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

over v1	0.21 59	0.19 253	0.26 49	0.35 190	0.13 1	0.35 262	0.20 54	0.31 39	0.16 10	0.23 65	0.23 58	0.25 117	0.27 192	0.41 175	0.22 96	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.12 212

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 27	0.14 7	0.29 159	0.25 171	0.30 31	0.15 6	0.21 37	0.28 124	0.21 58	0.18 46	0.24 5	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.10 1	0.08 1	0.11 38	0.09 6

MCSU-Stereo	0.20 34	0.12 2	0.24 18	0.30 27	0.13 1	0.25 92	0.31 309	0.33 62	0.32 145	0.28 145	0.25 86	0.23 83	0.17 28	0.31 68	0.20 36	0.12 65	0.09 28	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.09 6

LACA3	0.20 34	0.17 162	0.25 33	0.29 14	0.15 11	0.32 221	0.25 171	0.29 28	0.22 33	0.23 65	0.21 37	0.21 58	0.22 114	0.44 216	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.08 1

DispViT+	0.23 97	0.14 28	0.27 64	0.29 14	0.17 46	0.19 28	0.20 54	0.59 275	0.45 268	0.28 145	0.26 101	0.24 102	0.17 28	0.46 240	0.24 159	0.13 128	0.10 99	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 67

Monster-pub-mixall	0.19 20	0.13 5	0.25 33	0.31 58	0.16 32	0.19 28	0.17 7	0.42 141	0.24 53	0.23 65	0.21 37	0.17 10	0.16 21	0.45 221	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.11 5	0.08 1	0.10 8	0.11 149

StereoAnything_RVC	0.21 59	0.68 691	0.39 296	0.28 8	0.15 11	0.23 58	0.18 17	0.20 3	0.19 21	0.16 9	0.16 10	0.15 4	0.22 114	0.30 55	0.18 7	0.16 340	0.09 28	0.12 63	0.08 1	0.16 347	0.09 6

Pointernet	0.27 188	0.14 28	0.33 185	0.35 190	0.23 285	0.35 262	0.21 83	0.72 401	0.38 213	0.39 248	0.36 196	0.34 199	0.25 155	0.36 125	0.25 193	0.15 279	0.10 99	0.12 63	0.08 1	0.11 38	0.10 67

trnet	0.27 188	0.14 28	0.23 8	0.28 8	0.15 11	0.37 292	0.23 137	0.52 227	0.72 406	0.42 270	0.51 268	0.34 199	0.26 176	0.39 151	0.25 193	0.15 279	0.11 246	0.12 63	0.08 1	0.11 38	0.10 67

LoS_RVC	0.27 188	0.16 109	0.27 64	0.32 86	0.30 518	0.44 365	0.34 371	0.41 132	0.33 153	0.31 173	0.51 268	0.29 153	0.32 270	0.36 125	0.28 267	0.11 39	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.19 485

CAS	0.34 280	0.13 5	0.25 33	1.28 732	0.30 518	0.46 383	0.38 461	0.48 195	0.47 281	0.34 199	0.52 281	0.24 102	0.19 68	0.29 34	0.27 244	0.69 721	0.08 2	0.12 63	0.08 1	0.12 111	0.15 352

CES	0.28 196	0.14 28	0.23 8	0.30 27	0.70 710	0.37 292	0.27 221	0.48 195	0.46 274	0.34 199	0.48 250	0.27 138	0.22 114	0.39 151	0.23 138	0.13 128	0.11 246	0.12 63	0.08 1	0.13 165	0.17 429

CREStereo	0.28 196	0.15 75	0.24 18	0.27 3	0.17 46	0.37 292	0.25 171	0.51 217	0.72 406	0.42 270	0.51 268	0.32 181	0.26 176	0.38 143	0.25 193	0.16 340	0.11 246	0.12 63	0.08 1	0.12 111	0.11 149
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
PMTNet	0.32 248	0.16 109	0.24 18	0.29 14	0.18 78	0.45 377	0.22 103	0.56 250	0.63 356	0.46 291	0.54 290	0.39 246	0.34 302	0.48 261	0.24 159	0.75 723	0.10 99	0.12 63	0.08 1	0.12 111	0.11 149

rgla	0.20 34	0.15 75	0.27 64	0.33 108	0.19 112	0.29 159	0.20 54	0.32 49	0.24 53	0.24 81	0.18 17	0.18 26	0.18 46	0.30 55	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

416test1013	0.20 34	0.16 109	0.27 64	0.34 141	0.20 160	0.29 159	0.19 34	0.32 49	0.27 84	0.25 95	0.19 21	0.19 35	0.19 68	0.29 34	0.20 36	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

416test	0.19 20	0.16 109	0.27 64	0.34 141	0.20 160	0.28 144	0.20 54	0.31 39	0.24 53	0.24 81	0.18 17	0.18 26	0.19 68	0.28 21	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.10 67

test410_97500	0.20 34	0.15 75	0.33 185	0.33 108	0.19 112	0.35 262	0.16 4	0.33 62	0.22 33	0.22 55	0.22 50	0.23 83	0.18 46	0.32 81	0.17 1	0.10 15	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

test410	0.20 34	0.15 75	0.33 185	0.32 86	0.20 160	0.36 278	0.16 4	0.34 68	0.22 33	0.22 55	0.23 58	0.22 66	0.18 46	0.30 55	0.17 1	0.10 15	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

SCION-M(vits-remse)	0.24 123	0.14 28	0.74 594	0.51 608	0.15 11	0.22 45	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.39 151	0.18 7	0.19 470	0.15 471	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

SCION-Mon(vits-remp)	0.30 231	0.32 565	0.74 594	0.51 608	0.42 633	1.15 658	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.39 151	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

LACA_dic	0.18 8	0.20 306	0.25 33	0.30 27	0.14 7	0.20 32	0.18 17	0.25 12	0.20 28	0.23 65	0.17 15	0.20 45	0.16 21	0.32 81	0.17 1	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.18 422	0.10 67

over-6	0.22 79	0.18 205	0.28 87	0.34 141	0.13 1	0.32 221	0.22 103	0.49 201	0.25 71	0.24 81	0.24 75	0.21 58	0.25 155	0.38 143	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.10 67

over-8	0.21 59	0.19 253	0.27 64	0.35 190	0.13 1	0.33 233	0.21 83	0.34 68	0.17 11	0.21 37	0.22 50	0.26 127	0.25 155	0.41 175	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.11 149

over-9	0.21 59	0.19 253	0.27 64	0.35 190	0.13 1	0.33 233	0.21 83	0.35 73	0.17 11	0.21 37	0.22 50	0.26 127	0.25 155	0.41 175	0.20 36	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.11 149

derf	0.19 20	0.14 28	0.26 49	0.32 86	0.19 112	0.21 40	0.18 17	0.30 31	0.24 53	0.17 12	0.20 26	0.28 145	0.16 21	0.32 81	0.20 36	0.12 65	0.11 246	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

DNS	0.75 621	1.52 739	0.28 87	0.28 8	0.17 46	0.18 22	0.23 137	0.48 195	0.27 84	0.26 110	0.34 176	0.30 168	0.23 130	2.70 734	1.46 691	0.16 340	0.13 396	0.16 278	0.09 15	3.27 760	2.57 759

mm2	0.18 8	0.14 28	0.24 18	0.30 27	0.19 112	0.15 9	0.19 34	0.31 39	0.24 53	0.15 2	0.20 26	0.29 153	0.17 28	0.30 55	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 28	0.24 18	0.30 27	0.19 112	0.15 9	0.19 34	0.25 12	0.24 53	0.15 2	0.20 26	0.29 153	0.17 28	0.30 55	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

qqai	0.19 20	0.14 28	0.27 64	0.32 86	0.19 112	0.22 45	0.18 17	0.30 31	0.25 71	0.18 14	0.20 26	0.29 153	0.17 28	0.33 100	0.21 69	0.13 128	0.11 246	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

MGA	0.19 20	0.14 28	0.26 49	0.30 27	0.20 160	0.29 159	0.18 17	0.35 73	0.27 84	0.19 21	0.21 37	0.19 35	0.15 9	0.29 34	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.11 149

monster-pro	0.20 34	0.14 28	0.25 33	0.31 58	0.15 11	0.22 45	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.39 151	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

TS12	0.24 123	0.15 75	0.29 98	0.37 251	0.17 46	0.32 221	0.26 197	0.42 141	0.24 53	0.31 173	0.51 268	0.25 117	0.27 192	0.40 163	0.29 290	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.13 165	0.10 67

aanet-new-34k	0.23 97	0.16 109	0.37 260	0.34 141	0.16 32	0.24 72	0.24 158	0.43 160	0.36 186	0.26 110	0.27 110	0.23 83	0.35 308	0.28 21	0.20 36	0.10 15	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 97	0.14 28	0.27 64	0.35 190	0.18 78	0.26 103	0.26 197	0.42 141	0.38 213	0.25 95	0.43 230	0.23 83	0.28 209	0.25 9	0.22 96	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 248	0.38 607	2.34 721	0.33 108	0.19 112	0.20 32	0.22 103	0.43 160	0.29 112	0.22 55	0.25 86	0.22 66	0.26 176	0.29 34	0.20 36	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 97	0.14 28	0.31 140	0.33 108	0.18 78	0.21 40	0.33 352	0.52 227	0.42 246	0.26 110	0.33 164	0.19 35	0.30 247	0.28 21	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.09 6

PipStereo	0.17 3	0.13 5	0.24 18	0.28 8	0.15 11	0.14 3	0.19 34	0.26 20	0.18 15	0.16 9	0.16 10	0.28 145	0.19 68	0.26 13	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 5	0.24 18	0.29 14	0.15 11	0.15 9	0.18 17	0.25 12	0.18 15	0.16 9	0.16 10	0.30 168	0.21 99	0.25 9	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

PSi22a	0.16 1	0.13 5	0.23 8	0.27 3	0.15 11	0.17 18	0.18 17	0.26 20	0.15 6	0.15 2	0.13 1	0.21 58	0.17 28	0.22 2	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

PSi22	0.30 231	0.18 205	0.30 116	0.36 224	0.19 112	0.30 181	0.19 34	0.42 141	0.73 413	0.27 130	0.32 161	0.57 371	0.43 390	0.77 535	0.25 193	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.14 219	0.11 149

Foundation-i1c-attn	0.23 97	0.13 5	0.23 8	0.29 14	0.15 11	0.35 262	0.27 221	0.45 175	0.28 99	0.28 145	0.34 176	0.40 260	0.30 247	0.33 100	0.24 159	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 123	0.13 5	0.23 8	0.28 8	0.15 11	0.40 324	0.29 260	0.49 201	0.25 71	0.33 195	0.35 185	0.40 260	0.30 247	0.34 110	0.23 138	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

Foundation-i32	0.16 1	0.13 5	0.22 3	0.27 3	0.13 1	0.15 9	0.20 54	0.25 12	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 66	0.20 85	0.23 4	0.20 36	0.13 128	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.08 1

GeoVLM	0.19 20	0.14 28	0.24 18	0.30 27	0.19 112	0.27 121	0.19 34	0.31 39	0.24 53	0.21 37	0.20 26	0.29 153	0.20 85	0.29 34	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LACA2	0.20 34	0.15 75	0.26 49	0.30 27	0.15 11	0.29 159	0.29 260	0.30 31	0.22 33	0.21 37	0.23 58	0.28 145	0.20 85	0.34 110	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.10 1	0.09 15	0.12 111	0.09 6

MatchStereo	0.19 20	0.14 28	0.23 8	0.27 3	0.15 11	0.18 22	0.21 83	0.32 49	0.28 99	0.20 24	0.35 185	0.18 26	0.17 28	0.31 68	0.24 159	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 34	0.14 28	0.24 18	0.26 2	0.15 11	0.35 262	0.17 7	0.40 121	0.22 33	0.21 37	0.21 37	0.20 45	0.24 142	0.33 100	0.25 193	0.13 128	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.19 20	0.14 28	0.24 18	0.30 27	0.19 112	0.27 121	0.19 34	0.31 39	0.24 53	0.21 37	0.20 26	0.29 153	0.19 68	0.29 34	0.21 69	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

HiDET	0.20 34	0.13 5	0.26 49	0.30 27	0.19 112	0.23 58	0.18 17	0.36 81	0.26 79	0.20 24	0.23 58	0.27 138	0.16 21	0.30 55	0.23 138	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

LCMNet	0.21 59	0.14 28	0.25 33	0.30 27	0.20 160	0.26 103	0.19 34	0.38 99	0.43 251	0.21 37	0.21 37	0.27 138	0.17 28	0.36 125	0.23 138	0.12 65	0.11 246	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 34	0.14 28	0.23 8	0.30 27	0.17 46	0.29 159	0.20 54	0.39 107	0.22 33	0.22 55	0.21 37	0.26 127	0.20 85	0.30 55	0.20 36	0.13 128	0.12 319	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

VIP-Stereo	0.24 123	0.17 162	0.29 98	0.32 86	0.21 195	0.64 509	0.19 34	0.31 39	0.37 203	0.23 65	0.30 143	0.27 138	0.19 68	0.47 250	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.09 6

252Zero-FE	0.20 34	0.15 75	0.26 49	0.33 108	0.19 112	0.23 58	0.18 17	0.41 132	0.34 163	0.22 55	0.21 37	0.19 35	0.18 46	0.28 21	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.10 67

MonStereo	0.20 34	0.14 28	0.25 33	0.31 58	0.15 11	0.22 45	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.39 151	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 34	0.13 5	0.27 64	0.33 108	0.18 78	0.17 18	0.21 83	0.32 49	0.23 45	0.25 95	0.34 176	0.22 66	0.24 142	0.27 18	0.21 69	0.09 1	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 34	0.14 28	0.25 33	0.31 58	0.15 11	0.22 45	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.39 151	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Replicate-Monster	0.26 165	0.15 75	1.07 653	0.30 27	0.17 46	0.38 305	0.19 34	0.43 160	0.39 226	0.23 65	0.21 37	0.23 83	0.21 99	0.45 221	0.19 17	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.09 1	0.14 317

asda	0.21 59	0.19 253	0.29 98	0.31 58	0.17 46	0.25 92	0.23 137	0.36 81	0.28 99	0.27 130	0.24 75	0.18 26	0.21 99	0.40 163	0.21 69	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

qwe	0.22 79	0.18 205	0.28 87	0.31 58	0.18 78	0.29 159	0.21 83	0.38 99	0.32 145	0.35 211	0.30 143	0.20 45	0.20 85	0.43 203	0.21 69	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.09 6

2.25w	0.22 79	0.18 205	0.31 140	0.31 58	0.18 78	0.31 201	0.18 17	0.32 49	0.31 131	0.31 173	0.37 203	0.20 45	0.22 114	0.45 221	0.24 159	0.10 15	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

4.25_new	0.22 79	0.21 353	0.32 164	0.32 86	0.18 78	0.31 201	0.27 221	0.32 49	0.24 53	0.29 160	0.27 110	0.20 45	0.23 130	0.34 110	0.23 138	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

4.5w_new	0.22 79	0.21 353	0.32 164	0.32 86	0.18 78	0.31 201	0.27 221	0.32 49	0.24 53	0.29 160	0.27 110	0.20 45	0.23 130	0.34 110	0.23 138	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 79	0.21 353	0.32 164	0.32 86	0.18 78	0.31 201	0.27 221	0.32 49	0.24 53	0.29 160	0.27 110	0.20 45	0.23 130	0.34 110	0.23 138	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

2.75w_new	0.21 59	0.18 205	0.28 87	0.29 14	0.17 46	0.23 58	0.34 371	0.36 81	0.28 99	0.34 199	0.26 101	0.17 10	0.22 114	0.36 125	0.23 138	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

3.25w_new	0.23 97	0.17 162	0.32 164	0.31 58	0.17 46	0.43 356	0.20 54	0.37 89	0.30 120	0.37 223	0.28 124	0.22 66	0.25 155	0.42 189	0.22 96	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

3.25w	0.23 97	0.17 162	0.32 164	0.31 58	0.17 46	0.43 356	0.20 54	0.37 89	0.30 120	0.37 223	0.28 124	0.22 66	0.25 155	0.42 189	0.22 96	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

3.75w	0.22 79	0.17 162	0.30 116	0.31 58	0.19 112	0.43 356	0.24 158	0.35 73	0.24 53	0.31 173	0.27 110	0.17 10	0.22 114	0.37 135	0.20 36	0.10 15	0.07 1	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 79	0.18 205	0.29 98	0.30 27	0.18 78	0.27 121	0.23 137	0.37 89	0.28 99	0.31 173	0.26 101	0.22 66	0.26 176	0.50 275	0.24 159	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

3w_stereo	0.24 123	0.20 306	0.37 260	0.33 108	0.16 32	0.32 221	0.42 523	0.41 132	0.38 213	0.31 173	0.27 110	0.16 7	0.26 176	0.34 110	0.22 96	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.11 149

1w_stereo	0.24 123	0.15 75	0.29 98	0.34 141	0.18 78	0.31 201	0.41 512	0.40 121	0.43 251	0.31 173	0.38 207	0.17 10	0.24 142	0.45 221	0.23 138	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

monsterstereo	0.22 79	0.14 28	0.26 49	0.34 141	0.18 78	0.21 40	0.20 54	0.37 89	0.35 176	0.33 195	0.40 218	0.19 35	0.18 46	0.45 221	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.13 165	0.08 1

monsters	0.22 79	0.14 28	0.26 49	0.31 58	0.19 112	0.23 58	0.19 34	0.44 168	0.33 153	0.36 216	0.30 143	0.16 7	0.18 46	0.43 203	0.19 17	0.11 39	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

111111	0.21 59	0.14 28	0.27 64	0.37 251	0.22 230	0.21 40	0.19 34	0.43 160	0.27 84	0.20 24	0.20 26	0.29 153	0.14 3	0.41 175	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.12 111	0.12 212

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 5	0.28 87	0.30 27	0.19 112	0.20 32	0.18 17	0.30 31	0.21 31	0.18 14	0.15 5	0.19 35	0.18 46	0.33 100	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 5	0.28 87	0.30 27	0.20 160	0.20 32	0.19 34	0.27 23	0.19 21	0.15 2	0.15 5	0.18 26	0.17 28	0.33 100	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 34	0.13 5	0.27 64	0.33 108	0.17 46	0.38 305	0.18 17	0.30 31	0.19 21	0.24 81	0.15 5	0.26 127	0.17 28	0.32 81	0.21 69	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 5	0.25 33	0.31 58	0.16 32	0.24 72	0.17 7	0.25 12	0.13 2	0.17 12	0.17 15	0.22 66	0.14 3	0.32 81	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.09 6

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 5	0.27 64	0.33 108	0.17 46	0.24 72	0.17 7	0.25 12	0.12 1	0.18 14	0.14 2	0.23 83	0.15 9	0.31 68	0.20 36	0.12 65	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.27 64	0.34 141	0.15 11	0.27 121	0.17 7	0.28 26	0.14 4	0.18 14	0.14 2	0.23 83	0.15 9	0.32 81	0.20 36	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LG-G_1	0.21 59	0.13 5	0.30 116	0.34 141	0.16 32	0.52 410	0.17 7	0.34 68	0.18 15	0.21 37	0.21 37	0.26 127	0.19 68	0.37 135	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LG-G	0.21 59	0.13 5	0.30 116	0.34 141	0.16 32	0.52 410	0.17 7	0.34 68	0.18 15	0.21 37	0.21 37	0.26 127	0.19 68	0.37 135	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LGtest1	0.19 20	0.14 28	0.29 98	0.34 141	0.16 32	0.26 103	0.17 7	0.32 49	0.20 28	0.21 37	0.15 5	0.23 83	0.20 85	0.32 81	0.20 36	0.15 279	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.11 149

GREAT-IGEV	0.22 79	0.15 75	0.31 140	0.29 14	0.22 230	0.21 40	0.26 197	0.33 62	0.31 131	0.20 24	0.30 143	0.22 66	0.22 114	0.47 250	0.22 96	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.13 165	0.10 67
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.25 146	0.31 560	0.24 18	0.51 608	0.19 112	0.29 159	0.22 103	0.40 121	0.37 203	0.26 110	0.24 75	0.24 102	0.31 264	0.44 216	0.22 96	0.14 195	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.14 219	0.10 67

FoundationStereo	0.17 3	0.14 28	0.25 33	0.30 27	0.16 32	0.23 58	0.20 54	0.22 6	0.15 6	0.18 14	0.16 10	0.20 45	0.19 68	0.26 13	0.21 69	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.09 6

HUF	0.24 123	0.16 109	0.33 185	0.32 86	0.18 78	0.25 92	0.40 496	0.42 141	0.34 163	0.25 95	0.23 58	0.32 181	0.28 209	0.34 110	0.24 159	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.10 67

castereo++	0.26 165	0.16 109	0.26 49	0.33 108	0.19 112	0.75 559	0.20 54	0.37 89	0.47 281	0.23 65	0.23 58	0.35 214	0.28 209	0.39 151	0.19 17	0.14 195	0.09 28	0.14 179	0.09 15	0.11 38	0.10 67

MonSter	0.20 34	0.14 28	0.25 33	0.31 58	0.15 11	0.22 45	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.38 143	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

DEFOM-Stereo	0.22 79	0.15 75	0.26 49	0.33 108	0.20 160	0.61 481	0.21 83	0.30 31	0.31 131	0.23 65	0.19 21	0.18 26	0.18 46	0.41 175	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.11 149

dual_stereo	0.19 20	0.14 28	0.24 18	0.31 58	0.16 32	0.16 14	0.20 54	0.29 28	0.20 28	0.23 65	0.20 26	0.22 66	0.14 3	0.52 290	0.24 159	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 97	0.14 28	0.26 49	0.32 86	0.19 112	0.12 2	0.17 7	0.29 28	0.29 112	0.21 37	0.15 5	0.22 66	0.22 114	0.40 163	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.15 288	0.86 724

LoS	0.29 213	0.15 75	0.30 116	0.29 14	0.18 78	0.33 233	0.29 260	0.51 217	0.72 406	0.34 199	0.52 281	0.41 272	0.28 209	0.47 250	0.28 267	0.15 279	0.11 246	0.13 122	0.09 15	0.11 38	0.11 149
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
s12784h	0.36 318	0.15 75	0.24 18	0.34 141	0.15 11	0.77 566	0.29 260	0.80 449	0.83 486	0.56 337	0.57 305	0.43 292	0.40 372	0.57 340	0.33 331	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.09 15	0.14 219	0.09 6

XX-TBD	0.32 248	0.53 666	0.26 49	0.51 608	0.20 160	0.37 292	0.24 158	0.40 121	0.73 413	0.54 330	0.69 352	0.31 178	0.25 155	0.32 81	0.27 244	0.16 340	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.13 165	0.11 149

iResNet_ROB	0.52 523	0.21 353	0.53 489	0.37 251	0.21 195	0.61 481	0.29 260	1.51 700	1.32 676	0.90 569	1.02 535	0.80 522	0.62 516	0.76 525	0.43 454	0.16 340	0.12 319	0.13 122	0.09 15	0.15 288	0.18 450

GEAR-Net	0.24 123	0.20 306	0.31 140	0.38 292	0.22 230	0.24 72	0.22 103	0.50 213	0.23 45	0.28 145	0.35 185	0.30 168	0.22 114	0.31 68	0.28 267	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.13 165	0.13 265

DNSM	0.82 636	1.54 740	0.27 64	0.30 27	0.17 46	0.27 121	0.25 171	0.49 201	0.25 71	0.34 199	0.36 196	0.29 153	0.26 176	2.84 736	1.96 712	0.16 340	0.12 319	0.12 63	0.10 97	3.66 763	2.58 760

CAR	0.20 34	0.14 28	0.25 33	0.30 27	0.19 112	0.25 92	0.18 17	0.42 141	0.27 84	0.23 65	0.25 86	0.17 10	0.14 3	0.29 34	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 149

MSE-Stereo	0.19 20	0.14 28	0.25 33	0.30 27	0.19 112	0.25 92	0.18 17	0.42 141	0.27 84	0.19 21	0.25 86	0.17 10	0.14 3	0.29 34	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 149

PointNet	0.20 34	0.15 75	0.25 33	0.32 86	0.18 78	0.29 159	0.23 137	0.25 12	0.27 84	0.15 2	0.24 75	0.28 145	0.17 28	0.34 110	0.20 36	0.13 128	0.11 246	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.09 6

DF	0.26 165	0.15 75	0.38 274	0.35 190	0.19 112	0.26 103	0.26 197	0.42 141	0.27 84	0.29 160	0.49 254	0.50 336	0.22 114	0.48 261	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.11 149

LiteMatch*	0.20 34	0.14 28	0.31 140	0.31 58	0.23 285	0.24 72	0.21 83	0.31 39	0.30 120	0.21 37	0.19 21	0.24 102	0.19 68	0.31 68	0.20 36	0.13 128	0.11 246	0.13 122	0.10 97	0.10 8	0.11 149

aanet-new-90k	0.23 97	0.16 109	0.45 382	0.35 190	0.17 46	0.33 233	0.27 221	0.38 99	0.26 79	0.20 24	0.24 75	0.21 58	0.35 308	0.46 240	0.17 1	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 219	0.09 6

aanet-new-60k	0.24 123	0.16 109	0.48 434	0.36 224	0.17 46	0.39 318	0.24 158	0.36 81	0.30 120	0.24 81	0.25 86	0.26 127	0.32 270	0.45 221	0.18 7	0.10 15	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.10 67

aanet-new-70k	0.23 97	0.16 109	0.41 321	0.35 190	0.17 46	0.38 305	0.25 171	0.36 81	0.25 71	0.23 65	0.31 157	0.24 102	0.35 308	0.43 203	0.17 1	0.10 15	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.09 6

aanet-new-78k	0.24 123	0.17 162	0.51 476	0.36 224	0.16 32	0.26 103	0.29 260	0.36 81	0.29 112	0.22 55	0.29 138	0.23 83	0.37 347	0.42 189	0.17 1	0.10 15	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 219	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 97	0.17 162	0.39 296	0.34 141	0.18 78	0.38 305	0.20 54	0.36 81	0.26 79	0.24 81	0.28 124	0.25 117	0.35 308	0.25 9	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 97	0.17 162	0.30 116	0.35 190	0.16 32	0.35 262	0.25 171	0.40 121	0.30 120	0.25 95	0.24 75	0.25 117	0.36 337	0.41 175	0.19 17	0.10 15	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 97	0.16 109	0.30 116	0.36 224	0.17 46	0.26 103	0.26 197	0.33 62	0.30 120	0.27 130	0.30 143	0.23 83	0.34 302	0.42 189	0.18 7	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.15 288	0.10 67

aanet-new-32k	0.23 97	0.15 75	0.32 164	0.36 224	0.18 78	0.38 305	0.21 83	0.40 121	0.24 53	0.27 130	0.23 58	0.34 199	0.35 308	0.30 55	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.10 67

aanet-new-30k	0.23 97	0.15 75	0.32 164	0.36 224	0.18 78	0.38 305	0.21 83	0.40 121	0.24 53	0.27 130	0.23 58	0.34 199	0.35 308	0.30 55	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 79	0.15 75	0.35 227	0.33 108	0.17 46	0.23 58	0.25 171	0.42 141	0.24 53	0.26 110	0.26 101	0.21 58	0.30 247	0.31 68	0.20 36	0.10 15	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.10 67

aanet-new-24k	0.23 97	0.16 109	0.29 98	0.35 190	0.17 46	0.39 318	0.23 137	0.35 73	0.30 120	0.30 169	0.27 110	0.25 117	0.32 270	0.30 55	0.20 36	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.10 67

aanet-new-22k	0.23 97	0.16 109	0.30 116	0.35 190	0.18 78	0.31 201	0.19 34	0.46 183	0.42 246	0.25 95	0.23 58	0.25 117	0.30 247	0.32 81	0.22 96	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.10 67

aanet-new-16k	0.22 79	0.17 162	0.35 227	0.37 251	0.17 46	0.26 103	0.18 17	0.41 132	0.37 203	0.28 145	0.23 58	0.25 117	0.26 176	0.29 34	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.10 67

aanet-new-10k	0.25 146	0.18 205	0.44 369	0.38 292	0.18 78	0.45 377	0.21 83	0.44 168	0.35 176	0.27 130	0.31 157	0.25 117	0.30 247	0.28 21	0.21 69	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.16 347	0.10 67

aanet-new-14k	0.25 146	0.19 253	0.38 274	0.38 292	0.17 46	0.18 22	0.25 171	0.52 227	0.49 293	0.28 145	0.30 143	0.21 58	0.33 289	0.33 100	0.23 138	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.17 390	0.11 149

aanet-new-8k	0.25 146	0.19 253	0.32 164	0.37 251	0.20 160	0.40 324	0.29 260	0.49 201	0.39 226	0.24 81	0.25 86	0.22 66	0.34 302	0.49 267	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.10 67

aanet-new	0.26 165	0.19 253	0.34 210	0.38 292	0.25 359	0.51 404	0.24 158	0.40 121	0.30 120	0.27 130	0.27 110	0.23 83	0.36 337	0.43 203	0.22 96	0.14 195	0.09 28	0.14 179	0.10 97	0.15 288	0.12 212

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 146	0.16 109	0.33 185	0.38 292	0.20 160	0.46 383	0.27 221	0.41 132	0.34 163	0.28 145	0.38 207	0.24 102	0.35 308	0.29 34	0.24 159	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 196	0.51 655	1.28 678	0.31 58	0.19 112	0.22 45	0.22 103	0.45 175	0.28 99	0.23 65	0.32 161	0.25 117	0.24 142	0.32 81	0.20 36	0.12 65	0.11 246	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 149

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 146	0.14 28	0.74 594	0.33 108	0.19 112	0.29 159	0.22 103	0.38 99	0.29 112	0.25 95	0.22 50	0.23 83	0.32 270	0.28 21	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.30 619

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 79	0.16 109	0.35 227	0.33 108	0.18 78	0.24 72	0.24 158	0.45 175	0.27 84	0.23 65	0.35 185	0.20 45	0.26 176	0.28 21	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 149

