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

VeloStereo	0.27 27	0.19 28	0.41 70	0.38 60	0.27 175	0.17 6	0.15 1	0.33 3	0.28 26	0.32 70	0.27 31	0.39 144	0.27 58	0.46 71	0.27 85	0.23 457	0.22 552	0.21 349	0.19 356	0.23 441	0.24 475

flow	0.28 42	0.19 28	0.41 70	0.38 60	0.27 175	0.17 6	0.15 1	0.33 3	0.28 26	0.32 70	0.27 31	0.39 144	0.27 58	0.54 112	0.27 85	0.23 457	0.22 552	0.21 349	0.19 356	0.23 441	0.24 475

S2M2_L	0.34 117	0.28 329	0.45 116	0.40 90	0.30 257	0.31 39	0.16 3	0.60 87	0.64 241	0.31 61	0.48 154	0.47 196	0.34 125	0.38 18	0.32 180	0.25 510	0.22 552	0.20 305	0.22 478	0.25 478	0.22 439
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test410_97500	0.28 42	0.20 50	0.49 151	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.18 4	0.55 55	0.30 39	0.30 49	0.29 46	0.32 80	0.32 104	0.45 58	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

test410	0.28 42	0.21 83	0.50 163	0.38 60	0.27 175	0.49 186	0.18 4	0.55 55	0.31 45	0.30 49	0.30 52	0.31 69	0.32 104	0.44 53	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

Monster-pub-mixall	0.30 65	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.28 28	0.18 4	0.58 75	0.34 75	0.36 113	0.34 70	0.26 31	0.20 6	1.40 454	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 77

S2M2_XL	0.24 5	0.24 187	0.39 47	0.34 6	0.24 91	0.16 3	0.18 4	0.32 2	0.22 8	0.29 36	0.40 96	0.24 19	0.23 28	0.32 4	0.26 68	0.20 359	0.18 460	0.18 219	0.16 267	0.18 228	0.14 147
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test2	0.26 18	0.20 50	0.36 13	0.37 38	0.22 51	0.35 59	0.18 4	0.45 21	0.21 6	0.26 14	0.23 11	0.34 104	0.20 6	0.77 225	0.23 9	0.16 137	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.11 3

LG-G_1	0.31 76	0.20 50	0.44 100	0.42 133	0.20 23	0.64 340	0.18 4	0.70 148	0.25 16	0.29 36	0.29 46	0.36 117	0.35 134	0.87 272	0.24 18	0.16 137	0.12 106	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

LG-G	0.31 76	0.20 50	0.44 100	0.42 133	0.20 23	0.64 340	0.18 4	0.70 148	0.25 16	0.29 36	0.29 46	0.36 117	0.35 134	0.87 272	0.24 18	0.16 137	0.12 106	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

derf	0.25 11	0.20 50	0.40 60	0.40 90	0.23 66	0.26 21	0.19 11	0.47 23	0.32 56	0.26 14	0.26 22	0.39 144	0.21 9	0.47 83	0.24 18	0.14 57	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 77

qqai	0.26 18	0.20 50	0.41 70	0.40 90	0.23 66	0.28 28	0.19 11	0.51 36	0.32 56	0.26 14	0.25 16	0.42 165	0.21 9	0.48 91	0.24 18	0.15 91	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 77

BridgeDepth_RVC	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.33 2	0.19 16	0.47 157	0.19 11	0.54 49	0.27 24	0.30 49	0.29 46	0.26 31	0.32 104	0.43 47	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.15 86	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.27 27	0.22 119	0.40 60	0.41 111	0.24 91	0.29 31	0.19 11	0.59 77	0.46 153	0.31 61	0.33 63	0.22 7	0.25 35	0.40 34	0.29 117	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

MLG-Stereo_test3	0.28 42	0.18 10	0.42 86	0.40 90	0.23 66	0.47 157	0.19 11	0.61 89	0.29 35	0.35 103	0.21 6	0.35 111	0.21 9	0.60 151	0.25 46	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

LGtest1	0.27 27	0.21 83	0.44 100	0.41 111	0.21 31	0.42 105	0.19 11	0.56 67	0.26 20	0.29 36	0.24 12	0.29 53	0.29 72	0.55 119	0.25 46	0.18 252	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.14 46	0.13 77

IGEV-Stereo+	0.45 231	0.21 83	0.43 94	0.41 111	0.39 442	0.15 2	0.19 11	0.44 20	0.36 89	0.26 14	0.25 16	0.31 69	0.41 173	1.43 457	0.30 138	0.17 197	0.12 106	0.15 65	0.11 15	1.16 714	1.70 731

LACA_dic	0.25 11	0.24 187	0.35 9	0.37 38	0.18 8	0.33 47	0.20 18	0.39 11	0.23 11	0.33 81	0.21 6	0.30 62	0.26 44	0.53 108	0.21 1	0.14 57	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.21 382	0.12 23

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 86	0.23 158	0.50 163	0.42 133	0.22 51	0.49 186	0.20 18	0.57 72	0.50 173	0.38 141	0.28 37	0.33 95	0.31 92	0.45 58	0.28 104	0.21 397	0.17 434	0.24 456	0.19 356	0.27 506	0.20 392

mm2	0.25 11	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.25 16	0.20 18	0.49 27	0.32 56	0.22 2	0.26 22	0.40 153	0.21 9	0.45 58	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

mm1	0.24 5	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.25 16	0.20 18	0.41 15	0.32 56	0.22 2	0.26 22	0.40 153	0.21 9	0.45 58	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

MGA	0.26 18	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.26 143	0.43 115	0.20 18	0.49 27	0.37 98	0.28 22	0.31 54	0.31 69	0.19 3	0.46 71	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.14 147

CAR	0.27 27	0.18 10	0.39 47	0.37 38	0.25 121	0.39 78	0.20 18	0.52 37	0.36 89	0.35 103	0.33 63	0.29 53	0.19 3	0.49 93	0.26 68	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.13 77

MSE-Stereo	0.26 18	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.25 121	0.39 78	0.20 18	0.52 37	0.36 89	0.28 22	0.33 63	0.29 53	0.19 3	0.46 71	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.13 77

PSi22b	0.24 5	0.17 3	0.34 5	0.35 12	0.18 8	0.21 9	0.20 18	0.50 35	0.23 11	0.22 2	0.19 4	0.43 170	0.35 134	0.37 14	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 2	0.18 8	0.25 16	0.20 18	0.49 27	0.19 3	0.23 9	0.16 1	0.37 130	0.31 92	0.31 2	0.22 2	0.15 91	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

GeoVLM	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.34 50	0.20 18	0.49 27	0.31 45	0.29 36	0.26 22	0.40 153	0.26 44	0.45 58	0.27 85	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

WQFJA1++	1.55 657	0.22 119	0.45 116	0.38 60	0.28 205	0.38 73	0.20 18	0.62 93	0.28 26	0.38 141	0.39 91	0.34 104	0.39 162	0.64 165	0.27 85	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.12 82	25.04 781	0.14 147

MonSter++	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.34 50	0.20 18	0.49 27	0.31 45	0.29 36	0.26 22	0.40 153	0.26 44	0.45 58	0.27 85	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

HiDET	0.26 18	0.18 10	0.37 20	0.38 60	0.24 91	0.30 35	0.20 18	0.54 49	0.33 66	0.27 20	0.30 52	0.33 95	0.25 35	0.46 71	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

LCMNet	0.28 42	0.18 10	0.36 13	0.37 38	0.24 91	0.31 39	0.20 18	0.57 72	0.57 211	0.28 22	0.32 60	0.33 95	0.29 72	0.54 112	0.30 138	0.14 57	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

LG-Stereo_L2	0.29 57	0.20 50	0.45 116	0.37 38	0.25 121	0.26 21	0.20 18	0.78 180	0.28 26	0.28 22	0.26 22	0.24 19	0.26 44	0.91 282	0.23 9	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.11 3

MLG-Stereo_test1	0.27 27	0.19 28	0.38 37	0.40 90	0.24 91	0.38 73	0.20 18	0.59 77	0.19 3	0.24 10	0.17 3	0.33 95	0.27 58	0.90 281	0.25 46	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.12 23

MLG-Stereo	0.29 57	0.19 28	0.38 37	0.41 111	0.20 23	0.42 105	0.20 18	0.66 128	0.21 6	0.25 12	0.22 9	0.33 95	0.28 66	1.09 353	0.25 46	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LGCAT	0.27 27	0.19 28	0.37 20	0.38 60	0.24 91	0.16 3	0.21 35	0.35 7	0.25 16	0.35 103	0.26 22	0.30 62	0.26 44	0.62 160	0.27 85	0.27 551	0.22 552	0.13 1	0.17 299	0.13 7	0.21 416

aanet-new-16k	0.32 86	0.21 83	0.56 240	0.45 213	0.22 51	0.43 115	0.21 35	0.66 128	0.44 143	0.36 113	0.43 121	0.37 130	0.48 244	0.41 38	0.28 104	0.14 57	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 228	0.13 77

PipStereo	0.24 5	0.17 3	0.34 5	0.34 6	0.18 8	0.21 9	0.21 35	0.54 49	0.23 11	0.22 2	0.19 4	0.43 170	0.34 125	0.37 14	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Pro-Stereo	0.31 76	0.16 2	0.34 5	0.39 75	0.29 230	0.63 336	0.21 35	0.35 7	0.28 26	0.34 93	0.25 16	0.23 9	0.13 1	1.58 493	0.26 68	0.13 29	0.11 40	0.18 219	0.17 299	0.13 7	0.12 23

CSFM-Stereo	0.26 18	0.18 10	0.37 20	0.39 75	0.21 31	0.40 86	0.21 35	0.53 42	0.29 35	0.30 49	0.28 37	0.31 69	0.29 72	0.47 83	0.25 46	0.15 91	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.11 3

DLNR-FE	23.17 778	48.55 797	42.94 784	176.85 804	78.48 795	0.35 59	0.21 35	23.51 775	0.75 286	0.66 289	0.86 307	0.59 287	0.30 82	1.55 484	0.44 328	9.85 776	0.12 106	0.18 219	0.14 185	76.92 801	0.16 239

IGEV	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.37 38	0.31 287	0.45 132	0.21 35	0.59 77	0.40 112	0.31 61	0.43 121	0.26 31	0.21 9	0.43 47	0.25 46	0.13 29	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.12 1	0.12 23

LG-Stereo_L1	0.30 65	0.20 50	0.44 100	0.37 38	0.26 143	0.29 31	0.21 35	0.66 128	0.26 20	0.25 12	0.25 16	0.24 19	0.22 25	1.24 396	0.23 9	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.11 3

StereoAnything_RVC	0.45 231	1.43 720	0.48 142	0.35 12	0.20 23	0.26 21	0.21 35	0.43 19	0.22 8	0.22 2	0.21 6	0.19 4	0.36 146	1.27 405	0.22 2	0.21 397	0.11 40	0.14 22	0.10 2	2.37 730	0.11 3

DLNR_Zeroshot_test	23.17 778	48.52 796	43.29 785	176.68 803	78.69 796	0.35 59	0.21 35	23.41 774	0.75 286	0.66 289	0.86 307	0.59 287	0.30 82	1.56 489	0.44 328	9.57 772	0.12 106	0.18 219	0.14 185	76.92 801	0.16 239

416test1013	0.28 42	0.21 83	0.47 135	0.42 133	0.31 287	0.46 140	0.22 45	0.53 42	0.35 85	0.32 70	0.25 16	0.27 40	0.29 72	0.42 45	0.25 46	0.15 91	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.13 77

416test	0.27 27	0.20 50	0.46 129	0.43 153	0.31 287	0.43 115	0.22 45	0.52 37	0.32 56	0.30 49	0.24 12	0.26 31	0.28 66	0.39 25	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.12 23

PSi22	0.43 207	0.25 229	0.45 116	0.45 213	0.24 91	0.46 140	0.22 45	0.63 101	0.99 394	0.45 188	0.64 231	0.80 362	0.52 293	1.44 461	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.19 284	0.15 195

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 2	0.16 1	0.25 16	0.22 45	0.41 15	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 104	0.32 104	0.30 1	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.14 46	0.10 1

VIP-Stereo	0.35 130	0.22 119	0.49 151	0.40 90	0.43 482	0.82 461	0.22 45	0.59 77	0.45 147	0.31 61	0.53 186	0.37 130	0.31 92	0.83 254	0.27 85	0.17 197	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.15 86	0.12 23

FE-Mocha	0.49 266	0.30 387	0.87 462	0.48 284	0.36 387	0.45 132	0.22 45	1.58 511	0.49 166	1.00 391	1.09 399	0.74 343	0.41 173	0.55 119	0.30 138	0.18 252	0.12 106	0.21 349	0.20 400	0.17 176	0.15 195

Select-FE	0.74 467	0.39 541	1.56 642	0.55 437	0.46 510	0.40 86	0.22 45	1.86 600	0.68 266	1.05 410	1.31 505	1.82 648	1.74 677	1.11 359	0.38 268	0.21 397	0.16 398	0.21 349	0.25 531	0.19 284	0.31 571

111111	0.34 117	0.20 50	0.41 70	0.45 213	0.42 471	0.37 69	0.22 45	0.95 276	0.38 106	0.31 61	0.31 54	0.40 153	0.27 58	0.96 300	0.26 68	0.17 197	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.15 86	0.13 77

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 146	0.23 158	0.54 214	0.50 319	0.28 205	0.36 65	0.22 45	1.02 313	0.39 108	0.42 165	0.64 231	0.36 117	0.51 285	0.39 25	0.29 117	0.18 252	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.18 305

SGD-Stereo	0.32 86	0.20 50	0.40 60	0.38 60	0.19 16	0.43 115	0.22 45	0.64 109	0.33 66	0.42 165	0.34 70	0.27 40	0.35 134	1.15 370	0.30 138	0.20 359	0.10 9	0.15 65	0.13 144	0.17 176	0.13 77

FoundationStereo	0.24 5	0.21 83	0.36 13	0.38 60	0.22 51	0.32 45	0.22 45	0.39 11	0.23 11	0.30 49	0.25 16	0.30 62	0.33 114	0.34 7	0.26 68	0.16 137	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 23

castereo++	0.38 163	0.23 158	0.41 70	0.43 153	0.31 287	0.97 518	0.22 45	0.86 227	0.58 216	0.32 70	0.44 130	0.51 224	0.39 162	0.93 293	0.24 18	0.17 197	0.11 40	0.17 170	0.12 82	0.14 46	0.14 147

dual_stereo	0.27 27	0.19 28	0.35 9	0.39 75	0.21 31	0.25 16	0.22 45	0.48 25	0.31 45	0.32 70	0.26 22	0.37 130	0.24 31	0.83 254	0.29 117	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 65	0.20 50	0.40 60	0.46 233	0.30 257	0.33 47	0.22 45	0.75 170	0.45 147	0.32 70	0.41 105	0.32 80	0.48 244	0.38 18	0.27 85	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.13 77

EGLCR-Stereo	0.37 156	0.22 119	0.51 175	0.43 153	0.26 143	0.44 128	0.22 45	0.99 299	0.48 163	0.42 165	0.42 109	0.67 321	0.29 72	0.86 269	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.19 253	0.17 299	0.17 176	0.15 195

rgla	0.28 42	0.21 83	0.47 135	0.41 111	0.31 287	0.46 140	0.23 60	0.55 55	0.34 75	0.31 61	0.24 12	0.26 31	0.26 44	0.44 53	0.25 46	0.15 91	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.13 77

LiteMatch*	0.27 27	0.19 28	0.49 151	0.38 60	0.27 175	0.31 39	0.23 60	0.49 27	0.38 106	0.29 36	0.28 37	0.36 117	0.29 72	0.46 71	0.24 18	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.13 77

aanet-new-40k	0.33 102	0.22 119	0.81 429	0.40 90	0.25 121	0.52 235	0.23 60	0.67 136	0.32 56	0.33 81	0.47 147	0.33 95	0.52 293	0.35 9	0.28 104	0.13 29	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 228	0.12 23

aanet-new-32k	0.32 86	0.22 119	0.53 200	0.43 153	0.24 91	0.54 256	0.23 60	0.72 155	0.31 45	0.37 124	0.38 84	0.43 170	0.54 309	0.41 38	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.13 77

aanet-new-30k	0.32 86	0.22 119	0.53 200	0.43 153	0.24 91	0.54 256	0.23 60	0.72 155	0.31 45	0.37 124	0.38 84	0.43 170	0.54 309	0.41 38	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.13 77

aanet-new-22k	0.32 86	0.21 83	0.54 214	0.43 153	0.22 51	0.47 157	0.23 60	0.67 136	0.50 173	0.35 103	0.46 142	0.33 95	0.50 270	0.44 53	0.29 117	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.13 144	0.16 128	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 170	0.52 601	1.32 603	0.44 192	0.38 431	0.38 73	0.23 60	0.95 276	0.41 121	0.36 113	0.43 121	0.41 162	0.42 181	0.45 58	0.29 117	0.14 57	0.13 221	0.16 116	0.13 144	0.15 86	0.14 147

DepthFocus	0.24 5	0.18 10	0.38 37	0.36 20	0.28 205	0.20 8	0.23 60	0.36 10	0.23 11	0.28 22	0.35 75	0.20 5	0.21 9	0.38 18	0.22 2	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.20 400	0.17 176	0.12 23

DispViT+	0.33 102	0.19 28	0.37 20	0.36 20	0.56 571	0.30 35	0.23 60	0.72 155	0.55 205	0.33 81	0.34 70	0.30 62	0.25 35	1.12 364	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

MatchStereo	0.28 42	0.21 83	0.39 47	0.33 2	0.18 8	0.22 13	0.23 60	0.65 119	0.48 163	0.27 20	0.47 147	0.25 26	0.24 31	0.49 93	0.31 166	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.13 77
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Replicate-Monster	0.41 194	0.26 264	2.03 672	0.36 20	0.21 31	0.46 140	0.23 60	0.67 136	0.48 163	0.42 165	0.27 31	0.31 69	0.30 82	0.98 311	0.24 18	0.14 57	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.28 540

IGEV-RUCA	0.37 156	0.23 158	0.48 142	0.49 306	0.36 387	0.60 314	0.23 60	0.64 109	0.49 166	0.39 153	0.49 164	0.44 176	0.31 92	0.85 265	0.30 138	0.24 482	0.13 221	0.16 116	0.12 82	0.20 334	0.19 354

GIP-stereo	0.34 117	0.23 158	0.45 116	0.50 319	0.36 387	0.38 73	0.23 60	0.78 180	0.52 191	0.34 93	0.51 174	0.46 188	0.38 157	0.51 104	0.27 85	0.20 359	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.14 147

DEFOM-Stereo	0.33 102	0.20 50	0.40 60	0.42 133	0.28 205	0.80 450	0.23 60	0.48 25	0.37 98	0.37 124	0.31 54	0.23 9	0.24 31	1.20 385	0.27 85	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.14 147

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 435	3.18 756	2.55 694	0.39 75	0.23 66	0.44 128	0.23 60	0.63 101	0.42 127	0.44 180	0.44 130	0.34 104	0.28 66	0.56 124	0.29 117	1.35 729	0.10 9	0.22 390	0.19 356	0.46 641	1.31 722

XX-Stereo	0.63 383	0.26 264	1.90 667	0.81 655	0.67 619	0.43 115	0.23 60	1.03 318	0.58 216	0.65 285	1.56 595	1.41 573	0.39 162	1.28 407	0.35 231	0.20 359	0.14 293	0.20 305	0.19 356	0.18 228	0.14 147

anonymous	0.28 42	0.22 119	0.43 94	0.39 75	0.26 143	0.22 13	0.24 76	0.35 7	0.34 75	0.42 165	0.60 215	0.24 19	0.27 58	0.50 99	0.23 9	0.15 91	0.11 40	0.18 219	0.14 185	0.15 86	0.13 77

depth_test_26	0.29 57	0.19 28	0.41 70	0.36 20	0.24 91	0.21 9	0.24 76	0.41 15	0.34 75	0.30 49	0.81 294	0.28 50	0.24 31	0.47 83	0.25 46	0.22 429	0.16 398	0.18 219	0.17 299	0.19 284	0.17 274

Anonymus	0.32 86	0.20 50	0.41 70	0.45 213	0.28 205	0.43 115	0.24 76	0.54 49	0.40 112	0.33 81	0.31 54	0.50 218	0.38 157	0.57 130	0.32 180	0.14 57	0.12 106	0.18 219	0.17 299	0.15 86	0.16 239

PhaseNet	0.33 102	0.23 158	0.44 100	0.43 153	0.28 205	0.57 288	0.24 76	0.62 93	0.42 127	0.30 49	0.39 91	0.54 245	0.30 82	0.55 119	0.37 255	0.15 91	0.13 221	0.20 305	0.19 356	0.17 176	0.17 274

aanet-new-10k	0.35 130	0.22 119	0.87 462	0.47 250	0.23 66	0.66 365	0.24 76	0.63 101	0.40 112	0.38 141	0.42 109	0.40 153	0.53 302	0.40 34	0.29 117	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.19 284	0.13 77

BLMT-Stereo	0.23 4	0.14 1	0.34 5	0.39 75	0.26 143	0.24 15	0.24 76	0.33 3	0.26 20	0.21 1	0.27 31	0.21 6	0.20 6	0.34 7	0.28 104	0.12 10	0.10 9	0.16 116	0.16 267	0.13 7	0.13 77

DDF-Stereo	0.37 156	0.22 119	0.47 135	0.48 284	0.42 471	0.31 39	0.24 76	0.53 42	0.33 66	0.33 81	0.40 96	0.37 130	0.48 244	0.91 282	0.32 180	0.23 457	0.11 40	0.18 219	0.12 82	0.86 698	0.16 239

Zero-FE251	0.34 117	0.23 158	0.51 175	0.45 213	0.29 230	0.58 295	0.24 76	0.82 211	0.34 75	0.49 217	0.38 84	0.52 232	0.42 181	0.47 83	0.27 85	0.18 252	0.14 293	0.17 170	0.12 82	0.14 46	0.13 77

zero-FE	0.36 146	0.22 119	0.47 135	0.45 213	0.43 482	0.30 35	0.24 76	0.61 89	0.33 66	0.33 81	0.41 105	0.37 130	0.50 270	0.64 165	0.32 180	0.22 429	0.11 40	0.18 219	0.12 82	0.83 695	0.16 239

AdaDepth	0.30 65	0.22 119	0.49 151	0.44 192	0.27 175	0.44 128	0.24 76	0.52 37	0.30 39	0.31 61	0.37 83	0.26 31	0.32 104	0.79 237	0.25 46	0.12 10	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.15 195

U	9.45 754	0.21 83	0.58 262	0.47 250	53.11 791	61.27 796	0.24 76	0.70 148	0.52 191	0.36 113	0.28 37	0.29 53	0.35 134	0.33 6	0.26 68	0.19 310	0.11 40	60.50 798	8.88 773	0.17 176	0.13 77

GEAR-Net	0.40 184	0.26 264	0.51 175	0.52 373	0.29 230	0.45 132	0.25 87	1.66 534	0.46 153	0.37 124	0.58 211	0.46 188	0.45 209	0.50 99	0.38 268	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.15 195

aanet-new-12k	0.33 102	0.23 158	0.77 409	0.48 284	0.21 31	0.48 169	0.25 87	0.80 196	0.44 143	0.38 141	0.29 46	0.32 80	0.48 244	0.39 25	0.29 117	0.14 57	0.10 9	0.17 170	0.13 144	0.19 284	0.15 195

RT-Monster	0.45 231	0.23 158	0.47 135	0.44 192	0.40 454	0.51 227	0.25 87	0.87 230	1.01 403	0.87 350	0.86 307	0.68 323	0.41 173	0.67 183	0.40 290	0.16 137	0.14 293	0.15 65	0.13 144	0.14 46	0.17 274

Wavelet-MonSter	0.27 27	0.20 50	0.41 70	0.39 75	0.26 143	0.26 21	0.25 87	0.49 27	0.29 35	0.36 113	0.47 147	0.28 50	0.32 104	0.49 93	0.26 68	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

2.25w	0.32 86	0.24 187	0.48 142	0.37 38	0.24 91	0.45 132	0.25 87	0.62 93	0.40 112	0.45 188	0.58 211	0.27 40	0.32 104	0.74 219	0.35 231	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.14 147

Reg-Stereo(zero)	0.44 222	0.22 119	0.45 116	0.43 153	0.23 66	0.38 73	0.25 87	0.76 173	1.08 442	0.90 356	0.78 282	0.90 412	0.47 230	0.70 194	0.36 243	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.15 195

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 184	0.67 649	0.42 86	0.64 552	0.29 230	0.48 169	0.25 87	0.85 225	0.44 143	0.38 141	0.36 78	0.30 62	0.70 408	1.15 370	0.29 117	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.18 228	0.12 23

UGAM-zero	1.00 575	0.30 387	0.93 493	0.47 250	0.30 257	0.57 288	0.25 87	2.25 688	0.63 236	1.01 397	1.10 405	2.73 701	1.85 687	6.26 700	0.40 290	0.17 197	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.17 274

IGEV++	0.40 184	0.22 119	0.51 175	0.52 373	0.29 230	0.45 132	0.25 87	1.65 529	0.46 153	0.37 124	0.57 207	0.46 188	0.45 209	0.50 99	0.38 268	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.15 195

Any-RAFT	0.53 296	0.24 187	0.47 135	0.47 250	0.27 175	1.00 526	0.25 87	1.58 511	1.05 423	0.85 346	0.99 348	1.06 474	0.47 230	0.70 194	0.32 180	0.18 252	0.13 221	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.16 239

ROB_FTStereo	0.54 314	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.64 340	0.25 87	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.95 332	0.82 374	0.61 365	1.15 370	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

CRE-IMP	0.55 331	0.30 387	0.74 387	0.52 373	0.29 230	0.79 441	0.25 87	1.04 325	0.72 278	1.09 422	0.95 332	0.81 369	0.57 338	1.10 356	0.50 390	0.21 397	0.14 293	0.23 431	0.19 356	0.28 526	0.22 439

CREStereo++_RVC	0.47 250	0.21 83	0.38 37	0.45 213	0.38 431	0.45 132	0.25 87	0.75 170	1.29 577	0.80 324	1.21 464	0.47 196	0.37 150	0.53 108	0.44 328	0.16 137	0.11 40	0.15 65	0.80 718	0.18 228	0.11 3
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
Gwc-CoAtRS	0.52 280	0.24 187	0.68 322	0.48 284	0.29 230	0.64 340	0.25 87	1.16 380	1.08 442	1.01 397	1.00 353	1.12 502	0.56 325	0.69 188	0.37 255	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.15 216	0.15 86	0.15 195

NoBS	0.22 1	0.20 50	0.35 9	0.44 192	0.22 51	0.16 3	0.26 101	0.21 1	0.17 2	0.22 2	0.24 12	0.18 2	0.17 2	0.31 2	0.28 104	0.18 252	0.14 293	0.23 431	0.19 356	0.20 334	0.13 77

DF_test	0.25 11	0.18 10	0.38 37	0.40 90	0.30 257	0.11 1	0.26 101	0.40 13	0.36 89	0.30 49	0.34 70	0.23 9	0.26 44	0.39 25	0.24 18	0.18 252	0.13 221	0.16 116	0.15 216	0.18 228	0.15 195

GREATEN-IGEV_RVC	0.31 76	0.25 229	0.46 129	0.43 153	0.23 66	0.36 65	0.26 101	0.61 89	0.36 89	0.32 70	0.36 78	0.37 130	0.22 25	0.61 157	0.34 218	0.17 197	0.13 221	0.21 349	0.18 328	0.21 382	0.14 147

over-8	0.29 57	0.23 158	0.40 60	0.43 153	0.16 1	0.47 157	0.26 101	0.52 37	0.28 26	0.30 49	0.32 60	0.35 111	0.37 150	0.69 188	0.25 46	0.17 197	0.13 221	0.13 1	0.11 15	0.16 128	0.13 77

over-9	0.29 57	0.24 187	0.41 70	0.43 153	0.16 1	0.46 140	0.26 101	0.53 42	0.28 26	0.30 49	0.32 60	0.35 111	0.39 162	0.68 186	0.26 68	0.17 197	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 128	0.13 77

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 27	0.24 187	0.33 3	0.29 1	0.25 121	0.29 31	0.26 101	0.33 3	0.26 20	0.26 14	0.33 63	0.16 1	0.28 66	0.36 12	0.32 180	0.15 91	0.20 502	0.26 516	0.34 638	0.24 461	0.24 475

PointNet	0.27 27	0.19 28	0.37 20	0.39 75	0.23 66	0.39 78	0.26 101	0.54 49	0.34 75	0.24 10	0.31 54	0.38 141	0.21 9	0.49 93	0.26 68	0.15 91	0.12 106	0.17 170	0.12 82	0.15 86	0.11 3

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 222	1.50 726	1.55 641	0.37 38	0.33 337	0.41 93	0.26 101	0.79 187	0.35 85	0.34 93	0.46 142	0.41 162	0.41 173	0.45 58	0.24 18	0.15 91	0.13 221	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.18 305

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 76	0.22 119	0.48 142	0.41 111	0.26 143	0.41 93	0.26 101	0.76 173	0.33 66	0.33 81	0.43 121	0.29 53	0.46 218	0.35 9	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.18 305

water-stereo	0.39 170	0.20 50	0.48 142	0.44 192	0.27 175	0.50 207	0.26 101	0.92 253	0.51 184	0.53 239	0.78 282	0.55 251	0.49 261	0.42 45	0.42 314	0.16 137	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.15 195

