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

MCSU-Stereo	0.28 20	0.17 2	0.43 39	0.38 27	0.20 11	0.51 193	0.27 94	0.52 14	0.29 17	0.34 57	0.39 63	0.29 42	0.24 25	0.45 41	0.29 80	0.14 37	0.11 22	0.13 1	0.10 1	0.13 7	0.15 62

LACA3	0.28 20	0.22 54	0.39 14	0.36 7	0.20 11	0.37 56	0.38 245	0.51 11	0.29 17	0.30 31	0.27 21	0.26 24	0.31 76	0.74 167	0.23 1	0.17 150	0.12 55	0.13 1	0.10 1	0.15 76	0.13 3

DispViT+	0.34 66	0.20 24	0.40 22	0.37 14	0.55 514	0.30 28	0.23 54	0.73 90	0.58 160	0.33 50	0.35 53	0.30 50	0.25 27	1.13 317	0.29 80	0.16 102	0.12 55	0.13 1	0.10 1	0.13 7	0.15 62

trnet	0.40 136	0.23 76	0.40 22	0.37 14	0.20 11	0.53 215	0.29 117	0.81 128	1.15 412	0.59 227	0.72 231	0.53 207	0.43 163	0.56 94	0.37 195	0.18 200	0.13 147	0.15 50	0.10 1	0.14 35	0.14 26

LoS_RVC	0.45 178	0.29 260	0.48 70	0.49 215	0.83 615	0.51 193	0.43 319	0.65 51	0.44 95	0.47 152	0.78 248	0.44 146	0.60 327	0.59 108	0.37 195	0.14 37	0.12 55	0.14 13	0.10 1	0.14 35	1.08 660

CAS	0.66 337	0.19 11	0.41 31	2.31 677	0.86 620	0.56 251	0.53 425	0.83 136	0.63 185	0.49 172	0.70 224	0.36 97	0.26 33	0.47 51	0.37 195	2.33 681	0.10 2	0.14 13	0.10 1	0.17 149	1.31 665

CES	0.51 227	0.21 37	0.40 22	0.42 83	1.40 666	0.53 215	0.34 183	1.04 226	0.68 200	0.45 145	0.67 209	0.35 91	0.28 54	0.58 102	0.35 164	0.16 102	0.13 147	0.15 50	0.10 1	0.19 240	1.69 673

CREStereo	0.40 136	0.24 106	0.40 22	0.37 14	0.22 30	0.52 205	0.29 117	0.81 128	1.15 412	0.59 227	0.72 231	0.51 192	0.42 155	0.57 99	0.37 195	0.19 249	0.13 147	0.15 50	0.10 1	0.14 35	0.15 62
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.47 201	0.22 54	0.43 39	0.39 40	0.24 55	0.71 353	0.26 86	0.78 118	1.03 340	0.65 248	0.69 217	0.55 221	0.48 210	0.90 236	0.36 182	0.99 663	0.13 147	0.15 50	0.10 1	0.15 76	0.15 62

mm2	0.26 9	0.20 24	0.38 7	0.39 40	0.24 55	0.25 9	0.20 15	0.53 17	0.34 33	0.23 2	0.27 21	0.40 128	0.22 17	0.47 51	0.24 8	0.13 19	0.12 55	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.15 62

mm1	0.25 4	0.20 24	0.38 7	0.39 40	0.24 55	0.25 9	0.20 15	0.49 8	0.34 33	0.23 2	0.27 21	0.40 128	0.22 17	0.47 51	0.24 8	0.13 19	0.12 55	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.15 62

monster-pro	0.29 29	0.19 11	0.48 70	0.37 14	0.22 30	0.55 240	0.31 137	0.60 35	0.44 95	0.29 22	0.28 29	0.23 5	0.20 6	0.60 112	0.26 31	0.11 1	0.11 22	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

PipStereo	0.25 4	0.18 4	0.35 2	0.36 7	0.19 5	0.20 4	0.20 15	0.62 45	0.24 6	0.23 2	0.19 4	0.45 156	0.34 101	0.39 13	0.25 18	0.14 37	0.12 55	0.13 1	0.11 10	0.13 7	0.15 62

Foundation-i32	0.23 1	0.18 4	0.35 2	0.35 2	0.17 1	0.25 9	0.22 38	0.49 8	0.18 1	0.23 2	0.17 2	0.37 108	0.31 76	0.32 1	0.24 8	0.16 102	0.12 55	0.13 1	0.11 10	0.14 35	0.13 3

GeoVLM	0.27 13	0.20 24	0.38 7	0.39 40	0.24 55	0.35 45	0.20 15	0.53 17	0.33 29	0.30 31	0.27 21	0.40 128	0.26 33	0.47 51	0.28 64	0.13 19	0.12 55	0.13 1	0.11 10	0.13 7	0.15 62

LACA2	0.29 29	0.23 76	0.52 104	0.36 7	0.18 2	0.40 68	0.38 245	0.64 47	0.27 13	0.29 22	0.33 45	0.36 97	0.26 33	0.47 51	0.24 8	0.16 102	0.12 55	0.13 1	0.11 10	0.16 109	0.12 1

MatchStereo	0.30 41	0.21 37	0.44 47	0.35 2	0.19 5	0.21 6	0.23 54	0.90 176	0.54 138	0.28 17	0.48 117	0.25 17	0.24 25	0.53 85	0.33 143	0.17 150	0.12 55	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.27 13	0.20 24	0.38 7	0.39 40	0.24 55	0.35 45	0.20 15	0.53 17	0.33 29	0.30 31	0.27 21	0.39 119	0.26 33	0.47 51	0.28 64	0.13 19	0.12 55	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.15 62

HiDET	0.27 13	0.19 11	0.39 14	0.39 40	0.24 55	0.30 28	0.21 28	0.60 35	0.35 43	0.27 12	0.30 38	0.33 77	0.25 27	0.50 78	0.32 129	0.14 37	0.12 55	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.16 120

LCMNet	0.30 41	0.19 11	0.38 7	0.39 40	0.25 84	0.32 36	0.22 38	0.65 51	0.58 160	0.28 17	0.33 45	0.33 77	0.29 57	0.58 102	0.32 129	0.14 37	0.13 147	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.17 154

CSFM-Stereo	0.28 20	0.19 11	0.39 14	0.40 57	0.21 22	0.40 68	0.21 28	0.60 35	0.33 29	0.32 45	0.29 33	0.31 56	0.29 57	0.49 66	0.27 52	0.15 70	0.14 239	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

MonStereo	0.29 29	0.19 11	0.47 63	0.37 14	0.22 30	0.55 240	0.31 137	0.60 35	0.44 95	0.29 22	0.28 29	0.23 5	0.20 6	0.60 112	0.26 31	0.11 1	0.11 22	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

Wavelet-MonSter	0.29 29	0.21 37	0.51 96	0.41 70	0.27 120	0.26 14	0.25 73	0.51 11	0.31 24	0.37 87	0.48 117	0.28 39	0.35 110	0.54 88	0.29 80	0.11 1	0.11 22	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.13 3

Monster-pub-eth3d	0.29 29	0.19 11	0.48 70	0.37 14	0.22 30	0.55 240	0.31 137	0.60 35	0.44 95	0.29 22	0.29 33	0.23 5	0.21 12	0.59 108	0.26 31	0.11 1	0.11 22	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

Monster-pub-mixall	0.32 50	0.20 24	0.44 47	0.37 14	0.22 30	0.28 21	0.18 2	0.69 64	0.36 56	0.37 87	0.36 56	0.27 30	0.20 6	1.43 396	0.25 18	0.15 70	0.12 55	0.13 1	0.11 10	0.12 1	0.15 62

asda	0.31 45	0.24 106	0.51 96	0.39 40	0.24 55	0.43 100	0.33 167	0.68 60	0.40 78	0.39 111	0.44 96	0.27 30	0.35 110	0.55 91	0.31 115	0.12 6	0.10 2	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.13 3

4.25_new	0.32 50	0.27 203	0.49 77	0.40 57	0.27 120	0.49 159	0.39 263	0.69 64	0.35 43	0.40 121	0.43 86	0.27 30	0.36 119	0.48 60	0.32 129	0.12 6	0.10 2	0.15 50	0.11 10	0.14 35	0.13 3

4.5w_new	0.32 50	0.27 203	0.49 77	0.40 57	0.27 120	0.49 159	0.39 263	0.69 64	0.35 43	0.40 121	0.43 86	0.27 30	0.36 119	0.48 60	0.32 129	0.12 6	0.10 2	0.15 50	0.11 10	0.14 35	0.13 3

2.75w_new	0.33 58	0.24 106	0.51 96	0.36 7	0.24 55	0.41 80	0.42 300	0.61 43	0.40 78	0.50 181	0.44 96	0.24 13	0.34 101	0.77 181	0.34 154	0.13 19	0.11 22	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.13 3

1w_stereo	0.36 92	0.21 37	0.47 63	0.44 125	0.27 120	0.47 136	0.54 439	0.66 56	0.51 127	0.44 137	0.67 209	0.25 17	0.45 184	0.62 121	0.34 154	0.12 6	0.10 2	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.15 62

111111	0.36 92	0.22 54	0.49 77	0.47 176	0.45 443	0.36 53	0.22 38	1.04 226	0.44 95	0.33 50	0.33 45	0.40 128	0.26 33	0.99 265	0.27 52	0.17 150	0.12 55	0.15 50	0.11 10	0.15 76	0.15 62

MLG-Stereo_test3	0.29 29	0.20 24	0.46 54	0.43 104	0.24 55	0.47 136	0.19 7	0.75 101	0.31 24	0.36 75	0.22 7	0.35 91	0.21 12	0.61 116	0.26 31	0.16 102	0.12 55	0.16 96	0.11 10	0.13 7	0.15 62

MLG-Stereo_test2	0.27 13	0.22 54	0.40 22	0.39 40	0.24 55	0.35 45	0.18 2	0.58 28	0.23 4	0.28 17	0.24 10	0.34 87	0.19 2	0.79 192	0.24 8	0.16 102	0.11 22	0.15 50	0.11 10	0.13 7	0.14 26

MLG-Stereo_test1	0.29 29	0.21 37	0.42 35	0.41 70	0.25 84	0.37 56	0.20 15	0.71 74	0.20 2	0.25 9	0.17 2	0.33 77	0.26 33	0.92 242	0.26 31	0.15 70	0.11 22	0.16 96	0.11 10	0.13 7	0.13 3

MLG-Stereo	0.31 45	0.20 24	0.42 35	0.42 83	0.20 11	0.41 80	0.19 7	0.85 151	0.24 6	0.26 10	0.22 7	0.33 77	0.27 45	1.09 303	0.27 52	0.15 70	0.11 22	0.16 96	0.11 10	0.13 7	0.13 3

LG-G_1	0.33 58	0.22 54	0.48 70	0.44 125	0.20 11	0.64 315	0.18 2	0.80 123	0.28 14	0.30 31	0.30 38	0.36 97	0.35 110	0.88 228	0.26 31	0.17 150	0.13 147	0.16 96	0.11 10	0.14 35	0.16 120

LG-G	0.33 58	0.22 54	0.48 70	0.44 125	0.20 11	0.64 315	0.18 2	0.80 123	0.28 14	0.30 31	0.30 38	0.36 97	0.35 110	0.88 228	0.26 31	0.17 150	0.13 147	0.16 96	0.11 10	0.14 35	0.16 120

GREAT-IGEV	0.34 66	0.22 54	0.54 114	0.40 57	0.31 224	0.36 53	0.28 105	0.59 31	0.66 195	0.28 17	0.51 138	0.29 42	0.29 57	0.86 219	0.28 64	0.15 70	0.12 55	0.15 50	0.11 10	0.17 149	0.16 120
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.26 9	0.23 76	0.41 31	0.40 57	0.24 55	0.32 36	0.22 38	0.43 6	0.24 6	0.31 42	0.25 11	0.30 50	0.32 88	0.36 6	0.27 52	0.16 102	0.12 55	0.15 50	0.11 10	0.13 7	0.14 26

StereoAnything_RVC	0.49 215	1.60 669	0.87 332	0.37 14	0.21 22	0.26 14	0.21 28	0.53 17	0.23 4	0.23 2	0.21 6	0.19 1	0.35 110	1.29 352	0.23 1	0.22 373	0.11 22	0.15 50	0.11 10	2.36 675	0.13 3

MonSter	0.29 29	0.19 11	0.48 70	0.37 14	0.22 30	0.55 240	0.31 137	0.60 35	0.44 95	0.29 22	0.29 33	0.23 5	0.20 6	0.60 112	0.26 31	0.11 1	0.11 22	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

DEFOM-Stereo	0.34 66	0.23 76	0.46 54	0.44 125	0.29 178	0.79 397	0.23 54	0.50 10	0.39 67	0.38 98	0.32 42	0.23 5	0.25 27	1.21 337	0.28 64	0.17 150	0.12 55	0.15 50	0.11 10	0.14 35	0.16 120

dual_stereo	0.29 29	0.21 37	0.39 14	0.40 57	0.23 43	0.25 9	0.22 38	0.59 31	0.32 28	0.33 50	0.26 17	0.40 128	0.23 23	0.86 219	0.30 97	0.16 102	0.13 147	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

Pointernet	0.41 143	0.21 37	0.63 175	0.45 142	0.29 178	0.51 193	0.27 94	1.54 393	0.70 208	0.48 164	0.64 196	0.49 181	0.37 125	0.51 80	0.36 182	0.18 200	0.13 147	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

LoS	0.41 143	0.23 76	0.46 54	0.39 40	0.23 43	0.48 150	0.40 275	1.12 261	0.94 298	0.50 181	0.66 205	0.49 181	0.42 155	0.63 131	0.39 212	0.19 249	0.14 239	0.16 96	0.11 10	0.14 35	0.15 62
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
s12784h	0.55 243	0.22 54	0.49 77	0.43 104	0.19 5	1.00 484	0.34 183	1.40 360	1.30 510	0.84 295	0.93 291	0.63 268	0.52 263	1.48 411	0.47 288	0.15 70	0.12 55	0.17 147	0.11 10	0.19 240	0.13 3

XX-TBD	0.47 201	0.71 602	0.39 14	0.81 596	0.25 84	0.57 255	0.26 86	0.73 90	1.30 510	0.78 276	1.01 319	0.45 156	0.33 93	0.49 66	0.39 212	0.20 301	0.15 315	0.15 50	0.11 10	0.17 149	0.15 62

derf	0.26 9	0.22 54	0.42 35	0.42 83	0.24 55	0.26 14	0.19 7	0.52 14	0.37 58	0.27 12	0.26 17	0.39 119	0.21 12	0.49 66	0.24 8	0.14 37	0.13 147	0.14 13	0.12 48	0.12 1	0.16 120

qqai	0.27 13	0.22 54	0.44 47	0.42 83	0.23 43	0.28 21	0.19 7	0.64 47	0.37 58	0.27 12	0.25 11	0.42 139	0.21 12	0.49 66	0.25 18	0.15 70	0.13 147	0.14 13	0.12 48	0.12 1	0.16 120

MGA	0.28 20	0.20 24	0.43 39	0.38 27	0.27 120	0.44 107	0.20 15	0.51 11	0.39 67	0.30 31	0.32 42	0.31 56	0.19 2	0.49 66	0.25 18	0.15 70	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.16 120

CAR	0.28 20	0.19 11	0.44 47	0.38 27	0.26 106	0.39 64	0.20 15	0.55 23	0.38 62	0.36 75	0.34 48	0.29 42	0.19 2	0.52 84	0.26 31	0.14 37	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.15 62

MSE-Stereo	0.27 13	0.20 24	0.44 47	0.38 27	0.26 106	0.39 64	0.20 15	0.55 23	0.38 62	0.30 31	0.34 48	0.29 42	0.19 2	0.49 66	0.25 18	0.14 37	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.15 62

PointNet	0.29 29	0.19 11	0.40 22	0.40 57	0.23 43	0.38 62	0.28 105	0.72 82	0.40 78	0.26 10	0.32 42	0.39 119	0.22 17	0.50 78	0.27 52	0.15 70	0.13 147	0.17 147	0.12 48	0.15 76	0.14 26

TS12	0.38 120	0.21 37	0.43 39	0.44 125	0.21 22	0.58 269	0.31 137	1.06 233	0.49 118	0.43 131	0.73 236	0.35 91	0.40 143	0.73 164	0.41 239	0.14 37	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.16 109	0.18 178

DF	0.40 136	0.25 145	0.67 207	0.49 215	0.28 159	0.49 159	0.31 137	0.88 170	0.51 127	0.47 152	0.72 231	0.59 246	0.30 69	0.83 205	0.34 154	0.19 249	0.13 147	0.16 96	0.12 48	0.16 109	0.17 154

LiteMatch*	0.28 20	0.20 24	0.53 109	0.39 40	0.28 159	0.31 32	0.23 54	0.55 23	0.39 67	0.30 31	0.28 29	0.35 91	0.29 57	0.47 51	0.26 31	0.15 70	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.16 120

aanet-new-90k	0.37 101	0.24 106	0.98 391	0.42 83	0.25 84	0.43 100	0.35 200	0.75 101	0.35 43	0.29 22	0.41 75	0.31 56	0.50 243	1.00 270	0.24 8	0.13 19	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.19 240	0.13 3

aanet-new-60k	0.37 101	0.23 76	0.94 371	0.43 104	0.23 43	0.58 269	0.31 137	0.83 136	0.35 43	0.35 64	0.39 63	0.40 128	0.43 163	0.78 190	0.23 1	0.13 19	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.17 149	0.15 62

aanet-new-70k	0.37 101	0.23 76	0.94 371	0.43 104	0.22 30	0.50 180	0.30 128	0.74 98	0.34 33	0.34 57	0.41 75	0.31 56	0.51 253	1.04 283	0.26 31	0.13 19	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.16 109	0.14 26

aanet-new-78k	0.37 101	0.24 106	1.02 407	0.44 125	0.21 22	0.33 38	0.36 217	0.79 120	0.34 33	0.33 50	0.42 83	0.31 56	0.58 313	0.93 245	0.23 1	0.13 19	0.11 22	0.16 96	0.12 48	0.18 198	0.14 26

aanet-new-40k	0.35 80	0.25 145	0.95 377	0.42 83	0.26 106	0.51 193	0.23 54	0.79 120	0.34 33	0.34 57	0.48 117	0.33 77	0.51 253	0.37 9	0.29 80	0.13 19	0.11 22	0.16 96	0.12 48	0.18 198	0.15 62

aanet-new-36k	0.37 101	0.24 106	0.82 292	0.44 125	0.22 30	0.51 193	0.32 156	0.80 123	0.37 58	0.35 64	0.40 72	0.36 97	0.56 289	0.83 205	0.26 31	0.13 19	0.11 22	0.16 96	0.12 48	0.15 76	0.15 62

aanet-new-34k	0.35 80	0.26 172	0.85 320	0.42 83	0.20 11	0.33 38	0.31 137	0.92 178	0.44 95	0.35 64	0.54 161	0.35 91	0.56 289	0.39 13	0.27 52	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.15 76	0.14 26

aanet-32k-new	0.37 101	0.27 203	0.97 387	0.44 125	0.24 55	0.50 180	0.32 156	0.69 64	0.38 62	0.35 64	0.42 83	0.36 97	0.55 281	0.79 192	0.25 18	0.17 150	0.11 22	0.16 96	0.12 48	0.19 240	0.14 26

aanet-new-32k	0.34 66	0.25 145	0.67 207	0.44 125	0.26 106	0.53 215	0.23 54	0.84 145	0.34 33	0.38 98	0.39 63	0.43 143	0.54 277	0.43 35	0.25 18	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.17 149	0.15 62

aanet-new-30k	0.34 66	0.25 145	0.66 202	0.44 125	0.26 106	0.53 215	0.23 54	0.84 145	0.34 33	0.38 98	0.39 63	0.43 143	0.54 277	0.43 35	0.25 18	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.17 149	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT26K	0.34 66	0.23 76	0.83 302	0.42 83	0.23 43	0.35 45	0.33 167	0.87 162	0.35 43	0.39 111	0.41 75	0.31 56	0.44 173	0.53 85	0.27 52	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.16 109	0.15 62

aanet-new-16k	0.34 66	0.23 76	0.73 244	0.47 176	0.23 43	0.42 91	0.21 28	0.76 107	0.45 106	0.37 87	0.44 96	0.37 108	0.48 210	0.43 35	0.29 80	0.14 37	0.11 22	0.16 96	0.12 48	0.18 198	0.15 62

aanet-new-14k	0.37 101	0.26 172	0.93 363	0.47 176	0.23 43	0.45 112	0.33 167	0.73 90	0.62 181	0.40 121	0.49 126	0.30 50	0.63 339	0.42 30	0.30 97	0.16 102	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.21 344	0.16 120

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.35 80	0.22 54	0.54 114	0.46 156	0.33 280	0.40 68	0.34 183	0.80 123	0.44 95	0.38 98	0.61 187	0.40 128	0.50 243	0.37 9	0.28 64	0.15 70	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.16 109	0.16 120

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.42 159	0.21 37	0.92 359	0.41 70	0.29 178	0.45 112	0.28 105	0.87 162	0.39 67	0.35 64	0.55 167	0.39 119	0.48 210	0.40 19	0.24 8	0.15 70	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.17 149	1.51 670

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.33 58	0.23 76	0.59 141	0.43 104	0.28 159	0.40 68	0.26 86	0.83 136	0.39 67	0.34 57	0.44 96	0.29 42	0.46 194	0.36 6	0.25 18	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.17 149	0.26 416

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.48 210	1.24 650	2.47 604	0.41 70	0.31 224	0.29 25	0.27 94	1.09 248	0.39 67	0.35 64	0.49 126	0.38 115	0.44 173	0.38 11	0.26 31	0.15 70	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.16 109	0.20 255

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.35 80	0.22 54	0.55 119	0.42 83	0.27 120	0.42 91	0.39 263	1.02 210	0.54 138	0.37 87	0.51 138	0.34 87	0.44 173	0.36 6	0.27 52	0.14 37	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.16 109	0.15 62

PSi22b	0.25 4	0.18 4	0.35 2	0.36 7	0.19 5	0.20 4	0.20 15	0.59 31	0.25 11	0.23 2	0.19 4	0.45 156	0.34 101	0.38 11	0.25 18	0.14 37	0.12 55	0.13 1	0.12 48	0.13 7	0.15 62

PSi22a	0.24 3	0.18 4	0.32 1	0.35 2	0.19 5	0.25 9	0.20 15	0.57 27	0.20 2	0.24 8	0.16 1	0.39 119	0.31 76	0.32 1	0.23 1	0.16 102	0.12 55	0.13 1	0.12 48	0.13 7	0.15 62

PSi22	0.46 189	0.26 172	0.50 87	0.47 176	0.24 55	0.46 122	0.22 38	0.83 136	1.02 335	0.47 152	0.65 199	0.80 320	0.51 253	1.44 402	0.32 129	0.15 70	0.12 55	0.14 13	0.12 48	0.20 293	0.19 222

Foundation-i1c-attn	0.38 120	0.18 4	0.41 31	0.37 14	0.20 11	0.51 193	0.47 376	1.13 265	0.48 113	0.47 152	0.45 103	0.54 214	0.49 229	0.71 157	0.29 80	0.16 102	0.13 147	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.16 120

Foundation-i1a	0.40 136	0.19 11	0.42 35	0.36 7	0.20 11	0.51 193	0.46 363	1.17 291	0.49 118	0.57 221	0.46 110	0.63 268	0.56 289	0.82 199	0.30 97	0.15 70	0.12 55	0.14 13	0.12 48	0.13 7	0.16 120

LACA1	0.26 9	0.21 37	0.40 22	0.35 2	0.18 2	0.31 32	0.27 94	0.52 14	0.26 12	0.31 42	0.22 7	0.25 17	0.32 88	0.48 60	0.26 31	0.16 102	0.12 55	0.14 13	0.12 48	0.15 76	0.13 3

VMStereo-Base	0.39 130	0.25 145	0.47 63	0.37 14	0.22 30	0.39 64	0.33 167	0.72 82	0.87 268	0.43 131	0.69 217	0.60 251	0.33 93	0.76 178	0.37 195	0.18 200	0.14 239	0.15 50	0.12 48	0.17 149	0.18 178

BridgeDepth_RVC	0.27 13	0.20 24	0.40 22	0.34 1	0.19 5	0.46 122	0.19 7	0.59 31	0.28 14	0.30 31	0.29 33	0.26 24	0.32 88	0.45 41	0.30 97	0.17 150	0.11 22	0.13 1	0.12 48	0.15 76	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.37 101	0.25 145	0.62 170	0.41 70	0.46 452	0.82 413	0.22 38	0.67 58	0.48 113	0.32 45	0.55 167	0.37 108	0.31 76	0.85 216	0.28 64	0.18 200	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.15 76	0.14 26

BridgeDepth	0.30 41	0.21 37	0.39 14	0.41 70	0.18 2	0.57 255	0.32 156	0.71 74	0.35 43	0.27 12	0.26 17	0.39 119	0.43 163	0.48 60	0.29 80	0.14 37	0.10 2	0.13 1	0.12 48	0.15 76	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.29 29	0.24 106	0.47 63	0.42 83	0.25 84	0.29 25	0.19 7	0.71 74	0.49 118	0.32 45	0.34 48	0.22 3	0.25 27	0.43 35	0.30 97	0.16 102	0.13 147	0.14 13	0.12 48	0.13 7	0.15 62

Zero-FE251	0.36 92	0.25 145	0.64 189	0.49 215	0.30 202	0.57 255	0.24 68	0.86 158	0.36 56	0.53 203	0.39 63	0.51 192	0.41 145	0.49 66	0.28 64	0.19 249	0.15 315	0.17 147	0.12 48	0.14 35	0.16 120

Replicate-Monster	0.43 166	0.30 290	2.04 583	0.37 14	0.22 30	0.47 136	0.23 54	0.82 133	0.50 123	0.44 137	0.27 21	0.31 56	0.29 57	1.01 274	0.26 31	0.14 37	0.11 22	0.14 13	0.12 48	0.13 7	0.38 547

asd	0.32 50	0.22 54	0.49 77	0.40 57	0.25 84	0.47 136	0.30 128	0.77 110	0.35 43	0.44 137	0.40 72	0.28 39	0.34 101	0.64 133	0.29 80	0.13 19	0.10 2	0.14 13	0.12 48	0.15 76	0.13 3

qwe	0.34 66	0.22 54	0.48 70	0.39 40	0.27 120	0.49 159	0.30 128	0.76 107	0.40 78	0.51 193	0.49 126	0.26 24	0.29 57	0.83 205	0.35 164	0.12 6	0.10 2	0.14 13	0.12 48	0.15 76	0.14 26

2.25w	0.35 80	0.24 106	0.55 119	0.38 27	0.24 55	0.44 107	0.25 73	0.69 64	0.42 85	0.49 172	0.59 183	0.27 30	0.35 110	0.83 205	0.37 195	0.13 19	0.11 22	0.14 13	0.12 48	0.13 7	0.17 154

4.25w-stereo	0.32 50	0.27 203	0.49 77	0.40 57	0.27 120	0.49 159	0.39 263	0.69 64	0.35 43	0.40 121	0.43 86	0.27 30	0.36 119	0.48 60	0.32 129	0.12 6	0.10 2	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.13 3

4w-stereo	0.32 50	0.25 145	0.52 104	0.38 27	0.25 84	0.46 122	0.28 105	0.68 60	0.35 43	0.43 131	0.45 103	0.28 39	0.39 138	0.63 131	0.31 115	0.12 6	0.10 2	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.14 26

3.25w_new	0.33 58	0.22 54	0.50 87	0.39 40	0.24 55	0.52 205	0.33 167	0.77 110	0.43 90	0.49 172	0.46 110	0.32 66	0.37 125	0.64 133	0.28 64	0.12 6	0.10 2	0.14 13	0.12 48	0.12 1	0.15 62

3.25w	0.33 58	0.22 54	0.50 87	0.39 40	0.24 55	0.52 205	0.33 167	0.77 110	0.43 90	0.49 172	0.46 110	0.32 66	0.37 125	0.64 133	0.28 64	0.12 6	0.10 2	0.14 13	0.12 48	0.12 1	0.15 62

3.75w	0.34 66	0.23 76	0.50 87	0.39 40	0.30 202	0.62 293	0.36 217	0.70 73	0.38 62	0.44 137	0.49 126	0.25 17	0.36 119	0.72 161	0.28 64	0.13 19	0.09 1	0.14 13	0.12 48	0.13 7	0.15 62

3.5w_stereo	0.35 80	0.27 203	0.55 119	0.38 27	0.25 84	0.54 233	0.34 183	0.73 90	0.40 78	0.46 150	0.45 103	0.31 56	0.38 133	0.80 196	0.40 229	0.12 6	0.10 2	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.16 120

3w_stereo	0.35 80	0.25 145	0.60 153	0.41 70	0.21 22	0.52 205	0.53 425	0.72 82	0.47 111	0.47 152	0.50 134	0.23 5	0.45 184	0.49 66	0.30 97	0.13 19	0.10 2	0.15 50	0.12 48	0.15 76	0.17 154

