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

BPD-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 15	0.09 15	0.09 1	0.14 76	0.11 1	0.16 27	0.07 1	0.09 10	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 12	0.05 1	0.05 5	0.07 93	0.06 66	0.05 3	0.06 8

BStereo	0.14 55	0.10 53	0.46 202	0.18 39	0.11 84	0.15 31	0.15 102	0.25 90	0.23 117	0.12 35	0.11 23	0.12 72	0.09 24	0.17 30	0.17 175	0.05 1	0.07 129	0.06 32	0.08 220	0.05 3	0.09 114

Wave_Phase_stereo	0.16 93	0.10 53	0.46 202	0.18 39	0.11 84	0.41 473	0.15 102	0.30 150	0.23 117	0.12 35	0.11 23	0.12 72	0.09 24	0.17 30	0.17 175	0.05 1	0.07 129	0.06 32	0.08 220	0.05 3	0.09 114

NLSM3	0.14 55	0.12 140	0.25 49	0.21 149	0.13 175	0.18 102	0.16 136	0.32 174	0.25 156	0.12 35	0.15 88	0.12 72	0.13 142	0.17 30	0.15 121	0.05 1	0.05 5	0.08 176	0.08 220	0.05 3	0.08 69

BridgeDepth	0.11 6	0.11 89	0.22 31	0.19 75	0.07 1	0.16 56	0.12 29	0.18 12	0.13 7	0.08 2	0.09 10	0.14 113	0.14 160	0.15 8	0.11 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.13 27	0.09 28	0.20 11	0.17 15	0.09 15	0.15 31	0.12 29	0.25 90	0.20 69	0.09 3	0.11 23	0.08 2	0.07 3	0.20 79	0.13 42	0.05 1	0.24 520	0.05 1	0.09 313	0.05 3	0.13 303

Wavelet-MonSter	0.12 15	0.08 9	0.25 49	0.18 39	0.10 52	0.13 16	0.12 29	0.16 6	0.14 13	0.11 21	0.14 82	0.10 35	0.11 80	0.20 79	0.15 121	0.05 1	0.16 417	0.05 1	0.07 137	0.05 3	0.12 274

Monster-pub-eth3d	0.13 27	0.09 28	0.20 11	0.17 15	0.09 15	0.15 31	0.12 29	0.25 90	0.20 69	0.09 3	0.11 23	0.08 2	0.07 3	0.19 58	0.13 42	0.05 1	0.24 520	0.05 1	0.09 313	0.05 3	0.13 303

AdaDepth	0.13 27	0.10 53	0.32 106	0.20 116	0.11 84	0.19 122	0.13 52	0.16 6	0.16 27	0.10 11	0.10 15	0.10 35	0.09 24	0.19 58	0.12 12	0.05 1	0.11 310	0.06 32	0.06 66	0.05 3	0.11 222

asda	0.13 27	0.11 89	0.24 40	0.18 39	0.10 52	0.14 20	0.12 29	0.25 90	0.17 32	0.12 35	0.11 23	0.08 2	0.11 80	0.21 96	0.12 12	0.05 1	0.18 454	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.11 222

asd	0.12 15	0.10 53	0.23 36	0.18 39	0.10 52	0.15 31	0.10 8	0.20 24	0.14 13	0.13 49	0.12 40	0.09 21	0.11 80	0.21 96	0.12 12	0.05 1	0.14 373	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.09 114

qwe	0.13 27	0.10 53	0.24 40	0.17 15	0.11 84	0.15 31	0.12 29	0.26 100	0.18 44	0.14 69	0.13 51	0.09 21	0.10 53	0.23 145	0.13 42	0.05 1	0.18 454	0.05 1	0.06 66	0.05 3	0.09 114

2.25w	0.13 27	0.10 53	0.24 40	0.17 15	0.09 15	0.15 31	0.10 8	0.20 24	0.19 58	0.14 69	0.18 125	0.09 21	0.10 53	0.23 145	0.15 121	0.05 1	0.17 442	0.05 1	0.08 220	0.05 3	0.12 274

4.25_new	0.13 27	0.12 140	0.26 57	0.18 39	0.10 52	0.17 76	0.12 29	0.22 46	0.15 20	0.13 49	0.13 51	0.09 21	0.10 53	0.22 120	0.14 83	0.05 1	0.18 454	0.05 1	0.06 66	0.05 3	0.11 222

4.5w_new	0.13 27	0.12 140	0.26 57	0.18 39	0.10 52	0.17 76	0.12 29	0.22 46	0.15 20	0.13 49	0.13 51	0.09 21	0.10 53	0.22 120	0.14 83	0.05 1	0.18 454	0.05 1	0.06 66	0.05 3	0.11 222

4.5_new	0.13 27	0.12 140	0.24 40	0.17 15	0.10 52	0.14 20	0.12 29	0.22 46	0.17 32	0.13 49	0.13 51	0.08 2	0.09 24	0.19 58	0.12 12	0.05 1	0.18 454	0.05 1	0.06 66	0.06 52	0.09 114

4.5w-stereo	0.13 27	0.12 140	0.24 40	0.17 15	0.10 52	0.14 20	0.12 29	0.22 46	0.17 32	0.13 49	0.13 51	0.08 2	0.09 24	0.19 58	0.12 12	0.05 1	0.18 454	0.05 1	0.06 66	0.06 52	0.09 114

4.25w-stereo	0.13 27	0.12 140	0.26 57	0.18 39	0.10 52	0.17 76	0.12 29	0.22 46	0.15 20	0.13 49	0.13 51	0.09 21	0.10 53	0.22 120	0.14 83	0.05 1	0.18 454	0.05 1	0.06 66	0.05 3	0.11 222

4w-stereo	0.13 27	0.11 89	0.31 94	0.17 15	0.10 52	0.15 31	0.10 8	0.20 24	0.14 13	0.13 49	0.12 40	0.08 2	0.12 111	0.23 145	0.13 42	0.05 1	0.18 454	0.05 1	0.08 220	0.05 3	0.15 349

2.5w	0.13 27	0.10 53	0.23 36	0.18 39	0.09 15	0.15 31	0.15 102	0.21 35	0.16 27	0.12 35	0.13 51	0.10 35	0.09 24	0.21 96	0.12 12	0.05 1	0.19 467	0.05 1	0.07 137	0.05 3	0.12 274

2.75w_new	0.13 27	0.10 53	0.25 49	0.16 7	0.09 15	0.15 31	0.12 29	0.26 100	0.18 44	0.14 69	0.13 51	0.08 2	0.11 80	0.22 120	0.15 121	0.05 1	0.19 467	0.05 1	0.07 137	0.05 3	0.10 179

3.25w_new	0.13 27	0.09 28	0.24 40	0.17 15	0.09 15	0.18 102	0.10 8	0.23 55	0.18 44	0.15 92	0.13 51	0.10 35	0.11 80	0.20 79	0.13 42	0.05 1	0.17 442	0.05 1	0.06 66	0.04 1	0.11 222

3.25w	0.13 27	0.09 28	0.24 40	0.17 15	0.09 15	0.18 102	0.10 8	0.23 55	0.18 44	0.15 92	0.13 51	0.10 35	0.11 80	0.20 79	0.13 42	0.05 1	0.17 442	0.05 1	0.06 66	0.04 1	0.11 222

3.75w	0.12 15	0.10 53	0.21 22	0.17 15	0.11 84	0.18 102	0.12 29	0.24 74	0.15 20	0.13 49	0.12 40	0.08 2	0.10 53	0.18 44	0.12 12	0.05 1	0.14 373	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 69

3.5w_stereo	0.12 15	0.11 89	0.21 22	0.17 15	0.09 15	0.17 76	0.09 2	0.23 55	0.17 32	0.14 69	0.13 51	0.10 35	0.11 80	0.22 120	0.13 42	0.05 1	0.11 310	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.08 69

3w_stereo	0.14 55	0.11 89	0.31 94	0.19 75	0.09 15	0.16 56	0.16 136	0.28 113	0.20 69	0.13 49	0.12 40	0.08 2	0.12 111	0.19 58	0.12 12	0.05 1	0.19 467	0.05 1	0.06 66	0.05 3	0.10 179

2w_stereo	0.13 27	0.11 89	0.21 22	0.18 39	0.09 15	0.17 76	0.14 76	0.29 132	0.20 69	0.15 92	0.14 82	0.08 2	0.11 80	0.15 8	0.13 42	0.05 1	0.12 334	0.05 1	0.05 23	0.05 3	0.08 69

1w_stereo	0.13 27	0.09 28	0.17 3	0.19 75	0.10 52	0.16 56	0.15 102	0.27 107	0.22 103	0.14 69	0.16 97	0.08 2	0.12 111	0.19 58	0.14 83	0.05 1	0.10 276	0.05 1	0.04 1	0.05 3	0.09 114

monsterstereo	0.13 27	0.10 53	0.20 11	0.19 75	0.12 123	0.14 20	0.12 29	0.26 100	0.18 44	0.14 69	0.16 97	0.08 2	0.09 24	0.22 120	0.14 83	0.05 1	0.16 417	0.06 32	0.09 313	0.06 52	0.07 25

MonSter	0.13 27	0.09 28	0.20 11	0.17 15	0.09 15	0.15 31	0.12 29	0.25 90	0.20 69	0.09 3	0.11 23	0.08 2	0.07 3	0.20 79	0.13 42	0.05 1	0.24 520	0.05 1	0.09 313	0.05 3	0.13 303

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 15	0.10 52	0.17 76	0.13 52	0.11 1	0.14 13	0.10 11	0.09 10	0.08 2	0.06 1	0.22 120	0.11 1	0.06 31	0.05 5	0.07 93	0.08 220	0.05 3	0.06 8

VIP-Stereo	0.13 27	0.15 258	0.31 94	0.18 39	0.12 123	0.24 254	0.12 29	0.20 24	0.20 69	0.10 11	0.13 51	0.11 58	0.09 24	0.20 79	0.13 42	0.06 31	0.11 310	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.08 69

Replicate-Monster	0.15 72	0.12 140	0.40 152	0.17 15	0.10 52	0.17 76	0.10 8	0.24 74	0.20 69	0.12 35	0.10 15	0.10 35	0.10 53	0.28 235	0.12 12	0.06 31	0.31 562	0.06 32	0.06 66	0.05 3	0.21 435

monsters	0.13 27	0.10 53	0.20 11	0.18 39	0.13 175	0.15 31	0.11 19	0.24 74	0.16 27	0.15 92	0.13 51	0.08 2	0.09 24	0.23 145	0.12 12	0.06 31	0.15 404	0.05 1	0.08 220	0.05 3	0.09 114

IGEV	0.12 15	0.07 2	0.19 8	0.16 7	0.11 84	0.16 56	0.13 52	0.22 46	0.17 32	0.12 35	0.15 88	0.09 21	0.07 3	0.16 15	0.12 12	0.06 31	0.10 276	0.06 32	0.07 137	0.05 3	0.08 69

xyz-stereo-finetune2	0.18 119	0.16 292	0.32 106	0.16 7	0.09 15	0.27 302	0.19 272	0.29 132	0.21 93	0.23 192	0.29 240	0.21 206	0.23 306	0.37 344	0.23 326	0.06 31	0.05 5	0.08 176	0.06 66	0.06 52	0.07 25

xyz-stereo-finetune	0.17 109	0.17 324	0.29 76	0.17 15	0.08 6	0.24 254	0.21 339	0.30 150	0.32 253	0.19 148	0.22 175	0.19 180	0.15 179	0.30 273	0.22 307	0.06 31	0.06 54	0.08 176	0.06 66	0.06 52	0.07 25

LG-Stereo_L2	0.11 6	0.09 28	0.22 31	0.18 39	0.10 52	0.12 10	0.13 52	0.18 12	0.14 13	0.10 11	0.07 3	0.08 2	0.08 10	0.17 30	0.11 1	0.06 31	0.08 193	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 25

LG-Stereo_L1	0.11 6	0.09 28	0.22 31	0.18 39	0.10 52	0.12 10	0.13 52	0.18 12	0.12 3	0.09 3	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 44	0.11 1	0.06 31	0.10 276	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 25

MLG-Stereo_test1	0.11 6	0.09 28	0.26 57	0.18 39	0.11 84	0.15 31	0.11 19	0.17 9	0.11 2	0.09 3	0.06 1	0.10 35	0.07 3	0.17 30	0.12 12	0.06 31	0.15 404	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 25

MLG-Stereo	0.11 6	0.08 9	0.26 57	0.19 75	0.09 15	0.15 31	0.11 19	0.18 12	0.13 7	0.09 3	0.06 1	0.10 35	0.08 10	0.18 44	0.12 12	0.06 31	0.16 417	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.07 25

LG-Stereo	0.14 55	0.13 181	0.30 85	0.21 149	0.11 84	0.16 56	0.18 227	0.23 55	0.19 58	0.12 35	0.18 125	0.11 58	0.09 24	0.15 8	0.14 83	0.06 31	0.07 129	0.08 176	0.08 220	0.07 113	0.07 25

MM-Stereo_test2	0.19 147	0.11 89	0.47 210	0.25 346	0.11 84	0.21 184	0.20 312	0.28 113	0.24 131	0.16 106	0.17 111	0.13 86	0.11 80	0.21 96	0.14 83	0.06 31	0.26 532	0.07 93	0.06 66	0.09 261	0.41 553

HART	0.20 178	0.14 226	0.42 170	0.26 387	0.24 495	0.17 76	0.16 136	0.32 174	0.25 156	0.15 92	0.26 211	0.17 157	0.09 24	0.24 156	0.14 83	0.06 31	0.36 576	0.07 93	0.05 23	0.08 177	0.27 496

GREAT-IGEV	0.19 147	0.11 89	0.39 143	0.22 203	0.33 545	0.14 20	0.15 102	0.18 12	0.22 103	0.14 69	0.16 97	0.09 21	0.09 24	0.23 145	0.14 83	0.06 31	0.50 590	0.06 32	0.06 66	0.07 113	0.53 575
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	0.21 214	0.16 292	0.50 267	0.18 39	0.15 277	0.17 76	0.16 136	0.35 211	0.22 103	0.38 427	0.38 348	0.36 385	0.24 327	0.29 257	0.22 307	0.06 31	0.05 5	0.08 176	0.09 313	0.09 261	0.08 69

CoSv	0.21 214	0.16 292	0.50 267	0.18 39	0.15 277	0.17 76	0.16 136	0.35 211	0.22 103	0.38 427	0.38 348	0.36 385	0.24 327	0.29 257	0.22 307	0.06 31	0.05 5	0.08 176	0.09 313	0.09 261	0.08 69

fffft	0.14 55	0.12 140	0.30 85	0.19 75	0.10 52	0.17 76	0.18 227	0.23 55	0.17 32	0.14 69	0.11 23	0.13 86	0.10 53	0.24 156	0.18 205	0.06 31	0.05 5	0.07 93	0.06 66	0.07 113	0.09 114
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 6	0.10 53	0.21 22	0.18 39	0.09 15	0.21 184	0.14 76	0.14 5	0.17 32	0.11 21	0.10 15	0.09 21	0.08 10	0.21 96	0.12 12	0.06 31	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

SMoEStereo_RVC	0.14 55	0.15 258	0.29 76	0.19 75	0.10 52	0.19 122	0.17 173	0.21 35	0.21 93	0.15 92	0.13 51	0.12 72	0.11 80	0.25 176	0.16 148	0.06 31	0.05 5	0.08 176	0.06 66	0.06 52	0.08 69

mms	0.15 72	0.14 226	0.25 49	0.20 116	0.15 277	0.17 76	0.17 173	0.21 35	0.19 58	0.14 69	0.18 125	0.14 113	0.09 24	0.26 197	0.15 121	0.06 31	0.07 129	0.08 176	0.06 66	0.07 113	0.19 405

ours_stereo	0.15 72	0.14 226	0.29 76	0.21 149	0.14 216	0.17 76	0.18 227	0.21 35	0.20 69	0.13 49	0.18 125	0.14 113	0.10 53	0.24 156	0.15 121	0.06 31	0.06 54	0.08 176	0.06 66	0.07 113	0.13 303

fffy	0.15 72	0.14 226	0.31 94	0.21 149	0.14 216	0.19 122	0.18 227	0.24 74	0.19 58	0.13 49	0.17 111	0.15 131	0.13 142	0.25 176	0.15 121	0.06 31	0.08 193	0.08 176	0.06 66	0.07 113	0.15 349

WCG-NET	0.15 72	0.12 140	0.31 94	0.18 39	0.09 15	0.18 102	0.17 173	0.23 55	0.29 217	0.18 142	0.22 175	0.15 131	0.12 111	0.19 58	0.13 42	0.06 31	0.12 334	0.07 93	0.05 23	0.06 52	0.06 8

IGEV-Stereo++	0.15 72	0.09 28	0.27 69	0.21 149	0.13 175	0.14 20	0.11 19	0.23 55	0.19 58	0.15 92	0.14 82	0.11 58	0.11 80	0.19 58	0.12 12	0.06 31	0.21 487	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.28 504

AIO-Stereo	0.16 93	0.12 140	0.29 76	0.30 482	0.20 433	0.16 56	0.14 76	0.28 113	0.22 103	0.14 69	0.15 88	0.13 86	0.08 10	0.20 79	0.15 121	0.06 31	0.16 417	0.07 93	0.08 220	0.06 52	0.24 470

WCG-NET（raft）	0.16 93	0.14 226	0.32 106	0.18 39	0.09 15	0.19 122	0.16 136	0.24 74	0.27 185	0.19 148	0.19 137	0.20 192	0.12 111	0.22 120	0.13 42	0.06 31	0.17 442	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.07 25

RSM++	0.14 55	0.11 89	0.25 49	0.32 504	0.17 345	0.17 76	0.15 102	0.23 55	0.21 93	0.12 35	0.12 40	0.14 113	0.09 24	0.21 96	0.13 42	0.06 31	0.05 5	0.07 93	0.07 137	0.07 113	0.11 222

RSM	0.14 55	0.11 89	0.25 49	0.29 471	0.16 315	0.16 56	0.15 102	0.24 74	0.20 69	0.13 49	0.13 51	0.15 131	0.09 24	0.22 120	0.13 42	0.06 31	0.06 54	0.07 93	0.07 137	0.07 113	0.11 222

MoCha-V2	0.18 119	0.12 140	0.40 152	0.30 482	0.24 495	0.16 56	0.15 102	0.28 113	0.19 58	0.16 106	0.16 97	0.13 86	0.13 142	0.30 273	0.13 42	0.06 31	0.28 541	0.06 32	0.06 66	0.06 52	0.25 480

MIM_Stereo	0.20 178	0.17 324	0.55 338	0.20 116	0.21 450	0.17 76	0.14 76	0.37 238	0.27 185	0.28 245	0.35 314	0.23 227	0.13 142	0.28 235	0.16 148	0.06 31	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.15 349

LoS_RVC	0.14 55	0.11 89	0.32 106	0.18 39	0.16 315	0.20 156	0.18 227	0.21 35	0.18 44	0.14 69	0.20 146	0.12 72	0.17 220	0.17 30	0.14 83	0.06 31	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.14 332

Selective-IGEV	0.15 72	0.10 53	0.34 116	0.32 504	0.19 407	0.16 56	0.14 76	0.29 132	0.20 69	0.13 49	0.14 82	0.13 86	0.08 10	0.23 145	0.14 83	0.06 31	0.13 355	0.07 93	0.06 66	0.06 52	0.11 222

ProNet	0.16 93	0.13 181	0.36 128	0.21 149	0.15 277	0.20 156	0.19 272	0.29 132	0.23 117	0.14 69	0.13 51	0.13 86	0.12 111	0.25 176	0.13 42	0.06 31	0.09 236	0.07 93	0.06 66	0.07 113	0.22 449

RAFT_CTSACE	0.23 271	0.21 383	0.57 358	0.26 387	0.15 277	0.22 213	0.23 401	0.34 202	0.30 233	0.34 369	0.51 468	0.31 339	0.17 220	0.33 306	0.15 121	0.06 31	0.09 236	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.07 25

test_4	0.19 147	0.16 292	0.39 143	0.24 307	0.13 175	0.19 122	0.21 339	0.27 107	0.24 131	0.24 200	0.47 452	0.22 213	0.13 142	0.27 211	0.18 205	0.06 31	0.06 54	0.09 267	0.09 313	0.07 113	0.06 8

test-3	0.18 119	0.10 53	0.48 225	0.23 256	0.14 216	0.18 102	0.16 136	0.32 174	0.29 217	0.26 223	0.17 111	0.22 213	0.13 142	0.26 197	0.19 236	0.06 31	0.14 373	0.08 176	0.08 220	0.06 52	0.10 179

test_1	0.18 119	0.10 53	0.48 225	0.23 256	0.14 216	0.18 102	0.16 136	0.32 174	0.29 217	0.26 223	0.17 111	0.22 213	0.13 142	0.26 197	0.19 236	0.06 31	0.14 373	0.08 176	0.08 220	0.06 52	0.10 179

test_3	0.20 178	0.12 140	0.49 245	0.26 387	0.14 216	0.22 213	0.25 439	0.34 202	0.33 269	0.25 213	0.18 125	0.23 227	0.13 142	0.25 176	0.20 261	0.06 31	0.14 373	0.09 267	0.10 370	0.07 113	0.10 179

cross-raft	0.18 119	0.12 140	0.40 152	0.27 425	0.16 315	0.20 156	0.24 425	0.34 202	0.24 131	0.23 192	0.28 232	0.29 310	0.15 179	0.19 58	0.16 148	0.06 31	0.05 5	0.08 176	0.07 137	0.07 113	0.07 25

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 178	0.23 418	0.49 245	0.21 149	0.16 315	0.19 122	0.17 173	0.35 211	0.32 253	0.26 223	0.33 295	0.20 192	0.17 220	0.21 96	0.17 175	0.06 31	0.10 276	0.07 93	0.07 137	0.07 113	0.11 222

AFF-stereo	0.20 178	0.24 429	0.49 245	0.22 203	0.11 84	0.18 102	0.18 227	0.35 211	0.29 217	0.25 213	0.36 329	0.25 259	0.17 220	0.25 176	0.17 175	0.06 31	0.09 236	0.08 176	0.08 220	0.08 177	0.11 222

Hybrid-DGEV-03	0.21 214	0.20 373	0.43 176	0.23 256	0.12 123	0.27 302	0.16 136	0.33 194	0.28 197	0.33 348	0.58 505	0.23 227	0.16 199	0.24 156	0.19 236	0.07 73	0.06 54	0.09 267	0.07 137	0.08 177	0.10 179

Hybrid-DGEV-2	0.23 271	0.20 373	0.53 317	0.24 307	0.13 175	0.28 321	0.15 102	0.50 389	0.45 416	0.28 245	0.26 211	0.25 259	0.26 358	0.29 257	0.20 261	0.07 73	0.06 54	0.09 267	0.08 220	0.07 113	0.10 179

MatchStereo	0.11 6	0.08 9	0.30 85	0.16 7	0.08 6	0.09 1	0.12 29	0.21 35	0.18 44	0.10 11	0.16 97	0.08 2	0.08 10	0.15 8	0.12 12	0.07 73	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 28	0.18 5	0.13 1	0.07 1	0.16 56	0.10 8	0.21 35	0.15 20	0.10 11	0.10 15	0.09 21	0.12 111	0.14 4	0.13 42	0.07 73	0.05 5	0.05 1	0.05 23	0.06 52	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.19 147	0.12 140	0.20 11	0.22 203	0.18 375	0.25 274	0.19 272	0.55 452	0.55 500	0.16 106	0.17 111	0.15 131	0.17 220	0.20 79	0.20 261	0.07 73	0.09 236	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.09 114

NLMM	0.19 147	0.12 140	0.20 11	0.22 203	0.18 375	0.25 274	0.19 272	0.55 452	0.55 500	0.16 106	0.17 111	0.15 131	0.17 220	0.20 79	0.20 261	0.07 73	0.09 236	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.09 114

MonSter++	0.11 6	0.07 2	0.19 8	0.16 7	0.09 15	0.15 31	0.12 29	0.18 12	0.14 13	0.10 11	0.09 10	0.11 58	0.10 53	0.16 15	0.14 83	0.07 73	0.11 310	0.05 1	0.07 137	0.05 3	0.13 303

HiDET	0.12 15	0.07 2	0.20 11	0.15 4	0.09 15	0.14 20	0.12 29	0.20 24	0.16 27	0.10 11	0.10 15	0.11 58	0.09 24	0.19 58	0.17 175	0.07 73	0.09 236	0.05 1	0.06 66	0.05 3	0.11 222

LCMNet	0.12 15	0.08 9	0.20 11	0.16 7	0.09 15	0.15 31	0.12 29	0.19 21	0.20 69	0.10 11	0.11 23	0.11 58	0.10 53	0.20 79	0.16 148	0.07 73	0.11 310	0.05 1	0.07 137	0.05 3	0.14 332

CSFM-Stereo	0.12 15	0.08 9	0.17 3	0.16 7	0.08 6	0.16 56	0.13 52	0.22 46	0.13 7	0.11 21	0.11 23	0.10 35	0.11 80	0.17 30	0.14 83	0.07 73	0.12 334	0.05 1	0.06 66	0.05 3	0.12 274

IGEV-FE	0.23 271	0.11 89	0.82 475	0.21 149	0.23 478	0.20 156	0.19 272	0.38 249	0.23 117	0.34 369	0.22 175	0.29 310	0.14 160	0.24 156	0.20 261	0.07 73	0.09 236	0.08 176	0.08 220	0.08 177	0.35 534

