Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

4w-stereo	0.50 172	0.26 1	1.86 137	0.22 16	0.30 285	0.38 58	0.14 20	0.41 34	0.35 13	0.25 55	0.21 39	0.14 10	0.20 97	1.18 362	0.33 165	0.09 54	1.56 541	0.07 1	0.72 574	0.07 2	1.23 513

Reg-Stereo(zero)	0.66 349	0.26 1	2.13 203	0.25 59	1.15 545	0.99 519	0.97 557	0.57 152	0.81 435	0.52 261	0.46 221	0.54 311	0.59 446	0.47 112	1.14 468	0.08 23	0.88 454	0.08 41	0.36 499	0.12 91	0.80 432

BPD-Stereo	0.20 1	0.27 3	0.78 2	0.22 16	0.13 15	0.15 1	0.16 47	0.22 1	0.41 56	0.12 1	0.17 15	0.13 1	0.10 2	0.20 1	0.22 19	0.07 7	0.06 2	0.08 41	0.08 60	0.08 26	0.33 185

MonSter++	0.34 28	0.27 3	1.00 16	0.21 6	0.13 15	0.31 18	0.14 20	0.30 6	0.32 8	0.17 7	0.14 6	0.18 55	0.15 25	0.61 194	0.40 216	0.11 223	0.82 448	0.07 1	0.56 552	0.07 2	0.84 444

HiDET	0.34 28	0.27 3	1.12 35	0.21 6	0.13 15	0.36 43	0.14 20	0.37 18	0.35 13	0.17 7	0.15 9	0.17 45	0.15 25	0.59 182	0.59 323	0.09 54	0.58 406	0.07 1	0.44 521	0.07 2	0.73 408

3.75w	0.33 23	0.27 3	1.02 21	0.22 16	0.21 151	0.44 102	0.16 47	0.47 76	0.33 9	0.25 55	0.21 39	0.13 1	0.18 64	0.54 165	0.24 48	0.08 23	1.14 484	0.07 1	0.08 60	0.07 2	0.56 341

GrayStereo	0.71 380	0.27 3	2.40 265	0.89 508	0.23 194	0.62 342	1.40 589	0.67 208	0.70 325	0.72 451	0.77 474	0.55 320	3.03 595	0.60 189	0.28 105	0.10 123	0.08 51	0.10 154	0.21 385	0.12 91	0.37 210

WQFJA1++	2.66 588	0.28 8	6.84 605	1.32 549	1.50 566	0.52 187	0.13 10	0.41 34	0.52 137	14.18 622	0.19 25	3.31 594	0.17 43	0.88 296	0.45 251	0.18 449	1.54 540	0.08 41	0.81 582	17.77 629	2.17 569

LCMNet	0.37 58	0.28 8	1.12 35	0.20 3	0.13 15	0.39 63	0.14 20	0.37 18	0.37 25	0.18 11	0.16 12	0.17 45	0.15 25	0.69 231	0.60 328	0.09 54	0.80 442	0.07 1	0.55 549	0.07 2	0.93 466

asd	0.36 48	0.28 8	1.21 42	0.23 32	0.19 121	0.41 74	0.14 20	0.37 18	0.34 11	0.26 73	0.21 39	0.15 18	0.19 80	0.91 303	0.20 7	0.10 123	1.14 484	0.07 1	0.08 60	0.08 26	0.71 402

1w_stereo	0.35 38	0.28 8	0.86 5	0.24 44	0.17 69	0.44 102	0.22 145	0.60 172	0.43 70	0.27 86	0.30 117	0.14 10	0.26 175	0.61 194	0.25 65	0.07 7	0.79 439	0.07 1	0.06 9	0.08 26	0.79 428

111111	0.39 70	0.28 8	0.93 9	0.33 216	0.42 396	0.43 92	0.13 10	0.48 81	0.39 46	0.24 48	0.31 129	0.18 55	0.17 43	0.43 96	0.23 37	0.09 54	1.32 511	0.08 41	0.06 9	0.25 349	1.00 483

MonStereo	0.47 137	0.29 13	1.07 29	0.22 16	0.18 88	0.51 167	0.14 20	0.49 85	0.35 13	0.25 55	0.17 15	0.15 18	0.11 4	0.88 296	0.48 270	0.06 1	2.11 575	0.07 1	0.80 579	0.07 2	1.01 484

Monster-pub-eth3d	0.47 137	0.29 13	1.07 29	0.22 16	0.18 88	0.51 167	0.14 20	0.49 85	0.35 13	0.25 55	0.18 18	0.15 18	0.11 4	0.87 289	0.47 262	0.06 1	2.11 575	0.07 1	0.81 582	0.07 2	1.01 484

qwe	0.41 87	0.29 13	1.29 54	0.22 16	0.22 164	0.41 74	0.15 35	0.49 85	0.38 34	0.28 94	0.23 63	0.14 10	0.15 25	0.94 310	0.24 48	0.08 23	1.47 531	0.07 1	0.25 417	0.08 26	0.76 415

4.25_new	0.43 100	0.29 13	1.40 69	0.23 32	0.19 121	0.41 74	0.17 58	0.44 53	0.38 34	0.34 130	0.22 50	0.15 18	0.18 64	1.06 331	0.30 123	0.10 123	1.44 526	0.07 1	0.32 466	0.07 2	0.93 466

4.5w_new	0.43 100	0.29 13	1.40 69	0.23 32	0.19 121	0.41 74	0.17 58	0.44 53	0.38 34	0.34 130	0.22 50	0.15 18	0.18 64	1.06 331	0.30 123	0.10 123	1.44 526	0.07 1	0.32 466	0.07 2	0.93 466

4.5_new	0.39 70	0.29 13	1.25 48	0.22 16	0.16 47	0.40 68	0.17 58	0.43 45	0.37 25	0.27 86	0.22 50	0.15 18	0.14 16	1.04 327	0.23 37	0.09 54	1.49 532	0.07 1	0.14 268	0.09 43	0.62 364

4.5w-stereo	0.39 70	0.29 13	1.25 48	0.22 16	0.16 47	0.40 68	0.17 58	0.43 45	0.37 25	0.27 86	0.22 50	0.15 18	0.14 16	1.04 327	0.23 37	0.09 54	1.49 532	0.07 1	0.14 268	0.09 43	0.62 364

4.25w-stereo	0.43 100	0.29 13	1.40 69	0.23 32	0.19 121	0.41 74	0.17 58	0.44 53	0.38 34	0.34 130	0.22 50	0.15 18	0.18 64	1.06 331	0.30 123	0.10 123	1.44 526	0.07 1	0.32 466	0.07 2	0.93 466

3w_stereo	0.44 116	0.29 13	1.53 88	0.23 32	0.20 137	0.37 48	0.22 145	0.53 118	0.41 56	0.25 55	0.21 39	0.13 1	0.22 116	0.90 301	0.24 48	0.06 1	1.52 537	0.07 1	0.44 521	0.08 26	0.83 443

MonSter	0.47 137	0.29 13	1.07 29	0.22 16	0.18 88	0.51 167	0.14 20	0.49 85	0.35 13	0.26 73	0.18 18	0.15 18	0.11 4	0.88 296	0.47 262	0.06 1	2.11 575	0.07 1	0.81 582	0.07 2	1.01 484

IGEV-Stereo++	0.58 239	0.29 13	1.66 103	0.37 296	0.53 429	0.47 129	0.13 10	0.54 129	0.37 25	1.02 520	0.25 75	0.17 45	0.22 116	1.04 327	0.27 90	0.08 23	1.98 569	0.08 41	0.06 9	0.17 191	1.92 554

AEACV	0.89 471	0.29 13	1.84 126	2.50 600	1.68 575	0.53 198	0.21 121	1.01 462	0.42 64	0.68 431	0.31 129	0.22 79	0.39 305	1.63 441	0.25 65	0.09 54	2.60 598	0.09 92	0.54 548	0.23 317	2.27 580

PSM-AAD	0.67 355	0.29 13	2.41 270	0.37 296	0.23 194	0.86 490	1.15 573	0.62 182	0.66 262	0.64 400	0.71 450	0.67 381	2.90 594	0.65 216	0.32 152	0.10 123	0.08 51	0.17 452	0.15 292	0.14 134	0.34 194

EAI-Stereo	1.16 533	0.29 13	1.94 152	0.55 438	0.97 517	1.96 579	7.94 618	1.34 552	1.03 525	1.01 519	1.48 559	0.51 294	0.66 475	0.65 216	1.42 500	0.09 54	0.23 317	0.09 92	0.53 546	0.13 110	0.49 300

Pro-Stereo	0.24 4	0.30 27	0.81 3	0.22 16	0.15 35	0.49 144	0.15 35	0.23 2	0.39 46	0.16 3	0.14 6	0.15 18	0.09 1	0.49 139	0.21 11	0.08 23	0.06 2	0.10 154	0.37 501	0.08 26	0.22 105

CSFM-Stereo	0.35 38	0.30 27	0.95 10	0.21 6	0.12 6	0.39 63	0.15 35	0.37 18	0.31 6	0.18 11	0.16 12	0.17 45	0.16 37	0.64 209	0.53 297	0.12 276	0.85 452	0.07 1	0.50 538	0.07 2	0.79 428

2.25w	0.42 95	0.30 27	1.12 35	0.22 16	0.15 35	0.36 43	0.13 10	0.45 59	0.37 25	0.26 73	0.27 94	0.14 10	0.19 80	0.91 303	0.36 189	0.07 7	1.38 517	0.07 1	0.67 568	0.07 2	0.91 460

3.25w_new	0.39 70	0.30 27	1.27 50	0.21 6	0.22 164	0.37 48	0.14 20	0.46 67	0.38 34	0.25 55	0.21 39	0.16 35	0.19 80	0.71 243	0.23 37	0.07 7	1.41 522	0.07 1	0.35 489	0.07 2	0.80 432

3.25w	0.39 70	0.30 27	1.27 50	0.21 6	0.22 164	0.37 48	0.14 20	0.46 67	0.38 34	0.25 55	0.21 39	0.16 35	0.19 80	0.71 243	0.23 37	0.07 7	1.41 522	0.07 1	0.35 489	0.07 2	0.80 432

2w_stereo	0.35 38	0.30 27	0.99 15	0.23 32	0.13 15	0.41 74	0.20 95	0.54 129	0.37 25	0.28 94	0.23 63	0.13 1	0.23 134	0.69 231	0.24 48	0.06 1	1.07 475	0.07 1	0.19 363	0.07 2	0.64 375

GLC_STEREO	0.31 17	0.30 27	1.80 118	0.29 134	0.12 6	0.41 74	0.20 95	0.39 25	0.42 64	0.26 73	0.31 129	0.25 108	0.19 80	0.36 58	0.26 80	0.09 54	0.11 165	0.12 288	0.10 135	0.13 110	0.15 46

SST-Stereo	0.56 224	0.30 27	2.44 287	0.71 490	0.55 433	0.62 342	0.65 518	0.57 152	0.67 275	0.59 344	0.53 281	0.51 294	0.59 446	1.57 429	0.31 142	0.12 276	0.07 14	0.12 288	0.10 135	0.17 191	0.11 17

252Zero-FE	1.02 511	0.31 35	1.72 109	0.26 76	0.27 246	0.31 18	0.12 4	0.42 40	0.57 182	7.97 615	0.25 75	0.13 1	0.12 7	0.75 257	0.51 287	0.09 54	5.04 619	0.07 1	0.83 586	0.09 43	0.66 380

asda	0.41 87	0.31 35	1.23 46	0.22 16	0.17 69	0.43 92	0.16 47	0.46 67	0.38 34	0.25 55	0.20 31	0.15 18	0.20 97	0.99 319	0.23 37	0.10 123	1.49 532	0.07 1	0.23 404	0.08 26	0.88 456

2.5w	0.40 82	0.31 35	1.07 29	0.23 32	0.16 47	0.39 63	0.19 80	0.50 102	0.39 46	0.23 38	0.23 63	0.13 1	0.17 43	0.73 251	0.24 48	0.07 7	1.53 538	0.07 1	0.46 528	0.07 2	0.92 464

SGD-Stereo	0.23 3	0.31 35	0.87 6	0.23 32	0.11 3	0.40 68	0.16 47	0.33 10	0.40 54	0.20 17	0.19 25	0.18 55	0.17 43	0.38 65	0.17 1	0.11 223	0.06 2	0.08 41	0.07 37	0.10 63	0.09 6

dual_stereo	0.94 492	0.31 35	1.80 118	0.90 510	2.52 598	0.54 209	0.15 35	0.69 216	1.02 523	0.25 55	0.18 18	0.18 55	0.14 16	0.63 202	0.35 185	0.09 54	3.76 611	0.07 1	0.47 530	0.07 2	4.59 616

Pointernet	0.37 58	0.31 35	1.91 146	0.25 59	0.37 355	0.47 129	0.15 35	0.67 208	0.52 137	0.23 38	0.30 117	0.28 140	0.20 97	0.32 28	0.23 37	0.10 123	0.24 319	0.07 1	0.13 245	0.10 63	0.51 309

trnet	0.31 17	0.31 35	1.65 101	0.20 3	0.12 6	0.55 223	0.15 35	0.50 102	0.51 125	0.28 94	0.34 154	0.24 99	0.21 108	0.34 40	0.24 48	0.11 223	0.07 14	0.08 41	0.05 1	0.09 43	0.12 20

CAS	0.39 70	0.31 35	1.79 116	0.81 504	0.34 324	0.51 167	0.23 184	0.49 85	0.42 64	0.23 38	0.31 129	0.20 65	0.17 43	0.30 13	0.25 65	0.77 571	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 63	0.41 243

anonymousdsp2	0.88 463	0.31 35	1.96 157	1.06 530	1.56 568	0.57 255	0.22 145	0.84 314	0.98 517	1.20 545	0.37 171	0.65 369	0.26 175	1.19 365	0.46 257	0.10 123	2.40 596	0.10 154	0.13 245	0.19 246	2.96 591

EGLCR-Stereo	0.90 477	0.31 35	1.90 143	1.60 568	0.95 513	1.14 540	0.42 431	0.85 328	0.43 70	1.74 579	0.21 39	0.27 132	0.17 43	1.56 424	0.30 123	0.10 123	2.60 598	0.10 154	0.09 94	0.10 63	3.10 596

RAFT_R40	0.55 216	0.31 35	2.44 287	0.57 451	0.42 396	0.62 342	0.52 477	0.58 156	0.66 262	0.56 301	0.54 301	0.54 311	0.50 407	1.56 424	0.53 297	0.11 223	0.07 14	0.12 288	0.10 135	0.16 167	0.10 10

CRE-IMP	0.46 130	0.31 35	2.40 265	0.53 429	0.17 69	0.79 468	0.68 527	0.54 129	0.66 262	0.47 201	0.43 201	0.44 245	0.26 175	0.43 96	0.33 165	0.12 276	0.07 14	0.12 288	0.09 94	0.17 191	0.23 115

R-Stereo Train	0.42 95	0.31 35	2.51 336	0.30 154	0.18 88	0.56 232	0.25 240	0.82 294	0.41 56	0.57 318	0.67 414	0.33 182	0.24 141	0.34 40	0.33 165	0.10 123	0.08 51	0.09 92	0.07 37	0.09 43	0.18 76

RAFT-Stereo	0.42 95	0.31 35	2.51 336	0.30 154	0.18 88	0.56 232	0.25 240	0.82 294	0.41 56	0.57 318	0.67 414	0.33 182	0.24 141	0.34 40	0.33 165	0.10 123	0.08 51	0.09 92	0.07 37	0.09 43	0.18 76
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
2.75w_new	0.46 130	0.32 49	1.39 68	0.21 6	0.19 121	0.40 68	0.18 72	0.51 109	0.39 46	0.27 86	0.21 39	0.13 1	0.20 97	1.10 343	0.44 245	0.07 7	1.58 542	0.07 1	0.61 564	0.07 2	0.82 442

S2M2_L	0.27 10	0.32 49	1.41 73	0.24 44	0.17 69	0.24 7	0.09 1	0.36 15	0.50 118	0.17 7	0.25 75	0.22 79	0.17 43	0.27 6	0.29 116	0.16 416	0.12 188	0.11 229	0.12 223	0.15 146	0.12 20
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-Stereo+	0.48 150	0.32 49	1.43 75	0.26 76	0.46 411	0.30 15	0.13 10	0.32 9	0.57 182	0.80 480	0.24 67	0.19 61	0.19 80	0.57 174	0.46 257	0.10 123	1.36 514	0.08 41	0.22 399	0.46 528	1.04 490

AE-Stereo	0.71 380	0.32 49	2.44 287	0.44 379	0.50 416	0.58 266	0.23 184	1.08 512	0.67 275	0.67 425	0.51 265	0.47 275	0.24 141	0.63 202	0.32 152	0.09 54	2.15 583	0.11 229	0.45 523	0.22 300	2.01 558

CES	0.33 23	0.32 49	1.46 79	0.25 59	0.50 416	0.40 68	0.20 95	0.48 81	0.48 101	0.22 31	0.29 108	0.26 119	0.19 80	0.35 52	0.22 19	0.09 54	0.07 14	0.08 41	0.05 1	0.16 167	0.54 329

riskmin	0.96 499	0.32 49	2.07 180	1.72 576	1.61 572	1.62 565	0.57 494	1.45 561	0.55 167	0.73 453	0.89 503	0.92 496	0.45 367	1.16 357	0.60 328	0.11 223	1.30 508	0.12 288	1.38 604	0.14 134	1.51 536

DCANet-4	0.43 100	0.32 49	2.31 243	0.26 76	0.14 26	0.51 167	0.22 145	0.84 314	0.78 406	0.55 289	0.48 235	0.28 140	0.37 281	0.40 76	0.37 200	0.10 123	0.07 14	0.09 92	0.07 37	0.08 26	0.43 258

tt	4.94 609	0.32 49	4.22 577	2.29 596	1.58 569	10.19 616	16.94 623	9.44 621	5.03 608	1.69 578	1.33 553	4.68 605	5.02 607	3.38 595	5.91 609	6.15 618	9.47 626	2.80 615	3.16 616	3.54 612	1.58 540

BUS	0.45 121	0.32 49	1.58 91	0.31 173	0.22 164	0.91 507	0.23 184	1.05 493	0.67 275	0.64 400	0.53 281	0.65 369	0.32 255	0.48 125	0.34 177	0.13 324	0.10 136	0.14 384	0.12 223	0.13 110	0.15 46

BSDual-CNN	0.48 150	0.32 49	1.58 91	0.31 173	0.22 164	0.76 448	0.32 356	1.05 493	0.67 275	0.64 400	0.53 281	0.63 356	0.38 290	0.48 125	0.97 430	0.13 324	0.10 136	0.14 384	0.12 223	0.13 110	0.15 46

psmg	0.48 150	0.32 49	1.58 91	0.28 114	0.22 164	0.75 443	0.35 389	0.94 400	0.67 275	0.61 365	0.59 349	0.63 356	0.38 290	0.48 125	0.97 430	0.13 324	0.11 165	0.13 349	0.13 245	0.14 134	0.15 46

FTStereo	0.79 426	0.32 49	2.83 458	0.70 488	0.21 151	0.73 433	1.75 594	0.61 178	0.60 208	1.07 526	1.62 564	1.28 554	2.11 586	0.75 257	0.30 123	0.19 467	0.08 51	0.12 288	0.11 185	0.12 91	0.39 227

DDF-Stereo	0.65 329	0.33 61	1.69 108	0.67 480	0.82 497	0.37 48	0.20 95	0.50 102	0.52 137	0.34 130	0.17 15	0.78 442	0.23 134	0.68 227	1.03 447	0.20 478	1.66 550	0.09 92	0.34 485	0.34 449	2.03 560

zero-FE	1.27 540	0.33 61	9.38 608	1.30 546	2.25 593	0.33 30	0.20 95	0.51 109	1.26 550	0.32 118	0.22 50	0.77 437	0.22 116	0.69 231	0.96 428	0.21 489	2.25 587	0.09 92	0.61 564	0.32 434	3.25 599

3.5w_stereo	0.34 28	0.33 61	1.17 41	0.21 6	0.15 35	0.40 68	0.14 20	0.46 67	0.36 22	0.23 38	0.25 75	0.15 18	0.19 80	0.80 277	0.24 48	0.07 7	1.02 471	0.07 1	0.07 37	0.07 2	0.52 317

Any-RAFT	0.42 95	0.33 61	1.89 142	0.28 114	0.21 151	0.69 415	0.21 121	0.83 305	0.60 208	0.45 186	0.43 201	0.62 352	0.30 240	0.48 125	0.24 48	0.11 223	0.40 365	0.08 41	0.06 9	0.10 63	0.16 59

NF-Stereo	0.53 201	0.33 61	2.55 354	0.55 438	0.16 47	0.61 321	0.43 438	0.70 226	0.70 325	0.50 239	0.47 227	0.37 198	0.26 175	1.44 406	0.78 399	0.12 276	0.07 14	0.12 288	0.10 135	0.13 110	0.17 67

OCTAStereo	0.53 201	0.33 61	2.54 346	0.56 447	0.16 47	0.61 321	0.42 431	0.70 226	0.70 325	0.50 239	0.47 227	0.37 198	0.26 175	1.43 401	0.79 402	0.12 276	0.07 14	0.12 288	0.10 135	0.13 110	0.17 67

RE-Stereo	0.53 201	0.33 61	2.54 346	0.56 447	0.16 47	0.61 321	0.43 438	0.70 226	0.70 325	0.50 239	0.47 227	0.37 198	0.26 175	1.43 401	0.77 395	0.12 276	0.07 14	0.12 288	0.10 135	0.13 110	0.17 67

TVStereo	0.53 201	0.33 61	2.54 346	0.56 447	0.16 47	0.61 321	0.43 438	0.70 226	0.70 325	0.50 239	0.47 227	0.37 198	0.26 175	1.43 401	0.77 395	0.12 276	0.07 14	0.12 288	0.10 135	0.13 110	0.17 67

GMM-Stereo	0.53 201	0.33 61	2.89 469	0.53 429	0.24 206	0.77 458	0.46 457	0.62 182	0.65 254	0.58 325	0.73 457	0.47 275	0.43 350	0.68 227	0.29 116	0.10 123	0.06 2	0.13 349	0.13 245	0.14 134	0.44 274

ICVP	0.48 150	0.33 61	2.37 252	0.34 241	0.22 164	0.60 301	0.55 487	0.79 270	0.53 150	0.45 186	0.60 358	0.49 285	0.36 275	0.55 167	0.46 257	0.16 416	0.16 256	0.14 384	0.11 185	0.16 167	0.32 181
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Wavelet-MonSter	0.42 95	0.34 71	1.38 63	0.23 32	0.17 69	0.43 92	0.14 20	0.28 5	0.35 13	0.23 38	0.21 39	0.15 18	0.16 37	0.92 308	0.66 357	0.06 1	1.21 491	0.07 1	0.45 523	0.06 1	0.95 473

IGEV	0.36 48	0.34 71	1.03 23	0.21 6	0.24 206	0.42 87	0.16 47	0.38 23	0.41 56	0.37 139	0.22 50	0.14 10	0.12 7	0.63 202	0.40 216	0.08 23	0.73 436	0.08 41	0.53 546	0.09 43	0.52 317

testlalala2	0.48 150	0.34 71	2.53 341	0.65 472	0.56 435	0.57 255	0.20 95	0.84 314	0.63 237	0.42 165	0.54 301	0.45 257	0.21 108	0.30 13	0.26 80	0.10 123	0.13 206	0.09 92	0.29 440	0.12 91	0.31 174

CASS	0.43 100	0.34 71	2.01 165	0.33 216	0.17 69	0.54 209	0.24 213	0.71 232	0.52 137	0.62 378	0.55 312	0.40 217	0.41 324	0.43 96	0.33 165	0.17 436	0.10 136	0.14 384	0.11 185	0.18 216	0.23 115
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.37 58	0.34 71	1.83 123	0.25 59	0.18 88	0.45 108	0.24 213	0.60 172	0.40 54	0.42 165	0.39 184	0.54 311	0.25 161	0.41 85	0.29 116	0.12 276	0.08 51	0.12 288	0.07 37	0.13 110	0.20 91

PSM-softLoss	0.52 187	0.34 71	2.47 318	0.55 438	0.17 69	0.61 321	0.39 417	0.64 197	0.67 275	0.52 261	0.48 235	0.39 208	0.25 161	1.46 408	0.77 395	0.13 324	0.08 51	0.13 349	0.12 223	0.12 91	0.15 46

KMStereo	0.52 187	0.34 71	2.47 318	0.55 438	0.17 69	0.61 321	0.39 417	0.64 197	0.67 275	0.52 261	0.48 235	0.39 208	0.25 161	1.46 408	0.77 395	0.13 324	0.08 51	0.13 349	0.12 223	0.12 91	0.15 46

NRIStereo	0.50 172	0.34 71	2.44 287	0.52 425	0.16 47	0.94 514	0.73 535	0.52 111	0.65 254	0.48 204	0.40 193	0.59 338	0.29 229	0.78 269	0.33 165	0.11 223	0.13 206	0.11 229	0.09 94	0.22 300	0.25 129

cross-raft	0.47 137	0.34 71	2.17 208	0.70 488	0.84 500	0.50 158	0.35 389	0.74 240	0.43 70	0.44 182	0.45 216	0.63 356	0.25 161	0.37 61	0.27 90	0.08 23	0.14 223	0.10 154	0.23 404	0.11 78	0.27 144

s12784h	0.41 87	0.34 71	2.17 208	0.24 44	0.11 3	0.64 369	0.24 213	0.85 328	0.70 325	0.45 186	0.54 301	0.28 140	0.27 191	0.51 146	0.27 90	0.11 223	0.06 2	0.09 92	0.06 9	0.16 167	0.14 37