2w_stereo	0.34 66	0.25 145	0.52 104	0.40 57	0.23 43	0.46 122	0.47 376	0.77 110	0.44 95	0.47 152	0.51 138	0.24 13	0.44 173	0.49 66	0.31 115	0.12 6	0.10 2	0.15 50	0.12 48	0.15 76	0.16 120

monsterstereo	0.36 92	0.21 37	0.53 109	0.48 196	0.36 335	0.27 19	0.29 117	0.58 28	0.52 131	0.45 145	0.61 187	0.26 24	0.27 45	1.23 339	0.28 64	0.14 37	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.16 109	0.13 3

monsters	0.35 80	0.21 37	0.49 77	0.43 104	0.39 376	0.34 41	0.26 86	0.69 64	0.44 95	0.49 172	0.41 75	0.23 5	0.26 33	1.38 377	0.27 52	0.14 37	0.11 22	0.14 13	0.12 48	0.13 7	0.15 62

LG-Stereo_L2	0.30 41	0.23 76	0.50 87	0.38 27	0.26 106	0.26 14	0.20 15	0.84 145	0.31 24	0.31 42	0.26 17	0.25 17	0.26 33	0.94 247	0.23 1	0.15 70	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.14 35	0.13 3

LG-Stereo_L1	0.31 45	0.24 106	0.49 77	0.38 27	0.27 120	0.28 21	0.21 28	0.68 60	0.29 17	0.27 12	0.25 11	0.25 17	0.22 17	1.25 342	0.24 8	0.16 102	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.13 3

LGtest1	0.28 20	0.23 76	0.46 54	0.42 83	0.22 30	0.41 80	0.19 7	0.58 28	0.29 17	0.30 31	0.25 11	0.29 42	0.29 57	0.57 99	0.26 31	0.18 200	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.14 35	0.16 120

Reg-Stereo(zero)	0.46 189	0.23 76	0.50 87	0.45 142	0.25 84	0.41 80	0.27 94	0.80 123	1.12 390	0.93 317	0.79 251	0.91 376	0.46 194	0.74 167	0.44 261	0.15 70	0.13 147	0.15 50	0.12 48	0.15 76	0.18 178

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 143	0.68 597	0.45 53	0.66 493	0.30 202	0.48 150	0.25 73	0.87 162	0.46 108	0.39 111	0.37 60	0.30 50	0.69 365	1.16 325	0.31 115	0.17 150	0.11 22	0.16 96	0.12 48	0.18 198	0.14 26

AIO_rvc	0.38 120	0.25 145	0.65 197	0.47 176	0.31 224	0.55 240	0.38 245	0.98 198	0.51 127	0.35 64	0.48 117	0.49 181	0.22 17	0.87 224	0.31 115	0.16 102	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.15 76	0.15 62

HUF	0.39 130	0.27 203	0.71 227	0.43 104	0.24 55	0.51 193	0.47 376	0.99 207	0.55 147	0.37 87	0.45 103	0.53 207	0.41 145	0.70 152	0.29 80	0.18 200	0.14 239	0.16 96	0.12 48	0.15 76	0.17 154

castereo++	0.41 143	0.26 172	0.51 96	0.44 125	0.32 260	0.96 478	0.22 38	1.13 265	0.61 178	0.33 50	0.45 103	0.50 188	0.39 138	0.94 247	0.25 18	0.18 200	0.12 55	0.17 147	0.12 48	0.14 35	0.16 120

IGEV-RUCA	0.38 120	0.24 106	0.51 96	0.51 255	0.36 335	0.59 275	0.23 54	0.68 60	0.52 131	0.39 111	0.50 134	0.44 146	0.31 76	0.86 219	0.31 115	0.24 421	0.13 147	0.16 96	0.12 48	0.20 293	0.21 287

GIP-stereo	0.37 101	0.25 145	0.49 77	0.55 334	0.41 412	0.37 56	0.22 38	1.03 219	0.56 151	0.35 64	0.52 146	0.46 161	0.37 125	0.55 91	0.28 64	0.20 301	0.13 147	0.16 96	0.12 48	0.16 109	0.16 120

IGEV-Stereo++	0.32 50	0.22 54	0.47 63	0.48 196	0.33 280	0.33 38	0.22 38	0.78 118	0.48 113	0.35 64	0.41 75	0.32 66	0.47 204	0.40 19	0.29 80	0.15 70	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.15 76	0.15 62

IGEV-Stereo+	0.46 189	0.23 76	0.51 96	0.42 83	0.46 452	0.15 1	0.19 7	0.45 7	0.37 58	0.28 17	0.25 11	0.31 56	0.41 145	1.43 396	0.31 115	0.18 200	0.13 147	0.15 50	0.12 48	1.09 661	1.74 674

GCAPDPT-zeroshot4090	0.42 159	0.21 37	0.92 359	0.41 70	0.29 178	0.45 112	0.28 105	0.87 162	0.39 67	0.35 64	0.55 167	0.39 119	0.48 210	0.40 19	0.24 8	0.15 70	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.17 149	1.51 670

iResNet_ROB	0.82 445	0.36 433	1.13 444	0.60 420	0.37 348	0.91 451	0.38 245	2.41 618	1.61 606	1.35 509	1.35 477	1.25 488	0.97 490	1.75 460	0.88 474	0.21 337	0.14 239	0.17 147	0.12 48	0.19 240	0.30 485

pmcnn	2.84 664	0.46 515	5.19 651	0.68 518	0.42 423	1.55 581	1.16 619	2.32 604	1.60 605	2.72 658	7.49 688	17.96 708	1.48 605	6.04 641	6.64 674	0.18 200	0.15 315	0.15 50	0.12 48	0.20 293	0.20 255

HLF11	0.58 283	0.28 227	1.29 501	0.43 104	0.36 335	0.50 180	0.28 105	1.33 345	1.07 358	0.69 260	0.91 287	0.63 268	0.52 263	1.55 422	0.66 410	0.18 200	0.14 239	0.16 96	0.13 116	0.17 149	0.21 287

aanet-new-28k	0.34 66	0.24 106	0.83 302	0.44 125	0.22 30	0.47 136	0.29 117	0.75 101	0.40 78	0.37 87	0.41 75	0.37 108	0.49 229	0.40 19	0.28 64	0.15 70	0.12 55	0.16 96	0.13 116	0.22 366	0.17 154

aanet-new-24k	0.35 80	0.24 106	0.62 170	0.43 104	0.25 84	0.53 215	0.30 128	0.72 82	0.39 67	0.41 128	0.63 191	0.35 91	0.48 210	0.46 48	0.26 31	0.14 37	0.11 22	0.16 96	0.13 116	0.18 198	0.15 62

aanet-new-22k	0.35 80	0.23 76	0.86 329	0.45 142	0.23 43	0.47 136	0.23 54	0.75 101	0.51 127	0.37 87	0.48 117	0.34 87	0.49 229	0.47 51	0.30 97	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.13 116	0.16 109	0.15 62

aanet-new-10k	0.37 101	0.24 106	0.98 391	0.48 196	0.24 55	0.66 326	0.25 73	0.72 82	0.43 90	0.39 111	0.42 83	0.40 128	0.52 263	0.42 30	0.30 97	0.16 102	0.12 55	0.16 96	0.13 116	0.19 240	0.15 62

aanet-new-12k	0.35 80	0.24 106	0.83 302	0.49 215	0.22 30	0.48 150	0.25 73	0.94 189	0.46 108	0.39 111	0.29 33	0.33 77	0.48 210	0.41 26	0.30 97	0.14 37	0.10 2	0.17 147	0.13 116	0.19 240	0.17 154

aanet-new-8k	0.37 101	0.25 145	0.65 197	0.46 156	0.26 106	0.53 215	0.35 200	0.84 145	0.54 138	0.36 75	0.43 86	0.33 77	0.61 337	0.69 150	0.30 97	0.15 70	0.11 22	0.16 96	0.13 116	0.16 109	0.15 62

aanet-new	0.41 143	0.27 203	0.70 224	0.48 196	0.38 364	0.73 362	0.29 117	0.71 74	0.39 67	0.38 98	0.51 138	0.36 97	0.73 375	0.98 264	0.31 115	0.17 150	0.12 55	0.17 147	0.13 116	0.19 240	0.16 120

GCAP-Stereo-cres-4k	0.37 101	0.23 76	0.62 170	0.50 238	0.29 178	0.74 366	0.39 263	0.72 82	0.48 113	0.38 98	0.51 138	0.36 97	0.50 243	0.45 41	0.31 115	0.15 70	0.12 55	0.17 147	0.13 116	0.17 149	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.37 101	0.22 54	0.55 119	0.44 125	0.42 423	0.58 269	0.30 128	0.87 162	0.44 95	0.38 98	0.53 150	0.47 171	0.59 319	0.40 19	0.34 154	0.16 102	0.11 22	0.17 147	0.13 116	0.16 109	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.46 189	1.51 663	1.58 542	0.39 40	0.35 323	0.40 68	0.26 86	1.05 230	0.41 84	0.36 75	0.48 117	0.41 137	0.40 143	0.48 60	0.25 18	0.15 70	0.13 147	0.15 50	0.13 116	0.15 76	0.24 370

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 143	0.53 546	1.34 509	0.47 176	0.40 391	0.37 56	0.24 68	1.18 292	0.43 90	0.37 87	0.43 86	0.41 137	0.41 145	0.46 48	0.30 97	0.14 37	0.13 147	0.17 147	0.13 116	0.15 76	0.18 178

RT-Monster	0.47 201	0.24 106	0.54 114	0.46 156	0.40 391	0.51 193	0.27 94	0.97 192	1.02 335	0.89 308	0.87 276	0.68 284	0.41 145	0.70 152	0.41 239	0.16 102	0.14 239	0.15 50	0.13 116	0.14 35	0.22 323

Foundation-i1b	0.39 130	0.18 4	0.41 31	0.37 14	0.20 11	0.52 205	0.48 386	1.19 298	0.43 90	0.52 198	0.44 96	0.60 251	0.52 263	0.70 152	0.29 80	0.16 102	0.12 55	0.14 13	0.13 116	0.14 35	0.14 26

Selective-IGEV-i32	0.42 159	0.26 172	0.56 127	0.48 196	0.27 120	0.45 112	0.33 167	1.56 400	0.61 178	0.36 75	0.47 114	0.52 200	0.30 69	1.08 298	0.33 143	0.15 70	0.13 147	0.17 147	0.13 116	0.16 109	0.15 62

Test_v1	0.28 20	0.21 37	0.39 14	0.35 2	0.25 84	0.31 32	0.29 117	0.65 51	0.39 67	0.29 22	0.34 48	0.25 17	0.25 27	0.49 66	0.25 18	0.15 70	0.11 22	0.14 13	0.13 116	0.13 7	0.13 3

WQFJA1++	1.34 579	0.23 76	0.51 96	0.40 57	0.29 178	0.46 122	0.20 15	0.67 58	0.31 24	0.40 121	0.39 63	0.34 87	0.39 138	0.66 140	0.28 64	0.19 249	0.13 147	0.16 96	0.13 116	20.39 717	0.17 154

GEAStereo	0.34 66	0.23 76	0.46 54	0.49 215	0.33 280	0.46 122	0.35 200	0.87 162	0.42 85	0.36 75	0.39 63	0.32 66	0.33 93	0.45 41	0.29 80	0.22 373	0.13 147	0.17 147	0.13 116	0.17 149	0.16 120

GSStereo	0.36 92	0.23 76	0.46 54	0.50 238	0.33 280	0.46 122	0.35 200	1.31 339	0.53 135	0.38 98	0.39 63	0.32 66	0.33 93	0.45 41	0.29 80	0.20 301	0.12 55	0.16 96	0.13 116	0.17 149	0.18 178

GS-Stereo							0.35 200	1.31 339	0.53 135	0.38 98	0.39 63	0.32 66	0.33 93	0.45 41	0.29 80	0.20 301	0.12 55	0.16 96	0.13 116	0.17 149	0.18 178

gasm-f	0.37 101	0.24 106	0.50 87	0.49 215	0.33 280	0.37 56	0.44 339	0.87 162	0.42 85	0.36 75	0.65 199	0.32 66	0.46 194	0.58 102	0.30 97	0.22 373	0.13 147	0.17 147	0.13 116	0.19 240	0.16 120

DDF-Stereo	0.39 130	0.24 106	0.53 109	0.51 255	0.45 443	0.30 28	0.23 54	0.64 47	0.34 33	0.34 57	0.40 72	0.37 108	0.48 210	0.94 247	0.35 164	0.24 421	0.12 55	0.18 198	0.13 116	0.85 648	0.19 222

DA	0.47 201	0.23 76	0.59 141	0.54 318	0.26 106	1.08 502	0.44 339	1.51 383	0.63 185	0.48 164	0.69 217	0.55 221	0.49 229	0.49 66	0.38 205	0.20 301	0.14 239	0.19 224	0.13 116	0.19 240	0.17 154

zero-FE	0.38 120	0.24 106	0.54 114	0.48 196	0.46 452	0.29 25	0.23 54	0.69 64	0.34 33	0.34 57	0.41 75	0.37 108	0.49 229	0.68 149	0.35 164	0.23 399	0.12 55	0.18 198	0.13 116	0.82 647	0.19 222

GGEV	0.47 201	0.23 76	0.59 141	0.54 318	0.26 106	1.08 502	0.44 339	1.51 383	0.63 185	0.48 164	0.69 217	0.55 221	0.49 229	0.49 66	0.38 205	0.20 301	0.14 239	0.19 224	0.13 116	0.19 240	0.17 154

AdaDepth	0.33 58	0.23 76	0.69 218	0.46 156	0.29 178	0.44 107	0.24 68	0.54 22	0.38 62	0.33 50	0.38 61	0.26 24	0.31 76	0.81 197	0.27 52	0.12 6	0.13 147	0.16 96	0.13 116	0.16 109	0.20 255

4.5_new	0.31 45	0.25 145	0.46 54	0.38 27	0.24 55	0.52 205	0.36 217	0.65 51	0.35 43	0.48 164	0.43 86	0.27 30	0.27 45	0.42 30	0.26 31	0.14 37	0.10 2	0.15 50	0.13 116	0.17 149	0.15 62

4.5w-stereo	0.31 45	0.25 145	0.46 54	0.38 27	0.24 55	0.52 205	0.36 217	0.65 51	0.35 43	0.48 164	0.43 86	0.27 30	0.27 45	0.42 30	0.26 31	0.14 37	0.10 2	0.15 50	0.13 116	0.17 149	0.15 62

2.5w	0.33 58	0.23 76	0.53 109	0.41 70	0.25 84	0.42 91	0.38 245	0.69 64	0.35 43	0.38 98	0.54 161	0.24 13	0.26 33	0.91 240	0.29 80	0.13 19	0.10 2	0.14 13	0.13 116	0.14 35	0.15 62

IGEV	0.29 29	0.18 4	0.43 39	0.38 27	0.31 224	0.45 112	0.21 28	0.63 46	0.42 85	0.32 45	0.44 96	0.26 24	0.20 6	0.44 39	0.26 31	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.13 116	0.12 1	0.14 26

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 120	0.25 145	0.61 162	0.53 303	0.29 178	0.36 53	0.22 38	1.24 317	0.42 85	0.45 145	0.65 199	0.37 108	0.51 253	0.41 26	0.30 97	0.18 200	0.12 55	0.17 147	0.13 116	0.18 198	0.20 255

SGD-Stereo	0.34 66	0.22 54	0.44 47	0.39 40	0.20 11	0.42 91	0.22 38	0.71 74	0.33 29	0.43 131	0.34 48	0.27 30	0.35 110	1.15 321	0.33 143	0.21 337	0.11 22	0.16 96	0.13 116	0.17 149	0.15 62

AIO_test	0.38 120	0.24 106	0.59 141	0.47 176	0.31 224	0.55 240	0.44 339	0.86 158	0.50 123	0.34 57	0.48 117	0.46 161	0.30 69	0.76 178	0.31 115	0.17 150	0.12 55	0.17 147	0.13 116	0.16 109	0.15 62

castereo	0.43 166	0.25 145	0.50 87	0.46 156	0.30 202	0.60 282	0.56 456	1.23 315	0.83 256	0.39 111	0.70 224	0.45 156	0.68 361	0.54 88	0.33 143	0.17 150	0.11 22	0.17 147	0.13 116	0.16 109	0.14 26

Occ-G	0.44 175	0.23 76	0.59 141	0.44 125	0.27 120	0.43 100	0.61 489	0.85 151	0.62 181	0.48 164	0.66 205	1.00 415	0.45 184	0.79 192	0.45 274	0.17 150	0.14 239	0.18 198	0.13 116	0.16 109	0.18 178

MoCha-V2	0.43 166	0.23 76	0.55 119	0.56 356	0.23 43	0.44 107	0.32 156	1.35 349	0.63 185	0.54 205	0.55 167	0.42 139	0.57 296	1.12 315	0.28 64	0.15 70	0.13 147	0.15 50	0.13 116	0.17 149	0.18 178

IGEV++	0.45 178	0.24 106	0.63 175	0.58 393	0.32 260	0.42 91	0.25 73	2.16 572	0.65 193	0.38 98	0.58 180	0.46 161	0.44 173	0.56 94	0.40 229	0.20 301	0.13 147	0.16 96	0.13 116	0.17 149	0.18 178

MSKI-zero shot	0.56 257	0.30 290	0.61 162	0.55 334	0.28 159	0.68 336	0.28 105	1.25 322	0.68 200	0.92 314	1.33 468	0.81 327	0.33 93	1.94 489	0.36 182	0.18 200	0.13 147	0.17 147	0.13 116	0.16 109	0.19 222

GCAP-Stereo	0.43 166	0.32 342	0.80 279	0.50 238	0.27 120	0.53 215	0.31 137	1.05 230	0.67 197	0.69 260	0.71 228	0.58 240	0.42 155	0.51 80	0.35 164	0.18 200	0.15 315	0.18 198	0.13 116	0.17 149	0.15 62

Any-RAFT	0.55 243	0.27 203	0.49 77	0.50 238	0.27 120	0.98 482	0.25 73	1.71 444	1.08 362	0.90 310	0.99 312	1.13 462	0.46 194	0.74 167	0.35 164	0.19 249	0.13 147	0.17 147	0.13 116	0.16 109	0.19 222

anonymousdsp2	0.58 283	0.29 260	0.93 363	0.51 255	0.30 202	0.75 372	0.46 363	1.95 516	0.87 268	0.81 284	0.78 248	0.76 308	0.48 210	1.10 309	0.45 274	0.19 249	0.14 239	0.18 198	0.13 116	0.20 293	0.22 323

Selective-IGEV	0.42 159	0.26 172	0.56 127	0.48 196	0.27 120	0.45 112	0.33 167	1.56 400	0.61 178	0.36 75	0.47 114	0.52 200	0.30 69	1.08 298	0.33 143	0.15 70	0.13 147	0.17 147	0.13 116	0.16 109	0.15 62

DCANet-4	0.59 299	0.28 227	1.65 550	0.44 125	0.25 84	0.48 150	0.36 217	1.15 282	1.36 536	1.13 378	1.03 329	0.56 232	0.74 376	0.77 181	0.58 369	0.17 150	0.14 239	0.17 147	0.13 116	0.15 76	0.24 370

fff	0.58 283	0.26 172	1.15 451	0.46 156	0.25 84	0.48 150	0.36 217	1.20 303	1.28 494	1.13 378	1.03 329	0.59 246	1.04 523	0.77 181	0.58 369	0.17 150	0.14 239	0.17 147	0.13 116	0.15 76	0.24 370

ADStereo(finetuned)	0.62 318	0.26 172	1.59 544	0.45 142	0.25 84	0.49 159	0.36 217	1.18 292	1.35 527	1.16 398	1.04 335	0.60 251	1.18 561	0.85 216	0.57 363	0.17 150	0.14 239	0.17 147	0.13 116	0.19 240	0.24 370

TANstereo	0.45 178	0.23 76	0.50 87	0.43 104	0.21 22	0.65 321	0.26 86	0.83 136	0.88 272	0.95 322	0.99 312	0.51 192	0.45 184	0.56 94	0.36 182	0.19 249	0.24 528	0.16 96	0.13 116	0.17 149	0.27 437

DCANet	0.58 283	0.26 172	1.15 451	0.45 142	0.25 84	0.49 159	0.36 217	1.18 292	1.35 527	1.15 394	1.04 335	0.60 251	0.91 460	0.84 212	0.58 369	0.17 150	0.14 239	0.17 147	0.13 116	0.19 240	0.25 394

csc	0.58 283	0.26 172	1.15 451	0.46 156	0.25 84	0.48 150	0.36 217	1.20 303	1.28 494	1.13 378	1.03 329	0.59 246	1.04 523	0.77 181	0.58 369	0.17 150	0.14 239	0.17 147	0.13 116	0.15 76	0.24 370

cscssc	0.58 283	0.26 172	1.15 451	0.46 156	0.25 84	0.48 150	0.36 217	1.20 303	1.28 494	1.13 378	1.03 329	0.59 246	1.04 523	0.77 181	0.58 369	0.17 150	0.14 239	0.17 147	0.13 116	0.15 76	0.24 370

ManiGeoR	0.56 257	0.28 227	1.23 483	0.43 104	0.35 323	0.56 251	0.35 200	1.30 335	1.14 403	0.58 223	0.85 267	0.56 232	0.50 243	1.43 396	0.58 369	0.18 200	0.13 147	0.17 147	0.14 165	0.17 149	0.21 287

HLf10	0.56 257	0.28 227	1.23 483	0.43 104	0.35 323	0.56 251	0.35 200	1.30 335	1.14 403	0.58 223	0.85 267	0.56 232	0.50 243	1.43 396	0.58 369	0.18 200	0.13 147	0.17 147	0.14 165	0.17 149	0.21 287

HLf8	0.55 243	0.28 227	1.26 494	0.43 104	0.34 304	0.63 304	0.35 200	1.33 345	1.17 426	0.64 245	0.84 264	0.56 232	0.44 173	1.09 303	0.49 311	0.21 337	0.14 239	0.17 147	0.14 165	0.19 240	0.22 323

TestStereo_HL3	0.67 348	0.28 227	1.79 563	0.41 70	0.31 224	0.46 122	0.32 156	1.18 292	1.05 352	0.67 255	0.85 267	0.63 268	0.49 229	3.30 581	0.77 445	0.17 150	0.13 147	0.17 147	0.14 165	0.16 109	0.19 222

TestStereo_HL2	0.64 330	0.27 203	1.32 506	0.42 83	0.33 280	0.53 215	0.34 183	1.24 317	1.10 374	0.60 234	0.85 267	0.62 262	0.59 319	2.94 566	0.58 369	0.18 200	0.14 239	0.17 147	0.14 165	0.17 149	0.20 255

TestStereo_HL1	0.58 283	0.28 227	1.40 520	0.42 83	0.34 304	0.57 255	0.34 183	1.45 370	1.14 403	0.68 258	0.87 276	0.54 214	0.49 229	1.41 388	0.57 363	0.18 200	0.13 147	0.17 147	0.14 165	0.18 198	0.21 287

quiztm	0.53 233	0.28 227	0.60 153	0.51 255	0.67 569	0.45 112	0.42 300	1.85 485	0.93 292	0.81 284	1.15 394	0.56 232	0.31 76	0.59 108	0.38 205	0.18 200	0.12 55	0.17 147	0.14 165	0.19 240	0.19 222

Foundation-i1	0.43 166	0.19 11	0.39 14	0.44 125	0.37 348	0.54 233	0.47 376	1.46 373	0.59 166	0.58 223	0.54 161	0.63 268	0.48 210	0.71 157	0.35 164	0.16 102	0.13 147	0.15 50	0.14 165	0.15 76	0.15 62

DLNR-FE	23.24 715	48.33 733	43.35 719	177.19 736	78.30 730	0.35 45	0.21 28	23.45 714	0.82 251	0.67 255	0.86 273	0.58 240	0.29 57	1.62 441	0.48 298	10.93 718	0.13 147	0.18 198	0.14 165	76.65 735	0.23 345

depthmonostereo	0.45 178	0.26 172	0.89 341	0.49 215	0.24 55	0.60 282	0.36 217	1.03 219	0.77 226	0.50 181	0.65 199	0.50 188	0.55 281	0.70 152	0.39 212	0.16 102	0.16 352	0.16 96	0.14 165	0.16 109	0.20 255

DilatedVolume-Stereo	0.46 189	0.24 106	0.72 229	0.45 142	0.33 280	0.72 357	0.29 117	0.83 136	0.53 135	0.82 287	0.73 236	0.52 200	0.44 173	1.16 325	0.42 250	0.15 70	0.15 315	0.15 50	0.14 165	0.16 109	0.17 154

xyz-stereo	7.03 693	0.24 106	70.23 733	0.44 125	0.21 22	29.74 715	0.49 398	1.03 219	0.77 226	1.45 551	26.78 716	1.17 468	1.19 563	4.72 612	1.32 558	0.16 102	0.12 55	0.20 275	0.14 165	0.17 149	0.14 26

MM-Stereo_test2	0.44 175	0.25 145	0.70 224	0.54 318	0.33 280	0.55 240	0.45 357	1.02 210	0.84 259	0.61 240	0.51 138	0.49 181	0.42 155	0.82 199	0.32 129	0.16 102	0.13 147	0.18 198	0.14 165	0.19 240	0.17 154

HART	0.48 210	0.24 106	0.63 175	0.52 280	0.27 120	0.41 80	0.29 117	1.32 343	0.54 138	0.59 227	1.47 514	0.61 260	0.34 101	1.09 303	0.32 129	0.16 102	0.14 239	0.19 224	0.14 165	0.19 240	0.18 178

SCV_C0	0.48 210	0.29 260	0.88 337	0.46 156	0.31 224	0.46 122	0.31 137	1.67 423	0.87 268	0.40 121	0.52 146	0.54 214	0.29 57	1.27 348	0.34 154	0.18 200	0.14 239	0.17 147	0.14 165	0.20 293	0.18 178

SCV	0.51 227	0.29 260	0.72 229	0.63 458	0.27 120	0.40 68	0.38 245	2.32 604	0.75 225	0.36 75	0.49 126	0.55 221	0.35 110	1.31 355	0.34 154	0.25 445	0.13 147	0.17 147	0.14 165	0.18 198	0.18 178

WCG-NET	0.43 166	0.23 76	0.58 135	0.42 83	0.26 106	0.46 122	0.32 156	0.77 110	1.16 419	0.77 274	0.75 240	0.58 240	0.44 173	0.62 121	0.38 205	0.16 102	0.12 55	0.16 96	0.14 165	0.15 76	0.14 26

AIO-Stereo	0.39 130	0.26 172	0.54 114	0.50 238	0.24 55	0.45 112	0.39 263	1.13 265	0.57 157	0.42 129	0.49 126	0.52 200	0.25 27	0.74 167	0.32 129	0.16 102	0.13 147	0.18 198	0.14 165	0.16 109	0.15 62

WCG-NET（raft）	0.46 189	0.23 76	0.59 141	0.42 83	0.24 55	0.50 180	0.35 200	0.76 107	1.10 374	0.72 267	0.76 241	0.91 376	0.50 243	0.88 228	0.40 229	0.16 102	0.13 147	0.15 50	0.14 165	0.15 76	0.17 154

RSM	0.40 136	0.25 145	0.53 109	0.50 238	0.27 120	0.46 122	0.40 275	0.94 189	0.49 118	0.42 129	0.44 96	0.65 276	0.33 93	1.07 295	0.32 129	0.15 70	0.13 147	0.17 147	0.14 165	0.17 149	0.15 62

DLNR_Zeroshot_test	23.23 714	48.25 732	43.77 720	177.04 735	78.39 731	0.35 45	0.21 28	23.33 713	0.82 251	0.67 255	0.86 273	0.58 240	0.30 69	1.64 443	0.48 298	10.69 717	0.13 147	0.18 198	0.14 165	76.63 734	0.23 345

RAFT-Test	0.58 283	0.27 203	0.81 283	0.50 238	0.33 280	0.95 472	0.27 94	1.40 360	0.89 273	1.00 334	1.12 372	1.39 524	0.48 210	0.74 167	0.41 239	0.17 150	0.14 239	0.17 147	0.14 165	0.16 109	0.18 178

knoymous	0.53 233	0.32 342	0.51 96	0.46 156	0.30 202	0.57 255	0.54 439	1.10 257	0.78 231	0.99 330	0.84 264	0.95 395	0.57 296	0.89 233	0.51 319	0.21 337	0.14 239	0.26 476	0.14 165	0.23 391	0.25 394

RCA-Stereo	0.52 231	0.26 172	0.66 202	0.49 215	0.33 280	0.54 233	0.44 339	1.20 303	1.41 557	0.69 260	1.06 342	0.63 268	0.79 401	0.62 121	0.35 164	0.17 150	0.12 55	0.17 147	0.14 165	0.16 109	0.16 120

CroCo-Stereo	0.42 159	0.33 363	0.83 302	0.59 412	0.28 159	0.26 14	0.33 167	1.22 310	0.85 263	0.43 131	0.49 126	0.65 276	0.46 194	0.40 19	0.36 182	0.19 249	0.15 315	0.16 96	0.14 165	0.20 293	0.17 154
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
raftrobust	0.55 243	0.27 203	0.63 175	0.68 518	0.69 574	0.50 180	0.34 183	1.08 241	0.97 312	1.32 489	0.88 282	0.62 262	0.80 408	0.82 199	0.44 261	0.20 301	0.16 352	0.16 96	0.14 165	0.15 76	0.18 178

iResNetv2_ROB	0.88 478	0.43 504	2.62 613	0.60 420	0.38 364	0.94 466	0.67 507	1.88 494	1.38 543	1.27 468	1.45 509	1.26 494	1.05 528	1.92 486	0.64 400	0.24 421	0.15 315	0.19 224	0.14 165	0.24 420	0.21 287