252Zero-FE	0.18 119	0.08 9	0.28 73	0.18 39	0.10 52	0.15 31	0.11 19	0.22 46	0.22 103	0.76 566	0.11 23	0.09 21	0.08 10	0.17 30	0.15 121	0.07 73	0.51 591	0.06 32	0.08 220	0.06 52	0.10 179

DA	0.21 214	0.11 89	0.33 112	0.28 453	0.23 478	0.30 360	0.16 136	0.29 132	0.27 185	0.15 92	0.22 175	0.17 157	0.15 179	0.26 197	0.15 121	0.07 73	0.28 541	0.07 93	0.05 23	0.07 113	0.56 576

Monster-pub-mixall	0.13 27	0.07 2	0.20 11	0.17 15	0.08 6	0.11 5	0.09 2	0.21 35	0.13 7	0.12 35	0.11 23	0.08 2	0.08 10	0.27 211	0.13 42	0.07 73	0.35 575	0.05 1	0.06 66	0.05 3	0.09 114

GGEV	0.21 214	0.11 89	0.33 112	0.28 453	0.23 478	0.30 360	0.16 136	0.29 132	0.27 185	0.15 92	0.22 175	0.17 157	0.15 179	0.26 197	0.15 121	0.07 73	0.28 541	0.07 93	0.05 23	0.07 113	0.56 576

GASTEREO	0.20 178	0.15 258	0.31 94	0.40 551	0.29 529	0.18 102	0.15 102	0.29 132	0.22 103	0.18 142	0.17 111	0.11 58	0.13 142	0.25 176	0.15 121	0.07 73	0.23 507	0.06 32	0.08 220	0.06 52	0.57 579

MSCF	0.20 178	0.14 226	0.31 94	0.40 551	0.29 529	0.17 76	0.15 102	0.29 132	0.22 103	0.17 121	0.16 97	0.11 58	0.13 142	0.24 156	0.15 121	0.07 73	0.23 507	0.06 32	0.08 220	0.07 113	0.57 579

water-stereo	0.15 72	0.11 89	0.32 106	0.19 75	0.10 52	0.17 76	0.14 76	0.26 100	0.20 69	0.18 142	0.23 186	0.16 142	0.16 199	0.14 4	0.14 83	0.07 73	0.06 54	0.07 93	0.06 66	0.06 52	0.11 222

depthmonostereo	0.15 72	0.12 140	0.34 116	0.19 75	0.09 15	0.20 156	0.15 102	0.28 113	0.24 131	0.16 106	0.18 125	0.16 142	0.18 250	0.21 96	0.14 83	0.07 73	0.07 129	0.07 93	0.06 66	0.05 3	0.08 69

DilatedVolume-Stereo	0.15 72	0.09 28	0.26 57	0.18 39	0.10 52	0.21 184	0.14 76	0.24 74	0.22 103	0.22 184	0.21 164	0.16 142	0.15 179	0.24 156	0.17 175	0.07 73	0.07 129	0.06 32	0.06 66	0.05 3	0.08 69

xyz-stereo	1.43 597	0.11 89	17.43 630	0.18 39	0.08 6	4.86 615	0.18 227	0.31 167	0.35 291	0.37 418	2.75 615	0.41 424	0.31 434	0.58 429	0.33 425	0.07 73	0.05 5	0.09 267	0.06 66	0.06 52	0.06 8

111111	0.13 27	0.08 9	0.20 11	0.20 116	0.13 175	0.13 16	0.10 8	0.23 55	0.17 32	0.11 21	0.13 51	0.12 72	0.08 10	0.19 58	0.12 12	0.07 73	0.16 417	0.06 32	0.04 1	0.08 177	0.16 365

MLG-Stereo_test3	0.11 6	0.08 9	0.22 31	0.19 75	0.10 52	0.16 56	0.11 19	0.18 12	0.13 7	0.11 21	0.07 3	0.10 35	0.08 10	0.14 4	0.12 12	0.07 73	0.09 236	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.08 69

LG-G_1	0.12 15	0.08 9	0.28 73	0.20 116	0.09 15	0.21 184	0.09 2	0.20 24	0.12 3	0.11 21	0.10 15	0.11 58	0.10 53	0.22 120	0.11 1	0.07 73	0.09 236	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.12 274

LG-G	0.12 15	0.08 9	0.28 73	0.20 116	0.09 15	0.21 184	0.09 2	0.20 24	0.12 3	0.11 21	0.10 15	0.11 58	0.10 53	0.22 120	0.11 1	0.07 73	0.09 236	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.12 274

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 55	0.10 53	0.27 69	0.21 149	0.11 84	0.16 56	0.14 76	0.24 74	0.17 32	0.17 121	0.20 146	0.18 170	0.11 80	0.16 15	0.17 175	0.07 73	0.08 193	0.07 93	0.07 137	0.07 113	0.09 114

MM-Stereo_test1	0.20 178	0.13 181	0.45 188	0.24 307	0.12 123	0.20 156	0.21 339	0.36 223	0.32 253	0.23 192	0.22 175	0.15 131	0.14 160	0.28 235	0.16 148	0.07 73	0.24 520	0.08 176	0.07 137	0.09 261	0.21 435

Reg-Stereo(zero)	0.18 119	0.08 9	0.39 143	0.19 75	0.19 407	0.24 254	0.18 227	0.29 132	0.29 217	0.24 200	0.21 164	0.24 247	0.18 250	0.22 120	0.21 289	0.07 73	0.11 310	0.06 32	0.07 137	0.06 52	0.11 222

SCV_C0	0.19 147	0.14 226	0.40 152	0.30 482	0.20 433	0.15 31	0.16 136	0.35 211	0.26 168	0.17 121	0.16 97	0.13 86	0.09 24	0.31 286	0.14 83	0.07 73	0.22 498	0.06 32	0.06 66	0.09 261	0.25 480

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 27	0.15 258	0.21 22	0.27 425	0.09 15	0.15 31	0.13 52	0.23 55	0.21 93	0.12 35	0.11 23	0.10 35	0.13 142	0.22 120	0.13 42	0.07 73	0.05 5	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.07 25

FoundationStereo	0.13 27	0.08 9	0.18 5	0.29 471	0.30 534	0.12 10	0.13 52	0.12 3	0.18 44	0.09 3	0.08 6	0.10 35	0.08 10	0.14 4	0.11 1	0.07 73	0.31 562	0.06 32	0.04 1	0.05 3	0.06 8

AIO_rvc	0.20 178	0.16 292	0.49 245	0.41 557	0.29 529	0.15 31	0.17 173	0.21 35	0.19 58	0.17 121	0.14 82	0.13 86	0.08 10	0.35 328	0.13 42	0.07 73	0.19 467	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.41 553

AIO_test	0.20 178	0.12 140	0.46 202	0.45 565	0.38 559	0.15 31	0.17 173	0.28 113	0.20 69	0.19 148	0.13 51	0.14 113	0.09 24	0.39 350	0.13 42	0.07 73	0.21 487	0.06 32	0.06 66	0.06 52	0.34 530

castereo++	0.14 55	0.13 181	0.25 49	0.19 75	0.10 52	0.27 302	0.13 52	0.24 74	0.26 168	0.11 21	0.13 51	0.16 142	0.10 53	0.18 44	0.11 1	0.07 73	0.08 193	0.07 93	0.06 66	0.05 3	0.07 25

castereo	0.14 55	0.11 89	0.22 31	0.19 75	0.10 52	0.20 156	0.19 272	0.32 174	0.28 197	0.13 49	0.18 125	0.16 142	0.16 199	0.16 15	0.14 83	0.07 73	0.06 54	0.07 93	0.06 66	0.06 52	0.07 25

GIP-stereo	0.16 93	0.12 140	0.25 49	0.24 307	0.22 465	0.15 31	0.14 76	0.32 174	0.21 93	0.11 21	0.16 97	0.13 86	0.09 24	0.20 79	0.13 42	0.07 73	0.13 355	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.32 522

tt45	0.15 72	0.14 226	0.29 76	0.19 75	0.11 84	0.23 232	0.18 227	0.23 55	0.18 44	0.16 106	0.13 51	0.14 113	0.10 53	0.31 286	0.15 121	0.07 73	0.05 5	0.08 176	0.06 66	0.07 113	0.08 69

999	0.15 72	0.13 181	0.30 85	0.19 75	0.12 123	0.20 156	0.17 173	0.25 90	0.20 69	0.14 69	0.16 97	0.14 113	0.11 80	0.36 334	0.16 148	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.06 66	0.06 52	0.08 69

tg	0.18 119	0.15 258	0.34 116	0.22 203	0.11 84	0.23 232	0.15 102	0.35 211	0.27 185	0.20 158	0.25 203	0.20 192	0.12 111	0.25 176	0.16 148	0.07 73	0.07 129	0.09 267	0.09 313	0.08 177	0.13 303

dual_stereo	0.18 119	0.08 9	0.26 57	0.21 149	0.32 544	0.11 5	0.13 52	0.27 107	0.20 69	0.11 21	0.09 10	0.10 35	0.08 10	0.20 79	0.14 83	0.07 73	0.45 586	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.65 593

UGAM-zero	0.26 349	0.11 89	0.56 348	0.20 116	0.16 315	0.28 321	0.18 227	0.48 371	0.25 156	0.31 310	0.28 232	0.56 516	0.32 447	0.66 479	0.17 175	0.07 73	0.10 276	0.07 93	0.09 313	0.07 113	0.31 517

GCAP-BAT	0.20 178	0.12 140	0.48 225	0.25 346	0.17 345	0.24 254	0.16 136	0.32 174	0.21 93	0.28 245	0.30 254	0.26 279	0.12 111	0.28 235	0.19 236	0.07 73	0.25 525	0.07 93	0.08 220	0.06 52	0.19 405

Occ-G	0.18 119	0.10 53	0.38 136	0.23 256	0.15 277	0.16 56	0.18 227	0.23 55	0.26 168	0.15 92	0.20 146	0.21 206	0.11 80	0.22 120	0.19 236	0.07 73	0.17 442	0.07 93	0.06 66	0.08 177	0.30 513

U	1.02 585	0.10 53	0.26 57	0.22 203	3.66 616	6.41 620	0.13 52	0.22 46	0.21 93	0.11 21	0.11 23	0.10 35	0.09 24	0.12 2	0.11 1	0.07 73	0.05 5	5.35 626	2.86 623	0.07 113	0.06 8

IGEV-Stereo+	0.14 55	0.08 9	0.26 57	0.18 39	0.14 216	0.09 1	0.10 8	0.16 6	0.17 32	0.14 69	0.08 6	0.10 35	0.10 53	0.22 120	0.14 83	0.07 73	0.15 404	0.06 32	0.06 66	0.16 473	0.29 510

RAFT-Stereo-weight	0.17 109	0.10 53	0.31 94	0.20 116	0.12 123	0.20 156	0.16 136	0.38 249	0.33 269	0.25 213	0.20 146	0.19 180	0.10 53	0.19 58	0.16 148	0.07 73	0.13 355	0.07 93	0.06 66	0.06 52	0.09 114

gcap-zeroshot	0.19 147	0.14 226	0.51 285	0.21 149	0.15 277	0.27 302	0.15 102	0.32 174	0.24 131	0.26 223	0.20 146	0.34 366	0.15 179	0.22 120	0.14 83	0.07 73	0.08 193	0.07 93	0.07 137	0.06 52	0.09 114

testlalala2	0.19 147	0.11 89	0.49 245	0.37 535	0.26 512	0.24 254	0.14 76	0.37 238	0.26 168	0.25 213	0.27 225	0.21 206	0.12 111	0.17 30	0.17 175	0.07 73	0.07 129	0.07 93	0.07 137	0.07 113	0.08 69

MGS-Stereo	0.15 72	0.12 140	0.38 136	0.19 75	0.11 84	0.18 102	0.17 173	0.21 35	0.23 117	0.14 69	0.24 195	0.16 142	0.10 53	0.19 58	0.13 42	0.07 73	0.06 54	0.07 93	0.06 66	0.10 324	0.07 25

IGEV++	0.19 147	0.13 181	0.38 136	0.30 482	0.19 407	0.15 31	0.15 102	0.32 174	0.18 44	0.13 49	0.16 97	0.12 72	0.11 80	0.24 156	0.15 121	0.07 73	0.32 567	0.07 93	0.05 23	0.07 113	0.42 557

MyStereo07	0.18 119	0.15 258	0.44 185	0.22 203	0.16 315	0.25 274	0.22 373	0.31 167	0.26 168	0.22 184	0.13 51	0.12 72	0.13 142	0.33 306	0.14 83	0.07 73	0.13 355	0.09 267	0.09 313	0.09 261	0.11 222

MyStereo06	0.23 271	0.15 258	0.74 447	0.22 203	0.14 216	0.25 274	0.22 373	0.43 311	0.25 156	0.36 401	0.24 195	0.34 366	0.18 250	0.24 156	0.20 261	0.07 73	0.12 334	0.09 267	0.09 313	0.09 261	0.11 222

MyStereo05	0.24 301	0.15 258	0.58 373	0.22 203	0.14 216	0.25 274	0.22 373	0.50 389	0.54 492	0.32 335	0.23 186	0.26 279	0.23 306	0.32 296	0.25 349	0.07 73	0.12 334	0.09 267	0.09 313	0.09 261	0.11 222

MyStereo04	0.24 301	0.15 258	0.58 373	0.22 203	0.16 315	0.25 274	0.22 373	0.51 401	0.54 492	0.29 270	0.23 186	0.27 284	0.23 306	0.32 296	0.25 349	0.07 73	0.13 355	0.09 267	0.09 313	0.09 261	0.11 222

AE-Stereo	0.21 214	0.12 140	0.50 267	0.25 346	0.15 277	0.24 254	0.18 227	0.40 279	0.34 280	0.19 148	0.26 211	0.21 206	0.13 142	0.22 120	0.16 148	0.07 73	0.26 532	0.09 267	0.10 370	0.07 113	0.31 517

ff7	0.18 119	0.13 181	0.41 161	0.21 149	0.15 277	0.21 184	0.17 173	0.28 113	0.23 117	0.21 166	0.13 51	0.12 72	0.12 111	0.27 211	0.13 42	0.07 73	0.25 525	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.36 537

IGEVStereo-DCA	0.20 178	0.17 324	0.41 161	0.22 203	0.15 277	0.20 156	0.17 173	0.28 113	0.23 117	0.19 148	0.12 40	0.14 113	0.12 111	0.38 347	0.31 406	0.07 73	0.16 417	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.36 537

ffff	0.18 119	0.13 181	0.41 161	0.21 149	0.15 277	0.21 184	0.17 173	0.28 113	0.23 117	0.21 166	0.13 51	0.12 72	0.12 111	0.27 211	0.13 42	0.07 73	0.25 525	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.36 537

rrr	0.22 238	0.17 324	0.79 466	0.22 203	0.15 277	0.20 156	0.18 227	0.40 279	0.27 185	0.19 148	0.12 40	0.14 113	0.12 111	0.38 347	0.31 406	0.07 73	0.16 417	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.28 504

11t	0.18 119	0.13 181	0.41 161	0.21 149	0.15 277	0.21 184	0.17 173	0.28 113	0.23 117	0.21 166	0.13 51	0.12 72	0.12 111	0.27 211	0.13 42	0.07 73	0.25 525	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.36 537

IGEV_Zeroshot_test	0.23 271	0.11 89	0.82 475	0.21 149	0.23 478	0.20 156	0.19 272	0.38 249	0.23 117	0.34 369	0.22 175	0.29 310	0.14 160	0.24 156	0.20 261	0.07 73	0.09 236	0.08 176	0.08 220	0.08 177	0.35 534

MSKI-zero shot	0.19 147	0.10 53	0.47 210	0.30 482	0.14 216	0.21 184	0.14 76	0.33 194	0.22 103	0.24 200	0.25 203	0.22 213	0.10 53	0.32 296	0.14 83	0.07 73	0.30 558	0.07 93	0.07 137	0.06 52	0.09 114

CASnet	0.15 72	0.13 181	0.30 85	0.22 203	0.08 6	0.15 31	0.14 76	0.28 113	0.26 168	0.23 192	0.20 146	0.15 131	0.11 80	0.18 44	0.13 42	0.07 73	0.05 5	0.11 400	0.09 313	0.08 177	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.17 109	0.11 89	0.49 245	0.20 116	0.13 175	0.23 232	0.15 102	0.33 194	0.22 103	0.25 213	0.20 146	0.14 113	0.11 80	0.17 30	0.14 83	0.07 73	0.23 507	0.07 93	0.06 66	0.05 3	0.07 25

AEACV	0.20 178	0.09 28	0.32 106	0.39 546	0.34 547	0.21 184	0.16 136	0.30 150	0.18 44	0.17 121	0.17 111	0.13 86	0.16 199	0.27 211	0.13 42	0.07 73	0.29 557	0.07 93	0.09 313	0.07 113	0.37 545

GCAP-Stereo	0.18 119	0.21 383	0.47 210	0.23 256	0.18 375	0.21 184	0.10 8	0.28 113	0.24 131	0.20 158	0.22 175	0.15 131	0.13 142	0.21 96	0.16 148	0.07 73	0.19 467	0.07 93	0.05 23	0.06 52	0.09 114

RAFT-Test	0.19 147	0.11 89	0.41 161	0.26 387	0.21 450	0.26 295	0.17 173	0.37 238	0.26 168	0.24 200	0.29 240	0.32 350	0.14 160	0.22 120	0.15 121	0.07 73	0.08 193	0.07 93	0.07 137	0.06 52	0.07 25

HH	0.22 238	0.12 140	0.55 338	0.32 504	0.16 315	0.27 302	0.18 227	0.36 223	0.25 156	0.20 158	0.26 211	0.34 366	0.18 250	0.33 306	0.15 121	0.07 73	0.16 417	0.07 93	0.07 137	0.07 113	0.31 517

HanStereo	0.22 238	0.12 140	0.55 338	0.32 504	0.16 315	0.27 302	0.18 227	0.36 223	0.25 156	0.20 158	0.26 211	0.34 366	0.18 250	0.33 306	0.15 121	0.07 73	0.16 417	0.07 93	0.07 137	0.07 113	0.31 517

LL-Strereo2	0.21 214	0.25 444	0.53 317	0.32 504	0.20 433	0.25 274	0.14 76	0.32 174	0.25 156	0.25 213	0.20 146	0.24 247	0.12 111	0.28 235	0.18 205	0.07 73	0.07 129	0.12 435	0.09 313	0.09 261	0.16 365

4D-IteraStereo	0.20 178	0.21 383	0.62 397	0.21 149	0.14 216	0.19 122	0.17 173	0.29 132	0.28 197	0.24 200	0.20 146	0.20 192	0.10 53	0.22 120	0.18 205	0.07 73	0.07 129	0.10 344	0.08 220	0.08 177	0.33 527

anonymousdsp2	0.23 271	0.11 89	0.42 170	0.26 387	0.24 495	0.25 274	0.17 173	0.43 311	0.37 322	0.30 293	0.23 186	0.24 247	0.15 179	0.32 296	0.17 175	0.07 73	0.28 541	0.07 93	0.05 23	0.08 177	0.44 561

anonymousdsp	0.20 178	0.13 181	0.49 245	0.28 453	0.20 433	0.21 184	0.17 173	0.29 132	0.24 131	0.22 184	0.13 51	0.12 72	0.12 111	0.32 296	0.13 42	0.07 73	0.26 532	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.48 568

CES	0.14 55	0.08 9	0.24 40	0.17 15	0.23 478	0.18 102	0.15 102	0.24 74	0.20 69	0.14 69	0.18 125	0.14 113	0.10 53	0.19 58	0.12 12	0.07 73	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.08 177	0.20 423

EGLCR-Stereo	0.19 147	0.09 28	0.34 116	0.29 471	0.17 345	0.28 321	0.16 136	0.30 150	0.23 117	0.22 184	0.11 23	0.16 142	0.09 24	0.28 235	0.15 121	0.07 73	0.25 525	0.07 93	0.07 137	0.06 52	0.37 545

DCRE	0.24 301	0.15 258	0.45 188	0.26 387	0.26 512	0.23 232	0.21 339	0.37 238	0.29 217	0.23 192	0.81 555	0.23 227	0.16 199	0.24 156	0.18 205	0.07 73	0.14 373	0.07 93	0.08 220	0.07 113	0.25 480

Selective-RAFT	0.19 147	0.14 226	0.37 134	0.24 307	0.11 84	0.30 360	0.15 102	0.35 211	0.34 280	0.17 121	0.17 111	0.22 213	0.18 250	0.29 257	0.18 205	0.07 73	0.16 417	0.07 93	0.07 137	0.08 177	0.08 69

MC-Stereo	0.18 119	0.10 53	0.36 128	0.28 453	0.14 216	0.18 102	0.15 102	0.24 74	0.20 69	0.21 166	0.24 195	0.16 142	0.13 142	0.25 176	0.14 83	0.07 73	0.17 442	0.07 93	0.07 137	0.06 52	0.30 513

RCA-Stereo	0.17 109	0.10 53	0.33 112	0.20 116	0.11 84	0.19 122	0.17 173	0.39 270	0.36 307	0.21 166	0.25 203	0.17 157	0.17 220	0.18 44	0.15 121	0.07 73	0.14 373	0.07 93	0.06 66	0.06 52	0.08 69

CroCo-Stereo Lap2	0.16 93	0.18 347	0.39 143	0.26 387	0.18 375	0.11 5	0.19 272	0.30 150	0.22 103	0.13 49	0.16 97	0.15 131	0.11 80	0.17 30	0.15 121	0.07 73	0.07 129	0.08 176	0.06 66	0.08 177	0.07 25

DCANet-4	0.20 178	0.11 89	0.58 373	0.19 75	0.09 15	0.19 122	0.18 227	0.39 270	0.42 380	0.29 270	0.31 265	0.17 157	0.22 294	0.21 96	0.20 261	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.05 23	0.06 52	0.09 114

ccc-4	0.18 119	0.13 181	0.41 161	0.21 149	0.15 277	0.21 184	0.17 173	0.28 113	0.23 117	0.21 166	0.13 51	0.12 72	0.12 111	0.27 211	0.13 42	0.07 73	0.25 525	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.36 537

fff	0.20 178	0.15 258	0.57 358	0.19 75	0.09 15	0.19 122	0.18 227	0.38 249	0.46 428	0.29 270	0.31 265	0.18 170	0.28 390	0.21 96	0.20 261	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.05 23	0.06 52	0.09 114

ADStereo(finetuned)	0.21 214	0.15 258	0.59 380	0.19 75	0.09 15	0.19 122	0.18 227	0.37 238	0.41 368	0.30 293	0.31 265	0.19 180	0.31 434	0.21 96	0.20 261	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.05 23	0.07 113	0.10 179

raft_robust	0.25 326	0.23 418	0.44 185	0.22 203	0.13 175	0.23 232	0.22 373	0.52 409	0.50 470	0.33 348	0.32 275	0.33 358	0.23 306	0.55 416	0.18 205	0.07 73	0.11 310	0.08 176	0.10 370	0.08 177	0.07 25

RAFT+CT+SA	0.23 271	0.24 429	0.48 225	0.25 346	0.18 375	0.23 232	0.29 481	0.42 302	0.38 332	0.24 200	0.39 366	0.20 192	0.17 220	0.34 321	0.17 175	0.07 73	0.07 129	0.09 267	0.12 446	0.09 261	0.13 303

test_5	0.25 326	0.25 444	0.57 358	0.27 425	0.18 375	0.25 274	0.29 481	0.42 302	0.39 348	0.29 270	0.40 375	0.27 284	0.23 306	0.35 328	0.19 236	0.07 73	0.07 129	0.09 267	0.09 313	0.10 324	0.14 332

SA	0.24 301	0.22 402	0.55 338	0.23 256	0.14 216	0.25 274	0.23 401	0.48 371	0.42 380	0.28 245	0.44 419	0.23 227	0.23 306	0.34 321	0.17 175	0.07 73	0.09 236	0.11 400	0.11 404	0.08 177	0.09 114

IGEV-Stereo	0.20 178	0.13 181	0.49 245	0.28 453	0.20 433	0.21 184	0.17 173	0.29 132	0.24 131	0.22 184	0.13 51	0.12 72	0.12 111	0.32 296	0.13 42	0.07 73	0.26 532	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.48 568
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.25 326	0.24 429	0.50 267	0.23 256	0.18 375	0.19 122	0.19 272	0.39 270	0.35 291	0.28 245	0.36 329	0.34 366	0.23 306	0.66 479	0.28 379	0.07 73	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.09 261	0.14 332

iRaft-Stereo_20w	0.29 407	0.11 89	0.86 492	0.33 515	0.24 495	0.32 399	0.26 450	0.60 507	0.26 168	0.41 466	0.21 164	0.28 297	0.19 272	0.32 296	0.24 335	0.07 73	0.31 562	0.07 93	0.09 313	0.08 177	0.47 565

GLC_STEREO	0.15 72	0.11 89	0.31 94	0.22 203	0.09 15	0.17 76	0.15 102	0.24 74	0.28 197	0.17 121	0.20 146	0.17 157	0.11 80	0.24 156	0.17 175	0.07 73	0.09 236	0.09 267	0.08 220	0.07 113	0.07 25

IPLG	0.23 271	0.19 360	0.65 412	0.21 149	0.12 123	0.28 321	0.17 173	0.45 341	0.32 253	0.33 348	0.32 275	0.16 142	0.17 220	0.50 388	0.23 326	0.07 73	0.06 54	0.08 176	0.07 137	0.07 113	0.08 69

