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

monster-pro	0.13 44	0.09 51	0.20 24	0.17 38	0.09 18	0.15 53	0.12 36	0.25 135	0.20 117	0.09 9	0.11 43	0.08 2	0.07 3	0.20 134	0.13 94	0.05 1	0.24 602	0.05 1	0.09 391	0.05 4	0.13 344

aanet-new-60k	0.14 88	0.15 318	0.54 394	0.20 164	0.10 71	0.16 90	0.12 36	0.21 62	0.18 77	0.11 39	0.12 63	0.11 87	0.11 113	0.19 107	0.10 2	0.05 1	0.08 249	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.15 401

aanet-new-70k	0.13 44	0.13 232	0.40 209	0.20 164	0.11 117	0.16 90	0.14 108	0.22 75	0.16 50	0.11 39	0.13 81	0.11 87	0.12 154	0.21 154	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.13 344

aanet-new-78k	0.17 178	0.14 282	0.80 549	0.21 209	0.10 71	0.14 35	0.14 108	0.23 90	0.17 59	0.10 23	0.13 81	0.10 48	0.13 197	0.19 107	0.11 13	0.05 1	0.16 486	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.26 559

aanet-new-36k	0.14 88	0.17 394	0.45 254	0.22 274	0.09 18	0.17 125	0.15 153	0.24 112	0.18 77	0.12 67	0.14 116	0.10 48	0.11 113	0.18 87	0.11 13	0.05 1	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.12 309

aanet-new-34k	0.14 88	0.16 360	0.39 195	0.19 118	0.09 18	0.14 35	0.15 153	0.22 75	0.19 103	0.12 67	0.15 133	0.11 87	0.13 197	0.14 11	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.18 445

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 125	0.13 232	0.41 219	0.20 164	0.11 117	0.14 35	0.14 108	0.22 75	0.17 59	0.12 67	0.13 81	0.10 48	0.10 75	0.16 48	0.13 94	0.05 1	0.08 249	0.06 48	0.06 106	0.05 4	0.43 637

aanet-new-22k	0.15 125	0.15 318	0.44 248	0.22 274	0.11 117	0.15 53	0.13 74	0.24 112	0.19 103	0.12 67	0.14 116	0.12 119	0.12 154	0.17 68	0.11 13	0.05 1	0.08 249	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.27 567

aanet-new-8k	0.14 88	0.14 282	0.34 162	0.21 209	0.10 71	0.18 156	0.15 153	0.29 198	0.22 154	0.11 39	0.12 63	0.10 48	0.13 197	0.18 87	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.11 253

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 44	0.11 136	0.28 110	0.21 209	0.13 234	0.20 226	0.16 206	0.23 90	0.18 77	0.12 67	0.17 166	0.11 87	0.12 154	0.15 27	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 44	0.10 88	0.24 64	0.20 164	0.12 173	0.14 35	0.15 153	0.22 75	0.21 143	0.11 39	0.17 166	0.11 87	0.12 154	0.13 4	0.11 13	0.05 1	0.06 92	0.06 48	0.08 291	0.05 4	0.22 509

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 24	0.10 88	0.23 58	0.19 118	0.10 71	0.15 53	0.16 206	0.24 112	0.17 59	0.11 39	0.16 146	0.09 25	0.11 113	0.13 4	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.08 291	0.05 4	0.17 439

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 44	0.10 88	0.26 87	0.19 118	0.10 71	0.13 27	0.16 206	0.26 150	0.22 154	0.12 67	0.16 146	0.09 25	0.11 113	0.14 11	0.11 13	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.07 202	0.05 4	0.26 559

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 38	0.09 18	0.09 1	0.14 108	0.11 1	0.16 50	0.07 1	0.09 15	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.06 13

BStereo	0.14 88	0.10 88	0.46 270	0.18 67	0.11 117	0.15 53	0.15 153	0.25 135	0.23 170	0.12 67	0.11 43	0.12 119	0.09 34	0.17 68	0.17 244	0.05 1	0.07 184	0.06 48	0.08 291	0.05 4	0.09 129

Wave_Phase_stereo	0.16 156	0.10 88	0.46 270	0.18 67	0.11 117	0.41 556	0.15 153	0.30 218	0.23 170	0.12 67	0.11 43	0.12 119	0.09 34	0.17 68	0.17 244	0.05 1	0.07 184	0.06 48	0.08 291	0.05 4	0.09 129

NLSM3	0.14 88	0.12 188	0.25 74	0.21 209	0.13 234	0.18 156	0.16 206	0.32 247	0.25 216	0.12 67	0.15 133	0.12 119	0.13 197	0.17 68	0.15 185	0.05 1	0.05 6	0.08 251	0.08 291	0.05 4	0.08 76

BridgeDepth	0.11 9	0.11 136	0.22 52	0.19 118	0.07 1	0.16 90	0.12 36	0.18 24	0.13 12	0.08 2	0.09 15	0.14 172	0.14 227	0.15 27	0.11 13	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.13 44	0.09 51	0.20 24	0.17 38	0.09 18	0.15 53	0.12 36	0.25 135	0.20 117	0.09 9	0.11 43	0.08 2	0.07 3	0.20 134	0.13 94	0.05 1	0.24 602	0.05 1	0.09 391	0.05 4	0.13 344

Wavelet-MonSter	0.12 24	0.08 22	0.25 74	0.18 67	0.10 71	0.13 27	0.12 36	0.16 12	0.14 23	0.11 39	0.14 116	0.10 48	0.11 113	0.20 134	0.15 185	0.05 1	0.16 486	0.05 1	0.07 202	0.05 4	0.12 309

Monster-pub-eth3d	0.13 44	0.09 51	0.20 24	0.17 38	0.09 18	0.15 53	0.12 36	0.25 135	0.20 117	0.09 9	0.11 43	0.08 2	0.07 3	0.19 107	0.13 94	0.05 1	0.24 602	0.05 1	0.09 391	0.05 4	0.13 344

AdaDepth	0.13 44	0.10 88	0.32 148	0.20 164	0.11 117	0.19 184	0.13 74	0.16 12	0.16 50	0.10 23	0.10 31	0.10 48	0.09 34	0.19 107	0.12 39	0.05 1	0.11 372	0.06 48	0.06 106	0.05 4	0.11 253

asda	0.13 44	0.11 136	0.24 64	0.18 67	0.10 71	0.14 35	0.12 36	0.25 135	0.17 59	0.12 67	0.11 43	0.08 2	0.11 113	0.21 154	0.12 39	0.05 1	0.18 526	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.11 253

asd	0.12 24	0.10 88	0.23 58	0.18 67	0.10 71	0.15 53	0.10 8	0.20 47	0.14 23	0.13 97	0.12 63	0.09 25	0.11 113	0.21 154	0.12 39	0.05 1	0.14 441	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.09 129

qwe	0.13 44	0.10 88	0.24 64	0.17 38	0.11 117	0.15 53	0.12 36	0.26 150	0.18 77	0.14 125	0.13 81	0.09 25	0.10 75	0.23 207	0.13 94	0.05 1	0.18 526	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.09 129

2.25w	0.13 44	0.10 88	0.24 64	0.17 38	0.09 18	0.15 53	0.10 8	0.20 47	0.19 103	0.14 125	0.18 185	0.09 25	0.10 75	0.23 207	0.15 185	0.05 1	0.17 514	0.05 1	0.08 291	0.05 4	0.12 309

4.25_new	0.13 44	0.12 188	0.26 87	0.18 67	0.10 71	0.17 125	0.12 36	0.22 75	0.15 38	0.13 97	0.13 81	0.09 25	0.10 75	0.22 182	0.14 143	0.05 1	0.18 526	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.11 253

4.5w_new	0.13 44	0.12 188	0.26 87	0.18 67	0.10 71	0.17 125	0.12 36	0.22 75	0.15 38	0.13 97	0.13 81	0.09 25	0.10 75	0.22 182	0.14 143	0.05 1	0.18 526	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.11 253

4.5_new	0.13 44	0.12 188	0.24 64	0.17 38	0.10 71	0.14 35	0.12 36	0.22 75	0.17 59	0.13 97	0.13 81	0.08 2	0.09 34	0.19 107	0.12 39	0.05 1	0.18 526	0.05 1	0.06 106	0.06 93	0.09 129

4.5w-stereo	0.13 44	0.12 188	0.24 64	0.17 38	0.10 71	0.14 35	0.12 36	0.22 75	0.17 59	0.13 97	0.13 81	0.08 2	0.09 34	0.19 107	0.12 39	0.05 1	0.18 526	0.05 1	0.06 106	0.06 93	0.09 129

4.25w-stereo	0.13 44	0.12 188	0.26 87	0.18 67	0.10 71	0.17 125	0.12 36	0.22 75	0.15 38	0.13 97	0.13 81	0.09 25	0.10 75	0.22 182	0.14 143	0.05 1	0.18 526	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.11 253

4w-stereo	0.13 44	0.11 136	0.31 135	0.17 38	0.10 71	0.15 53	0.10 8	0.20 47	0.14 23	0.13 97	0.12 63	0.08 2	0.12 154	0.23 207	0.13 94	0.05 1	0.18 526	0.05 1	0.08 291	0.05 4	0.15 401

2.5w	0.13 44	0.10 88	0.23 58	0.18 67	0.09 18	0.15 53	0.15 153	0.21 62	0.16 50	0.12 67	0.13 81	0.10 48	0.09 34	0.21 154	0.12 39	0.05 1	0.19 540	0.05 1	0.07 202	0.05 4	0.12 309

2.75w_new	0.13 44	0.10 88	0.25 74	0.16 12	0.09 18	0.15 53	0.12 36	0.26 150	0.18 77	0.14 125	0.13 81	0.08 2	0.11 113	0.22 182	0.15 185	0.05 1	0.19 540	0.05 1	0.07 202	0.05 4	0.10 203

3.25w_new	0.13 44	0.09 51	0.24 64	0.17 38	0.09 18	0.18 156	0.10 8	0.23 90	0.18 77	0.15 150	0.13 81	0.10 48	0.11 113	0.20 134	0.13 94	0.05 1	0.17 514	0.05 1	0.06 106	0.04 1	0.11 253

3.25w	0.13 44	0.09 51	0.24 64	0.17 38	0.09 18	0.18 156	0.10 8	0.23 90	0.18 77	0.15 150	0.13 81	0.10 48	0.11 113	0.20 134	0.13 94	0.05 1	0.17 514	0.05 1	0.06 106	0.04 1	0.11 253

3.75w	0.12 24	0.10 88	0.21 39	0.17 38	0.11 117	0.18 156	0.12 36	0.24 112	0.15 38	0.13 97	0.12 63	0.08 2	0.10 75	0.18 87	0.12 39	0.05 1	0.14 441	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

3.5w_stereo	0.12 24	0.11 136	0.21 39	0.17 38	0.09 18	0.17 125	0.09 2	0.23 90	0.17 59	0.14 125	0.13 81	0.10 48	0.11 113	0.22 182	0.13 94	0.05 1	0.11 372	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 76

3w_stereo	0.14 88	0.11 136	0.31 135	0.19 118	0.09 18	0.16 90	0.16 206	0.28 179	0.20 117	0.13 97	0.12 63	0.08 2	0.12 154	0.19 107	0.12 39	0.05 1	0.19 540	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.10 203

2w_stereo	0.13 44	0.11 136	0.21 39	0.18 67	0.09 18	0.17 125	0.14 108	0.29 198	0.20 117	0.15 150	0.14 116	0.08 2	0.11 113	0.15 27	0.13 94	0.05 1	0.12 401	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

1w_stereo	0.13 44	0.09 51	0.17 7	0.19 118	0.10 71	0.16 90	0.15 153	0.27 165	0.22 154	0.14 125	0.16 146	0.08 2	0.12 154	0.19 107	0.14 143	0.05 1	0.10 335	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 129

monsterstereo	0.13 44	0.10 88	0.20 24	0.19 118	0.12 173	0.14 35	0.12 36	0.26 150	0.18 77	0.14 125	0.16 146	0.08 2	0.09 34	0.22 182	0.14 143	0.05 1	0.16 486	0.06 48	0.09 391	0.06 93	0.07 30

MonSter	0.13 44	0.09 51	0.20 24	0.17 38	0.09 18	0.15 53	0.12 36	0.25 135	0.20 117	0.09 9	0.11 43	0.08 2	0.07 3	0.20 134	0.13 94	0.05 1	0.24 602	0.05 1	0.09 391	0.05 4	0.13 344

MCSU-Stereo	0.14 88	0.07 2	0.29 116	0.18 67	0.15 345	0.18 156	0.13 74	0.17 18	0.14 23	0.11 39	0.16 146	0.11 87	0.08 14	0.22 182	0.13 94	0.06 44	0.22 572	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.24 533

derf	0.11 9	0.07 2	0.21 39	0.18 67	0.11 117	0.11 13	0.11 21	0.17 18	0.15 38	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.09 34	0.16 48	0.12 39	0.06 44	0.07 184	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.13 344

CAR	0.12 24	0.08 22	0.25 74	0.16 12	0.09 18	0.14 35	0.10 8	0.19 39	0.13 12	0.12 67	0.10 31	0.08 2	0.07 3	0.18 87	0.12 39	0.06 44	0.15 472	0.06 48	0.08 291	0.05 4	0.10 203

MSE-Stereo	0.12 24	0.08 22	0.25 74	0.16 12	0.09 18	0.14 35	0.10 8	0.19 39	0.13 12	0.11 39	0.10 31	0.08 2	0.07 3	0.20 134	0.12 39	0.06 44	0.16 486	0.06 48	0.08 291	0.05 4	0.10 203

TS12	0.13 44	0.09 51	0.21 39	0.21 209	0.09 18	0.19 184	0.14 108	0.24 112	0.17 59	0.15 150	0.19 197	0.12 119	0.13 197	0.18 87	0.16 214	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.06 13

aanet-new-90k	0.15 125	0.14 282	0.49 310	0.21 209	0.11 117	0.15 53	0.14 108	0.24 112	0.17 59	0.10 23	0.12 63	0.10 48	0.12 154	0.21 154	0.10 2	0.06 44	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.32 595

aanet-new-40k	0.14 88	0.15 318	0.43 237	0.20 164	0.13 234	0.16 90	0.14 108	0.21 62	0.15 38	0.11 39	0.14 116	0.10 48	0.11 113	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.33 601

aanet-32k-new	0.15 125	0.18 418	0.43 237	0.21 209	0.10 71	0.16 90	0.15 153	0.22 75	0.18 77	0.11 39	0.14 116	0.09 25	0.13 197	0.18 87	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.23 519

aanet-new-32k	0.13 44	0.15 318	0.39 195	0.20 164	0.11 117	0.18 156	0.13 74	0.19 39	0.14 23	0.12 67	0.12 63	0.13 141	0.12 154	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 309

aanet-new-30k	0.13 44	0.15 318	0.39 195	0.20 164	0.11 117	0.18 156	0.13 74	0.19 39	0.14 23	0.12 67	0.12 63	0.13 141	0.12 154	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 309

aanet-new-28k	0.15 125	0.16 360	0.50 331	0.20 164	0.10 71	0.16 90	0.14 108	0.20 47	0.15 38	0.13 97	0.14 116	0.12 119	0.12 154	0.17 68	0.12 39	0.06 44	0.08 249	0.06 48	0.07 202	0.07 171	0.18 445

aanet-new-24k	0.13 44	0.14 282	0.32 148	0.20 164	0.12 173	0.16 90	0.14 108	0.20 47	0.16 50	0.13 97	0.16 146	0.11 87	0.12 154	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.06 106	0.06 93	0.07 30

aanet-new-16k	0.13 44	0.14 282	0.39 195	0.20 164	0.10 71	0.14 35	0.12 36	0.22 75	0.20 117	0.12 67	0.12 63	0.12 119	0.11 113	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.14 382

aanet-new-10k	0.14 88	0.15 318	0.37 182	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.14 108	0.26 150	0.18 77	0.13 97	0.13 81	0.11 87	0.12 154	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.10 203

aanet-new-12k	0.13 44	0.12 188	0.32 148	0.23 333	0.10 71	0.16 90	0.14 108	0.25 135	0.20 117	0.13 97	0.11 43	0.10 48	0.13 197	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.08 242	0.12 309

aanet-new-14k	0.13 44	0.13 232	0.33 157	0.21 209	0.09 18	0.13 27	0.13 74	0.26 150	0.23 170	0.12 67	0.15 133	0.09 25	0.14 227	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.11 253

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 44	0.09 51	0.23 58	0.19 118	0.14 277	0.20 226	0.16 206	0.25 135	0.19 103	0.12 67	0.15 133	0.14 172	0.13 197	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.04 1	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.13 344

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 125	0.23 501	0.58 440	0.17 38	0.12 173	0.15 53	0.14 108	0.25 135	0.18 77	0.11 39	0.14 116	0.12 119	0.10 75	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.06 92	0.06 48	0.08 291	0.05 4	0.22 509

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 88	0.09 51	0.38 187	0.18 67	0.10 71	0.15 53	0.14 108	0.20 47	0.18 77	0.12 67	0.14 116	0.11 87	0.12 154	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 92	0.06 48	0.06 106	0.06 93	0.31 589

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 88	0.10 88	0.25 74	0.18 67	0.15 345	0.19 184	0.15 153	0.27 165	0.23 170	0.16 169	0.20 209	0.10 48	0.09 34	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 88	0.10 88	0.27 104	0.18 67	0.14 277	0.19 184	0.15 153	0.25 135	0.22 154	0.16 169	0.22 243	0.10 48	0.09 34	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.10 203

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 44	0.10 88	0.26 87	0.18 67	0.14 277	0.18 156	0.15 153	0.27 165	0.23 170	0.16 169	0.21 229	0.10 48	0.09 34	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.08 76

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 156	0.20 448	0.79 544	0.19 118	0.12 173	0.12 20	0.14 108	0.26 150	0.18 77	0.11 39	0.12 63	0.10 48	0.10 75	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.07 184	0.06 48	0.07 202	0.05 4	0.18 445

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 88	0.12 188	0.42 229	0.18 67	0.12 173	0.17 125	0.14 108	0.24 112	0.18 77	0.11 39	0.14 116	0.13 141	0.11 113	0.17 68	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.19 463

PSi22	0.17 178	0.18 418	0.42 229	0.20 164	0.09 18	0.16 90	0.11 21	0.30 218	0.25 216	0.13 97	0.15 133	0.21 285	0.13 197	0.30 342	0.16 214	0.06 44	0.22 572	0.05 1	0.04 1	0.08 242	0.13 344

Selective-IGEV-i32	0.15 125	0.10 88	0.34 162	0.32 588	0.19 485	0.16 90	0.14 108	0.29 198	0.19 103	0.13 97	0.14 116	0.13 141	0.08 14	0.23 207	0.14 143	0.06 44	0.13 422	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.11 253

gcap_with_dpt	0.13 44	0.10 88	0.27 104	0.18 67	0.14 277	0.18 156	0.15 153	0.26 150	0.21 143	0.16 169	0.21 229	0.09 25	0.09 34	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.10 203

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 38	0.10 71	0.17 125	0.13 74	0.11 1	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.08 2	0.06 1	0.22 182	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.08 291	0.05 4	0.06 13

VIP-Stereo	0.13 44	0.15 318	0.31 135	0.18 67	0.12 173	0.24 335	0.12 36	0.20 47	0.20 117	0.10 23	0.13 81	0.11 87	0.09 34	0.20 134	0.13 94	0.06 44	0.11 372	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.08 76

Replicate-Monster	0.15 125	0.12 188	0.40 209	0.17 38	0.10 71	0.17 125	0.10 8	0.24 112	0.20 117	0.12 67	0.10 31	0.10 48	0.10 75	0.28 304	0.12 39	0.06 44	0.31 647	0.06 48	0.06 106	0.05 4	0.21 494

monsters	0.13 44	0.10 88	0.20 24	0.18 67	0.13 234	0.15 53	0.11 21	0.24 112	0.16 50	0.15 150	0.13 81	0.08 2	0.09 34	0.23 207	0.12 39	0.06 44	0.15 472	0.05 1	0.08 291	0.05 4	0.09 129

IGEV	0.12 24	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.11 117	0.16 90	0.13 74	0.22 75	0.17 59	0.12 67	0.15 133	0.09 25	0.07 3	0.16 48	0.12 39	0.06 44	0.10 335	0.06 48	0.07 202	0.05 4	0.08 76

xyz-stereo-finetune2	0.18 189	0.16 360	0.32 148	0.16 12	0.09 18	0.27 381	0.19 352	0.29 198	0.21 143	0.23 274	0.29 316	0.21 285	0.23 389	0.37 421	0.23 402	0.06 44	0.05 6	0.08 251	0.06 106	0.06 93	0.07 30

xyz-stereo-finetune	0.17 178	0.17 394	0.29 116	0.17 38	0.08 8	0.24 335	0.21 420	0.30 218	0.32 327	0.19 221	0.22 243	0.19 251	0.15 248	0.30 342	0.22 382	0.06 44	0.06 92	0.08 251	0.06 106	0.06 93	0.07 30

LG-Stereo_L2	0.11 9	0.09 51	0.22 52	0.18 67	0.10 71	0.12 20	0.13 74	0.18 24	0.14 23	0.10 23	0.07 3	0.08 2	0.08 14	0.17 68	0.11 13	0.06 44	0.08 249	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-Stereo_L1	0.11 9	0.09 51	0.22 52	0.18 67	0.10 71	0.12 20	0.13 74	0.18 24	0.12 5	0.09 9	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 87	0.11 13	0.06 44	0.10 335	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.09 51	0.26 87	0.18 67	0.11 117	0.15 53	0.11 21	0.17 18	0.11 4	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.07 3	0.17 68	0.12 39	0.06 44	0.15 472	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo	0.11 9	0.08 22	0.26 87	0.19 118	0.09 18	0.15 53	0.11 21	0.18 24	0.13 12	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.08 14	0.18 87	0.12 39	0.06 44	0.16 486	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-Stereo	0.14 88	0.13 232	0.30 126	0.21 209	0.11 117	0.16 90	0.18 306	0.23 90	0.19 103	0.12 67	0.18 185	0.11 87	0.09 34	0.15 27	0.14 143	0.06 44	0.07 184	0.08 251	0.08 291	0.07 171	0.07 30

MM-Stereo_test2	0.19 217	0.11 136	0.47 278	0.25 428	0.11 117	0.21 258	0.20 392	0.28 179	0.24 190	0.16 169	0.17 166	0.13 141	0.11 113	0.21 154	0.14 143	0.06 44	0.26 615	0.07 154	0.06 106	0.09 344	0.41 629

HART	0.20 246	0.14 282	0.42 229	0.26 469	0.24 577	0.17 125	0.16 206	0.32 247	0.25 216	0.15 150	0.26 287	0.17 220	0.09 34	0.24 222	0.14 143	0.06 44	0.36 662	0.07 154	0.05 32	0.08 242	0.27 567

GREAT-IGEV	0.19 217	0.11 136	0.39 195	0.22 274	0.33 630	0.14 35	0.15 153	0.18 24	0.22 154	0.14 125	0.16 146	0.09 25	0.09 34	0.23 207	0.14 143	0.06 44	0.50 676	0.06 48	0.06 106	0.07 171	0.53 659
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fast-iter	0.21 286	0.16 360	0.50 331	0.18 67	0.15 345	0.17 125	0.16 206	0.35 281	0.22 154	0.38 510	0.38 430	0.36 468	0.24 410	0.29 326	0.22 382	0.06 44	0.05 6	0.08 251	0.09 391	0.09 344	0.08 76

CoSv	0.21 286	0.16 360	0.50 331	0.18 67	0.15 345	0.17 125	0.16 206	0.35 281	0.22 154	0.38 510	0.38 430	0.36 468	0.24 410	0.29 326	0.22 382	0.06 44	0.05 6	0.08 251	0.09 391	0.09 344	0.08 76

fffft	0.14 88	0.12 188	0.30 126	0.19 118	0.10 71	0.17 125	0.18 306	0.23 90	0.17 59	0.14 125	0.11 43	0.13 141	0.10 75	0.24 222	0.18 273	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.07 171	0.09 129
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 9	0.10 88	0.21 39	0.18 67	0.09 18	0.21 258	0.14 108	0.14 6	0.17 59	0.11 39	0.10 31	0.09 25	0.08 14	0.21 154	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.06 13

SMoEStereo_RVC	0.14 88	0.15 318	0.29 116	0.19 118	0.10 71	0.19 184	0.17 248	0.21 62	0.21 143	0.15 150	0.13 81	0.12 119	0.11 113	0.25 243	0.16 214	0.06 44	0.05 6	0.08 251	0.06 106	0.06 93	0.08 76

mms	0.15 125	0.14 282	0.25 74	0.20 164	0.15 345	0.17 125	0.17 248	0.21 62	0.19 103	0.14 125	0.18 185	0.14 172	0.09 34	0.26 265	0.15 185	0.06 44	0.07 184	0.08 251	0.06 106	0.07 171	0.19 463

ours_stereo	0.15 125	0.14 282	0.29 116	0.21 209	0.14 277	0.17 125	0.18 306	0.21 62	0.20 117	0.13 97	0.18 185	0.14 172	0.10 75	0.24 222	0.15 185	0.06 44	0.06 92	0.08 251	0.06 106	0.07 171	0.13 344

fffy	0.15 125	0.14 282	0.31 135	0.21 209	0.14 277	0.19 184	0.18 306	0.24 112	0.19 103	0.13 97	0.17 166	0.15 192	0.13 197	0.25 243	0.15 185	0.06 44	0.08 249	0.08 251	0.06 106	0.07 171	0.15 401

WCG-NET	0.15 125	0.12 188	0.31 135	0.18 67	0.09 18	0.18 156	0.17 248	0.23 90	0.29 286	0.18 214	0.22 243	0.15 192	0.12 154	0.19 107	0.13 94	0.06 44	0.12 401	0.07 154	0.05 32	0.06 93	0.06 13

IGEV-Stereo++	0.15 125	0.09 51	0.27 104	0.21 209	0.13 234	0.14 35	0.11 21	0.23 90	0.19 103	0.15 150	0.14 116	0.11 87	0.11 113	0.19 107	0.12 39	0.06 44	0.21 560	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.28 576

AIO-Stereo	0.16 156	0.12 188	0.29 116	0.30 563	0.20 512	0.16 90	0.14 108	0.28 179	0.22 154	0.14 125	0.15 133	0.13 141	0.08 14	0.20 134	0.15 185	0.06 44	0.16 486	0.07 154	0.08 291	0.06 93	0.24 533

WCG-NET（raft）	0.16 156	0.14 282	0.32 148	0.18 67	0.09 18	0.19 184	0.16 206	0.24 112	0.27 251	0.19 221	0.19 197	0.20 270	0.12 154	0.22 182	0.13 94	0.06 44	0.17 514	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.07 30

RSM++	0.14 88	0.11 136	0.25 74	0.32 588	0.17 422	0.17 125	0.15 153	0.23 90	0.21 143	0.12 67	0.12 63	0.14 172	0.09 34	0.21 154	0.13 94	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.07 202	0.07 171	0.11 253

RSM	0.14 88	0.11 136	0.25 74	0.29 552	0.16 390	0.16 90	0.15 153	0.24 112	0.20 117	0.13 97	0.13 81	0.15 192	0.09 34	0.22 182	0.13 94	0.06 44	0.06 92	0.07 154	0.07 202	0.07 171	0.11 253

gcap-zeroshot	0.14 88	0.10 88	0.28 110	0.18 67	0.15 345	0.19 184	0.15 153	0.27 165	0.23 170	0.16 169	0.20 209	0.10 48	0.09 34	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.09 129

test_for_model	0.14 88	0.10 88	0.25 74	0.18 67	0.15 345	0.19 184	0.15 153	0.27 165	0.23 170	0.16 169	0.20 209	0.10 48	0.09 34	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.08 76

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 88	0.09 51	0.37 182	0.18 67	0.10 71	0.15 53	0.14 108	0.20 47	0.18 77	0.12 67	0.14 116	0.11 87	0.12 154	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 92	0.06 48	0.06 106	0.06 93	0.31 589

