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.

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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

model_zeroshot	0.87 266	0.46 305	2.80 359	0.68 491	0.93 530	1.84 440	0.08 360	3.66 271	0.66 62	1.23 341	0.01 1	1.18 351	0.06 180	1.25 264	0.46 271	0.03 508	0.71 444	0.00 1	0.20 487	0.02 116	1.14 480

LACA2	0.22 17	0.72 399	1.23 103	0.01 15	0.00 1	1.06 123	0.01 81	0.18 1	0.87 134	0.01 7	0.02 2	0.02 15	0.01 21	0.13 8	0.09 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 193	0.00 1

LACA1	0.15 7	0.36 269	0.34 2	0.01 15	0.00 1	1.03 99	0.00 1	0.21 4	0.81 112	0.00 1	0.02 2	0.01 1	0.00 1	0.22 26	0.05 10	0.00 1	0.01 248	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.01 19

Test_v1	0.14 4	0.15 85	0.82 36	0.02 76	0.00 1	0.37 28	0.01 81	0.48 30	0.22 6	0.16 96	0.02 2	0.04 70	0.01 21	0.25 37	0.04 9	0.01 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.21 249

BTL-Stereo	0.10 2	0.06 1	0.46 8	0.02 76	0.00 1	0.06 1	0.01 81	0.19 2	0.80 102	0.00 1	0.02 2	0.01 1	0.00 1	0.08 5	0.25 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 160

Pro-Stereo	0.24 21	0.07 7	0.45 7	0.02 76	0.01 111	1.16 187	0.01 81	0.21 4	0.80 102	0.01 7	0.02 2	0.02 15	0.01 21	1.58 280	0.09 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 522	0.00 1	0.08 105

WQFJA1++	0.97 310	0.08 16	1.95 230	0.42 413	0.52 462	0.54 51	0.01 81	1.45 100	0.70 70	2.71 493	0.02 2	0.19 207	0.00 1	0.45 105	0.61 324	0.21 564	0.89 485	0.00 1	0.33 556	7.76 594	0.53 359

BStereo	0.45 105	0.21 179	3.33 418	0.01 15	0.11 302	0.50 44	0.03 252	2.62 188	0.81 112	0.08 57	0.02 2	0.06 121	0.02 60	0.24 34	0.33 198	0.00 1	0.07 325	0.02 528	0.03 374	0.01 49	0.40 330

MatchStereo	0.20 15	0.20 169	1.30 111	0.03 121	0.00 1	0.18 6	0.00 1	1.14 86	0.78 87	0.01 7	0.02 2	0.05 97	0.07 199	0.21 22	0.09 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Wave_Phase_stereo	0.72 223	0.21 179	3.33 418	0.01 15	0.11 302	6.02 559	0.03 252	2.55 180	0.81 112	0.08 57	0.02 2	0.06 121	0.02 60	0.24 34	0.33 198	0.00 1	0.07 325	0.02 528	0.03 374	0.01 49	0.40 330

WQFJA1	0.60 171	0.15 85	0.51 13	0.06 202	0.51 459	1.18 198	0.04 289	5.28 475	2.78 515	0.17 102	0.02 2	0.15 197	0.11 251	0.22 26	0.51 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 248	0.17 204

NLMM	0.60 171	0.15 85	0.51 13	0.06 202	0.51 459	1.18 198	0.04 289	5.27 474	2.78 515	0.17 102	0.02 2	0.15 197	0.11 251	0.22 26	0.51 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 248	0.17 204

MonSter++	0.23 18	0.06 1	0.46 8	0.01 15	0.00 1	0.56 52	0.00 1	0.24 7	0.79 93	0.00 1	0.02 2	0.02 15	0.02 60	0.30 60	0.29 179	0.00 1	0.55 413	0.00 1	0.23 509	0.00 1	1.04 467

HiDET	0.30 44	0.06 1	0.54 17	0.02 76	0.00 1	1.13 168	0.00 1	0.62 45	0.80 102	0.01 7	0.02 2	0.03 49	0.04 134	0.58 156	0.51 293	0.00 1	0.48 397	0.00 1	0.19 481	0.00 1	0.98 459

LCMNet	0.31 47	0.06 1	0.51 13	0.03 121	0.00 1	1.14 178	0.00 1	0.50 32	0.80 102	0.14 84	0.02 2	0.02 15	0.05 158	0.58 156	0.55 309	0.00 1	0.55 413	0.00 1	0.20 487	0.00 1	1.08 474

CSFM-Stereo	0.28 37	0.07 7	0.41 5	0.02 76	0.00 1	1.12 161	0.00 1	0.38 21	0.80 102	0.01 7	0.02 2	0.02 15	0.04 134	0.37 80	0.46 271	0.00 1	0.56 417	0.00 1	0.19 481	0.00 1	1.12 477

BridgeDepth	0.16 9	0.22 188	0.52 16	0.02 76	0.01 111	0.80 60	0.00 1	0.20 3	0.81 112	0.08 57	0.02 2	0.09 160	0.04 134	0.23 32	0.10 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
gasm-f	0.61 177	0.29 236	1.50 126	0.79 516	1.14 552	1.13 168	0.11 385	1.12 84	0.66 62	0.41 200	0.02 2	0.01 1	0.08 214	0.69 196	0.81 364	0.06 533	1.05 539	0.00 1	0.00 1	0.23 480	2.11 573

DLNR-FE	23.34 620	50.30 625	88.66 628	97.22 639	95.16 637	1.20 207	0.00 1	20.93 613	0.64 58	0.06 46	0.02 2	0.03 49	0.02 60	4.49 390	0.25 159	32.41 624	0.96 516	0.00 1	0.27 538	72.72 632	1.47 505

DDF-Stereo	0.49 116	0.13 70	1.51 127	0.23 353	0.45 446	0.89 73	0.06 341	1.74 125	0.45 32	0.10 66	0.02 2	0.18 205	0.19 301	1.65 286	0.56 311	0.12 551	0.73 448	0.00 1	0.14 443	0.01 49	0.57 377

Zero-FE251	0.40 86	0.14 81	1.87 215	0.23 353	0.14 323	1.03 99	0.03 252	0.57 42	0.26 14	1.33 354	0.02 2	0.02 15	0.01 21	0.38 84	0.34 212	0.00 1	0.59 428	0.00 1	0.00 1	0.01 49	1.09 476

MonStereo	0.42 92	0.09 24	0.95 66	0.01 15	0.07 261	0.51 46	0.00 1	2.61 186	0.82 122	0.10 66	0.02 2	0.05 97	0.01 21	0.58 156	0.37 232	0.00 1	0.93 499	0.00 1	0.34 560	0.00 1	0.88 444

Wavelet-MonSter	0.33 55	0.08 16	1.15 95	0.03 121	0.02 180	0.92 79	0.00 1	0.24 7	0.71 72	0.26 155	0.02 2	0.02 15	0.02 60	0.56 148	0.54 306	0.00 1	0.94 510	0.00 1	0.25 526	0.00 1	0.81 428

Monster-pub-eth3d	0.42 92	0.09 24	0.95 66	0.01 15	0.06 246	0.51 46	0.00 1	2.62 188	0.82 122	0.11 71	0.02 2	0.05 97	0.01 21	0.59 167	0.37 232	0.00 1	0.93 499	0.00 1	0.34 560	0.00 1	0.88 444

Monster-pub-mixall	0.27 33	0.17 119	0.74 29	0.01 15	0.01 111	0.35 23	0.01 81	0.42 24	0.31 19	0.17 102	0.02 2	0.04 70	0.00 1	1.16 249	0.44 256	0.00 1	1.01 532	0.00 1	0.15 448	0.01 49	0.44 344

Replicate-Monster	0.60 171	0.15 85	6.18 536	0.01 15	0.14 323	1.02 95	0.00 1	0.68 49	0.93 163	0.18 111	0.02 2	0.02 15	0.00 1	0.56 148	0.23 144	0.11 548	1.02 535	0.00 1	0.12 436	0.01 49	0.66 392

GASTEREO	0.78 240	0.74 400	1.19 99	0.88 529	1.25 558	1.08 138	0.03 252	3.88 311	1.28 292	0.15 90	0.02 2	0.02 15	0.28 331	1.03 245	0.49 286	0.02 494	0.95 512	0.00 1	0.31 554	0.08 305	1.90 562

MSCF	0.77 237	0.71 391	1.22 102	0.88 529	1.26 559	1.07 130	0.03 252	3.87 306	1.29 300	0.06 46	0.02 2	0.02 15	0.24 318	1.02 242	0.47 282	0.02 494	0.95 512	0.00 1	0.31 554	0.09 329	1.90 562

S2M2_XL	0.08 1	0.29 236	0.54 17	0.07 221	0.00 1	0.08 2	0.00 1	0.33 15	0.09 1	0.01 7	0.02 2	0.01 1	0.00 1	0.09 6	0.10 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.25w	0.41 88	0.10 37	1.07 84	0.02 76	0.00 1	1.04 107	0.00 1	2.10 160	0.93 163	0.20 130	0.02 2	0.02 15	0.01 21	0.53 139	0.33 198	0.00 1	0.96 516	0.00 1	0.27 538	0.00 1	0.67 396

4w-stereo	0.40 86	0.07 7	1.09 89	0.01 15	0.13 317	0.80 60	0.00 1	1.75 128	0.96 182	0.21 135	0.02 2	0.02 15	0.05 158	0.52 134	0.31 188	0.00 1	0.93 499	0.00 1	0.28 544	0.00 1	0.74 419

2.5w	0.43 100	0.11 51	1.06 83	0.01 15	0.00 1	1.05 117	0.00 1	2.59 184	0.98 191	0.20 130	0.02 2	0.02 15	0.02 60	0.41 92	0.14 76	0.00 1	1.02 535	0.00 1	0.27 538	0.00 1	0.76 422

3w_stereo	0.41 88	0.09 24	1.15 95	0.03 121	0.09 285	0.79 59	0.00 1	2.32 167	0.94 169	0.16 96	0.02 2	0.03 49	0.03 101	0.48 115	0.29 179	0.00 1	0.98 529	0.00 1	0.21 498	0.00 1	0.58 378

1w_stereo	0.41 88	0.07 7	0.46 8	0.02 76	0.00 1	1.04 107	0.00 1	3.62 267	0.89 146	0.31 171	0.02 2	0.03 49	0.28 331	0.29 56	0.23 144	0.00 1	0.57 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 289

monsterstereo	0.49 116	0.15 85	1.07 84	0.06 202	0.00 1	1.07 130	0.00 1	3.55 256	0.86 131	0.39 190	0.02 2	0.02 15	0.02 60	0.45 105	0.42 253	0.00 1	1.08 547	0.00 1	0.33 556	0.00 1	0.33 300

monsters	0.42 92	0.14 81	0.92 59	0.01 15	0.12 312	1.06 123	0.00 1	2.03 154	0.91 155	0.31 171	0.02 2	0.03 49	0.03 101	0.66 188	0.40 248	0.00 1	0.94 510	0.00 1	0.30 548	0.00 1	0.51 354

IGEV	0.23 18	0.07 7	0.46 8	0.01 15	0.00 1	1.10 152	0.01 81	0.37 20	0.87 134	0.22 140	0.02 2	0.02 15	0.02 60	0.18 18	0.31 188	0.00 1	0.57 419	0.00 1	0.19 481	0.00 1	0.19 220

LG-Stereo_L2	0.25 24	0.20 169	0.81 35	0.20 338	0.15 334	1.04 107	0.15 404	0.62 45	0.53 41	0.09 63	0.02 2	0.02 15	0.00 1	0.23 32	0.23 144	0.00 1	0.55 413	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.20 240

LG-Stereo_L1	0.24 21	0.20 169	0.85 41	0.20 338	0.15 334	0.34 15	0.13 395	0.86 69	0.80 102	0.08 57	0.02 2	0.02 15	0.00 1	0.22 26	0.23 144	0.00 1	0.57 419	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.19 220

SGD-Stereo	0.14 4	0.12 62	0.31 1	0.06 202	0.00 1	1.03 99	0.00 1	0.29 12	0.78 87	0.01 7	0.02 2	0.04 70	0.01 21	0.13 8	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.02 38

HI	0.65 195	0.55 338	2.46 329	0.20 338	0.00 1	1.16 187	0.01 81	1.98 149	0.79 93	1.46 374	0.02 2	2.63 447	0.64 406	0.63 178	0.24 155	0.00 1	0.04 304	0.00 1	0.00 1	0.11 367	0.08 105

CoSv	0.65 195	0.55 338	2.46 329	0.20 338	0.00 1	1.16 187	0.01 81	1.98 149	0.79 93	1.46 374	0.02 2	2.63 447	0.64 406	0.63 178	0.24 155	0.00 1	0.04 304	0.00 1	0.00 1	0.11 367	0.08 105

SCV	0.84 258	0.41 289	1.65 149	0.79 516	1.05 546	0.45 40	0.05 313	5.81 518	1.24 261	0.47 214	0.02 2	0.02 15	0.05 158	0.78 216	0.46 271	0.00 1	0.83 470	0.00 1	0.39 568	0.27 506	2.08 570

DEFOM-Stereo_RVC	0.26 27	0.10 37	0.68 27	0.06 202	0.03 203	0.36 26	0.02 191	1.78 131	1.26 279	0.01 7	0.02 2	0.05 97	0.00 1	0.27 45	0.31 188	0.00 1	0.02 284	0.00 1	0.15 448	0.03 193	0.15 186

FoundationStereo	0.26 27	0.15 85	0.50 12	0.50 442	0.90 524	0.11 3	0.04 289	0.26 10	1.18 231	0.00 1	0.02 2	0.05 97	0.01 21	0.49 120	0.19 115	0.00 1	0.84 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 75

castereo++	0.39 77	0.45 298	1.26 108	0.15 305	0.00 1	1.10 152	0.03 252	1.67 117	1.28 292	0.04 36	0.02 2	0.58 266	0.00 1	0.15 15	0.19 115	0.00 1	0.30 377	0.00 1	0.27 538	0.04 228	0.21 249

castereo	0.42 92	0.31 247	0.60 21	0.01 15	0.05 240	0.81 63	0.04 289	3.96 324	0.81 112	0.15 90	0.02 2	0.08 150	0.14 272	0.25 37	0.48 284	0.00 1	0.19 361	0.00 1	0.22 503	0.02 116	0.19 220

MonSter	0.42 92	0.09 24	0.95 66	0.01 15	0.06 246	0.51 46	0.00 1	2.61 186	0.82 122	0.11 71	0.02 2	0.05 97	0.01 21	0.58 156	0.37 232	0.00 1	0.93 499	0.00 1	0.34 560	0.00 1	0.88 444

GIP-stereo	0.57 158	0.28 225	1.23 103	0.29 384	0.58 474	1.07 130	0.03 252	3.64 269	1.24 261	0.06 46	0.02 2	0.05 97	0.01 21	0.60 171	0.39 245	0.00 1	0.40 386	0.00 1	0.00 1	0.05 248	1.53 511

DEFOM-Stereo	0.19 11	0.24 199	0.63 25	0.08 234	0.00 1	1.05 117	0.00 1	0.36 19	0.82 122	0.00 1	0.02 2	0.05 97	0.03 101	0.28 47	0.11 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.10 143

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rvit_stereo_0081_aga	0.29 38	0.49 316	1.78 182	0.00 1	0.00 1	0.78 58	0.02 191	0.99 77	1.10 214	0.05 42	0.02 2	0.05 97	0.03 101	0.29 56	0.12 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.05 75

rvit_stereo_0081	0.26 27	0.24 199	0.80 32	0.00 1	0.00 1	0.73 55	0.01 81	1.39 93	1.43 345	0.11 71	0.02 2	0.03 49	0.02 60	0.28 47	0.08 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.01 19

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Pointernet	0.47 111	0.13 70	1.57 137	0.05 180	0.44 443	1.19 204	0.05 313	3.69 272	0.81 112	0.03 27	0.02 2	0.19 207	0.05 158	0.47 112	0.13 67	0.00 1	0.26 369	0.00 1	0.14 443	0.01 49	0.24 261

AIO-Stereo	0.51 123	0.22 188	0.87 44	0.56 454	0.70 504	0.45 40	0.01 81	1.89 141	1.27 285	0.21 135	0.02 2	0.02 15	0.06 180	0.44 103	0.45 261	0.03 508	0.78 457	0.00 1	0.63 585	0.08 305	1.50 508

RSM++	0.35 59	0.18 128	0.88 45	0.63 476	0.47 453	0.44 39	0.00 1	1.41 95	1.20 240	0.05 42	0.02 2	0.01 1	0.07 199	0.33 74	0.18 106	0.01 466	0.02 284	0.00 1	0.17 467	0.14 404	0.73 416

RSM	0.36 65	0.16 106	0.82 36	0.59 461	0.49 457	0.42 35	0.00 1	1.56 104	1.20 240	0.19 121	0.02 2	0.03 49	0.06 180	0.34 76	0.19 115	0.01 466	0.10 340	0.00 1	0.15 448	0.10 344	0.68 403

CAS++	0.35 59	0.27 222	1.08 87	0.04 159	0.00 1	0.34 15	0.01 81	4.25 374	0.54 45	0.02 17	0.02 2	0.06 121	0.00 1	0.24 34	0.06 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.03 53
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAPDPT-zeroshot4090	0.57 158	0.13 70	2.81 362	0.40 407	0.58 474	1.20 207	0.01 81	3.82 292	1.08 207	0.14 84	0.02 2	0.01 1	0.03 101	0.28 47	0.11 45	0.00 1	0.01 248	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.81 428

MyStereo07	0.53 136	0.51 325	1.58 138	0.03 121	0.34 424	1.66 414	0.02 191	1.68 118	1.34 321	0.53 236	0.02 2	0.04 70	0.11 251	0.74 208	0.26 169	0.00 1	1.19 573	0.00 1	0.18 474	0.03 193	0.37 311

ff7	0.51 123	0.26 212	1.81 193	0.19 323	0.25 382	1.08 138	0.01 81	0.71 52	1.36 328	0.47 214	0.02 2	0.04 70	0.08 214	0.79 218	0.18 106	0.00 1	0.92 491	0.00 1	0.15 448	0.10 344	1.76 540

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11t	0.51 123	0.26 212	1.81 193	0.19 323	0.25 382	1.08 138	0.01 81	0.71 52	1.36 328	0.47 214	0.02 2	0.04 70	0.08 214	0.79 218	0.18 106	0.00 1	0.92 491	0.00 1	0.15 448	0.10 344	1.76 540

MIM_Stereo	0.72 223	0.80 417	2.05 252	0.63 476	1.06 547	1.31 276	0.02 191	2.80 200	1.24 261	0.19 121	0.02 2	0.70 288	0.20 308	1.31 268	0.16 94	0.00 1	0.18 354	0.00 1	0.00 1	0.17 443	1.53 511

DLNR_Zeroshot_test	23.30 619	50.27 624	88.62 627	97.23 640	94.59 636	1.20 207	0.00 1	20.92 612	0.64 58	0.06 46	0.02 2	0.03 49	0.02 60	4.50 393	0.25 159	32.51 625	0.96 516	0.00 1	0.27 538	72.47 631	1.47 505

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LL-Strereo2	0.63 187	0.97 457	2.03 246	0.76 512	0.86 519	1.15 181	0.08 360	1.85 137	1.20 240	0.45 210	0.02 2	0.50 254	0.07 199	0.63 178	0.65 332	0.00 1	0.17 353	0.00 1	0.03 374	0.05 248	1.05 469

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knoymous	0.41 88	0.09 24	1.34 113	0.05 180	0.01 111	1.15 181	0.01 81	2.36 172	0.23 8	0.51 232	0.02 2	1.64 381	0.00 1	0.49 120	0.33 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.04 60

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ProNet	0.47 111	0.35 266	1.75 169	0.19 323	0.54 464	1.09 147	0.01 81	0.97 75	1.25 272	0.02 17	0.02 2	0.06 121	0.03 101	0.58 156	0.09 25	0.00 1	0.57 419	0.00 1	0.00 1	0.14 404	1.65 530

MC-Stereo	0.57 158	0.16 106	1.63 147	0.70 495	0.93 530	1.10 152	0.01 81	1.43 98	0.26 14	0.91 281	0.02 2	0.08 150	0.11 251	0.61 175	0.23 144	0.00 1	1.15 569	0.00 1	0.17 467	0.10 344	1.84 554

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Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
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test-3	0.86 265	0.15 85	2.03 246	0.37 399	0.56 468	1.01 93	0.02 191	3.05 223	0.54 45	1.98 434	0.02 2	1.09 345	0.04 134	3.73 355	0.38 237	0.00 1	0.93 499	0.00 1	0.25 526	0.16 429	0.82 432

test_1	0.84 258	0.15 85	2.03 246	0.37 399	0.55 465	1.01 93	0.02 191	3.06 225	0.55 48	1.73 413	0.02 2	1.09 345	0.04 134	3.70 353	0.38 237	0.00 1	0.93 499	0.00 1	0.25 526	0.16 429	0.84 437

test_3	0.81 248	0.15 85	2.17 276	0.36 396	0.58 474	1.03 99	0.01 81	3.01 221	0.59 51	0.98 291	0.02 2	1.04 338	0.04 134	3.72 354	0.39 245	0.00 1	0.92 491	0.00 1	0.25 526	0.16 429	0.69 410

test-2	0.62 181	0.55 338	1.80 185	0.09 253	0.61 485	1.07 130	0.03 252	2.92 209	0.25 9	2.23 452	0.02 2	0.66 276	0.04 134	0.25 37	0.22 136	0.00 1	1.26 576	0.00 1	0.00 1	0.23 480	0.19 220

cross-raft	0.67 201	0.19 159	1.85 206	0.58 459	0.71 505	1.09 147	0.10 381	3.52 254	0.69 69	0.41 200	0.02 2	2.81 458	0.04 134	0.55 144	0.23 144	0.00 1	0.13 349	0.00 1	0.16 459	0.01 49	0.22 252

CFNet-RSSM	0.60 171	0.15 85	1.55 134	0.05 180	0.14 323	1.27 259	0.02 191	4.87 439	0.58 50	0.34 177	0.02 2	1.92 403	0.04 134	0.49 120	0.25 159	0.00 1	0.01 248	0.00 1	0.27 538	0.01 49	0.10 143

Gwc-CoAtRS	0.52 132	0.16 106	1.68 155	0.05 180	0.13 317	1.06 123	0.03 252	2.88 203	0.54 45	0.40 195	0.02 2	2.22 427	0.03 101	0.49 120	0.26 169	0.00 1	0.09 337	0.00 1	0.22 503	0.01 49	0.11 151

FENet	0.61 177	0.22 188	1.75 169	0.05 180	0.00 1	1.21 220	0.05 313	3.78 282	1.28 292	1.08 314	0.02 2	1.61 377	0.09 231	0.60 171	0.35 217	0.00 1	0.01 248	0.00 1	0.00 1	0.04 228	0.08 105

VMStereo-Base	0.15 7	0.16 106	0.96 71	0.00 1	0.00 1	0.83 64	0.02 191	0.27 11	0.18 2	0.02 17	0.03 92	0.14 191	0.07 199	0.21 22	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 75

BridgeDepth_RVC	0.12 3	0.20 169	0.39 3	0.00 1	0.00 1	0.32 12	0.00 1	0.25 9	0.90 152	0.01 7	0.03 92	0.04 70	0.03 101	0.13 8	0.10 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX1	0.66 200	0.22 188	0.60 21	0.04 159	0.40 430	1.19 204	0.07 350	5.81 518	2.79 520	0.18 111	0.03 92	0.21 214	0.20 308	0.73 205	0.45 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 305	0.18 214

