Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 24	0.10 66	0.17 117	0.13 65	0.11 1	0.14 19	0.10 19	0.09 15	0.08 2	0.06 1	0.22 174	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.08 274	0.05 4	0.06 13

MLG-Stereo_test2	0.12 21	0.09 42	0.29 108	0.21 192	0.12 161	0.16 82	0.11 18	0.17 16	0.12 4	0.11 35	0.08 11	0.11 84	0.06 1	0.16 48	0.11 13	0.08 255	0.13 408	0.06 43	0.04 1	0.06 85	0.09 127

monster-pro	0.13 37	0.09 42	0.20 21	0.17 24	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.25 126	0.20 108	0.09 7	0.11 35	0.08 2	0.07 3	0.20 128	0.13 89	0.05 1	0.24 584	0.05 1	0.09 373	0.05 4	0.13 331

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 24	0.09 18	0.09 1	0.14 96	0.11 1	0.16 42	0.07 1	0.09 15	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.06 13

MonStereo	0.13 37	0.09 42	0.20 21	0.17 24	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.25 126	0.20 108	0.09 7	0.11 35	0.08 2	0.07 3	0.20 128	0.13 89	0.05 1	0.24 584	0.05 1	0.09 373	0.05 4	0.13 331

Monster-pub-eth3d	0.13 37	0.09 42	0.20 21	0.17 24	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.25 126	0.20 108	0.09 7	0.11 35	0.08 2	0.07 3	0.19 101	0.13 89	0.05 1	0.24 584	0.05 1	0.09 373	0.05 4	0.13 331

IGEV	0.12 21	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.11 111	0.16 82	0.13 65	0.22 66	0.17 50	0.12 60	0.15 125	0.09 23	0.07 3	0.16 48	0.12 39	0.06 44	0.10 324	0.06 43	0.07 187	0.05 4	0.08 75

LG-Stereo_L1	0.11 9	0.09 42	0.22 48	0.18 52	0.10 66	0.12 16	0.13 65	0.18 19	0.12 4	0.09 7	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 82	0.11 13	0.06 44	0.10 324	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.09 42	0.26 80	0.18 52	0.11 111	0.15 46	0.11 18	0.17 16	0.11 3	0.09 7	0.06 1	0.10 45	0.07 3	0.17 66	0.12 39	0.06 44	0.15 458	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MonSter	0.13 37	0.09 42	0.20 21	0.17 24	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.25 126	0.20 108	0.09 7	0.11 35	0.08 2	0.07 3	0.20 128	0.13 89	0.05 1	0.24 584	0.05 1	0.09 373	0.05 4	0.13 331

PSi22a	0.13 37	0.07 2	0.16 1	0.21 192	0.18 432	0.09 1	0.11 18	0.15 7	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.12 110	0.08 11	0.15 27	0.12 39	0.07 113	0.22 555	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.52 639

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 80	0.15 4	0.11 111	0.10 8	0.13 65	0.15 7	0.09 1	0.12 60	0.10 25	0.09 23	0.08 11	0.13 4	0.10 2	0.07 113	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.06 85	0.05 1

Foundation-i32	0.14 81	0.07 2	0.18 11	0.24 368	0.22 526	0.10 8	0.12 32	0.15 7	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.12 110	0.08 11	0.17 66	0.13 89	0.07 113	0.29 621	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 625

Selective-IGEV-i32	0.15 117	0.10 78	0.34 153	0.32 569	0.19 466	0.16 82	0.14 96	0.29 189	0.19 94	0.13 89	0.14 108	0.13 132	0.08 11	0.23 198	0.14 135	0.06 44	0.13 408	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.11 241

Test_v1	0.11 9	0.08 17	0.17 7	0.15 4	0.09 18	0.13 23	0.12 32	0.23 81	0.17 50	0.10 19	0.10 25	0.08 2	0.08 11	0.15 27	0.12 39	0.07 113	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.07 30

MatchStereo	0.11 9	0.08 17	0.30 117	0.16 10	0.08 8	0.09 1	0.12 32	0.21 53	0.18 68	0.10 19	0.16 138	0.08 2	0.08 11	0.15 27	0.12 39	0.07 113	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
252Zero-FE	0.18 179	0.08 17	0.28 102	0.18 52	0.10 66	0.15 46	0.11 18	0.22 66	0.22 145	0.76 631	0.11 35	0.09 23	0.08 11	0.17 66	0.15 175	0.07 113	0.51 657	0.06 43	0.08 274	0.06 85	0.10 194

Monster-pub-mixall	0.13 37	0.07 2	0.20 21	0.17 24	0.08 8	0.11 11	0.09 2	0.21 53	0.13 11	0.12 60	0.11 35	0.08 2	0.08 11	0.27 270	0.13 89	0.07 113	0.35 641	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.09 127

111111	0.13 37	0.08 17	0.20 21	0.20 146	0.13 217	0.13 23	0.10 8	0.23 81	0.17 50	0.11 35	0.13 73	0.12 110	0.08 11	0.19 101	0.12 39	0.07 113	0.16 471	0.06 43	0.04 1	0.08 234	0.16 402

LG-Stereo_L2	0.11 9	0.09 42	0.22 48	0.18 52	0.10 66	0.12 16	0.13 65	0.18 19	0.14 19	0.10 19	0.07 3	0.08 2	0.08 11	0.17 66	0.11 13	0.06 44	0.08 238	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo_test3	0.11 9	0.08 17	0.22 48	0.19 100	0.10 66	0.16 82	0.11 18	0.18 19	0.13 11	0.11 35	0.07 3	0.10 45	0.08 11	0.14 11	0.12 39	0.07 113	0.09 283	0.06 43	0.04 1	0.06 85	0.08 75

MLG-Stereo	0.11 9	0.08 17	0.26 80	0.19 100	0.09 18	0.15 46	0.11 18	0.18 19	0.13 11	0.09 7	0.06 1	0.10 45	0.08 11	0.18 82	0.12 39	0.06 44	0.16 471	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

FoundationStereo	0.13 37	0.08 17	0.18 11	0.29 533	0.30 597	0.12 16	0.13 65	0.12 3	0.18 68	0.09 7	0.08 11	0.10 45	0.08 11	0.14 11	0.11 13	0.07 113	0.31 627	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13

AIO_rvc	0.20 236	0.16 351	0.49 300	0.41 624	0.29 592	0.15 46	0.17 230	0.21 53	0.19 94	0.17 183	0.14 108	0.13 132	0.08 11	0.35 389	0.13 89	0.07 113	0.19 523	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.41 611

DEFOM-Stereo	0.11 9	0.10 78	0.21 36	0.18 52	0.09 18	0.21 246	0.14 96	0.14 5	0.17 50	0.11 35	0.10 25	0.09 23	0.08 11	0.21 146	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13

dual_stereo	0.18 179	0.08 17	0.26 80	0.21 192	0.32 608	0.11 11	0.13 65	0.27 156	0.20 108	0.11 35	0.09 15	0.10 45	0.08 11	0.20 128	0.14 135	0.07 113	0.45 652	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.65 659

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 236	0.74 650	0.71 500	0.17 24	0.08 8	0.15 46	0.15 138	0.19 32	0.18 68	0.13 89	0.12 55	0.10 45	0.08 11	0.16 48	0.14 135	0.34 638	0.12 387	0.08 232	0.07 187	0.11 441	0.24 516

AIO-Stereo	0.16 147	0.12 179	0.29 108	0.30 544	0.20 493	0.16 82	0.14 96	0.28 170	0.22 145	0.14 116	0.15 125	0.13 132	0.08 11	0.20 128	0.15 175	0.06 44	0.16 471	0.07 141	0.08 274	0.06 85	0.24 516

Selective-IGEV	0.15 117	0.10 78	0.34 153	0.32 569	0.19 466	0.16 82	0.14 96	0.29 189	0.20 108	0.13 89	0.14 108	0.13 132	0.08 11	0.23 198	0.14 135	0.06 44	0.13 408	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.11 241

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 81	0.10 78	0.25 69	0.18 52	0.15 329	0.19 174	0.15 138	0.27 156	0.23 161	0.16 160	0.20 199	0.10 45	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.08 75

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 81	0.10 78	0.27 96	0.18 52	0.14 261	0.19 174	0.15 138	0.25 126	0.22 145	0.16 160	0.22 232	0.10 45	0.09 30	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.10 194

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 37	0.10 78	0.26 80	0.18 52	0.14 261	0.18 147	0.15 138	0.27 156	0.23 161	0.16 160	0.21 219	0.10 45	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.08 75

PipStereo	0.14 81	0.07 2	0.16 1	0.23 314	0.21 510	0.09 1	0.11 18	0.16 10	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.13 132	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.07 113	0.23 568	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 632

PSi22b	0.14 81	0.07 2	0.16 1	0.22 257	0.22 526	0.09 1	0.11 18	0.16 10	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.14 163	0.09 30	0.14 11	0.11 13	0.07 113	0.22 555	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 632

gcap_with_dpt	0.13 37	0.10 78	0.27 96	0.18 52	0.14 261	0.18 147	0.15 138	0.26 141	0.21 134	0.16 160	0.21 219	0.09 23	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.10 194

DispViT+	0.12 21	0.08 17	0.21 36	0.16 10	0.16 371	0.10 8	0.12 32	0.27 156	0.24 181	0.13 89	0.11 35	0.10 45	0.09 30	0.21 146	0.12 39	0.08 255	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

BStereo	0.14 81	0.10 78	0.46 260	0.18 52	0.11 111	0.15 46	0.15 138	0.25 126	0.23 161	0.12 60	0.11 35	0.12 110	0.09 30	0.17 66	0.17 234	0.05 1	0.07 174	0.06 43	0.08 274	0.05 4	0.09 127

Wave_Phase_stereo	0.16 147	0.10 78	0.46 260	0.18 52	0.11 111	0.41 536	0.15 138	0.30 209	0.23 161	0.12 60	0.11 35	0.12 110	0.09 30	0.17 66	0.17 234	0.05 1	0.07 174	0.06 43	0.08 274	0.05 4	0.09 127

HiDET	0.12 21	0.07 2	0.20 21	0.15 4	0.09 18	0.14 30	0.12 32	0.20 38	0.16 42	0.10 19	0.10 25	0.11 84	0.09 30	0.19 101	0.17 234	0.07 113	0.09 283	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.11 241

VIP-Stereo	0.13 37	0.15 309	0.31 126	0.18 52	0.12 161	0.24 317	0.12 32	0.20 38	0.20 108	0.10 19	0.13 73	0.11 84	0.09 30	0.20 128	0.13 89	0.06 44	0.11 361	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.08 75

GEAStereo	0.20 236	0.10 78	0.31 126	0.35 592	0.42 632	0.19 174	0.16 189	0.23 81	0.18 68	0.14 116	0.15 125	0.10 45	0.09 30	0.21 146	0.18 263	0.08 255	0.28 605	0.06 43	0.05 31	0.08 234	0.57 645

GSStereo	0.21 272	0.10 78	0.31 126	0.36 600	0.42 632	0.19 174	0.16 189	0.38 308	0.21 134	0.14 116	0.15 125	0.10 45	0.09 30	0.21 146	0.18 263	0.08 255	0.31 627	0.06 43	0.06 100	0.08 234	0.63 654

GS-Stereo							0.16 189	0.38 308	0.21 134	0.14 116	0.15 125	0.10 45	0.09 30	0.21 146	0.18 263	0.08 255	0.31 627	0.06 43	0.06 100	0.08 234	0.63 654

AdaDepth	0.13 37	0.10 78	0.32 139	0.20 146	0.11 111	0.19 174	0.13 65	0.16 10	0.16 42	0.10 19	0.10 25	0.10 45	0.09 30	0.19 101	0.12 39	0.05 1	0.11 361	0.06 43	0.06 100	0.05 4	0.11 241

S2M2_XL	0.10 2	0.10 78	0.24 59	0.14 2	0.10 66	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 35	0.12 55	0.09 23	0.09 30	0.12 2	0.11 13	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4.5_new	0.13 37	0.12 179	0.24 59	0.17 24	0.10 66	0.14 30	0.12 32	0.22 66	0.17 50	0.13 89	0.13 73	0.08 2	0.09 30	0.19 101	0.12 39	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.06 100	0.06 85	0.09 127

4.5w-stereo	0.13 37	0.12 179	0.24 59	0.17 24	0.10 66	0.14 30	0.12 32	0.22 66	0.17 50	0.13 89	0.13 73	0.08 2	0.09 30	0.19 101	0.12 39	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.06 100	0.06 85	0.09 127

2.5w	0.13 37	0.10 78	0.23 53	0.18 52	0.09 18	0.15 46	0.15 138	0.21 53	0.16 42	0.12 60	0.13 73	0.10 45	0.09 30	0.21 146	0.12 39	0.05 1	0.19 523	0.05 1	0.07 187	0.05 4	0.12 296

monsterstereo	0.13 37	0.10 78	0.20 21	0.19 100	0.12 161	0.14 30	0.12 32	0.26 141	0.18 68	0.14 116	0.16 138	0.08 2	0.09 30	0.22 174	0.14 135	0.05 1	0.16 471	0.06 43	0.09 373	0.06 85	0.07 30

monsters	0.13 37	0.10 78	0.20 21	0.18 52	0.13 217	0.15 46	0.11 18	0.24 103	0.16 42	0.15 141	0.13 73	0.08 2	0.09 30	0.23 198	0.12 39	0.06 44	0.15 458	0.05 1	0.08 274	0.05 4	0.09 127

LGtest1	0.10 2	0.09 42	0.19 15	0.18 52	0.09 18	0.13 23	0.09 2	0.17 16	0.13 11	0.10 19	0.08 11	0.09 23	0.09 30	0.16 48	0.12 39	0.08 255	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.08 75

LG-Stereo	0.14 81	0.13 223	0.30 117	0.21 192	0.11 111	0.16 82	0.18 285	0.23 81	0.19 94	0.12 60	0.18 176	0.11 84	0.09 30	0.15 27	0.14 135	0.06 44	0.07 174	0.08 232	0.08 274	0.07 162	0.07 30

HART	0.20 236	0.14 273	0.42 220	0.26 450	0.24 558	0.17 117	0.16 189	0.32 238	0.25 206	0.15 141	0.26 272	0.17 210	0.09 30	0.24 212	0.14 135	0.06 44	0.36 642	0.07 141	0.05 31	0.08 234	0.27 549

GREAT-IGEV	0.19 207	0.11 126	0.39 185	0.22 257	0.33 610	0.14 30	0.15 138	0.18 19	0.22 145	0.14 116	0.16 138	0.09 23	0.09 30	0.23 198	0.14 135	0.06 44	0.50 656	0.06 43	0.06 100	0.07 162	0.53 640
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.19 207	0.14 273	0.40 200	0.30 544	0.20 493	0.15 46	0.16 189	0.35 272	0.26 221	0.17 183	0.16 138	0.13 132	0.09 30	0.31 347	0.14 135	0.07 113	0.22 555	0.06 43	0.06 100	0.09 325	0.25 528

SCV	0.18 179	0.15 309	0.37 173	0.26 450	0.20 493	0.16 82	0.16 189	0.35 272	0.23 161	0.14 116	0.16 138	0.13 132	0.09 30	0.31 347	0.12 39	0.08 255	0.19 523	0.07 141	0.07 187	0.09 325	0.26 541

StereoAnything_RVC	0.22 297	0.47 612	0.67 479	0.30 544	0.31 604	0.11 11	0.11 18	0.18 19	0.15 31	0.09 7	0.11 35	0.09 23	0.09 30	0.27 270	0.12 39	0.09 346	0.39 644	0.06 43	0.04 1	0.24 609	0.49 632

AIO_test	0.20 236	0.12 179	0.46 260	0.45 632	0.38 624	0.15 46	0.17 230	0.28 170	0.20 108	0.19 211	0.13 73	0.14 163	0.09 30	0.39 412	0.13 89	0.07 113	0.21 543	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.34 587

GIP-stereo	0.16 147	0.12 179	0.25 69	0.24 368	0.22 526	0.15 46	0.14 96	0.32 238	0.21 134	0.11 35	0.16 138	0.13 132	0.09 30	0.20 128	0.13 89	0.07 113	0.13 408	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.32 577

mms	0.15 117	0.14 273	0.25 69	0.20 146	0.15 329	0.17 117	0.17 230	0.21 53	0.19 94	0.14 116	0.18 176	0.14 163	0.09 30	0.26 255	0.15 175	0.06 44	0.07 174	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.19 447

RAStereo	0.14 81	0.15 309	0.40 200	0.22 257	0.11 111	0.15 46	0.18 285	0.25 126	0.24 181	0.13 89	0.17 157	0.11 84	0.09 30	0.15 27	0.13 89	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.05 1

U	1.02 651	0.10 78	0.26 80	0.22 257	3.66 684	6.41 687	0.13 65	0.22 66	0.21 134	0.11 35	0.11 35	0.10 45	0.09 30	0.12 2	0.11 13	0.07 113	0.05 6	5.35 695	2.86 692	0.07 162	0.06 13

RSM++	0.14 81	0.11 126	0.25 69	0.32 569	0.17 403	0.17 117	0.15 138	0.23 81	0.21 134	0.12 60	0.12 55	0.14 163	0.09 30	0.21 146	0.13 89	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.07 187	0.07 162	0.11 241

RSM	0.14 81	0.11 126	0.25 69	0.29 533	0.16 371	0.16 82	0.15 138	0.24 103	0.20 108	0.13 89	0.13 73	0.15 182	0.09 30	0.22 174	0.13 89	0.06 44	0.06 85	0.07 141	0.07 187	0.07 162	0.11 241

gcap-zeroshot	0.14 81	0.10 78	0.28 102	0.18 52	0.15 329	0.19 174	0.15 138	0.27 156	0.23 161	0.16 160	0.20 199	0.10 45	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.09 127

test_for_model	0.14 81	0.10 78	0.25 69	0.18 52	0.15 329	0.19 174	0.15 138	0.27 156	0.23 161	0.16 160	0.20 199	0.10 45	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.08 75

testlalala	0.14 81	0.10 78	0.28 102	0.18 52	0.15 329	0.19 174	0.15 138	0.27 156	0.23 161	0.16 160	0.20 199	0.10 45	0.09 30	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.09 127

EGLCR-Stereo	0.19 207	0.09 42	0.34 153	0.29 533	0.17 403	0.28 380	0.16 189	0.30 209	0.23 161	0.22 247	0.11 35	0.16 195	0.09 30	0.28 294	0.15 175	0.07 113	0.25 590	0.07 141	0.07 187	0.06 85	0.37 602

PointNet	0.11 9	0.08 17	0.19 15	0.17 24	0.09 18	0.15 46	0.15 138	0.18 19	0.16 42	0.09 7	0.11 35	0.12 110	0.10 69	0.15 27	0.13 89	0.07 113	0.09 283	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.12 296

DN	0.21 272	0.09 42	0.58 429	0.40 617	0.18 432	0.22 275	0.18 285	0.30 209	0.25 206	0.15 141	0.19 188	0.18 225	0.10 69	0.26 255	0.19 293	0.14 542	0.18 509	0.08 232	0.08 274	0.08 234	0.42 615

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 117	0.13 223	0.41 210	0.20 146	0.11 111	0.14 30	0.14 96	0.22 66	0.17 50	0.12 60	0.13 73	0.10 45	0.10 69	0.16 48	0.13 89	0.05 1	0.08 238	0.06 43	0.06 100	0.05 4	0.43 618

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 117	0.23 483	0.58 429	0.17 24	0.12 161	0.15 46	0.14 96	0.25 126	0.18 68	0.11 35	0.14 108	0.12 110	0.10 69	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.08 274	0.05 4	0.22 492

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 147	0.20 437	0.79 525	0.19 100	0.12 161	0.12 16	0.14 96	0.26 141	0.18 68	0.11 35	0.12 55	0.10 45	0.10 69	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.07 174	0.06 43	0.07 187	0.05 4	0.18 429

LACA3	0.10 2	0.11 126	0.16 1	0.15 4	0.07 1	0.16 82	0.14 96	0.14 5	0.14 19	0.11 35	0.09 15	0.10 45	0.10 69	0.16 48	0.09 1	0.07 113	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

LACA2	0.12 21	0.17 385	0.32 139	0.16 10	0.08 8	0.16 82	0.13 65	0.18 19	0.15 31	0.09 7	0.09 15	0.11 84	0.10 69	0.15 27	0.10 2	0.07 113	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 85	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 223	0.17 7	0.16 10	0.07 1	0.16 82	0.12 32	0.16 10	0.12 4	0.09 7	0.07 3	0.09 23	0.10 69	0.14 11	0.10 2	0.07 113	0.05 6	0.05 1	0.05 31	0.05 4	0.05 1

MonSter++	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.18 19	0.14 19	0.10 19	0.09 15	0.11 84	0.10 69	0.16 48	0.14 135	0.07 113	0.11 361	0.05 1	0.07 187	0.05 4	0.13 331

LCMNet	0.12 21	0.08 17	0.20 21	0.16 10	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.19 32	0.20 108	0.10 19	0.11 35	0.11 84	0.10 69	0.20 128	0.16 204	0.07 113	0.11 361	0.05 1	0.07 187	0.05 4	0.14 366

DLNR-FE	10.53 691	12.31 700	20.33 707	105.85 716	23.36 711	0.14 30	0.13 65	3.25 686	0.20 108	0.16 160	0.23 246	0.16 195	0.10 69	0.31 347	0.16 204	2.59 688	0.32 632	0.07 141	0.07 187	40.66 716	0.28 558

Replicate-Monster	0.15 117	0.12 179	0.40 200	0.17 24	0.10 66	0.17 117	0.10 8	0.24 103	0.20 108	0.12 60	0.10 25	0.10 45	0.10 69	0.28 294	0.12 39	0.06 44	0.31 627	0.06 43	0.06 100	0.05 4	0.21 477

qwe	0.13 37	0.10 78	0.24 59	0.17 24	0.11 111	0.15 46	0.12 32	0.26 141	0.18 68	0.14 116	0.13 73	0.09 23	0.10 69	0.23 198	0.13 89	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.09 127

2.25w	0.13 37	0.10 78	0.24 59	0.17 24	0.09 18	0.15 46	0.10 8	0.20 38	0.19 94	0.14 116	0.18 176	0.09 23	0.10 69	0.23 198	0.15 175	0.05 1	0.17 497	0.05 1	0.08 274	0.05 4	0.12 296

4.25_new	0.13 37	0.12 179	0.26 80	0.18 52	0.10 66	0.17 117	0.12 32	0.22 66	0.15 31	0.13 89	0.13 73	0.09 23	0.10 69	0.22 174	0.14 135	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.11 241

4.5w_new	0.13 37	0.12 179	0.26 80	0.18 52	0.10 66	0.17 117	0.12 32	0.22 66	0.15 31	0.13 89	0.13 73	0.09 23	0.10 69	0.22 174	0.14 135	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.11 241

4.25w-stereo	0.13 37	0.12 179	0.26 80	0.18 52	0.10 66	0.17 117	0.12 32	0.22 66	0.15 31	0.13 89	0.13 73	0.09 23	0.10 69	0.22 174	0.14 135	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.11 241

3.75w	0.12 21	0.10 78	0.21 36	0.17 24	0.11 111	0.18 147	0.12 32	0.24 103	0.15 31	0.13 89	0.12 55	0.08 2	0.10 69	0.18 82	0.12 39	0.05 1	0.14 427	0.05 1	0.05 31	0.05 4	0.08 75

LG-G_1	0.12 21	0.08 17	0.28 102	0.20 146	0.09 18	0.21 246	0.09 2	0.20 38	0.12 4	0.11 35	0.10 25	0.11 84	0.10 69	0.22 174	0.11 13	0.07 113	0.09 283	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.12 296

LG-G	0.12 21	0.08 17	0.28 102	0.20 146	0.09 18	0.21 246	0.09 2	0.20 38	0.12 4	0.11 35	0.10 25	0.11 84	0.10 69	0.22 174	0.11 13	0.07 113	0.09 283	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.12 296

castereo++	0.14 81	0.13 223	0.25 69	0.19 100	0.10 66	0.27 362	0.13 65	0.24 103	0.26 221	0.11 35	0.13 73	0.16 195	0.10 69	0.18 82	0.11 13	0.07 113	0.08 238	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.07 30

fffft	0.14 81	0.12 179	0.30 117	0.19 100	0.10 66	0.17 117	0.18 285	0.23 81	0.17 50	0.14 116	0.11 35	0.13 132	0.10 69	0.24 212	0.18 263	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.07 162	0.09 127
1: 1. 1
tt45	0.15 117	0.14 273	0.29 108	0.19 100	0.11 111	0.23 296	0.18 285	0.23 81	0.18 68	0.16 160	0.13 73	0.14 163	0.10 69	0.31 347	0.15 175	0.07 113	0.05 6	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.08 75

ours_stereo	0.15 117	0.14 273	0.29 108	0.21 192	0.14 261	0.17 117	0.18 285	0.21 53	0.20 108	0.13 89	0.18 176	0.14 163	0.10 69	0.24 212	0.15 175	0.06 44	0.06 85	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.13 331

IGEV-Stereo+	0.14 81	0.08 17	0.26 80	0.18 52	0.14 261	0.09 1	0.10 8	0.16 10	0.17 50	0.14 116	0.08 11	0.10 45	0.10 69	0.22 174	0.14 135	0.07 113	0.15 458	0.06 43	0.06 100	0.16 540	0.29 564

RAFT-Stereo-weight	0.17 168	0.10 78	0.31 126	0.20 146	0.12 161	0.20 215	0.16 189	0.38 308	0.33 327	0.25 277	0.20 199	0.19 237	0.10 69	0.19 101	0.16 204	0.07 113	0.13 408	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.09 127

CAS++	0.17 168	0.13 223	0.35 161	0.18 52	0.13 217	0.17 117	0.16 189	0.42 362	0.25 206	0.19 211	0.18 176	0.13 132	0.10 69	0.22 174	0.12 39	0.12 496	0.10 324	0.11 465	0.08 274	0.10 389	0.09 127
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.15 117	0.12 179	0.38 177	0.19 100	0.11 111	0.18 147	0.17 230	0.21 53	0.23 161	0.14 116	0.24 256	0.16 195	0.10 69	0.19 101	0.13 89	0.07 113	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.10 389	0.07 30

MSKI-zero shot	0.19 207	0.10 78	0.47 268	0.30 544	0.14 261	0.21 246	0.14 96	0.33 256	0.22 145	0.24 263	0.25 264	0.22 272	0.10 69	0.32 357	0.14 135	0.07 113	0.30 623	0.07 141	0.07 187	0.06 85	0.09 127

DLNR_Zeroshot_test	10.53 691	12.28 699	20.32 705	105.84 715	23.88 712	0.14 30	0.13 65	3.20 685	0.20 108	0.16 160	0.23 246	0.16 195	0.10 69	0.32 357	0.16 204	2.54 687	0.32 632	0.07 141	0.07 187	40.17 715	0.28 558

