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

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 85	0.15 4	0.11 116	0.10 8	0.13 71	0.15 7	0.09 1	0.12 65	0.10 29	0.09 25	0.08 14	0.13 4	0.10 2	0.07 115	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.06 90	0.05 1

S2M2_XL	0.10 2	0.10 85	0.24 62	0.14 2	0.10 70	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 38	0.12 61	0.09 25	0.09 33	0.12 2	0.11 13	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.09 48	0.26 85	0.18 57	0.11 116	0.15 51	0.11 21	0.17 17	0.11 3	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.07 3	0.17 67	0.12 39	0.06 44	0.15 462	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.07 30

PSi22b	0.14 87	0.07 2	0.16 1	0.22 263	0.22 533	0.09 1	0.11 21	0.16 11	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.14 169	0.09 33	0.14 11	0.11 13	0.07 115	0.22 562	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 639

PSi22a	0.13 43	0.07 2	0.16 1	0.21 198	0.18 439	0.09 1	0.11 21	0.15 7	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.12 116	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.22 562	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.52 646

LACA1	0.10 2	0.13 230	0.17 7	0.16 10	0.07 1	0.16 88	0.12 35	0.16 11	0.12 4	0.09 9	0.07 3	0.09 25	0.10 73	0.14 11	0.10 2	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1

LG-Stereo_L1	0.11 9	0.09 48	0.22 50	0.18 57	0.10 70	0.12 19	0.13 71	0.18 21	0.12 4	0.09 9	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 86	0.11 13	0.06 44	0.10 325	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo_test2	0.12 23	0.09 48	0.29 114	0.21 198	0.12 166	0.16 88	0.11 21	0.17 17	0.12 4	0.11 38	0.08 11	0.11 87	0.06 1	0.16 48	0.11 13	0.08 262	0.13 412	0.06 45	0.04 1	0.06 90	0.09 128

LG-G_1	0.12 23	0.08 19	0.28 108	0.20 152	0.09 18	0.21 253	0.09 2	0.20 44	0.12 4	0.11 38	0.10 29	0.11 87	0.10 73	0.22 181	0.11 13	0.07 115	0.09 284	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.12 300

LG-G	0.12 23	0.08 19	0.28 108	0.20 152	0.09 18	0.21 253	0.09 2	0.20 44	0.12 4	0.11 38	0.10 29	0.11 87	0.10 73	0.22 181	0.11 13	0.07 115	0.09 284	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.12 300

MGA	0.12 23	0.08 19	0.26 85	0.16 10	0.10 70	0.15 51	0.10 8	0.18 21	0.13 11	0.11 38	0.09 15	0.09 25	0.07 3	0.20 133	0.12 39	0.07 115	0.16 476	0.06 45	0.04 1	0.06 90	0.09 128

CAR	0.12 23	0.08 19	0.25 72	0.16 10	0.09 18	0.14 33	0.10 8	0.19 36	0.13 11	0.12 65	0.10 29	0.08 2	0.07 3	0.18 86	0.12 39	0.06 44	0.15 462	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.10 196

MSE-Stereo	0.12 23	0.08 19	0.25 72	0.16 10	0.09 18	0.14 33	0.10 8	0.19 36	0.13 11	0.11 38	0.10 29	0.08 2	0.07 3	0.20 133	0.12 39	0.06 44	0.16 476	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.10 196

PipStereo	0.14 87	0.07 2	0.16 1	0.23 321	0.21 517	0.09 1	0.11 21	0.16 11	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.13 138	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.07 115	0.23 575	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 639

Foundation-i32	0.14 87	0.07 2	0.18 11	0.24 375	0.22 533	0.10 8	0.12 35	0.15 7	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.12 116	0.08 14	0.17 67	0.13 93	0.07 115	0.29 628	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 632

CSFM-Stereo	0.12 23	0.08 19	0.17 7	0.16 10	0.08 8	0.16 88	0.13 71	0.22 72	0.13 11	0.11 38	0.11 41	0.10 48	0.11 110	0.17 67	0.14 141	0.07 115	0.12 391	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.12 300

BridgeDepth	0.11 9	0.11 133	0.22 50	0.19 106	0.07 1	0.16 88	0.12 35	0.18 21	0.13 11	0.08 2	0.09 15	0.14 169	0.14 224	0.15 27	0.11 13	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 32	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
Monster-pub-mixall	0.13 43	0.07 2	0.20 23	0.17 29	0.08 8	0.11 13	0.09 2	0.21 59	0.13 11	0.12 65	0.11 41	0.08 2	0.08 14	0.27 278	0.13 93	0.07 115	0.35 649	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.09 128

MLG-Stereo_test3	0.11 9	0.08 19	0.22 50	0.19 106	0.10 70	0.16 88	0.11 21	0.18 21	0.13 11	0.11 38	0.07 3	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.12 39	0.07 115	0.09 284	0.06 45	0.04 1	0.06 90	0.08 76

MLG-Stereo	0.11 9	0.08 19	0.26 85	0.19 106	0.09 18	0.15 51	0.11 21	0.18 21	0.13 11	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.08 14	0.18 86	0.12 39	0.06 44	0.16 476	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LGtest1	0.10 2	0.09 48	0.19 15	0.18 57	0.09 18	0.13 26	0.09 2	0.17 17	0.13 11	0.10 22	0.08 11	0.09 25	0.09 33	0.16 48	0.12 39	0.08 262	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.08 76

mm2	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.10 8	0.12 35	0.18 21	0.14 22	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 73	0.17 67	0.13 93	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.13 335

mm1	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.10 8	0.12 35	0.15 7	0.14 22	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 73	0.17 67	0.13 93	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.13 335

aanet-new-32k	0.13 43	0.15 316	0.39 192	0.20 152	0.11 116	0.18 154	0.13 71	0.19 36	0.14 22	0.12 65	0.12 61	0.13 138	0.12 151	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.12 300

aanet-new-30k	0.13 43	0.15 316	0.39 192	0.20 152	0.11 116	0.18 154	0.13 71	0.19 36	0.14 22	0.12 65	0.12 61	0.13 138	0.12 151	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.12 300

LACA3	0.10 2	0.11 133	0.16 1	0.15 4	0.07 1	0.16 88	0.14 102	0.14 5	0.14 22	0.11 38	0.09 15	0.10 48	0.10 73	0.16 48	0.09 1	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

LiteMatch	0.13 43	0.15 316	0.19 15	0.20 152	0.10 70	0.15 51	0.17 237	0.18 21	0.14 22	0.10 22	0.09 15	0.11 87	0.22 363	0.16 48	0.23 392	0.08 262	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.08 76

GeoVLM	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.18 21	0.14 22	0.10 22	0.09 15	0.11 87	0.11 110	0.17 67	0.14 141	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.13 335

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 29	0.10 70	0.17 123	0.13 71	0.11 1	0.14 22	0.10 22	0.09 15	0.08 2	0.06 1	0.22 181	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.08 279	0.05 4	0.06 13

WQFJA1++	0.48 598	0.07 2	0.86 561	0.23 321	0.19 473	0.18 154	0.11 21	0.21 59	0.14 22	2.23 687	0.12 61	0.23 295	0.11 110	0.21 153	0.14 141	0.08 262	0.19 530	0.06 45	0.09 380	4.02 697	0.20 471

MonSter++	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.18 21	0.14 22	0.10 22	0.09 15	0.11 87	0.10 73	0.16 48	0.14 141	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.13 335

Wavelet-MonSter	0.12 23	0.08 19	0.25 72	0.18 57	0.10 70	0.13 26	0.12 35	0.16 11	0.14 22	0.11 38	0.14 114	0.10 48	0.11 110	0.20 133	0.15 182	0.05 1	0.16 476	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.12 300

asd	0.12 23	0.10 85	0.23 56	0.18 57	0.10 70	0.15 51	0.10 8	0.20 44	0.14 22	0.13 95	0.12 61	0.09 25	0.11 110	0.21 153	0.12 39	0.05 1	0.14 431	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.09 128

4w-stereo	0.13 43	0.11 133	0.31 132	0.17 29	0.10 70	0.15 51	0.10 8	0.20 44	0.14 22	0.13 95	0.12 61	0.08 2	0.12 151	0.23 205	0.13 93	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.08 279	0.05 4	0.15 391

LG-Stereo_L2	0.11 9	0.09 48	0.22 50	0.18 57	0.10 70	0.12 19	0.13 71	0.18 21	0.14 22	0.10 22	0.07 3	0.08 2	0.08 14	0.17 67	0.11 13	0.06 44	0.08 239	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LiteMatch*	0.12 23	0.07 2	0.26 85	0.16 10	0.11 116	0.13 26	0.13 71	0.19 36	0.15 36	0.10 22	0.09 15	0.09 25	0.11 110	0.16 48	0.13 93	0.07 115	0.11 362	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.14 372

aanet-new-40k	0.14 87	0.15 316	0.43 235	0.20 152	0.13 223	0.16 88	0.14 102	0.21 59	0.15 36	0.11 38	0.14 114	0.10 48	0.11 110	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.33 590

aanet-new-28k	0.15 123	0.16 358	0.50 329	0.20 152	0.10 70	0.16 88	0.14 102	0.20 44	0.15 36	0.13 95	0.14 114	0.12 116	0.12 151	0.17 67	0.12 39	0.06 44	0.08 239	0.06 45	0.07 190	0.07 168	0.18 435

LACA2	0.12 23	0.17 392	0.32 145	0.16 10	0.08 8	0.16 88	0.13 71	0.18 21	0.15 36	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.10 73	0.15 27	0.10 2	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 90	0.05 1

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 48	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 88	0.10 8	0.21 59	0.15 36	0.10 22	0.10 29	0.09 25	0.12 151	0.14 11	0.13 93	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.06 90	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.17 175	0.09 48	0.38 184	0.18 57	0.10 70	0.20 222	0.13 71	0.20 44	0.15 36	0.75 635	0.13 79	0.13 138	0.11 110	0.16 48	0.16 211	0.08 262	0.10 325	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.18 435

4.25_new	0.13 43	0.12 186	0.26 85	0.18 57	0.10 70	0.17 123	0.12 35	0.22 72	0.15 36	0.13 95	0.13 79	0.09 25	0.10 73	0.22 181	0.14 141	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

4.5w_new	0.13 43	0.12 186	0.26 85	0.18 57	0.10 70	0.17 123	0.12 35	0.22 72	0.15 36	0.13 95	0.13 79	0.09 25	0.10 73	0.22 181	0.14 141	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

4.25w-stereo	0.13 43	0.12 186	0.26 85	0.18 57	0.10 70	0.17 123	0.12 35	0.22 72	0.15 36	0.13 95	0.13 79	0.09 25	0.10 73	0.22 181	0.14 141	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

3.75w	0.12 23	0.10 85	0.21 38	0.17 29	0.11 116	0.18 154	0.12 35	0.24 109	0.15 36	0.13 95	0.12 61	0.08 2	0.10 73	0.18 86	0.12 39	0.05 1	0.14 431	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

StereoAnything_RVC	0.22 304	0.47 620	0.67 487	0.30 551	0.31 612	0.11 13	0.11 21	0.18 21	0.15 36	0.09 9	0.11 41	0.09 25	0.09 33	0.27 278	0.12 39	0.09 353	0.39 652	0.06 45	0.04 1	0.24 617	0.49 639

qqai	0.12 23	0.08 19	0.22 50	0.18 57	0.12 166	0.11 13	0.12 35	0.17 17	0.16 47	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.09 33	0.16 48	0.12 39	0.07 115	0.11 362	0.06 45	0.06 102	0.05 4	0.20 471

PointNet	0.11 9	0.08 19	0.19 15	0.17 29	0.09 18	0.15 51	0.15 144	0.18 21	0.16 47	0.09 9	0.11 41	0.12 116	0.10 73	0.15 27	0.13 93	0.07 115	0.09 284	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.12 300

aanet-new-70k	0.13 43	0.13 230	0.40 207	0.20 152	0.11 116	0.16 88	0.14 102	0.22 72	0.16 47	0.11 38	0.13 79	0.11 87	0.12 151	0.21 153	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.13 335

aanet-new-24k	0.13 43	0.14 280	0.32 145	0.20 152	0.12 166	0.16 88	0.14 102	0.20 44	0.16 47	0.13 95	0.16 144	0.11 87	0.12 151	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.07 30

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 29	0.09 18	0.09 1	0.14 102	0.11 1	0.16 47	0.07 1	0.09 15	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.06 13

HiDET	0.12 23	0.07 2	0.20 23	0.15 4	0.09 18	0.14 33	0.12 35	0.20 44	0.16 47	0.10 22	0.10 29	0.11 87	0.09 33	0.19 106	0.17 241	0.07 115	0.09 284	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.11 245

AdaDepth	0.13 43	0.10 85	0.32 145	0.20 152	0.11 116	0.19 181	0.13 71	0.16 11	0.16 47	0.10 22	0.10 29	0.10 48	0.09 33	0.19 106	0.12 39	0.05 1	0.11 362	0.06 45	0.06 102	0.05 4	0.11 245

2.5w	0.13 43	0.10 85	0.23 56	0.18 57	0.09 18	0.15 51	0.15 144	0.21 59	0.16 47	0.12 65	0.13 79	0.10 48	0.09 33	0.21 153	0.12 39	0.05 1	0.19 530	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.12 300

monsters	0.13 43	0.10 85	0.20 23	0.18 57	0.13 223	0.15 51	0.11 21	0.24 109	0.16 47	0.15 147	0.13 79	0.08 2	0.09 33	0.23 205	0.12 39	0.06 44	0.15 462	0.05 1	0.08 279	0.05 4	0.09 128

TS12	0.13 43	0.09 48	0.21 38	0.21 198	0.09 18	0.19 181	0.14 102	0.24 109	0.17 56	0.15 147	0.19 194	0.12 116	0.13 194	0.18 86	0.16 211	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.06 13

aanet-new-90k	0.15 123	0.14 280	0.49 308	0.21 198	0.11 116	0.15 51	0.14 102	0.24 109	0.17 56	0.10 22	0.12 61	0.10 48	0.12 151	0.21 153	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.32 584

aanet-new-78k	0.17 175	0.14 280	0.80 538	0.21 198	0.10 70	0.14 33	0.14 102	0.23 87	0.17 56	0.10 22	0.13 79	0.10 48	0.13 194	0.19 106	0.11 13	0.05 1	0.16 476	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.26 548

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 123	0.13 230	0.41 217	0.20 152	0.11 116	0.14 33	0.14 102	0.22 72	0.17 56	0.12 65	0.13 79	0.10 48	0.10 73	0.16 48	0.13 93	0.05 1	0.08 239	0.06 45	0.06 102	0.05 4	0.43 625

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 23	0.10 85	0.23 56	0.19 106	0.10 70	0.15 51	0.16 195	0.24 109	0.17 56	0.11 38	0.16 144	0.09 25	0.11 110	0.13 4	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.17 429

Test_v1	0.11 9	0.08 19	0.17 7	0.15 4	0.09 18	0.13 26	0.12 35	0.23 87	0.17 56	0.10 22	0.10 29	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.07 30

FlowAnything_test	0.15 123	0.12 186	0.23 56	0.21 198	0.12 166	0.18 154	0.16 195	0.25 132	0.17 56	0.15 147	0.13 79	0.15 189	0.14 224	0.19 106	0.17 241	0.10 424	0.07 175	0.11 473	0.12 519	0.08 240	0.10 196

asda	0.13 43	0.11 133	0.24 62	0.18 57	0.10 70	0.14 33	0.12 35	0.25 132	0.17 56	0.12 65	0.11 41	0.08 2	0.11 110	0.21 153	0.12 39	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.11 245

4.5_new	0.13 43	0.12 186	0.24 62	0.17 29	0.10 70	0.14 33	0.12 35	0.22 72	0.17 56	0.13 95	0.13 79	0.08 2	0.09 33	0.19 106	0.12 39	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.06 102	0.06 90	0.09 128

4.5w-stereo	0.13 43	0.12 186	0.24 62	0.17 29	0.10 70	0.14 33	0.12 35	0.22 72	0.17 56	0.13 95	0.13 79	0.08 2	0.09 33	0.19 106	0.12 39	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.06 102	0.06 90	0.09 128

3.5w_stereo	0.12 23	0.11 133	0.21 38	0.17 29	0.09 18	0.17 123	0.09 2	0.23 87	0.17 56	0.14 122	0.13 79	0.10 48	0.11 110	0.22 181	0.13 93	0.05 1	0.11 362	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 76

IGEV	0.12 23	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.11 116	0.16 88	0.13 71	0.22 72	0.17 56	0.12 65	0.15 131	0.09 25	0.07 3	0.16 48	0.12 39	0.06 44	0.10 325	0.06 45	0.07 190	0.05 4	0.08 76

111111	0.13 43	0.08 19	0.20 23	0.20 152	0.13 223	0.13 26	0.10 8	0.23 87	0.17 56	0.11 38	0.13 79	0.12 116	0.08 14	0.19 106	0.12 39	0.07 115	0.16 476	0.06 45	0.04 1	0.08 240	0.16 408

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 87	0.10 85	0.27 102	0.21 198	0.11 116	0.16 88	0.14 102	0.24 109	0.17 56	0.17 189	0.20 206	0.18 232	0.11 110	0.16 48	0.17 241	0.07 115	0.08 239	0.07 148	0.07 190	0.07 168	0.09 128

SGD-Stereo	0.12 23	0.08 19	0.18 11	0.17 29	0.07 1	0.17 123	0.13 71	0.19 36	0.17 56	0.12 65	0.13 79	0.11 87	0.12 151	0.19 106	0.12 39	0.08 262	0.04 1	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.05 1

fffft	0.14 87	0.12 186	0.30 123	0.19 106	0.10 70	0.17 123	0.18 293	0.23 87	0.17 56	0.14 122	0.11 41	0.13 138	0.10 73	0.24 220	0.18 270	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.07 168	0.09 128
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 9	0.10 85	0.21 38	0.18 57	0.09 18	0.21 253	0.14 102	0.14 5	0.17 56	0.11 38	0.10 29	0.09 25	0.08 14	0.21 153	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.06 13

IGEV-Stereo+	0.14 87	0.08 19	0.26 85	0.18 57	0.14 267	0.09 1	0.10 8	0.16 11	0.17 56	0.14 122	0.08 11	0.10 48	0.10 73	0.22 181	0.14 141	0.07 115	0.15 462	0.06 45	0.06 102	0.16 548	0.29 571

DF	0.16 153	0.09 48	0.31 132	0.31 567	0.16 378	0.17 123	0.15 144	0.26 147	0.18 74	0.14 122	0.23 254	0.19 244	0.11 110	0.24 220	0.16 211	0.08 262	0.23 575	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.09 128

aanet-new-60k	0.14 87	0.15 316	0.54 392	0.20 152	0.10 70	0.16 88	0.12 35	0.21 59	0.18 74	0.11 38	0.12 61	0.11 87	0.11 110	0.19 106	0.10 2	0.05 1	0.08 239	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.15 391

aanet-new-36k	0.14 87	0.17 392	0.45 252	0.22 263	0.09 18	0.17 123	0.15 144	0.24 109	0.18 74	0.12 65	0.14 114	0.10 48	0.11 110	0.18 86	0.11 13	0.05 1	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.12 300

aanet-32k-new	0.15 123	0.18 416	0.43 235	0.21 198	0.10 70	0.16 88	0.15 144	0.22 72	0.18 74	0.11 38	0.14 114	0.09 25	0.13 194	0.18 86	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.23 509

aanet-new-10k	0.14 87	0.15 316	0.37 179	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.14 102	0.26 147	0.18 74	0.13 95	0.13 79	0.11 87	0.12 151	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.10 196

aanet-new	0.14 87	0.13 230	0.39 192	0.21 198	0.14 267	0.20 222	0.15 144	0.25 132	0.18 74	0.12 65	0.14 114	0.10 48	0.16 264	0.19 106	0.11 13	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.07 168	0.13 335

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 43	0.11 133	0.28 108	0.21 198	0.13 223	0.20 222	0.16 195	0.23 87	0.18 74	0.12 65	0.17 163	0.11 87	0.12 151	0.15 27	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 123	0.23 491	0.58 437	0.17 29	0.12 166	0.15 51	0.14 102	0.25 132	0.18 74	0.11 38	0.14 114	0.12 116	0.10 73	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.06 86	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.22 499

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 87	0.09 48	0.38 184	0.18 57	0.10 70	0.15 51	0.14 102	0.20 44	0.18 74	0.12 65	0.14 114	0.11 87	0.12 151	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.31 578

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 153	0.20 445	0.79 533	0.19 106	0.12 166	0.12 19	0.14 102	0.26 147	0.18 74	0.11 38	0.12 61	0.10 48	0.10 73	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.07 175	0.06 45	0.07 190	0.05 4	0.18 435

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 87	0.12 186	0.42 227	0.18 57	0.12 166	0.17 123	0.14 102	0.24 109	0.18 74	0.11 38	0.14 114	0.13 138	0.11 110	0.17 67	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.19 453

MatchStereo	0.11 9	0.08 19	0.30 123	0.16 10	0.08 8	0.09 1	0.12 35	0.21 59	0.18 74	0.10 22	0.16 144	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 45	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
GEAStereo	0.20 243	0.10 85	0.31 132	0.35 599	0.42 640	0.19 181	0.16 195	0.23 87	0.18 74	0.14 122	0.15 131	0.10 48	0.09 33	0.21 153	0.18 270	0.08 262	0.28 612	0.06 45	0.05 32	0.08 240	0.57 652

gasm-f	0.20 243	0.12 186	0.36 173	0.35 599	0.36 628	0.18 154	0.17 237	0.23 87	0.18 74	0.14 122	0.19 194	0.10 48	0.11 110	0.20 133	0.19 300	0.08 262	0.28 612	0.06 45	0.05 32	0.09 333	0.57 652

qwe	0.13 43	0.10 85	0.24 62	0.17 29	0.11 116	0.15 51	0.12 35	0.26 147	0.18 74	0.14 122	0.13 79	0.09 25	0.10 73	0.23 205	0.13 93	0.05 1	0.18 516	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.09 128

2.75w_new	0.13 43	0.10 85	0.25 72	0.16 10	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.26 147	0.18 74	0.14 122	0.13 79	0.08 2	0.11 110	0.22 181	0.15 182	0.05 1	0.19 530	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.10 196

3.25w_new	0.13 43	0.09 48	0.24 62	0.17 29	0.09 18	0.18 154	0.10 8	0.23 87	0.18 74	0.15 147	0.13 79	0.10 48	0.11 110	0.20 133	0.13 93	0.05 1	0.17 504	0.05 1	0.06 102	0.04 1	0.11 245

3.25w	0.13 43	0.09 48	0.24 62	0.17 29	0.09 18	0.18 154	0.10 8	0.23 87	0.18 74	0.15 147	0.13 79	0.10 48	0.11 110	0.20 133	0.13 93	0.05 1	0.17 504	0.05 1	0.06 102	0.04 1	0.11 245

monsterstereo	0.13 43	0.10 85	0.20 23	0.19 106	0.12 166	0.14 33	0.12 35	0.26 147	0.18 74	0.14 122	0.16 144	0.08 2	0.09 33	0.22 181	0.14 141	0.05 1	0.16 476	0.06 45	0.09 380	0.06 90	0.07 30

FoundationStereo	0.13 43	0.08 19	0.18 11	0.29 540	0.30 604	0.12 19	0.13 71	0.12 3	0.18 74	0.09 9	0.08 11	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.11 13	0.07 115	0.31 635	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.06 13

tt45	0.15 123	0.14 280	0.29 114	0.19 106	0.11 116	0.23 303	0.18 293	0.23 87	0.18 74	0.16 166	0.13 79	0.14 169	0.10 73	0.31 355	0.15 182	0.07 115	0.05 6	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.08 76

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 243	0.74 658	0.71 508	0.17 29	0.08 8	0.15 51	0.15 144	0.19 36	0.18 74	0.13 95	0.12 61	0.10 48	0.08 14	0.16 48	0.14 141	0.34 646	0.12 391	0.08 240	0.07 190	0.11 449	0.24 523

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 87	0.09 48	0.37 179	0.18 57	0.10 70	0.15 51	0.14 102	0.20 44	0.18 74	0.12 65	0.14 114	0.11 87	0.12 151	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 86	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.31 578

IGEV++	0.19 214	0.13 230	0.38 184	0.30 551	0.19 473	0.15 51	0.15 144	0.32 244	0.18 74	0.13 95	0.16 144	0.12 116	0.11 110	0.24 220	0.15 182	0.07 115	0.32 640	0.07 148	0.05 32	0.07 168	0.42 622

AEACV	0.20 243	0.09 48	0.32 145	0.39 620	0.34 620	0.21 253	0.16 195	0.30 215	0.18 74	0.17 189	0.17 163	0.13 138	0.16 264	0.27 278	0.13 93	0.07 115	0.29 628	0.07 148	0.09 380	0.07 168	0.37 609

LoS_RVC	0.14 87	0.11 133	0.32 145	0.18 57	0.16 378	0.20 222	0.18 293	0.21 59	0.18 74	0.14 122	0.20 206	0.12 116	0.17 286	0.17 67	0.14 141	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.14 372

aanet-new-34k	0.14 87	0.16 358	0.39 192	0.19 106	0.09 18	0.14 33	0.15 144	0.22 72	0.19 100	0.12 65	0.15 131	0.11 87	0.13 194	0.14 11	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.18 435

aanet-new-22k	0.15 123	0.15 316	0.44 246	0.22 263	0.11 116	0.15 51	0.13 71	0.24 109	0.19 100	0.12 65	0.14 114	0.12 116	0.12 151	0.17 67	0.11 13	0.05 1	0.08 239	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.27 556

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 43	0.09 48	0.23 56	0.19 106	0.14 267	0.20 222	0.16 195	0.25 132	0.19 100	0.12 65	0.15 131	0.14 169	0.13 194	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.04 1	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.13 335

Selective-IGEV-i32	0.15 123	0.10 85	0.34 159	0.32 576	0.19 473	0.16 88	0.14 102	0.29 195	0.19 100	0.13 95	0.14 114	0.13 138	0.08 14	0.23 205	0.14 141	0.06 44	0.13 412	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.11 245

DDF-Stereo	0.16 153	0.08 19	0.30 123	0.21 198	0.20 500	0.12 19	0.14 102	0.20 44	0.19 100	0.11 38	0.10 29	0.13 138	0.12 151	0.24 220	0.20 326	0.09 353	0.18 516	0.07 148	0.06 102	0.20 597	0.19 453

2.25w	0.13 43	0.10 85	0.24 62	0.17 29	0.09 18	0.15 51	0.10 8	0.20 44	0.19 100	0.14 122	0.18 182	0.09 25	0.10 73	0.23 205	0.15 182	0.05 1	0.17 504	0.05 1	0.08 279	0.05 4	0.12 300

LG-Stereo	0.14 87	0.13 230	0.30 123	0.21 198	0.11 116	0.16 88	0.18 293	0.23 87	0.19 100	0.12 65	0.18 182	0.11 87	0.09 33	0.15 27	0.14 141	0.06 44	0.07 175	0.08 240	0.08 279	0.07 168	0.07 30

