20 420

NVStereoNet_ROB	1.16 648	0.95 582	2.54 576	0.58 626	0.55 625	0.78 576	0.63 624	1.00 613	1.08 640	1.03 638	4.07 707	1.48 667	1.22 653	2.88 684	1.27 617	0.50 658	0.46 661	0.54 663	0.62 677	0.50 641	0.63 654
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CSAN	1.25 655	1.12 630	3.04 644	0.51 594	0.37 544	1.06 635	1.15 679	1.22 655	1.08 640	1.17 654	1.91 670	1.04 634	1.31 658	5.96 709	2.43 671	0.26 622	0.22 587	0.24 611	0.24 552	0.31 528	0.30 550

FINET	0.65 525	0.95 582	3.06 646	0.35 436	0.40 566	0.58 377	0.48 577	0.92 543	1.10 643	0.57 462	0.68 532	0.47 380	0.44 462	1.15 480	0.60 501	0.23 604	0.21 581	0.17 547	0.15 440	0.26 485	0.25 500

RTSC	0.72 563	1.00 605	2.22 500	0.40 520	0.29 434	0.82 592	0.31 446	0.96 579	1.10 643	0.92 627	0.81 580	0.78 556	0.58 543	1.23 488	1.55 634	0.18 553	0.17 535	0.14 476	0.17 483	0.43 621	0.30 550

zh-mn7	0.80 594	1.54 673	3.00 642	0.35 436	0.27 410	0.72 540	0.41 531	0.93 551	1.11 645	1.00 635	1.28 646	0.75 544	0.57 537	1.87 591	1.18 606	0.16 525	0.13 450	0.14 476	0.14 415	0.26 485	0.21 434

ACVNet-4b	1.93 681	1.85 692	4.10 686	1.07 671	0.86 662	1.15 649	0.53 589	1.06 637	1.12 646	0.64 544	1.09 634	1.99 677	0.70 586	2.20 632	9.86 720	5.62 716	0.41 657	1.03 688	0.55 664	1.86 702	0.85 672

ADCS	1.05 638	1.36 667	2.98 640	0.42 539	0.36 532	0.96 621	0.81 653	1.06 637	1.12 646	1.25 659	0.97 616	1.08 640	0.90 626	1.25 492	4.86 703	0.21 587	0.21 581	0.22 597	0.23 550	0.36 579	0.38 603

RainbowNet	1.15 646	1.78 688	2.72 602	1.12 677	0.91 666	1.06 635	0.76 647	1.16 654	1.13 648	0.75 588	0.97 616	1.09 642	0.80 608	1.60 542	1.21 611	1.17 691	1.26 701	1.01 687	0.57 670	1.13 683	0.88 677

ACVNet_1	1.33 659	1.91 697	4.03 684	1.09 674	0.88 663	1.19 653	0.66 627	1.24 659	1.17 649	0.94 630	0.96 614	3.09 692	1.04 640	2.37 642	1.11 596	1.04 686	0.48 667	1.03 688	0.48 653	1.12 682	0.83 669

SuperB	1.15 646	1.14 635	5.43 696	0.36 457	0.26 397	0.81 589	0.89 658	0.88 510	1.17 649	0.67 557	0.68 532	0.63 464	1.39 666	1.74 562	3.37 689	0.15 504	0.12 425	0.17 547	0.16 463	2.80 710	0.25 500

JetBlue	1.78 677	1.63 676	3.92 681	0.73 646	1.21 685	4.38 708	3.35 711	1.59 677	1.20 651	1.26 663	1.52 661	2.37 683	1.88 684	3.23 691	3.00 679	0.53 659	0.47 664	0.48 659	0.49 655	1.29 691	0.97 679

MADNet+	1.36 662	1.93 699	5.95 698	0.81 657	0.59 634	1.57 666	1.09 674	1.39 669	1.22 652	0.84 615	1.01 622	1.25 656	1.12 648	3.19 690	2.36 669	0.45 654	0.47 664	0.38 649	0.34 615	0.59 652	0.57 646

LSM	3.31 703	1.11 629	5.29 695	9.40 720	30.65 740	0.84 597	1.12 677	0.91 534	1.22 652	1.36 667	2.19 677	0.93 609	0.83 612	1.66 549	0.90 559	0.21 587	0.31 631	0.24 611	0.28 576	0.39 604	6.33 720

SHD	0.72 563	0.77 510	2.36 529	0.45 565	0.40 566	0.71 534	0.32 469	1.02 624	1.25 654	1.07 641	0.84 588	0.90 601	0.73 594	1.09 466	0.98 571	0.21 587	0.18 547	0.20 585	0.21 537	0.32 537	0.31 559

