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

LACA2	0.32 33	1.15 508	2.00 217	0.20 4	0.10 1	0.39 94	0.17 75	0.35 23	0.40 103	0.16 7	0.15 18	0.18 76	0.14 23	0.31 45	0.21 37	0.09 94	0.06 2	0.07 1	0.06 11	0.13 163	0.07 1

LACA1	0.24 6	0.74 368	1.01 28	0.20 4	0.10 1	0.42 129	0.14 23	0.33 16	0.38 73	0.16 7	0.11 3	0.14 10	0.15 43	0.27 27	0.16 2	0.09 94	0.07 24	0.07 1	0.06 11	0.10 80	0.08 5

MatchStereo	0.27 15	0.41 160	1.77 159	0.21 13	0.10 1	0.21 9	0.14 23	0.43 71	0.43 121	0.15 6	0.26 128	0.15 20	0.15 43	0.27 27	0.20 25	0.09 94	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
BridgeDepth	0.26 12	0.63 304	1.36 97	0.23 46	0.10 1	0.38 85	0.15 44	0.35 23	0.37 55	0.17 14	0.13 9	0.23 135	0.19 112	0.32 57	0.23 75	0.07 8	0.05 1	0.07 1	0.06 11	0.10 80	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
SGD-Stereo	0.23 5	0.31 46	0.87 8	0.23 46	0.11 5	0.40 104	0.16 62	0.33 16	0.40 103	0.20 40	0.19 44	0.18 76	0.17 66	0.38 102	0.17 3	0.11 284	0.06 2	0.08 58	0.07 63	0.10 80	0.09 10

CASnet	0.32 33	0.40 152	1.80 165	0.28 152	0.11 5	0.47 185	0.19 102	0.45 88	0.47 154	0.39 214	0.31 186	0.23 135	0.17 66	0.31 45	0.21 37	0.11 284	0.06 2	0.15 484	0.12 276	0.16 233	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
s12784h	0.41 127	0.34 89	2.17 266	0.24 61	0.11 5	0.64 438	0.24 278	0.85 398	0.70 386	0.45 251	0.54 369	0.28 197	0.27 251	0.51 193	0.27 129	0.11 284	0.06 2	0.09 144	0.06 11	0.16 233	0.14 43

TS12	0.27 15	0.34 89	1.13 55	0.26 100	0.12 8	0.47 185	0.16 62	0.49 122	0.48 159	0.21 53	0.31 186	0.18 76	0.20 130	0.32 57	0.24 87	0.07 8	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.10 80	0.10 15

LACA3	0.21 2	0.43 184	0.86 6	0.19 2	0.12 8	0.34 47	0.17 75	0.28 5	0.35 32	0.17 14	0.14 11	0.15 20	0.14 23	0.29 37	0.14 1	0.09 94	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.10 80	0.07 1

VMStereo-Base	0.30 23	0.40 152	1.72 154	0.20 4	0.12 8	0.42 129	0.17 75	0.38 40	0.42 114	0.22 66	0.32 203	0.29 209	0.21 147	0.33 65	0.21 37	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.20 100

BridgeDepth_RVC	0.24 6	0.51 248	0.97 15	0.18 1	0.12 8	0.31 28	0.12 4	0.34 20	0.60 269	0.16 7	0.15 18	0.16 44	0.20 130	0.33 65	0.27 129	0.11 284	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
CSFM-Stereo	0.35 64	0.30 34	0.95 14	0.21 13	0.12 8	0.39 94	0.15 44	0.37 31	0.31 14	0.18 23	0.16 25	0.17 62	0.16 60	0.64 260	0.53 360	0.12 344	0.85 509	0.07 1	0.50 607	0.07 2	0.79 457

xyz-stereo-finetune2	0.40 119	0.89 435	1.40 107	0.22 25	0.12 8	0.58 333	0.23 248	0.55 198	0.50 177	0.33 181	0.47 292	0.30 218	0.41 393	0.81 339	0.60 395	0.09 94	0.07 24	0.11 292	0.09 135	0.12 128	0.12 26

xyz-stereo-finetune	0.37 88	0.90 441	1.23 71	0.22 25	0.12 8	0.53 267	0.26 325	0.57 214	0.58 251	0.30 168	0.33 209	0.29 209	0.24 200	0.60 238	0.62 408	0.09 94	0.08 72	0.10 212	0.08 98	0.13 163	0.14 43

xyz-stereo	3.06 672	0.44 199	30.74 716	0.24 61	0.12 8	15.34 694	0.24 278	0.56 205	0.49 165	0.62 446	7.90 687	0.64 434	0.49 473	1.44 477	1.05 522	0.09 94	0.07 24	0.34 615	0.08 98	0.13 163	0.19 89