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 196	0.23 416	1.22 673	0.34 141	0.21 195	0.29 159	0.21 83	0.41 132	0.33 153	0.24 81	0.30 143	0.32 181	0.28 209	0.33 100	0.20 36	0.12 65	0.11 246	0.13 122	0.10 97	0.10 8	0.11 149

RT-Monster	0.32 248	0.17 162	0.30 116	0.34 141	0.26 407	0.38 305	0.20 54	0.56 250	0.76 437	0.61 357	0.64 329	0.49 330	0.28 209	0.41 175	0.30 298	0.14 195	0.11 246	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.13 265

LACA1	0.18 8	0.15 75	0.26 49	0.29 14	0.14 7	0.25 92	0.23 137	0.25 12	0.19 21	0.20 24	0.16 10	0.19 35	0.18 46	0.30 55	0.21 69	0.14 195	0.10 99	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

Test_v1	0.20 34	0.14 28	0.22 3	0.28 8	0.18 78	0.24 72	0.21 83	0.39 107	0.31 131	0.21 37	0.22 50	0.17 10	0.17 28	0.34 110	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.10 8	0.09 6

VMStereo-Base	0.28 196	0.16 109	0.27 64	0.30 27	0.17 46	0.30 181	0.27 221	0.50 213	0.65 369	0.32 188	0.47 247	0.42 283	0.24 142	0.41 175	0.27 244	0.15 279	0.11 246	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.14 317

WQFJA1++	0.23 97	0.15 75	0.27 64	0.30 27	0.21 195	0.31 201	0.18 17	0.36 81	0.17 11	0.25 95	0.30 143	0.29 153	0.28 209	0.40 163	0.22 96	0.15 279	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.42 667	0.11 149

GEAStereo	0.23 97	0.16 109	0.30 116	0.33 108	0.25 359	0.36 278	0.30 281	0.42 141	0.28 99	0.26 110	0.28 124	0.24 102	0.21 99	0.32 81	0.22 96	0.18 435	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.12 212

BridgeDepth	0.21 59	0.14 28	0.26 49	0.34 141	0.14 7	0.40 324	0.27 221	0.28 26	0.22 33	0.18 14	0.19 21	0.28 145	0.29 228	0.32 81	0.20 36	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.10 67
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.23 97	0.16 109	0.30 116	0.33 108	0.25 359	0.36 278	0.30 281	0.42 141	0.27 84	0.30 169	0.28 124	0.23 83	0.21 99	0.32 81	0.22 96	0.16 340	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 219	0.12 212

GS-Stereo							0.30 281	0.42 141	0.27 84	0.30 169	0.28 124	0.23 83	0.21 99	0.32 81	0.22 96	0.16 340	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 219	0.12 212

gasm-f	0.24 123	0.16 109	0.27 64	0.33 108	0.25 359	0.25 92	0.36 421	0.42 141	0.28 99	0.26 110	0.35 185	0.24 102	0.30 247	0.36 125	0.23 138	0.18 435	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.15 288	0.12 212

DDF-Stereo	0.26 165	0.15 75	0.30 116	0.36 224	0.29 499	0.19 28	0.20 54	0.32 49	0.31 131	0.26 110	0.26 101	0.29 153	0.29 228	0.38 143	0.24 159	0.17 399	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.70 713	0.12 212

Zero-FE251	0.23 97	0.16 109	0.30 116	0.33 108	0.20 160	0.44 365	0.19 34	0.37 89	0.25 71	0.27 130	0.29 138	0.38 237	0.24 142	0.32 81	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.10 67

zero-FE	0.25 146	0.15 75	0.30 116	0.35 190	0.29 499	0.19 28	0.20 54	0.35 73	0.31 131	0.26 110	0.27 110	0.29 153	0.29 228	0.33 100	0.24 159	0.17 399	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.64 708	0.12 212

AdaDepth	0.22 79	0.17 162	0.32 164	0.37 251	0.18 78	0.34 251	0.22 103	0.33 62	0.23 45	0.21 37	0.21 37	0.20 45	0.20 85	0.56 328	0.21 69	0.10 15	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.12 212

asd	0.21 59	0.18 205	0.29 98	0.32 86	0.18 78	0.27 121	0.22 103	0.35 73	0.22 33	0.31 173	0.22 50	0.19 35	0.21 99	0.44 216	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

4.5_new	0.21 59	0.20 306	0.29 98	0.30 27	0.17 46	0.24 72	0.26 197	0.32 49	0.28 99	0.32 188	0.28 124	0.19 35	0.17 28	0.29 34	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 59	0.20 306	0.29 98	0.30 27	0.17 46	0.24 72	0.26 197	0.32 49	0.28 99	0.32 188	0.28 124	0.19 35	0.17 28	0.29 34	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.09 6

4w-stereo	0.21 59	0.19 253	0.31 140	0.31 58	0.17 46	0.29 159	0.19 34	0.31 39	0.21 31	0.31 173	0.24 75	0.20 45	0.24 142	0.41 175	0.22 96	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

2.5w	0.21 59	0.18 205	0.31 140	0.32 86	0.18 78	0.31 201	0.25 171	0.31 39	0.23 45	0.28 145	0.35 185	0.18 26	0.17 28	0.39 151	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

2w_stereo	0.22 79	0.18 205	0.30 116	0.32 86	0.16 32	0.28 144	0.38 461	0.38 99	0.35 176	0.32 188	0.33 164	0.17 10	0.18 46	0.29 34	0.22 96	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.12 111	0.10 67

IGEV	0.20 34	0.12 2	0.23 8	0.31 58	0.20 160	0.23 58	0.19 34	0.40 121	0.29 112	0.22 55	0.34 176	0.20 45	0.15 9	0.31 68	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.10 8	0.10 67

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 97	0.16 109	0.32 164	0.39 325	0.21 195	0.18 22	0.21 83	0.34 68	0.26 79	0.28 145	0.51 268	0.28 145	0.29 228	0.26 13	0.24 159	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.14 219	0.12 212

SGD-Stereo	0.22 79	0.15 75	0.27 64	0.31 58	0.15 11	0.29 159	0.20 54	0.37 89	0.29 112	0.24 81	0.29 138	0.21 58	0.27 192	0.36 125	0.25 193	0.16 340	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.10 67

Reg-Stereo(zero)	0.30 231	0.16 109	0.28 87	0.34 141	0.18 78	0.32 221	0.20 54	0.63 311	0.68 385	0.50 307	0.52 281	0.51 342	0.30 247	0.45 221	0.25 193	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.11 149

AIO_rvc	0.23 97	0.16 109	0.32 164	0.34 141	0.19 112	0.26 103	0.33 352	0.40 121	0.22 33	0.26 110	0.24 75	0.34 199	0.15 9	0.51 283	0.24 159	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.10 67

AIO_test	0.23 97	0.16 109	0.28 87	0.34 141	0.20 160	0.30 181	0.39 483	0.38 99	0.25 71	0.25 95	0.28 124	0.32 181	0.22 114	0.38 143	0.25 193	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.09 6

IGEV-RUCA	0.25 146	0.16 109	0.34 210	0.39 325	0.27 443	0.33 233	0.20 54	0.38 99	0.36 186	0.26 110	0.31 157	0.25 117	0.21 99	0.48 261	0.24 159	0.20 500	0.11 246	0.13 122	0.10 97	0.17 390	0.15 352

castereo	0.28 196	0.16 109	0.32 164	0.35 190	0.21 195	0.40 324	0.42 523	0.50 213	0.66 373	0.26 110	0.41 221	0.37 228	0.36 337	0.33 100	0.24 159	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.10 67

GIP-stereo	0.24 123	0.18 205	0.30 116	0.37 251	0.24 324	0.26 103	0.20 54	0.46 183	0.36 186	0.24 81	0.39 212	0.35 214	0.20 85	0.31 68	0.21 69	0.15 279	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.11 149

IGEV-Stereo++	0.21 59	0.15 75	0.27 64	0.37 251	0.19 112	0.22 45	0.18 17	0.42 141	0.35 176	0.22 55	0.28 124	0.24 102	0.18 46	0.27 18	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.10 67

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 146	0.14 28	0.74 594	0.33 108	0.19 112	0.29 159	0.22 103	0.38 99	0.29 112	0.25 95	0.22 50	0.23 83	0.32 270	0.28 21	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.30 619

MoCha-V2	0.25 146	0.15 75	0.29 98	0.40 370	0.18 78	0.27 121	0.26 197	0.49 201	0.27 84	0.36 216	0.27 110	0.33 195	0.35 308	0.49 267	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.11 149

IGEV++	0.24 123	0.17 162	0.31 140	0.38 292	0.22 230	0.24 72	0.22 103	0.50 213	0.23 45	0.28 145	0.35 185	0.30 168	0.22 114	0.31 68	0.28 267	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.13 265

MSKI-zero shot	0.32 248	0.17 162	0.34 210	0.39 325	0.21 195	0.32 221	0.22 103	0.61 296	0.43 251	0.52 321	0.64 329	0.61 407	0.20 85	0.74 514	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.12 111	0.12 212

Any-RAFT	0.35 299	0.16 109	0.30 116	0.34 141	0.21 195	0.52 410	0.22 103	0.88 483	0.73 413	0.53 324	0.73 365	0.64 423	0.28 209	0.46 240	0.24 159	0.15 279	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 165	0.12 212

anonymousdsp2	0.35 299	0.20 306	0.43 357	0.37 251	0.24 324	0.48 392	0.31 309	0.86 471	0.65 369	0.55 334	0.50 258	0.50 336	0.34 302	0.56 328	0.31 307	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.16 347	0.14 317

TANstereo	0.30 231	0.15 75	0.31 140	0.30 27	0.17 46	0.55 432	0.23 137	0.44 168	0.55 324	0.59 345	0.68 348	0.37 228	0.26 176	0.35 121	0.27 244	0.15 279	0.16 507	0.12 63	0.10 97	0.13 165	0.14 317

pmcnn	1.23 695	0.29 545	0.96 639	0.40 370	0.23 285	0.95 617	0.69 658	1.16 612	1.28 671	1.67 703	2.33 704	11.15 762	0.86 631	0.93 608	0.88 625	0.15 279	0.12 319	0.12 63	0.10 97	0.15 288	0.15 352

EE1	0.28 196	0.15 75	0.35 227	0.36 224	0.24 324	0.18 22	0.26 197	0.59 275	0.38 213	0.34 199	0.35 185	0.47 316	0.35 308	0.54 306	0.22 96	0.16 340	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.14 219	0.12 212

small-0shot	0.18 8	0.13 5	0.28 87	0.29 14	0.18 78	0.17 18	0.29 260	0.27 23	0.17 11	0.18 14	0.29 138	0.14 2	0.16 21	0.24 5	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.10 67

HLF11	0.34 280	0.17 162	0.42 342	0.30 27	0.23 285	0.36 278	0.22 103	0.69 369	0.48 289	0.49 303	0.66 339	0.43 292	0.37 347	0.70 487	0.45 481	0.15 279	0.12 319	0.13 122	0.11 164	0.15 288	0.17 429

TestStereo_HL2	0.33 268	0.18 205	0.33 185	0.31 58	0.22 230	0.32 221	0.25 171	0.58 268	0.61 341	0.54 330	0.68 348	0.41 272	0.36 337	0.57 340	0.36 385	0.16 340	0.11 246	0.13 122	0.11 164	0.15 288	0.16 403

quiztm	0.29 213	0.19 253	0.35 227	0.40 370	0.23 285	0.27 121	0.33 352	0.63 311	0.39 226	0.45 283	0.60 313	0.39 246	0.18 46	0.40 163	0.26 223	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.14 219	0.10 67

aanet-new-28k	0.23 97	0.17 162	0.40 310	0.36 224	0.17 46	0.33 233	0.22 103	0.35 73	0.27 84	0.27 130	0.23 58	0.29 153	0.34 302	0.31 68	0.22 96	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.16 347	0.12 212

aanet-new-12k	0.24 123	0.19 253	0.39 296	0.41 408	0.17 46	0.33 233	0.22 103	0.41 132	0.37 203	0.27 130	0.23 58	0.22 66	0.35 308	0.29 34	0.24 159	0.12 65	0.08 2	0.14 179	0.11 164	0.16 347	0.11 149

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 146	0.14 28	0.30 116	0.34 141	0.21 195	0.44 365	0.25 171	0.44 168	0.35 176	0.27 130	0.35 185	0.37 228	0.35 308	0.28 21	0.26 223	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.11 164	0.11 38	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 123	0.13 5	0.23 8	0.29 14	0.15 11	0.40 324	0.26 197	0.48 195	0.25 71	0.31 173	0.33 164	0.40 260	0.30 247	0.35 121	0.24 159	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.11 164	0.11 38	0.09 6

Foundation-i1	0.26 165	0.14 28	0.25 33	0.33 108	0.21 195	0.39 318	0.26 197	0.60 288	0.38 213	0.35 211	0.38 207	0.44 303	0.29 228	0.32 81	0.26 223	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.11 164	0.11 38	0.10 67

Selective-IGEV-i32	0.24 123	0.18 205	0.35 227	0.35 190	0.19 112	0.27 121	0.25 171	0.55 246	0.23 45	0.27 130	0.25 86	0.34 199	0.19 68	0.58 363	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.10 67

DLNR-FE	20.05 779	36.38 786	38.08 784	170.06 804	60.08 795	0.23 58	0.20 54	14.13 774	0.36 186	0.44 278	0.66 339	0.43 292	0.21 99	0.63 421	0.28 267	5.38 767	0.10 99	0.15 236	0.11 164	73.09 802	0.11 149

DA	0.29 213	0.17 162	0.31 140	0.40 370	0.20 160	0.74 553	0.33 352	0.47 187	0.44 259	0.34 199	0.39 212	0.39 246	0.32 270	0.32 81	0.24 159	0.15 279	0.11 246	0.16 278	0.11 164	0.15 288	0.10 67

GGEV	0.29 213	0.17 162	0.31 140	0.40 370	0.20 160	0.74 553	0.33 352	0.47 187	0.44 259	0.34 199	0.39 212	0.39 246	0.32 270	0.32 81	0.24 159	0.15 279	0.11 246	0.16 278	0.11 164	0.15 288	0.10 67

GASTEREO	0.25 146	0.16 109	0.32 164	0.40 370	0.20 160	0.22 45	0.30 281	0.43 160	0.31 131	0.37 223	0.33 164	0.22 66	0.35 308	0.41 175	0.23 138	0.15 279	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.12 111	0.11 149

MSCF	0.25 146	0.16 109	0.33 185	0.39 325	0.20 160	0.20 32	0.31 309	0.43 160	0.31 131	0.36 216	0.33 164	0.23 83	0.35 308	0.36 125	0.23 138	0.15 279	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.13 165	0.11 149

DVStereo	0.30 231	0.15 75	0.34 210	0.33 108	0.20 160	0.53 418	0.25 171	0.56 250	0.43 251	0.56 337	0.50 258	0.35 214	0.29 228	0.49 267	0.28 267	0.13 128	0.11 246	0.12 63	0.11 164	0.11 38	0.10 67

xyz-stereo	4.23 750	0.17 162	61.76 798	0.34 141	0.16 32	12.16 762	0.37 439	0.58 268	0.68 385	1.01 622	3.36 734	0.77 509	0.82 620	1.21 659	0.40 430	0.12 65	0.10 99	0.16 278	0.11 164	0.13 165	0.10 67

HART	0.29 213	0.16 109	0.32 164	0.40 370	0.21 195	0.32 221	0.26 197	0.62 301	0.31 131	0.33 195	0.65 332	0.41 272	0.22 114	0.55 315	0.25 193	0.12 65	0.10 99	0.15 236	0.11 164	0.15 288	0.11 149

SCV_C0	0.26 165	0.18 205	0.34 210	0.35 190	0.24 324	0.23 58	0.28 251	0.51 217	0.36 186	0.31 173	0.36 196	0.37 228	0.20 85	0.57 340	0.22 96	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.16 347	0.12 212

SCV	0.26 165	0.19 253	0.33 185	0.35 190	0.21 195	0.27 121	0.34 371	0.56 250	0.28 99	0.24 81	0.28 124	0.37 228	0.23 130	0.49 267	0.22 96	0.18 435	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.15 288	0.11 149

WCG-NET	0.28 196	0.15 75	0.33 185	0.33 108	0.19 112	0.33 233	0.27 221	0.39 107	0.80 468	0.46 291	0.49 254	0.39 246	0.25 155	0.40 163	0.25 193	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.11 164	0.12 111	0.10 67

Occ-G	0.26 165	0.14 28	0.28 87	0.34 141	0.20 160	0.27 121	0.34 371	0.41 132	0.31 131	0.29 160	0.43 230	0.49 330	0.25 155	0.47 250	0.28 267	0.13 128	0.11 246	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.12 212

AIO-Stereo	0.25 146	0.18 205	0.34 210	0.37 251	0.18 78	0.28 144	0.30 281	0.48 195	0.27 84	0.29 160	0.30 143	0.32 181	0.17 28	0.52 290	0.23 138	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.10 67

WCG-NET（raft）	0.31 240	0.15 75	0.36 243	0.32 86	0.19 112	0.35 262	0.27 221	0.51 217	0.78 457	0.45 283	0.55 300	0.48 322	0.27 192	0.54 306	0.26 223	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.11 164	0.12 111	0.11 149

RSM	0.25 146	0.18 205	0.33 185	0.36 224	0.20 160	0.27 121	0.34 371	0.51 217	0.27 84	0.26 110	0.23 58	0.39 246	0.21 99	0.56 328	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.14 219	0.10 67

RAFT-Stereo-weight	0.32 248	0.18 205	0.33 185	0.39 325	0.22 230	0.26 103	0.29 260	0.67 350	0.80 468	0.53 324	0.51 268	0.58 380	0.20 85	0.47 250	0.27 244	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.11 149

DLNR_Zeroshot_test	20.09 780	36.28 785	38.04 783	169.85 803	61.80 796	0.23 58	0.20 54	13.88 773	0.37 203	0.44 278	0.66 339	0.43 292	0.21 99	0.62 407	0.28 267	5.46 768	0.10 99	0.15 236	0.11 164	72.60 801	0.11 149

GCAP-Stereo	0.28 196	0.19 253	0.40 310	0.38 292	0.19 112	0.38 305	0.23 137	0.57 259	0.41 235	0.45 283	0.49 254	0.39 246	0.27 192	0.33 100	0.23 138	0.14 195	0.12 319	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.11 149

RAFT-Test	0.34 280	0.18 205	0.37 260	0.38 292	0.23 285	0.50 399	0.23 137	0.69 369	0.40 231	0.60 349	0.85 447	0.61 407	0.28 209	0.46 240	0.27 244	0.14 195	0.11 246	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.12 212

Selective-IGEV	0.24 123	0.18 205	0.35 227	0.35 190	0.19 112	0.27 121	0.25 171	0.55 246	0.23 45	0.27 130	0.25 86	0.34 199	0.19 68	0.58 363	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.10 67

knoymous	0.36 318	0.20 306	0.31 140	0.31 58	0.22 230	0.36 278	0.29 260	0.61 296	0.64 364	0.67 409	0.70 356	0.60 401	0.40 372	0.58 363	0.34 348	0.17 399	0.11 246	0.20 467	0.11 164	0.17 390	0.18 450

RCA-Stereo	0.35 299	0.17 162	0.34 210	0.38 292	0.22 230	0.31 201	0.34 371	0.68 360	1.24 658	0.45 283	0.65 332	0.47 316	0.43 390	0.38 143	0.27 244	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.11 149

DCANet-4	0.36 318	0.20 306	0.48 434	0.34 141	0.19 112	0.29 159	0.30 281	0.66 340	0.92 549	0.69 423	0.78 398	0.40 260	0.47 419	0.45 221	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 265

fff	0.37 335	0.16 109	0.41 321	0.34 141	0.19 112	0.29 159	0.30 281	0.69 369	1.06 617	0.69 423	0.78 398	0.42 283	0.63 522	0.46 240	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 265

ADStereo(finetuned)	0.37 335	0.16 109	0.49 447	0.34 141	0.19 112	0.30 181	0.30 281	0.68 360	0.91 544	0.70 429	0.77 386	0.43 292	0.69 561	0.45 221	0.33 331	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.12 212

CroCo-Stereo	0.26 165	0.22 394	0.36 243	0.48 563	0.22 230	0.20 32	0.29 260	0.51 217	0.44 259	0.28 145	0.23 58	0.42 283	0.26 176	0.29 34	0.26 223	0.15 279	0.13 396	0.13 122	0.11 164	0.16 347	0.12 212
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
DCANet	0.36 318	0.16 109	0.41 321	0.34 141	0.19 112	0.30 181	0.30 281	0.68 360	0.91 544	0.70 429	0.77 386	0.43 292	0.57 482	0.45 221	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 165	0.12 212

csc	0.37 335	0.16 109	0.41 321	0.34 141	0.19 112	0.29 159	0.30 281	0.69 369	1.06 617	0.69 423	0.78 398	0.42 283	0.63 522	0.46 240	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 265

cscssc	0.37 335	0.16 109	0.41 321	0.34 141	0.19 112	0.29 159	0.30 281	0.69 369	1.06 617	0.69 423	0.78 398	0.42 283	0.63 522	0.46 240	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 265

iResNetv2_ROB	0.52 523	0.27 519	0.69 571	0.38 292	0.25 359	0.62 489	0.35 398	1.17 617	1.01 593	0.99 612	1.06 557	0.88 548	0.67 550	0.66 452	0.39 422	0.19 470	0.13 396	0.15 236	0.11 164	0.18 422	0.16 403

MLCV	0.47 458	0.24 458	0.61 525	0.37 251	0.17 46	0.61 481	0.33 352	0.80 449	0.87 514	0.94 589	1.13 581	0.72 472	0.43 390	0.89 590	0.51 518	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.14 219	0.12 212

AnonStereo	0.31 240	0.19 253	0.37 260	0.39 325	0.23 285	0.28 144	0.34 371	0.64 326	0.49 293	0.43 274	0.34 176	0.55 361	0.32 270	0.54 306	0.23 138	0.16 340	0.10 99	0.15 236	0.12 206	0.17 390	0.13 265

DF_test	0.19 20	0.13 5	0.26 49	0.33 108	0.24 324	0.10 1	0.23 137	0.26 20	0.30 120	0.22 55	0.27 110	0.16 7	0.18 46	0.22 2	0.20 36	0.15 279	0.11 246	0.13 122	0.12 206	0.13 165	0.10 67

anonymous	0.20 34	0.16 109	0.29 98	0.32 86	0.21 195	0.14 3	0.21 83	0.24 10	0.28 99	0.25 95	0.36 196	0.18 26	0.16 21	0.27 18	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.12 206	0.12 111	0.10 67

ManiGeoR	0.33 268	0.17 162	0.43 357	0.31 58	0.22 230	0.40 324	0.27 221	0.73 412	0.49 293	0.40 257	0.63 323	0.40 260	0.32 270	0.62 407	0.41 436	0.16 340	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.15 288	0.16 403

HLf10	0.33 268	0.17 162	0.43 357	0.31 58	0.22 230	0.40 324	0.27 221	0.73 412	0.49 293	0.40 257	0.63 323	0.40 260	0.32 270	0.62 407	0.41 436	0.16 340	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.15 288	0.16 403

HLf8	0.33 268	0.17 162	0.39 296	0.30 27	0.22 230	0.43 356	0.27 221	0.71 394	0.67 378	0.44 278	0.60 313	0.36 224	0.30 247	0.58 363	0.35 367	0.18 435	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.17 390	0.18 450

GGDA	0.32 248	0.18 205	0.32 164	0.31 58	0.21 195	0.31 201	0.26 197	0.59 275	0.66 373	0.50 307	0.68 348	0.40 260	0.36 337	0.55 315	0.35 367	0.15 279	0.11 246	0.13 122	0.12 206	0.15 288	0.15 352

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 165	0.16 109	0.30 116	0.33 108	0.22 230	0.36 278	0.32 340	0.47 187	0.48 289	0.38 235	0.51 268	0.24 102	0.18 46	0.29 34	0.24 159	0.13 128	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.11 149

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 165	0.16 109	0.31 140	0.34 141	0.21 195	0.33 233	0.31 309	0.45 175	0.45 268	0.40 257	0.54 290	0.24 102	0.18 46	0.36 125	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 165	0.16 109	0.30 116	0.33 108	0.22 230	0.34 251	0.31 309	0.48 195	0.50 300	0.39 248	0.54 290	0.23 83	0.19 68	0.29 34	0.23 138	0.12 65	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.10 67

gcap_with_dpt	0.26 165	0.16 109	0.32 164	0.34 141	0.21 195	0.35 262	0.36 421	0.44 168	0.41 235	0.38 235	0.54 290	0.22 66	0.21 99	0.28 21	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.10 67

water-stereo	0.28 196	0.14 28	0.29 98	0.35 190	0.19 112	0.36 278	0.23 137	0.62 301	0.38 213	0.39 248	0.62 322	0.41 272	0.35 308	0.28 21	0.27 244	0.14 195	0.13 396	0.13 122	0.12 206	0.12 111	0.10 67

depthmonostereo	0.29 213	0.14 28	0.31 140	0.35 190	0.17 46	0.46 383	0.27 221	0.69 369	0.57 334	0.35 211	0.42 224	0.31 178	0.35 308	0.35 121	0.27 244	0.14 195	0.12 319	0.13 122	0.12 206	0.11 38	0.10 67

G2L-ROB	0.47 458	0.19 253	0.42 342	0.35 190	0.22 230	0.57 453	0.42 523	1.14 600	0.71 404	0.84 527	0.75 376	1.09 618	0.53 454	0.74 514	0.53 529	0.17 399	0.12 319	0.14 179	0.12 206	0.17 390	0.19 485

G2L-Stereo_test	0.48 471	0.20 306	0.40 310	0.34 141	0.23 285	0.57 453	0.58 621	1.10 577	0.77 446	0.86 539	0.94 486	0.95 572	0.54 466	0.68 474	0.60 552	0.16 340	0.12 319	0.14 179	0.12 206	0.15 288	0.15 352

MM-Stereo_test2	0.30 231	0.18 205	0.39 296	0.40 370	0.24 324	0.42 351	0.42 523	0.63 311	0.41 235	0.37 223	0.35 185	0.32 181	0.26 176	0.53 299	0.25 193	0.12 65	0.10 99	0.15 236	0.12 206	0.15 288	0.10 67

fffft	0.25 146	0.17 162	0.37 260	0.36 224	0.22 230	0.28 144	0.36 421	0.42 141	0.24 53	0.36 216	0.23 58	0.27 138	0.22 114	0.52 290	0.27 244	0.12 65	0.09 28	0.16 278	0.12 206	0.12 111	0.12 212
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 165	0.19 253	0.35 227	0.35 190	0.22 230	0.36 278	0.32 340	0.39 107	0.34 163	0.37 223	0.30 143	0.33 195	0.24 142	0.53 299	0.24 159	0.12 65	0.10 99	0.16 278	0.12 206	0.12 111	0.11 149

999	0.27 188	0.16 109	0.35 227	0.36 224	0.24 324	0.31 201	0.27 221	0.49 201	0.38 213	0.26 110	0.30 143	0.39 246	0.23 130	0.63 421	0.25 193	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.12 206	0.12 111	0.14 317

mms	0.26 165	0.21 353	0.33 185	0.37 251	0.25 359	0.30 181	0.33 352	0.40 121	0.32 145	0.28 145	0.34 176	0.34 199	0.20 85	0.45 221	0.26 223	0.12 65	0.11 246	0.16 278	0.12 206	0.14 219	0.11 149

ours_stereo	0.26 165	0.21 353	0.33 185	0.38 292	0.23 285	0.30 181	0.33 352	0.42 141	0.38 213	0.26 110	0.34 176	0.35 214	0.23 130	0.47 250	0.27 244	0.13 128	0.11 246	0.16 278	0.12 206	0.14 219	0.10 67

UGAM-zero	0.46 442	0.19 253	0.62 529	0.37 251	0.23 285	0.34 251	0.21 83	1.15 604	0.39 226	0.66 404	0.61 318	1.70 694	0.91 641	0.75 520	0.25 193	0.14 195	0.11 246	0.15 236	0.12 206	0.13 165	0.13 265

GCAP-BAT	0.28 196	0.15 75	0.42 342	0.33 108	0.21 195	0.25 92	0.25 171	0.45 175	0.54 317	0.34 199	0.42 224	0.43 292	0.27 192	0.48 261	0.24 159	0.14 195	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.11 38	0.12 212

RSM++	0.25 146	0.18 205	0.34 210	0.36 224	0.20 160	0.28 144	0.30 281	0.51 217	0.32 145	0.25 95	0.22 50	0.37 228	0.21 99	0.50 275	0.24 159	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.12 206	0.14 219	0.10 67

gcap-zeroshot	0.26 165	0.16 109	0.31 140	0.33 108	0.22 230	0.36 278	0.31 309	0.47 187	0.46 274	0.38 235	0.50 258	0.24 102	0.18 46	0.28 21	0.24 159	0.13 128	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.10 67

test_for_model	0.26 165	0.16 109	0.31 140	0.33 108	0.22 230	0.36 278	0.32 340	0.47 187	0.48 289	0.38 235	0.51 268	0.24 102	0.18 46	0.29 34	0.24 159	0.13 128	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.11 149

qqq1	0.49 490	0.23 416	0.62 529	0.34 141	0.20 160	0.62 489	0.34 371	1.21 629	1.02 596	0.81 499	1.01 526	0.71 463	0.65 539	0.84 568	0.34 348	0.19 470	0.15 471	0.14 179	0.12 206	0.15 288	0.14 317

fff1	0.49 490	0.23 416	0.62 529	0.34 141	0.20 160	0.62 489	0.34 371	1.21 629	1.02 596	0.81 499	1.01 526	0.71 463	0.65 539	0.84 568	0.34 348	0.19 470	0.15 471	0.14 179	0.12 206	0.15 288	0.14 317

ff7	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.36 224	0.26 407	0.31 201	0.35 398	0.62 301	0.34 163	0.38 235	0.33 164	0.32 181	0.29 228	0.58 363	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.12 206	0.14 219	0.15 352

