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

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 2	0.22 1	0.33 89	0.23 223	0.16 9	0.19 27	0.21 1	0.23 25	0.24 57	0.18 15	0.17 6	0.11 1	0.36 101	0.21 39	0.11 31	0.09 18	0.15 213	0.14 272	0.10 5	0.10 6

CAR	0.20 17	0.14 8	0.28 46	0.30 20	0.19 85	0.26 84	0.18 13	0.42 98	0.28 64	0.23 48	0.26 77	0.17 6	0.14 2	0.30 29	0.22 66	0.12 55	0.09 18	0.12 47	0.10 71	0.11 33	0.12 125

MSE-Stereo	0.20 17	0.14 8	0.28 46	0.30 20	0.19 85	0.26 84	0.18 13	0.42 98	0.28 64	0.20 19	0.26 77	0.17 6	0.14 2	0.31 42	0.21 39	0.12 55	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.11 33	0.12 125

BLMT-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 2	0.33 89	0.20 127	0.16 9	0.22 97	0.21 1	0.23 25	0.14 1	0.18 15	0.16 3	0.14 2	0.26 5	0.22 66	0.10 9	0.09 18	0.14 159	0.13 234	0.10 5	0.11 59

111111	0.22 50	0.15 46	0.29 59	0.37 200	0.23 223	0.21 31	0.19 27	0.46 133	0.29 73	0.20 19	0.20 21	0.29 129	0.14 2	0.44 167	0.22 66	0.14 156	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.12 88	0.12 125

MLG-Stereo_test2	0.18 4	0.14 8	0.26 26	0.31 36	0.17 28	0.24 55	0.17 3	0.27 7	0.15 3	0.18 11	0.19 17	0.22 51	0.14 2	0.32 53	0.19 5	0.13 104	0.09 18	0.12 47	0.09 8	0.11 33	0.10 6

dual_stereo	0.20 17	0.15 46	0.27 34	0.32 65	0.17 28	0.16 9	0.20 46	0.30 18	0.21 19	0.24 57	0.20 21	0.25 94	0.14 2	0.55 255	0.25 140	0.14 156	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.10 5	0.10 6

MGA	0.20 17	0.14 8	0.29 59	0.30 20	0.20 127	0.29 138	0.18 13	0.36 52	0.27 60	0.20 19	0.22 38	0.19 25	0.15 8	0.31 42	0.21 39	0.13 104	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.11 33	0.12 125

monster-pro	0.20 17	0.14 8	0.27 34	0.31 36	0.16 13	0.22 34	0.21 72	0.39 64	0.34 121	0.20 19	0.25 63	0.17 6	0.15 8	0.40 131	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

MonStereo	0.20 17	0.14 8	0.27 34	0.31 36	0.16 13	0.22 34	0.21 72	0.39 64	0.34 121	0.20 19	0.25 63	0.18 17	0.15 8	0.40 131	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

Monster-pub-eth3d	0.20 17	0.14 8	0.27 34	0.31 36	0.16 13	0.22 34	0.21 72	0.39 64	0.34 121	0.20 19	0.25 63	0.17 6	0.15 8	0.40 131	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

IGEV	0.21 41	0.13 2	0.25 7	0.31 36	0.20 127	0.22 34	0.19 27	0.42 98	0.30 86	0.22 42	0.34 149	0.20 34	0.15 8	0.32 53	0.19 5	0.12 55	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.10 5	0.10 6

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.14 8	0.28 46	0.34 100	0.17 28	0.24 55	0.17 3	0.27 7	0.13 1	0.18 11	0.14 2	0.23 61	0.15 8	0.32 53	0.20 23	0.12 55	0.09 18	0.13 100	0.09 8	0.10 5	0.10 6

MLG-Stereo	0.18 4	0.14 8	0.28 46	0.34 100	0.16 13	0.26 84	0.17 3	0.31 22	0.15 3	0.19 16	0.15 4	0.23 61	0.15 8	0.32 53	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 100	0.09 8	0.10 5	0.10 6

AIO_rvc	0.24 80	0.17 100	0.37 182	0.35 132	0.20 127	0.26 84	0.33 322	0.45 121	0.23 25	0.26 78	0.25 63	0.33 166	0.15 8	0.55 255	0.24 117	0.12 55	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.11 59

MonSter	0.20 17	0.14 8	0.27 34	0.31 36	0.16 13	0.22 34	0.21 72	0.39 64	0.34 121	0.20 19	0.25 63	0.18 17	0.15 8	0.39 122	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

Monster-pub-mixall	0.20 17	0.14 8	0.27 34	0.31 36	0.17 28	0.20 23	0.17 3	0.43 104	0.24 31	0.23 48	0.21 30	0.17 6	0.16 17	0.46 186	0.19 5	0.13 104	0.10 69	0.11 4	0.08 1	0.10 5	0.12 125

LG-Stereo	0.25 102	0.18 146	0.43 262	0.40 299	0.20 127	0.22 34	0.26 174	0.33 29	0.39 164	0.27 93	0.45 201	0.22 51	0.16 17	0.38 116	0.28 212	0.11 31	0.12 279	0.17 297	0.15 305	0.13 136	0.10 6

MCSU-Stereo	0.20 17	0.13 2	0.25 7	0.31 36	0.14 2	0.34 218	0.24 126	0.32 24	0.20 15	0.27 93	0.35 155	0.22 51	0.17 19	0.29 20	0.21 39	0.11 31	0.09 18	0.10 1	0.08 1	0.10 5	0.11 59

PSi22a	0.17 1	0.14 8	0.23 2	0.28 3	0.15 5	0.17 12	0.18 13	0.28 15	0.15 3	0.15 2	0.13 1	0.22 51	0.17 19	0.23 1	0.19 5	0.13 104	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.10 6

MatchStereo	0.20 17	0.14 8	0.25 7	0.28 3	0.15 5	0.17 12	0.20 46	0.35 48	0.29 73	0.21 28	0.36 163	0.18 17	0.17 19	0.33 67	0.25 140	0.14 156	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.11 33	0.11 59
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
HiDET	0.20 17	0.14 8	0.27 34	0.30 20	0.19 85	0.24 55	0.19 27	0.39 64	0.27 60	0.21 28	0.23 45	0.27 116	0.17 19	0.32 53	0.24 117	0.12 55	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.11 59

S2M2_XL	0.19 12	0.18 146	0.28 46	0.27 2	0.20 127	0.15 4	0.16 2	0.23 3	0.16 6	0.21 28	0.26 77	0.17 6	0.17 19	0.24 2	0.21 39	0.17 343	0.16 452	0.15 213	0.14 272	0.15 247	0.12 125
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L1	0.18 4	0.14 8	0.29 59	0.31 36	0.21 155	0.19 20	0.19 27	0.30 18	0.20 15	0.16 3	0.15 4	0.19 25	0.17 19	0.35 91	0.20 23	0.13 104	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.11 33	0.10 6

MLG-Stereo_test3	0.20 17	0.14 8	0.28 46	0.33 89	0.17 28	0.38 265	0.18 13	0.32 24	0.22 21	0.25 67	0.16 8	0.25 94	0.17 19	0.32 53	0.21 39	0.13 104	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.11 33	0.11 59

IGEV-Stereo++	0.22 50	0.16 72	0.29 59	0.38 225	0.20 127	0.22 34	0.18 13	0.44 113	0.36 138	0.23 48	0.29 106	0.24 81	0.17 19	0.28 13	0.23 96	0.12 55	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.12 88	0.11 59

AIO-Stereo	0.26 124	0.19 197	0.36 162	0.39 256	0.18 50	0.28 121	0.30 255	0.52 177	0.29 73	0.30 131	0.31 124	0.32 157	0.17 19	0.55 255	0.23 96	0.13 104	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.13 136	0.11 59

derf	0.20 17	0.15 46	0.28 46	0.32 65	0.19 85	0.21 31	0.18 13	0.31 22	0.26 45	0.18 11	0.21 30	0.27 116	0.18 28	0.33 67	0.21 39	0.12 55	0.11 194	0.11 4	0.09 8	0.09 1	0.11 59

qqai	0.20 17	0.15 46	0.30 70	0.32 65	0.19 85	0.22 34	0.18 13	0.32 24	0.27 60	0.18 11	0.20 21	0.28 123	0.18 28	0.34 82	0.21 39	0.13 104	0.11 194	0.12 47	0.09 8	0.09 1	0.11 59

quiztm	0.30 185	0.20 242	0.38 193	0.40 299	0.24 273	0.27 105	0.32 304	0.68 287	0.47 235	0.45 245	0.60 275	0.39 217	0.18 28	0.42 149	0.27 189	0.14 156	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.14 189	0.12 125

DepthFocus	0.20 17	0.13 2	0.31 80	0.29 8	0.24 273	0.18 14	0.20 46	0.27 7	0.18 8	0.24 57	0.25 63	0.15 1	0.18 28	0.27 9	0.19 5	0.15 236	0.12 279	0.17 297	0.17 394	0.13 136	0.10 6

Selective-IGEV-i32	0.25 102	0.18 146	0.37 182	0.37 200	0.20 127	0.27 105	0.25 149	0.59 223	0.25 38	0.27 93	0.26 77	0.34 173	0.18 28	0.62 334	0.23 96	0.12 55	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.13 136	0.11 59

LACA1	0.19 12	0.16 72	0.27 34	0.29 8	0.14 2	0.26 84	0.22 97	0.27 7	0.19 10	0.20 19	0.16 8	0.19 25	0.18 28	0.31 42	0.21 39	0.14 156	0.10 69	0.11 4	0.10 71	0.11 33	0.10 6

Test_v1	0.20 17	0.14 8	0.23 2	0.29 8	0.18 50	0.24 55	0.21 72	0.41 90	0.32 106	0.21 28	0.22 38	0.17 6	0.18 28	0.35 91	0.20 23	0.13 104	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.10 5	0.10 6

DispViT+	0.23 66	0.15 46	0.29 59	0.30 20	0.18 50	0.18 14	0.20 46	0.61 235	0.45 219	0.29 121	0.26 77	0.23 61	0.18 28	0.47 199	0.24 117	0.13 104	0.10 69	0.10 1	0.08 1	0.10 5	0.11 59

LCMNet	0.22 50	0.14 8	0.26 26	0.30 20	0.20 127	0.26 84	0.19 27	0.40 82	0.45 219	0.21 28	0.21 30	0.27 116	0.18 28	0.38 116	0.24 117	0.12 55	0.12 279	0.11 4	0.09 8	0.09 1	0.11 59

252Zero-FE	0.21 41	0.16 72	0.29 59	0.34 100	0.19 85	0.23 47	0.18 13	0.43 104	0.35 131	0.23 48	0.22 38	0.19 25	0.18 28	0.29 20	0.23 96	0.14 156	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.10 5	0.11 59

LG-Stereo_L2	0.19 12	0.14 8	0.30 70	0.31 36	0.20 127	0.20 23	0.18 13	0.33 29	0.22 21	0.19 16	0.15 4	0.20 34	0.18 28	0.34 82	0.20 23	0.13 104	0.09 18	0.13 100	0.09 8	0.11 33	0.09 1

DEFOM-Stereo	0.23 66	0.16 72	0.29 59	0.34 100	0.20 127	0.59 427	0.20 46	0.32 24	0.31 95	0.23 48	0.19 17	0.18 17	0.18 28	0.42 149	0.22 66	0.12 55	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.11 33	0.12 125

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 497	3.08 704	2.41 664	0.32 65	0.18 50	0.29 138	0.20 46	0.39 64	0.33 114	0.29 121	0.25 63	0.18 17	0.18 28	0.32 53	0.22 66	1.08 678	0.09 18	0.17 297	0.16 336	0.15 247	0.96 670

Selective-IGEV	0.25 102	0.18 146	0.37 182	0.37 200	0.20 127	0.27 105	0.25 149	0.59 223	0.25 38	0.27 93	0.26 77	0.34 173	0.18 28	0.62 334	0.23 96	0.12 55	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.13 136	0.11 59

EGLCR-Stereo	0.27 144	0.17 100	0.36 162	0.35 132	0.21 155	0.37 257	0.20 46	0.58 216	0.37 149	0.29 121	0.28 96	0.42 244	0.18 28	0.47 199	0.27 189	0.14 156	0.10 69	0.16 249	0.14 272	0.13 136	0.12 125

mm2	0.19 12	0.14 8	0.25 7	0.30 20	0.19 85	0.15 4	0.19 27	0.33 29	0.26 45	0.16 3	0.20 21	0.29 129	0.19 43	0.31 42	0.21 39	0.12 55	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.10 6

mm1	0.19 12	0.14 8	0.25 7	0.30 20	0.19 85	0.15 4	0.19 27	0.27 7	0.26 45	0.16 3	0.20 21	0.29 129	0.19 43	0.31 42	0.21 39	0.12 55	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.10 6

PointNet	0.21 41	0.15 46	0.27 34	0.32 65	0.19 85	0.29 138	0.24 126	0.27 7	0.28 64	0.16 3	0.24 56	0.29 129	0.19 43	0.35 91	0.20 23	0.13 104	0.11 194	0.13 100	0.10 71	0.11 33	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.27 144	0.17 100	0.33 101	0.34 100	0.23 223	0.35 227	0.31 285	0.49 155	0.49 243	0.39 204	0.51 232	0.25 94	0.19 43	0.30 29	0.25 140	0.13 104	0.10 69	0.15 213	0.12 184	0.11 33	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.27 144	0.17 100	0.34 118	0.34 100	0.22 183	0.33 205	0.30 255	0.46 133	0.47 235	0.40 220	0.54 253	0.24 81	0.19 43	0.37 106	0.24 117	0.12 55	0.10 69	0.15 213	0.12 184	0.11 33	0.11 59

PipStereo	0.18 4	0.14 8	0.25 7	0.29 8	0.15 5	0.14 2	0.19 27	0.28 15	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.29 129	0.19 43	0.27 9	0.21 39	0.12 55	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.11 59

Foundation-i32	0.17 1	0.14 8	0.23 2	0.28 3	0.13 1	0.15 4	0.19 27	0.27 7	0.14 2	0.16 3	0.14 2	0.23 61	0.19 43	0.24 2	0.21 39	0.13 104	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.09 1

BStereo	0.28 163	0.18 146	1.08 591	0.34 100	0.22 183	0.22 34	0.33 322	0.39 64	0.42 196	0.26 78	0.25 63	0.26 103	0.19 43	0.44 167	0.30 247	0.10 9	0.12 279	0.12 47	0.16 336	0.12 88	0.15 272

Wave_Phase_stereo	0.32 212	0.18 146	1.08 591	0.34 100	0.22 183	0.69 489	0.33 322	0.57 211	0.42 196	0.26 78	0.25 63	0.26 103	0.19 43	0.44 167	0.30 247	0.10 9	0.12 279	0.12 47	0.16 336	0.12 88	0.15 272

VIP-Stereo	0.25 102	0.18 146	0.33 101	0.32 65	0.21 155	0.63 447	0.19 27	0.33 29	0.38 154	0.24 57	0.31 124	0.27 116	0.19 43	0.49 219	0.23 96	0.13 104	0.10 69	0.13 100	0.09 8	0.12 88	0.10 6

AdaDepth	0.23 66	0.18 146	0.36 162	0.38 225	0.19 85	0.33 205	0.22 97	0.35 48	0.24 31	0.22 42	0.21 30	0.20 34	0.19 43	0.59 291	0.21 39	0.10 9	0.11 194	0.13 100	0.10 71	0.11 33	0.13 185

4.5_new	0.21 41	0.20 242	0.31 80	0.31 36	0.18 50	0.24 55	0.26 174	0.34 44	0.29 73	0.33 154	0.29 106	0.19 25	0.19 43	0.30 29	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.12 47	0.11 143	0.14 189	0.10 6

4.5w-stereo	0.21 41	0.20 242	0.31 80	0.31 36	0.18 50	0.24 55	0.26 174	0.34 44	0.29 73	0.33 154	0.29 106	0.19 25	0.19 43	0.30 29	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.12 47	0.11 143	0.14 189	0.10 6

2.5w	0.22 50	0.18 146	0.34 118	0.32 65	0.18 50	0.31 170	0.27 189	0.33 29	0.24 31	0.29 121	0.35 155	0.18 17	0.19 43	0.41 138	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.10 71	0.12 88	0.10 6

monsterstereo	0.23 66	0.15 46	0.28 46	0.35 132	0.19 85	0.22 34	0.20 46	0.38 61	0.37 149	0.34 167	0.40 183	0.19 25	0.19 43	0.46 186	0.22 66	0.11 31	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.13 136	0.09 1

LG-G_1	0.22 50	0.14 8	0.31 80	0.34 100	0.16 13	0.52 375	0.17 3	0.36 52	0.20 15	0.21 28	0.22 38	0.26 103	0.19 43	0.37 106	0.20 23	0.14 156	0.10 69	0.13 100	0.09 8	0.11 33	0.11 59

LG-G	0.22 50	0.14 8	0.31 80	0.34 100	0.16 13	0.52 375	0.17 3	0.36 52	0.20 15	0.21 28	0.22 38	0.26 103	0.19 43	0.37 106	0.20 23	0.14 156	0.10 69	0.13 100	0.09 8	0.11 33	0.11 59

FoundationStereo	0.18 4	0.15 46	0.26 26	0.31 36	0.17 28	0.23 47	0.20 46	0.24 5	0.16 6	0.19 16	0.16 8	0.21 42	0.19 43	0.27 9	0.22 66	0.14 156	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.10 5	0.10 6

RAStereo	0.25 102	0.17 100	0.33 101	0.40 299	0.21 155	0.24 55	0.26 174	0.45 121	0.46 227	0.23 48	0.34 149	0.30 144	0.19 43	0.34 82	0.26 165	0.15 236	0.12 279	0.16 249	0.13 234	0.14 189	0.11 59

test_for_model	0.27 144	0.17 100	0.34 118	0.34 100	0.23 223	0.35 227	0.31 285	0.49 155	0.49 243	0.39 204	0.51 232	0.25 94	0.19 43	0.30 29	0.25 140	0.13 104	0.10 69	0.15 213	0.12 184	0.11 33	0.11 59

MSKI-zero shot	0.33 220	0.19 197	0.36 162	0.41 330	0.22 183	0.32 189	0.22 97	0.65 263	0.45 219	0.52 277	0.64 290	0.60 362	0.19 43	0.78 476	0.27 189	0.14 156	0.11 194	0.14 159	0.10 71	0.13 136	0.13 185

CAS	0.37 282	0.13 2	0.27 34	1.34 675	0.31 481	0.46 349	0.38 410	0.50 164	0.48 239	0.35 170	0.52 242	0.24 81	0.19 43	0.30 29	0.28 212	1.03 677	0.08 1	0.12 47	0.08 1	0.12 88	0.28 548

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.27 144	0.17 100	0.33 101	0.34 100	0.22 183	0.34 218	0.31 285	0.50 164	0.51 257	0.39 204	0.54 253	0.24 81	0.20 65	0.30 29	0.24 117	0.12 55	0.09 18	0.15 213	0.12 184	0.11 33	0.11 59

PSi22b	0.18 4	0.14 8	0.25 7	0.29 8	0.15 5	0.15 4	0.18 13	0.27 7	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.31 148	0.20 65	0.26 5	0.21 39	0.12 55	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

LACA2	0.21 41	0.16 72	0.28 46	0.30 20	0.15 5	0.29 138	0.29 233	0.32 24	0.23 25	0.22 42	0.23 45	0.28 123	0.20 65	0.35 91	0.19 5	0.13 104	0.10 69	0.10 1	0.09 8	0.13 136	0.10 6

GEAStereo	0.24 80	0.16 72	0.31 80	0.35 132	0.26 343	0.35 227	0.29 233	0.46 133	0.30 86	0.27 93	0.29 106	0.24 81	0.20 65	0.33 67	0.22 66	0.18 385	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.14 189	0.13 185

GSStereo	0.24 80	0.16 72	0.31 80	0.35 132	0.26 343	0.35 227	0.29 233	0.50 164	0.29 73	0.30 131	0.29 106	0.23 61	0.20 65	0.33 67	0.22 66	0.16 288	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.14 189	0.13 185

GS-Stereo							0.29 233	0.50 164	0.29 73	0.30 131	0.29 106	0.23 61	0.20 65	0.33 67	0.22 66	0.16 288	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.14 189	0.13 185

monsters	0.22 50	0.14 8	0.28 46	0.32 65	0.19 85	0.24 55	0.19 27	0.46 133	0.34 121	0.37 183	0.30 117	0.16 3	0.20 65	0.45 176	0.20 23	0.12 55	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.11 59

SCV_C0	0.28 163	0.20 242	0.40 218	0.36 170	0.25 305	0.23 47	0.28 214	0.60 228	0.41 189	0.31 142	0.36 163	0.37 198	0.20 65	0.61 311	0.23 96	0.13 104	0.11 194	0.13 100	0.11 143	0.16 315	0.13 185

GIP-stereo	0.25 102	0.19 197	0.32 94	0.38 225	0.25 305	0.26 84	0.20 46	0.50 164	0.41 189	0.25 67	0.39 179	0.35 185	0.20 65	0.33 67	0.22 66	0.16 288	0.11 194	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.12 125

mms	0.27 144	0.21 281	0.36 162	0.38 225	0.25 305	0.31 170	0.32 304	0.43 104	0.33 114	0.29 121	0.34 149	0.34 173	0.20 65	0.48 209	0.26 165	0.13 104	0.11 194	0.16 249	0.13 234	0.15 247	0.13 185

RSM	0.26 124	0.19 197	0.35 138	0.37 200	0.21 155	0.27 105	0.33 322	0.55 198	0.28 64	0.26 78	0.25 63	0.38 206	0.20 65	0.59 291	0.23 96	0.12 55	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.14 189	0.11 59

RAFT-Stereo-weight	0.33 220	0.19 197	0.36 162	0.39 256	0.23 223	0.28 121	0.29 233	0.69 299	0.83 433	0.55 289	0.51 232	0.58 347	0.20 65	0.48 209	0.30 247	0.13 104	0.10 69	0.14 159	0.12 184	0.13 136	0.12 125

gcap-zeroshot	0.26 124	0.17 100	0.34 118	0.33 89	0.23 223	0.35 227	0.31 285	0.49 155	0.48 239	0.38 192	0.50 223	0.26 103	0.20 65	0.28 13	0.25 140	0.13 104	0.09 18	0.15 213	0.12 184	0.11 33	0.11 59

testlalala	0.26 124	0.17 100	0.34 118	0.33 89	0.23 223	0.35 227	0.31 285	0.49 155	0.48 239	0.38 192	0.50 223	0.26 103	0.20 65	0.28 13	0.25 140	0.13 104	0.09 18	0.15 213	0.12 184	0.11 33	0.11 59

LGCAT	0.20 17	0.14 8	0.25 7	0.29 8	0.19 85	0.14 2	0.19 27	0.24 5	0.19 10	0.27 93	0.20 21	0.20 34	0.21 79	0.34 82	0.22 66	0.23 515	0.19 527	0.11 4	0.14 272	0.10 5	0.19 405

LiteMatch*	0.21 41	0.15 46	0.33 101	0.31 36	0.23 223	0.24 55	0.21 72	0.33 29	0.33 114	0.21 28	0.19 17	0.24 81	0.21 79	0.32 53	0.21 39	0.13 104	0.11 194	0.13 100	0.10 71	0.11 33	0.12 125

GeoVLM	0.20 17	0.14 8	0.25 7	0.30 20	0.19 85	0.28 121	0.19 27	0.33 29	0.26 45	0.21 28	0.20 21	0.29 129	0.21 79	0.30 29	0.22 66	0.12 55	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.11 59

MonSter++	0.20 17	0.14 8	0.25 7	0.30 20	0.20 127	0.28 121	0.19 27	0.33 29	0.26 45	0.21 28	0.20 21	0.28 123	0.21 79	0.31 42	0.22 66	0.12 55	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.10 6

CSFM-Stereo	0.20 17	0.14 8	0.24 6	0.31 36	0.17 28	0.29 138	0.20 46	0.40 82	0.24 31	0.23 48	0.21 30	0.26 103	0.21 79	0.32 53	0.21 39	0.13 104	0.12 279	0.12 47	0.09 8	0.10 5	0.10 6

DLNR-FE	20.09 715	36.45 722	38.39 720	170.32 736	60.71 730	0.23 47	0.20 46	13.60 712	0.40 179	0.45 245	0.66 299	0.42 244	0.21 79	0.64 354	0.32 270	5.49 710	0.10 69	0.15 213	0.11 143	72.83 735	0.13 185

2w_stereo	0.23 66	0.19 197	0.33 101	0.33 89	0.17 28	0.28 121	0.37 392	0.40 82	0.36 138	0.33 154	0.33 138	0.17 6	0.21 79	0.30 29	0.23 96	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.10 71	0.12 88	0.11 59

LGtest1	0.20 17	0.15 46	0.30 70	0.35 132	0.17 28	0.26 84	0.17 3	0.33 29	0.21 19	0.21 28	0.16 8	0.23 61	0.21 79	0.33 67	0.20 23	0.15 236	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.11 59

GREAT-IGEV	0.23 66	0.15 46	0.33 101	0.30 20	0.23 223	0.20 23	0.26 174	0.35 48	0.34 121	0.21 28	0.31 124	0.22 51	0.21 79	0.50 224	0.22 66	0.12 55	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.13 136	0.12 125
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
StereoAnything_RVC	0.22 50	0.85 651	0.41 228	0.28 3	0.16 13	0.23 47	0.18 13	0.23 3	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.21 79	0.32 53	0.19 5	0.16 288	0.09 18	0.12 47	0.09 8	0.16 315	0.10 6

AIO_test	0.24 80	0.17 100	0.33 101	0.35 132	0.21 155	0.31 170	0.38 410	0.45 121	0.26 45	0.26 78	0.28 96	0.32 157	0.21 79	0.40 131	0.26 165	0.13 104	0.10 69	0.13 100	0.11 143	0.13 136	0.11 59

IGEV-RUCA	0.26 124	0.16 72	0.36 162	0.40 299	0.27 387	0.32 189	0.20 46	0.39 64	0.36 138	0.27 93	0.31 124	0.25 94	0.21 79	0.50 224	0.24 117	0.20 448	0.11 194	0.13 100	0.10 71	0.17 348	0.16 308

RSM++	0.26 124	0.19 197	0.36 162	0.37 200	0.21 155	0.28 121	0.29 233	0.54 191	0.34 121	0.26 78	0.23 45	0.36 195	0.21 79	0.52 240	0.24 117	0.12 55	0.11 194	0.14 159	0.12 184	0.14 189	0.11 59

CAS++	0.33 220	0.25 404	0.39 205	0.38 225	0.26 343	0.32 189	0.24 126	0.87 412	0.53 270	0.48 264	0.46 206	0.26 103	0.21 79	0.50 224	0.26 165	0.23 515	0.20 537	0.22 485	0.17 394	0.21 451	0.17 357
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DLNR_Zeroshot_test	20.12 716	36.36 721	38.38 719	170.13 735	62.28 731	0.22 34	0.20 46	13.43 711	0.40 179	0.45 245	0.66 299	0.42 244	0.21 79	0.64 354	0.32 270	5.57 711	0.10 69	0.15 213	0.11 143	72.31 734	0.13 185

DF	0.27 144	0.16 72	0.41 228	0.36 170	0.19 85	0.28 121	0.25 149	0.44 113	0.29 73	0.31 142	0.49 221	0.50 298	0.22 94	0.51 235	0.21 39	0.15 236	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.13 185

LACA3	0.21 41	0.18 146	0.27 34	0.29 8	0.15 5	0.32 189	0.25 149	0.30 18	0.22 21	0.24 57	0.21 30	0.21 42	0.22 94	0.45 176	0.19 5	0.13 104	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.09 1

gcap_with_dpt	0.26 124	0.17 100	0.35 138	0.35 132	0.21 155	0.35 227	0.35 363	0.45 121	0.42 196	0.39 204	0.54 253	0.23 61	0.22 94	0.29 20	0.24 117	0.12 55	0.09 18	0.15 213	0.12 184	0.11 33	0.11 59

Replicate-Monster	0.27 144	0.16 72	1.15 600	0.30 20	0.17 28	0.38 265	0.19 27	0.44 113	0.40 179	0.24 57	0.21 30	0.23 61	0.22 94	0.47 199	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.12 47	0.09 8	0.09 1	0.18 390

qwe	0.23 66	0.18 146	0.30 70	0.31 36	0.18 50	0.29 138	0.22 97	0.39 64	0.33 114	0.37 183	0.30 117	0.20 34	0.22 94	0.45 176	0.22 66	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.10 71	0.12 88	0.10 6