4D-IteraStereo	0.20 236	0.21 448	0.62 456	0.21 192	0.14 261	0.19 174	0.17 230	0.29 189	0.28 250	0.24 263	0.20 199	0.20 251	0.10 69	0.22 174	0.18 263	0.07 113	0.07 174	0.10 409	0.08 274	0.08 234	0.33 583

CAS	0.16 147	0.07 2	0.29 108	0.42 627	0.17 403	0.20 215	0.18 285	0.23 81	0.20 108	0.15 141	0.19 188	0.11 84	0.10 69	0.15 27	0.14 135	0.31 636	0.04 1	0.06 43	0.04 1	0.06 85	0.16 402

CES	0.14 81	0.08 17	0.24 59	0.17 24	0.23 541	0.18 147	0.15 138	0.24 103	0.20 108	0.14 116	0.18 176	0.14 163	0.10 69	0.19 101	0.12 39	0.07 113	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.08 234	0.20 465

XX-Stereo	0.25 387	0.11 126	1.09 598	0.35 592	0.38 624	0.23 296	0.13 65	0.43 371	0.19 94	0.20 221	0.40 437	0.31 401	0.10 69	0.33 367	0.13 89	0.08 255	0.11 361	0.08 232	0.09 373	0.07 162	0.10 194

DF	0.16 147	0.09 42	0.31 126	0.31 560	0.16 371	0.17 117	0.15 138	0.26 141	0.18 68	0.14 116	0.23 246	0.19 237	0.11 103	0.24 212	0.16 204	0.08 255	0.23 568	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.09 127

LiteMatch*	0.12 21	0.07 2	0.26 80	0.16 10	0.11 111	0.13 23	0.13 65	0.19 32	0.15 31	0.10 19	0.09 15	0.09 23	0.11 103	0.16 48	0.13 89	0.07 113	0.11 361	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.14 366

aanet-new-60k	0.14 81	0.15 309	0.54 384	0.20 146	0.10 66	0.16 82	0.12 32	0.21 53	0.18 68	0.11 35	0.12 55	0.11 84	0.11 103	0.19 101	0.10 2	0.05 1	0.08 238	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.15 385

aanet-new-40k	0.14 81	0.15 309	0.43 228	0.20 146	0.13 217	0.16 82	0.14 96	0.21 53	0.15 31	0.11 35	0.14 108	0.10 45	0.11 103	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.33 583

aanet-new-36k	0.14 81	0.17 385	0.45 245	0.22 257	0.09 18	0.17 117	0.15 138	0.24 103	0.18 68	0.12 60	0.14 108	0.10 45	0.11 103	0.18 82	0.11 13	0.05 1	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.12 296

aanet-new-16k	0.13 37	0.14 273	0.39 185	0.20 146	0.10 66	0.14 30	0.12 32	0.22 66	0.20 108	0.12 60	0.12 55	0.12 110	0.11 103	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.14 366

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 21	0.10 78	0.23 53	0.19 100	0.10 66	0.15 46	0.16 189	0.24 103	0.17 50	0.11 35	0.16 138	0.09 23	0.11 103	0.13 4	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.08 274	0.05 4	0.17 423

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 37	0.10 78	0.26 80	0.19 100	0.10 66	0.13 23	0.16 189	0.26 141	0.22 145	0.12 60	0.16 138	0.09 23	0.11 103	0.14 11	0.11 13	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.07 187	0.05 4	0.26 541

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 81	0.12 179	0.42 220	0.18 52	0.12 161	0.17 117	0.14 96	0.24 103	0.18 68	0.11 35	0.14 108	0.13 132	0.11 103	0.17 66	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.19 447

GeoVLM	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.18 19	0.14 19	0.10 19	0.09 15	0.11 84	0.11 103	0.17 66	0.14 135	0.07 113	0.11 361	0.05 1	0.07 187	0.05 4	0.13 331

WQFJA1++	0.48 590	0.07 2	0.86 553	0.23 314	0.19 466	0.18 147	0.11 18	0.21 53	0.14 19	2.23 679	0.12 55	0.23 287	0.11 103	0.21 146	0.14 135	0.08 255	0.19 523	0.06 43	0.09 373	4.02 689	0.20 465

CSFM-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.17 7	0.16 10	0.08 8	0.16 82	0.13 65	0.22 66	0.13 11	0.11 35	0.11 35	0.10 45	0.11 103	0.17 66	0.14 135	0.07 113	0.12 387	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.12 296

gasm-f	0.20 236	0.12 179	0.36 167	0.35 592	0.36 620	0.18 147	0.17 230	0.23 81	0.18 68	0.14 116	0.19 188	0.10 45	0.11 103	0.20 128	0.19 293	0.08 255	0.28 605	0.06 43	0.05 31	0.09 325	0.57 645

Zero-FE251	0.17 168	0.09 42	0.38 177	0.18 52	0.10 66	0.20 215	0.13 65	0.20 38	0.15 31	0.75 628	0.13 73	0.13 132	0.11 103	0.16 48	0.16 204	0.08 255	0.10 324	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.18 429

Wavelet-MonSter	0.12 21	0.08 17	0.25 69	0.18 52	0.10 66	0.13 23	0.12 32	0.16 10	0.14 19	0.11 35	0.14 108	0.10 45	0.11 103	0.20 128	0.15 175	0.05 1	0.16 471	0.05 1	0.07 187	0.05 4	0.12 296

zero-FE	0.21 272	0.08 17	1.10 599	0.24 368	0.27 580	0.12 16	0.14 96	0.20 38	0.20 108	0.12 60	0.11 35	0.13 132	0.11 103	0.22 174	0.19 293	0.09 346	0.23 568	0.07 141	0.08 274	0.19 581	0.27 549

asda	0.13 37	0.11 126	0.24 59	0.18 52	0.10 66	0.14 30	0.12 32	0.25 126	0.17 50	0.12 60	0.11 35	0.08 2	0.11 103	0.21 146	0.12 39	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.05 31	0.05 4	0.11 241

asd	0.12 21	0.10 78	0.23 53	0.18 52	0.10 66	0.15 46	0.10 8	0.20 38	0.14 19	0.13 89	0.12 55	0.09 23	0.11 103	0.21 146	0.12 39	0.05 1	0.14 427	0.05 1	0.05 31	0.05 4	0.09 127

2.75w_new	0.13 37	0.10 78	0.25 69	0.16 10	0.09 18	0.15 46	0.12 32	0.26 141	0.18 68	0.14 116	0.13 73	0.08 2	0.11 103	0.22 174	0.15 175	0.05 1	0.19 523	0.05 1	0.07 187	0.05 4	0.10 194

3.25w_new	0.13 37	0.09 42	0.24 59	0.17 24	0.09 18	0.18 147	0.10 8	0.23 81	0.18 68	0.15 141	0.13 73	0.10 45	0.11 103	0.20 128	0.13 89	0.05 1	0.17 497	0.05 1	0.06 100	0.04 1	0.11 241

3.25w	0.13 37	0.09 42	0.24 59	0.17 24	0.09 18	0.18 147	0.10 8	0.23 81	0.18 68	0.15 141	0.13 73	0.10 45	0.11 103	0.20 128	0.13 89	0.05 1	0.17 497	0.05 1	0.06 100	0.04 1	0.11 241

3.5w_stereo	0.12 21	0.11 126	0.21 36	0.17 24	0.09 18	0.17 117	0.09 2	0.23 81	0.17 50	0.14 116	0.13 73	0.10 45	0.11 103	0.22 174	0.13 89	0.05 1	0.11 361	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 75

2w_stereo	0.13 37	0.11 126	0.21 36	0.18 52	0.09 18	0.17 117	0.14 96	0.29 189	0.20 108	0.15 141	0.14 108	0.08 2	0.11 103	0.15 27	0.13 89	0.05 1	0.12 387	0.05 1	0.05 31	0.05 4	0.08 75

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 81	0.10 78	0.27 96	0.21 192	0.11 111	0.16 82	0.14 96	0.24 103	0.17 50	0.17 183	0.20 199	0.18 225	0.11 103	0.16 48	0.17 234	0.07 113	0.08 238	0.07 141	0.07 187	0.07 162	0.09 127

MM-Stereo_test2	0.19 207	0.11 126	0.47 268	0.25 409	0.11 111	0.21 246	0.20 372	0.28 170	0.24 181	0.16 160	0.17 157	0.13 132	0.11 103	0.21 146	0.14 135	0.06 44	0.26 596	0.07 141	0.06 100	0.09 325	0.41 611

HUF	0.26 410	0.15 309	0.79 525	0.39 612	0.31 604	0.16 82	0.17 230	0.36 284	0.25 206	0.19 211	0.14 108	0.23 287	0.11 103	0.32 357	0.14 135	0.08 255	0.60 670	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.56 642

AIO-test2	0.22 297	0.27 528	0.54 384	0.29 533	0.16 371	0.22 275	0.16 189	0.44 392	0.43 452	0.17 183	0.29 299	0.16 195	0.11 103	0.27 270	0.14 135	0.19 604	0.07 174	0.10 409	0.11 469	0.08 234	0.09 127

SMoEStereo_RVC	0.14 81	0.15 309	0.29 108	0.19 100	0.10 66	0.19 174	0.17 230	0.21 53	0.21 134	0.15 141	0.13 73	0.12 110	0.11 103	0.25 233	0.16 204	0.06 44	0.05 6	0.08 232	0.06 100	0.06 85	0.08 75

999	0.15 117	0.13 223	0.30 117	0.19 100	0.12 161	0.20 215	0.17 230	0.25 126	0.20 108	0.14 116	0.16 138	0.14 163	0.11 103	0.36 395	0.16 204	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.08 75

GCAP-BAT	0.23 332	0.09 42	1.36 631	0.31 560	0.44 638	0.16 82	0.15 138	0.30 209	0.26 221	0.14 116	0.17 157	0.15 182	0.11 103	0.23 198	0.12 39	0.07 113	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.24 516

IGEV-Stereo++	0.15 117	0.09 42	0.27 96	0.21 192	0.13 217	0.14 30	0.11 18	0.23 81	0.19 94	0.15 141	0.14 108	0.11 84	0.11 103	0.19 101	0.12 39	0.06 44	0.21 543	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.28 558

Occ-G	0.18 179	0.10 78	0.38 177	0.23 314	0.15 329	0.16 82	0.18 285	0.23 81	0.26 221	0.15 141	0.20 199	0.21 265	0.11 103	0.22 174	0.19 293	0.07 113	0.17 497	0.07 141	0.06 100	0.08 234	0.30 567

Pointernet	0.15 117	0.08 17	0.35 161	0.19 100	0.12 161	0.20 215	0.12 32	0.34 263	0.25 206	0.15 141	0.16 138	0.13 132	0.11 103	0.18 82	0.13 89	0.08 255	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.08 75

IGEV++	0.19 207	0.13 223	0.38 177	0.30 544	0.19 466	0.15 46	0.15 138	0.32 238	0.18 68	0.13 89	0.16 138	0.12 110	0.11 103	0.24 212	0.15 175	0.07 113	0.32 632	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.42 615

MaDis-Stereo	0.15 117	0.17 385	0.39 185	0.19 100	0.15 329	0.16 82	0.13 65	0.26 141	0.22 145	0.13 89	0.15 125	0.14 163	0.11 103	0.17 66	0.17 234	0.08 255	0.07 174	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.06 13

UniTT-Stereo	0.15 117	0.12 179	0.45 245	0.21 192	0.14 261	0.17 117	0.13 65	0.20 38	0.19 94	0.16 160	0.20 199	0.10 45	0.11 103	0.18 82	0.17 234	0.08 255	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.08 234	0.07 30

CASnet	0.15 117	0.13 223	0.30 117	0.22 257	0.08 8	0.15 46	0.14 96	0.28 170	0.26 221	0.23 255	0.20 199	0.15 182	0.11 103	0.18 82	0.13 89	0.07 113	0.05 6	0.11 465	0.09 373	0.08 234	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.22 297	0.09 42	1.28 622	0.31 560	0.43 635	0.16 82	0.15 138	0.30 209	0.26 221	0.14 116	0.17 157	0.15 182	0.11 103	0.23 198	0.12 39	0.07 113	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.24 516

CroCo-Stereo Lap2	0.16 147	0.18 409	0.39 185	0.26 450	0.18 432	0.11 11	0.19 332	0.30 209	0.22 145	0.13 89	0.16 138	0.15 182	0.11 103	0.17 66	0.15 175	0.07 113	0.07 174	0.08 232	0.06 100	0.08 234	0.07 30

GLC_STEREO	0.15 117	0.11 126	0.31 126	0.22 257	0.09 18	0.17 117	0.15 138	0.24 103	0.28 250	0.17 183	0.20 199	0.17 210	0.11 103	0.24 212	0.17 234	0.07 113	0.09 283	0.09 329	0.08 274	0.07 162	0.07 30

CREStereo++_RVC	0.16 147	0.09 42	0.42 220	0.17 24	0.11 111	0.18 147	0.13 65	0.23 81	0.31 300	0.21 228	0.31 324	0.13 132	0.11 103	0.17 66	0.16 204	0.07 113	0.04 1	0.06 43	0.15 573	0.06 85	0.05 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
aanet-new-90k	0.15 117	0.14 273	0.49 300	0.21 192	0.11 111	0.15 46	0.14 96	0.24 103	0.17 50	0.10 19	0.12 55	0.10 45	0.12 144	0.21 146	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.32 577

aanet-new-70k	0.13 37	0.13 223	0.40 200	0.20 146	0.11 111	0.16 82	0.14 96	0.22 66	0.16 42	0.11 35	0.13 73	0.11 84	0.12 144	0.21 146	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.13 331

aanet-new-32k	0.13 37	0.15 309	0.39 185	0.20 146	0.11 111	0.18 147	0.13 65	0.19 32	0.14 19	0.12 60	0.12 55	0.13 132	0.12 144	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.12 296

aanet-new-30k	0.13 37	0.15 309	0.39 185	0.20 146	0.11 111	0.18 147	0.13 65	0.19 32	0.14 19	0.12 60	0.12 55	0.13 132	0.12 144	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.12 296

aanet-new-28k	0.15 117	0.16 351	0.50 321	0.20 146	0.10 66	0.16 82	0.14 96	0.20 38	0.15 31	0.13 89	0.14 108	0.12 110	0.12 144	0.17 66	0.12 39	0.06 44	0.08 238	0.06 43	0.07 187	0.07 162	0.18 429

aanet-new-24k	0.13 37	0.14 273	0.32 139	0.20 146	0.12 161	0.16 82	0.14 96	0.20 38	0.16 42	0.13 89	0.16 138	0.11 84	0.12 144	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.07 30

aanet-new-22k	0.15 117	0.15 309	0.44 239	0.22 257	0.11 111	0.15 46	0.13 65	0.24 103	0.19 94	0.12 60	0.14 108	0.12 110	0.12 144	0.17 66	0.11 13	0.05 1	0.08 238	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.27 549

aanet-new-10k	0.14 81	0.15 309	0.37 173	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.14 96	0.26 141	0.18 68	0.13 89	0.13 73	0.11 84	0.12 144	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.10 194

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 37	0.11 126	0.28 102	0.21 192	0.13 217	0.20 215	0.16 189	0.23 81	0.18 68	0.12 60	0.17 157	0.11 84	0.12 144	0.15 27	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.08 75

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 37	0.10 78	0.24 59	0.20 146	0.12 161	0.14 30	0.15 138	0.22 66	0.21 134	0.11 35	0.17 157	0.11 84	0.12 144	0.13 4	0.11 13	0.05 1	0.06 85	0.06 43	0.08 274	0.05 4	0.22 492

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 81	0.09 42	0.38 177	0.18 52	0.10 66	0.15 46	0.14 96	0.20 38	0.18 68	0.12 60	0.14 108	0.11 84	0.12 144	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.31 571

Foundation-i1b	0.15 117	0.08 17	0.20 21	0.17 24	0.09 18	0.16 82	0.16 189	0.27 156	0.29 271	0.15 141	0.15 125	0.18 225	0.12 144	0.18 82	0.14 135	0.07 113	0.23 568	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.21 477

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 42	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 82	0.10 8	0.21 53	0.15 31	0.10 19	0.10 25	0.09 23	0.12 144	0.14 11	0.13 89	0.07 113	0.05 6	0.05 1	0.05 31	0.06 85	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DDF-Stereo	0.16 147	0.08 17	0.30 117	0.21 192	0.20 493	0.12 16	0.14 96	0.20 38	0.19 94	0.11 35	0.10 25	0.13 132	0.12 144	0.24 212	0.20 319	0.09 346	0.18 509	0.07 141	0.06 100	0.20 589	0.19 447

4w-stereo	0.13 37	0.11 126	0.31 126	0.17 24	0.10 66	0.15 46	0.10 8	0.20 38	0.14 19	0.13 89	0.12 55	0.08 2	0.12 144	0.23 198	0.13 89	0.05 1	0.18 509	0.05 1	0.08 274	0.05 4	0.15 385

3w_stereo	0.14 81	0.11 126	0.31 126	0.19 100	0.09 18	0.16 82	0.16 189	0.28 170	0.20 108	0.13 89	0.12 55	0.08 2	0.12 144	0.19 101	0.12 39	0.05 1	0.19 523	0.05 1	0.06 100	0.05 4	0.10 194

1w_stereo	0.13 37	0.09 42	0.17 7	0.19 100	0.10 66	0.16 82	0.15 138	0.27 156	0.22 145	0.14 116	0.16 138	0.08 2	0.12 144	0.19 101	0.14 135	0.05 1	0.10 324	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 127

S2M2_L	0.13 37	0.12 179	0.26 80	0.17 24	0.12 161	0.12 16	0.07 1	0.18 19	0.21 134	0.12 60	0.15 125	0.14 163	0.12 144	0.16 48	0.15 175	0.13 518	0.09 283	0.09 329	0.10 433	0.11 441	0.09 127
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.18 11	0.17 24	0.07 1	0.17 117	0.13 65	0.19 32	0.17 50	0.12 60	0.13 73	0.11 84	0.12 144	0.19 101	0.12 39	0.08 255	0.04 1	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.05 1

MM-Stereo_test3	0.19 207	0.15 309	0.39 185	0.25 409	0.15 329	0.19 174	0.22 434	0.42 362	0.40 419	0.17 183	0.24 256	0.17 210	0.12 144	0.22 174	0.16 204	0.08 255	0.21 543	0.08 232	0.06 100	0.09 325	0.11 241

AIO-test1	0.21 272	0.22 467	0.56 403	0.31 560	0.24 558	0.21 246	0.16 189	0.42 362	0.37 382	0.17 183	0.26 272	0.18 225	0.12 144	0.29 316	0.15 175	0.08 255	0.07 174	0.10 409	0.11 469	0.07 162	0.10 194

tg	0.18 179	0.15 309	0.34 153	0.22 257	0.11 111	0.23 296	0.15 138	0.35 272	0.27 239	0.20 221	0.25 264	0.20 251	0.12 144	0.25 233	0.16 204	0.07 113	0.07 174	0.09 329	0.09 373	0.08 234	0.13 331

WCG-NET	0.15 117	0.12 179	0.31 126	0.18 52	0.09 18	0.18 147	0.17 230	0.23 81	0.29 271	0.18 205	0.22 232	0.15 182	0.12 144	0.19 101	0.13 89	0.06 44	0.12 387	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.06 13

model_zeroshot	0.21 272	0.14 273	0.51 340	0.34 586	0.18 432	0.26 355	0.16 189	0.41 356	0.24 181	0.33 411	0.20 199	0.25 320	0.12 144	0.26 255	0.16 204	0.09 346	0.21 543	0.07 141	0.08 274	0.07 162	0.13 331

WCG-NET（raft）	0.16 147	0.14 273	0.32 139	0.18 52	0.09 18	0.19 174	0.16 189	0.24 103	0.27 239	0.19 211	0.19 188	0.20 251	0.12 144	0.22 174	0.13 89	0.06 44	0.17 497	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.07 30

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 81	0.09 42	0.37 173	0.18 52	0.10 66	0.15 46	0.14 96	0.20 38	0.18 68	0.12 60	0.14 108	0.11 84	0.12 144	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.31 571

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 179	0.15 309	0.27 96	0.20 146	0.13 217	0.24 317	0.17 230	0.31 230	0.37 382	0.43 547	0.17 157	0.13 132	0.12 144	0.20 128	0.16 204	0.08 255	0.07 174	0.09 329	0.07 187	0.09 325	0.08 75

ff7	0.18 179	0.13 223	0.41 210	0.21 192	0.15 329	0.21 246	0.17 230	0.28 170	0.23 161	0.21 228	0.13 73	0.12 110	0.12 144	0.27 270	0.13 89	0.07 113	0.25 590	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.36 594

IGEVStereo-DCA	0.20 236	0.17 385	0.41 210	0.22 257	0.15 329	0.20 215	0.17 230	0.28 170	0.23 161	0.19 211	0.12 55	0.14 163	0.12 144	0.38 409	0.31 471	0.07 113	0.16 471	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.36 594

ffff	0.18 179	0.13 223	0.41 210	0.21 192	0.15 329	0.21 246	0.17 230	0.28 170	0.23 161	0.21 228	0.13 73	0.12 110	0.12 144	0.27 270	0.13 89	0.07 113	0.25 590	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.36 594

rrr	0.22 297	0.17 385	0.79 525	0.22 257	0.15 329	0.20 215	0.18 285	0.40 338	0.27 239	0.19 211	0.12 55	0.14 163	0.12 144	0.38 409	0.31 471	0.07 113	0.16 471	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.28 558

11t	0.18 179	0.13 223	0.41 210	0.21 192	0.15 329	0.21 246	0.17 230	0.28 170	0.23 161	0.21 228	0.13 73	0.12 110	0.12 144	0.27 270	0.13 89	0.07 113	0.25 590	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.36 594

LL-Strereo2	0.21 272	0.25 510	0.53 371	0.32 569	0.20 493	0.25 335	0.14 96	0.32 238	0.25 206	0.25 277	0.20 199	0.24 307	0.12 144	0.28 294	0.18 263	0.07 113	0.07 174	0.12 500	0.09 373	0.09 325	0.16 402

anonymousdsp	0.20 236	0.13 223	0.49 300	0.28 515	0.20 493	0.21 246	0.17 230	0.29 189	0.24 181	0.22 247	0.13 73	0.12 110	0.12 144	0.32 357	0.13 89	0.07 113	0.26 596	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.48 630

ProNet	0.16 147	0.13 223	0.36 167	0.21 192	0.15 329	0.20 215	0.19 332	0.29 189	0.23 161	0.14 116	0.13 73	0.13 132	0.12 144	0.25 233	0.13 89	0.06 44	0.09 283	0.07 141	0.06 100	0.07 162	0.22 492

ccc-4	0.18 179	0.13 223	0.41 210	0.21 192	0.15 329	0.21 246	0.17 230	0.28 170	0.23 161	0.21 228	0.13 73	0.12 110	0.12 144	0.27 270	0.13 89	0.07 113	0.25 590	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.36 594

IGEV-Stereo	0.20 236	0.13 223	0.49 300	0.28 515	0.20 493	0.21 246	0.17 230	0.29 189	0.24 181	0.22 247	0.13 73	0.12 110	0.12 144	0.32 357	0.13 89	0.07 113	0.26 596	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.48 630
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.15 117	0.16 351	0.34 153	0.25 409	0.12 161	0.11 11	0.18 285	0.35 272	0.24 181	0.13 89	0.13 73	0.18 225	0.12 144	0.15 27	0.13 89	0.08 255	0.06 85	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.06 13
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.17 168	0.16 351	0.35 161	0.21 192	0.11 111	0.20 215	0.17 230	0.34 263	0.25 206	0.20 221	0.25 264	0.19 237	0.12 144	0.21 146	0.16 204	0.07 113	0.12 387	0.10 409	0.09 373	0.09 325	0.14 366

TANstereo	0.16 147	0.11 126	0.43 228	0.16 10	0.08 8	0.25 335	0.14 96	0.23 81	0.29 271	0.25 277	0.30 313	0.16 195	0.12 144	0.18 82	0.13 89	0.08 255	0.07 174	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.08 75

XX-TBD	0.16 147	0.21 448	0.43 228	0.22 257	0.10 66	0.23 296	0.15 138	0.23 81	0.28 250	0.22 247	0.26 272	0.14 163	0.12 144	0.16 48	0.14 135	0.08 255	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 162	0.06 13

test_xeample3	0.22 297	0.17 385	0.81 532	0.21 192	0.15 329	0.20 215	0.18 285	0.40 338	0.25 206	0.19 211	0.12 55	0.13 132	0.12 144	0.34 382	0.33 490	0.07 113	0.20 538	0.07 141	0.08 274	0.08 234	0.34 587

TS12	0.13 37	0.09 42	0.21 36	0.21 192	0.09 18	0.19 174	0.14 96	0.24 103	0.17 50	0.15 141	0.19 188	0.12 110	0.13 186	0.18 82	0.16 204	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.06 13

aanet-new-78k	0.17 168	0.14 273	0.80 530	0.21 192	0.10 66	0.14 30	0.14 96	0.23 81	0.17 50	0.10 19	0.13 73	0.10 45	0.13 186	0.19 101	0.11 13	0.05 1	0.16 471	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.26 541

aanet-new-34k	0.14 81	0.16 351	0.39 185	0.19 100	0.09 18	0.14 30	0.15 138	0.22 66	0.19 94	0.12 60	0.15 125	0.11 84	0.13 186	0.14 11	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.18 429

aanet-32k-new	0.15 117	0.18 409	0.43 228	0.21 192	0.10 66	0.16 82	0.15 138	0.22 66	0.18 68	0.11 35	0.14 108	0.09 23	0.13 186	0.18 82	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.23 502

aanet-new-12k	0.13 37	0.12 179	0.32 139	0.23 314	0.10 66	0.16 82	0.14 96	0.25 126	0.20 108	0.13 89	0.11 35	0.10 45	0.13 186	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.08 234	0.12 296

aanet-new-8k	0.14 81	0.14 273	0.34 153	0.21 192	0.10 66	0.18 147	0.15 138	0.29 189	0.22 145	0.11 35	0.12 55	0.10 45	0.13 186	0.18 82	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.11 241

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 37	0.09 42	0.23 53	0.19 100	0.14 261	0.20 215	0.16 189	0.25 126	0.19 94	0.12 60	0.15 125	0.14 163	0.13 186	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.04 1	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.13 331

RT-Monster	0.16 147	0.09 42	0.25 69	0.18 52	0.14 261	0.20 215	0.12 32	0.31 230	0.33 327	0.25 277	0.22 232	0.17 210	0.13 186	0.19 101	0.15 175	0.07 113	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.06 85	0.10 194

PSi22	0.17 168	0.18 409	0.42 220	0.20 146	0.09 18	0.16 82	0.11 18	0.30 209	0.25 206	0.13 89	0.15 125	0.21 265	0.13 186	0.30 332	0.16 204	0.06 44	0.22 555	0.05 1	0.04 1	0.08 234	0.13 331