MoCha-V2	0.18 189	0.12 188	0.40 209	0.30 563	0.24 577	0.16 90	0.15 153	0.28 179	0.19 103	0.16 169	0.16 146	0.13 141	0.13 197	0.30 342	0.13 94	0.06 44	0.28 624	0.06 48	0.06 106	0.06 93	0.25 546

MIM_Stereo	0.20 246	0.17 394	0.55 403	0.20 164	0.21 529	0.17 125	0.14 108	0.37 310	0.27 251	0.28 327	0.35 395	0.23 307	0.13 197	0.28 304	0.16 214	0.06 44	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.15 401

testlalala	0.14 88	0.10 88	0.28 110	0.18 67	0.15 345	0.19 184	0.15 153	0.27 165	0.23 170	0.16 169	0.20 209	0.10 48	0.09 34	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.09 129

LoS_RVC	0.14 88	0.11 136	0.32 148	0.18 67	0.16 390	0.20 226	0.18 306	0.21 62	0.18 77	0.14 125	0.20 209	0.12 119	0.17 295	0.17 68	0.14 143	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.14 382

Selective-IGEV	0.15 125	0.10 88	0.34 162	0.32 588	0.19 485	0.16 90	0.14 108	0.29 198	0.20 117	0.13 97	0.14 116	0.13 141	0.08 14	0.23 207	0.14 143	0.06 44	0.13 422	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.11 253

ProNet	0.16 156	0.13 232	0.36 176	0.21 209	0.15 345	0.20 226	0.19 352	0.29 198	0.23 170	0.14 125	0.13 81	0.13 141	0.12 154	0.25 243	0.13 94	0.06 44	0.09 294	0.07 154	0.06 106	0.07 171	0.22 509

RAFT_CTSACE	0.23 350	0.21 462	0.57 424	0.26 469	0.15 345	0.22 290	0.23 482	0.34 272	0.30 305	0.34 451	0.51 553	0.31 420	0.17 295	0.33 380	0.15 185	0.06 44	0.09 294	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.07 30

test_4	0.19 217	0.16 360	0.39 195	0.24 387	0.13 234	0.19 184	0.21 420	0.27 165	0.24 190	0.24 282	0.47 536	0.22 292	0.13 197	0.27 280	0.18 273	0.06 44	0.06 92	0.09 348	0.09 391	0.07 171	0.06 13

test-3	0.18 189	0.10 88	0.48 293	0.23 333	0.14 277	0.18 156	0.16 206	0.32 247	0.29 286	0.26 305	0.17 166	0.22 292	0.13 197	0.26 265	0.19 305	0.06 44	0.14 441	0.08 251	0.08 291	0.06 93	0.10 203

test_1	0.18 189	0.10 88	0.48 293	0.23 333	0.14 277	0.18 156	0.16 206	0.32 247	0.29 286	0.26 305	0.17 166	0.22 292	0.13 197	0.26 265	0.19 305	0.06 44	0.14 441	0.08 251	0.08 291	0.06 93	0.10 203

test_3	0.20 246	0.12 188	0.49 310	0.26 469	0.14 277	0.22 290	0.25 521	0.34 272	0.33 345	0.25 295	0.18 185	0.23 307	0.13 197	0.25 243	0.20 331	0.06 44	0.14 441	0.09 348	0.10 451	0.07 171	0.10 203

cross-raft	0.18 189	0.12 188	0.40 209	0.27 506	0.16 390	0.20 226	0.24 507	0.34 272	0.24 190	0.23 274	0.28 308	0.29 391	0.15 248	0.19 107	0.16 214	0.06 44	0.05 6	0.08 251	0.07 202	0.07 171	0.07 30

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 246	0.23 501	0.49 310	0.21 209	0.16 390	0.19 184	0.17 248	0.35 281	0.32 327	0.26 305	0.33 376	0.20 270	0.17 295	0.21 154	0.17 244	0.06 44	0.10 335	0.07 154	0.07 202	0.07 171	0.11 253

AFF-stereo	0.20 246	0.24 514	0.49 310	0.22 274	0.11 117	0.18 156	0.18 306	0.35 281	0.29 286	0.25 295	0.36 410	0.25 340	0.17 295	0.25 243	0.17 244	0.06 44	0.09 294	0.08 251	0.08 291	0.08 242	0.11 253

mm2	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.10 8	0.12 36	0.18 24	0.14 23	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 75	0.17 68	0.13 94	0.07 117	0.11 372	0.05 1	0.07 202	0.05 4	0.13 344

mm1	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.10 8	0.12 36	0.15 8	0.14 23	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 75	0.17 68	0.13 94	0.07 117	0.11 372	0.05 1	0.07 202	0.05 4	0.13 344

qqai	0.12 24	0.08 22	0.22 52	0.18 67	0.12 173	0.11 13	0.12 36	0.17 18	0.16 50	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.09 34	0.16 48	0.12 39	0.07 117	0.11 372	0.06 48	0.06 106	0.05 4	0.20 481

quiztm	0.16 156	0.19 434	0.37 182	0.22 274	0.15 345	0.17 125	0.17 248	0.36 293	0.24 190	0.18 214	0.21 229	0.14 172	0.10 75	0.17 68	0.14 143	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.08 242	0.07 30

MGA	0.12 24	0.08 22	0.26 87	0.16 12	0.10 71	0.15 53	0.10 8	0.18 24	0.13 12	0.11 39	0.09 15	0.09 25	0.07 3	0.20 134	0.12 39	0.07 117	0.16 486	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.09 129

PointNet	0.11 9	0.08 22	0.19 15	0.17 38	0.09 18	0.15 53	0.15 153	0.18 24	0.16 50	0.09 9	0.11 43	0.12 119	0.10 75	0.15 27	0.13 94	0.07 117	0.09 294	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.12 309

LiteMatch*	0.12 24	0.07 2	0.26 87	0.16 12	0.11 117	0.13 27	0.13 74	0.19 39	0.15 38	0.10 23	0.09 15	0.09 25	0.11 113	0.16 48	0.13 94	0.07 117	0.11 372	0.06 48	0.06 106	0.06 93	0.14 382

aanet-new	0.14 88	0.13 232	0.39 195	0.21 209	0.14 277	0.20 226	0.15 153	0.25 135	0.18 77	0.12 67	0.14 116	0.10 48	0.16 271	0.19 107	0.11 13	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.07 171	0.13 344

RT-Monster	0.16 156	0.09 51	0.25 74	0.18 67	0.14 277	0.20 226	0.12 36	0.31 239	0.33 345	0.25 295	0.22 243	0.17 220	0.13 197	0.19 107	0.15 185	0.07 117	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.10 203

PipStereo	0.14 88	0.07 2	0.16 1	0.23 333	0.21 529	0.09 1	0.11 21	0.16 12	0.13 12	0.08 2	0.07 3	0.13 141	0.09 34	0.14 11	0.12 39	0.07 117	0.23 586	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 651

PSi22b	0.14 88	0.07 2	0.16 1	0.22 274	0.22 545	0.09 1	0.11 21	0.16 12	0.12 5	0.08 2	0.07 3	0.14 172	0.09 34	0.14 11	0.11 13	0.07 117	0.22 572	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 651

PSi22a	0.13 44	0.07 2	0.16 1	0.21 209	0.18 451	0.09 1	0.11 21	0.15 8	0.12 5	0.08 2	0.07 3	0.12 119	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 117	0.22 572	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.52 658

LACA3	0.10 2	0.11 136	0.16 1	0.15 4	0.07 1	0.16 90	0.14 108	0.14 6	0.14 23	0.11 39	0.09 15	0.10 48	0.10 75	0.16 48	0.09 1	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

Foundation-i1c-attn	0.15 125	0.07 2	0.20 24	0.18 67	0.11 117	0.15 53	0.15 153	0.26 150	0.29 286	0.15 150	0.16 146	0.17 220	0.14 227	0.19 107	0.15 185	0.07 117	0.22 572	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.26 559

Foundation-i1b	0.15 125	0.08 22	0.20 24	0.17 38	0.09 18	0.16 90	0.16 206	0.27 165	0.29 286	0.15 150	0.15 133	0.18 235	0.12 154	0.18 87	0.14 143	0.07 117	0.23 586	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.21 494

Foundation-i1a	0.16 156	0.08 22	0.20 24	0.18 67	0.11 117	0.18 156	0.16 206	0.26 150	0.30 305	0.17 192	0.16 146	0.19 251	0.13 197	0.21 154	0.14 143	0.07 117	0.21 560	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.26 559

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 87	0.15 4	0.11 117	0.10 8	0.13 74	0.15 8	0.09 1	0.12 67	0.10 31	0.09 25	0.08 14	0.13 4	0.10 2	0.07 117	0.06 92	0.09 348	0.08 291	0.06 93	0.05 1

Foundation-i1	0.16 156	0.08 22	0.21 39	0.21 209	0.13 234	0.17 125	0.15 153	0.33 265	0.32 327	0.16 169	0.17 166	0.22 292	0.13 197	0.19 107	0.16 214	0.07 117	0.23 586	0.06 48	0.06 106	0.06 93	0.16 418

Foundation-i32	0.14 88	0.07 2	0.18 11	0.24 387	0.22 545	0.10 8	0.12 36	0.15 8	0.13 12	0.08 2	0.07 3	0.12 119	0.08 14	0.17 68	0.13 94	0.07 117	0.29 640	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 644

GeoVLM	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.15 53	0.12 36	0.18 24	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.11 113	0.17 68	0.14 143	0.07 117	0.11 372	0.05 1	0.07 202	0.05 4	0.13 344

LACA2	0.12 24	0.17 394	0.32 148	0.16 12	0.08 8	0.16 90	0.13 74	0.18 24	0.15 38	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.10 75	0.15 27	0.10 2	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 93	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 232	0.17 7	0.16 12	0.07 1	0.16 90	0.12 36	0.16 12	0.12 5	0.09 9	0.07 3	0.09 25	0.10 75	0.14 11	0.10 2	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1

Test_v1	0.11 9	0.08 22	0.17 7	0.15 4	0.09 18	0.13 27	0.12 36	0.23 90	0.17 59	0.10 23	0.10 31	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.07 30

Hybrid-DGEV-03	0.21 286	0.20 448	0.43 237	0.23 333	0.12 173	0.27 381	0.16 206	0.33 265	0.28 262	0.33 430	0.58 590	0.23 307	0.16 271	0.24 222	0.19 305	0.07 117	0.06 92	0.09 348	0.07 202	0.08 242	0.10 203

Hybrid-DGEV-2	0.23 350	0.20 448	0.53 381	0.24 387	0.13 234	0.28 399	0.15 153	0.50 471	0.45 498	0.28 327	0.26 287	0.25 340	0.26 442	0.29 326	0.20 331	0.07 117	0.06 92	0.09 348	0.08 291	0.07 171	0.10 203

MatchStereo	0.11 9	0.08 22	0.30 126	0.16 12	0.08 8	0.09 1	0.12 36	0.21 62	0.18 77	0.10 23	0.16 146	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.06 13
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 51	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 90	0.10 8	0.21 62	0.15 38	0.10 23	0.10 31	0.09 25	0.12 154	0.14 11	0.13 94	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.06 93	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	0.19 217	0.12 188	0.20 24	0.22 274	0.18 451	0.25 354	0.19 352	0.55 536	0.55 584	0.16 169	0.17 166	0.15 192	0.17 295	0.20 134	0.20 331	0.07 117	0.09 294	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.09 129

NLMM	0.19 217	0.12 188	0.20 24	0.22 274	0.18 451	0.25 354	0.19 352	0.55 536	0.55 584	0.16 169	0.17 166	0.15 192	0.17 295	0.20 134	0.20 331	0.07 117	0.09 294	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.09 129

MonSter++	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.15 53	0.12 36	0.18 24	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.10 75	0.16 48	0.14 143	0.07 117	0.11 372	0.05 1	0.07 202	0.05 4	0.13 344

HiDET	0.12 24	0.07 2	0.20 24	0.15 4	0.09 18	0.14 35	0.12 36	0.20 47	0.16 50	0.10 23	0.10 31	0.11 87	0.09 34	0.19 107	0.17 244	0.07 117	0.09 294	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.11 253

LCMNet	0.12 24	0.08 22	0.20 24	0.16 12	0.09 18	0.15 53	0.12 36	0.19 39	0.20 117	0.10 23	0.11 43	0.11 87	0.10 75	0.20 134	0.16 214	0.07 117	0.11 372	0.05 1	0.07 202	0.05 4	0.14 382

CSFM-Stereo	0.12 24	0.08 22	0.17 7	0.16 12	0.08 8	0.16 90	0.13 74	0.22 75	0.13 12	0.11 39	0.11 43	0.10 48	0.11 113	0.17 68	0.14 143	0.07 117	0.12 401	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.12 309

IGEV-FE	0.23 350	0.11 136	0.82 556	0.21 209	0.23 560	0.20 226	0.19 352	0.38 319	0.23 170	0.34 451	0.22 243	0.29 391	0.14 227	0.24 222	0.20 331	0.07 117	0.09 294	0.08 251	0.08 291	0.08 242	0.35 609

252Zero-FE	0.18 189	0.08 22	0.28 110	0.18 67	0.10 71	0.15 53	0.11 21	0.22 75	0.22 154	0.76 650	0.11 43	0.09 25	0.08 14	0.17 68	0.15 185	0.07 117	0.51 677	0.06 48	0.08 291	0.06 93	0.10 203

DA	0.21 286	0.11 136	0.33 157	0.28 534	0.23 560	0.30 439	0.16 206	0.29 198	0.27 251	0.15 150	0.22 243	0.17 220	0.15 248	0.26 265	0.15 185	0.07 117	0.28 624	0.07 154	0.05 32	0.07 171	0.56 661

Monster-pub-mixall	0.13 44	0.07 2	0.20 24	0.17 38	0.08 8	0.11 13	0.09 2	0.21 62	0.13 12	0.12 67	0.11 43	0.08 2	0.08 14	0.27 280	0.13 94	0.07 117	0.35 661	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.09 129

GGEV	0.21 286	0.11 136	0.33 157	0.28 534	0.23 560	0.30 439	0.16 206	0.29 198	0.27 251	0.15 150	0.22 243	0.17 220	0.15 248	0.26 265	0.15 185	0.07 117	0.28 624	0.07 154	0.05 32	0.07 171	0.56 661

GASTEREO	0.20 246	0.15 318	0.31 135	0.40 637	0.29 611	0.18 156	0.15 153	0.29 198	0.22 154	0.18 214	0.17 166	0.11 87	0.13 197	0.25 243	0.15 185	0.07 117	0.23 586	0.06 48	0.08 291	0.06 93	0.57 664

MSCF	0.20 246	0.14 282	0.31 135	0.40 637	0.29 611	0.17 125	0.15 153	0.29 198	0.22 154	0.17 192	0.16 146	0.11 87	0.13 197	0.24 222	0.15 185	0.07 117	0.23 586	0.06 48	0.08 291	0.07 171	0.57 664

water-stereo	0.15 125	0.11 136	0.32 148	0.19 118	0.10 71	0.17 125	0.14 108	0.26 150	0.20 117	0.18 214	0.23 257	0.16 205	0.16 271	0.14 11	0.14 143	0.07 117	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.11 253

depthmonostereo	0.15 125	0.12 188	0.34 162	0.19 118	0.09 18	0.20 226	0.15 153	0.28 179	0.24 190	0.16 169	0.18 185	0.16 205	0.18 328	0.21 154	0.14 143	0.07 117	0.07 184	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.08 76

DilatedVolume-Stereo	0.15 125	0.09 51	0.26 87	0.18 67	0.10 71	0.21 258	0.14 108	0.24 112	0.22 154	0.22 264	0.21 229	0.16 205	0.15 248	0.24 222	0.17 244	0.07 117	0.07 184	0.06 48	0.06 106	0.05 4	0.08 76

xyz-stereo	1.43 683	0.11 136	17.43 721	0.18 67	0.08 8	4.86 701	0.18 306	0.31 239	0.35 370	0.37 501	2.75 701	0.41 508	0.31 518	0.58 511	0.33 509	0.07 117	0.05 6	0.09 348	0.06 106	0.06 93	0.06 13

111111	0.13 44	0.08 22	0.20 24	0.20 164	0.13 234	0.13 27	0.10 8	0.23 90	0.17 59	0.11 39	0.13 81	0.12 119	0.08 14	0.19 107	0.12 39	0.07 117	0.16 486	0.06 48	0.04 1	0.08 242	0.16 418

MLG-Stereo_test3	0.11 9	0.08 22	0.22 52	0.19 118	0.10 71	0.16 90	0.11 21	0.18 24	0.13 12	0.11 39	0.07 3	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.12 39	0.07 117	0.09 294	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.08 76

LG-G_1	0.12 24	0.08 22	0.28 110	0.20 164	0.09 18	0.21 258	0.09 2	0.20 47	0.12 5	0.11 39	0.10 31	0.11 87	0.10 75	0.22 182	0.11 13	0.07 117	0.09 294	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 309

LG-G	0.12 24	0.08 22	0.28 110	0.20 164	0.09 18	0.21 258	0.09 2	0.20 47	0.12 5	0.11 39	0.10 31	0.11 87	0.10 75	0.22 182	0.11 13	0.07 117	0.09 294	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 309

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 88	0.10 88	0.27 104	0.21 209	0.11 117	0.16 90	0.14 108	0.24 112	0.17 59	0.17 192	0.20 209	0.18 235	0.11 113	0.16 48	0.17 244	0.07 117	0.08 249	0.07 154	0.07 202	0.07 171	0.09 129

MM-Stereo_test1	0.20 246	0.13 232	0.45 254	0.24 387	0.12 173	0.20 226	0.21 420	0.36 293	0.32 327	0.23 274	0.22 243	0.15 192	0.14 227	0.28 304	0.16 214	0.07 117	0.24 602	0.08 251	0.07 202	0.09 344	0.21 494

Reg-Stereo(zero)	0.18 189	0.08 22	0.39 195	0.19 118	0.19 485	0.24 335	0.18 306	0.29 198	0.29 286	0.24 282	0.21 229	0.24 327	0.18 328	0.22 182	0.21 363	0.07 117	0.11 372	0.06 48	0.07 202	0.06 93	0.11 253

SCV_C0	0.19 217	0.14 282	0.40 209	0.30 563	0.20 512	0.15 53	0.16 206	0.35 281	0.26 233	0.17 192	0.16 146	0.13 141	0.09 34	0.31 357	0.14 143	0.07 117	0.22 572	0.06 48	0.06 106	0.09 344	0.25 546

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 44	0.15 318	0.21 39	0.27 506	0.09 18	0.15 53	0.13 74	0.23 90	0.21 143	0.12 67	0.11 43	0.10 48	0.13 197	0.22 182	0.13 94	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.07 30

FoundationStereo	0.13 44	0.08 22	0.18 11	0.29 552	0.30 616	0.12 20	0.13 74	0.12 3	0.18 77	0.09 9	0.08 11	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.11 13	0.07 117	0.31 647	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.06 13

AIO_rvc	0.20 246	0.16 360	0.49 310	0.41 644	0.29 611	0.15 53	0.17 248	0.21 62	0.19 103	0.17 192	0.14 116	0.13 141	0.08 14	0.35 402	0.13 94	0.07 117	0.19 540	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.41 629

AIO_test	0.20 246	0.12 188	0.46 270	0.45 652	0.38 644	0.15 53	0.17 248	0.28 179	0.20 117	0.19 221	0.13 81	0.14 172	0.09 34	0.39 428	0.13 94	0.07 117	0.21 560	0.06 48	0.06 106	0.06 93	0.34 605

castereo++	0.14 88	0.13 232	0.25 74	0.19 118	0.10 71	0.27 381	0.13 74	0.24 112	0.26 233	0.11 39	0.13 81	0.16 205	0.10 75	0.18 87	0.11 13	0.07 117	0.08 249	0.07 154	0.06 106	0.05 4	0.07 30

castereo	0.14 88	0.11 136	0.22 52	0.19 118	0.10 71	0.20 226	0.19 352	0.32 247	0.28 262	0.13 97	0.18 185	0.16 205	0.16 271	0.16 48	0.14 143	0.07 117	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.07 30

GIP-stereo	0.16 156	0.12 188	0.25 74	0.24 387	0.22 545	0.15 53	0.14 108	0.32 247	0.21 143	0.11 39	0.16 146	0.13 141	0.09 34	0.20 134	0.13 94	0.07 117	0.13 422	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.32 595

tt45	0.15 125	0.14 282	0.29 116	0.19 118	0.11 117	0.23 314	0.18 306	0.23 90	0.18 77	0.16 169	0.13 81	0.14 172	0.10 75	0.31 357	0.15 185	0.07 117	0.05 6	0.08 251	0.06 106	0.07 171	0.08 76

999	0.15 125	0.13 232	0.30 126	0.19 118	0.12 173	0.20 226	0.17 248	0.25 135	0.20 117	0.14 125	0.16 146	0.14 172	0.11 113	0.36 411	0.16 214	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.08 76

tg	0.18 189	0.15 318	0.34 162	0.22 274	0.11 117	0.23 314	0.15 153	0.35 281	0.27 251	0.20 233	0.25 278	0.20 270	0.12 154	0.25 243	0.16 214	0.07 117	0.07 184	0.09 348	0.09 391	0.08 242	0.13 344

dual_stereo	0.18 189	0.08 22	0.26 87	0.21 209	0.32 628	0.11 13	0.13 74	0.27 165	0.20 117	0.11 39	0.09 15	0.10 48	0.08 14	0.20 134	0.14 143	0.07 117	0.45 672	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.65 679

UGAM-zero	0.26 428	0.11 136	0.56 413	0.20 164	0.16 390	0.28 399	0.18 306	0.48 452	0.25 216	0.31 392	0.28 308	0.56 601	0.32 532	0.66 563	0.17 244	0.07 117	0.10 335	0.07 154	0.09 391	0.07 171	0.31 589

GCAP-BAT	0.23 350	0.09 51	1.36 651	0.31 579	0.44 658	0.16 90	0.15 153	0.30 218	0.26 233	0.14 125	0.17 166	0.15 192	0.11 113	0.23 207	0.12 39	0.07 117	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.24 533

Occ-G	0.18 189	0.10 88	0.38 187	0.23 333	0.15 345	0.16 90	0.18 306	0.23 90	0.26 233	0.15 150	0.20 209	0.21 285	0.11 113	0.22 182	0.19 305	0.07 117	0.17 514	0.07 154	0.06 106	0.08 242	0.30 585

U	1.02 671	0.10 88	0.26 87	0.22 274	3.66 704	6.41 707	0.13 74	0.22 75	0.21 143	0.11 39	0.11 43	0.10 48	0.09 34	0.12 2	0.11 13	0.07 117	0.05 6	5.35 715	2.86 712	0.07 171	0.06 13

IGEV-Stereo+	0.14 88	0.08 22	0.26 87	0.18 67	0.14 277	0.09 1	0.10 8	0.16 12	0.17 59	0.14 125	0.08 11	0.10 48	0.10 75	0.22 182	0.14 143	0.07 117	0.15 472	0.06 48	0.06 106	0.16 560	0.29 582

RAFT-Stereo-weight	0.17 178	0.10 88	0.31 135	0.20 164	0.12 173	0.20 226	0.16 206	0.38 319	0.33 345	0.25 295	0.20 209	0.19 251	0.10 75	0.19 107	0.16 214	0.07 117	0.13 422	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.09 129

MGS-Stereo	0.15 125	0.12 188	0.38 187	0.19 118	0.11 117	0.18 156	0.17 248	0.21 62	0.23 170	0.14 125	0.24 267	0.16 205	0.10 75	0.19 107	0.13 94	0.07 117	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.10 409	0.07 30

IGEV++	0.19 217	0.13 232	0.38 187	0.30 563	0.19 485	0.15 53	0.15 153	0.32 247	0.18 77	0.13 97	0.16 146	0.12 119	0.11 113	0.24 222	0.15 185	0.07 117	0.32 652	0.07 154	0.05 32	0.07 171	0.42 634

MyStereo07	0.18 189	0.15 318	0.44 248	0.22 274	0.16 390	0.25 354	0.22 454	0.31 239	0.26 233	0.22 264	0.13 81	0.12 119	0.13 197	0.33 380	0.14 143	0.07 117	0.13 422	0.09 348	0.09 391	0.09 344	0.11 253

MyStereo06	0.23 350	0.15 318	0.74 523	0.22 274	0.14 277	0.25 354	0.22 454	0.43 390	0.25 216	0.36 484	0.24 267	0.34 449	0.18 328	0.24 222	0.20 331	0.07 117	0.12 401	0.09 348	0.09 391	0.09 344	0.11 253

MyStereo05	0.24 380	0.15 318	0.58 440	0.22 274	0.14 277	0.25 354	0.22 454	0.50 471	0.54 576	0.32 417	0.23 257	0.26 360	0.23 389	0.32 368	0.25 430	0.07 117	0.12 401	0.09 348	0.09 391	0.09 344	0.11 253

MyStereo04	0.24 380	0.15 318	0.58 440	0.22 274	0.16 390	0.25 354	0.22 454	0.51 483	0.54 576	0.29 352	0.23 257	0.27 365	0.23 389	0.32 368	0.25 430	0.07 117	0.13 422	0.09 348	0.09 391	0.09 344	0.11 253

AE-Stereo	0.21 286	0.12 188	0.50 331	0.25 428	0.15 345	0.24 335	0.18 306	0.40 351	0.34 357	0.19 221	0.26 287	0.21 285	0.13 197	0.22 182	0.16 214	0.07 117	0.26 615	0.09 348	0.10 451	0.07 171	0.31 589

ff7	0.18 189	0.13 232	0.41 219	0.21 209	0.15 345	0.21 258	0.17 248	0.28 179	0.23 170	0.21 243	0.13 81	0.12 119	0.12 154	0.27 280	0.13 94	0.07 117	0.25 609	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.36 612

IGEVStereo-DCA	0.20 246	0.17 394	0.41 219	0.22 274	0.15 345	0.20 226	0.17 248	0.28 179	0.23 170	0.19 221	0.12 63	0.14 172	0.12 154	0.38 424	0.31 490	0.07 117	0.16 486	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.36 612

ffff	0.18 189	0.13 232	0.41 219	0.21 209	0.15 345	0.21 258	0.17 248	0.28 179	0.23 170	0.21 243	0.13 81	0.12 119	0.12 154	0.27 280	0.13 94	0.07 117	0.25 609	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.36 612

rrr	0.22 316	0.17 394	0.79 544	0.22 274	0.15 345	0.20 226	0.18 306	0.40 351	0.27 251	0.19 221	0.12 63	0.14 172	0.12 154	0.38 424	0.31 490	0.07 117	0.16 486	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.28 576

11t	0.18 189	0.13 232	0.41 219	0.21 209	0.15 345	0.21 258	0.17 248	0.28 179	0.23 170	0.21 243	0.13 81	0.12 119	0.12 154	0.27 280	0.13 94	0.07 117	0.25 609	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.36 612

IGEV_Zeroshot_test	0.23 350	0.11 136	0.82 556	0.21 209	0.23 560	0.20 226	0.19 352	0.38 319	0.23 170	0.34 451	0.22 243	0.29 391	0.14 227	0.24 222	0.20 331	0.07 117	0.09 294	0.08 251	0.08 291	0.08 242	0.35 609

MSKI-zero shot	0.19 217	0.10 88	0.47 278	0.30 563	0.14 277	0.21 258	0.14 108	0.33 265	0.22 154	0.24 282	0.25 278	0.22 292	0.10 75	0.32 368	0.14 143	0.07 117	0.30 642	0.07 154	0.07 202	0.06 93	0.09 129

CASnet	0.15 125	0.13 232	0.30 126	0.22 274	0.08 8	0.15 53	0.14 108	0.28 179	0.26 233	0.23 274	0.20 209	0.15 192	0.11 113	0.18 87	0.13 94	0.07 117	0.05 6	0.11 485	0.09 391	0.08 242	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.22 316	0.09 51	1.28 642	0.31 579	0.43 655	0.16 90	0.15 153	0.30 218	0.26 233	0.14 125	0.17 166	0.15 192	0.11 113	0.23 207	0.12 39	0.07 117	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.24 533

