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

BLMT-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 2	0.33 76	0.20 122	0.16 6	0.22 93	0.21 1	0.23 23	0.14 1	0.18 15	0.16 3	0.14 2	0.26 5	0.22 62	0.10 9	0.09 18	0.14 150	0.13 221	0.10 4	0.11 57

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 2	0.22 1	0.33 76	0.23 212	0.16 6	0.19 26	0.21 1	0.23 23	0.24 54	0.18 15	0.17 6	0.11 1	0.36 95	0.21 39	0.11 31	0.09 18	0.15 198	0.14 258	0.10 4	0.10 6

S2M2_XL	0.19 12	0.18 141	0.28 42	0.27 2	0.20 122	0.15 3	0.16 2	0.23 3	0.16 6	0.21 25	0.26 73	0.17 6	0.17 19	0.24 2	0.21 39	0.17 330	0.16 438	0.15 198	0.14 258	0.15 240	0.12 121
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
StereoAnything_RVC	0.22 45	0.85 636	0.41 224	0.28 3	0.16 12	0.23 43	0.18 13	0.23 3	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.21 75	0.32 49	0.19 5	0.16 282	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.16 303	0.10 6

FoundationStereo	0.18 4	0.15 42	0.26 22	0.31 33	0.17 27	0.23 43	0.20 42	0.24 5	0.16 6	0.19 13	0.16 8	0.21 41	0.19 41	0.27 9	0.22 62	0.14 152	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.10 4	0.10 6

PointNet	0.21 36	0.15 42	0.27 30	0.32 56	0.19 84	0.29 134	0.24 120	0.27 6	0.28 59	0.16 3	0.24 52	0.29 126	0.19 41	0.35 85	0.20 23	0.13 100	0.11 190	0.13 95	0.10 67	0.11 28	0.10 6

PSi22b	0.18 4	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.15 4	0.15 3	0.18 13	0.27 6	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.31 143	0.20 61	0.26 5	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 28	0.10 6

DepthFocus	0.20 15	0.13 2	0.31 75	0.29 8	0.24 258	0.18 11	0.20 42	0.27 6	0.18 8	0.24 54	0.25 59	0.15 1	0.18 27	0.27 9	0.19 5	0.15 231	0.12 267	0.17 283	0.17 380	0.13 131	0.10 6

Foundation-i32	0.17 1	0.14 7	0.23 2	0.28 3	0.13 1	0.15 3	0.19 26	0.27 6	0.14 2	0.16 3	0.14 2	0.23 59	0.19 41	0.24 2	0.21 39	0.13 100	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.09 1

LACA1	0.19 12	0.16 67	0.27 30	0.29 8	0.14 2	0.26 80	0.22 93	0.27 6	0.19 10	0.20 16	0.16 8	0.19 25	0.18 27	0.31 40	0.21 39	0.14 152	0.10 68	0.11 3	0.10 67	0.11 28	0.10 6

MLG-Stereo_test2	0.18 4	0.14 7	0.26 22	0.31 33	0.17 27	0.24 51	0.17 3	0.27 6	0.15 3	0.18 9	0.19 17	0.22 50	0.14 2	0.32 49	0.19 5	0.13 100	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.11 28	0.10 6

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.14 7	0.28 42	0.34 86	0.17 27	0.24 51	0.17 3	0.27 6	0.13 1	0.18 9	0.14 2	0.23 59	0.15 8	0.32 49	0.20 23	0.12 54	0.09 18	0.13 95	0.09 7	0.10 4	0.10 6

PipStereo	0.18 4	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.15 4	0.14 2	0.19 26	0.28 13	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.29 126	0.19 41	0.27 9	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 28	0.11 57

PSi22a	0.17 1	0.14 7	0.23 2	0.28 3	0.15 4	0.17 9	0.18 13	0.28 13	0.15 3	0.15 2	0.13 1	0.22 50	0.17 19	0.23 1	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

IGEV-Stereo+	0.25 97	0.15 42	0.28 42	0.32 56	0.19 84	0.13 1	0.17 3	0.29 15	0.30 81	0.22 39	0.15 4	0.22 50	0.22 89	0.42 143	0.22 62	0.14 152	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.15 240	1.09 662

LACA3	0.21 36	0.18 141	0.27 30	0.29 8	0.15 4	0.32 185	0.25 141	0.30 16	0.22 19	0.24 54	0.21 27	0.21 41	0.22 89	0.45 170	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 28	0.09 1

BridgeDepth	0.21 36	0.15 42	0.27 30	0.35 118	0.14 2	0.38 258	0.26 165	0.30 16	0.23 23	0.18 9	0.19 17	0.28 120	0.30 214	0.32 49	0.22 62	0.11 31	0.08 1	0.11 3	0.10 67	0.11 28	0.11 57
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L1	0.18 4	0.14 7	0.29 54	0.31 33	0.21 150	0.19 17	0.19 26	0.30 16	0.20 14	0.16 3	0.15 4	0.19 25	0.17 19	0.35 85	0.20 23	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 28	0.10 6

dual_stereo	0.20 15	0.15 42	0.27 30	0.32 56	0.17 27	0.16 6	0.20 42	0.30 16	0.21 17	0.24 54	0.20 21	0.25 92	0.14 2	0.55 249	0.25 134	0.14 152	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.10 4	0.10 6

MLG-Stereo	0.18 4	0.14 7	0.28 42	0.34 86	0.16 12	0.26 80	0.17 3	0.31 20	0.15 3	0.19 13	0.15 4	0.23 59	0.15 8	0.32 49	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 95	0.09 7	0.10 4	0.10 6

qqai	0.20 15	0.15 42	0.30 65	0.32 56	0.19 84	0.22 30	0.18 13	0.32 21	0.27 55	0.18 9	0.20 21	0.28 120	0.18 27	0.34 77	0.21 39	0.13 100	0.11 190	0.12 42	0.09 7	0.09 1	0.11 57

LACA2	0.21 36	0.16 67	0.28 42	0.30 19	0.15 4	0.29 134	0.29 219	0.32 21	0.23 23	0.22 39	0.23 41	0.28 120	0.20 61	0.35 85	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.10 1	0.09 7	0.13 131	0.10 6

MLG-Stereo_test3	0.20 15	0.14 7	0.28 42	0.33 76	0.17 27	0.38 258	0.18 13	0.32 21	0.22 19	0.25 64	0.16 8	0.25 92	0.17 19	0.32 49	0.21 39	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 28	0.11 57

DEFOM-Stereo	0.23 61	0.16 67	0.29 54	0.34 86	0.20 122	0.59 412	0.20 42	0.32 21	0.31 90	0.23 45	0.19 17	0.18 17	0.18 27	0.42 143	0.22 62	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 28	0.12 121

LiteMatch*	0.21 36	0.15 42	0.33 96	0.31 33	0.23 212	0.24 51	0.21 68	0.33 25	0.33 109	0.21 25	0.19 17	0.24 79	0.21 75	0.32 49	0.21 39	0.13 100	0.11 190	0.13 95	0.10 67	0.11 28	0.12 121

LiteMatch	0.25 97	0.18 141	0.25 7	0.38 211	0.20 122	0.28 117	0.27 179	0.33 25	0.26 43	0.21 25	0.20 21	0.28 120	0.43 334	0.30 27	0.47 414	0.17 330	0.10 68	0.15 198	0.13 221	0.15 240	0.15 268

GeoVLM	0.20 15	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.19 84	0.28 117	0.19 26	0.33 25	0.26 43	0.21 25	0.20 21	0.29 126	0.21 75	0.30 27	0.22 62	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.11 57

MonSter++	0.20 15	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.20 122	0.28 117	0.19 26	0.33 25	0.26 43	0.21 25	0.20 21	0.28 120	0.21 75	0.31 40	0.22 62	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

VIP-Stereo	0.25 97	0.18 141	0.33 96	0.32 56	0.21 150	0.63 432	0.19 26	0.33 25	0.38 148	0.24 54	0.31 120	0.27 114	0.19 41	0.49 213	0.23 90	0.13 100	0.10 68	0.13 95	0.09 7	0.12 83	0.10 6

DDF-Stereo	0.26 119	0.16 67	0.33 96	0.37 186	0.30 450	0.19 17	0.20 42	0.33 25	0.31 90	0.27 90	0.26 73	0.29 126	0.28 169	0.39 116	0.25 134	0.17 330	0.10 68	0.14 150	0.10 67	0.69 640	0.13 181

4.25_new	0.22 45	0.22 301	0.34 113	0.32 56	0.19 84	0.31 166	0.28 200	0.33 25	0.25 36	0.30 126	0.28 92	0.21 41	0.26 136	0.35 85	0.25 134	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 28	0.10 6

4.5w_new	0.22 45	0.22 301	0.34 113	0.32 56	0.19 84	0.31 166	0.28 200	0.33 25	0.25 36	0.30 126	0.28 92	0.21 41	0.26 136	0.35 85	0.25 134	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 28	0.10 6

4.25w-stereo	0.22 45	0.22 301	0.34 113	0.32 56	0.19 84	0.31 166	0.28 200	0.33 25	0.25 36	0.30 126	0.28 92	0.21 41	0.26 136	0.35 85	0.25 134	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 28	0.10 6

4w-stereo	0.22 45	0.19 184	0.33 96	0.31 33	0.18 49	0.29 134	0.20 42	0.33 25	0.23 23	0.33 149	0.24 52	0.21 41	0.28 169	0.42 143	0.23 90	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.10 67	0.11 28	0.10 6

2.5w	0.22 45	0.18 141	0.34 113	0.32 56	0.18 49	0.31 166	0.27 179	0.33 25	0.24 29	0.29 116	0.35 151	0.18 17	0.19 41	0.41 132	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 67	0.12 83	0.10 6

LG-Stereo_L2	0.19 12	0.14 7	0.30 65	0.31 33	0.20 122	0.20 20	0.18 13	0.33 25	0.22 19	0.19 13	0.15 4	0.20 34	0.18 27	0.34 77	0.20 23	0.13 100	0.09 18	0.13 95	0.09 7	0.11 28	0.09 1

LGtest1	0.20 15	0.15 42	0.30 65	0.35 118	0.17 27	0.26 80	0.17 3	0.33 25	0.21 17	0.21 25	0.16 8	0.23 59	0.21 75	0.33 63	0.20 23	0.15 231	0.10 68	0.13 95	0.10 67	0.12 83	0.11 57

LG-Stereo	0.25 97	0.18 141	0.43 257	0.40 285	0.20 122	0.22 30	0.26 165	0.33 25	0.39 158	0.27 90	0.45 195	0.22 50	0.16 17	0.38 110	0.28 206	0.11 31	0.12 267	0.17 283	0.15 290	0.13 131	0.10 6

Wavelet-MonSter	0.20 15	0.14 7	0.29 54	0.34 86	0.19 84	0.18 11	0.21 68	0.34 39	0.24 29	0.25 64	0.34 145	0.22 50	0.27 148	0.28 13	0.22 62	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

2.25w	0.23 61	0.19 184	0.35 133	0.31 33	0.18 49	0.30 149	0.18 13	0.34 39	0.32 101	0.33 149	0.37 163	0.20 34	0.25 116	0.47 193	0.25 134	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.10 67	0.10 4	0.12 121

4.5_new	0.21 36	0.20 228	0.31 75	0.31 33	0.18 49	0.24 51	0.26 165	0.34 39	0.29 68	0.33 149	0.29 102	0.19 25	0.19 41	0.30 27	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.12 42	0.11 139	0.14 184	0.10 6

4.5w-stereo	0.21 36	0.20 228	0.31 75	0.31 33	0.18 49	0.24 51	0.26 165	0.34 39	0.29 68	0.33 149	0.29 102	0.19 25	0.19 41	0.30 27	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.12 42	0.11 139	0.14 184	0.10 6

aanet-32k-new	0.24 75	0.17 95	0.35 133	0.37 186	0.18 49	0.25 72	0.27 179	0.35 43	0.31 90	0.28 104	0.30 113	0.23 59	0.34 252	0.43 151	0.19 5	0.14 152	0.09 18	0.13 95	0.10 67	0.15 240	0.10 6

MatchStereo	0.20 15	0.14 7	0.25 7	0.28 3	0.15 4	0.17 9	0.20 42	0.35 43	0.29 68	0.21 25	0.36 157	0.18 17	0.17 19	0.33 63	0.25 134	0.14 152	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 28	0.11 57
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.23 61	0.18 141	0.36 157	0.38 211	0.19 84	0.33 201	0.22 93	0.35 43	0.24 29	0.22 39	0.21 27	0.20 34	0.19 41	0.59 285	0.21 39	0.10 9	0.11 190	0.13 95	0.10 67	0.11 28	0.13 181

GREAT-IGEV	0.23 61	0.15 42	0.33 96	0.30 19	0.23 212	0.20 20	0.26 165	0.35 43	0.34 116	0.21 25	0.31 120	0.22 50	0.21 75	0.50 218	0.22 62	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 131	0.12 121
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MGA	0.20 15	0.14 7	0.29 54	0.30 19	0.20 122	0.29 134	0.18 13	0.36 47	0.27 55	0.20 16	0.22 34	0.19 25	0.15 8	0.31 40	0.21 39	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 67	0.11 28	0.12 121

3.75w	0.23 61	0.17 95	0.33 96	0.32 56	0.19 84	0.42 307	0.24 120	0.36 47	0.26 43	0.33 149	0.28 92	0.17 6	0.25 116	0.38 110	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 67	0.11 28	0.10 6

LG-G_1	0.22 45	0.14 7	0.31 75	0.34 86	0.16 12	0.52 360	0.17 3	0.36 47	0.20 14	0.21 25	0.22 34	0.26 101	0.19 41	0.37 100	0.20 23	0.14 152	0.10 68	0.13 95	0.09 7	0.11 28	0.11 57

LG-G	0.22 45	0.14 7	0.31 75	0.34 86	0.16 12	0.52 360	0.17 3	0.36 47	0.20 14	0.21 25	0.22 34	0.26 101	0.19 41	0.37 100	0.20 23	0.14 152	0.10 68	0.13 95	0.09 7	0.11 28	0.11 57

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 75	0.17 95	0.34 113	0.40 285	0.21 150	0.18 11	0.21 68	0.36 47	0.27 55	0.30 126	0.52 236	0.28 120	0.28 169	0.27 9	0.24 111	0.14 152	0.10 68	0.13 95	0.10 67	0.14 184	0.14 227

S2M2_L	0.26 119	0.23 334	0.34 113	0.32 56	0.25 290	0.24 51	0.13 1	0.36 47	0.42 190	0.25 64	0.37 163	0.29 126	0.25 116	0.31 40	0.26 159	0.22 474	0.19 513	0.17 283	0.19 440	0.21 436	0.19 392
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
zero-FE	0.26 119	0.16 67	0.33 96	0.36 156	0.30 450	0.18 11	0.20 42	0.37 53	0.31 90	0.27 90	0.27 82	0.29 126	0.28 169	0.34 77	0.25 134	0.17 330	0.10 68	0.14 150	0.10 67	0.62 639	0.13 181

asd	0.22 45	0.18 141	0.31 75	0.32 56	0.18 49	0.26 80	0.22 93	0.37 53	0.25 36	0.32 142	0.23 41	0.19 25	0.23 100	0.46 180	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 67	0.12 83	0.10 6

2.75w_new	0.22 45	0.18 141	0.30 65	0.29 8	0.18 49	0.23 43	0.33 306	0.37 53	0.29 68	0.36 172	0.27 82	0.18 17	0.25 116	0.37 100	0.24 111	0.11 31	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

aanet-new-28k	0.24 75	0.18 141	0.48 310	0.36 156	0.17 27	0.32 185	0.23 113	0.38 56	0.28 59	0.28 104	0.23 41	0.29 126	0.33 243	0.31 40	0.22 62	0.13 100	0.10 68	0.13 95	0.11 139	0.16 303	0.13 181

asda	0.22 45	0.19 184	0.31 75	0.32 56	0.18 49	0.24 51	0.23 113	0.38 56	0.29 68	0.28 104	0.24 52	0.18 17	0.23 100	0.41 132	0.22 62	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 28	0.10 6

monsterstereo	0.23 61	0.15 42	0.28 42	0.35 118	0.19 84	0.22 30	0.20 42	0.38 56	0.37 143	0.34 162	0.40 177	0.19 25	0.19 41	0.46 180	0.22 62	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 131	0.09 1

monster-pro	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 68	0.39 59	0.34 116	0.20 16	0.25 59	0.17 6	0.15 8	0.40 125	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 28	0.10 6

aanet-new-60k	0.25 97	0.17 95	0.60 428	0.37 186	0.17 27	0.38 258	0.24 120	0.39 59	0.31 90	0.24 54	0.25 59	0.26 101	0.31 224	0.45 170	0.18 2	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 67	0.13 131	0.11 57

aanet-new-78k	0.25 97	0.17 95	0.69 475	0.36 156	0.17 27	0.26 80	0.28 200	0.39 59	0.30 81	0.22 39	0.29 102	0.23 59	0.36 281	0.43 151	0.17 1	0.10 9	0.09 18	0.13 95	0.10 67	0.14 184	0.10 6

aanet-new-40k	0.24 75	0.17 95	0.52 363	0.35 118	0.18 49	0.37 251	0.21 68	0.39 59	0.26 43	0.25 64	0.28 92	0.26 101	0.34 252	0.25 4	0.21 39	0.11 31	0.09 18	0.13 95	0.10 67	0.14 184	0.10 6

aanet-new-24k	0.24 75	0.17 95	0.33 96	0.36 156	0.18 49	0.39 273	0.24 120	0.39 59	0.31 90	0.30 126	0.28 92	0.26 101	0.31 224	0.31 40	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 95	0.10 67	0.14 184	0.11 57

WQFJA1++	0.24 75	0.16 67	0.30 65	0.31 33	0.21 150	0.34 214	0.17 3	0.39 59	0.18 8	0.26 75	0.30 113	0.29 126	0.28 169	0.41 132	0.23 90	0.16 282	0.10 68	0.13 95	0.10 67	0.31 550	0.12 121

BStereo	0.28 158	0.18 141	1.08 576	0.34 86	0.22 176	0.22 30	0.33 306	0.39 59	0.42 190	0.26 75	0.25 59	0.26 101	0.19 41	0.44 161	0.30 241	0.10 9	0.12 267	0.12 42	0.16 321	0.12 83	0.15 268

HiDET	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.30 19	0.19 84	0.24 51	0.19 26	0.39 59	0.27 55	0.21 25	0.23 41	0.27 114	0.17 19	0.32 49	0.24 111	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.11 57

MonStereo	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 68	0.39 59	0.34 116	0.20 16	0.25 59	0.18 17	0.15 8	0.40 125	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 28	0.10 6

Monster-pub-eth3d	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 68	0.39 59	0.34 116	0.20 16	0.25 59	0.17 6	0.15 8	0.40 125	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 28	0.10 6

qwe	0.23 61	0.18 141	0.30 65	0.31 33	0.18 49	0.29 134	0.22 93	0.39 59	0.33 109	0.37 177	0.30 113	0.20 34	0.22 89	0.45 170	0.22 62	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 67	0.12 83	0.10 6

3.25w_new	0.24 75	0.17 95	0.34 113	0.31 33	0.18 49	0.43 312	0.20 42	0.39 59	0.32 101	0.39 198	0.29 102	0.23 59	0.27 148	0.43 151	0.23 90	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.11 57

3.25w	0.24 75	0.17 95	0.34 113	0.31 33	0.18 49	0.43 312	0.20 42	0.39 59	0.32 101	0.39 198	0.29 102	0.23 59	0.27 148	0.43 151	0.23 90	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.11 57

3.5w_stereo	0.23 61	0.18 141	0.31 75	0.31 33	0.18 49	0.27 101	0.22 93	0.39 59	0.30 81	0.33 149	0.27 82	0.24 79	0.29 189	0.52 234	0.25 134	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 28	0.11 57

SGD-Stereo	0.22 45	0.16 67	0.28 42	0.32 56	0.16 12	0.28 117	0.20 42	0.39 59	0.29 68	0.25 64	0.29 102	0.21 41	0.27 148	0.38 110	0.27 183	0.16 282	0.09 18	0.13 95	0.11 139	0.13 131	0.11 57

IGEV-RUCA	0.26 119	0.16 67	0.36 157	0.40 285	0.27 373	0.32 185	0.20 42	0.39 59	0.36 132	0.27 90	0.31 120	0.25 92	0.21 75	0.50 218	0.24 111	0.20 435	0.11 190	0.13 95	0.10 67	0.17 335	0.16 304

MonSter	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 68	0.39 59	0.34 116	0.20 16	0.25 59	0.18 17	0.15 8	0.39 116	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 28	0.10 6

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 482	3.08 689	2.41 649	0.32 56	0.18 49	0.29 134	0.20 42	0.39 59	0.33 109	0.29 116	0.25 59	0.18 17	0.18 27	0.32 49	0.22 62	1.08 663	0.09 18	0.17 283	0.16 321	0.15 240	0.96 655

aanet-new-90k	0.24 75	0.17 95	0.60 428	0.35 118	0.18 49	0.33 201	0.27 179	0.40 77	0.28 59	0.20 16	0.25 59	0.21 41	0.35 267	0.48 203	0.18 2	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 67	0.14 184	0.09 1

aanet-new-70k	0.24 75	0.16 67	0.50 332	0.36 156	0.17 27	0.38 258	0.25 141	0.40 77	0.26 43	0.23 45	0.31 120	0.24 79	0.34 252	0.45 170	0.18 2	0.10 9	0.10 68	0.12 42	0.10 67	0.13 131	0.10 6

LCMNet	0.22 45	0.14 7	0.26 22	0.30 19	0.20 122	0.26 80	0.19 26	0.40 77	0.45 213	0.21 25	0.21 27	0.27 114	0.18 27	0.38 110	0.24 111	0.12 54	0.12 267	0.11 3	0.09 7	0.09 1	0.11 57

CSFM-Stereo	0.20 15	0.14 7	0.24 6	0.31 33	0.17 27	0.29 134	0.20 42	0.40 77	0.24 29	0.23 45	0.21 27	0.26 101	0.21 75	0.32 49	0.21 39	0.13 100	0.12 267	0.12 42	0.09 7	0.10 4	0.10 6

Zero-FE251	0.24 75	0.17 95	0.33 96	0.34 86	0.20 122	0.44 323	0.19 26	0.40 77	0.26 43	0.28 104	0.30 113	0.38 199	0.24 108	0.33 63	0.23 90	0.15 231	0.11 190	0.13 95	0.10 67	0.11 28	0.11 57

2w_stereo	0.23 61	0.19 184	0.33 96	0.33 76	0.17 27	0.28 117	0.37 376	0.40 77	0.36 132	0.33 149	0.33 134	0.17 6	0.21 75	0.30 27	0.23 90	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 67	0.12 83	0.11 57

MGS-Stereo	0.29 169	0.20 228	0.42 239	0.37 186	0.24 258	0.37 251	0.30 241	0.40 77	0.50 244	0.32 142	0.51 226	0.40 218	0.24 108	0.45 170	0.28 206	0.16 282	0.12 267	0.15 198	0.13 221	0.15 240	0.14 227

UniTT-Stereo	0.27 139	0.18 141	0.40 214	0.40 285	0.28 400	0.30 149	0.28 200	0.40 77	0.33 109	0.30 126	0.46 200	0.27 114	0.25 116	0.48 203	0.35 296	0.17 330	0.13 343	0.14 150	0.12 177	0.14 184	0.13 181

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.26 119	0.14 7	0.75 502	0.34 86	0.19 84	0.28 117	0.21 68	0.41 85	0.30 81	0.25 64	0.22 34	0.23 59	0.31 224	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.13 95	0.10 67	0.12 83	0.61 642

Test_v1	0.20 15	0.14 7	0.23 2	0.29 8	0.18 49	0.24 51	0.21 68	0.41 85	0.32 101	0.21 25	0.22 34	0.17 6	0.18 27	0.35 85	0.20 23	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 67	0.10 4	0.10 6

BridgeDepth_RVC	0.20 15	0.14 7	0.26 22	0.26 1	0.15 4	0.34 214	0.17 3	0.41 85	0.22 19	0.21 25	0.21 27	0.20 34	0.25 116	0.33 63	0.25 134	0.13 100	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.12 83	0.10 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
1w_stereo	0.25 97	0.15 42	0.31 75	0.35 118	0.18 49	0.32 185	0.41 447	0.41 85	0.44 208	0.32 142	0.39 173	0.17 6	0.27 148	0.46 180	0.24 111	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 28	0.10 6

castereo++	0.26 119	0.17 95	0.29 54	0.34 86	0.20 122	0.74 494	0.20 42	0.41 85	0.49 237	0.24 54	0.24 52	0.35 180	0.27 148	0.41 132	0.20 23	0.14 152	0.09 18	0.14 150	0.09 7	0.11 28	0.11 57

GCAPDPT-zeroshot4090	0.26 119	0.14 7	0.75 502	0.34 86	0.19 84	0.28 117	0.21 68	0.41 85	0.30 81	0.25 64	0.22 34	0.23 59	0.31 224	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.13 95	0.10 67	0.12 83	0.61 642

AEACV	0.28 158	0.18 141	0.34 113	0.36 156	0.45 585	0.27 101	0.27 179	0.41 85	0.39 158	0.31 137	0.46 200	0.31 143	0.36 281	0.38 110	0.25 134	0.14 152	0.11 190	0.15 198	0.13 221	0.13 131	0.13 181

XX-TBD	0.32 206	0.53 587	0.26 22	0.53 558	0.21 150	0.38 258	0.24 120	0.41 85	0.77 366	0.55 275	0.70 302	0.31 143	0.26 136	0.33 63	0.28 206	0.16 282	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 131	0.11 57

CAR	0.20 15	0.14 7	0.28 42	0.30 19	0.19 84	0.26 80	0.18 13	0.42 93	0.28 59	0.23 45	0.26 73	0.17 6	0.14 2	0.30 27	0.22 62	0.12 54	0.09 18	0.12 42	0.10 67	0.11 28	0.12 121

MSE-Stereo	0.20 15	0.14 7	0.28 42	0.30 19	0.19 84	0.26 80	0.18 13	0.42 93	0.28 59	0.20 16	0.26 73	0.17 6	0.14 2	0.31 40	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 67	0.11 28	0.12 121

3w_stereo	0.25 97	0.20 228	0.40 214	0.33 76	0.17 27	0.32 185	0.41 447	0.42 93	0.39 158	0.33 149	0.28 92	0.16 3	0.29 189	0.35 85	0.22 62	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 67	0.12 83	0.12 121

IGEV	0.21 36	0.13 2	0.25 7	0.31 33	0.20 122	0.22 30	0.19 26	0.42 93	0.30 81	0.22 39	0.34 145	0.20 34	0.15 8	0.32 49	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 67	0.10 4	0.10 6

WCG-NET	0.29 169	0.15 42	0.35 133	0.34 86	0.19 84	0.32 185	0.27 179	0.42 93	0.82 412	0.46 243	0.49 215	0.39 210	0.25 116	0.42 143	0.27 183	0.12 54	0.09 18	0.13 95	0.11 139	0.12 83	0.11 57

LoS_RVC	0.28 158	0.17 95	0.29 54	0.33 76	0.32 492	0.43 312	0.34 324	0.42 93	0.34 116	0.33 149	0.51 226	0.29 126	0.38 300	0.37 100	0.28 206	0.11 31	0.10 68	0.11 3	0.08 1	0.11 28	0.26 512

aanet-new-36k	0.24 75	0.17 95	0.35 133	0.36 156	0.17 27	0.34 214	0.24 120	0.43 99	0.30 81	0.26 75	0.24 52	0.25 92	0.35 267	0.44 161	0.20 23	0.10 9	0.09 18	0.13 95	0.10 67	0.12 83	0.10 6

aanet-new-32k	0.24 75	0.16 67	0.36 157	0.36 156	0.18 49	0.38 258	0.21 68	0.43 99	0.26 43	0.28 104	0.23 41	0.34 168	0.34 252	0.32 49	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.13 95	0.10 67	0.13 131	0.11 57

aanet-new-30k	0.24 75	0.16 67	0.36 157	0.36 156	0.18 49	0.38 258	0.21 68	0.43 99	0.26 43	0.28 104	0.23 41	0.34 168	0.34 252	0.32 49	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.13 95	0.10 67	0.13 131	0.11 57