HART	0.30 185	0.17 100	0.33 101	0.41 330	0.21 155	0.32 189	0.26 174	0.67 281	0.32 106	0.33 154	0.66 299	0.41 233	0.22 94	0.58 282	0.25 140	0.12 55	0.11 194	0.15 213	0.11 143	0.15 247	0.12 125

fffft	0.26 124	0.18 146	0.39 205	0.37 200	0.23 223	0.29 138	0.35 363	0.46 133	0.26 45	0.37 183	0.23 45	0.27 116	0.22 94	0.55 255	0.28 212	0.12 55	0.09 18	0.16 249	0.13 234	0.13 136	0.13 185
1: 1. 1
U	3.17 686	0.17 100	0.35 138	0.41 330	0.71 655	57.93 733	0.20 46	0.43 104	0.39 164	0.26 78	0.23 45	0.23 61	0.22 94	0.26 5	0.22 66	0.16 288	0.10 69	0.74 662	0.13 234	0.13 136	0.11 59

IGEV-Stereo+	0.25 102	0.15 46	0.28 46	0.32 65	0.19 85	0.13 1	0.17 3	0.29 17	0.30 86	0.22 42	0.15 4	0.22 51	0.22 94	0.42 149	0.22 66	0.14 156	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.15 247	1.09 677

IGEV++	0.25 102	0.17 100	0.35 138	0.40 299	0.23 223	0.24 55	0.23 118	0.56 206	0.24 31	0.29 121	0.36 163	0.30 144	0.22 94	0.33 67	0.29 229	0.14 156	0.10 69	0.14 159	0.10 71	0.13 136	0.14 231

4D-IteraStereo	0.33 220	0.19 197	0.43 262	0.40 299	0.24 273	0.32 189	0.27 189	0.59 223	0.72 350	0.66 342	0.53 249	0.42 244	0.22 94	0.46 186	0.30 247	0.14 156	0.09 18	0.20 426	0.16 336	0.16 315	0.12 125

DN	0.31 202	0.19 197	0.35 138	0.39 256	0.27 387	0.35 227	0.27 189	0.57 211	0.58 289	0.33 154	0.43 194	0.50 298	0.23 105	0.41 138	0.24 117	0.21 465	0.14 396	0.16 249	0.13 234	0.17 348	0.19 405

asda	0.22 50	0.19 197	0.31 80	0.32 65	0.18 50	0.24 55	0.23 118	0.38 61	0.29 73	0.28 109	0.24 56	0.18 17	0.23 105	0.41 138	0.22 66	0.09 1	0.08 1	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

asd	0.22 50	0.18 146	0.31 80	0.32 65	0.18 50	0.26 84	0.22 97	0.37 58	0.25 38	0.32 147	0.23 45	0.19 25	0.23 105	0.46 186	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.10 71	0.12 88	0.10 6

SCV	0.27 144	0.20 242	0.37 182	0.36 170	0.22 183	0.27 105	0.33 322	0.65 263	0.31 95	0.25 67	0.29 106	0.37 198	0.23 105	0.52 240	0.23 96	0.19 426	0.11 194	0.14 159	0.11 143	0.15 247	0.12 125

ours_stereo	0.27 144	0.22 316	0.35 138	0.38 225	0.24 273	0.30 153	0.32 304	0.46 133	0.39 164	0.27 93	0.34 149	0.35 185	0.23 105	0.49 219	0.27 189	0.13 104	0.11 194	0.16 249	0.12 184	0.14 189	0.12 125

CES	0.29 175	0.15 46	0.25 7	0.31 36	0.71 655	0.36 245	0.27 189	0.51 170	0.47 235	0.34 167	0.48 214	0.27 116	0.23 105	0.40 131	0.24 117	0.13 104	0.11 194	0.12 47	0.08 1	0.13 136	0.32 573

GLC_STEREO	0.30 185	0.20 242	0.28 46	0.44 442	0.19 85	0.31 170	0.25 149	0.49 155	0.43 208	0.37 183	0.47 212	0.40 225	0.23 105	0.51 235	0.37 324	0.15 236	0.18 504	0.19 388	0.16 336	0.16 315	0.14 231

iRaftStereo_RVC	0.33 220	0.20 242	0.40 218	0.40 299	0.23 223	0.31 170	0.29 233	0.70 313	0.55 274	0.49 268	0.66 299	0.37 198	0.23 105	0.47 199	0.33 281	0.14 156	0.11 194	0.19 388	0.17 394	0.16 315	0.13 185

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.30 185	0.57 619	1.38 625	0.32 65	0.20 127	0.21 31	0.21 72	0.47 148	0.29 73	0.23 48	0.32 135	0.25 94	0.24 113	0.32 53	0.20 23	0.12 55	0.11 194	0.12 47	0.10 71	0.11 33	0.13 185

Zero-FE251	0.24 80	0.17 100	0.33 101	0.34 100	0.20 127	0.44 336	0.19 27	0.40 82	0.26 45	0.28 109	0.30 117	0.38 206	0.24 113	0.33 67	0.23 96	0.15 236	0.11 194	0.13 100	0.10 71	0.11 33	0.11 59

SMoEStereo_RVC	0.27 144	0.20 242	0.37 182	0.36 170	0.23 223	0.36 245	0.31 285	0.43 104	0.36 138	0.38 192	0.30 117	0.32 157	0.24 113	0.56 265	0.24 117	0.12 55	0.10 69	0.16 249	0.12 184	0.12 88	0.12 125

999	0.28 163	0.17 100	0.38 193	0.37 200	0.25 305	0.30 153	0.27 189	0.55 198	0.42 196	0.26 78	0.31 124	0.39 217	0.24 113	0.65 366	0.26 165	0.14 156	0.11 194	0.15 213	0.12 184	0.12 88	0.15 272

tg	0.34 237	0.19 197	0.40 218	0.40 299	0.23 223	0.38 265	0.26 174	0.74 353	0.60 298	0.48 264	0.65 294	0.42 244	0.24 113	0.57 277	0.33 281	0.14 156	0.10 69	0.18 351	0.17 394	0.14 189	0.12 125

MGS-Stereo	0.29 175	0.20 242	0.42 244	0.37 200	0.24 273	0.37 257	0.30 255	0.40 82	0.50 250	0.32 147	0.51 232	0.40 225	0.24 113	0.45 176	0.28 212	0.16 288	0.12 279	0.15 213	0.13 234	0.15 247	0.14 231

CASnet	0.30 185	0.20 242	0.34 118	0.42 370	0.17 28	0.25 76	0.24 126	0.53 183	0.56 276	0.54 287	0.54 253	0.39 217	0.24 113	0.41 138	0.26 165	0.15 236	0.10 69	0.22 485	0.18 426	0.18 385	0.12 125
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.36 260	0.25 404	0.52 371	0.43 415	0.27 387	0.36 245	0.27 189	0.70 313	0.46 227	0.55 289	0.53 249	0.65 389	0.24 113	0.69 409	0.32 270	0.14 156	0.13 357	0.23 506	0.20 478	0.19 420	0.14 231

DNS	0.28 163	0.18 146	0.41 228	0.38 225	0.22 183	0.38 265	0.23 118	0.54 191	0.35 131	0.36 177	0.35 155	0.48 287	0.25 121	0.29 20	0.22 66	0.20 448	0.12 279	0.13 100	0.12 184	0.17 348	0.17 357

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.23 66	0.17 100	0.39 205	0.34 100	0.18 50	0.25 76	0.24 126	0.47 148	0.28 64	0.24 57	0.35 155	0.20 34	0.25 121	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.11 33	0.13 185

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.33 220	0.43 577	2.39 663	0.34 100	0.19 85	0.20 23	0.21 72	0.45 121	0.31 95	0.22 42	0.26 77	0.21 42	0.25 121	0.30 29	0.20 23	0.12 55	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.11 33	0.12 125

VMStereo-Base	0.28 163	0.17 100	0.29 59	0.30 20	0.18 50	0.31 170	0.27 189	0.51 170	0.66 319	0.32 147	0.48 214	0.42 244	0.25 121	0.42 149	0.29 229	0.15 236	0.12 279	0.12 47	0.10 71	0.13 136	0.15 272

BridgeDepth_RVC	0.20 17	0.14 8	0.26 26	0.26 1	0.15 5	0.34 218	0.17 3	0.41 90	0.22 21	0.21 28	0.21 30	0.20 34	0.25 121	0.33 67	0.25 140	0.13 104	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.12 88	0.10 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.27 144	0.17 100	0.32 94	0.38 225	0.22 183	0.33 205	0.28 214	0.58 216	0.50 250	0.29 121	0.35 155	0.29 129	0.25 121	0.43 157	0.27 189	0.12 55	0.10 69	0.16 249	0.15 305	0.12 88	0.11 59

IGEV-FE	0.36 260	0.19 197	0.71 496	0.41 330	0.29 440	0.30 153	0.25 149	0.86 409	0.40 179	0.64 329	0.57 267	0.56 325	0.25 121	0.56 265	0.29 229	0.15 236	0.11 194	0.16 249	0.14 272	0.14 189	0.14 231

2.25w	0.23 66	0.19 197	0.35 138	0.31 36	0.18 50	0.30 153	0.18 13	0.34 44	0.32 106	0.33 154	0.37 169	0.20 34	0.25 121	0.47 199	0.25 140	0.10 9	0.09 18	0.11 4	0.10 71	0.10 5	0.12 125

2.75w_new	0.22 50	0.18 146	0.30 70	0.29 8	0.18 50	0.23 47	0.33 322	0.37 58	0.29 73	0.36 177	0.27 86	0.18 17	0.25 121	0.37 106	0.24 117	0.11 31	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.10 6

3.75w	0.23 66	0.17 100	0.33 101	0.32 65	0.19 85	0.42 317	0.24 126	0.36 52	0.26 45	0.33 154	0.28 96	0.17 6	0.25 121	0.38 116	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.10 71	0.11 33	0.10 6

S2M2_L	0.26 124	0.23 349	0.34 118	0.32 65	0.25 305	0.24 55	0.13 1	0.36 52	0.42 196	0.25 67	0.37 169	0.29 129	0.25 121	0.31 42	0.26 165	0.22 488	0.19 527	0.17 297	0.19 454	0.21 451	0.19 405
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
tt45	0.28 163	0.18 146	0.36 162	0.36 170	0.24 273	0.37 257	0.28 214	0.50 164	0.31 95	0.41 226	0.27 86	0.38 206	0.25 121	0.61 311	0.26 165	0.13 104	0.11 194	0.16 249	0.13 234	0.12 88	0.15 272

WCG-NET	0.29 175	0.15 46	0.35 138	0.34 100	0.19 85	0.32 189	0.27 189	0.42 98	0.82 427	0.46 253	0.49 221	0.39 217	0.25 121	0.42 149	0.27 189	0.12 55	0.09 18	0.13 100	0.11 143	0.12 88	0.11 59

model_zeroshot	0.35 244	0.20 242	0.56 414	0.41 330	0.30 465	0.51 367	0.26 174	0.69 299	0.48 239	0.65 335	0.51 232	0.52 309	0.25 121	0.46 186	0.27 189	0.17 343	0.13 357	0.15 213	0.14 272	0.13 136	0.14 231

Occ-G	0.27 144	0.15 46	0.32 94	0.35 132	0.21 155	0.28 121	0.32 304	0.44 113	0.34 121	0.29 121	0.43 194	0.49 294	0.25 121	0.50 224	0.30 247	0.14 156	0.11 194	0.14 159	0.11 143	0.13 136	0.13 185

Pointernet	0.27 144	0.15 46	0.35 138	0.36 170	0.23 223	0.35 227	0.21 72	0.74 353	0.41 189	0.39 204	0.37 169	0.34 173	0.25 121	0.37 106	0.27 189	0.15 236	0.11 194	0.12 47	0.09 8	0.11 33	0.11 59

IGEV_Zeroshot_test	0.36 260	0.19 197	0.71 496	0.41 330	0.29 440	0.30 153	0.25 149	0.86 409	0.40 179	0.64 329	0.57 267	0.56 325	0.25 121	0.56 265	0.29 229	0.15 236	0.11 194	0.16 249	0.14 272	0.14 189	0.14 231

UniTT-Stereo	0.27 144	0.18 146	0.40 218	0.40 299	0.28 414	0.30 153	0.28 214	0.40 82	0.33 114	0.30 131	0.46 206	0.27 116	0.25 121	0.48 209	0.35 302	0.17 343	0.13 357	0.14 159	0.12 184	0.14 189	0.13 185

test_3	0.37 282	0.19 197	0.50 338	0.45 457	0.24 273	0.47 353	0.36 377	0.69 299	0.84 434	0.66 342	0.46 206	0.68 412	0.25 121	0.45 176	0.32 270	0.12 55	0.10 69	0.18 351	0.16 336	0.15 247	0.12 125

CREStereo++_RVC	0.32 212	0.16 72	0.25 7	0.32 65	0.24 273	0.27 105	0.22 97	0.48 153	0.89 469	0.47 257	0.80 369	0.29 129	0.25 121	0.37 106	0.34 293	0.14 156	0.09 18	0.13 100	0.52 664	0.14 189	0.10 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-Stereo	0.38 299	0.18 146	0.52 371	0.58 609	0.38 557	0.39 281	0.20 46	0.62 242	0.31 95	0.47 257	1.29 576	0.72 435	0.25 121	0.59 291	0.28 212	0.16 288	0.11 194	0.17 297	0.16 336	0.14 189	0.11 59

aanet-new-16k	0.23 66	0.17 100	0.38 193	0.37 200	0.17 28	0.26 84	0.18 13	0.44 113	0.38 154	0.28 109	0.24 56	0.25 94	0.26 142	0.31 42	0.22 66	0.12 55	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.14 189	0.11 59

FE-Mocha	0.33 220	0.20 242	0.55 401	0.39 256	0.27 387	0.31 170	0.20 46	0.77 375	0.38 154	0.67 351	0.56 265	0.57 331	0.26 142	0.38 116	0.23 96	0.15 236	0.10 69	0.17 297	0.16 336	0.13 136	0.13 185

FlowAnything_test	0.30 185	0.20 242	0.41 228	0.48 510	0.26 343	0.46 349	0.25 149	0.45 121	0.33 114	0.30 131	0.26 77	0.35 185	0.26 142	0.41 138	0.39 351	0.21 465	0.15 425	0.22 485	0.26 578	0.17 348	0.17 357

4.25_new	0.22 50	0.22 316	0.34 118	0.32 65	0.19 85	0.31 170	0.28 214	0.33 29	0.25 38	0.30 131	0.28 96	0.21 42	0.26 142	0.35 91	0.25 140	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

4.5w_new	0.22 50	0.22 316	0.34 118	0.32 65	0.19 85	0.31 170	0.28 214	0.33 29	0.25 38	0.30 131	0.28 96	0.21 42	0.26 142	0.35 91	0.25 140	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

4.25w-stereo	0.22 50	0.22 316	0.34 118	0.32 65	0.19 85	0.31 170	0.28 214	0.33 29	0.25 38	0.30 131	0.28 96	0.21 42	0.26 142	0.35 91	0.25 140	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

MM-Stereo_test2	0.30 185	0.18 146	0.41 228	0.41 330	0.25 305	0.41 305	0.41 462	0.65 263	0.43 208	0.38 192	0.36 163	0.31 148	0.26 142	0.55 255	0.25 140	0.12 55	0.11 194	0.15 213	0.12 184	0.15 247	0.12 125

test_4	0.37 282	0.19 197	0.34 118	0.45 457	0.26 343	0.20 23	0.34 340	0.58 216	0.42 196	0.60 302	1.45 609	0.43 256	0.26 142	0.67 390	0.29 229	0.12 55	0.10 69	0.17 297	0.19 454	0.15 247	0.12 125

TRStereo	0.39 312	0.32 513	0.64 460	0.49 522	0.41 576	0.30 153	0.30 255	0.97 453	0.63 302	0.53 285	0.43 194	0.52 309	0.26 142	0.77 468	0.29 229	0.18 385	0.12 279	0.19 388	0.19 454	0.13 136	0.13 185

CroCo-Stereo	0.27 144	0.23 349	0.40 218	0.49 522	0.22 183	0.20 23	0.29 233	0.55 198	0.45 219	0.29 121	0.27 86	0.42 244	0.26 142	0.30 29	0.26 165	0.15 236	0.13 357	0.13 100	0.12 184	0.16 315	0.13 185
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
TANstereo	0.31 202	0.16 72	0.34 118	0.31 36	0.17 28	0.55 394	0.23 118	0.46 133	0.56 276	0.60 302	0.69 311	0.37 198	0.26 142	0.36 101	0.28 212	0.16 288	0.16 452	0.13 100	0.10 71	0.14 189	0.15 272

XX-TBD	0.32 212	0.53 602	0.26 26	0.53 573	0.21 155	0.38 265	0.24 126	0.41 90	0.77 381	0.55 289	0.70 316	0.31 148	0.26 142	0.33 67	0.28 212	0.16 288	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.13 136	0.11 59

TS12	0.25 102	0.15 46	0.31 80	0.38 225	0.17 28	0.32 189	0.25 149	0.45 121	0.24 31	0.32 147	0.51 232	0.25 94	0.27 154	0.41 138	0.31 261	0.12 55	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.13 136	0.12 125

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 66	0.15 46	0.30 70	0.36 170	0.19 85	0.25 76	0.25 149	0.45 121	0.39 164	0.26 78	0.43 194	0.23 61	0.27 154	0.26 5	0.22 66	0.11 31	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.11 33	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.29 175	0.25 404	1.23 606	0.35 132	0.21 155	0.28 121	0.21 72	0.46 133	0.34 121	0.25 67	0.31 124	0.32 157	0.27 154	0.34 82	0.21 39	0.12 55	0.11 194	0.13 100	0.10 71	0.10 5	0.12 125

NLMM1	0.34 237	0.21 281	0.38 193	0.41 330	0.26 343	0.55 394	0.32 304	0.58 216	0.65 314	0.42 231	0.45 201	0.30 144	0.27 154	0.64 354	0.39 351	0.16 288	0.18 504	0.17 297	0.14 272	0.15 247	0.14 231

Wavelet-MonSter	0.20 17	0.14 8	0.29 59	0.34 100	0.19 85	0.18 14	0.21 72	0.34 44	0.24 31	0.25 67	0.34 149	0.22 51	0.27 154	0.28 13	0.22 66	0.09 1	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.10 6

3.25w_new	0.24 80	0.17 100	0.34 118	0.31 36	0.18 50	0.43 324	0.20 46	0.39 64	0.32 106	0.39 204	0.29 106	0.23 61	0.27 154	0.43 157	0.23 96	0.10 9	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.11 59

3.25w	0.24 80	0.17 100	0.34 118	0.31 36	0.18 50	0.43 324	0.20 46	0.39 64	0.32 106	0.39 204	0.29 106	0.23 61	0.27 154	0.43 157	0.23 96	0.10 9	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.11 59

1w_stereo	0.25 102	0.15 46	0.31 80	0.35 132	0.18 50	0.32 189	0.41 462	0.41 90	0.44 214	0.32 147	0.39 179	0.17 6	0.27 154	0.46 186	0.24 117	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

SGD-Stereo	0.22 50	0.16 72	0.28 46	0.32 65	0.16 13	0.28 121	0.20 46	0.39 64	0.29 73	0.25 67	0.29 106	0.21 42	0.27 154	0.38 116	0.27 189	0.16 288	0.09 18	0.13 100	0.11 143	0.13 136	0.11 59

HUF	0.25 102	0.17 100	0.38 193	0.33 89	0.19 85	0.25 76	0.39 428	0.53 183	0.36 138	0.26 78	0.23 45	0.33 166	0.27 154	0.36 101	0.25 140	0.14 156	0.11 194	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.12 125

castereo++	0.26 124	0.17 100	0.29 59	0.34 100	0.20 127	0.74 509	0.20 46	0.41 90	0.49 243	0.24 57	0.24 56	0.35 185	0.27 154	0.41 138	0.20 23	0.14 156	0.09 18	0.14 159	0.09 8	0.11 33	0.11 59

fffy	0.29 175	0.22 316	0.38 193	0.38 225	0.23 223	0.33 205	0.29 233	0.55 198	0.42 196	0.33 154	0.37 169	0.39 217	0.27 154	0.52 240	0.28 212	0.13 104	0.12 279	0.16 249	0.13 234	0.14 189	0.12 125

GCAP-BAT	0.28 163	0.16 72	0.45 276	0.34 100	0.22 183	0.26 84	0.24 126	0.49 155	0.56 276	0.35 170	0.42 188	0.43 256	0.27 154	0.50 224	0.24 117	0.14 156	0.11 194	0.14 159	0.12 184	0.12 88	0.13 185

WCG-NET（raft）	0.31 202	0.16 72	0.39 205	0.33 89	0.19 85	0.35 227	0.27 189	0.54 191	0.79 394	0.45 245	0.55 262	0.47 283	0.27 154	0.56 265	0.28 212	0.13 104	0.10 69	0.12 47	0.11 143	0.12 88	0.12 125

MyStereo06	0.40 328	0.22 316	0.65 465	0.42 370	0.29 440	0.43 324	0.48 514	1.05 484	0.43 208	0.64 329	0.54 253	0.78 465	0.27 154	0.53 246	0.31 261	0.14 156	0.13 357	0.18 351	0.17 394	0.17 348	0.17 357

IGEVStereo-DCA	0.30 185	0.24 373	0.42 244	0.36 170	0.27 387	0.38 265	0.34 340	0.66 270	0.35 131	0.39 204	0.31 124	0.35 185	0.27 154	0.62 334	0.25 140	0.16 288	0.12 279	0.16 249	0.12 184	0.14 189	0.16 308

rrr	0.31 202	0.24 373	0.56 414	0.36 170	0.27 387	0.38 265	0.31 285	0.56 206	0.44 214	0.39 204	0.31 124	0.35 185	0.27 154	0.62 334	0.25 140	0.16 288	0.12 279	0.16 249	0.13 234	0.14 189	0.14 231

MaDis-Stereo	0.27 144	0.19 197	0.39 205	0.37 200	0.26 343	0.28 121	0.28 214	0.45 121	0.37 149	0.27 93	0.27 86	0.40 225	0.27 154	0.40 131	0.30 247	0.16 288	0.14 396	0.16 249	0.13 234	0.15 247	0.12 125

GCAPDPT-zeroshot	0.28 163	0.16 72	0.45 276	0.34 100	0.22 183	0.26 84	0.24 126	0.49 155	0.56 276	0.35 170	0.42 188	0.43 256	0.27 154	0.50 224	0.24 117	0.14 156	0.11 194	0.14 159	0.12 184	0.12 88	0.13 185

GCAP-Stereo	0.29 175	0.21 281	0.45 276	0.39 256	0.20 127	0.39 281	0.22 97	0.60 228	0.46 227	0.47 257	0.50 223	0.39 217	0.27 154	0.34 82	0.24 117	0.14 156	0.12 279	0.14 159	0.11 143	0.13 136	0.12 125

cross-raft	0.34 237	0.20 242	0.38 193	0.45 457	0.24 273	0.32 189	0.35 363	0.77 375	0.42 196	0.62 311	0.77 344	0.58 347	0.27 154	0.46 186	0.31 261	0.12 55	0.10 69	0.15 213	0.13 234	0.15 247	0.12 125

WQFJA1++	0.24 80	0.16 72	0.30 70	0.31 36	0.21 155	0.34 218	0.17 3	0.39 64	0.18 8	0.26 78	0.30 117	0.29 129	0.28 175	0.41 138	0.23 96	0.16 288	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.31 565	0.12 125

DDF-Stereo	0.26 124	0.16 72	0.33 101	0.37 200	0.30 465	0.19 20	0.20 46	0.33 29	0.31 95	0.27 93	0.26 77	0.29 129	0.28 175	0.39 122	0.25 140	0.17 343	0.10 69	0.14 159	0.10 71	0.69 655	0.13 185

zero-FE	0.26 124	0.16 72	0.33 101	0.36 170	0.30 465	0.18 14	0.20 46	0.37 58	0.31 95	0.27 93	0.27 86	0.29 129	0.28 175	0.34 82	0.25 140	0.17 343	0.10 69	0.14 159	0.10 71	0.62 654	0.13 185

4w-stereo	0.22 50	0.19 197	0.33 101	0.31 36	0.18 50	0.29 138	0.20 46	0.33 29	0.23 25	0.33 154	0.24 56	0.21 42	0.28 175	0.42 149	0.23 96	0.09 1	0.08 1	0.11 4	0.10 71	0.11 33	0.10 6

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 80	0.17 100	0.34 118	0.40 299	0.21 155	0.18 14	0.21 72	0.36 52	0.27 60	0.30 131	0.52 242	0.28 123	0.28 175	0.27 9	0.24 117	0.14 156	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.14 189	0.14 231

trnet	0.28 163	0.15 46	0.25 7	0.29 8	0.16 13	0.38 265	0.23 118	0.53 183	0.77 381	0.43 239	0.52 242	0.34 173	0.28 175	0.39 122	0.27 189	0.15 236	0.11 194	0.12 47	0.08 1	0.11 33	0.11 59

AE-Stereo	0.36 260	0.21 281	0.47 301	0.49 522	0.31 481	0.50 361	0.34 340	0.72 332	0.73 360	0.34 167	0.55 262	0.52 309	0.28 175	0.48 209	0.31 261	0.13 104	0.13 357	0.18 351	0.16 336	0.15 247	0.14 231

ff7	0.30 185	0.22 316	0.42 244	0.37 200	0.26 343	0.31 170	0.34 340	0.66 270	0.35 131	0.39 204	0.33 138	0.31 148	0.28 175	0.61 311	0.26 165	0.14 156	0.11 194	0.17 297	0.12 184	0.15 247	0.16 308

ffff	0.30 185	0.22 316	0.42 244	0.37 200	0.26 343	0.31 170	0.34 340	0.66 270	0.35 131	0.39 204	0.33 138	0.31 148	0.28 175	0.61 311	0.26 165	0.14 156	0.11 194	0.17 297	0.12 184	0.15 247	0.16 308

11t	0.30 185	0.22 316	0.42 244	0.37 200	0.26 343	0.31 170	0.34 340	0.66 270	0.35 131	0.39 204	0.33 138	0.31 148	0.28 175	0.61 311	0.26 165	0.14 156	0.11 194	0.17 297	0.12 184	0.15 247	0.16 308

EKT-Stereo	0.36 260	0.24 373	0.44 268	0.44 442	0.30 465	0.37 257	0.30 255	0.72 332	0.68 329	0.47 257	0.63 287	0.49 294	0.28 175	0.59 291	0.34 293	0.19 426	0.14 396	0.18 351	0.15 305	0.16 315	0.18 390

RAFT-Test	0.35 244	0.19 197	0.42 244	0.39 256	0.24 273	0.50 361	0.23 118	0.74 353	0.44 214	0.62 311	0.85 398	0.64 383	0.28 175	0.48 209	0.30 247	0.14 156	0.11 194	0.14 159	0.11 143	0.13 136	0.13 185

anonymousdsp	0.30 185	0.22 316	0.41 228	0.38 225	0.26 343	0.31 170	0.35 363	0.68 287	0.36 138	0.40 220	0.33 138	0.32 157	0.28 175	0.62 334	0.26 165	0.14 156	0.10 69	0.17 297	0.12 184	0.15 247	0.16 308

ProNet	0.30 185	0.22 316	0.41 228	0.36 170	0.25 305	0.33 205	0.42 473	0.62 242	0.41 189	0.33 154	0.31 124	0.32 157	0.28 175	0.60 303	0.28 212	0.13 104	0.11 194	0.16 249	0.13 234	0.13 136	0.14 231

ccc-4	0.30 185	0.22 316	0.42 244	0.37 200	0.26 343	0.31 170	0.34 340	0.66 270	0.35 131	0.39 204	0.33 138	0.31 148	0.28 175	0.61 311	0.26 165	0.14 156	0.11 194	0.17 297	0.12 184	0.15 247	0.16 308

IGEV-Stereo	0.30 185	0.22 316	0.41 228	0.38 225	0.26 343	0.30 153	0.35 363	0.68 287	0.36 138	0.40 220	0.33 138	0.32 157	0.28 175	0.62 334	0.26 165	0.14 156	0.10 69	0.17 297	0.12 184	0.15 247	0.16 308
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.31 202	0.23 349	0.56 414	0.36 170	0.26 343	0.35 227	0.32 304	0.60 228	0.38 154	0.44 242	0.32 135	0.33 166	0.28 175	0.66 380	0.27 189	0.14 156	0.12 279	0.16 249	0.12 184	0.14 189	0.14 231

EAI-Stereo	0.36 260	0.21 281	0.46 288	0.40 299	0.22 183	0.33 205	0.36 377	1.22 564	0.32 106	0.52 277	0.75 337	0.35 185	0.28 175	0.65 366	0.30 247	0.14 156	0.11 194	0.14 159	0.14 272	0.14 189	0.13 185

CFNet-RSSM	0.35 244	0.18 146	0.47 301	0.39 256	0.22 183	0.35 227	0.23 118	0.78 380	0.86 446	0.67 351	0.54 253	0.56 325	0.28 175	0.49 219	0.28 212	0.14 156	0.10 69	0.14 159	0.12 184	0.13 136	0.12 125