MIPNet	0.22 238	0.19 360	0.64 407	0.22 203	0.12 123	0.28 321	0.20 312	0.48 371	0.39 348	0.31 310	0.24 195	0.19 180	0.24 327	0.28 235	0.20 261	0.07 73	0.05 5	0.08 176	0.07 137	0.07 113	0.08 69

IPLGR	0.22 238	0.14 226	0.75 451	0.21 149	0.11 84	0.25 274	0.18 227	0.44 332	0.38 332	0.29 270	0.28 232	0.21 206	0.19 272	0.37 344	0.19 236	0.07 73	0.06 54	0.08 176	0.07 137	0.07 113	0.07 25

GMOStereo	0.20 178	0.17 324	0.45 188	0.23 256	0.18 375	0.21 184	0.27 459	0.28 113	0.28 197	0.31 310	0.32 275	0.28 297	0.17 220	0.16 15	0.13 42	0.07 73	0.23 507	0.10 344	0.08 220	0.08 177	0.07 25

error version	0.20 178	0.17 324	0.45 188	0.23 256	0.18 375	0.21 184	0.27 459	0.28 113	0.28 197	0.31 310	0.32 275	0.28 297	0.17 220	0.16 15	0.13 42	0.07 73	0.23 507	0.10 344	0.08 220	0.08 177	0.07 25

test-v	0.20 178	0.17 324	0.45 188	0.23 256	0.18 375	0.21 184	0.27 459	0.28 113	0.28 197	0.31 310	0.32 275	0.28 297	0.17 220	0.16 15	0.13 42	0.07 73	0.23 507	0.10 344	0.08 220	0.08 177	0.07 25

LCNet	0.22 238	0.12 140	0.42 170	0.26 387	0.12 123	0.23 232	0.19 272	0.36 223	0.28 197	0.28 245	0.35 314	0.26 279	0.30 417	0.35 328	0.17 175	0.07 73	0.05 5	0.09 267	0.10 370	0.13 430	0.22 449

STrans-v2	0.25 326	0.14 226	0.56 348	0.21 149	0.12 123	0.23 232	0.20 312	0.50 389	0.31 243	0.31 310	0.42 395	0.35 380	0.35 464	0.62 460	0.24 335	0.07 73	0.05 5	0.08 176	0.07 137	0.06 52	0.08 69

TransformOpticalFlow	0.24 301	0.14 226	0.57 358	0.24 307	0.11 84	0.21 184	0.19 272	0.43 311	0.34 280	0.30 293	0.43 409	0.36 385	0.31 434	0.61 449	0.20 261	0.07 73	0.05 5	0.08 176	0.07 137	0.06 52	0.08 69

PSM-AAD	0.26 349	0.11 89	0.43 176	0.24 307	0.12 123	0.27 302	0.37 527	0.36 223	0.30 233	0.36 401	0.39 366	0.28 297	0.77 568	0.30 273	0.16 148	0.07 73	0.06 54	0.12 435	0.11 404	0.09 261	0.21 435

KYRaft	0.23 271	0.11 89	0.43 176	0.23 256	0.12 123	0.23 232	0.23 401	0.37 238	0.26 168	0.35 388	0.53 483	0.34 366	0.26 358	0.29 257	0.16 148	0.07 73	0.05 5	0.09 267	0.10 370	0.08 177	0.30 513

ASMatch	0.23 271	0.11 89	0.55 338	0.25 346	0.14 216	0.19 122	0.16 136	0.32 174	0.30 233	0.28 245	0.68 537	0.28 297	0.26 358	0.50 388	0.22 307	0.07 73	0.06 54	0.08 176	0.07 137	0.06 52	0.11 222

DEmStereo	0.26 349	0.10 53	0.52 306	0.19 75	0.13 175	0.31 382	0.25 439	0.29 132	0.38 332	0.36 401	0.57 502	0.24 247	0.48 524	0.53 405	0.44 476	0.07 73	0.06 54	0.08 176	0.08 220	0.07 113	0.08 69

DRaft	0.25 326	0.11 89	0.47 210	0.18 39	0.12 123	0.28 321	0.23 401	0.34 202	0.40 358	0.38 427	0.60 514	0.20 192	0.41 496	0.48 382	0.41 461	0.07 73	0.06 54	0.08 176	0.08 220	0.07 113	0.08 69

GrayStereo	0.26 349	0.10 53	0.45 188	0.27 425	0.14 216	0.23 232	0.46 556	0.36 223	0.33 269	0.40 454	0.47 452	0.30 330	0.78 569	0.29 257	0.17 175	0.07 73	0.06 54	0.08 176	0.09 313	0.07 113	0.15 349

RAFT-RH_RVC	0.26 349	0.13 181	0.57 358	0.22 203	0.12 123	0.25 274	0.14 76	0.27 107	0.29 217	0.38 427	1.14 578	0.23 227	0.18 250	0.58 429	0.24 335	0.07 73	0.06 54	0.10 344	0.07 137	0.06 52	0.08 69

RAFT-345	0.22 238	0.11 89	0.55 338	0.22 203	0.12 123	0.20 156	0.16 136	0.27 107	0.28 197	0.27 234	0.65 531	0.20 192	0.17 220	0.55 416	0.22 307	0.07 73	0.06 54	0.08 176	0.07 137	0.06 52	0.07 25

test-2	0.20 178	0.17 324	0.45 188	0.23 256	0.18 375	0.21 184	0.27 459	0.28 113	0.28 197	0.31 310	0.32 275	0.28 297	0.17 220	0.16 15	0.13 42	0.07 73	0.23 507	0.10 344	0.08 220	0.08 177	0.07 25

test-1	0.20 178	0.12 140	0.49 245	0.23 256	0.23 478	0.22 213	0.23 401	0.36 223	0.29 217	0.21 166	0.25 203	0.24 247	0.14 160	0.18 44	0.22 307	0.07 73	0.14 373	0.08 176	0.07 137	0.06 52	0.14 332

GMM-Stereo	0.22 238	0.10 53	0.56 348	0.23 256	0.13 175	0.24 254	0.24 425	0.38 249	0.29 217	0.31 310	0.44 419	0.27 284	0.21 287	0.31 286	0.17 175	0.07 73	0.05 5	0.10 344	0.09 313	0.08 177	0.19 405

Prome-Stereo	0.22 238	0.10 53	0.43 176	0.24 307	0.13 175	0.23 232	0.23 401	0.37 238	0.27 185	0.33 348	0.58 505	0.24 247	0.28 390	0.30 273	0.16 148	0.07 73	0.05 5	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.20 423

iRaftStereo_RVC	0.17 109	0.16 292	0.35 122	0.21 149	0.11 84	0.20 156	0.17 173	0.34 202	0.25 156	0.20 158	0.25 203	0.19 180	0.12 111	0.21 96	0.16 148	0.07 73	0.12 334	0.10 344	0.09 313	0.09 261	0.14 332

CREStereo++_RVC	0.16 93	0.09 28	0.42 170	0.17 15	0.11 84	0.18 102	0.13 52	0.23 55	0.31 243	0.21 166	0.31 265	0.13 86	0.11 80	0.17 30	0.16 148	0.07 73	0.04 1	0.06 32	0.15 507	0.06 52	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
s12784h	0.18 119	0.09 28	0.38 136	0.18 39	0.07 1	0.33 406	0.19 272	0.39 270	0.34 280	0.24 200	0.25 203	0.18 170	0.18 250	0.25 176	0.17 175	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.05 23	0.06 52	0.05 1

DCANet	0.20 178	0.15 258	0.57 358	0.19 75	0.09 15	0.19 122	0.18 227	0.37 238	0.41 368	0.30 293	0.31 265	0.19 180	0.23 306	0.21 96	0.20 261	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.05 23	0.07 113	0.10 179

csc	0.20 178	0.15 258	0.57 358	0.19 75	0.09 15	0.19 122	0.18 227	0.38 249	0.46 428	0.29 270	0.31 265	0.18 170	0.28 390	0.21 96	0.20 261	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.05 23	0.06 52	0.09 114

cscssc	0.20 178	0.15 258	0.57 358	0.19 75	0.09 15	0.19 122	0.18 227	0.38 249	0.46 428	0.29 270	0.31 265	0.18 170	0.28 390	0.21 96	0.20 261	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.05 23	0.06 52	0.09 114

test_xeample3	0.22 238	0.17 324	0.81 471	0.21 149	0.15 277	0.20 156	0.18 227	0.40 279	0.25 156	0.19 148	0.12 40	0.13 86	0.12 111	0.34 321	0.33 425	0.07 73	0.20 482	0.07 93	0.08 220	0.08 177	0.34 530

EAI-Stereo	0.29 407	0.11 89	0.38 136	0.22 203	0.18 375	0.33 406	1.66 613	0.53 419	0.27 185	0.27 234	0.50 465	0.17 157	0.16 199	0.25 176	0.25 349	0.07 73	0.07 129	0.07 93	0.11 404	0.07 113	0.10 179

CFNet-RSSM	0.18 119	0.10 53	0.45 188	0.20 116	0.12 123	0.20 156	0.16 136	0.40 279	0.31 243	0.23 192	0.21 164	0.26 279	0.15 179	0.21 96	0.14 83	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.07 137	0.06 52	0.06 8

Gwc-CoAtRS	0.17 109	0.10 53	0.41 161	0.20 116	0.12 123	0.20 156	0.15 102	0.34 202	0.29 217	0.23 192	0.23 186	0.27 284	0.15 179	0.21 96	0.14 83	0.07 73	0.06 54	0.07 93	0.07 137	0.06 52	0.07 25

HITNet	0.22 238	0.23 418	0.60 387	0.20 116	0.09 15	0.27 302	0.15 102	0.45 341	0.33 269	0.29 270	0.33 295	0.27 284	0.22 294	0.29 257	0.27 371	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.06 66	0.09 261	0.11 222
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.25 326	0.23 418	0.59 380	0.22 203	0.09 15	0.30 360	0.18 227	0.40 279	0.38 332	0.38 427	0.44 419	0.31 339	0.22 294	0.44 368	0.32 416	0.07 73	0.05 5	0.07 93	0.06 66	0.07 113	0.08 69

DN-CSS_ROB	0.24 301	0.33 495	0.69 428	0.25 346	0.14 216	0.26 295	0.13 52	0.42 302	0.35 291	0.30 293	0.42 395	0.22 213	0.20 277	0.34 321	0.22 307	0.07 73	0.06 54	0.11 400	0.11 404	0.11 376	0.09 114

DispViT+	0.13 27	0.17 324	0.29 76	0.18 39	0.12 123	0.13 16	0.10 8	0.25 90	0.20 69	0.14 69	0.11 23	0.10 35	0.10 53	0.16 15	0.16 148	0.08 199	0.08 193	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.06 8

WQFJA1++	0.48 525	0.07 2	0.86 492	0.23 256	0.19 407	0.18 102	0.11 19	0.21 35	0.14 13	2.23 613	0.12 40	0.23 227	0.11 80	0.21 96	0.14 83	0.08 199	0.19 467	0.06 32	0.09 313	4.02 620	0.20 423

WQFJX1	0.20 178	0.12 140	0.21 22	0.23 256	0.17 345	0.24 254	0.19 272	0.63 527	0.56 507	0.17 121	0.16 97	0.14 113	0.16 199	0.27 211	0.18 205	0.08 199	0.09 236	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.09 114

WQFJX	0.19 147	0.12 140	0.21 22	0.22 203	0.18 375	0.25 274	0.18 227	0.57 472	0.49 463	0.17 121	0.17 111	0.14 113	0.16 199	0.24 156	0.19 236	0.08 199	0.08 193	0.08 176	0.06 66	0.08 177	0.11 222

NLMM1	0.21 214	0.13 181	0.21 22	0.23 256	0.18 375	0.24 254	0.20 312	0.65 539	0.69 544	0.18 142	0.18 125	0.13 86	0.14 160	0.25 176	0.19 236	0.08 199	0.09 236	0.08 176	0.07 137	0.07 113	0.10 179

NLSM1	0.18 119	0.12 140	0.21 22	0.21 149	0.18 375	0.25 274	0.17 173	0.51 401	0.43 391	0.17 121	0.21 164	0.13 86	0.15 179	0.22 120	0.18 205	0.08 199	0.09 236	0.09 267	0.08 220	0.07 113	0.07 25

GEAStereo	0.20 178	0.10 53	0.31 94	0.35 526	0.42 566	0.19 122	0.16 136	0.23 55	0.18 44	0.14 69	0.15 88	0.10 35	0.09 24	0.21 96	0.18 205	0.08 199	0.28 541	0.06 32	0.05 23	0.08 177	0.57 579

GSStereo	0.21 214	0.10 53	0.31 94	0.36 534	0.42 566	0.19 122	0.16 136	0.38 249	0.21 93	0.14 69	0.15 88	0.10 35	0.09 24	0.21 96	0.18 205	0.08 199	0.31 562	0.06 32	0.06 66	0.08 177	0.63 588

GS-Stereo							0.16 136	0.38 249	0.21 93	0.14 69	0.15 88	0.10 35	0.09 24	0.21 96	0.18 205	0.08 199	0.31 562	0.06 32	0.06 66	0.08 177	0.63 588

gasm-f	0.20 178	0.12 140	0.36 128	0.35 526	0.36 555	0.18 102	0.17 173	0.23 55	0.18 44	0.14 69	0.19 137	0.10 35	0.11 80	0.20 79	0.19 236	0.08 199	0.28 541	0.06 32	0.05 23	0.09 261	0.57 579

FE-Mocha	0.18 119	0.11 89	0.40 152	0.26 387	0.14 216	0.19 122	0.14 76	0.36 223	0.24 131	0.24 200	0.24 195	0.23 227	0.14 160	0.27 211	0.19 236	0.08 199	0.08 193	0.08 176	0.08 220	0.07 113	0.08 69

Select-FE	0.27 377	0.18 347	0.87 495	0.23 256	0.22 465	0.29 346	0.18 227	0.53 419	0.28 197	0.30 293	0.33 295	0.45 456	0.29 410	0.30 273	0.21 289	0.08 199	0.10 276	0.08 176	0.13 478	0.08 177	0.20 423

Zero-FE251	0.17 109	0.09 28	0.38 136	0.18 39	0.10 52	0.20 156	0.13 52	0.20 24	0.15 20	0.75 563	0.13 51	0.13 86	0.11 80	0.16 15	0.16 148	0.08 199	0.10 276	0.06 32	0.05 23	0.05 3	0.18 390

z-ln-s-r	0.35 460	0.30 480	1.02 526	0.23 256	0.14 216	0.30 360	0.26 450	0.46 349	0.55 500	0.33 348	0.61 522	0.39 411	0.31 434	0.80 526	0.77 542	0.08 199	0.06 54	0.08 176	0.08 220	0.11 376	0.10 179

MLG-Stereo_test2	0.12 15	0.09 28	0.29 76	0.21 149	0.12 123	0.16 56	0.11 19	0.17 9	0.12 3	0.11 21	0.08 6	0.11 58	0.06 1	0.16 15	0.11 1	0.08 199	0.13 355	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.09 114

DFGA-Net	0.26 349	0.33 495	0.70 434	0.22 203	0.15 277	0.25 274	0.17 173	0.41 297	0.40 358	0.30 293	0.32 275	0.21 206	0.18 250	0.61 449	0.33 425	0.08 199	0.06 54	0.10 344	0.09 313	0.11 376	0.09 114

LGtest1	0.10 2	0.09 28	0.19 8	0.18 39	0.09 15	0.13 16	0.09 2	0.17 9	0.13 7	0.10 11	0.08 6	0.09 21	0.09 24	0.16 15	0.12 12	0.08 199	0.06 54	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.08 69

SGD-Stereo	0.12 15	0.08 9	0.18 5	0.17 15	0.07 1	0.17 76	0.13 52	0.19 21	0.17 32	0.12 35	0.13 51	0.11 58	0.12 111	0.19 58	0.12 12	0.08 199	0.04 1	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.05 1

MM-Stereo_test3	0.19 147	0.15 258	0.39 143	0.25 346	0.15 277	0.19 122	0.22 373	0.42 302	0.40 358	0.17 121	0.24 195	0.17 157	0.12 111	0.22 120	0.16 148	0.08 199	0.21 487	0.08 176	0.06 66	0.09 261	0.11 222

SCV	0.18 119	0.15 258	0.37 134	0.26 387	0.20 433	0.16 56	0.16 136	0.35 211	0.23 117	0.14 69	0.16 97	0.13 86	0.09 24	0.31 286	0.12 12	0.08 199	0.19 467	0.07 93	0.07 137	0.09 261	0.26 492

HUF	0.26 349	0.15 258	0.79 466	0.39 546	0.31 541	0.16 56	0.17 173	0.36 223	0.25 156	0.19 148	0.14 82	0.23 227	0.11 80	0.32 296	0.14 83	0.08 199	0.60 604	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.56 576

AIO-test1	0.21 214	0.22 402	0.56 348	0.31 498	0.24 495	0.21 184	0.16 136	0.42 302	0.37 322	0.17 121	0.26 211	0.18 170	0.12 111	0.29 257	0.15 121	0.08 199	0.07 129	0.10 344	0.11 404	0.07 113	0.10 179

PAM_32	0.26 349	0.10 53	0.63 402	0.24 307	0.19 407	0.51 523	0.26 450	0.43 311	0.30 233	0.32 335	0.28 232	0.60 531	0.28 390	0.29 257	0.20 261	0.08 199	0.14 373	0.08 176	0.10 370	0.07 113	0.15 349

PAM	0.26 349	0.11 89	0.63 402	0.25 346	0.18 375	0.53 532	0.29 481	0.44 332	0.28 197	0.36 401	0.27 225	0.59 525	0.26 358	0.28 235	0.20 261	0.08 199	0.12 334	0.07 93	0.10 370	0.07 113	0.13 303

UGAM	0.28 387	0.18 347	0.57 358	0.26 387	0.13 175	0.23 232	0.26 450	0.33 194	0.45 416	0.32 335	0.42 395	0.45 456	0.22 294	0.92 554	0.23 326	0.08 199	0.09 236	0.14 485	0.13 478	0.10 324	0.10 179

RAStereo	0.14 55	0.15 258	0.40 152	0.22 203	0.11 84	0.15 31	0.18 227	0.25 90	0.24 131	0.13 49	0.17 111	0.11 58	0.09 24	0.15 8	0.13 42	0.08 199	0.06 54	0.08 176	0.06 66	0.07 113	0.05 1

Pointernet	0.15 72	0.08 9	0.35 122	0.19 75	0.12 123	0.20 156	0.12 29	0.34 202	0.25 156	0.15 92	0.16 97	0.13 86	0.11 80	0.18 44	0.13 42	0.08 199	0.06 54	0.06 32	0.05 23	0.06 52	0.08 69

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 387	0.17 324	0.96 517	0.29 471	0.31 541	0.29 346	0.21 339	0.53 419	0.28 197	0.27 234	0.55 492	0.41 424	0.18 250	0.30 273	0.22 307	0.08 199	0.10 276	0.08 176	0.13 478	0.12 417	0.20 423

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 349	0.15 258	0.96 517	0.21 149	0.25 508	0.30 360	0.21 339	0.54 434	0.28 197	0.25 213	0.29 240	0.46 465	0.23 306	0.28 235	0.20 261	0.08 199	0.10 276	0.08 176	0.12 446	0.11 376	0.17 385

H2IRNET	0.19 147	0.18 347	0.50 267	0.22 203	0.12 123	0.20 156	0.16 136	0.28 113	0.31 243	0.17 121	0.32 275	0.25 259	0.20 277	0.24 156	0.19 236	0.08 199	0.06 54	0.09 267	0.10 370	0.10 324	0.08 69

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 119	0.15 258	0.27 69	0.20 116	0.13 175	0.24 254	0.17 173	0.31 167	0.37 322	0.43 482	0.17 111	0.13 86	0.12 111	0.20 79	0.16 148	0.08 199	0.07 129	0.09 267	0.07 137	0.09 261	0.08 69

MyStereo8	0.25 326	0.20 373	0.69 428	0.24 307	0.17 345	0.31 382	0.16 136	0.50 389	0.32 253	0.29 270	0.38 348	0.25 259	0.19 272	0.33 306	0.29 393	0.08 199	0.20 482	0.08 176	0.08 220	0.10 324	0.16 365

ACVNet-DCA	0.21 214	0.16 292	0.50 267	0.27 425	0.13 175	0.31 382	0.19 272	0.43 311	0.32 253	0.21 166	0.20 146	0.13 86	0.17 220	0.28 235	0.12 12	0.08 199	0.28 541	0.08 176	0.06 66	0.09 261	0.23 457

xx1	0.23 271	0.16 292	0.50 267	0.27 425	0.13 175	0.31 382	0.19 272	0.39 270	0.48 449	0.21 166	0.20 146	0.28 297	0.25 340	0.28 235	0.12 12	0.08 199	0.28 541	0.10 344	0.11 404	0.09 261	0.23 457

1test111	0.22 238	0.16 292	0.50 267	0.27 425	0.13 175	0.31 382	0.19 272	0.43 311	0.32 253	0.21 166	0.20 146	0.13 86	0.17 220	0.36 334	0.28 379	0.08 199	0.28 541	0.08 176	0.06 66	0.09 261	0.23 457

cc1	0.22 238	0.16 292	0.50 267	0.27 425	0.13 175	0.31 382	0.19 272	0.39 270	0.48 449	0.21 166	0.20 146	0.13 86	0.17 220	0.28 235	0.12 12	0.08 199	0.28 541	0.08 176	0.06 66	0.08 177	0.37 545

ffm	0.27 377	0.17 324	0.84 485	0.21 149	0.13 175	0.29 346	0.21 339	0.38 249	0.46 428	0.31 310	0.44 419	0.34 366	0.24 327	0.28 235	0.12 12	0.08 199	0.28 541	0.12 435	0.11 404	0.08 177	0.37 545

ff1	0.36 463	0.17 324	0.84 485	0.21 149	0.13 175	0.29 346	0.21 339	0.38 249	0.46 428	0.31 310	0.44 419	0.34 366	0.24 327	0.91 549	1.30 581	0.08 199	0.28 541	0.12 435	0.11 404	0.08 177	0.37 545

tt1	0.22 238	0.16 292	0.49 245	0.26 387	0.15 277	0.31 382	0.19 272	0.38 249	0.46 428	0.21 166	0.19 137	0.13 86	0.16 199	0.28 235	0.12 12	0.08 199	0.28 541	0.08 176	0.06 66	0.08 177	0.37 545

MaDis-Stereo	0.15 72	0.17 324	0.39 143	0.19 75	0.15 277	0.16 56	0.13 52	0.26 100	0.22 103	0.13 49	0.15 88	0.14 113	0.11 80	0.17 30	0.17 175	0.08 199	0.07 129	0.08 176	0.06 66	0.07 113	0.06 8

UniTT-Stereo	0.15 72	0.12 140	0.45 188	0.21 149	0.14 216	0.17 76	0.13 52	0.20 24	0.19 58	0.16 106	0.20 146	0.10 35	0.11 80	0.18 44	0.17 175	0.08 199	0.06 54	0.07 93	0.06 66	0.08 177	0.07 25

Any-RAFT	0.18 119	0.09 28	0.33 112	0.19 75	0.10 52	0.29 346	0.16 136	0.44 332	0.32 253	0.25 213	0.27 225	0.29 310	0.16 199	0.23 145	0.13 42	0.08 199	0.07 129	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.07 25

LL-Strereo	0.32 437	0.33 495	0.77 461	0.26 387	0.24 495	0.22 213	0.23 401	0.58 486	0.44 404	0.35 388	0.32 275	0.41 424	0.40 491	0.93 556	0.25 349	0.08 199	0.13 355	0.11 400	0.09 313	0.09 261	0.22 449

CBFPSM	0.28 387	0.23 418	0.76 455	0.21 149	0.14 216	0.38 457	0.26 450	0.42 302	0.37 322	0.34 369	0.36 329	0.55 511	0.38 479	0.33 306	0.40 457	0.08 199	0.08 193	0.07 93	0.08 220	0.09 261	0.12 274

LoS	0.15 72	0.09 28	0.34 116	0.17 15	0.09 15	0.22 213	0.14 76	0.27 107	0.27 185	0.15 92	0.18 125	0.19 180	0.14 160	0.23 145	0.14 83	0.08 199	0.06 54	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.06 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.28 387	0.19 360	0.68 426	0.22 203	0.19 407	0.31 382	0.31 499	0.43 311	0.43 391	0.28 245	0.38 348	0.42 437	0.32 447	0.33 306	0.32 416	0.08 199	0.14 373	0.10 344	0.12 446	0.11 376	0.24 470

anonymousa	0.26 349	0.13 181	0.56 348	0.29 471	0.30 534	0.31 382	0.20 312	0.38 249	0.36 307	0.33 348	0.51 468	0.41 424	0.27 367	0.25 176	0.24 335	0.08 199	0.18 454	0.09 267	0.18 533	0.08 177	0.17 385

TestStereo1	0.23 271	0.22 402	0.50 267	0.27 425	0.14 216	0.26 295	0.27 459	0.43 311	0.38 332	0.29 270	0.39 366	0.23 227	0.21 287	0.33 306	0.18 205	0.08 199	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.10 179

qqq	0.24 301	0.16 292	0.46 202	0.20 116	0.15 277	0.23 232	0.20 312	0.43 311	0.32 253	0.26 223	0.31 265	0.28 297	0.25 340	0.36 334	0.28 379	0.08 199	0.22 498	0.10 344	0.11 404	0.09 261	0.23 457