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 660	1.70 684	2.50 564	0.56 618	0.40 566	2.15 690	0.99 665	1.24 659	1.26 655	1.02 637	1.10 635	1.29 658	0.88 624	3.10 689	1.08 590	1.66 702	0.83 693	0.68 672	0.88 691	1.57 696	1.80 708

FCDSN-DC	1.29 657	0.54 402	2.50 564	0.47 575	0.41 575	1.12 645	0.60 612	1.10 644	1.27 656	2.23 690	2.87 692	3.67 697	3.12 700	2.39 648	1.69 641	0.30 637	0.26 615	0.31 633	0.30 592	0.35 571	0.38 603
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
zero-FE	0.80 594	0.27 142	8.23 706	0.49 585	0.98 669	0.33 54	0.20 147	0.48 174	1.28 657	0.17 42	0.20 69	0.77 552	0.22 173	0.60 363	0.97 568	0.11 343	0.07 77	0.09 166	0.10 243	0.33 546	0.14 267

z-mn7	0.80 594	1.52 672	2.62 587	0.36 457	0.28 425	1.01 629	0.48 577	0.90 522	1.29 658	0.69 565	1.35 654	0.85 584	0.59 546	2.03 615	1.09 592	0.14 483	0.12 425	0.14 476	0.12 352	0.32 537	0.20 420

AANet	0.82 606	0.91 565	2.89 627	0.34 419	0.29 434	0.63 466	0.38 516	0.81 445	1.31 659	1.33 666	1.39 655	1.26 657	1.14 650	1.32 495	0.97 568	0.20 579	0.17 535	0.18 568	0.19 517	0.33 546	0.31 559

MFN_U_SF_RVC	1.55 674	2.39 710	3.16 656	0.65 641	0.41 575	1.12 645	0.46 565	1.23 658	1.33 660	1.61 678	1.20 641	1.43 665	0.98 635	1.76 565	1.97 651	1.90 705	1.80 705	1.98 709	2.15 711	1.63 697	1.77 707

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 402	0.33 233	0.93 120	0.26 189	0.22 322	0.46 201	0.20 147	1.10 644	1.34 661	3.16 705	0.32 224	0.22 132	0.20 141	0.30 121	0.22 173	0.10 254	0.09 287	0.11 311	0.09 202	0.15 259	0.19 401

PWCDC_ROB	0.72 563	1.06 621	2.09 468	0.47 575	0.36 532	0.78 576	0.26 356	0.98 592	1.34 661	0.61 513	2.07 672	0.64 473	0.61 559	0.83 431	0.71 531	0.31 639	0.14 469	0.15 507	0.12 352	0.60 655	0.21 434

RTS	1.21 651	1.31 659	6.39 702	0.52 598	0.51 617	1.61 667	0.79 649	1.03 631	1.37 663	1.13 645	1.30 649	1.10 644	0.85 616	2.65 670	2.08 657	0.21 587	0.24 599	0.18 568	0.18 497	0.43 621	0.32 568

RTSA	1.21 651	1.31 659	6.39 702	0.52 598	0.51 617	1.61 667	0.79 649	1.03 631	1.37 663	1.13 645	1.30 649	1.10 644	0.85 616	2.65 670	2.08 657	0.21 587	0.24 599	0.18 568	0.18 497	0.43 621	0.32 568

MSMD_ROB	1.34 660	0.96 585	2.38 531	0.39 508	0.32 482	1.96 681	0.62 621	0.91 534	1.43 665	2.94 703	2.60 687	4.77 706	1.95 685	2.43 654	1.33 621	0.29 634	0.26 615	0.32 637	0.32 607	0.30 520	0.30 550

TCMNet-wrong-test	5.51 710	6.62 717	6.20 701	13.02 727	11.90 719	7.14 711	5.53 718	6.99 718	1.44 666	2.65 698	3.10 697	8.37 715	5.95 711	4.75 706	6.05 709	3.07 712	0.98 699	2.38 712	1.99 710	6.62 720	5.43 719

IMH-64-1	1.39 665	1.64 678	1.86 388	1.36 683	1.11 680	1.39 658	1.19 681	1.76 683	1.45 667	1.16 648	2.21 678	1.53 668	1.38 664	1.98 610	1.52 632	1.29 694	0.67 679	1.27 694	0.69 681	1.29 691	0.98 680

IMH-64	1.39 665	1.64 678	1.86 388	1.36 683	1.11 680	1.39 658	1.19 681	1.76 683	1.45 667	1.16 648	2.21 678	1.53 668	1.38 664	1.98 610	1.52 632	1.29 694	0.67 679	1.27 694	0.69 681	1.29 691	0.98 680