Zero-FE251	0.76 412	0.35 81	2.10 193	0.30 154	0.25 216	0.44 102	0.16 47	0.45 59	0.36 22	5.93 613	0.20 31	0.22 79	0.19 80	0.52 151	1.06 454	0.10 123	0.71 433	0.08 41	0.06 9	0.09 43	1.56 538

Monster-pub-mixall	0.50 172	0.35 81	0.98 14	0.22 16	0.13 15	0.34 33	0.12 4	0.38 23	0.28 2	0.39 150	0.19 25	0.16 35	0.12 7	1.05 330	0.41 225	0.08 23	3.28 609	0.07 1	0.73 576	0.08 26	0.55 339

testlalala_base	0.61 275	0.35 81	2.44 287	0.35 264	0.33 314	0.55 223	0.21 121	0.88 356	0.41 56	0.41 157	0.39 184	0.31 167	0.24 141	0.33 33	0.36 189	0.98 581	1.61 544	0.09 92	0.22 399	1.11 577	0.68 390

LoS	0.34 28	0.35 81	1.88 140	0.25 59	0.13 15	0.53 198	0.20 95	0.50 102	0.53 150	0.26 73	0.28 102	0.37 198	0.24 141	0.40 76	0.25 65	0.10 123	0.08 51	0.08 41	0.06 9	0.15 146	0.10 10
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
KYRaft	0.52 187	0.35 81	2.40 265	0.34 241	0.21 151	0.75 443	0.43 438	0.62 182	0.63 237	0.64 400	0.92 509	0.53 304	0.72 488	0.60 189	0.26 80	0.10 123	0.07 14	0.12 288	0.14 268	0.13 110	0.54 329

CREStereo	0.31 17	0.35 81	1.66 103	0.19 2	0.13 15	0.55 223	0.17 58	0.50 102	0.50 118	0.28 94	0.34 154	0.24 99	0.21 108	0.34 40	0.23 37	0.11 223	0.07 14	0.08 41	0.05 1	0.10 63	0.12 20
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
FE-Mocha	0.61 275	0.36 87	1.84 126	1.06 530	0.34 324	0.43 92	0.17 58	0.72 234	0.55 167	0.45 186	0.50 261	0.58 334	0.45 367	2.35 540	1.18 473	0.10 123	0.40 365	0.11 229	0.21 385	0.13 110	0.31 174

S2M2_XL	0.22 2	0.36 87	1.33 58	0.20 3	0.13 15	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.18 1	0.16 3	0.20 31	0.15 18	0.14 16	0.21 2	0.22 19	0.11 223	0.09 105	0.10 154	0.08 60	0.10 63	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
testlalala	0.53 201	0.36 87	2.40 265	0.29 134	0.35 335	0.60 301	0.22 145	1.02 471	0.63 237	0.56 301	0.40 193	0.32 174	0.21 108	0.33 33	0.27 90	0.10 123	1.73 554	0.09 92	0.24 408	0.08 26	0.43 258

Patchmatch Stereo++	0.43 100	0.36 87	2.44 287	0.48 398	0.17 69	0.61 321	0.26 258	0.53 118	0.61 214	0.48 204	0.43 201	0.43 230	0.28 209	0.56 170	0.30 123	0.12 276	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.17 191	0.13 25
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	0.43 100	0.36 87	2.44 287	0.48 398	0.18 88	0.61 321	0.28 290	0.53 118	0.61 214	0.48 204	0.43 201	0.43 230	0.28 209	0.49 139	0.30 123	0.12 276	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.17 191	0.13 25

ROB_FTStereo_v2	0.43 100	0.36 87	2.44 287	0.49 411	0.17 69	0.61 321	0.28 290	0.53 118	0.61 214	0.48 204	0.43 201	0.44 245	0.28 209	0.48 125	0.30 123	0.12 276	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.17 191	0.13 25

ROB_FTStereo	0.43 100	0.36 87	2.44 287	0.48 398	0.18 88	0.61 321	0.26 258	0.53 118	0.61 214	0.48 204	0.43 201	0.43 230	0.28 209	0.51 146	0.30 123	0.12 276	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.17 191	0.13 25

HUI-Stereo	0.43 100	0.36 87	2.45 305	0.48 398	0.18 88	0.61 321	0.27 277	0.53 118	0.61 214	0.48 204	0.43 201	0.44 245	0.28 209	0.47 112	0.30 123	0.12 276	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.17 191	0.13 25

iGMRVC	0.43 100	0.36 87	2.44 287	0.48 398	0.18 88	0.61 321	0.27 277	0.53 118	0.61 214	0.48 204	0.43 201	0.43 230	0.28 209	0.57 174	0.31 142	0.12 276	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.17 191	0.13 25

iRAFT	0.43 100	0.36 87	2.44 287	0.48 398	0.17 69	0.61 321	0.26 258	0.53 118	0.61 214	0.48 204	0.43 201	0.43 230	0.28 209	0.56 170	0.30 123	0.12 276	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.17 191	0.13 25

RAFT-IKP	0.43 100	0.36 87	2.44 287	0.48 398	0.16 47	0.60 301	0.28 290	0.53 118	0.61 214	0.48 204	0.43 201	0.43 230	0.28 209	0.51 146	0.31 142	0.12 276	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.17 191	0.13 25

Prome-Stereo	0.53 201	0.36 87	2.39 262	0.60 454	0.23 194	0.63 356	0.41 424	0.66 203	0.67 275	0.59 344	1.02 526	0.43 230	0.71 487	0.61 194	0.34 177	0.10 123	0.07 14	0.10 154	0.09 94	0.13 110	0.44 274

CFNet-RSSM	0.44 116	0.36 87	2.38 255	0.28 114	0.43 400	0.53 198	0.20 95	0.86 339	0.52 137	0.44 182	0.36 165	0.53 304	0.26 175	0.40 76	0.27 90	0.09 54	0.08 51	0.09 92	0.38 506	0.10 63	0.22 105

FoundationStereo	0.61 275	0.37 100	0.91 8	1.96 589	2.40 596	0.20 4	0.16 47	0.26 3	0.86 470	0.16 3	0.12 2	0.19 61	0.17 43	0.58 181	0.32 152	0.10 123	2.98 608	0.08 41	0.06 9	0.07 2	0.20 91

rvit_stereo_0083	0.28 12	0.37 100	0.88 7	0.28 114	0.18 88	0.28 10	0.22 145	0.40 30	0.58 190	0.25 55	0.30 117	0.27 132	0.27 191	0.38 65	0.25 65	0.14 365	0.12 188	0.13 349	0.10 135	0.13 110	0.14 37

DCVSM-stereo	0.52 187	0.37 100	2.45 305	0.30 154	0.22 164	0.54 209	0.52 477	0.60 172	0.52 137	0.69 435	0.47 227	0.79 445	0.49 402	0.56 170	0.90 422	0.13 324	0.14 223	0.15 413	0.13 245	0.20 269	0.21 98

U	3.41 603	0.37 100	1.27 50	0.27 93	13.75 621	19.65 628	0.15 35	0.43 45	0.33 9	0.18 11	0.19 25	0.27 132	0.15 25	0.23 3	0.19 5	0.10 123	0.06 2	17.75 631	12.73 624	0.11 78	0.10 10

RAFT-Stereo-weight	0.46 130	0.37 100	1.60 96	0.29 134	0.51 419	0.57 255	0.22 145	0.84 314	0.67 275	0.48 204	0.38 178	0.36 193	0.17 43	0.39 69	0.27 90	0.09 54	1.28 503	0.09 92	0.07 37	0.09 43	0.41 243

MC-Stereo	0.58 239	0.37 100	2.00 163	0.88 507	0.64 466	0.54 209	0.19 80	0.46 67	0.39 46	0.58 325	0.39 184	0.27 132	0.27 191	0.71 243	0.32 152	0.09 54	1.20 488	0.09 92	0.16 314	0.22 300	1.92 554

DeepStereo_RVC	0.47 137	0.37 100	2.19 214	0.55 438	0.18 88	0.60 301	0.58 496	0.52 111	0.62 225	0.49 220	0.45 216	0.39 208	0.85 515	0.47 112	0.34 177	0.12 276	0.08 51	0.11 229	0.09 94	0.15 146	0.19 82

RAFT-345	0.56 224	0.37 100	2.68 413	0.40 346	0.34 324	0.58 266	0.41 424	0.49 85	0.70 325	0.51 251	0.99 522	0.43 230	0.28 209	1.56 424	0.81 408	0.10 123	0.07 14	0.11 229	0.09 94	0.11 78	0.09 6

CREStereo++_RVC	0.38 65	0.37 100	2.47 318	0.25 59	0.16 47	0.54 209	0.15 35	0.42 40	0.57 182	0.37 139	0.52 274	0.24 99	0.19 80	0.31 18	0.27 90	0.09 54	0.06 2	0.08 41	0.30 450	0.09 43	0.22 105
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
Gwc-CoAtRS	0.41 87	0.37 100	2.06 179	0.28 114	0.41 384	0.48 136	0.19 80	0.64 197	0.49 106	0.45 186	0.39 184	0.57 330	0.26 175	0.37 61	0.28 105	0.09 54	0.19 283	0.09 92	0.31 458	0.11 78	0.25 129

BStereo	0.34 28	0.38 110	1.38 63	0.24 44	0.29 269	0.50 158	0.21 121	0.49 85	0.38 34	0.22 31	0.18 18	0.20 65	0.14 16	0.35 52	0.47 262	0.07 7	0.42 368	0.16 433	0.21 385	0.12 91	0.42 248

Wave_Phase_stereo	0.37 58	0.38 110	1.38 63	0.24 44	0.29 269	1.09 536	0.21 121	0.52 111	0.38 34	0.22 31	0.18 18	0.20 65	0.14 16	0.35 52	0.47 262	0.07 7	0.42 368	0.16 433	0.21 385	0.12 91	0.42 248

DilatedVolume-Stereo	0.35 38	0.38 110	1.21 42	0.26 76	0.20 137	0.41 74	0.18 72	0.43 45	0.38 34	0.37 139	0.35 161	0.29 149	0.24 141	0.64 209	0.55 306	0.09 54	0.19 283	0.08 41	0.11 185	0.12 91	0.50 302

IGEV-RUCA	2.30 585	0.38 110	1.36 59	0.41 357	1.90 582	2.03 586	1.86 596	1.37 554	1.78 580	3.73 608	3.72 603	5.06 607	8.09 615	2.15 527	1.63 513	0.26 521	0.77 438	2.71 614	1.91 610	2.43 607	2.42 583

GCAP-BAT	0.78 422	0.38 110	2.37 252	0.98 522	0.60 450	0.77 458	0.22 145	1.13 528	0.51 125	0.80 480	0.90 506	0.81 458	0.25 161	0.77 262	0.88 419	0.10 123	1.94 566	0.09 92	0.50 538	0.17 191	1.35 524

LoS_RVC	0.34 28	0.38 110	1.96 157	0.27 93	0.35 335	0.43 92	0.22 145	0.43 45	0.34 11	0.24 48	0.34 154	0.23 88	0.28 209	0.34 40	0.22 19	0.08 23	0.07 14	0.07 1	0.05 1	0.10 63	0.35 201

RCA-Stereo	0.45 121	0.38 110	1.80 118	0.27 93	0.25 216	0.58 266	0.23 184	0.84 314	0.66 262	0.42 165	0.44 213	0.28 140	0.35 271	0.31 18	0.21 11	0.09 54	1.01 466	0.09 92	0.07 37	0.21 283	0.53 323

Pruner-Stereo	0.55 216	0.38 110	2.49 330	1.78 578	0.19 121	0.63 356	0.45 451	0.59 165	0.67 275	0.61 365	0.48 235	0.41 224	0.25 161	0.49 139	0.99 441	0.13 324	0.07 14	0.12 288	0.10 135	0.13 110	0.14 37

PMTNet	0.35 38	0.38 110	1.75 111	0.21 6	0.14 26	0.57 255	0.24 213	0.48 81	0.44 80	0.28 94	0.32 141	0.26 119	0.24 141	0.41 85	0.24 48	0.42 547	0.07 14	0.08 41	0.05 1	0.18 216	0.15 46

IGEV-FE	0.91 480	0.39 119	3.80 558	0.42 361	1.95 585	0.56 232	0.64 514	0.84 314	0.55 167	1.45 568	0.53 281	0.79 445	0.42 337	0.57 174	1.13 466	0.10 123	0.49 384	0.10 154	0.34 485	0.19 246	2.97 593

monsters	0.39 70	0.39 119	1.04 25	0.24 44	0.32 307	0.42 87	0.13 10	0.49 85	0.35 13	0.27 86	0.21 39	0.14 10	0.15 25	0.60 189	0.43 239	0.09 54	1.09 478	0.07 1	0.70 569	0.07 2	0.65 378

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 201	0.39 119	1.30 55	0.45 386	0.21 151	0.74 440	0.17 58	0.71 232	0.44 80	1.17 538	0.38 178	0.89 492	0.23 134	0.86 288	0.94 427	0.11 223	0.49 384	0.09 92	0.40 511	0.13 110	0.50 302

CAS++	0.34 28	0.39 119	1.90 143	0.25 59	0.18 88	0.32 24	0.20 95	0.78 261	0.44 80	0.31 113	0.31 129	0.21 75	0.16 37	0.34 40	0.20 7	0.15 396	0.13 206	0.13 349	0.10 135	0.15 146	0.14 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV_Zeroshot_test	0.91 480	0.39 119	3.80 558	0.42 361	1.95 585	0.56 232	0.64 514	0.84 314	0.55 167	1.45 568	0.53 281	0.79 445	0.42 337	0.57 174	1.13 466	0.10 123	0.49 384	0.10 154	0.34 485	0.19 246	2.97 593

hknet	0.53 201	0.39 119	2.04 174	0.31 173	0.24 206	0.76 448	0.32 356	1.05 493	0.71 339	0.64 400	0.53 281	0.79 445	0.40 312	0.84 285	0.78 399	0.12 276	0.10 136	0.14 384	0.12 223	0.13 110	0.15 46

sCroCo_RVC	0.37 58	0.39 119	2.38 255	0.35 264	0.27 246	0.31 18	0.22 145	0.49 85	0.48 101	0.23 38	0.34 154	0.25 108	0.24 141	0.35 52	0.25 65	0.15 396	0.17 269	0.12 288	0.11 185	0.15 146	0.15 46

SFCPSM	0.48 150	0.39 119	2.30 240	0.28 114	0.27 246	0.70 418	0.32 356	1.00 452	0.69 314	0.50 239	0.52 274	0.43 230	0.36 275	0.53 159	0.44 245	0.12 276	0.09 105	0.12 288	0.16 314	0.18 216	0.23 115

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 21	0.40 127	1.21 42	0.35 264	0.16 47	0.29 13	0.16 47	0.59 165	0.56 175	0.20 17	0.20 31	0.17 45	0.26 175	0.40 76	0.38 208	0.09 54	0.08 51	0.08 41	0.25 417	0.12 91	0.43 258

CASnet	0.32 21	0.40 127	1.80 118	0.28 114	0.11 3	0.47 129	0.19 80	0.45 59	0.47 96	0.39 150	0.31 129	0.23 88	0.17 43	0.31 18	0.21 11	0.11 223	0.06 2	0.15 413	0.12 223	0.16 167	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
NINENet	0.54 212	0.40 127	2.19 214	0.55 438	0.26 233	0.91 507	0.23 184	1.05 493	0.77 401	0.54 276	0.57 337	0.65 369	0.32 255	1.22 367	0.34 177	0.16 416	0.13 206	0.16 433	0.11 185	0.16 167	0.14 37

AAGNet	0.92 483	0.40 127	2.53 341	0.60 454	1.01 523	0.62 342	0.45 451	0.52 111	0.68 302	0.58 325	0.53 281	0.50 289	0.72 488	1.22 367	7.32 614	0.12 276	0.07 14	0.12 288	0.10 135	0.16 167	0.10 10

DEmStereo	0.69 369	0.40 127	2.42 274	0.42 361	0.18 88	0.66 398	0.88 549	0.54 129	0.64 247	0.60 355	1.00 523	0.45 257	1.24 550	1.53 420	2.21 550	0.10 123	0.08 51	0.10 154	0.10 135	0.11 78	0.14 37

HSM-Net_RVC	0.70 376	0.40 127	2.45 305	0.27 93	0.19 121	0.68 412	0.30 334	1.29 547	0.73 353	0.73 453	0.70 435	0.77 437	0.45 367	3.73 601	0.46 257	0.13 324	0.09 105	0.10 154	0.09 94	0.13 110	0.32 181
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MatchStereo	0.27 10	0.41 133	1.77 112	0.21 6	0.10 1	0.21 5	0.14 20	0.43 45	0.43 70	0.15 2	0.26 84	0.15 18	0.15 25	0.27 6	0.20 7	0.09 54	0.07 14	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 3

FlowAnything_test	0.25 6	0.41 133	0.71 1	0.28 114	0.17 69	0.37 48	0.20 95	0.39 25	0.28 2	0.25 55	0.20 31	0.21 75	0.17 43	0.28 8	0.26 80	0.13 324	0.10 136	0.14 384	0.16 314	0.17 191	0.16 59

test_sample7	0.65 329	0.41 133	2.08 182	0.36 283	0.20 137	0.52 187	0.32 356	0.99 442	0.86 470	0.64 400	0.63 381	0.67 381	0.49 402	1.18 362	0.52 290	0.18 449	1.21 491	0.16 433	0.15 292	0.19 246	1.22 509

RAFT-Test	0.56 224	0.41 133	2.01 165	0.90 510	1.07 534	0.65 385	0.37 401	0.83 305	0.65 254	0.49 220	0.49 249	0.93 501	0.24 141	0.52 151	0.30 123	0.10 123	0.38 358	0.09 92	0.38 506	0.11 78	0.19 82

DisPM	0.48 150	0.41 133	2.54 346	0.61 460	0.18 88	0.59 286	0.62 510	0.54 129	0.67 275	0.61 365	0.53 281	0.38 204	0.26 175	0.76 260	0.31 142	0.13 324	0.07 14	0.12 288	0.11 185	0.12 91	0.15 46

DA	0.89 471	0.42 138	2.01 165	1.10 534	1.65 573	0.88 499	0.22 145	0.63 190	0.92 493	0.41 157	0.70 435	0.29 149	0.27 191	1.52 418	0.40 216	0.10 123	2.35 594	0.09 92	0.07 37	0.11 78	3.60 605

GGEV	0.89 471	0.42 138	2.01 165	1.10 534	1.65 573	0.88 499	0.22 145	0.63 190	0.92 493	0.41 157	0.70 435	0.29 149	0.27 191	1.52 418	0.40 216	0.10 123	2.35 594	0.09 92	0.07 37	0.11 78	3.60 605

LG-Stereo_L2	0.29 13	0.42 138	0.97 11	0.36 283	0.25 216	0.31 18	0.22 145	0.40 30	0.28 2	0.19 14	0.12 2	0.13 1	0.12 7	0.44 101	0.23 37	0.08 23	0.49 384	0.08 41	0.06 9	0.08 26	0.58 352

LG-Stereo_L1	0.30 16	0.42 138	0.97 11	0.35 264	0.28 261	0.28 10	0.21 121	0.39 25	0.30 5	0.19 14	0.12 2	0.13 1	0.12 7	0.45 103	0.22 19	0.08 23	0.71 433	0.08 41	0.06 9	0.08 26	0.51 309

ITSA-stereo	0.52 187	0.42 138	1.46 79	0.34 241	0.18 88	0.60 301	0.29 318	0.99 442	0.82 441	0.51 251	0.48 235	0.53 304	0.59 446	1.25 376	0.73 383	0.15 396	0.12 188	0.17 452	0.16 314	0.19 246	0.32 181

test_sample2	0.59 257	0.42 138	1.84 126	0.33 216	0.18 88	0.52 187	0.28 290	0.86 339	0.70 325	0.47 201	0.53 281	0.46 266	0.41 324	1.51 416	0.66 357	0.12 276	0.93 458	0.11 229	0.24 408	0.16 167	1.01 484

Selective-IGEV	0.57 231	0.42 138	1.87 139	1.67 573	1.33 554	0.36 43	0.20 95	0.61 178	0.71 339	0.22 31	0.31 129	0.22 79	0.19 80	0.52 151	0.36 189	0.09 54	0.97 460	0.09 92	0.15 292	0.20 269	0.85 449

CRFU-Net	0.58 239	0.42 138	1.90 143	0.49 411	0.27 246	0.83 483	0.35 389	0.94 400	0.54 156	0.65 416	0.60 358	0.78 442	1.34 552	1.00 320	0.51 287	0.17 436	0.14 223	0.17 452	0.10 135	0.19 246	0.20 91

iRaft-Stereo_20w	1.50 561	0.42 138	4.81 589	2.24 595	2.09 590	1.36 550	1.27 582	1.38 555	0.94 502	2.07 582	0.42 198	0.85 477	0.69 484	0.87 289	1.37 497	0.10 123	4.04 614	0.09 92	0.40 511	0.17 191	4.53 615

DAS	0.61 275	0.42 138	1.85 131	0.34 241	0.34 324	0.52 187	0.42 431	0.89 365	0.80 427	0.85 496	0.69 422	0.57 330	0.51 411	2.38 545	0.57 313	0.13 324	0.09 105	0.12 288	0.09 94	0.18 216	0.37 210

SepStereo	0.57 231	0.42 138	1.85 131	0.34 241	0.34 324	0.52 187	0.42 431	0.89 365	0.80 427	0.85 496	0.69 422	0.57 330	0.51 411	1.55 422	0.57 313	0.13 324	0.09 105	0.12 288	0.09 94	0.18 216	0.37 210

PFNet	0.62 296	0.42 138	2.69 420	0.43 374	0.55 433	0.62 342	0.27 277	0.64 197	0.72 348	0.61 365	0.56 326	0.45 257	0.33 261	1.86 489	1.12 465	0.28 528	0.09 105	0.12 288	0.16 314	0.26 369	0.27 144

AdaDepth	0.36 48	0.43 150	1.65 101	0.26 76	0.22 164	0.46 116	0.16 47	0.31 7	0.53 150	0.21 22	0.20 31	0.14 10	0.18 64	0.37 61	0.21 11	0.07 7	0.67 422	0.08 41	0.24 408	0.10 63	0.74 412

monsterstereo	0.40 82	0.43 150	1.07 29	0.26 76	0.27 246	0.39 63	0.14 20	0.55 139	0.37 25	0.28 94	0.27 94	0.14 10	0.13 14	0.67 222	0.44 245	0.07 7	1.12 482	0.07 1	0.81 582	0.08 26	0.53 323

MLG-Stereo	0.38 65	0.43 150	1.46 79	0.24 44	0.42 396	0.44 102	0.13 10	0.42 40	0.51 125	0.27 86	0.14 6	0.17 45	0.13 14	0.35 52	0.18 2	0.08 23	1.45 530	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.47 287

LG-G_1	0.41 87	0.43 150	1.62 97	0.50 417	0.35 335	0.50 158	0.12 4	0.47 76	0.44 80	0.33 123	0.20 31	0.19 61	0.15 25	0.94 310	0.21 11	0.09 54	0.61 411	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.87 454

LG-G	0.41 87	0.43 150	1.62 97	0.50 417	0.35 335	0.50 158	0.12 4	0.47 76	0.44 80	0.33 123	0.20 31	0.19 61	0.15 25	0.94 310	0.21 11	0.09 54	0.61 411	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.87 454

LGtest1	0.26 7	0.43 150	0.82 4	0.23 32	0.21 151	0.31 18	0.11 2	0.36 15	0.43 70	0.24 48	0.18 18	0.16 35	0.14 16	0.30 13	0.28 105	0.10 123	0.16 256	0.08 41	0.06 9	0.10 63	0.42 248

MM-Stereo_test2	0.65 329	0.43 150	2.54 346	0.62 462	0.18 88	0.50 158	0.25 240	0.49 85	0.47 96	0.36 136	0.26 84	0.24 99	0.23 134	0.40 76	0.38 208	0.08 23	2.33 591	0.09 92	0.10 135	0.38 486	2.66 586

PAM_32	0.95 495	0.43 150	2.68 413	0.64 469	1.10 541	1.78 573	1.16 575	1.12 524	0.96 510	1.07 526	0.90 506	1.38 562	0.76 503	0.78 269	1.11 463	0.10 123	1.29 505	0.10 154	0.50 538	0.16 167	0.98 481

PAM	0.91 480	0.43 150	2.67 406	0.77 496	0.89 505	1.81 574	1.22 580	1.13 528	0.78 406	1.16 537	0.91 508	1.39 563	0.68 479	0.76 260	1.06 454	0.10 123	0.98 462	0.10 154	0.50 538	0.14 134	0.66 380

test-3	0.58 239	0.43 150	2.44 287	0.52 425	0.59 445	0.46 116	0.23 184	0.77 254	0.49 106	0.52 261	0.29 108	0.44 245	0.22 116	0.59 182	0.97 430	0.08 23	1.27 501	0.10 154	0.35 489	0.29 406	0.62 364

test_1	0.58 239	0.43 150	2.44 287	0.52 425	0.59 445	0.46 116	0.23 184	0.77 254	0.49 106	0.51 251	0.29 108	0.44 245	0.22 116	0.59 182	0.97 430	0.08 23	1.27 501	0.10 154	0.35 489	0.29 406	0.63 370

PFNet+	0.50 172	0.43 150	2.54 346	0.49 411	0.18 88	0.58 266	0.76 537	0.54 129	0.72 348	0.56 301	0.48 235	0.39 208	0.26 175	0.94 310	0.33 165	0.14 365	0.09 105	0.14 384	0.13 245	0.12 91	0.16 59