Foundation-i1a	0.16 147	0.08 17	0.20 21	0.18 52	0.11 111	0.18 147	0.16 189	0.26 141	0.30 289	0.17 183	0.16 138	0.19 237	0.13 186	0.21 146	0.14 135	0.07 113	0.21 543	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.26 541

Foundation-i1	0.16 147	0.08 17	0.21 36	0.21 192	0.13 217	0.17 117	0.15 138	0.33 256	0.32 310	0.16 160	0.17 157	0.22 272	0.13 186	0.19 101	0.16 204	0.07 113	0.23 568	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.16 402

VMStereo-Base	0.14 81	0.09 42	0.29 108	0.16 10	0.09 18	0.18 147	0.12 32	0.24 103	0.25 206	0.15 141	0.22 232	0.17 210	0.13 186	0.19 101	0.14 135	0.08 255	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.08 75

NLSM3	0.14 81	0.12 179	0.25 69	0.21 192	0.13 217	0.18 147	0.16 189	0.32 238	0.25 206	0.12 60	0.15 125	0.12 110	0.13 186	0.17 66	0.15 175	0.05 1	0.05 6	0.08 232	0.08 274	0.05 4	0.08 75

GASTEREO	0.20 236	0.15 309	0.31 126	0.40 617	0.29 592	0.18 147	0.15 138	0.29 189	0.22 145	0.18 205	0.17 157	0.11 84	0.13 186	0.25 233	0.15 175	0.07 113	0.23 568	0.06 43	0.08 274	0.06 85	0.57 645

MSCF	0.20 236	0.14 273	0.31 126	0.40 617	0.29 592	0.17 117	0.15 138	0.29 189	0.22 145	0.17 183	0.16 138	0.11 84	0.13 186	0.24 212	0.15 175	0.07 113	0.23 568	0.06 43	0.08 274	0.07 162	0.57 645

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 37	0.15 309	0.21 36	0.27 487	0.09 18	0.15 46	0.13 65	0.23 81	0.21 134	0.12 60	0.11 35	0.10 45	0.13 186	0.22 174	0.13 89	0.07 113	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.07 30

fffy	0.15 117	0.14 273	0.31 126	0.21 192	0.14 261	0.19 174	0.18 285	0.24 103	0.19 94	0.13 89	0.17 157	0.15 182	0.13 186	0.25 233	0.15 175	0.06 44	0.08 238	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.15 385

trnet	0.14 81	0.09 42	0.26 80	0.15 4	0.07 1	0.21 246	0.12 32	0.25 126	0.26 221	0.16 160	0.21 219	0.15 182	0.13 186	0.19 101	0.14 135	0.09 346	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.06 85	0.06 13

MoCha-V2	0.18 179	0.12 179	0.40 200	0.30 544	0.24 558	0.16 82	0.15 138	0.28 170	0.19 94	0.16 160	0.16 138	0.13 132	0.13 186	0.30 332	0.13 89	0.06 44	0.28 605	0.06 43	0.06 100	0.06 85	0.25 528

MyStereo07	0.18 179	0.15 309	0.44 239	0.22 257	0.16 371	0.25 335	0.22 434	0.31 230	0.26 221	0.22 247	0.13 73	0.12 110	0.13 186	0.33 367	0.14 135	0.07 113	0.13 408	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.11 241

AE-Stereo	0.21 272	0.12 179	0.50 321	0.25 409	0.15 329	0.24 317	0.18 285	0.40 338	0.34 339	0.19 211	0.26 272	0.21 265	0.13 186	0.22 174	0.16 204	0.07 113	0.26 596	0.09 329	0.10 433	0.07 162	0.31 571

MIM_Stereo	0.20 236	0.17 385	0.55 393	0.20 146	0.21 510	0.17 117	0.14 96	0.37 299	0.27 239	0.28 308	0.35 375	0.23 287	0.13 186	0.28 294	0.16 204	0.06 44	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.15 385

GCAP-Stereo	0.18 179	0.21 448	0.47 268	0.23 314	0.18 432	0.21 246	0.10 8	0.28 170	0.24 181	0.20 221	0.22 232	0.15 182	0.13 186	0.21 146	0.16 204	0.07 113	0.19 523	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.09 127

MC-Stereo	0.18 179	0.10 78	0.36 167	0.28 515	0.14 261	0.18 147	0.15 138	0.24 103	0.20 108	0.21 228	0.24 256	0.16 195	0.13 186	0.25 233	0.14 135	0.07 113	0.17 497	0.07 141	0.07 187	0.06 85	0.30 567

test_4	0.19 207	0.16 351	0.39 185	0.24 368	0.13 217	0.19 174	0.21 400	0.27 156	0.24 181	0.24 263	0.47 516	0.22 272	0.13 186	0.27 270	0.18 263	0.06 44	0.06 85	0.09 329	0.09 373	0.07 162	0.06 13

test-3	0.18 179	0.10 78	0.48 283	0.23 314	0.14 261	0.18 147	0.16 189	0.32 238	0.29 271	0.26 287	0.17 157	0.22 272	0.13 186	0.26 255	0.19 293	0.06 44	0.14 427	0.08 232	0.08 274	0.06 85	0.10 194

test_1	0.18 179	0.10 78	0.48 283	0.23 314	0.14 261	0.18 147	0.16 189	0.32 238	0.29 271	0.26 287	0.17 157	0.22 272	0.13 186	0.26 255	0.19 293	0.06 44	0.14 427	0.08 232	0.08 274	0.06 85	0.10 194

test_3	0.20 236	0.12 179	0.49 300	0.26 450	0.14 261	0.22 275	0.25 501	0.34 263	0.33 327	0.25 277	0.18 176	0.23 287	0.13 186	0.25 233	0.20 319	0.06 44	0.14 427	0.09 329	0.10 433	0.07 162	0.10 194

TRStereo	0.22 297	0.21 448	0.62 456	0.40 617	0.19 466	0.22 275	0.16 189	0.58 550	0.30 289	0.21 228	0.21 219	0.22 272	0.13 186	0.27 270	0.14 135	0.09 346	0.09 283	0.09 329	0.11 469	0.06 85	0.19 447

CREStereo	0.14 81	0.09 42	0.27 96	0.14 2	0.08 8	0.22 275	0.15 138	0.26 141	0.26 221	0.16 160	0.21 219	0.14 163	0.13 186	0.19 101	0.14 135	0.09 346	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 162	0.06 13
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new-14k	0.13 37	0.13 223	0.33 148	0.21 192	0.09 18	0.13 23	0.13 65	0.26 141	0.23 161	0.12 60	0.15 125	0.09 23	0.14 216	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.11 241

Foundation-i1c-attn	0.15 117	0.07 2	0.20 21	0.18 52	0.11 111	0.15 46	0.15 138	0.26 141	0.29 271	0.15 141	0.16 138	0.17 210	0.14 216	0.19 101	0.15 175	0.07 113	0.22 555	0.06 43	0.05 31	0.05 4	0.26 541

Selective-IGEV-i16pc	0.33 508	0.12 179	1.65 648	0.21 192	0.14 261	0.74 627	0.30 553	0.46 410	0.44 465	0.21 228	0.32 334	0.26 340	0.14 216	0.71 561	0.19 293	0.15 558	0.10 324	0.08 232	0.09 373	0.11 441	0.12 296

NLMM1	0.21 272	0.13 223	0.21 36	0.23 314	0.18 432	0.24 317	0.20 372	0.65 605	0.69 609	0.18 205	0.18 176	0.13 132	0.14 216	0.25 233	0.19 293	0.08 255	0.09 283	0.08 232	0.07 187	0.07 162	0.10 194

BridgeDepth	0.11 9	0.11 126	0.22 48	0.19 100	0.07 1	0.16 82	0.12 32	0.18 19	0.13 11	0.08 2	0.09 15	0.14 163	0.14 216	0.15 27	0.11 13	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 31	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FE-Mocha	0.18 179	0.11 126	0.40 200	0.26 450	0.14 261	0.19 174	0.14 96	0.36 284	0.24 181	0.24 263	0.24 256	0.23 287	0.14 216	0.27 270	0.19 293	0.08 255	0.08 238	0.08 232	0.08 274	0.07 162	0.08 75

IGEV-FE	0.23 332	0.11 126	0.82 536	0.21 192	0.23 541	0.20 215	0.19 332	0.38 308	0.23 161	0.34 432	0.22 232	0.29 371	0.14 216	0.24 212	0.20 319	0.07 113	0.09 283	0.08 232	0.08 274	0.08 234	0.35 591

FlowAnything_test	0.15 117	0.12 179	0.23 53	0.21 192	0.12 161	0.18 147	0.16 189	0.25 126	0.17 50	0.15 141	0.13 73	0.15 182	0.14 216	0.19 101	0.17 234	0.10 417	0.07 174	0.11 465	0.12 511	0.08 234	0.10 194

MM-Stereo_test1	0.20 236	0.13 223	0.45 245	0.24 368	0.12 161	0.20 215	0.21 400	0.36 284	0.32 310	0.23 255	0.22 232	0.15 182	0.14 216	0.28 294	0.16 204	0.07 113	0.24 584	0.08 232	0.07 187	0.09 325	0.21 477

rvit_stereo_0081_aga	0.17 168	0.17 385	0.40 200	0.21 192	0.14 261	0.20 215	0.17 230	0.24 103	0.26 221	0.18 205	0.21 219	0.20 251	0.14 216	0.20 128	0.15 175	0.12 496	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.10 389	0.08 75

rvit_stereo_0080	0.16 147	0.17 385	0.35 161	0.19 100	0.13 217	0.14 30	0.20 372	0.29 189	0.26 221	0.16 160	0.17 157	0.19 237	0.14 216	0.19 101	0.16 204	0.11 456	0.08 238	0.08 232	0.08 274	0.10 389	0.08 75

whm_eth	0.16 147	0.17 385	0.35 161	0.19 100	0.13 217	0.14 30	0.20 372	0.29 189	0.26 221	0.16 160	0.17 157	0.19 237	0.14 216	0.19 101	0.16 204	0.11 456	0.08 238	0.08 232	0.08 274	0.10 389	0.08 75

IGEV_Zeroshot_test	0.23 332	0.11 126	0.82 536	0.21 192	0.23 541	0.20 215	0.19 332	0.38 308	0.23 161	0.34 432	0.22 232	0.29 371	0.14 216	0.24 212	0.20 319	0.07 113	0.09 283	0.08 232	0.08 274	0.08 234	0.35 591

RAFT-Test	0.19 207	0.11 126	0.41 210	0.26 450	0.21 510	0.26 355	0.17 230	0.37 299	0.26 221	0.24 263	0.29 299	0.32 412	0.14 216	0.22 174	0.15 175	0.07 113	0.08 238	0.07 141	0.07 187	0.06 85	0.07 30

LoS	0.15 117	0.09 42	0.34 153	0.17 24	0.09 18	0.22 275	0.14 96	0.27 156	0.27 239	0.15 141	0.18 176	0.19 237	0.14 216	0.23 198	0.14 135	0.08 255	0.06 85	0.06 43	0.04 1	0.06 85	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
AnonymousM	0.19 207	0.20 437	0.30 117	0.18 52	0.10 66	0.19 174	0.17 230	0.32 238	0.27 239	0.27 297	0.21 219	0.18 225	0.14 216	0.21 146	0.16 204	0.09 346	0.08 238	0.38 642	0.15 573	0.06 85	0.08 75

test-1	0.20 236	0.12 179	0.49 300	0.23 314	0.23 541	0.22 275	0.23 462	0.36 284	0.29 271	0.21 228	0.25 264	0.24 307	0.14 216	0.18 82	0.22 365	0.07 113	0.14 427	0.08 232	0.07 187	0.06 85	0.14 366

sCroCo_RVC	0.19 207	0.15 309	0.60 445	0.27 487	0.18 432	0.23 296	0.16 189	0.28 170	0.24 181	0.14 116	0.22 232	0.17 210	0.14 216	0.22 174	0.16 204	0.11 456	0.11 361	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.10 194

PMTNet	0.16 147	0.09 42	0.31 126	0.15 4	0.09 18	0.23 296	0.15 138	0.26 141	0.24 181	0.17 183	0.21 219	0.16 195	0.14 216	0.23 198	0.14 135	0.29 632	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 162	0.07 30

R-Stereo Train	0.19 207	0.10 78	0.49 300	0.22 257	0.12 161	0.23 296	0.18 285	0.43 371	0.20 108	0.31 373	0.45 497	0.20 251	0.14 216	0.18 82	0.18 263	0.08 255	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.07 30

RAFT-Stereo	0.19 207	0.10 78	0.49 300	0.22 257	0.12 161	0.23 296	0.18 285	0.43 371	0.20 108	0.31 373	0.45 497	0.20 251	0.14 216	0.18 82	0.18 263	0.08 255	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLSM1	0.18 179	0.12 179	0.21 36	0.21 192	0.18 432	0.25 335	0.17 230	0.51 464	0.43 452	0.17 183	0.21 219	0.13 132	0.15 237	0.22 174	0.18 263	0.08 255	0.09 283	0.09 329	0.08 274	0.07 162	0.07 30

DA	0.21 272	0.11 126	0.33 148	0.28 515	0.23 541	0.30 419	0.16 189	0.29 189	0.27 239	0.15 141	0.22 232	0.17 210	0.15 237	0.26 255	0.15 175	0.07 113	0.28 605	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.56 642

GGEV	0.21 272	0.11 126	0.33 148	0.28 515	0.23 541	0.30 419	0.16 189	0.29 189	0.27 239	0.15 141	0.22 232	0.17 210	0.15 237	0.26 255	0.15 175	0.07 113	0.28 605	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.56 642

DilatedVolume-Stereo	0.15 117	0.09 42	0.26 80	0.18 52	0.10 66	0.21 246	0.14 96	0.24 103	0.22 145	0.22 247	0.21 219	0.16 195	0.15 237	0.24 212	0.17 234	0.07 113	0.07 174	0.06 43	0.06 100	0.05 4	0.08 75

xyz-stereo-finetune	0.17 168	0.17 385	0.29 108	0.17 24	0.08 8	0.24 317	0.21 400	0.30 209	0.32 310	0.19 211	0.22 232	0.19 237	0.15 237	0.30 332	0.22 365	0.06 44	0.06 85	0.08 232	0.06 100	0.06 85	0.07 30

rvit_stereo_0081	0.16 147	0.13 223	0.30 117	0.21 192	0.12 161	0.17 117	0.17 230	0.24 103	0.34 339	0.17 183	0.19 188	0.18 225	0.15 237	0.20 128	0.17 234	0.11 456	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.09 325	0.07 30

rvit_stereo_0082	0.16 147	0.13 223	0.30 117	0.21 192	0.12 161	0.17 117	0.17 230	0.24 103	0.34 339	0.17 183	0.19 188	0.18 225	0.15 237	0.20 128	0.17 234	0.11 456	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.09 325	0.07 30

EKT-Stereo	0.39 544	0.13 223	0.53 371	0.42 627	3.94 686	0.22 275	0.17 230	0.38 308	0.30 289	0.21 228	0.20 199	0.23 287	0.15 237	0.30 332	0.18 263	0.10 417	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.09 325	0.12 296

anonymousdsp2	0.23 332	0.11 126	0.42 220	0.26 450	0.24 558	0.25 335	0.17 230	0.43 371	0.37 382	0.30 356	0.23 246	0.24 307	0.15 237	0.32 357	0.17 234	0.07 113	0.28 605	0.07 141	0.05 31	0.08 234	0.44 621

CIPLG	0.23 332	0.28 536	0.75 510	0.24 368	0.16 371	0.25 335	0.20 372	0.38 308	0.33 327	0.32 398	0.34 367	0.23 287	0.15 237	0.27 270	0.22 365	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127

IPLGR_C	0.23 332	0.29 540	0.81 532	0.24 368	0.16 371	0.24 317	0.20 372	0.38 308	0.33 327	0.32 398	0.33 356	0.23 287	0.15 237	0.26 255	0.22 365	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127

ACRE	0.23 332	0.27 528	0.83 542	0.24 368	0.15 329	0.24 317	0.20 372	0.38 308	0.32 310	0.32 398	0.33 356	0.23 287	0.15 237	0.26 255	0.22 365	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127

Pruner-Stereo	0.20 236	0.12 179	0.49 300	0.29 533	0.12 161	0.19 174	0.17 230	0.32 238	0.31 300	0.33 411	0.32 334	0.25 320	0.15 237	0.25 233	0.22 365	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.10 194

cross-raft	0.18 179	0.12 179	0.40 200	0.27 487	0.16 371	0.20 215	0.24 487	0.34 263	0.24 181	0.23 255	0.28 291	0.29 371	0.15 237	0.19 101	0.16 204	0.06 44	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.07 162	0.07 30

raft+_RVC	0.21 272	0.21 448	0.46 260	0.22 257	0.35 615	0.21 246	0.16 189	0.39 329	0.35 351	0.22 247	0.28 291	0.20 251	0.15 237	0.25 233	0.20 319	0.08 255	0.16 471	0.08 232	0.07 187	0.07 162	0.12 296

RALCasStereoNet	0.22 297	0.22 467	0.48 283	0.23 314	0.23 541	0.22 275	0.18 285	0.32 238	0.27 239	0.22 247	0.30 313	0.22 272	0.15 237	0.29 316	0.20 319	0.08 255	0.22 555	0.07 141	0.06 100	0.10 389	0.25 528

RALAANet	0.21 272	0.24 495	0.53 371	0.23 314	0.14 261	0.22 275	0.13 65	0.38 308	0.30 289	0.29 333	0.26 272	0.25 320	0.15 237	0.28 294	0.20 319	0.08 255	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.10 389	0.07 30

CFNet-RSSM	0.18 179	0.10 78	0.45 245	0.20 146	0.12 161	0.20 215	0.16 189	0.40 338	0.31 300	0.23 255	0.21 219	0.26 340	0.15 237	0.21 146	0.14 135	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.07 187	0.06 85	0.06 13

Gwc-CoAtRS	0.17 168	0.10 78	0.41 210	0.20 146	0.12 161	0.20 215	0.15 138	0.34 263	0.29 271	0.23 255	0.23 246	0.27 345	0.15 237	0.21 146	0.14 135	0.07 113	0.06 85	0.07 141	0.07 187	0.06 85	0.07 30

aanet-new	0.14 81	0.13 223	0.39 185	0.21 192	0.14 261	0.20 215	0.15 138	0.25 126	0.18 68	0.12 60	0.14 108	0.10 45	0.16 256	0.19 101	0.11 13	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.13 331

Hybrid-DGEV-03	0.21 272	0.20 437	0.43 228	0.23 314	0.12 161	0.27 362	0.16 189	0.33 256	0.28 250	0.33 411	0.58 570	0.23 287	0.16 256	0.24 212	0.19 293	0.07 113	0.06 85	0.09 329	0.07 187	0.08 234	0.10 194

WQFJX1	0.20 236	0.12 179	0.21 36	0.23 314	0.17 403	0.24 317	0.19 332	0.63 593	0.56 571	0.17 183	0.16 138	0.14 163	0.16 256	0.27 270	0.18 263	0.08 255	0.09 283	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127

WQFJX	0.19 207	0.12 179	0.21 36	0.22 257	0.18 432	0.25 335	0.18 285	0.57 536	0.49 527	0.17 183	0.17 157	0.14 163	0.16 256	0.24 212	0.19 293	0.08 255	0.08 238	0.08 232	0.06 100	0.08 234	0.11 241

NLCSM	0.20 236	0.15 309	0.23 53	0.24 368	0.19 466	0.24 317	0.22 434	0.45 401	0.44 465	0.20 221	0.18 176	0.14 163	0.16 256	0.47 443	0.20 319	0.09 346	0.09 283	0.09 329	0.08 274	0.09 325	0.10 194

water-stereo	0.15 117	0.11 126	0.32 139	0.19 100	0.10 66	0.17 117	0.14 96	0.26 141	0.20 108	0.18 205	0.23 246	0.16 195	0.16 256	0.14 11	0.14 135	0.07 113	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.11 241

castereo	0.14 81	0.11 126	0.22 48	0.19 100	0.10 66	0.20 215	0.19 332	0.32 238	0.28 250	0.13 89	0.18 176	0.16 195	0.16 256	0.16 48	0.14 135	0.07 113	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.07 30

tt1	0.22 297	0.16 351	0.49 300	0.26 450	0.15 329	0.31 441	0.19 332	0.38 308	0.46 490	0.21 228	0.19 188	0.13 132	0.16 256	0.28 294	0.12 39	0.08 255	0.28 605	0.08 232	0.06 100	0.08 234	0.37 602

StereoVision	0.23 332	0.23 483	0.55 393	0.27 487	0.17 403	0.23 296	0.22 434	0.40 338	0.32 310	0.21 228	0.51 533	0.22 272	0.16 256	0.29 316	0.19 293	0.11 456	0.12 387	0.13 526	0.13 543	0.10 389	0.08 75

AEACV	0.20 236	0.09 42	0.32 139	0.39 612	0.34 612	0.21 246	0.16 189	0.30 209	0.18 68	0.17 183	0.17 157	0.13 132	0.16 256	0.27 270	0.13 89	0.07 113	0.29 621	0.07 141	0.09 373	0.07 162	0.37 602

Any-RAFT	0.18 179	0.09 42	0.33 148	0.19 100	0.10 66	0.29 405	0.16 189	0.44 392	0.32 310	0.25 277	0.27 285	0.29 371	0.16 256	0.23 198	0.13 89	0.08 255	0.07 174	0.06 43	0.05 31	0.07 162	0.07 30

DCRE	0.24 362	0.15 309	0.45 245	0.26 450	0.26 576	0.23 296	0.21 400	0.37 299	0.29 271	0.23 255	0.81 620	0.23 287	0.16 256	0.24 212	0.18 263	0.07 113	0.14 427	0.07 141	0.08 274	0.07 162	0.25 528

knoymous	0.18 179	0.10 78	0.35 161	0.17 24	0.11 111	0.21 246	0.17 230	0.33 256	0.24 181	0.24 263	0.28 291	0.27 345	0.16 256	0.24 212	0.17 234	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.06 100	0.09 325	0.10 194

DisPM	0.20 236	0.11 126	0.52 360	0.24 368	0.13 217	0.18 147	0.19 332	0.30 209	0.31 300	0.33 411	0.34 367	0.23 287	0.16 256	0.34 382	0.17 234	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.12 296

PFNet+	0.21 272	0.11 126	0.54 384	0.22 257	0.12 161	0.17 117	0.18 285	0.31 230	0.36 367	0.33 411	0.32 334	0.24 307	0.16 256	0.33 367	0.18 263	0.10 417	0.07 174	0.11 465	0.10 433	0.08 234	0.12 296

PSM-softLoss	0.22 297	0.11 126	0.53 371	0.25 409	0.12 161	0.20 215	0.17 230	0.39 329	0.29 271	0.29 333	0.32 334	0.24 307	0.16 256	0.53 468	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.09 373	0.08 234	0.12 296

KMStereo	0.22 297	0.11 126	0.53 371	0.25 409	0.12 161	0.20 215	0.17 230	0.39 329	0.29 271	0.29 333	0.32 334	0.24 307	0.16 256	0.53 468	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.09 373	0.08 234	0.12 296

rafts_anoy	0.21 272	0.22 467	0.49 300	0.25 409	0.24 558	0.19 174	0.17 230	0.34 263	0.32 310	0.24 263	0.25 264	0.20 251	0.16 256	0.25 233	0.21 347	0.08 255	0.19 523	0.11 465	0.12 511	0.09 325	0.09 127

sAnonymous2	0.21 272	0.24 495	0.79 525	0.24 368	0.17 403	0.22 275	0.20 372	0.36 284	0.29 271	0.17 183	0.19 188	0.17 210	0.16 256	0.18 82	0.15 175	0.10 417	0.07 174	0.09 329	0.08 274	0.23 605	0.18 429

CroCo_RVC	0.21 272	0.24 495	0.79 525	0.24 368	0.17 403	0.22 275	0.20 372	0.36 284	0.29 271	0.17 183	0.19 188	0.17 210	0.16 256	0.18 82	0.15 175	0.10 417	0.07 174	0.09 329	0.08 274	0.23 605	0.18 429

GMStereo	0.21 272	0.30 546	0.57 413	0.21 192	0.12 161	0.24 317	0.18 285	0.30 209	0.41 429	0.26 287	0.24 256	0.17 210	0.16 256	0.25 233	0.19 293	0.10 417	0.07 174	0.08 232	0.08 274	0.11 441	0.09 127
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.29 470	0.11 126	0.38 177	0.22 257	0.18 432	0.33 468	1.66 681	0.53 482	0.27 239	0.27 297	0.50 530	0.17 210	0.16 256	0.25 233	0.25 411	0.07 113	0.07 174	0.07 141	0.11 469	0.07 162	0.10 194

Selective-IGEV-i1	0.28 449	0.11 126	0.44 239	0.36 600	0.32 608	0.32 458	0.23 462	0.48 433	0.48 512	0.29 333	0.32 334	0.39 474	0.17 278	0.28 294	0.25 411	0.08 255	0.23 568	0.08 232	0.09 373	0.08 234	0.53 640

WQFJA1	0.19 207	0.12 179	0.20 21	0.22 257	0.18 432	0.25 335	0.19 332	0.55 516	0.55 564	0.16 160	0.17 157	0.15 182	0.17 278	0.20 128	0.20 319	0.07 113	0.09 283	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127

NLMM	0.19 207	0.12 179	0.20 21	0.22 257	0.18 432	0.25 335	0.19 332	0.55 516	0.55 564	0.16 160	0.17 157	0.15 182	0.17 278	0.20 128	0.20 319	0.07 113	0.09 283	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127

rvit_stereo_0083	0.17 168	0.13 223	0.29 108	0.21 192	0.13 217	0.17 117	0.17 230	0.23 81	0.36 367	0.16 160	0.22 232	0.19 237	0.17 278	0.21 146	0.17 234	0.11 456	0.10 324	0.10 409	0.08 274	0.09 325	0.08 75

rvit_stereo_ft	0.18 179	0.19 424	0.43 228	0.25 409	0.14 261	0.17 117	0.21 400	0.30 209	0.28 250	0.17 183	0.19 188	0.20 251	0.17 278	0.22 174	0.18 263	0.11 456	0.07 174	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.08 75

ACVNet-DCA	0.21 272	0.16 351	0.50 321	0.27 487	0.13 217	0.31 441	0.19 332	0.43 371	0.32 310	0.21 228	0.20 199	0.13 132	0.17 278	0.28 294	0.12 39	0.08 255	0.28 605	0.08 232	0.06 100	0.09 325	0.23 502