AEACV	0.20 246	0.09 51	0.32 148	0.39 632	0.34 632	0.21 258	0.16 206	0.30 218	0.18 77	0.17 192	0.17 166	0.13 141	0.16 271	0.27 280	0.13 94	0.07 117	0.29 640	0.07 154	0.09 391	0.07 171	0.37 620

GCAP-Stereo	0.18 189	0.21 462	0.47 278	0.23 333	0.18 451	0.21 258	0.10 8	0.28 179	0.24 190	0.20 233	0.22 243	0.15 192	0.13 197	0.21 154	0.16 214	0.07 117	0.19 540	0.07 154	0.05 32	0.06 93	0.09 129

RAFT-Test	0.19 217	0.11 136	0.41 219	0.26 469	0.21 529	0.26 374	0.17 248	0.37 310	0.26 233	0.24 282	0.29 316	0.32 431	0.14 227	0.22 182	0.15 185	0.07 117	0.08 249	0.07 154	0.07 202	0.06 93	0.07 30

HH	0.22 316	0.12 188	0.55 403	0.32 588	0.16 390	0.27 381	0.18 306	0.36 293	0.25 216	0.20 233	0.26 287	0.34 449	0.18 328	0.33 380	0.15 185	0.07 117	0.16 486	0.07 154	0.07 202	0.07 171	0.31 589

HanStereo	0.22 316	0.12 188	0.55 403	0.32 588	0.16 390	0.27 381	0.18 306	0.36 293	0.25 216	0.20 233	0.26 287	0.34 449	0.18 328	0.33 380	0.15 185	0.07 117	0.16 486	0.07 154	0.07 202	0.07 171	0.31 589

LL-Strereo2	0.21 286	0.25 530	0.53 381	0.32 588	0.20 512	0.25 354	0.14 108	0.32 247	0.25 216	0.25 295	0.20 209	0.24 327	0.12 154	0.28 304	0.18 273	0.07 117	0.07 184	0.12 520	0.09 391	0.09 344	0.16 418

4D-IteraStereo	0.20 246	0.21 462	0.62 467	0.21 209	0.14 277	0.19 184	0.17 248	0.29 198	0.28 262	0.24 282	0.20 209	0.20 270	0.10 75	0.22 182	0.18 273	0.07 117	0.07 184	0.10 428	0.08 291	0.08 242	0.33 601

anonymousdsp2	0.23 350	0.11 136	0.42 229	0.26 469	0.24 577	0.25 354	0.17 248	0.43 390	0.37 401	0.30 375	0.23 257	0.24 327	0.15 248	0.32 368	0.17 244	0.07 117	0.28 624	0.07 154	0.05 32	0.08 242	0.44 640

anonymousdsp	0.20 246	0.13 232	0.49 310	0.28 534	0.20 512	0.21 258	0.17 248	0.29 198	0.24 190	0.22 264	0.13 81	0.12 119	0.12 154	0.32 368	0.13 94	0.07 117	0.26 615	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.48 649

CES	0.14 88	0.08 22	0.24 64	0.17 38	0.23 560	0.18 156	0.15 153	0.24 112	0.20 117	0.14 125	0.18 185	0.14 172	0.10 75	0.19 107	0.12 39	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.08 242	0.20 481

EGLCR-Stereo	0.19 217	0.09 51	0.34 162	0.29 552	0.17 422	0.28 399	0.16 206	0.30 218	0.23 170	0.22 264	0.11 43	0.16 205	0.09 34	0.28 304	0.15 185	0.07 117	0.25 609	0.07 154	0.07 202	0.06 93	0.37 620

DCRE	0.24 380	0.15 318	0.45 254	0.26 469	0.26 595	0.23 314	0.21 420	0.37 310	0.29 286	0.23 274	0.81 640	0.23 307	0.16 271	0.24 222	0.18 273	0.07 117	0.14 441	0.07 154	0.08 291	0.07 171	0.25 546

Selective-RAFT	0.19 217	0.14 282	0.37 182	0.24 387	0.11 117	0.30 439	0.15 153	0.35 281	0.34 357	0.17 192	0.17 166	0.22 292	0.18 328	0.29 326	0.18 273	0.07 117	0.16 486	0.07 154	0.07 202	0.08 242	0.08 76

MC-Stereo	0.18 189	0.10 88	0.36 176	0.28 534	0.14 277	0.18 156	0.15 153	0.24 112	0.20 117	0.21 243	0.24 267	0.16 205	0.13 197	0.25 243	0.14 143	0.07 117	0.17 514	0.07 154	0.07 202	0.06 93	0.30 585

RCA-Stereo	0.17 178	0.10 88	0.33 157	0.20 164	0.11 117	0.19 184	0.17 248	0.39 340	0.36 386	0.21 243	0.25 278	0.17 220	0.17 295	0.18 87	0.15 185	0.07 117	0.14 441	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.08 76

CroCo-Stereo Lap2	0.16 156	0.18 418	0.39 195	0.26 469	0.18 451	0.11 13	0.19 352	0.30 218	0.22 154	0.13 97	0.16 146	0.15 192	0.11 113	0.17 68	0.15 185	0.07 117	0.07 184	0.08 251	0.06 106	0.08 242	0.07 30

DCANet-4	0.20 246	0.11 136	0.58 440	0.19 118	0.09 18	0.19 184	0.18 306	0.39 340	0.42 461	0.29 352	0.31 343	0.17 220	0.22 375	0.21 154	0.20 331	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.06 93	0.09 129

ccc-4	0.18 189	0.13 232	0.41 219	0.21 209	0.15 345	0.21 258	0.17 248	0.28 179	0.23 170	0.21 243	0.13 81	0.12 119	0.12 154	0.27 280	0.13 94	0.07 117	0.25 609	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.36 612

fff	0.20 246	0.15 318	0.57 424	0.19 118	0.09 18	0.19 184	0.18 306	0.38 319	0.46 510	0.29 352	0.31 343	0.18 235	0.28 474	0.21 154	0.20 331	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.06 93	0.09 129

ADStereo(finetuned)	0.21 286	0.15 318	0.59 449	0.19 118	0.09 18	0.19 184	0.18 306	0.37 310	0.41 449	0.30 375	0.31 343	0.19 251	0.31 518	0.21 154	0.20 331	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.07 171	0.10 203

raft_robust	0.25 405	0.23 501	0.44 248	0.22 274	0.13 234	0.23 314	0.22 454	0.52 491	0.50 554	0.33 430	0.32 354	0.33 441	0.23 389	0.55 498	0.18 273	0.07 117	0.11 372	0.08 251	0.10 451	0.08 242	0.07 30

RAFT+CT+SA	0.23 350	0.24 514	0.48 293	0.25 428	0.18 451	0.23 314	0.29 564	0.42 379	0.38 412	0.24 282	0.39 448	0.20 270	0.17 295	0.34 395	0.17 244	0.07 117	0.07 184	0.09 348	0.12 531	0.09 344	0.13 344

test_5	0.25 405	0.25 530	0.57 424	0.27 506	0.18 451	0.25 354	0.29 564	0.42 379	0.39 428	0.29 352	0.40 457	0.27 365	0.23 389	0.35 402	0.19 305	0.07 117	0.07 184	0.09 348	0.09 391	0.10 409	0.14 382

SA	0.24 380	0.22 481	0.55 403	0.23 333	0.14 277	0.25 354	0.23 482	0.48 452	0.42 461	0.28 327	0.44 502	0.23 307	0.23 389	0.34 395	0.17 244	0.07 117	0.09 294	0.11 485	0.11 488	0.08 242	0.09 129

IGEV-Stereo	0.20 246	0.13 232	0.49 310	0.28 534	0.20 512	0.21 258	0.17 248	0.29 198	0.24 190	0.22 264	0.13 81	0.12 119	0.12 154	0.32 368	0.13 94	0.07 117	0.26 615	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.48 649
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.25 405	0.24 514	0.50 331	0.23 333	0.18 451	0.19 184	0.19 352	0.39 340	0.35 370	0.28 327	0.36 410	0.34 449	0.23 389	0.66 563	0.28 462	0.07 117	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.09 344	0.14 382

iRaft-Stereo_20w	0.29 489	0.11 136	0.86 573	0.33 600	0.24 577	0.32 478	0.26 533	0.60 591	0.26 233	0.41 549	0.21 229	0.28 378	0.19 351	0.32 368	0.24 414	0.07 117	0.31 647	0.07 154	0.09 391	0.08 242	0.47 646

GLC_STEREO	0.15 125	0.11 136	0.31 135	0.22 274	0.09 18	0.17 125	0.15 153	0.24 112	0.28 262	0.17 192	0.20 209	0.17 220	0.11 113	0.24 222	0.17 244	0.07 117	0.09 294	0.09 348	0.08 291	0.07 171	0.07 30

IPLG	0.23 350	0.19 434	0.65 482	0.21 209	0.12 173	0.28 399	0.17 248	0.45 420	0.32 327	0.33 430	0.32 354	0.16 205	0.17 295	0.50 468	0.23 402	0.07 117	0.06 92	0.08 251	0.07 202	0.07 171	0.08 76

MIPNet	0.22 316	0.19 434	0.64 477	0.22 274	0.12 173	0.28 399	0.20 392	0.48 452	0.39 428	0.31 392	0.24 267	0.19 251	0.24 410	0.28 304	0.20 331	0.07 117	0.05 6	0.08 251	0.07 202	0.07 171	0.08 76

IPLGR	0.22 316	0.14 282	0.75 527	0.21 209	0.11 117	0.25 354	0.18 306	0.44 411	0.38 412	0.29 352	0.28 308	0.21 285	0.19 351	0.37 421	0.19 305	0.07 117	0.06 92	0.08 251	0.07 202	0.07 171	0.07 30

GMOStereo	0.20 246	0.17 394	0.45 254	0.23 333	0.18 451	0.21 258	0.27 542	0.28 179	0.28 262	0.31 392	0.32 354	0.28 378	0.17 295	0.16 48	0.13 94	0.07 117	0.23 586	0.10 428	0.08 291	0.08 242	0.07 30

error version	0.20 246	0.17 394	0.45 254	0.23 333	0.18 451	0.21 258	0.27 542	0.28 179	0.28 262	0.31 392	0.32 354	0.28 378	0.17 295	0.16 48	0.13 94	0.07 117	0.23 586	0.10 428	0.08 291	0.08 242	0.07 30

test-v	0.20 246	0.17 394	0.45 254	0.23 333	0.18 451	0.21 258	0.27 542	0.28 179	0.28 262	0.31 392	0.32 354	0.28 378	0.17 295	0.16 48	0.13 94	0.07 117	0.23 586	0.10 428	0.08 291	0.08 242	0.07 30

LCNet	0.22 316	0.12 188	0.42 229	0.26 469	0.12 173	0.23 314	0.19 352	0.36 293	0.28 262	0.28 327	0.35 395	0.26 360	0.30 501	0.35 402	0.17 244	0.07 117	0.05 6	0.09 348	0.10 451	0.13 517	0.22 509

STrans-v2	0.25 405	0.14 282	0.56 413	0.21 209	0.12 173	0.23 314	0.20 392	0.50 471	0.31 316	0.31 392	0.42 478	0.35 462	0.35 549	0.62 543	0.24 414	0.07 117	0.05 6	0.08 251	0.07 202	0.06 93	0.08 76

TransformOpticalFlow	0.24 380	0.14 282	0.57 424	0.24 387	0.11 117	0.21 258	0.19 352	0.43 390	0.34 357	0.30 375	0.43 492	0.36 468	0.31 518	0.61 532	0.20 331	0.07 117	0.05 6	0.08 251	0.07 202	0.06 93	0.08 76

PSM-AAD	0.26 428	0.11 136	0.43 237	0.24 387	0.12 173	0.27 381	0.37 613	0.36 293	0.30 305	0.36 484	0.39 448	0.28 378	0.77 655	0.30 342	0.16 214	0.07 117	0.06 92	0.12 520	0.11 488	0.09 344	0.21 494

KYRaft	0.23 350	0.11 136	0.43 237	0.23 333	0.12 173	0.23 314	0.23 482	0.37 310	0.26 233	0.35 470	0.53 568	0.34 449	0.26 442	0.29 326	0.16 214	0.07 117	0.05 6	0.09 348	0.10 451	0.08 242	0.30 585

ASMatch	0.23 350	0.11 136	0.55 403	0.25 428	0.14 277	0.19 184	0.16 206	0.32 247	0.30 305	0.28 327	0.68 622	0.28 378	0.26 442	0.50 468	0.22 382	0.07 117	0.06 92	0.08 251	0.07 202	0.06 93	0.11 253

DEmStereo	0.26 428	0.10 88	0.52 370	0.19 118	0.13 234	0.31 461	0.25 521	0.29 198	0.38 412	0.36 484	0.57 587	0.24 327	0.48 609	0.53 486	0.44 561	0.07 117	0.06 92	0.08 251	0.08 291	0.07 171	0.08 76

DRaft	0.25 405	0.11 136	0.47 278	0.18 67	0.12 173	0.28 399	0.23 482	0.34 272	0.40 439	0.38 510	0.60 599	0.20 270	0.41 581	0.48 462	0.41 546	0.07 117	0.06 92	0.08 251	0.08 291	0.07 171	0.08 76

GrayStereo	0.26 428	0.10 88	0.45 254	0.27 506	0.14 277	0.23 314	0.46 643	0.36 293	0.33 345	0.40 537	0.47 536	0.30 411	0.78 656	0.29 326	0.17 244	0.07 117	0.06 92	0.08 251	0.09 391	0.07 171	0.15 401

RAFT-RH_RVC	0.26 428	0.13 232	0.57 424	0.22 274	0.12 173	0.25 354	0.14 108	0.27 165	0.29 286	0.38 510	1.14 664	0.23 307	0.18 328	0.58 511	0.24 414	0.07 117	0.06 92	0.10 428	0.07 202	0.06 93	0.08 76

RAFT-345	0.22 316	0.11 136	0.55 403	0.22 274	0.12 173	0.20 226	0.16 206	0.27 165	0.28 262	0.27 315	0.65 616	0.20 270	0.17 295	0.55 498	0.22 382	0.07 117	0.06 92	0.08 251	0.07 202	0.06 93	0.07 30

test-2	0.20 246	0.17 394	0.45 254	0.23 333	0.18 451	0.21 258	0.27 542	0.28 179	0.28 262	0.31 392	0.32 354	0.28 378	0.17 295	0.16 48	0.13 94	0.07 117	0.23 586	0.10 428	0.08 291	0.08 242	0.07 30

test-1	0.20 246	0.12 188	0.49 310	0.23 333	0.23 560	0.22 290	0.23 482	0.36 293	0.29 286	0.21 243	0.25 278	0.24 327	0.14 227	0.18 87	0.22 382	0.07 117	0.14 441	0.08 251	0.07 202	0.06 93	0.14 382

GMM-Stereo	0.22 316	0.10 88	0.56 413	0.23 333	0.13 234	0.24 335	0.24 507	0.38 319	0.29 286	0.31 392	0.44 502	0.27 365	0.21 367	0.31 357	0.17 244	0.07 117	0.05 6	0.10 428	0.09 391	0.08 242	0.19 463

Prome-Stereo	0.22 316	0.10 88	0.43 237	0.24 387	0.13 234	0.23 314	0.23 482	0.37 310	0.27 251	0.33 430	0.58 590	0.24 327	0.28 474	0.30 342	0.16 214	0.07 117	0.05 6	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.20 481

iRaftStereo_RVC	0.17 178	0.16 360	0.35 170	0.21 209	0.11 117	0.20 226	0.17 248	0.34 272	0.25 216	0.20 233	0.25 278	0.19 251	0.12 154	0.21 154	0.16 214	0.07 117	0.12 401	0.10 428	0.09 391	0.09 344	0.14 382

CREStereo++_RVC	0.16 156	0.09 51	0.42 229	0.17 38	0.11 117	0.18 156	0.13 74	0.23 90	0.31 316	0.21 243	0.31 343	0.13 141	0.11 113	0.17 68	0.16 214	0.07 117	0.04 1	0.06 48	0.15 593	0.06 93	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	0.18 189	0.09 51	0.38 187	0.18 67	0.07 1	0.33 487	0.19 352	0.39 340	0.34 357	0.24 282	0.25 278	0.18 235	0.18 328	0.25 243	0.17 244	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.06 93	0.05 1

DCANet	0.20 246	0.15 318	0.57 424	0.19 118	0.09 18	0.19 184	0.18 306	0.37 310	0.41 449	0.30 375	0.31 343	0.19 251	0.23 389	0.21 154	0.20 331	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.07 171	0.10 203

csc	0.20 246	0.15 318	0.57 424	0.19 118	0.09 18	0.19 184	0.18 306	0.38 319	0.46 510	0.29 352	0.31 343	0.18 235	0.28 474	0.21 154	0.20 331	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.06 93	0.09 129

cscssc	0.20 246	0.15 318	0.57 424	0.19 118	0.09 18	0.19 184	0.18 306	0.38 319	0.46 510	0.29 352	0.31 343	0.18 235	0.28 474	0.21 154	0.20 331	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.05 32	0.06 93	0.09 129

test_xeample3	0.22 316	0.17 394	0.81 551	0.21 209	0.15 345	0.20 226	0.18 306	0.40 351	0.25 216	0.19 221	0.12 63	0.13 141	0.12 154	0.34 395	0.33 509	0.07 117	0.20 555	0.07 154	0.08 291	0.08 242	0.34 605

EAI-Stereo	0.29 489	0.11 136	0.38 187	0.22 274	0.18 451	0.33 487	1.66 701	0.53 502	0.27 251	0.27 315	0.50 550	0.17 220	0.16 271	0.25 243	0.25 430	0.07 117	0.07 184	0.07 154	0.11 488	0.07 171	0.10 203

CFNet-RSSM	0.18 189	0.10 88	0.45 254	0.20 164	0.12 173	0.20 226	0.16 206	0.40 351	0.31 316	0.23 274	0.21 229	0.26 360	0.15 248	0.21 154	0.14 143	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.07 202	0.06 93	0.06 13

Gwc-CoAtRS	0.17 178	0.10 88	0.41 219	0.20 164	0.12 173	0.20 226	0.15 153	0.34 272	0.29 286	0.23 274	0.23 257	0.27 365	0.15 248	0.21 154	0.14 143	0.07 117	0.06 92	0.07 154	0.07 202	0.06 93	0.07 30

HITNet	0.22 316	0.23 501	0.60 456	0.20 164	0.09 18	0.27 381	0.15 153	0.45 420	0.33 345	0.29 352	0.33 376	0.27 365	0.22 375	0.29 326	0.27 454	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.09 344	0.11 253
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	0.25 405	0.23 501	0.59 449	0.22 274	0.09 18	0.30 439	0.18 306	0.40 351	0.38 412	0.38 510	0.44 502	0.31 420	0.22 375	0.44 448	0.32 500	0.07 117	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.07 171	0.08 76

DN-CSS_ROB	0.24 380	0.33 581	0.69 499	0.25 428	0.14 277	0.26 374	0.13 74	0.42 379	0.35 370	0.30 375	0.42 478	0.22 292	0.20 356	0.34 395	0.22 382	0.07 117	0.06 92	0.11 485	0.11 488	0.11 461	0.09 129

ManiGeoR	0.20 246	0.22 481	0.70 506	0.16 12	0.12 173	0.22 290	0.14 108	0.41 371	0.28 262	0.19 221	0.24 267	0.19 251	0.16 271	0.35 402	0.20 331	0.08 264	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.08 242	0.09 129

HLf10	0.20 246	0.22 481	0.70 506	0.16 12	0.12 173	0.22 290	0.14 108	0.41 371	0.28 262	0.19 221	0.24 267	0.19 251	0.16 271	0.35 402	0.20 331	0.08 264	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.08 242	0.09 129

TestStereo_HLe17	0.21 286	0.24 514	0.77 537	0.17 38	0.11 117	0.22 290	0.17 248	0.42 379	0.31 316	0.20 233	0.25 278	0.18 235	0.15 248	0.39 428	0.18 273	0.08 264	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.08 242	0.08 76

TestStereo_HL3	0.21 286	0.20 448	0.81 551	0.16 12	0.11 117	0.19 184	0.13 74	0.36 293	0.25 216	0.21 243	0.30 330	0.19 251	0.17 295	0.54 492	0.24 414	0.08 264	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.08 242	0.08 76

TestStereo_HL2	0.21 286	0.20 448	0.70 506	0.16 12	0.11 117	0.20 226	0.13 74	0.39 340	0.28 262	0.20 233	0.31 343	0.19 251	0.17 295	0.50 468	0.21 363	0.08 264	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.08 242	0.09 129

TestStereo_HL1	0.20 246	0.22 481	0.72 521	0.16 12	0.11 117	0.21 258	0.15 153	0.40 351	0.28 262	0.22 264	0.24 267	0.18 235	0.15 248	0.32 368	0.20 331	0.08 264	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.08 242	0.09 129

TestStereo-Hl	0.21 286	0.22 481	0.77 537	0.16 12	0.11 117	0.21 258	0.15 153	0.41 371	0.29 286	0.22 264	0.27 301	0.18 235	0.15 248	0.32 368	0.20 331	0.08 264	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.08 242	0.09 129

DF	0.16 156	0.09 51	0.31 135	0.31 579	0.16 390	0.17 125	0.15 153	0.26 150	0.18 77	0.14 125	0.23 257	0.19 251	0.11 113	0.24 222	0.16 214	0.08 264	0.23 586	0.06 48	0.06 106	0.06 93	0.09 129

IGEV_i1	0.26 428	0.12 188	0.57 424	0.25 428	0.24 577	0.32 478	0.20 392	0.45 420	0.37 401	0.35 470	0.30 330	0.35 462	0.20 356	0.39 428	0.23 402	0.08 264	0.26 615	0.08 251	0.08 291	0.08 242	0.37 620

LiteMatch	0.13 44	0.15 318	0.19 15	0.20 164	0.10 71	0.15 53	0.17 248	0.18 24	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.22 375	0.16 48	0.23 402	0.08 264	0.05 6	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.08 76

Lsterematch	0.20 246	0.15 318	0.44 248	0.20 164	0.10 71	0.22 290	0.17 248	0.27 165	0.34 357	0.28 327	0.37 421	0.24 327	0.22 375	0.25 243	0.23 402	0.08 264	0.05 6	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.08 76

Selective-IGEV-i1	0.28 468	0.11 136	0.44 248	0.36 620	0.32 628	0.32 478	0.23 482	0.48 452	0.48 532	0.29 352	0.32 354	0.39 494	0.17 295	0.28 304	0.25 430	0.08 264	0.23 586	0.08 251	0.09 391	0.08 242	0.53 659

VMStereo-Base	0.14 88	0.09 51	0.29 116	0.16 12	0.09 18	0.18 156	0.12 36	0.24 112	0.25 216	0.15 150	0.22 243	0.17 220	0.13 197	0.19 107	0.14 143	0.08 264	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.08 76

DispViT+	0.12 24	0.08 22	0.21 39	0.16 12	0.16 390	0.10 8	0.12 36	0.27 165	0.24 190	0.13 97	0.11 43	0.10 48	0.09 34	0.21 154	0.12 39	0.08 264	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

WQFJA1++	0.48 610	0.07 2	0.86 573	0.23 333	0.19 485	0.18 156	0.11 21	0.21 62	0.14 23	2.23 699	0.12 63	0.23 307	0.11 113	0.21 154	0.14 143	0.08 264	0.19 540	0.06 48	0.09 391	4.02 709	0.20 481

WQFJX1	0.20 246	0.12 188	0.21 39	0.23 333	0.17 422	0.24 335	0.19 352	0.63 613	0.56 591	0.17 192	0.16 146	0.14 172	0.16 271	0.27 280	0.18 273	0.08 264	0.09 294	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.09 129

WQFJX	0.19 217	0.12 188	0.21 39	0.22 274	0.18 451	0.25 354	0.18 306	0.57 556	0.49 547	0.17 192	0.17 166	0.14 172	0.16 271	0.24 222	0.19 305	0.08 264	0.08 249	0.08 251	0.06 106	0.08 242	0.11 253

NLMM1	0.21 286	0.13 232	0.21 39	0.23 333	0.18 451	0.24 335	0.20 392	0.65 625	0.69 629	0.18 214	0.18 185	0.13 141	0.14 227	0.25 243	0.19 305	0.08 264	0.09 294	0.08 251	0.07 202	0.07 171	0.10 203

NLSM1	0.18 189	0.12 188	0.21 39	0.21 209	0.18 451	0.25 354	0.17 248	0.51 483	0.43 472	0.17 192	0.21 229	0.13 141	0.15 248	0.22 182	0.18 273	0.08 264	0.09 294	0.09 348	0.08 291	0.07 171	0.07 30

GEAStereo	0.20 246	0.10 88	0.31 135	0.35 611	0.42 652	0.19 184	0.16 206	0.23 90	0.18 77	0.14 125	0.15 133	0.10 48	0.09 34	0.21 154	0.18 273	0.08 264	0.28 624	0.06 48	0.05 32	0.08 242	0.57 664

GSStereo	0.21 286	0.10 88	0.31 135	0.36 620	0.42 652	0.19 184	0.16 206	0.38 319	0.21 143	0.14 125	0.15 133	0.10 48	0.09 34	0.21 154	0.18 273	0.08 264	0.31 647	0.06 48	0.06 106	0.08 242	0.63 673

GS-Stereo							0.16 206	0.38 319	0.21 143	0.14 125	0.15 133	0.10 48	0.09 34	0.21 154	0.18 273	0.08 264	0.31 647	0.06 48	0.06 106	0.08 242	0.63 673

gasm-f	0.20 246	0.12 188	0.36 176	0.35 611	0.36 640	0.18 156	0.17 248	0.23 90	0.18 77	0.14 125	0.19 197	0.10 48	0.11 113	0.20 134	0.19 305	0.08 264	0.28 624	0.06 48	0.05 32	0.09 344	0.57 664

FE-Mocha	0.18 189	0.11 136	0.40 209	0.26 469	0.14 277	0.19 184	0.14 108	0.36 293	0.24 190	0.24 282	0.24 267	0.23 307	0.14 227	0.27 280	0.19 305	0.08 264	0.08 249	0.08 251	0.08 291	0.07 171	0.08 76

Select-FE	0.27 458	0.18 418	0.87 576	0.23 333	0.22 545	0.29 424	0.18 306	0.53 502	0.28 262	0.30 375	0.33 376	0.45 540	0.29 494	0.30 342	0.21 363	0.08 264	0.10 335	0.08 251	0.13 563	0.08 242	0.20 481

Zero-FE251	0.17 178	0.09 51	0.38 187	0.18 67	0.10 71	0.20 226	0.13 74	0.20 47	0.15 38	0.75 647	0.13 81	0.13 141	0.11 113	0.16 48	0.16 214	0.08 264	0.10 335	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.18 445

z-ln-s-r	0.35 544	0.30 566	1.02 607	0.23 333	0.14 277	0.30 439	0.26 533	0.46 429	0.55 584	0.33 430	0.61 607	0.39 494	0.31 518	0.80 612	0.77 628	0.08 264	0.06 92	0.08 251	0.08 291	0.11 461	0.10 203

MLG-Stereo_test2	0.12 24	0.09 51	0.29 116	0.21 209	0.12 173	0.16 90	0.11 21	0.17 18	0.12 5	0.11 39	0.08 11	0.11 87	0.06 1	0.16 48	0.11 13	0.08 264	0.13 422	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.09 129

DFGA-Net	0.26 428	0.33 581	0.70 506	0.22 274	0.15 345	0.25 354	0.17 248	0.41 371	0.40 439	0.30 375	0.32 354	0.21 285	0.18 328	0.61 532	0.33 509	0.08 264	0.06 92	0.10 428	0.09 391	0.11 461	0.09 129

LGtest1	0.10 2	0.09 51	0.19 15	0.18 67	0.09 18	0.13 27	0.09 2	0.17 18	0.13 12	0.10 23	0.08 11	0.09 25	0.09 34	0.16 48	0.12 39	0.08 264	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.08 76