CREStereo	0.28 163	0.16 72	0.25 7	0.28 3	0.17 28	0.38 265	0.25 149	0.52 177	0.76 377	0.43 239	0.51 232	0.32 157	0.28 175	0.39 122	0.27 189	0.16 288	0.11 194	0.12 47	0.09 8	0.12 88	0.12 125
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
aanet-new-22k	0.24 80	0.16 72	0.36 162	0.36 170	0.18 50	0.30 153	0.19 27	0.48 153	0.42 196	0.26 78	0.24 56	0.26 103	0.29 195	0.33 67	0.23 96	0.11 31	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.12 88	0.11 59

aanet-new-10k	0.26 124	0.18 146	0.57 423	0.39 256	0.18 50	0.44 336	0.22 97	0.46 133	0.36 138	0.27 93	0.31 124	0.26 103	0.29 195	0.29 20	0.22 66	0.13 104	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.16 315	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.24 80	0.15 46	0.35 138	0.34 100	0.19 85	0.20 23	0.33 322	0.53 183	0.43 208	0.26 78	0.33 138	0.19 25	0.29 195	0.29 20	0.22 66	0.11 31	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.11 33	0.10 6

RT-Monster	0.33 220	0.18 146	0.33 101	0.35 132	0.26 343	0.39 281	0.21 72	0.58 216	0.77 381	0.63 318	0.65 294	0.49 294	0.29 195	0.43 157	0.31 261	0.14 156	0.11 194	0.12 47	0.10 71	0.12 88	0.15 272

Foundation-i1b	0.25 102	0.14 8	0.25 7	0.30 20	0.16 13	0.40 291	0.28 214	0.53 183	0.26 45	0.32 147	0.33 138	0.42 244	0.29 195	0.37 106	0.24 117	0.13 104	0.10 69	0.12 47	0.11 143	0.11 33	0.10 6

Foundation-i1	0.27 144	0.14 8	0.26 26	0.34 100	0.22 183	0.38 265	0.26 174	0.64 260	0.40 179	0.38 192	0.38 175	0.46 278	0.29 195	0.35 91	0.27 189	0.14 156	0.10 69	0.12 47	0.11 143	0.11 33	0.11 59

NLSM1	0.33 220	0.19 197	0.36 162	0.40 299	0.25 305	0.65 465	0.27 189	0.59 223	0.52 261	0.38 192	0.53 249	0.29 129	0.29 195	0.56 265	0.33 281	0.16 288	0.17 485	0.18 351	0.15 305	0.14 189	0.13 185

3.5w_stereo	0.23 66	0.18 146	0.31 80	0.31 36	0.18 50	0.27 105	0.22 97	0.39 64	0.30 86	0.33 154	0.27 86	0.24 81	0.29 195	0.52 240	0.25 140	0.09 1	0.08 1	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.11 59

3w_stereo	0.25 102	0.20 242	0.40 218	0.33 89	0.17 28	0.32 189	0.41 462	0.42 98	0.39 164	0.33 154	0.28 96	0.16 3	0.29 195	0.35 91	0.22 66	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.10 71	0.12 88	0.12 125

MM-Stereo_test3	0.35 244	0.19 197	0.33 101	0.42 370	0.26 343	0.34 218	0.44 489	0.74 353	0.93 493	0.47 257	0.52 242	0.42 244	0.29 195	0.46 186	0.29 229	0.17 343	0.15 425	0.17 297	0.13 234	0.14 189	0.15 272

Reg-Stereo(zero)	0.31 202	0.17 100	0.30 70	0.35 132	0.19 85	0.33 205	0.21 72	0.64 260	0.72 350	0.52 277	0.52 242	0.51 305	0.29 195	0.48 209	0.27 189	0.13 104	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.12 88	0.13 185

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 102	0.32 513	0.25 7	0.52 562	0.20 127	0.29 138	0.22 97	0.44 113	0.38 154	0.27 93	0.25 63	0.24 81	0.29 195	0.46 186	0.23 96	0.14 156	0.09 18	0.12 47	0.09 8	0.14 189	0.11 59

AIO-test1	0.39 312	0.18 146	0.42 244	0.51 545	0.25 305	0.44 336	0.30 255	0.74 353	1.20 599	0.41 226	0.71 319	0.45 274	0.29 195	0.56 265	0.27 189	0.15 236	0.13 357	0.19 388	0.21 501	0.13 136	0.18 390

rvit_stereo_0080	0.32 212	0.26 441	0.45 276	0.39 256	0.28 414	0.27 105	0.46 499	0.51 170	0.46 227	0.36 177	0.42 188	0.41 233	0.29 195	0.41 138	0.34 293	0.22 488	0.17 485	0.17 297	0.16 336	0.23 498	0.16 308

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 237	0.28 472	0.48 316	0.37 200	0.25 305	0.47 353	0.30 255	0.60 228	0.92 487	0.43 239	0.37 169	0.30 144	0.29 195	0.50 224	0.30 247	0.17 343	0.14 396	0.18 351	0.15 305	0.18 385	0.16 308

whm_eth	0.32 212	0.26 441	0.45 276	0.39 256	0.28 414	0.27 105	0.46 499	0.51 170	0.46 227	0.36 177	0.42 188	0.41 233	0.29 195	0.41 138	0.34 293	0.22 488	0.17 485	0.17 297	0.16 336	0.23 498	0.16 308

MIM_Stereo	0.39 312	0.18 146	0.59 437	0.38 225	0.25 305	0.27 105	0.24 126	0.72 332	0.56 276	0.72 384	1.00 474	0.62 372	0.29 195	0.67 390	0.39 351	0.13 104	0.14 396	0.17 297	0.16 336	0.14 189	0.12 125

Any-RAFT	0.36 260	0.17 100	0.31 80	0.35 132	0.21 155	0.51 367	0.21 72	0.93 438	0.75 370	0.56 292	0.73 323	0.66 401	0.29 195	0.48 209	0.25 140	0.15 236	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.13 136	0.13 185

LoS	0.30 185	0.16 72	0.32 94	0.30 20	0.19 85	0.32 189	0.29 233	0.54 191	0.73 360	0.35 170	0.52 242	0.42 244	0.29 195	0.48 209	0.29 229	0.15 236	0.11 194	0.13 100	0.09 8	0.12 88	0.12 125
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	0.35 244	0.17 100	0.48 316	0.40 299	0.22 183	0.42 317	0.22 97	0.66 270	0.80 403	0.72 384	0.45 201	0.63 377	0.29 195	0.45 176	0.32 270	0.13 104	0.09 18	0.17 297	0.13 234	0.13 136	0.11 59

test_1	0.35 244	0.17 100	0.48 316	0.40 299	0.22 183	0.42 317	0.22 97	0.66 270	0.80 403	0.70 372	0.45 201	0.63 377	0.29 195	0.45 176	0.32 270	0.13 104	0.09 18	0.17 297	0.13 234	0.13 136	0.11 59

AnonymousM	0.42 350	0.86 652	0.31 80	0.35 132	0.23 223	0.30 153	0.37 392	0.56 206	0.44 214	0.72 384	0.50 223	0.47 283	0.29 195	0.42 149	0.35 302	0.16 288	0.12 279	1.51 678	0.32 612	0.12 88	0.11 59

raft+_RVC	0.38 299	0.20 242	0.38 193	0.39 256	0.27 387	0.44 336	0.35 363	0.81 392	0.90 474	0.52 277	0.78 353	0.50 298	0.29 195	0.56 265	0.41 382	0.15 236	0.12 279	0.17 297	0.15 305	0.14 189	0.13 185

RALCasStereoNet	0.37 282	0.23 349	0.41 228	0.44 442	0.28 414	0.36 245	0.38 410	0.66 270	0.67 326	0.51 272	0.74 335	0.51 305	0.29 195	0.64 354	0.38 340	0.17 343	0.14 396	0.15 213	0.13 234	0.17 348	0.17 357

Gwc-CoAtRS	0.35 244	0.18 146	0.46 288	0.39 256	0.23 223	0.34 218	0.22 97	0.74 353	0.77 381	0.62 311	0.60 275	0.58 347	0.29 195	0.47 199	0.29 229	0.14 156	0.11 194	0.14 159	0.12 184	0.13 136	0.13 185

HLf8	0.35 244	0.19 197	0.46 288	0.31 36	0.23 223	0.44 336	0.27 189	0.75 362	0.68 329	0.46 253	0.60 275	0.36 195	0.30 220	0.60 303	0.37 324	0.18 385	0.11 194	0.14 159	0.12 184	0.17 348	0.18 390

TestStereo_HLe17	0.35 244	0.18 146	0.53 383	0.33 89	0.21 155	0.44 336	0.30 255	0.73 344	0.67 326	0.48 264	0.68 310	0.36 195	0.30 220	0.64 354	0.38 340	0.16 288	0.10 69	0.14 159	0.13 234	0.16 315	0.16 308

GCAP-Stereo-DPT26K	0.23 66	0.16 72	0.41 228	0.34 100	0.18 50	0.23 47	0.25 149	0.46 133	0.25 38	0.27 93	0.27 86	0.22 51	0.30 220	0.33 67	0.21 39	0.11 31	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.11 59

Foundation-i1c-attn	0.24 80	0.13 2	0.25 7	0.29 8	0.16 13	0.35 227	0.27 189	0.49 155	0.29 73	0.30 131	0.35 155	0.41 233	0.30 220	0.35 91	0.25 140	0.13 104	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.10 5	0.11 59

Foundation-i1a	0.25 102	0.14 8	0.25 7	0.29 8	0.16 13	0.40 291	0.29 233	0.53 183	0.28 64	0.36 177	0.36 163	0.43 256	0.30 220	0.36 101	0.23 96	0.13 104	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.11 59

WQFJX1	0.33 220	0.20 242	0.35 138	0.42 370	0.28 414	0.52 375	0.33 322	0.56 206	0.55 274	0.40 220	0.36 163	0.33 166	0.30 220	0.72 434	0.40 374	0.15 236	0.18 504	0.17 297	0.14 272	0.16 315	0.16 308

BridgeDepth	0.21 41	0.15 46	0.27 34	0.35 132	0.14 2	0.38 265	0.26 174	0.30 18	0.23 25	0.18 11	0.19 17	0.28 123	0.30 220	0.32 53	0.22 66	0.11 31	0.08 1	0.11 4	0.10 71	0.11 33	0.11 59
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
gasm-f	0.25 102	0.17 100	0.30 70	0.35 132	0.26 343	0.25 76	0.36 377	0.46 133	0.30 86	0.27 93	0.35 155	0.24 81	0.30 220	0.37 106	0.24 117	0.18 385	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.15 247	0.13 185

AIO-test2	0.40 328	0.21 281	0.44 268	0.48 510	0.26 343	0.44 336	0.38 410	0.79 387	1.28 612	0.37 183	0.87 409	0.38 206	0.30 220	0.50 224	0.28 212	0.16 288	0.13 357	0.21 470	0.24 553	0.15 247	0.15 272

MyStereo07	0.33 220	0.23 349	0.37 182	0.43 415	0.29 440	0.40 291	0.48 514	0.78 380	0.38 154	0.38 192	0.34 149	0.32 157	0.30 220	0.63 346	0.28 212	0.14 156	0.13 357	0.19 388	0.17 394	0.18 385	0.17 357

Pruner-Stereo	0.39 312	0.21 281	0.51 348	0.41 330	0.25 305	0.22 34	0.24 126	0.71 321	0.59 291	0.90 507	0.75 337	0.67 408	0.30 220	0.64 354	0.39 351	0.19 426	0.12 279	0.20 426	0.17 394	0.17 348	0.19 405

RALAANet	0.40 328	0.24 373	0.56 414	0.43 415	0.30 465	0.36 245	0.25 149	0.89 421	0.69 337	0.69 367	0.65 294	0.61 364	0.30 220	0.63 346	0.35 302	0.16 288	0.13 357	0.18 351	0.15 305	0.21 451	0.14 231

TestStereo_HL1	0.35 244	0.18 146	0.52 371	0.31 36	0.22 183	0.39 281	0.26 174	0.76 367	0.64 306	0.50 271	0.61 280	0.41 233	0.31 232	0.64 354	0.42 389	0.16 288	0.11 194	0.14 159	0.12 184	0.15 247	0.17 357

aanet-new-60k	0.25 102	0.17 100	0.60 442	0.37 200	0.17 28	0.38 265	0.24 126	0.39 64	0.31 95	0.24 57	0.25 63	0.26 103	0.31 232	0.45 176	0.18 2	0.11 31	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.13 136	0.11 59

aanet-new-24k	0.24 80	0.17 100	0.33 101	0.36 170	0.18 50	0.39 281	0.24 126	0.39 64	0.31 95	0.30 131	0.28 96	0.26 103	0.31 232	0.31 42	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.14 189	0.11 59

aanet-new-14k	0.26 124	0.20 242	0.47 301	0.38 225	0.17 28	0.18 14	0.25 149	0.54 191	0.51 257	0.29 121	0.30 117	0.22 51	0.31 232	0.34 82	0.24 117	0.13 104	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.17 348	0.12 125

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.26 124	0.14 8	0.75 516	0.34 100	0.19 85	0.28 121	0.21 72	0.41 90	0.30 86	0.25 67	0.22 38	0.23 61	0.31 232	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.61 657

GCAPDPT-zeroshot4090	0.26 124	0.14 8	0.75 516	0.34 100	0.19 85	0.28 121	0.21 72	0.41 90	0.30 86	0.25 67	0.22 38	0.23 61	0.31 232	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.61 657

MC-Stereo	0.29 175	0.18 146	0.35 138	0.40 299	0.21 155	0.26 84	0.26 174	0.53 183	0.40 179	0.38 192	0.61 280	0.41 233	0.31 232	0.57 277	0.27 189	0.14 156	0.10 69	0.14 159	0.12 184	0.12 88	0.12 125

CroCo-Stereo Lap2	0.29 175	0.25 404	0.44 268	0.50 533	0.30 465	0.19 20	0.31 285	0.52 177	0.41 189	0.25 67	0.28 96	0.46 278	0.31 232	0.39 122	0.30 247	0.15 236	0.15 425	0.16 249	0.13 234	0.17 348	0.16 308

NF-Stereo	0.39 312	0.21 281	0.51 348	0.42 370	0.25 305	0.26 84	0.30 255	0.71 321	0.72 350	0.66 342	0.77 344	0.57 331	0.31 232	0.69 409	0.39 351	0.18 385	0.12 279	0.20 426	0.16 336	0.16 315	0.27 537

OCTAStereo	0.39 312	0.21 281	0.51 348	0.42 370	0.25 305	0.26 84	0.30 255	0.71 321	0.72 350	0.66 342	0.77 344	0.58 347	0.31 232	0.69 409	0.39 351	0.18 385	0.12 279	0.20 426	0.16 336	0.16 315	0.27 537

RE-Stereo	0.39 312	0.21 281	0.51 348	0.42 370	0.25 305	0.26 84	0.30 255	0.71 321	0.72 350	0.66 342	0.77 344	0.57 331	0.31 232	0.70 417	0.39 351	0.18 385	0.12 279	0.20 426	0.16 336	0.16 315	0.27 537

TVStereo	0.39 312	0.21 281	0.51 348	0.42 370	0.25 305	0.26 84	0.30 255	0.71 321	0.72 350	0.66 342	0.77 344	0.57 331	0.31 232	0.70 417	0.39 351	0.18 385	0.12 279	0.20 426	0.16 336	0.16 315	0.27 537

TestStereo-Hl	0.36 260	0.18 146	0.58 428	0.32 65	0.22 183	0.41 305	0.27 189	0.77 375	0.64 306	0.51 272	0.69 311	0.40 225	0.32 244	0.67 390	0.40 374	0.16 288	0.11 194	0.14 159	0.12 184	0.15 247	0.17 357

Hybrid-DGEV-03	0.46 387	0.20 242	0.36 162	0.43 415	0.28 414	0.55 394	0.25 149	0.69 299	0.75 370	0.96 545	1.92 641	0.61 364	0.32 244	0.58 282	0.36 313	0.15 236	0.10 69	0.18 351	0.16 336	0.14 189	0.12 125

DilatedVolume-Stereo	0.31 202	0.16 72	0.38 193	0.34 100	0.21 155	0.54 388	0.25 149	0.58 216	0.43 208	0.59 299	0.50 223	0.37 198	0.32 244	0.50 224	0.29 229	0.13 104	0.12 279	0.13 100	0.11 143	0.11 33	0.12 125

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 466	0.23 349	1.38 625	0.40 299	0.53 629	0.29 138	0.30 255	1.49 634	0.45 219	0.69 367	1.15 538	0.98 529	0.32 244	0.70 417	0.29 229	0.15 236	0.11 194	0.17 297	0.20 478	0.22 478	0.27 537

DisPM	0.40 328	0.20 242	0.50 338	0.42 370	0.27 387	0.24 55	0.30 255	0.68 287	0.61 301	0.88 492	0.87 409	0.59 357	0.32 244	0.80 483	0.34 293	0.19 426	0.12 279	0.19 388	0.17 394	0.16 315	0.21 458

raft_robust	0.41 343	0.24 373	0.39 205	0.43 415	0.22 183	0.40 291	0.33 322	0.80 390	0.98 523	0.80 433	0.88 413	0.41 233	0.32 244	0.89 518	0.30 247	0.14 156	0.12 279	0.16 249	0.18 426	0.15 247	0.13 185

IPLG	0.40 328	0.21 281	0.64 460	0.41 330	0.25 305	0.54 388	0.27 189	0.77 375	0.68 329	0.85 467	0.82 379	0.33 166	0.32 244	0.64 354	0.49 444	0.13 104	0.11 194	0.16 249	0.14 272	0.14 189	0.14 231

ACRE	0.42 350	0.23 349	0.73 509	0.45 457	0.33 520	0.50 361	0.33 322	0.68 287	0.70 341	0.82 440	0.92 436	0.46 278	0.32 244	0.53 246	0.52 457	0.17 343	0.12 279	0.15 213	0.14 272	0.13 136	0.16 308

sCroCo_RVC	0.36 260	0.29 486	0.73 509	0.52 562	0.39 565	0.42 317	0.31 285	0.52 177	0.46 227	0.31 142	0.48 214	0.38 206	0.32 244	0.46 186	0.33 281	0.22 488	0.23 566	0.19 388	0.19 454	0.21 451	0.22 477

ManiGeoR	0.35 244	0.18 146	0.51 348	0.32 65	0.23 223	0.42 317	0.27 189	0.76 367	0.52 261	0.42 231	0.64 290	0.41 233	0.33 253	0.65 366	0.43 394	0.16 288	0.11 194	0.14 159	0.12 184	0.15 247	0.17 357

HLf10	0.35 244	0.18 146	0.51 348	0.32 65	0.23 223	0.42 317	0.27 189	0.76 367	0.52 261	0.42 231	0.64 290	0.41 233	0.33 253	0.65 366	0.43 394	0.16 288	0.11 194	0.14 159	0.12 184	0.15 247	0.17 357

aanet-new-28k	0.24 80	0.18 146	0.48 316	0.36 170	0.17 28	0.32 189	0.23 118	0.38 61	0.28 64	0.28 109	0.23 45	0.29 129	0.33 253	0.31 42	0.22 66	0.13 104	0.10 69	0.13 100	0.11 143	0.16 315	0.13 185

aanet-new-8k	0.26 124	0.19 197	0.36 162	0.37 200	0.21 155	0.40 291	0.28 214	0.51 170	0.42 196	0.24 57	0.25 63	0.23 61	0.33 253	0.51 235	0.22 66	0.11 31	0.10 69	0.13 100	0.11 143	0.12 88	0.11 59

GASTEREO	0.26 124	0.17 100	0.35 138	0.41 330	0.21 155	0.22 34	0.30 255	0.47 148	0.32 106	0.38 192	0.33 138	0.22 51	0.33 253	0.43 157	0.24 117	0.15 236	0.10 69	0.13 100	0.11 143	0.13 136	0.12 125

plain	0.32 212	0.21 281	0.59 437	0.40 299	0.29 440	0.27 105	0.30 255	0.46 133	0.36 138	0.32 147	0.66 299	0.31 148	0.33 253	0.68 401	0.32 270	0.18 385	0.13 357	0.20 426	0.15 305	0.18 385	0.13 185

CIPLG	0.42 350	0.23 349	0.71 496	0.45 457	0.33 520	0.51 367	0.33 322	0.68 287	0.68 329	0.84 454	0.96 449	0.47 283	0.33 253	0.56 265	0.52 457	0.17 343	0.12 279	0.16 249	0.14 272	0.13 136	0.16 308

IPLGR_C	0.42 350	0.23 349	0.71 496	0.46 482	0.33 520	0.51 367	0.34 340	0.69 299	0.69 337	0.84 454	0.92 436	0.46 278	0.33 253	0.53 246	0.53 468	0.17 343	0.12 279	0.16 249	0.14 272	0.13 136	0.16 308

PSM-softLoss	0.40 328	0.21 281	0.53 383	0.42 370	0.26 343	0.29 138	0.34 340	0.70 313	0.49 243	0.63 318	0.82 379	0.59 357	0.33 253	0.75 449	0.43 394	0.20 448	0.12 279	0.20 426	0.18 426	0.17 348	0.22 477

KMStereo	0.40 328	0.21 281	0.53 383	0.42 370	0.26 343	0.29 138	0.34 340	0.70 313	0.49 243	0.63 318	0.82 379	0.59 357	0.33 253	0.75 449	0.43 394	0.20 448	0.12 279	0.20 426	0.18 426	0.17 348	0.22 477

rafts_anoy	0.38 299	0.22 316	0.38 193	0.43 415	0.28 414	0.32 189	0.32 304	0.70 313	0.91 481	0.59 299	0.66 299	0.45 274	0.33 253	0.49 219	0.41 382	0.16 288	0.12 279	0.21 470	0.23 538	0.18 385	0.16 308

aanet-new-70k	0.24 80	0.16 72	0.50 338	0.36 170	0.17 28	0.38 265	0.25 149	0.40 82	0.26 45	0.23 48	0.31 124	0.24 81	0.34 264	0.45 176	0.18 2	0.10 9	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.13 136	0.10 6

aanet-new-40k	0.24 80	0.17 100	0.52 371	0.35 132	0.18 50	0.37 257	0.21 72	0.39 64	0.26 45	0.25 67	0.28 96	0.26 103	0.34 264	0.25 4	0.21 39	0.11 31	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.14 189	0.10 6

aanet-new-34k	0.24 80	0.17 100	0.44 268	0.35 132	0.16 13	0.25 76	0.25 149	0.46 133	0.38 154	0.26 78	0.27 86	0.24 81	0.34 264	0.29 20	0.21 39	0.11 31	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.10 6

aanet-32k-new	0.24 80	0.17 100	0.35 138	0.37 200	0.18 50	0.25 76	0.27 189	0.35 48	0.31 95	0.28 109	0.30 117	0.23 61	0.34 264	0.43 157	0.19 5	0.14 156	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.15 247	0.10 6

aanet-new-32k	0.24 80	0.16 72	0.36 162	0.36 170	0.18 50	0.38 265	0.21 72	0.43 104	0.26 45	0.28 109	0.23 45	0.34 173	0.34 264	0.32 53	0.19 5	0.12 55	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.13 136	0.11 59

aanet-new-30k	0.24 80	0.16 72	0.36 162	0.36 170	0.18 50	0.38 265	0.21 72	0.43 104	0.26 45	0.28 109	0.23 45	0.34 173	0.34 264	0.32 53	0.19 5	0.12 55	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.13 136	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 102	0.15 46	0.32 94	0.35 132	0.21 155	0.43 324	0.24 126	0.46 133	0.36 138	0.28 109	0.35 155	0.37 198	0.34 264	0.29 20	0.26 165	0.12 55	0.09 18	0.13 100	0.11 143	0.11 33	0.10 6

NLCSM	0.35 244	0.21 281	0.36 162	0.44 442	0.29 440	0.53 381	0.40 441	0.54 191	0.51 257	0.47 257	0.37 169	0.33 166	0.34 264	0.75 449	0.42 389	0.16 288	0.17 485	0.17 297	0.16 336	0.17 348	0.17 357

MSCF	0.25 102	0.17 100	0.36 162	0.41 330	0.21 155	0.20 23	0.31 285	0.47 148	0.32 106	0.37 183	0.33 138	0.23 61	0.34 264	0.37 106	0.23 96	0.15 236	0.10 69	0.13 100	0.11 143	0.13 136	0.13 185

rvit_stereo_0081_aga	0.32 212	0.29 486	0.50 338	0.43 415	0.29 440	0.36 245	0.32 304	0.46 133	0.42 196	0.40 220	0.44 199	0.41 233	0.34 264	0.43 157	0.31 261	0.23 515	0.17 485	0.19 388	0.16 336	0.20 438	0.15 272

rvit_stereo_ft	0.35 244	0.26 441	0.54 397	0.53 573	0.32 507	0.33 205	0.46 499	0.52 177	0.52 261	0.35 170	0.41 186	0.41 233	0.34 264	0.49 219	0.36 313	0.22 488	0.14 396	0.19 388	0.18 426	0.19 420	0.15 272

MoCha-V2	0.26 124	0.16 72	0.30 70	0.41 330	0.18 50	0.27 105	0.26 174	0.57 211	0.28 64	0.37 183	0.27 86	0.33 166	0.34 264	0.56 265	0.23 96	0.12 55	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.13 136	0.13 185

anonymousdsp2	0.37 282	0.21 281	0.49 326	0.38 225	0.24 273	0.48 358	0.31 285	0.91 427	0.68 329	0.57 295	0.51 232	0.51 305	0.34 264	0.59 291	0.33 281	0.14 156	0.11 194	0.14 159	0.10 71	0.16 315	0.16 308

PFNet+	0.41 343	0.20 242	0.53 383	0.40 299	0.25 305	0.28 121	0.22 97	0.66 270	0.76 377	0.85 467	0.79 358	0.63 377	0.34 264	0.75 449	0.37 324	0.20 448	0.14 396	0.23 506	0.20 478	0.17 348	0.21 458

PMTNet	0.33 220	0.17 100	0.26 26	0.29 8	0.18 50	0.44 336	0.22 97	0.57 211	0.66 319	0.46 253	0.54 253	0.38 206	0.34 264	0.50 224	0.25 140	0.75 665	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.13 136	0.12 125

aanet-new-90k	0.24 80	0.17 100	0.60 442	0.35 132	0.18 50	0.33 205	0.27 189	0.40 82	0.28 64	0.20 19	0.25 63	0.21 42	0.35 279	0.48 209	0.18 2	0.11 31	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.14 189	0.09 1

aanet-new-36k	0.24 80	0.17 100	0.35 138	0.36 170	0.17 28	0.34 218	0.24 126	0.43 104	0.30 86	0.26 78	0.24 56	0.25 94	0.35 279	0.44 167	0.20 23	0.10 9	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.10 6

GCAP-Stereo-cres-4k	0.26 124	0.17 100	0.36 162	0.39 256	0.20 127	0.45 346	0.28 214	0.43 104	0.36 138	0.28 109	0.38 175	0.24 81	0.35 279	0.31 42	0.25 140	0.12 55	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.13 136	0.12 125

Selective-IGEV-i16pc	0.57 502	0.21 281	1.29 614	0.41 330	0.31 481	1.98 662	0.62 583	0.70 313	1.12 572	0.51 272	0.82 379	0.67 408	0.35 279	0.71 427	0.41 382	0.32 594	0.18 504	0.17 297	0.19 454	0.19 420	0.20 438

WQFJX	0.33 220	0.19 197	0.34 118	0.39 256	0.27 387	0.60 433	0.30 255	0.58 216	0.52 261	0.40 220	0.38 175	0.34 173	0.35 279	0.63 346	0.41 382	0.15 236	0.17 485	0.16 249	0.13 234	0.15 247	0.16 308

DA	0.31 202	0.18 146	0.35 138	0.41 330	0.21 155	0.73 503	0.33 322	0.51 170	0.46 227	0.35 170	0.42 188	0.40 225	0.35 279	0.33 67	0.27 189	0.16 288	0.11 194	0.16 249	0.11 143	0.15 247	0.12 125

GGEV	0.31 202	0.18 146	0.35 138	0.41 330	0.21 155	0.73 503	0.33 322	0.51 170	0.46 227	0.35 170	0.42 188	0.40 225	0.35 279	0.33 67	0.27 189	0.16 288	0.11 194	0.16 249	0.11 143	0.15 247	0.12 125

xyz-stereo-finetune	0.34 237	0.19 197	0.38 193	0.34 100	0.18 50	0.57 411	0.32 304	0.60 228	0.70 341	0.47 257	0.54 253	0.38 206	0.35 279	0.57 277	0.38 340	0.13 104	0.12 279	0.16 249	0.13 234	0.13 136	0.13 185

GCST	0.85 591	1.25 673	0.80 529	1.58 678	1.03 672	1.04 589	0.24 126	0.81 392	0.81 414	0.99 557	0.67 306	0.78 465	0.35 279	0.98 555	0.38 340	0.97 673	0.65 675	1.20 675	0.81 679	0.93 665	0.72 661

