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

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.14 7	0.28 44	0.34 88	0.17 27	0.24 53	0.17 3	0.27 6	0.13 1	0.18 11	0.14 2	0.23 59	0.15 8	0.32 52	0.20 23	0.12 54	0.09 18	0.13 97	0.09 7	0.10 4	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	0.13 102	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.09 1

PSi22a	0.17 1	0.14 7	0.23 2	0.28 3	0.15 4	0.17 11	0.18 13	0.28 14	0.15 3	0.15 2	0.13 1	0.22 50	0.17 19	0.23 1	0.19 5	0.13 102	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

MLG-Stereo_test2	0.18 4	0.14 7	0.26 24	0.31 35	0.17 27	0.24 53	0.17 3	0.27 6	0.15 3	0.18 11	0.19 17	0.22 50	0.14 2	0.32 52	0.19 5	0.13 102	0.09 18	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.10 6

MLG-Stereo	0.18 4	0.14 7	0.28 44	0.34 88	0.16 12	0.26 82	0.17 3	0.31 21	0.15 3	0.19 15	0.15 4	0.23 59	0.15 8	0.32 52	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 97	0.09 7	0.10 4	0.10 6

S2M2_XL	0.19 12	0.18 143	0.28 44	0.27 2	0.20 124	0.15 3	0.16 2	0.23 3	0.16 6	0.21 27	0.26 75	0.17 6	0.17 19	0.24 2	0.21 39	0.17 332	0.16 441	0.15 201	0.14 261	0.15 242	0.12 123
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.18 4	0.15 44	0.26 24	0.31 35	0.17 27	0.23 45	0.20 44	0.24 5	0.16 6	0.19 15	0.16 8	0.21 41	0.19 41	0.27 9	0.22 64	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.10 4	0.10 6

DepthFocus	0.20 17	0.13 2	0.31 77	0.29 8	0.24 261	0.18 13	0.20 44	0.27 6	0.18 8	0.24 56	0.25 61	0.15 1	0.18 27	0.27 9	0.19 5	0.15 233	0.12 269	0.17 286	0.17 383	0.13 133	0.10 6

WQFJA1++	0.24 77	0.16 69	0.30 67	0.31 35	0.21 152	0.34 216	0.17 3	0.39 61	0.18 8	0.26 77	0.30 115	0.29 126	0.28 172	0.41 135	0.23 93	0.16 284	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.31 553	0.12 123

PipStereo	0.18 4	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.15 4	0.14 2	0.19 26	0.28 14	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 30	0.11 59

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	0.31 145	0.20 63	0.26 5	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

LACA1	0.19 12	0.16 69	0.27 32	0.29 8	0.14 2	0.26 82	0.22 95	0.27 6	0.19 10	0.20 18	0.16 8	0.19 25	0.18 27	0.31 41	0.21 39	0.14 154	0.10 68	0.11 3	0.10 69	0.11 30	0.10 6

StereoAnything_RVC	0.22 47	0.85 639	0.41 226	0.28 3	0.16 12	0.23 45	0.18 13	0.23 3	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.21 77	0.32 52	0.19 5	0.16 284	0.09 18	0.12 44	0.09 7	0.16 305	0.10 6

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.14 7	0.29 56	0.31 35	0.21 152	0.19 19	0.19 26	0.30 17	0.20 14	0.16 3	0.15 4	0.19 25	0.17 19	0.35 88	0.20 23	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.10 6

LG-G_1	0.22 47	0.14 7	0.31 77	0.34 88	0.16 12	0.52 363	0.17 3	0.36 49	0.20 14	0.21 27	0.22 36	0.26 101	0.19 41	0.37 103	0.20 23	0.14 154	0.10 68	0.13 97	0.09 7	0.11 30	0.11 59

LG-G	0.22 47	0.14 7	0.31 77	0.34 88	0.16 12	0.52 363	0.17 3	0.36 49	0.20 14	0.21 27	0.22 36	0.26 101	0.19 41	0.37 103	0.20 23	0.14 154	0.10 68	0.13 97	0.09 7	0.11 30	0.11 59

LGtest1	0.20 17	0.15 44	0.30 67	0.35 120	0.17 27	0.26 82	0.17 3	0.33 26	0.21 17	0.21 27	0.16 8	0.23 59	0.21 77	0.33 66	0.20 23	0.15 233	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.11 59

dual_stereo	0.20 17	0.15 44	0.27 32	0.32 58	0.17 27	0.16 8	0.20 44	0.30 17	0.21 17	0.24 56	0.20 21	0.25 92	0.14 2	0.55 252	0.25 137	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.10 4	0.10 6

LACA3	0.21 38	0.18 143	0.27 32	0.29 8	0.15 4	0.32 187	0.25 144	0.30 17	0.22 19	0.24 56	0.21 29	0.21 41	0.22 91	0.45 173	0.19 5	0.13 102	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.09 1

BridgeDepth_RVC	0.20 17	0.14 7	0.26 24	0.26 1	0.15 4	0.34 216	0.17 3	0.41 87	0.22 19	0.21 27	0.21 29	0.20 34	0.25 118	0.33 66	0.25 137	0.13 102	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.12 85	0.10 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.19 12	0.14 7	0.30 67	0.31 35	0.20 124	0.20 22	0.18 13	0.33 26	0.22 19	0.19 15	0.15 4	0.20 34	0.18 27	0.34 80	0.20 23	0.13 102	0.09 18	0.13 97	0.09 7	0.11 30	0.09 1

MLG-Stereo_test3	0.20 17	0.14 7	0.28 44	0.33 78	0.17 27	0.38 260	0.18 13	0.32 22	0.22 19	0.25 66	0.16 8	0.25 92	0.17 19	0.32 52	0.21 39	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.11 59

LACA2	0.21 38	0.16 69	0.28 44	0.30 19	0.15 4	0.29 136	0.29 222	0.32 22	0.23 23	0.22 41	0.23 43	0.28 120	0.20 63	0.35 88	0.19 5	0.13 102	0.10 68	0.10 1	0.09 7	0.13 133	0.10 6

BLMT-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 2	0.33 78	0.20 124	0.16 8	0.22 95	0.21 1	0.23 23	0.14 1	0.18 15	0.16 3	0.14 2	0.26 5	0.22 64	0.10 9	0.09 18	0.14 153	0.13 224	0.10 4	0.11 59

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 2	0.22 1	0.33 78	0.23 215	0.16 8	0.19 26	0.21 1	0.23 23	0.24 56	0.18 15	0.17 6	0.11 1	0.36 98	0.21 39	0.11 31	0.09 18	0.15 201	0.14 261	0.10 4	0.10 6

BridgeDepth	0.21 38	0.15 44	0.27 32	0.35 120	0.14 2	0.38 260	0.26 168	0.30 17	0.23 23	0.18 11	0.19 17	0.28 120	0.30 217	0.32 52	0.22 64	0.11 31	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.11 30	0.11 59
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4w-stereo	0.22 47	0.19 187	0.33 98	0.31 35	0.18 49	0.29 136	0.20 44	0.33 26	0.23 23	0.33 151	0.24 54	0.21 41	0.28 172	0.42 146	0.23 93	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.11 30	0.10 6

AIO_rvc	0.24 77	0.17 97	0.37 179	0.35 120	0.20 124	0.26 82	0.33 309	0.45 118	0.23 23	0.26 77	0.25 61	0.33 163	0.15 8	0.55 252	0.24 114	0.12 54	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.11 59

TS12	0.25 99	0.15 44	0.31 77	0.38 213	0.17 27	0.32 187	0.25 144	0.45 118	0.24 29	0.32 144	0.51 229	0.25 92	0.27 151	0.41 135	0.31 258	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.13 133	0.12 123

CSFM-Stereo	0.20 17	0.14 7	0.24 6	0.31 35	0.17 27	0.29 136	0.20 44	0.40 79	0.24 29	0.23 47	0.21 29	0.26 101	0.21 77	0.32 52	0.21 39	0.13 102	0.12 269	0.12 44	0.09 7	0.10 4	0.10 6

Wavelet-MonSter	0.20 17	0.14 7	0.29 56	0.34 88	0.19 84	0.18 13	0.21 70	0.34 41	0.24 29	0.25 66	0.34 147	0.22 50	0.27 151	0.28 13	0.22 64	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

Monster-pub-mixall	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.31 35	0.17 27	0.20 22	0.17 3	0.43 101	0.24 29	0.23 47	0.21 29	0.17 6	0.16 17	0.46 183	0.19 5	0.13 102	0.10 68	0.11 3	0.08 1	0.10 4	0.12 123

AdaDepth	0.23 63	0.18 143	0.36 159	0.38 213	0.19 84	0.33 203	0.22 95	0.35 45	0.24 29	0.22 41	0.21 29	0.20 34	0.19 41	0.59 288	0.21 39	0.10 9	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.11 30	0.13 183

2.5w	0.22 47	0.18 143	0.34 115	0.32 58	0.18 49	0.31 168	0.27 182	0.33 26	0.24 29	0.29 118	0.35 153	0.18 17	0.19 41	0.41 135	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.12 85	0.10 6

IGEV++	0.25 99	0.17 97	0.35 135	0.40 288	0.23 215	0.24 53	0.23 115	0.56 203	0.24 29	0.29 118	0.36 160	0.30 141	0.22 91	0.33 66	0.29 226	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.10 69	0.13 133	0.14 229

GCAP-Stereo-DPT26K	0.23 63	0.16 69	0.41 226	0.34 88	0.18 49	0.23 45	0.25 144	0.46 130	0.25 36	0.27 92	0.27 84	0.22 50	0.30 217	0.33 66	0.21 39	0.11 31	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.11 59

Selective-IGEV-i32	0.25 99	0.18 143	0.37 179	0.37 188	0.20 124	0.27 103	0.25 144	0.59 220	0.25 36	0.27 92	0.26 75	0.34 170	0.18 27	0.62 330	0.23 93	0.12 54	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.11 59

asd	0.22 47	0.18 143	0.31 77	0.32 58	0.18 49	0.26 82	0.22 95	0.37 55	0.25 36	0.32 144	0.23 43	0.19 25	0.23 102	0.46 183	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.12 85	0.10 6

4.25_new	0.22 47	0.22 304	0.34 115	0.32 58	0.19 84	0.31 168	0.28 203	0.33 26	0.25 36	0.30 128	0.28 94	0.21 41	0.26 139	0.35 88	0.25 137	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

4.5w_new	0.22 47	0.22 304	0.34 115	0.32 58	0.19 84	0.31 168	0.28 203	0.33 26	0.25 36	0.30 128	0.28 94	0.21 41	0.26 139	0.35 88	0.25 137	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

4.25w-stereo	0.22 47	0.22 304	0.34 115	0.32 58	0.19 84	0.31 168	0.28 203	0.33 26	0.25 36	0.30 128	0.28 94	0.21 41	0.26 139	0.35 88	0.25 137	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

Selective-IGEV	0.25 99	0.18 143	0.37 179	0.37 188	0.20 124	0.27 103	0.25 144	0.59 220	0.25 36	0.27 92	0.26 75	0.34 170	0.18 27	0.62 330	0.23 93	0.12 54	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.11 59

mm2	0.19 12	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.19 84	0.15 3	0.19 26	0.33 26	0.26 43	0.16 3	0.20 21	0.29 126	0.19 41	0.31 41	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

mm1	0.19 12	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.19 84	0.15 3	0.19 26	0.27 6	0.26 43	0.16 3	0.20 21	0.29 126	0.19 41	0.31 41	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

aanet-new-70k	0.24 77	0.16 69	0.50 335	0.36 158	0.17 27	0.38 260	0.25 144	0.40 79	0.26 43	0.23 47	0.31 122	0.24 79	0.34 255	0.45 173	0.18 2	0.10 9	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.13 133	0.10 6

aanet-new-40k	0.24 77	0.17 97	0.52 366	0.35 120	0.18 49	0.37 253	0.21 70	0.39 61	0.26 43	0.25 66	0.28 94	0.26 101	0.34 255	0.25 4	0.21 39	0.11 31	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.10 6

aanet-new-32k	0.24 77	0.16 69	0.36 159	0.36 158	0.18 49	0.38 260	0.21 70	0.43 101	0.26 43	0.28 106	0.23 43	0.34 170	0.34 255	0.32 52	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.13 133	0.11 59

aanet-new-30k	0.24 77	0.16 69	0.36 159	0.36 158	0.18 49	0.38 260	0.21 70	0.43 101	0.26 43	0.28 106	0.23 43	0.34 170	0.34 255	0.32 52	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.13 133	0.11 59

Foundation-i1b	0.25 99	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.16 12	0.40 285	0.28 203	0.53 180	0.26 43	0.32 144	0.33 136	0.42 235	0.29 192	0.37 103	0.24 114	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.11 141	0.11 30	0.10 6

LiteMatch	0.25 99	0.18 143	0.25 7	0.38 213	0.20 124	0.28 119	0.27 182	0.33 26	0.26 43	0.21 27	0.20 21	0.28 120	0.43 337	0.30 28	0.47 417	0.17 332	0.10 68	0.15 201	0.13 224	0.15 242	0.15 270

GeoVLM	0.20 17	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.19 84	0.28 119	0.19 26	0.33 26	0.26 43	0.21 27	0.20 21	0.29 126	0.21 77	0.30 28	0.22 64	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.11 59

MonSter++	0.20 17	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.20 124	0.28 119	0.19 26	0.33 26	0.26 43	0.21 27	0.20 21	0.28 120	0.21 77	0.31 41	0.22 64	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

Zero-FE251	0.24 77	0.17 97	0.33 98	0.34 88	0.20 124	0.44 326	0.19 26	0.40 79	0.26 43	0.28 106	0.30 115	0.38 201	0.24 110	0.33 66	0.23 93	0.15 233	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.11 30	0.11 59

3.75w	0.23 63	0.17 97	0.33 98	0.32 58	0.19 84	0.42 310	0.24 123	0.36 49	0.26 43	0.33 151	0.28 94	0.17 6	0.25 118	0.38 113	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.11 30	0.10 6

AIO_test	0.24 77	0.17 97	0.33 98	0.35 120	0.21 152	0.31 168	0.38 397	0.45 118	0.26 43	0.26 77	0.28 94	0.32 154	0.21 77	0.40 128	0.26 162	0.13 102	0.10 68	0.13 97	0.11 141	0.13 133	0.11 59

fffft	0.26 121	0.18 143	0.39 202	0.37 188	0.23 215	0.29 136	0.35 350	0.46 130	0.26 43	0.37 180	0.23 43	0.27 114	0.22 91	0.55 252	0.28 209	0.12 54	0.09 18	0.16 238	0.13 224	0.13 133	0.13 183
1: 1. 1
qqai	0.20 17	0.15 44	0.30 67	0.32 58	0.19 84	0.22 32	0.18 13	0.32 22	0.27 57	0.18 11	0.20 21	0.28 120	0.18 27	0.34 80	0.21 39	0.13 102	0.11 192	0.12 44	0.09 7	0.09 1	0.11 59

MGA	0.20 17	0.14 7	0.29 56	0.30 19	0.20 124	0.29 136	0.18 13	0.36 49	0.27 57	0.20 18	0.22 36	0.19 25	0.15 8	0.31 41	0.21 39	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.12 123

HiDET	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.30 19	0.19 84	0.24 53	0.19 26	0.39 61	0.27 57	0.21 27	0.23 43	0.27 114	0.17 19	0.32 52	0.24 114	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.11 59

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 77	0.17 97	0.34 115	0.40 288	0.21 152	0.18 13	0.21 70	0.36 49	0.27 57	0.30 128	0.52 239	0.28 120	0.28 172	0.27 9	0.24 114	0.14 154	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.14 229

CAR	0.20 17	0.14 7	0.28 44	0.30 19	0.19 84	0.26 82	0.18 13	0.42 95	0.28 61	0.23 47	0.26 75	0.17 6	0.14 2	0.30 28	0.22 64	0.12 54	0.09 18	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.12 123

MSE-Stereo	0.20 17	0.14 7	0.28 44	0.30 19	0.19 84	0.26 82	0.18 13	0.42 95	0.28 61	0.20 18	0.26 75	0.17 6	0.14 2	0.31 41	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.12 123

PointNet	0.21 38	0.15 44	0.27 32	0.32 58	0.19 84	0.29 136	0.24 123	0.27 6	0.28 61	0.16 3	0.24 54	0.29 126	0.19 41	0.35 88	0.20 23	0.13 102	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.11 30	0.10 6

aanet-new-90k	0.24 77	0.17 97	0.60 431	0.35 120	0.18 49	0.33 203	0.27 182	0.40 79	0.28 61	0.20 18	0.25 61	0.21 41	0.35 270	0.48 206	0.18 2	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.14 186	0.09 1

aanet-new-28k	0.24 77	0.18 143	0.48 313	0.36 158	0.17 27	0.32 187	0.23 115	0.38 58	0.28 61	0.28 106	0.23 43	0.29 126	0.33 246	0.31 41	0.22 64	0.13 102	0.10 68	0.13 97	0.11 141	0.16 305	0.13 183

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.23 63	0.17 97	0.39 202	0.34 88	0.18 49	0.25 74	0.24 123	0.47 145	0.28 61	0.24 56	0.35 153	0.20 34	0.25 118	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.13 183

Foundation-i1a	0.25 99	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.40 285	0.29 222	0.53 180	0.28 61	0.36 174	0.36 160	0.43 247	0.30 217	0.36 98	0.23 93	0.13 102	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.11 59

RSM	0.26 121	0.19 187	0.35 135	0.37 188	0.21 152	0.27 103	0.33 309	0.55 195	0.28 61	0.26 77	0.25 61	0.38 201	0.20 63	0.59 288	0.23 93	0.12 54	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.14 186	0.11 59

MoCha-V2	0.26 121	0.16 69	0.30 67	0.41 319	0.18 49	0.27 103	0.26 168	0.57 208	0.28 61	0.37 180	0.27 84	0.33 163	0.34 255	0.56 262	0.23 93	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.13 133	0.13 183

DF	0.27 141	0.16 69	0.41 226	0.36 158	0.19 84	0.28 119	0.25 144	0.44 110	0.29 70	0.31 139	0.49 218	0.50 286	0.22 91	0.51 232	0.21 39	0.15 233	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.13 183

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.30 182	0.57 607	1.38 613	0.32 58	0.20 124	0.21 30	0.21 70	0.47 145	0.29 70	0.23 47	0.32 133	0.25 92	0.24 110	0.32 52	0.20 23	0.12 54	0.11 192	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.13 183

Foundation-i1c-attn	0.24 77	0.13 2	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.35 224	0.27 182	0.49 152	0.29 70	0.30 128	0.35 153	0.41 227	0.30 217	0.35 88	0.25 137	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.10 4	0.11 59

MatchStereo	0.20 17	0.14 7	0.25 7	0.28 3	0.15 4	0.17 11	0.20 44	0.35 45	0.29 70	0.21 27	0.36 160	0.18 17	0.17 19	0.33 66	0.25 137	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.11 59
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GSStereo	0.24 77	0.16 69	0.31 77	0.35 120	0.26 332	0.35 224	0.29 222	0.50 161	0.29 70	0.30 128	0.29 104	0.23 59	0.20 63	0.33 66	0.22 64	0.16 284	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.13 183

GS-Stereo							0.29 222	0.50 161	0.29 70	0.30 128	0.29 104	0.23 59	0.20 63	0.33 66	0.22 64	0.16 284	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.13 183

asda	0.22 47	0.19 187	0.31 77	0.32 58	0.18 49	0.24 53	0.23 115	0.38 58	0.29 70	0.28 106	0.24 54	0.18 17	0.23 102	0.41 135	0.22 64	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

4.5_new	0.21 38	0.20 231	0.31 77	0.31 35	0.18 49	0.24 53	0.26 168	0.34 41	0.29 70	0.33 151	0.29 104	0.19 25	0.19 41	0.30 28	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.12 44	0.11 141	0.14 186	0.10 6

4.5w-stereo	0.21 38	0.20 231	0.31 77	0.31 35	0.18 49	0.24 53	0.26 168	0.34 41	0.29 70	0.33 151	0.29 104	0.19 25	0.19 41	0.30 28	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.12 44	0.11 141	0.14 186	0.10 6

2.75w_new	0.22 47	0.18 143	0.30 67	0.29 8	0.18 49	0.23 45	0.33 309	0.37 55	0.29 70	0.36 174	0.27 84	0.18 17	0.25 118	0.37 103	0.24 114	0.11 31	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

111111	0.22 47	0.15 44	0.29 56	0.37 188	0.23 215	0.21 30	0.19 26	0.46 130	0.29 70	0.20 18	0.20 21	0.29 126	0.14 2	0.44 164	0.22 64	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.12 85	0.12 123

SGD-Stereo	0.22 47	0.16 69	0.28 44	0.32 58	0.16 12	0.28 119	0.20 44	0.39 61	0.29 70	0.25 66	0.29 104	0.21 41	0.27 151	0.38 113	0.27 186	0.16 284	0.09 18	0.13 97	0.11 141	0.13 133	0.11 59

AIO-Stereo	0.26 121	0.19 187	0.36 159	0.39 245	0.18 49	0.28 119	0.30 244	0.52 174	0.29 70	0.30 128	0.31 122	0.32 154	0.17 19	0.55 252	0.23 93	0.13 102	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.11 59

aanet-new-78k	0.25 99	0.17 97	0.69 478	0.36 158	0.17 27	0.26 82	0.28 203	0.39 61	0.30 83	0.22 41	0.29 104	0.23 59	0.36 284	0.43 154	0.17 1	0.10 9	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.10 6

aanet-new-36k	0.24 77	0.17 97	0.35 135	0.36 158	0.17 27	0.34 216	0.24 123	0.43 101	0.30 83	0.26 77	0.24 54	0.25 92	0.35 270	0.44 164	0.20 23	0.10 9	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.26 121	0.14 7	0.75 505	0.34 88	0.19 84	0.28 119	0.21 70	0.41 87	0.30 83	0.25 66	0.22 36	0.23 59	0.31 227	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.61 645

GEAStereo	0.24 77	0.16 69	0.31 77	0.35 120	0.26 332	0.35 224	0.29 222	0.46 130	0.30 83	0.27 92	0.29 104	0.24 79	0.20 63	0.33 66	0.22 64	0.18 375	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.13 183

gasm-f	0.25 99	0.17 97	0.30 67	0.35 120	0.26 332	0.25 74	0.36 364	0.46 130	0.30 83	0.27 92	0.35 153	0.24 79	0.30 217	0.37 103	0.24 114	0.18 375	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.15 242	0.13 183

3.5w_stereo	0.23 63	0.18 143	0.31 77	0.31 35	0.18 49	0.27 103	0.22 95	0.39 61	0.30 83	0.33 151	0.27 84	0.24 79	0.29 192	0.52 237	0.25 137	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.11 59

IGEV	0.21 38	0.13 2	0.25 7	0.31 35	0.20 124	0.22 32	0.19 26	0.42 95	0.30 83	0.22 41	0.34 147	0.20 34	0.15 8	0.32 52	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.10 4	0.10 6

IGEV-Stereo+	0.25 99	0.15 44	0.28 44	0.32 58	0.19 84	0.13 1	0.17 3	0.29 16	0.30 83	0.22 41	0.15 4	0.22 50	0.22 91	0.42 146	0.22 64	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.15 242	1.09 665

GCAPDPT-zeroshot4090	0.26 121	0.14 7	0.75 505	0.34 88	0.19 84	0.28 119	0.21 70	0.41 87	0.30 83	0.25 66	0.22 36	0.23 59	0.31 227	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.61 645

aanet-new-60k	0.25 99	0.17 97	0.60 431	0.37 188	0.17 27	0.38 260	0.24 123	0.39 61	0.31 92	0.24 56	0.25 61	0.26 101	0.31 227	0.45 173	0.18 2	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.13 133	0.11 59

aanet-32k-new	0.24 77	0.17 97	0.35 135	0.37 188	0.18 49	0.25 74	0.27 182	0.35 45	0.31 92	0.28 106	0.30 115	0.23 59	0.34 255	0.43 154	0.19 5	0.14 154	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.15 242	0.10 6

aanet-new-24k	0.24 77	0.17 97	0.33 98	0.36 158	0.18 49	0.39 276	0.24 123	0.39 61	0.31 92	0.30 128	0.28 94	0.26 101	0.31 227	0.31 41	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.11 59

aanet-new	0.27 141	0.20 231	0.38 190	0.39 245	0.26 332	0.50 349	0.25 144	0.44 110	0.31 92	0.28 106	0.27 84	0.24 79	0.37 294	0.46 183	0.22 64	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.10 69	0.15 242	0.13 183

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.33 217	0.43 565	2.39 651	0.34 88	0.19 84	0.20 22	0.21 70	0.45 118	0.31 92	0.22 41	0.26 75	0.21 41	0.25 118	0.30 28	0.20 23	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.12 123

DDF-Stereo	0.26 121	0.16 69	0.33 98	0.37 188	0.30 453	0.19 19	0.20 44	0.33 26	0.31 92	0.27 92	0.26 75	0.29 126	0.28 172	0.39 119	0.25 137	0.17 332	0.10 68	0.14 153	0.10 69	0.69 643	0.13 183

zero-FE	0.26 121	0.16 69	0.33 98	0.36 158	0.30 453	0.18 13	0.20 44	0.37 55	0.31 92	0.27 92	0.27 84	0.29 126	0.28 172	0.34 80	0.25 137	0.17 332	0.10 68	0.14 153	0.10 69	0.62 642	0.13 183

SCV	0.27 141	0.20 231	0.37 179	0.36 158	0.22 178	0.27 103	0.33 309	0.65 260	0.31 92	0.25 66	0.29 104	0.37 193	0.23 102	0.52 237	0.23 93	0.19 415	0.11 192	0.14 153	0.11 141	0.15 242	0.12 123

DEFOM-Stereo	0.23 63	0.16 69	0.29 56	0.34 88	0.20 124	0.59 415	0.20 44	0.32 22	0.31 92	0.23 47	0.19 17	0.18 17	0.18 27	0.42 146	0.22 64	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.12 123

tt45	0.28 160	0.18 143	0.36 159	0.36 158	0.24 261	0.37 253	0.28 203	0.50 161	0.31 92	0.41 223	0.27 84	0.38 201	0.25 118	0.61 307	0.26 162	0.13 102	0.11 192	0.16 238	0.13 224	0.12 85	0.15 270

XX-Stereo	0.38 287	0.18 143	0.52 366	0.58 597	0.38 545	0.39 276	0.20 44	0.62 239	0.31 92	0.47 249	1.29 564	0.72 423	0.25 118	0.59 288	0.28 209	0.16 284	0.11 192	0.17 286	0.16 324	0.14 186	0.11 59

Test_v1	0.20 17	0.14 7	0.23 2	0.29 8	0.18 49	0.24 53	0.21 70	0.41 87	0.32 103	0.21 27	0.22 36	0.17 6	0.18 27	0.35 88	0.20 23	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.10 4	0.10 6

GASTEREO	0.26 121	0.17 97	0.35 135	0.41 319	0.21 152	0.22 32	0.30 244	0.47 145	0.32 103	0.38 189	0.33 136	0.22 50	0.33 246	0.43 154	0.24 114	0.15 233	0.10 68	0.13 97	0.11 141	0.13 133	0.12 123

MSCF	0.25 99	0.17 97	0.36 159	0.41 319	0.21 152	0.20 22	0.31 272	0.47 145	0.32 103	0.37 180	0.33 136	0.23 59	0.34 255	0.37 103	0.23 93	0.15 233	0.10 68	0.13 97	0.11 141	0.13 133	0.13 183