SA-5K	0.23 271	0.22 402	0.50 267	0.27 425	0.14 216	0.26 295	0.27 459	0.43 311	0.38 332	0.29 270	0.39 366	0.23 227	0.21 287	0.33 306	0.18 205	0.08 199	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.10 179

Sa-1000	0.24 301	0.20 373	0.53 317	0.23 256	0.14 216	0.30 360	0.23 401	0.50 389	0.41 368	0.30 293	0.50 465	0.26 279	0.19 272	0.33 306	0.16 148	0.08 199	0.10 276	0.10 344	0.11 404	0.08 177	0.08 69

CrosDoStereo	0.32 437	0.11 89	0.53 317	0.19 75	0.12 123	0.22 213	1.07 601	0.36 223	0.38 332	0.38 427	0.60 514	0.28 297	0.45 511	0.61 449	0.56 512	0.08 199	0.06 54	0.08 176	0.09 313	0.08 177	0.09 114

HHNet	0.23 271	0.12 140	0.66 417	0.19 75	0.18 375	0.20 156	0.20 312	0.36 223	0.32 253	0.33 348	0.59 510	0.19 180	0.21 287	0.24 156	0.31 406	0.08 199	0.06 54	0.09 267	0.07 137	0.08 177	0.12 274

AAGNet	0.34 453	0.12 140	0.53 317	0.26 387	0.16 315	0.20 156	0.19 272	0.31 167	0.29 217	0.35 388	0.35 314	0.27 284	0.30 417	0.44 368	2.56 613	0.08 199	0.05 5	0.10 344	0.07 137	0.09 261	0.07 25

OMP-Stereo	0.24 301	0.16 292	0.48 225	0.30 482	0.13 175	0.21 184	0.16 136	0.38 249	0.35 291	0.34 369	0.30 254	0.33 358	0.20 277	0.70 491	0.24 335	0.08 199	0.06 54	0.09 267	0.07 137	0.08 177	0.07 25

IIG-Stereo	0.24 301	0.16 292	0.47 210	0.29 471	0.12 123	0.23 232	0.14 76	0.40 279	0.33 269	0.35 388	0.37 340	0.33 358	0.22 294	0.70 491	0.26 360	0.08 199	0.06 54	0.09 267	0.07 137	0.08 177	0.07 25

NRIStereo	0.20 178	0.12 140	0.50 267	0.23 256	0.11 84	0.24 254	0.19 272	0.30 150	0.28 197	0.26 223	0.26 211	0.25 259	0.18 250	0.34 321	0.19 236	0.08 199	0.06 54	0.09 267	0.07 137	0.09 261	0.09 114

FTStereo	0.28 387	0.11 89	0.56 348	0.24 307	0.13 175	0.21 184	0.52 568	0.36 223	0.28 197	0.38 427	0.94 568	0.30 330	0.56 543	0.33 306	0.18 205	0.08 199	0.06 54	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.19 405

DeepStereo_LL	0.32 437	0.11 89	0.53 317	0.19 75	0.12 123	0.22 213	1.07 601	0.36 223	0.38 332	0.38 427	0.60 514	0.28 297	0.45 511	0.61 449	0.56 512	0.08 199	0.06 54	0.08 176	0.09 313	0.08 177	0.09 114

SST-Stereo	0.22 238	0.11 89	0.52 306	0.25 346	0.14 216	0.19 122	0.17 173	0.32 174	0.26 168	0.34 369	0.33 295	0.29 310	0.25 340	0.56 422	0.18 205	0.08 199	0.05 5	0.10 344	0.08 220	0.09 261	0.07 25

THIR-Stereo	0.30 420	0.15 258	0.46 202	0.19 75	0.11 84	0.28 321	0.70 582	0.33 194	0.36 307	0.37 418	0.64 529	0.33 358	0.49 529	0.58 429	0.44 476	0.08 199	0.06 54	0.08 176	0.09 313	0.07 113	0.08 69

RAFT_R40	0.22 238	0.11 89	0.52 306	0.25 346	0.13 175	0.18 102	0.18 227	0.32 174	0.31 243	0.33 348	0.33 295	0.30 330	0.23 306	0.55 416	0.19 236	0.08 199	0.05 5	0.10 344	0.08 220	0.09 261	0.07 25

DeepStereo_RVC	0.19 147	0.12 140	0.47 210	0.22 203	0.11 84	0.19 122	0.16 136	0.29 132	0.24 131	0.28 245	0.27 225	0.23 227	0.28 390	0.24 156	0.19 236	0.08 199	0.06 54	0.09 267	0.07 137	0.09 261	0.10 179

IRAFT_RVC	0.23 271	0.15 258	0.54 330	0.26 387	0.12 123	0.19 122	0.23 401	0.41 297	0.39 348	0.31 310	0.30 254	0.29 310	0.24 327	0.55 416	0.23 326	0.08 199	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.08 177	0.08 69

CroCo-Stereo	0.15 72	0.16 292	0.34 116	0.25 346	0.12 123	0.11 5	0.18 227	0.35 211	0.24 131	0.13 49	0.13 51	0.18 170	0.12 111	0.15 8	0.13 42	0.08 199	0.06 54	0.07 93	0.05 23	0.07 113	0.06 8
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
RAFT	0.24 301	0.24 429	0.46 202	0.27 425	0.15 277	0.26 295	0.26 450	0.37 238	0.31 243	0.34 369	0.34 306	0.41 424	0.22 294	0.30 273	0.18 205	0.08 199	0.15 404	0.11 400	0.10 370	0.11 376	0.13 303

rafts_anoy	0.21 214	0.22 402	0.49 245	0.25 346	0.24 495	0.19 122	0.17 173	0.34 202	0.32 253	0.24 200	0.25 203	0.20 192	0.16 199	0.25 176	0.21 289	0.08 199	0.19 467	0.11 400	0.12 446	0.09 261	0.09 114

TestStereo	0.22 238	0.24 429	0.48 225	0.25 346	0.11 84	0.22 213	0.22 373	0.32 174	0.31 243	0.24 200	0.34 306	0.23 227	0.19 272	0.62 460	0.19 236	0.08 199	0.07 129	0.10 344	0.07 137	0.11 376	0.07 25

raft+_RVC	0.21 214	0.21 383	0.46 202	0.22 203	0.35 550	0.21 184	0.16 136	0.39 270	0.35 291	0.22 184	0.28 232	0.20 192	0.15 179	0.25 176	0.20 261	0.08 199	0.16 417	0.08 176	0.07 137	0.07 113	0.12 274

TANstereo	0.16 93	0.11 89	0.43 176	0.16 7	0.08 6	0.25 274	0.14 76	0.23 55	0.29 217	0.25 213	0.30 254	0.16 142	0.12 111	0.18 44	0.13 42	0.08 199	0.07 129	0.06 32	0.05 23	0.07 113	0.08 69

XX-TBD	0.16 93	0.21 383	0.43 176	0.22 203	0.10 52	0.23 232	0.15 102	0.23 55	0.28 197	0.22 184	0.26 211	0.14 113	0.12 111	0.16 15	0.14 83	0.08 199	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 113	0.06 8

raftrobust	0.19 147	0.19 360	0.42 170	0.23 256	0.24 495	0.19 122	0.13 52	0.33 194	0.28 197	0.26 223	0.20 146	0.19 180	0.17 220	0.23 145	0.17 175	0.08 199	0.10 276	0.07 93	0.06 66	0.07 113	0.09 114

RALCasStereoNet	0.22 238	0.22 402	0.48 225	0.23 256	0.23 478	0.22 213	0.18 227	0.32 174	0.27 185	0.22 184	0.30 254	0.22 213	0.15 179	0.29 257	0.20 261	0.08 199	0.22 498	0.07 93	0.06 66	0.10 324	0.25 480

RALAANet	0.21 214	0.24 429	0.53 317	0.23 256	0.14 216	0.22 213	0.13 52	0.38 249	0.30 233	0.29 270	0.26 211	0.25 259	0.15 179	0.28 235	0.20 261	0.08 199	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.10 324	0.07 25

XX-Stereo	0.25 326	0.11 89	1.09 537	0.35 526	0.38 559	0.23 232	0.13 52	0.43 311	0.19 58	0.20 158	0.40 375	0.31 339	0.10 53	0.33 306	0.13 42	0.08 199	0.11 310	0.08 176	0.09 313	0.07 113	0.10 179

111	0.22 238	0.22 402	0.57 358	0.19 75	0.09 15	0.24 254	0.17 173	0.44 332	0.46 428	0.24 200	0.30 254	0.29 310	0.22 294	0.25 176	0.19 236	0.08 199	0.05 5	0.07 93	0.06 66	0.07 113	0.15 349

ARAFT	0.26 349	0.30 480	0.87 495	0.22 203	0.12 123	0.30 360	0.24 425	0.46 349	0.34 280	0.33 348	0.28 232	0.29 310	0.20 277	0.49 384	0.19 236	0.08 199	0.06 54	0.12 435	0.11 404	0.09 261	0.09 114

MMNet	0.28 387	0.19 360	0.54 330	0.24 307	0.17 345	0.47 507	0.22 373	0.47 360	0.53 487	0.40 454	0.43 409	0.36 385	0.34 457	0.40 352	0.35 439	0.08 199	0.08 193	0.09 267	0.09 313	0.10 324	0.09 114

DIP-Stereo	0.20 178	0.13 181	0.48 225	0.20 116	0.13 175	0.28 321	0.12 29	0.43 311	0.26 168	0.27 234	0.32 275	0.21 206	0.17 220	0.26 197	0.20 261	0.08 199	0.06 54	0.08 176	0.06 66	0.07 113	0.10 179
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.25 326	0.25 444	0.66 417	0.23 256	0.10 52	0.29 346	0.14 76	0.49 381	0.34 280	0.31 310	0.35 314	0.32 350	0.26 358	0.34 321	0.33 425	0.08 199	0.06 54	0.08 176	0.07 137	0.11 376	0.13 303

R-Stereo Train	0.19 147	0.10 53	0.49 245	0.22 203	0.12 123	0.23 232	0.18 227	0.43 311	0.20 69	0.31 310	0.45 433	0.20 192	0.14 160	0.18 44	0.18 205	0.08 199	0.06 54	0.07 93	0.06 66	0.06 52	0.07 25

RAFT-Stereo	0.19 147	0.10 53	0.49 245	0.22 203	0.12 123	0.23 232	0.18 227	0.43 311	0.20 69	0.31 310	0.45 433	0.20 192	0.14 160	0.18 44	0.18 205	0.08 199	0.06 54	0.07 93	0.06 66	0.06 52	0.07 25
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.28 387	0.12 140	0.48 225	0.19 75	0.11 84	0.35 436	0.21 339	0.64 533	0.44 404	0.40 454	0.43 409	0.50 490	0.27 367	0.75 509	0.25 349	0.08 199	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.09 114
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.25 326	0.22 402	0.62 397	0.26 387	0.11 84	0.31 382	0.23 401	0.46 349	0.45 416	0.34 369	0.43 409	0.27 284	0.23 306	0.36 334	0.37 449	0.08 199	0.05 5	0.07 93	0.06 66	0.08 177	0.10 179

iResNet_ROB	0.27 377	0.27 462	0.48 225	0.21 149	0.12 123	0.32 399	0.17 173	0.57 472	0.55 500	0.39 445	0.44 419	0.37 391	0.28 390	0.43 364	0.28 379	0.08 199	0.06 54	0.06 32	0.05 23	0.09 261	0.11 222

DStereoRT	0.40 491	0.16 292	0.74 447	0.25 346	0.17 345	0.42 480	0.19 272	0.50 389	0.48 449	0.31 310	0.40 375	0.32 350	0.39 486	0.64 468	0.31 406	0.09 284	0.11 310	1.56 617	0.43 584	0.08 177	0.41 553

NLCSM	0.20 178	0.15 258	0.23 36	0.24 307	0.19 407	0.24 254	0.22 373	0.45 341	0.44 404	0.20 158	0.18 125	0.14 113	0.16 199	0.47 380	0.20 261	0.09 284	0.09 236	0.09 267	0.08 220	0.09 261	0.10 179

DDF-Stereo	0.16 93	0.08 9	0.30 85	0.21 149	0.20 433	0.12 10	0.14 76	0.20 24	0.19 58	0.11 21	0.10 15	0.13 86	0.12 111	0.24 156	0.20 261	0.09 284	0.18 454	0.07 93	0.06 66	0.20 521	0.19 405

zero-FE	0.21 214	0.08 9	1.10 538	0.24 307	0.27 517	0.12 10	0.14 76	0.20 24	0.20 69	0.12 35	0.11 23	0.13 86	0.11 80	0.22 120	0.19 236	0.09 284	0.23 507	0.07 93	0.08 220	0.19 513	0.27 496

MultiAttention	1.05 586	0.14 226	0.50 267	0.35 526	0.43 569	5.62 616	1.71 616	0.71 560	0.54 492	0.36 401	0.63 526	0.55 511	0.22 294	7.50 625	0.56 512	0.09 284	0.06 54	0.14 485	0.24 556	0.27 553	0.34 530

S2M2_XL	0.10 2	0.10 53	0.24 40	0.14 2	0.10 52	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 21	0.12 40	0.09 21	0.09 24	0.12 2	0.11 1	0.09 284	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.07 25
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.25 326	0.21 383	0.56 348	0.19 75	0.12 123	0.28 321	0.21 339	0.48 371	0.34 280	0.35 388	0.31 265	0.41 424	0.23 306	0.51 394	0.31 406	0.09 284	0.06 54	0.07 93	0.06 66	0.09 261	0.12 274

G2L-Stereo_test	0.26 349	0.22 402	0.54 330	0.20 116	0.13 175	0.28 321	0.24 425	0.51 401	0.40 358	0.38 427	0.37 340	0.40 415	0.26 358	0.53 405	0.32 416	0.09 284	0.06 54	0.07 93	0.06 66	0.09 261	0.11 222

StereoAnything_RVC	0.22 238	0.47 546	0.67 420	0.30 482	0.31 541	0.11 5	0.11 19	0.18 12	0.15 20	0.09 3	0.11 23	0.09 21	0.09 24	0.27 211	0.12 12	0.09 284	0.39 578	0.06 32	0.04 1	0.24 541	0.49 570

IGEV-RUCA	0.21 214	0.09 28	0.26 57	0.20 116	0.19 407	0.28 321	0.23 401	0.24 74	0.22 103	0.21 166	0.23 186	0.29 310	0.48 524	0.26 197	0.19 236	0.09 284	0.08 193	0.18 527	0.14 496	0.18 504	0.19 405

model_zeroshot	0.21 214	0.14 226	0.51 285	0.34 520	0.18 375	0.26 295	0.16 136	0.41 297	0.24 131	0.33 348	0.20 146	0.25 259	0.12 111	0.26 197	0.16 148	0.09 284	0.21 487	0.07 93	0.08 220	0.07 113	0.13 303

test_sample2	0.23 271	0.12 140	0.39 143	0.20 116	0.11 84	0.28 321	0.22 373	0.45 341	0.33 269	0.27 234	0.34 306	0.30 330	0.25 340	0.46 376	0.23 326	0.09 284	0.15 404	0.09 267	0.08 220	0.10 324	0.19 405

test_sample1	0.24 301	0.13 181	0.40 152	0.20 116	0.13 175	0.29 346	0.19 272	0.43 311	0.30 233	0.27 234	0.34 306	0.31 339	0.28 390	0.45 374	0.27 371	0.09 284	0.16 417	0.08 176	0.08 220	0.09 261	0.22 449

trnet	0.14 55	0.09 28	0.26 57	0.15 4	0.07 1	0.21 184	0.12 29	0.25 90	0.26 168	0.16 106	0.21 164	0.15 131	0.13 142	0.19 58	0.14 83	0.09 284	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.06 8

DispNO	0.29 407	0.24 429	0.83 481	0.23 256	0.17 345	0.25 274	0.22 373	0.47 360	0.42 380	0.33 348	0.39 366	0.38 397	0.28 390	0.78 519	0.35 439	0.09 284	0.07 129	0.10 344	0.10 370	0.09 261	0.09 114

CoDeX	0.24 301	0.13 181	0.48 225	0.22 203	0.14 216	0.29 346	0.21 339	0.55 452	0.42 380	0.29 270	0.36 329	0.28 297	0.23 306	0.48 382	0.20 261	0.09 284	0.06 54	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.08 69

mmm	0.25 326	0.15 258	0.44 185	0.23 256	0.20 433	0.28 321	0.21 339	0.43 311	0.32 253	0.31 310	0.40 375	0.30 330	0.24 327	0.31 286	0.28 379	0.09 284	0.21 487	0.11 400	0.12 446	0.10 324	0.26 492

11t1	0.21 214	0.12 140	0.45 188	0.20 116	0.15 277	0.27 302	0.17 173	0.37 238	0.28 197	0.27 234	0.25 203	0.24 247	0.23 306	0.28 235	0.25 349	0.09 284	0.19 467	0.07 93	0.07 137	0.09 261	0.23 457

1111x	0.39 480	0.17 324	0.80 470	0.23 256	0.15 277	0.33 406	0.27 459	0.62 523	0.48 449	0.32 335	0.43 409	0.40 415	0.29 410	0.86 539	1.60 597	0.09 284	0.23 507	0.09 267	0.12 446	0.10 324	0.23 457

plain	0.18 119	0.16 292	0.59 380	0.21 149	0.13 175	0.16 56	0.17 173	0.29 132	0.23 117	0.16 106	0.26 211	0.13 86	0.17 220	0.27 211	0.17 175	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.07 137	0.10 324	0.07 25

MIF-Stereo (partial)	0.18 119	0.13 181	0.50 267	0.22 203	0.15 277	0.16 56	0.13 52	0.29 132	0.26 168	0.17 121	0.26 211	0.16 142	0.17 220	0.25 176	0.18 205	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.09 261	0.08 69

PCWNet_CMD	0.23 271	0.14 226	0.48 225	0.21 149	0.13 175	0.28 321	0.17 173	0.47 360	0.47 441	0.30 293	0.36 329	0.37 391	0.24 327	0.29 257	0.21 289	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.11 376	0.11 222

gwcnet-sp	0.25 326	0.16 292	0.70 434	0.23 256	0.14 216	0.34 421	0.22 373	0.46 349	0.41 368	0.37 418	0.35 314	0.27 284	0.27 367	0.36 334	0.26 360	0.09 284	0.08 193	0.09 267	0.09 313	0.10 324	0.10 179

scenet	0.25 326	0.16 292	0.70 434	0.23 256	0.14 216	0.34 421	0.22 373	0.46 349	0.41 368	0.37 418	0.35 314	0.27 284	0.27 367	0.36 334	0.26 360	0.09 284	0.08 193	0.09 267	0.09 313	0.10 324	0.10 179

knoymous	0.18 119	0.10 53	0.35 122	0.17 15	0.11 84	0.21 184	0.17 173	0.33 194	0.24 131	0.24 200	0.28 232	0.27 284	0.16 199	0.24 156	0.17 175	0.09 284	0.06 54	0.09 267	0.06 66	0.09 261	0.10 179

riskmin	0.24 301	0.10 53	0.43 176	0.32 504	0.26 512	0.33 406	0.19 272	0.44 332	0.30 233	0.24 200	0.27 225	0.37 391	0.25 340	0.30 273	0.22 307	0.09 284	0.18 454	0.09 267	0.13 478	0.10 324	0.27 496

ssnet	0.25 326	0.16 292	0.70 434	0.23 256	0.14 216	0.34 421	0.22 373	0.46 349	0.41 368	0.37 418	0.35 314	0.27 284	0.27 367	0.36 334	0.26 360	0.09 284	0.08 193	0.09 267	0.09 313	0.10 324	0.10 179

x	0.23 271	0.15 258	0.45 188	0.20 116	0.15 277	0.27 302	0.17 173	0.43 311	0.35 291	0.26 223	0.31 265	0.29 310	0.25 340	0.29 257	0.30 396	0.09 284	0.22 498	0.08 176	0.09 313	0.09 261	0.24 470

DisPM	0.20 178	0.11 89	0.52 306	0.24 307	0.13 175	0.18 102	0.19 272	0.30 150	0.31 243	0.33 348	0.34 306	0.23 227	0.16 199	0.34 321	0.17 175	0.09 284	0.06 54	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.12 274

IER	0.24 301	0.15 258	0.50 267	0.21 149	0.15 277	0.31 382	0.20 312	0.44 332	0.38 332	0.34 369	0.41 387	0.32 350	0.34 457	0.31 286	0.23 326	0.09 284	0.07 129	0.08 176	0.08 220	0.09 261	0.09 114

hknet	0.26 349	0.15 258	0.49 245	0.25 346	0.16 315	0.35 436	0.22 373	0.59 496	0.40 358	0.34 369	0.35 314	0.43 444	0.28 390	0.38 347	0.26 360	0.09 284	0.07 129	0.11 400	0.10 370	0.09 261	0.10 179

CIPLG	0.23 271	0.28 470	0.75 451	0.24 307	0.16 315	0.25 274	0.20 312	0.38 249	0.33 269	0.32 335	0.34 306	0.23 227	0.15 179	0.27 211	0.22 307	0.09 284	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.09 114

DAS	0.28 387	0.13 181	0.49 245	0.24 307	0.18 375	0.30 360	0.24 425	0.48 371	0.48 449	0.42 471	0.45 433	0.34 366	0.31 434	0.76 515	0.24 335	0.09 284	0.07 129	0.09 267	0.07 137	0.10 324	0.11 222

SepStereo	0.27 377	0.13 181	0.49 245	0.24 307	0.18 375	0.30 360	0.24 425	0.48 371	0.48 449	0.42 471	0.45 433	0.34 366	0.31 434	0.64 468	0.24 335	0.09 284	0.07 129	0.09 267	0.07 137	0.10 324	0.11 222

IPLGR_C	0.23 271	0.29 474	0.81 471	0.24 307	0.16 315	0.24 254	0.20 312	0.38 249	0.33 269	0.32 335	0.33 295	0.23 227	0.15 179	0.26 197	0.22 307	0.09 284	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.09 114

ACRE	0.23 271	0.27 462	0.83 481	0.24 307	0.15 277	0.24 254	0.20 312	0.38 249	0.32 253	0.32 335	0.33 295	0.23 227	0.15 179	0.26 197	0.22 307	0.09 284	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.08 177	0.09 114

GwcNet-ADL	0.23 271	0.15 258	0.58 373	0.24 307	0.13 175	0.23 232	0.24 425	0.51 401	0.41 368	0.28 245	0.29 240	0.30 330	0.20 277	0.27 211	0.28 379	0.09 284	0.07 129	0.07 93	0.07 137	0.09 261	0.11 222

TRStereo	0.22 238	0.21 383	0.62 397	0.40 551	0.19 407	0.22 213	0.16 136	0.58 486	0.30 233	0.21 166	0.21 164	0.22 213	0.13 142	0.27 211	0.14 83	0.09 284	0.09 236	0.09 267	0.11 404	0.06 52	0.19 405

Patchmatch Stereo++	0.19 147	0.13 181	0.51 285	0.22 203	0.11 84	0.19 122	0.14 76	0.30 150	0.24 131	0.28 245	0.29 240	0.25 259	0.18 250	0.27 211	0.18 205	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.10 324	0.09 114
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
NF-Stereo	0.22 238	0.11 89	0.52 306	0.25 346	0.12 123	0.21 184	0.18 227	0.40 279	0.35 291	0.28 245	0.30 254	0.22 213	0.17 220	0.52 402	0.21 289	0.09 284	0.06 54	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.13 303

OCTAStereo	0.22 238	0.11 89	0.52 306	0.25 346	0.12 123	0.21 184	0.18 227	0.40 279	0.35 291	0.28 245	0.30 254	0.22 213	0.17 220	0.51 394	0.21 289	0.09 284	0.06 54	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.13 303

PSM-softLoss	0.22 238	0.11 89	0.53 317	0.25 346	0.12 123	0.20 156	0.17 173	0.39 270	0.29 217	0.29 270	0.32 275	0.24 247	0.16 199	0.53 405	0.21 289	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.09 313	0.08 177	0.12 274

KMStereo	0.22 238	0.11 89	0.53 317	0.25 346	0.12 123	0.20 156	0.17 173	0.39 270	0.29 217	0.29 270	0.32 275	0.24 247	0.16 199	0.53 405	0.21 289	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.09 313	0.08 177	0.12 274

PSM-adaLoss	0.19 147	0.13 181	0.51 285	0.22 203	0.11 84	0.19 122	0.15 102	0.30 150	0.24 131	0.28 245	0.29 240	0.25 259	0.18 250	0.25 176	0.17 175	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.10 324	0.09 114

ROB_FTStereo_v2	0.19 147	0.13 181	0.51 285	0.22 203	0.11 84	0.19 122	0.15 102	0.30 150	0.24 131	0.28 245	0.29 240	0.25 259	0.18 250	0.25 176	0.18 205	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.10 324	0.09 114

ROB_FTStereo	0.19 147	0.13 181	0.51 285	0.22 203	0.11 84	0.19 122	0.13 52	0.30 150	0.24 131	0.28 245	0.29 240	0.25 259	0.18 250	0.25 176	0.17 175	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.10 324	0.09 114

