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 18	0.32 218	1.10 142	0.19 2	0.13 50	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 13	0.19 56	0.15 37	0.14 26	0.19 2	0.21 144	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.08 144	0.10 106	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DepthFocus	0.19 8	0.30 196	0.77 78	0.19 2	0.15 100	0.20 7	0.15 41	0.31 15	0.19 2	0.16 21	0.17 41	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 56	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.10 230	0.08 40	0.07 12

WQFJA1++	2.30 668	0.22 53	6.03 679	1.08 652	1.15 663	0.29 28	0.14 21	0.39 62	0.24 3	13.61 705	0.19 56	3.34 676	0.17 73	0.33 153	0.24 205	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.07 105	18.19 715	0.14 256

FlowAnything_test	0.23 68	0.32 218	0.52 5	0.28 232	0.17 161	0.37 88	0.20 137	0.38 55	0.24 3	0.24 151	0.20 65	0.21 124	0.17 73	0.26 66	0.25 219	0.13 423	0.10 321	0.14 459	0.16 445	0.17 305	0.12 186

MGA	0.19 8	0.27 137	0.57 19	0.20 9	0.18 208	0.37 88	0.14 21	0.30 12	0.25 5	0.18 49	0.14 27	0.15 37	0.10 2	0.30 117	0.17 56	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.09 77	0.08 51

CAR	0.19 8	0.28 166	0.60 24	0.21 31	0.16 130	0.37 88	0.13 9	0.32 18	0.25 5	0.19 69	0.15 29	0.14 15	0.10 2	0.27 72	0.17 56	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 106	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 137	0.60 24	0.20 9	0.16 130	0.37 88	0.13 9	0.32 18	0.25 5	0.18 49	0.15 29	0.14 15	0.10 2	0.30 117	0.17 56	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 106	0.08 51

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 109	0.46 346	1.39 213	0.23 83	0.17 161	0.35 67	0.21 179	0.40 71	0.25 5	0.18 49	0.21 73	0.17 66	0.18 97	0.25 47	0.17 56	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.28 556	0.08 40	0.27 504

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 20	0.51 2	0.22 60	0.17 161	0.35 67	0.14 21	0.27 4	0.25 5	0.19 69	0.21 73	0.14 15	0.15 50	0.27 72	0.16 35	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.14 256

LG-Stereo_L2	0.21 34	0.31 210	0.85 91	0.22 60	0.14 71	0.31 40	0.22 219	0.38 55	0.25 5	0.17 40	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 139	0.18 67	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.10 115

aanet-new-40k	0.25 84	0.37 267	1.35 199	0.24 110	0.24 339	0.38 105	0.20 137	0.39 62	0.26 11	0.18 49	0.24 118	0.16 51	0.20 135	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.18 371

Monster-pub-mixall	0.21 34	0.31 210	0.69 63	0.21 31	0.13 50	0.27 18	0.12 4	0.37 46	0.26 11	0.21 97	0.19 56	0.15 37	0.12 12	0.47 286	0.29 267	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.08 40	0.12 186

LG-Stereo_L1	0.21 34	0.31 210	0.85 91	0.22 60	0.14 71	0.28 21	0.21 179	0.38 55	0.26 11	0.16 21	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 198	0.18 67	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.10 115

aanet-new-32k	0.27 109	0.49 365	1.73 293	0.25 134	0.17 161	0.40 123	0.20 137	0.35 32	0.27 14	0.18 49	0.21 73	0.20 110	0.22 167	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

aanet-new-30k	0.28 125	0.49 365	1.75 304	0.25 134	0.17 161	0.40 123	0.20 137	0.35 32	0.27 14	0.18 49	0.21 73	0.20 110	0.22 167	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

Test_v1	0.21 34	0.27 137	0.95 117	0.20 9	0.14 71	0.28 21	0.15 41	0.37 46	0.27 14	0.16 21	0.18 51	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.11 141

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 20	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 110	0.15 41	0.35 32	0.27 14	0.18 49	0.15 29	0.17 66	0.16 64	0.26 66	0.21 144	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.09 79

GEAStereo	0.35 203	0.32 218	1.17 154	0.53 585	0.60 619	0.55 308	0.21 179	0.40 71	0.27 14	0.20 84	0.22 92	0.16 51	0.18 97	0.44 249	0.16 35	0.11 330	0.37 623	0.08 62	0.06 20	0.33 531	0.71 640

gasm-f	0.36 213	0.34 245	1.13 145	0.53 585	0.44 565	0.54 293	0.27 363	0.40 71	0.27 14	0.20 84	0.33 227	0.16 51	0.22 167	0.36 187	0.25 219	0.11 330	0.37 623	0.08 62	0.06 20	0.38 579	0.71 640

AdaDepth	0.24 75	0.18 6	1.03 128	0.25 134	0.21 274	0.46 195	0.16 66	0.30 12	0.27 14	0.17 40	0.19 56	0.14 15	0.18 97	0.35 174	0.17 56	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.25 539	0.10 106	0.10 115

mm2	0.17 1	0.19 10	0.65 46	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 83	0.13 18	0.25 47	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 10	0.65 46	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.32 18	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 83	0.13 18	0.25 47	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

PointNet	0.20 18	0.21 36	0.82 86	0.21 31	0.12 21	0.37 88	0.16 66	0.33 26	0.28 21	0.16 21	0.15 29	0.18 83	0.13 18	0.22 23	0.16 35	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.07 5	0.07 12

LiteMatch*	0.19 8	0.19 10	0.85 91	0.20 9	0.14 71	0.28 21	0.15 41	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.16 51	0.14 26	0.24 39	0.21 144	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.08 51

aanet-new-24k	0.27 109	0.40 299	1.12 144	0.24 110	0.45 576	0.40 123	0.21 179	0.39 62	0.28 21	0.19 69	0.28 167	0.17 66	0.20 135	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.32 587	0.09 77	0.10 115

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 84	0.35 254	0.69 63	0.23 83	0.27 390	0.35 67	0.20 137	0.44 110	0.28 21	0.21 97	0.22 92	0.14 15	0.22 167	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 183	0.08 62	0.47 630	0.09 77	0.34 565

LiteMatch	0.25 84	0.69 465	0.65 46	0.28 232	0.14 71	0.30 32	0.21 179	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.18 83	0.37 364	0.25 47	0.40 382	0.10 249	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.14 221	0.12 186

GeoVLM	0.18 4	0.19 10	0.64 40	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.18 83	0.15 50	0.25 47	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 4	0.19 10	0.65 46	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.18 83	0.15 50	0.25 47	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DEFOM-Stereo	0.22 57	0.22 53	0.91 110	0.23 83	0.13 50	0.49 233	0.18 98	0.30 12	0.28 21	0.19 69	0.17 41	0.14 15	0.14 26	0.41 227	0.16 35	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.09 77	0.09 79

AEACV	0.33 181	0.24 93	1.44 224	0.28 232	0.35 503	0.47 205	0.21 179	0.43 101	0.28 21	0.26 189	0.25 133	0.22 130	0.38 373	0.30 117	0.18 67	0.09 143	0.35 619	0.09 160	0.36 608	0.23 418	0.25 486

aanet-new-28k	0.34 190	0.53 385	2.69 580	0.25 134	0.12 21	0.39 110	0.21 179	0.37 46	0.29 32	0.18 49	0.24 118	0.17 66	0.21 149	0.22 23	0.15 13	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.31 581	0.10 106	0.23 460

aanet-new-34k	0.27 109	0.57 410	1.36 201	0.23 83	0.11 9	0.34 61	0.20 137	0.36 42	0.30 33	0.19 69	0.27 155	0.17 66	0.22 167	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.29 520

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 75	0.31 210	0.88 100	0.25 134	0.23 324	0.45 175	0.22 219	0.39 62	0.30 33	0.21 97	0.27 155	0.18 83	0.21 149	0.23 32	0.16 35	0.07 26	0.09 272	0.08 62	0.07 105	0.11 140	0.13 229

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 84	0.41 309	1.08 137	0.23 83	0.23 324	0.45 175	0.20 137	0.44 110	0.30 33	0.18 49	0.21 73	0.22 130	0.20 135	0.23 32	0.16 35	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.14 256

3.75w	0.21 34	0.21 36	0.61 29	0.21 31	0.20 260	0.44 167	0.16 66	0.44 110	0.30 33	0.22 117	0.20 65	0.13 4	0.18 97	0.29 104	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

qqai	0.21 34	0.20 20	0.63 37	0.39 489	0.13 50	0.32 46	0.15 41	0.35 32	0.31 37	0.14 10	0.13 16	0.18 83	0.13 18	0.27 72	0.15 13	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.27 552	0.07 5	0.09 79

aanet-new-78k	0.33 181	0.44 334	2.51 551	0.26 177	0.12 21	0.42 148	0.20 137	0.45 125	0.31 37	0.16 21	0.22 92	0.15 37	0.25 224	0.34 167	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.31 543

aanet-new-10k	0.27 109	0.52 378	1.27 176	0.27 201	0.15 100	0.49 233	0.21 179	0.46 133	0.31 37	0.21 97	0.20 65	0.19 106	0.22 167	0.26 66	0.18 67	0.08 67	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.10 106	0.16 330

aanet-new	0.32 171	0.29 179	2.39 520	0.25 134	0.25 359	0.43 156	0.21 179	0.41 83	0.31 37	0.18 49	0.23 106	0.16 51	0.30 310	0.33 153	0.15 13	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.13 229

LACA3	0.18 4	0.20 20	0.67 60	0.19 2	0.12 21	0.35 67	0.17 78	0.27 4	0.31 37	0.16 21	0.13 16	0.15 37	0.15 50	0.28 88	0.13 1	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 106	0.06 1

HiDET	0.19 8	0.20 20	0.62 36	0.20 9	0.13 50	0.36 81	0.13 9	0.35 32	0.31 37	0.16 21	0.14 27	0.17 66	0.15 50	0.25 47	0.23 179	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

monsters	0.22 57	0.22 53	0.52 5	0.23 83	0.28 405	0.42 148	0.14 21	0.46 133	0.31 37	0.24 151	0.20 65	0.13 4	0.14 26	0.43 240	0.20 124	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 144	0.06 1	0.06 1

mms	0.27 109	0.26 125	0.91 110	0.25 134	0.18 208	0.32 46	0.23 258	0.37 46	0.31 37	0.21 97	0.30 190	0.23 147	0.17 73	0.46 274	0.21 144	0.08 67	0.10 321	0.10 221	0.08 144	0.22 403	0.47 612

Occ-G	0.30 155	0.30 196	1.33 191	0.23 83	0.15 100	0.36 81	0.25 315	0.43 101	0.31 37	0.26 189	0.35 240	0.46 352	0.22 167	0.30 117	0.25 219	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.16 445	0.31 513	0.08 51

U	3.37 684	0.17 2	0.91 110	0.26 177	13.79 705	19.19 709	0.15 41	0.41 83	0.31 37	0.17 40	0.18 51	0.27 206	0.15 50	0.21 10	0.16 35	0.09 143	0.06 24	17.88 714	12.81 708	0.10 106	0.08 51

monster-pro	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

DF	0.34 190	0.29 179	0.95 117	0.31 314	0.44 565	0.40 123	0.21 179	0.71 332	0.32 47	0.23 140	0.37 249	0.32 246	0.17 73	0.39 216	0.85 537	0.10 249	0.09 272	0.08 62	0.29 562	0.09 77	0.20 407

aanet-new-90k	0.29 138	0.47 356	1.41 216	0.26 177	0.18 208	0.43 156	0.19 110	0.47 153	0.32 47	0.16 21	0.18 51	0.15 37	0.21 149	0.37 198	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.46 610

aanet-new-22k	0.28 125	0.52 378	1.51 245	0.24 110	0.13 50	0.33 51	0.22 219	0.37 46	0.32 47	0.18 49	0.24 118	0.18 83	0.21 149	0.27 72	0.16 35	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.09 77	0.31 543

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 109	0.40 299	0.87 97	0.22 60	0.17 161	0.36 81	0.19 110	0.39 62	0.32 47	0.21 97	0.24 118	0.18 83	0.23 193	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.08 183	0.08 62	0.30 572	0.13 192	0.55 624

gcap_with_dpt	0.25 84	0.22 53	1.00 125	0.22 60	0.30 431	0.48 216	0.21 179	0.45 125	0.32 47	0.27 205	0.31 207	0.20 110	0.14 26	0.20 4	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.13 229

252Zero-FE	0.62 486	0.27 137	0.83 88	0.24 110	0.13 50	0.31 40	0.13 9	0.39 62	0.32 47	8.03 694	0.23 106	0.12 2	0.12 12	0.26 66	0.44 408	0.09 143	0.12 407	0.07 1	0.06 20	0.09 77	0.12 186

MonStereo	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

Monster-pub-eth3d	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

water-stereo	0.24 75	0.17 2	0.88 100	0.24 110	0.14 71	0.37 88	0.17 78	0.43 101	0.32 47	0.26 189	0.35 240	0.26 193	0.24 209	0.22 23	0.25 219	0.09 143	0.09 272	0.09 160	0.08 144	0.10 106	0.10 115

asd	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.22 60	0.17 161	0.41 134	0.14 21	0.35 32	0.32 47	0.24 151	0.20 65	0.15 37	0.18 97	0.26 66	0.16 35	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.08 51

MonSter	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

fffy	0.28 125	0.24 93	1.19 158	0.27 201	0.15 100	0.37 88	0.22 219	0.42 93	0.32 47	0.20 84	0.29 175	0.26 193	0.20 135	0.44 249	0.20 124	0.08 67	0.10 321	0.10 221	0.08 144	0.22 403	0.18 371

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 109	0.40 299	0.86 95	0.22 60	0.17 161	0.36 81	0.19 110	0.39 62	0.32 47	0.21 97	0.24 118	0.18 83	0.23 193	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.08 183	0.08 62	0.30 572	0.13 192	0.55 624

LoS_RVC	0.29 138	0.33 227	1.19 158	0.25 134	0.34 490	0.43 156	0.22 219	0.42 93	0.32 47	0.22 117	0.33 227	0.23 147	0.24 209	0.31 126	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 106	0.31 543

DNS	0.93 603	0.22 53	1.33 191	1.53 668	0.27 390	2.18 671	0.18 98	0.54 230	0.33 62	7.89 693	0.36 244	0.37 272	0.21 149	0.41 227	0.63 488	0.13 423	0.12 407	0.08 62	0.08 144	0.12 157	1.56 683

aanet-new-60k	0.29 138	0.51 376	1.68 276	0.25 134	0.12 21	0.39 110	0.19 110	0.43 101	0.33 62	0.18 49	0.19 56	0.17 66	0.19 122	0.31 126	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.26 496

aanet-new-70k	0.27 109	0.48 361	1.33 191	0.25 134	0.12 21	0.39 110	0.19 110	0.45 125	0.33 62	0.17 40	0.21 73	0.16 51	0.21 149	0.38 208	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.22 435

aanet-32k-new	0.30 155	0.60 416	1.61 262	0.25 134	0.15 100	0.46 195	0.21 179	0.41 83	0.33 62	0.17 40	0.24 118	0.17 66	0.23 193	0.30 117	0.15 13	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.39 592

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 109	0.39 291	0.79 81	0.24 110	0.24 339	0.37 88	0.21 179	0.37 46	0.33 62	0.19 69	0.27 155	0.18 83	0.22 167	0.20 4	0.16 35	0.07 26	0.14 451	0.08 62	0.51 639	0.08 40	0.39 592

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 97	0.23 75	1.00 125	0.22 60	0.31 452	0.47 205	0.20 137	0.44 110	0.33 62	0.27 205	0.32 217	0.24 163	0.14 26	0.23 32	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.16 330

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 138	0.53 385	1.28 178	0.22 60	0.32 462	0.35 67	0.19 110	0.46 133	0.33 62	0.18 49	0.19 56	0.18 83	0.18 97	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 321	0.08 62	0.46 629	0.10 106	0.32 552

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 97	0.38 279	0.90 107	0.23 83	0.17 161	0.35 67	0.22 219	0.44 110	0.33 62	0.21 97	0.25 133	0.16 51	0.22 167	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.45 626	0.08 40	0.27 504

BridgeDepth	0.19 8	0.30 196	0.55 14	0.23 83	0.09 1	0.38 105	0.15 41	0.32 18	0.33 62	0.16 21	0.12 13	0.23 147	0.19 122	0.27 72	0.15 13	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	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 18	0.21 36	0.57 19	0.21 31	0.15 100	0.39 110	0.13 9	0.39 62	0.33 62	0.22 117	0.21 73	0.13 4	0.20 135	0.29 104	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

3.5w_stereo	0.21 34	0.22 53	0.55 14	0.21 31	0.15 100	0.40 123	0.14 21	0.43 101	0.33 62	0.21 97	0.24 118	0.14 15	0.18 97	0.34 167	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

monsterstereo	0.22 57	0.22 53	0.52 5	0.25 134	0.27 390	0.39 110	0.14 21	0.51 193	0.33 62	0.25 171	0.27 155	0.13 4	0.13 18	0.38 208	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.06 1

IGEV-Stereo++	0.23 68	0.23 75	0.64 40	0.24 110	0.22 304	0.47 205	0.13 9	0.52 209	0.33 62	0.18 49	0.24 118	0.17 66	0.22 167	0.32 139	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.17 305	0.09 79

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 221	1.34 645	1.24 170	0.23 83	0.12 21	0.33 51	0.20 137	0.40 71	0.33 62	0.25 171	0.21 73	0.16 51	0.14 26	0.27 72	0.63 488	0.55 643	0.06 24	0.11 297	0.13 371	0.25 449	0.49 616

aanet-new-12k	0.24 75	0.24 93	1.06 135	0.27 201	0.12 21	0.43 156	0.20 137	0.51 193	0.34 76	0.19 69	0.16 38	0.15 37	0.21 149	0.25 47	0.16 35	0.07 26	0.06 24	0.09 160	0.07 105	0.11 140	0.09 79

aanet-new-8k	0.26 97	0.38 279	1.21 164	0.25 134	0.13 50	0.44 167	0.22 219	0.49 174	0.34 76	0.18 49	0.21 73	0.17 66	0.25 224	0.29 104	0.17 56	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.12 186

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 75	0.22 53	0.90 107	0.23 83	0.32 462	0.47 205	0.21 179	0.48 167	0.34 76	0.20 84	0.25 133	0.21 124	0.23 193	0.20 4	0.17 56	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 138	0.58 411	0.98 123	0.21 31	0.31 452	0.41 134	0.20 137	0.46 133	0.34 76	0.21 97	0.22 92	0.19 106	0.17 73	0.24 39	0.15 13	0.08 67	0.10 321	0.08 62	0.45 626	0.09 77	0.29 520

LACA1	0.19 8	0.39 291	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 148	0.15 41	0.31 15	0.34 76	0.15 13	0.11 8	0.14 15	0.15 50	0.25 47	0.15 13	0.09 143	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

LCMNet	0.20 18	0.21 36	0.61 29	0.20 9	0.13 50	0.39 110	0.14 21	0.34 31	0.34 76	0.16 21	0.16 38	0.16 51	0.15 50	0.27 72	0.22 168	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 51

2.25w	0.21 34	0.22 53	0.51 2	0.21 31	0.14 71	0.36 81	0.13 9	0.42 93	0.34 76	0.23 140	0.27 155	0.14 15	0.18 97	0.33 153	0.24 205	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

2w_stereo	0.21 34	0.19 10	0.51 2	0.22 60	0.13 50	0.41 134	0.20 137	0.50 183	0.34 76	0.25 171	0.23 106	0.13 4	0.23 193	0.24 39	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

GREAT-IGEV	0.37 221	0.28 166	1.48 236	0.25 134	0.38 530	0.46 195	0.18 98	0.33 26	0.34 76	0.15 13	0.29 175	0.15 37	0.17 73	0.36 187	0.23 179	0.07 26	0.76 670	0.07 1	0.26 547	0.21 386	1.03 669
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	0.39 249	0.37 267	1.19 158	0.73 626	0.67 628	0.35 67	0.25 315	0.47 153	0.34 76	0.34 242	0.22 92	0.33 253	0.17 73	1.31 476	0.19 92	0.11 330	0.15 479	0.08 62	0.21 517	0.15 244	0.23 460

gcap-zeroshot	0.26 97	0.24 93	1.03 128	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.34 76	0.26 189	0.29 175	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.14 256

IGEV++	0.34 190	0.43 323	1.32 189	0.31 314	0.14 71	0.32 46	0.21 179	0.70 329	0.34 76	0.22 117	0.28 167	0.22 130	0.27 265	0.35 174	0.27 242	0.09 143	0.39 634	0.08 62	0.15 424	0.25 449	0.45 608

UniTT-Stereo	0.30 155	0.36 264	1.68 276	0.27 201	0.24 339	0.29 28	0.18 98	0.33 26	0.34 76	0.26 189	0.37 249	0.18 83	0.18 97	0.31 126	0.27 242	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.25 449	0.08 51

testlalala	0.26 97	0.24 93	1.03 128	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.34 76	0.26 189	0.29 175	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.14 256

aanet-new-36k	0.29 138	0.63 437	1.51 245	0.24 110	0.11 9	0.43 156	0.19 110	0.44 110	0.35 90	0.19 69	0.24 118	0.16 51	0.22 167	0.29 104	0.15 13	0.06 1	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.24 474

aanet-new-16k	0.26 97	0.47 356	1.36 201	0.25 134	0.12 21	0.36 81	0.18 98	0.40 71	0.35 90	0.18 49	0.21 73	0.18 83	0.21 149	0.21 10	0.16 35	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.11 141

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 84	0.24 93	0.76 74	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.35 90	0.26 189	0.30 190	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.07 5	0.15 298

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 84	0.24 93	0.84 90	0.22 60	0.32 462	0.48 216	0.20 137	0.45 125	0.35 90	0.26 189	0.30 190	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.07 5	0.13 229

PipStereo	0.19 8	0.26 125	0.85 91	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 41	0.35 32	0.35 90	0.12 2	0.10 3	0.21 124	0.14 26	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.09 272	0.07 1	0.06 20	0.12 157	0.09 79

PSi22b	0.20 18	0.26 125	0.88 100	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 41	0.35 32	0.35 90	0.12 2	0.10 3	0.21 124	0.14 26	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.10 321	0.07 1	0.06 20	0.12 157	0.09 79

PSi22a	0.20 18	0.28 166	0.89 104	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 18	0.35 90	0.12 2	0.09 1	0.22 130	0.16 64	0.20 4	0.14 4	0.09 143	0.09 272	0.07 1	0.05 1	0.13 192	0.11 141

Pro-Stereo	0.22 57	0.25 107	0.66 57	0.22 60	0.14 71	0.49 233	0.15 41	0.23 2	0.35 90	0.16 21	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 303	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.37 611	0.08 40	0.09 79

BStereo	0.28 125	0.33 227	1.34 196	0.23 83	0.29 414	0.33 51	0.20 137	0.46 133	0.35 90	0.22 117	0.17 41	0.20 110	0.14 26	0.28 88	0.25 219	0.07 26	0.07 76	0.16 509	0.21 517	0.12 157	0.11 141

Wave_Phase_stereo	0.31 164	0.33 227	1.34 196	0.23 83	0.29 414	0.98 604	0.20 137	0.49 174	0.35 90	0.22 117	0.17 41	0.20 110	0.14 26	0.28 88	0.25 219	0.07 26	0.07 76	0.16 509	0.21 517	0.12 157	0.11 141

DLNR-FE	13.43 704	20.01 710	23.53 712	121.73 728	33.87 720	0.46 195	0.15 41	8.09 700	0.35 90	0.28 212	0.37 249	0.26 193	0.17 73	0.75 404	0.29 267	6.68 700	0.26 596	0.09 160	0.38 612	50.82 727	0.18 371

Zero-FE251	0.56 447	0.29 179	1.27 176	0.26 177	0.16 130	0.44 167	0.16 66	0.44 110	0.35 90	5.31 690	0.19 56	0.22 130	0.19 122	0.24 39	1.08 570	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.13 229

asda	0.22 57	0.25 107	0.70 66	0.21 31	0.16 130	0.43 156	0.16 66	0.44 110	0.35 90	0.22 117	0.20 65	0.14 15	0.20 135	0.25 47	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

qwe	0.21 34	0.22 53	0.61 29	0.21 31	0.20 260	0.41 134	0.15 41	0.46 133	0.35 90	0.26 189	0.22 92	0.14 15	0.14 26	0.31 126	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

DilatedVolume-Stereo	0.26 97	0.20 20	0.64 40	0.25 134	0.15 100	0.41 134	0.18 98	0.42 93	0.35 90	0.34 242	0.34 235	0.25 178	0.23 193	0.43 240	0.53 452	0.09 143	0.09 272	0.08 62	0.10 230	0.12 157	0.11 141

4.25_new	0.21 34	0.23 75	0.64 40	0.22 60	0.18 208	0.41 134	0.17 78	0.41 83	0.35 90	0.22 117	0.21 73	0.14 15	0.18 97	0.25 47	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 34	0.23 75	0.64 40	0.22 60	0.18 208	0.41 134	0.17 78	0.41 83	0.35 90	0.22 117	0.21 73	0.14 15	0.18 97	0.25 47	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 34	0.22 53	0.63 37	0.21 31	0.15 100	0.40 123	0.17 78	0.40 71	0.35 90	0.25 171	0.22 92	0.14 15	0.14 26	0.22 23	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 34	0.22 53	0.63 37	0.21 31	0.15 100	0.40 123	0.17 78	0.40 71	0.35 90	0.25 171	0.22 92	0.14 15	0.14 26	0.22 23	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 34	0.23 75	0.64 40	0.22 60	0.18 208	0.41 134	0.17 78	0.41 83	0.35 90	0.22 117	0.21 73	0.14 15	0.18 97	0.25 47	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 18	0.20 20	0.52 5	0.21 31	0.14 71	0.37 88	0.14 21	0.43 101	0.35 90	0.23 140	0.21 73	0.16 51	0.18 97	0.27 72	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 18	0.20 20	0.52 5	0.21 31	0.14 71	0.37 88	0.14 21	0.43 101	0.35 90	0.23 140	0.21 73	0.16 51	0.18 97	0.27 72	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