IGEVStereo-DCA	0.29 213	0.22 394	0.38 274	0.35 190	0.27 443	0.37 292	0.35 398	0.62 301	0.34 163	0.38 235	0.30 143	0.35 214	0.27 192	0.51 283	0.22 96	0.15 279	0.12 319	0.16 278	0.12 206	0.13 165	0.15 352

ffff	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.36 224	0.26 407	0.31 201	0.35 398	0.62 301	0.34 163	0.38 235	0.33 164	0.32 181	0.29 228	0.58 363	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.12 206	0.14 219	0.15 352

11t	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.36 224	0.26 407	0.31 201	0.35 398	0.62 301	0.34 163	0.38 235	0.33 164	0.32 181	0.29 228	0.58 363	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.12 206	0.14 219	0.15 352

UniTT-Stereo	0.27 188	0.17 162	0.37 260	0.40 370	0.27 443	0.30 181	0.28 251	0.39 107	0.31 131	0.29 160	0.46 241	0.27 138	0.25 155	0.47 250	0.34 348	0.17 399	0.13 396	0.13 122	0.12 206	0.14 219	0.12 212

testlalala	0.26 165	0.16 109	0.31 140	0.33 108	0.22 230	0.36 278	0.31 309	0.47 187	0.46 274	0.38 235	0.50 258	0.24 102	0.18 46	0.28 21	0.24 159	0.13 128	0.09 28	0.15 236	0.12 206	0.11 38	0.10 67

GCAPDPT-zeroshot	0.28 196	0.15 75	0.42 342	0.33 108	0.21 195	0.25 92	0.25 171	0.45 175	0.54 317	0.34 199	0.42 224	0.43 292	0.27 192	0.48 261	0.24 159	0.14 195	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.11 38	0.12 212

AEACV	0.27 188	0.17 162	0.31 140	0.34 141	0.45 652	0.26 103	0.28 251	0.37 89	0.32 145	0.30 169	0.46 241	0.31 178	0.37 347	0.36 125	0.24 159	0.14 195	0.10 99	0.15 236	0.12 206	0.13 165	0.11 149

anonymousdsp	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.37 251	0.25 359	0.30 181	0.35 398	0.63 311	0.35 176	0.39 248	0.33 164	0.33 195	0.28 209	0.59 381	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.12 206	0.14 219	0.15 352

Selective-RAFT	0.35 299	0.23 416	0.51 476	0.44 500	0.21 195	0.64 509	0.27 221	0.59 275	0.63 356	0.40 257	0.38 207	0.55 361	0.40 372	0.57 340	0.35 367	0.13 128	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.16 347	0.13 265

MC-Stereo	0.28 196	0.17 162	0.32 164	0.38 292	0.20 160	0.26 103	0.26 197	0.49 201	0.37 203	0.37 223	0.61 318	0.41 272	0.31 264	0.55 315	0.25 193	0.13 128	0.09 28	0.14 179	0.12 206	0.12 111	0.11 149

ccc-4	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.36 224	0.26 407	0.31 201	0.35 398	0.62 301	0.34 163	0.38 235	0.33 164	0.32 181	0.29 228	0.58 363	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.12 206	0.14 219	0.15 352

IGEV-Stereo	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.37 251	0.25 359	0.30 181	0.35 398	0.63 311	0.35 176	0.39 248	0.33 164	0.33 195	0.28 209	0.59 381	0.25 193	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.12 206	0.14 219	0.15 352
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
raftrobust	0.34 280	0.19 253	0.36 243	0.41 408	0.27 443	0.30 181	0.25 171	0.71 394	0.63 356	0.58 343	0.55 300	0.45 306	0.46 413	0.51 283	0.29 290	0.16 340	0.12 319	0.14 179	0.12 206	0.12 111	0.13 265

111	0.40 381	0.17 162	0.41 321	0.34 141	0.19 112	0.52 410	0.28 251	0.74 418	1.16 643	0.50 307	0.91 478	0.63 417	0.48 424	0.61 397	0.35 367	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.12 206	0.13 165	0.13 265

test_xeample3	0.29 213	0.21 353	0.41 321	0.35 190	0.26 407	0.35 262	0.32 340	0.56 250	0.36 186	0.43 274	0.32 161	0.34 199	0.28 209	0.54 306	0.23 138	0.14 195	0.11 246	0.16 278	0.12 206	0.14 219	0.13 265

CFNet-RSSM	0.34 280	0.17 162	0.45 382	0.39 325	0.22 230	0.35 262	0.23 137	0.73 412	0.84 491	0.65 391	0.54 290	0.57 371	0.28 209	0.46 240	0.26 223	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.12 206	0.13 165	0.11 149

Gwc-CoAtRS	0.34 280	0.17 162	0.44 369	0.39 325	0.23 285	0.34 251	0.22 103	0.70 385	0.75 428	0.60 349	0.59 311	0.58 380	0.29 228	0.45 221	0.26 223	0.14 195	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.12 111	0.12 212

R-Stereo Train	0.39 369	0.18 205	0.42 342	0.42 456	0.26 407	0.40 324	0.32 340	0.72 401	0.34 163	0.89 561	1.28 623	0.57 371	0.35 308	0.42 189	0.32 317	0.15 279	0.12 319	0.14 179	0.12 206	0.14 219	0.13 265

RAFT-Stereo	0.39 369	0.18 205	0.42 342	0.42 456	0.26 407	0.40 324	0.32 340	0.72 401	0.34 163	0.89 561	1.28 623	0.57 371	0.35 308	0.42 189	0.32 317	0.15 279	0.12 319	0.14 179	0.12 206	0.14 219	0.13 265
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.49 490	0.29 545	0.79 614	0.42 456	0.21 195	0.61 481	0.40 496	0.82 455	0.99 582	0.87 547	1.12 574	0.69 454	0.53 454	0.78 540	0.51 518	0.15 279	0.11 246	0.14 179	0.12 206	0.17 390	0.15 352

GELT-Stereo	0.24 123	0.17 162	0.27 64	0.37 251	0.21 195	0.24 72	0.25 171	0.57 259	0.42 246	0.34 199	0.26 101	0.26 127	0.21 99	0.34 110	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.14 179	0.13 255	0.11 38	0.09 6

Anonymus	0.24 123	0.14 28	0.29 98	0.37 251	0.23 285	0.30 181	0.22 103	0.39 107	0.32 145	0.23 65	0.20 26	0.38 237	0.26 176	0.45 221	0.24 159	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.13 255	0.12 111	0.13 265

TestStereo_HLe17	0.34 280	0.17 162	0.46 399	0.32 86	0.21 195	0.42 351	0.31 309	0.70 385	0.66 373	0.46 291	0.68 348	0.36 224	0.30 247	0.61 397	0.36 385	0.16 340	0.10 99	0.14 179	0.13 255	0.15 288	0.15 352

TestStereo_HL3	0.37 335	0.19 253	0.49 447	0.34 141	0.24 324	0.51 404	0.39 483	0.60 288	0.43 251	0.61 357	0.83 431	0.56 365	0.46 413	0.55 315	0.28 267	0.15 279	0.11 246	0.14 179	0.13 255	0.14 219	0.17 429

TestStereo-Hl	0.34 280	0.20 306	0.32 164	0.32 86	0.22 230	0.32 221	0.27 221	0.64 326	0.59 337	0.50 307	0.67 345	0.46 313	0.45 406	0.60 387	0.34 348	0.14 195	0.11 246	0.13 122	0.13 255	0.15 288	0.15 352

DN	0.30 231	0.17 162	0.33 185	0.37 251	0.26 407	0.35 262	0.27 221	0.54 242	0.55 324	0.32 188	0.42 224	0.50 336	0.23 130	0.39 151	0.22 96	0.21 519	0.14 438	0.16 278	0.13 255	0.17 390	0.18 450

IGEV_i1	0.43 412	0.22 394	0.50 461	0.39 325	0.22 230	0.64 509	0.40 496	0.96 517	0.61 341	0.68 415	0.69 352	0.75 495	0.45 406	0.72 499	0.41 436	0.15 279	0.13 396	0.16 278	0.13 255	0.17 390	0.16 403

RT-IGEV	0.52 523	0.19 253	0.59 517	0.40 370	0.25 359	0.79 574	0.62 634	1.15 604	0.74 423	0.89 561	0.99 520	1.18 639	0.61 509	0.65 443	0.31 307	0.19 470	0.13 396	0.17 328	0.13 255	0.15 288	0.20 511

LiteMatch	0.24 123	0.17 162	0.24 18	0.37 251	0.20 160	0.27 121	0.27 221	0.31 39	0.24 53	0.21 37	0.20 26	0.29 153	0.40 372	0.29 34	0.43 454	0.16 340	0.10 99	0.15 236	0.13 255	0.14 219	0.14 317

Lsterematch	0.38 352	0.17 162	0.38 274	0.37 251	0.20 160	0.42 351	0.27 221	0.57 259	0.71 404	0.66 404	1.02 535	0.49 330	0.40 372	0.57 340	0.43 454	0.16 340	0.10 99	0.15 236	0.13 255	0.14 219	0.14 317

Selective-IGEV-i1	0.44 420	0.20 306	0.53 489	0.41 408	0.22 230	0.62 489	0.50 577	1.01 541	0.88 518	0.63 370	0.81 419	0.79 513	0.38 353	0.54 306	0.38 414	0.16 340	0.13 396	0.15 236	0.13 255	0.15 288	0.15 352

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 86	0.20 160	0.16 14	0.22 103	0.20 3	0.22 33	0.14 1	0.18 17	0.15 4	0.14 3	0.25 9	0.22 96	0.10 15	0.09 28	0.14 179	0.13 255	0.10 8	0.10 67

WQFJX	0.32 248	0.18 205	0.33 185	0.39 325	0.27 443	0.60 478	0.30 281	0.53 239	0.47 281	0.39 248	0.38 207	0.34 199	0.33 289	0.61 397	0.40 430	0.14 195	0.17 528	0.16 278	0.13 255	0.14 219	0.14 317

S2M2_XL	0.19 20	0.18 205	0.27 64	0.27 3	0.20 160	0.15 9	0.16 4	0.22 6	0.15 6	0.21 37	0.26 101	0.17 10	0.17 28	0.24 5	0.21 69	0.17 399	0.16 507	0.15 236	0.13 255	0.15 288	0.12 212
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.36 318	0.19 253	0.38 274	0.32 86	0.19 112	0.82 593	0.29 260	0.52 227	0.32 145	0.51 312	0.78 398	0.43 292	0.45 406	0.69 480	0.44 472	0.13 128	0.12 319	0.17 328	0.13 255	0.12 111	0.13 265

xyz-stereo-finetune	0.33 268	0.18 205	0.36 243	0.33 108	0.18 78	0.57 453	0.31 309	0.58 268	0.69 392	0.45 283	0.54 290	0.38 237	0.33 289	0.56 328	0.36 385	0.12 65	0.12 319	0.16 278	0.13 255	0.13 165	0.12 212

MM-Stereo_test3	0.34 280	0.19 253	0.31 140	0.41 408	0.25 359	0.35 262	0.44 542	0.72 401	0.92 549	0.46 291	0.52 281	0.41 272	0.29 228	0.44 216	0.28 267	0.16 340	0.15 471	0.17 328	0.13 255	0.14 219	0.13 265

tt45	0.27 188	0.17 162	0.34 210	0.35 190	0.23 285	0.38 305	0.28 251	0.46 183	0.28 99	0.40 257	0.27 110	0.38 237	0.25 155	0.57 340	0.26 223	0.13 128	0.11 246	0.16 278	0.13 255	0.12 111	0.14 317

fffy	0.28 196	0.21 353	0.34 210	0.37 251	0.23 285	0.33 233	0.29 260	0.51 217	0.41 235	0.32 188	0.37 203	0.39 246	0.27 192	0.50 275	0.27 244	0.12 65	0.11 246	0.16 278	0.13 255	0.14 219	0.11 149

RAStereo	0.24 123	0.17 162	0.29 98	0.40 370	0.21 195	0.23 58	0.26 197	0.42 141	0.45 268	0.23 65	0.34 176	0.30 168	0.19 68	0.34 110	0.25 193	0.15 279	0.12 319	0.16 278	0.13 255	0.14 219	0.11 149

U	0.45 431	0.16 109	0.32 164	0.40 370	0.71 711	3.55 744	0.20 54	0.41 132	0.38 213	0.26 110	0.23 58	0.24 102	0.22 114	0.26 13	0.22 96	0.15 279	0.09 28	0.88 724	0.13 255	0.13 165	0.11 149

MGS-Stereo	0.28 196	0.19 253	0.40 310	0.36 224	0.23 285	0.37 292	0.30 281	0.39 107	0.44 259	0.31 173	0.51 268	0.40 260	0.24 142	0.43 203	0.26 223	0.15 279	0.12 319	0.15 236	0.13 255	0.14 219	0.13 265

ACVNet-DCA	0.35 299	0.23 416	0.33 185	0.41 408	0.22 230	0.55 432	0.38 461	0.85 467	0.54 317	0.41 264	0.50 258	0.34 199	0.49 429	0.57 340	0.25 193	0.16 340	0.10 99	0.19 432	0.13 255	0.18 422	0.17 429

1test111	0.36 318	0.23 416	0.33 185	0.41 408	0.22 230	0.55 432	0.38 461	0.85 467	0.54 317	0.41 264	0.50 258	0.34 199	0.49 429	0.55 315	0.45 481	0.16 340	0.10 99	0.19 432	0.13 255	0.18 422	0.17 429

cc1	0.37 335	0.23 416	0.33 185	0.41 408	0.22 230	0.55 432	0.38 461	0.67 350	1.06 617	0.41 264	0.50 258	0.34 199	0.49 429	0.57 340	0.25 193	0.16 340	0.10 99	0.19 432	0.13 255	0.16 347	0.15 352

11t1	0.36 318	0.21 353	0.42 342	0.35 190	0.22 230	0.62 489	0.29 260	0.69 369	0.43 251	0.60 349	0.53 287	0.53 352	0.48 424	0.56 328	0.40 430	0.18 435	0.14 438	0.16 278	0.13 255	0.17 390	0.17 429

rrr	0.29 213	0.22 394	0.41 321	0.35 190	0.27 443	0.37 292	0.32 340	0.52 227	0.42 246	0.38 235	0.30 143	0.35 214	0.27 192	0.51 283	0.22 96	0.15 279	0.12 319	0.16 278	0.13 255	0.13 165	0.14 317

tt1	0.36 318	0.24 458	0.32 164	0.41 408	0.22 230	0.54 425	0.38 461	0.68 360	1.04 607	0.41 264	0.46 241	0.35 214	0.45 406	0.57 340	0.25 193	0.16 340	0.10 99	0.19 432	0.13 255	0.16 347	0.16 403

MaDis-Stereo	0.26 165	0.18 205	0.36 243	0.36 224	0.26 407	0.27 121	0.27 221	0.43 160	0.35 176	0.27 130	0.26 101	0.41 272	0.28 209	0.40 163	0.28 267	0.16 340	0.14 438	0.16 278	0.13 255	0.14 219	0.12 212

riskmin	0.38 352	0.20 306	0.39 296	0.32 86	0.23 285	0.53 418	0.30 281	0.63 311	0.80 468	0.49 303	0.56 303	0.73 485	0.58 492	0.55 315	0.36 385	0.17 399	0.11 246	0.19 432	0.13 255	0.19 461	0.20 511

ProNet	0.29 213	0.21 353	0.38 274	0.35 190	0.24 324	0.32 221	0.43 532	0.57 259	0.37 203	0.33 195	0.30 143	0.32 181	0.28 209	0.57 340	0.26 223	0.13 128	0.11 246	0.16 278	0.13 255	0.13 165	0.13 265

CroCo-Stereo Lap2	0.28 196	0.24 458	0.39 296	0.50 592	0.29 499	0.20 32	0.31 309	0.49 201	0.38 213	0.24 81	0.27 110	0.46 313	0.31 264	0.39 151	0.30 298	0.14 195	0.15 471	0.16 278	0.13 255	0.16 347	0.15 352

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 589	0.28 533	0.99 643	0.40 370	0.30 518	1.03 634	0.56 616	1.10 577	0.99 582	0.97 603	1.22 609	1.06 607	0.69 561	1.07 635	0.95 644	0.19 470	0.11 246	0.16 278	0.13 255	0.22 533	0.21 531

iRaft-Stereo_20w	0.39 369	0.19 253	0.57 511	0.37 251	0.27 443	0.31 201	0.24 158	1.44 690	0.29 112	0.69 423	0.53 287	0.60 401	0.42 384	0.83 563	0.27 244	0.14 195	0.11 246	0.14 179	0.13 255	0.15 288	0.13 265

IPLG	0.39 369	0.20 306	0.59 517	0.40 370	0.24 324	0.54 425	0.27 221	0.75 425	0.63 356	0.84 527	0.81 419	0.32 181	0.32 270	0.60 387	0.45 481	0.13 128	0.11 246	0.16 278	0.13 255	0.13 165	0.12 212

MIPNet	0.37 335	0.21 353	0.59 517	0.39 325	0.25 359	0.50 399	0.28 251	0.77 435	0.70 393	0.65 391	0.60 313	0.40 260	0.49 429	0.44 216	0.37 404	0.14 195	0.11 246	0.16 278	0.13 255	0.14 219	0.13 265

test-3	0.34 280	0.16 109	0.43 357	0.39 325	0.21 195	0.43 356	0.22 103	0.63 311	0.78 457	0.71 436	0.45 236	0.64 423	0.27 192	0.43 203	0.31 307	0.12 65	0.09 28	0.17 328	0.13 255	0.12 111	0.10 67

test_1	0.34 280	0.16 109	0.43 357	0.39 325	0.21 195	0.43 356	0.23 137	0.63 311	0.78 457	0.68 415	0.45 236	0.64 423	0.27 192	0.43 203	0.31 307	0.12 65	0.09 28	0.17 328	0.13 255	0.12 111	0.10 67

GANet-ADL	0.42 402	0.25 484	0.45 382	0.43 479	0.29 499	0.54 425	0.35 398	0.89 486	0.86 504	0.63 370	0.72 360	0.68 449	0.42 384	0.52 290	0.41 436	0.21 519	0.14 438	0.15 236	0.13 255	0.18 422	0.19 485

cross-raft	0.34 280	0.20 306	0.37 260	0.44 500	0.23 285	0.32 221	0.35 398	0.74 418	0.40 231	0.60 349	0.77 386	0.57 371	0.27 192	0.43 203	0.28 267	0.12 65	0.10 99	0.15 236	0.13 255	0.15 288	0.11 149

RALCasStereoNet	0.36 318	0.21 353	0.37 260	0.42 456	0.26 407	0.35 262	0.38 461	0.63 311	0.64 364	0.50 307	0.72 360	0.51 342	0.29 228	0.59 381	0.36 385	0.16 340	0.14 438	0.15 236	0.13 255	0.17 390	0.16 403

EAI-Stereo	0.34 280	0.19 253	0.44 369	0.39 325	0.21 195	0.31 201	0.30 281	1.15 604	0.30 120	0.49 303	0.75 376	0.36 224	0.28 209	0.62 407	0.27 244	0.14 195	0.11 246	0.14 179	0.13 255	0.13 165	0.12 212

AANet_RVC	0.57 565	0.32 565	0.54 495	0.45 525	0.27 443	0.57 453	0.48 565	1.00 531	1.28 671	0.86 539	1.33 634	0.87 543	0.58 492	1.07 635	0.75 594	0.18 435	0.12 319	0.15 236	0.13 255	0.18 422	0.18 450

HITNet	0.41 394	0.26 501	0.45 382	0.33 108	0.17 46	0.63 501	0.30 281	0.93 501	0.64 364	0.71 436	0.82 425	0.64 423	0.52 448	0.59 381	0.43 454	0.14 195	0.10 99	0.15 236	0.13 255	0.19 461	0.12 212
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
noway7	0.60 582	0.29 545	4.94 743	0.43 479	0.23 285	0.44 365	0.33 352	0.73 412	0.73 413	0.51 312	0.51 268	0.75 495	0.52 448	0.43 203	0.37 404	0.14 195	0.11 246	0.16 278	0.14 299	0.16 347	0.13 265

Weightmod_eth	0.31 240	0.19 253	0.31 140	0.35 190	0.18 78	0.45 377	0.35 398	0.62 301	0.39 226	0.44 278	0.39 212	0.48 322	0.41 381	0.45 221	0.23 138	0.17 399	0.16 507	0.15 236	0.14 299	0.15 288	0.09 6

LGCAT	0.20 34	0.14 28	0.24 18	0.29 14	0.19 112	0.14 3	0.19 34	0.24 10	0.18 15	0.26 110	0.20 26	0.20 45	0.19 68	0.32 81	0.21 69	0.23 565	0.18 553	0.11 5	0.14 299	0.10 8	0.19 485

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.21 1	0.32 86	0.23 285	0.16 14	0.19 34	0.20 3	0.22 33	0.24 81	0.18 17	0.17 10	0.11 1	0.35 121	0.20 36	0.11 39	0.09 28	0.15 236	0.14 299	0.10 8	0.10 67

WQFJA1	0.32 248	0.19 253	0.34 210	0.39 325	0.26 407	0.62 489	0.30 281	0.56 250	0.47 281	0.37 223	0.39 212	0.38 237	0.33 289	0.50 275	0.42 444	0.14 195	0.18 553	0.16 278	0.14 299	0.14 219	0.13 265

WQFJX1	0.33 268	0.19 253	0.34 210	0.41 408	0.28 468	0.53 418	0.33 352	0.51 217	0.50 300	0.39 248	0.36 196	0.34 199	0.31 264	0.69 480	0.39 422	0.15 279	0.18 553	0.16 278	0.14 299	0.16 347	0.14 317

NLMM1	0.33 268	0.21 353	0.36 243	0.41 408	0.25 359	0.55 432	0.33 352	0.55 246	0.63 356	0.42 270	0.44 232	0.30 168	0.25 155	0.63 421	0.38 414	0.16 340	0.18 553	0.17 328	0.14 299	0.15 288	0.13 265

NLMM	0.32 248	0.19 253	0.34 210	0.39 325	0.26 407	0.62 489	0.30 281	0.56 250	0.47 281	0.37 223	0.39 212	0.38 237	0.33 289	0.49 267	0.42 444	0.14 195	0.18 553	0.16 278	0.14 299	0.14 219	0.13 265

IGEV-FE	0.34 280	0.18 205	0.67 560	0.39 325	0.28 468	0.30 181	0.25 171	0.74 418	0.31 131	0.62 361	0.57 305	0.54 356	0.25 155	0.53 299	0.27 244	0.14 195	0.10 99	0.15 236	0.14 299	0.14 219	0.12 212

z-ln-s-r	0.66 594	0.36 590	1.30 682	0.39 325	0.26 407	0.57 453	0.63 636	0.80 449	1.03 601	0.80 486	1.43 653	0.91 559	0.76 596	1.08 638	1.87 709	0.16 340	0.12 319	0.17 328	0.14 299	0.20 482	0.16 403

MM-Stereo_test1	0.33 268	0.19 253	0.36 243	0.41 408	0.23 285	0.36 278	0.45 545	0.58 268	0.54 317	0.60 349	0.50 258	0.38 237	0.37 347	0.60 387	0.26 223	0.15 279	0.13 396	0.17 328	0.14 299	0.15 288	0.12 212

PAM	0.46 442	0.19 253	0.70 575	0.40 370	0.26 407	0.75 559	0.33 352	0.85 467	0.34 163	0.70 429	0.46 241	1.83 697	0.63 522	0.61 397	0.26 223	0.15 279	0.10 99	0.16 278	0.14 299	0.14 219	0.13 265

model_zeroshot	0.33 268	0.18 205	0.48 434	0.39 325	0.28 468	0.45 377	0.25 171	0.63 311	0.45 268	0.61 357	0.50 258	0.51 342	0.25 155	0.45 221	0.26 223	0.16 340	0.13 396	0.15 236	0.14 299	0.13 165	0.13 265

MyStereo8	0.40 381	0.20 306	0.54 495	0.41 408	0.29 499	0.53 418	0.29 260	0.65 329	0.49 293	0.71 436	0.98 515	0.58 380	0.43 390	0.50 275	0.51 518	0.15 279	0.12 319	0.16 278	0.14 299	0.19 461	0.19 485

IGEV_Zeroshot_test	0.34 280	0.18 205	0.67 560	0.39 325	0.28 468	0.30 181	0.25 171	0.74 418	0.31 131	0.62 361	0.57 305	0.54 356	0.25 155	0.53 299	0.27 244	0.14 195	0.10 99	0.15 236	0.14 299	0.14 219	0.12 212

HH	0.35 299	0.20 306	0.47 413	0.40 370	0.25 359	0.33 233	0.31 309	0.76 432	0.38 213	0.43 274	0.57 305	0.79 513	0.44 401	0.71 493	0.25 193	0.15 279	0.11 246	0.15 236	0.14 299	0.14 219	0.12 212

HanStereo	0.35 299	0.20 306	0.47 413	0.40 370	0.25 359	0.33 233	0.31 309	0.76 432	0.38 213	0.43 274	0.57 305	0.79 513	0.44 401	0.71 493	0.25 193	0.15 279	0.11 246	0.15 236	0.14 299	0.14 219	0.12 212

EGLCR-Stereo	0.25 146	0.16 109	0.33 185	0.34 141	0.20 160	0.35 262	0.20 54	0.52 227	0.36 186	0.28 145	0.27 110	0.41 272	0.18 46	0.45 221	0.26 223	0.14 195	0.10 99	0.16 278	0.14 299	0.13 165	0.11 149

DCRE	0.37 335	0.18 205	0.46 399	0.45 525	0.32 559	0.42 351	0.37 439	0.63 311	0.51 306	0.47 298	0.94 486	0.56 365	0.36 337	0.52 290	0.32 317	0.14 195	0.13 396	0.15 236	0.14 299	0.14 219	0.13 265

CIPLG	0.41 394	0.21 353	0.63 539	0.45 525	0.33 571	0.52 410	0.33 352	0.65 329	0.60 340	0.82 508	0.96 500	0.46 313	0.32 270	0.55 315	0.44 472	0.16 340	0.12 319	0.15 236	0.14 299	0.13 165	0.14 317

IPLGR_C	0.40 381	0.21 353	0.64 544	0.45 525	0.33 571	0.52 410	0.34 371	0.66 340	0.62 345	0.82 508	0.92 482	0.45 306	0.32 270	0.52 290	0.46 492	0.17 399	0.12 319	0.15 236	0.14 299	0.13 165	0.14 317

IPLGR	0.39 369	0.21 353	0.63 539	0.39 325	0.22 230	0.49 397	0.29 260	0.76 432	0.74 423	0.78 478	0.77 386	0.44 303	0.42 384	0.47 250	0.38 414	0.13 128	0.12 319	0.16 278	0.14 299	0.15 288	0.13 265

ACRE	0.40 381	0.21 353	0.65 550	0.45 525	0.33 571	0.51 404	0.33 352	0.66 340	0.63 356	0.80 486	0.92 482	0.45 306	0.32 270	0.52 290	0.45 481	0.16 340	0.12 319	0.15 236	0.14 299	0.13 165	0.14 317

GwcNet-ADL	0.44 420	0.22 394	0.48 434	0.45 525	0.30 518	0.40 324	0.37 439	0.92 499	0.97 573	0.71 436	0.78 398	0.61 407	0.42 384	0.62 407	0.50 508	0.19 470	0.14 438	0.15 236	0.14 299	0.18 422	0.18 450

STrans-v2	0.46 442	0.20 306	0.48 434	0.40 370	0.24 324	0.55 432	0.50 577	1.07 566	0.73 413	0.65 391	1.05 550	0.72 472	0.69 561	0.72 499	0.33 331	0.14 195	0.10 99	0.17 328	0.14 299	0.13 165	0.12 212

IIG-Stereo	0.43 412	0.21 353	0.44 369	0.50 592	0.25 359	0.44 365	0.21 83	0.71 394	0.76 437	0.83 520	0.95 496	0.83 527	0.43 390	0.90 592	0.35 367	0.15 279	0.12 319	0.19 432	0.14 299	0.15 288	0.11 149

RAFT-RH_RVC	0.56 557	0.17 162	0.41 321	0.37 251	0.23 285	0.57 453	0.24 158	0.60 288	0.70 393	1.19 663	3.94 741	0.56 365	0.38 353	0.65 443	0.36 385	0.13 128	0.11 246	0.20 467	0.14 299	0.12 111	0.13 265

RAFT-345	0.40 381	0.18 205	0.40 310	0.38 292	0.22 230	0.33 233	0.26 197	0.61 296	0.51 306	0.74 458	1.79 684	0.45 306	0.33 289	0.66 452	0.36 385	0.14 195	0.11 246	0.18 384	0.14 299	0.13 165	0.13 265

test-1	0.36 318	0.19 253	0.71 580	0.46 547	0.26 407	0.44 365	0.36 421	0.60 288	0.59 337	0.48 301	0.67 345	0.53 352	0.36 337	0.40 163	0.29 290	0.14 195	0.11 246	0.16 278	0.14 299	0.15 288	0.16 403

Prome-Stereo	0.46 442	0.19 253	0.35 227	0.44 500	0.26 407	0.40 324	0.45 545	0.68 360	0.44 259	0.96 598	1.84 687	0.59 395	0.67 550	0.61 397	0.32 317	0.14 195	0.11 246	0.16 278	0.14 299	0.16 347	0.29 609

LMCR-Stereo	0.53 531	0.30 555	0.53 489	0.58 661	0.30 518	0.83 596	0.36 421	1.19 622	0.76 437	0.88 557	1.04 546	0.56 365	0.62 516	0.82 555	0.67 574	0.19 470	0.15 471	0.19 432	0.14 299	0.23 550	0.17 429

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 318	0.17 162	0.41 321	0.35 190	0.19 112	0.33 233	0.29 260	0.65 329	0.73 413	0.68 415	1.01 526	0.56 365	0.40 372	0.42 189	0.30 298	0.11 39	0.09 28	0.15 236	0.14 299	0.13 165	0.10 67

DIP-Stereo	0.39 369	0.21 353	0.50 461	0.41 408	0.28 468	0.62 489	0.27 221	0.77 435	0.40 231	0.64 382	0.86 451	0.52 348	0.33 289	0.66 452	0.42 444	0.15 279	0.13 396	0.17 328	0.14 299	0.15 288	0.15 352
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.46 442	0.32 565	0.56 507	0.37 251	0.19 112	0.63 501	0.35 398	1.01 541	0.72 406	0.77 474	0.83 431	0.70 459	0.59 499	0.68 474	0.53 529	0.16 340	0.12 319	0.16 278	0.14 299	0.24 563	0.16 403