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 169	1.36 570	1.30 87	0.24 61	0.12 8	0.33 42	0.20 127	0.41 56	0.37 55	0.32 176	0.21 62	0.16 44	0.14 23	0.29 37	0.62 408	0.55 631	1.42 583	0.11 292	0.13 298	0.25 417	0.56 356

trnet	0.31 27	0.31 46	1.65 146	0.20 4	0.12 8	0.55 292	0.15 44	0.50 146	0.51 184	0.28 150	0.34 218	0.24 147	0.21 147	0.34 73	0.24 87	0.11 284	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.09 52	0.12 26

GLC_STEREO	0.31 27	0.30 34	1.80 165	0.29 175	0.12 8	0.41 115	0.20 127	0.39 44	0.42 114	0.26 122	0.31 186	0.25 157	0.19 112	0.36 94	0.26 120	0.09 94	0.11 205	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.15 53

TANstereo	0.39 104	0.70 340	2.48 385	0.23 46	0.12 8	0.54 277	0.16 62	0.41 56	0.47 154	0.45 251	0.51 331	0.26 174	0.22 161	0.34 73	0.21 37	0.10 183	0.10 172	0.08 58	0.07 63	0.09 52	0.18 83

PSi22	0.56 277	1.11 494	2.34 313	0.29 175	0.13 20	0.44 151	0.14 23	0.70 293	0.55 227	0.23 80	0.29 161	0.36 254	0.22 161	0.69 284	0.54 366	0.08 42	1.62 606	0.07 1	0.06 11	0.32 505	0.91 497

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 14	0.14 11	0.18 76	0.15 43	0.61 243	0.39 262	0.11 284	0.81 502	0.07 1	0.56 621	0.07 2	0.84 474

BLMT-Stereo	0.20 1	0.27 3	0.78 2	0.22 25	0.13 20	0.15 1	0.16 62	0.22 1	0.41 107	0.12 1	0.17 29	0.13 1	0.10 2	0.20 1	0.22 56	0.07 8	0.06 2	0.08 58	0.08 98	0.08 31	0.33 197

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 14	0.14 11	0.18 76	0.15 43	0.61 243	0.40 267	0.11 284	0.82 505	0.07 1	0.56 621	0.07 2	0.84 474

HiDET	0.34 51	0.27 3	1.12 49	0.21 13	0.13 20	0.36 63	0.14 23	0.37 31	0.35 32	0.17 14	0.15 18	0.17 62	0.15 43	0.59 231	0.59 390	0.09 94	0.58 461	0.07 1	0.44 585	0.07 2	0.73 434

LCMNet	0.37 88	0.28 10	1.12 49	0.20 4	0.13 20	0.39 94	0.14 23	0.37 31	0.37 55	0.18 23	0.16 25	0.17 62	0.15 43	0.69 284	0.60 395	0.09 94	0.80 498	0.07 1	0.55 618	0.07 2	0.93 504

Monster-pub-mixall	0.50 226	0.35 101	0.98 18	0.22 25	0.13 20	0.34 47	0.12 4	0.38 40	0.28 6	0.39 214	0.19 44	0.16 44	0.12 11	1.05 398	0.41 276	0.08 42	3.28 682	0.07 1	0.73 646	0.08 31	0.55 354