ELAS	1.39 665	0.79 520	2.86 622	0.53 604	0.50 612	2.81 698	2.20 704	1.61 679	1.50 669	2.28 692	2.35 681	1.82 674	2.13 687	1.73 560	2.22 663	0.35 646	0.37 643	0.35 641	0.35 619	0.49 639	0.47 630
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DANet	0.80 594	0.65 458	2.21 496	1.19 679	0.48 609	0.74 553	1.25 683	0.89 516	1.53 670	0.89 622	0.71 555	0.96 616	0.56 531	1.83 583	0.96 567	0.18 553	0.16 515	0.19 575	0.16 463	0.26 485	0.29 536
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWCK	1.49 671	1.90 696	3.22 664	1.09 674	0.54 622	1.71 673	1.73 698	1.49 673	1.53 670	1.44 675	1.80 667	1.82 674	1.30 657	3.34 693	1.76 645	1.07 688	0.56 671	0.97 685	0.58 673	1.38 695	0.65 655

EDNetEfficientorigin	8.18 715	0.98 598	145.96 750	0.51 594	0.89 664	0.72 540	0.48 577	0.85 480	1.56 672	2.12 684	1.49 659	1.29 658	1.31 658	1.83 583	2.13 661	0.13 438	0.12 425	0.17 547	0.18 497	0.39 604	0.45 625

NLCSM	0.46 348	0.37 272	0.72 73	0.29 281	0.36 532	0.49 244	0.27 380	1.33 664	1.59 673	0.29 226	0.29 181	0.29 236	0.31 334	1.44 509	0.35 361	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.10 243	0.35 571	0.14 267

NLSM1	0.39 257	0.24 97	0.56 17	0.27 214	0.40 566	0.49 244	0.21 191	1.44 670	1.64 674	0.25 177	0.33 234	0.25 183	0.26 250	0.40 230	0.32 327	0.10 254	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.22 418	0.13 239

PVD	0.90 618	0.85 543	2.15 485	0.53 604	0.50 612	0.99 625	0.56 602	1.15 652	1.64 674	1.41 673	1.41 658	1.11 646	1.13 649	1.35 499	1.31 619	0.26 622	0.28 625	0.28 624	0.26 567	0.37 587	0.49 634

ACVNet_2	1.42 668	1.81 689	3.23 665	1.08 672	0.92 667	1.32 655	0.85 655	1.49 673	1.69 676	1.19 657	1.73 666	2.13 679	1.03 639	2.50 661	1.40 627	0.91 678	0.53 669	1.00 686	0.55 664	2.11 704	0.85 672

FC-DCNN	1.49 671	0.59 423	2.88 624	0.44 551	0.39 556	1.97 683	0.66 627	1.67 680	1.70 677	2.72 700	2.89 693	4.22 700	2.97 697	2.55 665	2.19 662	0.29 634	0.26 615	0.31 633	0.30 592	0.32 537	0.39 609

ELAS_RVC	1.37 664	0.78 518	3.21 662	0.55 616	0.50 612	1.49 662	2.48 708	1.48 672	1.71 678	2.13 687	2.09 673	2.07 678	2.56 693	1.90 602	2.02 654	0.35 646	0.36 641	0.37 647	0.34 615	0.49 639	0.47 630
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 656	0.70 479	4.05 685	0.64 639	0.98 669	0.94 619	1.40 692	0.85 480	1.75 679	2.34 693	1.33 652	1.05 636	2.21 689	1.58 539	4.15 697	0.15 504	0.19 560	0.14 476	0.27 572	0.38 594	0.32 568

SGM+DAISY	1.83 679	1.43 668	3.81 678	0.87 659	1.01 674	2.38 695	2.53 709	1.36 666	1.75 679	2.92 702	3.22 699	2.65 687	2.93 695	2.22 636	3.10 682	0.72 672	0.69 685	0.63 669	0.62 677	0.77 668	0.98 680

MSAF-DinoV2	3.10 701	1.86 694	10.68 715	3.61 714	0.30 451	3.34 701	0.82 654	2.81 702	1.79 681	0.80 601	0.87 596	1.56 671	1.10 646	26.49 743	1.96 650	0.17 540	0.13 450	0.19 575	1.63 708	0.92 675	0.99 685

notaker	2.66 692	2.07 701	3.31 669	2.61 708	1.43 688	1.76 676	1.11 676	2.76 701	1.79 681	2.26 691	11.53 722	3.96 698	4.29 705	3.09 688	2.76 677	1.55 701	0.88 695	1.70 707	1.07 699	2.00 703	1.35 697