HUI-Stereo	0.19 147	0.13 181	0.52 306	0.22 203	0.11 84	0.19 122	0.14 76	0.30 150	0.24 131	0.28 245	0.29 240	0.25 259	0.18 250	0.23 145	0.17 175	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.10 324	0.09 114

PFNet	0.24 301	0.11 89	0.63 402	0.25 346	0.14 216	0.22 213	0.19 272	0.40 279	0.35 291	0.36 401	0.32 275	0.27 284	0.20 277	0.63 463	0.23 326	0.09 284	0.05 5	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.08 69

RE-Stereo	0.22 238	0.11 89	0.52 306	0.25 346	0.12 123	0.21 184	0.18 227	0.40 279	0.35 291	0.28 245	0.30 254	0.22 213	0.17 220	0.51 394	0.21 289	0.09 284	0.06 54	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.13 303

Pruner-Stereo	0.20 178	0.12 140	0.49 245	0.29 471	0.12 123	0.19 122	0.17 173	0.32 174	0.31 243	0.33 348	0.32 275	0.25 259	0.15 179	0.25 176	0.22 307	0.09 284	0.06 54	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.10 179

TVStereo	0.22 238	0.11 89	0.52 306	0.25 346	0.12 123	0.21 184	0.18 227	0.40 279	0.35 291	0.28 245	0.30 254	0.22 213	0.17 220	0.51 394	0.21 289	0.09 284	0.06 54	0.09 267	0.08 220	0.08 177	0.13 303

iGMRVC	0.19 147	0.13 181	0.51 285	0.22 203	0.11 84	0.19 122	0.15 102	0.30 150	0.24 131	0.28 245	0.29 240	0.25 259	0.18 250	0.27 211	0.18 205	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.10 324	0.09 114

iRAFT	0.19 147	0.13 181	0.51 285	0.22 203	0.11 84	0.19 122	0.14 76	0.30 150	0.24 131	0.28 245	0.29 240	0.25 259	0.18 250	0.27 211	0.18 205	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.10 324	0.09 114

AnonymousM	0.19 147	0.20 373	0.30 85	0.18 39	0.10 52	0.19 122	0.17 173	0.32 174	0.27 185	0.27 234	0.21 164	0.18 170	0.14 160	0.21 96	0.16 148	0.09 284	0.08 193	0.38 575	0.15 507	0.06 52	0.08 69

CRE-IMP	0.19 147	0.13 181	0.51 285	0.23 256	0.11 84	0.24 254	0.17 173	0.31 167	0.24 131	0.27 234	0.26 211	0.24 247	0.17 220	0.24 156	0.19 236	0.09 284	0.05 5	0.10 344	0.07 137	0.10 324	0.10 179

RAFT-IKP	0.19 147	0.13 181	0.51 285	0.22 203	0.11 84	0.18 102	0.15 102	0.30 150	0.24 131	0.28 245	0.29 240	0.25 259	0.18 250	0.26 197	0.18 205	0.09 284	0.06 54	0.10 344	0.08 220	0.10 324	0.09 114

CFNet_pseudo	0.23 271	0.14 226	0.48 225	0.20 116	0.13 175	0.27 302	0.17 173	0.46 349	0.45 416	0.30 293	0.37 340	0.38 397	0.23 306	0.30 273	0.22 307	0.09 284	0.06 54	0.11 400	0.08 220	0.11 376	0.11 222

RAFT + AFF	0.30 420	0.33 495	0.76 455	0.25 346	0.17 345	0.30 360	0.33 510	0.55 452	0.42 380	0.28 245	0.30 254	0.31 339	0.31 434	0.64 468	0.32 416	0.09 284	0.11 310	0.11 400	0.10 370	0.12 417	0.16 365

UNet	0.28 387	0.16 292	0.70 434	0.24 307	0.20 433	0.44 490	0.21 339	0.52 409	0.42 380	0.36 401	0.40 375	0.43 444	0.33 455	0.41 355	0.32 416	0.09 284	0.07 129	0.10 344	0.09 313	0.10 324	0.09 114

CREStereo	0.14 55	0.09 28	0.27 69	0.14 2	0.08 6	0.22 213	0.15 102	0.26 100	0.26 168	0.16 106	0.21 164	0.14 113	0.13 142	0.19 58	0.14 83	0.09 284	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 113	0.06 8
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
ACVNet	0.24 301	0.18 347	0.51 285	0.18 39	0.15 277	0.27 302	0.23 401	0.40 279	0.45 416	0.29 270	0.41 387	0.38 397	0.28 390	0.28 235	0.35 439	0.09 284	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.10 324	0.09 114

acv_ft	0.26 349	0.18 347	0.56 348	0.24 307	0.19 407	0.34 421	0.21 339	0.47 360	0.45 416	0.39 445	0.41 387	0.38 397	0.28 390	0.28 235	0.36 443	0.09 284	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.11 376	0.09 114

ADCRef	0.41 498	0.33 495	1.05 529	0.26 387	0.21 450	0.49 520	0.27 459	0.54 434	0.51 476	0.51 523	0.59 510	0.35 380	0.47 520	0.54 411	1.35 588	0.09 284	0.08 193	0.12 435	0.12 446	0.12 417	0.13 303

RASNet	0.30 420	0.19 360	0.59 380	0.23 256	0.19 407	0.33 406	0.20 312	0.50 389	0.41 368	0.31 310	0.44 419	0.47 475	0.38 479	0.79 523	0.40 457	0.09 284	0.07 129	0.07 93	0.09 313	0.08 177	0.10 179

MSMDNet	0.23 271	0.14 226	0.49 245	0.20 116	0.13 175	0.28 321	0.17 173	0.47 360	0.47 441	0.30 293	0.36 329	0.37 391	0.24 327	0.29 257	0.21 289	0.09 284	0.07 129	0.09 267	0.08 220	0.11 376	0.11 222

ccs_rob	0.23 271	0.14 226	0.48 225	0.20 116	0.13 175	0.27 302	0.17 173	0.46 349	0.45 416	0.30 293	0.37 340	0.38 397	0.23 306	0.30 273	0.22 307	0.09 284	0.06 54	0.11 400	0.08 220	0.12 417	0.11 222

iResNetv2_ROB	0.29 407	0.37 518	0.92 508	0.24 307	0.13 175	0.30 360	0.19 272	0.55 452	0.51 476	0.39 445	0.46 445	0.39 411	0.27 367	0.36 334	0.30 396	0.09 284	0.06 54	0.07 93	0.05 23	0.13 430	0.11 222

HSM	0.29 407	0.18 347	0.48 225	0.21 149	0.15 277	0.33 406	0.20 312	0.55 452	0.39 348	0.36 401	0.39 366	0.67 556	0.32 447	0.88 542	0.24 335	0.09 284	0.07 129	0.08 176	0.07 137	0.09 261	0.10 179

pmcnn	0.54 541	0.24 429	1.06 531	0.25 346	0.26 512	0.40 468	0.31 499	0.55 452	0.55 500	0.56 540	1.22 582	2.53 610	0.39 486	0.84 536	1.08 571	0.09 284	0.06 54	0.06 32	0.05 23	0.10 324	0.14 332

FlowAnything_test	0.15 72	0.12 140	0.23 36	0.21 149	0.12 123	0.18 102	0.16 136	0.25 90	0.17 32	0.15 92	0.13 51	0.15 131	0.14 160	0.19 58	0.17 175	0.10 353	0.07 129	0.11 400	0.12 446	0.08 177	0.10 179

w-ln-seven-2	0.40 491	0.37 518	1.34 566	0.28 453	0.18 375	0.38 457	0.29 481	0.53 419	0.59 519	0.47 507	0.56 497	0.46 465	0.42 502	0.70 491	0.64 527	0.10 353	0.10 276	0.12 435	0.11 404	0.14 453	0.16 365

coex_refinement	0.28 387	0.22 402	0.50 267	0.23 256	0.15 277	0.31 382	0.20 312	0.51 401	0.43 391	0.35 388	0.42 395	0.45 456	0.27 367	0.56 422	0.41 461	0.10 353	0.07 129	0.07 93	0.07 137	0.11 376	0.12 274

FACV-RUCA	0.22 238	0.15 258	0.38 136	0.24 307	0.23 478	0.26 295	0.19 272	0.41 297	0.35 291	0.26 223	0.32 275	0.22 213	0.25 340	0.24 156	0.19 236	0.10 353	0.07 129	0.15 502	0.08 220	0.16 473	0.14 332

ACV-stereo	0.30 420	0.20 373	0.82 475	0.23 256	0.16 315	0.48 514	0.20 312	0.38 249	0.34 280	0.29 270	0.33 295	0.66 552	0.43 506	0.55 416	0.31 406	0.10 353	0.09 236	0.09 267	0.09 313	0.11 376	0.12 274

test_sample5	0.26 349	0.14 226	0.51 285	0.21 149	0.12 123	0.31 382	0.21 339	0.53 419	0.38 332	0.33 348	0.43 409	0.29 310	0.25 340	0.56 422	0.24 335	0.10 353	0.14 373	0.10 344	0.10 370	0.11 376	0.16 365

test_sample4	0.26 349	0.14 226	0.53 317	0.21 149	0.12 123	0.32 399	0.21 339	0.53 419	0.38 332	0.33 348	0.38 348	0.28 297	0.25 340	0.54 411	0.25 349	0.10 353	0.14 373	0.10 344	0.09 313	0.11 376	0.16 365

test_sample3	0.25 326	0.14 226	0.52 306	0.20 116	0.12 123	0.33 406	0.20 312	0.53 419	0.38 332	0.32 335	0.35 314	0.29 310	0.24 327	0.54 411	0.25 349	0.10 353	0.14 373	0.09 267	0.09 313	0.11 376	0.15 349

SMFormer	0.27 377	0.13 181	0.47 210	0.20 116	0.10 52	0.28 321	0.19 272	0.54 434	0.48 449	0.35 388	0.42 395	0.31 339	0.27 367	0.60 442	0.34 432	0.10 353	0.16 417	0.08 176	0.09 313	0.10 324	0.16 365

tta	0.27 377	0.13 181	0.47 210	0.20 116	0.10 52	0.28 321	0.19 272	0.54 434	0.48 449	0.35 388	0.42 395	0.31 339	0.27 367	0.60 442	0.34 432	0.10 353	0.16 417	0.08 176	0.09 313	0.08 177	0.13 303

qqq1	0.26 349	0.13 181	0.47 210	0.20 116	0.10 52	0.28 321	0.19 272	0.54 434	0.48 449	0.35 388	0.42 395	0.31 339	0.27 367	0.60 442	0.21 289	0.10 353	0.16 417	0.07 93	0.07 137	0.08 177	0.13 303

fff1	0.26 349	0.13 181	0.47 210	0.20 116	0.10 52	0.28 321	0.19 272	0.54 434	0.48 449	0.35 388	0.42 395	0.31 339	0.27 367	0.60 442	0.21 289	0.10 353	0.16 417	0.07 93	0.07 137	0.08 177	0.13 303

DualNet	0.26 349	0.14 226	0.51 285	0.21 149	0.12 123	0.31 382	0.21 339	0.53 419	0.38 332	0.34 369	0.44 419	0.29 310	0.25 340	0.56 422	0.24 335	0.10 353	0.14 373	0.10 344	0.10 370	0.11 376	0.16 365

mmx	0.37 470	0.17 324	0.84 485	0.21 149	0.13 175	0.29 346	0.21 339	0.57 472	0.48 449	0.31 310	0.44 419	0.34 366	0.24 327	0.91 549	1.30 581	0.10 353	0.20 482	0.12 435	0.11 404	0.11 376	0.23 457

xxx	0.37 470	0.17 324	0.84 485	0.21 149	0.13 175	0.29 346	0.21 339	0.57 472	0.48 449	0.31 310	0.44 419	0.34 366	0.24 327	0.91 549	1.30 581	0.10 353	0.20 482	0.12 435	0.11 404	0.11 376	0.23 457

EKT-Stereo	0.39 480	0.13 181	0.53 317	0.42 560	3.94 617	0.22 213	0.17 173	0.38 249	0.30 233	0.21 166	0.20 146	0.23 227	0.15 179	0.30 273	0.18 205	0.10 353	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.09 261	0.12 274

iinet-f	0.31 431	0.23 418	1.16 547	0.20 116	0.16 315	0.44 490	0.23 401	0.47 360	0.38 332	0.36 401	0.44 419	0.41 424	0.35 464	0.36 334	0.43 469	0.10 353	0.09 236	0.08 176	0.08 220	0.13 430	0.12 274

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 444	0.25 444	0.82 475	0.22 203	0.17 345	0.46 501	0.28 475	0.53 419	0.53 487	0.43 482	0.57 502	0.44 450	0.31 434	0.50 388	0.48 489	0.10 353	0.06 54	0.08 176	0.06 66	0.11 376	0.12 274

BUS	0.24 301	0.13 181	0.36 128	0.25 346	0.14 216	0.44 490	0.17 173	0.59 496	0.36 307	0.34 369	0.35 314	0.31 339	0.22 294	0.27 211	0.22 307	0.10 353	0.07 129	0.11 400	0.10 370	0.09 261	0.10 179

BSDual-CNN	0.24 301	0.13 181	0.36 128	0.25 346	0.14 216	0.35 436	0.22 373	0.59 496	0.36 307	0.34 369	0.35 314	0.38 397	0.25 340	0.27 211	0.28 379	0.10 353	0.07 129	0.11 400	0.10 370	0.09 261	0.10 179

psmg	0.24 301	0.13 181	0.36 128	0.21 149	0.14 216	0.35 436	0.23 401	0.54 434	0.36 307	0.36 401	0.38 348	0.38 397	0.25 340	0.27 211	0.28 379	0.10 353	0.08 193	0.10 344	0.10 370	0.09 261	0.09 114

ADLNet2	0.31 431	0.23 418	0.77 461	0.23 256	0.18 375	0.36 443	0.24 425	0.55 452	0.54 492	0.33 348	0.38 348	0.45 456	0.31 434	0.70 491	0.36 443	0.10 353	0.08 193	0.09 267	0.09 313	0.12 417	0.11 222

PFNet+	0.21 214	0.11 89	0.54 330	0.22 203	0.12 123	0.17 76	0.18 227	0.31 167	0.36 307	0.33 348	0.32 275	0.24 247	0.16 199	0.33 306	0.18 205	0.10 353	0.07 129	0.11 400	0.10 370	0.08 177	0.12 274

sAnonymous2	0.21 214	0.24 429	0.79 466	0.24 307	0.17 345	0.22 213	0.20 312	0.36 223	0.29 217	0.17 121	0.19 137	0.17 157	0.16 199	0.18 44	0.15 121	0.10 353	0.07 129	0.09 267	0.08 220	0.23 537	0.18 390

CroCo_RVC	0.21 214	0.24 429	0.79 466	0.24 307	0.17 345	0.22 213	0.20 312	0.36 223	0.29 217	0.17 121	0.19 137	0.17 157	0.16 199	0.18 44	0.15 121	0.10 353	0.07 129	0.09 267	0.08 220	0.23 537	0.18 390

test_xeample	0.39 480	0.14 226	0.46 202	0.19 75	0.16 315	0.34 421	0.22 373	0.59 496	0.43 391	0.33 348	0.47 452	0.30 330	0.27 367	0.60 442	2.44 612	0.10 353	0.21 487	0.09 267	0.09 313	0.09 261	0.25 480

GMStereo	0.21 214	0.30 480	0.57 358	0.21 149	0.12 123	0.24 254	0.18 227	0.30 150	0.41 368	0.26 223	0.24 195	0.17 157	0.16 199	0.25 176	0.19 236	0.10 353	0.07 129	0.08 176	0.08 220	0.11 376	0.09 114
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.23 271	0.12 140	0.51 285	0.21 149	0.14 216	0.34 421	0.22 373	0.57 472	0.41 368	0.29 270	0.32 275	0.23 227	0.22 294	0.28 235	0.20 261	0.10 353	0.07 129	0.09 267	0.10 370	0.09 261	0.09 114

delet	0.29 407	0.18 347	0.58 373	0.24 307	0.19 407	0.41 473	0.30 490	0.52 409	0.51 476	0.35 388	0.42 395	0.37 391	0.31 434	0.49 384	0.36 443	0.10 353	0.09 236	0.11 400	0.12 446	0.09 261	0.09 114

UPFNet	0.27 377	0.15 258	0.47 210	0.25 346	0.20 433	0.37 451	0.27 459	0.50 389	0.40 358	0.36 401	0.38 348	0.37 391	0.29 410	0.40 352	0.34 432	0.10 353	0.10 276	0.10 344	0.10 370	0.10 324	0.08 69

EDNetEfficientorigin	7.48 620	0.57 565	139.59 645	0.25 346	0.17 345	0.44 490	0.30 490	0.48 371	1.04 583	1.29 594	1.02 573	0.82 569	0.87 579	0.76 515	1.02 566	0.10 353	0.09 236	0.12 435	0.11 404	0.22 532	0.25 480

FENet	0.22 238	0.13 181	0.48 225	0.22 203	0.12 123	0.27 302	0.18 227	0.43 311	0.37 322	0.31 310	0.32 275	0.29 310	0.23 306	0.27 211	0.24 335	0.10 353	0.07 129	0.09 267	0.09 313	0.09 261	0.11 222

FADNet-RVC-Resample	0.31 431	0.32 491	1.16 547	0.27 425	0.17 345	0.33 406	0.21 339	0.49 381	0.40 358	0.36 401	0.38 348	0.34 366	0.27 367	0.54 411	0.27 371	0.10 353	0.10 276	0.14 485	0.13 478	0.13 430	0.18 390

SuperB	0.50 529	0.37 518	2.16 597	0.23 256	0.15 277	0.41 473	0.32 504	0.50 389	0.83 563	0.44 488	0.51 468	0.33 358	0.45 511	0.69 488	1.07 570	0.10 353	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.95 604	0.18 390

ADCP+	0.48 525	0.36 515	1.47 575	0.26 387	0.22 465	0.57 539	0.40 542	0.56 463	0.54 492	0.46 501	0.52 475	0.46 465	0.53 539	0.59 437	1.93 604	0.10 353	0.08 193	0.11 400	0.11 404	0.14 453	0.15 349

CFNet	0.29 407	0.29 474	0.57 358	0.23 256	0.14 216	0.34 421	0.15 102	0.53 419	0.46 428	0.31 310	0.40 375	0.38 397	0.27 367	0.76 515	0.28 379	0.10 353	0.07 129	0.11 400	0.11 404	0.11 376	0.09 114

StereoDRNet-Refined	0.28 387	0.19 360	0.47 210	0.25 346	0.14 216	0.36 443	0.21 339	0.49 381	0.43 391	0.46 501	0.52 475	0.42 437	0.30 417	0.46 376	0.38 451	0.10 353	0.07 129	0.11 400	0.11 404	0.10 324	0.11 222
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.33 444	0.16 292	0.55 338	0.26 387	0.16 315	0.48 514	0.25 439	0.52 409	0.58 512	0.38 427	0.45 433	0.63 541	0.37 474	0.65 473	0.50 496	0.10 353	0.07 129	0.09 267	0.08 220	0.13 430	0.13 303

DLCB_ROB	0.30 420	0.20 373	0.45 188	0.28 453	0.17 345	0.37 451	0.25 439	0.50 389	0.45 416	0.46 501	0.47 452	0.51 493	0.34 457	0.56 422	0.38 451	0.10 353	0.10 276	0.11 400	0.11 404	0.10 324	0.11 222

z-mn7	0.48 525	0.52 554	1.28 561	0.26 387	0.19 407	0.62 548	0.34 515	0.59 496	0.96 580	0.45 495	0.97 569	0.53 506	0.41 496	0.99 564	0.70 534	0.11 392	0.10 276	0.10 344	0.10 370	0.14 453	0.16 365

G2L-Stereo	0.27 377	0.23 418	0.61 393	0.22 203	0.14 216	0.25 274	0.19 272	0.48 371	0.37 322	0.33 348	0.38 348	0.40 415	0.23 306	0.61 449	0.33 425	0.11 392	0.09 236	0.10 344	0.08 220	0.09 261	0.11 222

DDVS	0.26 349	0.16 292	0.45 188	0.25 346	0.17 345	0.34 421	0.21 339	0.43 311	0.31 243	0.34 369	0.41 387	0.47 475	0.21 287	0.52 402	0.29 393	0.11 392	0.09 236	0.11 400	0.09 313	0.13 430	0.16 365

rvit_stereo_0083	0.17 109	0.13 181	0.29 76	0.21 149	0.13 175	0.17 76	0.17 173	0.23 55	0.36 307	0.16 106	0.22 175	0.19 180	0.17 220	0.21 96	0.17 175	0.11 392	0.10 276	0.10 344	0.08 220	0.09 261	0.08 69

rvit_stereo_0081	0.16 93	0.13 181	0.30 85	0.21 149	0.12 123	0.17 76	0.17 173	0.24 74	0.34 280	0.17 121	0.19 137	0.18 170	0.15 179	0.20 79	0.17 175	0.11 392	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.09 261	0.07 25

DCVSM-stereo	0.25 326	0.14 226	0.53 317	0.21 149	0.14 216	0.27 302	0.14 76	0.35 211	0.35 291	0.42 471	0.33 295	0.46 465	0.30 417	0.31 286	0.27 371	0.11 392	0.10 276	0.12 435	0.10 370	0.12 417	0.15 349

ITSA-stereo	0.26 349	0.16 292	0.39 143	0.24 307	0.11 84	0.28 321	0.18 227	0.58 486	0.59 519	0.32 335	0.32 275	0.33 358	0.28 390	0.51 394	0.34 432	0.11 392	0.08 193	0.11 400	0.11 404	0.11 376	0.15 349

rvit_stereo_0082	0.16 93	0.13 181	0.30 85	0.21 149	0.12 123	0.17 76	0.17 173	0.24 74	0.34 280	0.17 121	0.19 137	0.18 170	0.15 179	0.20 79	0.17 175	0.11 392	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.09 261	0.07 25

rvit_stereo_0080	0.16 93	0.17 324	0.35 122	0.19 75	0.13 175	0.14 20	0.20 312	0.29 132	0.26 168	0.16 106	0.17 111	0.19 180	0.14 160	0.19 58	0.16 148	0.11 392	0.08 193	0.08 176	0.08 220	0.10 324	0.08 69

rvit_stereo_ft	0.18 119	0.19 360	0.43 176	0.25 346	0.14 216	0.17 76	0.21 339	0.30 150	0.28 197	0.17 121	0.19 137	0.20 192	0.17 220	0.22 120	0.18 205	0.11 392	0.07 129	0.09 267	0.09 313	0.10 324	0.08 69

test_sample6	0.27 377	0.15 258	0.50 267	0.22 203	0.12 123	0.30 360	0.22 373	0.54 434	0.39 348	0.34 369	0.44 419	0.29 310	0.25 340	0.58 429	0.26 360	0.11 392	0.14 373	0.10 344	0.10 370	0.11 376	0.16 365

whm_eth	0.16 93	0.17 324	0.35 122	0.19 75	0.13 175	0.14 20	0.20 312	0.29 132	0.26 168	0.16 106	0.17 111	0.19 180	0.14 160	0.19 58	0.16 148	0.11 392	0.08 193	0.08 176	0.08 220	0.10 324	0.08 69

StereoVision	0.23 271	0.23 418	0.55 338	0.27 425	0.17 345	0.23 232	0.22 373	0.40 279	0.32 253	0.21 166	0.51 468	0.22 213	0.16 199	0.29 257	0.19 236	0.11 392	0.12 334	0.13 461	0.13 478	0.10 324	0.08 69

CFNet_ucs	0.25 326	0.14 226	0.51 285	0.20 116	0.15 277	0.29 346	0.18 227	0.51 401	0.46 428	0.32 335	0.42 395	0.38 397	0.23 306	0.31 286	0.22 307	0.11 392	0.08 193	0.12 435	0.09 313	0.13 430	0.13 303

fast-acv-ft	0.33 444	0.26 454	0.88 502	0.25 346	0.18 375	0.49 520	0.27 459	0.44 332	0.50 470	0.40 454	0.55 492	0.49 485	0.36 469	0.39 350	0.41 461	0.11 392	0.11 310	0.11 400	0.12 446	0.13 430	0.11 222

Wz-Net-MNSev	0.39 480	0.35 508	0.99 523	0.26 387	0.21 450	0.59 545	0.39 538	0.58 486	0.61 524	0.49 514	0.56 497	0.53 506	0.37 474	0.61 449	0.47 487	0.11 392	0.09 236	0.11 400	0.11 404	0.15 465	0.15 349

NINENet	0.27 377	0.16 292	0.49 245	0.23 256	0.16 315	0.44 490	0.17 173	0.63 527	0.49 463	0.33 348	0.38 348	0.31 339	0.22 294	0.43 364	0.22 307	0.11 392	0.10 276	0.12 435	0.08 220	0.12 417	0.11 222

AACVNet	0.28 387	0.22 402	0.55 338	0.23 256	0.14 216	0.30 360	0.19 272	0.43 311	0.33 269	0.39 445	0.42 395	0.44 450	0.29 410	0.73 500	0.28 379	0.11 392	0.09 236	0.11 400	0.09 313	0.13 430	0.12 274

PSMNet-ADL	0.26 349	0.16 292	0.39 143	0.27 425	0.14 216	0.32 399	0.22 373	0.45 341	0.37 322	0.28 245	0.34 306	0.41 424	0.28 390	0.61 449	0.32 416	0.11 392	0.10 276	0.09 267	0.11 404	0.10 324	0.13 303