AIO_rvc	0.20 243	0.16 358	0.49 308	0.41 632	0.29 599	0.15 51	0.17 237	0.21 59	0.19 100	0.17 189	0.14 114	0.13 138	0.08 14	0.35 397	0.13 93	0.07 115	0.19 530	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.41 618

mms	0.15 123	0.14 280	0.25 72	0.20 152	0.15 335	0.17 123	0.17 237	0.21 59	0.19 100	0.14 122	0.18 182	0.14 169	0.09 33	0.26 263	0.15 182	0.06 44	0.07 175	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.19 453

fffy	0.15 123	0.14 280	0.31 132	0.21 198	0.14 267	0.19 181	0.18 293	0.24 109	0.19 100	0.13 95	0.17 163	0.15 189	0.13 194	0.25 241	0.15 182	0.06 44	0.08 239	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.15 391

IGEV-Stereo++	0.15 123	0.09 48	0.27 102	0.21 198	0.13 223	0.14 33	0.11 21	0.23 87	0.19 100	0.15 147	0.14 114	0.11 87	0.11 110	0.19 106	0.12 39	0.06 44	0.21 550	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.28 565

MoCha-V2	0.18 186	0.12 186	0.40 207	0.30 551	0.24 565	0.16 88	0.15 144	0.28 176	0.19 100	0.16 166	0.16 144	0.13 138	0.13 194	0.30 340	0.13 93	0.06 44	0.28 612	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.25 535

UniTT-Stereo	0.15 123	0.12 186	0.45 252	0.21 198	0.14 267	0.17 123	0.13 71	0.20 44	0.19 100	0.16 166	0.20 206	0.10 48	0.11 110	0.18 86	0.17 241	0.08 262	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.08 240	0.07 30

XX-Stereo	0.25 394	0.11 133	1.09 606	0.35 599	0.38 632	0.23 303	0.13 71	0.43 379	0.19 100	0.20 228	0.40 445	0.31 409	0.10 73	0.33 375	0.13 93	0.08 262	0.11 362	0.08 240	0.09 380	0.07 168	0.10 196

monster-pro	0.13 43	0.09 48	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.25 132	0.20 114	0.09 9	0.11 41	0.08 2	0.07 3	0.20 133	0.13 93	0.05 1	0.24 591	0.05 1	0.09 380	0.05 4	0.13 335

aanet-new-16k	0.13 43	0.14 280	0.39 192	0.20 152	0.10 70	0.14 33	0.12 35	0.22 72	0.20 114	0.12 65	0.12 61	0.12 116	0.11 110	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.14 372

aanet-new-12k	0.13 43	0.12 186	0.32 145	0.23 321	0.10 70	0.16 88	0.14 102	0.25 132	0.20 114	0.13 95	0.11 41	0.10 48	0.13 194	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.08 240	0.12 300

LCMNet	0.12 23	0.08 19	0.20 23	0.16 10	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.19 36	0.20 114	0.10 22	0.11 41	0.11 87	0.10 73	0.20 133	0.16 211	0.07 115	0.11 362	0.05 1	0.07 190	0.05 4	0.14 372

VIP-Stereo	0.13 43	0.15 316	0.31 132	0.18 57	0.12 166	0.24 324	0.12 35	0.20 44	0.20 114	0.10 22	0.13 79	0.11 87	0.09 33	0.20 133	0.13 93	0.06 44	0.11 362	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.08 76

DLNR-FE	10.53 699	12.31 708	20.33 715	105.85 724	23.36 719	0.14 33	0.13 71	3.25 694	0.20 114	0.16 166	0.23 254	0.16 202	0.10 73	0.31 355	0.16 211	2.59 696	0.32 640	0.07 148	0.07 190	40.66 724	0.28 565

MonStereo	0.13 43	0.09 48	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.25 132	0.20 114	0.09 9	0.11 41	0.08 2	0.07 3	0.20 133	0.13 93	0.05 1	0.24 591	0.05 1	0.09 380	0.05 4	0.13 335

Monster-pub-eth3d	0.13 43	0.09 48	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.25 132	0.20 114	0.09 9	0.11 41	0.08 2	0.07 3	0.19 106	0.13 93	0.05 1	0.24 591	0.05 1	0.09 380	0.05 4	0.13 335

Replicate-Monster	0.15 123	0.12 186	0.40 207	0.17 29	0.10 70	0.17 123	0.10 8	0.24 109	0.20 114	0.12 65	0.10 29	0.10 48	0.10 73	0.28 302	0.12 39	0.06 44	0.31 635	0.06 45	0.06 102	0.05 4	0.21 484

zero-FE	0.21 279	0.08 19	1.10 607	0.24 375	0.27 587	0.12 19	0.14 102	0.20 44	0.20 114	0.12 65	0.11 41	0.13 138	0.11 110	0.22 181	0.19 300	0.09 353	0.23 575	0.07 148	0.08 279	0.19 589	0.27 556

water-stereo	0.15 123	0.11 133	0.32 145	0.19 106	0.10 70	0.17 123	0.14 102	0.26 147	0.20 114	0.18 211	0.23 254	0.16 202	0.16 264	0.14 11	0.14 141	0.07 115	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.11 245

3w_stereo	0.14 87	0.11 133	0.31 132	0.19 106	0.09 18	0.16 88	0.16 195	0.28 176	0.20 114	0.13 95	0.12 61	0.08 2	0.12 151	0.19 106	0.12 39	0.05 1	0.19 530	0.05 1	0.06 102	0.05 4	0.10 196

2w_stereo	0.13 43	0.11 133	0.21 38	0.18 57	0.09 18	0.17 123	0.14 102	0.29 195	0.20 114	0.15 147	0.14 114	0.08 2	0.11 110	0.15 27	0.13 93	0.05 1	0.12 391	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

AIO_test	0.20 243	0.12 186	0.46 268	0.45 640	0.38 632	0.15 51	0.17 237	0.28 176	0.20 114	0.19 218	0.13 79	0.14 169	0.09 33	0.39 420	0.13 93	0.07 115	0.21 550	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.34 594

MonSter	0.13 43	0.09 48	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.15 51	0.12 35	0.25 132	0.20 114	0.09 9	0.11 41	0.08 2	0.07 3	0.20 133	0.13 93	0.05 1	0.24 591	0.05 1	0.09 380	0.05 4	0.13 335

999	0.15 123	0.13 230	0.30 123	0.19 106	0.12 166	0.20 222	0.17 237	0.25 132	0.20 114	0.14 122	0.16 144	0.14 169	0.11 110	0.36 403	0.16 211	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.08 76

ours_stereo	0.15 123	0.14 280	0.29 114	0.21 198	0.14 267	0.17 123	0.18 293	0.21 59	0.20 114	0.13 95	0.18 182	0.14 169	0.10 73	0.24 220	0.15 182	0.06 44	0.06 86	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.13 335

dual_stereo	0.18 186	0.08 19	0.26 85	0.21 198	0.32 616	0.11 13	0.13 71	0.27 162	0.20 114	0.11 38	0.09 15	0.10 48	0.08 14	0.20 133	0.14 141	0.07 115	0.45 660	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.65 667

RSM	0.14 87	0.11 133	0.25 72	0.29 540	0.16 378	0.16 88	0.15 144	0.24 109	0.20 114	0.13 95	0.13 79	0.15 189	0.09 33	0.22 181	0.13 93	0.06 44	0.06 86	0.07 148	0.07 190	0.07 168	0.11 245

DLNR_Zeroshot_test	10.53 699	12.28 707	20.32 713	105.84 723	23.88 720	0.14 33	0.13 71	3.20 693	0.20 114	0.16 166	0.23 254	0.16 202	0.10 73	0.32 365	0.16 211	2.54 695	0.32 640	0.07 148	0.07 190	40.17 723	0.28 565

CAS	0.16 153	0.07 2	0.29 114	0.42 635	0.17 410	0.20 222	0.18 293	0.23 87	0.20 114	0.15 147	0.19 194	0.11 87	0.10 73	0.15 27	0.14 141	0.31 644	0.04 1	0.06 45	0.04 1	0.06 90	0.16 408

CES	0.14 87	0.08 19	0.24 62	0.17 29	0.23 548	0.18 154	0.15 144	0.24 109	0.20 114	0.14 122	0.18 182	0.14 169	0.10 73	0.19 106	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.08 240	0.20 471

Selective-IGEV	0.15 123	0.10 85	0.34 159	0.32 576	0.19 473	0.16 88	0.14 102	0.29 195	0.20 114	0.13 95	0.14 114	0.13 138	0.08 14	0.23 205	0.14 141	0.06 44	0.13 412	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.11 245

MC-Stereo	0.18 186	0.10 85	0.36 173	0.28 522	0.14 267	0.18 154	0.15 144	0.24 109	0.20 114	0.21 235	0.24 264	0.16 202	0.13 194	0.25 241	0.14 141	0.07 115	0.17 504	0.07 148	0.07 190	0.06 90	0.30 574

R-Stereo Train	0.19 214	0.10 85	0.49 308	0.22 263	0.12 166	0.23 303	0.18 293	0.43 379	0.20 114	0.31 380	0.45 505	0.20 258	0.14 224	0.18 86	0.18 270	0.08 262	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.07 30

RAFT-Stereo	0.19 214	0.10 85	0.49 308	0.22 263	0.12 166	0.23 303	0.18 293	0.43 379	0.20 114	0.31 380	0.45 505	0.20 258	0.14 224	0.18 86	0.18 270	0.08 262	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 43	0.10 85	0.24 62	0.20 152	0.12 166	0.14 33	0.15 144	0.22 72	0.21 140	0.11 38	0.17 163	0.11 87	0.12 151	0.13 4	0.11 13	0.05 1	0.06 86	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.22 499

gcap_with_dpt	0.13 43	0.10 85	0.27 102	0.18 57	0.14 267	0.18 154	0.15 144	0.26 147	0.21 140	0.16 166	0.21 226	0.09 25	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.10 196

GSStereo	0.21 279	0.10 85	0.31 132	0.36 608	0.42 640	0.19 181	0.16 195	0.38 315	0.21 140	0.14 122	0.15 131	0.10 48	0.09 33	0.21 153	0.18 270	0.08 262	0.31 635	0.06 45	0.06 102	0.08 240	0.63 661

GS-Stereo							0.16 195	0.38 315	0.21 140	0.14 122	0.15 131	0.10 48	0.09 33	0.21 153	0.18 270	0.08 262	0.31 635	0.06 45	0.06 102	0.08 240	0.63 661

xyz-stereo-finetune2	0.18 186	0.16 358	0.32 145	0.16 10	0.09 18	0.27 369	0.19 340	0.29 195	0.21 140	0.23 262	0.29 307	0.21 273	0.23 377	0.37 413	0.23 392	0.06 44	0.05 6	0.08 240	0.06 102	0.06 90	0.07 30

S2M2_L	0.13 43	0.12 186	0.26 85	0.17 29	0.12 166	0.12 19	0.07 1	0.18 21	0.21 140	0.12 65	0.15 131	0.14 169	0.12 151	0.16 48	0.15 182	0.13 526	0.09 284	0.09 337	0.10 440	0.11 449	0.09 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 43	0.15 316	0.21 38	0.27 494	0.09 18	0.15 51	0.13 71	0.23 87	0.21 140	0.12 65	0.11 41	0.10 48	0.13 194	0.22 181	0.13 93	0.07 115	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.07 30

GIP-stereo	0.16 153	0.12 186	0.25 72	0.24 375	0.22 533	0.15 51	0.14 102	0.32 244	0.21 140	0.11 38	0.16 144	0.13 138	0.09 33	0.20 133	0.13 93	0.07 115	0.13 412	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.32 584

SMoEStereo_RVC	0.14 87	0.15 316	0.29 114	0.19 106	0.10 70	0.19 181	0.17 237	0.21 59	0.21 140	0.15 147	0.13 79	0.12 116	0.11 110	0.25 241	0.16 211	0.06 44	0.05 6	0.08 240	0.06 102	0.06 90	0.08 76

U	1.02 659	0.10 85	0.26 85	0.22 263	3.66 692	6.41 695	0.13 71	0.22 72	0.21 140	0.11 38	0.11 41	0.10 48	0.09 33	0.12 2	0.11 13	0.07 115	0.05 6	5.35 703	2.86 700	0.07 168	0.06 13

RSM++	0.14 87	0.11 133	0.25 72	0.32 576	0.17 410	0.17 123	0.15 144	0.23 87	0.21 140	0.12 65	0.12 61	0.14 169	0.09 33	0.21 153	0.13 93	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.07 190	0.07 168	0.11 245

aanet-new-8k	0.14 87	0.14 280	0.34 159	0.21 198	0.10 70	0.18 154	0.15 144	0.29 195	0.22 151	0.11 38	0.12 61	0.10 48	0.13 194	0.18 86	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.11 245

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 87	0.10 85	0.27 102	0.18 57	0.14 267	0.19 181	0.15 144	0.25 132	0.22 151	0.16 166	0.22 240	0.10 48	0.09 33	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.10 196

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 43	0.10 85	0.26 85	0.19 106	0.10 70	0.13 26	0.16 195	0.26 147	0.22 151	0.12 65	0.16 144	0.09 25	0.11 110	0.14 11	0.11 13	0.05 1	0.05 6	0.06 45	0.07 190	0.05 4	0.26 548

252Zero-FE	0.18 186	0.08 19	0.28 108	0.18 57	0.10 70	0.15 51	0.11 21	0.22 72	0.22 151	0.76 638	0.11 41	0.09 25	0.08 14	0.17 67	0.15 182	0.07 115	0.51 665	0.06 45	0.08 279	0.06 90	0.10 196

GASTEREO	0.20 243	0.15 316	0.31 132	0.40 625	0.29 599	0.18 154	0.15 144	0.29 195	0.22 151	0.18 211	0.17 163	0.11 87	0.13 194	0.25 241	0.15 182	0.07 115	0.23 575	0.06 45	0.08 279	0.06 90	0.57 652

MSCF	0.20 243	0.14 280	0.31 132	0.40 625	0.29 599	0.17 123	0.15 144	0.29 195	0.22 151	0.17 189	0.16 144	0.11 87	0.13 194	0.24 220	0.15 182	0.07 115	0.23 575	0.06 45	0.08 279	0.07 168	0.57 652

DilatedVolume-Stereo	0.15 123	0.09 48	0.26 85	0.18 57	0.10 70	0.21 253	0.14 102	0.24 109	0.22 151	0.22 254	0.21 226	0.16 202	0.15 245	0.24 220	0.17 241	0.07 115	0.07 175	0.06 45	0.06 102	0.05 4	0.08 76

1w_stereo	0.13 43	0.09 48	0.17 7	0.19 106	0.10 70	0.16 88	0.15 144	0.27 162	0.22 151	0.14 122	0.16 144	0.08 2	0.12 151	0.19 106	0.14 141	0.05 1	0.10 325	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 128

GREAT-IGEV	0.19 214	0.11 133	0.39 192	0.22 263	0.33 618	0.14 33	0.15 144	0.18 21	0.22 151	0.14 122	0.16 144	0.09 25	0.09 33	0.23 205	0.14 141	0.06 44	0.50 664	0.06 45	0.06 102	0.07 168	0.53 647
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
HI	0.21 279	0.16 358	0.50 329	0.18 57	0.15 335	0.17 123	0.16 195	0.35 278	0.22 151	0.38 498	0.38 418	0.36 456	0.24 398	0.29 324	0.22 372	0.06 44	0.05 6	0.08 240	0.09 380	0.09 333	0.08 76

CoSv	0.21 279	0.16 358	0.50 329	0.18 57	0.15 335	0.17 123	0.16 195	0.35 278	0.22 151	0.38 498	0.38 418	0.36 456	0.24 398	0.29 324	0.22 372	0.06 44	0.05 6	0.08 240	0.09 380	0.09 333	0.08 76

IGEV-RUCA	0.21 279	0.09 48	0.26 85	0.20 152	0.19 473	0.28 387	0.23 470	0.24 109	0.22 151	0.21 235	0.23 254	0.29 379	0.48 597	0.26 263	0.19 300	0.09 353	0.08 239	0.18 601	0.14 570	0.18 579	0.19 453

AIO-Stereo	0.16 153	0.12 186	0.29 114	0.30 551	0.20 500	0.16 88	0.14 102	0.28 176	0.22 151	0.14 122	0.15 131	0.13 138	0.08 14	0.20 133	0.15 182	0.06 44	0.16 476	0.07 148	0.08 279	0.06 90	0.24 523

MaDis-Stereo	0.15 123	0.17 392	0.39 192	0.19 106	0.15 335	0.16 88	0.13 71	0.26 147	0.22 151	0.13 95	0.15 131	0.14 169	0.11 110	0.17 67	0.17 241	0.08 262	0.07 175	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.06 13

MSKI-zero shot	0.19 214	0.10 85	0.47 276	0.30 551	0.14 267	0.21 253	0.14 102	0.33 262	0.22 151	0.24 270	0.25 272	0.22 280	0.10 73	0.32 365	0.14 141	0.07 115	0.30 630	0.07 148	0.07 190	0.06 90	0.09 128

CroCo-Stereo Lap2	0.16 153	0.18 416	0.39 192	0.26 457	0.18 439	0.11 13	0.19 340	0.30 215	0.22 151	0.13 95	0.16 144	0.15 189	0.11 110	0.17 67	0.15 182	0.07 115	0.07 175	0.08 240	0.06 102	0.08 240	0.07 30

aanet-new-14k	0.13 43	0.13 230	0.33 154	0.21 198	0.09 18	0.13 26	0.13 71	0.26 147	0.23 167	0.12 65	0.15 131	0.09 25	0.14 224	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.11 245

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 87	0.10 85	0.25 72	0.18 57	0.15 335	0.19 181	0.15 144	0.27 162	0.23 167	0.16 166	0.20 206	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 43	0.10 85	0.26 85	0.18 57	0.14 267	0.18 154	0.15 144	0.27 162	0.23 167	0.16 166	0.21 226	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.08 76

BStereo	0.14 87	0.10 85	0.46 268	0.18 57	0.11 116	0.15 51	0.15 144	0.25 132	0.23 167	0.12 65	0.11 41	0.12 116	0.09 33	0.17 67	0.17 241	0.05 1	0.07 175	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.09 128

Wave_Phase_stereo	0.16 153	0.10 85	0.46 268	0.18 57	0.11 116	0.41 544	0.15 144	0.30 215	0.23 167	0.12 65	0.11 41	0.12 116	0.09 33	0.17 67	0.17 241	0.05 1	0.07 175	0.06 45	0.08 279	0.05 4	0.09 128

IGEV-FE	0.23 339	0.11 133	0.82 544	0.21 198	0.23 548	0.20 222	0.19 340	0.38 315	0.23 167	0.34 439	0.22 240	0.29 379	0.14 224	0.24 220	0.20 326	0.07 115	0.09 284	0.08 240	0.08 279	0.08 240	0.35 598

SCV	0.18 186	0.15 316	0.37 179	0.26 457	0.20 500	0.16 88	0.16 195	0.35 278	0.23 167	0.14 122	0.16 144	0.13 138	0.09 33	0.31 355	0.12 39	0.08 262	0.19 530	0.07 148	0.07 190	0.09 333	0.26 548

gcap-zeroshot	0.14 87	0.10 85	0.28 108	0.18 57	0.15 335	0.19 181	0.15 144	0.27 162	0.23 167	0.16 166	0.20 206	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.09 128

test_for_model	0.14 87	0.10 85	0.25 72	0.18 57	0.15 335	0.19 181	0.15 144	0.27 162	0.23 167	0.16 166	0.20 206	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.08 76

MGS-Stereo	0.15 123	0.12 186	0.38 184	0.19 106	0.11 116	0.18 154	0.17 237	0.21 59	0.23 167	0.14 122	0.24 264	0.16 202	0.10 73	0.19 106	0.13 93	0.07 115	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.10 397	0.07 30

ff7	0.18 186	0.13 230	0.41 217	0.21 198	0.15 335	0.21 253	0.17 237	0.28 176	0.23 167	0.21 235	0.13 79	0.12 116	0.12 151	0.27 278	0.13 93	0.07 115	0.25 597	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.36 601

IGEVStereo-DCA	0.20 243	0.17 392	0.41 217	0.22 263	0.15 335	0.20 222	0.17 237	0.28 176	0.23 167	0.19 218	0.12 61	0.14 169	0.12 151	0.38 417	0.31 479	0.07 115	0.16 476	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.36 601

ffff	0.18 186	0.13 230	0.41 217	0.21 198	0.15 335	0.21 253	0.17 237	0.28 176	0.23 167	0.21 235	0.13 79	0.12 116	0.12 151	0.27 278	0.13 93	0.07 115	0.25 597	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.36 601

11t	0.18 186	0.13 230	0.41 217	0.21 198	0.15 335	0.21 253	0.17 237	0.28 176	0.23 167	0.21 235	0.13 79	0.12 116	0.12 151	0.27 278	0.13 93	0.07 115	0.25 597	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.36 601

plain	0.18 186	0.16 358	0.59 446	0.21 198	0.13 223	0.16 88	0.17 237	0.29 195	0.23 167	0.16 166	0.26 280	0.13 138	0.17 286	0.27 278	0.17 241	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.07 190	0.10 397	0.07 30

IGEV_Zeroshot_test	0.23 339	0.11 133	0.82 544	0.21 198	0.23 548	0.20 222	0.19 340	0.38 315	0.23 167	0.34 439	0.22 240	0.29 379	0.14 224	0.24 220	0.20 326	0.07 115	0.09 284	0.08 240	0.08 279	0.08 240	0.35 598

testlalala	0.14 87	0.10 85	0.28 108	0.18 57	0.15 335	0.19 181	0.15 144	0.27 162	0.23 167	0.16 166	0.20 206	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.09 128

EGLCR-Stereo	0.19 214	0.09 48	0.34 159	0.29 540	0.17 410	0.28 387	0.16 195	0.30 215	0.23 167	0.22 254	0.11 41	0.16 202	0.09 33	0.28 302	0.15 182	0.07 115	0.25 597	0.07 148	0.07 190	0.06 90	0.37 609

ProNet	0.16 153	0.13 230	0.36 173	0.21 198	0.15 335	0.20 222	0.19 340	0.29 195	0.23 167	0.14 122	0.13 79	0.13 138	0.12 151	0.25 241	0.13 93	0.06 44	0.09 284	0.07 148	0.06 102	0.07 168	0.22 499

ccc-4	0.18 186	0.13 230	0.41 217	0.21 198	0.15 335	0.21 253	0.17 237	0.28 176	0.23 167	0.21 235	0.13 79	0.12 116	0.12 151	0.27 278	0.13 93	0.07 115	0.25 597	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.36 601

quiztm	0.16 153	0.19 431	0.37 179	0.22 263	0.15 335	0.17 123	0.17 237	0.36 290	0.24 187	0.18 211	0.21 226	0.14 169	0.10 73	0.17 67	0.14 141	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.08 240	0.07 30

DispViT+	0.12 23	0.08 19	0.21 38	0.16 10	0.16 378	0.10 8	0.12 35	0.27 162	0.24 187	0.13 95	0.11 41	0.10 48	0.09 33	0.21 153	0.12 39	0.08 262	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

FE-Mocha	0.18 186	0.11 133	0.40 207	0.26 457	0.14 267	0.19 181	0.14 102	0.36 290	0.24 187	0.24 270	0.24 264	0.23 295	0.14 224	0.27 278	0.19 300	0.08 262	0.08 239	0.08 240	0.08 279	0.07 168	0.08 76

depthmonostereo	0.15 123	0.12 186	0.34 159	0.19 106	0.09 18	0.20 222	0.15 144	0.28 176	0.24 187	0.16 166	0.18 182	0.16 202	0.18 317	0.21 153	0.14 141	0.07 115	0.07 175	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.08 76

MM-Stereo_test2	0.19 214	0.11 133	0.47 276	0.25 416	0.11 116	0.21 253	0.20 380	0.28 176	0.24 187	0.16 166	0.17 163	0.13 138	0.11 110	0.21 153	0.14 141	0.06 44	0.26 603	0.07 148	0.06 102	0.09 333	0.41 618

model_zeroshot	0.21 279	0.14 280	0.51 348	0.34 593	0.18 439	0.26 362	0.16 195	0.41 364	0.24 187	0.33 418	0.20 206	0.25 328	0.12 151	0.26 263	0.16 211	0.09 353	0.21 550	0.07 148	0.08 279	0.07 168	0.13 335

RAStereo	0.14 87	0.15 316	0.40 207	0.22 263	0.11 116	0.15 51	0.18 293	0.25 132	0.24 187	0.13 95	0.17 163	0.11 87	0.09 33	0.15 27	0.13 93	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.05 1

GCAP-Stereo	0.18 186	0.21 456	0.47 276	0.23 321	0.18 439	0.21 253	0.10 8	0.28 176	0.24 187	0.20 228	0.22 240	0.15 189	0.13 194	0.21 153	0.16 211	0.07 115	0.19 530	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.09 128

anonymousdsp	0.20 243	0.13 230	0.49 308	0.28 522	0.20 500	0.21 253	0.17 237	0.29 195	0.24 187	0.22 254	0.13 79	0.12 116	0.12 151	0.32 365	0.13 93	0.07 115	0.26 603	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.48 637

knoymous	0.18 186	0.10 85	0.35 167	0.17 29	0.11 116	0.21 253	0.17 237	0.33 262	0.24 187	0.24 270	0.28 299	0.27 353	0.16 264	0.24 220	0.17 241	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.06 102	0.09 333	0.10 196

test_4	0.19 214	0.16 358	0.39 192	0.24 375	0.13 223	0.19 181	0.21 408	0.27 162	0.24 187	0.24 270	0.47 524	0.22 280	0.13 194	0.27 278	0.18 270	0.06 44	0.06 86	0.09 337	0.09 380	0.07 168	0.06 13

IGEV-Stereo	0.20 243	0.13 230	0.49 308	0.28 522	0.20 500	0.21 253	0.17 237	0.29 195	0.24 187	0.22 254	0.13 79	0.12 116	0.12 151	0.32 365	0.13 93	0.07 115	0.26 603	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.48 637
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Patchmatch Stereo++	0.19 214	0.13 230	0.51 348	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.14 102	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.27 278	0.18 270	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 214	0.13 230	0.51 348	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.15 144	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.25 241	0.17 241	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

ROB_FTStereo_v2	0.19 214	0.13 230	0.51 348	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.15 144	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.25 241	0.18 270	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

ROB_FTStereo	0.19 214	0.13 230	0.51 348	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.13 71	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.25 241	0.17 241	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

HUI-Stereo	0.19 214	0.13 230	0.52 368	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.14 102	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.23 205	0.17 241	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

DeepStereo_RVC	0.19 214	0.12 186	0.47 276	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.16 195	0.29 195	0.24 187	0.28 315	0.27 293	0.23 295	0.28 462	0.24 220	0.19 300	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.07 190	0.09 333	0.10 196

iGMRVC	0.19 214	0.13 230	0.51 348	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.15 144	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.27 278	0.18 270	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

iRAFT	0.19 214	0.13 230	0.51 348	0.22 263	0.11 116	0.19 181	0.14 102	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.27 278	0.18 270	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