1test111	0.22 297	0.16 351	0.50 321	0.27 487	0.13 217	0.31 441	0.19 332	0.43 371	0.32 310	0.21 228	0.20 199	0.13 132	0.17 278	0.36 395	0.28 443	0.08 255	0.28 605	0.08 232	0.06 100	0.09 325	0.23 502

cc1	0.22 297	0.16 351	0.50 321	0.27 487	0.13 217	0.31 441	0.19 332	0.39 329	0.48 512	0.21 228	0.20 199	0.13 132	0.17 278	0.28 294	0.12 39	0.08 255	0.28 605	0.08 232	0.06 100	0.08 234	0.37 602

GMStereo_Zeroshot	0.25 387	0.22 467	0.51 340	0.27 487	0.14 261	0.28 380	0.15 138	0.40 338	0.36 367	0.37 482	0.43 472	0.40 479	0.17 278	0.35 389	0.21 347	0.12 496	0.07 174	0.13 526	0.07 187	0.17 555	0.10 194

plain	0.18 179	0.16 351	0.59 438	0.21 192	0.13 217	0.16 82	0.17 230	0.29 189	0.23 161	0.16 160	0.26 272	0.13 132	0.17 278	0.27 270	0.17 234	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.07 187	0.10 389	0.07 30

MIF-Stereo (partial)	0.18 179	0.13 223	0.50 321	0.22 257	0.15 329	0.16 82	0.13 65	0.29 189	0.26 221	0.17 183	0.26 272	0.16 195	0.17 278	0.25 233	0.18 263	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.09 325	0.08 75

LoS_RVC	0.14 81	0.11 126	0.32 139	0.18 52	0.16 371	0.20 215	0.18 285	0.21 53	0.18 68	0.14 116	0.20 199	0.12 110	0.17 278	0.17 66	0.14 135	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.14 366

RCA-Stereo	0.17 168	0.10 78	0.33 148	0.20 146	0.11 111	0.19 174	0.17 230	0.39 329	0.36 367	0.21 228	0.25 264	0.17 210	0.17 278	0.18 82	0.15 175	0.07 113	0.14 427	0.07 141	0.06 100	0.06 85	0.08 75

RAFT_CTSACE	0.23 332	0.21 448	0.57 413	0.26 450	0.15 329	0.22 275	0.23 462	0.34 263	0.30 289	0.34 432	0.51 533	0.31 401	0.17 278	0.33 367	0.15 175	0.06 44	0.09 283	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.07 30

RAFT+CT+SA	0.23 332	0.24 495	0.48 283	0.25 409	0.18 432	0.23 296	0.29 544	0.42 362	0.38 393	0.24 263	0.39 428	0.20 251	0.17 278	0.34 382	0.17 234	0.07 113	0.07 174	0.09 329	0.12 511	0.09 325	0.13 331

dd	0.23 332	0.32 557	0.55 393	0.23 314	0.12 161	0.27 362	0.21 400	0.32 238	0.45 478	0.30 356	0.29 299	0.25 320	0.17 278	0.31 347	0.26 423	0.13 518	0.07 174	0.10 409	0.08 274	0.12 483	0.09 127

IPLG	0.23 332	0.19 424	0.65 471	0.21 192	0.12 161	0.28 380	0.17 230	0.45 401	0.32 310	0.33 411	0.32 334	0.16 195	0.17 278	0.50 451	0.23 385	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.07 187	0.07 162	0.08 75

GMOStereo	0.20 236	0.17 385	0.45 245	0.23 314	0.18 432	0.21 246	0.27 522	0.28 170	0.28 250	0.31 373	0.32 334	0.28 358	0.17 278	0.16 48	0.13 89	0.07 113	0.23 568	0.10 409	0.08 274	0.08 234	0.07 30

error version	0.20 236	0.17 385	0.45 245	0.23 314	0.18 432	0.21 246	0.27 522	0.28 170	0.28 250	0.31 373	0.32 334	0.28 358	0.17 278	0.16 48	0.13 89	0.07 113	0.23 568	0.10 409	0.08 274	0.08 234	0.07 30

test-v	0.20 236	0.17 385	0.45 245	0.23 314	0.18 432	0.21 246	0.27 522	0.28 170	0.28 250	0.31 373	0.32 334	0.28 358	0.17 278	0.16 48	0.13 89	0.07 113	0.23 568	0.10 409	0.08 274	0.08 234	0.07 30

NF-Stereo	0.22 297	0.11 126	0.52 360	0.25 409	0.12 161	0.21 246	0.18 285	0.40 338	0.35 351	0.28 308	0.30 313	0.22 272	0.17 278	0.52 465	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.13 331

OCTAStereo	0.22 297	0.11 126	0.52 360	0.25 409	0.12 161	0.21 246	0.18 285	0.40 338	0.35 351	0.28 308	0.30 313	0.22 272	0.17 278	0.51 457	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.13 331

RE-Stereo	0.22 297	0.11 126	0.52 360	0.25 409	0.12 161	0.21 246	0.18 285	0.40 338	0.35 351	0.28 308	0.30 313	0.22 272	0.17 278	0.51 457	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.13 331

TVStereo	0.22 297	0.11 126	0.52 360	0.25 409	0.12 161	0.21 246	0.18 285	0.40 338	0.35 351	0.28 308	0.30 313	0.22 272	0.17 278	0.51 457	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.13 331

RAFT-345	0.22 297	0.11 126	0.55 393	0.22 257	0.12 161	0.20 215	0.16 189	0.27 156	0.28 250	0.27 297	0.65 596	0.20 251	0.17 278	0.55 479	0.22 365	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.07 187	0.06 85	0.07 30

CRE-IMP	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.23 314	0.11 111	0.24 317	0.17 230	0.31 230	0.24 181	0.27 297	0.26 272	0.24 307	0.17 278	0.24 212	0.19 293	0.09 346	0.05 6	0.10 409	0.07 187	0.10 389	0.10 194

test-2	0.20 236	0.17 385	0.45 245	0.23 314	0.18 432	0.21 246	0.27 522	0.28 170	0.28 250	0.31 373	0.32 334	0.28 358	0.17 278	0.16 48	0.13 89	0.07 113	0.23 568	0.10 409	0.08 274	0.08 234	0.07 30

raftrobust	0.19 207	0.19 424	0.42 220	0.23 314	0.24 558	0.19 174	0.13 65	0.33 256	0.28 250	0.26 287	0.20 199	0.19 237	0.17 278	0.23 198	0.17 234	0.08 255	0.10 324	0.07 141	0.06 100	0.07 162	0.09 127

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 236	0.23 483	0.49 300	0.21 192	0.16 371	0.19 174	0.17 230	0.35 272	0.32 310	0.26 287	0.33 356	0.20 251	0.17 278	0.21 146	0.17 234	0.06 44	0.10 324	0.07 141	0.07 187	0.07 162	0.11 241

AFF-stereo	0.20 236	0.24 495	0.49 300	0.22 257	0.11 111	0.18 147	0.18 285	0.35 272	0.29 271	0.25 277	0.36 390	0.25 320	0.17 278	0.25 233	0.17 234	0.06 44	0.09 283	0.08 232	0.08 274	0.08 234	0.11 241

DIP-Stereo	0.20 236	0.13 223	0.48 283	0.20 146	0.13 217	0.28 380	0.12 32	0.43 371	0.26 221	0.27 297	0.32 334	0.21 265	0.17 278	0.26 255	0.20 319	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.06 100	0.07 162	0.10 194
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
depthmonostereo	0.15 117	0.12 179	0.34 153	0.19 100	0.09 18	0.20 215	0.15 138	0.28 170	0.24 181	0.16 160	0.18 176	0.16 195	0.18 309	0.21 146	0.14 135	0.07 113	0.07 174	0.07 141	0.06 100	0.05 4	0.08 75

DFGA-Net	0.26 410	0.33 561	0.70 493	0.22 257	0.15 329	0.25 335	0.17 230	0.41 356	0.40 419	0.30 356	0.32 334	0.21 265	0.18 309	0.61 513	0.33 490	0.08 255	0.06 85	0.10 409	0.09 373	0.11 441	0.09 127

Reg-Stereo(zero)	0.18 179	0.08 17	0.39 185	0.19 100	0.19 466	0.24 317	0.18 285	0.29 189	0.29 271	0.24 263	0.21 219	0.24 307	0.18 309	0.22 174	0.21 347	0.07 113	0.11 361	0.06 43	0.07 187	0.06 85	0.11 241

rvit_0105_6	0.20 236	0.16 351	0.41 210	0.23 314	0.14 261	0.18 147	0.20 372	0.31 230	0.39 409	0.18 205	0.22 232	0.23 287	0.18 309	0.26 255	0.18 263	0.16 569	0.13 408	0.13 526	0.11 469	0.11 441	0.09 127

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 449	0.17 385	0.96 578	0.29 533	0.31 604	0.29 405	0.21 400	0.53 482	0.28 250	0.27 297	0.55 557	0.41 488	0.18 309	0.30 332	0.22 365	0.08 255	0.10 324	0.08 232	0.13 543	0.12 483	0.20 465

GCST	0.50 594	0.67 644	0.82 536	1.04 668	0.55 648	0.38 519	0.11 18	0.42 362	0.33 327	0.42 536	0.35 375	0.29 371	0.18 309	0.50 451	0.23 385	0.70 661	0.42 648	0.79 665	0.62 669	0.63 652	0.47 627

MyStereo06	0.23 332	0.15 309	0.74 506	0.22 257	0.14 261	0.25 335	0.22 434	0.43 371	0.25 206	0.36 465	0.24 256	0.34 429	0.18 309	0.24 212	0.20 319	0.07 113	0.12 387	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.11 241

HH	0.22 297	0.12 179	0.55 393	0.32 569	0.16 371	0.27 362	0.18 285	0.36 284	0.25 206	0.20 221	0.26 272	0.34 429	0.18 309	0.33 367	0.15 175	0.07 113	0.16 471	0.07 141	0.07 187	0.07 162	0.31 571

HanStereo	0.22 297	0.12 179	0.55 393	0.32 569	0.16 371	0.27 362	0.18 285	0.36 284	0.25 206	0.20 221	0.26 272	0.34 429	0.18 309	0.33 367	0.15 175	0.07 113	0.16 471	0.07 141	0.07 187	0.07 162	0.31 571

Selective-RAFT	0.19 207	0.14 273	0.37 173	0.24 368	0.11 111	0.30 419	0.15 138	0.35 272	0.34 339	0.17 183	0.17 157	0.22 272	0.18 309	0.29 316	0.18 263	0.07 113	0.16 471	0.07 141	0.07 187	0.08 234	0.08 75

Patchmatch Stereo++	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.14 96	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.27 270	0.18 263	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127
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
NRIStereo	0.20 236	0.12 179	0.50 321	0.23 314	0.11 111	0.24 317	0.19 332	0.30 209	0.28 250	0.26 287	0.26 272	0.25 320	0.18 309	0.34 382	0.19 293	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.07 187	0.09 325	0.09 127

PSM-adaLoss	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.15 138	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.25 233	0.17 234	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

ROB_FTStereo_v2	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.15 138	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.25 233	0.18 263	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

ROB_FTStereo	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.13 65	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.25 233	0.17 234	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

HUI-Stereo	0.19 207	0.13 223	0.52 360	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.14 96	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.23 198	0.17 234	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

iGMRVC	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.15 138	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.27 270	0.18 263	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

RAFT-RH_RVC	0.26 410	0.13 223	0.57 413	0.22 257	0.12 161	0.25 335	0.14 96	0.27 156	0.29 271	0.38 491	1.14 644	0.23 287	0.18 309	0.58 492	0.24 397	0.07 113	0.06 85	0.10 409	0.07 187	0.06 85	0.08 75

iRAFT	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.14 96	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.27 270	0.18 263	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

RAFT-IKP	0.19 207	0.13 223	0.51 340	0.22 257	0.11 111	0.18 147	0.15 138	0.30 209	0.24 181	0.28 308	0.29 299	0.25 320	0.18 309	0.26 255	0.18 263	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.10 389	0.09 127

Anonymous3	0.24 362	0.19 424	0.76 514	0.27 487	0.18 432	0.41 536	0.24 487	0.45 401	0.36 367	0.23 255	0.27 285	0.20 251	0.18 309	0.28 294	0.19 293	0.12 496	0.11 361	0.10 409	0.10 433	0.11 441	0.13 331

s12784h	0.18 179	0.09 42	0.38 177	0.18 52	0.07 1	0.33 468	0.19 332	0.39 329	0.34 339	0.24 263	0.25 264	0.18 225	0.18 309	0.25 233	0.17 234	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.05 1

MyStereo8	0.25 387	0.20 437	0.69 487	0.24 368	0.17 403	0.31 441	0.16 189	0.50 452	0.32 310	0.29 333	0.38 410	0.25 320	0.19 331	0.33 367	0.29 457	0.08 255	0.20 538	0.08 232	0.08 274	0.10 389	0.16 402

Sa-1000	0.24 362	0.20 437	0.53 371	0.23 314	0.14 261	0.30 419	0.23 462	0.50 452	0.41 429	0.30 356	0.50 530	0.26 340	0.19 331	0.33 367	0.16 204	0.08 255	0.10 324	0.10 409	0.11 469	0.08 234	0.08 75

iRaft-Stereo_20w	0.29 470	0.11 126	0.86 553	0.33 581	0.24 558	0.32 458	0.26 513	0.60 571	0.26 221	0.41 530	0.21 219	0.28 358	0.19 331	0.32 357	0.24 397	0.07 113	0.31 627	0.07 141	0.09 373	0.08 234	0.47 627

IPLGR	0.22 297	0.14 273	0.75 510	0.21 192	0.11 111	0.25 335	0.18 285	0.44 392	0.38 393	0.29 333	0.28 291	0.21 265	0.19 331	0.37 405	0.19 293	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.07 187	0.07 162	0.07 30

TestStereo	0.22 297	0.24 495	0.48 283	0.25 409	0.11 111	0.22 275	0.22 434	0.32 238	0.31 300	0.24 263	0.34 367	0.23 287	0.19 331	0.62 524	0.19 293	0.08 255	0.07 174	0.10 409	0.07 187	0.11 441	0.07 30

IGEV_i1	0.26 410	0.12 179	0.57 413	0.25 409	0.24 558	0.32 458	0.20 372	0.45 401	0.37 382	0.35 451	0.30 313	0.35 442	0.20 336	0.39 412	0.23 385	0.08 255	0.26 596	0.08 232	0.08 274	0.08 234	0.37 602

rvit_0105_5	0.22 297	0.18 409	0.51 340	0.23 314	0.13 217	0.22 275	0.25 501	0.38 308	0.40 419	0.21 228	0.23 246	0.27 345	0.20 336	0.27 270	0.20 319	0.15 558	0.13 408	0.12 500	0.12 511	0.10 389	0.10 194

rvit_0105_4	0.21 272	0.17 385	0.49 300	0.23 314	0.14 261	0.20 215	0.23 462	0.35 272	0.40 419	0.19 211	0.24 256	0.25 320	0.20 336	0.28 294	0.18 263	0.16 569	0.13 408	0.12 500	0.11 469	0.11 441	0.10 194

H2IRNET	0.19 207	0.18 409	0.50 321	0.22 257	0.12 161	0.20 215	0.16 189	0.28 170	0.31 300	0.17 183	0.32 334	0.25 320	0.20 336	0.24 212	0.19 293	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.10 433	0.10 389	0.08 75

UDGNet	0.24 362	0.37 584	0.53 371	0.25 409	0.14 261	0.24 317	0.18 285	0.32 238	0.44 465	0.29 333	0.28 291	0.24 307	0.20 336	0.30 332	0.21 347	0.16 569	0.07 174	0.21 607	0.11 469	0.16 540	0.11 241

GwcNet-ADL	0.23 332	0.15 309	0.58 429	0.24 368	0.13 217	0.23 296	0.24 487	0.51 464	0.41 429	0.28 308	0.29 299	0.30 391	0.20 336	0.27 270	0.28 443	0.09 346	0.07 174	0.07 141	0.07 187	0.09 325	0.11 241

GANet-ADL	0.22 297	0.14 273	0.51 340	0.23 314	0.14 261	0.29 405	0.19 332	0.48 433	0.36 367	0.26 287	0.33 356	0.32 412	0.20 336	0.26 255	0.22 365	0.11 456	0.07 174	0.07 141	0.06 100	0.09 325	0.11 241

OMP-Stereo	0.24 362	0.16 351	0.48 283	0.30 544	0.13 217	0.21 246	0.16 189	0.38 308	0.35 351	0.34 432	0.30 313	0.33 421	0.20 336	0.70 555	0.24 397	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.07 187	0.08 234	0.07 30

PFNet	0.24 362	0.11 126	0.63 461	0.25 409	0.14 261	0.22 275	0.19 332	0.40 338	0.35 351	0.36 465	0.32 334	0.27 345	0.20 336	0.63 527	0.23 385	0.09 346	0.05 6	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.08 75

ARAFT	0.26 410	0.30 546	0.87 556	0.22 257	0.12 161	0.30 419	0.24 487	0.46 410	0.34 339	0.33 411	0.28 291	0.29 371	0.20 336	0.49 447	0.19 293	0.08 255	0.06 85	0.12 500	0.11 469	0.09 325	0.09 127

DN-CSS_ROB	0.24 362	0.33 561	0.69 487	0.25 409	0.14 261	0.26 355	0.13 65	0.42 362	0.35 351	0.30 356	0.42 458	0.22 272	0.20 336	0.34 382	0.22 365	0.07 113	0.06 85	0.11 465	0.11 469	0.11 441	0.09 127

Selective-IGEV-i16pb	0.39 544	0.14 273	2.10 660	0.21 192	0.15 329	0.68 621	0.31 563	0.60 571	0.60 586	0.25 277	0.44 482	0.32 412	0.21 347	0.79 588	0.26 423	0.14 542	0.10 324	0.09 329	0.10 433	0.12 483	0.14 366

DDVS	0.26 410	0.16 351	0.45 245	0.25 409	0.17 403	0.34 483	0.21 400	0.43 371	0.31 300	0.34 432	0.41 449	0.47 539	0.21 347	0.52 465	0.29 457	0.11 456	0.09 283	0.11 465	0.09 373	0.13 497	0.16 402

rvit_stereo_0075_2	0.25 387	0.18 409	0.65 471	0.27 487	0.22 526	0.22 275	0.15 138	0.41 356	0.36 367	0.27 297	0.37 401	0.29 371	0.21 347	0.29 316	0.20 319	0.17 583	0.12 387	0.19 600	0.12 511	0.14 520	0.14 366

TestStereo1	0.23 332	0.22 467	0.50 321	0.27 487	0.14 261	0.26 355	0.27 522	0.43 371	0.38 393	0.29 333	0.39 428	0.23 287	0.21 347	0.33 367	0.18 263	0.08 255	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.10 194

SA-5K	0.23 332	0.22 467	0.50 321	0.27 487	0.14 261	0.26 355	0.27 522	0.43 371	0.38 393	0.29 333	0.39 428	0.23 287	0.21 347	0.33 367	0.18 263	0.08 255	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.10 194

HHNet	0.23 332	0.12 179	0.66 476	0.19 100	0.18 432	0.20 215	0.20 372	0.36 284	0.32 310	0.33 411	0.59 575	0.19 237	0.21 347	0.24 212	0.31 471	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.07 187	0.08 234	0.12 296

GMM-Stereo	0.22 297	0.10 78	0.56 403	0.23 314	0.13 217	0.24 317	0.24 487	0.38 308	0.29 271	0.31 373	0.44 482	0.27 345	0.21 347	0.31 347	0.17 234	0.07 113	0.05 6	0.10 409	0.09 373	0.08 234	0.19 447

AdaStereo	0.25 387	0.17 385	0.47 268	0.25 409	0.13 217	0.33 468	0.17 230	0.57 536	0.43 452	0.34 432	0.38 410	0.35 442	0.21 347	0.32 357	0.24 397	0.14 542	0.06 85	0.13 526	0.09 373	0.11 441	0.09 127
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.
LiteMatch	0.13 37	0.15 309	0.19 15	0.20 146	0.10 66	0.15 46	0.17 230	0.18 19	0.14 19	0.10 19	0.09 15	0.11 84	0.22 355	0.16 48	0.23 385	0.08 255	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.08 75

Lsterematch	0.20 236	0.15 309	0.44 239	0.20 146	0.10 66	0.22 275	0.17 230	0.27 156	0.34 339	0.28 308	0.37 401	0.24 307	0.22 355	0.25 233	0.23 385	0.08 255	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.08 75

MultiAttention	1.05 652	0.14 273	0.50 321	0.35 592	0.43 635	5.62 683	1.71 684	0.71 626	0.54 556	0.36 465	0.63 591	0.55 576	0.22 355	7.50 692	0.56 577	0.09 346	0.06 85	0.14 550	0.24 622	0.27 621	0.34 587

rvit_0105_3	0.24 362	0.21 448	0.57 413	0.25 409	0.15 329	0.24 317	0.28 538	0.40 338	0.43 452	0.25 277	0.26 272	0.29 371	0.22 355	0.29 316	0.21 347	0.15 558	0.13 408	0.14 550	0.15 573	0.10 389	0.10 194

UGAM	0.28 449	0.18 409	0.57 413	0.26 450	0.13 217	0.23 296	0.26 513	0.33 256	0.45 478	0.32 398	0.42 458	0.45 520	0.22 355	0.92 620	0.23 385	0.08 255	0.09 283	0.14 550	0.13 543	0.10 389	0.10 194

DCANet-4	0.20 236	0.11 126	0.58 429	0.19 100	0.09 18	0.19 174	0.18 285	0.39 329	0.42 441	0.29 333	0.31 324	0.17 210	0.22 355	0.21 146	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.09 127

BUS	0.24 362	0.13 223	0.36 167	0.25 409	0.14 261	0.44 554	0.17 230	0.59 560	0.36 367	0.34 432	0.35 375	0.31 401	0.22 355	0.27 270	0.22 365	0.10 417	0.07 174	0.11 465	0.10 433	0.09 325	0.10 194

NINENet	0.27 439	0.16 351	0.49 300	0.23 314	0.16 371	0.44 554	0.17 230	0.63 593	0.49 527	0.33 411	0.38 410	0.31 401	0.22 355	0.43 427	0.22 365	0.11 456	0.10 324	0.12 500	0.08 274	0.12 483	0.11 241

IIG-Stereo	0.24 362	0.16 351	0.47 268	0.29 533	0.12 161	0.23 296	0.14 96	0.40 338	0.33 327	0.35 451	0.37 401	0.33 421	0.22 355	0.70 555	0.26 423	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.07 187	0.08 234	0.07 30

RAFT	0.24 362	0.24 495	0.46 260	0.27 487	0.15 329	0.26 355	0.26 513	0.37 299	0.31 300	0.34 432	0.34 367	0.41 488	0.22 355	0.30 332	0.18 263	0.08 255	0.15 458	0.11 465	0.10 433	0.11 441	0.13 331

111	0.22 297	0.22 467	0.57 413	0.19 100	0.09 18	0.24 317	0.17 230	0.44 392	0.46 490	0.24 263	0.30 313	0.29 371	0.22 355	0.25 233	0.19 293	0.08 255	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.07 162	0.15 385

SFCPSM	0.23 332	0.12 179	0.51 340	0.21 192	0.14 261	0.34 483	0.22 434	0.57 536	0.41 429	0.29 333	0.32 334	0.23 287	0.22 355	0.28 294	0.20 319	0.10 417	0.07 174	0.09 329	0.10 433	0.09 325	0.09 127

HITNet	0.22 297	0.23 483	0.60 445	0.20 146	0.09 18	0.27 362	0.15 138	0.45 401	0.33 327	0.29 333	0.33 356	0.27 345	0.22 355	0.29 316	0.27 435	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.09 325	0.11 241
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
MLCV	0.25 387	0.23 483	0.59 438	0.22 257	0.09 18	0.30 419	0.18 285	0.40 338	0.38 393	0.38 491	0.44 482	0.31 401	0.22 355	0.44 431	0.32 481	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.07 162	0.08 75

G2L-ROB	0.25 387	0.21 448	0.56 403	0.19 100	0.12 161	0.28 380	0.21 400	0.48 433	0.34 339	0.35 451	0.31 324	0.41 488	0.23 369	0.51 457	0.31 471	0.09 346	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.09 325	0.12 296

xyz-stereo-finetune2	0.18 179	0.16 351	0.32 139	0.16 10	0.09 18	0.27 362	0.19 332	0.29 189	0.21 134	0.23 255	0.29 299	0.21 265	0.23 369	0.37 405	0.23 385	0.06 44	0.05 6	0.08 232	0.06 100	0.06 85	0.07 30

G2L-Stereo	0.27 439	0.23 483	0.61 452	0.22 257	0.14 261	0.25 335	0.19 332	0.48 433	0.37 382	0.33 411	0.38 410	0.40 479	0.23 369	0.61 513	0.33 490	0.11 456	0.09 283	0.10 409	0.08 274	0.09 325	0.11 241

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 410	0.15 309	0.96 578	0.21 192	0.25 572	0.30 419	0.21 400	0.54 498	0.28 250	0.25 277	0.29 299	0.46 529	0.23 369	0.28 294	0.20 319	0.08 255	0.10 324	0.08 232	0.12 511	0.11 441	0.17 423

MyStereo05	0.24 362	0.15 309	0.58 429	0.22 257	0.14 261	0.25 335	0.22 434	0.50 452	0.54 556	0.32 398	0.23 246	0.26 340	0.23 369	0.32 357	0.25 411	0.07 113	0.12 387	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.11 241

MyStereo04	0.24 362	0.15 309	0.58 429	0.22 257	0.16 371	0.25 335	0.22 434	0.51 464	0.54 556	0.29 333	0.23 246	0.27 345	0.23 369	0.32 357	0.25 411	0.07 113	0.13 408	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.11 241

CoDeX	0.24 362	0.13 223	0.48 283	0.22 257	0.14 261	0.29 405	0.21 400	0.55 516	0.42 441	0.29 333	0.36 390	0.28 358	0.23 369	0.48 445	0.20 319	0.09 346	0.06 85	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.08 75

11t1	0.21 272	0.12 179	0.45 245	0.20 146	0.15 329	0.27 362	0.17 230	0.37 299	0.28 250	0.27 297	0.25 264	0.24 307	0.23 369	0.28 294	0.25 411	0.09 346	0.19 523	0.07 141	0.07 187	0.09 325	0.23 502

CFNet_ucs	0.25 387	0.14 273	0.51 340	0.20 146	0.15 329	0.29 405	0.18 285	0.51 464	0.46 490	0.32 398	0.42 458	0.38 460	0.23 369	0.31 347	0.22 365	0.11 456	0.08 238	0.12 500	0.09 373	0.13 497	0.13 331

raft_robust	0.25 387	0.23 483	0.44 239	0.22 257	0.13 217	0.23 296	0.22 434	0.52 472	0.50 534	0.33 411	0.32 334	0.33 421	0.23 369	0.55 479	0.18 263	0.07 113	0.11 361	0.08 232	0.10 433	0.08 234	0.07 30

test_5	0.25 387	0.25 510	0.57 413	0.27 487	0.18 432	0.25 335	0.29 544	0.42 362	0.39 409	0.29 333	0.40 437	0.27 345	0.23 369	0.35 389	0.19 293	0.07 113	0.07 174	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.14 366