GCAP-Stereo-cres-4k	0.26 119	0.17 95	0.36 157	0.39 242	0.20 122	0.45 331	0.28 200	0.43 99	0.36 132	0.28 104	0.38 169	0.24 79	0.35 267	0.31 40	0.25 134	0.12 54	0.10 68	0.13 95	0.10 67	0.13 131	0.12 121

252Zero-FE	0.21 36	0.16 67	0.29 54	0.34 86	0.19 84	0.23 43	0.18 13	0.43 99	0.35 126	0.23 45	0.22 34	0.19 25	0.18 27	0.29 20	0.23 90	0.14 152	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.10 4	0.11 57

Monster-pub-mixall	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.17 27	0.20 20	0.17 3	0.43 99	0.24 29	0.23 45	0.21 27	0.17 6	0.16 17	0.46 180	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.08 1	0.10 4	0.12 121

SMoEStereo_RVC	0.27 139	0.20 228	0.37 177	0.36 156	0.23 212	0.36 239	0.31 269	0.43 99	0.36 132	0.38 186	0.30 113	0.32 152	0.24 108	0.56 259	0.24 111	0.12 54	0.10 68	0.16 235	0.12 177	0.12 83	0.12 121

mms	0.27 139	0.21 267	0.36 157	0.38 211	0.25 290	0.31 166	0.32 288	0.43 99	0.33 109	0.29 116	0.34 145	0.34 168	0.20 61	0.48 203	0.26 159	0.13 100	0.11 190	0.16 235	0.13 221	0.15 240	0.13 181

U	3.17 671	0.17 95	0.35 133	0.41 316	0.71 640	57.93 717	0.20 42	0.43 99	0.39 158	0.26 75	0.23 41	0.23 59	0.22 89	0.26 5	0.22 62	0.16 282	0.10 68	0.74 647	0.13 221	0.13 131	0.11 57

DF	0.27 139	0.16 67	0.41 224	0.36 156	0.19 84	0.28 117	0.25 141	0.44 108	0.29 68	0.31 137	0.49 215	0.50 283	0.22 89	0.51 229	0.21 39	0.15 231	0.10 68	0.13 95	0.10 67	0.12 83	0.13 181

aanet-new-16k	0.23 61	0.17 95	0.38 188	0.37 186	0.17 27	0.26 80	0.18 13	0.44 108	0.38 148	0.28 104	0.24 52	0.25 92	0.26 136	0.31 40	0.22 62	0.12 54	0.09 18	0.13 95	0.10 67	0.14 184	0.11 57

aanet-new	0.27 139	0.20 228	0.38 188	0.39 242	0.26 329	0.50 346	0.25 141	0.44 108	0.31 90	0.28 104	0.27 82	0.24 79	0.37 291	0.46 180	0.22 62	0.14 152	0.10 68	0.14 150	0.10 67	0.15 240	0.13 181

PSi22	0.31 196	0.19 184	0.32 89	0.36 156	0.19 84	0.29 134	0.19 26	0.44 108	0.78 371	0.28 104	0.32 131	0.56 310	0.43 334	0.81 474	0.26 159	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.15 240	0.12 121

Replicate-Monster	0.27 139	0.16 67	1.15 585	0.30 19	0.17 27	0.38 258	0.19 26	0.44 108	0.40 173	0.24 54	0.21 27	0.23 59	0.22 89	0.47 193	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.09 1	0.18 379

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 97	0.32 498	0.25 7	0.52 547	0.20 122	0.29 134	0.22 93	0.44 108	0.38 148	0.27 90	0.25 59	0.24 79	0.29 189	0.46 180	0.23 90	0.14 152	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.14 184	0.11 57

IGEV-Stereo++	0.22 45	0.16 67	0.29 54	0.38 211	0.20 122	0.22 30	0.18 13	0.44 108	0.36 132	0.23 45	0.29 102	0.24 79	0.17 19	0.28 13	0.23 90	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 67	0.12 83	0.11 57

Occ-G	0.27 139	0.15 42	0.32 89	0.35 118	0.21 150	0.28 117	0.32 288	0.44 108	0.34 116	0.29 116	0.43 188	0.49 279	0.25 116	0.50 218	0.30 241	0.14 152	0.11 190	0.14 150	0.11 139	0.13 131	0.13 181

TS12	0.25 97	0.15 42	0.31 75	0.38 211	0.17 27	0.32 185	0.25 141	0.45 116	0.24 29	0.32 142	0.51 226	0.25 92	0.27 148	0.41 132	0.31 255	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 67	0.13 131	0.12 121

aanet-new-12k	0.25 97	0.19 184	0.49 320	0.41 316	0.18 49	0.32 185	0.22 93	0.45 116	0.38 148	0.28 104	0.23 41	0.23 59	0.36 281	0.30 27	0.24 111	0.12 54	0.09 18	0.14 150	0.11 139	0.16 303	0.12 121

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 61	0.15 42	0.30 65	0.36 156	0.19 84	0.25 72	0.25 141	0.45 116	0.39 158	0.26 75	0.43 188	0.23 59	0.27 148	0.26 5	0.22 62	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 67	0.11 28	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.33 214	0.43 562	2.39 648	0.34 86	0.19 84	0.20 20	0.21 68	0.45 116	0.31 90	0.22 39	0.26 73	0.21 41	0.25 116	0.30 27	0.20 23	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 28	0.12 121

gcap_with_dpt	0.26 119	0.17 95	0.35 133	0.35 118	0.21 150	0.35 222	0.35 347	0.45 116	0.42 190	0.39 198	0.54 247	0.23 59	0.22 89	0.29 20	0.24 111	0.12 54	0.09 18	0.15 198	0.12 177	0.11 28	0.11 57

FlowAnything_test	0.30 179	0.20 228	0.41 224	0.48 495	0.26 329	0.46 334	0.25 141	0.45 116	0.33 109	0.30 126	0.26 73	0.35 180	0.26 136	0.41 132	0.39 343	0.21 451	0.15 411	0.22 470	0.26 563	0.17 335	0.17 351

AIO_rvc	0.24 75	0.17 95	0.37 177	0.35 118	0.20 122	0.26 80	0.33 306	0.45 116	0.23 23	0.26 75	0.25 59	0.33 161	0.15 8	0.55 249	0.24 111	0.12 54	0.09 18	0.13 95	0.10 67	0.12 83	0.11 57

AIO_test	0.24 75	0.17 95	0.33 96	0.35 118	0.21 150	0.31 166	0.38 394	0.45 116	0.26 43	0.26 75	0.28 92	0.32 152	0.21 75	0.40 125	0.26 159	0.13 100	0.10 68	0.13 95	0.11 139	0.13 131	0.11 57

rvit_stereo_0081	0.33 214	0.25 389	0.49 320	0.43 400	0.26 329	0.31 166	0.37 376	0.45 116	0.56 265	0.37 177	0.40 177	0.39 210	0.38 300	0.44 161	0.35 296	0.22 474	0.16 438	0.19 374	0.16 321	0.20 423	0.14 227

rvit_stereo_0082	0.33 214	0.25 389	0.49 320	0.43 400	0.26 329	0.31 166	0.37 376	0.45 116	0.56 265	0.37 177	0.40 177	0.39 210	0.38 300	0.44 161	0.35 296	0.22 474	0.16 438	0.19 374	0.16 321	0.20 423	0.14 227

RAStereo	0.25 97	0.17 95	0.33 96	0.40 285	0.21 150	0.24 51	0.26 165	0.45 116	0.46 221	0.23 45	0.34 145	0.30 139	0.19 41	0.34 77	0.26 159	0.15 231	0.12 267	0.16 235	0.13 221	0.14 184	0.11 57

MaDis-Stereo	0.27 139	0.19 184	0.39 200	0.37 186	0.26 329	0.28 117	0.28 200	0.45 116	0.37 143	0.27 90	0.27 82	0.40 218	0.27 148	0.40 125	0.30 241	0.16 282	0.14 382	0.16 235	0.13 221	0.15 240	0.12 121

aanet-new-34k	0.24 75	0.17 95	0.44 263	0.35 118	0.16 12	0.25 72	0.25 141	0.46 128	0.38 148	0.26 75	0.27 82	0.24 79	0.34 252	0.29 20	0.21 39	0.11 31	0.10 68	0.13 95	0.10 67	0.12 83	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.23 61	0.16 67	0.41 224	0.34 86	0.18 49	0.23 43	0.25 141	0.46 128	0.25 36	0.27 90	0.27 82	0.22 50	0.30 214	0.33 63	0.21 39	0.11 31	0.10 68	0.13 95	0.10 67	0.12 83	0.11 57

aanet-new-10k	0.26 119	0.18 141	0.57 411	0.39 242	0.18 49	0.44 323	0.22 93	0.46 128	0.36 132	0.27 90	0.31 120	0.26 101	0.29 189	0.29 20	0.22 62	0.13 100	0.09 18	0.13 95	0.10 67	0.16 303	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 97	0.15 42	0.32 89	0.35 118	0.21 150	0.43 312	0.24 120	0.46 128	0.36 132	0.28 104	0.35 151	0.37 191	0.34 252	0.29 20	0.26 159	0.12 54	0.09 18	0.13 95	0.11 139	0.11 28	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.27 139	0.17 95	0.34 113	0.34 86	0.22 176	0.33 201	0.30 241	0.46 128	0.47 229	0.40 214	0.54 247	0.24 79	0.19 41	0.37 100	0.24 111	0.12 54	0.10 68	0.15 198	0.12 177	0.11 28	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.29 169	0.25 389	1.23 591	0.35 118	0.21 150	0.28 117	0.21 68	0.46 128	0.34 116	0.25 64	0.31 120	0.32 152	0.27 148	0.34 77	0.21 39	0.12 54	0.11 190	0.13 95	0.10 67	0.10 4	0.12 121

GEAStereo	0.24 75	0.16 67	0.31 75	0.35 118	0.26 329	0.35 222	0.29 219	0.46 128	0.30 81	0.27 90	0.29 102	0.24 79	0.20 61	0.33 63	0.22 62	0.18 373	0.10 68	0.13 95	0.10 67	0.14 184	0.13 181

gasm-f	0.25 97	0.17 95	0.30 65	0.35 118	0.26 329	0.25 72	0.36 361	0.46 128	0.30 81	0.27 90	0.35 151	0.24 79	0.30 214	0.37 100	0.24 111	0.18 373	0.10 68	0.13 95	0.10 67	0.15 240	0.13 181

monsters	0.22 45	0.14 7	0.28 42	0.32 56	0.19 84	0.24 51	0.19 26	0.46 128	0.34 116	0.37 177	0.30 113	0.16 3	0.20 61	0.45 170	0.20 23	0.12 54	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 28	0.11 57

111111	0.22 45	0.15 42	0.29 54	0.37 186	0.23 212	0.21 28	0.19 26	0.46 128	0.29 68	0.20 16	0.20 21	0.29 126	0.14 2	0.44 161	0.22 62	0.14 152	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.12 83	0.12 121

fffft	0.26 119	0.18 141	0.39 200	0.37 186	0.23 212	0.29 134	0.35 347	0.46 128	0.26 43	0.37 177	0.23 41	0.27 114	0.22 89	0.55 249	0.28 206	0.12 54	0.09 18	0.16 235	0.13 221	0.13 131	0.13 181
1: 1. 1
ours_stereo	0.27 139	0.22 301	0.35 133	0.38 211	0.24 258	0.30 149	0.32 288	0.46 128	0.39 158	0.27 90	0.34 145	0.35 180	0.23 100	0.49 213	0.27 183	0.13 100	0.11 190	0.16 235	0.12 177	0.14 184	0.12 121

rvit_stereo_0081_aga	0.32 206	0.29 471	0.50 332	0.43 400	0.29 425	0.36 239	0.32 288	0.46 128	0.42 190	0.40 214	0.44 193	0.41 225	0.34 252	0.43 151	0.31 255	0.23 501	0.17 471	0.19 374	0.16 321	0.20 423	0.15 268

plain	0.32 206	0.21 267	0.59 423	0.40 285	0.29 425	0.27 101	0.30 241	0.46 128	0.36 132	0.32 142	0.66 288	0.31 143	0.33 243	0.68 389	0.32 264	0.18 373	0.13 343	0.20 411	0.15 290	0.18 370	0.13 181

TANstereo	0.31 196	0.16 67	0.34 113	0.31 33	0.17 27	0.55 379	0.23 113	0.46 128	0.56 265	0.60 288	0.69 299	0.37 191	0.26 136	0.36 95	0.28 206	0.16 282	0.16 438	0.13 95	0.10 67	0.14 184	0.15 268

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.30 179	0.57 604	1.38 610	0.32 56	0.20 122	0.21 28	0.21 68	0.47 143	0.29 68	0.23 45	0.32 131	0.25 92	0.24 108	0.32 49	0.20 23	0.12 54	0.11 190	0.12 42	0.10 67	0.11 28	0.13 181

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.23 61	0.17 95	0.39 200	0.34 86	0.18 49	0.25 72	0.24 120	0.47 143	0.28 59	0.24 54	0.35 151	0.20 34	0.25 116	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 67	0.11 28	0.13 181

GASTEREO	0.26 119	0.17 95	0.35 133	0.41 316	0.21 150	0.22 30	0.30 241	0.47 143	0.32 101	0.38 186	0.33 134	0.22 50	0.33 243	0.43 151	0.24 111	0.15 231	0.10 68	0.13 95	0.11 139	0.13 131	0.12 121

MSCF	0.25 97	0.17 95	0.36 157	0.41 316	0.21 150	0.20 20	0.31 269	0.47 143	0.32 101	0.37 177	0.33 134	0.23 59	0.34 252	0.37 100	0.23 90	0.15 231	0.10 68	0.13 95	0.11 139	0.13 131	0.13 181

rvit_stereo_0083	0.34 231	0.25 389	0.53 372	0.45 442	0.28 400	0.35 222	0.35 347	0.47 143	0.64 296	0.38 186	0.47 206	0.42 233	0.37 291	0.41 132	0.39 343	0.22 474	0.20 522	0.20 411	0.17 380	0.21 436	0.15 268

aanet-new-22k	0.24 75	0.16 67	0.36 157	0.36 156	0.18 49	0.30 149	0.19 26	0.48 148	0.42 190	0.26 75	0.24 52	0.26 101	0.29 189	0.33 63	0.23 90	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 67	0.12 83	0.11 57

CREStereo++_RVC	0.32 206	0.16 67	0.25 7	0.32 56	0.24 258	0.27 101	0.22 93	0.48 148	0.89 454	0.47 246	0.80 354	0.29 126	0.25 116	0.37 100	0.34 287	0.14 152	0.09 18	0.13 95	0.52 649	0.14 184	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
GCAP-Stereo-DPT-5K	0.27 139	0.17 95	0.33 96	0.34 86	0.23 212	0.35 222	0.31 269	0.49 150	0.49 237	0.39 198	0.51 226	0.25 92	0.19 41	0.30 27	0.25 134	0.13 100	0.10 68	0.15 198	0.12 177	0.11 28	0.11 57

Foundation-i1c-attn	0.24 75	0.13 2	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.35 222	0.27 179	0.49 150	0.29 68	0.30 126	0.35 151	0.41 225	0.30 214	0.35 85	0.25 134	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 67	0.10 4	0.11 57

GCAP-BAT	0.28 158	0.16 67	0.45 271	0.34 86	0.22 176	0.26 80	0.24 120	0.49 150	0.56 265	0.35 165	0.42 182	0.43 245	0.27 148	0.50 218	0.24 111	0.14 152	0.11 190	0.14 150	0.12 177	0.12 83	0.13 181

gcap-zeroshot	0.26 119	0.17 95	0.34 113	0.33 76	0.23 212	0.35 222	0.31 269	0.49 150	0.48 233	0.38 186	0.50 217	0.26 101	0.20 61	0.28 13	0.25 134	0.13 100	0.09 18	0.15 198	0.12 177	0.11 28	0.11 57

test_for_model	0.27 139	0.17 95	0.34 113	0.34 86	0.23 212	0.35 222	0.31 269	0.49 150	0.49 237	0.39 198	0.51 226	0.25 92	0.19 41	0.30 27	0.25 134	0.13 100	0.10 68	0.15 198	0.12 177	0.11 28	0.11 57

MIF-Stereo (partial)	0.32 206	0.19 184	0.41 224	0.41 316	0.32 492	0.29 134	0.24 120	0.49 150	0.44 208	0.31 137	0.63 278	0.37 191	0.36 281	0.60 297	0.32 264	0.17 330	0.13 343	0.19 374	0.17 380	0.18 370	0.15 268

testlalala	0.26 119	0.17 95	0.34 113	0.33 76	0.23 212	0.35 222	0.31 269	0.49 150	0.48 233	0.38 186	0.50 217	0.26 101	0.20 61	0.28 13	0.25 134	0.13 100	0.09 18	0.15 198	0.12 177	0.11 28	0.11 57

GCAPDPT-zeroshot	0.28 158	0.16 67	0.45 271	0.34 86	0.22 176	0.26 80	0.24 120	0.49 150	0.56 265	0.35 165	0.42 182	0.43 245	0.27 148	0.50 218	0.24 111	0.14 152	0.11 190	0.14 150	0.12 177	0.12 83	0.13 181

GLC_STEREO	0.30 179	0.20 228	0.28 42	0.44 427	0.19 84	0.31 166	0.25 141	0.49 150	0.43 202	0.37 177	0.47 206	0.40 218	0.23 100	0.51 229	0.37 318	0.15 231	0.18 490	0.19 374	0.16 321	0.16 303	0.14 227

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.27 139	0.17 95	0.33 96	0.34 86	0.22 176	0.34 214	0.31 269	0.50 159	0.51 251	0.39 198	0.54 247	0.24 79	0.20 61	0.30 27	0.24 111	0.12 54	0.09 18	0.15 198	0.12 177	0.11 28	0.11 57

GSStereo	0.24 75	0.16 67	0.31 75	0.35 118	0.26 329	0.35 222	0.29 219	0.50 159	0.29 68	0.30 126	0.29 102	0.23 59	0.20 61	0.33 63	0.22 62	0.16 282	0.09 18	0.13 95	0.10 67	0.14 184	0.13 181

GS-Stereo							0.29 219	0.50 159	0.29 68	0.30 126	0.29 102	0.23 59	0.20 61	0.33 63	0.22 62	0.16 282	0.09 18	0.13 95	0.10 67	0.14 184	0.13 181

GIP-stereo	0.25 97	0.19 184	0.32 89	0.38 211	0.25 290	0.26 80	0.20 42	0.50 159	0.41 183	0.25 64	0.39 173	0.35 180	0.20 61	0.33 63	0.22 62	0.16 282	0.11 190	0.13 95	0.10 67	0.12 83	0.12 121

tt45	0.28 158	0.18 141	0.36 157	0.36 156	0.24 258	0.37 251	0.28 200	0.50 159	0.31 90	0.41 220	0.27 82	0.38 199	0.25 116	0.61 304	0.26 159	0.13 100	0.11 190	0.16 235	0.13 221	0.12 83	0.15 268

CAS	0.37 267	0.13 2	0.27 30	1.34 660	0.31 466	0.46 334	0.38 394	0.50 159	0.48 233	0.35 165	0.52 236	0.24 79	0.19 41	0.30 27	0.28 206	1.03 662	0.08 1	0.12 42	0.08 1	0.12 83	0.28 533

aanet-new-8k	0.26 119	0.19 184	0.36 157	0.37 186	0.21 150	0.40 282	0.28 200	0.51 165	0.42 190	0.24 54	0.25 59	0.23 59	0.33 243	0.51 229	0.22 62	0.11 31	0.10 68	0.13 95	0.11 139	0.12 83	0.11 57

VMStereo-Base	0.28 158	0.17 95	0.29 54	0.30 19	0.18 49	0.31 166	0.27 179	0.51 165	0.66 307	0.32 142	0.48 208	0.42 233	0.25 116	0.42 143	0.29 223	0.15 231	0.12 267	0.12 42	0.10 67	0.13 131	0.15 268

DA	0.31 196	0.18 141	0.35 133	0.41 316	0.21 150	0.73 488	0.33 306	0.51 165	0.46 221	0.35 165	0.42 182	0.40 218	0.35 267	0.33 63	0.27 183	0.16 282	0.11 190	0.16 235	0.11 139	0.15 240	0.12 121

GGEV	0.31 196	0.18 141	0.35 133	0.41 316	0.21 150	0.73 488	0.33 306	0.51 165	0.46 221	0.35 165	0.42 182	0.40 218	0.35 267	0.33 63	0.27 183	0.16 282	0.11 190	0.16 235	0.11 139	0.15 240	0.12 121

rvit_stereo_0080	0.32 206	0.26 426	0.45 271	0.39 242	0.28 400	0.27 101	0.46 484	0.51 165	0.46 221	0.36 172	0.42 182	0.41 225	0.29 189	0.41 132	0.34 287	0.22 474	0.17 471	0.17 283	0.16 321	0.23 483	0.16 304

whm_eth	0.32 206	0.26 426	0.45 271	0.39 242	0.28 400	0.27 101	0.46 484	0.51 165	0.46 221	0.36 172	0.42 182	0.41 225	0.29 189	0.41 132	0.34 287	0.22 474	0.17 471	0.17 283	0.16 321	0.23 483	0.16 304

CES	0.29 169	0.15 42	0.25 7	0.31 33	0.71 640	0.36 239	0.27 179	0.51 165	0.47 229	0.34 162	0.48 208	0.27 114	0.23 100	0.40 125	0.24 111	0.13 100	0.11 190	0.12 42	0.08 1	0.13 131	0.32 558

castereo	0.29 169	0.17 95	0.34 113	0.36 156	0.21 150	0.40 282	0.41 447	0.52 172	0.67 314	0.27 90	0.41 180	0.37 191	0.36 281	0.34 77	0.25 134	0.13 100	0.09 18	0.13 95	0.10 67	0.12 83	0.10 6

AIO-Stereo	0.26 119	0.19 184	0.36 157	0.39 242	0.18 49	0.28 117	0.30 241	0.52 172	0.29 68	0.30 126	0.31 120	0.32 152	0.17 19	0.55 249	0.23 90	0.13 100	0.10 68	0.14 150	0.11 139	0.13 131	0.11 57

rvit_stereo_ft	0.35 238	0.26 426	0.54 385	0.53 558	0.32 492	0.33 201	0.46 484	0.52 172	0.52 254	0.35 165	0.41 180	0.41 225	0.34 252	0.49 213	0.36 307	0.22 474	0.14 382	0.19 374	0.18 412	0.19 405	0.15 268

CroCo-Stereo Lap2	0.29 169	0.25 389	0.44 263	0.50 518	0.30 450	0.19 17	0.31 269	0.52 172	0.41 183	0.25 64	0.28 92	0.46 264	0.31 224	0.39 116	0.30 241	0.15 231	0.15 411	0.16 235	0.13 221	0.17 335	0.16 304

sCroCo_RVC	0.36 248	0.29 471	0.73 495	0.52 547	0.39 550	0.42 307	0.31 269	0.52 172	0.46 221	0.31 137	0.48 208	0.38 199	0.32 235	0.46 180	0.33 275	0.22 474	0.23 551	0.19 374	0.19 440	0.21 436	0.22 462

CREStereo	0.28 158	0.16 67	0.25 7	0.28 3	0.17 27	0.38 258	0.25 141	0.52 172	0.76 363	0.43 231	0.51 226	0.32 152	0.28 169	0.39 116	0.27 183	0.16 282	0.11 190	0.12 42	0.09 7	0.12 83	0.12 121
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
GCAP-Stereo-DPT-25K	0.24 75	0.15 42	0.35 133	0.34 86	0.19 84	0.20 20	0.33 306	0.53 178	0.43 202	0.26 75	0.33 134	0.19 25	0.29 189	0.29 20	0.22 62	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 67	0.11 28	0.10 6

Foundation-i1b	0.25 97	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.16 12	0.40 282	0.28 200	0.53 178	0.26 43	0.32 142	0.33 134	0.42 233	0.29 189	0.37 100	0.24 111	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.11 139	0.11 28	0.10 6

Foundation-i1a	0.25 97	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.40 282	0.29 219	0.53 178	0.28 59	0.36 172	0.36 157	0.43 245	0.30 214	0.36 95	0.23 90	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 28	0.11 57

HUF	0.25 97	0.17 95	0.38 188	0.33 76	0.19 84	0.25 72	0.39 412	0.53 178	0.36 132	0.26 75	0.23 41	0.33 161	0.27 148	0.36 95	0.25 134	0.14 152	0.11 190	0.13 95	0.10 67	0.12 83	0.12 121

rvit_0105_6	0.40 313	0.28 457	0.68 466	0.51 530	0.30 450	0.39 273	0.41 447	0.53 178	0.68 316	0.41 220	0.45 195	0.50 283	0.45 351	0.55 249	0.37 318	0.28 552	0.26 578	0.24 507	0.22 507	0.22 463	0.17 351

trnet	0.28 158	0.15 42	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.38 258	0.23 113	0.53 178	0.77 366	0.43 231	0.52 236	0.34 168	0.28 169	0.39 116	0.27 183	0.15 231	0.11 190	0.12 42	0.08 1	0.11 28	0.11 57

CASnet	0.30 179	0.20 228	0.34 113	0.42 356	0.17 27	0.25 72	0.24 120	0.53 178	0.56 265	0.54 273	0.54 247	0.39 210	0.24 108	0.41 132	0.26 159	0.15 231	0.10 68	0.22 470	0.18 412	0.18 370	0.12 121
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.29 169	0.18 141	0.35 133	0.40 285	0.21 150	0.26 80	0.26 165	0.53 178	0.40 173	0.38 186	0.61 273	0.41 225	0.31 224	0.57 271	0.27 183	0.14 152	0.10 68	0.14 150	0.12 177	0.12 83	0.12 121

aanet-new-14k	0.26 119	0.20 228	0.47 295	0.38 211	0.17 27	0.18 11	0.25 141	0.54 186	0.51 251	0.29 116	0.30 113	0.22 50	0.31 224	0.34 77	0.24 111	0.13 100	0.10 68	0.13 95	0.10 67	0.17 335	0.12 121

NLCSM	0.35 238	0.21 267	0.36 157	0.44 427	0.29 425	0.53 366	0.40 426	0.54 186	0.51 251	0.47 246	0.37 163	0.33 161	0.34 252	0.75 435	0.42 380	0.16 282	0.17 471	0.17 283	0.16 321	0.17 335	0.17 351

FSD					0.46 594	0.48 343	0.52 527	0.54 186	0.49 237	0.48 253	0.48 208	0.50 283	0.48 368	0.51 229	0.49 430	0.45 627	0.43 645	0.47 625	0.46 632	0.46 612

WCG-NET（raft）	0.31 196	0.16 67	0.39 200	0.33 76	0.19 84	0.35 222	0.27 179	0.54 186	0.79 379	0.45 235	0.55 256	0.47 269	0.27 148	0.56 259	0.28 206	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.11 139	0.12 83	0.12 121

RSM++	0.26 119	0.19 184	0.36 157	0.37 186	0.21 150	0.28 117	0.29 219	0.54 186	0.34 116	0.26 75	0.23 41	0.36 190	0.21 75	0.52 234	0.24 111	0.12 54	0.11 190	0.14 150	0.12 177	0.14 184	0.11 57

LoS	0.30 179	0.16 67	0.32 89	0.30 19	0.19 84	0.32 185	0.29 219	0.54 186	0.73 346	0.35 165	0.52 236	0.42 233	0.29 189	0.48 203	0.29 223	0.15 231	0.11 190	0.13 95	0.09 7	0.12 83	0.12 121
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
999	0.28 158	0.17 95	0.38 188	0.37 186	0.25 290	0.30 149	0.27 179	0.55 192	0.42 190	0.26 75	0.31 120	0.39 210	0.24 108	0.65 358	0.26 159	0.14 152	0.11 190	0.15 198	0.12 177	0.12 83	0.15 268

fffy	0.29 169	0.22 301	0.38 188	0.38 211	0.23 212	0.33 201	0.29 219	0.55 192	0.42 190	0.33 149	0.37 163	0.39 210	0.27 148	0.52 234	0.28 206	0.13 100	0.12 267	0.16 235	0.13 221	0.14 184	0.12 121

RSM	0.26 119	0.19 184	0.35 133	0.37 186	0.21 150	0.27 101	0.33 306	0.55 192	0.28 59	0.26 75	0.25 59	0.38 199	0.20 61	0.59 285	0.23 90	0.12 54	0.10 68	0.14 150	0.11 139	0.14 184	0.11 57