H2IRNET	0.56 340	0.26 264	0.66 312	0.47 250	0.35 369	0.41 93	0.26 101	0.92 253	1.17 507	0.61 274	1.28 494	1.08 481	0.86 488	0.99 318	0.63 457	0.19 310	0.16 398	0.22 390	0.25 531	0.21 382	0.18 305

MIF-Stereo (partial)	0.45 231	0.25 229	0.70 340	0.50 319	0.52 552	0.35 59	0.26 101	0.91 250	0.59 226	0.45 188	0.71 262	0.51 224	0.51 285	1.11 359	0.45 343	0.20 359	0.16 398	0.23 431	0.20 400	0.24 461	0.18 305

IIG-Stereo	0.96 558	0.31 424	0.72 358	0.88 683	0.33 337	0.61 320	0.26 101	1.19 403	1.03 413	1.69 654	1.37 533	1.46 587	0.75 425	6.96 719	0.51 395	0.19 310	0.14 293	0.23 431	0.18 328	0.20 334	0.14 147

SST-Stereo	0.83 520	0.28 329	0.72 358	0.59 493	0.31 287	0.72 399	0.26 101	1.09 356	0.86 329	1.47 610	1.10 405	1.00 454	0.87 493	5.73 692	0.45 343	0.22 429	0.13 221	0.23 431	0.19 356	0.23 441	0.18 305

TANstereo	0.44 222	0.21 83	0.44 100	0.41 111	0.21 31	0.65 356	0.26 101	0.79 187	0.83 321	0.93 363	0.98 346	0.51 224	0.46 218	0.54 112	0.35 231	0.18 252	0.24 580	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.26 514

XX-TBD	0.46 240	0.70 658	0.35 9	0.79 649	0.25 121	0.58 295	0.26 101	0.69 143	1.27 567	0.76 309	1.00 353	0.45 184	0.33 114	0.47 83	0.37 255	0.19 310	0.15 359	0.15 65	0.11 15	0.17 176	0.14 147

over v1	0.30 65	0.24 187	0.41 70	0.42 133	0.16 1	0.49 186	0.27 117	0.53 42	0.28 26	0.31 61	0.31 54	0.35 111	0.43 190	0.70 194	0.30 138	0.16 137	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.16 128	0.14 147

LACA1	0.25 11	0.20 50	0.38 37	0.34 6	0.18 8	0.31 39	0.27 117	0.45 21	0.25 16	0.30 49	0.22 9	0.25 26	0.32 104	0.46 71	0.25 46	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.12 82	0.15 86	0.12 23

4w-stereo	0.30 65	0.24 187	0.44 100	0.37 38	0.23 66	0.46 140	0.27 117	0.63 101	0.31 45	0.41 158	0.44 130	0.27 40	0.36 146	0.59 139	0.30 138	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.12 23

monsters	0.34 117	0.20 50	0.41 70	0.39 75	0.36 387	0.34 50	0.27 117	0.66 128	0.43 133	0.47 200	0.40 96	0.22 7	0.23 28	1.33 422	0.25 46	0.13 29	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

Pointernet	0.37 156	0.20 50	0.57 254	0.43 153	0.28 205	0.51 227	0.27 117	0.93 264	0.61 229	0.47 200	0.63 226	0.49 212	0.38 157	0.49 93	0.33 202	0.17 197	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

RAFT-Test	0.54 314	0.25 229	0.64 293	0.47 250	0.30 257	0.97 518	0.27 117	1.24 421	0.81 313	0.96 373	1.12 418	1.28 546	0.48 244	0.71 200	0.36 243	0.17 197	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.16 128	0.16 239

CFNet-RSSM	0.54 314	0.24 187	0.70 340	0.48 284	0.28 205	0.60 314	0.27 117	1.49 480	1.14 482	1.06 411	0.93 329	1.08 481	0.54 309	0.70 194	0.35 231	0.16 137	0.12 106	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.14 147

PMTNet	0.46 240	0.21 83	0.38 37	0.37 38	0.23 66	0.71 396	0.27 117	0.74 167	1.04 418	0.64 282	0.70 259	0.55 251	0.47 230	0.86 269	0.35 231	1.00 718	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.15 86	0.13 77

HLF11	0.53 296	0.25 229	1.02 534	0.41 111	0.35 369	0.47 157	0.28 125	1.17 384	0.96 373	0.64 282	0.87 313	0.61 294	0.50 270	1.51 475	0.63 457	0.18 252	0.14 293	0.16 116	0.13 144	0.17 176	0.20 392

aanet-new-28k	0.32 86	0.21 83	0.66 312	0.43 153	0.21 31	0.47 157	0.28 125	0.64 109	0.33 66	0.36 113	0.39 91	0.36 117	0.49 261	0.39 25	0.27 85	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.22 411	0.15 195

aanet-new	0.39 170	0.25 229	0.54 214	0.47 250	0.37 409	0.74 409	0.28 125	0.62 93	0.34 75	0.37 124	0.50 167	0.36 117	0.74 421	0.98 311	0.30 138	0.17 197	0.11 40	0.17 170	0.13 144	0.19 284	0.14 147

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 194	0.19 28	0.84 443	0.40 90	0.28 205	0.46 140	0.28 125	0.78 180	0.37 98	0.34 93	0.51 174	0.39 144	0.48 244	0.39 25	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	1.46 724

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 240	1.22 709	2.46 691	0.39 75	0.30 257	0.29 31	0.28 125	0.81 203	0.34 75	0.33 81	0.47 147	0.38 141	0.44 202	0.37 14	0.25 46	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.16 128	0.16 239

Hybrid-DGEV-2	0.65 404	0.31 424	0.73 370	0.60 505	0.37 409	1.08 546	0.28 125	1.45 472	1.40 629	1.32 561	0.85 304	1.03 467	1.01 562	1.05 340	0.48 373	0.18 252	0.15 359	0.22 390	0.19 356	0.17 176	0.15 195

GREAT-IGEV	0.32 86	0.20 50	0.42 86	0.37 38	0.29 230	0.36 65	0.28 125	0.56 67	0.58 216	0.28 22	0.50 167	0.29 53	0.29 72	0.84 259	0.27 85	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.17 176	0.14 147
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CAS++	0.47 250	0.31 424	0.56 240	0.47 250	0.32 313	0.42 105	0.28 125	1.76 566	0.72 278	0.71 298	0.72 266	0.37 130	0.28 66	0.69 188	0.33 202	0.27 551	0.22 552	0.26 516	0.21 447	0.29 537	0.19 354
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 194	0.19 28	0.83 438	0.40 90	0.28 205	0.46 140	0.28 125	0.78 180	0.37 98	0.34 93	0.51 174	0.39 144	0.48 244	0.39 25	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	1.46 724

MSKI-zero shot	0.55 331	0.26 264	0.57 254	0.51 351	0.26 143	0.69 385	0.28 125	1.18 392	0.64 241	0.91 360	1.32 512	0.82 374	0.33 114	1.92 546	0.32 180	0.17 197	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.16 239

MIM_Stereo	0.57 349	0.24 187	0.92 491	0.46 233	0.30 257	0.54 256	0.28 125	1.27 426	0.75 286	1.00 391	1.16 443	0.93 425	0.53 302	1.45 462	0.61 449	0.16 137	0.16 398	0.20 305	0.19 356	0.17 176	0.14 147

GELT-Stereo	0.33 102	0.22 119	0.45 116	0.44 192	0.36 387	0.32 45	0.29 136	0.67 136	0.55 205	0.52 237	0.41 105	0.39 144	0.35 134	0.56 124	0.31 166	0.13 29	0.11 40	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.13 77

testmc14	0.25 11	0.17 3	0.33 3	0.37 38	0.18 8	0.41 93	0.29 136	0.40 13	0.22 8	0.29 36	0.33 63	0.32 80	0.31 92	0.32 4	0.31 166	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 46	0.12 23

qwe	0.32 86	0.21 83	0.40 60	0.37 38	0.26 143	0.49 186	0.29 136	0.64 109	0.39 108	0.49 217	0.48 154	0.26 31	0.27 58	0.80 240	0.34 218	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.12 23

DVStereo	0.43 207	0.21 83	0.55 229	0.43 153	0.32 313	0.72 399	0.29 136	0.80 196	0.51 184	0.77 315	0.73 268	0.48 203	0.40 169	1.13 367	0.39 280	0.15 91	0.14 293	0.15 65	0.14 185	0.16 128	0.14 147

monsterstereo	0.34 117	0.20 50	0.44 100	0.45 213	0.35 369	0.27 27	0.29 136	0.53 42	0.51 184	0.44 180	0.61 218	0.26 31	0.25 35	1.19 382	0.27 85	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.10 1

HART	0.45 231	0.22 119	0.54 214	0.50 319	0.26 143	0.41 93	0.29 136	1.03 318	0.50 173	0.58 260	1.45 561	0.61 294	0.35 134	1.08 351	0.30 138	0.15 91	0.13 221	0.19 253	0.14 185	0.19 284	0.14 147

tg	0.52 280	0.24 187	0.61 277	0.49 306	0.30 257	0.90 487	0.29 136	1.07 349	0.83 321	0.83 338	1.02 366	0.62 301	0.43 190	1.35 430	0.41 300	0.17 197	0.12 106	0.22 390	0.20 400	0.17 176	0.15 195

RAStereo	0.34 117	0.21 83	0.66 312	0.47 250	0.27 175	0.26 21	0.29 136	0.69 143	0.63 236	0.32 70	0.42 109	0.45 184	0.31 92	0.45 58	0.34 218	0.17 197	0.15 359	0.19 253	0.15 216	0.18 228	0.13 77

trnet	0.39 170	0.21 83	0.37 20	0.36 20	0.20 23	0.53 246	0.29 136	0.78 180	1.12 465	0.59 268	0.71 262	0.53 239	0.42 181	0.54 112	0.34 218	0.18 252	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.14 46	0.13 77

Patchmatch Stereo++	0.55 331	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.29 136	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.37 437	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305
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
iRAFT	0.55 331	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.29 136	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.37 437	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

CREStereo	0.39 170	0.21 83	0.38 37	0.34 6	0.22 51	0.53 246	0.29 136	0.77 177	1.11 461	0.58 260	0.71 262	0.51 224	0.41 173	0.54 112	0.34 218	0.18 252	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.14 46	0.14 147
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
EE1	0.45 231	0.22 119	0.59 268	0.45 213	0.33 337	0.49 186	0.30 148	0.97 290	0.73 283	0.59 268	0.62 222	0.63 304	0.52 293	1.24 396	0.32 180	0.19 310	0.12 106	0.18 219	0.14 185	0.17 176	0.15 195

DNSM	1.07 594	1.92 740	0.40 60	0.39 75	0.25 121	0.42 105	0.30 148	0.97 290	0.40 112	0.43 173	0.46 142	0.40 153	0.50 270	3.03 625	2.08 678	0.20 359	0.18 460	0.15 65	0.12 82	4.57 760	4.29 762

aanet-new-70k	0.35 130	0.20 50	0.79 422	0.42 133	0.21 31	0.50 207	0.30 148	0.65 119	0.31 45	0.33 81	0.40 96	0.31 69	0.51 285	1.00 324	0.24 18	0.12 10	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.12 23

aanet-new-34k	0.33 102	0.22 119	0.65 300	0.40 90	0.20 23	0.34 50	0.30 148	0.80 196	0.42 127	0.34 93	0.53 186	0.34 104	0.57 338	0.38 18	0.25 46	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.12 23

aanet-new-24k	0.33 102	0.21 83	0.51 175	0.42 133	0.23 66	0.53 246	0.30 148	0.62 93	0.37 98	0.40 155	0.61 218	0.34 104	0.48 244	0.44 53	0.25 46	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.12 23

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 130	0.20 50	0.50 163	0.42 133	0.37 409	0.58 295	0.30 148	0.68 140	0.42 127	0.37 124	0.53 186	0.47 196	0.60 354	0.39 25	0.34 218	0.15 91	0.10 9	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.12 23

Test_v1	0.27 27	0.20 50	0.37 20	0.34 6	0.25 121	0.31 39	0.30 148	0.59 77	0.37 98	0.29 36	0.33 63	0.25 26	0.25 35	0.48 91	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.11 3

asd	0.30 65	0.21 83	0.41 70	0.39 75	0.24 91	0.47 157	0.30 148	0.69 143	0.30 39	0.41 158	0.39 91	0.28 50	0.33 114	0.62 160	0.27 85	0.13 29	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.14 46	0.12 23

LG-Stereo	0.34 117	0.25 229	0.78 419	0.47 250	0.26 143	0.37 69	0.30 148	0.71 153	0.52 191	0.36 113	0.57 207	0.29 53	0.21 9	0.50 99	0.36 243	0.13 29	0.13 221	0.20 305	0.18 328	0.18 228	0.12 23

MaDis-Stereo	0.36 146	0.25 229	0.58 262	0.44 192	0.34 361	0.30 35	0.30 148	0.72 155	0.50 173	0.37 124	0.36 78	0.58 278	0.49 261	0.52 106	0.36 243	0.19 310	0.16 398	0.19 253	0.15 216	0.18 228	0.14 147

LL-Strereo2	0.52 280	0.33 467	0.69 334	0.52 373	0.37 409	0.70 392	0.30 148	1.13 373	0.67 260	0.94 368	0.78 282	0.91 415	0.42 181	1.05 340	0.42 314	0.17 197	0.16 398	0.29 559	0.25 531	0.21 382	0.16 239

iRaft-Stereo_20w	0.65 404	0.31 424	1.00 523	0.47 250	0.34 361	0.73 404	0.30 148	2.96 722	0.70 272	1.15 462	1.14 429	0.76 350	0.65 390	1.11 359	0.38 268	0.17 197	0.13 221	0.18 219	0.16 267	0.19 284	0.18 305

GLC_STEREO	0.39 170	0.25 229	0.41 70	0.54 412	0.23 66	0.48 169	0.30 148	0.73 161	0.58 216	0.52 237	0.73 268	0.51 224	0.31 92	0.64 165	0.42 314	0.17 197	0.20 502	0.23 431	0.19 356	0.21 382	0.17 274

HUI-Stereo	0.52 280	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.30 148	1.04 325	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	0.79 237	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

SCION-M(vits-remse)	0.34 117	0.18 10	1.23 585	0.67 585	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.23 457	0.18 460	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

SCION-Mon(vits-remp)	0.46 240	0.48 583	1.23 585	0.67 585	1.31 721	1.59 635	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

SCION-MonSter(vits)	0.65 404	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	1.40 455	1.21 536	0.28 22	1.36 530	1.10 494	0.78 445	1.22 388	1.81 664	0.23 457	0.18 460	0.38 637	0.40 660	0.41 612	0.31 571

FAST (zero-shot)	0.43 207	0.27 299	0.71 351	0.64 552	1.27 720	0.49 186	0.31 162	0.84 222	0.47 158	0.32 70	0.40 96	0.31 69	0.34 125	0.72 204	0.29 117	0.25 510	0.23 570	0.18 219	0.20 400	0.17 176	0.19 354

over-6	0.31 76	0.22 119	0.42 86	0.40 90	0.17 5	0.41 93	0.31 162	0.63 101	0.30 39	0.31 61	0.36 78	0.30 62	0.37 150	0.82 251	0.26 68	0.19 310	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.17 176	0.13 77

DNS	1.01 581	1.88 739	0.39 47	0.36 20	0.24 91	0.34 50	0.31 162	0.95 276	0.40 112	0.33 81	0.50 167	0.42 165	0.39 162	2.86 617	1.63 655	0.19 310	0.22 552	0.20 305	0.11 15	4.26 757	4.24 761

monster-pro	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

TS12	0.36 146	0.20 50	0.40 60	0.43 153	0.20 23	0.58 295	0.31 162	0.89 240	0.41 121	0.40 155	0.73 268	0.36 117	0.40 169	0.73 210	0.37 255	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.16 128	0.14 147

DF	0.38 163	0.22 119	0.60 272	0.46 233	0.26 143	0.46 140	0.31 162	0.84 222	0.47 158	0.43 173	0.66 239	0.58 278	0.31 92	0.79 237	0.30 138	0.18 252	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.15 195

aanet-new-60k	0.34 117	0.21 83	0.76 401	0.42 133	0.22 51	0.58 295	0.31 162	0.71 153	0.33 66	0.33 81	0.39 91	0.40 153	0.43 190	0.77 225	0.23 9	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.17 176	0.12 23

LiteMatch	0.32 86	0.24 187	0.37 20	0.45 213	0.25 121	0.34 50	0.31 162	0.49 27	0.32 56	0.29 36	0.27 31	0.40 153	0.48 244	0.45 58	0.66 469	0.21 397	0.12 106	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.19 354

Lsterematch	0.52 280	0.24 187	0.64 293	0.45 213	0.25 121	0.71 396	0.31 162	0.81 203	1.05 423	0.96 373	1.28 494	0.69 329	0.48 244	0.84 259	0.66 469	0.21 397	0.12 106	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.19 354

NLSM1	0.49 266	0.25 229	0.55 229	0.48 284	1.08 700	0.83 467	0.31 162	0.83 216	0.66 258	0.51 233	0.76 277	0.47 196	0.48 244	0.98 311	0.55 421	0.18 252	0.19 481	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.15 195

MonStereo	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.56 124	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

SCV_C0	0.43 207	0.26 264	0.65 300	0.43 153	0.29 230	0.47 157	0.31 162	1.34 439	0.73 283	0.38 141	0.49 164	0.54 245	0.29 72	1.24 396	0.30 138	0.17 197	0.13 221	0.16 116	0.13 144	0.20 334	0.15 195

MonSter	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.29 46	0.23 9	0.21 9	0.56 124	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

999	0.48 256	0.22 119	0.49 151	0.48 284	0.34 361	0.75 415	0.31 162	0.85 225	0.55 205	0.37 124	0.48 154	0.50 218	0.36 146	2.45 595	0.39 280	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.15 216	0.16 128	0.19 354

GCST	1.08 598	1.47 723	0.93 493	1.73 729	1.14 709	1.30 595	0.31 162	1.33 434	1.16 504	1.29 538	0.97 345	0.98 447	0.49 261	2.08 563	0.46 358	1.19 728	0.70 728	1.30 728	0.85 723	1.02 708	0.89 706

4D-IteraStereo	0.48 256	0.24 187	0.76 401	0.50 319	0.44 491	0.66 365	0.31 162	0.87 230	1.02 407	1.03 405	0.72 266	0.78 356	0.32 104	0.64 165	0.37 255	0.17 197	0.11 40	0.23 431	0.19 356	0.19 284	0.13 77

PFNet+	0.59 362	0.28 329	0.77 409	0.53 395	0.30 257	0.59 306	0.31 162	0.92 253	1.14 482	1.33 571	1.10 405	0.79 360	0.57 338	1.31 414	0.49 383	0.25 510	0.17 434	0.28 548	0.26 549	0.21 382	0.25 490

RALAANet	0.60 365	0.33 467	0.87 462	0.62 533	0.50 527	0.69 385	0.31 162	1.21 406	1.06 430	1.09 422	1.16 443	0.88 403	0.46 218	1.22 388	0.42 314	0.19 310	0.15 359	0.21 349	0.17 299	0.27 506	0.17 274

DN	0.42 200	0.24 187	0.49 151	0.47 250	0.41 465	0.58 295	0.32 184	0.81 203	0.84 325	0.45 188	0.52 179	0.77 352	0.35 134	0.64 165	0.33 202	0.24 482	0.17 434	0.19 253	0.16 267	0.20 334	0.21 416

aanet-new-36k	0.33 102	0.21 83	0.52 189	0.42 133	0.21 31	0.52 235	0.32 184	0.64 109	0.36 89	0.34 93	0.38 84	0.36 117	0.56 325	0.81 247	0.24 18	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.13 77

aanet-32k-new	0.33 102	0.23 158	0.55 229	0.43 153	0.23 66	0.50 207	0.32 184	0.55 55	0.36 89	0.34 93	0.42 109	0.36 117	0.55 317	0.77 225	0.24 18	0.16 137	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.19 284	0.12 23

NLSM3	0.36 146	0.21 83	0.43 94	0.45 213	0.36 387	0.43 115	0.32 184	0.69 143	0.58 216	0.41 158	0.68 249	0.39 144	0.43 190	0.60 151	0.35 231	0.14 57	0.12 106	0.19 253	0.17 299	0.16 128	0.13 77

BridgeDepth	0.29 57	0.19 28	0.37 20	0.40 90	0.17 5	0.58 295	0.32 184	0.60 87	0.29 35	0.26 14	0.26 22	0.39 144	0.43 190	0.47 83	0.26 68	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 82	0.15 86	0.12 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
IGEV-FE	0.53 296	0.30 387	0.99 517	0.56 453	0.35 369	0.41 93	0.32 184	1.37 445	0.63 236	1.00 391	1.09 399	0.94 428	0.41 173	0.83 254	0.39 280	0.18 252	0.12 106	0.19 253	0.18 328	0.19 284	0.17 274

xyz-stereo-finetune2	0.58 356	0.27 299	0.57 254	0.40 90	0.24 91	1.09 552	0.32 184	0.79 187	0.53 198	0.65 285	1.07 388	0.58 278	0.80 456	2.47 600	0.80 525	0.16 137	0.15 359	0.21 349	0.17 299	0.16 128	0.17 274

tt45	0.45 231	0.23 158	0.46 129	0.45 213	0.33 337	0.79 441	0.32 184	0.78 180	0.41 121	0.51 233	0.44 130	0.49 212	0.37 150	2.14 568	0.34 218	0.16 137	0.13 221	0.19 253	0.16 267	0.17 176	0.18 305

WCG-NET	0.42 200	0.21 83	0.54 214	0.40 90	0.25 121	0.47 157	0.32 184	0.73 161	1.15 494	0.76 309	0.73 268	0.58 278	0.45 209	0.60 151	0.34 218	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.14 185	0.15 86	0.13 77

IGEV_Zeroshot_test	0.53 296	0.30 387	0.99 517	0.56 453	0.35 369	0.41 93	0.32 184	1.37 445	0.63 236	1.00 391	1.09 399	0.95 437	0.41 173	0.83 254	0.39 280	0.18 252	0.12 106	0.19 253	0.18 328	0.19 284	0.17 274

UniTT-Stereo	0.36 146	0.23 158	0.59 268	0.48 284	0.36 387	0.40 86	0.32 184	0.53 42	0.49 166	0.54 245	0.55 199	0.36 117	0.31 92	0.58 137	0.51 395	0.20 359	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.19 284	0.15 195

GCAP-Stereo	0.40 184	0.28 329	0.68 322	0.47 250	0.25 121	0.53 246	0.32 184	0.82 211	0.58 216	0.65 285	0.69 254	0.58 278	0.42 181	0.47 83	0.29 117	0.17 197	0.14 293	0.17 170	0.13 144	0.17 176	0.14 147

MC-Stereo	0.43 207	0.23 158	0.48 142	0.51 351	0.28 205	0.39 78	0.32 184	0.88 239	0.68 266	0.60 273	0.84 300	0.56 265	0.61 365	1.03 331	0.31 166	0.17 197	0.11 40	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.13 77

GGDA	0.49 266	0.25 229	0.53 200	0.41 111	0.29 230	0.57 288	0.33 197	0.98 296	0.97 381	0.81 329	0.89 322	0.61 294	0.51 285	1.26 401	0.47 367	0.18 252	0.13 221	0.16 116	0.15 216	0.18 228	0.18 305

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 76	0.20 50	0.57 254	0.40 90	0.22 51	0.36 65	0.33 197	0.73 161	0.31 45	0.37 124	0.40 96	0.31 69	0.44 202	0.50 99	0.26 68	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.13 77

aanet-new-14k	0.36 146	0.24 187	0.83 438	0.46 233	0.22 51	0.46 140	0.33 197	0.66 128	0.61 229	0.39 153	0.48 154	0.29 53	0.64 382	0.41 38	0.29 117	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.21 382	0.14 147

Selective-IGEV-i32	0.39 170	0.24 187	0.50 163	0.44 192	0.25 121	0.46 140	0.33 197	1.25 423	0.40 112	0.35 103	0.45 136	0.52 232	0.30 82	1.07 346	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

MoCha-V2	0.40 184	0.20 50	0.49 151	0.50 319	0.21 31	0.44 128	0.33 197	0.93 264	0.53 198	0.53 239	0.53 186	0.42 165	0.58 349	1.09 353	0.27 85	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.17 176	0.15 195

Selective-IGEV	0.39 170	0.24 187	0.50 163	0.44 192	0.25 121	0.46 140	0.33 197	1.25 423	0.40 112	0.35 103	0.45 136	0.52 232	0.30 82	1.07 346	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

Selective-RAFT	0.52 280	0.28 329	0.79 422	0.55 437	0.27 175	0.91 491	0.33 197	0.80 196	0.88 338	0.58 260	0.63 226	0.81 369	0.77 437	1.29 411	0.48 373	0.19 310	0.14 293	0.17 170	0.15 216	0.19 284	0.17 274

IPLG	0.69 431	0.27 299	0.97 511	0.51 351	0.43 482	0.79 441	0.33 197	1.21 406	1.06 430	1.30 547	1.10 405	0.52 232	0.55 317	3.16 632	0.63 457	0.16 137	0.14 293	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.17 274

IPLGR	0.58 356	0.27 299	1.14 574	0.48 284	0.28 205	0.65 356	0.33 197	1.22 414	1.13 479	1.18 486	1.05 382	0.69 329	0.66 394	0.96 300	0.52 403	0.17 197	0.15 359	0.20 305	0.17 299	0.20 334	0.18 305

NRIStereo	0.60 365	0.29 364	0.69 334	0.53 395	0.28 205	0.63 336	0.33 197	1.08 355	0.87 334	1.14 456	0.87 313	0.91 415	0.59 350	2.24 579	0.49 383	0.20 359	0.14 293	0.21 349	0.19 356	0.21 382	0.17 274

DeepStereo_RVC	0.55 331	0.29 364	0.72 358	0.51 351	0.30 257	0.59 306	0.33 197	1.03 318	0.70 272	1.16 472	0.93 329	0.83 381	0.94 527	0.96 300	0.54 416	0.21 397	0.14 293	0.21 349	0.19 356	0.24 461	0.24 475

RAFT-RH_RVC	1.03 588	0.24 187	0.67 318	0.49 306	0.28 205	0.81 459	0.33 197	0.83 216	1.08 442	2.05 687	4.65 726	1.04 472	0.57 338	5.98 699	0.50 390	0.18 252	0.13 221	0.26 516	0.20 400	0.16 128	0.17 274

CroCo-Stereo	0.40 184	0.31 424	0.73 370	0.58 478	0.27 175	0.26 21	0.33 197	0.95 276	0.81 313	0.42 165	0.47 147	0.65 311	0.47 230	0.39 25	0.34 218	0.18 252	0.15 359	0.16 116	0.14 185	0.19 284	0.16 239
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
iRaftStereo_RVC	0.47 250	0.26 264	0.64 293	0.50 319	0.29 230	0.53 246	0.33 197	1.05 333	0.77 299	0.84 341	1.00 353	0.55 251	0.37 150	0.81 247	0.40 290	0.17 197	0.12 106	0.22 390	0.20 400	0.19 284	0.15 195

DIP-Stereo	0.62 375	0.30 387	0.83 438	0.48 284	0.36 387	0.95 508	0.33 197	2.37 702	0.67 260	1.25 522	1.00 353	0.68 323	0.51 285	0.91 282	0.61 449	0.18 252	0.15 359	0.21 349	0.17 299	0.19 284	0.19 354
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TestStereo_HL2	0.51 275	0.27 299	0.56 240	0.42 133	0.32 313	0.57 288	0.34 212	1.00 303	0.91 351	0.82 335	0.87 313	0.61 294	0.50 270	1.55 484	0.48 373	0.19 310	0.13 221	0.16 116	0.14 185	0.18 228	0.19 354

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 102	0.20 50	0.45 116	0.44 192	0.30 257	0.40 86	0.34 212	0.73 161	0.43 133	0.37 124	0.61 218	0.41 162	0.51 285	0.36 12	0.27 85	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.16 128	0.14 147

VMStereo-Base	0.38 163	0.23 158	0.44 100	0.36 20	0.22 51	0.39 78	0.34 212	0.70 148	0.86 329	0.43 173	0.69 254	0.60 289	0.33 114	0.73 210	0.35 231	0.17 197	0.14 293	0.15 65	0.12 82	0.17 176	0.17 274

asda	0.30 65	0.24 187	0.42 86	0.38 60	0.23 66	0.43 115	0.34 212	0.58 75	0.37 98	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.52 106	0.30 138	0.11 1	0.09 1	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.12 23

3.25w_new	0.32 86	0.21 83	0.45 116	0.38 60	0.23 66	0.52 235	0.34 212	0.65 119	0.39 108	0.47 200	0.45 136	0.32 80	0.35 134	0.61 157	0.27 85	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

3.25w	0.32 86	0.21 83	0.45 116	0.37 38	0.23 66	0.52 235	0.34 212	0.65 119	0.39 108	0.47 200	0.45 136	0.32 80	0.35 134	0.61 157	0.27 85	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

ISRNet	0.80 501	0.33 467	1.07 554	0.81 655	0.66 615	0.60 314	0.34 212	1.19 403	1.13 479	1.59 641	1.53 584	1.35 563	0.77 437	1.27 405	0.94 559	0.39 642	0.34 651	0.43 658	0.38 654	0.34 578	0.49 654