2.25w	0.23 63	0.19 187	0.35 135	0.31 35	0.18 49	0.30 151	0.18 13	0.34 41	0.32 103	0.33 151	0.37 166	0.20 34	0.25 118	0.47 196	0.25 137	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.10 69	0.10 4	0.12 123

3.25w_new	0.24 77	0.17 97	0.34 115	0.31 35	0.18 49	0.43 315	0.20 44	0.39 61	0.32 103	0.39 201	0.29 104	0.23 59	0.27 151	0.43 154	0.23 93	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.11 59

3.25w	0.24 77	0.17 97	0.34 115	0.31 35	0.18 49	0.43 315	0.20 44	0.39 61	0.32 103	0.39 201	0.29 104	0.23 59	0.27 151	0.43 154	0.23 93	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.11 59

HART	0.30 182	0.17 97	0.33 98	0.41 319	0.21 152	0.32 187	0.26 168	0.67 278	0.32 103	0.33 151	0.66 291	0.41 227	0.22 91	0.58 279	0.25 137	0.12 54	0.11 192	0.15 201	0.11 141	0.15 242	0.12 123

EAI-Stereo	0.36 251	0.21 270	0.46 286	0.40 288	0.22 178	0.33 203	0.36 364	1.22 552	0.32 103	0.52 266	0.75 325	0.35 182	0.28 172	0.65 361	0.30 244	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.14 261	0.14 186	0.13 183

LiteMatch*	0.21 38	0.15 44	0.33 98	0.31 35	0.23 215	0.24 53	0.21 70	0.33 26	0.33 111	0.21 27	0.19 17	0.24 79	0.21 77	0.32 52	0.21 39	0.13 102	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.11 30	0.12 123

FlowAnything_test	0.30 182	0.20 231	0.41 226	0.48 498	0.26 332	0.46 337	0.25 144	0.45 118	0.33 111	0.30 128	0.26 75	0.35 182	0.26 139	0.41 135	0.39 346	0.21 454	0.15 414	0.22 473	0.26 566	0.17 337	0.17 353

qwe	0.23 63	0.18 143	0.30 67	0.31 35	0.18 49	0.29 136	0.22 95	0.39 61	0.33 111	0.37 180	0.30 115	0.20 34	0.22 91	0.45 173	0.22 64	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.12 85	0.10 6

xyz-stereo-finetune2	0.37 270	0.20 231	0.40 216	0.32 58	0.19 84	0.80 517	0.29 222	0.56 203	0.33 111	0.53 274	0.79 346	0.43 247	0.48 371	0.70 408	0.46 406	0.13 102	0.12 269	0.17 286	0.13 224	0.12 85	0.14 229

mms	0.27 141	0.21 270	0.36 159	0.38 213	0.25 293	0.31 168	0.32 291	0.43 101	0.33 111	0.29 118	0.34 147	0.34 170	0.20 63	0.48 206	0.26 162	0.13 102	0.11 192	0.16 238	0.13 224	0.15 242	0.13 183

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 485	3.08 692	2.41 652	0.32 58	0.18 49	0.29 136	0.20 44	0.39 61	0.33 111	0.29 118	0.25 61	0.18 17	0.18 27	0.32 52	0.22 64	1.08 666	0.09 18	0.17 286	0.16 324	0.15 242	0.96 658

UniTT-Stereo	0.27 141	0.18 143	0.40 216	0.40 288	0.28 403	0.30 151	0.28 203	0.40 79	0.33 111	0.30 128	0.46 203	0.27 114	0.25 118	0.48 206	0.35 299	0.17 332	0.13 346	0.14 153	0.12 179	0.14 186	0.13 183

monster-pro	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.31 35	0.16 12	0.22 32	0.21 70	0.39 61	0.34 118	0.20 18	0.25 61	0.17 6	0.15 8	0.40 128	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.29 172	0.25 392	1.23 594	0.35 120	0.21 152	0.28 119	0.21 70	0.46 130	0.34 118	0.25 66	0.31 122	0.32 154	0.27 151	0.34 80	0.21 39	0.12 54	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.10 4	0.12 123

MonStereo	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.31 35	0.16 12	0.22 32	0.21 70	0.39 61	0.34 118	0.20 18	0.25 61	0.18 17	0.15 8	0.40 128	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

Monster-pub-eth3d	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.31 35	0.16 12	0.22 32	0.21 70	0.39 61	0.34 118	0.20 18	0.25 61	0.17 6	0.15 8	0.40 128	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

monsters	0.22 47	0.14 7	0.28 44	0.32 58	0.19 84	0.24 53	0.19 26	0.46 130	0.34 118	0.37 180	0.30 115	0.16 3	0.20 63	0.45 173	0.20 23	0.12 54	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.11 59

GREAT-IGEV	0.23 63	0.15 44	0.33 98	0.30 19	0.23 215	0.20 22	0.26 168	0.35 45	0.34 118	0.21 27	0.31 122	0.22 50	0.21 77	0.50 221	0.22 64	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.13 133	0.12 123
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MonSter	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.31 35	0.16 12	0.22 32	0.21 70	0.39 61	0.34 118	0.20 18	0.25 61	0.18 17	0.15 8	0.39 119	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

Occ-G	0.27 141	0.15 44	0.32 91	0.35 120	0.21 152	0.28 119	0.32 291	0.44 110	0.34 118	0.29 118	0.43 191	0.49 282	0.25 118	0.50 221	0.30 244	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.13 183

RSM++	0.26 121	0.19 187	0.36 159	0.37 188	0.21 152	0.28 119	0.29 222	0.54 188	0.34 118	0.26 77	0.23 43	0.36 192	0.21 77	0.52 237	0.24 114	0.12 54	0.11 192	0.14 153	0.12 179	0.14 186	0.11 59

LoS_RVC	0.28 160	0.17 97	0.29 56	0.33 78	0.32 495	0.43 315	0.34 327	0.42 95	0.34 118	0.33 151	0.51 229	0.29 126	0.38 303	0.37 103	0.28 209	0.11 31	0.10 68	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.26 515

DNS	0.28 160	0.18 143	0.41 226	0.38 213	0.22 178	0.38 260	0.23 115	0.54 188	0.35 128	0.36 174	0.35 153	0.48 275	0.25 118	0.29 20	0.22 64	0.20 437	0.12 269	0.13 97	0.12 179	0.17 337	0.17 353

252Zero-FE	0.21 38	0.16 69	0.29 56	0.34 88	0.19 84	0.23 45	0.18 13	0.43 101	0.35 128	0.23 47	0.22 36	0.19 25	0.18 27	0.29 20	0.23 93	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.10 4	0.11 59

ff7	0.30 182	0.22 304	0.42 242	0.37 188	0.26 332	0.31 168	0.34 327	0.66 267	0.35 128	0.39 201	0.33 136	0.31 145	0.28 172	0.61 307	0.26 162	0.14 154	0.11 192	0.17 286	0.12 179	0.15 242	0.16 306

IGEVStereo-DCA	0.30 182	0.24 361	0.42 242	0.36 158	0.27 376	0.38 260	0.34 327	0.66 267	0.35 128	0.39 201	0.31 122	0.35 182	0.27 151	0.62 330	0.25 137	0.16 284	0.12 269	0.16 238	0.12 179	0.14 186	0.16 306

ffff	0.30 182	0.22 304	0.42 242	0.37 188	0.26 332	0.31 168	0.34 327	0.66 267	0.35 128	0.39 201	0.33 136	0.31 145	0.28 172	0.61 307	0.26 162	0.14 154	0.11 192	0.17 286	0.12 179	0.15 242	0.16 306

11t	0.30 182	0.22 304	0.42 242	0.37 188	0.26 332	0.31 168	0.34 327	0.66 267	0.35 128	0.39 201	0.33 136	0.31 145	0.28 172	0.61 307	0.26 162	0.14 154	0.11 192	0.17 286	0.12 179	0.15 242	0.16 306

ccc-4	0.30 182	0.22 304	0.42 242	0.37 188	0.26 332	0.31 168	0.34 327	0.66 267	0.35 128	0.39 201	0.33 136	0.31 145	0.28 172	0.61 307	0.26 162	0.14 154	0.11 192	0.17 286	0.12 179	0.15 242	0.16 306

aanet-new-10k	0.26 121	0.18 143	0.57 414	0.39 245	0.18 49	0.44 326	0.22 95	0.46 130	0.36 135	0.27 92	0.31 122	0.26 101	0.29 192	0.29 20	0.22 64	0.13 102	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.16 305	0.11 59

GCAP-Stereo-cres-4k	0.26 121	0.17 97	0.36 159	0.39 245	0.20 124	0.45 334	0.28 203	0.43 101	0.36 135	0.28 106	0.38 172	0.24 79	0.35 270	0.31 41	0.25 137	0.12 54	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.13 133	0.12 123

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 99	0.15 44	0.32 91	0.35 120	0.21 152	0.43 315	0.24 123	0.46 130	0.36 135	0.28 106	0.35 153	0.37 193	0.34 255	0.29 20	0.26 162	0.12 54	0.09 18	0.13 97	0.11 141	0.11 30	0.10 6

2w_stereo	0.23 63	0.19 187	0.33 98	0.33 78	0.17 27	0.28 119	0.37 379	0.40 79	0.36 135	0.33 151	0.33 136	0.17 6	0.21 77	0.30 28	0.23 93	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.12 85	0.11 59

HUF	0.25 99	0.17 97	0.38 190	0.33 78	0.19 84	0.25 74	0.39 415	0.53 180	0.36 135	0.26 77	0.23 43	0.33 163	0.27 151	0.36 98	0.25 137	0.14 154	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.12 123

IGEV-RUCA	0.26 121	0.16 69	0.36 159	0.40 288	0.27 376	0.32 187	0.20 44	0.39 61	0.36 135	0.27 92	0.31 122	0.25 92	0.21 77	0.50 221	0.24 114	0.20 437	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.17 337	0.16 306

SMoEStereo_RVC	0.27 141	0.20 231	0.37 179	0.36 158	0.23 215	0.36 241	0.31 272	0.43 101	0.36 135	0.38 189	0.30 115	0.32 154	0.24 110	0.56 262	0.24 114	0.12 54	0.10 68	0.16 238	0.12 179	0.12 85	0.12 123

IGEV-Stereo++	0.22 47	0.16 69	0.29 56	0.38 213	0.20 124	0.22 32	0.18 13	0.44 110	0.36 135	0.23 47	0.29 104	0.24 79	0.17 19	0.28 13	0.23 93	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.12 85	0.11 59

plain	0.32 209	0.21 270	0.59 426	0.40 288	0.29 428	0.27 103	0.30 244	0.46 130	0.36 135	0.32 144	0.66 291	0.31 145	0.33 246	0.68 392	0.32 267	0.18 375	0.13 346	0.20 414	0.15 293	0.18 373	0.13 183

anonymousdsp	0.30 182	0.22 304	0.41 226	0.38 213	0.26 332	0.31 168	0.35 350	0.68 284	0.36 135	0.40 217	0.33 136	0.32 154	0.28 172	0.62 330	0.26 162	0.14 154	0.10 68	0.17 286	0.12 179	0.15 242	0.16 306

IGEV-Stereo	0.30 182	0.22 304	0.41 226	0.38 213	0.26 332	0.30 151	0.35 350	0.68 284	0.36 135	0.40 217	0.33 136	0.32 154	0.28 172	0.62 330	0.26 162	0.14 154	0.10 68	0.17 286	0.12 179	0.15 242	0.16 306
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Select-FE	0.48 399	0.26 429	0.96 563	0.42 359	0.36 534	0.34 216	0.20 44	1.02 458	0.37 146	0.61 296	1.01 467	1.04 538	0.79 543	0.74 430	0.29 226	0.17 332	0.13 346	0.17 286	0.20 467	0.15 242	0.25 511

monsterstereo	0.23 63	0.15 44	0.28 44	0.35 120	0.19 84	0.22 32	0.20 44	0.38 58	0.37 146	0.34 164	0.40 180	0.19 25	0.19 41	0.46 183	0.22 64	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.13 133	0.09 1

MaDis-Stereo	0.27 141	0.19 187	0.39 202	0.37 188	0.26 332	0.28 119	0.28 203	0.45 118	0.37 146	0.27 92	0.27 84	0.40 220	0.27 151	0.40 128	0.30 244	0.16 284	0.14 385	0.16 238	0.13 224	0.15 242	0.12 123

EGLCR-Stereo	0.27 141	0.17 97	0.36 159	0.35 120	0.21 152	0.37 253	0.20 44	0.58 213	0.37 146	0.29 118	0.28 94	0.42 235	0.18 27	0.47 196	0.27 186	0.14 154	0.10 68	0.16 238	0.14 261	0.13 133	0.12 123

iRaft-Stereo_20w	0.42 338	0.20 231	0.63 444	0.39 245	0.27 376	0.33 203	0.25 144	1.76 653	0.37 146	0.73 379	0.53 246	0.63 365	0.42 334	0.86 496	0.29 226	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.13 224	0.15 242	0.15 270

aanet-new-34k	0.24 77	0.17 97	0.44 266	0.35 120	0.16 12	0.25 74	0.25 144	0.46 130	0.38 151	0.26 77	0.27 84	0.24 79	0.34 255	0.29 20	0.21 39	0.11 31	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.10 6

aanet-new-16k	0.23 63	0.17 97	0.38 190	0.37 188	0.17 27	0.26 82	0.18 13	0.44 110	0.38 151	0.28 106	0.24 54	0.25 92	0.26 139	0.31 41	0.22 64	0.12 54	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.11 59

aanet-new-12k	0.25 99	0.19 187	0.49 323	0.41 319	0.18 49	0.32 187	0.22 95	0.45 118	0.38 151	0.28 106	0.23 43	0.23 59	0.36 284	0.30 28	0.24 114	0.12 54	0.09 18	0.14 153	0.11 141	0.16 305	0.12 123

VIP-Stereo	0.25 99	0.18 143	0.33 98	0.32 58	0.21 152	0.63 435	0.19 26	0.33 26	0.38 151	0.24 56	0.31 122	0.27 114	0.19 41	0.49 216	0.23 93	0.13 102	0.10 68	0.13 97	0.09 7	0.12 85	0.10 6

FE-Mocha	0.33 217	0.20 231	0.55 392	0.39 245	0.27 376	0.31 168	0.20 44	0.77 365	0.38 151	0.67 339	0.56 262	0.57 319	0.26 139	0.38 113	0.23 93	0.15 233	0.10 68	0.17 286	0.16 324	0.13 133	0.13 183

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 99	0.32 501	0.25 7	0.52 550	0.20 124	0.29 136	0.22 95	0.44 110	0.38 151	0.27 92	0.25 61	0.24 79	0.29 192	0.46 183	0.23 93	0.14 154	0.09 18	0.12 44	0.09 7	0.14 186	0.11 59

MyStereo07	0.33 217	0.23 337	0.37 179	0.43 403	0.29 428	0.40 285	0.48 502	0.78 369	0.38 151	0.38 189	0.34 147	0.32 154	0.30 217	0.63 343	0.28 209	0.14 154	0.13 346	0.19 377	0.17 383	0.18 373	0.17 353

test_xeample3	0.31 199	0.23 337	0.56 405	0.36 158	0.26 332	0.35 224	0.32 291	0.60 225	0.38 151	0.44 237	0.32 133	0.33 163	0.28 172	0.66 373	0.27 186	0.14 154	0.12 269	0.16 238	0.12 179	0.14 186	0.14 229

R-Stereo Train	0.40 316	0.19 187	0.47 298	0.43 403	0.27 376	0.41 299	0.31 272	0.74 346	0.38 151	0.90 495	1.28 560	0.58 335	0.35 270	0.43 154	0.35 299	0.15 233	0.13 346	0.14 153	0.12 179	0.14 186	0.14 229

RAFT-Stereo	0.40 316	0.19 187	0.47 298	0.43 403	0.27 376	0.41 299	0.31 272	0.74 346	0.38 151	0.90 495	1.28 560	0.58 335	0.35 270	0.43 154	0.35 299	0.15 233	0.13 346	0.14 153	0.12 179	0.14 186	0.14 229
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 63	0.15 44	0.30 67	0.36 158	0.19 84	0.25 74	0.25 144	0.45 118	0.39 161	0.26 77	0.43 191	0.23 59	0.27 151	0.26 5	0.22 64	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.11 59

water-stereo	0.29 172	0.15 44	0.32 91	0.36 158	0.20 124	0.36 241	0.24 123	0.65 260	0.39 161	0.41 223	0.61 276	0.44 254	0.39 319	0.29 20	0.28 209	0.14 154	0.13 346	0.14 153	0.12 179	0.12 85	0.12 123

3w_stereo	0.25 99	0.20 231	0.40 216	0.33 78	0.17 27	0.32 187	0.41 450	0.42 95	0.39 161	0.33 151	0.28 94	0.16 3	0.29 192	0.35 88	0.22 64	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.12 85	0.12 123

LG-Stereo	0.25 99	0.18 143	0.43 260	0.40 288	0.20 124	0.22 32	0.26 168	0.33 26	0.39 161	0.27 92	0.45 198	0.22 50	0.16 17	0.38 113	0.28 209	0.11 31	0.12 269	0.17 286	0.15 293	0.13 133	0.10 6

ours_stereo	0.27 141	0.22 304	0.35 135	0.38 213	0.24 261	0.30 151	0.32 291	0.46 130	0.39 161	0.27 92	0.34 147	0.35 182	0.23 102	0.49 216	0.27 186	0.13 102	0.11 192	0.16 238	0.12 179	0.14 186	0.12 123

PAM	0.50 426	0.21 270	0.75 505	0.41 319	0.26 332	1.11 592	0.37 379	1.10 495	0.39 161	0.75 390	0.46 203	1.92 641	0.61 442	0.62 330	0.28 209	0.16 284	0.10 68	0.16 238	0.14 261	0.14 186	0.15 270

U	3.17 674	0.17 97	0.35 135	0.41 319	0.71 643	57.93 720	0.20 44	0.43 101	0.39 161	0.26 77	0.23 43	0.23 59	0.22 91	0.26 5	0.22 64	0.16 284	0.10 68	0.74 650	0.13 224	0.13 133	0.11 59

AEACV	0.28 160	0.18 143	0.34 115	0.36 158	0.45 588	0.27 103	0.27 182	0.41 87	0.39 161	0.31 139	0.46 203	0.31 145	0.36 284	0.38 113	0.25 137	0.14 154	0.11 192	0.15 201	0.13 224	0.13 133	0.13 183

Patchmatch Stereo++	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.21 70	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.61 307	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306
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	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.31 272	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.59 288	0.38 336	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

ROB_FTStereo_v2	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.31 272	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.60 300	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

ROB_FTStereo	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.20 44	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.60 300	0.38 336	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

iGMRVC	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.29 222	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.61 307	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

iRAFT	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.21 70	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.61 307	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

RAFT-IKP	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.27 182	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.61 307	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

Foundation-i1	0.27 141	0.14 7	0.26 24	0.34 88	0.22 178	0.38 260	0.26 168	0.64 257	0.40 176	0.38 189	0.38 172	0.46 266	0.29 192	0.35 88	0.27 186	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.11 141	0.11 30	0.11 59

DLNR-FE	20.09 703	36.45 710	38.39 708	170.32 723	60.71 717	0.23 45	0.20 44	13.60 700	0.40 176	0.45 238	0.66 291	0.42 235	0.21 77	0.64 351	0.32 267	5.49 698	0.10 68	0.15 201	0.11 141	72.83 722	0.13 183

IGEV-FE	0.36 251	0.19 187	0.71 485	0.41 319	0.29 428	0.30 151	0.25 144	0.86 398	0.40 176	0.64 318	0.57 264	0.56 313	0.25 118	0.56 262	0.29 226	0.15 233	0.11 192	0.16 238	0.14 261	0.14 186	0.14 229

Replicate-Monster	0.27 141	0.16 69	1.15 588	0.30 19	0.17 27	0.38 260	0.19 26	0.44 110	0.40 176	0.24 56	0.21 29	0.23 59	0.22 91	0.47 196	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.12 44	0.09 7	0.09 1	0.18 382

PAM_32	0.50 426	0.20 231	0.69 478	0.40 288	0.24 261	1.09 586	0.29 222	1.12 502	0.40 176	0.74 386	0.44 196	1.98 644	0.64 460	0.64 351	0.27 186	0.16 284	0.11 192	0.17 286	0.15 293	0.14 186	0.15 270

IGEV_Zeroshot_test	0.36 251	0.19 187	0.71 485	0.41 319	0.29 428	0.30 151	0.25 144	0.86 398	0.40 176	0.64 318	0.57 264	0.56 313	0.25 118	0.56 262	0.29 226	0.15 233	0.11 192	0.16 238	0.14 261	0.14 186	0.14 229

DLNR_Zeroshot_test	20.12 704	36.36 709	38.38 707	170.13 722	62.28 718	0.22 32	0.20 44	13.43 699	0.40 176	0.45 238	0.66 291	0.42 235	0.21 77	0.64 351	0.32 267	5.57 699	0.10 68	0.15 201	0.11 141	72.31 721	0.13 183

MC-Stereo	0.29 172	0.18 143	0.35 135	0.40 288	0.21 152	0.26 82	0.26 168	0.53 180	0.40 176	0.38 189	0.61 276	0.41 227	0.31 227	0.57 274	0.27 186	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.12 179	0.12 85	0.12 123

HUI-Stereo	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.22 95	0.63 247	0.40 176	0.64 318	0.73 311	0.58 335	0.38 303	0.53 243	0.38 336	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

DeepStereo_RVC	0.37 270	0.22 304	0.51 345	0.41 319	0.24 261	0.26 82	0.22 95	0.64 257	0.40 176	0.69 355	0.67 298	0.57 319	0.50 380	0.58 279	0.42 383	0.17 332	0.12 269	0.18 340	0.16 324	0.19 408	0.19 395

SCV_C0	0.28 160	0.20 231	0.40 216	0.36 158	0.25 293	0.23 45	0.28 203	0.60 225	0.41 186	0.31 139	0.36 160	0.37 193	0.20 63	0.61 307	0.23 93	0.13 102	0.11 192	0.13 97	0.11 141	0.16 305	0.13 183

GIP-stereo	0.25 99	0.19 187	0.32 91	0.38 213	0.25 293	0.26 82	0.20 44	0.50 161	0.41 186	0.25 66	0.39 176	0.35 182	0.20 63	0.33 66	0.22 64	0.16 284	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.12 123

Pointernet	0.27 141	0.15 44	0.35 135	0.36 158	0.23 215	0.35 224	0.21 70	0.74 346	0.41 186	0.39 201	0.37 166	0.34 170	0.25 118	0.37 103	0.27 186	0.15 233	0.11 192	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.11 59

HH	0.37 270	0.22 304	0.49 323	0.41 319	0.26 332	0.36 241	0.30 244	0.87 401	0.41 186	0.45 238	0.59 269	0.78 453	0.43 337	0.77 457	0.26 162	0.15 233	0.11 192	0.15 201	0.14 261	0.14 186	0.14 229

HanStereo	0.37 270	0.22 304	0.49 323	0.41 319	0.26 332	0.36 241	0.30 244	0.87 401	0.41 186	0.45 238	0.59 269	0.78 453	0.43 337	0.77 457	0.26 162	0.15 233	0.11 192	0.15 201	0.14 261	0.14 186	0.14 229

ProNet	0.30 182	0.22 304	0.41 226	0.36 158	0.25 293	0.33 203	0.42 461	0.62 239	0.41 186	0.33 151	0.31 122	0.32 154	0.28 172	0.60 300	0.28 209	0.13 102	0.11 192	0.16 238	0.13 224	0.13 133	0.14 229

CroCo-Stereo Lap2	0.29 172	0.25 392	0.44 266	0.50 521	0.30 453	0.19 19	0.31 272	0.52 174	0.41 186	0.25 66	0.28 94	0.46 266	0.31 227	0.39 119	0.30 244	0.15 233	0.15 414	0.16 238	0.13 224	0.17 337	0.16 306

aanet-new-22k	0.24 77	0.16 69	0.36 159	0.36 158	0.18 49	0.30 151	0.19 26	0.48 150	0.42 193	0.26 77	0.24 54	0.26 101	0.29 192	0.33 66	0.23 93	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.12 85	0.11 59

aanet-new-8k	0.26 121	0.19 187	0.36 159	0.37 188	0.21 152	0.40 285	0.28 203	0.51 167	0.42 193	0.24 56	0.25 61	0.23 59	0.33 246	0.51 232	0.22 64	0.11 31	0.10 68	0.13 97	0.11 141	0.12 85	0.11 59

gcap_with_dpt	0.26 121	0.17 97	0.35 135	0.35 120	0.21 152	0.35 224	0.35 350	0.45 118	0.42 193	0.39 201	0.54 250	0.23 59	0.22 91	0.29 20	0.24 114	0.12 54	0.09 18	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

BStereo	0.28 160	0.18 143	1.08 579	0.34 88	0.22 178	0.22 32	0.33 309	0.39 61	0.42 193	0.26 77	0.25 61	0.26 101	0.19 41	0.44 164	0.30 244	0.10 9	0.12 269	0.12 44	0.16 324	0.12 85	0.15 270

Wave_Phase_stereo	0.32 209	0.18 143	1.08 579	0.34 88	0.22 178	0.69 477	0.33 309	0.57 208	0.42 193	0.26 77	0.25 61	0.26 101	0.19 41	0.44 164	0.30 244	0.10 9	0.12 269	0.12 44	0.16 324	0.12 85	0.15 270

S2M2_L	0.26 121	0.23 337	0.34 115	0.32 58	0.25 293	0.24 53	0.13 1	0.36 49	0.42 193	0.25 66	0.37 166	0.29 126	0.25 118	0.31 41	0.26 162	0.22 477	0.19 516	0.17 286	0.19 443	0.21 439	0.19 395
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
999	0.28 160	0.17 97	0.38 190	0.37 188	0.25 293	0.30 151	0.27 182	0.55 195	0.42 193	0.26 77	0.31 122	0.39 212	0.24 110	0.65 361	0.26 162	0.14 154	0.11 192	0.15 201	0.12 179	0.12 85	0.15 270

fffy	0.29 172	0.22 304	0.38 190	0.38 213	0.23 215	0.33 203	0.29 222	0.55 195	0.42 193	0.33 151	0.37 166	0.39 212	0.27 151	0.52 237	0.28 209	0.13 102	0.12 269	0.16 238	0.13 224	0.14 186	0.12 123

rvit_stereo_0081_aga	0.32 209	0.29 474	0.50 335	0.43 403	0.29 428	0.36 241	0.32 291	0.46 130	0.42 193	0.40 217	0.44 196	0.41 227	0.34 255	0.43 154	0.31 258	0.23 504	0.17 474	0.19 377	0.16 324	0.20 426	0.15 270

test_4	0.37 270	0.19 187	0.34 115	0.45 445	0.26 332	0.20 22	0.34 327	0.58 213	0.42 193	0.60 291	1.45 597	0.43 247	0.26 139	0.67 383	0.29 226	0.12 54	0.10 68	0.17 286	0.19 443	0.15 242	0.12 123

cross-raft	0.34 234	0.20 231	0.38 190	0.45 445	0.24 261	0.32 187	0.35 350	0.77 365	0.42 193	0.62 300	0.77 332	0.58 335	0.27 151	0.46 183	0.31 258	0.12 54	0.10 68	0.15 201	0.13 224	0.15 242	0.12 123

DIP-Stereo	0.40 316	0.22 304	0.58 418	0.42 359	0.29 428	0.62 429	0.27 182	0.87 401	0.42 193	0.65 323	0.86 390	0.52 297	0.35 270	0.67 383	0.43 386	0.15 233	0.13 346	0.17 286	0.14 261	0.15 242	0.17 353
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GCAP-Stereo-DPT-25K	0.24 77	0.15 44	0.35 135	0.34 88	0.19 84	0.20 22	0.33 309	0.53 180	0.43 205	0.26 77	0.33 136	0.19 25	0.29 192	0.29 20	0.22 64	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.10 6