CRE-IMP	0.19 214	0.13 230	0.51 348	0.23 321	0.11 116	0.24 324	0.17 237	0.31 236	0.24 187	0.27 304	0.26 280	0.24 315	0.17 286	0.24 220	0.19 300	0.09 353	0.05 6	0.10 417	0.07 190	0.10 397	0.10 196

CroCo-Stereo	0.15 123	0.16 358	0.34 159	0.25 416	0.12 166	0.11 13	0.18 293	0.35 278	0.24 187	0.13 95	0.13 79	0.18 232	0.12 151	0.15 27	0.13 93	0.08 262	0.06 86	0.07 148	0.05 32	0.07 168	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
cross-raft	0.18 186	0.12 186	0.40 207	0.27 494	0.16 378	0.20 222	0.24 495	0.34 269	0.24 187	0.23 262	0.28 299	0.29 379	0.15 245	0.19 106	0.16 211	0.06 44	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.07 168	0.07 30

RAFT-IKP	0.19 214	0.13 230	0.51 348	0.22 263	0.11 116	0.18 154	0.15 144	0.30 215	0.24 187	0.28 315	0.29 307	0.25 328	0.18 317	0.26 263	0.18 270	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.10 397	0.09 128

sCroCo_RVC	0.19 214	0.15 316	0.60 453	0.27 494	0.18 439	0.23 303	0.16 195	0.28 176	0.24 187	0.14 122	0.22 240	0.17 217	0.14 224	0.22 181	0.16 211	0.11 464	0.11 362	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.10 196

PMTNet	0.16 153	0.09 48	0.31 132	0.15 4	0.09 18	0.23 303	0.15 144	0.26 147	0.24 187	0.17 189	0.21 226	0.16 202	0.14 224	0.23 205	0.14 141	0.29 640	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.07 168	0.07 30

DN	0.21 279	0.09 48	0.58 437	0.40 625	0.18 439	0.22 282	0.18 293	0.30 215	0.25 213	0.15 147	0.19 194	0.18 232	0.10 73	0.26 263	0.19 300	0.14 550	0.18 516	0.08 240	0.08 279	0.08 240	0.42 622

PSi22	0.17 175	0.18 416	0.42 227	0.20 152	0.09 18	0.16 88	0.11 21	0.30 215	0.25 213	0.13 95	0.15 131	0.21 273	0.13 194	0.30 340	0.16 211	0.06 44	0.22 562	0.05 1	0.04 1	0.08 240	0.13 335

VMStereo-Base	0.14 87	0.09 48	0.29 114	0.16 10	0.09 18	0.18 154	0.12 35	0.24 109	0.25 213	0.15 147	0.22 240	0.17 217	0.13 194	0.19 106	0.14 141	0.08 262	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.08 76

NLSM3	0.14 87	0.12 186	0.25 72	0.21 198	0.13 223	0.18 154	0.16 195	0.32 244	0.25 213	0.12 65	0.15 131	0.12 116	0.13 194	0.17 67	0.15 182	0.05 1	0.05 6	0.08 240	0.08 279	0.05 4	0.08 76

HART	0.20 243	0.14 280	0.42 227	0.26 457	0.24 565	0.17 123	0.16 195	0.32 244	0.25 213	0.15 147	0.26 280	0.17 217	0.09 33	0.24 220	0.14 141	0.06 44	0.36 650	0.07 148	0.05 32	0.08 240	0.27 556

HUF	0.26 417	0.15 316	0.79 533	0.39 620	0.31 612	0.16 88	0.17 237	0.36 290	0.25 213	0.19 218	0.14 114	0.23 295	0.11 110	0.32 365	0.14 141	0.08 262	0.60 678	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.56 649

UGAM-zero	0.26 417	0.11 133	0.56 411	0.20 152	0.16 378	0.28 387	0.18 293	0.48 441	0.25 213	0.31 380	0.28 299	0.56 589	0.32 520	0.66 551	0.17 241	0.07 115	0.10 325	0.07 148	0.09 380	0.07 168	0.31 578

Pointernet	0.15 123	0.08 19	0.35 167	0.19 106	0.12 166	0.20 222	0.12 35	0.34 269	0.25 213	0.15 147	0.16 144	0.13 138	0.11 110	0.18 86	0.13 93	0.08 262	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.08 76

CAS++	0.17 175	0.13 230	0.35 167	0.18 57	0.13 223	0.17 123	0.16 195	0.42 370	0.25 213	0.19 218	0.18 182	0.13 138	0.10 73	0.22 181	0.12 39	0.12 504	0.10 325	0.11 473	0.08 279	0.10 397	0.09 128
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo06	0.23 339	0.15 316	0.74 514	0.22 263	0.14 267	0.25 342	0.22 442	0.43 379	0.25 213	0.36 472	0.24 264	0.34 437	0.18 317	0.24 220	0.20 326	0.07 115	0.12 391	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.11 245

HH	0.22 304	0.12 186	0.55 401	0.32 576	0.16 378	0.27 369	0.18 293	0.36 290	0.25 213	0.20 228	0.26 280	0.34 437	0.18 317	0.33 375	0.15 182	0.07 115	0.16 476	0.07 148	0.07 190	0.07 168	0.31 578

HanStereo	0.22 304	0.12 186	0.55 401	0.32 576	0.16 378	0.27 369	0.18 293	0.36 290	0.25 213	0.20 228	0.26 280	0.34 437	0.18 317	0.33 375	0.15 182	0.07 115	0.16 476	0.07 148	0.07 190	0.07 168	0.31 578

LL-Strereo2	0.21 279	0.25 518	0.53 379	0.32 576	0.20 500	0.25 342	0.14 102	0.32 244	0.25 213	0.25 284	0.20 206	0.24 315	0.12 151	0.28 302	0.18 270	0.07 115	0.07 175	0.12 508	0.09 380	0.09 333	0.16 408

iRaftStereo_RVC	0.17 175	0.16 358	0.35 167	0.21 198	0.11 116	0.20 222	0.17 237	0.34 269	0.25 213	0.20 228	0.25 272	0.19 244	0.12 151	0.21 153	0.16 211	0.07 115	0.12 391	0.10 417	0.09 380	0.09 333	0.14 372

test_xeample3	0.22 304	0.17 392	0.81 540	0.21 198	0.15 335	0.20 222	0.18 293	0.40 345	0.25 213	0.19 218	0.12 61	0.13 138	0.12 151	0.34 390	0.33 498	0.07 115	0.20 545	0.07 148	0.08 279	0.08 240	0.34 594

SCV_C0	0.19 214	0.14 280	0.40 207	0.30 551	0.20 500	0.15 51	0.16 195	0.35 278	0.26 228	0.17 189	0.16 144	0.13 138	0.09 33	0.31 355	0.14 141	0.07 115	0.22 562	0.06 45	0.06 102	0.09 333	0.25 535

castereo++	0.14 87	0.13 230	0.25 72	0.19 106	0.10 70	0.27 369	0.13 71	0.24 109	0.26 228	0.11 38	0.13 79	0.16 202	0.10 73	0.18 86	0.11 13	0.07 115	0.08 239	0.07 148	0.06 102	0.05 4	0.07 30

rvit_stereo_0081_aga	0.17 175	0.17 392	0.40 207	0.21 198	0.14 267	0.20 222	0.17 237	0.24 109	0.26 228	0.18 211	0.21 226	0.20 258	0.14 224	0.20 133	0.15 182	0.12 504	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.10 397	0.08 76

GCAP-BAT	0.23 339	0.09 48	1.36 639	0.31 567	0.44 646	0.16 88	0.15 144	0.30 215	0.26 228	0.14 122	0.17 163	0.15 189	0.11 110	0.23 205	0.12 39	0.07 115	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.24 523

Occ-G	0.18 186	0.10 85	0.38 184	0.23 321	0.15 335	0.16 88	0.18 293	0.23 87	0.26 228	0.15 147	0.20 206	0.21 273	0.11 110	0.22 181	0.19 300	0.07 115	0.17 504	0.07 148	0.06 102	0.08 240	0.30 574

rvit_stereo_0080	0.16 153	0.17 392	0.35 167	0.19 106	0.13 223	0.14 33	0.20 380	0.29 195	0.26 228	0.16 166	0.17 163	0.19 244	0.14 224	0.19 106	0.16 211	0.11 464	0.08 239	0.08 240	0.08 279	0.10 397	0.08 76

trnet	0.14 87	0.09 48	0.26 85	0.15 4	0.07 1	0.21 253	0.12 35	0.25 132	0.26 228	0.16 166	0.21 226	0.15 189	0.13 194	0.19 106	0.14 141	0.09 353	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.06 90	0.06 13

MyStereo07	0.18 186	0.15 316	0.44 246	0.22 263	0.16 378	0.25 342	0.22 442	0.31 236	0.26 228	0.22 254	0.13 79	0.12 116	0.13 194	0.33 375	0.14 141	0.07 115	0.13 412	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.11 245

whm_eth	0.16 153	0.17 392	0.35 167	0.19 106	0.13 223	0.14 33	0.20 380	0.29 195	0.26 228	0.16 166	0.17 163	0.19 244	0.14 224	0.19 106	0.16 211	0.11 464	0.08 239	0.08 240	0.08 279	0.10 397	0.08 76

MIF-Stereo (partial)	0.18 186	0.13 230	0.50 329	0.22 263	0.15 335	0.16 88	0.13 71	0.29 195	0.26 228	0.17 189	0.26 280	0.16 202	0.17 286	0.25 241	0.18 270	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.09 333	0.08 76

CASnet	0.15 123	0.13 230	0.30 123	0.22 263	0.08 8	0.15 51	0.14 102	0.28 176	0.26 228	0.23 262	0.20 206	0.15 189	0.11 110	0.18 86	0.13 93	0.07 115	0.05 6	0.11 473	0.09 380	0.08 240	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.22 304	0.09 48	1.28 630	0.31 567	0.43 643	0.16 88	0.15 144	0.30 215	0.26 228	0.14 122	0.17 163	0.15 189	0.11 110	0.23 205	0.12 39	0.07 115	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.24 523

RAFT-Test	0.19 214	0.11 133	0.41 217	0.26 457	0.21 517	0.26 362	0.17 237	0.37 306	0.26 228	0.24 270	0.29 307	0.32 420	0.14 224	0.22 181	0.15 182	0.07 115	0.08 239	0.07 148	0.07 190	0.06 90	0.07 30

iRaft-Stereo_20w	0.29 477	0.11 133	0.86 561	0.33 588	0.24 565	0.32 465	0.26 521	0.60 579	0.26 228	0.41 537	0.21 226	0.28 366	0.19 339	0.32 365	0.24 404	0.07 115	0.31 635	0.07 148	0.09 380	0.08 240	0.47 634

KYRaft	0.23 339	0.11 133	0.43 235	0.23 321	0.12 166	0.23 303	0.23 470	0.37 306	0.26 228	0.35 458	0.53 556	0.34 437	0.26 429	0.29 324	0.16 211	0.07 115	0.05 6	0.09 337	0.10 440	0.08 240	0.30 574

SST-Stereo	0.22 304	0.11 133	0.52 368	0.25 416	0.14 267	0.19 181	0.17 237	0.32 244	0.26 228	0.34 439	0.33 364	0.29 379	0.25 411	0.56 493	0.18 270	0.08 262	0.05 6	0.10 417	0.08 279	0.09 333	0.07 30

CREStereo	0.14 87	0.09 48	0.27 102	0.14 2	0.08 8	0.22 282	0.15 144	0.26 147	0.26 228	0.16 166	0.21 226	0.14 169	0.13 194	0.19 106	0.14 141	0.09 353	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.07 168	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
DIP-Stereo	0.20 243	0.13 230	0.48 291	0.20 152	0.13 223	0.28 387	0.12 35	0.43 379	0.26 228	0.27 304	0.32 342	0.21 273	0.17 286	0.26 263	0.20 326	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.06 102	0.07 168	0.10 196
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DA	0.21 279	0.11 133	0.33 154	0.28 522	0.23 548	0.30 426	0.16 195	0.29 195	0.27 246	0.15 147	0.22 240	0.17 217	0.15 245	0.26 263	0.15 182	0.07 115	0.28 612	0.07 148	0.05 32	0.07 168	0.56 649

GGEV	0.21 279	0.11 133	0.33 154	0.28 522	0.23 548	0.30 426	0.16 195	0.29 195	0.27 246	0.15 147	0.22 240	0.17 217	0.15 245	0.26 263	0.15 182	0.07 115	0.28 612	0.07 148	0.05 32	0.07 168	0.56 649

tg	0.18 186	0.15 316	0.34 159	0.22 263	0.11 116	0.23 303	0.15 144	0.35 278	0.27 246	0.20 228	0.25 272	0.20 258	0.12 151	0.25 241	0.16 211	0.07 115	0.07 175	0.09 337	0.09 380	0.08 240	0.13 335

WCG-NET（raft）	0.16 153	0.14 280	0.32 145	0.18 57	0.09 18	0.19 181	0.16 195	0.24 109	0.27 246	0.19 218	0.19 194	0.20 258	0.12 151	0.22 181	0.13 93	0.06 44	0.17 504	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.07 30

rrr	0.22 304	0.17 392	0.79 533	0.22 263	0.15 335	0.20 222	0.18 293	0.40 345	0.27 246	0.19 218	0.12 61	0.14 169	0.12 151	0.38 417	0.31 479	0.07 115	0.16 476	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.28 565

MIM_Stereo	0.20 243	0.17 392	0.55 401	0.20 152	0.21 517	0.17 123	0.14 102	0.37 306	0.27 246	0.28 315	0.35 383	0.23 295	0.13 194	0.28 302	0.16 211	0.06 44	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.15 391

LoS	0.15 123	0.09 48	0.34 159	0.17 29	0.09 18	0.22 282	0.14 102	0.27 162	0.27 246	0.15 147	0.18 182	0.19 244	0.14 224	0.23 205	0.14 141	0.08 262	0.06 86	0.06 45	0.04 1	0.06 90	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
AnonymousM	0.19 214	0.20 445	0.30 123	0.18 57	0.10 70	0.19 181	0.17 237	0.32 244	0.27 246	0.27 304	0.21 226	0.18 232	0.14 224	0.21 153	0.16 211	0.09 353	0.08 239	0.38 650	0.15 581	0.06 90	0.08 76

Prome-Stereo	0.22 304	0.10 85	0.43 235	0.24 375	0.13 223	0.23 303	0.23 470	0.37 306	0.27 246	0.33 418	0.58 578	0.24 315	0.28 462	0.30 340	0.16 211	0.07 115	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.20 471

RALCasStereoNet	0.22 304	0.22 475	0.48 291	0.23 321	0.23 548	0.22 282	0.18 293	0.32 244	0.27 246	0.22 254	0.30 321	0.22 280	0.15 245	0.29 324	0.20 326	0.08 262	0.22 562	0.07 148	0.06 102	0.10 397	0.25 535

EAI-Stereo	0.29 477	0.11 133	0.38 184	0.22 263	0.18 439	0.33 475	1.66 689	0.53 490	0.27 246	0.27 304	0.50 538	0.17 217	0.16 264	0.25 241	0.25 419	0.07 115	0.07 175	0.07 148	0.11 476	0.07 168	0.10 196

Hybrid-DGEV-03	0.21 279	0.20 445	0.43 235	0.23 321	0.12 166	0.27 369	0.16 195	0.33 262	0.28 257	0.33 418	0.58 578	0.23 295	0.16 264	0.24 220	0.19 300	0.07 115	0.06 86	0.09 337	0.07 190	0.08 240	0.10 196

Select-FE	0.27 446	0.18 416	0.87 564	0.23 321	0.22 533	0.29 412	0.18 293	0.53 490	0.28 257	0.30 363	0.33 364	0.45 528	0.29 482	0.30 340	0.21 354	0.08 262	0.10 325	0.08 240	0.13 551	0.08 240	0.20 471

castereo	0.14 87	0.11 133	0.22 50	0.19 106	0.10 70	0.20 222	0.19 340	0.32 244	0.28 257	0.13 95	0.18 182	0.16 202	0.16 264	0.16 48	0.14 141	0.07 115	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.07 30

PAM	0.26 417	0.11 133	0.63 469	0.25 416	0.18 439	0.53 604	0.29 552	0.44 400	0.28 257	0.36 472	0.27 293	0.59 598	0.26 429	0.28 302	0.20 326	0.08 262	0.12 391	0.07 148	0.10 440	0.07 168	0.13 335

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 456	0.17 392	0.96 586	0.29 540	0.31 612	0.29 412	0.21 408	0.53 490	0.28 257	0.27 304	0.55 565	0.41 496	0.18 317	0.30 340	0.22 372	0.08 262	0.10 325	0.08 240	0.13 551	0.12 491	0.20 471

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 417	0.15 316	0.96 586	0.21 198	0.25 579	0.30 426	0.21 408	0.54 506	0.28 257	0.25 284	0.29 307	0.46 537	0.23 377	0.28 302	0.20 326	0.08 262	0.10 325	0.08 240	0.12 519	0.11 449	0.17 429

rvit_stereo_ft	0.18 186	0.19 431	0.43 235	0.25 416	0.14 267	0.17 123	0.21 408	0.30 215	0.28 257	0.17 189	0.19 194	0.20 258	0.17 286	0.22 181	0.18 270	0.11 464	0.07 175	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.08 76

11t1	0.21 279	0.12 186	0.45 252	0.20 152	0.15 335	0.27 369	0.17 237	0.37 306	0.28 257	0.27 304	0.25 272	0.24 315	0.23 377	0.28 302	0.25 419	0.09 353	0.19 530	0.07 148	0.07 190	0.09 333	0.23 509

4D-IteraStereo	0.20 243	0.21 456	0.62 464	0.21 198	0.14 267	0.19 181	0.17 237	0.29 195	0.28 257	0.24 270	0.20 206	0.20 258	0.10 73	0.22 181	0.18 270	0.07 115	0.07 175	0.10 417	0.08 279	0.08 240	0.33 590

GLC_STEREO	0.15 123	0.11 133	0.31 132	0.22 263	0.09 18	0.17 123	0.15 144	0.24 109	0.28 257	0.17 189	0.20 206	0.17 217	0.11 110	0.24 220	0.17 241	0.07 115	0.09 284	0.09 337	0.08 279	0.07 168	0.07 30

GMOStereo	0.20 243	0.17 392	0.45 252	0.23 321	0.18 439	0.21 253	0.27 530	0.28 176	0.28 257	0.31 380	0.32 342	0.28 366	0.17 286	0.16 48	0.13 93	0.07 115	0.23 575	0.10 417	0.08 279	0.08 240	0.07 30

error version	0.20 243	0.17 392	0.45 252	0.23 321	0.18 439	0.21 253	0.27 530	0.28 176	0.28 257	0.31 380	0.32 342	0.28 366	0.17 286	0.16 48	0.13 93	0.07 115	0.23 575	0.10 417	0.08 279	0.08 240	0.07 30

test-v	0.20 243	0.17 392	0.45 252	0.23 321	0.18 439	0.21 253	0.27 530	0.28 176	0.28 257	0.31 380	0.32 342	0.28 366	0.17 286	0.16 48	0.13 93	0.07 115	0.23 575	0.10 417	0.08 279	0.08 240	0.07 30

LCNet	0.22 304	0.12 186	0.42 227	0.26 457	0.12 166	0.23 303	0.19 340	0.36 290	0.28 257	0.28 315	0.35 383	0.26 348	0.30 489	0.35 397	0.17 241	0.07 115	0.05 6	0.09 337	0.10 440	0.13 505	0.22 499

NRIStereo	0.20 243	0.12 186	0.50 329	0.23 321	0.11 116	0.24 324	0.19 340	0.30 215	0.28 257	0.26 294	0.26 280	0.25 328	0.18 317	0.34 390	0.19 300	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.07 190	0.09 333	0.09 128

FTStereo	0.28 456	0.11 133	0.56 411	0.24 375	0.13 223	0.21 253	0.52 643	0.36 290	0.28 257	0.38 498	0.94 641	0.30 399	0.56 616	0.33 375	0.18 270	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.19 453

RAFT-345	0.22 304	0.11 133	0.55 401	0.22 263	0.12 166	0.20 222	0.16 195	0.27 162	0.28 257	0.27 304	0.65 604	0.20 258	0.17 286	0.55 487	0.22 372	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.07 190	0.06 90	0.07 30

test-2	0.20 243	0.17 392	0.45 252	0.23 321	0.18 439	0.21 253	0.27 530	0.28 176	0.28 257	0.31 380	0.32 342	0.28 366	0.17 286	0.16 48	0.13 93	0.07 115	0.23 575	0.10 417	0.08 279	0.08 240	0.07 30

XX-TBD	0.16 153	0.21 456	0.43 235	0.22 263	0.10 70	0.23 303	0.15 144	0.23 87	0.28 257	0.22 254	0.26 280	0.14 169	0.12 151	0.16 48	0.14 141	0.08 262	0.05 6	0.06 45	0.04 1	0.07 168	0.06 13

raftrobust	0.19 214	0.19 431	0.42 227	0.23 321	0.24 565	0.19 181	0.13 71	0.33 262	0.28 257	0.26 294	0.20 206	0.19 244	0.17 286	0.23 205	0.17 241	0.08 262	0.10 325	0.07 148	0.06 102	0.07 168	0.09 128

CCAANet	0.22 304	0.11 133	0.39 192	0.20 152	0.13 223	0.32 465	0.18 293	0.41 364	0.28 257	0.24 270	0.48 533	0.30 399	0.26 429	0.37 413	0.22 372	0.09 353	0.06 86	0.07 148	0.08 279	0.07 168	0.08 76

Foundation-i1c-attn	0.15 123	0.07 2	0.20 23	0.18 57	0.11 116	0.15 51	0.15 144	0.26 147	0.29 278	0.15 147	0.16 144	0.17 217	0.14 224	0.19 106	0.15 182	0.07 115	0.22 562	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.26 548

Foundation-i1b	0.15 123	0.08 19	0.20 23	0.17 29	0.09 18	0.16 88	0.16 195	0.27 162	0.29 278	0.15 147	0.15 131	0.18 232	0.12 151	0.18 86	0.14 141	0.07 115	0.23 575	0.06 45	0.05 32	0.05 4	0.21 484

Reg-Stereo(zero)	0.18 186	0.08 19	0.39 192	0.19 106	0.19 473	0.24 324	0.18 293	0.29 195	0.29 278	0.24 270	0.21 226	0.24 315	0.18 317	0.22 181	0.21 354	0.07 115	0.11 362	0.06 45	0.07 190	0.06 90	0.11 245

WCG-NET	0.15 123	0.12 186	0.31 132	0.18 57	0.09 18	0.18 154	0.17 237	0.23 87	0.29 278	0.18 211	0.22 240	0.15 189	0.12 151	0.19 106	0.13 93	0.06 44	0.12 391	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.06 13

DCRE	0.24 369	0.15 316	0.45 252	0.26 457	0.26 583	0.23 303	0.21 408	0.37 306	0.29 278	0.23 262	0.81 628	0.23 295	0.16 264	0.24 220	0.18 270	0.07 115	0.14 431	0.07 148	0.08 279	0.07 168	0.25 535

test-3	0.18 186	0.10 85	0.48 291	0.23 321	0.14 267	0.18 154	0.16 195	0.32 244	0.29 278	0.26 294	0.17 163	0.22 280	0.13 194	0.26 263	0.19 300	0.06 44	0.14 431	0.08 240	0.08 279	0.06 90	0.10 196

test_1	0.18 186	0.10 85	0.48 291	0.23 321	0.14 267	0.18 154	0.16 195	0.32 244	0.29 278	0.26 294	0.17 163	0.22 280	0.13 194	0.26 263	0.19 300	0.06 44	0.14 431	0.08 240	0.08 279	0.06 90	0.10 196

AAGNet	0.34 525	0.12 186	0.53 379	0.26 457	0.16 378	0.20 222	0.19 340	0.31 236	0.29 278	0.35 458	0.35 383	0.27 353	0.30 489	0.44 439	2.56 688	0.08 262	0.05 6	0.10 417	0.07 190	0.09 333	0.07 30

PSM-softLoss	0.22 304	0.11 133	0.53 379	0.25 416	0.12 166	0.20 222	0.17 237	0.39 336	0.29 278	0.29 340	0.32 342	0.24 315	0.16 264	0.53 476	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.09 380	0.08 240	0.12 300

KMStereo	0.22 304	0.11 133	0.53 379	0.25 416	0.12 166	0.20 222	0.17 237	0.39 336	0.29 278	0.29 340	0.32 342	0.24 315	0.16 264	0.53 476	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.09 380	0.08 240	0.12 300

RAFT-RH_RVC	0.26 417	0.13 230	0.57 421	0.22 263	0.12 166	0.25 342	0.14 102	0.27 162	0.29 278	0.38 498	1.14 652	0.23 295	0.18 317	0.58 500	0.24 404	0.07 115	0.06 86	0.10 417	0.07 190	0.06 90	0.08 76

test-1	0.20 243	0.12 186	0.49 308	0.23 321	0.23 548	0.22 282	0.23 470	0.36 290	0.29 278	0.21 235	0.25 272	0.24 315	0.14 224	0.18 86	0.22 372	0.07 115	0.14 431	0.08 240	0.07 190	0.06 90	0.14 372

GMM-Stereo	0.22 304	0.10 85	0.56 411	0.23 321	0.13 223	0.24 324	0.24 495	0.38 315	0.29 278	0.31 380	0.44 490	0.27 353	0.21 355	0.31 355	0.17 241	0.07 115	0.05 6	0.10 417	0.09 380	0.08 240	0.19 453

TANstereo	0.16 153	0.11 133	0.43 235	0.16 10	0.08 8	0.25 342	0.14 102	0.23 87	0.29 278	0.25 284	0.30 321	0.16 202	0.12 151	0.18 86	0.13 93	0.08 262	0.07 175	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.08 76

sAnonymous2	0.21 279	0.24 503	0.79 533	0.24 375	0.17 410	0.22 282	0.20 380	0.36 290	0.29 278	0.17 189	0.19 194	0.17 217	0.16 264	0.18 86	0.15 182	0.10 424	0.07 175	0.09 337	0.08 279	0.23 613	0.18 435

CroCo_RVC	0.21 279	0.24 503	0.79 533	0.24 375	0.17 410	0.22 282	0.20 380	0.36 290	0.29 278	0.17 189	0.19 194	0.17 217	0.16 264	0.18 86	0.15 182	0.10 424	0.07 175	0.09 337	0.08 279	0.23 613	0.18 435

AFF-stereo	0.20 243	0.24 503	0.49 308	0.22 263	0.11 116	0.18 154	0.18 293	0.35 278	0.29 278	0.25 284	0.36 398	0.25 328	0.17 286	0.25 241	0.17 241	0.06 44	0.09 284	0.08 240	0.08 279	0.08 240	0.11 245

Gwc-CoAtRS	0.17 175	0.10 85	0.41 217	0.20 152	0.12 166	0.20 222	0.15 144	0.34 269	0.29 278	0.23 262	0.23 254	0.27 353	0.15 245	0.21 153	0.14 141	0.07 115	0.06 86	0.07 148	0.07 190	0.06 90	0.07 30