SA	0.24 362	0.22 467	0.55 393	0.23 314	0.14 261	0.25 335	0.23 462	0.48 433	0.42 441	0.28 308	0.44 482	0.23 287	0.23 369	0.34 382	0.17 234	0.07 113	0.09 283	0.11 465	0.11 469	0.08 234	0.09 127

iRaft-Stereo_5w	0.25 387	0.24 495	0.50 321	0.23 314	0.18 432	0.19 174	0.19 332	0.39 329	0.35 351	0.28 308	0.36 390	0.34 429	0.23 369	0.66 543	0.28 443	0.07 113	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.09 325	0.14 366

dad	0.30 484	0.38 591	0.60 445	0.22 257	0.14 261	0.32 458	0.21 400	0.35 272	0.51 540	0.45 560	0.45 497	0.46 529	0.23 369	0.41 418	0.27 435	0.21 609	0.11 361	0.20 605	0.11 469	0.15 532	0.11 241

RAFT_R40	0.22 297	0.11 126	0.52 360	0.25 409	0.13 217	0.18 147	0.18 285	0.32 238	0.31 300	0.33 411	0.33 356	0.30 391	0.23 369	0.55 479	0.19 293	0.08 255	0.05 6	0.10 409	0.08 274	0.09 325	0.07 30

CFNet_pseudo	0.23 332	0.14 273	0.48 283	0.20 146	0.13 217	0.27 362	0.17 230	0.46 410	0.45 478	0.30 356	0.37 401	0.38 460	0.23 369	0.30 332	0.22 365	0.09 346	0.06 85	0.11 465	0.08 274	0.11 441	0.11 241

HCRNet	0.25 387	0.27 528	0.42 220	0.34 586	0.17 403	0.27 362	0.18 285	0.45 401	0.37 382	0.31 373	0.35 375	0.32 412	0.23 369	0.44 431	0.21 347	0.13 518	0.08 238	0.13 526	0.11 469	0.11 441	0.09 127

DCANet	0.20 236	0.15 309	0.57 413	0.19 100	0.09 18	0.19 174	0.18 285	0.37 299	0.41 429	0.30 356	0.31 324	0.19 237	0.23 369	0.21 146	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.10 194

FENet	0.22 297	0.13 223	0.48 283	0.22 257	0.12 161	0.27 362	0.18 285	0.43 371	0.37 382	0.31 373	0.32 334	0.29 371	0.23 369	0.27 270	0.24 397	0.10 417	0.07 174	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.11 241

ccs_rob	0.23 332	0.14 273	0.48 283	0.20 146	0.13 217	0.27 362	0.17 230	0.46 410	0.45 478	0.30 356	0.37 401	0.38 460	0.23 369	0.30 332	0.22 365	0.09 346	0.06 85	0.11 465	0.08 274	0.12 483	0.11 241

iResNet	0.25 387	0.22 467	0.62 456	0.26 450	0.11 111	0.31 441	0.23 462	0.46 410	0.45 478	0.34 432	0.43 472	0.27 345	0.23 369	0.36 395	0.37 514	0.08 255	0.05 6	0.07 141	0.06 100	0.08 234	0.10 194

HI	0.21 272	0.16 351	0.50 321	0.18 52	0.15 329	0.17 117	0.16 189	0.35 272	0.22 145	0.38 491	0.38 410	0.36 448	0.24 390	0.29 316	0.22 365	0.06 44	0.05 6	0.08 232	0.09 373	0.09 325	0.08 75

CoSv	0.21 272	0.16 351	0.50 321	0.18 52	0.15 329	0.17 117	0.16 189	0.35 272	0.22 145	0.38 491	0.38 410	0.36 448	0.24 390	0.29 316	0.22 365	0.06 44	0.05 6	0.08 232	0.09 373	0.09 325	0.08 75

test_sample3	0.25 387	0.14 273	0.52 360	0.20 146	0.12 161	0.33 468	0.20 372	0.53 482	0.38 393	0.32 398	0.35 375	0.29 371	0.24 390	0.54 474	0.25 411	0.10 417	0.14 427	0.09 329	0.09 373	0.11 441	0.15 385

mmm	0.25 387	0.15 309	0.44 239	0.23 314	0.20 493	0.28 380	0.21 400	0.43 371	0.32 310	0.31 373	0.40 437	0.30 391	0.24 390	0.31 347	0.28 443	0.09 346	0.21 543	0.11 465	0.12 511	0.10 389	0.26 541

ffm	0.27 439	0.17 385	0.84 546	0.21 192	0.13 217	0.29 405	0.21 400	0.38 308	0.46 490	0.31 373	0.44 482	0.34 429	0.24 390	0.28 294	0.12 39	0.08 255	0.28 605	0.12 500	0.11 469	0.08 234	0.37 602

ff1	0.36 527	0.17 385	0.84 546	0.21 192	0.13 217	0.29 405	0.21 400	0.38 308	0.46 490	0.31 373	0.44 482	0.34 429	0.24 390	0.91 615	1.30 647	0.08 255	0.28 605	0.12 500	0.11 469	0.08 234	0.37 602

mmx	0.37 534	0.17 385	0.84 546	0.21 192	0.13 217	0.29 405	0.21 400	0.57 536	0.48 512	0.31 373	0.44 482	0.34 429	0.24 390	0.91 615	1.30 647	0.10 417	0.20 538	0.12 500	0.11 469	0.11 441	0.23 502

xxx	0.37 534	0.17 385	0.84 546	0.21 192	0.13 217	0.29 405	0.21 400	0.57 536	0.48 512	0.31 373	0.44 482	0.34 429	0.24 390	0.91 615	1.30 647	0.10 417	0.20 538	0.12 500	0.11 469	0.11 441	0.23 502

PCWNet_CMD	0.23 332	0.14 273	0.48 283	0.21 192	0.13 217	0.28 380	0.17 230	0.47 422	0.47 504	0.30 356	0.36 390	0.37 454	0.24 390	0.29 316	0.21 347	0.09 346	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.11 441	0.11 241

MIPNet	0.22 297	0.19 424	0.64 466	0.22 257	0.12 161	0.28 380	0.20 372	0.48 433	0.39 409	0.31 373	0.24 256	0.19 237	0.24 390	0.28 294	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.07 162	0.08 75

IRAFT_RVC	0.23 332	0.15 309	0.54 384	0.26 450	0.12 161	0.19 174	0.23 462	0.41 356	0.39 409	0.31 373	0.30 313	0.29 371	0.24 390	0.55 479	0.23 385	0.08 255	0.06 85	0.10 409	0.08 274	0.08 234	0.08 75

GES	0.23 332	0.14 273	0.54 384	0.21 192	0.14 261	0.28 380	0.19 332	0.51 464	0.35 351	0.31 373	0.36 390	0.25 320	0.24 390	0.30 332	0.23 385	0.11 456	0.09 283	0.08 232	0.08 274	0.10 389	0.12 296

MSMDNet	0.23 332	0.14 273	0.49 300	0.20 146	0.13 217	0.28 380	0.17 230	0.47 422	0.47 504	0.30 356	0.36 390	0.37 454	0.24 390	0.29 316	0.21 347	0.09 346	0.07 174	0.09 329	0.08 274	0.11 441	0.11 241

FACV-RUCA	0.22 297	0.15 309	0.38 177	0.24 368	0.23 541	0.26 355	0.19 332	0.41 356	0.35 351	0.26 287	0.32 334	0.22 272	0.25 403	0.24 212	0.19 293	0.10 417	0.07 174	0.15 568	0.08 274	0.16 540	0.14 366

test_sample6	0.27 439	0.15 309	0.50 321	0.22 257	0.12 161	0.30 419	0.22 434	0.54 498	0.39 409	0.34 432	0.44 482	0.29 371	0.25 403	0.58 492	0.26 423	0.11 456	0.14 427	0.10 409	0.10 433	0.11 441	0.16 402

test_sample5	0.26 410	0.14 273	0.51 340	0.21 192	0.12 161	0.31 441	0.21 400	0.53 482	0.38 393	0.33 411	0.43 472	0.29 371	0.25 403	0.56 485	0.24 397	0.10 417	0.14 427	0.10 409	0.10 433	0.11 441	0.16 402

test_sample4	0.26 410	0.14 273	0.53 371	0.21 192	0.12 161	0.32 458	0.21 400	0.53 482	0.38 393	0.33 411	0.38 410	0.28 358	0.25 403	0.54 474	0.25 411	0.10 417	0.14 427	0.10 409	0.09 373	0.11 441	0.16 402

test_sample2	0.23 332	0.12 179	0.39 185	0.20 146	0.11 111	0.28 380	0.22 434	0.45 401	0.33 327	0.27 297	0.34 367	0.30 391	0.25 403	0.46 439	0.23 385	0.09 346	0.15 458	0.09 329	0.08 274	0.10 389	0.19 447

xx1	0.23 332	0.16 351	0.50 321	0.27 487	0.13 217	0.31 441	0.19 332	0.39 329	0.48 512	0.21 228	0.20 199	0.28 358	0.25 403	0.28 294	0.12 39	0.08 255	0.28 605	0.10 409	0.11 469	0.09 325	0.23 502

DualNet	0.26 410	0.14 273	0.51 340	0.21 192	0.12 161	0.31 441	0.21 400	0.53 482	0.38 393	0.34 432	0.44 482	0.29 371	0.25 403	0.56 485	0.24 397	0.10 417	0.14 427	0.10 409	0.10 433	0.11 441	0.16 402

CASS	0.22 297	0.16 351	0.40 200	0.26 450	0.12 161	0.29 405	0.19 332	0.40 338	0.32 310	0.34 432	0.35 375	0.25 320	0.25 403	0.26 255	0.21 347	0.13 518	0.08 238	0.11 465	0.09 373	0.11 441	0.12 296
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.24 362	0.10 78	0.43 228	0.32 569	0.26 576	0.33 468	0.19 332	0.44 392	0.30 289	0.24 263	0.27 285	0.37 454	0.25 403	0.30 332	0.22 365	0.09 346	0.18 509	0.09 329	0.13 543	0.10 389	0.27 549

qqq	0.24 362	0.16 351	0.46 260	0.20 146	0.15 329	0.23 296	0.20 372	0.43 371	0.32 310	0.26 287	0.31 324	0.28 358	0.25 403	0.36 395	0.28 443	0.08 255	0.22 555	0.10 409	0.11 469	0.09 325	0.23 502

x	0.23 332	0.15 309	0.45 245	0.20 146	0.15 329	0.27 362	0.17 230	0.43 371	0.35 351	0.26 287	0.31 324	0.29 371	0.25 403	0.29 316	0.30 461	0.09 346	0.22 555	0.08 232	0.09 373	0.09 325	0.24 516

BSDual-CNN	0.24 362	0.13 223	0.36 167	0.25 409	0.14 261	0.35 498	0.22 434	0.59 560	0.36 367	0.34 432	0.35 375	0.38 460	0.25 403	0.27 270	0.28 443	0.10 417	0.07 174	0.11 465	0.10 433	0.09 325	0.10 194

psmg	0.24 362	0.13 223	0.36 167	0.21 192	0.14 261	0.35 498	0.23 462	0.54 498	0.36 367	0.36 465	0.38 410	0.38 460	0.25 403	0.27 270	0.28 443	0.10 417	0.08 238	0.10 409	0.10 433	0.09 325	0.09 127

SST-Stereo	0.22 297	0.11 126	0.52 360	0.25 409	0.14 261	0.19 174	0.17 230	0.32 238	0.26 221	0.34 432	0.33 356	0.29 371	0.25 403	0.56 485	0.18 263	0.08 255	0.05 6	0.10 409	0.08 274	0.09 325	0.07 30

ICVP	0.24 362	0.13 223	0.45 245	0.26 450	0.14 261	0.30 419	0.25 501	0.47 422	0.35 351	0.29 333	0.43 472	0.35 442	0.25 403	0.28 294	0.25 411	0.12 496	0.09 283	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.11 241
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.29 470	0.24 495	0.60 445	0.27 487	0.16 371	0.33 468	0.25 501	0.58 550	0.56 571	0.35 451	0.38 410	0.34 429	0.25 403	0.51 457	0.29 457	0.12 496	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.11 441	0.13 331

xxxx	0.39 544	0.14 273	0.47 268	0.20 146	0.16 371	0.38 519	0.20 372	0.61 581	0.43 452	0.30 356	0.44 482	0.38 460	0.25 403	0.50 451	2.41 678	0.11 456	0.21 543	0.09 329	0.10 433	0.10 389	0.26 541

DMCA	0.24 362	0.18 409	0.51 340	0.23 314	0.14 261	0.27 362	0.20 372	0.45 401	0.40 419	0.32 398	0.33 356	0.33 421	0.25 403	0.27 270	0.30 461	0.11 456	0.08 238	0.10 409	0.08 274	0.11 441	0.12 296

Hybrid-DGEV-2	0.23 332	0.20 437	0.53 371	0.24 368	0.13 217	0.28 380	0.15 138	0.50 452	0.45 478	0.28 308	0.26 272	0.25 320	0.26 421	0.29 316	0.20 319	0.07 113	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.07 162	0.10 194

G2L-Stereo_test	0.26 410	0.22 467	0.54 384	0.20 146	0.13 217	0.28 380	0.24 487	0.51 464	0.40 419	0.38 491	0.37 401	0.40 479	0.26 421	0.53 468	0.32 481	0.09 346	0.06 85	0.07 141	0.06 100	0.09 325	0.11 241

PAM	0.26 410	0.11 126	0.63 461	0.25 409	0.18 432	0.53 596	0.29 544	0.44 392	0.28 250	0.36 465	0.27 285	0.59 590	0.26 421	0.28 294	0.20 319	0.08 255	0.12 387	0.07 141	0.10 433	0.07 162	0.13 331

AASNet	0.29 470	0.27 528	0.67 479	0.26 450	0.18 432	0.34 483	0.21 400	0.64 599	0.49 527	0.36 465	0.41 449	0.32 412	0.26 421	0.33 367	0.39 520	0.12 496	0.09 283	0.10 409	0.08 274	0.14 520	0.12 296

KYRaft	0.23 332	0.11 126	0.43 228	0.23 314	0.12 161	0.23 296	0.23 462	0.37 299	0.26 221	0.35 451	0.53 548	0.34 429	0.26 421	0.29 316	0.16 204	0.07 113	0.05 6	0.09 329	0.10 433	0.08 234	0.30 567

ASMatch	0.23 332	0.11 126	0.55 393	0.25 409	0.14 261	0.19 174	0.16 189	0.32 238	0.30 289	0.28 308	0.68 602	0.28 358	0.26 421	0.50 451	0.22 365	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.07 187	0.06 85	0.11 241

CCAANet	0.22 297	0.11 126	0.39 185	0.20 146	0.13 217	0.32 458	0.18 285	0.41 356	0.28 250	0.24 263	0.48 525	0.30 391	0.26 421	0.37 405	0.22 365	0.09 346	0.06 85	0.07 141	0.08 274	0.07 162	0.08 75

BEATNet_4x	0.25 387	0.25 510	0.66 476	0.23 314	0.10 66	0.29 405	0.14 96	0.49 444	0.34 339	0.31 373	0.35 375	0.32 412	0.26 421	0.34 382	0.33 490	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.07 187	0.11 441	0.13 331

UCFNet_RVC	0.25 387	0.21 448	0.49 300	0.19 100	0.15 329	0.34 483	0.18 285	0.47 422	0.36 367	0.30 356	0.35 375	0.40 479	0.26 421	0.35 389	0.24 397	0.13 518	0.08 238	0.13 526	0.14 562	0.13 497	0.13 331

DeepPruner_ROB	0.28 449	0.25 510	0.64 466	0.22 257	0.16 371	0.30 419	0.21 400	0.54 498	0.33 327	0.36 465	0.38 410	0.38 460	0.26 421	0.45 437	0.28 443	0.15 558	0.11 361	0.11 465	0.11 469	0.14 520	0.14 366

FSD					0.41 630	0.28 380	0.27 522	0.32 238	0.30 289	0.27 297	0.27 285	0.29 371	0.27 431	0.35 389	0.28 443	0.23 613	0.49 655	0.27 619	0.26 631	0.26 615

coex_refinement	0.28 449	0.22 467	0.50 321	0.23 314	0.15 329	0.31 441	0.20 372	0.51 464	0.43 452	0.35 451	0.42 458	0.45 520	0.27 431	0.56 485	0.41 526	0.10 417	0.07 174	0.07 141	0.07 187	0.11 441	0.12 296

ISRNet	0.28 449	0.15 309	0.54 384	0.27 487	0.19 466	0.24 317	0.15 138	0.47 422	0.45 478	0.40 518	0.49 527	0.42 501	0.27 431	0.33 367	0.30 461	0.20 607	0.12 387	0.17 585	0.16 583	0.16 540	0.21 477

rvit_105_1	0.28 449	0.24 495	0.65 471	0.27 487	0.19 466	0.31 441	0.35 584	0.46 410	0.53 551	0.31 373	0.32 334	0.32 412	0.27 431	0.36 395	0.26 423	0.16 569	0.14 427	0.15 568	0.17 594	0.11 441	0.11 241

SMFormer	0.27 439	0.13 223	0.47 268	0.20 146	0.10 66	0.28 380	0.19 332	0.54 498	0.48 512	0.35 451	0.42 458	0.31 401	0.27 431	0.60 505	0.34 497	0.10 417	0.16 471	0.08 232	0.09 373	0.10 389	0.16 402

tta	0.27 439	0.13 223	0.47 268	0.20 146	0.10 66	0.28 380	0.19 332	0.54 498	0.48 512	0.35 451	0.42 458	0.31 401	0.27 431	0.60 505	0.34 497	0.10 417	0.16 471	0.08 232	0.09 373	0.08 234	0.13 331

qqq1	0.26 410	0.13 223	0.47 268	0.20 146	0.10 66	0.28 380	0.19 332	0.54 498	0.48 512	0.35 451	0.42 458	0.31 401	0.27 431	0.60 505	0.21 347	0.10 417	0.16 471	0.07 141	0.07 187	0.08 234	0.13 331

fff1	0.26 410	0.13 223	0.47 268	0.20 146	0.10 66	0.28 380	0.19 332	0.54 498	0.48 512	0.35 451	0.42 458	0.31 401	0.27 431	0.60 505	0.21 347	0.10 417	0.16 471	0.07 141	0.07 187	0.08 234	0.13 331

gwcnet-sp	0.25 387	0.16 351	0.70 493	0.23 314	0.14 261	0.34 483	0.22 434	0.46 410	0.41 429	0.37 482	0.35 375	0.27 345	0.27 431	0.36 395	0.26 423	0.09 346	0.08 238	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.10 194

scenet	0.25 387	0.16 351	0.70 493	0.23 314	0.14 261	0.34 483	0.22 434	0.46 410	0.41 429	0.37 482	0.35 375	0.27 345	0.27 431	0.36 395	0.26 423	0.09 346	0.08 238	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.10 194

anonymousa	0.26 410	0.13 223	0.56 403	0.29 533	0.30 597	0.31 441	0.20 372	0.38 308	0.36 367	0.33 411	0.51 533	0.41 488	0.27 431	0.25 233	0.24 397	0.08 255	0.18 509	0.09 329	0.18 599	0.08 234	0.17 423

ssnet	0.25 387	0.16 351	0.70 493	0.23 314	0.14 261	0.34 483	0.22 434	0.46 410	0.41 429	0.37 482	0.35 375	0.27 345	0.27 431	0.36 395	0.26 423	0.09 346	0.08 238	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.10 194

CSP-Net	0.28 449	0.17 385	0.41 210	0.22 257	0.14 261	0.44 554	0.24 487	0.52 472	0.42 441	0.42 536	0.44 482	0.42 501	0.27 431	0.66 543	0.30 461	0.12 496	0.09 283	0.08 232	0.08 274	0.10 389	0.10 194

test_xeample	0.39 544	0.14 273	0.46 260	0.19 100	0.16 371	0.34 483	0.22 434	0.59 560	0.43 452	0.33 411	0.47 516	0.30 391	0.27 431	0.60 505	2.44 679	0.10 417	0.21 543	0.09 329	0.09 373	0.09 325	0.25 528

cf-r	0.26 410	0.22 467	0.66 476	0.22 257	0.14 261	0.28 380	0.22 434	0.44 392	0.42 441	0.32 398	0.42 458	0.43 508	0.27 431	0.44 431	0.27 435	0.11 456	0.07 174	0.08 232	0.10 433	0.08 234	0.09 127

PSMNet-RSSM	0.26 410	0.21 448	0.50 321	0.21 192	0.14 261	0.25 335	0.21 400	0.50 452	0.38 393	0.31 373	0.45 497	0.40 479	0.27 431	0.53 468	0.24 397	0.12 496	0.08 238	0.11 465	0.13 543	0.10 389	0.10 194

CFNet-ft	0.26 410	0.21 448	0.51 340	0.19 100	0.16 371	0.31 441	0.21 400	0.40 338	0.37 382	0.29 333	0.40 437	0.46 529	0.27 431	0.49 447	0.28 443	0.12 496	0.07 174	0.12 500	0.11 469	0.12 483	0.11 241

FADNet-RVC-Resample	0.31 495	0.32 557	1.16 608	0.27 487	0.17 403	0.33 468	0.21 400	0.49 444	0.40 419	0.36 465	0.38 410	0.34 429	0.27 431	0.54 474	0.27 435	0.10 417	0.10 324	0.14 550	0.13 543	0.13 497	0.18 429

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 539	0.43 605	0.72 505	0.35 592	0.19 466	0.51 587	0.25 501	0.56 527	0.39 409	0.42 536	0.47 516	0.47 539	0.27 431	0.74 569	0.32 481	0.38 645	0.19 523	0.27 619	0.17 594	0.29 628	0.27 549

HSM-Net_RVC	0.28 449	0.12 179	0.48 283	0.19 100	0.11 111	0.35 498	0.21 400	0.64 599	0.44 465	0.40 518	0.43 472	0.50 555	0.27 431	0.75 574	0.25 411	0.08 255	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.09 127
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.29 470	0.29 540	0.57 413	0.23 314	0.14 261	0.34 483	0.15 138	0.53 482	0.46 490	0.31 373	0.40 437	0.38 460	0.27 431	0.76 580	0.28 443	0.10 417	0.07 174	0.11 465	0.11 469	0.11 441	0.09 127

CFNet_RVC	0.26 410	0.21 448	0.51 340	0.19 100	0.16 371	0.31 441	0.21 400	0.40 338	0.37 382	0.29 333	0.40 437	0.46 529	0.27 431	0.49 447	0.28 443	0.12 496	0.07 174	0.12 500	0.11 469	0.12 483	0.11 241

iResNetv2_ROB	0.29 470	0.37 584	0.92 569	0.24 368	0.13 217	0.30 419	0.19 332	0.55 516	0.51 540	0.39 509	0.46 509	0.39 474	0.27 431	0.36 395	0.30 461	0.09 346	0.06 85	0.07 141	0.05 31	0.13 497	0.11 241

PAM_32	0.26 410	0.10 78	0.63 461	0.24 368	0.19 466	0.51 587	0.26 513	0.43 371	0.30 289	0.32 398	0.28 291	0.60 596	0.28 454	0.29 316	0.20 319	0.08 255	0.14 427	0.08 232	0.10 433	0.07 162	0.15 385

ITSA-stereo	0.26 410	0.16 351	0.39 185	0.24 368	0.11 111	0.28 380	0.18 285	0.58 550	0.59 583	0.32 398	0.32 334	0.33 421	0.28 454	0.51 457	0.34 497	0.11 456	0.08 238	0.11 465	0.11 469	0.11 441	0.15 385

test_sample1	0.24 362	0.13 223	0.40 200	0.20 146	0.13 217	0.29 405	0.19 332	0.43 371	0.30 289	0.27 297	0.34 367	0.31 401	0.28 454	0.45 437	0.27 435	0.09 346	0.16 471	0.08 232	0.08 274	0.09 325	0.22 492

DispNO	0.29 470	0.24 495	0.83 542	0.23 314	0.17 403	0.25 335	0.22 434	0.47 422	0.42 441	0.33 411	0.39 428	0.38 460	0.28 454	0.78 584	0.35 504	0.09 346	0.07 174	0.10 409	0.10 433	0.09 325	0.09 127

SDNR	0.47 587	0.29 540	0.92 569	0.24 368	0.37 621	1.27 659	0.17 230	0.54 498	0.58 576	0.44 553	0.85 625	0.55 576	0.28 454	1.19 646	0.52 565	0.23 613	0.24 584	0.17 585	0.13 543	0.19 581	0.26 541

fff	0.20 236	0.15 309	0.57 413	0.19 100	0.09 18	0.19 174	0.18 285	0.38 308	0.46 490	0.29 333	0.31 324	0.18 225	0.28 454	0.21 146	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.09 127

hknet	0.26 410	0.15 309	0.49 300	0.25 409	0.16 371	0.35 498	0.22 434	0.59 560	0.40 419	0.34 432	0.35 375	0.43 508	0.28 454	0.38 409	0.26 423	0.09 346	0.07 174	0.11 465	0.10 433	0.09 325	0.10 194

PSMNet-ADL	0.26 410	0.16 351	0.39 185	0.27 487	0.14 261	0.32 458	0.22 434	0.45 401	0.37 382	0.28 308	0.34 367	0.41 488	0.28 454	0.61 513	0.32 481	0.11 456	0.10 324	0.09 329	0.11 469	0.10 389	0.13 331

DeepStereo_RVC	0.19 207	0.12 179	0.47 268	0.22 257	0.11 111	0.19 174	0.16 189	0.29 189	0.24 181	0.28 308	0.27 285	0.23 287	0.28 454	0.24 212	0.19 293	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.07 187	0.09 325	0.10 194

Prome-Stereo	0.22 297	0.10 78	0.43 228	0.24 368	0.13 217	0.23 296	0.23 462	0.37 299	0.27 239	0.33 411	0.58 570	0.24 307	0.28 454	0.30 332	0.16 204	0.07 113	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.08 234	0.20 465

ADLNet	0.30 484	0.19 424	0.59 438	0.23 314	0.19 466	0.34 483	0.23 462	0.56 527	0.44 465	0.43 547	0.41 449	0.43 508	0.28 454	0.56 485	0.36 508	0.11 456	0.08 238	0.11 465	0.11 469	0.11 441	0.15 385

csc	0.20 236	0.15 309	0.57 413	0.19 100	0.09 18	0.19 174	0.18 285	0.38 308	0.46 490	0.29 333	0.31 324	0.18 225	0.28 454	0.21 146	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.09 127

cscssc	0.20 236	0.15 309	0.57 413	0.19 100	0.09 18	0.19 174	0.18 285	0.38 308	0.46 490	0.29 333	0.31 324	0.18 225	0.28 454	0.21 146	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.06 85	0.09 127