GMOStereo	0.38 284	0.19 184	0.42 239	0.43 400	0.24 258	0.40 282	0.39 412	0.55 192	0.64 296	0.89 484	0.84 374	0.65 374	0.37 291	0.39 116	0.29 223	0.14 152	0.12 267	0.20 411	0.18 412	0.15 240	0.12 121

error version	0.38 284	0.19 184	0.42 239	0.43 400	0.24 258	0.40 282	0.39 412	0.55 192	0.64 296	0.89 484	0.84 374	0.65 374	0.37 291	0.39 116	0.29 223	0.14 152	0.12 267	0.20 411	0.18 412	0.15 240	0.12 121

test-v	0.38 284	0.19 184	0.42 239	0.43 400	0.24 258	0.40 282	0.39 412	0.55 192	0.64 296	0.89 484	0.84 374	0.65 374	0.37 291	0.39 116	0.29 223	0.14 152	0.12 267	0.20 411	0.18 412	0.15 240	0.12 121

CroCo-Stereo	0.27 139	0.23 334	0.40 214	0.49 507	0.22 176	0.20 20	0.29 219	0.55 192	0.45 213	0.29 116	0.27 82	0.42 233	0.26 136	0.30 27	0.26 159	0.15 231	0.13 343	0.13 95	0.12 177	0.16 303	0.13 181
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
test-2	0.38 284	0.19 184	0.42 239	0.43 400	0.24 258	0.40 282	0.39 412	0.55 192	0.64 296	0.89 484	0.84 374	0.65 374	0.37 291	0.39 116	0.29 223	0.14 152	0.12 267	0.20 411	0.18 412	0.15 240	0.12 121

WQFJX1	0.33 214	0.20 228	0.35 133	0.42 356	0.28 400	0.52 360	0.33 306	0.56 200	0.55 263	0.40 214	0.36 157	0.33 161	0.30 214	0.72 421	0.40 366	0.15 231	0.18 490	0.17 283	0.14 258	0.16 303	0.16 304

xyz-stereo-finetune2	0.37 267	0.20 228	0.40 214	0.32 56	0.19 84	0.80 514	0.29 219	0.56 200	0.33 109	0.53 271	0.79 343	0.43 245	0.48 368	0.70 405	0.46 403	0.13 100	0.12 267	0.17 283	0.13 221	0.12 83	0.14 227

IGEV++	0.25 97	0.17 95	0.35 133	0.40 285	0.23 212	0.24 51	0.23 113	0.56 200	0.24 29	0.29 116	0.36 157	0.30 139	0.22 89	0.33 63	0.29 223	0.14 152	0.10 68	0.14 150	0.10 67	0.13 131	0.14 227

rrr	0.31 196	0.24 358	0.56 402	0.36 156	0.27 373	0.38 258	0.31 269	0.56 200	0.44 208	0.39 198	0.31 120	0.35 180	0.27 148	0.62 327	0.25 134	0.16 282	0.12 267	0.16 235	0.13 221	0.14 184	0.14 227

AnonymousM	0.42 335	0.86 637	0.31 75	0.35 118	0.23 212	0.30 149	0.37 376	0.56 200	0.44 208	0.72 369	0.50 217	0.47 269	0.29 189	0.42 143	0.35 296	0.16 282	0.12 267	1.51 663	0.32 597	0.12 83	0.11 57

DN	0.31 196	0.19 184	0.35 133	0.39 242	0.27 373	0.35 222	0.27 179	0.57 205	0.58 278	0.33 149	0.43 188	0.50 283	0.23 100	0.41 132	0.24 111	0.21 451	0.14 382	0.16 235	0.13 221	0.17 335	0.19 392

Wave_Phase_stereo	0.32 206	0.18 141	1.08 576	0.34 86	0.22 176	0.69 474	0.33 306	0.57 205	0.42 190	0.26 75	0.25 59	0.26 101	0.19 41	0.44 161	0.30 241	0.10 9	0.12 267	0.12 42	0.16 321	0.12 83	0.15 268

rvit_0105_4	0.42 335	0.30 486	0.77 509	0.52 547	0.29 425	0.41 296	0.44 474	0.57 205	0.75 356	0.45 235	0.48 208	0.56 310	0.49 374	0.58 276	0.37 318	0.28 552	0.26 578	0.25 520	0.22 507	0.24 496	0.19 392

MoCha-V2	0.26 119	0.16 67	0.30 65	0.41 316	0.18 49	0.27 101	0.26 165	0.57 205	0.28 59	0.37 177	0.27 82	0.33 161	0.34 252	0.56 259	0.23 90	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 67	0.13 131	0.13 181

PMTNet	0.33 214	0.17 95	0.26 22	0.29 8	0.18 49	0.44 323	0.22 93	0.57 205	0.66 307	0.46 243	0.54 247	0.38 199	0.34 252	0.50 218	0.25 134	0.75 650	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 131	0.12 121

RT-Monster	0.33 214	0.18 141	0.33 96	0.35 118	0.26 329	0.39 273	0.21 68	0.58 210	0.77 366	0.63 304	0.65 283	0.49 279	0.29 189	0.43 151	0.31 255	0.14 152	0.11 190	0.12 42	0.10 67	0.12 83	0.15 268

WQFJX	0.33 214	0.19 184	0.34 113	0.39 242	0.27 373	0.60 418	0.30 241	0.58 210	0.52 254	0.40 214	0.38 169	0.34 168	0.35 267	0.63 340	0.41 373	0.15 231	0.17 471	0.16 235	0.13 221	0.15 240	0.16 304

NLMM1	0.34 231	0.21 267	0.38 188	0.41 316	0.26 329	0.55 379	0.32 288	0.58 210	0.65 302	0.42 225	0.45 195	0.30 139	0.27 148	0.64 348	0.39 343	0.16 282	0.18 490	0.17 283	0.14 258	0.15 240	0.14 227

NLSM3	0.27 139	0.17 95	0.32 89	0.38 211	0.22 176	0.33 201	0.28 200	0.58 210	0.50 244	0.29 116	0.35 151	0.29 126	0.25 116	0.43 151	0.27 183	0.12 54	0.10 68	0.16 235	0.15 290	0.12 83	0.11 57

DilatedVolume-Stereo	0.31 196	0.16 67	0.38 188	0.34 86	0.21 150	0.54 373	0.25 141	0.58 210	0.43 202	0.59 285	0.50 217	0.37 191	0.32 235	0.50 218	0.29 223	0.13 100	0.12 267	0.13 95	0.11 139	0.11 28	0.12 121

EGLCR-Stereo	0.27 139	0.17 95	0.36 157	0.35 118	0.21 150	0.37 251	0.20 42	0.58 210	0.37 143	0.29 116	0.28 92	0.42 233	0.18 27	0.47 193	0.27 183	0.14 152	0.10 68	0.16 235	0.14 258	0.13 131	0.12 121

test_4	0.37 267	0.19 184	0.34 113	0.45 442	0.26 329	0.20 20	0.34 324	0.58 210	0.42 190	0.60 288	1.45 594	0.43 245	0.26 136	0.67 380	0.29 223	0.12 54	0.10 68	0.17 283	0.19 440	0.15 240	0.12 121

Lsterematch	0.39 297	0.18 141	0.40 214	0.38 211	0.20 122	0.41 296	0.27 179	0.59 217	0.75 356	0.68 348	1.01 464	0.49 279	0.43 334	0.60 297	0.47 414	0.17 330	0.10 68	0.15 198	0.13 221	0.15 240	0.15 268

Selective-IGEV-i32	0.25 97	0.18 141	0.37 177	0.37 186	0.20 122	0.27 101	0.25 141	0.59 217	0.25 36	0.27 90	0.26 73	0.34 168	0.18 27	0.62 327	0.23 90	0.12 54	0.10 68	0.14 150	0.11 139	0.13 131	0.11 57

NLSM1	0.33 214	0.19 184	0.36 157	0.40 285	0.25 290	0.65 450	0.27 179	0.59 217	0.52 254	0.38 186	0.53 243	0.29 126	0.29 189	0.56 259	0.33 275	0.16 282	0.17 471	0.18 337	0.15 290	0.14 184	0.13 181

4D-IteraStereo	0.33 214	0.19 184	0.43 257	0.40 285	0.24 258	0.32 185	0.27 179	0.59 217	0.72 336	0.66 327	0.53 243	0.42 233	0.22 89	0.46 180	0.30 241	0.14 152	0.09 18	0.20 411	0.16 321	0.16 303	0.12 121

Selective-IGEV	0.25 97	0.18 141	0.37 177	0.37 186	0.20 122	0.27 101	0.25 141	0.59 217	0.25 36	0.27 90	0.26 73	0.34 168	0.18 27	0.62 327	0.23 90	0.12 54	0.10 68	0.14 150	0.11 139	0.13 131	0.11 57

xyz-stereo-finetune	0.34 231	0.19 184	0.38 188	0.34 86	0.18 49	0.57 396	0.32 288	0.60 222	0.70 327	0.47 246	0.54 247	0.38 199	0.35 267	0.57 271	0.38 333	0.13 100	0.12 267	0.16 235	0.13 221	0.13 131	0.13 181

SCV_C0	0.28 158	0.20 228	0.40 214	0.36 156	0.25 290	0.23 43	0.28 200	0.60 222	0.41 183	0.31 137	0.36 157	0.37 191	0.20 61	0.61 304	0.23 90	0.13 100	0.11 190	0.13 95	0.11 139	0.16 303	0.13 181

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 231	0.28 457	0.48 310	0.37 186	0.25 290	0.47 338	0.30 241	0.60 222	0.92 472	0.43 231	0.37 163	0.30 139	0.29 189	0.50 218	0.30 241	0.17 330	0.14 382	0.18 337	0.15 290	0.18 370	0.16 304

GCAP-Stereo	0.29 169	0.21 267	0.45 271	0.39 242	0.20 122	0.39 273	0.22 93	0.60 222	0.46 221	0.47 246	0.50 217	0.39 210	0.27 148	0.34 77	0.24 111	0.14 152	0.12 267	0.14 150	0.11 139	0.13 131	0.12 121

sAnonymous2	0.42 335	0.41 554	0.96 560	0.48 495	0.37 535	0.41 296	0.48 499	0.60 222	0.52 254	0.39 198	0.48 208	0.35 180	0.44 344	0.44 161	0.30 241	0.19 413	0.14 382	0.19 374	0.17 380	0.55 632	0.43 609

CroCo_RVC	0.42 335	0.41 554	0.96 560	0.48 495	0.37 535	0.41 296	0.48 499	0.60 222	0.52 254	0.39 198	0.48 208	0.35 180	0.44 344	0.44 161	0.30 241	0.19 413	0.14 382	0.19 374	0.17 380	0.55 632	0.43 609

test_xeample3	0.31 196	0.23 334	0.56 402	0.36 156	0.26 329	0.35 222	0.32 288	0.60 222	0.38 148	0.44 234	0.32 131	0.33 161	0.28 169	0.66 370	0.27 183	0.14 152	0.12 267	0.16 235	0.12 177	0.14 184	0.14 227

DispViT+	0.23 61	0.15 42	0.29 54	0.30 19	0.18 49	0.18 11	0.20 42	0.61 229	0.45 213	0.29 116	0.26 73	0.23 59	0.18 27	0.47 193	0.24 111	0.13 100	0.10 68	0.10 1	0.08 1	0.10 4	0.11 57

WQFJA1	0.33 214	0.19 184	0.35 133	0.39 242	0.26 329	0.61 420	0.30 241	0.61 229	0.53 260	0.38 186	0.39 173	0.38 199	0.36 281	0.51 229	0.43 383	0.14 152	0.18 490	0.16 235	0.14 258	0.15 240	0.14 227

NLMM	0.33 214	0.19 184	0.35 133	0.39 242	0.26 329	0.61 420	0.30 241	0.61 229	0.52 254	0.38 186	0.39 173	0.38 199	0.36 281	0.50 218	0.43 383	0.14 152	0.18 490	0.16 235	0.14 258	0.15 240	0.14 227

xyz-stereo	4.31 678	0.17 95	61.72 718	0.35 118	0.16 12	13.86 693	0.38 394	0.61 229	0.69 323	1.05 563	3.09 660	0.77 447	0.88 570	1.24 586	0.46 403	0.13 100	0.10 68	0.16 235	0.12 177	0.13 131	0.11 57

H2IRNET	0.38 284	0.21 267	0.36 157	0.39 242	0.25 290	0.26 80	0.24 120	0.61 229	0.74 352	0.39 198	0.89 401	0.74 429	0.53 385	0.53 240	0.44 392	0.16 282	0.13 343	0.19 374	0.20 464	0.17 335	0.15 268

RAFT-RH_RVC	0.57 487	0.18 141	0.44 263	0.38 211	0.23 212	0.56 387	0.24 120	0.61 229	0.73 346	1.18 593	3.90 672	0.55 304	0.40 321	0.67 380	0.38 333	0.14 152	0.11 190	0.20 411	0.15 290	0.12 83	0.14 227

CRE-IMP	0.37 267	0.23 334	0.53 372	0.42 356	0.24 258	0.40 282	0.21 68	0.61 229	0.45 213	0.65 320	0.73 308	0.53 299	0.37 291	0.63 340	0.40 366	0.18 373	0.11 190	0.19 374	0.16 321	0.21 436	0.19 392

MM-Stereo_test1	0.34 231	0.19 184	0.37 177	0.42 356	0.23 212	0.35 222	0.44 474	0.62 236	0.56 265	0.61 293	0.51 226	0.38 199	0.36 281	0.65 358	0.27 183	0.15 231	0.13 343	0.17 283	0.14 258	0.15 240	0.13 181

rvit_0105_5	0.44 356	0.32 498	0.79 513	0.51 530	0.29 425	0.44 323	0.43 466	0.62 236	0.76 363	0.51 259	0.52 236	0.61 349	0.53 385	0.58 276	0.38 333	0.28 552	0.25 568	0.25 520	0.24 538	0.22 463	0.20 424

Selective-RAFT	0.36 248	0.23 334	0.54 385	0.45 442	0.22 176	0.64 442	0.27 179	0.62 236	0.65 302	0.41 220	0.38 169	0.55 304	0.39 316	0.59 285	0.36 307	0.14 152	0.12 267	0.14 150	0.12 177	0.16 303	0.14 227

ProNet	0.30 179	0.22 301	0.41 224	0.36 156	0.25 290	0.33 201	0.42 458	0.62 236	0.41 183	0.33 149	0.31 120	0.32 152	0.28 169	0.60 297	0.28 206	0.13 100	0.11 190	0.16 235	0.13 221	0.13 131	0.14 227

RAFT_CTSACE	0.46 373	0.20 228	0.48 310	0.46 467	0.27 373	0.34 214	0.39 412	0.62 236	0.74 352	0.78 410	1.44 590	0.86 474	0.38 300	1.09 564	0.27 183	0.13 100	0.13 343	0.18 337	0.16 321	0.16 303	0.12 121

RAFT-345	0.41 328	0.19 184	0.42 239	0.39 242	0.23 212	0.32 185	0.25 141	0.62 236	0.56 265	0.74 383	1.77 618	0.44 252	0.35 267	0.67 380	0.37 318	0.14 152	0.11 190	0.18 337	0.14 258	0.14 184	0.13 181

XX-Stereo	0.38 284	0.18 141	0.52 363	0.58 594	0.38 542	0.39 273	0.20 42	0.62 236	0.31 90	0.47 246	1.29 561	0.72 420	0.25 116	0.59 285	0.28 206	0.16 282	0.11 190	0.17 283	0.16 321	0.14 184	0.11 57

GMStereo	0.40 313	0.38 534	0.61 432	0.41 316	0.27 373	0.47 338	0.35 347	0.62 236	1.04 531	0.57 281	0.54 247	0.38 199	0.36 281	0.56 259	0.41 373	0.20 435	0.13 343	0.16 235	0.17 380	0.24 496	0.20 424
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
knoymous	0.37 267	0.22 301	0.34 113	0.32 56	0.22 176	0.38 258	0.29 219	0.63 244	0.65 302	0.69 352	0.69 299	0.60 347	0.40 321	0.61 304	0.36 307	0.17 330	0.11 190	0.20 411	0.12 177	0.18 370	0.19 392

Patchmatch Stereo++	0.36 248	0.24 358	0.51 342	0.42 356	0.22 176	0.24 51	0.21 68	0.63 244	0.39 158	0.63 304	0.73 308	0.57 316	0.38 300	0.61 304	0.39 343	0.18 373	0.12 267	0.20 411	0.16 321	0.21 436	0.16 304
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	0.36 248	0.24 358	0.51 342	0.42 356	0.22 176	0.24 51	0.31 269	0.63 244	0.39 158	0.63 304	0.73 308	0.57 316	0.38 300	0.59 285	0.38 333	0.18 373	0.12 267	0.20 411	0.16 321	0.21 436	0.16 304

ROB_FTStereo_v2	0.36 248	0.24 358	0.51 342	0.42 356	0.22 176	0.24 51	0.31 269	0.63 244	0.39 158	0.63 304	0.73 308	0.57 316	0.38 300	0.60 297	0.39 343	0.18 373	0.12 267	0.20 411	0.16 321	0.21 436	0.16 304

ROB_FTStereo	0.36 248	0.24 358	0.51 342	0.42 356	0.22 176	0.24 51	0.20 42	0.63 244	0.39 158	0.63 304	0.73 308	0.57 316	0.38 300	0.60 297	0.38 333	0.18 373	0.12 267	0.20 411	0.16 321	0.21 436	0.16 304

HUI-Stereo	0.36 248	0.24 358	0.51 342	0.42 356	0.22 176	0.24 51	0.22 93	0.63 244	0.40 173	0.64 315	0.73 308	0.58 332	0.38 300	0.53 240	0.38 333	0.18 373	0.12 267	0.20 411	0.16 321	0.21 436	0.16 304

iGMRVC	0.36 248	0.24 358	0.51 342	0.42 356	0.22 176	0.24 51	0.29 219	0.63 244	0.39 158	0.63 304	0.73 308	0.57 316	0.38 300	0.61 304	0.39 343	0.18 373	0.12 267	0.20 411	0.16 321	0.21 436	0.16 304

iRAFT	0.36 248	0.24 358	0.51 342	0.42 356	0.22 176	0.24 51	0.21 68	0.63 244	0.39 158	0.63 304	0.73 308	0.57 316	0.38 300	0.61 304	0.39 343	0.18 373	0.12 267	0.20 411	0.16 321	0.21 436	0.16 304

test-1	0.37 267	0.20 228	0.76 506	0.47 488	0.27 373	0.44 323	0.36 361	0.63 244	0.65 302	0.49 256	0.67 295	0.54 301	0.35 267	0.42 143	0.30 241	0.14 152	0.12 267	0.16 235	0.14 258	0.15 240	0.18 379

RAFT-IKP	0.36 248	0.24 358	0.51 342	0.42 356	0.22 176	0.24 51	0.27 179	0.63 244	0.39 158	0.63 304	0.73 308	0.57 316	0.38 300	0.61 304	0.39 343	0.18 373	0.12 267	0.20 411	0.16 321	0.21 436	0.16 304

Foundation-i1	0.27 139	0.14 7	0.26 22	0.34 86	0.22 176	0.38 258	0.26 165	0.64 254	0.40 173	0.38 186	0.38 169	0.46 264	0.29 189	0.35 85	0.27 183	0.14 152	0.10 68	0.12 42	0.11 139	0.11 28	0.11 57

Reg-Stereo(zero)	0.31 196	0.17 95	0.30 65	0.35 118	0.19 84	0.33 201	0.21 68	0.64 254	0.72 336	0.52 263	0.52 236	0.51 290	0.29 189	0.48 203	0.27 183	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 67	0.12 83	0.13 181

DeepStereo_RVC	0.37 267	0.22 301	0.51 342	0.41 316	0.24 258	0.26 80	0.22 93	0.64 254	0.40 173	0.69 352	0.67 295	0.57 316	0.50 377	0.58 276	0.42 380	0.17 330	0.12 267	0.18 337	0.16 321	0.19 405	0.19 392

water-stereo	0.29 169	0.15 42	0.32 89	0.36 156	0.20 122	0.36 239	0.24 120	0.65 257	0.39 158	0.41 220	0.61 273	0.44 252	0.39 316	0.29 20	0.28 206	0.14 152	0.13 343	0.14 150	0.12 177	0.12 83	0.12 121

MM-Stereo_test2	0.30 179	0.18 141	0.41 224	0.41 316	0.25 290	0.41 296	0.41 447	0.65 257	0.43 202	0.38 186	0.36 157	0.31 143	0.26 136	0.55 249	0.25 134	0.12 54	0.11 190	0.15 198	0.12 177	0.15 240	0.12 121

SCV	0.27 139	0.20 228	0.37 177	0.36 156	0.22 176	0.27 101	0.33 306	0.65 257	0.31 90	0.25 64	0.29 102	0.37 191	0.23 100	0.52 234	0.23 90	0.19 413	0.11 190	0.14 150	0.11 139	0.15 240	0.12 121

rvit_0105_3	0.48 396	0.35 515	0.85 538	0.56 582	0.31 466	0.48 343	0.48 499	0.65 257	0.81 399	0.66 327	0.59 266	0.66 387	0.56 404	0.66 370	0.41 373	0.30 570	0.27 585	0.29 568	0.28 577	0.21 436	0.21 443

UGAM	0.54 463	0.23 334	0.51 342	0.46 467	0.26 329	0.40 282	0.52 527	0.65 257	1.19 581	0.78 410	1.15 524	1.38 606	0.56 404	1.03 556	0.56 464	0.18 373	0.15 411	0.25 520	0.21 486	0.15 240	0.13 181

MSKI-zero shot	0.33 214	0.19 184	0.36 157	0.41 316	0.22 176	0.32 185	0.22 93	0.65 257	0.45 213	0.52 263	0.64 281	0.60 347	0.19 41	0.78 462	0.27 183	0.14 152	0.11 190	0.14 150	0.10 67	0.13 131	0.13 181

DEmStereo	0.49 410	0.18 141	0.53 372	0.39 242	0.26 329	0.57 396	0.33 306	0.65 257	0.75 356	0.90 492	1.65 610	0.57 316	1.02 595	0.63 340	0.44 392	0.14 152	0.12 267	0.16 235	0.16 321	0.14 184	0.17 351

ff7	0.30 179	0.22 301	0.42 239	0.37 186	0.26 329	0.31 166	0.34 324	0.66 264	0.35 126	0.39 198	0.33 134	0.31 143	0.28 169	0.61 304	0.26 159	0.14 152	0.11 190	0.17 283	0.12 177	0.15 240	0.16 304

IGEVStereo-DCA	0.30 179	0.24 358	0.42 239	0.36 156	0.27 373	0.38 258	0.34 324	0.66 264	0.35 126	0.39 198	0.31 120	0.35 180	0.27 148	0.62 327	0.25 134	0.16 282	0.12 267	0.16 235	0.12 177	0.14 184	0.16 304

ffff	0.30 179	0.22 301	0.42 239	0.37 186	0.26 329	0.31 166	0.34 324	0.66 264	0.35 126	0.39 198	0.33 134	0.31 143	0.28 169	0.61 304	0.26 159	0.14 152	0.11 190	0.17 283	0.12 177	0.15 240	0.16 304

11t	0.30 179	0.22 301	0.42 239	0.37 186	0.26 329	0.31 166	0.34 324	0.66 264	0.35 126	0.39 198	0.33 134	0.31 143	0.28 169	0.61 304	0.26 159	0.14 152	0.11 190	0.17 283	0.12 177	0.15 240	0.16 304

DCRE	0.38 284	0.19 184	0.47 295	0.45 442	0.33 505	0.45 331	0.40 426	0.66 264	0.53 260	0.49 256	0.95 430	0.57 316	0.39 316	0.53 240	0.32 264	0.14 152	0.13 343	0.15 198	0.14 258	0.14 184	0.15 268

ccc-4	0.30 179	0.22 301	0.42 239	0.37 186	0.26 329	0.31 166	0.34 324	0.66 264	0.35 126	0.39 198	0.33 134	0.31 143	0.28 169	0.61 304	0.26 159	0.14 152	0.11 190	0.17 283	0.12 177	0.15 240	0.16 304

iRaft-Stereo_5w	0.46 373	0.22 301	0.53 372	0.43 400	0.30 450	0.30 149	0.53 532	0.66 264	0.71 334	0.62 297	0.89 401	1.01 526	0.67 476	0.76 447	0.67 501	0.13 100	0.12 267	0.17 283	0.15 290	0.15 240	0.17 351

test-3	0.35 238	0.17 95	0.48 310	0.40 285	0.22 176	0.42 307	0.22 93	0.66 264	0.80 388	0.72 369	0.45 195	0.63 362	0.29 189	0.45 170	0.32 264	0.13 100	0.09 18	0.17 283	0.13 221	0.13 131	0.11 57

test_1	0.35 238	0.17 95	0.48 310	0.40 285	0.22 176	0.42 307	0.22 93	0.66 264	0.80 388	0.70 357	0.45 195	0.63 362	0.29 189	0.45 170	0.32 264	0.13 100	0.09 18	0.17 283	0.13 221	0.13 131	0.11 57

PFNet+	0.41 328	0.20 228	0.53 372	0.40 285	0.25 290	0.28 117	0.22 93	0.66 264	0.76 363	0.85 452	0.79 343	0.63 362	0.34 252	0.75 435	0.37 318	0.20 435	0.14 382	0.23 491	0.20 464	0.17 335	0.21 443

RALCasStereoNet	0.37 267	0.23 334	0.41 224	0.44 427	0.28 400	0.36 239	0.38 394	0.66 264	0.67 314	0.51 259	0.74 320	0.51 290	0.29 189	0.64 348	0.38 333	0.17 330	0.14 382	0.15 198	0.13 221	0.17 335	0.17 351

HART	0.30 179	0.17 95	0.33 96	0.41 316	0.21 150	0.32 185	0.26 165	0.67 275	0.32 101	0.33 149	0.66 288	0.41 225	0.22 89	0.58 276	0.25 134	0.12 54	0.11 190	0.15 198	0.11 139	0.15 240	0.12 121

AAGNet	1.40 636	0.20 228	0.52 363	0.45 442	0.26 329	0.29 134	0.29 219	0.67 275	0.71 334	0.97 534	0.86 387	0.66 387	0.60 432	0.66 370	19.98 698	0.17 330	0.11 190	0.19 374	0.15 290	0.20 423	0.13 181

PSM-AAD	0.48 396	0.21 267	0.39 200	0.44 427	0.23 212	0.56 387	0.47 492	0.67 275	0.73 346	1.08 575	1.12 510	0.58 332	0.87 565	0.63 340	0.33 275	0.15 231	0.11 190	0.25 520	0.26 563	0.18 370	0.42 604

DRaft	0.49 410	0.18 141	0.50 332	0.38 211	0.25 290	0.57 396	0.39 412	0.67 275	0.86 431	1.02 550	1.75 617	0.50 283	0.79 540	0.65 358	0.42 380	0.14 152	0.11 190	0.16 235	0.16 321	0.14 184	0.17 351

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 267	0.18 141	0.45 271	0.36 156	0.19 84	0.33 201	0.28 200	0.67 275	0.77 366	0.72 369	0.99 455	0.56 310	0.39 316	0.44 161	0.31 255	0.11 31	0.09 18	0.15 198	0.14 258	0.13 131	0.11 57

AFF-stereo	0.39 297	0.20 228	0.42 239	0.37 186	0.22 176	0.27 101	0.31 269	0.67 275	0.72 336	0.66 327	1.12 510	0.75 434	0.38 300	0.57 271	0.35 296	0.11 31	0.09 18	0.16 235	0.16 321	0.14 184	0.12 121

quiztm	0.30 179	0.20 228	0.38 188	0.40 285	0.24 258	0.27 101	0.32 288	0.68 281	0.47 229	0.45 235	0.60 269	0.39 210	0.18 27	0.42 143	0.27 183	0.14 152	0.10 68	0.14 150	0.11 139	0.14 184	0.12 121

anonymousdsp	0.30 179	0.22 301	0.41 224	0.38 211	0.26 329	0.31 166	0.35 347	0.68 281	0.36 132	0.40 214	0.33 134	0.32 152	0.28 169	0.62 327	0.26 159	0.14 152	0.10 68	0.17 283	0.12 177	0.15 240	0.16 304

DisPM	0.40 313	0.20 228	0.50 332	0.42 356	0.27 373	0.24 51	0.30 241	0.68 281	0.61 291	0.88 477	0.87 394	0.59 342	0.32 235	0.80 469	0.34 287	0.19 413	0.12 267	0.19 374	0.17 380	0.16 303	0.21 443