MGS-Stereo	0.42 200	0.26 264	0.58 262	0.44 192	0.28 205	0.50 207	0.34 212	0.57 72	0.83 321	0.46 195	1.31 505	0.52 232	0.33 114	0.65 176	0.36 243	0.19 310	0.16 398	0.18 219	0.15 216	0.17 176	0.16 239

s12784h	0.52 280	0.20 50	0.38 37	0.41 111	0.19 16	0.96 514	0.34 212	1.17 384	1.25 556	0.81 329	0.90 323	0.63 304	0.50 270	1.45 462	0.42 314	0.14 57	0.12 106	0.17 170	0.11 15	0.18 228	0.11 3

raftrobust	0.52 280	0.25 229	0.56 240	0.65 567	0.52 552	0.49 186	0.34 212	0.98 296	0.91 351	1.30 547	0.87 313	0.63 304	0.81 460	0.78 232	0.41 300	0.19 310	0.15 359	0.16 116	0.14 185	0.15 86	0.16 239

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 314	0.25 229	0.68 322	0.43 153	0.24 91	0.40 86	0.34 212	1.04 325	1.09 451	1.32 561	1.60 605	0.80 362	0.68 398	0.67 183	0.39 280	0.13 29	0.10 9	0.18 219	0.17 299	0.17 176	0.13 77

ManiGeoR	0.52 280	0.24 187	0.97 511	0.41 111	0.34 361	0.54 256	0.35 223	1.16 380	1.05 423	0.54 245	0.84 300	0.55 251	0.50 270	1.38 441	0.55 421	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.17 176	0.19 354

HLf10	0.52 280	0.24 187	0.97 511	0.41 111	0.34 361	0.54 256	0.35 223	1.16 380	1.05 423	0.54 245	0.84 300	0.55 251	0.50 270	1.38 441	0.55 421	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.17 176	0.19 354

depthmonostereo	0.41 194	0.23 158	0.53 200	0.47 250	0.23 66	0.61 320	0.35 223	1.00 303	0.76 295	0.48 209	0.65 238	0.47 196	0.49 261	0.67 183	0.37 255	0.16 137	0.15 359	0.16 116	0.14 185	0.16 128	0.15 195

3.5w_stereo	0.33 102	0.25 229	0.45 116	0.37 38	0.24 91	0.54 256	0.35 223	0.66 128	0.36 89	0.43 173	0.44 130	0.29 53	0.34 125	0.77 225	0.39 280	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.13 77

fffy	0.42 200	0.27 299	0.57 254	0.46 233	0.29 230	0.48 169	0.35 223	0.91 250	0.55 205	0.40 155	0.58 211	0.55 251	0.41 173	1.26 401	0.36 243	0.15 91	0.13 221	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.14 147

PAM_32	0.77 484	0.28 329	1.03 539	0.52 373	0.30 257	1.32 598	0.35 223	1.97 634	0.65 255	1.02 401	1.06 384	3.05 707	1.49 656	0.96 300	0.36 243	0.19 310	0.13 221	0.20 305	0.18 328	0.19 284	0.19 354

RAFT-Stereo-weight	0.47 250	0.24 187	0.53 200	0.48 284	0.27 175	0.60 314	0.35 223	1.02 313	1.07 435	0.99 386	0.78 282	0.76 350	0.28 66	0.76 222	0.36 243	0.16 137	0.12 106	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.15 195

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 240	0.36 522	0.71 351	0.47 250	0.36 387	0.67 371	0.35 223	0.78 180	1.12 465	0.61 274	0.62 222	0.39 144	0.39 162	0.71 200	0.39 280	0.20 359	0.17 434	0.22 390	0.18 328	0.23 441	0.19 354

MyStereo8	0.65 404	0.29 364	1.00 523	0.58 478	0.49 520	0.91 491	0.35 223	1.18 392	1.31 587	1.16 472	1.27 488	0.90 412	0.64 382	0.72 204	0.95 563	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.18 328	0.22 411	0.26 514

GMStereo_Zeroshot	0.67 425	0.61 639	1.01 527	0.64 552	0.37 409	0.84 476	0.35 223	1.05 333	1.12 465	1.12 438	1.06 384	1.27 543	0.54 309	1.19 382	0.59 437	0.32 598	0.17 434	0.31 579	0.18 328	0.52 659	0.22 439

CES	0.48 256	0.20 50	0.37 20	0.39 75	1.39 724	0.55 271	0.35 223	0.98 296	0.66 258	0.44 180	0.66 239	0.35 111	0.27 58	0.56 124	0.33 202	0.15 91	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.19 284	1.46 724

CroCo-Stereo Lap2	0.44 222	0.34 492	0.77 409	0.61 521	0.79 660	0.28 28	0.35 223	0.75 170	0.71 276	0.38 141	0.50 167	0.72 338	0.55 317	0.57 130	0.47 367	0.17 197	0.18 460	0.19 253	0.16 267	0.21 382	0.20 392

ADStereo(finetuned)	0.57 349	0.24 187	1.06 549	0.43 153	0.24 91	0.49 186	0.35 223	1.05 333	1.30 583	1.12 438	1.03 376	0.58 278	1.20 612	0.84 259	0.51 395	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.19 354

raft_robust	0.68 429	0.30 387	0.64 293	0.52 373	0.26 143	0.54 256	0.35 223	1.33 434	1.24 552	1.16 472	1.07 388	0.60 289	0.54 309	3.58 644	0.37 255	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.22 478	0.20 334	0.16 239

test-3	0.54 314	0.22 119	0.68 322	0.47 250	0.27 175	0.58 295	0.35 223	0.92 253	1.00 400	1.32 561	0.69 254	0.87 399	0.45 209	1.68 516	0.37 255	0.16 137	0.11 40	0.20 305	0.16 267	0.17 176	0.13 77

test_1	0.54 314	0.22 119	0.68 322	0.47 250	0.27 175	0.58 295	0.35 223	0.92 253	1.00 400	1.28 531	0.68 249	0.87 399	0.45 209	1.67 511	0.37 255	0.16 137	0.11 40	0.20 305	0.16 267	0.17 176	0.13 77

HCRNet	0.70 435	0.39 541	0.73 370	0.60 505	0.59 592	0.76 423	0.35 223	1.22 414	1.13 479	1.02 401	0.99 348	1.02 463	0.76 433	2.19 576	0.70 483	0.28 567	0.19 481	0.28 548	0.23 501	0.25 478	0.23 459

HLf8	0.51 275	0.25 229	0.96 508	0.40 90	0.33 337	0.62 330	0.36 240	1.17 384	1.07 435	0.61 274	0.83 296	0.56 265	0.44 202	0.99 318	0.46 358	0.20 359	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.19 284	0.21 416

aanet-new-90k	0.34 117	0.21 83	0.77 409	0.41 111	0.23 66	0.43 115	0.36 240	0.64 109	0.30 39	0.28 22	0.40 96	0.31 69	0.50 270	0.97 308	0.22 2	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.19 284	0.11 3

aanet-new-78k	0.35 130	0.22 119	0.91 486	0.43 153	0.21 31	0.33 47	0.36 240	0.65 119	0.32 56	0.32 70	0.40 96	0.31 69	0.59 350	0.91 282	0.22 2	0.12 10	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 228	0.12 23

aanet-new-8k	0.35 130	0.23 158	0.50 163	0.45 213	0.25 121	0.54 256	0.36 240	0.68 140	0.49 166	0.35 103	0.42 109	0.32 80	0.62 371	0.68 186	0.28 104	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.15 86	0.13 77

GEAStereo	0.31 76	0.21 83	0.43 94	0.43 153	0.31 287	0.46 140	0.36 240	0.74 167	0.33 66	0.34 93	0.38 84	0.32 80	0.33 114	0.43 47	0.26 68	0.21 397	0.12 106	0.17 170	0.12 82	0.17 176	0.14 147

GSStereo	0.33 102	0.21 83	0.43 94	0.45 213	0.31 287	0.46 140	0.36 240	0.92 253	0.47 158	0.37 124	0.38 84	0.32 80	0.33 114	0.43 47	0.26 68	0.19 310	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.15 195

GS-Stereo							0.36 240	0.92 253	0.47 158	0.37 124	0.38 84	0.32 80	0.33 114	0.43 47	0.26 68	0.19 310	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.15 195

FlowAnything_test	0.39 170	0.26 264	0.61 277	0.59 493	0.33 337	0.62 330	0.36 240	0.62 93	0.40 112	0.45 188	0.36 78	0.45 184	0.37 150	0.53 108	0.48 373	0.24 482	0.18 460	0.28 548	0.33 631	0.21 382	0.19 354

GASTEREO	0.40 184	0.25 229	0.51 175	0.48 284	0.25 121	0.65 356	0.36 240	0.81 203	0.49 166	0.51 233	0.82 295	0.30 62	0.66 394	0.62 160	0.28 104	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.14 185	0.16 128	0.14 147

4.5_new	0.29 57	0.25 229	0.41 70	0.36 20	0.23 66	0.52 235	0.36 240	0.56 67	0.34 75	0.45 188	0.42 109	0.27 40	0.25 35	0.40 34	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 144	0.16 128	0.12 23

4.5w-stereo	0.29 57	0.25 229	0.41 70	0.36 20	0.23 66	0.52 235	0.36 240	0.56 67	0.34 75	0.45 188	0.42 109	0.27 40	0.25 35	0.40 34	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 144	0.16 128	0.12 23

3.75w	0.32 86	0.23 158	0.44 100	0.37 38	0.29 230	0.62 330	0.36 240	0.59 77	0.32 56	0.41 158	0.47 147	0.25 26	0.34 125	0.64 165	0.26 68	0.12 10	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.12 23

FLISNet	0.64 396	0.32 443	0.68 322	0.47 250	0.51 539	0.41 93	0.36 240	1.04 325	0.75 286	1.31 557	1.43 553	1.62 615	1.12 593	0.94 296	0.88 545	0.15 91	0.12 106	0.20 305	0.20 400	0.20 334	0.18 305

CoSv	0.64 396	0.32 443	0.68 322	0.47 250	0.51 539	0.41 93	0.36 240	1.04 325	0.75 286	1.31 557	1.43 553	1.62 615	1.12 593	0.94 296	0.88 545	0.15 91	0.12 106	0.20 305	0.20 400	0.20 334	0.18 305

AIO-test1	0.56 340	0.25 229	0.55 229	0.64 552	0.78 657	0.80 450	0.36 240	1.18 392	1.34 598	0.57 258	0.88 318	0.61 294	0.50 270	1.12 364	0.35 231	0.17 197	0.17 434	0.22 390	0.24 517	0.18 228	0.23 459

SMoEStereo_RVC	0.39 170	0.25 229	0.50 163	0.45 213	0.30 257	0.61 320	0.36 240	0.72 155	0.45 147	0.46 195	0.43 121	0.42 165	0.35 134	1.39 448	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.20 305	0.15 216	0.16 128	0.15 195

WCG-NET（raft）	0.45 231	0.21 83	0.55 229	0.40 90	0.24 91	0.50 207	0.36 240	0.73 161	1.09 451	0.71 298	0.76 277	0.92 423	0.51 285	0.84 259	0.34 218	0.16 137	0.12 106	0.15 65	0.14 185	0.14 46	0.14 147

CASnet	0.41 194	0.25 229	0.48 142	0.50 319	0.20 23	0.50 207	0.36 240	0.81 203	0.80 309	0.83 338	0.68 249	0.48 203	0.31 92	0.54 112	0.32 180	0.18 252	0.12 106	0.27 533	0.22 478	0.23 441	0.14 147
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DCANet-4	0.54 314	0.26 264	1.07 554	0.42 133	0.24 91	0.48 169	0.36 240	0.99 299	1.30 583	1.10 430	1.02 366	0.56 265	0.75 425	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

fff	0.53 296	0.24 187	0.70 340	0.43 153	0.24 91	0.48 169	0.36 240	1.07 349	1.25 556	1.10 430	1.02 366	0.57 271	1.06 580	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

OMP-Stereo	0.94 554	0.33 467	0.72 358	0.90 689	0.31 287	0.49 186	0.36 240	1.16 380	1.06 430	1.58 640	1.12 418	1.46 587	0.69 402	6.94 717	0.49 383	0.19 310	0.14 293	0.24 456	0.18 328	0.20 334	0.14 147

RAFT-IKP	0.54 314	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.59 306	0.36 240	1.04 325	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.61 365	1.22 388	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

DCANet	0.54 314	0.24 187	0.70 340	0.43 153	0.24 91	0.49 186	0.36 240	1.05 333	1.30 583	1.12 438	1.03 376	0.58 278	0.92 512	0.81 247	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.19 354

csc	0.53 296	0.24 187	0.70 340	0.43 153	0.24 91	0.48 169	0.36 240	1.07 349	1.25 556	1.10 430	1.02 366	0.57 271	1.06 580	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

cscssc	0.53 296	0.24 187	0.70 340	0.43 153	0.24 91	0.48 169	0.36 240	1.07 349	1.25 556	1.10 430	1.02 366	0.57 271	1.06 580	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

iResNet_ROB	0.77 484	0.30 387	0.99 517	0.57 472	0.36 387	0.83 467	0.36 240	2.33 696	1.58 659	1.27 529	1.30 499	1.25 535	0.84 477	1.65 506	0.79 520	0.20 359	0.14 293	0.17 170	0.12 82	0.18 228	0.27 526

MSCF	0.38 163	0.25 229	0.52 189	0.47 250	0.25 121	0.62 330	0.37 266	0.81 203	0.47 158	0.50 226	0.71 262	0.32 80	0.65 390	0.54 112	0.28 104	0.19 310	0.12 106	0.17 170	0.14 185	0.17 176	0.14 147

model_zeroshot	0.48 256	0.29 364	0.86 450	0.51 351	0.36 387	0.69 385	0.37 266	1.12 369	0.62 233	0.85 346	0.84 300	0.66 316	0.37 150	0.73 210	0.34 218	0.20 359	0.16 398	0.19 253	0.16 267	0.17 176	0.16 239

GCAP-BAT	0.39 170	0.22 119	0.65 300	0.43 153	0.35 369	0.34 50	0.37 266	0.83 216	0.67 260	0.48 209	0.56 202	0.55 251	0.38 157	0.74 219	0.31 166	0.17 197	0.13 221	0.18 219	0.14 185	0.15 86	0.15 195

plain	0.46 240	0.27 299	1.01 527	0.50 319	0.40 454	0.35 59	0.37 266	0.87 230	0.56 209	0.43 173	0.76 277	0.42 165	0.40 169	1.13 367	0.45 343	0.21 397	0.15 359	0.24 456	0.19 356	0.24 461	0.16 239

GCAPDPT-zeroshot	0.39 170	0.22 119	0.65 300	0.43 153	0.35 369	0.34 50	0.37 266	0.83 216	0.67 260	0.48 209	0.56 202	0.55 251	0.38 157	0.74 219	0.31 166	0.17 197	0.13 221	0.18 219	0.14 185	0.15 86	0.15 195

Sa-1000	0.72 444	0.29 364	0.76 401	0.59 493	0.30 257	0.73 404	0.37 266	1.62 524	1.33 595	1.28 531	2.04 666	0.86 395	0.75 425	1.84 538	0.38 268	0.19 310	0.14 293	0.25 497	0.23 501	0.20 334	0.16 239

ASMatch	0.88 539	0.26 264	0.69 334	0.51 351	0.35 369	0.48 169	0.37 266	1.12 369	0.92 358	1.10 430	3.28 707	0.96 443	0.98 549	4.90 669	0.49 383	0.19 310	0.16 398	0.22 390	0.19 356	0.19 284	0.27 526

cross-raft	0.54 314	0.25 229	0.61 277	0.52 373	0.29 230	0.68 379	0.37 266	1.46 474	0.76 295	1.01 397	1.06 384	1.28 546	0.46 218	0.71 200	0.35 231	0.15 91	0.12 106	0.18 219	0.16 267	0.19 284	0.14 147

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 130	0.21 83	0.52 189	0.48 284	0.27 175	0.75 415	0.38 274	0.63 101	0.43 133	0.37 124	0.50 167	0.35 111	0.50 270	0.43 47	0.30 138	0.15 91	0.11 40	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

LACA3	0.27 27	0.21 83	0.38 37	0.35 12	0.19 16	0.37 69	0.38 274	0.47 23	0.28 26	0.29 36	0.27 31	0.26 31	0.31 92	0.73 210	0.22 2	0.16 137	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.15 86	0.11 3

SCV	0.46 240	0.26 264	0.55 229	0.47 250	0.25 121	0.39 78	0.38 274	1.98 636	0.60 228	0.35 103	0.48 154	0.55 251	0.36 146	1.28 407	0.32 180	0.24 482	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.14 147

AIO_rvc	0.36 146	0.23 158	0.49 151	0.43 153	0.27 175	0.59 306	0.38 274	0.94 270	0.45 147	0.33 81	0.46 142	0.49 212	0.22 25	0.84 259	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.13 77

DCVSM-stereo	0.72 444	0.35 512	0.76 401	0.55 437	0.42 471	0.73 404	0.38 274	1.21 406	1.02 407	1.79 666	1.04 379	1.62 615	1.03 571	1.04 337	0.79 520	0.24 482	0.27 605	0.29 559	0.24 517	0.30 547	0.36 602

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 444	0.35 512	1.70 652	0.49 306	0.56 571	0.63 336	0.38 274	2.41 705	0.65 255	0.77 315	1.07 388	1.82 648	0.95 532	0.93 293	0.43 324	0.20 359	0.13 221	0.21 349	0.25 531	0.28 526	0.26 514

rrr	0.46 240	0.28 329	0.73 370	0.43 153	0.33 337	0.49 186	0.38 274	0.76 173	0.50 173	0.47 200	0.48 154	0.48 203	0.46 218	2.03 558	0.30 138	0.19 310	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.16 239

AEACV	0.37 156	0.24 187	0.52 189	0.47 250	0.51 539	0.37 69	0.38 274	0.65 119	0.53 198	0.42 165	0.56 202	0.46 188	0.60 354	0.53 108	0.30 138	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.15 216	0.17 176	0.14 147

SA	0.66 414	0.30 387	0.82 433	0.61 521	0.30 257	0.58 295	0.38 274	1.44 467	1.30 583	0.96 373	1.36 530	0.66 316	0.95 532	1.85 541	0.42 314	0.19 310	0.15 359	0.25 497	0.23 501	0.21 382	0.17 274

UDGNet	0.72 444	1.17 707	0.80 428	0.77 645	0.41 465	0.77 430	0.38 274	0.97 290	1.34 598	0.81 329	0.88 318	0.71 337	0.60 354	1.21 387	0.54 416	0.52 682	0.19 481	1.02 723	0.26 549	0.71 689	0.31 571

MIPNet	0.56 340	0.28 329	0.94 498	0.49 306	0.33 337	0.66 365	0.38 274	1.35 441	1.08 442	1.06 411	0.92 326	0.60 289	0.79 450	0.73 210	0.52 403	0.17 197	0.14 293	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.17 274

TRStereo	0.60 365	0.60 637	0.97 511	0.74 635	0.67 619	0.46 140	0.38 274	1.85 597	0.89 341	0.79 321	0.80 293	0.88 403	0.39 162	1.10 356	0.41 300	0.23 457	0.15 359	0.23 431	0.24 517	0.17 176	0.15 195

iGMRVC	0.56 340	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.38 274	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.52 476	0.46 358	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

test-1	0.52 280	0.26 264	1.04 544	0.56 453	0.32 313	0.61 320	0.38 274	1.10 359	0.91 351	0.78 318	1.01 358	0.77 352	0.52 293	0.60 151	0.42 314	0.17 197	0.14 293	0.20 305	0.17 299	0.20 334	0.23 459

test_xeample3	0.42 200	0.28 329	0.69 334	0.43 153	0.33 337	0.56 283	0.38 274	0.79 187	0.45 147	0.53 239	0.46 142	0.44 176	0.44 202	1.38 441	0.31 166	0.18 252	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.17 176	0.16 239

AFF-stereo	0.58 356	0.25 229	0.64 293	0.46 233	0.29 230	0.34 50	0.38 274	1.15 378	1.14 482	1.17 481	1.60 605	1.10 494	0.71 413	0.97 308	0.43 324	0.13 29	0.11 40	0.19 253	0.19 356	0.17 176	0.14 147

FENet	0.60 365	0.28 329	0.63 286	0.54 412	0.33 337	0.83 467	0.38 274	1.27 426	1.07 435	1.00 391	0.86 307	0.99 453	0.85 480	0.96 300	0.68 479	0.22 429	0.15 359	0.23 431	0.20 400	0.22 411	0.23 459

MCSU-Stereo	0.28 42	0.17 3	0.36 13	0.36 20	0.17 5	0.35 59	0.39 291	0.55 55	0.41 121	0.37 124	0.40 96	0.37 130	0.23 28	0.45 58	0.29 117	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 102	0.20 50	0.45 116	0.40 90	0.26 143	0.43 115	0.39 291	0.86 227	0.51 184	0.36 113	0.48 154	0.34 104	0.45 209	0.35 9	0.26 68	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.12 23

LACA2	0.27 27	0.21 83	0.44 100	0.35 12	0.18 8	0.39 78	0.39 291	0.56 67	0.27 24	0.29 36	0.33 63	0.36 117	0.26 44	0.45 58	0.22 2	0.15 91	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 128	0.11 3

Hybrid-DGEV-03	0.65 404	0.26 264	0.56 240	0.53 395	0.36 387	0.73 404	0.39 291	0.89 240	1.15 494	1.73 658	2.52 691	0.84 390	0.56 325	0.97 308	0.44 328	0.18 252	0.12 106	0.22 390	0.19 356	0.17 176	0.14 147

BStereo	0.38 163	0.25 229	1.42 620	0.42 133	0.28 205	0.55 271	0.39 291	0.55 55	0.52 191	0.36 113	0.35 75	0.37 130	0.29 72	0.64 165	0.38 268	0.13 29	0.14 293	0.15 65	0.19 356	0.15 86	0.16 239

Anonymus123	0.45 231	0.25 229	1.42 620	0.42 133	0.28 205	1.78 655	0.39 291	0.72 155	0.52 191	0.36 113	0.35 75	0.37 130	0.29 72	0.64 165	0.38 268	0.13 29	0.14 293	0.15 65	0.19 356	0.15 86	0.16 239

WQFJA1	0.48 256	0.27 299	0.53 200	0.46 233	0.85 674	0.79 441	0.39 291	1.11 366	0.75 286	0.50 226	0.52 179	0.53 239	0.50 270	0.71 200	0.65 463	0.17 197	0.21 530	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.16 239

WQFJX	0.51 275	0.27 299	0.52 189	0.46 233	0.87 680	0.75 415	0.39 291	1.29 431	0.77 299	0.53 239	0.52 179	0.55 251	0.55 317	0.95 299	0.60 445	0.17 197	0.19 481	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.18 305

NLMM	0.48 256	0.27 299	0.53 200	0.46 233	0.85 674	0.79 441	0.39 291	1.12 369	0.75 286	0.50 226	0.52 179	0.53 239	0.50 270	0.72 204	0.65 463	0.17 197	0.21 530	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.16 239

2.5w	0.31 76	0.23 158	0.46 129	0.39 75	0.24 91	0.42 105	0.39 291	0.61 89	0.30 39	0.37 124	0.53 186	0.24 19	0.25 35	0.77 225	0.28 104	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.14 46	0.12 23

PAM	0.76 482	0.29 364	1.08 558	0.52 373	0.33 337	1.38 608	0.39 291	2.01 644	0.67 260	1.06 411	0.96 336	2.89 705	1.43 646	0.86 269	0.35 231	0.19 310	0.12 106	0.19 253	0.17 299	0.19 284	0.20 392

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 568	0.39 541	3.21 703	0.50 319	0.63 605	0.64 340	0.39 291	2.36 700	0.75 286	0.95 370	4.63 724	1.81 645	0.56 325	0.96 300	0.41 300	0.18 252	0.13 221	0.21 349	0.26 549	0.32 565	0.35 596

AIO-Stereo	0.37 156	0.25 229	0.51 175	0.47 250	0.23 66	0.45 132	0.39 291	1.07 349	0.52 191	0.41 158	0.48 154	0.52 232	0.25 35	0.72 204	0.30 138	0.16 137	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

11t1	0.52 280	0.28 329	0.68 322	0.51 351	0.28 205	0.83 467	0.39 291	1.22 414	0.63 236	0.84 341	0.74 273	0.68 323	0.68 398	0.91 282	0.57 430	0.21 397	0.18 460	0.19 253	0.16 267	0.20 334	0.21 416

test_4	0.53 296	0.22 119	0.56 240	0.54 412	0.32 313	0.64 340	0.39 291	0.80 196	0.62 233	0.92 362	1.87 650	0.68 323	0.42 181	1.16 374	0.37 255	0.15 91	0.13 221	0.20 305	0.22 478	0.20 334	0.15 195

MLCV	0.72 444	0.34 492	1.10 564	0.51 351	0.23 66	0.91 491	0.39 291	1.33 434	1.23 546	1.46 609	1.55 591	1.01 461	0.64 382	1.95 551	0.80 525	0.18 252	0.12 106	0.18 219	0.14 185	0.19 284	0.17 274

AnonStereo	0.46 240	0.24 187	0.65 300	0.47 250	0.34 361	0.47 157	0.40 307	0.95 276	0.78 303	0.70 295	0.57 207	0.80 362	0.50 270	1.00 324	0.33 202	0.20 359	0.12 106	0.18 219	0.16 267	0.22 411	0.16 239

Weightmod	0.53 296	0.25 229	0.46 129	0.41 111	0.31 287	0.85 479	0.40 307	0.86 227	0.61 229	0.71 298	1.39 542	0.73 341	0.60 354	1.56 489	0.41 300	0.18 252	0.28 613	0.20 305	0.18 328	0.17 176	0.14 147

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 130	0.22 119	0.54 214	0.42 133	0.35 369	0.46 140	0.40 307	0.62 93	0.54 202	0.56 256	0.67 246	0.36 117	0.27 58	0.49 93	0.28 104	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

4.25_new	0.30 65	0.26 264	0.44 100	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.40 307	0.59 77	0.31 45	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.46 71	0.31 166	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4.5w_new	0.30 65	0.26 264	0.44 100	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.40 307	0.59 77	0.31 45	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.46 71	0.31 166	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4.25w-stereo	0.30 65	0.26 264	0.44 100	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.40 307	0.59 77	0.32 56	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.46 71	0.31 166	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.12 23

rvit_stereo_0081_aga	0.44 222	0.34 492	0.73 370	0.51 351	0.41 465	0.50 207	0.40 307	0.81 203	0.57 211	0.58 260	0.56 202	0.53 239	0.43 190	0.66 179	0.40 290	0.26 535	0.21 530	0.22 390	0.20 400	0.26 492	0.18 305

RSM	0.39 170	0.24 187	0.49 151	0.46 233	0.26 143	0.47 157	0.40 307	0.92 253	0.44 143	0.41 158	0.42 109	0.65 311	0.33 114	1.07 346	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.17 176	0.13 77

PCWNet_CMD	0.66 414	0.32 443	0.88 471	0.49 306	0.37 409	0.78 435	0.40 307	1.42 460	1.31 587	1.16 472	1.31 505	1.25 535	0.62 371	0.89 279	0.57 430	0.20 359	0.16 398	0.27 533	0.19 356	0.40 609	0.25 490

LoS	0.40 184	0.21 83	0.44 100	0.37 38	0.22 51	0.50 207	0.40 307	1.00 303	0.94 365	0.48 209	0.66 239	0.48 203	0.40 169	0.60 151	0.37 255	0.18 252	0.14 293	0.16 116	0.11 15	0.14 46	0.14 147
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_3	0.55 331	0.23 158	0.71 351	0.53 395	0.28 205	0.61 320	0.40 307	0.92 253	1.05 423	1.19 490	0.68 249	0.93 425	0.44 202	1.67 511	0.39 280	0.15 91	0.12 106	0.22 390	0.19 356	0.21 382	0.14 147

PSM-softLoss	0.78 492	0.31 424	0.77 409	0.58 478	0.32 313	0.56 283	0.40 307	1.18 392	0.70 272	1.24 517	1.07 388	0.83 381	0.52 293	5.36 678	0.53 410	0.24 482	0.15 359	0.25 497	0.22 478	0.20 334	0.25 490

KMStereo	0.78 492	0.31 424	0.77 409	0.58 478	0.32 313	0.56 283	0.40 307	1.18 392	0.70 272	1.24 517	1.07 388	0.83 381	0.52 293	5.36 678	0.53 410	0.24 482	0.15 359	0.25 497	0.22 478	0.20 334	0.25 490

rafts_anoy	0.52 280	0.29 364	0.59 268	0.59 493	0.50 527	0.53 246	0.40 307	1.11 366	1.03 413	0.84 341	0.83 296	0.68 323	0.54 309	0.72 204	0.51 395	0.19 310	0.14 293	0.24 456	0.26 549	0.21 382	0.18 305

CFNet_pseudo	0.66 414	0.32 443	0.86 450	0.48 284	0.39 442	0.70 392	0.40 307	1.33 434	1.22 543	1.16 472	1.34 522	1.24 531	0.64 382	0.98 311	0.59 437	0.21 397	0.16 398	0.33 603	0.19 356	0.36 588	0.25 490

sCroCo_RVC	0.49 266	0.40 548	1.02 534	0.65 567	0.60 595	0.52 235	0.40 307	0.83 216	0.61 229	0.44 180	0.74 273	0.49 212	0.50 270	0.63 164	0.48 373	0.26 535	0.27 605	0.23 431	0.22 478	0.29 537	0.25 490

EAI-Stereo	0.65 404	0.28 329	0.69 334	0.53 395	0.27 175	0.60 314	0.40 307	2.28 692	0.64 241	0.71 298	3.18 705	0.57 271	0.43 190	1.06 342	0.41 300	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.17 299	0.17 176	0.17 274

