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

FlowAnything_test	0.25 10	0.41 164	0.71 1	0.28 154	0.17 87	0.37 74	0.20 131	0.39 47	0.28 6	0.25 104	0.20 54	0.21 119	0.17 69	0.28 33	0.26 120	0.13 397	0.10 172	0.14 459	0.16 368	0.17 261	0.16 66

BLMT-Stereo	0.20 1	0.27 3	0.78 2	0.22 27	0.13 20	0.15 1	0.16 65	0.22 1	0.41 110	0.12 1	0.17 32	0.13 1	0.10 2	0.20 1	0.22 56	0.07 8	0.06 2	0.08 61	0.08 98	0.08 34	0.33 197

Pro-Stereo	0.24 6	0.30 38	0.81 3	0.22 27	0.15 49	0.49 210	0.15 46	0.23 2	0.39 96	0.16 10	0.14 12	0.15 20	0.09 1	0.49 185	0.21 37	0.08 42	0.06 2	0.10 216	0.37 563	0.08 34	0.22 116

LGtest1	0.26 12	0.43 188	0.82 4	0.23 48	0.21 175	0.31 28	0.11 2	0.36 30	0.43 124	0.24 96	0.18 38	0.16 44	0.14 26	0.30 41	0.28 145	0.10 184	0.16 297	0.08 61	0.06 11	0.10 83	0.42 260

PipStereo	0.60 329	0.30 38	0.84 5	1.25 615	1.76 649	0.16 2	0.15 46	0.37 33	0.43 124	0.13 3	0.11 3	0.22 125	0.14 26	0.50 192	0.21 37	0.08 42	1.80 624	0.07 1	0.06 11	0.12 131	3.38 674

LACA3	0.21 2	0.43 188	0.86 6	0.19 2	0.12 8	0.34 48	0.17 78	0.28 5	0.35 34	0.17 17	0.14 12	0.15 20	0.14 26	0.29 37	0.14 1	0.09 95	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.10 83	0.07 1

1w_stereo	0.35 64	0.28 12	0.86 6	0.24 63	0.17 87	0.44 152	0.22 212	0.60 237	0.43 124	0.27 138	0.30 175	0.14 10	0.26 239	0.61 244	0.25 105	0.07 8	0.79 495	0.07 1	0.06 11	0.08 34	0.79 457

PSi22b	0.61 339	0.30 38	0.87 8	1.18 611	1.89 653	0.16 2	0.15 46	0.37 33	0.43 124	0.13 3	0.11 3	0.24 150	0.14 26	0.52 199	0.20 25	0.08 42	1.79 621	0.07 1	0.06 11	0.12 131	3.35 673

SGD-Stereo	0.23 5	0.31 50	0.87 8	0.23 48	0.11 5	0.40 105	0.16 65	0.33 17	0.40 106	0.20 43	0.19 47	0.18 76	0.17 69	0.38 102	0.17 3	0.11 285	0.06 2	0.08 61	0.07 63	0.10 83	0.09 10

rvit_stereo_0083	0.28 18	0.37 128	0.88 10	0.28 154	0.18 108	0.28 16	0.22 212	0.40 54	0.58 254	0.25 104	0.30 175	0.27 191	0.27 255	0.38 102	0.25 105	0.14 439	0.12 228	0.13 422	0.10 185	0.13 167	0.14 43

PSi22a	0.63 376	0.32 64	0.91 11	0.96 588	1.42 625	0.16 2	0.14 23	0.34 21	0.45 143	0.12 1	0.10 1	0.25 160	0.18 94	0.72 310	0.39 263	0.09 95	1.75 620	0.07 1	0.42 585	0.13 167	3.64 683

FoundationStereo	0.61 339	0.37 128	0.91 11	1.96 661	2.40 673	0.20 7	0.16 65	0.26 3	0.86 537	0.16 10	0.12 6	0.19 96	0.17 69	0.58 231	0.32 197	0.10 184	2.98 685	0.08 61	0.06 11	0.07 2	0.20 100

111111	0.39 107	0.28 12	0.93 13	0.33 269	0.42 453	0.43 138	0.13 10	0.48 120	0.39 96	0.24 96	0.31 189	0.18 76	0.17 69	0.43 137	0.23 75	0.09 95	1.32 572	0.08 61	0.06 11	0.25 421	1.00 524

CSFM-Stereo	0.35 64	0.30 38	0.95 14	0.21 13	0.12 8	0.39 95	0.15 46	0.37 33	0.31 14	0.18 26	0.16 28	0.17 62	0.16 63	0.64 263	0.53 361	0.12 347	0.85 512	0.07 1	0.50 608	0.07 2	0.79 457

BridgeDepth_RVC	0.24 6	0.51 252	0.97 15	0.18 1	0.12 8	0.31 28	0.12 4	0.34 21	0.60 272	0.16 10	0.15 21	0.16 44	0.20 133	0.33 65	0.27 130	0.11 285	0.06 2	0.07 1	0.06 11	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
LG-Stereo_L2	0.29 19	0.42 171	0.97 15	0.36 341	0.25 245	0.31 28	0.22 212	0.40 54	0.28 6	0.19 33	0.12 6	0.13 1	0.12 11	0.44 143	0.23 75	0.08 42	0.49 438	0.08 61	0.06 11	0.08 34	0.58 369

LG-Stereo_L1	0.30 23	0.42 171	0.97 15	0.35 322	0.28 293	0.28 16	0.21 174	0.39 47	0.30 11	0.19 33	0.12 6	0.13 1	0.12 11	0.45 146	0.22 56	0.08 42	0.71 488	0.08 61	0.06 11	0.08 34	0.51 323

Monster-pub-mixall	0.50 229	0.35 105	0.98 18	0.22 27	0.13 20	0.34 48	0.12 4	0.38 43	0.28 6	0.39 217	0.19 47	0.16 44	0.12 11	1.05 401	0.41 277	0.08 42	3.28 686	0.07 1	0.73 649	0.08 34	0.55 354

LiteMatch	0.30 23	0.82 408	0.99 19	0.30 198	0.14 35	0.30 23	0.21 174	0.30 7	0.32 18	0.17 17	0.14 12	0.18 76	0.38 361	0.61 244	0.42 287	0.11 285	0.06 2	0.10 216	0.08 98	0.14 199	0.19 89

Foundation-i32	0.71 448	0.33 78	0.99 19	1.38 625	1.80 650	0.49 210	0.15 46	0.34 21	0.60 272	0.14 5	0.13 9	0.28 200	0.14 26	0.99 388	0.52 353	0.09 95	2.49 671	0.07 1	0.06 11	0.11 107	3.05 667

GeoVLM	0.34 51	0.27 3	0.99 19	0.21 13	0.13 20	0.31 28	0.14 23	0.30 7	0.32 18	0.17 17	0.14 12	0.18 76	0.15 46	0.61 244	0.39 263	0.11 285	0.81 503	0.07 1	0.56 622	0.07 2	0.84 474

2w_stereo	0.35 64	0.30 38	0.99 19	0.23 48	0.13 20	0.41 116	0.20 131	0.54 189	0.37 57	0.28 153	0.23 98	0.13 1	0.23 191	0.69 287	0.24 87	0.06 1	1.07 536	0.07 1	0.19 418	0.07 2	0.64 397

WQFJA1	0.49 221	0.48 228	1.00 23	0.27 128	0.38 415	0.48 196	0.23 252	1.81 657	2.16 664	0.26 125	0.26 131	0.29 212	0.27 255	0.34 73	0.36 236	0.10 184	0.11 205	0.10 216	0.09 135	0.20 339	0.54 344

WQFJX1	0.51 241	0.58 284	1.00 23	0.27 128	0.35 384	0.48 196	0.25 310	2.07 669	2.18 666	0.27 138	0.26 131	0.30 221	0.28 273	0.51 194	0.33 212	0.10 184	0.11 205	0.10 216	0.08 98	0.24 396	0.45 292

NLMM	0.49 221	0.47 219	1.00 23	0.27 128	0.38 415	0.48 196	0.23 252	1.81 657	2.16 664	0.26 125	0.26 131	0.29 212	0.27 255	0.34 73	0.36 236	0.10 184	0.11 205	0.10 216	0.09 135	0.20 339	0.54 344

MonSter++	0.34 51	0.27 3	1.00 23	0.21 13	0.13 20	0.31 28	0.14 23	0.30 7	0.32 18	0.17 17	0.14 12	0.18 76	0.15 46	0.61 244	0.40 268	0.11 285	0.82 508	0.07 1	0.56 622	0.07 2	0.84 474

castereo	0.34 51	0.48 228	1.00 23	0.25 82	0.29 302	0.41 116	0.27 348	0.76 321	0.49 168	0.23 83	0.30 175	0.24 150	0.31 315	0.29 37	0.29 157	0.09 95	0.20 344	0.09 148	0.31 518	0.12 131	0.44 287

mm2	0.35 64	0.27 3	1.01 28	0.21 13	0.13 20	0.48 196	0.14 23	0.30 7	0.32 18	0.14 5	0.14 12	0.18 76	0.13 18	0.61 244	0.53 361	0.11 285	0.81 503	0.07 1	0.56 622	0.07 2	0.84 474

mm1	0.35 64	0.27 3	1.01 28	0.21 13	0.13 20	0.48 196	0.14 23	0.34 21	0.32 18	0.14 5	0.14 12	0.18 76	0.13 18	0.61 244	0.53 361	0.11 285	0.81 503	0.07 1	0.56 622	0.07 2	0.84 474

LACA1	0.24 6	0.74 372	1.01 28	0.20 4	0.10 1	0.42 130	0.14 23	0.33 17	0.38 76	0.16 10	0.11 3	0.14 10	0.15 46	0.27 27	0.16 2	0.09 95	0.07 24	0.07 1	0.06 11	0.10 83	0.08 5

WQFJX	0.49 221	0.47 219	1.02 31	0.27 128	0.39 422	0.47 186	0.23 252	1.85 659	1.92 660	0.28 153	0.27 145	0.28 200	0.28 273	0.43 137	0.36 236	0.10 184	0.12 228	0.10 216	0.08 98	0.24 396	0.54 344

3.75w	0.33 44	0.27 3	1.02 31	0.22 27	0.21 175	0.44 152	0.16 65	0.47 111	0.33 24	0.25 104	0.21 65	0.13 1	0.18 94	0.54 214	0.24 87	0.08 42	1.14 545	0.07 1	0.08 98	0.07 2	0.56 356

IGEV	0.36 79	0.34 93	1.03 33	0.21 13	0.24 234	0.42 130	0.16 65	0.38 43	0.41 110	0.37 205	0.22 79	0.14 10	0.12 11	0.63 256	0.40 268	0.08 42	0.73 491	0.08 61	0.53 616	0.09 55	0.52 331

MLG-Stereo_test3	0.31 27	0.44 203	1.03 33	0.48 459	0.40 432	0.36 64	0.13 10	0.39 47	0.46 148	0.28 153	0.19 47	0.17 62	0.12 11	0.25 17	0.18 6	0.09 95	0.53 449	0.08 61	0.06 11	0.09 55	0.45 292

Test_v1	0.24 6	0.32 64	1.04 35	0.21 13	0.14 35	0.27 15	0.15 46	0.39 47	0.29 9	0.18 26	0.19 47	0.15 20	0.13 18	0.28 33	0.20 25	0.10 184	0.07 24	0.07 1	0.06 11	0.08 34	0.49 313

monsters	0.39 107	0.39 148	1.04 35	0.24 63	0.32 347	0.42 130	0.13 10	0.49 125	0.35 34	0.27 138	0.21 65	0.14 10	0.15 46	0.60 239	0.43 296	0.09 95	1.09 539	0.07 1	0.70 642	0.07 2	0.65 400

NLMM1	0.53 257	0.51 252	1.05 37	0.28 154	0.38 415	0.49 210	0.24 282	2.08 670	2.47 671	0.29 166	0.28 154	0.27 191	0.25 222	0.48 171	0.35 232	0.10 184	0.11 205	0.10 216	0.09 135	0.24 396	0.57 362

NLSM1	0.45 172	0.54 267	1.05 37	0.27 128	0.40 432	0.49 210	0.21 174	1.54 643	1.71 649	0.26 125	0.33 212	0.26 177	0.26 239	0.41 125	0.36 236	0.10 184	0.11 205	0.11 296	0.10 185	0.22 371	0.23 126

GIP-stereo	0.61 339	0.68 331	1.05 37	0.95 587	1.46 632	0.42 130	0.17 78	0.69 286	0.49 168	0.19 33	0.24 104	0.23 138	0.18 94	0.95 383	0.59 393	0.10 184	1.33 573	0.08 61	0.06 11	0.18 286	2.21 635

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.34 51	0.47 219	1.07 40	0.30 198	0.27 277	0.35 56	0.20 131	0.47 111	0.32 18	0.22 69	0.23 98	0.14 10	0.22 164	0.24 11	0.18 6	0.07 8	0.08 72	0.08 61	0.47 598	0.09 55	1.29 565

MonStereo	0.47 191	0.29 19	1.07 40	0.22 27	0.18 108	0.51 239	0.14 23	0.49 125	0.35 34	0.25 104	0.17 32	0.15 20	0.11 7	0.88 362	0.48 331	0.06 1	2.11 647	0.07 1	0.80 652	0.07 2	1.01 525

Monster-pub-eth3d	0.47 191	0.29 19	1.07 40	0.22 27	0.18 108	0.51 239	0.14 23	0.49 125	0.35 34	0.25 104	0.18 38	0.15 20	0.11 7	0.87 353	0.47 321	0.06 1	2.11 647	0.07 1	0.81 655	0.07 2	1.01 525

2.5w	0.40 122	0.31 50	1.07 40	0.23 48	0.16 63	0.39 95	0.19 106	0.50 149	0.39 96	0.23 83	0.23 98	0.13 1	0.17 69	0.73 312	0.24 87	0.07 8	1.53 601	0.07 1	0.46 595	0.07 2	0.92 504

monsterstereo	0.40 122	0.43 188	1.07 40	0.26 102	0.27 277	0.39 95	0.14 23	0.55 201	0.37 57	0.28 153	0.27 145	0.14 10	0.13 18	0.67 277	0.44 302	0.07 8	1.12 543	0.07 1	0.81 655	0.08 34	0.53 337

MonSter	0.47 191	0.29 19	1.07 40	0.22 27	0.18 108	0.51 239	0.14 23	0.49 125	0.35 34	0.26 125	0.18 38	0.15 20	0.11 7	0.88 362	0.47 321	0.06 1	2.11 647	0.07 1	0.81 655	0.07 2	1.01 525

monster-pro	0.47 191	0.29 19	1.08 46	0.22 27	0.18 108	0.50 229	0.14 23	0.49 125	0.35 34	0.25 104	0.18 38	0.15 20	0.11 7	0.88 362	0.47 321	0.06 1	2.11 647	0.07 1	0.81 655	0.07 2	1.01 525

Foundation-i1c-attn	0.59 317	0.29 19	1.10 47	0.53 492	0.59 509	0.30 23	0.20 131	0.52 165	1.73 651	0.45 254	0.26 131	0.34 249	0.25 222	0.83 346	0.54 369	0.09 95	1.87 628	0.08 61	0.06 11	0.07 2	1.75 605

Foundation-i1b	0.56 280	0.29 19	1.10 47	0.41 416	0.33 355	0.29 20	0.21 174	0.54 189	1.83 657	0.46 267	0.23 98	0.39 275	0.23 191	0.67 277	0.48 331	0.09 95	1.97 638	0.07 1	0.07 63	0.09 55	1.53 587

Foundation-i1a	0.59 317	0.27 3	1.10 47	0.55 502	0.63 526	0.31 28	0.21 174	0.53 177	1.91 659	0.40 223	0.24 104	0.36 257	0.25 222	0.87 353	0.47 321	0.09 95	1.74 619	0.07 1	0.06 11	0.09 55	1.65 600

qqai	0.38 98	0.29 19	1.11 50	0.39 391	0.60 515	0.32 36	0.15 46	0.37 33	0.37 57	0.15 8	0.13 9	0.18 76	0.13 18	0.46 151	0.26 120	0.08 42	0.80 498	0.07 1	0.27 489	0.07 2	1.31 567

NLCSM	0.53 257	0.70 344	1.11 50	0.30 198	0.36 396	0.49 210	0.28 362	1.39 632	1.68 646	0.31 174	0.30 175	0.30 221	0.31 315	1.43 476	0.39 263	0.11 285	0.12 228	0.11 296	0.10 185	0.35 540	0.53 337

LiteMatch*	0.32 33	0.28 12	1.12 52	0.20 4	0.14 35	0.28 16	0.15 46	0.30 7	0.31 14	0.17 17	0.14 12	0.16 44	0.15 46	0.49 185	0.37 247	0.09 95	0.77 493	0.08 61	0.38 568	0.08 34	0.81 468

DispViT+	0.25 10	0.29 19	1.12 52	0.20 4	0.44 459	0.22 10	0.14 23	0.43 74	0.40 106	0.20 43	0.17 32	0.18 76	0.15 46	0.39 106	0.19 14	0.11 285	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.09 10

HiDET	0.34 51	0.27 3	1.12 52	0.21 13	0.13 20	0.36 64	0.14 23	0.37 33	0.35 34	0.17 17	0.15 21	0.17 62	0.15 46	0.59 232	0.59 393	0.09 95	0.58 461	0.07 1	0.44 586	0.07 2	0.73 434

LCMNet	0.37 90	0.28 12	1.12 52	0.20 4	0.13 20	0.39 95	0.14 23	0.37 33	0.37 57	0.18 26	0.16 28	0.17 62	0.15 46	0.69 287	0.60 398	0.09 95	0.80 498	0.07 1	0.55 619	0.07 2	0.93 506

2.25w	0.42 139	0.30 38	1.12 52	0.22 27	0.15 49	0.36 64	0.13 10	0.45 91	0.37 57	0.26 125	0.27 145	0.14 10	0.19 115	0.91 370	0.36 236	0.07 8	1.38 578	0.07 1	0.67 641	0.07 2	0.91 499

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 244	0.51 252	1.12 52	0.26 102	0.22 190	0.46 172	0.20 131	1.10 592	1.33 628	3.13 682	0.33 212	0.22 125	0.20 133	0.34 73	0.26 120	0.11 285	0.09 137	0.11 296	0.09 135	0.17 261	0.21 108

TS12	0.27 15	0.34 93	1.13 58	0.26 102	0.12 8	0.47 186	0.16 65	0.49 125	0.48 162	0.21 56	0.31 189	0.18 76	0.20 133	0.32 57	0.24 87	0.07 8	0.07 24	0.08 61	0.06 11	0.10 83	0.10 15

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.39 107	0.47 219	1.13 58	0.34 296	0.34 371	0.37 74	0.20 131	0.38 43	0.36 50	0.23 83	0.27 145	0.18 76	0.22 164	0.26 22	0.20 25	0.07 8	0.17 311	0.08 61	0.51 612	0.08 34	2.00 617

RT-Monster	0.32 33	0.34 93	1.13 58	0.25 82	0.28 293	0.45 160	0.16 65	0.56 208	0.59 264	0.39 217	0.37 237	0.28 200	0.21 150	0.34 73	0.23 75	0.09 95	0.09 137	0.08 61	0.07 63	0.15 215	0.43 271

Foundation-i1	0.60 329	0.35 105	1.13 58	0.89 575	0.41 439	0.33 43	0.22 212	0.64 264	1.48 638	0.34 191	0.31 189	0.59 411	0.23 191	0.87 353	0.57 382	0.09 95	2.03 641	0.08 61	0.07 63	0.10 83	1.17 546

rvit_stereo_0081	0.29 19	0.46 215	1.13 58	0.28 154	0.17 87	0.32 36	0.22 212	0.45 91	0.58 254	0.25 104	0.26 131	0.26 177	0.22 164	0.36 94	0.25 105	0.14 439	0.10 172	0.11 296	0.10 185	0.13 167	0.11 23

rvit_stereo_0082	0.29 19	0.46 215	1.13 58	0.28 154	0.17 87	0.32 36	0.22 212	0.45 91	0.58 254	0.25 104	0.26 131	0.26 177	0.22 164	0.36 94	0.25 105	0.14 439	0.10 172	0.11 296	0.10 185	0.13 167	0.11 23

PointNet	0.29 19	0.30 38	1.14 64	0.22 27	0.14 35	0.36 64	0.17 78	0.35 25	0.34 28	0.17 17	0.16 28	0.19 96	0.13 18	0.26 22	0.38 256	0.11 285	0.52 446	0.08 61	0.07 63	0.07 2	0.68 414

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.33 44	0.33 78	1.16 65	0.32 245	0.33 355	0.47 186	0.21 174	0.54 189	0.37 57	0.21 56	0.25 117	0.22 125	0.23 191	0.23 3	0.19 14	0.08 42	0.06 2	0.08 61	0.07 63	0.11 107	1.08 538

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.31 27	0.42 171	1.17 66	0.24 63	0.33 355	0.48 196	0.20 131	0.51 159	0.38 76	0.27 138	0.30 175	0.25 160	0.14 26	0.24 11	0.29 157	0.09 95	0.07 24	0.10 216	0.09 135	0.12 131	0.57 362

3.5w_stereo	0.34 51	0.33 78	1.17 66	0.21 13	0.15 49	0.40 105	0.14 23	0.46 101	0.36 50	0.23 83	0.25 117	0.15 20	0.19 115	0.80 338	0.24 87	0.07 8	1.02 532	0.07 1	0.07 63	0.07 2	0.52 331

test_for_model	0.31 27	0.42 171	1.17 66	0.24 63	0.33 355	0.48 196	0.20 131	0.51 159	0.38 76	0.27 138	0.30 175	0.25 160	0.14 26	0.24 11	0.29 157	0.09 95	0.07 24	0.10 216	0.09 135	0.12 131	0.57 362

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.32 33	0.42 171	1.19 69	0.23 48	0.32 347	0.48 196	0.20 131	0.50 149	0.38 76	0.27 138	0.31 189	0.26 177	0.14 26	0.24 11	0.41 277	0.08 42	0.06 2	0.09 148	0.09 135	0.12 131	0.58 369

asd	0.36 79	0.28 12	1.21 70	0.23 48	0.19 143	0.41 116	0.14 23	0.37 33	0.34 28	0.26 125	0.21 65	0.15 20	0.19 115	0.91 370	0.20 25	0.10 184	1.14 545	0.07 1	0.08 98	0.08 34	0.71 428

DilatedVolume-Stereo	0.35 64	0.38 139	1.21 70	0.26 102	0.20 160	0.41 116	0.18 96	0.43 74	0.38 76	0.37 205	0.35 228	0.29 212	0.24 204	0.64 263	0.55 375	0.09 95	0.19 329	0.08 61	0.11 238	0.12 131	0.50 316

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 33	0.40 156	1.21 70	0.35 322	0.16 63	0.29 20	0.16 65	0.59 230	0.56 239	0.20 43	0.20 54	0.17 62	0.26 239	0.40 116	0.38 256	0.09 95	0.08 72	0.08 61	0.25 472	0.12 131	0.43 271

DEFOM-Stereo	0.26 12	0.61 299	1.22 73	0.24 63	0.14 35	0.49 210	0.18 96	0.31 13	0.31 14	0.20 43	0.18 38	0.15 20	0.14 26	0.42 134	0.19 14	0.08 42	0.06 2	0.08 61	0.06 11	0.09 55	0.16 66

DepthFocus	0.22 3	0.33 78	1.23 74	0.20 4	0.15 49	0.20 7	0.15 46	0.31 13	0.20 2	0.16 10	0.17 32	0.15 20	0.13 18	0.24 11	0.18 6	0.09 95	0.08 72	0.11 296	0.10 185	0.09 55	0.08 5

asda	0.41 130	0.31 50	1.23 74	0.22 27	0.17 87	0.43 138	0.16 65	0.46 101	0.38 76	0.25 104	0.20 54	0.15 20	0.20 133	0.99 388	0.23 75	0.10 184	1.49 593	0.07 1	0.23 460	0.08 34	0.88 492

xyz-stereo-finetune	0.37 90	0.90 445	1.23 74	0.22 27	0.12 8	0.53 270	0.26 329	0.57 217	0.58 254	0.30 171	0.33 212	0.29 212	0.24 204	0.60 239	0.62 411	0.09 95	0.08 72	0.10 216	0.08 98	0.13 167	0.14 43

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.38 98	0.46 215	1.24 77	0.27 128	0.30 318	0.45 160	0.19 106	0.48 120	0.34 28	0.19 33	0.21 65	0.22 125	0.20 133	0.57 223	0.21 37	0.08 42	0.08 72	0.08 61	0.07 63	0.08 34	1.79 609

GCAPDPT-zeroshot4090	0.35 64	0.47 219	1.24 77	0.30 198	0.23 220	0.36 64	0.19 106	0.42 66	0.35 34	0.22 69	0.24 104	0.19 96	0.23 191	0.23 3	0.17 3	0.08 42	0.12 228	0.08 61	0.30 507	0.13 167	1.53 587

4.5_new	0.39 107	0.29 19	1.25 79	0.22 27	0.16 63	0.40 105	0.17 78	0.43 74	0.37 57	0.27 138	0.22 79	0.15 20	0.14 26	1.04 398	0.23 75	0.09 95	1.49 593	0.07 1	0.14 321	0.09 55	0.62 386

4.5w-stereo	0.39 107	0.29 19	1.25 79	0.22 27	0.16 63	0.40 105	0.17 78	0.43 74	0.37 57	0.27 138	0.22 79	0.15 20	0.14 26	1.04 398	0.23 75	0.09 95	1.49 593	0.07 1	0.14 321	0.09 55	0.62 386

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.35 64	0.47 219	1.26 81	0.30 198	0.23 220	0.36 64	0.19 106	0.42 66	0.35 34	0.22 69	0.24 104	0.19 96	0.23 191	0.23 3	0.17 3	0.08 42	0.12 228	0.08 61	0.30 507	0.13 167	1.52 584

3.25w_new	0.39 107	0.30 38	1.27 82	0.21 13	0.22 190	0.37 74	0.14 23	0.46 101	0.38 76	0.25 104	0.21 65	0.16 44	0.19 115	0.71 302	0.23 75	0.07 8	1.41 583	0.07 1	0.35 551	0.07 2	0.80 461

3.25w	0.39 107	0.30 38	1.27 82	0.21 13	0.22 190	0.37 74	0.14 23	0.46 101	0.38 76	0.25 104	0.21 65	0.16 44	0.19 115	0.71 302	0.23 75	0.07 8	1.41 583	0.07 1	0.35 551	0.07 2	0.80 461

U	3.41 680	0.37 128	1.27 82	0.27 128	13.75 703	19.65 708	0.15 46	0.43 74	0.33 24	0.18 26	0.19 47	0.27 191	0.15 46	0.23 3	0.19 14	0.10 184	0.06 2	17.75 713	12.73 706	0.11 107	0.10 15

RSM++	0.48 205	0.52 257	1.27 82	1.62 639	1.27 618	0.39 95	0.20 131	0.49 125	0.56 239	0.22 69	0.25 117	0.24 150	0.17 69	0.39 106	0.23 75	0.09 95	0.11 205	0.09 148	0.35 551	0.29 481	0.80 461

CAR	0.43 146	0.37 128	1.28 86	0.22 27	0.16 63	0.38 86	0.13 10	0.33 17	0.27 3	0.75 536	0.15 21	0.15 20	0.10 2	0.64 263	0.30 168	0.08 42	1.51 598	0.07 1	0.83 660	0.10 83	0.73 434

MSE-Stereo	0.44 165	0.36 113	1.28 86	0.22 27	0.16 63	0.38 86	0.13 10	0.33 17	0.27 3	0.62 449	0.15 21	0.15 20	0.10 2	0.96 384	0.29 157	0.08 42	1.60 607	0.07 1	0.83 660	0.10 83	0.73 434

GCAP-Stereo-cres-4k	0.30 23	0.43 188	1.28 86	0.31 223	0.39 422	0.45 160	0.22 212	0.45 91	0.34 28	0.21 56	0.28 154	0.19 96	0.21 150	0.26 22	0.19 14	0.07 8	0.09 137	0.08 61	0.07 63	0.13 167	0.42 260

qwe	0.41 130	0.29 19	1.29 89	0.22 27	0.22 190	0.41 116	0.15 46	0.49 125	0.38 76	0.28 153	0.23 98	0.14 10	0.15 46	0.94 377	0.24 87	0.08 42	1.47 592	0.07 1	0.25 472	0.08 34	0.76 444

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.33 44	0.40 156	1.30 90	0.24 63	0.31 331	0.47 186	0.20 131	0.49 125	0.36 50	0.28 153	0.32 206	0.27 191	0.14 26	0.25 17	0.41 277	0.08 42	0.06 2	0.09 148	0.09 135	0.12 131	0.66 402

gcap_with_dpt	0.32 33	0.38 139	1.30 90	0.24 63	0.30 318	0.48 196	0.21 174	0.52 165	0.36 50	0.28 153	0.31 189	0.23 138	0.15 46	0.23 3	0.27 130	0.08 42	0.06 2	0.09 148	0.09 135	0.12 131	0.66 402