DilatedVolume-Stereo	0.31 199	0.16 69	0.38 190	0.34 88	0.21 152	0.54 376	0.25 144	0.58 213	0.43 205	0.59 288	0.50 220	0.37 193	0.32 238	0.50 221	0.29 226	0.13 102	0.12 269	0.13 97	0.11 141	0.11 30	0.12 123

MM-Stereo_test2	0.30 182	0.18 143	0.41 226	0.41 319	0.25 293	0.41 299	0.41 450	0.65 260	0.43 205	0.38 189	0.36 160	0.31 145	0.26 139	0.55 252	0.25 137	0.12 54	0.11 192	0.15 201	0.12 179	0.15 242	0.12 123

UGAM-zero	0.48 399	0.21 270	0.66 457	0.38 213	0.23 215	0.36 241	0.22 95	1.30 584	0.43 205	0.67 339	0.61 276	1.74 634	0.89 576	0.79 469	0.27 186	0.15 233	0.12 269	0.15 201	0.12 179	0.13 133	0.14 229

MyStereo06	0.40 316	0.22 304	0.65 454	0.42 359	0.29 428	0.43 315	0.48 502	1.05 472	0.43 205	0.64 318	0.54 250	0.78 453	0.27 151	0.53 243	0.31 258	0.14 154	0.13 346	0.18 340	0.17 383	0.17 337	0.17 353

GLC_STEREO	0.30 182	0.20 231	0.28 44	0.44 430	0.19 84	0.31 168	0.25 144	0.49 152	0.43 205	0.37 180	0.47 209	0.40 220	0.23 102	0.51 232	0.37 321	0.15 233	0.18 493	0.19 377	0.16 324	0.16 305	0.14 229

1w_stereo	0.25 99	0.15 44	0.31 77	0.35 120	0.18 49	0.32 187	0.41 450	0.41 87	0.44 211	0.32 144	0.39 176	0.17 6	0.27 151	0.46 183	0.24 114	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

rrr	0.31 199	0.24 361	0.56 405	0.36 158	0.27 376	0.38 260	0.31 272	0.56 203	0.44 211	0.39 201	0.31 122	0.35 182	0.27 151	0.62 330	0.25 137	0.16 284	0.12 269	0.16 238	0.13 224	0.14 186	0.14 229

MIF-Stereo (partial)	0.32 209	0.19 187	0.41 226	0.41 319	0.32 495	0.29 136	0.24 123	0.49 152	0.44 211	0.31 139	0.63 281	0.37 193	0.36 284	0.60 300	0.32 267	0.17 332	0.13 346	0.19 377	0.17 383	0.18 373	0.15 270

RAFT-Test	0.35 241	0.19 187	0.42 242	0.39 245	0.24 261	0.50 349	0.23 115	0.74 346	0.44 211	0.62 300	0.85 386	0.64 371	0.28 172	0.48 206	0.30 244	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.13 183

AnonymousM	0.42 338	0.86 640	0.31 77	0.35 120	0.23 215	0.30 151	0.37 379	0.56 203	0.44 211	0.72 372	0.50 220	0.47 271	0.29 192	0.42 146	0.35 299	0.16 284	0.12 269	1.51 666	0.32 600	0.12 85	0.11 59

DispViT+	0.23 63	0.15 44	0.29 56	0.30 19	0.18 49	0.18 13	0.20 44	0.61 232	0.45 216	0.29 118	0.26 75	0.23 59	0.18 27	0.47 196	0.24 114	0.13 102	0.10 68	0.10 1	0.08 1	0.10 4	0.11 59

LCMNet	0.22 47	0.14 7	0.26 24	0.30 19	0.20 124	0.26 82	0.19 26	0.40 79	0.45 216	0.21 27	0.21 29	0.27 114	0.18 27	0.38 113	0.24 114	0.12 54	0.12 269	0.11 3	0.09 7	0.09 1	0.11 59

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 454	0.23 337	1.38 613	0.40 288	0.53 617	0.29 136	0.30 244	1.49 622	0.45 216	0.69 355	1.15 527	0.98 517	0.32 238	0.70 408	0.29 226	0.15 233	0.11 192	0.17 286	0.20 467	0.22 466	0.27 525

MSKI-zero shot	0.33 217	0.19 187	0.36 159	0.41 319	0.22 178	0.32 187	0.22 95	0.65 260	0.45 216	0.52 266	0.64 284	0.60 350	0.19 41	0.78 465	0.27 186	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.10 69	0.13 133	0.13 183

FTStereo	0.56 485	0.21 270	0.39 202	0.42 359	0.25 293	0.39 276	0.73 604	0.69 295	0.45 216	1.09 582	3.23 664	0.69 403	0.71 500	0.55 252	0.34 290	0.15 233	0.13 346	0.19 377	0.17 383	0.15 242	0.32 561

KYRaft	0.48 399	0.21 270	0.41 226	0.45 445	0.23 215	0.43 315	0.36 364	0.68 284	0.45 216	0.94 516	1.72 619	0.78 453	0.40 324	0.65 361	0.32 267	0.16 284	0.11 192	0.18 340	0.22 510	0.17 337	0.76 651

CRE-IMP	0.37 270	0.23 337	0.53 375	0.42 359	0.24 261	0.40 285	0.21 70	0.61 232	0.45 216	0.65 323	0.73 311	0.53 302	0.37 294	0.63 343	0.40 369	0.18 375	0.11 192	0.19 377	0.16 324	0.21 439	0.19 395

CroCo-Stereo	0.27 141	0.23 337	0.40 216	0.49 510	0.22 178	0.20 22	0.29 222	0.55 195	0.45 216	0.29 118	0.27 84	0.42 235	0.26 139	0.30 28	0.26 162	0.15 233	0.13 346	0.13 97	0.12 179	0.16 305	0.13 183
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
DA	0.31 199	0.18 143	0.35 135	0.41 319	0.21 152	0.73 491	0.33 309	0.51 167	0.46 224	0.35 167	0.42 185	0.40 220	0.35 270	0.33 66	0.27 186	0.16 284	0.11 192	0.16 238	0.11 141	0.15 242	0.12 123

GGEV	0.31 199	0.18 143	0.35 135	0.41 319	0.21 152	0.73 491	0.33 309	0.51 167	0.46 224	0.35 167	0.42 185	0.40 220	0.35 270	0.33 66	0.27 186	0.16 284	0.11 192	0.16 238	0.11 141	0.15 242	0.12 123

RAStereo	0.25 99	0.17 97	0.33 98	0.40 288	0.21 152	0.24 53	0.26 168	0.45 118	0.46 224	0.23 47	0.34 147	0.30 141	0.19 41	0.34 80	0.26 162	0.15 233	0.12 269	0.16 238	0.13 224	0.14 186	0.11 59

rvit_stereo_0080	0.32 209	0.26 429	0.45 274	0.39 245	0.28 403	0.27 103	0.46 487	0.51 167	0.46 224	0.36 174	0.42 185	0.41 227	0.29 192	0.41 135	0.34 290	0.22 477	0.17 474	0.17 286	0.16 324	0.23 486	0.16 306

whm_eth	0.32 209	0.26 429	0.45 274	0.39 245	0.28 403	0.27 103	0.46 487	0.51 167	0.46 224	0.36 174	0.42 185	0.41 227	0.29 192	0.41 135	0.34 290	0.22 477	0.17 474	0.17 286	0.16 324	0.23 486	0.16 306

GCAP-Stereo	0.29 172	0.21 270	0.45 274	0.39 245	0.20 124	0.39 276	0.22 95	0.60 225	0.46 224	0.47 249	0.50 220	0.39 212	0.27 151	0.34 80	0.24 114	0.14 154	0.12 269	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.12 123

LL-Strereo2	0.36 251	0.25 392	0.52 366	0.43 403	0.27 376	0.36 241	0.27 182	0.70 308	0.46 224	0.55 278	0.53 246	0.65 377	0.24 110	0.69 400	0.32 267	0.14 154	0.13 346	0.23 494	0.20 467	0.19 408	0.14 229

sCroCo_RVC	0.36 251	0.29 474	0.73 498	0.52 550	0.39 553	0.42 310	0.31 272	0.52 174	0.46 224	0.31 139	0.48 211	0.38 201	0.32 238	0.46 183	0.33 278	0.22 477	0.23 554	0.19 377	0.19 443	0.21 439	0.22 465

quiztm	0.30 182	0.20 231	0.38 190	0.40 288	0.24 261	0.27 103	0.32 291	0.68 284	0.47 232	0.45 238	0.60 272	0.39 212	0.18 27	0.42 146	0.27 186	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.14 186	0.12 123

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.27 141	0.17 97	0.34 115	0.34 88	0.22 178	0.33 203	0.30 244	0.46 130	0.47 232	0.40 217	0.54 250	0.24 79	0.19 41	0.37 103	0.24 114	0.12 54	0.10 68	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

11t1	0.38 287	0.23 337	0.49 323	0.36 158	0.23 215	0.61 423	0.31 272	0.74 346	0.47 232	0.62 300	0.55 259	0.55 307	0.49 377	0.58 279	0.45 401	0.18 375	0.15 414	0.16 238	0.13 224	0.17 337	0.19 395

CES	0.29 172	0.15 44	0.25 7	0.31 35	0.71 643	0.36 241	0.27 182	0.51 167	0.47 232	0.34 164	0.48 211	0.27 114	0.23 102	0.40 128	0.24 114	0.13 102	0.11 192	0.12 44	0.08 1	0.13 133	0.32 561

model_zeroshot	0.35 241	0.20 231	0.56 405	0.41 319	0.30 453	0.51 355	0.26 168	0.69 295	0.48 236	0.65 323	0.51 229	0.52 297	0.25 118	0.46 183	0.27 186	0.17 332	0.13 346	0.15 201	0.14 261	0.13 133	0.14 229

gcap-zeroshot	0.26 121	0.17 97	0.34 115	0.33 78	0.23 215	0.35 224	0.31 272	0.49 152	0.48 236	0.38 189	0.50 220	0.26 101	0.20 63	0.28 13	0.25 137	0.13 102	0.09 18	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

testlalala	0.26 121	0.17 97	0.34 115	0.33 78	0.23 215	0.35 224	0.31 272	0.49 152	0.48 236	0.38 189	0.50 220	0.26 101	0.20 63	0.28 13	0.25 137	0.13 102	0.09 18	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

CAS	0.37 270	0.13 2	0.27 32	1.34 663	0.31 469	0.46 337	0.38 397	0.50 161	0.48 236	0.35 167	0.52 239	0.24 79	0.19 41	0.30 28	0.28 209	1.03 665	0.08 1	0.12 44	0.08 1	0.12 85	0.28 536

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.27 141	0.17 97	0.33 98	0.34 88	0.23 215	0.35 224	0.31 272	0.49 152	0.49 240	0.39 201	0.51 229	0.25 92	0.19 41	0.30 28	0.25 137	0.13 102	0.10 68	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

FSD					0.46 597	0.48 346	0.52 530	0.54 188	0.49 240	0.48 256	0.48 211	0.50 286	0.48 371	0.51 232	0.49 433	0.45 630	0.43 648	0.47 628	0.46 635	0.46 615

castereo++	0.26 121	0.17 97	0.29 56	0.34 88	0.20 124	0.74 497	0.20 44	0.41 87	0.49 240	0.24 56	0.24 54	0.35 182	0.27 151	0.41 135	0.20 23	0.14 154	0.09 18	0.14 153	0.09 7	0.11 30	0.11 59

test_for_model	0.27 141	0.17 97	0.34 115	0.34 88	0.23 215	0.35 224	0.31 272	0.49 152	0.49 240	0.39 201	0.51 229	0.25 92	0.19 41	0.30 28	0.25 137	0.13 102	0.10 68	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

PSM-softLoss	0.40 316	0.21 270	0.53 375	0.42 359	0.26 332	0.29 136	0.34 327	0.70 308	0.49 240	0.63 307	0.82 367	0.59 345	0.33 246	0.75 438	0.43 386	0.20 437	0.12 269	0.20 414	0.18 415	0.17 337	0.22 465

KMStereo	0.40 316	0.21 270	0.53 375	0.42 359	0.26 332	0.29 136	0.34 327	0.70 308	0.49 240	0.63 307	0.82 367	0.59 345	0.33 246	0.75 438	0.43 386	0.20 437	0.12 269	0.20 414	0.18 415	0.17 337	0.22 465

Prome-Stereo	0.46 376	0.20 231	0.37 179	0.45 445	0.26 332	0.40 285	0.42 461	0.69 295	0.49 240	0.96 533	1.84 625	0.58 335	0.64 460	0.63 343	0.32 267	0.15 233	0.11 192	0.16 238	0.14 261	0.17 337	0.30 548

NLSM3	0.27 141	0.17 97	0.32 91	0.38 213	0.22 178	0.33 203	0.28 203	0.58 213	0.50 247	0.29 118	0.35 153	0.29 126	0.25 118	0.43 154	0.27 186	0.12 54	0.10 68	0.16 238	0.15 293	0.12 85	0.11 59

HI	0.46 376	0.22 304	0.41 226	0.35 120	0.35 527	0.27 103	0.32 291	0.75 355	0.50 247	0.90 495	1.13 520	1.12 569	0.73 516	0.70 408	0.57 473	0.12 54	0.10 68	0.17 286	0.17 383	0.17 337	0.16 306

CoSv	0.46 376	0.22 304	0.41 226	0.35 120	0.35 527	0.27 103	0.32 291	0.75 355	0.50 247	0.90 495	1.13 520	1.12 569	0.73 516	0.70 408	0.57 473	0.12 54	0.10 68	0.17 286	0.17 383	0.17 337	0.16 306

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 359	0.22 304	0.83 528	0.39 245	0.45 588	0.41 299	0.26 168	1.04 465	0.50 247	0.54 276	0.76 328	1.03 533	0.43 337	0.67 383	0.28 209	0.16 284	0.11 192	0.17 286	0.19 443	0.21 439	0.21 446

MGS-Stereo	0.29 172	0.20 231	0.42 242	0.37 188	0.24 261	0.37 253	0.30 244	0.40 79	0.50 247	0.32 144	0.51 229	0.40 220	0.24 110	0.45 173	0.28 209	0.16 284	0.12 269	0.15 201	0.13 224	0.15 242	0.14 229

MyStereo8	0.42 338	0.21 270	0.64 449	0.43 403	0.29 428	0.55 382	0.28 203	0.72 327	0.50 247	0.73 379	1.01 467	0.57 319	0.44 347	0.52 237	0.52 446	0.15 233	0.12 269	0.16 238	0.14 261	0.19 408	0.21 446

SST-Stereo	0.41 331	0.20 231	0.48 313	0.43 403	0.25 293	0.25 74	0.21 70	0.68 284	0.50 247	1.08 578	0.79 346	0.71 408	0.42 334	0.81 477	0.38 336	0.17 332	0.11 192	0.20 414	0.16 324	0.19 408	0.15 270

aanet-new-14k	0.26 121	0.20 231	0.47 298	0.38 213	0.17 27	0.18 13	0.25 144	0.54 188	0.51 254	0.29 118	0.30 115	0.22 50	0.31 227	0.34 80	0.24 114	0.13 102	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.17 337	0.12 123

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.27 141	0.17 97	0.33 98	0.34 88	0.22 178	0.34 216	0.31 272	0.50 161	0.51 254	0.39 201	0.54 250	0.24 79	0.20 63	0.30 28	0.24 114	0.12 54	0.09 18	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

NLCSM	0.35 241	0.21 270	0.36 159	0.44 430	0.29 428	0.53 369	0.40 429	0.54 188	0.51 254	0.47 249	0.37 166	0.33 163	0.34 255	0.75 438	0.42 383	0.16 284	0.17 474	0.17 286	0.16 324	0.17 337	0.17 353

WQFJX	0.33 217	0.19 187	0.34 115	0.39 245	0.27 376	0.60 421	0.30 244	0.58 213	0.52 257	0.40 217	0.38 172	0.34 170	0.35 270	0.63 343	0.41 376	0.15 233	0.17 474	0.16 238	0.13 224	0.15 242	0.16 306

NLMM	0.33 217	0.19 187	0.35 135	0.39 245	0.26 332	0.61 423	0.30 244	0.61 232	0.52 257	0.38 189	0.39 176	0.38 201	0.36 284	0.50 221	0.43 386	0.14 154	0.18 493	0.16 238	0.14 261	0.15 242	0.14 229

NLSM1	0.33 217	0.19 187	0.36 159	0.40 288	0.25 293	0.65 453	0.27 182	0.59 220	0.52 257	0.38 189	0.53 246	0.29 126	0.29 192	0.56 262	0.33 278	0.16 284	0.17 474	0.18 340	0.15 293	0.14 186	0.13 183

rvit_stereo_ft	0.35 241	0.26 429	0.54 388	0.53 561	0.32 495	0.33 203	0.46 487	0.52 174	0.52 257	0.35 167	0.41 183	0.41 227	0.34 255	0.49 216	0.36 310	0.22 477	0.14 385	0.19 377	0.18 415	0.19 408	0.15 270

sAnonymous2	0.42 338	0.41 557	0.96 563	0.48 498	0.37 538	0.41 299	0.48 502	0.60 225	0.52 257	0.39 201	0.48 211	0.35 182	0.44 347	0.44 164	0.30 244	0.19 415	0.14 385	0.19 377	0.17 383	0.55 635	0.43 612

CroCo_RVC	0.42 338	0.41 557	0.96 563	0.48 498	0.37 538	0.41 299	0.48 502	0.60 225	0.52 257	0.39 201	0.48 211	0.35 182	0.44 347	0.44 164	0.30 244	0.19 415	0.14 385	0.19 377	0.17 383	0.55 635	0.43 612

WQFJA1	0.33 217	0.19 187	0.35 135	0.39 245	0.26 332	0.61 423	0.30 244	0.61 232	0.53 263	0.38 189	0.39 176	0.38 201	0.36 284	0.51 232	0.43 386	0.14 154	0.18 493	0.16 238	0.14 261	0.15 242	0.14 229

CAS++	0.33 217	0.25 392	0.39 202	0.38 213	0.26 332	0.32 187	0.24 123	0.87 401	0.53 263	0.48 256	0.46 203	0.26 101	0.21 77	0.50 221	0.26 162	0.23 504	0.20 525	0.22 473	0.17 383	0.21 439	0.17 353
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.38 287	0.19 187	0.47 298	0.45 445	0.33 508	0.45 334	0.40 429	0.66 267	0.53 263	0.49 259	0.95 433	0.57 319	0.39 319	0.53 243	0.32 267	0.14 154	0.13 346	0.15 201	0.14 261	0.14 186	0.15 270

WQFJX1	0.33 217	0.20 231	0.35 135	0.42 359	0.28 403	0.52 363	0.33 309	0.56 203	0.55 266	0.40 217	0.36 160	0.33 163	0.30 217	0.72 424	0.40 369	0.15 233	0.18 493	0.17 286	0.14 261	0.16 305	0.16 306

iRaftStereo_RVC	0.33 217	0.20 231	0.40 216	0.40 288	0.23 215	0.31 168	0.29 222	0.70 308	0.55 266	0.49 259	0.66 291	0.37 193	0.23 102	0.47 196	0.33 278	0.14 154	0.11 192	0.19 377	0.17 383	0.16 305	0.13 183

MM-Stereo_test1	0.34 234	0.19 187	0.37 179	0.42 359	0.23 215	0.35 224	0.44 477	0.62 239	0.56 268	0.61 296	0.51 229	0.38 201	0.36 284	0.65 361	0.27 186	0.15 233	0.13 346	0.17 286	0.14 261	0.15 242	0.13 183

rvit_stereo_0081	0.33 217	0.25 392	0.49 323	0.43 403	0.26 332	0.31 168	0.37 379	0.45 118	0.56 268	0.37 180	0.40 180	0.39 212	0.38 303	0.44 164	0.35 299	0.22 477	0.16 441	0.19 377	0.16 324	0.20 426	0.14 229

GCAP-BAT	0.28 160	0.16 69	0.45 274	0.34 88	0.22 178	0.26 82	0.24 123	0.49 152	0.56 268	0.35 167	0.42 185	0.43 247	0.27 151	0.50 221	0.24 114	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.12 179	0.12 85	0.13 183

rvit_stereo_0082	0.33 217	0.25 392	0.49 323	0.43 403	0.26 332	0.31 168	0.37 379	0.45 118	0.56 268	0.37 180	0.40 180	0.39 212	0.38 303	0.44 164	0.35 299	0.22 477	0.16 441	0.19 377	0.16 324	0.20 426	0.14 229

MIM_Stereo	0.39 300	0.18 143	0.59 426	0.38 213	0.25 293	0.27 103	0.24 123	0.72 327	0.56 268	0.72 372	1.00 462	0.62 360	0.29 192	0.67 383	0.39 346	0.13 102	0.14 385	0.17 286	0.16 324	0.14 186	0.12 123

CASnet	0.30 182	0.20 231	0.34 115	0.42 359	0.17 27	0.25 74	0.24 123	0.53 180	0.56 268	0.54 276	0.54 250	0.39 212	0.24 110	0.41 135	0.26 162	0.15 233	0.10 68	0.22 473	0.18 415	0.18 373	0.12 123
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.28 160	0.16 69	0.45 274	0.34 88	0.22 178	0.26 82	0.24 123	0.49 152	0.56 268	0.35 167	0.42 185	0.43 247	0.27 151	0.50 221	0.24 114	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.12 179	0.12 85	0.13 183

RAFT-345	0.41 331	0.19 187	0.42 242	0.39 245	0.23 215	0.32 187	0.25 144	0.62 239	0.56 268	0.74 386	1.77 621	0.44 254	0.35 270	0.67 383	0.37 321	0.14 154	0.11 192	0.18 340	0.14 261	0.14 186	0.13 183

TANstereo	0.31 199	0.16 69	0.34 115	0.31 35	0.17 27	0.55 382	0.23 115	0.46 130	0.56 268	0.60 291	0.69 302	0.37 193	0.26 139	0.36 98	0.28 209	0.16 284	0.16 441	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.15 270

depthmonostereo	0.30 182	0.15 44	0.36 159	0.35 120	0.18 49	0.45 334	0.27 182	0.71 316	0.57 277	0.36 174	0.43 191	0.34 170	0.40 324	0.36 98	0.27 186	0.14 154	0.12 269	0.13 97	0.12 179	0.11 30	0.12 123

test_sample1	0.44 359	0.24 361	0.52 366	0.35 120	0.23 215	0.59 415	0.36 364	1.05 472	0.57 277	0.66 330	0.78 341	0.70 405	0.71 500	0.62 330	0.51 441	0.18 375	0.15 414	0.17 286	0.16 324	0.18 373	0.18 382

LCNet	0.42 338	0.21 270	0.34 115	0.44 430	0.24 261	0.47 341	0.28 203	0.69 295	0.57 277	0.72 372	1.03 481	0.66 390	0.58 423	0.60 300	0.35 299	0.15 233	0.10 68	0.19 377	0.19 443	0.22 466	0.37 590

GMM-Stereo	0.44 359	0.20 231	0.39 202	0.42 359	0.25 293	0.50 349	0.44 477	0.72 327	0.57 277	0.77 402	1.37 580	0.76 444	0.38 303	0.62 330	0.34 290	0.15 233	0.10 68	0.20 414	0.19 443	0.17 337	0.28 536

DN	0.31 199	0.19 187	0.35 135	0.39 245	0.27 376	0.35 224	0.27 182	0.57 208	0.58 281	0.33 151	0.43 191	0.50 286	0.23 102	0.41 135	0.24 114	0.21 454	0.14 385	0.16 238	0.13 224	0.17 337	0.19 395

x	0.41 331	0.25 392	0.46 286	0.36 158	0.24 261	0.54 376	0.31 272	0.94 432	0.58 281	0.60 291	0.72 309	0.61 352	0.53 388	0.52 237	0.50 437	0.18 375	0.16 441	0.17 286	0.16 324	0.17 337	0.18 382

CCAANet	0.42 338	0.19 187	0.39 202	0.38 213	0.25 293	0.65 453	0.39 415	0.76 359	0.58 281	0.52 266	1.05 487	0.65 377	0.60 435	0.62 330	0.47 417	0.17 332	0.13 346	0.15 201	0.16 324	0.15 242	0.16 306

ACVNet-DCA	0.36 251	0.25 392	0.35 135	0.42 359	0.23 215	0.53 369	0.37 379	0.91 416	0.59 284	0.42 228	0.50 220	0.34 170	0.47 366	0.61 307	0.26 162	0.17 332	0.11 192	0.19 377	0.13 224	0.18 373	0.19 395

1test111	0.37 270	0.25 392	0.35 135	0.42 359	0.23 215	0.53 369	0.37 379	0.91 416	0.59 284	0.42 228	0.50 220	0.34 170	0.47 366	0.59 288	0.48 424	0.17 332	0.11 192	0.19 377	0.13 224	0.18 373	0.19 395

qqq	0.42 338	0.28 460	0.50 335	0.37 188	0.22 178	0.47 341	0.39 415	0.91 416	0.59 284	0.57 284	0.71 307	0.65 377	0.56 407	0.59 288	0.48 424	0.17 332	0.17 474	0.20 414	0.19 443	0.18 373	0.19 395

CRFU-Net	0.59 507	0.29 474	0.62 440	0.47 491	0.31 469	1.20 607	0.51 524	1.19 534	0.59 284	1.05 566	1.00 462	1.06 547	0.87 568	0.83 486	0.77 527	0.22 477	0.19 516	0.18 340	0.16 324	0.19 408	0.20 427

AACVNet	0.52 454	0.25 392	0.56 405	0.48 498	0.29 428	0.55 382	0.38 397	0.96 440	0.59 284	0.83 436	1.03 481	1.03 533	0.77 541	0.91 517	0.58 480	0.22 477	0.18 493	0.24 510	0.18 415	0.24 499	0.22 465

NRIStereo	0.37 270	0.21 270	0.49 323	0.42 359	0.23 215	0.33 203	0.25 144	0.68 284	0.59 284	0.65 323	0.63 281	0.55 307	0.37 294	0.67 383	0.40 369	0.16 284	0.12 269	0.18 340	0.15 293	0.17 337	0.15 270

Pruner-Stereo	0.39 300	0.21 270	0.51 345	0.41 319	0.25 293	0.22 32	0.24 123	0.71 316	0.59 284	0.90 495	0.75 325	0.67 397	0.30 217	0.64 351	0.39 346	0.19 415	0.12 269	0.20 414	0.17 383	0.17 337	0.19 395

tg	0.34 234	0.19 187	0.40 216	0.40 288	0.23 215	0.38 260	0.26 168	0.74 346	0.60 291	0.48 256	0.65 286	0.42 235	0.24 110	0.57 274	0.33 278	0.14 154	0.10 68	0.18 340	0.17 383	0.14 186	0.12 123

mmm	0.47 389	0.28 460	0.51 345	0.39 245	0.25 293	0.61 423	0.38 397	1.00 454	0.60 291	0.77 402	1.07 498	0.65 377	0.53 388	0.61 307	0.49 433	0.18 375	0.15 414	0.23 494	0.20 467	0.21 439	0.20 427

RAFT	0.46 376	0.23 337	0.52 366	0.48 498	0.27 376	0.55 382	0.47 495	0.68 284	0.60 291	0.83 436	0.82 367	1.00 525	0.56 407	0.76 450	0.37 321	0.18 375	0.16 441	0.22 473	0.20 467	0.16 305	0.14 229