MSMDNet	0.66 414	0.32 443	0.87 462	0.49 306	0.37 409	0.79 441	0.40 307	1.43 466	1.31 587	1.15 462	1.31 505	1.24 531	0.63 378	0.88 274	0.57 430	0.21 397	0.16 398	0.26 516	0.19 356	0.39 605	0.24 475

ccs_rob	0.66 414	0.33 467	0.86 450	0.48 284	0.39 442	0.70 392	0.40 307	1.33 434	1.22 543	1.16 472	1.34 522	1.23 529	0.64 382	0.98 311	0.59 437	0.21 397	0.16 398	0.35 622	0.20 400	0.37 592	0.25 490

small-0shot	0.25 11	0.18 10	0.42 86	0.35 12	0.23 66	0.21 9	0.41 326	0.42 18	0.19 3	0.29 36	0.45 136	0.18 2	0.21 9	0.37 14	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.18 219	0.15 216	0.15 86	0.13 77

TestStereo_HLe17	0.54 314	0.24 187	1.22 583	0.41 111	0.30 257	0.61 320	0.41 326	1.22 414	1.09 451	0.61 274	0.86 307	0.53 239	0.46 218	1.33 422	0.45 343	0.19 310	0.12 106	0.18 219	0.16 267	0.18 228	0.18 305

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 130	0.22 119	0.54 214	0.41 111	0.37 409	0.49 186	0.41 326	0.64 109	0.59 226	0.54 245	0.66 239	0.31 69	0.26 44	0.41 38	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.14 185	0.15 86	0.13 77

FACV-RUCA	0.63 383	0.34 492	0.82 433	0.62 533	0.65 610	0.81 459	0.41 326	1.44 467	1.07 435	0.86 349	1.14 429	0.61 294	0.69 402	0.80 240	0.53 410	0.28 567	0.19 481	0.47 668	0.21 447	0.35 581	0.25 490

RSM++	0.38 163	0.24 187	0.51 175	0.47 250	0.26 143	0.50 207	0.41 326	0.79 187	0.45 147	0.37 124	0.45 136	0.60 289	0.35 134	1.02 330	0.30 138	0.15 91	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.18 228	0.13 77

StereoVision	0.65 404	0.34 492	0.86 450	0.59 493	0.40 454	0.50 207	0.41 326	1.09 356	0.93 361	0.71 298	2.50 690	0.82 374	0.57 338	1.03 331	0.49 383	0.25 510	0.28 613	0.29 559	0.28 583	0.36 588	0.20 392

PSM-adaLoss	0.54 314	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.41 326	1.04 325	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.82 374	0.61 365	1.06 342	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

noway7	1.29 628	1.22 709	14.37 748	0.52 373	0.33 337	0.57 288	0.42 333	1.14 375	1.02 407	0.72 306	0.83 296	1.12 502	0.93 521	0.80 240	0.67 474	0.18 252	0.13 221	0.20 305	0.17 299	0.21 382	0.16 239

quiztm	0.48 256	0.26 264	0.52 189	0.49 306	0.55 567	0.45 132	0.42 333	1.45 472	0.81 313	0.79 321	1.14 429	0.57 271	0.32 104	0.58 137	0.36 243	0.17 197	0.12 106	0.17 170	0.14 185	0.18 228	0.15 195

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 130	0.22 119	0.53 200	0.41 111	0.36 387	0.48 169	0.42 333	0.63 101	0.57 211	0.54 245	0.64 231	0.32 80	0.26 44	0.41 38	0.31 166	0.17 197	0.12 106	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

2.75w_new	0.31 76	0.23 158	0.43 94	0.35 12	0.23 66	0.42 105	0.42 333	0.54 49	0.35 85	0.47 200	0.43 121	0.24 19	0.30 82	0.66 179	0.33 202	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

xyz-stereo-finetune	0.48 256	0.25 229	0.54 214	0.42 133	0.23 66	0.80 450	0.42 333	0.80 196	0.80 309	0.61 274	0.62 222	0.54 245	0.43 190	1.70 518	0.58 434	0.15 91	0.15 359	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.15 195

gcap-zeroshot	0.35 130	0.22 119	0.55 229	0.41 111	0.37 409	0.48 169	0.42 333	0.64 109	0.54 202	0.53 239	0.63 226	0.33 95	0.26 44	0.38 18	0.31 166	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

test_for_model	0.35 130	0.22 119	0.53 200	0.41 111	0.36 387	0.48 169	0.42 333	0.63 101	0.57 211	0.54 245	0.64 231	0.32 80	0.26 44	0.41 38	0.31 166	0.17 197	0.12 106	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

ff7	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

IGEVStereo-DCA	0.46 240	0.28 329	0.56 240	0.43 153	0.33 337	0.49 186	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.47 200	0.48 154	0.48 203	0.46 218	2.03 558	0.30 138	0.19 310	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.18 305

ffff	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

11t	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

testlalala	0.35 130	0.22 119	0.55 229	0.41 111	0.37 409	0.48 169	0.42 333	0.64 109	0.54 202	0.53 239	0.63 226	0.33 95	0.26 44	0.38 18	0.31 166	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

anonymousdsp	0.43 207	0.27 299	0.53 200	0.44 192	0.32 313	0.50 207	0.42 333	0.89 240	0.51 184	0.49 217	0.53 186	0.47 196	0.47 230	1.33 422	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

CASS	0.65 404	0.34 492	0.72 358	0.56 453	0.27 175	0.78 435	0.42 333	1.59 513	0.86 329	1.30 547	1.25 478	0.87 399	0.84 477	0.84 259	0.54 416	0.35 625	0.19 481	0.26 516	0.21 447	0.28 526	0.42 627
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.56 340	0.27 299	0.60 272	0.43 153	0.31 287	0.83 467	0.42 333	1.14 375	1.04 418	0.73 308	0.75 275	1.11 501	1.01 562	0.81 247	0.51 395	0.20 359	0.14 293	0.24 456	0.15 216	0.24 461	0.25 490

ccc-4	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

BUS	0.74 467	0.32 443	0.68 322	0.54 412	0.44 491	2.34 693	0.42 333	2.16 672	0.98 387	1.20 494	1.11 411	1.03 467	0.62 371	0.91 282	0.70 483	0.24 482	0.17 434	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.22 439

NINENet	0.77 484	0.37 529	0.78 419	0.62 533	0.51 539	2.34 693	0.42 333	1.83 592	1.04 418	1.14 456	1.23 472	1.03 467	0.62 371	1.24 396	0.70 483	0.28 567	0.23 570	0.31 579	0.21 447	0.26 492	0.25 490

IGEV-Stereo	0.43 207	0.27 299	0.54 214	0.45 213	0.32 313	0.50 207	0.42 333	0.90 248	0.51 184	0.49 217	0.53 186	0.47 196	0.47 230	1.32 418	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ROB_FTStereo_v2	0.54 314	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.64 340	0.42 333	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.12 364	0.46 358	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

RAFT-345	0.84 525	0.25 229	0.66 312	0.50 319	0.27 175	0.54 256	0.42 333	0.83 216	1.11 461	1.32 561	2.34 681	0.86 395	0.54 309	5.72 691	0.47 367	0.18 252	0.13 221	0.22 390	0.17 299	0.17 176	0.16 239

TestStereo	0.64 396	0.39 541	0.71 351	0.51 351	0.27 175	0.56 283	0.42 333	1.03 318	0.91 351	0.80 324	1.00 353	0.68 323	0.52 293	3.25 634	0.45 343	0.22 429	0.15 359	0.24 456	0.18 328	0.27 506	0.16 239

222	1.61 665	0.29 364	0.67 318	0.56 453	0.29 230	1.06 542	0.42 333	2.17 678	1.31 587	1.31 557	1.52 583	0.92 423	0.94 527	1.76 531	17.65 767	0.24 482	0.20 502	0.21 349	0.19 356	0.22 411	0.23 459

111	0.60 365	0.23 158	0.70 340	0.43 153	0.24 91	0.72 399	0.42 333	1.18 392	1.41 635	0.80 324	1.38 538	1.10 494	0.79 450	0.96 300	0.58 434	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.15 216	0.17 176	0.19 354

Weightmod_eth	0.52 280	0.25 229	0.48 142	0.45 213	0.39 442	0.59 306	0.43 357	0.96 286	0.57 211	0.65 285	1.50 578	0.66 316	0.76 433	1.19 382	0.32 180	0.33 607	0.19 481	0.18 219	0.17 299	0.18 228	0.13 77

NLMM1	0.56 340	0.27 299	0.60 272	0.47 250	0.74 640	0.68 379	0.43 357	1.83 592	1.04 418	0.59 268	0.62 222	0.51 224	0.47 230	1.33 422	0.57 430	0.18 252	0.21 530	0.20 305	0.17 299	0.20 334	0.15 195

DDVS	0.78 492	0.41 555	0.94 498	0.60 505	0.43 482	1.30 595	0.43 357	1.40 455	0.91 351	1.20 494	1.15 438	1.43 575	0.64 382	2.18 574	0.89 548	0.28 567	0.22 552	0.26 516	0.23 501	0.31 556	0.33 585

SMFormer	0.75 476	0.30 387	0.86 450	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.82 533	0.24 482	0.20 502	0.22 390	0.21 447	0.23 441	0.24 475

tta	0.75 476	0.30 387	0.86 450	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.82 533	0.24 482	0.20 502	0.22 390	0.21 447	0.18 228	0.18 305

qqq1	0.72 444	0.30 387	0.86 450	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.44 328	0.24 482	0.20 502	0.18 219	0.15 216	0.18 228	0.18 305

fff1	0.72 444	0.30 387	0.86 450	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.44 328	0.24 482	0.20 502	0.18 219	0.15 216	0.18 228	0.18 305

TestStereo1	0.63 383	0.28 329	0.75 391	0.76 642	0.31 287	0.48 169	0.43 357	1.30 432	1.21 536	0.97 378	1.31 505	0.64 308	0.77 437	1.75 526	0.42 314	0.20 359	0.15 359	0.22 390	0.18 328	0.21 382	0.17 274

SA-5K	0.63 383	0.28 329	0.75 391	0.76 642	0.31 287	0.48 169	0.43 357	1.30 432	1.21 536	0.97 378	1.31 505	0.64 308	0.77 437	1.75 526	0.42 314	0.20 359	0.15 359	0.22 390	0.18 328	0.21 382	0.17 274

GMOStereo	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 598	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

error version	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 598	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

test-v	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 598	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

Pruner-Stereo	0.62 375	0.29 364	0.70 340	0.61 521	0.31 287	0.63 336	0.43 357	1.17 384	0.99 394	1.53 624	1.08 394	0.95 437	0.55 317	1.35 430	0.51 395	0.23 457	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.21 382	0.23 459

test-2	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 598	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

GMStereo	0.55 331	0.45 572	0.94 498	0.50 319	0.32 313	0.64 340	0.43 357	1.00 303	1.40 629	0.82 335	0.73 268	0.51 224	0.45 209	0.85 265	0.55 421	0.24 482	0.15 359	0.20 305	0.21 447	0.31 556	0.24 475
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SME	0.62 375	0.29 364	0.51 175	0.61 521	0.25 121	1.23 583	0.44 372	1.17 384	1.12 465	0.89 354	1.12 418	0.66 316	0.74 421	1.55 484	0.51 395	0.19 310	0.20 502	0.23 431	0.23 501	0.24 461	0.20 392

gasm-f	0.34 117	0.22 119	0.42 86	0.43 153	0.31 287	0.39 78	0.44 372	0.74 167	0.33 66	0.34 93	0.64 231	0.32 80	0.46 218	0.55 119	0.28 104	0.21 397	0.12 106	0.17 170	0.12 82	0.18 228	0.14 147

DA	0.43 207	0.23 158	0.49 151	0.50 319	0.25 121	1.08 546	0.44 372	1.18 392	0.58 216	0.46 195	0.64 231	0.54 245	0.47 230	0.46 71	0.32 180	0.19 310	0.13 221	0.19 253	0.13 144	0.18 228	0.14 147

GGEV	0.43 207	0.23 158	0.49 151	0.50 319	0.25 121	1.08 546	0.44 372	1.18 392	0.58 216	0.46 195	0.64 231	0.54 245	0.47 230	0.46 71	0.32 180	0.19 310	0.13 221	0.19 253	0.13 144	0.18 228	0.14 147

DFGA-Net	0.72 444	0.40 548	1.40 612	0.52 373	0.45 498	0.83 467	0.44 372	1.28 430	1.08 442	0.99 386	1.19 456	0.70 334	0.55 317	2.14 568	1.16 597	0.18 252	0.16 398	0.24 456	0.23 501	0.27 506	0.25 490

AIO_test	0.35 130	0.22 119	0.44 100	0.43 153	0.27 175	0.57 288	0.44 372	0.79 187	0.41 121	0.32 70	0.47 147	0.46 188	0.30 82	0.69 188	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.15 86	0.12 23

ours_stereo	0.39 170	0.28 329	0.51 175	0.46 233	0.30 257	0.40 86	0.44 372	0.73 161	0.56 209	0.35 103	0.56 202	0.46 188	0.33 114	1.11 359	0.32 180	0.16 137	0.13 221	0.19 253	0.15 216	0.19 284	0.14 147

rvit_stereo_0083	0.47 250	0.33 467	0.81 429	0.56 453	0.36 387	0.50 207	0.44 372	0.68 140	0.95 367	0.49 217	0.57 207	0.55 251	0.49 261	0.88 274	0.46 358	0.25 510	0.25 590	0.24 456	0.20 400	0.24 461	0.17 274

rvit_stereo_0081	0.44 222	0.33 467	0.64 293	0.54 412	0.35 369	0.41 93	0.44 372	0.66 128	0.95 367	0.48 209	0.52 179	0.50 218	0.46 218	0.82 251	0.44 328	0.25 510	0.20 502	0.22 390	0.19 356	0.25 478	0.17 274

rvit_stereo_0082	0.44 222	0.33 467	0.64 293	0.54 412	0.35 369	0.41 93	0.44 372	0.66 128	0.95 367	0.48 209	0.52 179	0.50 218	0.46 218	0.82 251	0.44 328	0.25 510	0.20 502	0.22 390	0.19 356	0.25 478	0.17 274

CFNet_ucs	0.70 435	0.33 467	0.88 471	0.50 319	0.43 482	0.74 409	0.44 372	1.60 517	1.29 577	1.22 504	1.54 589	1.09 491	0.63 378	0.99 318	0.59 437	0.25 510	0.20 502	0.37 633	0.21 447	0.40 609	0.28 540

LoS_RVC	0.42 200	0.26 264	0.40 60	0.44 192	0.82 669	0.51 227	0.44 372	0.64 109	0.41 121	0.44 180	0.78 282	0.44 176	0.47 230	0.56 124	0.36 243	0.13 29	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.84 704

RAFT_CTSACE	0.63 383	0.26 264	0.88 471	0.55 437	0.51 539	0.71 396	0.44 372	0.80 196	0.97 381	0.97 378	1.84 645	1.18 517	0.68 398	1.47 468	0.36 243	0.16 137	0.15 359	0.21 349	0.20 400	0.20 334	0.14 147

dad	0.86 534	0.66 648	1.06 549	0.56 453	0.37 409	0.76 423	0.44 372	1.17 384	1.50 648	1.44 605	1.27 488	1.34 562	0.75 425	2.52 603	0.84 538	0.42 654	0.27 605	0.83 711	0.26 549	0.41 612	0.29 548

PSMNet-ADL	0.72 444	0.35 512	0.62 283	0.69 605	0.46 510	1.14 560	0.44 372	1.37 445	1.01 403	0.83 338	1.17 446	1.33 557	0.96 539	1.43 457	0.95 563	0.33 607	0.22 552	0.21 349	0.23 501	0.27 506	0.29 548

NF-Stereo	0.80 501	0.30 387	0.75 391	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.02 366	0.82 374	0.57 338	5.40 683	0.48 373	0.23 457	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

OCTAStereo	0.80 501	0.30 387	0.75 391	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.01 358	0.82 374	0.57 338	5.35 677	0.48 373	0.24 482	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

RAFT_R40	0.83 520	0.28 329	0.73 370	0.59 493	0.31 287	0.69 385	0.44 372	1.10 359	0.95 367	1.47 610	1.10 405	1.00 454	0.85 480	5.53 685	0.46 358	0.22 429	0.13 221	0.23 431	0.20 400	0.23 441	0.18 305

RE-Stereo	0.80 501	0.30 387	0.75 391	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.01 358	0.81 369	0.57 338	5.37 680	0.48 373	0.24 482	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

TVStereo	0.80 501	0.30 387	0.75 391	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.01 358	0.81 369	0.57 338	5.37 680	0.48 373	0.24 482	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

xxxx	1.51 654	0.28 329	0.68 322	0.54 412	0.28 205	1.16 569	0.44 372	2.19 681	1.29 577	1.09 422	1.36 530	1.22 524	0.85 480	1.79 534	15.70 766	0.24 482	0.21 530	0.21 349	0.20 400	0.22 411	0.23 459

TestStereo-Hl	0.51 275	0.27 299	0.55 229	0.41 111	0.29 230	0.55 271	0.45 393	1.05 333	0.90 345	0.87 350	0.85 304	0.72 338	0.65 390	1.33 422	0.43 324	0.17 197	0.13 221	0.17 170	0.15 216	0.18 228	0.18 305

gcap_with_dpt	0.35 130	0.22 119	0.56 240	0.42 133	0.35 369	0.50 207	0.45 393	0.62 93	0.49 166	0.54 245	0.66 239	0.32 80	0.30 82	0.38 18	0.28 104	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.14 185	0.14 46	0.13 77

MM-Stereo_test2	0.43 207	0.24 187	0.67 318	0.51 351	0.32 313	0.55 271	0.45 393	0.97 290	0.77 299	0.59 268	0.51 174	0.49 212	0.42 181	0.80 240	0.30 138	0.15 91	0.13 221	0.18 219	0.14 185	0.19 284	0.14 147

SDNR	1.62 666	0.51 597	2.17 681	0.53 395	0.56 571	3.80 730	0.45 393	1.54 502	1.29 577	1.33 571	2.41 685	1.08 481	0.96 539	11.18 764	1.16 597	0.66 708	0.63 722	0.43 658	0.32 621	0.64 680	0.67 690

anonymousa	0.72 444	0.27 299	0.75 391	0.47 250	0.63 605	1.43 619	0.45 393	1.24 421	0.89 341	1.28 531	1.75 635	1.62 615	1.13 597	0.69 188	0.59 437	0.19 310	0.16 398	0.23 431	0.25 531	0.20 334	0.18 305

RCA-Stereo	0.50 272	0.23 158	0.58 262	0.48 284	0.33 337	0.55 271	0.45 393	0.97 290	1.38 619	0.68 292	1.05 382	0.63 304	0.80 456	0.59 139	0.32 180	0.17 197	0.12 106	0.17 170	0.14 185	0.16 128	0.14 147

DisPM	0.66 414	0.28 329	0.72 358	0.61 521	0.35 369	0.62 330	0.45 393	1.02 313	0.99 394	1.56 634	1.10 405	0.80 362	0.59 350	2.37 590	0.41 300	0.23 457	0.14 293	0.23 431	0.21 447	0.20 334	0.25 490

pcwnet_v2	0.97 564	0.37 529	4.33 713	0.62 533	0.54 560	0.79 441	0.45 393	2.02 648	1.58 659	1.42 604	1.64 616	1.09 491	0.79 450	1.24 396	0.67 474	0.32 598	0.25 590	0.29 559	0.27 562	0.37 592	0.35 596

CCAANet	0.78 492	0.30 387	0.83 438	0.58 478	0.51 539	1.04 537	0.45 393	1.68 538	1.12 465	0.85 346	1.35 528	1.10 494	0.77 437	3.04 626	0.78 513	0.17 197	0.16 398	0.24 456	0.23 501	0.19 284	0.23 459

DN-CSS_ROB	0.64 396	0.32 443	1.05 545	0.55 437	0.40 454	0.54 256	0.45 393	1.21 406	0.93 361	1.03 405	1.47 568	0.69 329	0.63 378	1.76 531	0.49 383	0.18 252	0.14 293	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.20 392

zzzzzzz1	1.31 632	1.54 728	13.00 745	0.52 373	0.65 610	0.62 330	0.46 403	1.35 441	1.02 407	0.71 298	0.95 332	1.33 557	0.98 549	1.16 374	0.80 525	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.19 356	0.24 461	0.18 305

monster_256*512	0.50 272	0.31 424	0.53 200	0.51 351	0.35 369	0.51 227	0.46 403	1.03 318	0.92 358	0.59 268	0.87 313	1.10 494	0.69 402	0.69 188	0.46 358	0.16 137	0.13 221	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.18 305

NLCSM	0.52 280	0.28 329	0.55 229	0.52 373	0.74 640	0.72 399	0.46 403	0.96 286	0.65 255	0.63 280	0.51 174	0.48 203	0.61 365	1.32 418	0.70 483	0.19 310	0.20 502	0.21 349	0.18 328	0.22 411	0.20 392

mms	0.40 184	0.27 299	0.52 189	0.46 233	0.32 313	0.43 115	0.46 403	0.70 148	0.46 153	0.35 103	0.58 211	0.44 176	0.30 82	1.36 435	0.33 202	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.15 216	0.19 284	0.15 195

AE-Stereo	0.49 266	0.27 299	0.67 318	0.60 505	0.39 442	0.67 371	0.46 403	1.18 392	1.09 451	0.47 200	0.75 275	0.69 329	0.47 230	0.59 139	0.40 290	0.16 137	0.15 359	0.21 349	0.20 400	0.19 284	0.15 195

HH	0.63 383	0.30 387	0.77 409	0.50 319	0.32 313	0.49 186	0.46 403	1.65 529	0.64 241	0.69 293	1.09 399	1.63 620	0.85 480	1.90 544	0.37 255	0.18 252	0.13 221	0.19 253	0.17 299	0.19 284	0.16 239

HanStereo	0.63 383	0.30 387	0.77 409	0.50 319	0.32 313	0.49 186	0.46 403	1.65 529	0.64 241	0.69 293	1.09 399	1.63 620	0.85 480	1.90 544	0.37 255	0.18 252	0.13 221	0.19 253	0.17 299	0.19 284	0.16 239

ACVNet	0.63 383	0.31 424	0.54 214	0.54 412	0.36 387	0.80 450	0.46 403	1.37 445	1.07 435	0.93 363	1.30 499	1.08 481	0.85 480	0.80 240	0.94 559	0.21 397	0.19 481	0.21 349	0.18 328	0.22 411	0.18 305

hitnet-ft	0.79 498	0.35 512	0.57 254	0.58 478	0.42 471	0.96 514	0.46 403	1.47 476	1.33 595	1.19 490	1.22 468	1.81 645	0.98 549	1.66 510	0.94 559	0.33 607	0.28 613	0.34 613	0.27 562	0.35 581	0.31 571

FADNet_RVC	0.83 520	0.51 597	1.83 665	0.54 412	0.42 471	1.19 576	0.46 403	1.51 490	1.09 451	0.89 354	1.24 474	0.91 415	0.87 493	2.11 566	1.11 591	0.27 551	0.22 552	0.31 579	0.28 583	0.43 624	0.38 614

Foundation-i1a	0.37 156	0.18 10	0.37 20	0.34 6	0.19 16	0.51 227	0.47 413	1.01 311	0.42 127	0.51 233	0.44 130	0.57 271	0.57 338	0.78 232	0.29 117	0.15 91	0.11 40	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.13 77

WQFJX1	0.57 349	0.26 264	0.54 214	0.48 284	0.72 632	0.68 379	0.47 413	2.46 709	0.71 276	0.54 245	0.50 167	0.53 239	0.51 285	1.36 435	0.60 445	0.18 252	0.20 502	0.20 305	0.16 267	0.20 334	0.20 392

2w_stereo	0.32 86	0.24 187	0.45 116	0.39 75	0.22 51	0.46 140	0.47 413	0.69 143	0.42 127	0.43 173	0.50 167	0.24 19	0.45 209	0.47 83	0.29 117	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.13 77

HUF	0.36 146	0.23 158	0.52 189	0.40 90	0.22 51	0.54 256	0.47 413	0.82 211	0.43 133	0.36 113	0.43 121	0.50 218	0.42 181	0.64 165	0.29 117	0.17 197	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.14 147

ITSA-stereo	0.82 513	0.36 522	0.82 433	0.54 412	0.31 287	0.80 450	0.47 413	2.17 678	1.67 666	1.13 453	1.13 424	0.94 428	0.86 488	2.46 598	1.00 573	0.26 535	0.23 570	0.28 548	0.27 562	0.28 526	0.36 602

anonymousdsp2	0.53 296	0.27 299	0.74 387	0.48 284	0.29 230	0.76 423	0.47 413	1.61 520	0.82 320	0.77 315	0.77 280	0.75 346	0.47 230	1.03 331	0.40 290	0.18 252	0.13 221	0.18 219	0.13 144	0.19 284	0.18 305

x	0.54 314	0.31 424	0.61 277	0.47 250	0.30 257	0.67 371	0.47 413	1.53 499	0.79 308	0.81 329	0.83 296	0.78 356	0.70 408	0.70 194	0.62 452	0.21 397	0.19 481	0.22 390	0.19 356	0.21 382	0.20 392

dd	0.59 362	0.48 583	0.97 511	0.55 437	0.32 313	0.64 340	0.47 413	1.02 313	1.34 598	0.78 318	0.86 307	0.58 278	0.54 309	1.01 327	0.86 543	0.28 567	0.18 460	0.26 516	0.19 356	0.32 565	0.24 475

ACRE	0.61 371	0.33 467	1.01 527	0.58 478	0.49 520	0.75 415	0.47 413	1.06 347	0.95 367	1.37 583	1.55 591	0.62 301	0.46 218	0.83 254	0.70 483	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.21 416

AnonymousM	0.59 362	1.11 701	0.41 70	0.44 192	0.32 313	0.43 115	0.47 413	1.05 333	0.64 241	0.98 383	0.63 226	0.67 321	0.43 190	0.59 139	0.41 300	0.20 359	0.15 359	1.84 733	0.84 721	0.14 46	0.13 77

DMCA-RVC	0.74 467	0.40 548	1.27 596	0.66 573	0.49 520	0.77 430	0.47 413	1.35 441	1.01 403	1.53 624	1.01 358	1.29 549	0.82 465	1.31 414	0.78 513	0.27 551	0.21 530	0.35 622	0.27 562	0.32 565	0.24 475

DMCA	0.67 425	0.34 492	0.90 483	0.51 351	0.44 491	0.86 481	0.47 413	1.42 460	1.02 407	1.17 481	1.12 418	1.23 529	0.75 425	0.78 232	0.95 563	0.25 510	0.19 481	0.27 533	0.19 356	0.24 461	0.27 526

CFNet	0.96 558	0.36 522	1.01 527	0.62 533	0.42 471	0.99 524	0.47 413	1.90 612	1.32 591	0.99 386	1.39 542	1.10 494	0.86 488	5.58 688	0.79 520	0.23 457	0.17 434	0.28 548	0.27 562	0.26 492	0.21 416

Foundation-i1c-attn	0.35 130	0.17 3	0.36 13	0.35 12	0.19 16	0.51 227	0.48 426	0.96 286	0.37 98	0.42 165	0.43 121	0.52 232	0.49 261	0.66 179	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Foundation-i1	0.40 184	0.19 28	0.36 13	0.42 133	0.32 313	0.54 256	0.48 426	1.18 392	0.52 191	0.54 245	0.54 198	0.58 278	0.49 261	0.65 176	0.32 180	0.16 137	0.13 221	0.15 65	0.14 185	0.14 46	0.13 77

fffft	0.38 163	0.23 158	0.51 175	0.44 192	0.32 313	0.43 115	0.48 426	0.76 173	0.36 89	0.44 180	0.34 70	0.38 141	0.31 92	1.31 414	0.32 180	0.14 57	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.16 239
1: 1. 1
rvit_stereo_0075_2	0.64 396	0.46 574	1.05 545	0.66 573	0.66 615	0.53 246	0.48 426	1.20 405	1.12 465	0.76 309	0.92 326	0.78 356	0.53 302	1.03 331	0.59 437	0.37 633	0.28 613	0.40 651	0.31 613	0.37 592	0.32 579

test_sample1	0.61 371	0.29 364	0.75 391	0.50 319	0.31 287	0.76 423	0.48 426	1.59 513	0.84 325	0.90 356	0.94 331	0.88 403	0.95 532	1.16 374	0.67 474	0.22 429	0.18 460	0.20 305	0.19 356	0.21 382	0.21 416

tt1	0.62 375	0.32 443	0.51 175	0.54 412	0.26 143	1.16 569	0.48 426	0.95 276	2.47 709	0.57 258	0.77 280	0.49 212	0.81 460	1.55 484	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.24 456	0.15 216	0.19 284	0.20 392

EKT-Stereo	0.53 296	0.30 387	0.73 370	0.58 478	0.60 595	0.51 227	0.48 426	0.94 270	0.90 345	0.71 298	0.88 318	0.77 352	0.43 190	1.07 346	0.40 290	0.22 429	0.16 398	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.22 439

DCRE	0.82 513	0.26 264	0.70 340	0.58 478	0.44 491	0.54 256	0.48 426	0.95 276	0.78 303	0.78 318	7.33 747	0.86 395	0.52 293	0.76 222	0.41 300	0.16 137	0.16 398	0.19 253	0.17 299	0.18 228	0.17 274

CIPLG	0.62 375	0.33 467	0.96 508	0.58 478	0.50 527	0.75 415	0.48 426	1.05 333	0.96 373	1.40 596	1.57 599	0.64 308	0.48 244	0.89 279	0.70 483	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.21 416