222	0.45 576	0.14 273	0.43 228	0.19 100	0.15 329	0.36 505	0.20 372	0.60 571	0.43 452	0.37 482	0.45 497	0.30 391	0.28 454	0.59 500	3.72 684	0.11 456	0.19 523	0.08 232	0.09 373	0.09 325	0.27 549

ACVNet	0.24 362	0.18 409	0.51 340	0.18 52	0.15 329	0.27 362	0.23 462	0.40 338	0.45 478	0.29 333	0.41 449	0.38 460	0.28 454	0.28 294	0.35 504	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.10 389	0.09 127

acv_ft	0.26 410	0.18 409	0.56 403	0.24 368	0.19 466	0.34 483	0.21 400	0.47 422	0.45 478	0.39 509	0.41 449	0.38 460	0.28 454	0.28 294	0.36 508	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.11 441	0.09 127

GwcNet-RSSM	0.28 449	0.25 510	0.61 452	0.22 257	0.14 261	0.28 380	0.24 487	0.46 410	0.44 465	0.33 411	0.46 509	0.41 488	0.28 454	0.55 479	0.31 471	0.11 456	0.07 174	0.09 329	0.10 433	0.10 389	0.09 127

STTStereo	0.30 484	0.24 495	0.83 542	0.25 409	0.17 403	0.30 419	0.24 487	0.49 444	0.39 409	0.39 509	0.41 449	0.44 514	0.28 454	0.41 418	0.30 461	0.13 518	0.13 408	0.13 526	0.16 583	0.12 483	0.12 296

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 470	0.24 495	0.81 532	0.26 450	0.18 432	0.30 419	0.22 434	0.52 472	0.41 429	0.38 491	0.42 458	0.42 501	0.28 454	0.46 439	0.31 471	0.11 456	0.08 238	0.10 409	0.11 469	0.10 389	0.12 296
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	0.27 439	0.27 528	0.48 283	0.21 192	0.12 161	0.32 458	0.17 230	0.57 536	0.55 564	0.39 509	0.44 482	0.37 454	0.28 454	0.43 427	0.28 443	0.08 255	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.09 325	0.11 241

Select-FE	0.27 439	0.18 409	0.87 556	0.23 314	0.22 526	0.29 405	0.18 285	0.53 482	0.28 250	0.30 356	0.33 356	0.45 520	0.29 474	0.30 332	0.21 347	0.08 255	0.10 324	0.08 232	0.13 543	0.08 234	0.20 465

1111x	0.39 544	0.17 385	0.80 530	0.23 314	0.15 329	0.33 468	0.27 522	0.62 589	0.48 512	0.32 398	0.43 472	0.40 479	0.29 474	0.86 605	1.60 664	0.09 346	0.23 568	0.09 329	0.12 511	0.10 389	0.23 502

AACVNet	0.28 449	0.22 467	0.55 393	0.23 314	0.14 261	0.30 419	0.19 332	0.43 371	0.33 327	0.39 509	0.42 458	0.44 514	0.29 474	0.73 565	0.28 443	0.11 456	0.09 283	0.11 465	0.09 373	0.13 497	0.12 296

pcwnet_v2	0.32 501	0.16 351	1.22 619	0.23 314	0.19 466	0.32 458	0.19 332	0.61 581	0.61 589	0.37 482	0.45 497	0.35 442	0.29 474	0.37 405	0.26 423	0.14 542	0.11 361	0.12 500	0.11 469	0.14 520	0.18 429

UPFNet	0.27 439	0.15 309	0.47 268	0.25 409	0.20 493	0.37 513	0.27 522	0.50 452	0.40 419	0.36 465	0.38 410	0.37 454	0.29 474	0.40 415	0.34 497	0.10 417	0.10 324	0.10 409	0.10 433	0.10 389	0.08 75

FADNet_RVC	0.31 495	0.35 574	0.98 582	0.24 368	0.16 371	0.30 419	0.17 230	0.52 472	0.39 409	0.30 356	0.38 410	0.30 391	0.29 474	0.54 474	0.33 490	0.14 542	0.14 427	0.14 550	0.16 583	0.21 596	0.24 516

FADNet-RVC	0.34 517	0.43 605	0.97 580	0.25 409	0.20 493	0.33 468	0.20 372	0.51 464	0.42 441	0.34 432	0.40 437	0.41 488	0.29 474	0.65 537	0.36 508	0.14 542	0.14 427	0.14 550	0.15 573	0.19 581	0.20 465

TCMNet	0.34 517	0.28 536	0.81 532	0.29 533	0.30 597	0.40 531	0.28 538	0.53 482	0.49 527	0.38 491	0.46 509	0.40 479	0.30 481	0.61 513	0.42 530	0.14 542	0.13 408	0.15 568	0.14 562	0.18 571	0.19 447

YMNet	0.33 508	0.26 520	0.64 466	0.28 515	0.23 541	0.48 578	0.27 522	0.54 498	0.47 504	0.49 579	0.56 562	0.51 558	0.30 481	0.41 418	0.44 541	0.13 518	0.16 471	0.13 526	0.12 511	0.14 520	0.14 366

YMNet_1	0.33 508	0.26 520	0.64 466	0.28 515	0.23 541	0.48 578	0.27 522	0.54 498	0.47 504	0.49 579	0.56 562	0.51 558	0.30 481	0.41 418	0.44 541	0.13 518	0.16 471	0.13 526	0.12 511	0.14 520	0.14 366

DCVSM-stereo	0.25 387	0.14 273	0.53 371	0.21 192	0.14 261	0.27 362	0.14 96	0.35 272	0.35 351	0.42 536	0.33 356	0.46 529	0.30 481	0.31 347	0.27 435	0.11 456	0.10 324	0.12 500	0.10 433	0.12 483	0.15 385

GASNet	0.39 544	0.58 635	1.27 621	0.35 592	0.23 541	0.35 498	0.23 462	0.63 593	0.56 571	0.41 530	0.38 410	0.45 520	0.30 481	0.81 596	0.42 530	0.16 569	0.11 361	0.14 550	0.14 562	0.23 605	0.12 296

ssnet_v2	0.30 484	0.21 448	0.63 461	0.23 314	0.15 329	0.40 531	0.30 553	0.59 560	0.48 512	0.40 518	0.37 401	0.46 529	0.30 481	0.41 418	0.44 541	0.13 518	0.11 361	0.11 465	0.11 469	0.12 483	0.11 241

LCNet	0.22 297	0.12 179	0.42 220	0.26 450	0.12 161	0.23 296	0.19 332	0.36 284	0.28 250	0.28 308	0.35 375	0.26 340	0.30 481	0.35 389	0.17 234	0.07 113	0.05 6	0.09 329	0.10 433	0.13 497	0.22 492

AAGNet	0.34 517	0.12 179	0.53 371	0.26 450	0.16 371	0.20 215	0.19 332	0.31 230	0.29 271	0.35 451	0.35 375	0.27 345	0.30 481	0.44 431	2.56 680	0.08 255	0.05 6	0.10 409	0.07 187	0.09 325	0.07 30

LMCR-Stereo	0.28 449	0.22 467	0.56 403	0.29 533	0.14 261	0.37 513	0.23 462	0.57 536	0.36 367	0.40 518	0.40 437	0.29 371	0.30 481	0.41 418	0.38 516	0.11 456	0.07 174	0.09 329	0.07 187	0.13 497	0.10 194

ac_64	0.28 449	0.16 351	0.62 456	0.25 409	0.17 403	0.36 505	0.22 434	0.48 433	0.35 351	0.36 465	0.37 401	0.51 558	0.30 481	0.62 524	0.34 497	0.11 456	0.09 283	0.10 409	0.10 433	0.09 325	0.09 127

GANet-RSSM	0.26 410	0.19 424	0.54 384	0.21 192	0.14 261	0.27 362	0.22 434	0.47 422	0.34 339	0.30 356	0.40 437	0.41 488	0.30 481	0.59 500	0.25 411	0.11 456	0.08 238	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.10 194

DSFCA	0.29 470	0.18 409	0.48 283	0.21 192	0.17 403	0.39 525	0.32 570	0.49 444	0.44 465	0.44 553	0.38 410	0.40 479	0.30 481	0.53 468	0.38 516	0.12 496	0.10 324	0.10 409	0.11 469	0.11 441	0.11 241

TDLM	0.32 501	0.27 528	0.52 360	0.30 544	0.15 329	0.33 468	0.32 570	0.54 498	0.50 534	0.44 553	0.43 472	0.39 474	0.30 481	0.92 620	0.30 461	0.14 542	0.09 283	0.13 526	0.12 511	0.13 497	0.14 366

AANet_RVC	0.33 508	0.31 550	0.69 487	0.23 314	0.14 261	0.30 419	0.23 462	0.49 444	0.55 564	0.39 509	0.60 579	0.43 508	0.30 481	0.88 608	0.54 573	0.11 456	0.08 238	0.07 141	0.07 187	0.10 389	0.12 296

NVstereo2D	0.32 501	0.18 409	0.63 461	0.24 368	0.23 541	0.43 549	0.28 538	0.60 571	0.58 576	0.28 308	0.39 428	0.42 501	0.30 481	0.71 561	0.30 461	0.13 518	0.09 283	0.13 526	0.10 433	0.20 589	0.18 429

StereoDRNet-Refined	0.28 449	0.19 424	0.47 268	0.25 409	0.14 261	0.36 505	0.21 400	0.49 444	0.43 452	0.46 566	0.52 540	0.42 501	0.30 481	0.46 439	0.38 516	0.10 417	0.07 174	0.11 465	0.11 469	0.10 389	0.11 241
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.33 508	0.24 495	0.49 300	0.27 487	0.16 371	0.34 483	0.19 332	0.55 516	0.50 534	0.34 432	0.37 401	0.42 501	0.30 481	0.93 622	0.25 411	0.19 604	0.20 538	0.24 616	0.22 616	0.17 555	0.25 528

RT-IGEV	0.29 470	0.10 78	0.60 445	0.24 368	0.16 371	0.38 519	0.31 563	0.60 571	0.46 490	0.41 530	0.41 449	0.49 549	0.31 498	0.30 332	0.29 457	0.09 346	0.10 324	0.09 329	0.10 433	0.09 325	0.25 528

z-ln-s-r	0.35 524	0.30 546	1.02 587	0.23 314	0.14 261	0.30 419	0.26 513	0.46 410	0.55 564	0.33 411	0.61 587	0.39 474	0.31 498	0.80 592	0.77 608	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.08 274	0.11 441	0.10 194

xyz-stereo	1.43 663	0.11 126	17.43 701	0.18 52	0.08 8	4.86 681	0.18 285	0.31 230	0.35 351	0.37 482	2.75 681	0.41 488	0.31 498	0.58 492	0.33 490	0.07 113	0.05 6	0.09 329	0.06 100	0.06 85	0.06 13

ADStereo(finetuned)	0.21 272	0.15 309	0.59 438	0.19 100	0.09 18	0.19 174	0.18 285	0.37 299	0.41 429	0.30 356	0.31 324	0.19 237	0.31 498	0.21 146	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.07 141	0.05 31	0.07 162	0.10 194

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 508	0.25 510	0.82 536	0.22 257	0.17 403	0.46 565	0.28 538	0.53 482	0.53 551	0.43 547	0.57 567	0.44 514	0.31 498	0.50 451	0.48 554	0.10 417	0.06 85	0.08 232	0.06 100	0.11 441	0.12 296

DAS	0.28 449	0.13 223	0.49 300	0.24 368	0.18 432	0.30 419	0.24 487	0.48 433	0.48 512	0.42 536	0.45 497	0.34 429	0.31 498	0.76 580	0.24 397	0.09 346	0.07 174	0.09 329	0.07 187	0.10 389	0.11 241

SepStereo	0.27 439	0.13 223	0.49 300	0.24 368	0.18 432	0.30 419	0.24 487	0.48 433	0.48 512	0.42 536	0.45 497	0.34 429	0.31 498	0.64 532	0.24 397	0.09 346	0.07 174	0.09 329	0.07 187	0.10 389	0.11 241

ADLNet2	0.31 495	0.23 483	0.77 520	0.23 314	0.18 432	0.36 505	0.24 487	0.55 516	0.54 556	0.33 411	0.38 410	0.45 520	0.31 498	0.70 555	0.36 508	0.10 417	0.08 238	0.09 329	0.09 373	0.12 483	0.11 241

TransformOpticalFlow	0.24 362	0.14 273	0.57 413	0.24 368	0.11 111	0.21 246	0.19 332	0.43 371	0.34 339	0.30 356	0.43 472	0.36 448	0.31 498	0.61 513	0.20 319	0.07 113	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.06 85	0.08 75

RAFT + AFF	0.30 484	0.33 561	0.76 514	0.25 409	0.17 403	0.30 419	0.33 576	0.55 516	0.42 441	0.28 308	0.30 313	0.31 401	0.31 498	0.64 532	0.32 481	0.09 346	0.11 361	0.11 465	0.10 433	0.12 483	0.16 402

delet	0.29 470	0.18 409	0.58 429	0.24 368	0.19 466	0.41 536	0.30 553	0.52 472	0.51 540	0.35 451	0.42 458	0.37 454	0.31 498	0.49 447	0.36 508	0.10 417	0.09 283	0.11 465	0.12 511	0.09 325	0.09 127

CVANet_RVC	0.34 517	0.25 510	0.77 520	0.27 487	0.17 403	0.34 483	0.28 538	0.55 516	0.50 534	0.43 547	0.46 509	0.44 514	0.31 498	0.90 613	0.27 435	0.15 558	0.10 324	0.14 550	0.14 562	0.15 532	0.15 385

PS-NSSS	0.33 508	0.36 581	0.61 452	0.24 368	0.18 432	0.33 468	0.24 487	0.59 560	0.42 441	0.38 491	0.52 540	0.36 448	0.31 498	0.80 592	0.32 481	0.18 594	0.14 427	0.21 607	0.15 573	0.17 555	0.14 366

StereoDRNet	0.34 517	0.28 536	0.70 493	0.28 515	0.21 510	0.43 549	0.30 553	0.63 593	0.51 540	0.47 572	0.40 437	0.48 543	0.31 498	0.58 492	0.44 541	0.12 496	0.10 324	0.12 500	0.11 469	0.13 497	0.13 331

UGAM-zero	0.26 410	0.11 126	0.56 403	0.20 146	0.16 371	0.28 380	0.18 285	0.48 433	0.25 206	0.31 373	0.28 291	0.56 581	0.32 512	0.66 543	0.17 234	0.07 113	0.10 324	0.07 141	0.09 373	0.07 162	0.31 571

DualNet (step1)	0.31 495	0.21 448	0.69 487	0.18 52	0.17 403	0.36 505	0.21 400	0.54 498	0.43 452	0.38 491	0.36 390	0.38 460	0.32 512	0.41 418	0.26 423	0.24 616	0.21 543	0.28 626	0.24 622	0.18 571	0.21 477

test_sample9	0.45 576	0.21 448	0.69 487	0.18 52	0.17 403	0.36 505	0.21 400	0.54 498	0.43 452	0.38 491	0.36 390	0.38 460	0.32 512	0.70 555	1.01 629	0.24 616	1.93 686	0.28 626	0.24 622	0.18 571	0.21 477

test_sample7	0.28 449	0.16 351	0.47 268	0.21 192	0.14 261	0.29 405	0.22 434	0.54 498	0.43 452	0.38 491	0.36 390	0.38 460	0.32 512	0.41 418	0.26 423	0.14 542	0.21 543	0.13 526	0.12 511	0.13 497	0.25 528

ToySt	0.28 449	0.19 424	0.68 485	0.22 257	0.19 466	0.31 441	0.31 563	0.43 371	0.43 452	0.28 308	0.38 410	0.42 501	0.32 512	0.33 367	0.32 481	0.08 255	0.14 427	0.10 409	0.12 511	0.11 441	0.24 516

FADNet	0.34 517	0.43 605	0.88 563	0.24 368	0.22 526	0.37 513	0.19 332	0.56 527	0.49 527	0.32 398	0.36 390	0.43 508	0.32 512	0.65 537	0.30 461	0.17 583	0.16 471	0.14 550	0.16 583	0.25 611	0.21 477

HSM	0.29 470	0.18 409	0.48 283	0.21 192	0.15 329	0.33 468	0.20 372	0.55 516	0.39 409	0.36 465	0.39 428	0.67 621	0.32 512	0.88 608	0.24 397	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.07 187	0.09 325	0.10 194

PSMNet_ROB	0.36 527	0.31 550	0.71 500	0.31 560	0.21 510	0.44 554	0.44 619	0.61 581	0.49 527	0.39 509	0.45 497	0.49 549	0.32 512	0.66 543	0.53 569	0.14 542	0.10 324	0.15 568	0.14 562	0.13 497	0.13 331

PSMNet-RUCA	0.39 544	0.47 612	0.84 546	0.46 635	0.41 630	0.34 483	0.26 513	0.59 560	0.46 490	0.40 518	0.51 533	0.44 514	0.33 520	0.43 427	0.31 471	0.25 623	0.14 427	0.33 638	0.21 608	0.32 633	0.23 502

UNet	0.28 449	0.16 351	0.70 493	0.24 368	0.20 493	0.44 554	0.21 400	0.52 472	0.42 441	0.36 465	0.40 437	0.43 508	0.33 520	0.41 418	0.32 481	0.09 346	0.07 174	0.10 409	0.09 373	0.10 389	0.09 127

SQANet	0.44 573	0.57 632	0.89 565	0.49 638	0.39 627	0.47 571	0.23 462	0.53 482	0.44 465	0.41 530	0.48 525	0.47 539	0.34 522	0.58 492	0.43 534	0.38 645	0.15 458	0.40 645	0.21 608	0.50 645	0.34 587

IER	0.24 362	0.15 309	0.50 321	0.21 192	0.15 329	0.31 441	0.20 372	0.44 392	0.38 393	0.34 432	0.41 449	0.32 412	0.34 522	0.31 347	0.23 385	0.09 346	0.07 174	0.08 232	0.08 274	0.09 325	0.09 127

SACVNet	0.32 501	0.25 510	0.59 438	0.26 450	0.19 466	0.35 498	0.25 501	0.54 498	0.41 429	0.43 547	0.45 497	0.46 529	0.34 522	0.71 561	0.30 461	0.14 542	0.10 324	0.12 500	0.12 511	0.16 540	0.20 465

DGSMNet	0.63 626	0.32 557	1.01 586	0.54 643	0.73 660	0.62 612	1.36 678	0.62 589	0.58 576	0.38 491	0.62 590	0.52 566	0.34 522	0.65 537	0.47 552	0.54 651	0.61 671	0.67 658	0.61 668	0.65 654	0.69 664

MMNet	0.28 449	0.19 424	0.54 384	0.24 368	0.17 403	0.47 571	0.22 434	0.47 422	0.53 551	0.40 518	0.43 472	0.36 448	0.34 522	0.40 415	0.35 504	0.08 255	0.08 238	0.09 329	0.09 373	0.10 389	0.09 127

GwcNet	0.37 534	0.29 540	1.12 602	0.25 409	0.24 558	0.48 578	0.27 522	0.58 550	0.60 586	0.39 509	0.54 552	0.51 558	0.34 522	0.60 505	0.46 549	0.13 518	0.12 387	0.12 500	0.11 469	0.13 497	0.15 385

DLCB_ROB	0.30 484	0.20 437	0.45 245	0.28 515	0.17 403	0.37 513	0.25 501	0.50 452	0.45 478	0.46 566	0.47 516	0.51 558	0.34 522	0.56 485	0.38 516	0.10 417	0.10 324	0.11 465	0.11 469	0.10 389	0.11 241

iinet-f	0.31 495	0.23 483	1.16 608	0.20 146	0.16 371	0.44 554	0.23 462	0.47 422	0.38 393	0.36 465	0.44 482	0.41 488	0.35 529	0.36 395	0.43 534	0.10 417	0.09 283	0.08 232	0.08 274	0.13 497	0.12 296

STrans-v2	0.25 387	0.14 273	0.56 403	0.21 192	0.12 161	0.23 296	0.20 372	0.50 452	0.31 300	0.31 373	0.42 458	0.35 442	0.35 529	0.62 524	0.24 397	0.07 113	0.05 6	0.08 232	0.07 187	0.06 85	0.08 75

HGLStereo	0.29 470	0.19 424	0.60 445	0.24 368	0.21 510	0.33 468	0.23 462	0.52 472	0.44 465	0.36 465	0.49 527	0.41 488	0.35 529	0.46 439	0.34 497	0.11 456	0.11 361	0.09 329	0.09 373	0.11 441	0.12 296

hitnet-ft	0.31 495	0.21 448	0.56 403	0.19 100	0.14 261	0.40 531	0.23 462	0.46 410	0.42 441	0.37 482	0.46 509	0.53 571	0.35 529	0.76 580	0.35 504	0.14 542	0.10 324	0.14 550	0.10 433	0.15 532	0.14 366

DRN-Test	0.35 524	0.20 437	0.75 510	0.28 515	0.19 466	0.46 565	0.29 544	0.68 618	0.54 556	0.49 579	0.47 516	0.44 514	0.35 529	0.63 527	0.44 541	0.13 518	0.09 283	0.13 526	0.12 511	0.13 497	0.13 331

fast-acv-ft	0.33 508	0.26 520	0.88 563	0.25 409	0.18 432	0.49 584	0.27 522	0.44 392	0.50 534	0.40 518	0.55 557	0.49 549	0.36 534	0.39 412	0.41 526	0.11 456	0.11 361	0.11 465	0.12 511	0.13 497	0.11 241

DMCA-RVC	0.30 484	0.27 528	0.93 573	0.28 515	0.17 403	0.30 419	0.21 400	0.43 371	0.36 367	0.40 518	0.38 410	0.39 474	0.36 534	0.44 431	0.34 497	0.13 518	0.10 324	0.16 576	0.12 511	0.13 497	0.11 241

RTSC	0.43 571	0.37 584	0.95 577	0.30 544	0.20 493	0.50 586	0.23 462	0.65 605	0.86 634	0.56 605	0.54 552	0.51 558	0.36 534	0.71 561	0.92 620	0.13 518	0.14 427	0.11 465	0.13 543	0.18 571	0.19 447

PA-Net	0.40 556	0.35 574	1.05 590	0.32 569	0.28 582	0.39 525	0.43 617	0.53 482	0.56 571	0.35 451	0.43 472	0.41 488	0.36 534	0.83 601	0.61 587	0.12 496	0.23 568	0.16 576	0.23 620	0.13 497	0.20 465
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.38 539	0.31 550	0.65 471	0.30 544	0.21 510	0.46 565	0.39 605	0.63 593	0.54 556	0.53 597	0.52 540	0.69 625	0.36 534	0.52 465	0.48 554	0.18 594	0.11 361	0.16 576	0.14 562	0.17 555	0.16 402

Wz-Net-LNSev	0.36 527	0.35 574	1.06 592	0.26 450	0.21 510	0.47 571	0.33 576	0.56 527	0.58 576	0.45 560	0.54 552	0.50 555	0.37 539	0.40 415	0.42 530	0.12 496	0.11 361	0.10 409	0.09 373	0.14 520	0.15 385

Wz-Net-MNSev	0.39 544	0.35 574	0.99 584	0.26 450	0.21 510	0.59 609	0.39 605	0.58 550	0.61 589	0.49 579	0.56 562	0.53 571	0.37 539	0.61 513	0.47 552	0.11 456	0.09 283	0.11 465	0.11 469	0.15 532	0.15 385

DISCO	0.33 508	0.16 351	0.55 393	0.26 450	0.16 371	0.48 578	0.25 501	0.52 472	0.58 576	0.38 491	0.45 497	0.63 606	0.37 539	0.65 537	0.50 561	0.10 417	0.07 174	0.09 329	0.08 274	0.13 497	0.13 331

MDST_ROB	0.51 598	0.16 351	0.97 580	0.31 560	0.21 510	1.35 663	0.34 581	0.80 639	0.59 583	1.09 655	0.74 612	0.49 549	0.37 539	1.31 655	0.60 584	0.14 542	0.12 387	0.16 576	0.13 543	0.13 497	0.18 429

ETE_ROB	0.36 527	0.32 557	0.64 466	0.30 544	0.18 432	0.40 531	0.38 601	0.59 560	0.49 527	0.50 585	0.52 540	0.62 602	0.37 539	0.58 492	0.43 534	0.13 518	0.10 324	0.14 550	0.12 511	0.17 555	0.18 429

CBFPSM	0.28 449	0.23 483	0.76 514	0.21 192	0.14 261	0.38 519	0.26 513	0.42 362	0.37 382	0.34 432	0.36 390	0.55 576	0.38 544	0.33 367	0.40 522	0.08 255	0.08 238	0.07 141	0.08 274	0.09 325	0.12 296

Anonymous_2	0.44 573	0.23 483	0.57 413	0.34 586	0.34 612	0.53 596	0.28 538	0.49 444	0.39 409	0.36 465	0.34 367	0.48 543	0.38 544	0.43 427	0.33 490	0.26 625	0.41 647	0.44 647	1.45 685	0.33 635	0.37 602

DDUNet	0.45 576	0.60 638	0.71 500	0.45 632	0.39 627	0.46 565	0.32 570	0.53 482	0.44 465	0.46 566	0.53 548	0.57 583	0.38 544	0.51 457	0.43 534	0.34 638	0.21 543	0.56 653	0.25 627	0.41 640	0.36 594

RASNet	0.30 484	0.19 424	0.59 438	0.23 314	0.19 466	0.33 468	0.20 372	0.50 452	0.41 429	0.31 373	0.44 482	0.47 539	0.38 544	0.79 588	0.40 522	0.09 346	0.07 174	0.07 141	0.09 373	0.08 234	0.10 194

CC-Net-ROB	0.46 584	0.55 626	0.86 553	0.38 610	0.23 541	0.51 587	0.30 553	0.69 624	0.51 540	0.46 566	0.51 533	0.48 543	0.38 544	0.96 626	0.40 522	0.36 641	0.23 568	0.56 653	0.25 627	0.34 636	0.22 492

XPNet_ROB	0.35 524	0.26 520	0.58 429	0.28 515	0.19 466	0.37 513	0.31 563	0.57 536	0.51 540	0.52 591	0.54 552	0.57 583	0.38 544	0.65 537	0.48 554	0.17 583	0.12 387	0.13 526	0.12 511	0.16 540	0.17 423

PWCDC_ROB	0.41 563	0.41 601	0.77 520	0.34 586	0.21 510	0.43 549	0.20 372	0.60 571	0.90 638	0.44 553	1.24 649	0.36 448	0.38 544	0.56 485	0.48 554	0.18 594	0.11 361	0.11 465	0.10 433	0.20 589	0.16 402

DStereoRT	0.40 556	0.16 351	0.74 506	0.25 409	0.17 403	0.42 544	0.19 332	0.50 452	0.48 512	0.31 373	0.40 437	0.32 412	0.39 551	0.64 532	0.31 471	0.09 346	0.11 361	1.56 684	0.43 650	0.08 234	0.41 611

w-ln-seven	0.45 576	0.40 598	1.40 635	0.27 487	0.22 526	0.58 605	0.33 576	0.65 605	0.83 628	0.59 611	0.63 591	0.53 571	0.39 551	0.66 543	0.81 614	0.12 496	0.11 361	0.13 526	0.12 511	0.16 540	0.17 423