LCNet	0.58 239	0.43 150	2.42 274	0.91 514	0.22 164	0.95 516	0.29 318	0.62 182	0.64 247	0.52 261	0.55 312	0.41 224	0.75 499	0.84 285	0.27 90	0.10 123	0.07 14	0.12 288	0.18 345	0.97 576	0.40 234

xyz-stereo	3.06 599	0.44 163	30.74 637	0.24 44	0.12 6	15.34 621	0.24 213	0.56 145	0.49 106	0.62 378	7.90 614	0.64 364	0.49 402	1.44 406	1.05 451	0.09 54	0.07 14	0.34 542	0.08 60	0.13 110	0.19 82

MLG-Stereo_test3	0.31 17	0.44 163	1.03 23	0.48 398	0.40 377	0.36 43	0.13 10	0.39 25	0.46 89	0.28 94	0.19 25	0.17 45	0.12 7	0.25 4	0.18 2	0.09 54	0.53 394	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.45 279

FACV-RUCA	0.61 275	0.44 163	2.11 196	0.43 374	1.73 577	0.49 144	0.28 290	0.74 240	0.68 302	0.41 157	0.53 281	0.34 187	0.64 465	0.41 85	0.33 165	0.13 324	0.11 165	0.62 569	0.12 223	0.72 558	1.02 488

UGAM-zero	0.97 502	0.44 163	2.48 324	0.33 216	0.86 501	1.26 548	0.76 537	1.05 493	0.52 137	0.93 509	0.45 216	1.32 558	0.81 507	2.08 520	0.49 280	0.10 123	0.52 392	0.09 92	0.47 530	0.11 78	4.43 614

GMStereo_Zeroshot	0.44 116	0.44 163	1.84 126	0.44 379	0.20 137	0.52 187	0.19 80	0.60 172	0.54 156	0.58 325	0.59 349	0.63 356	0.29 229	0.59 182	0.34 177	0.16 416	0.09 105	0.16 433	0.09 94	0.26 369	0.26 137

MSKI-zero shot	0.70 376	0.44 163	2.62 383	1.47 561	0.75 484	0.56 232	0.20 95	0.80 276	0.45 86	0.60 355	0.52 274	0.44 245	0.17 43	0.70 235	0.26 80	0.09 54	2.87 605	0.09 92	0.32 466	0.14 134	0.50 302

test_3	0.59 257	0.44 163	2.44 287	0.53 429	0.59 445	0.48 136	0.30 334	0.79 270	0.52 137	0.51 251	0.30 117	0.45 257	0.22 116	0.59 182	0.97 430	0.08 23	1.25 496	0.11 229	0.35 489	0.30 415	0.62 364

AdaStereo	0.48 150	0.44 163	2.18 211	0.36 283	0.20 137	0.59 286	0.29 318	0.97 425	0.74 373	0.52 261	0.55 312	0.61 347	0.33 261	0.52 151	0.44 245	0.18 449	0.08 51	0.17 452	0.11 185	0.18 216	0.24 125
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.
MLG-Stereo_test1	0.36 48	0.45 171	1.50 85	0.24 44	0.35 335	0.45 108	0.13 10	0.36 15	0.51 125	0.20 17	0.10 1	0.18 55	0.12 7	0.33 33	0.18 2	0.08 23	1.36 514	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.47 287

rvit_stereo_0075_2	0.45 121	0.45 171	2.60 373	0.34 241	0.32 307	0.41 74	0.21 121	0.60 172	0.54 156	0.39 150	0.51 265	0.40 217	0.29 229	0.46 107	0.31 142	0.21 489	0.15 241	0.22 499	0.15 292	0.18 216	0.33 185

test_sample1	0.61 275	0.45 171	1.84 126	0.33 216	0.29 269	0.49 144	0.24 213	0.83 305	0.73 353	0.51 251	0.53 281	0.52 301	0.45 367	1.40 395	0.72 379	0.11 223	0.96 459	0.10 154	0.24 408	0.15 146	1.25 514

DDVS	0.67 355	0.46 174	1.74 110	2.40 598	0.35 335	0.86 490	0.98 558	0.72 234	0.52 137	0.53 270	0.57 337	0.89 492	0.37 281	1.22 367	0.57 313	0.15 396	0.14 223	0.14 384	0.12 223	0.19 246	0.42 248

rvit_stereo_0081	0.29 13	0.46 174	1.13 39	0.28 114	0.17 69	0.32 24	0.22 145	0.45 59	0.58 190	0.25 55	0.26 84	0.26 119	0.22 116	0.36 58	0.25 65	0.14 365	0.10 136	0.11 229	0.10 135	0.13 110	0.11 17

rvit_stereo_0082	0.29 13	0.46 174	1.13 39	0.28 114	0.17 69	0.32 24	0.22 145	0.45 59	0.58 190	0.25 55	0.26 84	0.26 119	0.22 116	0.36 58	0.25 65	0.14 365	0.10 136	0.11 229	0.10 135	0.13 110	0.11 17

WQFJX	0.49 165	0.47 177	1.02 21	0.27 93	0.39 370	0.47 129	0.23 184	1.85 582	1.92 584	0.28 94	0.27 94	0.28 140	0.28 209	0.43 96	0.36 189	0.10 123	0.12 188	0.10 154	0.08 60	0.24 324	0.54 329

NLMM	0.49 165	0.47 177	1.00 16	0.27 93	0.38 364	0.48 136	0.23 184	1.81 580	2.16 588	0.26 73	0.26 84	0.29 149	0.27 191	0.34 40	0.36 189	0.10 123	0.11 165	0.10 154	0.09 94	0.20 269	0.54 329

PSMNet-ADL	0.56 224	0.47 177	2.03 171	0.35 264	0.22 164	0.67 406	0.27 277	0.77 254	0.58 190	0.43 173	0.53 281	0.70 412	0.45 367	1.89 496	0.64 349	0.16 416	0.13 206	0.11 229	0.13 245	0.15 146	0.51 309

ASMatch	0.61 275	0.47 177	2.72 430	0.91 514	0.36 348	0.56 232	0.24 213	0.54 129	0.67 275	0.48 204	1.20 542	0.47 275	0.65 468	1.33 388	0.93 424	0.10 123	0.08 51	0.11 229	0.11 185	0.10 63	0.17 67

DRaft	0.65 329	0.47 177	2.38 255	0.25 59	0.17 69	0.64 369	0.65 518	0.56 145	0.57 182	0.67 425	0.98 519	0.38 204	0.99 534	1.42 400	2.06 539	0.11 223	0.14 223	0.10 154	0.14 268	0.18 216	0.21 98

WQFJA1	0.49 165	0.48 182	1.00 16	0.27 93	0.38 364	0.48 136	0.23 184	1.81 580	2.16 588	0.26 73	0.26 84	0.29 149	0.27 191	0.34 40	0.36 189	0.10 123	0.11 165	0.10 154	0.09 94	0.20 269	0.54 329

GEAStereo	0.95 495	0.48 182	1.85 131	2.15 591	3.19 604	0.55 223	0.21 121	0.66 203	0.45 86	0.43 173	0.22 50	0.16 35	0.18 64	1.06 331	0.97 430	0.13 324	2.28 589	0.09 92	0.06 9	0.33 439	3.58 603

GSStereo	1.06 519	0.48 182	1.85 131	2.42 599	3.19 604	0.55 223	0.21 121	1.59 571	0.54 156	0.29 105	0.22 50	0.17 45	0.18 64	1.06 331	0.97 430	0.13 324	2.82 603	0.08 41	0.17 332	0.33 439	3.99 610

castereo	0.34 28	0.48 182	1.00 16	0.25 59	0.29 269	0.41 74	0.27 277	0.76 247	0.49 106	0.23 38	0.30 117	0.24 99	0.31 246	0.29 11	0.29 116	0.09 54	0.20 298	0.09 92	0.31 458	0.12 91	0.44 274

test_sample3	0.61 275	0.48 182	2.24 227	0.34 241	0.19 121	0.58 266	0.25 240	0.97 425	0.76 388	0.54 276	0.52 274	0.46 266	0.37 281	1.78 469	0.57 313	0.13 324	0.79 439	0.12 288	0.21 385	0.17 191	0.73 408

MGS-Stereo	0.35 38	0.48 182	1.99 162	0.26 76	0.14 26	0.41 74	0.22 145	0.41 34	0.48 101	0.24 48	0.51 265	0.25 108	0.18 64	0.33 33	0.22 19	0.10 123	0.08 51	0.09 92	0.08 60	0.47 532	0.10 10

Selective-RAFT	0.46 130	0.48 182	1.88 140	0.32 194	0.16 47	0.61 321	0.19 80	0.66 203	0.62 225	0.28 94	0.30 117	0.41 224	0.33 261	0.51 146	0.32 152	0.11 223	1.09 478	0.09 92	0.35 489	0.19 246	0.37 210

MLG-Stereo_test2	0.46 130	0.49 189	1.77 112	0.79 500	0.70 478	0.63 356	0.12 4	0.37 18	0.48 101	0.39 150	0.15 9	0.24 99	0.10 2	0.46 107	0.20 7	0.16 416	1.21 491	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.66 380

test_sample4	0.62 296	0.49 189	2.24 227	0.34 241	0.19 121	0.57 255	0.25 240	0.98 433	0.76 388	0.56 301	0.55 312	0.45 257	0.38 290	1.78 469	0.56 310	0.13 324	0.80 442	0.13 349	0.21 385	0.17 191	0.76 415

11t1	0.60 267	0.49 189	2.19 214	0.35 264	0.58 444	0.48 136	0.21 121	0.72 234	0.73 353	0.49 220	0.47 227	0.35 191	0.34 269	0.61 194	0.71 375	0.12 276	1.26 500	0.10 154	0.29 440	0.16 167	1.22 509

Anonymous_2	1.36 551	0.49 189	2.03 171	1.71 575	1.58 569	2.49 593	0.58 496	1.59 571	2.31 592	0.77 469	0.88 501	1.03 524	0.58 443	1.20 366	0.66 357	0.32 537	1.38 517	1.42 601	3.87 618	0.78 567	1.56 538

CrosDoStereo	0.96 499	0.49 189	2.66 398	0.27 93	0.33 314	0.54 209	3.69 605	0.77 254	0.66 262	0.70 439	1.39 556	0.53 304	1.47 563	1.77 466	3.02 579	0.10 123	0.08 51	0.11 229	0.11 185	0.22 300	0.30 165

DeepStereo_LL	0.96 499	0.49 189	2.66 398	0.27 93	0.33 314	0.54 209	3.69 605	0.77 254	0.66 262	0.70 439	1.39 556	0.53 304	1.47 563	1.77 466	3.02 579	0.10 123	0.08 51	0.11 229	0.11 185	0.22 300	0.30 165

AnonymousM	0.45 121	0.49 189	1.83 123	0.29 134	0.15 35	0.53 198	0.22 145	0.64 197	0.66 262	0.47 201	0.33 145	0.30 157	0.25 161	0.49 139	0.29 116	0.12 276	0.27 338	0.71 574	0.37 501	0.12 91	0.41 243

Anonymous3	0.47 137	0.49 189	2.61 378	0.33 216	0.25 216	0.72 429	0.32 356	0.80 276	0.60 208	0.36 136	0.41 195	0.33 182	0.29 229	0.46 107	0.30 123	0.19 467	0.18 277	0.13 349	0.13 245	0.18 216	0.22 105

test_sample5	0.63 310	0.50 197	2.19 214	0.34 241	0.19 121	0.56 232	0.26 258	0.98 433	0.77 401	0.55 289	0.63 381	0.45 257	0.38 290	1.87 493	0.58 319	0.14 365	0.82 448	0.13 349	0.22 399	0.18 216	0.76 415

DualNet	0.63 310	0.50 197	2.19 214	0.34 241	0.19 121	0.56 232	0.26 258	0.98 433	0.77 401	0.56 301	0.66 409	0.45 257	0.38 290	1.87 493	0.58 319	0.14 365	0.82 448	0.13 349	0.22 399	0.18 216	0.76 415

PCWNet_CMD	0.48 150	0.50 197	2.23 225	0.27 93	0.20 137	0.56 232	0.22 145	0.78 261	0.67 275	0.49 220	0.55 312	0.68 395	0.56 430	0.48 125	0.32 152	0.11 223	0.10 136	0.14 384	0.10 135	0.19 246	0.43 258

CFNet_pseudo	0.47 137	0.50 197	2.19 214	0.26 76	0.20 137	0.56 232	0.22 145	0.80 276	0.62 225	0.50 239	0.56 326	0.68 395	0.47 389	0.53 159	0.33 165	0.11 223	0.10 136	0.15 413	0.10 135	0.18 216	0.33 185

DIP-Stereo	0.43 100	0.50 197	2.21 221	0.27 93	0.18 88	0.63 356	0.17 58	0.94 400	0.58 190	0.49 220	0.48 235	0.30 157	0.30 240	0.40 76	0.31 142	0.10 123	0.08 51	0.10 154	0.08 60	0.15 146	0.33 185
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.48 150	0.50 197	2.23 225	0.27 93	0.20 137	0.56 232	0.22 145	0.78 261	0.67 275	0.49 220	0.55 312	0.68 395	0.56 430	0.48 125	0.32 152	0.11 223	0.10 136	0.13 349	0.10 135	0.18 216	0.43 258

ccs_rob	0.47 137	0.50 197	2.19 214	0.26 76	0.20 137	0.56 232	0.22 145	0.80 276	0.62 225	0.50 239	0.56 326	0.68 395	0.47 389	0.53 159	0.33 165	0.11 223	0.10 136	0.16 433	0.10 135	0.18 216	0.33 185

BridgeDepth_RVC	0.24 4	0.51 204	0.97 11	0.18 1	0.12 6	0.31 18	0.12 4	0.34 11	0.60 208	0.16 3	0.15 9	0.16 35	0.20 97	0.33 33	0.27 90	0.11 223	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLMM1	0.53 201	0.51 204	1.05 26	0.28 114	0.38 364	0.49 144	0.24 213	2.08 593	2.47 594	0.29 105	0.28 102	0.27 132	0.25 161	0.48 125	0.35 185	0.10 123	0.11 165	0.10 154	0.09 94	0.24 324	0.57 347

RSM	0.47 137	0.51 204	1.36 59	1.37 554	1.04 528	0.37 48	0.21 121	0.52 111	0.55 167	0.23 38	0.28 102	0.28 140	0.17 43	0.40 76	0.22 19	0.09 54	0.24 319	0.09 92	0.35 489	0.24 324	0.80 432

test_sample6	0.64 320	0.51 204	2.17 208	0.35 264	0.18 88	0.56 232	0.27 277	1.00 452	0.80 427	0.56 301	0.66 409	0.47 275	0.39 305	1.95 504	0.60 328	0.14 365	0.80 442	0.13 349	0.21 385	0.18 216	0.78 425

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 187	0.51 204	1.12 35	0.26 76	0.22 164	0.46 116	0.20 95	1.10 517	1.33 557	3.13 606	0.33 145	0.22 79	0.20 97	0.34 40	0.26 80	0.11 223	0.09 105	0.11 229	0.09 94	0.17 191	0.21 98

RSM++	0.48 150	0.52 209	1.27 50	1.62 569	1.27 553	0.39 63	0.20 95	0.49 85	0.56 175	0.22 31	0.25 75	0.24 99	0.17 43	0.39 69	0.23 37	0.09 54	0.11 165	0.09 92	0.35 489	0.29 406	0.80 432

CoDeX	0.54 212	0.52 209	2.25 231	0.30 154	0.26 233	0.61 321	0.32 356	1.03 479	0.73 353	0.49 220	0.56 326	0.52 301	0.40 312	1.59 437	0.38 208	0.12 276	0.09 105	0.11 229	0.10 135	0.15 146	0.22 105

HH	0.79 426	0.52 209	2.72 430	1.45 558	0.80 494	0.91 507	0.23 184	0.76 247	0.76 388	0.64 400	0.55 312	0.87 485	0.41 324	0.94 310	0.45 251	0.09 54	1.20 488	0.10 154	0.09 94	0.16 167	2.16 567

HanStereo	0.79 426	0.52 209	2.72 430	1.45 558	0.80 494	0.91 507	0.23 184	0.76 247	0.76 388	0.64 400	0.55 312	0.87 485	0.41 324	0.94 310	0.45 251	0.09 54	1.20 488	0.10 154	0.09 94	0.16 167	2.16 567

Replicate-Monster	0.58 239	0.53 213	1.55 89	0.22 16	0.34 324	0.37 48	0.13 10	0.43 45	0.39 46	0.35 135	0.16 12	0.16 35	0.15 25	1.46 408	0.21 11	0.11 223	2.71 601	0.07 1	0.35 489	0.08 26	1.81 552

mmm	0.66 349	0.53 213	1.83 123	0.38 316	0.86 501	0.49 144	0.27 277	0.82 294	0.83 448	0.59 344	0.69 422	0.47 275	0.38 290	0.81 281	0.73 383	0.12 276	1.37 516	0.14 384	0.45 523	0.18 216	1.35 524

MDST_ROB	1.28 542	0.53 213	3.84 564	0.55 438	0.45 404	4.06 604	0.60 503	1.36 553	0.89 485	2.18 587	1.17 539	0.98 513	0.72 488	4.28 604	2.12 543	0.20 478	0.16 256	0.19 478	0.17 332	0.20 269	0.84 444

NLSM1	0.45 121	0.54 216	1.05 26	0.27 93	0.40 377	0.49 144	0.21 121	1.54 567	1.71 576	0.26 73	0.33 145	0.26 119	0.26 175	0.41 85	0.36 189	0.10 123	0.11 165	0.11 229	0.10 135	0.22 300	0.23 115

Occ-G	0.68 362	0.54 216	2.08 182	0.99 527	0.74 482	0.38 58	0.25 240	0.46 67	0.78 406	0.40 155	0.36 165	0.46 266	0.22 116	0.90 301	0.70 369	0.09 54	1.53 538	0.09 92	0.16 314	0.31 424	2.06 562

SMFormer	0.64 320	0.54 216	1.92 148	0.32 194	0.16 47	0.46 116	0.24 213	0.94 400	0.85 463	0.58 325	0.70 435	0.51 294	0.41 324	1.89 496	0.86 417	0.13 324	1.01 466	0.11 229	0.26 425	0.17 191	0.84 444

tta	0.63 310	0.54 216	1.92 148	0.32 194	0.16 47	0.46 116	0.24 213	0.94 400	0.85 463	0.58 325	0.70 435	0.51 294	0.41 324	1.89 496	0.86 417	0.13 324	1.01 466	0.11 229	0.26 425	0.19 246	0.59 357

qqq1	0.62 296	0.54 216	1.92 148	0.32 194	0.16 47	0.46 116	0.24 213	0.94 400	0.85 463	0.58 325	0.70 435	0.51 294	0.41 324	1.89 496	0.64 349	0.13 324	1.01 466	0.09 92	0.24 408	0.19 246	0.59 357

fff1	0.62 296	0.54 216	1.92 148	0.32 194	0.16 47	0.46 116	0.24 213	0.94 400	0.85 463	0.58 325	0.70 435	0.51 294	0.41 324	1.89 496	0.64 349	0.13 324	1.01 466	0.09 92	0.24 408	0.19 246	0.59 357

test-1	0.61 275	0.54 216	2.09 186	0.31 173	1.37 556	0.51 167	0.28 290	0.83 305	0.50 118	0.42 165	0.55 312	0.54 311	0.24 141	0.38 65	1.25 486	0.10 123	1.08 476	0.10 154	0.17 332	0.11 78	0.77 419

pcwnet_v2	0.65 329	0.54 216	4.29 582	0.33 216	0.27 246	0.60 301	0.25 240	1.02 471	0.92 493	0.61 365	0.69 422	0.62 352	0.54 423	0.67 222	0.38 208	0.18 449	0.15 241	0.15 413	0.14 268	0.21 283	0.49 300

GES	0.49 165	0.54 216	2.37 252	0.31 173	0.19 121	0.61 321	0.30 334	0.93 394	0.52 137	0.49 220	0.53 281	0.40 217	0.43 350	0.59 182	0.67 361	0.16 416	0.11 165	0.12 288	0.10 135	0.20 269	0.30 165

MultiAttention	2.45 586	0.55 225	2.24 227	1.79 579	2.54 599	11.19 617	2.28 600	1.28 545	0.84 460	0.63 389	1.17 539	1.13 544	0.57 435	15.98 626	1.78 525	0.20 478	0.09 105	0.43 556	1.60 608	0.95 573	1.69 548

rvit_0105_6	0.36 48	0.55 225	1.48 83	0.31 173	0.18 88	0.35 39	0.26 258	0.56 145	0.66 262	0.26 73	0.29 108	0.33 182	0.26 175	0.41 85	0.27 90	0.18 449	0.16 256	0.15 413	0.13 245	0.15 146	0.25 129

EKT-Stereo	1.56 567	0.55 225	2.60 373	2.54 602	19.66 623	0.55 223	0.22 145	0.76 247	0.51 125	0.40 155	0.36 165	0.43 230	0.27 191	0.74 255	0.42 232	0.13 324	0.17 269	0.11 229	0.16 314	0.20 269	0.50 302

CFNet_ucs	0.50 172	0.55 225	2.28 235	0.27 93	0.22 164	0.58 266	0.23 184	0.90 374	0.69 314	0.54 276	0.64 394	0.68 395	0.44 359	0.55 167	0.34 177	0.14 365	0.12 188	0.16 433	0.11 185	0.19 246	0.38 219

GREAT-IGEV	0.92 483	0.56 229	2.08 182	0.98 522	2.29 595	0.47 129	0.18 72	0.35 12	0.78 406	0.74 460	0.33 145	0.15 18	0.18 64	1.00 320	0.55 306	0.09 54	3.79 612	0.07 1	0.26 425	0.22 300	3.26 600

GANet-ADL	0.48 150	0.56 229	2.51 336	0.34 241	0.20 137	0.58 266	0.25 240	0.80 276	0.57 182	0.43 173	0.61 366	0.56 326	0.31 246	0.44 101	0.44 245	0.14 365	0.11 165	0.10 154	0.09 94	0.22 300	0.38 219

XX-Stereo	0.98 504	0.57 231	4.45 586	1.64 571	5.33 611	0.55 223	0.16 47	0.96 417	0.43 70	0.45 186	0.65 402	0.85 477	0.19 80	0.79 273	0.26 80	0.11 223	0.80 442	0.10 154	0.32 466	0.17 191	0.78 425

NVstereo2D	0.63 310	0.57 231	2.29 238	0.37 296	0.35 335	0.69 415	0.49 470	0.96 417	0.88 480	0.49 220	0.54 301	0.72 417	0.46 378	1.98 508	0.50 284	0.19 467	0.20 298	0.18 471	0.16 314	0.28 396	0.34 194

WQFJX1	0.51 184	0.58 233	1.00 16	0.27 93	0.35 335	0.48 136	0.25 240	2.07 592	2.18 590	0.27 86	0.26 84	0.30 157	0.28 209	0.51 146	0.33 165	0.10 123	0.11 165	0.10 154	0.08 60	0.24 324	0.45 279

ISRNet	0.51 184	0.58 233	1.96 157	0.38 316	0.31 295	0.49 144	0.21 121	0.80 276	0.71 339	0.64 400	0.71 450	0.66 378	0.40 312	0.59 182	0.45 251	0.23 504	0.16 256	0.21 494	0.20 374	0.21 283	0.37 210

ff7	0.65 329	0.58 233	2.09 186	0.39 333	0.60 450	0.56 232	0.23 184	0.49 85	0.62 225	1.00 515	0.24 67	0.20 65	0.24 141	0.71 243	0.24 48	0.09 54	2.09 571	0.10 154	0.18 345	0.24 324	2.22 575

ffff	0.65 329	0.58 233	2.09 186	0.39 333	0.60 450	0.56 232	0.23 184	0.49 85	0.62 225	1.00 515	0.24 67	0.20 65	0.24 141	0.71 243	0.24 48	0.09 54	2.09 571	0.10 154	0.18 345	0.24 324	2.22 575

11t	0.65 329	0.58 233	2.09 186	0.39 333	0.60 450	0.56 232	0.23 184	0.49 85	0.62 225	1.00 515	0.24 67	0.20 65	0.24 141	0.71 243	0.24 48	0.09 54	2.09 571	0.10 154	0.18 345	0.24 324	2.22 575

ccc-4	0.65 329	0.58 233	2.09 186	0.39 333	0.60 450	0.56 232	0.23 184	0.49 85	0.62 225	1.00 515	0.24 67	0.20 65	0.24 141	0.71 243	0.24 48	0.09 54	2.09 571	0.10 154	0.18 345	0.24 324	2.22 575

UNet	0.56 224	0.58 233	2.81 454	0.32 194	0.33 314	0.74 440	0.27 277	0.86 339	0.67 275	0.55 289	0.55 312	0.72 417	0.55 428	0.79 273	0.58 319	0.12 276	0.09 105	0.13 349	0.11 185	0.20 269	0.19 82

FENet	0.48 150	0.58 233	2.46 313	0.33 216	0.18 88	0.58 266	0.22 145	0.83 305	0.64 247	0.49 220	0.42 198	0.55 320	0.38 290	0.52 151	0.51 287	0.12 276	0.09 105	0.12 288	0.11 185	0.17 191	0.31 174

anonymousdsp	0.86 455	0.59 241	2.65 394	1.33 550	1.25 550	0.56 232	0.23 184	0.54 129	0.71 339	1.13 533	0.25 75	0.22 79	0.24 141	1.24 372	0.24 48	0.09 54	2.34 592	0.10 154	0.18 345	0.25 349	3.12 597

AIO-Stereo	0.64 320	0.60 242	1.63 99	1.31 547	1.45 560	0.38 58	0.20 95	0.55 139	0.83 448	0.31 113	0.31 129	0.23 88	0.15 25	0.39 69	0.63 347	0.10 123	1.25 496	0.09 92	0.41 516	0.21 283	1.73 549

anonymousa	0.74 396	0.60 242	2.58 364	0.96 520	1.33 554	0.61 321	0.26 258	0.69 216	0.56 175	0.55 289	0.84 488	0.82 463	0.46 378	0.56 170	0.61 337	0.10 123	1.11 481	0.12 288	0.98 595	0.14 134	0.97 479