IPLGR_C	0.62 375	0.33 467	0.99 517	0.58 478	0.49 520	0.76 423	0.48 426	1.10 359	0.96 373	1.40 596	1.56 595	0.62 301	0.48 244	0.80 240	0.71 489	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.21 416

cf-r	0.73 462	0.30 387	0.77 409	0.55 437	0.63 605	0.78 435	0.48 426	1.79 580	1.15 494	1.13 453	1.26 485	1.43 575	0.87 493	1.40 454	0.85 541	0.25 510	0.18 460	0.22 390	0.23 501	0.19 284	0.19 354

StereoDRNet-Refined	0.80 501	0.41 555	0.88 471	0.62 533	0.42 471	1.33 600	0.48 426	1.52 492	1.17 507	1.45 607	1.44 558	1.44 580	0.90 506	1.26 401	1.24 606	0.20 359	0.16 398	0.27 533	0.24 517	0.25 478	0.28 540
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SE	0.48 256	0.30 387	0.51 175	0.45 213	0.25 121	0.66 365	0.49 438	1.10 359	0.72 278	0.81 329	1.17 446	0.50 218	0.56 325	0.44 53	0.34 218	0.25 510	0.16 398	0.23 431	0.19 356	0.24 461	0.26 514

Foundation-i1b	0.36 146	0.18 10	0.36 13	0.35 12	0.19 16	0.53 246	0.49 438	1.00 303	0.35 85	0.47 200	0.43 121	0.56 265	0.53 302	0.66 179	0.28 104	0.16 137	0.11 40	0.14 22	0.13 144	0.14 46	0.12 23

xyz-stereo	7.16 749	0.22 119	69.90 797	0.42 133	0.21 31	32.92 785	0.49 438	0.87 230	0.76 295	1.38 589	27.04 778	1.19 518	1.16 600	4.69 663	0.97 568	0.16 137	0.12 106	0.20 305	0.14 185	0.16 128	0.12 23

DispNO	0.93 552	0.30 387	1.34 609	0.55 437	0.55 567	0.89 484	0.49 438	1.48 478	1.21 536	1.17 481	1.27 488	1.19 518	0.90 506	5.23 675	0.74 496	0.22 429	0.17 434	0.24 456	0.21 447	0.19 284	0.20 392

AACVNet	0.86 534	0.35 512	0.79 422	0.82 663	0.39 442	0.76 423	0.49 438	1.61 520	0.81 313	1.08 416	1.33 515	1.30 550	0.93 521	4.34 657	0.74 496	0.25 510	0.21 530	0.28 548	0.22 478	0.29 537	0.25 490

MMNet	0.84 525	0.32 443	1.09 561	0.60 505	0.59 592	1.85 664	0.49 438	1.51 490	1.27 567	1.37 583	1.15 438	1.26 539	1.18 606	1.67 511	1.22 604	0.19 310	0.18 460	0.23 431	0.22 478	0.25 478	0.21 416

UNet	0.83 520	0.34 492	1.31 600	0.58 478	0.74 640	1.58 633	0.49 438	1.41 458	1.04 418	1.21 498	1.08 394	1.54 603	1.12 593	1.65 506	1.09 585	0.23 457	0.17 434	0.25 497	0.20 400	0.25 478	0.22 439

HITNet	0.65 404	0.40 548	0.77 409	0.48 284	0.24 91	1.05 539	0.49 438	1.76 566	1.02 407	1.18 486	1.18 449	0.89 411	0.80 456	0.85 265	0.79 520	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.17 299	0.29 537	0.15 195
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
CBMV_ROB	0.90 544	0.44 565	0.63 286	0.51 351	0.37 409	1.25 587	0.49 438	1.77 570	1.27 567	1.41 598	2.00 661	1.33 557	1.08 585	2.17 571	0.76 504	0.43 660	0.42 686	0.47 668	0.44 671	0.41 612	0.36 602

PWC_ROB	1.24 624	0.76 668	2.46 691	0.72 623	0.78 657	1.15 567	0.49 438	1.75 559	1.92 688	2.31 695	3.07 703	1.59 611	1.40 643	2.46 598	2.10 679	0.33 607	0.22 552	0.35 622	0.24 517	0.38 601	0.41 623

SCION-MonSter	0.94 554	0.59 628	1.44 623	0.67 585	1.14 709	1.80 658	0.50 448	1.40 455	1.24 552	1.03 405	1.50 578	1.03 467	0.89 504	1.11 359	2.12 681	0.23 457	0.24 580	0.52 678	0.50 689	0.51 656	0.33 585

MEA-ACV	0.80 501	0.31 424	1.03 539	0.56 453	0.36 387	1.26 588	0.50 448	1.74 555	1.20 529	1.21 498	1.19 456	1.45 583	1.31 635	1.61 499	0.93 555	0.20 359	0.22 552	0.23 431	0.28 583	0.23 441	0.27 526

AIO-test2	0.57 349	0.28 329	0.63 286	0.61 521	0.58 584	0.79 441	0.51 450	1.18 392	1.40 629	0.63 280	1.15 438	0.51 224	0.43 190	1.09 353	0.35 231	0.21 397	0.17 434	0.26 516	0.30 605	0.20 334	0.19 354

rvit_0105_6	0.53 296	0.37 529	0.98 516	0.65 567	0.38 431	0.51 227	0.51 450	0.77 177	1.20 529	0.54 245	0.55 199	0.65 311	0.53 302	0.94 296	0.44 328	0.32 598	0.32 644	0.28 548	0.24 517	0.28 526	0.21 416

ACVNet-DCA	0.56 340	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	1.42 460	0.78 303	0.58 260	0.79 288	0.48 203	0.88 498	1.46 464	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.25 497	0.15 216	0.22 411	0.21 416

xx1	0.67 425	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	0.93 264	3.05 723	0.58 260	0.79 288	0.95 437	0.77 437	1.46 464	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.24 456	0.23 501	0.22 411	0.21 416

1test111	0.54 314	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	1.42 460	0.78 303	0.58 260	0.79 288	0.48 203	0.88 498	0.88 274	0.59 437	0.20 359	0.12 106	0.25 497	0.15 216	0.22 411	0.21 416

cc1	0.64 396	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	0.93 264	3.05 723	0.58 260	0.79 288	0.48 203	0.88 498	1.46 464	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.25 497	0.15 216	0.19 284	0.19 354

IER	0.70 435	0.31 424	1.02 534	0.48 284	0.52 552	1.34 602	0.51 450	1.17 384	0.99 394	1.23 510	1.34 522	1.12 502	1.11 590	0.99 318	0.71 489	0.20 359	0.16 398	0.21 349	0.21 447	0.20 334	0.19 354

GANet-ADL	0.60 365	0.35 512	0.72 358	0.64 552	0.40 454	0.68 379	0.51 450	1.49 480	1.12 465	0.95 370	1.08 394	0.91 415	0.57 338	0.76 222	0.55 421	0.26 535	0.18 460	0.18 219	0.16 267	0.23 441	0.25 490

AAGNet	1.83 682	0.28 329	0.72 358	0.61 521	0.32 313	0.67 371	0.51 450	0.96 286	0.98 387	1.47 610	1.20 462	1.00 454	1.18 606	2.83 614	22.77 775	0.22 429	0.13 221	0.22 390	0.19 356	0.23 441	0.15 195

GwcNet-RSSM	0.77 484	0.32 443	1.01 527	0.62 533	0.54 560	0.78 435	0.51 450	1.73 550	1.20 529	1.09 422	1.37 533	1.46 587	0.85 480	1.53 480	1.09 585	0.25 510	0.18 460	0.23 431	0.24 517	0.20 334	0.19 354

DANet	1.08 598	0.61 639	1.32 603	0.85 672	0.72 632	1.37 605	0.51 450	1.54 502	1.15 494	1.78 663	1.54 589	2.01 670	1.11 590	2.90 619	2.00 674	0.33 607	0.30 630	0.40 651	0.30 605	0.44 630	0.45 639
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test_sample4	0.69 431	0.33 467	0.91 486	0.51 351	0.30 257	0.92 498	0.52 461	1.87 603	1.15 494	1.14 456	1.18 449	0.87 399	0.75 425	1.18 381	0.68 479	0.25 510	0.20 502	0.26 516	0.26 549	0.26 492	0.25 490

test_sample3	0.68 429	0.32 443	0.88 471	0.52 373	0.30 257	0.97 518	0.52 461	1.86 600	1.15 494	1.08 416	1.11 411	0.88 403	0.71 413	1.17 379	0.68 479	0.25 510	0.20 502	0.25 497	0.25 531	0.25 478	0.25 490

ProNet	0.43 207	0.28 329	0.58 262	0.43 153	0.30 257	0.56 283	0.52 461	1.00 303	0.58 216	0.44 180	0.49 164	0.43 170	0.43 190	1.28 407	0.36 243	0.15 91	0.13 221	0.19 253	0.16 267	0.17 176	0.16 239

test_5	0.65 404	0.30 387	0.75 391	0.67 585	0.50 527	0.92 498	0.52 461	1.39 453	1.12 465	0.76 309	1.11 411	1.00 454	0.90 506	1.53 480	0.45 343	0.18 252	0.13 221	0.23 431	0.22 478	0.21 382	0.19 354

sAnonymous2	0.55 331	0.56 618	1.46 631	0.60 505	0.51 539	0.48 169	0.52 461	0.79 187	0.68 266	0.50 226	0.67 246	0.46 188	0.62 371	0.59 139	0.40 290	0.22 429	0.17 434	0.22 390	0.21 447	0.86 698	0.56 670

CroCo_RVC	0.55 331	0.56 618	1.46 631	0.60 505	0.51 539	0.48 169	0.52 461	0.79 187	0.68 266	0.50 226	0.67 246	0.46 188	0.62 371	0.59 139	0.40 290	0.22 429	0.17 434	0.22 390	0.21 447	0.86 698	0.56 670

RALCasStereoNet	0.54 314	0.30 387	0.66 312	0.59 493	0.51 539	0.61 320	0.52 461	0.94 270	0.93 361	0.70 295	1.01 358	0.78 356	0.44 202	1.33 422	0.47 367	0.20 359	0.16 398	0.18 219	0.16 267	0.20 334	0.19 354

PWCDC_ROB	1.29 628	0.75 667	1.33 606	1.05 706	0.88 682	1.73 647	0.52 461	1.89 609	3.28 726	1.29 538	4.88 729	1.22 524	1.46 651	1.77 533	1.45 642	0.60 698	0.26 597	0.29 559	0.25 531	0.52 659	0.37 607

TestStereo_HL3	0.56 340	0.26 264	1.40 612	0.44 192	0.34 361	0.67 371	0.53 469	0.92 253	0.84 325	0.96 373	0.99 348	0.80 362	0.62 371	1.08 351	0.39 280	0.18 252	0.14 293	0.17 170	0.16 267	0.17 176	0.21 416

MM-Stereo_test3	0.50 272	0.24 187	0.54 214	0.54 412	0.74 640	0.49 186	0.53 469	1.09 356	1.05 423	0.62 279	0.95 332	0.61 294	0.42 181	0.77 225	0.38 268	0.20 359	0.17 434	0.20 305	0.16 267	0.18 228	0.18 305

rvit_0105_4	0.56 340	0.38 536	1.06 549	0.66 573	0.38 431	0.53 246	0.53 469	0.84 222	1.17 507	0.56 256	0.61 218	0.72 338	0.59 350	0.98 311	0.45 343	0.32 598	0.33 649	0.29 559	0.25 531	0.29 537	0.23 459

DRaft	0.80 501	0.24 187	0.70 340	0.45 213	0.30 257	0.97 518	0.53 469	1.05 333	0.97 381	1.78 663	2.02 664	0.80 362	1.74 677	2.73 612	0.72 492	0.17 197	0.14 293	0.20 305	0.20 400	0.18 228	0.21 416

acv_ft	0.75 476	0.31 424	0.95 502	0.70 611	0.86 678	1.24 585	0.53 469	1.44 467	1.07 435	1.24 517	1.30 499	1.08 481	0.92 512	0.80 240	1.34 620	0.21 397	0.19 481	0.21 349	0.18 328	0.21 382	0.18 305

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 498	0.43 562	1.05 545	0.64 552	0.58 584	0.95 508	0.53 469	1.53 499	1.18 515	1.37 583	1.15 438	1.43 575	0.88 498	1.61 499	0.84 538	0.25 510	0.22 552	0.27 533	0.27 562	0.29 537	0.29 548
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.70 435	0.43 562	0.75 391	0.73 631	0.37 409	0.92 498	0.53 469	1.85 597	1.18 515	1.12 438	1.23 472	1.07 480	0.65 390	0.96 300	0.63 457	0.31 591	0.15 359	0.32 594	0.21 447	0.29 537	0.22 439
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.
3w_stereo	0.33 102	0.25 229	0.52 189	0.40 90	0.21 31	0.53 246	0.54 476	0.65 119	0.46 153	0.44 180	0.48 154	0.23 9	0.45 209	0.46 71	0.29 117	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.15 195

1w_stereo	0.34 117	0.20 50	0.42 86	0.43 153	0.26 143	0.47 157	0.54 476	0.59 77	0.50 173	0.41 158	0.66 239	0.25 26	0.44 202	0.62 160	0.33 202	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.12 23

MM-Stereo_test1	0.49 266	0.24 187	0.56 240	0.51 351	0.30 257	0.50 207	0.54 476	0.91 250	1.03 413	0.84 341	0.69 254	0.54 245	0.60 354	1.16 374	0.33 202	0.18 252	0.16 398	0.20 305	0.17 299	0.19 284	0.15 195

test_sample5	0.69 431	0.34 492	0.87 462	0.52 373	0.30 257	0.84 476	0.54 476	1.83 592	1.14 482	1.11 436	1.25 478	0.88 403	0.78 445	1.23 391	0.65 463	0.26 535	0.20 502	0.27 533	0.27 562	0.27 506	0.26 514

mmm	0.63 383	0.35 512	0.72 358	0.51 351	0.30 257	0.86 481	0.54 476	1.59 513	0.86 329	1.07 415	1.38 538	0.79 360	0.75 425	0.91 282	0.58 434	0.22 429	0.18 460	0.29 559	0.25 531	0.25 478	0.23 459

DualNet	0.70 435	0.34 492	0.87 462	0.52 373	0.30 257	0.84 476	0.54 476	1.83 592	1.14 482	1.14 456	1.33 515	0.88 403	0.78 445	1.23 391	0.65 463	0.26 535	0.20 502	0.27 533	0.27 562	0.27 506	0.26 514

CAS	0.63 383	0.18 10	0.37 20	2.27 735	0.84 671	0.57 288	0.54 476	0.79 187	0.62 233	0.48 209	0.70 259	0.36 117	0.26 44	0.45 58	0.35 231	2.24 736	0.10 9	0.14 22	0.09 1	0.15 86	1.06 716

gwcnet-sp	0.74 467	0.33 467	1.44 623	0.57 472	0.45 498	1.40 612	0.54 476	1.50 484	1.14 482	1.30 547	1.02 366	0.94 428	0.82 465	1.39 448	0.76 504	0.21 397	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.22 411	0.22 439

scenet	0.74 467	0.33 467	1.44 623	0.57 472	0.45 498	1.40 612	0.54 476	1.50 484	1.14 482	1.30 547	1.02 366	0.94 428	0.82 465	1.39 448	0.76 504	0.21 397	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.22 411	0.22 439

ssnet	0.74 467	0.33 467	1.44 623	0.57 472	0.45 498	1.40 612	0.54 476	1.50 484	1.14 482	1.30 547	1.02 366	0.94 428	0.82 465	1.39 448	0.76 504	0.21 397	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.22 411	0.22 439

LCNet	0.72 444	0.28 329	0.52 189	0.55 437	0.31 287	0.69 385	0.54 476	1.00 303	0.88 338	1.19 490	1.34 522	0.97 445	1.34 639	2.56 604	0.45 343	0.18 252	0.13 221	0.21 349	0.25 531	0.27 506	0.73 697

TransformOpticalFlow	0.96 558	0.28 329	0.89 478	0.52 373	0.31 287	0.66 365	0.54 476	1.75 559	1.12 465	1.09 422	1.44 558	1.37 567	1.01 562	6.70 714	0.42 314	0.19 310	0.12 106	0.20 305	0.19 356	0.18 228	0.19 354

raft+_RVC	0.53 296	0.26 264	0.54 214	0.60 505	0.47 515	0.54 256	0.54 476	1.27 426	0.99 394	0.76 309	1.03 376	0.70 334	0.56 325	0.93 293	0.47 367	0.18 252	0.14 293	0.19 253	0.18 328	0.18 228	0.15 195

ac_64	0.82 513	0.29 364	0.81 429	0.71 619	0.60 595	1.05 539	0.54 476	1.99 639	0.92 358	1.18 486	1.06 384	1.99 668	1.08 585	1.94 550	0.97 568	0.27 551	0.22 552	0.24 456	0.23 501	0.22 411	0.19 354

STTStereo	0.78 492	0.50 594	1.22 583	0.64 552	0.54 560	0.89 484	0.54 476	1.44 467	1.11 461	1.38 589	1.09 399	1.27 543	0.85 480	1.43 457	0.83 535	0.29 579	0.27 605	0.33 603	0.39 656	0.32 565	0.30 561

R-Stereo Train	0.57 349	0.26 264	0.63 286	0.54 412	0.36 387	0.69 385	0.54 476	1.22 414	0.72 278	1.61 642	1.50 578	0.75 346	0.53 302	0.64 165	0.44 328	0.18 252	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.17 176	0.17 274

RAFT-Stereo	0.57 349	0.26 264	0.63 286	0.54 412	0.36 387	0.69 385	0.54 476	1.22 414	0.72 278	1.61 642	1.50 578	0.75 346	0.53 302	0.64 165	0.44 328	0.18 252	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.17 176	0.17 274
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	0.74 467	0.48 583	0.87 462	0.57 472	0.44 491	0.79 441	0.54 476	1.73 550	0.96 373	1.38 589	1.27 488	1.24 531	0.73 419	1.43 457	0.73 495	0.34 618	0.28 613	0.27 533	0.26 549	0.31 556	0.31 571

rvit_stereo_0080	0.44 222	0.32 443	0.71 351	0.47 250	0.36 387	0.42 105	0.55 494	0.82 211	0.68 266	0.50 226	0.60 215	0.55 251	0.47 230	0.59 139	0.44 328	0.26 535	0.21 530	0.20 305	0.20 400	0.31 556	0.19 354

whm_eth	0.44 222	0.32 443	0.71 351	0.47 250	0.36 387	0.42 105	0.55 494	0.82 211	0.68 266	0.50 226	0.60 215	0.55 251	0.47 230	0.59 139	0.44 328	0.26 535	0.21 530	0.20 305	0.20 400	0.31 556	0.19 354

knoymous	0.51 275	0.29 364	0.47 135	0.43 153	0.30 257	0.55 271	0.55 494	1.02 313	0.77 299	0.98 383	0.85 304	0.94 428	0.56 325	0.85 265	0.45 343	0.20 359	0.14 293	0.26 516	0.14 185	0.23 441	0.23 459

RAFT+CT+SA	0.58 356	0.29 364	0.60 272	0.66 573	0.37 409	0.42 105	0.55 494	1.27 426	1.03 413	0.70 295	1.22 468	0.60 289	0.70 408	1.64 505	0.41 300	0.18 252	0.13 221	0.22 390	0.22 478	0.21 382	0.18 305

CFNet-ft	0.72 444	0.32 443	0.54 214	0.66 573	0.54 560	0.83 467	0.55 494	1.37 445	1.15 494	0.93 363	1.28 494	1.57 607	0.97 542	1.35 430	0.81 528	0.26 535	0.20 502	0.33 603	0.25 531	0.30 547	0.23 459

BEATNet_4x	0.73 462	0.49 587	1.17 578	0.53 395	0.26 143	1.03 534	0.55 494	1.82 587	1.06 430	1.21 498	1.22 468	0.96 443	0.91 509	1.01 327	1.06 579	0.21 397	0.14 293	0.24 456	0.19 356	0.37 592	0.21 416

HSM-Net_RVC	0.87 538	0.29 364	0.53 200	0.53 395	0.30 257	1.15 567	0.55 494	3.57 731	1.28 572	1.53 624	1.74 632	1.68 629	0.93 521	1.49 470	0.77 511	0.22 429	0.17 434	0.19 253	0.18 328	0.20 334	0.19 354
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.72 444	0.32 443	0.54 214	0.66 573	0.54 560	0.83 467	0.55 494	1.37 445	1.15 494	0.93 363	1.28 494	1.57 607	0.97 542	1.35 430	0.81 528	0.26 535	0.20 502	0.33 603	0.25 531	0.30 547	0.23 459

castereo	0.41 194	0.22 119	0.46 129	0.44 192	0.30 257	0.61 320	0.56 502	0.97 290	0.80 309	0.38 141	0.69 254	0.45 184	0.69 402	0.51 104	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.12 23

rvit_0105_5	0.58 356	0.39 541	1.05 545	0.66 573	0.37 409	0.58 295	0.56 502	0.94 270	1.18 515	0.64 282	0.68 249	0.75 346	0.63 378	0.88 274	0.50 390	0.32 598	0.32 644	0.30 573	0.27 562	0.28 526	0.25 490

ffm	0.72 444	0.33 467	0.85 444	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	0.95 276	2.47 709	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	1.55 484	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.31 579	0.27 562	0.19 284	0.20 392

ff1	1.37 641	0.33 467	0.85 444	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	0.95 276	2.47 709	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	7.22 722	7.61 735	0.20 359	0.12 106	0.31 579	0.27 562	0.19 284	0.20 392

mmx	1.39 644	0.33 467	0.85 444	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	2.13 663	1.37 615	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	7.22 722	7.61 735	0.24 482	0.19 481	0.31 579	0.27 562	0.30 547	0.25 490

xxx	1.39 644	0.33 467	0.85 444	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	2.13 663	1.37 615	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	7.22 722	7.61 735	0.24 482	0.19 481	0.31 579	0.27 562	0.30 547	0.25 490

AASNet	0.76 482	0.35 512	0.91 486	0.79 649	0.81 667	1.14 560	0.56 502	2.02 648	1.08 442	1.22 504	1.24 474	0.93 425	0.76 433	0.77 225	1.16 597	0.27 551	0.23 570	0.24 456	0.20 400	0.28 526	0.24 475

DEmStereo	0.97 564	0.23 158	0.79 422	0.47 250	0.32 313	1.04 537	0.56 502	0.93 264	0.89 341	1.39 595	2.14 672	1.02 463	2.07 702	5.64 689	0.77 511	0.17 197	0.15 359	0.20 305	0.20 400	0.18 228	0.20 392

PFNet	0.91 547	0.26 264	1.10 564	0.63 543	0.32 313	0.64 340	0.56 502	1.17 384	0.99 394	1.47 610	1.08 394	0.98 447	0.69 402	6.62 709	0.54 416	0.20 359	0.12 106	0.24 456	0.19 356	0.20 334	0.17 274

LMCR-Stereo	0.82 513	0.46 574	0.88 471	0.75 639	0.43 482	1.33 600	0.56 502	2.43 707	0.98 387	1.53 624	1.49 575	0.74 343	1.00 560	1.63 503	0.89 548	0.28 567	0.17 434	0.22 390	0.17 299	0.29 537	0.20 392

PSMNet-RSSM	0.72 444	0.30 387	0.61 277	0.63 543	0.42 471	0.73 404	0.56 502	1.92 619	1.10 459	1.09 422	1.37 533	1.22 524	0.98 549	1.28 407	0.72 492	0.27 551	0.19 481	0.27 533	0.29 596	0.24 461	0.24 475

ACV-stereo	0.99 570	0.51 597	1.41 618	0.56 453	0.41 465	2.43 697	0.57 513	1.15 378	1.18 515	0.81 329	1.01 358	3.39 713	2.14 705	1.60 497	1.07 582	0.27 551	0.22 552	0.22 390	0.22 478	0.28 526	0.32 579

GES	0.66 414	0.34 492	0.90 483	0.59 493	0.38 431	0.94 505	0.57 513	2.11 662	0.86 329	1.02 401	1.11 411	0.66 316	0.79 450	0.99 318	0.61 449	0.27 551	0.19 481	0.20 305	0.20 400	0.21 382	0.30 561

FADNet	0.92 549	0.61 639	1.81 661	0.62 533	0.55 567	0.96 514	0.57 513	1.78 574	1.33 595	0.93 363	1.01 358	1.36 564	1.01 562	2.71 611	0.75 501	0.33 607	0.34 651	0.31 579	0.34 638	0.59 672	0.40 618

RASNet	1.12 608	0.30 387	0.91 486	0.66 573	0.77 654	0.97 518	0.57 513	1.37 445	1.35 607	1.02 401	1.34 522	2.11 677	1.43 646	7.09 721	1.39 629	0.19 310	0.17 434	0.17 170	0.19 356	0.18 228	0.16 239

S	0.58 356	0.27 299	0.57 254	0.46 233	0.54 560	1.03 534	0.58 517	0.94 270	0.80 309	0.95 370	1.42 548	0.56 265	0.71 413	0.60 151	0.41 300	0.38 638	0.20 502	0.37 633	0.36 648	0.22 411	0.17 274

FSD	0.54 314	0.52 601	0.65 300	0.62 533	0.50 527	0.54 256	0.58 517	0.65 119	0.53 198	0.54 245	0.52 179	0.56 265	0.52 293	0.57 130	0.55 421	0.51 680	0.47 701	0.50 673	0.49 685	0.50 651	0.49 654

test_sample6	0.71 442	0.34 492	0.87 462	0.52 373	0.30 257	0.82 461	0.58 517	1.79 580	1.15 494	1.14 456	1.33 515	0.91 415	0.79 450	1.31 414	0.74 496	0.27 551	0.21 530	0.27 533	0.29 596	0.28 526	0.27 526

GwcNet-ADL	0.64 396	0.31 424	0.79 422	0.56 453	0.41 465	0.60 314	0.58 517	1.41 458	1.26 561	1.08 416	1.13 424	0.91 415	0.60 354	1.04 337	0.78 513	0.27 551	0.18 460	0.18 219	0.18 328	0.25 478	0.29 548

HHNet	0.62 375	0.26 264	0.63 286	0.43 153	0.45 498	0.50 207	0.58 517	1.07 349	1.01 403	1.25 522	2.23 676	0.70 334	0.61 365	1.07 346	0.47 367	0.20 359	0.13 221	0.23 431	0.19 356	0.19 284	0.30 561

RAFT	0.64 396	0.30 387	0.73 370	0.59 493	0.33 337	0.68 379	0.58 517	1.04 325	0.76 295	1.08 416	1.19 456	1.65 626	0.93 521	1.06 342	0.56 427	0.21 397	0.18 460	0.27 533	0.24 517	0.22 411	0.17 274

ICVP	0.63 383	0.33 467	0.57 254	0.61 521	0.40 454	0.80 450	0.58 517	1.61 520	0.89 341	0.90 356	1.24 474	0.88 403	0.73 419	0.72 204	0.88 545	0.29 579	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.24 461	0.27 526
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HGLStereo	0.85 529	0.38 536	0.94 498	0.80 652	1.03 696	1.17 571	0.58 517	1.52 492	1.20 529	1.19 490	1.62 611	1.13 508	1.20 612	1.80 535	1.06 579	0.24 482	0.24 580	0.24 456	0.21 447	0.23 441	0.27 526

GANet-RSSM	0.72 444	0.28 329	0.63 286	0.64 552	0.58 584	0.80 450	0.58 517	1.89 609	1.08 442	1.04 409	1.25 478	1.15 511	1.04 573	1.49 470	0.62 452	0.25 510	0.19 481	0.22 390	0.22 478	0.22 411	0.21 416

UCFNet_RVC	0.69 431	0.35 512	0.49 151	0.64 552	0.39 442	0.85 479	0.58 517	1.75 559	1.14 482	0.97 378	1.19 456	1.17 514	0.93 521	0.99 318	0.62 452	0.28 567	0.20 502	0.34 613	0.31 613	0.32 565	0.27 526

rvit_stereo_ft	0.47 250	0.35 512	0.87 462	0.67 585	0.42 471	0.40 86	0.59 527	0.81 203	0.74 285	0.46 195	0.55 199	0.57 271	0.49 261	0.65 176	0.50 390	0.25 510	0.17 434	0.22 390	0.22 478	0.24 461	0.17 274

test_xeample	1.45 650	0.28 329	0.65 300	0.51 351	0.28 205	0.94 505	0.59 527	2.14 667	1.29 577	1.24 517	1.51 582	0.88 403	0.86 488	1.46 464	15.10 763	0.22 429	0.20 502	0.22 390	0.20 400	0.22 411	0.22 439

HSM	1.19 622	0.32 443	0.65 300	0.57 472	0.38 431	1.23 583	0.59 527	2.25 688	1.19 524	1.30 547	1.25 478	1.94 662	1.03 571	9.32 752	0.71 489	0.22 429	0.16 398	0.20 305	0.16 267	0.21 382	0.21 416

iResNet	0.75 476	0.40 548	1.36 610	0.67 585	0.29 230	0.92 498	0.59 527	1.52 492	1.25 556	1.28 531	1.48 573	0.94 428	0.76 433	1.62 501	0.78 513	0.18 252	0.14 293	0.18 219	0.15 216	0.22 411	0.23 459

IGEV_i1	0.66 414	0.29 364	0.89 478	0.55 437	0.28 205	0.92 498	0.60 531	1.98 636	0.83 321	1.00 391	1.04 379	1.09 491	0.68 398	1.29 411	0.62 452	0.20 359	0.17 434	0.21 349	0.17 299	0.21 382	0.21 416