HSM	0.51 515	0.24 458	0.41 321	0.39 325	0.24 324	0.75 559	0.40 496	1.22 637	0.75 428	0.81 499	0.91 478	1.21 640	0.69 561	0.87 581	0.46 492	0.17 399	0.13 396	0.17 328	0.14 299	0.17 390	0.17 429

monster_256*512	0.35 299	0.23 416	0.30 116	0.42 456	0.23 285	0.44 365	0.36 421	0.71 394	0.67 378	0.45 283	0.52 281	0.62 414	0.40 372	0.38 143	0.33 331	0.13 128	0.10 99	0.17 328	0.15 334	0.16 347	0.13 265

Weightmod	0.32 248	0.18 205	0.30 116	0.34 141	0.19 112	0.54 425	0.34 371	0.56 250	0.50 300	0.41 264	0.52 281	0.48 322	0.33 289	0.46 240	0.29 290	0.15 279	0.23 616	0.16 278	0.15 334	0.14 219	0.11 149

SMOE	0.36 318	0.20 306	0.35 227	0.36 224	0.17 46	0.63 501	0.41 512	0.65 329	0.55 324	0.54 330	0.72 360	0.49 330	0.38 353	0.40 163	0.30 298	0.19 470	0.12 319	0.28 618	0.15 334	0.19 461	0.14 317

depth_test_26	0.21 59	0.14 28	0.28 87	0.30 27	0.19 112	0.16 14	0.20 54	0.30 31	0.23 45	0.27 130	0.37 203	0.22 66	0.15 9	0.29 34	0.20 36	0.18 435	0.14 438	0.15 236	0.15 334	0.15 288	0.14 317

PhaseNet	0.25 146	0.16 109	0.31 140	0.35 190	0.22 230	0.33 233	0.22 103	0.45 175	0.33 153	0.21 37	0.28 124	0.38 237	0.23 130	0.42 189	0.28 267	0.13 128	0.10 99	0.15 236	0.15 334	0.13 165	0.12 212

NLSM3	0.26 165	0.16 109	0.30 116	0.38 292	0.21 195	0.34 251	0.27 221	0.57 259	0.47 281	0.28 145	0.35 185	0.29 153	0.24 142	0.42 189	0.27 244	0.12 65	0.10 99	0.16 278	0.15 334	0.12 111	0.10 67

NLSM1	0.32 248	0.18 205	0.34 210	0.39 325	0.25 359	0.66 521	0.27 221	0.57 259	0.50 300	0.37 223	0.53 287	0.29 153	0.28 209	0.54 306	0.32 317	0.16 340	0.17 528	0.18 384	0.15 334	0.14 219	0.12 212

LG-Stereo	0.24 123	0.18 205	0.40 310	0.39 325	0.20 160	0.22 45	0.27 221	0.32 49	0.36 186	0.26 110	0.44 232	0.22 66	0.16 21	0.37 135	0.27 244	0.11 39	0.12 319	0.16 278	0.15 334	0.13 165	0.09 6

PAM_32	0.46 442	0.19 253	0.67 560	0.39 325	0.24 324	0.75 559	0.27 221	0.95 513	0.34 163	0.68 415	0.44 232	1.91 702	0.65 539	0.62 407	0.26 223	0.15 279	0.10 99	0.16 278	0.15 334	0.14 219	0.13 265

test_sample1	0.42 402	0.22 394	0.46 399	0.34 141	0.23 285	0.58 459	0.35 398	0.99 526	0.49 293	0.62 361	0.75 376	0.69 454	0.61 509	0.58 363	0.44 472	0.18 435	0.14 438	0.17 328	0.15 334	0.17 390	0.17 429

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 280	0.27 519	0.45 382	0.36 224	0.25 359	0.48 392	0.30 281	0.58 268	0.90 537	0.42 270	0.36 196	0.30 168	0.29 228	0.49 267	0.30 298	0.16 340	0.14 438	0.18 384	0.15 334	0.18 422	0.15 352

CoDeX	0.47 458	0.20 306	0.49 447	0.42 456	0.25 359	0.75 559	0.36 421	1.27 657	0.80 468	0.82 508	0.96 500	0.62 414	0.57 482	0.60 387	0.36 385	0.17 399	0.12 319	0.17 328	0.15 334	0.16 347	0.14 317

GMStereo_Zeroshot	0.49 490	0.44 634	0.74 594	0.49 578	0.27 443	0.56 447	0.29 260	0.73 412	0.76 437	0.86 539	0.94 486	0.91 559	0.36 337	0.74 514	0.43 454	0.26 598	0.14 438	0.26 596	0.15 334	0.36 645	0.18 450

plain	0.31 240	0.20 306	0.50 461	0.39 325	0.29 499	0.27 121	0.30 281	0.44 168	0.35 176	0.31 173	0.66 339	0.30 168	0.31 264	0.65 443	0.31 307	0.17 399	0.13 396	0.20 467	0.15 334	0.17 390	0.12 212

EKT-Stereo	0.35 299	0.23 416	0.39 296	0.43 479	0.29 499	0.38 305	0.31 309	0.69 369	0.64 364	0.45 283	0.63 323	0.49 330	0.27 192	0.56 328	0.33 331	0.18 435	0.14 438	0.18 384	0.15 334	0.16 347	0.16 403

iinet-f	0.67 599	0.26 501	2.15 717	0.39 325	0.31 542	1.19 666	0.56 616	0.84 464	0.84 491	0.80 486	1.17 600	1.05 605	0.84 627	0.71 493	1.21 675	0.20 500	0.18 553	0.17 328	0.15 334	0.20 482	0.20 511

TestStereo1	0.43 412	0.23 416	0.41 321	0.51 608	0.24 324	0.34 251	0.40 496	0.77 435	0.90 537	0.68 415	0.96 500	0.48 322	0.46 413	0.91 599	0.32 317	0.16 340	0.13 396	0.18 384	0.15 334	0.14 219	0.13 265

x	0.39 369	0.24 458	0.41 321	0.34 141	0.23 285	0.52 410	0.32 340	0.86 471	0.52 309	0.57 341	0.70 356	0.59 395	0.50 439	0.49 267	0.46 492	0.17 399	0.15 471	0.17 328	0.15 334	0.17 390	0.16 403

SA-5K	0.43 412	0.23 416	0.41 321	0.51 608	0.24 324	0.34 251	0.40 496	0.77 435	0.90 537	0.68 415	0.96 500	0.48 322	0.46 413	0.91 599	0.32 317	0.16 340	0.13 396	0.18 384	0.15 334	0.14 219	0.13 265

iRaft-Stereo_5w	0.45 431	0.21 353	0.48 434	0.42 456	0.28 468	0.31 201	0.54 605	0.63 311	0.62 345	0.62 361	0.89 471	1.01 591	0.69 561	0.75 520	0.66 571	0.13 128	0.12 319	0.17 328	0.15 334	0.14 219	0.15 352

dd	0.43 412	0.38 607	0.55 501	0.44 500	0.25 359	0.47 389	0.38 461	0.70 385	1.05 611	0.59 345	0.65 332	0.42 283	0.39 366	0.66 452	0.50 508	0.24 578	0.15 471	0.21 510	0.15 334	0.22 533	0.18 450

DAS	0.51 515	0.25 484	0.60 523	0.48 563	0.31 542	0.58 459	0.41 512	0.83 460	0.97 573	0.89 561	1.12 574	0.70 459	0.75 593	0.82 555	0.43 454	0.17 399	0.13 396	0.18 384	0.15 334	0.20 482	0.18 450

SepStereo	0.51 515	0.25 484	0.60 523	0.48 563	0.31 542	0.58 459	0.41 512	0.83 460	0.97 573	0.89 561	1.12 574	0.70 459	0.75 593	0.93 608	0.43 454	0.17 399	0.13 396	0.18 384	0.15 334	0.20 482	0.18 450

HHNet	0.41 394	0.17 162	0.41 321	0.34 141	0.37 599	0.33 233	0.34 371	0.69 369	0.75 428	0.86 539	1.30 630	0.52 348	0.32 270	0.52 290	0.35 367	0.15 279	0.11 246	0.19 432	0.15 334	0.15 288	0.24 570

AAGNet	1.43 706	0.20 306	0.48 434	0.44 500	0.25 359	0.29 159	0.31 309	0.65 329	0.68 385	0.97 603	0.86 451	0.67 448	0.62 516	0.64 436	20.63 775	0.16 340	0.11 246	0.19 432	0.15 334	0.19 461	0.12 212

TransformOpticalFlow	0.44 420	0.20 306	0.47 413	0.41 408	0.23 285	0.37 292	0.47 557	0.94 506	0.76 437	0.65 391	1.14 587	0.73 485	0.56 479	0.76 525	0.32 317	0.15 279	0.10 99	0.17 328	0.15 334	0.14 219	0.13 265

OMP-Stereo	0.42 402	0.22 394	0.46 399	0.52 624	0.24 324	0.36 278	0.25 171	0.71 394	0.78 457	0.77 474	0.64 329	0.89 552	0.39 366	0.91 599	0.35 367	0.15 279	0.12 319	0.20 467	0.15 334	0.15 288	0.12 212

NRIStereo	0.36 318	0.20 306	0.45 382	0.41 408	0.23 285	0.34 251	0.26 197	0.65 329	0.55 324	0.64 382	0.63 323	0.56 365	0.37 347	0.65 443	0.37 404	0.15 279	0.11 246	0.18 384	0.15 334	0.17 390	0.14 317

ASMatch	0.48 471	0.19 253	0.45 382	0.39 325	0.28 468	0.37 292	0.26 197	0.74 418	0.68 385	0.76 468	2.34 705	0.61 407	0.52 448	0.62 407	0.37 404	0.14 195	0.12 319	0.17 328	0.15 334	0.14 219	0.21 531

PFNet	0.42 402	0.18 205	0.58 515	0.43 479	0.24 324	0.43 356	0.32 340	0.74 418	0.78 457	1.00 617	0.74 374	0.68 449	0.39 366	0.72 499	0.37 404	0.16 340	0.10 99	0.20 467	0.15 334	0.16 347	0.13 265

DeepStereo_RVC	0.36 318	0.21 353	0.47 413	0.40 370	0.24 324	0.26 103	0.22 103	0.60 288	0.38 213	0.69 423	0.67 345	0.57 371	0.51 444	0.56 328	0.39 422	0.16 340	0.12 319	0.18 384	0.15 334	0.19 461	0.18 450

CRE-IMP	0.36 318	0.23 416	0.49 447	0.42 456	0.24 324	0.41 344	0.21 83	0.57 259	0.41 235	0.65 391	0.72 360	0.53 352	0.37 347	0.61 397	0.38 414	0.17 399	0.11 246	0.19 432	0.15 334	0.21 508	0.18 450

TestStereo	0.38 352	0.31 560	0.40 310	0.45 525	0.20 160	0.40 324	0.37 439	0.66 340	0.65 369	0.53 324	0.78 398	0.47 316	0.40 372	0.55 315	0.37 404	0.18 435	0.13 396	0.20 467	0.15 334	0.22 533	0.13 265

raft+_RVC	0.38 352	0.19 253	0.35 227	0.37 251	0.25 359	0.45 377	0.37 439	0.78 441	0.89 534	0.51 312	0.78 398	0.50 336	0.29 228	0.53 299	0.40 430	0.15 279	0.12 319	0.17 328	0.15 334	0.14 219	0.12 212

RALAANet	0.38 352	0.23 416	0.48 434	0.42 456	0.29 499	0.35 262	0.25 171	0.86 471	0.64 364	0.67 409	0.65 332	0.60 401	0.29 228	0.60 387	0.34 348	0.15 279	0.12 319	0.17 328	0.15 334	0.21 508	0.13 265

ACVNet	0.46 442	0.23 416	0.36 243	0.39 325	0.28 468	0.58 459	0.40 496	0.87 478	0.80 468	0.64 382	0.96 500	0.79 513	0.60 503	0.63 421	0.67 574	0.17 399	0.15 471	0.16 278	0.15 334	0.18 422	0.15 352

acv_ft	0.51 515	0.23 416	0.56 507	0.44 500	0.28 468	0.86 603	0.39 483	0.91 496	0.80 468	0.97 603	0.96 500	0.79 513	0.59 499	0.63 421	0.87 621	0.17 399	0.15 471	0.16 278	0.15 334	0.17 390	0.15 352

SuperB	1.04 671	0.37 597	4.81 742	0.43 479	0.31 542	0.99 627	0.46 549	1.02 545	2.09 718	1.09 649	1.09 567	0.75 495	0.81 615	1.06 632	1.76 702	0.19 470	0.15 471	0.17 328	0.15 334	2.82 757	0.26 584

HSM-Net_RVC	0.53 531	0.22 394	0.35 227	0.37 251	0.21 195	0.85 600	0.37 439	1.23 642	0.93 556	0.90 569	1.15 593	1.26 645	0.63 522	0.72 499	0.48 503	0.17 399	0.13 396	0.16 278	0.15 334	0.17 390	0.15 352
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NoBS	0.18 8	0.15 75	0.22 3	0.37 251	0.18 78	0.14 3	0.24 158	0.16 1	0.14 4	0.15 2	0.19 21	0.14 2	0.13 2	0.19 1	0.24 159	0.14 195	0.12 319	0.19 432	0.16 373	0.16 347	0.10 67

zzzzzzz1	0.60 582	0.31 560	4.33 741	0.42 456	0.26 407	0.44 365	0.39 483	0.73 412	0.77 446	0.51 312	0.70 356	0.72 472	0.48 424	0.60 387	0.42 444	0.14 195	0.12 319	0.17 328	0.16 373	0.18 422	0.14 317

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 97	0.20 306	0.31 140	0.37 251	0.19 112	0.28 144	0.22 103	0.33 62	0.26 79	0.23 65	0.29 138	0.23 83	0.18 46	0.39 151	0.28 267	0.13 128	0.12 319	0.17 328	0.16 373	0.17 390	0.12 212

VeloStereo	0.21 59	0.14 28	0.29 98	0.30 27	0.23 285	0.14 3	0.13 1	0.23 8	0.19 21	0.25 95	0.21 37	0.28 145	0.20 85	0.31 68	0.23 138	0.20 500	0.19 573	0.18 384	0.16 373	0.20 482	0.21 531

flow	0.21 59	0.14 28	0.29 98	0.30 27	0.23 285	0.14 3	0.13 1	0.23 8	0.19 21	0.25 95	0.21 37	0.28 145	0.20 85	0.30 55	0.23 138	0.20 500	0.19 573	0.18 384	0.16 373	0.20 482	0.21 531

SE	0.32 248	0.26 501	0.34 210	0.34 141	0.21 195	0.50 399	0.33 352	0.58 268	0.52 309	0.51 312	0.54 290	0.32 181	0.35 308	0.31 68	0.25 193	0.17 399	0.13 396	0.19 432	0.16 373	0.21 508	0.18 450

Hybrid-DGEV-03	0.45 431	0.19 253	0.33 185	0.43 479	0.27 443	0.56 447	0.26 197	0.65 329	0.74 423	0.94 589	1.92 691	0.61 407	0.30 247	0.55 315	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.18 384	0.16 373	0.14 219	0.11 149

Hybrid-DGEV-2	0.41 394	0.21 353	0.42 342	0.47 555	0.29 499	0.59 471	0.23 137	0.82 455	0.99 582	0.64 382	0.63 323	0.60 401	0.65 539	0.58 363	0.33 331	0.14 195	0.12 319	0.18 384	0.16 373	0.14 219	0.12 212

BStereo	0.27 188	0.16 109	0.88 627	0.34 141	0.22 230	0.22 45	0.31 309	0.39 107	0.41 235	0.26 110	0.24 75	0.26 127	0.19 68	0.42 189	0.28 267	0.10 15	0.12 319	0.12 63	0.16 373	0.12 111	0.14 317

Anonymus123	0.30 231	0.16 109	0.88 627	0.34 141	0.22 230	0.64 509	0.31 309	0.54 242	0.41 235	0.26 110	0.24 75	0.26 127	0.19 68	0.42 189	0.28 267	0.10 15	0.12 319	0.12 63	0.16 373	0.12 111	0.14 317

NLCSM	0.34 280	0.21 353	0.34 210	0.44 500	0.29 499	0.54 425	0.36 421	0.52 227	0.47 281	0.46 291	0.37 203	0.34 199	0.34 302	0.71 493	0.41 436	0.16 340	0.17 528	0.17 328	0.16 373	0.17 390	0.16 403

FE-Mocha	0.32 248	0.19 253	0.50 461	0.38 292	0.27 443	0.30 181	0.20 54	0.71 394	0.36 186	0.65 391	0.56 303	0.54 356	0.25 155	0.38 143	0.22 96	0.15 279	0.10 99	0.17 328	0.16 373	0.13 165	0.12 212

coex_refinement	0.53 531	0.21 353	0.39 296	0.44 500	0.30 518	0.76 565	0.39 483	1.09 574	0.90 537	0.85 531	1.12 574	1.00 587	0.56 479	0.63 421	0.81 605	0.21 519	0.13 396	0.16 278	0.16 373	0.20 482	0.21 531

FACV-RUCA	0.43 412	0.28 533	0.47 413	0.45 525	0.33 571	0.58 459	0.34 371	0.82 455	0.73 413	0.57 341	0.84 437	0.47 316	0.50 439	0.54 306	0.39 422	0.22 547	0.15 471	0.35 655	0.16 373	0.28 595	0.21 531

rvit_stereo_0081_aga	0.31 240	0.28 533	0.44 369	0.42 456	0.29 499	0.34 251	0.31 309	0.44 168	0.40 231	0.39 248	0.44 232	0.40 260	0.32 270	0.42 189	0.29 290	0.23 565	0.17 528	0.19 432	0.16 373	0.20 482	0.15 352

rvit_stereo_0081	0.32 248	0.24 458	0.47 413	0.43 479	0.26 407	0.30 181	0.37 439	0.42 141	0.55 324	0.36 216	0.40 218	0.39 246	0.35 308	0.43 203	0.33 331	0.22 547	0.16 507	0.19 432	0.16 373	0.19 461	0.13 265

rvit_stereo_0082	0.32 248	0.24 458	0.47 413	0.43 479	0.26 407	0.30 181	0.37 439	0.42 141	0.55 324	0.36 216	0.40 218	0.39 246	0.35 308	0.43 203	0.33 331	0.22 547	0.16 507	0.19 432	0.16 373	0.19 461	0.13 265

rvit_stereo_0080	0.31 240	0.25 484	0.40 310	0.39 325	0.28 468	0.27 121	0.46 549	0.49 201	0.44 259	0.35 211	0.42 224	0.40 260	0.28 209	0.41 175	0.33 331	0.22 547	0.17 528	0.17 328	0.16 373	0.22 533	0.15 352

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 557	3.08 761	2.43 724	0.31 58	0.18 78	0.29 159	0.20 54	0.37 89	0.32 145	0.28 145	0.24 75	0.18 26	0.18 46	0.31 68	0.22 96	1.09 735	0.08 2	0.17 328	0.16 373	0.14 219	0.97 733

test_sample2	0.42 402	0.22 394	0.43 357	0.33 108	0.21 195	0.58 459	0.39 483	0.95 513	0.67 378	0.63 370	0.77 386	0.69 454	0.57 482	0.61 397	0.38 414	0.19 470	0.14 438	0.18 384	0.16 373	0.19 461	0.18 450

SMFormer	0.51 515	0.23 416	0.62 529	0.34 141	0.20 160	0.62 489	0.34 371	1.21 629	1.02 596	0.81 499	1.01 526	0.71 463	0.65 539	0.84 568	0.55 539	0.19 470	0.15 471	0.18 384	0.16 373	0.18 422	0.18 450

tta	0.51 515	0.23 416	0.62 529	0.34 141	0.20 160	0.62 489	0.34 371	1.21 629	1.02 596	0.81 499	1.01 526	0.71 463	0.65 539	0.84 568	0.55 539	0.19 470	0.15 471	0.18 384	0.16 373	0.15 288	0.14 317

AE-Stereo	0.34 280	0.21 353	0.42 342	0.48 563	0.31 542	0.48 392	0.35 398	0.61 296	0.62 345	0.32 188	0.55 300	0.52 348	0.27 192	0.47 250	0.29 290	0.13 128	0.13 396	0.18 384	0.16 373	0.15 288	0.12 212

whm_eth	0.31 240	0.25 484	0.40 310	0.39 325	0.28 468	0.27 121	0.46 549	0.49 201	0.44 259	0.35 211	0.42 224	0.40 260	0.28 209	0.41 175	0.33 331	0.22 547	0.17 528	0.17 328	0.16 373	0.22 533	0.15 352

MIM_Stereo	0.38 352	0.17 162	0.53 489	0.37 251	0.24 324	0.27 121	0.24 158	0.70 385	0.54 317	0.72 447	1.00 523	0.63 417	0.29 228	0.64 436	0.38 414	0.13 128	0.14 438	0.17 328	0.16 373	0.14 219	0.11 149

PCWNet_CMD	0.48 471	0.24 458	0.52 482	0.39 325	0.27 443	0.63 501	0.30 281	0.95 513	0.96 570	0.86 539	1.07 561	0.79 513	0.44 401	0.57 340	0.43 454	0.17 399	0.12 319	0.21 510	0.16 373	0.24 563	0.19 485

4D-IteraStereo	0.33 268	0.18 205	0.40 310	0.40 370	0.24 324	0.32 221	0.27 221	0.58 268	0.72 406	0.65 391	0.54 290	0.42 283	0.23 130	0.45 221	0.28 267	0.14 195	0.09 28	0.19 432	0.16 373	0.16 347	0.11 149

CBFPSM	0.59 579	0.22 394	1.31 683	0.38 292	0.27 443	1.12 654	0.65 642	0.79 445	0.82 481	0.80 486	0.81 419	1.35 667	0.87 634	0.67 463	0.76 595	0.16 340	0.15 471	0.15 236	0.16 373	0.17 390	0.22 553

RAFT_CTSACE	0.45 431	0.20 306	0.44 369	0.45 525	0.27 443	0.34 251	0.39 483	0.60 288	0.73 413	0.76 468	1.44 656	0.83 527	0.38 353	1.08 638	0.26 223	0.12 65	0.13 396	0.18 384	0.16 373	0.15 288	0.11 149

CRFU-Net	0.57 565	0.27 519	0.57 511	0.46 547	0.30 518	1.20 667	0.52 596	1.10 577	0.56 332	1.00 617	0.98 515	1.06 607	0.79 610	0.81 552	0.71 587	0.21 519	0.19 573	0.18 384	0.16 373	0.18 422	0.19 485

GLC_STEREO	0.29 213	0.19 253	0.27 64	0.44 500	0.19 112	0.31 201	0.26 197	0.47 187	0.43 251	0.37 223	0.47 247	0.41 272	0.23 130	0.50 275	0.34 348	0.14 195	0.18 553	0.19 432	0.16 373	0.16 347	0.13 265

AASNet	0.53 531	0.25 484	0.52 482	0.49 578	0.32 559	0.74 553	0.40 496	1.50 697	0.86 504	0.86 539	0.92 482	0.64 423	0.59 499	0.59 381	0.79 600	0.23 565	0.19 573	0.20 467	0.16 373	0.21 508	0.19 485

test_3	0.36 318	0.19 253	0.44 369	0.44 500	0.23 285	0.48 392	0.36 421	0.66 340	0.82 481	0.64 382	0.45 236	0.68 449	0.25 155	0.41 175	0.31 307	0.12 65	0.10 99	0.18 384	0.16 373	0.15 288	0.11 149

Patchmatch Stereo++	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.22 103	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.58 380	0.38 353	0.58 363	0.36 385	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352
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
NF-Stereo	0.38 352	0.20 306	0.45 382	0.41 408	0.25 359	0.26 103	0.31 309	0.69 369	0.70 393	0.65 391	0.77 386	0.57 371	0.30 247	0.67 463	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.16 347	0.27 595

OCTAStereo	0.38 352	0.20 306	0.46 399	0.41 408	0.25 359	0.26 103	0.31 309	0.69 369	0.70 393	0.65 391	0.77 386	0.58 380	0.30 247	0.67 463	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.16 347	0.27 595

PSM-adaLoss	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.31 309	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.58 380	0.38 353	0.56 328	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

ROB_FTStereo_v2	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.31 309	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.57 371	0.38 353	0.57 340	0.36 385	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

ROB_FTStereo	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.25 92	0.21 83	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.58 380	0.38 353	0.57 340	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

HUI-Stereo	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.22 103	0.60 288	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.58 380	0.38 353	0.50 275	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

DEmStereo	0.48 471	0.17 162	0.50 461	0.38 292	0.25 359	0.59 471	0.34 371	0.63 311	0.74 423	0.89 561	1.66 676	0.58 380	1.06 669	0.60 387	0.42 444	0.14 195	0.11 246	0.16 278	0.16 373	0.14 219	0.15 352

SST-Stereo	0.40 381	0.19 253	0.45 382	0.42 456	0.25 359	0.25 92	0.21 83	0.66 340	0.47 281	1.08 647	0.79 409	0.72 472	0.43 390	0.77 535	0.35 367	0.16 340	0.11 246	0.20 467	0.16 373	0.19 461	0.15 352

RAFT_R40	0.40 381	0.19 253	0.44 369	0.43 479	0.25 359	0.23 58	0.26 197	0.67 350	0.67 378	0.98 608	0.78 398	0.72 472	0.43 390	0.76 525	0.35 367	0.16 340	0.11 246	0.20 467	0.16 373	0.18 422	0.14 317

DRaft	0.49 490	0.17 162	0.47 413	0.37 251	0.25 359	0.58 459	0.40 496	0.65 329	0.85 499	1.02 625	1.75 683	0.50 336	0.82 620	0.63 421	0.40 430	0.13 128	0.11 246	0.16 278	0.16 373	0.14 219	0.15 352

RE-Stereo	0.38 352	0.20 306	0.46 399	0.41 408	0.25 359	0.26 103	0.31 309	0.69 369	0.70 393	0.65 391	0.77 386	0.58 380	0.30 247	0.67 463	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.16 347	0.27 595

TVStereo	0.38 352	0.20 306	0.46 399	0.41 408	0.25 359	0.26 103	0.31 309	0.69 369	0.70 393	0.65 391	0.77 386	0.58 380	0.30 247	0.67 463	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.16 347	0.27 595

iGMRVC	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.30 281	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.58 380	0.38 353	0.58 363	0.36 385	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

IRAFT_RVC	0.42 402	0.20 306	0.48 434	0.44 500	0.24 324	0.27 121	0.54 605	0.74 418	0.77 446	0.76 468	0.80 412	0.73 485	0.51 444	0.70 487	0.36 385	0.17 399	0.10 99	0.21 510	0.16 373	0.16 347	0.14 317

iRAFT	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.22 103	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.58 380	0.38 353	0.58 363	0.36 385	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

RAFT-IKP	0.35 299	0.23 416	0.47 413	0.41 408	0.22 230	0.24 72	0.28 251	0.59 275	0.36 186	0.63 370	0.73 365	0.57 371	0.38 353	0.58 363	0.36 385	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.20 482	0.15 352

GEStereo_RVC	0.55 546	0.29 545	0.63 539	0.49 578	0.31 542	0.70 536	0.54 605	1.22 637	0.92 549	0.82 508	0.85 447	0.85 532	0.63 522	0.90 592	0.65 568	0.24 578	0.16 507	0.19 432	0.16 373	0.21 508	0.22 553

CFNet_pseudo	0.46 442	0.24 458	0.52 482	0.37 251	0.27 443	0.58 459	0.30 281	0.86 471	0.88 518	0.82 508	1.03 540	0.75 495	0.47 419	0.58 363	0.44 472	0.17 399	0.12 319	0.24 564	0.16 373	0.24 563	0.19 485

XX-Stereo	0.37 335	0.17 162	0.45 382	0.55 650	0.36 592	0.38 305	0.20 54	0.60 288	0.30 120	0.46 291	1.30 630	0.73 485	0.26 176	0.56 328	0.26 223	0.16 340	0.11 246	0.17 328	0.16 373	0.14 219	0.10 67

GES	0.44 420	0.23 416	0.57 511	0.40 370	0.30 518	0.59 471	0.36 421	0.96 517	0.68 385	0.74 458	0.83 431	0.47 316	0.48 424	0.67 463	0.43 454	0.22 547	0.16 507	0.17 328	0.16 373	0.18 422	0.23 561

222	1.18 692	0.22 394	0.44 369	0.37 251	0.22 230	0.79 574	0.37 439	1.31 666	0.89 534	0.92 582	1.08 564	0.72 472	0.71 578	0.66 452	13.89 768	0.20 500	0.15 471	0.17 328	0.16 373	0.18 422	0.19 485

AFF-stereo	0.38 352	0.19 253	0.39 296	0.37 251	0.21 195	0.27 121	0.31 309	0.65 329	0.66 373	0.64 382	1.13 581	0.76 503	0.39 366	0.55 315	0.33 331	0.11 39	0.09 28	0.16 278	0.16 373	0.13 165	0.11 149

DMCA	0.45 431	0.26 501	0.50 461	0.38 292	0.28 468	0.51 404	0.34 371	0.93 501	0.68 385	0.75 460	0.83 431	0.79 513	0.53 454	0.51 283	0.54 534	0.21 519	0.16 507	0.21 510	0.16 373	0.19 461	0.21 531

MSMDNet	0.48 471	0.24 458	0.52 482	0.39 325	0.27 443	0.63 501	0.30 281	0.96 517	0.96 570	0.86 539	1.07 561	0.79 513	0.44 401	0.57 340	0.43 454	0.17 399	0.12 319	0.20 467	0.16 373	0.23 550	0.19 485

ccs_rob	0.46 442	0.24 458	0.52 482	0.37 251	0.27 443	0.58 459	0.31 309	0.86 471	0.88 518	0.82 508	1.02 535	0.75 495	0.47 419	0.58 363	0.44 472	0.17 399	0.12 319	0.24 564	0.16 373	0.24 563	0.19 485