IGEV-RUCA	2.28 687	0.30 202	1.15 159	0.40 520	1.86 700	2.06 688	1.90 700	1.36 666	1.80 683	3.70 707	3.76 704	5.02 707	8.19 716	2.12 628	1.63 637	0.25 618	0.76 690	2.72 713	1.91 709	2.39 707	2.36 713

WQFJX	0.42 294	0.25 111	0.55 14	0.26 189	0.39 556	0.47 211	0.23 272	1.76 683	1.82 684	0.26 195	0.26 152	0.28 223	0.28 290	0.42 244	0.32 327	0.10 254	0.10 337	0.09 166	0.08 151	0.24 450	0.16 342

FC-DCNN v2	1.54 673	0.58 420	2.80 618	0.44 551	0.39 556	2.05 687	0.66 627	1.90 689	1.84 685	2.79 701	2.97 696	4.41 704	3.07 698	2.65 670	2.30 667	0.29 634	0.26 615	0.31 633	0.30 592	0.32 537	0.38 603

IMH	2.02 684	2.15 708	2.69 598	1.68 691	1.12 682	1.66 672	0.92 661	2.10 695	1.92 686	1.32 665	2.66 690	2.21 681	1.69 679	5.78 707	1.68 640	5.54 715	0.96 697	1.31 696	0.71 683	1.32 694	0.99 685

MonStereo1	1.98 683	1.01 609	1.78 337	1.19 679	1.04 676	3.58 702	0.61 616	1.53 676	1.93 687	1.39 671	3.37 701	2.23 682	10.80 719	2.84 683	1.25 615	1.04 686	0.38 647	0.96 684	0.57 670	1.10 681	1.00 687

WAO-7	1.48 670	1.63 676	2.49 560	0.93 664	0.75 655	1.72 674	1.10 675	1.84 688	1.96 688	1.43 674	2.54 685	1.97 676	1.61 676	3.06 687	2.08 657	0.69 671	0.66 678	0.94 682	0.74 684	0.80 670	0.69 658

NLMM	0.42 294	0.24 97	0.53 11	0.26 189	0.38 550	0.48 226	0.23 272	1.72 681	2.06 689	0.25 177	0.25 139	0.28 223	0.27 271	0.32 146	0.34 349	0.09 145	0.11 391	0.10 234	0.08 151	0.20 385	0.13 239

WQFJA1	0.42 294	0.24 97	0.53 11	0.26 189	0.38 550	0.48 226	0.23 272	1.72 681	2.07 690	0.25 177	0.25 139	0.28 223	0.27 271	0.32 146	0.34 349	0.09 145	0.11 391	0.10 234	0.08 151	0.20 385	0.13 239

WQFJX1	0.45 335	0.28 171	0.56 17	0.27 214	0.35 523	0.48 226	0.25 332	1.98 694	2.08 691	0.26 195	0.26 152	0.29 236	0.28 290	0.50 318	0.31 314	0.10 254	0.11 391	0.10 234	0.08 151	0.23 433	0.14 267

JetRed	3.29 702	4.93 714	10.17 714	1.45 685	1.72 698	7.44 712	5.05 717	3.06 703	2.12 692	2.41 695	2.39 682	2.99 690	2.37 690	3.51 696	6.44 710	1.32 697	1.90 709	1.37 698	1.23 703	2.21 705	1.76 706

Dean	1.79 678	1.83 690	3.92 681	1.29 682	1.07 679	1.55 665	1.00 668	1.95 691	2.33 693	1.47 676	4.19 708	4.26 703	1.33 661	2.21 633	1.48 631	1.14 690	0.68 683	1.18 690	0.74 684	1.24 689	0.98 680

NLMM1	0.46 348	0.27 142	0.53 11	0.27 214	0.38 550	0.49 244	0.24 308	1.97 693	2.38 694	0.28 218	0.27 161	0.26 198	0.25 230	0.47 294	0.31 314	0.10 254	0.11 391	0.10 234	0.09 202	0.23 433	0.15 310

SDNR	1.22 654	0.80 522	2.71 600	0.33 386	1.48 693	1.98 685	0.23 272	1.93 690	2.44 695	0.89 622	2.52 684	1.36 662	0.51 512	3.65 697	1.93 649	0.30 637	0.31 631	0.22 597	0.16 463	0.33 546	0.36 593

MADNet++	2.79 694	2.11 705	2.97 639	2.49 706	2.28 703	2.95 699	2.31 706	2.67 699	2.47 696	3.03 704	3.13 698	2.70 688	2.92 694	4.10 701	4.48 700	2.68 709	2.24 713	3.04 716	2.44 713	2.37 706	2.34 712