SGD-Stereo	0.12 24	0.08 22	0.18 11	0.17 38	0.07 1	0.17 125	0.13 74	0.19 39	0.17 59	0.12 67	0.13 81	0.11 87	0.12 154	0.19 107	0.12 39	0.08 264	0.04 1	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.05 1

MM-Stereo_test3	0.19 217	0.15 318	0.39 195	0.25 428	0.15 345	0.19 184	0.22 454	0.42 379	0.40 439	0.17 192	0.24 267	0.17 220	0.12 154	0.22 182	0.16 214	0.08 264	0.21 560	0.08 251	0.06 106	0.09 344	0.11 253

SCV	0.18 189	0.15 318	0.37 182	0.26 469	0.20 512	0.16 90	0.16 206	0.35 281	0.23 170	0.14 125	0.16 146	0.13 141	0.09 34	0.31 357	0.12 39	0.08 264	0.19 540	0.07 154	0.07 202	0.09 344	0.26 559

HUF	0.26 428	0.15 318	0.79 544	0.39 632	0.31 624	0.16 90	0.17 248	0.36 293	0.25 216	0.19 221	0.14 116	0.23 307	0.11 113	0.32 368	0.14 143	0.08 264	0.60 690	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.56 661

AIO-test1	0.21 286	0.22 481	0.56 413	0.31 579	0.24 577	0.21 258	0.16 206	0.42 379	0.37 401	0.17 192	0.26 287	0.18 235	0.12 154	0.29 326	0.15 185	0.08 264	0.07 184	0.10 428	0.11 488	0.07 171	0.10 203

PAM_32	0.26 428	0.10 88	0.63 472	0.24 387	0.19 485	0.51 607	0.26 533	0.43 390	0.30 305	0.32 417	0.28 308	0.60 616	0.28 474	0.29 326	0.20 331	0.08 264	0.14 441	0.08 251	0.10 451	0.07 171	0.15 401

PAM	0.26 428	0.11 136	0.63 472	0.25 428	0.18 451	0.53 616	0.29 564	0.44 411	0.28 262	0.36 484	0.27 301	0.59 610	0.26 442	0.28 304	0.20 331	0.08 264	0.12 401	0.07 154	0.10 451	0.07 171	0.13 344

UGAM	0.28 468	0.18 418	0.57 424	0.26 469	0.13 234	0.23 314	0.26 533	0.33 265	0.45 498	0.32 417	0.42 478	0.45 540	0.22 375	0.92 640	0.23 402	0.08 264	0.09 294	0.14 570	0.13 563	0.10 409	0.10 203

RAStereo	0.14 88	0.15 318	0.40 209	0.22 274	0.11 117	0.15 53	0.18 306	0.25 135	0.24 190	0.13 97	0.17 166	0.11 87	0.09 34	0.15 27	0.13 94	0.08 264	0.06 92	0.08 251	0.06 106	0.07 171	0.05 1

Pointernet	0.15 125	0.08 22	0.35 170	0.19 118	0.12 173	0.20 226	0.12 36	0.34 272	0.25 216	0.15 150	0.16 146	0.13 141	0.11 113	0.18 87	0.13 94	0.08 264	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.08 76

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 468	0.17 394	0.96 598	0.29 552	0.31 624	0.29 424	0.21 420	0.53 502	0.28 262	0.27 315	0.55 577	0.41 508	0.18 328	0.30 342	0.22 382	0.08 264	0.10 335	0.08 251	0.13 563	0.12 503	0.20 481

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 428	0.15 318	0.96 598	0.21 209	0.25 591	0.30 439	0.21 420	0.54 518	0.28 262	0.25 295	0.29 316	0.46 549	0.23 389	0.28 304	0.20 331	0.08 264	0.10 335	0.08 251	0.12 531	0.11 461	0.17 439

H2IRNET	0.19 217	0.18 418	0.50 331	0.22 274	0.12 173	0.20 226	0.16 206	0.28 179	0.31 316	0.17 192	0.32 354	0.25 340	0.20 356	0.24 222	0.19 305	0.08 264	0.06 92	0.09 348	0.10 451	0.10 409	0.08 76

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 189	0.15 318	0.27 104	0.20 164	0.13 234	0.24 335	0.17 248	0.31 239	0.37 401	0.43 566	0.17 166	0.13 141	0.12 154	0.20 134	0.16 214	0.08 264	0.07 184	0.09 348	0.07 202	0.09 344	0.08 76

MyStereo8	0.25 405	0.20 448	0.69 499	0.24 387	0.17 422	0.31 461	0.16 206	0.50 471	0.32 327	0.29 352	0.38 430	0.25 340	0.19 351	0.33 380	0.29 476	0.08 264	0.20 555	0.08 251	0.08 291	0.10 409	0.16 418

ACVNet-DCA	0.21 286	0.16 360	0.50 331	0.27 506	0.13 234	0.31 461	0.19 352	0.43 390	0.32 327	0.21 243	0.20 209	0.13 141	0.17 295	0.28 304	0.12 39	0.08 264	0.28 624	0.08 251	0.06 106	0.09 344	0.23 519

xx1	0.23 350	0.16 360	0.50 331	0.27 506	0.13 234	0.31 461	0.19 352	0.39 340	0.48 532	0.21 243	0.20 209	0.28 378	0.25 423	0.28 304	0.12 39	0.08 264	0.28 624	0.10 428	0.11 488	0.09 344	0.23 519

1test111	0.22 316	0.16 360	0.50 331	0.27 506	0.13 234	0.31 461	0.19 352	0.43 390	0.32 327	0.21 243	0.20 209	0.13 141	0.17 295	0.36 411	0.28 462	0.08 264	0.28 624	0.08 251	0.06 106	0.09 344	0.23 519

cc1	0.22 316	0.16 360	0.50 331	0.27 506	0.13 234	0.31 461	0.19 352	0.39 340	0.48 532	0.21 243	0.20 209	0.13 141	0.17 295	0.28 304	0.12 39	0.08 264	0.28 624	0.08 251	0.06 106	0.08 242	0.37 620

ffm	0.27 458	0.17 394	0.84 566	0.21 209	0.13 234	0.29 424	0.21 420	0.38 319	0.46 510	0.31 392	0.44 502	0.34 449	0.24 410	0.28 304	0.12 39	0.08 264	0.28 624	0.12 520	0.11 488	0.08 242	0.37 620

ff1	0.36 547	0.17 394	0.84 566	0.21 209	0.13 234	0.29 424	0.21 420	0.38 319	0.46 510	0.31 392	0.44 502	0.34 449	0.24 410	0.91 635	1.30 667	0.08 264	0.28 624	0.12 520	0.11 488	0.08 242	0.37 620

tt1	0.22 316	0.16 360	0.49 310	0.26 469	0.15 345	0.31 461	0.19 352	0.38 319	0.46 510	0.21 243	0.19 197	0.13 141	0.16 271	0.28 304	0.12 39	0.08 264	0.28 624	0.08 251	0.06 106	0.08 242	0.37 620

MaDis-Stereo	0.15 125	0.17 394	0.39 195	0.19 118	0.15 345	0.16 90	0.13 74	0.26 150	0.22 154	0.13 97	0.15 133	0.14 172	0.11 113	0.17 68	0.17 244	0.08 264	0.07 184	0.08 251	0.06 106	0.07 171	0.06 13

UniTT-Stereo	0.15 125	0.12 188	0.45 254	0.21 209	0.14 277	0.17 125	0.13 74	0.20 47	0.19 103	0.16 169	0.20 209	0.10 48	0.11 113	0.18 87	0.17 244	0.08 264	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.08 242	0.07 30

Any-RAFT	0.18 189	0.09 51	0.33 157	0.19 118	0.10 71	0.29 424	0.16 206	0.44 411	0.32 327	0.25 295	0.27 301	0.29 391	0.16 271	0.23 207	0.13 94	0.08 264	0.07 184	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.07 30

LL-Strereo	0.32 521	0.33 581	0.77 537	0.26 469	0.24 577	0.22 290	0.23 482	0.58 570	0.44 485	0.35 470	0.32 354	0.41 508	0.40 576	0.93 642	0.25 430	0.08 264	0.13 422	0.11 485	0.09 391	0.09 344	0.22 509

CBFPSM	0.28 468	0.23 501	0.76 531	0.21 209	0.14 277	0.38 539	0.26 533	0.42 379	0.37 401	0.34 451	0.36 410	0.55 596	0.38 564	0.33 380	0.40 542	0.08 264	0.08 249	0.07 154	0.08 291	0.09 344	0.12 309

LoS	0.15 125	0.09 51	0.34 162	0.17 38	0.09 18	0.22 290	0.14 108	0.27 165	0.27 251	0.15 150	0.18 185	0.19 251	0.14 227	0.23 207	0.14 143	0.08 264	0.06 92	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.28 468	0.19 434	0.68 496	0.22 274	0.19 485	0.31 461	0.31 583	0.43 390	0.43 472	0.28 327	0.38 430	0.42 521	0.32 532	0.33 380	0.32 500	0.08 264	0.14 441	0.10 428	0.12 531	0.11 461	0.24 533

anonymousa	0.26 428	0.13 232	0.56 413	0.29 552	0.30 616	0.31 461	0.20 392	0.38 319	0.36 386	0.33 430	0.51 553	0.41 508	0.27 451	0.25 243	0.24 414	0.08 264	0.18 526	0.09 348	0.18 619	0.08 242	0.17 439

TestStereo1	0.23 350	0.22 481	0.50 331	0.27 506	0.14 277	0.26 374	0.27 542	0.43 390	0.38 412	0.29 352	0.39 448	0.23 307	0.21 367	0.33 380	0.18 273	0.08 264	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.10 203

qqq	0.24 380	0.16 360	0.46 270	0.20 164	0.15 345	0.23 314	0.20 392	0.43 390	0.32 327	0.26 305	0.31 343	0.28 378	0.25 423	0.36 411	0.28 462	0.08 264	0.22 572	0.10 428	0.11 488	0.09 344	0.23 519

SA-5K	0.23 350	0.22 481	0.50 331	0.27 506	0.14 277	0.26 374	0.27 542	0.43 390	0.38 412	0.29 352	0.39 448	0.23 307	0.21 367	0.33 380	0.18 273	0.08 264	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.10 203

Sa-1000	0.24 380	0.20 448	0.53 381	0.23 333	0.14 277	0.30 439	0.23 482	0.50 471	0.41 449	0.30 375	0.50 550	0.26 360	0.19 351	0.33 380	0.16 214	0.08 264	0.10 335	0.10 428	0.11 488	0.08 242	0.08 76

CrosDoStereo	0.32 521	0.11 136	0.53 381	0.19 118	0.12 173	0.22 290	1.07 689	0.36 293	0.38 412	0.38 510	0.60 599	0.28 378	0.45 596	0.61 532	0.56 597	0.08 264	0.06 92	0.08 251	0.09 391	0.08 242	0.09 129

HHNet	0.23 350	0.12 188	0.66 487	0.19 118	0.18 451	0.20 226	0.20 392	0.36 293	0.32 327	0.33 430	0.59 595	0.19 251	0.21 367	0.24 222	0.31 490	0.08 264	0.06 92	0.09 348	0.07 202	0.08 242	0.12 309

AAGNet	0.34 537	0.12 188	0.53 381	0.26 469	0.16 390	0.20 226	0.19 352	0.31 239	0.29 286	0.35 470	0.35 395	0.27 365	0.30 501	0.44 448	2.56 700	0.08 264	0.05 6	0.10 428	0.07 202	0.09 344	0.07 30

OMP-Stereo	0.24 380	0.16 360	0.48 293	0.30 563	0.13 234	0.21 258	0.16 206	0.38 319	0.35 370	0.34 451	0.30 330	0.33 441	0.20 356	0.70 575	0.24 414	0.08 264	0.06 92	0.09 348	0.07 202	0.08 242	0.07 30

IIG-Stereo	0.24 380	0.16 360	0.47 278	0.29 552	0.12 173	0.23 314	0.14 108	0.40 351	0.33 345	0.35 470	0.37 421	0.33 441	0.22 375	0.70 575	0.26 442	0.08 264	0.06 92	0.09 348	0.07 202	0.08 242	0.07 30

NRIStereo	0.20 246	0.12 188	0.50 331	0.23 333	0.11 117	0.24 335	0.19 352	0.30 218	0.28 262	0.26 305	0.26 287	0.25 340	0.18 328	0.34 395	0.19 305	0.08 264	0.06 92	0.09 348	0.07 202	0.09 344	0.09 129

FTStereo	0.28 468	0.11 136	0.56 413	0.24 387	0.13 234	0.21 258	0.52 655	0.36 293	0.28 262	0.38 510	0.94 653	0.30 411	0.56 628	0.33 380	0.18 273	0.08 264	0.06 92	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.19 463

DeepStereo_LL	0.32 521	0.11 136	0.53 381	0.19 118	0.12 173	0.22 290	1.07 689	0.36 293	0.38 412	0.38 510	0.60 599	0.28 378	0.45 596	0.61 532	0.56 597	0.08 264	0.06 92	0.08 251	0.09 391	0.08 242	0.09 129

SST-Stereo	0.22 316	0.11 136	0.52 370	0.25 428	0.14 277	0.19 184	0.17 248	0.32 247	0.26 233	0.34 451	0.33 376	0.29 391	0.25 423	0.56 504	0.18 273	0.08 264	0.05 6	0.10 428	0.08 291	0.09 344	0.07 30

THIR-Stereo	0.30 503	0.15 318	0.46 270	0.19 118	0.11 117	0.28 399	0.70 669	0.33 265	0.36 386	0.37 501	0.64 614	0.33 441	0.49 614	0.58 511	0.44 561	0.08 264	0.06 92	0.08 251	0.09 391	0.07 171	0.08 76

RAFT_R40	0.22 316	0.11 136	0.52 370	0.25 428	0.13 234	0.18 156	0.18 306	0.32 247	0.31 316	0.33 430	0.33 376	0.30 411	0.23 389	0.55 498	0.19 305	0.08 264	0.05 6	0.10 428	0.08 291	0.09 344	0.07 30

DeepStereo_RVC	0.19 217	0.12 188	0.47 278	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.16 206	0.29 198	0.24 190	0.28 327	0.27 301	0.23 307	0.28 474	0.24 222	0.19 305	0.08 264	0.06 92	0.09 348	0.07 202	0.09 344	0.10 203

IRAFT_RVC	0.23 350	0.15 318	0.54 394	0.26 469	0.12 173	0.19 184	0.23 482	0.41 371	0.39 428	0.31 392	0.30 330	0.29 391	0.24 410	0.55 498	0.23 402	0.08 264	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.08 242	0.08 76

CroCo-Stereo	0.15 125	0.16 360	0.34 162	0.25 428	0.12 173	0.11 13	0.18 306	0.35 281	0.24 190	0.13 97	0.13 81	0.18 235	0.12 154	0.15 27	0.13 94	0.08 264	0.06 92	0.07 154	0.05 32	0.07 171	0.06 13
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.24 380	0.24 514	0.46 270	0.27 506	0.15 345	0.26 374	0.26 533	0.37 310	0.31 316	0.34 451	0.34 387	0.41 508	0.22 375	0.30 342	0.18 273	0.08 264	0.15 472	0.11 485	0.10 451	0.11 461	0.13 344

rafts_anoy	0.21 286	0.22 481	0.49 310	0.25 428	0.24 577	0.19 184	0.17 248	0.34 272	0.32 327	0.24 282	0.25 278	0.20 270	0.16 271	0.25 243	0.21 363	0.08 264	0.19 540	0.11 485	0.12 531	0.09 344	0.09 129

TestStereo	0.22 316	0.24 514	0.48 293	0.25 428	0.11 117	0.22 290	0.22 454	0.32 247	0.31 316	0.24 282	0.34 387	0.23 307	0.19 351	0.62 543	0.19 305	0.08 264	0.07 184	0.10 428	0.07 202	0.11 461	0.07 30

raft+_RVC	0.21 286	0.21 462	0.46 270	0.22 274	0.35 635	0.21 258	0.16 206	0.39 340	0.35 370	0.22 264	0.28 308	0.20 270	0.15 248	0.25 243	0.20 331	0.08 264	0.16 486	0.08 251	0.07 202	0.07 171	0.12 309

TANstereo	0.16 156	0.11 136	0.43 237	0.16 12	0.08 8	0.25 354	0.14 108	0.23 90	0.29 286	0.25 295	0.30 330	0.16 205	0.12 154	0.18 87	0.13 94	0.08 264	0.07 184	0.06 48	0.05 32	0.07 171	0.08 76

XX-TBD	0.16 156	0.21 462	0.43 237	0.22 274	0.10 71	0.23 314	0.15 153	0.23 90	0.28 262	0.22 264	0.26 287	0.14 172	0.12 154	0.16 48	0.14 143	0.08 264	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.07 171	0.06 13

raftrobust	0.19 217	0.19 434	0.42 229	0.23 333	0.24 577	0.19 184	0.13 74	0.33 265	0.28 262	0.26 305	0.20 209	0.19 251	0.17 295	0.23 207	0.17 244	0.08 264	0.10 335	0.07 154	0.06 106	0.07 171	0.09 129

RALCasStereoNet	0.22 316	0.22 481	0.48 293	0.23 333	0.23 560	0.22 290	0.18 306	0.32 247	0.27 251	0.22 264	0.30 330	0.22 292	0.15 248	0.29 326	0.20 331	0.08 264	0.22 572	0.07 154	0.06 106	0.10 409	0.25 546

RALAANet	0.21 286	0.24 514	0.53 381	0.23 333	0.14 277	0.22 290	0.13 74	0.38 319	0.30 305	0.29 352	0.26 287	0.25 340	0.15 248	0.28 304	0.20 331	0.08 264	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.10 409	0.07 30

XX-Stereo	0.25 405	0.11 136	1.09 618	0.35 611	0.38 644	0.23 314	0.13 74	0.43 390	0.19 103	0.20 233	0.40 457	0.31 420	0.10 75	0.33 380	0.13 94	0.08 264	0.11 372	0.08 251	0.09 391	0.07 171	0.10 203

111	0.22 316	0.22 481	0.57 424	0.19 118	0.09 18	0.24 335	0.17 248	0.44 411	0.46 510	0.24 282	0.30 330	0.29 391	0.22 375	0.25 243	0.19 305	0.08 264	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.07 171	0.15 401

ARAFT	0.26 428	0.30 566	0.87 576	0.22 274	0.12 173	0.30 439	0.24 507	0.46 429	0.34 357	0.33 430	0.28 308	0.29 391	0.20 356	0.49 464	0.19 305	0.08 264	0.06 92	0.12 520	0.11 488	0.09 344	0.09 129

MMNet	0.28 468	0.19 434	0.54 394	0.24 387	0.17 422	0.47 591	0.22 454	0.47 441	0.53 571	0.40 537	0.43 492	0.36 468	0.34 542	0.40 432	0.35 524	0.08 264	0.08 249	0.09 348	0.09 391	0.10 409	0.09 129

CCAANet	0.26 428	0.18 418	0.56 413	0.22 274	0.15 345	0.29 424	0.17 248	0.52 491	0.39 428	0.27 315	0.49 546	0.32 431	0.25 423	0.63 546	0.33 509	0.08 264	0.06 92	0.10 428	0.10 451	0.08 242	0.11 253

DIP-Stereo	0.20 246	0.13 232	0.48 293	0.20 164	0.13 234	0.28 399	0.12 36	0.43 390	0.26 233	0.27 315	0.32 354	0.21 285	0.17 295	0.26 265	0.20 331	0.08 264	0.06 92	0.08 251	0.06 106	0.07 171	0.10 203
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	0.25 405	0.25 530	0.66 487	0.23 333	0.10 71	0.29 424	0.14 108	0.49 463	0.34 357	0.31 392	0.35 395	0.32 431	0.26 442	0.34 395	0.33 509	0.08 264	0.06 92	0.08 251	0.07 202	0.11 461	0.13 344

R-Stereo Train	0.19 217	0.10 88	0.49 310	0.22 274	0.12 173	0.23 314	0.18 306	0.43 390	0.20 117	0.31 392	0.45 517	0.20 270	0.14 227	0.18 87	0.18 273	0.08 264	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.07 30

RAFT-Stereo	0.19 217	0.10 88	0.49 310	0.22 274	0.12 173	0.23 314	0.18 306	0.43 390	0.20 117	0.31 392	0.45 517	0.20 270	0.14 227	0.18 87	0.18 273	0.08 264	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.06 93	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.28 468	0.12 188	0.48 293	0.19 118	0.11 117	0.35 518	0.21 420	0.64 619	0.44 485	0.40 537	0.43 492	0.50 575	0.27 451	0.75 594	0.25 430	0.08 264	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.09 129
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.25 405	0.22 481	0.62 467	0.26 469	0.11 117	0.31 461	0.23 482	0.46 429	0.45 498	0.34 451	0.43 492	0.27 365	0.23 389	0.36 411	0.37 534	0.08 264	0.05 6	0.07 154	0.06 106	0.08 242	0.10 203

iResNet_ROB	0.27 458	0.27 548	0.48 293	0.21 209	0.12 173	0.32 478	0.17 248	0.57 556	0.55 584	0.39 528	0.44 502	0.37 474	0.28 474	0.43 444	0.28 462	0.08 264	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.09 344	0.11 253

HLF11	0.20 246	0.20 448	0.68 496	0.16 12	0.12 173	0.21 258	0.12 36	0.39 340	0.25 216	0.21 243	0.30 330	0.19 251	0.18 328	0.38 424	0.22 382	0.09 363	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.08 242	0.09 129

RT-IGEV	0.29 489	0.10 88	0.60 456	0.24 387	0.16 390	0.38 539	0.31 583	0.60 591	0.46 510	0.41 549	0.41 469	0.49 569	0.31 518	0.30 342	0.29 476	0.09 363	0.10 335	0.09 348	0.10 451	0.09 344	0.25 546

DStereoRT	0.40 576	0.16 360	0.74 523	0.25 428	0.17 422	0.42 564	0.19 352	0.50 471	0.48 532	0.31 392	0.40 457	0.32 431	0.39 571	0.64 552	0.31 490	0.09 363	0.11 372	1.56 704	0.43 670	0.08 242	0.41 629

NLCSM	0.20 246	0.15 318	0.23 58	0.24 387	0.19 485	0.24 335	0.22 454	0.45 420	0.44 485	0.20 233	0.18 185	0.14 172	0.16 271	0.47 460	0.20 331	0.09 363	0.09 294	0.09 348	0.08 291	0.09 344	0.10 203

DDF-Stereo	0.16 156	0.08 22	0.30 126	0.21 209	0.20 512	0.12 20	0.14 108	0.20 47	0.19 103	0.11 39	0.10 31	0.13 141	0.12 154	0.24 222	0.20 331	0.09 363	0.18 526	0.07 154	0.06 106	0.20 609	0.19 463

zero-FE	0.21 286	0.08 22	1.10 619	0.24 387	0.27 599	0.12 20	0.14 108	0.20 47	0.20 117	0.12 67	0.11 43	0.13 141	0.11 113	0.22 182	0.19 305	0.09 363	0.23 586	0.07 154	0.08 291	0.19 601	0.27 567

MultiAttention	1.05 672	0.14 282	0.50 331	0.35 611	0.43 655	5.62 703	1.71 704	0.71 646	0.54 576	0.36 484	0.63 611	0.55 596	0.22 375	7.50 712	0.56 597	0.09 363	0.06 92	0.14 570	0.24 642	0.27 641	0.34 605

S2M2_XL	0.10 2	0.10 88	0.24 64	0.14 2	0.10 71	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 39	0.12 63	0.09 25	0.09 34	0.12 2	0.11 13	0.09 363	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.25 405	0.21 462	0.56 413	0.19 118	0.12 173	0.28 399	0.21 420	0.48 452	0.34 357	0.35 470	0.31 343	0.41 508	0.23 389	0.51 475	0.31 490	0.09 363	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.09 344	0.12 309

G2L-Stereo_test	0.26 428	0.22 481	0.54 394	0.20 164	0.13 234	0.28 399	0.24 507	0.51 483	0.40 439	0.38 510	0.37 421	0.40 499	0.26 442	0.53 486	0.32 500	0.09 363	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.09 344	0.11 253

StereoAnything_RVC	0.22 316	0.47 632	0.67 490	0.30 563	0.31 624	0.11 13	0.11 21	0.18 24	0.15 38	0.09 9	0.11 43	0.09 25	0.09 34	0.27 280	0.12 39	0.09 363	0.39 664	0.06 48	0.04 1	0.24 629	0.49 651

IGEV-RUCA	0.21 286	0.09 51	0.26 87	0.20 164	0.19 485	0.28 399	0.23 482	0.24 112	0.22 154	0.21 243	0.23 257	0.29 391	0.48 609	0.26 265	0.19 305	0.09 363	0.08 249	0.18 613	0.14 582	0.18 591	0.19 463

model_zeroshot	0.21 286	0.14 282	0.51 350	0.34 605	0.18 451	0.26 374	0.16 206	0.41 371	0.24 190	0.33 430	0.20 209	0.25 340	0.12 154	0.26 265	0.16 214	0.09 363	0.21 560	0.07 154	0.08 291	0.07 171	0.13 344

test_sample2	0.23 350	0.12 188	0.39 195	0.20 164	0.11 117	0.28 399	0.22 454	0.45 420	0.33 345	0.27 315	0.34 387	0.30 411	0.25 423	0.46 456	0.23 402	0.09 363	0.15 472	0.09 348	0.08 291	0.10 409	0.19 463

test_sample1	0.24 380	0.13 232	0.40 209	0.20 164	0.13 234	0.29 424	0.19 352	0.43 390	0.30 305	0.27 315	0.34 387	0.31 420	0.28 474	0.45 454	0.27 454	0.09 363	0.16 486	0.08 251	0.08 291	0.09 344	0.22 509

trnet	0.14 88	0.09 51	0.26 87	0.15 4	0.07 1	0.21 258	0.12 36	0.25 135	0.26 233	0.16 169	0.21 229	0.15 192	0.13 197	0.19 107	0.14 143	0.09 363	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.06 13

DispNO	0.29 489	0.24 514	0.83 562	0.23 333	0.17 422	0.25 354	0.22 454	0.47 441	0.42 461	0.33 430	0.39 448	0.38 480	0.28 474	0.78 604	0.35 524	0.09 363	0.07 184	0.10 428	0.10 451	0.09 344	0.09 129

CoDeX	0.24 380	0.13 232	0.48 293	0.22 274	0.14 277	0.29 424	0.21 420	0.55 536	0.42 461	0.29 352	0.36 410	0.28 378	0.23 389	0.48 462	0.20 331	0.09 363	0.06 92	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.08 76

mmm	0.25 405	0.15 318	0.44 248	0.23 333	0.20 512	0.28 399	0.21 420	0.43 390	0.32 327	0.31 392	0.40 457	0.30 411	0.24 410	0.31 357	0.28 462	0.09 363	0.21 560	0.11 485	0.12 531	0.10 409	0.26 559

11t1	0.21 286	0.12 188	0.45 254	0.20 164	0.15 345	0.27 381	0.17 248	0.37 310	0.28 262	0.27 315	0.25 278	0.24 327	0.23 389	0.28 304	0.25 430	0.09 363	0.19 540	0.07 154	0.07 202	0.09 344	0.23 519

1111x	0.39 564	0.17 394	0.80 549	0.23 333	0.15 345	0.33 487	0.27 542	0.62 609	0.48 532	0.32 417	0.43 492	0.40 499	0.29 494	0.86 625	1.60 684	0.09 363	0.23 586	0.09 348	0.12 531	0.10 409	0.23 519

plain	0.18 189	0.16 360	0.59 449	0.21 209	0.13 234	0.16 90	0.17 248	0.29 198	0.23 170	0.16 169	0.26 287	0.13 141	0.17 295	0.27 280	0.17 244	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.07 202	0.10 409	0.07 30

MIF-Stereo (partial)	0.18 189	0.13 232	0.50 331	0.22 274	0.15 345	0.16 90	0.13 74	0.29 198	0.26 233	0.17 192	0.26 287	0.16 205	0.17 295	0.25 243	0.18 273	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.09 344	0.08 76