IGEV-Stereo	0.30 179	0.22 301	0.41 224	0.38 211	0.26 329	0.30 149	0.35 347	0.68 281	0.36 132	0.40 214	0.33 134	0.32 152	0.28 169	0.62 327	0.26 159	0.14 152	0.10 68	0.17 283	0.12 177	0.15 240	0.16 304
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.42 335	0.23 334	0.71 482	0.45 442	0.33 505	0.51 352	0.33 306	0.68 281	0.68 316	0.84 439	0.96 434	0.47 269	0.33 243	0.56 259	0.52 443	0.17 330	0.12 267	0.16 235	0.14 258	0.13 131	0.16 304

ACRE	0.42 335	0.23 334	0.73 495	0.45 442	0.33 505	0.50 346	0.33 306	0.68 281	0.70 327	0.82 425	0.92 421	0.46 264	0.32 235	0.53 240	0.52 443	0.17 330	0.12 267	0.15 198	0.14 258	0.13 131	0.16 304

NRIStereo	0.37 267	0.21 267	0.49 320	0.42 356	0.23 212	0.33 201	0.25 141	0.68 281	0.59 281	0.65 320	0.63 278	0.55 304	0.37 291	0.67 380	0.40 366	0.16 282	0.12 267	0.18 337	0.15 290	0.17 335	0.15 268

KYRaft	0.48 396	0.21 267	0.41 224	0.45 442	0.23 212	0.43 312	0.36 361	0.68 281	0.45 213	0.94 513	1.72 616	0.78 450	0.40 321	0.65 358	0.32 264	0.16 282	0.11 190	0.18 337	0.22 507	0.17 335	0.76 648

SST-Stereo	0.41 328	0.20 228	0.48 310	0.43 400	0.25 290	0.25 72	0.21 68	0.68 281	0.50 244	1.08 575	0.79 343	0.71 405	0.42 331	0.81 474	0.38 333	0.17 330	0.11 190	0.20 411	0.16 321	0.19 405	0.15 268

THIR-Stereo	0.51 437	0.19 184	0.47 295	0.39 242	0.23 212	0.74 494	0.64 578	0.68 281	0.88 449	1.03 553	1.40 580	0.71 405	0.75 524	0.64 348	0.43 383	0.16 282	0.11 190	0.17 283	0.18 412	0.15 240	0.17 351

RAFT	0.46 373	0.23 334	0.52 363	0.48 495	0.27 373	0.55 379	0.47 492	0.68 281	0.60 288	0.83 433	0.82 364	1.00 522	0.56 404	0.76 447	0.37 318	0.18 373	0.16 438	0.22 470	0.20 464	0.16 303	0.14 227

Hybrid-DGEV-03	0.46 373	0.20 228	0.36 157	0.43 400	0.28 400	0.55 379	0.25 141	0.69 292	0.75 356	0.96 530	1.92 626	0.61 349	0.32 235	0.58 276	0.36 307	0.15 231	0.10 68	0.18 337	0.16 321	0.14 184	0.12 121

model_zeroshot	0.35 238	0.20 228	0.56 402	0.41 316	0.30 450	0.51 352	0.26 165	0.69 292	0.48 233	0.65 320	0.51 226	0.52 294	0.25 116	0.46 180	0.27 183	0.17 330	0.13 343	0.15 198	0.14 258	0.13 131	0.14 227

RAFT-Stereo-weight	0.33 214	0.19 184	0.36 157	0.39 242	0.23 212	0.28 117	0.29 219	0.69 292	0.83 418	0.55 275	0.51 226	0.58 332	0.20 61	0.48 203	0.30 241	0.13 100	0.10 68	0.14 150	0.12 177	0.13 131	0.12 121

DCANet-4	0.38 284	0.22 301	0.58 415	0.35 118	0.19 84	0.30 149	0.30 241	0.69 292	0.97 503	0.70 357	0.79 343	0.40 218	0.46 358	0.46 180	0.37 318	0.14 152	0.10 68	0.14 150	0.11 139	0.12 83	0.15 268

IPLGR_C	0.42 335	0.23 334	0.71 482	0.46 467	0.33 505	0.51 352	0.34 324	0.69 292	0.69 323	0.84 439	0.92 421	0.46 264	0.33 243	0.53 240	0.53 454	0.17 330	0.12 267	0.16 235	0.14 258	0.13 131	0.16 304

test_3	0.37 267	0.19 184	0.50 332	0.45 442	0.24 258	0.47 338	0.36 361	0.69 292	0.84 419	0.66 327	0.46 200	0.68 398	0.25 116	0.45 170	0.32 264	0.12 54	0.10 68	0.18 337	0.16 321	0.15 240	0.12 121

CrosDoStereo	0.51 437	0.19 184	0.46 283	0.39 242	0.24 258	0.39 273	1.14 645	0.69 292	0.87 438	0.94 513	1.36 574	0.62 357	0.75 524	0.68 389	0.46 403	0.15 231	0.12 267	0.17 283	0.18 412	0.14 184	0.16 304

LCNet	0.42 335	0.21 267	0.34 113	0.44 427	0.24 258	0.47 338	0.28 200	0.69 292	0.57 274	0.72 369	1.03 478	0.66 387	0.58 420	0.60 297	0.35 296	0.15 231	0.10 68	0.19 374	0.19 440	0.22 463	0.37 587

FTStereo	0.56 482	0.21 267	0.39 200	0.42 356	0.25 290	0.39 273	0.73 601	0.69 292	0.45 213	1.09 579	3.23 661	0.69 400	0.71 497	0.55 249	0.34 287	0.15 231	0.13 343	0.19 374	0.17 380	0.15 240	0.32 558

DeepStereo_LL	0.51 437	0.19 184	0.46 283	0.39 242	0.24 258	0.39 273	1.14 645	0.69 292	0.87 438	0.94 513	1.36 574	0.62 357	0.75 524	0.68 389	0.46 403	0.15 231	0.12 267	0.17 283	0.18 412	0.14 184	0.16 304

RAFT_R40	0.41 328	0.20 228	0.47 295	0.44 427	0.25 290	0.23 43	0.25 141	0.69 292	0.70 327	0.98 537	0.78 338	0.72 420	0.43 334	0.80 469	0.39 343	0.17 330	0.11 190	0.20 411	0.16 321	0.18 370	0.15 268

Prome-Stereo	0.46 373	0.20 228	0.37 177	0.45 442	0.26 329	0.40 282	0.42 458	0.69 292	0.49 237	0.96 530	1.84 622	0.58 332	0.64 457	0.63 340	0.32 264	0.15 231	0.11 190	0.16 235	0.14 258	0.17 335	0.30 545

TestStereo	0.39 297	0.32 498	0.42 239	0.45 442	0.20 122	0.41 296	0.38 394	0.69 292	0.66 307	0.56 278	0.78 338	0.48 273	0.43 334	0.59 285	0.37 318	0.18 373	0.13 343	0.20 411	0.15 290	0.23 483	0.14 227

Selective-IGEV-i16pc	0.57 487	0.21 267	1.29 599	0.41 316	0.31 466	1.98 647	0.62 568	0.70 305	1.12 557	0.51 259	0.82 364	0.67 394	0.35 267	0.71 415	0.41 373	0.32 579	0.18 490	0.17 283	0.19 440	0.19 405	0.20 424

LL-Strereo2	0.36 248	0.25 389	0.52 363	0.43 400	0.27 373	0.36 239	0.27 179	0.70 305	0.46 221	0.55 275	0.53 243	0.65 374	0.24 108	0.69 397	0.32 264	0.14 152	0.13 343	0.23 491	0.20 464	0.19 405	0.14 227

riskmin	0.41 328	0.21 267	0.44 263	0.34 86	0.24 258	0.58 402	0.32 288	0.70 305	0.86 431	0.52 263	0.57 261	0.78 450	0.60 432	0.58 276	0.39 343	0.17 330	0.12 267	0.19 374	0.13 221	0.19 405	0.22 462

RCA-Stereo	0.36 248	0.18 141	0.37 177	0.38 211	0.23 212	0.31 166	0.33 306	0.70 305	1.25 590	0.45 235	0.65 283	0.46 264	0.43 334	0.40 125	0.29 223	0.14 152	0.10 68	0.14 150	0.12 177	0.12 83	0.12 121

PSM-softLoss	0.40 313	0.21 267	0.53 372	0.42 356	0.26 329	0.29 134	0.34 324	0.70 305	0.49 237	0.63 304	0.82 364	0.59 342	0.33 243	0.75 435	0.43 383	0.20 435	0.12 267	0.20 411	0.18 412	0.17 335	0.22 462

KMStereo	0.40 313	0.21 267	0.53 372	0.42 356	0.26 329	0.29 134	0.34 324	0.70 305	0.49 237	0.63 304	0.82 364	0.59 342	0.33 243	0.75 435	0.43 383	0.20 435	0.12 267	0.20 411	0.18 412	0.17 335	0.22 462

rafts_anoy	0.38 284	0.22 301	0.38 188	0.43 400	0.28 400	0.32 185	0.32 288	0.70 305	0.91 466	0.59 285	0.66 288	0.45 260	0.33 243	0.49 213	0.41 373	0.16 282	0.12 267	0.21 455	0.23 523	0.18 370	0.16 304

iRaftStereo_RVC	0.33 214	0.20 228	0.40 214	0.40 285	0.23 212	0.31 166	0.29 219	0.70 305	0.55 263	0.49 256	0.66 288	0.37 191	0.23 100	0.47 193	0.33 275	0.14 152	0.11 190	0.19 374	0.17 380	0.16 303	0.13 181

depthmonostereo	0.30 179	0.15 42	0.36 157	0.35 118	0.18 49	0.45 331	0.27 179	0.71 313	0.57 274	0.36 172	0.43 188	0.34 168	0.40 321	0.36 95	0.27 183	0.14 152	0.12 267	0.13 95	0.12 177	0.11 28	0.12 121

xx1	0.40 313	0.25 389	0.35 133	0.42 356	0.23 212	0.53 366	0.37 376	0.71 313	1.17 575	0.42 225	0.50 217	0.65 374	0.56 404	0.61 304	0.26 159	0.17 330	0.11 190	0.20 411	0.19 440	0.18 370	0.19 392

cc1	0.38 284	0.25 389	0.35 133	0.42 356	0.23 212	0.53 366	0.37 376	0.71 313	1.17 575	0.42 225	0.50 217	0.34 168	0.47 363	0.61 304	0.26 159	0.17 330	0.11 190	0.19 374	0.13 221	0.16 303	0.17 351

UDGNet	0.50 423	0.82 631	0.56 402	0.51 530	0.32 492	0.41 296	0.34 324	0.71 313	0.93 478	0.65 320	0.60 269	0.58 332	0.44 344	0.65 358	0.43 383	0.33 587	0.15 411	0.67 646	0.20 464	0.49 620	0.23 487

HHNet	0.42 335	0.19 184	0.43 257	0.35 118	0.38 542	0.33 201	0.33 306	0.71 313	0.78 371	0.87 467	1.30 563	0.52 294	0.36 281	0.53 240	0.37 318	0.16 282	0.11 190	0.19 374	0.15 290	0.15 240	0.25 508

NF-Stereo	0.39 297	0.21 267	0.51 342	0.42 356	0.25 290	0.26 80	0.30 241	0.71 313	0.72 336	0.66 327	0.77 329	0.57 316	0.31 224	0.69 397	0.39 343	0.18 373	0.12 267	0.20 411	0.16 321	0.16 303	0.27 522

OCTAStereo	0.39 297	0.21 267	0.51 342	0.42 356	0.25 290	0.26 80	0.30 241	0.71 313	0.72 336	0.66 327	0.77 329	0.58 332	0.31 224	0.69 397	0.39 343	0.18 373	0.12 267	0.20 411	0.16 321	0.16 303	0.27 522

GrayStereo	0.49 410	0.20 228	0.44 263	0.47 488	0.29 425	0.51 352	0.62 568	0.71 313	0.66 307	1.04 558	1.46 595	0.77 447	0.73 513	0.58 276	0.35 296	0.15 231	0.12 267	0.17 283	0.17 380	0.15 240	0.30 545

RE-Stereo	0.39 297	0.21 267	0.51 342	0.42 356	0.25 290	0.26 80	0.30 241	0.71 313	0.72 336	0.66 327	0.77 329	0.57 316	0.31 224	0.70 405	0.39 343	0.18 373	0.12 267	0.20 411	0.16 321	0.16 303	0.27 522

Pruner-Stereo	0.39 297	0.21 267	0.51 342	0.41 316	0.25 290	0.22 30	0.24 120	0.71 313	0.59 281	0.90 492	0.75 322	0.67 394	0.30 214	0.64 348	0.39 343	0.19 413	0.12 267	0.20 411	0.17 380	0.17 335	0.19 392

TVStereo	0.39 297	0.21 267	0.51 342	0.42 356	0.25 290	0.26 80	0.30 241	0.71 313	0.72 336	0.66 327	0.77 329	0.57 316	0.31 224	0.70 405	0.39 343	0.18 373	0.12 267	0.20 411	0.16 321	0.16 303	0.27 522

MyStereo8	0.42 335	0.21 267	0.64 446	0.43 400	0.29 425	0.55 379	0.28 200	0.72 324	0.50 244	0.73 376	1.01 464	0.57 316	0.44 344	0.52 234	0.52 443	0.15 231	0.12 267	0.16 235	0.14 258	0.19 405	0.21 443

AE-Stereo	0.36 248	0.21 267	0.47 295	0.49 507	0.31 466	0.50 346	0.34 324	0.72 324	0.73 346	0.34 162	0.55 256	0.52 294	0.28 169	0.48 203	0.31 255	0.13 100	0.13 343	0.18 337	0.16 321	0.15 240	0.14 227

ffm	0.47 386	0.28 457	0.68 466	0.39 242	0.26 329	0.56 387	0.40 426	0.72 324	1.13 563	0.76 393	0.98 447	0.71 405	0.55 396	0.61 304	0.26 159	0.17 330	0.11 190	0.25 520	0.21 486	0.16 303	0.17 351

ff1	0.56 482	0.28 457	0.68 466	0.39 242	0.26 329	0.56 387	0.40 426	0.72 324	1.13 563	0.76 393	0.98 447	0.71 405	0.55 396	1.25 587	1.46 616	0.17 330	0.11 190	0.25 520	0.21 486	0.16 303	0.17 351

tt1	0.37 267	0.25 389	0.35 133	0.43 400	0.23 212	0.52 360	0.37 376	0.72 324	1.13 563	0.42 225	0.46 200	0.35 180	0.44 344	0.61 304	0.26 159	0.17 330	0.11 190	0.19 374	0.13 221	0.16 303	0.17 351

EKT-Stereo	0.36 248	0.24 358	0.44 263	0.44 427	0.30 450	0.37 251	0.30 241	0.72 324	0.68 316	0.47 246	0.63 278	0.49 279	0.28 169	0.59 285	0.34 287	0.19 413	0.14 382	0.18 337	0.15 290	0.16 303	0.18 379

MIM_Stereo	0.39 297	0.18 141	0.59 423	0.38 211	0.25 290	0.27 101	0.24 120	0.72 324	0.56 265	0.72 369	1.00 459	0.62 357	0.29 189	0.67 380	0.39 343	0.13 100	0.14 382	0.17 283	0.16 321	0.14 184	0.12 121

ADStereo(finetuned)	0.39 297	0.18 141	0.58 415	0.35 118	0.19 84	0.30 149	0.30 241	0.72 324	0.96 498	0.72 369	0.77 329	0.45 260	0.68 485	0.46 180	0.36 307	0.14 152	0.10 68	0.14 150	0.11 139	0.13 131	0.15 268

dd	0.44 356	0.40 548	0.62 437	0.44 427	0.26 329	0.51 352	0.38 394	0.72 324	1.07 545	0.60 288	0.66 288	0.43 245	0.40 321	0.68 389	0.53 454	0.24 512	0.15 411	0.21 455	0.16 321	0.24 496	0.19 392

GMM-Stereo	0.44 356	0.20 228	0.39 200	0.42 356	0.25 290	0.50 346	0.44 474	0.72 324	0.57 274	0.77 399	1.37 577	0.76 441	0.38 300	0.62 327	0.34 287	0.15 231	0.10 68	0.20 411	0.19 440	0.17 335	0.28 533

DCANet	0.38 284	0.18 141	0.46 283	0.35 118	0.19 84	0.30 149	0.30 241	0.72 324	0.96 498	0.72 369	0.77 329	0.45 260	0.56 404	0.47 193	0.36 307	0.14 152	0.10 68	0.14 150	0.11 139	0.13 131	0.15 268

aanetorigin	0.85 576	0.58 608	1.98 640	0.50 518	0.40 555	0.66 458	0.70 588	0.72 324	1.01 518	2.44 663	2.00 630	1.32 590	1.25 619	0.96 531	1.16 599	0.20 435	0.19 513	0.20 411	0.20 464	0.27 527	0.33 567

rvit_105_1	0.56 482	0.42 559	0.84 532	0.59 597	0.37 535	0.59 412	0.68 583	0.73 336	0.97 503	0.82 425	0.69 299	0.75 434	0.63 449	0.80 469	0.56 464	0.34 596	0.29 594	0.31 579	0.34 606	0.23 483	0.23 487

fff	0.39 297	0.18 141	0.46 283	0.35 118	0.19 84	0.30 149	0.30 241	0.73 336	1.08 549	0.70 357	0.79 343	0.44 252	0.62 444	0.47 193	0.37 318	0.14 152	0.10 68	0.14 150	0.11 139	0.12 83	0.15 268

OMP-Stereo	0.43 349	0.23 334	0.50 332	0.53 558	0.25 290	0.36 239	0.24 120	0.73 336	0.81 399	0.78 410	0.64 281	0.88 483	0.41 326	0.95 529	0.36 307	0.15 231	0.12 267	0.20 411	0.15 290	0.16 303	0.13 181

IIG-Stereo	0.45 365	0.22 301	0.48 310	0.51 530	0.26 329	0.43 312	0.21 68	0.73 336	0.80 388	0.84 439	0.95 430	0.82 466	0.46 358	0.95 529	0.37 318	0.16 282	0.12 267	0.19 374	0.15 290	0.15 240	0.12 121

raftrobust	0.35 238	0.20 228	0.39 200	0.43 400	0.29 425	0.31 166	0.25 141	0.73 336	0.66 307	0.59 285	0.56 259	0.44 252	0.45 351	0.55 249	0.31 255	0.16 282	0.12 267	0.14 150	0.12 177	0.12 83	0.14 227

csc	0.39 297	0.18 141	0.46 283	0.35 118	0.19 84	0.30 149	0.30 241	0.73 336	1.08 549	0.70 357	0.79 343	0.44 252	0.62 444	0.47 193	0.37 318	0.14 152	0.10 68	0.14 150	0.11 139	0.12 83	0.15 268

cscssc	0.39 297	0.18 141	0.46 283	0.35 118	0.19 84	0.30 149	0.30 241	0.73 336	1.08 549	0.70 357	0.79 343	0.44 252	0.62 444	0.47 193	0.37 318	0.14 152	0.10 68	0.14 150	0.11 139	0.12 83	0.15 268

MM-Stereo_test3	0.35 238	0.19 184	0.33 96	0.42 356	0.26 329	0.34 214	0.44 474	0.74 343	0.93 478	0.47 246	0.52 236	0.42 233	0.29 189	0.46 180	0.29 223	0.17 330	0.15 411	0.17 283	0.13 221	0.14 184	0.15 268

AIO-test1	0.39 297	0.18 141	0.42 239	0.51 530	0.25 290	0.44 323	0.30 241	0.74 343	1.20 584	0.41 220	0.71 304	0.45 260	0.29 189	0.56 259	0.27 183	0.15 231	0.13 343	0.19 374	0.21 486	0.13 131	0.18 379

tg	0.34 231	0.19 184	0.40 214	0.40 285	0.23 212	0.38 258	0.26 165	0.74 343	0.60 288	0.48 253	0.65 283	0.42 233	0.24 108	0.57 271	0.33 275	0.14 152	0.10 68	0.18 337	0.17 380	0.14 184	0.12 121

Pointernet	0.27 139	0.15 42	0.35 133	0.36 156	0.23 212	0.35 222	0.21 68	0.74 343	0.41 183	0.39 198	0.37 163	0.34 168	0.25 116	0.37 100	0.27 183	0.15 231	0.11 190	0.12 42	0.09 7	0.11 28	0.11 57

11t1	0.38 284	0.23 334	0.49 320	0.36 156	0.23 212	0.61 420	0.31 269	0.74 343	0.47 229	0.62 297	0.55 256	0.55 304	0.49 374	0.58 276	0.45 398	0.18 373	0.15 411	0.16 235	0.13 221	0.17 335	0.19 392

RAFT-Test	0.35 238	0.19 184	0.42 239	0.39 242	0.24 258	0.50 346	0.23 113	0.74 343	0.44 208	0.62 297	0.85 383	0.64 368	0.28 169	0.48 203	0.30 241	0.14 152	0.11 190	0.14 150	0.11 139	0.13 131	0.13 181

Gwc-CoAtRS	0.35 238	0.18 141	0.46 283	0.39 242	0.23 212	0.34 214	0.22 93	0.74 343	0.77 366	0.62 297	0.60 269	0.58 332	0.29 189	0.47 193	0.29 223	0.14 152	0.11 190	0.14 150	0.12 177	0.13 131	0.13 181

R-Stereo Train	0.40 313	0.19 184	0.47 295	0.43 400	0.27 373	0.41 296	0.31 269	0.74 343	0.38 148	0.90 492	1.28 557	0.58 332	0.35 267	0.43 151	0.35 296	0.15 231	0.13 343	0.14 150	0.12 177	0.14 184	0.14 227

RAFT-Stereo	0.40 313	0.19 184	0.47 295	0.43 400	0.27 373	0.41 296	0.31 269	0.74 343	0.38 148	0.90 492	1.28 557	0.58 332	0.35 267	0.43 151	0.35 296	0.15 231	0.13 343	0.14 150	0.12 177	0.14 184	0.14 227
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HI	0.46 373	0.22 301	0.41 224	0.35 118	0.35 524	0.27 101	0.32 288	0.75 352	0.50 244	0.90 492	1.13 517	1.12 566	0.73 513	0.70 405	0.57 470	0.12 54	0.10 68	0.17 283	0.17 380	0.17 335	0.16 304

CoSv	0.46 373	0.22 301	0.41 224	0.35 118	0.35 524	0.27 101	0.32 288	0.75 352	0.50 244	0.90 492	1.13 517	1.12 566	0.73 513	0.70 405	0.57 470	0.12 54	0.10 68	0.17 283	0.17 380	0.17 335	0.16 304

GMStereo_Zeroshot	0.51 437	0.46 572	0.80 514	0.50 518	0.28 400	0.57 396	0.30 241	0.75 352	0.79 379	0.88 477	0.94 426	0.90 491	0.37 291	0.77 454	0.46 403	0.27 541	0.14 382	0.26 539	0.15 290	0.39 595	0.19 392

StereoVision	0.43 349	0.29 471	0.54 385	0.50 518	0.28 400	0.37 251	0.38 394	0.75 352	0.63 292	0.46 243	1.11 508	0.53 299	0.38 300	0.57 271	0.34 287	0.21 451	0.24 560	0.25 520	0.24 538	0.26 517	0.17 351

ASMatch	0.48 396	0.20 228	0.47 295	0.39 242	0.28 400	0.37 251	0.26 165	0.76 356	0.72 336	0.77 399	2.29 637	0.61 349	0.51 382	0.64 348	0.39 343	0.15 231	0.12 267	0.17 283	0.15 290	0.14 184	0.22 462

PFNet	0.43 349	0.19 184	0.61 432	0.44 427	0.24 258	0.42 307	0.31 269	0.76 356	0.81 399	1.01 546	0.74 320	0.67 394	0.41 326	0.75 435	0.39 343	0.16 282	0.10 68	0.20 411	0.15 290	0.16 303	0.14 227

IRAFT_RVC	0.43 349	0.20 228	0.52 363	0.45 442	0.24 258	0.26 80	0.51 521	0.76 356	0.78 371	0.77 399	0.80 354	0.73 425	0.50 377	0.74 427	0.39 343	0.18 373	0.10 68	0.21 455	0.17 380	0.17 335	0.15 268

Anonymous3	0.47 386	0.35 515	0.91 552	0.50 518	0.38 542	0.81 520	0.55 543	0.76 356	0.66 307	0.52 263	0.65 283	0.44 252	0.45 351	0.66 370	0.39 343	0.25 525	0.25 568	0.22 470	0.21 486	0.23 483	0.24 499

111	0.42 335	0.18 141	0.46 283	0.35 118	0.19 84	0.52 360	0.28 200	0.76 356	1.16 572	0.52 263	0.92 421	0.65 374	0.51 382	0.65 358	0.37 318	0.15 231	0.10 68	0.14 150	0.12 177	0.13 131	0.16 304

CCAANet	0.42 335	0.19 184	0.39 200	0.38 211	0.25 290	0.65 450	0.39 412	0.76 356	0.58 278	0.52 263	1.05 484	0.65 374	0.60 432	0.62 327	0.47 414	0.17 330	0.13 343	0.15 198	0.16 321	0.15 240	0.16 304

FE-Mocha	0.33 214	0.20 228	0.55 389	0.39 242	0.27 373	0.31 166	0.20 42	0.77 362	0.38 148	0.67 336	0.56 259	0.57 316	0.26 136	0.38 110	0.23 90	0.15 231	0.10 68	0.17 283	0.16 321	0.13 131	0.13 181

test_5	0.44 356	0.25 389	0.48 310	0.53 558	0.28 400	0.28 117	0.42 458	0.77 362	0.87 438	0.63 304	0.91 415	0.73 425	0.53 385	0.82 481	0.36 307	0.14 152	0.11 190	0.18 337	0.18 412	0.18 370	0.16 304

IPLG	0.40 313	0.21 267	0.64 446	0.41 316	0.25 290	0.54 373	0.27 179	0.77 362	0.68 316	0.85 452	0.82 364	0.33 161	0.32 235	0.64 348	0.49 430	0.13 100	0.11 190	0.16 235	0.14 258	0.14 184	0.14 227

cross-raft	0.34 231	0.20 228	0.38 188	0.45 442	0.24 258	0.32 185	0.35 347	0.77 362	0.42 190	0.62 297	0.77 329	0.58 332	0.27 148	0.46 180	0.31 255	0.12 54	0.10 68	0.15 198	0.13 221	0.15 240	0.12 121

DCVSM-stereo	0.51 437	0.28 457	0.56 402	0.39 242	0.29 425	0.55 379	0.28 200	0.78 366	0.78 371	1.11 586	0.77 329	1.04 535	0.76 533	0.65 358	0.52 443	0.20 435	0.20 522	0.24 507	0.21 486	0.25 507	0.31 554

ACV-stereo	0.63 524	0.37 526	1.03 572	0.44 427	0.31 466	1.27 608	0.41 447	0.78 366	0.84 419	0.65 320	0.76 325	2.07 643	1.00 591	0.84 488	0.68 506	0.22 474	0.17 471	0.19 374	0.18 412	0.22 463	0.23 487

MyStereo07	0.33 214	0.23 334	0.37 177	0.43 400	0.29 425	0.40 282	0.48 499	0.78 366	0.38 148	0.38 186	0.34 145	0.32 152	0.30 214	0.63 340	0.28 206	0.14 152	0.13 343	0.19 374	0.17 380	0.18 370	0.17 351

anonymousa	0.51 437	0.21 267	0.47 295	0.39 242	0.25 290	0.89 540	0.36 361	0.78 366	0.63 292	0.88 477	1.54 603	1.09 556	0.67 476	0.53 240	0.46 403	0.17 330	0.14 382	0.19 374	0.21 486	0.16 303	0.16 304

MIPNet	0.39 297	0.22 301	0.66 454	0.40 285	0.25 290	0.53 366	0.29 219	0.78 366	0.74 352	0.68 348	0.60 269	0.40 218	0.48 368	0.45 170	0.39 343	0.14 152	0.11 190	0.16 235	0.13 221	0.14 184	0.14 227

IPLGR	0.40 313	0.22 301	0.70 479	0.40 285	0.22 176	0.51 352	0.29 219	0.78 366	0.78 371	0.80 418	0.77 329	0.44 252	0.41 326	0.48 203	0.40 366	0.14 152	0.12 267	0.16 235	0.14 258	0.16 303	0.14 227