RAFT-345	0.41 343	0.19 197	0.42 244	0.39 256	0.23 223	0.32 189	0.25 149	0.62 242	0.56 276	0.74 398	1.77 633	0.44 264	0.35 279	0.67 390	0.37 324	0.14 156	0.11 194	0.18 351	0.14 272	0.14 189	0.13 185

test-1	0.37 282	0.20 242	0.76 520	0.47 503	0.27 387	0.44 336	0.36 377	0.63 250	0.65 314	0.49 268	0.67 306	0.54 316	0.35 279	0.42 149	0.30 247	0.14 156	0.12 279	0.16 249	0.14 272	0.15 247	0.18 390

DIP-Stereo	0.40 328	0.22 316	0.58 428	0.42 370	0.29 440	0.62 441	0.27 189	0.87 412	0.42 196	0.65 335	0.86 402	0.52 309	0.35 279	0.67 390	0.43 394	0.15 236	0.13 357	0.17 297	0.14 272	0.15 247	0.17 357
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 328	0.19 197	0.47 301	0.43 415	0.27 387	0.41 305	0.31 285	0.74 353	0.38 154	0.90 507	1.28 572	0.58 347	0.35 279	0.43 157	0.35 302	0.15 236	0.13 357	0.14 159	0.12 184	0.14 189	0.14 231

RAFT-Stereo	0.40 328	0.19 197	0.47 301	0.43 415	0.27 387	0.41 305	0.31 285	0.74 353	0.38 154	0.90 507	1.28 572	0.58 347	0.35 279	0.43 157	0.35 302	0.15 236	0.13 357	0.14 159	0.12 184	0.14 189	0.14 231
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
TestStereo_HL3	0.36 260	0.18 146	0.76 520	0.31 36	0.21 155	0.35 227	0.24 126	0.68 287	0.51 257	0.44 242	0.62 285	0.44 264	0.36 293	0.71 427	0.53 468	0.14 156	0.11 194	0.13 100	0.11 143	0.14 189	0.16 308

aanet-new-78k	0.25 102	0.17 100	0.69 489	0.36 170	0.17 28	0.26 84	0.28 214	0.39 64	0.30 86	0.22 42	0.29 106	0.23 61	0.36 293	0.43 157	0.17 1	0.10 9	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.14 189	0.10 6

aanet-new-12k	0.25 102	0.19 197	0.49 326	0.41 330	0.18 50	0.32 189	0.22 97	0.45 121	0.38 154	0.28 109	0.23 45	0.23 61	0.36 293	0.30 29	0.24 117	0.12 55	0.09 18	0.14 159	0.11 143	0.16 315	0.12 125

WQFJA1	0.33 220	0.19 197	0.35 138	0.39 256	0.26 343	0.61 435	0.30 255	0.61 235	0.53 270	0.38 192	0.39 179	0.38 206	0.36 293	0.51 235	0.43 394	0.14 156	0.18 504	0.16 249	0.14 272	0.15 247	0.14 231

NLMM	0.33 220	0.19 197	0.35 138	0.39 256	0.26 343	0.61 435	0.30 255	0.61 235	0.52 261	0.38 192	0.39 179	0.38 206	0.36 293	0.50 224	0.43 394	0.14 156	0.18 504	0.16 249	0.14 272	0.15 247	0.14 231

MM-Stereo_test1	0.34 237	0.19 197	0.37 182	0.42 370	0.23 223	0.35 227	0.44 489	0.62 242	0.56 276	0.61 307	0.51 232	0.38 206	0.36 293	0.65 366	0.27 189	0.15 236	0.13 357	0.17 297	0.14 272	0.15 247	0.13 185

castereo	0.29 175	0.17 100	0.34 118	0.36 170	0.21 155	0.40 291	0.41 462	0.52 177	0.67 326	0.27 93	0.41 186	0.37 198	0.36 293	0.34 82	0.25 140	0.13 104	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.10 6

MIF-Stereo (partial)	0.32 212	0.19 197	0.41 228	0.41 330	0.32 507	0.29 138	0.24 126	0.49 155	0.44 214	0.31 142	0.63 287	0.37 198	0.36 293	0.60 303	0.32 270	0.17 343	0.13 357	0.19 388	0.17 394	0.18 385	0.15 272

AEACV	0.28 163	0.18 146	0.34 118	0.36 170	0.45 600	0.27 105	0.27 189	0.41 90	0.39 164	0.31 142	0.46 206	0.31 148	0.36 293	0.38 116	0.25 140	0.14 156	0.11 194	0.15 213	0.13 234	0.13 136	0.13 185

HHNet	0.42 350	0.19 197	0.43 262	0.35 132	0.38 557	0.33 205	0.33 322	0.71 321	0.78 386	0.87 482	1.30 578	0.52 309	0.36 293	0.53 246	0.37 324	0.16 288	0.11 194	0.19 388	0.15 305	0.15 247	0.25 523

GMStereo	0.40 328	0.38 549	0.61 446	0.41 330	0.27 387	0.47 353	0.35 363	0.62 242	1.04 546	0.57 295	0.54 253	0.38 206	0.36 293	0.56 265	0.41 382	0.20 448	0.13 357	0.16 249	0.17 394	0.24 511	0.20 438
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
aanet-new	0.27 144	0.20 242	0.38 193	0.39 256	0.26 343	0.50 361	0.25 149	0.44 113	0.31 95	0.28 109	0.27 86	0.24 81	0.37 304	0.46 186	0.22 66	0.14 156	0.10 69	0.14 159	0.10 71	0.15 247	0.13 185

rvit_stereo_0083	0.34 237	0.25 404	0.53 383	0.45 457	0.28 414	0.35 227	0.35 363	0.47 148	0.64 306	0.38 192	0.47 212	0.42 244	0.37 304	0.41 138	0.39 351	0.22 488	0.20 537	0.20 426	0.17 394	0.21 451	0.15 272

GMStereo_Zeroshot	0.51 452	0.46 587	0.80 529	0.50 533	0.28 414	0.57 411	0.30 255	0.75 362	0.79 394	0.88 492	0.94 441	0.90 506	0.37 304	0.77 468	0.46 416	0.27 556	0.14 396	0.26 554	0.15 305	0.39 610	0.19 405

GMOStereo	0.38 299	0.19 197	0.42 244	0.43 415	0.24 273	0.40 291	0.39 428	0.55 198	0.64 306	0.89 499	0.84 389	0.65 389	0.37 304	0.39 122	0.29 229	0.14 156	0.12 279	0.20 426	0.18 426	0.15 247	0.12 125

error version	0.38 299	0.19 197	0.42 244	0.43 415	0.24 273	0.40 291	0.39 428	0.55 198	0.64 306	0.89 499	0.84 389	0.65 389	0.37 304	0.39 122	0.29 229	0.14 156	0.12 279	0.20 426	0.18 426	0.15 247	0.12 125

test-v	0.38 299	0.19 197	0.42 244	0.43 415	0.24 273	0.40 291	0.39 428	0.55 198	0.64 306	0.89 499	0.84 389	0.65 389	0.37 304	0.39 122	0.29 229	0.14 156	0.12 279	0.20 426	0.18 426	0.15 247	0.12 125

NRIStereo	0.37 282	0.21 281	0.49 326	0.42 370	0.23 223	0.33 205	0.25 149	0.68 287	0.59 291	0.65 335	0.63 287	0.55 319	0.37 304	0.67 390	0.40 374	0.16 288	0.12 279	0.18 351	0.15 305	0.17 348	0.15 272

CRE-IMP	0.37 282	0.23 349	0.53 383	0.42 370	0.24 273	0.40 291	0.21 72	0.61 235	0.45 219	0.65 335	0.73 323	0.53 314	0.37 304	0.63 346	0.40 374	0.18 385	0.11 194	0.19 388	0.16 336	0.21 451	0.19 405

test-2	0.38 299	0.19 197	0.42 244	0.43 415	0.24 273	0.40 291	0.39 428	0.55 198	0.64 306	0.89 499	0.84 389	0.65 389	0.37 304	0.39 122	0.29 229	0.14 156	0.12 279	0.20 426	0.18 426	0.15 247	0.12 125

TestStereo_HL2	0.35 244	0.18 146	0.57 423	0.31 36	0.22 183	0.43 324	0.25 149	0.69 299	0.54 273	0.44 242	0.70 316	0.43 256	0.38 313	0.67 390	0.42 389	0.16 288	0.11 194	0.13 100	0.11 143	0.14 189	0.16 308

Selective-IGEV-i1	0.46 387	0.21 281	0.60 442	0.43 415	0.24 273	0.67 482	0.53 547	1.07 494	0.90 474	0.65 335	0.82 379	0.80 476	0.38 313	0.56 265	0.40 374	0.16 288	0.14 396	0.15 213	0.13 234	0.16 315	0.17 357

rvit_stereo_0081	0.33 220	0.25 404	0.49 326	0.43 415	0.26 343	0.31 170	0.37 392	0.45 121	0.56 276	0.37 183	0.40 183	0.39 217	0.38 313	0.44 167	0.35 302	0.22 488	0.16 452	0.19 388	0.16 336	0.20 438	0.14 231

rvit_stereo_0082	0.33 220	0.25 404	0.49 326	0.43 415	0.26 343	0.31 170	0.37 392	0.45 121	0.56 276	0.37 183	0.40 183	0.39 217	0.38 313	0.44 167	0.35 302	0.22 488	0.16 452	0.19 388	0.16 336	0.20 438	0.14 231

StereoVision	0.43 363	0.29 486	0.54 397	0.50 533	0.28 414	0.37 257	0.38 410	0.75 362	0.63 302	0.46 253	1.11 522	0.53 314	0.38 313	0.57 277	0.34 293	0.21 465	0.24 575	0.25 535	0.24 553	0.26 532	0.17 357

LoS_RVC	0.28 163	0.17 100	0.29 59	0.33 89	0.32 507	0.43 324	0.34 340	0.42 98	0.34 121	0.33 154	0.51 232	0.29 129	0.38 313	0.37 106	0.28 212	0.11 31	0.10 69	0.11 4	0.08 1	0.11 33	0.26 527

RAFT_CTSACE	0.46 387	0.20 242	0.48 316	0.46 482	0.27 387	0.34 218	0.39 428	0.62 242	0.74 366	0.78 425	1.44 605	0.86 489	0.38 313	1.09 579	0.27 189	0.13 104	0.13 357	0.18 351	0.16 336	0.16 315	0.12 125

Patchmatch Stereo++	0.36 260	0.24 373	0.51 348	0.42 370	0.22 183	0.24 55	0.21 72	0.63 250	0.39 164	0.63 318	0.73 323	0.57 331	0.38 313	0.61 311	0.39 351	0.18 385	0.12 279	0.20 426	0.16 336	0.21 451	0.16 308
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 260	0.24 373	0.51 348	0.42 370	0.22 183	0.24 55	0.31 285	0.63 250	0.39 164	0.63 318	0.73 323	0.57 331	0.38 313	0.59 291	0.38 340	0.18 385	0.12 279	0.20 426	0.16 336	0.21 451	0.16 308

ROB_FTStereo_v2	0.36 260	0.24 373	0.51 348	0.42 370	0.22 183	0.24 55	0.31 285	0.63 250	0.39 164	0.63 318	0.73 323	0.57 331	0.38 313	0.60 303	0.39 351	0.18 385	0.12 279	0.20 426	0.16 336	0.21 451	0.16 308

ROB_FTStereo	0.36 260	0.24 373	0.51 348	0.42 370	0.22 183	0.24 55	0.20 46	0.63 250	0.39 164	0.63 318	0.73 323	0.57 331	0.38 313	0.60 303	0.38 340	0.18 385	0.12 279	0.20 426	0.16 336	0.21 451	0.16 308

HUI-Stereo	0.36 260	0.24 373	0.51 348	0.42 370	0.22 183	0.24 55	0.22 97	0.63 250	0.40 179	0.64 329	0.73 323	0.58 347	0.38 313	0.53 246	0.38 340	0.18 385	0.12 279	0.20 426	0.16 336	0.21 451	0.16 308

iGMRVC	0.36 260	0.24 373	0.51 348	0.42 370	0.22 183	0.24 55	0.29 233	0.63 250	0.39 164	0.63 318	0.73 323	0.57 331	0.38 313	0.61 311	0.39 351	0.18 385	0.12 279	0.20 426	0.16 336	0.21 451	0.16 308

iRAFT	0.36 260	0.24 373	0.51 348	0.42 370	0.22 183	0.24 55	0.21 72	0.63 250	0.39 164	0.63 318	0.73 323	0.57 331	0.38 313	0.61 311	0.39 351	0.18 385	0.12 279	0.20 426	0.16 336	0.21 451	0.16 308

GMM-Stereo	0.44 370	0.20 242	0.39 205	0.42 370	0.25 305	0.50 361	0.44 489	0.72 332	0.57 285	0.77 414	1.37 592	0.76 456	0.38 313	0.62 334	0.34 293	0.15 236	0.10 69	0.20 426	0.19 454	0.17 348	0.28 548

RAFT-IKP	0.36 260	0.24 373	0.51 348	0.42 370	0.22 183	0.24 55	0.27 189	0.63 250	0.39 164	0.63 318	0.73 323	0.57 331	0.38 313	0.61 311	0.39 351	0.18 385	0.12 279	0.20 426	0.16 336	0.21 451	0.16 308

AFF-stereo	0.39 312	0.20 242	0.42 244	0.37 200	0.22 183	0.27 105	0.31 285	0.67 281	0.72 350	0.66 342	1.12 524	0.75 449	0.38 313	0.57 277	0.35 302	0.11 31	0.09 18	0.16 249	0.16 336	0.14 189	0.12 125

HLF11	0.36 260	0.19 197	0.52 371	0.31 36	0.23 223	0.37 257	0.22 97	0.73 344	0.52 261	0.52 277	0.69 311	0.44 264	0.39 330	0.73 440	0.47 427	0.16 288	0.12 279	0.13 100	0.11 143	0.15 247	0.18 390

water-stereo	0.29 175	0.15 46	0.32 94	0.36 170	0.20 127	0.36 245	0.24 126	0.65 263	0.39 164	0.41 226	0.61 280	0.44 264	0.39 330	0.29 20	0.28 212	0.14 156	0.13 357	0.14 159	0.12 184	0.12 88	0.12 125

DCRE	0.38 299	0.19 197	0.47 301	0.45 457	0.33 520	0.45 346	0.40 441	0.66 270	0.53 270	0.49 268	0.95 445	0.57 331	0.39 330	0.53 246	0.32 270	0.14 156	0.13 357	0.15 213	0.14 272	0.14 189	0.15 272

Selective-RAFT	0.36 260	0.23 349	0.54 397	0.45 457	0.22 183	0.64 457	0.27 189	0.62 242	0.65 314	0.41 226	0.38 175	0.55 319	0.39 330	0.59 291	0.36 313	0.14 156	0.12 279	0.14 159	0.12 184	0.16 315	0.14 231

RAFT+CT+SA	0.40 328	0.24 373	0.40 218	0.53 573	0.27 387	0.28 121	0.45 496	0.79 387	0.81 414	0.51 272	0.90 422	0.42 244	0.39 330	0.81 488	0.33 281	0.15 236	0.11 194	0.18 351	0.18 426	0.15 247	0.15 272

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 282	0.18 146	0.45 276	0.36 170	0.19 85	0.33 205	0.28 214	0.67 281	0.77 381	0.72 384	0.99 470	0.56 325	0.39 330	0.44 167	0.31 261	0.11 31	0.09 18	0.15 213	0.14 272	0.13 136	0.11 59

depthmonostereo	0.30 185	0.15 46	0.36 162	0.35 132	0.18 50	0.45 346	0.27 189	0.71 321	0.57 285	0.36 177	0.43 194	0.34 173	0.40 336	0.36 101	0.27 189	0.14 156	0.12 279	0.13 100	0.12 184	0.11 33	0.12 125

knoymous	0.37 282	0.22 316	0.34 118	0.32 65	0.22 183	0.38 265	0.29 233	0.63 250	0.65 314	0.69 367	0.69 311	0.60 362	0.40 336	0.61 311	0.36 313	0.17 343	0.11 194	0.20 426	0.12 184	0.18 385	0.19 405

dd	0.44 370	0.40 563	0.62 451	0.44 442	0.26 343	0.51 367	0.38 410	0.72 332	1.07 560	0.60 302	0.66 299	0.43 256	0.40 336	0.68 401	0.53 468	0.24 527	0.15 425	0.21 470	0.16 336	0.24 511	0.19 405

KYRaft	0.48 410	0.21 281	0.41 228	0.45 457	0.23 223	0.43 324	0.36 377	0.68 287	0.45 219	0.94 528	1.72 631	0.78 465	0.40 336	0.65 366	0.32 270	0.16 288	0.11 194	0.18 351	0.22 522	0.17 348	0.76 663

RAFT-RH_RVC	0.57 502	0.18 146	0.44 268	0.38 225	0.23 223	0.56 402	0.24 126	0.61 235	0.73 360	1.18 608	3.90 687	0.55 319	0.40 336	0.67 390	0.38 340	0.14 156	0.11 194	0.20 426	0.15 305	0.12 88	0.14 231

IPLGR	0.40 328	0.22 316	0.70 493	0.40 299	0.22 183	0.51 367	0.29 233	0.78 380	0.78 386	0.80 433	0.77 344	0.44 264	0.41 341	0.48 209	0.40 374	0.14 156	0.12 279	0.16 249	0.14 272	0.16 315	0.14 231

GwcNet-ADL	0.45 379	0.24 373	0.51 348	0.46 482	0.30 465	0.41 305	0.40 441	0.95 446	0.98 523	0.73 391	0.78 353	0.61 364	0.41 341	0.67 390	0.55 477	0.20 448	0.14 396	0.15 213	0.14 272	0.19 420	0.22 477

OMP-Stereo	0.43 363	0.23 349	0.50 338	0.53 573	0.25 305	0.36 245	0.24 126	0.73 344	0.81 414	0.78 425	0.64 290	0.88 498	0.41 341	0.95 544	0.36 313	0.15 236	0.12 279	0.20 426	0.15 305	0.16 315	0.13 185

PFNet	0.43 363	0.19 197	0.61 446	0.44 442	0.24 273	0.42 317	0.31 285	0.76 367	0.81 414	1.01 561	0.74 335	0.67 408	0.41 341	0.75 449	0.39 351	0.16 288	0.10 69	0.20 426	0.15 305	0.16 315	0.14 231

s12784h	0.37 282	0.15 46	0.26 26	0.34 100	0.15 5	0.80 529	0.29 233	0.83 400	0.87 453	0.58 298	0.58 270	0.43 256	0.41 341	0.59 291	0.35 302	0.12 55	0.10 69	0.14 159	0.09 8	0.14 189	0.10 6

MultiAttention	3.62 688	0.25 404	0.65 465	0.56 597	0.34 532	23.66 712	2.61 701	1.65 657	1.14 584	0.82 440	1.83 636	1.13 583	0.42 346	35.16 725	0.72 530	0.18 385	0.12 279	0.23 506	0.23 538	0.35 591	0.33 582

iRaft-Stereo_20w	0.42 350	0.20 242	0.63 455	0.39 256	0.27 387	0.33 205	0.25 149	1.76 665	0.37 149	0.73 391	0.53 249	0.63 377	0.42 346	0.86 508	0.29 229	0.14 156	0.11 194	0.14 159	0.13 234	0.15 247	0.15 272

SST-Stereo	0.41 343	0.20 242	0.48 316	0.43 415	0.25 305	0.25 76	0.21 72	0.68 287	0.50 250	1.08 590	0.79 358	0.71 420	0.42 346	0.81 488	0.38 340	0.17 343	0.11 194	0.20 426	0.16 336	0.19 420	0.15 272

PSi22	0.31 202	0.19 197	0.32 94	0.36 170	0.19 85	0.29 138	0.19 27	0.44 113	0.78 386	0.28 109	0.32 135	0.56 325	0.43 349	0.81 488	0.26 165	0.12 55	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.15 247	0.12 125

LiteMatch	0.25 102	0.18 146	0.25 7	0.38 225	0.20 127	0.28 121	0.27 189	0.33 29	0.26 45	0.21 28	0.20 21	0.28 123	0.43 349	0.30 29	0.47 427	0.17 343	0.10 69	0.15 213	0.13 234	0.15 247	0.15 272

Lsterematch	0.39 312	0.18 146	0.40 218	0.38 225	0.20 127	0.41 305	0.27 189	0.59 223	0.75 370	0.68 363	1.01 479	0.49 294	0.43 349	0.60 303	0.47 427	0.17 343	0.10 69	0.15 213	0.13 234	0.15 247	0.15 272

DFGA-Net	0.47 400	0.31 510	0.93 568	0.43 415	0.33 520	0.56 402	0.35 363	0.81 392	0.89 469	0.70 372	0.76 340	0.48 287	0.43 349	0.78 476	0.64 511	0.16 288	0.14 396	0.19 388	0.19 454	0.20 438	0.19 405

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 370	0.22 316	0.83 540	0.39 256	0.45 600	0.41 305	0.26 174	1.04 477	0.50 250	0.54 287	0.76 340	1.03 545	0.43 349	0.67 390	0.28 212	0.16 288	0.11 194	0.17 297	0.19 454	0.21 451	0.21 458

HH	0.37 282	0.22 316	0.49 326	0.41 330	0.26 343	0.36 245	0.30 255	0.87 412	0.41 189	0.45 245	0.59 272	0.78 465	0.43 349	0.77 468	0.26 165	0.15 236	0.11 194	0.15 213	0.14 272	0.14 189	0.14 231

HanStereo	0.37 282	0.22 316	0.49 326	0.41 330	0.26 343	0.36 245	0.30 255	0.87 412	0.41 189	0.45 245	0.59 272	0.78 465	0.43 349	0.77 468	0.26 165	0.15 236	0.11 194	0.15 213	0.14 272	0.14 189	0.14 231

RCA-Stereo	0.36 260	0.18 146	0.37 182	0.38 225	0.23 223	0.31 170	0.33 322	0.70 313	1.25 605	0.45 245	0.65 294	0.46 278	0.43 349	0.40 131	0.29 229	0.14 156	0.10 69	0.14 159	0.12 184	0.12 88	0.12 125

RAFT_R40	0.41 343	0.20 242	0.47 301	0.44 442	0.25 305	0.23 47	0.25 149	0.69 299	0.70 341	0.98 552	0.78 353	0.72 435	0.43 349	0.80 483	0.39 351	0.17 343	0.11 194	0.20 426	0.16 336	0.18 385	0.15 272

TestStereo	0.39 312	0.32 513	0.42 244	0.45 457	0.20 127	0.41 305	0.38 410	0.69 299	0.66 319	0.56 292	0.78 353	0.48 287	0.43 349	0.59 291	0.37 324	0.18 385	0.13 357	0.20 426	0.15 305	0.23 498	0.14 231

MyStereo8	0.42 350	0.21 281	0.64 460	0.43 415	0.29 440	0.55 394	0.28 214	0.72 332	0.50 250	0.73 391	1.01 479	0.57 331	0.44 359	0.52 240	0.52 457	0.15 236	0.12 279	0.16 249	0.14 272	0.19 420	0.21 458

tt1	0.37 282	0.25 404	0.35 138	0.43 415	0.23 223	0.52 375	0.37 392	0.72 332	1.13 578	0.42 231	0.46 206	0.35 185	0.44 359	0.61 311	0.26 165	0.17 343	0.11 194	0.19 388	0.13 234	0.16 315	0.17 357

Sa-1000	0.49 425	0.25 404	0.45 276	0.46 482	0.25 305	0.64 457	0.34 340	0.85 405	0.95 506	0.85 467	1.51 616	0.55 319	0.44 359	0.94 538	0.31 261	0.16 288	0.12 279	0.21 470	0.20 478	0.15 247	0.14 231

UDGNet	0.50 438	0.82 646	0.56 414	0.51 545	0.32 507	0.41 305	0.34 340	0.71 321	0.93 493	0.65 335	0.60 275	0.58 347	0.44 359	0.65 366	0.43 394	0.33 602	0.15 425	0.67 661	0.20 478	0.49 635	0.23 502

GANet-ADL	0.44 370	0.27 457	0.48 316	0.44 442	0.30 465	0.54 388	0.36 377	0.94 443	0.88 464	0.64 329	0.72 321	0.68 412	0.44 359	0.55 255	0.44 405	0.22 488	0.15 425	0.15 213	0.13 234	0.18 385	0.21 458

sAnonymous2	0.42 350	0.41 569	0.96 575	0.48 510	0.37 550	0.41 305	0.48 514	0.60 228	0.52 261	0.39 204	0.48 214	0.35 185	0.44 359	0.44 167	0.30 247	0.19 426	0.14 396	0.19 388	0.17 394	0.55 647	0.43 624

CroCo_RVC	0.42 350	0.41 569	0.96 575	0.48 510	0.37 550	0.41 305	0.48 514	0.60 228	0.52 261	0.39 204	0.48 214	0.35 185	0.44 359	0.44 167	0.30 247	0.19 426	0.14 396	0.19 388	0.17 394	0.55 647	0.43 624

rvit_0105_6	0.40 328	0.28 472	0.68 480	0.51 545	0.30 465	0.39 281	0.41 462	0.53 183	0.68 329	0.41 226	0.45 201	0.50 298	0.45 366	0.55 255	0.37 324	0.28 567	0.26 593	0.24 522	0.22 522	0.22 478	0.17 357

TestStereo1	0.44 370	0.24 373	0.45 276	0.52 562	0.25 305	0.35 227	0.40 441	0.81 392	0.94 502	0.70 372	0.96 449	0.48 287	0.45 366	0.94 538	0.33 281	0.16 288	0.13 357	0.18 351	0.16 336	0.15 247	0.14 231

SA-5K	0.44 370	0.24 373	0.45 276	0.52 562	0.25 305	0.35 227	0.40 441	0.81 392	0.94 502	0.70 372	0.96 449	0.48 287	0.45 366	0.94 538	0.33 281	0.16 288	0.13 357	0.18 351	0.16 336	0.15 247	0.14 231

Anonymous3	0.47 400	0.35 530	0.91 567	0.50 533	0.38 557	0.81 535	0.55 558	0.76 367	0.66 319	0.52 277	0.65 294	0.44 264	0.45 366	0.66 380	0.39 351	0.25 540	0.25 583	0.22 485	0.21 501	0.23 498	0.24 514

raftrobust	0.35 244	0.20 242	0.39 205	0.43 415	0.29 440	0.31 170	0.25 149	0.73 344	0.66 319	0.59 299	0.56 265	0.44 264	0.45 366	0.55 255	0.31 261	0.16 288	0.12 279	0.14 159	0.12 184	0.12 88	0.14 231

MLCV	0.49 425	0.26 441	0.73 509	0.38 225	0.18 50	0.64 457	0.33 322	0.84 403	0.89 469	0.96 545	1.12 524	0.72 435	0.45 366	1.00 565	0.59 494	0.14 156	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.14 189	0.14 231

DN-CSS_ROB	0.45 379	0.27 457	0.74 513	0.41 330	0.29 440	0.43 324	0.29 233	0.80 390	0.78 386	0.73 391	1.08 516	0.48 287	0.45 366	0.81 488	0.40 374	0.15 236	0.12 279	0.21 470	0.19 454	0.18 385	0.17 357

DDVS	0.53 473	0.32 513	0.63 455	0.42 370	0.31 481	0.71 495	0.35 363	0.95 446	0.69 337	0.86 477	0.90 422	1.11 575	0.46 373	0.90 526	0.67 516	0.23 515	0.17 485	0.22 485	0.18 426	0.25 522	0.28 548

PCWNet_CMD	0.49 425	0.25 404	0.56 414	0.40 299	0.27 387	0.64 457	0.32 304	0.98 455	0.99 526	0.87 482	1.07 509	0.78 465	0.46 373	0.61 311	0.44 405	0.17 343	0.13 357	0.21 470	0.16 336	0.26 532	0.20 438

DCANet-4	0.38 299	0.22 316	0.58 428	0.35 132	0.19 85	0.30 153	0.30 255	0.69 299	0.97 518	0.70 372	0.79 358	0.40 225	0.46 373	0.46 186	0.37 324	0.14 156	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.12 88	0.15 272

IIG-Stereo	0.45 379	0.22 316	0.48 316	0.51 545	0.26 343	0.43 324	0.21 72	0.73 344	0.80 403	0.84 454	0.95 445	0.82 481	0.46 373	0.95 544	0.37 324	0.16 288	0.12 279	0.19 388	0.15 305	0.15 247	0.12 125

MSMDNet	0.49 425	0.25 404	0.56 414	0.40 299	0.27 387	0.64 457	0.32 304	0.99 459	0.99 526	0.87 482	1.07 509	0.79 472	0.46 373	0.61 311	0.44 405	0.17 343	0.13 357	0.20 426	0.16 336	0.25 522	0.20 438