DISCO	0.70 607	0.26 501	0.68 565	0.44 500	0.31 542	1.14 656	0.51 593	1.23 642	1.23 656	0.81 499	1.05 550	1.50 682	0.85 628	1.82 706	1.03 657	0.19 470	0.15 471	0.18 384	0.16 373	0.24 563	0.23 561

LE_ROB	4.42 751	0.24 458	2.75 727	0.42 456	0.23 285	1.57 697	0.90 696	1.71 717	17.88 780	16.56 782	4.88 751	5.17 748	18.85 782	1.63 696	14.62 770	0.17 399	0.14 438	0.16 278	0.16 373	0.19 461	0.17 429

FAST (zero-shot)	0.28 196	0.18 205	0.46 399	0.51 608	0.57 691	0.18 22	0.25 171	0.54 242	0.22 33	0.22 55	0.31 157	0.27 138	0.25 155	0.42 189	0.24 159	0.21 519	0.18 553	0.15 236	0.17 434	0.14 219	0.17 429

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 123	0.16 109	0.30 116	0.35 190	0.18 78	0.36 278	0.17 7	0.37 89	0.37 203	0.29 160	0.23 58	0.23 83	0.24 142	0.29 34	0.22 96	0.16 340	0.15 471	0.21 510	0.17 434	0.19 461	0.15 352

DepthFocus	0.19 20	0.13 5	0.31 140	0.29 14	0.23 285	0.17 18	0.20 54	0.27 23	0.18 15	0.24 81	0.25 86	0.15 4	0.17 28	0.26 13	0.18 7	0.15 279	0.12 319	0.17 328	0.17 434	0.13 165	0.10 67

FLISNet	0.45 431	0.21 353	0.36 243	0.34 141	0.35 587	0.28 144	0.31 309	0.72 401	0.46 274	0.87 547	1.13 581	1.09 618	0.76 596	0.69 480	0.56 541	0.12 65	0.10 99	0.17 328	0.17 434	0.17 390	0.15 352

CoSv	0.45 431	0.21 353	0.36 243	0.34 141	0.35 587	0.28 144	0.31 309	0.72 401	0.46 274	0.87 547	1.13 581	1.09 618	0.76 596	0.69 480	0.56 541	0.12 65	0.10 99	0.17 328	0.17 434	0.17 390	0.15 352

tg	0.33 268	0.18 205	0.37 260	0.39 325	0.22 230	0.38 305	0.26 197	0.70 385	0.56 332	0.47 298	0.65 332	0.42 283	0.24 142	0.55 315	0.33 331	0.14 195	0.10 99	0.18 384	0.17 434	0.14 219	0.11 149

rvit_stereo_0083	0.34 280	0.24 458	0.50 461	0.44 500	0.27 443	0.34 251	0.35 398	0.45 175	0.62 345	0.37 223	0.47 247	0.42 283	0.35 308	0.40 163	0.36 385	0.22 547	0.20 588	0.20 467	0.17 434	0.20 482	0.14 317

CAS++	0.32 248	0.24 458	0.36 243	0.37 251	0.26 407	0.28 144	0.23 137	0.87 478	0.50 300	0.47 298	0.45 236	0.26 127	0.21 99	0.49 267	0.24 159	0.23 565	0.19 573	0.22 526	0.17 434	0.21 508	0.16 403
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 248	0.22 394	0.34 210	0.42 456	0.28 468	0.40 324	0.50 577	0.72 401	0.37 203	0.37 223	0.34 176	0.32 181	0.31 264	0.59 381	0.27 244	0.14 195	0.13 396	0.18 384	0.17 434	0.17 390	0.16 403

MyStereo06	0.38 352	0.21 353	0.61 525	0.41 408	0.28 468	0.41 344	0.50 577	0.95 513	0.35 176	0.62 361	0.54 290	0.76 503	0.27 192	0.50 275	0.29 290	0.14 195	0.13 396	0.18 384	0.17 434	0.17 390	0.15 352

MyStereo05	0.44 420	0.21 353	0.45 382	0.41 408	0.28 468	0.41 344	0.50 577	0.93 501	1.09 630	0.76 468	0.61 318	0.51 342	0.57 482	0.73 506	0.42 444	0.14 195	0.13 396	0.18 384	0.17 434	0.17 390	0.15 352

MyStereo04	0.44 420	0.22 394	0.44 369	0.42 456	0.28 468	0.40 324	0.50 577	1.00 531	1.08 628	0.62 361	0.58 310	0.55 361	0.57 482	0.71 493	0.44 472	0.14 195	0.13 396	0.18 384	0.17 434	0.17 390	0.16 403

MIF-Stereo (partial)	0.31 240	0.18 205	0.37 260	0.41 408	0.31 542	0.28 144	0.23 137	0.47 187	0.42 246	0.31 173	0.63 323	0.36 224	0.35 308	0.57 340	0.31 307	0.17 399	0.13 396	0.19 432	0.17 434	0.18 422	0.14 317

DisPM	0.39 369	0.19 253	0.44 369	0.41 408	0.27 443	0.24 72	0.31 309	0.65 329	0.57 334	0.87 547	0.87 459	0.60 401	0.32 270	0.76 525	0.32 317	0.18 435	0.12 319	0.19 432	0.17 434	0.15 288	0.20 511

IER	0.46 442	0.23 416	0.50 461	0.38 292	0.28 468	0.69 531	0.35 398	0.80 449	0.66 373	0.83 520	0.94 486	0.75 495	0.77 603	0.60 387	0.42 444	0.17 399	0.14 438	0.17 328	0.17 434	0.17 390	0.15 352

raft_robust	0.41 394	0.23 416	0.36 243	0.42 456	0.21 195	0.40 324	0.33 352	0.79 445	0.98 577	0.79 483	0.87 459	0.39 246	0.33 289	0.84 568	0.29 290	0.13 128	0.12 319	0.16 278	0.17 434	0.15 288	0.12 212

CSP-Net	0.56 557	0.27 519	0.49 447	0.41 408	0.28 468	1.22 669	0.50 577	1.23 642	0.72 406	0.95 597	0.95 496	0.89 552	0.62 516	0.83 563	0.62 559	0.26 598	0.17 528	0.17 328	0.17 434	0.18 422	0.17 429

FTStereo	0.56 557	0.20 306	0.37 260	0.41 408	0.25 359	0.40 324	0.79 681	0.66 340	0.43 251	1.09 649	3.27 729	0.70 459	0.73 585	0.55 315	0.33 331	0.14 195	0.13 396	0.19 432	0.17 434	0.15 288	0.30 619

GrayStereo	0.49 490	0.19 253	0.42 342	0.46 547	0.28 468	0.53 418	0.67 648	0.69 369	0.63 356	1.02 625	1.47 662	0.78 511	0.76 596	0.56 328	0.33 331	0.14 195	0.12 319	0.17 328	0.17 434	0.15 288	0.29 609

Pruner-Stereo	0.38 352	0.20 306	0.45 382	0.40 370	0.25 359	0.22 45	0.24 158	0.67 350	0.55 324	0.89 561	0.76 382	0.68 449	0.29 228	0.62 407	0.35 367	0.18 435	0.12 319	0.20 467	0.17 434	0.17 390	0.18 450

ICVP	0.46 442	0.25 484	0.38 274	0.48 563	0.28 468	0.58 459	0.43 532	1.00 531	0.70 393	0.67 409	0.95 496	0.75 495	0.55 472	0.53 299	0.54 534	0.23 565	0.17 528	0.19 432	0.17 434	0.19 461	0.20 511
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.32 248	0.19 253	0.37 260	0.39 325	0.22 230	0.31 201	0.29 260	0.68 360	0.51 306	0.49 303	0.66 339	0.37 228	0.23 130	0.45 221	0.33 331	0.14 195	0.10 99	0.18 384	0.17 434	0.15 288	0.12 212

sAnonymous2	0.40 381	0.39 615	0.85 620	0.48 563	0.37 599	0.40 324	0.46 549	0.57 259	0.52 309	0.38 235	0.46 241	0.35 214	0.42 384	0.43 203	0.30 298	0.19 470	0.14 438	0.18 384	0.17 434	0.57 700	0.44 682

CroCo_RVC	0.40 381	0.39 615	0.85 620	0.48 563	0.37 599	0.40 324	0.46 549	0.57 259	0.52 309	0.38 235	0.46 241	0.35 214	0.42 384	0.43 203	0.30 298	0.19 470	0.14 438	0.18 384	0.17 434	0.57 700	0.44 682

xxxx	1.01 666	0.22 394	0.43 357	0.36 224	0.21 195	0.82 593	0.36 421	1.32 667	0.88 518	0.71 436	0.94 486	0.97 577	0.63 522	0.64 436	10.58 764	0.20 500	0.16 507	0.18 384	0.17 434	0.19 461	0.19 485

test_xeample	1.01 666	0.21 353	0.42 342	0.35 190	0.21 195	0.71 542	0.39 483	1.23 642	0.86 504	0.81 499	1.04 546	0.69 454	0.61 509	0.69 480	10.93 765	0.19 470	0.15 471	0.18 384	0.17 434	0.18 422	0.17 429

GMStereo	0.39 369	0.37 597	0.54 495	0.40 370	0.26 407	0.42 351	0.36 421	0.59 275	1.04 607	0.55 334	0.51 268	0.37 228	0.35 308	0.54 306	0.41 436	0.19 470	0.13 396	0.16 278	0.17 434	0.24 563	0.18 450
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.54 543	0.26 501	0.66 556	0.44 500	0.40 620	0.99 627	0.41 512	0.98 524	0.75 428	0.83 520	0.89 471	1.04 600	0.72 582	0.73 506	0.62 559	0.19 470	0.14 438	0.20 467	0.17 434	0.20 482	0.17 429

FENet	0.42 402	0.22 394	0.38 274	0.39 325	0.24 324	0.55 432	0.32 340	0.79 445	0.70 393	0.71 436	0.72 360	0.63 417	0.57 482	0.62 407	0.44 472	0.19 470	0.13 396	0.19 432	0.17 434	0.18 422	0.19 485

RASNet	0.53 531	0.22 394	0.52 482	0.38 292	0.22 230	0.68 529	0.38 461	0.97 521	0.88 518	0.73 453	1.04 546	1.03 598	0.92 646	0.90 592	0.86 615	0.16 340	0.14 438	0.14 179	0.17 434	0.15 288	0.13 265

MWDA-net	0.50 506	0.23 416	0.58 515	0.41 408	0.30 518	0.78 570	0.48 565	0.83 460	0.86 504	0.98 608	0.85 447	0.72 472	0.81 615	0.75 520	0.42 444	0.19 470	0.13 396	0.18 384	0.18 464	0.19 461	0.21 531

MWSP-net	0.52 523	0.23 416	0.54 495	0.45 525	0.30 518	0.70 536	0.81 683	1.02 545	0.92 549	0.75 460	0.78 398	0.91 559	0.73 585	0.62 407	0.52 525	0.19 470	0.15 471	0.19 432	0.18 464	0.21 508	0.22 553

Selective-IGEV-i16pc	0.56 557	0.20 306	1.13 659	0.40 370	0.31 542	2.00 715	0.66 645	0.68 360	1.11 632	0.51 312	0.81 419	0.68 449	0.36 337	0.67 463	0.40 430	0.31 637	0.17 528	0.17 328	0.18 464	0.19 461	0.20 511

DFGA-Net	0.45 431	0.29 545	0.80 616	0.42 456	0.32 559	0.53 418	0.35 398	0.78 441	0.89 534	0.66 404	0.75 376	0.48 322	0.39 366	0.74 514	0.60 552	0.15 279	0.13 396	0.19 432	0.18 464	0.20 482	0.17 429

G2L-Stereo	0.49 490	0.23 416	0.48 434	0.43 479	0.26 407	0.47 389	0.42 523	0.93 501	0.78 457	0.84 527	0.86 451	0.91 559	0.52 448	0.78 540	0.70 582	0.20 500	0.17 528	0.22 526	0.18 464	0.17 390	0.21 531

DDVS	0.52 523	0.30 555	0.56 507	0.41 408	0.31 542	0.71 542	0.34 371	0.91 496	0.67 378	0.85 531	0.89 471	1.12 626	0.46 413	0.86 579	0.60 552	0.22 547	0.16 507	0.22 526	0.18 464	0.25 572	0.26 584

ACV-stereo	0.62 587	0.34 579	1.00 644	0.43 479	0.31 542	1.20 667	0.40 496	0.75 425	0.83 486	0.64 382	0.77 386	2.10 706	1.03 666	0.81 552	0.64 566	0.21 519	0.17 528	0.18 384	0.18 464	0.21 508	0.21 531

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 402	0.20 306	0.74 594	0.38 292	0.43 640	0.39 318	0.26 197	0.94 506	0.49 293	0.53 324	0.77 386	0.93 568	0.45 406	0.63 421	0.24 159	0.16 340	0.10 99	0.17 328	0.18 464	0.20 482	0.20 511

rvit_stereo_ft	0.33 268	0.25 484	0.47 413	0.52 624	0.32 559	0.33 233	0.47 557	0.49 201	0.50 300	0.34 199	0.41 221	0.41 272	0.32 270	0.48 261	0.34 348	0.22 547	0.14 438	0.19 432	0.18 464	0.19 461	0.14 317

DispNO	0.47 458	0.23 416	0.71 580	0.39 325	0.31 542	0.60 478	0.38 461	0.89 486	0.77 446	0.75 460	0.84 437	0.72 472	0.54 466	0.73 506	0.46 492	0.19 470	0.14 438	0.20 467	0.18 464	0.16 347	0.17 429

CASnet	0.30 231	0.20 306	0.33 185	0.41 408	0.16 32	0.26 103	0.24 158	0.52 227	0.53 313	0.52 321	0.54 290	0.39 246	0.24 142	0.40 163	0.26 223	0.14 195	0.10 99	0.22 526	0.18 464	0.18 422	0.11 149
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.50 506	0.24 458	0.55 501	0.38 292	0.31 542	0.58 459	0.33 352	0.98 524	0.93 556	0.88 557	1.19 606	0.80 522	0.49 429	0.63 421	0.43 454	0.21 519	0.15 471	0.26 596	0.18 464	0.26 580	0.22 553

gwcnet-sp	0.48 471	0.23 416	0.70 575	0.40 370	0.26 407	0.81 585	0.41 512	0.89 486	0.84 491	0.91 574	0.76 382	0.66 441	0.61 509	0.66 452	0.50 508	0.18 435	0.17 528	0.18 384	0.18 464	0.18 422	0.18 450

scenet	0.48 471	0.23 416	0.70 575	0.40 370	0.26 407	0.81 585	0.41 512	0.89 486	0.84 491	0.91 574	0.76 382	0.66 441	0.61 509	0.66 452	0.50 508	0.18 435	0.17 528	0.18 384	0.18 464	0.18 422	0.18 450

CASS	0.45 431	0.27 519	0.42 342	0.48 563	0.22 230	0.61 481	0.34 371	0.97 521	0.62 345	0.71 436	0.85 447	0.61 407	0.55 472	0.57 340	0.41 436	0.29 626	0.16 507	0.22 526	0.18 464	0.22 533	0.28 602
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.48 471	0.23 416	0.70 575	0.40 370	0.26 407	0.81 585	0.41 512	0.89 486	0.84 491	0.91 574	0.76 382	0.66 441	0.61 509	0.66 452	0.50 508	0.18 435	0.17 528	0.18 384	0.18 464	0.18 422	0.18 450

RAFT+CT+SA	0.39 369	0.23 416	0.36 243	0.51 608	0.27 443	0.29 159	0.46 549	0.75 425	0.80 468	0.51 312	0.89 471	0.41 272	0.40 372	0.78 540	0.32 317	0.14 195	0.11 246	0.18 384	0.18 464	0.15 288	0.14 317

test_5	0.43 412	0.24 458	0.43 357	0.52 624	0.28 468	0.28 144	0.42 523	0.72 401	0.82 481	0.62 361	0.91 478	0.72 472	0.55 472	0.79 547	0.35 367	0.14 195	0.11 246	0.18 384	0.18 464	0.18 422	0.16 403

NINENet	0.50 506	0.29 545	0.51 476	0.45 525	0.32 559	0.70 536	0.34 371	1.10 577	0.88 518	0.80 486	0.94 486	0.65 436	0.49 429	0.73 506	0.51 518	0.22 547	0.20 588	0.25 577	0.18 464	0.22 533	0.21 531

GMOStereo	0.37 335	0.19 253	0.38 274	0.43 479	0.24 324	0.37 292	0.38 461	0.52 227	0.62 345	0.87 547	0.84 437	0.64 423	0.35 308	0.37 135	0.28 267	0.13 128	0.11 246	0.20 467	0.18 464	0.15 288	0.11 149

error version	0.37 335	0.19 253	0.38 274	0.43 479	0.24 324	0.37 292	0.38 461	0.52 227	0.62 345	0.87 547	0.84 437	0.64 423	0.35 308	0.37 135	0.28 267	0.13 128	0.11 246	0.20 467	0.18 464	0.15 288	0.11 149

test-v	0.37 335	0.19 253	0.38 274	0.43 479	0.24 324	0.37 292	0.38 461	0.52 227	0.62 345	0.87 547	0.84 437	0.64 423	0.35 308	0.37 135	0.28 267	0.13 128	0.11 246	0.20 467	0.18 464	0.15 288	0.11 149

AACVNet	0.50 506	0.23 416	0.49 447	0.46 547	0.29 499	0.52 410	0.38 461	0.90 491	0.55 324	0.81 499	1.03 540	1.00 587	0.70 574	0.83 563	0.54 534	0.21 519	0.18 553	0.24 564	0.18 464	0.23 550	0.20 511

ADLNet2	0.55 546	0.25 484	0.65 550	0.47 555	0.30 518	0.83 596	0.50 577	1.05 558	0.95 569	0.80 486	0.98 515	0.99 583	0.69 561	0.77 535	0.73 590	0.20 500	0.16 507	0.17 328	0.18 464	0.21 508	0.21 531

CrosDoStereo	0.50 506	0.18 205	0.45 382	0.38 292	0.24 324	0.40 324	1.18 717	0.67 350	0.86 504	0.94 589	1.37 640	0.63 417	0.77 603	0.65 443	0.45 481	0.15 279	0.12 319	0.17 328	0.18 464	0.14 219	0.14 317

PSM-softLoss	0.38 352	0.20 306	0.48 434	0.41 408	0.26 407	0.30 181	0.35 398	0.69 369	0.46 274	0.62 361	0.82 425	0.59 395	0.33 289	0.70 487	0.39 422	0.19 470	0.12 319	0.20 467	0.18 464	0.16 347	0.22 553

KMStereo	0.38 352	0.20 306	0.48 434	0.41 408	0.26 407	0.30 181	0.35 398	0.69 369	0.46 274	0.62 361	0.82 425	0.59 395	0.33 289	0.70 487	0.39 422	0.19 470	0.12 319	0.20 467	0.18 464	0.16 347	0.22 553

DeepStereo_LL	0.50 506	0.18 205	0.45 382	0.38 292	0.24 324	0.40 324	1.18 717	0.67 350	0.86 504	0.94 589	1.37 640	0.63 417	0.77 603	0.65 443	0.45 481	0.15 279	0.12 319	0.17 328	0.18 464	0.14 219	0.14 317

THIR-Stereo	0.50 506	0.18 205	0.45 382	0.38 292	0.23 285	0.75 559	0.67 648	0.66 340	0.87 514	1.02 625	1.40 646	0.72 472	0.76 596	0.62 407	0.42 444	0.15 279	0.11 246	0.17 328	0.18 464	0.14 219	0.15 352

test-2	0.37 335	0.19 253	0.38 274	0.43 479	0.24 324	0.37 292	0.38 461	0.52 227	0.62 345	0.87 547	0.84 437	0.64 423	0.35 308	0.37 135	0.28 267	0.13 128	0.11 246	0.20 467	0.18 464	0.15 288	0.11 149

HGLStereo	0.56 557	0.28 533	0.57 511	0.50 592	0.37 599	0.80 580	0.45 545	1.02 545	0.78 457	0.86 539	1.14 587	0.89 552	0.82 620	0.76 525	0.73 590	0.21 519	0.20 588	0.19 432	0.18 464	0.19 461	0.21 531

GANet-RSSM	0.47 458	0.21 353	0.37 260	0.38 292	0.25 359	0.58 459	0.36 421	1.07 566	0.78 457	0.68 415	1.01 526	0.86 537	0.67 550	0.62 407	0.44 472	0.21 519	0.15 471	0.18 384	0.18 464	0.18 422	0.17 429

AdaStereo	0.50 506	0.32 565	0.47 413	0.48 563	0.25 359	0.67 526	0.32 340	1.17 617	0.88 518	0.75 460	0.99 520	0.75 495	0.49 429	0.67 463	0.46 492	0.27 608	0.12 319	0.28 618	0.18 464	0.23 550	0.18 450
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.
SME	0.40 381	0.20 306	0.35 227	0.36 224	0.19 112	0.79 574	0.31 309	0.79 445	0.73 413	0.56 337	0.77 386	0.43 292	0.51 444	0.57 340	0.36 385	0.16 340	0.17 528	0.19 432	0.19 497	0.18 422	0.16 403

S2M2_L	0.26 165	0.22 394	0.33 185	0.31 58	0.25 359	0.24 72	0.13 1	0.35 73	0.41 235	0.25 95	0.36 196	0.30 168	0.25 155	0.30 55	0.26 223	0.22 547	0.19 573	0.17 328	0.19 497	0.21 508	0.18 450
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_sample4	0.47 458	0.26 501	0.50 461	0.35 190	0.22 230	0.69 531	0.38 461	1.15 604	0.81 476	0.78 478	0.82 425	0.62 414	0.53 454	0.63 421	0.44 472	0.21 519	0.15 471	0.21 510	0.19 497	0.21 508	0.19 485

test_sample3	0.46 442	0.25 484	0.50 461	0.35 190	0.23 285	0.69 531	0.37 439	1.15 604	0.81 476	0.75 460	0.79 409	0.66 441	0.49 429	0.63 421	0.46 492	0.21 519	0.15 471	0.20 467	0.19 497	0.21 508	0.19 485

xx1	0.39 369	0.23 416	0.33 185	0.41 408	0.22 230	0.55 432	0.38 461	0.67 350	1.06 617	0.41 264	0.50 258	0.65 436	0.53 454	0.57 340	0.25 193	0.16 340	0.10 99	0.20 467	0.19 497	0.18 422	0.17 429

1111x	0.55 546	0.22 394	0.46 399	0.38 292	0.20 160	0.66 521	0.43 532	1.23 642	0.99 582	0.71 436	0.99 520	0.95 572	0.69 561	0.90 592	1.08 663	0.18 435	0.17 528	0.18 384	0.19 497	0.20 482	0.18 450

LL-Strereo	0.57 565	0.27 519	0.68 565	0.48 563	0.34 580	0.39 318	0.48 565	0.94 506	0.97 573	0.83 520	0.78 398	1.10 622	1.18 681	1.33 674	0.49 506	0.17 399	0.14 438	0.22 526	0.19 497	0.16 347	0.17 429

qqq	0.40 381	0.26 501	0.44 369	0.36 224	0.22 230	0.46 383	0.36 421	0.85 467	0.54 317	0.56 337	0.69 352	0.65 436	0.53 454	0.55 315	0.45 481	0.17 399	0.16 507	0.20 467	0.19 497	0.18 422	0.17 429

BUS	0.45 431	0.25 484	0.43 357	0.45 525	0.28 468	0.70 536	0.34 371	0.94 506	0.76 437	0.75 460	0.80 412	0.65 436	0.49 429	0.64 436	0.51 518	0.20 500	0.14 438	0.22 526	0.19 497	0.18 422	0.18 450

Wz-Net-LNSev	0.71 611	0.51 655	1.36 692	0.50 592	0.41 627	1.15 658	0.69 658	1.21 629	1.07 624	1.02 625	1.12 574	1.08 614	0.87 634	0.89 590	0.89 635	0.24 578	0.22 606	0.21 510	0.19 497	0.26 580	0.26 584

BSDual-CNN	0.46 442	0.25 484	0.43 357	0.45 525	0.28 468	0.77 566	0.40 496	0.94 506	0.76 437	0.75 460	0.80 412	0.76 503	0.54 466	0.64 436	0.43 454	0.20 500	0.14 438	0.22 526	0.19 497	0.18 422	0.18 450

hknet	0.49 490	0.25 484	0.51 476	0.45 525	0.29 499	0.77 566	0.40 496	0.94 506	0.83 486	0.75 460	0.80 412	0.97 577	0.61 509	0.73 506	0.45 481	0.18 435	0.14 438	0.22 526	0.19 497	0.18 422	0.18 450

Sa-1000	0.48 471	0.24 458	0.41 321	0.45 525	0.25 359	0.59 471	0.34 371	0.81 453	0.93 556	0.82 508	1.50 663	0.53 352	0.45 406	0.92 602	0.30 298	0.15 279	0.12 319	0.21 510	0.19 497	0.15 288	0.13 265

SA	0.44 420	0.25 484	0.46 399	0.46 547	0.24 324	0.43 356	0.36 421	0.75 425	0.96 570	0.59 345	1.03 540	0.48 322	0.52 448	0.94 615	0.32 317	0.16 340	0.12 319	0.21 510	0.19 497	0.15 288	0.13 265

test_4	0.36 318	0.18 205	0.31 140	0.44 500	0.25 359	0.20 32	0.34 371	0.56 250	0.41 235	0.59 345	1.45 659	0.43 292	0.25 155	0.63 421	0.28 267	0.12 65	0.10 99	0.17 328	0.19 497	0.15 288	0.11 149

UDGNet	0.48 471	0.77 702	0.50 461	0.48 563	0.31 542	0.41 344	0.34 371	0.70 385	0.92 549	0.65 391	0.60 313	0.58 380	0.43 390	0.63 421	0.41 436	0.32 649	0.15 471	0.66 713	0.19 497	0.36 645	0.21 531

TRStereo	0.37 335	0.27 519	0.59 517	0.47 555	0.41 627	0.29 159	0.30 281	0.84 464	0.59 337	0.52 321	0.41 221	0.52 348	0.26 176	0.73 506	0.27 244	0.17 399	0.12 319	0.19 432	0.19 497	0.13 165	0.11 149

LCNet	0.41 394	0.20 306	0.32 164	0.44 500	0.24 324	0.47 389	0.29 260	0.67 350	0.53 313	0.72 447	1.03 540	0.66 441	0.60 503	0.58 363	0.34 348	0.14 195	0.10 99	0.19 432	0.19 497	0.21 508	0.36 653

GMM-Stereo	0.44 420	0.19 253	0.36 243	0.42 456	0.25 359	0.51 404	0.47 557	0.71 394	0.53 313	0.76 468	1.37 640	0.76 503	0.38 353	0.60 387	0.33 331	0.15 279	0.10 99	0.20 467	0.19 497	0.16 347	0.27 595

sCroCo_RVC	0.35 299	0.28 533	0.69 571	0.51 608	0.39 615	0.41 344	0.31 309	0.49 201	0.45 268	0.31 173	0.48 250	0.38 237	0.32 270	0.46 240	0.32 317	0.21 519	0.22 606	0.19 432	0.19 497	0.21 508	0.20 511

MMNet	0.55 546	0.25 484	0.61 525	0.43 479	0.34 580	1.07 641	0.39 483	0.87 478	0.91 544	0.91 574	0.93 485	0.86 537	0.76 596	0.81 552	0.76 595	0.15 279	0.14 438	0.18 384	0.19 497	0.20 482	0.16 403

aanetorigin	0.83 643	0.56 670	1.87 711	0.49 578	0.38 609	0.56 447	0.66 645	0.70 385	1.00 589	2.42 730	2.02 697	1.31 653	1.18 681	0.93 608	1.13 670	0.20 500	0.18 553	0.20 467	0.19 497	0.27 591	0.30 619

EDNetEfficientorigin	9.93 766	1.15 726	175.16 804	0.48 563	0.36 592	1.04 638	0.68 653	1.24 649	2.69 739	3.17 745	2.50 711	2.30 711	2.07 728	1.76 703	2.21 717	0.20 500	0.18 553	0.24 564	0.19 497	0.51 687	0.50 702

ac_64	0.52 523	0.22 394	0.50 461	0.45 525	0.28 468	0.80 580	0.45 545	1.02 545	0.61 341	0.91 574	0.83 431	1.07 612	0.68 557	0.74 514	0.70 582	0.21 519	0.18 553	0.20 467	0.19 497	0.18 422	0.15 352

cf-r	0.47 458	0.23 416	0.41 321	0.39 325	0.23 285	0.59 471	0.37 439	0.88 483	0.85 499	0.72 447	1.05 550	0.94 570	0.62 516	0.56 328	0.54 534	0.21 519	0.14 438	0.17 328	0.19 497	0.15 288	0.15 352

CCAANet	0.47 458	0.20 306	0.47 413	0.41 408	0.28 468	0.67 526	0.31 309	0.99 526	0.75 428	0.63 370	1.22 609	0.69 454	0.52 448	0.79 547	0.42 444	0.14 195	0.13 396	0.19 432	0.19 497	0.15 288	0.19 485

DN-CSS_ROB	0.43 412	0.26 501	0.62 529	0.40 370	0.29 499	0.44 365	0.27 221	0.77 435	0.75 428	0.72 447	1.09 567	0.48 322	0.43 390	0.69 480	0.37 404	0.15 279	0.12 319	0.21 510	0.19 497	0.18 422	0.16 403

Selective-IGEV-i16pb	1.07 678	0.24 458	9.45 752	0.41 408	0.32 559	1.76 708	0.59 624	1.00 531	1.54 696	0.66 404	1.20 607	0.98 581	0.57 482	0.78 540	0.62 559	0.27 608	0.17 528	0.18 384	0.20 524	0.21 508	0.23 561

Select-FE	0.46 442	0.24 458	0.88 627	0.42 456	0.35 587	0.33 233	0.19 34	0.90 491	0.37 203	0.60 349	1.01 526	0.97 577	0.80 614	0.72 499	0.28 267	0.16 340	0.12 319	0.17 328	0.20 524	0.15 288	0.24 570

z-mn7	1.00 665	0.50 651	1.70 706	0.53 634	0.36 592	1.75 707	0.71 669	1.22 637	2.28 726	0.96 598	2.54 712	1.42 673	0.95 655	2.19 722	1.54 693	0.22 547	0.19 573	0.21 510	0.20 524	0.27 591	0.25 578