MLCV	0.77 413	0.39 481	1.31 503	0.55 334	0.25 84	0.91 451	0.39 263	1.48 380	1.28 494	1.49 562	1.54 536	1.02 422	0.68 361	2.12 513	0.93 492	0.19 249	0.13 147	0.19 224	0.14 165	0.19 240	0.22 323

TestStereo-Hl	0.58 283	0.28 227	1.58 542	0.42 83	0.33 280	0.58 269	0.36 217	1.40 360	1.12 390	0.66 252	0.93 291	0.54 214	0.49 229	1.38 377	0.54 346	0.19 249	0.13 147	0.17 147	0.15 193	0.18 198	0.21 287

DNS	0.43 166	0.28 227	0.73 244	0.51 255	0.30 202	0.57 255	0.25 73	1.09 248	0.68 200	0.65 248	0.55 167	0.71 300	0.38 133	0.46 48	0.30 97	0.24 421	0.16 352	0.15 50	0.15 193	0.22 366	0.25 394

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.37 101	0.24 106	0.63 175	0.43 104	0.40 391	0.46 122	0.39 263	0.71 74	0.56 151	0.58 223	0.68 212	0.36 97	0.26 33	0.51 80	0.30 97	0.16 102	0.12 55	0.19 224	0.15 193	0.15 76	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.37 101	0.24 106	0.63 175	0.43 104	0.41 412	0.49 159	0.41 288	0.73 90	0.60 173	0.56 218	0.66 205	0.31 56	0.26 33	0.42 30	0.31 115	0.16 102	0.11 22	0.19 224	0.15 193	0.15 76	0.14 26

gcap_with_dpt	0.36 92	0.24 106	0.64 189	0.43 104	0.39 376	0.50 180	0.44 339	0.71 74	0.50 123	0.56 218	0.67 209	0.32 66	0.30 69	0.39 13	0.29 80	0.16 102	0.12 55	0.19 224	0.15 193	0.14 35	0.14 26

GASTEREO	0.43 166	0.29 260	0.62 170	0.51 255	0.27 120	0.62 293	0.36 217	1.02 210	0.58 160	0.55 212	0.83 262	0.30 50	0.65 350	0.64 133	0.30 97	0.19 249	0.13 147	0.17 147	0.15 193	0.16 109	0.21 287

MSCF	0.41 143	0.28 227	0.64 189	0.50 238	0.27 120	0.58 269	0.37 233	1.03 219	0.54 138	0.54 205	0.72 231	0.32 66	0.64 345	0.56 94	0.30 97	0.19 249	0.13 147	0.17 147	0.15 193	0.17 149	0.21 287

water-stereo	0.41 143	0.21 37	0.69 218	0.45 142	0.28 159	0.50 180	0.27 94	0.96 191	0.52 131	0.57 221	0.78 248	0.59 246	0.53 269	0.44 39	0.43 256	0.17 150	0.16 352	0.17 147	0.15 193	0.17 149	0.22 323

G2L-ROB	0.79 427	0.28 227	1.01 404	0.57 378	0.39 376	0.94 466	0.65 501	1.76 457	1.18 433	1.27 468	1.03 329	1.62 566	0.78 393	1.93 488	1.26 547	0.20 301	0.14 239	0.17 147	0.15 193	0.20 293	0.24 370

fffft	0.39 130	0.24 106	0.56 127	0.45 142	0.34 304	0.42 91	0.48 386	0.85 151	0.39 67	0.45 145	0.35 53	0.38 115	0.31 76	1.32 361	0.34 154	0.14 37	0.12 55	0.19 224	0.15 193	0.16 109	0.18 178
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.41 143	0.26 172	0.55 119	0.46 156	0.31 224	0.60 282	0.36 217	0.85 151	0.47 111	0.47 152	0.43 86	0.42 139	0.34 101	1.40 384	0.31 115	0.15 70	0.12 55	0.20 275	0.15 193	0.16 109	0.18 178

999	0.49 215	0.25 145	0.55 119	0.51 255	0.35 323	0.74 366	0.31 137	0.89 175	0.59 166	0.39 111	0.50 134	0.50 188	0.36 119	2.41 540	0.41 239	0.17 150	0.13 147	0.18 198	0.15 193	0.16 109	0.23 345

mms	0.42 159	0.29 260	0.60 153	0.47 176	0.33 280	0.43 100	0.46 363	0.75 101	0.50 123	0.36 75	0.61 187	0.44 146	0.30 69	1.39 382	0.34 154	0.16 102	0.14 239	0.18 198	0.15 193	0.19 240	0.21 287

ours_stereo	0.40 136	0.30 290	0.57 132	0.47 176	0.31 224	0.40 68	0.44 339	0.79 120	0.58 160	0.36 75	0.58 180	0.46 161	0.33 93	1.14 320	0.33 143	0.17 150	0.13 147	0.19 224	0.15 193	0.19 240	0.20 255

GCAP-BAT	0.41 143	0.24 106	0.76 260	0.45 142	0.38 364	0.34 41	0.37 233	0.98 198	0.69 205	0.50 181	0.56 174	0.55 221	0.38 133	0.75 175	0.32 129	0.17 150	0.13 147	0.19 224	0.15 193	0.15 76	0.19 222

RAStereo	0.36 92	0.22 54	0.85 320	0.48 196	0.28 159	0.27 19	0.28 105	0.77 110	0.65 193	0.33 50	0.43 86	0.44 146	0.31 76	0.45 41	0.35 164	0.18 200	0.15 315	0.19 224	0.15 193	0.19 240	0.15 62

RSM++	0.40 136	0.26 172	0.55 119	0.51 255	0.27 120	0.49 159	0.41 288	0.83 136	0.52 131	0.39 111	0.47 114	0.60 251	0.34 101	1.02 278	0.31 115	0.16 102	0.13 147	0.17 147	0.15 193	0.18 198	0.15 62

RAFT-Stereo-weight	0.49 215	0.26 172	0.58 135	0.49 215	0.28 159	0.61 290	0.34 183	1.16 287	1.11 382	1.06 358	0.79 251	0.75 307	0.28 54	0.79 192	0.42 250	0.16 102	0.13 147	0.17 147	0.15 193	0.16 109	0.18 178

qqq1	0.76 407	0.32 342	0.95 377	0.49 215	0.27 120	0.83 421	0.43 319	2.16 572	1.45 576	1.27 468	1.50 525	0.98 404	0.96 480	1.87 478	0.48 298	0.24 421	0.22 488	0.18 198	0.15 193	0.19 240	0.22 323

fff1	0.76 407	0.32 342	0.95 377	0.49 215	0.27 120	0.83 421	0.43 319	2.16 572	1.45 576	1.27 468	1.50 525	0.98 404	0.96 480	1.87 478	0.48 298	0.24 421	0.22 488	0.18 198	0.15 193	0.19 240	0.22 323

ACVNet-DCA	0.59 299	0.34 392	0.63 175	0.60 420	0.27 120	1.16 522	0.51 408	1.58 406	0.91 280	0.60 234	0.80 256	0.47 171	0.87 445	1.48 411	0.35 164	0.21 337	0.13 147	0.25 455	0.15 193	0.23 391	0.25 394

1test111	0.58 283	0.34 392	0.63 175	0.60 420	0.27 120	1.16 522	0.51 408	1.58 406	0.91 280	0.60 234	0.80 256	0.47 171	0.87 445	0.99 265	0.67 414	0.21 337	0.13 147	0.25 455	0.15 193	0.23 391	0.25 394

cc1	0.68 363	0.34 392	0.63 175	0.60 420	0.27 120	1.16 522	0.51 408	1.07 236	3.23 672	0.60 234	0.80 256	0.47 171	0.87 445	1.48 411	0.35 164	0.21 337	0.13 147	0.25 455	0.15 193	0.19 240	0.23 345

ff7	0.45 178	0.30 290	0.64 189	0.47 176	0.33 280	0.49 159	0.42 300	0.93 179	0.59 166	0.50 181	0.53 150	0.44 146	0.48 210	1.41 388	0.36 182	0.18 200	0.13 147	0.21 315	0.15 193	0.18 198	0.21 287

IGEVStereo-DCA	0.49 215	0.33 363	0.64 189	0.46 156	0.34 304	0.50 180	0.42 300	0.93 179	0.59 166	0.48 164	0.48 117	0.48 177	0.45 184	2.28 529	0.44 261	0.19 249	0.14 239	0.19 224	0.15 193	0.17 149	0.21 287

ffff	0.45 178	0.30 290	0.64 189	0.47 176	0.33 280	0.49 159	0.42 300	0.93 179	0.59 166	0.50 181	0.53 150	0.44 146	0.48 210	1.41 388	0.36 182	0.18 200	0.13 147	0.21 315	0.15 193	0.18 198	0.21 287

rrr	0.57 271	0.33 363	2.43 602	0.46 156	0.34 304	0.50 180	0.38 245	0.84 145	0.55 147	0.48 164	0.48 117	0.48 177	0.45 184	2.28 529	0.44 261	0.19 249	0.14 239	0.19 224	0.15 193	0.17 149	0.18 178

11t	0.45 178	0.30 290	0.64 189	0.47 176	0.33 280	0.49 159	0.42 300	0.93 179	0.59 166	0.50 181	0.53 150	0.44 146	0.48 210	1.41 388	0.36 182	0.18 200	0.13 147	0.21 315	0.15 193	0.18 198	0.21 287

MaDis-Stereo	0.38 120	0.27 203	0.72 229	0.45 142	0.35 323	0.30 28	0.31 137	0.81 128	0.54 138	0.38 98	0.38 61	0.58 240	0.49 229	0.53 85	0.39 212	0.20 301	0.16 352	0.19 224	0.15 193	0.19 240	0.15 62

UniTT-Stereo	0.38 120	0.24 106	0.67 207	0.49 215	0.36 335	0.40 68	0.32 156	0.55 23	0.55 147	0.55 212	0.55 167	0.36 97	0.31 76	0.59 108	0.52 327	0.21 337	0.15 315	0.17 147	0.15 193	0.19 240	0.17 154

GCAPDPT-zeroshot	0.41 143	0.24 106	0.76 260	0.45 142	0.38 364	0.34 41	0.37 233	0.98 198	0.69 205	0.50 181	0.56 174	0.55 221	0.38 133	0.75 175	0.32 129	0.17 150	0.13 147	0.19 224	0.15 193	0.15 76	0.19 222

anonymousdsp	0.45 178	0.30 290	0.60 153	0.48 196	0.34 304	0.49 159	0.42 300	0.97 192	0.60 173	0.51 193	0.53 150	0.46 161	0.47 204	1.36 370	0.35 164	0.18 200	0.13 147	0.21 315	0.15 193	0.18 198	0.21 287

Selective-RAFT	0.55 243	0.29 260	0.85 320	0.58 393	0.28 159	0.91 451	0.34 183	1.00 209	0.96 307	0.59 227	0.64 196	0.80 320	0.76 382	1.34 365	0.51 319	0.21 337	0.15 315	0.17 147	0.15 193	0.19 240	0.19 222

MC-Stereo	0.46 189	0.24 106	0.58 135	0.63 458	0.30 202	0.38 62	0.32 156	0.98 198	0.74 220	0.66 252	0.85 267	0.56 232	0.60 327	1.07 295	0.32 129	0.17 150	0.12 55	0.17 147	0.15 193	0.16 109	0.16 120

ccc-4	0.45 178	0.30 290	0.64 189	0.47 176	0.33 280	0.49 159	0.42 300	0.93 179	0.59 166	0.50 181	0.53 150	0.44 146	0.48 210	1.41 388	0.36 182	0.18 200	0.13 147	0.21 315	0.15 193	0.18 198	0.21 287

IGEV-Stereo	0.45 178	0.30 290	0.60 153	0.48 196	0.34 304	0.49 159	0.42 300	0.98 198	0.60 173	0.51 193	0.53 150	0.46 161	0.47 204	1.36 370	0.35 164	0.18 200	0.13 147	0.21 315	0.15 193	0.18 198	0.21 287
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
111	0.66 337	0.27 203	1.15 451	0.46 156	0.25 84	0.72 357	0.42 300	1.57 404	1.44 571	0.83 289	1.39 490	1.10 452	0.80 408	0.97 261	0.65 405	0.20 301	0.14 239	0.18 198	0.15 193	0.18 198	0.28 453

test_xeample3	0.57 271	0.33 363	3.11 626	0.46 156	0.34 304	0.55 240	0.38 245	0.86 158	0.49 118	0.54 205	0.46 110	0.44 146	0.44 173	1.49 418	0.45 274	0.18 200	0.14 239	0.19 224	0.15 193	0.17 149	0.18 178

CFNet-RSSM	0.57 271	0.25 145	0.76 260	0.49 215	0.28 159	0.59 275	0.27 94	1.89 497	1.17 426	1.09 364	0.95 296	1.06 433	0.53 269	0.74 167	0.41 239	0.17 150	0.13 147	0.17 147	0.15 193	0.16 109	0.16 120

Gwc-CoAtRS	0.55 243	0.27 203	0.73 244	0.49 215	0.30 202	0.63 304	0.25 73	1.38 355	1.12 390	1.05 352	1.02 322	1.10 452	0.55 281	0.72 161	0.44 261	0.17 150	0.14 239	0.17 147	0.15 193	0.16 109	0.17 154

R-Stereo Train	0.60 309	0.30 290	0.72 229	0.57 378	0.37 348	0.68 336	0.52 419	1.45 370	0.78 231	1.61 586	1.50 525	0.76 308	0.53 269	0.67 145	0.51 319	0.19 249	0.16 352	0.18 198	0.15 193	0.18 198	0.19 222

RAFT-Stereo	0.60 309	0.30 290	0.72 229	0.57 378	0.37 348	0.68 336	0.52 419	1.45 370	0.78 231	1.61 586	1.50 525	0.76 308	0.53 269	0.67 145	0.51 319	0.19 249	0.16 352	0.18 198	0.15 193	0.18 198	0.19 222
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.80 433	0.45 512	1.47 525	0.72 552	0.31 224	0.96 478	0.64 499	1.80 468	1.28 494	1.31 486	1.48 517	0.94 391	0.78 393	1.77 463	0.99 507	0.19 249	0.14 239	0.18 198	0.15 193	0.22 366	0.27 437

TestStereo_HLe17	0.59 299	0.27 203	1.66 551	0.43 104	0.31 224	0.63 304	0.40 275	1.48 380	1.16 419	0.63 243	0.87 276	0.53 207	0.46 194	1.40 384	0.47 288	0.19 249	0.13 147	0.18 198	0.16 236	0.18 198	0.20 255

DN	0.45 178	0.25 145	0.59 141	0.51 255	0.44 438	0.59 275	0.31 137	0.97 192	0.90 278	0.47 152	0.54 161	0.76 308	0.35 110	0.66 140	0.37 195	0.25 445	0.18 413	0.20 275	0.16 236	0.21 344	0.23 345

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.37 101	0.24 106	0.61 162	0.42 83	0.40 391	0.48 150	0.41 288	0.72 82	0.58 160	0.55 212	0.65 199	0.32 66	0.27 45	0.41 26	0.33 143	0.17 150	0.12 55	0.20 275	0.16 236	0.14 35	0.14 26

LiteMatch	0.34 66	0.26 172	0.38 7	0.47 176	0.26 106	0.35 45	0.31 137	0.53 17	0.34 33	0.30 31	0.27 21	0.40 128	0.51 253	0.47 51	0.75 434	0.22 373	0.12 55	0.19 224	0.16 236	0.19 240	0.26 416

Lsterematch	0.54 238	0.26 172	0.72 229	0.47 176	0.26 106	0.70 350	0.31 137	0.84 145	1.14 403	0.97 327	1.28 449	0.68 284	0.51 253	0.90 236	0.75 434	0.22 373	0.12 55	0.19 224	0.16 236	0.19 240	0.26 416

BLMT-Stereo	0.23 1	0.15 1	0.37 6	0.41 70	0.26 106	0.23 8	0.24 68	0.37 5	0.29 17	0.22 1	0.28 29	0.22 3	0.20 6	0.35 5	0.29 80	0.12 6	0.11 22	0.16 96	0.16 236	0.13 7	0.14 26

WQFJX	0.58 283	0.29 260	0.57 132	0.46 156	0.87 626	0.75 372	0.39 263	2.67 650	0.80 246	0.55 212	0.53 150	0.54 214	0.55 281	0.97 261	0.61 386	0.17 150	0.19 434	0.19 224	0.16 236	0.19 240	0.20 255

S2M2_XL	0.25 4	0.25 145	0.43 39	0.36 7	0.24 55	0.16 2	0.18 2	0.34 1	0.24 6	0.29 22	0.41 75	0.24 13	0.23 23	0.32 1	0.27 52	0.20 301	0.18 413	0.18 198	0.16 236	0.18 198	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune	0.50 224	0.27 203	0.63 175	0.43 104	0.23 43	0.79 397	0.46 363	0.83 136	0.82 251	0.63 243	0.63 191	0.54 214	0.44 173	1.69 453	0.62 391	0.16 102	0.15 315	0.19 224	0.16 236	0.17 149	0.16 120

G2L-Stereo_test	0.77 413	0.31 321	0.97 387	0.51 255	0.41 412	0.90 448	0.80 548	1.67 423	1.22 456	1.32 489	1.27 443	1.50 545	0.81 413	1.74 458	1.02 515	0.20 301	0.14 239	0.16 96	0.16 236	0.18 198	0.22 323

MM-Stereo_test3	0.53 233	0.26 172	0.60 153	0.56 356	0.73 581	0.49 159	0.53 425	1.31 339	1.08 362	0.64 245	0.97 306	0.61 260	0.42 155	0.82 199	0.40 229	0.21 337	0.18 413	0.20 275	0.16 236	0.19 240	0.21 287

tt45	0.47 201	0.25 145	0.52 104	0.47 176	0.34 304	0.78 388	0.32 156	0.86 158	0.45 106	0.52 198	0.45 103	0.49 181	0.37 125	2.12 513	0.36 182	0.16 102	0.13 147	0.19 224	0.16 236	0.17 149	0.21 287

fffy	0.44 175	0.29 260	0.67 207	0.47 176	0.30 202	0.46 122	0.34 183	0.98 198	0.57 157	0.40 121	0.59 183	0.55 221	0.41 145	1.26 345	0.37 195	0.16 102	0.14 239	0.19 224	0.16 236	0.19 240	0.20 255

UGAM-zero	1.05 530	0.33 363	1.04 413	0.49 215	0.31 224	0.67 332	0.26 86	2.37 613	0.80 246	1.05 352	1.11 368	2.86 655	1.81 631	6.26 646	0.50 315	0.18 200	0.15 315	0.19 224	0.16 236	0.17 149	0.21 287

gcap-zeroshot	0.36 92	0.24 106	0.63 175	0.42 83	0.40 391	0.47 136	0.41 288	0.73 90	0.56 151	0.54 205	0.63 191	0.33 77	0.27 45	0.39 13	0.33 143	0.17 150	0.12 55	0.19 224	0.16 236	0.14 35	0.14 26

test_for_model	0.37 101	0.24 106	0.61 162	0.42 83	0.40 391	0.48 150	0.41 288	0.72 82	0.58 160	0.55 212	0.65 199	0.32 66	0.27 45	0.41 26	0.33 143	0.17 150	0.12 55	0.20 275	0.16 236	0.14 35	0.14 26

MGS-Stereo	0.43 166	0.28 227	0.61 162	0.46 156	0.28 159	0.49 159	0.33 167	0.60 35	0.89 273	0.47 152	1.32 462	0.51 192	0.32 88	0.66 140	0.39 212	0.20 301	0.16 352	0.18 198	0.16 236	0.18 198	0.18 178

11t1	0.57 271	0.30 290	0.84 314	0.54 318	0.30 202	0.83 421	0.41 288	1.34 348	0.79 240	0.88 305	0.82 261	0.70 293	0.70 368	0.96 257	0.67 414	0.21 337	0.21 469	0.20 275	0.16 236	0.21 344	0.26 416

tt1	0.65 335	0.34 392	0.65 197	0.60 420	0.27 120	1.14 515	0.48 386	1.08 241	2.62 658	0.59 227	0.79 251	0.49 181	0.80 408	1.57 425	0.35 164	0.21 337	0.13 147	0.25 455	0.16 236	0.20 293	0.23 345

testlalala	0.36 92	0.24 106	0.63 175	0.42 83	0.40 391	0.47 136	0.41 288	0.73 90	0.56 151	0.54 205	0.63 191	0.33 77	0.27 45	0.39 13	0.33 143	0.17 150	0.12 55	0.19 224	0.16 236	0.14 35	0.14 26

AEACV	0.41 143	0.25 145	0.60 153	0.55 334	0.52 492	0.43 100	0.38 245	0.98 198	0.63 185	0.44 137	0.56 174	0.46 161	0.59 319	0.56 94	0.31 115	0.17 150	0.13 147	0.18 198	0.16 236	0.17 149	0.17 154

riskmin	0.62 318	0.29 260	0.73 244	0.50 238	0.34 304	0.86 437	0.44 339	1.74 453	1.07 358	0.76 273	0.76 241	1.19 471	1.01 506	0.84 212	0.60 383	0.20 301	0.16 352	0.24 415	0.16 236	0.24 420	0.29 467

ProNet	0.46 189	0.30 290	0.69 218	0.46 156	0.32 260	0.57 255	0.52 419	1.15 282	0.67 197	0.44 137	0.50 134	0.44 146	0.43 163	1.31 355	0.38 205	0.16 102	0.15 315	0.19 224	0.16 236	0.18 198	0.18 178

CroCo-Stereo Lap2	0.46 189	0.37 454	0.87 332	0.62 446	0.79 606	0.28 21	0.35 200	0.81 128	0.73 213	0.39 111	0.54 161	0.71 300	0.54 277	0.60 112	0.48 298	0.18 200	0.18 413	0.19 224	0.16 236	0.21 344	0.21 287

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 542	0.46 515	2.61 612	0.71 546	0.65 557	2.00 623	0.78 536	2.07 546	1.47 582	1.62 590	1.47 514	1.53 551	1.29 576	2.10 511	1.65 598	0.24 421	0.14 239	0.20 275	0.16 236	0.28 468	0.28 453

CIPLG	0.67 348	0.37 454	1.17 466	0.60 420	0.51 486	0.75 372	0.48 386	1.26 324	1.11 382	1.43 542	1.58 551	0.64 275	0.48 210	0.94 247	0.78 446	0.24 421	0.15 315	0.19 224	0.16 236	0.19 240	0.29 467

IPLGR_C	0.67 348	0.38 472	1.20 476	0.60 420	0.50 477	0.75 372	0.48 386	1.28 332	1.13 397	1.42 538	1.57 549	0.62 262	0.48 210	0.85 216	0.80 458	0.24 421	0.15 315	0.19 224	0.16 236	0.19 240	0.29 467

MIPNet	0.60 309	0.31 321	1.07 425	0.51 255	0.34 304	0.68 336	0.40 275	1.67 423	1.14 403	1.11 367	0.93 291	0.60 251	0.78 393	0.77 181	0.58 369	0.18 200	0.14 239	0.19 224	0.16 236	0.18 198	0.21 287

ACRE	0.66 337	0.37 454	1.27 495	0.60 420	0.50 477	0.74 366	0.47 376	1.26 324	1.10 374	1.40 532	1.56 545	0.62 262	0.46 194	0.88 228	0.78 446	0.24 421	0.15 315	0.19 224	0.16 236	0.19 240	0.29 467

GANet-ADL	0.63 327	0.38 472	0.82 292	0.67 507	0.41 412	0.68 336	0.51 408	1.64 419	1.16 419	0.98 328	1.10 359	0.90 372	0.58 313	0.81 197	0.63 396	0.27 493	0.18 413	0.18 198	0.16 236	0.23 391	0.27 437

cross-raft	0.56 257	0.26 172	0.65 197	0.55 334	0.31 224	0.66 326	0.37 233	1.68 427	0.82 251	1.06 358	1.07 346	1.25 488	0.45 184	0.74 167	0.39 212	0.15 70	0.13 147	0.19 224	0.16 236	0.19 240	0.17 154

RALCasStereoNet	0.58 283	0.34 392	0.77 265	0.65 480	0.64 552	0.64 315	0.51 408	1.06 233	0.99 324	0.71 263	1.06 342	0.77 313	0.44 173	1.38 377	0.52 327	0.20 301	0.18 413	0.18 198	0.16 236	0.20 293	0.22 323

AANet_RVC	1.22 565	0.60 567	1.94 572	0.69 531	0.46 452	0.75 372	0.69 513	1.51 383	1.57 600	1.36 514	1.90 605	1.51 548	0.87 445	7.23 668	1.89 612	0.26 472	0.19 434	0.19 224	0.16 236	0.23 391	0.37 539

HSM	1.22 565	0.34 392	0.81 283	0.61 437	0.39 376	1.22 535	0.63 497	2.45 622	1.25 473	1.32 489	1.26 434	1.91 602	1.08 532	9.21 689	0.75 434	0.23 399	0.17 379	0.20 275	0.16 236	0.22 366	0.24 370

LGCAT	0.28 20	0.20 24	0.38 7	0.40 57	0.24 55	0.17 3	0.21 28	0.35 2	0.29 17	0.36 75	0.27 21	0.30 50	0.26 33	0.71 157	0.28 64	0.29 527	0.23 517	0.14 13	0.17 270	0.13 7	0.23 345

IGEV_i1	0.71 380	0.31 321	1.07 425	0.62 446	0.30 202	0.92 458	0.60 483	2.22 588	0.96 307	1.06 358	1.06 342	1.11 457	0.71 373	1.35 368	0.65 405	0.21 337	0.18 413	0.21 315	0.17 270	0.22 366	0.27 437

RT-IGEV	0.88 478	0.31 321	1.24 488	0.60 420	0.35 323	1.32 547	0.84 560	2.98 663	1.06 355	1.34 502	1.62 558	1.87 599	1.15 549	1.11 312	0.54 346	0.24 421	0.17 379	0.21 315	0.17 270	0.19 240	0.29 467

Pro-Stereo	0.32 50	0.17 2	0.36 5	0.41 70	0.29 178	0.59 275	0.21 28	0.36 3	0.30 23	0.35 64	0.25 11	0.23 5	0.13 1	1.57 425	0.26 31	0.14 37	0.11 22	0.19 224	0.17 270	0.13 7	0.13 3

WQFJA1	0.55 243	0.29 260	0.56 127	0.47 176	0.85 618	0.78 388	0.38 245	2.26 592	0.79 240	0.51 193	0.53 150	0.53 207	0.50 243	0.73 164	0.66 410	0.17 150	0.21 469	0.19 224	0.17 270	0.19 240	0.18 178

WQFJX1	0.59 299	0.27 203	0.59 141	0.49 215	0.73 581	0.68 336	0.46 363	2.65 645	0.77 226	0.55 212	0.51 138	0.52 200	0.50 243	1.38 377	0.61 386	0.18 200	0.20 451	0.20 275	0.17 270	0.20 293	0.21 287

NLMM1	0.60 309	0.28 227	0.63 175	0.48 196	0.73 581	0.68 336	0.43 319	2.47 627	1.11 382	0.60 234	0.63 191	0.51 192	0.47 204	1.34 365	0.58 369	0.19 249	0.21 469	0.20 275	0.17 270	0.20 293	0.19 222

NLMM	0.55 243	0.29 260	0.56 127	0.47 176	0.86 620	0.78 388	0.38 245	2.26 592	0.79 240	0.51 193	0.53 150	0.53 207	0.50 243	0.73 164	0.66 410	0.17 150	0.21 469	0.19 224	0.17 270	0.19 240	0.18 178

NLSM3	0.38 120	0.21 37	0.47 63	0.46 156	0.36 335	0.43 100	0.34 183	0.75 101	0.62 181	0.43 131	0.70 224	0.39 119	0.43 163	0.62 121	0.37 195	0.15 70	0.12 55	0.19 224	0.17 270	0.16 109	0.16 120

z-ln-s-r	1.18 559	0.61 572	2.91 619	0.54 318	0.56 520	0.81 411	0.86 569	1.72 448	1.55 599	1.18 413	1.62 558	1.37 520	1.16 550	3.67 590	3.77 652	0.20 301	0.15 315	0.21 315	0.17 270	0.29 485	0.24 370

xyz-stereo-finetune2	0.59 299	0.29 260	0.66 202	0.41 70	0.24 55	1.08 502	0.34 183	0.87 162	0.60 173	0.68 258	1.08 353	0.58 240	0.79 401	2.39 539	0.83 462	0.17 150	0.15 315	0.21 315	0.17 270	0.16 109	0.18 178

MM-Stereo_test1	0.51 227	0.26 172	0.59 141	0.53 303	0.31 224	0.50 180	0.53 425	1.06 233	1.09 370	0.88 305	0.70 224	0.54 214	0.59 319	1.18 331	0.35 164	0.19 249	0.17 379	0.20 275	0.17 270	0.20 293	0.18 178

model_zeroshot	0.53 233	0.31 321	1.00 401	0.57 378	0.39 376	0.74 366	0.39 263	1.38 355	0.67 197	0.88 305	0.85 267	0.71 300	0.37 125	0.77 181	0.39 212	0.21 337	0.17 379	0.19 224	0.17 270	0.17 149	0.22 323