DisPM	0.40 316	0.20 231	0.50 335	0.42 359	0.27 376	0.24 53	0.30 244	0.68 284	0.61 294	0.88 480	0.87 397	0.59 345	0.32 238	0.80 472	0.34 290	0.19 415	0.12 269	0.19 377	0.17 383	0.16 305	0.21 446

StereoVision	0.43 352	0.29 474	0.54 388	0.50 521	0.28 403	0.37 253	0.38 397	0.75 355	0.63 295	0.46 246	1.11 511	0.53 302	0.38 303	0.57 274	0.34 290	0.21 454	0.24 563	0.25 523	0.24 541	0.26 520	0.17 353

anonymousa	0.51 440	0.21 270	0.47 298	0.39 245	0.25 293	0.89 543	0.36 364	0.78 369	0.63 295	0.88 480	1.54 606	1.09 559	0.67 479	0.53 243	0.46 406	0.17 332	0.14 385	0.19 377	0.21 489	0.16 305	0.16 306

TRStereo	0.39 300	0.32 501	0.64 449	0.49 510	0.41 564	0.30 151	0.30 244	0.97 442	0.63 295	0.53 274	0.43 191	0.52 297	0.26 139	0.77 457	0.29 226	0.18 375	0.12 269	0.19 377	0.19 443	0.13 133	0.13 183

ac_64	0.54 466	0.24 361	0.58 418	0.46 470	0.28 403	0.79 511	0.44 477	1.11 497	0.63 295	0.94 516	0.85 386	1.06 547	0.70 495	0.76 450	0.72 518	0.22 477	0.18 493	0.20 414	0.19 443	0.18 373	0.16 306

rvit_stereo_0083	0.34 234	0.25 392	0.53 375	0.45 445	0.28 403	0.35 224	0.35 350	0.47 145	0.64 299	0.38 189	0.47 209	0.42 235	0.37 294	0.41 135	0.39 346	0.22 477	0.20 525	0.20 414	0.17 383	0.21 439	0.15 270

GMOStereo	0.38 287	0.19 187	0.42 242	0.43 403	0.24 261	0.40 285	0.39 415	0.55 195	0.64 299	0.89 487	0.84 377	0.65 377	0.37 294	0.39 119	0.29 226	0.14 154	0.12 269	0.20 414	0.18 415	0.15 242	0.12 123

error version	0.38 287	0.19 187	0.42 242	0.43 403	0.24 261	0.40 285	0.39 415	0.55 195	0.64 299	0.89 487	0.84 377	0.65 377	0.37 294	0.39 119	0.29 226	0.14 154	0.12 269	0.20 414	0.18 415	0.15 242	0.12 123

test-v	0.38 287	0.19 187	0.42 242	0.43 403	0.24 261	0.40 285	0.39 415	0.55 195	0.64 299	0.89 487	0.84 377	0.65 377	0.37 294	0.39 119	0.29 226	0.14 154	0.12 269	0.20 414	0.18 415	0.15 242	0.12 123

test-2	0.38 287	0.19 187	0.42 242	0.43 403	0.24 261	0.40 285	0.39 415	0.55 195	0.64 299	0.89 487	0.84 377	0.65 377	0.37 294	0.39 119	0.29 226	0.14 154	0.12 269	0.20 414	0.18 415	0.15 242	0.12 123

HCRNet	0.46 376	0.35 518	0.45 274	0.54 573	0.26 332	0.52 363	0.29 222	0.87 401	0.64 299	0.75 390	0.82 367	0.76 444	0.53 388	0.70 408	0.38 336	0.24 515	0.16 441	0.24 510	0.20 467	0.21 439	0.20 427

IGEV_i1	0.45 368	0.23 337	0.57 414	0.40 288	0.23 215	0.64 445	0.42 461	1.05 472	0.65 305	0.71 370	0.70 305	0.76 444	0.47 366	0.75 438	0.45 401	0.16 284	0.14 385	0.16 238	0.13 224	0.17 337	0.18 382

NLMM1	0.34 234	0.21 270	0.38 190	0.41 319	0.26 332	0.55 382	0.32 291	0.58 213	0.65 305	0.42 228	0.45 198	0.30 141	0.27 151	0.64 351	0.39 346	0.16 284	0.18 493	0.17 286	0.14 261	0.15 242	0.14 229

knoymous	0.37 270	0.22 304	0.34 115	0.32 58	0.22 178	0.38 260	0.29 222	0.63 247	0.65 305	0.69 355	0.69 302	0.60 350	0.40 324	0.61 307	0.36 310	0.17 332	0.11 192	0.20 414	0.12 179	0.18 373	0.19 395

Selective-RAFT	0.36 251	0.23 337	0.54 388	0.45 445	0.22 178	0.64 445	0.27 182	0.62 239	0.65 305	0.41 223	0.38 172	0.55 307	0.39 319	0.59 288	0.36 310	0.14 154	0.12 269	0.14 153	0.12 179	0.16 305	0.14 229

test-1	0.37 270	0.20 231	0.76 509	0.47 491	0.27 376	0.44 326	0.36 364	0.63 247	0.65 305	0.49 259	0.67 298	0.54 304	0.35 270	0.42 146	0.30 244	0.14 154	0.12 269	0.16 238	0.14 261	0.15 242	0.18 382

VMStereo-Base	0.28 160	0.17 97	0.29 56	0.30 19	0.18 49	0.31 168	0.27 182	0.51 167	0.66 310	0.32 144	0.48 211	0.42 235	0.25 118	0.42 146	0.29 226	0.15 233	0.12 269	0.12 44	0.10 69	0.13 133	0.15 270

CASS	0.46 376	0.28 460	0.45 274	0.48 498	0.22 178	0.63 435	0.34 327	0.99 448	0.66 310	0.76 396	0.86 390	0.61 352	0.58 423	0.58 279	0.44 395	0.29 566	0.16 441	0.22 473	0.18 415	0.23 486	0.28 536
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GrayStereo	0.49 413	0.20 231	0.44 266	0.47 491	0.29 428	0.51 355	0.62 571	0.71 316	0.66 310	1.04 561	1.46 598	0.77 450	0.73 516	0.58 279	0.35 299	0.15 233	0.12 269	0.17 286	0.17 383	0.15 242	0.30 548

Anonymous3	0.47 389	0.35 518	0.91 555	0.50 521	0.38 545	0.81 523	0.55 546	0.76 359	0.66 310	0.52 266	0.65 286	0.44 254	0.45 354	0.66 373	0.39 346	0.25 528	0.25 571	0.22 473	0.21 489	0.23 486	0.24 502

TestStereo	0.39 300	0.32 501	0.42 242	0.45 445	0.20 124	0.41 299	0.38 397	0.69 295	0.66 310	0.56 281	0.78 341	0.48 275	0.43 337	0.59 288	0.37 321	0.18 375	0.13 346	0.20 414	0.15 293	0.23 486	0.14 229

raftrobust	0.35 241	0.20 231	0.39 202	0.43 403	0.29 428	0.31 168	0.25 144	0.73 339	0.66 310	0.59 288	0.56 262	0.44 254	0.45 354	0.55 252	0.31 258	0.16 284	0.12 269	0.14 153	0.12 179	0.12 85	0.14 229

PMTNet	0.33 217	0.17 97	0.26 24	0.29 8	0.18 49	0.44 326	0.22 95	0.57 208	0.66 310	0.46 246	0.54 250	0.38 201	0.34 255	0.50 221	0.25 137	0.75 653	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.13 133	0.12 123

castereo	0.29 172	0.17 97	0.34 115	0.36 158	0.21 152	0.40 285	0.41 450	0.52 174	0.67 317	0.27 92	0.41 183	0.37 193	0.36 284	0.34 80	0.25 137	0.13 102	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.10 6

RALCasStereoNet	0.37 270	0.23 337	0.41 226	0.44 430	0.28 403	0.36 241	0.38 397	0.66 267	0.67 317	0.51 262	0.74 323	0.51 293	0.29 192	0.64 351	0.38 336	0.17 332	0.14 385	0.15 201	0.13 224	0.17 337	0.17 353

rvit_0105_6	0.40 316	0.28 460	0.68 469	0.51 533	0.30 453	0.39 276	0.41 450	0.53 180	0.68 319	0.41 223	0.45 198	0.50 286	0.45 354	0.55 252	0.37 321	0.28 555	0.26 581	0.24 510	0.22 510	0.22 466	0.17 353

rvit_stereo_0075_2	0.48 399	0.38 537	0.74 502	0.54 573	0.46 597	0.43 315	0.35 350	0.85 394	0.68 319	0.56 281	0.73 311	0.59 345	0.47 366	0.64 351	0.47 417	0.33 590	0.23 554	0.35 596	0.26 566	0.32 561	0.26 515

EKT-Stereo	0.36 251	0.24 361	0.44 266	0.44 430	0.30 453	0.37 253	0.30 244	0.72 327	0.68 319	0.47 249	0.63 281	0.49 282	0.28 172	0.59 288	0.34 290	0.19 415	0.14 385	0.18 340	0.15 293	0.16 305	0.18 382

anonymousdsp2	0.37 270	0.21 270	0.49 323	0.38 213	0.24 261	0.48 346	0.31 272	0.91 416	0.68 319	0.57 284	0.51 229	0.51 293	0.34 255	0.59 288	0.33 278	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.10 69	0.16 305	0.16 306

IER	0.48 399	0.25 392	0.60 431	0.38 213	0.28 403	0.67 470	0.38 397	0.82 387	0.68 319	0.88 480	0.95 433	0.74 432	0.79 543	0.62 330	0.46 406	0.17 332	0.14 385	0.17 286	0.17 383	0.17 337	0.16 306

CIPLG	0.42 338	0.23 337	0.71 485	0.45 445	0.33 508	0.51 355	0.33 309	0.68 284	0.68 319	0.84 442	0.96 437	0.47 271	0.33 246	0.56 262	0.52 446	0.17 332	0.12 269	0.16 238	0.14 261	0.13 133	0.16 306

IPLG	0.40 316	0.21 270	0.64 449	0.41 319	0.25 293	0.54 376	0.27 182	0.77 365	0.68 319	0.85 455	0.82 367	0.33 163	0.32 238	0.64 351	0.49 433	0.13 102	0.11 192	0.16 238	0.14 261	0.14 186	0.14 229

xyz-stereo	4.31 681	0.17 97	61.72 721	0.35 120	0.16 12	13.86 696	0.38 397	0.61 232	0.69 326	1.05 566	3.09 663	0.77 450	0.88 573	1.24 589	0.46 406	0.13 102	0.10 68	0.16 238	0.12 179	0.13 133	0.11 59

DDVS	0.53 461	0.32 501	0.63 444	0.42 359	0.31 469	0.71 483	0.35 350	0.95 435	0.69 326	0.86 465	0.90 410	1.11 563	0.46 361	0.90 514	0.67 504	0.23 504	0.17 474	0.22 473	0.18 415	0.25 510	0.28 536

IPLGR_C	0.42 338	0.23 337	0.71 485	0.46 470	0.33 508	0.51 355	0.34 327	0.69 295	0.69 326	0.84 442	0.92 424	0.46 266	0.33 246	0.53 243	0.53 457	0.17 332	0.12 269	0.16 238	0.14 261	0.13 133	0.16 306

RALAANet	0.40 316	0.24 361	0.56 405	0.43 403	0.30 453	0.36 241	0.25 144	0.89 410	0.69 326	0.69 355	0.65 286	0.61 352	0.30 217	0.63 343	0.35 299	0.16 284	0.13 346	0.18 340	0.15 293	0.21 439	0.14 229

xyz-stereo-finetune	0.34 234	0.19 187	0.38 190	0.34 88	0.18 49	0.57 399	0.32 291	0.60 225	0.70 330	0.47 249	0.54 250	0.38 201	0.35 270	0.57 274	0.38 336	0.13 102	0.12 269	0.16 238	0.13 224	0.13 133	0.13 183

ACRE	0.42 338	0.23 337	0.73 498	0.45 445	0.33 508	0.50 349	0.33 309	0.68 284	0.70 330	0.82 428	0.92 424	0.46 266	0.32 238	0.53 243	0.52 446	0.17 332	0.12 269	0.15 201	0.14 261	0.13 133	0.16 306

RAFT_R40	0.41 331	0.20 231	0.47 298	0.44 430	0.25 293	0.23 45	0.25 144	0.69 295	0.70 330	0.98 540	0.78 341	0.72 423	0.43 337	0.80 472	0.39 346	0.17 332	0.11 192	0.20 414	0.16 324	0.18 373	0.15 270

GES	0.46 376	0.25 392	0.62 440	0.41 319	0.30 453	0.62 429	0.37 379	1.06 478	0.70 330	0.75 390	0.83 374	0.47 271	0.52 387	0.69 400	0.46 406	0.23 504	0.17 474	0.17 286	0.16 324	0.18 373	0.24 502

DMCA-RVC	0.54 466	0.32 501	0.83 528	0.51 533	0.32 495	0.59 415	0.38 397	0.89 410	0.70 330	0.95 521	0.88 401	0.90 494	0.69 490	0.75 438	0.63 496	0.23 504	0.18 493	0.31 582	0.24 541	0.27 530	0.21 446

DMCA	0.47 389	0.27 445	0.59 426	0.39 245	0.29 428	0.53 369	0.34 327	0.98 444	0.70 330	0.78 413	0.83 374	0.79 460	0.55 399	0.54 251	0.57 473	0.21 454	0.16 441	0.21 458	0.16 324	0.19 408	0.22 465

HITNet	0.43 352	0.27 445	0.50 335	0.34 88	0.18 49	0.65 453	0.32 291	0.99 448	0.70 330	0.73 379	0.86 390	0.66 390	0.56 407	0.61 307	0.47 417	0.14 154	0.10 68	0.15 201	0.13 224	0.18 373	0.13 183
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
iRaft-Stereo_5w	0.46 376	0.22 304	0.53 375	0.43 403	0.30 453	0.30 151	0.53 535	0.66 267	0.71 337	0.62 300	0.89 404	1.01 529	0.67 479	0.76 450	0.67 504	0.13 102	0.12 269	0.17 286	0.15 293	0.15 242	0.17 353

AAGNet	1.40 639	0.20 231	0.52 366	0.45 445	0.26 332	0.29 136	0.29 222	0.67 278	0.71 337	0.97 537	0.86 390	0.66 390	0.60 435	0.66 373	19.98 701	0.17 332	0.11 192	0.19 377	0.15 293	0.20 426	0.13 183

Reg-Stereo(zero)	0.31 199	0.17 97	0.30 67	0.35 120	0.19 84	0.33 203	0.21 70	0.64 257	0.72 339	0.52 266	0.52 239	0.51 293	0.29 192	0.48 206	0.27 186	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.12 85	0.13 183

4D-IteraStereo	0.33 217	0.19 187	0.43 260	0.40 288	0.24 261	0.32 187	0.27 182	0.59 220	0.72 339	0.66 330	0.53 246	0.42 235	0.22 91	0.46 183	0.30 244	0.14 154	0.09 18	0.20 414	0.16 324	0.16 305	0.12 123

NF-Stereo	0.39 300	0.21 270	0.51 345	0.42 359	0.25 293	0.26 82	0.30 244	0.71 316	0.72 339	0.66 330	0.77 332	0.57 319	0.31 227	0.69 400	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.16 305	0.27 525

OCTAStereo	0.39 300	0.21 270	0.51 345	0.42 359	0.25 293	0.26 82	0.30 244	0.71 316	0.72 339	0.66 330	0.77 332	0.58 335	0.31 227	0.69 400	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.16 305	0.27 525

ASMatch	0.48 399	0.20 231	0.47 298	0.39 245	0.28 403	0.37 253	0.26 168	0.76 359	0.72 339	0.77 402	2.29 640	0.61 352	0.51 385	0.64 351	0.39 346	0.15 233	0.12 269	0.17 286	0.15 293	0.14 186	0.22 465

RE-Stereo	0.39 300	0.21 270	0.51 345	0.42 359	0.25 293	0.26 82	0.30 244	0.71 316	0.72 339	0.66 330	0.77 332	0.57 319	0.31 227	0.70 408	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.16 305	0.27 525

TVStereo	0.39 300	0.21 270	0.51 345	0.42 359	0.25 293	0.26 82	0.30 244	0.71 316	0.72 339	0.66 330	0.77 332	0.57 319	0.31 227	0.70 408	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.16 305	0.27 525

ICVP	0.48 399	0.26 429	0.42 242	0.49 510	0.28 403	0.63 435	0.43 469	1.05 472	0.72 339	0.68 351	0.95 433	0.75 437	0.56 407	0.55 252	0.61 489	0.24 515	0.18 493	0.19 377	0.17 383	0.19 408	0.21 446
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
AFF-stereo	0.39 300	0.20 231	0.42 242	0.37 188	0.22 178	0.27 103	0.31 272	0.67 278	0.72 339	0.66 330	1.12 513	0.75 437	0.38 303	0.57 274	0.35 299	0.11 31	0.09 18	0.16 238	0.16 324	0.14 186	0.12 123

FENet	0.43 352	0.23 337	0.40 216	0.40 288	0.24 261	0.54 376	0.33 309	0.83 389	0.72 339	0.74 386	0.73 311	0.63 365	0.56 407	0.65 361	0.45 401	0.19 415	0.13 346	0.19 377	0.17 383	0.18 373	0.20 427

test_sample2	0.45 368	0.24 361	0.49 323	0.34 88	0.21 152	0.60 421	0.43 469	1.01 455	0.73 349	0.67 339	0.80 357	0.70 405	0.64 460	0.65 361	0.41 376	0.19 415	0.15 414	0.18 340	0.16 324	0.19 408	0.19 395

AE-Stereo	0.36 251	0.21 270	0.47 298	0.49 510	0.31 469	0.50 349	0.34 327	0.72 327	0.73 349	0.34 164	0.55 259	0.52 297	0.28 172	0.48 206	0.31 258	0.13 102	0.13 346	0.18 340	0.16 324	0.15 242	0.14 229

LoS	0.30 182	0.16 69	0.32 91	0.30 19	0.19 84	0.32 187	0.29 222	0.54 188	0.73 349	0.35 167	0.52 239	0.42 235	0.29 192	0.48 206	0.29 226	0.15 233	0.11 192	0.13 97	0.09 7	0.12 85	0.12 123
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PSM-AAD	0.48 399	0.21 270	0.39 202	0.44 430	0.23 215	0.56 390	0.47 495	0.67 278	0.73 349	1.08 578	1.12 513	0.58 335	0.87 568	0.63 343	0.33 278	0.15 233	0.11 192	0.25 523	0.26 566	0.18 373	0.42 607

RAFT-RH_RVC	0.57 490	0.18 143	0.44 266	0.38 213	0.23 215	0.56 390	0.24 123	0.61 232	0.73 349	1.18 596	3.90 675	0.55 307	0.40 324	0.67 383	0.38 336	0.14 154	0.11 192	0.20 414	0.15 293	0.12 85	0.14 229

DeepPruner_ROB	0.55 475	0.37 529	0.67 462	0.42 359	0.31 469	0.50 349	0.43 469	1.22 552	0.73 349	0.86 465	1.05 487	0.85 473	0.58 423	0.90 514	0.56 467	0.29 566	0.23 554	0.22 473	0.22 510	0.26 520	0.26 515

G2L-ROB	0.49 413	0.20 231	0.48 313	0.36 158	0.22 178	0.58 405	0.42 461	1.19 534	0.74 355	0.86 465	0.76 328	1.08 553	0.59 429	0.81 477	0.60 483	0.17 332	0.12 269	0.15 201	0.12 179	0.17 337	0.20 427

H2IRNET	0.38 287	0.21 270	0.36 159	0.39 245	0.25 293	0.26 82	0.24 123	0.61 232	0.74 355	0.39 201	0.89 404	0.74 432	0.53 388	0.53 243	0.44 395	0.16 284	0.13 346	0.19 377	0.20 467	0.17 337	0.15 270

RAFT_CTSACE	0.46 376	0.20 231	0.48 313	0.46 470	0.27 376	0.34 216	0.39 415	0.62 239	0.74 355	0.78 413	1.44 593	0.86 477	0.38 303	1.09 567	0.27 186	0.13 102	0.13 346	0.18 340	0.16 324	0.16 305	0.12 123

MIPNet	0.39 300	0.22 304	0.66 457	0.40 288	0.25 293	0.53 369	0.29 222	0.78 369	0.74 355	0.68 351	0.60 272	0.40 220	0.48 371	0.45 173	0.39 346	0.14 154	0.11 192	0.16 238	0.13 224	0.14 186	0.14 229

Lsterematch	0.39 300	0.18 143	0.40 216	0.38 213	0.20 124	0.41 299	0.27 182	0.59 220	0.75 359	0.68 351	1.01 467	0.49 282	0.43 337	0.60 300	0.47 417	0.17 332	0.10 68	0.15 201	0.13 224	0.15 242	0.15 270

Hybrid-DGEV-03	0.46 376	0.20 231	0.36 159	0.43 403	0.28 403	0.55 382	0.25 144	0.69 295	0.75 359	0.96 533	1.92 629	0.61 352	0.32 238	0.58 279	0.36 310	0.15 233	0.10 68	0.18 340	0.16 324	0.14 186	0.12 123

FACV-RUCA	0.45 368	0.28 460	0.51 345	0.46 470	0.33 508	0.62 429	0.34 327	0.87 401	0.75 359	0.60 291	0.84 377	0.48 275	0.54 395	0.56 262	0.39 346	0.22 477	0.15 414	0.35 596	0.16 324	0.29 541	0.22 465

rvit_0105_4	0.42 338	0.30 489	0.77 512	0.52 550	0.29 428	0.41 299	0.44 477	0.57 208	0.75 359	0.45 238	0.48 211	0.56 313	0.49 377	0.58 279	0.37 321	0.28 555	0.26 581	0.25 523	0.22 510	0.24 499	0.19 395

Any-RAFT	0.36 251	0.17 97	0.31 77	0.35 120	0.21 152	0.51 355	0.21 70	0.93 427	0.75 359	0.56 281	0.73 311	0.66 390	0.29 192	0.48 206	0.25 137	0.15 233	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.13 133	0.13 183

CSP-Net	0.57 490	0.29 474	0.55 392	0.42 359	0.29 428	1.20 607	0.49 515	1.29 581	0.75 359	0.98 540	0.97 446	0.88 486	0.69 490	0.85 494	0.66 501	0.27 544	0.18 493	0.17 286	0.17 383	0.18 373	0.19 395

DEmStereo	0.49 413	0.18 143	0.53 375	0.39 245	0.26 332	0.57 399	0.33 309	0.65 260	0.75 359	0.90 495	1.65 613	0.57 319	1.02 598	0.63 343	0.44 395	0.14 154	0.12 269	0.16 238	0.16 324	0.14 186	0.17 353

rvit_0105_5	0.44 359	0.32 501	0.79 516	0.51 533	0.29 428	0.44 326	0.43 469	0.62 239	0.76 366	0.51 262	0.52 239	0.61 352	0.53 388	0.58 279	0.38 336	0.28 555	0.25 571	0.25 523	0.24 541	0.22 466	0.20 427

PFNet+	0.41 331	0.20 231	0.53 375	0.40 288	0.25 293	0.28 119	0.22 95	0.66 267	0.76 366	0.85 455	0.79 346	0.63 365	0.34 255	0.75 438	0.37 321	0.20 437	0.14 385	0.23 494	0.20 467	0.17 337	0.21 446

CREStereo	0.28 160	0.16 69	0.25 7	0.28 3	0.17 27	0.38 260	0.25 144	0.52 174	0.76 366	0.43 234	0.51 229	0.32 154	0.28 172	0.39 119	0.27 186	0.16 284	0.11 192	0.12 44	0.09 7	0.12 85	0.12 123
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
RT-Monster	0.33 217	0.18 143	0.33 98	0.35 120	0.26 332	0.39 276	0.21 70	0.58 213	0.77 369	0.63 307	0.65 286	0.49 282	0.29 192	0.43 154	0.31 258	0.14 154	0.11 192	0.12 44	0.10 69	0.12 85	0.15 270

trnet	0.28 160	0.15 44	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.38 260	0.23 115	0.53 180	0.77 369	0.43 234	0.52 239	0.34 170	0.28 172	0.39 119	0.27 186	0.15 233	0.11 192	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.11 59

XX-TBD	0.32 209	0.53 590	0.26 24	0.53 561	0.21 152	0.38 260	0.24 123	0.41 87	0.77 369	0.55 278	0.70 305	0.31 145	0.26 139	0.33 66	0.28 209	0.16 284	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.13 133	0.11 59

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 270	0.18 143	0.45 274	0.36 158	0.19 84	0.33 203	0.28 203	0.67 278	0.77 369	0.72 372	0.99 458	0.56 313	0.39 319	0.44 164	0.31 258	0.11 31	0.09 18	0.15 201	0.14 261	0.13 133	0.11 59

Gwc-CoAtRS	0.35 241	0.18 143	0.46 286	0.39 245	0.23 215	0.34 216	0.22 95	0.74 346	0.77 369	0.62 300	0.60 272	0.58 335	0.29 192	0.47 196	0.29 226	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.12 179	0.13 133	0.13 183

PSi22	0.31 199	0.19 187	0.32 91	0.36 158	0.19 84	0.29 136	0.19 26	0.44 110	0.78 374	0.28 106	0.32 133	0.56 313	0.43 337	0.81 477	0.26 162	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.15 242	0.12 123

DCVSM-stereo	0.51 440	0.28 460	0.56 405	0.39 245	0.29 428	0.55 382	0.28 203	0.78 369	0.78 374	1.11 589	0.77 332	1.04 538	0.76 536	0.65 361	0.52 446	0.20 437	0.20 525	0.24 510	0.21 489	0.25 510	0.31 557

IPLGR	0.40 316	0.22 304	0.70 482	0.40 288	0.22 178	0.51 355	0.29 222	0.78 369	0.78 374	0.80 421	0.77 332	0.44 254	0.41 329	0.48 206	0.40 369	0.14 154	0.12 269	0.16 238	0.14 261	0.16 305	0.14 229

HHNet	0.42 338	0.19 187	0.43 260	0.35 120	0.38 545	0.33 203	0.33 309	0.71 316	0.78 374	0.87 470	1.30 566	0.52 297	0.36 284	0.53 243	0.37 321	0.16 284	0.11 192	0.19 377	0.15 293	0.15 242	0.25 511

IRAFT_RVC	0.43 352	0.20 231	0.52 366	0.45 445	0.24 261	0.26 82	0.51 524	0.76 359	0.78 374	0.77 402	0.80 357	0.73 428	0.50 380	0.74 430	0.39 346	0.18 375	0.10 68	0.21 458	0.17 383	0.17 337	0.15 270

BEATNet_4x	0.49 413	0.35 518	0.72 492	0.38 213	0.20 124	0.65 453	0.36 364	1.08 488	0.78 374	0.78 413	0.88 401	0.73 428	0.64 460	0.71 418	0.60 483	0.16 284	0.12 269	0.16 238	0.15 293	0.24 499	0.18 382

HSM	0.53 461	0.25 392	0.46 286	0.40 288	0.25 293	0.74 497	0.44 477	1.29 581	0.78 374	0.82 428	0.92 424	1.21 579	0.75 527	0.90 514	0.48 424	0.18 375	0.14 385	0.17 286	0.14 261	0.17 337	0.18 382

DN-CSS_ROB	0.45 368	0.27 445	0.74 502	0.41 319	0.29 428	0.43 315	0.29 222	0.80 379	0.78 374	0.73 379	1.08 505	0.48 275	0.45 354	0.81 477	0.40 369	0.15 233	0.12 269	0.21 458	0.19 443	0.18 373	0.17 353