DCVSM-stereo	0.49 490	0.27 519	0.53 489	0.39 325	0.29 499	0.51 404	0.26 197	0.75 425	0.75 428	1.11 653	0.75 376	1.05 605	0.72 582	0.60 387	0.47 499	0.20 500	0.19 573	0.24 564	0.20 524	0.25 572	0.30 619

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 471	0.21 353	1.26 677	0.39 325	0.51 674	0.28 144	0.30 281	1.25 653	0.44 259	0.68 415	1.11 570	0.86 537	0.33 289	0.67 463	0.27 244	0.15 279	0.11 246	0.17 328	0.20 524	0.22 533	0.24 570

test_sample5	0.47 458	0.26 501	0.49 447	0.36 224	0.22 230	0.64 509	0.39 483	1.13 591	0.81 476	0.77 474	0.94 486	0.64 423	0.54 466	0.65 443	0.43 454	0.21 519	0.16 507	0.22 526	0.20 524	0.22 533	0.20 511

H2IRNET	0.37 335	0.20 306	0.33 185	0.38 292	0.25 359	0.27 121	0.23 137	0.59 275	0.72 406	0.39 248	0.90 475	0.74 492	0.55 472	0.52 290	0.43 454	0.15 279	0.13 396	0.18 384	0.20 524	0.16 347	0.13 265

mmm	0.44 420	0.27 519	0.46 399	0.38 292	0.24 324	0.61 481	0.35 398	0.94 506	0.53 313	0.72 447	1.05 550	0.63 417	0.50 439	0.57 340	0.45 481	0.18 435	0.15 471	0.23 547	0.20 524	0.20 482	0.18 450

DualNet	0.48 471	0.26 501	0.49 447	0.36 224	0.22 230	0.64 509	0.39 483	1.13 591	0.81 476	0.80 486	1.03 540	0.64 423	0.54 466	0.65 443	0.43 454	0.21 519	0.16 507	0.22 526	0.20 524	0.22 533	0.20 511

LL-Strereo2	0.35 299	0.24 458	0.48 434	0.41 408	0.26 407	0.35 262	0.24 158	0.67 350	0.44 259	0.54 330	0.51 268	0.66 441	0.25 155	0.66 452	0.30 298	0.14 195	0.12 319	0.23 547	0.20 524	0.18 422	0.13 265

ToySt	0.49 490	0.27 519	0.75 602	0.40 370	0.27 443	0.64 509	0.49 572	0.84 464	0.77 446	0.60 349	0.83 431	0.88 548	0.66 547	0.70 487	0.56 541	0.16 340	0.17 528	0.21 510	0.20 524	0.21 508	0.19 485

psmg	0.49 490	0.25 484	0.43 357	0.41 408	0.28 468	0.85 600	0.43 532	0.99 526	0.76 437	0.91 574	0.94 486	0.76 503	0.54 466	0.64 436	0.43 454	0.20 500	0.15 471	0.20 467	0.20 524	0.18 422	0.18 450

PSMNet-ADL	0.48 471	0.27 519	0.40 310	0.48 563	0.30 518	0.68 529	0.37 439	0.90 491	0.80 468	0.61 357	0.80 412	0.92 565	0.62 516	0.72 499	0.63 563	0.23 565	0.18 553	0.18 384	0.20 524	0.22 533	0.20 511

PFNet+	0.40 381	0.19 253	0.49 447	0.39 325	0.25 359	0.28 144	0.23 137	0.64 326	0.70 393	0.85 531	0.79 409	0.64 423	0.35 308	0.72 499	0.34 348	0.19 470	0.14 438	0.23 547	0.20 524	0.16 347	0.20 511

RAFT	0.45 431	0.22 394	0.45 382	0.47 555	0.26 407	0.54 425	0.47 557	0.66 340	0.58 336	0.80 486	0.82 425	0.94 570	0.57 482	0.75 520	0.34 348	0.17 399	0.15 471	0.22 526	0.20 524	0.16 347	0.12 212

HCRNet	0.44 420	0.34 579	0.41 321	0.53 634	0.26 407	0.53 418	0.29 260	0.83 460	0.63 356	0.71 436	0.81 419	0.77 509	0.50 439	0.66 452	0.36 385	0.24 578	0.16 507	0.24 564	0.20 524	0.21 508	0.18 450

SFCPSM	0.47 458	0.21 353	0.55 501	0.40 370	0.27 443	0.87 604	0.37 439	1.33 669	0.77 446	0.80 486	0.84 437	0.54 356	0.49 429	0.57 340	0.37 404	0.18 435	0.13 396	0.18 384	0.20 524	0.16 347	0.15 352

UPFNet	0.53 531	0.24 458	0.51 476	0.45 525	0.38 609	0.84 599	0.49 572	0.99 526	0.75 428	0.87 547	0.88 467	0.86 537	0.64 533	0.80 549	0.71 587	0.20 500	0.20 588	0.20 467	0.20 524	0.19 461	0.15 352

EDNetEfficient	1.46 707	0.80 704	6.12 745	0.47 555	0.39 615	0.69 531	0.83 685	0.90 491	2.77 741	3.50 748	1.96 694	1.66 692	2.03 727	1.26 665	4.18 744	0.21 519	0.18 553	0.21 510	0.20 524	0.41 663	0.39 667

GwcNet-RSSM	0.49 490	0.24 458	0.42 342	0.40 370	0.23 285	0.55 432	0.38 461	0.93 501	0.93 556	0.71 436	1.16 598	0.86 537	0.60 503	0.62 407	0.66 571	0.21 519	0.14 438	0.19 432	0.20 524	0.16 347	0.15 352

NVstereo2D	0.60 582	0.30 555	0.75 602	0.48 563	0.43 640	0.89 605	0.48 565	1.05 558	1.15 642	0.66 404	0.86 451	0.88 548	0.70 574	0.99 618	0.65 568	0.32 649	0.15 471	0.28 618	0.20 524	0.40 657	0.36 653

PWC_ROB	0.87 647	0.52 663	1.28 678	0.50 592	0.32 559	0.91 608	0.37 439	1.36 678	1.46 690	1.61 697	2.59 716	1.16 637	1.01 665	1.34 676	1.40 688	0.25 588	0.18 553	0.28 618	0.20 524	0.29 599	0.28 602

PWCDC_ROB	0.89 651	0.49 647	0.80 616	0.74 704	0.40 620	1.03 634	0.39 483	1.33 669	2.35 733	1.02 625	3.77 736	0.81 525	0.92 646	1.20 655	0.90 637	0.34 664	0.22 606	0.24 564	0.20 524	0.34 634	0.29 609

AIO-test1	0.38 352	0.18 205	0.38 274	0.50 592	0.24 324	0.46 383	0.30 281	0.70 385	1.19 649	0.40 257	0.71 359	0.45 306	0.29 228	0.53 299	0.27 244	0.15 279	0.13 396	0.19 432	0.21 547	0.13 165	0.17 429

rvit_0105_6	0.38 352	0.28 533	0.64 544	0.50 592	0.30 518	0.39 318	0.38 461	0.51 217	0.67 378	0.40 257	0.45 236	0.50 336	0.41 381	0.54 306	0.36 385	0.27 608	0.26 642	0.24 564	0.21 547	0.22 533	0.16 403

UGAM	0.52 523	0.22 394	0.46 399	0.45 525	0.25 359	0.41 344	0.52 596	0.62 301	1.16 643	0.76 468	1.13 581	1.32 658	0.57 482	1.00 621	0.53 529	0.17 399	0.14 438	0.25 577	0.21 547	0.15 288	0.13 265

ITSA-stereo	0.53 531	0.28 533	0.52 482	0.40 370	0.23 285	0.56 447	0.34 371	1.24 649	1.24 658	0.80 486	0.81 419	0.72 472	0.58 492	0.82 555	0.65 568	0.21 519	0.17 528	0.23 547	0.21 547	0.22 533	0.26 584

ffm	0.44 420	0.26 501	0.49 447	0.37 251	0.25 359	0.55 432	0.37 439	0.68 360	1.04 607	0.73 453	0.96 500	0.71 463	0.53 454	0.57 340	0.25 193	0.16 340	0.10 99	0.25 577	0.21 547	0.16 347	0.16 403

ff1	0.49 490	0.26 501	0.49 447	0.37 251	0.25 359	0.55 432	0.37 439	0.68 360	1.04 607	0.73 453	0.96 500	0.71 463	0.53 454	1.01 622	0.88 625	0.16 340	0.10 99	0.25 577	0.21 547	0.16 347	0.16 403

mmx	0.53 531	0.26 501	0.49 447	0.37 251	0.25 359	0.55 432	0.37 439	1.16 612	1.03 601	0.73 453	0.96 500	0.71 463	0.53 454	1.01 622	0.88 625	0.20 500	0.15 471	0.25 577	0.21 547	0.22 533	0.20 511

xxx	0.53 531	0.26 501	0.49 447	0.37 251	0.25 359	0.55 432	0.37 439	1.16 612	1.03 601	0.73 453	0.96 500	0.71 463	0.53 454	1.01 622	0.88 625	0.20 500	0.15 471	0.25 577	0.21 547	0.22 533	0.20 511

anonymousa	0.49 490	0.20 306	0.42 342	0.38 292	0.23 285	0.91 608	0.35 398	0.75 425	0.62 345	0.85 531	1.54 668	1.06 607	0.66 547	0.51 283	0.43 454	0.16 340	0.13 396	0.19 432	0.21 547	0.16 347	0.14 317

dad	0.58 572	0.50 651	0.64 544	0.43 479	0.30 518	0.59 471	0.36 421	0.78 441	1.25 665	1.01 622	1.17 600	1.15 636	0.53 454	0.68 474	0.50 508	0.35 668	0.23 616	0.37 665	0.21 547	0.29 599	0.20 511

Anonymous3	0.46 442	0.34 579	0.86 625	0.50 592	0.37 599	0.81 585	0.50 577	0.72 401	0.65 369	0.51 312	0.65 332	0.45 306	0.45 406	0.64 436	0.38 414	0.24 578	0.24 626	0.22 526	0.21 547	0.23 550	0.23 561

delet	0.55 546	0.24 458	0.55 501	0.44 500	0.33 571	1.07 641	0.50 577	1.00 531	0.86 504	0.85 531	0.96 500	0.90 557	0.63 522	0.83 563	0.74 593	0.18 435	0.18 553	0.20 467	0.21 547	0.16 347	0.15 352

CFNet-ft	0.48 471	0.23 416	0.36 243	0.40 370	0.26 407	0.64 509	0.37 439	0.87 478	0.85 499	0.64 382	1.00 523	1.01 591	0.64 533	0.61 397	0.53 529	0.23 565	0.15 471	0.24 564	0.21 547	0.23 550	0.18 450

DSFCA	0.55 546	0.25 484	0.62 529	0.40 370	0.36 592	0.74 553	0.52 596	1.04 553	0.82 481	1.06 640	0.84 437	0.89 552	0.63 522	0.99 618	0.58 545	0.25 588	0.21 598	0.21 510	0.21 547	0.21 508	0.19 485

ADCP+	1.06 676	0.35 585	1.51 700	0.49 578	0.51 674	1.45 689	0.55 610	1.25 653	1.03 601	1.16 658	1.15 593	1.10 622	1.07 671	1.56 690	6.75 755	0.19 470	0.16 507	0.23 547	0.21 547	0.28 595	0.21 531

CFNet_RVC	0.48 471	0.23 416	0.36 243	0.40 370	0.26 407	0.64 509	0.37 439	0.87 478	0.85 499	0.64 382	1.00 523	1.01 591	0.64 533	0.61 397	0.53 529	0.23 565	0.15 471	0.24 564	0.21 547	0.23 550	0.18 450

DPSNet	0.99 664	0.42 627	1.88 712	0.53 634	0.41 627	1.59 698	1.26 725	2.21 730	1.43 685	1.10 651	1.11 570	1.46 676	1.95 725	1.34 676	1.26 678	0.34 664	0.25 634	0.25 577	0.21 547	0.46 676	0.37 658

StereoDRNet-Refined	0.58 572	0.32 565	0.54 495	0.46 547	0.30 518	0.96 620	0.40 496	1.00 531	0.94 563	1.12 654	1.08 564	0.96 575	0.67 550	0.90 592	0.89 635	0.17 399	0.13 396	0.22 526	0.21 547	0.20 482	0.19 485
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
S0	0.37 335	0.18 205	0.33 185	0.40 370	0.21 195	0.79 574	0.56 616	0.63 311	0.45 268	0.53 324	0.61 318	0.44 303	0.36 337	0.45 221	0.31 307	0.22 547	0.21 598	0.26 596	0.22 565	0.16 347	0.12 212

MSAF-DinoV2	1.04 671	0.38 607	1.32 685	0.54 641	0.29 499	0.89 605	0.72 671	1.52 703	1.24 658	1.05 636	1.41 648	2.98 723	1.49 702	2.74 735	2.83 730	0.22 547	0.14 438	0.20 467	0.22 565	0.32 621	0.32 633

zh-mn7	1.08 681	0.65 687	4.00 737	0.52 624	0.38 609	1.16 662	0.62 634	1.15 604	1.77 709	1.74 705	2.31 702	1.17 638	0.91 641	2.10 717	1.77 703	0.24 578	0.21 598	0.22 526	0.22 565	0.25 572	0.28 602

w-ln-seven-2	0.76 622	0.43 629	2.32 720	0.52 624	0.38 609	0.90 607	0.65 642	1.11 583	1.12 637	1.19 663	1.28 623	1.09 618	0.99 661	1.07 635	0.87 621	0.20 500	0.19 573	0.23 547	0.22 565	0.26 580	0.22 553

rvit_0105_4	0.41 394	0.29 545	0.71 580	0.50 592	0.29 499	0.41 344	0.41 512	0.55 246	0.73 413	0.45 283	0.48 250	0.55 361	0.44 401	0.57 340	0.36 385	0.28 619	0.26 642	0.25 577	0.22 565	0.23 550	0.18 450

test_sample6	0.49 490	0.26 501	0.50 461	0.37 251	0.22 230	0.63 501	0.40 496	1.12 589	0.83 486	0.80 486	1.03 540	0.66 441	0.55 472	0.67 463	0.46 492	0.22 547	0.16 507	0.22 526	0.22 565	0.23 550	0.21 531

KYRaft	0.48 471	0.20 306	0.38 274	0.44 500	0.23 285	0.44 365	0.37 439	0.66 340	0.41 235	0.94 589	1.73 680	0.79 513	0.41 381	0.63 421	0.31 307	0.16 340	0.11 246	0.18 384	0.22 565	0.16 347	0.78 719

ADLNet	0.55 546	0.27 519	0.51 476	0.44 500	0.35 587	0.78 570	0.46 549	1.08 570	0.86 504	0.99 612	0.98 515	0.92 565	0.63 522	0.69 480	0.81 605	0.22 547	0.16 507	0.22 526	0.22 565	0.21 508	0.21 531

ARAFT	0.47 458	0.24 458	0.79 614	0.42 456	0.25 359	0.55 432	0.55 610	0.75 425	0.81 476	0.89 561	0.75 376	0.73 485	0.47 419	0.88 584	0.37 404	0.15 279	0.12 319	0.23 547	0.22 565	0.14 219	0.13 265

RAFT + AFF	0.53 531	0.29 545	0.75 602	0.51 608	0.32 559	0.63 501	0.60 627	1.00 531	0.91 544	0.78 478	0.87 459	0.83 527	0.58 492	0.80 549	0.47 499	0.17 399	0.20 588	0.23 547	0.22 565	0.18 422	0.18 450

GwcNet	0.69 605	0.36 590	1.10 655	0.51 608	0.42 633	1.08 645	0.50 577	1.21 629	1.16 643	1.00 617	1.37 640	1.06 607	0.79 610	0.92 602	0.94 641	0.25 588	0.24 626	0.24 564	0.22 565	0.23 550	0.26 584

hitnet-ft	0.55 546	0.27 519	0.39 296	0.41 408	0.28 468	0.78 570	0.40 496	0.92 499	0.90 537	0.82 508	1.01 526	1.13 632	0.70 574	0.78 540	0.67 574	0.28 619	0.20 588	0.28 618	0.22 565	0.29 599	0.26 584

GANet	0.70 607	0.37 597	0.55 501	0.51 608	0.34 580	0.94 614	0.96 702	1.08 570	0.94 563	1.04 634	1.98 695	1.13 632	0.88 638	1.12 645	0.66 571	0.25 588	0.26 642	0.27 610	0.22 565	0.31 615	0.22 553

TDLM	0.57 565	0.33 574	0.49 447	0.51 608	0.30 518	0.66 521	0.73 673	1.03 550	1.01 593	0.82 508	1.10 569	0.84 530	0.70 574	0.86 579	0.58 545	0.28 619	0.17 528	0.25 577	0.22 565	0.26 580	0.19 485

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 531	0.32 565	0.64 544	0.44 500	0.30 518	0.66 521	0.44 542	1.04 553	0.88 518	0.91 574	0.91 478	0.99 583	0.60 503	0.68 474	0.60 552	0.21 519	0.17 528	0.22 526	0.22 565	0.21 508	0.21 531
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 531	0.34 579	0.59 517	0.41 408	0.30 518	0.50 399	0.43 532	1.19 622	0.70 393	0.85 531	1.05 550	0.86 537	0.55 472	0.84 568	0.51 518	0.29 626	0.23 616	0.22 526	0.22 565	0.26 580	0.25 578

DLCB_ROB	0.58 572	0.28 533	0.47 413	0.49 578	0.32 559	0.77 566	0.50 577	0.99 526	0.92 549	1.04 634	1.14 587	1.21 640	0.69 561	0.88 584	0.69 579	0.20 500	0.20 588	0.22 526	0.22 565	0.21 508	0.18 450

MultiAttention	3.58 745	0.24 458	0.62 529	0.54 641	0.34 580	22.90 774	2.72 758	1.60 708	1.13 638	0.80 486	1.81 685	1.14 635	0.43 390	35.29 788	0.61 556	0.17 399	0.12 319	0.23 547	0.23 582	0.34 634	0.29 609

AIO-test2	0.39 369	0.21 353	0.41 321	0.47 555	0.25 359	0.45 377	0.35 398	0.77 435	1.27 669	0.36 216	0.87 459	0.37 228	0.30 247	0.47 250	0.27 244	0.15 279	0.13 396	0.21 510	0.23 582	0.15 288	0.13 265

rvit_0105_5	0.42 402	0.31 560	0.73 589	0.50 592	0.29 499	0.44 365	0.42 523	0.61 296	0.74 423	0.51 312	0.51 268	0.60 401	0.47 419	0.57 340	0.38 414	0.27 608	0.25 634	0.25 577	0.23 582	0.22 533	0.18 450

fast-acv-ft	0.64 590	0.30 555	0.73 589	0.45 525	0.34 580	1.17 663	0.49 572	0.86 471	0.98 577	1.02 625	1.36 637	1.29 650	0.85 628	0.76 525	0.81 605	0.21 519	0.23 616	0.23 547	0.23 582	0.21 508	0.20 511

Wz-Net-MNSev	0.76 622	0.40 620	1.34 687	0.50 592	0.40 620	1.44 688	0.83 685	1.15 604	1.16 643	1.25 676	1.20 607	1.13 632	0.81 615	1.16 649	1.00 655	0.22 547	0.19 573	0.24 564	0.23 582	0.28 595	0.26 584

rafts_anoy	0.37 335	0.21 353	0.36 243	0.41 408	0.26 407	0.30 181	0.33 352	0.67 350	0.90 537	0.58 343	0.66 339	0.45 306	0.33 289	0.47 250	0.39 422	0.16 340	0.11 246	0.21 510	0.23 582	0.17 390	0.14 317

pcwnet_v2	0.58 572	0.28 533	0.84 619	0.45 525	0.35 587	0.61 481	0.35 398	1.27 657	1.21 653	0.99 612	1.27 621	0.72 472	0.58 492	0.67 463	0.48 503	0.27 608	0.21 598	0.24 564	0.23 582	0.29 599	0.29 609

psm_up	0.55 546	0.26 501	0.47 413	0.49 578	0.32 559	0.65 519	0.56 616	1.04 553	0.82 481	0.82 508	0.88 467	1.01 591	0.94 652	0.74 514	0.61 556	0.21 519	0.25 634	0.26 596	0.23 582	0.21 508	0.20 511

FAT-Stereo	0.73 617	0.33 574	0.75 602	0.49 578	0.37 599	0.71 542	0.59 624	1.36 678	1.30 674	1.03 633	1.40 646	1.59 691	1.15 677	0.87 581	0.86 615	0.28 619	0.28 655	0.28 618	0.23 582	0.28 595	0.38 664

DMCA-RVC	0.51 515	0.30 555	0.59 517	0.50 592	0.32 559	0.54 425	0.38 461	0.86 471	0.68 385	0.94 589	0.86 451	0.91 559	0.68 557	0.70 487	0.59 550	0.23 565	0.18 553	0.31 638	0.23 582	0.26 580	0.19 485

FADNet_RVC	0.55 546	0.37 597	1.17 667	0.44 500	0.31 542	0.56 447	0.34 371	1.06 562	0.88 518	0.67 409	0.90 475	0.61 407	0.65 539	0.93 608	0.70 582	0.21 519	0.18 553	0.26 596	0.23 582	0.31 615	0.28 602

ADCRef	0.80 632	0.43 629	1.32 685	0.50 592	0.45 652	1.07 641	0.51 593	1.07 566	0.98 577	1.17 659	1.42 650	0.87 543	0.91 641	0.85 574	3.19 732	0.18 435	0.16 507	0.23 547	0.23 582	0.22 533	0.21 531

RYNet	0.72 615	0.35 585	0.64 544	0.53 634	0.67 706	1.31 678	0.67 648	1.20 627	1.18 647	1.05 636	0.87 459	1.27 647	0.93 651	0.93 608	1.27 680	0.22 547	0.16 507	0.26 596	0.23 582	0.40 657	0.39 667

CFNet	0.51 515	0.29 545	0.46 399	0.41 408	0.27 443	0.70 536	0.32 340	1.13 591	1.00 589	0.72 447	1.07 561	0.85 532	0.60 503	0.76 525	0.52 525	0.19 470	0.14 438	0.23 547	0.23 582	0.21 508	0.16 403

StereoDRNet	0.64 590	0.33 574	0.68 565	0.51 608	0.43 640	1.03 634	0.53 601	1.47 692	0.99 582	1.10 651	0.87 459	1.07 612	0.71 578	0.82 555	0.88 625	0.23 565	0.19 573	0.25 577	0.23 582	0.27 591	0.19 485

SANet	1.07 678	0.41 625	1.06 650	0.48 563	0.30 518	1.41 684	0.94 700	1.42 687	3.36 748	1.58 694	2.43 709	2.33 713	1.70 714	1.34 676	1.07 662	0.28 619	0.24 626	0.26 596	0.23 582	0.34 634	0.30 619

MEA-ACV	0.54 543	0.23 416	0.61 525	0.41 408	0.28 468	0.71 542	0.43 532	1.18 620	0.88 518	0.85 531	0.94 486	1.04 600	0.85 628	0.73 506	0.57 544	0.18 435	0.17 528	0.20 467	0.24 598	0.18 422	0.21 531

StereoVision	0.42 402	0.28 533	0.45 382	0.49 578	0.28 468	0.38 305	0.38 461	0.72 401	0.62 345	0.44 278	1.14 587	0.54 356	0.39 366	0.56 328	0.34 348	0.21 519	0.24 626	0.25 577	0.24 598	0.26 580	0.16 403

coex-ft	6.43 758	1.51 738	87.33 803	0.49 578	0.38 609	1.34 679	1.21 721	1.16 612	8.09 761	12.12 771	2.79 722	2.77 722	3.31 745	1.16 649	3.15 731	0.24 578	0.23 616	0.27 610	0.24 598	0.45 673	0.37 658

ssnet_v2	0.58 572	0.28 533	0.56 507	0.43 479	0.29 499	0.95 617	0.59 624	1.13 591	0.99 582	0.93 586	0.80 412	0.99 583	0.64 533	0.82 555	0.94 641	0.25 588	0.22 606	0.23 547	0.24 598	0.20 482	0.19 485

SACVNet	0.58 572	0.34 579	0.55 501	0.55 650	0.36 592	0.63 501	0.48 565	1.13 591	0.77 446	1.02 625	1.06 557	1.02 596	0.74 589	0.90 592	0.51 518	0.27 608	0.21 598	0.25 577	0.24 598	0.29 599	0.36 653

FINET	0.67 599	0.42 627	1.00 644	0.46 547	0.43 640	0.83 596	0.89 693	1.08 570	1.50 692	0.87 547	1.14 587	0.71 463	0.68 557	0.92 602	0.70 582	0.36 672	0.30 666	0.26 596	0.24 598	0.35 639	0.33 638

Syn2CoEx	0.71 611	0.51 655	0.95 636	0.64 680	0.45 652	0.91 608	0.53 601	1.48 693	1.13 638	0.93 586	1.35 636	1.02 596	0.99 661	0.92 602	0.80 602	0.30 633	0.27 651	0.28 618	0.24 598	0.23 550	0.24 570

RTSC	0.87 647	0.48 643	1.23 674	0.52 624	0.37 599	1.13 655	0.50 577	1.34 671	1.79 710	1.51 690	1.24 616	1.12 626	0.81 615	1.62 694	2.16 716	0.25 588	0.19 573	0.23 547	0.24 598	0.30 608	0.31 629

NaN_ROB	0.69 605	0.44 634	0.69 571	0.51 608	0.33 571	0.97 622	1.06 710	1.22 637	1.19 649	1.24 673	0.96 500	1.08 614	0.78 608	1.20 655	0.67 574	0.24 578	0.30 666	0.23 547	0.24 598	0.23 550	0.25 578

XPNet_ROB	0.70 607	0.35 585	0.68 565	0.52 624	0.40 620	0.79 574	0.85 691	1.16 612	0.94 563	1.33 681	1.15 593	1.38 669	0.83 625	1.03 629	0.90 637	0.32 649	0.25 634	0.26 596	0.24 598	0.31 615	0.28 602

AANet	1.13 685	1.01 722	2.99 729	0.44 500	0.37 599	0.91 608	0.54 605	1.27 657	2.31 730	2.35 728	2.37 708	2.22 708	1.53 703	1.18 652	1.43 689	0.32 649	0.23 616	0.28 618	0.25 608	0.35 639	0.33 638

w-ln-seven	0.96 660	0.48 643	2.41 723	0.54 641	0.50 670	1.41 684	0.70 663	1.67 714	1.81 711	1.49 687	1.50 663	1.26 645	0.87 634	1.15 647	1.80 707	0.23 565	0.21 598	0.25 577	0.25 608	0.31 615	0.26 584

YMNet	0.66 594	0.38 607	0.90 632	0.52 624	0.46 660	1.08 645	0.49 572	1.00 531	0.77 446	1.18 661	1.29 627	1.12 626	0.74 589	0.85 574	0.86 615	0.27 608	0.31 676	0.25 577	0.25 608	0.24 563	0.23 561

YMNet_1	0.66 594	0.38 607	0.90 632	0.52 624	0.46 660	1.08 645	0.49 572	1.00 531	0.77 446	1.18 661	1.29 627	1.12 626	0.74 589	0.85 574	0.86 615	0.27 608	0.31 676	0.25 577	0.25 608	0.24 563	0.23 561

rvit_stereo_0075_2	0.47 458	0.37 597	0.70 575	0.53 634	0.46 660	0.43 356	0.36 421	0.81 453	0.67 378	0.55 334	0.74 374	0.59 395	0.43 390	0.63 421	0.43 454	0.32 649	0.23 616	0.35 655	0.25 608	0.30 608	0.25 578

WZ-Net	1.19 693	0.59 674	4.07 738	0.62 677	0.51 674	1.34 679	1.31 730	1.32 667	1.74 708	1.53 693	1.65 674	1.74 695	1.28 691	2.25 724	2.01 713	0.27 608	0.21 598	0.23 547	0.25 608	0.40 657	0.39 667

PSMNet-RSSM	0.48 471	0.22 394	0.38 274	0.42 456	0.25 359	0.50 399	0.37 439	1.10 577	0.77 446	0.70 429	1.06 557	0.84 530	0.64 533	0.62 407	0.47 499	0.23 565	0.15 471	0.23 547	0.25 608	0.20 482	0.19 485

S-Stereo	0.74 618	0.35 585	0.96 639	0.56 653	0.45 652	0.82 593	0.60 627	1.24 649	1.60 704	0.96 598	1.41 648	1.12 626	0.94 652	0.80 549	1.04 660	0.26 598	0.31 676	0.28 618	0.25 608	0.32 621	0.47 694

G-Net	0.95 659	0.46 641	1.04 648	0.64 680	0.48 666	2.12 720	0.64 640	1.01 541	0.87 514	1.75 706	2.82 725	1.30 652	1.64 713	1.06 632	0.96 646	0.36 672	0.29 661	0.35 655	0.25 608	0.45 673	0.42 675

stereogan	0.80 632	0.31 560	0.71 580	0.59 665	0.50 670	1.72 706	0.48 565	1.35 675	1.37 679	1.00 617	1.46 661	1.56 688	0.95 655	1.29 669	0.84 610	0.28 619	0.29 661	0.29 628	0.25 608	0.38 654	0.38 664

ADCL	1.04 671	0.38 607	1.35 688	0.50 592	0.39 615	1.61 699	0.89 693	1.29 661	1.39 682	1.29 678	1.50 663	1.24 643	1.24 686	1.37 682	4.87 747	0.21 519	0.19 573	0.25 577	0.25 608	0.29 599	0.27 595

DANet	0.71 611	0.45 638	0.91 634	0.59 665	0.40 620	0.81 585	0.40 496	0.97 521	0.84 491	1.20 668	1.22 609	1.33 661	0.88 638	1.16 649	1.24 676	0.27 608	0.23 616	0.31 638	0.25 608	0.35 639	0.32 633
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	0.57 565	0.33 574	0.44 369	0.47 555	0.32 559	0.67 526	0.61 632	1.05 558	0.93 556	0.85 531	1.04 546	1.01 591	0.73 585	0.83 563	0.52 525	0.29 626	0.19 573	0.27 610	0.25 608	0.31 615	0.21 531