HH	0.68 363	0.33 363	0.83 302	0.53 303	0.34 304	0.92 458	0.45 357	1.79 464	0.74 220	0.71 263	1.13 383	1.60 561	0.83 420	1.95 492	0.39 212	0.18 200	0.14 239	0.19 224	0.17 270	0.19 240	0.19 222

HanStereo	0.68 363	0.33 363	0.83 302	0.53 303	0.34 304	0.92 458	0.45 357	1.79 464	0.74 220	0.71 263	1.13 383	1.60 561	0.83 420	1.95 492	0.39 212	0.18 200	0.14 239	0.19 224	0.17 270	0.19 240	0.19 222

EGLCR-Stereo	0.41 143	0.24 106	0.59 141	0.45 142	0.27 120	0.54 233	0.22 38	1.23 315	0.56 151	0.44 137	0.43 86	0.68 284	0.29 57	0.89 233	0.34 154	0.17 150	0.12 55	0.20 275	0.17 270	0.17 149	0.18 178

DCRE	0.85 466	0.28 227	0.76 260	0.60 420	0.49 472	0.59 275	0.53 425	1.04 226	0.92 285	0.80 279	7.34 687	0.87 355	0.57 296	0.78 190	0.43 256	0.16 102	0.17 379	0.19 224	0.17 270	0.18 198	0.22 323

iRaft-Stereo_20w	0.71 380	0.33 363	1.25 491	0.50 238	0.36 335	0.82 413	0.31 137	3.16 667	0.89 273	1.24 448	1.14 388	0.79 318	0.65 350	1.15 321	0.43 256	0.18 200	0.13 147	0.18 198	0.17 270	0.20 293	0.23 345

IPLG	0.72 387	0.29 260	1.12 443	0.53 303	0.44 438	0.79 397	0.33 167	1.35 349	1.10 374	1.32 489	1.11 368	0.52 200	0.54 277	3.13 573	0.71 425	0.17 150	0.14 239	0.20 275	0.17 270	0.18 198	0.21 287

IPLGR	0.62 318	0.28 227	1.32 506	0.50 238	0.29 178	0.65 321	0.34 183	1.47 378	1.19 436	1.21 433	1.07 346	0.70 293	0.65 350	1.05 287	0.55 352	0.18 200	0.15 315	0.20 275	0.17 270	0.21 344	0.20 255

test-3	0.56 257	0.24 106	0.82 292	0.50 238	0.29 178	0.57 255	0.34 183	1.09 248	1.03 340	1.33 495	0.69 217	0.87 355	0.45 184	1.68 449	0.39 212	0.17 150	0.12 55	0.20 275	0.17 270	0.17 149	0.16 120

test_1	0.56 257	0.24 106	0.82 292	0.50 238	0.29 178	0.57 255	0.34 183	1.09 248	1.03 340	1.28 474	0.69 217	0.87 355	0.45 184	1.67 447	0.39 212	0.17 150	0.12 55	0.20 275	0.17 270	0.17 149	0.16 120

RAFT-345	0.86 470	0.26 172	0.73 244	0.53 303	0.28 159	0.53 215	0.41 288	0.85 151	1.31 517	1.33 495	2.32 630	0.85 352	0.53 269	5.69 631	0.48 298	0.19 249	0.14 239	0.22 353	0.17 270	0.17 149	0.17 154

test-1	0.56 257	0.28 227	1.13 444	0.58 393	0.34 304	0.60 282	0.38 245	1.56 400	0.98 315	0.80 279	1.02 322	0.83 343	0.52 263	0.64 133	0.46 279	0.17 150	0.16 352	0.20 275	0.17 270	0.20 293	0.26 416

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 257	0.28 227	0.81 283	0.45 142	0.25 84	0.40 68	0.34 183	1.12 261	1.13 397	1.35 509	1.58 551	0.80 320	0.67 357	0.71 157	0.43 256	0.14 37	0.11 22	0.18 198	0.17 270	0.18 198	0.16 120

DIP-Stereo	0.64 330	0.32 342	0.91 356	0.49 215	0.36 335	0.91 451	0.33 167	2.51 635	0.77 226	1.25 451	1.00 317	0.68 284	0.51 253	0.92 242	0.65 405	0.19 249	0.15 315	0.21 315	0.17 270	0.19 240	0.22 323
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.71 380	0.42 499	1.07 425	0.52 280	0.25 84	1.05 493	0.48 386	2.12 554	1.08 362	1.21 433	1.23 425	0.91 376	0.84 423	0.90 236	0.91 485	0.17 150	0.12 55	0.21 315	0.17 270	0.29 485	0.18 178
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
Selective-IGEV-i1	0.72 387	0.29 260	1.00 401	0.60 420	0.39 376	1.10 508	0.78 536	2.14 564	1.25 473	0.91 311	1.20 408	1.21 474	0.58 313	1.06 292	0.62 391	0.20 301	0.18 413	0.20 275	0.18 297	0.20 293	0.25 394

NLSM1	0.54 238	0.26 172	0.61 162	0.49 215	1.04 645	0.83 421	0.31 137	1.55 396	0.68 200	0.52 198	0.77 245	0.46 161	0.48 210	1.02 278	0.56 358	0.19 249	0.19 434	0.21 315	0.18 297	0.20 293	0.18 178

IGEV-FE	0.59 299	0.33 363	1.11 439	0.63 458	0.37 348	0.41 80	0.33 167	1.80 468	0.79 240	1.04 349	1.10 359	1.05 431	0.43 163	0.87 224	0.48 298	0.18 200	0.13 147	0.19 224	0.18 297	0.20 293	0.23 345

LG-Stereo	0.37 101	0.27 203	0.94 371	0.48 196	0.26 106	0.37 56	0.30 128	0.88 170	0.57 157	0.38 98	0.58 180	0.29 42	0.21 12	0.51 80	0.37 195	0.14 37	0.14 239	0.20 275	0.18 297	0.18 198	0.14 26

PAM_32	0.87 474	0.30 290	1.08 429	0.56 356	0.32 260	2.10 631	0.36 217	2.26 592	1.01 331	1.13 378	1.05 341	3.14 663	1.47 603	1.00 270	0.42 250	0.19 249	0.14 239	0.20 275	0.18 297	0.19 240	0.25 394

PAM	0.86 470	0.31 321	1.19 472	0.55 334	0.35 323	2.17 632	0.47 376	2.26 592	0.87 268	1.18 413	0.96 298	3.01 658	1.41 596	0.90 236	0.40 229	0.19 249	0.13 147	0.19 224	0.18 297	0.20 293	0.27 437

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 201	0.38 472	0.75 256	0.48 196	0.37 348	0.67 332	0.35 200	0.82 133	1.14 403	0.61 240	0.64 196	0.39 119	0.39 138	0.74 167	0.39 212	0.20 301	0.17 379	0.22 353	0.18 297	0.24 420	0.20 255

MyStereo8	0.70 374	0.32 342	1.24 488	0.63 458	0.53 500	0.90 448	0.34 183	1.60 413	1.35 527	1.20 426	1.31 457	0.89 370	0.64 345	0.77 181	1.02 515	0.18 200	0.15 315	0.20 275	0.18 297	0.22 366	0.30 485

CoDeX	0.78 418	0.31 321	1.04 413	0.56 356	0.37 348	1.13 512	0.60 483	2.77 654	1.29 506	1.17 402	1.26 434	0.91 376	0.87 445	1.42 394	0.74 431	0.21 337	0.16 352	0.21 315	0.18 297	0.21 344	0.21 287

GMStereo_Zeroshot	0.70 374	0.64 583	1.11 439	0.65 480	0.38 364	0.84 430	0.37 233	1.09 248	1.16 419	1.14 392	1.07 346	1.26 494	0.55 281	1.23 339	0.65 405	0.34 563	0.17 379	0.31 537	0.18 297	0.57 622	0.23 345

IGEV_Zeroshot_test	0.59 299	0.33 363	1.11 439	0.63 458	0.37 348	0.41 80	0.33 167	1.80 468	0.79 240	1.04 349	1.10 359	1.06 433	0.43 163	0.87 224	0.48 298	0.18 200	0.13 147	0.19 224	0.18 297	0.20 293	0.23 345

EKT-Stereo	0.56 257	0.33 363	0.84 314	0.61 437	0.64 552	0.51 193	0.48 386	1.14 270	0.95 303	0.74 270	0.89 284	0.77 313	0.42 155	1.18 331	0.42 250	0.23 399	0.17 379	0.21 315	0.18 297	0.20 293	0.26 416

DAS	0.89 481	0.37 454	1.20 476	0.66 493	0.69 574	0.82 413	0.62 492	1.79 464	1.26 482	1.93 625	1.55 539	0.96 400	1.17 554	2.72 559	0.69 419	0.22 373	0.16 352	0.25 455	0.18 297	0.29 485	0.24 370

SepStereo	0.87 474	0.37 454	1.20 476	0.66 493	0.69 574	0.82 413	0.62 492	1.79 464	1.26 482	1.93 625	1.55 539	0.96 400	1.17 554	2.34 532	0.69 419	0.22 373	0.16 352	0.25 455	0.18 297	0.29 485	0.24 370

GwcNet-ADL	0.67 348	0.33 363	0.90 351	0.58 393	0.41 412	0.60 282	0.59 475	1.55 396	1.28 494	1.11 367	1.13 383	0.90 372	0.59 319	1.11 312	0.91 485	0.28 511	0.18 413	0.18 198	0.18 297	0.25 432	0.33 512

STrans-v2	1.06 532	0.31 321	1.02 407	0.52 280	0.33 280	0.67 332	0.78 536	2.66 649	1.26 482	1.15 394	1.46 511	1.37 520	1.40 592	6.68 659	0.46 279	0.19 249	0.13 147	0.21 315	0.18 297	0.18 198	0.21 287

IIG-Stereo	0.97 508	0.34 392	0.80 279	0.90 627	0.33 280	0.61 290	0.26 86	1.27 328	1.08 362	1.69 601	1.37 483	1.44 532	0.74 376	6.94 663	0.53 337	0.21 337	0.14 239	0.23 391	0.18 297	0.20 293	0.15 62

Prome-Stereo	0.76 407	0.29 260	0.57 132	0.58 393	0.33 280	0.58 269	0.94 587	0.98 198	0.92 285	1.46 554	2.45 638	0.91 376	1.38 589	1.60 438	0.44 261	0.19 249	0.13 147	0.19 224	0.18 297	0.20 293	0.87 652

LMCR-Stereo	0.87 474	0.50 534	0.99 396	0.80 592	0.43 428	1.32 547	0.55 449	2.79 657	1.03 340	1.55 574	1.49 518	0.74 305	1.01 506	1.76 461	0.99 507	0.30 535	0.17 379	0.22 353	0.18 297	0.31 507	0.22 323

TestStereo	0.65 335	0.42 499	0.83 302	0.52 280	0.27 120	0.57 255	0.44 339	1.07 236	0.92 285	0.85 297	1.01 319	0.68 284	0.56 289	3.22 577	0.47 288	0.23 399	0.15 315	0.24 415	0.18 297	0.28 468	0.18 178

RALAANet	0.62 318	0.37 454	0.97 387	0.66 493	0.50 477	0.67 332	0.31 137	1.27 328	1.09 370	1.11 367	1.17 400	0.88 361	0.46 194	1.27 348	0.45 274	0.20 301	0.15 315	0.21 315	0.18 297	0.27 452	0.19 222

EAI-Stereo	0.76 407	0.31 321	0.74 251	0.55 334	0.28 159	0.70 350	1.72 657	2.57 639	0.90 278	0.75 272	3.03 653	0.57 238	0.43 163	1.10 309	0.49 311	0.19 249	0.14 239	0.17 147	0.18 297	0.17 149	0.21 287

ACVNet	0.66 337	0.33 363	0.74 251	0.55 334	0.37 348	0.80 403	0.47 376	1.46 373	1.11 382	1.01 339	1.31 457	1.07 436	0.91 460	0.82 199	1.09 523	0.22 373	0.19 434	0.21 315	0.18 297	0.23 391	0.19 222

acv_ft	0.78 418	0.33 363	1.10 437	0.73 560	0.86 620	1.23 537	0.57 462	1.65 422	1.11 382	1.31 486	1.31 457	1.07 436	0.91 460	0.82 199	1.35 562	0.22 373	0.19 434	0.21 315	0.18 297	0.22 366	0.19 222

HSM-Net_RVC	0.91 494	0.31 321	0.60 153	0.54 318	0.31 224	1.15 519	0.60 483	3.76 676	1.30 510	1.57 580	1.75 581	1.67 575	1.01 506	1.61 440	0.90 481	0.23 399	0.17 379	0.19 224	0.18 297	0.20 293	0.22 323
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Hybrid-DGEV-03	0.67 348	0.29 260	0.69 218	0.55 334	0.36 335	0.73 362	0.38 245	1.09 248	1.18 433	1.74 605	2.49 642	0.84 350	0.56 289	0.99 265	0.47 288	0.19 249	0.12 55	0.22 353	0.19 322	0.17 149	0.17 154

Hybrid-DGEV-2	0.69 372	0.35 421	0.85 320	0.61 437	0.37 348	1.06 496	0.28 105	1.73 450	1.42 566	1.37 516	0.93 291	1.02 422	1.01 506	1.09 303	0.54 346	0.19 249	0.15 315	0.22 353	0.19 322	0.17 149	0.18 178

BStereo	0.41 143	0.27 203	1.63 546	0.43 104	0.29 178	0.55 240	0.40 275	0.60 35	0.54 138	0.37 87	0.36 56	0.38 115	0.29 57	0.66 140	0.41 239	0.13 19	0.14 239	0.15 50	0.19 322	0.16 109	0.18 178

Wave_Phase_stereo	0.53 233	0.27 203	1.63 546	0.43 104	0.29 178	2.72 653	0.40 275	0.82 133	0.54 138	0.37 87	0.36 56	0.38 115	0.29 57	0.66 140	0.41 239	0.13 19	0.14 239	0.15 50	0.19 322	0.16 109	0.18 178

NLCSM	0.54 238	0.30 290	0.60 153	0.53 303	0.74 589	0.71 353	0.47 376	1.25 322	0.71 211	0.64 245	0.51 138	0.48 177	0.60 327	1.34 365	0.71 425	0.19 249	0.20 451	0.21 315	0.19 322	0.22 366	0.21 287

rvit_stereo_0081	0.46 189	0.34 392	0.72 229	0.56 356	0.35 323	0.41 80	0.44 339	0.74 98	1.04 346	0.49 172	0.52 146	0.51 192	0.49 229	0.86 219	0.47 288	0.25 445	0.20 451	0.22 353	0.19 322	0.26 446	0.19 222

rvit_stereo_0082	0.46 189	0.34 392	0.72 229	0.56 356	0.35 323	0.41 80	0.44 339	0.74 98	1.04 346	0.49 172	0.52 146	0.51 192	0.49 229	0.86 219	0.47 288	0.25 445	0.20 451	0.22 353	0.19 322	0.26 446	0.19 222

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 380	3.18 699	2.55 608	0.40 57	0.24 55	0.42 91	0.23 54	0.66 56	0.46 108	0.47 152	0.45 103	0.33 77	0.27 45	0.58 102	0.30 97	1.34 674	0.10 2	0.22 353	0.19 322	0.45 586	1.32 667

plain	0.49 215	0.29 260	1.23 483	0.51 255	0.40 391	0.35 45	0.37 233	1.04 226	0.62 181	0.44 137	0.76 241	0.42 139	0.41 145	1.17 330	0.46 279	0.23 399	0.15 315	0.24 415	0.19 322	0.25 432	0.18 178

MIM_Stereo	0.60 309	0.26 172	1.02 407	0.49 215	0.32 260	0.52 205	0.28 105	1.41 365	0.82 251	1.02 343	1.16 397	0.93 385	0.53 269	1.48 411	0.63 396	0.17 150	0.17 379	0.20 275	0.19 322	0.17 149	0.18 178

PCWNet_CMD	0.68 363	0.34 392	0.93 363	0.51 255	0.38 364	0.80 403	0.42 300	1.51 383	1.34 524	1.17 402	1.31 457	1.23 483	0.65 350	0.94 247	0.62 391	0.21 337	0.17 379	0.27 490	0.19 322	0.43 572	0.28 453

TestStereo1	0.66 337	0.29 260	0.95 377	0.82 599	0.32 260	0.47 136	0.43 319	1.52 387	1.22 456	0.99 330	1.32 462	0.65 276	0.76 382	1.78 465	0.44 261	0.20 301	0.16 352	0.22 353	0.19 322	0.21 344	0.20 255

CRFU-Net	0.90 489	0.42 499	1.10 437	0.69 531	0.59 534	1.76 601	0.84 560	2.33 610	0.92 285	1.45 551	1.20 408	1.62 566	1.25 569	1.38 377	0.94 497	0.28 511	0.23 517	0.22 353	0.19 322	0.24 420	0.27 437

SA-5K	0.66 337	0.29 260	0.95 377	0.82 599	0.32 260	0.47 136	0.43 319	1.52 387	1.22 456	0.99 330	1.32 462	0.65 276	0.76 382	1.78 465	0.44 261	0.20 301	0.16 352	0.22 353	0.19 322	0.21 344	0.20 255

iRaft-Stereo_5w	0.89 481	0.31 321	1.04 413	0.56 356	0.47 463	0.47 136	0.68 510	1.19 298	1.08 362	0.80 279	1.35 477	1.46 537	0.90 457	5.11 617	1.16 530	0.18 200	0.15 315	0.22 353	0.19 322	0.21 344	0.24 370

dd	0.62 318	0.51 538	1.17 466	0.56 356	0.33 280	0.74 366	0.46 363	1.03 219	1.40 553	0.80 279	0.87 276	0.60 251	0.57 296	1.02 278	0.86 468	0.28 511	0.18 413	0.26 476	0.19 322	0.35 537	0.27 437

GLC_STEREO	0.41 143	0.27 203	0.43 39	0.55 334	0.24 55	0.47 136	0.30 128	0.81 128	0.64 190	0.53 203	0.74 239	0.50 188	0.31 76	0.65 138	0.45 274	0.18 200	0.20 451	0.23 391	0.19 322	0.21 344	0.21 287

test_3	0.57 271	0.24 106	0.87 332	0.55 334	0.30 202	0.60 282	0.40 275	1.07 236	1.08 362	1.20 426	0.68 212	0.92 384	0.43 163	1.68 449	0.40 229	0.16 102	0.13 147	0.22 353	0.19 322	0.21 344	0.17 154

HHNet	0.64 330	0.28 227	0.69 218	0.45 142	0.46 452	0.50 180	0.57 462	1.13 265	1.03 340	1.26 463	2.21 625	0.70 293	0.59 319	1.10 309	0.51 319	0.21 337	0.13 147	0.23 391	0.19 322	0.20 293	0.31 495

TransformOpticalFlow	0.97 508	0.30 290	0.96 385	0.54 318	0.31 224	0.65 321	0.54 439	1.87 489	1.19 436	1.12 375	1.44 507	1.34 513	0.98 493	6.68 659	0.44 261	0.19 249	0.12 55	0.21 315	0.19 322	0.18 198	0.23 345

OMP-Stereo	0.95 503	0.35 421	0.79 275	0.92 629	0.32 260	0.49 159	0.35 200	1.22 310	1.11 382	1.58 581	1.12 372	1.44 532	0.69 365	6.92 662	0.51 319	0.20 301	0.15 315	0.24 415	0.19 322	0.21 344	0.16 120

NRIStereo	0.62 318	0.31 321	0.78 271	0.56 356	0.28 159	0.63 304	0.33 167	1.16 287	0.92 285	1.15 394	0.87 276	0.90 372	0.58 313	2.24 524	0.56 358	0.22 373	0.14 239	0.21 315	0.19 322	0.22 366	0.18 178

ASMatch	0.89 481	0.29 260	0.72 229	0.56 356	0.36 335	0.47 136	0.37 233	1.16 287	0.95 303	1.11 367	3.26 656	0.95 395	0.96 480	4.88 614	0.53 337	0.20 301	0.16 352	0.22 353	0.19 322	0.20 293	0.30 485

SST-Stereo	0.85 466	0.30 290	0.81 283	0.63 458	0.31 224	0.70 350	0.25 73	1.16 287	0.95 303	1.47 555	1.11 368	0.99 409	0.86 436	5.69 631	0.53 337	0.23 399	0.13 147	0.23 391	0.19 322	0.23 391	0.19 222

PFNet	0.92 497	0.28 227	1.20 476	0.68 518	0.32 260	0.62 293	0.55 449	1.27 328	1.01 331	1.47 555	1.09 357	0.97 403	0.68 361	6.58 656	0.59 380	0.21 337	0.13 147	0.24 415	0.19 322	0.20 293	0.20 255

DeepStereo_RVC	0.57 271	0.31 321	0.78 271	0.53 303	0.30 202	0.57 255	0.32 156	1.11 259	0.80 246	1.17 402	0.94 295	0.83 343	0.93 470	1.01 274	0.61 386	0.23 399	0.14 239	0.21 315	0.19 322	0.24 420	0.26 416

CRE-IMP	0.57 271	0.32 342	0.82 292	0.54 318	0.29 178	0.77 387	0.25 73	1.19 298	0.79 240	1.09 364	0.95 296	0.81 327	0.57 296	1.11 312	0.57 363	0.22 373	0.14 239	0.23 391	0.19 322	0.28 468	0.24 370

raft+_RVC	0.56 257	0.29 260	0.61 162	0.65 480	0.56 520	0.53 215	0.53 425	1.40 360	1.02 335	0.78 276	1.04 335	0.70 293	0.55 281	1.00 270	0.49 311	0.18 200	0.16 352	0.19 224	0.19 322	0.18 198	0.17 154

CFNet_pseudo	0.68 363	0.34 392	0.93 363	0.50 238	0.39 376	0.72 357	0.42 300	1.44 368	1.25 473	1.17 402	1.35 477	1.22 479	0.66 355	1.04 283	0.64 400	0.21 337	0.17 379	0.33 561	0.19 322	0.39 558	0.28 453

XX-Stereo	0.97 508	0.28 227	8.28 668	0.85 610	0.70 580	0.44 107	0.22 38	1.07 236	0.69 205	0.66 252	1.56 545	1.38 523	0.38 133	1.36 370	0.38 205	0.21 337	0.14 239	0.20 275	0.19 322	0.19 240	0.16 120

DMCA	0.71 380	0.36 433	1.17 466	0.53 303	0.45 443	0.84 430	0.46 363	1.52 387	1.09 370	1.20 426	1.12 372	1.21 474	0.74 376	0.87 224	1.09 523	0.25 445	0.20 451	0.27 490	0.19 322	0.24 420	0.29 467

SuperB	2.50 656	0.72 605	18.07 697	0.72 552	0.53 500	1.85 613	0.86 569	1.80 468	2.40 652	1.54 571	1.42 501	1.13 462	1.17 554	4.18 597	4.80 665	0.25 445	0.20 451	0.23 391	0.19 322	7.64 709	0.38 547

RASNet	1.16 552	0.34 392	1.11 439	0.73 560	0.86 620	1.00 484	0.60 483	1.56 400	1.43 568	1.07 361	1.37 483	2.08 628	1.44 600	7.00 664	1.56 583	0.20 301	0.17 379	0.17 147	0.19 322	0.19 240	0.19 222

MSMDNet	0.68 363	0.34 392	0.93 363	0.52 280	0.38 364	0.80 403	0.42 300	1.52 387	1.35 527	1.17 402	1.31 457	1.23 483	0.65 350	0.94 247	0.62 391	0.21 337	0.17 379	0.26 476	0.19 322	0.41 566	0.28 453

DepthFocus	0.25 4	0.19 11	0.40 22	0.38 27	0.28 159	0.21 6	0.22 38	0.36 3	0.24 6	0.29 22	0.35 53	0.20 2	0.22 17	0.39 13	0.23 1	0.18 200	0.14 239	0.21 315	0.20 356	0.17 149	0.13 3

coex_refinement	0.84 459	0.30 290	0.89 341	0.72 552	0.52 492	0.95 472	0.60 483	1.92 509	1.29 506	1.38 522	1.37 483	1.80 595	0.82 415	1.48 411	1.31 552	0.27 493	0.17 379	0.19 224	0.20 356	0.25 432	0.27 437

rvit_stereo_0083	0.49 215	0.34 392	0.85 320	0.57 378	0.36 335	0.49 159	0.43 319	0.73 90	1.05 352	0.50 181	0.57 179	0.55 221	0.50 243	0.92 242	0.50 315	0.25 445	0.25 540	0.24 415	0.20 356	0.25 432	0.19 222

rvit_stereo_0081_aga	0.46 189	0.37 454	0.91 356	0.52 280	0.41 412	0.49 159	0.40 275	0.88 170	0.66 195	0.59 227	0.56 174	0.53 207	0.43 163	0.67 145	0.44 261	0.27 493	0.21 469	0.22 353	0.20 356	0.26 446	0.19 222

rvit_stereo_0080	0.47 201	0.35 421	0.87 332	0.48 196	0.36 335	0.42 91	0.54 439	0.93 179	0.78 231	0.52 198	0.60 185	0.55 221	0.47 204	0.62 121	0.48 298	0.27 493	0.21 469	0.20 275	0.20 356	0.31 507	0.20 255

test_sample1	0.67 348	0.32 342	0.90 351	0.54 318	0.33 280	0.76 378	0.48 386	1.75 455	1.06 355	0.95 322	0.99 312	0.91 376	1.10 538	1.25 342	0.79 451	0.22 373	0.19 434	0.21 315	0.20 356	0.21 344	0.25 394

AE-Stereo	0.58 283	0.29 260	0.81 283	0.62 446	0.41 412	0.69 346	0.46 363	2.49 632	1.25 473	0.49 172	0.77 245	0.69 290	0.46 194	0.61 116	0.42 250	0.17 150	0.16 352	0.21 315	0.20 356	0.19 240	0.18 178

whm_eth	0.47 201	0.35 421	0.87 332	0.48 196	0.36 335	0.42 91	0.54 439	0.93 179	0.78 231	0.52 198	0.60 185	0.55 221	0.47 204	0.62 121	0.48 298	0.27 493	0.21 469	0.20 275	0.20 356	0.31 507	0.20 255

MIF-Stereo (partial)	0.48 210	0.28 227	0.83 302	0.51 255	0.53 500	0.39 64	0.27 94	1.03 219	0.64 190	0.47 152	0.71 228	0.51 192	0.51 253	1.13 317	0.47 288	0.20 301	0.16 352	0.23 391	0.20 356	0.24 420	0.20 255

4D-IteraStereo	0.50 224	0.26 172	0.84 314	0.51 255	0.49 472	0.64 315	0.31 137	0.91 177	1.02 335	1.05 352	0.72 231	0.76 308	0.32 88	0.69 150	0.40 229	0.18 200	0.11 22	0.23 391	0.20 356	0.19 240	0.16 120

CBFPSM	0.95 503	0.37 454	2.10 586	0.51 255	0.39 376	1.73 597	0.87 573	1.59 411	1.13 397	1.11 367	1.00 317	2.34 638	1.64 617	1.42 394	1.44 570	0.19 249	0.18 413	0.20 275	0.20 356	0.22 366	0.36 535

iinet-f	1.04 525	0.50 534	4.24 644	0.58 393	0.43 428	1.78 607	0.70 520	1.29 334	1.16 419	1.25 451	1.42 501	1.57 558	1.42 597	1.47 409	1.70 602	0.26 472	0.23 517	0.20 275	0.20 356	0.26 446	0.26 416

x	0.59 299	0.34 392	0.79 275	0.51 255	0.32 260	0.69 346	0.46 363	1.64 419	0.97 312	0.86 302	0.86 273	0.83 343	0.74 376	0.75 175	0.70 422	0.21 337	0.22 488	0.22 353	0.20 356	0.21 344	0.24 370

RAFT_CTSACE	0.66 337	0.29 260	1.14 449	0.57 378	0.51 486	0.68 336	0.44 339	0.88 170	0.98 315	1.03 347	1.83 595	1.23 483	0.67 357	1.48 411	0.38 205	0.16 102	0.16 352	0.21 315	0.20 356	0.20 293	0.17 154

CSP-Net	1.00 517	0.41 497	0.99 396	0.56 356	0.43 428	1.62 589	0.76 532	2.16 572	1.16 419	1.33 495	1.22 417	1.32 510	0.89 454	4.67 609	0.93 492	0.35 573	0.24 528	0.20 275	0.20 356	0.23 391	0.30 485

AASNet	0.80 433	0.39 481	1.16 465	0.84 607	0.80 608	1.14 515	0.59 475	2.12 554	1.21 447	1.26 463	1.26 434	0.93 385	0.77 386	0.84 212	1.23 543	0.28 511	0.24 528	0.24 415	0.20 356	0.28 468	0.27 437

Patchmatch Stereo++	0.57 271	0.33 363	0.82 292	0.52 280	0.27 120	0.63 304	0.28 105	1.14 270	0.73 213	1.13 378	0.96 298	0.82 333	0.60 327	1.40 384	0.52 327	0.23 399	0.14 239	0.24 415	0.20 356	0.27 452	0.20 255
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
AAGNet	1.84 623	0.30 290	0.79 275	0.66 493	0.32 260	0.65 321	0.50 406	1.02 210	1.01 331	1.47 555	1.21 415	0.99 409	1.16 550	2.76 561	22.69 713	0.24 421	0.13 147	0.22 353	0.20 356	0.24 420	0.16 120