Foundation-i1a	0.16 153	0.08 19	0.20 23	0.18 57	0.11 116	0.18 154	0.16 195	0.26 147	0.30 296	0.17 189	0.16 144	0.19 244	0.13 194	0.21 153	0.14 141	0.07 115	0.21 550	0.06 45	0.04 1	0.05 4	0.26 548

FSD					0.41 638	0.28 387	0.27 530	0.32 244	0.30 296	0.27 304	0.27 293	0.29 379	0.27 439	0.35 397	0.28 451	0.23 621	0.49 663	0.27 627	0.26 639	0.26 623

PAM_32	0.26 417	0.10 85	0.63 469	0.24 375	0.19 473	0.51 595	0.26 521	0.43 379	0.30 296	0.32 405	0.28 299	0.60 604	0.28 462	0.29 324	0.20 326	0.08 262	0.14 431	0.08 240	0.10 440	0.07 168	0.15 391

test_sample1	0.24 369	0.13 230	0.40 207	0.20 152	0.13 223	0.29 412	0.19 340	0.43 379	0.30 296	0.27 304	0.34 375	0.31 409	0.28 462	0.45 445	0.27 443	0.09 353	0.16 476	0.08 240	0.08 279	0.09 333	0.22 499

EKT-Stereo	0.39 552	0.13 230	0.53 379	0.42 635	3.94 694	0.22 282	0.17 237	0.38 315	0.30 296	0.21 235	0.20 206	0.23 295	0.15 245	0.30 340	0.18 270	0.10 424	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.09 333	0.12 300

riskmin	0.24 369	0.10 85	0.43 235	0.32 576	0.26 583	0.33 475	0.19 340	0.44 400	0.30 296	0.24 270	0.27 293	0.37 462	0.25 411	0.30 340	0.22 372	0.09 353	0.18 516	0.09 337	0.13 551	0.10 397	0.27 556

RAFT_CTSACE	0.23 339	0.21 456	0.57 421	0.26 457	0.15 335	0.22 282	0.23 470	0.34 269	0.30 296	0.34 439	0.51 541	0.31 409	0.17 286	0.33 375	0.15 182	0.06 44	0.09 284	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.07 30

TRStereo	0.22 304	0.21 456	0.62 464	0.40 625	0.19 473	0.22 282	0.16 195	0.58 558	0.30 296	0.21 235	0.21 226	0.22 280	0.13 194	0.27 278	0.14 141	0.09 353	0.09 284	0.09 337	0.11 476	0.06 90	0.19 453

PSM-AAD	0.26 417	0.11 133	0.43 235	0.24 375	0.12 166	0.27 369	0.37 601	0.36 290	0.30 296	0.36 472	0.39 436	0.28 366	0.77 643	0.30 340	0.16 211	0.07 115	0.06 86	0.12 508	0.11 476	0.09 333	0.21 484

ASMatch	0.23 339	0.11 133	0.55 401	0.25 416	0.14 267	0.19 181	0.16 195	0.32 244	0.30 296	0.28 315	0.68 610	0.28 366	0.26 429	0.50 459	0.22 372	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.07 190	0.06 90	0.11 245

RALAANet	0.21 279	0.24 503	0.53 379	0.23 321	0.14 267	0.22 282	0.13 71	0.38 315	0.30 296	0.29 340	0.26 280	0.25 328	0.15 245	0.28 302	0.20 326	0.08 262	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.10 397	0.07 30

DDVS	0.26 417	0.16 358	0.45 252	0.25 416	0.17 410	0.34 491	0.21 408	0.43 379	0.31 307	0.34 439	0.41 457	0.47 547	0.21 355	0.52 473	0.29 465	0.11 464	0.09 284	0.11 473	0.09 380	0.13 505	0.16 408

H2IRNET	0.19 214	0.18 416	0.50 329	0.22 263	0.12 166	0.20 222	0.16 195	0.28 176	0.31 307	0.17 189	0.32 342	0.25 328	0.20 344	0.24 220	0.19 300	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.10 440	0.10 397	0.08 76

DisPM	0.20 243	0.11 133	0.52 368	0.24 375	0.13 223	0.18 154	0.19 340	0.30 215	0.31 307	0.33 418	0.34 375	0.23 295	0.16 264	0.34 390	0.17 241	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.12 300

STrans-v2	0.25 394	0.14 280	0.56 411	0.21 198	0.12 166	0.23 303	0.20 380	0.50 460	0.31 307	0.31 380	0.42 466	0.35 450	0.35 537	0.62 532	0.24 404	0.07 115	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.06 90	0.08 76

RAFT_R40	0.22 304	0.11 133	0.52 368	0.25 416	0.13 223	0.18 154	0.18 293	0.32 244	0.31 307	0.33 418	0.33 364	0.30 399	0.23 377	0.55 487	0.19 300	0.08 262	0.05 6	0.10 417	0.08 279	0.09 333	0.07 30

Pruner-Stereo	0.20 243	0.12 186	0.49 308	0.29 540	0.12 166	0.19 181	0.17 237	0.32 244	0.31 307	0.33 418	0.32 342	0.25 328	0.15 245	0.25 241	0.22 372	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.10 196

RAFT	0.24 369	0.24 503	0.46 268	0.27 494	0.15 335	0.26 362	0.26 521	0.37 306	0.31 307	0.34 439	0.34 375	0.41 496	0.22 363	0.30 340	0.18 270	0.08 262	0.15 462	0.11 473	0.10 440	0.11 449	0.13 335

CREStereo++_RVC	0.16 153	0.09 48	0.42 227	0.17 29	0.11 116	0.18 154	0.13 71	0.23 87	0.31 307	0.21 235	0.31 332	0.13 138	0.11 110	0.17 67	0.16 211	0.07 115	0.04 1	0.06 45	0.15 581	0.06 90	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
TestStereo	0.22 304	0.24 503	0.48 291	0.25 416	0.11 116	0.22 282	0.22 442	0.32 244	0.31 307	0.24 270	0.34 375	0.23 295	0.19 339	0.62 532	0.19 300	0.08 262	0.07 175	0.10 417	0.07 190	0.11 449	0.07 30

CFNet-RSSM	0.18 186	0.10 85	0.45 252	0.20 152	0.12 166	0.20 222	0.16 195	0.40 345	0.31 307	0.23 262	0.21 226	0.26 348	0.15 245	0.21 153	0.14 141	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.07 190	0.06 90	0.06 13

Foundation-i1	0.16 153	0.08 19	0.21 38	0.21 198	0.13 223	0.17 123	0.15 144	0.33 262	0.32 317	0.16 166	0.17 163	0.22 280	0.13 194	0.19 106	0.16 211	0.07 115	0.23 575	0.06 45	0.06 102	0.06 90	0.16 408

xyz-stereo-finetune	0.17 175	0.17 392	0.29 114	0.17 29	0.08 8	0.24 324	0.21 408	0.30 215	0.32 317	0.19 218	0.22 240	0.19 244	0.15 245	0.30 340	0.22 372	0.06 44	0.06 86	0.08 240	0.06 102	0.06 90	0.07 30

MM-Stereo_test1	0.20 243	0.13 230	0.45 252	0.24 375	0.12 166	0.20 222	0.21 408	0.36 290	0.32 317	0.23 262	0.22 240	0.15 189	0.14 224	0.28 302	0.16 211	0.07 115	0.24 591	0.08 240	0.07 190	0.09 333	0.21 484

MyStereo8	0.25 394	0.20 445	0.69 495	0.24 375	0.17 410	0.31 448	0.16 195	0.50 460	0.32 317	0.29 340	0.38 418	0.25 328	0.19 339	0.33 375	0.29 465	0.08 262	0.20 545	0.08 240	0.08 279	0.10 397	0.16 408

ACVNet-DCA	0.21 279	0.16 358	0.50 329	0.27 494	0.13 223	0.31 448	0.19 340	0.43 379	0.32 317	0.21 235	0.20 206	0.13 138	0.17 286	0.28 302	0.12 39	0.08 262	0.28 612	0.08 240	0.06 102	0.09 333	0.23 509

1test111	0.22 304	0.16 358	0.50 329	0.27 494	0.13 223	0.31 448	0.19 340	0.43 379	0.32 317	0.21 235	0.20 206	0.13 138	0.17 286	0.36 403	0.28 451	0.08 262	0.28 612	0.08 240	0.06 102	0.09 333	0.23 509

mmm	0.25 394	0.15 316	0.44 246	0.23 321	0.20 500	0.28 387	0.21 408	0.43 379	0.32 317	0.31 380	0.40 445	0.30 399	0.24 398	0.31 355	0.28 451	0.09 353	0.21 550	0.11 473	0.12 519	0.10 397	0.26 548

StereoVision	0.23 339	0.23 491	0.55 401	0.27 494	0.17 410	0.23 303	0.22 442	0.40 345	0.32 317	0.21 235	0.51 541	0.22 280	0.16 264	0.29 324	0.19 300	0.11 464	0.12 391	0.13 534	0.13 551	0.10 397	0.08 76

Any-RAFT	0.18 186	0.09 48	0.33 154	0.19 106	0.10 70	0.29 412	0.16 195	0.44 400	0.32 317	0.25 284	0.27 293	0.29 379	0.16 264	0.23 205	0.13 93	0.08 262	0.07 175	0.06 45	0.05 32	0.07 168	0.07 30

CASS	0.22 304	0.16 358	0.40 207	0.26 457	0.12 166	0.29 412	0.19 340	0.40 345	0.32 317	0.34 439	0.35 383	0.25 328	0.25 411	0.26 263	0.21 354	0.13 526	0.08 239	0.11 473	0.09 380	0.11 449	0.12 300
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.24 369	0.16 358	0.46 268	0.20 152	0.15 335	0.23 303	0.20 380	0.43 379	0.32 317	0.26 294	0.31 332	0.28 366	0.25 411	0.36 403	0.28 451	0.08 262	0.22 562	0.10 417	0.11 476	0.09 333	0.23 509

CRFU-Net	0.29 477	0.14 280	0.48 291	0.26 457	0.15 335	0.46 573	0.22 442	0.52 480	0.32 317	0.44 560	0.42 466	0.48 551	0.47 593	0.44 439	0.31 479	0.12 504	0.10 325	0.09 337	0.08 279	0.10 397	0.11 245

IPLG	0.23 339	0.19 431	0.65 479	0.21 198	0.12 166	0.28 387	0.17 237	0.45 409	0.32 317	0.33 418	0.32 342	0.16 202	0.17 286	0.50 459	0.23 392	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.07 190	0.07 168	0.08 76

ACRE	0.23 339	0.27 536	0.83 550	0.24 375	0.15 335	0.24 324	0.20 380	0.38 315	0.32 317	0.32 405	0.33 364	0.23 295	0.15 245	0.26 263	0.22 372	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128

HHNet	0.23 339	0.12 186	0.66 484	0.19 106	0.18 439	0.20 222	0.20 380	0.36 290	0.32 317	0.33 418	0.59 583	0.19 244	0.21 355	0.24 220	0.31 479	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.07 190	0.08 240	0.12 300

rafts_anoy	0.21 279	0.22 475	0.49 308	0.25 416	0.24 565	0.19 181	0.17 237	0.34 269	0.32 317	0.24 270	0.25 272	0.20 258	0.16 264	0.25 241	0.21 354	0.08 262	0.19 530	0.11 473	0.12 519	0.09 333	0.09 128

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 243	0.23 491	0.49 308	0.21 198	0.16 378	0.19 181	0.17 237	0.35 278	0.32 317	0.26 294	0.33 364	0.20 258	0.17 286	0.21 153	0.17 241	0.06 44	0.10 325	0.07 148	0.07 190	0.07 168	0.11 245

RT-Monster	0.16 153	0.09 48	0.25 72	0.18 57	0.14 267	0.20 222	0.12 35	0.31 236	0.33 334	0.25 284	0.22 240	0.17 217	0.13 194	0.19 106	0.15 182	0.07 115	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.06 90	0.10 196

GCST	0.50 602	0.67 652	0.82 544	1.04 676	0.55 656	0.38 527	0.11 21	0.42 370	0.33 334	0.42 543	0.35 383	0.29 379	0.18 317	0.50 459	0.23 392	0.70 669	0.42 656	0.79 673	0.62 677	0.63 660	0.47 634

RAFT-Stereo-weight	0.17 175	0.10 85	0.31 132	0.20 152	0.12 166	0.20 222	0.16 195	0.38 315	0.33 334	0.25 284	0.20 206	0.19 244	0.10 73	0.19 106	0.16 211	0.07 115	0.13 412	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.09 128

test_sample2	0.23 339	0.12 186	0.39 192	0.20 152	0.11 116	0.28 387	0.22 442	0.45 409	0.33 334	0.27 304	0.34 375	0.30 399	0.25 411	0.46 447	0.23 392	0.09 353	0.15 462	0.09 337	0.08 279	0.10 397	0.19 453

CIPLG	0.23 339	0.28 544	0.75 518	0.24 375	0.16 378	0.25 342	0.20 380	0.38 315	0.33 334	0.32 405	0.34 375	0.23 295	0.15 245	0.27 278	0.22 372	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128

IPLGR_C	0.23 339	0.29 548	0.81 540	0.24 375	0.16 378	0.24 324	0.20 380	0.38 315	0.33 334	0.32 405	0.33 364	0.23 295	0.15 245	0.26 263	0.22 372	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128

AACVNet	0.28 456	0.22 475	0.55 401	0.23 321	0.14 267	0.30 426	0.19 340	0.43 379	0.33 334	0.39 516	0.42 466	0.44 522	0.29 482	0.73 573	0.28 451	0.11 464	0.09 284	0.11 473	0.09 380	0.13 505	0.12 300

test_3	0.20 243	0.12 186	0.49 308	0.26 457	0.14 267	0.22 282	0.25 509	0.34 269	0.33 334	0.25 284	0.18 182	0.23 295	0.13 194	0.25 241	0.20 326	0.06 44	0.14 431	0.09 337	0.10 440	0.07 168	0.10 196

IIG-Stereo	0.24 369	0.16 358	0.47 276	0.29 540	0.12 166	0.23 303	0.14 102	0.40 345	0.33 334	0.35 458	0.37 409	0.33 429	0.22 363	0.70 563	0.26 431	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.07 190	0.08 240	0.07 30

GrayStereo	0.26 417	0.10 85	0.45 252	0.27 494	0.14 267	0.23 303	0.46 631	0.36 290	0.33 334	0.40 525	0.47 524	0.30 399	0.78 644	0.29 324	0.17 241	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.09 380	0.07 168	0.15 391

HITNet	0.22 304	0.23 491	0.60 453	0.20 152	0.09 18	0.27 369	0.15 144	0.45 409	0.33 334	0.29 340	0.33 364	0.27 353	0.22 363	0.29 324	0.27 443	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.09 333	0.11 245
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
DeepPruner_ROB	0.28 456	0.25 518	0.64 474	0.22 263	0.16 378	0.30 426	0.21 408	0.54 506	0.33 334	0.36 472	0.38 418	0.38 468	0.26 429	0.45 445	0.28 451	0.15 566	0.11 362	0.11 473	0.11 476	0.14 528	0.14 372

DNS	0.31 502	0.09 48	0.45 252	0.35 599	0.30 604	0.33 475	0.16 195	0.40 345	0.34 346	1.50 682	0.19 194	0.20 258	0.12 151	0.23 205	0.24 404	0.10 424	0.30 630	0.06 45	0.11 476	0.08 240	0.64 665

Lsterematch	0.20 243	0.15 316	0.44 246	0.20 152	0.10 70	0.22 282	0.17 237	0.27 162	0.34 346	0.28 315	0.37 409	0.24 315	0.22 363	0.25 241	0.23 392	0.08 262	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.08 76

G2L-ROB	0.25 394	0.21 456	0.56 411	0.19 106	0.12 166	0.28 387	0.21 408	0.48 441	0.34 346	0.35 458	0.31 332	0.41 496	0.23 377	0.51 465	0.31 479	0.09 353	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.09 333	0.12 300

rvit_stereo_0081	0.16 153	0.13 230	0.30 123	0.21 198	0.12 166	0.17 123	0.17 237	0.24 109	0.34 346	0.17 189	0.19 194	0.18 232	0.15 245	0.20 133	0.17 241	0.11 464	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.09 333	0.07 30

ACV-stereo	0.30 491	0.20 445	0.82 544	0.23 321	0.16 378	0.48 586	0.20 380	0.38 315	0.34 346	0.29 340	0.33 364	0.66 625	0.43 579	0.55 487	0.31 479	0.10 424	0.09 284	0.09 337	0.09 380	0.11 449	0.12 300

rvit_stereo_0082	0.16 153	0.13 230	0.30 123	0.21 198	0.12 166	0.17 123	0.17 237	0.24 109	0.34 346	0.17 189	0.19 194	0.18 232	0.15 245	0.20 133	0.17 241	0.11 464	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.09 333	0.07 30

AE-Stereo	0.21 279	0.12 186	0.50 329	0.25 416	0.15 335	0.24 324	0.18 293	0.40 345	0.34 346	0.19 218	0.26 280	0.21 273	0.13 194	0.22 181	0.16 211	0.07 115	0.26 603	0.09 337	0.10 440	0.07 168	0.31 578

Selective-RAFT	0.19 214	0.14 280	0.37 179	0.24 375	0.11 116	0.30 426	0.15 144	0.35 278	0.34 346	0.17 189	0.17 163	0.22 280	0.18 317	0.29 324	0.18 270	0.07 115	0.16 476	0.07 148	0.07 190	0.08 240	0.08 76

TransformOpticalFlow	0.24 369	0.14 280	0.57 421	0.24 375	0.11 116	0.21 253	0.19 340	0.43 379	0.34 346	0.30 363	0.43 480	0.36 456	0.31 506	0.61 521	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.06 90	0.08 76

s12784h	0.18 186	0.09 48	0.38 184	0.18 57	0.07 1	0.33 475	0.19 340	0.39 336	0.34 346	0.24 270	0.25 272	0.18 232	0.18 317	0.25 241	0.17 241	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.05 1

ARAFT	0.26 417	0.30 554	0.87 564	0.22 263	0.12 166	0.30 426	0.24 495	0.46 418	0.34 346	0.33 418	0.28 299	0.29 379	0.20 344	0.49 455	0.19 300	0.08 262	0.06 86	0.12 508	0.11 476	0.09 333	0.09 128

GANet-RSSM	0.26 417	0.19 431	0.54 392	0.21 198	0.14 267	0.27 369	0.22 442	0.47 430	0.34 346	0.30 363	0.40 445	0.41 496	0.30 489	0.59 508	0.25 419	0.11 464	0.08 239	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.10 196

BEATNet_4x	0.25 394	0.25 518	0.66 484	0.23 321	0.10 70	0.29 412	0.14 102	0.49 452	0.34 346	0.31 380	0.35 383	0.32 420	0.26 429	0.34 390	0.33 498	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.07 190	0.11 449	0.13 335

xyz-stereo	1.43 671	0.11 133	17.43 709	0.18 57	0.08 8	4.86 689	0.18 293	0.31 236	0.35 359	0.37 489	2.75 689	0.41 496	0.31 506	0.58 500	0.33 498	0.07 115	0.05 6	0.09 337	0.06 102	0.06 90	0.06 13

FACV-RUCA	0.22 304	0.15 316	0.38 184	0.24 375	0.23 548	0.26 362	0.19 340	0.41 364	0.35 359	0.26 294	0.32 342	0.22 280	0.25 411	0.24 220	0.19 300	0.10 424	0.07 175	0.15 576	0.08 279	0.16 548	0.14 372

DCVSM-stereo	0.25 394	0.14 280	0.53 379	0.21 198	0.14 267	0.27 369	0.14 102	0.35 278	0.35 359	0.42 543	0.33 364	0.46 537	0.30 489	0.31 355	0.27 443	0.11 464	0.10 325	0.12 508	0.10 440	0.12 491	0.15 391

x	0.23 339	0.15 316	0.45 252	0.20 152	0.15 335	0.27 369	0.17 237	0.43 379	0.35 359	0.26 294	0.31 332	0.29 379	0.25 411	0.29 324	0.30 469	0.09 353	0.22 562	0.08 240	0.09 380	0.09 333	0.24 523

iRaft-Stereo_5w	0.25 394	0.24 503	0.50 329	0.23 321	0.18 439	0.19 181	0.19 340	0.39 336	0.35 359	0.28 315	0.36 398	0.34 437	0.23 377	0.66 551	0.28 451	0.07 115	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.09 333	0.14 372

OMP-Stereo	0.24 369	0.16 358	0.48 291	0.30 551	0.13 223	0.21 253	0.16 195	0.38 315	0.35 359	0.34 439	0.30 321	0.33 429	0.20 344	0.70 563	0.24 404	0.08 262	0.06 86	0.09 337	0.07 190	0.08 240	0.07 30

NF-Stereo	0.22 304	0.11 133	0.52 368	0.25 416	0.12 166	0.21 253	0.18 293	0.40 345	0.35 359	0.28 315	0.30 321	0.22 280	0.17 286	0.52 473	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.13 335

OCTAStereo	0.22 304	0.11 133	0.52 368	0.25 416	0.12 166	0.21 253	0.18 293	0.40 345	0.35 359	0.28 315	0.30 321	0.22 280	0.17 286	0.51 465	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.13 335

PFNet	0.24 369	0.11 133	0.63 469	0.25 416	0.14 267	0.22 282	0.19 340	0.40 345	0.35 359	0.36 472	0.32 342	0.27 353	0.20 344	0.63 535	0.23 392	0.09 353	0.05 6	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.08 76

RE-Stereo	0.22 304	0.11 133	0.52 368	0.25 416	0.12 166	0.21 253	0.18 293	0.40 345	0.35 359	0.28 315	0.30 321	0.22 280	0.17 286	0.51 465	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.13 335

TVStereo	0.22 304	0.11 133	0.52 368	0.25 416	0.12 166	0.21 253	0.18 293	0.40 345	0.35 359	0.28 315	0.30 321	0.22 280	0.17 286	0.51 465	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.13 335

ICVP	0.24 369	0.13 230	0.45 252	0.26 457	0.14 267	0.30 426	0.25 509	0.47 430	0.35 359	0.29 340	0.43 480	0.35 450	0.25 411	0.28 302	0.25 419	0.12 504	0.09 284	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.11 245
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raft+_RVC	0.21 279	0.21 456	0.46 268	0.22 263	0.35 623	0.21 253	0.16 195	0.39 336	0.35 359	0.22 254	0.28 299	0.20 258	0.15 245	0.25 241	0.20 326	0.08 262	0.16 476	0.08 240	0.07 190	0.07 168	0.12 300

GES	0.23 339	0.14 280	0.54 392	0.21 198	0.14 267	0.28 387	0.19 340	0.51 472	0.35 359	0.31 380	0.36 398	0.25 328	0.24 398	0.30 340	0.23 392	0.11 464	0.09 284	0.08 240	0.08 279	0.10 397	0.12 300

ac_64	0.28 456	0.16 358	0.62 464	0.25 416	0.17 410	0.36 513	0.22 442	0.48 441	0.35 359	0.36 472	0.37 409	0.51 566	0.30 489	0.62 532	0.34 505	0.11 464	0.09 284	0.10 417	0.10 440	0.09 333	0.09 128

DN-CSS_ROB	0.24 369	0.33 569	0.69 495	0.25 416	0.14 267	0.26 362	0.13 71	0.42 370	0.35 359	0.30 363	0.42 466	0.22 280	0.20 344	0.34 390	0.22 372	0.07 115	0.06 86	0.11 473	0.11 476	0.11 449	0.09 128

rvit_stereo_0083	0.17 175	0.13 230	0.29 114	0.21 198	0.13 223	0.17 123	0.17 237	0.23 87	0.36 375	0.16 166	0.22 240	0.19 244	0.17 286	0.21 153	0.17 241	0.11 464	0.10 325	0.10 417	0.08 279	0.09 333	0.08 76

rvit_stereo_0075_2	0.25 394	0.18 416	0.65 479	0.27 494	0.22 533	0.22 282	0.15 144	0.41 364	0.36 375	0.27 304	0.37 409	0.29 379	0.21 355	0.29 324	0.20 326	0.17 591	0.12 391	0.19 608	0.12 519	0.14 528	0.14 372

GMStereo_Zeroshot	0.25 394	0.22 475	0.51 348	0.27 494	0.14 267	0.28 387	0.15 144	0.40 345	0.36 375	0.37 489	0.43 480	0.40 487	0.17 286	0.35 397	0.21 354	0.12 504	0.07 175	0.13 534	0.07 190	0.17 563	0.10 196

anonymousa	0.26 417	0.13 230	0.56 411	0.29 540	0.30 604	0.31 448	0.20 380	0.38 315	0.36 375	0.33 418	0.51 541	0.41 496	0.27 439	0.25 241	0.24 404	0.08 262	0.18 516	0.09 337	0.18 607	0.08 240	0.17 429

RCA-Stereo	0.17 175	0.10 85	0.33 154	0.20 152	0.11 116	0.19 181	0.17 237	0.39 336	0.36 375	0.21 235	0.25 272	0.17 217	0.17 286	0.18 86	0.15 182	0.07 115	0.14 431	0.07 148	0.06 102	0.06 90	0.08 76

BUS	0.24 369	0.13 230	0.36 173	0.25 416	0.14 267	0.44 562	0.17 237	0.59 568	0.36 375	0.34 439	0.35 383	0.31 409	0.22 363	0.27 278	0.22 372	0.10 424	0.07 175	0.11 473	0.10 440	0.09 333	0.10 196

BSDual-CNN	0.24 369	0.13 230	0.36 173	0.25 416	0.14 267	0.35 506	0.22 442	0.59 568	0.36 375	0.34 439	0.35 383	0.38 468	0.25 411	0.27 278	0.28 451	0.10 424	0.07 175	0.11 473	0.10 440	0.09 333	0.10 196

psmg	0.24 369	0.13 230	0.36 173	0.21 198	0.14 267	0.35 506	0.23 470	0.54 506	0.36 375	0.36 472	0.38 418	0.38 468	0.25 411	0.27 278	0.28 451	0.10 424	0.08 239	0.10 417	0.10 440	0.09 333	0.09 128

GANet-ADL	0.22 304	0.14 280	0.51 348	0.23 321	0.14 267	0.29 412	0.19 340	0.48 441	0.36 375	0.26 294	0.33 364	0.32 420	0.20 344	0.26 263	0.22 372	0.11 464	0.07 175	0.07 148	0.06 102	0.09 333	0.11 245

PFNet+	0.21 279	0.11 133	0.54 392	0.22 263	0.12 166	0.17 123	0.18 293	0.31 236	0.36 375	0.33 418	0.32 342	0.24 315	0.16 264	0.33 375	0.18 270	0.10 424	0.07 175	0.11 473	0.10 440	0.08 240	0.12 300

THIR-Stereo	0.30 491	0.15 316	0.46 268	0.19 106	0.11 116	0.28 387	0.70 657	0.33 262	0.36 375	0.37 489	0.64 602	0.33 429	0.49 602	0.58 500	0.44 549	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.09 380	0.07 168	0.08 76