GANet-ADL	0.22 238	0.14 226	0.51 285	0.23 256	0.14 216	0.29 346	0.19 272	0.48 371	0.36 307	0.26 223	0.33 295	0.32 350	0.20 277	0.26 197	0.22 307	0.11 392	0.07 129	0.07 93	0.06 66	0.09 261	0.11 222

LMCR-Stereo	0.28 387	0.22 402	0.56 348	0.29 471	0.14 216	0.37 451	0.23 401	0.57 472	0.36 307	0.40 454	0.40 375	0.29 310	0.30 417	0.41 355	0.38 451	0.11 392	0.07 129	0.09 267	0.07 137	0.13 430	0.10 179

sCroCo_RVC	0.19 147	0.15 258	0.60 387	0.27 425	0.18 375	0.23 232	0.16 136	0.28 113	0.24 131	0.14 69	0.22 175	0.17 157	0.14 160	0.22 120	0.16 148	0.11 392	0.11 310	0.09 267	0.09 313	0.09 261	0.10 179

ADLNet	0.30 420	0.19 360	0.59 380	0.23 256	0.19 407	0.34 421	0.23 401	0.56 463	0.44 404	0.43 482	0.41 387	0.43 444	0.28 390	0.56 422	0.36 443	0.11 392	0.08 193	0.11 400	0.11 404	0.11 376	0.15 349

GES	0.23 271	0.14 226	0.54 330	0.21 149	0.14 216	0.28 321	0.19 272	0.51 401	0.35 291	0.31 310	0.36 329	0.25 259	0.24 327	0.30 273	0.23 326	0.11 392	0.09 236	0.08 176	0.08 220	0.10 324	0.12 274

222	0.45 511	0.14 226	0.43 176	0.19 75	0.15 277	0.36 443	0.20 312	0.60 507	0.43 391	0.37 418	0.45 433	0.30 330	0.28 390	0.59 437	3.72 617	0.11 392	0.19 467	0.08 176	0.09 313	0.09 261	0.27 496

xxxx	0.39 480	0.14 226	0.47 210	0.20 116	0.16 315	0.38 457	0.20 312	0.61 515	0.43 391	0.30 293	0.44 419	0.38 397	0.25 340	0.50 388	2.41 611	0.11 392	0.21 487	0.09 267	0.10 370	0.10 324	0.26 492

psm_up	0.30 420	0.21 383	0.58 373	0.26 387	0.18 375	0.32 399	0.27 459	0.57 472	0.45 416	0.38 427	0.41 387	0.45 456	0.40 491	0.59 437	0.32 416	0.11 392	0.12 334	0.13 461	0.12 446	0.11 376	0.11 222

aanetorigin	0.40 491	0.33 495	1.14 544	0.25 346	0.19 407	0.30 360	0.37 527	0.34 202	0.47 441	0.95 578	0.82 556	0.52 501	0.56 543	0.50 388	0.52 500	0.11 392	0.09 236	0.10 344	0.10 370	0.16 473	0.19 405

EDNetEfficient	0.64 562	0.39 529	2.52 600	0.26 387	0.26 512	0.39 462	0.49 563	0.42 302	1.06 585	1.38 597	0.86 561	0.61 534	0.97 584	0.66 479	1.62 598	0.11 392	0.10 276	0.10 344	0.12 446	0.20 521	0.19 405

ac_64	0.28 387	0.16 292	0.62 397	0.25 346	0.17 345	0.36 443	0.22 373	0.48 371	0.35 291	0.36 401	0.37 340	0.51 493	0.30 417	0.62 460	0.34 432	0.11 392	0.09 236	0.10 344	0.10 370	0.09 261	0.09 114

HGLStereo	0.29 407	0.19 360	0.60 387	0.24 307	0.21 450	0.33 406	0.23 401	0.52 409	0.44 404	0.36 401	0.49 462	0.41 424	0.35 464	0.46 376	0.34 432	0.11 392	0.11 310	0.09 267	0.09 313	0.11 376	0.12 274

cf-r	0.26 349	0.22 402	0.66 417	0.22 203	0.14 216	0.28 321	0.22 373	0.44 332	0.42 380	0.32 335	0.42 395	0.43 444	0.27 367	0.44 368	0.27 371	0.11 392	0.07 129	0.08 176	0.10 370	0.08 177	0.09 114

GANet-RSSM	0.26 349	0.19 360	0.54 330	0.21 149	0.14 216	0.27 302	0.22 373	0.47 360	0.34 280	0.30 293	0.40 375	0.41 424	0.30 417	0.59 437	0.25 349	0.11 392	0.08 193	0.09 267	0.09 313	0.10 324	0.10 179

GwcNet-RSSM	0.28 387	0.25 444	0.61 393	0.22 203	0.14 216	0.28 321	0.24 425	0.46 349	0.44 404	0.33 348	0.46 445	0.41 424	0.28 390	0.55 416	0.31 406	0.11 392	0.07 129	0.09 267	0.10 370	0.10 324	0.09 114

DMCA	0.24 301	0.18 347	0.51 285	0.23 256	0.14 216	0.27 302	0.20 312	0.45 341	0.40 358	0.32 335	0.33 295	0.33 358	0.25 340	0.27 211	0.30 396	0.11 392	0.08 193	0.10 344	0.08 220	0.11 376	0.12 274

ADCL	0.50 529	0.30 480	1.15 545	0.28 453	0.19 407	0.77 565	0.64 578	0.57 472	0.73 554	0.57 543	0.73 546	0.55 511	0.60 550	0.66 479	1.53 594	0.11 392	0.10 276	0.13 461	0.13 478	0.15 465	0.16 365

RYNet	0.38 475	0.23 418	0.65 412	0.26 387	0.28 519	0.62 548	0.33 510	0.61 515	0.62 528	0.42 471	0.39 366	0.58 524	0.40 491	0.89 544	0.57 515	0.11 392	0.09 236	0.12 435	0.11 404	0.19 513	0.22 449

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 407	0.24 429	0.81 471	0.26 387	0.18 375	0.30 360	0.22 373	0.52 409	0.41 368	0.38 427	0.42 395	0.42 437	0.28 390	0.46 376	0.31 406	0.11 392	0.08 193	0.10 344	0.11 404	0.10 324	0.12 274
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.33 444	0.31 484	0.69 428	0.23 256	0.14 216	0.30 360	0.23 401	0.49 381	0.55 500	0.39 445	0.60 514	0.43 444	0.30 417	0.88 542	0.54 508	0.11 392	0.08 193	0.07 93	0.07 137	0.10 324	0.12 274

LE_ROB	1.82 608	0.39 529	3.15 608	0.50 573	0.55 580	0.79 567	1.00 597	0.89 587	6.48 622	7.40 625	2.07 608	2.07 602	5.08 620	1.33 591	3.96 618	0.11 392	0.09 236	0.12 435	0.11 404	0.11 376	0.13 303

MSAF-DinoV2	0.81 577	0.64 574	2.42 599	0.49 571	0.17 345	0.58 541	0.32 504	0.83 578	0.85 567	0.41 466	0.52 475	0.98 578	0.61 554	4.97 621	1.22 576	0.12 432	0.07 129	0.10 344	0.24 556	0.27 553	0.32 522

zh-mn7	0.50 529	0.57 565	1.82 590	0.25 346	0.19 407	0.45 498	0.29 481	0.59 496	0.84 566	0.67 556	0.97 569	0.49 485	0.41 496	0.93 556	0.73 537	0.12 432	0.10 276	0.11 400	0.11 404	0.13 430	0.17 385

w-ln-seven	0.45 511	0.40 532	1.40 572	0.27 425	0.22 465	0.58 541	0.33 510	0.65 539	0.83 563	0.59 546	0.63 526	0.53 506	0.39 486	0.66 479	0.81 548	0.12 432	0.11 310	0.13 461	0.12 446	0.16 473	0.17 385

rvit_stereo_0081_aga	0.17 109	0.17 324	0.40 152	0.21 149	0.14 216	0.20 156	0.17 173	0.24 74	0.26 168	0.18 142	0.21 164	0.20 192	0.14 160	0.20 79	0.15 121	0.12 432	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.10 324	0.08 69

CAS++	0.17 109	0.13 181	0.35 122	0.18 39	0.13 175	0.17 76	0.16 136	0.42 302	0.25 156	0.19 148	0.18 125	0.13 86	0.10 53	0.22 120	0.12 12	0.12 432	0.10 276	0.11 400	0.08 220	0.10 324	0.09 114
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.25 326	0.22 402	0.51 285	0.27 425	0.14 216	0.28 321	0.15 102	0.40 279	0.36 307	0.37 418	0.43 409	0.40 415	0.17 220	0.35 328	0.21 289	0.12 432	0.07 129	0.13 461	0.07 137	0.17 488	0.10 179

Wz-Net-SNSev	0.45 511	0.53 557	1.42 573	0.31 498	0.21 450	0.44 490	0.45 553	0.64 533	0.68 542	0.46 501	0.66 533	0.62 537	0.40 491	0.78 519	0.65 528	0.12 432	0.11 310	0.12 435	0.13 478	0.17 488	0.19 405

Wz-Net-LNSev	0.36 463	0.35 508	1.06 531	0.26 387	0.21 450	0.47 507	0.33 510	0.56 463	0.58 512	0.45 495	0.54 487	0.50 490	0.37 474	0.40 352	0.42 465	0.12 432	0.11 310	0.10 344	0.09 313	0.14 453	0.15 349

CRFU-Net	0.29 407	0.14 226	0.48 225	0.26 387	0.15 277	0.46 501	0.22 373	0.52 409	0.32 253	0.44 488	0.42 395	0.48 479	0.47 520	0.44 368	0.31 406	0.12 432	0.10 276	0.09 267	0.08 220	0.10 324	0.11 222

CSP-Net	0.28 387	0.17 324	0.41 161	0.22 203	0.14 216	0.44 490	0.24 425	0.52 409	0.42 380	0.42 471	0.44 419	0.42 437	0.27 367	0.66 479	0.30 396	0.12 432	0.09 236	0.08 176	0.08 220	0.10 324	0.10 179

AASNet	0.29 407	0.27 462	0.67 420	0.26 387	0.18 375	0.34 421	0.21 339	0.64 533	0.49 463	0.36 401	0.41 387	0.32 350	0.26 358	0.33 306	0.39 455	0.12 432	0.09 236	0.10 344	0.08 220	0.14 453	0.12 274

ICVP	0.24 301	0.13 181	0.45 188	0.26 387	0.14 216	0.30 360	0.25 439	0.47 360	0.35 291	0.29 270	0.43 409	0.35 380	0.25 340	0.28 235	0.25 349	0.12 432	0.09 236	0.09 267	0.09 313	0.09 261	0.11 222
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.29 407	0.24 429	0.60 387	0.27 425	0.16 315	0.33 406	0.25 439	0.58 486	0.56 507	0.35 388	0.38 348	0.34 366	0.25 340	0.51 394	0.29 393	0.12 432	0.08 193	0.09 267	0.08 220	0.11 376	0.13 303

Anonymous3	0.24 301	0.19 360	0.76 455	0.27 425	0.18 375	0.41 473	0.24 425	0.45 341	0.36 307	0.23 192	0.27 225	0.20 192	0.18 250	0.28 235	0.19 236	0.12 432	0.11 310	0.10 344	0.10 370	0.11 376	0.13 303

PSMNet-RSSM	0.26 349	0.21 383	0.50 267	0.21 149	0.14 216	0.25 274	0.21 339	0.50 389	0.38 332	0.31 310	0.45 433	0.40 415	0.27 367	0.53 405	0.24 335	0.12 432	0.08 193	0.11 400	0.13 478	0.10 324	0.10 179

CFNet-ft	0.26 349	0.21 383	0.51 285	0.19 75	0.16 315	0.31 382	0.21 339	0.40 279	0.37 322	0.29 270	0.40 375	0.46 465	0.27 367	0.49 384	0.28 379	0.12 432	0.07 129	0.12 435	0.11 404	0.12 417	0.11 222

DSFCA	0.29 407	0.18 347	0.48 225	0.21 149	0.17 345	0.39 462	0.32 504	0.49 381	0.44 404	0.44 488	0.38 348	0.40 415	0.30 417	0.53 405	0.38 451	0.12 432	0.10 276	0.10 344	0.11 404	0.11 376	0.11 222

S-Stereo	0.39 480	0.20 373	1.04 528	0.28 453	0.22 465	0.39 462	0.31 499	0.58 486	0.69 544	0.40 454	0.59 510	0.48 479	0.41 496	0.75 509	0.42 465	0.12 432	0.15 404	0.13 461	0.13 478	0.16 473	0.25 480

PA-Net	0.40 491	0.35 508	1.05 529	0.32 504	0.28 519	0.39 462	0.43 550	0.53 419	0.56 507	0.35 388	0.43 409	0.41 424	0.36 469	0.83 535	0.61 522	0.12 432	0.23 507	0.16 510	0.23 554	0.13 430	0.20 423
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.26 349	0.21 383	0.51 285	0.19 75	0.16 315	0.31 382	0.21 339	0.40 279	0.37 322	0.29 270	0.40 375	0.46 465	0.27 367	0.49 384	0.28 379	0.12 432	0.07 129	0.12 435	0.11 404	0.12 417	0.11 222

StereoDRNet	0.34 453	0.28 470	0.70 434	0.28 453	0.21 450	0.43 485	0.30 490	0.63 527	0.51 476	0.47 507	0.40 375	0.48 479	0.31 434	0.58 429	0.44 476	0.12 432	0.10 276	0.12 435	0.11 404	0.13 430	0.13 303

NaN_ROB	0.44 508	0.38 525	0.94 515	0.30 482	0.20 433	0.52 529	0.49 563	0.61 515	0.60 522	0.56 540	0.47 452	0.49 485	0.42 502	1.24 582	0.76 541	0.12 432	0.18 454	0.12 435	0.13 478	0.12 417	0.18 390

zh-sn7	0.52 536	0.64 574	1.77 587	0.30 482	0.20 433	0.47 507	0.40 542	0.60 507	0.65 533	0.53 532	0.82 556	0.52 501	0.59 548	1.10 573	0.96 559	0.13 454	0.13 355	0.13 461	0.13 478	0.17 488	0.20 423

S2M2_L	0.13 27	0.12 140	0.26 57	0.17 15	0.12 123	0.12 10	0.07 1	0.18 12	0.21 93	0.12 35	0.15 88	0.14 113	0.12 111	0.16 15	0.15 121	0.13 454	0.09 236	0.09 267	0.10 370	0.11 376	0.09 114
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
YMNet	0.33 444	0.26 454	0.64 407	0.28 453	0.23 478	0.48 514	0.27 459	0.54 434	0.47 441	0.49 514	0.56 497	0.51 493	0.30 417	0.41 355	0.44 476	0.13 454	0.16 417	0.13 461	0.12 446	0.14 453	0.14 332

YMNet_1	0.33 444	0.26 454	0.64 407	0.28 453	0.23 478	0.48 514	0.27 459	0.54 434	0.47 441	0.49 514	0.56 497	0.51 493	0.30 417	0.41 355	0.44 476	0.13 454	0.16 417	0.13 461	0.12 446	0.14 453	0.14 332

coex-ft	3.48 614	0.81 586	48.53 643	0.24 307	0.19 407	0.53 532	0.47 559	0.49 381	2.36 610	7.18 624	1.20 580	0.96 577	2.53 613	0.75 509	2.14 608	0.13 454	0.15 404	0.14 485	0.12 446	0.22 532	0.47 565

CASS	0.22 238	0.16 292	0.40 152	0.26 387	0.12 123	0.29 346	0.19 272	0.40 279	0.32 253	0.34 369	0.35 314	0.25 259	0.25 340	0.26 197	0.21 289	0.13 454	0.08 193	0.11 400	0.09 313	0.11 376	0.12 274
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.30 420	0.21 383	0.63 402	0.23 256	0.15 277	0.40 468	0.30 490	0.59 496	0.48 449	0.40 454	0.37 340	0.46 465	0.30 417	0.41 355	0.44 476	0.13 454	0.11 310	0.11 400	0.11 404	0.12 417	0.11 222

WZ-Net	0.56 547	0.49 552	2.14 596	0.30 482	0.24 495	0.58 541	0.48 560	0.65 539	0.80 560	0.51 523	0.72 543	0.68 558	0.60 550	1.06 571	1.01 563	0.13 454	0.10 276	0.11 400	0.12 446	0.19 513	0.23 457

dd	0.23 271	0.32 491	0.55 338	0.23 256	0.12 123	0.27 302	0.21 339	0.32 174	0.45 416	0.30 293	0.29 240	0.25 259	0.17 220	0.31 286	0.26 360	0.13 454	0.07 129	0.10 344	0.08 220	0.12 417	0.09 114

HCRNet	0.25 326	0.27 462	0.42 170	0.34 520	0.17 345	0.27 302	0.18 227	0.45 341	0.37 322	0.31 310	0.35 314	0.32 350	0.23 306	0.44 368	0.21 289	0.13 454	0.08 193	0.13 461	0.11 404	0.11 376	0.09 114

APVNet	0.38 475	0.26 454	0.87 495	0.26 387	0.22 465	0.52 529	0.35 518	0.64 533	0.46 428	0.40 454	0.52 475	0.48 479	0.39 486	0.84 536	0.48 489	0.13 454	0.14 373	0.15 502	0.16 517	0.16 473	0.16 365

GwcNet	0.37 470	0.29 474	1.12 541	0.25 346	0.24 495	0.48 514	0.27 459	0.58 486	0.60 522	0.39 445	0.54 487	0.51 493	0.34 457	0.60 442	0.46 484	0.13 454	0.12 334	0.12 435	0.11 404	0.13 430	0.15 349

FAT-Stereo	0.36 463	0.19 360	0.75 451	0.26 387	0.18 375	0.34 421	0.30 490	0.62 523	0.61 524	0.47 507	0.61 522	0.59 525	0.50 530	0.61 449	0.36 443	0.13 454	0.14 373	0.13 461	0.12 446	0.14 453	0.20 423

DMCA-RVC	0.30 420	0.27 462	0.93 512	0.28 453	0.17 345	0.30 360	0.21 339	0.43 311	0.36 307	0.40 454	0.38 348	0.39 411	0.36 469	0.44 368	0.34 432	0.13 454	0.10 276	0.16 510	0.12 446	0.13 430	0.11 222

STTStereo	0.30 420	0.24 429	0.83 481	0.25 346	0.17 345	0.30 360	0.24 425	0.49 381	0.39 348	0.39 445	0.41 387	0.44 450	0.28 390	0.41 355	0.30 396	0.13 454	0.13 355	0.13 461	0.16 517	0.12 417	0.12 274

RTSC	0.43 506	0.37 518	0.95 516	0.30 482	0.20 433	0.50 522	0.23 401	0.65 539	0.86 569	0.56 540	0.54 487	0.51 493	0.36 469	0.71 497	0.92 554	0.13 454	0.14 373	0.11 400	0.13 478	0.18 504	0.19 405

ADCMid	0.53 539	0.45 543	1.46 574	0.27 425	0.22 465	0.51 523	0.38 535	0.61 515	0.58 512	0.75 563	0.67 535	0.62 537	0.66 564	0.66 479	1.75 599	0.13 454	0.12 334	0.17 519	0.17 528	0.20 521	0.21 435

DANet	0.37 470	0.25 444	0.67 420	0.37 535	0.22 465	0.42 480	0.25 439	0.50 389	0.44 404	0.52 526	0.50 465	0.59 525	0.42 502	0.78 519	0.53 504	0.13 454	0.12 334	0.14 485	0.12 446	0.17 488	0.21 435
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.40 491	0.28 470	0.67 420	0.31 498	0.18 375	0.43 485	0.39 538	0.60 507	0.46 428	0.48 513	0.78 551	0.55 511	0.45 511	0.96 560	0.55 511	0.13 454	0.14 373	0.13 461	0.12 446	0.15 465	0.16 365

UCFNet_RVC	0.25 326	0.21 383	0.49 245	0.19 75	0.15 277	0.34 421	0.18 227	0.47 360	0.36 307	0.30 293	0.35 314	0.40 415	0.26 358	0.35 328	0.24 335	0.13 454	0.08 193	0.13 461	0.14 496	0.13 430	0.13 303

NVstereo2D	0.32 437	0.18 347	0.63 402	0.24 307	0.23 478	0.43 485	0.28 475	0.60 507	0.58 512	0.28 245	0.39 366	0.42 437	0.30 417	0.71 497	0.30 396	0.13 454	0.09 236	0.13 461	0.10 370	0.20 521	0.18 390

DRN-Test	0.35 460	0.20 373	0.75 451	0.28 453	0.19 407	0.46 501	0.29 481	0.68 552	0.54 492	0.49 514	0.47 452	0.44 450	0.35 464	0.63 463	0.44 476	0.13 454	0.09 236	0.13 461	0.12 446	0.13 430	0.13 303

ETE_ROB	0.36 463	0.32 491	0.64 407	0.30 482	0.18 375	0.40 468	0.38 535	0.59 496	0.49 463	0.50 520	0.52 475	0.62 537	0.37 474	0.58 429	0.43 469	0.13 454	0.10 276	0.14 485	0.12 446	0.17 488	0.18 390

PWC_ROB	0.41 498	0.38 525	0.92 508	0.26 387	0.20 433	0.39 462	0.19 272	0.61 515	0.69 544	0.58 545	0.84 559	0.52 501	0.44 509	0.74 504	0.62 523	0.13 454	0.09 236	0.14 485	0.10 370	0.17 488	0.18 390

TCMNet	0.34 453	0.28 470	0.81 471	0.29 471	0.30 534	0.40 468	0.28 475	0.53 419	0.49 463	0.38 427	0.46 445	0.40 415	0.30 417	0.61 449	0.42 465	0.14 478	0.13 355	0.15 502	0.14 496	0.18 504	0.19 405

test_sample7	0.28 387	0.16 292	0.47 210	0.21 149	0.14 216	0.29 346	0.22 373	0.54 434	0.43 391	0.38 427	0.36 329	0.38 397	0.32 447	0.41 355	0.26 360	0.14 478	0.21 487	0.13 461	0.12 446	0.13 430	0.25 480

SACVNet	0.32 437	0.25 444	0.59 380	0.26 387	0.19 407	0.35 436	0.25 439	0.54 434	0.41 368	0.43 482	0.45 433	0.46 465	0.34 457	0.71 497	0.30 396	0.14 478	0.10 276	0.12 435	0.12 446	0.16 473	0.20 423

pcwnet_v2	0.32 437	0.16 292	1.22 558	0.23 256	0.19 407	0.32 399	0.19 272	0.61 515	0.61 524	0.37 418	0.45 433	0.35 380	0.29 410	0.37 344	0.26 360	0.14 478	0.11 310	0.12 435	0.11 404	0.14 453	0.18 390

hitnet-ft	0.31 431	0.21 383	0.56 348	0.19 75	0.14 216	0.40 468	0.23 401	0.46 349	0.42 380	0.37 418	0.46 445	0.53 506	0.35 464	0.76 515	0.35 439	0.14 478	0.10 276	0.14 485	0.10 370	0.15 465	0.14 332

FADNet_RVC	0.31 431	0.35 508	0.98 521	0.24 307	0.16 315	0.30 360	0.17 173	0.52 409	0.39 348	0.30 293	0.38 348	0.30 330	0.29 410	0.54 411	0.33 425	0.14 478	0.14 373	0.14 485	0.16 517	0.21 528	0.24 470

FADNet-RVC	0.34 453	0.43 539	0.97 519	0.25 346	0.20 433	0.33 406	0.20 312	0.51 401	0.42 380	0.34 369	0.40 375	0.41 424	0.29 410	0.65 473	0.36 443	0.14 478	0.14 373	0.14 485	0.15 507	0.19 513	0.20 423

stereogan	0.39 480	0.20 373	0.78 465	0.28 453	0.22 465	0.65 554	0.26 450	0.62 523	0.65 533	0.45 495	0.60 514	0.67 556	0.45 511	0.69 488	0.37 449	0.14 478	0.14 373	0.14 485	0.12 446	0.20 521	0.19 405

TDLM	0.32 437	0.27 462	0.52 306	0.30 482	0.15 277	0.33 406	0.32 504	0.54 434	0.50 470	0.44 488	0.43 409	0.39 411	0.30 417	0.92 554	0.30 396	0.14 478	0.09 236	0.13 461	0.12 446	0.13 430	0.14 332

AdaStereo	0.25 326	0.17 324	0.47 210	0.25 346	0.13 175	0.33 406	0.17 173	0.57 472	0.43 391	0.34 369	0.38 348	0.35 380	0.21 287	0.32 296	0.24 335	0.14 478	0.06 54	0.13 461	0.09 313	0.11 376	0.09 114
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.
MDST_ROB	0.51 533	0.16 292	0.97 519	0.31 498	0.21 450	1.35 597	0.34 515	0.80 573	0.59 519	1.09 589	0.74 547	0.49 485	0.37 474	1.31 589	0.60 519	0.14 478	0.12 334	0.16 510	0.13 478	0.13 430	0.18 390

FBW_ROB	0.46 519	0.34 504	0.71 441	0.32 504	0.20 433	0.51 523	0.32 504	0.73 565	0.63 530	0.60 547	0.57 502	0.65 548	0.44 509	1.42 595	0.62 523	0.14 478	0.17 442	0.22 546	0.16 517	0.17 488	0.23 457