G2L-Stereo_test	0.50 426	0.22 304	0.46 286	0.34 88	0.24 261	0.58 405	0.59 564	1.14 512	0.79 382	0.89 487	0.96 437	0.96 512	0.59 429	0.72 424	0.67 504	0.17 332	0.12 269	0.14 153	0.12 179	0.15 242	0.16 306

WCG-NET（raft）	0.31 199	0.16 69	0.39 202	0.33 78	0.19 84	0.35 224	0.27 182	0.54 188	0.79 382	0.45 238	0.55 259	0.47 271	0.27 151	0.56 262	0.28 209	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.11 141	0.12 85	0.12 123

test_sample8	1.36 636	0.37 529	0.83 528	0.39 245	0.31 469	0.72 487	0.49 515	1.19 534	0.79 382	1.51 626	0.96 437	3.29 668	1.64 646	1.29 597	2.03 645	0.42 625	9.50 707	0.40 615	0.41 628	0.36 585	0.35 578

DispNO	0.48 399	0.24 361	0.84 535	0.40 288	0.31 469	0.58 405	0.39 415	0.91 416	0.79 382	0.79 418	0.83 374	0.71 408	0.59 429	0.75 438	0.50 437	0.19 415	0.14 385	0.20 414	0.18 415	0.16 305	0.17 353

GMStereo_Zeroshot	0.51 440	0.46 575	0.80 517	0.50 521	0.28 403	0.57 399	0.30 244	0.75 355	0.79 382	0.88 480	0.94 429	0.90 494	0.37 294	0.77 457	0.46 406	0.27 544	0.14 385	0.26 542	0.15 293	0.39 598	0.19 395

ToySt	0.52 454	0.27 445	0.93 556	0.42 359	0.28 403	0.67 470	0.56 551	0.88 409	0.79 382	0.61 296	0.85 386	0.92 506	0.70 495	0.72 424	0.61 489	0.16 284	0.17 474	0.21 458	0.21 489	0.22 466	0.21 446

LMCR-Stereo	0.55 475	0.33 509	0.57 414	0.60 602	0.30 453	0.80 517	0.36 364	1.30 584	0.79 382	0.90 495	1.04 484	0.57 319	0.64 460	0.87 498	0.73 521	0.20 437	0.15 414	0.19 377	0.14 261	0.25 510	0.18 382

SFCPSM	0.48 399	0.22 304	0.59 426	0.41 319	0.27 376	0.85 535	0.36 364	1.39 604	0.79 382	0.81 425	0.85 386	0.54 304	0.50 380	0.60 300	0.39 346	0.18 375	0.14 385	0.18 340	0.20 467	0.17 337	0.16 306

PSMNet-RSSM	0.50 426	0.24 361	0.41 226	0.43 403	0.26 332	0.51 355	0.40 429	1.16 519	0.79 382	0.75 390	1.07 498	0.87 483	0.69 490	0.66 373	0.52 446	0.24 515	0.16 441	0.23 494	0.26 566	0.20 426	0.20 427

RT-IGEV	0.55 475	0.20 231	0.70 482	0.42 359	0.25 293	0.89 543	0.63 576	1.27 570	0.80 391	0.92 505	1.00 462	1.23 583	0.67 479	0.68 392	0.33 278	0.19 415	0.14 385	0.17 286	0.14 261	0.16 305	0.22 465

DStereoRT	0.77 561	0.21 270	0.72 492	0.52 550	0.34 520	1.07 583	0.36 364	0.86 398	0.80 391	0.81 425	1.07 498	0.54 304	0.73 516	0.78 465	0.53 457	0.17 332	0.14 385	3.96 698	1.38 688	0.20 426	0.16 306

BUS	0.47 389	0.26 429	0.47 298	0.46 470	0.29 428	0.78 505	0.34 327	0.99 448	0.80 391	0.77 402	0.80 357	0.64 371	0.54 395	0.66 373	0.56 467	0.21 454	0.15 414	0.22 473	0.19 443	0.18 373	0.19 395

BSDual-CNN	0.48 399	0.26 429	0.47 298	0.46 470	0.29 428	0.75 501	0.46 487	0.99 448	0.80 391	0.77 402	0.80 357	0.76 444	0.59 429	0.66 373	0.48 424	0.21 454	0.15 414	0.22 473	0.19 443	0.18 373	0.19 395

psmg	0.50 426	0.26 429	0.47 298	0.42 359	0.29 428	0.82 526	0.42 461	1.07 482	0.80 391	0.95 521	0.94 429	0.76 444	0.59 429	0.66 373	0.48 424	0.21 454	0.16 441	0.20 414	0.20 467	0.19 408	0.19 395

test-3	0.35 241	0.17 97	0.48 313	0.40 288	0.22 178	0.42 310	0.22 95	0.66 267	0.80 391	0.72 372	0.45 198	0.63 365	0.29 192	0.45 173	0.32 267	0.13 102	0.09 18	0.17 286	0.13 224	0.13 133	0.11 59

test_1	0.35 241	0.17 97	0.48 313	0.40 288	0.22 178	0.42 310	0.22 95	0.66 267	0.80 391	0.70 360	0.45 198	0.63 365	0.29 192	0.45 173	0.32 267	0.13 102	0.09 18	0.17 286	0.13 224	0.13 133	0.11 59

SACVNet	0.61 518	0.36 527	0.67 462	0.57 591	0.37 538	0.65 453	0.47 495	1.16 519	0.80 391	1.04 561	1.06 494	1.02 531	0.81 551	0.99 548	0.57 473	0.28 555	0.21 535	0.25 523	0.24 541	0.30 549	0.39 594

IIG-Stereo	0.45 368	0.22 304	0.48 313	0.51 533	0.26 332	0.43 315	0.21 70	0.73 339	0.80 391	0.84 442	0.95 433	0.82 469	0.46 361	0.95 532	0.37 321	0.16 284	0.12 269	0.19 377	0.15 293	0.15 242	0.12 123

UNet	0.55 475	0.27 445	0.72 492	0.45 445	0.41 564	0.97 558	0.40 429	1.01 455	0.80 391	0.87 470	0.90 410	1.03 533	0.75 527	0.76 450	0.67 504	0.19 415	0.15 414	0.20 414	0.17 383	0.21 439	0.18 382

UPFNet	0.55 475	0.26 429	0.59 426	0.46 470	0.38 545	0.83 529	0.48 502	1.03 464	0.80 391	0.92 505	0.91 418	0.85 473	0.67 479	0.87 498	0.78 528	0.20 437	0.21 535	0.20 414	0.20 467	0.20 426	0.15 270

G2L-Stereo	0.51 440	0.25 392	0.55 392	0.44 430	0.27 376	0.46 337	0.47 495	0.98 444	0.81 402	0.86 465	0.90 410	0.91 500	0.56 407	0.88 504	0.80 536	0.21 454	0.17 474	0.22 473	0.18 415	0.17 337	0.22 465

YMNet	0.68 535	0.40 551	1.01 571	0.53 561	0.46 597	1.04 577	0.48 502	1.06 478	0.81 402	1.21 599	1.31 567	1.11 563	0.73 516	0.89 506	0.96 569	0.27 544	0.31 610	0.25 523	0.25 554	0.25 510	0.24 502

YMNet_1	0.68 535	0.40 551	1.01 571	0.53 561	0.46 597	1.04 577	0.48 502	1.06 478	0.81 402	1.21 599	1.31 567	1.11 563	0.73 516	0.89 506	0.96 569	0.27 544	0.31 610	0.25 523	0.25 554	0.25 510	0.24 502

rvit_0105_3	0.48 399	0.35 518	0.85 541	0.56 585	0.31 469	0.48 346	0.48 502	0.65 260	0.81 402	0.66 330	0.59 269	0.66 390	0.56 407	0.66 373	0.41 376	0.30 573	0.27 588	0.29 571	0.28 580	0.21 439	0.21 446

GCST	0.85 579	1.25 661	0.80 517	1.58 666	1.03 660	1.04 577	0.24 123	0.81 381	0.81 402	0.99 545	0.67 298	0.78 453	0.35 270	0.98 543	0.38 336	0.97 661	0.65 663	1.20 663	0.81 667	0.93 653	0.72 649

Anonymous_2	0.84 574	0.45 570	0.66 457	0.41 319	0.45 588	0.82 526	0.53 535	0.81 381	0.81 402	0.73 379	0.61 276	0.91 500	0.76 536	0.77 457	0.61 489	0.51 641	0.55 658	0.54 641	4.92 700	0.54 633	0.42 607

RAFT+CT+SA	0.40 316	0.24 361	0.40 216	0.53 561	0.27 376	0.28 119	0.45 484	0.79 376	0.81 402	0.51 262	0.90 410	0.42 235	0.39 319	0.81 477	0.33 278	0.15 233	0.11 192	0.18 340	0.18 415	0.15 242	0.15 270

PSMNet-ADL	0.50 426	0.28 460	0.43 260	0.49 510	0.31 469	0.70 478	0.38 397	0.94 432	0.81 402	0.62 300	0.80 357	0.91 500	0.62 447	0.76 450	0.68 509	0.24 515	0.18 493	0.19 377	0.20 467	0.22 466	0.22 465

OMP-Stereo	0.43 352	0.23 337	0.50 335	0.53 561	0.25 293	0.36 241	0.24 123	0.73 339	0.81 402	0.78 413	0.64 284	0.88 486	0.41 329	0.95 532	0.36 310	0.15 233	0.12 269	0.20 414	0.15 293	0.16 305	0.13 183

PFNet	0.43 352	0.19 187	0.61 435	0.44 430	0.24 261	0.42 310	0.31 272	0.76 359	0.81 402	1.01 549	0.74 323	0.67 397	0.41 329	0.75 438	0.39 346	0.16 284	0.10 68	0.20 414	0.15 293	0.16 305	0.14 229

ACVNet	0.47 389	0.24 361	0.39 202	0.40 288	0.28 403	0.58 405	0.40 429	0.91 416	0.81 402	0.67 339	0.96 437	0.79 460	0.66 470	0.65 361	0.71 515	0.18 375	0.15 414	0.16 238	0.15 293	0.18 373	0.15 270

acv_ft	0.52 454	0.24 361	0.64 449	0.45 445	0.28 403	0.85 535	0.40 429	0.95 435	0.81 402	1.00 546	0.96 437	0.79 460	0.62 447	0.65 361	0.88 547	0.18 375	0.15 414	0.16 238	0.15 293	0.18 373	0.15 270

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 544	0.84 638	0.80 517	0.55 581	0.38 545	1.38 618	0.57 554	1.07 482	0.81 402	0.90 495	0.94 429	0.95 509	0.54 395	1.01 554	0.61 489	0.41 623	0.30 602	0.57 643	0.31 596	0.86 650	0.39 594

WCG-NET	0.29 172	0.15 44	0.35 135	0.34 88	0.19 84	0.32 187	0.27 182	0.42 95	0.82 415	0.46 246	0.49 218	0.39 212	0.25 118	0.42 146	0.27 186	0.12 54	0.09 18	0.13 97	0.11 141	0.12 85	0.11 59

CoDeX	0.48 399	0.21 270	0.53 375	0.43 403	0.25 293	0.74 497	0.38 397	1.36 602	0.82 415	0.84 442	0.96 437	0.63 365	0.57 419	0.63 343	0.40 369	0.17 332	0.13 346	0.17 286	0.15 293	0.16 305	0.15 270

STrans-v2	0.47 389	0.21 270	0.49 323	0.41 319	0.25 293	0.54 376	0.49 515	1.16 519	0.82 415	0.67 339	1.05 487	0.71 408	0.67 479	0.74 430	0.34 290	0.15 233	0.11 192	0.17 286	0.15 293	0.14 186	0.14 229

ARAFT	0.48 399	0.25 392	0.82 524	0.42 359	0.25 293	0.56 390	0.54 543	0.82 387	0.82 415	0.92 505	0.75 325	0.75 437	0.48 371	0.89 506	0.37 321	0.15 233	0.12 269	0.23 494	0.22 510	0.14 186	0.14 229

HGLStereo	0.58 503	0.30 489	0.65 454	0.51 533	0.38 545	0.78 505	0.45 484	1.07 482	0.82 415	0.89 487	1.16 532	0.88 486	0.91 580	0.80 472	0.74 522	0.21 454	0.21 535	0.20 414	0.18 415	0.19 408	0.22 465

GANet-RSSM	0.49 413	0.22 304	0.42 242	0.39 245	0.26 332	0.58 405	0.41 450	1.12 502	0.82 415	0.73 379	1.02 471	0.88 486	0.75 527	0.67 383	0.48 424	0.22 477	0.16 441	0.18 340	0.19 443	0.18 373	0.18 382

RAFT-Stereo-weight	0.33 217	0.19 187	0.36 159	0.39 245	0.23 215	0.28 119	0.29 222	0.69 295	0.83 421	0.55 278	0.51 229	0.58 335	0.20 63	0.48 206	0.30 244	0.13 102	0.10 68	0.14 153	0.12 179	0.13 133	0.12 123

ISRNet	0.57 490	0.25 392	0.72 492	0.57 591	0.36 534	0.43 315	0.28 203	0.85 394	0.84 422	1.09 582	1.25 551	0.91 500	0.61 442	0.68 392	0.60 483	0.35 605	0.26 581	0.36 601	0.33 606	0.30 549	0.42 607

ACV-stereo	0.63 527	0.37 529	1.03 575	0.44 430	0.31 469	1.27 611	0.41 450	0.78 369	0.84 422	0.65 323	0.76 328	2.07 646	1.00 594	0.84 491	0.68 509	0.22 477	0.17 474	0.19 377	0.18 415	0.22 466	0.23 490

CBFPSM	0.61 518	0.25 392	1.41 617	0.39 245	0.27 376	1.10 587	0.67 583	0.83 389	0.84 422	0.82 428	0.81 365	1.33 598	0.85 561	0.72 424	0.86 545	0.16 284	0.15 414	0.15 201	0.17 383	0.17 337	0.23 490

test_3	0.37 270	0.19 187	0.50 335	0.45 445	0.24 261	0.47 341	0.36 364	0.69 295	0.84 422	0.66 330	0.46 203	0.68 401	0.25 118	0.45 173	0.32 267	0.12 54	0.10 68	0.18 340	0.16 324	0.15 242	0.12 123

TransformOpticalFlow	0.46 376	0.21 270	0.49 323	0.42 359	0.24 261	0.36 241	0.46 487	1.04 465	0.84 422	0.67 339	1.14 524	0.73 428	0.56 407	0.78 465	0.33 278	0.15 233	0.10 68	0.17 286	0.15 293	0.14 186	0.15 270

psm_up	0.57 490	0.27 445	0.52 366	0.50 521	0.33 508	0.65 453	0.60 567	1.07 482	0.84 422	0.87 470	0.91 418	1.00 525	1.06 604	0.80 472	0.66 501	0.22 477	0.25 571	0.26 542	0.23 526	0.22 466	0.21 446

SQANet	0.87 582	0.76 628	0.76 509	1.16 658	0.99 657	1.10 587	0.51 524	1.12 502	0.85 428	0.93 509	1.05 487	1.03 533	0.76 536	1.07 563	0.70 512	0.79 654	0.25 571	1.04 661	0.36 613	1.56 665	0.70 648

iinet-f	0.69 540	0.29 474	2.34 649	0.41 319	0.31 469	1.16 600	0.58 561	0.87 401	0.85 428	0.86 465	1.17 537	1.04 538	0.83 554	0.76 450	1.26 608	0.21 454	0.18 493	0.17 286	0.16 324	0.21 439	0.21 446

gwcnet-sp	0.50 426	0.25 392	0.84 535	0.41 319	0.27 376	0.79 511	0.40 429	0.93 427	0.85 428	0.95 521	0.79 346	0.65 377	0.63 452	0.69 400	0.52 446	0.18 375	0.17 474	0.18 340	0.18 415	0.18 373	0.19 395

scenet	0.50 426	0.25 392	0.84 535	0.41 319	0.27 376	0.79 511	0.40 429	0.93 427	0.85 428	0.95 521	0.79 346	0.65 377	0.63 452	0.69 400	0.52 446	0.18 375	0.17 474	0.18 340	0.18 415	0.18 373	0.19 395

ssnet	0.50 426	0.25 392	0.84 535	0.41 319	0.27 376	0.79 511	0.40 429	0.93 427	0.85 428	0.95 521	0.79 346	0.65 377	0.63 452	0.69 400	0.52 446	0.18 375	0.17 474	0.18 340	0.18 415	0.18 373	0.19 395

DSFCA	0.57 490	0.27 445	0.71 485	0.41 319	0.36 534	0.78 505	0.53 535	1.08 488	0.85 428	1.08 578	0.84 377	0.90 494	0.66 470	1.05 562	0.63 496	0.26 533	0.22 544	0.21 458	0.21 489	0.22 466	0.20 427

test_sample5	0.50 426	0.28 460	0.55 392	0.37 188	0.23 215	0.65 453	0.38 397	1.19 534	0.86 434	0.81 425	0.97 446	0.64 371	0.60 435	0.72 424	0.48 424	0.22 477	0.16 441	0.22 473	0.21 489	0.23 486	0.22 465

test_sample4	0.49 413	0.27 445	0.55 392	0.36 158	0.23 215	0.70 478	0.37 379	1.22 552	0.86 434	0.82 428	0.86 390	0.62 360	0.58 423	0.71 418	0.49 433	0.21 454	0.16 441	0.21 458	0.20 467	0.22 466	0.21 446

DualNet	0.51 440	0.28 460	0.55 392	0.37 188	0.23 215	0.65 453	0.38 397	1.19 534	0.86 434	0.84 442	1.06 494	0.64 371	0.60 435	0.72 424	0.48 424	0.22 477	0.16 441	0.22 473	0.21 489	0.23 486	0.22 465

riskmin	0.41 331	0.21 270	0.44 266	0.34 88	0.24 261	0.58 405	0.32 291	0.70 308	0.86 434	0.52 266	0.57 264	0.78 453	0.60 435	0.58 279	0.39 346	0.17 332	0.12 269	0.19 377	0.13 224	0.19 408	0.22 465

DRaft	0.49 413	0.18 143	0.50 335	0.38 213	0.25 293	0.57 399	0.39 415	0.67 278	0.86 434	1.02 553	1.75 620	0.50 286	0.79 543	0.65 361	0.42 383	0.14 154	0.11 192	0.16 238	0.16 324	0.14 186	0.17 353

CFNet-RSSM	0.35 241	0.18 143	0.47 298	0.39 245	0.22 178	0.35 224	0.23 115	0.78 369	0.86 434	0.67 339	0.54 250	0.56 313	0.28 172	0.49 216	0.28 209	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.12 179	0.13 133	0.12 123

UCFNet_RVC	0.50 426	0.27 445	0.37 179	0.40 288	0.27 376	0.66 461	0.42 461	1.18 530	0.86 434	0.70 360	0.89 404	0.91 500	0.60 435	0.62 330	0.48 424	0.24 515	0.18 493	0.28 562	0.27 573	0.25 510	0.24 502

test_sample3	0.49 413	0.27 445	0.55 392	0.36 158	0.23 215	0.70 478	0.37 379	1.21 544	0.87 441	0.79 418	0.84 377	0.66 390	0.53 388	0.70 408	0.50 437	0.21 454	0.16 441	0.20 414	0.19 443	0.21 439	0.21 446

test_5	0.44 359	0.25 392	0.48 313	0.53 561	0.28 403	0.28 119	0.42 461	0.77 365	0.87 441	0.63 307	0.91 418	0.73 428	0.53 388	0.82 484	0.36 310	0.14 154	0.11 192	0.18 340	0.18 415	0.18 373	0.16 306

CrosDoStereo	0.51 440	0.19 187	0.46 286	0.39 245	0.24 261	0.39 276	1.14 648	0.69 295	0.87 441	0.94 516	1.36 577	0.62 360	0.75 527	0.68 392	0.46 406	0.15 233	0.12 269	0.17 286	0.18 415	0.14 186	0.16 306

DeepStereo_LL	0.51 440	0.19 187	0.46 286	0.39 245	0.24 261	0.39 276	1.14 648	0.69 295	0.87 441	0.94 516	1.36 577	0.62 360	0.75 527	0.68 392	0.46 406	0.15 233	0.12 269	0.17 286	0.18 415	0.14 186	0.16 306

s12784h	0.37 270	0.15 44	0.26 24	0.34 88	0.15 4	0.80 517	0.29 222	0.83 389	0.87 441	0.58 287	0.58 267	0.43 247	0.41 329	0.59 288	0.35 299	0.12 54	0.10 68	0.14 153	0.09 7	0.14 186	0.10 6

APVNet	0.73 546	0.39 542	1.01 571	0.58 597	0.45 588	1.16 600	0.68 586	1.47 621	0.87 441	0.84 442	1.15 527	1.04 538	0.84 557	1.14 573	1.18 603	0.27 544	0.28 595	0.32 588	0.31 596	0.29 541	0.32 561

cf-r	0.49 413	0.24 361	0.49 323	0.40 288	0.23 215	0.58 405	0.38 397	0.92 425	0.87 441	0.77 402	1.06 494	0.98 517	0.67 479	0.59 288	0.61 489	0.21 454	0.14 385	0.17 286	0.19 443	0.15 242	0.16 306

CFNet-ft	0.50 426	0.25 392	0.39 202	0.41 319	0.26 332	0.66 461	0.37 379	0.91 416	0.87 441	0.67 339	1.00 462	1.05 543	0.70 495	0.68 392	0.57 473	0.23 504	0.16 441	0.24 510	0.21 489	0.24 499	0.19 395

STTStereo	0.57 490	0.39 542	0.87 547	0.45 445	0.32 495	0.62 429	0.45 484	1.01 455	0.87 441	1.01 549	0.91 418	0.95 509	0.58 423	0.77 457	0.66 501	0.25 528	0.24 563	0.27 551	0.33 606	0.25 510	0.26 515

DANet	0.74 551	0.47 582	0.98 569	0.60 602	0.41 564	0.92 549	0.41 450	1.02 458	0.87 441	1.22 603	1.22 547	1.33 598	0.88 573	1.26 593	1.37 614	0.27 544	0.24 563	0.31 582	0.25 554	0.37 591	0.36 584
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet_RVC	0.50 426	0.25 392	0.39 202	0.41 319	0.26 332	0.66 461	0.37 379	0.91 416	0.87 441	0.67 339	1.00 462	1.05 543	0.70 495	0.68 392	0.57 473	0.23 504	0.16 441	0.24 510	0.21 489	0.24 499	0.19 395

test_sample6	0.51 440	0.27 445	0.55 392	0.38 213	0.23 215	0.64 445	0.39 415	1.18 530	0.88 452	0.84 442	1.06 494	0.66 390	0.61 442	0.75 438	0.52 446	0.23 504	0.17 474	0.22 473	0.22 510	0.24 499	0.23 490

AASNet	0.55 475	0.27 445	0.62 440	0.51 533	0.32 495	0.73 491	0.44 477	1.55 630	0.88 452	0.88 480	0.94 429	0.64 371	0.63 452	0.62 330	0.84 542	0.23 504	0.20 525	0.20 414	0.16 324	0.22 466	0.20 427

GANet-ADL	0.44 359	0.27 445	0.48 313	0.44 430	0.30 453	0.54 376	0.36 364	0.94 432	0.88 452	0.64 318	0.72 309	0.68 401	0.44 347	0.55 252	0.44 395	0.22 477	0.15 414	0.15 201	0.13 224	0.18 373	0.21 446

THIR-Stereo	0.51 440	0.19 187	0.47 298	0.39 245	0.23 215	0.74 497	0.64 581	0.68 284	0.88 452	1.03 556	1.40 583	0.71 408	0.75 527	0.64 351	0.43 386	0.16 284	0.11 192	0.17 286	0.18 415	0.15 242	0.17 353

ADLNet	0.57 490	0.29 474	0.58 418	0.46 470	0.35 527	0.80 517	0.46 487	1.14 512	0.88 452	1.03 556	0.98 450	0.92 506	0.66 470	0.71 418	0.83 541	0.22 477	0.16 441	0.22 473	0.22 510	0.22 466	0.23 490

DFGA-Net	0.47 389	0.31 498	0.93 556	0.43 403	0.33 508	0.56 390	0.35 350	0.81 381	0.89 457	0.70 360	0.76 328	0.48 275	0.43 337	0.78 465	0.64 499	0.16 284	0.14 385	0.19 377	0.19 443	0.20 426	0.19 395

hknet	0.51 440	0.26 429	0.58 418	0.46 470	0.29 428	0.75 501	0.46 487	0.99 448	0.89 457	0.77 402	0.80 357	0.96 512	0.67 479	0.75 438	0.50 437	0.19 415	0.15 414	0.22 473	0.19 443	0.18 373	0.19 395

CREStereo++_RVC	0.32 209	0.16 69	0.25 7	0.32 58	0.24 261	0.27 103	0.22 95	0.48 150	0.89 457	0.47 249	0.80 357	0.29 126	0.25 118	0.37 103	0.34 290	0.14 154	0.09 18	0.13 97	0.52 652	0.14 186	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
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 475	0.33 509	0.71 485	0.46 470	0.31 469	0.66 461	0.43 469	1.07 482	0.89 457	0.93 509	0.91 418	0.98 517	0.61 442	0.76 450	0.64 499	0.22 477	0.18 493	0.22 473	0.22 510	0.22 466	0.24 502
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLCV	0.49 413	0.26 429	0.73 498	0.38 213	0.18 49	0.64 445	0.33 309	0.84 392	0.89 457	0.96 533	1.12 513	0.72 423	0.45 354	1.00 553	0.59 482	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.14 186	0.14 229

Selective-IGEV-i1	0.46 376	0.21 270	0.60 431	0.43 403	0.24 261	0.67 470	0.53 535	1.07 482	0.90 462	0.65 323	0.82 367	0.80 464	0.38 303	0.56 262	0.40 369	0.16 284	0.14 385	0.15 201	0.13 224	0.16 305	0.17 353

raft+_RVC	0.38 287	0.20 231	0.38 190	0.39 245	0.27 376	0.44 326	0.35 350	0.81 381	0.90 462	0.52 266	0.78 341	0.50 286	0.29 192	0.56 262	0.41 376	0.15 233	0.12 269	0.17 286	0.15 293	0.14 186	0.13 183

CFNet_pseudo	0.47 389	0.25 392	0.55 392	0.38 213	0.28 403	0.58 405	0.32 291	0.89 410	0.90 462	0.83 436	1.03 481	0.75 437	0.48 371	0.61 307	0.46 406	0.17 332	0.13 346	0.24 510	0.16 324	0.26 520	0.21 446

psmorigin	0.84 574	0.53 590	2.21 647	0.50 521	0.41 564	0.86 537	0.57 554	1.08 488	0.90 462	1.50 625	1.42 590	1.50 621	1.09 607	1.29 597	1.03 583	0.32 582	0.33 622	0.27 551	0.27 573	0.34 574	0.45 619

FADNet_RVC	0.58 503	0.39 542	1.26 597	0.45 445	0.32 495	0.55 382	0.34 327	1.12 502	0.90 462	0.68 351	0.90 410	0.61 352	0.71 500	1.03 559	0.80 536	0.21 454	0.18 493	0.27 551	0.23 526	0.33 566	0.30 548

G-Net	0.95 591	0.48 584	1.13 585	0.67 623	0.49 605	2.07 652	0.63 576	1.02 458	0.90 462	1.77 643	2.62 655	1.28 587	1.60 642	1.09 567	1.06 590	0.37 612	0.30 602	0.35 596	0.25 554	0.46 615	0.45 619

ccs_rob	0.47 389	0.25 392	0.55 392	0.38 213	0.28 403	0.58 405	0.32 291	0.89 410	0.90 462	0.83 436	1.02 471	0.75 437	0.48 371	0.61 307	0.46 406	0.17 332	0.12 269	0.24 510	0.16 324	0.26 520	0.21 446