NF-Stereo	0.82 445	0.33 363	0.83 302	0.65 480	0.31 224	0.63 304	0.43 319	1.35 349	0.93 292	1.30 480	1.02 322	0.81 327	0.57 296	5.37 627	0.55 352	0.26 472	0.14 239	0.24 415	0.20 356	0.20 293	0.30 485

OCTAStereo	0.82 445	0.33 363	0.83 302	0.65 480	0.31 224	0.62 293	0.44 339	1.35 349	0.93 292	1.30 480	1.02 322	0.81 327	0.57 296	5.32 622	0.55 352	0.26 472	0.14 239	0.24 415	0.20 356	0.20 293	0.30 485

PSM-adaLoss	0.56 257	0.33 363	0.81 283	0.52 280	0.27 120	0.63 304	0.41 288	1.14 270	0.73 213	1.13 378	0.96 298	0.82 333	0.60 327	1.09 303	0.52 327	0.23 399	0.14 239	0.24 415	0.20 356	0.27 452	0.20 255

ROB_FTStereo_v2	0.57 271	0.33 363	0.81 283	0.52 280	0.27 120	0.62 293	0.42 300	1.14 270	0.73 213	1.13 378	0.97 306	0.82 333	0.60 327	1.15 321	0.53 337	0.23 399	0.14 239	0.24 415	0.20 356	0.27 452	0.20 255

ROB_FTStereo	0.56 257	0.33 363	0.82 292	0.52 280	0.27 120	0.62 293	0.25 73	1.14 270	0.74 220	1.13 378	0.96 298	0.82 333	0.60 327	1.18 331	0.52 327	0.23 399	0.14 239	0.24 415	0.20 356	0.27 452	0.20 255

HUI-Stereo	0.54 238	0.33 363	0.81 283	0.52 280	0.27 120	0.62 293	0.29 117	1.14 270	0.74 220	1.13 378	0.96 298	0.82 333	0.60 327	0.83 205	0.52 327	0.23 399	0.14 239	0.24 415	0.20 356	0.27 452	0.20 255

DEmStereo	0.98 511	0.25 145	0.85 320	0.49 215	0.33 280	1.02 487	0.55 449	0.97 192	0.93 292	1.41 534	2.13 621	1.01 420	2.01 640	5.62 630	0.78 446	0.19 249	0.15 315	0.20 275	0.20 356	0.18 198	0.25 394

RAFT_R40	0.84 459	0.30 290	0.83 302	0.63 458	0.31 224	0.66 326	0.43 319	1.15 282	0.99 324	1.47 555	1.10 359	1.00 415	0.84 423	5.44 628	0.53 337	0.23 399	0.13 147	0.23 391	0.20 356	0.23 391	0.19 222

DRaft	0.81 442	0.26 172	0.77 265	0.47 176	0.31 224	0.95 472	0.52 419	1.13 265	0.99 324	1.78 611	2.01 615	0.80 320	1.71 623	2.64 555	0.74 431	0.19 249	0.14 239	0.20 275	0.20 356	0.18 198	0.24 370

RE-Stereo	0.82 445	0.33 363	0.84 314	0.65 480	0.31 224	0.63 304	0.44 339	1.35 349	0.93 292	1.30 480	1.02 322	0.80 320	0.57 296	5.34 625	0.55 352	0.26 472	0.14 239	0.24 415	0.20 356	0.20 293	0.31 495

TVStereo	0.82 445	0.33 363	0.84 314	0.65 480	0.31 224	0.63 304	0.44 339	1.35 349	0.93 292	1.30 480	1.02 322	0.80 320	0.57 296	5.34 625	0.55 352	0.26 472	0.14 239	0.24 415	0.20 356	0.20 293	0.31 495

iGMRVC	0.58 283	0.33 363	0.81 283	0.52 280	0.27 120	0.62 293	0.38 245	1.14 270	0.73 213	1.13 378	0.97 306	0.82 333	0.59 319	1.54 421	0.53 337	0.23 399	0.14 239	0.24 415	0.20 356	0.27 452	0.20 255

RAFT-RH_RVC	1.04 525	0.26 172	0.76 260	0.53 303	0.29 178	0.80 403	0.32 156	0.85 151	1.12 390	2.04 634	4.63 673	1.03 426	0.57 296	5.93 639	0.52 327	0.20 301	0.13 147	0.26 476	0.20 356	0.16 109	0.19 222

iRAFT	0.57 271	0.33 363	0.82 292	0.52 280	0.27 120	0.63 304	0.28 105	1.14 270	0.73 213	1.13 378	0.96 298	0.82 333	0.60 327	1.40 384	0.52 327	0.23 399	0.14 239	0.24 415	0.20 356	0.27 452	0.20 255

RAFT-IKP	0.57 271	0.33 363	0.82 292	0.52 280	0.27 120	0.57 255	0.35 200	1.14 270	0.73 213	1.13 378	0.96 298	0.83 343	0.61 337	1.26 345	0.53 337	0.23 399	0.14 239	0.24 415	0.20 356	0.27 452	0.20 255

iRaftStereo_RVC	0.49 215	0.28 227	0.72 229	0.53 303	0.29 178	0.52 205	0.33 167	1.14 270	0.84 259	0.85 297	0.99 312	0.55 221	0.36 119	0.83 205	0.40 229	0.18 200	0.13 147	0.22 353	0.20 356	0.20 293	0.18 178

GEStereo_RVC	0.93 502	0.40 487	1.15 451	0.67 507	0.50 477	0.95 472	0.78 536	2.73 652	1.21 447	1.20 426	1.12 372	1.25 488	0.91 460	3.21 576	0.95 500	0.31 538	0.20 451	0.23 391	0.20 356	0.28 468	0.31 495

GES	0.70 374	0.37 454	1.05 418	0.62 446	0.38 364	0.94 466	0.57 462	2.37 613	0.92 285	1.05 352	1.12 372	0.67 282	0.77 386	1.02 278	0.65 405	0.28 511	0.20 451	0.20 275	0.20 356	0.22 366	0.31 495

222	1.67 607	0.31 321	0.93 363	0.59 412	0.31 224	1.05 493	0.43 319	2.39 615	1.47 582	1.37 516	1.55 539	0.94 391	0.94 473	1.98 495	17.76 706	0.24 421	0.22 488	0.21 315	0.20 356	0.22 366	0.26 416

xxxx	1.61 603	0.32 342	0.98 391	0.58 393	0.31 224	1.15 519	0.43 319	2.43 620	1.41 557	1.17 402	1.40 495	1.21 474	0.86 436	1.94 489	16.68 705	0.24 421	0.24 528	0.21 315	0.20 356	0.23 391	0.27 437

AFF-stereo	0.60 309	0.28 227	0.72 229	0.48 196	0.29 178	0.34 41	0.37 233	1.22 310	1.20 440	1.21 433	1.59 555	1.10 452	0.70 368	1.01 274	0.44 261	0.14 37	0.12 55	0.19 224	0.20 356	0.18 198	0.15 62

FENet	0.62 318	0.30 290	0.68 213	0.57 378	0.33 280	0.82 413	0.40 275	1.41 365	1.12 390	1.03 347	0.87 276	0.98 404	0.84 423	1.00 270	0.70 422	0.23 399	0.16 352	0.23 391	0.20 356	0.22 366	0.24 370

BEATNet_4x	0.82 445	0.54 550	2.02 579	0.56 356	0.28 159	1.04 490	0.55 449	2.14 564	1.13 397	1.24 448	1.26 434	1.00 415	0.94 473	1.13 317	1.23 543	0.21 337	0.14 239	0.24 415	0.20 356	0.37 547	0.23 345

ccs_rob	0.68 363	0.34 392	0.93 363	0.50 238	0.39 376	0.72 357	0.42 300	1.43 367	1.25 473	1.17 402	1.34 472	1.22 479	0.66 355	1.04 283	0.64 400	0.21 337	0.17 379	0.35 577	0.20 356	0.40 562	0.29 467

DISCO	1.06 532	0.37 454	1.19 472	0.73 560	0.46 452	2.04 626	0.84 560	2.26 592	1.54 593	1.25 451	1.36 482	2.38 640	1.08 532	2.60 554	1.62 592	0.24 421	0.19 434	0.22 353	0.20 356	0.32 518	0.29 467

FE-Mocha	0.52 231	0.32 342	0.98 391	0.51 255	0.37 348	0.46 122	0.22 38	1.71 444	0.56 151	1.02 343	1.10 359	0.82 333	0.41 145	0.58 102	0.32 129	0.19 249	0.13 147	0.21 315	0.21 399	0.17 149	0.19 222

G2L-Stereo	0.84 459	0.35 421	1.15 451	0.63 458	0.43 428	0.78 388	0.69 513	1.69 436	1.20 440	1.36 514	1.18 403	1.43 531	0.78 393	2.47 546	1.26 547	0.25 445	0.20 451	0.26 476	0.21 399	0.20 293	0.27 437

fast-iter	0.67 348	0.34 392	0.80 279	0.51 255	0.51 486	0.41 80	0.37 233	1.15 282	0.80 246	1.34 502	1.42 501	1.60 561	1.11 541	0.96 257	0.90 481	0.16 102	0.12 55	0.20 275	0.21 399	0.20 293	0.20 255

CoSv	0.67 348	0.34 392	0.80 279	0.51 255	0.51 486	0.41 80	0.37 233	1.15 282	0.80 246	1.34 502	1.42 501	1.60 561	1.11 541	0.96 257	0.90 481	0.16 102	0.12 55	0.20 275	0.21 399	0.20 293	0.20 255

tg	0.54 238	0.25 145	0.70 224	0.52 280	0.31 224	0.89 444	0.29 117	1.12 261	0.98 315	0.85 297	1.03 329	0.62 262	0.42 155	1.37 373	0.41 239	0.17 150	0.13 147	0.22 353	0.21 399	0.17 149	0.17 154

test_sample2	0.67 348	0.31 321	0.89 341	0.54 318	0.29 178	0.80 403	0.63 497	1.83 476	1.10 374	0.93 317	1.06 342	0.94 391	0.92 468	1.24 341	0.59 380	0.23 399	0.20 451	0.22 353	0.21 399	0.24 420	0.25 394

CAS++	0.48 210	0.34 392	0.59 141	0.48 196	0.32 260	0.45 112	0.29 117	1.73 450	0.78 231	0.71 263	0.73 236	0.36 97	0.28 54	0.70 152	0.35 164	0.27 493	0.22 488	0.26 476	0.21 399	0.29 485	0.22 323
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.79 427	0.32 342	0.95 377	0.49 215	0.27 120	0.83 421	0.43 319	2.16 572	1.45 576	1.27 468	1.50 525	0.98 404	0.96 480	1.87 478	0.99 507	0.24 421	0.22 488	0.22 353	0.21 399	0.23 391	0.27 437

tta	0.79 427	0.32 342	0.95 377	0.49 215	0.27 120	0.83 421	0.43 319	2.16 572	1.45 576	1.27 468	1.50 525	0.98 404	0.96 480	1.87 478	0.99 507	0.24 421	0.22 488	0.22 353	0.21 399	0.19 240	0.22 323

MyStereo07	0.50 224	0.30 290	0.58 135	0.58 393	0.48 465	0.59 275	0.78 536	1.19 298	0.60 173	0.49 172	0.54 161	0.43 143	0.55 281	1.32 361	0.36 182	0.18 200	0.18 413	0.24 415	0.21 399	0.23 391	0.23 345

MyStereo06	0.67 348	0.29 260	1.06 420	0.58 393	0.48 465	0.62 293	0.72 524	2.26 592	0.89 273	1.07 361	1.12 372	1.22 479	0.56 289	0.83 205	0.47 288	0.17 150	0.17 379	0.24 415	0.21 399	0.23 391	0.23 345

MyStereo05	0.70 374	0.29 260	1.22 481	0.58 393	0.48 465	0.62 293	0.72 524	1.52 387	1.54 593	1.17 402	0.91 287	0.77 313	0.79 401	1.45 404	0.68 418	0.17 150	0.17 379	0.24 415	0.21 399	0.23 391	0.23 345

MyStereo04	0.71 380	0.30 290	1.28 498	0.58 393	0.48 465	0.59 275	0.78 536	1.74 453	1.49 587	0.94 320	0.91 287	0.74 305	0.86 436	1.59 433	0.69 419	0.18 200	0.18 413	0.24 415	0.21 399	0.23 391	0.23 345

gwcnet-sp	0.80 433	0.37 454	1.94 572	0.62 446	0.45 443	1.38 557	0.53 425	1.68 427	1.20 440	1.37 516	1.08 353	0.93 385	0.82 415	1.45 404	0.79 451	0.22 373	0.22 488	0.22 353	0.21 399	0.23 391	0.25 394

scenet	0.80 433	0.37 454	1.94 572	0.62 446	0.45 443	1.38 557	0.53 425	1.68 427	1.20 440	1.37 516	1.08 353	0.93 385	0.82 415	1.45 404	0.79 451	0.22 373	0.22 488	0.22 353	0.21 399	0.23 391	0.25 394

ssnet	0.80 433	0.37 454	1.94 572	0.62 446	0.45 443	1.38 557	0.53 425	1.68 427	1.20 440	1.37 516	1.08 353	0.93 385	0.82 415	1.45 404	0.79 451	0.22 373	0.22 488	0.22 353	0.21 399	0.23 391	0.25 394

DisPM	0.68 363	0.30 290	0.85 320	0.66 493	0.35 323	0.60 282	0.44 339	1.10 257	1.10 374	1.56 576	1.10 359	0.80 320	0.58 313	2.37 537	0.46 279	0.25 445	0.14 239	0.23 391	0.21 399	0.20 293	0.26 416

IER	0.74 395	0.33 363	1.25 491	0.50 238	0.53 500	1.32 547	0.55 449	1.31 339	1.08 362	1.30 480	1.34 472	1.11 457	1.10 538	1.05 287	0.81 460	0.20 301	0.17 379	0.21 315	0.21 399	0.20 293	0.21 287

NINENet	0.81 442	0.40 487	0.89 341	0.65 480	0.53 500	2.30 638	0.42 300	2.12 554	1.13 397	1.20 426	1.27 443	1.02 422	0.70 368	1.26 345	0.75 434	0.29 527	0.24 528	0.31 537	0.21 399	0.27 452	0.26 416

GrayStereo	0.83 454	0.28 227	0.62 170	0.66 493	0.37 348	0.76 378	1.79 661	1.19 298	0.91 280	1.98 631	1.89 603	1.07 436	1.76 628	1.43 396	0.50 315	0.20 301	0.15 315	0.19 224	0.21 399	0.18 198	0.41 562

Pruner-Stereo	0.64 330	0.31 321	0.79 275	0.66 493	0.31 224	0.61 290	0.42 300	1.22 310	1.09 370	1.53 568	1.09 357	0.94 391	0.55 281	1.37 373	0.56 358	0.25 445	0.14 239	0.24 415	0.21 399	0.21 344	0.25 394

IRAFT_RVC	0.90 489	0.30 290	0.89 341	0.67 507	0.31 224	0.64 315	1.00 598	1.40 360	0.97 312	1.23 444	1.04 335	1.00 415	0.96 480	5.77 636	0.57 363	0.24 421	0.13 147	0.25 455	0.21 399	0.20 293	0.21 287

ICVP	0.66 337	0.35 421	0.71 227	0.63 458	0.41 412	0.85 436	0.56 456	1.78 461	0.96 307	0.92 314	1.24 430	0.88 361	0.75 381	0.76 178	0.93 492	0.31 538	0.22 488	0.22 353	0.21 399	0.24 420	0.28 453
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.59 299	0.61 572	1.82 564	0.61 437	0.52 492	0.51 193	0.54 439	0.97 192	0.70 208	0.50 181	0.68 212	0.46 161	0.63 339	0.61 116	0.41 239	0.22 373	0.17 379	0.23 391	0.21 399	0.85 648	0.56 613

CroCo_RVC	0.59 299	0.61 572	1.82 564	0.61 437	0.52 492	0.51 193	0.54 439	0.97 192	0.70 208	0.50 181	0.68 212	0.46 161	0.63 339	0.61 116	0.41 239	0.22 373	0.17 379	0.23 391	0.21 399	0.85 648	0.56 613

test_xeample	1.55 598	0.31 321	0.94 371	0.54 318	0.31 224	0.94 466	0.58 468	2.40 617	1.40 553	1.29 478	1.55 539	0.89 370	0.88 451	1.72 456	15.94 703	0.22 373	0.22 488	0.22 353	0.21 399	0.23 391	0.25 394

UNet	0.86 470	0.36 433	1.52 534	0.62 446	0.74 589	1.56 583	0.49 398	1.55 396	1.12 390	1.28 474	1.10 359	1.52 550	1.10 538	1.69 453	1.14 528	0.24 421	0.18 413	0.25 455	0.21 399	0.25 432	0.25 394

LE_ROB	8.35 696	0.47 520	27.42 716	0.83 603	0.34 304	2.84 659	3.36 693	4.03 680	27.04 720	25.20 720	8.72 696	8.55 696	27.35 720	7.37 670	22.13 709	0.22 373	0.20 451	0.20 275	0.21 399	0.25 432	0.25 394

S2M2_L	0.35 80	0.28 227	0.47 63	0.43 104	0.30 202	0.31 32	0.16 1	0.61 43	0.68 200	0.32 45	0.49 126	0.47 171	0.34 101	0.40 19	0.33 143	0.25 445	0.22 488	0.20 275	0.22 427	0.25 432	0.23 345
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.66 337	0.36 433	0.89 341	0.63 458	0.65 557	0.84 430	0.41 288	1.67 423	1.11 382	0.91 311	1.14 388	0.63 268	0.77 386	0.84 212	0.54 346	0.28 511	0.19 434	0.47 622	0.22 427	0.36 541	0.29 467

ACV-stereo	1.00 517	0.55 554	1.47 525	0.59 412	0.42 423	2.38 642	0.58 468	1.20 303	1.21 447	0.83 289	1.01 319	3.36 665	2.10 646	1.64 443	1.17 531	0.28 511	0.22 488	0.23 391	0.22 427	0.29 485	0.35 531

rvit_stereo_ft	0.49 215	0.38 472	1.03 412	0.68 518	0.42 423	0.40 68	0.58 468	0.93 179	0.86 266	0.47 152	0.55 167	0.57 238	0.48 210	0.67 145	0.53 337	0.26 472	0.17 379	0.22 353	0.22 427	0.24 420	0.19 222

DispNO	0.98 511	0.34 392	2.02 579	0.58 393	0.55 514	0.88 442	0.49 398	1.70 440	1.24 465	1.22 441	1.26 434	1.18 469	0.88 451	5.17 618	0.88 474	0.23 399	0.18 413	0.24 415	0.22 427	0.19 240	0.22 323

CASnet	0.42 159	0.26 172	0.52 104	0.52 280	0.21 22	0.49 159	0.35 200	0.85 151	0.85 263	0.84 295	0.69 217	0.48 177	0.31 76	0.57 99	0.34 154	0.19 249	0.12 55	0.27 490	0.22 427	0.23 391	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.73 391	0.34 392	0.94 371	0.53 303	0.44 438	0.76 378	0.46 363	1.73 450	1.34 524	1.24 448	1.54 536	1.08 446	0.64 345	1.05 287	0.64 400	0.26 472	0.20 451	0.37 590	0.22 427	0.42 570	0.30 485

CASS	0.67 348	0.36 433	0.84 314	0.57 378	0.28 159	0.82 413	0.43 319	1.62 418	0.92 285	1.39 526	1.28 449	0.87 355	0.84 423	0.88 228	0.59 380	0.36 580	0.19 434	0.26 476	0.22 427	0.29 485	0.43 574
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.78 418	0.34 392	0.77 265	0.55 334	0.45 443	2.30 638	0.42 300	2.65 645	1.04 346	1.25 451	1.12 372	1.02 422	0.70 368	0.94 247	0.75 434	0.25 445	0.18 413	0.25 455	0.22 427	0.23 391	0.24 370

raft_robust	0.71 380	0.32 342	0.75 256	0.54 318	0.28 159	0.54 233	0.35 200	1.54 393	1.24 465	1.18 413	1.07 346	0.73 304	0.53 269	3.65 587	0.40 229	0.19 249	0.16 352	0.20 275	0.22 427	0.21 344	0.19 222

RAFT+CT+SA	0.63 327	0.30 290	0.73 244	0.69 531	0.37 348	0.40 68	0.55 449	1.93 511	1.04 346	0.72 267	1.23 425	0.62 262	0.69 365	1.69 453	0.42 250	0.19 249	0.13 147	0.22 353	0.22 427	0.21 344	0.19 222

test_5	0.70 374	0.32 342	0.99 396	0.69 531	0.50 477	0.89 444	0.51 408	1.88 494	1.14 403	0.78 276	1.13 383	1.04 427	0.89 454	1.59 433	0.46 279	0.19 249	0.14 239	0.23 391	0.22 427	0.22 366	0.20 255

BSDual-CNN	0.75 399	0.34 392	0.77 265	0.55 334	0.45 443	1.25 540	0.66 505	2.65 645	1.04 346	1.25 451	1.12 372	1.11 457	0.77 386	0.94 247	0.76 439	0.25 445	0.18 413	0.25 455	0.22 427	0.23 391	0.24 370

hknet	0.82 445	0.34 392	1.15 451	0.55 334	0.39 376	1.25 540	0.66 505	2.65 645	1.10 374	1.25 451	1.12 372	1.58 560	0.85 428	1.41 388	0.79 451	0.23 399	0.18 413	0.25 455	0.22 427	0.23 391	0.24 370

GMOStereo	0.55 243	0.28 227	0.72 229	0.52 280	0.30 202	0.53 215	0.43 319	1.02 210	0.98 315	1.44 545	1.14 388	0.88 361	0.57 296	0.62 121	0.39 212	0.16 102	0.14 239	0.24 415	0.22 427	0.20 293	0.18 178

error version	0.55 243	0.28 227	0.72 229	0.52 280	0.30 202	0.53 215	0.43 319	1.02 210	0.98 315	1.44 545	1.14 388	0.88 361	0.57 296	0.62 121	0.39 212	0.16 102	0.14 239	0.24 415	0.22 427	0.20 293	0.18 178

test-v	0.55 243	0.28 227	0.72 229	0.52 280	0.30 202	0.53 215	0.43 319	1.02 210	0.98 315	1.44 545	1.14 388	0.88 361	0.57 296	0.62 121	0.39 212	0.16 102	0.14 239	0.24 415	0.22 427	0.20 293	0.18 178

AACVNet	0.90 489	0.40 487	0.98 391	0.86 613	0.40 391	0.80 403	0.49 398	1.81 472	0.86 266	1.11 367	1.34 472	1.32 510	0.99 496	4.23 598	0.86 468	0.26 472	0.22 488	0.28 506	0.22 427	0.30 500	0.28 453

ADLNet2	0.92 497	0.37 454	1.25 491	0.80 592	0.65 557	1.12 511	0.75 529	1.95 516	1.42 566	1.26 463	1.67 569	1.68 578	1.04 523	1.80 472	1.23 543	0.25 445	0.22 488	0.21 315	0.22 427	0.27 452	0.31 495

CrosDoStereo	1.56 599	0.26 172	0.78 271	0.51 255	0.29 178	0.66 326	11.86 703	1.18 292	1.00 328	1.35 509	1.76 582	0.99 409	1.83 633	6.64 657	0.83 462	0.19 249	0.15 315	0.20 275	0.22 427	0.18 198	0.25 394

PSM-softLoss	0.80 433	0.33 363	0.89 341	0.63 458	0.32 260	0.55 240	0.40 275	1.26 324	0.78 231	1.25 451	1.07 346	0.83 343	0.51 253	5.33 623	0.61 386	0.25 445	0.15 315	0.25 455	0.22 427	0.20 293	0.26 416

KMStereo	0.80 433	0.33 363	0.89 341	0.63 458	0.32 260	0.55 240	0.40 275	1.26 324	0.78 231	1.25 451	1.07 346	0.83 343	0.51 253	5.33 623	0.61 386	0.25 445	0.15 315	0.25 455	0.22 427	0.20 293	0.26 416

FTStereo	0.92 497	0.28 227	0.61 162	0.57 378	0.34 304	0.65 321	1.80 664	1.09 248	0.84 259	1.75 607	4.13 667	1.04 427	1.62 612	1.59 433	0.48 298	0.21 337	0.17 379	0.23 391	0.22 427	0.19 240	0.58 619

DeepStereo_LL	1.56 599	0.26 172	0.78 271	0.51 255	0.29 178	0.66 326	11.86 703	1.18 292	1.00 328	1.35 509	1.76 582	0.99 409	1.83 633	6.64 657	0.83 462	0.19 249	0.15 315	0.20 275	0.22 427	0.18 198	0.25 394

THIR-Stereo	1.02 522	0.29 260	0.73 244	0.51 255	0.29 178	0.94 466	1.31 632	1.08 241	0.98 315	1.35 509	1.91 607	1.16 467	1.54 608	6.37 654	0.79 451	0.20 301	0.14 239	0.21 315	0.22 427	0.19 240	0.25 394

test-2	0.55 243	0.28 227	0.72 229	0.52 280	0.30 202	0.53 215	0.43 319	1.02 210	0.98 315	1.44 545	1.14 388	0.88 361	0.57 296	0.62 121	0.39 212	0.16 102	0.14 239	0.24 415	0.22 427	0.20 293	0.18 178

sCroCo_RVC	0.51 227	0.43 504	1.15 451	0.66 493	0.60 538	0.52 205	0.40 275	0.93 179	0.64 190	0.45 145	0.76 241	0.49 181	0.49 229	0.65 138	0.49 311	0.27 493	0.28 563	0.23 391	0.22 427	0.29 485	0.28 453

GMStereo	0.58 283	0.50 534	1.09 432	0.52 280	0.32 260	0.80 403	0.43 319	1.02 210	1.41 557	0.89 308	0.77 245	0.52 200	0.46 194	0.89 233	0.56 358	0.25 445	0.16 352	0.20 275	0.22 427	0.31 507	0.27 437
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.89 481	0.35 421	1.44 522	0.64 473	0.59 534	1.83 610	0.48 386	1.70 440	1.38 543	1.45 551	1.19 407	1.25 488	1.16 550	1.77 463	1.27 550	0.20 301	0.19 434	0.23 391	0.22 427	0.25 432	0.24 370

HGLStereo	0.89 481	0.42 499	1.15 451	0.82 599	1.03 643	1.16 522	0.57 462	1.68 427	1.28 494	1.26 463	1.62 558	1.13 462	1.31 580	1.85 474	1.11 527	0.25 445	0.24 528	0.24 415	0.22 427	0.24 420	0.29 467

GANet-RSSM	0.78 418	0.31 321	0.90 351	0.67 507	0.58 528	0.80 403	0.62 492	2.04 539	1.15 412	1.11 367	1.27 443	1.26 494	1.18 561	1.68 449	0.74 431	0.26 472	0.21 469	0.22 353	0.22 427	0.23 391	0.23 345

AdaStereo	0.74 395	0.48 526	0.86 329	0.75 575	0.38 364	0.94 466	0.56 456	2.05 543	1.24 465	1.15 394	1.22 417	1.07 436	0.67 357	1.05 287	0.73 427	0.33 553	0.16 352	0.32 549	0.22 427	0.29 485	0.23 345
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.
Selective-IGEV-i16pc	2.09 638	0.31 321	19.73 699	0.57 378	0.39 376	2.72 653	1.47 641	1.46 373	1.31 517	0.83 289	1.23 425	1.05 431	0.63 339	7.69 675	0.83 462	0.41 598	0.22 488	0.22 353	0.23 459	0.22 366	0.24 370

DDVS	0.80 433	0.43 504	1.09 432	0.64 473	0.44 438	1.27 543	0.43 319	1.49 382	0.94 298	1.21 433	1.16 397	1.42 526	0.63 339	2.14 515	1.02 515	0.29 527	0.22 488	0.26 476	0.23 459	0.31 507	0.37 539

xx1	0.70 374	0.34 392	0.63 175	0.60 420	0.27 120	1.16 522	0.51 408	1.07 236	3.23 672	0.60 234	0.80 256	0.95 395	0.79 401	1.48 411	0.35 164	0.21 337	0.13 147	0.24 415	0.23 459	0.23 391	0.25 394

1111x	1.96 631	0.32 342	1.54 538	0.54 318	0.30 202	1.00 484	0.69 513	2.47 627	1.33 522	1.21 433	1.44 507	1.21 474	1.11 541	8.49 684	16.14 704	0.22 373	0.23 517	0.22 353	0.23 459	0.25 432	0.26 416

qqq	0.62 318	0.36 433	0.88 337	0.50 238	0.28 159	0.64 315	0.62 492	1.58 406	0.91 280	0.83 289	0.96 298	0.95 395	0.79 401	0.99 265	0.67 414	0.21 337	0.23 517	0.24 415	0.23 459	0.23 391	0.25 394

Wz-Net-LNSev	1.17 554	0.72 605	4.71 648	0.66 493	0.84 617	1.72 594	1.13 613	1.97 521	1.43 568	1.34 502	1.32 462	1.66 573	1.30 579	1.44 402	1.51 579	0.29 527	0.26 547	0.24 415	0.23 459	0.33 525	0.35 531

SA	0.69 372	0.31 321	0.97 387	0.64 473	0.30 202	0.56 251	0.38 245	1.84 478	1.35 527	0.99 330	1.37 483	0.69 290	0.94 473	1.88 484	0.43 256	0.20 301	0.16 352	0.25 455	0.23 459	0.22 366	0.19 222

test_4	0.55 243	0.23 76	0.67 207	0.56 356	0.32 260	0.71 353	0.39 263	0.83 136	0.72 212	0.93 317	1.87 602	0.70 293	0.41 145	1.21 337	0.39 212	0.16 102	0.13 147	0.21 315	0.23 459	0.20 293	0.18 178