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 257	0.39 148	1.30 90	0.45 447	0.21 175	0.74 514	0.17 78	0.71 303	0.44 136	1.17 613	0.38 245	0.89 565	0.23 191	0.86 351	0.94 500	0.11 285	0.49 438	0.09 148	0.40 575	0.13 167	0.50 316

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 172	1.36 574	1.30 90	0.24 63	0.12 8	0.33 43	0.20 131	0.41 59	0.37 57	0.32 179	0.21 65	0.16 44	0.14 26	0.29 37	0.62 411	0.55 635	1.42 586	0.11 296	0.13 298	0.25 421	0.56 356

MGA	0.40 122	0.36 113	1.31 94	0.22 27	0.18 108	0.39 95	0.13 10	0.30 7	0.27 3	0.62 449	0.15 21	0.15 20	0.10 2	0.96 384	0.29 157	0.08 42	1.60 607	0.07 1	0.06 11	0.09 55	0.68 414

mms	0.39 107	0.63 308	1.31 94	0.34 296	0.65 534	0.32 36	0.22 212	0.39 47	0.39 96	0.27 138	0.31 189	0.23 138	0.17 69	0.57 223	0.22 56	0.08 42	0.21 353	0.10 216	0.08 98	0.24 396	1.16 545

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.42 139	0.52 257	1.33 96	0.29 177	0.25 245	0.35 56	0.22 212	0.47 111	0.37 57	0.25 104	0.26 131	0.16 44	0.22 164	0.33 65	0.18 6	0.07 8	0.08 72	0.08 61	0.45 588	0.08 34	2.53 652

S2M2_XL	0.22 3	0.36 113	1.33 96	0.20 4	0.13 20	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.18 1	0.16 10	0.20 54	0.15 20	0.14 26	0.21 2	0.22 56	0.11 285	0.09 137	0.10 216	0.08 98	0.10 83	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
gcap-zeroshot	0.32 33	0.41 164	1.34 98	0.23 48	0.33 355	0.49 210	0.20 131	0.52 165	0.37 57	0.27 138	0.29 164	0.25 160	0.14 26	0.23 3	0.32 197	0.09 95	0.06 2	0.09 148	0.09 135	0.12 131	0.59 376

testlalala	0.32 33	0.41 164	1.34 98	0.23 48	0.33 355	0.49 210	0.20 131	0.52 165	0.37 57	0.27 138	0.29 164	0.25 160	0.14 26	0.23 3	0.32 197	0.09 95	0.06 2	0.09 148	0.09 135	0.12 131	0.59 376

BridgeDepth	0.26 12	0.63 308	1.36 100	0.23 48	0.10 1	0.38 86	0.15 46	0.35 25	0.37 57	0.17 17	0.13 9	0.23 138	0.19 115	0.32 57	0.23 75	0.07 8	0.05 1	0.07 1	0.06 11	0.10 83	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
IGEV-RUCA	2.30 662	0.38 139	1.36 100	0.41 416	1.90 655	2.03 662	1.86 675	1.37 630	1.78 654	3.73 684	3.72 680	5.06 684	8.09 693	2.15 603	1.63 589	0.26 598	0.77 493	2.71 692	1.91 688	2.43 685	2.42 649

RSM	0.47 191	0.51 252	1.36 100	1.37 623	1.04 594	0.37 74	0.21 174	0.52 165	0.55 230	0.23 83	0.28 154	0.28 200	0.17 69	0.40 116	0.22 56	0.09 95	0.24 367	0.09 148	0.35 551	0.24 396	0.80 461

LG-Stereo	0.36 79	0.61 299	1.37 103	0.26 102	0.37 405	0.43 138	0.20 131	0.55 201	0.44 136	0.25 104	0.30 175	0.50 359	0.17 69	0.30 41	0.37 247	0.10 184	0.18 323	0.11 296	0.10 185	0.24 396	0.43 271

BStereo	0.34 51	0.38 139	1.38 104	0.24 63	0.29 302	0.50 229	0.21 174	0.49 125	0.38 76	0.22 69	0.18 38	0.20 108	0.14 26	0.35 88	0.47 321	0.07 8	0.42 421	0.16 509	0.21 442	0.12 131	0.42 260

Wave_Phase_stereo	0.37 90	0.38 139	1.38 104	0.24 63	0.29 302	1.09 611	0.21 174	0.52 165	0.38 76	0.22 69	0.18 38	0.20 108	0.14 26	0.35 88	0.47 321	0.07 8	0.42 421	0.16 509	0.21 442	0.12 131	0.42 260

Wavelet-MonSter	0.42 139	0.34 93	1.38 104	0.23 48	0.17 87	0.43 138	0.14 23	0.28 5	0.35 34	0.23 83	0.21 65	0.15 20	0.16 63	0.92 375	0.66 428	0.06 1	1.21 552	0.07 1	0.45 588	0.06 1	0.95 513

castereo++	0.39 107	0.83 413	1.38 104	0.29 177	0.18 108	0.53 270	0.20 131	0.57 217	0.58 254	0.20 43	0.27 145	0.32 237	0.17 69	0.34 73	0.22 56	0.09 95	0.54 452	0.09 148	0.29 497	0.15 215	0.52 331

999	0.35 64	0.74 372	1.38 104	0.27 128	0.18 108	0.50 229	0.23 252	0.40 54	0.41 110	0.21 56	0.33 212	0.23 138	0.18 94	0.74 316	0.37 247	0.09 95	0.08 72	0.09 148	0.08 98	0.26 442	0.26 148

2.75w_new	0.46 183	0.32 64	1.39 109	0.21 13	0.19 143	0.40 105	0.18 96	0.51 159	0.39 96	0.27 138	0.21 65	0.13 1	0.20 133	1.10 414	0.44 302	0.07 8	1.58 605	0.07 1	0.61 637	0.07 2	0.82 472

4.25_new	0.43 146	0.29 19	1.40 110	0.23 48	0.19 143	0.41 116	0.17 78	0.44 85	0.38 76	0.34 191	0.22 79	0.15 20	0.18 94	1.06 402	0.30 168	0.10 184	1.44 587	0.07 1	0.32 526	0.07 2	0.93 506

4.5w_new	0.43 146	0.29 19	1.40 110	0.23 48	0.19 143	0.41 116	0.17 78	0.44 85	0.38 76	0.34 191	0.22 79	0.15 20	0.18 94	1.06 402	0.30 168	0.10 184	1.44 587	0.07 1	0.32 526	0.07 2	0.93 506

4.25w-stereo	0.43 146	0.29 19	1.40 110	0.23 48	0.19 143	0.41 116	0.17 78	0.44 85	0.38 76	0.34 191	0.22 79	0.15 20	0.18 94	1.06 402	0.30 168	0.10 184	1.44 587	0.07 1	0.32 526	0.07 2	0.93 506

xyz-stereo-finetune2	0.40 122	0.89 439	1.40 110	0.22 27	0.12 8	0.58 336	0.23 252	0.55 201	0.50 180	0.33 184	0.47 296	0.30 221	0.41 397	0.81 342	0.60 398	0.09 95	0.07 24	0.11 296	0.09 135	0.12 131	0.12 26

S2M2_L	0.27 15	0.32 64	1.41 114	0.24 63	0.17 87	0.24 12	0.09 1	0.36 30	0.50 180	0.17 17	0.25 117	0.22 125	0.17 69	0.27 27	0.29 157	0.16 490	0.12 228	0.11 296	0.12 276	0.15 215	0.12 26
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
NLSM3	0.34 51	0.67 321	1.42 115	0.26 102	0.24 234	0.43 138	0.19 106	0.63 257	0.49 168	0.21 56	0.27 145	0.21 119	0.25 222	0.30 41	0.27 130	0.07 8	0.06 2	0.10 216	0.09 135	0.10 83	0.51 323

rvit_stereo_0080	0.33 44	0.77 386	1.43 116	0.24 63	0.18 108	0.34 48	0.27 348	0.58 221	0.51 187	0.25 104	0.27 145	0.27 191	0.22 164	0.32 57	0.27 130	0.14 439	0.10 172	0.10 216	0.10 185	0.15 215	0.17 74

IGEV-Stereo+	0.48 205	0.32 64	1.43 116	0.26 102	0.46 471	0.30 23	0.13 10	0.32 16	0.57 246	0.80 554	0.24 104	0.19 96	0.19 115	0.57 223	0.46 315	0.10 184	1.36 575	0.08 61	0.22 456	0.46 607	1.04 532

whm_eth	0.33 44	0.77 386	1.43 116	0.24 63	0.18 108	0.34 48	0.27 348	0.58 221	0.51 187	0.25 104	0.27 145	0.27 191	0.22 164	0.32 57	0.27 130	0.14 439	0.10 172	0.10 216	0.10 185	0.15 215	0.17 74

anonymity	0.86 523	0.68 331	1.44 119	0.64 536	0.83 564	0.67 479	0.52 551	0.98 509	0.73 418	0.96 584	0.70 509	0.81 533	0.86 593	1.10 414	1.34 567	0.64 639	0.72 490	0.58 643	1.44 682	0.60 627	0.91 499

MLG-Stereo	0.38 98	0.43 188	1.46 120	0.24 63	0.42 453	0.44 152	0.13 10	0.42 66	0.51 187	0.27 138	0.14 12	0.17 62	0.13 18	0.35 88	0.18 6	0.08 42	1.45 591	0.08 61	0.06 11	0.09 55	0.47 300

tt45	0.35 64	0.80 401	1.46 120	0.26 102	0.17 87	0.55 295	0.22 212	0.44 85	0.39 96	0.24 96	0.26 131	0.25 160	0.18 94	0.64 263	0.36 236	0.09 95	0.08 72	0.10 216	0.08 98	0.24 396	0.29 168

ITSA-stereo	0.52 244	0.42 171	1.46 120	0.34 296	0.18 108	0.60 373	0.29 390	0.99 518	0.82 508	0.51 321	0.48 304	0.53 374	0.59 521	1.25 449	0.73 454	0.15 470	0.12 228	0.17 528	0.16 368	0.19 316	0.32 192

CES	0.33 44	0.32 64	1.46 120	0.25 82	0.50 477	0.40 105	0.20 131	0.48 120	0.48 162	0.22 69	0.29 164	0.26 177	0.19 115	0.35 88	0.22 56	0.09 95	0.07 24	0.08 61	0.05 1	0.16 237	0.54 344

aanet-new-12k	0.32 33	0.42 171	1.47 124	0.28 154	0.20 160	0.44 152	0.20 131	0.55 201	0.38 76	0.20 43	0.17 32	0.16 44	0.21 150	0.28 33	0.20 25	0.08 42	0.07 24	0.09 148	0.07 63	0.12 131	0.90 498

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.40 122	0.68 331	1.47 124	0.26 102	0.31 331	0.41 116	0.20 131	0.50 149	0.39 96	0.22 69	0.22 79	0.20 108	0.17 69	0.27 27	0.19 14	0.08 42	0.10 172	0.08 61	0.45 588	0.10 83	1.76 607

SMoEStereo_RVC	0.36 79	0.83 413	1.48 126	0.26 102	0.15 49	0.46 172	0.22 212	0.40 54	0.43 124	0.23 83	0.24 104	0.21 119	0.18 94	0.47 157	0.59 393	0.07 8	0.07 24	0.10 216	0.08 98	0.24 396	0.42 260

rvit_0105_6	0.36 79	0.55 276	1.48 126	0.31 223	0.18 108	0.35 56	0.26 329	0.56 208	0.66 325	0.26 125	0.29 164	0.33 244	0.26 239	0.41 125	0.27 130	0.18 523	0.16 297	0.15 488	0.13 298	0.15 215	0.25 140

MLG-Stereo_test1	0.36 79	0.45 212	1.50 128	0.24 63	0.35 384	0.45 160	0.13 10	0.36 30	0.51 187	0.20 43	0.10 1	0.18 76	0.12 11	0.33 65	0.18 6	0.08 42	1.36 575	0.08 61	0.06 11	0.09 55	0.47 300

aanet-new-14k	0.32 33	0.52 257	1.51 129	0.28 154	0.15 49	0.37 74	0.21 174	0.49 125	0.39 96	0.21 56	0.28 154	0.16 44	0.29 294	0.27 27	0.20 25	0.08 42	0.06 2	0.08 61	0.06 11	0.12 131	0.70 425

VIP-Stereo	0.39 107	0.81 406	1.51 129	0.24 63	0.34 371	0.52 259	0.17 78	0.46 101	0.49 168	0.21 56	0.25 117	0.25 160	0.15 46	0.41 125	0.41 277	0.09 95	0.62 471	0.08 61	0.06 11	0.15 215	0.68 414

fffft	0.36 79	0.70 344	1.51 129	0.25 82	0.15 49	0.42 130	0.24 282	0.46 101	0.42 117	0.22 69	0.19 47	0.20 108	0.16 63	0.47 157	0.69 438	0.07 8	0.09 137	0.10 216	0.08 98	0.30 490	0.45 292
1: 1. 1
3w_stereo	0.44 165	0.29 19	1.53 132	0.23 48	0.20 160	0.37 74	0.22 212	0.53 177	0.41 110	0.25 104	0.21 65	0.13 1	0.22 164	0.90 368	0.24 87	0.06 1	1.52 599	0.07 1	0.44 586	0.08 34	0.83 473

Replicate-Monster	0.58 298	0.53 264	1.55 133	0.22 27	0.34 371	0.37 74	0.13 10	0.43 74	0.39 96	0.35 197	0.16 28	0.16 44	0.15 46	1.46 483	0.21 37	0.11 285	2.71 678	0.07 1	0.35 551	0.08 34	1.81 610

fffy	0.39 107	0.67 321	1.57 134	0.45 447	0.52 484	0.37 74	0.22 212	0.45 91	0.35 34	0.21 56	0.30 175	0.26 177	0.20 133	0.45 146	0.24 87	0.08 42	0.29 390	0.10 216	0.08 98	0.25 421	0.77 448

water-stereo	0.36 79	0.61 299	1.58 135	0.25 82	0.14 35	0.38 86	0.18 96	0.44 85	0.35 34	0.31 174	0.35 228	0.28 200	0.25 222	0.45 146	0.38 256	0.12 347	0.09 137	0.09 148	0.08 98	0.11 107	0.74 440

BUS	0.45 172	0.32 64	1.58 135	0.31 223	0.22 190	0.91 580	0.23 252	1.05 568	0.67 338	0.64 473	0.53 352	0.65 443	0.32 324	0.48 171	0.34 224	0.13 397	0.10 172	0.14 459	0.12 276	0.13 167	0.15 53

BSDual-CNN	0.48 205	0.32 64	1.58 135	0.31 223	0.22 190	0.76 522	0.32 428	1.05 568	0.67 338	0.64 473	0.53 352	0.63 430	0.38 361	0.48 171	0.97 503	0.13 397	0.10 172	0.14 459	0.12 276	0.13 167	0.15 53

psmg	0.48 205	0.32 64	1.58 135	0.28 154	0.22 190	0.75 517	0.35 462	0.94 475	0.67 338	0.61 434	0.59 422	0.63 430	0.38 361	0.48 171	0.97 503	0.13 397	0.11 205	0.13 422	0.13 298	0.14 199	0.15 53

depthmonostereo	0.38 98	0.68 331	1.59 139	0.48 459	0.14 35	0.41 116	0.19 106	0.52 165	0.42 117	0.26 125	0.29 164	0.31 231	0.29 294	0.64 263	0.33 212	0.09 95	0.10 172	0.09 148	0.08 98	0.10 83	0.50 316

DF	0.70 443	0.34 93	1.60 140	2.29 668	1.43 627	0.40 105	0.20 131	0.73 311	0.37 57	0.25 104	0.39 251	0.34 249	0.17 69	0.83 346	0.90 492	0.10 184	2.62 676	0.08 61	0.29 497	0.09 55	0.58 369

RAFT-Stereo-weight	0.46 183	0.37 128	1.60 140	0.29 177	0.51 480	0.57 326	0.22 212	0.84 388	0.67 338	0.48 274	0.38 245	0.36 257	0.17 69	0.39 106	0.27 130	0.09 95	1.28 564	0.09 148	0.07 63	0.09 55	0.41 255

aanet-new-24k	0.34 51	0.65 318	1.61 142	0.25 82	0.56 499	0.40 105	0.21 174	0.42 66	0.31 14	0.20 43	0.28 154	0.18 76	0.20 133	0.26 22	0.20 25	0.07 8	0.10 172	0.08 61	0.32 526	0.12 131	0.32 192

LG-G_1	0.41 130	0.43 188	1.62 143	0.50 479	0.35 384	0.50 229	0.12 4	0.47 111	0.44 136	0.33 184	0.20 54	0.19 96	0.15 46	0.94 377	0.21 37	0.09 95	0.61 466	0.08 61	0.06 11	0.09 55	0.87 490

LG-G	0.41 130	0.43 188	1.62 143	0.50 479	0.35 384	0.50 229	0.12 4	0.47 111	0.44 136	0.33 184	0.20 54	0.19 96	0.15 46	0.94 377	0.21 37	0.09 95	0.61 466	0.08 61	0.06 11	0.09 55	0.87 490

aanet-new-8k	0.35 64	0.64 313	1.63 145	0.26 102	0.26 263	0.45 160	0.21 174	0.56 208	0.38 76	0.18 26	0.22 79	0.18 76	0.25 222	0.32 57	0.21 37	0.07 8	0.07 24	0.08 61	0.06 11	0.11 107	0.85 482

ours_stereo	0.37 90	0.67 321	1.63 145	0.30 198	0.50 477	0.35 56	0.22 212	0.41 59	0.38 76	0.21 56	0.32 206	0.23 138	0.17 69	0.47 157	0.22 56	0.08 42	0.09 137	0.10 216	0.08 98	0.24 396	0.77 448

AIO-Stereo	0.64 387	0.60 293	1.63 145	1.31 617	1.45 629	0.38 86	0.20 131	0.55 201	0.83 515	0.31 174	0.31 189	0.23 138	0.15 46	0.39 106	0.63 418	0.10 184	1.25 557	0.09 148	0.41 580	0.21 354	1.73 604

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.41 130	0.63 308	1.64 148	0.32 245	0.33 355	0.35 56	0.19 106	0.49 125	0.37 57	0.19 33	0.20 54	0.19 96	0.18 94	0.24 11	0.20 25	0.08 42	0.40 417	0.08 61	0.46 595	0.10 83	1.56 589

AdaDepth	0.36 79	0.43 188	1.65 149	0.26 102	0.22 190	0.46 172	0.16 65	0.31 13	0.53 212	0.21 56	0.20 54	0.14 10	0.18 94	0.37 98	0.21 37	0.07 8	0.67 477	0.08 61	0.24 464	0.10 83	0.74 440

trnet	0.31 27	0.31 50	1.65 149	0.20 4	0.12 8	0.55 295	0.15 46	0.50 149	0.51 187	0.28 153	0.34 221	0.24 150	0.21 150	0.34 73	0.24 87	0.11 285	0.07 24	0.08 61	0.05 1	0.09 55	0.12 26

IGEV-Stereo++	0.58 298	0.29 19	1.66 151	0.37 354	0.53 491	0.47 186	0.13 10	0.54 189	0.37 57	1.02 593	0.25 117	0.17 62	0.22 164	1.04 398	0.27 130	0.08 42	1.98 640	0.08 61	0.06 11	0.17 261	1.92 613

CREStereo	0.31 27	0.35 105	1.66 151	0.19 2	0.13 20	0.55 295	0.17 78	0.50 149	0.50 180	0.28 153	0.34 221	0.24 150	0.21 150	0.34 73	0.23 75	0.11 285	0.07 24	0.08 61	0.05 1	0.10 83	0.12 26
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
GASTEREO	0.89 541	0.83 413	1.67 153	2.15 663	1.89 653	0.52 259	0.21 174	0.62 249	0.62 290	0.33 184	0.31 189	0.16 44	0.31 315	1.11 419	0.68 435	0.11 285	1.92 630	0.08 61	0.29 497	0.19 316	3.79 685

MSCF	0.88 533	0.84 418	1.67 153	2.15 663	1.87 652	0.51 239	0.21 174	0.63 257	0.61 279	0.32 179	0.29 164	0.17 62	0.30 308	1.06 402	0.67 432	0.11 285	1.92 630	0.08 61	0.31 518	0.19 316	3.72 684

CroCo-Stereo	0.35 64	0.71 349	1.67 153	0.32 245	0.17 87	0.19 6	0.21 174	0.79 343	0.54 218	0.22 69	0.25 117	0.55 392	0.22 164	0.28 33	0.28 145	0.10 184	0.08 72	0.08 61	0.07 63	0.12 131	0.10 15
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
DDF-Stereo	0.65 396	0.33 78	1.69 156	0.67 546	0.82 563	0.37 74	0.20 131	0.50 149	0.52 199	0.34 191	0.17 32	0.78 517	0.23 191	0.68 283	1.03 521	0.20 552	1.66 615	0.09 148	0.34 546	0.34 525	2.03 620

VMStereo-Base	0.30 23	0.40 156	1.72 157	0.20 4	0.12 8	0.42 130	0.17 78	0.38 43	0.42 117	0.22 69	0.32 206	0.29 212	0.21 150	0.33 65	0.21 37	0.10 184	0.08 72	0.08 61	0.06 11	0.09 55	0.20 100

252Zero-FE	1.02 584	0.31 50	1.72 157	0.26 102	0.27 277	0.31 28	0.12 4	0.42 66	0.57 246	7.97 691	0.25 117	0.13 1	0.12 11	0.75 318	0.51 349	0.09 95	5.04 697	0.07 1	0.83 660	0.09 55	0.66 402

DDVS	0.67 422	0.46 215	1.74 159	2.40 671	0.35 384	0.86 563	0.98 635	0.72 307	0.52 199	0.53 340	0.57 409	0.89 565	0.37 352	1.22 440	0.57 382	0.15 470	0.14 264	0.14 459	0.12 276	0.19 316	0.42 260

aanet-new-10k	0.37 90	0.77 386	1.75 160	0.34 296	0.39 422	0.49 210	0.21 174	0.51 159	0.34 28	0.23 83	0.20 54	0.19 96	0.22 164	0.29 37	0.22 56	0.08 42	0.10 172	0.08 61	0.07 63	0.14 199	0.75 443

PMTNet	0.35 64	0.38 139	1.75 160	0.21 13	0.14 35	0.57 326	0.24 282	0.48 120	0.44 136	0.28 153	0.32 206	0.26 177	0.24 204	0.41 125	0.24 87	0.42 624	0.07 24	0.08 61	0.05 1	0.18 286	0.15 53

MatchStereo	0.27 15	0.41 164	1.77 162	0.21 13	0.10 1	0.21 9	0.14 23	0.43 74	0.43 124	0.15 8	0.26 131	0.15 20	0.15 46	0.27 27	0.20 25	0.09 95	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 5
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MLG-Stereo_test2	0.46 183	0.49 235	1.77 162	0.79 566	0.70 543	0.63 428	0.12 4	0.37 33	0.48 162	0.39 217	0.15 21	0.24 150	0.10 2	0.46 151	0.20 25	0.16 490	1.21 552	0.08 61	0.06 11	0.09 55	0.66 402

WCG-NET	0.41 130	0.80 401	1.77 162	0.25 82	0.13 20	0.43 138	0.24 282	0.42 66	0.59 264	0.38 212	0.41 262	0.26 177	0.24 204	0.37 98	0.24 87	0.08 42	0.81 503	0.08 61	0.07 63	0.26 442	0.31 186

WCG-NET（raft）	0.44 165	0.97 465	1.78 165	0.24 63	0.17 87	0.43 138	0.24 282	0.42 66	0.52 199	0.38 212	0.35 228	0.46 336	0.25 222	0.41 125	0.26 120	0.08 42	1.08 537	0.08 61	0.08 98	0.27 457	0.40 247

rvit_stereo_0081_aga	0.34 51	0.67 321	1.79 166	0.27 128	0.20 160	0.34 48	0.21 174	0.43 74	0.48 162	0.26 125	0.28 154	0.27 191	0.21 150	0.33 65	0.25 105	0.14 439	0.11 205	0.11 296	0.10 185	0.14 199	0.18 83

CAS	0.39 107	0.31 50	1.79 166	0.81 570	0.34 371	0.51 239	0.23 252	0.49 125	0.42 117	0.23 83	0.31 189	0.20 108	0.17 69	0.30 41	0.25 105	0.77 650	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 83	0.41 255

dual_stereo	0.94 563	0.31 50	1.80 168	0.90 578	2.52 675	0.54 280	0.15 46	0.69 286	1.02 592	0.25 104	0.18 38	0.18 76	0.14 26	0.63 256	0.35 232	0.09 95	3.76 688	0.07 1	0.47 598	0.07 2	4.59 694

CASnet	0.32 33	0.40 156	1.80 168	0.28 154	0.11 5	0.47 186	0.19 106	0.45 91	0.47 157	0.39 217	0.31 189	0.23 138	0.17 69	0.31 45	0.21 37	0.11 285	0.06 2	0.15 488	0.12 276	0.16 237	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RCA-Stereo	0.45 172	0.38 139	1.80 168	0.27 128	0.25 245	0.58 336	0.23 252	0.84 388	0.66 325	0.42 233	0.44 282	0.28 200	0.35 341	0.31 45	0.21 37	0.09 95	1.01 527	0.09 148	0.07 63	0.21 354	0.53 337

GLC_STEREO	0.31 27	0.30 38	1.80 168	0.29 177	0.12 8	0.41 116	0.20 131	0.39 47	0.42 117	0.26 125	0.31 189	0.25 160	0.19 115	0.36 94	0.26 120	0.09 95	0.11 205	0.12 359	0.10 185	0.13 167	0.15 53

CSP-Net	0.55 272	0.61 299	1.81 172	0.30 198	0.23 220	0.77 532	0.35 462	0.90 448	0.62 290	0.62 449	0.60 431	0.65 443	0.42 410	1.76 538	0.47 321	0.17 510	0.12 228	0.10 216	0.10 185	0.21 354	0.16 66

mmm	0.66 416	0.53 264	1.83 173	0.38 374	0.86 567	0.49 210	0.27 348	0.82 368	0.83 515	0.59 413	0.69 496	0.47 345	0.38 361	0.81 342	0.73 454	0.12 347	1.37 577	0.14 459	0.45 588	0.18 286	1.35 572

knoymous	0.37 90	0.34 93	1.83 173	0.25 82	0.18 108	0.45 160	0.24 282	0.60 237	0.40 106	0.42 233	0.39 251	0.54 383	0.25 222	0.41 125	0.29 157	0.12 347	0.08 72	0.12 359	0.07 63	0.13 167	0.20 100

AnonymousM	0.45 172	0.49 235	1.83 173	0.29 177	0.15 49	0.53 270	0.22 212	0.64 264	0.66 325	0.47 271	0.33 212	0.30 221	0.25 222	0.49 185	0.29 157	0.12 347	0.27 387	0.71 652	0.37 563	0.12 131	0.41 255

FE-Mocha	0.61 339	0.36 113	1.84 176	1.06 598	0.34 371	0.43 138	0.17 78	0.72 307	0.55 230	0.45 254	0.50 331	0.58 407	0.45 441	2.35 617	1.18 547	0.10 184	0.40 417	0.11 296	0.21 442	0.13 167	0.31 186

test_sample2	0.59 317	0.42 171	1.84 176	0.33 269	0.18 108	0.52 259	0.28 362	0.86 412	0.70 389	0.47 271	0.53 352	0.46 336	0.41 397	1.51 491	0.66 428	0.12 347	0.93 518	0.11 296	0.24 464	0.16 237	1.01 525

test_sample1	0.61 339	0.45 212	1.84 176	0.33 269	0.29 302	0.49 210	0.24 282	0.83 379	0.73 418	0.51 321	0.53 352	0.52 371	0.45 441	1.40 470	0.72 450	0.11 285	0.96 519	0.10 216	0.24 464	0.15 215	1.25 560

GMStereo_Zeroshot	0.44 165	0.44 203	1.84 176	0.44 440	0.20 160	0.52 259	0.19 106	0.60 237	0.54 218	0.58 394	0.59 422	0.63 430	0.29 294	0.59 232	0.34 224	0.16 490	0.09 137	0.16 509	0.09 135	0.26 442	0.26 148

AEACV	0.89 541	0.29 19	1.84 176	2.50 675	1.68 645	0.53 270	0.21 174	1.01 538	0.42 117	0.68 504	0.31 189	0.22 125	0.39 378	1.63 516	0.25 105	0.09 95	2.60 673	0.09 148	0.54 618	0.23 389	2.27 644

CCAANet	0.43 146	0.52 257	1.84 176	0.27 128	0.21 175	0.54 280	0.25 310	0.71 303	0.45 143	0.36 198	0.63 454	0.56 398	0.36 345	0.86 351	0.46 315	0.13 397	0.08 72	0.10 216	0.10 185	0.13 167	0.14 43

GEAStereo	0.95 566	0.48 228	1.85 182	2.15 663	3.19 681	0.55 295	0.21 174	0.66 271	0.45 143	0.43 240	0.22 79	0.16 44	0.18 94	1.06 402	0.97 503	0.13 397	2.28 663	0.09 148	0.06 11	0.33 515	3.58 679