111111	0.24 75	0.21 36	0.82 86	0.24 110	0.21 274	0.43 156	0.13 9	0.45 125	0.35 90	0.22 117	0.27 155	0.18 83	0.16 64	0.35 174	0.18 67	0.09 143	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.25 449	0.08 51

SCV	0.35 203	0.59 414	1.37 206	0.34 402	0.22 304	0.28 21	0.23 258	0.72 338	0.35 90	0.19 69	0.30 190	0.24 163	0.20 135	0.64 364	0.19 92	0.11 330	0.08 183	0.09 160	0.29 562	0.34 543	0.29 520

tt45	0.29 138	0.24 93	1.06 135	0.25 134	0.17 161	0.55 308	0.22 219	0.41 83	0.35 90	0.24 151	0.25 133	0.25 178	0.18 97	0.64 364	0.34 332	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.21 386	0.11 141

ours_stereo	0.27 109	0.25 107	1.21 164	0.25 134	0.17 161	0.35 67	0.23 258	0.38 55	0.35 90	0.20 84	0.31 207	0.23 147	0.17 73	0.41 227	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.22 403	0.18 371

RAStereo	0.28 125	0.48 361	1.52 247	0.26 177	0.18 208	0.25 16	0.19 110	0.42 93	0.35 90	0.20 84	0.25 133	0.20 110	0.16 64	0.24 39	0.24 205	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.12 157	0.08 51

test_for_model	0.25 84	0.24 93	0.76 74	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.35 90	0.26 189	0.30 190	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.07 5	0.15 298

DLNR_Zeroshot_test	13.43 704	19.94 709	23.55 713	121.61 727	35.03 721	0.46 195	0.15 41	8.02 699	0.35 90	0.28 212	0.37 249	0.26 193	0.17 73	0.76 408	0.29 267	6.42 699	0.26 596	0.09 160	0.38 612	50.13 726	0.18 371

MC-Stereo	0.32 171	0.31 210	1.46 229	0.31 314	0.15 100	0.53 285	0.19 110	0.44 110	0.35 90	0.36 250	0.38 260	0.27 206	0.27 265	0.42 236	0.19 92	0.09 143	0.13 432	0.09 160	0.16 445	0.20 370	0.13 229

aanet-new-14k	0.25 84	0.33 227	1.13 145	0.26 177	0.12 21	0.37 88	0.21 179	0.45 125	0.36 120	0.20 84	0.27 155	0.15 37	0.29 300	0.24 39	0.17 56	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.11 140	0.12 186

Foundation-i32	0.20 18	0.28 166	0.87 97	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 41	0.32 18	0.36 120	0.13 5	0.10 3	0.25 178	0.14 26	0.19 2	0.15 13	0.09 143	0.09 272	0.07 1	0.06 20	0.11 140	0.12 186

LACA2	0.25 84	0.74 487	1.30 184	0.20 9	0.10 2	0.39 110	0.17 78	0.32 18	0.36 120	0.15 13	0.15 29	0.18 83	0.14 26	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 20	0.61 29	0.21 31	0.13 50	0.15 1	0.16 66	0.21 1	0.36 120	0.11 1	0.17 41	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 92	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.08 144	0.08 40	0.11 141

Replicate-Monster	0.23 68	0.40 299	0.94 116	0.21 31	0.14 71	0.37 88	0.13 9	0.40 71	0.36 120	0.22 117	0.15 29	0.15 37	0.15 50	0.40 222	0.15 13	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.15 298

2.5w	0.21 34	0.23 75	0.50 1	0.22 60	0.15 100	0.39 110	0.19 110	0.47 153	0.36 120	0.21 97	0.22 92	0.13 4	0.17 73	0.33 153	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 34	0.21 36	0.57 19	0.20 9	0.14 71	0.40 123	0.18 98	0.47 153	0.36 120	0.24 151	0.20 65	0.13 4	0.19 122	0.31 126	0.21 144	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 57	0.28 166	0.77 78	0.22 60	0.11 9	0.40 123	0.16 66	0.31 15	0.36 120	0.19 69	0.19 56	0.17 66	0.17 73	0.37 198	0.16 35	0.10 249	0.06 24	0.08 62	0.07 105	0.10 106	0.07 12

AIO-Stereo	0.30 155	0.27 137	1.25 171	0.27 201	0.24 339	0.37 88	0.20 137	0.52 209	0.36 120	0.21 97	0.30 190	0.23 147	0.14 26	0.31 126	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.09 160	0.38 612	0.19 354	0.31 543

EGLCR-Stereo	0.29 138	0.27 137	0.97 121	0.30 287	0.19 244	0.56 324	0.17 78	0.68 318	0.36 120	0.30 223	0.18 51	0.27 206	0.17 73	0.38 208	0.19 92	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.10 106	0.35 568

R-Stereo Train	0.36 213	0.21 36	1.70 282	0.29 266	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.78 403	0.36 120	0.57 442	0.67 505	0.33 253	0.24 209	0.32 139	0.23 179	0.10 249	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.09 77	0.12 186

RAFT-Stereo	0.36 213	0.21 36	1.70 282	0.29 266	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.78 403	0.36 120	0.57 442	0.67 505	0.33 253	0.24 209	0.32 139	0.23 179	0.10 249	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.09 77	0.12 186
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Foundation-i1c-attn	0.22 57	0.18 6	0.68 61	0.20 9	0.10 2	0.27 18	0.20 137	0.49 174	0.37 132	0.20 84	0.23 106	0.24 163	0.25 224	0.29 104	0.18 67	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.06 1	0.09 79

Foundation-i1b	0.22 57	0.20 20	0.69 63	0.20 9	0.11 9	0.28 21	0.20 137	0.50 183	0.37 132	0.21 97	0.22 92	0.27 206	0.24 209	0.28 88	0.18 67	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.06 1

DispViT+	0.23 68	0.23 75	0.98 123	0.19 2	0.44 565	0.22 12	0.14 21	0.41 83	0.37 132	0.19 69	0.16 38	0.18 83	0.15 50	0.38 208	0.17 56	0.11 330	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

IGEV	0.22 57	0.28 166	0.88 100	0.21 31	0.24 339	0.42 148	0.17 78	0.35 32	0.37 132	0.20 84	0.22 92	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.07 12

StereoAnything_RVC	0.35 203	1.25 633	1.82 359	0.20 9	0.12 21	0.26 17	0.15 41	0.43 101	0.37 132	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 122	0.46 274	0.14 4	0.11 330	0.09 272	0.08 62	0.05 1	0.76 647	0.18 371

999	0.29 138	0.25 107	1.05 133	0.26 177	0.18 208	0.49 233	0.23 258	0.38 55	0.37 132	0.20 84	0.32 217	0.23 147	0.18 97	0.73 400	0.36 349	0.08 67	0.07 76	0.09 160	0.08 144	0.24 435	0.10 115

MaDis-Stereo	0.29 138	0.54 393	1.44 224	0.24 110	0.29 414	0.29 28	0.16 66	0.45 125	0.37 132	0.19 69	0.21 73	0.28 217	0.22 167	0.30 117	0.29 267	0.10 249	0.09 272	0.10 221	0.08 144	0.11 140	0.11 141

Selective-IGEV-i32	0.29 138	0.23 75	1.28 178	0.27 201	0.30 431	0.35 67	0.20 137	0.56 241	0.38 139	0.21 97	0.30 190	0.22 130	0.18 97	0.37 198	0.18 67	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.15 424	0.16 281	0.29 520

MSCF	0.35 203	0.72 476	1.15 150	0.58 606	0.21 274	0.50 246	0.22 219	0.56 241	0.38 139	0.29 218	0.29 175	0.17 66	0.30 310	0.35 174	0.26 231	0.09 143	0.12 407	0.08 62	0.29 562	0.15 244	0.21 420

3w_stereo	0.21 34	0.22 53	0.59 23	0.22 60	0.12 21	0.37 88	0.22 219	0.50 183	0.38 139	0.22 117	0.21 73	0.12 2	0.22 167	0.26 66	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.08 51

MM-Stereo_test2	0.38 234	0.28 166	2.46 535	0.43 525	0.15 100	0.50 246	0.25 315	0.47 153	0.38 139	0.33 240	0.26 146	0.23 147	0.22 167	0.34 167	0.29 267	0.08 67	0.09 272	0.09 160	0.10 230	0.36 564	0.22 435

FoundationStereo	0.20 18	0.30 196	0.81 84	0.21 31	0.22 304	0.21 11	0.16 66	0.25 3	0.38 139	0.15 13	0.11 8	0.18 83	0.17 73	0.23 32	0.16 35	0.09 143	0.13 432	0.08 62	0.06 20	0.07 5	0.07 12

fffft	0.29 138	0.21 36	1.10 142	0.24 110	0.15 100	0.42 148	0.24 293	0.42 93	0.38 139	0.21 97	0.18 51	0.20 110	0.16 64	0.44 249	0.70 508	0.07 26	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.28 487	0.20 407
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 138	0.26 125	1.03 128	0.25 134	0.14 71	0.46 195	0.22 219	0.36 42	0.38 139	0.23 140	0.23 106	0.21 124	0.18 97	0.45 265	0.60 481	0.07 26	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.20 370	0.20 407

GCAP-Stereo	0.34 190	0.89 547	1.76 313	0.26 177	0.12 21	0.52 276	0.14 21	0.49 174	0.38 139	0.29 218	0.30 190	0.29 229	0.22 167	0.30 117	0.20 124	0.09 143	0.17 517	0.09 160	0.07 105	0.21 386	0.11 141

HH	0.49 373	0.49 365	2.78 597	0.50 570	0.41 555	0.38 105	0.23 258	0.72 338	0.38 139	0.63 514	0.48 325	0.87 573	0.41 406	0.64 364	0.21 144	0.09 143	0.17 517	0.10 221	0.09 190	0.16 281	0.12 186

HanStereo	0.49 373	0.49 365	2.78 597	0.50 570	0.41 555	0.38 105	0.23 258	0.72 338	0.38 139	0.63 514	0.48 325	0.87 573	0.41 406	0.64 364	0.21 144	0.09 143	0.17 517	0.10 221	0.09 190	0.16 281	0.12 186

Selective-IGEV	0.29 138	0.23 75	1.28 178	0.27 201	0.30 431	0.35 67	0.20 137	0.56 241	0.38 139	0.21 97	0.30 190	0.22 130	0.18 97	0.37 198	0.18 67	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.15 424	0.16 281	0.29 520

knoymous	0.34 190	0.25 107	1.75 304	0.24 110	0.18 208	0.45 175	0.24 293	0.57 247	0.38 139	0.41 281	0.39 269	0.55 398	0.25 224	0.38 208	0.23 179	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.07 105	0.13 192	0.12 186

GLC_STEREO	0.28 125	0.27 137	1.36 201	0.28 232	0.12 21	0.41 134	0.20 137	0.37 46	0.38 139	0.26 189	0.30 190	0.25 178	0.19 122	0.33 153	0.24 205	0.09 143	0.11 374	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.09 79

Foundation-i1a	0.22 57	0.16 1	0.66 57	0.20 9	0.10 2	0.29 28	0.21 179	0.50 183	0.39 152	0.25 171	0.22 92	0.27 206	0.25 224	0.33 153	0.18 67	0.08 67	0.09 272	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.08 51

VIP-Stereo	0.28 125	0.56 405	1.05 133	0.23 83	0.19 244	0.52 276	0.17 78	0.44 110	0.39 152	0.18 49	0.25 133	0.24 163	0.15 50	0.33 153	0.19 92	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.14 221	0.32 552

DA	0.32 171	0.26 125	0.89 104	0.29 266	0.25 359	0.63 448	0.22 219	0.60 274	0.39 152	0.23 140	0.30 190	0.24 163	0.26 244	0.60 353	0.18 67	0.10 249	0.12 407	0.09 160	0.07 105	0.10 106	0.52 619

GGEV	0.32 171	0.26 125	0.89 104	0.29 266	0.25 359	0.63 448	0.22 219	0.60 274	0.39 152	0.23 140	0.30 190	0.24 163	0.26 244	0.60 353	0.18 67	0.10 249	0.12 407	0.09 160	0.07 105	0.10 106	0.52 619

LG-G_1	0.23 68	0.37 267	0.71 68	0.23 83	0.11 9	0.51 257	0.12 4	0.44 110	0.39 152	0.19 69	0.15 29	0.19 106	0.15 50	0.36 187	0.16 35	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

LG-G	0.23 68	0.37 267	0.71 68	0.23 83	0.11 9	0.51 257	0.12 4	0.44 110	0.39 152	0.19 69	0.15 29	0.19 106	0.15 50	0.36 187	0.16 35	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

LGtest1	0.21 34	0.37 267	0.70 66	0.22 60	0.12 21	0.31 40	0.11 2	0.36 42	0.39 152	0.17 40	0.13 16	0.16 51	0.14 26	0.25 47	0.27 242	0.10 249	0.09 272	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.10 115

HUF	0.59 467	0.65 449	2.46 535	0.45 546	0.77 639	0.34 61	0.24 293	0.46 133	0.39 152	0.31 228	0.28 167	0.25 178	0.19 122	0.67 381	0.18 67	0.12 391	2.03 690	0.08 62	0.06 20	0.31 513	1.59 685

GIP-stereo	0.26 97	0.22 53	0.78 80	0.29 266	0.20 260	0.42 148	0.17 78	0.64 294	0.39 152	0.18 49	0.24 118	0.23 147	0.18 97	0.25 47	0.47 423	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.17 305	0.08 51

MoCha-V2	0.36 213	0.32 218	1.41 216	0.36 438	0.31 452	0.35 67	0.19 110	0.57 247	0.39 152	0.30 223	0.32 217	0.28 217	0.27 265	0.47 286	0.24 205	0.08 67	0.56 651	0.08 62	0.38 612	0.18 333	0.12 186

CAS	0.35 203	0.25 107	1.30 184	0.79 633	0.34 490	0.51 257	0.23 258	0.46 133	0.39 152	0.22 117	0.31 207	0.20 110	0.17 73	0.28 88	0.23 179	0.73 653	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 77	0.37 583

ProNet	0.30 155	0.54 393	1.29 181	0.25 134	0.15 100	0.47 205	0.25 315	0.48 167	0.39 152	0.21 97	0.23 106	0.22 130	0.20 135	0.44 249	0.19 92	0.08 67	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.23 418	0.12 186

test_4	0.40 257	0.37 267	2.01 437	0.29 266	0.21 274	0.50 246	0.28 383	0.47 153	0.39 152	0.42 286	0.76 551	0.38 281	0.22 167	0.52 318	0.33 325	0.08 67	0.07 76	0.11 297	0.15 424	0.28 487	0.07 12

cross-raft	0.40 257	0.27 137	2.22 487	0.30 287	0.17 161	0.49 233	0.35 473	0.71 332	0.39 152	0.43 292	0.45 298	0.64 453	0.25 224	0.32 139	0.25 219	0.08 67	0.08 183	0.09 160	0.23 530	0.11 140	0.14 256

DN	0.37 221	0.23 75	1.40 214	0.37 462	0.40 546	0.48 216	0.21 179	0.51 193	0.40 166	0.23 140	0.24 118	0.36 268	0.18 97	0.81 419	0.54 458	0.13 423	0.11 374	0.11 297	0.34 595	0.12 157	0.19 388

VMStereo-Base	0.26 97	0.27 137	1.26 173	0.20 9	0.12 21	0.42 148	0.17 78	0.37 46	0.40 166	0.22 117	0.31 207	0.29 229	0.21 149	0.32 139	0.20 124	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

MatchStereo	0.24 75	0.38 279	1.37 206	0.20 9	0.10 2	0.22 12	0.14 21	0.41 83	0.40 166	0.14 10	0.25 133	0.15 37	0.15 50	0.25 47	0.18 67	0.09 143	0.07 76	0.07 1	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	0.35 203	0.72 476	1.15 150	0.56 599	0.20 260	0.52 276	0.22 219	0.56 241	0.40 166	0.30 223	0.31 207	0.16 51	0.31 320	0.35 174	0.26 231	0.09 143	0.14 451	0.08 62	0.28 556	0.14 221	0.20 407

depthmonostereo	0.26 97	0.23 75	0.65 46	0.41 509	0.13 50	0.41 134	0.19 110	0.51 193	0.40 166	0.25 171	0.29 175	0.26 193	0.28 282	0.44 249	0.23 179	0.09 143	0.10 321	0.09 160	0.07 105	0.10 106	0.08 51

1w_stereo	0.22 57	0.17 2	0.52 5	0.23 83	0.16 130	0.44 167	0.22 219	0.55 235	0.40 166	0.25 171	0.29 175	0.13 4	0.26 244	0.28 88	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

MLG-Stereo_test3	0.21 34	0.35 254	0.65 46	0.21 31	0.14 71	0.36 81	0.13 9	0.37 46	0.40 166	0.21 97	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 35	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.10 115

LG-Stereo	0.27 109	0.25 107	0.95 117	0.25 134	0.15 100	0.43 156	0.21 179	0.50 183	0.40 166	0.18 49	0.29 175	0.25 178	0.16 64	0.28 88	0.35 344	0.07 26	0.07 76	0.11 297	0.10 230	0.24 435	0.10 115

dual_stereo	0.23 68	0.25 107	0.66 57	0.21 31	0.15 100	0.27 18	0.15 41	0.62 283	0.40 166	0.15 13	0.13 16	0.18 83	0.14 26	0.37 198	0.19 92	0.09 143	0.31 612	0.07 1	0.10 230	0.07 5	0.07 12

model_zeroshot	0.44 302	0.68 461	1.97 433	0.28 232	0.18 208	0.69 506	0.21 179	0.63 291	0.40 166	1.00 615	0.34 235	0.42 316	0.20 135	0.69 390	0.24 205	0.10 249	0.22 568	0.10 221	0.22 527	0.12 157	0.10 115

anonymousdsp	0.34 190	0.53 385	1.47 233	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.49 174	0.40 166	0.25 171	0.24 118	0.22 130	0.24 209	0.55 332	0.19 92	0.09 143	0.11 374	0.10 221	0.18 478	0.24 435	0.29 520

IGEV-Stereo	0.34 190	0.54 393	1.47 233	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.49 174	0.40 166	0.25 171	0.24 118	0.22 130	0.24 209	0.54 328	0.19 92	0.09 143	0.10 321	0.10 221	0.18 478	0.24 435	0.29 520
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-Stereo	0.55 439	0.54 393	3.50 654	0.48 564	0.39 536	0.54 293	0.17 78	0.89 496	0.40 166	0.44 299	0.65 500	0.85 564	0.19 122	0.77 412	0.21 144	0.10 249	0.14 451	0.10 221	0.32 587	0.17 305	0.14 256

GSStereo	0.36 213	0.32 218	1.17 154	0.34 402	0.60 619	0.55 308	0.21 179	0.62 283	0.41 179	0.22 117	0.22 92	0.17 66	0.18 97	0.44 249	0.16 35	0.10 249	0.16 497	0.08 62	0.11 298	0.33 531	0.84 651

GS-Stereo							0.21 179	0.62 283	0.41 179	0.22 117	0.22 92	0.17 66	0.18 97	0.44 249	0.16 35	0.10 249	0.16 497	0.08 62	0.11 298	0.33 531	0.84 651

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 221	0.37 267	1.21 164	0.26 177	0.18 208	0.73 527	0.18 98	0.53 218	0.41 179	0.35 244	0.30 190	0.58 425	0.22 167	0.33 153	0.95 546	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.35 599	0.13 192	0.15 298

HI	0.41 265	0.63 437	1.72 290	0.27 201	0.21 274	0.45 175	0.19 110	0.55 235	0.41 179	0.57 442	0.59 433	0.65 458	0.45 447	0.45 265	0.39 374	0.08 67	0.09 272	0.10 221	0.11 298	0.20 370	0.10 115

CoSv	0.41 265	0.63 437	1.72 290	0.27 201	0.21 274	0.45 175	0.19 110	0.55 235	0.41 179	0.57 442	0.59 433	0.65 458	0.45 447	0.45 265	0.39 374	0.08 67	0.09 272	0.10 221	0.11 298	0.20 370	0.10 115

GCAP-BAT	1.13 623	0.30 196	9.45 691	3.22 691	5.97 692	0.39 110	0.20 137	0.59 262	0.41 179	0.26 189	0.26 146	0.23 147	0.17 73	0.31 126	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.17 351

CAS++	0.31 164	0.33 227	1.43 222	0.25 134	0.17 161	0.31 40	0.20 137	0.78 403	0.41 179	0.30 223	0.30 190	0.21 124	0.16 64	0.33 153	0.18 67	0.15 488	0.12 407	0.13 422	0.10 230	0.15 244	0.11 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.32 171	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

IGEVStereo-DCA	0.33 181	0.34 245	1.38 208	0.27 201	0.16 130	0.45 175	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.21 73	0.26 193	0.25 224	0.64 364	0.52 448	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.18 478	0.16 281	0.22 435

ffff	0.32 171	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

11t	0.32 171	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

GCAPDPT-zeroshot	1.09 620	0.30 196	8.70 687	3.22 691	5.88 691	0.39 110	0.20 137	0.59 262	0.41 179	0.26 189	0.26 146	0.23 147	0.17 73	0.31 126	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.19 388

ccc-4	0.32 171	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

IGEV-FE	0.53 421	0.34 245	2.91 614	0.32 343	0.18 208	0.54 293	0.21 179	0.72 338	0.42 192	0.81 587	0.51 355	0.70 499	0.41 406	0.48 293	1.13 577	0.09 143	0.15 479	0.10 221	0.35 599	0.19 354	0.09 79

MLG-Stereo_test2	0.21 34	0.36 264	0.68 61	0.21 31	0.17 161	0.45 175	0.12 4	0.35 32	0.42 192	0.15 13	0.11 8	0.22 130	0.10 2	0.28 88	0.16 35	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 125	0.28 166	1.09 140	0.33 369	0.15 100	0.30 32	0.16 66	0.58 253	0.42 192	0.19 69	0.19 56	0.17 66	0.26 244	0.38 208	0.37 356	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.25 539	0.10 106	0.06 1

rvit_stereo_0081_aga	0.27 109	0.29 179	1.08 137	0.26 177	0.20 260	0.33 51	0.21 179	0.41 83	0.42 192	0.26 189	0.28 167	0.27 206	0.21 149	0.31 126	0.21 144	0.14 468	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.14 221	0.10 115

MyStereo07	0.34 190	0.40 299	1.46 229	0.29 266	0.23 324	0.60 390	0.31 428	0.53 218	0.42 192	0.25 171	0.25 133	0.20 110	0.26 244	0.57 336	0.19 92	0.09 143	0.18 529	0.12 361	0.11 298	0.16 281	0.19 388

IGEV_Zeroshot_test	0.53 421	0.33 227	2.91 614	0.32 343	0.18 208	0.54 293	0.21 179	0.72 338	0.42 192	0.81 587	0.51 355	0.71 504	0.41 406	0.48 293	1.13 577	0.09 143	0.15 479	0.10 221	0.35 599	0.19 354	0.09 79

MIF-Stereo (partial)	0.34 190	0.41 309	1.93 406	0.26 177	0.24 339	0.32 46	0.17 78	0.53 218	0.42 192	0.25 171	0.37 249	0.25 178	0.26 244	0.44 249	0.31 299	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.19 354	0.14 256

EKT-Stereo	1.47 649	0.49 365	1.93 406	2.57 687	19.31 709	0.55 308	0.22 219	0.69 321	0.42 192	0.38 265	0.36 244	0.43 320	0.27 265	0.69 390	0.26 231	0.12 391	0.14 451	0.11 297	0.16 445	0.20 370	0.15 298

AnonymousM	0.37 221	0.44 334	1.50 242	0.25 134	0.15 100	0.52 276	0.23 258	0.60 274	0.42 192	0.42 286	0.32 217	0.30 237	0.25 224	0.34 167	0.23 179	0.11 330	0.09 272	0.71 653	0.36 608	0.12 157	0.07 12

raftrobust	0.38 234	0.68 461	1.54 249	0.32 343	0.46 584	0.52 276	0.21 179	0.56 241	0.42 192	0.52 380	0.35 240	0.31 240	0.33 333	0.37 198	0.30 287	0.10 249	0.11 374	0.08 62	0.07 105	0.21 386	0.19 388

PMTNet	0.31 164	0.35 254	1.30 184	0.20 9	0.14 71	0.57 342	0.25 315	0.46 133	0.42 192	0.27 205	0.32 217	0.27 206	0.24 209	0.39 216	0.23 179	0.43 631	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.18 333	0.07 12

CCAANet	0.40 257	0.33 227	1.65 266	0.26 177	0.21 274	0.53 285	0.26 338	0.67 313	0.42 192	0.35 244	0.62 461	0.56 411	0.35 344	0.86 426	0.41 390	0.12 391	0.08 183	0.10 221	0.10 230	0.10 106	0.10 115

TS12	0.24 75	0.26 125	0.83 88	0.25 134	0.11 9	0.46 195	0.17 78	0.46 133	0.43 204	0.20 84	0.31 207	0.18 83	0.20 135	0.31 126	0.22 168	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.11 140	0.07 12

Foundation-i1	0.26 97	0.29 179	0.75 72	0.23 83	0.21 274	0.30 32	0.22 219	0.60 274	0.43 204	0.24 151	0.31 207	0.35 263	0.23 193	0.27 72	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.11 140	0.07 12

AIO_rvc	0.41 265	0.64 442	1.29 181	0.58 606	0.39 536	0.37 88	0.24 293	0.50 183	0.43 204	0.28 212	0.23 106	0.25 178	0.16 64	0.99 439	0.19 92	0.10 249	0.16 497	0.08 62	0.11 298	0.25 449	0.85 653

MGS-Stereo	0.32 171	0.34 245	1.70 282	0.25 134	0.14 71	0.40 123	0.22 219	0.38 55	0.43 204	0.24 151	0.51 355	0.25 178	0.18 97	0.31 126	0.20 124	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.08 144	0.47 616	0.08 51

MSKI-zero shot	0.46 333	0.38 279	2.47 540	0.27 201	0.43 564	0.56 324	0.20 137	0.77 388	0.43 204	0.60 484	0.51 355	0.44 331	0.17 73	0.68 384	0.21 144	0.09 143	0.29 607	0.09 160	0.32 587	0.14 221	0.10 115

test-1	0.44 302	0.48 361	1.69 278	0.30 287	0.27 390	0.50 246	0.28 383	0.80 422	0.43 204	0.40 273	0.54 394	0.41 302	0.24 209	0.31 126	1.16 583	0.09 143	0.20 553	0.10 221	0.17 465	0.11 140	0.26 496