LMCR-Stereo	0.28 456	0.22 475	0.56 411	0.29 540	0.14 267	0.37 521	0.23 470	0.57 544	0.36 375	0.40 525	0.40 445	0.29 379	0.30 489	0.41 426	0.38 524	0.11 464	0.07 175	0.09 337	0.07 190	0.13 505	0.10 196

Anonymous3	0.24 369	0.19 431	0.76 522	0.27 494	0.18 439	0.41 544	0.24 495	0.45 409	0.36 375	0.23 262	0.27 293	0.20 258	0.18 317	0.28 302	0.19 300	0.12 504	0.11 362	0.10 417	0.10 440	0.11 449	0.13 335

DMCA-RVC	0.30 491	0.27 536	0.93 581	0.28 522	0.17 410	0.30 426	0.21 408	0.43 379	0.36 375	0.40 525	0.38 418	0.39 482	0.36 542	0.44 439	0.34 505	0.13 526	0.10 325	0.16 584	0.12 519	0.13 505	0.11 245

UCFNet_RVC	0.25 394	0.21 456	0.49 308	0.19 106	0.15 335	0.34 491	0.18 293	0.47 430	0.36 375	0.30 363	0.35 383	0.40 487	0.26 429	0.35 397	0.24 404	0.13 526	0.08 239	0.13 534	0.14 570	0.13 505	0.13 335

IGEV_i1	0.26 417	0.12 186	0.57 421	0.25 416	0.24 565	0.32 465	0.20 380	0.45 409	0.37 390	0.35 458	0.30 321	0.35 450	0.20 344	0.39 420	0.23 392	0.08 262	0.26 603	0.08 240	0.08 279	0.08 240	0.37 609

G2L-Stereo	0.27 446	0.23 491	0.61 460	0.22 263	0.14 267	0.25 342	0.19 340	0.48 441	0.37 390	0.33 418	0.38 418	0.40 487	0.23 377	0.61 521	0.33 498	0.11 464	0.09 284	0.10 417	0.08 279	0.09 333	0.11 245

AIO-test1	0.21 279	0.22 475	0.56 411	0.31 567	0.24 565	0.21 253	0.16 195	0.42 370	0.37 390	0.17 189	0.26 280	0.18 232	0.12 151	0.29 324	0.15 182	0.08 262	0.07 175	0.10 417	0.11 476	0.07 168	0.10 196

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 186	0.15 316	0.27 102	0.20 152	0.13 223	0.24 324	0.17 237	0.31 236	0.37 390	0.43 554	0.17 163	0.13 138	0.12 151	0.20 133	0.16 211	0.08 262	0.07 175	0.09 337	0.07 190	0.09 333	0.08 76

anonymousdsp2	0.23 339	0.11 133	0.42 227	0.26 457	0.24 565	0.25 342	0.17 237	0.43 379	0.37 390	0.30 363	0.23 254	0.24 315	0.15 245	0.32 365	0.17 241	0.07 115	0.28 612	0.07 148	0.05 32	0.08 240	0.44 628

CBFPSM	0.28 456	0.23 491	0.76 522	0.21 198	0.14 267	0.38 527	0.26 521	0.42 370	0.37 390	0.34 439	0.36 398	0.55 584	0.38 552	0.33 375	0.40 530	0.08 262	0.08 239	0.07 148	0.08 279	0.09 333	0.12 300

PSMNet-ADL	0.26 417	0.16 358	0.39 192	0.27 494	0.14 267	0.32 465	0.22 442	0.45 409	0.37 390	0.28 315	0.34 375	0.41 496	0.28 462	0.61 521	0.32 489	0.11 464	0.10 325	0.09 337	0.11 476	0.10 397	0.13 335

HCRNet	0.25 394	0.27 536	0.42 227	0.34 593	0.17 410	0.27 369	0.18 293	0.45 409	0.37 390	0.31 380	0.35 383	0.32 420	0.23 377	0.44 439	0.21 354	0.13 526	0.08 239	0.13 534	0.11 476	0.11 449	0.09 128

FENet	0.22 304	0.13 230	0.48 291	0.22 263	0.12 166	0.27 369	0.18 293	0.43 379	0.37 390	0.31 380	0.32 342	0.29 379	0.23 377	0.27 278	0.24 404	0.10 424	0.07 175	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.11 245

CFNet-ft	0.26 417	0.21 456	0.51 348	0.19 106	0.16 378	0.31 448	0.21 408	0.40 345	0.37 390	0.29 340	0.40 445	0.46 537	0.27 439	0.49 455	0.28 451	0.12 504	0.07 175	0.12 508	0.11 476	0.12 491	0.11 245

CFNet_RVC	0.26 417	0.21 456	0.51 348	0.19 106	0.16 378	0.31 448	0.21 408	0.40 345	0.37 390	0.29 340	0.40 445	0.46 537	0.27 439	0.49 455	0.28 451	0.12 504	0.07 175	0.12 508	0.11 476	0.12 491	0.11 245

test_sample8	0.52 609	0.21 456	0.69 495	0.18 57	0.17 410	0.36 513	0.21 408	0.57 544	0.38 401	0.63 622	0.39 436	1.16 656	0.68 638	0.70 563	1.01 637	0.24 624	1.93 694	0.28 634	0.24 630	0.18 579	0.21 484

test_sample5	0.26 417	0.14 280	0.51 348	0.21 198	0.12 166	0.31 448	0.21 408	0.53 490	0.38 401	0.33 418	0.43 480	0.29 379	0.25 411	0.56 493	0.24 404	0.10 424	0.14 431	0.10 417	0.10 440	0.11 449	0.16 408

test_sample4	0.26 417	0.14 280	0.53 379	0.21 198	0.12 166	0.32 465	0.21 408	0.53 490	0.38 401	0.33 418	0.38 418	0.28 366	0.25 411	0.54 482	0.25 419	0.10 424	0.14 431	0.10 417	0.09 380	0.11 449	0.16 408

test_sample3	0.25 394	0.14 280	0.52 368	0.20 152	0.12 166	0.33 475	0.20 380	0.53 490	0.38 401	0.32 405	0.35 383	0.29 379	0.24 398	0.54 482	0.25 419	0.10 424	0.14 431	0.09 337	0.09 380	0.11 449	0.15 391

DualNet	0.26 417	0.14 280	0.51 348	0.21 198	0.12 166	0.31 448	0.21 408	0.53 490	0.38 401	0.34 439	0.44 490	0.29 379	0.25 411	0.56 493	0.24 404	0.10 424	0.14 431	0.10 417	0.10 440	0.11 449	0.16 408

iinet-f	0.31 502	0.23 491	1.16 616	0.20 152	0.16 378	0.44 562	0.23 470	0.47 430	0.38 401	0.36 472	0.44 490	0.41 496	0.35 537	0.36 403	0.43 542	0.10 424	0.09 284	0.08 240	0.08 279	0.13 505	0.12 300

TestStereo1	0.23 339	0.22 475	0.50 329	0.27 494	0.14 267	0.26 362	0.27 530	0.43 379	0.38 401	0.29 340	0.39 436	0.23 295	0.21 355	0.33 375	0.18 270	0.08 262	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.10 196

IER	0.24 369	0.15 316	0.50 329	0.21 198	0.15 335	0.31 448	0.20 380	0.44 400	0.38 401	0.34 439	0.41 457	0.32 420	0.34 530	0.31 355	0.23 392	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.08 279	0.09 333	0.09 128

RAFT+CT+SA	0.23 339	0.24 503	0.48 291	0.25 416	0.18 439	0.23 303	0.29 552	0.42 370	0.38 401	0.24 270	0.39 436	0.20 258	0.17 286	0.34 390	0.17 241	0.07 115	0.07 175	0.09 337	0.12 519	0.09 333	0.13 335

SA-5K	0.23 339	0.22 475	0.50 329	0.27 494	0.14 267	0.26 362	0.27 530	0.43 379	0.38 401	0.29 340	0.39 436	0.23 295	0.21 355	0.33 375	0.18 270	0.08 262	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.08 240	0.10 196

IPLGR	0.22 304	0.14 280	0.75 518	0.21 198	0.11 116	0.25 342	0.18 293	0.44 400	0.38 401	0.29 340	0.28 299	0.21 273	0.19 339	0.37 413	0.19 300	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.07 190	0.07 168	0.07 30

CrosDoStereo	0.32 509	0.11 133	0.53 379	0.19 106	0.12 166	0.22 282	1.07 677	0.36 290	0.38 401	0.38 498	0.60 587	0.28 366	0.45 584	0.61 521	0.56 585	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.09 380	0.08 240	0.09 128

DeepStereo_LL	0.32 509	0.11 133	0.53 379	0.19 106	0.12 166	0.22 282	1.07 677	0.36 290	0.38 401	0.38 498	0.60 587	0.28 366	0.45 584	0.61 521	0.56 585	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.09 380	0.08 240	0.09 128

DEmStereo	0.26 417	0.10 85	0.52 368	0.19 106	0.13 223	0.31 448	0.25 509	0.29 195	0.38 401	0.36 472	0.57 575	0.24 315	0.48 597	0.53 476	0.44 549	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.08 279	0.07 168	0.08 76

PSMNet-RSSM	0.26 417	0.21 456	0.50 329	0.21 198	0.14 267	0.25 342	0.21 408	0.50 460	0.38 401	0.31 380	0.45 505	0.40 487	0.27 439	0.53 476	0.24 404	0.12 504	0.08 239	0.11 473	0.13 551	0.10 397	0.10 196

MLCV	0.25 394	0.23 491	0.59 446	0.22 263	0.09 18	0.30 426	0.18 293	0.40 345	0.38 401	0.38 498	0.44 490	0.31 409	0.22 363	0.44 439	0.32 489	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.07 168	0.08 76

rvit_0105_6	0.20 243	0.16 358	0.41 217	0.23 321	0.14 267	0.18 154	0.20 380	0.31 236	0.39 417	0.18 211	0.22 240	0.23 295	0.18 317	0.26 263	0.18 270	0.16 577	0.13 412	0.13 534	0.11 476	0.11 449	0.09 128

test_sample6	0.27 446	0.15 316	0.50 329	0.22 263	0.12 166	0.30 426	0.22 442	0.54 506	0.39 417	0.34 439	0.44 490	0.29 379	0.25 411	0.58 500	0.26 431	0.11 464	0.14 431	0.10 417	0.10 440	0.11 449	0.16 408

Anonymous_2	0.44 581	0.23 491	0.57 421	0.34 593	0.34 620	0.53 604	0.28 546	0.49 452	0.39 417	0.36 472	0.34 375	0.48 551	0.38 552	0.43 435	0.33 498	0.26 633	0.41 655	0.44 655	1.45 693	0.33 643	0.37 609

test_5	0.25 394	0.25 518	0.57 421	0.27 494	0.18 439	0.25 342	0.29 552	0.42 370	0.39 417	0.29 340	0.40 445	0.27 353	0.23 377	0.35 397	0.19 300	0.07 115	0.07 175	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.14 372

MIPNet	0.22 304	0.19 431	0.64 474	0.22 263	0.12 166	0.28 387	0.20 380	0.48 441	0.39 417	0.31 380	0.24 264	0.19 244	0.24 398	0.28 302	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.08 240	0.07 190	0.07 168	0.08 76

IRAFT_RVC	0.23 339	0.15 316	0.54 392	0.26 457	0.12 166	0.19 181	0.23 470	0.41 364	0.39 417	0.31 380	0.30 321	0.29 379	0.24 398	0.55 487	0.23 392	0.08 262	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.08 240	0.08 76

FADNet_RVC	0.31 502	0.35 582	0.98 590	0.24 375	0.16 378	0.30 426	0.17 237	0.52 480	0.39 417	0.30 363	0.38 418	0.30 399	0.29 482	0.54 482	0.33 498	0.14 550	0.14 431	0.14 558	0.16 591	0.21 604	0.24 523

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 547	0.43 613	0.72 513	0.35 599	0.19 473	0.51 595	0.25 509	0.56 535	0.39 417	0.42 543	0.47 524	0.47 547	0.27 439	0.74 577	0.32 489	0.38 653	0.19 530	0.27 627	0.17 602	0.29 636	0.27 556

STTStereo	0.30 491	0.24 503	0.83 550	0.25 416	0.17 410	0.30 426	0.24 495	0.49 452	0.39 417	0.39 516	0.41 457	0.44 522	0.28 462	0.41 426	0.30 469	0.13 526	0.13 412	0.13 534	0.16 591	0.12 491	0.12 300

HSM	0.29 477	0.18 416	0.48 291	0.21 198	0.15 335	0.33 475	0.20 380	0.55 524	0.39 417	0.36 472	0.39 436	0.67 629	0.32 520	0.88 616	0.24 404	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.09 333	0.10 196

DFGA-Net	0.26 417	0.33 569	0.70 501	0.22 263	0.15 335	0.25 342	0.17 237	0.41 364	0.40 427	0.30 363	0.32 342	0.21 273	0.18 317	0.61 521	0.33 498	0.08 262	0.06 86	0.10 417	0.09 380	0.11 449	0.09 128

G2L-Stereo_test	0.26 417	0.22 475	0.54 392	0.20 152	0.13 223	0.28 387	0.24 495	0.51 472	0.40 427	0.38 498	0.37 409	0.40 487	0.26 429	0.53 476	0.32 489	0.09 353	0.06 86	0.07 148	0.06 102	0.09 333	0.11 245

MM-Stereo_test3	0.19 214	0.15 316	0.39 192	0.25 416	0.15 335	0.19 181	0.22 442	0.42 370	0.40 427	0.17 189	0.24 264	0.17 217	0.12 151	0.22 181	0.16 211	0.08 262	0.21 550	0.08 240	0.06 102	0.09 333	0.11 245

rvit_0105_5	0.22 304	0.18 416	0.51 348	0.23 321	0.13 223	0.22 282	0.25 509	0.38 315	0.40 427	0.21 235	0.23 254	0.27 353	0.20 344	0.27 278	0.20 326	0.15 566	0.13 412	0.12 508	0.12 519	0.10 397	0.10 196

rvit_0105_4	0.21 279	0.17 392	0.49 308	0.23 321	0.14 267	0.20 222	0.23 470	0.35 278	0.40 427	0.19 218	0.24 264	0.25 328	0.20 344	0.28 302	0.18 270	0.16 577	0.13 412	0.12 508	0.11 476	0.11 449	0.10 196

hknet	0.26 417	0.15 316	0.49 308	0.25 416	0.16 378	0.35 506	0.22 442	0.59 568	0.40 427	0.34 439	0.35 383	0.43 516	0.28 462	0.38 417	0.26 431	0.09 353	0.07 175	0.11 473	0.10 440	0.09 333	0.10 196

DRaft	0.25 394	0.11 133	0.47 276	0.18 57	0.12 166	0.28 387	0.23 470	0.34 269	0.40 427	0.38 498	0.60 587	0.20 258	0.41 569	0.48 453	0.41 534	0.07 115	0.06 86	0.08 240	0.08 279	0.07 168	0.08 76

UPFNet	0.27 446	0.15 316	0.47 276	0.25 416	0.20 500	0.37 521	0.27 530	0.50 460	0.40 427	0.36 472	0.38 418	0.37 462	0.29 482	0.40 423	0.34 505	0.10 424	0.10 325	0.10 417	0.10 440	0.10 397	0.08 76

DMCA	0.24 369	0.18 416	0.51 348	0.23 321	0.14 267	0.27 369	0.20 380	0.45 409	0.40 427	0.32 405	0.33 364	0.33 429	0.25 411	0.27 278	0.30 469	0.11 464	0.08 239	0.10 417	0.08 279	0.11 449	0.12 300

FADNet-RVC-Resample	0.31 502	0.32 565	1.16 616	0.27 494	0.17 410	0.33 475	0.21 408	0.49 452	0.40 427	0.36 472	0.38 418	0.34 437	0.27 439	0.54 482	0.27 443	0.10 424	0.10 325	0.14 558	0.13 551	0.13 505	0.18 435

gwcnet-sp	0.25 394	0.16 358	0.70 501	0.23 321	0.14 267	0.34 491	0.22 442	0.46 418	0.41 437	0.37 489	0.35 383	0.27 353	0.27 439	0.36 403	0.26 431	0.09 353	0.08 239	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.10 196

scenet	0.25 394	0.16 358	0.70 501	0.23 321	0.14 267	0.34 491	0.22 442	0.46 418	0.41 437	0.37 489	0.35 383	0.27 353	0.27 439	0.36 403	0.26 431	0.09 353	0.08 239	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.10 196

ssnet	0.25 394	0.16 358	0.70 501	0.23 321	0.14 267	0.34 491	0.22 442	0.46 418	0.41 437	0.37 489	0.35 383	0.27 353	0.27 439	0.36 403	0.26 431	0.09 353	0.08 239	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.10 196

ADStereo(finetuned)	0.21 279	0.15 316	0.59 446	0.19 106	0.09 18	0.19 181	0.18 293	0.37 306	0.41 437	0.30 363	0.31 332	0.19 244	0.31 506	0.21 153	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.07 168	0.10 196

Sa-1000	0.24 369	0.20 445	0.53 379	0.23 321	0.14 267	0.30 426	0.23 470	0.50 460	0.41 437	0.30 363	0.50 538	0.26 348	0.19 339	0.33 375	0.16 211	0.08 262	0.10 325	0.10 417	0.11 476	0.08 240	0.08 76

SACVNet	0.32 509	0.25 518	0.59 446	0.26 457	0.19 473	0.35 506	0.25 509	0.54 506	0.41 437	0.43 554	0.45 505	0.46 537	0.34 530	0.71 569	0.30 469	0.14 550	0.10 325	0.12 508	0.12 519	0.16 548	0.20 471

GwcNet-ADL	0.23 339	0.15 316	0.58 437	0.24 375	0.13 223	0.23 303	0.24 495	0.51 472	0.41 437	0.28 315	0.29 307	0.30 399	0.20 344	0.27 278	0.28 451	0.09 353	0.07 175	0.07 148	0.07 190	0.09 333	0.11 245

DCANet	0.20 243	0.15 316	0.57 421	0.19 106	0.09 18	0.19 181	0.18 293	0.37 306	0.41 437	0.30 363	0.31 332	0.19 244	0.23 377	0.21 153	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.07 168	0.10 196

GMStereo	0.21 279	0.30 554	0.57 421	0.21 198	0.12 166	0.24 324	0.18 293	0.30 215	0.41 437	0.26 294	0.24 264	0.17 217	0.16 264	0.25 241	0.19 300	0.10 424	0.07 175	0.08 240	0.08 279	0.11 449	0.09 128
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.23 339	0.12 186	0.51 348	0.21 198	0.14 267	0.34 491	0.22 442	0.57 544	0.41 437	0.29 340	0.32 342	0.23 295	0.22 363	0.28 302	0.20 326	0.10 424	0.07 175	0.09 337	0.10 440	0.09 333	0.09 128

RASNet	0.30 491	0.19 431	0.59 446	0.23 321	0.19 473	0.33 475	0.20 380	0.50 460	0.41 437	0.31 380	0.44 490	0.47 547	0.38 552	0.79 596	0.40 530	0.09 353	0.07 175	0.07 148	0.09 380	0.08 240	0.10 196

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 477	0.24 503	0.81 540	0.26 457	0.18 439	0.30 426	0.22 442	0.52 480	0.41 437	0.38 498	0.42 466	0.42 509	0.28 462	0.46 447	0.31 479	0.11 464	0.08 239	0.10 417	0.11 476	0.10 397	0.12 300
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DispNO	0.29 477	0.24 503	0.83 550	0.23 321	0.17 410	0.25 342	0.22 442	0.47 430	0.42 449	0.33 418	0.39 436	0.38 468	0.28 462	0.78 592	0.35 512	0.09 353	0.07 175	0.10 417	0.10 440	0.09 333	0.09 128

CoDeX	0.24 369	0.13 230	0.48 291	0.22 263	0.14 267	0.29 412	0.21 408	0.55 524	0.42 449	0.29 340	0.36 398	0.28 366	0.23 377	0.48 453	0.20 326	0.09 353	0.06 86	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.08 76

DCANet-4	0.20 243	0.11 133	0.58 437	0.19 106	0.09 18	0.19 181	0.18 293	0.39 336	0.42 449	0.29 340	0.31 332	0.17 217	0.22 363	0.21 153	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.09 128

SA	0.24 369	0.22 475	0.55 401	0.23 321	0.14 267	0.25 342	0.23 470	0.48 441	0.42 449	0.28 315	0.44 490	0.23 295	0.23 377	0.34 390	0.17 241	0.07 115	0.09 284	0.11 473	0.11 476	0.08 240	0.09 128

CSP-Net	0.28 456	0.17 392	0.41 217	0.22 263	0.14 267	0.44 562	0.24 495	0.52 480	0.42 449	0.42 543	0.44 490	0.42 509	0.27 439	0.66 551	0.30 469	0.12 504	0.09 284	0.08 240	0.08 279	0.10 397	0.10 196

RAFT + AFF	0.30 491	0.33 569	0.76 522	0.25 416	0.17 410	0.30 426	0.33 584	0.55 524	0.42 449	0.28 315	0.30 321	0.31 409	0.31 506	0.64 540	0.32 489	0.09 353	0.11 362	0.11 473	0.10 440	0.12 491	0.16 408

UNet	0.28 456	0.16 358	0.70 501	0.24 375	0.20 500	0.44 562	0.21 408	0.52 480	0.42 449	0.36 472	0.40 445	0.43 516	0.33 528	0.41 426	0.32 489	0.09 353	0.07 175	0.10 417	0.09 380	0.10 397	0.09 128

cf-r	0.26 417	0.22 475	0.66 484	0.22 263	0.14 267	0.28 387	0.22 442	0.44 400	0.42 449	0.32 405	0.42 466	0.43 516	0.27 439	0.44 439	0.27 443	0.11 464	0.07 175	0.08 240	0.10 440	0.08 240	0.09 128

hitnet-ft	0.31 502	0.21 456	0.56 411	0.19 106	0.14 267	0.40 539	0.23 470	0.46 418	0.42 449	0.37 489	0.46 517	0.53 579	0.35 537	0.76 588	0.35 512	0.14 550	0.10 325	0.14 558	0.10 440	0.15 540	0.14 372

FADNet-RVC	0.34 525	0.43 613	0.97 588	0.25 416	0.20 500	0.33 475	0.20 380	0.51 472	0.42 449	0.34 439	0.40 445	0.41 496	0.29 482	0.65 545	0.36 516	0.14 550	0.14 431	0.14 558	0.15 581	0.19 589	0.20 471

PS-NSSS	0.33 516	0.36 589	0.61 460	0.24 375	0.18 439	0.33 475	0.24 495	0.59 568	0.42 449	0.38 498	0.52 548	0.36 456	0.31 506	0.80 600	0.32 489	0.18 602	0.14 431	0.21 615	0.15 581	0.17 563	0.14 372

NLSM1	0.18 186	0.12 186	0.21 38	0.21 198	0.18 439	0.25 342	0.17 237	0.51 472	0.43 460	0.17 189	0.21 226	0.13 138	0.15 245	0.22 181	0.18 270	0.08 262	0.09 284	0.09 337	0.08 279	0.07 168	0.07 30

coex_refinement	0.28 456	0.22 475	0.50 329	0.23 321	0.15 335	0.31 448	0.20 380	0.51 472	0.43 460	0.35 458	0.42 466	0.45 528	0.27 439	0.56 493	0.41 534	0.10 424	0.07 175	0.07 148	0.07 190	0.11 449	0.12 300

AIO-test2	0.22 304	0.27 536	0.54 392	0.29 540	0.16 378	0.22 282	0.16 195	0.44 400	0.43 460	0.17 189	0.29 307	0.16 202	0.11 110	0.27 278	0.14 141	0.19 612	0.07 175	0.10 417	0.11 476	0.08 240	0.09 128

rvit_0105_3	0.24 369	0.21 456	0.57 421	0.25 416	0.15 335	0.24 324	0.28 546	0.40 345	0.43 460	0.25 284	0.26 280	0.29 379	0.22 363	0.29 324	0.21 354	0.15 566	0.13 412	0.14 558	0.15 581	0.10 397	0.10 196

DualNet (step1)	0.31 502	0.21 456	0.69 495	0.18 57	0.17 410	0.36 513	0.21 408	0.54 506	0.43 460	0.38 498	0.36 398	0.38 468	0.32 520	0.41 426	0.26 431	0.24 624	0.21 550	0.28 634	0.24 630	0.18 579	0.21 484

test_sample9	0.45 584	0.21 456	0.69 495	0.18 57	0.17 410	0.36 513	0.21 408	0.54 506	0.43 460	0.38 498	0.36 398	0.38 468	0.32 520	0.70 563	1.01 637	0.24 624	1.93 694	0.28 634	0.24 630	0.18 579	0.21 484

test_sample7	0.28 456	0.16 358	0.47 276	0.21 198	0.14 267	0.29 412	0.22 442	0.54 506	0.43 460	0.38 498	0.36 398	0.38 468	0.32 520	0.41 426	0.26 431	0.14 550	0.21 550	0.13 534	0.12 519	0.13 505	0.25 535

ToySt	0.28 456	0.19 431	0.68 493	0.22 263	0.19 473	0.31 448	0.31 571	0.43 379	0.43 460	0.28 315	0.38 418	0.42 509	0.32 520	0.33 375	0.32 489	0.08 262	0.14 431	0.10 417	0.12 519	0.11 449	0.24 523

222	0.45 584	0.14 280	0.43 235	0.19 106	0.15 335	0.36 513	0.20 380	0.60 579	0.43 460	0.37 489	0.45 505	0.30 399	0.28 462	0.59 508	3.72 692	0.11 464	0.19 530	0.08 240	0.09 380	0.09 333	0.27 556

xxxx	0.39 552	0.14 280	0.47 276	0.20 152	0.16 378	0.38 527	0.20 380	0.61 589	0.43 460	0.30 363	0.44 490	0.38 468	0.25 411	0.50 459	2.41 686	0.11 464	0.21 550	0.09 337	0.10 440	0.10 397	0.26 548

test_xeample	0.39 552	0.14 280	0.46 268	0.19 106	0.16 378	0.34 491	0.22 442	0.59 568	0.43 460	0.33 418	0.47 524	0.30 399	0.27 439	0.60 513	2.44 687	0.10 424	0.21 550	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.25 535

AdaStereo	0.25 394	0.17 392	0.47 276	0.25 416	0.13 223	0.33 475	0.17 237	0.57 544	0.43 460	0.34 439	0.38 418	0.35 450	0.21 355	0.32 365	0.24 404	0.14 550	0.06 86	0.13 534	0.09 380	0.11 449	0.09 128
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.
StereoDRNet-Refined	0.28 456	0.19 431	0.47 276	0.25 416	0.14 267	0.36 513	0.21 408	0.49 452	0.43 460	0.46 573	0.52 548	0.42 509	0.30 489	0.46 447	0.38 524	0.10 424	0.07 175	0.11 473	0.11 476	0.10 397	0.11 245
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Selective-IGEV-i16pc	0.33 516	0.12 186	1.65 656	0.21 198	0.14 267	0.74 635	0.30 561	0.46 418	0.44 473	0.21 235	0.32 342	0.26 348	0.14 224	0.71 569	0.19 300	0.15 566	0.10 325	0.08 240	0.09 380	0.11 449	0.12 300