PSMNet-ADL	0.75 399	0.36 433	0.69 218	0.71 546	0.47 463	1.13 512	0.46 363	1.47 378	1.07 358	0.85 297	1.18 403	1.31 506	0.94 473	1.56 423	1.06 520	0.34 563	0.22 488	0.22 353	0.23 459	0.27 452	0.36 535

HCRNet	0.72 387	0.40 487	0.86 329	0.61 437	0.57 525	0.75 372	0.35 200	1.39 358	1.21 447	1.11 367	0.99 312	1.01 420	0.76 382	2.18 519	0.73 427	0.28 511	0.19 434	0.28 506	0.23 459	0.25 432	0.26 416

UPFNet	0.84 459	0.34 392	1.09 432	0.62 446	0.74 589	1.25 540	0.78 536	1.69 436	1.20 440	1.39 526	1.13 383	1.30 504	0.87 445	1.73 457	1.22 540	0.24 421	0.26 547	0.24 415	0.23 459	0.26 446	0.20 255

ac_64	0.86 470	0.32 342	1.02 407	0.74 566	0.60 538	1.04 490	0.53 425	2.20 586	0.99 324	1.23 444	1.11 368	1.96 612	1.06 529	2.01 500	1.01 512	0.30 535	0.22 488	0.24 415	0.23 459	0.22 366	0.22 323

cf-r	0.79 427	0.32 342	1.06 420	0.57 378	0.64 552	0.78 388	0.51 408	2.04 539	1.22 456	1.20 426	1.27 443	1.53 551	0.91 460	1.47 409	0.94 497	0.25 445	0.19 434	0.22 353	0.23 459	0.19 240	0.21 287

CCAANet	0.81 442	0.32 342	0.96 385	0.62 446	0.51 486	1.03 488	0.44 339	1.88 494	1.16 419	0.86 302	1.35 477	1.09 447	0.80 408	3.07 571	0.94 497	0.18 200	0.17 379	0.24 415	0.23 459	0.19 240	0.24 370

DN-CSS_ROB	0.67 348	0.36 433	1.36 515	0.59 412	0.41 412	0.54 233	0.45 357	1.30 335	0.95 303	1.05 352	1.47 514	0.69 290	0.64 345	1.80 472	0.60 383	0.19 249	0.15 315	0.25 455	0.23 459	0.22 366	0.23 345

DFGA-Net	0.77 413	0.47 520	1.75 557	0.55 334	0.46 452	0.83 421	0.44 339	1.38 355	1.10 374	1.05 352	1.20 408	0.70 293	0.58 313	2.27 527	1.31 552	0.19 249	0.17 379	0.24 415	0.24 474	0.28 468	0.30 485

DCVSM-stereo	0.75 399	0.36 433	0.82 292	0.58 393	0.43 428	0.78 388	0.42 300	1.30 335	1.05 352	1.79 612	1.04 335	1.60 561	1.08 532	1.12 315	0.86 468	0.25 445	0.27 557	0.29 518	0.24 474	0.30 500	0.37 539

LL-Strereo	1.42 586	0.44 511	2.02 579	0.62 446	1.07 647	0.73 362	0.65 501	2.02 532	1.21 447	1.60 585	1.62 558	2.02 620	2.10 646	9.67 694	1.07 521	0.22 373	0.20 451	0.27 490	0.24 474	0.23 391	0.33 512

ToySt	0.73 391	0.35 421	1.64 548	0.54 318	0.37 348	0.92 458	0.81 553	1.21 308	1.03 340	0.86 302	1.12 372	1.31 506	1.01 506	1.04 283	0.88 474	0.19 249	0.20 451	0.24 415	0.24 474	0.27 452	0.28 453

Sa-1000	0.76 407	0.30 290	0.92 359	0.62 446	0.31 224	0.78 388	0.37 233	2.00 530	1.38 543	1.30 480	2.04 616	0.86 353	0.74 376	1.87 478	0.40 229	0.19 249	0.14 239	0.25 455	0.24 474	0.21 344	0.19 222

TRStereo	0.67 348	0.71 602	1.06 420	0.77 585	0.68 571	0.53 215	0.38 245	2.52 636	0.96 307	0.81 284	0.84 264	0.87 355	0.39 138	1.16 325	0.46 279	0.24 421	0.17 379	0.23 391	0.24 474	0.18 198	0.20 255

RAFT	0.67 348	0.32 342	0.83 302	0.63 458	0.34 304	0.69 346	0.57 462	1.14 270	0.84 259	1.12 375	1.20 408	1.75 589	0.92 468	1.09 303	0.60 383	0.22 373	0.19 434	0.27 490	0.24 474	0.22 366	0.23 345

SFCPSM	0.74 395	0.30 290	1.06 420	0.52 280	0.39 376	1.36 556	0.64 499	2.42 619	1.11 382	1.18 413	1.21 415	0.81 327	0.78 393	1.08 298	0.57 363	0.22 373	0.17 379	0.22 353	0.24 474	0.23 391	0.21 287

GwcNet-RSSM	0.83 454	0.34 392	1.29 501	0.65 480	0.55 514	0.78 388	0.62 492	1.89 497	1.27 486	1.18 413	1.39 490	1.56 556	0.91 460	1.60 438	1.22 540	0.26 472	0.20 451	0.23 391	0.24 474	0.21 344	0.21 287

z-mn7	1.77 615	1.06 633	7.02 661	0.74 566	0.54 507	2.58 646	1.03 602	1.90 501	2.73 666	1.61 586	3.00 652	1.96 612	1.40 592	5.23 620	2.87 639	0.31 538	0.25 540	0.27 490	0.25 483	0.34 533	0.35 531

AIO-test1	0.61 315	0.27 203	0.68 213	0.68 518	1.02 642	0.79 397	0.36 217	1.59 411	1.35 527	0.59 227	0.89 284	0.60 251	0.49 229	1.20 336	0.36 182	0.18 200	0.17 379	0.23 391	0.25 483	0.18 198	0.26 416

rvit_0105_6	0.56 257	0.38 472	1.13 444	0.67 507	0.38 364	0.50 180	0.51 408	0.88 170	1.33 522	0.54 205	0.56 174	0.65 276	0.57 296	0.97 261	0.46 279	0.32 546	0.31 580	0.28 506	0.25 483	0.29 485	0.23 345

rvit_0105_4	0.58 283	0.40 487	1.19 472	0.68 518	0.38 364	0.53 215	0.55 449	0.93 179	1.27 486	0.56 218	0.61 187	0.72 303	0.63 339	1.01 274	0.47 288	0.33 553	0.33 599	0.29 518	0.25 483	0.29 485	0.26 416

UGAM	1.17 554	0.29 260	1.08 429	0.55 334	0.43 428	0.69 346	0.71 523	1.14 270	1.35 527	1.00 334	1.49 518	1.90 600	0.86 436	9.61 693	0.89 477	0.21 337	0.19 434	0.30 530	0.25 483	0.20 293	0.18 178

test_sample3	0.73 391	0.35 421	1.06 420	0.55 334	0.32 260	0.97 481	0.51 408	2.12 554	1.25 473	1.16 398	1.17 400	0.88 361	0.78 393	1.27 348	0.79 451	0.26 472	0.21 469	0.25 455	0.25 483	0.26 446	0.27 437

H2IRNET	0.57 271	0.28 227	0.75 256	0.49 215	0.35 323	0.40 68	0.27 94	1.03 219	1.18 433	0.62 242	1.26 434	1.07 436	0.85 428	1.02 278	0.64 400	0.20 301	0.16 352	0.23 391	0.25 483	0.22 366	0.20 255

LL-Strereo2	0.56 257	0.36 433	0.77 265	0.56 356	0.40 391	0.68 336	0.37 233	1.21 308	0.83 256	0.96 325	0.79 251	0.91 376	0.41 145	1.08 298	0.48 298	0.18 200	0.17 379	0.29 518	0.25 483	0.22 366	0.19 222

anonymousa	0.78 418	0.30 290	0.85 320	0.51 255	0.96 638	1.41 566	0.47 376	1.61 415	0.94 298	1.33 495	1.77 585	1.66 573	1.11 541	0.72 161	0.63 396	0.19 249	0.18 413	0.23 391	0.25 483	0.20 293	0.22 323

LCNet	0.73 391	0.30 290	0.58 135	0.58 393	0.31 224	0.68 336	0.53 425	1.09 248	0.94 298	1.19 421	1.34 472	0.96 400	1.32 582	2.50 548	0.46 279	0.19 249	0.13 147	0.21 315	0.25 483	0.28 468	0.69 639

GMM-Stereo	0.75 399	0.27 203	0.66 202	0.56 356	0.34 304	0.71 353	0.97 592	1.09 248	0.91 280	1.37 516	1.79 587	1.11 457	0.79 401	2.08 509	0.48 298	0.19 249	0.12 55	0.25 455	0.25 483	0.21 344	0.78 646

delet	0.90 489	0.34 392	1.15 451	0.69 531	0.66 563	1.63 590	0.81 553	1.95 516	1.49 587	1.42 538	1.38 488	1.29 501	0.91 460	1.78 465	1.18 532	0.22 373	0.22 488	0.24 415	0.25 483	0.22 366	0.24 370

aanetorigin	1.26 574	0.85 620	3.00 623	0.72 552	0.80 608	1.08 502	1.05 604	1.12 261	1.39 551	3.53 677	2.60 643	1.72 582	1.73 625	1.98 495	1.77 608	0.26 472	0.24 528	0.26 476	0.25 483	0.38 553	0.51 599

NVstereo2D	0.99 514	0.45 512	2.21 594	0.79 591	0.75 594	1.20 533	0.86 569	1.98 522	1.41 557	1.02 343	1.18 403	1.31 506	0.97 490	2.25 525	0.93 492	0.45 617	0.22 488	0.39 598	0.25 483	0.59 625	0.68 636

StereoDRNet-Refined	0.84 459	0.43 504	1.01 404	0.66 493	0.43 428	1.32 547	0.49 398	1.64 419	1.24 465	1.53 568	1.45 509	1.49 542	0.97 490	1.32 361	1.31 552	0.21 337	0.17 379	0.27 490	0.25 483	0.25 432	0.34 522
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PWC_ROB	1.39 582	0.93 627	4.07 642	0.77 585	0.83 615	1.16 522	0.53 425	1.87 489	2.01 638	2.36 646	3.06 654	1.65 572	1.60 611	2.65 556	2.29 627	0.34 563	0.23 517	0.36 587	0.25 483	0.39 558	0.49 591

PWCDC_ROB	1.39 582	0.91 625	2.10 586	1.08 648	0.92 629	1.72 594	0.58 468	2.03 536	3.30 674	1.32 489	4.87 676	1.21 474	1.71 623	1.98 495	1.75 605	0.65 650	0.26 547	0.29 518	0.25 483	0.56 620	0.41 562

Selective-IGEV-i16pb	2.30 648	0.35 421	19.92 700	0.60 420	0.40 391	2.59 648	1.50 642	3.09 666	1.91 631	0.98 328	1.68 571	1.37 520	0.99 496	8.11 680	0.96 504	0.38 585	0.21 469	0.22 353	0.26 500	0.25 432	0.29 467

Select-FE	0.87 474	0.42 499	2.64 614	0.57 378	0.48 465	0.47 136	0.23 54	2.59 641	0.85 263	1.08 363	1.32 462	2.00 616	1.73 625	1.15 321	0.47 288	0.21 337	0.17 379	0.21 315	0.26 500	0.20 293	0.33 512

w-ln-seven-2	1.42 586	0.69 598	6.86 659	0.71 546	0.62 548	1.23 537	0.92 581	1.84 478	1.59 602	1.74 605	1.59 555	1.49 542	1.40 592	3.69 591	2.22 621	0.27 493	0.26 547	0.29 518	0.26 500	0.34 533	0.33 512

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 466	0.38 472	2.79 617	0.51 255	0.60 538	0.72 357	0.38 245	2.87 661	0.77 226	0.80 279	1.07 346	2.14 629	0.93 470	0.96 257	0.62 391	0.21 337	0.13 147	0.21 315	0.26 500	0.29 485	0.32 504

test_sample4	0.74 395	0.36 433	1.09 432	0.55 334	0.32 260	0.92 458	0.51 408	2.14 564	1.25 473	1.22 441	1.22 417	0.86 353	0.82 415	1.29 352	0.76 439	0.26 472	0.21 469	0.26 476	0.26 500	0.27 452	0.28 453

mmm	0.68 363	0.37 454	0.91 356	0.54 318	0.34 304	0.86 437	0.58 468	1.72 448	1.02 335	1.13 378	1.41 500	0.83 343	0.78 393	0.95 256	0.67 414	0.22 373	0.20 451	0.29 518	0.26 500	0.27 452	0.27 437

psmg	0.75 399	0.34 392	0.77 265	0.52 280	0.45 443	1.46 571	0.73 527	2.15 570	1.04 346	1.25 451	1.33 468	1.11 457	0.77 386	0.94 247	0.76 439	0.25 445	0.20 451	0.25 455	0.26 500	0.23 391	0.24 370

UDGNet	0.75 399	1.23 649	0.99 396	0.82 599	0.42 423	0.76 378	0.38 245	0.98 198	1.37 541	0.83 289	0.88 282	0.70 293	0.60 327	1.25 342	0.57 363	0.57 641	0.19 434	1.03 668	0.26 500	0.79 646	0.35 531

dad	0.90 489	0.73 608	1.28 498	0.59 412	0.39 376	0.83 421	0.45 357	1.24 317	1.54 593	1.52 565	1.28 449	1.36 516	0.86 436	2.54 551	0.91 485	0.43 604	0.27 557	0.82 658	0.26 500	0.44 583	0.34 522

PFNet+	0.62 318	0.31 321	0.99 396	0.57 378	0.31 224	0.57 255	0.30 128	0.99 207	1.25 473	1.33 495	1.10 359	0.79 318	0.57 296	1.35 368	0.53 337	0.26 472	0.17 379	0.28 506	0.26 500	0.21 344	0.27 437

rafts_anoy	0.55 243	0.32 342	0.66 202	0.72 552	0.61 544	0.53 215	0.40 275	1.24 317	1.06 355	0.85 297	0.83 262	0.67 282	0.53 269	0.77 181	0.55 352	0.20 301	0.15 315	0.25 455	0.26 500	0.22 366	0.21 287

Anonymous3	0.64 330	0.47 520	1.31 503	0.59 412	0.50 477	0.93 463	0.69 513	1.11 259	0.83 256	0.74 270	0.89 284	0.65 276	0.68 361	1.08 298	0.54 346	0.40 594	0.31 580	0.26 476	0.26 500	0.31 507	0.30 485

ADLNet	0.89 481	0.39 481	1.09 432	0.88 618	0.73 581	1.24 539	0.75 529	2.02 532	1.41 557	1.58 581	1.37 483	1.26 494	1.00 503	1.31 355	1.18 532	0.28 511	0.21 469	0.26 476	0.26 500	0.29 485	0.36 535

CFNet-ft	0.78 418	0.36 433	0.74 251	0.67 507	0.56 520	0.86 437	0.54 439	1.46 373	1.17 426	1.01 339	1.28 449	1.68 578	1.03 517	1.57 425	0.95 500	0.27 493	0.21 469	0.33 561	0.26 500	0.31 507	0.26 416

DSFCA	0.95 503	0.38 472	1.23 483	0.55 334	0.66 563	1.50 574	0.93 585	1.58 406	1.24 465	1.59 584	1.16 397	1.48 540	0.95 478	2.96 567	1.20 535	0.31 538	0.28 563	0.25 455	0.26 500	0.29 485	0.26 416

TDLM	1.08 541	0.50 534	1.01 404	0.69 531	0.54 507	0.91 451	1.40 638	1.60 413	1.36 536	1.17 402	1.40 495	1.07 436	1.00 503	6.19 642	0.85 467	0.34 563	0.22 488	0.35 577	0.26 500	0.38 553	0.29 467

CFNet_RVC	0.78 418	0.36 433	0.74 251	0.67 507	0.56 520	0.86 437	0.54 439	1.46 373	1.17 426	1.01 339	1.28 449	1.68 578	1.03 517	1.57 425	0.95 500	0.27 493	0.21 469	0.33 561	0.26 500	0.31 507	0.26 416

DeepPruner_ROB	0.79 427	0.55 554	1.14 449	0.61 437	0.46 452	0.78 388	0.54 439	1.83 476	1.00 328	1.42 538	1.27 443	1.23 483	0.77 386	1.56 423	0.89 477	0.35 573	0.28 563	0.27 490	0.26 500	0.32 518	0.34 522

DPSNet	1.91 630	0.64 583	5.95 653	0.73 560	0.59 534	2.04 626	1.61 651	3.84 677	1.96 636	1.54 571	1.39 490	2.27 633	3.32 675	4.95 615	4.79 663	0.50 630	0.31 580	0.29 518	0.26 500	0.67 637	0.54 605

zh-mn7	1.84 623	1.51 663	9.67 676	0.70 541	0.54 507	1.47 572	0.84 560	1.93 511	2.13 646	2.50 654	2.70 645	1.67 575	1.35 585	4.75 613	3.14 645	0.32 546	0.27 557	0.27 490	0.27 519	0.32 518	0.39 552

rvit_0105_5	0.61 315	0.41 497	1.19 472	0.67 507	0.37 348	0.57 255	0.56 456	1.08 241	1.28 494	0.65 248	0.68 212	0.77 313	0.67 357	0.91 240	0.51 319	0.33 553	0.32 593	0.30 530	0.27 519	0.28 468	0.28 453

pcwnet_v2	0.91 494	0.39 481	2.74 615	0.64 473	0.55 514	0.81 411	0.49 398	2.19 583	1.63 607	1.44 545	1.64 565	1.09 447	0.79 401	1.31 355	0.70 422	0.32 546	0.25 540	0.29 518	0.27 519	0.37 547	0.37 539

ARAFT	0.82 445	0.40 487	1.77 559	0.53 303	0.31 224	0.89 444	0.81 553	2.32 604	1.08 362	1.66 598	1.25 432	1.04 427	0.64 345	1.91 485	0.52 327	0.20 301	0.15 315	0.28 506	0.27 519	0.17 149	0.18 178

RAFT + AFF	1.07 537	0.47 520	1.36 515	0.68 518	0.50 477	1.20 533	1.22 625	2.58 640	1.26 482	1.33 495	1.56 545	1.19 471	1.49 606	3.89 596	1.01 512	0.22 373	0.26 547	0.30 530	0.27 519	0.29 485	0.32 504

psm_up	0.83 454	0.37 454	0.88 337	0.68 518	0.59 534	1.05 493	0.92 581	1.68 427	1.17 426	1.41 534	1.22 417	1.30 504	1.31 580	1.39 382	0.89 477	0.27 493	0.30 575	0.31 537	0.27 519	0.28 468	0.28 453

GwcNet	1.26 574	0.63 580	5.13 650	0.81 596	1.15 656	1.73 597	0.69 513	1.84 478	1.53 591	1.51 563	1.71 577	1.72 582	1.09 535	2.20 520	1.61 590	0.31 538	0.30 575	0.29 518	0.27 519	0.30 500	0.41 562

hitnet-ft	0.84 459	0.38 472	0.75 256	0.59 412	0.44 438	0.99 483	0.47 376	1.61 415	1.38 543	1.21 433	1.22 417	1.82 597	0.99 496	1.87 478	1.09 523	0.33 553	0.29 571	0.34 569	0.27 519	0.36 541	0.33 512

RYNet	1.24 572	0.52 544	1.57 541	0.73 560	0.97 639	1.74 599	0.95 590	2.09 550	1.54 593	1.44 545	1.18 403	1.94 610	1.29 576	4.57 606	1.93 613	0.27 493	0.23 517	0.35 577	0.27 519	0.57 622	0.59 622

CFNet	0.99 514	0.40 487	1.23 483	0.65 480	0.43 428	1.03 488	0.49 398	2.01 531	1.35 527	1.02 343	1.39 490	1.10 452	0.86 436	5.47 629	0.89 477	0.24 421	0.18 413	0.28 506	0.27 519	0.27 452	0.22 323

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 459	0.46 515	1.40 520	0.69 531	0.61 544	0.95 472	0.52 419	1.68 427	1.21 447	1.39 526	1.15 394	1.42 526	0.88 451	1.78 465	0.93 492	0.26 472	0.23 517	0.27 490	0.27 519	0.30 500	0.39 552
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MSAF-DinoV2	2.45 654	1.88 679	17.19 692	0.89 625	0.52 492	1.39 560	0.97 592	2.84 660	1.77 619	1.55 574	1.65 566	3.60 667	2.28 657	5.74 633	4.64 662	0.28 511	0.17 379	0.26 476	0.28 530	0.49 603	0.54 605

ITSA-stereo	0.85 466	0.38 472	0.92 359	0.58 393	0.32 260	0.86 437	0.49 398	2.33 610	1.69 612	1.16 398	1.12 372	0.95 395	0.85 428	2.46 541	1.18 532	0.27 493	0.23 517	0.28 506	0.28 530	0.28 468	0.41 562

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 532	0.43 504	3.59 636	0.53 303	0.66 563	0.79 397	0.39 263	2.60 642	0.98 315	0.96 325	4.58 671	2.05 627	0.56 289	0.99 265	0.51 319	0.19 249	0.14 239	0.21 315	0.28 530	0.32 518	0.41 562

test_sample5	0.75 399	0.36 433	1.04 413	0.55 334	0.31 224	0.84 430	0.53 425	2.12 554	1.23 461	1.18 413	1.30 455	0.88 361	0.86 436	1.37 373	0.76 439	0.26 472	0.22 488	0.27 490	0.28 530	0.28 468	0.29 467

DualNet	0.75 399	0.36 433	1.04 413	0.55 334	0.31 224	0.84 430	0.53 425	2.12 554	1.23 461	1.21 433	1.40 495	0.88 361	0.86 436	1.37 373	0.76 439	0.26 472	0.22 488	0.27 490	0.28 530	0.28 468	0.29 467

ffm	0.79 427	0.36 433	1.51 530	0.56 356	0.40 391	0.76 378	0.59 475	1.08 241	2.62 658	1.19 421	1.49 518	1.07 436	0.85 428	1.57 425	0.35 164	0.21 337	0.13 147	0.31 537	0.28 530	0.20 293	0.23 345

ff1	1.88 625	0.36 433	1.51 530	0.56 356	0.40 391	0.76 378	0.59 475	1.08 241	2.62 658	1.19 421	1.49 518	1.07 436	0.85 428	9.88 698	13.82 697	0.21 337	0.13 147	0.31 537	0.28 530	0.20 293	0.23 345

mmx	1.89 628	0.36 433	1.51 530	0.56 356	0.40 391	0.76 378	0.59 475	2.32 604	1.41 557	1.19 421	1.49 518	1.07 436	0.85 428	9.88 698	13.82 697	0.25 445	0.21 469	0.31 537	0.28 530	0.32 518	0.29 467

xxx	1.89 628	0.36 433	1.51 530	0.56 356	0.40 391	0.76 378	0.59 475	2.32 604	1.41 557	1.19 421	1.49 518	1.07 436	0.85 428	9.88 698	13.82 697	0.25 445	0.21 469	0.31 537	0.28 530	0.32 518	0.29 467

StereoVision	0.67 348	0.37 454	1.02 407	0.60 420	0.41 412	0.50 180	0.41 288	1.32 343	0.96 307	0.73 269	2.48 640	0.82 333	0.57 296	1.06 292	0.50 315	0.26 472	0.28 563	0.29 518	0.28 530	0.37 547	0.22 323

fast-acv-ft	1.00 517	0.48 526	1.85 568	0.61 437	0.52 492	1.77 603	0.69 513	1.52 387	1.47 582	1.34 502	1.85 599	1.73 584	1.24 568	1.62 441	1.56 583	0.27 493	0.28 563	0.28 506	0.28 530	0.28 468	0.31 495

Wz-Net-MNSev	1.21 564	0.66 590	3.44 634	0.69 531	0.73 581	1.93 619	1.44 640	2.16 572	1.59 602	1.85 618	1.49 518	1.50 545	1.34 584	2.05 507	1.54 582	0.27 493	0.24 528	0.28 506	0.28 530	0.35 537	0.32 504

KYRaft	0.77 413	0.29 260	0.68 213	0.59 412	0.29 178	0.66 326	0.83 558	1.05 230	0.89 273	1.63 592	2.22 626	1.15 466	0.99 496	1.59 433	0.41 239	0.21 337	0.14 239	0.22 353	0.28 530	0.21 344	1.01 656

EDNetEfficientorigin	10.59 701	1.52 665	177.33 736	0.68 518	0.54 507	1.66 592	1.20 624	1.94 513	3.39 675	4.69 689	3.37 658	3.08 661	2.79 669	3.25 578	3.63 650	0.26 472	0.24 528	0.33 561	0.28 530	0.85 648	0.87 652

DMCA-RVC	0.83 454	0.46 515	2.19 593	0.68 518	0.49 472	0.84 430	0.48 386	1.44 368	1.07 358	1.56 576	1.04 335	1.29 501	0.86 436	1.49 418	0.92 489	0.27 493	0.22 488	0.35 577	0.28 530	0.32 518	0.28 453

FADNet_RVC	0.88 478	0.56 558	2.15 590	0.57 378	0.43 428	1.17 529	0.46 363	1.68 427	1.12 390	0.91 311	1.24 430	0.91 376	0.94 473	2.22 521	1.20 535	0.28 511	0.22 488	0.32 549	0.28 530	0.46 593	0.42 570

StereoDRNet	1.05 530	0.53 546	2.21 594	0.80 592	0.93 632	1.50 574	0.90 576	2.06 544	1.44 571	1.68 600	1.20 408	1.48 540	0.99 496	1.86 477	1.60 589	0.29 527	0.24 528	0.29 518	0.28 530	0.35 537	0.33 512

DLCB_ROB	0.92 497	0.43 504	0.95 377	0.71 546	0.55 514	1.11 509	0.83 558	1.61 415	1.32 520	1.67 599	1.66 567	1.70 581	0.93 470	1.96 494	1.34 560	0.26 472	0.25 540	0.27 490	0.28 530	0.28 468	0.28 453

SGM_RVC	1.88 625	0.40 487	0.90 351	0.63 458	0.30 202	2.81 657	1.26 630	2.73 652	1.81 626	4.09 680	2.85 649	3.88 671	3.19 672	8.42 683	2.44 630	0.33 553	0.31 580	0.30 530	0.28 530	0.31 507	0.31 495
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_sample6	0.77 413	0.36 433	1.07 425	0.56 356	0.31 224	0.82 413	0.56 456	2.12 554	1.24 465	1.21 433	1.40 495	0.90 372	0.90 457	1.45 404	0.87 473	0.28 511	0.23 517	0.28 506	0.29 549	0.28 468	0.30 485

ssnet_v2	0.92 497	0.39 481	1.22 481	0.66 493	0.39 376	1.31 546	0.96 591	2.32 604	1.45 576	1.48 560	1.17 400	1.53 551	0.91 460	1.16 325	1.71 604	0.31 538	0.27 557	0.30 530	0.29 549	0.28 468	0.29 467

SACVNet	0.89 481	0.51 538	1.08 429	0.83 603	0.58 528	0.83 421	0.78 536	1.84 478	1.17 426	1.39 526	1.33 468	1.25 488	1.01 506	2.31 531	0.92 489	0.35 573	0.26 547	0.31 537	0.29 549	0.35 537	0.48 586

FINET	1.54 597	0.67 594	7.28 662	0.76 583	0.97 639	1.42 569	1.38 637	2.80 659	3.12 670	1.23 444	1.68 571	1.04 427	1.11 541	3.35 583	1.78 609	0.43 604	0.37 619	0.32 549	0.29 549	0.43 572	0.41 562

PSMNet-RSSM	0.78 418	0.32 342	0.89 341	0.65 480	0.43 428	0.73 362	0.58 468	2.14 564	1.19 436	1.18 413	1.38 488	1.31 506	1.07 531	1.43 396	0.82 461	0.28 511	0.21 469	0.27 490	0.29 549	0.25 432	0.26 416

FAT-Stereo	1.10 543	0.43 504	1.46 524	0.74 566	0.60 538	1.13 512	0.92 581	2.06 544	1.71 615	1.75 607	2.00 614	2.02 620	1.47 603	2.02 502	1.26 547	0.44 613	0.36 614	0.34 569	0.29 549	0.36 541	0.57 616

RTSC	1.43 589	0.89 621	3.62 638	0.94 638	0.64 552	1.85 613	0.69 513	2.20 586	2.04 641	2.22 641	1.70 575	1.67 575	1.27 572	2.53 550	4.48 660	0.33 553	0.25 540	0.27 490	0.29 549	0.38 553	0.40 558

ADCP+	2.12 641	0.56 558	10.01 677	0.68 518	0.91 628	2.25 636	1.04 603	1.92 509	1.50 589	1.58 581	1.34 472	1.73 584	1.62 612	2.27 527	13.20 694	0.25 445	0.22 488	0.32 549	0.29 549	0.38 553	0.34 522

GANet	1.41 584	0.52 544	1.18 471	0.74 566	0.48 465	1.40 564	1.69 653	1.87 489	1.28 494	1.56 576	2.39 633	1.56 556	1.25 569	9.13 687	1.20 535	0.31 538	0.32 593	0.34 569	0.29 549	0.40 562	0.33 512