S2M2_XL	0.22 3	0.36 109	1.33 93	0.20 4	0.13 20	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.18 1	0.16 7	0.20 51	0.15 20	0.14 23	0.21 2	0.22 56	0.11 284	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.10 80	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2w_stereo	0.35 64	0.30 34	0.99 19	0.23 46	0.13 20	0.41 115	0.20 127	0.54 186	0.37 55	0.28 150	0.23 95	0.13 1	0.23 187	0.69 284	0.24 87	0.06 1	1.07 533	0.07 1	0.19 418	0.07 2	0.64 397

WCG-NET	0.41 127	0.80 397	1.77 159	0.25 80	0.13 20	0.43 137	0.24 278	0.42 63	0.59 261	0.38 209	0.41 258	0.26 174	0.24 200	0.37 98	0.24 87	0.08 42	0.81 502	0.08 58	0.07 63	0.26 438	0.31 186

LoS	0.34 51	0.35 101	1.88 189	0.25 80	0.13 20	0.53 267	0.20 127	0.50 146	0.53 209	0.26 122	0.28 151	0.37 262	0.24 200	0.40 116	0.25 105	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.15 211	0.10 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
XX-TBD	0.40 119	1.04 477	2.49 391	0.35 320	0.13 20	0.51 236	0.17 75	0.44 82	0.52 196	0.38 209	0.51 331	0.23 135	0.19 112	0.31 45	0.25 105	0.10 183	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.18 83

CREStereo	0.31 27	0.35 101	1.66 148	0.19 2	0.13 20	0.55 292	0.17 75	0.50 146	0.50 177	0.28 150	0.34 218	0.24 147	0.21 147	0.34 73	0.23 75	0.11 284	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.10 80	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
PointNet	0.29 19	0.30 34	1.14 61	0.22 25	0.14 33	0.36 63	0.17 75	0.35 23	0.34 26	0.17 14	0.16 25	0.19 93	0.13 18	0.26 22	0.38 255	0.11 284	0.52 446	0.08 58	0.07 63	0.07 2	0.68 414

LiteMatch*	0.32 33	0.28 10	1.12 49	0.20 4	0.14 33	0.28 16	0.15 44	0.30 7	0.31 14	0.17 14	0.14 11	0.16 44	0.15 43	0.49 184	0.37 246	0.09 94	0.77 493	0.08 58	0.38 567	0.08 31	0.81 468

LiteMatch	0.30 23	0.82 404	0.99 19	0.30 196	0.14 33	0.30 23	0.21 170	0.30 7	0.32 18	0.17 14	0.14 11	0.18 76	0.38 357	0.61 243	0.42 286	0.11 284	0.06 2	0.10 212	0.08 98	0.14 195	0.19 89

Lsterematch	0.44 162	0.82 404	2.17 266	0.30 196	0.14 33	0.49 207	0.21 170	0.52 162	0.63 299	0.44 246	0.58 412	0.44 311	0.38 357	0.47 156	0.42 286	0.11 284	0.06 2	0.10 212	0.08 98	0.14 195	0.19 89

Test_v1	0.24 6	0.32 60	1.04 33	0.21 13	0.14 33	0.27 15	0.15 44	0.39 44	0.29 9	0.18 23	0.19 44	0.15 20	0.13 18	0.28 33	0.20 25	0.10 183	0.07 24	0.07 1	0.06 11	0.08 31	0.49 313

water-stereo	0.36 77	0.61 295	1.58 132	0.25 80	0.14 33	0.38 85	0.18 93	0.44 82	0.35 32	0.31 171	0.35 225	0.28 197	0.25 218	0.45 146	0.38 255	0.12 344	0.09 137	0.09 144	0.08 98	0.11 104	0.74 440

depthmonostereo	0.38 96	0.68 327	1.59 136	0.48 456	0.14 33	0.41 115	0.19 102	0.52 162	0.42 114	0.26 122	0.29 161	0.31 228	0.29 290	0.64 260	0.33 211	0.09 94	0.10 172	0.09 144	0.08 98	0.10 80	0.50 316

DEFOM-Stereo	0.26 12	0.61 295	1.22 70	0.24 61	0.14 33	0.49 207	0.18 93	0.31 12	0.31 14	0.20 40	0.18 35	0.15 20	0.14 23	0.42 134	0.19 14	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.16 66