SCV_C0	0.33 181	0.43 323	1.42 221	0.25 134	0.16 130	0.35 67	0.20 137	0.68 318	0.44 210	0.24 151	0.27 155	0.29 229	0.20 135	0.58 340	0.18 67	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.30 572	0.26 470	0.17 351

PAM	0.70 531	0.35 254	2.72 584	0.56 599	0.62 625	1.08 622	0.53 569	0.85 460	0.44 210	0.93 609	0.92 585	1.24 635	0.68 562	0.64 364	1.01 561	0.10 249	0.19 542	0.10 221	0.48 633	0.14 221	0.38 586

rvit_stereo_0080	0.27 109	0.38 279	0.76 74	0.24 110	0.18 208	0.34 61	0.27 363	0.54 230	0.44 210	0.24 151	0.26 146	0.27 206	0.22 167	0.29 104	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.10 221	0.10 230	0.15 244	0.11 141

RSM	0.28 125	0.26 125	0.97 121	0.25 134	0.24 339	0.37 88	0.21 179	0.49 174	0.44 210	0.21 97	0.27 155	0.28 217	0.17 73	0.38 208	0.20 124	0.07 26	0.07 76	0.09 160	0.34 595	0.21 386	0.16 330

MyStereo06	0.54 427	0.41 309	2.68 577	0.30 287	0.23 324	0.60 390	0.30 415	0.81 426	0.44 210	0.84 595	0.52 370	0.78 536	0.58 523	0.48 293	1.10 573	0.09 143	0.17 517	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.20 407

whm_eth	0.27 109	0.38 279	0.76 74	0.24 110	0.18 208	0.34 61	0.27 363	0.54 230	0.44 210	0.24 151	0.26 146	0.27 206	0.22 167	0.29 104	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.10 221	0.10 230	0.15 244	0.11 141

MIM_Stereo	0.41 265	0.60 416	1.88 382	0.31 314	0.21 274	0.50 246	0.19 110	0.64 294	0.44 210	0.43 292	0.53 382	0.43 320	0.27 265	0.51 314	0.28 253	0.08 67	0.14 451	0.11 297	0.10 230	0.26 470	0.26 496

CASnet	0.28 125	0.31 210	1.20 162	0.28 232	0.11 9	0.47 205	0.19 110	0.44 110	0.44 210	0.38 265	0.31 207	0.23 147	0.17 73	0.29 104	0.19 92	0.10 249	0.06 24	0.15 490	0.12 338	0.16 281	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.30 155	0.27 137	1.09 140	0.23 83	0.50 592	0.40 123	0.20 137	0.46 133	0.44 210	0.22 117	0.28 167	0.26 193	0.19 122	0.33 153	0.21 144	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.15 244	0.49 616

GMOStereo	0.41 265	0.62 427	1.78 326	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

error version	0.41 265	0.62 427	1.78 326	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

test-v	0.41 265	0.62 427	1.78 326	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

test-2	0.41 265	0.62 427	1.78 326	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

sCroCo_RVC	0.33 181	0.32 218	1.89 389	0.34 402	0.27 390	0.30 32	0.22 219	0.48 167	0.44 210	0.22 117	0.33 227	0.25 178	0.25 224	0.32 139	0.24 205	0.14 468	0.16 497	0.12 361	0.12 338	0.15 244	0.13 229

test_xeample3	0.46 333	0.34 245	2.99 622	0.37 462	0.16 130	0.49 233	0.33 460	1.06 617	0.44 210	0.25 171	0.23 106	0.24 163	0.25 224	0.49 303	0.56 468	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.40 618	0.17 305	0.26 496

NLSM3	0.26 97	0.39 291	0.75 72	0.25 134	0.24 339	0.43 156	0.19 110	0.58 253	0.45 225	0.20 84	0.26 146	0.20 110	0.25 224	0.29 104	0.24 205	0.07 26	0.06 24	0.10 221	0.09 190	0.10 106	0.07 12

FE-Mocha	0.41 265	0.31 210	1.44 224	0.28 232	0.33 477	0.41 134	0.17 78	0.69 321	0.45 225	0.44 299	0.50 350	0.41 302	0.45 447	0.36 187	1.17 585	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.21 517	0.13 192	0.13 229

xyz-stereo-finetune2	0.35 203	0.45 343	1.04 132	0.21 31	0.12 21	0.58 359	0.23 258	0.50 183	0.45 225	0.31 228	0.46 306	0.30 237	0.41 406	0.81 419	0.51 445	0.08 67	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.09 79

S2M2_L	0.24 75	0.29 179	0.90 107	0.23 83	0.17 161	0.24 15	0.09 1	0.36 42	0.45 225	0.17 40	0.25 133	0.23 147	0.17 73	0.24 39	0.28 253	0.15 488	0.12 407	0.11 297	0.12 338	0.15 244	0.11 141
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.28 125	0.43 323	0.93 114	0.28 232	0.17 161	0.53 285	0.21 179	0.55 235	0.45 225	0.17 40	0.26 146	0.32 246	0.17 73	0.33 153	0.16 35	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.29 562	0.13 192	0.06 1

castereo	0.30 155	0.44 334	0.81 84	0.24 110	0.29 414	0.41 134	0.27 363	0.72 338	0.45 225	0.22 117	0.30 190	0.24 163	0.31 320	0.25 47	0.21 144	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.31 581	0.12 157	0.09 79

UGAM-zero	0.63 493	0.39 291	2.49 544	0.30 287	0.49 590	0.67 488	0.19 110	0.91 514	0.45 225	0.77 575	0.45 298	1.16 632	0.82 591	2.05 598	0.29 267	0.09 143	0.15 479	0.09 160	0.44 625	0.11 140	0.22 435

RSM++	0.27 109	0.26 125	0.87 97	0.28 232	0.13 50	0.39 110	0.20 137	0.45 125	0.45 225	0.20 84	0.24 118	0.24 163	0.17 73	0.36 187	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.09 160	0.35 599	0.26 470	0.18 371

LL-Strereo2	0.41 265	0.90 551	1.83 362	0.44 532	0.24 339	0.54 293	0.27 363	0.58 253	0.45 225	0.41 281	0.33 227	0.44 331	0.21 149	0.44 249	0.34 332	0.09 143	0.08 183	0.16 509	0.14 399	0.17 305	0.17 351

TestStereo	0.45 321	0.54 393	2.11 460	0.29 266	0.16 130	0.43 156	0.24 293	0.54 230	0.45 225	0.37 255	0.46 306	0.34 259	0.27 265	1.98 590	0.27 242	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.14 221	0.08 51

TANstereo	0.33 181	0.49 365	1.75 304	0.23 83	0.12 21	0.54 293	0.16 66	0.40 71	0.45 225	0.45 310	0.51 355	0.26 193	0.22 167	0.29 104	0.20 124	0.10 249	0.10 321	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.11 141

BridgeDepth_RVC	0.20 18	0.20 20	0.74 71	0.17 1	0.12 21	0.32 46	0.12 4	0.33 26	0.46 236	0.15 13	0.15 29	0.16 51	0.19 122	0.23 32	0.18 67	0.10 249	0.06 24	0.07 1	0.06 20	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	0.36 213	0.41 309	0.91 110	0.34 402	0.29 414	0.35 67	0.33 460	0.44 110	0.46 236	0.32 237	0.32 217	0.37 272	0.32 328	0.35 174	0.32 312	0.28 613	0.27 603	0.31 613	0.30 572	0.31 513	0.29 520

MLG-Stereo_test1	0.21 34	0.33 227	0.61 29	0.23 83	0.21 274	0.45 175	0.13 9	0.33 26	0.46 236	0.13 5	0.09 1	0.18 83	0.12 12	0.32 139	0.15 13	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

MLG-Stereo	0.21 34	0.33 227	0.60 24	0.23 83	0.12 21	0.44 167	0.13 9	0.39 62	0.46 236	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 174	0.15 13	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

HART	0.38 234	0.53 385	1.66 272	0.26 177	0.15 100	0.30 32	0.19 110	0.67 313	0.46 236	0.29 218	0.52 370	0.38 281	0.16 64	0.41 227	0.20 124	0.08 67	0.68 663	0.09 160	0.07 105	0.34 543	0.21 420

trnet	0.28 125	0.26 125	1.32 189	0.19 2	0.12 21	0.54 293	0.15 41	0.48 167	0.46 236	0.27 205	0.33 227	0.24 163	0.21 149	0.30 117	0.21 144	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.09 77	0.07 12

AE-Stereo	0.42 284	0.29 179	1.65 266	0.43 525	0.47 587	0.56 324	0.23 258	0.86 470	0.46 236	0.31 228	0.41 276	0.43 320	0.24 209	0.34 167	0.24 205	0.09 143	0.48 647	0.11 297	0.45 626	0.22 403	0.19 388

plain	0.37 221	0.47 356	2.15 472	0.27 201	0.19 244	0.33 51	0.20 137	0.58 253	0.46 236	0.23 140	0.37 249	0.23 147	0.25 224	0.45 265	0.28 253	0.11 330	0.08 183	0.13 422	0.09 190	0.42 603	0.12 186

riskmin	0.37 221	0.22 53	1.74 298	0.32 343	0.20 260	0.48 216	0.20 137	0.66 304	0.46 236	0.36 250	0.34 235	0.69 489	0.45 447	0.39 216	0.27 242	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.08 144	0.13 192	0.16 330

Anonymous_2	0.74 555	0.32 218	1.65 266	0.33 369	0.30 431	0.67 488	0.32 451	0.69 321	0.46 236	0.48 339	0.41 276	0.84 560	0.58 523	0.51 314	0.40 382	0.32 621	0.38 627	1.43 680	3.69 698	0.80 650	0.27 504

CroCo-Stereo Lap2	0.33 181	0.61 421	1.47 233	0.32 343	0.38 530	0.23 14	0.22 219	0.58 253	0.46 236	0.22 117	0.27 155	0.29 229	0.23 193	0.32 139	0.26 231	0.09 143	0.09 272	0.10 221	0.08 144	0.21 386	0.14 256

test-3	0.43 293	0.20 20	1.70 282	0.34 402	0.32 462	0.45 175	0.23 258	0.71 332	0.46 236	0.51 371	0.29 175	0.45 340	0.21 149	0.59 346	0.98 551	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.35 599	0.29 494	0.28 513

test_1	0.43 293	0.20 20	1.70 282	0.34 402	0.32 462	0.45 175	0.23 258	0.71 332	0.46 236	0.50 358	0.29 175	0.45 340	0.21 149	0.59 346	0.98 551	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.35 599	0.29 494	0.29 520

iRaftStereo_RVC	0.37 221	0.53 385	1.41 216	0.28 232	0.15 100	0.52 276	0.20 137	0.54 230	0.46 236	0.37 255	0.43 283	0.41 302	0.23 193	0.36 187	0.26 231	0.09 143	0.15 479	0.12 361	0.11 298	0.41 597	0.37 583

sAnonymous2	0.38 234	0.62 427	2.15 472	0.31 314	0.24 339	0.34 61	0.27 363	0.53 218	0.46 236	0.24 151	0.29 175	0.23 147	0.28 282	0.28 88	0.22 168	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.13 371	0.38 579	0.35 568

CroCo_RVC	0.38 234	0.62 427	2.15 472	0.31 314	0.24 339	0.34 61	0.27 363	0.53 218	0.46 236	0.24 151	0.29 175	0.23 147	0.28 282	0.28 88	0.22 168	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.13 371	0.38 579	0.35 568

GES	0.44 302	0.28 166	1.88 382	0.30 287	0.18 208	0.61 410	0.30 415	0.88 490	0.46 236	0.47 321	0.52 370	0.39 287	0.42 424	0.58 340	0.67 501	0.15 488	0.11 374	0.12 361	0.10 230	0.15 244	0.17 351

Gwc-CoAtRS	0.38 234	0.33 227	1.92 403	0.27 201	0.41 555	0.48 216	0.19 110	0.59 262	0.46 236	0.43 292	0.39 269	0.57 418	0.26 244	0.32 139	0.26 231	0.09 143	0.09 272	0.09 160	0.31 581	0.11 140	0.09 79

CREStereo	0.28 125	0.30 196	1.33 191	0.19 2	0.13 50	0.55 308	0.17 78	0.48 167	0.46 236	0.27 205	0.33 227	0.24 163	0.21 149	0.31 126	0.21 144	0.11 330	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.10 106	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	0.37 221	0.82 521	1.45 227	0.40 501	0.29 414	0.42 148	0.23 258	0.73 350	0.47 255	0.36 250	0.42 280	0.28 217	0.20 135	0.29 104	0.26 231	0.10 249	0.06 24	0.09 160	0.09 190	0.34 543	0.09 79

xyz-stereo	3.02 680	0.29 179	30.64 725	0.23 83	0.12 21	15.52 700	0.24 293	0.51 193	0.47 255	0.59 474	7.99 693	0.64 453	0.47 471	1.39 485	0.50 439	0.09 143	0.07 76	0.34 620	0.07 105	0.13 192	0.08 51

Pointernet	0.29 138	0.25 107	1.49 239	0.24 110	0.20 260	0.47 205	0.15 41	0.62 283	0.47 255	0.22 117	0.29 175	0.26 193	0.20 135	0.28 88	0.20 124	0.10 249	0.07 76	0.07 1	0.12 338	0.10 106	0.07 12

anonymousdsp2	0.34 190	0.24 93	1.16 153	0.28 232	0.15 100	0.57 342	0.23 258	0.79 418	0.47 255	0.38 265	0.37 249	0.40 296	0.25 224	0.47 286	0.21 144	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.13 371	0.19 354	0.27 504

Hybrid-DGEV-03	0.45 321	0.88 543	1.75 304	0.29 266	0.17 161	0.58 359	0.24 293	0.65 301	0.48 259	0.59 474	1.01 602	0.39 287	0.28 282	0.41 227	0.34 332	0.09 143	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.34 543	0.24 474

rvit_stereo_ft	0.31 164	0.61 421	1.18 156	0.32 343	0.21 274	0.28 21	0.27 363	0.55 235	0.48 259	0.23 140	0.27 155	0.28 217	0.26 244	0.32 139	0.25 219	0.13 423	0.09 272	0.11 297	0.11 298	0.13 192	0.14 256

RAFT-Stereo-weight	0.34 190	0.29 179	1.43 222	0.28 232	0.28 405	0.55 308	0.22 219	0.78 403	0.48 259	0.46 319	0.38 260	0.36 268	0.17 73	0.33 153	0.23 179	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.09 77	0.09 79

11t1	0.33 181	0.19 10	1.41 216	0.33 369	0.16 130	0.48 216	0.21 179	0.67 313	0.48 259	0.40 273	0.34 235	0.32 246	0.33 333	0.42 236	0.27 242	0.11 330	0.12 407	0.10 221	0.08 144	0.13 192	0.14 256

RAFT_CTSACE	0.46 333	0.76 491	2.07 449	0.35 419	0.30 431	0.54 293	0.30 415	0.61 279	0.48 259	0.49 351	0.76 551	0.55 398	0.36 351	0.58 340	0.22 168	0.08 67	0.13 432	0.11 297	0.10 230	0.41 597	0.08 51

CFNet-RSSM	0.41 265	0.32 218	2.20 482	0.27 201	0.44 565	0.52 276	0.19 110	0.76 377	0.48 259	0.43 292	0.36 244	0.54 395	0.26 244	0.33 153	0.25 219	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.38 612	0.10 106	0.09 79

DeepPruner_ROB	0.50 384	0.70 470	1.94 416	0.29 266	0.26 377	0.63 448	0.31 428	0.80 422	0.48 259	0.61 493	0.55 404	0.66 465	0.38 373	0.98 438	0.40 382	0.19 551	0.14 451	0.14 459	0.14 399	0.23 418	0.17 351

IGEV_i1	0.44 302	0.26 125	2.01 437	0.33 369	0.18 208	0.58 359	0.27 363	0.84 452	0.49 266	0.45 310	0.47 312	0.55 398	0.33 333	0.65 375	0.36 349	0.11 330	0.11 374	0.13 422	0.19 498	0.17 305	0.28 513

tg	0.37 221	0.55 402	1.35 199	0.28 232	0.16 130	0.57 342	0.18 98	0.57 247	0.49 266	0.37 255	0.44 294	0.38 281	0.24 209	0.46 274	0.24 205	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.43 605	0.36 576

PAM_32	0.70 531	0.35 254	2.73 589	0.54 590	0.61 623	1.07 620	0.43 522	0.84 452	0.49 266	0.90 604	0.91 583	1.23 634	0.77 585	0.65 375	1.10 573	0.10 249	0.19 542	0.10 221	0.49 635	0.15 244	0.38 586

DCVSM-stereo	0.49 373	0.29 179	2.49 544	0.29 266	0.22 304	0.53 285	0.52 565	0.58 253	0.49 266	0.69 545	0.46 306	0.79 541	0.48 480	0.53 324	0.42 393	0.13 423	0.14 451	0.15 490	0.12 338	0.20 370	0.20 407

test_sample1	0.40 257	0.18 6	1.19 158	0.31 314	0.18 208	0.48 216	0.23 258	0.78 403	0.49 266	0.44 299	0.44 294	0.45 340	0.41 406	1.39 485	0.33 325	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.12 157	0.13 229

LoS	0.31 164	0.30 196	1.52 247	0.23 83	0.13 50	0.54 293	0.20 137	0.48 167	0.49 266	0.25 171	0.28 167	0.37 272	0.24 209	0.38 208	0.23 179	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.05 1	0.15 244	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.39 249	0.30 196	1.61 262	0.32 343	0.17 161	0.53 285	0.24 293	0.70 329	0.49 266	0.59 474	0.54 394	0.40 296	0.40 395	0.41 227	0.30 287	0.17 524	0.10 321	0.14 459	0.11 298	0.18 333	0.17 351
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CRFU-Net	0.56 447	0.38 279	1.86 375	0.46 551	0.26 377	0.82 572	0.36 480	0.90 502	0.49 266	0.62 504	0.59 433	0.78 536	1.35 642	1.00 442	0.48 429	0.15 488	0.14 451	0.17 530	0.10 230	0.19 354	0.14 256

test_3	0.44 302	0.20 20	1.70 282	0.36 438	0.32 462	0.47 205	0.30 415	0.73 350	0.49 266	0.50 358	0.30 190	0.45 340	0.22 167	0.59 346	0.98 551	0.08 67	0.10 321	0.11 297	0.35 599	0.29 494	0.28 513

RAFT	0.45 321	0.92 554	1.59 256	0.34 402	0.19 244	0.46 195	0.35 473	0.65 301	0.49 266	0.49 351	0.49 342	0.70 499	0.40 395	0.47 286	0.32 312	0.11 330	0.16 497	0.14 459	0.13 371	0.51 624	0.13 229

rafts_anoy	0.43 293	0.89 547	1.96 428	0.32 343	0.30 431	0.48 216	0.24 293	0.62 283	0.49 266	0.37 255	0.38 260	0.33 253	0.30 310	0.51 314	0.34 332	0.10 249	0.39 634	0.13 422	0.15 424	0.17 305	0.15 298

DDVS	0.62 486	0.40 299	1.40 214	2.21 683	0.35 503	0.87 587	1.00 648	0.69 321	0.50 277	0.53 391	0.56 416	0.90 581	0.37 364	1.22 468	0.47 423	0.15 488	0.14 451	0.14 459	0.12 338	0.19 354	0.22 435

WCG-NET（raft）	0.32 171	0.53 385	1.21 164	0.23 83	0.12 21	0.44 167	0.24 293	0.40 71	0.50 277	0.35 244	0.35 240	0.47 360	0.25 224	0.35 174	0.20 124	0.08 67	0.29 607	0.08 62	0.07 105	0.22 403	0.11 141

H2IRNET	0.40 257	0.61 421	1.90 394	0.29 266	0.17 161	0.54 293	0.18 98	0.52 209	0.50 277	0.27 205	0.56 416	0.47 360	0.35 344	0.46 274	0.33 325	0.10 249	0.07 76	0.12 361	0.14 399	0.32 522	0.12 186

4D-IteraStereo	0.44 302	0.96 572	2.63 570	0.27 201	0.30 431	0.45 175	0.25 315	0.52 209	0.50 277	0.40 273	0.31 207	0.40 296	0.19 122	0.35 174	0.32 312	0.09 143	0.06 24	0.12 361	0.11 298	0.19 354	0.30 534

CroCo-Stereo	0.30 155	0.45 343	1.08 137	0.31 314	0.17 161	0.19 6	0.21 179	0.73 350	0.50 277	0.21 97	0.24 118	0.55 398	0.22 167	0.27 72	0.26 231	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.12 157	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	0.46 333	0.29 179	2.41 524	0.33 369	0.22 304	0.59 378	0.55 577	0.75 365	0.50 277	0.44 299	0.60 449	0.49 373	0.35 344	0.53 324	0.37 356	0.16 509	0.16 497	0.14 459	0.11 298	0.15 244	0.15 298
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-TBD	0.34 190	0.77 500	1.75 304	0.34 402	0.13 50	0.51 257	0.17 78	0.43 101	0.50 277	0.37 255	0.49 342	0.23 147	0.18 97	0.28 88	0.24 205	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.07 12

PSi22	0.37 221	0.73 483	1.71 289	0.28 232	0.13 50	0.44 167	0.14 21	0.64 294	0.51 284	0.22 117	0.28 167	0.36 268	0.22 167	0.65 375	0.27 242	0.07 26	0.14 451	0.07 1	0.06 20	0.28 487	0.12 186

DDF-Stereo	0.37 221	0.27 137	0.79 81	0.39 489	0.29 414	0.38 105	0.21 179	0.47 153	0.51 284	0.32 237	0.17 41	0.79 541	0.23 193	0.64 364	1.04 566	0.11 330	0.07 76	0.09 160	0.12 338	0.35 556	0.15 298

MM-Stereo_test1	0.41 265	0.39 291	2.29 502	0.38 479	0.26 377	0.44 167	0.28 383	0.63 291	0.51 284	0.40 273	0.32 217	0.26 193	0.26 244	0.46 274	0.22 168	0.09 143	0.21 562	0.10 221	0.09 190	0.39 589	0.15 298

rrr	0.46 333	0.34 245	3.08 628	0.27 201	0.16 130	0.45 175	0.28 383	1.09 623	0.51 284	0.24 151	0.21 73	0.26 193	0.25 224	0.64 364	0.52 448	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.29 562	0.16 281	0.25 486

AACVNet	0.54 427	0.78 508	1.73 293	0.36 438	0.21 274	0.57 342	0.25 315	0.71 332	0.51 284	0.55 422	0.59 433	0.64 453	0.41 406	2.13 609	0.41 390	0.14 468	0.11 374	0.14 459	0.11 298	0.33 531	0.15 298

THIR-Stereo	0.86 591	0.62 427	2.13 466	0.25 134	0.16 130	0.58 359	2.74 690	0.59 262	0.51 284	0.62 504	1.62 643	0.97 599	1.80 663	1.69 536	2.25 645	0.10 249	0.08 183	0.14 459	0.11 298	0.15 244	0.11 141

raft+_RVC	0.44 302	0.67 458	1.85 367	0.34 402	0.71 633	0.51 257	0.25 315	0.64 294	0.51 284	0.35 244	0.45 298	0.32 246	0.28 282	0.43 240	0.32 312	0.09 143	0.19 542	0.10 221	0.09 190	0.20 370	0.40 598

RALCasStereoNet	0.45 321	0.88 543	1.85 367	0.30 287	0.26 377	0.49 233	0.26 338	0.58 253	0.51 284	0.36 250	0.48 325	0.36 268	0.28 282	0.55 332	0.34 332	0.10 249	0.53 649	0.09 160	0.08 144	0.25 449	0.34 565

ACV-stereo	0.66 510	0.76 491	2.86 603	0.32 343	0.25 359	1.01 609	0.60 592	0.59 262	0.52 292	0.41 281	0.45 298	1.55 650	0.94 611	1.40 488	0.69 506	0.14 468	0.13 432	0.12 361	0.11 298	0.20 370	0.19 388

ACVNet-DCA	0.42 284	0.64 442	2.07 449	0.35 419	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.76 377	0.52 292	0.31 228	0.38 260	0.24 163	0.38 373	0.69 390	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.14 256

1test111	0.44 302	0.64 442	2.07 449	0.35 419	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.76 377	0.52 292	0.31 228	0.38 260	0.24 163	0.38 373	0.96 436	0.30 287	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.14 256

mmm	0.38 234	0.21 36	1.18 156	0.35 419	0.17 161	0.49 233	0.26 338	0.78 403	0.52 292	0.50 358	0.57 424	0.41 302	0.37 364	0.71 397	0.31 299	0.11 330	0.13 432	0.14 459	0.13 371	0.15 244	0.14 256

GMStereo_Zeroshot	0.41 265	0.36 264	1.54 249	0.41 509	0.19 244	0.52 276	0.19 110	0.59 262	0.52 292	0.57 442	0.59 433	0.63 444	0.29 300	0.58 340	0.33 325	0.15 488	0.09 272	0.16 509	0.09 190	0.24 435	0.12 186

qqq	0.38 234	0.21 36	1.34 196	0.28 232	0.15 100	0.45 175	0.26 338	0.76 377	0.52 292	0.39 271	0.41 276	0.46 352	0.36 351	0.96 436	0.30 287	0.11 330	0.14 451	0.12 361	0.12 338	0.12 157	0.14 256

Patchmatch Stereo++	0.39 249	0.27 137	1.78 326	0.44 532	0.16 130	0.61 410	0.27 363	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.54 328	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186
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	0.38 234	0.27 137	1.78 326	0.44 532	0.17 161	0.60 390	0.29 407	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.47 286	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

ROB_FTStereo_v2	0.38 234	0.27 137	1.78 326	0.44 532	0.17 161	0.61 410	0.28 383	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.47 286	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

ROB_FTStereo	0.38 234	0.27 137	1.78 326	0.44 532	0.17 161	0.61 410	0.26 338	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.49 303	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