NaN_ROB	1.23 569	0.63 580	1.76 558	0.67 507	0.50 477	1.59 586	2.00 667	1.87 489	1.52 590	2.14 640	1.26 434	1.40 525	1.09 535	4.60 607	1.75 605	0.28 511	0.34 603	0.28 506	0.29 549	0.30 500	0.37 539

SANet	2.26 646	0.70 600	6.94 660	0.69 531	0.46 452	2.76 656	1.76 659	2.61 643	5.84 694	2.45 650	3.52 661	3.71 668	3.38 677	5.90 637	2.14 618	0.34 563	0.31 580	0.32 549	0.29 549	0.54 617	0.43 574

XPNet_ROB	1.02 522	0.56 558	1.33 508	0.75 575	0.58 528	1.11 509	1.13 613	1.77 459	1.29 506	1.88 619	1.43 505	1.63 570	1.13 548	2.04 503	1.69 600	0.40 594	0.31 580	0.33 561	0.29 549	0.37 547	0.37 539

MultiAttention	4.59 682	0.35 421	0.90 351	0.75 575	0.46 452	31.81 721	4.41 697	2.35 612	1.41 557	1.64 594	2.43 636	2.42 643	0.70 368	38.40 723	1.78 609	0.23 399	0.15 315	0.30 530	0.30 561	0.48 599	0.48 586

w-ln-seven	1.56 599	0.83 618	5.96 654	0.78 589	0.74 589	2.64 651	1.01 601	2.13 562	2.03 639	2.09 637	1.76 582	1.84 598	1.27 572	2.98 568	3.23 646	0.29 527	0.26 547	0.31 537	0.30 561	0.41 566	0.38 547

Syn2CoEx	1.23 569	0.80 612	3.07 625	0.83 603	0.68 571	1.39 560	0.87 573	2.23 589	1.57 600	1.28 474	1.58 551	1.42 526	1.57 610	3.79 594	1.48 576	0.36 580	0.32 593	0.34 569	0.30 561	0.30 500	0.41 562

DANet	1.16 552	0.64 583	1.52 534	0.88 618	0.74 589	1.52 576	0.52 419	1.68 427	1.21 447	1.81 613	1.55 539	2.02 620	1.11 541	3.30 581	2.28 625	0.34 563	0.31 580	0.40 604	0.30 561	0.46 593	0.54 605
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	1.10 543	0.49 531	1.15 451	0.65 480	0.54 507	0.93 463	1.00 598	1.69 436	1.36 536	1.42 538	1.39 490	1.24 487	1.17 554	6.22 644	0.80 458	0.35 573	0.24 528	0.35 577	0.30 561	0.44 583	0.32 504

DRN-Test	1.07 537	0.49 531	1.95 576	0.75 575	0.81 612	1.61 587	0.78 536	2.26 592	1.53 591	1.84 616	1.35 477	1.42 526	1.04 523	2.26 526	1.61 590	0.28 511	0.23 517	0.31 537	0.30 561	0.33 525	0.33 512

AANet	1.72 613	1.32 656	5.46 652	0.70 541	0.73 581	1.52 576	0.85 567	1.95 516	3.12 670	3.12 672	3.30 657	2.91 656	2.23 655	2.48 547	2.27 624	0.44 613	0.31 580	0.34 569	0.31 567	0.47 597	0.58 619

AIO-test2	0.61 315	0.30 290	0.93 363	0.65 480	0.65 557	0.79 397	0.50 406	1.33 345	1.40 553	0.65 248	1.15 394	0.53 207	0.42 155	1.18 331	0.36 182	0.25 445	0.18 413	0.26 476	0.31 567	0.20 293	0.21 287

rvit_stereo_0075_2	0.66 337	0.47 520	1.21 480	0.67 507	0.66 563	0.53 215	0.48 386	1.24 317	1.17 426	0.77 274	0.91 287	0.78 317	0.59 319	1.05 287	0.63 396	0.37 583	0.28 563	0.40 604	0.31 567	0.38 553	0.34 522

coex-ft	8.35 696	2.39 688	100.24 735	0.68 518	0.54 507	1.77 603	1.57 649	1.71 444	11.00 699	18.91 716	3.76 663	3.85 670	8.23 699	3.29 580	6.58 673	0.31 538	0.31 580	0.32 549	0.31 567	0.69 639	0.57 616

EDNetEfficient	2.40 653	1.14 642	8.59 671	0.77 585	0.73 581	1.06 496	1.53 646	1.54 393	4.06 682	4.87 691	2.81 647	2.23 630	3.53 678	3.04 570	9.65 687	0.27 493	0.24 528	0.27 490	0.31 567	0.70 640	0.67 632

G-Net	1.71 612	0.67 594	2.09 585	1.14 654	0.75 594	2.96 663	0.89 575	1.58 406	1.30 510	2.76 660	8.12 695	2.29 635	2.51 664	1.94 489	2.23 623	0.49 626	0.45 640	0.45 616	0.31 567	0.62 632	0.59 622

ADCRef	1.50 593	0.61 572	3.83 640	0.76 583	0.77 600	1.91 617	0.77 533	2.16 572	1.34 524	1.63 592	1.59 555	1.35 515	1.40 592	1.79 470	8.32 680	0.25 445	0.21 469	0.32 549	0.31 567	0.31 507	0.32 504

UCFNet_RVC	0.72 387	0.37 454	0.59 141	0.66 493	0.41 412	0.89 444	0.68 510	1.78 461	1.15 412	1.01 339	1.20 408	1.22 479	0.95 478	1.07 295	0.66 410	0.28 511	0.21 469	0.34 569	0.31 567	0.33 525	0.29 467

zh-sn7	2.00 634	1.73 674	9.50 675	0.77 585	0.73 581	1.77 603	1.32 633	2.08 547	1.66 609	1.91 621	2.48 640	1.81 596	2.25 656	5.74 633	4.07 656	0.33 553	0.33 599	0.32 549	0.32 575	0.44 583	0.46 584

YMNet	1.04 525	0.59 564	1.67 552	0.86 613	0.86 620	1.84 611	0.61 489	1.70 440	1.28 494	1.65 595	1.98 611	1.75 589	0.96 480	1.57 425	1.58 585	0.34 563	0.37 619	0.32 549	0.32 575	0.33 525	0.32 504

YMNet_1	1.04 525	0.59 564	1.67 552	0.86 613	0.86 620	1.84 611	0.61 489	1.70 440	1.28 494	1.65 595	1.98 611	1.75 589	0.96 480	1.57 425	1.58 585	0.34 563	0.37 619	0.32 549	0.32 575	0.33 525	0.32 504

rvit_0105_3	0.66 337	0.47 520	1.27 495	0.74 566	0.40 391	0.63 304	0.70 520	1.22 310	1.28 494	0.83 289	0.71 228	0.82 333	0.72 374	0.93 245	0.58 369	0.37 583	0.34 603	0.34 569	0.32 575	0.28 468	0.31 495

test_sample7	0.78 418	0.39 481	0.89 341	0.55 334	0.35 323	0.93 463	0.75 529	1.99 526	1.27 486	1.25 451	1.22 417	1.09 447	1.01 506	1.31 355	0.73 427	0.32 546	0.32 593	0.32 549	0.32 575	0.33 525	0.33 512

SDNR	1.66 606	0.55 554	2.36 601	0.56 356	0.58 528	3.79 676	0.45 357	1.78 461	1.40 553	1.38 522	2.45 638	1.13 462	0.96 480	11.03 704	1.31 552	0.67 652	0.64 666	0.43 611	0.32 575	0.71 642	0.76 645

WZ-Net	2.14 642	1.08 636	11.68 683	0.89 625	0.78 604	1.76 601	1.59 650	2.39 615	2.03 639	2.11 638	1.95 610	2.30 636	2.28 657	5.94 640	3.86 655	0.35 573	0.27 557	0.29 518	0.32 575	0.52 609	0.50 595

PSM-AAD	0.80 433	0.29 260	0.58 135	0.58 393	0.29 178	0.76 378	1.19 622	1.08 241	0.94 298	1.65 595	1.58 551	0.81 327	2.12 650	1.67 447	0.44 261	0.19 249	0.14 239	0.38 594	0.32 575	0.22 366	0.68 636

FADNet-RVC-Resample	0.91 494	0.51 538	2.92 620	0.64 473	0.46 452	1.07 498	0.60 483	1.76 457	1.24 465	1.10 366	0.98 311	1.06 433	0.98 493	2.17 518	0.95 500	0.24 421	0.22 488	0.30 530	0.32 575	0.36 541	0.40 558

FADNet-RVC	0.96 507	0.72 605	2.96 621	0.64 473	0.49 472	0.90 448	0.59 475	1.85 485	1.27 486	0.92 314	0.97 306	1.36 516	0.90 457	2.36 534	1.31 552	0.30 535	0.29 571	0.32 549	0.32 575	0.42 570	0.37 539

S-Stereo	1.17 554	0.48 526	2.25 598	0.83 603	0.81 612	1.22 535	1.17 620	2.12 554	2.08 642	1.47 555	2.13 621	1.55 554	1.16 550	2.09 510	1.46 573	0.42 603	0.40 630	0.35 577	0.32 575	0.45 586	0.73 641

stereogan	1.22 565	0.45 512	2.03 582	0.87 616	0.85 618	2.52 644	0.72 524	1.98 522	1.78 623	1.92 623	1.94 608	2.31 637	1.42 597	2.10 511	1.14 528	0.38 585	0.36 614	0.39 598	0.32 575	0.52 609	0.49 591

ADCL	1.82 620	0.70 600	4.57 647	0.70 541	0.63 551	2.56 645	1.77 660	2.08 547	1.77 619	1.95 629	1.89 603	2.04 625	1.88 636	2.36 534	9.55 686	0.27 493	0.25 540	0.35 577	0.32 575	0.39 558	0.39 552

PS-NSSS	1.02 522	0.62 579	1.17 466	0.61 437	0.58 528	0.91 451	0.79 545	2.02 532	1.19 436	1.17 402	1.68 571	1.00 415	0.85 428	4.43 603	0.86 468	0.38 585	0.31 580	0.52 631	0.32 575	0.52 609	0.45 579

FlowAnything_test	0.41 143	0.27 203	0.67 207	0.60 420	0.33 280	0.62 293	0.35 200	0.64 47	0.48 113	0.46 150	0.36 56	0.45 156	0.37 125	0.54 88	0.52 327	0.25 445	0.19 434	0.28 506	0.33 589	0.22 366	0.22 323

Wz-Net-SNSev	1.68 609	1.45 658	8.71 672	0.71 546	0.67 569	1.35 555	1.51 643	2.15 570	1.47 582	1.51 563	1.68 571	2.27 633	1.38 589	4.23 598	2.36 629	0.32 546	0.29 571	0.31 537	0.33 589	0.43 572	0.39 552

psmorigin	1.69 611	0.74 610	13.13 684	0.70 541	0.60 538	1.16 522	0.79 545	1.69 436	1.25 473	2.07 636	1.77 585	2.23 630	1.51 607	2.14 515	1.45 571	0.39 592	0.41 631	0.34 569	0.33 589	0.45 586	0.63 629

AF-Net	1.23 569	0.56 558	2.31 599	0.88 618	0.93 632	1.41 566	0.73 527	2.27 600	1.71 615	1.76 610	2.42 635	2.00 616	1.70 621	1.98 495	1.62 592	0.50 630	0.29 571	0.49 626	0.33 589	0.40 562	0.34 522

MDST_ROB	1.88 625	0.40 487	1.71 555	0.93 635	0.60 538	4.27 683	1.23 627	3.99 679	1.44 571	4.61 688	2.63 644	1.44 532	1.03 517	9.78 695	1.62 592	0.33 553	0.26 547	0.37 590	0.33 589	0.31 507	0.34 522

CBMV	1.04 525	0.48 526	0.88 337	0.56 356	0.36 335	1.52 576	1.55 647	1.87 489	1.59 602	2.11 638	1.67 569	1.46 537	1.35 585	1.92 486	1.31 552	0.35 573	0.35 610	0.39 598	0.33 589	0.34 533	0.34 522
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GASNet	1.13 547	1.10 640	3.29 631	1.00 644	0.68 571	0.82 413	0.67 507	1.85 485	1.38 543	1.39 526	1.25 432	1.25 488	1.20 564	2.72 559	1.62 592	0.46 618	0.26 547	0.36 587	0.34 595	0.55 619	0.33 512

FADNet	0.98 511	0.64 583	2.57 609	0.66 493	0.55 514	0.95 472	0.57 462	1.91 503	1.38 543	0.94 320	1.02 322	1.36 516	1.00 503	2.69 557	0.97 505	0.34 563	0.34 603	0.31 537	0.34 595	0.61 631	0.42 570

ETE_ROB	1.01 521	0.69 598	1.49 528	0.72 552	0.50 477	1.15 519	1.12 611	1.91 503	1.24 465	1.94 627	1.50 525	1.73 584	1.06 529	1.78 465	1.33 559	0.33 553	0.26 547	0.38 594	0.34 595	0.40 562	0.44 577

SGM-Forest	1.29 577	0.40 487	0.74 251	0.54 318	0.37 348	1.55 581	1.26 630	1.82 474	1.39 551	2.22 641	1.81 593	1.64 571	1.02 515	7.65 674	1.20 535	0.39 592	0.37 619	0.39 598	0.34 595	0.37 547	0.34 522
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TCMNet	1.07 537	0.66 590	2.49 605	0.92 629	1.32 665	1.14 515	0.67 507	1.91 503	1.29 506	1.20 426	1.57 549	1.29 501	0.96 480	2.23 522	1.59 588	0.32 546	0.31 580	0.38 594	0.35 599	0.43 572	0.40 558

RTS	2.76 658	1.55 667	15.40 687	1.13 651	1.42 667	3.75 674	2.21 676	2.45 622	2.72 664	2.91 665	2.85 649	2.58 648	1.62 612	6.28 648	5.80 670	0.41 598	0.30 575	0.35 577	0.35 599	0.52 609	0.54 605

RTSA	2.76 658	1.55 667	15.40 687	1.13 651	1.42 667	3.75 674	2.21 676	2.45 622	2.72 664	2.91 665	2.85 649	2.58 648	1.62 612	6.28 648	5.80 670	0.41 598	0.30 575	0.35 577	0.35 599	0.52 609	0.54 605

APVNet	1.11 545	0.59 564	1.95 576	0.87 616	0.77 600	1.90 616	0.82 557	2.03 536	1.15 412	1.14 392	1.43 505	1.55 554	1.12 547	3.03 569	1.62 592	0.32 546	0.34 603	0.42 610	0.36 602	0.36 541	0.41 562

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 554	1.06 633	1.28 498	0.88 618	0.69 574	1.92 618	0.92 581	1.71 444	1.14 403	1.17 402	1.26 434	1.49 542	0.80 408	2.04 503	0.86 468	2.02 677	0.34 603	0.79 656	0.36 602	1.38 668	1.33 668

edge stereo	1.15 551	0.54 550	1.50 529	0.73 560	0.66 563	1.18 531	0.84 560	2.13 562	1.41 557	1.73 604	1.84 596	2.53 646	1.46 601	2.46 541	1.35 562	0.43 604	0.41 631	0.54 636	0.36 602	0.43 572	0.50 595

SGM-ForestM	7.81 695	0.48 526	11.02 681	0.74 566	0.40 391	16.83 704	12.72 707	7.91 701	8.13 697	11.53 707	10.25 699	22.44 718	14.01 707	17.02 708	20.52 708	0.38 585	0.39 629	0.37 590	0.36 602	0.37 547	0.38 547

Wz-Net-TNSev	2.10 639	2.71 697	9.30 673	0.72 552	0.65 557	2.41 643	1.81 665	2.45 622	1.77 619	1.62 590	1.56 545	2.56 647	2.01 640	5.30 621	4.46 659	0.41 598	0.38 624	0.33 561	0.37 606	0.54 617	0.64 630

RP	1.17 554	0.54 550	1.48 527	0.93 635	1.05 646	1.14 515	0.85 567	1.99 526	1.70 613	1.72 603	2.07 618	1.91 602	1.93 638	2.00 499	1.37 564	0.55 639	0.37 619	0.48 624	0.37 606	0.46 593	0.46 584

LALA_ROB	1.06 532	0.66 590	1.37 518	0.70 541	0.53 500	1.61 587	1.25 629	1.81 472	1.48 586	1.82 615	1.40 495	1.93 606	1.03 517	1.68 449	1.69 600	0.38 585	0.28 563	0.43 611	0.37 606	0.43 572	0.38 547

ISRNet	0.83 454	0.35 421	1.31 503	0.84 607	0.65 557	0.60 282	0.41 288	1.28 332	1.15 412	1.61 586	1.55 539	1.34 513	0.77 386	1.33 364	0.98 506	0.40 594	0.34 603	0.43 611	0.38 609	0.34 533	0.49 591

FBW_ROB	1.78 616	0.66 590	1.90 571	0.72 552	0.66 563	1.79 608	1.07 607	2.79 657	1.77 619	1.84 616	1.79 587	1.98 614	1.37 588	12.42 706	2.22 621	0.36 580	0.38 624	0.57 644	0.39 610	0.46 593	0.51 599

PSMNet_ROB	0.95 503	0.57 563	1.45 523	0.75 575	0.64 552	1.28 544	1.12 611	1.84 478	1.15 412	1.16 398	1.29 454	1.44 532	0.89 454	1.74 458	1.70 602	0.33 553	0.25 540	0.37 590	0.39 610	0.36 541	0.32 504

STTStereo	0.82 445	0.53 546	1.53 537	0.68 518	0.56 520	0.88 442	0.56 456	1.57 404	1.14 403	1.39 526	1.10 359	1.26 494	0.84 423	1.49 418	0.90 481	0.29 527	0.28 563	0.33 561	0.40 612	0.33 525	0.37 539

SHD	1.42 586	0.81 615	2.79 617	0.98 642	0.92 629	1.97 620	0.68 510	2.43 620	2.55 655	2.54 655	1.72 578	2.01 619	1.62 612	2.14 515	2.70 635	0.40 594	0.33 599	0.39 598	0.40 612	0.48 599	0.54 605

XQC	1.51 594	0.98 630	3.20 627	0.92 629	0.76 599	2.01 624	1.17 620	2.53 637	1.99 637	2.01 633	1.54 536	2.00 616	1.54 608	3.16 574	3.46 649	0.49 626	0.31 580	0.45 616	0.40 612	0.71 642	0.62 627

MeshStereo	2.36 650	0.60 567	1.05 418	0.63 458	0.51 486	2.58 646	0.99 596	3.46 671	2.21 649	7.38 702	5.06 678	7.50 689	3.10 671	7.02 665	2.54 632	0.44 613	0.44 638	0.45 616	0.40 612	0.43 572	0.45 579
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
rvit_105_1	0.76 407	0.54 550	1.27 495	0.80 592	0.49 472	0.74 366	0.86 569	1.39 358	1.23 461	1.00 334	0.80 256	0.93 385	0.78 393	1.29 352	0.78 446	0.43 604	0.36 614	0.36 587	0.42 616	0.30 500	0.36 535

AnyNet_C01	2.38 651	2.21 686	10.17 678	0.99 643	0.79 606	3.12 664	2.37 683	2.69 651	1.89 630	2.58 657	2.44 637	2.70 652	1.86 635	3.65 587	7.12 676	0.41 598	0.41 631	0.40 604	0.42 616	0.68 638	0.79 647

AnyNet_C32	2.14 642	1.45 658	7.38 663	0.95 640	1.12 650	2.23 634	2.34 682	2.10 552	1.54 593	2.44 649	1.79 587	2.04 625	1.66 618	2.69 557	10.48 690	0.38 585	0.35 610	0.35 577	0.42 616	0.50 605	0.60 625

CSAN	1.61 603	0.67 594	3.24 630	0.74 566	0.52 492	1.77 603	1.74 658	1.98 522	1.94 634	2.47 653	2.33 631	1.93 606	2.04 643	6.45 655	1.95 614	0.43 604	0.36 614	0.41 609	0.42 616	0.43 572	0.44 577

DStereoO	1.82 620	1.21 647	2.98 622	1.42 665	0.88 627	1.54 580	4.03 695	1.90 501	2.15 647	1.56 576	1.82 594	1.75 589	4.06 685	1.76 461	2.15 619	2.39 682	0.52 655	0.97 663	0.43 620	2.24 673	0.68 636

ADCPNet	1.97 633	0.78 611	9.38 674	0.74 566	0.61 544	2.73 655	1.36 636	2.11 553	1.66 609	1.92 623	1.70 575	2.45 644	2.07 644	2.50 548	6.84 675	0.38 585	0.38 624	0.38 594	0.43 620	0.47 597	0.50 595

WCMA_ROB	2.05 635	0.55 554	1.77 559	0.74 566	0.61 544	2.24 635	1.56 648	2.17 580	1.79 624	4.16 684	6.36 683	5.66 684	4.66 688	3.19 575	2.77 636	0.55 639	0.45 640	0.40 604	0.43 620	0.48 599	0.50 595

ADCMid	2.11 640	0.90 622	8.39 670	0.75 575	0.69 574	1.98 621	1.14 616	2.18 581	1.67 611	2.85 662	1.85 599	2.35 639	2.02 642	2.35 533	10.58 691	0.34 563	0.32 593	0.39 598	0.44 623	0.51 608	0.53 604

NCCL2	1.06 532	0.64 583	1.35 510	0.78 589	0.58 528	1.32 547	1.69 653	1.89 497	1.38 543	1.52 565	1.20 408	1.91 602	1.17 554	1.79 470	1.50 577	0.35 573	0.31 580	0.45 616	0.44 623	0.41 566	0.45 579

CBMV_ROB	0.99 514	0.46 515	0.68 213	0.53 303	0.39 376	1.40 564	0.48 386	2.09 550	1.30 510	1.53 568	2.29 629	1.36 516	1.23 565	2.46 541	1.04 519	0.44 613	0.42 636	0.47 622	0.44 623	0.41 566	0.39 552

ADCS	2.35 649	1.26 651	6.54 657	0.85 610	0.77 600	2.18 633	1.79 661	2.47 627	2.20 648	2.80 661	2.14 623	2.38 640	2.09 645	2.81 562	13.83 700	0.43 604	0.41 631	0.40 604	0.45 626	0.59 625	0.67 632

NOSS_ROB	1.29 577	0.49 531	0.68 213	0.60 420	0.40 391	1.09 507	0.77 533	1.94 513	1.44 571	1.04 349	1.46 511	1.10 452	0.81 413	10.57 703	0.78 446	0.46 618	0.43 637	0.48 624	0.45 626	0.45 586	0.43 574

Nwc_Net	1.19 560	0.53 546	2.34 600	0.92 629	0.81 612	1.49 573	0.70 520	2.28 602	1.32 520	1.41 534	2.27 627	2.03 623	1.76 628	2.05 507	1.46 573	0.43 604	0.30 575	0.43 611	0.46 628	0.39 558	0.40 558

CC-Net-ROB	1.53 596	1.31 655	1.68 554	0.92 629	0.80 608	1.75 600	0.99 596	2.04 539	1.27 486	1.12 375	1.62 558	1.20 473	0.98 493	7.82 676	0.92 489	1.15 672	0.41 631	2.20 680	0.46 628	1.37 667	0.56 613

SAMSARA	1.80 618	0.90 622	3.37 632	1.28 660	1.13 652	3.71 672	2.33 681	2.53 637	1.93 633	3.17 674	1.73 579	2.99 657	1.68 620	3.53 586	2.46 631	0.47 622	0.54 658	0.43 611	0.47 630	0.59 625	0.64 630

PDISCO_ROB	1.41 584	0.73 608	2.04 583	1.40 661	1.46 669	2.83 658	1.07 607	2.64 644	2.11 644	1.41 534	1.50 525	1.73 584	0.99 496	2.83 564	1.46 573	1.03 665	0.27 557	0.54 636	0.47 630	0.77 644	0.84 651

HBP-ISP	1.00 517	0.60 567	0.85 320	0.64 473	0.48 465	1.63 590	0.77 533	2.24 591	1.30 510	1.33 495	1.53 535	0.87 355	0.99 496	3.26 579	0.76 439	0.46 618	0.44 638	0.54 636	0.48 632	0.48 599	0.42 570

RGC	1.22 565	0.82 616	1.71 555	0.95 640	0.98 641	1.53 579	0.80 548	2.18 581	1.35 527	1.69 601	1.94 608	2.03 623	1.66 618	2.36 534	1.50 577	0.46 618	0.36 614	0.59 647	0.48 632	0.49 603	0.49 591

DeepPrunerF	1.68 609	0.82 616	6.82 658	0.94 638	1.20 661	0.91 451	0.97 592	2.50 633	5.19 691	1.22 441	1.30 455	1.18 469	1.29 576	4.96 616	1.75 605	0.43 604	0.35 610	0.52 631	0.48 632	0.43 572	0.42 570

FSD					0.52 492	0.54 233	0.58 468	0.71 74	0.54 138	0.54 205	0.53 150	0.60 251	0.52 263	0.58 102	0.56 358	0.51 632	0.48 647	0.50 627	0.49 635	0.50 605

PVD	1.82 620	0.91 625	3.02 624	1.03 645	0.94 635	2.61 649	1.14 616	2.78 656	3.40 676	3.08 671	2.75 646	2.39 642	2.49 663	2.81 562	3.66 651	0.48 624	0.49 653	0.59 647	0.49 635	0.60 628	0.81 649

FC-DCNN v2	2.96 668	0.61 572	1.13 444	0.75 575	0.57 525	2.90 661	1.06 606	3.59 675	2.66 662	7.05 699	7.66 691	10.26 702	7.17 697	6.27 647	4.49 661	0.54 635	0.48 647	0.51 629	0.50 637	0.53 614	0.52 601

PA-Net	1.14 549	0.63 580	2.12 588	0.67 507	0.75 594	1.19 532	0.91 579	1.91 503	1.46 581	1.18 413	1.23 425	1.33 512	1.17 554	4.31 601	1.41 567	0.29 527	0.46 644	0.33 561	0.50 637	0.33 525	0.57 616
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FC-DCNN	2.88 667	0.61 572	1.15 451	0.75 575	0.57 525	2.85 660	1.05 604	3.44 670	2.64 661	6.93 698	7.63 689	9.86 699	7.02 696	5.76 635	4.31 658	0.54 635	0.48 647	0.51 629	0.50 637	0.53 614	0.52 601

DGSMNet	1.24 572	0.84 619	3.20 627	0.91 628	0.92 629	1.39 560	1.34 634	2.46 626	1.44 571	1.34 502	1.66 567	1.50 545	1.03 517	1.85 474	1.30 551	0.48 624	0.48 647	0.55 640	0.51 640	0.78 645	0.79 647

FCDSN-DC	2.47 655	0.65 589	1.00 401	0.85 610	0.75 594	2.26 637	0.97 592	2.31 603	1.83 627	5.52 697	7.65 690	7.72 692	7.70 698	4.43 603	2.64 633	0.52 633	0.48 647	0.52 631	0.52 641	0.57 622	0.59 622
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GANetREF_RVC	1.11 545	0.90 622	1.56 539	0.88 618	0.53 500	1.41 566	1.35 635	1.91 503	1.54 593	1.28 474	1.32 462	1.46 537	1.23 565	2.04 503	1.00 511	0.57 641	0.45 640	0.67 652	0.52 641	0.91 652	0.62 627
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
ELAS_RVC	2.87 666	0.80 612	3.22 629	1.16 656	1.12 650	2.92 662	5.33 698	2.98 663	4.18 684	5.04 692	4.82 675	4.71 676	8.23 699	4.25 600	4.79 663	0.67 652	0.57 662	0.57 644	0.53 643	0.66 636	0.74 642
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	27.39 717	21.01 714	73.65 734	1.07 647	0.80 608	56.07 724	22.82 712	33.14 725	31.71 722	51.78 736	52.93 733	65.63 733	48.54 733	48.75 735	36.36 724	0.52 633	0.47 645	0.54 636	0.54 644	0.64 633	0.72 640

ELAS	2.67 657	0.80 612	2.13 589	1.13 651	1.15 656	6.25 691	2.56 687	3.50 672	3.68 679	5.36 695	4.92 677	3.79 669	5.56 690	3.65 587	5.22 667	0.66 651	0.57 662	0.56 642	0.54 644	0.65 635	0.75 644
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	1.38 581	0.95 628	1.37 518	1.89 673	1.47 670	1.44 570	0.81 553	1.89 497	1.13 397	1.34 502	1.26 434	1.28 500	1.02 515	1.64 443	0.91 485	2.55 684	0.35 610	1.47 674	0.56 646	2.48 677	1.74 674

ccnet	1.19 560	0.71 602	1.36 515	0.81 596	0.75 594	1.72 594	1.13 613	1.98 522	1.31 517	1.52 565	1.84 596	1.75 589	1.36 587	2.01 500	2.04 615	0.57 641	0.54 658	0.57 644	0.56 646	0.60 628	0.60 625

LSM	6.55 690	1.26 651	15.64 690	1.79 671	68.74 729	1.67 593	2.08 673	2.26 592	2.59 656	3.13 673	3.08 655	1.90 600	1.81 631	2.89 565	2.16 620	0.43 604	0.59 665	0.50 627	0.58 648	0.64 633	17.24 717