DRN-Test	0.66 594	0.32 565	0.66 556	0.50 592	0.39 615	1.15 658	0.61 632	1.49 695	1.01 593	1.12 654	1.08 564	1.06 607	0.69 561	0.77 535	0.94 641	0.23 565	0.17 528	0.26 596	0.25 608	0.25 572	0.21 531

SGM_RVC	0.97 662	0.28 533	0.41 321	0.39 325	0.22 230	1.55 694	0.73 673	1.51 700	1.25 665	2.25 725	1.92 691	2.58 718	1.56 707	2.02 715	1.19 674	0.27 608	0.27 651	0.27 610	0.25 608	0.25 572	0.25 578
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FlowAnything_test	0.29 213	0.19 253	0.39 296	0.47 555	0.26 407	0.46 383	0.25 171	0.43 160	0.31 131	0.29 160	0.26 101	0.35 214	0.26 176	0.40 163	0.37 404	0.21 519	0.15 471	0.22 526	0.26 623	0.16 347	0.16 403

test_sample7	0.52 523	0.29 545	0.50 461	0.36 224	0.27 443	0.62 489	0.41 512	1.06 562	0.88 518	0.92 582	0.86 451	0.85 532	0.69 561	0.68 474	0.50 508	0.26 598	0.20 588	0.27 610	0.26 623	0.27 591	0.24 570

SDNR	0.86 646	0.37 597	1.47 698	0.40 370	0.38 609	3.38 743	0.33 352	0.90 491	0.98 577	0.99 612	2.09 700	0.59 395	0.71 578	1.29 669	0.70 582	0.51 707	0.56 727	0.36 660	0.26 623	0.43 668	0.46 689

Wz-Net-SNSev	0.91 655	0.73 696	2.13 715	0.56 653	0.45 652	0.95 617	1.13 715	1.34 671	1.24 658	1.02 625	1.30 630	1.46 676	0.86 631	1.81 705	1.50 692	0.25 588	0.23 616	0.25 577	0.26 623	0.32 621	0.29 609

PSM-AAD	0.48 471	0.20 306	0.37 260	0.43 479	0.23 285	0.56 447	0.50 577	0.65 329	0.70 393	1.07 643	1.12 574	0.58 380	0.92 646	0.61 397	0.32 317	0.15 279	0.11 246	0.25 577	0.26 623	0.18 422	0.43 681

AnonymousM	0.41 394	0.81 705	0.29 98	0.34 141	0.22 230	0.28 144	0.38 461	0.53 239	0.41 235	0.70 429	0.49 254	0.47 316	0.27 192	0.41 175	0.31 307	0.15 279	0.12 319	1.51 733	0.26 623	0.12 111	0.10 67

ETE_ROB	0.70 607	0.49 647	0.73 589	0.56 653	0.36 592	0.79 574	0.87 692	1.14 600	0.93 556	1.19 663	1.18 602	1.39 670	0.82 620	0.99 618	0.80 602	0.26 598	0.21 598	0.31 638	0.26 623	0.33 628	0.34 646

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 34	0.18 205	0.22 3	0.25 1	0.20 160	0.23 58	0.23 137	0.19 2	0.19 21	0.19 21	0.28 124	0.12 1	0.22 114	0.24 5	0.26 223	0.12 65	0.14 438	0.18 384	0.27 630	0.17 390	0.19 485

PStereo	0.50 506	0.75 698	0.42 342	0.37 251	0.28 468	0.55 432	0.46 549	0.54 242	0.88 518	0.53 324	0.33 164	0.51 342	0.51 444	0.78 540	0.67 574	0.51 707	0.25 634	0.30 637	0.27 630	0.59 704	0.49 700

zh-sn7	1.09 682	0.75 698	3.23 731	0.57 659	0.42 633	1.11 650	0.89 693	1.19 622	1.27 669	1.41 685	1.98 695	1.25 644	1.47 701	1.99 714	2.62 727	0.26 598	0.26 642	0.26 596	0.27 630	0.35 639	0.30 619

psmorigin	0.82 636	0.51 655	2.09 714	0.49 578	0.41 627	0.85 600	0.50 577	1.04 553	0.88 518	1.45 686	1.43 653	1.50 682	1.06 669	1.22 661	0.97 647	0.31 637	0.32 682	0.27 610	0.27 630	0.33 628	0.42 675

FADNet-RVC-Resample	0.56 557	0.33 574	1.16 662	0.49 578	0.34 580	0.71 542	0.43 532	1.01 541	0.93 556	0.82 508	0.87 459	0.74 492	0.67 550	0.73 506	0.45 481	0.18 435	0.18 553	0.26 596	0.27 630	0.26 580	0.27 595

AF-Net	0.81 635	0.39 615	0.68 565	0.64 680	0.54 681	0.91 608	0.51 593	1.61 710	1.31 675	0.96 598	2.02 697	1.46 676	1.26 690	1.11 644	0.99 651	0.32 649	0.24 626	0.39 670	0.27 630	0.30 608	0.25 578

UCFNet_RVC	0.49 490	0.26 501	0.35 227	0.39 325	0.26 407	0.64 509	0.36 421	1.15 604	0.84 491	0.67 409	0.88 467	0.88 548	0.59 499	0.58 363	0.45 481	0.24 578	0.17 528	0.27 610	0.27 630	0.25 572	0.23 561

PS-NSSS	0.58 572	0.44 634	0.62 529	0.42 456	0.33 571	0.66 521	0.58 621	1.02 545	0.86 504	0.77 474	1.28 623	0.72 472	0.64 533	0.82 555	0.59 550	0.31 637	0.26 642	0.40 673	0.27 630	0.33 628	0.26 584

TCMNet	0.66 594	0.39 615	0.98 642	0.59 665	0.61 699	0.96 620	0.55 610	1.05 558	0.90 537	0.84 527	1.14 587	0.89 552	0.65 539	0.85 574	1.01 656	0.26 598	0.26 642	0.31 638	0.28 638	0.32 621	0.29 609

rvit_0105_3	0.47 458	0.34 579	0.77 612	0.54 641	0.31 542	0.49 397	0.47 557	0.63 311	0.79 466	0.65 391	0.59 311	0.64 423	0.50 439	0.65 443	0.39 422	0.29 626	0.27 651	0.29 628	0.28 638	0.21 508	0.20 511

GASNet	0.67 599	0.72 695	0.96 639	0.70 699	0.48 666	0.62 489	0.47 557	1.08 570	1.03 601	0.94 589	0.82 425	0.93 568	0.83 625	1.33 674	0.80 602	0.31 637	0.22 606	0.29 628	0.28 638	0.44 669	0.24 570

FADNet-RVC	0.60 582	0.53 666	1.14 661	0.46 547	0.39 615	0.61 481	0.39 483	1.12 589	0.87 514	0.70 429	0.84 437	1.04 600	0.55 472	0.94 615	0.69 579	0.26 598	0.25 634	0.28 618	0.28 638	0.31 615	0.31 629

edge stereo	0.76 622	0.38 607	0.74 594	0.52 624	0.43 640	0.80 580	0.53 601	1.28 660	1.06 617	1.28 677	1.38 645	1.81 696	1.11 674	1.08 638	0.85 614	0.33 658	0.32 682	0.41 677	0.28 638	0.32 621	0.36 653

MDST_ROB	0.91 655	0.27 519	0.85 620	0.63 679	0.41 627	2.53 724	0.71 669	1.60 708	1.13 638	2.83 738	1.73 680	0.97 577	0.69 561	1.61 693	0.73 590	0.25 588	0.22 606	0.32 645	0.28 638	0.25 572	0.24 570

RTS	1.98 726	0.96 717	11.36 760	0.65 686	0.57 691	2.77 732	1.40 734	1.39 682	2.26 722	1.89 711	2.56 713	1.32 658	1.25 687	5.20 752	4.05 742	0.31 637	0.22 606	0.29 628	0.29 644	0.40 657	0.37 658

RTSA	1.98 726	0.96 717	11.36 760	0.65 686	0.57 691	2.77 732	1.40 734	1.39 682	2.26 722	1.89 711	2.56 713	1.32 658	1.25 687	5.20 752	4.05 742	0.31 637	0.22 606	0.29 628	0.29 644	0.40 657	0.37 658

DStereoO	0.96 660	0.70 694	0.72 585	0.62 677	0.45 652	0.74 553	0.92 699	1.09 574	1.29 673	1.19 663	1.23 614	0.99 583	1.71 715	1.29 669	0.99 651	2.01 752	0.35 692	0.77 719	0.30 646	1.42 732	0.38 664

Wz-Net-TNSev	1.14 686	1.06 725	4.32 740	0.49 578	0.42 633	1.51 692	1.11 714	1.48 693	1.40 684	1.22 670	1.26 620	1.58 690	1.43 699	1.76 703	1.70 698	0.32 649	0.31 676	0.26 596	0.30 646	0.41 663	0.41 674

FADNet	0.61 586	0.51 655	1.10 655	0.45 525	0.44 647	0.65 519	0.41 512	1.19 622	1.05 611	0.70 429	0.84 437	0.98 581	0.66 547	0.82 555	0.50 508	0.29 626	0.30 666	0.27 610	0.30 646	0.46 676	0.35 651

RP	0.76 622	0.36 590	0.63 539	0.66 689	0.58 696	0.80 580	0.55 610	1.14 600	1.22 655	0.97 603	1.65 674	1.43 675	1.32 692	1.01 622	0.84 610	0.33 658	0.30 666	0.36 660	0.30 646	0.34 634	0.34 646

FBW_ROB	0.88 649	0.50 651	0.85 620	0.55 650	0.40 620	1.17 663	0.78 679	1.50 697	1.37 679	1.33 681	1.27 621	1.48 680	1.00 664	2.57 733	0.98 650	0.25 588	0.32 682	0.45 684	0.30 646	0.34 634	0.28 602

LALA_ROB	0.74 618	0.43 629	0.69 571	0.54 641	0.40 620	1.01 629	0.95 701	1.21 629	1.07 624	1.22 670	1.12 574	1.56 688	0.79 610	1.04 631	0.86 615	0.33 658	0.22 606	0.35 655	0.30 646	0.35 639	0.31 629

SGM-Forest	0.62 587	0.32 565	0.39 296	0.43 479	0.30 518	1.02 631	0.55 610	1.09 574	1.05 611	1.06 640	1.18 602	1.10 622	0.67 550	0.88 584	0.62 559	0.31 637	0.33 688	0.33 650	0.30 646	0.30 608	0.28 602
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.64 590	0.35 585	0.41 321	0.42 456	0.25 359	1.01 629	0.77 677	1.13 591	1.09 630	1.17 659	1.22 609	1.04 600	0.75 593	0.88 584	0.63 563	0.28 619	0.30 666	0.34 653	0.30 646	0.26 580	0.26 584
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
S	0.40 381	0.20 306	0.35 227	0.39 325	0.24 324	0.71 542	0.42 523	0.62 301	0.61 341	0.60 349	0.97 513	0.39 246	0.46 413	0.42 189	0.32 317	0.30 633	0.17 528	0.31 638	0.31 654	0.18 422	0.13 265

Selective-IGEV-i16pa	78.59 804	120.99 804	16.46 765	1.04 724	0.66 705	181.07 805	2.17 753	153.90 806	139.75 806	56.45 804	153.05 804	107.32 805	157.92 806	200.46 806	96.57 803	94.09 805	1.23 760	2.69 757	0.31 654	0.96 723	84.68 805

APVNet	0.71 611	0.37 597	0.89 631	0.56 653	0.45 652	1.18 665	0.68 653	1.41 686	0.85 499	0.81 499	1.15 593	1.04 600	0.81 615	1.10 642	1.17 672	0.26 598	0.28 655	0.32 645	0.31 654	0.29 599	0.30 619

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 599	0.81 705	0.73 589	0.53 634	0.37 599	1.40 682	0.53 601	1.04 553	0.79 466	0.88 557	0.94 486	0.95 572	0.53 454	0.93 608	0.58 545	0.39 679	0.30 666	0.57 707	0.31 654	0.53 692	0.30 619

XQC	0.89 651	0.65 687	1.31 683	0.67 692	0.52 678	1.22 669	0.68 653	1.26 655	1.52 693	1.14 657	1.11 570	1.28 649	1.04 668	1.40 684	1.77 703	0.38 676	0.24 626	0.37 665	0.31 654	0.53 692	0.47 694

ADCMid	1.14 686	0.52 663	2.23 719	0.53 634	0.43 640	1.07 641	0.75 675	1.23 642	1.05 611	2.15 720	1.44 656	1.50 682	1.43 699	1.56 690	5.01 748	0.26 598	0.24 626	0.29 628	0.31 654	0.37 650	0.33 638

PSMNet_ROB	0.64 590	0.37 597	0.65 550	0.56 653	0.42 633	0.97 622	0.83 685	1.21 629	0.92 549	0.79 483	1.02 535	1.08 614	0.63 522	0.82 555	0.91 639	0.29 626	0.20 588	0.31 638	0.31 654	0.26 580	0.23 561

MeshStereo	1.34 700	0.43 629	0.54 495	0.44 500	0.34 580	1.66 702	0.60 627	1.94 722	1.37 679	4.47 752	3.25 727	4.71 742	1.94 724	1.92 710	1.17 672	0.35 668	0.35 692	0.37 665	0.31 654	0.32 621	0.32 633
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
STTStereo	0.55 546	0.37 597	0.76 607	0.44 500	0.31 542	0.60 478	0.44 542	0.96 517	0.86 504	0.99 612	0.90 475	0.96 575	0.58 492	0.71 493	0.61 556	0.25 588	0.23 616	0.26 596	0.32 662	0.24 563	0.23 561

ADCPNet	1.03 670	0.48 643	2.70 726	0.54 641	0.42 633	1.40 682	0.75 675	1.13 591	1.07 624	1.22 670	1.42 650	1.68 693	1.09 672	1.36 681	3.45 738	0.30 633	0.28 655	0.29 628	0.32 662	0.37 650	0.35 651

SGM-ForestM	4.04 748	0.32 565	0.46 399	0.43 479	0.27 443	7.50 755	1.45 739	3.84 749	4.24 755	8.19 768	6.76 763	19.00 779	9.08 758	10.74 769	6.62 754	0.31 637	0.33 688	0.32 645	0.32 662	0.29 599	0.29 609

ISRNet	0.56 557	0.24 458	0.66 556	0.56 653	0.36 592	0.44 365	0.25 171	0.82 455	0.84 491	1.07 643	1.25 618	0.91 559	0.60 503	0.66 452	0.58 545	0.35 668	0.26 642	0.36 660	0.33 665	0.30 608	0.42 675

SHD	0.93 658	0.50 651	1.18 668	0.59 665	0.46 660	0.97 622	0.48 565	1.70 716	2.15 719	1.58 694	1.37 640	1.42 673	1.19 683	1.31 672	1.60 695	0.31 637	0.26 642	0.32 645	0.33 665	0.40 657	0.42 675

SCION-MonSter(vits)	0.46 442	0.14 28	0.25 33	0.31 58	0.15 11	0.22 45	0.22 103	0.88 483	1.07 624	0.20 24	1.06 557	0.73 485	0.56 479	0.76 525	1.14 671	0.19 470	0.15 471	0.33 650	0.34 667	0.25 572	0.24 570

rvit_105_1	0.54 543	0.40 620	0.76 607	0.58 661	0.37 599	0.59 471	0.68 653	0.70 385	0.94 563	0.82 508	0.69 352	0.73 485	0.58 492	0.78 540	0.54 534	0.32 649	0.29 661	0.31 638	0.34 667	0.23 550	0.20 511

AnyNet_C01	1.56 711	1.05 723	7.45 747	0.64 680	0.54 681	1.99 714	1.38 733	1.43 689	1.36 677	1.63 700	1.92 691	1.84 698	1.33 694	2.40 727	4.03 741	0.33 658	0.32 682	0.32 645	0.34 667	0.44 669	0.45 686

AnyNet_C32	1.16 691	0.62 682	2.40 722	0.57 659	0.55 685	1.41 684	1.34 731	1.18 620	1.24 658	1.49 687	1.42 650	1.39 670	1.20 685	1.55 688	4.82 746	0.29 626	0.28 655	0.29 628	0.34 667	0.38 654	0.42 675

SQANet	0.82 636	0.74 697	0.67 560	1.13 727	0.98 726	1.11 650	0.47 557	1.07 566	0.83 486	0.91 574	1.05 550	1.03 598	0.74 589	1.01 622	0.64 566	0.61 718	0.24 626	1.03 728	0.35 671	1.18 730	0.58 709

2222	1.14 686	0.53 666	1.55 702	0.79 710	0.47 665	1.56 695	1.67 743	1.49 695	1.24 658	1.24 673	2.23 701	3.21 729	1.25 687	1.53 686	1.63 696	0.47 701	0.28 655	0.50 701	0.36 672	0.48 681	0.29 609

ADCS	1.51 710	0.61 679	3.42 732	0.59 665	0.51 674	1.27 675	1.08 713	1.59 707	1.81 711	1.91 714	1.66 676	1.51 685	1.42 698	1.94 712	8.60 757	0.33 658	0.32 682	0.33 650	0.36 672	0.44 669	0.42 675

UHP	12.84 770	0.68 691	18.22 767	0.82 713	0.62 700	25.49 777	5.53 763	21.64 785	40.95 800	23.57 784	34.53 794	25.52 784	26.31 787	14.39 772	14.00 769	0.43 691	0.30 666	0.48 695	0.37 674	0.81 716	2.09 757

PVD	1.28 699	0.67 690	1.28 678	0.74 704	0.62 700	1.50 691	0.84 688	1.99 724	2.96 742	2.18 721	2.36 707	1.85 700	1.95 725	1.92 710	1.94 710	0.39 679	0.36 696	0.49 699	0.37 674	0.51 687	0.64 712

CSAN	0.83 643	0.49 647	0.77 612	0.60 671	0.41 627	1.14 656	1.06 710	1.19 622	1.46 690	1.32 679	1.43 653	1.37 668	1.19 683	1.27 668	0.86 615	0.39 679	0.31 676	0.36 660	0.37 674	0.35 639	0.34 646

WCMA_ROB	1.14 686	0.36 590	0.76 607	0.49 578	0.44 647	1.23 671	0.67 648	1.11 583	1.23 656	2.84 739	3.95 742	3.28 732	1.83 721	1.25 664	0.99 651	0.44 692	0.34 690	0.34 653	0.37 674	0.41 663	0.40 670

1111	1.92 724	0.60 678	2.43 724	0.71 702	0.57 691	2.60 726	3.13 759	2.12 728	1.97 715	2.27 726	2.74 721	3.21 729	3.13 744	5.16 751	5.06 749	0.38 676	0.35 692	0.47 689	0.38 678	0.54 694	0.53 706

Nwc_Net	0.78 628	0.38 607	0.73 589	0.60 671	0.55 685	1.05 639	0.55 610	1.67 714	1.05 611	0.88 557	1.86 689	1.40 672	1.09 672	1.10 642	0.87 621	0.30 633	0.25 634	0.36 660	0.38 678	0.29 599	0.29 609

SAMSARA	1.07 678	0.65 687	1.19 669	1.06 726	0.90 718	1.76 708	1.76 747	1.46 691	1.44 688	1.51 690	1.16 598	2.00 705	1.14 676	1.48 685	1.31 682	0.39 679	0.44 717	0.35 655	0.38 678	0.49 684	0.49 700

CC-Net-ROB	0.82 636	0.96 717	0.85 620	0.58 661	0.45 652	1.27 675	0.70 663	1.17 617	1.02 596	0.83 520	1.23 614	0.90 557	0.77 603	1.06 632	0.69 579	0.46 697	0.34 690	1.71 736	0.38 678	0.59 704	0.36 653

GANetREF_RVC	0.80 632	0.75 698	0.86 625	0.66 689	0.42 633	1.15 658	0.98 703	1.14 600	1.19 649	1.01 622	1.02 535	1.10 622	0.90 640	1.15 647	0.76 595	0.48 702	0.39 704	0.57 707	0.38 678	0.63 707	0.46 689
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
DeepPrunerF	0.89 651	0.52 663	3.43 733	0.68 696	0.81 714	0.72 551	0.72 671	1.22 637	1.99 717	0.93 586	1.01 526	0.87 543	0.86 631	1.08 638	0.95 644	0.34 664	0.28 655	0.43 679	0.39 683	0.30 608	0.32 633

STTRV1_RVC	0.82 636	0.59 674	1.16 662	0.67 692	0.81 714	1.11 650	0.63 636	1.30 664	1.11 632	0.98 608	1.33 634	1.08 614	0.95 655	1.26 665	0.87 621	0.55 716	0.25 634	0.43 679	0.39 683	0.58 703	0.40 670

NCCL2	0.72 615	0.41 625	0.65 550	0.64 680	0.44 647	0.98 626	1.20 719	1.11 583	1.00 589	0.98 608	0.96 500	1.49 681	0.87 634	0.90 592	0.79 600	0.31 637	0.26 642	0.39 670	0.39 683	0.32 621	0.32 633

UDG	0.88 649	0.82 708	0.67 560	1.00 721	0.96 723	1.02 631	0.57 620	1.13 591	0.99 582	0.90 569	0.97 513	1.31 653	0.99 661	0.85 574	0.84 610	0.54 715	0.32 682	1.77 737	0.40 686	0.94 721	0.66 714

DGSMNet	0.76 622	0.55 669	1.29 681	0.58 661	0.62 700	0.94 614	0.70 663	1.26 655	1.11 632	0.83 520	1.24 616	1.00 587	0.71 578	1.03 629	0.81 605	0.34 664	0.29 661	0.41 677	0.40 686	0.57 700	0.55 708

RGC	0.79 631	0.59 674	0.71 580	0.65 686	0.65 704	0.92 613	0.58 621	1.29 661	1.05 611	1.07 643	1.45 659	1.47 679	1.03 666	1.21 659	0.88 625	0.32 649	0.30 666	0.48 695	0.40 686	0.37 650	0.37 658

CBMV_ROB	0.59 579	0.37 597	0.38 274	0.39 325	0.28 468	0.74 553	0.28 251	1.00 531	0.98 577	0.94 589	1.25 618	0.81 525	0.78 608	0.87 581	0.50 508	0.36 672	0.37 697	0.43 679	0.40 686	0.33 628	0.30 619

PDISCO_ROB	0.91 655	0.48 643	1.06 650	0.99 719	0.97 724	1.67 704	0.63 636	1.64 712	1.59 701	1.06 640	1.18 602	1.31 653	0.79 610	1.55 688	0.97 647	0.49 704	0.22 606	0.45 684	0.40 686	0.45 673	0.37 658

TARStereo	5.47 756	0.45 638	9.36 751	0.64 680	0.57 691	8.94 758	4.10 762	8.88 761	13.09 769	10.59 770	15.01 780	16.60 771	11.04 764	3.84 746	3.37 734	0.42 689	0.40 706	0.43 679	0.41 691	0.56 697	0.72 716

DualNet (step1)	0.57 565	0.36 590	0.72 585	0.38 292	0.30 518	0.71 542	0.43 532	1.06 562	0.88 518	0.92 582	0.86 451	0.85 532	0.69 561	0.68 474	0.50 508	0.41 685	0.20 588	0.40 673	0.41 691	0.36 645	0.33 638

test_sample9	1.05 675	0.36 590	0.72 585	0.38 292	0.30 518	0.71 542	0.43 532	1.06 562	0.88 518	0.92 582	0.86 451	0.85 532	0.69 561	1.20 655	1.36 684	0.41 685	8.41 774	0.40 673	0.41 691	0.36 645	0.33 638

test_sample8	1.25 697	0.36 590	0.72 585	0.38 292	0.30 518	0.71 542	0.43 532	1.13 591	0.75 428	1.50 689	0.95 496	3.29 733	1.59 709	1.20 655	1.36 684	0.41 685	8.41 774	0.40 673	0.41 691	0.36 645	0.33 638

HBP-ISP	0.59 579	0.45 638	0.43 357	0.45 525	0.33 571	0.70 536	0.28 251	1.11 583	1.00 589	0.83 520	1.18 602	0.65 436	0.68 557	0.88 584	0.52 525	0.35 668	0.38 699	0.47 689	0.41 691	0.38 654	0.31 629

SCION-MonSter	0.67 599	0.40 620	0.95 636	0.54 641	0.44 647	1.30 677	0.42 523	0.91 496	1.06 617	0.79 483	1.13 581	0.74 492	0.67 550	0.76 525	1.43 689	0.19 470	0.19 573	0.45 684	0.42 696	0.30 608	0.26 584

NOSS_ROB	0.57 565	0.39 615	0.39 296	0.44 500	0.30 518	0.73 552	0.54 605	1.03 550	1.08 628	0.67 409	0.87 459	0.76 503	0.57 482	0.77 535	0.47 499	0.38 676	0.38 699	0.44 683	0.42 696	0.37 650	0.34 646

PA-Net	0.67 599	0.43 629	0.83 618	0.50 592	0.53 679	0.94 614	0.68 653	1.10 577	1.14 641	0.80 486	0.88 467	0.87 543	0.77 603	1.02 627	0.88 625	0.24 578	0.41 708	0.29 628	0.44 698	0.26 580	0.34 646
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DStereoFS	1.87 722	0.85 710	1.03 647	0.75 707	0.62 700	2.04 717	0.65 642	1.74 718	1.55 697	1.52 692	1.90 690	2.36 714	12.92 769	3.85 747	1.74 700	0.44 692	0.31 676	0.82 723	0.46 699	0.84 717	1.10 737

FSD	0.48 471	0.47 642	0.53 489	0.54 641	0.46 660	0.48 392	0.52 596	0.53 239	0.48 289	0.48 301	0.48 250	0.49 330	0.48 424	0.51 283	0.49 506	0.45 694	0.42 710	0.47 689	0.46 699	0.46 676	0.45 686

PSMNet-RUCA	0.76 622	0.75 698	1.08 654	1.01 722	0.90 718	0.69 531	0.50 577	1.11 583	1.03 601	0.78 478	1.11 570	0.80 522	0.72 582	0.88 584	0.63 563	0.53 713	0.27 651	0.76 718	0.46 699	0.66 710	0.47 694

FC-DCNN v2	1.65 716	0.51 655	0.65 550	0.61 673	0.49 668	1.61 699	0.70 663	1.75 719	1.56 700	4.74 756	4.91 752	6.46 754	3.31 745	1.91 709	1.11 665	0.46 697	0.42 710	0.47 689	0.46 699	0.48 681	0.46 689

BEATNet-Init1	15.13 772	0.82 708	50.86 797	0.72 703	0.53 679	38.10 788	7.03 765	11.83 766	14.25 771	29.78 794	30.17 793	48.21 797	22.64 784	26.78 785	18.11 773	0.42 689	0.38 699	0.47 689	0.46 699	0.51 687	0.48 697

FC-DCNN	1.59 712	0.51 655	0.66 556	0.61 673	0.49 668	1.56 695	0.70 663	1.66 713	1.53 694	4.64 753	4.62 750	5.85 750	3.34 747	1.84 707	1.11 665	0.46 697	0.42 710	0.47 689	0.46 699	0.48 681	0.46 689

LSM	4.74 753	0.77 702	10.16 753	0.70 699	56.56 792	1.02 631	1.00 707	1.24 649	1.62 705	2.04 716	2.34 705	1.33 661	1.17 680	1.38 683	1.09 664	0.33 658	0.49 722	0.39 670	0.46 699	0.51 687	10.09 774

ccnet	0.82 636	0.57 672	0.75 602	0.54 641	0.59 697	1.09 648	0.66 645	1.38 681	0.94 563	1.12 654	1.44 656	1.29 650	0.92 646	0.95 617	1.24 676	0.49 704	0.42 710	0.50 701	0.47 706	0.51 687	0.46 689

FCDSN-DC	1.39 705	0.56 670	0.65 550	0.74 704	0.59 697	1.38 681	0.63 636	1.35 675	1.39 682	3.26 746	4.50 749	4.61 740	2.63 737	1.58 692	1.03 657	0.46 697	0.42 710	0.48 695	0.47 706	0.50 686	0.50 702
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.09 682	0.59 674	1.97 713	0.67 692	0.44 647	1.93 713	0.60 627	1.85 721	1.36 677	1.61 697	1.54 668	1.95 704	1.37 695	1.64 697	1.73 699	0.40 684	0.37 697	0.45 684	0.48 708	0.44 669	0.44 682

NCC-stereo	0.78 628	0.40 620	0.76 607	0.61 673	0.67 706	0.81 585	0.69 658	1.54 705	1.11 632	0.90 569	1.36 637	1.33 661	1.16 678	1.19 653	0.88 625	0.31 637	0.30 666	0.37 665	0.48 708	0.33 628	0.33 638

Abc-Net	0.78 628	0.40 620	0.76 607	0.61 673	0.67 706	0.81 585	0.69 658	1.54 705	1.11 632	0.90 569	1.36 637	1.33 661	1.16 678	1.19 653	0.88 625	0.31 637	0.30 666	0.37 665	0.48 708	0.33 628	0.33 638
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ELAS_RVC	1.60 713	0.61 679	1.01 646	0.70 699	0.56 688	2.00 715	1.89 750	1.96 723	2.65 738	3.33 747	3.26 728	3.03 724	3.41 748	2.49 730	2.09 715	0.52 709	0.45 718	0.50 701	0.48 708	0.54 694	0.52 704
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 715	0.61 679	0.95 636	0.68 696	0.55 685	3.01 741	1.55 740	2.39 732	2.33 731	3.64 749	3.89 740	2.75 721	2.90 741	2.15 720	2.27 722	0.52 709	0.45 718	0.50 701	0.48 708	0.54 694	0.52 704
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
fsdfsdds	3.34 740	0.62 682	2.19 718	0.75 707	0.54 681	7.70 756	1.13 715	3.94 751	6.50 758	6.05 763	10.49 769	11.93 763	6.06 754	2.52 732	3.44 737	0.39 679	0.38 699	0.65 712	0.49 713	0.47 679	0.61 710

otaku	1.04 671	0.93 714	0.88 627	1.33 733	1.05 732	1.66 702	0.70 663	1.40 685	1.18 647	1.08 647	1.32 633	1.33 661	0.91 641	1.23 662	0.76 595	0.72 722	0.46 721	1.24 731	0.50 714	1.40 731	0.75 717