WQFJX	0.65 195	0.15 85	0.58 19	0.09 253	0.46 450	1.18 198	0.05 313	5.53 498	2.31 475	0.21 135	0.03 92	0.18 205	0.10 240	0.66 188	0.53 302	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.08 305	0.85 439

NLSM1	0.56 153	0.25 208	0.63 25	0.09 253	0.43 441	1.21 220	0.01 81	4.76 431	2.24 468	0.19 121	0.03 92	0.12 177	0.09 231	0.39 86	0.55 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 290	0.13 169

GEAStereo	0.55 147	0.17 119	1.02 78	0.79 516	0.97 533	1.12 161	0.00 1	1.12 84	0.66 62	0.41 200	0.03 92	0.01 1	0.03 101	0.46 108	0.74 352	0.06 533	1.05 539	0.00 1	0.00 1	0.17 443	2.11 573

GSStereo	0.72 223	0.17 119	1.02 78	0.69 493	0.97 533	1.12 161	0.00 1	4.07 344	1.22 253	0.35 178	0.03 92	0.01 1	0.03 101	0.46 108	0.74 352	0.03 508	0.93 499	0.00 1	0.30 548	0.17 443	2.11 573

GS-Stereo							0.00 1	4.07 344	1.22 253	0.35 178	0.03 92	0.01 1	0.03 101	0.46 108	0.74 352	0.03 508	0.93 499	0.00 1	0.30 548	0.17 443	2.11 573

FlowAnything_test	0.14 4	0.15 85	0.40 4	0.01 15	0.01 111	1.12 161	0.00 1	0.63 47	0.21 5	0.09 63	0.03 92	0.01 1	0.00 1	0.06 2	0.06 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 290	0.04 60

AdaDepth	0.35 59	0.14 81	1.78 182	0.05 180	0.03 203	1.30 271	0.01 81	0.39 22	0.80 102	0.11 71	0.03 92	0.02 15	0.08 214	0.68 193	0.13 67	0.00 1	0.75 453	0.00 1	0.18 474	0.01 49	0.56 372

depthmonostereo	0.43 100	0.34 263	2.49 334	0.10 267	0.00 1	1.05 117	0.00 1	0.69 50	0.29 17	0.06 46	0.03 92	0.55 262	0.28 331	2.10 306	0.27 172	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.29 283

3.75w	0.35 59	0.07 7	0.90 52	0.01 15	0.01 111	1.15 181	0.00 1	1.93 147	0.94 169	0.21 135	0.03 92	0.02 15	0.02 60	0.37 80	0.15 83	0.00 1	0.91 487	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.19 220

MM-Stereo_test2	0.51 123	0.19 159	1.86 209	0.74 506	0.08 274	1.16 187	0.01 81	0.78 64	0.71 72	0.48 224	0.03 92	0.05 97	0.07 199	0.47 112	0.40 248	0.00 1	0.92 491	0.00 1	0.05 393	0.28 510	1.94 566

fffft	0.31 47	0.31 247	0.88 45	0.02 76	0.00 1	0.92 79	0.01 81	1.72 121	0.80 102	0.02 17	0.03 92	0.04 70	0.01 21	0.41 92	0.34 212	0.00 1	0.04 304	0.00 1	0.00 1	0.19 459	0.39 324
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 27	0.48 314	0.92 59	0.03 121	0.00 1	1.05 117	0.05 313	0.52 34	0.83 126	0.08 57	0.03 92	0.04 70	0.02 60	0.41 92	0.29 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 390	0.43 343

tt45	0.54 140	0.46 305	1.12 91	0.04 159	0.00 1	1.32 285	0.05 313	1.00 78	0.79 93	0.05 42	0.03 92	0.09 160	0.03 101	5.35 443	0.28 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 404	0.15 186

mms	0.32 52	0.28 225	0.78 30	0.12 292	0.37 427	0.34 15	0.01 81	0.45 27	0.64 58	0.12 79	0.03 92	0.06 121	0.05 158	0.56 148	0.06 15	0.00 1	0.24 365	0.00 1	0.00 1	0.13 390	2.13 578

ours_stereo	0.32 52	0.30 238	1.12 91	0.08 234	0.30 416	0.80 60	0.04 289	0.54 37	0.70 70	0.06 46	0.03 92	0.06 121	0.03 101	0.50 127	0.06 15	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.14 404	1.62 529

fffy	0.33 55	0.35 266	1.42 119	0.21 344	0.46 450	0.34 15	0.01 81	0.94 73	0.20 4	0.04 36	0.03 92	0.06 121	0.01 21	0.22 26	0.17 101	0.00 1	0.56 417	0.00 1	0.00 1	0.13 390	1.39 500

U	1.79 469	0.09 24	1.35 116	0.06 202	7.35 604	10.70 585	0.00 1	0.86 69	0.32 22	0.02 17	0.03 92	0.11 173	0.02 60	0.15 15	0.07 19	0.00 1	0.00 1	9.53 602	5.06 617	0.01 49	0.01 19

IGEV-BASED-STEREO-	1.80 471	20.09 617	11.97 586	0.09 253	0.00 1	0.46 42	0.05 313	0.49 31	0.50 39	0.17 102	0.03 92	0.04 70	0.00 1	0.14 12	0.45 261	0.00 1	0.35 384	0.00 1	0.06 401	0.07 290	1.12 477

MyStereo05	1.01 324	0.47 311	3.36 420	0.03 121	0.14 323	1.53 368	0.02 191	4.11 354	3.37 534	1.43 370	0.03 92	1.27 355	0.39 366	1.39 272	0.97 401	0.00 1	1.10 555	0.00 1	0.16 459	0.02 116	0.37 311

MyStereo04	1.01 324	0.51 325	3.49 429	0.03 121	0.34 424	1.66 414	0.02 191	4.18 363	2.93 526	1.10 319	0.03 92	1.30 359	0.58 392	1.32 269	1.02 408	0.00 1	1.19 573	0.00 1	0.18 474	0.03 193	0.37 311

CASnet	0.21 16	0.22 188	0.95 66	0.01 15	0.00 1	0.87 71	0.01 81	0.55 39	0.88 141	0.16 96	0.03 92	0.04 70	0.02 60	0.39 86	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 193	0.01 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.51 123	0.16 106	1.23 103	0.09 253	1.58 571	1.18 198	0.05 313	1.07 83	0.79 93	0.03 27	0.03 92	0.14 191	0.10 240	0.55 144	0.12 54	0.00 1	0.01 248	0.00 1	0.00 1	0.01 49	2.98 590

CroCo-Stereo Lap2	0.42 92	0.75 403	1.76 175	0.03 121	0.00 1	0.33 14	0.01 81	3.75 281	0.81 112	0.02 17	0.03 92	0.04 70	0.07 199	0.52 134	0.23 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 290	0.03 53

CroCo-Stereo	0.50 119	0.63 373	2.38 310	0.14 299	0.00 1	0.19 8	0.02 191	4.28 379	0.96 182	0.14 84	0.03 92	0.46 247	0.08 214	0.32 69	0.29 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.01 19
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
raftrobust	0.68 208	0.89 431	1.80 185	0.02 76	1.29 560	1.22 226	0.05 313	2.37 173	0.62 56	2.99 504	0.03 92	0.12 177	0.15 278	0.60 171	0.51 293	0.00 1	0.69 438	0.00 1	0.00 1	0.10 344	0.24 261

PMTNet	0.26 27	0.21 179	1.40 117	0.02 76	0.02 180	1.16 187	0.29 461	1.00 78	0.18 2	0.04 36	0.03 92	0.07 143	0.02 60	0.47 112	0.15 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 193	0.02 38

DeepPruner_ROB	1.04 331	0.99 464	3.05 390	0.02 76	0.00 1	1.60 391	0.17 408	3.96 324	0.52 40	3.41 519	0.03 92	2.06 413	0.17 292	3.35 335	1.12 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 404	0.14 176

DispViT+	0.31 47	0.57 353	1.77 179	0.03 121	0.00 1	0.25 10	0.01 81	2.32 167	0.78 87	0.02 17	0.04 122	0.04 70	0.02 60	0.17 17	0.03 5	0.00 1	0.18 354	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.00 1

NLSM3	0.39 77	0.30 238	0.85 41	0.04 159	0.00 1	1.23 230	0.01 81	3.70 275	0.85 129	0.02 17	0.04 122	0.06 121	0.14 272	0.10 7	0.15 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.20 240

252Zero-FE	0.35 59	0.11 51	0.89 48	0.02 76	0.12 312	0.35 23	0.00 1	0.39 22	1.27 285	1.18 331	0.04 122	0.03 49	0.00 1	0.35 78	0.46 271	0.00 1	1.00 530	0.00 1	0.30 548	0.01 49	0.50 352

FSD					0.85 515	0.30 11	0.05 313	0.33 15	1.07 204	0.04 36	0.04 122	0.13 188	0.02 60	0.52 134	0.33 198	0.00 1	1.05 539	0.00 1	0.00 1	0.01 49

2.75w_new	0.45 105	0.11 51	1.02 78	0.02 76	0.08 274	1.03 99	0.00 1	2.60 185	0.93 163	0.22 140	0.04 122	0.02 15	0.03 101	0.66 188	0.32 195	0.00 1	0.95 512	0.00 1	0.24 522	0.00 1	0.63 386

2w_stereo	0.38 76	0.09 24	0.97 72	0.01 15	0.00 1	0.99 92	0.00 1	2.70 191	0.90 152	0.22 140	0.04 122	0.03 49	0.08 214	0.30 60	0.14 76	0.00 1	0.67 435	0.00 1	0.14 443	0.00 1	0.24 261

111111	0.37 68	0.08 16	0.72 28	0.15 305	0.26 391	1.10 152	0.02 191	1.58 105	0.88 141	0.19 121	0.04 122	0.01 1	0.06 180	0.32 69	0.15 83	0.00 1	0.74 450	0.00 1	0.00 1	0.09 329	1.06 472

AIO_rvc	0.63 187	0.64 378	2.03 246	0.82 523	1.08 550	0.42 35	0.06 341	1.37 92	1.24 261	0.39 190	0.04 122	0.09 160	0.06 180	0.84 230	0.50 291	0.01 466	1.06 543	0.00 1	0.03 374	0.11 367	1.81 551

HUF	0.78 240	0.58 354	2.91 376	0.76 512	1.21 556	0.34 15	0.07 350	1.59 107	1.25 272	0.52 234	0.04 122	0.51 257	0.04 134	0.75 209	0.45 261	0.06 533	2.00 601	0.00 1	0.00 1	0.15 420	2.39 584

AIO_test	0.55 147	0.33 261	2.02 245	0.77 514	1.08 550	0.43 37	0.06 341	0.88 71	0.92 158	0.38 186	0.04 122	0.85 312	0.03 101	0.79 218	0.26 169	0.00 1	0.95 512	0.00 1	0.08 409	0.03 193	1.20 487

IGEV-Stereo++	0.42 92	0.07 7	0.79 31	0.17 314	0.28 402	1.13 168	0.00 1	1.98 149	0.41 27	0.31 171	0.04 122	0.02 15	0.03 101	0.56 148	0.30 186	0.00 1	0.73 448	0.00 1	0.00 1	0.04 228	1.55 516

rvit_stereo_0080	0.44 102	0.64 378	2.07 254	0.01 15	0.00 1	0.90 75	0.01 81	3.40 247	1.16 222	0.03 27	0.04 122	0.06 121	0.01 21	0.19 19	0.14 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.11 151

IGEVStereo-DCA	0.88 269	1.21 499	1.81 193	0.18 316	0.16 338	0.83 64	0.01 81	0.71 52	1.36 328	0.40 195	0.04 122	0.06 121	0.09 231	6.04 469	2.22 473	0.00 1	0.48 397	0.00 1	0.15 448	0.16 429	1.76 540

rrr	1.15 365	1.21 499	5.05 504	0.18 316	0.16 338	0.83 64	0.06 341	2.88 203	1.44 348	0.40 195	0.04 122	0.06 121	0.09 231	6.04 469	2.22 473	0.00 1	0.48 397	0.00 1	0.19 481	0.16 429	1.59 526

whm_eth	0.44 102	0.64 378	2.07 254	0.01 15	0.00 1	0.90 75	0.01 81	3.40 247	1.16 222	0.03 27	0.04 122	0.06 121	0.01 21	0.19 19	0.14 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.11 151

CAS	0.95 298	0.12 62	1.08 87	6.79 596	0.08 274	1.10 152	0.01 81	0.97 75	0.87 134	0.03 27	0.04 122	0.07 143	0.06 180	0.37 80	0.15 83	6.94 600	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 285

LoS	0.32 52	0.19 159	1.27 109	0.11 285	0.01 111	1.32 285	0.07 350	1.44 99	0.79 93	0.06 46	0.04 122	0.27 228	0.11 251	0.60 171	0.13 67	0.00 1	0.01 248	0.00 1	0.00 1	0.03 193	0.01 19
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.64 193	0.12 62	1.52 128	0.74 506	0.75 509	1.83 437	0.54 498	2.79 199	0.67 65	0.66 247	0.04 122	0.01 1	0.02 60	0.77 213	0.45 261	0.00 1	0.71 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 480

GLC_STEREO	0.19 11	0.13 70	0.94 65	0.03 121	0.00 1	0.95 87	0.03 252	0.33 15	0.44 31	0.10 66	0.04 122	0.06 121	0.04 134	0.44 103	0.11 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.05 75

AnonymousM	0.48 114	0.11 51	1.03 82	0.06 202	0.01 111	1.10 152	0.03 252	1.91 144	1.37 333	0.25 152	0.04 122	0.02 15	0.24 318	0.56 148	0.33 198	0.00 1	0.43 390	1.91 592	0.00 1	0.01 49	0.22 252

GMStereo	0.34 57	1.03 476	2.11 266	0.01 15	0.00 1	0.47 43	0.01 81	0.77 61	1.38 338	0.24 150	0.04 122	0.07 143	0.08 214	0.43 100	0.12 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 193	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLMM1	0.67 201	0.20 169	0.62 24	0.07 221	0.10 296	1.20 207	0.02 191	5.67 505	3.39 535	0.22 140	0.05 143	0.14 191	0.08 214	0.55 144	0.53 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 290	0.41 336

MLG-Stereo_test2	0.34 57	0.17 119	0.97 72	0.32 390	0.33 422	1.13 168	0.00 1	0.31 14	1.53 368	0.28 161	0.05 143	0.10 170	0.00 1	0.30 60	0.20 121	0.19 562	0.55 413	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.37 311

MLG-Stereo_test1	0.27 33	0.11 51	1.02 78	0.05 180	0.18 347	1.04 107	0.00 1	0.23 6	1.57 376	0.12 79	0.05 143	0.05 97	0.01 21	0.06 2	0.10 37	0.00 1	0.61 431	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.15 186

MM-Stereo_test1	0.69 211	0.30 238	1.69 157	0.88 529	0.23 371	0.93 83	0.03 252	3.79 284	1.40 342	0.47 214	0.05 143	0.05 97	0.02 60	0.65 184	0.39 245	0.00 1	1.01 532	0.00 1	0.00 1	0.31 520	1.58 524

rvit_0105_6	0.46 110	0.36 269	1.89 221	0.01 15	0.00 1	0.83 64	0.01 81	3.37 246	1.92 440	0.06 46	0.05 143	0.09 160	0.02 60	0.27 45	0.13 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.15 186

IGEV-Stereo+	0.61 177	0.21 179	1.12 91	0.17 314	1.20 554	0.64 53	0.02 191	0.33 15	0.71 72	0.39 190	0.05 143	0.05 97	0.05 158	1.92 300	0.48 284	0.00 1	0.58 423	0.00 1	0.24 522	1.85 584	2.11 573

rvit_stereo_ft	0.47 111	0.79 414	2.69 352	0.01 15	0.00 1	0.21 9	0.01 81	3.45 251	1.45 351	0.03 27	0.05 143	0.08 150	0.02 60	0.28 47	0.13 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.17 204

test_for_model	0.80 245	0.11 51	2.53 339	0.38 403	0.35 426	1.18 198	0.01 81	3.72 278	0.91 155	0.17 102	0.05 143	0.08 150	0.02 60	5.58 454	0.20 121	0.00 1	0.01 248	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.74 419

MaDis-Stereo	0.30 44	0.62 370	1.63 147	0.07 221	0.19 352	0.40 33	0.02 191	1.36 91	0.76 85	0.04 36	0.05 143	0.13 188	0.05 158	0.38 84	0.33 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.02 38

4D-IteraStereo	0.59 166	0.98 461	2.62 346	0.04 159	0.09 285	1.07 130	0.08 360	1.45 100	0.39 25	0.12 79	0.05 143	0.82 311	0.10 240	0.77 213	1.05 410	0.00 1	0.40 386	0.00 1	0.00 1	0.08 305	1.79 549

TestStereo	0.67 201	0.99 464	2.26 290	0.00 1	0.00 1	0.92 79	0.01 81	1.77 129	0.30 18	0.20 130	0.05 143	0.08 150	0.06 180	6.62 497	0.09 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.08 105

test_xeample3	0.95 298	1.30 509	5.13 508	0.19 323	0.23 371	0.95 87	0.07 350	2.30 166	1.47 359	0.40 195	0.05 143	0.08 150	0.07 199	1.45 275	2.27 477	0.00 1	0.69 438	0.00 1	0.33 556	0.17 443	1.85 555

NLCSM	0.74 228	0.31 247	0.59 20	0.10 267	0.47 453	1.20 207	0.09 372	4.62 412	1.94 446	0.18 111	0.06 155	0.21 214	0.22 314	3.97 365	0.33 198	0.00 1	0.05 312	0.00 1	0.00 1	0.17 443	0.23 256

3.25w_new	0.37 68	0.10 37	0.92 59	0.02 76	0.09 285	1.02 95	0.00 1	1.86 138	0.96 182	0.15 90	0.06 155	0.02 15	0.02 60	0.30 60	0.14 76	0.00 1	0.91 487	0.00 1	0.20 487	0.00 1	0.67 396

3.25w	0.37 68	0.10 37	0.92 59	0.02 76	0.09 285	1.02 95	0.00 1	1.86 138	0.96 182	0.15 90	0.06 155	0.02 15	0.02 60	0.30 60	0.14 76	0.00 1	0.91 487	0.00 1	0.20 487	0.00 1	0.67 396

MLG-Stereo_test3	0.25 24	0.15 85	0.85 41	0.28 382	0.17 343	1.08 138	0.00 1	0.51 33	0.87 134	0.23 145	0.06 155	0.02 15	0.01 21	0.04 1	0.03 5	0.00 1	0.51 403	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.16 196

MLG-Stereo	0.29 38	0.10 37	0.98 74	0.06 202	0.20 357	1.04 107	0.00 1	0.58 43	1.61 384	0.13 83	0.06 155	0.04 70	0.01 21	0.07 4	0.09 25	0.00 1	0.69 438	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.14 176

LG-G_1	0.39 77	0.16 106	0.91 54	0.26 372	0.18 347	1.30 271	0.00 1	2.08 157	0.92 158	0.38 186	0.06 155	0.05 97	0.01 21	0.21 22	0.15 83	0.00 1	0.49 401	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.69 410

LG-G	0.39 77	0.16 106	0.91 54	0.26 372	0.18 347	1.30 271	0.00 1	2.08 157	0.92 158	0.38 186	0.06 155	0.05 97	0.01 21	0.21 22	0.15 83	0.00 1	0.49 401	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.69 410

LGtest1	0.19 11	0.18 128	0.41 5	0.01 15	0.10 296	0.40 33	0.00 1	0.56 40	0.93 163	0.32 174	0.06 155	0.03 49	0.00 1	0.14 12	0.27 172	0.00 1	0.18 354	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.16 196

dual_stereo	0.63 187	0.07 7	0.80 32	0.29 384	0.98 537	0.37 28	0.02 191	4.03 340	1.20 240	0.10 66	0.06 155	0.02 15	0.04 134	1.13 247	0.32 195	0.00 1	1.26 576	0.00 1	0.13 439	0.00 1	1.80 550

RAStereo	0.24 21	0.44 297	1.96 232	0.06 202	0.01 111	0.18 6	0.01 81	0.95 74	0.49 38	0.14 84	0.06 155	0.05 97	0.05 158	0.26 43	0.23 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 193	0.00 1

dd	0.45 105	1.20 498	2.52 338	0.06 202	0.01 111	1.23 230	0.03 252	0.88 71	1.48 361	0.26 155	0.06 155	0.12 177	0.05 158	0.42 96	0.44 256	0.02 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 264	0.06 88

sAnonymous2	0.50 119	0.60 362	4.41 479	0.01 15	0.00 1	0.34 15	0.08 360	2.33 169	1.09 211	0.03 27	0.06 155	0.04 70	0.10 240	0.29 56	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 404	0.35 306

CroCo_RVC	0.50 119	0.60 362	4.41 479	0.01 15	0.00 1	0.34 15	0.08 360	2.33 169	1.09 211	0.03 27	0.06 155	0.04 70	0.10 240	0.29 56	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 404	0.35 306

VIP-Stereo	0.42 92	0.71 391	2.12 269	0.10 267	0.20 357	1.11 159	0.02 191	0.72 57	1.28 292	0.07 55	0.07 168	0.07 143	0.01 21	0.31 66	0.38 237	0.00 1	0.84 472	0.00 1	0.00 1	0.04 228	0.39 324

asda	0.39 77	0.11 51	0.90 52	0.02 76	0.01 111	1.13 168	0.00 1	1.80 132	0.95 174	0.23 145	0.07 168	0.04 70	0.08 214	0.52 134	0.12 54	0.00 1	0.97 524	0.00 1	0.22 503	0.00 1	0.67 396

xyz-stereo-finetune	0.60 171	0.59 358	0.99 75	0.03 121	0.00 1	1.34 293	0.01 81	2.57 182	0.94 169	0.07 55	0.07 168	0.09 160	0.04 134	4.28 380	0.82 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.08 105

IGEV++	0.76 233	0.41 289	1.49 125	0.75 510	0.88 522	0.38 30	0.03 252	5.40 490	0.75 82	0.25 152	0.07 168	0.04 70	0.16 287	0.81 227	0.36 221	0.00 1	1.17 571	0.00 1	0.04 390	0.14 404	1.96 567

AEACV	0.64 193	0.08 16	1.46 120	0.72 499	0.96 532	1.22 226	0.00 1	1.90 143	0.67 65	0.54 237	0.07 168	0.02 15	0.73 422	0.63 178	0.28 175	0.01 466	0.92 491	0.00 1	0.36 564	0.09 329	2.04 569

UDGNet	0.44 102	0.91 434	1.89 221	0.04 159	0.00 1	1.15 181	0.02 191	0.75 60	1.77 423	0.45 210	0.07 168	0.06 121	0.02 60	1.62 285	0.11 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 19

sCroCo_RVC	0.27 33	0.19 159	2.20 280	0.02 76	0.00 1	0.13 4	0.04 289	1.15 87	0.89 146	0.15 90	0.07 168	0.03 49	0.04 134	0.39 86	0.05 10	0.00 1	0.07 325	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 19

water-stereo	0.31 47	0.26 212	2.15 274	0.06 202	0.02 180	1.03 99	0.00 1	0.46 28	0.39 25	0.20 130	0.08 175	0.06 121	0.06 180	0.34 76	0.33 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.02 116	0.68 403