HUI-Stereo	0.38 234	0.27 137	1.79 346	0.44 532	0.17 161	0.61 410	0.28 383	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.45 265	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

DeepStereo_RVC	0.44 302	0.28 166	1.92 403	0.49 566	0.17 161	0.60 390	0.59 590	0.50 183	0.52 292	0.49 351	0.45 298	0.39 287	0.86 599	0.45 265	0.33 325	0.11 330	0.08 183	0.11 297	0.09 190	0.15 244	0.19 388

iGMRVC	0.39 249	0.27 137	1.78 326	0.44 532	0.17 161	0.61 410	0.27 363	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.55 332	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

iRAFT	0.39 249	0.27 137	1.78 326	0.44 532	0.16 130	0.61 410	0.27 363	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.54 328	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

CRE-IMP	0.41 265	0.22 53	1.76 313	0.48 564	0.17 161	0.79 560	0.69 616	0.52 209	0.52 292	0.47 321	0.42 280	0.45 340	0.26 244	0.41 227	0.31 299	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.09 190	0.17 305	0.23 460

RAFT-IKP	0.38 234	0.27 137	1.79 346	0.44 532	0.16 130	0.60 390	0.28 383	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.50 310	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

GANet-RSSM	0.55 439	0.73 483	1.90 394	0.36 438	0.26 377	0.59 378	0.27 363	0.78 403	0.52 292	0.47 321	0.57 424	0.63 444	0.45 447	1.92 587	0.43 402	0.14 468	0.10 321	0.25 596	0.11 298	0.34 543	0.14 256

Select-FE	0.65 505	0.67 458	2.76 592	0.49 566	0.55 605	0.79 560	0.16 66	0.90 502	0.53 309	0.84 595	0.55 404	0.91 583	0.75 580	0.57 336	1.16 583	0.11 330	0.18 529	0.11 297	0.49 635	0.14 221	0.31 543

rvit_stereo_0081	0.25 84	0.21 36	0.61 29	0.28 232	0.17 161	0.31 40	0.22 219	0.42 93	0.53 309	0.24 151	0.25 133	0.25 178	0.21 149	0.34 167	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 84	0.21 36	0.61 29	0.28 232	0.17 161	0.31 40	0.22 219	0.42 93	0.53 309	0.24 151	0.25 133	0.25 178	0.21 149	0.34 167	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.09 79

rvit_stereo_0075_2	0.40 257	0.40 299	1.88 382	0.33 369	0.32 462	0.41 134	0.22 219	0.58 253	0.53 309	0.38 265	0.51 355	0.40 296	0.27 265	0.44 249	0.29 267	0.20 561	0.15 479	0.22 577	0.15 424	0.18 333	0.23 460

IGEV-Stereo+	0.29 138	0.29 179	0.86 95	0.25 134	0.34 490	0.30 32	0.14 21	0.32 18	0.53 309	0.18 49	0.12 13	0.18 83	0.19 122	0.49 303	0.17 56	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.20 511	0.46 615	0.59 630

GCST	0.72 543	1.10 609	2.15 472	1.11 656	0.59 614	0.62 430	0.19 110	0.75 365	0.53 309	0.56 431	0.63 475	0.47 360	0.31 320	1.11 455	0.33 325	0.75 655	0.45 639	0.84 656	0.64 660	0.69 640	0.54 621

Any-RAFT	0.38 234	0.25 107	1.89 389	0.27 201	0.17 161	0.68 500	0.21 179	0.78 403	0.53 309	0.43 292	0.43 283	0.54 395	0.30 310	0.41 227	0.20 124	0.10 249	0.12 407	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.09 79

ToySt	0.44 302	0.61 421	1.89 389	0.29 266	0.18 208	0.55 308	0.35 473	0.67 313	0.53 309	0.39 271	0.50 350	0.59 428	0.43 435	0.51 314	0.49 434	0.10 249	0.12 407	0.13 422	0.16 445	0.24 435	0.19 388

DCRE	0.50 384	0.63 437	2.13 466	0.30 287	0.23 324	0.45 175	0.24 293	0.59 262	0.53 309	0.50 358	2.10 654	0.42 316	0.26 244	0.35 174	0.23 179	0.09 143	0.14 451	0.10 221	0.32 587	0.16 281	0.15 298

FTStereo	0.76 562	0.18 6	2.35 513	0.71 625	0.21 274	0.73 527	1.79 679	0.57 247	0.53 309	1.07 621	1.63 644	1.29 638	2.13 667	0.75 404	0.29 267	0.19 551	0.08 183	0.12 361	0.11 298	0.11 140	0.40 598

DRaft	0.62 486	0.38 279	1.76 313	0.24 110	0.16 130	0.64 462	0.66 607	0.53 218	0.53 309	0.67 537	0.99 599	0.38 281	1.00 616	1.44 491	2.10 640	0.10 249	0.14 451	0.10 221	0.14 399	0.18 333	0.21 420

RALAANet	0.43 293	0.98 584	1.90 394	0.32 343	0.23 324	0.48 216	0.19 110	0.67 313	0.53 309	0.48 339	0.45 298	0.39 287	0.30 310	0.48 293	0.37 356	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.14 399	0.27 481	0.10 115

DIP-Stereo	0.37 221	0.34 245	1.50 242	0.27 201	0.18 208	0.63 448	0.17 78	0.92 523	0.53 309	0.49 351	0.48 325	0.30 237	0.30 310	0.39 216	0.30 287	0.10 249	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.15 244	0.12 186
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	0.31 164	0.46 346	0.79 81	0.21 31	0.12 21	0.53 285	0.25 315	0.52 209	0.54 322	0.28 212	0.32 217	0.29 229	0.23 193	0.59 346	0.55 460	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.13 192	0.08 51

Reg-Stereo(zero)	0.46 333	0.17 2	2.10 459	0.24 110	0.34 490	0.51 257	0.42 515	0.50 183	0.54 322	0.37 255	0.46 306	0.54 395	0.60 530	0.43 240	1.10 573	0.08 67	0.09 272	0.08 62	0.22 527	0.12 157	0.22 435

rvit_stereo_0083	0.25 84	0.19 10	0.58 22	0.28 232	0.18 208	0.28 21	0.22 219	0.38 55	0.54 322	0.23 140	0.30 190	0.27 206	0.26 244	0.37 198	0.24 205	0.14 468	0.12 407	0.13 422	0.10 230	0.12 157	0.10 115

anonymousa	0.48 355	0.46 346	2.44 532	0.29 266	0.34 490	0.61 410	0.25 315	0.66 304	0.54 322	0.53 391	0.77 555	0.73 512	0.46 462	0.33 153	0.31 299	0.10 249	0.09 272	0.12 361	0.29 562	0.10 106	0.19 388

Selective-RAFT	0.35 203	0.26 125	1.48 236	0.31 314	0.15 100	0.61 410	0.19 110	0.60 274	0.54 322	0.28 212	0.29 175	0.40 296	0.33 333	0.50 310	0.27 242	0.10 249	0.07 76	0.09 160	0.35 599	0.19 354	0.08 51

x	0.35 203	0.20 20	1.36 201	0.33 369	0.17 161	0.47 205	0.24 293	0.75 365	0.54 322	0.40 273	0.40 272	0.42 316	0.34 342	0.45 265	0.32 312	0.11 330	0.14 451	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.14 256

GANet-ADL	0.44 302	0.41 309	2.31 504	0.33 369	0.20 260	0.57 342	0.25 315	0.75 365	0.54 322	0.42 286	0.59 433	0.56 411	0.30 310	0.40 222	0.38 363	0.14 468	0.11 374	0.09 160	0.08 144	0.22 403	0.17 351

RT-Monster	0.29 138	0.30 196	0.95 117	0.25 134	0.28 405	0.46 195	0.15 41	0.53 218	0.55 329	0.37 255	0.36 244	0.28 217	0.21 149	0.32 139	0.21 144	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.15 244	0.14 256

G2L-Stereo	0.55 439	0.85 533	2.18 479	0.31 314	0.27 390	0.59 378	0.27 363	0.77 388	0.55 329	0.54 404	0.52 370	0.71 504	0.36 351	1.75 546	0.50 439	0.13 423	0.11 374	0.13 422	0.11 298	0.29 494	0.15 298

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 481	0.61 421	3.35 651	0.33 369	0.58 612	0.66 482	0.20 137	0.98 572	0.55 329	0.73 563	0.52 370	0.99 603	0.65 552	0.58 340	0.29 267	0.10 249	0.16 497	0.10 221	0.41 621	0.29 494	0.20 407

test_sample2	0.41 265	0.19 10	1.23 168	0.31 314	0.17 161	0.51 257	0.27 363	0.81 426	0.55 329	0.44 299	0.45 298	0.46 352	0.38 373	1.51 507	0.30 287	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.10 230	0.14 221	0.14 256

IER	0.43 293	0.38 279	1.69 278	0.26 177	0.25 359	0.66 482	0.26 338	0.71 332	0.55 329	0.54 404	0.59 433	0.60 435	0.53 499	0.52 318	0.39 374	0.11 330	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.14 221	0.11 141

PSMNet-ADL	0.51 401	0.38 279	1.65 266	0.35 419	0.21 274	0.67 488	0.26 338	0.74 355	0.55 329	0.42 286	0.52 370	0.70 499	0.45 447	1.91 583	0.57 472	0.15 488	0.13 432	0.11 297	0.13 371	0.15 244	0.20 407

TRStereo	0.53 421	0.76 491	2.38 518	0.42 520	0.29 414	0.69 506	0.23 258	1.81 666	0.55 329	0.36 250	0.32 217	0.47 360	0.40 395	0.46 274	0.25 219	0.12 391	0.11 374	0.11 297	0.41 621	0.13 192	0.32 552

Anonymous3	0.42 284	0.35 254	2.09 455	0.33 369	0.24 339	0.72 520	0.31 428	0.74 355	0.55 329	0.35 244	0.40 272	0.33 253	0.29 300	0.44 249	0.28 253	0.18 536	0.18 529	0.13 422	0.13 371	0.17 305	0.17 351

CREStereo++_RVC	0.33 181	0.29 179	1.74 298	0.24 110	0.16 130	0.54 293	0.15 41	0.40 71	0.55 329	0.37 255	0.51 355	0.24 163	0.19 122	0.27 72	0.26 231	0.09 143	0.06 24	0.08 62	0.30 572	0.08 40	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	0.51 401	0.76 491	1.79 346	0.28 232	0.30 431	0.63 448	0.28 383	0.66 304	0.55 329	0.45 310	0.57 424	0.74 518	0.41 406	1.46 497	0.42 393	0.14 468	0.10 321	0.28 604	0.13 371	0.18 333	0.14 256

CFNet_RVC	0.51 401	0.76 491	1.79 346	0.28 232	0.30 431	0.63 448	0.28 383	0.66 304	0.55 329	0.45 310	0.57 424	0.74 518	0.41 406	1.46 497	0.42 393	0.14 468	0.10 321	0.28 604	0.13 371	0.18 333	0.14 256

UCFNet_RVC	0.48 355	0.82 521	1.85 367	0.30 287	0.27 390	0.64 462	0.26 338	0.74 355	0.55 329	0.48 339	0.53 382	0.63 444	0.41 406	0.88 431	0.38 363	0.15 488	0.10 321	0.17 530	0.17 465	0.18 333	0.15 298

WCG-NET	0.30 155	0.42 318	1.26 173	0.24 110	0.12 21	0.43 156	0.24 293	0.40 71	0.56 341	0.35 244	0.37 249	0.26 193	0.24 209	0.29 104	0.19 92	0.08 67	0.12 407	0.08 62	0.07 105	0.22 403	0.10 115

iRaft-Stereo_20w	0.58 459	0.39 291	1.96 428	0.45 546	0.32 462	0.92 597	0.57 586	1.14 629	0.56 341	0.81 587	0.40 272	0.55 398	0.69 564	0.65 375	1.04 566	0.09 143	0.16 497	0.09 160	0.36 608	0.17 305	0.25 486

NRIStereo	0.46 333	0.25 107	1.77 322	0.47 556	0.16 130	0.95 600	0.74 624	0.51 193	0.56 341	0.48 339	0.39 269	0.59 428	0.29 300	0.77 412	0.32 312	0.11 330	0.13 432	0.11 297	0.09 190	0.21 386	0.24 474

HITNet	0.46 333	0.92 554	2.09 455	0.33 369	0.14 71	0.55 308	0.22 219	0.83 440	0.56 341	0.51 371	0.49 342	0.48 371	0.37 364	0.48 293	0.54 458	0.09 143	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.23 418	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	0.51 401	0.95 569	1.96 428	0.29 266	0.22 304	0.59 378	0.28 383	0.76 377	0.57 345	0.55 422	0.45 298	0.70 499	0.32 328	1.38 484	0.47 423	0.11 330	0.07 76	0.09 160	0.08 144	0.20 370	0.13 229

MyStereo8	0.54 427	0.80 512	2.76 592	0.32 343	0.33 477	0.71 514	0.20 137	0.87 481	0.57 345	0.51 371	0.59 433	0.50 376	0.33 333	0.68 384	0.55 460	0.10 249	0.29 607	0.10 221	0.13 371	0.21 386	0.34 565

StereoVision	0.45 321	0.72 476	1.94 416	0.33 369	0.32 462	0.47 205	0.26 338	0.68 318	0.57 345	0.32 237	0.89 581	0.45 340	0.27 265	0.49 303	0.36 349	0.13 423	0.15 479	0.16 509	0.15 424	0.19 354	0.13 229

RAFT-Test	0.44 302	0.38 279	2.01 437	0.27 201	0.44 565	0.64 462	0.37 489	0.72 338	0.57 345	0.45 310	0.48 325	0.65 458	0.24 209	0.35 174	0.29 267	0.09 143	0.11 374	0.09 160	0.38 612	0.10 106	0.11 141

CSP-Net	0.50 384	0.39 291	1.25 171	0.29 266	0.23 324	0.77 551	0.35 473	0.86 470	0.57 345	0.59 474	0.59 433	0.65 458	0.40 395	1.77 550	0.44 408	0.16 509	0.11 374	0.10 221	0.10 230	0.20 370	0.14 256

CIPLG	0.56 447	1.19 626	2.46 535	0.80 634	0.31 452	0.61 410	0.57 586	0.76 377	0.57 345	0.56 431	0.63 475	0.41 302	0.30 310	0.45 265	0.40 382	0.11 330	0.20 553	0.13 422	0.13 371	0.35 556	0.19 388

PSM-softLoss	0.48 355	0.27 137	1.85 367	0.51 575	0.17 161	0.61 410	0.40 505	0.61 279	0.57 345	0.52 380	0.48 325	0.39 287	0.25 224	1.46 497	0.77 524	0.12 391	0.08 183	0.13 422	0.12 338	0.12 157	0.14 256

KMStereo	0.48 355	0.27 137	1.85 367	0.51 575	0.17 161	0.61 410	0.40 505	0.61 279	0.57 345	0.52 380	0.48 325	0.39 287	0.25 224	1.46 497	0.77 524	0.12 391	0.08 183	0.13 422	0.12 338	0.12 157	0.14 256

KYRaft	0.48 355	0.29 179	1.75 304	0.33 369	0.21 274	0.75 539	0.44 533	0.58 253	0.57 345	0.64 524	0.93 589	0.53 387	0.72 571	0.60 353	0.24 205	0.10 249	0.07 76	0.12 361	0.14 399	0.12 157	0.54 621

GMM-Stereo	0.50 384	0.23 75	2.41 524	0.54 590	0.24 339	0.77 551	0.46 545	0.59 262	0.57 345	0.58 460	0.73 542	0.47 360	0.43 435	0.68 384	0.27 242	0.10 249	0.06 24	0.13 422	0.13 371	0.14 221	0.44 607

DMCA-RVC	0.62 486	0.96 572	2.63 570	0.36 438	0.90 645	0.56 324	0.31 428	0.69 321	0.57 345	0.68 543	0.52 370	0.59 428	0.56 511	1.23 470	0.53 452	0.16 509	0.38 627	0.20 566	0.15 424	0.20 370	0.15 298

Lsterematch	0.39 249	0.69 465	1.65 266	0.28 232	0.14 71	0.50 246	0.21 179	0.47 153	0.58 356	0.43 292	0.59 433	0.44 331	0.37 364	0.44 249	0.40 382	0.10 249	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.14 221	0.12 186

iRaft-Stereo_5w	0.54 427	1.01 595	2.08 454	0.27 201	0.21 274	0.49 233	0.28 383	0.73 350	0.58 356	0.40 273	0.61 456	0.62 442	0.46 462	1.78 551	0.47 423	0.09 143	0.07 76	0.11 297	0.10 230	0.39 589	0.12 186

IPLG	0.69 527	0.84 528	2.43 530	0.35 419	0.21 274	1.65 651	0.61 596	1.36 646	0.58 356	1.39 651	0.51 355	0.37 272	0.87 600	1.41 489	0.36 349	0.09 143	0.07 76	0.14 459	0.12 338	0.32 522	0.11 141

IPLGR_C	0.58 459	1.25 633	2.72 584	0.80 634	0.31 452	0.60 390	0.61 596	0.76 377	0.58 356	0.56 431	0.62 461	0.41 302	0.31 320	0.43 240	0.40 382	0.11 330	0.22 568	0.13 422	0.15 424	0.35 556	0.19 388

ACRE	0.56 447	1.14 616	2.77 595	0.76 630	0.28 405	0.60 390	0.56 582	0.76 377	0.58 356	0.55 422	0.62 461	0.41 302	0.29 300	0.44 249	0.39 374	0.11 330	0.19 542	0.13 422	0.14 399	0.36 564	0.18 371

LCNet	0.54 427	0.37 267	1.78 326	0.92 643	0.22 304	0.96 601	0.30 415	0.59 262	0.58 356	0.51 371	0.55 404	0.41 302	0.76 582	0.84 423	0.26 231	0.09 143	0.06 24	0.12 361	0.18 478	0.98 659	0.39 592

RAFT-RH_RVC	0.61 481	0.50 373	2.33 508	0.36 438	0.29 414	0.60 390	0.18 98	0.44 110	0.58 356	0.76 571	1.91 650	0.47 360	0.29 300	1.60 524	1.23 593	0.14 468	0.07 76	0.13 422	0.13 371	0.10 106	0.09 79

BEATNet_4x	0.47 349	0.73 483	1.91 400	0.33 369	0.15 100	0.56 324	0.25 315	0.85 460	0.58 356	0.54 404	0.51 355	0.57 418	0.42 424	0.57 336	0.61 484	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.20 370	0.16 330

MM-Stereo_test3	0.40 257	0.58 411	1.75 304	0.36 438	0.30 431	0.45 175	0.30 415	0.72 338	0.59 364	0.31 228	0.43 283	0.32 246	0.23 193	0.35 174	0.29 267	0.10 249	0.20 553	0.10 221	0.08 144	0.40 594	0.11 141

DEmStereo	0.68 522	0.31 210	2.25 495	0.42 520	0.17 161	0.66 482	0.89 638	0.51 193	0.59 364	0.60 484	1.01 602	0.45 340	1.26 634	1.54 511	2.26 646	0.10 249	0.08 183	0.10 221	0.10 230	0.10 106	0.11 141

UPFNet	0.46 333	0.28 166	1.73 293	0.33 369	0.32 462	0.65 476	0.38 496	0.83 440	0.59 364	0.57 442	0.52 370	0.61 438	0.40 395	0.75 404	0.52 448	0.13 423	0.12 407	0.13 422	0.12 338	0.15 244	0.11 141

FENet	0.44 302	0.30 196	2.42 526	0.32 343	0.17 161	0.58 359	0.22 219	0.77 388	0.59 364	0.47 321	0.42 280	0.55 398	0.38 373	0.49 303	0.47 423	0.12 391	0.09 272	0.12 361	0.11 298	0.13 192	0.16 330

MLCV	0.48 355	0.89 547	1.85 367	0.29 266	0.14 71	0.59 378	0.23 258	0.72 338	0.59 364	0.66 533	0.66 502	0.55 398	0.36 351	1.03 446	0.49 434	0.09 143	0.06 24	0.09 160	0.07 105	0.19 354	0.11 141

DFGA-Net	0.51 401	1.06 604	1.75 304	0.30 287	0.24 339	0.54 293	0.22 219	0.63 291	0.60 369	0.48 339	0.51 355	0.35 263	0.27 265	1.82 563	0.53 452	0.10 249	0.08 183	0.12 361	0.12 338	0.37 572	0.15 298

G2L-Stereo_test	0.55 439	0.97 580	1.89 389	0.33 369	0.24 339	0.75 539	0.38 496	0.79 418	0.60 369	0.60 484	0.54 394	0.74 518	0.39 387	1.56 513	0.43 402	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.08 144	0.28 487	0.13 229

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 531	0.65 449	3.45 652	0.50 570	0.60 619	0.75 539	0.23 258	0.96 559	0.60 369	0.76 571	1.30 629	0.81 548	0.60 530	0.57 336	0.82 533	0.10 249	0.16 497	0.11 297	0.43 624	0.31 513	0.22 435

CrosDoStereo	0.94 604	0.37 267	2.53 552	0.25 134	0.32 462	0.54 293	3.76 694	0.72 338	0.60 369	0.70 551	1.40 636	0.53 387	1.49 650	1.78 551	3.09 660	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.21 386	0.11 141

AAGNet	0.88 595	0.33 227	1.79 346	0.54 590	0.98 649	0.62 430	0.46 545	0.50 183	0.60 369	0.58 460	0.53 382	0.50 376	0.73 574	1.23 470	7.48 693	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.14 221	0.09 79

PSM-AAD	0.63 493	0.22 53	1.77 322	0.37 462	0.23 324	0.86 583	1.17 660	0.59 262	0.60 369	0.64 524	0.71 535	0.68 482	2.93 675	0.65 375	0.31 299	0.09 143	0.07 76	0.17 530	0.15 424	0.13 192	0.33 561

DeepStereo_LL	0.94 604	0.37 267	2.53 552	0.25 134	0.32 462	0.54 293	3.76 694	0.72 338	0.60 369	0.70 551	1.40 636	0.53 387	1.49 650	1.78 551	3.09 660	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.21 386	0.11 141

RAFT_R40	0.50 384	0.21 36	1.76 313	0.50 570	0.40 546	0.61 410	0.53 569	0.56 241	0.60 369	0.56 431	0.54 394	0.55 398	0.51 492	1.57 517	0.53 452	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.09 79

GrayStereo	0.66 510	0.19 10	1.76 313	0.90 641	0.23 324	0.62 430	1.42 675	0.62 283	0.60 369	0.72 559	0.78 556	0.56 411	3.07 678	0.60 353	0.26 231	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.21 517	0.11 140	0.18 371

RE-Stereo	0.48 355	0.25 107	1.81 353	0.52 579	0.16 130	0.61 410	0.43 522	0.66 304	0.60 369	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.44 491	0.78 526	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.17 351

Pruner-Stereo	0.51 401	0.27 137	1.78 326	1.79 674	0.19 244	0.62 430	0.45 542	0.57 247	0.60 369	0.61 493	0.48 325	0.41 302	0.24 209	0.46 274	1.00 557	0.12 391	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.12 157	0.13 229

TVStereo	0.48 355	0.25 107	1.81 353	0.52 579	0.16 130	0.61 410	0.43 522	0.66 304	0.60 369	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.44 491	0.78 526	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.17 351

Prome-Stereo	0.49 373	0.30 196	1.76 313	0.60 615	0.23 324	0.63 448	0.42 515	0.62 283	0.60 369	0.59 474	1.03 607	0.43 320	0.72 571	0.60 353	0.33 325	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.09 190	0.11 140	0.43 605

CFNet_pseudo	0.45 321	0.46 346	2.23 491	0.25 134	0.19 244	0.56 324	0.21 179	0.77 388	0.60 369	0.49 351	0.56 416	0.69 489	0.47 471	0.52 318	0.31 299	0.11 330	0.10 321	0.15 490	0.10 230	0.17 305	0.14 256

PSMNet-RSSM	0.53 421	0.82 521	1.78 326	0.31 314	0.25 359	0.58 359	0.28 383	0.84 452	0.60 369	0.50 358	0.61 456	0.67 475	0.43 435	1.68 534	0.42 393	0.15 488	0.10 321	0.14 459	0.16 445	0.15 244	0.13 229

STTStereo	0.51 401	0.69 465	2.14 471	0.36 438	0.30 431	0.61 410	0.32 451	0.77 388	0.60 369	0.60 484	0.54 394	0.67 475	0.43 435	0.86 426	0.42 393	0.16 509	0.15 479	0.17 530	0.20 511	0.16 281	0.15 298

ccs_rob	0.45 321	0.46 346	2.22 487	0.26 177	0.19 244	0.56 324	0.21 179	0.77 388	0.60 369	0.49 351	0.56 416	0.69 489	0.47 471	0.52 318	0.31 299	0.11 330	0.09 272	0.16 509	0.10 230	0.17 305	0.14 256

rvit_0105_6	0.31 164	0.29 179	1.00 125	0.31 314	0.18 208	0.35 67	0.25 315	0.51 193	0.61 386	0.25 171	0.28 167	0.32 246	0.25 224	0.39 216	0.25 219	0.18 536	0.16 497	0.15 490	0.13 371	0.14 221	0.13 229

test_sample8	1.12 621	0.62 427	1.93 406	0.27 201	0.22 304	0.68 500	0.31 428	0.95 554	0.61 386	1.18 636	0.56 416	2.53 666	1.31 638	1.91 583	2.55 653	0.61 645	4.16 697	0.87 657	0.56 647	0.25 449	0.23 460

DisPM	0.43 293	0.33 227	1.78 326	0.57 604	0.18 208	0.59 378	0.63 604	0.53 218	0.61 386	0.60 484	0.53 382	0.38 281	0.26 244	0.75 404	0.29 267	0.12 391	0.07 76	0.12 361	0.11 298	0.11 140	0.14 256

BUS	0.41 265	0.27 137	1.13 145	0.30 287	0.21 274	0.91 595	0.23 258	1.00 593	0.61 386	0.63 514	0.53 382	0.66 465	0.30 310	0.43 240	0.32 312	0.13 423	0.10 321	0.14 459	0.12 338	0.12 157	0.11 141