CFNet-RSSM	0.35 238	0.18 141	0.47 295	0.39 242	0.22 176	0.35 222	0.23 113	0.78 366	0.86 431	0.67 336	0.54 247	0.56 310	0.28 169	0.49 213	0.28 206	0.14 152	0.10 68	0.14 150	0.12 177	0.13 131	0.12 121

AIO-test2	0.40 313	0.21 267	0.44 263	0.48 495	0.26 329	0.44 323	0.38 394	0.79 373	1.28 597	0.37 177	0.87 394	0.38 199	0.30 214	0.50 218	0.28 206	0.16 282	0.13 343	0.21 455	0.24 538	0.15 240	0.15 268

RAFT+CT+SA	0.40 313	0.24 358	0.40 214	0.53 558	0.27 373	0.28 117	0.45 481	0.79 373	0.81 399	0.51 259	0.90 407	0.42 233	0.39 316	0.81 474	0.33 275	0.15 231	0.11 190	0.18 337	0.18 412	0.15 240	0.15 268

SA	0.45 365	0.26 426	0.50 332	0.47 488	0.24 258	0.46 334	0.36 361	0.79 373	1.00 515	0.61 293	1.04 481	0.50 283	0.50 377	0.98 540	0.33 275	0.16 282	0.13 343	0.21 455	0.19 440	0.15 240	0.14 227

raft_robust	0.41 328	0.24 358	0.39 200	0.43 400	0.22 176	0.40 282	0.33 306	0.80 376	0.98 508	0.80 418	0.88 398	0.41 225	0.32 235	0.89 503	0.30 241	0.14 152	0.12 267	0.16 235	0.18 412	0.15 240	0.13 181

DN-CSS_ROB	0.45 365	0.27 442	0.74 499	0.41 316	0.29 425	0.43 312	0.29 219	0.80 376	0.78 371	0.73 376	1.08 502	0.48 273	0.45 351	0.81 474	0.40 366	0.15 231	0.12 267	0.21 455	0.19 440	0.18 370	0.17 351

DFGA-Net	0.47 386	0.31 495	0.93 553	0.43 400	0.33 505	0.56 387	0.35 347	0.81 378	0.89 454	0.70 357	0.76 325	0.48 273	0.43 334	0.78 462	0.64 496	0.16 282	0.14 382	0.19 374	0.19 440	0.20 423	0.19 392

GCST	0.85 576	1.25 658	0.80 514	1.58 663	1.03 657	1.04 574	0.24 120	0.81 378	0.81 399	0.99 542	0.67 295	0.78 450	0.35 267	0.98 540	0.38 333	0.97 658	0.65 660	1.20 660	0.81 664	0.93 650	0.72 646

Anonymous_2	0.84 571	0.45 567	0.66 454	0.41 316	0.45 585	0.82 523	0.53 532	0.81 378	0.81 399	0.73 376	0.61 273	0.91 497	0.76 533	0.77 454	0.61 486	0.51 638	0.55 655	0.54 638	4.92 697	0.54 630	0.42 604

TestStereo1	0.44 356	0.24 358	0.45 271	0.52 547	0.25 290	0.35 222	0.40 426	0.81 378	0.94 487	0.70 357	0.96 434	0.48 273	0.45 351	0.94 523	0.33 275	0.16 282	0.13 343	0.18 337	0.16 321	0.15 240	0.14 227

SA-5K	0.44 356	0.24 358	0.45 271	0.52 547	0.25 290	0.35 222	0.40 426	0.81 378	0.94 487	0.70 357	0.96 434	0.48 273	0.45 351	0.94 523	0.33 275	0.16 282	0.13 343	0.18 337	0.16 321	0.15 240	0.14 227

raft+_RVC	0.38 284	0.20 228	0.38 188	0.39 242	0.27 373	0.44 323	0.35 347	0.81 378	0.90 459	0.52 263	0.78 338	0.50 283	0.29 189	0.56 259	0.41 373	0.15 231	0.12 267	0.17 283	0.15 290	0.14 184	0.13 181

IER	0.48 396	0.25 389	0.60 428	0.38 211	0.28 400	0.67 467	0.38 394	0.82 384	0.68 316	0.88 477	0.95 430	0.74 429	0.79 540	0.62 327	0.46 403	0.17 330	0.14 382	0.17 283	0.17 380	0.17 335	0.16 304

ARAFT	0.48 396	0.25 389	0.82 521	0.42 356	0.25 290	0.56 387	0.54 540	0.82 384	0.82 412	0.92 502	0.75 322	0.75 434	0.48 368	0.89 503	0.37 318	0.15 231	0.12 267	0.23 491	0.22 507	0.14 184	0.14 227

CBFPSM	0.61 515	0.25 389	1.41 614	0.39 242	0.27 373	1.10 584	0.67 580	0.83 386	0.84 419	0.82 425	0.81 362	1.33 595	0.85 558	0.72 421	0.86 542	0.16 282	0.15 411	0.15 198	0.17 380	0.17 335	0.23 487

s12784h	0.37 267	0.15 42	0.26 22	0.34 86	0.15 4	0.80 514	0.29 219	0.83 386	0.87 438	0.58 284	0.58 264	0.43 245	0.41 326	0.59 285	0.35 296	0.12 54	0.10 68	0.14 150	0.09 7	0.14 184	0.10 6

FENet	0.43 349	0.23 334	0.40 214	0.40 285	0.24 258	0.54 373	0.33 306	0.83 386	0.72 336	0.74 383	0.73 308	0.63 362	0.56 404	0.65 358	0.45 398	0.19 413	0.13 343	0.19 374	0.17 380	0.18 370	0.20 424

Hybrid-DGEV-2	0.43 349	0.23 334	0.47 295	0.48 495	0.30 450	0.57 396	0.24 120	0.84 389	1.00 515	0.67 336	0.67 295	0.59 342	0.73 513	0.61 304	0.36 307	0.14 152	0.12 267	0.18 337	0.16 321	0.14 184	0.13 181

MLCV	0.49 410	0.26 426	0.73 495	0.38 211	0.18 49	0.64 442	0.33 306	0.84 389	0.89 454	0.96 530	1.12 510	0.72 420	0.45 351	1.00 550	0.59 479	0.14 152	0.10 68	0.14 150	0.11 139	0.14 184	0.14 227

ISRNet	0.57 487	0.25 389	0.72 489	0.57 588	0.36 531	0.43 312	0.28 200	0.85 391	0.84 419	1.09 579	1.25 548	0.91 497	0.61 439	0.68 389	0.60 480	0.35 602	0.26 578	0.36 598	0.33 603	0.30 546	0.42 604

rvit_stereo_0075_2	0.48 396	0.38 534	0.74 499	0.54 570	0.46 594	0.43 312	0.35 347	0.85 391	0.68 316	0.56 278	0.73 308	0.59 342	0.47 363	0.64 348	0.47 414	0.33 587	0.23 551	0.35 593	0.26 563	0.32 558	0.26 512

Sa-1000	0.49 410	0.25 389	0.45 271	0.46 467	0.25 290	0.64 442	0.34 324	0.85 391	0.95 491	0.85 452	1.51 601	0.55 304	0.44 344	0.94 523	0.31 255	0.16 282	0.12 267	0.21 455	0.20 464	0.15 240	0.14 227

dad	0.61 515	0.53 587	0.72 489	0.44 427	0.31 466	0.64 442	0.37 376	0.85 391	1.28 597	1.05 563	1.17 534	1.18 574	0.61 439	0.70 405	0.54 460	0.36 605	0.23 551	0.37 603	0.21 486	0.31 550	0.23 487

DStereoRT	0.77 558	0.21 267	0.72 489	0.52 547	0.34 517	1.07 580	0.36 361	0.86 395	0.80 388	0.81 422	1.07 495	0.54 301	0.73 513	0.78 462	0.53 454	0.17 330	0.14 382	3.96 695	1.38 685	0.20 423	0.16 304

IGEV-FE	0.36 248	0.19 184	0.71 482	0.41 316	0.29 425	0.30 149	0.25 141	0.86 395	0.40 173	0.64 315	0.57 261	0.56 310	0.25 116	0.56 259	0.29 223	0.15 231	0.11 190	0.16 235	0.14 258	0.14 184	0.14 227

IGEV_Zeroshot_test	0.36 248	0.19 184	0.71 482	0.41 316	0.29 425	0.30 149	0.25 141	0.86 395	0.40 173	0.64 315	0.57 261	0.56 310	0.25 116	0.56 259	0.29 223	0.15 231	0.11 190	0.16 235	0.14 258	0.14 184	0.14 227

z-ln-s-r	0.70 538	0.39 539	1.51 619	0.40 285	0.27 373	0.58 402	0.62 568	0.87 398	1.09 554	0.84 439	1.44 590	0.91 497	0.87 565	1.20 581	2.07 644	0.16 282	0.12 267	0.17 283	0.15 290	0.21 436	0.17 351

FACV-RUCA	0.45 365	0.28 457	0.51 342	0.46 467	0.33 505	0.62 426	0.34 324	0.87 398	0.75 356	0.60 288	0.84 374	0.48 273	0.54 392	0.56 259	0.39 343	0.22 474	0.15 411	0.35 593	0.16 321	0.29 538	0.22 462

CAS++	0.33 214	0.25 389	0.39 200	0.38 211	0.26 329	0.32 185	0.24 120	0.87 398	0.53 260	0.48 253	0.46 200	0.26 101	0.21 75	0.50 218	0.26 159	0.23 501	0.20 522	0.22 470	0.17 380	0.21 436	0.17 351
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
HH	0.37 267	0.22 301	0.49 320	0.41 316	0.26 329	0.36 239	0.30 241	0.87 398	0.41 183	0.45 235	0.59 266	0.78 450	0.43 334	0.77 454	0.26 159	0.15 231	0.11 190	0.15 198	0.14 258	0.14 184	0.14 227

HanStereo	0.37 267	0.22 301	0.49 320	0.41 316	0.26 329	0.36 239	0.30 241	0.87 398	0.41 183	0.45 235	0.59 266	0.78 450	0.43 334	0.77 454	0.26 159	0.15 231	0.11 190	0.15 198	0.14 258	0.14 184	0.14 227

iinet-f	0.69 537	0.29 471	2.34 646	0.41 316	0.31 466	1.16 597	0.58 558	0.87 398	0.85 425	0.86 462	1.17 534	1.04 535	0.83 551	0.76 447	1.26 605	0.21 451	0.18 490	0.17 283	0.16 321	0.21 436	0.21 443

HCRNet	0.46 373	0.35 515	0.45 271	0.54 570	0.26 329	0.52 360	0.29 219	0.87 398	0.64 296	0.75 387	0.82 364	0.76 441	0.53 385	0.70 405	0.38 333	0.24 512	0.16 438	0.24 507	0.20 464	0.21 436	0.20 424

DIP-Stereo	0.40 313	0.22 301	0.58 415	0.42 356	0.29 425	0.62 426	0.27 179	0.87 398	0.42 190	0.65 320	0.86 387	0.52 294	0.35 267	0.67 380	0.43 383	0.15 231	0.13 343	0.17 283	0.14 258	0.15 240	0.17 351
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ToySt	0.52 451	0.27 442	0.93 553	0.42 356	0.28 400	0.67 467	0.56 548	0.88 406	0.79 379	0.61 293	0.85 383	0.92 503	0.70 492	0.72 421	0.61 486	0.16 282	0.17 471	0.21 455	0.21 486	0.22 463	0.21 443

DAS	0.54 463	0.26 426	0.66 454	0.49 507	0.31 466	0.61 420	0.43 466	0.89 407	1.01 518	0.95 518	1.16 529	0.71 405	0.85 558	0.89 503	0.47 414	0.18 373	0.14 382	0.18 337	0.15 290	0.22 463	0.19 392

SepStereo	0.54 463	0.26 426	0.66 454	0.49 507	0.31 466	0.61 420	0.43 466	0.89 407	1.01 518	0.95 518	1.16 529	0.71 405	0.85 558	0.97 538	0.47 414	0.18 373	0.14 382	0.18 337	0.15 290	0.22 463	0.19 392

CFNet_pseudo	0.47 386	0.25 389	0.55 389	0.38 211	0.28 400	0.58 402	0.32 288	0.89 407	0.90 459	0.83 433	1.03 478	0.75 434	0.48 368	0.61 304	0.46 403	0.17 330	0.13 343	0.24 507	0.16 321	0.26 517	0.21 443

RALAANet	0.40 313	0.24 358	0.56 402	0.43 400	0.30 450	0.36 239	0.25 141	0.89 407	0.69 323	0.69 352	0.65 283	0.61 349	0.30 214	0.63 340	0.35 296	0.16 282	0.13 343	0.18 337	0.15 290	0.21 436	0.14 227

DMCA-RVC	0.54 463	0.32 498	0.83 525	0.51 530	0.32 492	0.59 412	0.38 394	0.89 407	0.70 327	0.95 518	0.88 398	0.90 491	0.69 487	0.75 435	0.63 493	0.23 501	0.18 490	0.31 579	0.24 538	0.27 527	0.21 443

ccs_rob	0.47 386	0.25 389	0.55 389	0.38 211	0.28 400	0.58 402	0.32 288	0.89 407	0.90 459	0.83 433	1.02 468	0.75 434	0.48 368	0.61 304	0.46 403	0.17 330	0.12 267	0.24 507	0.16 321	0.26 517	0.21 443

DispNO	0.48 396	0.24 358	0.84 532	0.40 285	0.31 466	0.58 402	0.39 412	0.91 413	0.79 379	0.79 415	0.83 371	0.71 405	0.59 426	0.75 435	0.50 434	0.19 413	0.14 382	0.20 411	0.18 412	0.16 303	0.17 351

ACVNet-DCA	0.36 248	0.25 389	0.35 133	0.42 356	0.23 212	0.53 366	0.37 376	0.91 413	0.59 281	0.42 225	0.50 217	0.34 168	0.47 363	0.61 304	0.26 159	0.17 330	0.11 190	0.19 374	0.13 221	0.18 370	0.19 392

1test111	0.37 267	0.25 389	0.35 133	0.42 356	0.23 212	0.53 366	0.37 376	0.91 413	0.59 281	0.42 225	0.50 217	0.34 168	0.47 363	0.59 285	0.48 421	0.17 330	0.11 190	0.19 374	0.13 221	0.18 370	0.19 392

anonymousdsp2	0.37 267	0.21 267	0.49 320	0.38 211	0.24 258	0.48 343	0.31 269	0.91 413	0.68 316	0.57 281	0.51 226	0.51 290	0.34 252	0.59 285	0.33 275	0.14 152	0.11 190	0.14 150	0.10 67	0.16 303	0.16 304

fast-acv-ft	0.66 528	0.32 498	0.80 514	0.46 467	0.34 517	1.26 607	0.50 518	0.91 413	1.00 515	1.05 563	1.36 574	1.28 584	0.84 554	0.81 474	0.90 552	0.22 474	0.24 560	0.23 491	0.23 523	0.21 436	0.22 462

qqq	0.42 335	0.28 457	0.50 332	0.37 186	0.22 176	0.47 338	0.39 412	0.91 413	0.59 281	0.57 281	0.71 304	0.65 374	0.56 404	0.59 285	0.48 421	0.17 330	0.17 471	0.20 411	0.19 440	0.18 370	0.19 392

ACVNet	0.47 386	0.24 358	0.39 200	0.40 285	0.28 400	0.58 402	0.40 426	0.91 413	0.81 399	0.67 336	0.96 434	0.79 457	0.66 467	0.65 358	0.71 512	0.18 373	0.15 411	0.16 235	0.15 290	0.18 370	0.15 268

CFNet-ft	0.50 423	0.25 389	0.39 200	0.41 316	0.26 329	0.66 458	0.37 376	0.91 413	0.87 438	0.67 336	1.00 459	1.05 540	0.70 492	0.68 389	0.57 470	0.23 501	0.16 438	0.24 507	0.21 486	0.24 496	0.19 392

CFNet_RVC	0.50 423	0.25 389	0.39 200	0.41 316	0.26 329	0.66 458	0.37 376	0.91 413	0.87 438	0.67 336	1.00 459	1.05 540	0.70 492	0.68 389	0.57 470	0.23 501	0.16 438	0.24 507	0.21 486	0.24 496	0.19 392

cf-r	0.49 410	0.24 358	0.49 320	0.40 285	0.23 212	0.58 402	0.38 394	0.92 422	0.87 438	0.77 399	1.06 491	0.98 514	0.67 476	0.59 285	0.61 486	0.21 451	0.14 382	0.17 283	0.19 440	0.15 240	0.16 304

iResNet	0.52 451	0.31 495	0.86 539	0.44 427	0.22 176	0.66 458	0.47 492	0.92 422	1.02 523	0.89 484	1.12 510	0.69 400	0.55 396	0.86 493	0.60 480	0.15 231	0.11 190	0.15 198	0.12 177	0.17 335	0.17 351

Any-RAFT	0.36 248	0.17 95	0.31 75	0.35 118	0.21 150	0.51 352	0.21 68	0.93 424	0.75 356	0.56 278	0.73 308	0.66 387	0.29 189	0.48 203	0.25 134	0.15 231	0.10 68	0.13 95	0.10 67	0.13 131	0.13 181

gwcnet-sp	0.50 423	0.25 389	0.84 532	0.41 316	0.27 373	0.79 508	0.40 426	0.93 424	0.85 425	0.95 518	0.79 343	0.65 374	0.63 449	0.69 397	0.52 443	0.18 373	0.17 471	0.18 337	0.18 412	0.18 370	0.19 392

scenet	0.50 423	0.25 389	0.84 532	0.41 316	0.27 373	0.79 508	0.40 426	0.93 424	0.85 425	0.95 518	0.79 343	0.65 374	0.63 449	0.69 397	0.52 443	0.18 373	0.17 471	0.18 337	0.18 412	0.18 370	0.19 392

ssnet	0.50 423	0.25 389	0.84 532	0.41 316	0.27 373	0.79 508	0.40 426	0.93 424	0.85 425	0.95 518	0.79 343	0.65 374	0.63 449	0.69 397	0.52 443	0.18 373	0.17 471	0.18 337	0.18 412	0.18 370	0.19 392

MMNet	0.57 487	0.26 426	0.67 459	0.45 442	0.35 524	1.04 574	0.39 412	0.93 424	0.98 508	0.96 530	0.97 443	0.86 474	0.80 545	0.83 483	0.80 533	0.16 282	0.15 411	0.19 374	0.19 440	0.20 423	0.17 351

x	0.41 328	0.25 389	0.46 283	0.36 156	0.24 258	0.54 373	0.31 269	0.94 429	0.58 278	0.60 288	0.72 306	0.61 349	0.53 385	0.52 234	0.50 434	0.18 373	0.16 438	0.17 283	0.16 321	0.17 335	0.18 379

PSMNet-ADL	0.50 423	0.28 457	0.43 257	0.49 507	0.31 466	0.70 475	0.38 394	0.94 429	0.81 399	0.62 297	0.80 354	0.91 497	0.62 444	0.76 447	0.68 506	0.24 512	0.18 490	0.19 374	0.20 464	0.22 463	0.22 462

GANet-ADL	0.44 356	0.27 442	0.48 310	0.44 427	0.30 450	0.54 373	0.36 361	0.94 429	0.88 449	0.64 315	0.72 306	0.68 398	0.44 344	0.55 249	0.44 392	0.22 474	0.15 411	0.15 198	0.13 221	0.18 370	0.21 443

DDVS	0.53 458	0.32 498	0.63 441	0.42 356	0.31 466	0.71 480	0.35 347	0.95 432	0.69 323	0.86 462	0.90 407	1.11 560	0.46 358	0.90 511	0.67 501	0.23 501	0.17 471	0.22 470	0.18 412	0.25 507	0.28 533

SDNR	0.89 581	0.39 539	1.66 635	0.42 356	0.39 550	3.35 672	0.32 288	0.95 432	1.05 533	1.05 563	2.12 635	0.62 357	0.71 497	1.40 608	0.78 525	0.53 640	0.56 657	0.36 598	0.27 570	0.46 612	0.50 629

GwcNet-ADL	0.45 365	0.24 358	0.51 342	0.46 467	0.30 450	0.41 296	0.40 426	0.95 432	0.98 508	0.73 376	0.78 338	0.61 349	0.41 326	0.67 380	0.55 462	0.20 435	0.14 382	0.15 198	0.14 258	0.19 405	0.22 462

EDNetEfficient	1.47 640	0.82 631	6.28 675	0.48 495	0.40 555	0.73 488	0.83 620	0.95 432	2.77 667	3.48 680	1.95 627	1.64 629	2.12 659	1.42 612	3.84 671	0.21 451	0.19 513	0.21 455	0.21 486	0.43 605	0.42 604

acv_ft	0.52 451	0.24 358	0.64 446	0.45 442	0.28 400	0.85 532	0.40 426	0.95 432	0.81 399	1.00 543	0.96 434	0.79 457	0.62 444	0.65 358	0.88 544	0.18 373	0.15 411	0.16 235	0.15 290	0.18 370	0.15 268

MyStereo05	0.46 373	0.22 301	0.51 342	0.42 356	0.29 425	0.43 312	0.48 499	0.96 437	1.12 557	0.77 399	0.62 277	0.51 290	0.57 416	0.79 466	0.43 383	0.14 152	0.13 343	0.18 337	0.17 380	0.17 335	0.17 351

AACVNet	0.52 451	0.25 389	0.56 402	0.48 495	0.29 425	0.55 379	0.38 394	0.96 437	0.59 281	0.83 433	1.03 478	1.03 530	0.77 538	0.91 514	0.58 477	0.22 474	0.18 490	0.24 507	0.18 412	0.24 496	0.22 462

TRStereo	0.39 297	0.32 498	0.64 446	0.49 507	0.41 561	0.30 149	0.30 241	0.97 439	0.63 292	0.53 271	0.43 188	0.52 294	0.26 136	0.77 454	0.29 223	0.18 373	0.12 267	0.19 374	0.19 440	0.13 131	0.13 181

GwcNet-RSSM	0.51 437	0.25 389	0.51 342	0.41 316	0.24 258	0.56 387	0.41 447	0.97 439	0.96 498	0.75 387	1.17 534	0.89 488	0.66 467	0.66 370	0.74 519	0.22 474	0.15 411	0.19 374	0.21 486	0.17 335	0.16 304

G2L-Stereo	0.51 437	0.25 389	0.55 389	0.44 427	0.27 373	0.46 334	0.47 492	0.98 441	0.81 399	0.86 462	0.90 407	0.91 497	0.56 404	0.88 501	0.80 533	0.21 451	0.17 471	0.22 470	0.18 412	0.17 335	0.22 462

PCWNet_CMD	0.49 410	0.25 389	0.56 402	0.40 285	0.27 373	0.64 442	0.32 288	0.98 441	0.99 511	0.87 467	1.07 495	0.78 450	0.46 358	0.61 304	0.44 392	0.17 330	0.13 343	0.21 455	0.16 321	0.26 517	0.20 424

hitnet-ft	0.57 487	0.29 471	0.43 257	0.42 356	0.29 425	0.81 520	0.40 426	0.98 441	0.91 466	0.84 439	1.01 464	1.13 568	0.72 508	0.83 483	0.71 512	0.28 552	0.21 532	0.28 559	0.22 507	0.29 538	0.27 522

DMCA	0.47 386	0.27 442	0.59 423	0.39 242	0.29 425	0.53 366	0.34 324	0.98 441	0.70 327	0.78 410	0.83 371	0.79 457	0.55 396	0.54 248	0.57 470	0.21 451	0.16 438	0.21 455	0.16 321	0.19 405	0.22 462

CASS	0.46 373	0.28 457	0.45 271	0.48 495	0.22 176	0.63 432	0.34 324	0.99 445	0.66 307	0.76 393	0.86 387	0.61 349	0.58 420	0.58 276	0.44 392	0.29 563	0.16 438	0.22 470	0.18 412	0.23 483	0.28 533
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.47 386	0.26 426	0.47 295	0.46 467	0.29 425	0.78 502	0.34 324	0.99 445	0.80 388	0.77 399	0.80 354	0.64 368	0.54 392	0.66 370	0.56 464	0.21 451	0.15 411	0.22 470	0.19 440	0.18 370	0.19 392

BSDual-CNN	0.48 396	0.26 426	0.47 295	0.46 467	0.29 425	0.75 498	0.46 484	0.99 445	0.80 388	0.77 399	0.80 354	0.76 441	0.59 426	0.66 370	0.48 421	0.21 451	0.15 411	0.22 470	0.19 440	0.18 370	0.19 392

hknet	0.51 437	0.26 426	0.58 415	0.46 467	0.29 425	0.75 498	0.46 484	0.99 445	0.89 454	0.77 399	0.80 354	0.96 509	0.67 476	0.75 435	0.50 434	0.19 413	0.15 411	0.22 470	0.19 440	0.18 370	0.19 392

MSMDNet	0.49 410	0.25 389	0.56 402	0.40 285	0.27 373	0.64 442	0.32 288	0.99 445	0.99 511	0.87 467	1.07 495	0.79 457	0.46 358	0.61 304	0.44 392	0.17 330	0.13 343	0.20 411	0.16 321	0.25 507	0.20 424

HITNet	0.43 349	0.27 442	0.50 332	0.34 86	0.18 49	0.65 450	0.32 288	0.99 445	0.70 327	0.73 376	0.86 387	0.66 387	0.56 404	0.61 304	0.47 414	0.14 152	0.10 68	0.15 198	0.13 221	0.18 370	0.13 181
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
mmm	0.47 386	0.28 457	0.51 342	0.39 242	0.25 290	0.61 420	0.38 394	1.00 451	0.60 288	0.77 399	1.07 495	0.65 374	0.53 385	0.61 304	0.49 430	0.18 373	0.15 411	0.23 491	0.20 464	0.21 436	0.20 424

test_sample2	0.45 365	0.24 358	0.49 320	0.34 86	0.21 150	0.60 418	0.43 466	1.01 452	0.73 346	0.67 336	0.80 354	0.70 402	0.64 457	0.65 358	0.41 373	0.19 413	0.15 411	0.18 337	0.16 321	0.19 405	0.19 392

UNet	0.55 472	0.27 442	0.72 489	0.45 442	0.41 561	0.97 555	0.40 426	1.01 452	0.80 388	0.87 467	0.90 407	1.03 530	0.75 524	0.76 447	0.67 501	0.19 413	0.15 411	0.20 411	0.17 380	0.21 436	0.18 379

STTStereo	0.57 487	0.39 539	0.87 544	0.45 442	0.32 492	0.62 426	0.45 481	1.01 452	0.87 438	1.01 546	0.91 415	0.95 506	0.58 420	0.77 454	0.66 498	0.25 525	0.24 560	0.27 548	0.33 603	0.25 507	0.26 512

Select-FE	0.48 396	0.26 426	0.96 560	0.42 356	0.36 531	0.34 214	0.20 42	1.02 455	0.37 143	0.61 293	1.01 464	1.04 535	0.79 540	0.74 427	0.29 223	0.17 330	0.13 343	0.17 283	0.20 464	0.15 240	0.25 508

MyStereo04	0.45 365	0.23 334	0.52 363	0.43 400	0.29 425	0.40 282	0.48 499	1.02 455	1.12 557	0.62 297	0.58 264	0.55 304	0.56 404	0.77 454	0.45 398	0.14 152	0.13 343	0.19 374	0.17 380	0.18 370	0.17 351

G-Net	0.95 588	0.48 581	1.13 582	0.67 620	0.49 602	2.07 649	0.63 573	1.02 455	0.90 459	1.77 640	2.62 652	1.28 584	1.60 639	1.09 564	1.06 587	0.37 609	0.30 599	0.35 593	0.25 551	0.46 612	0.45 616

RASNet	0.57 487	0.24 358	0.61 432	0.39 242	0.23 212	0.71 480	0.40 426	1.02 455	0.93 478	0.77 399	1.05 484	1.05 540	0.98 590	0.99 545	1.03 580	0.16 282	0.14 382	0.14 150	0.17 380	0.15 240	0.14 227

DANet	0.74 548	0.47 579	0.98 566	0.60 599	0.41 561	0.92 546	0.41 447	1.02 455	0.87 438	1.22 600	1.22 544	1.33 595	0.88 570	1.26 590	1.37 611	0.27 541	0.24 560	0.31 579	0.25 551	0.37 588	0.36 581
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DLCB_ROB	0.60 511	0.29 471	0.53 372	0.50 518	0.33 505	0.76 501	0.51 521	1.02 455	0.94 487	1.07 574	1.16 529	1.21 576	0.73 513	0.98 540	0.75 521	0.21 451	0.20 522	0.22 470	0.23 523	0.22 463	0.20 424