NLCSM	0.20 243	0.15 316	0.23 56	0.24 375	0.19 473	0.24 324	0.22 442	0.45 409	0.44 473	0.20 228	0.18 182	0.14 169	0.16 264	0.47 451	0.20 326	0.09 353	0.09 284	0.09 337	0.08 279	0.09 333	0.10 196

SQANet	0.44 581	0.57 640	0.89 573	0.49 646	0.39 635	0.47 579	0.23 470	0.53 490	0.44 473	0.41 537	0.48 533	0.47 547	0.34 530	0.58 500	0.43 542	0.38 653	0.15 462	0.40 653	0.21 616	0.50 653	0.34 594

LL-Strereo	0.32 509	0.33 569	0.77 528	0.26 457	0.24 565	0.22 282	0.23 470	0.58 558	0.44 473	0.35 458	0.32 342	0.41 496	0.40 564	0.93 630	0.25 419	0.08 262	0.13 412	0.11 473	0.09 380	0.09 333	0.22 499

UDGNet	0.24 369	0.37 592	0.53 379	0.25 416	0.14 267	0.24 324	0.18 293	0.32 244	0.44 473	0.29 340	0.28 299	0.24 315	0.20 344	0.30 340	0.21 354	0.16 577	0.07 175	0.21 615	0.11 476	0.16 548	0.11 245

DDUNet	0.45 584	0.60 646	0.71 508	0.45 640	0.39 635	0.46 573	0.32 578	0.53 490	0.44 473	0.46 573	0.53 556	0.57 591	0.38 552	0.51 465	0.43 542	0.34 646	0.21 550	0.56 661	0.25 635	0.41 648	0.36 601

ADLNet	0.30 491	0.19 431	0.59 446	0.23 321	0.19 473	0.34 491	0.23 470	0.56 535	0.44 473	0.43 554	0.41 457	0.43 516	0.28 462	0.56 493	0.36 516	0.11 464	0.08 239	0.11 473	0.11 476	0.11 449	0.15 391

HGLStereo	0.29 477	0.19 431	0.60 453	0.24 375	0.21 517	0.33 475	0.23 470	0.52 480	0.44 473	0.36 472	0.49 535	0.41 496	0.35 537	0.46 447	0.34 505	0.11 464	0.11 362	0.09 337	0.09 380	0.11 449	0.12 300

GwcNet-RSSM	0.28 456	0.25 518	0.61 460	0.22 263	0.14 267	0.28 387	0.24 495	0.46 418	0.44 473	0.33 418	0.46 517	0.41 496	0.28 462	0.55 487	0.31 479	0.11 464	0.07 175	0.09 337	0.10 440	0.10 397	0.09 128

DSFCA	0.29 477	0.18 416	0.48 291	0.21 198	0.17 410	0.39 533	0.32 578	0.49 452	0.44 473	0.44 560	0.38 418	0.40 487	0.30 489	0.53 476	0.38 524	0.12 504	0.10 325	0.10 417	0.11 476	0.11 449	0.11 245

HSM-Net_RVC	0.28 456	0.12 186	0.48 291	0.19 106	0.11 116	0.35 506	0.21 408	0.64 607	0.44 473	0.40 525	0.43 480	0.50 563	0.27 439	0.75 582	0.25 419	0.08 262	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.37 542	0.25 518	0.67 487	0.37 610	0.22 533	0.42 552	0.25 509	0.50 460	0.44 473	0.52 598	0.50 538	0.59 598	0.42 575	0.78 592	0.53 577	0.13 526	0.12 391	0.14 558	0.12 519	0.17 563	0.21 484
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 542	0.33 569	0.59 446	0.37 610	0.23 548	0.42 552	0.41 622	0.56 535	0.44 473	0.47 579	0.47 524	0.61 607	0.39 559	0.58 500	0.41 534	0.16 577	0.13 412	0.21 615	0.22 624	0.16 548	0.18 435

Hybrid-DGEV-2	0.23 339	0.20 445	0.53 379	0.24 375	0.13 223	0.28 387	0.15 144	0.50 460	0.45 486	0.28 315	0.26 280	0.25 328	0.26 429	0.29 324	0.20 326	0.07 115	0.06 86	0.09 337	0.08 279	0.07 168	0.10 196

ISRNet	0.28 456	0.15 316	0.54 392	0.27 494	0.19 473	0.24 324	0.15 144	0.47 430	0.45 486	0.40 525	0.49 535	0.42 509	0.27 439	0.33 375	0.30 469	0.20 615	0.12 391	0.17 593	0.16 591	0.16 548	0.21 484

UGAM	0.28 456	0.18 416	0.57 421	0.26 457	0.13 223	0.23 303	0.26 521	0.33 262	0.45 486	0.32 405	0.42 466	0.45 528	0.22 363	0.92 628	0.23 392	0.08 262	0.09 284	0.14 558	0.13 551	0.10 397	0.10 196

dd	0.23 339	0.32 565	0.55 401	0.23 321	0.12 166	0.27 369	0.21 408	0.32 244	0.45 486	0.30 363	0.29 307	0.25 328	0.17 286	0.31 355	0.26 431	0.13 526	0.07 175	0.10 417	0.08 279	0.12 491	0.09 128

CFNet_pseudo	0.23 339	0.14 280	0.48 291	0.20 152	0.13 223	0.27 369	0.17 237	0.46 418	0.45 486	0.30 363	0.37 409	0.38 468	0.23 377	0.30 340	0.22 372	0.09 353	0.06 86	0.11 473	0.08 279	0.11 449	0.11 245

psm_up	0.30 491	0.21 456	0.58 437	0.26 457	0.18 439	0.32 465	0.27 530	0.57 544	0.45 486	0.38 498	0.41 457	0.45 528	0.40 564	0.59 508	0.32 489	0.11 464	0.12 391	0.13 534	0.12 519	0.11 449	0.11 245

psmorigin	0.52 609	0.29 548	3.10 681	0.24 375	0.19 473	0.39 533	0.24 495	0.52 480	0.45 486	0.66 627	0.68 610	0.70 636	0.52 607	0.86 613	0.49 568	0.15 566	0.17 504	0.13 534	0.14 570	0.16 548	0.23 509

ACVNet	0.24 369	0.18 416	0.51 348	0.18 57	0.15 335	0.27 369	0.23 470	0.40 345	0.45 486	0.29 340	0.41 457	0.38 468	0.28 462	0.28 302	0.35 512	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.10 397	0.09 128

acv_ft	0.26 417	0.18 416	0.56 411	0.24 375	0.19 473	0.34 491	0.21 408	0.47 430	0.45 486	0.39 516	0.41 457	0.38 468	0.28 462	0.28 302	0.36 516	0.09 353	0.07 175	0.08 240	0.07 190	0.11 449	0.09 128

ccs_rob	0.23 339	0.14 280	0.48 291	0.20 152	0.13 223	0.27 369	0.17 237	0.46 418	0.45 486	0.30 363	0.37 409	0.38 468	0.23 377	0.30 340	0.22 372	0.09 353	0.06 86	0.11 473	0.08 279	0.12 491	0.11 245

iResNet	0.25 394	0.22 475	0.62 464	0.26 457	0.11 116	0.31 448	0.23 470	0.46 418	0.45 486	0.34 439	0.43 480	0.27 353	0.23 377	0.36 403	0.37 522	0.08 262	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.08 240	0.10 196

DLCB_ROB	0.30 491	0.20 445	0.45 252	0.28 522	0.17 410	0.37 521	0.25 509	0.50 460	0.45 486	0.46 573	0.47 524	0.51 566	0.34 530	0.56 493	0.38 524	0.10 424	0.10 325	0.11 473	0.11 476	0.10 397	0.11 245

RT-IGEV	0.29 477	0.10 85	0.60 453	0.24 375	0.16 378	0.38 527	0.31 571	0.60 579	0.46 498	0.41 537	0.41 457	0.49 557	0.31 506	0.30 340	0.29 465	0.09 353	0.10 325	0.09 337	0.10 440	0.09 333	0.25 535

PSMNet-RUCA	0.39 552	0.47 620	0.84 554	0.46 643	0.41 638	0.34 491	0.26 521	0.59 568	0.46 498	0.40 525	0.51 541	0.44 522	0.33 528	0.43 435	0.31 479	0.25 631	0.14 431	0.33 646	0.21 616	0.32 641	0.23 509

ffm	0.27 446	0.17 392	0.84 554	0.21 198	0.13 223	0.29 412	0.21 408	0.38 315	0.46 498	0.31 380	0.44 490	0.34 437	0.24 398	0.28 302	0.12 39	0.08 262	0.28 612	0.12 508	0.11 476	0.08 240	0.37 609

ff1	0.36 535	0.17 392	0.84 554	0.21 198	0.13 223	0.29 412	0.21 408	0.38 315	0.46 498	0.31 380	0.44 490	0.34 437	0.24 398	0.91 623	1.30 655	0.08 262	0.28 612	0.12 508	0.11 476	0.08 240	0.37 609

tt1	0.22 304	0.16 358	0.49 308	0.26 457	0.15 335	0.31 448	0.19 340	0.38 315	0.46 498	0.21 235	0.19 194	0.13 138	0.16 264	0.28 302	0.12 39	0.08 262	0.28 612	0.08 240	0.06 102	0.08 240	0.37 609

CFNet_ucs	0.25 394	0.14 280	0.51 348	0.20 152	0.15 335	0.29 412	0.18 293	0.51 472	0.46 498	0.32 405	0.42 466	0.38 468	0.23 377	0.31 355	0.22 372	0.11 464	0.08 239	0.12 508	0.09 380	0.13 505	0.13 335

fff	0.20 243	0.15 316	0.57 421	0.19 106	0.09 18	0.19 181	0.18 293	0.38 315	0.46 498	0.29 340	0.31 332	0.18 232	0.28 462	0.21 153	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.09 128

csc	0.20 243	0.15 316	0.57 421	0.19 106	0.09 18	0.19 181	0.18 293	0.38 315	0.46 498	0.29 340	0.31 332	0.18 232	0.28 462	0.21 153	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.09 128

cscssc	0.20 243	0.15 316	0.57 421	0.19 106	0.09 18	0.19 181	0.18 293	0.38 315	0.46 498	0.29 340	0.31 332	0.18 232	0.28 462	0.21 153	0.20 326	0.07 115	0.05 6	0.07 148	0.05 32	0.06 90	0.09 128

111	0.22 304	0.22 475	0.57 421	0.19 106	0.09 18	0.24 324	0.17 237	0.44 400	0.46 498	0.24 270	0.30 321	0.29 379	0.22 363	0.25 241	0.19 300	0.08 262	0.05 6	0.07 148	0.06 102	0.07 168	0.15 391

APVNet	0.38 547	0.26 528	0.87 564	0.26 457	0.22 533	0.52 601	0.35 592	0.64 607	0.46 498	0.40 525	0.52 548	0.48 551	0.39 559	0.84 610	0.48 562	0.13 526	0.14 431	0.15 576	0.16 591	0.16 548	0.16 408

G-Net	0.47 595	0.26 528	1.02 595	0.34 593	0.28 589	0.89 649	0.35 592	0.47 430	0.46 498	0.68 630	1.20 654	0.64 619	0.59 621	0.61 521	0.60 592	0.16 577	0.14 431	0.17 593	0.13 551	0.22 608	0.21 484

GANet	0.40 564	0.28 544	0.67 487	0.31 567	0.18 439	0.43 557	0.39 613	0.60 579	0.46 498	0.48 585	0.78 624	0.55 584	0.45 584	0.96 634	0.55 584	0.13 526	0.14 431	0.13 534	0.12 519	0.15 540	0.16 408

CFNet	0.29 477	0.29 548	0.57 421	0.23 321	0.14 267	0.34 491	0.15 144	0.53 490	0.46 498	0.31 380	0.40 445	0.38 468	0.27 439	0.76 588	0.28 451	0.10 424	0.07 175	0.11 473	0.11 476	0.11 449	0.09 128

YMNet	0.33 516	0.26 528	0.64 474	0.28 522	0.23 548	0.48 586	0.27 530	0.54 506	0.47 512	0.49 586	0.56 570	0.51 566	0.30 489	0.41 426	0.44 549	0.13 526	0.16 476	0.13 534	0.12 519	0.14 528	0.14 372

YMNet_1	0.33 516	0.26 528	0.64 474	0.28 522	0.23 548	0.48 586	0.27 530	0.54 506	0.47 512	0.49 586	0.56 570	0.51 566	0.30 489	0.41 426	0.44 549	0.13 526	0.16 476	0.13 534	0.12 519	0.14 528	0.14 372

PCWNet_CMD	0.23 339	0.14 280	0.48 291	0.21 198	0.13 223	0.28 387	0.17 237	0.47 430	0.47 512	0.30 363	0.36 398	0.37 462	0.24 398	0.29 324	0.21 354	0.09 353	0.06 86	0.10 417	0.08 279	0.11 449	0.11 245

HBP-ISP	0.34 525	0.35 582	0.76 522	0.23 321	0.17 410	0.33 475	0.22 442	0.56 535	0.47 512	0.42 543	0.49 535	0.33 429	0.41 569	0.73 573	0.27 443	0.18 602	0.19 530	0.24 624	0.20 614	0.16 548	0.16 408

ccnet	0.43 579	0.34 578	0.62 464	0.28 522	0.33 618	0.60 618	0.34 589	0.68 626	0.47 512	0.54 608	0.66 606	0.56 589	0.46 591	0.73 573	0.66 603	0.26 633	0.19 530	0.24 624	0.22 624	0.27 629	0.25 535

aanetorigin	0.40 564	0.33 569	1.14 613	0.25 416	0.19 473	0.30 426	0.37 601	0.34 269	0.47 512	0.95 651	0.82 629	0.52 574	0.56 616	0.50 459	0.52 573	0.11 464	0.09 284	0.10 417	0.10 440	0.16 548	0.19 453

MSMDNet	0.23 339	0.14 280	0.49 308	0.20 152	0.13 223	0.28 387	0.17 237	0.47 430	0.47 512	0.30 363	0.36 398	0.37 462	0.24 398	0.29 324	0.21 354	0.09 353	0.07 175	0.09 337	0.08 279	0.11 449	0.11 245

CBMV_ROB	0.36 535	0.21 456	0.57 421	0.22 263	0.14 267	0.35 506	0.20 380	0.55 524	0.47 512	0.52 598	0.58 578	0.45 528	0.53 612	0.75 582	0.50 569	0.18 602	0.19 530	0.23 622	0.21 616	0.15 540	0.20 471

Selective-IGEV-i1	0.28 456	0.11 133	0.44 246	0.36 608	0.32 616	0.32 465	0.23 470	0.48 441	0.48 520	0.29 340	0.32 342	0.39 482	0.17 286	0.28 302	0.25 419	0.08 262	0.23 575	0.08 240	0.09 380	0.08 240	0.53 647

DStereoRT	0.40 564	0.16 358	0.74 514	0.25 416	0.17 410	0.42 552	0.19 340	0.50 460	0.48 520	0.31 380	0.40 445	0.32 420	0.39 559	0.64 540	0.31 479	0.09 353	0.11 362	1.56 692	0.43 658	0.08 240	0.41 618

SMFormer	0.27 446	0.13 230	0.47 276	0.20 152	0.10 70	0.28 387	0.19 340	0.54 506	0.48 520	0.35 458	0.42 466	0.31 409	0.27 439	0.60 513	0.34 505	0.10 424	0.16 476	0.08 240	0.09 380	0.10 397	0.16 408

tta	0.27 446	0.13 230	0.47 276	0.20 152	0.10 70	0.28 387	0.19 340	0.54 506	0.48 520	0.35 458	0.42 466	0.31 409	0.27 439	0.60 513	0.34 505	0.10 424	0.16 476	0.08 240	0.09 380	0.08 240	0.13 335

qqq1	0.26 417	0.13 230	0.47 276	0.20 152	0.10 70	0.28 387	0.19 340	0.54 506	0.48 520	0.35 458	0.42 466	0.31 409	0.27 439	0.60 513	0.21 354	0.10 424	0.16 476	0.07 148	0.07 190	0.08 240	0.13 335

fff1	0.26 417	0.13 230	0.47 276	0.20 152	0.10 70	0.28 387	0.19 340	0.54 506	0.48 520	0.35 458	0.42 466	0.31 409	0.27 439	0.60 513	0.21 354	0.10 424	0.16 476	0.07 148	0.07 190	0.08 240	0.13 335

xx1	0.23 339	0.16 358	0.50 329	0.27 494	0.13 223	0.31 448	0.19 340	0.39 336	0.48 520	0.21 235	0.20 206	0.28 366	0.25 411	0.28 302	0.12 39	0.08 262	0.28 612	0.10 417	0.11 476	0.09 333	0.23 509

cc1	0.22 304	0.16 358	0.50 329	0.27 494	0.13 223	0.31 448	0.19 340	0.39 336	0.48 520	0.21 235	0.20 206	0.13 138	0.17 286	0.28 302	0.12 39	0.08 262	0.28 612	0.08 240	0.06 102	0.08 240	0.37 609

mmx	0.37 542	0.17 392	0.84 554	0.21 198	0.13 223	0.29 412	0.21 408	0.57 544	0.48 520	0.31 380	0.44 490	0.34 437	0.24 398	0.91 623	1.30 655	0.10 424	0.20 545	0.12 508	0.11 476	0.11 449	0.23 509

1111x	0.39 552	0.17 392	0.80 538	0.23 321	0.15 335	0.33 475	0.27 530	0.62 597	0.48 520	0.32 405	0.43 480	0.40 487	0.29 482	0.86 613	1.60 672	0.09 353	0.23 575	0.09 337	0.12 519	0.10 397	0.23 509

xxx	0.37 542	0.17 392	0.84 554	0.21 198	0.13 223	0.29 412	0.21 408	0.57 544	0.48 520	0.31 380	0.44 490	0.34 437	0.24 398	0.91 623	1.30 655	0.10 424	0.20 545	0.12 508	0.11 476	0.11 449	0.23 509

ssnet_v2	0.30 491	0.21 456	0.63 469	0.23 321	0.15 335	0.40 539	0.30 561	0.59 568	0.48 520	0.40 525	0.37 409	0.46 537	0.30 489	0.41 426	0.44 549	0.13 526	0.11 362	0.11 473	0.11 476	0.12 491	0.11 245

UDG	0.42 575	0.54 633	0.67 487	0.41 632	0.35 623	0.47 579	0.27 530	0.57 544	0.48 520	0.40 525	0.46 517	0.59 598	0.45 584	0.47 451	0.46 557	0.26 633	0.19 530	0.49 657	0.22 624	0.37 645	0.30 574

DAS	0.28 456	0.13 230	0.49 308	0.24 375	0.18 439	0.30 426	0.24 495	0.48 441	0.48 520	0.42 543	0.45 505	0.34 437	0.31 506	0.76 588	0.24 404	0.09 353	0.07 175	0.09 337	0.07 190	0.10 397	0.11 245

SepStereo	0.27 446	0.13 230	0.49 308	0.24 375	0.18 439	0.30 426	0.24 495	0.48 441	0.48 520	0.42 543	0.45 505	0.34 437	0.31 506	0.64 540	0.24 404	0.09 353	0.07 175	0.09 337	0.07 190	0.10 397	0.11 245

WQFJX	0.19 214	0.12 186	0.21 38	0.22 263	0.18 439	0.25 342	0.18 293	0.57 544	0.49 535	0.17 189	0.17 163	0.14 169	0.16 264	0.24 220	0.19 300	0.08 262	0.08 239	0.08 240	0.06 102	0.08 240	0.11 245

TCMNet	0.34 525	0.28 544	0.81 540	0.29 540	0.30 604	0.40 539	0.28 546	0.53 490	0.49 535	0.38 498	0.46 517	0.40 487	0.30 489	0.61 521	0.42 538	0.14 550	0.13 412	0.15 576	0.14 570	0.18 579	0.19 453

NINENet	0.27 446	0.16 358	0.49 308	0.23 321	0.16 378	0.44 562	0.17 237	0.63 601	0.49 535	0.33 418	0.38 418	0.31 409	0.22 363	0.43 435	0.22 372	0.11 464	0.10 325	0.12 508	0.08 279	0.12 491	0.11 245

AASNet	0.29 477	0.27 536	0.67 487	0.26 457	0.18 439	0.34 491	0.21 408	0.64 607	0.49 535	0.36 472	0.41 457	0.32 420	0.26 429	0.33 375	0.39 528	0.12 504	0.09 284	0.10 417	0.08 279	0.14 528	0.12 300

FADNet	0.34 525	0.43 613	0.88 571	0.24 375	0.22 533	0.37 521	0.19 340	0.56 535	0.49 535	0.32 405	0.36 398	0.43 516	0.32 520	0.65 545	0.30 469	0.17 591	0.16 476	0.14 558	0.16 591	0.25 619	0.21 484

ETE_ROB	0.36 535	0.32 565	0.64 474	0.30 551	0.18 439	0.40 539	0.38 609	0.59 568	0.49 535	0.50 592	0.52 548	0.62 610	0.37 547	0.58 500	0.43 542	0.13 526	0.10 325	0.14 558	0.12 519	0.17 563	0.18 435

PSMNet_ROB	0.36 535	0.31 558	0.71 508	0.31 567	0.21 517	0.44 562	0.44 627	0.61 589	0.49 535	0.39 516	0.45 505	0.49 557	0.32 520	0.66 551	0.53 577	0.14 550	0.10 325	0.15 576	0.14 570	0.13 505	0.13 335

fast-acv-ft	0.33 516	0.26 528	0.88 571	0.25 416	0.18 439	0.49 592	0.27 530	0.44 400	0.50 542	0.40 525	0.55 565	0.49 557	0.36 542	0.39 420	0.41 534	0.11 464	0.11 362	0.11 473	0.12 519	0.13 505	0.11 245

raft_robust	0.25 394	0.23 491	0.44 246	0.22 263	0.13 223	0.23 303	0.22 442	0.52 480	0.50 542	0.33 418	0.32 342	0.33 429	0.23 377	0.55 487	0.18 270	0.07 115	0.11 362	0.08 240	0.10 440	0.08 240	0.07 30

TDLM	0.32 509	0.27 536	0.52 368	0.30 551	0.15 335	0.33 475	0.32 578	0.54 506	0.50 542	0.44 560	0.43 480	0.39 482	0.30 489	0.92 628	0.30 469	0.14 550	0.09 284	0.13 534	0.12 519	0.13 505	0.14 372

CVANet_RVC	0.34 525	0.25 518	0.77 528	0.27 494	0.17 410	0.34 491	0.28 546	0.55 524	0.50 542	0.43 554	0.46 517	0.44 522	0.31 506	0.90 621	0.27 443	0.15 566	0.10 325	0.14 558	0.14 570	0.15 540	0.15 391

NOSS_ROB	0.33 516	0.24 503	0.49 308	0.27 494	0.16 378	0.34 491	0.19 340	0.55 524	0.50 542	0.34 439	0.37 409	0.42 509	0.30 489	0.93 630	0.25 419	0.19 612	0.20 545	0.24 624	0.22 624	0.17 563	0.25 535

SGM-Forest	0.42 575	0.44 616	0.92 577	0.24 375	0.16 378	0.45 570	0.40 617	0.58 558	0.50 542	0.54 608	0.63 599	0.52 574	0.51 605	0.91 623	0.66 603	0.17 591	0.17 504	0.17 593	0.15 581	0.15 540	0.21 484
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
anonymity	0.57 623	0.55 634	0.74 514	0.48 645	0.63 661	0.56 609	0.43 625	0.71 634	0.51 548	0.64 624	0.55 565	0.57 591	0.61 627	0.65 545	0.57 588	0.55 660	0.55 672	0.50 658	0.54 669	0.51 654	0.61 658

dad	0.30 491	0.38 599	0.60 453	0.22 263	0.14 267	0.32 465	0.21 408	0.35 278	0.51 548	0.45 567	0.45 505	0.46 537	0.23 377	0.41 426	0.27 443	0.21 617	0.11 362	0.20 613	0.11 476	0.15 540	0.11 245

Syn2CoEx	0.39 552	0.39 603	1.08 605	0.35 599	0.21 517	0.41 544	0.29 552	0.63 601	0.51 548	0.43 554	0.56 570	0.45 528	0.45 584	0.69 560	0.39 528	0.17 591	0.14 431	0.16 584	0.12 519	0.13 505	0.16 408

delet	0.29 477	0.18 416	0.58 437	0.24 375	0.19 473	0.41 544	0.30 561	0.52 480	0.51 548	0.35 458	0.42 466	0.37 462	0.31 506	0.49 455	0.36 516	0.10 424	0.09 284	0.11 473	0.12 519	0.09 333	0.09 128

Nwc_Net	0.39 552	0.29 548	0.84 554	0.32 576	0.24 565	0.45 570	0.30 561	0.67 621	0.51 548	0.39 516	0.70 614	0.59 598	0.48 597	0.61 521	0.45 556	0.16 577	0.12 391	0.19 608	0.21 616	0.14 528	0.15 391

ADCRef	0.41 571	0.33 569	1.05 598	0.26 457	0.21 517	0.49 592	0.27 530	0.54 506	0.51 548	0.51 595	0.59 583	0.35 450	0.47 593	0.54 482	1.35 662	0.09 353	0.08 239	0.12 508	0.12 519	0.12 491	0.13 335

CC-Net-ROB	0.46 592	0.55 634	0.86 561	0.38 618	0.23 548	0.51 595	0.30 561	0.69 632	0.51 548	0.46 573	0.51 541	0.48 551	0.38 552	0.96 634	0.40 530	0.36 649	0.23 575	0.56 661	0.25 635	0.34 644	0.22 499

iResNetv2_ROB	0.29 477	0.37 592	0.92 577	0.24 375	0.13 223	0.30 426	0.19 340	0.55 524	0.51 548	0.39 516	0.46 517	0.39 482	0.27 439	0.36 403	0.30 469	0.09 353	0.06 86	0.07 148	0.05 32	0.13 505	0.11 245

StereoDRNet	0.34 525	0.28 544	0.70 501	0.28 522	0.21 517	0.43 557	0.30 561	0.63 601	0.51 548	0.47 579	0.40 445	0.48 551	0.31 506	0.58 500	0.44 549	0.12 504	0.10 325	0.12 508	0.11 476	0.13 505	0.13 335

XPNet_ROB	0.35 532	0.26 528	0.58 437	0.28 522	0.19 473	0.37 521	0.31 571	0.57 544	0.51 548	0.52 598	0.54 560	0.57 591	0.38 552	0.65 545	0.48 562	0.17 591	0.12 391	0.13 534	0.12 519	0.16 548	0.17 429