PCWNet_CMD	0.23 350	0.14 282	0.48 293	0.21 209	0.13 234	0.28 399	0.17 248	0.47 441	0.47 524	0.30 375	0.36 410	0.37 474	0.24 410	0.29 326	0.21 363	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.11 461	0.11 253

gwcnet-sp	0.25 405	0.16 360	0.70 506	0.23 333	0.14 277	0.34 503	0.22 454	0.46 429	0.41 449	0.37 501	0.35 395	0.27 365	0.27 451	0.36 411	0.26 442	0.09 363	0.08 249	0.09 348	0.09 391	0.10 409	0.10 203

scenet	0.25 405	0.16 360	0.70 506	0.23 333	0.14 277	0.34 503	0.22 454	0.46 429	0.41 449	0.37 501	0.35 395	0.27 365	0.27 451	0.36 411	0.26 442	0.09 363	0.08 249	0.09 348	0.09 391	0.10 409	0.10 203

knoymous	0.18 189	0.10 88	0.35 170	0.17 38	0.11 117	0.21 258	0.17 248	0.33 265	0.24 190	0.24 282	0.28 308	0.27 365	0.16 271	0.24 222	0.17 244	0.09 363	0.06 92	0.09 348	0.06 106	0.09 344	0.10 203

riskmin	0.24 380	0.10 88	0.43 237	0.32 588	0.26 595	0.33 487	0.19 352	0.44 411	0.30 305	0.24 282	0.27 301	0.37 474	0.25 423	0.30 342	0.22 382	0.09 363	0.18 526	0.09 348	0.13 563	0.10 409	0.27 567

ssnet	0.25 405	0.16 360	0.70 506	0.23 333	0.14 277	0.34 503	0.22 454	0.46 429	0.41 449	0.37 501	0.35 395	0.27 365	0.27 451	0.36 411	0.26 442	0.09 363	0.08 249	0.09 348	0.09 391	0.10 409	0.10 203

x	0.23 350	0.15 318	0.45 254	0.20 164	0.15 345	0.27 381	0.17 248	0.43 390	0.35 370	0.26 305	0.31 343	0.29 391	0.25 423	0.29 326	0.30 480	0.09 363	0.22 572	0.08 251	0.09 391	0.09 344	0.24 533

DisPM	0.20 246	0.11 136	0.52 370	0.24 387	0.13 234	0.18 156	0.19 352	0.30 218	0.31 316	0.33 430	0.34 387	0.23 307	0.16 271	0.34 395	0.17 244	0.09 363	0.06 92	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.12 309

IER	0.24 380	0.15 318	0.50 331	0.21 209	0.15 345	0.31 461	0.20 392	0.44 411	0.38 412	0.34 451	0.41 469	0.32 431	0.34 542	0.31 357	0.23 402	0.09 363	0.07 184	0.08 251	0.08 291	0.09 344	0.09 129

hknet	0.26 428	0.15 318	0.49 310	0.25 428	0.16 390	0.35 518	0.22 454	0.59 580	0.40 439	0.34 451	0.35 395	0.43 528	0.28 474	0.38 424	0.26 442	0.09 363	0.07 184	0.11 485	0.10 451	0.09 344	0.10 203

CIPLG	0.23 350	0.28 556	0.75 527	0.24 387	0.16 390	0.25 354	0.20 392	0.38 319	0.33 345	0.32 417	0.34 387	0.23 307	0.15 248	0.27 280	0.22 382	0.09 363	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.09 129

DAS	0.28 468	0.13 232	0.49 310	0.24 387	0.18 451	0.30 439	0.24 507	0.48 452	0.48 532	0.42 555	0.45 517	0.34 449	0.31 518	0.76 600	0.24 414	0.09 363	0.07 184	0.09 348	0.07 202	0.10 409	0.11 253

SepStereo	0.27 458	0.13 232	0.49 310	0.24 387	0.18 451	0.30 439	0.24 507	0.48 452	0.48 532	0.42 555	0.45 517	0.34 449	0.31 518	0.64 552	0.24 414	0.09 363	0.07 184	0.09 348	0.07 202	0.10 409	0.11 253

IPLGR_C	0.23 350	0.29 560	0.81 551	0.24 387	0.16 390	0.24 335	0.20 392	0.38 319	0.33 345	0.32 417	0.33 376	0.23 307	0.15 248	0.26 265	0.22 382	0.09 363	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.09 129

ACRE	0.23 350	0.27 548	0.83 562	0.24 387	0.15 345	0.24 335	0.20 392	0.38 319	0.32 327	0.32 417	0.33 376	0.23 307	0.15 248	0.26 265	0.22 382	0.09 363	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.08 242	0.09 129

GwcNet-ADL	0.23 350	0.15 318	0.58 440	0.24 387	0.13 234	0.23 314	0.24 507	0.51 483	0.41 449	0.28 327	0.29 316	0.30 411	0.20 356	0.27 280	0.28 462	0.09 363	0.07 184	0.07 154	0.07 202	0.09 344	0.11 253

TRStereo	0.22 316	0.21 462	0.62 467	0.40 637	0.19 485	0.22 290	0.16 206	0.58 570	0.30 305	0.21 243	0.21 229	0.22 292	0.13 197	0.27 280	0.14 143	0.09 363	0.09 294	0.09 348	0.11 488	0.06 93	0.19 463

Patchmatch Stereo++	0.19 217	0.13 232	0.51 350	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.14 108	0.30 218	0.24 190	0.28 327	0.29 316	0.25 340	0.18 328	0.27 280	0.18 273	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.10 409	0.09 129
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	0.22 316	0.11 136	0.52 370	0.25 428	0.12 173	0.21 258	0.18 306	0.40 351	0.35 370	0.28 327	0.30 330	0.22 292	0.17 295	0.52 483	0.21 363	0.09 363	0.06 92	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.13 344

OCTAStereo	0.22 316	0.11 136	0.52 370	0.25 428	0.12 173	0.21 258	0.18 306	0.40 351	0.35 370	0.28 327	0.30 330	0.22 292	0.17 295	0.51 475	0.21 363	0.09 363	0.06 92	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.13 344

PSM-softLoss	0.22 316	0.11 136	0.53 381	0.25 428	0.12 173	0.20 226	0.17 248	0.39 340	0.29 286	0.29 352	0.32 354	0.24 327	0.16 271	0.53 486	0.21 363	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.09 391	0.08 242	0.12 309

KMStereo	0.22 316	0.11 136	0.53 381	0.25 428	0.12 173	0.20 226	0.17 248	0.39 340	0.29 286	0.29 352	0.32 354	0.24 327	0.16 271	0.53 486	0.21 363	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.09 391	0.08 242	0.12 309

PSM-adaLoss	0.19 217	0.13 232	0.51 350	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.15 153	0.30 218	0.24 190	0.28 327	0.29 316	0.25 340	0.18 328	0.25 243	0.17 244	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.10 409	0.09 129

ROB_FTStereo_v2	0.19 217	0.13 232	0.51 350	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.15 153	0.30 218	0.24 190	0.28 327	0.29 316	0.25 340	0.18 328	0.25 243	0.18 273	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.10 409	0.09 129

ROB_FTStereo	0.19 217	0.13 232	0.51 350	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.13 74	0.30 218	0.24 190	0.28 327	0.29 316	0.25 340	0.18 328	0.25 243	0.17 244	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.10 409	0.09 129

HUI-Stereo	0.19 217	0.13 232	0.52 370	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.14 108	0.30 218	0.24 190	0.28 327	0.29 316	0.25 340	0.18 328	0.23 207	0.17 244	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.10 409	0.09 129

PFNet	0.24 380	0.11 136	0.63 472	0.25 428	0.14 277	0.22 290	0.19 352	0.40 351	0.35 370	0.36 484	0.32 354	0.27 365	0.20 356	0.63 546	0.23 402	0.09 363	0.05 6	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.08 76

RE-Stereo	0.22 316	0.11 136	0.52 370	0.25 428	0.12 173	0.21 258	0.18 306	0.40 351	0.35 370	0.28 327	0.30 330	0.22 292	0.17 295	0.51 475	0.21 363	0.09 363	0.06 92	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.13 344

Pruner-Stereo	0.20 246	0.12 188	0.49 310	0.29 552	0.12 173	0.19 184	0.17 248	0.32 247	0.31 316	0.33 430	0.32 354	0.25 340	0.15 248	0.25 243	0.22 382	0.09 363	0.06 92	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.10 203

TVStereo	0.22 316	0.11 136	0.52 370	0.25 428	0.12 173	0.21 258	0.18 306	0.40 351	0.35 370	0.28 327	0.30 330	0.22 292	0.17 295	0.51 475	0.21 363	0.09 363	0.06 92	0.09 348	0.08 291	0.08 242	0.13 344

iGMRVC	0.19 217	0.13 232	0.51 350	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.15 153	0.30 218	0.24 190	0.28 327	0.29 316	0.25 340	0.18 328	0.27 280	0.18 273	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.10 409	0.09 129

iRAFT	0.19 217	0.13 232	0.51 350	0.22 274	0.11 117	0.19 184	0.14 108	0.30 218	0.24 190	0.28 327	0.29 316	0.25 340	0.18 328	0.27 280	0.18 273	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.10 409	0.09 129

AnonymousM	0.19 217	0.20 448	0.30 126	0.18 67	0.10 71	0.19 184	0.17 248	0.32 247	0.27 251	0.27 315	0.21 229	0.18 235	0.14 227	0.21 154	0.16 214	0.09 363	0.08 249	0.38 662	0.15 593	0.06 93	0.08 76

CRE-IMP	0.19 217	0.13 232	0.51 350	0.23 333	0.11 117	0.24 335	0.17 248	0.31 239	0.24 190	0.27 315	0.26 287	0.24 327	0.17 295	0.24 222	0.19 305	0.09 363	0.05 6	0.10 428	0.07 202	0.10 409	0.10 203

RAFT-IKP	0.19 217	0.13 232	0.51 350	0.22 274	0.11 117	0.18 156	0.15 153	0.30 218	0.24 190	0.28 327	0.29 316	0.25 340	0.18 328	0.26 265	0.18 273	0.09 363	0.06 92	0.10 428	0.08 291	0.10 409	0.09 129

CFNet_pseudo	0.23 350	0.14 282	0.48 293	0.20 164	0.13 234	0.27 381	0.17 248	0.46 429	0.45 498	0.30 375	0.37 421	0.38 480	0.23 389	0.30 342	0.22 382	0.09 363	0.06 92	0.11 485	0.08 291	0.11 461	0.11 253

RAFT + AFF	0.30 503	0.33 581	0.76 531	0.25 428	0.17 422	0.30 439	0.33 596	0.55 536	0.42 461	0.28 327	0.30 330	0.31 420	0.31 518	0.64 552	0.32 500	0.09 363	0.11 372	0.11 485	0.10 451	0.12 503	0.16 418

UNet	0.28 468	0.16 360	0.70 506	0.24 387	0.20 512	0.44 574	0.21 420	0.52 491	0.42 461	0.36 484	0.40 457	0.43 528	0.33 540	0.41 435	0.32 500	0.09 363	0.07 184	0.10 428	0.09 391	0.10 409	0.09 129

CREStereo	0.14 88	0.09 51	0.27 104	0.14 2	0.08 8	0.22 290	0.15 153	0.26 150	0.26 233	0.16 169	0.21 229	0.14 172	0.13 197	0.19 107	0.14 143	0.09 363	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.07 171	0.06 13
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ACVNet	0.24 380	0.18 418	0.51 350	0.18 67	0.15 345	0.27 381	0.23 482	0.40 351	0.45 498	0.29 352	0.41 469	0.38 480	0.28 474	0.28 304	0.35 524	0.09 363	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.10 409	0.09 129

acv_ft	0.26 428	0.18 418	0.56 413	0.24 387	0.19 485	0.34 503	0.21 420	0.47 441	0.45 498	0.39 528	0.41 469	0.38 480	0.28 474	0.28 304	0.36 528	0.09 363	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.11 461	0.09 129

ADCRef	0.41 583	0.33 581	1.05 610	0.26 469	0.21 529	0.49 604	0.27 542	0.54 518	0.51 560	0.51 607	0.59 595	0.35 462	0.47 605	0.54 492	1.35 674	0.09 363	0.08 249	0.12 520	0.12 531	0.12 503	0.13 344

RASNet	0.30 503	0.19 434	0.59 449	0.23 333	0.19 485	0.33 487	0.20 392	0.50 471	0.41 449	0.31 392	0.44 502	0.47 559	0.38 564	0.79 608	0.40 542	0.09 363	0.07 184	0.07 154	0.09 391	0.08 242	0.10 203

MSMDNet	0.23 350	0.14 282	0.49 310	0.20 164	0.13 234	0.28 399	0.17 248	0.47 441	0.47 524	0.30 375	0.36 410	0.37 474	0.24 410	0.29 326	0.21 363	0.09 363	0.07 184	0.09 348	0.08 291	0.11 461	0.11 253

ccs_rob	0.23 350	0.14 282	0.48 293	0.20 164	0.13 234	0.27 381	0.17 248	0.46 429	0.45 498	0.30 375	0.37 421	0.38 480	0.23 389	0.30 342	0.22 382	0.09 363	0.06 92	0.11 485	0.08 291	0.12 503	0.11 253

iResNetv2_ROB	0.29 489	0.37 604	0.92 589	0.24 387	0.13 234	0.30 439	0.19 352	0.55 536	0.51 560	0.39 528	0.46 529	0.39 494	0.27 451	0.36 411	0.30 480	0.09 363	0.06 92	0.07 154	0.05 32	0.13 517	0.11 253

HSM	0.29 489	0.18 418	0.48 293	0.21 209	0.15 345	0.33 487	0.20 392	0.55 536	0.39 428	0.36 484	0.39 448	0.67 641	0.32 532	0.88 628	0.24 414	0.09 363	0.07 184	0.08 251	0.07 202	0.09 344	0.10 203

pmcnn	0.54 626	0.24 514	1.06 612	0.25 428	0.26 595	0.40 551	0.31 583	0.55 536	0.55 584	0.56 624	1.22 668	2.53 696	0.39 571	0.84 622	1.08 657	0.09 363	0.06 92	0.06 48	0.05 32	0.10 409	0.14 382

HLf8	0.21 286	0.23 501	0.69 499	0.15 4	0.12 173	0.24 335	0.14 108	0.42 379	0.32 327	0.20 233	0.26 287	0.18 235	0.15 248	0.35 402	0.18 273	0.10 434	0.06 92	0.07 154	0.06 106	0.09 344	0.10 203

DNS	0.31 514	0.09 51	0.45 254	0.35 611	0.30 616	0.33 487	0.16 206	0.40 351	0.34 357	1.50 694	0.19 197	0.20 270	0.12 154	0.23 207	0.24 414	0.10 434	0.30 642	0.06 48	0.11 488	0.08 242	0.64 677

FlowAnything_test	0.15 125	0.12 188	0.23 58	0.21 209	0.12 173	0.18 156	0.16 206	0.25 135	0.17 59	0.15 150	0.13 81	0.15 192	0.14 227	0.19 107	0.17 244	0.10 434	0.07 184	0.11 485	0.12 531	0.08 242	0.10 203

w-ln-seven-2	0.40 576	0.37 604	1.34 648	0.28 534	0.18 451	0.38 539	0.29 564	0.53 502	0.59 603	0.47 591	0.56 582	0.46 549	0.42 587	0.70 575	0.64 612	0.10 434	0.10 335	0.12 520	0.11 488	0.14 540	0.16 418

coex_refinement	0.28 468	0.22 481	0.50 331	0.23 333	0.15 345	0.31 461	0.20 392	0.51 483	0.43 472	0.35 470	0.42 478	0.45 540	0.27 451	0.56 504	0.41 546	0.10 434	0.07 184	0.07 154	0.07 202	0.11 461	0.12 309

FACV-RUCA	0.22 316	0.15 318	0.38 187	0.24 387	0.23 560	0.26 374	0.19 352	0.41 371	0.35 370	0.26 305	0.32 354	0.22 292	0.25 423	0.24 222	0.19 305	0.10 434	0.07 184	0.15 588	0.08 291	0.16 560	0.14 382

ACV-stereo	0.30 503	0.20 448	0.82 556	0.23 333	0.16 390	0.48 598	0.20 392	0.38 319	0.34 357	0.29 352	0.33 376	0.66 637	0.43 591	0.55 498	0.31 490	0.10 434	0.09 294	0.09 348	0.09 391	0.11 461	0.12 309

test_sample5	0.26 428	0.14 282	0.51 350	0.21 209	0.12 173	0.31 461	0.21 420	0.53 502	0.38 412	0.33 430	0.43 492	0.29 391	0.25 423	0.56 504	0.24 414	0.10 434	0.14 441	0.10 428	0.10 451	0.11 461	0.16 418

test_sample4	0.26 428	0.14 282	0.53 381	0.21 209	0.12 173	0.32 478	0.21 420	0.53 502	0.38 412	0.33 430	0.38 430	0.28 378	0.25 423	0.54 492	0.25 430	0.10 434	0.14 441	0.10 428	0.09 391	0.11 461	0.16 418

test_sample3	0.25 405	0.14 282	0.52 370	0.20 164	0.12 173	0.33 487	0.20 392	0.53 502	0.38 412	0.32 417	0.35 395	0.29 391	0.24 410	0.54 492	0.25 430	0.10 434	0.14 441	0.09 348	0.09 391	0.11 461	0.15 401

SMFormer	0.27 458	0.13 232	0.47 278	0.20 164	0.10 71	0.28 399	0.19 352	0.54 518	0.48 532	0.35 470	0.42 478	0.31 420	0.27 451	0.60 524	0.34 517	0.10 434	0.16 486	0.08 251	0.09 391	0.10 409	0.16 418

tta	0.27 458	0.13 232	0.47 278	0.20 164	0.10 71	0.28 399	0.19 352	0.54 518	0.48 532	0.35 470	0.42 478	0.31 420	0.27 451	0.60 524	0.34 517	0.10 434	0.16 486	0.08 251	0.09 391	0.08 242	0.13 344

qqq1	0.26 428	0.13 232	0.47 278	0.20 164	0.10 71	0.28 399	0.19 352	0.54 518	0.48 532	0.35 470	0.42 478	0.31 420	0.27 451	0.60 524	0.21 363	0.10 434	0.16 486	0.07 154	0.07 202	0.08 242	0.13 344

fff1	0.26 428	0.13 232	0.47 278	0.20 164	0.10 71	0.28 399	0.19 352	0.54 518	0.48 532	0.35 470	0.42 478	0.31 420	0.27 451	0.60 524	0.21 363	0.10 434	0.16 486	0.07 154	0.07 202	0.08 242	0.13 344

DualNet	0.26 428	0.14 282	0.51 350	0.21 209	0.12 173	0.31 461	0.21 420	0.53 502	0.38 412	0.34 451	0.44 502	0.29 391	0.25 423	0.56 504	0.24 414	0.10 434	0.14 441	0.10 428	0.10 451	0.11 461	0.16 418

mmx	0.37 554	0.17 394	0.84 566	0.21 209	0.13 234	0.29 424	0.21 420	0.57 556	0.48 532	0.31 392	0.44 502	0.34 449	0.24 410	0.91 635	1.30 667	0.10 434	0.20 555	0.12 520	0.11 488	0.11 461	0.23 519

xxx	0.37 554	0.17 394	0.84 566	0.21 209	0.13 234	0.29 424	0.21 420	0.57 556	0.48 532	0.31 392	0.44 502	0.34 449	0.24 410	0.91 635	1.30 667	0.10 434	0.20 555	0.12 520	0.11 488	0.11 461	0.23 519

EKT-Stereo	0.39 564	0.13 232	0.53 381	0.42 647	3.94 706	0.22 290	0.17 248	0.38 319	0.30 305	0.21 243	0.20 209	0.23 307	0.15 248	0.30 342	0.18 273	0.10 434	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.09 344	0.12 309

iinet-f	0.31 514	0.23 501	1.16 628	0.20 164	0.16 390	0.44 574	0.23 482	0.47 441	0.38 412	0.36 484	0.44 502	0.41 508	0.35 549	0.36 411	0.43 554	0.10 434	0.09 294	0.08 251	0.08 291	0.13 517	0.12 309

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 528	0.25 530	0.82 556	0.22 274	0.17 422	0.46 585	0.28 558	0.53 502	0.53 571	0.43 566	0.57 587	0.44 534	0.31 518	0.50 468	0.48 574	0.10 434	0.06 92	0.08 251	0.06 106	0.11 461	0.12 309

BUS	0.24 380	0.13 232	0.36 176	0.25 428	0.14 277	0.44 574	0.17 248	0.59 580	0.36 386	0.34 451	0.35 395	0.31 420	0.22 375	0.27 280	0.22 382	0.10 434	0.07 184	0.11 485	0.10 451	0.09 344	0.10 203

BSDual-CNN	0.24 380	0.13 232	0.36 176	0.25 428	0.14 277	0.35 518	0.22 454	0.59 580	0.36 386	0.34 451	0.35 395	0.38 480	0.25 423	0.27 280	0.28 462	0.10 434	0.07 184	0.11 485	0.10 451	0.09 344	0.10 203

psmg	0.24 380	0.13 232	0.36 176	0.21 209	0.14 277	0.35 518	0.23 482	0.54 518	0.36 386	0.36 484	0.38 430	0.38 480	0.25 423	0.27 280	0.28 462	0.10 434	0.08 249	0.10 428	0.10 451	0.09 344	0.09 129

ADLNet2	0.31 514	0.23 501	0.77 537	0.23 333	0.18 451	0.36 525	0.24 507	0.55 536	0.54 576	0.33 430	0.38 430	0.45 540	0.31 518	0.70 575	0.36 528	0.10 434	0.08 249	0.09 348	0.09 391	0.12 503	0.11 253

PFNet+	0.21 286	0.11 136	0.54 394	0.22 274	0.12 173	0.17 125	0.18 306	0.31 239	0.36 386	0.33 430	0.32 354	0.24 327	0.16 271	0.33 380	0.18 273	0.10 434	0.07 184	0.11 485	0.10 451	0.08 242	0.12 309

sAnonymous2	0.21 286	0.24 514	0.79 544	0.24 387	0.17 422	0.22 290	0.20 392	0.36 293	0.29 286	0.17 192	0.19 197	0.17 220	0.16 271	0.18 87	0.15 185	0.10 434	0.07 184	0.09 348	0.08 291	0.23 625	0.18 445

CroCo_RVC	0.21 286	0.24 514	0.79 544	0.24 387	0.17 422	0.22 290	0.20 392	0.36 293	0.29 286	0.17 192	0.19 197	0.17 220	0.16 271	0.18 87	0.15 185	0.10 434	0.07 184	0.09 348	0.08 291	0.23 625	0.18 445

test_xeample	0.39 564	0.14 282	0.46 270	0.19 118	0.16 390	0.34 503	0.22 454	0.59 580	0.43 472	0.33 430	0.47 536	0.30 411	0.27 451	0.60 524	2.44 699	0.10 434	0.21 560	0.09 348	0.09 391	0.09 344	0.25 546

GMStereo	0.21 286	0.30 566	0.57 424	0.21 209	0.12 173	0.24 335	0.18 306	0.30 218	0.41 449	0.26 305	0.24 267	0.17 220	0.16 271	0.25 243	0.19 305	0.10 434	0.07 184	0.08 251	0.08 291	0.11 461	0.09 129
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.23 350	0.12 188	0.51 350	0.21 209	0.14 277	0.34 503	0.22 454	0.57 556	0.41 449	0.29 352	0.32 354	0.23 307	0.22 375	0.28 304	0.20 331	0.10 434	0.07 184	0.09 348	0.10 451	0.09 344	0.09 129

delet	0.29 489	0.18 418	0.58 440	0.24 387	0.19 485	0.41 556	0.30 573	0.52 491	0.51 560	0.35 470	0.42 478	0.37 474	0.31 518	0.49 464	0.36 528	0.10 434	0.09 294	0.11 485	0.12 531	0.09 344	0.09 129

UPFNet	0.27 458	0.15 318	0.47 278	0.25 428	0.20 512	0.37 533	0.27 542	0.50 471	0.40 439	0.36 484	0.38 430	0.37 474	0.29 494	0.40 432	0.34 517	0.10 434	0.10 335	0.10 428	0.10 451	0.10 409	0.08 76

EDNetEfficientorigin	7.48 708	0.57 652	139.59 737	0.25 428	0.17 422	0.44 574	0.30 573	0.48 452	1.04 668	1.29 679	1.02 659	0.82 654	0.87 666	0.76 600	1.02 652	0.10 434	0.09 294	0.12 520	0.11 488	0.22 620	0.25 546

FENet	0.22 316	0.13 232	0.48 293	0.22 274	0.12 173	0.27 381	0.18 306	0.43 390	0.37 401	0.31 392	0.32 354	0.29 391	0.23 389	0.27 280	0.24 414	0.10 434	0.07 184	0.09 348	0.09 391	0.09 344	0.11 253

FADNet-RVC-Resample	0.31 514	0.32 577	1.16 628	0.27 506	0.17 422	0.33 487	0.21 420	0.49 463	0.40 439	0.36 484	0.38 430	0.34 449	0.27 451	0.54 492	0.27 454	0.10 434	0.10 335	0.14 570	0.13 563	0.13 517	0.18 445

SuperB	0.50 614	0.37 604	2.16 683	0.23 333	0.15 345	0.41 556	0.32 590	0.50 471	0.83 648	0.44 572	0.51 553	0.33 441	0.45 596	0.69 572	1.07 656	0.10 434	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.95 693	0.18 445

ADCP+	0.48 610	0.36 601	1.47 658	0.26 469	0.22 545	0.57 623	0.40 629	0.56 547	0.54 576	0.46 585	0.52 560	0.46 549	0.53 624	0.59 519	1.93 691	0.10 434	0.08 249	0.11 485	0.11 488	0.14 540	0.15 401

CFNet	0.29 489	0.29 560	0.57 424	0.23 333	0.14 277	0.34 503	0.15 153	0.53 502	0.46 510	0.31 392	0.40 457	0.38 480	0.27 451	0.76 600	0.28 462	0.10 434	0.07 184	0.11 485	0.11 488	0.11 461	0.09 129

StereoDRNet-Refined	0.28 468	0.19 434	0.47 278	0.25 428	0.14 277	0.36 525	0.21 420	0.49 463	0.43 472	0.46 585	0.52 560	0.42 521	0.30 501	0.46 456	0.38 536	0.10 434	0.07 184	0.11 485	0.11 488	0.10 409	0.11 253
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.33 528	0.16 360	0.55 403	0.26 469	0.16 390	0.48 598	0.25 521	0.52 491	0.58 596	0.38 510	0.45 517	0.63 626	0.37 559	0.65 557	0.50 581	0.10 434	0.07 184	0.09 348	0.08 291	0.13 517	0.13 344

DLCB_ROB	0.30 503	0.20 448	0.45 254	0.28 534	0.17 422	0.37 533	0.25 521	0.50 471	0.45 498	0.46 585	0.47 536	0.51 578	0.34 542	0.56 504	0.38 536	0.10 434	0.10 335	0.11 485	0.11 488	0.10 409	0.11 253

z-mn7	0.48 610	0.52 641	1.28 642	0.26 469	0.19 485	0.62 632	0.34 601	0.59 580	0.96 665	0.45 579	0.97 654	0.53 591	0.41 581	0.99 650	0.70 620	0.11 475	0.10 335	0.10 428	0.10 451	0.14 540	0.16 418

G2L-Stereo	0.27 458	0.23 501	0.61 463	0.22 274	0.14 277	0.25 354	0.19 352	0.48 452	0.37 401	0.33 430	0.38 430	0.40 499	0.23 389	0.61 532	0.33 509	0.11 475	0.09 294	0.10 428	0.08 291	0.09 344	0.11 253