GSStereo	1.06 592	0.48 228	1.85 182	2.42 672	3.19 681	0.55 295	0.21 174	1.59 647	0.54 218	0.29 166	0.22 79	0.17 62	0.18 94	1.06 402	0.97 503	0.13 397	2.82 680	0.08 61	0.17 387	0.33 515	3.99 687

tg	0.45 172	0.83 413	1.85 182	0.29 177	0.16 63	0.57 326	0.18 96	0.60 237	0.56 239	0.37 205	0.44 282	0.38 271	0.24 204	0.48 171	0.28 145	0.09 95	0.30 392	0.11 296	0.11 238	0.44 600	0.77 448

ProNet	0.46 183	0.60 293	1.85 182	0.35 322	0.67 536	0.49 210	0.25 310	0.53 177	0.57 246	0.21 56	0.24 104	0.22 125	0.20 133	0.52 199	0.22 56	0.09 95	0.47 433	0.10 216	0.09 135	0.23 389	1.33 568

DAS	0.61 339	0.42 171	1.85 182	0.34 296	0.34 371	0.52 259	0.42 505	0.89 437	0.80 493	0.85 569	0.69 496	0.57 403	0.51 486	2.38 622	0.57 382	0.13 397	0.09 137	0.12 359	0.09 135	0.18 286	0.37 222

SepStereo	0.57 289	0.42 171	1.85 182	0.34 296	0.34 371	0.52 259	0.42 505	0.89 437	0.80 493	0.85 569	0.69 496	0.57 403	0.51 486	1.55 497	0.57 382	0.13 397	0.09 137	0.12 359	0.09 135	0.18 286	0.37 222

4w-stereo	0.50 229	0.26 1	1.86 188	0.22 27	0.30 318	0.38 86	0.14 23	0.41 59	0.35 34	0.25 104	0.21 65	0.14 10	0.20 133	1.18 433	0.33 212	0.09 95	1.56 604	0.07 1	0.72 647	0.07 2	1.23 559

rvit_stereo_ft	0.38 98	1.01 472	1.86 188	0.33 269	0.21 175	0.28 16	0.27 348	0.59 230	0.55 230	0.24 96	0.28 154	0.28 200	0.27 255	0.35 88	0.28 145	0.14 439	0.09 137	0.11 296	0.11 238	0.14 199	0.31 186

Selective-IGEV-i32	0.57 289	0.42 171	1.87 190	1.67 643	1.33 619	0.36 64	0.20 131	0.61 243	0.70 389	0.22 69	0.31 189	0.22 125	0.19 115	0.52 199	0.36 236	0.09 95	0.97 520	0.09 148	0.15 345	0.20 339	0.86 486

Selective-IGEV	0.57 289	0.42 171	1.87 190	1.67 643	1.33 619	0.36 64	0.20 131	0.61 243	0.71 404	0.22 69	0.31 189	0.22 125	0.19 115	0.52 199	0.36 236	0.09 95	0.97 520	0.09 148	0.15 345	0.20 339	0.85 482

aanet-new-16k	0.36 79	0.73 360	1.88 192	0.27 128	0.30 318	0.36 64	0.18 96	0.43 74	0.38 76	0.19 33	0.21 65	0.19 96	0.21 150	0.27 27	0.19 14	0.07 8	0.08 72	0.08 61	0.06 11	0.11 107	1.08 538

LoS	0.34 51	0.35 105	1.88 192	0.25 82	0.13 20	0.53 270	0.20 131	0.50 149	0.53 212	0.26 125	0.28 154	0.37 265	0.24 204	0.40 116	0.25 105	0.10 184	0.08 72	0.08 61	0.06 11	0.15 215	0.10 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-RAFT	0.46 183	0.48 228	1.88 192	0.32 245	0.16 63	0.61 392	0.19 106	0.66 271	0.62 290	0.28 153	0.30 175	0.41 293	0.33 330	0.51 194	0.32 197	0.11 285	1.09 539	0.09 148	0.35 551	0.19 316	0.37 222

Any-RAFT	0.42 139	0.33 78	1.89 195	0.28 154	0.21 175	0.69 488	0.21 174	0.83 379	0.60 272	0.45 254	0.43 269	0.62 426	0.30 308	0.48 171	0.24 87	0.11 285	0.40 417	0.08 61	0.06 11	0.10 83	0.16 66

CAS++	0.34 51	0.39 148	1.90 196	0.25 82	0.18 108	0.32 36	0.20 131	0.78 335	0.44 136	0.31 174	0.31 189	0.21 119	0.16 63	0.34 73	0.20 25	0.15 470	0.13 248	0.13 422	0.10 185	0.15 215	0.14 43
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
EGLCR-Stereo	0.90 547	0.31 50	1.90 196	1.60 638	0.95 579	1.14 615	0.42 505	0.85 401	0.43 124	1.74 655	0.21 65	0.27 191	0.17 69	1.56 499	0.30 168	0.10 184	2.60 673	0.10 216	0.09 135	0.10 83	3.10 668

CRFU-Net	0.58 298	0.42 171	1.90 196	0.49 472	0.27 277	0.83 556	0.35 462	0.94 475	0.54 218	0.65 489	0.60 431	0.78 517	1.34 629	1.00 390	0.51 349	0.17 510	0.14 264	0.17 528	0.10 185	0.19 316	0.20 100

Pointernet	0.37 90	0.31 50	1.91 199	0.25 82	0.37 405	0.47 186	0.15 46	0.67 276	0.52 199	0.23 83	0.30 175	0.28 200	0.20 133	0.32 57	0.23 75	0.10 184	0.24 367	0.07 1	0.13 298	0.10 83	0.51 323

iRaftStereo_RVC	0.47 191	0.84 418	1.91 199	0.29 177	0.15 49	0.53 270	0.20 131	0.58 221	0.50 180	0.37 205	0.43 269	0.42 298	0.23 191	0.38 102	0.28 145	0.09 95	0.70 485	0.12 359	0.11 238	0.43 596	0.77 448

SMFormer	0.64 387	0.54 267	1.92 201	0.32 245	0.16 63	0.46 172	0.24 282	0.94 475	0.85 530	0.58 394	0.70 509	0.51 364	0.41 397	1.89 571	0.86 488	0.13 397	1.01 527	0.11 296	0.26 480	0.17 261	0.84 474

tta	0.63 376	0.54 267	1.92 201	0.32 245	0.16 63	0.46 172	0.24 282	0.94 475	0.85 530	0.58 394	0.70 509	0.51 364	0.41 397	1.89 571	0.86 488	0.13 397	1.01 527	0.11 296	0.26 480	0.19 316	0.59 376

qqq1	0.62 361	0.54 267	1.92 201	0.32 245	0.16 63	0.46 172	0.24 282	0.94 475	0.85 530	0.58 394	0.70 509	0.51 364	0.41 397	1.89 571	0.64 420	0.13 397	1.01 527	0.09 148	0.24 464	0.19 316	0.59 376

fff1	0.62 361	0.54 267	1.92 201	0.32 245	0.16 63	0.46 172	0.24 282	0.94 475	0.85 530	0.58 394	0.70 509	0.51 364	0.41 397	1.89 571	0.64 420	0.13 397	1.01 527	0.09 148	0.24 464	0.19 316	0.59 376

EAI-Stereo	1.16 606	0.29 19	1.94 205	0.55 502	0.97 583	1.96 655	7.94 698	1.34 628	1.03 594	1.01 592	1.48 635	0.51 364	0.66 550	0.65 271	1.42 576	0.09 95	0.23 363	0.09 148	0.53 616	0.13 167	0.49 313

GCAP-Stereo-DPT26K	0.58 298	0.71 349	1.95 206	0.55 502	0.53 491	0.35 56	0.21 174	0.45 91	0.69 377	0.36 198	0.22 79	0.17 62	0.18 94	0.45 146	0.51 349	0.08 42	0.32 397	0.08 61	0.28 492	0.12 131	3.41 675

SCV	0.69 436	0.68 331	1.95 206	0.90 578	1.04 594	0.49 210	0.24 282	0.98 509	0.73 418	0.54 346	0.31 189	0.24 150	0.20 133	1.32 459	0.26 120	0.11 285	1.59 606	0.09 148	0.32 526	0.34 525	1.58 594

222	1.02 584	0.60 293	1.95 206	0.29 177	0.51 480	0.62 413	0.24 282	1.09 589	0.86 537	0.64 473	0.67 488	0.47 345	0.42 410	1.86 564	6.73 689	0.13 397	1.21 552	0.11 296	0.32 526	0.17 261	1.44 580

DSFCA	0.62 361	0.77 386	1.95 206	0.29 177	0.29 302	0.79 541	0.86 623	0.81 359	0.73 418	0.73 526	0.66 483	0.67 456	0.57 510	1.17 431	1.03 521	0.16 490	0.15 282	0.13 422	0.14 321	0.19 316	0.28 161

DMCA	0.50 229	0.83 413	1.95 206	0.32 245	0.24 234	0.59 358	0.26 329	0.81 359	0.68 365	0.59 413	0.49 319	0.56 398	0.36 345	0.65 271	0.65 425	0.14 439	0.10 172	0.14 459	0.10 185	0.19 316	0.29 168

aanet-new-34k	0.40 122	0.92 454	1.96 211	0.25 82	0.31 331	0.34 48	0.20 131	0.39 47	0.33 24	0.20 43	0.28 154	0.17 62	0.22 164	0.23 3	0.19 14	0.07 8	0.09 137	0.08 61	0.07 63	0.10 83	1.57 593

ISRNet	0.51 241	0.58 284	1.96 211	0.38 374	0.31 331	0.49 210	0.21 174	0.80 350	0.71 404	0.64 473	0.71 524	0.66 452	0.40 385	0.59 232	0.45 308	0.23 578	0.16 297	0.21 571	0.20 431	0.21 354	0.37 222

LoS_RVC	0.34 51	0.38 139	1.96 211	0.27 128	0.35 384	0.43 138	0.22 212	0.43 74	0.34 28	0.24 96	0.34 221	0.23 138	0.28 273	0.34 73	0.22 56	0.08 42	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.10 83	0.35 213

anonymousdsp2	0.88 533	0.31 50	1.96 211	1.06 598	1.56 637	0.57 326	0.22 212	0.84 388	0.98 586	1.20 620	0.37 237	0.65 443	0.26 239	1.19 436	0.46 315	0.10 184	2.40 670	0.10 216	0.13 298	0.19 316	2.96 662

aanet-new-70k	0.39 107	0.75 379	1.98 215	0.26 102	0.47 473	0.40 105	0.19 106	0.49 125	0.37 57	0.18 26	0.21 65	0.16 44	0.21 150	0.39 106	0.19 14	0.07 8	0.08 72	0.08 61	0.06 11	0.12 131	1.04 532

Selective-IGEV-i1	0.99 578	0.36 113	1.98 215	1.72 647	2.18 667	0.62 413	0.33 442	0.91 455	1.13 609	0.60 424	0.53 352	1.36 638	0.29 294	0.71 302	1.00 517	0.11 285	1.94 635	0.13 422	0.30 507	0.14 199	3.51 678

rvit_0105_4	0.40 122	0.64 313	1.98 215	0.31 223	0.18 108	0.37 74	0.29 390	0.64 264	0.67 338	0.28 153	0.32 206	0.36 257	0.28 273	0.45 146	0.27 130	0.18 523	0.16 297	0.15 488	0.14 321	0.15 215	0.25 140

DISCO	0.61 339	0.63 308	1.98 215	0.46 452	0.34 371	0.84 561	0.35 462	0.88 429	0.81 502	0.61 434	0.64 468	1.06 607	0.53 496	1.11 419	0.83 484	0.13 397	0.10 172	0.11 296	0.10 185	0.26 442	0.37 222

MGS-Stereo	0.35 64	0.48 228	1.99 219	0.26 102	0.14 35	0.41 116	0.22 212	0.41 59	0.48 162	0.24 96	0.51 335	0.25 160	0.18 94	0.33 65	0.22 56	0.10 184	0.08 72	0.09 148	0.08 98	0.47 611	0.10 15

LACA2	0.32 33	1.15 512	2.00 220	0.20 4	0.10 1	0.39 95	0.17 78	0.35 25	0.40 106	0.16 10	0.15 21	0.18 76	0.14 26	0.31 45	0.21 37	0.09 95	0.06 2	0.07 1	0.06 11	0.13 167	0.07 1

MC-Stereo	0.58 298	0.37 128	2.00 220	0.88 574	0.64 531	0.54 280	0.19 106	0.46 101	0.39 96	0.58 394	0.39 251	0.27 191	0.27 255	0.71 302	0.32 197	0.09 95	1.20 549	0.09 148	0.16 368	0.22 371	1.92 613

DLCB_ROB	0.61 339	0.96 463	2.00 220	0.37 354	0.25 245	0.65 457	0.37 474	0.86 412	0.76 454	0.73 526	0.70 509	0.84 544	0.47 464	1.57 504	0.72 450	0.13 397	0.13 248	0.14 459	0.14 321	0.18 286	0.33 197

DA	0.89 541	0.42 171	2.01 223	1.10 602	1.65 643	0.88 572	0.22 212	0.63 257	0.92 560	0.41 226	0.70 509	0.29 212	0.27 255	1.52 493	0.40 268	0.10 184	2.35 668	0.09 148	0.07 63	0.11 107	3.60 681

GGEV	0.89 541	0.42 171	2.01 223	1.10 602	1.65 643	0.88 572	0.22 212	0.63 257	0.92 560	0.41 226	0.70 509	0.29 212	0.27 255	1.52 493	0.40 268	0.10 184	2.35 668	0.09 148	0.07 63	0.11 107	3.60 681

RAFT-Test	0.56 280	0.41 164	2.01 223	0.90 578	1.07 599	0.65 457	0.37 474	0.83 379	0.65 317	0.49 290	0.49 319	0.93 574	0.24 204	0.52 199	0.30 168	0.10 184	0.38 410	0.09 148	0.38 568	0.11 107	0.19 89

CASS	0.43 146	0.34 93	2.01 223	0.33 269	0.17 87	0.54 280	0.24 282	0.71 303	0.52 199	0.62 449	0.55 384	0.40 286	0.41 397	0.43 137	0.33 212	0.17 510	0.10 172	0.14 459	0.11 238	0.18 286	0.23 126
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ccnet	0.77 490	0.61 299	2.01 223	0.40 405	0.46 471	1.05 603	0.59 573	1.02 547	0.74 439	0.90 575	0.97 591	0.82 536	0.89 598	1.68 527	1.16 546	0.32 614	0.26 380	0.32 614	0.28 492	0.35 540	0.47 300

aanet-new-40k	0.46 183	0.74 372	2.02 228	0.34 296	0.44 459	0.38 86	0.20 131	0.43 74	0.29 9	0.19 33	0.24 104	0.16 44	0.20 133	0.25 17	0.21 37	0.07 8	0.09 137	0.08 61	0.06 11	0.11 107	2.66 656

CroCo-Stereo Lap2	0.38 98	0.91 449	2.02 228	0.33 269	0.38 415	0.23 11	0.21 174	0.63 257	0.51 187	0.23 83	0.28 154	0.29 212	0.23 191	0.34 73	0.28 145	0.10 184	0.09 137	0.10 216	0.08 98	0.22 371	0.15 53

Anonymous_2	1.36 627	0.49 235	2.03 230	1.71 646	1.58 638	2.49 670	0.58 570	1.59 647	2.31 669	0.77 543	0.88 576	1.03 598	0.58 518	1.20 438	0.66 428	0.32 614	1.38 578	1.42 679	3.87 697	0.78 646	1.56 589

PSMNet-ADL	0.56 280	0.47 219	2.03 230	0.35 322	0.22 190	0.67 479	0.27 348	0.77 328	0.58 254	0.43 240	0.53 352	0.70 487	0.45 441	1.89 571	0.64 420	0.16 490	0.13 248	0.11 296	0.13 298	0.15 215	0.51 323

MMNet	0.55 272	0.92 454	2.03 230	0.34 296	0.27 277	0.79 541	0.28 362	0.86 412	0.79 485	0.62 449	0.58 416	0.59 411	0.56 505	0.80 338	0.61 408	0.11 285	0.11 205	0.12 359	0.11 238	0.21 354	0.22 116

hknet	0.53 257	0.39 148	2.04 233	0.31 223	0.24 234	0.76 522	0.32 428	1.05 568	0.71 404	0.64 473	0.53 352	0.79 520	0.40 385	0.84 348	0.78 470	0.12 347	0.10 172	0.14 459	0.12 276	0.13 167	0.15 53

UPFNet	0.51 241	0.67 321	2.04 233	0.34 296	0.33 355	0.65 457	0.37 474	0.88 429	0.65 317	0.60 424	0.53 352	0.61 421	0.41 397	0.77 324	0.55 375	0.13 397	0.13 248	0.13 422	0.13 298	0.20 339	0.16 66

iResNet_ROB	0.60 329	1.59 616	2.04 233	0.32 245	0.21 175	0.60 373	0.22 212	0.99 518	0.85 530	0.61 434	0.63 454	0.58 407	0.42 410	1.08 412	0.98 512	0.11 285	0.08 72	0.09 148	0.06 11	0.23 389	0.33 197

quiztm	0.45 172	1.11 498	2.05 236	0.41 416	0.38 415	0.42 130	0.23 252	0.79 343	0.54 218	0.36 198	0.43 269	0.28 200	0.20 133	0.31 45	0.28 145	0.12 347	0.10 172	0.09 148	0.09 135	0.36 548	0.39 239

SCV_C0	0.73 461	0.68 331	2.05 236	1.50 635	0.92 575	0.45 160	0.20 131	0.96 493	0.71 404	0.65 489	0.33 212	0.31 231	0.20 133	1.25 449	0.52 353	0.09 95	1.68 617	0.08 61	0.30 507	0.27 457	1.52 584

IGEV++	0.74 465	0.70 344	2.05 236	1.11 605	1.09 602	0.32 36	0.21 174	0.75 318	0.43 124	0.30 171	0.30 175	0.22 125	0.27 255	0.98 387	0.31 187	0.10 184	2.50 672	0.08 61	0.15 345	0.27 457	2.70 658

Gwc-CoAtRS	0.41 130	0.37 128	2.06 239	0.28 154	0.41 439	0.48 196	0.19 106	0.64 264	0.49 168	0.45 254	0.39 251	0.57 403	0.26 239	0.37 98	0.28 145	0.09 95	0.19 329	0.09 148	0.31 518	0.11 107	0.25 140

riskmin	0.96 570	0.32 64	2.07 240	1.72 647	1.61 642	1.62 641	0.57 568	1.45 637	0.55 230	0.73 526	0.89 578	0.92 569	0.45 441	1.16 428	0.60 398	0.11 285	1.30 569	0.12 359	1.38 681	0.14 199	1.51 583

StereoDRNet-Refined	0.55 272	0.61 299	2.07 240	0.34 296	0.21 175	0.68 485	0.26 329	0.87 421	0.73 418	0.70 512	0.69 496	0.74 500	0.45 441	1.10 414	0.62 411	0.12 347	0.09 137	0.14 459	0.14 321	0.27 457	0.24 136
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GREAT-IGEV	0.92 554	0.56 280	2.08 242	0.98 591	2.29 670	0.47 186	0.18 96	0.35 25	0.78 472	0.74 533	0.33 212	0.15 20	0.18 94	1.00 390	0.55 375	0.09 95	3.79 689	0.07 1	0.26 480	0.22 371	3.26 672
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Occ-G	0.68 429	0.54 267	2.08 242	0.99 595	0.74 547	0.38 86	0.25 310	0.46 101	0.78 472	0.40 223	0.36 232	0.46 336	0.22 164	0.90 368	0.70 440	0.09 95	1.53 601	0.09 148	0.16 368	0.31 499	2.06 622

test_sample7	0.65 396	0.41 164	2.08 242	0.36 341	0.20 160	0.52 259	0.32 428	0.99 518	0.86 537	0.64 473	0.63 454	0.67 456	0.49 477	1.18 433	0.52 353	0.18 523	1.21 552	0.16 509	0.15 345	0.19 316	1.22 555

HCRNet	0.50 229	0.75 379	2.08 242	0.39 391	0.29 302	0.58 336	0.22 212	0.79 343	0.67 338	0.49 290	0.49 319	0.48 353	0.37 352	1.13 423	0.40 268	0.15 470	0.10 172	0.15 488	0.13 298	0.21 354	0.19 89

gasm-f	0.93 561	0.71 349	2.09 246	2.15 663	2.42 674	0.54 280	0.26 329	0.66 271	0.45 143	0.43 240	0.33 212	0.16 44	0.22 164	0.70 294	0.93 497	0.13 397	2.28 663	0.09 148	0.06 11	0.39 574	3.58 679

ff7	0.65 396	0.58 284	2.09 246	0.39 391	0.60 515	0.56 303	0.23 252	0.49 125	0.62 290	1.00 588	0.24 104	0.20 108	0.24 204	0.71 302	0.24 87	0.09 95	2.09 643	0.10 216	0.18 400	0.24 396	2.22 636

IGEVStereo-DCA	0.74 465	0.74 372	2.09 246	0.76 559	0.77 554	0.45 160	0.23 252	0.49 125	0.62 290	0.71 521	0.22 79	0.30 221	0.28 273	1.29 456	1.53 585	0.10 184	1.50 596	0.10 216	0.18 400	0.24 396	2.22 636

ffff	0.65 396	0.58 284	2.09 246	0.39 391	0.60 515	0.56 303	0.23 252	0.49 125	0.62 290	1.00 588	0.24 104	0.20 108	0.24 204	0.71 302	0.24 87	0.09 95	2.09 643	0.10 216	0.18 400	0.24 396	2.22 636

11t	0.65 396	0.58 284	2.09 246	0.39 391	0.60 515	0.56 303	0.23 252	0.49 125	0.62 290	1.00 588	0.24 104	0.20 108	0.24 204	0.71 302	0.24 87	0.09 95	2.09 643	0.10 216	0.18 400	0.24 396	2.22 636

ccc-4	0.65 396	0.58 284	2.09 246	0.39 391	0.60 515	0.56 303	0.23 252	0.49 125	0.62 290	1.00 588	0.24 104	0.20 108	0.24 204	0.71 302	0.24 87	0.09 95	2.09 643	0.10 216	0.18 400	0.24 396	2.22 636

test-1	0.61 339	0.54 267	2.09 246	0.31 223	1.37 622	0.51 239	0.28 362	0.83 379	0.50 180	0.42 233	0.55 384	0.54 383	0.24 204	0.38 102	1.25 561	0.10 184	1.08 537	0.10 216	0.17 387	0.11 107	0.77 448

aanet-new-22k	0.48 205	0.82 408	2.10 253	0.49 472	0.51 480	0.33 43	0.22 212	0.41 59	0.35 34	0.19 33	0.25 117	0.19 96	0.20 133	0.43 137	0.21 37	0.07 8	0.31 394	0.08 61	0.07 63	0.11 107	2.29 646

Zero-FE251	0.76 481	0.35 105	2.10 253	0.30 198	0.25 245	0.44 152	0.16 65	0.45 91	0.36 50	5.93 689	0.20 54	0.22 125	0.19 115	0.52 199	1.06 528	0.10 184	0.71 488	0.08 61	0.06 11	0.09 55	1.56 589

rvit_0105_5	0.43 146	0.73 360	2.10 253	0.31 223	0.18 108	0.41 116	0.31 417	0.69 286	0.67 338	0.32 179	0.34 221	0.38 271	0.30 308	0.42 134	0.30 168	0.18 523	0.16 297	0.15 488	0.15 345	0.15 215	0.30 177

qqq	0.65 396	0.63 308	2.10 253	0.30 198	0.64 531	0.46 172	0.27 348	0.81 359	0.83 515	0.48 274	0.56 398	0.46 336	0.37 352	1.03 396	0.75 460	0.11 285	1.41 583	0.12 359	0.41 580	0.16 237	1.18 547

FACV-RUCA	0.61 339	0.44 203	2.11 257	0.43 435	1.73 647	0.49 210	0.28 362	0.74 314	0.68 365	0.41 226	0.53 352	0.34 249	0.64 540	0.41 125	0.33 212	0.13 397	0.11 205	0.62 647	0.12 276	0.72 637	1.02 530

YMNet	0.66 416	0.98 466	2.12 258	0.42 422	0.41 439	0.86 563	0.43 512	0.92 463	0.76 454	0.75 536	0.81 556	0.83 541	0.46 452	0.87 353	1.07 530	0.19 541	0.22 356	0.20 565	0.17 387	0.42 591	0.39 239

YMNet_1	0.66 416	0.98 466	2.12 258	0.42 422	0.41 439	0.86 563	0.43 512	0.92 463	0.76 454	0.75 536	0.81 556	0.83 541	0.46 452	0.87 353	1.07 530	0.19 541	0.22 356	0.20 565	0.17 387	0.42 591	0.39 239

CBFPSM	0.62 361	1.34 565	2.12 258	0.30 198	0.23 220	0.71 495	0.38 484	0.77 328	0.68 365	0.51 321	0.49 319	1.03 598	0.82 585	0.63 256	1.35 569	0.11 285	0.12 228	0.10 216	0.10 185	0.19 316	0.37 222

x	0.65 396	0.62 306	2.12 258	0.36 341	0.61 523	0.48 196	0.24 282	0.80 350	0.89 552	0.50 309	0.56 398	0.44 314	0.36 345	0.62 255	0.80 475	0.11 285	1.44 587	0.11 296	0.39 573	0.16 237	1.34 570

IER	0.49 221	0.73 360	2.12 258	0.27 128	0.25 245	0.65 457	0.27 348	0.76 321	0.59 264	0.56 371	0.59 422	0.60 419	0.53 496	0.64 263	0.44 302	0.12 347	0.09 137	0.11 296	0.11 238	0.18 286	0.15 53

test_xeample	0.98 576	0.65 318	2.12 258	0.29 177	0.67 536	0.60 373	0.28 362	1.08 587	0.85 530	0.62 449	0.70 509	0.44 314	0.41 397	1.95 579	5.45 683	0.12 347	1.33 573	0.11 296	0.31 518	0.18 286	1.42 579

Reg-Stereo(zero)	0.66 416	0.26 1	2.13 264	0.25 82	1.15 610	0.99 593	0.97 634	0.57 217	0.81 502	0.52 331	0.46 290	0.54 383	0.59 521	0.47 157	1.14 542	0.08 42	0.88 514	0.08 61	0.36 561	0.12 131	0.80 461

xxxx	0.97 573	0.64 313	2.14 265	0.30 198	0.67 536	0.64 441	0.24 282	1.09 589	0.91 558	0.57 387	0.65 476	0.58 407	0.39 378	1.57 504	5.49 685	0.13 397	1.38 578	0.11 296	0.32 526	0.17 261	1.41 578

MaDis-Stereo	0.35 64	0.89 439	2.15 266	0.25 82	0.29 302	0.29 20	0.17 78	0.47 111	0.41 110	0.21 56	0.22 79	0.28 200	0.21 150	0.32 57	0.31 187	0.10 184	0.09 137	0.10 216	0.08 98	0.11 107	0.12 26

test_4	0.47 191	0.80 401	2.15 266	0.36 341	0.29 302	0.59 358	0.28 362	0.50 149	0.42 117	0.43 240	0.76 544	0.39 275	0.22 164	0.73 312	0.49 342	0.08 42	0.18 323	0.11 296	0.15 345	0.29 481	0.27 155

raftrobust	0.52 244	1.14 506	2.15 266	0.33 269	0.99 584	0.53 270	0.21 174	0.59 230	0.50 180	0.53 340	0.36 232	0.31 231	0.33 330	0.47 157	0.42 287	0.10 184	0.55 455	0.09 148	0.08 98	0.22 371	0.46 298

Lsterematch	0.44 165	0.82 408	2.17 269	0.30 198	0.14 35	0.49 210	0.21 174	0.52 165	0.63 302	0.44 249	0.58 416	0.44 314	0.38 361	0.47 157	0.42 287	0.11 285	0.06 2	0.10 216	0.08 98	0.14 199	0.19 89

test_sample6	0.64 387	0.51 252	2.17 269	0.35 322	0.18 108	0.56 303	0.27 348	1.00 528	0.80 493	0.56 371	0.66 483	0.47 345	0.39 378	1.95 579	0.60 398	0.14 439	0.80 498	0.13 422	0.21 442	0.18 286	0.78 454

cross-raft	0.47 191	0.34 93	2.17 269	0.70 554	0.84 566	0.50 229	0.35 462	0.74 314	0.43 124	0.44 249	0.45 285	0.63 430	0.25 222	0.37 98	0.27 130	0.08 42	0.14 264	0.10 216	0.23 460	0.11 107	0.27 155

s12784h	0.41 130	0.34 93	2.17 269	0.24 63	0.11 5	0.64 441	0.24 282	0.85 401	0.70 389	0.45 254	0.54 373	0.28 200	0.27 255	0.51 194	0.27 130	0.11 285	0.06 2	0.09 148	0.06 11	0.16 237	0.14 43

DStereoO	1.34 625	0.76 385	2.18 273	1.19 613	2.07 662	0.79 541	3.84 686	1.01 538	1.42 632	0.72 524	1.11 612	0.80 528	1.97 659	0.96 384	2.44 635	1.25 671	0.99 525	0.48 637	0.60 635	0.96 654	1.34 570