ProNet	0.46 130	0.60 242	1.85 131	0.35 264	0.67 471	0.49 144	0.25 240	0.53 118	0.57 182	0.21 22	0.24 67	0.22 79	0.20 97	0.52 151	0.22 19	0.09 54	0.47 380	0.10 154	0.09 94	0.23 317	1.33 520

IGEV-Stereo	0.86 455	0.60 242	2.65 394	1.35 552	1.25 550	0.56 232	0.23 184	0.54 129	0.71 339	1.14 534	0.25 75	0.22 79	0.24 141	1.24 372	0.24 48	0.09 54	2.34 592	0.10 154	0.18 345	0.25 349	3.13 598
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
222	1.02 511	0.60 242	1.95 153	0.29 134	0.51 419	0.62 342	0.24 213	1.09 514	0.86 470	0.64 400	0.67 414	0.47 275	0.42 337	1.86 489	6.73 612	0.13 324	1.21 491	0.11 229	0.32 466	0.17 191	1.44 533

FAT-Stereo	0.72 389	0.60 242	2.86 465	0.37 296	0.29 269	0.64 369	0.55 487	1.01 462	0.91 491	0.76 467	0.94 511	0.93 501	0.79 506	1.82 479	0.60 328	0.19 467	0.19 283	0.17 452	0.16 314	0.23 317	0.47 287

water-stereo	0.36 48	0.61 248	1.58 91	0.25 59	0.14 26	0.38 58	0.18 72	0.44 53	0.35 13	0.31 113	0.35 161	0.28 140	0.25 161	0.45 103	0.38 208	0.12 276	0.09 105	0.09 92	0.08 60	0.11 78	0.74 412

LG-Stereo	0.36 48	0.61 248	1.37 62	0.26 76	0.37 355	0.43 92	0.20 95	0.55 139	0.44 80	0.25 55	0.30 117	0.50 289	0.17 43	0.30 13	0.37 200	0.10 123	0.18 277	0.11 229	0.10 135	0.24 324	0.43 258

DEFOM-Stereo	0.26 7	0.61 248	1.22 45	0.24 44	0.14 26	0.49 144	0.18 72	0.31 7	0.31 6	0.20 17	0.18 18	0.15 18	0.14 16	0.42 94	0.19 5	0.08 23	0.06 2	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.16 59

CSP-Net	0.55 216	0.61 248	1.81 122	0.30 154	0.23 194	0.77 458	0.35 389	0.90 374	0.62 225	0.62 378	0.60 358	0.65 369	0.42 337	1.76 463	0.47 262	0.17 436	0.12 188	0.10 154	0.10 135	0.21 283	0.16 59

TransformOpticalFlow	0.65 329	0.61 248	2.67 406	0.45 386	0.26 233	0.62 342	0.28 290	0.88 356	0.76 388	0.76 467	0.74 460	0.90 495	0.84 512	1.82 479	0.80 404	0.10 123	0.07 14	0.11 229	0.09 94	0.12 91	0.19 82

ccnet	0.77 420	0.61 248	2.01 165	0.40 346	0.46 411	1.05 529	0.59 499	1.02 471	0.74 373	0.90 502	0.97 516	0.82 463	0.89 522	1.68 452	1.16 472	0.32 537	0.26 331	0.32 537	0.28 436	0.35 463	0.47 287

StereoDRNet-Refined	0.55 216	0.61 248	2.07 180	0.34 241	0.21 151	0.68 412	0.26 258	0.87 348	0.73 353	0.70 439	0.69 422	0.74 425	0.45 367	1.10 343	0.62 340	0.12 276	0.09 105	0.14 384	0.14 268	0.27 383	0.24 125
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
x	0.65 329	0.62 255	2.12 197	0.36 283	0.61 459	0.48 136	0.24 213	0.80 276	0.89 485	0.50 239	0.56 326	0.44 245	0.36 275	0.62 201	0.80 404	0.11 223	1.44 526	0.11 229	0.39 510	0.16 167	1.34 522

STrans-v2	0.69 369	0.62 255	2.66 398	0.28 114	0.23 194	0.57 255	0.32 356	1.01 462	0.77 401	0.92 505	0.84 488	0.88 489	0.92 527	1.81 476	1.19 476	0.10 123	0.07 14	0.10 154	0.09 94	0.12 91	0.30 165

BridgeDepth	0.26 7	0.63 257	1.36 59	0.23 32	0.10 1	0.38 58	0.15 35	0.35 12	0.37 25	0.17 7	0.13 5	0.23 88	0.19 80	0.32 28	0.23 37	0.07 7	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.10 63	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
mms	0.39 70	0.63 257	1.31 57	0.34 241	0.65 469	0.32 24	0.22 145	0.39 25	0.39 46	0.27 86	0.31 129	0.23 88	0.17 43	0.57 174	0.22 19	0.08 23	0.21 307	0.10 154	0.08 60	0.24 324	1.16 499

qqq	0.65 329	0.63 257	2.10 193	0.30 154	0.64 466	0.46 116	0.27 277	0.81 285	0.83 448	0.48 204	0.56 326	0.46 266	0.37 281	1.03 325	0.75 389	0.11 223	1.41 522	0.12 288	0.41 516	0.16 167	1.18 500

DISCO	0.61 275	0.63 257	1.98 160	0.46 391	0.34 324	0.84 488	0.35 389	0.88 356	0.81 435	0.61 365	0.64 394	1.06 533	0.53 421	1.11 348	0.83 413	0.13 324	0.10 136	0.11 229	0.10 135	0.26 369	0.37 210

MM-Stereo_test1	0.63 310	0.64 261	2.51 336	0.54 436	0.37 355	0.44 102	0.28 290	0.68 213	0.59 201	0.43 173	0.33 145	0.26 119	0.25 161	0.89 300	0.52 290	0.10 123	1.84 558	0.10 154	0.09 94	0.41 509	1.40 530

rvit_0105_4	0.40 82	0.64 261	1.98 160	0.31 173	0.18 88	0.37 48	0.29 318	0.64 197	0.67 275	0.28 94	0.32 141	0.36 193	0.28 209	0.45 103	0.27 90	0.18 449	0.16 256	0.15 413	0.14 268	0.15 146	0.25 129

IPLGR	0.58 239	0.64 261	3.12 500	0.37 296	0.18 88	0.62 342	0.54 483	1.06 506	0.69 314	0.73 453	0.46 221	0.50 289	0.44 359	1.12 351	0.31 142	0.10 123	0.08 51	0.11 229	0.09 94	0.21 283	0.20 91

xxxx	0.97 502	0.64 261	2.14 204	0.30 154	0.67 471	0.64 369	0.24 213	1.09 514	0.91 491	0.57 318	0.65 402	0.58 334	0.39 305	1.57 429	5.49 608	0.13 324	1.38 517	0.11 229	0.32 466	0.17 191	1.41 531

test_xeample	0.98 504	0.65 265	2.12 197	0.29 134	0.67 471	0.60 301	0.28 290	1.08 512	0.85 463	0.62 378	0.70 435	0.44 245	0.41 324	1.95 504	5.45 606	0.12 276	1.33 512	0.11 229	0.31 458	0.18 216	1.42 532

UniTT-Stereo	0.36 48	0.66 266	2.43 279	0.28 114	0.24 206	0.30 15	0.18 72	0.35 12	0.36 22	0.26 73	0.37 171	0.18 55	0.18 64	0.33 33	0.30 123	0.11 223	0.08 51	0.09 92	0.08 60	0.25 349	0.09 6

NLSM3	0.34 28	0.67 267	1.42 74	0.26 76	0.24 206	0.43 92	0.19 80	0.63 190	0.49 106	0.21 22	0.27 94	0.21 75	0.25 161	0.30 13	0.27 90	0.07 7	0.06 2	0.10 154	0.09 94	0.10 63	0.51 309

ours_stereo	0.37 58	0.67 267	1.63 99	0.30 154	0.50 416	0.35 39	0.22 145	0.41 34	0.38 34	0.21 22	0.32 141	0.23 88	0.17 43	0.47 112	0.22 19	0.08 23	0.09 105	0.10 154	0.08 60	0.24 324	0.77 419

fffy	0.39 70	0.67 267	1.57 90	0.45 386	0.52 422	0.37 48	0.22 145	0.45 59	0.35 13	0.21 22	0.30 117	0.26 119	0.20 97	0.45 103	0.24 48	0.08 23	0.29 341	0.10 154	0.08 60	0.25 349	0.77 419

rvit_stereo_0081_aga	0.34 28	0.67 267	1.79 116	0.27 93	0.20 137	0.34 33	0.21 121	0.43 45	0.48 101	0.26 73	0.28 102	0.27 132	0.21 108	0.33 33	0.25 65	0.14 365	0.11 165	0.11 229	0.10 135	0.14 134	0.18 76

ffm	0.78 422	0.67 267	3.39 526	0.32 194	0.22 164	0.58 266	0.28 290	0.85 328	0.96 510	0.54 276	0.74 460	0.67 381	0.40 312	0.64 209	0.22 19	0.10 123	2.16 584	0.15 413	0.33 480	0.25 349	2.19 570

ff1	1.07 522	0.67 267	3.39 526	0.32 194	0.22 164	0.58 266	0.28 290	0.85 328	0.96 510	0.54 276	0.74 460	0.67 381	0.40 312	2.75 576	3.86 593	0.10 123	2.16 584	0.15 413	0.33 480	0.25 349	2.19 570

mmx	0.99 506	0.67 267	3.39 526	0.32 194	0.22 164	0.58 266	0.28 290	1.05 493	0.92 493	0.54 276	0.74 460	0.67 381	0.40 312	2.75 576	3.86 593	0.13 324	1.25 496	0.15 413	0.33 480	0.19 246	1.28 517

xxx	0.99 506	0.67 267	3.39 526	0.32 194	0.22 164	0.58 266	0.28 290	1.05 493	0.92 493	0.54 276	0.74 460	0.67 381	0.40 312	2.75 576	3.86 593	0.13 324	1.25 496	0.15 413	0.33 480	0.19 246	1.28 517

HHNet	0.63 310	0.67 267	3.10 498	0.37 296	0.25 216	0.64 369	0.60 503	0.70 226	0.67 275	0.55 289	1.12 537	0.32 174	0.60 454	0.43 96	1.75 521	0.16 416	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.18 216	0.22 105

UPFNet	0.51 184	0.67 267	2.04 174	0.34 241	0.33 314	0.65 385	0.37 401	0.88 356	0.65 254	0.60 355	0.53 281	0.61 347	0.41 324	0.77 262	0.55 306	0.13 324	0.13 206	0.13 349	0.13 245	0.20 269	0.16 59

depthmonostereo	0.38 65	0.68 277	1.59 95	0.48 398	0.14 26	0.41 74	0.19 80	0.52 111	0.42 64	0.26 73	0.29 108	0.31 167	0.29 229	0.64 209	0.33 165	0.09 54	0.10 136	0.09 92	0.08 60	0.10 63	0.50 302

SCV_C0	0.73 392	0.68 277	2.05 177	1.50 565	0.92 509	0.45 108	0.20 95	0.96 417	0.71 339	0.65 416	0.33 145	0.31 167	0.20 97	1.25 376	0.52 290	0.09 54	1.68 552	0.08 41	0.30 450	0.27 383	1.52 537

SCV	0.69 369	0.68 277	1.95 153	0.90 510	1.04 528	0.49 144	0.24 213	0.98 433	0.73 353	0.54 276	0.31 129	0.24 99	0.20 97	1.32 386	0.26 80	0.11 223	1.59 543	0.09 92	0.32 466	0.34 449	1.58 540

GIP-stereo	0.61 275	0.68 277	1.05 26	0.95 519	1.46 563	0.42 87	0.17 58	0.69 216	0.49 106	0.19 14	0.24 67	0.23 88	0.18 64	0.95 316	0.59 323	0.10 123	1.33 512	0.08 41	0.06 9	0.18 216	2.21 574

MyStereo07	0.56 224	0.68 277	2.42 274	0.30 154	0.41 384	0.61 321	0.31 345	0.58 156	0.72 348	1.17 538	0.26 84	0.20 65	0.27 191	1.28 382	0.28 105	0.09 54	0.59 408	0.12 288	0.21 385	0.16 167	0.48 294

MyStereo04	0.57 231	0.68 277	2.66 398	0.30 154	0.41 384	0.61 321	0.31 345	0.88 356	0.80 427	0.48 204	0.37 171	0.54 311	0.42 337	0.61 194	0.71 375	0.09 54	0.59 408	0.12 288	0.21 385	0.16 167	0.48 294

anonymity	0.86 455	0.68 277	1.44 78	0.64 469	0.83 498	0.67 406	0.52 477	0.98 433	0.73 353	0.96 511	0.70 435	0.81 458	0.86 517	1.10 343	1.34 491	0.64 561	0.72 435	0.58 565	1.44 605	0.60 548	0.91 460

stereogan	0.74 396	0.68 277	2.82 456	0.40 346	0.40 377	1.05 529	0.42 431	0.99 442	0.96 510	0.78 477	0.86 496	1.15 548	0.73 491	1.57 429	0.56 310	0.20 478	0.19 283	0.20 488	0.16 314	0.37 478	0.34 194

DANet	0.85 452	0.68 277	2.41 270	1.18 543	0.48 414	0.77 458	1.23 581	0.93 394	1.53 568	0.90 502	0.72 455	0.97 512	0.57 435	1.86 489	1.05 451	0.18 449	0.16 256	0.19 478	0.16 314	0.26 369	0.67 385
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DualNet (step1)	0.76 412	0.69 286	2.69 420	0.28 114	0.23 194	0.81 476	0.33 370	0.99 442	0.86 470	0.64 400	0.63 381	0.67 381	0.49 402	1.18 362	0.52 290	0.65 562	1.21 491	0.86 578	0.56 552	0.25 349	0.72 404

test_sample9	1.07 522	0.69 286	2.69 420	0.28 114	0.23 194	0.81 476	0.33 370	0.99 442	0.86 470	0.64 400	0.63 381	0.67 381	0.49 402	2.02 511	2.70 569	0.65 562	4.33 616	0.86 578	0.56 552	0.25 349	0.72 404

test_sample8	1.23 538	0.69 286	2.69 420	0.28 114	0.23 194	0.81 476	0.33 370	1.01 462	0.75 379	1.23 551	0.63 381	2.53 586	1.31 551	2.02 511	2.70 569	0.65 562	4.33 616	0.86 578	0.56 552	0.25 349	0.72 404

NLCSM	0.53 201	0.70 289	1.11 34	0.30 154	0.36 348	0.49 144	0.28 290	1.39 556	1.68 573	0.31 113	0.30 117	0.30 157	0.31 246	1.43 401	0.39 213	0.11 223	0.12 188	0.11 229	0.10 135	0.35 463	0.53 323

fffft	0.36 48	0.70 289	1.51 86	0.25 59	0.15 35	0.42 87	0.24 213	0.46 67	0.42 64	0.22 31	0.19 25	0.20 65	0.16 37	0.47 112	0.69 367	0.07 7	0.09 105	0.10 154	0.08 60	0.30 415	0.45 279
1: 1. 1
IGEV++	0.74 396	0.70 289	2.05 177	1.11 537	1.09 537	0.32 24	0.21 121	0.75 244	0.43 70	0.30 110	0.30 117	0.22 79	0.27 191	0.98 318	0.31 142	0.10 123	2.50 597	0.08 41	0.15 292	0.27 383	2.70 587

TANstereo	0.39 70	0.70 289	2.48 324	0.23 32	0.12 6	0.54 209	0.16 47	0.41 34	0.47 96	0.45 186	0.51 265	0.26 119	0.22 116	0.34 40	0.21 11	0.10 123	0.10 136	0.08 41	0.07 37	0.09 43	0.18 76

G-Net	1.02 511	0.70 289	3.23 507	0.60 454	0.66 470	2.00 583	0.71 532	0.78 261	0.70 325	1.14 534	2.53 585	1.29 556	1.01 536	1.47 411	1.74 519	0.25 517	0.24 319	0.24 513	0.26 425	0.37 478	0.40 234

gasm-f	0.93 490	0.71 294	2.09 186	2.15 591	2.42 597	0.54 209	0.26 258	0.66 203	0.45 86	0.43 173	0.33 145	0.16 35	0.22 116	0.70 235	0.93 424	0.13 324	2.28 589	0.09 92	0.06 9	0.39 495	3.58 603

MIF-Stereo (partial)	0.41 87	0.71 294	2.67 406	0.27 93	0.24 206	0.32 24	0.17 58	0.56 145	0.46 89	0.26 73	0.37 171	0.25 108	0.26 175	0.46 107	0.35 185	0.11 223	0.08 51	0.12 288	0.10 135	0.21 283	0.15 46

gwcnet-sp	0.52 187	0.71 294	2.66 398	0.32 194	0.22 164	0.66 398	0.31 345	0.84 314	0.69 314	0.61 365	0.49 249	0.46 266	0.43 350	0.77 262	0.48 270	0.12 276	0.11 165	0.11 229	0.11 185	0.19 246	0.19 82

scenet	0.52 187	0.71 294	2.66 398	0.32 194	0.22 164	0.66 398	0.31 345	0.84 314	0.69 314	0.61 365	0.49 249	0.46 266	0.43 350	0.77 262	0.48 270	0.12 276	0.11 165	0.11 229	0.11 185	0.19 246	0.19 82

ssnet	0.52 187	0.71 294	2.66 398	0.32 194	0.22 164	0.66 398	0.31 345	0.84 314	0.69 314	0.61 365	0.49 249	0.46 266	0.43 350	0.77 262	0.48 270	0.12 276	0.11 165	0.11 229	0.11 185	0.19 246	0.19 82

CroCo-Stereo	0.35 38	0.71 294	1.67 105	0.32 194	0.17 69	0.19 3	0.21 121	0.79 270	0.54 156	0.22 31	0.25 75	0.55 320	0.22 116	0.28 8	0.28 105	0.10 123	0.08 51	0.08 41	0.07 37	0.12 91	0.10 10
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
DStereoRT	1.00 509	0.72 300	2.87 466	0.36 283	0.38 364	0.92 511	0.35 389	0.92 388	1.17 546	0.57 318	0.64 394	1.04 528	1.13 545	1.75 460	1.04 450	0.15 396	0.59 408	2.18 612	0.80 579	0.16 167	2.28 581

MyStereo06	0.70 376	0.72 300	3.51 541	0.31 173	0.25 216	0.60 301	0.30 334	0.90 374	0.67 275	1.48 572	0.53 281	0.84 471	0.57 435	0.60 189	1.11 463	0.09 54	0.55 400	0.12 288	0.20 374	0.16 167	0.56 341

MyStereo05	0.57 231	0.72 300	2.72 430	0.31 173	0.25 216	0.60 301	0.30 334	0.87 348	0.82 441	0.54 276	0.37 171	0.53 304	0.42 337	0.63 202	0.73 383	0.09 54	0.55 400	0.12 288	0.20 374	0.16 167	0.56 341

DPSNet	1.02 511	0.72 300	2.84 460	0.60 454	0.39 370	1.08 534	0.75 536	1.41 559	1.14 541	0.74 460	0.69 422	1.05 532	1.67 571	2.09 523	2.22 551	0.27 525	0.61 411	0.20 488	0.50 538	0.48 533	1.03 489

rvit_0105_5	0.43 100	0.73 304	2.10 193	0.31 173	0.18 88	0.41 74	0.31 345	0.69 216	0.67 275	0.32 118	0.34 154	0.38 204	0.30 240	0.42 94	0.30 123	0.18 449	0.16 256	0.15 413	0.15 292	0.15 146	0.30 165

ACVNet-DCA	0.67 355	0.73 304	2.43 279	0.67 480	0.52 422	0.76 448	0.24 213	0.81 285	0.83 448	0.77 469	0.39 184	0.25 108	0.38 290	0.70 235	0.22 19	0.10 123	2.13 579	0.11 229	0.09 94	0.16 167	1.18 500

xx1	0.71 380	0.73 304	2.43 279	0.67 480	0.52 422	0.76 448	0.24 213	0.85 328	1.05 529	0.77 469	0.39 184	0.46 266	0.37 281	0.70 235	0.22 19	0.10 123	2.13 579	0.12 288	0.41 516	0.16 167	1.18 500

1test111	0.72 389	0.73 304	2.43 279	0.67 480	0.52 422	0.76 448	0.24 213	0.81 285	0.83 448	0.77 469	0.39 184	0.25 108	0.38 290	1.03 325	0.75 389	0.10 123	2.13 579	0.11 229	0.09 94	0.16 167	1.18 500

cc1	0.74 396	0.73 304	2.43 279	0.67 480	0.52 422	0.76 448	0.24 213	0.85 328	1.05 529	0.77 469	0.39 184	0.25 108	0.38 290	0.70 235	0.22 19	0.10 123	2.13 579	0.11 229	0.09 94	0.25 349	2.20 573

tt1	0.74 396	0.73 304	2.34 248	0.67 480	0.63 462	0.75 443	0.24 213	0.85 328	0.96 510	0.81 484	0.38 178	0.26 119	0.35 271	0.64 209	0.22 19	0.10 123	2.16 584	0.11 229	0.09 94	0.25 349	2.19 570

plain	0.43 100	0.73 304	2.80 450	0.28 114	0.19 121	0.33 30	0.21 121	0.63 190	0.50 118	0.24 48	0.38 178	0.24 99	0.25 161	0.48 125	0.32 152	0.12 276	0.08 51	0.13 349	0.09 94	0.43 517	0.13 25

IER	0.49 165	0.73 304	2.12 197	0.27 93	0.25 216	0.65 385	0.27 277	0.76 247	0.59 201	0.56 301	0.59 349	0.60 345	0.53 421	0.64 209	0.44 245	0.12 276	0.09 105	0.11 229	0.11 185	0.18 216	0.15 46

RAFT-RH_RVC	0.65 329	0.73 304	2.78 447	0.39 333	0.29 269	0.60 301	0.18 72	0.45 59	0.63 237	0.75 463	1.89 569	0.47 275	0.29 229	1.59 437	1.21 479	0.15 396	0.07 14	0.13 349	0.13 245	0.11 78	0.10 10

S-Stereo	0.82 435	0.73 304	3.79 557	0.40 346	0.37 355	0.70 418	0.69 529	1.00 452	1.03 525	0.63 389	0.92 509	0.82 463	0.59 446	2.35 540	0.71 375	0.18 449	0.22 310	0.17 452	0.18 345	0.30 415	0.67 385

999	0.35 38	0.74 314	1.38 63	0.27 93	0.18 88	0.50 158	0.23 184	0.40 30	0.41 56	0.21 22	0.33 145	0.23 88	0.18 64	0.74 255	0.37 200	0.09 54	0.08 51	0.09 92	0.08 60	0.26 369	0.26 137

IGEVStereo-DCA	0.74 396	0.74 314	2.09 186	0.76 493	0.77 489	0.45 108	0.23 184	0.49 85	0.62 225	0.71 448	0.22 50	0.30 157	0.28 209	1.29 383	1.53 509	0.10 123	1.50 535	0.10 154	0.18 345	0.24 324	2.22 575

rrr	0.84 443	0.74 314	3.40 531	0.76 493	0.77 489	0.45 108	0.28 290	1.23 543	0.84 460	0.71 448	0.22 50	0.30 157	0.28 209	1.29 383	1.53 509	0.10 123	1.50 535	0.10 154	0.29 440	0.24 324	1.75 550

IRAFT_RVC	0.59 257	0.74 314	2.42 274	0.47 397	0.21 151	0.59 286	0.42 431	0.68 213	0.73 353	0.54 276	0.50 261	0.49 285	0.51 411	1.57 429	1.00 444	0.11 223	0.25 328	0.13 349	0.10 135	0.15 146	0.14 37

edge stereo	0.84 443	0.74 314	3.42 536	0.38 316	1.21 548	0.63 356	0.41 424	0.98 433	0.83 448	0.81 484	0.88 501	1.14 546	0.73 491	2.16 529	0.89 420	0.22 496	0.20 298	0.26 520	0.18 345	0.38 486	0.43 258

HART	0.75 407	0.75 319	2.22 223	0.94 516	1.59 571	0.30 15	0.19 80	0.72 234	0.85 463	0.30 110	0.52 274	0.39 208	0.16 37	0.81 281	0.43 239	0.08 23	2.61 600	0.10 154	0.07 37	0.36 470	1.61 543

HCRNet	0.50 172	0.75 319	2.08 182	0.39 333	0.29 269	0.58 266	0.22 145	0.79 270	0.67 275	0.49 220	0.49 249	0.48 283	0.37 281	1.13 352	0.40 216	0.15 396	0.10 136	0.15 413	0.13 245	0.21 283	0.19 82

test_xeample3	0.86 455	0.75 319	3.36 520	0.65 472	0.76 487	0.49 144	0.33 370	1.21 542	0.80 427	0.61 365	0.23 63	0.30 157	0.29 229	1.17 360	1.57 512	0.10 123	1.79 555	0.10 154	0.40 511	0.25 349	2.09 563

CBMV_ROB	0.88 463	0.75 319	2.73 435	0.36 283	0.22 164	0.76 448	0.47 461	1.05 493	0.81 435	1.06 525	1.04 530	0.88 489	1.36 555	2.17 531	2.03 536	0.23 504	0.24 319	0.27 521	0.25 417	0.27 383	0.73 408

DStereoO	1.34 549	0.76 323	2.18 211	1.19 544	2.07 588	0.79 468	3.84 607	1.01 462	1.42 561	0.72 451	1.11 536	0.80 453	1.97 582	0.96 317	2.44 558	1.25 594	0.99 464	0.48 559	0.60 562	0.96 575	1.34 522