DDVS	0.26 428	0.16 360	0.45 254	0.25 428	0.17 422	0.34 503	0.21 420	0.43 390	0.31 316	0.34 451	0.41 469	0.47 559	0.21 367	0.52 483	0.29 476	0.11 475	0.09 294	0.11 485	0.09 391	0.13 517	0.16 418

rvit_stereo_0083	0.17 178	0.13 232	0.29 116	0.21 209	0.13 234	0.17 125	0.17 248	0.23 90	0.36 386	0.16 169	0.22 243	0.19 251	0.17 295	0.21 154	0.17 244	0.11 475	0.10 335	0.10 428	0.08 291	0.09 344	0.08 76

rvit_stereo_0081	0.16 156	0.13 232	0.30 126	0.21 209	0.12 173	0.17 125	0.17 248	0.24 112	0.34 357	0.17 192	0.19 197	0.18 235	0.15 248	0.20 134	0.17 244	0.11 475	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.09 344	0.07 30

DCVSM-stereo	0.25 405	0.14 282	0.53 381	0.21 209	0.14 277	0.27 381	0.14 108	0.35 281	0.35 370	0.42 555	0.33 376	0.46 549	0.30 501	0.31 357	0.27 454	0.11 475	0.10 335	0.12 520	0.10 451	0.12 503	0.15 401

ITSA-stereo	0.26 428	0.16 360	0.39 195	0.24 387	0.11 117	0.28 399	0.18 306	0.58 570	0.59 603	0.32 417	0.32 354	0.33 441	0.28 474	0.51 475	0.34 517	0.11 475	0.08 249	0.11 485	0.11 488	0.11 461	0.15 401

rvit_stereo_0082	0.16 156	0.13 232	0.30 126	0.21 209	0.12 173	0.17 125	0.17 248	0.24 112	0.34 357	0.17 192	0.19 197	0.18 235	0.15 248	0.20 134	0.17 244	0.11 475	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.09 344	0.07 30

rvit_stereo_0080	0.16 156	0.17 394	0.35 170	0.19 118	0.13 234	0.14 35	0.20 392	0.29 198	0.26 233	0.16 169	0.17 166	0.19 251	0.14 227	0.19 107	0.16 214	0.11 475	0.08 249	0.08 251	0.08 291	0.10 409	0.08 76

rvit_stereo_ft	0.18 189	0.19 434	0.43 237	0.25 428	0.14 277	0.17 125	0.21 420	0.30 218	0.28 262	0.17 192	0.19 197	0.20 270	0.17 295	0.22 182	0.18 273	0.11 475	0.07 184	0.09 348	0.09 391	0.10 409	0.08 76

test_sample6	0.27 458	0.15 318	0.50 331	0.22 274	0.12 173	0.30 439	0.22 454	0.54 518	0.39 428	0.34 451	0.44 502	0.29 391	0.25 423	0.58 511	0.26 442	0.11 475	0.14 441	0.10 428	0.10 451	0.11 461	0.16 418

whm_eth	0.16 156	0.17 394	0.35 170	0.19 118	0.13 234	0.14 35	0.20 392	0.29 198	0.26 233	0.16 169	0.17 166	0.19 251	0.14 227	0.19 107	0.16 214	0.11 475	0.08 249	0.08 251	0.08 291	0.10 409	0.08 76

StereoVision	0.23 350	0.23 501	0.55 403	0.27 506	0.17 422	0.23 314	0.22 454	0.40 351	0.32 327	0.21 243	0.51 553	0.22 292	0.16 271	0.29 326	0.19 305	0.11 475	0.12 401	0.13 546	0.13 563	0.10 409	0.08 76

CFNet_ucs	0.25 405	0.14 282	0.51 350	0.20 164	0.15 345	0.29 424	0.18 306	0.51 483	0.46 510	0.32 417	0.42 478	0.38 480	0.23 389	0.31 357	0.22 382	0.11 475	0.08 249	0.12 520	0.09 391	0.13 517	0.13 344

fast-acv-ft	0.33 528	0.26 540	0.88 583	0.25 428	0.18 451	0.49 604	0.27 542	0.44 411	0.50 554	0.40 537	0.55 577	0.49 569	0.36 554	0.39 428	0.41 546	0.11 475	0.11 372	0.11 485	0.12 531	0.13 517	0.11 253

Wz-Net-MNSev	0.39 564	0.35 594	0.99 604	0.26 469	0.21 529	0.59 629	0.39 625	0.58 570	0.61 609	0.49 598	0.56 582	0.53 591	0.37 559	0.61 532	0.47 572	0.11 475	0.09 294	0.11 485	0.11 488	0.15 552	0.15 401

NINENet	0.27 458	0.16 360	0.49 310	0.23 333	0.16 390	0.44 574	0.17 248	0.63 613	0.49 547	0.33 430	0.38 430	0.31 420	0.22 375	0.43 444	0.22 382	0.11 475	0.10 335	0.12 520	0.08 291	0.12 503	0.11 253

AACVNet	0.28 468	0.22 481	0.55 403	0.23 333	0.14 277	0.30 439	0.19 352	0.43 390	0.33 345	0.39 528	0.42 478	0.44 534	0.29 494	0.73 585	0.28 462	0.11 475	0.09 294	0.11 485	0.09 391	0.13 517	0.12 309

PSMNet-ADL	0.26 428	0.16 360	0.39 195	0.27 506	0.14 277	0.32 478	0.22 454	0.45 420	0.37 401	0.28 327	0.34 387	0.41 508	0.28 474	0.61 532	0.32 500	0.11 475	0.10 335	0.09 348	0.11 488	0.10 409	0.13 344

GANet-ADL	0.22 316	0.14 282	0.51 350	0.23 333	0.14 277	0.29 424	0.19 352	0.48 452	0.36 386	0.26 305	0.33 376	0.32 431	0.20 356	0.26 265	0.22 382	0.11 475	0.07 184	0.07 154	0.06 106	0.09 344	0.11 253

LMCR-Stereo	0.28 468	0.22 481	0.56 413	0.29 552	0.14 277	0.37 533	0.23 482	0.57 556	0.36 386	0.40 537	0.40 457	0.29 391	0.30 501	0.41 435	0.38 536	0.11 475	0.07 184	0.09 348	0.07 202	0.13 517	0.10 203

sCroCo_RVC	0.19 217	0.15 318	0.60 456	0.27 506	0.18 451	0.23 314	0.16 206	0.28 179	0.24 190	0.14 125	0.22 243	0.17 220	0.14 227	0.22 182	0.16 214	0.11 475	0.11 372	0.09 348	0.09 391	0.09 344	0.10 203

ADLNet	0.30 503	0.19 434	0.59 449	0.23 333	0.19 485	0.34 503	0.23 482	0.56 547	0.44 485	0.43 566	0.41 469	0.43 528	0.28 474	0.56 504	0.36 528	0.11 475	0.08 249	0.11 485	0.11 488	0.11 461	0.15 401

GES	0.23 350	0.14 282	0.54 394	0.21 209	0.14 277	0.28 399	0.19 352	0.51 483	0.35 370	0.31 392	0.36 410	0.25 340	0.24 410	0.30 342	0.23 402	0.11 475	0.09 294	0.08 251	0.08 291	0.10 409	0.12 309

222	0.45 596	0.14 282	0.43 237	0.19 118	0.15 345	0.36 525	0.20 392	0.60 591	0.43 472	0.37 501	0.45 517	0.30 411	0.28 474	0.59 519	3.72 704	0.11 475	0.19 540	0.08 251	0.09 391	0.09 344	0.27 567

xxxx	0.39 564	0.14 282	0.47 278	0.20 164	0.16 390	0.38 539	0.20 392	0.61 601	0.43 472	0.30 375	0.44 502	0.38 480	0.25 423	0.50 468	2.41 698	0.11 475	0.21 560	0.09 348	0.10 451	0.10 409	0.26 559

psm_up	0.30 503	0.21 462	0.58 440	0.26 469	0.18 451	0.32 478	0.27 542	0.57 556	0.45 498	0.38 510	0.41 469	0.45 540	0.40 576	0.59 519	0.32 500	0.11 475	0.12 401	0.13 546	0.12 531	0.11 461	0.11 253

aanetorigin	0.40 576	0.33 581	1.14 625	0.25 428	0.19 485	0.30 439	0.37 613	0.34 272	0.47 524	0.95 663	0.82 641	0.52 586	0.56 628	0.50 468	0.52 585	0.11 475	0.09 294	0.10 428	0.10 451	0.16 560	0.19 463

EDNetEfficient	0.64 648	0.39 615	2.52 686	0.26 469	0.26 595	0.39 545	0.49 650	0.42 379	1.06 670	1.38 682	0.86 646	0.61 619	0.97 671	0.66 563	1.62 685	0.11 475	0.10 335	0.10 428	0.12 531	0.20 609	0.19 463

ac_64	0.28 468	0.16 360	0.62 467	0.25 428	0.17 422	0.36 525	0.22 454	0.48 452	0.35 370	0.36 484	0.37 421	0.51 578	0.30 501	0.62 543	0.34 517	0.11 475	0.09 294	0.10 428	0.10 451	0.09 344	0.09 129

HGLStereo	0.29 489	0.19 434	0.60 456	0.24 387	0.21 529	0.33 487	0.23 482	0.52 491	0.44 485	0.36 484	0.49 546	0.41 508	0.35 549	0.46 456	0.34 517	0.11 475	0.11 372	0.09 348	0.09 391	0.11 461	0.12 309

cf-r	0.26 428	0.22 481	0.66 487	0.22 274	0.14 277	0.28 399	0.22 454	0.44 411	0.42 461	0.32 417	0.42 478	0.43 528	0.27 451	0.44 448	0.27 454	0.11 475	0.07 184	0.08 251	0.10 451	0.08 242	0.09 129

GANet-RSSM	0.26 428	0.19 434	0.54 394	0.21 209	0.14 277	0.27 381	0.22 454	0.47 441	0.34 357	0.30 375	0.40 457	0.41 508	0.30 501	0.59 519	0.25 430	0.11 475	0.08 249	0.09 348	0.09 391	0.10 409	0.10 203

GwcNet-RSSM	0.28 468	0.25 530	0.61 463	0.22 274	0.14 277	0.28 399	0.24 507	0.46 429	0.44 485	0.33 430	0.46 529	0.41 508	0.28 474	0.55 498	0.31 490	0.11 475	0.07 184	0.09 348	0.10 451	0.10 409	0.09 129

DMCA	0.24 380	0.18 418	0.51 350	0.23 333	0.14 277	0.27 381	0.20 392	0.45 420	0.40 439	0.32 417	0.33 376	0.33 441	0.25 423	0.27 280	0.30 480	0.11 475	0.08 249	0.10 428	0.08 291	0.11 461	0.12 309

ADCL	0.50 614	0.30 566	1.15 626	0.28 534	0.19 485	0.77 651	0.64 665	0.57 556	0.73 639	0.57 627	0.73 631	0.55 596	0.60 635	0.66 563	1.53 681	0.11 475	0.10 335	0.13 546	0.13 563	0.15 552	0.16 418

RYNet	0.38 559	0.23 501	0.65 482	0.26 469	0.28 601	0.62 632	0.33 596	0.61 601	0.62 613	0.42 555	0.39 448	0.58 609	0.40 576	0.89 630	0.57 600	0.11 475	0.09 294	0.12 520	0.11 488	0.19 601	0.22 509

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 489	0.24 514	0.81 551	0.26 469	0.18 451	0.30 439	0.22 454	0.52 491	0.41 449	0.38 510	0.42 478	0.42 521	0.28 474	0.46 456	0.31 490	0.11 475	0.08 249	0.10 428	0.11 488	0.10 409	0.12 309
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	0.33 528	0.31 570	0.69 499	0.23 333	0.14 277	0.30 439	0.23 482	0.49 463	0.55 584	0.39 528	0.60 599	0.43 528	0.30 501	0.88 628	0.54 593	0.11 475	0.08 249	0.07 154	0.07 202	0.10 409	0.12 309

LE_ROB	1.82 694	0.39 615	3.15 694	0.50 660	0.55 668	0.79 653	1.00 685	0.89 673	6.48 709	7.40 713	2.07 694	2.07 688	5.08 707	1.33 677	3.96 705	0.11 475	0.09 294	0.12 520	0.11 488	0.11 461	0.13 344

MSAF-DinoV2	0.81 663	0.64 661	2.42 685	0.49 658	0.17 422	0.58 625	0.32 590	0.83 664	0.85 652	0.41 549	0.52 560	0.98 664	0.61 639	4.97 707	1.22 662	0.12 515	0.07 184	0.10 428	0.24 642	0.27 641	0.32 595

zh-mn7	0.50 614	0.57 652	1.82 675	0.25 428	0.19 485	0.45 582	0.29 564	0.59 580	0.84 651	0.67 640	0.97 654	0.49 569	0.41 581	0.93 642	0.73 623	0.12 515	0.10 335	0.11 485	0.11 488	0.13 517	0.17 439

w-ln-seven	0.45 596	0.40 618	1.40 655	0.27 506	0.22 545	0.58 625	0.33 596	0.65 625	0.83 648	0.59 630	0.63 611	0.53 591	0.39 571	0.66 563	0.81 634	0.12 515	0.11 372	0.13 546	0.12 531	0.16 560	0.17 439

rvit_stereo_0081_aga	0.17 178	0.17 394	0.40 209	0.21 209	0.14 277	0.20 226	0.17 248	0.24 112	0.26 233	0.18 214	0.21 229	0.20 270	0.14 227	0.20 134	0.15 185	0.12 515	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.10 409	0.08 76

CAS++	0.17 178	0.13 232	0.35 170	0.18 67	0.13 234	0.17 125	0.16 206	0.42 379	0.25 216	0.19 221	0.18 185	0.13 141	0.10 75	0.22 182	0.12 39	0.12 515	0.10 335	0.11 485	0.08 291	0.10 409	0.09 129
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.25 405	0.22 481	0.51 350	0.27 506	0.14 277	0.28 399	0.15 153	0.40 351	0.36 386	0.37 501	0.43 492	0.40 499	0.17 295	0.35 402	0.21 363	0.12 515	0.07 184	0.13 546	0.07 202	0.17 575	0.10 203

Wz-Net-SNSev	0.45 596	0.53 644	1.42 656	0.31 579	0.21 529	0.44 574	0.45 640	0.64 619	0.68 627	0.46 585	0.66 618	0.62 622	0.40 576	0.78 604	0.65 613	0.12 515	0.11 372	0.12 520	0.13 563	0.17 575	0.19 463

Wz-Net-LNSev	0.36 547	0.35 594	1.06 612	0.26 469	0.21 529	0.47 591	0.33 596	0.56 547	0.58 596	0.45 579	0.54 572	0.50 575	0.37 559	0.40 432	0.42 550	0.12 515	0.11 372	0.10 428	0.09 391	0.14 540	0.15 401

CRFU-Net	0.29 489	0.14 282	0.48 293	0.26 469	0.15 345	0.46 585	0.22 454	0.52 491	0.32 327	0.44 572	0.42 478	0.48 563	0.47 605	0.44 448	0.31 490	0.12 515	0.10 335	0.09 348	0.08 291	0.10 409	0.11 253

CSP-Net	0.28 468	0.17 394	0.41 219	0.22 274	0.14 277	0.44 574	0.24 507	0.52 491	0.42 461	0.42 555	0.44 502	0.42 521	0.27 451	0.66 563	0.30 480	0.12 515	0.09 294	0.08 251	0.08 291	0.10 409	0.10 203

AASNet	0.29 489	0.27 548	0.67 490	0.26 469	0.18 451	0.34 503	0.21 420	0.64 619	0.49 547	0.36 484	0.41 469	0.32 431	0.26 442	0.33 380	0.39 540	0.12 515	0.09 294	0.10 428	0.08 291	0.14 540	0.12 309

ICVP	0.24 380	0.13 232	0.45 254	0.26 469	0.14 277	0.30 439	0.25 521	0.47 441	0.35 370	0.29 352	0.43 492	0.35 462	0.25 423	0.28 304	0.25 430	0.12 515	0.09 294	0.09 348	0.09 391	0.09 344	0.11 253
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.29 489	0.24 514	0.60 456	0.27 506	0.16 390	0.33 487	0.25 521	0.58 570	0.56 591	0.35 470	0.38 430	0.34 449	0.25 423	0.51 475	0.29 476	0.12 515	0.08 249	0.09 348	0.08 291	0.11 461	0.13 344

Anonymous3	0.24 380	0.19 434	0.76 531	0.27 506	0.18 451	0.41 556	0.24 507	0.45 420	0.36 386	0.23 274	0.27 301	0.20 270	0.18 328	0.28 304	0.19 305	0.12 515	0.11 372	0.10 428	0.10 451	0.11 461	0.13 344

PSMNet-RSSM	0.26 428	0.21 462	0.50 331	0.21 209	0.14 277	0.25 354	0.21 420	0.50 471	0.38 412	0.31 392	0.45 517	0.40 499	0.27 451	0.53 486	0.24 414	0.12 515	0.08 249	0.11 485	0.13 563	0.10 409	0.10 203

CFNet-ft	0.26 428	0.21 462	0.51 350	0.19 118	0.16 390	0.31 461	0.21 420	0.40 351	0.37 401	0.29 352	0.40 457	0.46 549	0.27 451	0.49 464	0.28 462	0.12 515	0.07 184	0.12 520	0.11 488	0.12 503	0.11 253

DSFCA	0.29 489	0.18 418	0.48 293	0.21 209	0.17 422	0.39 545	0.32 590	0.49 463	0.44 485	0.44 572	0.38 430	0.40 499	0.30 501	0.53 486	0.38 536	0.12 515	0.10 335	0.10 428	0.11 488	0.11 461	0.11 253

S-Stereo	0.39 564	0.20 448	1.04 609	0.28 534	0.22 545	0.39 545	0.31 583	0.58 570	0.69 629	0.40 537	0.59 595	0.48 563	0.41 581	0.75 594	0.42 550	0.12 515	0.15 472	0.13 546	0.13 563	0.16 560	0.25 546

PA-Net	0.40 576	0.35 594	1.05 610	0.32 588	0.28 601	0.39 545	0.43 637	0.53 502	0.56 591	0.35 470	0.43 492	0.41 508	0.36 554	0.83 621	0.61 607	0.12 515	0.23 586	0.16 596	0.23 640	0.13 517	0.20 481
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.26 428	0.21 462	0.51 350	0.19 118	0.16 390	0.31 461	0.21 420	0.40 351	0.37 401	0.29 352	0.40 457	0.46 549	0.27 451	0.49 464	0.28 462	0.12 515	0.07 184	0.12 520	0.11 488	0.12 503	0.11 253

StereoDRNet	0.34 537	0.28 556	0.70 506	0.28 534	0.21 529	0.43 569	0.30 573	0.63 613	0.51 560	0.47 591	0.40 457	0.48 563	0.31 518	0.58 511	0.44 561	0.12 515	0.10 335	0.12 520	0.11 488	0.13 517	0.13 344

NaN_ROB	0.44 593	0.38 611	0.94 596	0.30 563	0.20 512	0.52 613	0.49 650	0.61 601	0.60 606	0.56 624	0.47 536	0.49 569	0.42 587	1.24 668	0.76 627	0.12 515	0.18 526	0.12 520	0.13 563	0.12 503	0.18 445

zh-sn7	0.52 621	0.64 661	1.77 672	0.30 563	0.20 512	0.47 591	0.40 629	0.60 591	0.65 618	0.53 616	0.82 641	0.52 586	0.59 633	1.10 659	0.96 645	0.13 537	0.13 422	0.13 546	0.13 563	0.17 575	0.20 481

S2M2_L	0.13 44	0.12 188	0.26 87	0.17 38	0.12 173	0.12 20	0.07 1	0.18 24	0.21 143	0.12 67	0.15 133	0.14 172	0.12 154	0.16 48	0.15 185	0.13 537	0.09 294	0.09 348	0.10 451	0.11 461	0.09 129
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
YMNet	0.33 528	0.26 540	0.64 477	0.28 534	0.23 560	0.48 598	0.27 542	0.54 518	0.47 524	0.49 598	0.56 582	0.51 578	0.30 501	0.41 435	0.44 561	0.13 537	0.16 486	0.13 546	0.12 531	0.14 540	0.14 382

YMNet_1	0.33 528	0.26 540	0.64 477	0.28 534	0.23 560	0.48 598	0.27 542	0.54 518	0.47 524	0.49 598	0.56 582	0.51 578	0.30 501	0.41 435	0.44 561	0.13 537	0.16 486	0.13 546	0.12 531	0.14 540	0.14 382

coex-ft	3.48 701	0.81 674	48.53 735	0.24 387	0.19 485	0.53 616	0.47 646	0.49 463	2.36 697	7.18 712	1.20 666	0.96 663	2.53 700	0.75 594	2.14 695	0.13 537	0.15 472	0.14 570	0.12 531	0.22 620	0.47 646

CASS	0.22 316	0.16 360	0.40 209	0.26 469	0.12 173	0.29 424	0.19 352	0.40 351	0.32 327	0.34 451	0.35 395	0.25 340	0.25 423	0.26 265	0.21 363	0.13 537	0.08 249	0.11 485	0.09 391	0.11 461	0.12 309
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.30 503	0.21 462	0.63 472	0.23 333	0.15 345	0.40 551	0.30 573	0.59 580	0.48 532	0.40 537	0.37 421	0.46 549	0.30 501	0.41 435	0.44 561	0.13 537	0.11 372	0.11 485	0.11 488	0.12 503	0.11 253

WZ-Net	0.56 633	0.49 639	2.14 682	0.30 563	0.24 577	0.58 625	0.48 647	0.65 625	0.80 645	0.51 607	0.72 628	0.68 643	0.60 635	1.06 657	1.01 649	0.13 537	0.10 335	0.11 485	0.12 531	0.19 601	0.23 519

dd	0.23 350	0.32 577	0.55 403	0.23 333	0.12 173	0.27 381	0.21 420	0.32 247	0.45 498	0.30 375	0.29 316	0.25 340	0.17 295	0.31 357	0.26 442	0.13 537	0.07 184	0.10 428	0.08 291	0.12 503	0.09 129

HCRNet	0.25 405	0.27 548	0.42 229	0.34 605	0.17 422	0.27 381	0.18 306	0.45 420	0.37 401	0.31 392	0.35 395	0.32 431	0.23 389	0.44 448	0.21 363	0.13 537	0.08 249	0.13 546	0.11 488	0.11 461	0.09 129

APVNet	0.38 559	0.26 540	0.87 576	0.26 469	0.22 545	0.52 613	0.35 604	0.64 619	0.46 510	0.40 537	0.52 560	0.48 563	0.39 571	0.84 622	0.48 574	0.13 537	0.14 441	0.15 588	0.16 603	0.16 560	0.16 418

GwcNet	0.37 554	0.29 560	1.12 622	0.25 428	0.24 577	0.48 598	0.27 542	0.58 570	0.60 606	0.39 528	0.54 572	0.51 578	0.34 542	0.60 524	0.46 569	0.13 537	0.12 401	0.12 520	0.11 488	0.13 517	0.15 401

FAT-Stereo	0.36 547	0.19 434	0.75 527	0.26 469	0.18 451	0.34 503	0.30 573	0.62 609	0.61 609	0.47 591	0.61 607	0.59 610	0.50 615	0.61 532	0.36 528	0.13 537	0.14 441	0.13 546	0.12 531	0.14 540	0.20 481

DMCA-RVC	0.30 503	0.27 548	0.93 593	0.28 534	0.17 422	0.30 439	0.21 420	0.43 390	0.36 386	0.40 537	0.38 430	0.39 494	0.36 554	0.44 448	0.34 517	0.13 537	0.10 335	0.16 596	0.12 531	0.13 517	0.11 253

STTStereo	0.30 503	0.24 514	0.83 562	0.25 428	0.17 422	0.30 439	0.24 507	0.49 463	0.39 428	0.39 528	0.41 469	0.44 534	0.28 474	0.41 435	0.30 480	0.13 537	0.13 422	0.13 546	0.16 603	0.12 503	0.12 309

RTSC	0.43 591	0.37 604	0.95 597	0.30 563	0.20 512	0.50 606	0.23 482	0.65 625	0.86 654	0.56 624	0.54 572	0.51 578	0.36 554	0.71 581	0.92 640	0.13 537	0.14 441	0.11 485	0.13 563	0.18 591	0.19 463

ADCMid	0.53 624	0.45 629	1.46 657	0.27 506	0.22 545	0.51 607	0.38 621	0.61 601	0.58 596	0.75 647	0.67 620	0.62 622	0.66 649	0.66 563	1.75 686	0.13 537	0.12 401	0.17 605	0.17 614	0.20 609	0.21 494

DANet	0.37 554	0.25 530	0.67 490	0.37 622	0.22 545	0.42 564	0.25 521	0.50 471	0.44 485	0.52 610	0.50 550	0.59 610	0.42 587	0.78 604	0.53 589	0.13 537	0.12 401	0.14 570	0.12 531	0.17 575	0.21 494
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.40 576	0.28 556	0.67 490	0.31 579	0.18 451	0.43 569	0.39 625	0.60 591	0.46 510	0.48 597	0.78 636	0.55 596	0.45 596	0.96 646	0.55 596	0.13 537	0.14 441	0.13 546	0.12 531	0.15 552	0.16 418

UCFNet_RVC	0.25 405	0.21 462	0.49 310	0.19 118	0.15 345	0.34 503	0.18 306	0.47 441	0.36 386	0.30 375	0.35 395	0.40 499	0.26 442	0.35 402	0.24 414	0.13 537	0.08 249	0.13 546	0.14 582	0.13 517	0.13 344

NVstereo2D	0.32 521	0.18 418	0.63 472	0.24 387	0.23 560	0.43 569	0.28 558	0.60 591	0.58 596	0.28 327	0.39 448	0.42 521	0.30 501	0.71 581	0.30 480	0.13 537	0.09 294	0.13 546	0.10 451	0.20 609	0.18 445

DRN-Test	0.35 544	0.20 448	0.75 527	0.28 534	0.19 485	0.46 585	0.29 564	0.68 638	0.54 576	0.49 598	0.47 536	0.44 534	0.35 549	0.63 546	0.44 561	0.13 537	0.09 294	0.13 546	0.12 531	0.13 517	0.13 344

ETE_ROB	0.36 547	0.32 577	0.64 477	0.30 563	0.18 451	0.40 551	0.38 621	0.59 580	0.49 547	0.50 604	0.52 560	0.62 622	0.37 559	0.58 511	0.43 554	0.13 537	0.10 335	0.14 570	0.12 531	0.17 575	0.18 445

PWC_ROB	0.41 583	0.38 611	0.92 589	0.26 469	0.20 512	0.39 545	0.19 352	0.61 601	0.69 629	0.58 629	0.84 644	0.52 586	0.44 594	0.74 589	0.62 608	0.13 537	0.09 294	0.14 570	0.10 451	0.17 575	0.18 445

DN	0.21 286	0.09 51	0.58 440	0.40 637	0.18 451	0.22 290	0.18 306	0.30 218	0.25 216	0.15 150	0.19 197	0.18 235	0.10 75	0.26 265	0.19 305	0.14 561	0.18 526	0.08 251	0.08 291	0.08 242	0.42 634

Selective-IGEV-i16pb	0.39 564	0.14 282	2.10 680	0.21 209	0.15 345	0.68 641	0.31 583	0.60 591	0.60 606	0.25 295	0.44 502	0.32 431	0.21 367	0.79 608	0.26 442	0.14 561	0.10 335	0.09 348	0.10 451	0.12 503	0.14 382

TCMNet	0.34 537	0.28 556	0.81 551	0.29 552	0.30 616	0.40 551	0.28 558	0.53 502	0.49 547	0.38 510	0.46 529	0.40 499	0.30 501	0.61 532	0.42 550	0.14 561	0.13 422	0.15 588	0.14 582	0.18 591	0.19 463

test_sample7	0.28 468	0.16 360	0.47 278	0.21 209	0.14 277	0.29 424	0.22 454	0.54 518	0.43 472	0.38 510	0.36 410	0.38 480	0.32 532	0.41 435	0.26 442	0.14 561	0.21 560	0.13 546	0.12 531	0.13 517	0.25 546