UPFNet	0.55 472	0.26 426	0.59 423	0.46 467	0.38 542	0.83 526	0.48 499	1.03 461	0.80 388	0.92 502	0.91 415	0.85 470	0.67 476	0.87 495	0.78 525	0.20 435	0.21 532	0.20 411	0.20 464	0.20 423	0.15 268

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 356	0.22 301	0.83 525	0.39 242	0.45 585	0.41 296	0.26 165	1.04 462	0.50 244	0.54 273	0.76 325	1.03 530	0.43 334	0.67 380	0.28 206	0.16 282	0.11 190	0.17 283	0.19 440	0.21 436	0.21 443

CFNet_ucs	0.51 437	0.25 389	0.58 415	0.39 242	0.31 466	0.59 412	0.35 347	1.04 462	0.95 491	0.89 484	1.19 539	0.80 461	0.49 374	0.66 370	0.45 398	0.21 451	0.16 438	0.26 539	0.18 412	0.27 527	0.23 487

LL-Strereo	0.58 500	0.29 471	0.83 525	0.48 495	0.35 524	0.39 273	0.48 499	1.04 462	0.99 511	0.87 467	0.79 343	1.08 550	1.15 613	1.35 607	0.51 438	0.18 373	0.15 411	0.22 470	0.19 440	0.17 335	0.21 443

TransformOpticalFlow	0.46 373	0.21 267	0.49 320	0.42 356	0.24 258	0.36 239	0.46 484	1.04 462	0.84 419	0.67 336	1.14 521	0.73 425	0.56 404	0.78 462	0.33 275	0.15 231	0.10 68	0.17 283	0.15 290	0.14 184	0.15 268

delet	0.57 487	0.25 389	0.63 441	0.46 467	0.34 517	1.05 579	0.51 521	1.04 462	0.94 487	0.90 492	0.99 455	0.90 491	0.68 485	0.87 495	0.78 525	0.18 373	0.18 490	0.20 411	0.21 486	0.17 335	0.17 351

AANet_RVC	0.59 504	0.35 515	0.68 466	0.47 488	0.28 400	0.57 396	0.47 492	1.04 462	1.28 597	0.87 467	1.33 568	0.86 474	0.63 449	1.16 574	0.89 546	0.19 413	0.13 343	0.15 198	0.14 258	0.18 370	0.20 424

StereoDRNet-Refined	0.61 515	0.33 506	0.63 441	0.47 488	0.31 466	0.94 550	0.41 447	1.04 462	0.97 503	1.15 591	1.13 517	1.00 522	0.74 521	0.93 520	0.93 559	0.18 373	0.13 343	0.22 470	0.21 486	0.20 423	0.21 443
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
IGEV_i1	0.45 365	0.23 334	0.57 411	0.40 285	0.23 212	0.64 442	0.42 458	1.05 469	0.65 302	0.71 367	0.70 302	0.76 441	0.47 363	0.75 435	0.45 398	0.16 282	0.14 382	0.16 235	0.13 221	0.17 335	0.18 379

test_sample1	0.44 356	0.24 358	0.52 363	0.35 118	0.23 212	0.59 412	0.36 361	1.05 469	0.57 274	0.66 327	0.78 338	0.70 402	0.71 497	0.62 327	0.51 438	0.18 373	0.15 411	0.17 283	0.16 321	0.18 370	0.18 379

MyStereo06	0.40 313	0.22 301	0.65 451	0.42 356	0.29 425	0.43 312	0.48 499	1.05 469	0.43 202	0.64 315	0.54 247	0.78 450	0.27 148	0.53 240	0.31 255	0.14 152	0.13 343	0.18 337	0.17 380	0.17 335	0.17 351

ICVP	0.48 396	0.26 426	0.42 239	0.49 507	0.28 400	0.63 432	0.43 466	1.05 469	0.72 336	0.68 348	0.95 430	0.75 434	0.56 404	0.55 249	0.61 486	0.24 512	0.18 490	0.19 374	0.17 380	0.19 405	0.21 443
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT + AFF	0.54 463	0.30 486	0.84 532	0.51 530	0.32 492	0.63 432	0.57 551	1.05 469	0.95 491	0.80 418	0.87 394	0.85 470	0.57 416	0.87 495	0.51 438	0.18 373	0.21 532	0.23 491	0.22 507	0.19 405	0.19 392

PS-NSSS	0.60 511	0.46 572	0.68 466	0.43 400	0.34 517	0.66 458	0.57 551	1.05 469	0.91 466	0.80 418	1.28 557	0.72 420	0.67 476	0.89 503	0.61 486	0.32 579	0.26 578	0.40 612	0.27 570	0.35 576	0.29 540

YMNet	0.68 532	0.40 548	1.01 568	0.53 558	0.46 594	1.04 574	0.48 499	1.06 475	0.81 399	1.21 596	1.31 564	1.11 560	0.73 513	0.89 503	0.96 566	0.27 541	0.31 607	0.25 520	0.25 551	0.25 507	0.24 499

YMNet_1	0.68 532	0.40 548	1.01 568	0.53 558	0.46 594	1.04 574	0.48 499	1.06 475	0.81 399	1.21 596	1.31 564	1.11 560	0.73 513	0.89 503	0.96 566	0.27 541	0.31 607	0.25 520	0.25 551	0.25 507	0.24 499

GES	0.46 373	0.25 389	0.62 437	0.41 316	0.30 450	0.62 426	0.37 376	1.06 475	0.70 327	0.75 387	0.83 371	0.47 269	0.52 384	0.69 397	0.46 403	0.23 501	0.17 471	0.17 283	0.16 321	0.18 370	0.24 499

CBMV_ROB	0.62 521	0.39 539	0.41 224	0.41 316	0.28 400	0.86 534	0.28 200	1.06 475	1.02 523	0.95 518	1.33 568	0.81 464	0.84 554	0.94 523	0.56 464	0.37 609	0.37 629	0.43 618	0.40 620	0.33 563	0.32 558

Selective-IGEV-i1	0.46 373	0.21 267	0.60 428	0.43 400	0.24 258	0.67 467	0.53 532	1.07 479	0.90 459	0.65 320	0.82 364	0.80 461	0.38 300	0.56 259	0.40 366	0.16 282	0.14 382	0.15 198	0.13 221	0.16 303	0.17 351

psmg	0.50 423	0.26 426	0.47 295	0.42 356	0.29 425	0.82 523	0.42 458	1.07 479	0.80 388	0.95 518	0.94 426	0.76 441	0.59 426	0.66 370	0.48 421	0.21 451	0.16 438	0.20 411	0.20 464	0.19 405	0.19 392

psm_up	0.57 487	0.27 442	0.52 363	0.50 518	0.33 505	0.65 450	0.60 564	1.07 479	0.84 419	0.87 467	0.91 415	1.00 522	1.06 601	0.80 469	0.66 498	0.22 474	0.25 568	0.26 539	0.23 523	0.22 463	0.21 443

HGLStereo	0.58 500	0.30 486	0.65 451	0.51 530	0.38 542	0.78 502	0.45 481	1.07 479	0.82 412	0.89 484	1.16 529	0.88 483	0.91 577	0.80 469	0.74 519	0.21 451	0.21 532	0.20 411	0.18 412	0.19 405	0.22 462

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 541	0.84 635	0.80 514	0.55 578	0.38 542	1.38 615	0.57 551	1.07 479	0.81 399	0.90 492	0.94 426	0.95 506	0.54 392	1.01 551	0.61 486	0.41 620	0.30 599	0.57 640	0.31 593	0.86 647	0.39 591

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 472	0.33 506	0.71 482	0.46 467	0.31 466	0.66 458	0.43 466	1.07 479	0.89 454	0.93 506	0.91 415	0.98 514	0.61 439	0.76 447	0.64 496	0.22 474	0.18 490	0.22 470	0.22 507	0.22 463	0.24 499
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psmorigin	0.84 571	0.53 587	2.21 644	0.50 518	0.41 561	0.86 534	0.57 551	1.08 485	0.90 459	1.50 622	1.42 587	1.50 618	1.09 604	1.29 594	1.03 580	0.32 579	0.33 619	0.27 548	0.27 570	0.34 571	0.45 616

DSFCA	0.57 487	0.27 442	0.71 482	0.41 316	0.36 531	0.78 502	0.53 532	1.08 485	0.85 425	1.08 575	0.84 374	0.90 491	0.66 467	1.05 559	0.63 493	0.26 530	0.22 541	0.21 455	0.21 486	0.22 463	0.20 424

BEATNet_4x	0.49 410	0.35 515	0.72 489	0.38 211	0.20 122	0.65 450	0.36 361	1.08 485	0.78 371	0.78 410	0.88 398	0.73 425	0.64 457	0.71 415	0.60 480	0.16 282	0.12 267	0.16 235	0.15 290	0.24 496	0.18 379

FADNet-RVC-Resample	0.58 500	0.35 515	1.34 607	0.50 518	0.34 517	0.73 488	0.43 466	1.09 488	0.96 498	0.83 433	0.87 394	0.76 441	0.66 467	0.77 454	0.52 443	0.19 413	0.18 490	0.26 539	0.27 570	0.28 536	0.29 540

SuperB	1.00 597	0.41 554	4.03 665	0.45 442	0.32 492	0.99 562	0.49 512	1.09 488	2.09 653	1.10 583	1.10 504	0.74 429	0.83 551	1.13 568	1.75 630	0.20 435	0.15 411	0.17 283	0.15 290	2.50 682	0.27 522

TDLM	0.59 504	0.35 515	0.57 411	0.53 558	0.32 492	0.67 467	0.72 596	1.09 488	1.03 527	0.84 439	1.11 508	0.84 468	0.71 497	0.96 531	0.61 486	0.28 552	0.18 490	0.26 539	0.22 507	0.27 527	0.21 443

NOSS_ROB	0.59 504	0.40 548	0.42 239	0.45 442	0.31 466	0.79 508	0.53 532	1.09 488	1.12 557	0.69 352	0.92 421	0.77 447	0.63 449	0.81 474	0.52 443	0.39 615	0.38 630	0.44 620	0.42 630	0.38 591	0.36 581

PAM	0.50 423	0.21 267	0.75 502	0.41 316	0.26 329	1.11 589	0.37 376	1.10 492	0.39 158	0.75 387	0.46 200	1.92 638	0.61 439	0.62 327	0.28 206	0.16 282	0.10 68	0.16 235	0.14 258	0.14 184	0.15 268

ADLNet2	0.57 487	0.26 426	0.71 482	0.48 495	0.31 466	0.83 526	0.51 521	1.10 492	0.99 511	0.85 452	0.99 455	0.99 519	0.70 492	0.79 466	0.78 525	0.21 451	0.17 471	0.18 337	0.18 412	0.22 463	0.22 462

TCMNet	0.68 532	0.41 554	1.08 576	0.60 599	0.61 630	0.97 555	0.55 543	1.11 494	0.93 478	0.87 467	1.14 521	0.89 488	0.65 465	0.92 516	1.06 587	0.26 530	0.26 578	0.31 579	0.28 577	0.33 563	0.30 545

DualNet (step1)	0.60 511	0.37 526	0.83 525	0.39 242	0.31 466	0.72 484	0.49 512	1.11 494	0.92 472	0.93 506	0.89 401	0.86 474	0.71 497	0.74 427	0.53 454	0.42 622	0.22 541	0.40 612	0.41 625	0.36 582	0.35 575

test_sample9	1.17 615	0.37 526	0.83 525	0.39 242	0.31 466	0.72 484	0.49 512	1.11 494	0.92 472	0.93 506	0.89 401	0.86 474	0.71 497	1.29 594	2.03 642	0.42 622	9.50 704	0.40 612	0.41 625	0.36 582	0.35 575

test_sample7	0.54 463	0.30 486	0.55 389	0.37 186	0.28 400	0.63 432	0.47 492	1.11 494	0.92 472	0.93 506	0.89 401	0.86 474	0.71 497	0.74 427	0.53 454	0.27 541	0.22 541	0.27 548	0.26 563	0.27 527	0.26 512

ac_64	0.54 463	0.24 358	0.58 415	0.46 467	0.28 400	0.79 508	0.44 474	1.11 494	0.63 292	0.94 513	0.85 383	1.06 544	0.70 492	0.76 447	0.72 515	0.22 474	0.18 490	0.20 411	0.19 440	0.18 370	0.16 304

Selective-IGEV-i16pb	0.95 588	0.25 389	6.90 676	0.42 356	0.32 492	1.73 638	0.55 543	1.12 499	1.58 631	0.67 336	1.19 539	0.97 511	0.55 396	0.83 483	0.63 493	0.28 552	0.17 471	0.18 337	0.20 464	0.21 436	0.23 487

PAM_32	0.50 423	0.20 228	0.69 475	0.40 285	0.24 258	1.09 583	0.29 219	1.12 499	0.40 173	0.74 383	0.44 193	1.98 641	0.64 457	0.64 348	0.27 183	0.16 282	0.11 190	0.17 283	0.15 290	0.14 184	0.15 268

SQANet	0.87 579	0.76 625	0.76 506	1.16 655	0.99 654	1.10 584	0.51 521	1.12 499	0.85 425	0.93 506	1.05 484	1.03 530	0.76 533	1.07 560	0.70 509	0.79 651	0.25 568	1.04 658	0.36 610	1.56 662	0.70 645

GASNet	0.70 538	0.77 626	1.16 586	0.71 632	0.49 602	0.62 426	0.48 499	1.12 499	1.05 533	0.98 537	0.84 374	0.94 505	0.82 549	1.41 611	0.85 541	0.33 587	0.22 541	0.29 568	0.28 577	0.44 608	0.26 512

GANet-RSSM	0.49 410	0.22 301	0.42 239	0.39 242	0.26 329	0.58 402	0.41 447	1.12 499	0.82 412	0.73 376	1.02 468	0.88 483	0.75 524	0.67 380	0.48 421	0.22 474	0.16 438	0.18 337	0.19 440	0.18 370	0.18 379

FADNet_RVC	0.58 500	0.39 539	1.26 594	0.45 442	0.32 492	0.55 379	0.34 324	1.12 499	0.90 459	0.68 348	0.90 407	0.61 349	0.71 497	1.03 556	0.80 533	0.21 451	0.18 490	0.27 548	0.23 523	0.33 563	0.30 545

CVANet_RVC	0.59 504	0.35 515	0.54 385	0.49 507	0.33 505	0.70 475	0.67 580	1.12 499	0.97 503	0.88 477	1.05 484	1.01 526	0.72 508	0.94 523	0.55 462	0.30 570	0.20 522	0.28 559	0.26 563	0.32 558	0.23 487

NVstereo2D	0.62 521	0.32 498	0.82 521	0.50 518	0.44 579	0.88 537	0.48 499	1.12 499	1.17 575	0.67 336	0.90 407	0.90 491	0.69 487	1.02 554	0.69 508	0.33 587	0.16 438	0.29 568	0.20 464	0.43 605	0.46 620

ADCRef	0.84 571	0.46 572	1.60 629	0.52 547	0.45 585	1.08 582	0.52 527	1.13 507	1.03 527	1.22 600	1.43 589	0.87 480	0.93 581	0.91 514	3.35 665	0.19 413	0.16 438	0.23 491	0.23 523	0.23 483	0.22 462

SGM-Forest	0.65 527	0.33 506	0.43 257	0.44 427	0.30 450	1.01 568	0.54 540	1.13 507	1.09 554	1.11 586	1.21 542	1.10 558	0.76 533	0.99 545	0.71 512	0.32 579	0.33 619	0.33 590	0.30 584	0.30 546	0.28 533
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
G2L-Stereo_test	0.50 423	0.22 301	0.46 283	0.34 86	0.24 258	0.58 402	0.59 561	1.14 509	0.79 379	0.89 484	0.96 434	0.96 509	0.59 426	0.72 421	0.67 501	0.17 330	0.12 267	0.14 150	0.12 177	0.15 240	0.16 304

ADLNet	0.57 487	0.29 471	0.58 415	0.46 467	0.35 524	0.80 514	0.46 484	1.14 509	0.88 449	1.03 553	0.98 447	0.92 503	0.66 467	0.71 415	0.83 538	0.22 474	0.16 438	0.22 470	0.22 507	0.22 463	0.23 487

PA-Net	0.70 538	0.46 572	0.96 560	0.51 530	0.53 614	0.94 550	0.73 601	1.14 509	1.15 570	0.83 433	0.90 407	0.88 483	0.76 533	1.19 578	0.96 566	0.25 525	0.41 640	0.29 568	0.44 631	0.27 527	0.39 591
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PASM	0.96 590	0.71 622	2.05 642	0.72 633	0.72 642	0.84 531	0.92 628	1.14 509	1.34 608	1.25 606	1.22 544	1.34 598	1.07 602	1.31 602	1.11 594	0.53 640	0.57 658	0.59 642	0.67 655	0.56 637	0.57 640

DStereoO	1.07 603	0.77 626	0.87 544	0.67 620	0.49 602	0.91 543	1.30 656	1.15 513	1.41 614	1.24 604	1.33 568	1.06 544	2.39 666	1.32 604	1.11 594	2.03 676	0.38 630	0.77 650	0.31 593	1.55 661	0.43 609

HBP-ISP	0.61 515	0.47 579	0.45 271	0.46 467	0.33 505	0.79 508	0.29 219	1.15 513	1.05 533	0.85 452	1.18 538	0.67 394	0.71 497	0.92 516	0.57 470	0.37 609	0.38 630	0.47 625	0.41 625	0.39 595	0.32 558

GANet	0.74 548	0.38 534	0.63 441	0.54 570	0.35 524	1.01 568	0.95 632	1.15 513	0.95 491	1.09 579	2.00 630	1.14 570	0.92 579	1.29 594	0.75 521	0.25 525	0.27 585	0.27 548	0.23 523	0.32 558	0.24 499

w-ln-seven-2	0.83 569	0.46 572	2.93 652	0.54 570	0.39 550	0.93 547	0.63 573	1.16 516	1.18 579	1.25 606	1.32 566	1.09 556	1.05 600	1.23 585	1.07 590	0.21 451	0.20 522	0.23 491	0.22 507	0.26 517	0.24 499

coex_refinement	0.54 463	0.22 301	0.44 263	0.45 442	0.31 466	0.75 498	0.40 426	1.16 516	0.92 472	0.87 467	1.12 510	0.99 519	0.57 416	0.69 397	0.90 552	0.21 451	0.14 382	0.16 235	0.16 321	0.21 436	0.22 462

PSMNet-RUCA	0.78 559	0.78 629	1.23 591	1.01 648	0.91 645	0.68 472	0.53 532	1.16 516	1.06 537	0.79 415	1.10 504	0.82 466	0.72 508	0.94 523	0.70 509	0.55 644	0.27 585	0.76 649	0.46 632	0.70 642	0.49 626

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 529	0.30 486	1.20 588	0.42 356	0.31 466	1.00 563	0.58 558	1.16 516	1.07 545	1.01 546	1.25 548	1.08 550	0.75 524	1.18 577	1.03 580	0.20 435	0.12 267	0.16 235	0.13 221	0.22 463	0.22 462

SACVNet	0.61 515	0.36 524	0.67 459	0.57 588	0.37 535	0.65 450	0.47 492	1.16 516	0.80 388	1.04 558	1.06 491	1.02 528	0.81 548	0.99 545	0.57 470	0.28 552	0.21 532	0.25 520	0.24 538	0.30 546	0.39 591

STrans-v2	0.47 386	0.21 267	0.49 320	0.41 316	0.25 290	0.54 373	0.49 512	1.16 516	0.82 412	0.67 336	1.05 484	0.71 405	0.67 476	0.74 427	0.34 287	0.15 231	0.11 190	0.17 283	0.15 290	0.14 184	0.14 227

PSMNet-RSSM	0.50 423	0.24 358	0.41 224	0.43 400	0.26 329	0.51 352	0.40 426	1.16 516	0.79 379	0.75 387	1.07 495	0.87 480	0.69 487	0.66 370	0.52 443	0.24 512	0.16 438	0.23 491	0.26 563	0.20 423	0.20 424

FADNet-RVC	0.62 521	0.56 602	1.29 599	0.47 488	0.39 550	0.63 432	0.40 426	1.16 516	0.91 466	0.71 367	0.86 387	1.04 535	0.55 396	0.99 545	0.78 525	0.27 541	0.26 578	0.28 559	0.29 583	0.32 558	0.31 554

NCCL2	0.74 548	0.45 567	0.77 509	0.65 616	0.45 585	0.97 555	1.16 647	1.16 516	1.02 523	1.00 543	0.98 447	1.48 616	0.88 570	0.99 545	0.89 546	0.31 574	0.27 585	0.39 609	0.39 617	0.33 563	0.34 571

DDUNet	1.10 607	2.58 685	0.83 525	1.21 657	1.27 664	1.02 570	0.69 587	1.17 525	0.95 491	0.98 537	1.26 552	1.28 584	0.84 554	0.97 538	0.79 532	0.85 654	0.40 638	2.00 671	0.60 653	1.34 660	0.94 652

CBMV	0.68 532	0.37 526	0.50 332	0.43 400	0.26 329	1.00 563	0.71 590	1.17 525	1.16 572	1.24 604	1.29 561	1.06 544	0.86 562	0.98 540	0.75 521	0.29 563	0.30 599	0.34 592	0.30 584	0.26 517	0.27 522
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
test_sample6	0.51 437	0.27 442	0.55 389	0.38 211	0.23 212	0.64 442	0.39 412	1.18 527	0.88 449	0.84 439	1.06 491	0.66 387	0.61 439	0.75 435	0.52 443	0.23 501	0.17 471	0.22 470	0.22 507	0.24 496	0.23 487

NINENet	0.52 451	0.30 486	0.55 389	0.46 467	0.33 505	0.78 502	0.34 324	1.18 527	0.91 466	0.84 439	0.97 443	0.64 368	0.54 392	0.74 427	0.56 464	0.23 501	0.20 522	0.25 520	0.18 412	0.22 463	0.22 462

UDG	0.93 583	1.03 649	0.75 502	1.00 647	0.97 651	1.02 570	0.57 551	1.18 527	1.01 518	0.93 506	1.02 468	1.32 590	1.03 596	0.88 501	0.92 557	0.55 644	0.33 619	1.82 668	0.41 625	1.20 658	0.74 647

UCFNet_RVC	0.50 423	0.27 442	0.37 177	0.40 285	0.27 373	0.66 458	0.42 458	1.18 527	0.86 431	0.70 357	0.89 401	0.91 497	0.60 432	0.62 327	0.48 421	0.24 512	0.18 490	0.28 559	0.27 570	0.25 507	0.24 499

G2L-ROB	0.49 410	0.20 228	0.48 310	0.36 156	0.22 176	0.58 402	0.42 458	1.19 531	0.74 352	0.86 462	0.76 325	1.08 550	0.59 426	0.81 474	0.60 480	0.17 330	0.12 267	0.15 198	0.12 177	0.17 335	0.20 424

test_sample8	1.36 633	0.37 526	0.83 525	0.39 242	0.31 466	0.72 484	0.49 512	1.19 531	0.79 379	1.51 623	0.96 434	3.29 665	1.64 643	1.29 594	2.03 642	0.42 622	9.50 704	0.40 612	0.41 625	0.36 582	0.35 575

test_sample5	0.50 423	0.28 457	0.55 389	0.37 186	0.23 212	0.65 450	0.38 394	1.19 531	0.86 431	0.81 422	0.97 443	0.64 368	0.60 432	0.72 421	0.48 421	0.22 474	0.16 438	0.22 470	0.21 486	0.23 483	0.22 462

DualNet	0.51 437	0.28 457	0.55 389	0.37 186	0.23 212	0.65 450	0.38 394	1.19 531	0.86 431	0.84 439	1.06 491	0.64 368	0.60 432	0.72 421	0.48 421	0.22 474	0.16 438	0.22 470	0.21 486	0.23 483	0.22 462

CRFU-Net	0.59 504	0.29 471	0.62 437	0.47 488	0.31 466	1.20 604	0.51 521	1.19 531	0.59 281	1.05 563	1.00 459	1.06 544	0.87 565	0.83 483	0.77 524	0.22 474	0.19 513	0.18 337	0.16 321	0.19 405	0.20 424

GANetREF_RVC	0.82 564	0.77 626	0.95 559	0.68 624	0.43 573	1.15 595	1.06 640	1.19 531	1.20 584	1.03 553	1.02 468	1.10 558	0.89 573	1.20 581	0.78 525	0.49 635	0.39 635	0.58 641	0.39 617	0.69 640	0.49 626
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
ETE_ROB	0.73 543	0.52 584	0.93 553	0.57 588	0.37 535	0.80 514	0.86 625	1.19 531	0.95 491	1.20 595	1.22 544	1.39 608	0.86 562	1.07 560	0.88 544	0.27 541	0.21 532	0.31 579	0.27 570	0.34 571	0.35 575

ssnet_v2	0.61 515	0.29 471	0.69 475	0.45 442	0.30 450	0.93 547	0.62 568	1.20 538	1.03 527	0.97 534	0.81 362	0.98 514	0.67 476	0.84 488	0.97 571	0.26 530	0.23 551	0.23 491	0.24 538	0.20 423	0.21 443

CC-Net-ROB	0.84 571	1.01 648	0.93 553	0.60 599	0.45 585	1.25 606	0.71 590	1.20 538	1.05 533	0.84 439	1.24 547	0.90 491	0.78 539	1.14 570	0.70 509	0.48 634	0.34 623	1.71 666	0.38 615	0.78 645	0.40 596

WCMA_ROB	1.22 622	0.39 539	0.93 553	0.51 530	0.45 585	1.44 618	0.79 614	1.20 538	1.30 603	2.99 674	3.94 673	3.30 666	2.17 661	1.42 612	1.31 608	0.46 628	0.35 626	0.35 593	0.37 612	0.41 599	0.42 604

zh-mn7	1.21 621	0.75 624	5.81 673	0.52 547	0.39 550	1.18 602	0.63 573	1.21 541	1.79 644	1.81 641	2.33 638	1.16 572	1.01 593	2.20 653	2.00 640	0.25 525	0.22 541	0.22 470	0.22 507	0.25 507	0.30 545

test_sample3	0.49 410	0.27 442	0.55 389	0.36 156	0.23 212	0.70 475	0.37 376	1.21 541	0.87 438	0.79 415	0.84 374	0.66 387	0.53 385	0.70 405	0.50 434	0.21 451	0.16 438	0.20 411	0.19 440	0.21 436	0.21 443

coex-ft	6.50 687	1.57 668	87.99 719	0.49 507	0.38 542	1.41 616	1.21 650	1.21 541	7.96 687	12.14 695	2.78 655	2.74 655	3.83 678	1.30 600	3.19 664	0.24 512	0.23 551	0.27 548	0.24 538	0.48 616	0.40 596

RP	0.80 561	0.38 534	0.73 495	0.67 620	0.59 625	0.82 523	0.57 551	1.21 541	1.28 597	1.03 553	1.68 612	1.45 611	1.49 635	1.08 563	0.90 552	0.36 605	0.31 607	0.37 603	0.30 584	0.36 582	0.36 581

ADCPNet	1.11 610	0.53 587	3.26 660	0.55 578	0.44 579	1.47 620	0.83 620	1.21 541	1.17 575	1.26 609	1.42 587	1.67 630	1.12 608	1.48 619	3.86 672	0.30 570	0.29 594	0.30 578	0.32 597	0.37 588	0.37 587

CFNet	0.53 458	0.30 486	0.53 372	0.42 356	0.28 400	0.73 488	0.35 347	1.21 541	1.01 518	0.74 383	1.07 495	0.85 470	0.60 432	0.83 483	0.58 477	0.19 413	0.15 411	0.23 491	0.23 523	0.21 436	0.17 351

iResNetv2_ROB	0.55 472	0.29 471	0.86 539	0.39 242	0.25 290	0.67 467	0.37 376	1.21 541	1.02 523	1.02 550	1.10 504	0.89 488	0.79 540	0.74 427	0.43 383	0.19 413	0.13 343	0.15 198	0.11 139	0.19 405	0.16 304