AIO_test	1.11 528	0.77 324	2.51 336	3.32 609	2.81 602	0.35 39	0.25 240	1.29 547	0.68 302	1.28 557	0.27 94	0.32 174	0.17 43	2.86 583	0.27 90	0.12 276	1.72 553	0.08 41	0.21 385	0.15 146	2.81 588

rvit_stereo_0080	0.33 23	0.77 324	1.43 75	0.24 44	0.18 88	0.34 33	0.27 277	0.58 156	0.51 125	0.25 55	0.27 94	0.27 132	0.22 116	0.32 28	0.27 90	0.14 365	0.10 136	0.10 154	0.10 135	0.15 146	0.17 67

whm_eth	0.33 23	0.77 324	1.43 75	0.24 44	0.18 88	0.34 33	0.27 277	0.58 156	0.51 125	0.25 55	0.27 94	0.27 132	0.22 116	0.32 28	0.27 90	0.14 365	0.10 136	0.10 154	0.10 135	0.15 146	0.17 67

DGSMNet	2.93 597	0.77 324	3.44 537	3.58 611	4.25 609	2.53 594	6.86 617	1.03 479	0.88 480	0.58 325	1.85 568	0.79 445	0.62 459	1.63 441	1.46 502	4.62 615	4.98 618	5.15 620	4.71 619	4.52 615	4.37 613

ac_64	0.63 310	0.77 324	2.71 428	0.37 296	0.34 324	0.64 369	0.30 334	0.86 339	0.67 275	0.58 325	0.53 281	0.88 489	0.48 396	1.84 483	0.71 375	0.15 396	0.12 188	0.12 288	0.12 223	0.21 283	0.25 129

DSFCA	0.62 296	0.77 324	1.95 153	0.29 134	0.29 269	0.79 468	0.86 546	0.81 285	0.73 353	0.73 453	0.66 409	0.67 381	0.57 435	1.17 360	1.03 447	0.16 416	0.15 241	0.13 349	0.14 268	0.19 246	0.28 150

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 435	0.78 330	3.67 551	0.35 264	0.81 496	1.25 547	0.88 549	1.13 528	0.58 190	0.84 494	0.52 274	1.24 552	0.64 465	0.77 262	0.70 369	0.10 123	0.53 394	0.11 229	0.45 523	0.29 406	0.81 439

MoCha-V2	0.74 396	0.78 330	2.18 211	1.01 528	1.55 567	0.36 43	0.19 80	0.61 178	0.49 106	0.33 123	0.34 154	0.30 157	0.27 191	1.56 424	0.47 262	0.09 54	1.94 566	0.08 41	0.37 501	0.18 216	1.62 544

GwcNet-ADL	0.54 212	0.78 330	2.85 463	0.31 173	0.20 137	0.58 266	0.29 318	0.93 394	0.67 275	0.48 204	0.47 227	0.56 326	0.33 261	0.48 125	0.80 404	0.13 324	0.12 188	0.09 92	0.09 94	0.14 134	0.40 234

EDNetEfficient	1.29 543	0.78 330	4.27 579	0.65 472	1.03 526	0.94 514	1.38 587	0.87 348	1.75 578	2.33 593	1.32 552	1.04 528	2.21 588	1.59 437	4.07 597	0.16 416	0.19 283	0.15 413	0.27 434	0.38 486	0.40 234

1111x	1.06 519	0.79 334	3.29 515	0.33 216	0.60 450	0.64 369	0.33 370	1.10 517	0.92 493	0.59 344	0.69 422	0.59 338	0.47 389	2.64 565	4.61 602	0.12 276	1.38 517	0.11 229	0.49 535	0.18 216	1.30 519

DRN-Test	0.71 380	0.79 334	2.83 458	0.40 346	0.44 401	0.80 472	0.41 424	1.07 510	0.83 448	0.82 490	0.64 394	0.68 395	0.57 435	1.78 469	0.79 402	0.16 416	0.13 206	0.17 452	0.16 314	0.24 324	0.51 309

tt45	0.35 38	0.80 336	1.46 79	0.26 76	0.17 69	0.55 223	0.22 145	0.44 53	0.39 46	0.24 48	0.26 84	0.25 108	0.18 64	0.64 209	0.36 189	0.09 54	0.08 51	0.10 154	0.08 60	0.24 324	0.29 156

WCG-NET	0.41 87	0.80 336	1.77 112	0.25 59	0.13 15	0.43 92	0.24 213	0.42 40	0.59 201	0.38 145	0.41 195	0.26 119	0.24 141	0.37 61	0.24 48	0.08 23	0.81 446	0.08 41	0.07 37	0.26 369	0.31 174

DCRE	0.76 412	0.80 336	2.31 243	1.05 529	1.18 546	0.63 356	0.26 258	1.03 479	0.59 201	0.52 261	2.12 574	0.44 245	0.27 191	0.41 85	0.53 297	0.09 54	1.02 471	0.10 154	0.32 466	0.16 167	1.47 535

test_4	0.47 137	0.80 336	2.15 205	0.36 283	0.29 269	0.59 286	0.28 290	0.50 102	0.42 64	0.43 173	0.76 470	0.39 208	0.22 116	0.73 251	0.49 280	0.08 23	0.18 277	0.11 229	0.15 292	0.29 406	0.27 144

VIP-Stereo	0.39 70	0.81 340	1.51 86	0.24 44	0.34 324	0.52 187	0.17 58	0.46 67	0.49 106	0.21 22	0.25 75	0.25 108	0.15 25	0.41 85	0.41 225	0.09 54	0.62 416	0.08 41	0.06 9	0.15 146	0.68 390

RAStereo	0.33 23	0.81 340	2.22 223	0.27 93	0.18 88	0.25 8	0.20 95	0.45 59	0.38 34	0.21 22	0.26 84	0.20 65	0.16 37	0.26 5	0.26 80	0.10 123	0.08 51	0.10 154	0.08 60	0.13 110	0.09 6

HI	0.47 137	0.82 342	2.49 330	0.29 134	0.22 164	0.45 108	0.20 95	0.59 165	0.43 70	0.59 344	0.59 349	0.65 369	0.45 367	0.48 125	0.40 216	0.08 23	0.09 105	0.10 154	0.11 185	0.24 324	0.20 91

CoSv	0.47 137	0.82 342	2.49 330	0.29 134	0.22 164	0.45 108	0.20 95	0.59 165	0.43 70	0.59 344	0.59 349	0.65 369	0.45 367	0.48 125	0.40 216	0.08 23	0.09 105	0.10 154	0.11 185	0.24 324	0.20 91

GASTEREO	0.89 471	0.83 344	1.67 105	2.15 591	1.89 581	0.52 187	0.21 121	0.62 182	0.62 225	0.33 123	0.31 129	0.16 35	0.31 246	1.11 348	0.68 364	0.11 223	1.92 561	0.08 41	0.29 440	0.19 246	3.79 608

castereo++	0.39 70	0.83 344	1.38 63	0.29 134	0.18 88	0.53 198	0.20 95	0.57 152	0.58 190	0.20 17	0.27 94	0.32 174	0.17 43	0.34 40	0.22 19	0.09 54	0.54 397	0.09 92	0.29 440	0.15 146	0.52 317

SMoEStereo_RVC	0.36 48	0.83 344	1.48 83	0.26 76	0.15 35	0.46 116	0.22 145	0.40 30	0.43 70	0.23 38	0.24 67	0.21 75	0.18 64	0.47 112	0.59 323	0.07 7	0.07 14	0.10 154	0.08 60	0.24 324	0.42 248

tg	0.45 121	0.83 344	1.85 131	0.29 134	0.16 47	0.57 255	0.18 72	0.60 172	0.56 175	0.37 139	0.44 213	0.38 204	0.24 141	0.48 125	0.28 105	0.09 54	0.30 342	0.11 229	0.11 185	0.44 521	0.77 419

DMCA	0.50 172	0.83 344	1.95 153	0.32 194	0.24 206	0.59 286	0.26 258	0.81 285	0.68 302	0.59 344	0.49 249	0.56 326	0.36 275	0.65 216	0.65 354	0.14 365	0.10 136	0.14 384	0.10 135	0.19 246	0.29 156

MSCF	0.88 463	0.84 349	1.67 105	2.15 591	1.87 580	0.51 167	0.21 121	0.63 190	0.61 214	0.32 118	0.29 108	0.17 45	0.30 240	1.06 331	0.67 361	0.11 223	1.92 561	0.08 41	0.31 458	0.19 246	3.72 607

UGAM	0.69 369	0.84 349	2.66 398	0.40 346	0.20 137	0.53 198	0.34 379	0.63 190	0.74 373	0.45 186	0.74 460	0.95 509	0.36 275	2.57 558	0.42 232	0.11 223	0.45 375	0.17 452	0.19 363	0.43 517	0.57 347

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 492	0.84 349	3.40 531	1.46 560	0.78 492	1.37 552	0.70 531	1.11 521	0.68 302	0.80 480	1.29 547	1.09 539	0.59 446	1.16 357	1.01 446	0.14 365	0.53 394	0.11 229	0.46 528	0.31 424	0.86 452

iRaftStereo_RVC	0.47 137	0.84 349	1.91 146	0.29 134	0.15 35	0.53 198	0.20 95	0.58 156	0.50 118	0.37 139	0.43 201	0.42 229	0.23 134	0.38 65	0.28 105	0.09 54	0.70 430	0.12 288	0.11 185	0.43 517	0.77 419

delet	0.60 267	0.84 349	2.45 305	0.33 216	0.35 335	0.73 433	0.46 457	0.89 365	0.80 427	0.58 325	0.62 373	0.67 381	0.51 411	1.14 354	0.64 349	0.12 276	0.12 188	0.13 349	0.14 268	0.22 300	0.29 156

MM-Stereo_test3	0.59 257	0.85 354	2.28 235	0.53 429	0.31 295	0.45 108	0.30 334	0.78 261	0.76 388	0.33 123	0.43 201	0.32 174	0.23 134	0.61 194	0.54 303	0.10 123	1.65 549	0.10 154	0.08 60	0.42 512	0.68 390

FC-DCNN v2	1.65 572	0.85 354	3.39 526	0.46 391	0.39 370	2.02 585	0.66 520	1.94 589	1.84 583	2.81 603	2.99 597	4.39 604	3.25 598	2.81 580	2.75 572	0.29 533	0.26 331	0.31 533	0.30 450	0.33 439	0.91 460

ACV-stereo	0.71 380	0.85 354	3.01 487	0.33 216	0.25 216	1.01 522	0.59 499	0.62 182	0.54 156	0.42 165	0.45 216	1.54 570	1.44 560	1.40 395	0.73 383	0.14 365	0.13 206	0.12 288	0.11 185	0.20 269	0.35 201

THIR-Stereo	0.88 463	0.85 354	2.33 247	0.26 76	0.16 47	0.59 286	2.69 601	0.62 182	0.54 156	0.62 378	1.61 563	0.96 510	1.77 576	1.67 448	2.20 549	0.10 123	0.08 51	0.14 384	0.11 185	0.16 167	0.21 98

FC-DCNN	1.60 570	0.85 354	3.44 537	0.46 391	0.39 370	1.96 579	0.66 520	1.72 577	1.70 575	2.75 602	2.91 596	4.20 600	3.15 597	2.72 572	2.66 567	0.30 534	0.26 331	0.31 533	0.30 450	0.33 439	0.91 460

rvit_0105_3	0.46 130	0.86 359	2.24 227	0.33 216	0.19 121	0.44 102	0.35 389	0.74 240	0.70 325	0.38 145	0.38 178	0.41 224	0.33 261	0.46 107	0.32 152	0.19 467	0.17 269	0.17 452	0.18 345	0.15 146	0.22 105

gcap-zeroshot	0.52 187	0.86 359	2.38 255	0.32 194	0.60 450	0.70 418	0.20 95	0.78 261	0.58 190	0.44 182	0.36 165	0.81 458	0.24 141	0.53 159	0.30 123	0.10 123	0.35 351	0.09 92	0.31 458	0.09 43	0.40 234

OMP-Stereo	0.64 320	0.87 361	2.38 255	0.56 447	0.37 355	0.60 301	0.26 258	0.75 244	0.71 339	0.65 416	0.60 358	0.68 395	0.32 255	2.07 517	1.18 473	0.11 223	0.08 51	0.12 288	0.09 94	0.17 191	0.28 150

IIG-Stereo	0.65 329	0.87 361	2.32 245	0.55 438	0.23 194	0.62 342	0.21 121	0.78 261	0.71 339	0.64 400	0.69 422	0.69 406	0.38 290	2.07 517	1.37 497	0.11 223	0.08 51	0.11 229	0.09 94	0.15 146	0.27 144

ACVNet	0.54 212	0.87 361	2.45 305	0.28 114	0.22 164	0.59 286	0.36 398	0.69 216	0.73 353	0.49 220	0.59 349	0.69 406	0.42 337	0.47 112	0.70 369	0.11 223	0.10 136	0.10 154	0.09 94	0.36 470	0.39 227

acv_ft	0.57 231	0.87 361	2.45 305	0.33 216	0.41 384	0.63 356	0.29 318	0.86 339	0.73 353	0.64 400	0.59 349	0.69 406	0.45 367	0.47 112	0.68 364	0.11 223	0.10 136	0.10 154	0.09 94	0.43 517	0.39 227

ToySt	0.67 355	0.88 365	2.61 378	0.39 333	0.73 481	0.61 321	0.38 411	0.78 261	0.73 353	0.43 173	0.70 435	0.72 417	0.45 367	0.66 219	0.62 340	0.14 365	0.63 418	0.13 349	0.33 480	0.24 324	1.18 500

TestStereo	0.49 165	0.88 365	2.38 255	0.30 154	0.16 47	0.43 92	0.25 240	0.55 139	0.46 89	0.38 145	0.46 221	0.34 187	0.28 209	1.96 506	0.28 105	0.11 223	0.08 51	0.12 288	0.09 94	0.15 146	0.13 25

sAnonymous2	0.45 121	0.88 365	2.97 479	0.31 173	0.25 216	0.34 33	0.28 290	0.56 145	0.49 106	0.25 55	0.30 117	0.23 88	0.29 229	0.31 18	0.22 19	0.12 276	0.09 105	0.12 288	0.13 245	0.38 486	0.43 258

CroCo_RVC	0.45 121	0.88 365	2.97 479	0.31 173	0.25 216	0.34 33	0.28 290	0.56 145	0.49 106	0.25 55	0.30 117	0.23 88	0.29 229	0.31 18	0.22 19	0.12 276	0.09 105	0.12 288	0.13 245	0.38 486	0.43 258

ELAS_RVC	1.51 564	0.88 365	3.36 520	0.63 465	0.56 435	1.53 559	2.73 602	1.53 565	1.76 579	2.26 591	2.21 580	2.10 579	3.07 596	2.08 520	2.52 561	0.42 547	0.42 368	0.42 553	0.37 501	0.51 538	0.84 444
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
xyz-stereo-finetune2	0.40 82	0.89 370	1.40 69	0.22 16	0.12 6	0.58 266	0.23 184	0.55 139	0.50 118	0.33 123	0.47 227	0.30 157	0.41 324	0.81 281	0.60 328	0.09 54	0.07 14	0.11 229	0.09 94	0.12 91	0.12 20

MaDis-Stereo	0.35 38	0.89 370	2.15 205	0.25 59	0.29 269	0.29 13	0.17 58	0.47 76	0.41 56	0.21 22	0.22 50	0.28 140	0.21 108	0.32 28	0.31 142	0.10 123	0.09 105	0.10 154	0.08 60	0.11 78	0.12 20

GMOStereo	0.58 239	0.89 370	2.46 313	0.29 134	0.99 518	0.51 167	0.32 356	0.58 156	0.46 89	0.58 325	0.48 235	0.54 311	0.27 191	0.31 18	0.25 65	0.09 54	1.64 545	0.13 349	0.11 185	0.34 449	0.42 248

error version	0.58 239	0.89 370	2.46 313	0.29 134	0.99 518	0.51 167	0.32 356	0.58 156	0.46 89	0.58 325	0.48 235	0.54 311	0.27 191	0.31 18	0.25 65	0.09 54	1.64 545	0.13 349	0.11 185	0.34 449	0.42 248

test-v	0.58 239	0.89 370	2.46 313	0.29 134	0.99 518	0.51 167	0.32 356	0.58 156	0.46 89	0.58 325	0.48 235	0.54 311	0.27 191	0.31 18	0.25 65	0.09 54	1.64 545	0.13 349	0.11 185	0.34 449	0.42 248

test-2	0.58 239	0.89 370	2.46 313	0.29 134	0.99 518	0.51 167	0.32 356	0.58 156	0.46 89	0.58 325	0.48 235	0.54 311	0.27 191	0.31 18	0.25 65	0.09 54	1.64 545	0.13 349	0.11 185	0.34 449	0.42 248

xyz-stereo-finetune	0.37 58	0.90 376	1.23 46	0.22 16	0.12 6	0.53 198	0.26 258	0.57 152	0.58 190	0.30 110	0.33 145	0.29 149	0.24 141	0.60 189	0.62 340	0.09 54	0.08 51	0.10 154	0.08 60	0.13 110	0.14 37

fff	0.50 172	0.90 376	2.63 384	0.25 59	0.15 35	0.51 167	0.22 145	0.85 328	0.82 441	0.55 289	0.48 235	0.31 167	0.65 468	0.39 69	0.37 200	0.10 123	0.07 14	0.09 92	0.07 37	0.08 26	0.43 258

csc	0.50 172	0.90 376	2.63 384	0.25 59	0.15 35	0.51 167	0.22 145	0.85 328	0.82 441	0.55 289	0.48 235	0.31 167	0.65 468	0.39 69	0.37 200	0.10 123	0.07 14	0.09 92	0.07 37	0.08 26	0.43 258

cscssc	0.50 172	0.90 376	2.63 384	0.25 59	0.15 35	0.51 167	0.22 145	0.85 328	0.82 441	0.55 289	0.48 235	0.31 167	0.65 468	0.39 69	0.37 200	0.10 123	0.07 14	0.09 92	0.07 37	0.08 26	0.43 258

CroCo-Stereo Lap2	0.38 65	0.91 380	2.02 170	0.33 216	0.38 364	0.23 6	0.21 121	0.63 190	0.51 125	0.23 38	0.28 102	0.29 149	0.23 134	0.34 40	0.28 105	0.10 123	0.09 105	0.10 154	0.08 60	0.22 300	0.15 46

ADStereo(finetuned)	0.50 172	0.91 380	2.43 279	0.26 76	0.14 26	0.51 167	0.22 145	0.84 314	0.78 406	0.56 301	0.49 249	0.32 174	0.75 499	0.40 76	0.40 216	0.10 123	0.07 14	0.09 92	0.07 37	0.13 110	0.45 279

DCANet	0.49 165	0.91 380	2.63 384	0.26 76	0.14 26	0.51 167	0.22 145	0.84 314	0.78 406	0.56 301	0.49 249	0.32 174	0.41 324	0.39 69	0.41 225	0.10 123	0.07 14	0.09 92	0.07 37	0.14 134	0.45 279

psmorigin	1.41 554	0.91 380	13.83 618	0.37 296	0.30 285	0.63 356	0.37 401	0.80 276	0.64 247	0.98 512	0.87 498	1.16 550	0.78 504	3.95 602	1.09 460	0.19 467	0.22 310	0.17 452	0.19 363	0.25 349	0.47 287

RYNet	0.77 420	0.91 380	2.36 250	0.37 296	0.41 384	0.88 499	0.44 447	0.99 442	0.88 480	0.65 416	0.54 301	0.92 496	0.61 457	2.70 571	1.23 483	0.15 396	0.14 223	0.17 452	0.14 268	0.27 383	0.55 339

MIM_Stereo	0.55 216	0.92 385	2.65 394	0.32 194	1.09 537	0.51 167	0.19 80	0.67 208	0.52 137	0.48 204	0.54 301	0.43 230	0.27 191	0.57 174	0.30 123	0.08 23	0.17 269	0.11 229	0.10 135	0.28 396	0.80 432

MMNet	0.55 216	0.92 385	2.03 171	0.34 241	0.27 246	0.79 468	0.28 290	0.86 339	0.79 419	0.62 378	0.58 344	0.59 338	0.56 430	0.80 277	0.61 337	0.11 223	0.11 165	0.12 288	0.11 185	0.21 283	0.22 105

HSM	0.67 355	0.92 385	2.29 238	0.30 154	0.29 269	0.65 385	0.29 318	0.98 433	0.67 275	0.59 344	0.58 344	1.39 563	0.65 468	2.56 557	0.45 251	0.11 223	0.09 105	0.10 154	0.08 60	0.18 216	0.24 125

ELAS	1.52 565	0.92 385	2.91 472	0.62 462	0.57 440	3.13 596	2.21 599	1.67 575	1.58 571	2.42 594	2.43 583	1.87 576	2.49 591	1.85 487	2.70 569	0.42 547	0.43 373	0.41 551	0.40 511	0.51 538	0.85 449
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
rvit_105_1	0.52 187	0.93 389	2.30 240	0.36 283	0.24 206	0.51 167	0.45 451	0.81 285	0.79 419	0.46 198	0.44 213	0.45 257	0.38 290	0.63 202	0.39 213	0.20 478	0.18 277	0.18 471	0.22 399	0.18 216	0.21 98

Select-FE	0.89 471	0.94 390	2.99 484	0.50 417	1.03 526	1.31 549	0.92 554	1.40 558	0.59 201	1.11 530	0.55 312	1.16 550	0.75 499	0.91 303	1.20 477	0.11 223	0.46 376	0.11 229	0.49 535	0.14 134	1.09 495

model_zeroshot	0.75 407	0.94 390	2.48 324	1.88 584	0.68 474	0.72 429	0.22 145	1.01 462	0.51 125	1.10 528	0.35 161	0.63 356	0.20 97	0.78 269	0.32 152	0.12 276	1.97 568	0.10 154	0.23 404	0.12 91	0.56 341

STTStereo	0.58 239	0.95 392	2.95 477	0.37 296	0.31 295	0.62 342	0.32 356	0.81 285	0.63 237	0.61 365	0.55 312	0.67 381	0.43 350	0.87 289	0.48 270	0.16 416	0.16 256	0.17 452	0.20 374	0.17 191	0.25 129

HUF	1.33 548	0.96 393	4.06 570	2.73 605	2.17 592	0.35 39	0.24 213	1.87 584	0.75 379	1.28 557	0.29 108	1.35 560	0.19 80	1.97 507	0.43 239	0.15 396	3.91 613	0.08 41	0.06 9	0.31 424	3.41 601

DLCB_ROB	0.61 275	0.96 393	2.00 163	0.37 296	0.25 216	0.65 385	0.37 401	0.86 339	0.76 388	0.73 453	0.70 435	0.84 471	0.47 389	1.57 429	0.72 379	0.13 324	0.13 206	0.14 384	0.14 268	0.18 216	0.33 185

WCG-NET（raft）	0.44 116	0.97 395	1.78 115	0.24 44	0.17 69	0.43 92	0.24 213	0.42 40	0.52 137	0.38 145	0.35 161	0.46 266	0.25 161	0.41 85	0.26 80	0.08 23	1.08 476	0.08 41	0.08 60	0.27 383	0.40 234

YMNet	0.66 349	0.98 396	2.12 197	0.42 361	0.41 384	0.86 490	0.43 438	0.92 388	0.76 388	0.75 463	0.81 481	0.83 468	0.46 378	0.87 289	1.07 456	0.19 467	0.22 310	0.20 488	0.17 332	0.42 512	0.39 227

YMNet_1	0.66 349	0.98 396	2.12 197	0.42 361	0.41 384	0.86 490	0.43 438	0.92 388	0.76 388	0.75 463	0.81 481	0.83 468	0.46 378	0.87 289	1.07 456	0.19 467	0.22 310	0.20 488	0.17 332	0.42 512	0.39 227

ssnet_v2	0.64 320	0.99 398	2.67 406	0.33 216	0.22 164	0.72 429	0.45 451	1.00 452	0.80 427	0.66 423	0.54 301	0.81 458	0.48 396	0.91 303	1.08 459	0.16 416	0.14 223	0.14 384	0.14 268	0.33 439	0.31 174

LMCR-Stereo	0.61 275	1.00 399	2.60 373	0.42 361	0.22 164	0.74 440	0.31 345	1.06 506	0.70 325	0.62 378	0.64 394	0.40 217	0.52 418	0.84 285	1.27 488	0.20 478	0.09 105	0.12 288	0.09 94	0.26 369	0.16 59

PASM	0.82 435	1.00 399	2.68 413	0.52 425	0.48 414	0.65 385	0.59 499	0.83 305	0.89 485	0.82 490	0.73 457	0.89 492	0.68 479	2.39 546	0.73 383	0.35 542	0.37 354	0.36 544	0.41 516	0.45 524	0.51 309

CBMV	0.86 455	1.00 399	2.82 456	0.35 264	0.21 151	0.78 464	0.78 540	1.05 493	0.87 476	0.90 502	0.74 460	0.87 485	1.89 580	1.67 448	1.38 499	0.19 467	0.20 298	0.21 494	0.19 363	0.28 396	0.84 444
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_ft	0.38 65	1.01 402	1.86 137	0.33 216	0.21 151	0.28 10	0.27 277	0.59 165	0.55 167	0.24 48	0.28 102	0.28 140	0.27 191	0.35 52	0.28 105	0.14 365	0.09 105	0.11 229	0.11 185	0.14 134	0.31 174

RP	0.74 396	1.01 402	2.48 324	0.44 379	0.45 404	0.66 398	0.45 451	0.95 414	0.87 476	0.70 439	0.95 514	0.99 516	0.82 509	1.55 422	0.82 411	0.26 521	0.19 283	0.23 507	0.20 374	0.34 449	0.38 219