DStereoRT	1.36 639	0.32 443	1.41 618	0.67 585	0.50 527	2.07 680	0.60 531	1.44 467	0.91 351	1.37 583	1.44 558	0.73 341	1.30 632	6.39 705	0.90 551	0.23 457	0.17 434	4.29 761	1.94 751	0.24 461	0.20 392

coex_refinement	0.80 501	0.28 329	0.73 370	0.70 611	0.51 539	0.95 508	0.60 531	1.78 574	1.23 546	1.36 580	1.37 533	1.82 648	0.81 460	1.32 418	1.13 594	0.26 535	0.17 434	0.19 253	0.20 400	0.24 461	0.25 490

FADNet-RVC	0.88 539	0.67 649	1.93 669	0.60 505	0.48 516	0.91 491	0.60 531	1.71 548	1.18 515	0.90 356	0.96 336	1.36 564	0.92 512	2.25 581	1.17 600	0.30 584	0.29 625	0.32 594	0.32 621	0.41 612	0.35 596

test_sample2	0.62 375	0.29 364	0.74 387	0.50 319	0.28 205	0.80 450	0.61 535	1.61 520	1.00 400	0.88 352	0.99 348	0.94 428	0.83 473	1.16 374	0.51 395	0.23 457	0.18 460	0.22 390	0.21 447	0.23 441	0.22 439

CoDeX	0.73 462	0.29 364	0.93 493	0.54 412	0.36 387	1.14 560	0.61 535	2.34 699	1.17 507	1.16 472	1.25 478	0.91 415	0.87 493	1.33 422	0.64 462	0.20 359	0.16 398	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.18 305

FADNet-RVC-Resample	0.84 525	0.47 579	2.10 676	0.61 521	0.45 498	1.07 544	0.61 535	1.59 513	1.20 529	1.08 416	0.98 346	1.03 467	0.98 549	2.17 571	0.72 492	0.23 457	0.22 552	0.30 573	0.32 621	0.35 581	0.34 591

YMNet	1.00 575	0.54 608	1.40 612	0.81 655	0.85 674	1.87 666	0.62 538	1.55 506	1.18 515	1.63 648	1.99 659	1.77 641	0.97 542	1.50 472	1.45 642	0.33 607	0.37 670	0.31 579	0.32 621	0.32 565	0.29 548

YMNet_1	1.00 575	0.54 608	1.40 612	0.81 655	0.85 674	1.87 666	0.62 538	1.55 506	1.18 515	1.63 648	1.99 659	1.77 641	0.97 542	1.50 472	1.45 642	0.33 607	0.37 670	0.31 579	0.32 621	0.32 565	0.29 548

PSMNet-RUCA	1.02 585	0.97 687	1.44 623	1.23 717	1.10 701	1.40 612	0.62 538	1.69 541	1.38 619	0.94 368	1.53 584	0.97 445	0.83 473	1.17 379	0.93 555	0.69 710	0.34 651	0.99 721	0.60 705	0.97 704	0.64 688

Occ-G	0.42 200	0.21 83	0.48 142	0.41 111	0.26 143	0.42 105	0.62 538	0.77 177	0.49 166	0.43 173	0.66 239	1.02 463	0.46 218	0.78 232	0.41 300	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.13 144	0.16 128	0.16 239

qqq	0.57 349	0.34 492	0.71 351	0.47 250	0.27 175	0.64 340	0.62 538	1.42 460	0.78 303	0.80 324	0.92 326	0.95 437	0.77 437	0.88 274	0.59 437	0.21 397	0.20 502	0.24 456	0.23 501	0.22 411	0.21 416

PStereo	0.63 383	0.99 691	0.51 175	0.47 250	0.35 369	1.07 544	0.63 543	0.65 119	0.95 367	0.66 289	0.41 105	0.55 251	0.66 394	1.00 324	0.76 504	0.62 701	0.27 605	0.38 637	0.33 631	0.74 692	0.68 692

DAS	0.84 525	0.34 492	1.03 539	0.64 552	0.69 627	0.77 430	0.63 543	1.54 502	1.20 529	1.79 666	1.55 591	0.95 437	1.04 573	2.83 614	0.60 445	0.21 397	0.16 398	0.25 497	0.18 328	0.27 506	0.22 439

SepStereo	0.82 513	0.34 492	1.03 539	0.64 552	0.69 627	0.77 430	0.63 543	1.54 502	1.20 529	1.79 666	1.55 591	0.95 437	1.04 573	2.30 585	0.60 445	0.21 397	0.16 398	0.25 497	0.18 328	0.27 506	0.22 439

Anonymous_2	1.30 631	0.55 613	0.82 433	0.52 373	0.58 584	1.01 527	0.64 546	1.25 423	0.97 381	0.96 373	0.78 282	1.33 557	1.29 628	1.03 331	0.74 496	0.62 701	0.64 723	1.06 724	9.63 774	1.16 714	0.49 654

iResNetv2_ROB	0.80 501	0.37 529	1.71 654	0.56 453	0.37 409	0.94 505	0.64 546	1.73 550	1.34 598	1.23 510	1.42 548	1.26 539	0.92 512	1.85 541	0.56 427	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.14 185	0.24 461	0.19 354

SMOE	0.52 280	0.25 229	0.55 229	0.47 250	0.22 51	0.92 498	0.65 548	0.92 253	0.81 313	0.71 298	1.21 464	0.69 329	0.67 397	0.55 119	0.41 300	0.28 567	0.15 359	0.38 637	0.19 356	0.23 441	0.18 305

BSDual-CNN	0.71 442	0.32 443	0.68 322	0.54 412	0.44 491	1.27 590	0.65 548	2.16 672	0.98 387	1.20 494	1.11 411	1.12 502	0.74 421	0.91 282	0.66 469	0.24 482	0.17 434	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.22 439

hknet	0.77 484	0.32 443	0.95 502	0.54 412	0.38 431	1.27 590	0.65 548	2.16 672	1.07 435	1.20 494	1.11 411	1.59 611	0.81 460	1.37 437	0.66 469	0.22 429	0.17 434	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.22 439

Anonymous3	0.61 371	0.44 565	1.11 566	0.59 493	0.49 520	0.93 504	0.65 548	0.93 264	0.81 313	0.72 306	0.88 318	0.65 311	0.69 402	1.06 342	0.53 410	0.35 625	0.30 630	0.26 516	0.26 549	0.31 556	0.27 526

SHD	1.31 632	0.71 660	2.34 688	0.86 674	0.75 650	1.77 653	0.65 548	2.22 685	2.50 712	2.40 702	1.71 628	1.91 657	1.60 665	1.93 549	2.37 687	0.38 638	0.31 636	0.38 637	0.40 660	0.48 647	0.50 657

RTSC	1.29 628	0.73 661	2.44 690	0.83 666	0.57 575	1.85 664	0.65 548	1.88 606	2.00 693	2.20 692	1.66 621	1.60 613	1.26 624	2.33 587	3.92 713	0.32 598	0.23 570	0.27 533	0.29 596	0.37 592	0.37 607

G2L-ROB	0.73 462	0.25 229	0.76 401	0.54 412	0.39 442	0.95 508	0.66 554	1.66 534	1.09 451	1.24 517	1.02 366	1.64 623	0.71 413	1.63 503	1.02 575	0.20 359	0.14 293	0.17 170	0.15 216	0.20 334	0.22 439

LL-Strereo	1.33 636	0.39 541	1.38 611	0.61 521	0.61 598	0.75 415	0.66 554	1.63 526	1.17 507	1.56 634	1.60 605	2.03 673	2.12 704	9.72 758	0.97 568	0.21 397	0.18 460	0.27 533	0.23 501	0.22 411	0.25 490

SFCPSM	0.70 435	0.28 329	1.02 534	0.51 351	0.38 431	1.37 605	0.66 554	2.00 640	1.03 413	1.17 481	1.21 464	0.82 374	0.78 445	1.03 331	0.53 410	0.21 397	0.17 434	0.22 390	0.24 517	0.21 382	0.19 354

Nwc_Net	1.09 601	0.49 587	1.33 606	0.89 687	0.80 665	1.49 625	0.66 554	2.19 681	1.27 567	1.32 561	2.26 677	1.96 665	1.54 659	1.92 546	1.34 620	0.40 645	0.30 630	0.43 658	0.45 673	0.38 601	0.37 607

TCMNet	1.01 581	0.60 637	2.10 676	0.86 674	1.33 723	1.14 560	0.67 558	1.69 541	1.23 546	1.11 436	1.57 599	1.30 550	0.97 542	2.01 556	1.50 649	0.31 591	0.31 636	0.38 637	0.34 638	0.42 618	0.36 602

test_sample7	0.74 467	0.37 529	0.76 401	0.52 373	0.35 369	0.91 491	0.67 558	1.78 574	1.21 536	1.22 504	1.18 449	1.08 481	0.92 512	1.23 391	0.67 474	0.31 591	0.28 613	0.32 594	0.31 613	0.33 574	0.29 548

GASNet	0.99 570	0.97 687	1.72 655	0.98 700	0.68 625	0.83 467	0.67 558	1.60 517	1.28 572	1.31 557	1.22 468	1.22 524	1.21 615	2.41 593	1.41 634	0.43 660	0.26 597	0.36 630	0.34 638	0.55 665	0.31 571

DispFullNet	2.34 707	2.85 754	3.66 707	3.08 750	2.27 739	1.97 673	0.67 558	2.00 640	1.70 669	2.52 705	2.00 661	2.23 679	5.86 745	3.44 641	1.58 652	1.01 719	0.32 644	2.64 748	1.94 751	2.85 741	2.24 738

S0	0.53 296	0.24 187	0.52 189	0.49 306	0.32 313	1.14 560	0.68 562	0.90 248	0.58 216	0.76 309	1.32 512	0.65 311	0.55 317	0.70 194	0.39 280	0.27 551	0.25 590	0.29 559	0.26 549	0.20 334	0.17 274

1111x	1.70 674	0.29 364	0.86 450	0.51 351	0.27 175	1.01 527	0.68 562	2.22 685	1.28 572	1.13 453	1.40 545	1.21 522	1.10 589	5.53 685	15.20 764	0.22 429	0.21 530	0.22 390	0.22 478	0.24 461	0.22 439

iinet-f	0.99 570	0.45 572	3.71 709	0.55 437	0.43 482	1.81 659	0.68 562	1.14 375	1.14 482	1.18 486	1.42 548	1.58 610	1.44 648	1.34 429	1.59 654	0.24 482	0.23 570	0.20 305	0.19 356	0.26 492	0.25 490

ToySt	0.66 414	0.33 467	1.23 585	0.51 351	0.33 337	0.86 481	0.68 562	1.10 359	0.97 381	0.84 341	1.08 394	1.25 535	0.94 527	1.01 327	0.74 496	0.19 310	0.19 481	0.24 456	0.24 517	0.27 506	0.23 459

iRaft-Stereo_5w	0.85 529	0.29 364	0.91 486	0.53 395	0.43 482	0.49 186	0.68 562	0.99 299	0.87 334	0.79 321	1.34 522	1.46 587	0.91 509	5.11 672	1.11 591	0.17 197	0.14 293	0.22 390	0.18 328	0.20 334	0.20 392

G2L-Stereo	0.80 501	0.32 443	0.95 502	0.60 505	0.42 471	0.78 435	0.69 567	1.50 484	1.09 451	1.33 571	1.14 429	1.45 583	0.72 417	2.45 595	1.10 588	0.25 510	0.20 502	0.26 516	0.21 447	0.20 334	0.26 514

fast-acv-ft	0.94 554	0.44 565	1.40 612	0.58 478	0.51 539	1.77 653	0.69 567	1.36 444	1.42 638	1.29 538	1.86 648	1.74 637	1.25 622	1.52 476	1.38 626	0.26 535	0.28 613	0.28 548	0.28 583	0.27 506	0.26 514

AANet_RVC	1.16 619	0.52 601	1.49 638	0.65 567	0.45 498	0.75 415	0.69 567	1.42 460	1.55 657	1.34 575	1.87 650	1.53 602	0.78 445	7.43 727	1.38 626	0.25 510	0.17 434	0.19 253	0.16 267	0.22 411	0.26 514

psmorigin	1.52 655	0.69 654	10.52 742	0.68 601	0.59 592	1.13 558	0.70 570	1.57 510	1.19 524	1.99 683	1.79 639	2.26 681	1.47 653	2.09 564	1.36 624	0.39 642	0.40 681	0.34 613	0.33 631	0.43 624	0.56 670

GwcNet	1.08 598	0.51 597	2.33 687	0.79 649	1.18 714	1.76 650	0.70 570	1.68 538	1.47 644	1.41 598	1.64 616	1.74 637	1.04 573	2.20 577	1.41 634	0.30 584	0.29 625	0.29 559	0.27 562	0.30 547	0.35 596

rvit_0105_3	0.63 383	0.44 565	1.08 558	0.72 623	0.40 454	0.64 340	0.71 572	1.03 318	1.17 507	0.82 335	0.70 259	0.80 362	0.70 408	0.91 282	0.56 427	0.35 625	0.34 651	0.34 613	0.32 621	0.27 506	0.28 540

AF-Net	1.13 611	0.52 601	1.33 606	0.86 674	0.91 683	1.38 608	0.71 572	2.16 672	1.62 661	1.56 634	2.40 684	1.99 668	1.65 670	1.81 537	1.48 647	0.48 674	0.28 613	0.49 672	0.33 631	0.39 605	0.32 579

stereogan	1.15 617	0.42 559	1.40 612	0.86 674	0.84 671	2.38 695	0.71 572	1.88 606	1.73 673	1.72 657	1.94 657	2.31 684	1.29 628	2.07 562	1.08 583	0.36 629	0.35 663	0.39 646	0.31 613	0.51 656	0.46 643

UGAM	1.14 613	0.27 299	0.95 502	0.53 395	0.42 471	0.70 392	0.72 575	0.95 276	1.32 591	0.98 383	1.48 573	1.78 644	0.87 493	9.65 757	0.87 544	0.21 397	0.18 460	0.30 573	0.24 517	0.19 284	0.16 239

MWDA-net	0.82 513	0.32 443	0.88 471	0.58 478	0.52 552	1.13 558	0.73 576	1.37 445	1.08 442	1.32 561	1.13 424	1.15 511	1.28 627	2.86 617	0.65 463	0.23 457	0.16 398	0.21 349	0.21 447	0.23 441	0.27 526

DualNet (step1)	0.83 520	0.49 587	1.13 570	0.56 453	0.39 442	1.02 531	0.73 576	1.78 574	1.21 536	1.22 504	1.18 449	1.08 481	0.92 512	1.23 391	0.67 474	0.57 693	0.28 613	0.62 701	0.67 710	0.45 634	0.42 627

test_sample9	1.86 685	0.49 587	1.13 570	0.56 453	0.39 442	1.02 531	0.73 576	1.78 574	1.21 536	1.22 504	1.18 449	1.08 481	0.92 512	2.27 583	7.92 739	0.57 693	12.61 782	0.62 701	0.67 710	0.45 634	0.42 627

test_sample8	2.19 700	0.49 587	1.13 570	0.56 453	0.39 442	1.02 531	0.73 576	1.82 587	1.15 494	2.26 693	1.30 499	4.94 732	2.52 718	2.27 583	7.92 739	0.57 693	12.61 782	0.62 701	0.67 710	0.45 634	0.42 627

MyStereo06	0.61 371	0.28 329	0.95 502	0.56 453	0.46 510	0.61 320	0.73 576	1.78 574	0.67 260	1.03 405	1.12 418	1.13 508	0.56 325	0.78 232	0.41 300	0.17 197	0.16 398	0.23 431	0.20 400	0.22 411	0.20 392

MyStereo05	0.66 414	0.28 329	1.07 554	0.56 453	0.46 510	0.61 320	0.73 576	1.34 439	1.41 635	1.15 462	0.91 324	0.77 352	0.80 456	1.41 456	0.63 457	0.17 197	0.16 398	0.23 431	0.20 400	0.22 411	0.20 392

SQANet	1.31 632	0.88 681	1.08 558	1.83 731	1.44 725	1.44 620	0.75 582	1.74 555	1.09 451	1.32 561	1.26 485	1.28 546	1.01 562	1.50 472	0.83 535	2.50 739	0.34 651	1.47 729	0.55 698	2.32 729	1.57 728

psmg	0.72 444	0.32 443	0.68 322	0.50 319	0.44 491	1.48 623	0.75 582	1.94 627	0.98 387	1.21 498	1.33 515	1.12 502	0.74 421	0.91 282	0.66 469	0.24 482	0.19 481	0.25 497	0.25 531	0.23 441	0.22 439

edge stereo	1.11 606	0.50 594	1.30 599	0.71 619	0.65 610	1.14 560	0.75 582	1.93 624	1.37 615	1.71 656	1.83 643	2.54 694	1.44 648	2.43 594	1.23 605	0.42 654	0.41 684	0.54 686	0.35 644	0.42 618	0.46 643

HBP-ISP	0.96 558	0.58 625	0.72 358	0.61 521	0.46 510	1.64 640	0.76 585	1.86 600	1.28 572	1.30 547	1.53 584	0.86 395	0.94 527	3.27 635	0.69 482	0.45 666	0.44 691	0.54 686	0.48 682	0.47 642	0.40 618

ADLNet2	0.88 539	0.34 492	1.17 578	0.77 645	0.64 608	1.12 557	0.76 585	1.74 555	1.24 552	1.21 498	1.65 618	1.71 633	1.05 577	1.67 511	1.17 600	0.24 482	0.21 530	0.21 349	0.22 478	0.26 492	0.29 548

ADLNet	0.85 529	0.36 522	0.89 478	0.85 672	0.72 632	1.24 585	0.76 585	1.82 587	1.36 611	1.52 622	1.35 528	1.27 543	0.99 558	1.23 391	1.15 596	0.27 551	0.20 502	0.26 516	0.25 531	0.28 526	0.30 561

CSP-Net	0.97 564	0.38 536	0.83 438	0.53 395	0.41 465	1.63 638	0.77 588	2.00 640	1.05 423	1.25 522	1.20 462	1.33 557	0.83 473	4.93 671	0.85 541	0.32 598	0.22 552	0.20 305	0.20 400	0.23 441	0.25 490

RGC	1.14 613	0.79 670	1.26 593	0.91 692	0.96 691	1.52 627	0.77 588	1.92 619	1.26 561	1.54 630	1.93 655	2.02 672	1.54 659	2.25 581	1.31 616	0.44 665	0.35 663	0.58 699	0.48 682	0.47 642	0.46 643

Selective-IGEV-i1	0.66 414	0.27 299	0.86 450	0.54 412	0.33 337	1.01 527	0.78 590	1.75 559	1.18 515	0.88 352	1.19 456	1.19 518	0.56 325	0.98 311	0.54 416	0.19 310	0.16 398	0.20 305	0.17 299	0.19 284	0.20 392

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 570	0.40 548	1.82 663	0.66 573	0.62 604	2.05 678	0.78 590	1.91 616	1.29 577	1.54 630	1.42 548	1.51 598	1.23 618	1.99 554	1.33 618	0.23 457	0.14 293	0.20 305	0.15 216	0.27 506	0.26 514

ADCRef	1.35 638	0.55 613	2.37 689	0.72 623	0.77 654	1.94 671	0.78 590	1.91 616	1.27 567	1.57 638	1.59 604	1.36 564	1.41 644	1.54 482	7.53 734	0.23 457	0.20 502	0.32 594	0.30 605	0.29 537	0.29 548

NOSS_ROB	1.26 627	0.46 574	0.62 283	0.56 453	0.38 431	1.06 542	0.78 590	1.73 550	1.40 629	1.01 397	1.43 553	1.10 494	0.75 425	10.62 763	0.65 463	0.45 666	0.43 688	0.48 670	0.45 673	0.44 630	0.41 623

MyStereo07	0.48 256	0.29 364	0.50 163	0.55 437	0.45 498	0.59 306	0.79 594	1.05 333	0.51 184	0.48 209	0.53 186	0.43 170	0.55 317	1.30 413	0.34 218	0.17 197	0.16 398	0.24 456	0.20 400	0.23 441	0.20 392

MyStereo04	0.67 425	0.29 364	1.07 554	0.55 437	0.45 498	0.59 306	0.79 594	1.50 484	1.40 629	0.91 360	0.91 324	0.74 343	0.86 488	1.52 476	0.62 452	0.17 197	0.16 398	0.24 456	0.20 400	0.23 441	0.20 392

SACVNet	0.85 529	0.46 574	0.85 444	0.81 655	0.56 571	0.80 450	0.79 594	1.68 538	1.12 465	1.34 575	1.33 515	1.25 535	0.94 527	2.39 592	0.76 504	0.34 618	0.26 597	0.31 579	0.29 596	0.35 581	0.44 637

STrans-v2	1.04 591	0.28 329	0.96 508	0.49 306	0.32 313	0.68 379	0.79 594	2.47 710	1.12 465	1.12 438	1.46 567	1.40 570	1.46 651	6.70 714	0.43 324	0.18 252	0.13 221	0.20 305	0.18 328	0.18 228	0.18 305

GEStereo_RVC	0.90 544	0.37 529	0.99 517	0.64 552	0.50 527	0.95 508	0.79 594	2.42 706	1.17 507	1.16 472	1.11 411	1.26 539	0.92 512	3.24 633	0.90 551	0.29 579	0.19 481	0.23 431	0.20 400	0.27 506	0.29 548

DRN-Test	1.00 575	0.44 565	1.13 570	0.70 611	0.81 667	1.62 637	0.79 594	2.14 667	1.44 641	1.78 663	1.33 515	1.43 575	1.05 577	2.18 574	1.53 651	0.27 551	0.21 530	0.31 579	0.30 605	0.32 565	0.28 540

UDG	1.41 647	2.65 752	0.99 517	1.44 725	1.64 729	1.34 602	0.80 600	1.60 517	1.23 546	1.23 510	1.71 628	2.01 670	1.34 639	1.47 468	1.41 634	0.90 716	0.54 716	2.29 737	0.75 714	1.84 724	1.04 713

UPFNet	0.80 501	0.32 443	0.90 483	0.59 493	0.74 640	1.26 588	0.80 600	1.52 492	1.10 459	1.30 547	1.12 418	1.30 550	0.84 477	1.67 511	1.09 585	0.24 482	0.24 580	0.24 456	0.23 501	0.25 478	0.18 305

PS-NSSS	0.99 570	0.58 625	0.93 493	0.58 478	0.57 575	0.91 491	0.80 600	1.81 586	1.14 482	1.14 456	1.67 623	1.00 454	0.83 473	4.62 662	0.78 513	0.37 633	0.31 636	0.52 678	0.32 621	0.45 634	0.38 614

G2L-Stereo_test	0.73 462	0.27 299	0.74 387	0.49 306	0.40 454	0.90 487	0.81 603	1.53 499	1.14 482	1.28 531	1.27 488	1.52 601	0.72 417	1.62 501	0.94 559	0.19 310	0.14 293	0.16 116	0.15 216	0.18 228	0.19 354

LRCNet_RVC	22.74 777	32.10 783	21.97 767	29.84 782	26.23 779	4.42 739	0.81 603	22.66 773	2.02 694	26.93 783	29.26 782	23.06 781	15.59 769	23.84 779	18.88 768	31.75 792	19.90 793	34.65 792	32.13 793	30.54 790	28.32 791

light-stereo	12.42 765	1.45 721	18.02 758	17.94 769	23.64 778	11.13 754	0.82 605	9.91 759	5.73 751	15.42 775	42.83 792	55.24 796	1.88 689	28.77 784	2.26 684	1.61 730	3.00 764	0.78 708	0.93 727	3.48 749	3.62 758

ARAFT	0.77 484	0.36 522	1.49 638	0.51 351	0.31 287	0.90 487	0.82 605	1.90 612	1.06 430	1.62 646	1.24 474	1.02 463	0.64 382	1.84 538	0.50 390	0.18 252	0.14 293	0.28 548	0.27 562	0.17 176	0.16 239

APVNet	1.06 592	0.53 607	1.42 620	0.84 667	0.79 660	1.92 669	0.82 605	1.90 612	1.08 442	1.08 416	1.43 553	1.56 606	1.13 597	3.07 627	1.58 652	0.31 591	0.34 651	0.42 656	0.36 648	0.36 588	0.37 607

RT-IGEV	0.77 484	0.28 329	0.93 493	0.55 437	0.33 337	1.01 527	0.83 608	2.03 651	0.93 361	1.28 531	1.58 602	1.77 641	1.17 601	1.04 337	0.49 383	0.23 457	0.16 398	0.21 349	0.17 299	0.19 284	0.26 514

AANet	1.64 667	1.27 713	5.08 719	0.67 585	0.65 610	1.41 617	0.84 609	1.92 619	2.90 721	3.11 726	3.20 706	2.91 706	2.06 701	2.49 601	2.10 679	0.42 654	0.29 625	0.34 613	0.30 605	0.45 634	0.45 639

zh-mn7	1.70 674	1.21 708	8.30 735	0.69 605	0.53 556	1.45 621	0.84 609	1.70 546	2.09 698	2.41 703	2.67 695	1.68 629	1.23 618	4.49 658	2.87 696	0.30 584	0.26 597	0.27 533	0.27 562	0.31 556	0.35 596

CBFPSM	0.92 549	0.33 467	1.86 666	0.49 306	0.38 431	1.75 648	0.84 609	1.39 453	1.12 465	1.09 422	0.99 348	2.37 687	1.66 674	1.32 418	1.42 638	0.19 310	0.18 460	0.20 305	0.20 400	0.21 382	0.33 585

delet	0.85 529	0.32 443	0.95 502	0.65 567	0.66 615	1.64 640	0.84 609	1.75 559	1.35 607	1.32 561	1.30 499	1.30 550	0.88 498	1.68 516	1.10 588	0.21 397	0.21 530	0.24 456	0.24 517	0.21 382	0.21 416

RP	1.09 601	0.50 594	1.12 568	0.90 689	1.04 697	1.11 554	0.84 609	1.80 583	1.62 661	1.55 633	2.00 661	1.90 656	1.78 681	1.84 538	1.25 607	0.52 682	0.36 668	0.48 670	0.36 648	0.45 634	0.43 634

PA-Net	1.01 581	0.57 622	1.29 598	0.64 552	0.74 640	1.19 576	0.84 609	1.69 541	1.43 640	1.16 472	1.19 456	1.32 555	1.19 609	3.42 639	1.25 607	0.29 579	0.45 695	0.33 603	0.49 685	0.32 565	0.47 647
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	1.03 588	0.34 492	1.11 566	0.69 605	0.45 498	2.07 680	0.84 609	2.13 663	1.50 648	1.15 462	1.33 515	2.40 689	1.07 584	2.60 606	1.51 650	0.23 457	0.18 460	0.22 390	0.20 400	0.31 556	0.27 526

DLCB_ROB	0.86 534	0.40 548	0.78 419	0.68 601	0.54 560	1.11 554	0.84 609	1.49 480	1.23 546	1.64 650	1.65 618	1.70 632	0.91 509	1.70 518	1.05 577	0.25 510	0.24 580	0.26 516	0.27 562	0.27 506	0.24 475

CRFU-Net	0.86 534	0.39 541	1.00 523	0.65 567	0.57 575	1.78 655	0.86 617	2.15 669	0.81 313	1.38 589	1.18 449	1.64 623	1.19 609	1.35 430	0.90 551	0.26 535	0.22 552	0.21 349	0.19 356	0.23 441	0.24 475

KYRaft	0.75 476	0.28 329	0.62 283	0.56 453	0.29 230	0.67 371	0.86 617	0.94 270	0.84 325	1.62 646	2.21 675	1.16 513	1.02 569	1.57 491	0.40 290	0.20 359	0.13 221	0.22 390	0.28 583	0.20 334	1.02 711

z-ln-s-r	1.02 585	0.55 613	2.09 675	0.52 373	0.55 567	0.78 435	0.87 619	1.47 476	1.34 598	1.12 438	1.62 611	1.37 567	1.06 580	2.62 608	3.32 706	0.19 310	0.14 293	0.21 349	0.17 299	0.27 506	0.21 416

rvit_105_1	0.72 444	0.52 601	1.01 527	0.78 647	0.49 520	0.75 415	0.87 619	1.12 369	1.18 515	0.99 386	0.79 288	0.90 412	0.77 437	1.26 401	0.75 501	0.41 650	0.36 668	0.36 630	0.41 662	0.30 547	0.33 585

NVstereo2D	0.92 549	0.41 555	1.48 636	0.72 623	0.72 632	1.20 578	0.87 619	1.75 559	1.38 619	0.99 386	1.13 424	1.26 539	0.98 549	2.21 578	0.89 548	0.43 660	0.20 502	0.38 637	0.24 517	0.57 668	0.63 684

Syn2CoEx	1.14 613	0.69 654	1.66 649	0.80 652	0.67 619	1.40 612	0.88 622	2.06 657	1.54 655	1.25 522	1.58 602	1.42 574	1.50 658	4.09 650	1.40 630	0.36 629	0.32 644	0.34 613	0.29 596	0.29 537	0.34 591

SuperB	2.53 714	0.59 628	18.45 759	0.69 605	0.50 527	1.87 666	0.88 622	1.67 537	2.39 706	1.50 619	1.42 548	1.14 510	1.15 599	4.28 656	5.07 723	0.24 482	0.19 481	0.22 390	0.19 356	7.86 766	0.34 591

anonymity	1.12 608	0.97 687	1.21 581	1.07 709	1.12 705	1.08 546	0.89 624	1.95 629	1.16 504	1.29 538	1.26 485	1.22 524	1.09 588	1.15 370	1.01 574	1.02 721	1.00 744	0.97 718	0.97 730	0.98 705	0.99 710