SACVNet	0.32 521	0.25 530	0.59 449	0.26 469	0.19 485	0.35 518	0.25 521	0.54 518	0.41 449	0.43 566	0.45 517	0.46 549	0.34 542	0.71 581	0.30 480	0.14 561	0.10 335	0.12 520	0.12 531	0.16 560	0.20 481

pcwnet_v2	0.32 521	0.16 360	1.22 639	0.23 333	0.19 485	0.32 478	0.19 352	0.61 601	0.61 609	0.37 501	0.45 517	0.35 462	0.29 494	0.37 421	0.26 442	0.14 561	0.11 372	0.12 520	0.11 488	0.14 540	0.18 445

hitnet-ft	0.31 514	0.21 462	0.56 413	0.19 118	0.14 277	0.40 551	0.23 482	0.46 429	0.42 461	0.37 501	0.46 529	0.53 591	0.35 549	0.76 600	0.35 524	0.14 561	0.10 335	0.14 570	0.10 451	0.15 552	0.14 382

FADNet_RVC	0.31 514	0.35 594	0.98 602	0.24 387	0.16 390	0.30 439	0.17 248	0.52 491	0.39 428	0.30 375	0.38 430	0.30 411	0.29 494	0.54 492	0.33 509	0.14 561	0.14 441	0.14 570	0.16 603	0.21 616	0.24 533

FADNet-RVC	0.34 537	0.43 625	0.97 600	0.25 428	0.20 512	0.33 487	0.20 392	0.51 483	0.42 461	0.34 451	0.40 457	0.41 508	0.29 494	0.65 557	0.36 528	0.14 561	0.14 441	0.14 570	0.15 593	0.19 601	0.20 481

stereogan	0.39 564	0.20 448	0.78 543	0.28 534	0.22 545	0.65 638	0.26 533	0.62 609	0.65 618	0.45 579	0.60 599	0.67 641	0.45 596	0.69 572	0.37 534	0.14 561	0.14 441	0.14 570	0.12 531	0.20 609	0.19 463

TDLM	0.32 521	0.27 548	0.52 370	0.30 563	0.15 345	0.33 487	0.32 590	0.54 518	0.50 554	0.44 572	0.43 492	0.39 494	0.30 501	0.92 640	0.30 480	0.14 561	0.09 294	0.13 546	0.12 531	0.13 517	0.14 382

AdaStereo	0.25 405	0.17 394	0.47 278	0.25 428	0.13 234	0.33 487	0.17 248	0.57 556	0.43 472	0.34 451	0.38 430	0.35 462	0.21 367	0.32 368	0.24 414	0.14 561	0.06 92	0.13 546	0.09 391	0.11 461	0.09 129
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	0.51 618	0.16 360	0.97 600	0.31 579	0.21 529	1.35 683	0.34 601	0.80 659	0.59 603	1.09 674	0.74 632	0.49 569	0.37 559	1.31 675	0.60 604	0.14 561	0.12 401	0.16 596	0.13 563	0.13 517	0.18 445

FBW_ROB	0.46 604	0.34 590	0.71 516	0.32 588	0.20 512	0.51 607	0.32 590	0.73 651	0.63 615	0.60 631	0.57 587	0.65 633	0.44 594	1.42 681	0.62 608	0.14 561	0.17 514	0.22 632	0.16 603	0.17 575	0.23 519

SANet	0.58 637	0.41 621	1.38 652	0.27 506	0.16 390	0.72 644	0.48 647	0.71 646	1.34 683	0.69 643	0.97 654	0.94 660	0.78 656	0.97 649	0.93 641	0.14 561	0.12 401	0.12 520	0.12 531	0.18 591	0.20 481

PSMNet_ROB	0.36 547	0.31 570	0.71 516	0.31 579	0.21 529	0.44 574	0.44 639	0.61 601	0.49 547	0.39 528	0.45 517	0.49 569	0.32 532	0.66 563	0.53 589	0.14 561	0.10 335	0.15 588	0.14 582	0.13 517	0.13 344

Selective-IGEV-i16pc	0.33 528	0.12 188	1.65 668	0.21 209	0.14 277	0.74 647	0.30 573	0.46 429	0.44 485	0.21 243	0.32 354	0.26 360	0.14 227	0.71 581	0.19 305	0.15 577	0.10 335	0.08 251	0.09 391	0.11 461	0.12 309

rvit_0105_5	0.22 316	0.18 418	0.51 350	0.23 333	0.13 234	0.22 290	0.25 521	0.38 319	0.40 439	0.21 243	0.23 257	0.27 365	0.20 356	0.27 280	0.20 331	0.15 577	0.13 422	0.12 520	0.12 531	0.10 409	0.10 203

rvit_0105_3	0.24 380	0.21 462	0.57 424	0.25 428	0.15 345	0.24 335	0.28 558	0.40 351	0.43 472	0.25 295	0.26 287	0.29 391	0.22 375	0.29 326	0.21 363	0.15 577	0.13 422	0.14 570	0.15 593	0.10 409	0.10 203

psmorigin	0.52 621	0.29 560	3.10 693	0.24 387	0.19 485	0.39 545	0.24 507	0.52 491	0.45 498	0.66 639	0.68 622	0.70 648	0.52 619	0.86 625	0.49 580	0.15 577	0.17 514	0.13 546	0.14 582	0.16 560	0.23 519

RTS	0.81 663	0.56 648	4.76 698	0.37 622	0.30 616	1.11 670	0.52 655	0.67 633	1.07 671	0.76 650	0.91 650	0.60 616	0.61 639	1.64 684	1.24 664	0.15 577	0.13 422	0.15 588	0.15 593	0.22 620	0.24 533

RTSA	0.81 663	0.56 648	4.76 698	0.37 622	0.30 616	1.11 670	0.52 655	0.67 633	1.07 671	0.76 650	0.91 650	0.60 616	0.61 639	1.64 684	1.24 664	0.15 577	0.13 422	0.15 588	0.15 593	0.22 620	0.24 533

AnyNet_C32	0.55 627	0.51 640	1.34 648	0.29 552	0.28 601	0.61 631	0.62 664	0.57 556	0.62 613	0.63 634	0.68 622	0.54 595	0.55 626	0.82 617	1.81 687	0.15 577	0.15 472	0.15 588	0.18 619	0.21 616	0.25 546

ADCPNet	0.51 618	0.36 601	1.82 675	0.27 506	0.23 560	0.71 643	0.39 625	0.56 547	0.54 576	0.52 610	0.60 599	0.66 637	0.57 630	0.64 552	1.23 663	0.15 577	0.18 526	0.14 570	0.23 640	0.19 601	0.22 509

CVANet_RVC	0.34 537	0.25 530	0.77 537	0.27 506	0.17 422	0.34 503	0.28 558	0.55 536	0.50 554	0.43 566	0.46 529	0.44 534	0.31 518	0.90 633	0.27 454	0.15 577	0.10 335	0.14 570	0.14 582	0.15 552	0.15 401

DeepPruner_ROB	0.28 468	0.25 530	0.64 477	0.22 274	0.16 390	0.30 439	0.21 420	0.54 518	0.33 345	0.36 484	0.38 430	0.38 480	0.26 442	0.45 454	0.28 462	0.15 577	0.11 372	0.11 485	0.11 488	0.14 540	0.14 382

CBMV	0.36 547	0.25 530	0.61 463	0.24 387	0.14 277	0.42 564	0.33 596	0.56 547	0.52 570	0.54 620	0.52 560	0.51 578	0.58 631	0.63 546	0.43 554	0.15 577	0.16 486	0.18 613	0.16 603	0.13 517	0.19 463
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	0.20 246	0.16 360	0.41 219	0.23 333	0.14 277	0.18 156	0.20 392	0.31 239	0.39 428	0.18 214	0.22 243	0.23 307	0.18 328	0.26 265	0.18 273	0.16 588	0.13 422	0.13 546	0.11 488	0.11 461	0.09 129

rvit_0105_4	0.21 286	0.17 394	0.49 310	0.23 333	0.14 277	0.20 226	0.23 482	0.35 281	0.40 439	0.19 221	0.24 267	0.25 340	0.20 356	0.28 304	0.18 273	0.16 588	0.13 422	0.12 520	0.11 488	0.11 461	0.10 203

rvit_105_1	0.28 468	0.24 514	0.65 482	0.27 506	0.19 485	0.31 461	0.35 604	0.46 429	0.53 571	0.31 392	0.32 354	0.32 431	0.27 451	0.36 411	0.26 442	0.16 588	0.14 441	0.15 588	0.17 614	0.11 461	0.11 253

GASNet	0.39 564	0.58 655	1.27 641	0.35 611	0.23 560	0.35 518	0.23 482	0.63 613	0.56 591	0.41 549	0.38 430	0.45 540	0.30 501	0.81 616	0.42 550	0.16 588	0.11 372	0.14 570	0.14 582	0.23 625	0.12 309

Wz-Net-TNSev	0.55 627	0.72 666	1.90 677	0.26 469	0.21 529	0.64 637	0.45 640	0.66 631	0.71 634	0.52 610	0.55 577	0.71 649	0.63 646	1.04 655	0.94 643	0.16 588	0.15 472	0.13 546	0.15 593	0.21 616	0.24 533

UDGNet	0.24 380	0.37 604	0.53 381	0.25 428	0.14 277	0.24 335	0.18 306	0.32 247	0.44 485	0.29 352	0.28 308	0.24 327	0.20 356	0.30 342	0.21 363	0.16 588	0.07 184	0.21 627	0.11 488	0.16 560	0.11 253

AF-Net	0.40 576	0.31 570	0.74 523	0.33 600	0.24 577	0.43 569	0.30 573	0.64 619	0.67 623	0.44 572	0.69 625	0.65 633	0.52 619	0.59 519	0.48 574	0.16 588	0.12 401	0.19 620	0.14 582	0.16 560	0.14 382

RGC	0.41 583	0.35 594	0.76 531	0.35 611	0.28 601	0.41 556	0.29 564	0.60 591	0.55 584	0.47 591	0.64 614	0.63 626	0.47 605	0.74 589	0.46 569	0.16 588	0.15 472	0.21 627	0.21 628	0.19 601	0.21 494

G-Net	0.47 607	0.26 540	1.02 607	0.34 605	0.28 601	0.89 661	0.35 604	0.47 441	0.46 510	0.68 642	1.20 666	0.64 631	0.59 633	0.61 532	0.60 604	0.16 588	0.14 441	0.17 605	0.13 563	0.22 620	0.21 494

edge stereo	0.40 576	0.22 481	0.87 576	0.27 506	0.22 545	0.38 539	0.26 533	0.59 580	0.56 591	0.53 616	0.60 599	0.71 649	0.50 615	0.78 604	0.43 554	0.16 588	0.15 472	0.19 620	0.14 582	0.17 575	0.19 463

Nwc_Net	0.39 564	0.29 560	0.84 566	0.32 588	0.24 577	0.45 582	0.30 573	0.67 633	0.51 560	0.39 528	0.70 626	0.59 610	0.48 609	0.61 532	0.45 568	0.16 588	0.12 401	0.19 620	0.21 628	0.14 540	0.15 401

SHD	0.45 596	0.34 590	0.89 585	0.37 622	0.28 601	0.46 585	0.23 482	0.72 650	0.96 665	0.65 637	0.61 607	0.61 619	0.48 609	0.64 552	0.69 619	0.16 588	0.16 486	0.16 596	0.16 603	0.21 616	0.25 546

LSM	1.68 692	0.48 637	2.91 691	2.28 705	17.60 720	0.52 613	0.55 659	0.65 625	0.78 643	0.84 656	1.11 662	0.63 626	0.55 626	0.79 608	0.53 589	0.16 588	0.25 609	0.18 613	0.21 628	0.25 631	2.37 707

NCCL2	0.37 554	0.33 581	0.59 449	0.37 622	0.23 560	0.42 564	0.41 634	0.56 547	0.44 485	0.47 591	0.47 536	0.61 619	0.39 571	0.58 511	0.41 546	0.16 588	0.13 422	0.21 627	0.22 636	0.16 560	0.18 445

rvit_stereo_0075_2	0.25 405	0.18 418	0.65 482	0.27 506	0.22 545	0.22 290	0.15 153	0.41 371	0.36 386	0.27 315	0.37 421	0.29 391	0.21 367	0.29 326	0.20 331	0.17 602	0.12 401	0.19 620	0.12 531	0.14 540	0.14 382

Syn2CoEx	0.39 564	0.39 615	1.08 617	0.35 611	0.21 529	0.41 556	0.29 564	0.63 613	0.51 560	0.43 566	0.56 582	0.45 540	0.45 596	0.69 572	0.39 540	0.17 602	0.14 441	0.16 596	0.12 531	0.13 517	0.16 418

FADNet	0.34 537	0.43 625	0.88 583	0.24 387	0.22 545	0.37 533	0.19 352	0.56 547	0.49 547	0.32 417	0.36 410	0.43 528	0.32 532	0.65 557	0.30 480	0.17 602	0.16 486	0.14 570	0.16 603	0.25 631	0.21 494

RP	0.38 559	0.26 540	0.67 490	0.31 579	0.24 577	0.37 533	0.29 564	0.53 502	0.61 609	0.42 555	0.65 616	0.62 622	0.51 617	0.63 546	0.43 554	0.17 602	0.15 472	0.17 605	0.15 593	0.17 575	0.19 463

ADCS	0.62 643	0.56 648	1.54 663	0.30 563	0.25 591	0.56 621	0.46 643	0.71 646	0.86 654	0.77 653	0.72 628	0.68 643	0.62 644	0.82 617	2.33 697	0.17 602	0.16 486	0.16 596	0.17 614	0.23 625	0.27 567

AnyNet_C01	0.68 651	0.69 665	2.64 688	0.33 600	0.27 599	0.93 662	0.64 665	0.66 631	0.65 618	0.70 644	0.97 654	0.75 651	0.63 646	1.01 652	1.52 680	0.17 602	0.16 486	0.17 605	0.17 614	0.24 629	0.28 576

DPSNet	0.51 618	0.26 540	1.16 628	0.28 534	0.21 529	0.76 648	0.56 660	0.89 673	0.82 647	0.49 598	0.51 553	0.64 631	0.81 660	0.89 630	0.85 637	0.17 602	0.16 486	0.13 546	0.13 563	0.26 635	0.27 567

XPNet_ROB	0.35 544	0.26 540	0.58 440	0.28 534	0.19 485	0.37 533	0.31 583	0.57 556	0.51 560	0.52 610	0.54 572	0.57 603	0.38 564	0.65 557	0.48 574	0.17 602	0.12 401	0.13 546	0.12 531	0.16 560	0.17 439

SGM_RVC	0.57 635	0.22 481	0.60 456	0.26 469	0.16 390	0.97 667	0.46 643	0.76 656	0.90 658	1.03 671	0.92 652	1.16 668	0.93 669	1.21 667	0.72 622	0.17 602	0.16 486	0.16 596	0.16 603	0.16 560	0.24 533
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-Forest	0.42 587	0.44 628	0.92 589	0.24 387	0.16 390	0.45 582	0.40 629	0.58 570	0.50 554	0.54 620	0.63 611	0.52 586	0.51 617	0.91 635	0.66 615	0.17 602	0.17 514	0.17 605	0.15 593	0.15 552	0.21 494
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.60 640	0.31 570	0.71 516	0.22 274	0.17 422	0.66 639	0.36 611	0.81 661	0.63 615	1.48 693	1.32 671	1.65 682	0.83 661	1.18 665	0.74 624	0.17 602	0.17 514	0.17 605	0.14 582	0.17 575	0.19 463
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
AANet	0.55 627	0.47 632	1.61 665	0.23 333	0.31 624	0.41 556	0.25 521	0.53 502	1.14 678	0.93 661	0.98 658	0.84 655	0.71 652	0.60 524	0.66 615	0.18 613	0.32 652	0.14 570	0.13 563	0.18 591	0.44 640

HBP-ISP	0.34 537	0.35 594	0.76 531	0.23 333	0.17 422	0.33 487	0.22 454	0.56 547	0.47 524	0.42 555	0.49 546	0.33 441	0.41 581	0.73 585	0.27 454	0.18 613	0.19 540	0.24 636	0.20 626	0.16 560	0.16 418

NCC-stereo	0.42 587	0.31 570	0.87 576	0.32 588	0.29 611	0.47 591	0.37 613	0.68 638	0.53 571	0.42 555	0.58 590	0.57 603	0.52 619	0.75 594	0.54 593	0.18 613	0.14 441	0.18 613	0.25 647	0.17 575	0.18 445

Abc-Net	0.42 587	0.31 570	0.87 576	0.32 588	0.29 611	0.47 591	0.37 613	0.68 638	0.53 571	0.42 555	0.58 590	0.57 603	0.52 619	0.75 594	0.54 593	0.18 613	0.14 441	0.18 613	0.25 647	0.17 575	0.18 445
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.47 607	0.45 629	1.07 614	0.40 637	0.28 601	0.58 625	0.38 621	0.67 633	0.76 642	0.53 616	0.47 536	0.59 610	0.47 605	0.74 589	0.80 632	0.18 613	0.14 441	0.18 613	0.16 603	0.26 635	0.24 533

DeepPrunerF	0.46 604	0.37 604	1.50 660	0.34 605	0.30 616	0.36 525	0.37 613	0.64 619	1.15 680	0.41 549	0.45 517	0.40 499	0.41 581	0.82 617	0.53 589	0.18 613	0.14 441	0.23 634	0.21 628	0.17 575	0.18 445

PS-NSSS	0.33 528	0.36 601	0.61 463	0.24 387	0.18 451	0.33 487	0.24 507	0.59 580	0.42 461	0.38 510	0.52 560	0.36 468	0.31 518	0.80 612	0.32 500	0.18 613	0.14 441	0.21 627	0.15 593	0.17 575	0.14 382

CBMV_ROB	0.36 547	0.21 462	0.57 424	0.22 274	0.14 277	0.35 518	0.20 392	0.55 536	0.47 524	0.52 610	0.58 590	0.45 540	0.53 624	0.75 594	0.50 581	0.18 613	0.19 540	0.23 634	0.21 628	0.15 552	0.20 481

LALA_ROB	0.38 559	0.31 570	0.65 482	0.30 563	0.21 529	0.46 585	0.39 625	0.63 613	0.54 576	0.53 616	0.52 560	0.69 645	0.36 554	0.52 483	0.48 574	0.18 613	0.11 372	0.16 596	0.14 582	0.17 575	0.16 418

PWCDC_ROB	0.41 583	0.41 621	0.77 537	0.34 605	0.21 529	0.43 569	0.20 392	0.60 591	0.90 658	0.44 572	1.24 669	0.36 468	0.38 564	0.56 504	0.48 574	0.18 613	0.11 372	0.11 485	0.10 451	0.20 609	0.16 418

AIO-test2	0.22 316	0.27 548	0.54 394	0.29 552	0.16 390	0.22 290	0.16 206	0.44 411	0.43 472	0.17 192	0.29 316	0.16 205	0.11 113	0.27 280	0.14 143	0.19 623	0.07 184	0.10 428	0.11 488	0.08 242	0.09 129

SAMSARA	0.62 643	0.47 632	0.93 593	0.70 673	0.50 662	1.15 673	1.29 697	0.79 658	0.70 632	0.77 653	0.55 577	0.92 659	0.58 631	0.87 627	0.77 628	0.19 623	0.27 620	0.18 613	0.19 621	0.27 641	0.28 576

NOSS_ROB	0.33 528	0.24 514	0.49 310	0.27 506	0.16 390	0.34 503	0.19 352	0.55 536	0.50 554	0.34 451	0.37 421	0.42 521	0.30 501	0.93 642	0.25 430	0.19 623	0.20 555	0.24 636	0.22 636	0.17 575	0.25 546

ISRNet	0.28 468	0.15 318	0.54 394	0.27 506	0.19 485	0.24 335	0.15 153	0.47 441	0.45 498	0.40 537	0.49 546	0.42 521	0.27 451	0.33 380	0.30 480	0.20 626	0.12 401	0.17 605	0.16 603	0.16 560	0.21 494

WCMA_ROB	0.55 627	0.27 548	0.76 531	0.26 469	0.22 545	0.62 632	0.36 611	0.57 556	0.58 596	0.97 665	1.40 674	1.28 674	0.94 670	0.80 612	0.80 632	0.20 626	0.17 514	0.16 596	0.16 603	0.19 601	0.29 582

dad	0.30 503	0.38 611	0.60 456	0.22 274	0.14 277	0.32 478	0.21 420	0.35 281	0.51 560	0.45 579	0.45 517	0.46 549	0.23 389	0.41 435	0.27 454	0.21 628	0.11 372	0.20 625	0.11 488	0.15 552	0.11 253

PVD	0.62 643	0.41 621	0.93 593	0.44 649	0.39 647	0.63 636	0.51 654	0.86 669	1.27 681	0.93 661	1.09 661	0.81 653	0.85 662	0.89 630	0.89 639	0.21 628	0.23 586	0.22 632	0.19 621	0.28 646	0.41 629

CSAN	0.55 627	0.47 632	1.19 636	0.37 622	0.23 560	0.57 623	0.61 663	0.65 625	0.72 636	0.65 637	0.78 636	0.66 637	0.65 648	1.41 680	0.77 628	0.21 628	0.17 514	0.20 625	0.21 628	0.18 591	0.21 494

PDISCO_ROB	0.45 596	0.37 604	0.89 585	0.44 649	0.37 641	0.70 642	0.35 604	0.75 654	0.78 643	0.45 579	0.53 568	0.65 633	0.40 576	0.68 571	0.52 585	0.22 631	0.12 401	0.21 627	0.19 621	0.26 635	0.22 509

LGCAT	0.15 125	0.07 2	0.19 15	0.15 4	0.09 18	0.13 27	0.12 36	0.13 5	0.10 3	0.13 97	0.09 15	0.11 87	0.10 75	0.31 357	0.14 143	0.23 632	0.24 602	0.05 1	0.06 106	0.05 4	0.41 629

FSD					0.41 650	0.28 399	0.27 542	0.32 247	0.30 305	0.27 315	0.27 301	0.29 391	0.27 451	0.35 402	0.28 462	0.23 632	0.49 675	0.27 639	0.26 651	0.26 635

SDNR	0.47 607	0.29 560	0.92 589	0.24 387	0.37 641	1.27 679	0.17 248	0.54 518	0.58 596	0.44 572	0.85 645	0.55 596	0.28 474	1.19 666	0.52 585	0.23 632	0.24 602	0.17 605	0.13 563	0.19 601	0.26 559

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 624	0.60 658	0.98 602	0.40 637	0.25 591	0.87 659	0.57 661	0.60 591	0.64 617	0.60 631	0.67 620	0.63 626	0.42 587	1.13 661	0.50 581	0.23 632	0.28 624	0.27 639	0.35 662	0.25 631	0.33 601

FC-DCNN v2	0.75 657	0.33 581	0.82 556	0.33 600	0.28 601	0.85 658	0.40 629	0.88 671	0.86 654	1.46 687	1.65 684	2.08 689	1.40 686	1.14 663	0.95 644	0.24 636	0.22 572	0.27 639	0.26 651	0.26 635	0.32 595

DualNet (step1)	0.31 514	0.21 462	0.69 499	0.18 67	0.17 422	0.36 525	0.21 420	0.54 518	0.43 472	0.38 510	0.36 410	0.38 480	0.32 532	0.41 435	0.26 442	0.24 636	0.21 560	0.28 646	0.24 642	0.18 591	0.21 494

test_sample9	0.45 596	0.21 462	0.69 499	0.18 67	0.17 422	0.36 525	0.21 420	0.54 518	0.43 472	0.38 510	0.36 410	0.38 480	0.32 532	0.70 575	1.01 649	0.24 636	1.93 706	0.28 646	0.24 642	0.18 591	0.21 494

test_sample8	0.52 621	0.21 462	0.69 499	0.18 67	0.17 422	0.36 525	0.21 420	0.57 556	0.38 412	0.63 634	0.39 448	1.16 668	0.68 650	0.70 575	1.01 649	0.24 636	1.93 706	0.28 646	0.24 642	0.18 591	0.21 494

FCDSN-DC	0.67 649	0.38 611	0.83 562	0.37 622	0.30 616	0.66 639	0.37 613	0.69 644	0.70 632	1.15 677	1.53 679	1.70 684	1.38 684	1.00 651	0.83 635	0.24 636	0.22 572	0.27 639	0.26 651	0.27 641	0.32 595
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.73 653	0.33 581	0.84 566	0.33 600	0.28 601	0.82 657	0.40 629	0.82 662	0.83 648	1.43 685	1.60 683	1.97 687	1.38 684	1.10 659	0.93 641	0.24 636	0.22 572	0.27 639	0.26 651	0.26 635	0.32 595

MSMD_ROB	0.63 646	0.34 590	0.70 506	0.30 563	0.25 591	0.88 660	0.35 604	0.58 570	0.67 623	1.13 675	1.52 678	1.75 685	1.05 675	0.90 633	0.60 604	0.24 636	0.22 572	0.27 639	0.27 655	0.25 631	0.27 567

PSMNet-RUCA	0.39 564	0.47 632	0.84 566	0.46 655	0.41 650	0.34 503	0.26 533	0.59 580	0.46 510	0.40 537	0.51 553	0.44 534	0.33 540	0.43 444	0.31 490	0.25 643	0.14 441	0.33 658	0.21 628	0.32 653	0.23 519

SGM-ForestM	1.59 688	0.56 648	1.52 662	0.41 644	0.34 632	2.77 698	1.67 702	1.69 694	1.73 692	2.48 701	2.27 698	6.02 708	2.90 703	3.08 699	2.83 701	0.25 643	0.30 642	0.19 620	0.20 626	0.18 591	0.45 644

Anonymous_2	0.44 593	0.23 501	0.57 424	0.34 605	0.34 632	0.53 616	0.28 558	0.49 463	0.39 428	0.36 484	0.34 387	0.48 563	0.38 564	0.43 444	0.33 509	0.26 645	0.41 667	0.44 667	1.45 705	0.33 655	0.37 620

UDG	0.42 587	0.54 645	0.67 490	0.41 644	0.35 635	0.47 591	0.27 542	0.57 556	0.48 532	0.40 537	0.46 529	0.59 610	0.45 596	0.47 460	0.46 569	0.26 645	0.19 540	0.49 669	0.22 636	0.37 657	0.30 585

FINET	0.58 637	0.48 637	1.35 650	0.38 630	0.37 641	0.96 666	1.13 694	0.84 668	1.05 669	0.50 604	0.70 626	0.45 540	0.61 639	0.63 546	0.62 608	0.26 645	0.28 624	0.14 570	0.13 563	0.20 609	0.44 640

ccnet	0.43 591	0.34 590	0.62 467	0.28 534	0.33 630	0.60 630	0.34 601	0.68 638	0.47 524	0.54 620	0.66 618	0.56 601	0.46 603	0.73 585	0.66 615	0.26 645	0.19 540	0.24 636	0.22 636	0.27 641	0.25 546

PASM	0.49 613	0.41 621	1.15 626	0.37 622	0.35 635	0.42 564	0.42 635	0.54 518	0.65 618	0.54 620	0.54 572	0.63 626	0.48 609	0.94 645	0.51 584	0.27 649	0.30 642	0.30 650	0.33 660	0.29 648	0.29 582

DispFullNet	0.67 649	0.94 680	1.63 666	0.77 679	1.19 698	0.53 616	0.25 521	0.61 601	0.72 636	0.70 644	0.60 599	0.69 645	0.90 667	0.80 612	0.52 585	0.27 649	0.13 422	0.74 681	0.31 659	0.68 677	0.44 640

GANetREF_RVC	0.45 596	0.52 641	0.87 576	0.39 632	0.20 512	0.51 607	0.50 652	0.68 638	0.67 623	0.47 591	0.46 529	0.50 575	0.43 591	0.91 635	0.40 542	0.28 651	0.21 560	0.32 655	0.19 621	0.28 646	0.23 519
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	0.58 637	0.58 655	1.31 646	0.39 632	0.23 560	0.72 644	0.30 573	0.83 664	0.68 627	0.74 646	0.74 632	0.86 656	0.60 635	0.84 622	0.83 635	0.29 652	0.27 620	0.32 655	0.37 666	0.31 650	0.33 601