BSDual-CNN	0.41 265	0.27 137	1.13 145	0.30 287	0.21 274	0.76 543	0.31 428	1.00 593	0.61 386	0.63 514	0.53 382	0.63 444	0.37 364	0.43 240	0.38 363	0.13 423	0.10 321	0.14 459	0.12 338	0.12 157	0.11 141

psmg	0.41 265	0.27 137	1.13 145	0.27 201	0.21 274	0.75 539	0.36 480	0.90 502	0.61 386	0.59 474	0.59 433	0.63 444	0.37 364	0.43 240	0.38 363	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.13 192	0.11 141

SACVNet	0.60 473	0.74 487	1.90 394	0.37 462	0.28 405	0.64 462	0.37 489	0.86 470	0.61 386	0.65 531	0.62 461	0.69 489	0.44 443	2.08 603	0.42 393	0.18 536	0.14 451	0.16 509	0.15 424	0.38 579	0.24 474

NF-Stereo	0.48 355	0.25 107	1.81 353	0.52 579	0.16 130	0.61 410	0.44 533	0.66 304	0.61 386	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.45 496	0.79 530	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.16 330

OCTAStereo	0.48 355	0.25 107	1.81 353	0.52 579	0.16 130	0.61 410	0.43 522	0.66 304	0.61 386	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.44 491	0.80 531	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.17 351

ASMatch	0.60 473	0.43 323	2.58 564	0.91 642	0.36 512	0.56 324	0.25 315	0.52 209	0.61 386	0.47 321	1.21 622	0.47 360	0.66 557	1.34 480	0.94 544	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.10 106	0.16 330

SST-Stereo	0.52 415	0.20 20	1.76 313	0.62 617	0.53 600	0.62 430	0.66 607	0.55 235	0.61 386	0.58 460	0.53 382	0.52 385	0.60 530	1.59 523	0.29 267	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.10 115

RAFT-345	0.53 421	0.30 196	2.34 510	0.38 479	0.34 490	0.58 359	0.42 515	0.47 153	0.61 386	0.51 371	1.00 601	0.43 320	0.28 282	1.57 517	0.82 533	0.10 249	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.10 106	0.08 51

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 284	0.86 536	1.78 326	0.28 232	0.17 161	0.52 276	0.20 137	0.62 283	0.61 386	0.50 358	0.61 456	0.39 287	0.32 328	0.35 174	0.30 287	0.07 26	0.10 321	0.09 160	0.09 190	0.35 556	0.10 115

UNet	0.54 427	0.44 334	2.83 602	0.31 314	0.33 477	0.74 533	0.27 363	0.82 434	0.61 386	0.53 391	0.54 394	0.72 507	0.54 502	0.78 416	0.56 468	0.11 330	0.09 272	0.13 422	0.11 298	0.14 221	0.12 186

psmorigin	1.36 642	0.60 416	13.80 704	0.37 462	0.29 414	0.62 430	0.33 460	0.77 388	0.61 386	0.96 613	0.88 579	1.17 633	0.73 574	4.00 680	0.86 538	0.19 551	0.22 568	0.17 530	0.18 478	0.24 435	0.29 520

ac_64	0.55 439	0.46 346	1.92 403	0.36 438	0.34 490	0.63 448	0.31 428	0.82 434	0.61 386	0.55 422	0.51 355	0.89 579	0.48 480	1.83 564	0.55 460	0.14 468	0.11 374	0.12 361	0.12 338	0.18 333	0.12 186

FADNet_RVC	0.81 583	1.14 616	2.42 526	0.30 287	0.24 339	0.71 514	0.24 293	0.95 554	0.61 386	0.44 299	0.56 416	0.59 428	0.42 424	1.52 509	0.68 504	0.94 661	0.96 677	0.28 604	1.00 676	0.90 654	1.36 678

DN-CSS_ROB	0.48 355	1.23 630	1.99 434	0.39 489	0.22 304	0.56 324	0.19 110	0.75 365	0.61 386	0.45 310	0.62 461	0.41 302	0.31 320	0.70 395	0.32 312	0.11 330	0.08 183	0.14 459	0.13 371	0.36 564	0.12 186

FACV-RUCA	0.58 459	0.40 299	1.78 326	0.43 525	1.67 677	0.48 216	0.28 383	0.69 321	0.62 404	0.40 273	0.53 382	0.33 253	0.63 547	0.40 222	0.31 299	0.13 423	0.11 374	0.62 648	0.12 338	0.70 641	0.98 661

rvit_0105_5	0.36 213	0.39 291	1.48 236	0.30 287	0.18 208	0.41 134	0.30 415	0.64 294	0.62 404	0.30 223	0.33 227	0.37 272	0.29 300	0.41 227	0.28 253	0.18 536	0.16 497	0.15 490	0.15 424	0.15 244	0.14 256

rvit_0105_4	0.35 203	0.35 254	1.45 227	0.31 314	0.18 208	0.37 88	0.28 383	0.59 262	0.62 404	0.27 205	0.31 207	0.35 263	0.27 265	0.43 240	0.25 219	0.18 536	0.16 497	0.15 490	0.13 371	0.15 244	0.12 186

RCA-Stereo	0.34 190	0.32 218	1.30 184	0.26 177	0.14 71	0.58 359	0.23 258	0.78 403	0.62 404	0.40 273	0.44 294	0.28 217	0.35 344	0.29 104	0.20 124	0.09 143	0.10 321	0.09 160	0.07 105	0.19 354	0.08 51

test_5	0.51 401	0.87 539	1.99 434	0.37 462	0.65 627	0.58 359	0.35 473	0.78 403	0.62 404	0.48 339	0.55 404	0.45 340	0.40 395	0.72 399	0.30 287	0.09 143	0.07 76	0.12 361	0.12 338	0.33 531	0.38 586

HHNet	0.60 473	0.65 449	2.60 568	0.36 438	0.25 359	0.64 462	0.61 596	0.64 294	0.62 404	0.55 422	1.13 618	0.32 246	0.60 530	0.42 236	1.79 626	0.15 488	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.18 333	0.15 298

HCRNet	0.46 333	0.49 365	1.65 266	0.38 479	0.29 414	0.58 359	0.22 219	0.75 365	0.62 404	0.47 321	0.49 342	0.48 371	0.36 351	1.12 458	0.37 356	0.15 488	0.10 321	0.15 490	0.13 371	0.17 305	0.17 351

GMStereo	0.38 234	0.99 589	1.91 400	0.27 201	0.16 130	0.39 110	0.23 258	0.47 153	0.62 404	0.38 265	0.34 235	0.25 178	0.25 224	0.39 216	0.29 267	0.14 468	0.08 183	0.10 221	0.12 338	0.15 244	0.11 141
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.54 427	0.69 465	2.00 436	0.35 419	0.40 546	0.66 482	0.30 415	0.83 440	0.62 404	0.57 442	0.69 521	0.69 489	0.54 502	1.07 449	0.55 460	0.13 423	0.13 432	0.13 422	0.11 298	0.19 354	0.17 351

FADNet-RVC	0.61 481	1.26 635	2.12 464	0.33 369	0.26 377	0.59 378	0.29 407	0.86 470	0.62 404	0.45 310	0.50 350	0.62 442	0.46 462	1.73 542	0.55 460	0.17 524	0.20 553	0.17 530	0.18 478	0.59 632	0.28 513

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 439	0.92 554	2.36 516	0.38 479	0.37 524	0.60 390	0.28 383	0.82 434	0.62 404	0.62 504	0.55 404	0.72 507	0.45 447	1.00 442	0.43 402	0.15 488	0.11 374	0.14 459	0.14 399	0.15 244	0.16 330
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	0.62 486	0.76 491	1.72 290	0.30 287	0.29 414	0.64 462	0.28 383	0.94 540	0.62 404	0.58 460	0.57 424	1.40 644	0.64 550	2.59 647	0.42 393	0.11 330	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.14 221	0.11 141

UGAM	0.58 459	0.47 356	2.21 483	0.30 287	0.19 244	0.53 285	0.34 465	0.59 262	0.63 416	0.44 299	0.73 542	0.78 536	0.37 364	2.58 646	0.39 374	0.10 249	0.08 183	0.17 530	0.14 399	0.42 603	0.17 351

RAFT+CT+SA	0.50 384	0.86 536	1.82 359	0.37 462	0.75 635	0.54 293	0.34 465	0.77 388	0.63 416	0.38 265	0.55 404	0.34 259	0.29 300	0.68 384	0.27 242	0.09 143	0.07 76	0.11 297	0.51 639	0.29 494	0.41 603

PFNet	0.60 473	0.33 227	2.47 540	0.41 509	0.55 605	0.62 430	0.27 363	0.61 279	0.63 416	0.61 493	0.56 416	0.45 340	0.32 328	1.88 580	1.14 579	0.28 613	0.09 272	0.12 361	0.16 445	0.26 470	0.20 407

AFF-stereo	0.44 302	0.96 572	1.78 326	0.31 314	0.15 100	0.50 246	0.21 179	0.64 294	0.63 416	0.47 321	0.64 491	0.49 373	0.34 342	0.46 274	0.31 299	0.08 67	0.09 272	0.10 221	0.10 230	0.37 572	0.10 115

SFCPSM	0.46 333	0.24 93	2.35 513	0.27 201	0.27 390	0.70 512	0.32 451	0.96 559	0.63 416	0.49 351	0.52 370	0.43 320	0.36 351	0.52 318	0.43 402	0.12 391	0.09 272	0.12 361	0.16 445	0.16 281	0.12 186

DMCA	0.41 265	0.52 378	1.26 173	0.31 314	0.24 339	0.59 378	0.26 338	0.77 388	0.63 416	0.58 460	0.48 325	0.57 418	0.35 344	0.40 222	0.50 439	0.14 468	0.10 321	0.14 459	0.10 230	0.15 244	0.15 298

FADNet-RVC-Resample	0.67 515	1.16 625	3.16 637	0.37 462	0.29 414	0.62 430	0.38 496	0.86 470	0.63 416	0.51 371	0.50 350	0.57 418	0.45 447	1.57 517	0.49 434	0.24 595	0.32 617	0.23 584	0.19 498	0.27 481	0.62 633

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 566	1.04 601	2.06 447	0.94 645	0.35 503	0.89 592	0.40 505	0.85 460	0.63 416	0.55 422	0.63 475	0.75 524	0.38 373	2.38 625	0.48 429	1.10 669	0.31 612	0.36 623	0.21 517	0.53 628	0.55 624

Selective-IGEV-i1	0.44 302	0.23 75	1.30 184	0.33 369	0.45 576	0.60 390	0.32 451	0.85 460	0.64 424	0.42 286	0.52 370	0.60 435	0.28 282	0.46 274	0.34 332	0.10 249	0.10 321	0.13 422	0.28 556	0.14 221	0.75 644

test_sample3	0.50 384	0.41 309	1.88 382	0.32 343	0.19 244	0.57 342	0.25 315	0.92 523	0.64 424	0.52 380	0.49 342	0.47 360	0.35 344	1.79 555	0.37 356	0.13 423	0.10 321	0.12 361	0.11 298	0.16 281	0.16 330

SQANet	0.80 574	1.58 655	2.53 552	0.76 630	0.83 640	0.76 543	0.36 480	0.83 440	0.64 424	0.63 514	0.69 521	0.73 512	0.51 492	1.21 466	0.53 452	0.77 656	0.29 607	0.59 647	0.29 562	0.86 653	0.61 632

PCWNet_CMD	0.46 333	0.45 343	2.28 500	0.26 177	0.20 260	0.55 308	0.21 179	0.75 365	0.64 424	0.48 339	0.55 404	0.68 482	0.57 517	0.46 274	0.30 287	0.11 330	0.10 321	0.14 459	0.10 230	0.18 333	0.14 256

CBFPSM	0.56 447	0.91 552	1.82 359	0.28 232	0.23 324	0.71 514	0.37 489	0.72 338	0.64 424	0.50 358	0.49 342	1.03 611	0.83 592	0.62 359	1.35 602	0.10 249	0.12 407	0.10 221	0.10 230	0.18 333	0.19 388

hknet	0.47 349	0.29 179	1.70 282	0.30 287	0.24 339	0.76 543	0.31 428	1.00 593	0.64 424	0.63 514	0.53 382	0.80 545	0.38 373	0.77 412	0.37 356	0.11 330	0.10 321	0.14 459	0.12 338	0.12 157	0.11 141

IPLGR	0.54 427	0.56 405	2.68 577	0.36 438	0.18 208	0.62 430	0.54 573	1.02 604	0.64 424	0.73 563	0.46 306	0.47 360	0.45 447	1.12 458	0.29 267	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.09 190	0.19 354	0.12 186

GwcNet-ADL	0.50 384	0.74 487	2.90 613	0.31 314	0.20 260	0.58 359	0.29 407	0.87 481	0.64 424	0.47 321	0.47 312	0.56 411	0.33 333	0.46 274	0.46 414	0.13 423	0.12 407	0.09 160	0.09 190	0.14 221	0.21 420

PFNet+	0.45 321	0.37 267	1.86 375	0.46 551	0.18 208	0.58 359	0.77 628	0.52 209	0.64 424	0.56 431	0.48 325	0.39 287	0.26 244	0.93 432	0.32 312	0.13 423	0.09 272	0.14 459	0.13 371	0.12 157	0.15 298

LMCR-Stereo	0.52 415	0.71 472	2.39 520	0.40 501	0.21 274	0.74 533	0.31 428	1.02 604	0.64 424	0.61 493	0.63 475	0.39 287	0.51 492	0.62 359	0.42 393	0.19 551	0.09 272	0.12 361	0.09 190	0.23 418	0.12 186

s12784h	0.36 213	0.28 166	1.58 255	0.23 83	0.11 9	0.62 430	0.24 293	0.79 418	0.64 424	0.44 299	0.52 370	0.28 217	0.26 244	0.50 310	0.24 205	0.11 330	0.06 24	0.09 160	0.06 20	0.16 281	0.06 1

EAI-Stereo	0.78 570	0.25 107	1.67 274	0.54 590	0.59 614	1.95 660	2.05 682	1.11 628	0.64 424	0.95 612	1.49 639	0.50 376	0.67 559	0.59 346	1.44 609	0.09 143	0.19 542	0.09 160	0.49 635	0.13 192	0.22 435

cf-r	0.53 421	0.81 517	2.15 472	0.33 369	0.28 405	0.60 390	0.28 383	0.78 403	0.64 424	0.51 371	0.60 449	0.75 524	0.40 395	1.32 477	0.43 402	0.13 423	0.09 272	0.11 297	0.12 338	0.15 244	0.14 256

MSMDNet	0.46 333	0.44 334	2.28 500	0.26 177	0.20 260	0.55 308	0.21 179	0.75 365	0.64 424	0.48 339	0.55 404	0.68 482	0.56 511	0.46 274	0.30 287	0.11 330	0.10 321	0.13 422	0.10 230	0.18 333	0.15 298

coex_refinement	0.58 459	0.94 562	1.87 380	0.38 479	0.25 359	0.64 462	0.34 465	0.83 440	0.65 438	0.60 484	0.63 475	0.81 548	0.48 480	1.85 571	0.56 468	0.13 423	0.09 272	0.10 221	0.10 230	0.16 281	0.16 330

rvit_0105_3	0.39 249	0.47 356	1.46 229	0.33 369	0.19 244	0.45 175	0.35 473	0.69 321	0.65 438	0.37 255	0.37 249	0.40 296	0.31 320	0.44 249	0.30 287	0.18 536	0.17 517	0.17 530	0.18 478	0.15 244	0.15 298

test_sample5	0.51 401	0.43 323	1.83 362	0.32 343	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.92 523	0.65 438	0.53 391	0.59 433	0.45 340	0.36 351	1.87 572	0.36 349	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.17 305	0.16 330

test_sample4	0.50 384	0.42 318	1.88 382	0.32 343	0.19 244	0.56 324	0.26 338	0.93 531	0.65 438	0.54 404	0.54 394	0.45 340	0.36 351	1.79 555	0.36 349	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.17 305	0.16 330

DualNet	0.51 401	0.43 323	1.83 362	0.32 343	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.92 523	0.65 438	0.54 404	0.62 461	0.45 340	0.36 351	1.87 572	0.36 349	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.17 305	0.16 330

CFNet_ucs	0.48 355	0.50 373	2.32 505	0.26 177	0.22 304	0.57 342	0.22 219	0.85 460	0.65 438	0.53 391	0.64 491	0.68 482	0.44 443	0.54 328	0.31 299	0.13 423	0.12 407	0.16 509	0.11 298	0.19 354	0.17 351

iinet-f	0.57 454	0.93 560	2.27 498	0.31 314	0.25 359	0.83 575	0.33 460	0.81 426	0.65 438	0.54 404	0.63 475	0.73 512	0.67 559	0.73 400	0.67 501	0.13 423	0.13 432	0.11 297	0.10 230	0.43 605	0.16 330

gwcnet-sp	0.49 373	0.43 323	2.54 558	0.31 314	0.22 304	0.67 488	0.31 428	0.78 403	0.65 438	0.58 460	0.47 312	0.46 352	0.43 435	0.76 408	0.46 414	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.15 244	0.14 256

scenet	0.49 373	0.43 323	2.54 558	0.31 314	0.22 304	0.67 488	0.31 428	0.78 403	0.65 438	0.58 460	0.47 312	0.46 352	0.43 435	0.76 408	0.46 414	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.15 244	0.14 256

ssnet	0.49 373	0.43 323	2.54 558	0.31 314	0.22 304	0.67 488	0.31 428	0.78 403	0.65 438	0.58 460	0.47 312	0.46 352	0.43 435	0.76 408	0.46 414	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.15 244	0.14 256

DDUNet	0.77 566	1.12 611	1.88 382	0.76 630	0.69 631	0.84 577	0.43 522	0.85 460	0.65 438	0.67 537	0.75 548	0.91 583	0.52 497	1.03 446	0.57 472	0.54 641	0.37 623	0.95 663	0.52 642	0.71 643	0.57 627

OMP-Stereo	0.59 467	0.65 449	1.74 298	0.56 599	0.37 524	0.60 390	0.26 338	0.70 329	0.65 438	0.66 533	0.60 449	0.69 489	0.32 328	2.09 605	1.20 589	0.10 249	0.07 76	0.12 361	0.09 190	0.17 305	0.10 115

IIG-Stereo	0.59 467	0.65 449	1.74 298	0.54 590	0.23 324	0.61 410	0.21 179	0.73 350	0.65 438	0.64 524	0.69 521	0.69 489	0.38 373	2.09 605	1.39 605	0.11 330	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.15 244	0.09 79

hitnet-ft	0.67 515	0.80 512	1.90 394	0.28 232	0.22 304	0.69 506	0.36 480	0.85 460	0.65 438	0.56 431	0.84 568	1.03 611	0.95 614	2.32 620	0.55 460	0.23 586	0.14 451	0.41 631	0.13 371	0.24 435	0.17 351

NCCL2	0.65 505	0.94 562	1.96 428	0.43 525	0.30 431	0.71 514	0.68 613	0.84 452	0.65 438	0.70 551	0.60 449	0.86 571	0.54 502	1.56 513	0.57 472	0.20 561	0.16 497	0.67 651	0.25 539	0.22 403	0.24 474

ISRNet	0.47 349	0.44 334	1.55 251	0.37 462	0.31 452	0.49 233	0.19 110	0.75 365	0.66 453	0.63 514	0.71 535	0.67 475	0.39 387	0.58 340	0.44 408	0.23 586	0.16 497	0.21 574	0.20 511	0.21 386	0.25 486

AIO-test1	0.45 321	0.87 539	2.27 498	0.33 369	0.33 477	0.50 246	0.22 219	0.74 355	0.66 453	0.29 218	0.41 276	0.29 229	0.22 167	0.73 400	0.29 267	0.09 143	0.08 183	0.12 361	0.14 399	0.30 505	0.22 435

DualNet (step1)	0.59 467	0.62 427	1.93 406	0.27 201	0.22 304	0.68 500	0.31 428	0.93 531	0.66 453	0.57 442	0.51 355	0.55 398	0.45 447	1.11 455	0.38 363	0.61 645	0.14 451	0.87 657	0.56 647	0.25 449	0.23 460

test_sample9	0.94 604	0.62 427	1.93 406	0.27 201	0.22 304	0.68 500	0.31 428	0.93 531	0.66 453	0.57 442	0.51 355	0.55 398	0.45 447	1.91 583	2.55 653	0.61 645	4.16 697	0.87 657	0.56 647	0.25 449	0.23 460

test_sample7	0.47 349	0.33 227	1.49 239	0.34 402	0.20 260	0.51 257	0.30 415	0.93 531	0.66 453	0.57 442	0.51 355	0.55 398	0.45 447	1.11 455	0.38 363	0.17 524	0.14 451	0.16 509	0.15 424	0.19 354	0.18 371

test_sample6	0.52 415	0.44 334	1.81 353	0.33 369	0.18 208	0.55 308	0.27 363	0.94 540	0.66 453	0.54 404	0.62 461	0.47 360	0.36 351	1.97 589	0.38 363	0.14 468	0.10 321	0.13 422	0.13 371	0.17 305	0.16 330

UDGNet	0.44 302	1.02 599	1.74 298	0.35 419	0.19 244	0.58 359	0.23 258	0.49 174	0.66 453	0.41 281	0.38 260	0.34 259	0.29 300	0.53 324	0.30 287	0.24 595	0.10 321	0.37 627	0.19 498	0.27 481	0.15 298

IRAFT_RVC	0.54 427	0.53 385	1.78 326	0.46 551	0.21 274	0.58 359	0.43 522	0.65 301	0.66 453	0.54 404	0.50 350	0.49 373	0.51 492	1.58 521	1.01 561	0.11 330	0.25 593	0.13 422	0.10 230	0.15 244	0.13 229

GwcNet-RSSM	0.57 454	0.94 562	2.13 466	0.32 343	0.25 359	0.60 390	0.30 415	0.80 422	0.66 453	0.52 380	0.64 491	0.71 504	0.40 395	1.79 555	0.50 439	0.13 423	0.09 272	0.12 361	0.12 338	0.21 386	0.15 298

ARAFT	0.60 473	1.23 630	3.10 631	0.28 232	0.16 130	0.64 462	0.36 480	0.90 502	0.67 462	0.61 493	0.49 342	0.55 398	0.31 320	1.24 473	0.32 312	0.10 249	0.08 183	0.14 459	0.13 371	0.37 572	0.21 420

G-Net	0.99 609	0.64 442	2.76 592	0.57 604	0.67 628	2.03 666	0.72 623	0.76 377	0.67 462	1.14 627	2.56 666	1.30 641	1.02 618	1.48 505	1.74 624	0.25 600	0.24 580	0.24 591	0.26 547	0.37 572	0.31 543

DispNO	0.67 515	0.98 584	2.58 564	0.31 314	0.27 390	0.59 378	0.29 407	0.83 440	0.68 464	0.53 391	0.79 559	0.83 555	0.47 471	2.46 637	0.68 504	0.12 391	0.10 321	0.19 557	0.31 581	0.16 281	0.17 351

CoDeX	0.52 415	0.43 323	2.25 495	0.29 266	0.26 377	0.61 410	0.32 451	0.99 584	0.68 464	0.48 339	0.55 404	0.52 385	0.40 395	1.60 524	0.35 344	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.10 230	0.13 192	0.12 186

dd	0.42 284	0.96 572	1.77 322	0.31 314	0.17 161	0.57 342	0.26 338	0.49 174	0.68 464	0.41 281	0.40 272	0.34 259	0.27 265	0.45 265	0.40 382	0.17 524	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.21 386	0.12 186

APVNet	0.70 531	0.67 458	2.71 582	0.38 479	0.36 512	0.85 581	0.43 522	0.91 514	0.68 464	0.55 422	0.69 521	0.75 524	0.55 507	2.31 618	0.78 526	0.17 524	0.17 517	0.24 591	0.19 498	0.33 531	0.23 460

psm_up	0.57 454	0.61 421	1.83 362	0.35 419	0.30 431	0.64 462	0.37 489	0.90 502	0.68 464	0.59 474	0.55 404	0.68 482	0.54 502	1.91 583	0.46 414	0.16 509	0.15 479	0.16 509	0.15 424	0.23 418	0.13 229

aanetorigin	0.77 566	0.80 512	2.59 566	0.43 525	0.44 565	0.58 359	1.01 650	0.57 247	0.68 464	1.53 657	1.23 623	0.81 548	1.08 624	1.07 449	1.07 569	0.18 536	0.15 479	0.17 530	0.21 517	0.54 629	0.30 534

ACVNet	0.45 321	0.44 334	1.79 346	0.28 232	0.21 274	0.59 378	0.36 480	0.66 304	0.68 464	0.45 310	0.59 433	0.69 489	0.40 395	0.44 249	0.55 460	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.34 543	0.10 115

acv_ft	0.48 355	0.44 334	1.76 313	0.32 343	0.41 555	0.63 448	0.28 383	0.81 426	0.68 464	0.61 493	0.59 433	0.69 489	0.45 447	0.44 249	0.63 488	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.41 597	0.10 115

StereoDRNet-Refined	0.50 384	0.41 309	1.50 242	0.33 369	0.21 274	0.68 500	0.26 338	0.81 426	0.68 464	0.67 537	0.68 512	0.73 512	0.42 424	1.10 452	0.59 479	0.11 330	0.08 183	0.14 459	0.14 399	0.25 449	0.21 420
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Hybrid-DGEV-2	0.51 401	0.84 528	1.75 304	0.32 343	0.17 161	0.73 527	0.18 98	0.83 440	0.69 473	0.52 380	0.38 260	0.53 387	0.42 424	0.99 439	0.92 541	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.10 230	0.25 449	0.23 460

PSMNet-RUCA	0.58 459	0.82 521	1.89 389	0.59 611	0.56 608	0.64 462	0.36 480	0.84 452	0.69 473	0.51 371	0.68 512	0.53 387	0.43 435	0.56 335	0.43 402	0.34 625	0.18 529	0.44 636	0.29 562	0.48 617	0.30 534

TestStereo1	0.49 373	0.81 517	1.85 367	0.39 489	0.57 610	0.56 324	0.34 465	0.75 365	0.69 473	0.44 299	0.63 475	0.35 263	0.42 424	0.64 364	0.29 267	0.10 249	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.33 531	0.26 496