IGEV_i1	0.45 379	0.23 349	0.57 423	0.40 299	0.23 223	0.64 457	0.42 473	1.05 484	0.65 314	0.71 382	0.70 316	0.76 456	0.47 378	0.75 449	0.45 411	0.16 288	0.14 396	0.16 249	0.13 234	0.17 348	0.18 390

rvit_stereo_0075_2	0.48 410	0.38 549	0.74 513	0.54 585	0.46 609	0.43 324	0.35 363	0.85 405	0.68 329	0.56 292	0.73 323	0.59 357	0.47 378	0.64 354	0.47 427	0.33 602	0.23 566	0.35 608	0.26 578	0.32 573	0.26 527

ACVNet-DCA	0.36 260	0.25 404	0.35 138	0.42 370	0.23 223	0.53 381	0.37 392	0.91 427	0.59 291	0.42 231	0.50 223	0.34 173	0.47 378	0.61 311	0.26 165	0.17 343	0.11 194	0.19 388	0.13 234	0.18 385	0.19 405

1test111	0.37 282	0.25 404	0.35 138	0.42 370	0.23 223	0.53 381	0.37 392	0.91 427	0.59 291	0.42 231	0.50 223	0.34 173	0.47 378	0.59 291	0.48 435	0.17 343	0.11 194	0.19 388	0.13 234	0.18 385	0.19 405

cc1	0.38 299	0.25 404	0.35 138	0.42 370	0.23 223	0.53 381	0.37 392	0.71 321	1.17 590	0.42 231	0.50 223	0.34 173	0.47 378	0.61 311	0.26 165	0.17 343	0.11 194	0.19 388	0.13 234	0.16 315	0.17 357

FSD					0.46 609	0.48 358	0.52 542	0.54 191	0.49 243	0.48 264	0.48 214	0.50 298	0.48 383	0.51 235	0.49 444	0.45 642	0.43 660	0.47 640	0.46 647	0.46 627

xyz-stereo-finetune2	0.37 282	0.20 242	0.40 218	0.32 65	0.19 85	0.80 529	0.29 233	0.56 206	0.33 114	0.53 285	0.79 358	0.43 256	0.48 383	0.70 417	0.46 416	0.13 104	0.12 279	0.17 297	0.13 234	0.12 88	0.14 231

MIPNet	0.39 312	0.22 316	0.66 468	0.40 299	0.25 305	0.53 381	0.29 233	0.78 380	0.74 366	0.68 363	0.60 275	0.40 225	0.48 383	0.45 176	0.39 351	0.14 156	0.11 194	0.16 249	0.13 234	0.14 189	0.14 231

CFNet_pseudo	0.47 400	0.25 404	0.55 401	0.38 225	0.28 414	0.58 417	0.32 304	0.89 421	0.90 474	0.83 448	1.03 493	0.75 449	0.48 383	0.61 311	0.46 416	0.17 343	0.13 357	0.24 522	0.16 336	0.26 532	0.21 458

ARAFT	0.48 410	0.25 404	0.82 536	0.42 370	0.25 305	0.56 402	0.54 555	0.82 398	0.82 427	0.92 517	0.75 337	0.75 449	0.48 383	0.89 518	0.37 324	0.15 236	0.12 279	0.23 506	0.22 522	0.14 189	0.14 231

ccs_rob	0.47 400	0.25 404	0.55 401	0.38 225	0.28 414	0.58 417	0.32 304	0.89 421	0.90 474	0.83 448	1.02 483	0.75 449	0.48 383	0.61 311	0.46 416	0.17 343	0.12 279	0.24 522	0.16 336	0.26 532	0.21 458

rvit_0105_4	0.42 350	0.30 501	0.77 524	0.52 562	0.29 440	0.41 305	0.44 489	0.57 211	0.75 370	0.45 245	0.48 214	0.56 325	0.49 389	0.58 282	0.37 324	0.28 567	0.26 593	0.25 535	0.22 522	0.24 511	0.19 405

11t1	0.38 299	0.23 349	0.49 326	0.36 170	0.23 223	0.61 435	0.31 285	0.74 353	0.47 235	0.62 311	0.55 262	0.55 319	0.49 389	0.58 282	0.45 411	0.18 385	0.15 425	0.16 249	0.13 234	0.17 348	0.19 405

CFNet_ucs	0.51 452	0.25 404	0.58 428	0.39 256	0.31 481	0.59 427	0.35 363	1.04 477	0.95 506	0.89 499	1.19 553	0.80 476	0.49 389	0.66 380	0.45 411	0.21 465	0.16 452	0.26 554	0.18 426	0.27 542	0.23 502

SA	0.45 379	0.26 441	0.50 338	0.47 503	0.24 273	0.46 349	0.36 377	0.79 387	1.00 530	0.61 307	1.04 496	0.50 298	0.50 392	0.98 555	0.33 281	0.16 288	0.13 357	0.21 470	0.19 454	0.15 247	0.14 231

DeepStereo_RVC	0.37 282	0.22 316	0.51 348	0.41 330	0.24 273	0.26 84	0.22 97	0.64 260	0.40 179	0.69 367	0.67 306	0.57 331	0.50 392	0.58 282	0.42 389	0.17 343	0.12 279	0.18 351	0.16 336	0.19 420	0.19 405

IRAFT_RVC	0.43 363	0.20 242	0.52 371	0.45 457	0.24 273	0.26 84	0.51 536	0.76 367	0.78 386	0.77 414	0.80 369	0.73 440	0.50 392	0.74 441	0.39 351	0.18 385	0.10 69	0.21 470	0.17 394	0.17 348	0.15 272

SFCPSM	0.48 410	0.22 316	0.59 437	0.41 330	0.27 387	0.85 547	0.36 377	1.39 616	0.79 394	0.81 437	0.85 398	0.54 316	0.50 392	0.60 303	0.39 351	0.18 385	0.14 396	0.18 351	0.20 478	0.17 348	0.16 308

AdaStereo	0.52 466	0.34 526	0.53 383	0.49 522	0.25 305	0.71 495	0.36 377	1.24 569	0.91 481	0.77 414	0.98 462	0.75 449	0.50 392	0.71 427	0.51 452	0.27 556	0.13 357	0.28 574	0.18 426	0.23 498	0.18 390
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.
ASMatch	0.48 410	0.20 242	0.47 301	0.39 256	0.28 414	0.37 257	0.26 174	0.76 367	0.72 350	0.77 414	2.29 652	0.61 364	0.51 397	0.64 354	0.39 351	0.15 236	0.12 279	0.17 297	0.15 305	0.14 189	0.22 477

111	0.42 350	0.18 146	0.46 288	0.35 132	0.19 85	0.52 375	0.28 214	0.76 367	1.16 587	0.52 277	0.92 436	0.65 389	0.51 397	0.65 366	0.37 324	0.15 236	0.10 69	0.14 159	0.12 184	0.13 136	0.16 308

GES	0.46 387	0.25 404	0.62 451	0.41 330	0.30 465	0.62 441	0.37 392	1.06 490	0.70 341	0.75 402	0.83 386	0.47 283	0.52 399	0.69 409	0.46 416	0.23 515	0.17 485	0.17 297	0.16 336	0.18 385	0.24 514

rvit_0105_5	0.44 370	0.32 513	0.79 528	0.51 545	0.29 440	0.44 336	0.43 481	0.62 242	0.76 377	0.51 272	0.52 242	0.61 364	0.53 400	0.58 282	0.38 340	0.28 567	0.25 583	0.25 535	0.24 553	0.22 478	0.20 438

test_sample3	0.49 425	0.27 457	0.55 401	0.36 170	0.23 223	0.70 490	0.37 392	1.21 556	0.87 453	0.79 430	0.84 389	0.66 401	0.53 400	0.70 417	0.50 448	0.21 465	0.16 452	0.20 426	0.19 454	0.21 451	0.21 458

H2IRNET	0.38 299	0.21 281	0.36 162	0.39 256	0.25 305	0.26 84	0.24 126	0.61 235	0.74 366	0.39 204	0.89 416	0.74 444	0.53 400	0.53 246	0.44 405	0.16 288	0.13 357	0.19 388	0.20 478	0.17 348	0.15 272

mmm	0.47 400	0.28 472	0.51 348	0.39 256	0.25 305	0.61 435	0.38 410	1.00 465	0.60 298	0.77 414	1.07 509	0.65 389	0.53 400	0.61 311	0.49 444	0.18 385	0.15 425	0.23 506	0.20 478	0.21 451	0.20 438

x	0.41 343	0.25 404	0.46 288	0.36 170	0.24 273	0.54 388	0.31 285	0.94 443	0.58 289	0.60 302	0.72 321	0.61 364	0.53 400	0.52 240	0.50 448	0.18 385	0.16 452	0.17 297	0.16 336	0.17 348	0.18 390

test_5	0.44 370	0.25 404	0.48 316	0.53 573	0.28 414	0.28 121	0.42 473	0.77 375	0.87 453	0.63 318	0.91 430	0.73 440	0.53 400	0.82 495	0.36 313	0.14 156	0.11 194	0.18 351	0.18 426	0.18 385	0.16 308

HCRNet	0.46 387	0.35 530	0.45 276	0.54 585	0.26 343	0.52 375	0.29 233	0.87 412	0.64 306	0.75 402	0.82 379	0.76 456	0.53 400	0.70 417	0.38 340	0.24 527	0.16 452	0.24 522	0.20 478	0.21 451	0.20 438

CCAANet	0.48 410	0.21 281	0.52 371	0.42 370	0.28 414	0.65 465	0.30 255	1.03 475	0.76 377	0.64 329	1.22 558	0.69 414	0.53 400	0.83 497	0.47 427	0.15 236	0.13 357	0.19 388	0.20 478	0.15 247	0.20 438

FACV-RUCA	0.45 379	0.28 472	0.51 348	0.46 482	0.33 520	0.62 441	0.34 340	0.87 412	0.75 370	0.60 302	0.84 389	0.48 287	0.54 408	0.56 265	0.39 351	0.22 488	0.15 425	0.35 608	0.16 336	0.29 553	0.22 477

BUS	0.47 400	0.26 441	0.47 301	0.46 482	0.29 440	0.78 517	0.34 340	0.99 459	0.80 403	0.77 414	0.80 369	0.64 383	0.54 408	0.66 380	0.56 479	0.21 465	0.15 425	0.22 485	0.19 454	0.18 385	0.19 405

NINENet	0.52 466	0.30 501	0.55 401	0.46 482	0.33 520	0.78 517	0.34 340	1.18 542	0.91 481	0.84 454	0.97 458	0.64 383	0.54 408	0.74 441	0.56 479	0.23 515	0.20 537	0.25 535	0.18 426	0.22 478	0.22 477

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 556	0.84 650	0.80 529	0.55 593	0.38 557	1.38 630	0.57 566	1.07 494	0.81 414	0.90 507	0.94 441	0.95 521	0.54 408	1.01 566	0.61 501	0.41 635	0.30 614	0.57 655	0.31 608	0.86 662	0.39 606

Selective-IGEV-i16pb	0.95 603	0.25 404	6.90 691	0.42 370	0.32 507	1.73 653	0.55 558	1.12 514	1.58 646	0.67 351	1.19 553	0.97 526	0.55 412	0.83 497	0.63 508	0.28 567	0.17 485	0.18 351	0.20 478	0.21 451	0.23 502

ffm	0.47 400	0.28 472	0.68 480	0.39 256	0.26 343	0.56 402	0.40 441	0.72 332	1.13 578	0.76 408	0.98 462	0.71 420	0.55 412	0.61 311	0.26 165	0.17 343	0.11 194	0.25 535	0.21 501	0.16 315	0.17 357

ff1	0.56 497	0.28 472	0.68 480	0.39 256	0.26 343	0.56 402	0.40 441	0.72 332	1.13 578	0.76 408	0.98 462	0.71 420	0.55 412	1.25 602	1.46 631	0.17 343	0.11 194	0.25 535	0.21 501	0.16 315	0.17 357

mmx	0.59 519	0.28 472	0.68 480	0.39 256	0.26 343	0.56 402	0.40 441	1.24 569	1.06 552	0.76 408	0.98 462	0.71 420	0.55 412	1.25 602	1.46 631	0.21 465	0.16 452	0.25 535	0.21 501	0.24 511	0.22 477

xxx	0.59 519	0.28 472	0.68 480	0.39 256	0.26 343	0.56 402	0.40 441	1.24 569	1.06 552	0.76 408	0.98 462	0.71 420	0.55 412	1.25 602	1.46 631	0.21 465	0.16 452	0.25 535	0.21 501	0.24 511	0.22 477

DMCA	0.47 400	0.27 457	0.59 437	0.39 256	0.29 440	0.53 381	0.34 340	0.98 455	0.70 341	0.78 425	0.83 386	0.79 472	0.55 412	0.54 254	0.57 485	0.21 465	0.16 452	0.21 470	0.16 336	0.19 420	0.22 477

FADNet-RVC	0.62 536	0.56 617	1.29 614	0.47 503	0.39 565	0.63 447	0.40 441	1.16 531	0.91 481	0.71 382	0.86 402	1.04 550	0.55 412	0.99 560	0.78 540	0.27 556	0.26 593	0.28 574	0.29 598	0.32 573	0.31 569

iResNet	0.52 466	0.31 510	0.86 554	0.44 442	0.22 183	0.66 473	0.47 507	0.92 436	1.02 538	0.89 499	1.12 524	0.69 414	0.55 412	0.86 508	0.60 495	0.15 236	0.11 194	0.15 213	0.12 184	0.17 348	0.17 357

G2L-Stereo	0.51 452	0.25 404	0.55 401	0.44 442	0.27 387	0.46 349	0.47 507	0.98 455	0.81 414	0.86 477	0.90 422	0.91 512	0.56 420	0.88 516	0.80 548	0.21 465	0.17 485	0.22 485	0.18 426	0.17 348	0.22 477

rvit_0105_3	0.48 410	0.35 530	0.85 553	0.56 597	0.31 481	0.48 358	0.48 514	0.65 263	0.81 414	0.66 342	0.59 272	0.66 401	0.56 420	0.66 380	0.41 382	0.30 585	0.27 600	0.29 583	0.28 592	0.21 451	0.21 458

UGAM	0.54 478	0.23 349	0.51 348	0.46 482	0.26 343	0.40 291	0.52 542	0.65 263	1.19 596	0.78 425	1.15 538	1.38 621	0.56 420	1.03 571	0.56 479	0.18 385	0.15 425	0.25 535	0.21 501	0.15 247	0.13 185

MyStereo04	0.45 379	0.23 349	0.52 371	0.43 415	0.29 440	0.40 291	0.48 514	1.02 469	1.12 572	0.62 311	0.58 270	0.55 319	0.56 420	0.77 468	0.45 411	0.14 156	0.13 357	0.19 388	0.17 394	0.18 385	0.17 357

xx1	0.40 328	0.25 404	0.35 138	0.42 370	0.23 223	0.53 381	0.37 392	0.71 321	1.17 590	0.42 231	0.50 223	0.65 389	0.56 420	0.61 311	0.26 165	0.17 343	0.11 194	0.20 426	0.19 454	0.18 385	0.19 405

qqq	0.42 350	0.28 472	0.50 338	0.37 200	0.22 183	0.47 353	0.39 428	0.91 427	0.59 291	0.57 295	0.71 319	0.65 389	0.56 420	0.59 291	0.48 435	0.17 343	0.17 485	0.20 426	0.19 454	0.18 385	0.19 405

TransformOpticalFlow	0.46 387	0.21 281	0.49 326	0.42 370	0.24 273	0.36 245	0.46 499	1.04 477	0.84 434	0.67 351	1.14 535	0.73 440	0.56 420	0.78 476	0.33 281	0.15 236	0.10 69	0.17 297	0.15 305	0.14 189	0.15 272

RAFT	0.46 387	0.23 349	0.52 371	0.48 510	0.27 387	0.55 394	0.47 507	0.68 287	0.60 298	0.83 448	0.82 379	1.00 537	0.56 420	0.76 461	0.37 324	0.18 385	0.16 452	0.22 485	0.20 478	0.16 315	0.14 231

ICVP	0.48 410	0.26 441	0.42 244	0.49 522	0.28 414	0.63 447	0.43 481	1.05 484	0.72 350	0.68 363	0.95 445	0.75 449	0.56 420	0.55 255	0.61 501	0.24 527	0.18 504	0.19 388	0.17 394	0.19 420	0.21 458
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DCANet	0.38 299	0.18 146	0.46 288	0.35 132	0.19 85	0.30 153	0.30 255	0.72 332	0.96 513	0.72 384	0.77 344	0.45 274	0.56 420	0.47 199	0.36 313	0.14 156	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.13 136	0.15 272

FENet	0.43 363	0.23 349	0.40 218	0.40 299	0.24 273	0.54 388	0.33 322	0.83 400	0.72 350	0.74 398	0.73 323	0.63 377	0.56 420	0.65 366	0.45 411	0.19 426	0.13 357	0.19 388	0.17 394	0.18 385	0.20 438

HITNet	0.43 363	0.27 457	0.50 338	0.34 100	0.18 50	0.65 465	0.32 304	0.99 459	0.70 341	0.73 391	0.86 402	0.66 401	0.56 420	0.61 311	0.47 427	0.14 156	0.10 69	0.15 213	0.13 234	0.18 385	0.13 185
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
coex_refinement	0.54 478	0.22 316	0.44 268	0.45 457	0.31 481	0.75 513	0.40 441	1.16 531	0.92 487	0.87 482	1.12 524	0.99 534	0.57 432	0.69 409	0.90 567	0.21 465	0.14 396	0.16 249	0.16 336	0.21 451	0.22 477

MyStereo05	0.46 387	0.22 316	0.51 348	0.42 370	0.29 440	0.43 324	0.48 514	0.96 451	1.12 572	0.77 414	0.62 285	0.51 305	0.57 432	0.79 480	0.43 394	0.14 156	0.13 357	0.18 351	0.17 394	0.17 348	0.17 357

CoDeX	0.48 410	0.21 281	0.53 383	0.43 415	0.25 305	0.74 509	0.38 410	1.36 614	0.82 427	0.84 454	0.96 449	0.63 377	0.57 432	0.63 346	0.40 374	0.17 343	0.13 357	0.17 297	0.15 305	0.16 315	0.15 272

RAFT + AFF	0.54 478	0.30 501	0.84 547	0.51 545	0.32 507	0.63 447	0.57 566	1.05 484	0.95 506	0.80 433	0.87 409	0.85 485	0.57 432	0.87 510	0.51 452	0.18 385	0.21 547	0.23 506	0.22 522	0.19 420	0.19 405

ITSA-stereo	0.54 478	0.29 486	0.55 401	0.41 330	0.23 223	0.59 427	0.35 363	1.31 598	1.25 605	0.82 440	0.80 369	0.72 435	0.58 436	0.89 518	0.72 530	0.22 488	0.18 504	0.23 506	0.22 522	0.22 478	0.29 555

test_sample4	0.49 425	0.27 457	0.55 401	0.36 170	0.23 223	0.70 490	0.37 392	1.22 564	0.86 446	0.82 440	0.86 402	0.62 372	0.58 436	0.71 427	0.49 444	0.21 465	0.16 452	0.21 470	0.20 478	0.22 478	0.21 458

CASS	0.46 387	0.28 472	0.45 276	0.48 510	0.22 183	0.63 447	0.34 340	0.99 459	0.66 319	0.76 408	0.86 402	0.61 364	0.58 436	0.58 282	0.44 405	0.29 578	0.16 452	0.22 485	0.18 426	0.23 498	0.28 548
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
LCNet	0.42 350	0.21 281	0.34 118	0.44 442	0.24 273	0.47 353	0.28 214	0.69 299	0.57 285	0.72 384	1.03 493	0.66 401	0.58 436	0.60 303	0.35 302	0.15 236	0.10 69	0.19 388	0.19 454	0.22 478	0.37 602

STTStereo	0.57 502	0.39 554	0.87 559	0.45 457	0.32 507	0.62 441	0.45 496	1.01 466	0.87 453	1.01 561	0.91 430	0.95 521	0.58 436	0.77 468	0.66 513	0.25 540	0.24 575	0.27 563	0.33 618	0.25 522	0.26 527

DeepPruner_ROB	0.55 487	0.37 541	0.67 473	0.42 370	0.31 481	0.50 361	0.43 481	1.22 564	0.73 360	0.86 477	1.05 499	0.85 485	0.58 436	0.90 526	0.56 479	0.29 578	0.23 566	0.22 485	0.22 522	0.26 532	0.26 527

G2L-ROB	0.49 425	0.20 242	0.48 316	0.36 170	0.22 183	0.58 417	0.42 473	1.19 546	0.74 366	0.86 477	0.76 340	1.08 565	0.59 442	0.81 488	0.60 495	0.17 343	0.12 279	0.15 213	0.12 184	0.17 348	0.20 438

G2L-Stereo_test	0.50 438	0.22 316	0.46 288	0.34 100	0.24 273	0.58 417	0.59 576	1.14 524	0.79 394	0.89 499	0.96 449	0.96 524	0.59 442	0.72 434	0.67 516	0.17 343	0.12 279	0.14 159	0.12 184	0.15 247	0.16 308

DispNO	0.48 410	0.24 373	0.84 547	0.40 299	0.31 481	0.58 417	0.39 428	0.91 427	0.79 394	0.79 430	0.83 386	0.71 420	0.59 442	0.75 449	0.50 448	0.19 426	0.14 396	0.20 426	0.18 426	0.16 315	0.17 357

BSDual-CNN	0.48 410	0.26 441	0.47 301	0.46 482	0.29 440	0.75 513	0.46 499	0.99 459	0.80 403	0.77 414	0.80 369	0.76 456	0.59 442	0.66 380	0.48 435	0.21 465	0.15 425	0.22 485	0.19 454	0.18 385	0.19 405

psmg	0.50 438	0.26 441	0.47 301	0.42 370	0.29 440	0.82 538	0.42 473	1.07 494	0.80 403	0.95 533	0.94 441	0.76 456	0.59 442	0.66 380	0.48 435	0.21 465	0.16 452	0.20 426	0.20 478	0.19 420	0.19 405

pcwnet_v2	0.60 526	0.29 486	0.89 564	0.46 482	0.36 546	0.62 441	0.38 410	1.33 607	1.24 603	1.02 565	1.27 571	0.71 420	0.59 442	0.71 427	0.51 452	0.28 567	0.21 547	0.24 522	0.23 538	0.29 553	0.30 560

test_sample5	0.50 438	0.28 472	0.55 401	0.37 200	0.23 223	0.65 465	0.38 410	1.19 546	0.86 446	0.81 437	0.97 458	0.64 383	0.60 448	0.72 434	0.48 435	0.22 488	0.16 452	0.22 485	0.21 501	0.23 498	0.22 477

DualNet	0.51 452	0.28 472	0.55 401	0.37 200	0.23 223	0.65 465	0.38 410	1.19 546	0.86 446	0.84 454	1.06 505	0.64 383	0.60 448	0.72 434	0.48 435	0.22 488	0.16 452	0.22 485	0.21 501	0.23 498	0.22 477

riskmin	0.41 343	0.21 281	0.44 268	0.34 100	0.24 273	0.58 417	0.32 304	0.70 313	0.86 446	0.52 277	0.57 267	0.78 465	0.60 448	0.58 282	0.39 351	0.17 343	0.12 279	0.19 388	0.13 234	0.19 420	0.22 477

AAGNet	1.40 651	0.20 242	0.52 371	0.45 457	0.26 343	0.29 138	0.29 233	0.67 281	0.71 348	0.97 549	0.86 402	0.66 401	0.60 448	0.66 380	19.98 713	0.17 343	0.11 194	0.19 388	0.15 305	0.20 438	0.13 185

CFNet	0.53 473	0.30 501	0.53 383	0.42 370	0.28 414	0.73 503	0.35 363	1.21 556	1.01 533	0.74 398	1.07 509	0.85 485	0.60 448	0.83 497	0.58 492	0.19 426	0.15 425	0.23 506	0.23 538	0.21 451	0.17 357

UCFNet_RVC	0.50 438	0.27 457	0.37 182	0.40 299	0.27 387	0.66 473	0.42 473	1.18 542	0.86 446	0.70 372	0.89 416	0.91 512	0.60 448	0.62 334	0.48 435	0.24 527	0.18 504	0.28 574	0.27 585	0.25 522	0.24 514

ISRNet	0.57 502	0.25 404	0.72 503	0.57 603	0.36 546	0.43 324	0.28 214	0.85 405	0.84 434	1.09 594	1.25 563	0.91 512	0.61 454	0.68 401	0.60 495	0.35 617	0.26 593	0.36 613	0.33 618	0.30 561	0.42 619

PAM	0.50 438	0.21 281	0.75 516	0.41 330	0.26 343	1.11 604	0.37 392	1.10 507	0.39 164	0.75 402	0.46 206	1.92 653	0.61 454	0.62 334	0.28 212	0.16 288	0.10 69	0.16 249	0.14 272	0.14 189	0.15 272

test_sample6	0.51 452	0.27 457	0.55 401	0.38 225	0.23 223	0.64 457	0.39 428	1.18 542	0.88 464	0.84 454	1.06 505	0.66 401	0.61 454	0.75 449	0.52 457	0.23 515	0.17 485	0.22 485	0.22 522	0.24 511	0.23 502

dad	0.61 530	0.53 602	0.72 503	0.44 442	0.31 481	0.64 457	0.37 392	0.85 405	1.28 612	1.05 578	1.17 548	1.18 589	0.61 454	0.70 417	0.54 475	0.36 620	0.23 566	0.37 618	0.21 501	0.31 565	0.23 502

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 487	0.33 521	0.71 496	0.46 482	0.31 481	0.66 473	0.43 481	1.07 494	0.89 469	0.93 521	0.91 430	0.98 529	0.61 454	0.76 461	0.64 511	0.22 488	0.18 504	0.22 485	0.22 522	0.22 478	0.24 514
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
fff	0.39 312	0.18 146	0.46 288	0.35 132	0.19 85	0.30 153	0.30 255	0.73 344	1.08 564	0.70 372	0.79 358	0.44 264	0.62 459	0.47 199	0.37 324	0.14 156	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.12 88	0.15 272

PSMNet-ADL	0.50 438	0.28 472	0.43 262	0.49 522	0.31 481	0.70 490	0.38 410	0.94 443	0.81 414	0.62 311	0.80 369	0.91 512	0.62 459	0.76 461	0.68 521	0.24 527	0.18 504	0.19 388	0.20 478	0.22 478	0.22 477

csc	0.39 312	0.18 146	0.46 288	0.35 132	0.19 85	0.30 153	0.30 255	0.73 344	1.08 564	0.70 372	0.79 358	0.44 264	0.62 459	0.47 199	0.37 324	0.14 156	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.12 88	0.15 272

cscssc	0.39 312	0.18 146	0.46 288	0.35 132	0.19 85	0.30 153	0.30 255	0.73 344	1.08 564	0.70 372	0.79 358	0.44 264	0.62 459	0.47 199	0.37 324	0.14 156	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.12 88	0.15 272

acv_ft	0.52 466	0.24 373	0.64 460	0.45 457	0.28 414	0.85 547	0.40 441	0.95 446	0.81 414	1.00 558	0.96 449	0.79 472	0.62 459	0.65 366	0.88 559	0.18 385	0.15 425	0.16 249	0.15 305	0.18 385	0.15 272

rvit_105_1	0.56 497	0.42 574	0.84 547	0.59 612	0.37 550	0.59 427	0.68 598	0.73 344	0.97 518	0.82 440	0.69 311	0.75 449	0.63 464	0.80 483	0.56 479	0.34 611	0.29 609	0.31 594	0.34 621	0.23 498	0.23 502

gwcnet-sp	0.50 438	0.25 404	0.84 547	0.41 330	0.27 387	0.79 523	0.40 441	0.93 438	0.85 440	0.95 533	0.79 358	0.65 389	0.63 464	0.69 409	0.52 457	0.18 385	0.17 485	0.18 351	0.18 426	0.18 385	0.19 405

scenet	0.50 438	0.25 404	0.84 547	0.41 330	0.27 387	0.79 523	0.40 441	0.93 438	0.85 440	0.95 533	0.79 358	0.65 389	0.63 464	0.69 409	0.52 457	0.18 385	0.17 485	0.18 351	0.18 426	0.18 385	0.19 405

ssnet	0.50 438	0.25 404	0.84 547	0.41 330	0.27 387	0.79 523	0.40 441	0.93 438	0.85 440	0.95 533	0.79 358	0.65 389	0.63 464	0.69 409	0.52 457	0.18 385	0.17 485	0.18 351	0.18 426	0.18 385	0.19 405

AASNet	0.55 487	0.27 457	0.62 451	0.51 545	0.32 507	0.73 503	0.44 489	1.55 642	0.88 464	0.88 492	0.94 441	0.64 383	0.63 464	0.62 334	0.84 554	0.23 515	0.20 537	0.20 426	0.16 336	0.22 478	0.20 438

GEStereo_RVC	0.56 497	0.30 501	0.70 493	0.51 545	0.31 481	0.70 490	0.54 555	1.31 598	0.93 493	0.85 467	0.86 402	0.84 483	0.63 464	0.92 531	0.67 516	0.24 527	0.16 452	0.19 388	0.17 394	0.21 451	0.23 502