3.5w_stereo	0.30 44	0.09 24	0.83 38	0.02 76	0.01 111	1.03 99	0.00 1	1.77 129	0.99 195	0.01 7	0.08 175	0.02 15	0.03 101	0.30 60	0.11 45	0.00 1	0.58 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 220

G2L-ROB	1.11 349	0.99 464	2.89 372	0.01 15	0.01 111	1.48 352	0.00 1	3.88 311	1.64 401	1.53 384	0.08 175	3.19 483	0.01 21	4.82 414	1.38 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 390	0.14 176

SCV_C0	0.78 240	0.46 305	2.11 266	0.66 482	0.80 511	0.51 46	0.03 252	4.50 396	1.26 279	0.49 226	0.08 175	0.08 150	0.11 251	0.64 182	0.57 313	0.00 1	1.00 530	0.00 1	0.19 481	0.12 377	1.91 565

zero-FE	0.54 140	0.12 62	2.19 278	0.26 372	0.44 443	0.84 70	0.06 341	1.74 125	0.47 35	0.38 186	0.09 179	0.17 204	0.12 265	1.55 277	0.58 316	0.18 559	0.74 450	0.00 1	0.23 509	0.01 49	0.59 379

DCVSM-stereo	0.74 228	0.09 24	1.76 175	0.07 221	0.01 111	1.24 236	0.04 289	2.09 159	0.31 19	3.55 522	0.09 179	3.02 469	0.59 393	1.43 274	0.45 261	0.00 1	0.00 1	0.01 507	0.00 1	0.02 116	0.01 19

rvit_stereo_0075_2	0.45 105	0.19 159	3.21 402	0.02 76	0.00 1	1.10 152	0.02 191	1.92 146	1.22 253	0.18 111	0.09 179	0.02 15	0.05 158	0.59 167	0.11 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.27 278

LG-Stereo	0.48 114	0.24 199	1.82 198	0.10 267	0.20 357	1.05 117	0.00 1	3.59 263	0.87 134	0.26 155	0.10 182	0.37 234	0.08 214	0.14 12	0.19 115	0.00 1	0.18 354	0.00 1	0.00 1	0.09 329	0.28 282

rvit_0105_4	0.52 132	0.47 311	2.33 304	0.01 15	0.00 1	0.83 64	0.01 81	3.89 316	1.78 425	0.12 79	0.10 182	0.12 177	0.03 101	0.39 86	0.13 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.13 169

plain	0.55 147	0.55 338	3.45 425	0.10 267	0.00 1	0.50 44	0.02 191	3.49 253	1.16 222	0.05 42	0.10 182	0.13 188	0.17 292	0.67 191	0.28 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 537	0.01 19

MIF-Stereo (partial)	0.37 68	0.39 281	1.98 237	0.02 76	0.00 1	0.43 37	0.02 191	2.35 171	0.61 55	0.18 111	0.10 182	0.07 143	0.07 199	0.61 175	0.40 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 305	0.02 38

FADNet-RVC	1.30 407	1.62 536	6.28 537	0.03 121	0.00 1	1.61 397	0.08 360	4.49 395	2.04 454	0.41 200	0.10 182	0.63 269	0.64 406	5.55 452	1.69 447	0.01 466	0.08 331	0.00 1	0.00 1	0.52 562	0.31 289

4.25_new	0.39 77	0.10 37	0.89 48	0.02 76	0.01 111	1.06 123	0.00 1	1.80 132	0.95 174	0.29 165	0.11 187	0.03 49	0.05 158	0.51 129	0.31 188	0.00 1	0.96 516	0.00 1	0.23 509	0.00 1	0.55 367

4.5w_new	0.39 77	0.10 37	0.89 48	0.02 76	0.01 111	1.06 123	0.00 1	1.80 132	0.95 174	0.29 165	0.11 187	0.03 49	0.05 158	0.51 129	0.31 188	0.00 1	0.96 516	0.00 1	0.23 509	0.00 1	0.55 367

4.25w-stereo	0.39 77	0.10 37	0.89 48	0.02 76	0.01 111	1.06 123	0.00 1	1.80 132	0.95 174	0.29 165	0.11 187	0.03 49	0.05 158	0.51 129	0.31 188	0.00 1	0.96 516	0.00 1	0.23 509	0.00 1	0.55 367

G2L-Stereo_test	1.14 361	1.01 469	2.97 384	0.27 379	0.01 111	1.66 414	0.10 381	3.73 279	1.31 313	2.21 450	0.11 187	3.18 480	0.49 380	4.55 398	0.70 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 465	0.30 285

LG-Stereo_Zeroshot	0.52 132	0.15 85	1.72 160	0.22 347	0.14 323	1.47 344	0.04 289	2.21 164	0.99 195	0.39 190	0.11 187	0.70 288	0.03 101	0.65 184	0.58 316	0.02 494	0.46 392	0.00 1	0.23 509	0.01 49	0.36 308

RAFT-Test	0.85 262	0.19 159	2.98 387	0.66 482	0.99 538	1.83 437	0.17 408	3.16 233	1.19 234	0.71 251	0.11 187	3.21 484	0.02 60	0.58 156	0.33 198	0.00 1	0.47 393	0.00 1	0.29 546	0.01 49	0.15 186

MIPNet	0.77 237	0.74 400	2.72 353	0.08 234	0.07 261	1.32 285	0.12 394	4.14 359	1.51 364	0.90 280	0.11 187	0.67 280	0.95 436	1.42 273	0.30 186	0.00 1	0.01 248	0.01 507	0.01 343	0.15 420	0.23 256

FADNet	1.38 423	1.42 522	5.62 524	0.03 121	0.06 246	2.56 475	0.16 405	4.66 420	1.64 401	0.35 178	0.11 187	1.66 384	1.05 441	5.64 458	1.59 441	0.18 559	0.02 284	0.01 507	0.01 343	0.52 562	0.23 256

DIP-Stereo	0.68 208	0.35 266	1.76 175	0.08 234	0.00 1	1.46 337	0.01 81	6.53 550	1.71 413	0.91 281	0.11 187	0.04 70	0.19 301	0.19 19	0.09 25	0.00 1	0.01 248	0.00 1	0.00 1	0.03 193	0.17 204
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
gcap_with_dpt	0.51 123	0.12 62	2.64 349	0.04 159	0.16 338	1.21 220	0.02 191	3.46 252	0.95 174	0.33 175	0.12 196	0.04 70	0.03 101	0.26 43	0.21 132	0.00 1	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.64 390

UPFNet	0.99 318	0.32 256	2.89 372	0.00 1	0.00 1	1.90 441	0.11 385	4.10 350	1.10 214	2.35 465	0.12 196	1.91 402	0.08 214	4.02 366	0.78 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 305	0.04 60

DMCA-RVC	1.12 354	1.19 497	5.30 514	0.03 121	0.04 230	1.30 271	0.06 341	3.05 223	0.87 134	3.33 516	0.12 196	0.98 334	0.65 411	3.40 338	1.82 451	0.01 466	0.04 304	0.02 528	0.01 343	0.10 344	0.09 131

asd	0.29 38	0.09 24	1.00 76	0.02 76	0.07 261	1.04 107	0.00 1	0.30 13	0.92 158	0.22 140	0.13 199	0.04 70	0.05 158	0.46 108	0.13 67	0.00 1	0.78 457	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.62 384

rvit_0105_5	0.55 147	0.56 348	2.86 371	0.01 15	0.00 1	0.89 73	0.01 81	3.93 318	1.55 371	0.16 96	0.13 199	0.12 177	0.03 101	0.43 100	0.15 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.18 214

S2M2_L	0.17 10	0.18 128	0.83 38	0.02 76	0.01 111	0.32 12	0.01 81	0.52 34	0.78 87	0.00 1	0.14 201	0.03 49	0.01 21	0.37 80	0.16 94	0.00 1	0.01 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-RUCA	0.31 47	0.10 37	0.83 38	0.12 292	0.11 302	1.25 244	0.31 470	0.85 67	0.27 16	0.11 71	0.14 201	0.16 201	0.24 318	0.35 78	0.25 159	0.05 523	0.19 361	0.20 566	0.23 509	0.19 459	0.32 294

WCG-NET（raft）	0.45 105	0.62 370	0.93 64	0.02 76	0.06 246	0.90 75	0.05 313	0.70 51	1.32 315	0.33 175	0.14 201	1.51 367	0.14 272	0.41 92	0.22 136	0.00 1	1.29 581	0.00 1	0.01 343	0.16 429	0.25 269

UNet	1.21 375	0.36 269	4.56 484	0.04 159	0.02 180	2.30 461	0.02 191	3.70 275	0.98 191	1.32 352	0.14 201	2.70 452	1.54 478	4.49 390	1.96 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 305	0.07 98

G2L-Stereo	1.20 372	1.04 477	3.45 425	0.03 121	0.11 302	1.43 321	0.02 191	4.01 334	1.46 353	1.45 372	0.16 205	3.06 473	0.24 318	6.15 477	1.09 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 465	0.18 214

Reg-Stereo(zero)	0.71 215	0.07 7	2.28 292	0.03 121	1.01 541	1.58 385	0.37 480	1.52 102	0.78 87	0.18 111	0.16 205	1.75 393	1.08 443	0.91 236	1.25 424	0.00 1	0.51 403	0.00 1	0.24 522	0.01 49	0.54 361

Hybrid-DGEV-2	0.98 314	1.15 493	2.43 324	0.04 159	0.00 1	3.46 514	0.01 81	4.31 385	1.56 373	1.37 362	0.17 207	1.56 370	0.10 240	2.57 311	0.40 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.12 377	0.37 311

4.5_new	0.37 68	0.08 16	0.91 54	0.03 121	0.01 111	0.94 85	0.00 1	1.73 123	0.98 191	0.28 161	0.17 207	0.03 49	0.01 21	0.54 142	0.10 37	0.00 1	0.97 524	0.00 1	0.13 439	0.00 1	0.51 354

4.5w-stereo	0.37 68	0.08 16	0.91 54	0.03 121	0.01 111	0.94 85	0.00 1	1.73 123	0.98 191	0.28 161	0.17 207	0.03 49	0.01 21	0.54 142	0.10 37	0.00 1	0.97 524	0.00 1	0.13 439	0.00 1	0.51 354

NRIStereo	0.82 249	0.17 119	1.56 136	0.61 468	0.05 240	1.61 397	0.48 492	1.52 102	1.19 234	0.91 281	0.17 207	0.65 274	0.03 101	7.00 527	0.25 159	0.00 1	0.06 319	0.00 1	0.00 1	0.06 264	0.17 204

CREStereo	0.29 38	0.19 159	0.91 54	0.00 1	0.01 111	1.24 236	0.01 81	1.31 89	0.99 195	0.17 102	0.17 207	0.04 70	0.00 1	0.56 148	0.14 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.02 38
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
DMCA	0.87 266	0.52 334	3.24 410	0.01 15	0.01 111	1.30 271	0.02 191	3.69 272	1.87 434	2.29 460	0.17 207	1.71 388	0.10 240	0.76 210	1.42 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 305	0.12 160

trnet	0.29 38	0.17 119	0.95 66	0.00 1	0.00 1	1.26 253	0.01 81	1.32 90	0.97 186	0.16 96	0.18 213	0.05 97	0.00 1	0.53 139	0.13 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.02 38

UniTT-Stereo	0.23 18	0.28 225	1.91 224	0.05 180	0.16 338	0.34 15	0.02 191	0.46 28	0.42 29	0.06 46	0.18 213	0.05 97	0.07 199	0.22 26	0.33 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 367	0.01 19

gwcnet-sp	1.11 349	0.71 391	4.90 496	0.05 180	0.01 111	2.59 477	0.14 400	4.22 369	1.38 338	1.93 427	0.18 213	0.68 284	0.38 356	3.77 356	0.98 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 390	0.08 105

scenet	1.11 349	0.71 391	4.90 496	0.05 180	0.01 111	2.59 477	0.14 400	4.22 369	1.38 338	1.93 427	0.18 213	0.68 284	0.38 356	3.77 356	0.98 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 390	0.08 105

ssnet	1.11 349	0.71 391	4.90 496	0.05 180	0.01 111	2.59 477	0.14 400	4.22 369	1.38 338	1.93 427	0.18 213	0.68 284	0.38 356	3.77 356	0.98 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 390	0.08 105

Patchmatch Stereo++	0.59 166	0.18 128	1.73 163	0.08 234	0.08 274	1.62 402	0.26 445	1.62 114	1.25 272	1.00 302	0.18 213	0.75 298	0.03 101	2.68 316	0.20 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.05 75
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.54 140	0.18 128	1.72 160	0.08 234	0.09 285	1.63 405	0.29 461	1.60 108	1.27 285	0.99 296	0.18 213	0.76 303	0.02 60	1.79 298	0.20 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.05 75

HUI-Stereo	0.54 140	0.18 128	1.78 182	0.08 234	0.08 274	1.63 405	0.31 470	1.60 108	1.28 292	0.99 296	0.18 213	0.76 303	0.02 60	1.56 278	0.19 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.05 75

iRAFT	0.59 166	0.18 128	1.73 163	0.08 234	0.08 274	1.62 402	0.26 445	1.62 114	1.25 272	1.00 302	0.18 213	0.75 298	0.03 101	2.68 316	0.20 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.05 75

RAFT-IKP	0.54 140	0.18 128	1.77 179	0.08 234	0.07 261	1.47 344	0.29 461	1.61 111	1.26 279	0.99 296	0.18 213	0.74 296	0.02 60	1.77 295	0.20 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.04 60

rafts_anoy	0.67 201	0.91 434	1.85 206	0.60 463	1.02 543	1.16 187	0.04 289	3.25 239	0.48 36	0.19 121	0.18 213	0.11 173	0.19 301	1.17 252	0.58 316	0.00 1	1.47 591	0.00 1	0.01 343	0.05 248	0.22 252

HITNet	1.01 324	1.08 485	3.32 415	0.80 520	0.00 1	1.37 300	0.02 191	5.20 467	1.59 381	1.88 420	0.18 213	0.64 273	0.31 341	1.24 262	2.01 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 305	0.47 345
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
qwe	0.39 77	0.10 37	1.00 76	0.01 15	0.08 274	1.03 99	0.00 1	1.89 141	0.94 169	0.23 145	0.19 225	0.02 15	0.01 21	0.43 100	0.10 37	0.00 1	0.92 491	0.00 1	0.23 509	0.00 1	0.52 357

ROB_FTStereo_v2	0.52 132	0.18 128	1.71 159	0.08 234	0.09 285	1.59 387	0.32 473	1.61 111	1.25 272	0.99 296	0.19 225	0.76 303	0.02 60	1.36 271	0.20 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.04 60

ROB_FTStereo	0.55 147	0.18 128	1.75 169	0.08 234	0.09 285	1.61 397	0.32 473	1.60 108	1.26 279	0.99 296	0.19 225	0.75 298	0.03 101	1.97 303	0.19 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.04 60

iGMRVC	0.59 166	0.18 128	1.75 169	0.08 234	0.09 285	1.63 405	0.27 453	1.61 111	1.27 285	0.99 296	0.19 225	0.75 298	0.03 101	2.78 320	0.20 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.04 60

STTStereo	0.98 314	0.62 370	3.78 452	0.25 365	0.15 334	1.44 326	0.10 381	3.57 259	1.75 421	1.46 374	0.19 225	1.74 392	0.44 371	3.47 341	0.54 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.05 75

RAFT	0.91 278	0.96 453	1.82 198	0.89 533	0.44 443	0.97 89	0.08 360	3.71 277	1.25 272	0.36 181	0.20 230	3.87 508	0.27 329	0.70 197	0.49 286	0.00 1	0.83 470	0.00 1	0.01 343	0.47 551	0.87 442

CFNet-ft	0.97 310	0.94 446	2.30 296	0.01 15	0.27 396	1.37 300	0.02 191	2.76 195	0.79 93	0.88 277	0.20 230	3.76 505	0.38 356	4.21 373	1.34 428	0.00 1	0.00 1	0.01 507	0.00 1	0.08 305	0.09 131

CFNet_RVC	0.97 310	0.94 446	2.30 296	0.01 15	0.27 396	1.37 300	0.02 191	2.76 195	0.79 93	0.88 277	0.20 230	3.76 505	0.38 356	4.21 373	1.34 428	0.00 1	0.00 1	0.01 507	0.00 1	0.08 305	0.09 131

anonymousdsp2	0.88 269	0.10 37	2.48 332	0.42 413	0.77 510	1.22 226	0.02 191	4.89 441	1.23 259	0.75 261	0.21 233	0.94 327	0.09 231	1.46 276	0.31 188	0.00 1	0.88 479	0.00 1	0.11 429	0.05 248	1.78 547

CBFPSM	1.51 441	1.00 467	5.32 515	0.05 180	0.01 111	3.57 517	0.04 289	4.06 342	1.03 199	0.65 244	0.21 233	6.06 552	3.60 541	2.65 314	1.82 451	0.00 1	0.01 248	0.00 1	0.00 1	0.09 329	0.12 160

LCNet	0.93 286	0.21 179	1.62 141	0.14 299	0.26 391	1.20 207	0.22 431	2.71 192	0.90 152	1.82 416	0.21 233	0.12 177	2.50 515	5.59 455	0.16 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 429	0.79 427

HCRNet	0.83 251	0.39 281	1.59 140	0.02 76	0.00 1	1.18 198	0.01 81	3.69 272	2.28 473	0.75 261	0.21 233	0.56 263	0.11 251	5.32 441	0.25 159	0.00 1	0.01 248	0.00 1	0.00 1	0.08 305	0.04 60

iRaftStereo_RVC	0.55 147	0.59 358	1.20 100	0.03 121	0.00 1	1.23 230	0.01 81	2.55 180	0.81 112	0.15 90	0.23 237	0.70 288	0.12 265	0.48 115	0.22 136	0.00 1	1.14 568	0.00 1	0.00 1	0.33 526	1.13 479

Anonymous3	0.61 177	0.23 194	2.97 384	0.01 15	0.00 1	2.54 474	0.09 372	3.88 311	0.89 146	0.19 121	0.23 237	0.12 177	0.05 158	0.61 175	0.17 101	0.00 1	0.08 331	0.00 1	0.00 1	0.05 248	0.18 214

FADNet-RVC-Resample	1.28 399	1.46 524	6.58 547	0.10 267	0.14 323	1.54 373	0.25 441	4.29 382	1.46 353	0.61 241	0.23 237	1.29 358	0.28 331	5.23 434	1.06 411	0.10 546	0.16 351	0.09 553	0.06 401	0.28 510	0.39 324

DilatedVolume-Stereo	0.27 33	0.13 70	1.24 106	0.02 76	0.08 274	0.87 71	0.05 313	0.54 37	0.35 24	0.10 66	0.25 240	0.16 201	0.15 278	0.33 74	0.60 319	0.00 1	0.18 354	0.00 1	0.03 374	0.03 193	0.33 300

DCANet-4	0.83 251	0.18 128	4.76 491	0.04 159	0.01 111	1.24 236	0.02 191	3.84 301	2.21 466	2.39 472	0.25 240	0.11 173	0.24 318	0.59 167	0.36 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.37 311

fff	0.83 251	0.63 373	3.63 436	0.01 15	0.04 230	1.25 244	0.02 191	3.98 328	1.29 300	2.39 472	0.25 240	0.09 160	1.78 493	0.58 156	0.36 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.37 311

csc	0.83 251	0.63 373	3.63 436	0.01 15	0.04 230	1.25 244	0.02 191	3.98 328	1.29 300	2.39 472	0.25 240	0.09 160	1.78 493	0.58 156	0.36 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.37 311

cscssc	0.83 251	0.63 373	3.63 436	0.01 15	0.04 230	1.25 244	0.02 191	3.98 328	1.29 300	2.39 472	0.25 240	0.09 160	1.78 493	0.58 156	0.36 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.37 311

BEATNet_4x	1.24 383	1.45 523	5.03 503	0.58 459	0.02 180	1.34 293	0.09 372	5.29 477	1.69 407	2.01 437	0.25 240	1.18 351	0.44 371	2.11 307	2.70 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 404	0.54 361

UGAM-zero	1.89 476	0.19 159	2.80 359	0.22 347	0.47 453	1.57 382	0.35 477	6.96 564	0.60 53	1.40 368	0.26 246	8.37 568	4.43 554	7.06 533	0.71 344	0.00 1	0.67 435	0.00 1	0.58 581	0.02 116	1.16 484

Any-RAFT	0.76 233	0.13 70	1.46 120	0.03 121	0.01 111	2.76 485	0.08 360	4.09 348	1.69 407	1.08 314	0.26 246	1.95 407	0.31 341	0.95 240	0.09 25	0.01 466	0.20 364	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.08 105

AACVNet	1.04 331	0.87 428	2.22 283	0.25 365	0.00 1	1.79 433	0.01 81	4.21 365	0.79 93	1.17 330	0.27 248	1.50 366	0.16 287	6.30 483	0.89 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 480	0.04 60

StereoAnything_RVC	1.07 338	2.26 563	2.62 346	0.41 408	0.89 523	0.36 26	0.05 313	3.54 255	1.22 253	0.20 130	0.28 249	0.07 143	0.02 60	0.49 120	0.28 175	0.00 1	0.81 464	0.00 1	0.00 1	6.20 592	1.57 519

ICVP	0.53 136	0.09 24	1.86 209	0.01 15	0.01 111	1.12 161	0.21 426	4.35 386	0.68 68	0.45 210	0.28 249	0.33 231	0.07 199	0.72 204	0.25 159	0.00 1	0.07 325	0.00 1	0.00 1	0.04 228	0.11 151
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCP+	3.18 532	1.81 543	11.33 584	0.07 221	0.20 357	5.83 556	2.80 562	4.60 410	2.69 503	1.68 409	0.28 249	3.75 504	3.14 533	6.82 509	17.90 601	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 465	0.56 372

PCWNet_CMD	0.70 213	0.18 128	2.22 283	0.01 15	0.01 111	1.09 147	0.00 1	3.17 234	1.35 326	0.50 230	0.29 252	2.28 430	1.46 474	1.22 259	0.11 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.19 220

riskmin	0.95 298	0.06 1	2.01 241	0.80 520	0.86 519	1.58 385	0.24 437	4.28 379	0.53 41	0.85 274	0.29 252	2.60 445	1.04 440	0.70 197	0.61 324	0.00 1	0.85 475	0.00 1	0.26 534	0.01 49	1.48 507

CRE-IMP	0.49 116	0.14 81	1.75 169	0.08 234	0.05 240	1.48 352	0.45 487	1.64 116	1.22 253	0.92 285	0.29 252	0.87 314	0.01 21	0.39 86	0.25 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 193	0.17 204

MSMDNet	0.71 215	0.18 128	2.22 283	0.01 15	0.01 111	1.09 147	0.00 1	3.25 239	1.35 326	0.52 234	0.29 252	2.29 434	1.45 471	1.22 259	0.11 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.19 220

AIO-test1	0.75 230	0.92 440	2.40 312	0.43 418	0.80 511	1.13 168	0.01 81	3.87 306	0.88 141	0.47 214	0.30 256	0.06 121	0.06 180	2.91 325	0.20 121	0.07 542	0.06 319	0.00 1	0.10 424	0.17 443	0.20 240