SA-5K	0.49 373	0.81 517	1.85 367	0.39 489	0.57 610	0.56 324	0.34 465	0.75 365	0.69 473	0.44 299	0.63 475	0.35 263	0.42 424	0.64 364	0.29 267	0.10 249	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.33 531	0.26 496

STrans-v2	0.67 515	0.56 405	2.64 572	0.27 201	0.23 324	0.57 342	0.33 460	0.96 559	0.69 473	0.92 607	0.85 572	0.89 579	0.93 608	1.83 564	1.21 591	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.09 190	0.11 140	0.12 186

xxxx	0.70 531	0.21 36	1.33 191	0.28 232	0.18 208	0.63 448	0.24 293	1.02 604	0.69 473	0.50 358	0.62 461	0.58 425	0.38 373	1.47 504	5.21 685	0.13 423	0.12 407	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.15 298

HSM-Net_RVC	0.67 515	0.34 245	2.23 491	0.26 177	0.19 244	0.67 488	0.29 407	1.26 641	0.69 473	0.72 559	0.70 531	0.78 536	0.42 424	3.77 679	0.41 390	0.13 423	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.12 157	0.11 141
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AdaStereo	0.44 302	0.38 279	1.79 346	0.34 402	0.20 260	0.57 342	0.28 383	0.92 523	0.69 473	0.52 380	0.55 404	0.61 438	0.33 333	0.48 293	0.39 374	0.17 524	0.08 183	0.17 530	0.11 298	0.18 333	0.12 186
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	0.63 493	1.00 591	1.81 353	0.30 287	0.31 452	0.63 448	0.34 465	0.98 572	0.69 473	0.54 404	0.74 545	0.51 379	0.41 406	2.43 634	0.48 429	0.24 595	0.17 517	0.27 600	0.18 478	0.27 481	0.21 420

PSMNet_ROB	0.66 510	1.01 595	2.33 508	0.38 479	0.31 452	0.72 520	0.55 577	0.86 470	0.69 473	0.54 404	0.60 449	0.75 524	0.47 471	2.00 594	0.82 533	0.17 524	0.13 432	0.19 557	0.19 498	0.24 435	0.27 504

AIO-test2	0.49 373	1.15 620	1.96 428	0.42 520	0.37 524	0.50 246	0.23 258	0.79 418	0.70 483	0.33 240	0.53 382	0.27 206	0.22 167	0.67 381	0.29 267	0.73 653	0.08 183	0.13 422	0.17 465	0.17 305	0.18 371

UDG	0.77 566	1.23 630	2.15 472	0.67 623	0.59 614	0.78 556	0.38 496	0.90 502	0.70 483	0.61 493	0.69 521	1.01 607	0.67 559	1.02 444	0.73 518	0.45 634	0.34 618	0.87 657	0.51 639	0.67 639	0.46 610

222	0.78 570	0.23 75	1.23 168	0.28 232	0.18 208	0.62 430	0.24 293	1.02 604	0.70 483	0.58 460	0.66 502	0.46 352	0.42 424	1.80 559	6.53 692	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.17 351

test_xeample	0.72 543	0.21 36	1.36 201	0.27 201	0.17 161	0.59 378	0.28 383	1.01 601	0.70 483	0.55 422	0.67 505	0.44 331	0.39 387	1.88 580	5.17 684	0.12 391	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.13 192	0.15 298

DSFCA	0.54 427	0.35 254	1.41 216	0.28 232	0.28 405	0.79 560	0.88 637	0.76 377	0.70 483	0.72 559	0.66 502	0.67 475	0.57 517	1.17 464	0.63 488	0.16 509	0.14 451	0.13 422	0.14 399	0.16 281	0.13 229

Nwc_Net	0.68 522	0.83 526	2.53 552	0.41 509	0.39 536	0.77 551	0.38 496	1.01 601	0.70 483	0.60 484	0.99 599	0.98 600	0.68 562	1.41 489	0.63 488	0.23 586	0.15 479	0.23 584	0.25 539	0.23 418	0.18 371

RASNet	0.61 481	0.68 461	2.03 445	0.35 419	0.46 584	0.65 476	0.28 383	0.78 403	0.70 483	0.48 339	0.64 491	0.93 589	0.61 539	2.21 613	0.73 518	0.12 391	0.09 272	0.09 160	0.10 230	0.14 221	0.11 141

iResNet	0.51 401	0.76 491	2.59 566	0.41 509	0.17 161	0.64 462	0.27 363	0.82 434	0.70 483	0.57 442	0.64 491	0.43 320	0.36 351	0.70 395	0.52 448	0.10 249	0.07 76	0.09 160	0.08 144	0.21 386	0.13 229

DLCB_ROB	0.54 427	0.55 402	1.49 239	0.36 438	0.25 359	0.65 476	0.36 480	0.80 422	0.70 483	0.72 559	0.69 521	0.83 555	0.46 462	1.53 510	0.60 481	0.13 423	0.12 407	0.14 459	0.14 399	0.14 221	0.13 229

ETE_ROB	0.60 473	0.71 472	1.55 251	0.37 462	0.25 359	0.69 506	0.51 562	1.47 651	0.70 483	0.80 581	0.69 521	0.85 564	0.49 487	1.36 482	0.58 477	0.16 509	0.13 432	0.19 557	0.16 445	0.21 386	0.23 460

YMNet	0.62 486	0.72 476	1.93 406	0.41 509	0.41 555	0.87 587	0.43 522	0.87 481	0.71 493	0.74 566	0.81 560	0.83 555	0.46 462	0.86 426	0.93 542	0.19 551	0.22 568	0.20 566	0.17 465	0.41 597	0.21 420

YMNet_1	0.62 486	0.72 476	1.93 406	0.41 509	0.41 555	0.87 587	0.43 522	0.87 481	0.71 493	0.74 566	0.81 560	0.83 555	0.46 462	0.86 426	0.93 542	0.19 551	0.22 568	0.20 566	0.17 465	0.41 597	0.21 420

LL-Strereo	0.72 543	1.29 637	2.49 544	0.36 438	0.45 576	0.55 308	0.32 451	0.93 531	0.71 493	0.67 537	0.58 430	0.85 564	0.79 587	2.67 653	0.46 414	0.10 249	0.18 529	0.14 459	0.12 338	0.40 594	0.42 604

anonymity	0.80 574	0.66 456	1.29 181	0.59 611	0.75 635	0.67 488	0.52 565	0.95 554	0.71 493	0.94 610	0.70 531	0.67 475	0.87 600	0.71 397	1.35 602	0.64 648	0.62 655	0.58 645	1.44 684	0.60 635	0.65 636

NINENet	0.50 384	0.33 227	1.69 278	0.55 597	0.25 359	0.91 595	0.23 258	0.98 572	0.71 493	0.53 391	0.55 404	0.66 465	0.30 310	1.22 468	0.32 312	0.15 488	0.13 432	0.16 509	0.11 298	0.16 281	0.13 229

Sa-1000	0.51 401	0.72 476	1.90 394	0.31 314	0.60 619	0.60 390	0.31 428	0.94 540	0.71 493	0.52 380	0.83 565	0.42 316	0.33 333	0.68 384	0.28 253	0.10 249	0.09 272	0.13 422	0.29 562	0.29 494	0.10 115

TransformOpticalFlow	0.64 497	0.56 405	2.66 575	0.44 532	0.26 377	0.62 430	0.28 383	0.83 440	0.71 493	0.76 571	0.74 545	0.91 583	0.85 596	1.83 564	0.81 532	0.10 249	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.11 140	0.12 186

ccnet	0.71 540	0.41 309	1.59 256	0.40 501	0.45 576	1.06 615	0.55 577	0.98 572	0.71 493	0.88 600	0.97 596	0.82 553	0.88 604	1.68 534	0.94 544	0.32 621	0.26 596	0.32 617	0.27 552	0.34 543	0.30 534

RGC	0.71 540	0.97 580	2.18 479	0.44 532	0.44 565	0.73 527	0.40 505	0.94 540	0.71 493	0.71 556	1.04 610	1.01 607	0.71 568	1.74 544	0.70 508	0.23 586	0.18 529	0.28 604	0.26 547	0.29 494	0.27 504

XPNet_ROB	0.61 481	0.72 476	1.66 272	0.37 462	0.27 390	0.67 488	0.47 553	0.89 496	0.71 493	0.78 577	0.70 531	0.81 548	0.53 499	1.70 537	0.76 522	0.21 569	0.16 497	0.16 509	0.15 424	0.20 370	0.21 420

TCMNet	0.66 510	0.85 533	2.55 563	0.50 570	0.52 599	0.72 520	0.39 502	0.87 481	0.72 503	0.58 460	0.68 512	0.63 444	0.46 462	1.70 537	0.63 488	0.18 536	0.18 529	0.23 584	0.18 478	0.38 579	0.27 504

SMFormer	0.50 384	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.49 434	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.15 244	0.16 330

tta	0.50 384	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.49 434	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.14 221	0.11 141

qqq1	0.48 355	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.09 160	0.08 144	0.14 221	0.11 141

fff1	0.48 355	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.09 160	0.08 144	0.14 221	0.11 141

fast-acv-ft	0.63 493	0.88 543	3.10 631	0.38 479	0.30 431	0.79 560	0.48 557	0.69 321	0.72 503	0.58 460	0.78 556	0.76 530	0.60 530	0.67 381	0.73 518	0.15 488	0.15 479	0.18 550	0.17 465	0.37 572	0.16 330

HBP-ISP	0.76 562	1.30 638	3.19 641	0.35 419	0.26 377	0.85 581	0.54 573	1.03 611	0.72 503	0.80 581	0.69 521	0.68 482	0.83 592	2.04 597	0.44 408	0.23 586	0.24 580	0.29 611	0.25 539	0.28 487	0.24 474

DCANet-4	0.40 257	0.27 137	2.21 483	0.25 134	0.14 71	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.72 503	0.54 404	0.47 312	0.28 217	0.37 364	0.37 198	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

ADStereo(finetuned)	0.45 321	0.77 500	2.12 464	0.25 134	0.14 71	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.72 503	0.54 404	0.48 325	0.31 240	0.76 582	0.37 198	0.38 363	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.23 460

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 454	0.87 539	2.11 460	0.32 343	0.30 431	0.84 577	0.40 505	0.88 490	0.72 503	0.65 531	0.73 542	0.66 465	0.57 517	0.93 432	0.71 511	0.13 423	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.15 244	0.14 256

DCANet	0.42 284	0.77 500	1.95 419	0.25 134	0.14 71	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.72 503	0.54 404	0.48 325	0.31 240	0.41 406	0.36 187	0.39 374	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.23 460

FADNet	0.64 497	1.22 629	2.06 447	0.32 343	0.30 431	0.66 482	0.29 407	0.88 490	0.72 503	0.44 299	0.48 325	0.66 465	0.57 517	1.84 569	0.45 413	0.46 636	0.20 553	0.17 530	0.19 498	0.59 632	0.24 474

NCC-stereo	0.79 572	0.94 562	2.42 526	0.59 611	0.45 576	1.90 658	0.46 545	0.99 584	0.72 503	0.64 524	0.84 568	0.91 583	0.73 574	1.80 559	1.00 557	0.27 609	0.19 542	0.23 584	0.31 581	0.24 435	0.22 435

Abc-Net	0.79 572	0.94 562	2.42 526	0.59 611	0.45 576	1.90 658	0.46 545	0.99 584	0.72 503	0.64 524	0.84 568	0.91 583	0.73 574	1.80 559	1.00 557	0.27 609	0.19 542	0.23 584	0.31 581	0.24 435	0.22 435
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	0.65 505	0.80 512	2.13 466	0.36 438	0.26 377	0.62 430	0.42 515	0.84 452	0.72 503	0.69 545	0.68 512	0.68 482	0.52 497	2.64 649	0.42 393	0.19 551	0.12 407	0.22 577	0.17 465	0.37 572	0.15 298

SA	0.50 384	0.75 490	1.95 419	0.31 314	0.61 623	0.57 342	0.31 428	0.91 514	0.73 518	0.42 286	0.62 461	0.38 281	0.47 471	0.68 384	0.29 267	0.09 143	0.09 272	0.13 422	0.32 587	0.30 505	0.10 115

AASNet	0.56 447	1.03 600	2.34 510	0.37 462	0.33 477	0.65 476	0.29 407	0.96 559	0.73 518	0.54 404	0.60 449	0.55 398	0.38 373	0.59 346	0.58 477	0.14 468	0.12 407	0.13 422	0.10 230	0.43 605	0.24 474

GANet	0.75 558	0.84 528	2.01 437	0.40 501	0.25 359	0.74 533	0.66 607	0.87 481	0.73 518	0.71 556	1.07 613	0.84 560	0.59 526	2.71 657	1.15 581	0.17 524	0.16 497	0.44 636	0.16 445	0.31 513	0.20 407

iResNetv2_ROB	0.59 467	1.43 648	2.96 617	0.40 501	0.22 304	0.58 359	0.28 383	0.91 514	0.73 518	0.57 442	0.63 475	0.60 435	0.41 406	0.74 403	0.35 344	0.11 330	0.08 183	0.10 221	0.07 105	0.43 605	0.17 351

Selective-IGEV-i16pc	0.75 558	0.29 179	5.48 677	0.32 343	0.19 244	1.18 632	0.62 601	0.86 470	0.74 522	0.37 255	0.51 355	0.53 387	0.29 300	2.10 607	0.35 344	0.22 582	0.23 576	0.12 361	0.16 445	0.22 403	0.19 388

rvit_105_1	0.44 302	0.54 393	1.46 229	0.36 438	0.24 339	0.51 257	0.45 542	0.75 365	0.74 522	0.45 310	0.44 294	0.44 331	0.36 351	0.62 359	0.38 363	0.20 561	0.18 529	0.18 550	0.22 527	0.18 333	0.18 371

1111x	0.74 555	0.21 36	1.93 406	0.31 314	0.17 161	0.63 448	0.32 451	1.03 611	0.74 522	0.52 380	0.62 461	0.57 418	0.47 471	2.38 625	4.25 679	0.12 391	0.14 451	0.11 297	0.12 338	0.12 157	0.14 256

ssnet_v2	0.55 439	0.60 416	1.86 375	0.32 343	0.22 304	0.72 520	0.44 533	0.94 540	0.74 522	0.63 514	0.54 394	0.81 548	0.47 471	0.77 412	0.70 508	0.16 509	0.14 451	0.14 459	0.14 399	0.30 505	0.30 534

DAS	0.56 447	0.35 254	1.55 251	0.33 369	0.34 490	0.50 246	0.42 515	0.83 440	0.74 522	0.83 593	0.68 512	0.56 411	0.48 480	2.40 629	0.46 414	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.18 333	0.15 298

SepStereo	0.52 415	0.35 254	1.55 251	0.33 369	0.34 490	0.50 246	0.42 515	0.83 440	0.74 522	0.83 593	0.68 512	0.56 411	0.48 480	1.56 513	0.46 414	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.18 333	0.15 298

MIPNet	0.83 587	0.81 517	2.40 523	0.61 616	0.18 208	1.48 641	1.39 671	1.60 658	0.74 522	1.94 662	0.85 572	0.73 512	1.68 658	0.87 430	0.31 299	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.32 587	0.25 449	0.12 186

GEStereo_RVC	0.54 427	0.87 539	1.95 419	0.47 556	0.25 359	0.62 430	0.37 489	1.00 593	0.74 522	0.53 391	0.54 394	0.59 428	0.44 443	1.10 452	0.46 414	0.15 488	0.11 374	0.12 361	0.10 230	0.26 470	0.19 388

ADLNet	0.60 473	0.71 472	1.95 419	0.35 419	0.34 490	0.67 488	0.34 465	0.90 502	0.74 522	0.68 543	0.62 461	0.80 545	0.45 447	1.78 551	0.64 494	0.14 468	0.11 374	0.14 459	0.14 399	0.29 494	0.21 420

RAFT + AFF	0.64 497	1.20 627	1.95 419	0.34 402	0.33 477	0.67 488	0.52 565	0.99 584	0.74 522	0.53 391	0.58 430	0.57 418	0.80 588	1.76 547	0.51 445	0.12 391	0.27 603	0.15 490	0.14 399	0.43 605	0.29 520

MMNet	0.50 384	0.48 361	1.93 406	0.33 369	0.27 390	0.79 560	0.28 383	0.81 426	0.74 522	0.60 484	0.56 416	0.59 428	0.55 507	0.79 417	0.59 479	0.10 249	0.09 272	0.12 361	0.11 298	0.13 192	0.14 256

delet	0.52 415	0.54 393	1.62 264	0.31 314	0.35 503	0.74 533	0.46 545	0.85 460	0.74 522	0.55 422	0.60 449	0.67 475	0.50 490	1.12 458	0.57 472	0.11 330	0.11 374	0.13 422	0.14 399	0.16 281	0.12 186

TDLM	0.67 515	0.92 554	1.76 313	0.37 462	0.24 339	0.66 482	0.56 582	0.82 434	0.74 522	1.16 628	0.62 461	0.61 438	0.48 480	2.70 655	0.50 439	0.20 561	0.11 374	0.35 621	0.14 399	0.32 522	0.16 330

StereoDRNet	0.64 497	0.88 543	2.35 513	0.41 509	0.45 576	0.73 527	0.47 553	0.94 540	0.74 522	0.75 568	0.54 394	0.74 518	0.47 471	1.70 537	0.72 515	0.15 488	0.14 451	0.15 490	0.14 399	0.20 370	0.19 388

RT-IGEV	0.66 510	0.25 107	2.11 460	0.56 599	0.46 584	0.62 430	0.54 573	0.99 584	0.75 536	0.79 579	0.93 589	0.85 564	0.78 586	0.59 346	1.64 619	0.12 391	0.16 497	0.11 297	0.47 630	0.28 487	0.30 534

MyStereo04	0.48 355	0.40 299	2.65 574	0.29 266	0.23 324	0.60 390	0.31 428	0.83 440	0.75 536	0.47 321	0.36 244	0.53 387	0.42 424	0.53 324	0.39 374	0.09 143	0.18 529	0.12 361	0.11 298	0.16 281	0.19 388

GASNet	0.73 552	1.47 650	3.04 625	0.47 556	0.33 477	0.57 342	0.34 465	0.91 514	0.75 536	0.58 460	0.58 430	0.74 518	0.55 507	2.03 595	0.65 497	0.21 569	0.15 479	0.19 557	0.17 465	0.51 624	0.28 513

fff	0.43 293	0.77 500	1.95 419	0.24 110	0.13 50	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.75 536	0.54 404	0.47 312	0.31 240	0.65 552	0.36 187	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

raft_robust	0.55 439	0.84 528	1.73 293	0.28 232	0.54 602	0.53 285	0.25 315	0.88 490	0.75 536	0.48 339	0.46 306	0.76 530	0.75 580	1.46 497	0.27 242	0.09 143	0.10 321	0.10 221	0.30 572	0.26 470	0.16 330

dad	0.51 401	1.01 595	1.74 298	0.29 266	0.19 244	0.60 390	0.26 338	0.52 209	0.75 536	0.63 514	0.63 475	0.63 444	0.33 333	0.85 425	0.47 423	0.27 609	0.15 479	0.40 630	0.18 478	0.22 403	0.14 256

csc	0.43 293	0.77 500	1.95 419	0.24 110	0.13 50	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.75 536	0.54 404	0.47 312	0.31 240	0.65 552	0.36 187	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

cscssc	0.43 293	0.77 500	1.95 419	0.24 110	0.13 50	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.75 536	0.54 404	0.47 312	0.31 240	0.65 552	0.36 187	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

ADCRef	0.80 574	0.96 572	2.29 502	0.37 462	0.35 503	0.96 601	0.51 562	0.87 481	0.75 536	0.88 600	0.83 565	0.61 438	1.36 643	1.02 444	3.27 665	0.13 423	0.11 374	0.17 530	0.19 498	0.25 449	0.21 420

CFNet	0.58 459	0.96 572	1.78 326	0.33 369	0.25 359	0.63 448	0.22 219	0.88 490	0.75 536	0.46 319	0.59 433	0.58 425	0.40 395	2.29 617	0.48 429	0.12 391	0.09 272	0.15 490	0.14 399	0.30 505	0.15 298

z-ln-s-r	0.64 497	0.89 547	2.23 491	0.32 343	0.26 377	0.57 342	0.37 489	0.84 452	0.76 546	0.51 371	0.81 560	0.64 453	0.45 447	2.06 599	1.27 597	0.10 249	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.24 435	0.13 229

mmx	0.72 543	0.23 75	2.01 437	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.99 584	0.76 546	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	2.52 642	3.43 671	0.13 423	0.10 321	0.15 490	0.13 371	0.15 244	0.15 298

xxx	0.72 543	0.23 75	2.01 437	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.99 584	0.76 546	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	2.52 642	3.43 671	0.13 423	0.10 321	0.15 490	0.13 371	0.15 244	0.15 298

ADCPNet	0.99 609	0.99 589	3.93 663	0.37 462	0.68 630	1.36 637	0.62 601	0.87 481	0.76 546	0.78 577	0.81 560	1.08 620	1.18 632	1.14 461	2.49 652	0.21 569	0.69 665	0.21 574	0.95 674	0.29 494	0.37 583

CBMV_ROB	0.76 562	0.42 318	2.68 577	0.33 369	0.22 304	0.74 533	0.47 553	0.96 559	0.76 546	1.04 620	0.96 594	0.88 577	0.93 608	2.06 599	1.19 588	0.22 582	0.24 580	0.27 600	0.25 539	0.25 449	0.28 513

MyStereo05	0.49 373	0.41 309	2.72 584	0.30 287	0.23 324	0.60 390	0.30 415	0.82 434	0.77 551	0.52 380	0.37 249	0.51 379	0.42 424	0.52 318	0.38 363	0.09 143	0.17 517	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.20 407

Wz-Net-LNSev	0.59 467	0.96 572	2.47 540	0.34 402	0.37 524	0.79 560	0.44 533	0.86 470	0.77 551	0.61 493	0.67 505	0.79 541	0.56 511	0.64 364	0.62 486	0.15 488	0.14 451	0.12 361	0.12 338	0.18 333	0.19 388

NOSS_ROB	0.64 497	0.65 449	1.62 264	0.46 551	0.25 359	0.67 488	0.30 415	0.93 531	0.77 551	0.59 474	0.57 424	0.77 532	0.38 373	2.78 659	0.44 408	0.23 586	0.24 580	0.28 604	0.26 547	0.27 481	0.39 592

LALA_ROB	0.60 473	0.76 491	1.69 278	0.36 438	0.29 414	0.79 560	0.55 577	0.94 540	0.77 551	0.81 587	0.67 505	0.94 593	0.49 487	0.99 439	0.73 518	0.21 569	0.15 479	0.20 566	0.18 478	0.23 418	0.21 420

111	0.48 355	1.09 608	1.95 419	0.24 110	0.13 50	0.59 378	0.26 338	0.83 440	0.78 555	0.48 339	0.52 370	0.56 411	0.38 373	0.49 303	0.38 363	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.07 105	0.23 418	0.35 568

Syn2CoEx	0.70 531	1.07 607	2.74 590	0.43 525	0.30 431	0.64 462	0.42 515	0.99 584	0.78 555	0.62 504	0.78 556	0.74 518	0.72 571	1.92 587	0.61 484	0.20 561	0.17 517	0.19 557	0.15 424	0.29 494	0.22 435

DRN-Test	0.64 497	0.43 323	2.44 532	0.39 489	0.44 565	0.80 568	0.41 511	1.02 604	0.78 555	0.80 581	0.63 475	0.69 489	0.56 511	1.79 555	0.69 506	0.15 488	0.12 407	0.17 530	0.16 445	0.18 333	0.17 351

DISCO	0.57 454	0.34 245	1.87 380	0.45 546	0.34 490	0.84 577	0.35 473	0.84 452	0.78 555	0.59 474	0.63 475	1.06 618	0.53 499	1.10 452	0.82 533	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.10 230	0.22 403	0.18 371

CBMV	0.71 540	0.76 491	2.64 572	0.33 369	0.20 260	0.78 556	0.79 629	0.98 572	0.78 555	0.85 599	0.71 535	0.86 571	1.10 626	1.46 497	0.62 486	0.18 536	0.20 553	0.21 574	0.19 498	0.25 449	0.33 561
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADLNet2	0.68 522	0.84 528	3.19 641	0.33 369	0.36 512	0.64 462	0.37 489	0.89 496	0.79 560	0.54 404	0.65 500	0.93 589	0.48 480	2.07 601	0.56 468	0.13 423	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.33 531	0.18 371

edge stereo	0.81 583	0.73 483	3.30 647	0.37 462	1.21 665	0.62 430	0.39 502	0.93 531	0.79 560	0.80 581	0.88 579	1.14 629	0.71 568	2.18 611	0.71 511	0.21 569	0.20 553	0.26 599	0.18 478	0.38 579	0.26 496

CC-Net-ROB	0.85 590	1.15 620	2.13 466	0.88 640	0.38 530	0.88 591	0.44 533	1.06 617	0.79 560	0.58 460	0.69 521	0.65 458	0.50 490	2.74 658	0.51 445	0.93 659	0.39 634	0.87 657	0.29 562	0.54 629	0.54 621

DStereoRT	0.81 583	0.53 385	2.23 491	0.36 438	0.33 477	0.92 597	0.36 480	0.86 470	0.80 563	0.57 442	0.62 461	0.59 428	1.15 631	1.76 547	1.04 566	0.14 468	0.13 432	2.17 691	0.78 666	0.16 281	0.66 638

MultiAttention	2.38 669	0.50 373	1.93 406	1.80 675	2.56 685	10.86 696	2.30 685	1.22 635	0.80 563	0.62 504	1.16 619	1.13 627	0.56 511	16.09 707	1.18 586	0.20 561	0.09 272	0.43 635	1.62 687	0.94 656	1.58 684

ITSA-stereo	0.48 355	0.33 227	1.20 162	0.33 369	0.18 208	0.60 390	0.29 407	0.94 540	0.80 563	0.50 358	0.49 342	0.53 387	0.59 526	1.25 474	0.64 494	0.15 488	0.12 407	0.17 530	0.16 445	0.18 333	0.23 460