MoCha-V2	0.74 465	0.78 393	2.18 273	1.01 596	1.55 636	0.36 64	0.19 106	0.61 243	0.49 168	0.33 184	0.34 221	0.30 221	0.27 255	1.56 499	0.47 321	0.09 95	1.94 635	0.08 61	0.37 563	0.18 286	1.62 598

AdaStereo	0.48 205	0.44 203	2.18 273	0.36 341	0.20 160	0.59 358	0.29 390	0.97 501	0.74 439	0.52 331	0.55 384	0.61 421	0.33 330	0.52 199	0.44 302	0.18 523	0.08 72	0.17 528	0.11 238	0.18 286	0.24 136
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.
test_sample5	0.63 376	0.50 244	2.19 276	0.34 296	0.19 143	0.56 303	0.26 329	0.98 509	0.77 467	0.55 359	0.63 454	0.45 327	0.38 361	1.87 568	0.58 389	0.14 439	0.82 508	0.13 422	0.22 456	0.18 286	0.76 444

11t1	0.60 329	0.49 235	2.19 276	0.35 322	0.58 508	0.48 196	0.21 174	0.72 307	0.73 418	0.49 290	0.47 296	0.35 255	0.34 338	0.61 244	0.71 446	0.12 347	1.26 561	0.10 216	0.29 497	0.16 237	1.22 555

DualNet	0.63 376	0.50 244	2.19 276	0.34 296	0.19 143	0.56 303	0.26 329	0.98 509	0.77 467	0.56 371	0.66 483	0.45 327	0.38 361	1.87 568	0.58 389	0.14 439	0.82 508	0.13 422	0.22 456	0.18 286	0.76 444

NINENet	0.54 268	0.40 156	2.19 276	0.55 502	0.26 263	0.91 580	0.23 252	1.05 568	0.77 467	0.54 346	0.57 409	0.65 443	0.32 324	1.22 440	0.34 224	0.16 490	0.13 248	0.16 509	0.11 238	0.16 237	0.14 43

DeepStereo_RVC	0.47 191	0.37 128	2.19 276	0.55 502	0.18 108	0.60 373	0.58 570	0.52 165	0.62 290	0.49 290	0.45 285	0.39 275	0.85 591	0.47 157	0.34 224	0.12 347	0.08 72	0.11 296	0.09 135	0.15 215	0.19 89

CFNet_pseudo	0.47 191	0.50 244	2.19 276	0.26 102	0.20 160	0.56 303	0.22 212	0.80 350	0.62 290	0.50 309	0.56 398	0.68 470	0.47 464	0.53 209	0.33 212	0.11 285	0.10 172	0.15 488	0.10 185	0.18 286	0.33 197

ccs_rob	0.47 191	0.50 244	2.19 276	0.26 102	0.20 160	0.56 303	0.22 212	0.80 350	0.62 290	0.50 309	0.56 398	0.68 470	0.47 464	0.53 209	0.33 212	0.11 285	0.10 172	0.16 509	0.10 185	0.18 286	0.33 197

aanet-new-36k	0.43 146	1.08 489	2.21 283	0.51 485	0.37 405	0.43 138	0.19 106	0.50 149	0.38 76	0.24 96	0.25 117	0.17 62	0.21 150	0.34 73	0.21 37	0.07 8	0.17 311	0.08 61	0.06 11	0.11 107	0.95 513

aanet-new-32k	0.38 98	0.79 397	2.21 283	0.26 102	0.36 396	0.40 105	0.20 131	0.37 33	0.30 11	0.20 43	0.22 79	0.21 119	0.22 164	0.25 17	0.18 6	0.07 8	0.17 311	0.08 61	0.06 11	0.09 55	0.89 496

iRaft-Stereo_5w	0.65 396	1.35 569	2.21 283	0.30 198	0.63 526	0.49 210	0.28 362	0.78 335	0.64 310	0.41 226	0.61 439	0.62 426	0.46 452	1.79 548	0.48 331	0.10 184	0.25 376	0.11 296	0.12 276	0.40 581	0.94 510

DIP-Stereo	0.43 146	0.50 244	2.21 283	0.27 128	0.18 108	0.63 428	0.17 78	0.94 475	0.58 254	0.49 290	0.48 304	0.30 221	0.30 308	0.40 116	0.31 187	0.10 184	0.08 72	0.10 216	0.08 98	0.15 215	0.33 197
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
aanet-new-30k	0.38 98	0.79 397	2.22 287	0.26 102	0.36 396	0.40 105	0.20 131	0.37 33	0.30 11	0.20 43	0.22 79	0.21 119	0.22 164	0.25 17	0.18 6	0.07 8	0.17 311	0.08 61	0.06 11	0.09 55	0.89 496

HART	0.75 476	0.75 379	2.22 287	0.94 584	1.59 640	0.30 23	0.19 106	0.72 307	0.85 530	0.30 171	0.52 345	0.39 275	0.16 63	0.81 342	0.43 296	0.08 42	2.61 675	0.10 216	0.07 63	0.36 548	1.61 597

RAStereo	0.33 44	0.81 406	2.22 287	0.27 128	0.18 108	0.25 13	0.20 131	0.45 91	0.38 76	0.21 56	0.26 131	0.20 108	0.16 63	0.26 22	0.26 120	0.10 184	0.08 72	0.10 216	0.08 98	0.13 167	0.09 10

PCWNet_CMD	0.48 205	0.50 244	2.23 290	0.27 128	0.20 160	0.56 303	0.22 212	0.78 335	0.67 338	0.49 290	0.55 384	0.68 470	0.56 505	0.48 171	0.32 197	0.11 285	0.10 172	0.14 459	0.10 185	0.19 316	0.43 271

MSMDNet	0.48 205	0.50 244	2.23 290	0.27 128	0.20 160	0.56 303	0.22 212	0.78 335	0.67 338	0.49 290	0.55 384	0.68 470	0.56 505	0.48 171	0.32 197	0.11 285	0.10 172	0.13 422	0.10 185	0.18 286	0.43 271

aanet-new-90k	0.48 205	0.75 379	2.24 292	0.27 128	0.41 439	0.43 138	0.19 106	0.51 159	0.36 50	0.20 43	0.18 38	0.16 44	0.21 150	0.39 106	0.19 14	0.07 8	0.16 297	0.08 61	0.07 63	0.11 107	2.65 655

MultiAttention	2.45 663	0.55 276	2.24 292	1.79 651	2.54 676	11.19 694	2.28 679	1.28 621	0.84 527	0.63 462	1.17 615	1.13 619	0.57 510	15.98 705	1.78 602	0.20 552	0.09 137	0.43 633	1.60 686	0.95 652	1.69 603

rvit_0105_3	0.46 183	0.86 428	2.24 292	0.33 269	0.19 143	0.44 152	0.35 462	0.74 314	0.70 389	0.38 212	0.38 245	0.41 293	0.33 330	0.46 151	0.32 197	0.19 541	0.17 311	0.17 528	0.18 400	0.15 215	0.22 116

test_sample4	0.62 361	0.49 235	2.24 292	0.34 296	0.19 143	0.57 326	0.25 310	0.98 509	0.76 454	0.56 371	0.55 384	0.45 327	0.38 361	1.78 544	0.56 379	0.13 397	0.80 498	0.13 422	0.21 442	0.17 261	0.76 444

test_sample3	0.61 339	0.48 228	2.24 292	0.34 296	0.19 143	0.58 336	0.25 310	0.97 501	0.76 454	0.54 346	0.52 345	0.46 336	0.37 352	1.78 544	0.57 382	0.13 397	0.79 495	0.12 359	0.21 442	0.17 261	0.73 434

aanet-32k-new	0.45 172	1.04 481	2.25 297	0.28 154	0.24 234	0.46 172	0.21 174	0.46 101	0.37 57	0.18 26	0.25 117	0.18 76	0.23 191	0.32 57	0.20 25	0.08 42	0.07 24	0.08 61	0.06 11	0.11 107	1.90 611

CoDeX	0.54 268	0.52 257	2.25 297	0.30 198	0.26 263	0.61 392	0.32 428	1.03 554	0.73 418	0.49 290	0.56 398	0.52 371	0.40 385	1.59 512	0.38 256	0.12 347	0.09 137	0.11 296	0.10 185	0.15 215	0.22 116

RAFT	0.62 361	1.35 569	2.26 299	0.62 529	0.53 491	0.47 186	0.35 462	0.70 296	0.58 254	0.50 309	0.50 331	0.79 520	0.40 385	0.49 185	0.36 236	0.11 285	0.79 495	0.14 459	0.13 298	0.52 620	0.72 430

CFNet	0.65 396	1.45 596	2.27 300	0.34 296	0.25 245	0.64 441	0.23 252	0.93 469	0.79 485	0.48 274	0.59 422	0.58 407	0.40 385	2.28 611	0.63 418	0.13 397	0.09 137	0.15 488	0.14 321	0.34 525	0.26 148

NOSS_ROB	0.75 476	1.03 478	2.27 300	0.68 552	0.26 263	0.68 485	0.30 406	0.99 518	0.82 508	0.59 413	0.58 416	0.77 512	0.39 378	2.75 653	0.48 331	0.25 594	0.24 367	0.28 600	0.26 480	0.29 481	1.07 536

MM-Stereo_test3	0.59 317	0.85 423	2.28 302	0.53 492	0.31 331	0.45 160	0.30 406	0.78 335	0.76 454	0.33 184	0.43 269	0.32 237	0.23 191	0.61 244	0.54 369	0.10 184	1.65 614	0.10 216	0.08 98	0.42 591	0.68 414

CFNet_ucs	0.50 229	0.55 276	2.28 302	0.27 128	0.22 190	0.58 336	0.23 252	0.90 448	0.69 377	0.54 346	0.64 468	0.68 470	0.44 433	0.55 216	0.34 224	0.14 439	0.12 228	0.16 509	0.11 238	0.19 316	0.38 231

XPNet_ROB	0.68 429	1.11 498	2.28 302	0.38 374	0.27 277	0.67 479	0.47 535	0.94 475	0.75 445	0.80 554	0.71 524	0.81 533	0.54 498	1.72 530	0.84 485	0.22 570	0.16 297	0.16 509	0.15 345	0.25 421	0.45 292

NVstereo2D	0.63 376	0.57 282	2.29 305	0.37 354	0.35 384	0.69 488	0.49 544	0.96 493	0.88 547	0.49 290	0.54 373	0.72 492	0.46 452	1.98 583	0.50 346	0.19 541	0.20 344	0.18 547	0.16 368	0.28 470	0.34 206

HSM	0.67 422	0.92 454	2.29 305	0.30 198	0.29 302	0.65 457	0.29 390	0.98 509	0.67 338	0.59 413	0.58 416	1.39 640	0.65 543	2.56 634	0.45 308	0.11 285	0.09 137	0.10 216	0.08 98	0.18 286	0.24 136

rvit_105_1	0.52 244	0.93 459	2.30 307	0.36 341	0.24 234	0.51 239	0.45 525	0.81 359	0.79 485	0.46 267	0.44 282	0.45 327	0.38 361	0.63 256	0.39 263	0.20 552	0.18 323	0.18 547	0.22 456	0.18 286	0.21 108

SFCPSM	0.48 205	0.39 148	2.30 307	0.28 154	0.27 277	0.70 491	0.32 428	1.00 528	0.69 377	0.50 309	0.52 345	0.43 299	0.36 345	0.53 209	0.44 302	0.12 347	0.09 137	0.12 359	0.16 368	0.18 286	0.23 126

NCCL2	0.71 448	1.32 557	2.30 307	0.44 440	0.31 331	0.71 495	0.67 600	0.89 437	0.69 377	0.70 512	0.61 439	0.85 550	0.54 498	1.58 511	0.70 440	0.20 552	0.17 311	0.66 649	0.25 472	0.26 442	0.38 231

DCRE	0.76 481	0.80 401	2.31 310	1.05 597	1.18 611	0.63 428	0.26 329	1.03 554	0.59 264	0.52 331	2.12 651	0.44 314	0.27 255	0.41 125	0.53 361	0.09 95	1.02 532	0.10 216	0.32 526	0.16 237	1.47 582

DCANet-4	0.43 146	0.32 64	2.31 310	0.26 102	0.14 35	0.51 239	0.22 212	0.84 388	0.78 472	0.55 359	0.48 304	0.28 200	0.37 352	0.40 116	0.37 247	0.10 184	0.07 24	0.09 148	0.07 63	0.08 34	0.43 271

IIG-Stereo	0.65 396	0.87 429	2.32 312	0.55 502	0.23 220	0.62 413	0.21 174	0.78 335	0.71 404	0.64 473	0.69 496	0.69 481	0.38 361	2.07 592	1.37 573	0.11 285	0.08 72	0.11 296	0.09 135	0.15 215	0.27 155

ETE_ROB	0.68 429	1.09 491	2.32 312	0.38 374	0.26 263	0.69 488	0.51 547	1.49 640	0.75 445	0.81 557	0.71 524	0.85 550	0.51 486	1.39 467	0.70 440	0.17 510	0.14 264	0.19 555	0.16 368	0.24 396	0.35 213

Hybrid-DGEV-03	0.53 257	1.31 556	2.33 314	0.30 198	0.17 87	0.58 336	0.24 282	0.71 303	0.51 187	0.61 434	1.00 598	0.39 275	0.28 273	0.44 143	0.41 277	0.10 184	0.23 363	0.12 359	0.09 135	0.35 540	0.53 337

THIR-Stereo	0.88 533	0.85 423	2.33 314	0.26 102	0.16 63	0.59 358	2.69 680	0.62 249	0.54 218	0.62 449	1.61 640	0.96 583	1.77 653	1.67 523	2.20 626	0.10 184	0.08 72	0.14 459	0.11 238	0.16 237	0.21 108

PSi22	0.56 280	1.11 498	2.34 316	0.29 177	0.13 20	0.44 152	0.14 23	0.70 296	0.55 230	0.23 83	0.29 164	0.36 257	0.22 164	0.69 287	0.54 369	0.08 42	1.62 609	0.07 1	0.06 11	0.32 509	0.91 499

tt1	0.74 465	0.73 360	2.34 316	0.67 546	0.63 526	0.75 517	0.24 282	0.85 401	0.96 577	0.81 557	0.38 245	0.26 177	0.35 341	0.64 263	0.22 56	0.10 184	2.16 657	0.11 296	0.09 135	0.25 421	2.19 631

FBW_ROB	0.94 563	1.23 541	2.35 318	0.46 452	0.32 347	0.87 570	0.46 531	1.15 606	0.97 584	0.83 566	0.78 553	1.01 594	0.64 540	3.65 677	1.65 590	0.27 602	0.24 367	0.40 626	0.26 480	0.32 509	0.88 492

PVD	1.05 591	1.21 531	2.36 319	0.84 572	0.91 574	1.04 601	0.64 589	1.32 627	1.68 646	1.43 643	1.41 634	1.14 621	1.15 622	1.49 489	1.77 601	0.27 602	0.65 475	0.28 600	0.35 551	0.40 581	0.73 434

RYNet	0.77 490	0.91 449	2.36 319	0.37 354	0.41 439	0.88 572	0.44 521	0.99 518	0.88 547	0.65 489	0.54 373	0.92 569	0.61 532	2.70 648	1.23 557	0.15 470	0.14 264	0.17 528	0.14 321	0.27 457	0.55 354

ICVP	0.48 205	0.33 78	2.37 321	0.34 296	0.22 190	0.60 373	0.55 561	0.79 343	0.53 212	0.45 254	0.60 431	0.49 355	0.36 345	0.55 216	0.46 315	0.16 490	0.16 297	0.14 459	0.11 238	0.16 237	0.32 192
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.49 221	0.54 267	2.37 321	0.31 223	0.19 143	0.61 392	0.30 406	0.93 469	0.52 199	0.49 290	0.53 352	0.40 286	0.43 423	0.59 232	0.67 432	0.16 490	0.11 205	0.12 359	0.10 185	0.20 339	0.30 177

OMP-Stereo	0.64 387	0.87 429	2.38 323	0.56 513	0.37 405	0.60 373	0.26 329	0.75 318	0.71 404	0.65 489	0.60 431	0.68 470	0.32 324	2.07 592	1.18 547	0.11 285	0.08 72	0.12 359	0.09 135	0.17 261	0.28 161

DRaft	0.65 396	0.47 219	2.38 323	0.25 82	0.17 87	0.64 441	0.65 593	0.56 208	0.57 246	0.67 498	0.98 594	0.38 271	0.99 610	1.42 475	2.06 616	0.11 285	0.14 264	0.10 216	0.14 321	0.18 286	0.21 108

TestStereo	0.49 221	0.88 433	2.38 323	0.30 198	0.16 63	0.43 138	0.25 310	0.55 201	0.46 148	0.38 212	0.46 290	0.34 249	0.28 273	1.96 581	0.28 145	0.11 285	0.08 72	0.12 359	0.09 135	0.15 215	0.13 31

sCroCo_RVC	0.37 90	0.39 148	2.38 323	0.35 322	0.27 277	0.31 28	0.22 212	0.49 125	0.48 162	0.23 83	0.34 221	0.25 160	0.24 204	0.35 88	0.25 105	0.15 470	0.17 311	0.12 359	0.11 238	0.15 215	0.15 53

CFNet-RSSM	0.44 165	0.36 113	2.38 323	0.28 154	0.43 457	0.53 270	0.20 131	0.86 412	0.52 199	0.44 249	0.36 232	0.53 374	0.26 239	0.40 116	0.27 130	0.09 95	0.08 72	0.09 148	0.38 568	0.10 83	0.22 116

TDLM	0.83 509	1.28 551	2.38 323	0.46 452	0.26 263	0.66 470	0.55 561	0.87 421	0.80 493	2.54 672	0.62 446	0.61 421	0.51 486	2.68 646	0.67 432	0.20 552	0.11 205	0.35 620	0.15 345	0.33 515	0.48 307

MonStereo1	2.06 657	1.22 536	2.39 329	1.22 614	1.04 594	3.53 678	0.62 585	1.55 644	1.93 661	1.50 649	3.36 679	2.24 660	10.67 696	2.85 659	1.50 580	1.08 662	0.39 416	0.96 662	0.58 631	1.16 660	1.39 575

dad	0.58 298	1.35 569	2.39 329	0.31 223	0.20 160	0.62 413	0.26 329	0.56 208	0.79 485	0.66 496	0.64 468	0.64 438	0.36 345	0.87 353	0.48 331	0.28 605	0.15 282	0.40 626	0.18 400	0.24 396	0.22 116

Prome-Stereo	0.53 257	0.36 113	2.39 329	0.60 521	0.23 220	0.63 428	0.41 498	0.66 271	0.67 338	0.59 413	1.02 602	0.43 299	0.71 562	0.61 244	0.34 224	0.10 184	0.07 24	0.10 216	0.09 135	0.13 167	0.44 287

DNS	1.68 649	0.28 12	2.40 332	2.44 673	2.39 672	2.27 665	0.18 96	1.65 650	1.58 643	8.28 692	0.39 251	0.45 327	0.22 164	1.39 467	1.23 557	0.23 578	2.62 676	0.08 61	0.98 671	0.12 131	4.38 691

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 396	1.15 512	2.40 332	0.33 269	0.30 318	0.83 556	0.40 496	0.94 475	0.82 508	0.67 498	0.76 544	0.68 470	0.58 518	1.13 423	1.25 561	0.14 439	0.08 72	0.10 216	0.08 98	0.18 286	0.28 161

KYRaft	0.52 244	0.35 105	2.40 332	0.34 296	0.21 175	0.75 517	0.43 512	0.62 249	0.63 302	0.64 473	0.92 583	0.53 374	0.72 563	0.60 239	0.26 120	0.10 184	0.07 24	0.12 359	0.14 321	0.13 167	0.54 344

GrayStereo	0.71 448	0.27 3	2.40 332	0.89 575	0.23 220	0.62 413	1.40 667	0.67 276	0.70 389	0.72 524	0.77 548	0.55 392	3.03 673	0.60 239	0.28 145	0.10 184	0.08 72	0.10 216	0.21 442	0.12 131	0.37 222

CRE-IMP	0.46 183	0.31 50	2.40 332	0.53 492	0.17 87	0.79 541	0.68 603	0.54 189	0.66 325	0.47 271	0.43 269	0.44 314	0.26 239	0.43 137	0.33 212	0.12 347	0.07 24	0.12 359	0.09 135	0.17 261	0.23 126

dd	0.48 205	1.32 557	2.41 337	0.31 223	0.17 87	0.58 336	0.26 329	0.50 149	0.71 404	0.42 233	0.41 262	0.34 249	0.28 273	0.47 157	0.41 277	0.18 523	0.10 172	0.13 422	0.12 276	0.22 371	0.16 66

PSM-AAD	0.67 422	0.29 19	2.41 337	0.37 354	0.23 220	0.86 563	1.15 651	0.62 249	0.66 325	0.64 473	0.71 524	0.67 456	2.90 672	0.65 271	0.32 197	0.10 184	0.08 72	0.17 528	0.15 345	0.14 199	0.34 206

DANet	0.85 520	0.68 331	2.41 337	1.18 611	0.48 475	0.77 532	1.23 659	0.93 469	1.53 640	0.90 575	0.72 529	0.97 585	0.57 510	1.86 564	1.05 525	0.18 523	0.16 297	0.19 555	0.16 368	0.26 442	0.67 409
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MLCV	0.59 317	1.41 586	2.41 337	0.31 223	0.15 49	0.60 373	0.23 252	0.77 328	0.63 302	0.67 498	0.66 483	0.55 392	0.37 352	1.16 428	1.09 534	0.10 184	0.07 24	0.09 148	0.07 63	0.21 354	0.29 168

MyStereo07	0.56 280	0.68 331	2.42 341	0.30 198	0.41 439	0.61 392	0.31 417	0.58 221	0.72 413	1.17 613	0.26 131	0.20 108	0.27 255	1.28 455	0.28 145	0.09 95	0.59 463	0.12 359	0.21 442	0.16 237	0.48 307

raft_robust	0.68 429	1.24 542	2.42 341	0.30 198	0.57 504	0.53 270	0.25 310	0.95 490	0.79 485	0.49 290	0.46 290	1.12 618	0.74 570	1.50 490	0.61 408	0.09 95	0.62 471	0.10 216	0.30 507	0.26 442	0.30 177

LCNet	0.58 298	0.43 188	2.42 341	0.91 582	0.22 190	0.95 590	0.29 390	0.62 249	0.64 310	0.52 331	0.55 384	0.41 293	0.75 574	0.84 348	0.27 130	0.10 184	0.07 24	0.12 359	0.18 400	0.97 655	0.40 247

DEmStereo	0.69 436	0.40 156	2.42 341	0.42 422	0.18 108	0.66 470	0.88 626	0.54 189	0.64 310	0.60 424	1.00 598	0.45 327	1.24 627	1.53 495	2.21 627	0.10 184	0.08 72	0.10 216	0.10 185	0.11 107	0.14 43

IRAFT_RVC	0.59 317	0.74 372	2.42 341	0.47 458	0.21 175	0.59 358	0.42 505	0.68 281	0.73 418	0.54 346	0.50 331	0.49 355	0.51 486	1.57 504	1.00 517	0.11 285	0.25 376	0.13 422	0.10 185	0.15 215	0.14 43

ACVNet-DCA	0.67 422	0.73 360	2.43 346	0.67 546	0.52 484	0.76 522	0.24 282	0.81 359	0.83 515	0.77 543	0.39 251	0.25 160	0.38 361	0.70 294	0.22 56	0.10 184	2.13 652	0.11 296	0.09 135	0.16 237	1.18 547

xx1	0.71 448	0.73 360	2.43 346	0.67 546	0.52 484	0.76 522	0.24 282	0.85 401	1.05 598	0.77 543	0.39 251	0.46 336	0.37 352	0.70 294	0.22 56	0.10 184	2.13 652	0.12 359	0.41 580	0.16 237	1.18 547

1test111	0.72 458	0.73 360	2.43 346	0.67 546	0.52 484	0.76 522	0.24 282	0.81 359	0.83 515	0.77 543	0.39 251	0.25 160	0.38 361	1.03 396	0.75 460	0.10 184	2.13 652	0.11 296	0.09 135	0.16 237	1.18 547

cc1	0.74 465	0.73 360	2.43 346	0.67 546	0.52 484	0.76 522	0.24 282	0.85 401	1.05 598	0.77 543	0.39 251	0.25 160	0.38 361	0.70 294	0.22 56	0.10 184	2.13 652	0.11 296	0.09 135	0.25 421	2.20 634

UniTT-Stereo	0.36 79	0.66 320	2.43 346	0.28 154	0.24 234	0.30 23	0.18 96	0.35 25	0.36 50	0.26 125	0.37 237	0.18 76	0.18 94	0.33 65	0.30 168	0.11 285	0.08 72	0.09 148	0.08 98	0.25 421	0.09 10

ADStereo(finetuned)	0.50 229	0.91 449	2.43 346	0.26 102	0.14 35	0.51 239	0.22 212	0.84 388	0.78 472	0.56 371	0.49 319	0.32 237	0.75 574	0.40 116	0.40 268	0.10 184	0.07 24	0.09 148	0.07 63	0.13 167	0.45 292

raft+_RVC	0.62 361	1.18 524	2.43 346	0.36 341	2.08 663	0.52 259	0.25 310	0.66 271	0.54 218	0.36 198	0.46 290	0.32 237	0.28 273	0.49 185	0.43 296	0.10 184	0.91 516	0.10 216	0.09 135	0.22 371	0.70 425

PSMNet-RSSM	0.61 339	1.19 527	2.43 346	0.33 269	0.25 245	0.59 358	0.28 362	0.88 429	0.65 317	0.54 346	0.62 446	0.69 481	0.46 452	1.67 523	0.50 346	0.15 470	0.10 172	0.14 459	0.16 368	0.20 339	0.28 161

AE-Stereo	0.71 448	0.32 64	2.44 354	0.44 440	0.50 477	0.58 336	0.23 252	1.08 587	0.67 338	0.67 498	0.51 335	0.47 345	0.24 204	0.63 256	0.32 197	0.09 95	2.15 656	0.11 296	0.45 588	0.22 371	2.01 618

GCAP-Stereo	0.59 317	1.35 569	2.44 354	0.49 472	1.02 591	0.52 259	0.14 23	0.53 177	0.54 218	0.44 249	0.50 331	0.30 221	0.22 164	0.68 283	0.41 277	0.09 95	1.30 569	0.09 148	0.07 63	0.23 389	0.54 344

UDGNet	0.50 229	1.36 574	2.44 354	0.37 354	0.19 143	0.58 336	0.23 252	0.49 125	0.69 377	0.42 233	0.39 251	0.34 249	0.29 294	0.55 216	0.32 197	0.25 594	0.10 172	0.37 623	0.19 418	0.30 490	0.17 74

test-3	0.58 298	0.43 188	2.44 354	0.52 488	0.59 509	0.46 172	0.23 252	0.77 328	0.49 168	0.52 331	0.29 164	0.44 314	0.22 164	0.59 232	0.97 503	0.08 42	1.27 562	0.10 216	0.35 551	0.29 481	0.62 386

test_1	0.58 298	0.43 188	2.44 354	0.52 488	0.59 509	0.46 172	0.23 252	0.77 328	0.49 168	0.51 321	0.29 164	0.44 314	0.22 164	0.59 232	0.97 503	0.08 42	1.27 562	0.10 216	0.35 551	0.29 481	0.63 392

test_3	0.59 317	0.44 203	2.44 354	0.53 492	0.59 509	0.48 196	0.30 406	0.79 343	0.52 199	0.51 321	0.30 175	0.45 327	0.22 164	0.59 232	0.97 503	0.08 42	1.25 557	0.11 296	0.35 551	0.30 490	0.62 386

Patchmatch Stereo++	0.43 146	0.36 113	2.44 354	0.48 459	0.17 87	0.61 392	0.26 329	0.53 177	0.61 279	0.48 274	0.43 269	0.43 299	0.28 273	0.56 219	0.30 168	0.12 347	0.08 72	0.12 359	0.10 185	0.17 261	0.13 31
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
NRIStereo	0.50 229	0.34 93	2.44 354	0.52 488	0.16 63	0.94 588	0.73 611	0.52 165	0.65 317	0.48 274	0.40 261	0.59 411	0.29 294	0.78 330	0.33 212	0.11 285	0.13 248	0.11 296	0.09 135	0.22 371	0.25 140

PSM-adaLoss	0.43 146	0.36 113	2.44 354	0.48 459	0.18 108	0.61 392	0.28 362	0.53 177	0.61 279	0.48 274	0.43 269	0.43 299	0.28 273	0.49 185	0.30 168	0.12 347	0.08 72	0.12 359	0.10 185	0.17 261	0.13 31

ROB_FTStereo_v2	0.43 146	0.36 113	2.44 354	0.49 472	0.17 87	0.61 392	0.28 362	0.53 177	0.61 279	0.48 274	0.43 269	0.44 314	0.28 273	0.48 171	0.30 168	0.12 347	0.08 72	0.12 359	0.10 185	0.17 261	0.13 31

ROB_FTStereo	0.43 146	0.36 113	2.44 354	0.48 459	0.18 108	0.61 392	0.26 329	0.53 177	0.61 279	0.48 274	0.43 269	0.43 299	0.28 273	0.51 194	0.30 168	0.12 347	0.08 72	0.12 359	0.10 185	0.17 261	0.13 31