ADStereo(finetuned)	0.98 314	0.65 382	4.66 487	0.03 121	0.00 1	1.25 244	0.01 81	3.99 332	2.16 461	2.65 486	0.30 256	0.09 160	2.33 509	0.58 156	0.45 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 193	0.41 336

test_5	0.94 289	0.94 446	2.60 342	0.55 453	0.25 382	1.47 344	0.02 191	4.89 441	0.97 186	0.81 270	0.30 256	0.80 309	0.63 403	3.39 337	0.24 155	0.00 1	0.27 372	0.00 1	0.00 1	0.17 443	0.54 361

TRStereo	0.88 269	1.18 496	2.44 327	0.72 499	0.10 296	1.56 378	0.03 252	5.73 509	1.28 292	0.18 111	0.30 256	0.62 268	0.43 370	1.02 242	0.13 67	0.00 1	0.47 393	0.00 1	0.25 526	0.01 49	1.23 488

rvit_105_1	0.76 233	0.75 403	3.75 450	0.01 15	0.00 1	1.16 187	0.01 81	4.13 357	1.51 364	0.24 150	0.31 260	0.14 191	0.04 134	2.70 318	0.32 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 228	0.07 98

Wz-Net-LNSev	1.60 455	1.48 527	8.20 568	0.03 121	0.03 203	3.95 522	0.13 395	4.89 441	2.33 479	0.92 285	0.31 260	3.64 501	1.40 468	2.90 324	1.50 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 344	0.20 240

DCANet	0.84 258	0.65 382	3.63 436	0.03 121	0.00 1	1.25 244	0.01 81	3.99 332	2.16 461	2.66 489	0.31 260	0.09 160	0.48 379	0.57 155	0.45 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 193	0.41 336

999	0.56 153	0.38 278	1.07 84	0.01 15	0.00 1	1.31 276	0.10 381	0.44 26	0.80 102	0.02 17	0.32 263	0.03 49	0.02 60	5.80 464	0.60 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 429	0.11 151

test_sample2	0.92 281	0.24 199	1.96 232	0.43 418	0.02 180	1.25 244	0.00 1	4.52 400	1.58 378	1.09 316	0.33 264	0.50 254	0.29 335	3.27 334	0.93 397	0.00 1	0.88 479	0.00 1	0.10 424	0.04 228	1.04 467

test_sample1	0.96 302	0.25 208	1.82 198	0.46 426	0.19 352	1.13 168	0.00 1	4.10 350	1.55 371	1.02 304	0.33 264	0.70 288	0.57 390	3.63 350	0.91 394	0.00 1	0.91 487	0.00 1	0.09 418	0.05 248	1.50 508

MMNet	1.33 418	0.69 389	4.18 463	0.11 285	0.01 111	4.08 525	0.02 191	4.27 378	1.49 362	2.17 448	0.33 264	1.34 362	1.20 451	4.52 394	1.93 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 367	0.06 88

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 38	0.32 256	0.88 45	0.02 76	0.00 1	1.05 117	0.01 81	0.80 65	1.00 198	0.76 263	0.34 267	0.10 170	0.06 180	0.13 8	0.09 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 248	0.09 131

11t1	0.70 213	0.28 225	1.86 209	0.56 454	0.56 468	1.06 123	0.00 1	2.89 205	1.21 249	0.60 239	0.34 267	0.08 150	0.04 134	0.76 210	0.85 375	0.02 494	1.09 551	0.00 1	0.18 474	0.06 264	1.58 524

x	0.80 245	0.39 281	1.80 185	0.66 482	0.50 458	1.02 95	0.00 1	3.61 264	1.34 321	0.65 244	0.34 267	0.53 260	0.14 272	1.21 257	0.91 394	0.00 1	1.09 551	0.00 1	0.20 487	0.06 264	1.59 526

RALCasStereoNet	0.80 245	0.96 453	1.77 179	0.28 382	0.97 533	1.13 168	0.03 252	2.91 208	1.11 216	0.17 102	0.34 267	0.12 177	0.20 308	1.65 286	0.65 332	0.00 1	1.72 598	0.00 1	0.00 1	0.11 367	1.90 562

GANet-RSSM	1.09 344	0.80 417	2.41 315	0.72 499	0.00 1	1.39 306	0.02 191	5.15 462	1.07 204	0.95 289	0.34 267	2.06 413	1.12 445	4.69 400	0.80 362	0.00 1	0.00 1	0.04 541	0.00 1	0.15 420	0.09 131

GANetREF_RVC	1.25 387	1.39 519	4.10 461	0.10 267	0.00 1	2.25 455	0.18 414	4.68 423	2.78 515	0.69 249	0.34 267	1.87 399	0.65 411	5.07 426	0.68 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 305	0.07 98
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
PSMNet_ROB	1.31 410	1.27 506	3.91 457	0.05 180	0.11 302	1.69 423	0.16 405	3.98 328	1.59 381	1.15 328	0.34 267	2.77 454	0.62 401	4.43 388	3.80 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 377	0.12 160

GCAP-Stereo	0.56 153	0.71 391	1.55 134	0.30 387	1.03 545	1.27 259	0.01 81	2.03 154	0.78 87	0.30 168	0.35 274	0.10 170	0.10 240	0.56 148	0.75 356	0.00 1	1.06 543	0.00 1	0.00 1	0.13 390	0.25 269

IPLGR	0.88 269	0.30 238	3.78 452	0.06 202	0.07 261	1.26 253	0.05 313	3.78 282	1.62 391	0.80 269	0.35 274	0.79 308	0.76 423	3.42 339	0.27 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 305	0.16 196

FADNet_RVC	1.32 413	1.54 530	5.37 517	0.02 76	0.06 246	2.78 486	0.07 350	4.19 364	1.03 199	0.44 205	0.35 274	0.67 280	0.10 240	5.42 447	1.92 457	0.24 566	0.33 380	0.11 559	0.33 556	0.66 572	0.68 403

RYNet	1.76 465	0.81 419	4.24 467	0.34 395	0.10 296	2.62 481	0.07 350	5.36 485	2.08 457	1.38 364	0.35 274	4.71 531	1.35 465	6.73 505	4.61 532	0.00 1	0.05 312	0.00 1	0.00 1	0.05 248	0.33 300

ITSA-stereo	1.24 383	0.23 194	2.14 272	0.19 323	0.04 230	1.43 321	0.13 395	6.24 540	3.22 533	0.78 266	0.36 278	0.63 269	1.05 441	5.67 460	2.24 476	0.03 508	0.00 1	0.09 553	0.06 401	0.08 305	0.19 220

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 372	0.85 422	3.90 456	0.61 468	0.99 538	1.40 310	0.01 81	4.06 342	1.56 373	2.38 471	0.36 278	2.15 424	0.57 390	4.52 394	0.67 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.02 116	0.03 53
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
dad	1.04 331	1.21 499	3.14 399	0.08 234	0.01 111	1.25 244	0.01 81	1.30 88	2.54 496	1.95 432	0.37 280	0.40 241	0.04 134	5.95 468	1.06 411	0.01 466	0.00 1	1.11 585	0.12 436	0.07 290	0.19 220

AdaStereo	0.76 233	0.12 62	1.73 163	0.05 180	0.00 1	1.46 337	0.23 434	5.16 465	1.66 404	1.19 332	0.37 280	1.54 369	0.17 292	0.86 234	0.54 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.08 105
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.
NCCL2	1.51 441	1.32 511	3.27 412	0.03 121	0.07 261	1.63 405	3.29 568	4.54 404	1.61 384	3.22 512	0.37 280	3.84 507	0.31 341	4.42 387	2.02 462	0.00 1	0.00 1	0.02 528	0.00 1	0.09 329	0.22 252

rvit_0105_3	0.62 181	0.70 390	3.40 422	0.01 15	0.00 1	1.12 161	0.01 81	3.96 324	1.58 378	0.16 96	0.38 283	0.11 173	0.03 101	0.70 197	0.17 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.09 131

qqq	0.90 276	0.41 289	1.88 218	0.10 267	0.59 481	1.09 147	0.00 1	3.82 292	1.29 300	0.61 241	0.38 283	0.73 293	0.15 278	3.19 332	0.90 391	0.00 1	1.08 547	0.00 1	0.23 509	0.06 264	1.57 519

PSM-softLoss	0.96 302	0.18 128	2.32 302	1.26 554	0.03 203	1.50 358	0.26 445	2.90 206	1.27 285	1.30 349	0.38 283	0.39 238	0.01 21	6.94 521	0.36 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 19

KMStereo	0.96 302	0.18 128	2.32 302	1.26 554	0.03 203	1.50 358	0.26 445	2.90 206	1.27 285	1.30 349	0.38 283	0.39 238	0.01 21	6.94 521	0.36 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 19

NVstereo2D	1.25 387	0.34 263	5.21 513	0.09 253	0.03 203	1.61 397	0.23 434	4.95 448	1.92 440	1.05 309	0.38 283	2.53 442	0.61 396	5.36 444	0.44 256	0.00 1	0.10 340	0.00 1	0.03 374	0.04 228	0.19 220

RALAANet	0.68 208	1.09 486	2.29 294	0.03 121	0.01 111	0.93 83	0.03 252	2.65 190	1.97 448	1.19 332	0.39 288	0.15 197	0.30 336	1.27 266	0.75 356	0.00 1	0.25 366	0.00 1	0.09 418	0.19 459	0.03 53

EKT-Stereo	0.91 278	0.23 194	2.14 272	0.84 525	4.27 591	1.23 230	0.04 289	2.85 202	0.67 65	0.44 205	0.40 289	0.95 331	0.08 214	2.93 326	0.38 237	0.00 1	0.18 354	0.00 1	0.07 405	0.04 228	0.40 330

Anonymous_2	2.17 503	0.32 256	2.35 306	0.80 520	0.85 515	1.67 419	0.22 431	4.62 412	0.71 72	1.12 322	0.40 289	3.18 480	1.94 499	0.84 230	0.77 358	0.06 533	1.09 551	3.25 596	14.62 623	3.25 587	1.43 504

RAFT+CT+SA	0.85 262	0.91 434	2.23 288	0.19 323	0.29 404	1.27 259	0.03 252	4.92 445	0.86 131	0.65 244	0.40 289	0.67 280	0.05 158	3.03 327	0.18 106	0.00 1	0.28 376	0.00 1	0.35 563	0.15 420	0.61 382

GES	0.75 230	0.26 212	2.66 351	0.01 15	0.00 1	1.63 405	0.08 360	6.06 534	0.57 49	0.68 248	0.40 289	0.37 234	0.66 414	0.84 230	0.49 286	0.02 494	0.00 1	0.01 507	0.00 1	0.08 305	0.10 143

tg	0.50 119	0.58 354	1.09 89	0.02 76	0.00 1	1.28 265	0.01 81	2.04 156	1.24 261	0.11 71	0.41 293	0.73 293	0.11 251	0.48 115	0.12 54	0.00 1	0.51 403	0.00 1	0.00 1	0.34 530	1.00 465

Select-FE	1.56 451	0.63 373	5.34 516	0.42 413	0.65 495	1.56 378	0.30 469	6.29 544	1.29 300	1.93 427	0.42 294	5.00 538	3.89 547	1.02 242	0.71 344	0.00 1	0.58 423	0.00 1	0.37 566	0.02 116	0.88 444

iRaft-Stereo_20w	1.39 425	0.18 128	3.72 446	0.79 516	0.56 468	1.90 441	0.65 510	8.85 587	1.05 202	2.05 440	0.42 294	1.24 354	1.23 458	1.69 289	0.95 399	0.00 1	0.62 432	0.00 1	0.44 569	0.02 116	1.41 503

R-Stereo Train	0.56 153	0.15 85	1.83 201	0.02 76	0.00 1	1.26 253	0.09 372	4.14 359	0.45 32	1.86 418	0.42 294	0.06 121	0.01 21	0.32 69	0.46 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 75

RAFT-Stereo	0.56 153	0.15 85	1.83 201	0.02 76	0.00 1	1.26 253	0.09 372	4.14 359	0.45 32	1.86 418	0.42 294	0.06 121	0.01 21	0.32 69	0.46 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 75
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
WCG-NET	0.36 65	0.45 298	0.92 59	0.02 76	0.00 1	0.91 78	0.05 313	0.77 61	1.28 292	0.30 168	0.43 298	0.03 49	0.13 270	0.48 115	0.20 121	0.00 1	0.93 499	0.00 1	0.00 1	0.14 404	0.16 196

raft+_RVC	0.71 215	1.05 479	1.86 209	0.64 479	1.31 561	1.20 207	0.05 313	2.44 176	0.77 86	0.18 111	0.43 298	0.08 150	0.15 278	0.93 237	0.64 330	0.00 1	1.43 586	0.00 1	0.00 1	0.09 329	1.03 466

GwcNet-ADL	0.71 215	0.22 188	2.22 283	0.05 180	0.01 111	1.32 285	0.02 191	3.82 292	1.61 384	1.06 312	0.44 300	1.46 364	0.22 314	0.94 238	0.62 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.14 176

DSFCA	1.45 433	0.51 325	2.76 357	0.01 15	0.03 203	3.64 518	0.83 519	3.28 242	1.45 351	3.25 514	0.44 300	2.89 464	1.45 471	6.07 471	2.14 467	0.00 1	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.06 264	0.10 143

DeepPrunerF	2.71 522	1.57 534	16.51 599	0.22 347	0.33 422	1.45 333	0.28 454	6.26 543	9.92 585	1.25 344	0.44 300	1.98 408	1.61 486	7.33 540	4.17 527	0.00 1	0.01 248	0.07 547	0.10 424	0.33 526	0.29 283

PFNet+	0.65 195	0.19 159	2.19 278	0.29 384	0.06 246	1.46 337	0.54 498	1.74 125	1.62 391	1.35 359	0.45 303	0.36 233	0.01 21	2.41 309	0.25 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 19

Pruner-Stereo	0.63 187	0.21 179	1.86 209	1.03 545	0.10 296	1.59 387	0.35 477	2.26 165	1.22 253	2.22 451	0.45 303	0.25 223	0.01 21	0.67 191	0.38 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.02 38

ccs_rob	0.71 215	0.20 169	2.35 306	0.00 1	0.01 111	1.24 236	0.00 1	3.17 234	0.91 155	0.82 272	0.45 303	2.28 430	0.63 403	1.78 297	0.18 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.14 176

GwcNet-RSSM	1.22 379	1.24 503	3.66 441	0.23 353	0.04 230	1.46 337	0.05 313	4.65 419	1.61 384	1.33 354	0.46 306	2.98 467	0.26 326	4.48 389	1.59 441	0.00 1	0.00 1	0.02 528	0.00 1	0.21 471	0.10 143

CFNet_pseudo	0.71 215	0.20 169	2.34 305	0.01 15	0.01 111	1.24 236	0.00 1	3.19 237	0.92 158	0.85 274	0.47 307	2.29 434	0.61 396	1.79 298	0.17 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.14 176

psm_up	1.01 324	0.68 386	2.47 331	0.04 159	0.00 1	2.01 446	0.05 313	4.09 348	1.29 300	2.65 486	0.47 307	1.71 388	0.44 371	3.65 351	0.45 261	0.06 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 404	0.06 88

DA	0.72 223	0.18 128	1.34 113	0.45 423	0.83 513	1.27 259	0.00 1	3.95 322	1.37 333	0.17 102	0.48 309	0.12 177	0.06 180	0.71 202	0.23 144	0.00 1	1.02 535	0.00 1	0.00 1	0.01 49	2.15 579

GGEV	0.72 223	0.18 128	1.34 113	0.45 423	0.83 513	1.27 259	0.00 1	3.95 322	1.37 333	0.17 102	0.48 309	0.12 177	0.06 180	0.71 202	0.23 144	0.00 1	1.02 535	0.00 1	0.00 1	0.01 49	2.15 579

RCA-Stereo	0.53 136	0.18 128	1.16 98	0.01 15	0.24 378	1.20 207	0.01 81	3.86 303	0.97 186	0.77 264	0.50 311	0.05 97	0.13 270	0.32 69	0.03 5	0.00 1	0.87 478	0.00 1	0.00 1	0.08 305	0.24 261

XX-Stereo	1.24 383	0.25 208	6.03 531	1.30 559	0.29 404	1.28 265	0.00 1	4.12 355	0.60 53	1.29 348	0.50 311	3.63 500	0.03 101	4.05 368	0.18 106	0.00 1	0.58 423	0.00 1	0.23 509	0.03 193	0.47 345

PSMNet-RSSM	1.10 346	0.88 429	2.30 296	0.23 353	0.00 1	1.41 317	0.03 252	5.44 494	1.19 234	1.56 390	0.50 311	2.46 441	0.71 420	4.23 376	0.90 391	0.00 1	0.00 1	0.01 507	0.00 1	0.10 344	0.08 105

GCST	1.13 356	1.32 511	3.12 397	0.57 457	0.90 524	0.92 79	0.09 372	4.38 388	1.43 345	0.49 226	0.51 314	0.39 238	0.35 347	5.56 453	0.95 399	1.34 586	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.13 390	0.15 186

ToySt	0.92 281	0.51 325	4.35 472	0.21 344	0.71 505	1.32 285	0.00 1	2.77 198	1.33 318	0.21 135	0.51 314	1.47 365	0.11 251	1.14 248	0.87 380	0.03 508	0.69 438	0.00 1	0.20 487	0.10 344	1.88 560

RAFT-Stereo-weight	0.57 158	0.10 37	1.28 110	0.10 267	0.42 437	1.41 317	0.05 313	3.80 285	0.86 131	1.02 304	0.52 316	0.26 226	0.01 21	0.42 96	0.15 83	0.00 1	0.47 393	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.60 380

ac_64	1.28 399	0.43 293	2.90 375	0.18 316	0.25 382	1.52 365	0.03 252	5.58 499	1.89 436	0.92 285	0.53 317	4.86 533	0.45 375	5.01 424	0.88 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 344	0.06 88

MM-Stereo_test3	0.67 201	0.55 338	1.54 133	0.93 537	0.06 246	0.98 90	0.06 341	3.80 285	1.40 342	0.23 145	0.54 318	0.26 226	0.05 158	0.68 193	0.46 271	0.00 1	0.81 464	0.00 1	0.00 1	0.33 526	0.68 403

Occ-G	0.60 171	0.31 247	1.80 185	0.41 408	0.56 468	0.83 64	0.04 289	0.82 66	1.20 240	0.26 155	0.54 318	1.33 361	0.05 158	0.42 96	0.86 379	0.00 1	0.68 437	0.00 1	0.15 448	0.17 443	1.54 515

test_sample3	1.07 338	0.26 212	2.91 376	0.60 463	0.01 111	1.41 317	0.01 81	5.29 477	1.72 418	1.56 390	0.54 318	0.78 307	0.18 296	3.60 348	0.87 380	0.00 1	0.80 461	0.00 1	0.08 409	0.03 193	0.68 403

DN-CSS_ROB	0.96 302	1.51 528	3.52 432	1.05 546	0.01 111	1.50 358	0.02 191	3.35 245	1.18 231	0.18 111	0.54 318	0.44 245	0.16 287	4.39 386	0.82 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 537	0.08 105

GREAT-IGEV	0.63 187	0.27 222	1.97 236	0.43 418	1.32 562	1.14 178	0.06 341	0.43 25	0.73 78	0.37 182	0.56 322	0.02 15	0.07 199	0.53 139	0.63 329	0.05 523	1.44 587	0.00 1	0.20 487	0.12 377	2.36 583
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FE-Mocha	0.69 211	0.15 85	1.96 232	0.60 463	0.11 302	0.71 54	0.01 81	4.30 383	0.74 81	0.51 232	0.57 323	1.28 357	0.52 381	0.64 182	0.73 350	0.00 1	0.54 410	0.00 1	0.15 448	0.02 116	0.31 289

gcap-zeroshot	0.95 298	0.45 298	3.07 391	0.25 365	0.74 508	1.44 326	0.02 191	4.85 437	1.47 359	0.78 266	0.57 323	2.77 454	0.04 134	0.95 240	0.49 286	0.00 1	0.48 397	0.00 1	0.20 487	0.00 1	0.39 324

iinet-f	1.90 477	0.98 461	13.29 591	0.42 413	0.03 203	4.30 532	0.04 289	3.86 303	1.32 315	1.28 346	0.57 323	2.91 465	2.70 520	2.60 312	3.11 510	0.00 1	0.02 284	0.02 528	0.00 1	0.49 553	0.09 131

NF-Stereo	0.92 281	0.18 128	1.99 239	1.31 560	0.01 111	1.55 374	0.28 454	3.09 228	1.24 261	1.20 336	0.57 323	0.24 219	0.01 21	6.43 486	0.35 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1

OCTAStereo	0.93 286	0.18 128	2.01 241	1.31 560	0.01 111	1.56 378	0.28 454	3.09 228	1.24 261	1.21 337	0.57 323	0.25 223	0.01 21	6.43 486	0.35 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1

RE-Stereo	0.92 281	0.18 128	2.01 241	1.31 560	0.01 111	1.55 374	0.28 454	3.09 228	1.24 261	1.21 337	0.57 323	0.24 219	0.01 21	6.43 486	0.34 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1

TVStereo	0.92 281	0.18 128	2.01 241	1.31 560	0.01 111	1.55 374	0.28 454	3.09 228	1.24 261	1.21 337	0.57 323	0.24 219	0.01 21	6.43 486	0.34 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1

MoCha-V2	0.71 215	0.43 293	1.65 149	0.60 463	1.06 547	0.38 30	0.00 1	3.01 221	1.32 315	0.44 205	0.58 330	0.22 218	0.08 214	0.78 216	0.40 248	0.00 1	1.45 588	0.00 1	0.22 503	0.05 248	1.61 528

GMStereo_Zeroshot	0.67 201	0.24 199	1.87 215	0.87 528	0.00 1	1.26 253	0.01 81	2.01 152	0.42 29	1.44 371	0.58 330	1.73 391	0.19 301	2.62 313	0.10 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 193	0.09 131

SQANet	2.65 521	1.92 553	3.73 448	4.47 590	2.98 587	2.59 477	0.24 437	4.66 420	1.11 216	2.48 480	0.59 332	1.57 371	0.86 431	3.95 364	1.67 446	7.97 601	0.14 350	0.48 573	0.03 374	7.84 595	3.68 594

ARAFT	1.27 398	1.38 518	4.73 489	0.08 234	0.00 1	1.67 419	0.04 289	5.52 497	1.98 449	3.02 505	0.59 332	0.47 249	0.11 251	4.87 417	0.38 237	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.25 492	0.25 269

cf-r	1.18 370	1.02 472	3.22 403	0.25 365	0.02 180	1.44 326	0.03 252	5.11 461	2.16 461	1.31 351	0.59 332	2.87 462	0.24 318	4.26 379	0.79 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 420	0.12 160

AIO-Stereo-zeroshot	1.52 444	0.60 362	5.47 522	0.27 379	1.02 543	1.33 292	0.26 445	6.85 558	1.21 249	0.60 239	0.62 335	5.38 549	1.37 466	1.76 294	1.11 416	0.00 1	0.72 447	0.00 1	0.57 580	0.17 443	0.98 459

Wz-Net-TNSev	4.36 558	6.36 604	22.98 604	0.22 347	0.06 246	7.00 563	3.45 570	7.46 576	3.81 544	2.12 444	0.63 336	7.29 565	5.11 561	9.87 578	9.72 571	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 371	0.36 537	0.66 392