MGS-Stereo	0.35 64	0.48 224	1.99 216	0.26 100	0.14 33	0.41 115	0.22 208	0.41 56	0.48 159	0.24 93	0.51 331	0.25 157	0.18 91	0.33 65	0.22 56	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.47 607	0.10 15

DCANet-4	0.43 143	0.32 60	2.31 307	0.26 100	0.14 33	0.51 236	0.22 208	0.84 385	0.78 469	0.55 356	0.48 300	0.28 197	0.37 348	0.40 116	0.37 246	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 271

ADStereo(finetuned)	0.50 226	0.91 445	2.43 342	0.26 100	0.14 33	0.51 236	0.22 208	0.84 385	0.78 469	0.56 368	0.49 315	0.32 234	0.75 570	0.40 116	0.40 267	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.13 163	0.45 292

DCANet	0.49 218	0.91 445	2.63 447	0.26 100	0.14 33	0.51 236	0.22 208	0.84 385	0.78 469	0.56 368	0.49 315	0.32 234	0.41 393	0.39 106	0.41 276	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.14 195	0.45 292

PMTNet	0.35 64	0.38 135	1.75 157	0.21 13	0.14 33	0.57 323	0.24 278	0.48 117	0.44 133	0.28 150	0.32 203	0.26 174	0.24 200	0.41 125	0.24 87	0.42 620	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.18 282	0.15 53

HITNet	0.55 269	1.28 547	2.73 499	0.35 320	0.14 33	0.56 300	0.23 248	0.89 434	0.62 287	0.52 328	0.51 331	0.49 351	0.38 357	0.52 198	0.60 395	0.09 94	0.07 24	0.10 212	0.08 98	0.25 417	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
aanet-new-14k	0.32 33	0.52 253	1.51 126	0.28 152	0.15 47	0.37 73	0.21 170	0.49 122	0.39 93	0.21 53	0.28 151	0.16 44	0.29 290	0.27 27	0.20 25	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.06 11	0.12 128	0.70 425

DepthFocus	0.22 3	0.33 74	1.23 71	0.20 4	0.15 47	0.20 7	0.15 44	0.31 12	0.20 2	0.16 7	0.17 29	0.15 20	0.13 18	0.24 11	0.18 6	0.09 94	0.08 72	0.11 292	0.10 185	0.09 52	0.08 5

Pro-Stereo	0.24 6	0.30 34	0.81 3	0.22 25	0.15 47	0.49 207	0.15 44	0.23 2	0.39 93	0.16 7	0.14 11	0.15 20	0.09 1	0.49 184	0.21 37	0.08 42	0.06 2	0.10 212	0.37 562	0.08 31	0.22 116

2.25w	0.42 136	0.30 34	1.12 49	0.22 25	0.15 47	0.36 63	0.13 10	0.45 88	0.37 55	0.26 122	0.27 142	0.14 10	0.19 112	0.91 367	0.36 235	0.07 8	1.38 575	0.07 1	0.67 638	0.07 2	0.91 497

3.5w_stereo	0.34 51	0.33 74	1.17 63	0.21 13	0.15 47	0.40 104	0.14 23	0.46 98	0.36 48	0.23 80	0.25 114	0.15 20	0.19 112	0.80 335	0.24 87	0.07 8	1.02 529	0.07 1	0.07 63	0.07 2	0.52 331

fffft	0.36 77	0.70 340	1.51 126	0.25 80	0.15 47	0.42 129	0.24 278	0.46 98	0.42 114	0.22 66	0.19 44	0.20 105	0.16 60	0.47 156	0.69 435	0.07 8	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.30 486	0.45 292
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 77	0.83 409	1.48 123	0.26 100	0.15 47	0.46 171	0.22 208	0.40 51	0.43 121	0.23 80	0.24 101	0.21 116	0.18 91	0.47 156	0.59 390	0.07 8	0.07 24	0.10 212	0.08 98	0.24 392	0.42 260

fff	0.50 226	0.90 441	2.63 447	0.25 80	0.15 47	0.51 236	0.22 208	0.85 398	0.82 505	0.55 356	0.48 300	0.31 228	0.65 539	0.39 106	0.37 246	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 271