NINENet	0.52 454	0.30 489	0.55 392	0.46 470	0.33 508	0.78 505	0.34 327	1.18 530	0.91 469	0.84 442	0.97 446	0.64 371	0.54 395	0.74 430	0.56 467	0.23 504	0.20 525	0.25 523	0.18 415	0.22 466	0.22 465

rafts_anoy	0.38 287	0.22 304	0.38 190	0.43 403	0.28 403	0.32 187	0.32 291	0.70 308	0.91 469	0.59 288	0.66 291	0.45 262	0.33 246	0.49 216	0.41 376	0.16 284	0.12 269	0.21 458	0.23 526	0.18 373	0.16 306

hitnet-ft	0.57 490	0.29 474	0.43 260	0.42 359	0.29 428	0.81 523	0.40 429	0.98 444	0.91 469	0.84 442	1.01 467	1.13 571	0.72 511	0.83 486	0.71 515	0.28 555	0.21 535	0.28 562	0.22 510	0.29 541	0.27 525

FADNet-RVC	0.62 524	0.56 605	1.29 602	0.47 491	0.39 553	0.63 435	0.40 429	1.16 519	0.91 469	0.71 370	0.86 390	1.04 538	0.55 399	0.99 548	0.78 528	0.27 544	0.26 581	0.28 562	0.29 586	0.32 561	0.31 557

AdaStereo	0.52 454	0.34 514	0.53 375	0.49 510	0.25 293	0.71 483	0.36 364	1.24 557	0.91 469	0.77 402	0.98 450	0.75 437	0.50 380	0.71 418	0.51 441	0.27 544	0.13 346	0.28 562	0.18 415	0.23 486	0.18 382
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PS-NSSS	0.60 514	0.46 575	0.68 469	0.43 403	0.34 520	0.66 461	0.57 554	1.05 472	0.91 469	0.80 421	1.28 560	0.72 423	0.67 479	0.89 506	0.61 489	0.32 582	0.26 581	0.40 615	0.27 573	0.35 579	0.29 543

coex_refinement	0.54 466	0.22 304	0.44 266	0.45 445	0.31 469	0.75 501	0.40 429	1.16 519	0.92 475	0.87 470	1.12 513	0.99 522	0.57 419	0.69 400	0.90 555	0.21 454	0.14 385	0.16 238	0.16 324	0.21 439	0.22 465

DualNet (step1)	0.60 514	0.37 529	0.83 528	0.39 245	0.31 469	0.72 487	0.49 515	1.11 497	0.92 475	0.93 509	0.89 404	0.86 477	0.71 500	0.74 430	0.53 457	0.42 625	0.22 544	0.40 615	0.41 628	0.36 585	0.35 578

test_sample9	1.17 618	0.37 529	0.83 528	0.39 245	0.31 469	0.72 487	0.49 515	1.11 497	0.92 475	0.93 509	0.89 404	0.86 477	0.71 500	1.29 597	2.03 645	0.42 625	9.50 707	0.40 615	0.41 628	0.36 585	0.35 578

test_sample7	0.54 466	0.30 489	0.55 392	0.37 188	0.28 403	0.63 435	0.47 495	1.11 497	0.92 475	0.93 509	0.89 404	0.86 477	0.71 500	0.74 430	0.53 457	0.27 544	0.22 544	0.27 551	0.26 566	0.27 530	0.26 515

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 234	0.28 460	0.48 313	0.37 188	0.25 293	0.47 341	0.30 244	0.60 225	0.92 475	0.43 234	0.37 166	0.30 141	0.29 192	0.50 221	0.30 244	0.17 332	0.14 385	0.18 340	0.15 293	0.18 373	0.16 306

test_xeample	1.06 604	0.23 337	0.51 345	0.37 188	0.22 178	0.71 483	0.39 415	1.31 586	0.92 475	0.87 470	1.08 505	0.70 405	0.64 460	0.75 438	11.43 693	0.19 415	0.16 441	0.18 340	0.17 383	0.18 373	0.19 395

TCMNet	0.68 535	0.41 557	1.08 579	0.60 602	0.61 633	0.97 558	0.55 546	1.11 497	0.93 481	0.87 470	1.14 524	0.89 491	0.65 468	0.92 519	1.06 590	0.26 533	0.26 581	0.31 582	0.28 580	0.33 566	0.30 548

MM-Stereo_test3	0.35 241	0.19 187	0.33 98	0.42 359	0.26 332	0.34 216	0.44 477	0.74 346	0.93 481	0.47 249	0.52 239	0.42 235	0.29 192	0.46 183	0.29 226	0.17 332	0.15 414	0.17 286	0.13 224	0.14 186	0.15 270

anonymity	0.98 597	0.89 642	1.06 578	0.93 649	1.04 662	0.97 558	0.82 621	1.33 595	0.93 481	1.08 578	0.98 450	1.02 531	0.95 589	1.02 557	0.93 562	0.96 660	0.96 684	0.90 658	0.91 671	0.92 652	0.95 657

UDGNet	0.50 426	0.82 634	0.56 405	0.51 533	0.32 495	0.41 299	0.34 327	0.71 316	0.93 481	0.65 323	0.60 272	0.58 335	0.44 347	0.65 361	0.43 386	0.33 590	0.15 414	0.67 649	0.20 467	0.49 623	0.23 490

GEStereo_RVC	0.56 485	0.30 489	0.70 482	0.51 533	0.31 469	0.70 478	0.54 543	1.31 586	0.93 481	0.85 455	0.86 390	0.84 471	0.63 452	0.92 519	0.67 504	0.24 515	0.16 441	0.19 377	0.17 383	0.21 439	0.23 490

222	1.25 628	0.23 337	0.53 375	0.38 213	0.23 215	0.78 505	0.37 379	1.41 610	0.93 481	0.97 537	1.13 520	0.74 432	0.71 500	0.74 430	14.86 696	0.20 437	0.16 441	0.17 286	0.16 324	0.18 373	0.20 427

RASNet	0.57 490	0.24 361	0.61 435	0.39 245	0.23 215	0.71 483	0.40 429	1.02 458	0.93 481	0.77 402	1.05 487	1.05 543	0.98 593	0.99 548	1.03 583	0.16 284	0.14 385	0.14 153	0.17 383	0.15 242	0.14 229

HSM-Net_RVC	0.55 475	0.23 337	0.37 179	0.38 213	0.22 178	0.86 537	0.40 429	1.31 586	0.93 481	0.92 505	1.15 527	1.26 584	0.71 500	0.75 438	0.53 457	0.17 332	0.14 385	0.16 238	0.15 293	0.17 337	0.17 353
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PSMNet_ROB	0.67 532	0.39 542	0.76 509	0.57 591	0.43 576	1.00 566	0.85 627	1.25 563	0.93 481	0.82 428	1.04 484	1.08 553	0.64 460	0.89 506	1.02 582	0.29 566	0.21 535	0.31 582	0.31 596	0.27 530	0.25 511

TestStereo1	0.44 359	0.24 361	0.45 274	0.52 550	0.25 293	0.35 224	0.40 429	0.81 381	0.94 490	0.70 360	0.96 437	0.48 275	0.45 354	0.94 526	0.33 278	0.16 284	0.13 346	0.18 340	0.16 324	0.15 242	0.14 229

SA-5K	0.44 359	0.24 361	0.45 274	0.52 550	0.25 293	0.35 224	0.40 429	0.81 381	0.94 490	0.70 360	0.96 437	0.48 275	0.45 354	0.94 526	0.33 278	0.16 284	0.13 346	0.18 340	0.16 324	0.15 242	0.14 229

delet	0.57 490	0.25 392	0.63 444	0.46 470	0.34 520	1.05 582	0.51 524	1.04 465	0.94 490	0.90 495	0.99 458	0.90 494	0.68 488	0.87 498	0.78 528	0.18 375	0.18 493	0.20 414	0.21 489	0.17 337	0.17 353

DLCB_ROB	0.60 514	0.29 474	0.53 375	0.50 521	0.33 508	0.76 504	0.51 524	1.02 458	0.94 490	1.07 577	1.16 532	1.21 579	0.73 516	0.98 543	0.75 524	0.21 454	0.20 525	0.22 473	0.23 526	0.22 466	0.20 427

CFNet_ucs	0.51 440	0.25 392	0.58 418	0.39 245	0.31 469	0.59 415	0.35 350	1.04 465	0.95 494	0.89 487	1.19 542	0.80 464	0.49 377	0.66 373	0.45 401	0.21 454	0.16 441	0.26 542	0.18 415	0.27 530	0.23 490

Sa-1000	0.49 413	0.25 392	0.45 274	0.46 470	0.25 293	0.64 445	0.34 327	0.85 394	0.95 494	0.85 455	1.51 604	0.55 307	0.44 347	0.94 526	0.31 258	0.16 284	0.12 269	0.21 458	0.20 467	0.15 242	0.14 229

DDUNet	1.10 610	2.58 688	0.83 528	1.21 660	1.27 667	1.02 573	0.69 590	1.17 528	0.95 494	0.98 540	1.26 555	1.28 587	0.84 557	0.97 541	0.79 535	0.85 657	0.40 641	2.00 674	0.60 656	1.34 663	0.94 655

xxxx	1.07 606	0.23 337	0.53 375	0.38 213	0.22 178	0.83 529	0.36 364	1.41 610	0.95 494	0.75 390	0.99 458	0.97 514	0.64 460	0.70 408	11.37 692	0.20 437	0.17 474	0.18 340	0.17 383	0.19 408	0.20 427

RAFT + AFF	0.54 466	0.30 489	0.84 535	0.51 533	0.32 495	0.63 435	0.57 554	1.05 472	0.95 494	0.80 421	0.87 397	0.85 473	0.57 419	0.87 498	0.51 441	0.18 375	0.21 535	0.23 494	0.22 510	0.19 408	0.19 395

GANet	0.74 551	0.38 537	0.63 444	0.54 573	0.35 527	1.01 571	0.95 635	1.15 516	0.95 494	1.09 582	2.00 633	1.14 573	0.92 582	1.29 597	0.75 524	0.25 528	0.27 588	0.27 551	0.23 526	0.32 561	0.24 502

ETE_ROB	0.73 546	0.52 587	0.93 556	0.57 591	0.37 538	0.80 517	0.86 628	1.19 534	0.95 494	1.20 598	1.22 547	1.39 611	0.86 565	1.07 563	0.88 547	0.27 544	0.21 535	0.31 582	0.27 573	0.34 574	0.35 578

ADStereo(finetuned)	0.39 300	0.18 143	0.58 418	0.35 120	0.19 84	0.30 151	0.30 244	0.72 327	0.96 501	0.72 372	0.77 332	0.45 262	0.68 488	0.46 183	0.36 310	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.15 270

DCANet	0.38 287	0.18 143	0.46 286	0.35 120	0.19 84	0.30 151	0.30 244	0.72 327	0.96 501	0.72 372	0.77 332	0.45 262	0.56 407	0.47 196	0.36 310	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.15 270

GwcNet-RSSM	0.51 440	0.25 392	0.51 345	0.41 319	0.24 261	0.56 390	0.41 450	0.97 442	0.96 501	0.75 390	1.17 537	0.89 491	0.66 470	0.66 373	0.74 522	0.22 477	0.15 414	0.19 377	0.21 489	0.17 337	0.16 306

FADNet-RVC-Resample	0.58 503	0.35 518	1.34 610	0.50 521	0.34 520	0.73 491	0.43 469	1.09 491	0.96 501	0.83 436	0.87 397	0.76 444	0.66 470	0.77 457	0.52 446	0.19 415	0.18 493	0.26 542	0.27 573	0.28 539	0.29 543

XPNet_ROB	0.73 546	0.38 537	0.80 517	0.53 561	0.40 558	0.80 517	0.83 623	1.21 544	0.96 501	1.37 619	1.17 537	1.37 605	0.87 568	1.14 573	0.99 576	0.33 590	0.25 571	0.27 551	0.24 541	0.31 553	0.29 543

rvit_105_1	0.56 485	0.42 562	0.84 535	0.59 600	0.37 538	0.59 415	0.68 586	0.73 339	0.97 506	0.82 428	0.69 302	0.75 437	0.63 452	0.80 472	0.56 467	0.34 599	0.29 597	0.31 582	0.34 609	0.23 486	0.23 490

DCANet-4	0.38 287	0.22 304	0.58 418	0.35 120	0.19 84	0.30 151	0.30 244	0.69 295	0.97 506	0.70 360	0.79 346	0.40 220	0.46 361	0.46 183	0.37 321	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.12 85	0.15 270

ccnet	0.84 574	0.59 613	0.86 542	0.56 585	0.60 631	1.11 592	0.72 599	1.44 617	0.97 506	1.15 594	1.44 593	1.28 587	0.95 589	1.01 554	1.33 613	0.49 638	0.43 648	0.50 638	0.47 639	0.52 631	0.48 628

CVANet_RVC	0.59 507	0.35 518	0.54 388	0.49 510	0.33 508	0.70 478	0.67 583	1.12 502	0.97 506	0.88 480	1.05 487	1.01 529	0.72 511	0.94 526	0.55 465	0.30 573	0.20 525	0.28 562	0.26 566	0.32 561	0.23 490

StereoDRNet-Refined	0.61 518	0.33 509	0.63 444	0.47 491	0.31 469	0.94 553	0.41 450	1.04 465	0.97 506	1.15 594	1.13 520	1.00 525	0.74 524	0.93 523	0.93 562	0.18 375	0.13 346	0.22 473	0.21 489	0.20 426	0.21 446
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
raft_robust	0.41 331	0.24 361	0.39 202	0.43 403	0.22 178	0.40 285	0.33 309	0.80 379	0.98 511	0.80 421	0.88 401	0.41 227	0.32 238	0.89 506	0.30 244	0.14 154	0.12 269	0.16 238	0.18 415	0.15 242	0.13 183

GwcNet-ADL	0.45 368	0.24 361	0.51 345	0.46 470	0.30 453	0.41 299	0.40 429	0.95 435	0.98 511	0.73 379	0.78 341	0.61 352	0.41 329	0.67 383	0.55 465	0.20 437	0.14 385	0.15 201	0.14 261	0.19 408	0.22 465

MMNet	0.57 490	0.26 429	0.67 462	0.45 445	0.35 527	1.04 577	0.39 415	0.93 427	0.98 511	0.96 533	0.97 446	0.86 477	0.80 548	0.83 486	0.80 536	0.16 284	0.15 414	0.19 377	0.19 443	0.20 426	0.17 353

PCWNet_CMD	0.49 413	0.25 392	0.56 405	0.40 288	0.27 376	0.64 445	0.32 291	0.98 444	0.99 514	0.87 470	1.07 498	0.78 453	0.46 361	0.61 307	0.44 395	0.17 332	0.13 346	0.21 458	0.16 324	0.26 520	0.20 427

LL-Strereo	0.58 503	0.29 474	0.83 528	0.48 498	0.35 527	0.39 276	0.48 502	1.04 465	0.99 514	0.87 470	0.79 346	1.08 553	1.15 616	1.35 610	0.51 441	0.18 375	0.15 414	0.22 473	0.19 443	0.17 337	0.21 446

ADLNet2	0.57 490	0.26 429	0.71 485	0.48 498	0.31 469	0.83 529	0.51 524	1.10 495	0.99 514	0.85 455	0.99 458	0.99 522	0.70 495	0.79 469	0.78 528	0.21 454	0.17 474	0.18 340	0.18 415	0.22 466	0.22 465

MSMDNet	0.49 413	0.25 392	0.56 405	0.40 288	0.27 376	0.64 445	0.32 291	0.99 448	0.99 514	0.87 470	1.07 498	0.79 460	0.46 361	0.61 307	0.44 395	0.17 332	0.13 346	0.20 414	0.16 324	0.25 510	0.20 427

Hybrid-DGEV-2	0.43 352	0.23 337	0.47 298	0.48 498	0.30 453	0.57 399	0.24 123	0.84 392	1.00 518	0.67 339	0.67 298	0.59 345	0.73 516	0.61 307	0.36 310	0.14 154	0.12 269	0.18 340	0.16 324	0.14 186	0.13 183

fast-acv-ft	0.66 531	0.32 501	0.80 517	0.46 470	0.34 520	1.26 610	0.50 521	0.91 416	1.00 518	1.05 566	1.36 577	1.28 587	0.84 557	0.81 477	0.90 555	0.22 477	0.24 563	0.23 494	0.23 526	0.21 439	0.22 465

SA	0.45 368	0.26 429	0.50 335	0.47 491	0.24 261	0.46 337	0.36 364	0.79 376	1.00 518	0.61 296	1.04 484	0.50 286	0.50 380	0.98 543	0.33 278	0.16 284	0.13 346	0.21 458	0.19 443	0.15 242	0.14 229

UDG	0.93 586	1.03 652	0.75 505	1.00 650	0.97 654	1.02 573	0.57 554	1.18 530	1.01 521	0.93 509	1.02 471	1.32 593	1.03 599	0.88 504	0.92 560	0.55 647	0.33 622	1.82 671	0.41 628	1.20 661	0.74 650

DAS	0.54 466	0.26 429	0.66 457	0.49 510	0.31 469	0.61 423	0.43 469	0.89 410	1.01 521	0.95 521	1.16 532	0.71 408	0.85 561	0.89 506	0.47 417	0.18 375	0.14 385	0.18 340	0.15 293	0.22 466	0.19 395

SepStereo	0.54 466	0.26 429	0.66 457	0.49 510	0.31 469	0.61 423	0.43 469	0.89 410	1.01 521	0.95 521	1.16 532	0.71 408	0.85 561	0.97 541	0.47 417	0.18 375	0.14 385	0.18 340	0.15 293	0.22 466	0.19 395

aanetorigin	0.85 579	0.58 611	1.98 643	0.50 521	0.40 558	0.66 461	0.70 591	0.72 327	1.01 521	2.44 666	2.00 633	1.32 593	1.25 622	0.96 534	1.16 602	0.20 437	0.19 516	0.20 414	0.20 467	0.27 530	0.33 570

CFNet	0.53 461	0.30 489	0.53 375	0.42 359	0.28 403	0.73 491	0.35 350	1.21 544	1.01 521	0.74 386	1.07 498	0.85 473	0.60 435	0.83 486	0.58 480	0.19 415	0.15 414	0.23 494	0.23 526	0.21 439	0.17 353

iResNetv2_ROB	0.55 475	0.29 474	0.86 542	0.39 245	0.25 293	0.67 470	0.37 379	1.21 544	1.02 526	1.02 553	1.10 507	0.89 491	0.79 543	0.74 430	0.43 386	0.19 415	0.13 346	0.15 201	0.11 141	0.19 408	0.16 306

iResNet	0.52 454	0.31 498	0.86 542	0.44 430	0.22 178	0.66 461	0.47 495	0.92 425	1.02 526	0.89 487	1.12 513	0.69 403	0.55 399	0.86 496	0.60 483	0.15 233	0.11 192	0.15 201	0.12 179	0.17 337	0.17 353

NCCL2	0.74 551	0.45 570	0.77 512	0.65 619	0.45 588	0.97 558	1.16 650	1.16 519	1.02 526	1.00 546	0.98 450	1.48 619	0.88 573	0.99 548	0.89 549	0.31 577	0.27 588	0.39 612	0.39 620	0.33 566	0.34 574

CBMV_ROB	0.62 524	0.39 542	0.41 226	0.41 319	0.28 403	0.86 537	0.28 203	1.06 478	1.02 526	0.95 521	1.33 571	0.81 467	0.84 557	0.94 526	0.56 467	0.37 612	0.37 632	0.43 621	0.40 623	0.33 566	0.32 561

1111x	0.64 529	0.23 337	0.61 435	0.39 245	0.21 152	0.68 475	0.46 487	1.32 592	1.03 530	0.76 396	1.02 471	0.95 509	0.72 511	1.13 571	2.15 651	0.18 375	0.18 493	0.18 340	0.19 443	0.20 426	0.19 395

ssnet_v2	0.61 518	0.29 474	0.69 478	0.45 445	0.30 453	0.93 550	0.62 571	1.20 541	1.03 530	0.97 537	0.81 365	0.98 517	0.67 479	0.84 491	0.97 574	0.26 533	0.23 554	0.23 494	0.24 541	0.20 426	0.21 446

ADCRef	0.84 574	0.46 575	1.60 632	0.52 550	0.45 588	1.08 585	0.52 530	1.13 510	1.03 530	1.22 603	1.43 592	0.87 483	0.93 584	0.91 517	3.35 668	0.19 415	0.16 441	0.23 494	0.23 526	0.23 486	0.22 465

TDLM	0.59 507	0.35 518	0.57 414	0.53 561	0.32 495	0.67 470	0.72 599	1.09 491	1.03 530	0.84 442	1.11 511	0.84 471	0.71 500	0.96 534	0.61 489	0.28 555	0.18 493	0.26 542	0.22 510	0.27 530	0.21 446

GMStereo	0.40 316	0.38 537	0.61 435	0.41 319	0.27 376	0.47 341	0.35 350	0.62 239	1.04 534	0.57 284	0.54 250	0.38 201	0.36 284	0.56 262	0.41 376	0.20 437	0.13 346	0.16 238	0.17 383	0.24 499	0.20 427
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DRN-Test	0.68 535	0.34 514	0.77 512	0.52 550	0.40 558	1.14 596	0.61 569	1.56 634	1.04 534	1.18 596	1.10 507	1.05 543	0.72 511	0.82 484	1.01 578	0.24 515	0.18 493	0.26 542	0.25 554	0.26 520	0.23 490

SDNR	0.89 584	0.39 542	1.66 638	0.42 359	0.39 553	3.35 675	0.32 291	0.95 435	1.05 536	1.05 566	2.12 638	0.62 360	0.71 500	1.40 611	0.78 528	0.53 643	0.56 660	0.36 601	0.27 573	0.46 615	0.50 632

GASNet	0.70 541	0.77 629	1.16 589	0.71 635	0.49 605	0.62 429	0.48 502	1.12 502	1.05 536	0.98 540	0.84 377	0.94 508	0.82 552	1.41 614	0.85 544	0.33 590	0.22 544	0.29 571	0.28 580	0.44 611	0.26 515

HBP-ISP	0.61 518	0.47 582	0.45 274	0.46 470	0.33 508	0.79 511	0.29 222	1.15 516	1.05 536	0.85 455	1.18 541	0.67 397	0.71 500	0.92 519	0.57 473	0.37 612	0.38 633	0.47 628	0.41 628	0.39 598	0.32 561

CC-Net-ROB	0.84 574	1.01 651	0.93 556	0.60 602	0.45 588	1.25 609	0.71 593	1.20 541	1.05 536	0.84 442	1.24 550	0.90 494	0.78 542	1.14 573	0.70 512	0.48 637	0.34 626	1.71 669	0.38 618	0.78 648	0.40 599

PSMNet-RUCA	0.78 562	0.78 632	1.23 594	1.01 651	0.91 648	0.68 475	0.53 535	1.16 519	1.06 540	0.79 418	1.10 507	0.82 469	0.72 511	0.94 526	0.70 512	0.55 647	0.27 588	0.76 652	0.46 635	0.70 645	0.49 629

SMFormer	0.53 461	0.24 361	0.67 462	0.35 120	0.20 124	0.63 435	0.34 327	1.26 565	1.06 540	0.85 455	1.02 471	0.71 408	0.66 470	0.96 534	0.60 483	0.19 415	0.16 441	0.18 340	0.17 383	0.19 408	0.20 427

tta	0.53 461	0.24 361	0.67 462	0.35 120	0.20 124	0.63 435	0.34 327	1.26 565	1.06 540	0.85 455	1.02 471	0.71 408	0.66 470	0.96 534	0.60 483	0.19 415	0.16 441	0.18 340	0.17 383	0.15 242	0.16 306

qqq1	0.51 440	0.24 361	0.67 462	0.35 120	0.20 124	0.63 435	0.34 327	1.26 565	1.06 540	0.85 455	1.02 471	0.71 408	0.66 470	0.96 534	0.36 310	0.19 415	0.16 441	0.14 153	0.12 179	0.15 242	0.16 306

fff1	0.51 440	0.24 361	0.67 462	0.35 120	0.20 124	0.63 435	0.34 327	1.26 565	1.06 540	0.85 455	1.02 471	0.71 408	0.66 470	0.96 534	0.36 310	0.19 415	0.16 441	0.14 153	0.12 179	0.15 242	0.16 306

mmx	0.59 507	0.28 460	0.68 469	0.39 245	0.26 332	0.56 390	0.40 429	1.24 557	1.06 540	0.76 396	0.98 450	0.71 408	0.55 399	1.25 590	1.46 619	0.21 454	0.16 441	0.25 523	0.21 489	0.24 499	0.22 465

xxx	0.59 507	0.28 460	0.68 469	0.39 245	0.26 332	0.56 390	0.40 429	1.24 557	1.06 540	0.76 396	0.98 450	0.71 408	0.55 399	1.25 590	1.46 619	0.21 454	0.16 441	0.25 523	0.21 489	0.24 499	0.22 465

StereoDRNet	0.67 532	0.35 518	0.82 524	0.53 561	0.44 582	1.03 575	0.53 535	1.51 626	1.06 540	1.13 592	0.91 418	1.07 552	0.74 524	0.87 498	0.95 567	0.24 515	0.19 516	0.25 523	0.23 526	0.27 530	0.22 465

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 532	0.30 489	1.20 591	0.42 359	0.31 469	1.00 566	0.58 561	1.16 519	1.07 548	1.01 549	1.25 551	1.08 553	0.75 527	1.18 580	1.03 583	0.20 437	0.12 269	0.16 238	0.13 224	0.22 466	0.22 465

dd	0.44 359	0.40 551	0.62 440	0.44 430	0.26 332	0.51 355	0.38 397	0.72 327	1.07 548	0.60 291	0.66 291	0.43 247	0.40 324	0.68 392	0.53 457	0.24 515	0.15 414	0.21 458	0.16 324	0.24 499	0.19 395

FADNet	0.63 527	0.53 590	1.20 591	0.46 470	0.44 582	0.66 461	0.41 450	1.24 557	1.07 548	0.70 360	0.84 377	0.98 517	0.65 468	0.87 498	0.54 463	0.29 566	0.30 602	0.27 551	0.30 587	0.48 619	0.36 584

ADCP+	1.18 620	0.37 529	3.09 659	0.50 521	0.52 615	1.48 624	0.61 569	1.32 592	1.07 548	1.21 599	1.16 532	1.08 553	1.11 609	1.63 629	7.17 686	0.20 437	0.16 441	0.24 510	0.22 510	0.29 541	0.22 465

fff	0.39 300	0.18 143	0.46 286	0.35 120	0.19 84	0.30 151	0.30 244	0.73 339	1.08 552	0.70 360	0.79 346	0.44 254	0.62 447	0.47 196	0.37 321	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.12 85	0.15 270

csc	0.39 300	0.18 143	0.46 286	0.35 120	0.19 84	0.30 151	0.30 244	0.73 339	1.08 552	0.70 360	0.79 346	0.44 254	0.62 447	0.47 196	0.37 321	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.12 85	0.15 270

cscssc	0.39 300	0.18 143	0.46 286	0.35 120	0.19 84	0.30 151	0.30 244	0.73 339	1.08 552	0.70 360	0.79 346	0.44 254	0.62 447	0.47 196	0.37 321	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.12 85	0.15 270

edge stereo	0.79 563	0.40 551	0.82 524	0.52 550	0.44 582	0.83 529	0.58 561	1.34 597	1.08 552	1.30 615	1.38 581	1.79 636	1.13 613	1.15 576	0.92 560	0.34 599	0.32 617	0.42 620	0.28 580	0.33 566	0.39 594