StereoDRNet	1.66 457	1.21 499	5.39 519	0.06 202	0.11 302	2.49 472	1.06 533	5.28 475	1.89 436	3.60 525	0.63 336	2.28 430	0.64 406	4.70 401	3.25 512	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.01 343	0.15 420	0.36 308

BUS	1.05 334	0.15 85	1.48 122	0.04 159	0.00 1	5.73 554	0.03 252	6.00 528	1.17 227	2.36 467	0.64 338	2.35 439	0.06 180	0.80 224	0.05 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.06 88

BSDual-CNN	0.94 289	0.15 85	1.48 122	0.04 159	0.00 1	3.30 504	0.20 419	6.00 528	1.17 227	2.36 467	0.64 338	1.78 395	0.10 240	0.80 224	0.71 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.06 88

hknet	1.21 375	0.25 208	2.89 372	0.04 159	0.00 1	3.30 504	0.20 419	6.00 528	1.19 234	2.36 467	0.64 338	3.38 489	0.05 158	3.04 328	0.73 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.06 88

coex_refinement	1.30 407	0.96 453	2.31 301	0.12 292	0.02 180	1.52 365	0.07 350	4.70 425	1.79 427	2.66 489	0.66 341	4.34 519	0.47 378	3.87 361	2.09 465	0.00 1	0.01 248	0.00 1	0.00 1	0.06 264	0.34 304

DualNet (step1)	1.30 407	0.51 325	3.23 405	0.03 121	0.03 203	2.48 469	0.01 81	4.98 450	1.63 397	1.53 384	0.66 341	0.90 316	1.00 437	2.79 321	0.82 367	0.68 572	0.97 524	1.79 588	1.08 599	0.02 116	0.82 432

test_sample9	2.75 524	0.51 325	3.23 405	0.03 121	0.03 203	2.48 469	0.01 81	4.98 450	1.63 397	1.53 384	0.66 341	0.90 316	1.00 437	6.14 475	10.04 575	0.68 572	17.48 624	1.79 588	1.08 599	0.02 116	0.82 432

test_sample7	1.05 334	0.24 199	1.95 230	0.65 481	0.01 111	1.25 244	0.01 81	4.98 450	1.63 397	1.53 384	0.66 341	0.90 316	1.00 437	2.79 321	0.82 367	0.00 1	0.97 524	0.00 1	0.00 1	0.03 193	1.51 510

PSMNet-ADL	0.88 269	0.12 62	1.32 112	0.07 221	0.01 111	2.03 447	0.03 252	3.00 218	1.28 292	0.39 190	0.66 341	2.12 418	0.67 415	4.19 372	1.38 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.24 261

LALA_ROB	1.55 449	1.07 483	2.99 389	0.02 76	0.06 246	3.20 500	0.49 494	4.07 344	1.80 429	3.79 529	0.66 341	4.51 523	0.25 325	3.82 359	4.07 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 344	0.11 151

test-1	0.77 237	0.31 247	1.67 152	0.03 121	0.97 533	1.23 230	0.07 350	4.63 414	0.75 82	0.73 258	0.67 347	1.06 341	0.03 101	0.58 156	0.80 362	0.02 494	0.79 460	0.00 1	0.07 405	0.01 49	0.96 457

CoDeX	1.03 330	0.45 298	2.50 337	0.06 202	0.20 357	1.51 362	0.20 419	6.54 551	1.96 447	0.73 258	0.68 348	1.04 338	0.31 341	3.86 360	0.38 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 305	0.07 98

z-ln-s-r	1.93 480	1.26 505	7.26 553	0.25 365	0.03 203	1.65 412	0.06 341	4.28 379	2.81 521	1.26 345	0.70 349	1.68 387	0.24 318	6.44 490	10.32 578	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 443	0.19 220

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 474	0.88 429	3.47 428	1.64 573	0.22 366	4.27 529	0.40 482	3.90 317	1.63 397	0.72 257	0.71 350	3.06 473	0.11 251	5.13 430	1.03 409	5.07 595	0.54 410	0.00 1	0.00 1	1.73 582	3.16 593

CFNet	1.24 383	1.33 513	3.20 401	0.26 372	0.03 203	1.43 321	0.04 289	5.03 454	2.39 484	0.61 241	0.71 350	1.30 359	0.23 316	6.72 504	1.16 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 492	0.10 143

test_sample4	1.09 344	0.27 222	2.97 384	0.61 468	0.01 111	1.46 337	0.01 81	5.32 481	1.86 431	1.67 406	0.72 352	0.68 284	0.15 278	3.66 352	0.88 384	0.00 1	0.80 461	0.00 1	0.08 409	0.03 193	0.67 396

NINENet	1.14 361	0.34 263	2.08 257	0.10 267	0.01 111	5.73 554	0.03 252	5.39 488	1.54 370	1.61 400	0.72 352	2.35 439	0.06 180	2.82 323	0.05 10	0.00 1	0.01 248	0.01 507	0.00 1	0.04 228	0.00 1

MyStereo06	1.08 342	0.47 311	3.30 414	0.03 121	0.14 323	1.53 368	0.02 191	5.58 499	0.88 141	1.15 328	0.73 354	3.48 495	1.15 447	0.86 234	0.66 334	0.00 1	1.10 555	0.00 1	0.16 459	0.02 116	0.37 311

CRFU-Net	1.43 432	0.33 261	2.98 387	1.27 556	0.03 203	4.01 524	0.05 313	6.21 537	0.95 174	1.92 426	0.74 355	3.41 491	2.55 517	3.36 336	0.36 221	0.01 466	0.01 248	0.11 559	0.00 1	0.13 390	0.09 131

UCFNet_RVC	0.78 240	0.68 386	2.05 252	0.02 76	0.29 404	1.57 382	0.02 191	3.57 259	0.87 134	1.35 359	0.74 355	1.66 384	0.20 308	1.92 300	0.61 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.04 60

IGEV-FE	1.07 338	0.28 225	3.68 443	0.51 447	0.58 474	1.13 168	0.54 498	4.64 416	0.73 78	1.14 324	0.75 357	3.18 480	0.69 418	0.76 210	0.57 313	0.00 1	0.52 407	0.00 1	0.16 459	0.04 228	1.56 517

IGEV_Zeroshot_test	1.07 338	0.28 225	3.68 443	0.51 447	0.58 474	1.13 168	0.54 498	4.64 416	0.73 78	1.14 324	0.75 357	3.21 484	0.70 419	0.77 213	0.57 313	0.00 1	0.52 407	0.00 1	0.16 459	0.04 228	1.56 517

ACVNet	0.75 230	0.56 348	2.30 296	0.09 253	0.00 1	1.39 306	0.21 426	2.76 195	1.34 321	0.88 277	0.75 357	1.92 403	0.26 326	0.51 129	1.65 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 420	0.20 240

acv_ft	0.94 289	0.56 348	2.28 292	0.04 159	1.07 549	1.71 425	0.01 81	4.41 391	1.34 321	1.53 384	0.75 357	1.92 403	0.45 375	0.51 129	1.74 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 524	0.20 240

xyz-stereo-finetune2	0.71 215	0.55 338	1.25 107	0.07 221	0.00 1	1.32 285	0.04 289	2.47 177	0.89 146	0.18 111	0.76 361	0.08 150	0.65 411	5.24 435	0.71 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 19

SFCPSM	0.87 266	0.20 169	2.57 340	0.02 76	0.07 261	2.45 468	0.18 414	5.65 503	1.51 364	0.85 274	0.77 362	0.67 280	0.30 336	1.77 295	0.22 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 390	0.09 329	0.09 131

DRN-Test	1.79 469	0.51 325	4.94 500	0.19 323	0.14 323	3.30 504	0.19 418	6.58 553	2.31 475	4.40 542	0.77 362	2.10 417	1.73 491	5.40 446	2.82 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.12 377	0.27 278

GEStereo_RVC	1.25 387	0.76 408	2.61 344	0.37 399	0.01 111	1.40 310	0.11 385	6.93 560	1.20 240	1.22 340	0.78 364	1.58 374	0.77 424	6.13 474	0.66 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 404	0.23 256

SACVNet	1.14 361	0.74 400	2.49 334	0.07 221	0.00 1	1.65 412	0.28 454	4.52 400	1.51 364	2.11 443	0.79 365	1.57 371	0.07 199	5.28 438	1.31 425	0.01 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 501	0.18 214

IRAFT_RVC	1.13 356	0.39 281	2.40 312	1.51 568	0.25 382	1.37 300	0.31 470	2.93 214	1.24 261	1.58 399	0.79 365	1.14 349	1.54 478	6.53 493	0.44 256	0.00 1	0.12 345	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.03 53

tt1	1.23 381	0.37 276	2.41 315	0.41 408	0.45 446	3.33 507	0.02 191	3.81 288	6.87 571	0.71 251	0.80 367	0.06 121	0.40 367	1.73 291	0.12 54	0.00 1	1.12 559	0.00 1	0.00 1	0.10 344	1.86 556

AAGNet	1.60 455	0.15 85	1.76 175	1.17 552	0.27 396	1.51 362	0.64 508	1.71 120	1.20 240	1.67 406	0.81 368	1.59 376	2.23 504	6.08 472	11.16 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 193	0.02 38

DDVS	1.00 321	0.21 179	1.83 201	0.21 344	0.27 396	3.12 497	0.25 441	3.00 218	0.71 72	0.77 264	0.82 369	2.14 419	0.44 371	5.24 435	0.66 334	0.00 1	0.01 248	0.01 507	0.00 1	0.04 228	0.20 240

DisPM	0.96 302	0.17 119	2.10 264	0.90 534	0.02 180	1.53 368	0.55 503	1.86 138	1.31 313	2.42 476	0.82 369	0.38 237	0.01 21	6.92 518	0.20 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1

ACVNet-DCA	0.94 289	0.36 269	2.41 315	0.50 442	0.29 404	3.40 510	0.02 191	3.82 292	1.29 300	0.71 251	0.83 371	0.05 97	0.61 396	1.60 282	0.12 54	0.00 1	1.13 563	0.00 1	0.03 374	0.06 264	1.57 519

xx1	1.29 403	0.36 269	2.41 315	0.50 442	0.29 404	3.40 510	0.02 191	4.02 336	7.67 578	0.71 251	0.83 371	0.73 293	0.15 278	1.60 282	0.12 54	0.00 1	1.13 563	0.00 1	0.23 509	0.06 264	1.57 519

1test111	1.06 337	0.36 269	2.41 315	0.50 442	0.29 404	3.40 510	0.02 191	3.82 292	1.29 300	0.71 251	0.83 371	0.05 97	0.61 396	3.19 332	0.90 391	0.00 1	1.13 563	0.00 1	0.03 374	0.06 264	1.57 519

cc1	1.29 403	0.36 269	2.41 315	0.50 442	0.29 404	3.40 510	0.02 191	4.02 336	7.67 578	0.71 251	0.83 371	0.05 97	0.61 396	1.59 281	0.12 54	0.00 1	1.13 563	0.00 1	0.03 374	0.10 344	1.86 556

DeepStereo_RVC	0.59 166	0.16 106	1.65 149	0.08 234	0.06 246	1.37 300	0.40 482	1.58 105	1.26 279	1.03 307	0.83 371	0.49 251	1.52 477	0.94 238	0.18 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.13 169

CSP-Net	1.13 356	0.76 408	1.67 152	0.01 15	0.00 1	2.81 488	0.05 313	5.62 501	1.14 220	1.14 324	0.85 376	1.80 397	0.23 316	6.10 473	0.36 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 390	0.03 53

HBP-ISP	1.59 454	1.12 488	3.42 423	0.53 449	0.10 296	4.27 529	1.44 542	5.35 482	1.61 384	3.58 524	0.87 377	0.91 319	1.18 449	6.64 499	0.46 271	0.04 519	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.06 264	0.24 261

ssnet_v2	1.33 418	0.64 378	2.83 367	0.06 202	0.03 203	2.08 451	0.36 479	5.88 523	2.33 479	2.52 483	0.88 378	3.06 473	0.54 383	1.75 293	3.30 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 492	0.13 169

HH	1.25 387	0.40 285	2.13 270	0.90 534	0.41 433	2.28 458	0.01 81	4.25 374	0.95 174	0.37 182	0.89 379	3.87 508	0.80 428	4.74 404	0.51 293	0.00 1	0.96 516	0.00 1	0.00 1	0.03 193	1.53 511

HanStereo	1.25 387	0.40 285	2.13 270	0.90 534	0.41 433	2.28 458	0.01 81	4.25 374	0.95 174	0.37 182	0.89 379	3.87 508	0.80 428	4.74 404	0.51 293	0.00 1	0.96 516	0.00 1	0.00 1	0.03 193	1.53 511

test_sample8	3.98 549	0.51 325	3.23 405	0.03 121	0.03 203	2.48 469	0.01 81	5.07 458	1.50 363	6.62 564	0.90 381	14.02 587	7.06 580	6.14 475	10.04 575	0.68 572	17.48 624	1.79 588	1.08 599	0.02 116	0.82 432

DISCO	2.03 488	0.45 298	2.82 365	0.72 499	0.53 463	5.13 546	0.01 81	6.01 531	1.81 430	2.31 462	0.91 382	6.43 557	0.87 432	8.57 569	3.67 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 377	0.17 204

mmm	0.94 289	0.32 256	2.04 251	0.73 504	0.85 515	1.17 196	0.01 81	3.97 327	1.42 344	1.51 380	0.93 383	0.46 247	0.21 313	1.18 253	0.87 380	0.00 1	1.16 570	0.00 1	0.26 534	0.06 264	1.72 535

MSAF-DinoV2	4.86 566	4.93 598	11.35 585	1.15 551	0.06 246	3.13 498	0.57 505	7.49 577	4.56 553	2.13 445	0.94 384	16.45 592	5.99 573	14.60 603	18.54 604	0.06 533	0.03 296	0.09 553	0.74 588	2.00 585	2.34 582

TDLM	1.32 413	0.90 432	2.42 322	0.61 468	0.03 203	1.59 387	2.04 553	3.73 279	2.29 474	1.70 411	0.94 384	1.07 343	0.67 415	6.49 491	1.12 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 456	0.54 361

SA	1.02 329	0.85 422	2.22 283	0.00 1	0.42 437	1.31 276	0.01 81	4.74 429	2.04 454	0.50 230	0.95 386	0.30 230	1.30 464	4.24 378	0.42 253	0.00 1	0.47 393	0.00 1	0.17 467	0.16 429	0.30 285

IER	0.88 269	0.38 278	2.74 355	0.01 15	0.00 1	2.27 457	0.02 191	3.65 270	1.30 310	1.45 372	0.96 387	1.39 363	1.16 448	1.60 282	0.53 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 264	0.02 38

DPSNet	3.98 549	1.01 469	12.58 588	0.74 506	0.55 465	5.24 550	1.53 544	12.44 596	4.82 556	2.89 499	0.97 388	6.37 555	11.43 596	8.20 561	8.61 561	0.09 545	0.51 403	0.11 559	0.38 567	0.35 535	0.83 436

FACV-RUCA	0.58 165	0.13 70	1.73 163	0.07 221	0.12 312	1.15 181	0.07 350	4.23 372	1.27 285	0.25 152	0.99 389	0.19 207	0.30 336	0.31 66	0.21 132	0.00 1	0.00 1	0.08 550	0.02 371	0.24 489	0.19 220

IPLG	0.99 318	0.76 408	3.08 392	0.06 202	0.06 246	1.40 310	0.11 385	3.81 288	1.07 204	0.81 270	1.00 390	0.50 254	0.60 395	5.65 459	0.38 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 480	0.20 240

CASS	0.63 187	0.16 106	1.88 218	0.03 121	0.01 111	1.67 419	0.04 289	3.11 232	0.81 112	2.25 457	1.02 391	0.29 229	0.35 347	0.70 197	0.23 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 193	0.04 60
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
APVNet	1.68 459	0.75 403	4.94 500	0.13 296	0.01 111	4.56 538	0.08 360	5.20 467	1.44 348	1.51 380	1.05 392	2.87 462	0.93 435	6.76 507	2.76 495	0.01 466	0.00 1	0.07 547	0.00 1	0.34 530	0.08 105

SST-Stereo	1.12 354	0.10 37	1.98 237	0.85 526	0.24 378	1.72 426	0.56 504	2.10 160	2.01 450	1.19 332	1.07 393	1.57 371	1.88 498	6.92 518	0.24 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 193	0.02 38

GANet-ADL	0.62 181	0.16 106	1.89 221	0.15 305	0.02 180	1.46 337	0.02 191	3.83 300	0.75 82	0.40 195	1.08 394	1.09 345	0.18 296	0.65 184	0.47 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 228	0.13 169

AE-Stereo	0.83 251	0.13 70	2.17 276	0.08 234	0.24 378	1.24 236	0.03 252	5.22 469	1.26 279	0.70 250	1.09 395	0.20 210	0.16 287	0.70 197	0.33 198	0.00 1	0.89 485	0.00 1	0.26 534	0.09 329	1.75 539

iResNet	1.20 372	0.77 411	3.37 421	1.01 544	0.01 111	2.00 445	0.01 81	4.44 392	1.74 420	1.88 420	1.09 395	0.35 232	0.35 347	4.22 375	2.44 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 329	0.26 275

MyStereo8	1.16 367	0.86 425	3.73 448	0.86 527	0.04 230	1.47 344	0.01 81	4.64 416	2.13 459	1.47 377	1.10 397	1.21 353	0.31 341	1.12 246	1.50 437	0.00 1	1.45 588	0.00 1	0.30 548	0.10 344	0.93 456

XPNet_ROB	1.41 429	0.81 419	2.75 356	0.04 159	0.01 111	1.70 424	0.17 408	4.14 359	1.69 407	4.12 535	1.10 397	1.58 374	0.52 381	5.13 430	4.07 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 367	0.25 269

PAM	1.83 472	0.18 128	3.32 415	0.66 482	0.61 485	5.41 552	0.77 518	6.32 545	0.94 169	1.37 362	1.11 399	9.51 574	2.30 507	1.23 261	0.74 352	0.00 1	0.58 423	0.00 1	0.53 576	0.03 193	0.90 450

hitnet-ft	1.26 396	0.71 391	2.37 309	0.04 159	0.00 1	1.39 306	0.21 426	3.94 320	2.53 495	1.61 400	1.11 399	4.21 518	0.36 350	4.83 416	1.65 444	0.01 466	0.00 1	0.03 535	0.00 1	0.11 367	0.08 105

CFNet_ucs	0.84 258	0.23 194	2.43 324	0.01 15	0.01 111	1.34 293	0.01 81	3.82 292	1.61 384	1.24 343	1.13 401	2.16 425	0.41 369	2.08 305	0.17 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.17 204

RAFT_R40	1.08 342	0.11 51	2.09 263	0.83 524	0.20 357	1.68 422	0.64 508	2.11 162	1.19 234	1.05 309	1.13 401	1.77 394	1.43 470	6.90 516	0.33 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 193	0.01 19

test_sample5	1.11 349	0.28 225	2.93 379	0.61 468	0.01 111	1.44 326	0.01 81	5.23 470	1.93 443	1.48 378	1.14 403	0.57 264	0.15 278	3.94 362	0.89 388	0.00 1	0.81 464	0.00 1	0.08 409	0.03 193	0.68 403

OMP-Stereo	1.29 403	0.75 403	1.67 152	2.47 581	0.29 404	1.61 397	0.32 473	2.38 174	1.09 211	2.66 489	1.14 403	3.04 471	0.17 292	7.40 542	0.60 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 290	0.08 105

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 473	1.13 490	5.96 529	0.02 76	0.00 1	5.00 544	0.29 461	5.31 480	2.38 482	2.65 486	1.15 405	2.32 438	1.95 500	5.59 455	3.35 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 228	0.14 176

111	1.00 321	1.05 479	3.63 436	0.01 15	0.04 230	1.20 207	0.16 405	4.50 396	2.24 468	1.32 352	1.15 405	2.00 410	0.31 341	0.59 167	0.79 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 344	0.84 437

DFGA-Net	1.10 346	2.07 557	4.17 462	0.10 267	0.23 371	1.15 181	0.01 81	2.72 193	0.97 186	1.28 346	1.17 407	0.25 223	0.04 134	5.37 445	2.22 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 520	0.05 75

w-ln-seven-2	2.43 516	1.73 542	14.40 593	0.27 379	0.07 261	1.40 310	0.47 489	4.54 404	3.57 538	3.26 515	1.19 408	2.29 434	1.65 488	7.16 537	5.50 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.21 471	0.76 422

PFNet	1.13 356	0.26 212	3.28 413	1.27 556	0.55 465	1.60 391	0.24 437	1.80 132	1.19 234	2.37 470	1.21 409	0.63 269	0.30 336	6.85 511	0.46 271	0.16 557	0.01 248	0.00 1	0.07 405	0.18 456	0.24 261

StereoDRNet-Refined	0.96 302	0.28 225	1.94 229	0.03 121	0.01 111	1.34 293	0.01 81	4.02 336	1.33 318	2.16 447	1.23 410	2.62 446	0.18 296	2.06 304	1.82 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 429	0.06 88
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XX-TBD	0.36 65	0.59 358	1.75 169	0.07 221	0.00 1	1.11 159	0.00 1	0.73 59	0.63 57	0.44 205	1.24 411	0.06 121	0.06 180	0.39 86	0.08 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 53

iResNet_ROB	1.22 379	1.37 516	2.59 341	0.14 299	0.00 1	1.38 305	0.04 289	7.36 574	2.85 525	1.07 313	1.24 411	0.93 326	0.11 251	4.28 380	0.84 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 377	0.11 151

GCAP-BAT	0.78 240	0.18 128	1.84 205	0.66 482	0.66 496	2.13 452	0.04 289	1.42 97	0.89 146	1.14 324	1.26 413	1.13 348	0.09 231	0.65 184	0.85 375	0.02 494	1.07 545	0.00 1	0.48 573	0.06 264	1.08 474

iResNetv2_ROB	1.32 413	1.82 544	6.02 530	1.27 556	0.00 1	1.41 317	0.05 313	4.48 394	1.46 353	1.02 304	1.28 414	1.00 337	0.27 329	4.72 403	1.12 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 542	0.16 196

anonymity	0.99 318	0.18 128	1.80 185	0.39 404	0.67 498	0.74 57	0.01 81	5.09 459	2.13 459	1.34 357	1.30 415	0.80 309	1.62 487	0.82 228	0.64 330	0.03 508	0.59 428	0.00 1	0.48 573	0.02 116	1.15 482

PA-Net	1.56 451	1.13 490	5.13 508	0.07 221	0.17 343	1.46 337	0.53 497	4.73 427	3.04 527	0.92 285	1.30 415	2.29 434	0.62 401	6.63 498	3.00 506	0.01 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 290	0.15 186
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SuperB	3.75 546	2.46 570	15.54 598	0.32 390	0.06 246	4.29 531	1.61 546	4.25 374	11.49 588	2.56 485	1.31 417	2.01 412	1.86 497	6.94 521	8.94 563	0.05 523	0.03 296	0.10 558	0.08 409	10.62 605	0.56 372

CVANet_RVC	1.37 422	0.82 421	3.23 405	0.54 450	0.11 302	1.48 352	0.46 488	4.01 334	2.23 467	3.33 516	1.34 418	1.51 367	0.37 352	6.38 485	0.69 341	0.01 466	0.00 1	0.00 1	0.05 393	0.19 459	0.62 384

delet	1.31 410	0.61 368	2.64 349	0.05 180	0.17 343	2.84 490	1.00 530	4.88 440	2.46 490	1.38 364	1.37 419	1.62 379	0.90 434	4.52 394	1.48 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 404	0.08 105