SANet	1.20 650	1.21 648	3.33 670	0.38 498	0.27 410	1.73 675	0.85 655	1.10 644	2.49 697	1.16 648	1.83 668	1.72 673	1.50 672	2.37 642	2.84 678	0.18 553	0.16 515	0.16 526	0.15 440	0.32 537	0.32 568

FADE	15.89 727	3.00 713	8.70 707	2.11 701	2.94 706	1.19 653	0.91 660	5.00 712	2.49 697	1.25 659	1.19 640	3.05 691	7.02 713	8.02 713	5.31 707	94.83 750	35.90 747	65.83 746	66.18 747	1.66 698	1.30 696

DStereoSA	2.12 685	0.98 598	2.80 618	1.25 681	2.23 702	1.97 683	4.62 716	1.22 655	2.54 699	1.16 648	3.84 706	1.00 625	4.05 704	2.07 621	5.29 706	0.93 679	1.48 704	0.48 659	1.51 706	0.95 678	1.95 709

DeepPrunerF	0.86 611	0.86 546	2.91 633	0.45 565	0.50 612	0.64 480	0.48 577	1.14 649	2.64 700	0.63 534	0.61 476	0.65 478	0.62 564	2.21 633	1.31 619	0.23 604	0.19 560	0.30 632	0.28 576	0.36 579	0.25 500

LVE	1.96 682	2.17 709	3.14 654	1.68 691	1.80 699	1.63 669	1.03 671	2.34 697	2.81 701	1.25 659	2.89 693	4.24 702	1.29 655	2.79 680	1.44 629	2.85 710	0.91 696	1.18 690	1.46 705	1.23 688	1.10 690

WAO-6	1.58 675	1.54 673	2.32 518	1.14 678	1.00 673	2.30 693	1.03 671	1.82 687	2.85 702	1.25 659	2.61 688	2.20 680	1.56 674	2.47 659	1.99 653	0.95 682	0.67 679	1.19 693	0.83 689	1.08 680	0.88 677

SGM-ForestM	2.98 699	1.70 684	3.52 675	0.67 643	0.47 607	5.18 710	3.36 712	3.30 708	2.86 703	4.44 708	3.79 705	9.80 717	5.50 710	6.29 710	6.52 711	0.27 628	0.36 641	0.24 611	0.27 572	0.38 594	0.58 648

DStereoFS	2.23 686	2.10 702	2.47 555	1.61 690	1.88 701	3.81 703	2.06 703	1.95 691	3.33 704	2.38 694	3.31 700	2.37 683	4.92 706	2.45 656	3.27 685	1.03 685	1.27 703	0.55 664	1.04 697	0.70 661	2.05 710

light-stereo	8.15 714	2.75 711	9.83 713	12.24 723	9.63 715	19.16 728	0.44 553	6.84 717	3.57 705	13.44 724	22.94 743	23.04 735	1.65 677	17.20 731	7.61 714	3.06 711	2.25 714	0.42 652	0.52 662	4.07 715	2.31 711

HanzoNet	7.64 712	2.86 712	5.05 692	7.01 717	3.97 709	2.18 691	1.34 688	3.37 709	4.05 706	13.17 723	10.58 716	10.73 718	16.52 729	8.45 715	10.51 721	10.48 727	9.72 729	5.59 721	13.46 729	6.84 721	6.83 721

coex-ft	5.95 711	1.67 680	60.57 748	0.34 419	0.30 451	0.77 571	0.69 636	0.74 372	4.41 707	19.22 731	2.15 676	1.62 672	7.97 715	1.81 581	8.96 716	0.44 652	2.08 711	0.18 568	0.19 517	0.38 594	4.62 718

tt	4.93 708	0.27 142	4.20 687	2.29 704	1.58 696	10.20 715	16.97 725	9.42 721	5.02 708	1.67 679	1.28 646	4.68 705	5.03 708	3.37 695	5.92 708	6.16 717	9.47 728	2.82 714	3.18 716	3.60 713	1.53 702

UNDER WATER-64	2.47 690	1.89 695	4.86 691	1.82 698	1.44 690	3.18 700	1.57 697	2.62 698	5.64 709	2.05 683	2.13 675	4.13 699	3.76 702	2.62 668	3.42 690	1.47 699	0.85 694	1.57 704	1.07 699	1.82 701	1.49 700

WAO-8	2.80 695	2.14 706	2.89 627	1.91 699	1.04 676	3.98 705	0.96 663	3.26 706	6.17 710	2.15 688	3.37 701	3.31 694	2.41 691	11.84 717	2.03 655	2.05 706	1.86 707	1.54 702	0.92 692	1.22 686	0.87 675