ADCP+	0.94 604	1.12 611	3.14 635	0.34 402	0.39 536	1.06 615	0.79 629	0.89 496	0.80 563	0.66 533	0.67 505	0.85 564	1.55 653	0.93 432	4.55 681	0.13 423	0.11 374	0.16 509	0.15 424	0.26 470	0.25 486

AANet_RVC	0.68 522	1.00 591	2.09 455	0.33 369	0.25 359	0.58 359	0.32 451	0.81 426	0.80 563	0.61 493	0.94 591	0.80 545	0.41 406	2.46 637	1.02 563	0.36 628	0.14 451	0.10 221	0.09 190	0.23 418	0.22 435

PASM	0.72 543	0.68 461	1.91 400	0.47 556	0.44 565	0.60 390	0.51 562	0.76 377	0.80 563	0.77 575	0.67 505	0.87 573	0.61 539	2.40 629	0.67 501	0.32 621	0.35 619	0.36 623	0.41 621	0.45 614	0.39 592

NVstereo2D	0.58 459	0.40 299	2.03 445	0.35 419	0.35 503	0.69 506	0.39 502	0.91 514	0.80 563	0.47 321	0.53 382	0.67 475	0.46 462	1.99 593	0.48 429	0.19 551	0.11 374	0.17 530	0.13 371	0.25 449	0.25 486

Wz-Net-MNSev	0.65 505	0.97 580	2.19 481	0.36 438	0.33 477	0.90 593	0.60 592	0.92 523	0.81 570	0.75 568	0.72 540	0.73 512	0.65 552	1.39 485	0.71 511	0.16 509	0.13 432	0.14 459	0.14 399	0.24 435	0.18 371

RP	0.67 515	0.82 521	1.94 416	0.43 525	0.44 565	0.65 476	0.45 542	0.89 496	0.82 571	0.66 533	0.92 585	0.99 603	0.76 582	1.55 512	0.66 498	0.25 600	0.18 529	0.23 584	0.20 511	0.31 513	0.22 435

STTRV1_RVC	0.80 574	0.55 402	2.89 608	0.42 520	0.49 590	0.79 560	0.44 533	1.15 632	0.82 571	0.62 504	0.89 581	0.72 507	0.63 547	2.69 654	0.64 494	0.48 637	0.64 656	0.27 600	0.24 532	0.35 556	0.27 504

RYNet	0.70 531	0.56 405	2.25 495	0.35 419	0.41 555	0.86 583	0.43 522	0.94 540	0.82 571	0.62 504	0.53 382	0.91 583	0.60 530	2.70 655	1.00 557	0.14 468	0.11 374	0.16 509	0.14 399	0.25 449	0.27 504

iResNet_ROB	0.50 384	1.15 620	1.73 293	0.31 314	0.21 274	0.58 359	0.22 219	0.95 554	0.82 571	0.58 460	0.62 461	0.57 418	0.39 387	0.84 423	0.40 382	0.11 330	0.08 183	0.09 160	0.06 20	0.21 386	0.13 229

w-ln-seven-2	0.68 522	1.13 614	2.46 535	0.36 438	0.27 390	0.65 476	0.44 533	0.87 481	0.83 575	0.69 545	0.75 548	0.72 507	0.63 547	1.56 513	1.15 581	0.13 423	0.13 432	0.15 490	0.14 399	0.35 556	0.19 388

DGSMNet	2.89 677	0.63 437	3.18 640	3.43 693	4.17 690	2.57 677	6.98 699	0.97 568	0.83 575	0.56 431	1.86 649	0.79 541	0.62 544	1.64 529	1.39 605	4.61 694	5.01 699	5.17 699	4.71 699	4.44 697	4.19 697

SGM-Forest	1.04 617	0.42 318	3.59 656	0.41 509	0.32 462	1.05 614	1.32 666	0.94 540	0.83 575	1.16 628	2.23 660	1.03 611	1.39 646	2.49 640	2.35 648	0.21 569	0.21 562	0.20 566	0.19 498	0.23 418	0.32 552
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GwcNet	0.69 527	0.71 472	3.12 634	0.36 438	0.45 576	0.81 569	0.44 533	0.86 470	0.84 578	0.60 484	0.74 545	0.82 553	0.49 487	1.65 530	0.66 498	0.16 509	0.15 479	0.15 490	0.15 424	0.31 513	0.24 474

PA-Net	0.84 589	1.00 591	3.49 653	0.63 618	0.40 546	0.70 512	0.52 565	0.86 470	0.84 578	0.52 380	0.59 433	0.70 499	0.54 502	2.35 621	2.23 644	0.17 524	0.27 603	0.19 557	0.28 556	0.22 403	0.36 576
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MDST_ROB	1.17 629	0.42 318	3.87 659	0.54 590	0.44 565	4.11 687	0.58 588	1.31 643	0.84 578	2.12 664	1.12 616	0.98 600	0.71 568	4.24 683	0.99 556	0.16 509	0.14 451	0.19 557	0.17 465	0.18 333	0.35 568

otaku	1.03 616	1.68 662	2.72 584	0.95 646	0.73 634	1.03 612	0.59 590	0.99 584	0.86 581	0.69 545	1.61 642	0.98 600	0.64 550	1.46 497	1.14 579	0.95 662	0.46 641	0.72 654	0.40 618	1.24 669	0.78 648

AF-Net	0.69 527	0.92 554	2.21 483	0.41 509	0.40 546	0.68 500	0.40 505	1.02 604	0.86 581	0.69 545	1.03 607	1.04 614	0.84 595	1.19 465	0.78 526	0.22 582	0.14 451	0.25 596	0.17 465	0.30 505	0.18 371

ADCMid	0.96 608	1.32 642	2.74 590	0.38 479	0.35 503	0.99 605	0.58 588	0.94 540	0.86 581	1.23 638	1.01 602	1.01 607	1.00 616	1.05 448	3.97 674	0.21 569	0.19 542	0.42 632	0.32 587	0.40 594	0.29 520

zh-sn7	0.89 597	1.73 666	3.09 630	0.39 489	0.30 431	0.82 572	0.63 604	0.96 559	0.87 584	0.79 579	1.12 616	0.84 560	0.87 600	2.42 631	1.63 617	0.16 509	0.17 517	0.16 509	0.16 445	0.34 543	0.29 520

Wz-Net-SNSev	0.76 562	1.32 642	3.11 633	0.40 501	0.31 452	0.71 514	0.60 592	0.98 572	0.87 584	0.67 537	0.83 565	0.96 596	0.60 530	1.67 533	0.97 548	0.16 509	0.15 479	0.16 509	0.17 465	0.36 564	0.24 474

FAT-Stereo	0.70 531	0.54 393	2.88 605	0.36 438	0.29 414	0.62 430	0.54 573	0.97 568	0.87 584	0.76 571	0.92 585	0.94 593	0.80 588	1.84 569	0.57 472	0.18 536	0.19 542	0.17 530	0.16 445	0.22 403	0.25 486

SPS-STEREO	1.07 619	1.13 614	2.88 605	0.65 621	0.69 631	0.99 605	0.68 613	1.05 616	0.87 584	1.36 647	1.23 623	1.46 646	0.94 611	1.87 572	1.72 623	0.66 649	0.61 654	0.58 645	0.57 650	0.65 637	0.77 647
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ffm	0.47 349	0.23 75	2.01 437	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.74 355	0.88 588	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	0.63 362	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.15 490	0.13 371	0.25 449	0.36 576

ff1	0.73 552	0.23 75	2.01 437	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.74 355	0.88 588	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	2.52 642	3.43 671	0.10 249	0.24 580	0.15 490	0.13 371	0.25 449	0.36 576

tt1	0.44 302	0.64 442	1.83 362	0.35 419	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.74 355	0.88 588	0.31 228	0.37 249	0.25 178	0.35 344	0.63 362	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.25 449	0.36 576

pcwnet_v2	0.64 497	0.49 365	4.41 669	0.32 343	0.27 390	0.60 390	0.25 315	0.97 568	0.88 588	0.59 474	0.70 531	0.63 444	0.55 507	0.66 380	0.37 356	0.17 524	0.15 479	0.15 490	0.14 399	0.21 386	0.23 460

AnyNet_C32	1.00 613	1.33 644	2.53 552	0.49 566	0.54 602	1.15 629	1.14 658	0.91 514	0.89 592	1.11 624	0.95 593	0.87 573	0.93 608	1.50 506	4.07 676	0.21 569	0.20 553	0.25 596	0.24 532	0.38 579	0.33 561

GANetREF_RVC	0.75 558	1.15 620	2.46 535	0.47 556	0.26 377	0.83 575	0.61 596	0.97 568	0.89 592	0.62 504	0.61 456	0.72 507	0.59 526	2.42 631	0.55 460	0.32 621	0.25 593	0.36 623	0.24 532	0.39 589	0.31 543
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	1.00 613	1.68 662	2.80 599	0.95 646	0.85 641	1.06 615	0.53 569	0.98 572	0.90 594	0.62 504	0.76 551	0.93 589	0.66 557	1.66 531	0.98 551	0.99 664	0.45 639	0.75 655	0.40 618	1.19 665	0.75 644

DStereoO	0.99 609	0.66 456	1.67 274	0.75 629	0.99 652	0.73 527	1.33 667	0.94 540	0.91 595	0.70 551	1.06 612	0.75 524	1.75 662	0.95 435	2.39 650	1.20 673	0.41 637	0.48 639	0.59 655	0.85 652	0.60 631

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 615	1.67 660	2.32 505	0.47 556	0.39 536	1.47 640	0.95 642	0.95 554	0.91 595	0.84 595	0.94 591	1.05 616	0.60 530	2.95 665	0.72 515	0.41 630	0.72 669	0.32 617	0.55 644	0.74 644	1.22 674

FBW_ROB	0.83 587	0.77 500	1.77 322	0.44 532	0.30 431	0.87 587	0.46 545	1.10 624	0.91 595	0.81 587	0.75 548	1.01 607	0.61 539	3.66 678	1.23 593	0.26 604	0.23 576	0.36 623	0.25 539	0.27 481	0.62 633

pmcnn	1.32 638	1.05 602	2.77 595	0.74 628	1.43 668	0.72 520	0.56 582	0.96 559	0.91 595	0.99 614	2.92 675	6.01 691	0.70 566	2.38 625	3.32 668	0.13 423	0.10 321	0.08 62	0.06 20	0.34 543	0.22 435

Selective-IGEV-i16pb	0.86 591	0.33 227	6.08 680	0.32 343	0.21 274	1.08 622	0.68 613	1.06 617	0.92 599	0.43 292	0.76 551	0.66 465	0.46 462	2.31 618	0.50 439	0.23 586	0.25 593	0.14 459	0.19 498	0.26 470	0.24 474

stereogan	0.69 527	0.51 376	2.44 532	0.39 489	0.39 536	1.01 609	0.41 511	0.94 540	0.92 599	0.73 563	0.85 572	1.15 630	0.69 564	1.57 517	0.53 452	0.19 551	0.18 529	0.20 566	0.16 445	0.36 564	0.24 474

SAMSARA	0.91 599	0.97 580	2.22 487	0.80 634	0.58 612	1.32 635	1.31 665	1.01 601	0.94 601	1.36 647	0.87 576	1.38 643	0.90 606	1.72 541	1.02 563	0.24 595	0.30 611	0.22 577	0.25 539	0.36 564	0.35 568

PWC_ROB	0.70 531	0.94 562	1.88 382	0.39 489	0.39 536	0.62 430	0.30 415	0.98 572	0.94 601	0.91 606	1.29 628	0.77 532	0.62 544	1.62 528	1.03 565	0.18 536	0.11 374	0.18 550	0.13 371	0.51 624	0.22 435

WCMA_ROB	1.12 621	0.83 526	2.66 575	0.58 606	0.34 490	1.17 631	0.71 620	0.93 531	0.94 601	1.74 660	2.63 669	3.09 672	1.71 660	1.70 537	1.84 628	0.26 604	0.21 562	0.20 566	0.21 517	0.28 487	0.43 605

DispFullNet	1.67 656	2.10 682	5.22 673	1.53 668	8.90 693	0.86 583	0.31 428	0.96 559	0.96 604	1.37 650	1.01 602	1.13 627	1.98 666	1.51 507	0.91 540	0.54 641	0.31 612	1.18 670	0.63 659	1.13 663	0.80 649

Wz-Net-TNSev	0.91 599	1.73 666	3.08 628	0.36 438	0.31 452	1.00 608	0.71 620	1.06 617	0.97 605	0.71 556	0.72 540	1.09 622	0.87 600	2.42 631	1.59 615	0.20 561	0.20 553	0.16 509	0.20 511	0.44 613	0.35 568

Consistency-Raft	0.88 595	0.93 560	3.23 645	0.99 649	0.64 626	0.77 551	0.55 577	0.98 572	0.97 605	0.61 493	1.03 607	0.65 458	1.05 621	0.79 417	1.38 604	0.44 632	0.46 641	0.51 642	0.58 653	0.65 637	0.47 612

ADCL	0.99 609	0.79 510	2.43 530	0.39 489	0.32 462	1.50 643	1.90 680	0.92 523	0.97 605	1.26 643	1.27 625	1.00 605	1.42 648	1.14 461	3.31 667	0.17 524	0.14 451	0.22 577	0.21 517	0.30 505	0.22 435

S-Stereo	0.80 574	0.69 465	3.89 660	0.39 489	0.37 524	0.69 506	0.70 619	0.94 540	0.98 608	0.62 504	0.91 583	0.83 555	0.60 530	2.37 622	0.66 498	0.18 536	0.21 562	0.17 530	0.18 478	0.30 505	0.35 568

XQC	0.73 552	0.98 584	2.39 520	0.46 551	0.35 503	0.81 569	0.46 545	1.00 593	1.00 609	0.80 581	0.69 521	0.88 577	0.74 579	1.32 477	1.20 589	0.24 595	0.16 497	0.23 584	0.20 511	0.41 597	0.33 561

NaN_ROB	1.14 624	0.94 562	2.96 617	0.53 585	0.56 608	1.13 627	0.99 645	0.98 572	1.00 609	1.09 623	0.87 576	0.77 532	1.06 623	5.90 688	2.72 655	0.16 509	0.23 576	0.16 509	0.24 532	0.22 403	0.36 576

xx1	0.46 333	0.64 442	2.07 449	0.35 419	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.74 355	1.01 611	0.31 228	0.38 260	0.46 352	0.36 351	0.69 390	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.12 361	0.12 338	0.12 157	0.14 256

cc1	0.47 349	0.64 442	2.07 449	0.35 419	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.74 355	1.01 611	0.31 228	0.38 260	0.24 163	0.38 373	0.69 390	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.25 449	0.40 598

MeshStereo	1.21 631	1.15 620	3.01 624	0.34 402	0.28 405	1.10 624	0.69 616	1.35 645	1.01 611	2.71 679	2.41 663	2.96 669	1.45 649	2.80 661	1.40 607	0.22 582	0.22 568	0.22 577	0.19 498	0.50 622	0.26 496
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	0.92 601	1.28 636	2.53 552	0.82 638	0.76 638	0.90 593	0.75 625	0.98 572	1.04 614	1.03 618	1.05 611	0.84 560	0.94 611	0.83 421	0.72 515	0.68 650	0.60 653	0.63 649	0.60 656	0.77 648	0.74 642

LRCNet_RVC	13.74 706	19.30 707	12.75 702	19.46 710	12.69 702	1.86 657	0.41 511	12.33 703	1.05 615	15.77 707	18.83 712	12.62 706	8.70 697	12.21 700	9.62 698	22.22 717	8.37 707	25.85 718	24.01 719	19.32 716	17.44 717

DPSNet	0.86 591	0.60 416	2.34 510	0.58 606	0.36 512	1.07 620	0.75 625	1.30 642	1.05 615	0.70 551	0.68 512	0.94 593	1.29 635	2.08 603	1.82 627	0.26 604	0.23 576	0.16 509	0.17 465	0.48 617	0.40 598

PDISCO_ROB	0.75 558	1.06 604	2.11 460	0.64 619	0.59 614	1.13 627	0.43 522	1.14 629	1.05 615	0.64 524	0.71 535	0.96 596	0.61 539	1.21 466	0.76 522	0.37 629	0.18 529	0.27 600	0.24 532	0.56 631	0.32 552

WZ-Net	0.92 601	1.31 639	3.76 657	0.41 509	0.36 512	0.86 583	0.71 620	1.00 593	1.06 618	0.82 592	0.92 585	1.06 618	1.05 621	2.16 610	1.61 616	0.19 551	0.13 432	0.15 490	0.16 445	0.32 522	0.28 513

AnyNet_C01	1.14 624	1.49 651	4.23 668	0.54 590	0.53 600	1.51 644	1.37 669	1.04 615	1.07 619	1.17 634	1.33 632	1.15 630	1.08 624	1.61 527	2.74 656	0.25 600	0.22 568	0.28 604	0.24 532	0.48 617	0.40 598

w-ln-seven	0.74 555	1.05 602	2.54 558	0.37 462	0.34 490	1.03 612	0.47 553	1.00 593	1.08 620	0.90 604	0.85 572	0.85 564	0.57 517	1.37 483	1.26 596	0.14 468	0.13 432	0.16 509	0.15 424	0.31 513	0.20 407

NVStereoNet_ROB	1.16 628	0.95 569	2.54 558	0.58 606	0.55 605	0.78 556	0.63 604	1.00 593	1.08 620	1.03 618	4.07 687	1.48 647	1.22 633	2.88 664	1.27 597	0.50 638	0.46 641	0.54 643	0.62 657	0.50 622	0.63 635
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	1.25 635	1.12 611	3.04 625	0.51 575	0.37 524	1.06 615	1.15 659	1.22 635	1.08 620	1.17 634	1.91 650	1.04 614	1.31 638	5.96 689	2.43 651	0.26 604	0.22 568	0.24 591	0.24 532	0.31 513	0.30 534

FINET	0.65 505	0.95 569	3.06 627	0.35 419	0.40 546	0.58 359	0.48 557	0.92 523	1.10 623	0.57 442	0.68 512	0.47 360	0.44 443	1.15 463	0.60 481	0.23 586	0.21 562	0.17 530	0.15 424	0.26 470	0.25 486

RTSC	0.72 543	1.00 591	2.22 487	0.40 501	0.29 414	0.82 572	0.31 428	0.96 559	1.10 623	0.92 607	0.81 560	0.78 536	0.58 523	1.23 470	1.55 614	0.18 536	0.17 517	0.14 459	0.17 465	0.43 605	0.30 534

zh-mn7	0.80 574	1.54 653	3.00 623	0.35 419	0.27 390	0.72 520	0.41 511	0.93 531	1.11 625	1.00 615	1.28 626	0.75 524	0.57 517	1.87 572	1.18 586	0.16 509	0.13 432	0.14 459	0.14 399	0.26 470	0.21 420

ACVNet-4b	1.93 661	1.85 672	4.10 666	1.07 651	0.86 642	1.15 629	0.53 569	1.06 617	1.12 626	0.64 524	1.09 614	1.99 657	0.70 566	2.20 612	9.86 700	5.62 696	0.41 637	1.03 668	0.55 644	1.86 682	0.85 653

ADCS	1.05 618	1.36 647	2.98 621	0.42 520	0.36 512	0.96 601	0.81 633	1.06 617	1.12 626	1.25 639	0.97 596	1.08 620	0.90 606	1.25 474	4.86 683	0.21 569	0.21 562	0.22 577	0.23 530	0.36 564	0.38 586

RainbowNet	1.15 626	1.78 668	2.72 584	1.12 657	0.91 646	1.06 615	0.76 627	1.16 634	1.13 628	0.75 568	0.97 596	1.09 622	0.80 588	1.60 524	1.21 591	1.17 671	1.26 681	1.01 667	0.57 650	1.13 663	0.88 658

ACVNet_1	1.33 639	1.91 677	4.03 664	1.09 654	0.88 643	1.19 633	0.66 607	1.24 639	1.17 629	0.94 610	0.96 594	3.09 672	1.04 620	2.37 622	1.11 576	1.04 666	0.48 647	1.03 668	0.48 633	1.12 662	0.83 650

SuperB	1.15 626	1.14 616	5.43 676	0.36 438	0.26 377	0.81 569	0.89 638	0.88 490	1.17 629	0.67 537	0.68 512	0.63 444	1.39 646	1.74 544	3.37 669	0.15 488	0.12 407	0.17 530	0.16 445	2.80 690	0.25 486

JetBlue	1.78 657	1.63 656	3.92 661	0.73 626	1.21 665	4.38 688	3.35 691	1.59 657	1.20 631	1.26 643	1.52 641	2.37 663	1.88 664	3.23 671	3.00 659	0.53 639	0.47 644	0.48 639	0.49 635	1.29 671	0.97 660

MADNet+	1.36 642	1.93 679	5.95 678	0.81 637	0.59 614	1.57 646	1.09 654	1.39 649	1.22 632	0.84 595	1.01 602	1.25 636	1.12 628	3.19 670	2.36 649	0.45 634	0.47 644	0.38 629	0.34 595	0.59 632	0.57 627

LSM	3.31 683	1.11 610	5.29 675	9.40 700	30.65 719	0.84 577	1.12 657	0.91 514	1.22 632	1.36 647	2.19 657	0.93 589	0.83 592	1.66 531	0.90 539	0.21 569	0.31 612	0.24 591	0.28 556	0.39 589	6.33 700

SHD	0.72 543	0.77 500	2.36 516	0.45 546	0.40 546	0.71 514	0.32 451	1.02 604	1.25 634	1.07 621	0.84 568	0.90 581	0.73 574	1.09 451	0.98 551	0.21 569	0.18 529	0.20 566	0.21 517	0.32 522	0.31 543

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 640	1.70 664	2.50 548	0.56 599	0.40 546	2.15 670	0.99 645	1.24 639	1.26 635	1.02 617	1.10 615	1.29 638	0.88 604	3.10 669	1.08 570	1.66 682	0.83 673	0.68 652	0.88 671	1.57 676	1.80 688

FCDSN-DC	1.29 637	0.54 393	2.50 548	0.47 556	0.41 555	1.12 625	0.60 592	1.10 624	1.27 636	2.23 670	2.87 672	3.67 677	3.12 680	2.39 628	1.69 621	0.30 618	0.26 596	0.31 613	0.30 572	0.35 556	0.38 586
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
zero-FE	0.80 574	0.27 137	8.23 686	0.49 566	0.98 649	0.33 51	0.20 137	0.48 167	1.28 637	0.17 40	0.20 65	0.77 532	0.22 167	0.60 353	0.97 548	0.11 330	0.07 76	0.09 160	0.10 230	0.33 531	0.14 256

z-mn7	0.80 574	1.52 652	2.62 569	0.36 438	0.28 405	1.01 609	0.48 557	0.90 502	1.29 638	0.69 545	1.35 634	0.85 564	0.59 526	2.03 595	1.09 572	0.14 468	0.12 407	0.14 459	0.12 338	0.32 522	0.20 407

AANet	0.82 586	0.91 552	2.89 608	0.34 402	0.29 414	0.63 448	0.38 496	0.81 426	1.31 639	1.33 646	1.39 635	1.26 637	1.14 630	1.32 477	0.97 548	0.20 561	0.17 517	0.18 550	0.19 498	0.33 531	0.31 543

MFN_U_SF_RVC	1.55 654	2.39 690	3.16 637	0.65 621	0.41 555	1.12 625	0.46 545	1.23 638	1.33 640	1.61 658	1.20 621	1.43 645	0.98 615	1.76 547	1.97 631	1.90 685	1.80 685	1.98 689	2.15 691	1.63 677	1.77 687

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 384	0.33 227	0.93 114	0.26 177	0.22 304	0.46 195	0.20 137	1.10 624	1.34 641	3.16 685	0.32 217	0.22 130	0.20 135	0.30 117	0.22 168	0.10 249	0.09 272	0.11 297	0.09 190	0.15 244	0.19 388

PWCDC_ROB	0.72 543	1.06 604	2.09 455	0.47 556	0.36 512	0.78 556	0.26 338	0.98 572	1.34 641	0.61 493	2.07 652	0.64 453	0.61 539	0.83 421	0.71 511	0.31 620	0.14 451	0.15 490	0.12 338	0.60 635	0.21 420

RTS	1.21 631	1.31 639	6.39 682	0.52 579	0.51 597	1.61 647	0.79 629	1.03 611	1.37 643	1.13 625	1.30 629	1.10 624	0.85 596	2.65 650	2.08 637	0.21 569	0.24 580	0.18 550	0.18 478	0.43 605	0.32 552

RTSA	1.21 631	1.31 639	6.39 682	0.52 579	0.51 597	1.61 647	0.79 629	1.03 611	1.37 643	1.13 625	1.30 629	1.10 624	0.85 596	2.65 650	2.08 637	0.21 569	0.24 580	0.18 550	0.18 478	0.43 605	0.32 552

MSMD_ROB	1.34 640	0.96 572	2.38 518	0.39 489	0.32 462	1.96 661	0.62 601	0.91 514	1.43 645	2.94 683	2.60 667	4.77 686	1.95 665	2.43 634	1.33 601	0.29 615	0.26 596	0.32 617	0.32 587	0.30 505	0.30 534

TCMNet-wrong-test	5.51 690	6.62 697	6.20 681	13.02 707	11.90 699	7.14 691	5.53 698	6.99 698	1.44 646	2.65 678	3.10 677	8.37 695	5.95 691	4.75 686	6.05 689	3.07 692	0.98 679	2.38 692	1.99 690	6.62 700	5.43 699

IMH-64-1	1.39 645	1.64 658	1.86 375	1.36 663	1.11 660	1.39 638	1.19 661	1.76 663	1.45 647	1.16 628	2.21 658	1.53 648	1.38 644	1.98 590	1.52 612	1.29 674	0.67 659	1.27 674	0.69 661	1.29 671	0.98 661

IMH-64	1.39 645	1.64 658	1.86 375	1.36 663	1.11 660	1.39 638	1.19 661	1.76 663	1.45 647	1.16 628	2.21 658	1.53 648	1.38 644	1.98 590	1.52 612	1.29 674	0.67 659	1.27 674	0.69 661	1.29 671	0.98 661