AANet_RVC	0.59 519	0.35 530	0.68 480	0.47 503	0.28 414	0.57 411	0.47 507	1.04 477	1.28 612	0.87 482	1.33 583	0.86 489	0.63 464	1.16 589	0.89 561	0.19 426	0.13 357	0.15 213	0.14 272	0.18 385	0.20 438

NOSS_ROB	0.59 519	0.40 563	0.42 244	0.45 457	0.31 481	0.79 523	0.53 547	1.09 503	1.12 572	0.69 367	0.92 436	0.77 462	0.63 464	0.81 488	0.52 457	0.39 630	0.38 645	0.44 635	0.42 645	0.38 606	0.36 596

PAM_32	0.50 438	0.20 242	0.69 489	0.40 299	0.24 273	1.09 598	0.29 233	1.12 514	0.40 179	0.74 398	0.44 199	1.98 656	0.64 472	0.64 354	0.27 189	0.16 288	0.11 194	0.17 297	0.15 305	0.14 189	0.15 272

test_sample2	0.45 379	0.24 373	0.49 326	0.34 100	0.21 155	0.60 433	0.43 481	1.01 466	0.73 360	0.67 351	0.80 369	0.70 417	0.64 472	0.65 366	0.41 382	0.19 426	0.15 425	0.18 351	0.16 336	0.19 420	0.19 405

Prome-Stereo	0.46 387	0.20 242	0.37 182	0.45 457	0.26 343	0.40 291	0.42 473	0.69 299	0.49 243	0.96 545	1.84 637	0.58 347	0.64 472	0.63 346	0.32 270	0.15 236	0.11 194	0.16 249	0.14 272	0.17 348	0.30 560

LMCR-Stereo	0.55 487	0.33 521	0.57 423	0.60 614	0.30 465	0.80 529	0.36 377	1.30 596	0.79 394	0.90 507	1.04 496	0.57 331	0.64 472	0.87 510	0.73 533	0.20 448	0.15 425	0.19 388	0.14 272	0.25 522	0.18 390

xxxx	1.07 618	0.23 349	0.53 383	0.38 225	0.22 183	0.83 541	0.36 377	1.41 622	0.95 506	0.75 402	0.99 470	0.97 526	0.64 472	0.70 417	11.37 704	0.20 448	0.17 485	0.18 351	0.17 394	0.19 420	0.20 438

test_xeample	1.06 616	0.23 349	0.51 348	0.37 200	0.22 183	0.71 495	0.39 428	1.31 598	0.92 487	0.87 482	1.08 516	0.70 417	0.64 472	0.75 449	11.43 705	0.19 426	0.16 452	0.18 351	0.17 394	0.18 385	0.19 405

BEATNet_4x	0.49 425	0.35 530	0.72 503	0.38 225	0.20 127	0.65 465	0.36 377	1.08 500	0.78 386	0.78 425	0.88 413	0.73 440	0.64 472	0.71 427	0.60 495	0.16 288	0.12 279	0.16 249	0.15 305	0.24 511	0.18 390

PSMNet_ROB	0.67 544	0.39 554	0.76 520	0.57 603	0.43 588	1.00 578	0.85 639	1.25 575	0.93 493	0.82 440	1.04 496	1.08 565	0.64 472	0.89 518	1.02 594	0.29 578	0.21 547	0.31 594	0.31 608	0.27 542	0.25 523

TCMNet	0.68 547	0.41 569	1.08 591	0.60 614	0.61 645	0.97 570	0.55 558	1.11 509	0.93 493	0.87 482	1.14 535	0.89 503	0.65 480	0.92 531	1.06 602	0.26 545	0.26 593	0.31 594	0.28 592	0.33 578	0.30 560

FADNet	0.63 539	0.53 602	1.20 603	0.46 482	0.44 594	0.66 473	0.41 462	1.24 569	1.07 560	0.70 372	0.84 389	0.98 529	0.65 480	0.87 510	0.54 475	0.29 578	0.30 614	0.27 563	0.30 599	0.48 631	0.36 596

SMFormer	0.53 473	0.24 373	0.67 473	0.35 132	0.20 127	0.63 447	0.34 340	1.26 577	1.06 552	0.85 467	1.02 483	0.71 420	0.66 482	0.96 546	0.60 495	0.19 426	0.16 452	0.18 351	0.17 394	0.19 420	0.20 438

tta	0.53 473	0.24 373	0.67 473	0.35 132	0.20 127	0.63 447	0.34 340	1.26 577	1.06 552	0.85 467	1.02 483	0.71 420	0.66 482	0.96 546	0.60 495	0.19 426	0.16 452	0.18 351	0.17 394	0.15 247	0.16 308

qqq1	0.51 452	0.24 373	0.67 473	0.35 132	0.20 127	0.63 447	0.34 340	1.26 577	1.06 552	0.85 467	1.02 483	0.71 420	0.66 482	0.96 546	0.36 313	0.19 426	0.16 452	0.14 159	0.12 184	0.15 247	0.16 308

fff1	0.51 452	0.24 373	0.67 473	0.35 132	0.20 127	0.63 447	0.34 340	1.26 577	1.06 552	0.85 467	1.02 483	0.71 420	0.66 482	0.96 546	0.36 313	0.19 426	0.16 452	0.14 159	0.12 184	0.15 247	0.16 308

ADLNet	0.57 502	0.29 486	0.58 428	0.46 482	0.35 539	0.80 529	0.46 499	1.14 524	0.88 464	1.03 568	0.98 462	0.92 518	0.66 482	0.71 427	0.83 553	0.22 488	0.16 452	0.22 485	0.22 522	0.22 478	0.23 502

ACVNet	0.47 400	0.24 373	0.39 205	0.40 299	0.28 414	0.58 417	0.40 441	0.91 427	0.81 414	0.67 351	0.96 449	0.79 472	0.66 482	0.65 366	0.71 527	0.18 385	0.15 425	0.16 249	0.15 305	0.18 385	0.15 272

GwcNet-RSSM	0.51 452	0.25 404	0.51 348	0.41 330	0.24 273	0.56 402	0.41 462	0.97 453	0.96 513	0.75 402	1.17 548	0.89 503	0.66 482	0.66 380	0.74 534	0.22 488	0.15 425	0.19 388	0.21 501	0.17 348	0.16 308

DSFCA	0.57 502	0.27 457	0.71 496	0.41 330	0.36 546	0.78 517	0.53 547	1.08 500	0.85 440	1.08 590	0.84 389	0.90 506	0.66 482	1.05 574	0.63 508	0.26 545	0.22 556	0.21 470	0.21 501	0.22 478	0.20 438

FADNet-RVC-Resample	0.58 515	0.35 530	1.34 622	0.50 533	0.34 532	0.73 503	0.43 481	1.09 503	0.96 513	0.83 448	0.87 409	0.76 456	0.66 482	0.77 468	0.52 457	0.19 426	0.18 504	0.26 554	0.27 585	0.28 551	0.29 555

RT-IGEV	0.55 487	0.20 242	0.70 493	0.42 370	0.25 305	0.89 555	0.63 588	1.27 582	0.80 403	0.92 517	1.00 474	1.23 595	0.67 491	0.68 401	0.33 281	0.19 426	0.14 396	0.17 297	0.14 272	0.16 315	0.22 477

anonymousa	0.51 452	0.21 281	0.47 301	0.39 256	0.25 305	0.89 555	0.36 377	0.78 380	0.63 302	0.88 492	1.54 618	1.09 571	0.67 491	0.53 246	0.46 416	0.17 343	0.14 396	0.19 388	0.21 501	0.16 315	0.16 308

ssnet_v2	0.61 530	0.29 486	0.69 489	0.45 457	0.30 465	0.93 562	0.62 583	1.20 553	1.03 542	0.97 549	0.81 377	0.98 529	0.67 491	0.84 503	0.97 586	0.26 545	0.23 566	0.23 506	0.24 553	0.20 438	0.21 458

hknet	0.51 452	0.26 441	0.58 428	0.46 482	0.29 440	0.75 513	0.46 499	0.99 459	0.89 469	0.77 414	0.80 369	0.96 524	0.67 491	0.75 449	0.50 448	0.19 426	0.15 425	0.22 485	0.19 454	0.18 385	0.19 405

iRaft-Stereo_5w	0.46 387	0.22 316	0.53 383	0.43 415	0.30 465	0.30 153	0.53 547	0.66 270	0.71 348	0.62 311	0.89 416	1.01 541	0.67 491	0.76 461	0.67 516	0.13 104	0.12 279	0.17 297	0.15 305	0.15 247	0.17 357

STrans-v2	0.47 400	0.21 281	0.49 326	0.41 330	0.25 305	0.54 388	0.49 527	1.16 531	0.82 427	0.67 351	1.05 499	0.71 420	0.67 491	0.74 441	0.34 293	0.15 236	0.11 194	0.17 297	0.15 305	0.14 189	0.14 231

UPFNet	0.55 487	0.26 441	0.59 437	0.46 482	0.38 557	0.83 541	0.48 514	1.03 475	0.80 403	0.92 517	0.91 430	0.85 485	0.67 491	0.87 510	0.78 540	0.20 448	0.21 547	0.20 426	0.20 478	0.20 438	0.15 272

cf-r	0.49 425	0.24 373	0.49 326	0.40 299	0.23 223	0.58 417	0.38 410	0.92 436	0.87 453	0.77 414	1.06 505	0.98 529	0.67 491	0.59 291	0.61 501	0.21 465	0.14 396	0.17 297	0.19 454	0.15 247	0.16 308

PS-NSSS	0.60 526	0.46 587	0.68 480	0.43 415	0.34 532	0.66 473	0.57 566	1.05 484	0.91 481	0.80 433	1.28 572	0.72 435	0.67 491	0.89 518	0.61 501	0.32 594	0.26 593	0.40 627	0.27 585	0.35 591	0.29 555

ADStereo(finetuned)	0.39 312	0.18 146	0.58 428	0.35 132	0.19 85	0.30 153	0.30 255	0.72 332	0.96 513	0.72 384	0.77 344	0.45 274	0.68 500	0.46 186	0.36 313	0.14 156	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.13 136	0.15 272

delet	0.57 502	0.25 404	0.63 455	0.46 482	0.34 532	1.05 594	0.51 536	1.04 477	0.94 502	0.90 507	0.99 470	0.90 506	0.68 500	0.87 510	0.78 540	0.18 385	0.18 504	0.20 426	0.21 501	0.17 348	0.17 357

CSP-Net	0.57 502	0.29 486	0.55 401	0.42 370	0.29 440	1.20 619	0.49 527	1.29 593	0.75 370	0.98 552	0.97 458	0.88 498	0.69 502	0.85 506	0.66 513	0.27 556	0.18 504	0.17 297	0.17 394	0.18 385	0.19 405

PSMNet-RSSM	0.50 438	0.24 373	0.41 228	0.43 415	0.26 343	0.51 367	0.40 441	1.16 531	0.79 394	0.75 402	1.07 509	0.87 495	0.69 502	0.66 380	0.52 457	0.24 527	0.16 452	0.23 506	0.26 578	0.20 438	0.20 438

DMCA-RVC	0.54 478	0.32 513	0.83 540	0.51 545	0.32 507	0.59 427	0.38 410	0.89 421	0.70 341	0.95 533	0.88 413	0.90 506	0.69 502	0.75 449	0.63 508	0.23 515	0.18 504	0.31 594	0.24 553	0.27 542	0.21 458

NVstereo2D	0.62 536	0.32 513	0.82 536	0.50 533	0.44 594	0.88 552	0.48 514	1.12 514	1.17 590	0.67 351	0.90 422	0.90 506	0.69 502	1.02 569	0.69 523	0.33 602	0.16 452	0.29 583	0.20 478	0.43 620	0.46 635

iResNet_ROB	0.55 487	0.24 373	0.61 446	0.38 225	0.22 183	0.66 473	0.30 255	1.59 651	1.33 622	0.94 528	1.05 499	0.81 479	0.69 502	0.84 503	0.46 416	0.17 343	0.12 279	0.14 159	0.09 8	0.15 247	0.20 438

ToySt	0.52 466	0.27 457	0.93 568	0.42 370	0.28 414	0.67 482	0.56 563	0.88 420	0.79 394	0.61 307	0.85 398	0.92 518	0.70 507	0.72 434	0.61 501	0.16 288	0.17 485	0.21 470	0.21 501	0.22 478	0.21 458

ADLNet2	0.57 502	0.26 441	0.71 496	0.48 510	0.31 481	0.83 541	0.51 536	1.10 507	0.99 526	0.85 467	0.99 470	0.99 534	0.70 507	0.79 480	0.78 540	0.21 465	0.17 485	0.18 351	0.18 426	0.22 478	0.22 477

ac_64	0.54 478	0.24 373	0.58 428	0.46 482	0.28 414	0.79 523	0.44 489	1.11 509	0.63 302	0.94 528	0.85 398	1.06 559	0.70 507	0.76 461	0.72 530	0.22 488	0.18 504	0.20 426	0.19 454	0.18 385	0.16 308

CFNet-ft	0.50 438	0.25 404	0.39 205	0.41 330	0.26 343	0.66 473	0.37 392	0.91 427	0.87 453	0.67 351	1.00 474	1.05 555	0.70 507	0.68 401	0.57 485	0.23 515	0.16 452	0.24 522	0.21 501	0.24 511	0.19 405

CFNet_RVC	0.50 438	0.25 404	0.39 205	0.41 330	0.26 343	0.66 473	0.37 392	0.91 427	0.87 453	0.67 351	1.00 474	1.05 555	0.70 507	0.68 401	0.57 485	0.23 515	0.16 452	0.24 522	0.21 501	0.24 511	0.19 405

DualNet (step1)	0.60 526	0.37 541	0.83 540	0.39 256	0.31 481	0.72 499	0.49 527	1.11 509	0.92 487	0.93 521	0.89 416	0.86 489	0.71 512	0.74 441	0.53 468	0.42 637	0.22 556	0.40 627	0.41 640	0.36 597	0.35 590

test_sample9	1.17 630	0.37 541	0.83 540	0.39 256	0.31 481	0.72 499	0.49 527	1.11 509	0.92 487	0.93 521	0.89 416	0.86 489	0.71 512	1.29 609	2.03 657	0.42 637	9.50 719	0.40 627	0.41 640	0.36 597	0.35 590

test_sample7	0.54 478	0.30 501	0.55 401	0.37 200	0.28 414	0.63 447	0.47 507	1.11 509	0.92 487	0.93 521	0.89 416	0.86 489	0.71 512	0.74 441	0.53 468	0.27 556	0.22 556	0.27 563	0.26 578	0.27 542	0.26 527

test_sample1	0.44 370	0.24 373	0.52 371	0.35 132	0.23 223	0.59 427	0.36 377	1.05 484	0.57 285	0.66 342	0.78 353	0.70 417	0.71 512	0.62 334	0.51 452	0.18 385	0.15 425	0.17 297	0.16 336	0.18 385	0.18 390

SDNR	0.89 596	0.39 554	1.66 650	0.42 370	0.39 565	3.35 687	0.32 304	0.95 446	1.05 548	1.05 578	2.12 650	0.62 372	0.71 512	1.40 623	0.78 540	0.53 655	0.56 672	0.36 613	0.27 585	0.46 627	0.50 644

HBP-ISP	0.61 530	0.47 594	0.45 276	0.46 482	0.33 520	0.79 523	0.29 233	1.15 528	1.05 548	0.85 467	1.18 552	0.67 408	0.71 512	0.92 531	0.57 485	0.37 624	0.38 645	0.47 640	0.41 640	0.39 610	0.32 573

FTStereo	0.56 497	0.21 281	0.39 205	0.42 370	0.25 305	0.39 281	0.73 616	0.69 299	0.45 219	1.09 594	3.23 676	0.69 414	0.71 512	0.55 255	0.34 293	0.15 236	0.13 357	0.19 388	0.17 394	0.15 247	0.32 573

222	1.25 640	0.23 349	0.53 383	0.38 225	0.23 223	0.78 517	0.37 392	1.41 622	0.93 493	0.97 549	1.13 531	0.74 444	0.71 512	0.74 441	14.86 708	0.20 448	0.16 452	0.17 297	0.16 336	0.18 385	0.20 438

FADNet_RVC	0.58 515	0.39 554	1.26 609	0.45 457	0.32 507	0.55 394	0.34 340	1.12 514	0.90 474	0.68 363	0.90 422	0.61 364	0.71 512	1.03 571	0.80 548	0.21 465	0.18 504	0.27 563	0.23 538	0.33 578	0.30 560

HSM-Net_RVC	0.55 487	0.23 349	0.37 182	0.38 225	0.22 183	0.86 549	0.40 441	1.31 598	0.93 493	0.92 517	1.15 538	1.26 596	0.71 512	0.75 449	0.53 468	0.17 343	0.14 396	0.16 249	0.15 305	0.17 348	0.17 357
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.59 519	0.35 530	0.57 423	0.53 573	0.32 507	0.67 482	0.72 611	1.09 503	1.03 542	0.84 454	1.11 522	0.84 483	0.71 512	0.96 546	0.61 501	0.28 567	0.18 504	0.26 554	0.22 522	0.27 542	0.21 458

PSMNet-RUCA	0.78 574	0.78 644	1.23 606	1.01 663	0.91 660	0.68 487	0.53 547	1.16 531	1.06 552	0.79 430	1.10 518	0.82 481	0.72 523	0.94 538	0.70 524	0.55 659	0.27 600	0.76 664	0.46 647	0.70 657	0.49 641

1111x	0.64 541	0.23 349	0.61 446	0.39 256	0.21 155	0.68 487	0.46 499	1.32 604	1.03 542	0.76 408	1.02 483	0.95 521	0.72 523	1.13 583	2.15 663	0.18 385	0.18 504	0.18 351	0.19 454	0.20 438	0.19 405

hitnet-ft	0.57 502	0.29 486	0.43 262	0.42 370	0.29 440	0.81 535	0.40 441	0.98 455	0.91 481	0.84 454	1.01 479	1.13 583	0.72 523	0.83 497	0.71 527	0.28 567	0.21 547	0.28 574	0.22 522	0.29 553	0.27 537

CVANet_RVC	0.59 519	0.35 530	0.54 397	0.49 522	0.33 520	0.70 490	0.67 595	1.12 514	0.97 518	0.88 492	1.05 499	1.01 541	0.72 523	0.94 538	0.55 477	0.30 585	0.20 537	0.28 574	0.26 578	0.32 573	0.23 502

DRN-Test	0.68 547	0.34 526	0.77 524	0.52 562	0.40 570	1.14 608	0.61 581	1.56 646	1.04 546	1.18 608	1.10 518	1.05 555	0.72 523	0.82 495	1.01 590	0.24 527	0.18 504	0.26 554	0.25 566	0.26 532	0.23 502

Hybrid-DGEV-2	0.43 363	0.23 349	0.47 301	0.48 510	0.30 465	0.57 411	0.24 126	0.84 403	1.00 530	0.67 351	0.67 306	0.59 357	0.73 528	0.61 311	0.36 313	0.14 156	0.12 279	0.18 351	0.16 336	0.14 189	0.13 185

DStereoRT	0.77 573	0.21 281	0.72 503	0.52 562	0.34 532	1.07 595	0.36 377	0.86 409	0.80 403	0.81 437	1.07 509	0.54 316	0.73 528	0.78 476	0.53 468	0.17 343	0.14 396	3.96 710	1.38 700	0.20 438	0.16 308

YMNet	0.68 547	0.40 563	1.01 583	0.53 573	0.46 609	1.04 589	0.48 514	1.06 490	0.81 414	1.21 611	1.31 579	1.11 575	0.73 528	0.89 518	0.96 581	0.27 556	0.31 622	0.25 535	0.25 566	0.25 522	0.24 514

YMNet_1	0.68 547	0.40 563	1.01 583	0.53 573	0.46 609	1.04 589	0.48 514	1.06 490	0.81 414	1.21 611	1.31 579	1.11 575	0.73 528	0.89 518	0.96 581	0.27 556	0.31 622	0.25 535	0.25 566	0.25 522	0.24 514

fast-iter	0.46 387	0.22 316	0.41 228	0.35 132	0.35 539	0.27 105	0.32 304	0.75 362	0.50 250	0.90 507	1.13 531	1.12 581	0.73 528	0.70 417	0.57 485	0.12 55	0.10 69	0.17 297	0.17 394	0.17 348	0.16 308

CoSv	0.46 387	0.22 316	0.41 228	0.35 132	0.35 539	0.27 105	0.32 304	0.75 362	0.50 250	0.90 507	1.13 531	1.12 581	0.73 528	0.70 417	0.57 485	0.12 55	0.10 69	0.17 297	0.17 394	0.17 348	0.16 308

GrayStereo	0.49 425	0.20 242	0.44 268	0.47 503	0.29 440	0.51 367	0.62 583	0.71 321	0.66 319	1.04 573	1.46 610	0.77 462	0.73 528	0.58 282	0.35 302	0.15 236	0.12 279	0.17 297	0.17 394	0.15 247	0.30 560

DLCB_ROB	0.60 526	0.29 486	0.53 383	0.50 533	0.33 520	0.76 516	0.51 536	1.02 469	0.94 502	1.07 589	1.16 543	1.21 591	0.73 528	0.98 555	0.75 536	0.21 465	0.20 537	0.22 485	0.23 538	0.22 478	0.20 438

FINET	0.75 567	0.45 582	1.38 625	0.48 510	0.46 609	0.98 575	1.00 652	1.22 564	1.69 655	0.91 516	1.25 563	0.74 444	0.74 536	1.09 579	0.82 552	0.37 624	0.31 622	0.27 563	0.24 553	0.35 591	0.34 586

StereoDRNet-Refined	0.61 530	0.33 521	0.63 455	0.47 503	0.31 481	0.94 565	0.41 462	1.04 477	0.97 518	1.15 606	1.13 531	1.00 537	0.74 536	0.93 535	0.93 574	0.18 385	0.13 357	0.22 485	0.21 501	0.20 438	0.21 458
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.67 544	0.35 530	0.82 536	0.53 573	0.44 594	1.03 587	0.53 547	1.51 638	1.06 552	1.13 604	0.91 430	1.07 564	0.74 536	0.87 510	0.95 579	0.24 527	0.19 527	0.25 535	0.23 538	0.27 542	0.22 477

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 544	0.30 501	1.20 603	0.42 370	0.31 481	1.00 578	0.58 573	1.16 531	1.07 560	1.01 561	1.25 563	1.08 565	0.75 539	1.18 592	1.03 595	0.20 448	0.12 279	0.16 249	0.13 234	0.22 478	0.22 477

CrosDoStereo	0.51 452	0.19 197	0.46 288	0.39 256	0.24 273	0.39 281	1.14 660	0.69 299	0.87 453	0.94 528	1.36 589	0.62 372	0.75 539	0.68 401	0.46 416	0.15 236	0.12 279	0.17 297	0.18 426	0.14 189	0.16 308

DeepStereo_LL	0.51 452	0.19 197	0.46 288	0.39 256	0.24 273	0.39 281	1.14 660	0.69 299	0.87 453	0.94 528	1.36 589	0.62 372	0.75 539	0.68 401	0.46 416	0.15 236	0.12 279	0.17 297	0.18 426	0.14 189	0.16 308

THIR-Stereo	0.51 452	0.19 197	0.47 301	0.39 256	0.23 223	0.74 509	0.64 593	0.68 287	0.88 464	1.03 568	1.40 595	0.71 420	0.75 539	0.64 354	0.43 394	0.16 288	0.11 194	0.17 297	0.18 426	0.15 247	0.17 357

DGSMNet	0.80 576	0.58 623	1.42 630	0.61 619	0.65 648	0.94 565	0.75 621	1.35 610	1.16 587	0.88 492	1.26 567	1.00 537	0.75 539	1.07 575	0.89 561	0.36 620	0.31 622	0.41 631	0.40 635	0.60 653	0.59 656

UNet	0.55 487	0.27 457	0.72 503	0.45 457	0.41 576	0.97 570	0.40 441	1.01 466	0.80 403	0.87 482	0.90 422	1.03 545	0.75 539	0.76 461	0.67 516	0.19 426	0.15 425	0.20 426	0.17 394	0.21 451	0.18 390

GANet-RSSM	0.49 425	0.22 316	0.42 244	0.39 256	0.26 343	0.58 417	0.41 462	1.12 514	0.82 427	0.73 391	1.02 483	0.88 498	0.75 539	0.67 390	0.48 435	0.22 488	0.16 452	0.18 351	0.19 454	0.18 385	0.18 390

HSM	0.53 473	0.25 404	0.46 288	0.40 299	0.25 305	0.74 509	0.44 489	1.29 593	0.78 386	0.82 440	0.92 436	1.21 591	0.75 539	0.90 526	0.48 435	0.18 385	0.14 396	0.17 297	0.14 272	0.17 348	0.18 390

MDST_ROB	0.97 607	0.29 486	1.02 586	0.64 629	0.43 588	2.64 672	0.82 633	1.68 660	1.18 594	2.89 683	1.82 635	0.97 526	0.75 539	1.83 654	0.89 561	0.26 545	0.22 556	0.32 600	0.28 592	0.26 532	0.26 527

DCVSM-stereo	0.51 452	0.28 472	0.56 414	0.39 256	0.29 440	0.55 394	0.28 214	0.78 380	0.78 386	1.11 601	0.77 344	1.04 550	0.76 548	0.65 366	0.52 457	0.20 448	0.20 537	0.24 522	0.21 501	0.25 522	0.31 569

SQANet	0.87 594	0.76 640	0.76 520	1.16 670	0.99 669	1.10 599	0.51 536	1.12 514	0.85 440	0.93 521	1.05 499	1.03 545	0.76 548	1.07 575	0.70 524	0.79 666	0.25 583	1.04 673	0.36 625	1.56 677	0.70 660

Anonymous_2	0.84 586	0.45 582	0.66 468	0.41 330	0.45 600	0.82 538	0.53 547	0.81 392	0.81 414	0.73 391	0.61 280	0.91 512	0.76 548	0.77 468	0.61 501	0.51 653	0.55 670	0.54 653	4.92 712	0.54 645	0.42 619

PA-Net	0.70 553	0.46 587	0.96 575	0.51 545	0.53 629	0.94 565	0.73 616	1.14 524	1.15 585	0.83 448	0.90 422	0.88 498	0.76 548	1.19 593	0.96 581	0.25 540	0.41 655	0.29 583	0.44 646	0.27 542	0.39 606
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	0.65 542	0.33 521	0.43 262	0.44 442	0.30 465	1.01 583	0.54 555	1.13 522	1.09 569	1.11 601	1.21 556	1.10 573	0.76 548	0.99 560	0.71 527	0.32 594	0.33 634	0.33 605	0.30 599	0.30 561	0.28 548
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AACVNet	0.52 466	0.25 404	0.56 414	0.48 510	0.29 440	0.55 394	0.38 410	0.96 451	0.59 291	0.83 448	1.03 493	1.03 545	0.77 553	0.91 529	0.58 492	0.22 488	0.18 504	0.24 522	0.18 426	0.24 511	0.22 477

CC-Net-ROB	0.84 586	1.01 663	0.93 568	0.60 614	0.45 600	1.25 621	0.71 605	1.20 553	1.05 548	0.84 454	1.24 562	0.90 506	0.78 554	1.14 585	0.70 524	0.48 649	0.34 638	1.71 681	0.38 630	0.78 660	0.40 611

Select-FE	0.48 410	0.26 441	0.96 575	0.42 370	0.36 546	0.34 218	0.20 46	1.02 469	0.37 149	0.61 307	1.01 479	1.04 550	0.79 555	0.74 441	0.29 229	0.17 343	0.13 357	0.17 297	0.20 478	0.15 247	0.25 523

IER	0.48 410	0.25 404	0.60 442	0.38 225	0.28 414	0.67 482	0.38 410	0.82 398	0.68 329	0.88 492	0.95 445	0.74 444	0.79 555	0.62 334	0.46 416	0.17 343	0.14 396	0.17 297	0.17 394	0.17 348	0.16 308

DRaft	0.49 425	0.18 146	0.50 338	0.38 225	0.25 305	0.57 411	0.39 428	0.67 281	0.86 446	1.02 565	1.75 632	0.50 298	0.79 555	0.65 366	0.42 389	0.14 156	0.11 194	0.16 249	0.16 336	0.14 189	0.17 357

iResNetv2_ROB	0.55 487	0.29 486	0.86 554	0.39 256	0.25 305	0.67 482	0.37 392	1.21 556	1.02 538	1.02 565	1.10 518	0.89 503	0.79 555	0.74 441	0.43 394	0.19 426	0.13 357	0.15 213	0.11 143	0.19 420	0.16 308

NaN_ROB	0.73 558	0.46 587	0.89 564	0.52 562	0.34 532	0.98 575	1.11 657	1.28 588	1.20 599	1.27 625	0.96 449	1.08 565	0.79 555	1.34 621	0.78 540	0.24 527	0.30 614	0.23 506	0.24 553	0.23 498	0.26 527