PSMNet-RUCA	0.83 251	0.86 425	2.85 370	0.03 121	0.02 180	2.04 449	0.25 441	4.74 429	1.79 427	0.45 210	1.38 420	0.12 177	0.12 265	1.16 249	0.37 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 510	0.07 98

TANstereo	0.37 68	0.50 319	1.62 141	0.03 121	0.01 111	1.16 187	0.00 1	0.56 40	0.53 41	1.05 309	1.38 420	0.06 121	0.05 158	0.45 105	0.07 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 38

test_sample6	1.14 361	0.28 225	2.92 378	0.59 461	0.01 111	1.47 344	0.01 81	5.17 466	2.07 456	1.57 393	1.40 422	0.63 269	0.19 301	4.02 366	0.99 405	0.00 1	0.77 455	0.00 1	0.08 409	0.03 193	0.67 396

DualNet	1.13 356	0.28 225	2.93 379	0.61 468	0.01 111	1.44 326	0.01 81	5.23 470	1.93 443	1.57 393	1.40 422	0.57 264	0.15 278	3.94 362	0.89 388	0.00 1	0.81 464	0.00 1	0.08 409	0.03 193	0.68 403

CC-Net-ROB	2.09 493	1.17 495	3.97 459	1.52 569	0.23 371	3.35 509	0.05 313	5.09 459	2.74 509	1.09 316	1.40 422	0.97 333	0.18 296	6.66 501	0.87 380	1.46 587	1.64 595	7.13 598	0.00 1	1.67 581	0.54 361

ETE_ROB	1.42 431	1.04 477	3.10 395	0.02 76	0.03 203	1.81 435	0.22 431	4.73 427	1.67 406	4.77 546	1.43 425	2.77 454	0.08 214	4.23 376	2.20 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 264	0.20 240

psmg	0.93 286	0.15 85	1.48 122	0.02 76	0.00 1	3.25 502	0.26 445	5.45 495	1.17 227	2.00 435	1.45 426	1.78 395	0.10 240	0.80 224	0.71 344	0.00 1	0.00 1	0.01 507	0.00 1	0.02 116	0.04 60

CREStereo++_RVC	0.37 68	0.24 199	1.62 141	0.06 202	0.00 1	1.21 220	0.01 81	0.77 61	1.12 218	0.26 155	1.45 426	0.06 121	0.06 180	0.42 96	0.09 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 88
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
RASNet	1.75 463	0.71 391	2.93 379	0.20 338	3.20 588	1.75 429	0.26 445	3.87 306	2.64 499	0.98 291	1.46 428	5.25 548	1.67 489	6.73 505	2.81 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 264	0.47 345

AIO-test2	0.97 310	1.34 514	2.49 334	0.42 413	0.37 427	1.23 230	0.01 81	3.86 303	0.93 163	0.37 182	1.47 429	0.51 257	0.05 158	2.73 319	0.21 132	3.00 592	0.09 337	0.00 1	0.01 343	0.09 329	0.30 285

GASNet	1.77 468	2.50 571	7.05 551	0.47 432	0.02 180	1.50 358	0.20 419	4.55 406	2.55 497	0.98 291	1.48 430	2.24 429	1.57 484	6.25 478	3.41 517	0.00 1	0.05 312	0.00 1	0.00 1	0.55 565	0.12 160

Wz-Net-MNSev	2.17 503	1.90 552	7.77 561	0.02 76	0.01 111	4.60 539	2.08 554	5.70 508	2.83 523	4.02 533	1.50 431	1.87 399	2.53 516	5.10 428	3.04 508	0.00 1	0.01 248	0.00 1	0.00 1	0.14 404	0.31 289

PASM	2.20 505	1.85 548	10.33 579	1.00 541	0.41 433	1.98 444	0.90 524	3.85 302	2.76 512	4.38 540	1.53 432	3.49 496	1.54 478	6.60 496	2.43 484	0.14 555	0.02 284	0.00 1	0.03 374	0.33 526	0.39 324

HSM	1.48 438	0.60 362	1.85 206	0.01 15	0.29 404	1.76 430	0.04 289	6.50 549	1.46 353	1.91 424	1.55 433	4.69 530	1.27 462	6.66 501	0.70 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 290	0.26 275

DStereoRT	4.23 554	0.91 434	6.37 542	0.09 253	0.41 433	5.17 547	0.44 486	4.84 435	2.67 501	1.91 424	1.56 434	1.72 390	3.39 537	6.50 492	2.04 463	0.00 1	0.69 438	38.20 626	5.02 616	0.07 290	2.54 587

DANet	1.96 483	0.24 199	3.72 446	0.78 515	0.48 456	2.65 482	0.34 476	3.94 320	1.71 413	4.35 539	1.56 434	5.09 540	0.56 387	6.97 525	5.99 544	0.01 466	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.04 228	0.66 392
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DispNO	1.47 436	1.01 469	5.05 504	0.13 296	0.08 274	1.49 357	0.02 191	4.38 388	1.86 431	1.51 380	1.57 436	3.12 477	1.09 444	5.77 461	1.89 456	0.00 1	0.02 284	0.03 535	0.11 429	0.11 367	0.08 105

RAFT_CTSACE	0.85 262	0.95 449	2.60 342	0.60 463	0.05 240	1.20 207	0.01 81	3.18 236	0.85 129	0.79 268	1.57 436	2.18 426	0.78 426	1.20 255	0.22 136	0.00 1	0.33 380	0.00 1	0.00 1	0.28 510	0.21 249

s12784h	0.67 201	0.17 119	1.87 215	0.02 76	0.00 1	1.16 187	0.03 252	4.08 347	1.89 436	1.04 308	1.59 438	0.05 97	0.02 60	1.25 264	0.12 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.02 38

TestStereo1	0.96 302	0.91 434	2.21 281	0.24 360	0.42 437	1.31 276	0.02 191	4.10 350	1.71 413	0.47 214	1.64 439	0.20 210	1.20 451	3.55 344	0.36 221	0.00 1	0.27 372	0.00 1	0.00 1	0.19 459	0.32 294

SA-5K	0.96 302	0.91 434	2.21 281	0.24 360	0.42 437	1.31 276	0.02 191	4.10 350	1.71 413	0.47 214	1.64 439	0.20 210	1.20 451	3.55 344	0.36 221	0.00 1	0.27 372	0.00 1	0.00 1	0.19 459	0.32 294

ADCRef	2.57 520	1.40 520	7.90 564	0.11 285	0.11 302	4.71 541	0.74 516	5.45 495	1.66 404	3.15 510	1.65 441	1.61 377	2.25 505	4.54 397	15.56 598	0.03 508	0.00 1	0.01 507	0.10 424	0.27 506	0.23 256

ISRNet	0.98 314	0.37 276	3.32 415	0.08 234	0.00 1	1.17 196	0.04 289	3.63 268	1.03 199	2.26 458	1.68 442	2.56 443	0.20 308	2.65 314	0.52 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 228	0.14 176

NaN_ROB	2.33 513	1.31 510	4.55 483	0.32 390	0.30 416	3.13 498	5.01 587	4.57 408	2.78 515	5.49 557	1.73 443	2.28 430	1.98 501	7.48 546	4.32 528	0.01 466	0.06 319	0.03 535	0.09 418	0.20 465	0.88 444

NOSS_ROB	1.47 436	0.49 316	2.40 312	1.00 541	0.17 343	2.56 475	0.01 81	4.86 438	2.62 498	2.32 463	1.74 444	2.79 457	0.02 60	6.96 524	0.60 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 264	0.73 416

PDISCO_ROB	2.54 518	1.40 520	5.07 507	1.06 547	2.01 579	8.28 575	0.17 408	7.96 583	6.01 568	1.48 378	1.75 445	3.67 502	1.25 460	7.74 556	2.07 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 543	0.42 341

Ntro	3.66 544	2.08 558	4.34 471	7.58 597	4.53 592	6.25 561	0.72 515	5.35 482	1.65 403	0.48 224	1.77 446	2.68 451	1.25 460	5.10 428	2.31 479	8.72 603	0.31 378	2.13 593	0.05 393	9.73 600	6.18 600

H2IRNET	0.57 158	0.56 348	2.03 246	0.25 365	0.06 246	1.20 207	0.01 81	1.91 144	0.64 58	0.04 36	1.78 447	0.47 249	0.04 134	1.69 289	0.42 253	0.00 1	0.00 1	0.01 507	0.01 343	0.24 489	0.08 105

MSKI-zero shot	0.91 278	0.18 128	1.86 209	0.61 468	0.62 493	1.36 298	0.05 313	3.41 249	0.31 19	0.73 258	1.79 448	0.88 315	0.00 1	4.71 402	0.16 94	0.00 1	0.93 499	0.00 1	0.21 498	0.02 116	0.32 294

RAFT + AFF	1.88 474	1.84 547	4.19 464	0.05 180	0.85 515	2.29 460	1.00 530	6.32 545	2.26 471	1.88 420	1.80 449	1.27 355	3.66 542	6.56 494	2.36 482	0.02 494	0.34 383	0.00 1	0.01 343	0.41 547	0.50 352

MLCV	1.19 371	0.97 457	3.09 394	0.07 221	0.00 1	1.63 405	0.04 289	3.33 244	1.57 376	2.74 497	1.83 450	0.99 335	0.40 367	5.31 439	1.53 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 377	0.11 151

AASNet	1.05 334	1.11 487	3.12 397	0.05 180	0.00 1	1.73 428	0.05 313	5.73 509	2.17 465	1.10 319	1.84 451	0.94 327	0.19 301	1.16 249	1.37 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 530	0.16 196

LMCR-Stereo	1.28 399	1.13 490	2.41 315	0.57 457	0.03 203	2.72 483	0.09 372	6.86 559	0.88 141	2.44 478	1.92 452	0.14 191	1.55 481	3.57 346	1.12 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 429	0.02 38

AFF-stereo	0.89 275	1.05 479	1.70 158	0.49 441	0.18 347	1.21 220	0.01 81	3.58 262	1.62 391	0.84 273	1.93 453	1.14 349	0.26 326	1.24 262	0.68 339	0.00 1	0.64 434	0.00 1	0.00 1	0.26 501	0.89 449

pcwnet_v2	1.36 421	0.21 179	5.89 527	0.15 305	0.01 111	1.78 432	0.02 191	5.77 516	3.19 532	1.69 410	1.94 454	2.00 410	0.79 427	3.09 331	0.33 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.04 228	0.27 278

1111x	2.13 500	0.58 354	4.38 477	0.39 404	0.61 485	2.14 453	0.01 81	6.38 547	2.40 485	1.80 415	1.97 455	0.95 331	0.64 406	7.16 537	10.30 577	0.00 1	1.18 572	0.00 1	0.29 546	0.07 290	1.32 497

iRaft-Stereo_5w	1.28 399	0.93 443	3.51 430	0.14 299	0.66 496	1.21 220	0.01 81	3.87 306	1.06 203	0.19 121	1.97 455	1.62 379	1.50 476	6.80 508	1.07 413	0.00 1	0.16 351	0.00 1	0.06 401	0.26 501	0.67 396

DLCB_ROB	1.38 423	0.60 362	1.96 232	0.10 267	0.00 1	1.53 368	0.23 434	4.02 336	1.91 439	3.54 521	1.97 455	3.40 490	0.30 336	4.91 418	2.97 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 228	0.12 160

XQC	3.16 531	2.00 555	7.71 560	0.97 540	0.67 498	5.07 545	0.69 512	6.58 553	4.95 557	5.04 553	1.98 458	4.99 536	3.12 532	7.96 559	10.02 574	0.00 1	0.63 433	0.00 1	0.18 474	0.36 537	0.38 322

PAM_32	1.91 478	0.18 128	2.96 383	0.69 493	0.73 507	5.20 548	0.71 514	6.02 532	1.17 227	1.33 354	2.00 459	9.90 576	3.21 535	1.29 267	0.81 364	0.00 1	0.59 428	0.00 1	0.53 576	0.06 264	0.87 442

ADCPNet	3.94 548	1.47 526	14.87 594	0.11 285	0.45 446	7.19 565	2.23 558	5.42 492	3.18 531	4.53 544	2.03 460	7.48 566	5.27 565	7.05 532	14.73 595	0.02 494	0.74 450	0.04 541	0.91 598	0.23 480	0.85 439

PSM-AAD	1.21 375	0.08 16	1.53 130	0.10 267	0.27 396	1.35 297	3.14 566	2.74 194	0.83 126	2.89 499	2.04 461	0.16 201	5.25 564	3.51 343	0.21 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.08 105

xxxx	2.26 510	0.43 293	2.30 296	0.01 15	0.68 500	1.47 344	0.00 1	6.56 552	2.32 477	1.56 390	2.07 462	1.07 343	0.06 180	4.81 413	18.87 605	0.00 1	1.11 557	0.00 1	0.21 498	0.06 264	1.65 530

HART	0.82 249	0.51 325	2.11 266	0.32 390	0.87 521	0.35 23	0.00 1	3.57 259	1.21 249	0.27 160	2.09 463	0.40 241	0.03 101	0.52 134	0.46 271	0.00 1	1.45 588	0.00 1	0.00 1	0.25 492	1.98 568

ADLNet	1.35 420	0.55 338	2.95 382	0.01 15	0.05 240	2.22 454	0.11 385	5.06 457	2.83 523	2.42 476	2.19 464	2.63 447	0.68 417	3.59 347	1.37 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 443	0.27 278

Syn2CoEx	1.91 478	1.85 548	6.43 546	0.05 180	0.00 1	1.47 344	0.54 498	6.03 533	2.24 468	2.24 456	2.19 464	2.06 413	3.10 531	6.57 495	2.58 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 530	0.40 330

CBMV	1.97 486	0.56 348	2.61 344	0.46 426	0.07 261	2.91 493	4.18 578	4.58 409	2.78 515	5.50 558	2.21 466	2.84 461	2.94 524	4.75 407	2.31 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 420	0.60 380
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
IIG-Stereo	1.39 425	0.67 385	1.73 163	2.48 582	0.05 240	1.63 405	0.14 400	3.00 218	1.20 240	2.94 501	2.23 467	3.03 470	0.55 385	7.41 543	0.66 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.07 98

222	3.11 529	0.43 293	2.10 264	0.02 76	0.45 446	1.57 382	0.01 81	6.44 548	2.34 481	1.73 413	2.24 468	0.52 259	0.07 199	4.95 421	36.29 622	0.00 1	1.07 545	0.00 1	0.21 498	0.06 264	1.65 530

TransformOpticalFlow	1.53 446	0.40 285	3.46 427	0.66 482	0.07 261	1.56 378	0.09 372	4.35 386	1.86 431	1.72 412	2.27 469	3.53 497	3.04 529	6.93 520	0.49 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 193	0.10 143

GwcNet	1.96 483	1.51 528	7.43 557	0.30 387	1.20 554	4.13 526	0.61 507	4.45 393	1.92 440	1.53 384	2.31 470	3.93 511	0.54 383	5.50 448	3.16 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.39 543	0.24 261

DAS	1.40 427	0.11 51	2.83 367	0.04 159	0.01 111	1.31 276	1.14 536	4.51 398	2.02 452	4.84 548	2.33 471	1.65 382	0.56 387	5.53 450	0.85 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.19 220

SepStereo	1.41 429	0.11 51	2.83 367	0.04 159	0.01 111	1.31 276	1.14 536	4.51 398	2.02 452	4.84 548	2.33 471	1.65 382	0.56 387	5.78 462	0.85 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.19 220

w-ln-seven	3.40 535	2.22 561	14.89 595	0.33 394	0.16 338	7.02 564	0.47 489	5.98 527	5.62 562	5.50 558	2.37 473	4.11 514	1.42 469	6.86 512	10.41 579	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 489	0.38 322

ffm	1.46 434	0.50 319	4.37 473	0.46 426	0.03 203	1.60 391	0.03 252	3.81 288	6.87 571	1.57 393	2.38 474	2.14 419	0.38 356	1.73 291	0.12 54	0.00 1	1.12 559	0.00 1	0.17 467	0.10 344	1.86 556

ff1	2.20 505	0.50 319	4.37 473	0.46 426	0.03 203	1.60 391	0.03 252	3.81 288	6.87 571	1.57 393	2.38 474	2.14 419	0.38 356	7.65 550	9.02 564	0.00 1	1.12 559	0.00 1	0.17 467	0.10 344	1.86 556

mmx	2.08 491	0.50 319	4.37 473	0.46 426	0.03 203	1.60 391	0.03 252	6.21 537	2.77 513	1.57 393	2.38 474	2.14 419	0.38 356	7.65 550	9.02 564	0.00 1	1.08 547	0.00 1	0.17 467	0.06 264	1.25 492

xxx	2.08 491	0.50 319	4.37 473	0.46 426	0.03 203	1.60 391	0.03 252	6.21 537	2.77 513	1.57 393	2.38 474	2.14 419	0.38 356	7.65 550	9.02 564	0.00 1	1.08 547	0.00 1	0.17 467	0.06 264	1.25 492

test_xeample	2.27 511	0.46 305	2.25 289	0.10 267	0.69 501	1.48 352	0.00 1	6.24 540	2.46 490	1.83 417	2.40 478	0.37 234	0.07 199	4.49 390	19.55 607	0.00 1	1.11 557	0.00 1	0.21 498	0.07 290	1.65 530

UGAM	1.32 413	0.49 316	3.75 450	0.20 338	0.06 246	1.12 161	0.11 385	3.55 256	1.34 321	0.11 71	2.42 479	4.45 522	0.08 214	7.01 530	0.34 212	0.00 1	0.44 391	0.00 1	0.28 544	0.30 518	0.31 289

ACRE	0.94 289	1.27 506	3.93 458	0.22 347	0.02 180	1.44 326	0.29 461	3.88 311	1.60 383	1.97 433	2.42 479	0.21 214	0.11 251	0.82 228	0.29 179	0.00 1	0.04 304	0.01 507	0.05 393	0.21 471	0.09 131

SMFormer	1.31 410	0.30 238	2.08 257	0.47 432	0.02 180	1.04 107	0.01 81	5.75 512	2.69 503	1.65 402	2.43 481	0.91 319	0.02 60	4.75 407	2.20 469	0.00 1	0.88 479	0.00 1	0.14 443	0.06 264	0.76 422

tta	1.32 413	0.30 238	2.08 257	0.47 432	0.02 180	1.04 107	0.01 81	5.75 512	2.69 503	1.65 402	2.43 481	0.91 319	0.02 60	4.75 407	2.20 469	0.00 1	0.88 479	0.00 1	0.14 443	0.09 329	0.92 452

qqq1	1.25 387	0.30 238	2.08 257	0.47 432	0.02 180	1.04 107	0.01 81	5.75 512	2.69 503	1.65 402	2.43 481	0.91 319	0.02 60	4.75 407	0.88 384	0.00 1	0.88 479	0.00 1	0.11 429	0.09 329	0.92 452

fff1	1.25 387	0.30 238	2.08 257	0.47 432	0.02 180	1.04 107	0.01 81	5.75 512	2.69 503	1.65 402	2.43 481	0.91 319	0.02 60	4.75 407	0.88 384	0.00 1	0.88 479	0.00 1	0.11 429	0.09 329	0.92 452

IPLGR_C	0.94 289	1.37 516	3.71 445	0.19 323	0.02 180	1.44 326	0.29 461	3.88 311	1.62 391	2.04 438	2.44 485	0.20 210	0.12 265	0.79 218	0.29 179	0.00 1	0.05 312	0.01 507	0.05 393	0.21 471	0.08 105

anonymousa	1.15 365	0.38 278	2.43 324	0.70 495	1.49 568	1.45 333	0.02 191	4.23 372	1.13 219	0.91 281	2.52 486	3.46 493	0.55 385	0.55 144	0.60 319	0.00 1	1.13 563	0.00 1	0.54 579	0.04 228	0.86 441

CIPLG	0.94 289	1.29 508	3.53 433	0.19 323	0.03 203	1.45 333	0.29 461	3.87 306	1.61 384	2.10 442	2.52 486	0.21 214	0.11 251	0.85 233	0.29 179	0.00 1	0.05 312	0.01 507	0.05 393	0.21 471	0.08 105

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 276	0.95 449	1.93 227	0.06 202	0.92 528	1.24 236	0.02 191	3.30 243	1.75 421	1.23 341	2.58 488	0.43 244	0.16 287	0.68 193	0.82 367	0.00 1	0.70 443	0.00 1	0.00 1	0.23 480	1.05 469

otaku	3.61 540	2.06 556	4.04 460	6.41 595	3.35 590	4.67 540	2.08 554	5.97 526	1.58 378	2.19 449	2.62 489	3.47 494	1.45 471	4.36 384	2.17 468	8.55 602	0.25 366	1.89 591	0.03 374	9.29 598	5.81 599

Wz-Net-SNSev	3.01 527	3.59 589	12.98 590	0.45 423	0.04 230	2.72 483	1.12 535	5.80 517	2.42 487	2.30 461	2.62 489	6.39 556	1.29 463	10.20 580	7.19 553	0.00 1	0.01 248	0.00 1	0.00 1	0.29 516	0.72 415

DGSMNet	2.56 519	1.15 493	7.39 555	1.34 564	2.02 580	3.20 500	3.97 576	6.11 536	1.72 418	1.52 383	2.72 491	3.23 486	0.63 403	4.74 404	2.39 483	1.12 581	1.53 593	1.54 587	1.32 603	1.40 579	2.10 572

STrans-v2	1.75 463	0.45 298	3.43 424	0.03 121	0.19 352	1.48 352	0.08 360	7.25 570	2.16 461	2.04 438	2.80 492	3.60 498	3.78 545	7.00 527	0.52 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.10 143

PS-NSSS	1.25 387	0.85 422	2.77 358	0.05 180	0.03 203	1.40 310	0.01 81	5.04 455	2.38 482	1.34 357	2.80 492	0.65 274	0.06 180	6.36 484	0.91 394	0.18 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 377	0.01 19

MGS-Stereo	0.35 59	0.20 169	1.15 95	0.04 159	0.00 1	0.52 50	0.01 81	0.52 34	0.80 102	0.03 27	2.86 494	0.04 70	0.03 101	0.28 47	0.07 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 548	0.00 1

LL-Strereo	2.29 512	1.55 532	5.01 502	0.64 479	2.78 586	1.52 365	0.05 313	5.04 455	1.24 261	2.73 495	2.87 495	5.10 541	5.49 568	7.22 539	0.81 364	0.04 519	1.31 582	0.00 1	0.00 1	0.31 520	2.08 570

TCMNet	1.67 458	0.92 440	6.06 532	0.15 305	1.43 565	1.83 437	0.17 408	4.72 426	1.56 373	1.88 420	2.94 496	1.92 403	0.45 375	5.34 442	3.00 506	0.00 1	0.06 319	0.06 546	0.00 1	0.43 548	0.48 349

RainbowNet	5.23 569	4.09 595	4.92 499	9.61 603	6.18 595	5.26 551	3.48 571	7.68 580	4.58 554	1.94 431	3.02 497	4.67 529	3.42 538	5.90 466	2.01 460	9.59 605	2.19 603	8.45 601	0.20 487	10.52 603	6.82 602