Venus	2.80 695	2.14 706	2.89 627	1.91 699	1.04 676	3.98 705	0.96 663	3.26 706	6.17 710	2.15 688	3.37 701	3.31 694	2.41 691	11.84 717	2.03 655	2.05 706	1.86 707	1.54 702	0.92 692	1.22 686	0.87 675

UNDER WATER	2.74 693	1.85 692	4.54 690	1.81 697	1.44 690	2.34 694	1.40 692	3.24 705	6.60 712	2.60 697	2.76 691	5.75 709	5.24 709	3.02 686	4.01 695	1.45 698	0.81 692	1.59 705	1.06 698	1.80 700	1.51 701

TorneroNet-64	2.65 691	1.83 690	3.30 667	1.46 686	1.20 684	3.89 704	0.99 665	3.51 710	6.71 713	2.56 696	4.60 709	4.22 700	3.85 703	3.33 692	3.14 683	1.19 692	0.65 677	1.39 699	0.79 688	3.31 712	1.15 691

MANE	2.90 698	1.14 635	2.96 636	1.03 670	1.01 674	5.01 709	2.45 707	5.36 713	6.88 714	3.58 706	4.76 711	5.99 710	4.99 707	4.23 702	4.61 702	0.56 664	0.67 679	0.44 656	0.78 686	0.51 643	1.03 688

USTest	8.10 713	7.17 718	8.96 709	9.25 719	9.05 714	15.27 719	23.78 727	9.96 722	9.47 715	5.94 712	6.75 712	7.80 714	7.48 714	8.83 716	11.21 722	2.21 708	3.56 716	2.86 715	3.20 717	5.02 718	4.16 716

LE_ROB	4.43 707	1.35 666	9.38 710	2.79 709	3.93 708	2.43 696	3.46 713	2.68 700	11.19 716	11.66 722	4.73 710	5.26 708	10.46 718	4.50 705	9.49 717	0.82 677	0.69 685	1.34 697	0.98 695	0.75 666	0.76 665

Selective-IGEV-i1pa	9.22 717	12.57 725	9.49 712	2.20 702	1.49 694	16.83 722	8.03 720	14.34 728	11.26 717	10.52 718	15.24 725	14.52 727	11.94 727	18.22 732	9.78 719	7.79 726	3.09 715	5.20 720	2.49 714	2.46 708	6.90 722

SGM_RVC	1.89 680	0.92 567	2.50 564	0.96 668	0.93 668	1.63 669	1.37 689	1.52 675	12.43 718	1.85 681	1.69 665	2.40 685	1.74 681	2.81 682	1.71 642	0.53 659	0.47 664	0.42 652	0.47 650	0.74 664	0.74 661
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ktn	4.35 706	2.10 702	2.89 627	1.80 695	1.49 694	2.13 689	1.41 694	2.26 696	12.72 719	11.41 721	16.43 727	11.15 719	3.75 701	4.36 704	3.18 684	1.82 704	0.98 699	1.73 708	1.21 702	2.97 711	1.27 694

iinet-test	11.61 719	10.56 719	11.80 716	12.17 721	12.09 720	18.69 723	26.70 733	13.53 724	13.46 720	9.91 715	10.28 714	11.17 720	11.16 722	12.37 721	14.43 725	6.71 721	7.85 721	6.13 722	6.95 720	8.33 722	7.85 723

IINet	11.61 719	10.56 719	11.80 716	12.17 721	12.09 720	18.69 723	26.70 733	13.53 724	13.46 720	9.91 715	10.28 714	11.17 720	11.16 722	12.37 721	14.43 725	6.71 721	7.85 721	6.13 722	6.95 720	8.33 722	7.85 723

DGTPSM_ROB	8.89 716	5.62 715	12.25 719	5.92 716	11.32 717	8.54 713	24.18 728	6.40 715	13.49 722	5.15 709	11.46 720	6.19 712	10.92 720	7.00 711	13.72 723	4.47 713	7.65 720	3.92 717	7.45 724	4.38 716	7.87 725

Anonymous_1	22.91 731	11.20 722	12.13 718	12.75 724	26.28 738	19.43 730	27.92 735	14.08 727	13.61 723	14.96 726	10.58 716	11.26 722	11.19 724	12.55 723	14.57 728	38.28 745	7.88 723	34.96 743	63.99 746	89.57 750	10.94 729

PML	23.15 732	16.83 726	7.78 705	5.49 715	9.93 716	51.13 747	104.50 750	5.76 714	13.62 724	37.30 749	105.93 750	30.86 746	23.50 737	12.07 719	7.87 715	6.30 718	2.12 712	6.32 724	2.43 712	10.44 726	2.90 714