ELAS	1.39 645	0.79 510	2.86 603	0.53 585	0.50 592	2.81 678	2.20 684	1.61 659	1.50 649	2.28 672	2.35 661	1.82 654	2.13 667	1.73 542	2.22 643	0.35 626	0.37 623	0.35 621	0.35 599	0.49 620	0.47 612
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DANet	0.80 574	0.65 449	2.21 483	1.19 659	0.48 589	0.74 533	1.25 663	0.89 496	1.53 650	0.89 602	0.71 535	0.96 596	0.56 511	1.83 564	0.96 547	0.18 536	0.16 497	0.19 557	0.16 445	0.26 470	0.29 520
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWCK	1.49 651	1.90 676	3.22 644	1.09 654	0.54 602	1.71 653	1.73 678	1.49 653	1.53 650	1.44 655	1.80 647	1.82 654	1.30 637	3.34 673	1.76 625	1.07 668	0.56 651	0.97 665	0.58 653	1.38 675	0.65 636

EDNetEfficientorigin	8.18 695	0.98 584	145.96 728	0.51 575	0.89 644	0.72 520	0.48 557	0.85 460	1.56 652	2.12 664	1.49 639	1.29 638	1.31 638	1.83 564	2.13 641	0.13 423	0.12 407	0.17 530	0.18 478	0.39 589	0.45 608

NLCSM	0.46 333	0.37 267	0.72 70	0.29 266	0.36 512	0.49 233	0.27 363	1.33 644	1.59 653	0.29 218	0.29 175	0.29 229	0.31 320	1.44 491	0.35 344	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.10 230	0.35 556	0.14 256

NLSM1	0.39 249	0.24 93	0.56 17	0.27 201	0.40 546	0.49 233	0.21 179	1.44 650	1.64 654	0.25 171	0.33 227	0.25 178	0.26 244	0.40 222	0.32 312	0.10 249	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.22 403	0.13 229

PVD	0.90 598	0.85 533	2.15 472	0.53 585	0.50 592	0.99 605	0.56 582	1.15 632	1.64 654	1.41 653	1.41 638	1.11 626	1.13 629	1.35 481	1.31 599	0.26 604	0.28 606	0.28 604	0.26 547	0.37 572	0.49 616

ACVNet_2	1.42 648	1.81 669	3.23 645	1.08 652	0.92 647	1.32 635	0.85 635	1.49 653	1.69 656	1.19 637	1.73 646	2.13 659	1.03 619	2.50 641	1.40 607	0.91 658	0.53 649	1.00 666	0.55 644	2.11 684	0.85 653

FC-DCNN	1.49 651	0.59 414	2.88 605	0.44 532	0.39 536	1.97 663	0.66 607	1.67 660	1.70 657	2.72 680	2.89 673	4.22 680	2.97 677	2.55 645	2.19 642	0.29 615	0.26 596	0.31 613	0.30 572	0.32 522	0.39 592

ELAS_RVC	1.37 644	0.78 508	3.21 643	0.55 597	0.50 592	1.49 642	2.48 688	1.48 652	1.71 658	2.13 667	2.09 653	2.07 658	2.56 673	1.90 582	2.02 634	0.35 626	0.36 621	0.37 627	0.34 595	0.49 620	0.47 612
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 636	0.70 470	4.05 665	0.64 619	0.98 649	0.94 599	1.40 672	0.85 460	1.75 659	2.34 673	1.33 632	1.05 616	2.21 669	1.58 521	4.15 677	0.15 488	0.19 542	0.14 459	0.27 552	0.38 579	0.32 552

SGM+DAISY	1.83 659	1.43 648	3.81 658	0.87 639	1.01 654	2.38 675	2.53 689	1.36 646	1.75 659	2.92 682	3.22 679	2.65 667	2.93 675	2.22 616	3.10 662	0.72 652	0.69 665	0.63 649	0.62 657	0.77 648	0.98 661

MSAF-DinoV2	3.10 681	1.86 674	10.68 695	3.61 694	0.30 431	3.34 681	0.82 634	2.81 682	1.79 661	0.80 581	0.87 576	1.56 651	1.10 626	26.49 723	1.96 630	0.17 524	0.13 432	0.19 557	1.63 688	0.92 655	0.99 666

notaker	2.66 672	2.07 681	3.31 649	2.61 688	1.43 668	1.76 656	1.11 656	2.76 681	1.79 661	2.26 671	11.53 702	3.96 678	4.29 685	3.09 668	2.76 657	1.55 681	0.88 675	1.70 687	1.07 679	2.00 683	1.35 677

IGEV-RUCA	2.28 667	0.30 196	1.15 150	0.40 501	1.86 680	2.06 668	1.90 680	1.36 646	1.80 663	3.70 687	3.76 684	5.02 687	8.19 696	2.12 608	1.63 617	0.25 600	0.76 670	2.72 693	1.91 689	2.39 687	2.36 693

WQFJX	0.42 284	0.25 107	0.55 14	0.26 177	0.39 536	0.47 205	0.23 258	1.76 663	1.82 664	0.26 189	0.26 146	0.28 217	0.28 282	0.42 236	0.32 312	0.10 249	0.10 321	0.09 160	0.08 144	0.24 435	0.16 330

FC-DCNN v2	1.54 653	0.58 411	2.80 599	0.44 532	0.39 536	2.05 667	0.66 607	1.90 669	1.84 665	2.79 681	2.97 676	4.41 684	3.07 678	2.65 650	2.30 647	0.29 615	0.26 596	0.31 613	0.30 572	0.32 522	0.38 586

IMH	2.02 664	2.15 688	2.69 580	1.68 671	1.12 662	1.66 652	0.92 641	2.10 675	1.92 666	1.32 645	2.66 670	2.21 661	1.69 659	5.78 687	1.68 620	5.54 695	0.96 677	1.31 676	0.71 663	1.32 674	0.99 666

MonStereo1	1.98 663	1.01 595	1.78 326	1.19 659	1.04 656	3.58 682	0.61 596	1.53 656	1.93 667	1.39 651	3.37 681	2.23 662	10.80 699	2.84 663	1.25 595	1.04 666	0.38 627	0.96 664	0.57 650	1.10 661	1.00 668

WAO-7	1.48 650	1.63 656	2.49 544	0.93 644	0.75 635	1.72 654	1.10 655	1.84 668	1.96 668	1.43 654	2.54 665	1.97 656	1.61 656	3.06 667	2.08 637	0.69 651	0.66 658	0.94 662	0.74 664	0.80 650	0.69 639

NLMM	0.42 284	0.24 93	0.53 11	0.26 177	0.38 530	0.48 216	0.23 258	1.72 661	2.06 669	0.25 171	0.25 133	0.28 217	0.27 265	0.32 139	0.34 332	0.09 143	0.11 374	0.10 221	0.08 144	0.20 370	0.13 229

WQFJA1	0.42 284	0.24 93	0.53 11	0.26 177	0.38 530	0.48 216	0.23 258	1.72 661	2.07 670	0.25 171	0.25 133	0.28 217	0.27 265	0.32 139	0.34 332	0.09 143	0.11 374	0.10 221	0.08 144	0.20 370	0.13 229

WQFJX1	0.45 321	0.28 166	0.56 17	0.27 201	0.35 503	0.48 216	0.25 315	1.98 674	2.08 671	0.26 189	0.26 146	0.29 229	0.28 282	0.50 310	0.31 299	0.10 249	0.11 374	0.10 221	0.08 144	0.23 418	0.14 256

JetRed	3.29 682	4.93 694	10.17 694	1.45 665	1.72 678	7.44 692	5.05 697	3.06 683	2.12 672	2.41 675	2.39 662	2.99 670	2.37 670	3.51 676	6.44 690	1.32 677	1.90 689	1.37 678	1.23 683	2.21 685	1.76 686

Dean	1.79 658	1.83 670	3.92 661	1.29 662	1.07 659	1.55 645	1.00 648	1.95 671	2.33 673	1.47 656	4.19 688	4.26 683	1.33 641	2.21 613	1.48 611	1.14 670	0.68 663	1.18 670	0.74 664	1.24 669	0.98 661

NLMM1	0.46 333	0.27 137	0.53 11	0.27 201	0.38 530	0.49 233	0.24 293	1.97 673	2.38 674	0.28 212	0.27 155	0.26 193	0.25 224	0.47 286	0.31 299	0.10 249	0.11 374	0.10 221	0.09 190	0.23 418	0.15 298

SDNR	1.22 634	0.80 512	2.71 582	0.33 369	1.48 673	1.98 665	0.23 258	1.93 670	2.44 675	0.89 602	2.52 664	1.36 642	0.51 492	3.65 677	1.93 629	0.30 618	0.31 612	0.22 577	0.16 445	0.33 531	0.36 576

MADNet++	2.79 674	2.11 685	2.97 620	2.49 686	2.28 683	2.95 679	2.31 686	2.67 679	2.47 676	3.03 684	3.13 678	2.70 668	2.92 674	4.10 681	4.48 680	2.68 689	2.24 693	3.04 696	2.44 693	2.37 686	2.34 692

SANet	1.20 630	1.21 628	3.33 650	0.38 479	0.27 390	1.73 655	0.85 635	1.10 624	2.49 677	1.16 628	1.83 648	1.72 653	1.50 652	2.37 622	2.84 658	0.18 536	0.16 497	0.16 509	0.15 424	0.32 522	0.32 552

FADE	15.89 707	3.00 693	8.70 687	2.11 681	2.94 686	1.19 633	0.91 640	5.00 692	2.49 677	1.25 639	1.19 620	3.05 671	7.02 693	8.02 693	5.31 687	94.83 728	35.90 726	65.83 725	66.18 725	1.66 678	1.30 676

DStereoSA	2.12 665	0.98 584	2.80 599	1.25 661	2.23 682	1.97 663	4.62 696	1.22 635	2.54 679	1.16 628	3.84 686	1.00 605	4.05 684	2.07 601	5.29 686	0.93 659	1.48 684	0.48 639	1.51 686	0.95 658	1.95 689

DeepPrunerF	0.86 591	0.86 536	2.91 614	0.45 546	0.50 592	0.64 462	0.48 557	1.14 629	2.64 680	0.63 514	0.61 456	0.65 458	0.62 544	2.21 613	1.31 599	0.23 586	0.19 542	0.30 612	0.28 556	0.36 564	0.25 486

LVE	1.96 662	2.17 689	3.14 635	1.68 671	1.80 679	1.63 649	1.03 651	2.34 677	2.81 681	1.25 639	2.89 673	4.24 682	1.29 635	2.79 660	1.44 609	2.85 690	0.91 676	1.18 670	1.46 685	1.23 668	1.10 671

WAO-6	1.58 655	1.54 653	2.32 505	1.14 658	1.00 653	2.30 673	1.03 651	1.82 667	2.85 682	1.25 639	2.61 668	2.20 660	1.56 654	2.47 639	1.99 633	0.95 662	0.67 659	1.19 673	0.83 669	1.08 660	0.88 658

SGM-ForestM	2.98 679	1.70 664	3.52 655	0.67 623	0.47 587	5.18 690	3.36 692	3.30 688	2.86 683	4.44 688	3.79 685	9.80 697	5.50 690	6.29 690	6.52 691	0.27 609	0.36 621	0.24 591	0.27 552	0.38 579	0.58 629

DStereoFS	2.23 666	2.10 682	2.47 540	1.61 670	1.88 681	3.81 683	2.06 683	1.95 671	3.33 684	2.38 674	3.31 680	2.37 663	4.92 686	2.45 636	3.27 665	1.03 665	1.27 683	0.55 644	1.04 677	0.70 641	2.05 690

light-stereo	8.15 694	2.75 691	9.83 693	12.24 703	9.63 695	19.16 708	0.44 533	6.84 697	3.57 685	13.44 704	22.94 722	23.04 715	1.65 657	17.20 711	7.61 694	3.06 691	2.25 694	0.42 632	0.52 642	4.07 695	2.31 691

HanzoNet	7.64 692	2.86 692	5.05 672	7.01 697	3.97 689	2.18 671	1.34 668	3.37 689	4.05 686	13.17 703	10.58 696	10.73 698	16.52 709	8.45 695	10.51 701	10.48 707	9.72 709	5.59 701	13.46 709	6.84 701	6.83 701

coex-ft	5.95 691	1.67 660	60.57 726	0.34 402	0.30 431	0.77 551	0.69 616	0.74 355	4.41 687	19.22 711	2.15 656	1.62 652	7.97 695	1.81 562	8.96 696	0.44 632	2.08 691	0.18 550	0.19 498	0.38 579	4.62 698

tt	4.93 688	0.27 137	4.20 667	2.29 684	1.58 676	10.20 695	16.97 705	9.42 701	5.02 688	1.67 659	1.28 626	4.68 685	5.03 688	3.37 675	5.92 688	6.16 697	9.47 708	2.82 694	3.18 696	3.60 693	1.53 682

UNDER WATER-64	2.47 670	1.89 675	4.86 671	1.82 678	1.44 670	3.18 680	1.57 677	2.62 678	5.64 689	2.05 663	2.13 655	4.13 679	3.76 682	2.62 648	3.42 670	1.47 679	0.85 674	1.57 684	1.07 679	1.82 681	1.49 680

WAO-8	2.80 675	2.14 686	2.89 608	1.91 679	1.04 656	3.98 685	0.96 643	3.26 686	6.17 690	2.15 668	3.37 681	3.31 674	2.41 671	11.84 697	2.03 635	2.05 686	1.86 687	1.54 682	0.92 672	1.22 666	0.87 656

Venus	2.80 675	2.14 686	2.89 608	1.91 679	1.04 656	3.98 685	0.96 643	3.26 686	6.17 690	2.15 668	3.37 681	3.31 674	2.41 671	11.84 697	2.03 635	2.05 686	1.86 687	1.54 682	0.92 672	1.22 666	0.87 656

UNDER WATER	2.74 673	1.85 672	4.54 670	1.81 677	1.44 670	2.34 674	1.40 672	3.24 685	6.60 692	2.60 677	2.76 671	5.75 689	5.24 689	3.02 666	4.01 675	1.45 678	0.81 672	1.59 685	1.06 678	1.80 680	1.51 681

TorneroNet-64	2.65 671	1.83 670	3.30 647	1.46 666	1.20 664	3.89 684	0.99 645	3.51 690	6.71 693	2.56 676	4.60 689	4.22 680	3.85 683	3.33 672	3.14 663	1.19 672	0.65 657	1.39 679	0.79 668	3.31 692	1.15 672

MANE	2.90 678	1.14 616	2.96 617	1.03 650	1.01 654	5.01 689	2.45 687	5.36 693	6.88 694	3.58 686	4.76 691	5.99 690	4.99 687	4.23 682	4.61 682	0.56 644	0.67 659	0.44 636	0.78 666	0.51 624	1.03 669

USTest	8.10 693	7.17 698	8.96 689	9.25 699	9.05 694	15.27 699	23.78 707	9.96 702	9.47 695	5.94 692	6.75 692	7.80 694	7.48 694	8.83 696	11.21 702	2.21 688	3.56 696	2.86 695	3.20 697	5.02 698	4.16 696

LE_ROB	4.43 687	1.35 646	9.38 690	2.79 689	3.93 688	2.43 676	3.46 693	2.68 680	11.19 696	11.66 702	4.73 690	5.26 688	10.46 698	4.50 685	9.49 697	0.82 657	0.69 665	1.34 677	0.98 675	0.75 646	0.76 646

Selective-IGEV-i1pa	9.22 697	12.57 705	9.49 692	2.20 682	1.49 674	16.83 702	8.03 700	14.34 708	11.26 697	10.52 698	15.24 705	14.52 707	11.94 707	18.22 712	9.78 699	7.79 706	3.09 695	5.20 700	2.49 694	2.46 688	6.90 702

SGM_RVC	1.89 660	0.92 554	2.50 548	0.96 648	0.93 648	1.63 649	1.37 669	1.52 655	12.43 698	1.85 661	1.69 645	2.40 665	1.74 661	2.81 662	1.71 622	0.53 639	0.47 644	0.42 632	0.47 630	0.74 644	0.74 642
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ktn	4.35 686	2.10 682	2.89 608	1.80 675	1.49 674	2.13 669	1.41 674	2.26 676	12.72 699	11.41 701	16.43 707	11.15 699	3.75 681	4.36 684	3.18 664	1.82 684	0.98 679	1.73 688	1.21 682	2.97 691	1.27 675

iinet-test	11.61 699	10.56 699	11.80 696	12.17 701	12.09 700	18.69 703	26.70 713	13.53 704	13.46 700	9.91 695	10.28 694	11.17 700	11.16 702	12.37 701	14.43 705	6.71 701	7.85 701	6.13 702	6.95 700	8.33 702	7.85 703

IINet	11.61 699	10.56 699	11.80 696	12.17 701	12.09 700	18.69 703	26.70 713	13.53 704	13.46 700	9.91 695	10.28 694	11.17 700	11.16 702	12.37 701	14.43 705	6.71 701	7.85 701	6.13 702	6.95 700	8.33 702	7.85 703

DGTPSM_ROB	8.89 696	5.62 695	12.25 699	5.92 696	11.32 697	8.54 693	24.18 708	6.40 695	13.49 702	5.15 689	11.46 700	6.19 692	10.92 700	7.00 691	13.72 703	4.47 693	7.65 700	3.92 697	7.45 704	4.38 696	7.87 705

Anonymous_1	22.91 711	11.20 702	12.13 698	12.75 704	26.28 718	19.43 710	27.92 715	14.08 707	13.61 703	14.96 706	10.58 696	11.26 702	11.19 704	12.55 703	14.57 708	38.28 724	7.88 703	34.96 722	63.99 724	89.57 728	10.94 709

PML	23.15 712	16.83 706	7.78 685	5.49 695	9.93 696	51.13 726	104.50 728	5.76 694	13.62 704	37.30 728	105.93 728	30.86 725	23.50 716	12.07 699	7.87 695	6.30 698	2.12 692	6.32 704	2.43 692	10.44 706	2.90 694

DPSMNet_ROB	9.48 698	5.64 696	13.01 703	8.82 698	11.82 698	8.54 693	24.20 709	6.41 696	13.65 705	5.32 691	11.47 701	6.33 693	10.92 700	7.69 692	13.89 704	7.25 705	8.19 704	5.06 698	7.78 705	5.31 699	8.26 706

BEATNet-Init1	12.10 701	11.19 701	27.29 723	2.99 690	3.51 687	21.84 715	11.10 701	14.34 708	13.83 706	20.34 712	20.33 713	26.35 724	20.03 711	19.06 713	14.80 709	1.74 683	1.81 686	2.05 690	2.49 694	3.69 694	3.12 695

DPSM_ROB	12.34 702	11.21 703	12.51 700	12.91 705	12.80 703	19.84 712	28.28 716	14.38 710	14.28 707	10.58 699	11.26 698	12.03 704	11.85 705	13.15 705	15.34 710	7.11 703	8.31 705	6.50 705	7.35 702	8.84 704	8.31 707

DPSM	12.34 702	11.21 703	12.51 700	12.91 705	12.80 703	19.84 712	28.28 716	14.38 710	14.28 707	10.58 699	11.26 698	12.03 704	11.85 705	13.15 705	15.34 710	7.11 703	8.31 705	6.50 705	7.35 702	8.84 704	8.31 707

DPSimNet_ROB	17.97 708	20.20 714	24.98 717	17.62 708	15.92 706	21.53 714	21.00 706	13.70 706	15.61 709	23.89 723	14.69 704	22.87 713	24.58 724	12.70 704	14.56 707	18.48 715	12.91 710	20.21 716	12.05 707	17.76 707	14.17 710

HaxPig	19.86 709	22.40 715	22.34 711	17.95 709	17.95 708	11.77 697	11.89 702	16.02 712	15.89 710	21.10 713	21.41 714	18.74 711	18.39 710	20.08 714	19.69 713	23.63 721	23.22 720	24.06 717	23.69 718	23.00 717	23.95 720

KSHMR	4.10 685	1.97 680	5.27 674	1.71 673	1.47 672	1.96 661	1.28 664	3.19 684	17.33 711	2.12 664	15.91 706	9.18 696	1.57 655	8.42 694	1.98 632	1.52 680	1.26 681	1.67 686	1.19 681	1.67 679	1.40 679

ASD4	21.52 710	19.65 708	22.13 710	22.45 712	16.42 707	23.29 716	30.71 718	33.06 725	17.47 712	24.18 724	14.11 703	21.71 712	15.88 708	21.06 715	18.11 712	19.78 716	17.78 719	26.52 719	20.33 717	27.03 718	18.73 718

MEDIAN_ROB	23.96 713	27.05 723	26.39 722	22.16 711	22.13 710	16.12 701	13.97 703	20.24 713	20.05 713	25.50 725	25.31 723	22.96 714	22.63 715	24.39 716	23.24 717	28.20 722	27.23 724	28.62 720	27.75 722	27.50 719	27.76 723

xxxxx1	28.96 722	20.11 711	14.07 705	49.74 721	39.15 722	18.98 705	26.64 710	21.94 714	20.21 714	16.45 708	17.48 709	18.36 708	21.56 712	16.21 708	20.88 714	23.07 718	26.55 721	66.40 726	78.70 726	30.27 720	32.51 725

tt_ll	28.96 722	20.11 711	14.07 705	49.74 721	39.15 722	18.98 705	26.64 710	21.94 714	20.21 714	16.45 708	17.48 709	18.36 708	21.56 712	16.21 708	20.88 714	23.07 718	26.55 721	66.40 726	78.70 726	30.27 720	32.51 725

ff	28.96 722	20.11 711	14.07 705	49.74 721	39.15 722	18.98 705	26.64 710	21.94 714	20.21 714	16.45 708	17.48 709	18.36 708	21.56 712	16.21 708	20.88 714	23.07 718	26.55 721	66.40 726	78.70 726	30.27 720	32.51 725

TorneroNet	5.50 689	1.92 678	3.16 637	1.47 667	1.25 667	14.07 698	1.06 653	4.90 691	20.99 717	10.17 697	16.48 708	11.88 703	6.93 692	3.34 673	4.20 678	1.30 676	0.69 665	1.45 681	0.86 670	2.61 689	1.20 673

RSGM-EC	41.56 725	31.72 725	19.92 708	51.66 724	47.86 725	38.70 717	61.61 726	33.83 726	22.80 718	23.45 721	29.29 725	43.76 726	35.31 726	66.76 726	70.17 727	66.40 726	37.60 727	48.67 723	25.68 720	48.86 724	27.21 721

acva	41.56 725	31.72 725	19.92 708	51.66 724	47.86 725	38.70 717	61.61 726	33.83 726	22.80 718	23.45 721	29.29 725	43.76 726	35.31 726	66.76 726	70.17 727	66.40 726	37.60 727	48.67 723	25.68 720	48.86 724	27.21 721

AVERAGE_ROB	26.93 721	30.34 724	29.27 724	25.82 713	25.34 711	19.48 711	15.17 704	23.55 717	23.00 720	28.45 726	27.87 724	26.25 723	25.86 725	26.96 725	25.55 718	31.30 723	30.07 725	31.76 721	30.81 723	30.79 723	30.93 724

LSM0	26.58 720	22.63 722	25.88 721	30.13 720	52.21 727	39.94 725	56.74 719	28.97 722	28.72 721	21.14 715	22.26 715	24.43 722	23.88 718	26.54 724	30.87 721	14.32 714	16.55 712	13.12 713	14.71 710	17.92 714	20.60 719

RAFT-FEzeroshot	24.80 714	22.55 718	24.73 714	26.10 715	25.76 713	39.84 719	57.07 724	28.84 718	28.79 722	21.14 715	22.48 716	24.18 717	23.88 718	26.38 717	30.87 721	14.26 709	16.71 714	13.09 707	14.82 712	17.79 711	16.72 714

RAFT-FE	24.80 714	22.55 718	24.73 714	26.10 715	25.76 713	39.84 719	57.07 724	28.84 718	28.79 722	21.14 715	22.48 716	24.18 717	23.88 718	26.38 717	30.87 721	14.26 709	16.71 714	13.09 707	14.82 712	17.79 711	16.72 714

CasAABBNet	24.81 716	22.53 716	24.83 716	26.08 714	25.74 712	39.86 721	57.06 722	28.87 720	28.83 724	21.16 718	22.54 718	24.22 719	23.89 721	26.38 717	30.87 721	14.25 708	16.71 714	13.09 707	14.81 711	17.78 708	16.71 712

FlowAnything	24.85 717	22.54 717	25.10 718	26.11 717	25.76 713	39.86 721	57.00 720	28.89 721	28.87 725	21.31 720	22.68 721	24.22 719	23.87 717	26.39 720	30.89 725	14.26 709	16.78 718	13.10 711	14.90 716	17.78 708	16.69 711

Selective-RAFT-Error	24.87 719	22.59 721	25.14 719	26.13 719	25.82 717	39.93 724	57.03 721	28.97 722	28.95 726	21.21 719	22.65 720	24.25 721	23.98 723	26.43 721	30.83 720	14.27 712	16.71 714	13.10 711	14.82 712	17.82 713	16.76 716

Hybrid-DGEV	24.86 718	22.58 720	25.22 720	26.11 717	25.76 713	39.92 723	57.06 722	29.03 724	29.01 727	21.12 714	22.64 719	24.13 716	23.91 722	26.46 722	30.82 719	14.27 712	16.70 713	13.09 707	14.83 715	17.78 708	16.71 712

Selective-IGEV-i16pa	47.65 727	67.17 727	7.20 684	2.47 685	2.32 684	116.02 728	1.42 675	90.41 729	82.69 728	32.69 727	90.10 727	60.10 728	84.41 728	129.53 729	52.52 726	50.16 725	15.10 711	18.00 715	9.63 706	0.94 656	40.09 728

test_example2	115.39 728	123.23 728	94.57 727	115.52 726	123.55 728	101.63 727	114.33 729	53.41 728	99.48 729	134.90 729	135.05 729	85.83 729	85.11 729	111.32 728	106.15 729	152.55 729	205.26 729	99.78 729	114.96 729	140.96 729	110.20 729

ccccc	291.34 729	297.21 729	347.09 729	374.70 729	380.44 729	203.92 729	213.88 730	216.32 730	172.72 730	203.37 730	218.57 730	215.01 730	258.31 730	312.78 730	341.56 730	412.57 730	356.13 730	256.09 730	227.69 730	428.88 730	389.64 730

Low-res two-view benchmark