FAT-Stereo	1.07 594	0.41 555	1.32 603	0.72 623	0.58 584	1.08 546	0.89 624	1.96 630	1.65 664	1.75 660	1.98 658	2.03 673	1.48 654	2.02 557	1.18 603	0.42 654	0.35 663	0.34 613	0.29 596	0.35 581	0.53 664

NCC-stereo	1.10 603	0.54 608	1.24 590	0.84 667	0.94 688	1.29 593	0.89 624	2.01 644	1.34 598	1.32 561	1.74 632	1.88 652	1.74 677	2.35 588	1.25 607	0.45 666	0.37 670	0.45 663	0.58 701	0.42 618	0.42 627

Abc-Net	1.10 603	0.54 608	1.24 590	0.84 667	0.94 688	1.29 593	0.89 624	2.01 644	1.34 598	1.32 561	1.74 632	1.88 652	1.74 677	2.35 588	1.25 607	0.45 666	0.37 670	0.45 663	0.58 701	0.42 618	0.42 627
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	1.37 641	0.87 679	2.56 695	0.84 667	0.69 627	1.83 662	0.89 624	2.07 658	1.88 684	1.88 676	1.53 584	1.91 657	1.55 661	2.85 616	3.05 698	0.48 674	0.29 625	0.44 662	0.39 656	0.69 687	0.60 681

STTRV1_RVC	1.58 660	0.68 653	1.96 671	0.88 683	1.12 705	1.57 632	0.90 629	2.25 688	1.75 676	1.29 538	2.02 664	1.40 570	1.22 616	9.77 759	1.31 616	0.81 714	0.33 649	0.54 686	0.49 685	0.73 691	0.52 663

G-Net	1.66 669	0.63 644	1.56 642	1.11 711	0.74 640	2.98 718	0.91 630	1.55 506	1.22 543	2.76 713	8.18 754	2.32 685	2.53 719	1.92 546	1.87 666	0.48 674	0.44 691	0.45 663	0.31 613	0.60 676	0.57 674

StereoDRNet	0.98 568	0.47 579	1.70 652	0.76 642	0.94 688	1.51 626	0.91 630	1.92 619	1.32 591	1.61 642	1.13 424	1.47 592	0.97 542	1.75 526	1.46 645	0.28 567	0.23 570	0.29 559	0.27 562	0.35 581	0.27 526

DDUNet	1.50 653	2.69 753	1.12 568	1.77 730	1.88 732	1.84 663	0.92 632	1.70 546	1.16 504	1.38 589	1.79 639	1.60 613	1.12 593	1.37 437	1.08 583	1.10 726	0.76 729	2.37 739	0.94 728	2.00 725	1.37 723

psm_up	0.77 484	0.34 492	0.70 340	0.66 573	0.58 584	1.05 539	0.92 632	1.52 492	1.12 465	1.26 526	1.16 443	1.31 554	1.23 618	1.20 385	0.81 528	0.25 510	0.29 625	0.31 579	0.27 562	0.27 506	0.25 490

RYNet	1.17 620	0.49 587	1.24 590	0.70 611	0.97 693	1.71 644	0.92 632	1.91 616	1.46 643	1.38 589	1.14 429	1.88 652	1.30 632	4.24 653	1.87 666	0.26 535	0.21 530	0.35 622	0.27 562	0.55 665	0.54 666

PDISCO_ROB	1.32 635	0.65 647	1.44 623	1.36 720	1.46 726	2.55 700	0.92 632	2.45 708	2.07 697	1.37 583	1.49 575	1.65 626	1.00 560	2.82 613	1.35 623	1.01 719	0.27 605	0.54 686	0.47 680	0.71 689	0.73 697

w-ln-seven-2	1.18 621	0.61 639	4.25 712	0.68 601	0.61 598	1.20 578	0.93 636	1.63 526	1.35 607	1.66 651	1.53 584	1.47 592	1.37 642	3.00 624	1.74 660	0.25 510	0.24 580	0.29 559	0.26 549	0.33 574	0.28 540

DSFCA	0.93 552	0.34 492	1.06 549	0.52 373	0.65 610	1.55 630	0.93 636	1.49 480	1.19 524	1.56 634	1.15 438	1.50 596	0.96 539	3.07 627	1.02 575	0.30 584	0.26 597	0.25 497	0.25 531	0.28 526	0.24 475

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 603	1.02 694	1.00 523	0.82 663	0.67 619	1.93 670	0.93 636	1.62 524	1.11 461	1.15 462	1.25 478	1.50 596	0.79 450	1.96 552	0.76 504	1.89 732	0.34 651	0.79 710	0.36 648	1.25 718	0.83 703

FCDSN-DC	2.32 706	0.63 644	0.81 429	0.84 667	0.75 650	2.23 687	0.94 639	2.09 661	1.80 679	5.45 754	7.72 751	7.77 747	6.93 752	3.39 636	1.80 663	0.52 682	0.48 703	0.52 678	0.51 693	0.57 668	0.58 675
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.99 694	0.59 628	0.89 478	0.70 611	0.61 598	3.95 732	0.94 639	1.80 583	1.79 678	4.41 740	4.43 720	8.17 748	3.66 733	3.40 637	1.33 618	0.52 682	0.48 703	0.54 686	0.58 701	0.53 661	0.50 657

w-ln-seven	1.38 643	0.70 658	3.91 711	0.75 639	0.72 632	2.69 708	0.95 641	2.02 648	1.99 692	1.99 683	1.73 630	1.82 648	1.17 601	2.45 595	2.84 695	0.28 567	0.25 590	0.31 579	0.30 605	0.41 612	0.33 585

MFN_U_SF_RVC	1.52 655	0.84 674	3.42 705	0.87 681	0.66 615	2.56 701	0.95 641	2.36 700	1.70 669	1.98 682	1.86 648	2.45 692	1.79 682	2.95 620	2.58 690	0.52 682	0.48 703	0.55 691	0.59 704	0.59 672	0.61 682

DeepPrunerF	1.60 663	0.73 661	5.81 724	0.88 683	1.19 715	0.91 491	0.95 641	2.19 681	5.24 750	1.17 481	1.30 499	1.19 518	1.30 632	4.90 669	1.66 658	0.42 654	0.34 651	0.52 678	0.47 680	0.41 612	0.40 618

MSAF-DinoV2	1.97 692	0.80 673	10.38 741	0.86 674	0.48 516	1.39 610	0.97 644	2.55 714	1.72 672	1.53 624	1.65 618	3.59 716	2.20 708	5.39 682	3.94 714	0.27 551	0.17 434	0.26 516	0.28 583	0.47 642	0.46 643

ssnet_v2	0.88 539	0.36 522	1.02 534	0.62 533	0.38 431	1.32 598	0.97 644	2.07 658	1.34 598	1.37 583	1.18 449	1.54 603	0.92 512	1.10 356	1.65 656	0.30 584	0.27 605	0.30 573	0.28 583	0.27 506	0.26 514

Prome-Stereo	0.75 476	0.27 299	0.53 200	0.55 437	0.32 313	0.59 306	0.97 644	0.89 240	0.88 338	1.45 607	2.46 688	0.91 415	1.41 644	1.58 493	0.44 328	0.18 252	0.13 221	0.19 253	0.17 299	0.20 334	0.92 707

PVD	1.70 674	0.84 674	2.26 686	0.94 697	0.83 670	2.48 698	0.97 644	2.59 715	3.35 727	3.01 722	2.77 697	2.34 686	2.47 717	2.67 610	3.14 701	0.47 673	0.45 695	0.59 700	0.48 682	0.59 672	0.75 699

CVANet_RVC	1.07 594	0.43 562	0.76 401	0.60 505	0.50 527	0.90 487	0.97 644	1.52 492	1.26 561	1.33 571	1.38 538	1.24 531	1.18 606	6.75 716	0.75 501	0.34 618	0.23 570	0.34 613	0.29 596	0.42 618	0.27 526

GMM-Stereo	0.74 467	0.25 229	0.59 268	0.54 412	0.34 361	0.72 399	0.99 649	1.01 311	0.87 334	1.36 580	1.78 638	1.12 502	0.81 460	2.09 564	0.46 358	0.18 252	0.12 106	0.25 497	0.25 531	0.20 334	0.85 705

ccnet	1.12 608	0.67 649	1.01 527	0.78 647	0.73 639	1.72 646	0.99 649	1.84 596	1.26 561	1.47 610	1.85 647	1.75 640	1.29 628	1.75 526	1.88 668	0.57 693	0.53 712	0.57 697	0.55 698	0.59 672	0.54 666

Wz-Net-LNSev	1.03 588	0.67 649	2.71 699	0.64 552	0.84 671	1.75 648	1.00 651	1.80 583	1.32 591	1.28 531	1.25 478	1.65 626	1.22 616	1.39 448	1.40 630	0.28 567	0.26 597	0.24 456	0.23 501	0.33 574	0.32 579

CC-Net-ROB	1.49 651	1.26 712	1.27 596	0.88 683	0.79 660	1.76 650	1.00 651	1.79 580	1.26 561	1.10 430	1.61 609	1.21 522	0.99 558	8.13 743	0.84 538	1.09 725	0.41 684	2.20 735	0.46 676	1.20 717	0.48 650

Consistency-Raft	1.25 626	0.99 691	1.93 669	1.02 704	1.21 716	0.96 514	1.01 653	1.75 559	1.92 688	1.36 580	2.12 670	1.44 580	1.01 562	1.14 369	1.40 630	0.72 711	0.82 731	0.89 715	0.98 732	1.31 720	0.95 708

IRAFT_RVC	0.88 539	0.28 329	0.76 401	0.63 543	0.31 287	0.65 356	1.02 654	1.22 414	0.94 365	1.22 504	1.04 379	1.01 461	0.98 549	5.82 694	0.53 410	0.22 429	0.12 106	0.25 497	0.20 400	0.20 334	0.19 354

MeshStereo	2.26 702	0.56 618	0.92 491	0.61 521	0.49 520	2.60 702	1.02 654	3.18 725	2.05 696	7.40 762	4.98 730	7.58 745	2.98 725	6.37 704	1.96 672	0.43 660	0.43 688	0.45 663	0.39 656	0.43 624	0.42 627
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
z-mn7	1.56 659	0.84 674	4.36 715	0.71 619	0.51 539	2.60 702	1.04 656	1.73 550	2.70 718	1.53 624	2.99 702	1.94 662	1.34 639	4.78 666	2.41 688	0.29 579	0.24 580	0.27 533	0.24 517	0.34 578	0.31 571

FC-DCNN	2.72 722	0.59 628	0.86 450	0.73 631	0.57 575	2.91 714	1.04 656	3.01 723	2.60 713	6.83 757	7.64 749	9.92 752	6.33 750	5.21 674	3.14 701	0.53 689	0.48 703	0.51 676	0.50 689	0.53 661	0.51 661

FC-DCNN v2	2.81 723	0.59 628	0.85 444	0.73 631	0.57 575	2.97 717	1.05 658	3.39 729	2.61 714	6.98 758	7.67 750	10.38 755	6.31 749	5.75 693	3.37 707	0.53 689	0.48 703	0.51 676	0.50 689	0.53 661	0.51 661

ADCP+	1.99 694	0.48 583	7.73 731	0.66 573	0.91 683	2.30 691	1.05 658	1.82 587	1.34 598	1.54 630	1.32 512	1.74 637	1.61 666	2.17 571	13.37 759	0.24 482	0.21 530	0.32 594	0.28 583	0.37 592	0.29 548

aanetorigin	1.23 623	0.79 670	2.78 701	0.70 611	0.79 660	0.99 524	1.06 660	1.06 347	1.37 615	3.52 730	2.61 693	1.72 634	1.63 668	1.99 554	1.78 662	0.25 510	0.24 580	0.26 516	0.25 531	0.38 601	0.45 639

FINET	0.97 564	0.54 608	1.60 646	0.63 543	0.79 660	1.08 546	1.07 661	1.56 509	2.20 701	1.15 462	1.49 575	0.94 428	0.88 498	2.32 586	1.05 577	0.42 654	0.35 663	0.32 594	0.28 583	0.43 624	0.38 614

PASM	1.34 637	0.92 683	2.62 697	0.86 674	0.87 680	1.03 534	1.08 662	1.50 484	1.51 650	1.82 671	1.41 547	1.68 629	1.26 624	4.87 668	1.34 620	0.61 700	0.65 726	0.68 705	0.78 717	0.69 687	0.68 692

FBW_ROB	1.71 677	0.62 643	1.45 629	0.67 585	0.61 598	1.81 659	1.08 662	2.52 711	1.70 669	1.77 662	1.73 630	1.98 667	1.25 622	12.57 766	1.84 665	0.34 618	0.37 670	0.56 694	0.38 654	0.45 634	0.43 634

MDST_ROB	1.67 670	0.34 492	1.58 645	0.92 694	0.58 584	4.26 737	1.11 664	2.83 719	1.41 635	4.49 742	2.55 692	1.45 583	0.97 542	7.79 739	1.17 600	0.31 591	0.25 590	0.37 633	0.33 631	0.31 556	0.30 561

SPS-STEREO	1.67 670	1.04 695	1.23 585	1.21 715	1.13 708	1.82 661	1.11 664	2.16 672	1.52 651	3.07 724	2.32 679	2.82 703	1.80 683	4.11 651	2.04 675	1.03 722	0.99 743	0.97 718	0.94 728	1.03 710	1.02 711
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet_ROB	0.90 544	0.52 601	1.17 578	0.72 623	0.61 598	1.27 590	1.12 666	1.76 566	1.12 465	1.09 422	1.28 494	1.45 583	0.89 504	1.65 506	1.42 638	0.33 607	0.25 590	0.37 633	0.39 656	0.35 581	0.29 548

ETE_ROB	0.96 558	0.64 646	1.16 576	0.69 605	0.48 516	1.14 560	1.13 667	1.77 570	1.19 524	1.91 680	1.45 561	1.73 635	1.05 577	1.60 497	1.14 595	0.32 598	0.26 597	0.38 637	0.34 638	0.39 605	0.41 623

ADCMid	1.89 689	0.73 661	5.06 718	0.72 623	0.67 619	2.00 676	1.14 668	1.97 634	1.48 645	2.86 716	1.81 642	2.37 687	2.05 700	2.24 579	10.39 755	0.33 607	0.31 636	0.39 646	0.43 669	0.50 651	0.44 637

XPNet_ROB	0.96 558	0.49 587	1.09 561	0.72 623	0.57 575	1.11 554	1.14 668	1.66 534	1.23 546	1.85 673	1.39 542	1.64 623	1.11 590	1.80 535	1.42 638	0.38 638	0.30 630	0.33 603	0.29 596	0.37 592	0.34 591

WCMA_ROB	1.84 683	0.47 579	1.31 600	0.69 605	0.57 575	2.11 683	1.14 668	1.87 603	1.73 673	4.04 736	6.43 741	5.62 738	3.61 732	2.59 605	1.94 671	0.52 682	0.44 691	0.39 646	0.42 665	0.48 647	0.47 647

Ntro	1.64 667	1.15 705	1.23 585	2.48 740	1.83 731	2.09 682	1.16 671	1.96 630	1.38 619	1.21 498	1.62 611	1.62 615	1.29 628	1.87 543	1.11 591	3.04 744	0.56 717	1.82 732	0.64 707	2.80 737	2.05 736

EDNetEfficientorigin	10.57 760	1.47 723	177.42 804	0.67 585	0.53 556	1.58 633	1.16 671	1.90 612	3.37 728	4.71 744	3.38 708	3.10 711	2.69 721	3.13 631	3.58 708	0.25 510	0.23 570	0.33 603	0.27 562	0.83 695	0.81 702

SGM_RVC	1.68 672	0.36 522	0.61 277	0.59 493	0.29 230	2.25 688	1.18 673	2.38 703	1.68 668	3.60 732	2.67 695	3.69 718	2.42 715	8.13 743	1.90 669	0.31 591	0.31 636	0.30 573	0.28 583	0.30 547	0.29 548
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
S-Stereo	1.15 617	0.46 574	2.17 681	0.81 655	0.80 665	1.21 580	1.19 674	1.93 624	2.02 694	1.47 610	2.11 669	1.57 607	1.17 601	2.05 561	1.41 634	0.40 645	0.40 681	0.35 622	0.31 613	0.44 630	0.70 694

pmcnn	2.37 708	0.42 559	2.71 699	0.63 543	0.43 482	1.54 629	1.19 674	2.01 644	1.53 653	2.64 709	7.60 748	18.07 769	1.45 650	3.44 641	2.78 694	0.18 252	0.15 359	0.15 65	0.12 82	0.20 334	0.18 305

ADCPNet	1.85 684	0.69 654	8.07 732	0.71 619	0.58 584	2.79 712	1.22 676	1.94 627	1.54 655	1.88 676	1.69 626	2.46 693	2.04 698	2.37 590	6.48 728	0.38 638	0.37 670	0.38 637	0.43 669	0.47 642	0.45 639

otaku	1.60 663	1.11 701	1.21 581	2.20 734	1.56 727	1.97 673	1.24 677	2.07 658	1.36 611	1.44 605	1.62 611	1.73 635	1.19 609	1.73 524	0.98 571	2.89 743	0.57 718	1.74 730	0.60 705	2.78 736	1.94 734

ACVNet-4b	2.15 698	1.41 718	1.64 647	2.80 742	2.31 741	2.31 692	1.24 677	2.32 695	2.14 699	1.26 526	2.39 683	2.66 698	1.48 654	5.95 698	1.06 579	3.20 748	0.45 695	2.37 739	0.89 724	2.83 740	2.37 741

PSM-AAD	0.79 498	0.27 299	0.53 200	0.55 437	0.28 205	0.77 430	1.24 677	0.99 299	0.91 351	1.66 651	1.57 599	0.81 369	2.19 707	1.65 506	0.44 328	0.19 310	0.14 293	0.38 637	0.32 621	0.21 382	0.70 694

RAFT + AFF	1.00 575	0.42 559	1.09 561	0.67 585	0.50 527	1.22 582	1.24 677	2.24 687	1.19 524	1.30 547	1.56 595	1.17 514	1.49 656	3.44 641	0.83 535	0.21 397	0.25 590	0.30 573	0.26 549	0.27 506	0.27 526

DStereoFS	3.67 731	1.49 725	2.18 683	1.32 719	1.32 722	4.41 738	1.26 681	3.75 734	9.27 758	3.36 728	6.80 742	4.81 730	13.54 765	6.95 718	4.76 719	0.73 712	0.69 727	1.17 726	2.40 757	1.27 719	1.95 735

LALA_ROB	1.01 581	0.59 628	1.16 576	0.67 585	0.51 539	1.63 638	1.26 681	1.69 541	1.38 619	1.81 670	1.37 533	1.94 662	1.02 569	1.58 493	1.38 626	0.37 633	0.27 605	0.43 658	0.37 652	0.43 624	0.37 607

SGM-Forest	1.24 624	0.38 536	0.60 272	0.52 373	0.37 409	1.56 631	1.30 683	1.65 529	1.36 611	2.11 690	1.79 639	1.63 620	0.93 521	7.48 729	0.95 563	0.36 629	0.37 670	0.39 646	0.34 638	0.37 592	0.32 579
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
zh-sn7	1.76 680	1.38 714	6.58 727	0.74 635	0.72 632	1.78 655	1.31 684	1.88 606	1.56 658	1.86 675	2.47 689	1.81 645	2.08 703	5.12 673	3.80 712	0.32 598	0.32 644	0.32 594	0.32 621	0.44 630	0.40 618

GANetREF_RVC	1.07 594	0.86 678	1.31 600	0.82 663	0.53 556	1.41 617	1.31 684	1.76 566	1.52 651	1.27 529	1.31 505	1.46 587	1.24 621	2.03 558	0.96 567	0.56 692	0.45 695	0.67 704	0.50 689	0.88 701	0.59 678
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
THIR-Stereo	1.02 585	0.27 299	0.69 334	0.49 306	0.28 205	0.95 508	1.34 686	1.03 318	0.97 381	1.34 575	1.90 653	1.17 514	1.58 662	6.44 706	0.78 513	0.19 310	0.14 293	0.21 349	0.22 478	0.19 284	0.20 392

SGM+DAISY	2.41 711	1.07 696	2.14 680	1.18 714	1.10 701	2.14 685	1.36 687	1.96 630	1.66 665	5.46 755	7.07 745	4.95 733	4.32 740	5.50 684	2.26 684	1.04 723	1.02 746	0.99 721	0.97 730	1.02 708	1.04 713

DGSMNet	1.14 613	0.76 668	2.49 693	0.81 655	0.86 678	1.39 610	1.39 688	2.13 663	1.35 607	1.26 526	1.63 615	1.48 594	0.98 549	1.75 526	1.10 588	0.45 666	0.43 688	0.55 691	0.49 685	0.75 693	0.70 694

Wz-Net-SNSev	1.49 651	1.23 711	6.27 726	0.68 601	0.67 619	1.37 605	1.41 689	2.00 640	1.39 624	1.48 616	1.61 609	2.29 682	1.32 636	3.93 646	2.14 682	0.31 591	0.28 613	0.31 579	0.33 631	0.42 618	0.36 602

MFMNet_re	1.40 646	1.14 704	1.68 650	1.39 722	1.07 698	1.48 623	1.43 690	1.87 603	1.82 681	2.26 693	2.19 674	1.51 598	1.86 688	1.52 476	1.25 607	0.93 717	0.83 732	0.84 712	0.80 718	0.99 707	1.05 715

nnnnnnn	2.69 718	0.79 670	6.98 729	1.03 705	0.96 691	2.60 702	1.44 691	2.53 712	3.17 725	3.58 731	5.81 733	6.25 740	3.67 734	5.65 690	4.98 721	0.65 707	0.64 723	0.78 708	0.75 714	0.83 695	0.75 699

TDLM	1.06 592	0.44 565	0.79 422	0.63 543	0.50 527	0.89 484	1.44 691	1.48 478	1.26 561	1.12 438	1.40 545	1.08 481	0.98 549	6.65 710	0.78 513	0.33 607	0.21 530	0.33 603	0.26 549	0.37 592	0.24 475

ACVNet_1	2.18 699	1.45 721	1.72 655	2.85 744	2.33 743	2.28 689	1.46 693	3.08 724	2.22 702	1.82 671	2.05 667	3.56 715	1.98 696	3.09 630	1.40 630	3.17 745	0.60 720	2.40 743	0.92 726	2.91 743	2.37 741

Wz-Net-MNSev	1.11 606	0.58 625	2.23 685	0.66 573	0.71 630	1.95 672	1.46 693	1.98 636	1.45 642	1.79 666	1.43 553	1.49 595	1.33 638	1.97 553	1.42 638	0.27 551	0.23 570	0.28 548	0.28 583	0.34 578	0.31 571

NVStereoNet_ROB	1.88 686	1.07 696	1.45 629	1.07 709	1.17 712	1.47 622	1.48 695	1.89 609	1.93 690	1.94 681	4.67 727	3.08 710	1.80 683	6.51 707	1.65 656	1.06 724	0.86 738	1.08 725	1.32 738	0.93 702	1.26 721
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MWSP-net	0.78 492	0.31 424	0.89 478	0.60 505	0.40 454	1.09 552	1.50 696	1.52 492	1.17 507	1.06 411	1.07 388	1.44 580	1.32 636	0.91 282	0.93 555	0.23 457	0.20 502	0.23 431	0.21 447	0.25 478	0.28 540

Selective-IGEV-i16pc	2.07 696	0.29 364	19.83 761	0.53 395	0.39 442	2.74 709	1.51 697	1.13 373	1.28 572	0.80 324	1.21 464	1.06 474	0.64 382	7.77 738	0.79 520	0.40 645	0.22 552	0.21 349	0.23 501	0.22 411	0.23 459

WAO-8	4.40 734	1.82 736	1.79 659	2.34 736	2.20 735	9.19 749	1.53 698	6.09 750	16.46 770	3.94 734	7.84 752	7.32 742	3.72 736	9.41 755	3.31 704	2.00 733	1.07 747	2.44 744	1.37 742	2.50 732	1.68 729

Venus	4.40 734	1.82 736	1.79 659	2.34 736	2.20 735	9.19 749	1.53 698	6.09 750	16.46 770	3.94 734	7.84 752	7.32 742	3.72 736	9.41 755	3.31 704	2.00 733	1.07 747	2.44 744	1.37 742	2.50 732	1.68 729

Selective-IGEV-i16pb	2.29 705	0.33 467	20.08 762	0.56 453	0.40 454	2.61 705	1.54 700	2.60 716	1.87 683	0.97 378	1.68 625	1.38 569	1.01 562	8.19 746	0.92 554	0.37 633	0.21 530	0.22 390	0.26 549	0.25 478	0.28 540

DStereoO	1.44 649	1.11 701	1.69 651	1.16 712	0.72 632	1.21 580	1.56 701	1.74 555	1.63 663	1.52 622	1.67 623	1.51 598	3.16 727	1.73 524	1.72 659	2.35 738	0.45 695	0.97 718	0.42 665	2.01 726	0.53 664

coex-ft	8.13 752	2.13 747	98.04 803	0.67 585	0.53 556	1.71 644	1.56 701	1.65 529	11.11 761	18.17 780	3.75 714	3.88 720	7.61 753	2.98 623	6.49 729	0.30 584	0.30 630	0.32 594	0.31 613	0.66 684	0.50 657

EDNetEfficient	2.37 708	1.10 698	8.08 733	0.74 635	0.71 630	0.98 523	1.56 701	1.46 474	4.06 740	4.90 745	2.82 699	2.25 680	3.48 731	2.95 620	9.97 746	0.26 535	0.24 580	0.26 516	0.30 605	0.68 686	0.61 682

SANet	1.88 686	0.57 622	2.18 683	0.63 543	0.40 454	2.80 713	1.57 704	2.39 704	5.88 753	2.36 700	3.57 712	3.72 719	2.97 724	4.74 664	1.76 661	0.34 618	0.30 630	0.32 594	0.29 596	0.48 647	0.37 607

MonStereo1	3.14 728	1.66 730	1.81 661	2.43 739	2.32 742	5.80 746	1.58 705	3.52 730	4.70 747	3.09 725	8.22 755	4.76 729	3.36 729	6.52 708	2.29 686	2.33 737	0.61 721	1.91 734	1.05 736	2.44 731	2.34 740

WZ-Net	1.95 690	0.95 686	10.10 738	0.86 674	0.78 657	1.69 643	1.60 706	2.20 684	1.98 691	2.08 688	1.93 655	2.30 683	1.97 695	5.30 676	3.17 703	0.34 618	0.26 597	0.29 559	0.31 613	0.51 656	0.47 647

DPSNet	1.69 673	0.59 628	4.33 713	0.70 611	0.57 575	2.02 677	1.62 707	3.35 728	1.78 677	1.48 616	1.38 538	2.17 678	2.84 722	4.77 665	3.66 709	0.48 674	0.31 636	0.29 559	0.25 531	0.64 680	0.48 650

CBMV	0.95 557	0.44 565	0.66 312	0.53 395	0.35 369	1.53 628	1.63 708	1.69 541	1.42 638	2.00 686	1.60 605	1.43 575	1.17 601	1.59 496	0.99 572	0.34 618	0.34 651	0.39 646	0.33 631	0.33 574	0.32 579
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NCCL2	1.00 575	0.56 618	1.06 549	0.75 639	0.57 575	1.31 597	1.72 709	1.77 570	1.36 611	1.50 619	1.17 446	1.91 657	1.17 601	1.54 482	1.29 614	0.35 625	0.31 636	0.45 663	0.44 671	0.40 609	0.40 618

GANet	1.36 639	0.47 579	0.86 450	0.67 585	0.45 498	1.34 602	1.73 710	1.64 528	1.24 552	1.49 618	2.38 682	1.55 605	1.20 612	9.30 751	0.93 555	0.30 584	0.31 636	0.33 603	0.28 583	0.39 605	0.30 561

CSAN	1.41 647	0.59 628	1.26 593	0.70 611	0.50 527	1.76 650	1.78 711	1.77 570	1.90 687	2.35 698	2.32 679	1.92 660	1.94 694	5.56 687	1.49 648	0.43 660	0.35 663	0.40 651	0.41 662	0.43 624	0.41 623

ADCS	2.25 701	0.99 691	5.55 721	0.81 655	0.74 640	2.19 686	1.80 712	2.27 691	2.14 699	2.80 715	2.13 671	2.40 689	2.03 697	2.64 609	13.69 760	0.41 650	0.39 679	0.40 651	0.45 673	0.58 670	0.56 670

RainbowNet	1.97 692	1.76 732	1.57 644	2.81 743	2.21 737	1.98 675	1.81 713	2.54 713	1.89 685	1.50 619	1.84 645	1.96 665	1.65 670	2.14 568	1.25 607	3.33 750	0.85 736	2.39 742	0.98 732	2.82 739	2.22 737

MADNet+	2.69 718	3.22 757	11.53 744	1.44 725	1.12 705	3.19 720	1.81 713	2.85 720	2.37 705	1.68 653	2.07 668	2.85 704	2.18 706	7.41 726	5.23 724	0.79 713	0.76 729	0.69 707	0.65 708	0.98 705	0.95 708

Wz-Net-TNSev	1.88 686	2.08 746	7.66 730	0.67 585	0.64 608	2.42 696	1.83 715	2.33 696	1.74 675	1.57 638	1.56 595	2.58 695	1.90 692	4.86 667	3.12 700	0.39 642	0.37 670	0.33 603	0.37 652	0.53 661	0.58 675