AIO_rvc	0.95 495	1.02 404	2.57 362	2.80 607	1.91 583	0.37 48	0.24 213	0.52 111	0.60 208	0.98 512	0.29 108	0.25 108	0.18 64	2.16 529	0.29 116	0.11 223	1.39 521	0.08 41	0.11 185	0.26 369	2.87 589

TRStereo	0.89 471	1.02 404	2.91 472	4.59 612	0.31 295	0.93 512	0.23 184	1.93 588	0.66 262	0.37 139	0.54 301	0.48 283	0.40 312	0.67 222	0.29 116	0.13 324	0.37 354	0.11 229	0.48 533	0.13 110	1.21 507

ADLNet	0.68 362	1.02 404	2.68 413	0.35 264	0.34 324	0.67 406	0.34 379	0.95 414	0.79 419	0.70 439	0.62 373	0.80 453	0.46 378	1.77 466	0.69 367	0.15 396	0.12 188	0.14 384	0.14 268	0.31 424	0.54 329

psm_up	0.65 329	1.02 404	2.53 341	0.36 283	0.31 295	0.64 369	0.38 411	0.96 417	0.73 353	0.63 389	0.57 337	0.68 395	0.57 435	1.90 501	0.52 290	0.17 436	0.15 241	0.16 433	0.15 292	0.27 383	0.22 105

aanetorigin	0.81 431	1.03 408	2.64 393	0.44 379	0.44 401	0.59 286	1.00 563	0.59 165	0.70 325	1.54 575	1.22 544	0.82 463	1.08 541	1.06 331	1.07 456	0.18 449	0.15 241	0.17 452	0.21 385	0.53 542	0.65 378

NOSS_ROB	0.75 407	1.03 408	2.27 233	0.68 486	0.26 233	0.68 412	0.30 334	0.99 442	0.82 441	0.59 344	0.58 344	0.77 437	0.39 305	2.75 576	0.48 270	0.25 517	0.24 319	0.28 523	0.26 425	0.29 406	1.07 493

MSMD_ROB	1.41 554	1.03 408	2.75 440	0.41 357	0.32 307	2.00 583	0.61 508	0.96 417	1.43 562	2.97 604	2.63 589	4.76 606	2.04 585	2.44 550	1.78 525	0.30 534	0.26 331	0.32 537	0.32 466	0.32 434	0.63 370

H2IRNET	0.48 150	1.04 411	2.57 362	0.31 173	0.19 121	0.54 209	0.19 80	0.55 139	0.53 150	0.28 94	0.56 326	0.47 275	0.35 271	0.47 112	0.40 216	0.11 223	0.08 51	0.12 288	0.14 268	0.37 478	0.26 137

XX-TBD	0.40 82	1.04 411	2.49 330	0.35 264	0.13 15	0.51 167	0.17 58	0.44 53	0.52 137	0.38 145	0.51 265	0.23 88	0.19 80	0.31 18	0.25 65	0.10 123	0.07 14	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.18 76

RASNet	0.69 369	1.05 413	2.59 366	0.37 296	0.47 413	0.66 398	0.33 370	0.82 294	0.76 388	0.51 251	0.65 402	0.93 501	0.62 459	2.20 532	0.80 404	0.14 365	0.09 105	0.09 92	0.11 185	0.18 216	0.37 210

DeepPruner_ROB	0.58 239	1.06 414	2.68 413	0.30 154	0.26 233	0.63 356	0.31 345	0.83 305	0.51 125	0.62 378	0.56 326	0.65 369	0.39 305	1.06 331	0.56 310	0.19 467	0.14 223	0.14 384	0.14 268	0.24 324	0.33 185

Sa-1000	0.61 275	1.07 415	2.71 428	0.32 194	0.61 459	0.61 321	0.31 345	1.00 452	0.76 388	0.53 270	0.83 486	0.43 230	0.33 261	0.69 231	0.30 123	0.10 123	0.52 392	0.13 349	0.28 436	0.29 406	0.29 156

MIPNet	0.88 463	1.07 415	2.85 463	0.61 460	0.18 88	1.46 556	1.37 585	1.65 574	0.78 406	1.93 581	0.85 491	0.75 430	1.66 570	0.87 289	0.34 177	0.10 123	0.08 51	0.11 229	0.32 466	0.27 383	0.26 137

SGM_RVC	2.11 583	1.07 415	2.87 466	0.98 522	0.92 509	2.72 595	1.88 598	1.91 587	12.27 617	2.09 583	1.99 572	2.47 585	2.24 589	2.87 584	2.03 536	0.54 556	0.47 380	0.42 553	0.47 530	0.74 560	1.22 509
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SACVNet	0.68 362	1.08 418	2.58 364	0.38 316	0.28 261	0.65 385	0.37 401	0.91 381	0.65 254	0.67 425	0.62 373	0.69 406	0.47 389	2.07 517	0.65 354	0.18 449	0.14 223	0.16 433	0.15 292	0.39 495	0.41 243

IPLG	0.74 396	1.09 419	2.87 466	0.36 283	0.21 151	1.63 566	0.60 503	1.39 556	0.63 237	1.39 563	0.51 265	0.40 217	0.86 517	1.40 395	0.37 200	0.09 54	0.07 14	0.14 384	0.12 223	0.34 449	0.23 115

GwcNet	0.76 412	1.09 419	3.68 552	0.38 316	0.45 404	0.81 476	0.45 451	0.91 381	0.89 485	0.63 389	0.77 474	0.82 463	0.51 411	1.64 444	0.85 415	0.17 436	0.16 256	0.15 413	0.15 292	0.33 439	0.34 194

hitnet-ft	0.73 392	1.09 419	2.59 366	0.28 114	0.22 164	0.71 423	0.36 398	0.89 365	0.67 275	0.58 325	0.83 486	1.03 524	0.94 531	2.31 537	0.70 369	0.23 504	0.14 223	0.41 551	0.13 245	0.24 324	0.28 150

iResNet	0.59 257	1.09 419	2.54 346	0.44 379	0.18 88	0.65 385	0.29 318	0.89 365	0.75 379	0.59 344	0.64 394	0.43 230	0.39 305	0.73 251	1.24 485	0.11 223	0.08 51	0.09 92	0.08 60	0.21 283	0.40 234

ETE_ROB	0.68 362	1.09 419	2.32 245	0.38 316	0.26 233	0.69 415	0.51 473	1.49 564	0.75 379	0.81 484	0.71 450	0.85 477	0.51 411	1.39 393	0.70 369	0.17 436	0.14 223	0.19 478	0.16 314	0.24 324	0.35 201

RGC	0.78 422	1.10 424	2.55 354	0.45 386	0.45 404	0.73 433	0.40 422	1.00 452	0.75 379	0.75 463	1.04 530	1.02 523	0.73 491	1.74 458	1.15 470	0.24 511	0.19 283	0.28 523	0.26 425	0.31 424	0.38 219

Nwc_Net	0.75 407	1.10 424	2.96 478	0.42 361	0.39 370	0.77 458	0.39 417	1.06 506	0.73 353	0.65 416	1.00 523	0.99 516	0.74 495	1.43 401	0.99 441	0.24 511	0.15 241	0.23 507	0.26 425	0.27 383	0.30 165

APVNet	0.76 412	1.11 426	3.23 507	0.39 333	0.36 348	0.85 489	0.44 447	0.96 417	0.73 353	0.58 325	0.69 422	0.76 435	0.56 430	2.29 536	0.82 411	0.17 436	0.18 277	0.24 513	0.19 363	0.35 463	0.27 144

XPNet_ROB	0.68 362	1.11 426	2.28 235	0.38 316	0.27 246	0.67 406	0.47 461	0.94 400	0.75 379	0.80 480	0.71 450	0.81 458	0.54 423	1.72 455	0.84 414	0.22 496	0.16 256	0.16 433	0.15 292	0.25 349	0.45 279

PSMNet-RUCA	0.64 320	1.12 428	2.61 378	0.59 453	0.56 435	0.64 369	0.37 401	0.89 365	0.72 348	0.53 270	0.68 417	0.53 304	0.43 350	0.61 194	0.46 257	0.35 542	0.19 283	0.44 557	0.29 440	0.49 535	0.35 201

StereoVision	0.52 187	1.12 428	2.70 427	0.34 241	0.32 307	0.47 129	0.26 258	0.73 238	0.61 214	0.33 123	0.89 503	0.45 257	0.26 175	0.52 151	0.39 213	0.14 365	0.15 241	0.16 433	0.15 292	0.22 300	0.14 37

FCDSN-DC	1.45 558	1.12 428	3.30 516	0.48 398	0.41 384	1.13 539	0.60 503	1.17 537	1.28 553	2.25 590	2.85 593	3.65 597	3.34 600	2.58 560	2.44 558	0.31 536	0.26 331	0.31 533	0.30 450	0.37 478	0.78 425
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AACVNet	0.61 275	1.13 431	2.47 318	0.37 296	0.21 151	0.57 255	0.25 240	0.75 244	0.55 167	0.56 301	0.60 358	0.66 378	0.44 359	2.11 524	0.49 280	0.14 365	0.11 165	0.14 384	0.11 185	0.35 463	0.23 115

SA	0.61 275	1.14 432	2.79 449	0.32 194	0.63 462	0.57 255	0.30 334	0.97 425	0.78 406	0.43 173	0.63 381	0.39 208	0.46 378	0.70 235	0.31 142	0.10 123	0.44 374	0.13 349	0.32 466	0.31 424	0.51 309

raftrobust	0.52 187	1.14 432	2.15 205	0.33 216	0.99 518	0.53 198	0.21 121	0.59 165	0.50 118	0.53 270	0.36 165	0.31 167	0.33 261	0.47 112	0.42 232	0.10 123	0.55 400	0.09 92	0.08 60	0.22 300	0.46 285

GANet-RSSM	0.63 310	1.14 432	2.67 406	0.38 316	0.26 233	0.59 286	0.29 318	0.81 285	0.56 175	0.50 239	0.57 337	0.67 381	0.50 407	1.91 502	0.50 284	0.14 365	0.10 136	0.24 513	0.12 223	0.36 470	0.28 150

AF-Net	0.76 412	1.14 432	2.74 438	0.42 361	0.41 384	0.70 418	0.41 424	1.07 510	0.94 502	0.73 453	1.05 532	1.04 528	0.86 517	1.23 370	1.00 444	0.23 504	0.15 241	0.25 518	0.18 345	0.32 434	0.35 201

SHD	0.84 443	1.14 432	2.54 346	0.80 502	0.52 422	0.76 448	0.34 379	1.16 534	1.29 554	1.11 530	0.85 491	0.98 513	0.74 495	1.25 376	1.48 503	0.22 496	0.37 354	0.20 488	0.27 434	0.36 470	0.41 243

LALA_ROB	0.68 362	1.14 432	2.50 335	0.37 296	0.29 269	0.78 464	0.55 487	0.99 442	0.84 460	0.82 490	0.68 417	0.93 501	0.50 407	1.01 322	0.89 420	0.21 489	0.15 241	0.21 494	0.18 345	0.26 369	0.30 165

TCMNet	0.72 389	1.15 438	2.78 447	0.51 423	0.52 422	0.73 433	0.39 417	0.94 400	0.78 406	0.60 355	0.68 417	0.63 356	0.46 378	1.71 454	0.72 379	0.18 449	0.19 283	0.23 507	0.18 345	0.40 502	0.56 341

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 329	1.15 438	2.40 265	0.33 216	0.30 285	0.83 483	0.40 422	0.94 400	0.82 441	0.67 425	0.76 470	0.68 395	0.58 443	1.13 352	1.25 486	0.14 365	0.08 51	0.10 154	0.08 60	0.18 216	0.28 150

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 296	1.15 438	3.11 499	0.39 333	0.37 355	0.60 301	0.28 290	0.87 348	0.64 247	0.63 389	0.56 326	0.71 415	0.45 367	1.08 341	0.52 290	0.15 396	0.12 188	0.14 384	0.15 292	0.18 216	0.25 129
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo8	0.73 392	1.16 441	2.89 469	0.53 429	0.34 324	0.71 423	0.20 95	1.87 584	0.59 201	0.53 270	0.66 409	0.50 289	0.33 261	1.27 381	0.62 340	0.10 123	1.19 487	0.10 154	0.21 385	0.21 283	0.61 362

RAFT_CTSACE	0.58 239	1.16 441	2.76 443	0.36 283	0.29 269	0.54 209	0.29 318	0.69 216	0.51 125	0.51 251	0.75 467	0.67 381	0.37 281	0.63 202	0.47 262	0.08 23	0.49 384	0.11 229	0.10 135	0.41 509	0.32 181

CFNet-ft	0.60 267	1.16 441	2.45 305	0.29 134	0.30 285	0.64 369	0.28 290	0.69 216	0.57 182	0.49 220	0.57 337	0.79 445	0.44 359	1.48 412	0.62 340	0.15 396	0.10 136	0.28 523	0.14 268	0.21 283	0.29 156

BEATNet_4x	0.57 231	1.16 441	2.56 358	0.35 264	0.16 47	0.56 232	0.25 240	0.91 381	0.64 247	0.55 289	0.53 281	0.59 338	0.43 350	0.67 222	0.76 393	0.12 276	0.09 105	0.12 288	0.09 94	0.23 317	0.58 352

CFNet_RVC	0.60 267	1.16 441	2.45 305	0.29 134	0.30 285	0.64 369	0.28 290	0.69 216	0.57 182	0.49 220	0.57 337	0.79 445	0.44 359	1.48 412	0.62 340	0.15 396	0.10 136	0.28 523	0.14 268	0.21 283	0.29 156

UCFNet_RVC	0.55 216	1.16 441	2.48 324	0.31 173	0.27 246	0.65 385	0.28 290	0.76 247	0.58 190	0.51 251	0.53 281	0.67 381	0.42 337	0.91 303	0.45 251	0.16 416	0.11 165	0.17 452	0.17 332	0.20 269	0.23 115

iinet-f	0.62 296	1.18 447	2.55 354	0.33 216	0.25 216	0.82 481	0.34 379	0.87 348	0.69 314	0.56 301	0.64 394	0.73 423	0.67 477	0.80 277	0.81 408	0.14 365	0.13 206	0.11 229	0.10 135	0.44 521	0.26 137

raft+_RVC	0.62 296	1.18 447	2.43 279	0.36 283	2.08 589	0.52 187	0.25 240	0.66 203	0.54 156	0.36 136	0.46 221	0.32 174	0.28 209	0.49 139	0.43 239	0.10 123	0.91 456	0.10 154	0.09 94	0.22 300	0.70 400

CVANet_RVC	0.82 435	1.18 447	3.98 567	0.40 346	0.28 261	0.63 356	0.43 438	0.90 374	0.78 406	1.14 534	0.69 422	0.68 395	0.52 418	2.62 563	0.48 270	0.20 478	0.13 206	0.22 499	0.37 501	0.37 478	0.48 294

GEStereo_RVC	0.61 275	1.19 450	2.61 378	0.48 398	0.25 216	0.63 356	0.37 401	1.05 493	0.79 419	0.55 289	0.55 312	0.59 338	0.44 359	1.10 343	0.48 270	0.16 416	0.11 165	0.12 288	0.11 185	0.27 383	0.43 258

PSMNet-RSSM	0.61 275	1.19 450	2.43 279	0.33 216	0.25 216	0.59 286	0.28 290	0.88 356	0.65 254	0.54 276	0.62 373	0.69 406	0.46 378	1.67 448	0.50 284	0.15 396	0.10 136	0.14 384	0.16 314	0.20 269	0.28 150

HGLStereo	0.61 275	1.20 452	2.59 366	0.36 283	0.40 377	0.65 385	0.30 334	0.87 348	0.67 275	0.60 355	0.70 435	0.69 406	0.56 430	1.07 340	0.59 323	0.14 365	0.13 206	0.13 349	0.12 223	0.23 317	0.23 115

GANet	0.92 483	1.20 452	2.68 413	0.45 386	0.27 246	0.76 448	0.66 520	0.94 400	0.77 401	0.79 478	1.17 539	0.84 471	0.91 524	2.72 572	1.76 523	0.18 449	0.42 368	0.44 557	0.20 374	0.33 439	0.94 470

TestStereo1	0.59 257	1.21 454	2.63 384	0.40 346	0.60 450	0.56 232	0.34 379	0.82 294	0.73 353	0.45 186	0.63 381	0.36 193	0.42 337	0.66 219	0.42 232	0.10 123	0.32 345	0.12 288	0.10 135	0.34 449	0.52 317

SA-5K	0.59 257	1.21 454	2.63 384	0.40 346	0.60 450	0.56 232	0.34 379	0.82 294	0.73 353	0.45 186	0.63 381	0.36 193	0.42 337	0.66 219	0.42 232	0.10 123	0.32 345	0.12 288	0.10 135	0.34 449	0.52 317

Consistency-Raft	0.92 483	1.21 454	3.50 540	0.98 522	0.63 462	0.77 458	0.54 483	1.02 471	1.01 522	0.62 378	1.03 528	0.65 369	1.04 538	0.81 281	1.36 495	0.45 552	0.47 380	0.51 563	0.59 560	0.65 554	0.47 287

PVD	1.05 518	1.21 454	2.36 250	0.84 505	0.91 508	1.04 527	0.64 514	1.32 551	1.68 573	1.43 567	1.41 558	1.14 546	1.15 546	1.49 414	1.77 524	0.27 525	0.65 420	0.28 523	0.35 489	0.40 502	0.73 408

WCMA_ROB	1.29 543	1.21 454	3.13 501	0.65 472	0.36 348	1.20 546	0.78 540	1.00 452	0.98 517	1.78 580	2.62 588	3.08 593	2.01 584	1.86 489	2.35 556	0.38 544	0.38 358	0.32 537	0.32 466	0.31 424	1.06 492

MonStereo1	2.06 580	1.22 459	2.39 262	1.22 545	1.04 528	3.53 601	0.62 510	1.55 568	1.93 585	1.50 573	3.36 602	2.24 583	10.67 618	2.85 582	1.50 504	1.08 585	0.39 364	0.96 584	0.58 558	1.16 581	1.39 528

ADLNet2	0.73 392	1.22 459	3.28 513	0.34 241	0.36 348	0.65 385	0.37 401	0.94 400	0.87 476	0.57 318	0.65 402	0.92 496	0.48 396	2.05 514	0.60 328	0.13 324	0.11 165	0.11 229	0.11 185	0.37 478	0.38 219

NCC-stereo	0.88 463	1.22 459	2.97 479	0.60 454	0.45 404	1.88 577	0.48 463	1.04 485	0.75 379	0.70 439	0.85 491	0.93 501	0.84 512	1.81 476	1.51 507	0.28 528	0.19 283	0.23 507	0.31 458	0.27 383	0.35 201

Abc-Net	0.88 463	1.22 459	2.97 479	0.60 454	0.45 404	1.88 577	0.48 463	1.04 485	0.75 379	0.70 439	0.85 491	0.93 501	0.84 512	1.81 476	1.51 507	0.28 528	0.19 283	0.23 507	0.31 458	0.27 383	0.35 201
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	1.07 522	1.22 459	2.80 450	0.40 346	0.33 314	1.50 558	1.87 597	0.97 425	1.04 528	1.26 555	1.28 546	0.99 516	1.41 559	1.36 391	3.51 587	0.17 436	0.14 223	0.22 499	0.21 385	0.32 434	0.43 258

FBW_ROB	0.94 492	1.23 464	2.35 249	0.46 391	0.32 307	0.87 497	0.46 457	1.15 531	0.97 516	0.83 493	0.78 478	1.01 520	0.64 465	3.65 600	1.65 514	0.27 525	0.24 319	0.40 549	0.26 425	0.32 434	0.88 456

fast-acv-ft	0.67 355	1.24 465	3.26 511	0.39 333	0.30 285	0.80 472	0.48 463	0.74 240	0.76 388	0.60 355	0.78 478	0.76 435	0.60 454	0.70 235	0.78 399	0.16 416	0.15 241	0.18 471	0.17 332	0.38 486	0.24 125

raft_robust	0.68 362	1.24 465	2.42 274	0.30 154	0.57 440	0.53 198	0.25 240	0.95 414	0.79 419	0.49 220	0.46 221	1.12 543	0.74 495	1.50 415	0.61 337	0.09 54	0.62 416	0.10 154	0.30 450	0.26 369	0.30 165

StereoDRNet	0.71 380	1.24 465	2.56 358	0.42 361	0.45 404	0.73 433	0.46 457	0.98 433	0.81 435	0.77 469	0.56 326	0.74 425	0.48 396	1.69 453	0.91 423	0.15 396	0.14 223	0.15 413	0.15 292	0.26 369	0.51 309

RAFT+CT+SA	0.60 267	1.25 468	2.49 330	0.38 316	0.75 484	0.55 223	0.34 379	0.83 305	0.68 302	0.39 150	0.55 312	0.44 245	0.29 229	0.75 257	0.28 105	0.09 54	0.24 319	0.11 229	0.51 543	0.30 415	0.74 412

test_5	0.61 275	1.25 468	2.76 443	0.39 333	0.64 466	0.58 266	0.35 389	0.85 328	0.66 262	0.49 220	0.56 326	0.55 320	0.40 312	0.79 273	0.32 152	0.10 123	0.19 283	0.12 288	0.12 223	0.33 439	0.85 449

pmcnn	1.44 556	1.25 468	3.57 546	0.74 491	1.42 558	0.72 429	0.56 491	1.04 485	1.06 531	1.03 521	2.89 595	6.01 611	0.75 499	2.54 556	3.60 588	0.14 365	0.11 165	0.08 41	0.06 9	0.34 449	0.81 439

G2L-Stereo	0.62 296	1.27 471	2.67 406	0.31 173	0.27 246	0.59 286	0.29 318	0.81 285	0.60 208	0.56 301	0.53 281	0.71 415	0.37 281	1.74 458	0.57 313	0.13 324	0.11 165	0.13 349	0.11 185	0.29 406	0.34 194

EDNetEfficientorigin	8.19 615	1.27 471	145.54 641	0.51 423	0.96 514	0.75 443	0.49 470	0.86 339	1.57 570	2.12 585	1.49 560	1.28 554	1.35 553	1.84 483	2.15 546	0.14 365	0.13 206	0.17 452	0.18 345	0.39 495	0.64 375

cf-r	0.62 296	1.27 471	2.99 484	0.34 241	0.28 261	0.60 301	0.28 290	0.82 294	0.70 325	0.55 289	0.61 366	0.77 437	0.41 324	1.32 386	0.52 290	0.13 324	0.09 105	0.11 229	0.12 223	0.22 300	0.27 144

TDLM	0.83 441	1.28 474	2.38 255	0.46 391	0.26 233	0.66 398	0.55 487	0.87 348	0.80 427	2.54 596	0.62 373	0.61 347	0.51 411	2.68 569	0.67 361	0.20 478	0.11 165	0.35 543	0.15 292	0.33 439	0.48 294

HITNet	0.55 216	1.28 474	2.73 435	0.35 264	0.14 26	0.56 232	0.23 184	0.89 365	0.62 225	0.52 261	0.51 265	0.49 285	0.38 290	0.52 151	0.60 328	0.09 54	0.07 14	0.10 154	0.08 60	0.25 349	0.61 362
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
4D-IteraStereo	0.62 296	1.29 476	3.04 493	0.27 93	0.30 285	0.46 116	0.26 258	0.54 129	0.51 125	0.41 157	0.31 129	0.39 208	0.19 80	0.53 159	0.65 354	0.09 54	0.47 380	0.12 288	0.11 185	0.21 283	2.14 566

Wz-Net-LNSev	0.66 349	1.30 477	2.81 454	0.35 264	0.37 355	0.80 472	0.48 463	0.91 381	0.87 476	0.63 389	0.70 435	0.80 453	0.59 446	0.67 222	0.68 364	0.15 396	0.14 223	0.12 288	0.12 223	0.24 324	0.38 219

DMCA-RVC	0.70 376	1.30 477	3.59 548	0.37 296	0.89 505	0.57 255	0.31 345	0.73 238	0.59 201	0.69 435	0.54 301	0.59 338	0.57 435	1.25 376	0.66 357	0.16 416	0.38 358	0.20 488	0.15 292	0.22 300	0.23 115

G2L-ROB	0.59 257	1.32 479	2.59 366	0.30 154	0.22 164	0.59 286	0.28 290	0.80 276	0.61 214	0.56 301	0.45 216	0.70 412	0.35 271	1.38 392	0.72 379	0.11 223	0.08 51	0.09 92	0.08 60	0.22 300	0.31 174

dd	0.48 150	1.32 479	2.41 270	0.31 173	0.17 69	0.58 266	0.26 258	0.50 102	0.71 339	0.42 165	0.41 195	0.34 187	0.28 209	0.47 112	0.41 225	0.18 449	0.10 136	0.13 349	0.12 223	0.22 300	0.16 59

GMStereo	0.44 116	1.32 479	2.65 394	0.28 114	0.16 47	0.42 87	0.22 145	0.48 81	0.63 237	0.41 157	0.36 165	0.26 119	0.25 161	0.41 85	0.30 123	0.14 365	0.08 51	0.10 154	0.12 223	0.17 191	0.13 25
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
XQC	0.84 443	1.32 479	2.61 378	0.78 499	0.44 401	0.89 503	0.53 480	1.16 534	1.07 532	0.85 496	0.69 422	0.92 496	0.73 491	1.40 395	1.44 501	0.24 511	0.35 351	0.23 507	0.26 425	0.45 524	0.39 227