Nwc_Net	0.82 567	0.40 551	0.86 542	0.62 611	0.56 622	1.04 577	0.57 554	1.72 650	1.08 552	0.93 509	1.88 627	1.44 613	1.24 621	1.19 581	0.94 564	0.31 577	0.25 571	0.36 601	0.39 620	0.31 553	0.31 557

z-ln-s-r	0.70 541	0.39 542	1.51 622	0.40 288	0.27 376	0.58 405	0.62 571	0.87 401	1.09 557	0.84 442	1.44 593	0.91 500	0.87 568	1.20 584	2.07 647	0.16 284	0.12 269	0.17 286	0.15 293	0.21 439	0.17 353

RGC	0.82 567	0.62 615	0.80 517	0.67 623	0.66 638	0.91 546	0.59 564	1.35 598	1.09 557	1.12 591	1.46 598	1.50 621	1.09 607	1.28 596	0.97 574	0.34 599	0.30 602	0.48 633	0.40 623	0.38 594	0.38 593

SGM-Forest	0.65 530	0.33 509	0.43 260	0.44 430	0.30 453	1.01 571	0.54 543	1.13 510	1.09 557	1.11 589	1.21 545	1.10 561	0.76 536	0.99 548	0.71 515	0.32 582	0.33 622	0.33 593	0.30 587	0.30 549	0.28 536
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Selective-IGEV-i16pc	0.57 490	0.21 270	1.29 602	0.41 319	0.31 469	1.98 650	0.62 571	0.70 308	1.12 560	0.51 262	0.82 367	0.67 397	0.35 270	0.71 418	0.41 376	0.32 582	0.18 493	0.17 286	0.19 443	0.19 408	0.20 427

MyStereo05	0.46 376	0.22 304	0.51 345	0.42 359	0.29 428	0.43 315	0.48 502	0.96 440	1.12 560	0.77 402	0.62 280	0.51 293	0.57 419	0.79 469	0.43 386	0.14 154	0.13 346	0.18 340	0.17 383	0.17 337	0.17 353

MyStereo04	0.45 368	0.23 337	0.52 366	0.43 403	0.29 428	0.40 285	0.48 502	1.02 458	1.12 560	0.62 300	0.58 267	0.55 307	0.56 407	0.77 457	0.45 401	0.14 154	0.13 346	0.19 377	0.17 383	0.18 373	0.17 353

NCC-stereo	0.82 567	0.43 565	0.87 547	0.63 614	0.68 641	0.88 540	0.72 599	1.60 641	1.12 560	0.95 521	1.41 585	1.37 605	1.37 629	1.26 593	0.94 564	0.32 582	0.30 602	0.37 606	0.49 646	0.34 574	0.35 578

Abc-Net	0.82 567	0.43 565	0.87 547	0.63 614	0.68 641	0.88 540	0.72 599	1.60 641	1.12 560	0.95 521	1.41 585	1.37 605	1.37 629	1.26 593	0.94 564	0.32 582	0.30 602	0.37 606	0.49 646	0.34 574	0.35 578
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NOSS_ROB	0.59 507	0.40 551	0.42 242	0.45 445	0.31 469	0.79 511	0.53 535	1.09 491	1.12 560	0.69 355	0.92 424	0.77 450	0.63 452	0.81 477	0.52 446	0.39 618	0.38 633	0.44 623	0.42 633	0.38 594	0.36 584

ffm	0.47 389	0.28 460	0.68 469	0.39 245	0.26 332	0.56 390	0.40 429	0.72 327	1.13 566	0.76 396	0.98 450	0.71 408	0.55 399	0.61 307	0.26 162	0.17 332	0.11 192	0.25 523	0.21 489	0.16 305	0.17 353

ff1	0.56 485	0.28 460	0.68 469	0.39 245	0.26 332	0.56 390	0.40 429	0.72 327	1.13 566	0.76 396	0.98 450	0.71 408	0.55 399	1.25 590	1.46 619	0.17 332	0.11 192	0.25 523	0.21 489	0.16 305	0.17 353

tt1	0.37 270	0.25 392	0.35 135	0.43 403	0.23 215	0.52 363	0.37 379	0.72 327	1.13 566	0.42 228	0.46 203	0.35 182	0.44 347	0.61 307	0.26 162	0.17 332	0.11 192	0.19 377	0.13 224	0.16 305	0.17 353

Wz-Net-LNSev	0.75 555	0.54 597	1.59 629	0.51 533	0.41 564	1.16 600	0.79 617	1.27 570	1.13 566	1.04 561	1.14 524	1.11 563	0.94 587	0.93 523	1.00 577	0.24 515	0.22 544	0.21 458	0.19 443	0.26 520	0.27 525

ADCMid	1.22 625	0.57 607	3.17 662	0.54 573	0.44 582	1.07 583	0.77 612	1.31 586	1.13 566	2.14 657	1.48 601	1.49 620	1.47 636	1.65 631	5.30 682	0.26 533	0.24 563	0.29 571	0.32 600	0.38 594	0.36 584

LALA_ROB	0.76 558	0.46 575	0.86 542	0.55 581	0.41 564	1.00 566	0.93 634	1.25 563	1.13 566	1.23 605	1.15 527	1.55 627	0.80 548	1.11 570	0.96 569	0.33 590	0.23 554	0.35 596	0.30 587	0.35 579	0.32 561

MultiAttention	3.62 676	0.25 392	0.65 454	0.56 585	0.34 520	23.66 700	2.61 689	1.65 645	1.14 572	0.82 428	1.83 624	1.13 571	0.42 334	35.16 713	0.72 518	0.18 375	0.12 269	0.23 494	0.23 526	0.35 579	0.33 570

Syn2CoEx	0.74 551	0.55 603	1.17 590	0.66 621	0.45 588	0.89 543	0.56 551	1.54 629	1.15 573	0.95 521	1.35 576	1.03 533	1.03 599	0.96 534	0.89 549	0.31 577	0.27 588	0.29 571	0.24 541	0.23 486	0.27 525

PA-Net	0.70 541	0.46 575	0.96 563	0.51 533	0.53 617	0.94 553	0.73 604	1.14 512	1.15 573	0.83 436	0.90 410	0.88 486	0.76 536	1.19 581	0.96 569	0.25 528	0.41 643	0.29 571	0.44 634	0.27 530	0.39 594
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DGSMNet	0.80 564	0.58 611	1.42 618	0.61 607	0.65 636	0.94 553	0.75 609	1.35 598	1.16 575	0.88 480	1.26 555	1.00 525	0.75 527	1.07 563	0.89 549	0.36 608	0.31 610	0.41 619	0.40 623	0.60 641	0.59 644

111	0.42 338	0.18 143	0.46 286	0.35 120	0.19 84	0.52 363	0.28 203	0.76 359	1.16 575	0.52 266	0.92 424	0.65 377	0.51 385	0.65 361	0.37 321	0.15 233	0.10 68	0.14 153	0.12 179	0.13 133	0.16 306

CBMV	0.68 535	0.37 529	0.50 335	0.43 403	0.26 332	1.00 566	0.71 593	1.17 528	1.16 575	1.24 607	1.29 564	1.06 547	0.86 565	0.98 543	0.75 524	0.29 566	0.30 602	0.34 595	0.30 587	0.26 520	0.27 525
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
xx1	0.40 316	0.25 392	0.35 135	0.42 359	0.23 215	0.53 369	0.37 379	0.71 316	1.17 578	0.42 228	0.50 220	0.65 377	0.56 407	0.61 307	0.26 162	0.17 332	0.11 192	0.20 414	0.19 443	0.18 373	0.19 395

cc1	0.38 287	0.25 392	0.35 135	0.42 359	0.23 215	0.53 369	0.37 379	0.71 316	1.17 578	0.42 228	0.50 220	0.34 170	0.47 366	0.61 307	0.26 162	0.17 332	0.11 192	0.19 377	0.13 224	0.16 305	0.17 353

ADCPNet	1.11 613	0.53 590	3.26 663	0.55 581	0.44 582	1.47 623	0.83 623	1.21 544	1.17 578	1.26 612	1.42 590	1.67 633	1.12 611	1.48 622	3.86 675	0.30 573	0.29 597	0.30 581	0.32 600	0.37 591	0.37 590

NVstereo2D	0.62 524	0.32 501	0.82 524	0.50 521	0.44 582	0.88 540	0.48 502	1.12 502	1.17 578	0.67 339	0.90 410	0.90 494	0.69 490	1.02 557	0.69 511	0.33 590	0.16 441	0.29 571	0.20 467	0.43 608	0.46 623

w-ln-seven-2	0.83 572	0.46 575	2.93 655	0.54 573	0.39 553	0.93 550	0.63 576	1.16 519	1.18 582	1.25 609	1.32 569	1.09 559	1.05 603	1.23 588	1.07 593	0.21 454	0.20 525	0.23 494	0.22 510	0.26 520	0.24 502

MDST_ROB	0.97 595	0.29 474	1.02 574	0.64 617	0.43 576	2.64 660	0.82 621	1.68 648	1.18 582	2.89 671	1.82 623	0.97 514	0.75 527	1.83 642	0.89 549	0.26 533	0.22 544	0.32 588	0.28 580	0.26 520	0.26 515

UGAM	0.54 466	0.23 337	0.51 345	0.46 470	0.26 332	0.40 285	0.52 530	0.65 260	1.19 584	0.78 413	1.15 527	1.38 609	0.56 407	1.03 559	0.56 467	0.18 375	0.15 414	0.25 523	0.21 489	0.15 242	0.13 183

otaku	1.10 610	0.96 646	0.96 563	1.37 664	1.06 663	1.65 635	0.72 599	1.46 620	1.19 584	1.10 586	1.32 569	1.32 593	0.95 589	1.29 597	0.81 539	0.89 659	0.46 653	1.24 664	0.50 649	1.86 668	0.89 654

GwcNet	0.73 546	0.39 542	1.37 612	0.53 561	0.43 576	1.10 587	0.52 530	1.27 570	1.19 584	1.05 566	1.41 585	1.06 547	0.86 565	0.98 543	1.01 578	0.26 533	0.24 563	0.24 510	0.23 526	0.23 486	0.28 536

AIO-test1	0.39 300	0.18 143	0.42 242	0.51 533	0.25 293	0.44 326	0.30 244	0.74 346	1.20 587	0.41 223	0.71 307	0.45 262	0.29 192	0.56 262	0.27 186	0.15 233	0.13 346	0.19 377	0.21 489	0.13 133	0.18 382

GANetREF_RVC	0.82 567	0.77 629	0.95 562	0.68 627	0.43 576	1.15 598	1.06 643	1.19 534	1.20 587	1.03 556	1.02 471	1.10 561	0.89 576	1.20 584	0.78 528	0.49 638	0.39 638	0.58 644	0.39 620	0.69 643	0.49 629
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
NaN_ROB	0.73 546	0.46 575	0.89 552	0.52 550	0.34 520	0.98 563	1.11 645	1.28 576	1.20 587	1.27 613	0.96 437	1.08 553	0.79 543	1.34 609	0.78 528	0.24 515	0.30 602	0.23 494	0.24 541	0.23 486	0.26 515

RYNet	0.76 558	0.37 529	0.74 502	0.54 573	0.67 639	1.35 615	0.68 586	1.28 576	1.21 590	1.10 586	0.90 410	1.31 591	0.94 587	1.01 554	1.30 610	0.22 477	0.16 441	0.27 551	0.23 526	0.43 608	0.45 619

pcwnet_v2	0.60 514	0.29 474	0.89 552	0.46 470	0.36 534	0.62 429	0.38 397	1.33 595	1.24 591	1.02 553	1.27 559	0.71 408	0.59 429	0.71 418	0.51 441	0.28 555	0.21 535	0.24 510	0.23 526	0.29 541	0.30 548

SPS-STEREO	1.29 632	0.94 645	1.10 582	1.05 655	1.03 660	1.48 624	0.91 629	1.57 636	1.24 591	2.13 654	1.90 628	1.94 642	1.46 634	1.77 638	1.64 629	0.97 661	0.94 683	0.90 658	0.89 670	0.96 656	0.97 659
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSAF-DinoV2	1.18 620	0.44 568	3.00 657	0.56 585	0.30 453	0.91 546	0.74 606	1.58 637	1.25 593	1.06 575	1.41 585	2.98 661	1.57 640	3.25 672	3.12 666	0.22 477	0.14 385	0.20 414	0.22 510	0.33 566	0.34 574

ITSA-stereo	0.54 466	0.29 474	0.55 392	0.41 319	0.23 215	0.59 415	0.35 350	1.31 586	1.25 593	0.82 428	0.80 357	0.72 423	0.58 423	0.89 506	0.72 518	0.22 477	0.18 493	0.23 494	0.22 510	0.22 466	0.29 543

Ntro	1.15 615	1.00 650	1.00 570	1.49 665	1.20 666	1.69 639	0.81 619	1.39 604	1.25 593	1.01 549	1.28 560	1.31 591	1.00 594	1.31 605	0.89 549	1.10 667	0.43 648	1.36 665	0.51 650	1.95 671	0.99 661

RCA-Stereo	0.36 251	0.18 143	0.37 179	0.38 213	0.23 215	0.31 168	0.33 309	0.70 308	1.25 593	0.45 238	0.65 286	0.46 266	0.43 337	0.40 128	0.29 226	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.12 179	0.12 85	0.12 123

DISCO	0.72 545	0.27 445	0.72 492	0.45 445	0.31 469	1.12 594	0.53 535	1.32 592	1.25 593	0.84 442	1.07 498	1.52 625	0.87 568	1.82 641	1.08 596	0.20 437	0.15 414	0.18 340	0.16 324	0.24 499	0.24 502

Wz-Net-MNSev	0.81 566	0.42 562	1.64 635	0.51 533	0.41 564	1.46 622	0.95 635	1.24 557	1.26 598	1.31 616	1.25 551	1.17 576	0.83 554	1.21 587	1.06 590	0.22 477	0.19 516	0.24 510	0.23 526	0.29 541	0.26 515

MSMD_ROB	1.25 628	0.51 585	0.64 449	0.60 602	0.50 610	1.66 636	0.67 583	1.26 565	1.26 598	2.64 668	3.82 673	3.06 664	3.20 679	1.45 619	0.91 558	0.46 631	0.41 643	0.49 636	0.51 650	0.47 618	0.45 619

AIO-test2	0.40 316	0.21 270	0.44 266	0.48 498	0.26 332	0.44 326	0.38 397	0.79 376	1.28 600	0.37 180	0.87 397	0.38 201	0.30 217	0.50 221	0.28 209	0.16 284	0.13 346	0.21 458	0.24 541	0.15 242	0.15 270

Wz-Net-SNSev	0.99 599	0.80 633	3.00 657	0.57 591	0.46 597	0.94 553	1.22 655	1.40 608	1.28 600	1.04 561	1.33 571	1.46 615	0.90 579	2.06 649	1.65 630	0.26 533	0.24 563	0.25 523	0.26 566	0.33 566	0.30 548

dad	0.61 518	0.53 590	0.72 492	0.44 430	0.31 469	0.64 445	0.37 379	0.85 394	1.28 600	1.05 566	1.17 537	1.18 577	0.61 442	0.70 408	0.54 463	0.36 608	0.23 554	0.37 606	0.21 489	0.31 553	0.23 490

RP	0.80 564	0.38 537	0.73 498	0.67 623	0.59 628	0.82 526	0.57 554	1.21 544	1.28 600	1.03 556	1.68 615	1.45 614	1.49 638	1.08 566	0.90 555	0.36 608	0.31 610	0.37 606	0.30 587	0.36 585	0.36 584

AnyNet_C32	1.27 630	0.72 626	3.33 664	0.59 600	0.56 622	1.51 628	1.53 668	1.27 570	1.28 600	1.52 627	1.48 601	1.38 609	1.23 620	1.64 630	5.26 680	0.30 573	0.29 597	0.29 571	0.34 609	0.38 594	0.44 617

AANet_RVC	0.59 507	0.35 518	0.68 469	0.47 491	0.28 403	0.57 399	0.47 495	1.04 465	1.28 600	0.87 470	1.33 571	0.86 477	0.63 452	1.16 577	0.89 549	0.19 415	0.13 346	0.15 201	0.14 261	0.18 373	0.20 427

WCMA_ROB	1.22 625	0.39 542	0.93 556	0.51 533	0.45 588	1.44 621	0.79 617	1.20 541	1.30 606	2.99 677	3.94 676	3.30 669	2.17 664	1.42 615	1.31 611	0.46 631	0.35 629	0.35 596	0.37 615	0.41 602	0.42 607

SGM_RVC	1.04 603	0.30 489	0.47 298	0.41 319	0.23 215	1.73 641	0.77 612	1.63 643	1.30 606	2.39 664	1.99 632	2.64 656	1.78 652	2.22 657	1.40 615	0.28 555	0.27 588	0.27 551	0.25 554	0.25 510	0.25 511
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FAT-Stereo	0.75 555	0.34 514	0.81 523	0.51 533	0.38 545	0.78 505	0.63 576	1.39 604	1.32 608	1.05 566	1.40 583	1.58 630	1.14 614	0.92 519	0.91 558	0.29 566	0.28 595	0.28 562	0.23 526	0.28 539	0.41 604

pmcnn	1.27 630	0.31 498	1.14 587	0.41 319	0.23 215	0.97 558	0.71 593	1.23 556	1.32 608	1.83 646	2.34 643	11.25 695	0.89 576	1.04 561	0.96 569	0.15 233	0.12 269	0.12 44	0.10 69	0.15 242	0.16 306

iResNet_ROB	0.55 475	0.24 361	0.61 435	0.38 213	0.22 178	0.66 461	0.30 244	1.59 639	1.33 610	0.94 516	1.05 487	0.81 467	0.69 490	0.84 491	0.46 406	0.17 332	0.12 269	0.14 153	0.09 7	0.15 242	0.20 427

zh-sn7	1.20 623	0.86 640	4.54 671	0.58 597	0.43 576	1.10 587	0.92 631	1.24 557	1.34 611	1.45 624	2.00 633	1.26 584	1.62 643	2.13 653	2.79 663	0.26 533	0.26 581	0.26 542	0.27 573	0.35 579	0.33 570

PASM	0.96 593	0.71 625	2.05 645	0.72 636	0.72 645	0.84 534	0.92 631	1.14 512	1.34 611	1.25 609	1.22 547	1.34 601	1.07 605	1.31 605	1.11 597	0.53 643	0.57 661	0.59 645	0.67 658	0.56 640	0.57 643

MFN_U_SF_RVC	1.14 614	0.63 616	2.33 648	0.69 630	0.46 597	2.04 651	0.70 591	1.90 657	1.37 613	1.62 632	1.56 608	1.94 642	1.36 627	1.73 637	1.90 637	0.41 623	0.38 633	0.45 624	0.48 643	0.45 612	0.47 625

AF-Net	0.85 579	0.41 557	0.87 547	0.66 621	0.54 620	0.96 557	0.52 530	1.66 646	1.37 613	1.03 556	2.04 636	1.46 615	1.36 627	1.19 581	1.05 589	0.34 599	0.24 563	0.39 612	0.28 580	0.31 553	0.26 515

SGM+DAISY	1.52 644	0.99 648	1.61 633	1.01 651	1.02 659	1.86 648	1.19 652	1.49 622	1.38 615	2.96 675	3.00 662	2.79 659	1.94 655	1.88 643	1.62 628	0.98 663	0.97 685	0.91 660	0.91 671	0.94 654	0.99 661

stereogan	0.83 572	0.33 509	0.89 552	0.61 607	0.51 612	1.80 645	0.50 521	1.41 610	1.39 616	1.05 566	1.47 600	1.56 629	1.04 601	1.32 607	0.87 546	0.29 566	0.29 597	0.29 571	0.25 554	0.39 598	0.40 599

DStereoO	1.07 606	0.77 629	0.87 547	0.67 623	0.49 605	0.91 546	1.30 659	1.15 516	1.41 617	1.24 607	1.33 571	1.06 547	2.39 669	1.32 607	1.11 597	2.03 679	0.38 633	0.77 653	0.31 596	1.55 664	0.43 612

FCDSN-DC	1.43 641	0.57 607	0.69 478	0.74 638	0.59 628	1.42 620	0.65 582	1.40 608	1.41 617	3.31 681	4.42 683	4.57 676	3.01 677	1.70 635	1.19 605	0.46 631	0.42 645	0.48 633	0.47 639	0.51 628	0.51 636
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FBW_ROB	0.94 590	0.54 597	1.03 575	0.56 585	0.42 573	1.16 600	0.76 611	1.56 634	1.41 617	1.38 621	1.33 571	1.47 617	1.07 605	2.94 671	1.14 601	0.26 533	0.32 617	0.45 624	0.30 587	0.34 574	0.30 548

Wz-Net-TNSev	1.23 627	1.24 659	5.25 674	0.51 533	0.43 576	1.49 627	1.09 644	1.58 637	1.42 620	1.25 609	1.26 555	1.58 630	1.52 639	1.97 646	1.95 638	0.33 590	0.32 617	0.26 542	0.30 587	0.41 602	0.43 612

MeshStereo	1.38 637	0.45 570	0.58 418	0.45 445	0.35 527	1.63 634	0.60 567	2.07 660	1.43 621	4.49 686	3.32 668	4.67 677	2.08 661	2.08 651	1.32 612	0.36 608	0.36 631	0.37 606	0.32 600	0.32 561	0.34 574
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
MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 604	0.61 614	1.82 640	0.69 630	0.51 612	2.62 659	1.69 675	1.28 576	1.44 622	1.39 622	1.56 608	1.34 601	0.91 580	1.68 633	0.95 567	0.38 617	0.39 638	0.46 627	0.61 657	0.41 602	0.43 612

ADCL	1.10 610	0.42 562	1.57 628	0.51 533	0.41 564	1.71 640	0.92 631	1.36 602	1.45 623	1.33 617	1.56 608	1.22 582	1.26 623	1.45 619	5.27 681	0.22 477	0.19 516	0.25 523	0.25 554	0.29 541	0.29 543

DispFullNet	1.64 648	2.64 689	3.14 661	2.57 683	1.78 677	1.32 613	0.55 546	1.42 615	1.45 623	1.89 648	1.48 601	1.55 627	2.35 667	2.08 651	1.12 600	0.60 650	0.19 516	2.33 682	0.73 662	2.35 681	1.30 671

AnyNet_C01	1.63 647	1.16 657	7.38 680	0.65 619	0.56 622	2.25 655	1.53 668	1.53 627	1.46 625	1.71 641	1.95 630	1.83 637	1.41 631	2.48 664	4.42 678	0.33 590	0.32 617	0.32 588	0.34 609	0.45 612	0.50 632

SAMSARA	1.15 615	0.69 621	1.44 620	1.09 656	0.93 650	2.10 653	1.87 682	1.64 644	1.47 626	1.64 634	1.21 545	2.06 645	1.14 614	1.61 627	1.50 624	0.39 618	0.45 651	0.36 601	0.38 618	0.50 625	0.51 636

CSAN	0.88 583	0.52 587	0.93 556	0.61 607	0.42 573	1.19 606	1.11 645	1.27 570	1.48 627	1.37 619	1.44 593	1.37 605	1.30 624	1.46 621	1.01 578	0.39 618	0.31 610	0.36 601	0.37 615	0.35 579	0.36 584

DPSNet	1.08 609	0.44 568	2.64 653	0.54 573	0.42 573	1.59 631	1.25 656	2.39 667	1.50 628	1.13 592	1.12 513	1.51 623	2.19 665	1.44 618	1.51 625	0.35 605	0.25 571	0.25 523	0.21 489	0.49 623	0.39 594

PWC_ROB	0.92 585	0.57 607	1.64 635	0.53 561	0.33 508	0.93 550	0.39 415	1.42 615	1.51 629	1.66 637	2.57 652	1.18 577	1.11 609	1.50 623	1.54 626	0.26 533	0.18 493	0.28 562	0.20 467	0.30 549	0.32 561

RainbowNet	1.42 640	1.53 670	1.31 607	1.93 674	1.46 668	1.52 629	1.03 641	1.67 647	1.55 630	1.23 605	1.59 611	1.54 626	1.21 618	1.40 611	1.03 583	1.70 675	0.70 665	1.82 671	0.80 666	2.11 676	1.22 667

FC-DCNN	1.67 649	0.53 590	0.68 469	0.62 611	0.49 605	1.62 633	0.71 593	1.77 654	1.55 630	4.73 689	4.66 685	5.82 685	3.94 683	2.13 653	1.42 616	0.47 634	0.42 645	0.47 628	0.46 635	0.48 619	0.47 625

FC-DCNN v2	1.74 650	0.53 590	0.68 469	0.62 611	0.49 605	1.67 637	0.71 593	1.85 656	1.57 632	4.84 690	5.01 687	6.42 689	3.92 682	2.24 658	1.43 618	0.47 634	0.42 645	0.47 628	0.46 635	0.48 619	0.47 625

XQC	0.97 595	0.70 622	1.54 626	0.70 633	0.55 621	1.48 624	0.81 619	1.41 610	1.57 632	1.21 599	1.12 513	1.33 598	1.04 601	1.55 625	2.00 643	0.39 618	0.25 571	0.37 606	0.32 600	0.55 635	0.49 629

Selective-IGEV-i16pb	0.95 591	0.25 392	6.90 679	0.42 359	0.32 495	1.73 641	0.55 546	1.12 502	1.58 634	0.67 339	1.19 542	0.97 514	0.55 399	0.83 486	0.63 496	0.28 555	0.17 474	0.18 340	0.20 467	0.21 439	0.23 490

MFMNet_re	1.17 618	0.99 648	1.31 607	1.02 653	0.95 652	1.32 613	1.32 660	1.44 617	1.58 634	1.72 642	1.70 618	1.21 579	1.57 640	1.16 577	1.04 587	0.88 658	0.76 672	0.79 654	0.75 663	0.90 651	0.94 655

PDISCO_ROB	0.96 593	0.51 585	1.13 585	1.03 654	1.00 658	1.81 646	0.77 612	1.72 650	1.60 636	1.09 582	1.19 542	1.34 601	0.80 548	1.62 628	1.01 578	0.58 649	0.22 544	0.45 624	0.40 623	0.50 625	0.41 604

Consistency-Raft	1.01 601	0.82 634	1.27 600	0.85 645	0.97 654	0.81 523	0.83 623	1.35 598	1.61 637	1.06 575	1.66 614	1.11 563	0.93 584	0.93 523	1.11 597	0.65 651	0.75 670	0.79 654	0.91 671	1.09 660	0.79 652

S-Stereo	0.76 558	0.36 527	1.10 582	0.57 591	0.46 597	0.83 529	0.59 564	1.31 586	1.62 638	0.98 540	1.41 585	1.11 563	0.93 584	0.85 494	1.07 593	0.27 544	0.31 610	0.28 562	0.25 554	0.33 566	0.50 632

NVStereoNet_ROB	1.31 634	0.96 646	1.33 609	0.90 648	0.92 649	1.15 598	1.05 642	1.49 622	1.62 638	1.63 633	2.51 649	2.31 651	1.62 643	2.16 655	1.42 616	0.81 656	0.73 666	0.79 654	1.02 675	0.73 646	0.97 659
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoSA	2.42 667	0.66 620	2.95 656	0.89 646	1.12 665	1.75 644	6.75 694	1.53 627	1.63 640	1.28 614	8.81 695	0.99 522	10.14 690	1.68 633	3.37 669	0.44 629	0.34 626	0.64 647	0.68 660	1.21 662	1.60 680

ACVNet-4b	1.43 641	1.34 663	1.28 601	1.95 675	1.60 670	1.93 649	0.77 612	1.59 639	1.64 641	1.05 566	1.60 612	2.10 647	0.92 582	1.79 640	0.84 542	1.76 677	0.35 629	2.03 677	0.67 658	2.16 677	1.18 666