ADCL	1.72 678	0.57 622	3.66 707	0.67 585	0.61 598	2.61 705	1.85 716	1.96 630	1.67 666	1.90 679	1.83 643	2.06 676	1.90 692	2.13 567	9.15 745	0.26 535	0.24 580	0.34 613	0.32 621	0.38 601	0.35 596

GrayStereo	0.82 513	0.26 264	0.58 262	0.63 543	0.37 409	0.76 423	1.86 717	1.11 366	0.87 334	1.99 683	1.89 652	1.08 481	1.82 686	1.39 448	0.48 373	0.19 310	0.14 293	0.19 253	0.21 447	0.18 228	0.39 617

FTStereo	0.91 547	0.26 264	0.56 240	0.54 412	0.33 337	0.66 365	1.87 718	1.00 303	0.75 286	1.75 660	4.15 719	1.04 472	1.65 670	1.57 491	0.46 358	0.19 310	0.16 398	0.23 431	0.21 447	0.18 228	0.63 684

ACVNet_2	2.43 712	1.41 718	2.04 673	2.62 741	2.24 738	2.63 707	1.88 719	3.31 726	3.01 722	2.19 691	3.45 710	4.62 725	2.04 698	4.50 660	1.47 646	2.55 740	0.64 723	2.22 736	0.84 721	2.69 735	2.29 739

LSM	6.33 745	1.10 698	13.19 746	1.41 724	68.17 794	1.64 640	1.90 720	1.92 619	2.46 708	2.99 720	3.11 704	1.88 652	1.80 683	2.61 607	2.06 677	0.41 650	0.58 719	0.50 673	0.57 700	0.64 680	17.66 782

mmmmmm	2.28 704	0.90 682	4.87 716	0.95 698	0.77 654	4.11 735	1.92 721	2.28 692	4.17 743	3.33 727	3.56 711	3.40 714	2.38 714	3.95 648	4.88 720	0.55 691	0.53 712	0.90 717	0.80 718	0.81 694	0.58 675

SAMSARA	1.55 657	0.84 674	2.61 696	1.22 716	1.07 698	2.50 699	1.93 722	2.05 652	1.89 685	2.75 712	1.66 621	2.81 702	1.69 675	3.08 629	1.97 673	0.46 672	0.51 710	0.42 656	0.46 676	0.58 670	0.59 678

WAO-7	2.66 715	1.40 717	1.73 657	1.39 722	1.17 712	3.93 731	1.94 723	4.11 737	3.88 739	2.92 717	5.50 731	4.18 723	3.00 726	7.63 736	3.71 711	1.13 727	1.00 744	1.17 726	1.13 737	1.18 716	1.09 717

RTS	2.67 716	1.38 714	15.28 752	0.99 701	1.26 718	3.78 728	1.96 724	2.15 669	2.62 715	2.61 707	2.85 700	2.60 696	1.59 663	6.27 701	5.71 726	0.40 645	0.28 613	0.35 622	0.35 644	0.50 651	0.48 650

RTSA	2.67 716	1.38 714	15.28 752	0.99 701	1.26 718	3.78 728	1.96 724	2.15 669	2.62 715	2.61 707	2.85 700	2.60 696	1.59 663	6.27 701	5.71 726	0.40 645	0.28 613	0.35 622	0.35 644	0.50 651	0.48 650

FADE	26.59 780	4.78 759	20.96 763	1.89 732	1.92 733	2.91 714	2.00 726	5.58 746	5.04 748	2.92 717	2.16 673	4.13 722	14.18 768	10.23 762	8.46 741	188.09 805	2.77 763	123.78 802	127.92 802	1.06 711	1.10 718

IMH	3.21 729	1.85 738	1.48 636	3.25 751	2.69 749	4.07 734	2.02 727	4.41 740	3.80 737	2.72 710	7.11 746	4.75 728	2.92 723	5.92 696	2.55 689	3.85 758	0.88 739	2.78 751	1.36 741	3.19 747	2.59 747

NaN_ROB	1.13 611	0.55 613	1.15 575	0.64 552	0.48 516	1.61 636	2.03 728	1.72 549	1.48 645	2.09 689	1.27 488	1.40 570	1.08 585	3.94 647	1.30 615	0.28 567	0.34 651	0.28 548	0.28 583	0.30 547	0.33 585

IMH-64-1	2.70 720	1.79 734	1.46 631	3.26 752	2.66 747	3.23 722	2.10 729	4.08 735	2.75 719	2.34 696	3.81 716	3.06 708	2.22 709	4.25 654	2.59 691	3.75 754	0.84 733	2.75 749	1.35 739	3.15 745	2.60 748

IMH-64	2.70 720	1.79 734	1.46 631	3.26 752	2.66 747	3.23 722	2.10 729	4.08 735	2.75 719	2.34 696	3.81 716	3.06 708	2.22 709	4.25 654	2.59 691	3.75 754	0.84 733	2.75 749	1.35 739	3.15 745	2.60 748

TorneroNet-64	5.30 743	2.03 742	1.74 658	3.43 754	2.81 750	10.09 751	2.12 731	9.10 758	17.12 775	4.96 747	9.27 758	10.72 757	3.70 735	9.20 750	4.55 718	3.31 749	0.84 733	2.88 752	1.55 746	3.49 750	3.04 751

notaker	3.98 733	2.40 751	2.68 698	3.82 759	3.27 756	3.97 733	2.14 732	4.78 743	3.45 730	4.12 739	6.94 744	7.65 746	3.26 728	7.82 740	5.30 725	4.04 759	1.41 752	3.36 758	2.10 754	3.88 753	3.31 754

Dean	2.91 726	1.53 727	2.07 674	2.96 749	2.51 745	3.15 719	2.14 732	4.75 742	4.41 745	2.76 713	6.10 740	5.53 737	2.37 712	2.97 622	1.92 670	3.18 746	0.85 736	2.51 746	1.04 735	2.88 742	2.47 745

AnyNet_C01	2.26 702	1.78 733	10.22 740	0.93 695	0.74 640	2.92 716	2.20 734	2.29 694	1.80 679	2.53 706	2.41 685	2.71 700	1.73 676	3.41 638	6.72 731	0.41 650	0.39 679	0.40 651	0.42 665	0.67 685	0.63 684

TorneroNet	10.70 762	2.03 742	1.82 663	3.43 754	3.01 752	43.83 786	2.22 735	8.87 757	67.47 804	7.17 761	27.36 779	10.68 756	3.85 738	8.67 747	7.65 738	3.59 752	0.88 739	3.04 753	1.57 747	3.71 751	3.17 752

LVE	3.31 730	1.67 731	1.64 647	2.85 744	2.42 744	3.20 721	2.26 736	4.78 743	5.05 749	2.35 698	6.91 743	6.02 739	2.37 712	9.15 749	2.17 683	3.19 747	1.08 749	2.38 741	1.47 745	2.81 738	2.40 743

WAO-6	2.81 723	1.60 729	1.46 631	2.36 738	2.28 740	3.55 725	2.29 737	4.21 738	4.56 746	2.36 700	4.51 721	4.88 731	2.66 720	4.60 661	4.07 716	1.72 731	1.15 750	2.31 738	1.46 744	2.31 728	1.85 732

ELAS	2.37 708	0.74 664	1.54 640	0.99 701	0.92 686	4.78 740	2.33 738	3.33 727	3.37 728	5.05 748	4.77 728	3.67 717	4.53 742	3.42 639	4.50 717	0.62 701	0.53 712	0.55 691	0.53 696	0.63 678	0.64 688
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.96 691	1.10 698	5.17 720	0.90 689	1.11 703	2.12 684	2.37 739	1.85 597	1.48 645	2.45 704	1.70 627	2.05 675	1.64 669	2.50 602	10.28 751	0.37 633	0.34 651	0.35 622	0.41 662	0.49 650	0.54 666

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 697	1.15 705	3.10 702	1.05 706	0.76 653	5.03 743	2.40 740	2.16 672	2.62 715	1.89 678	2.28 678	2.69 699	1.65 670	9.35 753	2.04 675	0.64 706	0.51 710	0.68 705	0.71 713	1.09 712	0.67 690

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 679	0.87 679	3.56 706	0.80 652	0.75 650	3.72 727	2.44 741	1.82 587	1.82 681	1.74 659	1.91 654	1.92 660	1.26 624	7.69 737	1.28 613	0.45 666	0.47 701	0.52 678	0.77 716	0.50 651	0.50 657

2222	1.81 681	0.69 654	3.87 710	0.95 698	0.74 640	2.06 679	2.60 742	1.93 624	1.53 653	1.70 655	2.79 698	5.05 736	1.61 666	4.13 652	3.67 710	0.60 698	0.34 651	0.57 697	0.42 665	0.60 676	0.37 607

KSHMR	8.75 753	2.06 745	2.11 678	3.53 756	3.11 753	4.13 736	2.69 743	5.60 747	61.37 803	3.00 721	55.83 801	4.98 735	2.45 716	4.49 658	2.61 693	3.46 751	1.55 754	3.14 755	1.94 751	3.72 752	3.18 753

MANE	6.19 744	0.59 628	1.03 539	0.93 695	1.22 717	13.38 758	2.69 743	12.81 763	17.94 777	8.21 764	10.82 762	14.72 760	11.68 755	11.39 765	11.90 758	0.59 697	0.50 709	0.52 678	1.76 748	0.55 665	0.54 666

UNDER WATER	5.08 741	2.33 749	5.55 721	3.94 761	3.51 757	5.20 744	2.72 745	5.61 748	16.52 772	3.84 733	4.60 723	9.21 750	5.89 746	5.90 695	8.66 743	3.75 754	1.34 751	3.18 756	1.88 749	4.33 759	3.61 756

HanzoNet	11.04 763	3.62 758	8.10 734	4.08 762	3.55 759	4.90 742	2.73 746	7.19 755	10.10 759	31.86 793	28.92 781	21.96 779	36.36 786	18.08 771	10.17 748	7.94 770	3.32 766	3.47 759	3.31 759	7.06 764	4.04 759

LE_ROB	8.05 751	0.37 529	23.53 769	0.74 635	0.33 337	2.77 711	2.87 747	3.71 733	27.24 782	25.39 782	8.87 756	8.46 749	26.71 781	6.65 710	21.99 771	0.21 397	0.19 481	0.20 305	0.21 447	0.25 478	0.22 439

ktn	4.70 739	2.38 750	2.12 679	3.76 757	3.24 754	4.85 741	2.95 748	5.52 745	7.37 757	4.07 738	19.32 775	7.46 744	3.47 730	7.39 725	2.95 697	4.04 759	1.85 755	3.26 757	2.22 755	3.08 744	2.65 750

UNDER WATER-64	5.27 742	2.32 748	8.78 736	3.93 760	3.54 758	7.61 747	3.03 749	5.84 749	14.19 763	4.04 736	4.04 718	9.39 751	6.26 748	5.93 697	8.48 742	3.60 753	1.51 753	3.13 754	1.88 749	4.29 758	3.61 756

Selective-IGEV-i16pa	97.29 804	136.83 804	17.95 757	1.52 727	1.00 694	188.16 805	3.63 750	183.02 806	169.43 806	88.01 805	178.60 804	119.35 805	191.45 806	226.33 806	135.51 803	131.38 804	17.89 784	32.25 791	3.46 762	2.02 727	117.94 805

fsdfsdds	4.69 738	0.92 683	3.39 704	1.17 713	1.02 695	10.40 752	3.81 751	6.28 753	7.20 756	8.04 763	12.16 764	14.15 759	8.24 754	6.36 703	5.03 722	0.52 682	0.48 703	0.85 713	0.65 708	1.65 721	1.48 727

PWCK	2.88 725	2.05 744	5.72 723	2.08 733	1.11 703	3.55 725	3.90 752	2.86 721	3.54 732	3.03 723	3.63 713	3.10 711	2.31 711	8.15 745	3.09 699	2.12 735	0.91 741	1.75 731	0.98 732	2.57 734	1.18 720

ELAS_RVC	2.48 713	0.74 664	1.90 667	1.05 706	0.92 686	2.76 710	4.01 753	2.76 717	4.11 741	4.69 743	4.63 724	4.62 725	5.96 747	3.97 649	3.96 715	0.63 705	0.53 712	0.56 694	0.52 695	0.64 680	0.63 684
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
1111	3.02 727	0.74 664	9.12 737	0.87 681	0.91 683	3.30 724	4.31 754	2.81 718	2.28 703	3.44 729	3.80 715	3.98 721	4.35 741	8.06 742	8.88 744	0.48 674	0.42 686	0.53 684	0.46 676	0.93 702	0.79 701

MADNet++	5.01 740	3.14 755	4.91 717	4.55 763	3.94 760	5.20 744	4.41 755	4.40 739	4.13 742	4.95 746	6.08 739	4.74 727	5.37 743	9.40 754	10.67 756	4.65 761	4.15 768	3.97 760	3.34 760	4.09 755	4.08 760

MultiAttention	4.51 737	0.33 467	0.82 433	0.73 631	0.45 498	30.98 781	4.50 756	2.18 680	1.40 629	1.61 642	2.41 685	2.43 691	0.70 408	38.42 786	1.36 624	0.22 429	0.15 359	0.29 559	0.30 605	0.47 642	0.43 634

SGM-ForestM	6.52 746	0.38 536	1.26 593	0.63 543	0.35 369	13.59 759	5.32 757	6.32 754	6.70 755	11.14 766	9.18 757	22.51 780	13.93 767	16.89 769	20.07 769	0.36 629	0.37 670	0.36 630	0.35 644	0.36 588	0.34 591

JetBlue	3.97 732	2.01 741	10.19 739	1.38 721	2.84 751	10.53 753	9.54 758	3.60 732	2.41 707	2.73 711	3.39 709	4.54 724	4.31 739	7.85 741	6.84 732	0.88 715	0.93 742	0.89 715	0.91 725	1.74 723	1.91 733

noway3	10.35 756	11.00 766	15.02 750	20.39 770	18.94 767	14.12 762	10.56 759	15.98 768	3.54 732	5.46 755	5.85 734	16.09 762	12.69 760	7.52 732	10.27 749	7.32 764	2.42 758	4.36 767	3.53 766	11.32 768	10.69 767

zzzz4	10.56 759	11.89 769	15.95 756	21.17 775	19.03 770	14.33 766	10.58 760	16.24 769	3.67 735	5.38 752	5.93 738	16.23 764	12.58 757	7.55 734	10.38 753	7.43 766	2.52 760	4.32 763	3.52 764	11.46 771	11.03 769

noway1	10.55 758	11.90 770	15.90 755	21.17 775	19.04 771	14.32 765	10.58 760	16.25 770	3.67 735	5.37 751	5.92 737	16.18 763	12.57 756	7.55 734	10.38 753	7.43 766	2.52 760	4.32 763	3.52 764	11.46 771	11.03 769

noway2	10.40 757	10.97 764	15.08 751	20.56 771	18.94 767	14.22 764	10.66 762	15.84 766	3.63 734	5.40 753	5.90 736	16.26 765	12.75 762	7.52 732	10.27 749	7.37 765	2.47 759	4.33 765	3.54 767	11.37 770	10.96 768

noway4	10.57 760	11.82 768	15.74 754	21.37 777	19.02 769	14.35 767	10.72 763	15.85 767	3.82 738	5.34 750	5.85 734	16.62 767	12.73 761	7.51 730	10.29 752	7.45 769	2.57 762	4.33 765	3.51 763	11.47 773	11.08 771

TCMNet-wrong-test	10.31 755	11.40 767	14.84 749	20.96 774	18.45 766	13.80 760	10.76 764	15.78 765	3.53 731	5.20 749	5.52 732	16.26 765	12.61 758	7.51 730	10.15 747	7.43 766	2.37 757	4.31 762	3.43 761	11.36 769	10.61 766

JetRed	6.91 748	8.80 763	25.96 775	2.85 744	3.25 755	13.98 761	11.87 765	6.25 752	4.28 744	4.45 741	4.56 722	6.69 741	5.46 744	7.46 728	14.05 761	2.59 741	3.31 765	2.59 747	2.29 756	4.20 756	3.36 755

CrosDoStereo	1.58 660	0.24 187	0.72 358	0.48 284	0.29 230	0.67 371	12.49 766	1.10 359	0.98 387	1.34 575	1.75 635	1.00 454	1.89 690	6.65 710	0.81 528	0.19 310	0.15 359	0.20 305	0.22 478	0.18 228	0.19 354

DeepStereo_LL	1.58 660	0.24 187	0.72 358	0.48 284	0.29 230	0.67 371	12.49 766	1.10 359	0.98 387	1.34 575	1.75 635	1.00 454	1.89 690	6.65 710	0.81 528	0.19 310	0.15 359	0.20 305	0.22 478	0.18 228	0.19 354

DStereoSA	4.44 736	0.92 683	6.79 728	1.58 728	2.54 746	2.29 690	14.04 768	2.33 696	2.31 704	1.85 673	10.58 761	1.32 555	13.05 763	7.07 720	11.18 757	0.67 709	1.97 756	0.88 714	3.29 758	1.69 722	2.44 744

TARStereo	7.64 750	0.55 613	10.78 743	0.89 687	1.14 709	14.12 762	16.70 769	12.14 762	14.87 764	13.67 770	15.71 770	19.03 770	13.57 766	8.77 748	6.66 730	0.51 680	0.45 695	0.50 673	0.51 693	1.14 713	1.12 719

DPSimNet_ROB	11.20 764	4.98 760	35.43 781	2.90 747	4.52 761	7.89 748	17.09 770	4.66 741	6.06 754	14.89 774	10.93 763	17.29 768	36.81 788	13.18 767	15.68 765	2.86 742	6.29 771	5.75 770	5.09 770	3.91 754	7.70 764

UHP	17.70 770	0.98 690	28.07 780	1.23 717	1.64 729	29.27 776	18.20 771	33.51 788	47.04 798	27.38 784	39.32 791	28.10 783	34.64 783	19.10 772	21.07 770	0.62 701	0.40 681	0.56 694	0.46 676	7.45 765	14.94 780

tt	6.58 747	0.26 264	6.10 725	3.77 758	2.16 734	11.55 755	19.63 772	13.33 764	5.74 752	2.96 719	2.65 694	4.97 734	6.33 750	3.81 645	7.24 733	9.15 771	11.32 781	5.89 771	6.24 772	6.03 761	2.55 746

Selective-IGEV-i1pa	19.94 775	26.52 782	23.52 768	2.94 748	1.59 728	31.97 784	20.54 773	30.88 782	25.25 778	23.87 781	27.58 780	33.01 784	26.91 782	32.38 785	25.47 779	20.69 789	5.85 770	12.49 779	4.43 768	3.35 748	19.48 783

BEATNet-Init1	26.87 781	13.43 771	70.68 798	0.91 692	0.68 625	57.02 794	21.06 774	32.82 787	32.67 784	52.12 803	53.61 800	66.05 799	49.56 797	48.79 798	34.71 787	0.49 679	0.44 691	0.53 684	0.53 696	0.63 678	0.59 678

HaxPig	38.92 789	41.40 793	41.64 782	29.95 783	32.27 780	28.90 775	27.60 775	29.73 781	37.71 793	43.82 798	43.87 793	33.17 785	35.56 784	41.53 787	40.37 789	43.94 798	47.51 802	45.82 795	47.08 797	42.38 791	44.15 798

AVERAGE_ROB	40.43 790	42.37 794	42.73 783	36.96 785	35.58 782	30.50 777	27.61 776	36.71 790	38.39 794	44.91 799	44.36 796	37.45 787	36.70 787	41.88 788	40.35 788	45.43 799	46.81 801	47.11 796	46.35 796	42.51 792	43.87 797

MEDIAN_ROB	42.00 791	44.40 795	44.29 786	35.15 784	34.95 781	31.28 783	29.60 777	35.88 789	40.02 795	47.20 802	46.64 797	37.37 786	38.48 796	44.35 797	42.45 790	48.03 800	49.39 803	49.71 797	49.03 798	45.14 795	46.65 799

ASD4	15.85 769	10.99 765	19.63 760	10.21 767	11.70 762	19.24 768	31.10 778	19.35 771	10.68 760	11.14 766	10.18 760	12.59 758	12.64 759	14.74 768	24.83 776	12.93 780	9.94 779	26.83 788	19.40 782	16.23 779	12.70 779

DGTPSM_ROB	13.01 766	8.23 761	21.87 765	9.51 765	18.10 764	11.56 756	32.01 779	10.63 760	16.20 768	7.03 759	19.48 776	10.15 753	16.66 770	9.83 760	22.42 772	4.75 762	8.68 772	5.37 768	10.25 777	6.16 762	11.36 772

DPSMNet_ROB	13.02 767	8.23 761	21.91 766	9.53 766	18.11 765	11.56 756	32.02 780	10.64 761	16.23 769	7.05 760	19.49 777	10.16 754	16.66 770	9.85 761	22.43 773	4.77 763	8.68 772	5.38 769	10.26 778	6.17 763	11.36 772

USTest	14.33 768	14.94 772	21.04 764	17.44 768	16.05 763	23.26 769	33.84 781	21.73 772	11.80 762	9.36 765	10.14 759	15.97 761	13.20 764	17.28 770	22.43 773	3.78 757	5.01 769	6.17 772	6.16 771	9.25 767	7.72 765

iinet-test	17.98 771	18.06 773	23.82 771	20.87 772	19.70 772	26.55 770	35.70 782	25.04 776	15.93 765	13.33 768	13.25 765	20.58 771	17.79 772	20.62 773	25.11 777	9.58 773	8.78 774	9.88 774	9.85 775	13.23 774	11.95 774

IINet	17.98 771	18.06 773	23.81 770	20.87 772	19.70 772	26.55 770	35.70 782	25.04 776	15.93 765	13.33 768	13.25 765	20.58 771	17.79 772	20.62 773	25.11 777	9.58 773	8.78 774	9.88 774	9.85 775	13.23 774	11.95 774

Anonymous_1	43.04 793	18.73 775	24.79 772	21.81 778	46.26 790	27.80 772	37.60 784	28.08 780	16.14 767	14.66 773	14.30 767	20.65 773	17.88 774	21.56 775	25.94 780	117.93 803	8.92 776	100.65 799	126.50 801	158.64 805	12.08 776

DPSM_ROB	19.08 773	19.14 776	25.17 773	22.15 779	20.85 775	28.17 773	37.82 785	26.56 778	16.85 773	14.14 771	14.84 768	21.70 774	18.75 775	21.87 776	26.55 781	10.16 777	9.30 777	10.47 776	10.42 779	14.03 776	12.61 777

DPSM	19.08 773	19.14 776	25.17 773	22.15 779	20.85 775	28.17 773	37.82 785	26.56 778	16.85 773	14.14 771	14.84 768	21.70 774	18.75 775	21.87 776	26.55 781	10.16 777	9.30 777	10.47 776	10.42 779	14.03 776	12.61 777

real-time stereo	20.92 776	20.34 778	26.52 776	23.75 781	22.35 777	31.10 782	39.65 787	32.69 786	17.69 776	15.67 776	16.02 771	24.19 782	20.68 777	23.49 778	27.65 783	11.09 779	10.22 780	12.48 778	11.73 781	14.68 778	16.45 781

xxxxx1	54.10 795	25.67 779	27.13 777	113.43 800	96.96 799	30.69 778	47.44 788	32.38 783	25.60 779	17.75 777	17.27 772	21.81 776	21.02 778	24.43 780	33.82 784	33.37 793	40.54 798	157.71 803	175.86 803	66.16 798	72.93 802

tt_ll	54.10 795	25.67 779	27.13 777	113.43 800	96.96 799	30.69 778	47.44 788	32.38 783	25.60 779	17.75 777	17.27 772	21.81 776	21.02 778	24.43 780	33.82 784	33.37 793	40.54 798	157.71 803	175.86 803	66.16 798	72.93 802

ff	54.10 795	25.67 779	27.13 777	113.43 800	96.96 799	30.69 778	47.44 788	32.38 783	25.60 779	17.75 777	17.27 772	21.81 776	21.02 778	24.43 780	33.82 784	33.37 793	40.54 798	157.71 803	175.86 803	66.16 798	72.93 802

LSM0	42.82 792	38.75 792	50.81 794	47.07 793	109.38 804	57.00 793	76.02 791	53.74 798	33.71 786	29.02 792	30.41 790	43.87 795	37.22 789	43.91 796	53.54 798	20.52 788	18.62 785	21.10 787	21.11 789	28.41 789	42.22 794

FlowAnything	38.37 787	38.41 786	50.38 792	44.76 790	41.94 787	56.64 787	76.34 792	53.28 797	34.23 792	28.25 786	29.72 787	43.60 790	37.79 793	43.83 791	53.38 793	20.39 787	18.71 792	21.07 782	21.14 790	28.23 783	25.29 785

fast-reg	37.99 782	38.31 785	50.02 787	45.00 792	43.04 789	57.29 795	76.35 793	53.18 791	33.49 785	28.15 785	29.55 786	41.27 788	35.82 785	42.63 789	52.86 791	19.57 781	18.63 786	20.88 780	20.79 783	28.20 782	24.79 784

Hybrid-DGEV	38.35 786	38.46 789	50.28 788	44.82 791	41.90 786	56.66 788	76.35 793	53.24 793	33.80 789	28.29 787	29.84 788	43.58 789	37.86 794	43.84 794	53.39 794	20.34 785	18.69 787	21.06 781	21.00 784	28.25 785	25.34 786

CasAABBNet	38.33 785	38.46 789	50.35 791	44.75 789	41.84 783	56.68 789	76.37 795	53.22 792	33.83 790	28.31 790	29.54 785	43.62 792	37.71 792	43.84 794	53.41 795	20.30 782	18.70 788	21.07 782	21.07 786	28.24 784	25.34 786

RAFT-FEzeroshot	38.32 783	38.45 787	50.28 788	44.74 787	41.87 784	56.68 789	76.38 796	53.24 793	33.76 787	28.29 787	29.37 783	43.69 793	37.66 790	43.83 791	53.41 795	20.32 783	18.70 788	21.07 782	21.07 786	28.25 785	25.35 788

RAFT-FE	38.32 783	38.45 787	50.28 788	44.74 787	41.87 784	56.68 789	76.38 796	53.24 793	33.76 787	28.29 787	29.37 783	43.69 793	37.66 790	43.83 791	53.41 795	20.32 783	18.70 788	21.07 782	21.07 786	28.25 785	25.35 788

Selective-RAFT-Error	38.39 788	38.47 791	50.44 793	44.73 786	41.97 788	56.68 789	76.38 796	53.24 793	33.92 791	28.34 791	29.85 789	43.60 790	38.20 795	43.75 790	53.34 792	20.38 786	18.70 788	21.09 786	21.05 785	28.30 788	25.43 790

zzzzzz3	61.80 801	59.14 800	84.88 801	83.84 796	80.20 797	82.87 798	99.25 799	85.10 801	52.26 801	43.57 796	48.41 798	77.21 802	69.20 802	65.22 801	79.68 802	33.72 796	28.30 796	35.17 793	34.66 794	50.16 796	43.13 795

zzz1	61.79 800	59.16 801	84.91 802	83.86 797	80.22 798	82.74 797	99.25 799	85.15 802	52.28 802	43.59 797	48.47 799	77.02 801	69.19 801	65.23 802	79.63 801	33.72 796	28.30 796	35.17 793	34.66 794	50.16 796	43.13 795

zzzz2	57.17 798	57.86 798	75.47 799	67.94 794	62.74 792	84.92 799	114.99 801	79.18 799	50.68 799	42.39 794	44.33 794	61.67 797	53.81 798	65.07 799	79.30 799	30.51 790	28.15 794	31.78 789	32.01 791	42.61 793	38.08 792

noway5	57.17 798	57.86 798	75.47 799	67.94 794	62.74 792	84.92 799	114.99 801	79.18 799	50.68 799	42.39 794	44.33 794	61.67 797	53.81 798	65.07 799	79.30 799	30.51 790	28.15 794	31.78 789	32.01 791	42.61 793	38.08 792

RSGM-EC	88.84 802	82.86 802	51.22 795	105.38 798	99.51 802	94.51 801	125.67 803	90.02 803	46.43 796	45.14 800	57.50 802	101.22 803	88.55 803	154.40 803	153.26 804	105.54 801	59.55 804	113.88 800	53.02 799	92.89 803	56.17 800

acva	88.84 802	82.86 802	51.22 795	105.38 798	99.51 802	94.51 801	125.67 803	90.02 803	46.43 796	45.14 800	57.50 802	101.22 803	88.55 803	154.40 803	153.26 804	105.54 801	59.55 804	113.88 800	53.02 799	92.89 803	56.17 800

test_example2	192.40 805	210.76 805	206.48 805	199.83 805	204.73 805	172.94 804	183.52 805	133.93 805	133.41 805	191.38 806	196.19 805	187.13 806	178.77 805	205.33 805	208.00 806	222.09 806	238.72 806	186.54 806	190.54 806	227.34 806	170.31 806

PML	51.67 794	36.25 784	13.28 747	7.46 764	20.81 774	108.69 803	232.22 806	8.72 756	27.82 783	87.01 804	269.67 806	69.67 800	61.95 800	24.76 783	14.20 762	9.74 775	3.40 767	9.62 773	4.70 769	18.74 780	4.72 763

ccccc	497.63 806	492.34 806	595.97 806	530.87 806	530.37 806	478.08 806	442.62 807	491.76 807	343.70 807	448.18 807	520.80 807	476.12 807	550.57 807	541.64 807	605.32 807	663.49 807	459.54 807	353.94 807	309.79 807	586.66 807	530.90 807

Low-res two-view benchmark