SST-Stereo	0.56 280	0.30 38	2.44 354	0.71 556	0.55 496	0.62 413	0.65 593	0.57 217	0.67 338	0.59 413	0.53 352	0.51 364	0.59 521	1.57 504	0.31 187	0.12 347	0.07 24	0.12 359	0.10 185	0.17 261	0.11 23

RAFT_R40	0.55 272	0.31 50	2.44 354	0.57 517	0.42 453	0.62 413	0.52 551	0.58 221	0.66 325	0.56 371	0.54 373	0.54 383	0.50 482	1.56 499	0.53 361	0.11 285	0.07 24	0.12 359	0.10 185	0.16 237	0.10 15

iGMRVC	0.43 146	0.36 113	2.44 354	0.48 459	0.18 108	0.61 392	0.27 348	0.53 177	0.61 279	0.48 274	0.43 269	0.43 299	0.28 273	0.57 223	0.31 187	0.12 347	0.08 72	0.12 359	0.10 185	0.17 261	0.13 31

iRAFT	0.43 146	0.36 113	2.44 354	0.48 459	0.17 87	0.61 392	0.26 329	0.53 177	0.61 279	0.48 274	0.43 269	0.43 299	0.28 273	0.56 219	0.30 168	0.12 347	0.08 72	0.12 359	0.10 185	0.17 261	0.13 31

RAFT-IKP	0.43 146	0.36 113	2.44 354	0.48 459	0.16 63	0.60 373	0.28 362	0.53 177	0.61 279	0.48 274	0.43 269	0.43 299	0.28 273	0.51 194	0.31 187	0.12 347	0.08 72	0.12 359	0.10 185	0.17 261	0.13 31

PS-NSSS	0.69 436	1.37 579	2.44 354	0.31 223	0.32 347	0.64 441	0.34 452	1.04 560	0.74 439	0.56 371	0.75 541	0.51 364	0.42 410	2.41 626	0.54 369	0.24 587	0.17 311	0.27 598	0.18 400	0.30 490	0.23 126

DCVSM-stereo	0.52 244	0.37 128	2.45 371	0.30 198	0.22 190	0.54 280	0.52 551	0.60 237	0.52 199	0.69 508	0.47 296	0.79 520	0.49 477	0.56 219	0.90 492	0.13 397	0.14 264	0.15 488	0.13 298	0.20 339	0.21 108

HUI-Stereo	0.43 146	0.36 113	2.45 371	0.48 459	0.18 108	0.61 392	0.27 348	0.53 177	0.61 279	0.48 274	0.43 269	0.44 314	0.28 273	0.47 157	0.30 168	0.12 347	0.08 72	0.12 359	0.10 185	0.17 261	0.13 31

delet	0.60 329	0.84 418	2.45 371	0.33 269	0.35 384	0.73 506	0.46 531	0.89 437	0.80 493	0.58 394	0.62 446	0.67 456	0.51 486	1.14 425	0.64 420	0.12 347	0.12 228	0.13 422	0.14 321	0.22 371	0.29 168

ACVNet	0.54 268	0.87 429	2.45 371	0.28 154	0.22 190	0.59 358	0.36 471	0.69 286	0.73 418	0.49 290	0.59 422	0.69 481	0.42 410	0.47 157	0.70 440	0.11 285	0.10 172	0.10 216	0.09 135	0.36 548	0.39 239

acv_ft	0.57 289	0.87 429	2.45 371	0.33 269	0.41 439	0.63 428	0.29 390	0.86 412	0.73 418	0.64 473	0.59 422	0.69 481	0.45 441	0.47 157	0.68 435	0.11 285	0.10 172	0.10 216	0.09 135	0.43 596	0.39 239

CFNet-ft	0.60 329	1.16 516	2.45 371	0.29 177	0.30 318	0.64 441	0.28 362	0.69 286	0.57 246	0.49 290	0.57 409	0.79 520	0.44 433	1.48 487	0.62 411	0.15 470	0.10 172	0.28 600	0.14 321	0.21 354	0.29 168

HSM-Net_RVC	0.70 443	0.40 156	2.45 371	0.27 128	0.19 143	0.68 485	0.30 406	1.29 623	0.73 418	0.73 526	0.70 509	0.77 512	0.45 441	3.73 678	0.46 315	0.13 397	0.09 137	0.10 216	0.09 135	0.13 167	0.32 192
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.60 329	1.16 516	2.45 371	0.29 177	0.30 318	0.64 441	0.28 362	0.69 286	0.57 246	0.49 290	0.57 409	0.79 520	0.44 433	1.48 487	0.62 411	0.15 470	0.10 172	0.28 600	0.14 321	0.21 354	0.29 168

GMOStereo	0.58 298	0.89 439	2.46 379	0.29 177	0.99 584	0.51 239	0.32 428	0.58 221	0.46 148	0.58 394	0.48 304	0.54 383	0.27 255	0.31 45	0.25 105	0.09 95	1.64 610	0.13 422	0.11 238	0.34 525	0.42 260

error version	0.58 298	0.89 439	2.46 379	0.29 177	0.99 584	0.51 239	0.32 428	0.58 221	0.46 148	0.58 394	0.48 304	0.54 383	0.27 255	0.31 45	0.25 105	0.09 95	1.64 610	0.13 422	0.11 238	0.34 525	0.42 260

test-v	0.58 298	0.89 439	2.46 379	0.29 177	0.99 584	0.51 239	0.32 428	0.58 221	0.46 148	0.58 394	0.48 304	0.54 383	0.27 255	0.31 45	0.25 105	0.09 95	1.64 610	0.13 422	0.11 238	0.34 525	0.42 260

test-2	0.58 298	0.89 439	2.46 379	0.29 177	0.99 584	0.51 239	0.32 428	0.58 221	0.46 148	0.58 394	0.48 304	0.54 383	0.27 255	0.31 45	0.25 105	0.09 95	1.64 610	0.13 422	0.11 238	0.34 525	0.42 260

FENet	0.48 205	0.58 284	2.46 379	0.33 269	0.18 108	0.58 336	0.22 212	0.83 379	0.64 310	0.49 290	0.42 265	0.55 392	0.38 361	0.52 199	0.51 349	0.12 347	0.09 137	0.12 359	0.11 238	0.17 261	0.31 186

LL-Strereo2	0.62 361	1.36 574	2.47 384	1.37 623	0.96 580	0.54 280	0.28 362	0.61 243	0.49 168	0.42 233	0.34 221	0.44 314	0.21 150	0.57 223	0.53 361	0.11 285	0.26 380	0.16 509	0.14 321	0.18 286	0.98 522

AACVNet	0.61 339	1.13 505	2.47 384	0.37 354	0.21 175	0.57 326	0.25 310	0.75 318	0.55 230	0.56 371	0.60 431	0.66 452	0.44 433	2.11 600	0.49 342	0.14 439	0.11 205	0.14 459	0.11 238	0.35 540	0.23 126

PSM-softLoss	0.52 244	0.34 93	2.47 384	0.55 502	0.17 87	0.61 392	0.39 491	0.64 264	0.67 338	0.52 331	0.48 304	0.39 275	0.25 222	1.46 483	0.77 466	0.13 397	0.08 72	0.13 422	0.12 276	0.12 131	0.15 53

KMStereo	0.52 244	0.34 93	2.47 384	0.55 502	0.17 87	0.61 392	0.39 491	0.64 264	0.67 338	0.52 331	0.48 304	0.39 275	0.25 222	1.46 483	0.77 466	0.13 397	0.08 72	0.13 422	0.12 276	0.12 131	0.15 53

CREStereo++_RVC	0.38 98	0.37 128	2.47 384	0.25 82	0.16 63	0.54 280	0.15 46	0.42 66	0.57 246	0.37 205	0.52 345	0.24 150	0.19 115	0.31 45	0.27 130	0.09 95	0.06 2	0.08 61	0.30 507	0.09 55	0.22 116
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
coex_refinement	0.67 422	1.33 562	2.48 389	0.38 374	0.26 263	0.64 441	0.34 452	0.88 429	0.68 365	0.61 434	0.63 454	0.80 528	0.48 471	1.84 558	1.09 534	0.13 397	0.10 172	0.10 216	0.10 185	0.18 286	0.38 231

UGAM-zero	0.97 573	0.44 203	2.48 389	0.33 269	0.86 567	1.26 624	0.76 613	1.05 568	0.52 199	0.93 582	0.45 285	1.32 634	0.81 583	2.08 595	0.49 342	0.10 184	0.52 446	0.09 148	0.47 598	0.11 107	4.43 692

model_zeroshot	0.75 476	0.94 460	2.48 389	1.88 656	0.68 539	0.72 501	0.22 212	1.01 538	0.51 187	1.10 602	0.35 228	0.63 430	0.20 133	0.78 330	0.32 197	0.12 347	1.97 638	0.10 216	0.23 460	0.12 131	0.56 356

TANstereo	0.39 107	0.70 344	2.48 389	0.23 48	0.12 8	0.54 280	0.16 65	0.41 59	0.47 157	0.45 254	0.51 335	0.26 177	0.22 164	0.34 73	0.21 37	0.10 184	0.10 172	0.08 61	0.07 63	0.09 55	0.18 83

RP	0.74 465	1.01 472	2.48 389	0.44 440	0.45 464	0.66 470	0.45 525	0.95 490	0.87 543	0.70 512	0.95 589	0.99 590	0.82 585	1.55 497	0.82 482	0.26 598	0.19 329	0.23 584	0.20 431	0.34 525	0.38 231

UCFNet_RVC	0.55 272	1.16 516	2.48 389	0.31 223	0.27 277	0.65 457	0.28 362	0.76 321	0.58 254	0.51 321	0.53 352	0.67 456	0.42 410	0.91 370	0.45 308	0.16 490	0.11 205	0.17 528	0.17 387	0.20 339	0.23 126

HI	0.47 191	0.82 408	2.49 395	0.29 177	0.22 190	0.45 160	0.20 131	0.59 230	0.43 124	0.59 413	0.59 422	0.65 443	0.45 441	0.48 171	0.40 268	0.08 42	0.09 137	0.10 216	0.11 238	0.24 396	0.20 100

CoSv	0.47 191	0.82 408	2.49 395	0.29 177	0.22 190	0.45 160	0.20 131	0.59 230	0.43 124	0.59 413	0.59 422	0.65 443	0.45 441	0.48 171	0.40 268	0.08 42	0.09 137	0.10 216	0.11 238	0.24 396	0.20 100

RAFT+CT+SA	0.60 329	1.25 545	2.49 395	0.38 374	0.75 549	0.55 295	0.34 452	0.83 379	0.68 365	0.39 217	0.55 384	0.44 314	0.29 294	0.75 318	0.28 145	0.09 95	0.24 367	0.11 296	0.51 612	0.30 490	0.74 440

Pruner-Stereo	0.55 272	0.38 139	2.49 395	1.78 650	0.19 143	0.63 428	0.45 525	0.59 230	0.67 338	0.61 434	0.48 304	0.41 293	0.25 222	0.49 185	0.99 514	0.13 397	0.07 24	0.12 359	0.10 185	0.13 167	0.14 43

XX-TBD	0.40 122	1.04 481	2.49 395	0.35 322	0.13 20	0.51 239	0.17 78	0.44 85	0.52 199	0.38 212	0.51 335	0.23 138	0.19 115	0.31 45	0.25 105	0.10 184	0.07 24	0.08 61	0.06 11	0.09 55	0.18 83

aanet-new-60k	0.42 139	0.80 401	2.50 400	0.26 102	0.34 371	0.39 95	0.19 106	0.47 111	0.37 57	0.22 69	0.20 54	0.18 76	0.18 94	0.33 65	0.19 14	0.07 8	0.29 390	0.08 61	0.06 11	0.11 107	1.08 538

LALA_ROB	0.68 429	1.14 506	2.50 400	0.37 354	0.29 302	0.78 537	0.55 561	0.99 518	0.84 527	0.82 563	0.68 491	0.93 574	0.50 482	1.01 393	0.89 490	0.21 563	0.15 282	0.21 571	0.18 400	0.26 442	0.30 177

MM-Stereo_test1	0.63 376	0.64 313	2.51 402	0.54 500	0.37 405	0.44 152	0.28 362	0.68 281	0.59 264	0.43 240	0.33 212	0.26 177	0.25 222	0.89 367	0.52 353	0.10 184	1.84 626	0.10 216	0.09 135	0.41 588	1.40 577

AIO_test	1.11 601	0.77 386	2.51 402	3.32 685	2.81 679	0.35 56	0.25 310	1.29 623	0.68 365	1.28 632	0.27 145	0.32 237	0.17 69	2.86 660	0.27 130	0.12 347	1.72 618	0.08 61	0.21 442	0.15 215	2.81 659

GANet-ADL	0.48 205	0.56 280	2.51 402	0.34 296	0.20 160	0.58 336	0.25 310	0.80 350	0.57 246	0.43 240	0.61 439	0.56 398	0.31 315	0.44 143	0.44 302	0.14 439	0.11 205	0.10 216	0.09 135	0.22 371	0.38 231

R-Stereo Train	0.42 139	0.31 50	2.51 402	0.30 198	0.18 108	0.56 303	0.25 310	0.82 368	0.41 110	0.57 387	0.67 488	0.33 244	0.24 204	0.34 73	0.33 212	0.10 184	0.08 72	0.09 148	0.07 63	0.09 55	0.18 83

RAFT-Stereo	0.42 139	0.31 50	2.51 402	0.30 198	0.18 108	0.56 303	0.25 310	0.82 368	0.41 110	0.57 387	0.67 488	0.33 244	0.24 204	0.34 73	0.33 212	0.10 184	0.08 72	0.09 148	0.07 63	0.09 55	0.18 83
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AAGNet	0.92 554	0.40 156	2.53 407	0.60 521	1.01 589	0.62 413	0.45 525	0.52 165	0.68 365	0.58 394	0.53 352	0.50 359	0.72 563	1.22 440	7.32 691	0.12 347	0.07 24	0.12 359	0.10 185	0.16 237	0.10 15

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 298	1.48 601	2.53 407	0.29 177	0.78 557	0.52 259	0.20 131	0.68 281	0.66 325	0.51 321	0.61 439	0.40 286	0.32 324	0.40 116	0.43 296	0.08 42	0.63 473	0.09 148	0.09 135	0.37 557	0.58 369

psm_up	0.65 396	1.02 474	2.53 407	0.36 341	0.31 331	0.64 441	0.38 484	0.96 493	0.73 418	0.63 462	0.57 409	0.68 470	0.57 510	1.90 576	0.52 353	0.17 510	0.15 282	0.16 509	0.15 345	0.27 457	0.22 116

FADNet	0.71 448	1.60 620	2.53 407	0.33 269	0.30 318	0.67 479	0.29 390	0.92 463	0.75 445	0.45 254	0.49 319	0.66 452	0.57 510	1.85 562	0.85 486	0.46 631	0.20 344	0.17 528	0.20 431	0.60 627	0.37 222

MM-Stereo_test2	0.65 396	0.43 188	2.54 411	0.62 529	0.18 108	0.50 229	0.25 310	0.49 125	0.47 157	0.36 198	0.26 131	0.24 150	0.23 191	0.40 116	0.38 256	0.08 42	2.33 665	0.09 148	0.10 185	0.38 565	2.66 656

DisPM	0.48 205	0.41 164	2.54 411	0.61 527	0.18 108	0.59 358	0.62 585	0.54 189	0.67 338	0.61 434	0.53 352	0.38 271	0.26 239	0.76 322	0.31 187	0.13 397	0.07 24	0.12 359	0.11 238	0.12 131	0.15 53

PFNet+	0.50 229	0.43 188	2.54 411	0.49 472	0.18 108	0.58 336	0.76 613	0.54 189	0.72 413	0.56 371	0.48 304	0.39 275	0.26 239	0.94 377	0.33 212	0.14 439	0.09 137	0.14 459	0.13 298	0.12 131	0.16 66

OCTAStereo	0.53 257	0.33 78	2.54 411	0.56 513	0.16 63	0.61 392	0.42 505	0.70 296	0.70 389	0.50 309	0.47 296	0.37 265	0.26 239	1.43 476	0.79 473	0.12 347	0.07 24	0.12 359	0.10 185	0.13 167	0.17 74

RE-Stereo	0.53 257	0.33 78	2.54 411	0.56 513	0.16 63	0.61 392	0.43 512	0.70 296	0.70 389	0.50 309	0.47 296	0.37 265	0.26 239	1.43 476	0.77 466	0.12 347	0.07 24	0.12 359	0.10 185	0.13 167	0.17 74

TVStereo	0.53 257	0.33 78	2.54 411	0.56 513	0.16 63	0.61 392	0.43 512	0.70 296	0.70 389	0.50 309	0.47 296	0.37 265	0.26 239	1.43 476	0.77 466	0.12 347	0.07 24	0.12 359	0.10 185	0.13 167	0.17 74

SHD	0.84 511	1.14 506	2.54 411	0.80 568	0.52 484	0.76 522	0.34 452	1.16 609	1.29 625	1.11 604	0.85 566	0.98 586	0.74 570	1.25 449	1.48 579	0.22 570	0.37 406	0.20 565	0.27 489	0.36 548	0.41 255

iResNet	0.59 317	1.09 491	2.54 411	0.44 440	0.18 108	0.65 457	0.29 390	0.89 437	0.75 445	0.59 413	0.64 468	0.43 299	0.39 378	0.73 312	1.24 560	0.11 285	0.08 72	0.09 148	0.08 98	0.21 354	0.40 247

G2L-Stereo_test	0.64 387	1.34 565	2.55 419	0.34 296	0.24 234	0.75 517	0.39 491	0.83 379	0.65 317	0.62 449	0.54 373	0.74 500	0.40 385	1.57 504	0.75 460	0.11 285	0.08 72	0.08 61	0.08 98	0.28 470	0.43 271

iinet-f	0.62 361	1.18 524	2.55 419	0.33 269	0.25 245	0.82 554	0.34 452	0.87 421	0.69 377	0.56 371	0.64 468	0.73 498	0.67 552	0.80 338	0.81 479	0.14 439	0.13 248	0.11 296	0.10 185	0.44 600	0.26 148

NF-Stereo	0.53 257	0.33 78	2.55 419	0.55 502	0.16 63	0.61 392	0.43 512	0.70 296	0.70 389	0.50 309	0.47 296	0.37 265	0.26 239	1.44 481	0.78 470	0.12 347	0.07 24	0.12 359	0.10 185	0.13 167	0.17 74

RGC	0.78 492	1.10 496	2.55 419	0.45 447	0.45 464	0.73 506	0.40 496	1.00 528	0.75 445	0.75 536	1.04 606	1.02 597	0.73 566	1.74 533	1.15 544	0.24 587	0.19 329	0.28 600	0.26 480	0.31 499	0.38 231

RALCasStereoNet	0.65 396	1.34 565	2.56 423	0.43 435	0.96 580	0.50 229	0.26 329	0.62 249	0.56 239	0.43 240	0.49 319	0.36 257	0.28 273	0.72 310	0.53 361	0.10 184	1.18 547	0.09 148	0.08 98	0.27 457	1.27 561

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 599	2.01 649	2.56 423	0.49 472	0.40 432	1.49 633	0.96 633	1.02 547	0.95 575	0.85 569	0.94 586	1.06 607	0.59 521	2.92 662	1.15 544	0.43 627	0.74 492	0.32 614	0.55 619	0.74 639	1.35 572

BEATNet_4x	0.57 289	1.16 516	2.56 423	0.35 322	0.16 63	0.56 303	0.25 310	0.91 455	0.64 310	0.55 359	0.53 352	0.59 411	0.43 423	0.67 277	0.76 464	0.12 347	0.09 137	0.12 359	0.09 135	0.23 389	0.58 369

StereoDRNet	0.71 448	1.24 542	2.56 423	0.42 422	0.45 464	0.73 506	0.46 531	0.98 509	0.81 502	0.77 543	0.56 398	0.74 500	0.48 471	1.69 528	0.91 494	0.15 470	0.14 264	0.15 488	0.15 345	0.26 442	0.51 323

AIO_rvc	0.95 566	1.02 474	2.57 427	2.80 682	1.91 656	0.37 74	0.24 282	0.52 165	0.60 272	0.98 585	0.29 164	0.25 160	0.18 94	2.16 605	0.29 157	0.11 285	1.39 582	0.08 61	0.11 238	0.26 442	2.87 660

H2IRNET	0.48 205	1.04 481	2.57 427	0.31 223	0.19 143	0.54 280	0.19 106	0.55 201	0.53 212	0.28 153	0.56 398	0.47 345	0.35 341	0.47 157	0.40 268	0.11 285	0.08 72	0.12 359	0.14 321	0.37 557	0.26 148

IGEV_i1	0.90 547	0.33 78	2.58 429	0.83 571	1.60 641	0.58 336	0.27 348	0.89 437	0.96 577	1.13 607	0.48 304	0.98 586	0.34 338	1.19 436	0.60 398	0.11 285	2.17 660	0.13 422	0.19 418	0.17 261	2.38 648

anonymousa	0.74 465	0.60 293	2.58 429	0.96 588	1.33 619	0.61 392	0.26 329	0.69 286	0.56 239	0.55 359	0.84 563	0.82 536	0.46 452	0.56 219	0.61 408	0.10 184	1.11 542	0.12 359	0.98 671	0.14 199	0.97 520

SACVNet	0.68 429	1.08 489	2.58 429	0.38 374	0.28 293	0.65 457	0.37 474	0.91 455	0.65 317	0.67 498	0.62 446	0.69 481	0.47 464	2.07 592	0.65 425	0.18 523	0.14 264	0.16 509	0.15 345	0.39 574	0.41 255

aanet-new	0.39 107	0.50 244	2.59 432	0.26 102	0.31 331	0.43 138	0.21 174	0.47 111	0.35 34	0.19 33	0.24 104	0.17 62	0.30 308	0.34 73	0.21 37	0.09 95	0.07 24	0.09 148	0.06 11	0.11 107	0.86 486

G2L-ROB	0.59 317	1.32 557	2.59 432	0.30 198	0.22 190	0.59 358	0.28 362	0.80 350	0.61 279	0.56 371	0.45 285	0.70 487	0.35 341	1.38 466	0.72 450	0.11 285	0.08 72	0.09 148	0.08 98	0.22 371	0.31 186

DFGA-Net	0.61 339	1.55 608	2.59 432	0.32 245	0.26 263	0.54 280	0.22 212	0.67 276	0.63 302	0.50 309	0.52 345	0.35 255	0.28 273	1.84 558	0.99 514	0.10 184	0.08 72	0.12 359	0.12 276	0.38 565	0.18 83

rafts_anoy	0.60 329	1.33 562	2.59 432	0.53 492	1.09 602	0.49 210	0.25 310	0.67 276	0.53 212	0.41 226	0.38 245	0.33 244	0.30 308	0.68 283	0.41 277	0.10 184	1.13 544	0.13 422	0.15 345	0.20 339	0.29 168

AFF-stereo	0.57 289	1.51 605	2.59 432	0.33 269	0.23 220	0.51 239	0.21 174	0.69 286	0.68 365	0.49 290	0.63 454	0.49 355	0.34 338	0.50 192	0.37 247	0.08 42	0.54 452	0.10 216	0.10 185	0.40 581	0.60 382

HGLStereo	0.61 339	1.20 529	2.59 432	0.36 341	0.40 432	0.65 457	0.30 406	0.87 421	0.67 338	0.60 424	0.70 509	0.69 481	0.56 505	1.07 411	0.59 393	0.14 439	0.13 248	0.13 422	0.12 276	0.23 389	0.23 126

hitnet-ft	0.73 461	1.09 491	2.59 432	0.28 154	0.22 190	0.71 495	0.36 471	0.89 437	0.67 338	0.58 394	0.83 561	1.03 598	0.94 607	2.31 614	0.70 440	0.23 578	0.14 264	0.41 628	0.13 298	0.24 396	0.28 161

RASNet	0.69 436	1.05 484	2.59 432	0.37 354	0.47 473	0.66 470	0.33 442	0.82 368	0.76 454	0.51 321	0.65 476	0.93 574	0.62 534	2.20 608	0.80 475	0.14 439	0.09 137	0.09 148	0.11 238	0.18 286	0.37 222

rvit_stereo_0075_2	0.45 172	0.45 212	2.60 440	0.34 296	0.32 347	0.41 116	0.21 174	0.60 237	0.54 218	0.39 217	0.51 335	0.40 286	0.29 294	0.46 151	0.31 187	0.21 563	0.15 282	0.22 576	0.15 345	0.18 286	0.33 197

EKT-Stereo	1.56 643	0.55 276	2.60 440	2.54 677	19.66 705	0.55 295	0.22 212	0.76 321	0.51 187	0.40 223	0.36 232	0.43 299	0.27 255	0.74 316	0.42 287	0.13 397	0.17 311	0.11 296	0.16 368	0.20 339	0.50 316

LMCR-Stereo	0.61 339	1.00 469	2.60 440	0.42 422	0.22 190	0.74 514	0.31 417	1.06 581	0.70 389	0.62 449	0.64 468	0.40 286	0.52 493	0.84 348	1.27 564	0.20 552	0.09 137	0.12 359	0.09 135	0.26 442	0.16 66

SAMSARA	1.11 601	1.35 569	2.60 440	1.34 621	0.77 554	1.67 644	1.41 670	1.47 638	0.99 589	1.54 651	0.89 578	1.44 643	0.90 599	1.88 570	1.71 592	0.25 594	0.55 455	0.22 576	0.34 546	0.39 574	0.50 316

PWC_ROB	0.81 500	1.41 586	2.60 440	0.41 416	0.40 432	0.63 428	0.31 417	1.04 560	0.99 589	0.92 578	1.29 623	0.78 517	0.68 554	1.65 522	1.50 580	0.19 541	0.12 228	0.18 547	0.13 298	0.51 617	0.54 344

PSMNet-RUCA	0.64 387	1.12 502	2.61 445	0.59 519	0.56 499	0.64 441	0.37 474	0.89 437	0.72 413	0.53 340	0.68 491	0.53 374	0.43 423	0.61 244	0.46 315	0.35 619	0.19 329	0.44 635	0.29 497	0.49 614	0.35 213

ToySt	0.67 422	0.88 433	2.61 445	0.39 391	0.73 546	0.61 392	0.38 484	0.78 335	0.73 418	0.43 240	0.70 509	0.72 492	0.45 441	0.66 274	0.62 411	0.14 439	0.63 473	0.13 422	0.33 541	0.24 396	1.18 547

GEStereo_RVC	0.61 339	1.19 527	2.61 445	0.48 459	0.25 245	0.63 428	0.37 474	1.05 568	0.79 485	0.55 359	0.55 384	0.59 411	0.44 433	1.10 414	0.48 331	0.16 490	0.11 205	0.12 359	0.11 238	0.27 457	0.43 271

Anonymous3	0.47 191	0.49 235	2.61 445	0.33 269	0.25 245	0.72 501	0.32 428	0.80 350	0.60 272	0.36 198	0.41 262	0.33 244	0.29 294	0.46 151	0.30 168	0.19 541	0.18 323	0.13 422	0.13 298	0.18 286	0.22 116

XQC	0.84 511	1.32 557	2.61 445	0.78 565	0.44 459	0.89 576	0.53 554	1.16 609	1.07 601	0.85 569	0.69 496	0.92 569	0.73 566	1.40 470	1.44 577	0.24 587	0.35 404	0.23 584	0.26 480	0.45 603	0.39 239

MSKI-zero shot	0.70 443	0.44 203	2.62 450	1.47 631	0.75 549	0.56 303	0.20 131	0.80 350	0.45 143	0.60 424	0.52 345	0.44 314	0.17 69	0.70 294	0.26 120	0.09 95	2.87 682	0.09 148	0.32 526	0.14 199	0.50 316

TestStereo1	0.59 317	1.21 531	2.63 451	0.40 405	0.60 515	0.56 303	0.34 452	0.82 368	0.73 418	0.45 254	0.63 454	0.36 257	0.42 410	0.66 274	0.42 287	0.10 184	0.32 397	0.12 359	0.10 185	0.34 525	0.52 331

fff	0.50 229	0.90 445	2.63 451	0.25 82	0.15 49	0.51 239	0.22 212	0.85 401	0.82 508	0.55 359	0.48 304	0.31 231	0.65 543	0.39 106	0.37 247	0.10 184	0.07 24	0.09 148	0.07 63	0.08 34	0.43 271

SA-5K	0.59 317	1.21 531	2.63 451	0.40 405	0.60 515	0.56 303	0.34 452	0.82 368	0.73 418	0.45 254	0.63 454	0.36 257	0.42 410	0.66 274	0.42 287	0.10 184	0.32 397	0.12 359	0.10 185	0.34 525	0.52 331

RALAANet	0.52 244	1.37 579	2.63 451	0.33 269	0.23 220	0.48 196	0.19 106	0.69 286	0.55 230	0.49 290	0.46 290	0.39 275	0.31 315	0.53 209	0.53 361	0.10 184	0.33 402	0.11 296	0.17 387	0.29 481	0.13 31