MMNet	0.57 502	0.26 441	0.67 473	0.45 457	0.35 539	1.04 589	0.39 428	0.93 438	0.98 523	0.96 545	0.97 458	0.86 489	0.80 560	0.83 497	0.80 548	0.16 288	0.15 425	0.19 388	0.19 454	0.20 438	0.17 357

PDISCO_ROB	0.96 605	0.51 597	1.13 597	1.03 666	1.00 670	1.81 658	0.77 624	1.72 662	1.60 648	1.09 594	1.19 553	1.34 613	0.80 560	1.62 640	1.01 590	0.58 661	0.22 556	0.45 636	0.40 635	0.50 637	0.41 616

LALA_ROB	0.76 570	0.46 587	0.86 554	0.55 593	0.41 576	1.00 578	0.93 646	1.25 575	1.13 578	1.23 617	1.15 538	1.55 639	0.80 560	1.11 582	0.96 581	0.33 602	0.23 566	0.35 608	0.30 599	0.35 591	0.32 573

SACVNet	0.61 530	0.36 539	0.67 473	0.57 603	0.37 550	0.65 465	0.47 507	1.16 531	0.80 403	1.04 573	1.06 505	1.02 543	0.81 563	0.99 560	0.57 485	0.28 567	0.21 547	0.25 535	0.24 553	0.30 561	0.39 606

GASNet	0.70 553	0.77 641	1.16 601	0.71 647	0.49 617	0.62 441	0.48 514	1.12 514	1.05 548	0.98 552	0.84 389	0.94 520	0.82 564	1.41 626	0.85 556	0.33 602	0.22 556	0.29 583	0.28 592	0.44 623	0.26 527

RTSC	0.93 598	0.54 609	1.59 641	0.56 597	0.40 570	1.17 616	0.55 558	1.44 629	1.82 660	1.53 640	1.26 567	1.15 586	0.82 564	1.70 647	2.44 667	0.26 545	0.20 537	0.23 506	0.24 553	0.31 565	0.32 573

iinet-f	0.69 552	0.29 486	2.34 661	0.41 330	0.31 481	1.16 612	0.58 573	0.87 412	0.85 440	0.86 477	1.17 548	1.04 550	0.83 566	0.76 461	1.26 620	0.21 465	0.18 504	0.17 297	0.16 336	0.21 451	0.21 458

Wz-Net-MNSev	0.81 578	0.42 574	1.64 647	0.51 545	0.41 576	1.46 634	0.95 647	1.24 569	1.26 610	1.31 628	1.25 563	1.17 588	0.83 566	1.21 599	1.06 602	0.22 488	0.19 527	0.24 522	0.23 538	0.29 553	0.26 527

SuperB	1.00 612	0.41 569	4.03 680	0.45 457	0.32 507	0.99 577	0.49 527	1.09 503	2.09 668	1.10 598	1.10 518	0.74 444	0.83 566	1.13 583	1.75 645	0.20 448	0.15 425	0.17 297	0.15 305	2.50 697	0.27 537

fast-acv-ft	0.66 543	0.32 513	0.80 529	0.46 482	0.34 532	1.26 622	0.50 533	0.91 427	1.00 530	1.05 578	1.36 589	1.28 599	0.84 569	0.81 488	0.90 567	0.22 488	0.24 575	0.23 506	0.23 538	0.21 451	0.22 477

DDUNet	1.10 622	2.58 700	0.83 540	1.21 672	1.27 679	1.02 585	0.69 602	1.17 540	0.95 506	0.98 552	1.26 567	1.28 599	0.84 569	0.97 553	0.79 547	0.85 669	0.40 653	2.00 686	0.60 668	1.34 675	0.94 667

APVNet	0.73 558	0.39 554	1.01 583	0.58 609	0.45 600	1.16 612	0.68 598	1.47 633	0.87 453	0.84 454	1.15 538	1.04 550	0.84 569	1.14 585	1.18 615	0.27 556	0.28 607	0.32 600	0.31 608	0.29 553	0.32 573

CBMV_ROB	0.62 536	0.39 554	0.41 228	0.41 330	0.28 414	0.86 549	0.28 214	1.06 490	1.02 538	0.95 533	1.33 583	0.81 479	0.84 569	0.94 538	0.56 479	0.37 624	0.37 644	0.43 633	0.40 635	0.33 578	0.32 573

CBFPSM	0.61 530	0.25 404	1.41 629	0.39 256	0.27 387	1.10 599	0.67 595	0.83 400	0.84 434	0.82 440	0.81 377	1.33 610	0.85 573	0.72 434	0.86 557	0.16 288	0.15 425	0.15 213	0.17 394	0.17 348	0.23 502

DAS	0.54 478	0.26 441	0.66 468	0.49 522	0.31 481	0.61 435	0.43 481	0.89 421	1.01 533	0.95 533	1.16 543	0.71 420	0.85 573	0.89 518	0.47 427	0.18 385	0.14 396	0.18 351	0.15 305	0.22 478	0.19 405

SepStereo	0.54 478	0.26 441	0.66 468	0.49 522	0.31 481	0.61 435	0.43 481	0.89 421	1.01 533	0.95 533	1.16 543	0.71 420	0.85 573	0.97 553	0.47 427	0.18 385	0.14 396	0.18 351	0.15 305	0.22 478	0.19 405

DeepPrunerF	0.93 598	0.55 615	3.88 677	0.70 645	0.81 659	0.72 499	0.74 618	1.28 588	1.97 664	0.95 533	1.02 483	0.87 495	0.85 573	1.16 589	1.07 605	0.35 617	0.29 609	0.43 633	0.40 635	0.31 565	0.33 582

GwcNet	0.73 558	0.39 554	1.37 624	0.53 573	0.43 588	1.10 599	0.52 542	1.27 582	1.19 596	1.05 578	1.41 597	1.06 559	0.86 577	0.98 555	1.01 590	0.26 545	0.24 575	0.24 522	0.23 538	0.23 498	0.28 548

ETE_ROB	0.73 558	0.52 599	0.93 568	0.57 603	0.37 550	0.80 529	0.86 640	1.19 546	0.95 506	1.20 610	1.22 558	1.39 623	0.86 577	1.07 575	0.88 559	0.27 556	0.21 547	0.31 594	0.27 585	0.34 586	0.35 590

CBMV	0.68 547	0.37 541	0.50 338	0.43 415	0.26 343	1.00 578	0.71 605	1.17 540	1.16 587	1.24 619	1.29 576	1.06 559	0.86 577	0.98 555	0.75 536	0.29 578	0.30 614	0.34 607	0.30 599	0.26 532	0.27 537
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.70 553	0.39 554	1.51 634	0.40 299	0.27 387	0.58 417	0.62 583	0.87 412	1.09 569	0.84 454	1.44 605	0.91 512	0.87 580	1.20 596	2.07 659	0.16 288	0.12 279	0.17 297	0.15 305	0.21 451	0.17 357

CRFU-Net	0.59 519	0.29 486	0.62 451	0.47 503	0.31 481	1.20 619	0.51 536	1.19 546	0.59 291	1.05 578	1.00 474	1.06 559	0.87 580	0.83 497	0.77 539	0.22 488	0.19 527	0.18 351	0.16 336	0.19 420	0.20 438

PSM-AAD	0.48 410	0.21 281	0.39 205	0.44 442	0.23 223	0.56 402	0.47 507	0.67 281	0.73 360	1.08 590	1.12 524	0.58 347	0.87 580	0.63 346	0.33 281	0.15 236	0.11 194	0.25 535	0.26 578	0.18 385	0.42 619

DISCO	0.72 557	0.27 457	0.72 503	0.45 457	0.31 481	1.12 606	0.53 547	1.32 604	1.25 605	0.84 454	1.07 509	1.52 637	0.87 580	1.82 653	1.08 608	0.20 448	0.15 425	0.18 351	0.16 336	0.24 511	0.24 514

XPNet_ROB	0.73 558	0.38 549	0.80 529	0.53 573	0.40 570	0.80 529	0.83 635	1.21 556	0.96 513	1.37 631	1.17 548	1.37 617	0.87 580	1.14 585	0.99 588	0.33 602	0.25 583	0.27 563	0.24 553	0.31 565	0.29 555

xyz-stereo	4.31 693	0.17 100	61.72 734	0.35 132	0.16 13	13.86 708	0.38 410	0.61 235	0.69 337	1.05 578	3.09 675	0.77 462	0.88 585	1.24 601	0.46 416	0.13 104	0.10 69	0.16 249	0.12 184	0.13 136	0.11 59

DANet	0.74 563	0.47 594	0.98 581	0.60 614	0.41 576	0.92 561	0.41 462	1.02 469	0.87 453	1.22 615	1.22 558	1.33 610	0.88 585	1.26 605	1.37 626	0.27 556	0.24 575	0.31 594	0.25 566	0.37 603	0.36 596
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.74 563	0.45 582	0.77 524	0.65 631	0.45 600	0.97 570	1.16 662	1.16 531	1.02 538	1.00 558	0.98 462	1.48 631	0.88 585	0.99 560	0.89 561	0.31 589	0.27 600	0.39 624	0.39 632	0.33 578	0.34 586

UGAM-zero	0.48 410	0.21 281	0.66 468	0.38 225	0.23 223	0.36 245	0.22 97	1.30 596	0.43 208	0.67 351	0.61 280	1.74 646	0.89 588	0.79 480	0.27 189	0.15 236	0.12 279	0.15 213	0.12 184	0.13 136	0.14 231

GANetREF_RVC	0.82 579	0.77 641	0.95 574	0.68 639	0.43 588	1.15 610	1.06 655	1.19 546	1.20 599	1.03 568	1.02 483	1.10 573	0.89 588	1.20 596	0.78 540	0.49 650	0.39 650	0.58 656	0.39 632	0.69 655	0.49 641
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
pmcnn	1.27 642	0.31 510	1.14 599	0.41 330	0.23 223	0.97 570	0.71 605	1.23 568	1.32 620	1.83 658	2.34 655	11.25 707	0.89 588	1.04 573	0.96 581	0.15 236	0.12 279	0.12 47	0.10 71	0.15 247	0.16 308

Wz-Net-SNSev	0.99 611	0.80 645	3.00 669	0.57 603	0.46 609	0.94 565	1.22 667	1.40 620	1.28 612	1.04 573	1.33 583	1.46 627	0.90 591	2.06 661	1.65 642	0.26 545	0.24 575	0.25 535	0.26 578	0.33 578	0.30 560

HGLStereo	0.58 515	0.30 501	0.65 465	0.51 545	0.38 557	0.78 517	0.45 496	1.07 494	0.82 427	0.89 499	1.16 543	0.88 498	0.91 592	0.80 483	0.74 534	0.21 465	0.21 547	0.20 426	0.18 426	0.19 420	0.22 477

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 616	0.61 626	1.82 652	0.69 642	0.51 624	2.62 671	1.69 687	1.28 588	1.44 634	1.39 634	1.56 620	1.34 613	0.91 592	1.68 645	0.95 579	0.38 629	0.39 650	0.46 639	0.61 669	0.41 614	0.43 624

ACVNet-4b	1.43 653	1.34 675	1.28 613	1.95 687	1.60 682	1.93 661	0.77 624	1.59 651	1.64 653	1.05 578	1.60 624	2.10 659	0.92 594	1.79 652	0.84 554	1.76 689	0.35 641	2.03 689	0.67 670	2.16 689	1.18 678

GANet	0.74 563	0.38 549	0.63 455	0.54 585	0.35 539	1.01 583	0.95 647	1.15 528	0.95 506	1.09 594	2.00 645	1.14 585	0.92 594	1.29 609	0.75 536	0.25 540	0.27 600	0.27 563	0.23 538	0.32 573	0.24 514

Consistency-Raft	1.01 613	0.82 646	1.27 612	0.85 657	0.97 666	0.81 535	0.83 635	1.35 610	1.61 649	1.06 587	1.66 626	1.11 575	0.93 596	0.93 535	1.11 609	0.65 663	0.75 682	0.79 666	0.91 683	1.09 672	0.79 664

S-Stereo	0.76 570	0.36 539	1.10 594	0.57 603	0.46 609	0.83 541	0.59 576	1.31 598	1.62 650	0.98 552	1.41 597	1.11 575	0.93 596	0.85 506	1.07 605	0.27 556	0.31 622	0.28 574	0.25 566	0.33 578	0.50 644

ADCRef	0.84 586	0.46 587	1.60 644	0.52 562	0.45 600	1.08 597	0.52 542	1.13 522	1.03 542	1.22 615	1.43 604	0.87 495	0.93 596	0.91 529	3.35 680	0.19 426	0.16 452	0.23 506	0.23 538	0.23 498	0.22 477

Wz-Net-LNSev	0.75 567	0.54 609	1.59 641	0.51 545	0.41 576	1.16 612	0.79 629	1.27 582	1.13 578	1.04 573	1.14 535	1.11 575	0.94 599	0.93 535	1.00 589	0.24 527	0.22 556	0.21 470	0.19 454	0.26 532	0.27 537

RYNet	0.76 570	0.37 541	0.74 513	0.54 585	0.67 651	1.35 627	0.68 598	1.28 588	1.21 602	1.10 598	0.90 422	1.31 603	0.94 599	1.01 566	1.30 622	0.22 488	0.16 452	0.27 563	0.23 538	0.43 620	0.45 631

w-ln-seven	1.02 614	0.52 599	2.86 666	0.55 593	0.51 624	1.37 628	0.75 621	1.72 662	1.84 661	1.54 641	1.52 617	1.27 598	0.95 601	1.30 615	2.07 659	0.24 527	0.22 556	0.25 535	0.25 566	0.31 565	0.28 548

otaku	1.10 622	0.96 658	0.96 575	1.37 676	1.06 675	1.65 647	0.72 611	1.46 632	1.19 596	1.10 598	1.32 581	1.32 605	0.95 601	1.29 609	0.81 551	0.89 671	0.46 665	1.24 676	0.50 661	1.86 680	0.89 666

anonymity	0.98 609	0.89 654	1.06 590	0.93 661	1.04 674	0.97 570	0.82 633	1.33 607	0.93 493	1.08 590	0.98 462	1.02 543	0.95 601	1.02 569	0.93 574	0.96 672	0.96 696	0.90 670	0.91 683	0.92 664	0.95 669

ccnet	0.84 586	0.59 625	0.86 554	0.56 597	0.60 643	1.11 604	0.72 611	1.44 629	0.97 518	1.15 606	1.44 605	1.28 599	0.95 601	1.01 566	1.33 625	0.49 650	0.43 660	0.50 650	0.47 651	0.52 643	0.48 640

RASNet	0.57 502	0.24 373	0.61 446	0.39 256	0.23 223	0.71 495	0.40 441	1.02 469	0.93 493	0.77 414	1.05 499	1.05 555	0.98 605	0.99 560	1.03 595	0.16 288	0.14 396	0.14 159	0.17 394	0.15 247	0.14 231

ACV-stereo	0.63 539	0.37 541	1.03 587	0.44 442	0.31 481	1.27 623	0.41 462	0.78 380	0.84 434	0.65 335	0.76 340	2.07 658	1.00 606	0.84 503	0.68 521	0.22 488	0.17 485	0.19 388	0.18 426	0.22 478	0.23 502

Ntro	1.15 627	1.00 662	1.00 582	1.49 677	1.20 678	1.69 651	0.81 631	1.39 616	1.25 605	1.01 561	1.28 572	1.31 603	1.00 606	1.31 617	0.89 561	1.10 679	0.43 660	1.36 677	0.51 662	1.95 683	0.99 673

zh-mn7	1.21 636	0.75 639	5.81 688	0.52 562	0.39 565	1.18 617	0.63 588	1.21 556	1.79 659	1.81 656	2.33 653	1.16 587	1.01 608	2.20 668	2.00 655	0.25 540	0.22 556	0.22 485	0.22 522	0.25 522	0.30 560

z-mn7	1.07 618	0.56 617	2.36 662	0.54 585	0.37 550	1.74 655	0.71 605	1.28 588	2.32 672	1.00 558	2.56 663	1.43 624	1.01 608	2.34 674	1.74 644	0.23 515	0.20 537	0.21 470	0.20 478	0.27 542	0.27 537

DEmStereo	0.49 425	0.18 146	0.53 383	0.39 256	0.26 343	0.57 411	0.33 322	0.65 263	0.75 370	0.90 507	1.65 625	0.57 331	1.02 610	0.63 346	0.44 405	0.14 156	0.12 279	0.16 249	0.16 336	0.14 189	0.17 357

UDG	0.93 598	1.03 664	0.75 516	1.00 662	0.97 666	1.02 585	0.57 566	1.18 542	1.01 533	0.93 521	1.02 483	1.32 605	1.03 611	0.88 516	0.92 572	0.55 659	0.33 634	1.82 683	0.41 640	1.20 673	0.74 662

Syn2CoEx	0.74 563	0.55 615	1.17 602	0.66 633	0.45 600	0.89 555	0.56 563	1.54 641	1.15 585	0.95 533	1.35 588	1.03 545	1.03 611	0.96 546	0.89 561	0.31 589	0.27 600	0.29 583	0.24 553	0.23 498	0.27 537

stereogan	0.83 584	0.33 521	0.89 564	0.61 619	0.51 624	1.80 657	0.50 533	1.41 622	1.39 628	1.05 578	1.47 612	1.56 641	1.04 613	1.32 619	0.87 558	0.29 578	0.29 609	0.29 583	0.25 566	0.39 610	0.40 611

XQC	0.97 607	0.70 634	1.54 638	0.70 645	0.55 633	1.48 636	0.81 631	1.41 622	1.57 644	1.21 611	1.12 524	1.33 610	1.04 613	1.55 637	2.00 655	0.39 630	0.25 583	0.37 618	0.32 612	0.55 647	0.49 641

w-ln-seven-2	0.83 584	0.46 587	2.93 667	0.54 585	0.39 565	0.93 562	0.63 588	1.16 531	1.18 594	1.25 621	1.32 581	1.09 571	1.05 615	1.23 600	1.07 605	0.21 465	0.20 537	0.23 506	0.22 522	0.26 532	0.24 514

psm_up	0.57 502	0.27 457	0.52 371	0.50 533	0.33 520	0.65 465	0.60 579	1.07 494	0.84 434	0.87 482	0.91 430	1.00 537	1.06 616	0.80 483	0.66 513	0.22 488	0.25 583	0.26 554	0.23 538	0.22 478	0.21 458

PASM	0.96 605	0.71 637	2.05 657	0.72 648	0.72 657	0.84 546	0.92 643	1.14 524	1.34 623	1.25 621	1.22 558	1.34 613	1.07 617	1.31 617	1.11 609	0.53 655	0.57 673	0.59 657	0.67 670	0.56 652	0.57 655

FBW_ROB	0.94 602	0.54 609	1.03 587	0.56 597	0.42 585	1.16 612	0.76 623	1.56 646	1.41 629	1.38 633	1.33 583	1.47 629	1.07 617	2.94 683	1.14 613	0.26 545	0.32 629	0.45 636	0.30 599	0.34 586	0.30 560

psmorigin	0.84 586	0.53 602	2.21 659	0.50 533	0.41 576	0.86 549	0.57 566	1.08 500	0.90 474	1.50 637	1.42 602	1.50 633	1.09 619	1.29 609	1.03 595	0.32 594	0.33 634	0.27 563	0.27 585	0.34 586	0.45 631

RGC	0.82 579	0.62 627	0.80 529	0.67 635	0.66 650	0.91 558	0.59 576	1.35 610	1.09 569	1.12 603	1.46 610	1.50 633	1.09 619	1.28 608	0.97 586	0.34 611	0.30 614	0.48 645	0.40 635	0.38 606	0.38 605

ADCP+	1.18 632	0.37 541	3.09 671	0.50 533	0.52 627	1.48 636	0.61 581	1.32 604	1.07 560	1.21 611	1.16 543	1.08 565	1.11 621	1.63 641	7.17 698	0.20 448	0.16 452	0.24 522	0.22 522	0.29 553	0.22 477

PWC_ROB	0.92 597	0.57 619	1.64 647	0.53 573	0.33 520	0.93 562	0.39 428	1.42 627	1.51 641	1.66 649	2.57 664	1.18 589	1.11 621	1.50 635	1.54 638	0.26 545	0.18 504	0.28 574	0.20 478	0.30 561	0.32 573

ADCPNet	1.11 625	0.53 602	3.26 675	0.55 593	0.44 594	1.47 635	0.83 635	1.21 556	1.17 590	1.26 624	1.42 602	1.67 645	1.12 623	1.48 634	3.86 687	0.30 585	0.29 609	0.30 593	0.32 612	0.37 603	0.37 602

PWCDC_ROB	0.93 598	0.54 609	0.97 580	0.78 654	0.41 576	1.03 587	0.42 473	1.39 616	2.34 675	1.04 573	3.73 684	0.80 476	1.12 623	1.29 609	1.04 599	0.37 624	0.22 556	0.24 522	0.20 478	0.36 597	0.31 569

edge stereo	0.79 575	0.40 563	0.82 536	0.52 562	0.44 594	0.83 541	0.58 573	1.34 609	1.08 564	1.30 627	1.38 593	1.79 648	1.13 625	1.15 588	0.92 572	0.34 611	0.32 629	0.42 632	0.28 592	0.33 578	0.39 606

FAT-Stereo	0.75 567	0.34 526	0.81 535	0.51 545	0.38 557	0.78 517	0.63 588	1.39 616	1.32 620	1.05 578	1.40 595	1.58 642	1.14 626	0.92 531	0.91 570	0.29 578	0.28 607	0.28 574	0.23 538	0.28 551	0.41 616

SAMSARA	1.15 627	0.69 633	1.44 632	1.09 668	0.93 662	2.10 665	1.87 694	1.64 656	1.47 638	1.64 646	1.21 556	2.06 657	1.14 626	1.61 639	1.50 636	0.39 630	0.45 663	0.36 613	0.38 630	0.50 637	0.51 648

LL-Strereo	0.58 515	0.29 486	0.83 540	0.48 510	0.35 539	0.39 281	0.48 514	1.04 477	0.99 526	0.87 482	0.79 358	1.08 565	1.15 628	1.35 622	0.51 452	0.18 385	0.15 425	0.22 485	0.19 454	0.17 348	0.21 458

LSM	4.83 697	0.83 649	11.23 697	0.76 653	56.73 729	1.10 599	1.18 663	1.35 610	1.70 656	2.13 666	2.34 655	1.34 613	1.19 629	1.52 636	1.23 619	0.34 611	0.50 668	0.39 624	0.47 651	0.51 640	9.82 710

RainbowNet	1.42 652	1.53 682	1.31 619	1.93 686	1.46 680	1.52 641	1.03 653	1.67 659	1.55 642	1.23 617	1.59 623	1.54 638	1.21 630	1.40 623	1.03 595	1.70 687	0.70 677	1.82 683	0.80 678	2.11 688	1.22 679

SHD	0.98 609	0.54 609	1.30 618	0.63 626	0.50 622	1.14 608	0.50 533	1.80 667	2.20 669	1.66 649	1.39 594	1.47 629	1.21 630	1.40 623	1.80 646	0.32 594	0.27 600	0.32 600	0.34 621	0.41 614	0.44 629

AnyNet_C32	1.27 642	0.72 638	3.33 676	0.59 612	0.56 634	1.51 640	1.53 680	1.27 582	1.28 612	1.52 639	1.48 613	1.38 621	1.23 632	1.64 642	5.26 692	0.30 585	0.29 609	0.29 583	0.34 621	0.38 606	0.44 629

Nwc_Net	0.82 579	0.40 563	0.86 554	0.62 623	0.56 634	1.04 589	0.57 566	1.72 662	1.08 564	0.93 521	1.88 639	1.44 625	1.24 633	1.19 593	0.94 576	0.31 589	0.25 583	0.36 613	0.39 632	0.31 565	0.31 569

aanetorigin	0.85 591	0.58 623	1.98 655	0.50 533	0.40 570	0.66 473	0.70 603	0.72 332	1.01 533	2.44 678	2.00 645	1.32 605	1.25 634	0.96 546	1.16 614	0.20 448	0.19 527	0.20 426	0.20 478	0.27 542	0.33 582

ADCL	1.10 622	0.42 574	1.57 640	0.51 545	0.41 576	1.71 652	0.92 643	1.36 614	1.45 635	1.33 629	1.56 620	1.22 594	1.26 635	1.45 631	5.27 693	0.22 488	0.19 527	0.25 535	0.25 566	0.29 553	0.29 555

CSAN	0.88 595	0.52 599	0.93 568	0.61 619	0.42 585	1.19 618	1.11 657	1.27 582	1.48 639	1.37 631	1.44 605	1.37 617	1.30 636	1.46 633	1.01 590	0.39 630	0.31 622	0.36 613	0.37 627	0.35 591	0.36 596

RTS	2.03 669	1.03 664	11.50 698	0.68 639	0.63 646	2.71 673	1.56 682	1.55 642	2.32 672	1.93 661	2.57 664	1.32 605	1.32 637	5.20 697	4.30 688	0.31 589	0.23 566	0.29 583	0.30 599	0.41 614	0.40 611

RTSA	2.03 669	1.03 664	11.50 698	0.68 639	0.63 646	2.71 673	1.56 682	1.55 642	2.32 672	1.93 661	2.57 664	1.32 605	1.32 637	5.20 697	4.30 688	0.31 589	0.23 566	0.29 583	0.30 599	0.41 614	0.40 611

MFN_U_SF_RVC	1.14 626	0.63 628	2.33 660	0.69 642	0.46 609	2.04 663	0.70 603	1.90 669	1.37 625	1.62 644	1.56 620	1.94 654	1.36 639	1.73 649	1.90 649	0.41 635	0.38 645	0.45 636	0.48 655	0.45 624	0.47 637

AF-Net	0.85 591	0.41 569	0.87 559	0.66 633	0.54 632	0.96 569	0.52 542	1.66 658	1.37 625	1.03 568	2.04 648	1.46 627	1.36 639	1.19 593	1.05 601	0.34 611	0.24 575	0.39 624	0.28 592	0.31 565	0.26 527

NCC-stereo	0.82 579	0.43 577	0.87 559	0.63 626	0.68 653	0.88 552	0.72 611	1.60 653	1.12 572	0.95 533	1.41 597	1.37 617	1.37 641	1.26 605	0.94 576	0.32 594	0.30 614	0.37 618	0.49 658	0.34 586	0.35 590

Abc-Net	0.82 579	0.43 577	0.87 559	0.63 626	0.68 653	0.88 552	0.72 611	1.60 653	1.12 572	0.95 533	1.41 597	1.37 617	1.37 641	1.26 605	0.94 576	0.32 594	0.30 614	0.37 618	0.49 658	0.34 586	0.35 590
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WZ-Net	1.29 644	0.64 629	5.42 687	0.64 629	0.52 627	1.37 628	1.29 670	1.41 622	1.77 658	1.56 642	1.69 629	1.74 646	1.41 643	2.50 678	2.16 664	0.28 567	0.21 547	0.23 506	0.25 566	0.39 610	0.41 616

AnyNet_C01	1.63 659	1.16 669	7.38 692	0.65 631	0.56 634	2.25 667	1.53 680	1.53 639	1.46 637	1.71 653	1.95 642	1.83 649	1.41 643	2.48 676	4.42 690	0.33 602	0.32 629	0.32 600	0.34 621	0.45 624	0.50 644

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 649	0.91 655	2.11 658	0.89 658	0.57 638	4.27 694	1.79 691	1.55 642	2.00 666	1.64 646	1.85 638	1.83 649	1.44 645	1.89 657	1.49 635	0.49 650	0.40 653	0.56 654	0.58 666	0.75 659	0.52 650

ADCS	1.60 658	0.70 634	4.02 679	0.61 619	0.53 629	1.31 624	1.11 657	1.71 661	1.86 663	1.97 664	1.68 627	1.51 635	1.46 646	2.07 662	9.20 701	0.34 611	0.32 629	0.33 605	0.36 625	0.45 624	0.46 635

SPS-STEREO	1.29 644	0.94 657	1.10 594	1.05 667	1.03 672	1.48 636	0.91 641	1.57 648	1.24 603	2.13 666	1.90 640	1.94 654	1.46 646	1.77 650	1.64 641	0.97 673	0.94 695	0.90 670	0.89 682	0.96 668	0.97 671
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
light-stereo	4.16 691	1.10 668	14.81 702	10.11 710	7.60 707	3.03 684	0.68 598	3.75 695	2.81 683	5.31 704	5.96 704	9.76 706	1.47 648	7.39 705	1.47 634	1.22 680	1.45 703	0.66 660	0.78 677	1.84 679	2.07 697

ADCMid	1.22 637	0.57 619	3.17 674	0.54 585	0.44 594	1.07 595	0.77 624	1.31 598	1.13 578	2.14 669	1.48 613	1.49 632	1.47 648	1.65 643	5.30 694	0.26 545	0.24 575	0.29 583	0.32 612	0.38 606	0.36 596

RP	0.80 576	0.38 549	0.73 509	0.67 635	0.59 640	0.82 538	0.57 566	1.21 556	1.28 612	1.03 568	1.68 627	1.45 626	1.49 650	1.08 578	0.90 567	0.36 620	0.31 622	0.37 618	0.30 599	0.36 597	0.36 596