CBMV	0.36 535	0.25 518	0.61 460	0.24 375	0.14 267	0.42 552	0.33 584	0.56 535	0.52 558	0.54 608	0.52 548	0.51 566	0.58 619	0.63 535	0.43 542	0.15 566	0.16 476	0.18 601	0.16 591	0.13 505	0.19 453
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_105_1	0.28 456	0.24 503	0.65 479	0.27 494	0.19 473	0.31 448	0.35 592	0.46 418	0.53 559	0.31 380	0.32 342	0.32 420	0.27 439	0.36 403	0.26 431	0.16 577	0.14 431	0.15 576	0.17 602	0.11 449	0.11 245

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 516	0.25 518	0.82 544	0.22 263	0.17 410	0.46 573	0.28 546	0.53 490	0.53 559	0.43 554	0.57 575	0.44 522	0.31 506	0.50 459	0.48 562	0.10 424	0.06 86	0.08 240	0.06 102	0.11 449	0.12 300

MMNet	0.28 456	0.19 431	0.54 392	0.24 375	0.17 410	0.47 579	0.22 442	0.47 430	0.53 559	0.40 525	0.43 480	0.36 456	0.34 530	0.40 423	0.35 512	0.08 262	0.08 239	0.09 337	0.09 380	0.10 397	0.09 128

NCC-stereo	0.42 575	0.31 558	0.87 564	0.32 576	0.29 599	0.47 579	0.37 601	0.68 626	0.53 559	0.42 543	0.58 578	0.57 591	0.52 607	0.75 582	0.54 581	0.18 602	0.14 431	0.18 601	0.25 635	0.17 563	0.18 435

Abc-Net	0.42 575	0.31 558	0.87 564	0.32 576	0.29 599	0.47 579	0.37 601	0.68 626	0.53 559	0.42 543	0.58 578	0.57 591	0.52 607	0.75 582	0.54 581	0.18 602	0.14 431	0.18 601	0.25 635	0.17 563	0.18 435
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MultiAttention	1.05 660	0.14 280	0.50 329	0.35 599	0.43 643	5.62 691	1.71 692	0.71 634	0.54 564	0.36 472	0.63 599	0.55 584	0.22 363	7.50 700	0.56 585	0.09 353	0.06 86	0.14 558	0.24 630	0.27 629	0.34 594

MyStereo05	0.24 369	0.15 316	0.58 437	0.22 263	0.14 267	0.25 342	0.22 442	0.50 460	0.54 564	0.32 405	0.23 254	0.26 348	0.23 377	0.32 365	0.25 419	0.07 115	0.12 391	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.11 245

MyStereo04	0.24 369	0.15 316	0.58 437	0.22 263	0.16 378	0.25 342	0.22 442	0.51 472	0.54 564	0.29 340	0.23 254	0.27 353	0.23 377	0.32 365	0.25 419	0.07 115	0.13 412	0.09 337	0.09 380	0.09 333	0.11 245

ADLNet2	0.31 502	0.23 491	0.77 528	0.23 321	0.18 439	0.36 513	0.24 495	0.55 524	0.54 564	0.33 418	0.38 418	0.45 528	0.31 506	0.70 563	0.36 516	0.10 424	0.08 239	0.09 337	0.09 380	0.12 491	0.11 245

ADCP+	0.48 598	0.36 589	1.47 646	0.26 457	0.22 533	0.57 611	0.40 617	0.56 535	0.54 564	0.46 573	0.52 548	0.46 537	0.53 612	0.59 508	1.93 679	0.10 424	0.08 239	0.11 473	0.11 476	0.14 528	0.15 391

ADCPNet	0.51 606	0.36 589	1.82 663	0.27 494	0.23 548	0.71 631	0.39 613	0.56 535	0.54 564	0.52 598	0.60 587	0.66 625	0.57 618	0.64 540	1.23 651	0.15 566	0.18 516	0.14 558	0.23 628	0.19 589	0.22 499

DRN-Test	0.35 532	0.20 445	0.75 518	0.28 522	0.19 473	0.46 573	0.29 552	0.68 626	0.54 564	0.49 586	0.47 524	0.44 522	0.35 537	0.63 535	0.44 549	0.13 526	0.09 284	0.13 534	0.12 519	0.13 505	0.13 335

LALA_ROB	0.38 547	0.31 558	0.65 479	0.30 551	0.21 517	0.46 573	0.39 613	0.63 601	0.54 564	0.53 604	0.52 548	0.69 633	0.36 542	0.52 473	0.48 562	0.18 602	0.11 362	0.16 584	0.14 570	0.17 563	0.16 408

WQFJA1	0.19 214	0.12 186	0.20 23	0.22 263	0.18 439	0.25 342	0.19 340	0.55 524	0.55 572	0.16 166	0.17 163	0.15 189	0.17 286	0.20 133	0.20 326	0.07 115	0.09 284	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128

NLMM	0.19 214	0.12 186	0.20 23	0.22 263	0.18 439	0.25 342	0.19 340	0.55 524	0.55 572	0.16 166	0.17 163	0.15 189	0.17 286	0.20 133	0.20 326	0.07 115	0.09 284	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128

z-ln-s-r	0.35 532	0.30 554	1.02 595	0.23 321	0.14 267	0.30 426	0.26 521	0.46 418	0.55 572	0.33 418	0.61 595	0.39 482	0.31 506	0.80 600	0.77 616	0.08 262	0.06 86	0.08 240	0.08 279	0.11 449	0.10 196

RGC	0.41 571	0.35 582	0.76 522	0.35 599	0.28 589	0.41 544	0.29 552	0.60 579	0.55 572	0.47 579	0.64 602	0.63 614	0.47 593	0.74 577	0.46 557	0.16 577	0.15 462	0.21 615	0.21 616	0.19 589	0.21 484

AANet_RVC	0.33 516	0.31 558	0.69 495	0.23 321	0.14 267	0.30 426	0.23 470	0.49 452	0.55 572	0.39 516	0.60 587	0.43 516	0.30 489	0.88 616	0.54 581	0.11 464	0.08 239	0.07 148	0.07 190	0.10 397	0.12 300

iResNet_ROB	0.27 446	0.27 536	0.48 291	0.21 198	0.12 166	0.32 465	0.17 237	0.57 544	0.55 572	0.39 516	0.44 490	0.37 462	0.28 462	0.43 435	0.28 451	0.08 262	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.09 333	0.11 245

pmcnn	0.54 614	0.24 503	1.06 600	0.25 416	0.26 583	0.40 539	0.31 571	0.55 524	0.55 572	0.56 612	1.22 656	2.53 684	0.39 559	0.84 610	1.08 645	0.09 353	0.06 86	0.06 45	0.05 32	0.10 397	0.14 372

WQFJX1	0.20 243	0.12 186	0.21 38	0.23 321	0.17 410	0.24 324	0.19 340	0.63 601	0.56 579	0.17 189	0.16 144	0.14 169	0.16 264	0.27 278	0.18 270	0.08 262	0.09 284	0.08 240	0.07 190	0.08 240	0.09 128

GASNet	0.39 552	0.58 643	1.27 629	0.35 599	0.23 548	0.35 506	0.23 470	0.63 601	0.56 579	0.41 537	0.38 418	0.45 528	0.30 489	0.81 604	0.42 538	0.16 577	0.11 362	0.14 558	0.14 570	0.23 613	0.12 300

GEStereo_RVC	0.29 477	0.24 503	0.60 453	0.27 494	0.16 378	0.33 475	0.25 509	0.58 558	0.56 579	0.35 458	0.38 418	0.34 437	0.25 411	0.51 465	0.29 465	0.12 504	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.11 449	0.13 335

edge stereo	0.40 564	0.22 475	0.87 564	0.27 494	0.22 533	0.38 527	0.26 521	0.59 568	0.56 579	0.53 604	0.60 587	0.71 637	0.50 603	0.78 592	0.43 542	0.16 577	0.15 462	0.19 608	0.14 570	0.17 563	0.19 453

PA-Net	0.40 564	0.35 582	1.05 598	0.32 576	0.28 589	0.39 533	0.43 625	0.53 490	0.56 579	0.35 458	0.43 480	0.41 496	0.36 542	0.83 609	0.61 595	0.12 504	0.23 575	0.16 584	0.23 628	0.13 505	0.20 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SDNR	0.47 595	0.29 548	0.92 577	0.24 375	0.37 629	1.27 667	0.17 237	0.54 506	0.58 584	0.44 560	0.85 633	0.55 584	0.28 462	1.19 654	0.52 573	0.23 621	0.24 591	0.17 593	0.13 551	0.19 589	0.26 548

Wz-Net-LNSev	0.36 535	0.35 582	1.06 600	0.26 457	0.21 517	0.47 579	0.33 584	0.56 535	0.58 584	0.45 567	0.54 560	0.50 563	0.37 547	0.40 423	0.42 538	0.12 504	0.11 362	0.10 417	0.09 380	0.14 528	0.15 391

DGSMNet	0.63 634	0.32 565	1.01 594	0.54 651	0.73 668	0.62 620	1.36 686	0.62 597	0.58 584	0.38 498	0.62 598	0.52 574	0.34 530	0.65 545	0.47 560	0.54 659	0.61 679	0.67 666	0.61 676	0.65 662	0.69 672

ADCMid	0.53 612	0.45 617	1.46 645	0.27 494	0.22 533	0.51 595	0.38 609	0.61 589	0.58 584	0.75 635	0.67 608	0.62 610	0.66 637	0.66 551	1.75 674	0.13 526	0.12 391	0.17 593	0.17 602	0.20 597	0.21 484

NVstereo2D	0.32 509	0.18 416	0.63 469	0.24 375	0.23 548	0.43 557	0.28 546	0.60 579	0.58 584	0.28 315	0.39 436	0.42 509	0.30 489	0.71 569	0.30 469	0.13 526	0.09 284	0.13 534	0.10 440	0.20 597	0.18 435

DISCO	0.33 516	0.16 358	0.55 401	0.26 457	0.16 378	0.48 586	0.25 509	0.52 480	0.58 584	0.38 498	0.45 505	0.63 614	0.37 547	0.65 545	0.50 569	0.10 424	0.07 175	0.09 337	0.08 279	0.13 505	0.13 335

WCMA_ROB	0.55 615	0.27 536	0.76 522	0.26 457	0.22 533	0.62 620	0.36 599	0.57 544	0.58 584	0.97 653	1.40 662	1.28 662	0.94 658	0.80 600	0.80 620	0.20 615	0.17 504	0.16 584	0.16 591	0.19 589	0.29 571

w-ln-seven-2	0.40 564	0.37 592	1.34 636	0.28 522	0.18 439	0.38 527	0.29 552	0.53 490	0.59 591	0.47 579	0.56 570	0.46 537	0.42 575	0.70 563	0.64 600	0.10 424	0.10 325	0.12 508	0.11 476	0.14 528	0.16 408

ITSA-stereo	0.26 417	0.16 358	0.39 192	0.24 375	0.11 116	0.28 387	0.18 293	0.58 558	0.59 591	0.32 405	0.32 342	0.33 429	0.28 462	0.51 465	0.34 505	0.11 464	0.08 239	0.11 473	0.11 476	0.11 449	0.15 391

MDST_ROB	0.51 606	0.16 358	0.97 588	0.31 567	0.21 517	1.35 671	0.34 589	0.80 647	0.59 591	1.09 662	0.74 620	0.49 557	0.37 547	1.31 663	0.60 592	0.14 550	0.12 391	0.16 584	0.13 551	0.13 505	0.18 435

Selective-IGEV-i16pb	0.39 552	0.14 280	2.10 668	0.21 198	0.15 335	0.68 629	0.31 571	0.60 579	0.60 594	0.25 284	0.44 490	0.32 420	0.21 355	0.79 596	0.26 431	0.14 550	0.10 325	0.09 337	0.10 440	0.12 491	0.14 372

GwcNet	0.37 542	0.29 548	1.12 610	0.25 416	0.24 565	0.48 586	0.27 530	0.58 558	0.60 594	0.39 516	0.54 560	0.51 566	0.34 530	0.60 513	0.46 557	0.13 526	0.12 391	0.12 508	0.11 476	0.13 505	0.15 391

NaN_ROB	0.44 581	0.38 599	0.94 584	0.30 551	0.20 500	0.52 601	0.49 638	0.61 589	0.60 594	0.56 612	0.47 524	0.49 557	0.42 575	1.24 656	0.76 615	0.12 504	0.18 516	0.12 508	0.13 551	0.12 491	0.18 435

Wz-Net-MNSev	0.39 552	0.35 582	0.99 592	0.26 457	0.21 517	0.59 617	0.39 613	0.58 558	0.61 597	0.49 586	0.56 570	0.53 579	0.37 547	0.61 521	0.47 560	0.11 464	0.09 284	0.11 473	0.11 476	0.15 540	0.15 391

pcwnet_v2	0.32 509	0.16 358	1.22 627	0.23 321	0.19 473	0.32 465	0.19 340	0.61 589	0.61 597	0.37 489	0.45 505	0.35 450	0.29 482	0.37 413	0.26 431	0.14 550	0.11 362	0.12 508	0.11 476	0.14 528	0.18 435

FAT-Stereo	0.36 535	0.19 431	0.75 518	0.26 457	0.18 439	0.34 491	0.30 561	0.62 597	0.61 597	0.47 579	0.61 595	0.59 598	0.50 603	0.61 521	0.36 516	0.13 526	0.14 431	0.13 534	0.12 519	0.14 528	0.20 471

RP	0.38 547	0.26 528	0.67 487	0.31 567	0.24 565	0.37 521	0.29 552	0.53 490	0.61 597	0.42 543	0.65 604	0.62 610	0.51 605	0.63 535	0.43 542	0.17 591	0.15 462	0.17 593	0.15 581	0.17 563	0.19 453

AnyNet_C32	0.55 615	0.51 628	1.34 636	0.29 540	0.28 589	0.61 619	0.62 652	0.57 544	0.62 601	0.63 622	0.68 610	0.54 583	0.55 614	0.82 605	1.81 675	0.15 566	0.15 462	0.15 576	0.18 607	0.21 604	0.25 535

RYNet	0.38 547	0.23 491	0.65 479	0.26 457	0.28 589	0.62 620	0.33 584	0.61 589	0.62 601	0.42 543	0.39 436	0.58 597	0.40 564	0.89 618	0.57 588	0.11 464	0.09 284	0.12 508	0.11 476	0.19 589	0.22 499

FBW_ROB	0.46 592	0.34 578	0.71 508	0.32 576	0.20 500	0.51 595	0.32 578	0.73 639	0.63 603	0.60 619	0.57 575	0.65 621	0.44 582	1.42 669	0.62 596	0.14 550	0.17 504	0.22 620	0.16 591	0.17 563	0.23 509

MeshStereo	0.60 628	0.31 558	0.71 508	0.22 263	0.17 410	0.66 627	0.36 599	0.81 649	0.63 603	1.48 681	1.32 659	1.65 670	0.83 649	1.18 653	0.74 612	0.17 591	0.17 504	0.17 593	0.14 570	0.17 563	0.19 453
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 612	0.60 646	0.98 590	0.40 625	0.25 579	0.87 647	0.57 649	0.60 579	0.64 605	0.60 619	0.67 608	0.63 614	0.42 575	1.13 649	0.50 569	0.23 621	0.28 612	0.27 627	0.35 650	0.25 619	0.33 590

zh-sn7	0.52 609	0.64 649	1.77 660	0.30 551	0.20 500	0.47 579	0.40 617	0.60 579	0.65 606	0.53 604	0.82 629	0.52 574	0.59 621	1.10 647	0.96 633	0.13 526	0.13 412	0.13 534	0.13 551	0.17 563	0.20 471

stereogan	0.39 552	0.20 445	0.78 532	0.28 522	0.22 533	0.65 626	0.26 521	0.62 597	0.65 606	0.45 567	0.60 587	0.67 629	0.45 584	0.69 560	0.37 522	0.14 550	0.14 431	0.14 558	0.12 519	0.20 597	0.19 453

AnyNet_C01	0.68 639	0.69 653	2.64 676	0.33 588	0.27 587	0.93 650	0.64 653	0.66 619	0.65 606	0.70 632	0.97 642	0.75 639	0.63 634	1.01 640	1.52 668	0.17 591	0.16 476	0.17 593	0.17 602	0.24 617	0.28 565

PASM	0.49 601	0.41 609	1.15 614	0.37 610	0.35 623	0.42 552	0.42 623	0.54 506	0.65 606	0.54 608	0.54 560	0.63 614	0.48 597	0.94 633	0.51 572	0.27 637	0.30 630	0.30 638	0.33 648	0.29 636	0.29 571

SPS-STEREO	0.74 642	0.72 654	1.18 623	0.52 650	0.57 658	0.76 636	0.50 640	0.80 647	0.66 610	0.97 653	0.88 637	0.94 648	0.74 641	1.08 646	1.04 642	0.58 663	0.51 665	0.50 658	0.50 666	0.56 657	0.72 674
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.60 628	0.73 656	1.13 612	0.64 655	0.45 647	0.73 634	0.37 601	0.67 621	0.67 611	0.52 598	0.75 622	0.66 625	0.46 591	0.74 577	0.59 591	0.55 660	0.34 646	0.56 661	0.36 652	0.65 662	0.49 639

AF-Net	0.40 564	0.31 558	0.74 514	0.33 588	0.24 565	0.43 557	0.30 561	0.64 607	0.67 611	0.44 560	0.69 613	0.65 621	0.52 607	0.59 508	0.48 562	0.16 577	0.12 391	0.19 608	0.14 570	0.16 548	0.14 372

GANetREF_RVC	0.45 584	0.52 629	0.87 564	0.39 620	0.20 500	0.51 595	0.50 640	0.68 626	0.67 611	0.47 579	0.46 517	0.50 563	0.43 579	0.91 623	0.40 530	0.28 639	0.21 550	0.32 643	0.19 609	0.28 634	0.23 509
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
MSMD_ROB	0.63 634	0.34 578	0.70 501	0.30 551	0.25 579	0.88 648	0.35 592	0.58 558	0.67 611	1.13 663	1.52 666	1.75 673	1.05 663	0.90 621	0.60 592	0.24 624	0.22 562	0.27 627	0.27 643	0.25 619	0.27 556

Wz-Net-SNSev	0.45 584	0.53 632	1.42 644	0.31 567	0.21 517	0.44 562	0.45 628	0.64 607	0.68 615	0.46 573	0.66 606	0.62 610	0.40 564	0.78 592	0.65 601	0.12 504	0.11 362	0.12 508	0.13 551	0.17 563	0.19 453

MFN_U_SF_RVC	0.58 625	0.58 643	1.31 634	0.39 620	0.23 548	0.72 632	0.30 561	0.83 652	0.68 615	0.74 634	0.74 620	0.86 644	0.60 623	0.84 610	0.83 623	0.29 640	0.27 608	0.32 643	0.37 654	0.31 638	0.33 590

NLMM1	0.21 279	0.13 230	0.21 38	0.23 321	0.18 439	0.24 324	0.20 380	0.65 613	0.69 617	0.18 211	0.18 182	0.13 138	0.14 224	0.25 241	0.19 300	0.08 262	0.09 284	0.08 240	0.07 190	0.07 168	0.10 196

S-Stereo	0.39 552	0.20 445	1.04 597	0.28 522	0.22 533	0.39 533	0.31 571	0.58 558	0.69 617	0.40 525	0.59 583	0.48 551	0.41 569	0.75 582	0.42 538	0.12 504	0.15 462	0.13 534	0.13 551	0.16 548	0.25 535

PWC_ROB	0.41 571	0.38 599	0.92 577	0.26 457	0.20 500	0.39 533	0.19 340	0.61 589	0.69 617	0.58 617	0.84 632	0.52 574	0.44 582	0.74 577	0.62 596	0.13 526	0.09 284	0.14 558	0.10 440	0.17 563	0.18 435

FCDSN-DC	0.67 637	0.38 599	0.83 550	0.37 610	0.30 604	0.66 627	0.37 601	0.69 632	0.70 620	1.15 665	1.53 667	1.70 672	1.38 672	1.00 639	0.83 623	0.24 624	0.22 562	0.27 627	0.26 639	0.27 629	0.32 584
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	0.62 631	0.47 620	0.93 581	0.70 661	0.50 650	1.15 661	1.29 685	0.79 646	0.70 620	0.77 641	0.55 565	0.92 647	0.58 619	0.87 615	0.77 616	0.19 612	0.27 608	0.18 601	0.19 609	0.27 629	0.28 565

Ntro	0.61 630	0.75 659	1.16 616	0.67 657	0.50 650	0.76 636	0.37 601	0.68 626	0.71 622	0.50 592	0.59 583	0.65 621	0.52 607	0.79 596	0.58 590	0.58 663	0.32 640	0.57 664	0.34 649	0.69 667	0.50 643

Wz-Net-TNSev	0.55 615	0.72 654	1.90 665	0.26 457	0.21 517	0.64 625	0.45 628	0.66 619	0.71 622	0.52 598	0.55 565	0.71 637	0.63 634	1.04 643	0.94 631	0.16 577	0.15 462	0.13 534	0.15 581	0.21 604	0.24 523

LRCNet_RVC	10.94 703	14.45 710	9.66 697	15.38 706	8.02 698	1.08 657	0.35 592	8.72 702	0.72 624	12.63 711	15.84 711	9.73 702	6.52 696	8.58 702	6.38 700	20.33 719	5.39 702	23.79 718	21.95 719	15.35 710	13.96 711

CSAN	0.55 615	0.47 620	1.19 624	0.37 610	0.23 548	0.57 611	0.61 651	0.65 613	0.72 624	0.65 625	0.78 624	0.66 625	0.65 636	1.41 668	0.77 616	0.21 617	0.17 504	0.20 613	0.21 616	0.18 579	0.21 484

DispFullNet	0.67 637	0.94 668	1.63 654	0.77 667	1.19 686	0.53 604	0.25 509	0.61 589	0.72 624	0.70 632	0.60 587	0.69 633	0.90 655	0.80 600	0.52 573	0.27 637	0.13 412	0.74 669	0.31 647	0.68 665	0.44 628

DStereoO	0.55 615	0.35 582	0.68 493	0.44 637	0.49 648	0.41 544	1.08 680	0.58 558	0.73 627	0.49 586	0.53 556	0.51 566	0.85 650	0.60 513	0.75 613	0.83 677	0.28 612	0.38 650	0.19 609	0.52 655	0.35 598

ADCL	0.50 602	0.30 554	1.15 614	0.28 522	0.19 473	0.77 639	0.64 653	0.57 544	0.73 627	0.57 615	0.73 619	0.55 584	0.60 623	0.66 551	1.53 669	0.11 464	0.10 325	0.13 534	0.13 551	0.15 540	0.16 408

Consistency-Raft	0.56 621	0.52 629	1.12 610	0.45 640	0.49 648	0.48 586	0.45 628	0.73 639	0.74 629	0.45 567	0.82 629	0.46 537	0.60 623	0.51 465	0.63 599	0.39 655	0.40 653	0.44 655	0.51 667	0.53 656	0.38 617

XQC	0.47 595	0.45 617	1.07 602	0.40 625	0.28 589	0.58 613	0.38 609	0.67 621	0.76 630	0.53 604	0.47 524	0.59 598	0.47 593	0.74 577	0.80 620	0.18 602	0.14 431	0.18 601	0.16 591	0.26 623	0.24 523

LSM	1.68 680	0.48 625	2.91 679	2.28 693	17.60 708	0.52 601	0.55 647	0.65 613	0.78 631	0.84 644	1.11 650	0.63 614	0.55 614	0.79 596	0.53 577	0.16 577	0.25 597	0.18 601	0.21 616	0.25 619	2.37 695

PDISCO_ROB	0.45 584	0.37 592	0.89 573	0.44 637	0.37 629	0.70 630	0.35 592	0.75 642	0.78 631	0.45 567	0.53 556	0.65 621	0.40 564	0.68 559	0.52 573	0.22 620	0.12 391	0.21 615	0.19 609	0.26 623	0.22 499

WZ-Net	0.56 621	0.49 627	2.14 670	0.30 551	0.24 565	0.58 613	0.48 635	0.65 613	0.80 633	0.51 595	0.72 616	0.68 631	0.60 623	1.06 645	1.01 637	0.13 526	0.10 325	0.11 473	0.12 519	0.19 589	0.23 509

ACVNet-4b	0.76 646	0.90 666	1.67 657	0.73 664	0.51 653	0.80 644	0.31 571	0.74 641	0.81 634	0.51 595	0.72 616	0.94 648	0.43 579	1.01 640	1.32 659	1.18 689	0.22 562	0.77 671	0.45 659	0.70 668	0.50 643

DPSNet	0.51 606	0.26 528	1.16 616	0.28 522	0.21 517	0.76 636	0.56 648	0.89 661	0.82 635	0.49 586	0.51 541	0.64 619	0.81 648	0.89 618	0.85 625	0.17 591	0.16 476	0.13 534	0.13 551	0.26 623	0.27 556

w-ln-seven	0.45 584	0.40 606	1.40 643	0.27 494	0.22 533	0.58 613	0.33 584	0.65 613	0.83 636	0.59 618	0.63 599	0.53 579	0.39 559	0.66 551	0.81 622	0.12 504	0.11 362	0.13 534	0.12 519	0.16 548	0.17 429

SuperB	0.50 602	0.37 592	2.16 671	0.23 321	0.15 335	0.41 544	0.32 578	0.50 460	0.83 636	0.44 560	0.51 541	0.33 429	0.45 584	0.69 560	1.07 644	0.10 424	0.08 239	0.09 337	0.08 279	0.95 681	0.18 435

FC-DCNN	0.73 641	0.33 569	0.84 554	0.33 588	0.28 589	0.82 645	0.40 617	0.82 650	0.83 636	1.43 673	1.60 671	1.97 675	1.38 672	1.10 647	0.93 629	0.24 624	0.22 562	0.27 627	0.26 639	0.26 623	0.32 584

zh-mn7	0.50 602	0.57 640	1.82 663	0.25 416	0.19 473	0.45 570	0.29 552	0.59 568	0.84 639	0.67 628	0.97 642	0.49 557	0.41 569	0.93 630	0.73 611	0.12 504	0.10 325	0.11 473	0.11 476	0.13 505	0.17 429

MSAF-DinoV2	0.81 651	0.64 649	2.42 673	0.49 646	0.17 410	0.58 613	0.32 578	0.83 652	0.85 640	0.41 537	0.52 548	0.98 652	0.61 627	4.97 695	1.22 650	0.12 504	0.07 175	0.10 417	0.24 630	0.27 629	0.32 584

MFMNet_re	0.74 642	0.84 663	1.16 616	0.64 655	0.70 666	0.79 641	0.71 658	0.77 645	0.85 640	0.79 643	0.86 634	0.69 633	0.80 646	0.73 573	0.65 601	0.66 667	0.59 677	0.61 665	0.58 674	0.68 665	0.71 673

FC-DCNN v2	0.75 645	0.33 569	0.82 544	0.33 588	0.28 589	0.85 646	0.40 617	0.88 659	0.86 642	1.46 675	1.65 672	2.08 677	1.40 674	1.14 651	0.95 632	0.24 624	0.22 562	0.27 627	0.26 639	0.26 623	0.32 584

RTSC	0.43 579	0.37 592	0.95 585	0.30 551	0.20 500	0.50 594	0.23 470	0.65 613	0.86 642	0.56 612	0.54 560	0.51 566	0.36 542	0.71 569	0.92 628	0.13 526	0.14 431	0.11 473	0.13 551	0.18 579	0.19 453