Ntro	1.09 682	0.97 720	0.91 634	1.44 734	1.19 734	1.69 705	0.80 682	1.35 675	1.25 665	1.00 617	1.29 627	1.31 653	0.97 659	1.26 665	0.84 610	0.84 726	0.43 715	1.36 732	0.50 714	1.56 733	0.78 719

CREStereo++_RVC	0.32 248	0.15 75	0.23 8	0.31 58	0.24 324	0.27 121	0.22 103	0.46 183	0.88 518	0.46 291	0.80 412	0.30 168	0.26 176	0.36 125	0.33 331	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.51 716	0.13 165	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
MSMD_ROB	1.21 694	0.49 647	0.62 529	0.59 665	0.50 670	1.62 701	0.67 648	1.23 642	1.24 658	2.45 731	3.77 736	3.09 727	2.98 742	1.32 673	0.81 605	0.45 694	0.41 708	0.49 699	0.51 716	0.47 679	0.44 682

MADNet+	2.23 733	2.43 755	10.85 757	1.22 730	0.91 720	2.76 731	1.40 734	2.12 728	1.67 707	1.32 679	1.74 682	1.86 701	1.74 716	6.25 755	4.41 745	0.65 719	0.64 730	0.58 709	0.54 718	0.80 715	0.76 718

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 700	0.87 711	1.76 708	0.86 715	0.56 688	4.29 748	1.79 748	1.50 697	1.98 716	1.61 697	1.85 688	1.84 698	1.41 697	1.89 708	1.36 684	0.48 702	0.40 706	0.56 706	0.57 719	0.69 711	0.48 697

ACVNet_1	1.46 707	1.33 732	1.12 658	1.91 745	1.62 739	1.83 711	0.98 703	2.00 725	1.85 713	1.39 684	1.53 667	2.32 712	1.53 703	1.34 676	1.11 665	1.30 741	0.50 723	2.06 746	0.58 720	1.93 746	0.95 729

DStereoSA	1.73 719	0.63 684	1.57 703	0.80 711	0.79 713	1.26 674	1.30 726	1.34 671	1.43 685	1.24 673	7.52 765	0.92 565	7.68 757	1.65 701	2.29 724	0.41 685	0.29 661	0.63 711	0.60 721	1.04 726	1.18 743

DDUNet	1.06 676	2.56 758	0.68 565	1.21 729	1.26 735	1.03 634	0.69 658	1.11 583	0.94 563	0.96 598	1.22 609	1.27 647	0.82 620	0.93 608	0.72 589	0.84 726	0.38 699	1.99 740	0.60 721	1.10 729	0.85 723

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 669	0.57 672	1.51 700	0.67 692	0.50 670	2.57 725	1.66 742	1.20 627	1.43 685	1.38 683	1.57 670	1.33 661	0.92 646	1.64 697	0.88 625	0.37 675	0.39 704	0.46 688	0.60 721	0.41 663	0.40 670

nnnnnnn	1.69 718	0.64 685	2.14 716	0.80 711	0.73 712	1.79 710	1.01 708	2.00 725	2.36 734	2.69 734	4.20 745	4.71 742	2.34 731	2.45 728	2.27 722	0.53 713	0.53 724	0.66 713	0.62 724	0.69 711	0.62 711

mmmmmm	1.48 709	0.69 693	1.79 709	0.78 709	0.54 681	2.60 726	1.44 737	1.77 720	2.54 736	2.20 722	2.61 717	2.61 719	1.78 717	2.35 725	2.56 726	0.45 694	0.45 718	0.75 716	0.64 725	0.64 708	0.45 686

PASM	0.90 654	0.64 685	1.69 704	0.69 698	0.69 709	0.78 570	0.84 688	1.03 550	1.26 668	1.19 663	1.15 593	1.31 653	0.98 660	1.24 663	1.03 657	0.52 709	0.56 727	0.59 710	0.66 726	0.56 697	0.54 707

ACVNet-4b	1.35 702	1.31 731	1.10 655	1.90 744	1.59 738	1.92 712	0.77 677	1.52 703	1.62 705	1.05 636	1.60 672	2.11 707	0.94 652	1.64 697	0.77 599	1.30 741	0.35 692	2.03 744	0.67 727	1.88 744	0.84 722

DispFullNet	1.60 713	2.63 759	2.75 727	2.56 754	1.79 746	1.24 672	0.47 557	1.37 680	1.45 689	1.87 710	1.50 663	1.55 687	2.46 732	2.04 716	1.04 660	0.59 717	0.18 553	2.32 749	0.68 728	2.29 750	1.14 738

ACVNet_2	1.65 716	1.27 730	1.41 695	1.75 739	1.62 739	2.22 721	1.20 719	2.30 731	2.62 737	1.78 708	2.56 713	3.03 724	1.61 710	1.54 687	1.12 669	1.06 734	0.58 729	1.82 738	0.70 729	1.82 740	0.96 730

MFMNet_re	1.14 686	0.97 720	1.19 669	0.99 719	0.95 722	1.25 673	1.22 722	1.39 682	1.55 697	1.69 704	1.67 678	1.21 640	1.53 703	1.12 645	0.99 651	0.87 728	0.75 739	0.79 721	0.75 730	0.90 718	0.94 727

JetBlue	2.78 736	1.26 729	7.04 746	1.16 728	1.48 737	8.00 757	6.02 764	2.60 734	1.92 714	2.12 719	2.64 718	3.34 734	3.05 743	6.49 756	3.39 735	0.78 725	0.76 740	0.75 716	0.76 731	0.97 725	1.18 743

light-stereo	3.53 743	1.05 723	10.69 756	9.45 768	6.82 763	2.10 719	0.64 640	3.71 748	2.70 740	4.77 757	4.98 753	6.83 755	1.32 692	6.71 757	1.35 683	1.20 737	1.29 762	0.66 713	0.77 732	1.79 739	1.85 752

RainbowNet	1.35 702	1.49 736	1.19 669	1.88 743	1.45 736	1.48 690	1.07 712	1.61 710	1.55 697	1.20 668	1.59 671	1.54 686	1.13 675	1.34 676	0.97 647	1.36 744	0.70 732	1.82 738	0.79 733	1.71 736	1.07 736

GCST	0.83 643	1.22 728	0.74 594	1.58 735	1.01 729	1.06 640	0.23 137	0.78 441	0.78 457	0.97 603	0.65 332	0.78 511	0.35 308	0.92 602	0.34 348	0.96 729	0.65 731	1.20 730	0.81 734	0.91 719	0.70 715

PWCK	1.92 724	1.66 746	3.12 730	1.65 736	0.91 720	2.84 734	2.26 754	2.10 727	2.41 735	2.36 729	2.31 702	2.22 708	1.82 719	3.43 740	2.03 714	1.61 747	0.71 734	1.51 733	0.82 735	1.69 735	0.91 726

MonStereo1	1.98 726	1.48 735	1.43 697	1.81 742	1.69 744	2.88 737	0.78 679	2.47 733	3.47 749	2.20 722	4.36 748	3.39 735	2.50 734	2.18 721	1.58 694	1.19 736	0.54 725	1.65 735	0.87 736	1.78 738	1.29 747

SPS-STEREO	1.25 697	0.93 714	1.06 650	1.04 724	1.03 730	1.41 684	0.91 697	1.51 700	1.19 649	2.09 718	1.83 686	1.94 703	1.39 696	1.62 694	1.39 687	0.97 731	0.94 755	0.90 725	0.89 737	0.96 723	0.96 730
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Dean	1.98 726	1.36 733	1.36 692	2.12 747	1.81 747	2.74 729	1.36 732	3.37 745	3.80 753	2.08 717	3.32 731	3.21 729	1.82 719	1.71 702	1.67 697	1.27 738	0.77 741	1.99 740	0.90 738	1.86 741	1.03 735

Consistency-Raft	1.01 666	0.81 705	1.24 675	0.84 714	0.97 724	0.81 585	0.84 688	1.30 664	1.59 701	1.05 636	1.68 679	1.12 626	0.91 641	0.92 602	1.11 665	0.65 719	0.74 735	0.79 721	0.90 738	1.06 728	0.79 721

SGM+DAISY	1.35 702	0.94 716	1.25 676	0.96 718	1.00 728	1.52 693	1.02 709	1.34 671	1.21 653	2.64 733	2.65 719	2.44 715	1.56 707	1.64 697	1.26 678	0.97 731	0.95 756	0.90 725	0.90 738	0.94 721	0.96 730

anonymity	0.97 662	0.89 712	1.05 649	0.92 717	1.03 730	0.97 622	0.81 683	1.29 661	0.91 544	1.07 643	0.98 515	1.00 587	0.95 655	1.02 627	0.92 640	0.96 729	0.95 756	0.90 725	0.91 741	0.92 720	0.94 727

MANE	4.13 749	0.51 655	0.64 544	0.66 689	0.56 688	6.89 754	0.99 705	7.55 759	12.04 765	6.68 766	8.57 767	10.69 761	9.45 759	7.59 766	6.39 753	0.49 704	0.43 715	0.48 695	0.98 742	0.49 684	0.48 697

Selective-IGEV-i1pa	15.35 773	22.27 782	18.31 768	1.71 738	0.87 716	28.61 787	12.26 773	25.48 788	20.48 784	19.78 783	22.75 783	28.20 786	22.64 784	29.07 786	17.31 772	12.88 782	2.88 768	6.84 776	0.99 743	1.67 734	12.03 782

NVStereoNet_ROB	1.24 696	0.90 713	1.13 659	0.86 715	0.88 717	1.11 650	0.99 705	1.42 687	1.53 694	1.59 696	2.48 710	2.24 710	1.53 703	1.96 713	1.30 681	0.76 724	0.70 732	0.78 720	1.00 744	0.71 714	0.88 725
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	1.86 720	1.62 743	1.16 662	2.20 748	1.89 748	2.33 722	1.30 726	2.89 736	2.29 727	1.66 701	2.80 723	2.49 716	1.61 710	2.10 717	1.78 705	1.60 745	0.74 735	2.43 750	1.02 745	2.12 747	1.17 741

IMH-64	1.86 720	1.62 743	1.16 662	2.20 748	1.89 748	2.33 722	1.30 726	2.89 736	2.29 727	1.66 701	2.80 723	2.49 716	1.61 710	2.10 717	1.78 705	1.60 745	0.74 735	2.43 750	1.02 745	2.12 747	1.17 741

WAO-7	1.90 723	1.20 727	1.35 688	1.27 731	1.06 733	2.84 734	1.56 741	3.23 741	3.06 746	2.23 724	3.33 732	3.17 728	2.28 730	3.12 737	2.21 717	1.02 733	0.91 751	1.06 729	1.03 747	1.04 726	0.97 733

IMH	2.04 730	1.62 743	1.20 672	2.20 748	1.89 748	2.91 740	1.30 726	3.11 739	3.03 744	1.81 709	3.35 733	3.03 724	1.90 722	2.48 729	1.80 707	1.66 748	0.77 741	2.45 752	1.04 748	2.15 749	1.19 745

TorneroNet-64	3.44 741	1.86 747	1.42 696	2.58 755	2.28 753	6.87 753	1.68 744	4.70 756	12.03 764	2.31 727	5.59 761	8.25 757	2.55 736	3.97 748	2.73 728	1.81 750	0.74 735	2.57 754	1.07 749	2.35 751	1.44 749

TorneroNet	4.53 752	1.89 748	1.48 699	2.55 753	2.27 752	13.78 770	1.69 745	4.84 758	23.73 786	2.89 742	7.70 766	7.06 756	2.69 738	4.26 750	3.42 736	1.84 751	0.77 741	2.68 756	1.13 750	2.42 752	1.47 750

LVE	2.12 732	1.44 734	1.36 692	1.99 746	1.78 745	2.75 730	1.79 748	2.82 735	3.95 754	1.90 713	4.33 747	3.52 737	1.81 718	2.24 723	1.74 700	1.74 749	0.87 747	2.06 746	1.13 750	1.91 745	1.35 748

WAO-8	2.92 737	1.55 741	1.35 688	1.79 740	1.63 741	5.23 750	1.22 722	4.58 754	12.56 767	2.84 739	4.07 744	4.83 744	2.72 739	3.49 741	2.25 720	1.27 738	0.91 751	1.99 740	1.15 752	1.86 741	1.15 739

Venus	2.92 737	1.55 741	1.35 688	1.79 740	1.63 741	5.23 750	1.22 722	4.58 754	12.56 767	2.84 739	4.06 743	4.83 744	2.72 739	3.49 741	2.25 720	1.27 738	0.91 751	1.99 740	1.15 752	1.86 741	1.15 739

WAO-6	2.04 730	1.50 737	1.16 662	1.70 737	1.67 743	2.69 728	1.44 737	3.06 738	3.63 752	1.98 715	3.27 729	3.54 738	2.07 728	2.36 726	2.22 719	1.31 743	0.91 751	2.04 745	1.22 754	1.73 737	1.27 746

DStereoRT	0.74 618	0.19 253	0.50 461	0.51 608	0.33 571	1.10 649	0.34 371	0.82 455	0.76 437	0.78 478	1.05 550	0.51 342	0.73 585	0.76 525	0.48 503	0.16 340	0.13 396	3.96 770	1.37 755	0.19 461	0.14 317

UNDER WATER	3.46 742	2.07 752	3.64 735	3.09 759	2.48 756	3.75 746	2.42 756	3.31 744	13.77 770	2.90 743	2.95 726	5.84 749	3.69 749	3.69 743	3.48 739	2.07 754	1.11 758	2.70 758	1.40 756	2.84 758	1.98 754

UNDER WATER-64	3.53 743	2.01 750	3.94 736	3.22 761	2.49 757	5.41 752	2.60 757	3.43 746	12.41 766	3.03 744	2.68 720	6.07 752	4.04 750	3.79 745	3.33 733	2.02 753	1.24 761	2.63 755	1.46 757	2.78 756	2.08 756

KSHMR	2.57 734	1.93 749	1.69 704	2.63 756	2.42 755	2.86 736	2.07 751	3.27 743	6.50 758	2.49 732	3.36 734	3.41 736	1.92 723	2.49 730	1.94 710	2.13 755	1.40 763	2.79 760	1.50 758	2.73 755	1.77 751

notaker	2.76 735	2.29 754	1.80 710	2.96 758	2.58 759	2.90 739	1.75 746	3.24 742	3.05 745	2.78 737	4.24 746	6.15 753	2.51 735	3.34 739	2.75 729	2.31 757	1.18 759	3.00 761	1.65 759	2.84 758	1.97 753

JetRed	5.27 755	5.84 762	12.81 763	2.36 751	2.83 760	12.23 763	10.50 772	4.46 753	3.60 750	3.86 750	3.83 738	4.85 746	4.18 751	6.78 758	11.96 766	2.17 756	2.96 770	2.18 748	1.97 760	3.38 762	2.68 762

ktn	2.98 739	2.25 753	1.73 707	2.84 757	2.53 758	3.76 747	2.15 752	3.70 747	5.47 757	2.75 736	5.17 756	5.94 751	2.48 733	3.23 738	2.46 725	2.34 759	1.44 764	2.78 759	2.03 761	2.45 753	2.01 755

DPSimNet_ROB	3.58 745	2.45 756	8.57 748	2.53 752	2.37 754	2.88 737	3.77 761	3.14 740	3.23 747	4.71 755	3.86 739	4.68 741	4.87 753	4.07 749	5.62 750	2.33 758	2.33 767	2.47 753	2.52 762	2.51 754	2.64 761

HanzoNet	6.76 759	2.45 756	4.22 739	3.19 760	2.94 761	3.62 745	2.28 755	4.79 757	7.20 760	14.00 777	13.19 775	17.49 775	22.30 783	13.25 771	6.19 752	4.20 763	1.93 766	3.10 762	2.56 763	3.35 761	2.88 763

MADNet++	4.03 747	2.70 760	3.44 734	3.72 763	3.44 762	4.44 749	3.52 760	3.95 752	3.61 751	4.46 751	4.98 753	4.10 739	4.58 752	7.00 759	5.89 751	3.74 761	3.67 771	3.27 763	2.71 764	3.70 764	3.66 764

TCMNet-wrong-test	8.97 760	10.42 768	8.74 749	19.56 772	17.61 769	12.53 765	9.01 770	13.59 768	2.18 720	4.64 753	5.11 755	14.63 770	11.09 766	7.19 760	9.73 758	5.56 773	0.89 749	3.77 764	3.11 765	10.34 771	9.80 770

noway4	9.14 763	10.89 769	8.97 750	19.91 777	17.90 772	12.71 769	9.04 771	13.72 770	2.34 732	4.80 758	5.47 757	14.56 769	11.25 768	7.32 763	9.98 761	5.54 772	0.89 749	3.93 765	3.19 766	10.47 775	10.04 773

zzzz4	9.23 765	11.07 770	11.03 758	19.80 775	17.91 773	12.68 768	8.89 766	13.79 771	2.29 727	4.85 759	5.58 759	14.47 767	11.04 764	7.33 764	10.03 762	5.51 770	0.87 747	3.94 768	3.20 767	10.42 773	9.93 771

noway3	9.04 761	9.99 767	10.50 755	19.30 770	17.88 770	12.49 764	8.93 768	13.62 769	2.27 725	4.85 759	5.57 758	14.37 765	10.99 762	7.30 761	9.94 759	5.36 766	0.86 744	3.94 768	3.20 767	10.28 770	9.17 768

noway2	9.12 762	9.84 766	11.24 759	19.40 771	17.88 770	12.54 766	8.94 769	13.58 767	2.22 721	4.85 759	5.59 761	14.48 768	11.09 766	7.31 762	9.96 760	5.48 769	0.86 744	3.93 765	3.20 767	10.34 771	9.76 769

noway1	9.20 764	11.07 770	10.41 754	19.80 775	17.91 773	12.67 767	8.90 767	13.79 771	2.26 722	4.85 759	5.58 759	14.44 766	11.03 763	7.33 764	10.03 762	5.51 770	0.86 744	3.93 765	3.20 767	10.42 773	9.93 771

PML	40.80 797	29.24 783	11.87 762	7.20 765	14.47 765	92.13 803	213.69 806	7.63 760	23.35 785	74.72 805	190.14 806	50.17 798	26.15 786	21.39 779	12.70 767	8.76 775	2.92 769	8.45 777	3.25 771	13.26 778	4.42 765

ASD4	9.96 767	8.86 765	17.78 766	7.17 764	9.80 764	16.08 771	28.92 778	9.77 764	8.20 762	7.02 767	7.08 764	8.47 758	9.57 760	11.17 770	20.26 774	4.12 762	4.14 772	5.57 775	4.74 772	5.53 765	4.90 766

Anonymous_2	0.82 636	0.44 634	0.63 539	0.40 370	0.43 640	0.80 580	0.52 596	0.72 401	0.77 446	0.71 436	0.60 313	0.87 543	0.76 596	0.75 520	0.58 545	0.52 709	0.54 725	0.54 705	4.82 773	0.56 697	0.40 670

USTest	12.99 771	14.18 772	20.00 769	16.24 769	14.97 766	20.80 773	31.95 781	16.20 775	10.91 763	8.79 769	9.48 768	13.94 764	10.50 761	16.11 773	21.44 776	3.17 760	4.82 773	5.08 772	5.36 774	8.81 769	7.13 767

tt	6.20 757	0.20 306	5.89 744	3.55 762	2.07 751	11.26 761	19.21 774	11.74 765	5.46 756	2.69 734	2.04 699	4.87 747	6.25 755	3.70 744	7.09 756	8.32 774	11.17 784	4.93 771	5.41 775	5.74 766	2.37 758

iinet-test	16.76 774	17.57 773	22.97 773	19.69 773	18.39 775	24.48 775	34.18 782	20.02 776	15.35 774	12.55 772	12.85 770	18.13 777	15.39 774	19.59 774	24.25 779	8.86 776	8.72 778	8.95 778	9.28 776	12.74 776	11.26 778

IINet	16.76 774	17.57 773	22.97 773	19.69 773	18.39 775	24.48 775	34.18 782	20.02 776	15.35 774	12.55 772	12.85 770	18.13 777	15.39 774	19.59 774	24.25 779	8.86 776	8.72 778	8.95 778	9.28 776	12.74 776	11.26 778

DGTPSM_ROB	12.07 768	8.00 763	20.99 770	8.93 766	16.78 767	10.67 759	30.87 779	9.01 762	15.16 772	6.50 764	15.41 781	9.04 759	14.85 771	9.25 767	21.67 777	4.57 764	8.57 776	5.08 772	9.28 776	5.90 767	10.95 775

DPSMNet_ROB	12.08 769	8.00 763	21.00 771	8.97 767	16.79 768	10.67 759	30.89 780	9.02 763	15.17 773	6.51 765	15.41 781	9.04 759	14.85 771	9.27 768	21.67 777	4.58 765	8.57 776	5.09 774	9.29 779	5.90 767	10.95 775

DPSM_ROB	17.78 776	18.63 776	24.31 779	20.90 779	19.47 777	25.97 779	36.21 785	21.23 783	16.24 777	13.38 775	14.06 777	19.18 780	16.30 776	20.78 777	25.67 782	9.38 778	9.23 781	9.49 780	9.82 780	13.51 779	11.91 780

DPSM	17.78 776	18.63 776	24.31 779	20.90 779	19.47 777	25.97 779	36.21 785	21.23 783	16.24 777	13.38 775	14.06 777	19.18 780	16.30 776	20.78 777	25.67 782	9.38 778	9.23 781	9.49 780	9.82 780	13.51 779	11.91 780

real-time stereo	18.86 778	19.13 778	25.10 781	21.98 781	20.64 779	27.70 785	37.36 787	24.94 787	16.89 779	14.12 781	14.79 779	21.16 782	18.29 781	21.71 783	26.43 784	10.17 780	9.37 783	10.44 782	10.39 782	14.04 781	12.58 783

FADE	5.17 754	2.05 751	13.14 764	1.03 723	0.99 727	2.09 718	0.91 697	3.91 750	3.00 743	1.76 707	1.60 672	2.73 720	6.73 756	5.95 754	3.95 740	11.57 781	1.70 765	23.09 791	15.86 783	0.62 706	0.65 713

LSM0	38.95 796	37.60 795	48.58 789	43.57 793	91.06 802	52.57 795	72.57 791	43.17 798	32.63 794	26.97 793	27.97 788	38.65 794	32.94 794	41.86 798	51.78 798	18.89 794	18.41 786	19.13 784	19.63 784	27.29 789	33.77 792

fast-reg	35.48 784	37.51 793	48.70 792	42.44 792	40.46 791	52.73 796	73.11 794	42.56 791	32.38 788	26.19 786	27.27 784	36.81 789	30.62 789	41.02 791	51.32 791	18.30 787	18.53 790	19.10 783	19.67 785	27.14 782	23.66 784

CasAABBNet	35.74 787	37.43 788	48.72 793	42.22 787	39.20 785	52.24 789	73.12 795	42.61 793	32.62 793	26.78 791	27.95 787	38.58 793	32.60 792	41.67 793	51.65 795	18.74 788	18.57 792	19.15 785	19.77 786	27.20 784	23.98 787

RAFT-FEzeroshot	35.73 785	37.45 789	48.67 790	42.23 788	39.22 787	52.25 790	73.13 796	42.62 794	32.59 790	26.71 788	27.70 785	38.57 791	32.57 790	41.68 795	51.67 796	18.75 789	18.58 793	19.15 785	19.78 787	27.21 786	23.98 787

RAFT-FE	35.73 785	37.45 789	48.67 790	42.23 788	39.22 787	52.25 790	73.13 796	42.62 794	32.59 790	26.71 788	27.70 785	38.57 791	32.57 790	41.68 795	51.67 796	18.75 789	18.58 793	19.15 785	19.78 787	27.21 786	23.98 787

Selective-RAFT-Error	35.84 790	37.49 791	48.83 795	42.26 791	39.24 790	52.30 793	73.09 792	42.66 797	32.61 792	26.80 792	28.30 790	38.84 796	33.51 796	41.68 795	51.59 793	18.82 793	18.58 793	19.17 788	19.80 789	27.28 788	24.05 790

Hybrid-DGEV	35.78 788	37.50 792	48.96 796	42.25 790	39.20 785	52.33 794	73.10 793	42.63 796	32.52 789	26.62 787	28.31 792	38.50 790	32.87 793	41.67 793	51.55 792	18.77 792	18.56 791	19.18 789	19.83 790	27.20 784	23.97 786

FlowAnything	35.81 789	37.53 794	48.80 794	42.20 786	39.22 787	52.25 790	73.16 798	42.56 791	32.89 795	26.76 790	28.30 790	38.69 795	33.09 795	41.63 792	51.62 794	18.76 791	18.59 796	19.21 790	19.92 791	27.16 783	23.91 785

zzzz2	53.63 798	56.68 798	73.37 799	63.97 797	58.93 793	78.37 801	110.06 801	64.29 803	48.31 801	40.26 798	42.53 798	57.21 799	47.86 799	62.08 801	77.14 801	28.03 795	27.91 797	28.80 792	29.89 792	40.95 796	35.94 793

noway5	53.63 798	56.68 798	73.37 799	63.97 797	58.93 793	78.37 801	110.06 801	64.29 803	48.31 801	40.26 798	42.53 798	57.21 799	47.86 799	62.08 801	77.14 801	28.03 795	27.91 797	28.80 792	29.89 792	40.95 796	35.94 793

LRCNet_RVC	21.24 781	31.15 784	21.41 772	28.98 783	23.82 781	3.13 742	0.60 627	20.96 782	1.59 701	25.58 785	28.15 789	21.99 783	14.79 770	21.94 784	16.41 771	28.89 797	14.87 785	33.53 796	31.28 794	29.51 793	26.16 791

zzzzzz3	56.43 800	57.01 800	74.40 801	78.00 799	76.38 800	77.61 800	92.21 800	62.81 801	50.42 803	40.52 800	45.11 800	70.20 801	62.22 801	61.64 799	77.00 800	29.64 798	27.99 799	31.12 794	32.03 795	45.83 800	36.59 795

zzz1	56.46 801	57.02 801	74.61 802	78.01 800	76.39 801	77.52 799	92.13 799	62.93 802	50.48 804	40.59 801	45.21 801	70.20 801	62.34 802	61.65 800	76.98 799	29.64 798	27.99 799	31.12 794	32.03 795	45.82 799	36.60 796

RSGM-EC	74.81 802	63.03 802	41.60 787	97.74 801	92.11 803	74.93 797	114.81 803	53.77 799	38.96 798	39.88 796	48.98 802	90.73 803	64.81 803	139.63 803	128.53 804	93.27 803	53.96 804	95.12 801	38.31 797	81.45 803	44.63 803

acva	74.81 802	63.03 802	41.60 787	97.74 801	92.11 803	74.93 797	114.81 803	53.77 799	38.96 798	39.88 796	48.98 802	90.73 803	64.81 803	139.63 803	128.53 804	93.27 803	53.96 804	95.12 801	38.31 797	81.45 803	44.63 803

HaxPig	31.96 782	37.24 787	34.27 782	24.37 782	24.88 782	18.26 772	19.86 775	20.64 781	28.52 787	35.97 795	38.75 795	25.57 785	28.72 788	33.88 787	34.39 788	35.94 800	38.87 801	37.80 797	40.48 799	39.68 794	41.15 800

AVERAGE_ROB	37.58 795	40.13 796	40.15 785	34.81 785	33.82 784	28.55 786	25.10 777	32.02 790	34.06 797	41.28 802	40.66 796	34.46 788	34.81 798	39.18 789	37.57 790	42.78 801	43.44 802	43.82 798	43.03 800	40.47 795	41.51 801

MEDIAN_ROB	37.38 794	40.85 797	40.60 786	32.31 784	31.85 783	27.20 781	24.55 776	29.10 789	33.19 796	42.09 803	41.76 797	33.35 787	34.39 797	39.78 790	37.07 789	43.64 802	44.10 803	44.12 799	43.40 801	41.51 798	42.76 802

Anonymous_1	33.25 783	18.26 775	23.92 775	20.54 778	21.28 780	25.59 778	35.94 784	22.01 786	15.57 776	13.33 774	13.49 776	18.08 776	15.29 773	20.36 776	24.60 781	16.28 786	8.84 780	66.59 800	118.00 802	155.73 805	11.23 777

xxxxx1	36.64 791	19.51 779	24.21 776	61.66 794	64.63 797	27.28 782	40.10 788	20.25 778	18.63 781	14.07 778	12.97 772	17.26 772	17.36 778	21.70 780	27.93 785	13.18 783	18.50 787	111.26 803	133.37 803	29.24 790	39.73 797

tt_ll	36.64 791	19.51 779	24.21 776	61.66 794	64.63 797	27.28 782	40.10 788	20.25 778	18.63 781	14.07 778	12.97 772	17.26 772	17.36 778	21.70 780	27.93 785	13.18 783	18.50 787	111.26 803	133.37 803	29.24 790	39.73 797

ff	36.64 791	19.51 779	24.21 776	61.66 794	64.63 797	27.28 782	40.10 788	20.25 778	18.63 781	14.07 778	12.97 772	17.26 772	17.36 778	21.70 780	27.93 785	13.18 783	18.50 787	111.26 803	133.37 803	29.24 790	39.73 797

test_example2	176.61 805	205.14 805	198.86 805	188.60 805	190.98 805	152.67 804	170.61 805	94.86 805	123.55 805	178.88 806	179.48 805	158.94 806	141.34 805	192.61 805	198.96 806	203.76 806	236.37 806	164.13 806	173.55 806	218.58 806	160.41 806

ccccc	429.48 806	429.19 806	527.00 806	507.10 806	501.20 806	356.95 806	342.70 807	380.82 807	297.90 807	334.51 807	389.17 807	372.86 807	449.39 807	499.17 807	553.56 807	561.44 807	431.22 807	334.28 807	290.86 807	540.88 807	489.46 807

Low-res two-view benchmark