SANet	0.58 551	0.41 535	1.38 569	0.27 425	0.16 315	0.72 559	0.48 560	0.71 560	1.34 597	0.69 559	0.97 569	0.94 574	0.78 569	0.97 563	0.93 555	0.14 478	0.12 334	0.12 435	0.12 446	0.18 504	0.20 423

PSMNet_ROB	0.36 463	0.31 484	0.71 441	0.31 498	0.21 450	0.44 490	0.44 552	0.61 515	0.49 463	0.39 445	0.45 433	0.49 485	0.32 447	0.66 479	0.53 504	0.14 478	0.10 276	0.15 502	0.14 496	0.13 430	0.13 303

rvit_0105_5	0.22 238	0.18 347	0.51 285	0.23 256	0.13 175	0.22 213	0.25 439	0.38 249	0.40 358	0.21 166	0.23 186	0.27 284	0.20 277	0.27 211	0.20 261	0.15 492	0.13 355	0.12 435	0.12 446	0.10 324	0.10 179

rvit_0105_3	0.24 301	0.21 383	0.57 358	0.25 346	0.15 277	0.24 254	0.28 475	0.40 279	0.43 391	0.25 213	0.26 211	0.29 310	0.22 294	0.29 257	0.21 289	0.15 492	0.13 355	0.14 485	0.15 507	0.10 324	0.10 179

psmorigin	0.52 536	0.29 474	3.10 607	0.24 307	0.19 407	0.39 462	0.24 425	0.52 409	0.45 416	0.66 555	0.68 537	0.70 563	0.52 534	0.86 539	0.49 495	0.15 492	0.17 442	0.13 461	0.14 496	0.16 473	0.23 457

RTS	0.81 577	0.56 561	4.76 610	0.37 535	0.30 534	1.11 584	0.52 568	0.67 547	1.07 586	0.76 566	0.91 565	0.60 531	0.61 554	1.64 598	1.24 578	0.15 492	0.13 355	0.15 502	0.15 507	0.22 532	0.24 470

RTSA	0.81 577	0.56 561	4.76 610	0.37 535	0.30 534	1.11 584	0.52 568	0.67 547	1.07 586	0.76 566	0.91 565	0.60 531	0.61 554	1.64 598	1.24 578	0.15 492	0.13 355	0.15 502	0.15 507	0.22 532	0.24 470

AnyNet_C32	0.55 542	0.51 553	1.34 566	0.29 471	0.28 519	0.61 547	0.62 577	0.57 472	0.62 528	0.63 550	0.68 537	0.54 510	0.55 541	0.82 531	1.81 600	0.15 492	0.15 404	0.15 502	0.18 533	0.21 528	0.25 480

ADCPNet	0.51 533	0.36 515	1.82 590	0.27 425	0.23 478	0.71 558	0.39 538	0.56 463	0.54 492	0.52 526	0.60 514	0.66 552	0.57 545	0.64 468	1.23 577	0.15 492	0.18 454	0.14 485	0.23 554	0.19 513	0.22 449

CVANet_RVC	0.34 453	0.25 444	0.77 461	0.27 425	0.17 345	0.34 421	0.28 475	0.55 452	0.50 470	0.43 482	0.46 445	0.44 450	0.31 434	0.90 547	0.27 371	0.15 492	0.10 276	0.14 485	0.14 496	0.15 465	0.15 349

DeepPruner_ROB	0.28 387	0.25 444	0.64 407	0.22 203	0.16 315	0.30 360	0.21 339	0.54 434	0.33 269	0.36 401	0.38 348	0.38 397	0.26 358	0.45 374	0.28 379	0.15 492	0.11 310	0.11 400	0.11 404	0.14 453	0.14 332

CBMV	0.36 463	0.25 444	0.61 393	0.24 307	0.14 216	0.42 480	0.33 510	0.56 463	0.52 486	0.54 536	0.52 475	0.51 493	0.58 546	0.63 463	0.43 469	0.15 492	0.16 417	0.18 527	0.16 517	0.13 430	0.19 405
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_6	0.20 178	0.16 292	0.41 161	0.23 256	0.14 216	0.18 102	0.20 312	0.31 167	0.39 348	0.18 142	0.22 175	0.23 227	0.18 250	0.26 197	0.18 205	0.16 502	0.13 355	0.13 461	0.11 404	0.11 376	0.09 114

rvit_0105_4	0.21 214	0.17 324	0.49 245	0.23 256	0.14 216	0.20 156	0.23 401	0.35 211	0.40 358	0.19 148	0.24 195	0.25 259	0.20 277	0.28 235	0.18 205	0.16 502	0.13 355	0.12 435	0.11 404	0.11 376	0.10 179

rvit_105_1	0.28 387	0.24 429	0.65 412	0.27 425	0.19 407	0.31 382	0.35 518	0.46 349	0.53 487	0.31 310	0.32 275	0.32 350	0.27 367	0.36 334	0.26 360	0.16 502	0.14 373	0.15 502	0.17 528	0.11 376	0.11 222

GASNet	0.39 480	0.58 568	1.27 560	0.35 526	0.23 478	0.35 436	0.23 401	0.63 527	0.56 507	0.41 466	0.38 348	0.45 456	0.30 417	0.81 530	0.42 465	0.16 502	0.11 310	0.14 485	0.14 496	0.23 537	0.12 274

Wz-Net-TNSev	0.55 542	0.72 579	1.90 592	0.26 387	0.21 450	0.64 553	0.45 553	0.66 545	0.71 549	0.52 526	0.55 492	0.71 564	0.63 561	1.04 569	0.94 557	0.16 502	0.15 404	0.13 461	0.15 507	0.21 528	0.24 470

UDGNet	0.24 301	0.37 518	0.53 317	0.25 346	0.14 216	0.24 254	0.18 227	0.32 174	0.44 404	0.29 270	0.28 232	0.24 247	0.20 277	0.30 273	0.21 289	0.16 502	0.07 129	0.21 541	0.11 404	0.16 473	0.11 222

AF-Net	0.40 491	0.31 484	0.74 447	0.33 515	0.24 495	0.43 485	0.30 490	0.64 533	0.67 538	0.44 488	0.69 540	0.65 548	0.52 534	0.59 437	0.48 489	0.16 502	0.12 334	0.19 534	0.14 496	0.16 473	0.14 332

RGC	0.41 498	0.35 508	0.76 455	0.35 526	0.28 519	0.41 473	0.29 481	0.60 507	0.55 500	0.47 507	0.64 529	0.63 541	0.47 520	0.74 504	0.46 484	0.16 502	0.15 404	0.21 541	0.21 542	0.19 513	0.21 435

G-Net	0.47 522	0.26 454	1.02 526	0.34 520	0.28 519	0.89 575	0.35 518	0.47 360	0.46 428	0.68 558	1.20 580	0.64 546	0.59 548	0.61 449	0.60 519	0.16 502	0.14 373	0.17 519	0.13 478	0.22 532	0.21 435

edge stereo	0.40 491	0.22 402	0.87 495	0.27 425	0.22 465	0.38 457	0.26 450	0.59 496	0.56 507	0.53 532	0.60 514	0.71 564	0.50 530	0.78 519	0.43 469	0.16 502	0.15 404	0.19 534	0.14 496	0.17 488	0.19 405

Nwc_Net	0.39 480	0.29 474	0.84 485	0.32 504	0.24 495	0.45 498	0.30 490	0.67 547	0.51 476	0.39 445	0.70 541	0.59 525	0.48 524	0.61 449	0.45 483	0.16 502	0.12 334	0.19 534	0.21 542	0.14 453	0.15 349

SHD	0.45 511	0.34 504	0.89 504	0.37 535	0.28 519	0.46 501	0.23 401	0.72 564	0.96 580	0.65 553	0.61 522	0.61 534	0.48 524	0.64 468	0.69 533	0.16 502	0.16 417	0.16 510	0.16 517	0.21 528	0.25 480

LSM	1.68 606	0.48 550	2.91 605	2.28 617	17.60 629	0.52 529	0.55 572	0.65 539	0.78 558	0.84 572	1.11 576	0.63 541	0.55 541	0.79 523	0.53 504	0.16 502	0.25 525	0.18 527	0.21 542	0.25 543	2.37 620

NCCL2	0.37 470	0.33 495	0.59 380	0.37 535	0.23 478	0.42 480	0.41 547	0.56 463	0.44 404	0.47 507	0.47 452	0.61 534	0.39 486	0.58 429	0.41 461	0.16 502	0.13 355	0.21 541	0.22 550	0.16 473	0.18 390

rvit_stereo_0075_2	0.25 326	0.18 347	0.65 412	0.27 425	0.22 465	0.22 213	0.15 102	0.41 297	0.36 307	0.27 234	0.37 340	0.29 310	0.21 287	0.29 257	0.20 261	0.17 516	0.12 334	0.19 534	0.12 446	0.14 453	0.14 332

Syn2CoEx	0.39 480	0.39 529	1.08 536	0.35 526	0.21 450	0.41 473	0.29 481	0.63 527	0.51 476	0.43 482	0.56 497	0.45 456	0.45 511	0.69 488	0.39 455	0.17 516	0.14 373	0.16 510	0.12 446	0.13 430	0.16 365

FADNet	0.34 453	0.43 539	0.88 502	0.24 307	0.22 465	0.37 451	0.19 272	0.56 463	0.49 463	0.32 335	0.36 329	0.43 444	0.32 447	0.65 473	0.30 396	0.17 516	0.16 417	0.14 485	0.16 517	0.25 543	0.21 435

RP	0.38 475	0.26 454	0.67 420	0.31 498	0.24 495	0.37 451	0.29 481	0.53 419	0.61 524	0.42 471	0.65 531	0.62 537	0.51 532	0.63 463	0.43 469	0.17 516	0.15 404	0.17 519	0.15 507	0.17 488	0.19 405

ADCS	0.62 557	0.56 561	1.54 580	0.30 482	0.25 508	0.56 537	0.46 556	0.71 560	0.86 569	0.77 569	0.72 543	0.68 558	0.62 559	0.82 531	2.33 610	0.17 516	0.16 417	0.16 510	0.17 528	0.23 537	0.27 496

AnyNet_C01	0.68 565	0.69 578	2.64 602	0.33 515	0.27 517	0.93 576	0.64 578	0.66 545	0.65 533	0.70 560	0.97 569	0.75 566	0.63 561	1.01 566	1.52 593	0.17 516	0.16 417	0.17 519	0.17 528	0.24 541	0.28 504

DPSNet	0.51 533	0.26 454	1.16 547	0.28 453	0.21 450	0.76 562	0.56 573	0.89 587	0.82 562	0.49 514	0.51 468	0.64 546	0.81 573	0.89 544	0.85 551	0.17 516	0.16 417	0.13 461	0.13 478	0.26 547	0.27 496

XPNet_ROB	0.35 460	0.26 454	0.58 373	0.28 453	0.19 407	0.37 451	0.31 499	0.57 472	0.51 476	0.52 526	0.54 487	0.57 518	0.38 479	0.65 473	0.48 489	0.17 516	0.12 334	0.13 461	0.12 446	0.16 473	0.17 385

SGM_RVC	0.57 549	0.22 402	0.60 387	0.26 387	0.16 315	0.97 581	0.46 556	0.76 570	0.90 573	1.03 586	0.92 567	1.16 582	0.93 582	1.21 581	0.72 536	0.17 516	0.16 417	0.16 510	0.16 517	0.16 473	0.24 470
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-Forest	0.42 502	0.44 542	0.92 508	0.24 307	0.16 315	0.45 498	0.40 542	0.58 486	0.50 470	0.54 536	0.63 526	0.52 501	0.51 532	0.91 549	0.66 530	0.17 516	0.17 442	0.17 519	0.15 507	0.15 465	0.21 435
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.60 554	0.31 484	0.71 441	0.22 203	0.17 345	0.66 555	0.36 525	0.81 575	0.63 530	1.48 608	1.32 585	1.65 596	0.83 574	1.18 579	0.74 538	0.17 516	0.17 442	0.17 519	0.14 496	0.17 488	0.19 405
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
HBP-ISP	0.34 453	0.35 508	0.76 455	0.23 256	0.17 345	0.33 406	0.22 373	0.56 463	0.47 441	0.42 471	0.49 462	0.33 358	0.41 496	0.73 500	0.27 371	0.18 527	0.19 467	0.24 550	0.20 540	0.16 473	0.16 365

NCC-stereo	0.42 502	0.31 484	0.87 495	0.32 504	0.29 529	0.47 507	0.37 527	0.68 552	0.53 487	0.42 471	0.58 505	0.57 518	0.52 534	0.75 509	0.54 508	0.18 527	0.14 373	0.18 527	0.25 561	0.17 488	0.18 390

Abc-Net	0.42 502	0.31 484	0.87 495	0.32 504	0.29 529	0.47 507	0.37 527	0.68 552	0.53 487	0.42 471	0.58 505	0.57 518	0.52 534	0.75 509	0.54 508	0.18 527	0.14 373	0.18 527	0.25 561	0.17 488	0.18 390
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.47 522	0.45 543	1.07 533	0.40 551	0.28 519	0.58 541	0.38 535	0.67 547	0.76 557	0.53 532	0.47 452	0.59 525	0.47 520	0.74 504	0.80 546	0.18 527	0.14 373	0.18 527	0.16 517	0.26 547	0.24 470

DeepPrunerF	0.46 519	0.37 518	1.50 577	0.34 520	0.30 534	0.36 443	0.37 527	0.64 533	1.15 594	0.41 466	0.45 433	0.40 415	0.41 496	0.82 531	0.53 504	0.18 527	0.14 373	0.23 548	0.21 542	0.17 488	0.18 390

PS-NSSS	0.33 444	0.36 515	0.61 393	0.24 307	0.18 375	0.33 406	0.24 425	0.59 496	0.42 380	0.38 427	0.52 475	0.36 385	0.31 434	0.80 526	0.32 416	0.18 527	0.14 373	0.21 541	0.15 507	0.17 488	0.14 332

CBMV_ROB	0.36 463	0.21 383	0.57 358	0.22 203	0.14 216	0.35 436	0.20 312	0.55 452	0.47 441	0.52 526	0.58 505	0.45 456	0.53 539	0.75 509	0.50 496	0.18 527	0.19 467	0.23 548	0.21 542	0.15 465	0.20 423

LALA_ROB	0.38 475	0.31 484	0.65 412	0.30 482	0.21 450	0.46 501	0.39 538	0.63 527	0.54 492	0.53 532	0.52 475	0.69 560	0.36 469	0.52 402	0.48 489	0.18 527	0.11 310	0.16 510	0.14 496	0.17 488	0.16 365

PWCDC_ROB	0.41 498	0.41 535	0.77 461	0.34 520	0.21 450	0.43 485	0.20 312	0.60 507	0.90 573	0.44 488	1.24 583	0.36 385	0.38 479	0.56 422	0.48 489	0.18 527	0.11 310	0.11 400	0.10 370	0.20 521	0.16 365

AIO-test2	0.22 238	0.27 462	0.54 330	0.29 471	0.16 315	0.22 213	0.16 136	0.44 332	0.43 391	0.17 121	0.29 240	0.16 142	0.11 80	0.27 211	0.14 83	0.19 536	0.07 129	0.10 344	0.11 404	0.08 177	0.09 114

SAMSARA	0.62 557	0.47 546	0.93 512	0.70 585	0.50 574	1.15 587	1.29 609	0.79 572	0.70 547	0.77 569	0.55 492	0.92 573	0.58 546	0.87 541	0.77 542	0.19 536	0.27 536	0.18 527	0.19 535	0.27 553	0.28 504

NOSS_ROB	0.33 444	0.24 429	0.49 245	0.27 425	0.16 315	0.34 421	0.19 272	0.55 452	0.50 470	0.34 369	0.37 340	0.42 437	0.30 417	0.93 556	0.25 349	0.19 536	0.20 482	0.24 550	0.22 550	0.17 488	0.25 480

ISRNet	0.28 387	0.15 258	0.54 330	0.27 425	0.19 407	0.24 254	0.15 102	0.47 360	0.45 416	0.40 454	0.49 462	0.42 437	0.27 367	0.33 306	0.30 396	0.20 539	0.12 334	0.17 519	0.16 517	0.16 473	0.21 435

WCMA_ROB	0.55 542	0.27 462	0.76 455	0.26 387	0.22 465	0.62 548	0.36 525	0.57 472	0.58 512	0.97 580	1.40 588	1.28 588	0.94 583	0.80 526	0.80 546	0.20 539	0.17 442	0.16 510	0.16 517	0.19 513	0.29 510

dad	0.30 420	0.38 525	0.60 387	0.22 203	0.14 216	0.32 399	0.21 339	0.35 211	0.51 476	0.45 495	0.45 433	0.46 465	0.23 306	0.41 355	0.27 371	0.21 541	0.11 310	0.20 539	0.11 404	0.15 465	0.11 222

PVD	0.62 557	0.41 535	0.93 512	0.44 562	0.39 561	0.63 552	0.51 567	0.86 583	1.27 595	0.93 577	1.09 575	0.81 568	0.85 575	0.89 544	0.89 553	0.21 541	0.23 507	0.22 546	0.19 535	0.28 558	0.41 553

CSAN	0.55 542	0.47 546	1.19 555	0.37 535	0.23 478	0.57 539	0.61 576	0.65 539	0.72 551	0.65 553	0.78 551	0.66 552	0.65 563	1.41 594	0.77 542	0.21 541	0.17 442	0.20 539	0.21 542	0.18 504	0.21 435

PDISCO_ROB	0.45 511	0.37 518	0.89 504	0.44 562	0.37 556	0.70 557	0.35 518	0.75 568	0.78 558	0.45 495	0.53 483	0.65 548	0.40 491	0.68 487	0.52 500	0.22 544	0.12 334	0.21 541	0.19 535	0.26 547	0.22 449

FSD					0.41 564	0.28 321	0.27 459	0.32 174	0.30 233	0.27 234	0.27 225	0.29 310	0.27 367	0.35 328	0.28 379	0.23 545	0.49 589	0.27 553	0.26 565	0.26 547

SDNR	0.47 522	0.29 474	0.92 508	0.24 307	0.37 556	1.27 593	0.17 173	0.54 434	0.58 512	0.44 488	0.85 560	0.55 511	0.28 390	1.19 580	0.52 500	0.23 545	0.24 520	0.17 519	0.13 478	0.19 513	0.26 492

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 539	0.60 571	0.98 521	0.40 551	0.25 508	0.87 573	0.57 574	0.60 507	0.64 532	0.60 547	0.67 535	0.63 541	0.42 502	1.13 575	0.50 496	0.23 545	0.28 541	0.27 553	0.35 576	0.25 543	0.33 527

FC-DCNN v2	0.75 571	0.33 495	0.82 475	0.33 515	0.28 519	0.85 572	0.40 542	0.88 585	0.86 569	1.46 602	1.65 598	2.08 603	1.40 599	1.14 577	0.95 558	0.24 548	0.22 498	0.27 553	0.26 565	0.26 547	0.32 522

DualNet (step1)	0.31 431	0.21 383	0.69 428	0.18 39	0.17 345	0.36 443	0.21 339	0.54 434	0.43 391	0.38 427	0.36 329	0.38 397	0.32 447	0.41 355	0.26 360	0.24 548	0.21 487	0.28 560	0.24 556	0.18 504	0.21 435

test_sample9	0.45 511	0.21 383	0.69 428	0.18 39	0.17 345	0.36 443	0.21 339	0.54 434	0.43 391	0.38 427	0.36 329	0.38 397	0.32 447	0.70 491	1.01 563	0.24 548	1.93 618	0.28 560	0.24 556	0.18 504	0.21 435

test_sample8	0.52 536	0.21 383	0.69 428	0.18 39	0.17 345	0.36 443	0.21 339	0.57 472	0.38 332	0.63 550	0.39 366	1.16 582	0.68 565	0.70 491	1.01 563	0.24 548	1.93 618	0.28 560	0.24 556	0.18 504	0.21 435

FCDSN-DC	0.67 563	0.38 525	0.83 481	0.37 535	0.30 534	0.66 555	0.37 527	0.69 558	0.70 547	1.15 592	1.53 593	1.70 598	1.38 597	1.00 565	0.83 549	0.24 548	0.22 498	0.27 553	0.26 565	0.27 553	0.32 522
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.73 567	0.33 495	0.84 485	0.33 515	0.28 519	0.82 571	0.40 542	0.82 576	0.83 563	1.43 600	1.60 597	1.97 601	1.38 597	1.10 573	0.93 555	0.24 548	0.22 498	0.27 553	0.26 565	0.26 547	0.32 522

MSMD_ROB	0.63 560	0.34 504	0.70 434	0.30 482	0.25 508	0.88 574	0.35 518	0.58 486	0.67 538	1.13 590	1.52 592	1.75 599	1.05 588	0.90 547	0.60 519	0.24 548	0.22 498	0.27 553	0.27 569	0.25 543	0.27 496

PSMNet-RUCA	0.39 480	0.47 546	0.84 485	0.46 568	0.41 564	0.34 421	0.26 450	0.59 496	0.46 428	0.40 454	0.51 468	0.44 450	0.33 455	0.43 364	0.31 406	0.25 555	0.14 373	0.33 572	0.21 542	0.32 565	0.23 457

SGM-ForestM	1.59 602	0.56 561	1.52 579	0.41 557	0.34 547	2.77 612	1.67 614	1.69 608	1.73 605	2.48 615	2.27 612	6.02 622	2.90 616	3.08 613	2.83 614	0.25 555	0.30 558	0.19 534	0.20 540	0.18 504	0.45 564

Anonymous_2	0.44 508	0.23 418	0.57 358	0.34 520	0.34 547	0.53 532	0.28 475	0.49 381	0.39 348	0.36 401	0.34 306	0.48 479	0.38 479	0.43 364	0.33 425	0.26 557	0.41 581	0.44 580	1.45 617	0.33 567	0.37 545

UDG	0.42 502	0.54 558	0.67 420	0.41 557	0.35 550	0.47 507	0.27 459	0.57 472	0.48 449	0.40 454	0.46 445	0.59 525	0.45 511	0.47 380	0.46 484	0.26 557	0.19 467	0.49 582	0.22 550	0.37 569	0.30 513

FINET	0.58 551	0.48 550	1.35 568	0.38 544	0.37 556	0.96 580	1.13 606	0.84 582	1.05 584	0.50 520	0.70 541	0.45 456	0.61 554	0.63 463	0.62 523	0.26 557	0.28 541	0.14 485	0.13 478	0.20 521	0.44 561

ccnet	0.43 506	0.34 504	0.62 397	0.28 453	0.33 545	0.60 546	0.34 515	0.68 552	0.47 441	0.54 536	0.66 533	0.56 516	0.46 518	0.73 500	0.66 530	0.26 557	0.19 467	0.24 550	0.22 550	0.27 553	0.25 480

PASM	0.49 528	0.41 535	1.15 545	0.37 535	0.35 550	0.42 480	0.42 548	0.54 434	0.65 533	0.54 536	0.54 487	0.63 541	0.48 524	0.94 559	0.51 499	0.27 561	0.30 558	0.30 564	0.33 574	0.29 560	0.29 510

DispFullNet	0.67 563	0.94 593	1.63 582	0.77 592	1.19 610	0.53 532	0.25 439	0.61 515	0.72 551	0.70 560	0.60 514	0.69 560	0.90 580	0.80 526	0.52 500	0.27 561	0.13 355	0.74 594	0.31 573	0.68 589	0.44 561

GANetREF_RVC	0.45 511	0.52 554	0.87 495	0.39 546	0.20 433	0.51 523	0.50 565	0.68 552	0.67 538	0.47 507	0.46 445	0.50 490	0.43 506	0.91 549	0.40 457	0.28 563	0.21 487	0.32 569	0.19 535	0.28 558	0.23 457
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
MFN_U_SF_RVC	0.58 551	0.58 568	1.31 564	0.39 546	0.23 478	0.72 559	0.30 490	0.83 578	0.68 542	0.74 562	0.74 547	0.86 570	0.60 550	0.84 536	0.83 549	0.29 564	0.27 536	0.32 569	0.37 580	0.31 562	0.33 527

PMTNet	0.16 93	0.09 28	0.31 94	0.15 4	0.09 15	0.23 232	0.15 102	0.26 100	0.24 131	0.17 121	0.21 164	0.16 142	0.14 160	0.23 145	0.14 83	0.29 564	0.05 5	0.06 32	0.04 1	0.07 113	0.07 25

ELAS_RVC	0.80 575	0.40 532	1.10 538	0.40 551	0.35 550	0.93 576	1.10 605	0.87 584	1.12 592	1.40 598	1.39 586	1.27 587	1.55 605	1.13 575	1.13 572	0.29 564	0.27 536	0.30 564	0.28 570	0.31 562	0.36 537
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 575	0.40 532	0.91 507	0.39 546	0.35 550	1.52 602	0.81 591	0.97 589	0.98 582	1.47 607	1.58 595	1.19 584	1.33 596	1.01 566	1.21 575	0.29 564	0.27 536	0.30 564	0.29 572	0.32 565	0.36 537
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
test_for_model	0.33 444	0.91 591	0.48 225	0.74 591	0.50 574	0.20 156	0.16 136	0.33 194	0.27 185	0.29 270	0.15 88	0.13 86	0.11 80	0.17 30	0.14 83	0.31 568	0.27 536	0.06 32	0.05 23	0.97 605	0.31 517

CAS	0.16 93	0.07 2	0.29 76	0.42 560	0.17 345	0.20 156	0.18 227	0.23 55	0.20 69	0.15 92	0.19 137	0.11 58	0.10 53	0.15 8	0.14 83	0.31 568	0.04 1	0.06 32	0.04 1	0.06 52	0.16 365