DCANet	0.49 221	0.91 449	2.63 451	0.26 102	0.14 35	0.51 239	0.22 212	0.84 388	0.78 472	0.56 371	0.49 319	0.32 237	0.41 397	0.39 106	0.41 277	0.10 184	0.07 24	0.09 148	0.07 63	0.14 199	0.45 292

csc	0.50 229	0.90 445	2.63 451	0.25 82	0.15 49	0.51 239	0.22 212	0.85 401	0.82 508	0.55 359	0.48 304	0.31 231	0.65 543	0.39 106	0.37 247	0.10 184	0.07 24	0.09 148	0.07 63	0.08 34	0.43 271

cscssc	0.50 229	0.90 445	2.63 451	0.25 82	0.15 49	0.51 239	0.22 212	0.85 401	0.82 508	0.55 359	0.48 304	0.31 231	0.65 543	0.39 106	0.37 247	0.10 184	0.07 24	0.09 148	0.07 63	0.08 34	0.43 271

111	0.57 289	1.41 586	2.63 451	0.25 82	0.15 49	0.59 358	0.26 329	0.90 448	0.83 515	0.50 309	0.54 373	0.57 403	0.38 361	0.54 214	0.41 277	0.10 184	0.07 24	0.09 148	0.07 63	0.24 396	0.81 468

PWCDC_ROB	0.83 509	1.57 612	2.63 451	0.48 459	0.37 405	0.78 537	0.29 390	1.04 560	1.36 631	0.63 462	2.05 650	0.64 438	0.70 561	1.10 414	1.20 551	0.33 616	0.14 264	0.15 488	0.12 276	0.63 631	0.46 298

aanetorigin	0.81 500	1.03 478	2.64 460	0.44 440	0.44 459	0.59 358	1.00 640	0.59 230	0.70 389	1.54 651	1.22 620	0.82 536	1.08 617	1.06 402	1.07 530	0.18 523	0.15 282	0.17 528	0.21 442	0.53 621	0.65 400

MIM_Stereo	0.55 272	0.92 454	2.65 461	0.32 245	1.09 602	0.51 239	0.19 106	0.67 276	0.52 199	0.48 274	0.54 373	0.43 299	0.27 255	0.57 223	0.30 168	0.08 42	0.17 311	0.11 296	0.10 185	0.28 470	0.80 461

anonymousdsp	0.86 523	0.59 292	2.65 461	1.33 620	1.25 615	0.56 303	0.23 252	0.54 189	0.71 404	1.13 607	0.25 117	0.22 125	0.24 204	1.24 445	0.24 87	0.09 95	2.34 666	0.10 216	0.18 400	0.25 421	3.12 669

IGEV-Stereo	0.86 523	0.60 293	2.65 461	1.35 622	1.25 615	0.56 303	0.23 252	0.54 189	0.71 404	1.14 609	0.25 117	0.22 125	0.24 204	1.24 445	0.24 87	0.09 95	2.34 666	0.10 216	0.18 400	0.25 421	3.13 670
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMStereo	0.44 165	1.32 557	2.65 461	0.28 154	0.16 63	0.42 130	0.22 212	0.48 120	0.63 302	0.41 226	0.36 232	0.26 177	0.25 222	0.41 125	0.30 168	0.14 439	0.08 72	0.10 216	0.12 276	0.17 261	0.13 31
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RT-IGEV	0.87 530	0.33 78	2.66 465	0.59 519	0.55 496	0.93 585	0.81 619	1.19 614	1.10 604	1.05 596	0.93 585	1.11 617	0.78 579	0.75 318	1.67 591	0.12 347	0.47 433	0.11 296	0.49 604	0.28 470	1.56 589

UGAM	0.69 436	0.84 418	2.66 465	0.40 405	0.20 160	0.53 270	0.34 452	0.63 257	0.74 439	0.45 254	0.74 534	0.95 582	0.36 345	2.57 635	0.42 287	0.11 285	0.45 428	0.17 528	0.19 418	0.43 596	0.57 362

MyStereo04	0.57 289	0.68 331	2.66 465	0.30 198	0.41 439	0.61 392	0.31 417	0.88 429	0.80 493	0.48 274	0.37 237	0.54 383	0.42 410	0.61 244	0.71 446	0.09 95	0.59 463	0.12 359	0.21 442	0.16 237	0.48 307

gwcnet-sp	0.52 244	0.71 349	2.66 465	0.32 245	0.22 190	0.66 470	0.31 417	0.84 388	0.69 377	0.61 434	0.49 319	0.46 336	0.43 423	0.77 324	0.48 331	0.12 347	0.11 205	0.11 296	0.11 238	0.19 316	0.19 89

scenet	0.52 244	0.71 349	2.66 465	0.32 245	0.22 190	0.66 470	0.31 417	0.84 388	0.69 377	0.61 434	0.49 319	0.46 336	0.43 423	0.77 324	0.48 331	0.12 347	0.11 205	0.11 296	0.11 238	0.19 316	0.19 89

ssnet	0.52 244	0.71 349	2.66 465	0.32 245	0.22 190	0.66 470	0.31 417	0.84 388	0.69 377	0.61 434	0.49 319	0.46 336	0.43 423	0.77 324	0.48 331	0.12 347	0.11 205	0.11 296	0.11 238	0.19 316	0.19 89

CrosDoStereo	0.96 570	0.49 235	2.66 465	0.27 128	0.33 355	0.54 280	3.69 684	0.77 328	0.66 325	0.70 512	1.39 632	0.53 374	1.47 640	1.77 541	3.02 656	0.10 184	0.08 72	0.11 296	0.11 238	0.22 371	0.30 177

STrans-v2	0.69 436	0.62 306	2.66 465	0.28 154	0.23 220	0.57 326	0.32 428	1.01 538	0.77 467	0.92 578	0.84 563	0.88 562	0.92 603	1.81 551	1.19 550	0.10 184	0.07 24	0.10 216	0.09 135	0.12 131	0.30 177

DeepStereo_LL	0.96 570	0.49 235	2.66 465	0.27 128	0.33 355	0.54 280	3.69 684	0.77 328	0.66 325	0.70 512	1.39 632	0.53 374	1.47 640	1.77 541	3.02 656	0.10 184	0.08 72	0.11 296	0.11 238	0.22 371	0.30 177

G2L-Stereo	0.62 361	1.27 548	2.67 474	0.31 223	0.27 277	0.59 358	0.29 390	0.81 359	0.60 272	0.56 371	0.53 352	0.71 490	0.37 352	1.74 533	0.57 382	0.13 397	0.11 205	0.13 422	0.11 238	0.29 481	0.34 206

PAM	0.91 551	0.43 188	2.67 474	0.77 562	0.89 571	1.81 650	1.22 658	1.13 603	0.78 472	1.16 612	0.91 582	1.39 640	0.68 554	0.76 322	1.06 528	0.10 184	0.98 523	0.10 216	0.50 608	0.14 199	0.66 402

MIF-Stereo (partial)	0.41 130	0.71 349	2.67 474	0.27 128	0.24 234	0.32 36	0.17 78	0.56 208	0.46 148	0.26 125	0.37 237	0.25 160	0.26 239	0.46 151	0.35 232	0.11 285	0.08 72	0.12 359	0.10 185	0.21 354	0.15 53

ssnet_v2	0.64 387	0.99 468	2.67 474	0.33 269	0.22 190	0.72 501	0.45 525	1.00 528	0.80 493	0.66 496	0.54 373	0.81 533	0.48 471	0.91 370	1.08 533	0.16 490	0.14 264	0.14 459	0.14 321	0.33 515	0.31 186

TransformOpticalFlow	0.65 396	0.61 299	2.67 474	0.45 447	0.26 263	0.62 413	0.28 362	0.88 429	0.76 454	0.76 541	0.74 534	0.90 568	0.84 588	1.82 554	0.80 475	0.10 184	0.07 24	0.11 296	0.09 135	0.12 131	0.19 89

GANet-RSSM	0.63 376	1.14 506	2.67 474	0.38 374	0.26 263	0.59 358	0.29 390	0.81 359	0.56 239	0.50 309	0.57 409	0.67 456	0.50 482	1.91 577	0.50 346	0.14 439	0.10 172	0.24 590	0.12 276	0.36 548	0.28 161

RTSC	0.84 511	1.40 585	2.67 474	0.50 479	0.40 432	0.83 556	0.33 442	1.11 596	1.14 612	0.93 582	0.82 559	0.84 544	0.58 518	1.34 463	1.82 605	0.18 523	0.49 438	0.14 459	0.30 507	0.46 607	0.42 260

PAM_32	0.95 566	0.43 188	2.68 481	0.64 536	1.10 606	1.78 649	1.16 653	1.12 599	0.96 577	1.07 600	0.90 581	1.38 639	0.76 578	0.78 330	1.11 537	0.10 184	1.29 566	0.10 216	0.50 608	0.16 237	0.98 522

RAFT-345	0.56 280	0.37 128	2.68 481	0.40 405	0.34 371	0.58 336	0.41 498	0.49 125	0.70 389	0.51 321	0.99 597	0.43 299	0.28 273	1.56 499	0.81 479	0.10 184	0.07 24	0.11 296	0.09 135	0.11 107	0.09 10

ADLNet	0.68 429	1.02 474	2.68 481	0.35 322	0.34 371	0.67 479	0.34 452	0.95 490	0.79 485	0.70 512	0.62 446	0.80 528	0.46 452	1.77 541	0.69 438	0.15 470	0.12 228	0.14 459	0.14 321	0.31 499	0.54 344

ADCRef	0.88 533	1.45 596	2.68 481	0.38 374	0.35 384	0.95 590	0.51 547	0.92 463	0.81 502	0.89 573	0.84 563	0.61 421	1.35 630	1.26 453	3.38 661	0.14 439	0.12 228	0.17 528	0.19 418	0.28 470	0.34 206

GANet	0.92 554	1.20 529	2.68 481	0.45 447	0.27 277	0.76 522	0.66 595	0.94 475	0.77 467	0.79 552	1.17 615	0.84 544	0.91 600	2.72 649	1.76 600	0.18 523	0.42 421	0.44 635	0.20 431	0.33 515	0.94 510

PASM	0.82 504	1.00 469	2.68 481	0.52 488	0.48 475	0.65 457	0.59 573	0.83 379	0.89 552	0.82 563	0.73 531	0.89 565	0.68 554	2.39 623	0.73 454	0.35 619	0.37 406	0.36 621	0.41 580	0.45 603	0.51 323

DeepPruner_ROB	0.58 298	1.06 485	2.68 481	0.30 198	0.26 263	0.63 428	0.31 417	0.83 379	0.51 187	0.62 449	0.56 398	0.65 443	0.39 378	1.06 402	0.56 379	0.19 541	0.14 264	0.14 459	0.14 321	0.24 396	0.33 197

DualNet (step1)	0.76 481	0.69 341	2.69 488	0.28 154	0.23 220	0.81 549	0.33 442	0.99 518	0.86 537	0.64 473	0.63 454	0.67 456	0.49 477	1.18 433	0.52 353	0.65 640	1.21 552	0.86 656	0.56 622	0.25 421	0.72 430

test_sample9	1.07 595	0.69 341	2.69 488	0.28 154	0.23 220	0.81 549	0.33 442	0.99 518	0.86 537	0.64 473	0.63 454	0.67 456	0.49 477	2.02 586	2.70 646	0.65 640	4.33 694	0.86 656	0.56 622	0.25 421	0.72 430

test_sample8	1.23 612	0.69 341	2.69 488	0.28 154	0.23 220	0.81 549	0.33 442	1.01 538	0.75 445	1.23 626	0.63 454	2.53 663	1.31 628	2.02 586	2.70 646	0.65 640	4.33 694	0.86 656	0.56 622	0.25 421	0.72 430

IMH-64-1	1.50 637	1.98 645	2.69 488	1.39 626	1.12 607	1.39 630	1.19 656	1.80 655	1.47 636	1.19 615	2.20 655	1.53 645	1.51 644	2.12 601	1.98 610	1.34 673	0.68 479	1.28 673	0.70 642	1.37 670	1.12 542

IMH-64	1.50 637	1.98 645	2.69 488	1.39 626	1.12 607	1.39 630	1.19 656	1.80 655	1.47 636	1.19 615	2.20 655	1.53 645	1.51 644	2.12 601	1.98 610	1.34 673	0.68 479	1.28 673	0.70 642	1.37 670	1.12 542

PFNet	0.62 361	0.42 171	2.69 488	0.43 435	0.55 496	0.62 413	0.27 348	0.64 264	0.72 413	0.61 434	0.56 398	0.45 327	0.33 330	1.86 564	1.12 539	0.28 605	0.09 137	0.12 359	0.16 368	0.26 442	0.27 155

GwcNet-RSSM	0.64 387	1.38 583	2.69 488	0.33 269	0.26 263	0.60 373	0.32 428	0.84 388	0.73 418	0.56 371	0.65 476	0.72 492	0.42 410	1.78 544	0.60 398	0.14 439	0.10 172	0.12 359	0.13 298	0.26 442	0.26 148

StereoVision	0.52 244	1.12 502	2.70 495	0.34 296	0.32 347	0.47 186	0.26 329	0.73 311	0.61 279	0.33 184	0.89 578	0.45 327	0.26 239	0.52 199	0.39 263	0.14 439	0.15 282	0.16 509	0.15 345	0.22 371	0.14 43

Sa-1000	0.61 339	1.07 486	2.71 496	0.32 245	0.61 523	0.61 392	0.31 417	1.00 528	0.76 454	0.53 340	0.83 561	0.43 299	0.33 330	0.69 287	0.30 168	0.10 184	0.52 446	0.13 422	0.28 492	0.29 481	0.29 168

ac_64	0.63 376	0.77 386	2.71 496	0.37 354	0.34 371	0.64 441	0.30 406	0.86 412	0.67 338	0.58 394	0.53 352	0.88 562	0.48 471	1.84 558	0.71 446	0.15 470	0.12 228	0.12 359	0.12 276	0.21 354	0.25 140

MyStereo05	0.57 289	0.72 356	2.72 498	0.31 223	0.25 245	0.60 373	0.30 406	0.87 421	0.82 508	0.54 346	0.37 237	0.53 374	0.42 410	0.63 256	0.73 454	0.09 95	0.55 455	0.12 359	0.20 431	0.16 237	0.56 356

HH	0.79 495	0.52 257	2.72 498	1.45 628	0.80 560	0.91 580	0.23 252	0.76 321	0.76 454	0.64 473	0.55 384	0.87 558	0.41 397	0.94 377	0.45 308	0.09 95	1.20 549	0.10 216	0.09 135	0.16 237	2.16 628

HanStereo	0.79 495	0.52 257	2.72 498	1.45 628	0.80 560	0.91 580	0.23 252	0.76 321	0.76 454	0.64 473	0.55 384	0.87 558	0.41 397	0.94 377	0.45 308	0.09 95	1.20 549	0.10 216	0.09 135	0.16 237	2.16 628

ASMatch	0.61 339	0.47 219	2.72 498	0.91 582	0.36 396	0.56 303	0.24 282	0.54 189	0.67 338	0.48 274	1.20 618	0.47 345	0.65 543	1.33 462	0.93 497	0.10 184	0.08 72	0.11 296	0.11 238	0.10 83	0.17 74

AANet_RVC	0.79 495	1.46 598	2.72 498	0.34 296	0.25 245	0.59 358	0.32 428	0.88 429	0.83 515	0.62 449	0.95 589	0.80 528	0.43 423	2.46 628	1.72 594	0.38 621	0.26 380	0.10 216	0.09 135	0.25 421	0.43 271

AIO-test2	0.60 329	1.55 608	2.73 503	0.63 532	0.42 453	0.50 229	0.23 252	0.84 388	0.73 418	0.34 191	0.53 352	0.37 265	0.22 164	0.70 294	0.32 197	0.75 648	0.16 297	0.13 422	0.17 387	0.21 354	0.47 300

HITNet	0.55 272	1.28 551	2.73 503	0.35 322	0.14 35	0.56 303	0.23 252	0.89 437	0.62 290	0.52 331	0.51 335	0.49 355	0.38 361	0.52 199	0.60 398	0.09 95	0.07 24	0.10 216	0.08 98	0.25 421	0.61 383
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
CBMV_ROB	0.88 533	0.75 379	2.73 503	0.36 341	0.22 190	0.76 522	0.47 535	1.05 568	0.81 502	1.06 599	1.04 606	0.88 562	1.36 632	2.17 607	2.03 613	0.23 578	0.24 367	0.27 598	0.25 472	0.27 457	0.73 434

FADNet-RVC	0.69 436	1.65 625	2.74 506	0.35 322	0.26 263	0.60 373	0.29 390	0.91 455	0.67 338	0.46 267	0.51 335	0.62 426	0.46 452	1.75 535	0.81 479	0.17 510	0.20 344	0.17 528	0.18 400	0.60 627	0.39 239

AF-Net	0.76 481	1.14 506	2.74 506	0.42 422	0.41 439	0.70 491	0.41 498	1.07 585	0.94 569	0.73 526	1.05 608	1.04 602	0.86 593	1.23 443	1.00 517	0.23 578	0.15 282	0.25 595	0.18 400	0.32 509	0.35 213

Wz-Net-MNSev	0.74 465	1.42 591	2.75 508	0.38 374	0.33 355	0.90 579	0.61 582	0.98 509	0.94 569	0.77 543	0.75 541	0.75 505	0.66 550	1.39 467	0.76 464	0.17 510	0.13 248	0.14 459	0.14 321	0.28 470	0.48 307

DN-CSS_ROB	0.56 280	1.64 624	2.75 508	0.42 422	0.22 190	0.57 326	0.19 106	0.79 343	0.66 325	0.46 267	0.62 446	0.41 293	0.32 324	0.73 312	0.49 342	0.12 347	0.08 72	0.14 459	0.13 298	0.38 565	0.17 74

MSMD_ROB	1.41 630	1.03 478	2.75 508	0.41 416	0.32 347	2.00 659	0.61 582	0.96 493	1.43 633	2.97 680	2.63 666	4.76 683	2.04 662	2.44 627	1.78 602	0.30 611	0.26 380	0.32 614	0.32 526	0.32 509	0.63 392

RAFT_CTSACE	0.58 298	1.16 516	2.76 511	0.36 341	0.29 302	0.54 280	0.29 390	0.69 286	0.51 187	0.51 321	0.75 541	0.67 456	0.37 352	0.63 256	0.47 321	0.08 42	0.49 438	0.11 296	0.10 185	0.41 588	0.32 192

test_5	0.61 339	1.25 545	2.76 511	0.39 391	0.64 531	0.58 336	0.35 462	0.85 401	0.66 325	0.49 290	0.56 398	0.55 392	0.40 385	0.79 334	0.32 197	0.10 184	0.19 329	0.12 359	0.12 276	0.33 515	0.85 482

AIO-test1	0.58 298	1.37 579	2.77 513	0.66 543	1.08 600	0.50 229	0.23 252	0.86 412	0.69 377	0.31 174	0.42 265	0.29 212	0.22 164	0.77 324	0.34 224	0.13 397	0.15 282	0.12 359	0.16 368	0.31 499	0.30 177

DDUNet	0.90 547	1.63 623	2.77 513	0.77 562	0.69 541	0.83 556	0.44 521	0.90 448	0.70 389	0.68 504	0.76 544	0.92 569	0.54 498	1.14 425	1.35 569	0.61 638	0.37 406	0.96 662	0.52 615	0.77 644	0.67 409

TCMNet	0.72 458	1.15 512	2.78 515	0.51 485	0.52 484	0.73 506	0.39 491	0.94 475	0.78 472	0.60 424	0.68 491	0.63 430	0.46 452	1.71 529	0.72 450	0.18 523	0.19 329	0.23 584	0.18 400	0.40 581	0.56 356

RAFT-RH_RVC	0.65 396	0.73 360	2.78 515	0.39 391	0.29 302	0.60 373	0.18 96	0.45 91	0.63 302	0.75 536	1.89 646	0.47 345	0.29 294	1.59 512	1.21 553	0.15 470	0.07 24	0.13 422	0.13 298	0.11 107	0.10 15

SA	0.61 339	1.14 506	2.79 517	0.32 245	0.63 526	0.57 326	0.30 406	0.97 501	0.78 472	0.43 240	0.63 454	0.39 275	0.46 452	0.70 294	0.31 187	0.10 184	0.44 427	0.13 422	0.32 526	0.31 499	0.51 323

Hybrid-DGEV-2	0.61 339	1.16 516	2.80 518	0.33 269	0.17 87	0.73 506	0.19 106	0.89 437	0.73 418	0.61 434	0.42 265	0.53 374	0.43 423	1.00 390	0.91 494	0.10 184	0.08 72	0.11 296	0.10 185	0.25 421	0.61 383

plain	0.43 146	0.73 360	2.80 518	0.28 154	0.19 143	0.33 43	0.21 174	0.63 257	0.50 180	0.24 96	0.38 245	0.24 150	0.25 222	0.48 171	0.32 197	0.12 347	0.08 72	0.13 422	0.09 135	0.43 596	0.13 31

UDG	0.86 523	1.57 612	2.80 518	0.68 552	0.59 509	0.78 537	0.38 484	0.97 501	0.74 439	0.63 462	0.70 509	1.01 594	0.68 554	1.02 394	1.22 556	0.45 629	0.34 403	0.89 660	0.51 612	0.73 638	0.58 369

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 511	1.41 586	2.80 518	0.94 584	0.35 384	0.89 576	0.41 498	0.89 437	0.66 325	0.57 387	0.63 454	0.75 505	0.38 361	2.37 619	0.55 375	1.16 666	0.31 394	0.36 621	0.21 442	0.59 626	0.63 392

ADCL	1.07 595	1.22 536	2.80 518	0.40 405	0.33 355	1.50 634	1.87 676	0.97 501	1.04 597	1.26 630	1.28 622	0.99 590	1.41 636	1.36 465	3.51 664	0.17 510	0.14 264	0.22 576	0.21 442	0.32 509	0.43 271

Wz-Net-LNSev	0.66 416	1.30 554	2.81 523	0.35 322	0.37 405	0.80 545	0.48 537	0.91 455	0.87 543	0.63 462	0.70 509	0.80 528	0.59 521	0.67 277	0.68 435	0.15 470	0.14 264	0.12 359	0.12 276	0.24 396	0.38 231

UNet	0.56 280	0.58 284	2.81 523	0.32 245	0.33 355	0.74 514	0.27 348	0.86 412	0.67 338	0.55 359	0.55 384	0.72 492	0.55 503	0.79 334	0.58 389	0.12 347	0.09 137	0.13 422	0.11 238	0.20 339	0.19 89

stereogan	0.74 465	0.68 331	2.82 525	0.40 405	0.40 432	1.05 603	0.42 505	0.99 518	0.96 577	0.78 551	0.86 571	1.15 623	0.73 566	1.57 504	0.56 379	0.20 552	0.19 329	0.20 565	0.16 368	0.37 557	0.34 206

CBMV	0.86 523	1.00 469	2.82 525	0.35 322	0.21 175	0.78 537	0.78 616	1.05 568	0.87 543	0.90 575	0.74 534	0.87 558	1.89 657	1.67 523	1.38 575	0.19 541	0.20 344	0.21 571	0.19 418	0.28 470	0.84 474
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FTStereo	0.79 495	0.32 64	2.83 527	0.70 554	0.21 175	0.73 506	1.75 673	0.61 243	0.60 272	1.07 600	1.62 641	1.28 630	2.11 664	0.75 318	0.30 168	0.19 541	0.08 72	0.12 359	0.11 238	0.12 131	0.39 239

DRN-Test	0.71 448	0.79 397	2.83 527	0.40 405	0.44 459	0.80 545	0.41 498	1.07 585	0.83 515	0.82 563	0.64 468	0.68 470	0.57 510	1.78 544	0.79 473	0.16 490	0.13 248	0.17 528	0.16 368	0.24 396	0.51 323

z-ln-s-r	0.76 481	1.41 586	2.84 529	0.33 269	0.27 277	0.58 336	0.37 474	0.92 463	0.89 552	0.54 346	0.81 556	0.64 438	0.48 471	2.23 609	1.74 596	0.11 285	0.08 72	0.11 296	0.09 135	0.28 470	0.40 247

DPSNet	1.02 584	0.72 356	2.84 529	0.60 521	0.39 422	1.08 609	0.75 612	1.41 635	1.14 612	0.74 533	0.69 496	1.05 606	1.67 648	2.09 599	2.22 628	0.27 602	0.61 466	0.20 565	0.50 608	0.48 612	1.03 531

PDISCO_ROB	0.84 511	1.46 598	2.84 529	0.65 539	0.59 509	1.17 618	0.48 537	1.19 614	1.08 603	0.67 498	0.72 529	1.00 593	0.61 532	1.24 445	1.05 525	0.38 621	0.18 323	0.28 600	0.24 464	0.58 625	0.44 287

MIPNet	0.88 533	1.07 486	2.85 532	0.61 527	0.18 108	1.46 632	1.37 663	1.65 650	0.78 472	1.93 657	0.85 566	0.75 505	1.66 647	0.87 353	0.34 224	0.10 184	0.08 72	0.11 296	0.32 526	0.27 457	0.26 148

GwcNet-ADL	0.54 268	0.78 393	2.85 532	0.31 223	0.20 160	0.58 336	0.29 390	0.93 469	0.67 338	0.48 274	0.47 296	0.56 398	0.33 330	0.48 171	0.80 475	0.13 397	0.12 228	0.09 148	0.09 135	0.14 199	0.40 247

FAT-Stereo	0.72 458	0.60 293	2.86 534	0.37 354	0.29 302	0.64 441	0.55 561	1.01 538	0.91 558	0.76 541	0.94 586	0.93 574	0.79 582	1.82 554	0.60 398	0.19 541	0.19 329	0.17 528	0.16 368	0.23 389	0.47 300

DStereoRT	1.00 582	0.72 356	2.87 535	0.36 341	0.38 415	0.92 584	0.35 462	0.92 463	1.17 617	0.57 387	0.64 468	1.04 602	1.13 621	1.75 535	1.04 524	0.15 470	0.59 463	2.18 690	0.80 652	0.16 237	2.28 645

IPLG	0.74 465	1.09 491	2.87 535	0.36 341	0.21 175	1.63 642	0.60 577	1.39 632	0.63 302	1.39 639	0.51 335	0.40 286	0.86 593	1.40 470	0.37 247	0.09 95	0.07 24	0.14 459	0.12 276	0.34 525	0.23 126

SGM_RVC	2.11 660	1.07 486	2.87 535	0.98 591	0.92 575	2.72 672	1.88 677	1.91 664	12.27 696	2.09 659	1.99 649	2.47 662	2.24 667	2.87 661	2.03 613	0.54 633	0.47 433	0.42 630	0.47 598	0.74 639	1.22 555
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MyStereo8	0.73 461	1.16 516	2.89 538	0.53 492	0.34 371	0.71 495	0.20 131	1.87 661	0.59 264	0.53 340	0.66 483	0.50 359	0.33 330	1.27 454	0.62 411	0.10 184	1.19 548	0.10 216	0.21 442	0.21 354	0.61 383

GMM-Stereo	0.53 257	0.33 78	2.89 538	0.53 492	0.24 234	0.77 532	0.46 531	0.62 249	0.65 317	0.58 394	0.73 531	0.47 345	0.43 423	0.68 283	0.29 157	0.10 184	0.06 2	0.13 422	0.13 298	0.14 199	0.44 287

FADNet_RVC	0.87 530	1.51 605	2.90 540	0.31 223	0.24 234	0.71 495	0.25 310	1.00 528	0.65 317	0.45 254	0.57 409	0.61 421	0.44 433	1.53 495	0.75 460	0.94 655	0.97 520	0.28 600	1.00 673	0.89 649	1.36 574

TRStereo	0.89 541	1.02 474	2.91 541	4.59 691	0.31 331	0.93 585	0.23 252	1.93 665	0.66 325	0.37 205	0.54 373	0.48 353	0.40 385	0.67 277	0.29 157	0.13 397	0.37 406	0.11 296	0.48 602	0.13 167	1.21 553

ELAS	1.52 641	0.92 454	2.91 541	0.62 529	0.57 504	3.13 673	2.21 678	1.67 652	1.58 643	2.42 670	2.43 660	1.87 653	2.49 669	1.85 562	2.70 646	0.42 624	0.43 426	0.41 628	0.40 575	0.51 617	0.85 482
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CC-Net-ROB	0.95 566	1.57 612	2.93 543	0.90 578	0.39 422	0.87 570	0.44 521	1.12 599	0.83 515	0.59 413	0.69 496	0.64 438	0.50 482	2.73 651	0.93 497	0.97 658	0.40 417	0.87 659	0.29 497	0.61 630	0.66 402

PSMNet_ROB	0.75 476	1.42 591	2.93 543	0.39 391	0.32 347	0.73 506	0.56 565	0.90 448	0.74 439	0.56 371	0.60 431	0.75 505	0.47 464	2.00 585	1.31 565	0.18 523	0.13 248	0.19 555	0.20 431	0.26 442	0.40 247

AANet	1.18 607	1.16 516	2.94 545	0.35 322	1.41 624	0.66 470	0.38 484	0.82 368	2.26 668	1.34 636	1.54 637	1.27 629	1.21 626	1.32 459	1.26 563	0.59 637	1.95 637	0.18 547	0.39 573	0.34 525	2.25 641