DPSMNet_ROB	9.48 718	5.64 716	13.01 723	8.82 718	11.82 718	8.54 713	24.20 729	6.41 716	13.65 725	5.32 711	11.47 721	6.33 713	10.92 720	7.69 712	13.89 724	7.25 725	8.19 724	5.06 718	7.78 725	5.31 719	8.26 726

BEATNet-Init1	12.10 721	11.19 721	27.29 744	2.99 710	3.51 707	21.84 735	11.10 721	14.34 728	13.83 726	20.34 732	20.33 733	26.35 745	20.03 731	19.06 733	14.80 729	1.74 703	1.81 706	2.05 710	2.49 714	3.69 714	3.12 715

DPSM_ROB	12.34 722	11.21 723	12.51 720	12.91 725	12.80 723	19.84 732	28.28 736	14.38 730	14.28 727	10.58 719	11.26 718	12.03 724	11.85 725	13.15 725	15.34 730	7.11 723	8.31 725	6.50 725	7.35 722	8.84 724	8.31 727

DPSM	12.34 722	11.21 723	12.51 720	12.91 725	12.80 723	19.84 732	28.28 736	14.38 730	14.28 727	10.58 719	11.26 718	12.03 724	11.85 725	13.15 725	15.34 730	7.11 723	8.31 725	6.50 725	7.35 722	8.84 724	8.31 727

DPSimNet_ROB	17.97 728	20.20 734	24.98 737	17.62 728	15.92 726	21.53 734	21.00 726	13.70 726	15.61 729	23.89 744	14.69 724	22.87 733	24.58 745	12.70 724	14.56 727	18.48 736	12.91 730	20.21 737	12.05 727	17.76 727	14.17 730

HaxPig	19.86 729	22.40 735	22.34 731	17.95 729	17.95 728	11.77 717	11.89 722	16.02 732	15.89 730	21.10 734	21.41 734	18.74 731	18.39 730	20.08 734	19.69 733	23.63 742	23.22 741	24.06 738	23.69 739	23.00 738	23.95 741

KSHMR	4.10 705	1.97 700	5.27 694	1.71 693	1.47 692	1.96 681	1.28 684	3.19 704	17.33 731	2.12 684	15.91 726	9.18 716	1.57 675	8.42 714	1.98 652	1.52 700	1.26 701	1.67 706	1.19 701	1.67 699	1.40 699

ASD4	21.52 730	19.65 728	22.13 730	22.45 732	16.42 727	23.29 736	30.71 738	33.06 746	17.47 732	24.18 745	14.11 723	21.71 732	15.88 728	21.06 735	18.11 732	19.78 737	17.78 740	26.52 740	20.33 738	27.03 739	18.73 739

MEDIAN_ROB	23.96 733	27.05 744	26.39 742	22.16 731	22.13 730	16.12 721	13.97 723	20.24 733	20.05 733	25.50 746	25.31 744	22.96 734	22.63 735	24.39 736	23.24 737	28.20 743	27.23 745	28.62 741	27.75 743	27.50 740	27.76 744

xxxxx1	28.96 743	20.11 731	14.07 725	49.74 742	39.15 743	18.98 725	26.64 730	21.94 734	20.21 734	16.45 728	17.48 729	18.36 728	21.56 732	16.21 728	20.88 734	23.07 739	26.55 742	66.40 747	78.70 748	30.27 741	32.51 746

tt_ll	28.96 743	20.11 731	14.07 725	49.74 742	39.15 743	18.98 725	26.64 730	21.94 734	20.21 734	16.45 728	17.48 729	18.36 728	21.56 732	16.21 728	20.88 734	23.07 739	26.55 742	66.40 747	78.70 748	30.27 741	32.51 746

ff	28.96 743	20.11 731	14.07 725	49.74 742	39.15 743	18.98 725	26.64 730	21.94 734	20.21 734	16.45 728	17.48 729	18.36 728	21.56 732	16.21 728	20.88 734	23.07 739	26.55 742	66.40 747	78.70 748	30.27 741	32.51 746

TorneroNet	5.50 709	1.92 698	3.16 656	1.47 687	1.25 687	14.07 718	1.06 673	4.90 711	20.99 737	10.17 717	16.48 728	11.88 723	6.93 712	3.34 693	4.20 698	1.30 696	0.69 685	1.45 701	0.86 690	2.61 709	1.20 692

RSGM-EC	41.56 746	31.72 746	19.92 728	51.66 745	47.86 746	38.70 737	61.61 748	33.83 747	22.80 738	23.45 742	29.29 746	43.76 747	35.31 747	66.76 747	70.17 749	66.40 747	37.60 748	48.67 744	25.68 741	48.86 745	27.21 742

acva	41.56 746	31.72 746	19.92 728	51.66 745	47.86 746	38.70 737	61.61 748	33.83 747	22.80 738	23.45 742	29.29 746	43.76 747	35.31 747	66.76 747	70.17 749	66.40 747	37.60 748	48.67 744	25.68 741	48.86 745	27.21 742