LRCNet_RVC	21.27 705	31.14 708	21.46 697	28.97 707	23.77 706	3.11 673	0.62 571	20.94 708	1.64 641	25.57 710	28.13 712	21.96 709	14.74 697	21.99 709	16.44 698	29.16 719	14.92 710	33.57 716	31.28 716	29.67 717	26.33 714

FINET	0.75 555	0.45 570	1.38 613	0.48 498	0.46 597	0.98 563	1.00 640	1.22 552	1.69 643	0.91 504	1.25 551	0.74 432	0.74 524	1.09 567	0.82 540	0.37 612	0.31 610	0.27 551	0.24 541	0.35 579	0.34 574

LSM	4.83 685	0.83 637	11.23 685	0.76 641	56.73 716	1.10 587	1.18 651	1.35 598	1.70 644	2.13 654	2.34 643	1.34 601	1.19 617	1.52 624	1.23 607	0.34 599	0.50 656	0.39 612	0.47 639	0.51 628	9.82 698

MADNet+	2.28 666	2.56 686	10.82 684	1.25 661	0.96 653	2.77 665	1.44 667	2.34 665	1.76 645	1.36 618	1.78 622	1.84 639	1.74 651	6.33 688	4.57 679	0.67 652	0.66 664	0.59 645	0.54 653	0.84 649	0.81 653

WZ-Net	1.29 632	0.64 617	5.42 675	0.64 617	0.52 615	1.37 616	1.29 658	1.41 610	1.77 646	1.56 630	1.69 617	1.74 634	1.41 631	2.50 666	2.16 652	0.28 555	0.21 535	0.23 494	0.25 554	0.39 598	0.41 604

zh-mn7	1.21 624	0.75 627	5.81 676	0.52 550	0.39 553	1.18 605	0.63 576	1.21 544	1.79 647	1.81 644	2.33 641	1.16 575	1.01 596	2.20 656	2.00 643	0.25 528	0.22 544	0.22 473	0.22 510	0.25 510	0.30 548

RTSC	0.93 586	0.54 597	1.59 629	0.56 585	0.40 558	1.17 604	0.55 546	1.44 617	1.82 648	1.53 628	1.26 555	1.15 574	0.82 552	1.70 635	2.44 655	0.26 533	0.20 525	0.23 494	0.24 541	0.31 553	0.32 561

w-ln-seven	1.02 602	0.52 587	2.86 654	0.55 581	0.51 612	1.37 616	0.75 609	1.72 650	1.84 649	1.54 629	1.52 605	1.27 586	0.95 589	1.30 603	2.07 647	0.24 515	0.22 544	0.25 523	0.25 554	0.31 553	0.28 536

ACVNet_1	1.55 645	1.36 664	1.35 611	1.96 676	1.63 671	1.83 647	0.96 638	2.09 661	1.85 650	1.43 623	1.54 606	2.31 651	1.68 649	1.42 615	1.18 603	1.76 677	0.51 657	2.05 679	0.59 655	2.24 680	1.30 671

ADCS	1.60 646	0.70 622	4.02 667	0.61 607	0.53 617	1.31 612	1.11 645	1.71 649	1.86 651	1.97 652	1.68 615	1.51 623	1.46 634	2.07 650	9.20 689	0.34 599	0.32 617	0.33 593	0.36 613	0.45 612	0.46 623

DeepPrunerF	0.93 586	0.55 603	3.88 665	0.70 633	0.81 647	0.72 487	0.74 606	1.28 576	1.97 652	0.95 521	1.02 471	0.87 483	0.85 561	1.16 577	1.07 593	0.35 605	0.29 597	0.43 621	0.40 623	0.31 553	0.33 570

JetBlue	3.02 672	1.39 665	7.91 681	1.17 659	1.49 669	8.53 688	7.94 695	2.82 670	1.98 653	2.15 658	2.69 657	3.32 670	3.01 677	6.66 689	3.81 673	0.79 654	0.78 673	0.75 651	0.76 664	1.04 657	1.33 673

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 637	0.91 643	2.11 646	0.89 646	0.57 626	4.27 682	1.79 679	1.55 630	2.00 654	1.64 634	1.85 626	1.83 637	1.44 633	1.89 645	1.49 623	0.49 638	0.40 641	0.56 642	0.58 654	0.75 647	0.52 638

DStereoFS	2.16 664	0.91 643	1.29 602	0.84 644	0.72 645	3.56 677	0.95 635	2.01 658	2.03 655	1.65 636	2.06 637	2.73 657	13.30 696	4.76 684	1.95 638	0.47 634	0.33 622	0.84 657	0.49 646	0.95 655	1.42 676

SuperB	1.00 600	0.41 557	4.03 668	0.45 445	0.32 495	0.99 565	0.49 515	1.09 491	2.09 656	1.10 586	1.10 507	0.74 432	0.83 554	1.13 571	1.75 633	0.20 437	0.15 414	0.17 286	0.15 293	2.50 685	0.27 525

SHD	0.98 597	0.54 597	1.30 606	0.63 614	0.50 610	1.14 596	0.50 521	1.80 655	2.20 657	1.66 637	1.39 582	1.47 617	1.21 618	1.40 611	1.80 634	0.32 582	0.27 588	0.32 588	0.34 609	0.41 602	0.44 617

IMH-64-1	1.96 654	1.64 675	1.26 597	2.26 680	1.91 680	2.30 657	1.35 663	2.99 672	2.29 658	1.70 639	2.79 659	2.47 654	1.66 647	2.33 660	1.95 638	2.07 681	0.74 668	2.44 683	1.04 677	2.40 682	1.59 678

IMH-64	1.96 654	1.64 675	1.26 597	2.26 680	1.91 680	2.30 657	1.35 663	2.99 672	2.29 658	1.70 639	2.79 659	2.47 654	1.66 647	2.33 660	1.95 638	2.07 681	0.74 668	2.44 683	1.04 677	2.40 682	1.59 678

z-mn7	1.07 606	0.56 605	2.36 650	0.54 573	0.37 538	1.74 643	0.71 593	1.28 576	2.32 660	1.00 546	2.56 651	1.43 612	1.01 596	2.34 662	1.74 632	0.23 504	0.20 525	0.21 458	0.20 467	0.27 530	0.27 525

RTS	2.03 657	1.03 652	11.50 686	0.68 627	0.63 634	2.71 661	1.56 670	1.55 630	2.32 660	1.93 649	2.57 652	1.32 593	1.32 625	5.20 685	4.30 676	0.31 577	0.23 554	0.29 571	0.30 587	0.41 602	0.40 599

RTSA	2.03 657	1.03 652	11.50 686	0.68 627	0.63 634	2.71 661	1.56 670	1.55 630	2.32 660	1.93 649	2.57 652	1.32 593	1.32 625	5.20 685	4.30 676	0.31 577	0.23 554	0.29 571	0.30 587	0.41 602	0.40 599

PWCDC_ROB	0.93 586	0.54 597	0.97 568	0.78 642	0.41 564	1.03 575	0.42 461	1.39 604	2.34 663	1.04 561	3.73 672	0.80 464	1.12 611	1.29 597	1.04 587	0.37 612	0.22 544	0.24 510	0.20 467	0.36 585	0.31 557

PWCK	2.06 659	1.75 678	4.11 669	1.69 667	0.93 650	3.13 674	2.86 691	2.18 664	2.41 664	2.38 663	2.33 641	2.22 649	1.85 654	3.52 676	2.20 653	1.65 674	0.73 666	1.52 667	0.83 668	1.81 666	1.02 664

AANet	1.18 620	1.03 652	3.09 659	0.46 470	0.40 558	1.00 566	0.56 551	1.29 581	2.47 665	2.36 662	2.42 647	2.21 648	1.62 643	1.20 584	1.55 627	0.33 590	0.25 571	0.28 562	0.25 554	0.37 591	0.37 590

ELAS	1.77 653	0.64 617	1.10 582	0.72 636	0.58 627	3.37 676	1.76 677	2.54 669	2.57 666	3.77 684	3.96 677	2.83 660	3.44 680	2.34 662	2.73 662	0.53 643	0.47 654	0.50 638	0.48 643	0.55 635	0.55 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TCMNet-wrong-test	9.08 692	10.58 696	9.58 683	19.64 700	17.64 700	12.69 695	8.93 696	13.77 701	2.58 667	4.67 688	5.19 690	14.57 698	11.02 695	7.21 692	9.81 690	5.58 700	0.89 678	3.76 697	3.10 698	10.41 701	10.02 699

ACVNet_2	1.74 650	1.30 662	1.62 634	1.81 669	1.63 671	2.28 656	1.34 662	2.35 666	2.64 668	1.82 645	2.55 650	2.99 662	1.71 650	1.67 632	1.20 606	1.48 673	0.59 662	1.81 670	0.71 661	2.09 675	1.29 670

EDNetEfficientorigin	9.96 693	1.17 658	175.17 723	0.49 510	0.37 538	1.13 595	0.74 606	1.27 570	2.70 669	3.16 680	2.49 648	2.28 650	2.15 663	1.88 643	2.27 654	0.21 454	0.19 516	0.25 523	0.20 467	0.54 633	0.53 640

EDNetEfficient	1.47 643	0.82 634	6.28 678	0.48 498	0.40 558	0.73 491	0.83 623	0.95 435	2.77 670	3.48 683	1.95 630	1.64 632	2.12 662	1.42 615	3.84 674	0.21 454	0.19 516	0.21 458	0.21 489	0.43 608	0.42 607

light-stereo	4.16 679	1.10 656	14.81 690	10.11 698	7.60 695	3.03 672	0.68 586	3.75 683	2.81 671	5.31 692	5.96 692	9.76 694	1.47 636	7.39 693	1.47 622	1.22 668	1.45 691	0.66 648	0.78 665	1.84 667	2.07 685

ELAS_RVC	1.76 652	0.64 617	1.20 591	0.74 638	0.59 628	2.18 654	2.53 688	2.10 662	2.85 672	3.46 682	3.41 671	3.12 665	4.11 684	2.69 669	2.53 660	0.54 646	0.47 654	0.51 640	0.48 643	0.55 635	0.55 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	1.34 635	0.70 622	1.42 618	0.78 642	0.65 636	1.68 638	0.91 629	2.12 663	3.01 673	2.25 659	2.35 645	1.90 640	1.99 659	1.98 647	2.14 650	0.40 622	0.38 633	0.49 636	0.37 615	0.51 628	0.67 647

IMH	2.15 663	1.66 677	1.29 602	2.25 679	1.92 682	2.87 668	1.33 661	3.25 675	3.04 674	1.87 647	3.33 670	3.00 663	2.03 660	2.80 670	1.95 638	2.09 683	0.78 673	2.45 685	1.05 680	2.44 684	1.62 681

WAO-7	1.96 654	1.24 659	1.52 623	1.28 662	1.06 663	2.92 670	1.64 673	3.32 676	3.05 675	2.28 660	3.32 668	3.19 667	2.38 668	3.39 674	2.49 659	1.02 664	0.92 679	1.06 662	1.04 677	1.05 658	0.99 661

notaker	2.87 669	2.31 685	2.01 644	3.03 689	2.60 691	2.94 671	1.82 680	3.43 678	3.06 676	2.89 671	4.21 680	6.15 688	2.71 671	3.42 675	2.90 664	2.67 691	1.18 687	3.00 694	1.67 692	3.13 691	2.26 688

SANet	1.15 615	0.45 570	1.40 616	0.50 521	0.32 495	1.54 630	1.21 653	1.49 622	3.35 677	1.61 631	2.41 646	2.32 653	1.80 653	1.57 626	1.27 609	0.28 555	0.25 571	0.26 542	0.24 541	0.36 585	0.32 561

MonStereo1	2.06 659	1.51 668	1.56 627	1.85 672	1.70 676	2.84 667	0.78 616	2.52 668	3.49 678	2.33 661	4.36 682	3.41 672	2.72 672	2.32 659	1.83 635	1.32 672	0.55 658	1.66 668	0.88 669	1.94 670	1.70 682

WAO-6	2.11 662	1.52 669	1.25 596	1.73 668	1.69 675	2.72 663	1.62 672	3.15 674	3.64 679	2.01 653	3.28 666	3.52 674	2.20 666	2.59 667	2.48 658	1.31 671	0.92 679	2.04 678	1.22 687	1.89 669	1.35 675

JetRed	5.38 688	6.17 693	12.68 689	2.38 682	2.85 692	12.60 694	11.17 698	4.60 687	3.74 680	3.87 685	3.85 674	4.83 678	4.13 685	6.81 690	12.18 694	2.18 684	2.95 696	2.19 681	1.98 693	3.49 694	3.01 693

MADNet++	4.18 680	2.72 691	4.00 666	3.80 694	3.44 694	4.72 683	4.05 693	4.01 685	3.74 680	4.52 687	5.14 689	4.20 675	4.89 688	7.04 691	6.39 683	3.79 694	3.70 698	3.27 696	2.70 697	3.68 695	3.74 695

Dean	2.07 661	1.39 665	1.69 639	2.17 678	1.83 679	2.75 664	1.28 657	3.49 680	3.80 682	2.13 654	3.30 667	3.18 666	1.98 658	1.78 639	1.72 631	1.73 676	0.79 676	1.99 673	0.91 671	2.17 678	1.34 674

DPSimNet_ROB	5.19 687	2.71 690	18.56 693	2.59 684	2.49 687	4.25 681	10.93 697	3.33 677	3.93 683	5.02 691	4.52 684	5.74 683	10.18 691	5.44 687	8.79 688	2.40 687	2.47 694	2.48 686	2.54 695	2.56 686	2.87 692

LVE	2.20 665	1.47 667	1.44 620	2.06 677	1.80 678	2.79 666	1.77 678	2.96 671	3.94 684	1.95 651	4.29 681	3.47 673	1.97 656	2.48 664	1.85 636	2.06 680	0.88 677	2.06 680	1.13 682	2.17 678	1.53 677

SGM-ForestM	4.73 683	0.34 514	1.05 577	0.46 470	0.28 403	10.26 689	3.48 692	4.52 686	5.16 685	8.68 696	7.48 693	18.87 706	10.80 694	11.26 697	10.01 691	0.32 582	0.34 626	0.32 588	0.32 600	0.29 541	0.30 548

ktn	3.02 672	2.27 684	1.85 641	2.89 688	2.54 690	3.72 678	2.14 685	3.79 684	5.33 686	2.82 670	5.09 688	5.95 686	2.54 670	3.34 673	2.58 661	2.65 690	1.44 690	2.78 691	2.03 694	2.61 687	2.10 687

tt	6.21 689	0.22 304	5.88 677	3.55 693	2.07 683	11.25 693	19.19 701	11.84 697	5.47 687	2.71 669	2.18 639	4.87 679	6.25 689	3.71 677	7.09 685	8.31 701	11.17 709	4.91 699	5.39 702	5.72 697	2.42 689

KSHMR	2.64 668	1.96 681	1.86 642	2.69 687	2.44 686	2.88 669	2.04 683	3.46 679	6.31 688	2.51 667	3.27 665	3.39 671	1.97 656	2.59 667	2.08 649	2.48 688	1.41 689	2.80 692	1.51 691	2.98 690	2.09 686

HanzoNet	6.97 691	2.57 687	4.66 673	3.29 691	2.96 693	3.75 679	2.35 686	5.08 692	7.11 689	14.46 707	13.06 700	17.69 702	22.95 710	13.72 698	6.61 684	4.36 695	1.96 693	3.14 695	2.59 696	3.88 696	3.19 694

coex-ft	6.50 690	1.57 671	87.99 722	0.49 510	0.38 545	1.41 619	1.21 653	1.21 544	7.96 690	12.14 698	2.78 658	2.74 658	3.83 681	1.30 603	3.19 667	0.24 515	0.23 554	0.27 551	0.24 541	0.48 619	0.40 599

USTest	12.98 696	14.10 697	19.89 694	16.19 699	14.95 697	20.69 699	31.85 707	16.52 702	10.99 691	8.83 697	9.55 697	13.88 697	10.36 692	16.06 699	21.35 702	3.19 693	4.82 699	5.08 701	5.36 701	8.77 700	7.20 697

TorneroNet-64	3.54 675	1.89 679	1.59 629	2.62 686	2.29 684	6.88 687	1.72 676	4.72 690	11.88 692	2.43 665	5.46 691	8.16 691	2.80 675	4.13 682	3.03 665	2.25 686	0.75 670	2.57 687	1.09 681	2.65 688	1.84 684

UNDER WATER-64	3.72 678	2.07 682	4.57 672	3.30 692	2.52 689	5.61 686	2.63 690	3.67 682	12.27 693	3.09 678	2.66 656	5.99 687	4.74 687	3.93 681	3.57 670	2.54 689	1.24 688	2.65 688	1.48 690	3.21 692	2.62 691

WAO-8	3.00 670	1.60 672	1.52 623	1.82 670	1.65 673	5.57 684	1.35 663	4.65 688	12.37 694	2.89 671	4.04 678	4.89 680	2.78 673	3.73 678	2.44 655	1.29 669	0.93 681	2.00 674	1.16 684	2.02 673	1.23 668

Venus	3.00 670	1.60 672	1.52 623	1.82 670	1.65 673	5.57 684	1.35 663	4.65 688	12.37 694	2.89 671	4.04 678	4.89 680	2.78 673	3.73 678	2.44 655	1.29 669	0.93 681	2.00 674	1.16 684	2.02 673	1.23 668

MANE	4.73 683	0.54 597	0.77 512	0.69 630	0.60 631	10.35 690	1.67 674	8.68 694	12.66 696	6.90 695	9.43 696	11.59 696	10.59 693	8.26 694	8.41 687	0.51 641	0.45 651	0.48 633	1.02 675	0.50 625	0.50 632

UNDER WATER	3.63 677	2.12 683	4.11 669	3.17 690	2.51 688	3.77 680	2.45 687	3.53 681	13.66 697	2.98 676	2.92 661	5.75 684	4.13 685	3.85 680	3.75 672	2.84 692	1.11 686	2.71 690	1.41 689	3.26 693	2.50 690

BEATNet-Init1	15.65 697	1.62 674	54.26 720	0.75 640	0.56 622	37.03 712	13.39 700	13.20 698	14.59 698	29.41 718	29.29 718	47.69 721	21.87 709	26.91 710	19.58 700	0.43 628	0.39 638	0.47 628	0.47 639	0.52 631	0.52 638

DGTPSM_ROB	12.12 694	8.03 694	21.12 695	8.97 696	16.81 698	10.68 691	30.77 705	9.14 695	15.23 699	6.55 693	15.49 707	9.02 692	15.13 698	9.26 695	21.71 703	4.58 696	8.60 700	5.07 700	9.26 703	5.88 698	11.06 700

DPSMNet_ROB	12.13 695	8.03 694	21.13 696	9.02 697	16.82 699	10.68 691	30.78 706	9.15 696	15.24 700	6.56 694	15.50 708	9.02 692	15.13 698	9.28 696	21.71 703	4.59 697	8.60 700	5.08 701	9.26 703	5.89 699	11.06 700

iinet-test	16.76 699	17.54 698	22.91 698	19.68 701	18.39 701	24.34 701	34.09 709	20.39 703	15.46 701	12.61 699	12.84 698	18.06 704	15.24 701	19.55 700	24.17 705	8.84 703	8.72 702	8.93 705	9.26 703	12.70 702	11.43 703

IINet	16.76 699	17.54 698	22.91 698	19.68 701	18.39 701	24.34 701	34.08 708	20.39 703	15.46 701	12.61 699	12.85 699	18.06 704	15.24 701	19.55 700	24.17 705	8.84 703	8.72 702	8.93 705	9.26 703	12.70 702	11.43 703

Anonymous_1	33.12 707	18.23 700	23.86 700	20.53 703	21.18 705	25.45 703	35.84 710	22.44 712	15.68 703	13.41 701	13.70 704	18.00 703	15.15 700	20.31 702	24.47 707	14.56 711	8.84 704	66.24 720	117.79 722	155.41 725	11.40 702

DPSM_ROB	17.80 701	18.60 701	24.24 704	20.89 704	19.49 703	25.83 704	36.10 711	21.62 710	16.41 704	13.46 702	14.26 705	19.11 707	16.15 703	20.74 703	25.59 708	9.37 705	9.23 705	9.47 707	9.81 707	13.47 704	12.09 705

DPSM	17.80 701	18.60 701	24.24 704	20.89 704	19.49 703	25.83 704	36.10 711	21.62 710	16.41 704	13.46 702	14.26 705	19.11 707	16.15 703	20.74 703	25.59 708	9.37 705	9.23 705	9.47 707	9.81 707	13.47 704	12.09 705

LE_ROB	4.86 686	0.27 445	9.43 682	0.45 445	0.24 261	1.61 632	0.96 638	2.05 659	17.75 706	16.36 708	4.84 686	5.17 682	19.48 708	2.05 648	15.49 697	0.17 332	0.15 414	0.16 238	0.16 324	0.20 426	0.19 395

xxxxx1	36.77 714	19.69 703	24.00 701	62.46 717	66.77 719	27.30 707	39.89 713	20.40 705	18.80 707	14.18 704	13.11 701	17.29 699	17.30 705	21.62 706	27.81 710	13.61 708	18.98 718	111.36 723	133.25 723	28.84 714	38.64 716

tt_ll	36.77 714	19.69 703	24.00 701	62.46 717	66.77 719	27.30 707	39.89 713	20.40 705	18.80 707	14.18 704	13.11 701	17.29 699	17.30 705	21.62 706	27.81 710	13.61 708	18.98 718	111.36 723	133.25 723	28.84 714	38.64 716

ff	36.77 714	19.69 703	24.00 701	62.46 717	66.77 719	27.30 707	39.89 713	20.40 705	18.80 707	14.18 704	13.11 701	17.29 699	17.30 705	21.62 706	27.81 710	13.61 708	18.98 718	111.36 723	133.25 723	28.84 714	38.64 716

TorneroNet	4.49 682	1.92 680	1.65 637	2.60 685	2.29 684	14.95 697	1.86 681	4.86 691	19.56 710	3.10 679	7.52 694	7.00 690	2.90 676	4.48 683	3.66 671	2.24 685	0.78 673	2.68 689	1.14 683	2.79 689	1.80 683

Selective-IGEV-i1pa	15.72 698	22.55 706	18.18 692	1.88 673	0.97 654	29.25 711	11.89 699	25.83 713	20.69 711	20.14 709	22.94 709	28.39 711	23.24 711	29.37 711	18.71 699	12.83 707	3.29 697	6.89 703	1.18 686	2.01 672	14.15 707

PML	40.49 720	30.31 707	12.46 688	7.19 695	14.30 696	91.44 723	212.44 726	7.73 693	23.24 712	74.44 725	185.05 726	49.81 722	25.78 712	21.34 705	12.84 695	8.71 702	2.93 695	8.43 704	3.24 699	13.77 706	4.45 696

HaxPig	31.93 706	37.19 711	34.22 706	24.41 706	24.94 707	18.53 698	20.18 702	21.15 709	28.84 713	35.74 719	38.86 719	26.18 710	28.75 713	33.85 712	34.15 713	35.89 720	38.80 721	37.79 717	40.52 719	39.33 718	39.33 719

Hybrid-DGEV	35.79 711	37.44 716	48.86 719	42.22 712	39.24 711	52.03 718	72.89 718	43.41 720	32.74 714	26.76 711	28.72 715	38.35 714	32.61 717	41.58 717	51.39 716	18.72 714	18.56 712	19.14 713	19.80 714	27.10 708	24.25 708

LSM0	38.96 719	37.52 718	48.37 713	43.79 716	91.31 722	52.31 719	72.38 716	43.71 722	32.75 715	27.16 717	28.73 717	38.51 718	32.63 718	41.75 722	51.59 722	18.85 718	18.43 711	19.09 709	19.60 709	27.21 713	33.44 715

RAFT-FEzeroshot	35.76 708	37.39 713	48.55 714	42.39 714	39.44 714	51.96 715	72.92 719	43.38 718	32.90 716	26.87 712	28.06 710	38.42 715	32.28 714	41.59 719	51.51 720	18.73 715	18.58 713	19.11 710	19.75 710	27.12 710	24.33 710

RAFT-FE	35.76 708	37.39 713	48.55 714	42.39 714	39.44 714	51.96 715	72.92 719	43.38 718	32.90 716	26.87 712	28.06 710	38.42 715	32.28 714	41.59 719	51.51 720	18.73 715	18.58 713	19.11 710	19.75 710	27.12 710	24.33 710

Selective-RAFT-Error	35.87 713	37.42 715	48.73 718	42.24 713	39.28 713	52.00 717	72.87 717	43.41 720	32.95 718	26.97 716	28.72 715	38.71 720	33.15 720	41.59 719	51.42 717	18.77 717	18.60 717	19.14 713	19.78 713	27.19 712	24.42 713

CasAABBNet	35.77 710	37.38 712	48.59 716	42.20 711	39.23 710	51.95 713	72.92 719	43.36 717	33.03 719	26.93 715	28.31 713	38.43 717	32.32 716	41.58 717	51.50 719	18.71 712	18.58 713	19.11 710	19.75 710	27.11 709	24.33 710

FlowAnything	35.84 712	37.49 717	48.69 717	42.17 710	39.26 712	51.95 713	72.95 722	43.35 716	33.23 720	26.92 714	28.67 714	38.55 719	32.78 719	41.53 716	51.47 718	18.71 712	18.59 716	19.17 715	19.88 715	27.07 707	24.26 709

MEDIAN_ROB	37.35 717	40.72 720	40.37 710	32.26 708	31.80 708	27.29 706	25.02 703	29.47 714	33.43 721	41.99 723	41.60 721	33.48 712	34.37 721	39.66 715	36.94 714	43.49 722	43.96 723	44.07 719	43.35 721	41.32 720	42.43 721

AVERAGE_ROB	37.53 718	40.05 719	40.01 709	34.74 709	33.76 709	28.46 710	25.14 704	32.31 715	34.08 722	41.20 722	40.52 720	34.51 713	34.78 722	39.11 714	37.48 715	42.68 721	43.32 722	43.80 718	42.99 720	40.42 719	41.31 720

RSGM-EC	74.49 721	61.53 721	40.38 711	97.66 720	92.09 723	73.48 721	113.87 723	59.44 723	38.62 723	39.84 720	49.02 722	90.35 723	61.68 723	138.81 723	126.03 724	92.92 723	53.83 724	94.52 721	37.88 717	81.03 723	46.84 722

acva	74.49 721	61.53 721	40.38 711	97.66 720	92.09 723	73.48 721	113.87 723	59.44 723	38.62 723	39.84 720	49.02 722	90.35 723	61.68 723	138.81 723	126.03 724	92.92 723	53.83 724	94.52 721	37.88 717	81.03 723	46.84 722

test_example2	176.82 724	204.75 724	198.54 724	188.58 724	191.23 725	151.28 724	169.77 725	97.63 725	125.81 725	179.94 726	183.74 725	158.20 726	139.14 725	192.16 725	198.12 726	203.48 726	236.37 726	163.71 726	173.22 726	217.79 726	162.95 725

Selective-IGEV-i16pa	80.76 723	120.64 723	16.47 691	1.09 656	0.67 639	181.14 725	2.07 684	155.24 726	142.81 726	57.79 724	156.23 724	108.46 725	171.50 726	201.35 726	101.88 723	96.20 725	1.70 692	2.81 693	0.33 606	1.06 659	95.73 724

ccccc		430.66 725		506.24 725	500.20 726	349.93 726		384.19 727		330.97 727		370.48 727		498.75 727		557.84 727	430.47 727	334.14 727	290.91 727	547.74 727

Low-res two-view benchmark