SDNR	2.06 657	2.93 687	2.94 545	1.55 637	5.13 687	1.98 658	0.24 282	1.95 667	2.62 674	0.92 578	2.71 668	5.76 687	0.68 554	3.61 676	3.84 669	0.33 616	0.38 410	0.22 576	0.17 387	1.13 658	2.04 621

STTStereo	0.58 298	0.95 462	2.95 547	0.37 354	0.31 331	0.62 413	0.32 428	0.81 359	0.63 302	0.61 434	0.55 384	0.67 456	0.43 423	0.87 353	0.48 331	0.16 490	0.16 297	0.17 528	0.20 431	0.17 261	0.25 140

Nwc_Net	0.75 476	1.10 496	2.96 548	0.42 422	0.39 422	0.77 532	0.39 491	1.06 581	0.73 418	0.65 489	1.00 598	0.99 590	0.74 570	1.43 476	0.99 514	0.24 587	0.15 282	0.23 584	0.26 480	0.27 457	0.30 177

AASNet	0.66 416	1.49 603	2.97 549	0.37 354	0.33 355	0.65 457	0.30 406	1.00 528	0.78 472	0.56 371	0.60 431	0.55 392	0.39 378	0.88 362	0.96 501	0.15 470	0.12 228	0.13 422	0.11 238	0.45 603	0.35 213

sAnonymous2	0.45 172	0.88 433	2.97 549	0.31 223	0.25 245	0.34 48	0.28 362	0.56 208	0.49 168	0.25 104	0.30 175	0.23 138	0.29 294	0.31 45	0.22 56	0.12 347	0.09 137	0.12 359	0.13 298	0.38 565	0.43 271

CroCo_RVC	0.45 172	0.88 433	2.97 549	0.31 223	0.25 245	0.34 48	0.28 362	0.56 208	0.49 168	0.25 104	0.30 175	0.23 138	0.29 294	0.31 45	0.22 56	0.12 347	0.09 137	0.12 359	0.13 298	0.38 565	0.43 271

NCC-stereo	0.88 533	1.22 536	2.97 549	0.60 521	0.45 464	1.88 653	0.48 537	1.04 560	0.75 445	0.70 512	0.85 566	0.93 574	0.84 588	1.81 551	1.51 583	0.28 605	0.19 329	0.23 584	0.31 518	0.27 457	0.35 213

Abc-Net	0.88 533	1.22 536	2.97 549	0.60 521	0.45 464	1.88 653	0.48 537	1.04 560	0.75 445	0.70 512	0.85 566	0.93 574	0.84 588	1.81 551	1.51 583	0.28 605	0.19 329	0.23 584	0.31 518	0.27 457	0.35 213
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Select-FE	0.89 541	0.94 460	2.99 554	0.50 479	1.03 592	1.31 625	0.92 631	1.40 634	0.59 264	1.11 604	0.55 384	1.16 625	0.75 574	0.91 370	1.20 551	0.11 285	0.46 429	0.11 296	0.49 604	0.14 199	1.09 541

RAFT + AFF	0.79 495	1.73 631	2.99 554	0.34 296	0.35 384	0.67 479	0.51 547	1.05 568	0.79 485	0.54 346	0.58 416	0.59 411	0.81 583	1.80 549	1.21 553	0.13 397	0.27 387	0.15 488	0.14 321	0.45 603	0.69 422

cf-r	0.62 361	1.27 548	2.99 554	0.34 296	0.28 293	0.60 373	0.28 362	0.82 368	0.70 389	0.55 359	0.61 439	0.77 512	0.41 397	1.32 459	0.52 353	0.13 397	0.09 137	0.11 296	0.12 276	0.22 371	0.27 155

ACV-stereo	0.71 448	0.85 423	3.01 557	0.33 269	0.25 245	1.01 596	0.59 573	0.62 249	0.54 218	0.42 233	0.45 285	1.54 647	1.44 637	1.40 470	0.73 454	0.14 439	0.13 248	0.12 359	0.11 238	0.20 339	0.35 213

AnyNet_C32	1.08 599	1.76 635	3.01 557	0.50 479	0.54 494	1.17 618	1.16 653	0.97 501	0.95 575	1.11 604	0.98 594	0.87 558	0.93 605	1.57 504	4.11 675	0.22 570	0.20 344	0.25 595	0.25 472	0.40 581	0.68 414

z-mn7	0.90 547	2.01 649	3.02 559	0.37 354	0.29 302	1.02 598	0.48 537	0.97 501	1.33 628	0.71 521	1.36 631	0.85 550	0.62 534	2.15 603	1.50 580	0.15 470	0.13 248	0.14 459	0.13 298	0.34 525	0.53 337

GCST	0.84 511	1.48 601	3.02 559	1.12 608	1.09 602	0.62 413	0.19 106	0.79 343	0.56 239	0.60 424	0.65 476	0.50 359	0.31 315	1.24 445	0.74 459	0.76 649	0.46 429	0.84 655	0.64 639	0.71 636	0.57 362

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 629	2.04 654	3.02 559	0.58 518	0.41 439	2.15 664	1.00 640	1.31 626	1.29 625	1.05 596	1.10 611	1.29 632	0.91 600	3.07 665	1.34 567	1.65 681	0.84 511	0.68 651	0.88 666	1.55 675	1.91 612

w-ln-seven	0.86 523	1.50 604	3.03 562	0.38 374	0.35 384	1.02 598	0.48 537	1.06 581	1.13 609	0.92 578	0.86 571	0.86 557	0.60 529	1.67 523	1.89 608	0.15 470	0.14 264	0.16 509	0.15 345	0.35 540	0.57 362

4D-IteraStereo	0.62 361	1.29 553	3.04 563	0.27 128	0.30 318	0.46 172	0.26 329	0.54 189	0.51 187	0.41 226	0.31 189	0.39 275	0.19 115	0.53 209	0.65 425	0.09 95	0.47 433	0.12 359	0.11 238	0.21 354	2.14 627

GANetREF_RVC	0.81 500	1.44 595	3.04 563	0.49 472	0.27 277	0.83 556	0.63 587	1.03 554	0.92 560	0.63 462	0.61 439	0.72 492	0.59 521	2.40 624	0.58 389	0.33 616	0.25 376	0.37 623	0.25 472	0.41 588	0.36 221
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
MFMNet_re	1.01 583	1.73 631	3.04 563	0.85 573	0.76 552	0.93 585	0.81 619	1.02 547	1.10 604	1.05 596	1.06 609	0.84 544	0.96 608	0.93 376	0.97 503	0.68 645	0.61 466	0.63 648	0.60 635	0.77 644	0.80 461

MeshStereo	1.29 619	1.34 565	3.04 563	0.35 322	0.28 293	1.10 612	0.69 605	1.42 636	1.07 601	2.71 676	2.43 660	2.95 666	1.50 643	2.92 662	2.03 613	0.23 578	0.22 356	0.22 576	0.19 418	0.50 615	0.69 422
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
LL-Strereo	0.85 520	1.73 631	3.06 567	0.37 354	0.61 523	0.54 280	0.33 442	1.01 538	0.76 454	0.69 508	0.58 416	0.85 550	0.78 579	2.65 643	0.54 369	0.14 439	0.58 461	0.14 459	0.12 276	0.42 591	1.05 534

aanet-new-28k	0.49 221	0.88 433	3.07 568	0.26 102	0.39 422	0.38 86	0.21 174	0.40 54	0.33 24	0.19 33	0.25 117	0.18 76	0.21 150	0.42 134	0.25 105	0.08 42	0.31 394	0.08 61	0.31 518	0.12 131	1.52 584

HHNet	0.63 376	0.67 321	3.10 569	0.37 354	0.25 245	0.64 441	0.60 577	0.70 296	0.67 338	0.55 359	1.12 613	0.32 237	0.60 529	0.43 137	1.75 598	0.16 490	0.08 72	0.12 359	0.10 185	0.18 286	0.22 116

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 361	1.15 512	3.11 570	0.39 391	0.37 405	0.60 373	0.28 362	0.87 421	0.64 310	0.63 462	0.56 398	0.71 490	0.45 441	1.08 412	0.52 353	0.15 470	0.12 228	0.14 459	0.15 345	0.18 286	0.25 140
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IPLGR	0.58 298	0.64 313	3.12 571	0.37 354	0.18 108	0.62 413	0.54 557	1.06 581	0.69 377	0.73 526	0.46 290	0.50 359	0.44 433	1.12 422	0.31 187	0.10 184	0.08 72	0.11 296	0.09 135	0.21 354	0.20 100

WCMA_ROB	1.29 619	1.21 531	3.13 572	0.65 539	0.36 396	1.20 622	0.78 616	1.00 528	0.98 586	1.78 656	2.62 665	3.08 670	2.01 661	1.86 564	2.35 633	0.38 621	0.38 410	0.32 614	0.32 526	0.31 499	1.06 535

w-ln-seven-2	0.81 500	1.56 611	3.14 573	0.38 374	0.28 293	0.66 470	0.43 512	0.93 469	0.93 567	0.73 526	0.77 548	0.72 492	0.65 543	1.82 554	1.75 598	0.14 439	0.15 282	0.15 488	0.14 321	0.36 548	0.58 369

DispNO	0.76 481	1.36 574	3.15 574	0.32 245	0.27 277	0.59 358	0.29 390	0.88 429	0.72 413	0.55 359	0.79 555	0.83 541	0.47 464	2.46 628	1.23 557	0.12 347	0.10 172	0.18 547	0.31 518	0.20 339	0.25 140

CIPLG	0.63 376	1.59 616	3.16 575	0.79 566	0.31 331	0.62 413	0.57 568	0.82 368	0.68 365	0.58 394	0.63 454	0.43 299	0.31 315	0.48 171	0.42 287	0.12 347	0.20 344	0.13 422	0.13 298	0.36 548	0.21 108

StereoAnything_RVC	1.22 610	1.71 630	3.17 576	2.52 676	2.63 677	0.26 14	0.15 46	0.47 111	0.54 218	0.49 290	0.71 524	0.52 371	0.19 115	1.60 515	0.57 382	0.11 285	4.13 692	0.08 61	0.05 1	0.76 642	3.79 685

WAO-6	1.69 650	1.87 640	3.21 577	1.15 610	1.01 589	2.29 666	1.06 645	1.85 659	2.84 678	1.30 635	2.59 664	2.19 658	1.67 648	2.62 640	2.52 638	0.96 657	0.68 479	1.19 670	0.84 663	1.13 658	0.95 513

SQANet	0.92 554	1.96 643	3.23 578	0.77 562	0.83 564	0.76 522	0.38 484	0.87 421	0.68 365	0.64 473	0.69 496	0.73 498	0.52 493	1.35 464	1.36 571	0.80 651	0.30 392	0.60 646	0.29 497	0.93 650	0.70 425

APVNet	0.76 481	1.11 498	3.23 578	0.39 391	0.36 396	0.85 562	0.44 521	0.96 493	0.73 418	0.58 394	0.69 496	0.76 510	0.56 505	2.29 612	0.82 482	0.17 510	0.18 323	0.24 590	0.19 418	0.35 540	0.27 155

G-Net	1.02 584	0.70 344	3.23 578	0.60 521	0.66 535	2.00 659	0.71 608	0.78 335	0.70 389	1.14 609	2.53 662	1.29 632	1.01 612	1.47 486	1.74 596	0.25 594	0.24 367	0.24 590	0.26 480	0.37 557	0.40 247

WAO-7	1.58 645	2.04 654	3.25 581	0.94 584	0.75 549	1.75 647	1.13 648	1.87 661	1.97 663	1.46 647	2.53 662	1.98 655	1.75 651	3.13 666	2.48 637	0.69 646	0.67 477	0.94 661	0.74 650	0.80 647	0.77 448

fast-acv-ft	0.67 422	1.24 542	3.26 582	0.39 391	0.30 318	0.80 545	0.48 537	0.74 314	0.76 454	0.60 424	0.78 553	0.76 510	0.60 529	0.70 294	0.78 470	0.16 490	0.15 282	0.18 547	0.17 387	0.38 565	0.24 136

MADNet++	2.94 675	2.17 660	3.27 583	2.55 678	2.28 669	3.29 676	3.37 682	2.76 676	2.67 676	3.10 681	3.20 676	2.78 665	3.25 676	4.11 680	4.68 680	2.72 688	2.27 662	3.03 695	2.43 692	2.34 684	2.59 653

HBP-ISP	0.82 504	1.57 612	3.28 584	0.50 479	0.27 277	0.86 563	0.54 557	1.09 589	0.78 472	0.81 557	0.70 509	0.68 470	1.00 611	2.02 586	0.47 321	0.24 587	0.24 367	0.29 608	0.25 472	0.28 470	0.52 331

ADLNet2	0.73 461	1.22 536	3.28 584	0.34 296	0.36 396	0.65 457	0.37 474	0.94 475	0.87 543	0.57 387	0.65 476	0.92 569	0.48 471	2.05 589	0.60 398	0.13 397	0.11 205	0.11 296	0.11 238	0.37 557	0.38 231

1111x	1.06 592	0.79 397	3.29 586	0.33 269	0.60 515	0.64 441	0.33 442	1.10 592	0.92 560	0.59 413	0.69 496	0.59 411	0.47 464	2.64 642	4.61 679	0.12 347	1.38 578	0.11 296	0.49 604	0.18 286	1.30 566

FCDSN-DC	1.45 634	1.12 502	3.30 587	0.48 459	0.41 439	1.13 614	0.60 577	1.17 612	1.28 624	2.25 666	2.85 670	3.65 674	3.34 678	2.58 637	2.44 635	0.31 613	0.26 380	0.31 610	0.30 507	0.37 557	0.78 454
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.57 644	2.56 684	3.30 587	0.66 543	0.41 439	1.15 616	0.51 547	1.27 620	1.35 630	1.61 653	1.20 618	1.43 642	0.97 609	1.80 549	2.10 618	1.88 684	1.79 621	1.97 688	2.14 690	1.61 676	1.76 607

DStereoFS	2.88 671	2.40 677	3.33 589	2.36 670	2.63 677	5.25 686	4.98 690	3.05 680	4.10 684	2.71 676	3.88 682	2.77 664	5.31 686	2.69 647	3.64 666	1.35 675	1.67 616	0.58 643	1.10 677	0.88 648	3.02 666

ARAFT	0.65 396	1.69 629	3.34 590	0.29 177	0.16 63	0.65 457	0.36 471	0.96 493	0.73 418	0.63 462	0.49 319	0.56 398	0.31 315	1.23 443	0.35 232	0.11 285	0.08 72	0.14 459	0.13 298	0.38 565	0.50 316

Wz-Net-SNSev	0.85 520	1.83 638	3.36 591	0.42 422	0.31 331	0.71 495	0.66 595	1.04 560	0.94 569	0.68 504	0.85 566	0.96 583	0.62 534	1.75 535	1.14 542	0.16 490	0.15 282	0.16 509	0.17 387	0.39 574	0.63 392

IPLGR_C	0.64 387	1.66 627	3.36 591	0.80 568	0.31 331	0.60 373	0.60 577	0.82 368	0.69 377	0.58 394	0.62 446	0.44 314	0.31 315	0.47 157	0.43 296	0.12 347	0.22 356	0.13 422	0.15 345	0.35 540	0.21 108

test_xeample3	0.86 523	0.75 379	3.36 591	0.65 539	0.76 552	0.49 210	0.33 442	1.21 618	0.80 493	0.61 434	0.23 98	0.30 221	0.29 294	1.17 431	1.57 588	0.10 184	1.79 621	0.10 216	0.40 575	0.25 421	2.09 624

ADCS	1.14 604	2.02 651	3.36 591	0.43 435	0.37 405	0.96 592	0.81 619	1.12 599	1.17 617	1.25 629	0.98 594	1.08 610	0.92 603	1.41 474	4.97 681	0.23 578	0.21 353	0.22 576	0.23 460	0.40 581	0.67 409

ELAS_RVC	1.51 640	0.88 433	3.36 591	0.63 532	0.56 499	1.53 635	2.73 681	1.53 641	1.76 653	2.26 667	2.21 657	2.10 656	3.07 674	2.08 595	2.52 638	0.42 624	0.42 421	0.42 630	0.37 563	0.51 617	0.84 474
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	2.66 665	1.38 583	3.38 596	2.11 662	2.88 680	3.99 680	6.44 695	1.48 639	3.47 680	1.23 626	4.33 686	1.33 635	4.54 683	2.05 589	5.45 683	1.23 669	1.83 625	0.49 639	1.54 684	1.11 657	2.96 662

FC-DCNN v2	1.65 648	0.85 423	3.39 597	0.46 452	0.39 422	2.02 661	0.66 595	1.94 666	1.84 658	2.81 679	2.99 674	4.39 681	3.25 676	2.81 657	2.75 649	0.29 610	0.26 380	0.31 610	0.30 507	0.33 515	0.91 499

ffm	0.78 492	0.67 321	3.39 597	0.32 245	0.22 190	0.58 336	0.28 362	0.85 401	0.96 577	0.54 346	0.74 534	0.67 456	0.40 385	0.64 263	0.22 56	0.10 184	2.16 657	0.15 488	0.33 541	0.25 421	2.19 631

ff1	1.07 595	0.67 321	3.39 597	0.32 245	0.22 190	0.58 336	0.28 362	0.85 401	0.96 577	0.54 346	0.74 534	0.67 456	0.40 385	2.75 653	3.86 670	0.10 184	2.16 657	0.15 488	0.33 541	0.25 421	2.19 631

mmx	0.99 578	0.67 321	3.39 597	0.32 245	0.22 190	0.58 336	0.28 362	1.05 568	0.92 560	0.54 346	0.74 534	0.67 456	0.40 385	2.75 653	3.86 670	0.13 397	1.25 557	0.15 488	0.33 541	0.19 316	1.28 563

xxx	0.99 578	0.67 321	3.39 597	0.32 245	0.22 190	0.58 336	0.28 362	1.05 568	0.92 560	0.54 346	0.74 534	0.67 456	0.40 385	2.75 653	3.86 670	0.13 397	1.25 557	0.15 488	0.33 541	0.19 316	1.28 563

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 563	0.84 418	3.40 602	1.46 630	0.78 557	1.37 628	0.70 607	1.11 596	0.68 365	0.80 554	1.29 623	1.09 613	0.59 521	1.16 428	1.01 520	0.14 439	0.53 449	0.11 296	0.46 595	0.31 499	0.86 486

rrr	0.84 511	0.74 372	3.40 602	0.76 559	0.77 554	0.45 160	0.28 362	1.23 619	0.84 527	0.71 521	0.22 79	0.30 221	0.28 273	1.29 456	1.53 585	0.10 184	1.50 596	0.10 216	0.29 497	0.24 396	1.75 605

ACRE	0.63 376	1.55 608	3.41 604	0.76 559	0.28 293	0.60 373	0.56 565	0.82 368	0.68 365	0.57 387	0.62 446	0.43 299	0.30 308	0.47 157	0.42 287	0.12 347	0.19 329	0.13 422	0.14 321	0.36 548	0.20 100

DeepPrunerF	0.92 554	1.33 562	3.41 604	0.46 452	0.51 480	0.64 441	0.49 544	1.16 609	2.62 674	0.65 489	0.61 439	0.65 443	0.62 534	2.23 609	1.31 565	0.23 578	0.19 329	0.30 609	0.28 492	0.39 574	0.34 206

SPS-STEREO	1.22 610	1.65 625	3.41 604	0.66 543	0.69 541	1.01 596	0.68 603	1.10 592	0.96 577	1.40 641	1.25 621	1.46 644	1.08 617	2.05 589	2.24 629	0.66 643	0.61 466	0.58 643	0.57 630	0.66 634	1.65 600
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
edge stereo	0.84 511	0.74 372	3.42 607	0.38 374	1.21 613	0.63 428	0.41 498	0.98 509	0.83 515	0.81 557	0.88 576	1.14 621	0.73 566	2.16 605	0.89 490	0.22 570	0.20 344	0.26 597	0.18 400	0.38 565	0.43 271

DGSMNet	2.93 674	0.77 386	3.44 608	3.58 689	4.25 686	2.53 671	6.86 696	1.03 554	0.88 547	0.58 394	1.85 645	0.79 520	0.62 534	1.63 516	1.46 578	4.62 693	4.98 696	5.15 698	4.71 698	4.52 695	4.37 690

FC-DCNN	1.60 646	0.85 423	3.44 608	0.46 452	0.39 422	1.96 655	0.66 595	1.72 654	1.70 648	2.75 678	2.91 673	4.20 677	3.15 675	2.72 649	2.66 644	0.30 611	0.26 380	0.31 610	0.30 507	0.33 515	0.91 499

iResNetv2_ROB	0.71 448	1.90 642	3.48 610	0.43 435	0.22 190	0.60 373	0.29 390	0.96 493	0.78 472	0.60 424	0.65 476	0.60 419	0.46 452	0.80 338	1.21 553	0.12 347	0.08 72	0.10 216	0.07 63	0.44 600	0.33 197

Consistency-Raft	0.92 554	1.21 531	3.50 611	0.98 591	0.63 526	0.77 532	0.54 557	1.02 547	1.01 591	0.62 449	1.03 604	0.65 443	1.04 614	0.81 342	1.36 571	0.45 629	0.47 433	0.51 641	0.59 633	0.65 633	0.47 300

MyStereo06	0.70 443	0.72 356	3.51 612	0.31 223	0.25 245	0.60 373	0.30 406	0.90 448	0.67 338	1.48 648	0.53 352	0.84 544	0.57 510	0.60 239	1.11 537	0.09 95	0.55 455	0.12 359	0.20 431	0.16 237	0.56 356

otaku	1.15 605	2.10 657	3.51 612	0.98 591	0.74 547	1.02 598	0.59 573	1.03 554	0.89 552	0.70 512	1.60 639	0.98 586	0.65 543	1.63 516	1.80 604	0.99 659	0.46 429	0.73 653	0.40 575	1.30 668	0.88 492

Ntro	1.11 601	2.10 657	3.52 614	0.97 590	0.87 570	1.06 606	0.54 557	1.02 547	0.93 567	0.63 462	0.76 544	0.93 574	0.67 552	1.76 538	1.71 592	1.03 660	0.46 429	0.76 654	0.41 580	1.29 666	0.86 486

ADCMid	1.06 592	1.82 637	3.53 615	0.39 391	0.36 396	0.99 593	0.58 570	1.01 538	0.94 569	1.23 626	1.02 602	1.01 594	1.01 612	1.11 419	4.04 673	0.22 570	0.19 329	0.42 630	0.32 526	0.42 591	0.53 337

Syn2CoEx	0.78 492	1.43 594	3.54 616	0.44 440	0.31 331	0.64 441	0.43 512	1.04 560	0.83 515	0.64 473	0.77 548	0.74 500	0.74 570	1.91 577	0.64 420	0.20 552	0.17 311	0.19 555	0.15 345	0.30 490	0.59 376

pmcnn	1.44 632	1.25 545	3.57 617	0.74 557	1.42 625	0.72 501	0.56 565	1.04 560	1.06 600	1.03 594	2.89 672	6.01 688	0.75 574	2.54 633	3.60 665	0.14 439	0.11 205	0.08 61	0.06 11	0.34 525	0.81 468

RainbowNet	1.27 615	2.22 665	3.58 618	1.14 609	0.92 575	1.08 609	0.76 613	1.19 614	1.15 614	0.77 543	0.97 591	1.08 610	0.83 587	1.64 519	1.72 594	1.20 668	1.30 569	1.01 666	0.58 631	1.23 663	0.97 520

DMCA-RVC	0.70 443	1.30 554	3.59 619	0.37 354	0.89 571	0.57 326	0.31 417	0.73 311	0.59 264	0.69 508	0.54 373	0.59 411	0.57 510	1.25 449	0.66 428	0.16 490	0.38 410	0.20 565	0.15 345	0.22 371	0.23 126

NVStereoNet_ROB	1.45 634	1.62 621	3.59 619	1.09 600	0.70 543	0.86 563	0.67 600	1.19 614	1.51 639	1.20 620	4.05 683	1.61 649	1.94 658	2.97 664	2.07 617	0.67 644	0.69 482	0.55 642	0.70 642	0.57 624	0.67 409
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH	2.14 661	2.46 679	3.60 621	1.70 645	1.13 609	1.65 643	0.93 632	2.13 671	1.93 661	1.37 637	2.64 667	2.19 658	1.82 655	5.77 686	2.18 625	5.70 694	1.05 535	1.31 675	0.72 647	1.39 672	1.13 544

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 504	0.78 393	3.67 622	0.35 322	0.81 562	1.25 623	0.88 626	1.13 603	0.58 254	0.84 567	0.52 345	1.24 627	0.64 540	0.77 324	0.70 440	0.10 184	0.53 449	0.11 296	0.45 588	0.29 481	0.81 468

GwcNet	0.76 481	1.09 491	3.68 623	0.38 374	0.45 464	0.81 549	0.45 525	0.91 455	0.89 552	0.63 462	0.77 548	0.82 536	0.51 486	1.64 519	0.85 486	0.17 510	0.16 297	0.15 488	0.15 345	0.33 515	0.34 206

Wz-Net-TNSev	1.02 584	2.26 669	3.69 624	0.38 374	0.31 331	1.00 595	0.71 608	1.12 599	1.02 592	0.74 533	0.73 531	1.09 613	0.91 600	2.46 628	2.15 623	0.21 563	0.20 344	0.16 509	0.20 431	0.48 612	0.62 386

ktn	4.44 684	2.47 680	3.70 625	1.82 653	1.49 634	2.11 663	1.40 667	2.30 672	12.56 697	11.36 699	16.25 703	11.30 700	3.77 680	4.41 683	3.47 663	1.86 683	0.99 525	1.74 687	1.21 678	3.28 689	1.39 575

WAO-8	2.91 672	2.55 682	3.77 626	1.93 659	1.04 594	4.08 682	0.99 636	3.25 684	6.09 688	2.20 664	3.34 677	3.33 672	2.64 670	11.73 695	2.52 638	2.12 685	1.92 630	1.55 681	0.93 667	1.27 664	0.96 517

Venus	2.91 672	2.55 682	3.77 626	1.93 659	1.04 594	4.08 682	0.99 636	3.25 684	6.09 688	2.20 664	3.34 677	3.33 672	2.64 670	11.73 695	2.52 638	2.12 685	1.92 630	1.55 681	0.93 667	1.27 664	0.96 517

S-Stereo	0.82 504	0.73 360	3.79 628	0.40 405	0.37 405	0.70 491	0.69 605	1.00 528	1.03 594	0.63 462	0.92 583	0.82 536	0.59 521	2.35 617	0.71 446	0.18 523	0.22 356	0.17 528	0.18 400	0.30 490	0.67 409

IGEV-FE	0.91 551	0.39 148	3.80 629	0.42 422	1.95 658	0.56 303	0.64 589	0.84 388	0.55 230	1.45 644	0.53 352	0.79 520	0.42 410	0.57 223	1.13 540	0.10 184	0.49 438	0.10 216	0.34 546	0.19 316	2.97 664

zh-mn7	0.92 554	2.02 651	3.80 629	0.35 322	0.28 293	0.73 506	0.41 498	1.00 528	1.15 614	1.03 594	1.30 625	0.75 505	0.62 534	1.98 583	1.55 587	0.17 510	0.14 264	0.14 459	0.14 321	0.31 499	0.57 362

IGEV_Zeroshot_test	0.91 551	0.39 148	3.80 629	0.42 422	1.95 658	0.56 303	0.64 589	0.84 388	0.55 230	1.45 644	0.53 352	0.79 520	0.42 410	0.57 223	1.13 540	0.10 184	0.49 438	0.10 216	0.34 546	0.19 316	2.97 664

FADNet-RVC-Resample	0.74 465	1.54 607	3.81 632	0.38 374	0.29 302	0.62 413	0.38 484	0.91 455	0.67 338	0.52 331	0.51 335	0.63 430	0.44 433	1.56 499	0.59 393	0.24 587	0.32 397	0.22 576	0.19 418	0.30 490	0.71 428

zh-sn7	0.99 578	2.20 663	3.83 633	0.40 405	0.31 331	0.82 554	0.63 587	1.02 547	0.94 569	0.81 557	1.13 614	0.84 544	0.93 605	2.49 631	1.87 607	0.17 510	0.17 311	0.16 509	0.16 368	0.37 557	0.64 397

ADCP+	1.03 589	1.68 628	3.83 633	0.35 322	0.39 422	1.05 603	0.79 618	0.94 475	0.86 537	0.69 508	0.68 491	0.85 550	1.53 646	1.02 394	4.56 678	0.13 397	0.12 228	0.16 509	0.15 345	0.28 470	0.44 287

NaN_ROB	1.25 614	1.46 598	3.84 635	0.54 500	0.56 499	1.12 613	0.99 636	1.05 568	1.03 594	1.10 602	0.87 573	0.77 512	1.07 616	5.85 687	2.98 654	0.16 490	0.23 363	0.16 509	0.24 464	0.28 470	0.66 402