BEATNet-Init1	4.91 617	3.27 617	14.39 629	0.69 584	0.65 588	10.19 626	3.83 621	5.04 622	5.11 620	8.73 626	8.52 624	13.95 633	7.66 624	7.79 626	5.79 622	0.32 570	0.34 572	0.34 573	0.38 581	0.64 585	0.64 592

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 178	0.74 583	0.71 441	0.17 15	0.08 6	0.15 31	0.15 102	0.19 21	0.18 44	0.13 49	0.12 40	0.10 35	0.08 10	0.16 15	0.14 83	0.34 571	0.12 334	0.08 176	0.07 137	0.11 376	0.24 470

DDUNet	0.45 511	0.60 571	0.71 441	0.45 565	0.39 561	0.46 501	0.32 504	0.53 419	0.44 404	0.46 501	0.53 483	0.57 518	0.38 479	0.51 394	0.43 469	0.34 571	0.21 487	0.56 586	0.25 561	0.41 572	0.36 537

NVStereoNet_ROB	0.74 568	0.64 574	1.20 557	0.55 576	0.43 569	0.54 536	0.48 560	0.75 568	0.87 572	0.88 574	1.72 600	1.06 579	1.03 587	1.29 586	0.98 562	0.35 573	0.42 582	0.41 579	0.48 587	0.38 570	0.43 559
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoSA	1.00 584	0.46 545	1.33 565	0.68 582	0.86 603	1.26 592	2.25 619	0.83 578	1.41 599	0.57 543	1.92 604	0.57 518	2.07 608	0.96 560	1.84 602	0.36 574	0.55 598	0.28 560	0.53 593	0.45 574	0.90 607

CC-Net-ROB	0.46 519	0.55 559	0.86 492	0.38 544	0.23 478	0.51 523	0.30 490	0.69 558	0.51 476	0.46 501	0.51 468	0.48 479	0.38 479	0.96 560	0.40 457	0.36 574	0.23 507	0.56 586	0.25 561	0.34 568	0.22 449

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 566	0.73 581	1.26 559	0.47 569	0.28 519	1.42 600	0.60 575	0.82 576	0.94 579	0.85 573	0.86 561	0.88 572	0.70 566	1.32 590	0.75 539	0.37 576	0.30 558	0.34 573	0.36 578	0.44 573	0.42 557

MANE	1.63 604	0.58 568	1.16 547	0.59 577	0.60 584	2.71 611	1.53 612	2.63 617	3.62 614	2.33 614	3.26 616	3.66 616	2.98 617	2.26 611	2.26 609	0.37 576	0.40 579	0.31 567	0.49 588	0.31 562	0.63 588

SQANet	0.44 508	0.57 565	0.89 504	0.49 571	0.39 561	0.47 507	0.23 401	0.53 419	0.44 404	0.41 466	0.48 461	0.47 475	0.34 457	0.58 429	0.43 469	0.38 578	0.15 404	0.40 578	0.21 542	0.50 576	0.34 530

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 475	0.43 539	0.72 446	0.35 526	0.19 407	0.51 523	0.25 439	0.56 463	0.39 348	0.42 471	0.47 452	0.47 475	0.27 367	0.74 504	0.32 416	0.38 578	0.19 467	0.27 553	0.17 528	0.29 560	0.27 496

Consistency-Raft	0.56 547	0.52 554	1.12 541	0.45 565	0.49 572	0.48 514	0.45 553	0.73 565	0.74 556	0.45 495	0.82 556	0.46 465	0.60 550	0.51 394	0.63 526	0.39 580	0.40 579	0.44 580	0.51 592	0.53 580	0.38 552

DStereoFS	1.07 590	0.76 585	1.10 538	0.70 585	0.70 590	1.87 606	1.39 611	1.20 596	1.66 603	1.01 583	1.58 595	1.20 585	2.60 614	1.40 593	1.32 585	0.40 581	0.47 587	0.31 567	0.41 583	0.38 570	0.91 608

MADNet+	1.05 586	1.26 607	4.77 613	0.73 588	0.50 574	1.25 591	0.97 596	1.05 591	0.93 576	0.67 556	0.78 551	0.87 571	0.85 575	2.14 608	1.83 601	0.40 581	0.42 582	0.32 569	0.28 570	0.45 574	0.43 559

testlalala_base	0.23 271	0.14 226	0.48 225	0.26 387	0.16 315	0.25 274	0.17 173	0.37 238	0.19 58	0.20 158	0.26 211	0.17 157	0.14 160	0.19 58	0.18 205	0.42 583	0.23 507	0.07 93	0.06 66	0.50 576	0.14 332

JetBlue	1.20 595	0.89 589	2.53 601	0.59 577	0.76 593	3.16 614	2.09 617	1.16 594	0.93 576	0.95 578	1.12 577	1.65 596	1.27 594	2.15 609	1.87 603	0.43 584	0.37 577	0.38 575	0.39 582	0.62 583	0.63 588

DGSMNet	0.63 560	0.32 491	1.01 525	0.54 575	0.73 592	0.62 548	1.36 610	0.62 523	0.58 512	0.38 427	0.62 525	0.52 501	0.34 457	0.65 473	0.47 487	0.54 585	0.61 605	0.67 591	0.61 601	0.65 586	0.69 598

otaku	0.60 554	0.73 581	1.13 543	0.64 579	0.45 571	0.73 561	0.37 527	0.67 547	0.67 538	0.52 526	0.75 549	0.66 552	0.46 518	0.74 504	0.59 518	0.55 586	0.34 572	0.56 586	0.36 578	0.65 586	0.49 570

anonymity	0.57 549	0.55 559	0.74 447	0.48 570	0.63 585	0.56 537	0.43 550	0.71 560	0.51 476	0.64 552	0.55 492	0.57 518	0.61 554	0.65 473	0.57 515	0.55 586	0.55 598	0.50 583	0.54 594	0.51 578	0.61 585

ACVNet_1	0.77 574	0.92 592	1.79 589	0.73 588	0.53 579	0.78 566	0.42 548	0.88 585	0.90 573	0.75 563	0.76 550	1.32 589	0.80 571	1.04 569	0.70 534	0.57 588	0.32 567	0.72 593	0.35 576	0.70 592	0.50 572

Ntro	0.61 556	0.75 584	1.16 547	0.67 581	0.50 574	0.76 562	0.37 527	0.68 552	0.71 549	0.50 520	0.59 510	0.65 548	0.52 534	0.79 523	0.58 517	0.58 589	0.32 567	0.57 589	0.34 575	0.69 591	0.50 572

SPS-STEREO	0.74 568	0.72 579	1.18 554	0.52 574	0.57 582	0.76 562	0.50 565	0.80 573	0.66 537	0.97 580	0.88 564	0.94 574	0.74 567	1.08 572	1.04 568	0.58 589	0.51 591	0.50 583	0.50 591	0.56 581	0.72 600
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	1.05 586	1.00 597	1.19 555	0.83 594	0.67 589	1.22 590	0.84 593	1.43 601	1.56 602	1.13 590	1.75 601	1.46 591	1.25 593	1.56 597	1.28 580	0.61 591	0.62 608	0.70 592	0.68 604	0.66 588	0.62 586

ACVNet_2	0.94 580	0.98 596	1.71 586	0.83 594	0.63 585	1.02 582	0.64 578	1.16 594	1.43 601	1.02 584	1.39 586	1.47 592	0.86 578	1.16 578	0.79 545	0.63 592	0.43 585	0.78 597	0.49 588	0.80 595	0.57 579

MFMNet_re	0.74 568	0.84 587	1.16 547	0.64 579	0.70 590	0.79 567	0.71 583	0.77 571	0.85 567	0.79 571	0.86 561	0.69 560	0.80 571	0.73 500	0.65 528	0.66 593	0.59 603	0.61 590	0.58 599	0.68 589	0.71 599

SGM+DAISY	1.12 593	0.86 588	1.64 583	0.68 582	0.80 599	1.68 604	1.68 615	1.08 592	1.10 588	1.53 609	1.76 602	1.47 592	1.53 604	1.24 582	1.42 592	0.66 593	0.65 610	0.52 585	0.54 594	0.57 582	0.91 608

GCST	0.50 529	0.67 577	0.82 475	1.04 601	0.55 580	0.38 457	0.11 19	0.42 302	0.33 269	0.42 471	0.35 314	0.29 310	0.18 250	0.50 388	0.23 326	0.70 595	0.42 582	0.79 598	0.62 602	0.63 584	0.47 565

MonStereo1	0.96 583	0.61 573	0.99 523	0.70 585	0.59 583	1.37 598	0.35 518	0.97 589	1.27 595	0.97 580	1.92 604	1.53 594	2.13 609	1.29 586	0.87 552	0.71 596	0.34 572	0.75 595	0.47 586	0.75 594	0.68 596

IMH-64-1	0.94 580	0.95 594	1.07 533	0.98 598	0.76 593	0.93 576	0.72 584	1.30 597	1.11 590	0.91 575	1.45 589	1.14 580	1.00 585	1.25 584	0.97 560	0.77 597	0.51 591	0.97 602	0.55 597	0.90 598	0.66 594

IMH-64	0.94 580	0.95 594	1.07 533	0.98 598	0.76 593	0.93 576	0.72 584	1.30 597	1.11 590	0.91 575	1.45 589	1.14 580	1.00 585	1.25 584	0.97 560	0.77 597	0.51 591	0.97 602	0.55 597	0.90 598	0.66 594

WAO-6	1.11 592	1.01 599	1.17 553	0.96 597	0.79 596	1.30 595	0.78 588	1.36 599	1.99 608	1.04 587	1.54 594	1.59 595	1.27 594	1.37 592	1.30 581	0.78 599	0.55 598	1.03 606	0.75 608	0.87 597	0.72 600

TorneroNet-64	1.47 598	1.15 601	1.51 578	1.11 606	0.86 603	2.27 610	0.76 586	1.84 610	3.76 615	1.29 594	2.22 611	2.68 612	1.46 600	1.81 605	1.55 595	0.79 600	0.51 591	1.10 607	0.67 603	1.31 610	0.81 606

RainbowNet	0.76 572	1.00 597	1.29 562	0.82 593	0.63 585	0.79 567	0.52 568	0.83 578	0.93 576	0.61 549	0.79 554	0.79 567	0.62 559	0.82 531	0.67 532	0.80 601	0.55 598	0.79 598	0.49 588	0.81 596	0.62 586

DStereoO	0.55 542	0.35 508	0.68 426	0.44 562	0.49 572	0.41 473	1.08 604	0.58 486	0.73 554	0.49 514	0.53 483	0.51 493	0.85 575	0.60 442	0.75 539	0.83 602	0.28 541	0.38 575	0.19 535	0.52 579	0.35 534

Dean	1.22 596	1.17 603	1.97 593	1.04 601	0.79 596	1.21 589	0.76 586	1.51 604	1.96 607	1.30 596	1.98 607	2.14 604	1.18 591	1.30 588	1.15 573	0.83 602	0.61 605	1.01 605	0.69 605	0.97 605	0.77 604

TorneroNet	2.26 610	1.20 604	1.55 581	1.15 608	0.91 605	5.84 617	0.84 593	2.12 614	8.45 624	2.59 616	5.32 620	3.84 617	2.15 610	1.84 607	1.98 606	0.88 604	0.54 597	1.16 611	0.74 607	1.31 610	0.91 608

PWCK	1.05 586	1.29 608	2.12 595	0.92 596	0.42 566	1.27 593	1.01 598	1.14 593	1.14 593	1.16 593	1.14 578	1.25 586	0.90 580	1.77 603	1.15 573	0.89 605	0.51 591	0.87 600	0.54 594	1.02 607	0.57 579

WAO-8	1.50 600	1.22 605	1.39 570	1.10 604	0.85 601	2.15 607	0.78 588	1.84 610	3.76 615	1.46 602	2.18 609	2.15 605	1.50 602	3.20 615	1.35 588	0.92 606	0.66 611	1.10 607	0.79 609	0.94 602	0.74 602

Venus	1.50 600	1.22 605	1.39 570	1.10 604	0.85 601	2.15 607	0.78 588	1.84 610	3.76 615	1.46 602	2.18 609	2.15 605	1.50 602	3.20 615	1.35 588	0.92 606	0.66 611	1.10 607	0.79 609	0.94 602	0.74 602

LVE	1.18 594	1.16 602	1.67 584	1.04 601	0.81 600	1.32 596	0.82 592	1.49 603	1.94 606	1.08 588	1.90 603	1.89 600	1.07 589	1.51 596	1.04 568	0.96 608	0.61 605	0.94 601	0.69 605	0.92 600	0.79 605

JetRed	2.35 612	2.70 616	6.11 615	1.14 607	1.38 613	6.03 619	3.61 620	2.12 614	1.72 604	1.99 612	1.97 606	2.15 605	1.59 606	2.49 612	4.19 619	1.05 609	1.60 617	1.10 607	1.02 615	1.72 615	1.41 617

UNDER WATER	1.64 605	1.34 610	2.72 604	1.40 610	1.04 607	1.70 605	1.14 607	1.57 607	3.58 613	1.46 602	1.46 591	2.82 613	2.43 612	1.74 601	2.04 607	1.08 610	0.63 609	1.31 613	0.94 612	1.29 609	1.10 614

UNDER WATER-64	1.61 603	1.30 609	2.93 606	1.33 609	0.96 606	2.20 609	1.25 608	1.47 602	3.15 612	1.46 602	1.31 584	2.61 611	2.22 611	1.69 600	1.93 604	1.13 611	0.67 613	1.29 612	0.94 612	1.26 608	1.09 613

IMH	1.09 591	1.04 600	1.29 562	1.03 600	0.79 596	1.11 584	0.69 581	1.40 600	1.42 600	1.02 584	1.71 599	1.42 590	1.19 592	1.78 604	1.03 567	1.14 612	0.56 602	1.00 604	0.58 599	0.93 601	0.68 596

notaker	1.49 599	1.44 611	1.77 587	1.42 611	1.08 608	1.19 588	0.87 595	1.51 604	1.40 598	1.53 609	3.41 617	2.40 608	1.94 607	1.83 606	1.57 596	1.14 612	0.69 614	1.38 614	0.88 611	1.39 613	1.03 612

ACVNet-4b	0.76 572	0.90 590	1.67 584	0.73 588	0.51 578	0.80 570	0.31 499	0.74 567	0.81 561	0.51 523	0.72 543	0.94 574	0.43 506	1.01 566	1.32 585	1.18 614	0.22 498	0.77 596	0.45 585	0.70 592	0.50 572

KSHMR	1.92 609	1.47 613	1.97 593	1.48 613	1.22 611	1.39 599	1.06 600	1.81 609	5.83 621	1.43 600	5.56 621	2.95 614	1.17 590	2.24 610	1.33 587	1.29 615	1.13 616	1.47 616	1.11 616	1.37 612	1.21 615

ktn	1.80 607	1.46 612	1.49 576	1.44 612	1.14 609	1.50 601	1.07 601	1.53 606	3.90 618	2.77 617	4.62 618	3.42 615	1.49 601	1.74 601	1.40 591	1.45 616	0.77 615	1.46 615	0.99 614	1.41 614	1.00 611

USTest	6.84 619	5.16 618	5.45 614	7.18 622	7.26 619	14.27 628	22.53 628	8.48 626	9.29 625	5.44 621	6.42 623	6.27 624	6.69 622	6.83 624	8.49 626	1.95 617	3.27 623	2.16 621	2.54 622	3.76 619	3.31 622

TCMNet-wrong-test	4.33 615	5.65 622	4.76 610	11.36 626	10.39 624	5.87 618	4.45 622	4.24 621	1.10 588	1.93 611	2.43 613	6.07 623	3.54 618	3.87 618	4.51 620	2.00 618	0.47 587	1.96 619	1.68 619	5.78 624	4.48 623

MADNet++	2.34 611	1.81 614	2.24 598	2.15 616	1.97 615	2.79 613	2.19 618	2.42 616	2.26 609	2.79 618	2.70 614	2.43 609	2.60 614	3.18 614	3.32 615	2.19 619	1.97 620	1.93 618	1.62 618	2.02 616	2.10 618

DLNR_Zeroshot_test	10.53 623	12.28 629	20.32 634	105.84 644	23.88 641	0.14 20	0.13 52	3.20 618	0.20 69	0.16 106	0.23 186	0.16 142	0.10 53	0.32 296	0.16 148	2.54 620	0.32 567	0.07 93	0.07 137	40.17 644	0.28 504

DLNR-FE	10.53 623	12.31 630	20.33 636	105.85 645	23.36 640	0.14 20	0.13 52	3.25 619	0.20 69	0.16 106	0.23 186	0.16 142	0.10 53	0.31 286	0.16 148	2.59 621	0.32 567	0.07 93	0.07 137	40.66 645	0.28 504

HanzoNet	3.08 613	1.87 615	2.70 603	1.81 614	1.34 612	1.60 603	1.05 599	2.06 613	2.62 611	5.63 622	5.12 619	5.96 621	7.09 623	4.39 620	3.43 616	3.29 622	2.06 622	1.98 620	2.94 624	2.47 617	2.15 619

DGTPSM_ROB	8.38 621	5.24 620	10.71 627	5.32 619	10.19 622	8.34 622	23.49 632	6.11 624	13.43 631	4.93 619	10.93 629	5.64 619	10.55 625	6.17 622	12.73 628	3.74 623	7.56 626	3.68 623	7.24 628	4.09 622	7.49 625

DPSMNet_ROB	8.44 622	5.25 621	10.87 628	5.59 620	10.27 623	8.34 622	23.51 633	6.12 625	13.47 632	4.96 620	10.94 630	5.65 620	10.55 625	6.25 623	12.77 629	4.01 624	7.62 627	3.75 624	7.27 629	4.16 623	7.54 626

DPSimNet_ROB	6.21 618	5.16 618	9.50 617	5.59 620	5.56 618	7.64 621	10.02 624	4.07 620	7.33 623	6.84 623	6.26 622	7.17 625	10.55 625	4.07 619	5.68 621	5.50 625	4.29 624	5.24 625	3.66 625	4.05 621	5.96 624

tt	4.71 616	0.11 89	3.94 609	2.06 615	1.54 614	10.14 625	16.85 627	9.28 628	4.99 619	1.41 599	1.05 574	4.68 618	4.89 619	3.36 617	5.86 623	5.73 626	9.15 631	2.23 622	2.51 621	3.02 618	1.34 616

PML	15.86 631	13.12 631	7.07 616	5.22 618	7.66 620	32.93 638	64.30 646	5.37 623	10.12 626	25.87 645	67.29 646	20.25 635	13.20 634	10.09 628	6.81 625	5.94 627	2.00 621	6.03 629	2.18 620	9.13 627	2.62 621

DPSM_ROB	11.46 626	9.79 627	10.18 622	11.11 624	11.31 625	19.08 634	27.38 635	13.42 633	14.23 634	10.34 630	11.13 631	10.97 631	11.33 632	11.89 633	13.49 630	6.74 628	8.19 629	6.00 627	7.05 626	7.74 625	7.76 627

DPSM	11.46 626	9.79 627	10.18 622	11.11 624	11.31 625	19.08 634	27.38 635	13.42 633	14.23 634	10.34 630	11.13 631	10.97 631	11.33 632	11.89 633	13.49 630	6.74 628	8.19 629	6.00 627	7.05 626	7.74 625	7.76 627

xxxxx1	15.30 628	9.78 624	10.23 624	20.34 630	19.47 630	17.10 629	23.00 629	10.36 629	11.04 627	9.25 627	9.66 625	10.74 628	10.66 628	10.60 629	13.72 632	8.14 630	9.35 632	31.88 642	44.61 644	12.63 628	13.46 630

tt_ll	15.30 628	9.78 624	10.23 624	20.34 630	19.47 630	17.10 629	23.00 629	10.36 629	11.04 627	9.25 627	9.66 625	10.74 628	10.66 628	10.60 629	13.72 632	8.14 630	9.35 632	31.88 642	44.61 644	12.63 628	13.46 630

ff	15.30 628	9.78 624	10.23 624	20.34 630	19.47 630	17.10 629	23.00 629	10.36 629	11.04 627	9.25 627	9.66 625	10.74 628	10.66 628	10.60 629	13.72 632	8.14 630	9.35 632	31.88 642	44.61 644	12.63 628	13.46 630

CasAABBNet	23.04 635	19.69 635	20.32 634	22.42 633	22.73 634	38.35 642	55.23 642	26.99 642	28.74 643	20.67 641	22.28 639	22.11 641	22.86 638	23.84 637	27.17 640	13.52 633	16.47 637	12.08 630	14.21 631	15.57 632	15.60 636

RAFT-FEzeroshot	23.04 635	19.71 637	20.25 632	22.47 636	22.80 637	38.32 639	55.23 642	26.95 640	28.70 641	20.66 639	22.23 637	22.07 638	22.86 638	23.85 638	27.17 640	13.53 634	16.47 637	12.08 630	14.22 633	15.58 634	15.60 636

RAFT-FE	23.04 635	19.71 637	20.25 632	22.47 636	22.80 637	38.32 639	55.23 642	26.95 640	28.70 641	20.66 639	22.23 637	22.07 638	22.86 638	23.85 638	27.17 640	13.53 634	16.47 637	12.08 630	14.22 633	15.58 634	15.60 636

FlowAnything	23.08 638	19.70 636	20.48 637	22.45 635	22.73 634	38.34 641	55.18 640	27.00 643	28.79 644	20.83 643	22.42 642	22.10 640	22.83 637	23.85 638	27.23 644	13.53 634	16.54 640	12.10 635	14.29 636	15.59 636	15.58 635

Hybrid-DGEV	23.11 639	19.81 640	20.81 639	22.43 634	22.74 636	38.45 644	55.25 645	27.21 646	28.95 646	20.63 638	22.37 640	22.03 637	22.89 642	23.96 642	27.14 638	13.54 637	16.46 636	12.09 633	14.23 635	15.57 632	15.57 634

Selective-RAFT-Error	23.11 639	19.77 639	20.60 638	22.49 638	22.80 637	38.46 645	55.19 641	27.13 645	28.90 645	20.73 642	22.38 641	22.11 641	22.91 643	23.94 641	27.18 643	13.54 637	16.57 641	12.09 633	14.21 631	15.61 637	15.65 639

LSM0	24.21 641	19.88 641	22.33 640	24.42 639	40.13 645	38.41 643	54.99 639	27.05 644	28.61 640	20.59 637	22.00 636	22.29 643	22.86 638	24.12 643	27.16 639	13.59 639	16.33 635	12.13 636	14.08 630	15.72 638	17.53 640

Anonymous_1	16.44 632	9.26 623	9.67 619	10.63 623	14.54 627	18.62 633	26.98 634	12.68 632	13.53 633	10.78 632	10.37 628	10.15 627	10.66 628	10.99 632	12.64 627	15.61 640	7.73 628	16.87 637	43.01 643	56.14 646	7.86 629

LRCNet_RVC	10.94 625	14.45 632	9.66 618	15.38 627	8.02 621	1.08 583	0.35 518	8.72 627	0.72 551	12.63 633	15.84 633	9.73 626	6.52 621	8.58 627	6.38 624	20.33 641	5.39 625	23.79 639	21.95 640	15.35 631	13.96 633

HaxPig	17.72 633	20.23 642	19.76 631	16.55 628	16.52 628	9.46 624	9.42 623	14.48 635	13.31 630	18.59 634	18.67 634	17.39 634	16.68 635	17.07 635	16.43 635	21.99 642	20.86 642	22.28 638	21.55 639	21.30 639	21.88 643

MEDIAN_ROB	21.20 634	24.56 643	23.42 641	19.57 629	19.62 633	13.29 627	11.21 625	18.04 636	17.02 636	22.07 644	21.92 635	20.84 636	20.24 636	21.02 636	19.68 636	25.59 643	24.08 643	26.20 640	25.19 641	25.31 640	25.19 644

AVERAGE_ROB	25.43 642	29.01 644	27.22 642	24.60 640	24.16 642	17.78 632	12.87 626	22.39 639	21.40 639	26.72 646	26.08 645	25.18 644	24.52 646	25.07 644	23.57 637	29.94 644	28.36 644	30.60 641	29.57 642	29.83 641	29.66 645

RSGM-EC	29.37 643	17.55 633	9.85 620	35.22 641	33.16 643	26.01 636	45.63 637	20.07 637	17.60 637	18.98 635	23.47 643	30.02 645	23.62 644	41.06 645	44.49 645	58.94 645	34.33 645	32.95 645	20.18 637	33.70 642	20.62 641

acva	29.37 643	17.55 633	9.85 620	35.22 641	33.16 643	26.01 636	45.63 637	20.07 637	17.60 637	18.98 635	23.47 643	30.02 645	23.62 644	41.06 645	44.49 645	58.94 645	34.33 645	32.95 645	20.18 637	33.70 642	20.62 641

test_example2	100.95 645	107.33 645	67.16 644	98.17 643	106.88 646	89.44 646	101.34 647	37.23 647	97.88 647	129.56 647	131.26 647	65.41 647	67.34 647	91.22 647	79.29 647	143.32 647	199.32 647	81.12 647	102.17 647	121.89 647	101.70 646

ccccc		256.25 646		351.50 646	361.31 647	144.22 647		153.19 648		152.98 648		161.94 648		268.06 648		387.64 648	346.97 648	244.11 648	219.32 648	413.57 648

Low-res two-view benchmark