NCCL2	0.71 380	1.32 479	2.30 240	0.44 379	0.31 295	0.71 423	0.67 525	0.89 365	0.69 314	0.70 439	0.61 366	0.85 477	0.54 423	1.58 436	0.70 369	0.20 478	0.17 269	0.66 571	0.25 417	0.26 369	0.38 219

coex_refinement	0.67 355	1.33 484	2.48 324	0.38 316	0.26 233	0.64 369	0.34 379	0.88 356	0.68 302	0.61 365	0.63 381	0.80 453	0.48 396	1.84 483	1.09 460	0.13 324	0.10 136	0.10 154	0.10 135	0.18 216	0.38 219

rafts_anoy	0.60 267	1.33 484	2.59 366	0.53 429	1.09 537	0.49 144	0.25 240	0.67 208	0.53 150	0.41 157	0.38 178	0.33 182	0.30 240	0.68 227	0.41 225	0.10 123	1.13 483	0.13 349	0.15 292	0.20 269	0.29 156

DeepPrunerF	0.92 483	1.33 484	3.41 533	0.46 391	0.51 419	0.64 369	0.49 470	1.16 534	2.62 597	0.65 416	0.61 366	0.65 369	0.62 459	2.23 533	1.31 489	0.23 504	0.19 283	0.30 532	0.28 436	0.39 495	0.34 194

G2L-Stereo_test	0.64 320	1.34 487	2.55 354	0.34 241	0.24 206	0.75 443	0.39 417	0.83 305	0.65 254	0.62 378	0.54 301	0.74 425	0.40 312	1.57 429	0.75 389	0.11 223	0.08 51	0.08 41	0.08 60	0.28 396	0.43 258

CBFPSM	0.62 296	1.34 487	2.12 197	0.30 154	0.23 194	0.71 423	0.38 411	0.77 254	0.68 302	0.51 251	0.49 249	1.03 524	0.82 509	0.63 202	1.35 493	0.11 223	0.12 188	0.10 154	0.10 135	0.19 246	0.37 210

RALCasStereoNet	0.65 329	1.34 487	2.56 358	0.43 374	0.96 514	0.50 158	0.26 258	0.62 182	0.56 175	0.43 173	0.49 249	0.36 193	0.28 209	0.72 250	0.53 297	0.10 123	1.18 486	0.09 92	0.08 60	0.27 383	1.27 515

MeshStereo	1.29 543	1.34 487	3.04 493	0.35 264	0.28 261	1.10 537	0.69 529	1.42 560	1.07 532	2.71 600	2.43 583	2.95 589	1.50 566	2.92 585	2.03 536	0.23 504	0.22 310	0.22 499	0.19 363	0.50 536	0.69 397
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
GCAP-Stereo	0.59 257	1.35 491	2.44 287	0.49 411	1.02 525	0.52 187	0.14 20	0.53 118	0.54 156	0.44 182	0.50 261	0.30 157	0.22 116	0.68 227	0.41 225	0.09 54	1.30 508	0.09 92	0.07 37	0.23 317	0.54 329

iRaft-Stereo_5w	0.65 329	1.35 491	2.21 221	0.30 154	0.63 462	0.49 144	0.28 290	0.78 261	0.64 247	0.41 157	0.61 366	0.62 352	0.46 378	1.79 473	0.48 270	0.10 123	0.25 328	0.11 229	0.12 223	0.40 502	0.94 470

dad	0.58 239	1.35 491	2.39 262	0.31 173	0.20 137	0.62 342	0.26 258	0.56 145	0.79 419	0.66 423	0.64 394	0.64 364	0.36 275	0.87 289	0.48 270	0.28 528	0.15 241	0.40 549	0.18 345	0.24 324	0.22 105

RAFT	0.62 296	1.35 491	2.26 232	0.62 462	0.53 429	0.47 129	0.35 389	0.70 226	0.58 190	0.50 239	0.50 261	0.79 445	0.40 312	0.49 139	0.36 189	0.11 223	0.79 439	0.14 384	0.13 245	0.52 541	0.72 404

SAMSARA	1.11 528	1.35 491	2.60 373	1.34 551	0.77 489	1.67 568	1.41 591	1.47 562	0.99 520	1.54 575	0.89 503	1.44 566	0.90 523	1.88 495	1.71 515	0.25 517	0.55 400	0.22 499	0.34 485	0.39 495	0.50 302

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 121	1.36 496	1.30 55	0.24 44	0.12 6	0.33 30	0.20 95	0.41 34	0.37 25	0.32 118	0.21 39	0.16 35	0.14 16	0.29 11	0.62 340	0.55 558	1.42 525	0.11 229	0.13 245	0.25 349	0.56 341

DispNO	0.76 412	1.36 496	3.15 503	0.32 194	0.27 246	0.59 286	0.29 318	0.88 356	0.72 348	0.55 289	0.79 480	0.83 468	0.47 389	2.46 551	1.23 483	0.12 276	0.10 136	0.18 471	0.31 458	0.20 269	0.25 129

LL-Strereo2	0.62 296	1.36 496	2.47 318	1.37 554	0.96 514	0.54 209	0.28 290	0.61 178	0.49 106	0.42 165	0.34 154	0.44 245	0.21 108	0.57 174	0.53 297	0.11 223	0.26 331	0.16 433	0.14 268	0.18 216	0.98 481

UDGNet	0.50 172	1.36 496	2.44 287	0.37 296	0.19 121	0.58 266	0.23 184	0.49 85	0.69 314	0.42 165	0.39 184	0.34 187	0.29 229	0.55 167	0.32 152	0.25 517	0.10 136	0.37 546	0.19 363	0.30 415	0.17 67

PA-Net	0.93 490	1.36 496	4.14 573	0.64 469	0.41 384	0.70 418	0.53 480	0.91 381	0.88 480	0.53 270	0.60 358	0.70 412	0.54 423	2.40 547	2.57 565	0.17 436	0.28 340	0.19 478	0.28 436	0.25 349	0.48 294
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-test1	0.58 239	1.37 501	2.77 445	0.66 477	1.08 535	0.50 158	0.23 184	0.86 339	0.69 314	0.31 113	0.42 198	0.29 149	0.22 116	0.77 262	0.34 177	0.13 324	0.15 241	0.12 288	0.16 314	0.31 424	0.30 165

RALAANet	0.52 187	1.37 501	2.63 384	0.33 216	0.23 194	0.48 136	0.19 80	0.69 216	0.55 167	0.49 220	0.46 221	0.39 208	0.31 246	0.53 159	0.53 297	0.10 123	0.33 349	0.11 229	0.17 332	0.29 406	0.13 25

ADCPNet	1.07 522	1.37 501	4.54 588	0.38 316	0.68 474	1.36 550	0.64 514	0.93 394	0.83 448	0.79 478	0.82 484	1.08 536	1.18 549	1.30 385	2.68 568	0.21 489	0.69 427	0.21 494	0.95 593	0.30 415	0.54 329

PS-NSSS	0.69 369	1.37 501	2.44 287	0.31 173	0.32 307	0.64 369	0.34 379	1.04 485	0.74 373	0.56 301	0.75 467	0.51 294	0.42 337	2.41 549	0.54 303	0.24 511	0.17 269	0.27 521	0.18 345	0.30 415	0.23 115

DStereoSA	2.66 588	1.38 505	3.38 525	2.11 590	2.88 603	3.99 603	6.44 616	1.48 563	3.47 603	1.23 551	4.33 609	1.33 559	4.54 605	2.05 514	5.45 606	1.23 592	1.83 557	0.49 561	1.54 607	1.11 577	2.96 591

GwcNet-RSSM	0.64 320	1.38 505	2.69 420	0.33 216	0.26 233	0.60 301	0.32 356	0.84 314	0.73 353	0.56 301	0.65 402	0.72 417	0.42 337	1.78 469	0.60 328	0.14 365	0.10 136	0.12 288	0.13 245	0.26 369	0.26 137

RTSC	0.84 443	1.40 507	2.67 406	0.50 417	0.40 377	0.83 483	0.33 370	1.11 521	1.14 541	0.93 509	0.82 484	0.84 471	0.58 443	1.34 389	1.82 528	0.18 449	0.49 384	0.14 384	0.30 450	0.46 528	0.42 248

z-ln-s-r	0.76 412	1.41 508	2.84 460	0.33 216	0.27 246	0.58 266	0.37 401	0.92 388	0.89 485	0.54 276	0.81 481	0.64 364	0.48 396	2.23 533	1.74 519	0.11 223	0.08 51	0.11 229	0.09 94	0.28 396	0.40 234

111	0.57 231	1.41 508	2.63 384	0.25 59	0.15 35	0.59 286	0.26 258	0.90 374	0.83 448	0.50 239	0.54 301	0.57 330	0.38 290	0.54 165	0.41 225	0.10 123	0.07 14	0.09 92	0.07 37	0.24 324	0.81 439

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 443	1.41 508	2.80 450	0.94 516	0.35 335	0.89 503	0.41 424	0.89 365	0.66 262	0.57 318	0.63 381	0.75 430	0.38 290	2.37 542	0.55 306	1.16 589	0.31 344	0.36 544	0.21 385	0.59 547	0.63 370

MLCV	0.59 257	1.41 508	2.41 270	0.31 173	0.15 35	0.60 301	0.23 184	0.77 254	0.63 237	0.67 425	0.66 409	0.55 320	0.37 281	1.16 357	1.09 460	0.10 123	0.07 14	0.09 92	0.07 37	0.21 283	0.29 156

PWC_ROB	0.81 431	1.41 508	2.60 373	0.41 357	0.40 377	0.63 356	0.31 345	1.04 485	0.99 520	0.92 505	1.29 547	0.78 442	0.68 479	1.65 447	1.50 504	0.19 467	0.12 188	0.18 471	0.13 245	0.51 538	0.54 329

Wz-Net-MNSev	0.74 396	1.42 513	2.75 440	0.38 316	0.33 314	0.90 506	0.61 508	0.98 433	0.94 502	0.77 469	0.75 467	0.75 430	0.66 475	1.39 393	0.76 393	0.17 436	0.13 206	0.14 384	0.14 268	0.28 396	0.48 294

LSM	3.40 602	1.42 513	5.81 599	9.98 618	30.74 633	0.86 490	1.14 571	0.99 442	1.26 550	1.40 565	2.18 577	0.93 501	0.85 515	1.76 463	1.03 447	0.22 496	0.35 351	0.24 513	0.29 440	0.40 502	6.21 619

PSMNet_ROB	0.75 407	1.42 513	2.93 474	0.39 333	0.32 307	0.73 433	0.56 491	0.90 374	0.74 373	0.56 301	0.60 358	0.75 430	0.47 389	2.00 510	1.31 489	0.18 449	0.13 206	0.19 478	0.20 374	0.26 369	0.40 234

Syn2CoEx	0.78 422	1.43 516	3.54 545	0.44 379	0.31 295	0.64 369	0.43 438	1.04 485	0.83 448	0.64 400	0.77 474	0.74 425	0.74 495	1.91 502	0.64 349	0.20 478	0.17 269	0.19 478	0.15 292	0.30 415	0.59 357

GANetREF_RVC	0.81 431	1.44 517	3.04 493	0.49 411	0.27 246	0.83 483	0.63 512	1.03 479	0.92 493	0.63 389	0.61 366	0.72 417	0.59 446	2.40 547	0.58 319	0.33 539	0.25 328	0.37 546	0.25 417	0.41 509	0.36 209
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
ADCRef	0.88 463	1.45 518	2.68 413	0.38 316	0.35 335	0.95 516	0.51 473	0.92 388	0.81 435	0.89 500	0.84 488	0.61 347	1.35 553	1.26 380	3.38 584	0.14 365	0.12 188	0.17 452	0.19 363	0.28 396	0.34 194

CFNet	0.65 329	1.45 518	2.27 233	0.34 241	0.25 216	0.64 369	0.23 184	0.93 394	0.79 419	0.48 204	0.59 349	0.58 334	0.40 312	2.28 535	0.63 347	0.13 324	0.09 105	0.15 413	0.14 268	0.34 449	0.26 137

AANet_RVC	0.79 426	1.46 520	2.72 430	0.34 241	0.25 216	0.59 286	0.32 356	0.88 356	0.83 448	0.62 378	0.95 514	0.80 453	0.43 350	2.46 551	1.72 517	0.38 544	0.26 331	0.10 154	0.09 94	0.25 349	0.43 258

NaN_ROB	1.25 539	1.46 520	3.84 564	0.54 436	0.56 435	1.12 538	0.99 559	1.05 493	1.03 525	1.10 528	0.87 498	0.77 437	1.07 540	5.85 610	2.98 577	0.16 416	0.23 317	0.16 433	0.24 408	0.28 396	0.66 380

PDISCO_ROB	0.84 443	1.46 520	2.84 460	0.65 472	0.59 445	1.17 543	0.48 463	1.19 539	1.08 534	0.67 425	0.72 455	1.00 519	0.61 457	1.24 372	1.05 451	0.38 544	0.18 277	0.28 523	0.24 408	0.58 546	0.44 274

GCST	0.84 443	1.48 523	3.02 489	1.12 540	1.09 537	0.62 342	0.19 80	0.79 270	0.56 175	0.60 355	0.65 402	0.50 289	0.31 246	1.24 372	0.74 388	0.76 570	0.46 376	0.84 577	0.64 566	0.71 557	0.57 347

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 239	1.48 523	2.53 341	0.29 134	0.78 492	0.52 187	0.20 95	0.68 213	0.66 262	0.51 251	0.61 366	0.40 217	0.32 255	0.40 76	0.43 239	0.08 23	0.63 418	0.09 92	0.09 94	0.37 478	0.58 352

AASNet	0.66 349	1.49 525	2.97 479	0.37 296	0.33 314	0.65 385	0.30 334	1.00 452	0.78 406	0.56 301	0.60 358	0.55 320	0.39 305	0.88 296	0.96 428	0.15 396	0.12 188	0.13 349	0.11 185	0.45 524	0.35 201

w-ln-seven	0.86 455	1.50 526	3.03 492	0.38 316	0.35 335	1.02 524	0.48 463	1.06 506	1.13 539	0.92 505	0.86 496	0.86 484	0.60 454	1.67 448	1.89 531	0.15 396	0.14 223	0.16 433	0.15 292	0.35 463	0.57 347

AFF-stereo	0.57 231	1.51 527	2.59 366	0.33 216	0.23 194	0.51 167	0.21 121	0.69 216	0.68 302	0.49 220	0.63 381	0.49 285	0.34 269	0.50 145	0.37 200	0.08 23	0.54 397	0.10 154	0.10 135	0.40 502	0.60 361

FADNet_RVC	0.87 462	1.51 527	2.90 471	0.31 173	0.24 206	0.71 423	0.25 240	1.00 452	0.65 254	0.45 186	0.57 337	0.61 347	0.44 359	1.53 420	0.75 389	0.94 577	0.97 460	0.28 523	1.00 596	0.89 570	1.36 527

FADNet-RVC-Resample	0.74 396	1.54 529	3.81 561	0.38 316	0.29 269	0.62 342	0.38 411	0.91 381	0.67 275	0.52 261	0.51 265	0.63 356	0.44 359	1.56 424	0.59 323	0.24 511	0.32 345	0.22 499	0.19 363	0.30 415	0.71 402

DFGA-Net	0.61 275	1.55 530	2.59 366	0.32 194	0.26 233	0.54 209	0.22 145	0.67 208	0.63 237	0.50 239	0.52 274	0.35 191	0.28 209	1.84 483	0.99 441	0.10 123	0.08 51	0.12 288	0.12 223	0.38 486	0.18 76

AIO-test2	0.60 267	1.55 530	2.73 435	0.63 465	0.42 396	0.50 158	0.23 184	0.84 314	0.73 353	0.34 130	0.53 281	0.37 198	0.22 116	0.70 235	0.32 152	0.75 569	0.16 256	0.13 349	0.17 332	0.21 283	0.47 287

ACRE	0.63 310	1.55 530	3.41 533	0.76 493	0.28 261	0.60 301	0.56 491	0.82 294	0.68 302	0.57 318	0.62 373	0.43 230	0.30 240	0.47 112	0.42 232	0.12 276	0.19 283	0.13 349	0.14 268	0.36 470	0.20 91

w-ln-seven-2	0.81 431	1.56 533	3.14 502	0.38 316	0.28 261	0.66 398	0.43 438	0.93 394	0.93 500	0.73 453	0.77 474	0.72 417	0.65 468	1.82 479	1.75 521	0.14 365	0.15 241	0.15 413	0.14 268	0.36 470	0.58 352

HBP-ISP	0.82 435	1.57 534	3.28 513	0.50 417	0.27 246	0.86 490	0.54 483	1.09 514	0.78 406	0.81 484	0.70 435	0.68 395	1.00 535	2.02 511	0.47 262	0.24 511	0.24 319	0.29 531	0.25 417	0.28 396	0.52 317

UDG	0.86 455	1.57 534	2.80 450	0.68 486	0.59 445	0.78 464	0.38 411	0.97 425	0.74 373	0.63 389	0.70 435	1.01 520	0.68 479	1.02 323	1.22 482	0.45 552	0.34 350	0.89 582	0.51 543	0.73 559	0.58 352

CC-Net-ROB	0.95 495	1.57 534	2.93 474	0.90 510	0.39 370	0.87 497	0.44 447	1.12 524	0.83 448	0.59 344	0.69 422	0.64 364	0.50 407	2.73 574	0.93 424	0.97 580	0.40 365	0.87 581	0.29 440	0.61 551	0.66 380

PWCDC_ROB	0.83 441	1.57 534	2.63 384	0.48 398	0.37 355	0.78 464	0.29 318	1.04 485	1.36 560	0.63 389	2.05 573	0.64 364	0.70 486	1.10 343	1.20 477	0.33 539	0.14 223	0.15 413	0.12 223	0.63 552	0.46 285

CIPLG	0.63 310	1.59 538	3.16 504	0.79 500	0.31 295	0.62 342	0.57 494	0.82 294	0.68 302	0.58 325	0.63 381	0.43 230	0.31 246	0.48 125	0.42 232	0.12 276	0.20 298	0.13 349	0.13 245	0.36 470	0.21 98

RTS	1.29 543	1.59 538	6.48 603	0.63 465	0.57 440	1.59 563	0.90 552	1.15 531	1.44 563	1.20 545	1.31 550	1.10 541	0.87 520	2.67 567	2.27 554	0.21 489	0.38 358	0.19 478	0.20 374	0.46 528	0.68 390

RTSA	1.29 543	1.59 538	6.48 603	0.63 465	0.57 440	1.59 563	0.90 552	1.15 531	1.44 563	1.20 545	1.31 550	1.10 541	0.87 520	2.67 567	2.27 554	0.21 489	0.38 358	0.19 478	0.20 374	0.46 528	0.68 390

iResNet_ROB	0.60 267	1.59 538	2.04 174	0.32 194	0.21 151	0.60 301	0.22 145	0.99 442	0.85 463	0.61 365	0.63 381	0.58 334	0.42 337	1.08 341	0.98 439	0.11 223	0.08 51	0.09 92	0.06 9	0.23 317	0.33 185

FADNet	0.71 380	1.60 542	2.53 341	0.33 216	0.30 285	0.67 406	0.29 318	0.92 388	0.75 379	0.45 186	0.49 249	0.66 378	0.57 435	1.85 487	0.85 415	0.46 554	0.20 298	0.17 452	0.20 374	0.60 548	0.37 210

test_for_model	0.82 435	1.62 543	2.47 318	1.36 553	1.04 528	0.53 198	0.22 145	0.82 294	0.63 237	0.60 355	0.29 108	0.25 108	0.21 108	0.28 8	0.25 65	0.80 572	1.87 559	0.08 41	0.08 60	1.81 599	1.18 500

SuperB	1.19 534	1.62 543	5.29 595	0.37 296	0.26 233	0.81 476	0.87 547	0.94 400	1.19 548	0.68 431	0.68 417	0.63 356	1.37 556	1.73 456	3.30 581	0.16 416	0.12 188	0.17 452	0.16 314	2.74 609	0.63 370

NVStereoNet_ROB	1.45 558	1.62 543	3.59 548	1.09 532	0.70 478	0.86 490	0.67 525	1.19 539	1.51 567	1.20 545	4.05 606	1.61 572	1.94 581	2.97 587	2.07 540	0.67 566	0.69 427	0.55 564	0.70 569	0.57 545	0.67 385
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.90 477	1.63 546	2.77 445	0.77 496	0.69 476	0.83 483	0.44 447	0.90 374	0.70 325	0.68 431	0.76 470	0.92 496	0.54 423	1.14 354	1.35 493	0.61 560	0.37 354	0.96 584	0.52 545	0.77 565	0.67 385

DN-CSS_ROB	0.56 224	1.64 547	2.75 440	0.42 361	0.22 164	0.57 255	0.19 80	0.79 270	0.66 262	0.46 198	0.62 373	0.41 224	0.32 255	0.73 251	0.49 280	0.12 276	0.08 51	0.14 384	0.13 245	0.38 486	0.17 67

FADNet-RVC	0.69 369	1.65 548	2.74 438	0.35 264	0.26 233	0.60 301	0.29 318	0.91 381	0.67 275	0.46 198	0.51 265	0.62 352	0.46 378	1.75 460	0.81 408	0.17 436	0.20 298	0.17 452	0.18 345	0.60 548	0.39 227

SPS-STEREO	1.22 536	1.65 548	3.41 533	0.66 477	0.69 476	1.01 522	0.68 527	1.10 517	0.96 510	1.40 565	1.25 545	1.46 567	1.08 541	2.05 514	2.24 552	0.66 565	0.61 411	0.58 565	0.57 557	0.66 555	1.65 546
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IPLGR_C	0.64 320	1.66 550	3.36 520	0.80 502	0.31 295	0.60 301	0.60 503	0.82 294	0.69 314	0.58 325	0.62 373	0.44 245	0.31 246	0.47 112	0.43 239	0.12 276	0.22 310	0.13 349	0.15 292	0.35 463	0.21 98

ADCP+	1.03 516	1.68 551	3.83 562	0.35 264	0.39 370	1.05 529	0.79 542	0.94 400	0.86 470	0.69 435	0.68 417	0.85 477	1.53 569	1.02 323	4.56 601	0.13 324	0.12 188	0.16 433	0.15 292	0.28 396	0.44 274

ARAFT	0.65 329	1.69 552	3.34 519	0.29 134	0.16 47	0.65 385	0.36 398	0.96 417	0.73 353	0.63 389	0.49 249	0.56 326	0.31 246	1.23 370	0.35 185	0.11 223	0.08 51	0.14 384	0.13 245	0.38 486	0.50 302

StereoAnything_RVC	1.22 536	1.71 553	3.17 505	2.52 601	2.63 600	0.26 9	0.15 35	0.47 76	0.54 156	0.49 220	0.71 450	0.52 301	0.19 80	1.60 440	0.57 313	0.11 223	4.13 615	0.08 41	0.05 1	0.76 563	3.79 608

LL-Strereo	0.85 452	1.73 554	3.06 497	0.37 296	0.61 459	0.54 209	0.33 370	1.01 462	0.76 388	0.69 435	0.58 344	0.85 477	0.78 504	2.65 566	0.54 303	0.14 365	0.58 406	0.14 384	0.12 223	0.42 512	1.05 491

RAFT + AFF	0.79 426	1.73 554	2.99 484	0.34 241	0.35 335	0.67 406	0.51 473	1.05 493	0.79 419	0.54 276	0.58 344	0.59 338	0.81 507	1.80 474	1.21 479	0.13 324	0.27 338	0.15 413	0.14 268	0.45 524	0.69 397

MFMNet_re	1.01 510	1.73 554	3.04 493	0.85 506	0.76 487	0.93 512	0.81 543	1.02 471	1.10 535	1.05 523	1.06 533	0.84 471	0.96 532	0.93 309	0.97 430	0.68 567	0.61 411	0.63 570	0.60 562	0.77 565	0.80 432

CSAN	1.38 552	1.74 557	4.12 572	0.53 429	0.38 364	1.06 532	1.15 573	1.29 547	1.12 538	1.19 540	1.90 570	1.04 528	1.44 560	5.92 611	2.82 575	0.26 521	0.22 310	0.24 513	0.25 417	0.35 463	0.54 329

AnyNet_C32	1.08 526	1.76 558	3.01 487	0.50 417	0.54 431	1.17 543	1.16 575	0.97 425	0.95 508	1.11 530	0.98 519	0.87 485	0.93 529	1.57 429	4.11 598	0.22 496	0.20 298	0.25 518	0.25 417	0.40 502	0.68 390

SANet	1.35 550	1.80 559	4.39 584	0.41 357	0.29 269	1.72 570	0.89 551	1.17 537	2.47 594	1.22 549	1.82 567	1.72 574	1.70 573	2.57 558	3.30 581	0.18 449	0.16 256	0.16 433	0.15 292	0.34 449	0.62 364

ADCMid	1.06 519	1.82 560	3.53 544	0.39 333	0.36 348	0.99 519	0.58 496	1.01 462	0.94 502	1.23 551	1.02 526	1.01 520	1.01 536	1.11 348	4.04 596	0.22 496	0.19 283	0.42 553	0.32 466	0.42 512	0.53 323

Wz-Net-SNSev	0.85 452	1.83 561	3.36 520	0.42 361	0.31 295	0.71 423	0.66 520	1.04 485	0.94 502	0.68 431	0.85 491	0.96 510	0.62 459	1.75 460	1.14 468	0.16 416	0.15 241	0.16 433	0.17 332	0.39 495	0.63 370

WZ-Net	1.04 517	1.83 561	4.20 576	0.42 361	0.36 348	0.88 499	0.71 532	1.05 493	1.11 537	0.84 494	0.94 511	1.06 533	1.17 548	2.37 542	2.24 552	0.20 478	0.14 223	0.15 413	0.16 314	0.36 470	0.53 323

WAO-6	1.69 573	1.87 563	3.21 506	1.15 542	1.01 523	2.29 589	1.06 567	1.85 582	2.84 601	1.30 560	2.59 587	2.19 581	1.67 571	2.62 563	2.52 561	0.96 579	0.68 424	1.19 592	0.84 587	1.13 579	0.95 473