MSMD_ROB	2.08 637	0.61 572	1.15 451	0.71 546	0.62 548	4.00 678	0.93 585	1.94 513	1.79 624	4.71 690	4.60 672	8.14 694	3.87 683	3.75 593	1.65 598	0.54 635	0.48 647	0.55 640	0.58 648	0.53 614	0.52 601

NCC-stereo	1.20 562	0.60 567	1.84 566	0.88 618	0.95 636	1.32 547	0.94 587	2.14 564	1.36 536	1.43 542	1.79 587	1.93 606	2.13 651	2.54 551	1.41 567	0.49 626	0.38 624	0.45 616	0.59 650	0.43 572	0.45 579

Abc-Net	1.20 562	0.60 567	1.84 566	0.88 618	0.95 636	1.32 547	0.94 587	2.14 564	1.36 536	1.43 542	1.79 587	1.93 606	2.13 651	2.54 551	1.41 567	0.49 626	0.38 624	0.45 616	0.59 650	0.43 572	0.45 579
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MFN_U_SF_RVC	1.62 605	0.96 629	4.36 646	0.92 629	0.69 574	2.62 650	1.10 609	2.50 633	1.74 618	1.99 632	1.86 601	2.45 644	1.78 630	3.08 572	2.84 638	0.54 635	0.50 654	0.56 642	0.60 652	0.60 628	0.67 632

PSMNet-RUCA	1.07 537	1.06 633	1.64 548	1.23 658	1.10 649	1.39 560	0.65 501	1.91 503	1.43 568	0.95 322	1.52 533	0.99 409	0.83 420	1.28 351	1.01 512	0.71 655	0.34 603	0.99 666	0.61 653	1.01 656	0.67 632

otaku	1.67 607	1.18 644	1.56 539	2.27 676	1.59 671	1.98 621	1.23 627	2.23 589	1.37 541	1.48 560	1.63 564	1.73 584	1.23 565	1.85 474	1.09 523	2.96 687	0.58 664	1.74 675	0.61 653	2.94 684	2.15 679

Ntro	1.72 613	1.21 647	1.62 545	2.54 683	1.86 674	2.09 630	1.14 616	2.08 547	1.38 543	1.23 444	1.62 558	1.62 566	1.33 583	2.04 503	1.21 539	3.09 688	0.56 661	1.82 677	0.65 655	2.97 687	2.25 681

MADNet+	2.80 661	3.38 701	11.57 682	1.50 668	1.21 663	3.18 666	2.00 667	3.52 673	2.61 657	1.81 613	2.09 619	2.83 653	2.18 653	7.55 672	5.44 669	0.84 657	0.83 674	0.71 655	0.66 656	1.05 660	1.08 660

DualNet (step1)	0.89 481	0.51 538	1.35 510	0.58 393	0.40 391	1.07 498	0.80 548	1.99 526	1.27 486	1.25 451	1.22 417	1.09 447	1.01 506	1.31 355	0.73 427	0.59 644	0.32 593	0.62 649	0.67 657	0.45 586	0.48 586

test_sample9	1.96 631	0.51 538	1.35 510	0.58 393	0.40 391	1.07 498	0.80 548	1.99 526	1.27 486	1.25 451	1.22 417	1.09 447	1.01 506	2.46 541	8.57 681	0.59 644	12.85 718	0.62 649	0.67 657	0.45 586	0.48 586

test_sample8	2.29 647	0.51 538	1.35 510	0.58 393	0.40 391	1.07 498	0.80 548	2.03 536	1.22 456	2.28 644	1.33 468	4.98 682	2.51 664	2.46 541	8.57 681	0.59 644	12.85 718	0.62 649	0.67 657	0.45 586	0.48 586

MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 645	1.29 654	4.14 643	1.10 650	0.78 604	5.00 686	2.38 685	2.47 627	2.67 663	1.94 627	2.28 628	2.66 651	1.70 621	9.10 686	2.29 627	0.68 654	0.52 655	0.68 653	0.71 660	1.17 663	0.81 649

UDG	1.47 590	2.69 695	1.13 444	1.45 666	1.65 672	1.34 554	0.79 545	1.75 455	1.27 486	1.29 478	1.74 580	1.99 615	1.39 591	1.66 446	1.51 579	0.91 661	0.55 660	2.30 682	0.76 661	1.99 670	1.20 664

MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 618	1.11 641	4.33 645	0.84 607	0.77 600	3.70 671	2.41 686	2.04 539	1.85 628	1.75 607	1.90 605	1.92 605	1.25 569	7.33 669	1.45 571	0.47 622	0.47 645	0.53 635	0.77 662	0.50 605	0.55 611

PASM	1.48 592	1.08 636	3.96 641	0.93 635	0.93 632	1.17 529	1.19 622	1.77 459	1.65 608	1.90 620	1.52 533	1.75 589	1.42 597	4.54 605	1.52 581	0.64 649	0.68 671	0.69 654	0.79 663	0.70 640	0.74 642

CREStereo++_RVC	0.49 215	0.22 54	0.46 54	0.48 196	0.38 364	0.45 112	0.25 73	0.77 110	1.30 510	0.82 287	1.23 425	0.47 171	0.37 125	0.55 91	0.44 261	0.16 102	0.11 22	0.16 96	0.80 664	0.18 198	0.12 1
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
MFMNet_re	1.47 590	1.20 646	2.50 606	1.46 667	1.08 648	1.58 585	1.51 643	1.96 520	1.87 629	2.31 645	2.20 624	1.51 548	1.88 636	1.57 425	1.34 560	0.94 662	0.83 674	0.84 659	0.80 664	1.00 655	1.06 659

ACVNet_2	2.86 665	1.47 660	8.28 668	2.68 684	2.26 682	2.70 652	1.84 666	3.41 669	3.04 669	2.27 643	3.42 660	4.58 674	2.10 646	5.91 638	1.62 592	2.58 685	0.67 669	2.22 681	0.85 666	2.79 681	2.47 684

GCST	1.13 547	1.50 662	1.17 466	1.74 670	1.17 659	1.29 545	0.30 128	1.55 396	1.21 447	1.31 486	0.97 306	0.99 409	0.48 210	2.38 538	0.54 346	1.24 673	0.70 672	1.31 673	0.86 667	1.03 658	0.92 654

JetBlue	4.18 677	2.45 692	10.42 679	1.40 661	2.89 694	10.68 697	10.68 701	3.91 678	2.52 653	2.74 659	3.39 659	4.50 673	4.27 686	7.97 678	7.67 679	0.89 658	0.97 686	0.89 660	0.92 668	2.26 674	2.21 680

DDUNet	1.56 599	2.70 696	1.35 510	1.79 671	1.88 675	1.82 609	0.91 579	1.84 478	1.20 440	1.40 532	1.79 587	1.62 566	1.17 554	1.59 433	1.22 540	1.11 669	0.76 673	2.38 685	0.94 669	2.12 671	1.53 672

SPS-STEREO	1.78 616	1.09 638	1.52 534	1.22 657	1.14 654	1.87 615	1.11 610	2.27 600	1.70 613	3.17 674	2.39 633	2.84 654	1.93 638	4.41 602	2.93 640	1.04 667	0.99 687	0.97 663	0.94 669	1.03 658	1.05 658
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
light-stereo	14.46 707	1.65 670	20.58 701	19.82 711	25.36 715	19.10 706	0.90 576	9.64 705	6.02 695	19.83 717	46.75 732	67.67 734	2.22 654	32.02 721	2.68 634	1.65 675	3.82 706	0.79 656	0.95 671	3.54 695	4.12 703

anonymity	1.14 549	0.98 630	1.24 488	1.09 649	1.13 652	1.08 502	0.90 576	2.02 532	1.23 461	1.32 489	1.27 443	1.27 499	1.09 535	1.16 325	1.03 518	1.02 664	1.01 688	0.97 663	0.97 672	0.98 654	1.01 656

AnonymousM	0.63 327	1.14 642	0.43 39	0.46 156	0.32 260	0.43 100	0.46 363	1.27 328	0.78 231	1.00 334	0.66 205	0.68 284	0.45 184	0.61 116	0.46 279	0.21 337	0.16 352	1.84 678	0.98 673	0.15 76	0.15 62

SGM+DAISY	5.38 683	1.28 653	8.24 667	1.27 659	1.16 658	10.62 696	16.01 708	2.93 662	2.53 654	8.64 705	13.03 702	8.26 695	13.38 704	6.34 653	7.59 678	1.07 668	1.05 690	1.00 667	0.98 673	1.02 657	1.12 662

Consistency-Raft	1.27 576	1.01 632	2.17 591	1.04 646	1.20 661	0.96 478	1.00 598	1.84 478	1.95 635	1.38 522	2.11 620	1.44 532	1.03 517	1.18 331	1.40 566	0.73 656	0.83 674	0.89 660	0.99 675	1.33 665	0.95 655

RainbowNet	2.06 636	1.86 676	1.97 578	2.86 686	2.25 681	2.03 625	1.79 661	2.77 654	1.92 632	1.54 571	1.84 596	1.95 611	1.73 625	2.23 522	1.38 565	3.40 694	0.86 679	2.39 687	1.00 676	2.94 684	2.42 683

PWCK	3.24 673	2.37 687	10.86 680	2.14 675	1.14 654	3.71 672	4.19 696	3.02 665	3.55 678	3.05 670	3.63 662	3.09 662	2.35 662	8.16 681	3.41 648	2.17 680	0.96 685	1.77 676	1.01 677	2.84 682	1.40 669

ACVNet-4b	3.05 670	1.42 657	18.09 698	2.85 685	2.33 685	2.32 641	1.22 625	2.47 627	2.21 649	1.26 463	2.36 632	2.64 650	1.46 601	6.32 651	1.23 543	3.29 691	0.45 640	2.37 684	1.02 678	3.03 688	2.61 686

ACVNet_1	3.08 671	1.48 661	17.70 693	2.90 688	2.35 687	2.30 638	1.43 639	3.16 667	2.26 651	1.91 621	2.05 617	3.51 666	2.32 659	3.71 592	1.58 585	3.25 690	0.66 668	2.40 688	1.06 679	3.07 689	2.59 685

MonStereo1	3.22 672	1.70 673	2.23 597	2.51 682	2.33 685	5.55 689	1.61 651	3.55 674	4.67 689	3.29 676	8.09 694	4.79 677	3.75 680	6.30 650	2.79 637	2.52 683	0.64 666	1.91 679	1.07 680	2.53 678	2.62 687

Dean	3.77 676	1.65 670	17.87 694	3.01 690	2.54 689	3.15 665	2.10 674	4.80 689	4.42 685	2.89 664	6.03 681	5.45 683	2.55 667	3.40 584	2.13 617	3.22 689	0.89 681	2.51 691	1.07 680	3.07 689	2.65 690

WAO-7	2.78 660	1.54 666	2.18 592	1.41 664	1.19 660	3.92 677	2.01 670	4.19 682	3.89 681	2.98 667	5.47 679	4.18 672	3.28 674	8.24 682	4.27 657	1.13 671	1.01 688	1.18 671	1.13 682	1.19 664	1.13 663

NVStereoNet_ROB	2.17 644	1.18 644	3.51 635	1.14 654	1.26 664	1.57 584	1.51 643	2.19 583	2.11 644	2.04 634	4.80 674	3.17 664	2.11 649	7.97 678	2.10 616	1.12 670	0.94 684	1.10 670	1.34 683	0.95 653	1.31 665
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-8	4.57 680	2.01 681	2.58 610	2.37 678	2.21 679	9.75 693	1.71 655	6.04 697	16.34 707	4.11 681	7.69 692	7.41 687	3.85 681	10.02 701	3.85 653	2.05 678	1.09 691	2.44 689	1.39 684	2.56 679	1.86 676

IMH-64-1	2.82 662	1.87 677	1.77 559	3.31 693	2.69 690	3.22 667	2.07 671	4.25 684	2.77 667	2.46 651	3.78 664	3.05 659	2.34 660	4.67 609	3.00 642	3.84 699	0.84 677	2.75 694	1.39 684	3.34 692	2.93 692

IMH-64	2.82 662	1.87 677	1.77 559	3.31 693	2.69 690	3.22 667	2.07 671	4.25 684	2.77 667	2.46 651	3.78 664	3.05 659	2.34 660	4.67 609	3.00 642	3.84 699	0.84 677	2.75 694	1.39 684	3.34 692	2.93 692

Venus	4.57 680	2.01 681	2.58 610	2.37 678	2.21 679	9.75 693	1.71 655	6.04 697	16.34 707	4.11 681	7.69 692	7.41 687	3.85 681	10.02 701	3.85 653	2.05 678	1.09 691	2.44 689	1.39 684	2.56 679	1.86 676

IMH	3.35 674	1.95 680	1.86 569	3.30 692	2.72 692	4.03 680	2.00 667	4.58 688	3.83 680	2.87 663	6.99 686	4.69 675	3.21 673	6.77 661	2.97 641	3.91 702	0.89 681	2.78 696	1.40 688	3.36 694	2.93 692

WAO-6	2.98 669	1.67 672	1.88 570	2.38 680	2.30 684	3.53 670	2.37 683	4.38 686	4.64 688	2.42 647	4.50 668	4.85 678	2.99 670	5.22 619	5.37 668	1.77 676	1.16 694	2.31 683	1.47 689	2.42 676	1.99 678

LVE	3.40 675	1.80 675	2.21 594	2.90 688	2.44 688	3.27 669	2.25 678	4.80 689	5.06 690	2.43 648	6.79 684	5.99 685	2.64 668	9.20 688	2.28 625	3.30 692	1.11 693	2.38 685	1.48 690	2.95 686	2.62 687

TorneroNet-64	5.41 684	2.10 684	2.43 602	3.49 696	2.83 693	9.90 695	2.13 675	8.87 703	16.79 712	5.39 696	9.18 697	10.68 704	3.92 684	9.55 692	5.11 666	3.36 693	0.86 679	2.88 697	1.62 691	3.76 697	3.37 696

TorneroNet	10.72 702	2.09 683	2.76 616	3.48 695	3.03 695	44.72 723	2.31 680	8.62 702	67.06 737	7.45 703	23.21 715	10.59 703	4.28 687	9.03 685	9.00 683	3.67 696	0.91 683	3.04 698	1.63 692	3.92 699	3.55 699

MANE	7.50 694	0.64 583	7.97 665	1.40 661	2.10 676	16.86 705	12.56 706	12.91 708	17.51 715	8.50 704	11.60 700	14.66 705	13.33 703	12.02 705	13.28 695	0.62 647	0.52 655	0.52 631	1.90 693	0.56 620	0.58 619

UNDER WATER-64	5.84 688	2.48 694	17.93 695	3.97 703	3.58 701	7.70 692	3.03 692	5.72 696	14.13 702	4.18 685	4.00 666	9.27 698	6.80 695	6.20 643	9.22 685	3.67 696	1.52 698	3.14 699	1.95 694	4.43 703	3.83 701

DispFullNet	2.39 652	2.89 698	3.74 639	3.09 691	2.27 683	2.04 626	0.84 560	2.19 583	1.73 617	2.54 655	1.98 611	2.23 630	5.83 691	3.44 585	1.84 611	1.03 665	0.33 599	2.65 693	1.97 695	2.87 683	2.34 682

KSHMR	8.76 698	2.14 685	3.59 636	3.60 699	3.13 696	4.15 681	2.67 688	5.61 695	58.90 736	3.04 669	55.71 734	4.94 679	2.54 666	4.61 608	3.05 644	3.49 695	1.57 699	3.14 699	1.98 696	3.84 698	3.49 697

UNDER WATER	5.68 686	2.46 693	15.52 689	3.98 704	3.53 700	5.15 687	2.74 689	5.58 694	16.41 710	4.00 679	4.56 669	9.12 697	6.43 694	6.22 644	9.11 684	3.85 701	1.35 695	3.18 701	1.98 696	4.51 704	3.84 702

DStereoRT	1.52 595	0.36 433	3.37 632	0.69 531	0.54 507	2.05 629	0.59 475	1.85 485	1.21 447	1.38 522	1.46 511	0.84 350	1.27 572	6.33 652	1.07 521	0.24 421	0.19 434	4.29 706	2.08 698	0.25 432	0.39 552

notaker	4.29 678	2.42 690	5.06 649	3.89 702	3.29 699	4.00 678	2.25 678	4.93 691	3.47 677	4.21 686	6.79 684	7.67 691	3.37 676	9.25 690	6.47 672	4.09 704	1.42 696	3.35 703	2.13 699	4.11 701	3.54 698

ktn	4.56 679	2.41 689	2.54 607	3.79 701	3.25 697	4.81 685	2.91 691	5.52 693	7.36 696	4.12 683	14.55 707	7.54 690	3.70 679	7.84 677	3.35 647	4.06 703	1.86 700	3.26 702	2.22 700	3.27 691	2.86 691

JetRed	7.02 692	8.94 705	25.72 712	2.89 687	3.27 698	14.25 702	12.27 705	6.69 699	4.45 686	4.46 687	4.56 669	6.65 686	5.43 689	7.46 671	14.41 702	2.60 686	3.31 702	2.61 692	2.30 701	4.34 702	3.79 700

DStereoFS	6.12 689	2.43 691	7.51 664	2.47 681	2.16 677	16.09 703	8.18 700	4.22 683	12.08 701	3.74 678	14.16 705	7.84 693	13.66 706	7.03 667	9.84 688	0.90 659	1.49 697	1.23 672	2.79 702	1.36 666	3.31 695

MADNet++	5.41 684	3.18 699	6.43 656	4.66 706	3.95 703	6.15 690	6.75 699	4.51 687	4.51 687	5.06 693	6.27 682	4.96 680	6.14 692	9.39 691	11.70 692	4.71 705	4.19 707	3.97 705	3.33 703	4.08 700	4.25 704

TCMNet-wrong-test	10.42 700	11.55 707	15.31 686	20.99 714	18.49 708	13.94 701	10.69 702	16.07 710	4.14 683	5.27 694	5.64 680	16.22 707	12.57 701	7.57 673	10.26 689	7.44 709	2.38 701	4.30 707	3.43 704	11.37 712	10.87 709

HanzoNet	11.92 703	5.12 702	17.18 691	4.19 705	3.59 702	5.16 688	2.82 690	7.41 700	9.96 698	33.31 730	27.60 717	22.25 717	37.31 725	18.18 710	13.57 696	8.13 710	3.44 704	3.50 704	3.44 705	7.77 710	4.52 706

DStereoSA	5.78 687	1.09 638	8.20 666	2.07 674	4.09 704	4.26 682	21.23 711	4.17 681	5.59 692	1.96 630	12.40 701	1.57 558	13.59 705	7.02 665	13.02 693	0.90 659	3.63 705	0.91 662	3.68 706	1.84 669	4.43 705

U	9.23 699	0.22 54	0.65 197	0.48 196	53.11 728	61.26 733	0.24 68	0.77 110	0.55 147	0.37 87	0.30 38	0.29 42	0.34 101	0.34 4	0.27 52	0.20 301	0.12 55	60.47 732	4.24 707	0.18 198	0.14 26

Selective-IGEV-i16pa	99.10 736	136.42 736	18.03 696	1.63 669	1.03 643	188.26 738	3.57 694	184.13 739	171.49 739	89.33 738	181.04 737	121.37 738	199.53 739	226.69 739	143.13 736	134.07 738	21.81 730	32.22 727	4.64 708	2.18 672	121.36 737

PML	51.64 730	37.49 720	14.31 685	7.45 707	20.27 712	107.80 736	231.34 739	8.94 704	27.70 721	86.74 737	268.93 739	69.03 735	61.09 734	24.71 720	14.36 701	9.71 714	3.40 703	9.60 713	4.67 709	20.46 718	4.76 707

Selective-IGEV-i1pa	20.34 712	26.89 718	23.27 706	3.54 697	1.82 673	32.96 722	20.08 710	31.17 721	25.55 716	24.32 719	27.65 718	33.37 721	27.28 719	32.74 722	27.03 720	20.62 727	6.83 709	12.51 718	4.91 710	3.61 696	20.74 718

USTest	14.33 706	14.93 708	21.00 702	17.41 710	16.02 705	23.11 707	33.76 718	22.02 711	11.81 700	9.47 706	10.19 698	15.94 706	13.17 702	17.25 709	22.38 710	3.81 698	5.01 708	6.17 711	6.18 711	9.23 711	7.81 708

tt	6.61 691	0.28 227	6.10 655	3.77 700	2.17 678	11.53 698	19.61 709	13.53 709	5.81 693	3.00 668	2.82 648	4.97 681	6.33 693	3.83 595	7.23 677	9.13 711	11.32 717	5.87 710	6.22 712	6.01 706	2.63 689

DPSimNet_ROB	24.77 716	9.69 706	61.46 732	3.56 698	19.46 709	25.95 708	77.56 735	5.09 692	16.60 711	21.50 718	29.82 720	25.12 720	85.69 735	13.37 707	23.07 714	7.23 708	17.79 720	8.55 712	7.57 713	4.57 705	31.84 727

iinet-test	18.01 708	18.04 709	23.78 707	20.87 712	19.69 710	26.45 709	35.63 719	25.63 715	15.99 703	13.41 708	13.26 703	20.54 709	17.74 712	20.59 711	25.07 715	9.57 712	8.78 712	9.86 714	9.83 714	13.20 713	12.18 712

IINet	18.01 708	18.04 709	23.78 707	20.87 712	19.69 710	26.45 709	35.63 719	25.63 715	15.99 703	13.41 708	13.26 703	20.54 709	17.73 711	20.59 711	25.07 715	9.57 712	8.78 712	9.86 714	9.83 714	13.20 713	12.18 712

Anonymous_2	1.37 580	0.56 558	0.94 371	0.57 378	0.62 548	1.04 490	0.65 501	1.82 474	1.01 331	1.00 334	0.79 251	1.42 526	1.27 572	1.06 292	0.83 462	0.62 647	0.67 669	1.05 669	9.88 716	1.09 661	0.55 611

DGTPSM_ROB	13.06 704	8.27 703	22.29 704	9.53 708	18.14 706	11.53 698	31.97 716	10.82 706	16.25 705	7.14 700	19.39 713	10.12 700	16.69 709	9.85 696	22.49 711	4.77 706	8.72 710	5.37 708	10.24 717	6.15 707	11.56 710

DPSMNet_ROB	13.08 705	8.28 704	22.32 705	9.54 709	18.15 707	11.53 698	31.98 717	10.83 707	16.27 706	7.17 701	19.40 714	10.12 700	16.69 709	9.87 697	22.50 712	4.78 707	8.72 710	5.38 709	10.25 718	6.16 708	11.59 711

DPSM_ROB	19.12 710	19.13 712	25.13 710	22.15 716	20.86 713	28.06 712	37.75 722	27.18 717	16.95 713	14.25 710	15.07 708	21.66 712	18.69 714	21.83 714	26.51 718	10.15 715	9.30 715	10.45 716	10.41 719	14.00 715	12.85 715

DPSM	19.12 710	19.13 712	25.13 710	22.15 716	20.86 713	28.06 712	37.75 722	27.18 717	16.95 713	14.25 710	15.07 708	21.66 712	18.69 714	21.83 714	26.51 718	10.15 715	9.30 715	10.45 716	10.41 719	14.00 715	12.85 715

fast-reg	38.09 718	38.29 721	49.94 722	45.01 728	43.13 726	57.09 732	76.20 728	54.42 728	33.68 723	28.38 722	30.12 721	41.22 725	35.75 722	42.56 726	52.82 728	19.55 719	18.65 721	20.83 719	20.77 721	28.16 719	25.19 719

Hybrid-DGEV	38.41 719	38.43 726	50.24 725	44.83 725	41.93 721	56.45 726	76.20 728	54.48 733	33.86 725	28.46 724	30.13 722	43.49 726	37.75 730	43.77 731	53.30 730	20.31 723	18.69 723	21.02 720	20.97 722	28.20 722	25.72 720

Selective-RAFT-Error	38.47 724	38.44 727	50.38 728	44.74 722	42.01 725	56.47 727	76.24 732	54.44 729	34.02 729	28.59 728	30.30 724	43.51 727	38.10 731	43.69 727	53.24 729	20.36 724	18.72 728	21.05 725	21.02 723	28.25 725	25.87 725

RAFT-FEzeroshot	38.43 721	38.42 723	50.19 723	44.92 726	41.98 723	56.48 729	76.24 732	54.46 731	33.87 726	28.51 725	30.31 725	43.61 730	37.54 726	43.76 728	53.32 732	20.29 721	18.70 724	21.03 721	21.04 724	28.21 723	25.79 722

RAFT-FE	38.43 721	38.42 723	50.19 723	44.92 726	41.98 723	56.48 729	76.24 732	54.46 731	33.87 726	28.51 725	30.31 725	43.61 730	37.54 726	43.76 728	53.32 732	20.29 721	18.70 724	21.03 721	21.04 724	28.21 723	25.79 722

CasAABBNet	38.42 720	38.42 723	50.26 726	44.76 723	41.87 720	56.47 727	76.22 731	54.44 729	33.92 728	28.53 727	30.36 727	43.53 729	37.59 728	43.77 731	53.32 732	20.27 720	18.70 724	21.03 721	21.04 724	28.19 721	25.79 722

LSM0	42.92 729	38.72 728	50.66 729	47.49 729	110.18 737	56.77 731	75.87 727	54.87 735	33.74 724	29.48 729	31.12 728	43.77 732	37.12 724	43.85 733	53.44 735	20.50 726	18.67 722	21.05 725	21.07 727	28.37 726	41.73 728

FlowAnything	38.45 723	38.38 722	50.32 727	44.77 724	41.97 722	56.43 725	76.20 728	54.49 734	34.43 730	28.45 723	30.15 723	43.52 728	37.69 729	43.76 728	53.31 731	20.36 724	18.71 727	21.03 721	21.10 728	28.18 720	25.74 721

LRCNet_RVC	22.79 713	32.09 719	22.06 703	29.83 718	26.15 716	4.40 684	0.84 560	22.64 712	2.10 643	26.93 721	29.25 719	23.03 719	15.56 708	23.91 716	18.92 707	32.00 728	20.04 729	34.68 728	32.13 729	30.66 727	28.52 726

AVERAGE_ROB	40.42 726	42.30 730	42.61 718	36.91 721	35.54 719	30.42 716	27.59 713	37.45 727	38.45 732	44.87 732	44.27 730	37.55 724	36.69 723	41.82 725	40.25 725	45.36 733	46.73 734	47.09 730	46.32 730	42.47 729	43.74 729

HaxPig	39.02 725	41.39 729	41.59 717	30.10 719	32.36 717	29.49 714	27.65 714	30.56 720	37.94 731	43.75 731	43.81 729	33.42 722	35.69 721	41.51 724	40.33 726	43.91 732	47.48 735	45.87 729	47.14 731	42.29 728	44.06 730

MEDIAN_ROB	42.01 727	44.30 731	44.14 721	35.08 720	34.90 718	31.33 720	29.90 715	36.77 726	40.11 733	47.14 735	46.55 731	37.49 723	38.50 732	44.30 734	42.32 727	47.93 734	49.31 736	49.68 731	49.00 732	44.98 730	46.46 731

RSGM-EC	88.73 734	82.35 734	50.81 730	105.24 730	99.50 735	93.69 734	125.26 736	90.19 736	46.12 734	45.12 733	57.25 735	101.03 736	88.09 736	153.95 736	152.34 737	105.29 735	59.41 737	113.44 734	52.73 733	91.73 736	61.05 732

acva	88.73 734	82.35 734	50.81 730	105.24 730	99.50 735	93.69 734	125.26 736	90.19 736	46.12 734	45.12 733	57.25 735	101.03 736	88.09 736	153.95 736	152.34 737	105.29 735	59.41 737	113.44 734	52.73 733	91.73 736	61.05 732

Anonymous_1	42.79 728	18.71 711	24.75 709	21.81 715	45.16 727	27.68 711	37.52 721	28.64 719	16.34 707	14.72 712	14.53 706	20.60 711	17.82 713	21.52 713	25.88 717	113.45 737	8.91 714	100.63 733	126.37 735	158.50 738	12.31 714

xxxxx1	54.34 731	26.72 715	27.03 713	114.14 732	99.00 732	30.68 717	47.19 724	32.52 722	26.09 717	17.85 713	17.48 710	21.86 714	20.92 716	24.38 717	33.78 721	34.73 729	41.33 731	157.67 736	175.68 736	65.82 731	71.99 734

tt_ll	54.34 731	26.72 715	27.03 713	114.14 732	99.00 732	30.68 717	47.19 724	32.52 722	26.09 717	17.85 713	17.48 710	21.86 714	20.92 716	24.38 717	33.78 721	34.73 729	41.33 731	157.67 736	175.68 736	65.82 731	71.99 734

ff	54.34 731	26.72 715	27.03 713	114.14 732	99.00 732	30.68 717	47.19 724	32.52 722	26.09 717	17.85 713	17.48 710	21.86 714	20.92 716	24.38 717	33.78 721	34.73 729	41.33 731	157.67 736	175.68 736	65.82 731	71.99 734

test_example2	192.91 737	210.59 737	206.44 737	199.86 737	204.90 738	172.02 737	182.95 738	138.34 738	134.89 738	193.14 739	200.54 738	186.77 739	177.82 738	204.95 738	207.57 739	221.83 739	238.70 739	186.02 739	190.07 739	226.94 739	173.78 738

ccccc		492.94 738		530.37 738	529.69 739	476.06 739		494.48 740		446.40 740		473.27 740		541.46 740		660.58 740	458.79 740	353.88 740	309.98 740	597.94 740

Low-res two-view benchmark