XPNet_ROB	0.73 543	0.38 534	0.80 514	0.53 558	0.40 555	0.80 514	0.83 620	1.21 541	0.96 498	1.37 616	1.17 534	1.37 602	0.87 565	1.14 570	0.99 573	0.33 587	0.25 568	0.27 548	0.24 538	0.31 550	0.29 540

test_sample4	0.49 410	0.27 442	0.55 389	0.36 156	0.23 212	0.70 475	0.37 376	1.22 549	0.86 431	0.82 425	0.86 387	0.62 357	0.58 420	0.71 415	0.49 430	0.21 451	0.16 438	0.21 455	0.20 464	0.22 463	0.21 443

EAI-Stereo	0.36 248	0.21 267	0.46 283	0.40 285	0.22 176	0.33 201	0.36 361	1.22 549	0.32 101	0.52 263	0.75 322	0.35 180	0.28 169	0.65 358	0.30 241	0.14 152	0.11 190	0.14 150	0.14 258	0.14 184	0.13 181

FINET	0.75 552	0.45 567	1.38 610	0.48 495	0.46 594	0.98 560	1.00 637	1.22 549	1.69 640	0.91 501	1.25 548	0.74 429	0.74 521	1.09 564	0.82 537	0.37 609	0.31 607	0.27 548	0.24 538	0.35 576	0.34 571

DeepPruner_ROB	0.55 472	0.37 526	0.67 459	0.42 356	0.31 466	0.50 346	0.43 466	1.22 549	0.73 346	0.86 462	1.05 484	0.85 470	0.58 420	0.90 511	0.56 464	0.29 563	0.23 551	0.22 470	0.22 507	0.26 517	0.26 512

pmcnn	1.27 627	0.31 495	1.14 584	0.41 316	0.23 212	0.97 555	0.71 590	1.23 553	1.32 605	1.83 643	2.34 640	11.25 692	0.89 573	1.04 558	0.96 566	0.15 231	0.12 267	0.12 42	0.10 67	0.15 240	0.16 304

zh-sn7	1.20 620	0.86 637	4.54 668	0.58 594	0.43 573	1.10 584	0.92 628	1.24 554	1.34 608	1.45 621	2.00 630	1.26 581	1.62 640	2.13 650	2.79 660	0.26 530	0.26 578	0.26 539	0.27 570	0.35 576	0.33 567

mmx	0.59 504	0.28 457	0.68 466	0.39 242	0.26 329	0.56 387	0.40 426	1.24 554	1.06 537	0.76 393	0.98 447	0.71 405	0.55 396	1.25 587	1.46 616	0.21 451	0.16 438	0.25 520	0.21 486	0.24 496	0.22 462

xxx	0.59 504	0.28 457	0.68 466	0.39 242	0.26 329	0.56 387	0.40 426	1.24 554	1.06 537	0.76 393	0.98 447	0.71 405	0.55 396	1.25 587	1.46 616	0.21 451	0.16 438	0.25 520	0.21 486	0.24 496	0.22 462

Wz-Net-MNSev	0.81 563	0.42 559	1.64 632	0.51 530	0.41 561	1.46 619	0.95 632	1.24 554	1.26 595	1.31 613	1.25 548	1.17 573	0.83 551	1.21 584	1.06 587	0.22 474	0.19 513	0.24 507	0.23 523	0.29 538	0.26 512

FADNet	0.63 524	0.53 587	1.20 588	0.46 467	0.44 579	0.66 458	0.41 447	1.24 554	1.07 545	0.70 357	0.84 374	0.98 514	0.65 465	0.87 495	0.54 460	0.29 563	0.30 599	0.27 548	0.30 584	0.48 616	0.36 581

AdaStereo	0.52 451	0.34 511	0.53 372	0.49 507	0.25 290	0.71 480	0.36 361	1.24 554	0.91 466	0.77 399	0.98 447	0.75 434	0.50 377	0.71 415	0.51 438	0.27 541	0.13 343	0.28 559	0.18 412	0.23 483	0.18 379
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.
LALA_ROB	0.76 555	0.46 572	0.86 539	0.55 578	0.41 561	1.00 563	0.93 631	1.25 560	1.13 563	1.23 602	1.15 524	1.55 624	0.80 545	1.11 567	0.96 566	0.33 587	0.23 551	0.35 593	0.30 584	0.35 576	0.32 558

PSMNet_ROB	0.67 529	0.39 539	0.76 506	0.57 588	0.43 573	1.00 563	0.85 624	1.25 560	0.93 478	0.82 425	1.04 481	1.08 550	0.64 457	0.89 503	1.02 579	0.29 563	0.21 532	0.31 579	0.31 593	0.27 527	0.25 508

SMFormer	0.53 458	0.24 358	0.67 459	0.35 118	0.20 122	0.63 432	0.34 324	1.26 562	1.06 537	0.85 452	1.02 468	0.71 405	0.66 467	0.96 531	0.60 480	0.19 413	0.16 438	0.18 337	0.17 380	0.19 405	0.20 424

tta	0.53 458	0.24 358	0.67 459	0.35 118	0.20 122	0.63 432	0.34 324	1.26 562	1.06 537	0.85 452	1.02 468	0.71 405	0.66 467	0.96 531	0.60 480	0.19 413	0.16 438	0.18 337	0.17 380	0.15 240	0.16 304

qqq1	0.51 437	0.24 358	0.67 459	0.35 118	0.20 122	0.63 432	0.34 324	1.26 562	1.06 537	0.85 452	1.02 468	0.71 405	0.66 467	0.96 531	0.36 307	0.19 413	0.16 438	0.14 150	0.12 177	0.15 240	0.16 304

fff1	0.51 437	0.24 358	0.67 459	0.35 118	0.20 122	0.63 432	0.34 324	1.26 562	1.06 537	0.85 452	1.02 468	0.71 405	0.66 467	0.96 531	0.36 307	0.19 413	0.16 438	0.14 150	0.12 177	0.15 240	0.16 304

MSMD_ROB	1.25 625	0.51 582	0.64 446	0.60 599	0.50 607	1.66 633	0.67 580	1.26 562	1.26 595	2.64 665	3.82 670	3.06 661	3.20 676	1.45 616	0.91 555	0.46 628	0.41 640	0.49 633	0.51 647	0.47 615	0.45 616

RT-IGEV	0.55 472	0.20 228	0.70 479	0.42 356	0.25 290	0.89 540	0.63 573	1.27 567	0.80 388	0.92 502	1.00 459	1.23 580	0.67 476	0.68 389	0.33 275	0.19 413	0.14 382	0.17 283	0.14 258	0.16 303	0.22 462

Wz-Net-LNSev	0.75 552	0.54 594	1.59 626	0.51 530	0.41 561	1.16 597	0.79 614	1.27 567	1.13 563	1.04 558	1.14 521	1.11 560	0.94 584	0.93 520	1.00 574	0.24 512	0.22 541	0.21 455	0.19 440	0.26 517	0.27 522

EDNetEfficientorigin	9.96 690	1.17 655	175.17 720	0.49 507	0.37 535	1.13 592	0.74 603	1.27 567	2.70 666	3.16 677	2.49 645	2.28 647	2.15 660	1.88 640	2.27 651	0.21 451	0.19 513	0.25 520	0.20 464	0.54 630	0.53 637

GwcNet	0.73 543	0.39 539	1.37 609	0.53 558	0.43 573	1.10 584	0.52 527	1.27 567	1.19 581	1.05 563	1.41 582	1.06 544	0.86 562	0.98 540	1.01 575	0.26 530	0.24 560	0.24 507	0.23 523	0.23 483	0.28 533

AnyNet_C32	1.27 627	0.72 623	3.33 661	0.59 597	0.56 619	1.51 625	1.53 665	1.27 567	1.28 597	1.52 624	1.48 598	1.38 606	1.23 617	1.64 627	5.26 677	0.30 570	0.29 594	0.29 568	0.34 606	0.38 591	0.44 614

CSAN	0.88 580	0.52 584	0.93 553	0.61 604	0.42 570	1.19 603	1.11 642	1.27 567	1.48 624	1.37 616	1.44 590	1.37 602	1.30 621	1.46 618	1.01 575	0.39 615	0.31 607	0.36 598	0.37 612	0.35 576	0.36 581

z-mn7	1.07 603	0.56 602	2.36 647	0.54 570	0.37 535	1.74 640	0.71 590	1.28 573	2.32 657	1.00 543	2.56 648	1.43 609	1.01 593	2.34 659	1.74 629	0.23 501	0.20 522	0.21 455	0.20 464	0.27 527	0.27 522

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 601	0.61 611	1.82 637	0.69 627	0.51 609	2.62 656	1.69 672	1.28 573	1.44 619	1.39 619	1.56 605	1.34 598	0.91 577	1.68 630	0.95 564	0.38 614	0.39 635	0.46 624	0.61 654	0.41 599	0.43 609

DeepPrunerF	0.93 583	0.55 600	3.88 662	0.70 630	0.81 644	0.72 484	0.74 603	1.28 573	1.97 649	0.95 518	1.02 468	0.87 480	0.85 558	1.16 574	1.07 590	0.35 602	0.29 594	0.43 618	0.40 620	0.31 550	0.33 567

RYNet	0.76 555	0.37 526	0.74 499	0.54 570	0.67 636	1.35 612	0.68 583	1.28 573	1.21 587	1.10 583	0.90 407	1.31 588	0.94 584	1.01 551	1.30 607	0.22 474	0.16 438	0.27 548	0.23 523	0.43 605	0.45 616

NaN_ROB	0.73 543	0.46 572	0.89 549	0.52 547	0.34 517	0.98 560	1.11 642	1.28 573	1.20 584	1.27 610	0.96 434	1.08 550	0.79 540	1.34 606	0.78 525	0.24 512	0.30 599	0.23 491	0.24 538	0.23 483	0.26 512

AANet	1.18 617	1.03 649	3.09 656	0.46 467	0.40 555	1.00 563	0.56 548	1.29 578	2.47 662	2.36 659	2.42 644	2.21 645	1.62 640	1.20 581	1.55 624	0.33 587	0.25 568	0.28 559	0.25 551	0.37 588	0.37 587

CSP-Net	0.57 487	0.29 471	0.55 389	0.42 356	0.29 425	1.20 604	0.49 512	1.29 578	0.75 356	0.98 537	0.97 443	0.88 483	0.69 487	0.85 491	0.66 498	0.27 541	0.18 490	0.17 283	0.17 380	0.18 370	0.19 392

HSM	0.53 458	0.25 389	0.46 283	0.40 285	0.25 290	0.74 494	0.44 474	1.29 578	0.78 371	0.82 425	0.92 421	1.21 576	0.75 524	0.90 511	0.48 421	0.18 373	0.14 382	0.17 283	0.14 258	0.17 335	0.18 379

UGAM-zero	0.48 396	0.21 267	0.66 454	0.38 211	0.23 212	0.36 239	0.22 93	1.30 581	0.43 202	0.67 336	0.61 273	1.74 631	0.89 573	0.79 466	0.27 183	0.15 231	0.12 267	0.15 198	0.12 177	0.13 131	0.14 227

LMCR-Stereo	0.55 472	0.33 506	0.57 411	0.60 599	0.30 450	0.80 514	0.36 361	1.30 581	0.79 379	0.90 492	1.04 481	0.57 316	0.64 457	0.87 495	0.73 518	0.20 435	0.15 411	0.19 374	0.14 258	0.25 507	0.18 379

ITSA-stereo	0.54 463	0.29 471	0.55 389	0.41 316	0.23 212	0.59 412	0.35 347	1.31 583	1.25 590	0.82 425	0.80 354	0.72 420	0.58 420	0.89 503	0.72 515	0.22 474	0.18 490	0.23 491	0.22 507	0.22 463	0.29 540

GEStereo_RVC	0.56 482	0.30 486	0.70 479	0.51 530	0.31 466	0.70 475	0.54 540	1.31 583	0.93 478	0.85 452	0.86 387	0.84 468	0.63 449	0.92 516	0.67 501	0.24 512	0.16 438	0.19 374	0.17 380	0.21 436	0.23 487

test_xeample	1.06 601	0.23 334	0.51 342	0.37 186	0.22 176	0.71 480	0.39 412	1.31 583	0.92 472	0.87 467	1.08 502	0.70 402	0.64 457	0.75 435	11.43 690	0.19 413	0.16 438	0.18 337	0.17 380	0.18 370	0.19 392

S-Stereo	0.76 555	0.36 524	1.10 579	0.57 588	0.46 594	0.83 526	0.59 561	1.31 583	1.62 635	0.98 537	1.41 582	1.11 560	0.93 581	0.85 491	1.07 590	0.27 541	0.31 607	0.28 559	0.25 551	0.33 563	0.50 629

ADCMid	1.22 622	0.57 604	3.17 659	0.54 570	0.44 579	1.07 580	0.77 609	1.31 583	1.13 563	2.14 654	1.48 598	1.49 617	1.47 633	1.65 628	5.30 679	0.26 530	0.24 560	0.29 568	0.32 597	0.38 591	0.36 581

HSM-Net_RVC	0.55 472	0.23 334	0.37 177	0.38 211	0.22 176	0.86 534	0.40 426	1.31 583	0.93 478	0.92 502	1.15 524	1.26 581	0.71 497	0.75 435	0.53 454	0.17 330	0.14 382	0.16 235	0.15 290	0.17 335	0.17 351
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
1111x	0.64 526	0.23 334	0.61 432	0.39 242	0.21 150	0.68 472	0.46 484	1.32 589	1.03 527	0.76 393	1.02 468	0.95 506	0.72 508	1.13 568	2.15 648	0.18 373	0.18 490	0.18 337	0.19 440	0.20 423	0.19 392

ADCP+	1.18 617	0.37 526	3.09 656	0.50 518	0.52 612	1.48 621	0.61 566	1.32 589	1.07 545	1.21 596	1.16 529	1.08 550	1.11 606	1.63 626	7.17 683	0.20 435	0.16 438	0.24 507	0.22 507	0.29 538	0.22 462

DISCO	0.72 542	0.27 442	0.72 489	0.45 442	0.31 466	1.12 591	0.53 532	1.32 589	1.25 590	0.84 439	1.07 495	1.52 622	0.87 565	1.82 638	1.08 593	0.20 435	0.15 411	0.18 337	0.16 321	0.24 496	0.24 499

anonymity	0.98 594	0.89 639	1.06 575	0.93 646	1.04 659	0.97 555	0.82 618	1.33 592	0.93 478	1.08 575	0.98 447	1.02 528	0.95 586	1.02 554	0.93 559	0.96 657	0.96 681	0.90 655	0.91 668	0.92 649	0.95 654

pcwnet_v2	0.60 511	0.29 471	0.89 549	0.46 467	0.36 531	0.62 426	0.38 394	1.33 592	1.24 588	1.02 550	1.27 556	0.71 405	0.59 426	0.71 415	0.51 438	0.28 552	0.21 532	0.24 507	0.23 523	0.29 538	0.30 545

edge stereo	0.79 560	0.40 548	0.82 521	0.52 547	0.44 579	0.83 526	0.58 558	1.34 594	1.08 549	1.30 612	1.38 578	1.79 633	1.13 610	1.15 573	0.92 557	0.34 596	0.32 614	0.42 617	0.28 577	0.33 563	0.39 591

Consistency-Raft	1.01 598	0.82 631	1.27 597	0.85 642	0.97 651	0.81 520	0.83 620	1.35 595	1.61 634	1.06 572	1.66 611	1.11 560	0.93 581	0.93 520	1.11 594	0.65 648	0.75 667	0.79 651	0.91 668	1.09 657	0.79 649

DGSMNet	0.80 561	0.58 608	1.42 615	0.61 604	0.65 633	0.94 550	0.75 606	1.35 595	1.16 572	0.88 477	1.26 552	1.00 522	0.75 524	1.07 560	0.89 546	0.36 605	0.31 607	0.41 616	0.40 620	0.60 638	0.59 641

RGC	0.82 564	0.62 612	0.80 514	0.67 620	0.66 635	0.91 543	0.59 561	1.35 595	1.09 554	1.12 588	1.46 595	1.50 618	1.09 604	1.28 593	0.97 571	0.34 596	0.30 599	0.48 630	0.40 620	0.38 591	0.38 590

LSM	4.83 682	0.83 634	11.23 682	0.76 638	56.73 713	1.10 584	1.18 648	1.35 595	1.70 641	2.13 651	2.34 640	1.34 598	1.19 614	1.52 621	1.23 604	0.34 596	0.50 653	0.39 609	0.47 636	0.51 625	9.82 695

CoDeX	0.48 396	0.21 267	0.53 372	0.43 400	0.25 290	0.74 494	0.38 394	1.36 599	0.82 412	0.84 439	0.96 434	0.63 362	0.57 416	0.63 340	0.40 366	0.17 330	0.13 343	0.17 283	0.15 290	0.16 303	0.15 268

ADCL	1.10 607	0.42 559	1.57 625	0.51 530	0.41 561	1.71 637	0.92 628	1.36 599	1.45 620	1.33 614	1.56 605	1.22 579	1.26 620	1.45 616	5.27 678	0.22 474	0.19 513	0.25 520	0.25 551	0.29 538	0.29 540

Ntro	1.15 612	1.00 647	1.00 567	1.49 662	1.20 663	1.69 636	0.81 616	1.39 601	1.25 590	1.01 546	1.28 557	1.31 588	1.00 591	1.31 602	0.89 546	1.10 664	0.43 645	1.36 662	0.51 647	1.95 668	0.99 658

SFCPSM	0.48 396	0.22 301	0.59 423	0.41 316	0.27 373	0.85 532	0.36 361	1.39 601	0.79 379	0.81 422	0.85 383	0.54 301	0.50 377	0.60 297	0.39 343	0.18 373	0.14 382	0.18 337	0.20 464	0.17 335	0.16 304

FAT-Stereo	0.75 552	0.34 511	0.81 520	0.51 530	0.38 542	0.78 502	0.63 573	1.39 601	1.32 605	1.05 563	1.40 580	1.58 627	1.14 611	0.92 516	0.91 555	0.29 563	0.28 592	0.28 559	0.23 523	0.28 536	0.41 601

PWCDC_ROB	0.93 583	0.54 594	0.97 565	0.78 639	0.41 561	1.03 572	0.42 458	1.39 601	2.34 660	1.04 558	3.73 669	0.80 461	1.12 608	1.29 594	1.04 584	0.37 609	0.22 541	0.24 507	0.20 464	0.36 582	0.31 554

Wz-Net-SNSev	0.99 596	0.80 630	3.00 654	0.57 588	0.46 594	0.94 550	1.22 652	1.40 605	1.28 597	1.04 558	1.33 568	1.46 612	0.90 576	2.06 646	1.65 627	0.26 530	0.24 560	0.25 520	0.26 563	0.33 563	0.30 545

FCDSN-DC	1.43 638	0.57 604	0.69 475	0.74 635	0.59 625	1.42 617	0.65 579	1.40 605	1.41 614	3.31 678	4.42 680	4.57 673	3.01 674	1.70 632	1.19 602	0.46 628	0.42 642	0.48 630	0.47 636	0.51 625	0.51 633
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WZ-Net	1.29 629	0.64 614	5.42 672	0.64 614	0.52 612	1.37 613	1.29 655	1.41 607	1.77 643	1.56 627	1.69 614	1.74 631	1.41 628	2.50 663	2.16 649	0.28 552	0.21 532	0.23 491	0.25 551	0.39 595	0.41 601

222	1.25 625	0.23 334	0.53 372	0.38 211	0.23 212	0.78 502	0.37 376	1.41 607	0.93 478	0.97 534	1.13 517	0.74 429	0.71 497	0.74 427	14.86 693	0.20 435	0.16 438	0.17 283	0.16 321	0.18 370	0.20 424

xxxx	1.07 603	0.23 334	0.53 372	0.38 211	0.22 176	0.83 526	0.36 361	1.41 607	0.95 491	0.75 387	0.99 455	0.97 511	0.64 457	0.70 405	11.37 689	0.20 435	0.17 471	0.18 337	0.17 380	0.19 405	0.20 424

stereogan	0.83 569	0.33 506	0.89 549	0.61 604	0.51 609	1.80 642	0.50 518	1.41 607	1.39 613	1.05 563	1.47 597	1.56 626	1.04 598	1.32 604	0.87 543	0.29 563	0.29 594	0.29 568	0.25 551	0.39 595	0.40 596

XQC	0.97 592	0.70 619	1.54 623	0.70 630	0.55 618	1.48 621	0.81 616	1.41 607	1.57 629	1.21 596	1.12 510	1.33 595	1.04 598	1.55 622	2.00 640	0.39 615	0.25 568	0.37 603	0.32 597	0.55 632	0.49 626

DispFullNet	1.64 645	2.64 686	3.14 658	2.57 680	1.78 674	1.32 610	0.55 543	1.42 612	1.45 620	1.89 645	1.48 598	1.55 624	2.35 664	2.08 648	1.12 597	0.60 647	0.19 513	2.33 679	0.73 659	2.35 678	1.30 668

PWC_ROB	0.92 582	0.57 604	1.64 632	0.53 558	0.33 505	0.93 547	0.39 412	1.42 612	1.51 626	1.66 634	2.57 649	1.18 574	1.11 606	1.50 620	1.54 623	0.26 530	0.18 490	0.28 559	0.20 464	0.30 546	0.32 558

ccnet	0.84 571	0.59 610	0.86 539	0.56 582	0.60 628	1.11 589	0.72 596	1.44 614	0.97 503	1.15 591	1.44 590	1.28 584	0.95 586	1.01 551	1.33 610	0.49 635	0.43 645	0.50 635	0.47 636	0.52 628	0.48 625

RTSC	0.93 583	0.54 594	1.59 626	0.56 582	0.40 555	1.17 601	0.55 543	1.44 614	1.82 645	1.53 625	1.26 552	1.15 571	0.82 549	1.70 632	2.44 652	0.26 530	0.20 522	0.23 491	0.24 538	0.31 550	0.32 558

MFMNet_re	1.17 615	0.99 645	1.31 604	1.02 650	0.95 649	1.32 610	1.32 657	1.44 614	1.58 631	1.72 639	1.70 615	1.21 576	1.57 637	1.16 574	1.04 584	0.88 655	0.76 669	0.79 651	0.75 660	0.90 648	0.94 652

otaku	1.10 607	0.96 643	0.96 560	1.37 661	1.06 660	1.65 632	0.72 596	1.46 617	1.19 581	1.10 583	1.32 566	1.32 590	0.95 586	1.29 594	0.81 536	0.89 656	0.46 650	1.24 661	0.50 646	1.86 665	0.89 651

APVNet	0.73 543	0.39 539	1.01 568	0.58 594	0.45 585	1.16 597	0.68 583	1.47 618	0.87 438	0.84 439	1.15 524	1.04 535	0.84 554	1.14 570	1.18 600	0.27 541	0.28 592	0.32 585	0.31 593	0.29 538	0.32 558

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 451	0.23 334	1.38 610	0.40 285	0.53 614	0.29 134	0.30 241	1.49 619	0.45 213	0.69 352	1.15 524	0.98 514	0.32 235	0.70 405	0.29 223	0.15 231	0.11 190	0.17 283	0.20 464	0.22 463	0.27 522

NVStereoNet_ROB	1.31 631	0.96 643	1.33 606	0.90 645	0.92 646	1.15 595	1.05 639	1.49 619	1.62 635	1.63 630	2.51 646	2.31 648	1.62 640	2.16 652	1.42 613	0.81 653	0.73 663	0.79 651	1.02 672	0.73 643	0.97 656
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.15 612	0.45 567	1.40 613	0.50 518	0.32 492	1.54 627	1.21 650	1.49 619	3.35 674	1.61 628	2.41 643	2.32 650	1.80 650	1.57 623	1.27 606	0.28 552	0.25 568	0.26 539	0.24 538	0.36 582	0.32 558

SGM+DAISY	1.52 641	0.99 645	1.61 630	1.01 648	1.02 656	1.86 645	1.19 649	1.49 619	1.38 612	2.96 672	3.00 659	2.79 656	1.94 652	1.88 640	1.62 625	0.98 660	0.97 682	0.91 657	0.91 668	0.94 651	0.99 658

StereoDRNet	0.67 529	0.35 515	0.82 521	0.53 558	0.44 579	1.03 572	0.53 532	1.51 623	1.06 537	1.13 589	0.91 415	1.07 549	0.74 521	0.87 495	0.95 564	0.24 512	0.19 513	0.25 520	0.23 523	0.27 527	0.22 462

DStereoSA	2.42 664	0.66 617	2.95 653	0.89 643	1.12 662	1.75 641	6.75 691	1.53 624	1.63 637	1.28 611	8.81 692	0.99 519	10.14 687	1.68 630	3.37 666	0.44 626	0.34 623	0.64 644	0.68 657	1.21 659	1.60 677

AnyNet_C01	1.63 644	1.16 654	7.38 677	0.65 616	0.56 619	2.25 652	1.53 665	1.53 624	1.46 622	1.71 638	1.95 627	1.83 634	1.41 628	2.48 661	4.42 675	0.33 587	0.32 614	0.32 585	0.34 606	0.45 609	0.50 629

Syn2CoEx	0.74 548	0.55 600	1.17 587	0.66 618	0.45 585	0.89 540	0.56 548	1.54 626	1.15 570	0.95 518	1.35 573	1.03 530	1.03 596	0.96 531	0.89 546	0.31 574	0.27 585	0.29 568	0.24 538	0.23 483	0.27 522

AASNet	0.55 472	0.27 442	0.62 437	0.51 530	0.32 492	0.73 488	0.44 474	1.55 627	0.88 449	0.88 477	0.94 426	0.64 368	0.63 449	0.62 327	0.84 539	0.23 501	0.20 522	0.20 411	0.16 321	0.22 463	0.20 424

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 634	0.91 640	2.11 643	0.89 643	0.57 623	4.27 679	1.79 676	1.55 627	2.00 651	1.64 631	1.85 623	1.83 634	1.44 630	1.89 642	1.49 620	0.49 635	0.40 638	0.56 639	0.58 651	0.75 644	0.52 635

RTS	2.03 654	1.03 649	11.50 683	0.68 624	0.63 631	2.71 658	1.56 667	1.55 627	2.32 657	1.93 646	2.57 649	1.32 590	1.32 622	5.20 682	4.30 673	0.31 574	0.23 551	0.29 568	0.30 584	0.41 599	0.40 596

RTSA	2.03 654	1.03 649	11.50 683	0.68 624	0.63 631	2.71 658	1.56 667	1.55 627	2.32 657	1.93 646	2.57 649	1.32 590	1.32 622	5.20 682	4.30 673	0.31 574	0.23 551	0.29 568	0.30 584	0.41 599	0.40 596

DRN-Test	0.68 532	0.34 511	0.77 509	0.52 547	0.40 555	1.14 593	0.61 566	1.56 631	1.04 531	1.18 593	1.10 504	1.05 540	0.72 508	0.82 481	1.01 575	0.24 512	0.18 490	0.26 539	0.25 551	0.26 517	0.23 487

FBW_ROB	0.94 587	0.54 594	1.03 572	0.56 582	0.42 570	1.16 597	0.76 608	1.56 631	1.41 614	1.38 618	1.33 568	1.47 614	1.07 602	2.94 668	1.14 598	0.26 530	0.32 614	0.45 621	0.30 584	0.34 571	0.30 545

SPS-STEREO	1.29 629	0.94 642	1.10 579	1.05 652	1.03 657	1.48 621	0.91 626	1.57 633	1.24 588	2.13 651	1.90 625	1.94 639	1.46 631	1.77 635	1.64 626	0.97 658	0.94 680	0.90 655	0.89 667	0.96 653	0.97 656
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSAF-DinoV2	1.18 617	0.44 565	3.00 654	0.56 582	0.30 450	0.91 543	0.74 603	1.58 634	1.25 590	1.06 572	1.41 582	2.98 658	1.57 637	3.25 669	3.12 663	0.22 474	0.14 382	0.20 411	0.22 507	0.33 563	0.34 571

Wz-Net-TNSev	1.23 624	1.24 656	5.25 671	0.51 530	0.43 573	1.49 624	1.09 641	1.58 634	1.42 617	1.25 606	1.26 552	1.58 627	1.52 636	1.97 643	1.95 635	0.33 587	0.32 614	0.26 539	0.30 584	0.41 599	0.43 609