APVNet	0.38 539	0.26 520	0.87 556	0.26 450	0.22 526	0.52 593	0.35 584	0.64 599	0.46 490	0.40 518	0.52 540	0.48 543	0.39 551	0.84 602	0.48 554	0.13 518	0.14 427	0.15 568	0.16 583	0.16 540	0.16 402

NCCL2	0.37 534	0.33 561	0.59 438	0.37 602	0.23 541	0.42 544	0.41 614	0.56 527	0.44 465	0.47 572	0.47 516	0.61 599	0.39 551	0.58 492	0.41 526	0.16 569	0.13 408	0.21 607	0.22 616	0.16 540	0.18 429

pmcnn	0.54 606	0.24 495	1.06 592	0.25 409	0.26 576	0.40 531	0.31 563	0.55 516	0.55 564	0.56 605	1.22 648	2.53 676	0.39 551	0.84 602	1.08 637	0.09 346	0.06 85	0.06 43	0.05 31	0.10 389	0.14 366

LL-Strereo	0.32 501	0.33 561	0.77 520	0.26 450	0.24 558	0.22 275	0.23 462	0.58 550	0.44 465	0.35 451	0.32 334	0.41 488	0.40 556	0.93 622	0.25 411	0.08 255	0.13 408	0.11 465	0.09 373	0.09 325	0.22 492

Wz-Net-SNSev	0.45 576	0.53 624	1.42 636	0.31 560	0.21 510	0.44 554	0.45 620	0.64 599	0.68 607	0.46 566	0.66 598	0.62 602	0.40 556	0.78 584	0.65 593	0.12 496	0.11 361	0.12 500	0.13 543	0.17 555	0.19 447

psm_up	0.30 484	0.21 448	0.58 429	0.26 450	0.18 432	0.32 458	0.27 522	0.57 536	0.45 478	0.38 491	0.41 449	0.45 520	0.40 556	0.59 500	0.32 481	0.11 456	0.12 387	0.13 526	0.12 511	0.11 441	0.11 241

RYNet	0.38 539	0.23 483	0.65 471	0.26 450	0.28 582	0.62 612	0.33 576	0.61 581	0.62 593	0.42 536	0.39 428	0.58 589	0.40 556	0.89 610	0.57 580	0.11 456	0.09 283	0.12 500	0.11 469	0.19 581	0.22 492

PDISCO_ROB	0.45 576	0.37 584	0.89 565	0.44 629	0.37 621	0.70 622	0.35 584	0.75 634	0.78 623	0.45 560	0.53 548	0.65 613	0.40 556	0.68 551	0.52 565	0.22 612	0.12 387	0.21 607	0.19 601	0.26 615	0.22 492

zh-mn7	0.50 594	0.57 632	1.82 655	0.25 409	0.19 466	0.45 562	0.29 544	0.59 560	0.84 631	0.67 621	0.97 634	0.49 549	0.41 561	0.93 622	0.73 603	0.12 496	0.10 324	0.11 465	0.11 469	0.13 497	0.17 423

z-mn7	0.48 590	0.52 621	1.28 622	0.26 450	0.19 466	0.62 612	0.34 581	0.59 560	0.96 645	0.45 560	0.97 634	0.53 571	0.41 561	0.99 630	0.70 600	0.11 456	0.10 324	0.10 409	0.10 433	0.14 520	0.16 402

HBP-ISP	0.34 517	0.35 574	0.76 514	0.23 314	0.17 403	0.33 468	0.22 434	0.56 527	0.47 504	0.42 536	0.49 527	0.33 421	0.41 561	0.73 565	0.27 435	0.18 594	0.19 523	0.24 616	0.20 606	0.16 540	0.16 402

DRaft	0.25 387	0.11 126	0.47 268	0.18 52	0.12 161	0.28 380	0.23 462	0.34 263	0.40 419	0.38 491	0.60 579	0.20 251	0.41 561	0.48 445	0.41 526	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.08 274	0.07 162	0.08 75

S-Stereo	0.39 544	0.20 437	1.04 589	0.28 515	0.22 526	0.39 525	0.31 563	0.58 550	0.69 609	0.40 518	0.59 575	0.48 543	0.41 561	0.75 574	0.42 530	0.12 496	0.15 458	0.13 526	0.13 543	0.16 540	0.25 528

DeepPrunerF	0.46 584	0.37 584	1.50 640	0.34 586	0.30 597	0.36 505	0.37 593	0.64 599	1.15 660	0.41 530	0.45 497	0.40 479	0.41 561	0.82 597	0.53 569	0.18 594	0.14 427	0.23 614	0.21 608	0.17 555	0.18 429

w-ln-seven-2	0.40 556	0.37 584	1.34 628	0.28 515	0.18 432	0.38 519	0.29 544	0.53 482	0.59 583	0.47 572	0.56 562	0.46 529	0.42 567	0.70 555	0.64 592	0.10 417	0.10 324	0.12 500	0.11 469	0.14 520	0.16 402

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 604	0.60 638	0.98 582	0.40 617	0.25 572	0.87 639	0.57 641	0.60 571	0.64 597	0.60 612	0.67 600	0.63 606	0.42 567	1.13 641	0.50 561	0.23 613	0.28 605	0.27 619	0.35 642	0.25 611	0.33 583

DANet	0.37 534	0.25 510	0.67 479	0.37 602	0.22 526	0.42 544	0.25 501	0.50 452	0.44 465	0.52 591	0.50 530	0.59 590	0.42 567	0.78 584	0.53 569	0.13 518	0.12 387	0.14 550	0.12 511	0.17 555	0.21 477
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	0.44 573	0.38 591	0.94 576	0.30 544	0.20 493	0.52 593	0.49 630	0.61 581	0.60 586	0.56 605	0.47 516	0.49 549	0.42 567	1.24 648	0.76 607	0.12 496	0.18 509	0.12 500	0.13 543	0.12 483	0.18 429

ACV-stereo	0.30 484	0.20 437	0.82 536	0.23 314	0.16 371	0.48 578	0.20 372	0.38 308	0.34 339	0.29 333	0.33 356	0.66 617	0.43 571	0.55 479	0.31 471	0.10 417	0.09 283	0.09 329	0.09 373	0.11 441	0.12 296

ACVNet-4b	0.76 638	0.90 658	1.67 649	0.73 656	0.51 645	0.80 636	0.31 563	0.74 633	0.81 626	0.51 588	0.72 608	0.94 640	0.43 571	1.01 632	1.32 651	1.18 681	0.22 555	0.77 663	0.45 651	0.70 660	0.50 636

GANetREF_RVC	0.45 576	0.52 621	0.87 556	0.39 612	0.20 493	0.51 587	0.50 632	0.68 618	0.67 603	0.47 572	0.46 509	0.50 555	0.43 571	0.91 615	0.40 522	0.28 631	0.21 543	0.32 635	0.19 601	0.28 626	0.23 502
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
FBW_ROB	0.46 584	0.34 570	0.71 500	0.32 569	0.20 493	0.51 587	0.32 570	0.73 631	0.63 595	0.60 612	0.57 567	0.65 613	0.44 574	1.42 661	0.62 588	0.14 542	0.17 497	0.22 612	0.16 583	0.17 555	0.23 502

PWC_ROB	0.41 563	0.38 591	0.92 569	0.26 450	0.20 493	0.39 525	0.19 332	0.61 581	0.69 609	0.58 610	0.84 624	0.52 566	0.44 574	0.74 569	0.62 588	0.13 518	0.09 283	0.14 550	0.10 433	0.17 555	0.18 429

UDG	0.42 567	0.54 625	0.67 479	0.41 624	0.35 615	0.47 571	0.27 522	0.57 536	0.48 512	0.40 518	0.46 509	0.59 590	0.45 576	0.47 443	0.46 549	0.26 625	0.19 523	0.49 649	0.22 616	0.37 637	0.30 567

CrosDoStereo	0.32 501	0.11 126	0.53 371	0.19 100	0.12 161	0.22 275	1.07 669	0.36 284	0.38 393	0.38 491	0.60 579	0.28 358	0.45 576	0.61 513	0.56 577	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.09 373	0.08 234	0.09 127

DeepStereo_LL	0.32 501	0.11 126	0.53 371	0.19 100	0.12 161	0.22 275	1.07 669	0.36 284	0.38 393	0.38 491	0.60 579	0.28 358	0.45 576	0.61 513	0.56 577	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.09 373	0.08 234	0.09 127

Syn2CoEx	0.39 544	0.39 595	1.08 597	0.35 592	0.21 510	0.41 536	0.29 544	0.63 593	0.51 540	0.43 547	0.56 562	0.45 520	0.45 576	0.69 552	0.39 520	0.17 583	0.14 427	0.16 576	0.12 511	0.13 497	0.16 402

SuperB	0.50 594	0.37 584	2.16 663	0.23 314	0.15 329	0.41 536	0.32 570	0.50 452	0.83 628	0.44 553	0.51 533	0.33 421	0.45 576	0.69 552	1.07 636	0.10 417	0.08 238	0.09 329	0.08 274	0.95 673	0.18 429

stereogan	0.39 544	0.20 437	0.78 524	0.28 515	0.22 526	0.65 618	0.26 513	0.62 589	0.65 598	0.45 560	0.60 579	0.67 621	0.45 576	0.69 552	0.37 514	0.14 542	0.14 427	0.14 550	0.12 511	0.20 589	0.19 447

GANet	0.40 556	0.28 536	0.67 479	0.31 560	0.18 432	0.43 549	0.39 605	0.60 571	0.46 490	0.48 578	0.78 616	0.55 576	0.45 576	0.96 626	0.55 576	0.13 518	0.14 427	0.13 526	0.12 511	0.15 532	0.16 402

otaku	0.60 620	0.73 648	1.13 604	0.64 647	0.45 639	0.73 626	0.37 593	0.67 613	0.67 603	0.52 591	0.75 614	0.66 617	0.46 583	0.74 569	0.59 583	0.55 652	0.34 638	0.56 653	0.36 644	0.65 654	0.49 632

ccnet	0.43 571	0.34 570	0.62 456	0.28 515	0.33 610	0.60 610	0.34 581	0.68 618	0.47 504	0.54 601	0.66 598	0.56 581	0.46 583	0.73 565	0.66 595	0.26 625	0.19 523	0.24 616	0.22 616	0.27 621	0.25 528

CRFU-Net	0.29 470	0.14 273	0.48 283	0.26 450	0.15 329	0.46 565	0.22 434	0.52 472	0.32 310	0.44 553	0.42 458	0.48 543	0.47 585	0.44 431	0.31 471	0.12 496	0.10 324	0.09 329	0.08 274	0.10 389	0.11 241

RGC	0.41 563	0.35 574	0.76 514	0.35 592	0.28 582	0.41 536	0.29 544	0.60 571	0.55 564	0.47 572	0.64 594	0.63 606	0.47 585	0.74 569	0.46 549	0.16 569	0.15 458	0.21 607	0.21 608	0.19 581	0.21 477

XQC	0.47 587	0.45 609	1.07 594	0.40 617	0.28 582	0.58 605	0.38 601	0.67 613	0.76 622	0.53 597	0.47 516	0.59 590	0.47 585	0.74 569	0.80 612	0.18 594	0.14 427	0.18 593	0.16 583	0.26 615	0.24 516

ADCRef	0.41 563	0.33 561	1.05 590	0.26 450	0.21 510	0.49 584	0.27 522	0.54 498	0.51 540	0.51 588	0.59 575	0.35 442	0.47 585	0.54 474	1.35 654	0.09 346	0.08 238	0.12 500	0.12 511	0.12 483	0.13 331

IGEV-RUCA	0.21 272	0.09 42	0.26 80	0.20 146	0.19 466	0.28 380	0.23 462	0.24 103	0.22 145	0.21 228	0.23 246	0.29 371	0.48 589	0.26 255	0.19 293	0.09 346	0.08 238	0.18 593	0.14 562	0.18 571	0.19 447

DEmStereo	0.26 410	0.10 78	0.52 360	0.19 100	0.13 217	0.31 441	0.25 501	0.29 189	0.38 393	0.36 465	0.57 567	0.24 307	0.48 589	0.53 468	0.44 541	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.08 274	0.07 162	0.08 75

Nwc_Net	0.39 544	0.29 540	0.84 546	0.32 569	0.24 558	0.45 562	0.30 553	0.67 613	0.51 540	0.39 509	0.70 606	0.59 590	0.48 589	0.61 513	0.45 548	0.16 569	0.12 387	0.19 600	0.21 608	0.14 520	0.15 385

SHD	0.45 576	0.34 570	0.89 565	0.37 602	0.28 582	0.46 565	0.23 462	0.72 630	0.96 645	0.65 618	0.61 587	0.61 599	0.48 589	0.64 532	0.69 599	0.16 569	0.16 471	0.16 576	0.16 583	0.21 596	0.25 528

PASM	0.49 593	0.41 601	1.15 606	0.37 602	0.35 615	0.42 544	0.42 615	0.54 498	0.65 598	0.54 601	0.54 552	0.63 606	0.48 589	0.94 625	0.51 564	0.27 629	0.30 623	0.30 630	0.33 640	0.29 628	0.29 564

THIR-Stereo	0.30 484	0.15 309	0.46 260	0.19 100	0.11 111	0.28 380	0.70 649	0.33 256	0.36 367	0.37 482	0.64 594	0.33 421	0.49 594	0.58 492	0.44 541	0.08 255	0.06 85	0.08 232	0.09 373	0.07 162	0.08 75

FAT-Stereo	0.36 527	0.19 424	0.75 510	0.26 450	0.18 432	0.34 483	0.30 553	0.62 589	0.61 589	0.47 572	0.61 587	0.59 590	0.50 595	0.61 513	0.36 508	0.13 518	0.14 427	0.13 526	0.12 511	0.14 520	0.20 465

edge stereo	0.40 556	0.22 467	0.87 556	0.27 487	0.22 526	0.38 519	0.26 513	0.59 560	0.56 571	0.53 597	0.60 579	0.71 629	0.50 595	0.78 584	0.43 534	0.16 569	0.15 458	0.19 600	0.14 562	0.17 555	0.19 447

RP	0.38 539	0.26 520	0.67 479	0.31 560	0.24 558	0.37 513	0.29 544	0.53 482	0.61 589	0.42 536	0.65 596	0.62 602	0.51 597	0.63 527	0.43 534	0.17 583	0.15 458	0.17 585	0.15 573	0.17 555	0.19 447

SGM-Forest	0.42 567	0.44 608	0.92 569	0.24 368	0.16 371	0.45 562	0.40 609	0.58 550	0.50 534	0.54 601	0.63 591	0.52 566	0.51 597	0.91 615	0.66 595	0.17 583	0.17 497	0.17 585	0.15 573	0.15 532	0.21 477
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Ntro	0.61 622	0.75 651	1.16 608	0.67 649	0.50 642	0.76 628	0.37 593	0.68 618	0.71 614	0.50 585	0.59 575	0.65 613	0.52 599	0.79 588	0.58 582	0.58 655	0.32 632	0.57 656	0.34 641	0.69 659	0.50 636

psmorigin	0.52 601	0.29 540	3.10 673	0.24 368	0.19 466	0.39 525	0.24 487	0.52 472	0.45 478	0.66 620	0.68 602	0.70 628	0.52 599	0.86 605	0.49 560	0.15 558	0.17 497	0.13 526	0.14 562	0.16 540	0.23 502

AF-Net	0.40 556	0.31 550	0.74 506	0.33 581	0.24 558	0.43 549	0.30 553	0.64 599	0.67 603	0.44 553	0.69 605	0.65 613	0.52 599	0.59 500	0.48 554	0.16 569	0.12 387	0.19 600	0.14 562	0.16 540	0.14 366

NCC-stereo	0.42 567	0.31 550	0.87 556	0.32 569	0.29 592	0.47 571	0.37 593	0.68 618	0.53 551	0.42 536	0.58 570	0.57 583	0.52 599	0.75 574	0.54 573	0.18 594	0.14 427	0.18 593	0.25 627	0.17 555	0.18 429

Abc-Net	0.42 567	0.31 550	0.87 556	0.32 569	0.29 592	0.47 571	0.37 593	0.68 618	0.53 551	0.42 536	0.58 570	0.57 583	0.52 599	0.75 574	0.54 573	0.18 594	0.14 427	0.18 593	0.25 627	0.17 555	0.18 429
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCP+	0.48 590	0.36 581	1.47 638	0.26 450	0.22 526	0.57 603	0.40 609	0.56 527	0.54 556	0.46 566	0.52 540	0.46 529	0.53 604	0.59 500	1.93 671	0.10 417	0.08 238	0.11 465	0.11 469	0.14 520	0.15 385

CBMV_ROB	0.36 527	0.21 448	0.57 413	0.22 257	0.14 261	0.35 498	0.20 372	0.55 516	0.47 504	0.52 591	0.58 570	0.45 520	0.53 604	0.75 574	0.50 561	0.18 594	0.19 523	0.23 614	0.21 608	0.15 532	0.20 465

AnyNet_C32	0.55 607	0.51 620	1.34 628	0.29 533	0.28 582	0.61 611	0.62 644	0.57 536	0.62 593	0.63 615	0.68 602	0.54 575	0.55 606	0.82 597	1.81 667	0.15 558	0.15 458	0.15 568	0.18 599	0.21 596	0.25 528

LSM	1.68 672	0.48 617	2.91 671	2.28 685	17.60 700	0.52 593	0.55 639	0.65 605	0.78 623	0.84 637	1.11 642	0.63 606	0.55 606	0.79 588	0.53 569	0.16 569	0.25 590	0.18 593	0.21 608	0.25 611	2.37 687

FTStereo	0.28 449	0.11 126	0.56 403	0.24 368	0.13 217	0.21 246	0.52 635	0.36 284	0.28 250	0.38 491	0.94 633	0.30 391	0.56 608	0.33 367	0.18 263	0.08 255	0.06 85	0.09 329	0.08 274	0.08 234	0.19 447

aanetorigin	0.40 556	0.33 561	1.14 605	0.25 409	0.19 466	0.30 419	0.37 593	0.34 263	0.47 504	0.95 644	0.82 621	0.52 566	0.56 608	0.50 451	0.52 565	0.11 456	0.09 283	0.10 409	0.10 433	0.16 540	0.19 447

ADCPNet	0.51 598	0.36 581	1.82 655	0.27 487	0.23 541	0.71 623	0.39 605	0.56 527	0.54 556	0.52 591	0.60 579	0.66 617	0.57 610	0.64 532	1.23 643	0.15 558	0.18 509	0.14 550	0.23 620	0.19 581	0.22 492

SAMSARA	0.62 623	0.47 612	0.93 573	0.70 653	0.50 642	1.15 653	1.29 677	0.79 638	0.70 612	0.77 634	0.55 557	0.92 639	0.58 611	0.87 607	0.77 608	0.19 604	0.27 601	0.18 593	0.19 601	0.27 621	0.28 558

CBMV	0.36 527	0.25 510	0.61 452	0.24 368	0.14 261	0.42 544	0.33 576	0.56 527	0.52 550	0.54 601	0.52 540	0.51 558	0.58 611	0.63 527	0.43 534	0.15 558	0.16 471	0.18 593	0.16 583	0.13 497	0.19 447
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-sn7	0.52 601	0.64 641	1.77 652	0.30 544	0.20 493	0.47 571	0.40 609	0.60 571	0.65 598	0.53 597	0.82 621	0.52 566	0.59 613	1.10 639	0.96 625	0.13 518	0.13 408	0.13 526	0.13 543	0.17 555	0.20 465

G-Net	0.47 587	0.26 520	1.02 587	0.34 586	0.28 582	0.89 641	0.35 584	0.47 422	0.46 490	0.68 623	1.20 646	0.64 611	0.59 613	0.61 513	0.60 584	0.16 569	0.14 427	0.17 585	0.13 543	0.22 600	0.21 477

WZ-Net	0.56 613	0.49 619	2.14 662	0.30 544	0.24 558	0.58 605	0.48 627	0.65 605	0.80 625	0.51 588	0.72 608	0.68 623	0.60 615	1.06 637	1.01 629	0.13 518	0.10 324	0.11 465	0.12 511	0.19 581	0.23 502

Consistency-Raft	0.56 613	0.52 621	1.12 602	0.45 632	0.49 640	0.48 578	0.45 620	0.73 631	0.74 621	0.45 560	0.82 621	0.46 529	0.60 615	0.51 457	0.63 591	0.39 647	0.40 645	0.44 647	0.51 659	0.53 648	0.38 610

MFN_U_SF_RVC	0.58 617	0.58 635	1.31 626	0.39 612	0.23 541	0.72 624	0.30 553	0.83 644	0.68 607	0.74 627	0.74 612	0.86 636	0.60 615	0.84 602	0.83 615	0.29 632	0.27 601	0.32 635	0.37 646	0.31 630	0.33 583

ADCL	0.50 594	0.30 546	1.15 606	0.28 515	0.19 466	0.77 631	0.64 645	0.57 536	0.73 619	0.57 608	0.73 611	0.55 576	0.60 615	0.66 543	1.53 661	0.11 456	0.10 324	0.13 526	0.13 543	0.15 532	0.16 402

MSAF-DinoV2	0.81 643	0.64 641	2.42 665	0.49 638	0.17 403	0.58 605	0.32 570	0.83 644	0.85 632	0.41 530	0.52 540	0.98 644	0.61 619	4.97 687	1.22 642	0.12 496	0.07 174	0.10 409	0.24 622	0.27 621	0.32 577

anonymity	0.57 615	0.55 626	0.74 506	0.48 637	0.63 653	0.56 601	0.43 617	0.71 626	0.51 540	0.64 617	0.55 557	0.57 583	0.61 619	0.65 537	0.57 580	0.55 652	0.55 664	0.50 650	0.54 661	0.51 646	0.61 651

FINET	0.58 617	0.48 617	1.35 630	0.38 610	0.37 621	0.96 646	1.13 674	0.84 648	1.05 649	0.50 585	0.70 606	0.45 520	0.61 619	0.63 527	0.62 588	0.26 625	0.28 605	0.14 550	0.13 543	0.20 589	0.44 621

RTS	0.81 643	0.56 628	4.76 678	0.37 602	0.30 597	1.11 650	0.52 635	0.67 613	1.07 651	0.76 631	0.91 630	0.60 596	0.61 619	1.64 664	1.24 644	0.15 558	0.13 408	0.15 568	0.15 573	0.22 600	0.24 516

RTSA	0.81 643	0.56 628	4.76 678	0.37 602	0.30 597	1.11 650	0.52 635	0.67 613	1.07 651	0.76 631	0.91 630	0.60 596	0.61 619	1.64 664	1.24 644	0.15 558	0.13 408	0.15 568	0.15 573	0.22 600	0.24 516

RainbowNet	0.76 638	1.00 664	1.29 624	0.82 660	0.63 653	0.79 633	0.52 635	0.83 644	0.93 641	0.61 614	0.79 619	0.79 632	0.62 624	0.82 597	0.67 598	0.80 668	0.55 664	0.79 665	0.49 655	0.81 665	0.62 652

ADCS	0.62 623	0.56 628	1.54 643	0.30 544	0.25 572	0.56 601	0.46 623	0.71 626	0.86 634	0.77 634	0.72 608	0.68 623	0.62 624	0.82 597	2.33 677	0.17 583	0.16 471	0.16 576	0.17 594	0.23 605	0.27 549

Wz-Net-TNSev	0.55 607	0.72 646	1.90 657	0.26 450	0.21 510	0.64 617	0.45 620	0.66 611	0.71 614	0.52 591	0.55 557	0.71 629	0.63 626	1.04 635	0.94 623	0.16 569	0.15 458	0.13 526	0.15 573	0.21 596	0.24 516

AnyNet_C01	0.68 631	0.69 645	2.64 668	0.33 581	0.27 580	0.93 642	0.64 645	0.66 611	0.65 598	0.70 625	0.97 634	0.75 631	0.63 626	1.01 632	1.52 660	0.17 583	0.16 471	0.17 585	0.17 594	0.24 609	0.28 558

CSAN	0.55 607	0.47 612	1.19 616	0.37 602	0.23 541	0.57 603	0.61 643	0.65 605	0.72 616	0.65 618	0.78 616	0.66 617	0.65 628	1.41 660	0.77 608	0.21 609	0.17 497	0.20 605	0.21 608	0.18 571	0.21 477

ADCMid	0.53 604	0.45 609	1.46 637	0.27 487	0.22 526	0.51 587	0.38 601	0.61 581	0.58 576	0.75 628	0.67 600	0.62 602	0.66 629	0.66 543	1.75 666	0.13 518	0.12 387	0.17 585	0.17 594	0.20 589	0.21 477

test_sample8	0.52 601	0.21 448	0.69 487	0.18 52	0.17 403	0.36 505	0.21 400	0.57 536	0.38 393	0.63 615	0.39 428	1.16 648	0.68 630	0.70 555	1.01 629	0.24 616	1.93 686	0.28 626	0.24 622	0.18 571	0.21 477

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 632	0.73 648	1.26 620	0.47 636	0.28 582	1.42 666	0.60 642	0.82 642	0.94 644	0.85 638	0.86 626	0.88 638	0.70 631	1.32 656	0.75 605	0.37 643	0.30 623	0.34 640	0.36 644	0.44 642	0.42 615

AANet	0.55 607	0.47 612	1.61 645	0.23 314	0.31 604	0.41 536	0.25 501	0.53 482	1.14 658	0.93 642	0.98 638	0.84 635	0.71 632	0.60 505	0.66 595	0.18 594	0.32 632	0.14 550	0.13 543	0.18 571	0.44 621

SPS-STEREO	0.74 634	0.72 646	1.18 615	0.52 642	0.57 650	0.76 628	0.50 632	0.80 639	0.66 602	0.97 646	0.88 629	0.94 640	0.74 633	1.08 638	1.04 634	0.58 655	0.51 657	0.50 650	0.50 658	0.56 649	0.72 666
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
light-stereo	2.66 679	0.78 653	4.46 677	4.42 686	3.66 684	5.04 682	0.38 601	2.12 680	1.51 668	4.25 685	6.51 690	7.70 692	0.75 634	5.12 688	1.42 658	0.72 663	1.35 684	0.33 638	0.45 651	1.22 676	1.04 679

PSM-AAD	0.26 410	0.11 126	0.43 228	0.24 368	0.12 161	0.27 362	0.37 593	0.36 284	0.30 289	0.36 465	0.39 428	0.28 358	0.77 635	0.30 332	0.16 204	0.07 113	0.06 85	0.12 500	0.11 469	0.09 325	0.21 477