ADCS	0.62 631	0.56 636	1.54 651	0.30 551	0.25 579	0.56 609	0.46 631	0.71 634	0.86 642	0.77 641	0.72 616	0.68 631	0.62 632	0.82 605	2.33 685	0.17 591	0.16 476	0.16 584	0.17 602	0.23 613	0.27 556

NVStereoNet_ROB	0.74 642	0.64 649	1.20 626	0.55 652	0.43 643	0.54 608	0.48 635	0.75 642	0.87 645	0.88 646	1.72 674	1.06 653	1.03 662	1.29 660	0.98 636	0.35 648	0.42 656	0.41 654	0.48 662	0.38 646	0.43 625
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	0.77 648	0.92 667	1.79 662	0.73 664	0.53 654	0.78 640	0.42 623	0.88 659	0.90 646	0.75 635	0.76 623	1.32 663	0.80 646	1.04 643	0.70 608	0.57 662	0.32 640	0.72 668	0.35 650	0.70 668	0.50 643

PWCDC_ROB	0.41 571	0.41 609	0.77 528	0.34 593	0.21 517	0.43 557	0.20 380	0.60 579	0.90 646	0.44 560	1.24 657	0.36 456	0.38 552	0.56 493	0.48 562	0.18 602	0.11 362	0.11 473	0.10 440	0.20 597	0.16 408

SGM_RVC	0.57 623	0.22 475	0.60 453	0.26 457	0.16 378	0.97 655	0.46 631	0.76 644	0.90 646	1.03 659	0.92 640	1.16 656	0.93 657	1.21 655	0.72 610	0.17 591	0.16 476	0.16 584	0.16 591	0.16 548	0.24 523
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
JetBlue	1.20 669	0.89 665	2.53 675	0.59 653	0.76 669	3.16 688	2.09 693	1.16 668	0.93 649	0.95 651	1.12 651	1.65 670	1.27 669	2.15 683	1.87 678	0.43 658	0.37 651	0.38 650	0.39 656	0.62 659	0.63 661

RainbowNet	0.76 646	1.00 672	1.29 632	0.82 668	0.63 661	0.79 641	0.52 643	0.83 652	0.93 649	0.61 621	0.79 627	0.79 640	0.62 632	0.82 605	0.67 606	0.80 676	0.55 672	0.79 673	0.49 663	0.81 673	0.62 659

MADNet+	1.05 660	1.26 682	4.77 689	0.73 664	0.50 650	1.25 665	0.97 672	1.05 665	0.93 649	0.67 628	0.78 624	0.87 645	0.85 650	2.14 682	1.83 676	0.40 656	0.42 656	0.32 643	0.28 644	0.45 651	0.43 625

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 640	0.73 656	1.26 628	0.47 644	0.28 589	1.42 674	0.60 650	0.82 650	0.94 652	0.85 645	0.86 634	0.88 646	0.70 639	1.32 664	0.75 613	0.37 651	0.30 630	0.34 648	0.36 652	0.44 650	0.42 622

z-mn7	0.48 598	0.52 629	1.28 630	0.26 457	0.19 473	0.62 620	0.34 589	0.59 568	0.96 653	0.45 567	0.97 642	0.53 579	0.41 569	0.99 638	0.70 608	0.11 464	0.10 325	0.10 417	0.10 440	0.14 528	0.16 408

SHD	0.45 584	0.34 578	0.89 573	0.37 610	0.28 589	0.46 573	0.23 470	0.72 638	0.96 653	0.65 625	0.61 595	0.61 607	0.48 597	0.64 540	0.69 607	0.16 577	0.16 476	0.16 584	0.16 591	0.21 604	0.25 535

ELAS	0.80 649	0.40 606	0.91 576	0.39 620	0.35 623	1.52 676	0.81 667	0.97 663	0.98 655	1.47 680	1.58 669	1.19 658	1.33 671	1.01 640	1.21 649	0.29 640	0.27 608	0.30 638	0.29 646	0.32 641	0.36 601
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	7.48 696	0.57 640	139.59 724	0.25 416	0.17 410	0.44 562	0.30 561	0.48 441	1.04 656	1.29 667	1.02 647	0.82 642	0.87 654	0.76 588	1.02 640	0.10 424	0.09 284	0.12 508	0.11 476	0.22 608	0.25 535

FINET	0.58 625	0.48 625	1.35 638	0.38 618	0.37 629	0.96 654	1.13 682	0.84 656	1.05 657	0.50 592	0.70 614	0.45 528	0.61 627	0.63 535	0.62 596	0.26 633	0.28 612	0.14 558	0.13 551	0.20 597	0.44 628

EDNetEfficient	0.64 636	0.39 603	2.52 674	0.26 457	0.26 583	0.39 533	0.49 638	0.42 370	1.06 658	1.38 670	0.86 634	0.61 607	0.97 659	0.66 551	1.62 673	0.11 464	0.10 325	0.10 417	0.12 519	0.20 597	0.19 453

RTS	0.81 651	0.56 636	4.76 686	0.37 610	0.30 604	1.11 658	0.52 643	0.67 621	1.07 659	0.76 638	0.91 638	0.60 604	0.61 627	1.64 672	1.24 652	0.15 566	0.13 412	0.15 576	0.15 581	0.22 608	0.24 523

RTSA	0.81 651	0.56 636	4.76 686	0.37 610	0.30 604	1.11 658	0.52 643	0.67 621	1.07 659	0.76 638	0.91 638	0.60 604	0.61 627	1.64 672	1.24 652	0.15 566	0.13 412	0.15 576	0.15 581	0.22 608	0.24 523

TCMNet-wrong-test	4.33 690	5.65 697	4.76 686	11.36 705	10.39 701	5.87 693	4.45 699	4.24 696	1.10 661	1.93 685	2.43 687	6.07 697	3.54 693	3.87 692	4.51 695	2.00 693	0.47 661	1.96 695	1.68 695	5.78 701	4.48 699

SGM+DAISY	1.12 667	0.86 664	1.64 655	0.68 658	0.80 675	1.68 678	1.68 691	1.08 666	1.10 661	1.53 683	1.76 676	1.47 666	1.53 679	1.24 656	1.42 666	0.66 667	0.65 684	0.52 660	0.54 669	0.57 658	0.91 682

IMH-64-1	0.94 654	0.95 669	1.07 602	0.98 673	0.76 669	0.93 650	0.72 659	1.30 671	1.11 663	0.91 647	1.45 663	1.14 654	1.00 660	1.25 658	0.97 634	0.77 672	0.51 665	0.97 677	0.55 672	0.90 675	0.66 668

IMH-64	0.94 654	0.95 669	1.07 602	0.98 673	0.76 669	0.93 650	0.72 659	1.30 671	1.11 663	0.91 647	1.45 663	1.14 654	1.00 660	1.25 658	0.97 634	0.77 672	0.51 665	0.97 677	0.55 672	0.90 675	0.66 668

ELAS_RVC	0.80 649	0.40 606	1.10 607	0.40 625	0.35 623	0.93 650	1.10 681	0.87 658	1.12 665	1.40 671	1.39 660	1.27 661	1.55 680	1.13 649	1.13 646	0.29 640	0.27 608	0.30 638	0.28 644	0.31 638	0.36 601
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AANet	0.55 615	0.47 620	1.61 653	0.23 321	0.31 612	0.41 544	0.25 509	0.53 490	1.14 666	0.93 649	0.98 646	0.84 643	0.71 640	0.60 513	0.66 603	0.18 602	0.32 640	0.14 558	0.13 551	0.18 579	0.44 628

PWCK	1.05 660	1.29 683	2.12 669	0.92 671	0.42 640	1.27 667	1.01 674	1.14 667	1.14 666	1.16 666	1.14 652	1.25 660	0.90 655	1.77 677	1.15 647	0.89 680	0.51 665	0.87 675	0.54 669	1.02 683	0.57 652

DeepPrunerF	0.46 592	0.37 592	1.50 648	0.34 593	0.30 604	0.36 513	0.37 601	0.64 607	1.15 668	0.41 537	0.45 505	0.40 487	0.41 569	0.82 605	0.53 577	0.18 602	0.14 431	0.23 622	0.21 616	0.17 563	0.18 435

MonStereo1	0.96 657	0.61 648	0.99 592	0.70 661	0.59 659	1.37 672	0.35 592	0.97 663	1.27 669	0.97 653	1.92 678	1.53 668	2.13 684	1.29 660	0.87 626	0.71 670	0.34 646	0.75 670	0.47 661	0.75 670	0.68 670

PVD	0.62 631	0.41 609	0.93 581	0.44 637	0.39 635	0.63 624	0.51 642	0.86 657	1.27 669	0.93 649	1.09 649	0.81 641	0.85 650	0.89 618	0.89 627	0.21 617	0.23 575	0.22 620	0.19 609	0.28 634	0.41 618

SANet	0.58 625	0.41 609	1.38 640	0.27 494	0.16 378	0.72 632	0.48 635	0.71 634	1.34 671	0.69 631	0.97 642	0.94 648	0.78 644	0.97 637	0.93 629	0.14 550	0.12 391	0.12 508	0.12 519	0.18 579	0.20 471

notaker	1.49 673	1.44 686	1.77 660	1.42 687	1.08 684	1.19 662	0.87 671	1.51 678	1.40 672	1.53 683	3.41 691	2.40 682	1.94 682	1.83 680	1.57 671	1.14 687	0.69 688	1.38 689	0.88 687	1.39 690	1.03 686

DStereoSA	1.00 658	0.46 619	1.33 635	0.68 658	0.86 679	1.26 666	2.25 695	0.83 652	1.41 673	0.57 615	1.92 678	0.57 591	2.07 683	0.96 634	1.84 677	0.36 649	0.55 672	0.28 634	0.53 668	0.45 651	0.90 681

IMH	1.09 665	1.04 675	1.29 632	1.03 675	0.79 672	1.11 658	0.69 656	1.40 674	1.42 674	1.02 657	1.71 673	1.42 664	1.19 667	1.78 678	1.03 641	1.14 687	0.56 676	1.00 679	0.58 674	0.93 678	0.68 670

ACVNet_2	0.94 654	0.98 671	1.71 659	0.83 669	0.63 661	1.02 656	0.64 653	1.16 668	1.43 675	1.02 657	1.39 660	1.47 666	0.86 653	1.16 652	0.79 619	0.63 666	0.43 659	0.78 672	0.49 663	0.80 672	0.57 652

light-stereo	2.66 687	0.78 661	4.46 685	4.42 694	3.66 692	5.04 690	0.38 609	2.12 688	1.51 676	4.25 693	6.51 698	7.70 700	0.75 642	5.12 696	1.42 666	0.72 671	1.35 692	0.33 646	0.45 659	1.22 684	1.04 687

WAO-7	1.05 660	1.00 672	1.19 624	0.83 669	0.67 665	1.22 664	0.84 669	1.43 675	1.56 677	1.13 663	1.75 675	1.46 665	1.25 668	1.56 671	1.28 654	0.61 665	0.62 682	0.70 667	0.68 679	0.66 664	0.62 659

DStereoFS	1.07 664	0.76 660	1.10 607	0.70 661	0.70 666	1.87 680	1.39 687	1.20 670	1.66 678	1.01 656	1.58 669	1.20 659	2.60 689	1.40 667	1.32 659	0.40 656	0.47 661	0.31 641	0.41 657	0.38 646	0.91 682

JetRed	2.35 686	2.70 691	6.11 692	1.14 683	1.38 689	6.03 694	3.61 697	2.12 688	1.72 679	1.99 686	1.97 680	2.15 679	1.59 681	2.49 686	4.19 694	1.05 684	1.60 693	1.10 682	1.02 691	1.72 692	1.41 692

SGM-ForestM	1.59 676	0.56 636	1.52 650	0.41 632	0.34 620	2.77 686	1.67 690	1.69 682	1.73 680	2.48 689	2.27 686	6.02 696	2.90 691	3.08 687	2.83 689	0.25 631	0.30 630	0.19 608	0.20 614	0.18 579	0.45 632

LVE	1.18 668	1.16 677	1.67 657	1.04 676	0.81 676	1.32 670	0.82 668	1.49 677	1.94 681	1.08 661	1.90 677	1.89 674	1.07 664	1.51 670	1.04 642	0.96 683	0.61 679	0.94 676	0.69 680	0.92 677	0.79 679

Dean	1.22 670	1.17 678	1.97 666	1.04 676	0.79 672	1.21 663	0.76 662	1.51 678	1.96 682	1.30 669	1.98 681	2.14 678	1.18 666	1.30 662	1.15 647	0.83 677	0.61 679	1.01 680	0.69 680	0.97 682	0.77 678

WAO-6	1.11 666	1.01 674	1.17 622	0.96 672	0.79 672	1.30 669	0.78 664	1.36 673	1.99 683	1.04 660	1.54 668	1.59 669	1.27 669	1.37 666	1.30 655	0.78 674	0.55 672	1.03 681	0.75 683	0.87 674	0.72 674

MADNet++	2.34 685	1.81 689	2.24 672	2.15 692	1.97 691	2.79 687	2.19 694	2.42 691	2.26 684	2.79 692	2.70 688	2.43 683	2.60 689	3.18 688	3.32 690	2.19 694	1.97 696	1.93 693	1.62 694	2.02 693	2.10 693

coex-ft	3.48 689	0.81 662	48.53 722	0.24 375	0.19 473	0.53 604	0.47 634	0.49 452	2.36 685	7.18 700	1.20 654	0.96 651	2.53 688	0.75 582	2.14 683	0.13 526	0.15 462	0.14 558	0.12 519	0.22 608	0.47 634

HanzoNet	3.08 688	1.87 690	2.70 677	1.81 690	1.34 688	1.60 677	1.05 675	2.06 687	2.62 686	5.63 697	5.12 693	5.96 695	7.09 698	4.39 694	3.43 691	3.29 697	2.06 698	1.98 696	2.94 701	2.47 694	2.15 694

UNDER WATER-64	1.61 677	1.30 684	2.93 680	1.33 685	0.96 682	2.20 683	1.25 684	1.47 676	3.15 687	1.46 675	1.31 658	2.61 685	2.22 686	1.69 674	1.93 679	1.13 686	0.67 687	1.29 687	0.94 688	1.26 685	1.09 688

UNDER WATER	1.64 679	1.34 685	2.72 678	1.40 686	1.04 683	1.70 679	1.14 683	1.57 681	3.58 688	1.46 675	1.46 665	2.82 687	2.43 687	1.74 675	2.04 682	1.08 685	0.63 683	1.31 688	0.94 688	1.29 686	1.10 689

MANE	1.63 678	0.58 643	1.16 616	0.59 653	0.60 660	2.71 685	1.53 688	2.63 692	3.62 689	2.33 688	3.26 690	3.66 690	2.98 692	2.26 685	2.26 684	0.37 651	0.40 653	0.31 641	0.49 663	0.31 638	0.63 661

WAO-8	1.50 674	1.22 680	1.39 641	1.10 679	0.85 677	2.15 681	0.78 664	1.84 684	3.76 690	1.46 675	2.18 683	2.15 679	1.50 677	3.20 689	1.35 662	0.92 681	0.66 685	1.10 682	0.79 685	0.94 679	0.74 676

TorneroNet-64	1.47 672	1.15 676	1.51 649	1.11 682	0.86 679	2.27 684	0.76 662	1.84 684	3.76 690	1.29 667	2.22 685	2.68 686	1.46 675	1.81 679	1.55 670	0.79 675	0.51 665	1.10 682	0.67 678	1.31 687	0.81 680

Venus	1.50 674	1.22 680	1.39 641	1.10 679	0.85 677	2.15 681	0.78 664	1.84 684	3.76 690	1.46 675	2.18 683	2.15 679	1.50 677	3.20 689	1.35 662	0.92 681	0.66 685	1.10 682	0.79 685	0.94 679	0.74 676

ktn	1.80 681	1.46 687	1.49 647	1.44 688	1.14 685	1.50 675	1.07 677	1.53 680	3.90 693	2.77 691	4.62 692	3.42 689	1.49 676	1.74 675	1.40 665	1.45 691	0.77 689	1.46 690	0.99 690	1.41 691	1.00 685

tt	4.71 691	0.11 133	3.94 683	2.06 691	1.54 690	10.14 700	16.85 704	9.28 703	4.99 694	1.41 672	1.05 648	4.68 692	4.89 694	3.36 691	5.86 698	5.73 702	9.15 710	2.23 698	2.51 698	3.02 695	1.34 691

BEATNet-Init1	4.91 692	3.27 692	14.39 708	0.69 660	0.65 664	10.19 701	3.83 698	5.04 697	5.11 695	8.73 702	8.52 699	13.95 711	7.66 700	7.79 701	5.79 697	0.32 645	0.34 646	0.34 648	0.38 655	0.64 661	0.64 665

KSHMR	1.92 683	1.47 688	1.97 666	1.48 689	1.22 687	1.39 673	1.06 676	1.81 683	5.83 696	1.43 673	5.56 695	2.95 688	1.17 665	2.24 684	1.33 661	1.29 690	1.13 690	1.47 691	1.11 692	1.37 689	1.21 690

LE_ROB	1.82 682	0.39 603	3.15 682	0.50 648	0.55 656	0.79 641	1.00 673	0.89 661	6.48 697	7.40 701	2.07 682	2.07 676	5.08 695	1.33 665	3.96 693	0.11 464	0.09 284	0.12 508	0.11 476	0.11 449	0.13 335

DPSimNet_ROB	6.21 694	5.16 693	9.50 694	5.59 697	5.56 695	7.64 696	10.02 701	4.07 695	7.33 698	6.84 698	6.26 696	7.17 699	10.55 701	4.07 693	5.68 696	5.50 701	4.29 701	5.24 702	3.66 702	4.05 698	5.96 700

Selective-IGEV-i1pa	5.75 693	8.12 698	4.85 690	1.10 679	0.54 655	13.48 703	3.52 696	9.46 704	7.56 699	7.13 699	10.00 703	9.12 701	7.56 699	14.91 712	6.08 699	3.55 698	1.33 691	1.94 694	0.77 684	0.79 671	3.23 697

TorneroNet	2.26 684	1.20 679	1.55 652	1.15 684	0.91 681	5.84 692	0.84 669	2.12 688	8.45 700	2.59 690	5.32 694	3.84 691	2.15 685	1.84 681	1.98 681	0.88 679	0.54 671	1.16 686	0.74 682	1.31 687	0.91 682

USTest	6.84 695	5.16 693	5.45 691	7.18 699	7.26 696	14.27 704	22.53 705	8.48 701	9.29 701	5.44 696	6.42 697	6.27 698	6.69 697	6.83 699	8.49 702	1.95 692	3.27 699	2.16 697	2.54 699	3.76 696	3.31 698

PML	15.86 709	13.12 709	7.07 693	5.22 695	7.66 697	32.93 716	64.30 725	5.37 698	10.12 702	25.87 724	67.29 725	20.25 713	13.20 712	10.09 703	6.81 701	5.94 703	2.00 697	6.03 708	2.18 697	9.13 706	2.62 696

xxxxx1	15.30 706	9.78 702	10.23 703	20.34 709	19.47 709	17.10 705	23.00 706	10.36 705	11.04 703	9.25 703	9.66 700	10.74 706	10.66 704	10.60 704	13.72 710	8.14 708	9.35 711	31.88 721	44.61 723	12.63 707	13.46 708

tt_ll	15.30 706	9.78 702	10.23 703	20.34 709	19.47 709	17.10 705	23.00 706	10.36 705	11.04 703	9.25 703	9.66 700	10.74 706	10.66 704	10.60 704	13.72 710	8.14 708	9.35 711	31.88 721	44.61 723	12.63 707	13.46 708

ff	15.30 706	9.78 702	10.23 703	20.34 709	19.47 709	17.10 705	23.00 706	10.36 705	11.04 703	9.25 703	9.66 700	10.74 706	10.66 704	10.60 704	13.72 710	8.14 708	9.35 711	31.88 721	44.61 723	12.63 707	13.46 708

HaxPig	17.72 711	20.23 720	19.76 710	16.55 707	16.52 707	9.46 699	9.42 700	14.48 713	13.31 706	18.59 713	18.67 712	17.39 712	16.68 713	17.07 713	16.43 713	21.99 721	20.86 721	22.28 717	21.55 718	21.30 718	21.88 722

iinet-test	10.74 701	9.21 699	9.52 695	10.46 700	10.67 702	17.92 709	25.86 711	12.61 708	13.38 707	9.65 706	10.06 704	9.98 703	10.66 704	11.13 708	12.60 703	6.36 704	7.73 705	5.65 704	6.66 703	7.29 702	7.31 701

IINet	10.74 701	9.21 699	9.52 695	10.46 700	10.67 702	17.92 709	25.86 711	12.61 708	13.38 707	9.65 706	10.06 704	9.98 703	10.66 704	11.13 708	12.60 703	6.36 704	7.73 705	5.65 704	6.66 703	7.29 702	7.31 701

DGTPSM_ROB	8.38 697	5.24 695	10.71 706	5.32 696	10.19 699	8.34 697	23.49 709	6.11 699	13.43 709	4.93 694	10.93 707	5.64 693	10.55 701	6.17 697	12.73 706	3.74 699	7.56 703	3.68 699	7.24 707	4.09 699	7.49 703

DPSMNet_ROB	8.44 698	5.25 696	10.87 707	5.59 697	10.27 700	8.34 697	23.51 710	6.12 700	13.47 710	4.96 695	10.94 708	5.65 694	10.55 701	6.25 698	12.77 707	4.01 700	7.62 704	3.75 700	7.27 708	4.16 700	7.54 704

Anonymous_1	16.44 710	9.26 701	9.67 698	10.63 702	14.54 706	18.62 711	26.98 713	12.68 710	13.53 711	10.78 710	10.37 706	10.15 705	10.66 704	10.99 707	12.64 705	15.61 718	7.73 705	16.87 716	43.01 722	56.14 725	7.86 707

DPSM_ROB	11.46 704	9.79 705	10.18 701	11.11 703	11.31 704	19.08 712	27.38 714	13.42 711	14.23 712	10.34 708	11.13 709	10.97 709	11.33 710	11.89 710	13.49 708	6.74 706	8.19 708	6.00 706	7.05 705	7.74 704	7.76 705

DPSM	11.46 704	9.79 705	10.18 701	11.11 703	11.31 704	19.08 712	27.38 714	13.42 711	14.23 712	10.34 708	11.13 709	10.97 709	11.33 710	11.89 710	13.49 708	6.74 706	8.19 708	6.00 706	7.05 705	7.74 704	7.76 705

MEDIAN_ROB	21.20 712	24.56 721	23.42 720	19.57 708	19.62 712	13.29 702	11.21 702	18.04 714	17.02 714	22.07 723	21.92 713	20.84 714	20.24 714	21.02 714	19.68 714	25.59 722	24.08 722	26.20 719	25.19 720	25.31 719	25.19 723

RSGM-EC	29.37 721	17.55 711	9.85 699	35.22 720	33.16 722	26.01 714	45.63 716	20.07 715	17.60 715	18.98 714	23.47 721	30.02 723	23.62 722	41.06 723	44.49 724	58.94 724	34.33 724	32.95 724	20.18 716	33.70 721	20.62 720

acva	29.37 721	17.55 711	9.85 699	35.22 720	33.16 722	26.01 714	45.63 716	20.07 715	17.60 715	18.98 714	23.47 721	30.02 723	23.62 722	41.06 723	44.49 724	58.94 724	34.33 724	32.95 724	20.18 716	33.70 721	20.62 720

AVERAGE_ROB	25.43 720	29.01 722	27.22 721	24.60 719	24.16 721	17.78 708	12.87 703	22.39 717	21.40 717	26.72 725	26.08 723	25.18 722	24.52 724	25.07 722	23.57 715	29.94 723	28.36 723	30.60 720	29.57 721	29.83 720	29.66 724

LSM0	24.21 719	19.88 719	22.33 719	24.42 718	40.13 724	38.41 721	54.99 718	27.05 722	28.61 718	20.59 716	22.00 714	22.29 721	22.86 716	24.12 721	27.16 717	13.59 717	16.33 714	12.13 715	14.08 709	15.72 717	17.53 719

RAFT-FEzeroshot	23.04 713	19.71 715	20.25 711	22.47 715	22.80 716	38.32 717	55.23 721	26.95 718	28.70 719	20.66 718	22.23 715	22.07 716	22.86 716	23.85 716	27.17 718	13.53 712	16.47 716	12.08 709	14.22 712	15.58 713	15.60 714

RAFT-FE	23.04 713	19.71 715	20.25 711	22.47 715	22.80 716	38.32 717	55.23 721	26.95 718	28.70 719	20.66 718	22.23 715	22.07 716	22.86 716	23.85 716	27.17 718	13.53 712	16.47 716	12.08 709	14.22 712	15.58 713	15.60 714

CasAABBNet	23.04 713	19.69 713	20.32 713	22.42 712	22.73 713	38.35 720	55.23 721	26.99 720	28.74 721	20.67 720	22.28 717	22.11 719	22.86 716	23.84 715	27.17 718	13.52 711	16.47 716	12.08 709	14.21 710	15.57 711	15.60 714

FlowAnything	23.08 716	19.70 714	20.48 716	22.45 714	22.73 713	38.34 719	55.18 719	27.00 721	28.79 722	20.83 722	22.42 720	22.10 718	22.83 715	23.85 716	27.23 722	13.53 712	16.54 719	12.10 714	14.29 715	15.59 715	15.58 713

Selective-RAFT-Error	23.11 717	19.77 717	20.60 717	22.49 717	22.80 716	38.46 723	55.19 720	27.13 723	28.90 723	20.73 721	22.38 719	22.11 719	22.91 721	23.94 719	27.18 721	13.54 715	16.57 720	12.09 712	14.21 710	15.61 716	15.65 717

Hybrid-DGEV	23.11 717	19.81 718	20.81 718	22.43 713	22.74 715	38.45 722	55.25 724	27.21 724	28.95 724	20.63 717	22.37 718	22.03 715	22.89 720	23.96 720	27.14 716	13.54 715	16.46 715	12.09 712	14.23 714	15.57 711	15.57 712

Selective-IGEV-i16pa	31.25 723	41.63 723	4.08 684	0.51 649	0.38 632	97.61 725	0.73 661	61.16 726	60.81 725	17.49 712	65.92 724	39.64 725	53.28 725	107.35 726	27.39 723	20.46 720	3.81 700	4.39 701	1.97 696	0.41 648	16.06 718

test_example2	100.95 724	107.33 724	67.16 723	98.17 722	106.88 725	89.44 724	101.34 726	37.23 725	97.88 726	129.56 726	131.26 726	65.41 726	67.34 726	91.22 725	79.29 726	143.32 726	199.32 726	81.12 726	102.17 726	121.89 726	101.70 725

ccccc		256.25 725		351.50 725	361.31 726	144.22 726		153.19 727		152.98 727		161.94 727		268.06 727		387.64 727	346.97 727	244.11 727	219.32 727	413.57 727

Low-res two-view benchmark