AVERAGE_ROB	26.93 742	30.34 745	29.27 745	25.82 733	25.34 731	19.48 731	15.17 724	23.55 737	23.00 740	28.45 747	27.87 745	26.25 744	25.86 746	26.96 745	25.55 738	31.30 744	30.07 746	31.76 742	30.81 744	30.79 744	30.93 745

LSM0	26.58 741	22.63 742	25.88 741	30.13 741	52.21 749	39.94 745	56.74 740	28.97 743	28.72 741	21.14 736	22.26 736	24.43 743	23.88 739	26.54 744	30.87 741	14.32 734	16.55 732	13.12 733	14.71 730	17.92 734	20.60 740

RAFT-FEzeroshot	24.80 734	22.55 738	24.73 734	26.10 735	25.76 733	39.84 739	57.07 746	28.84 738	28.79 742	21.14 736	22.48 737	24.18 738	23.88 739	26.38 737	30.87 741	14.26 729	16.71 735	13.09 727	14.82 732	17.79 731	16.72 735

RAFT-FE	24.80 734	22.55 738	24.73 734	26.10 735	25.76 733	39.84 739	57.07 746	28.84 738	28.79 742	21.14 736	22.48 737	24.18 738	23.88 739	26.38 737	30.87 741	14.26 729	16.71 735	13.09 727	14.82 732	17.79 731	16.72 735

CasAABBNet	24.81 736	22.53 736	24.83 736	26.08 734	25.74 732	39.86 741	57.06 744	28.87 741	28.83 744	21.16 739	22.54 739	24.22 740	23.89 742	26.38 737	30.87 741	14.25 728	16.71 735	13.09 727	14.81 731	17.78 728	16.71 732

FlowAnything	24.85 737	22.54 737	25.10 738	26.11 737	25.76 733	39.86 741	57.00 741	28.89 742	28.87 745	21.31 741	22.68 742	24.22 740	23.87 738	26.39 740	30.89 745	14.26 729	16.78 739	13.10 731	14.90 736	17.78 728	16.69 731

Selective-RAFT-Error	24.87 739	22.59 741	25.14 739	26.13 739	25.82 737	39.93 744	57.03 742	28.97 743	28.95 746	21.21 740	22.65 741	24.25 742	23.98 744	26.43 741	30.83 740	14.27 732	16.71 735	13.10 731	14.82 732	17.82 733	16.76 737

fast-reg	25.26 740	22.76 743	26.49 743	26.66 740	27.60 739	41.51 746	57.03 742	28.84 738	28.98 747	20.78 733	22.21 735	23.55 736	23.30 736	26.97 746	31.44 746	14.39 735	16.67 733	15.16 734	15.84 737	18.23 736	16.71 732

Hybrid-DGEV	24.86 738	22.58 740	25.22 740	26.11 737	25.76 733	39.92 743	57.06 744	29.03 745	29.01 748	21.12 735	22.64 740	24.13 737	23.91 743	26.46 742	30.82 739	14.27 732	16.70 734	13.09 727	14.83 735	17.78 728	16.71 732

real-time stereo	59.15 749	68.17 749	49.34 747	68.99 747	48.18 748	71.52 748	54.71 739	69.07 750	50.45 749	68.17 750	48.75 748	69.88 750	48.95 749	69.43 749	50.54 747	67.66 749	48.69 750	68.19 750	48.16 745	67.19 749	47.01 750

Selective-IGEV-i16pa	47.65 748	67.17 748	7.20 704	2.47 705	2.32 704	116.02 750	1.42 695	90.41 751	82.69 750	32.69 748	90.10 749	60.10 749	84.41 750	129.53 751	52.52 748	50.16 746	15.10 731	18.00 736	9.63 726	0.94 676	40.09 749

test_example2	115.39 750	123.23 750	94.57 749	115.52 748	123.55 750	101.63 749	114.33 751	53.41 749	99.48 751	134.90 751	135.05 751	85.83 751	85.11 751	111.32 750	106.15 751	152.55 751	205.26 751	99.78 751	114.96 751	140.96 751	110.20 751

ccccc	291.34 751	297.21 751	347.09 751	374.70 751	380.44 751	203.92 751	213.88 752	216.32 752	172.72 752	203.37 752	218.57 752	215.01 752	258.31 752	312.78 752	341.56 752	412.57 752	356.13 752	256.09 752	227.69 752	428.88 752	389.64 752

Low-res two-view benchmark