HGLStereo	1.17 368	0.53 336	2.39 311	0.01 15	0.02 180	1.45 333	0.01 81	4.05 341	1.14 220	1.42 369	3.06 498	2.09 416	1.21 456	4.60 399	1.33 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 344	0.06 88

psmorigin	2.16 502	0.75 403	10.72 581	0.24 360	0.03 203	1.62 402	0.20 419	3.80 285	1.16 222	5.40 556	3.08 499	5.77 550	2.29 506	5.62 457	2.13 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 305	0.25 269

GMM-Stereo	1.17 368	0.10 37	2.29 294	0.13 296	0.22 366	1.43 321	0.84 520	2.83 201	1.16 222	2.73 495	3.09 500	0.54 261	0.87 432	5.31 439	0.16 94	0.01 466	0.00 1	0.00 1	0.02 371	0.02 116	1.72 535

DDUNet	3.58 537	11.19 612	3.84 454	3.59 589	3.31 589	4.14 527	0.20 419	4.40 390	1.33 318	2.72 494	3.11 501	3.16 478	0.37 352	4.18 370	1.47 435	2.02 589	0.05 312	10.10 606	3.59 609	5.85 591	3.05 592

NCC-stereo	2.09 493	1.02 472	4.78 492	0.10 267	0.26 391	2.33 463	0.13 395	5.82 520	1.70 411	2.98 502	3.18 502	4.63 527	5.69 570	6.26 479	2.76 495	0.05 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 305	0.14 176

Abc-Net	2.09 493	1.02 472	4.78 492	0.10 267	0.26 391	2.33 463	0.13 395	5.82 520	1.70 411	2.98 502	3.18 502	4.63 527	5.69 570	6.26 479	2.76 495	0.05 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 305	0.14 176
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADLNet2	1.52 444	0.79 414	3.51 430	0.01 15	0.69 501	1.26 253	0.26 445	4.84 435	3.10 528	1.67 406	3.23 504	4.17 517	0.80 428	4.77 412	1.00 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 479	0.12 160

FINET	2.99 525	2.11 559	7.66 559	1.13 549	1.79 573	4.35 533	3.34 569	5.66 504	7.93 581	2.49 482	3.29 505	1.66 384	2.47 514	6.70 503	4.44 529	0.82 576	1.38 585	0.03 535	0.30 548	0.36 537	1.88 560

MFN_U_SF_RVC	4.10 552	2.36 567	12.04 587	1.00 541	0.27 396	10.31 582	0.51 495	8.83 586	3.69 541	4.90 551	3.30 506	9.33 573	3.43 539	8.28 563	9.42 567	0.41 570	0.53 409	0.52 574	0.81 590	0.90 576	1.05 469

SHD	3.58 537	1.83 545	6.41 543	1.34 564	1.21 556	4.84 542	0.17 408	7.95 582	12.83 590	7.86 572	3.32 507	5.08 539	2.63 518	5.54 451	8.57 560	0.01 466	0.75 453	0.00 1	0.18 474	0.31 520	0.73 416

FBW_ROB	2.74 523	1.02 472	4.72 488	0.43 418	0.18 347	4.35 533	0.18 414	7.28 572	3.50 536	3.57 523	3.38 508	4.86 533	1.22 457	11.70 593	5.76 541	0.17 558	0.08 331	0.59 578	0.12 436	0.28 510	1.40 502

RTSC	3.18 532	2.15 560	8.20 568	0.67 490	0.38 429	4.41 535	0.08 360	5.64 502	5.80 566	6.14 562	3.43 509	3.37 487	1.55 481	7.50 547	12.15 586	0.00 1	0.84 472	0.00 1	0.25 526	0.51 556	0.53 359

fast-acv-ft	1.54 447	0.86 425	4.85 494	0.11 285	0.12 312	3.88 520	0.28 454	2.97 215	2.26 471	0.96 290	3.49 510	2.97 466	1.23 458	3.47 341	2.75 494	0.04 519	0.01 248	0.04 541	0.04 390	0.44 550	0.08 105

test_4	0.65 195	0.40 285	1.73 163	0.11 285	0.19 352	1.28 265	0.03 252	1.41 95	0.22 6	0.28 161	3.49 510	0.72 292	0.09 231	1.93 302	0.53 302	0.00 1	0.11 343	0.00 1	0.08 409	0.16 429	0.15 186

SAMSARA	4.31 556	1.94 554	7.80 563	1.96 577	1.40 563	10.65 584	7.35 604	7.17 568	4.49 551	8.27 574	3.58 512	10.58 578	3.75 543	7.87 557	6.66 550	0.01 466	1.09 551	0.00 1	0.23 509	0.26 501	1.19 485

UDG	3.15 530	9.41 610	2.81 362	2.72 584	0.92 528	2.39 466	0.11 385	4.12 355	1.30 310	2.35 465	3.63 513	4.96 535	1.58 485	4.33 382	2.89 502	1.22 584	0.04 304	8.09 600	3.80 610	4.94 589	1.35 498

AnyNet_C32	4.41 560	3.74 591	15.17 597	0.48 440	0.51 459	5.99 558	6.52 601	5.30 479	2.72 508	6.86 565	3.66 514	5.21 546	3.19 534	7.42 544	19.54 606	0.08 543	0.04 304	0.20 566	0.09 418	0.67 573	0.76 422

HSM-Net_RVC	1.51 441	0.11 51	1.93 227	0.00 1	0.01 111	1.91 443	0.05 313	7.86 581	1.93 443	3.77 528	3.76 515	3.16 478	0.36 350	4.34 383	0.83 372	0.01 466	0.01 248	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.11 151
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CrosDoStereo	1.72 461	0.31 247	1.91 224	0.03 121	0.07 261	1.40 310	5.95 594	3.61 264	1.62 391	0.98 291	3.79 516	0.94 327	4.66 558	7.11 534	1.86 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 377	0.08 105

DeepStereo_LL	1.72 461	0.31 247	1.91 224	0.03 121	0.07 261	1.40 310	5.95 594	3.61 264	1.62 391	0.98 291	3.79 516	0.94 327	4.66 558	7.11 534	1.86 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 377	0.08 105

ADCL	3.64 543	1.54 530	8.53 573	0.26 372	0.28 402	7.37 566	4.49 582	5.42 492	3.61 539	4.79 547	3.85 518	5.14 542	4.47 555	6.28 481	15.73 599	0.05 523	0.01 248	0.11 559	0.13 439	0.34 530	0.33 300

DStereoO	4.37 559	1.72 540	6.31 539	3.48 588	2.70 585	3.27 503	6.85 603	4.67 422	5.52 560	2.26 458	3.87 519	4.35 520	11.37 595	3.62 349	5.34 537	10.52 615	1.82 600	0.03 535	0.89 596	6.38 593	2.43 585

GrayStereo	1.55 449	0.06 1	1.53 130	0.75 510	0.20 357	1.27 259	4.44 581	3.44 250	1.20 240	4.92 552	3.92 520	0.45 246	4.54 556	3.43 340	0.09 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 575	0.02 116	0.25 269

ccnet	1.96 483	0.68 386	3.59 434	0.26 372	0.19 352	3.68 519	1.55 545	4.89 441	1.77 423	2.68 492	3.92 520	3.44 492	1.72 490	5.02 425	5.22 535	0.06 533	0.00 1	0.09 553	0.01 343	0.13 390	0.32 294

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 540	3.47 584	9.32 575	0.19 323	0.30 416	13.80 591	7.49 607	5.15 462	3.95 545	3.06 506	3.94 522	4.60 525	1.20 451	8.49 567	2.79 499	0.70 575	1.22 575	0.04 541	0.84 591	0.50 555	1.23 488

ADCMid	4.33 557	2.40 569	13.81 592	0.23 353	0.40 430	4.90 543	1.23 540	5.73 509	3.73 542	11.06 588	3.94 522	6.67 561	5.11 561	7.11 534	18.03 602	0.12 551	0.08 331	0.55 575	0.46 570	0.61 568	0.49 351

edge stereo	2.06 489	0.42 292	4.20 465	0.14 299	0.09 285	1.82 436	0.51 495	5.38 486	2.48 493	3.45 520	3.96 524	8.28 567	1.80 496	5.90 466	2.30 478	0.00 1	0.00 1	0.01 507	0.00 1	0.16 429	0.19 220

SGM-Forest	2.15 501	0.50 319	2.42 322	0.19 323	0.25 382	3.47 515	2.38 560	4.53 402	2.46 490	5.64 560	3.99 525	3.74 503	2.22 503	6.99 526	3.08 509	0.01 466	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.05 248	0.98 459
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WZ-Net	4.64 564	2.57 572	25.72 607	0.10 267	0.09 285	3.07 495	2.08 554	6.59 555	5.41 559	6.08 561	4.09 526	7.02 564	6.04 574	11.64 590	11.45 583	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 471	0.61 382

THIR-Stereo	1.54 447	0.48 314	1.88 218	0.01 15	0.02 180	1.08 138	4.17 577	2.48 178	0.41 27	1.09 316	4.30 527	1.90 401	4.08 551	6.84 510	1.81 449	0.00 1	0.00 1	0.04 541	0.00 1	0.06 264	0.04 60

RGC	2.11 497	0.95 449	4.61 486	0.08 234	0.29 404	3.34 508	0.11 385	5.40 490	1.78 425	3.93 532	4.52 528	5.20 545	3.05 530	5.78 462	2.78 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 377	0.18 214

stereogan	2.38 514	0.59 358	5.05 504	0.01 15	0.09 285	8.26 574	0.58 506	4.92 445	3.65 540	4.68 545	4.60 529	6.43 557	2.39 511	5.27 437	0.72 349	0.00 1	0.01 248	0.01 507	0.00 1	0.27 506	0.13 169

AANet_RVC	1.95 481	1.64 537	4.89 495	0.09 253	0.00 1	1.24 236	0.01 81	3.93 318	2.82 522	2.32 463	4.64 530	3.61 499	0.19 301	7.61 549	4.73 533	0.60 571	0.19 361	0.00 1	0.00 1	0.11 367	0.47 345

YMNet	1.76 465	0.93 443	4.46 481	0.18 316	0.30 416	4.41 535	0.21 426	4.21 365	1.46 353	3.07 507	4.85 531	4.12 515	0.37 352	3.05 329	2.47 488	0.05 523	0.12 345	0.08 550	0.01 343	0.51 556	0.40 330

YMNet_1	1.76 465	0.93 443	4.46 481	0.18 316	0.30 416	4.41 535	0.21 426	4.21 365	1.46 353	3.07 507	4.85 531	4.12 515	0.37 352	3.05 329	2.47 488	0.05 523	0.12 345	0.08 550	0.01 343	0.51 556	0.40 330

DispFullNet	8.26 586	24.76 620	14.96 596	14.77 613	7.78 606	5.23 549	0.09 372	5.67 505	3.16 530	9.01 581	4.87 533	6.15 553	10.66 592	10.44 583	4.54 530	2.54 590	0.33 380	15.59 613	4.84 613	13.17 613	6.59 601

FAT-Stereo	1.95 481	0.23 194	3.66 441	0.18 316	0.03 203	1.80 434	0.94 525	5.35 482	3.11 529	4.23 536	5.00 534	5.22 547	2.76 522	5.07 426	1.09 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 248	0.17 204

DRaft	1.40 427	0.20 169	1.83 201	0.09 253	0.01 111	1.66 414	0.42 484	2.13 163	0.59 51	3.75 527	5.16 535	0.41 243	4.27 552	5.52 449	1.63 443	0.01 466	0.06 319	0.00 1	0.07 405	0.08 305	0.12 160

Sa-1000	1.23 381	0.79 414	2.16 275	0.00 1	0.40 430	1.36 298	0.03 252	5.00 453	2.01 450	1.11 321	5.38 536	0.61 267	0.15 278	4.18 370	0.37 232	0.00 1	0.54 410	0.00 1	0.16 459	0.15 420	0.16 196

ACVNet_1	6.79 582	2.72 576	6.97 550	9.78 605	7.38 605	7.67 569	2.29 559	10.50 592	6.93 574	4.51 543	5.39 537	13.21 583	6.34 576	7.02 531	3.31 515	9.70 607	2.48 607	10.85 609	0.11 429	11.41 609	7.23 605

EAI-Stereo	1.50 440	0.16 106	1.53 130	0.25 365	0.91 527	2.30 461	4.98 584	6.09 535	1.87 434	1.38 364	5.56 538	0.49 251	0.59 393	1.21 257	0.83 372	0.00 1	0.31 378	0.00 1	1.09 602	0.02 116	0.56 372

RP	2.09 493	0.90 432	3.88 455	0.22 347	0.61 485	1.72 426	0.94 525	4.97 449	2.65 500	3.87 530	5.63 539	4.44 521	4.28 553	4.99 423	2.35 481	0.01 466	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.20 465	0.13 169

HHNet	0.94 289	0.28 225	2.48 332	0.19 323	0.08 274	1.32 285	0.42 484	2.48 178	0.84 128	1.39 367	5.80 540	0.14 191	1.74 492	0.49 120	0.94 398	0.06 533	0.00 1	0.01 507	0.00 1	0.14 404	0.04 60

S-Stereo	2.12 499	0.32 256	6.30 538	0.24 360	0.22 366	2.51 473	1.83 549	5.38 486	5.55 561	2.46 479	5.91 541	2.81 458	0.71 420	5.19 433	2.45 486	0.00 1	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.07 290	0.37 311

Consistency-Raft	1.48 438	0.96 453	5.40 520	0.36 396	0.31 421	1.66 414	0.11 385	4.30 383	4.32 549	0.47 214	5.99 542	0.86 313	2.09 502	1.19 254	1.31 425	0.03 508	0.01 248	0.00 1	0.00 1	0.27 506	0.02 38

CBMV_ROB	2.06 489	0.31 247	2.72 353	0.63 476	0.00 1	2.83 489	0.88 522	5.24 472	2.41 486	4.28 538	6.16 543	3.07 476	3.47 540	5.81 465	2.69 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 248	0.56 372

AIO-Stereo-zeroshot1	1.97 486	0.97 457	7.79 562	0.68 491	1.01 541	1.47 344	0.20 419	7.05 567	1.44 348	0.54 237	6.19 544	5.17 543	1.14 446	1.65 286	1.18 423	0.01 466	0.77 455	0.00 1	0.64 586	0.25 492	1.23 488

ADCS	5.55 573	3.55 585	19.07 602	0.43 418	0.14 323	5.87 557	4.20 580	7.65 579	7.80 580	9.79 584	6.22 545	6.48 559	5.52 569	10.52 584	22.41 616	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 552	0.97 458

CSAN	3.10 528	1.72 540	5.85 526	0.37 399	0.14 323	4.15 528	3.91 575	4.94 447	4.65 555	6.43 563	6.29 546	4.62 526	5.17 563	8.13 560	4.85 534	0.02 494	0.03 296	0.03 535	0.05 393	0.26 501	0.48 349

DEmStereo	1.56 451	0.16 106	2.44 327	0.09 253	0.02 180	1.77 431	0.87 521	1.72 121	1.08 207	2.48 480	6.30 547	1.06 341	5.02 560	6.28 481	1.81 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.01 19

ACVNet-4b	6.14 575	2.39 568	6.31 539	9.73 604	7.26 601	8.81 579	1.62 548	7.27 571	6.07 569	0.41 200	6.42 548	11.47 579	2.37 510	9.17 572	2.72 493	9.70 607	2.42 605	10.45 607	0.01 343	11.04 607	7.12 604

MADNet+	11.36 599	15.59 615	70.62 624	1.36 566	1.52 569	20.21 605	4.98 584	12.73 597	8.13 582	3.88 531	6.42 548	8.89 572	6.29 575	32.76 622	29.90 621	0.25 567	1.05 539	0.01 507	0.22 503	0.60 567	1.76 540

StereoVision	1.00 321	0.77 411	2.81 362	0.05 180	0.02 180	1.14 178	0.03 252	4.13 357	1.18 231	0.19 121	6.80 550	0.49 251	0.12 265	1.20 255	1.01 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 264	0.02 38

MFMNet_re	2.39 515	1.65 538	6.10 533	3.04 585	0.90 524	2.34 465	0.98 528	4.77 433	3.79 543	6.95 566	7.08 551	1.84 398	3.79 546	2.53 310	1.57 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 492	0.26 275

KYRaft	1.26 396	0.08 16	1.58 138	0.06 202	0.23 371	1.28 265	0.75 517	2.92 209	0.81 112	3.20 511	7.14 552	0.99 335	2.70 520	1.56 278	0.16 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	1.66 534

RAFT-345	1.25 387	0.12 62	2.08 257	0.54 450	0.13 317	1.55 374	0.24 437	0.65 48	2.51 494	1.19 332	7.68 553	0.92 324	0.05 158	6.86 512	0.50 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.00 1

DCRE	1.01 324	0.54 337	1.52 128	0.30 387	0.99 538	1.31 276	0.00 1	1.69 119	0.71 72	1.12 322	7.77 554	0.74 296	0.02 60	0.28 47	0.45 261	0.00 1	0.71 444	0.00 1	0.25 526	0.02 116	1.78 547

MultiAttention	6.52 579	0.19 159	1.72 160	1.21 553	1.55 570	44.52 623	15.97 620	6.84 557	2.09 458	3.23 513	8.12 555	6.32 554	0.38 356	27.80 620	4.55 531	0.13 553	0.01 248	0.66 582	0.79 589	2.04 586	2.21 581

MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 572	3.14 581	10.56 580	0.47 432	0.29 404	24.98 614	8.65 611	6.24 540	9.96 586	4.38 540	8.16 556	8.42 569	2.44 513	9.46 576	6.27 547	1.11 580	1.70 597	0.33 571	0.47 572	1.16 578	1.35 498

Nwc_Net	2.25 509	0.98 461	5.37 517	0.07 221	0.11 302	2.80 487	0.05 313	7.36 574	1.30 310	2.77 498	8.21 557	5.18 544	2.98 528	5.16 432	2.46 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 377	0.08 105

Prome-Stereo	1.29 403	0.09 24	1.62 141	0.12 292	0.24 378	1.28 265	0.65 510	2.98 216	0.93 163	2.08 441	8.52 558	0.75 298	2.83 523	2.19 308	0.11 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	1.39 500

MDST_ROB	3.81 547	0.21 179	4.29 470	2.64 583	1.45 567	13.85 592	1.02 532	8.06 584	2.67 501	15.14 603	8.81 559	2.70 452	1.55 481	9.31 573	3.90 522	0.03 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 193	0.63 386

SPS-STEREO	3.67 545	1.46 524	4.23 466	0.36 396	0.23 371	3.93 521	1.20 538	6.67 556	3.50 536	11.05 587	8.81 559	9.53 575	4.63 557	9.10 571	7.25 554	0.01 466	0.01 248	0.00 1	0.00 1	0.13 390	1.28 495
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Hybrid-DGEV-03	1.10 346	0.78 413	1.68 155	0.01 15	0.00 1	1.28 265	0.04 289	3.55 256	0.48 36	2.15 446	9.06 561	0.15 197	0.14 272	0.50 127	0.52 299	0.00 1	0.39 385	0.00 1	0.00 1	0.25 492	0.99 462

AnyNet_C01	7.15 583	5.48 602	37.47 614	1.08 548	0.59 481	11.50 586	6.49 600	6.93 560	4.31 548	8.06 573	9.11 562	8.72 570	4.06 549	14.50 601	21.97 615	0.11 548	0.08 331	0.24 570	0.09 418	1.11 577	1.07 473

EDNetEfficient	6.66 581	1.34 514	34.37 611	0.66 482	1.93 578	2.04 449	3.59 572	3.08 227	14.92 595	20.02 611	9.53 563	6.48 559	10.85 594	7.65 550	15.21 596	0.03 508	0.10 340	0.01 507	0.22 503	0.61 568	0.55 367

SGM_RVC	4.67 565	0.61 368	2.62 346	1.13 549	0.29 404	7.96 572	2.60 561	7.55 578	4.36 550	12.34 592	9.95 564	15.94 591	8.56 583	10.88 588	6.38 549	0.22 565	0.25 366	0.20 566	0.23 509	0.32 524	0.92 452
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GANet	2.23 508	0.92 440	3.10 395	0.88 529	0.08 274	2.25 455	3.25 567	4.61 411	1.71 413	2.55 484	9.98 565	2.56 443	1.47 475	7.52 548	2.98 505	0.00 1	0.04 304	0.02 528	0.08 409	0.14 404	0.42 341

zh-sn7	4.41 560	4.45 596	18.43 601	0.15 305	0.01 111	4.00 523	2.16 557	5.26 473	2.74 509	4.24 537	10.00 566	4.09 513	6.64 577	10.84 587	14.33 592	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 510	0.63 386

aanetorigin	2.99 525	1.00 467	9.85 577	0.23 353	0.23 371	1.59 387	2.01 551	1.94 148	1.25 272	14.45 599	10.04 567	2.98 467	3.75 543	4.97 422	4.01 524	0.10 546	0.05 312	0.09 553	0.11 429	0.55 565	0.55 367

DStereoFS	8.45 587	5.24 601	7.57 558	5.28 593	5.17 593	13.50 590	6.68 602	10.03 589	10.06 587	8.57 576	10.59 568	13.25 584	22.85 616	16.32 605	9.72 571	3.03 593	4.52 619	2.15 594	6.10 619	1.55 580	6.89 603

AF-Net	2.51 517	1.12 488	5.46 521	0.01 15	0.13 317	2.03 447	0.47 489	7.04 566	2.74 509	4.09 534	10.64 569	4.99 536	2.94 524	4.94 420	3.28 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 443	0.15 186

SDNR	3.62 542	1.25 504	7.41 556	0.71 497	0.22 366	26.06 617	0.02 191	4.55 406	2.42 487	3.10 509	11.33 570	3.05 472	0.77 424	8.31 565	2.21 472	0.05 523	0.11 343	0.00 1	0.01 343	0.08 305	0.66 392

ASMatch	1.46 434	0.17 119	2.35 306	0.73 504	0.20 357	1.22 226	0.25 441	1.04 82	0.89 146	0.30 168	11.50 571	0.92 324	2.31 508	6.65 500	0.56 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.04 60

pmcnn	3.98 549	0.95 449	7.29 554	0.71 497	1.42 564	2.84 490	1.22 539	5.89 524	2.42 487	9.34 583	11.71 572	18.88 597	2.65 519	6.89 515	6.35 548	0.00 1	0.07 325	0.00 1	0.00 1	0.21 471	0.76 422

G-Net	3.58 537	0.58 354	5.14 510	1.61 570	1.86 574	10.46 583	1.85 550	3.24 238	1.69 407	8.68 577	11.81 573	6.03 551	7.62 581	4.82 414	5.52 540	0.08 543	0.12 345	0.07 547	0.15 448	0.16 429	0.16 196

tt	68.57 627	0.18 128	99.50 637	50.44 623	14.99 618	100.00 640	100.00 640	100.00 643	99.70 637	28.28 618	12.01 574	99.97 643	98.67 638	99.55 638	99.99 641	89.99 633	98.19 636	46.13 628	51.48 629	60.62 626	21.71 623

SANet	5.04 567	1.86 550	7.96 565	0.39 404	0.12 312	7.51 568	3.73 574	7.20 569	16.07 598	7.15 567	13.16 575	12.35 580	8.70 584	8.28 563	5.37 538	0.00 1	0.01 248	0.00 1	0.00 1	0.13 390	0.71 414

PWCK	9.63 592	6.94 608	19.91 603	6.25 594	0.22 366	22.62 609	14.62 619	12.15 595	13.48 591	14.34 598	13.17 576	13.25 584	8.40 582	16.14 604	11.57 584	6.38 598	0.26 369	2.41 595	0.11 429	8.57 596	1.74 538