GrayStereo	0.26 410	0.10 78	0.45 245	0.27 487	0.14 261	0.23 296	0.46 623	0.36 284	0.33 327	0.40 518	0.47 516	0.30 391	0.78 636	0.29 316	0.17 234	0.07 113	0.06 85	0.08 232	0.09 373	0.07 162	0.15 385

SANet	0.58 617	0.41 601	1.38 632	0.27 487	0.16 371	0.72 624	0.48 627	0.71 626	1.34 663	0.69 624	0.97 634	0.94 640	0.78 636	0.97 629	0.93 621	0.14 542	0.12 387	0.12 500	0.12 511	0.18 571	0.20 465

ACVNet_1	0.77 640	0.92 659	1.79 654	0.73 656	0.53 646	0.78 632	0.42 615	0.88 651	0.90 638	0.75 628	0.76 615	1.32 655	0.80 638	1.04 635	0.70 600	0.57 654	0.32 632	0.72 660	0.35 642	0.70 660	0.50 636

MFMNet_re	0.74 634	0.84 655	1.16 608	0.64 647	0.70 658	0.79 633	0.71 650	0.77 637	0.85 632	0.79 636	0.86 626	0.69 625	0.80 638	0.73 565	0.65 593	0.66 659	0.59 669	0.61 657	0.58 666	0.68 657	0.71 665

DPSNet	0.51 598	0.26 520	1.16 608	0.28 515	0.21 510	0.76 628	0.56 640	0.89 653	0.82 627	0.49 579	0.51 533	0.64 611	0.81 640	0.89 610	0.85 617	0.17 583	0.16 471	0.13 526	0.13 543	0.26 615	0.27 549

MeshStereo	0.60 620	0.31 550	0.71 500	0.22 257	0.17 403	0.66 619	0.36 591	0.81 641	0.63 595	1.48 674	1.32 651	1.65 662	0.83 641	1.18 645	0.74 604	0.17 583	0.17 497	0.17 585	0.14 562	0.17 555	0.19 447
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
DStereoO	0.55 607	0.35 574	0.68 485	0.44 629	0.49 640	0.41 536	1.08 672	0.58 550	0.73 619	0.49 579	0.53 548	0.51 558	0.85 642	0.60 505	0.75 605	0.83 669	0.28 605	0.38 642	0.19 601	0.52 647	0.35 591

PVD	0.62 623	0.41 601	0.93 573	0.44 629	0.39 627	0.63 616	0.51 634	0.86 649	1.27 661	0.93 642	1.09 641	0.81 633	0.85 642	0.89 610	0.89 619	0.21 609	0.23 568	0.22 612	0.19 601	0.28 626	0.41 611

MADNet+	1.05 652	1.26 674	4.77 681	0.73 656	0.50 642	1.25 657	0.97 664	1.05 657	0.93 641	0.67 621	0.78 616	0.87 637	0.85 642	2.14 674	1.83 668	0.40 648	0.42 648	0.32 635	0.28 636	0.45 643	0.43 618

ACVNet_2	0.94 646	0.98 663	1.71 651	0.83 661	0.63 653	1.02 648	0.64 645	1.16 660	1.43 667	1.02 650	1.39 652	1.47 658	0.86 645	1.16 644	0.79 611	0.63 658	0.43 651	0.78 664	0.49 655	0.80 664	0.57 645

EDNetEfficientorigin	7.48 688	0.57 632	139.59 716	0.25 409	0.17 403	0.44 554	0.30 553	0.48 433	1.04 648	1.29 660	1.02 639	0.82 634	0.87 646	0.76 580	1.02 632	0.10 417	0.09 283	0.12 500	0.11 469	0.22 600	0.25 528

DispFullNet	0.67 629	0.94 660	1.63 646	0.77 659	1.19 678	0.53 596	0.25 501	0.61 581	0.72 616	0.70 625	0.60 579	0.69 625	0.90 647	0.80 592	0.52 565	0.27 629	0.13 408	0.74 661	0.31 639	0.68 657	0.44 621

PWCK	1.05 652	1.29 675	2.12 661	0.92 663	0.42 632	1.27 659	1.01 666	1.14 659	1.14 658	1.16 659	1.14 644	1.25 652	0.90 647	1.77 669	1.15 639	0.89 672	0.51 657	0.87 667	0.54 661	1.02 675	0.57 645

SGM_RVC	0.57 615	0.22 467	0.60 445	0.26 450	0.16 371	0.97 647	0.46 623	0.76 636	0.90 638	1.03 652	0.92 632	1.16 648	0.93 649	1.21 647	0.72 602	0.17 583	0.16 471	0.16 576	0.16 583	0.16 540	0.24 516
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WCMA_ROB	0.55 607	0.27 528	0.76 514	0.26 450	0.22 526	0.62 612	0.36 591	0.57 536	0.58 576	0.97 646	1.40 654	1.28 654	0.94 650	0.80 592	0.80 612	0.20 607	0.17 497	0.16 576	0.16 583	0.19 581	0.29 564

EDNetEfficient	0.64 628	0.39 595	2.52 666	0.26 450	0.26 576	0.39 525	0.49 630	0.42 362	1.06 650	1.38 663	0.86 626	0.61 599	0.97 651	0.66 543	1.62 665	0.11 456	0.10 324	0.10 409	0.12 511	0.20 589	0.19 447

IMH-64-1	0.94 646	0.95 661	1.07 594	0.98 665	0.76 661	0.93 642	0.72 651	1.30 663	1.11 655	0.91 640	1.45 655	1.14 646	1.00 652	1.25 650	0.97 626	0.77 664	0.51 657	0.97 669	0.55 664	0.90 667	0.66 660

IMH-64	0.94 646	0.95 661	1.07 594	0.98 665	0.76 661	0.93 642	0.72 651	1.30 663	1.11 655	0.91 640	1.45 655	1.14 646	1.00 652	1.25 650	0.97 626	0.77 664	0.51 657	0.97 669	0.55 664	0.90 667	0.66 660

NVStereoNet_ROB	0.74 634	0.64 641	1.20 618	0.55 644	0.43 635	0.54 600	0.48 627	0.75 634	0.87 637	0.88 639	1.72 666	1.06 645	1.03 654	1.29 652	0.98 628	0.35 640	0.42 648	0.41 646	0.48 654	0.38 638	0.43 618
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSMD_ROB	0.63 626	0.34 570	0.70 493	0.30 544	0.25 572	0.88 640	0.35 584	0.58 550	0.67 603	1.13 656	1.52 658	1.75 665	1.05 655	0.90 613	0.60 584	0.24 616	0.22 555	0.27 619	0.27 635	0.25 611	0.27 549

LVE	1.18 660	1.16 669	1.67 649	1.04 668	0.81 668	1.32 662	0.82 660	1.49 669	1.94 673	1.08 654	1.90 669	1.89 666	1.07 656	1.51 662	1.04 634	0.96 675	0.61 671	0.94 668	0.69 672	0.92 669	0.79 671

KSHMR	1.92 675	1.47 680	1.97 658	1.48 681	1.22 679	1.39 665	1.06 668	1.81 675	5.83 688	1.43 666	5.56 687	2.95 680	1.17 657	2.24 676	1.33 653	1.29 682	1.13 682	1.47 683	1.11 684	1.37 681	1.21 682

Dean	1.22 662	1.17 670	1.97 658	1.04 668	0.79 664	1.21 655	0.76 654	1.51 670	1.96 674	1.30 662	1.98 673	2.14 670	1.18 658	1.30 654	1.15 639	0.83 669	0.61 671	1.01 672	0.69 672	0.97 674	0.77 670

IMH	1.09 657	1.04 667	1.29 624	1.03 667	0.79 664	1.11 650	0.69 648	1.40 666	1.42 666	1.02 650	1.71 665	1.42 656	1.19 659	1.78 670	1.03 633	1.14 679	0.56 668	1.00 671	0.58 666	0.93 670	0.68 662

WAO-7	1.05 652	1.00 664	1.19 616	0.83 661	0.67 657	1.22 656	0.84 661	1.43 667	1.56 669	1.13 656	1.75 667	1.46 657	1.25 660	1.56 663	1.28 646	0.61 657	0.62 674	0.70 659	0.68 671	0.66 656	0.62 652

JetBlue	1.20 661	0.89 657	2.53 667	0.59 645	0.76 661	3.16 680	2.09 685	1.16 660	0.93 641	0.95 644	1.12 643	1.65 662	1.27 661	2.15 675	1.87 670	0.43 650	0.37 643	0.38 642	0.39 648	0.62 651	0.63 654

WAO-6	1.11 658	1.01 666	1.17 614	0.96 664	0.79 664	1.30 661	0.78 656	1.36 665	1.99 675	1.04 653	1.54 660	1.59 661	1.27 661	1.37 658	1.30 647	0.78 666	0.55 664	1.03 673	0.75 675	0.87 666	0.72 666

ELAS	0.80 641	0.40 598	0.91 568	0.39 612	0.35 615	1.52 668	0.81 659	0.97 655	0.98 647	1.47 673	1.58 661	1.19 650	1.33 663	1.01 632	1.21 641	0.29 632	0.27 601	0.30 630	0.29 638	0.32 633	0.36 594
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FCDSN-DC	0.67 629	0.38 591	0.83 542	0.37 602	0.30 597	0.66 619	0.37 593	0.69 624	0.70 612	1.15 658	1.53 659	1.70 664	1.38 664	1.00 631	0.83 615	0.24 616	0.22 555	0.27 619	0.26 631	0.27 621	0.32 577
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.73 633	0.33 561	0.84 546	0.33 581	0.28 582	0.82 637	0.40 609	0.82 642	0.83 628	1.43 666	1.60 663	1.97 667	1.38 664	1.10 639	0.93 621	0.24 616	0.22 555	0.27 619	0.26 631	0.26 615	0.32 577

FC-DCNN v2	0.75 637	0.33 561	0.82 536	0.33 581	0.28 582	0.85 638	0.40 609	0.88 651	0.86 634	1.46 668	1.65 664	2.08 669	1.40 666	1.14 643	0.95 624	0.24 616	0.22 555	0.27 619	0.26 631	0.26 615	0.32 577

TorneroNet-64	1.47 664	1.15 668	1.51 641	1.11 674	0.86 671	2.27 676	0.76 654	1.84 676	3.76 682	1.29 660	2.22 677	2.68 678	1.46 667	1.81 671	1.55 662	0.79 667	0.51 657	1.10 674	0.67 670	1.31 679	0.81 672

ktn	1.80 673	1.46 679	1.49 639	1.44 680	1.14 677	1.50 667	1.07 669	1.53 672	3.90 685	2.77 683	4.62 684	3.42 681	1.49 668	1.74 667	1.40 657	1.45 683	0.77 681	1.46 682	0.99 682	1.41 683	1.00 677

WAO-8	1.50 666	1.22 672	1.39 633	1.10 671	0.85 669	2.15 673	0.78 656	1.84 676	3.76 682	1.46 668	2.18 675	2.15 671	1.50 669	3.20 681	1.35 654	0.92 673	0.66 677	1.10 674	0.79 677	0.94 671	0.74 668

Venus	1.50 666	1.22 672	1.39 633	1.10 671	0.85 669	2.15 673	0.78 656	1.84 676	3.76 682	1.46 668	2.18 675	2.15 671	1.50 669	3.20 681	1.35 654	0.92 673	0.66 677	1.10 674	0.79 677	0.94 671	0.74 668

SGM+DAISY	1.12 659	0.86 656	1.64 647	0.68 650	0.80 667	1.68 670	1.68 683	1.08 658	1.10 653	1.53 675	1.76 668	1.47 658	1.53 671	1.24 648	1.42 658	0.66 659	0.65 676	0.52 652	0.54 661	0.57 650	0.91 674

ELAS_RVC	0.80 641	0.40 598	1.10 599	0.40 617	0.35 615	0.93 642	1.10 673	0.87 650	1.12 657	1.40 664	1.39 652	1.27 653	1.55 672	1.13 641	1.13 638	0.29 632	0.27 601	0.30 630	0.28 636	0.31 630	0.36 594
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	2.35 678	2.70 683	6.11 684	1.14 675	1.38 681	6.03 686	3.61 689	2.12 680	1.72 671	1.99 678	1.97 672	2.15 671	1.59 673	2.49 678	4.19 686	1.05 676	1.60 685	1.10 674	1.02 683	1.72 684	1.41 684

notaker	1.49 665	1.44 678	1.77 652	1.42 679	1.08 676	1.19 654	0.87 663	1.51 670	1.40 664	1.53 675	3.41 683	2.40 674	1.94 674	1.83 672	1.57 663	1.14 679	0.69 680	1.38 681	0.88 679	1.39 682	1.03 678

DStereoSA	1.00 650	0.46 611	1.33 627	0.68 650	0.86 671	1.26 658	2.25 687	0.83 644	1.41 665	0.57 608	1.92 670	0.57 583	2.07 675	0.96 626	1.84 669	0.36 641	0.55 664	0.28 626	0.53 660	0.45 643	0.90 673

MonStereo1	0.96 649	0.61 640	0.99 584	0.70 653	0.59 651	1.37 664	0.35 584	0.97 655	1.27 661	0.97 646	1.92 670	1.53 660	2.13 676	1.29 652	0.87 618	0.71 662	0.34 638	0.75 662	0.47 653	0.75 662	0.68 662

TorneroNet	2.26 676	1.20 671	1.55 644	1.15 676	0.91 673	5.84 684	0.84 661	2.12 680	8.45 692	2.59 682	5.32 686	3.84 683	2.15 677	1.84 673	1.98 673	0.88 671	0.54 663	1.16 678	0.74 674	1.31 679	0.91 674

UNDER WATER-64	1.61 669	1.30 676	2.93 672	1.33 677	0.96 674	2.20 675	1.25 676	1.47 668	3.15 679	1.46 668	1.31 650	2.61 677	2.22 678	1.69 666	1.93 671	1.13 678	0.67 679	1.29 679	0.94 680	1.26 677	1.09 680

UNDER WATER	1.64 671	1.34 677	2.72 670	1.40 678	1.04 675	1.70 671	1.14 675	1.57 673	3.58 680	1.46 668	1.46 657	2.82 679	2.43 679	1.74 667	2.04 674	1.08 677	0.63 675	1.31 680	0.94 680	1.29 678	1.10 681

coex-ft	3.48 681	0.81 654	48.53 714	0.24 368	0.19 466	0.53 596	0.47 626	0.49 444	2.36 677	7.18 692	1.20 646	0.96 643	2.53 680	0.75 574	2.14 675	0.13 518	0.15 458	0.14 550	0.12 511	0.22 600	0.47 627

DStereoFS	1.07 656	0.76 652	1.10 599	0.70 653	0.70 658	1.87 672	1.39 679	1.20 662	1.66 670	1.01 649	1.58 661	1.20 651	2.60 681	1.40 659	1.32 651	0.40 648	0.47 653	0.31 633	0.41 649	0.38 638	0.91 674

MADNet++	2.34 677	1.81 681	2.24 664	2.15 684	1.97 683	2.79 679	2.19 686	2.42 683	2.26 676	2.79 684	2.70 680	2.43 675	2.60 681	3.18 680	3.32 682	2.19 686	1.97 688	1.93 685	1.62 686	2.02 685	2.10 685

SGM-ForestM	1.59 668	0.56 628	1.52 642	0.41 624	0.34 612	2.77 678	1.67 682	1.69 674	1.73 672	2.48 681	2.27 678	6.02 688	2.90 683	3.08 679	2.83 681	0.25 623	0.30 623	0.19 600	0.20 606	0.18 571	0.45 625

MANE	1.63 670	0.58 635	1.16 608	0.59 645	0.60 652	2.71 677	1.53 680	2.63 684	3.62 681	2.33 680	3.26 682	3.66 682	2.98 684	2.26 677	2.26 676	0.37 643	0.40 645	0.31 633	0.49 655	0.31 630	0.63 654

TCMNet-wrong-test	4.33 682	5.65 689	4.76 678	11.36 697	10.39 693	5.87 685	4.45 691	4.24 688	1.10 653	1.93 677	2.43 679	6.07 689	3.54 685	3.87 684	4.51 687	2.00 685	0.47 653	1.96 687	1.68 687	5.78 693	4.48 691

tt	4.71 683	0.11 126	3.94 675	2.06 683	1.54 682	10.14 692	16.85 696	9.28 695	4.99 686	1.41 665	1.05 640	4.68 684	4.89 686	3.36 683	5.86 690	5.73 694	9.15 702	2.23 690	2.51 690	3.02 687	1.34 683

LE_ROB	1.82 674	0.39 595	3.15 674	0.50 640	0.55 648	0.79 633	1.00 665	0.89 653	6.48 689	7.40 693	2.07 674	2.07 668	5.08 687	1.33 657	3.96 685	0.11 456	0.09 283	0.12 500	0.11 469	0.11 441	0.13 331

LRCNet_RVC	10.94 695	14.45 702	9.66 689	15.38 698	8.02 690	1.08 649	0.35 584	8.72 694	0.72 616	12.63 703	15.84 703	9.73 694	6.52 688	8.58 694	6.38 692	20.33 711	5.39 694	23.79 710	21.95 711	15.35 702	13.96 703

USTest	6.84 687	5.16 685	5.45 683	7.18 691	7.26 688	14.27 696	22.53 697	8.48 693	9.29 693	5.44 688	6.42 689	6.27 690	6.69 689	6.83 691	8.49 694	1.95 684	3.27 691	2.16 689	2.54 691	3.76 688	3.31 690

HanzoNet	3.08 680	1.87 682	2.70 669	1.81 682	1.34 680	1.60 669	1.05 667	2.06 679	2.62 678	5.63 689	5.12 685	5.96 687	7.09 690	4.39 686	3.43 683	3.29 689	2.06 690	1.98 688	2.94 693	2.47 686	2.15 686

Selective-IGEV-i1pa	5.75 685	8.12 690	4.85 682	1.10 671	0.54 647	13.48 695	3.52 688	9.46 696	7.56 691	7.13 691	10.00 695	9.12 693	7.56 691	14.91 704	6.08 691	3.55 690	1.33 683	1.94 686	0.77 676	0.79 663	3.23 689

BEATNet-Init1	4.91 684	3.27 684	14.39 700	0.69 652	0.65 656	10.19 693	3.83 690	5.04 689	5.11 687	8.73 694	8.52 691	13.95 703	7.66 692	7.79 693	5.79 689	0.32 637	0.34 638	0.34 640	0.38 647	0.64 653	0.64 658

DPSimNet_ROB	6.21 686	5.16 685	9.50 686	5.59 689	5.56 687	7.64 688	10.02 693	4.07 687	7.33 690	6.84 690	6.26 688	7.17 691	10.55 693	4.07 685	5.68 688	5.50 693	4.29 693	5.24 694	3.66 694	4.05 690	5.96 692

DPSMNet_ROB	8.44 690	5.25 688	10.87 699	5.59 689	10.27 692	8.34 689	23.51 702	6.12 692	13.47 702	4.96 687	10.94 700	5.65 686	10.55 693	6.25 690	12.77 699	4.01 692	7.62 696	3.75 692	7.27 700	4.16 692	7.54 696

DGTPSM_ROB	8.38 689	5.24 687	10.71 698	5.32 688	10.19 691	8.34 689	23.49 701	6.11 691	13.43 701	4.93 686	10.93 699	5.64 685	10.55 693	6.17 689	12.73 698	3.74 691	7.56 695	3.68 691	7.24 699	4.09 691	7.49 695

iinet-test	10.74 693	9.21 691	9.52 687	10.46 692	10.67 694	17.92 701	25.86 703	12.61 700	13.38 699	9.65 698	10.06 696	9.98 695	10.66 696	11.13 700	12.60 695	6.36 696	7.73 697	5.65 696	6.66 695	7.29 694	7.31 693

IINet	10.74 693	9.21 691	9.52 687	10.46 692	10.67 694	17.92 701	25.86 703	12.61 700	13.38 699	9.65 698	10.06 696	9.98 695	10.66 696	11.13 700	12.60 695	6.36 696	7.73 697	5.65 696	6.66 695	7.29 694	7.31 693

xxxxx1	15.30 698	9.78 694	10.23 695	20.34 701	19.47 701	17.10 697	23.00 698	10.36 697	11.04 695	9.25 695	9.66 692	10.74 698	10.66 696	10.60 696	13.72 702	8.14 700	9.35 703	31.88 713	44.61 715	12.63 699	13.46 700

tt_ll	15.30 698	9.78 694	10.23 695	20.34 701	19.47 701	17.10 697	23.00 698	10.36 697	11.04 695	9.25 695	9.66 692	10.74 698	10.66 696	10.60 696	13.72 702	8.14 700	9.35 703	31.88 713	44.61 715	12.63 699	13.46 700

Anonymous_1	16.44 702	9.26 693	9.67 690	10.63 694	14.54 698	18.62 703	26.98 705	12.68 702	13.53 703	10.78 702	10.37 698	10.15 697	10.66 696	10.99 699	12.64 697	15.61 710	7.73 697	16.87 708	43.01 714	56.14 717	7.86 699

ff	15.30 698	9.78 694	10.23 695	20.34 701	19.47 701	17.10 697	23.00 698	10.36 697	11.04 695	9.25 695	9.66 692	10.74 698	10.66 696	10.60 696	13.72 702	8.14 700	9.35 703	31.88 713	44.61 715	12.63 699	13.46 700

DPSM_ROB	11.46 696	9.79 697	10.18 693	11.11 695	11.31 696	19.08 704	27.38 706	13.42 703	14.23 704	10.34 700	11.13 701	10.97 701	11.33 702	11.89 702	13.49 700	6.74 698	8.19 700	6.00 698	7.05 697	7.74 696	7.76 697

DPSM	11.46 696	9.79 697	10.18 693	11.11 695	11.31 696	19.08 704	27.38 706	13.42 703	14.23 704	10.34 700	11.13 701	10.97 701	11.33 702	11.89 702	13.49 700	6.74 698	8.19 700	6.00 698	7.05 697	7.74 696	7.76 697

PML	15.86 701	13.12 701	7.07 685	5.22 687	7.66 689	32.93 708	64.30 717	5.37 690	10.12 694	25.87 716	67.29 717	20.25 705	13.20 704	10.09 695	6.81 693	5.94 695	2.00 689	6.03 700	2.18 689	9.13 698	2.62 688

HaxPig	17.72 703	20.23 712	19.76 702	16.55 699	16.52 699	9.46 691	9.42 692	14.48 705	13.31 698	18.59 705	18.67 704	17.39 704	16.68 705	17.07 705	16.43 705	21.99 713	20.86 713	22.28 709	21.55 710	21.30 710	21.88 714

MEDIAN_ROB	21.20 704	24.56 713	23.42 712	19.57 700	19.62 704	13.29 694	11.21 694	18.04 706	17.02 706	22.07 715	21.92 705	20.84 706	20.24 706	21.02 706	19.68 706	25.59 714	24.08 714	26.20 711	25.19 712	25.31 711	25.19 715

FlowAnything	23.08 708	19.70 706	20.48 708	22.45 706	22.73 705	38.34 711	55.18 711	27.00 713	28.79 714	20.83 714	22.42 712	22.10 710	22.83 707	23.85 708	27.23 714	13.53 704	16.54 711	12.10 706	14.29 707	15.59 707	15.58 705

RAFT-FEzeroshot	23.04 705	19.71 707	20.25 703	22.47 707	22.80 708	38.32 709	55.23 713	26.95 710	28.70 711	20.66 710	22.23 707	22.07 708	22.86 708	23.85 708	27.17 710	13.53 704	16.47 708	12.08 701	14.22 704	15.58 705	15.60 706

RAFT-FE	23.04 705	19.71 707	20.25 703	22.47 707	22.80 708	38.32 709	55.23 713	26.95 710	28.70 711	20.66 710	22.23 707	22.07 708	22.86 708	23.85 708	27.17 710	13.53 704	16.47 708	12.08 701	14.22 704	15.58 705	15.60 706

CasAABBNet	23.04 705	19.69 705	20.32 705	22.42 704	22.73 705	38.35 712	55.23 713	26.99 712	28.74 713	20.67 712	22.28 709	22.11 711	22.86 708	23.84 707	27.17 710	13.52 703	16.47 708	12.08 701	14.21 702	15.57 703	15.60 706

LSM0	24.21 711	19.88 711	22.33 711	24.42 710	40.13 716	38.41 713	54.99 710	27.05 714	28.61 710	20.59 708	22.00 706	22.29 713	22.86 708	24.12 713	27.16 709	13.59 709	16.33 706	12.13 707	14.08 701	15.72 709	17.53 711

Hybrid-DGEV	23.11 709	19.81 710	20.81 710	22.43 705	22.74 707	38.45 714	55.25 716	27.21 716	28.95 716	20.63 709	22.37 710	22.03 707	22.89 712	23.96 712	27.14 708	13.54 707	16.46 707	12.09 704	14.23 706	15.57 703	15.57 704

Selective-RAFT-Error	23.11 709	19.77 709	20.60 709	22.49 709	22.80 708	38.46 715	55.19 712	27.13 715	28.90 715	20.73 713	22.38 711	22.11 711	22.91 713	23.94 711	27.18 713	13.54 707	16.57 712	12.09 704	14.21 702	15.61 708	15.65 709

RSGM-EC	29.37 713	17.55 703	9.85 691	35.22 712	33.16 714	26.01 706	45.63 708	20.07 707	17.60 707	18.98 706	23.47 713	30.02 715	23.62 714	41.06 715	44.49 716	58.94 716	34.33 716	32.95 716	20.18 708	33.70 713	20.62 712

acva	29.37 713	17.55 703	9.85 691	35.22 712	33.16 714	26.01 706	45.63 708	20.07 707	17.60 707	18.98 706	23.47 713	30.02 715	23.62 714	41.06 715	44.49 716	58.94 716	34.33 716	32.95 716	20.18 708	33.70 713	20.62 712

AVERAGE_ROB	25.43 712	29.01 714	27.22 713	24.60 711	24.16 713	17.78 700	12.87 695	22.39 709	21.40 709	26.72 717	26.08 715	25.18 714	24.52 716	25.07 714	23.57 707	29.94 715	28.36 715	30.60 712	29.57 713	29.83 712	29.66 716

Selective-IGEV-i16pa	31.25 715	41.63 715	4.08 676	0.51 641	0.38 624	97.61 717	0.73 653	61.16 718	60.81 717	17.49 704	65.92 716	39.64 717	53.28 717	107.35 718	27.39 715	20.46 712	3.81 692	4.39 693	1.97 688	0.41 640	16.06 710

test_example2	100.95 716	107.33 716	67.16 715	98.17 714	106.88 717	89.44 716	101.34 718	37.23 717	97.88 718	129.56 718	131.26 718	65.41 718	67.34 718	91.22 717	79.29 718	143.32 718	199.32 718	81.12 718	102.17 718	121.89 718	101.70 717

ccccc		256.25 717		351.50 717	361.31 718	144.22 718		153.19 719		152.98 719		161.94 719		268.06 719		387.64 719	346.97 719	244.11 719	219.32 719	413.57 719

Low-res two-view benchmark