Wz-Net-TNSev	1.23 639	1.24 671	5.25 686	0.51 545	0.43 588	1.49 639	1.09 656	1.58 649	1.42 632	1.25 621	1.26 567	1.58 642	1.52 651	1.97 658	1.95 650	0.33 602	0.32 629	0.26 554	0.30 599	0.41 614	0.43 624

MSAF-DinoV2	1.18 632	0.44 580	3.00 669	0.56 597	0.30 465	0.91 558	0.74 618	1.58 649	1.25 605	1.06 587	1.41 597	2.98 673	1.57 652	3.25 684	3.12 678	0.22 488	0.14 396	0.20 426	0.22 522	0.33 578	0.34 586

MFMNet_re	1.17 630	0.99 660	1.31 619	1.02 665	0.95 664	1.32 625	1.32 672	1.44 629	1.58 646	1.72 654	1.70 630	1.21 591	1.57 652	1.16 589	1.04 599	0.88 670	0.76 684	0.79 666	0.75 675	0.90 663	0.94 667

G-Net	0.95 603	0.48 596	1.13 597	0.67 635	0.49 617	2.07 664	0.63 588	1.02 469	0.90 474	1.77 655	2.62 667	1.28 599	1.60 654	1.09 579	1.06 602	0.37 624	0.30 614	0.35 608	0.25 566	0.46 627	0.45 631

AANet	1.18 632	1.03 664	3.09 671	0.46 482	0.40 570	1.00 578	0.56 563	1.29 593	2.47 677	2.36 674	2.42 659	2.21 660	1.62 655	1.20 596	1.55 639	0.33 602	0.25 583	0.28 574	0.25 566	0.37 603	0.37 602

zh-sn7	1.20 635	0.86 652	4.54 683	0.58 609	0.43 588	1.10 599	0.92 643	1.24 569	1.34 623	1.45 636	2.00 645	1.26 596	1.62 655	2.13 665	2.79 675	0.26 545	0.26 593	0.26 554	0.27 585	0.35 591	0.33 582

NVStereoNet_ROB	1.31 646	0.96 658	1.33 621	0.90 660	0.92 661	1.15 610	1.05 654	1.49 634	1.62 650	1.63 645	2.51 661	2.31 663	1.62 655	2.16 667	1.42 628	0.81 668	0.73 678	0.79 666	1.02 687	0.73 658	0.97 671
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.36 648	0.37 541	0.83 540	0.39 256	0.31 481	0.72 499	0.49 527	1.19 546	0.79 394	1.51 638	0.96 449	3.29 680	1.64 658	1.29 609	2.03 657	0.42 637	9.50 719	0.40 627	0.41 640	0.36 597	0.35 590

IMH-64-1	1.96 666	1.64 687	1.26 609	2.26 692	1.91 692	2.30 669	1.35 675	2.99 684	2.29 670	1.70 651	2.79 671	2.47 666	1.66 659	2.33 672	1.95 650	2.07 693	0.74 680	2.44 695	1.04 689	2.40 694	1.59 690

IMH-64	1.96 666	1.64 687	1.26 609	2.26 692	1.91 692	2.30 669	1.35 675	2.99 684	2.29 670	1.70 651	2.79 671	2.47 666	1.66 659	2.33 672	1.95 650	2.07 693	0.74 680	2.44 695	1.04 689	2.40 694	1.59 690

ACVNet_1	1.55 657	1.36 676	1.35 623	1.96 688	1.63 683	1.83 659	0.96 650	2.09 673	1.85 662	1.43 635	1.54 618	2.31 663	1.68 661	1.42 627	1.18 615	1.76 689	0.51 669	2.05 691	0.59 667	2.24 692	1.30 683

ACVNet_2	1.74 662	1.30 674	1.62 646	1.81 681	1.63 683	2.28 668	1.34 674	2.35 678	2.64 680	1.82 657	2.55 662	2.99 674	1.71 662	1.67 644	1.20 618	1.48 685	0.59 674	1.81 682	0.71 673	2.09 687	1.29 682

MADNet+	2.28 678	2.56 698	10.82 696	1.25 673	0.96 665	2.77 677	1.44 679	2.34 677	1.76 657	1.36 630	1.78 634	1.84 651	1.74 663	6.33 700	4.57 691	0.67 664	0.66 676	0.59 657	0.54 665	0.84 661	0.81 665

SGM_RVC	1.04 615	0.30 501	0.47 301	0.41 330	0.23 223	1.73 653	0.77 624	1.63 655	1.30 618	2.39 676	1.99 644	2.64 668	1.78 664	2.22 669	1.40 627	0.28 567	0.27 600	0.27 563	0.25 566	0.25 522	0.25 523
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SANet	1.15 627	0.45 582	1.40 628	0.50 533	0.32 507	1.54 642	1.21 665	1.49 634	3.35 689	1.61 643	2.41 658	2.32 665	1.80 665	1.57 638	1.27 621	0.28 567	0.25 583	0.26 554	0.24 553	0.36 597	0.32 573

PWCK	2.06 671	1.75 690	4.11 681	1.69 679	0.93 662	3.13 686	2.86 703	2.18 676	2.41 676	2.38 675	2.33 653	2.22 661	1.85 666	3.52 688	2.20 665	1.65 686	0.73 678	1.52 679	0.83 680	1.81 678	1.02 676

SGM+DAISY	1.52 656	0.99 660	1.61 645	1.01 663	1.02 671	1.86 660	1.19 664	1.49 634	1.38 627	2.96 687	3.00 674	2.79 671	1.94 667	1.88 655	1.62 640	0.98 675	0.97 697	0.91 672	0.91 683	0.94 666	0.99 673

KSHMR	2.64 680	1.96 693	1.86 654	2.69 699	2.44 698	2.88 681	2.04 695	3.46 691	6.31 700	2.51 679	3.27 677	3.39 683	1.97 668	2.59 679	2.08 661	2.48 700	1.41 701	2.80 704	1.51 703	2.98 702	2.09 698

LVE	2.20 677	1.47 679	1.44 632	2.06 689	1.80 690	2.79 678	1.77 690	2.96 683	3.94 696	1.95 663	4.29 693	3.47 685	1.97 668	2.48 676	1.85 648	2.06 692	0.88 689	2.06 692	1.13 694	2.17 690	1.53 689

Dean	2.07 673	1.39 677	1.69 651	2.17 690	1.83 691	2.75 676	1.28 669	3.49 692	3.80 694	2.13 666	3.30 679	3.18 678	1.98 670	1.78 651	1.72 643	1.73 688	0.79 688	1.99 685	0.91 683	2.17 690	1.34 686

PVD	1.34 647	0.70 634	1.42 630	0.78 654	0.65 648	1.68 650	0.91 641	2.12 675	3.01 685	2.25 671	2.35 657	1.90 652	1.99 671	1.98 659	2.14 662	0.40 634	0.38 645	0.49 648	0.37 627	0.51 640	0.67 659

IMH	2.15 675	1.66 689	1.29 614	2.25 691	1.92 694	2.87 680	1.33 673	3.25 687	3.04 686	1.87 659	3.33 682	3.00 675	2.03 672	2.80 682	1.95 650	2.09 695	0.78 685	2.45 697	1.05 692	2.44 696	1.62 693

MeshStereo	1.38 649	0.45 582	0.58 428	0.45 457	0.35 539	1.63 646	0.60 579	2.07 672	1.43 633	4.49 698	3.32 680	4.67 689	2.08 673	2.08 663	1.32 624	0.36 620	0.36 643	0.37 618	0.32 612	0.32 573	0.34 586
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
EDNetEfficient	1.47 655	0.82 646	6.28 690	0.48 510	0.40 570	0.73 503	0.83 635	0.95 446	2.77 682	3.48 695	1.95 642	1.64 644	2.12 674	1.42 627	3.84 686	0.21 465	0.19 527	0.21 470	0.21 501	0.43 620	0.42 619

EDNetEfficientorigin	9.96 705	1.17 670	175.17 736	0.49 522	0.37 550	1.13 607	0.74 618	1.27 582	2.70 681	3.16 692	2.49 660	2.28 662	2.15 675	1.88 655	2.27 666	0.21 465	0.19 527	0.25 535	0.20 478	0.54 645	0.53 652

WCMA_ROB	1.22 637	0.39 554	0.93 568	0.51 545	0.45 600	1.44 633	0.79 629	1.20 553	1.30 618	2.99 689	3.94 688	3.30 681	2.17 676	1.42 627	1.31 623	0.46 643	0.35 641	0.35 608	0.37 627	0.41 614	0.42 619

DPSNet	1.08 621	0.44 580	2.64 665	0.54 585	0.42 585	1.59 643	1.25 668	2.39 679	1.50 640	1.13 604	1.12 524	1.51 635	2.19 677	1.44 630	1.51 637	0.35 617	0.25 583	0.25 535	0.21 501	0.49 635	0.39 606

WAO-6	2.11 674	1.52 681	1.25 608	1.73 680	1.69 687	2.72 675	1.62 684	3.15 686	3.64 691	2.01 665	3.28 678	3.52 686	2.20 678	2.59 679	2.48 670	1.31 683	0.92 691	2.04 690	1.22 699	1.89 681	1.35 687

DispFullNet	1.64 660	2.64 701	3.14 673	2.57 695	1.78 689	1.32 625	0.55 558	1.42 627	1.45 635	1.89 660	1.48 613	1.55 639	2.35 679	2.08 663	1.12 612	0.60 662	0.19 527	2.33 694	0.73 674	2.35 693	1.30 683

WAO-7	1.96 666	1.24 671	1.52 635	1.28 674	1.06 675	2.92 682	1.64 685	3.32 688	3.05 687	2.28 672	3.32 680	3.19 679	2.38 680	3.39 686	2.49 671	1.02 676	0.92 691	1.06 674	1.04 689	1.05 670	0.99 673

DStereoO	1.07 618	0.77 641	0.87 559	0.67 635	0.49 617	0.91 558	1.30 671	1.15 528	1.41 629	1.24 619	1.33 583	1.06 559	2.39 681	1.32 619	1.11 609	2.03 691	0.38 645	0.77 665	0.31 608	1.55 676	0.43 624

ktn	3.02 684	2.27 696	1.85 653	2.89 700	2.54 702	3.72 690	2.14 697	3.79 696	5.33 698	2.82 682	5.09 700	5.95 698	2.54 682	3.34 685	2.58 673	2.65 702	1.44 702	2.78 703	2.03 706	2.61 699	2.10 699

notaker	2.87 681	2.31 697	2.01 656	3.03 701	2.60 703	2.94 683	1.82 692	3.43 690	3.06 688	2.89 683	4.21 692	6.15 700	2.71 683	3.42 687	2.90 676	2.67 703	1.18 699	3.00 706	1.67 704	3.13 703	2.26 700

MonStereo1	2.06 671	1.51 680	1.56 639	1.85 684	1.70 688	2.84 679	0.78 628	2.52 680	3.49 690	2.33 673	4.36 694	3.41 684	2.72 684	2.32 671	1.83 647	1.32 684	0.55 670	1.66 680	0.88 681	1.94 682	1.70 694

WAO-8	3.00 682	1.60 684	1.52 635	1.82 682	1.65 685	5.57 696	1.35 675	4.65 700	12.37 706	2.89 683	4.04 690	4.89 692	2.78 685	3.73 690	2.44 667	1.29 681	0.93 693	2.00 686	1.16 696	2.02 685	1.23 680

Venus	3.00 682	1.60 684	1.52 635	1.82 682	1.65 685	5.57 696	1.35 675	4.65 700	12.37 706	2.89 683	4.04 690	4.89 692	2.78 685	3.73 690	2.44 667	1.29 681	0.93 693	2.00 686	1.16 696	2.02 685	1.23 680

TorneroNet-64	3.54 687	1.89 691	1.59 641	2.62 698	2.29 696	6.88 699	1.72 688	4.72 702	11.88 704	2.43 677	5.46 703	8.16 703	2.80 687	4.13 694	3.03 677	2.25 698	0.75 682	2.57 699	1.09 693	2.65 700	1.84 696

TorneroNet	4.49 694	1.92 692	1.65 649	2.60 697	2.29 696	14.95 709	1.86 693	4.86 703	19.56 722	3.10 691	7.52 706	7.00 702	2.90 688	4.48 695	3.66 683	2.24 697	0.78 685	2.68 701	1.14 695	2.79 701	1.80 695

JetBlue	3.02 684	1.39 677	7.91 693	1.17 671	1.49 681	8.53 700	7.94 707	2.82 682	1.98 665	2.15 670	2.69 669	3.32 682	3.01 689	6.66 701	3.81 685	0.79 666	0.78 685	0.75 663	0.76 676	1.04 669	1.33 685

FCDSN-DC	1.43 653	0.57 619	0.69 489	0.74 650	0.59 640	1.42 632	0.65 594	1.40 620	1.41 629	3.31 693	4.42 695	4.57 688	3.01 689	1.70 647	1.19 617	0.46 643	0.42 657	0.48 645	0.47 651	0.51 640	0.51 648
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.25 640	0.51 597	0.64 460	0.60 614	0.50 622	1.66 648	0.67 595	1.26 577	1.26 610	2.64 680	3.82 685	3.06 676	3.20 691	1.45 631	0.91 570	0.46 643	0.41 655	0.49 648	0.51 662	0.47 630	0.45 631

ELAS	1.77 665	0.64 629	1.10 594	0.72 648	0.58 639	3.37 688	1.76 689	2.54 681	2.57 678	3.77 696	3.96 689	2.83 672	3.44 692	2.34 674	2.73 674	0.53 655	0.47 666	0.50 650	0.48 655	0.55 647	0.55 653
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	6.50 702	1.57 683	87.99 735	0.49 522	0.38 557	1.41 631	1.21 665	1.21 556	7.96 702	12.14 710	2.78 670	2.74 670	3.83 693	1.30 615	3.19 679	0.24 527	0.23 566	0.27 563	0.24 553	0.48 631	0.40 611

FC-DCNN v2	1.74 662	0.53 602	0.68 480	0.62 623	0.49 617	1.67 649	0.71 605	1.85 668	1.57 644	4.84 702	5.01 699	6.42 701	3.92 694	2.24 670	1.43 630	0.47 646	0.42 657	0.47 640	0.46 647	0.48 631	0.47 637

FC-DCNN	1.67 661	0.53 602	0.68 480	0.62 623	0.49 617	1.62 645	0.71 605	1.77 666	1.55 642	4.73 701	4.66 697	5.82 697	3.94 695	2.13 665	1.42 628	0.47 646	0.42 657	0.47 640	0.46 647	0.48 631	0.47 637

ELAS_RVC	1.76 664	0.64 629	1.20 603	0.74 650	0.59 640	2.18 666	2.53 700	2.10 674	2.85 684	3.46 694	3.41 683	3.12 677	4.11 696	2.69 681	2.53 672	0.54 658	0.47 666	0.51 652	0.48 655	0.55 647	0.55 653
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	5.38 700	6.17 705	12.68 701	2.38 694	2.85 704	12.60 706	11.17 710	4.60 699	3.74 692	3.87 697	3.85 686	4.83 690	4.13 697	6.81 702	12.18 706	2.18 696	2.95 708	2.19 693	1.98 705	3.49 706	3.01 705

UNDER WATER	3.63 689	2.12 695	4.11 681	3.17 702	2.51 700	3.77 692	2.45 699	3.53 693	13.66 709	2.98 688	2.92 673	5.75 696	4.13 697	3.85 692	3.75 684	2.84 704	1.11 698	2.71 702	1.41 701	3.26 705	2.50 702

UNDER WATER-64	3.72 690	2.07 694	4.57 684	3.30 704	2.52 701	5.61 698	2.63 702	3.67 694	12.27 705	3.09 690	2.66 668	5.99 699	4.74 699	3.93 693	3.57 682	2.54 701	1.24 700	2.65 700	1.48 702	3.21 704	2.62 703

MADNet++	4.18 692	2.72 703	4.00 678	3.80 706	3.44 706	4.72 695	4.05 705	4.01 697	3.74 692	4.52 699	5.14 701	4.20 687	4.89 700	7.04 703	6.39 695	3.79 706	3.70 710	3.27 708	2.70 709	3.68 707	3.74 707

tt	6.21 701	0.22 316	5.88 689	3.55 705	2.07 695	11.25 705	19.19 713	11.84 709	5.47 699	2.71 681	2.18 651	4.87 691	6.25 701	3.71 689	7.09 697	8.31 713	11.17 721	4.91 711	5.39 714	5.72 709	2.42 701

DStereoSA	2.42 679	0.66 632	2.95 668	0.89 658	1.12 677	1.75 656	6.75 706	1.53 639	1.63 652	1.28 626	8.81 707	0.99 534	10.14 702	1.68 645	3.37 681	0.44 641	0.34 638	0.64 659	0.68 672	1.21 674	1.60 692

DPSimNet_ROB	5.19 699	2.71 702	18.56 705	2.59 696	2.49 699	4.25 693	10.93 709	3.33 689	3.93 695	5.02 703	4.52 696	5.74 695	10.18 703	5.44 699	8.79 700	2.40 699	2.47 706	2.48 698	2.54 707	2.56 698	2.87 704

USTest	12.98 708	14.10 709	19.89 706	16.19 711	14.95 709	20.69 711	31.85 719	16.52 714	10.99 703	8.83 709	9.55 709	13.88 709	10.36 704	16.06 711	21.35 714	3.19 705	4.82 711	5.08 713	5.36 713	8.77 712	7.20 709

MANE	4.73 695	0.54 609	0.77 524	0.69 642	0.60 643	10.35 702	1.67 686	8.68 706	12.66 708	6.90 707	9.43 708	11.59 708	10.59 705	8.26 706	8.41 699	0.51 653	0.45 663	0.48 645	1.02 687	0.50 637	0.50 644

SGM-ForestM	4.73 695	0.34 526	1.05 589	0.46 482	0.28 414	10.26 701	3.48 704	4.52 698	5.16 697	8.68 708	7.48 705	18.87 718	10.80 706	11.26 709	10.01 703	0.32 594	0.34 638	0.32 600	0.32 612	0.29 553	0.30 560

TCMNet-wrong-test	9.08 704	10.58 708	9.58 695	19.64 712	17.64 712	12.69 707	8.93 708	13.77 713	2.58 679	4.67 700	5.19 702	14.57 710	11.02 707	7.21 704	9.81 702	5.58 712	0.89 690	3.76 709	3.10 710	10.41 713	10.02 711

DStereoFS	2.16 676	0.91 655	1.29 614	0.84 656	0.72 657	3.56 689	0.95 647	2.01 670	2.03 667	1.65 648	2.06 649	2.73 669	13.30 708	4.76 696	1.95 650	0.47 646	0.33 634	0.84 669	0.49 658	0.95 667	1.42 688

LRCNet_RVC	21.27 717	31.14 720	21.46 709	28.97 719	23.77 718	3.11 685	0.62 583	20.94 720	1.64 653	25.57 722	28.13 725	21.96 721	14.74 709	21.99 721	16.44 710	29.16 732	14.92 722	33.57 729	31.28 729	29.67 730	26.33 727

DPSMNet_ROB	12.13 707	8.03 706	21.13 708	9.02 709	16.82 711	10.68 703	30.78 718	9.15 708	15.24 712	6.56 706	15.50 720	9.02 704	15.13 710	9.28 708	21.71 715	4.59 709	8.60 712	5.08 713	9.26 715	5.89 711	11.06 712

DGTPSM_ROB	12.12 706	8.03 706	21.12 707	8.97 708	16.81 710	10.68 703	30.77 717	9.14 707	15.23 711	6.55 705	15.49 719	9.02 704	15.13 710	9.26 707	21.71 715	4.58 708	8.60 712	5.07 712	9.26 715	5.88 710	11.06 712

Anonymous_1	33.12 719	18.23 712	23.86 712	20.53 715	21.18 717	25.45 715	35.84 722	22.44 724	15.68 715	13.41 713	13.70 716	18.00 715	15.15 712	20.31 714	24.47 719	14.56 723	8.84 716	66.24 733	117.79 735	155.41 738	11.40 714

iinet-test	16.76 711	17.54 710	22.91 710	19.68 713	18.39 713	24.34 713	34.09 721	20.39 715	15.46 713	12.61 711	12.84 710	18.06 716	15.24 713	19.55 712	24.17 717	8.84 715	8.72 714	8.93 717	9.26 715	12.70 714	11.43 715

IINet	16.76 711	17.54 710	22.91 710	19.68 713	18.39 713	24.34 713	34.08 720	20.39 715	15.46 713	12.61 711	12.85 711	18.06 716	15.24 713	19.55 712	24.17 717	8.84 715	8.72 714	8.93 717	9.26 715	12.70 714	11.43 715

DPSM_ROB	17.80 713	18.60 713	24.24 716	20.89 716	19.49 715	25.83 716	36.10 723	21.62 722	16.41 716	13.46 714	14.26 717	19.11 719	16.15 715	20.74 715	25.59 720	9.37 717	9.23 717	9.47 719	9.81 719	13.47 716	12.09 717

DPSM	17.80 713	18.60 713	24.24 716	20.89 716	19.49 715	25.83 716	36.10 723	21.62 722	16.41 716	13.46 714	14.26 717	19.11 719	16.15 715	20.74 715	25.59 720	9.37 717	9.23 717	9.47 719	9.81 719	13.47 716	12.09 717

xxxxx1	36.77 727	19.69 715	24.00 713	62.46 730	66.77 732	27.30 719	39.89 725	20.40 717	18.80 719	14.18 716	13.11 713	17.29 711	17.30 717	21.62 718	27.81 722	13.61 720	18.98 731	111.36 736	133.25 736	28.84 727	38.64 729

tt_ll	36.77 727	19.69 715	24.00 713	62.46 730	66.77 732	27.30 719	39.89 725	20.40 717	18.80 719	14.18 716	13.11 713	17.29 711	17.30 717	21.62 718	27.81 722	13.61 720	18.98 731	111.36 736	133.25 736	28.84 727	38.64 729

ff	36.77 727	19.69 715	24.00 713	62.46 730	66.77 732	27.30 719	39.89 725	20.40 717	18.80 719	14.18 716	13.11 713	17.29 711	17.30 717	21.62 718	27.81 722	13.61 720	18.98 731	111.36 736	133.25 736	28.84 727	38.64 729

LE_ROB	4.86 698	0.27 457	9.43 694	0.45 457	0.24 273	1.61 644	0.96 650	2.05 671	17.75 718	16.36 720	4.84 698	5.17 694	19.48 720	2.05 660	15.49 709	0.17 343	0.15 425	0.16 249	0.16 336	0.20 438	0.19 405

BEATNet-Init1	15.65 709	1.62 686	54.26 733	0.75 652	0.56 634	37.03 724	13.39 712	13.20 710	14.59 710	29.41 731	29.29 731	47.69 734	21.87 721	26.91 722	19.58 712	0.43 640	0.39 650	0.47 640	0.47 651	0.52 643	0.52 650

HanzoNet	6.97 703	2.57 699	4.66 685	3.29 703	2.96 705	3.75 691	2.35 698	5.08 704	7.11 701	14.46 719	13.06 712	17.69 714	22.95 722	13.72 710	6.61 696	4.36 707	1.96 705	3.14 707	2.59 708	3.88 708	3.19 706

Selective-IGEV-i1pa	15.72 710	22.55 718	18.18 704	1.88 685	0.97 666	29.25 723	11.89 711	25.83 725	20.69 723	20.14 721	22.94 721	28.39 723	23.24 723	29.37 723	18.71 711	12.83 719	3.29 709	6.89 715	1.18 698	2.01 684	14.15 719

PML	40.49 733	30.31 719	12.46 700	7.19 707	14.30 708	91.44 736	212.44 739	7.73 705	23.24 724	74.44 738	185.05 739	49.81 735	25.78 724	21.34 717	12.84 707	8.71 714	2.93 707	8.43 716	3.24 711	13.77 718	4.45 708

HaxPig	31.93 718	37.19 723	34.22 718	24.41 718	24.94 719	18.53 710	20.18 714	21.15 721	28.84 725	35.74 732	38.86 732	26.18 722	28.75 725	33.85 724	34.15 725	35.89 733	38.80 734	37.79 730	40.52 732	39.33 731	39.33 732

fast-reg	35.51 720	37.45 729	48.59 728	42.42 728	40.60 728	52.45 732	72.91 731	43.31 728	32.61 726	26.36 723	27.86 722	36.65 726	30.31 726	40.94 728	51.17 728	18.26 724	18.55 724	19.07 721	19.64 722	27.04 719	23.98 720

RAFT-FEzeroshot	35.76 721	37.39 725	48.55 726	42.39 726	39.44 726	51.96 727	72.92 732	43.38 731	32.90 729	26.87 725	28.06 723	38.42 728	32.28 727	41.59 732	51.51 733	18.73 728	18.58 726	19.11 723	19.75 723	27.12 723	24.33 723

RAFT-FE	35.76 721	37.39 725	48.55 726	42.39 726	39.44 726	51.96 727	72.92 732	43.38 731	32.90 729	26.87 725	28.06 723	38.42 728	32.28 727	41.59 732	51.51 733	18.73 728	18.58 726	19.11 723	19.75 723	27.12 723	24.33 723

CasAABBNet	35.77 723	37.38 724	48.59 728	42.20 723	39.23 722	51.95 725	72.92 732	43.36 730	33.03 732	26.93 728	28.31 726	38.43 730	32.32 729	41.58 730	51.50 732	18.71 725	18.58 726	19.11 723	19.75 723	27.11 722	24.33 723

Hybrid-DGEV	35.79 724	37.44 728	48.86 732	42.22 724	39.24 723	52.03 730	72.89 730	43.41 733	32.74 727	26.76 724	28.72 728	38.35 727	32.61 730	41.58 730	51.39 729	18.72 727	18.56 725	19.14 726	19.80 727	27.10 721	24.25 721

LSM0	38.96 732	37.52 731	48.37 725	43.79 729	91.31 735	52.31 731	72.38 728	43.71 735	32.75 728	27.16 730	28.73 730	38.51 731	32.63 731	41.75 735	51.59 735	18.85 731	18.43 723	19.09 722	19.60 721	27.21 726	33.44 728

FlowAnything	35.84 725	37.49 730	48.69 730	42.17 722	39.26 724	51.95 725	72.95 735	43.35 729	33.23 733	26.92 727	28.67 727	38.55 732	32.78 732	41.53 729	51.47 731	18.71 725	18.59 729	19.17 728	19.88 728	27.07 720	24.26 722

Selective-RAFT-Error	35.87 726	37.42 727	48.73 731	42.24 725	39.28 725	52.00 729	72.87 729	43.41 733	32.95 731	26.97 729	28.72 728	38.71 733	33.15 733	41.59 732	51.42 730	18.77 730	18.60 730	19.14 726	19.78 726	27.19 725	24.42 726

MEDIAN_ROB	37.35 730	40.72 733	40.37 722	32.26 720	31.80 720	27.29 718	25.02 715	29.47 726	33.43 734	41.99 736	41.60 734	33.48 724	34.37 734	39.66 727	36.94 726	43.49 735	43.96 736	44.07 732	43.35 734	41.32 733	42.43 734

AVERAGE_ROB	37.53 731	40.05 732	40.01 721	34.74 721	33.76 721	28.46 722	25.14 716	32.31 727	34.08 735	41.20 735	40.52 733	34.51 725	34.78 735	39.11 726	37.48 727	42.68 734	43.32 735	43.80 731	42.99 733	40.42 732	41.31 733

RSGM-EC	74.49 734	61.53 734	40.38 723	97.66 733	92.09 736	73.48 734	113.87 736	59.44 736	38.62 736	39.84 733	49.02 735	90.35 736	61.68 736	138.81 736	126.03 737	92.92 736	53.83 737	94.52 734	37.88 730	81.03 736	46.84 735

acva	74.49 734	61.53 734	40.38 723	97.66 733	92.09 736	73.48 734	113.87 736	59.44 736	38.62 736	39.84 733	49.02 735	90.35 736	61.68 736	138.81 736	126.03 737	92.92 736	53.83 737	94.52 734	37.88 730	81.03 736	46.84 735

test_example2	176.82 737	204.75 737	198.54 737	188.58 737	191.23 738	151.28 737	169.77 738	97.63 738	125.81 738	179.94 739	183.74 738	158.20 739	139.14 738	192.16 738	198.12 739	203.48 739	236.37 739	163.71 739	173.22 739	217.79 739	162.95 738

Selective-IGEV-i16pa	80.76 736	120.64 736	16.47 703	1.09 668	0.67 651	181.14 738	2.07 696	155.24 739	142.81 739	57.79 737	156.23 737	108.46 738	171.50 739	201.35 739	101.88 736	96.20 738	1.70 704	2.81 705	0.33 618	1.06 671	95.73 737

ccccc		430.66 738		506.24 738	500.20 739	349.93 739		384.19 740		330.97 740		370.48 740		498.75 740		557.84 740	430.47 740	334.14 740	290.91 740	547.74 740

Low-res two-view benchmark