LSM	7.83 585	2.59 573	24.93 606	4.71 591	40.61 623	3.55 516	5.22 589	5.91 525	7.48 577	10.86 586	13.66 577	4.55 524	3.92 548	7.72 555	5.88 543	0.02 494	0.26 369	0.00 1	0.00 1	0.30 518	14.53 621

NVStereoNet_ROB	4.22 553	2.29 564	6.13 535	1.40 567	1.14 552	2.84 490	0.97 527	5.67 505	5.66 563	5.25 554	14.28 578	12.40 581	5.35 567	10.74 586	5.33 536	1.24 585	1.01 532	0.67 583	0.62 584	0.63 570	0.69 410
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
xyz-stereo	4.49 562	0.31 247	37.34 613	0.02 76	0.01 111	19.38 603	0.01 81	2.42 175	0.53 41	2.00 435	14.43 579	2.64 450	0.14 272	7.36 541	2.92 503	0.00 1	0.01 248	0.23 569	0.00 1	0.05 248	0.09 131

PWC_ROB	3.30 534	1.83 545	8.47 571	0.62 475	0.56 468	1.31 276	0.39 481	4.53 402	5.05 558	7.66 571	15.14 580	3.37 487	2.43 512	6.86 512	6.74 551	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 556	0.54 361

EDNetEfficientorigin	10.48 597	2.34 566	98.78 636	0.23 353	0.25 382	3.01 494	0.70 513	4.69 424	17.04 600	19.07 605	15.43 581	12.52 582	11.56 597	9.41 574	12.62 588	0.01 466	0.01 248	0.00 1	0.01 343	0.25 492	1.76 540

SGM+DAISY	6.27 576	3.62 590	9.36 576	2.30 578	2.34 581	9.12 580	6.38 598	6.98 565	6.00 567	14.26 597	15.55 582	14.02 587	9.84 588	9.45 575	8.56 559	1.21 583	1.60 594	0.58 576	0.86 594	0.63 570	2.74 588

zh-mn7	4.28 555	4.04 594	17.92 600	0.11 285	0.07 261	1.53 368	0.29 461	4.81 434	6.49 570	8.41 575	16.07 583	2.83 460	1.19 450	11.32 589	9.99 573	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 465	0.36 308

coex-ft	12.25 604	6.22 603	80.44 626	0.15 305	0.15 334	2.43 467	0.98 528	3.07 226	29.54 611	49.22 626	16.44 584	15.69 590	16.17 604	7.44 545	15.30 597	0.05 523	0.07 325	0.01 507	0.05 393	0.35 535	1.15 482

DStereoSA	7.79 584	3.39 583	10.99 583	5.11 592	7.26 601	9.12 580	11.14 614	7.28 572	8.15 583	4.84 548	16.71 585	4.00 512	18.16 611	8.71 570	11.83 585	2.58 591	6.32 621	0.38 572	7.14 620	4.09 588	8.53 611

UNDER WATER-64	20.90 618	11.73 613	33.74 610	20.56 617	13.88 615	34.56 621	24.71 624	16.81 602	33.52 617	22.54 615	17.10 586	40.14 621	33.68 624	25.46 615	23.75 618	10.68 616	2.78 615	18.70 616	4.60 611	17.07 617	12.03 620

FTStereo	2.20 505	0.09 24	2.07 254	0.18 316	0.13 317	1.43 321	4.50 583	2.98 216	0.97 186	3.35 518	17.70 587	0.77 306	4.06 549	4.36 384	0.15 83	0.15 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	1.19 485

JetBlue	14.57 609	6.38 605	35.83 612	0.95 538	7.05 600	51.27 624	22.93 623	16.51 601	9.78 584	11.72 589	17.82 588	27.82 610	17.62 609	33.31 623	20.36 610	0.35 569	0.18 354	0.15 564	0.25 526	5.36 590	5.74 598

z-mn7	4.53 563	3.38 582	10.95 582	0.14 299	0.03 203	8.41 577	0.48 492	4.63 414	14.42 594	3.68 526	18.00 589	4.72 532	1.20 451	11.78 594	8.25 558	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 471	0.39 324

IMH-64-1	10.12 593	3.75 592	4.24 467	11.47 608	9.26 609	11.93 588	5.30 590	18.72 605	15.74 596	7.16 568	18.55 590	16.83 593	6.83 578	11.66 591	9.62 569	10.09 609	2.54 608	15.69 614	1.72 604	12.82 610	8.45 609

IMH-64	10.12 593	3.75 592	4.24 467	11.47 608	9.26 609	11.93 588	5.30 590	18.72 605	15.74 596	7.16 568	18.55 590	16.83 593	6.83 578	11.66 591	9.62 569	10.09 609	2.54 608	15.69 614	1.72 604	12.82 610	8.45 609

UNDER WATER	20.50 617	13.77 614	33.30 609	20.84 618	14.55 616	30.38 620	19.68 622	17.23 604	34.25 618	21.44 613	18.98 592	38.38 618	31.61 620	25.31 614	22.42 617	10.71 617	2.76 614	19.90 619	4.92 615	17.87 618	11.76 619

PVD	6.50 578	1.70 539	6.71 549	1.66 574	1.59 572	7.94 571	0.89 523	11.13 594	24.35 606	12.01 591	19.10 593	8.76 571	9.89 589	9.85 577	11.06 581	0.02 494	1.12 559	0.00 1	0.26 534	0.25 492	1.72 535

RTS	10.27 595	3.55 585	66.16 622	1.62 571	2.34 581	13.96 593	6.25 596	6.95 562	18.07 601	8.81 578	19.18 594	6.82 562	2.96 526	26.87 617	19.93 608	0.00 1	0.42 388	0.00 1	0.03 374	0.40 545	0.99 462

RTSA	10.27 595	3.55 585	66.16 622	1.62 571	2.34 581	13.96 593	6.25 596	6.95 562	18.07 601	8.81 578	19.18 594	6.82 562	2.96 526	26.87 617	19.93 608	0.00 1	0.42 388	0.00 1	0.03 374	0.40 545	0.99 462

WAO-6	11.65 600	2.71 575	4.73 489	7.69 598	7.28 603	17.41 599	7.45 605	20.43 610	38.14 622	10.13 585	19.37 596	27.36 609	12.38 598	13.35 598	13.26 590	4.38 594	2.43 606	10.51 608	0.03 374	9.00 597	4.96 597

WCMA_ROB	5.16 568	1.07 483	4.40 478	0.66 482	0.69 501	6.28 562	3.63 573	5.39 488	4.05 546	14.77 602	19.39 597	15.46 589	10.72 593	7.67 554	6.77 552	0.19 562	0.27 372	0.18 565	0.20 487	0.18 456	1.23 488

ACVNet_2	9.32 590	2.76 577	8.07 566	8.84 602	6.89 599	14.54 596	4.19 579	14.25 599	23.92 605	7.62 570	19.61 598	20.42 598	5.93 572	8.52 568	3.64 518	9.16 604	1.74 599	7.93 599	0.36 564	10.56 604	7.47 608

MeshStereo	6.09 574	0.97 457	3.59 434	0.26 372	0.14 323	7.68 570	2.02 552	10.42 591	5.77 564	20.76 612	19.69 599	22.78 603	10.56 591	10.29 581	6.16 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 516	0.41 336
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
RAFT-RH_RVC	2.11 497	0.30 238	2.27 291	0.74 506	0.26 391	1.51 362	0.02 191	0.61 44	1.23 259	5.28 555	21.18 600	1.04 338	0.07 199	6.90 516	0.61 324	0.04 519	0.00 1	0.00 1	0.03 374	0.02 116	0.00 1

ELAS_RVC	8.75 588	1.59 535	6.34 541	1.91 576	1.87 575	11.67 587	12.14 617	10.75 593	16.11 599	22.55 616	21.45 601	18.49 595	18.29 612	14.17 600	12.53 587	0.92 578	1.32 583	0.70 584	0.46 570	0.53 564	1.25 492
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Dean	12.08 603	3.10 580	8.10 567	10.98 607	8.34 608	18.85 602	5.53 592	21.57 616	40.96 624	11.81 590	21.91 602	25.74 607	9.74 587	8.20 561	5.76 541	9.65 606	2.35 604	9.94 603	0.65 587	10.97 606	7.40 606

FCDSN-DC	5.38 571	0.65 382	3.19 400	0.24 360	0.46 450	5.71 553	1.61 546	5.83 522	4.51 552	14.74 601	22.03 603	20.43 599	13.01 599	8.48 566	6.00 545	0.02 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 290	0.52 357
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
KSHMR	14.93 610	8.30 609	8.52 572	15.54 614	13.01 614	17.62 600	10.36 613	19.39 608	30.53 613	19.03 604	22.15 604	28.32 611	9.61 585	16.44 606	10.96 580	10.98 618	3.74 618	21.96 620	4.87 614	16.79 616	10.39 616

FC-DCNN	6.44 577	0.46 305	3.25 411	0.54 450	0.56 468	8.01 573	1.37 541	8.76 585	7.15 575	19.35 609	22.25 605	22.72 602	15.44 602	10.37 582	7.93 557	0.00 1	0.01 248	0.00 1	0.00 1	0.03 193	0.64 390

FC-DCNN v2	6.60 580	0.46 305	3.23 405	0.56 454	0.58 474	8.28 575	1.46 543	9.35 588	7.29 576	19.57 610	23.13 606	23.87 606	14.94 601	10.69 585	7.88 556	0.00 1	0.01 248	0.00 1	0.00 1	0.03 193	0.63 386

LVE	11.75 602	3.56 588	5.48 523	10.38 606	8.28 607	22.54 608	7.53 608	17.01 603	32.01 615	9.26 582	23.28 607	23.43 604	9.72 586	11.79 595	7.81 555	10.09 609	2.62 613	11.07 610	0.59 582	11.18 608	7.44 607

PWCDC_ROB	3.41 536	2.29 564	5.16 511	0.19 323	0.02 180	3.11 496	0.02 191	5.15 462	12.27 589	1.36 361	23.33 608	1.98 408	3.35 536	4.93 419	3.71 520	0.28 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 575	0.32 294

IMH	11.71 601	4.49 597	4.59 485	11.55 610	9.35 611	14.27 595	5.00 586	21.03 614	25.97 609	8.90 580	23.64 609	20.58 600	10.29 590	13.39 599	9.59 568	10.13 612	2.57 610	15.53 612	1.75 606	13.04 612	8.53 611

LE_ROB	13.25 605	1.86 550	12.84 589	2.35 579	1.43 565	7.50 567	5.92 593	10.14 590	48.57 627	57.70 627	24.61 610	23.44 605	32.60 622	10.12 579	24.95 620	0.06 533	0.08 331	0.13 563	0.20 487	0.09 329	0.41 336

MSMD_ROB	5.26 570	0.52 334	3.22 403	0.15 305	0.01 111	8.63 578	1.06 533	4.76 431	4.16 547	13.72 596	26.77 611	13.87 586	15.95 603	7.89 558	3.94 523	0.11 548	0.01 248	0.00 1	0.00 1	0.06 264	0.34 304

ktn	19.65 616	19.61 616	8.27 570	22.99 620	17.38 619	23.89 610	11.97 616	24.83 622	34.40 619	19.19 606	27.37 612	32.56 612	18.29 612	16.52 607	18.28 603	22.43 622	3.70 617	29.28 623	10.90 622	19.65 620	11.59 618

notaker	18.29 614	22.89 619	10.13 578	18.52 616	14.64 617	17.81 601	7.48 606	20.77 611	24.37 607	21.91 614	27.45 613	39.00 619	20.06 615	20.53 612	21.90 614	12.54 619	2.81 616	25.96 622	6.03 618	19.60 619	11.37 617

WAO-7	9.62 591	2.87 578	5.64 525	0.96 539	0.21 365	20.37 606	5.13 588	23.65 620	26.32 610	13.11 595	27.70 614	22.69 601	14.04 600	14.53 602	13.11 589	0.13 553	0.09 337	0.58 576	0.10 424	0.51 556	0.75 421

TorneroNet-64	16.11 612	6.82 606	6.11 534	14.13 611	12.13 613	28.42 619	6.47 599	20.35 609	38.01 621	12.80 594	27.88 615	35.94 617	16.83 605	20.38 611	16.77 600	10.33 613	2.60 611	19.45 617	2.86 607	14.63 614	9.33 615

ELAS	9.07 589	1.55 532	5.19 512	1.87 575	1.92 577	17.05 598	8.29 609	13.92 598	13.52 592	23.08 617	28.56 616	18.59 596	16.90 606	12.06 597	13.39 591	0.91 577	1.32 583	0.65 581	0.59 582	0.68 574	1.31 496
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MonStereo1	10.75 598	2.23 562	5.91 528	8.16 601	6.70 598	14.65 597	2.96 563	15.03 600	22.40 604	12.79 593	29.40 617	27.00 608	18.11 610	11.79 595	8.67 562	6.75 599	0.06 319	3.82 597	0.53 576	9.53 599	8.55 613

DPSimNet_ROB	26.59 621	21.34 618	28.49 608	25.34 621	19.24 620	25.03 615	28.61 625	30.13 624	30.91 614	33.36 620	29.60 618	33.91 616	28.18 618	25.99 616	42.58 623	17.84 621	15.40 623	25.41 621	22.86 626	21.10 621	26.45 625

SGM-ForestM	14.25 606	3.00 579	8.67 574	2.38 580	1.88 576	24.45 613	11.87 615	19.27 607	21.66 603	30.68 619	29.79 619	46.58 623	28.97 619	27.26 619	21.22 613	1.14 582	1.67 596	0.61 580	0.89 596	0.51 556	2.50 586

TorneroNet	16.83 613	6.92 607	6.68 548	14.15 612	12.07 612	27.63 618	8.39 610	21.53 615	37.64 620	14.70 600	32.94 620	33.55 615	18.95 614	19.68 610	20.80 612	10.39 614	2.61 612	19.77 618	3.45 608	15.42 615	9.28 614

Venus	14.47 607	5.06 599	6.42 544	8.00 599	6.65 596	23.95 611	2.97 564	23.01 617	45.08 625	19.24 607	34.85 621	33.07 613	17.51 607	17.59 608	14.38 593	5.22 596	0.86 476	10.06 604	0.85 592	10.25 601	4.34 595

WAO-8	14.47 607	5.06 599	6.42 544	8.00 599	6.65 596	23.95 611	2.97 564	23.01 617	45.08 625	19.24 607	34.86 622	33.07 613	17.51 607	17.59 608	14.38 593	5.22 596	0.86 476	10.06 604	0.85 592	10.25 601	4.34 595

BEATNet-Init1	19.30 615	9.61 611	39.48 615	3.09 586	2.67 584	39.40 622	17.68 621	23.58 619	25.88 608	38.63 622	37.63 623	50.99 624	33.56 623	30.54 621	24.44 619	1.09 579	1.51 592	0.60 579	0.88 595	1.81 583	2.89 589

MANE	15.61 611	2.70 574	7.19 552	3.43 587	5.19 594	21.44 607	9.54 612	24.27 621	29.58 612	33.72 621	42.10 624	42.08 622	32.55 621	24.60 613	20.72 611	1.46 587	2.17 602	1.34 586	4.60 611	0.49 553	3.04 591

HanzoNet	30.55 622	30.82 621	24.44 605	22.40 619	19.25 621	25.74 616	14.00 618	29.76 623	40.45 623	43.57 624	44.15 625	55.63 625	46.26 626	43.79 625	45.27 624	28.35 623	9.71 622	30.23 624	16.18 624	23.20 622	17.85 622

JetRed	35.17 623	40.12 623	62.92 620	15.92 615	26.66 622	70.02 626	42.94 627	32.33 625	33.48 616	46.29 625	45.31 626	39.98 620	26.04 617	38.73 624	56.93 627	12.90 620	37.58 628	13.38 611	9.53 621	30.41 623	21.91 624

TCMNet-wrong-test	56.22 625	78.99 630	72.25 625	90.96 631	89.48 632	78.49 627	72.37 628	39.00 626	14.38 593	41.21 623	51.80 627	58.54 627	34.50 625	64.15 628	52.16 626	38.24 626	6.03 620	46.87 629	41.01 627	83.24 635	70.77 632

MADNet++	48.24 624	34.06 622	39.67 616	43.36 622	41.25 624	66.15 625	33.15 626	60.90 628	54.14 628	72.30 628	61.91 628	58.11 626	56.05 627	58.09 626	59.59 628	43.04 627	36.86 627	35.73 625	22.37 625	45.96 624	42.06 626

LRCNet_RVC	60.82 626	63.91 629	64.33 621	69.26 627	50.13 625	19.76 604	0.07 350	58.24 627	5.77 564	75.95 629	85.64 629	74.51 628	62.84 628	58.99 627	50.33 625	93.38 638	56.04 632	93.60 636	93.06 636	68.67 630	71.95 633

xxxxx1	76.86 629	82.53 631	93.06 631	61.86 624	67.25 626	95.91 633	95.20 634	75.90 629	81.13 629	82.69 630	86.70 630	89.27 632	87.62 631	85.18 632	86.89 632	55.21 629	54.91 629	60.27 630	72.48 631	60.77 627	62.32 628

tt_ll	76.86 629	82.53 631	93.06 631	61.86 624	67.25 626	95.91 633	95.20 634	75.90 629	81.13 629	82.69 630	86.70 630	89.27 632	87.62 631	85.18 632	86.89 632	55.21 629	54.91 629	60.27 630	72.48 631	60.77 627	62.32 628

ff	76.86 629	82.53 631	93.06 631	61.86 624	67.25 626	95.91 633	95.20 634	75.90 629	81.13 629	82.69 630	86.70 630	89.27 632	87.62 631	85.18 632	86.89 632	55.21 629	54.91 629	60.27 630	72.48 631	60.77 627	62.32 628

PML	88.69 634	99.49 636	92.95 630	94.34 633	94.09 634	98.57 637	96.73 637	93.58 634	94.50 634	99.57 641	91.07 633	95.40 636	91.48 634	99.96 643	90.33 635	99.98 649	31.85 626	100.00 643	46.15 628	93.62 637	70.14 631

RSGM-EC	80.77 632	55.06 626	43.00 617	74.67 629	80.18 630	84.58 628	88.01 630	87.69 632	89.52 632	86.67 633	95.66 634	81.86 630	75.31 629	73.26 629	70.49 629	91.64 634	97.30 634	85.27 633	90.29 634	83.19 633	81.73 634

acva	80.77 632	55.06 626	43.00 617	74.67 629	80.18 630	84.58 628	88.01 630	87.69 632	89.52 632	86.67 633	95.66 634	81.86 630	75.31 629	73.26 629	70.49 629	91.64 634	97.30 634	85.27 633	90.29 634	83.19 633	81.73 634

MEDIAN_ROB	96.88 635	99.41 635	98.74 635	94.82 634	94.30 635	93.21 632	90.85 632	95.70 636	94.83 635	97.65 638	97.67 636	98.31 637	96.57 637	94.60 635	93.95 637	99.78 647	98.28 637	99.99 641	99.90 640	99.50 642	99.57 639

USTest	75.14 628	57.36 628	55.45 619	73.00 628	70.00 629	99.79 639	99.94 638	98.40 638	99.13 636	94.09 635	97.89 637	78.40 629	95.15 636	75.23 631	76.52 631	48.90 628	79.65 633	38.93 627	52.82 630	56.53 625	55.56 627

Anonymous_1	96.94 636	99.72 638	99.64 638	92.03 632	93.81 633	100.00 640	100.00 640	99.18 640	99.90 639	98.59 639	99.75 638	99.15 639	99.95 640	98.52 637	99.54 638	87.31 632	98.83 638	90.77 635	96.89 637	91.07 636	94.14 636

HaxPig	97.67 637	99.63 637	91.79 629	99.82 646	99.96 640	88.42 630	87.25 629	98.22 637	99.89 638	99.93 642	99.96 639	99.95 642	99.86 639	96.37 636	92.57 636	99.96 648	99.98 640	99.99 641	99.99 641	99.99 650	99.91 641

Hybrid-DGEV	99.95 648	100.00 643	100.00 642	99.73 645	100.00 642	100.00 640	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 644	99.34 645	100.00 641	100.00 643	100.00 642	99.96 643	99.94 642

RAFT-FEzeroshot	99.93 644	100.00 643	100.00 642	99.70 641	100.00 642	100.00 640	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 644	99.08 641	100.00 641	100.00 643	100.00 642	99.96 643	99.94 642

RAFT-FE	99.93 644	100.00 643	100.00 642	99.70 641	100.00 642	100.00 640	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 644	99.08 641	100.00 641	100.00 643	100.00 642	99.96 643	99.94 642

FlowAnything	99.96 649	100.00 643	100.00 642	99.71 644	100.00 642	100.00 640	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 644	99.65 646	100.00 641	100.00 643	100.00 642	99.97 647	99.94 642

Selective-RAFT-Error	100.00 650	100.00 643	100.00 642	100.00 649	100.00 642	100.00 640	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 644	100.00 650	100.00 641	100.00 643	100.00 642	99.98 648	99.94 642

CasAABBNet	99.93 644	100.00 643	100.00 642	99.70 641	100.00 642	100.00 640	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 644	99.08 641	100.00 641	100.00 643	100.00 642	99.96 643	99.94 642

test_example2	98.82 638	99.97 642	99.97 639	99.95 648	99.97 641	99.48 638	99.97 639	94.95 635	100.00 640	100.00 643	100.00 640	93.49 635	93.63 635	99.93 642	99.91 639	100.00 650	99.77 639	96.68 637	98.65 638	100.00 651	100.00 650

LSM0	99.93 644	100.00 643	100.00 642	99.82 646	100.00 642	100.00 640	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 644	99.09 644	100.00 641	100.00 643	100.00 642	99.98 648	99.79 640

DPSMNet_ROB	99.43 643	99.92 640	99.98 640	96.44 638	100.00 642	100.00 640	100.00 640	99.82 642	100.00 640	95.92 636	100.00 640	99.26 640	100.00 641	99.77 639	99.99 641	98.36 640	100.00 641	99.86 638	100.00 642	99.38 640	99.98 649

DGTPSM_ROB	99.42 642	99.92 640	99.98 640	96.43 637	100.00 642	100.00 640	100.00 640	99.81 641	100.00 640	95.92 636	100.00 640	99.26 640	100.00 641	99.77 639	99.99 641	98.23 639	100.00 641	99.86 638	100.00 642	99.38 640	99.97 648

DPSM_ROB	99.05 639	100.00 643	100.00 642	95.92 635	98.77 638	100.00 640	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 644	93.10 636	100.00 641	100.00 643	100.00 642	95.46 638	97.74 637

DPSM	99.05 639	100.00 643	100.00 642	95.92 635	98.77 638	100.00 640	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 644	93.10 636	100.00 641	100.00 643	100.00 642	95.46 638	97.74 637

AVERAGE_ROB	99.26 641	99.81 639	97.70 634	100.00 649	100.00 642	96.38 636	91.35 633	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	99.98 644	99.97 640	100.00 650	100.00 641	100.00 643	100.00 642	100.00 651	100.00 650

ccccc		94.50 634		100.00 649	100.00 642	92.07 631		98.68 639		98.61 640		98.54 638		99.86 641		100.00 650	100.00 641	99.91 640	99.55 639	100.00 651

Low-res two-view benchmark