ACVNet-4b	1.43 638	1.34 660	1.28 598	1.95 672	1.60 667	1.93 646	0.77 609	1.59 636	1.64 638	1.05 563	1.60 609	2.10 644	0.92 579	1.79 637	0.84 539	1.76 674	0.35 626	2.03 674	0.67 655	2.16 674	1.18 663

iResNet_ROB	0.55 472	0.24 358	0.61 432	0.38 211	0.22 176	0.66 458	0.30 241	1.59 636	1.33 607	0.94 513	1.05 484	0.81 464	0.69 487	0.84 488	0.46 403	0.17 330	0.12 267	0.14 150	0.09 7	0.15 240	0.20 424

NCC-stereo	0.82 564	0.43 562	0.87 544	0.63 611	0.68 638	0.88 537	0.72 596	1.60 638	1.12 557	0.95 518	1.41 582	1.37 602	1.37 626	1.26 590	0.94 561	0.32 579	0.30 599	0.37 603	0.49 643	0.34 571	0.35 575

Abc-Net	0.82 564	0.43 562	0.87 544	0.63 611	0.68 638	0.88 537	0.72 596	1.60 638	1.12 557	0.95 518	1.41 582	1.37 602	1.37 626	1.26 590	0.94 561	0.32 579	0.30 599	0.37 603	0.49 643	0.34 571	0.35 575
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM_RVC	1.04 600	0.30 486	0.47 295	0.41 316	0.23 212	1.73 638	0.77 609	1.63 640	1.30 603	2.39 661	1.99 629	2.64 653	1.78 649	2.22 654	1.40 612	0.28 552	0.27 585	0.27 548	0.25 551	0.25 507	0.25 508
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SAMSARA	1.15 612	0.69 618	1.44 617	1.09 653	0.93 647	2.10 650	1.87 679	1.64 641	1.47 623	1.64 631	1.21 542	2.06 642	1.14 611	1.61 624	1.50 621	0.39 615	0.45 648	0.36 598	0.38 615	0.50 622	0.51 633

MultiAttention	3.62 673	0.25 389	0.65 451	0.56 582	0.34 517	23.66 697	2.61 686	1.65 642	1.14 569	0.82 425	1.83 621	1.13 568	0.42 331	35.16 710	0.72 515	0.18 373	0.12 267	0.23 491	0.23 523	0.35 576	0.33 567

AF-Net	0.85 576	0.41 554	0.87 544	0.66 618	0.54 617	0.96 554	0.52 527	1.66 643	1.37 610	1.03 553	2.04 633	1.46 612	1.36 624	1.19 578	1.05 586	0.34 596	0.24 560	0.39 609	0.28 577	0.31 550	0.26 512

RainbowNet	1.42 637	1.53 667	1.31 604	1.93 671	1.46 665	1.52 626	1.03 638	1.67 644	1.55 627	1.23 602	1.59 608	1.54 623	1.21 615	1.40 608	1.03 580	1.70 672	0.70 662	1.82 668	0.80 663	2.11 673	1.22 664

MDST_ROB	0.97 592	0.29 471	1.02 571	0.64 614	0.43 573	2.64 657	0.82 618	1.68 645	1.18 579	2.89 668	1.82 620	0.97 511	0.75 524	1.83 639	0.89 546	0.26 530	0.22 541	0.32 585	0.28 577	0.26 517	0.26 512

ADCS	1.60 643	0.70 619	4.02 664	0.61 604	0.53 614	1.31 609	1.11 642	1.71 646	1.86 648	1.97 649	1.68 612	1.51 620	1.46 631	2.07 647	9.20 686	0.34 596	0.32 614	0.33 590	0.36 610	0.45 609	0.46 620

w-ln-seven	1.02 599	0.52 584	2.86 651	0.55 578	0.51 609	1.37 613	0.75 606	1.72 647	1.84 646	1.54 626	1.52 602	1.27 583	0.95 586	1.30 600	2.07 644	0.24 512	0.22 541	0.25 520	0.25 551	0.31 550	0.28 533

Nwc_Net	0.82 564	0.40 548	0.86 539	0.62 608	0.56 619	1.04 574	0.57 551	1.72 647	1.08 549	0.93 506	1.88 624	1.44 610	1.24 618	1.19 578	0.94 561	0.31 574	0.25 568	0.36 598	0.39 617	0.31 550	0.31 554

PDISCO_ROB	0.96 590	0.51 582	1.13 582	1.03 651	1.00 655	1.81 643	0.77 609	1.72 647	1.60 633	1.09 579	1.19 539	1.34 598	0.80 545	1.62 625	1.01 575	0.58 646	0.22 541	0.45 621	0.40 620	0.50 622	0.41 601

iRaft-Stereo_20w	0.42 335	0.20 228	0.63 441	0.39 242	0.27 373	0.33 201	0.25 141	1.76 650	0.37 143	0.73 376	0.53 243	0.63 362	0.42 331	0.86 493	0.29 223	0.14 152	0.11 190	0.14 150	0.13 221	0.15 240	0.15 268

FC-DCNN	1.67 646	0.53 587	0.68 466	0.62 608	0.49 602	1.62 630	0.71 590	1.77 651	1.55 627	4.73 686	4.66 682	5.82 682	3.94 680	2.13 650	1.42 613	0.47 631	0.42 642	0.47 625	0.46 632	0.48 616	0.47 622

SHD	0.98 594	0.54 594	1.30 603	0.63 611	0.50 607	1.14 593	0.50 518	1.80 652	2.20 654	1.66 634	1.39 579	1.47 614	1.21 615	1.40 608	1.80 631	0.32 579	0.27 585	0.32 585	0.34 606	0.41 599	0.44 614

FC-DCNN v2	1.74 647	0.53 587	0.68 466	0.62 608	0.49 602	1.67 634	0.71 590	1.85 653	1.57 629	4.84 687	5.01 684	6.42 686	3.92 679	2.24 655	1.43 615	0.47 631	0.42 642	0.47 625	0.46 632	0.48 616	0.47 622

MFN_U_SF_RVC	1.14 611	0.63 613	2.33 645	0.69 627	0.46 594	2.04 648	0.70 588	1.90 654	1.37 610	1.62 629	1.56 605	1.94 639	1.36 624	1.73 634	1.90 634	0.41 620	0.38 630	0.45 621	0.48 640	0.45 609	0.47 622

DStereoFS	2.16 661	0.91 640	1.29 599	0.84 641	0.72 642	3.56 674	0.95 632	2.01 655	2.03 652	1.65 633	2.06 634	2.73 654	13.30 693	4.76 681	1.95 635	0.47 631	0.33 619	0.84 654	0.49 643	0.95 652	1.42 673

LE_ROB	4.86 683	0.27 442	9.43 679	0.45 442	0.24 258	1.61 629	0.96 635	2.05 656	17.75 703	16.36 705	4.84 683	5.17 679	19.48 705	2.05 645	15.49 694	0.17 330	0.15 411	0.16 235	0.16 321	0.20 423	0.19 392

MeshStereo	1.38 634	0.45 567	0.58 415	0.45 442	0.35 524	1.63 631	0.60 564	2.07 657	1.43 618	4.49 683	3.32 665	4.67 674	2.08 658	2.08 648	1.32 609	0.36 605	0.36 628	0.37 603	0.32 597	0.32 558	0.34 571
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
ACVNet_1	1.55 642	1.36 661	1.35 608	1.96 673	1.63 668	1.83 644	0.96 635	2.09 658	1.85 647	1.43 620	1.54 603	2.31 648	1.68 646	1.42 612	1.18 600	1.76 674	0.51 654	2.05 676	0.59 652	2.24 677	1.30 668

ELAS_RVC	1.76 649	0.64 614	1.20 588	0.74 635	0.59 625	2.18 651	2.53 685	2.10 659	2.85 669	3.46 679	3.41 668	3.12 662	4.11 681	2.69 666	2.53 657	0.54 643	0.47 651	0.51 637	0.48 640	0.55 632	0.55 638
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	1.34 632	0.70 619	1.42 615	0.78 639	0.65 633	1.68 635	0.91 626	2.12 660	3.01 670	2.25 656	2.35 642	1.90 637	1.99 656	1.98 644	2.14 647	0.40 619	0.38 630	0.49 633	0.37 612	0.51 625	0.67 644

PWCK	2.06 656	1.75 675	4.11 666	1.69 664	0.93 647	3.13 671	2.86 688	2.18 661	2.41 661	2.38 660	2.33 638	2.22 646	1.85 651	3.52 673	2.20 650	1.65 671	0.73 663	1.52 664	0.83 665	1.81 663	1.02 661

MADNet+	2.28 663	2.56 683	10.82 681	1.25 658	0.96 650	2.77 662	1.44 664	2.34 662	1.76 642	1.36 615	1.78 619	1.84 636	1.74 648	6.33 685	4.57 676	0.67 649	0.66 661	0.59 642	0.54 650	0.84 646	0.81 650

ACVNet_2	1.74 647	1.30 659	1.62 631	1.81 666	1.63 668	2.28 653	1.34 659	2.35 663	2.64 665	1.82 642	2.55 647	2.99 659	1.71 647	1.67 629	1.20 603	1.48 670	0.59 659	1.81 667	0.71 658	2.09 672	1.29 667

DPSNet	1.08 606	0.44 565	2.64 650	0.54 570	0.42 570	1.59 628	1.25 653	2.39 664	1.50 625	1.13 589	1.12 510	1.51 620	2.19 662	1.44 615	1.51 622	0.35 602	0.25 568	0.25 520	0.21 486	0.49 620	0.39 591

MonStereo1	2.06 656	1.51 665	1.56 624	1.85 669	1.70 673	2.84 664	0.78 613	2.52 665	3.49 675	2.33 658	4.36 679	3.41 669	2.72 669	2.32 656	1.83 632	1.32 669	0.55 655	1.66 665	0.88 666	1.94 667	1.70 679

ELAS	1.77 650	0.64 614	1.10 579	0.72 633	0.58 624	3.37 673	1.76 674	2.54 666	2.57 663	3.77 681	3.96 674	2.83 657	3.44 677	2.34 659	2.73 659	0.53 640	0.47 651	0.50 635	0.48 640	0.55 632	0.55 638
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	3.02 669	1.39 662	7.91 678	1.17 656	1.49 666	8.53 685	7.94 692	2.82 667	1.98 650	2.15 655	2.69 654	3.32 667	3.01 674	6.66 686	3.81 670	0.79 651	0.78 670	0.75 648	0.76 661	1.04 654	1.33 670

LVE	2.20 662	1.47 664	1.44 617	2.06 674	1.80 675	2.79 663	1.77 675	2.96 668	3.94 681	1.95 648	4.29 678	3.47 670	1.97 653	2.48 661	1.85 633	2.06 677	0.88 674	2.06 677	1.13 679	2.17 675	1.53 674

IMH-64-1	1.96 651	1.64 672	1.26 594	2.26 677	1.91 677	2.30 654	1.35 660	2.99 669	2.29 655	1.70 636	2.79 656	2.47 651	1.66 644	2.33 657	1.95 635	2.07 678	0.74 665	2.44 680	1.04 674	2.40 679	1.59 675

IMH-64	1.96 651	1.64 672	1.26 594	2.26 677	1.91 677	2.30 654	1.35 660	2.99 669	2.29 655	1.70 636	2.79 656	2.47 651	1.66 644	2.33 657	1.95 635	2.07 678	0.74 665	2.44 680	1.04 674	2.40 679	1.59 675

WAO-6	2.11 659	1.52 666	1.25 593	1.73 665	1.69 672	2.72 660	1.62 669	3.15 671	3.64 676	2.01 650	3.28 663	3.52 671	2.20 663	2.59 664	2.48 655	1.31 668	0.92 676	2.04 675	1.22 684	1.89 666	1.35 672

IMH	2.15 660	1.66 674	1.29 599	2.25 676	1.92 679	2.87 665	1.33 658	3.25 672	3.04 671	1.87 644	3.33 667	3.00 660	2.03 657	2.80 667	1.95 635	2.09 680	0.78 670	2.45 682	1.05 677	2.44 681	1.62 678

WAO-7	1.96 651	1.24 656	1.52 620	1.28 659	1.06 660	2.92 667	1.64 670	3.32 673	3.05 672	2.28 657	3.32 665	3.19 664	2.38 665	3.39 671	2.49 656	1.02 661	0.92 676	1.06 659	1.04 674	1.05 655	0.99 658

DPSimNet_ROB	5.19 684	2.71 687	18.56 690	2.59 681	2.49 684	4.25 678	10.93 694	3.33 674	3.93 680	5.02 688	4.52 681	5.74 680	10.18 688	5.44 684	8.79 685	2.40 684	2.47 691	2.48 683	2.54 692	2.56 683	2.87 689

notaker	2.87 666	2.31 682	2.01 641	3.03 686	2.60 688	2.94 668	1.82 677	3.43 675	3.06 673	2.89 668	4.21 677	6.15 685	2.71 668	3.42 672	2.90 661	2.67 688	1.18 684	3.00 691	1.67 689	3.13 688	2.26 685

KSHMR	2.64 665	1.96 678	1.86 639	2.69 684	2.44 683	2.88 666	2.04 680	3.46 676	6.31 685	2.51 664	3.27 662	3.39 668	1.97 653	2.59 664	2.08 646	2.48 685	1.41 686	2.80 689	1.51 688	2.98 687	2.09 683

Dean	2.07 658	1.39 662	1.69 636	2.17 675	1.83 676	2.75 661	1.28 654	3.49 677	3.80 679	2.13 651	3.30 664	3.18 663	1.98 655	1.78 636	1.72 628	1.73 673	0.79 673	1.99 670	0.91 668	2.17 675	1.34 671

UNDER WATER	3.63 674	2.12 680	4.11 666	3.17 687	2.51 685	3.77 677	2.45 684	3.53 678	13.66 694	2.98 673	2.92 658	5.75 681	4.13 682	3.85 677	3.75 669	2.84 689	1.11 683	2.71 687	1.41 686	3.26 690	2.50 687

UNDER WATER-64	3.72 675	2.07 679	4.57 669	3.30 689	2.52 686	5.61 683	2.63 687	3.67 679	12.27 690	3.09 675	2.66 653	5.99 684	4.74 684	3.93 678	3.57 667	2.54 686	1.24 685	2.65 685	1.48 687	3.21 689	2.62 688

light-stereo	4.16 676	1.10 653	14.81 687	10.11 695	7.60 692	3.03 669	0.68 583	3.75 680	2.81 668	5.31 689	5.96 689	9.76 691	1.47 633	7.39 690	1.47 619	1.22 665	1.45 688	0.66 645	0.78 662	1.84 664	2.07 682

ktn	3.02 669	2.27 681	1.85 638	2.89 685	2.54 687	3.72 675	2.14 682	3.79 681	5.33 683	2.82 667	5.09 685	5.95 683	2.54 667	3.34 670	2.58 658	2.65 687	1.44 687	2.78 688	2.03 691	2.61 684	2.10 684

MADNet++	4.18 677	2.72 688	4.00 663	3.80 691	3.44 691	4.72 680	4.05 690	4.01 682	3.74 677	4.52 684	5.14 686	4.20 672	4.89 685	7.04 688	6.39 680	3.79 691	3.70 695	3.27 693	2.70 694	3.68 692	3.74 692

SGM-ForestM	4.73 680	0.34 511	1.05 574	0.46 467	0.28 400	10.26 686	3.48 689	4.52 683	5.16 682	8.68 693	7.48 690	18.87 703	10.80 691	11.26 694	10.01 688	0.32 579	0.34 623	0.32 585	0.32 597	0.29 538	0.30 545

JetRed	5.38 685	6.17 690	12.68 686	2.38 679	2.85 689	12.60 691	11.17 695	4.60 684	3.74 677	3.87 682	3.85 671	4.83 675	4.13 682	6.81 687	12.18 691	2.18 681	2.95 693	2.19 678	1.98 690	3.49 691	3.01 690

WAO-8	3.00 667	1.60 669	1.52 620	1.82 667	1.65 670	5.57 681	1.35 660	4.65 685	12.37 691	2.89 668	4.04 675	4.89 677	2.78 670	3.73 675	2.44 652	1.29 666	0.93 678	2.00 671	1.16 681	2.02 670	1.23 665

Venus	3.00 667	1.60 669	1.52 620	1.82 667	1.65 670	5.57 681	1.35 660	4.65 685	12.37 691	2.89 668	4.04 675	4.89 677	2.78 670	3.73 675	2.44 652	1.29 666	0.93 678	2.00 671	1.16 681	2.02 670	1.23 665

TorneroNet-64	3.54 672	1.89 676	1.59 626	2.62 683	2.29 681	6.88 684	1.72 673	4.72 687	11.88 689	2.43 662	5.46 688	8.16 688	2.80 672	4.13 679	3.03 662	2.25 683	0.75 667	2.57 684	1.09 678	2.65 685	1.84 681

TorneroNet	4.49 679	1.92 677	1.65 634	2.60 682	2.29 681	14.95 694	1.86 678	4.86 688	19.56 707	3.10 676	7.52 691	7.00 687	2.90 673	4.48 680	3.66 668	2.24 682	0.78 670	2.68 686	1.14 680	2.79 686	1.80 680

HanzoNet	6.97 688	2.57 684	4.66 670	3.29 688	2.96 690	3.75 676	2.35 683	5.08 689	7.11 686	14.46 704	13.06 697	17.69 699	22.95 707	13.72 695	6.61 681	4.36 692	1.96 690	3.14 692	2.59 693	3.88 693	3.19 691

PML	40.49 717	30.31 704	12.46 685	7.19 692	14.30 693	91.44 720	212.44 723	7.73 690	23.24 709	74.44 722	185.05 723	49.81 719	25.78 709	21.34 702	12.84 692	8.71 699	2.93 692	8.43 701	3.24 696	13.77 703	4.45 693

MANE	4.73 680	0.54 594	0.77 509	0.69 627	0.60 628	10.35 687	1.67 671	8.68 691	12.66 693	6.90 692	9.43 693	11.59 693	10.59 690	8.26 691	8.41 684	0.51 638	0.45 648	0.48 630	1.02 672	0.50 622	0.50 629

DGTPSM_ROB	12.12 691	8.03 691	21.12 692	8.97 693	16.81 695	10.68 688	30.77 702	9.14 692	15.23 696	6.55 690	15.49 704	9.02 689	15.13 695	9.26 692	21.71 700	4.58 693	8.60 697	5.07 697	9.26 700	5.88 695	11.06 697

DPSMNet_ROB	12.13 692	8.03 691	21.13 693	9.02 694	16.82 696	10.68 688	30.78 703	9.15 693	15.24 697	6.56 691	15.50 705	9.02 689	15.13 695	9.28 693	21.71 700	4.59 694	8.60 697	5.08 698	9.26 700	5.89 696	11.06 697

tt	6.21 686	0.22 301	5.88 674	3.55 690	2.07 680	11.25 690	19.19 698	11.84 694	5.47 684	2.71 666	2.18 636	4.87 676	6.25 686	3.71 674	7.09 682	8.31 698	11.17 706	4.91 696	5.39 699	5.72 694	2.42 686

BEATNet-Init1	15.65 694	1.62 671	54.26 717	0.75 637	0.56 619	37.03 709	13.39 697	13.20 695	14.59 695	29.41 715	29.29 715	47.69 718	21.87 706	26.91 707	19.58 697	0.43 625	0.39 635	0.47 625	0.47 636	0.52 628	0.52 635

DLNR_Zeroshot_test	20.12 701	36.36 706	38.38 704	170.13 719	62.28 715	0.22 30	0.20 42	13.43 696	0.40 173	0.45 235	0.66 288	0.42 233	0.21 75	0.64 348	0.32 264	5.57 696	0.10 68	0.15 198	0.11 139	72.31 718	0.13 181

DLNR-FE	20.09 700	36.45 707	38.39 705	170.32 720	60.71 714	0.23 43	0.20 42	13.60 697	0.40 173	0.45 235	0.66 288	0.42 233	0.21 75	0.64 348	0.32 264	5.49 695	0.10 68	0.15 198	0.11 139	72.83 719	0.13 181

TCMNet-wrong-test	9.08 689	10.58 693	9.58 680	19.64 697	17.64 697	12.69 692	8.93 693	13.77 698	2.58 664	4.67 685	5.19 687	14.57 695	11.02 692	7.21 689	9.81 687	5.58 697	0.89 675	3.76 694	3.10 695	10.41 698	10.02 696

USTest	12.98 693	14.10 694	19.89 691	16.19 696	14.95 694	20.69 696	31.85 704	16.52 699	10.99 688	8.83 694	9.55 694	13.88 694	10.36 689	16.06 696	21.35 699	3.19 690	4.82 696	5.08 698	5.36 698	8.77 697	7.20 694

iinet-test	16.76 696	17.54 695	22.91 695	19.68 698	18.39 698	24.34 698	34.09 706	20.39 700	15.46 698	12.61 696	12.84 695	18.06 701	15.24 698	19.55 697	24.17 702	8.84 700	8.72 699	8.93 702	9.26 700	12.70 699	11.43 700

IINet	16.76 696	17.54 695	22.91 695	19.68 698	18.39 698	24.34 698	34.08 705	20.39 700	15.46 698	12.61 696	12.85 696	18.06 701	15.24 698	19.55 697	24.17 702	8.84 700	8.72 699	8.93 702	9.26 700	12.70 699	11.43 700

xxxxx1	36.77 711	19.69 700	24.00 698	62.46 714	66.77 716	27.30 704	39.89 710	20.40 702	18.80 704	14.18 701	13.11 698	17.29 696	17.30 702	21.62 703	27.81 707	13.61 705	18.98 715	111.36 720	133.25 720	28.84 711	38.64 713

tt_ll	36.77 711	19.69 700	24.00 698	62.46 714	66.77 716	27.30 704	39.89 710	20.40 702	18.80 704	14.18 701	13.11 698	17.29 696	17.30 702	21.62 703	27.81 707	13.61 705	18.98 715	111.36 720	133.25 720	28.84 711	38.64 713

ff	36.77 711	19.69 700	24.00 698	62.46 714	66.77 716	27.30 704	39.89 710	20.40 702	18.80 704	14.18 701	13.11 698	17.29 696	17.30 702	21.62 703	27.81 707	13.61 705	18.98 715	111.36 720	133.25 720	28.84 711	38.64 713

LRCNet_RVC	21.27 702	31.14 705	21.46 694	28.97 704	23.77 703	3.11 670	0.62 568	20.94 705	1.64 638	25.57 707	28.13 709	21.96 706	14.74 694	21.99 706	16.44 695	29.16 716	14.92 707	33.57 713	31.28 713	29.67 714	26.33 711

HaxPig	31.93 703	37.19 708	34.22 703	24.41 703	24.94 704	18.53 695	20.18 699	21.15 706	28.84 710	35.74 716	38.86 716	26.18 707	28.75 710	33.85 709	34.15 710	35.89 717	38.80 718	37.79 714	40.52 716	39.33 715	39.33 716

DPSM_ROB	17.80 698	18.60 698	24.24 701	20.89 701	19.49 700	25.83 701	36.10 708	21.62 707	16.41 701	13.46 699	14.26 702	19.11 704	16.15 700	20.74 700	25.59 705	9.37 702	9.23 702	9.47 704	9.81 704	13.47 701	12.09 702

DPSM	17.80 698	18.60 698	24.24 701	20.89 701	19.49 700	25.83 701	36.10 708	21.62 707	16.41 701	13.46 699	14.26 702	19.11 704	16.15 700	20.74 700	25.59 705	9.37 702	9.23 702	9.47 704	9.81 704	13.47 701	12.09 702

Anonymous_1	33.12 704	18.23 697	23.86 697	20.53 700	21.18 702	25.45 700	35.84 707	22.44 709	15.68 700	13.41 698	13.70 701	18.00 700	15.15 697	20.31 699	24.47 704	14.56 708	8.84 701	66.24 717	117.79 719	155.41 722	11.40 699

Selective-IGEV-i1pa	15.72 695	22.55 703	18.18 689	1.88 670	0.97 651	29.25 708	11.89 696	25.83 710	20.69 708	20.14 706	22.94 706	28.39 708	23.24 708	29.37 708	18.71 696	12.83 704	3.29 694	6.89 700	1.18 683	2.01 669	14.15 704

MEDIAN_ROB	37.35 714	40.72 717	40.37 707	32.26 705	31.80 705	27.29 703	25.02 700	29.47 711	33.43 718	41.99 720	41.60 718	33.48 709	34.37 718	39.66 712	36.94 711	43.49 719	43.96 720	44.07 716	43.35 718	41.32 717	42.43 718

AVERAGE_ROB	37.53 715	40.05 716	40.01 706	34.74 706	33.76 706	28.46 707	25.14 701	32.31 712	34.08 719	41.20 719	40.52 717	34.51 710	34.78 719	39.11 711	37.48 712	42.68 718	43.32 719	43.80 715	42.99 717	40.42 716	41.31 717

FlowAnything	35.84 709	37.49 714	48.69 714	42.17 707	39.26 709	51.95 710	72.95 719	43.35 713	33.23 717	26.92 711	28.67 711	38.55 716	32.78 716	41.53 713	51.47 715	18.71 709	18.59 713	19.17 712	19.88 712	27.07 704	24.26 706

CasAABBNet	35.77 707	37.38 709	48.59 713	42.20 708	39.23 707	51.95 710	72.92 716	43.36 714	33.03 716	26.93 712	28.31 710	38.43 714	32.32 713	41.58 714	51.50 716	18.71 709	18.58 710	19.11 707	19.75 707	27.11 706	24.33 707

RAFT-FEzeroshot	35.76 705	37.39 710	48.55 711	42.39 711	39.44 711	51.96 712	72.92 716	43.38 715	32.90 713	26.87 709	28.06 707	38.42 712	32.28 711	41.59 716	51.51 717	18.73 712	18.58 710	19.11 707	19.75 707	27.12 707	24.33 707

RAFT-FE	35.76 705	37.39 710	48.55 711	42.39 711	39.44 711	51.96 712	72.92 716	43.38 715	32.90 713	26.87 709	28.06 707	38.42 712	32.28 711	41.59 716	51.51 717	18.73 712	18.58 710	19.11 707	19.75 707	27.12 707	24.33 707

Hybrid-DGEV	35.79 708	37.44 713	48.86 716	42.22 709	39.24 708	52.03 715	72.89 715	43.41 717	32.74 711	26.76 708	28.72 712	38.35 711	32.61 714	41.58 714	51.39 713	18.72 711	18.56 709	19.14 710	19.80 711	27.10 705	24.25 705

Selective-RAFT-Error	35.87 710	37.42 712	48.73 715	42.24 710	39.28 710	52.00 714	72.87 714	43.41 717	32.95 715	26.97 713	28.72 712	38.71 717	33.15 717	41.59 716	51.42 714	18.77 714	18.60 714	19.14 710	19.78 710	27.19 709	24.42 710

LSM0	38.96 716	37.52 715	48.37 710	43.79 713	91.31 719	52.31 716	72.38 713	43.71 719	32.75 712	27.16 714	28.73 714	38.51 715	32.63 715	41.75 719	51.59 719	18.85 715	18.43 708	19.09 706	19.60 706	27.21 710	33.44 712

RSGM-EC	74.49 718	61.53 718	40.38 708	97.66 717	92.09 720	73.48 718	113.87 720	59.44 720	38.62 720	39.84 717	49.02 719	90.35 720	61.68 720	138.81 720	126.03 721	92.92 720	53.83 721	94.52 718	37.88 714	81.03 720	46.84 719

acva	74.49 718	61.53 718	40.38 708	97.66 717	92.09 720	73.48 718	113.87 720	59.44 720	38.62 720	39.84 717	49.02 719	90.35 720	61.68 720	138.81 720	126.03 721	92.92 720	53.83 721	94.52 718	37.88 714	81.03 720	46.84 719

test_example2	176.82 721	204.75 721	198.54 721	188.58 721	191.23 722	151.28 721	169.77 722	97.63 722	125.81 722	179.94 723	183.74 722	158.20 723	139.14 722	192.16 722	198.12 723	203.48 723	236.37 723	163.71 723	173.22 723	217.79 723	162.95 722

Selective-IGEV-i16pa	80.76 720	120.64 720	16.47 688	1.09 653	0.67 636	181.14 722	2.07 681	155.24 723	142.81 723	57.79 721	156.23 721	108.46 722	171.50 723	201.35 723	101.88 720	96.20 722	1.70 689	2.81 690	0.33 603	1.06 656	95.73 721

ccccc		430.66 722		506.24 722	500.20 723	349.93 723		384.19 724		330.97 724		370.48 724		498.75 724		557.84 724	430.47 724	334.14 724	290.91 724	547.74 724

Low-res two-view benchmark