AnyNet_C01	1.20 535	1.89 564	4.25 578	0.55 438	0.54 431	1.57 561	1.39 588	1.10 517	1.13 539	1.19 540	1.34 554	1.15 548	1.11 543	1.73 456	2.89 576	0.26 521	0.24 319	0.28 523	0.24 408	0.50 536	0.68 390

iResNetv2_ROB	0.71 380	1.90 565	3.48 539	0.43 374	0.22 164	0.60 301	0.29 318	0.96 417	0.78 406	0.60 355	0.65 402	0.60 345	0.46 378	0.80 277	1.21 479	0.12 276	0.08 51	0.10 154	0.07 37	0.44 521	0.33 185

SQANet	0.92 483	1.96 566	3.23 507	0.77 496	0.83 498	0.76 448	0.38 411	0.87 348	0.68 302	0.64 400	0.69 422	0.73 423	0.52 418	1.35 390	1.36 495	0.80 572	0.30 342	0.60 568	0.29 440	0.93 571	0.70 400

FINET	1.92 577	1.96 566	4.49 587	1.62 569	1.39 557	3.51 600	4.39 609	2.89 602	2.58 596	1.39 563	1.98 571	1.35 560	2.12 587	1.64 444	2.12 543	0.84 575	1.03 473	0.18 471	0.29 440	0.54 543	2.12 565

IMH-64-1	1.50 561	1.98 568	2.69 420	1.39 556	1.12 542	1.39 554	1.19 578	1.80 578	1.47 565	1.19 540	2.20 578	1.53 568	1.51 567	2.12 525	1.98 533	1.34 596	0.68 424	1.28 595	0.70 569	1.37 591	1.12 496

IMH-64	1.50 561	1.98 568	2.69 420	1.39 556	1.12 542	1.39 554	1.19 578	1.80 578	1.47 565	1.19 540	2.20 578	1.53 568	1.51 567	2.12 525	1.98 533	1.34 596	0.68 424	1.28 595	0.70 569	1.37 591	1.12 496

coex-ft	6.14 612	1.98 568	60.80 639	0.34 241	0.30 285	0.80 472	1.17 577	0.76 247	4.34 607	19.82 628	2.15 576	1.61 572	8.77 617	1.82 479	10.36 619	0.44 551	2.05 570	0.18 471	0.19 363	0.39 495	4.61 617

GASNet	0.84 443	1.98 568	4.07 571	0.48 398	0.33 314	0.58 266	0.34 379	0.97 425	0.81 435	0.60 355	0.59 349	0.74 425	0.55 428	2.08 520	1.18 473	0.22 496	0.15 241	0.19 478	0.17 332	0.55 544	0.29 156

z-mn7	0.90 477	2.01 572	3.02 489	0.37 296	0.29 269	1.02 524	0.48 463	0.97 425	1.33 557	0.71 448	1.36 555	0.85 477	0.62 459	2.15 527	1.50 504	0.15 396	0.13 206	0.14 384	0.13 245	0.34 449	0.53 323

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 526	2.01 572	2.56 358	0.49 411	0.40 377	1.49 557	0.96 556	1.02 471	0.95 508	0.85 496	0.94 511	1.06 533	0.59 446	2.92 585	1.15 470	0.43 550	0.74 437	0.32 537	0.55 549	0.74 560	1.35 524

zh-mn7	0.92 483	2.02 574	3.80 558	0.35 264	0.28 261	0.73 433	0.41 424	1.00 452	1.15 543	1.03 521	1.30 549	0.75 430	0.62 459	1.98 508	1.55 511	0.17 436	0.14 223	0.14 384	0.14 268	0.31 424	0.57 347

ADCS	1.14 531	2.02 574	3.36 520	0.43 374	0.37 355	0.96 518	0.81 543	1.12 524	1.17 546	1.25 554	0.98 519	1.08 536	0.92 527	1.41 399	4.97 604	0.23 504	0.21 307	0.22 499	0.23 404	0.40 502	0.67 385

MANE	3.51 604	2.03 576	3.88 566	1.89 585	2.01 587	5.98 610	4.72 610	5.87 615	7.13 614	3.80 609	5.10 612	6.11 612	5.34 609	4.39 605	5.05 605	1.07 584	1.28 503	0.50 562	0.85 588	0.76 563	2.36 582

WAO-7	1.58 569	2.04 577	3.25 510	0.94 516	0.75 484	1.75 571	1.13 570	1.87 584	1.97 587	1.46 571	2.53 585	1.98 578	1.75 574	3.13 589	2.48 560	0.69 568	0.67 422	0.94 583	0.74 577	0.80 568	0.77 419

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 553	2.04 577	3.02 489	0.58 452	0.41 384	2.15 588	1.00 563	1.31 550	1.29 554	1.05 523	1.10 535	1.29 556	0.91 524	3.07 588	1.34 491	1.65 604	0.84 451	0.68 573	0.88 590	1.55 596	1.91 553

JetBlue	1.89 576	2.09 579	4.16 574	0.74 491	1.23 549	4.52 608	3.86 608	1.68 576	1.26 550	1.28 557	1.54 561	2.36 584	1.86 579	3.35 594	3.37 583	0.54 556	0.49 384	0.48 559	0.49 535	1.39 593	1.21 507

otaku	1.15 532	2.10 580	3.51 541	0.98 522	0.74 482	1.02 524	0.59 499	1.03 479	0.89 485	0.70 439	1.60 562	0.98 513	0.65 468	1.63 441	1.80 527	0.99 582	0.46 376	0.73 575	0.40 511	1.30 589	0.88 456

Ntro	1.11 528	2.10 580	3.52 543	0.97 521	0.87 504	1.06 532	0.54 483	1.02 471	0.93 500	0.63 389	0.76 470	0.93 501	0.67 477	1.76 463	1.71 515	1.03 583	0.46 376	0.76 576	0.41 516	1.29 587	0.86 452

SGM+DAISY	2.67 590	2.14 582	4.28 581	1.92 586	2.11 591	4.36 607	5.22 613	3.17 604	3.00 602	3.24 607	3.81 604	3.03 591	3.61 601	2.53 555	3.79 591	1.15 588	1.29 505	0.66 571	0.71 573	0.95 573	2.44 584

MADNet++	2.94 598	2.17 583	3.27 512	2.55 603	2.28 594	3.29 599	3.37 603	2.76 599	2.67 599	3.10 605	3.20 599	2.78 588	3.25 598	4.11 603	4.68 603	2.72 611	2.27 588	3.03 617	2.43 614	2.34 606	2.59 585

ACVNet-4b	2.00 579	2.19 584	4.85 590	1.09 532	0.86 501	1.15 541	0.53 480	1.11 521	1.15 543	0.65 416	1.09 534	1.97 577	0.69 484	2.31 537	9.78 618	5.73 617	0.42 368	1.03 589	0.55 549	1.89 600	0.92 464

MADNet+	1.44 556	2.19 584	6.00 600	0.89 508	0.70 478	1.58 562	1.11 568	1.56 570	1.30 556	0.89 500	1.03 528	1.25 553	1.12 544	3.29 592	2.80 573	0.48 555	0.57 404	0.39 548	0.36 499	0.63 552	0.69 397

zh-sn7	0.99 506	2.20 586	3.83 562	0.40 346	0.31 295	0.82 481	0.63 512	1.02 471	0.94 502	0.81 484	1.13 538	0.84 471	0.93 529	2.49 554	1.87 530	0.17 436	0.17 269	0.16 433	0.16 314	0.37 478	0.64 375

ACVNet_2	1.54 566	2.20 586	4.42 585	1.10 534	0.93 512	1.37 552	0.87 547	1.53 565	1.71 576	1.22 549	1.72 565	2.12 580	1.06 539	2.58 560	1.93 532	0.94 577	0.54 397	1.00 587	0.56 552	2.11 604	0.96 476

RainbowNet	1.27 540	2.22 588	3.58 547	1.14 541	0.92 509	1.08 534	0.76 537	1.19 539	1.15 543	0.77 469	0.97 516	1.08 536	0.83 511	1.64 444	1.72 517	1.20 591	1.30 508	1.01 588	0.58 558	1.23 584	0.97 479

TorneroNet-64	2.74 591	2.23 589	4.18 575	1.48 562	1.20 547	3.88 602	1.01 565	3.48 611	6.61 613	2.62 598	4.55 610	4.20 600	3.84 603	3.39 596	3.40 585	1.23 592	0.66 421	1.39 600	0.80 579	3.42 611	1.27 515

UNDER WATER	2.84 593	2.25 590	5.25 594	1.84 582	1.45 560	2.36 591	1.44 592	3.23 606	6.51 612	2.61 597	2.73 592	5.69 609	5.64 610	3.14 590	4.18 599	1.48 600	0.81 446	1.60 606	1.07 597	1.91 601	1.67 547

DispFullNet	1.69 573	2.25 590	5.23 593	1.53 566	8.78 612	0.89 503	0.37 401	1.03 479	0.98 517	1.37 561	1.00 523	1.13 544	1.97 582	1.51 416	0.98 439	0.55 558	0.32 345	1.19 592	0.64 566	1.16 581	0.88 456

Wz-Net-TNSev	1.02 511	2.26 592	3.69 553	0.38 316	0.31 295	1.00 521	0.71 532	1.12 524	1.02 523	0.74 460	0.73 457	1.09 539	0.91 524	2.46 551	2.15 546	0.21 489	0.20 298	0.16 433	0.20 374	0.48 533	0.62 364

ACVNet_1	1.47 560	2.27 593	4.92 591	1.11 537	0.89 505	1.19 545	0.66 520	1.28 545	1.19 548	0.98 512	0.97 516	3.06 592	1.48 565	2.37 542	1.82 528	1.08 585	0.49 384	1.03 589	0.48 533	1.20 583	0.95 473

UNDER WATER-64	2.59 587	2.28 594	5.63 597	1.85 583	1.45 560	3.28 597	1.60 593	2.62 597	5.57 609	2.09 583	2.12 574	4.10 599	4.21 604	2.74 575	3.64 589	1.49 601	0.86 453	1.58 605	1.09 599	1.91 601	1.62 544

TorneroNet	5.60 611	2.30 595	3.98 567	1.49 564	1.26 552	14.47 619	1.11 568	4.85 613	20.66 632	10.12 616	16.30 624	11.78 622	7.35 613	3.41 597	4.38 600	1.36 599	0.70 430	1.46 602	0.87 589	2.73 608	1.33 520

Dean	1.92 577	2.31 596	5.03 592	1.31 547	1.08 535	1.55 560	0.99 559	1.98 591	2.33 593	1.51 574	4.15 607	4.23 603	1.39 558	2.31 537	2.10 541	1.18 590	0.69 427	1.18 591	0.75 578	1.30 589	1.07 493

PWCK	1.62 571	2.32 597	4.27 579	1.11 537	0.56 435	1.81 574	1.84 595	1.55 568	1.54 569	1.45 568	1.81 566	1.82 575	1.38 557	3.34 593	2.14 545	1.09 587	0.57 404	0.98 586	0.59 560	1.50 595	0.79 428

notaker	2.77 592	2.35 598	4.02 569	2.61 604	1.44 559	1.77 572	1.14 571	2.77 600	1.81 582	2.30 592	11.41 619	3.95 598	4.70 606	3.24 591	3.01 578	1.58 603	0.88 454	1.71 608	1.08 598	2.10 603	1.44 533

KSHMR	4.19 606	2.37 599	6.24 601	1.73 577	1.48 564	1.97 581	1.29 583	3.18 605	17.06 627	2.15 586	15.74 622	9.09 617	1.75 574	8.33 615	2.37 557	1.55 602	1.29 505	1.70 607	1.23 602	1.75 598	1.60 542

DStereoFS	2.88 594	2.40 600	3.33 518	2.36 597	2.63 600	5.25 609	4.98 611	3.05 603	4.10 606	2.71 600	3.88 605	2.77 587	5.31 608	2.69 570	3.64 589	1.35 598	1.67 551	0.58 565	1.10 600	0.88 569	3.02 595

LE_ROB	4.55 608	2.43 601	9.94 609	2.79 606	4.03 608	2.40 592	3.54 604	2.72 598	11.04 616	11.64 620	4.69 611	5.25 608	10.74 619	4.52 607	9.73 617	0.82 574	0.70 430	1.34 598	0.97 594	0.74 560	0.94 470

IMH	2.14 584	2.46 602	3.60 550	1.70 574	1.13 544	1.65 567	0.93 555	2.13 594	1.93 585	1.37 561	2.64 590	2.19 581	1.82 578	5.77 609	2.18 548	5.70 616	1.05 474	1.31 597	0.72 574	1.39 593	1.13 498

ktn	4.44 607	2.47 603	3.70 554	1.82 581	1.49 565	2.11 587	1.40 589	2.30 595	12.56 618	11.36 619	16.25 623	11.30 621	3.77 602	4.41 606	3.47 586	1.86 606	0.99 464	1.74 609	1.21 601	3.28 610	1.39 528

MSAF-DinoV2	3.17 600	2.52 604	10.79 612	3.57 610	0.30 285	3.28 597	0.81 543	2.81 601	1.80 581	0.81 484	0.87 498	1.59 571	1.15 546	26.18 633	2.61 566	0.18 449	0.13 206	0.19 478	1.61 609	0.94 572	1.22 509

WAO-8	2.91 595	2.55 605	3.77 555	1.93 587	1.04 528	4.08 605	0.99 559	3.25 607	6.09 610	2.20 588	3.34 600	3.33 595	2.64 592	11.73 618	2.52 561	2.12 608	1.92 561	1.55 603	0.93 591	1.27 585	0.96 476

Venus	2.91 595	2.55 605	3.77 555	1.93 587	1.04 528	4.08 605	0.99 559	3.25 607	6.09 610	2.20 588	3.34 600	3.33 595	2.64 592	11.73 618	2.52 561	2.12 608	1.92 561	1.55 603	0.93 591	1.27 585	0.96 476

MFN_U_SF_RVC	1.57 568	2.56 607	3.30 516	0.66 477	0.41 384	1.15 541	0.51 473	1.27 544	1.35 559	1.61 577	1.20 542	1.43 565	0.97 533	1.80 474	2.10 541	1.88 607	1.79 555	1.97 610	2.14 612	1.61 597	1.76 551

LVE	2.10 582	2.61 608	4.30 583	1.79 579	1.81 579	1.68 569	1.04 566	2.35 596	2.78 600	1.27 556	2.87 594	4.21 602	1.46 562	2.83 581	2.02 535	2.87 612	0.92 457	1.19 592	1.47 606	1.29 587	1.18 500

SGM-ForestM	3.67 605	2.70 609	5.34 596	1.65 572	1.72 576	6.02 611	5.08 612	4.10 612	3.47 603	4.59 610	4.21 608	9.81 618	5.79 611	6.44 612	6.97 613	0.88 576	1.09 478	0.33 541	0.45 523	0.68 556	2.10 564

SDNR	2.06 580	2.93 610	2.94 476	1.55 567	5.13 610	1.98 582	0.24 213	1.95 590	2.62 597	0.92 505	2.71 591	5.76 610	0.68 479	3.61 599	3.84 592	0.33 539	0.38 358	0.22 499	0.17 332	1.13 579	2.04 561

HanzoNet	7.85 613	3.30 611	5.75 598	7.47 615	3.97 607	2.34 590	1.37 585	3.47 609	4.02 605	13.30 621	10.49 615	10.86 619	16.67 625	8.50 616	10.51 620	10.80 625	9.84 627	5.83 621	13.69 625	7.24 619	7.51 620

JetRed	3.37 601	4.96 612	10.08 610	1.48 562	1.73 577	7.63 613	5.47 614	3.47 609	2.20 591	2.42 594	2.40 582	2.98 590	2.35 590	3.52 598	6.60 611	1.33 595	1.90 560	1.38 599	1.23 602	2.30 605	2.02 559

DGTPSM_ROB	8.97 616	5.94 613	13.01 616	5.95 614	11.34 615	8.54 614	24.06 625	6.47 616	13.52 619	5.19 611	11.52 620	6.18 613	11.04 620	7.02 613	13.92 622	4.47 614	7.66 620	3.90 618	7.43 622	4.34 614	7.98 621

DPSMNet_ROB	9.58 617	5.96 614	13.98 619	8.88 616	11.87 616	8.54 614	24.08 626	6.48 617	13.67 622	5.35 612	11.53 621	6.31 614	11.04 620	7.69 614	14.09 623	7.61 624	8.23 622	5.03 619	7.75 623	5.24 617	8.36 622

TCMNet-wrong-test	5.56 610	6.73 615	6.40 602	13.05 622	11.91 617	7.29 612	5.47 614	7.17 618	1.58 571	2.68 599	3.15 598	8.30 616	5.87 612	4.80 608	6.10 610	3.08 613	0.98 462	2.37 613	1.99 611	6.69 618	5.63 618

USTest	8.06 614	7.11 616	8.76 607	9.20 617	9.03 613	15.20 620	23.57 624	10.01 622	9.45 615	5.97 614	6.79 613	7.77 615	7.51 614	8.75 617	11.06 621	2.24 610	3.58 610	2.87 616	3.21 617	4.93 616	4.21 612

SGM-Forest	1.84 575	7.91 617	10.36 611	0.42 361	0.33 314	1.04 527	1.29 583	1.01 462	0.88 480	1.19 540	2.30 581	1.03 524	1.79 577	2.60 562	2.81 574	0.22 496	0.21 307	0.21 494	0.19 363	0.25 349	0.79 428
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Anonymous_1	22.76 625	11.11 618	11.93 613	12.73 619	26.05 632	19.39 626	27.77 630	14.18 624	13.64 621	14.92 623	10.66 616	11.26 620	11.24 622	12.48 622	14.45 624	37.82 640	7.87 621	34.92 637	63.61 639	87.51 642	11.75 625

DPSM_ROB	12.32 618	11.13 619	12.31 614	12.90 620	12.80 619	19.81 629	28.13 631	14.50 625	14.31 624	10.62 617	11.34 617	12.03 623	11.89 623	13.08 623	15.22 625	7.09 620	8.31 623	6.47 623	7.32 620	8.69 620	8.43 623

DPSM	12.32 618	11.13 619	12.31 614	12.90 620	12.80 619	19.81 629	28.13 631	14.50 625	14.31 624	10.62 617	11.34 617	12.03 623	11.89 623	13.08 623	15.22 625	7.09 620	8.31 623	6.47 623	7.32 620	8.69 620	8.43 623

BEATNet-Init1	12.32 618	12.82 621	28.66 635	3.22 608	3.71 606	21.59 631	11.42 619	14.54 627	13.73 623	20.24 629	20.16 629	26.14 637	19.85 627	19.08 630	15.33 627	1.81 605	1.93 565	2.05 611	2.48 615	4.25 613	3.41 601

PML	22.99 626	17.34 622	8.24 606	5.48 613	9.84 614	50.35 641	102.65 642	5.84 614	13.52 619	37.08 642	104.84 642	30.61 640	23.20 632	12.09 620	7.96 615	6.27 619	2.12 578	6.31 622	2.42 613	10.67 622	2.95 590

LRCNet_RVC	13.78 623	19.34 623	13.01 616	19.47 624	12.67 618	1.85 576	0.42 431	12.28 623	1.10 535	15.76 624	18.69 628	12.52 625	8.65 616	12.22 621	9.64 616	22.29 632	8.38 625	25.92 634	24.06 634	19.72 631	17.59 631

DLNR_Zeroshot_test	13.74 621	20.06 624	23.92 627	121.50 640	35.20 635	0.46 116	0.15 35	7.96 619	0.47 96	0.29 105	0.37 171	0.26 119	0.17 43	0.79 273	0.36 189	7.16 622	2.95 607	0.09 92	0.38 506	50.40 640	1.95 556

DLNR-FE	13.74 621	20.13 625	23.90 626	121.61 641	34.09 634	0.46 116	0.15 35	8.04 620	0.47 96	0.29 105	0.37 171	0.26 119	0.17 43	0.78 269	0.36 189	7.40 623	2.94 606	0.09 92	0.38 506	51.06 641	1.95 556

xxxxx1	29.05 636	20.74 626	14.05 620	50.10 634	40.25 636	19.01 623	26.60 627	21.83 631	20.22 629	16.52 625	17.56 625	18.33 626	21.41 628	16.11 627	20.77 630	23.48 633	26.77 636	66.36 640	78.56 640	30.19 634	32.23 639

tt_ll	29.05 636	20.74 626	14.05 620	50.10 634	40.25 636	19.01 623	26.60 627	21.83 631	20.22 629	16.52 625	17.56 625	18.33 626	21.41 628	16.11 627	20.77 630	23.48 633	26.77 636	66.36 640	78.56 640	30.19 634	32.23 639

ff	29.05 636	20.74 626	14.05 620	50.10 634	40.25 636	19.01 623	26.60 627	21.83 631	20.22 629	16.52 625	17.56 625	18.33 626	21.41 628	16.11 627	20.77 630	23.48 633	26.77 636	66.36 640	78.56 640	30.19 634	32.23 639

CasAABBNet	24.76 629	22.38 629	24.44 630	26.05 628	25.75 627	39.79 637	56.76 637	29.10 637	28.88 639	21.22 633	22.69 634	24.21 633	23.99 637	26.23 634	30.62 636	14.22 626	16.71 631	13.03 625	14.75 628	17.49 623	16.97 629

RAFT-FEzeroshot	24.76 629	22.39 630	24.34 628	26.12 631	25.84 630	39.77 635	56.77 638	29.07 635	28.85 637	21.21 631	22.64 632	24.17 631	23.98 635	26.23 634	30.63 637	14.22 626	16.70 629	13.03 625	14.76 630	17.49 623	16.95 627

RAFT-FE	24.76 629	22.39 630	24.34 628	26.12 631	25.84 630	39.77 635	56.77 638	29.07 635	28.85 637	21.21 631	22.64 632	24.17 631	23.98 635	26.23 634	30.63 637	14.22 626	16.70 629	13.03 625	14.76 630	17.49 623	16.95 627

FlowAnything	24.80 632	22.39 630	24.71 631	26.07 629	25.75 627	39.80 638	56.70 635	29.12 638	28.95 641	21.38 636	22.83 636	24.22 634	23.96 633	26.24 637	30.65 639	14.23 629	16.78 632	13.04 628	14.84 632	17.49 623	16.93 626

HaxPig	19.88 624	22.39 630	22.30 625	17.98 623	17.98 622	12.06 618	12.06 620	16.25 628	15.97 626	21.05 630	21.41 630	18.85 629	18.35 626	20.07 631	19.64 629	23.57 636	23.19 635	24.07 633	23.71 633	22.95 632	23.72 634

Selective-RAFT-Error	24.83 633	22.44 634	24.80 632	26.10 630	25.82 629	39.85 639	56.72 636	29.21 640	29.03 642	21.29 635	22.80 635	24.25 635	24.07 638	26.28 638	30.60 635	14.24 630	16.85 633	13.04 628	14.75 628	17.53 627	17.02 630

LSM0	26.57 634	22.53 635	25.76 633	30.62 633	52.30 641	39.86 640	56.49 634	29.18 639	28.76 636	21.26 634	22.46 631	24.42 636	23.97 634	26.42 639	30.66 640	14.29 631	16.56 628	13.06 630	14.65 627	17.62 628	20.52 632

DPSimNet_ROB	24.35 628	23.81 636	31.38 638	25.93 627	22.83 625	31.30 632	34.38 633	20.78 630	28.92 640	27.39 640	22.99 637	28.29 639	35.76 642	15.47 625	17.82 628	24.28 637	17.90 634	22.23 632	14.12 626	19.38 630	22.12 633

MEDIAN_ROB	23.95 627	26.96 637	26.29 634	22.14 625	22.09 624	16.18 622	14.23 621	20.47 629	20.09 628	25.43 639	25.22 638	22.96 630	22.54 631	24.33 632	23.18 633	28.15 638	27.16 639	28.60 635	27.73 637	27.59 633	27.58 635

AVERAGE_ROB	26.91 635	30.28 638	29.18 636	25.78 626	25.30 626	19.49 627	15.38 622	23.70 634	23.02 635	28.38 641	27.78 639	26.23 638	25.76 639	26.95 640	25.55 634	31.27 639	30.02 640	31.76 636	30.80 638	30.88 637	30.77 638

RSGM-EC	41.37 639	31.41 639	19.61 623	51.58 637	47.86 639	38.12 633	60.59 640	34.20 641	22.62 633	23.48 637	29.36 640	43.51 641	35.09 640	65.96 641	68.73 641	65.97 641	37.56 641	48.34 638	25.52 635	47.85 638	30.14 636

acva	41.37 639	31.41 639	19.61 623	51.58 637	47.86 639	38.12 633	60.59 640	34.20 641	22.62 633	23.48 637	29.36 640	43.51 641	35.09 640	65.96 641	68.73 641	65.97 641	37.56 641	48.34 638	25.52 635	47.85 638	30.14 636

test_example2	115.17 641	122.38 641	93.45 640	115.38 639	123.53 642	101.24 642	113.11 643	54.67 643	99.94 643	135.50 643	136.43 643	85.67 643	85.40 643	110.44 643	104.91 643	152.17 643	205.21 643	99.17 643	114.27 643	138.55 643	112.04 642

ccccc		297.53 642		372.50 642	377.87 643	200.30 643		217.33 644		202.36 644		213.34 644		312.79 644		409.97 644	354.33 644	255.69 644	227.31 644	431.13 644

GS-Stereo							0.21 121	1.59 571	0.54 156	0.29 105	0.22 50	0.17 45	0.18 64	1.06 331	0.97 430	0.13 324	2.82 603	0.08 41	0.17 332	0.33 439	3.99 610

FSD					1.93 584	0.63 356	0.33 370	0.46 67	0.53 150	0.32 118	0.32 141	0.40 217	0.32 255	1.14 354	0.60 328	0.28 528	2.77 602	0.31 533	0.30 450	0.31 424

Low-res two-view benchmark