MDST_ROB	1.28 617	0.53 264	3.84 635	0.55 502	0.45 464	4.06 681	0.60 577	1.36 629	0.89 552	2.18 663	1.17 615	0.98 586	0.72 563	4.28 681	2.12 620	0.20 552	0.16 297	0.19 555	0.17 387	0.20 339	0.84 474

aanet-new-78k	0.62 361	0.73 360	3.88 637	0.27 128	0.43 457	0.43 138	0.19 106	0.49 125	0.35 34	0.20 43	0.22 79	0.16 44	0.25 222	0.36 94	0.45 308	0.07 8	1.52 599	0.08 61	0.06 11	0.12 131	2.06 622

MANE	3.51 681	2.03 653	3.88 637	1.89 657	2.01 661	5.98 687	4.72 689	5.87 692	7.13 692	3.80 685	5.10 689	6.11 689	5.34 687	4.39 682	5.05 682	1.07 661	1.28 564	0.50 640	0.85 664	0.76 642	2.36 647

TorneroNet	5.60 688	2.30 672	3.98 639	1.49 634	1.26 617	14.47 696	1.11 646	4.85 690	20.66 713	10.12 695	16.30 704	11.78 701	7.35 691	3.41 674	4.38 677	1.36 676	0.70 485	1.46 680	0.87 665	2.73 687	1.33 568

CVANet_RVC	0.82 504	1.18 524	3.98 639	0.40 405	0.28 293	0.63 428	0.43 512	0.90 448	0.78 472	1.14 609	0.69 496	0.68 470	0.52 493	2.62 640	0.48 331	0.20 552	0.13 248	0.22 576	0.37 563	0.37 557	0.48 307

notaker	2.77 669	2.35 675	4.02 641	2.61 679	1.44 628	1.77 648	1.14 649	2.77 677	1.81 656	2.30 668	11.41 698	3.95 675	4.70 684	3.24 668	3.01 655	1.58 680	0.88 514	1.71 686	1.08 675	2.10 681	1.44 580

DN	0.97 573	0.30 38	4.03 642	3.02 683	0.78 557	0.72 501	0.21 174	0.61 243	0.44 136	0.36 198	0.54 373	0.36 257	0.18 94	1.20 438	0.91 494	0.72 647	1.86 627	0.11 296	0.34 546	0.12 131	2.60 654

HUF	1.33 624	0.96 463	4.06 643	2.73 680	2.17 666	0.35 56	0.24 282	1.87 661	0.75 445	1.28 632	0.29 164	1.35 636	0.19 115	1.97 582	0.43 296	0.15 470	3.91 690	0.08 61	0.06 11	0.31 499	3.41 675

GASNet	0.84 511	1.98 645	4.07 644	0.48 459	0.33 355	0.58 336	0.34 452	0.97 501	0.81 502	0.60 424	0.59 422	0.74 500	0.55 503	2.08 595	1.18 547	0.22 570	0.15 282	0.19 555	0.17 387	0.55 623	0.29 168

CSAN	1.38 628	1.74 634	4.12 645	0.53 492	0.38 415	1.06 606	1.15 651	1.29 623	1.12 608	1.19 615	1.90 647	1.04 602	1.44 637	5.92 688	2.82 652	0.26 598	0.22 356	0.24 590	0.25 472	0.35 540	0.54 344

PA-Net	0.93 561	1.36 574	4.14 646	0.64 536	0.41 439	0.70 491	0.53 554	0.91 455	0.88 547	0.53 340	0.60 431	0.70 487	0.54 498	2.40 624	2.57 642	0.17 510	0.28 389	0.19 555	0.28 492	0.25 421	0.48 307
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
JetBlue	1.89 653	2.09 656	4.16 647	0.74 557	1.23 614	4.52 685	3.86 687	1.68 653	1.26 621	1.28 632	1.54 637	2.36 661	1.86 656	3.35 671	3.37 660	0.54 633	0.49 438	0.48 637	0.49 604	1.39 672	1.21 553

TorneroNet-64	2.74 668	2.23 666	4.18 648	1.48 632	1.20 612	3.88 679	1.01 642	3.48 688	6.61 691	2.62 674	4.55 687	4.20 677	3.84 681	3.39 673	3.40 662	1.23 669	0.66 476	1.39 678	0.80 652	3.42 690	1.27 561

WZ-Net	1.04 590	1.83 638	4.20 649	0.42 422	0.36 396	0.88 572	0.71 608	1.05 568	1.11 607	0.84 567	0.94 586	1.06 607	1.17 624	2.37 619	2.24 629	0.20 552	0.14 264	0.15 488	0.16 368	0.36 548	0.53 337

tt	4.94 686	0.32 64	4.22 650	2.29 668	1.58 638	10.19 693	16.94 703	9.44 699	5.03 686	1.69 654	1.33 629	4.68 682	5.02 685	3.38 672	5.91 686	6.15 696	9.47 707	2.80 693	3.16 695	3.54 691	1.58 594

AnyNet_C01	1.20 609	1.89 641	4.25 651	0.55 502	0.54 494	1.57 637	1.39 666	1.10 592	1.13 609	1.19 615	1.34 630	1.15 623	1.11 619	1.73 531	2.89 653	0.26 598	0.24 367	0.28 600	0.24 464	0.50 615	0.68 414

EDNetEfficient	1.29 619	0.78 393	4.27 652	0.65 539	1.03 592	0.94 588	1.38 665	0.87 421	1.75 652	2.33 669	1.32 628	1.04 602	2.21 666	1.59 512	4.07 674	0.16 490	0.19 329	0.15 488	0.27 489	0.38 565	0.40 247

PWCK	1.62 647	2.32 674	4.27 652	1.11 605	0.56 499	1.81 650	1.84 674	1.55 644	1.54 641	1.45 644	1.81 643	1.82 652	1.38 634	3.34 670	2.14 622	1.09 664	0.57 459	0.98 664	0.59 633	1.50 674	0.79 457

SGM+DAISY	2.67 667	2.14 659	4.28 654	1.92 658	2.11 665	4.36 684	5.22 692	3.17 681	3.00 679	3.24 683	3.81 681	3.03 668	3.61 679	2.53 632	3.79 668	1.15 665	1.29 566	0.66 649	0.71 646	0.95 652	2.44 650

pcwnet_v2	0.65 396	0.54 267	4.29 655	0.33 269	0.27 277	0.60 373	0.25 310	1.02 547	0.92 560	0.61 434	0.69 496	0.62 426	0.54 498	0.67 277	0.38 256	0.18 523	0.15 282	0.15 488	0.14 321	0.21 354	0.49 313

LVE	2.10 659	2.61 685	4.30 656	1.79 651	1.81 651	1.68 645	1.04 643	2.35 673	2.78 677	1.27 631	2.87 671	4.21 679	1.46 639	2.83 658	2.02 612	2.87 689	0.92 517	1.19 670	1.47 683	1.29 666	1.18 547

SANet	1.35 626	1.80 636	4.39 657	0.41 416	0.29 302	1.72 646	0.89 628	1.17 612	2.47 671	1.22 624	1.82 644	1.72 651	1.70 650	2.57 635	3.30 658	0.18 523	0.16 297	0.16 509	0.15 345	0.34 525	0.62 386

ACVNet_2	1.54 642	2.20 663	4.42 658	1.10 602	0.93 578	1.37 628	0.87 624	1.53 641	1.71 649	1.22 624	1.72 642	2.12 657	1.06 615	2.58 637	1.93 609	0.94 655	0.54 452	1.00 665	0.56 622	2.11 682	0.96 517

XX-Stereo	0.98 576	0.57 282	4.45 659	1.64 641	5.33 688	0.55 295	0.16 65	0.96 493	0.43 124	0.45 254	0.65 476	0.85 550	0.19 115	0.79 334	0.26 120	0.11 285	0.80 498	0.10 216	0.32 526	0.17 261	0.78 454

FINET	1.92 654	1.96 643	4.49 660	1.62 639	1.39 623	3.51 677	4.39 688	2.89 679	2.58 673	1.39 639	1.98 648	1.35 636	2.12 665	1.64 519	2.12 620	0.84 653	1.03 534	0.18 547	0.29 497	0.54 622	2.12 626

ADCPNet	1.07 595	1.37 579	4.54 661	0.38 374	0.68 539	1.36 626	0.64 589	0.93 469	0.83 515	0.79 552	0.82 559	1.08 610	1.18 625	1.30 458	2.68 645	0.21 563	0.69 482	0.21 571	0.95 669	0.30 490	0.54 344

iRaft-Stereo_20w	1.50 637	0.42 171	4.81 662	2.24 667	2.09 664	1.36 626	1.27 660	1.38 631	0.94 569	2.07 658	0.42 265	0.85 550	0.69 559	0.87 353	1.37 573	0.10 184	4.04 691	0.09 148	0.40 575	0.17 261	4.53 693

ACVNet-4b	2.00 656	2.19 661	4.85 663	1.09 600	0.86 567	1.15 616	0.53 554	1.11 596	1.15 614	0.65 489	1.09 610	1.97 654	0.69 559	2.31 614	9.78 696	5.73 695	0.42 421	1.03 667	0.55 619	1.89 678	0.92 504

ACVNet_1	1.47 636	2.27 670	4.92 664	1.11 605	0.89 571	1.19 621	0.66 595	1.28 621	1.19 619	0.98 585	0.97 591	3.06 669	1.48 642	2.37 619	1.82 605	1.08 662	0.49 438	1.03 667	0.48 602	1.20 662	0.95 513

Dean	1.92 654	2.31 673	5.03 665	1.31 617	1.08 600	1.55 636	0.99 636	1.98 668	2.33 670	1.51 650	4.15 684	4.23 680	1.39 635	2.31 614	2.10 618	1.18 667	0.69 482	1.18 669	0.75 651	1.30 668	1.07 536

DispFullNet	1.69 650	2.25 667	5.23 666	1.53 636	8.78 691	0.89 576	0.37 474	1.03 554	0.98 586	1.37 637	1.00 598	1.13 619	1.97 659	1.51 491	0.98 512	0.55 635	0.32 397	1.19 670	0.64 639	1.16 660	0.88 492

UNDER WATER	2.84 670	2.25 667	5.25 667	1.84 654	1.45 629	2.36 668	1.44 671	3.23 683	6.51 690	2.61 673	2.73 669	5.69 686	5.64 688	3.14 667	4.18 676	1.48 677	0.81 503	1.60 684	1.07 674	1.91 679	1.67 602

SuperB	1.19 608	1.62 621	5.29 668	0.37 354	0.26 263	0.81 549	0.87 624	0.94 475	1.19 619	0.68 504	0.68 491	0.63 430	1.37 633	1.73 531	3.30 658	0.16 490	0.12 228	0.17 528	0.16 368	2.74 688	0.63 392

Selective-IGEV-i16pc	0.76 481	0.44 203	5.34 669	0.32 245	0.19 143	1.17 618	0.61 582	0.94 475	0.80 493	0.37 205	0.51 335	0.53 374	0.29 294	2.08 595	0.38 256	0.23 578	0.23 363	0.12 359	0.16 368	0.22 371	0.21 108

SGM-ForestM	3.67 682	2.70 686	5.34 669	1.65 642	1.72 646	6.02 688	5.08 691	4.10 689	3.47 680	4.59 686	4.21 685	9.81 695	5.79 689	6.44 689	6.97 690	0.88 654	1.09 539	0.33 618	0.45 588	0.68 635	2.10 625

UNDER WATER-64	2.59 664	2.28 671	5.63 671	1.85 655	1.45 629	3.28 674	1.60 672	2.62 674	5.57 687	2.09 659	2.12 651	4.10 676	4.21 682	2.74 652	3.64 666	1.49 678	0.86 513	1.58 683	1.09 676	1.91 679	1.62 598

HanzoNet	7.85 690	3.30 689	5.75 672	7.47 694	3.97 684	2.34 667	1.37 663	3.47 686	4.02 683	13.30 701	10.49 694	10.86 696	16.67 706	8.50 693	10.51 698	10.80 706	9.84 708	5.83 700	13.69 707	7.24 699	7.51 698

LSM	3.40 679	1.42 591	5.81 673	9.98 697	30.74 716	0.86 563	1.14 649	0.99 518	1.26 621	1.40 641	2.18 654	0.93 574	0.85 591	1.76 538	1.03 521	0.22 570	0.35 404	0.24 590	0.29 497	0.40 581	6.21 697

Selective-IGEV-i16pb	0.87 530	0.49 235	5.92 674	0.33 269	0.21 175	1.07 608	0.67 600	1.13 603	0.97 584	0.44 249	0.77 548	0.66 452	0.46 452	2.29 612	0.54 369	0.24 587	0.25 376	0.15 488	0.19 418	0.26 442	0.28 161

MADNet+	1.44 632	2.19 661	6.00 675	0.89 575	0.70 543	1.58 638	1.11 646	1.56 646	1.30 627	0.89 573	1.03 604	1.25 628	1.12 620	3.29 669	2.80 650	0.48 632	0.57 459	0.39 625	0.36 561	0.63 631	0.69 422

KSHMR	4.19 683	2.37 676	6.24 676	1.73 649	1.48 633	1.97 657	1.29 661	3.18 682	17.06 708	2.15 662	15.74 702	9.09 694	1.75 651	8.33 692	2.37 634	1.55 679	1.29 566	1.70 685	1.23 679	1.75 677	1.60 596

TCMNet-wrong-test	5.56 687	6.73 693	6.40 677	13.05 703	11.91 697	7.29 689	5.47 693	7.17 696	1.58 643	2.68 675	3.15 675	8.30 693	5.87 690	4.80 685	6.10 687	3.08 691	0.98 523	2.37 691	1.99 689	6.69 698	5.63 696

RTS	1.29 619	1.59 616	6.48 678	0.63 532	0.57 504	1.59 639	0.90 629	1.15 606	1.44 634	1.20 620	1.31 626	1.10 615	0.87 596	2.67 644	2.27 631	0.21 563	0.38 410	0.19 555	0.20 431	0.46 607	0.68 414

RTSA	1.29 619	1.59 616	6.48 678	0.63 532	0.57 504	1.59 639	0.90 629	1.15 606	1.44 634	1.20 620	1.31 626	1.10 615	0.87 596	2.67 644	2.27 631	0.21 563	0.38 410	0.19 555	0.20 431	0.46 607	0.68 414

WQFJA1++	2.66 665	0.28 12	6.84 680	1.32 619	1.50 635	0.52 259	0.13 10	0.41 59	0.52 199	14.18 702	0.19 47	3.31 671	0.17 69	0.88 362	0.45 308	0.18 523	1.54 603	0.08 61	0.81 655	17.77 712	2.17 630

Selective-IGEV-i16pa	48.64 723	66.79 723	7.52 681	2.47 674	2.37 671	116.47 725	1.40 667	91.24 726	84.66 725	33.04 724	91.67 724	61.93 725	89.44 726	130.51 726	54.29 723	50.76 723	16.25 709	17.95 714	10.05 705	0.98 656	43.03 724

PML	22.99 707	17.34 703	8.24 682	5.48 692	9.84 693	50.35 723	102.65 725	5.84 691	13.52 700	37.08 725	104.84 725	30.61 722	23.20 713	12.09 697	7.96 693	6.27 697	2.12 651	6.31 703	2.42 691	10.67 704	2.95 661

USTest	8.06 691	7.11 694	8.76 683	9.20 696	9.03 692	15.20 697	23.57 704	10.01 700	9.45 693	5.97 690	6.79 690	7.77 692	7.51 692	8.75 694	11.06 700	2.24 687	3.58 687	2.87 694	3.21 696	4.93 696	4.21 689

GCAPDPT-zeroshot	1.24 613	0.35 105	9.01 684	3.41 686	5.81 689	0.39 95	0.20 131	0.68 281	0.46 148	0.27 138	0.26 131	0.25 160	0.17 69	0.69 287	0.21 37	0.09 95	0.08 72	0.09 148	0.08 98	0.13 167	2.25 641

zero-FE	1.27 615	0.33 78	9.38 685	1.30 616	2.25 668	0.33 43	0.20 131	0.51 159	1.26 621	0.32 179	0.22 79	0.77 512	0.22 164	0.69 287	0.96 501	0.21 563	2.25 661	0.09 148	0.61 637	0.32 509	3.25 671

Selective-IGEV-i1pa	9.63 696	12.74 701	9.48 686	4.50 690	1.98 660	17.44 700	7.90 697	14.58 708	11.39 695	10.82 698	15.33 701	15.03 705	12.26 705	18.50 710	10.60 699	7.78 705	4.13 692	5.21 699	2.66 694	2.49 686	7.76 699

GCAP-BAT	1.28 617	0.35 105	9.74 687	3.41 686	5.90 690	0.39 95	0.20 131	0.68 281	0.46 148	0.27 138	0.26 131	0.25 160	0.17 69	0.69 287	0.21 37	0.09 95	0.08 72	0.09 148	0.08 98	0.13 167	2.25 641

LE_ROB	4.55 685	2.43 678	9.94 688	2.79 681	4.03 685	2.40 669	3.54 683	2.72 675	11.04 694	11.64 700	4.69 688	5.25 685	10.74 697	4.52 684	9.73 695	0.82 652	0.70 485	1.34 676	0.97 670	0.74 639	0.94 510

JetRed	3.37 678	4.96 690	10.08 689	1.48 632	1.73 647	7.63 690	5.47 693	3.47 686	2.20 667	2.42 670	2.40 659	2.98 667	2.35 668	3.52 675	6.60 688	1.33 672	1.90 629	1.38 677	1.23 679	2.30 683	2.02 619

SGM-Forest	1.84 652	7.91 695	10.36 690	0.42 422	0.33 355	1.04 601	1.29 661	1.01 538	0.88 547	1.19 615	2.30 658	1.03 598	1.79 654	2.60 639	2.81 651	0.22 570	0.21 353	0.21 571	0.19 418	0.25 421	0.79 457
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MSAF-DinoV2	3.17 677	2.52 681	10.79 691	3.57 688	0.30 318	3.28 674	0.81 619	2.81 678	1.80 655	0.81 557	0.87 573	1.59 648	1.15 622	26.18 714	2.61 643	0.18 523	0.13 248	0.19 555	1.61 687	0.94 651	1.22 555

light-stereo	9.15 694	2.97 688	11.37 692	14.69 704	10.60 694	21.61 712	1.04 643	6.76 695	3.83 682	15.91 705	23.10 719	24.79 718	2.04 662	17.93 709	7.82 692	3.04 690	7.02 698	0.43 633	1.55 685	4.10 692	2.50 651

iinet-test	11.57 697	10.49 696	11.60 693	12.15 698	12.08 698	18.63 701	26.57 707	13.64 702	13.46 698	9.92 693	10.25 693	11.11 697	11.20 700	12.29 699	14.31 704	6.69 698	7.84 700	6.10 701	6.92 699	8.20 700	7.93 700

IINet	11.57 697	10.49 696	11.60 693	12.15 698	12.08 698	18.63 701	26.57 707	13.64 702	13.46 698	9.92 693	10.24 692	11.11 697	11.20 700	12.29 699	14.30 703	6.69 698	7.84 700	6.10 701	6.92 699	8.20 700	7.93 700

Anonymous_1	22.76 706	11.11 698	11.93 695	12.73 700	26.05 715	19.39 706	27.77 712	14.18 704	13.64 702	14.92 703	10.66 695	11.26 699	11.24 702	12.48 701	14.45 705	37.82 722	7.87 702	34.92 720	63.61 722	87.51 725	11.75 706

DPSM_ROB	12.32 699	11.13 699	12.31 696	12.90 701	12.80 701	19.81 709	28.13 713	14.50 705	14.31 705	10.62 696	11.34 696	12.03 702	11.89 703	13.08 702	15.22 706	7.09 700	8.31 704	6.47 704	7.32 701	8.69 702	8.43 704

DPSM	12.32 699	11.13 699	12.31 696	12.90 701	12.80 701	19.81 709	28.13 713	14.50 705	14.31 705	10.62 696	11.34 696	12.03 702	11.89 703	13.08 702	15.22 706	7.09 700	8.31 704	6.47 704	7.32 701	8.69 702	8.43 704

LRCNet_RVC	13.78 704	19.34 704	13.01 698	19.47 706	12.67 700	1.85 652	0.42 505	12.28 701	1.10 604	15.76 704	18.69 708	12.52 704	8.65 694	12.22 698	9.64 694	22.29 714	8.38 706	25.92 717	24.06 717	19.72 714	17.59 713

DGTPSM_ROB	8.97 693	5.94 691	13.01 698	5.95 693	11.34 695	8.54 691	24.06 705	6.47 693	13.52 700	5.19 687	11.52 699	6.18 690	11.04 698	7.02 690	13.92 701	4.47 692	7.66 699	3.90 696	7.43 703	4.34 694	7.98 702

psmorigin	1.41 630	0.91 449	13.83 700	0.37 354	0.30 318	0.63 428	0.37 474	0.80 350	0.64 310	0.98 585	0.87 573	1.16 625	0.78 579	3.95 679	1.09 534	0.19 541	0.22 356	0.17 528	0.19 418	0.25 421	0.47 300

DPSMNet_ROB	9.58 695	5.96 692	13.98 701	8.88 695	11.87 696	8.54 691	24.08 706	6.48 694	13.67 703	5.35 688	11.53 700	6.31 691	11.04 698	7.69 691	14.09 702	7.61 704	8.23 703	5.03 697	7.75 704	5.24 697	8.36 703

xxxxx1	29.05 718	20.74 707	14.05 702	50.10 717	40.25 719	19.01 703	26.60 709	21.83 712	20.22 710	16.52 706	17.56 705	18.33 706	21.41 709	16.11 706	20.77 711	23.48 715	26.77 719	66.36 723	78.56 723	30.19 717	32.23 721

tt_ll	29.05 718	20.74 707	14.05 702	50.10 717	40.25 719	19.01 703	26.60 709	21.83 712	20.22 710	16.52 706	17.56 705	18.33 706	21.41 709	16.11 706	20.77 711	23.48 715	26.77 719	66.36 723	78.56 723	30.19 717	32.23 721

ff	29.05 718	20.74 707	14.05 702	50.10 717	40.25 719	19.01 703	26.60 709	21.83 712	20.22 710	16.52 706	17.56 705	18.33 706	21.41 709	16.11 706	20.77 711	23.48 715	26.77 719	66.36 723	78.56 723	30.19 717	32.23 721

RSGM-EC	41.37 721	31.41 721	19.61 705	51.58 720	47.86 722	38.12 714	60.59 723	34.20 723	22.62 714	23.48 719	29.36 722	43.51 723	35.09 722	65.96 723	68.73 724	65.97 724	37.56 724	48.34 721	25.52 718	47.85 721	30.14 718

acva	41.37 721	31.41 721	19.61 705	51.58 720	47.86 722	38.12 714	60.59 723	34.20 723	22.62 714	23.48 719	29.36 722	43.51 723	35.09 722	65.96 723	68.73 724	65.97 724	37.56 724	48.34 721	25.52 718	47.85 721	30.14 718

HaxPig	19.88 705	22.39 711	22.30 707	17.98 705	17.98 704	12.06 695	12.06 700	16.25 709	15.97 707	21.05 711	21.41 710	18.85 709	18.35 707	20.07 712	19.64 710	23.57 718	23.19 718	24.07 716	23.71 716	22.95 715	23.72 716

DLNR-FE	13.74 702	20.13 706	23.90 708	121.61 724	34.09 717	0.46 172	0.15 46	8.04 698	0.47 157	0.29 166	0.37 237	0.26 177	0.17 69	0.78 330	0.36 236	7.40 703	2.94 683	0.09 148	0.38 568	51.06 724	1.95 615

DLNR_Zeroshot_test	13.74 702	20.06 705	23.92 709	121.50 723	35.20 718	0.46 172	0.15 46	7.96 697	0.47 157	0.29 166	0.37 237	0.26 177	0.17 69	0.79 334	0.36 236	7.16 702	2.95 684	0.09 148	0.38 568	50.40 723	1.95 615

RAFT-FEzeroshot	24.76 710	22.39 711	24.34 710	26.12 714	25.84 713	39.77 716	56.77 720	29.07 716	28.85 718	21.21 713	22.64 712	24.17 712	23.98 716	26.23 715	30.63 719	14.22 707	16.70 711	13.03 706	14.76 712	17.49 705	16.95 709

RAFT-FE	24.76 710	22.39 711	24.34 710	26.12 714	25.84 713	39.77 716	56.77 720	29.07 716	28.85 718	21.21 713	22.64 712	24.17 712	23.98 716	26.23 715	30.63 719	14.22 707	16.70 711	13.03 706	14.76 712	17.49 705	16.95 709

CasAABBNet	24.76 710	22.38 710	24.44 712	26.05 710	25.75 709	39.79 718	56.76 719	29.10 718	28.88 720	21.22 715	22.69 714	24.21 714	23.99 719	26.23 715	30.62 718	14.22 707	16.71 714	13.03 706	14.75 710	17.49 705	16.97 711

FlowAnything	24.80 713	22.39 711	24.71 713	26.07 711	25.75 709	39.80 719	56.70 717	29.12 719	28.95 722	21.38 718	22.83 717	24.22 715	23.96 714	26.24 718	30.65 721	14.23 710	16.78 715	13.04 710	14.84 715	17.49 705	16.93 708

Selective-RAFT-Error	24.83 715	22.44 715	24.80 714	26.10 713	25.82 712	39.85 720	56.72 718	29.21 721	29.03 723	21.29 717	22.80 716	24.25 716	24.07 720	26.28 719	30.60 717	14.24 712	16.85 716	13.04 710	14.75 710	17.53 710	17.02 712

Hybrid-DGEV	24.81 714	22.45 716	24.99 715	26.07 711	25.76 711	39.85 720	56.77 720	29.26 722	29.07 724	21.18 712	22.77 715	24.12 711	23.98 716	26.30 720	30.57 716	14.23 710	16.70 711	13.03 706	14.77 714	17.49 705	16.92 707

LSM0	26.57 716	22.53 717	25.76 716	30.62 716	52.30 724	39.86 722	56.49 716	29.18 720	28.76 717	21.26 716	22.46 711	24.42 717	23.97 715	26.42 721	30.66 722	14.29 713	16.56 710	13.06 712	14.65 709	17.62 711	20.52 714

MEDIAN_ROB	23.95 708	26.96 719	26.29 717	22.14 707	22.09 706	16.18 699	14.23 701	20.47 710	20.09 709	25.43 721	25.22 720	22.96 710	22.54 712	24.33 713	23.18 714	28.15 720	27.16 722	28.60 718	27.73 720	27.59 716	27.58 717

BEATNet-Init1	12.32 699	12.82 702	28.66 718	3.22 684	3.71 683	21.59 711	11.42 699	14.54 707	13.73 704	20.24 710	20.16 709	26.14 719	19.85 708	19.08 711	15.33 708	1.81 682	1.93 634	2.05 689	2.48 693	4.25 693	3.41 675

AVERAGE_ROB	26.91 717	30.28 720	29.18 719	25.78 708	25.30 708	19.49 707	15.38 702	23.70 715	23.02 716	28.38 723	27.78 721	26.23 720	25.76 721	26.95 722	25.55 715	31.27 721	30.02 723	31.76 719	30.80 721	30.88 720	30.77 720

xyz-stereo	3.06 676	0.44 203	30.74 720	0.24 63	0.12 8	15.34 698	0.24 282	0.56 208	0.49 168	0.62 449	7.90 691	0.64 438	0.49 477	1.44 481	1.05 525	0.09 95	0.07 24	0.34 619	0.08 98	0.13 167	0.19 89

DPSimNet_ROB	24.35 709	23.81 718	31.38 721	25.93 709	22.83 707	31.30 713	34.38 715	20.78 711	28.92 721	27.39 722	22.99 718	28.29 721	35.76 724	15.47 704	17.82 709	24.28 719	17.90 717	22.23 715	14.12 708	19.38 713	22.12 715

coex-ft	6.14 689	1.98 645	60.80 722	0.34 296	0.30 318	0.80 545	1.17 655	0.76 321	4.34 685	19.82 709	2.15 653	1.61 649	8.77 695	1.82 554	10.36 697	0.44 628	2.05 642	0.18 547	0.19 418	0.39 574	4.61 695

test_example2	115.17 724	122.38 724	93.45 723	115.38 722	123.53 725	101.24 724	113.11 726	54.67 725	99.94 726	135.50 726	136.43 726	85.67 726	85.40 725	110.44 725	104.91 726	152.17 726	205.21 726	99.17 726	114.27 726	138.55 726	112.04 725

EDNetEfficientorigin	8.19 692	1.27 548	145.54 724	0.51 485	0.96 580	0.75 517	0.49 544	0.86 412	1.57 642	2.12 661	1.49 636	1.28 630	1.35 630	1.84 558	2.15 623	0.14 439	0.13 248	0.17 528	0.18 400	0.39 574	0.64 397

GS-Stereo							0.21 174	1.59 647	0.54 218	0.29 166	0.22 79	0.17 62	0.18 94	1.06 402	0.97 503	0.13 397	2.82 680	0.08 61	0.17 387	0.33 515	3.99 687

FSD					1.93 657	0.63 428	0.33 442	0.46 101	0.53 212	0.32 179	0.32 206	0.40 286	0.32 324	1.14 425	0.60 398	0.28 605	2.77 679	0.31 610	0.30 507	0.31 499

ccccc		297.53 725		372.50 725	377.87 726	200.30 726		217.33 727		202.36 727		213.34 727		312.79 727		409.97 727	354.33 727	255.69 727	227.31 727	431.13 727

Low-res two-view benchmark