PMTNet	0.16 156	0.09 51	0.31 135	0.15 4	0.09 18	0.23 314	0.15 153	0.26 150	0.24 190	0.17 192	0.21 229	0.16 205	0.14 227	0.23 207	0.14 143	0.29 652	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.07 171	0.07 30

ELAS_RVC	0.80 661	0.40 618	1.10 619	0.40 637	0.35 635	0.93 662	1.10 693	0.87 670	1.12 677	1.40 683	1.39 672	1.27 673	1.55 692	1.13 661	1.13 658	0.29 652	0.27 620	0.30 650	0.28 656	0.31 650	0.36 612
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 661	0.40 618	0.91 588	0.39 632	0.35 635	1.52 688	0.81 679	0.97 675	0.98 667	1.47 692	1.58 681	1.19 670	1.33 683	1.01 652	1.21 661	0.29 652	0.27 620	0.30 650	0.29 658	0.32 653	0.36 612
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CAS	0.16 156	0.07 2	0.29 116	0.42 647	0.17 422	0.20 226	0.18 306	0.23 90	0.20 117	0.15 150	0.19 197	0.11 87	0.10 75	0.15 27	0.14 143	0.31 656	0.04 1	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.16 418

BEATNet-Init1	4.91 704	3.27 704	14.39 720	0.69 672	0.65 676	10.19 713	3.83 710	5.04 709	5.11 707	8.73 714	8.52 711	13.95 723	7.66 712	7.79 713	5.79 709	0.32 657	0.34 658	0.34 660	0.38 667	0.64 673	0.64 677

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 246	0.74 670	0.71 516	0.17 38	0.08 8	0.15 53	0.15 153	0.19 39	0.18 77	0.13 97	0.12 63	0.10 48	0.08 14	0.16 48	0.14 143	0.34 658	0.12 401	0.08 251	0.07 202	0.11 461	0.24 533

DDUNet	0.45 596	0.60 658	0.71 516	0.45 652	0.39 647	0.46 585	0.32 590	0.53 502	0.44 485	0.46 585	0.53 568	0.57 603	0.38 564	0.51 475	0.43 554	0.34 658	0.21 560	0.56 673	0.25 647	0.41 660	0.36 612

NVStereoNet_ROB	0.74 654	0.64 661	1.20 638	0.55 664	0.43 655	0.54 620	0.48 647	0.75 654	0.87 657	0.88 658	1.72 686	1.06 665	1.03 674	1.29 672	0.98 648	0.35 660	0.42 668	0.41 666	0.48 674	0.38 658	0.43 637
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	1.00 670	0.46 631	1.33 647	0.68 670	0.86 691	1.26 678	2.25 707	0.83 664	1.41 685	0.57 627	1.92 690	0.57 603	2.07 695	0.96 646	1.84 689	0.36 661	0.55 684	0.28 646	0.53 680	0.45 663	0.90 693

CC-Net-ROB	0.46 604	0.55 646	0.86 573	0.38 630	0.23 560	0.51 607	0.30 573	0.69 644	0.51 560	0.46 585	0.51 553	0.48 563	0.38 564	0.96 646	0.40 542	0.36 661	0.23 586	0.56 673	0.25 647	0.34 656	0.22 509

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 652	0.73 668	1.26 640	0.47 656	0.28 601	1.42 686	0.60 662	0.82 662	0.94 664	0.85 657	0.86 646	0.88 658	0.70 651	1.32 676	0.75 625	0.37 663	0.30 642	0.34 660	0.36 664	0.44 662	0.42 634

MANE	1.63 690	0.58 655	1.16 628	0.59 665	0.60 672	2.71 697	1.53 700	2.63 704	3.62 701	2.33 700	3.26 702	3.66 702	2.98 704	2.26 697	2.26 696	0.37 663	0.40 665	0.31 653	0.49 675	0.31 650	0.63 673

SQANet	0.44 593	0.57 652	0.89 585	0.49 658	0.39 647	0.47 591	0.23 482	0.53 502	0.44 485	0.41 549	0.48 545	0.47 559	0.34 542	0.58 511	0.43 554	0.38 665	0.15 472	0.40 665	0.21 628	0.50 665	0.34 605

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 559	0.43 625	0.72 521	0.35 611	0.19 485	0.51 607	0.25 521	0.56 547	0.39 428	0.42 555	0.47 536	0.47 559	0.27 451	0.74 589	0.32 500	0.38 665	0.19 540	0.27 639	0.17 614	0.29 648	0.27 567

Consistency-Raft	0.56 633	0.52 641	1.12 622	0.45 652	0.49 660	0.48 598	0.45 640	0.73 651	0.74 641	0.45 579	0.82 641	0.46 549	0.60 635	0.51 475	0.63 611	0.39 667	0.40 665	0.44 667	0.51 679	0.53 668	0.38 628

DStereoFS	1.07 676	0.76 672	1.10 619	0.70 673	0.70 678	1.87 692	1.39 699	1.20 682	1.66 690	1.01 668	1.58 681	1.20 671	2.60 701	1.40 679	1.32 671	0.40 668	0.47 673	0.31 653	0.41 669	0.38 658	0.91 694

MADNet+	1.05 672	1.26 694	4.77 701	0.73 676	0.50 662	1.25 677	0.97 684	1.05 677	0.93 661	0.67 640	0.78 636	0.87 657	0.85 662	2.14 694	1.83 688	0.40 668	0.42 668	0.32 655	0.28 656	0.45 663	0.43 637

JetBlue	1.20 681	0.89 677	2.53 687	0.59 665	0.76 681	3.16 700	2.09 705	1.16 680	0.93 661	0.95 663	1.12 663	1.65 682	1.27 681	2.15 695	1.87 690	0.43 670	0.37 663	0.38 662	0.39 668	0.62 671	0.63 673

DGSMNet	0.63 646	0.32 577	1.01 606	0.54 663	0.73 680	0.62 632	1.36 698	0.62 609	0.58 596	0.38 510	0.62 610	0.52 586	0.34 542	0.65 557	0.47 572	0.54 671	0.61 691	0.67 678	0.61 688	0.65 674	0.69 684

otaku	0.60 640	0.73 668	1.13 624	0.64 667	0.45 659	0.73 646	0.37 613	0.67 633	0.67 623	0.52 610	0.75 634	0.66 637	0.46 603	0.74 589	0.59 603	0.55 672	0.34 658	0.56 673	0.36 664	0.65 674	0.49 651

anonymity	0.57 635	0.55 646	0.74 523	0.48 657	0.63 673	0.56 621	0.43 637	0.71 646	0.51 560	0.64 636	0.55 577	0.57 603	0.61 639	0.65 557	0.57 600	0.55 672	0.55 684	0.50 670	0.54 681	0.51 666	0.61 670

ACVNet_1	0.77 660	0.92 679	1.79 674	0.73 676	0.53 666	0.78 652	0.42 635	0.88 671	0.90 658	0.75 647	0.76 635	1.32 675	0.80 658	1.04 655	0.70 620	0.57 674	0.32 652	0.72 680	0.35 662	0.70 680	0.50 655

Ntro	0.61 642	0.75 671	1.16 628	0.67 669	0.50 662	0.76 648	0.37 613	0.68 638	0.71 634	0.50 604	0.59 595	0.65 633	0.52 619	0.79 608	0.58 602	0.58 675	0.32 652	0.57 676	0.34 661	0.69 679	0.50 655

SPS-STEREO	0.74 654	0.72 666	1.18 635	0.52 662	0.57 670	0.76 648	0.50 652	0.80 659	0.66 622	0.97 665	0.88 649	0.94 660	0.74 653	1.08 658	1.04 654	0.58 675	0.51 677	0.50 670	0.50 678	0.56 669	0.72 686
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	1.05 672	1.00 684	1.19 636	0.83 681	0.67 677	1.22 676	0.84 681	1.43 687	1.56 689	1.13 675	1.75 687	1.46 677	1.25 680	1.56 683	1.28 666	0.61 677	0.62 694	0.70 679	0.68 691	0.66 676	0.62 671

ACVNet_2	0.94 666	0.98 683	1.71 671	0.83 681	0.63 673	1.02 668	0.64 665	1.16 680	1.43 687	1.02 669	1.39 672	1.47 678	0.86 665	1.16 664	0.79 631	0.63 678	0.43 671	0.78 684	0.49 675	0.80 684	0.57 664

MFMNet_re	0.74 654	0.84 675	1.16 628	0.64 667	0.70 678	0.79 653	0.71 670	0.77 657	0.85 652	0.79 655	0.86 646	0.69 645	0.80 658	0.73 585	0.65 613	0.66 679	0.59 689	0.61 677	0.58 686	0.68 677	0.71 685

SGM+DAISY	1.12 679	0.86 676	1.64 667	0.68 670	0.80 687	1.68 690	1.68 703	1.08 678	1.10 673	1.53 695	1.76 688	1.47 678	1.53 691	1.24 668	1.42 678	0.66 679	0.65 696	0.52 672	0.54 681	0.57 670	0.91 694

GCST	0.50 614	0.67 664	0.82 556	1.04 688	0.55 668	0.38 539	0.11 21	0.42 379	0.33 345	0.42 555	0.35 395	0.29 391	0.18 328	0.50 468	0.23 402	0.70 681	0.42 668	0.79 685	0.62 689	0.63 672	0.47 646

MonStereo1	0.96 669	0.61 660	0.99 604	0.70 673	0.59 671	1.37 684	0.35 604	0.97 675	1.27 681	0.97 665	1.92 690	1.53 680	2.13 696	1.29 672	0.87 638	0.71 682	0.34 658	0.75 682	0.47 673	0.75 682	0.68 682

light-stereo	2.66 699	0.78 673	4.46 697	4.42 706	3.66 704	5.04 702	0.38 621	2.12 700	1.51 688	4.25 705	6.51 710	7.70 712	0.75 654	5.12 708	1.42 678	0.72 683	1.35 704	0.33 658	0.45 671	1.22 696	1.04 699

IMH-64-1	0.94 666	0.95 681	1.07 614	0.98 685	0.76 681	0.93 662	0.72 671	1.30 683	1.11 675	0.91 659	1.45 675	1.14 666	1.00 672	1.25 670	0.97 646	0.77 684	0.51 677	0.97 689	0.55 684	0.90 687	0.66 680

IMH-64	0.94 666	0.95 681	1.07 614	0.98 685	0.76 681	0.93 662	0.72 671	1.30 683	1.11 675	0.91 659	1.45 675	1.14 666	1.00 672	1.25 670	0.97 646	0.77 684	0.51 677	0.97 689	0.55 684	0.90 687	0.66 680

WAO-6	1.11 678	1.01 686	1.17 634	0.96 684	0.79 684	1.30 681	0.78 676	1.36 685	1.99 695	1.04 672	1.54 680	1.59 681	1.27 681	1.37 678	1.30 667	0.78 686	0.55 684	1.03 693	0.75 695	0.87 686	0.72 686

TorneroNet-64	1.47 684	1.15 688	1.51 661	1.11 694	0.86 691	2.27 696	0.76 674	1.84 696	3.76 702	1.29 679	2.22 697	2.68 698	1.46 687	1.81 691	1.55 682	0.79 687	0.51 677	1.10 694	0.67 690	1.31 699	0.81 692

RainbowNet	0.76 658	1.00 684	1.29 644	0.82 680	0.63 673	0.79 653	0.52 655	0.83 664	0.93 661	0.61 633	0.79 639	0.79 652	0.62 644	0.82 617	0.67 618	0.80 688	0.55 684	0.79 685	0.49 675	0.81 685	0.62 671

DStereoO	0.55 627	0.35 594	0.68 496	0.44 649	0.49 660	0.41 556	1.08 692	0.58 570	0.73 639	0.49 598	0.53 568	0.51 578	0.85 662	0.60 524	0.75 625	0.83 689	0.28 624	0.38 662	0.19 621	0.52 667	0.35 609

Dean	1.22 682	1.17 690	1.97 678	1.04 688	0.79 684	1.21 675	0.76 674	1.51 690	1.96 694	1.30 681	1.98 693	2.14 690	1.18 678	1.30 674	1.15 659	0.83 689	0.61 691	1.01 692	0.69 692	0.97 694	0.77 690

TorneroNet	2.26 696	1.20 691	1.55 664	1.15 696	0.91 693	5.84 704	0.84 681	2.12 700	8.45 712	2.59 702	5.32 706	3.84 703	2.15 697	1.84 693	1.98 693	0.88 691	0.54 683	1.16 698	0.74 694	1.31 699	0.91 694

PWCK	1.05 672	1.29 695	2.12 681	0.92 683	0.42 652	1.27 679	1.01 686	1.14 679	1.14 678	1.16 678	1.14 664	1.25 672	0.90 667	1.77 689	1.15 659	0.89 692	0.51 677	0.87 687	0.54 681	1.02 695	0.57 664

WAO-8	1.50 686	1.22 692	1.39 653	1.10 691	0.85 689	2.15 693	0.78 676	1.84 696	3.76 702	1.46 687	2.18 695	2.15 691	1.50 689	3.20 701	1.35 674	0.92 693	0.66 697	1.10 694	0.79 697	0.94 691	0.74 688

Venus	1.50 686	1.22 692	1.39 653	1.10 691	0.85 689	2.15 693	0.78 676	1.84 696	3.76 702	1.46 687	2.18 695	2.15 691	1.50 689	3.20 701	1.35 674	0.92 693	0.66 697	1.10 694	0.79 697	0.94 691	0.74 688

LVE	1.18 680	1.16 689	1.67 669	1.04 688	0.81 688	1.32 682	0.82 680	1.49 689	1.94 693	1.08 673	1.90 689	1.89 686	1.07 676	1.51 682	1.04 654	0.96 695	0.61 691	0.94 688	0.69 692	0.92 689	0.79 691

JetRed	2.35 698	2.70 703	6.11 704	1.14 695	1.38 701	6.03 706	3.61 709	2.12 700	1.72 691	1.99 698	1.97 692	2.15 691	1.59 693	2.49 698	4.19 706	1.05 696	1.60 705	1.10 694	1.02 703	1.72 704	1.41 704

UNDER WATER	1.64 691	1.34 697	2.72 690	1.40 698	1.04 695	1.70 691	1.14 695	1.57 693	3.58 700	1.46 687	1.46 677	2.82 699	2.43 699	1.74 687	2.04 694	1.08 697	0.63 695	1.31 700	0.94 700	1.29 698	1.10 701

UNDER WATER-64	1.61 689	1.30 696	2.93 692	1.33 697	0.96 694	2.20 695	1.25 696	1.47 688	3.15 699	1.46 687	1.31 670	2.61 697	2.22 698	1.69 686	1.93 691	1.13 698	0.67 699	1.29 699	0.94 700	1.26 697	1.09 700

IMH	1.09 677	1.04 687	1.29 644	1.03 687	0.79 684	1.11 670	0.69 668	1.40 686	1.42 686	1.02 669	1.71 685	1.42 676	1.19 679	1.78 690	1.03 653	1.14 699	0.56 688	1.00 691	0.58 686	0.93 690	0.68 682

notaker	1.49 685	1.44 698	1.77 672	1.42 699	1.08 696	1.19 674	0.87 683	1.51 690	1.40 684	1.53 695	3.41 703	2.40 694	1.94 694	1.83 692	1.57 683	1.14 699	0.69 700	1.38 701	0.88 699	1.39 702	1.03 698

ACVNet-4b	0.76 658	0.90 678	1.67 669	0.73 676	0.51 665	0.80 656	0.31 583	0.74 653	0.81 646	0.51 607	0.72 628	0.94 660	0.43 591	1.01 652	1.32 671	1.18 701	0.22 572	0.77 683	0.45 671	0.70 680	0.50 655

KSHMR	1.92 695	1.47 700	1.97 678	1.48 701	1.22 699	1.39 685	1.06 688	1.81 695	5.83 708	1.43 685	5.56 707	2.95 700	1.17 677	2.24 696	1.33 673	1.29 702	1.13 702	1.47 703	1.11 704	1.37 701	1.21 702

ktn	1.80 693	1.46 699	1.49 659	1.44 700	1.14 697	1.50 687	1.07 689	1.53 692	3.90 705	2.77 703	4.62 704	3.42 701	1.49 688	1.74 687	1.40 677	1.45 703	0.77 701	1.46 702	0.99 702	1.41 703	1.00 697

USTest	6.84 707	5.16 705	5.45 703	7.18 711	7.26 708	14.27 716	22.53 717	8.48 713	9.29 713	5.44 708	6.42 709	6.27 710	6.69 709	6.83 711	8.49 714	1.95 704	3.27 711	2.16 709	2.54 711	3.76 708	3.31 710

TCMNet-wrong-test	4.33 702	5.65 709	4.76 698	11.36 717	10.39 713	5.87 705	4.45 711	4.24 708	1.10 673	1.93 697	2.43 699	6.07 709	3.54 705	3.87 704	4.51 707	2.00 705	0.47 673	1.96 707	1.68 707	5.78 713	4.48 711

MADNet++	2.34 697	1.81 701	2.24 684	2.15 704	1.97 703	2.79 699	2.19 706	2.42 703	2.26 696	2.79 704	2.70 700	2.43 695	2.60 701	3.18 700	3.32 702	2.19 706	1.97 708	1.93 705	1.62 706	2.02 705	2.10 705

DLNR_Zeroshot_test	10.53 711	12.28 719	20.32 725	105.84 736	23.88 732	0.14 35	0.13 74	3.20 705	0.20 117	0.16 169	0.23 257	0.16 205	0.10 75	0.32 368	0.16 214	2.54 707	0.32 652	0.07 154	0.07 202	40.17 736	0.28 576

DLNR-FE	10.53 711	12.31 720	20.33 727	105.85 737	23.36 731	0.14 35	0.13 74	3.25 706	0.20 117	0.16 169	0.23 257	0.16 205	0.10 75	0.31 357	0.16 214	2.59 708	0.32 652	0.07 154	0.07 202	40.66 737	0.28 576

HanzoNet	3.08 700	1.87 702	2.70 689	1.81 702	1.34 700	1.60 689	1.05 687	2.06 699	2.62 698	5.63 709	5.12 705	5.96 707	7.09 710	4.39 706	3.43 703	3.29 709	2.06 710	1.98 708	2.94 713	2.47 706	2.15 706

Selective-IGEV-i1pa	5.75 705	8.12 710	4.85 702	1.10 691	0.54 667	13.48 715	3.52 708	9.46 716	7.56 711	7.13 711	10.00 715	9.12 713	7.56 711	14.91 724	6.08 711	3.55 710	1.33 703	1.94 706	0.77 696	0.79 683	3.23 709

DGTPSM_ROB	8.38 709	5.24 707	10.71 718	5.32 708	10.19 711	8.34 709	23.49 721	6.11 711	13.43 721	4.93 706	10.93 719	5.64 705	10.55 713	6.17 709	12.73 718	3.74 711	7.56 715	3.68 711	7.24 719	4.09 711	7.49 715

DPSMNet_ROB	8.44 710	5.25 708	10.87 719	5.59 709	10.27 712	8.34 709	23.51 722	6.12 712	13.47 722	4.96 707	10.94 720	5.65 706	10.55 713	6.25 710	12.77 719	4.01 712	7.62 716	3.75 712	7.27 720	4.16 712	7.54 716

DPSimNet_ROB	6.21 706	5.16 705	9.50 706	5.59 709	5.56 707	7.64 708	10.02 713	4.07 707	7.33 710	6.84 710	6.26 708	7.17 711	10.55 713	4.07 705	5.68 708	5.50 713	4.29 713	5.24 714	3.66 714	4.05 710	5.96 712

tt	4.71 703	0.11 136	3.94 695	2.06 703	1.54 702	10.14 712	16.85 716	9.28 715	4.99 706	1.41 684	1.05 660	4.68 704	4.89 706	3.36 703	5.86 710	5.73 714	9.15 722	2.23 710	2.51 710	3.02 707	1.34 703

PML	15.86 721	13.12 721	7.07 705	5.22 707	7.66 709	32.93 728	64.30 738	5.37 710	10.12 714	25.87 737	67.29 738	20.25 725	13.20 724	10.09 715	6.81 713	5.94 715	2.00 709	6.03 720	2.18 709	9.13 718	2.62 708

iinet-test	10.74 713	9.21 711	9.52 707	10.46 712	10.67 714	17.92 721	25.86 723	12.61 720	13.38 719	9.65 718	10.06 716	9.98 715	10.66 716	11.13 720	12.60 715	6.36 716	7.73 717	5.65 716	6.66 715	7.29 714	7.31 713

IINet	10.74 713	9.21 711	9.52 707	10.46 712	10.67 714	17.92 721	25.86 723	12.61 720	13.38 719	9.65 718	10.06 716	9.98 715	10.66 716	11.13 720	12.60 715	6.36 716	7.73 717	5.65 716	6.66 715	7.29 714	7.31 713

DPSM_ROB	11.46 716	9.79 717	10.18 713	11.11 715	11.31 716	19.08 724	27.38 726	13.42 723	14.23 724	10.34 720	11.13 721	10.97 721	11.33 722	11.89 722	13.49 720	6.74 718	8.19 720	6.00 718	7.05 717	7.74 716	7.76 717

DPSM	11.46 716	9.79 717	10.18 713	11.11 715	11.31 716	19.08 724	27.38 726	13.42 723	14.23 724	10.34 720	11.13 721	10.97 721	11.33 722	11.89 722	13.49 720	6.74 718	8.19 720	6.00 718	7.05 717	7.74 716	7.76 717

xxxxx1	15.30 718	9.78 714	10.23 715	20.34 721	19.47 721	17.10 717	23.00 718	10.36 717	11.04 715	9.25 715	9.66 712	10.74 718	10.66 716	10.60 716	13.72 722	8.14 720	9.35 723	31.88 734	44.61 736	12.63 719	13.46 720

tt_ll	15.30 718	9.78 714	10.23 715	20.34 721	19.47 721	17.10 717	23.00 718	10.36 717	11.04 715	9.25 715	9.66 712	10.74 718	10.66 716	10.60 716	13.72 722	8.14 720	9.35 723	31.88 734	44.61 736	12.63 719	13.46 720

ff	15.30 718	9.78 714	10.23 715	20.34 721	19.47 721	17.10 717	23.00 718	10.36 717	11.04 715	9.25 715	9.66 712	10.74 718	10.66 716	10.60 716	13.72 722	8.14 720	9.35 723	31.88 734	44.61 736	12.63 719	13.46 720

CasAABBNet	23.04 725	19.69 725	20.32 725	22.42 724	22.73 725	38.35 732	55.23 734	26.99 733	28.74 733	20.67 733	22.28 730	22.11 732	22.86 729	23.84 727	27.17 730	13.52 723	16.47 728	12.08 721	14.21 722	15.57 723	15.60 726

RAFT-FEzeroshot	23.04 725	19.71 727	20.25 723	22.47 727	22.80 728	38.32 729	55.23 734	26.95 730	28.70 731	20.66 731	22.23 728	22.07 729	22.86 729	23.85 728	27.17 730	13.53 724	16.47 728	12.08 721	14.22 724	15.58 725	15.60 726

RAFT-FE	23.04 725	19.71 727	20.25 723	22.47 727	22.80 728	38.32 729	55.23 734	26.95 730	28.70 731	20.66 731	22.23 728	22.07 729	22.86 729	23.85 728	27.17 730	13.53 724	16.47 728	12.08 721	14.22 724	15.58 725	15.60 726

FlowAnything	23.08 728	19.70 726	20.48 728	22.45 726	22.73 725	38.34 731	55.18 731	27.00 734	28.79 734	20.83 735	22.42 733	22.10 731	22.83 728	23.85 728	27.23 734	13.53 724	16.54 731	12.10 726	14.29 727	15.59 727	15.58 725

Hybrid-DGEV	23.11 729	19.81 730	20.81 730	22.43 725	22.74 727	38.45 734	55.25 737	27.21 737	28.95 737	20.63 730	22.37 731	22.03 728	22.89 733	23.96 732	27.14 728	13.54 727	16.46 727	12.09 724	14.23 726	15.57 723	15.57 724

Selective-RAFT-Error	23.11 729	19.77 729	20.60 729	22.49 729	22.80 728	38.46 735	55.19 732	27.13 736	28.90 735	20.73 734	22.38 732	22.11 732	22.91 734	23.94 731	27.18 733	13.54 727	16.57 732	12.09 724	14.21 722	15.61 728	15.65 729

LSM0	24.21 732	19.88 731	22.33 731	24.42 731	40.13 737	38.41 733	54.99 730	27.05 735	28.61 730	20.59 729	22.00 727	22.29 734	22.86 729	24.12 733	27.16 729	13.59 729	16.33 726	12.13 727	14.08 721	15.72 729	17.53 732

fast-reg	23.61 731	20.43 733	23.27 732	23.15 730	24.75 734	38.65 736	55.20 733	26.97 732	28.94 736	20.18 728	21.86 725	21.68 727	22.34 727	24.15 734	27.35 735	13.84 730	16.57 732	14.84 728	15.61 728	16.59 730	15.88 730

Anonymous_1	16.44 722	9.26 713	9.67 710	10.63 714	14.54 718	18.62 723	26.98 725	12.68 722	13.53 723	10.78 722	10.37 718	10.15 717	10.66 716	10.99 719	12.64 717	15.61 731	7.73 717	16.87 729	43.01 735	56.14 738	7.86 719

LRCNet_RVC	10.94 715	14.45 722	9.66 709	15.38 718	8.02 710	1.08 669	0.35 604	8.72 714	0.72 636	12.63 723	15.84 723	9.73 714	6.52 708	8.58 714	6.38 712	20.33 732	5.39 714	23.79 731	21.95 732	15.35 722	13.96 723

Selective-IGEV-i16pa	31.25 736	41.63 736	4.08 696	0.51 661	0.38 644	97.61 738	0.73 673	61.16 739	60.81 738	17.49 724	65.92 737	39.64 738	53.28 738	107.35 739	27.39 736	20.46 733	3.81 712	4.39 713	1.97 708	0.41 660	16.06 731

HaxPig	17.72 723	20.23 732	19.76 722	16.55 719	16.52 719	9.46 711	9.42 712	14.48 725	13.31 718	18.59 725	18.67 724	17.39 724	16.68 725	17.07 725	16.43 725	21.99 734	20.86 734	22.28 730	21.55 731	21.30 731	21.88 735

MEDIAN_ROB	21.20 724	24.56 734	23.42 733	19.57 720	19.62 724	13.29 714	11.21 714	18.04 726	17.02 726	22.07 736	21.92 726	20.84 726	20.24 726	21.02 726	19.68 726	25.59 735	24.08 735	26.20 732	25.19 733	25.31 732	25.19 736

AVERAGE_ROB	25.43 733	29.01 735	27.22 734	24.60 732	24.16 733	17.78 720	12.87 715	22.39 729	21.40 729	26.72 738	26.08 736	25.18 735	24.52 737	25.07 735	23.57 727	29.94 736	28.36 736	30.60 733	29.57 734	29.83 733	29.66 737

RSGM-EC	29.37 734	17.55 723	9.85 711	35.22 733	33.16 735	26.01 726	45.63 728	20.07 727	17.60 727	18.98 726	23.47 734	30.02 736	23.62 735	41.06 736	44.49 737	58.94 737	34.33 737	32.95 737	20.18 729	33.70 734	20.62 733

acva	29.37 734	17.55 723	9.85 711	35.22 733	33.16 735	26.01 726	45.63 728	20.07 727	17.60 727	18.98 726	23.47 734	30.02 736	23.62 735	41.06 736	44.49 737	58.94 737	34.33 737	32.95 737	20.18 729	33.70 734	20.62 733

test_example2	100.95 737	107.33 737	67.16 736	98.17 735	106.88 738	89.44 737	101.34 739	37.23 738	97.88 739	129.56 739	131.26 739	65.41 739	67.34 739	91.22 738	79.29 739	143.32 739	199.32 739	81.12 739	102.17 739	121.89 739	101.70 738

ccccc		256.25 738		351.50 738	361.31 739	144.22 739		153.19 740		152.98 740		161.94 740		268.06 740		387.64 740	346.97 740	244.11 740	219.32 740	413.57 740

Low-res two-view benchmark