AnonymousM	0.45 169	0.49 231	1.83 170	0.29 175	0.15 47	0.53 267	0.22 208	0.64 261	0.66 322	0.47 268	0.33 209	0.30 218	0.25 218	0.49 184	0.29 156	0.12 344	0.27 387	0.71 648	0.37 562	0.12 128	0.41 255

iRaftStereo_RVC	0.47 188	0.84 414	1.91 196	0.29 175	0.15 47	0.53 267	0.20 127	0.58 218	0.50 177	0.37 202	0.43 265	0.42 295	0.23 187	0.38 102	0.28 144	0.09 94	0.70 485	0.12 355	0.11 238	0.43 592	0.77 448

csc	0.50 226	0.90 441	2.63 447	0.25 80	0.15 47	0.51 236	0.22 208	0.85 398	0.82 505	0.55 356	0.48 300	0.31 228	0.65 539	0.39 106	0.37 246	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 271

cscssc	0.50 226	0.90 441	2.63 447	0.25 80	0.15 47	0.51 236	0.22 208	0.85 398	0.82 505	0.55 356	0.48 300	0.31 228	0.65 539	0.39 106	0.37 246	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 271

111	0.57 286	1.41 582	2.63 447	0.25 80	0.15 47	0.59 355	0.26 325	0.90 445	0.83 512	0.50 306	0.54 369	0.57 399	0.38 357	0.54 213	0.41 276	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.24 392	0.81 468

MLCV	0.59 314	1.41 582	2.41 333	0.31 221	0.15 47	0.60 370	0.23 248	0.77 325	0.63 299	0.67 495	0.66 479	0.55 388	0.37 348	1.16 425	1.09 531	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.21 350	0.29 168

CAR	0.43 143	0.37 124	1.28 83	0.22 25	0.16 61	0.38 85	0.13 10	0.33 16	0.27 3	0.75 533	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.64 260	0.30 167	0.08 42	1.51 595	0.07 1	0.83 657	0.10 80	0.73 434

MSE-Stereo	0.44 162	0.36 109	1.28 83	0.22 25	0.16 61	0.38 85	0.13 10	0.33 16	0.27 3	0.62 446	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.96 381	0.29 156	0.08 42	1.60 604	0.07 1	0.83 657	0.10 80	0.73 434

4.5_new	0.39 104	0.29 16	1.25 76	0.22 25	0.16 61	0.40 104	0.17 75	0.43 71	0.37 55	0.27 135	0.22 76	0.15 20	0.14 23	1.04 395	0.23 75	0.09 94	1.49 590	0.07 1	0.14 321	0.09 52	0.62 386

4.5w-stereo	0.39 104	0.29 16	1.25 76	0.22 25	0.16 61	0.40 104	0.17 75	0.43 71	0.37 55	0.27 135	0.22 76	0.15 20	0.14 23	1.04 395	0.23 75	0.09 94	1.49 590	0.07 1	0.14 321	0.09 52	0.62 386

2.5w	0.40 119	0.31 46	1.07 38	0.23 46	0.16 61	0.39 94	0.19 102	0.50 146	0.39 93	0.23 80	0.23 95	0.13 1	0.17 66	0.73 309	0.24 87	0.07 8	1.53 598	0.07 1	0.46 594	0.07 2	0.92 502

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 33	0.40 152	1.21 67	0.35 320	0.16 61	0.29 20	0.16 62	0.59 227	0.56 236	0.20 40	0.20 51	0.17 62	0.26 235	0.40 116	0.38 255	0.09 94	0.08 72	0.08 58	0.25 472	0.12 128	0.43 271

tg	0.45 169	0.83 409	1.85 179	0.29 175	0.16 61	0.57 323	0.18 93	0.60 234	0.56 236	0.37 202	0.44 278	0.38 268	0.24 200	0.48 170	0.28 144	0.09 94	0.30 392	0.11 292	0.11 238	0.44 596	0.77 448

SMFormer	0.64 384	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 171	0.24 278	0.94 472	0.85 527	0.58 391	0.70 505	0.51 360	0.41 393	1.89 567	0.86 485	0.13 394	1.01 524	0.11 292	0.26 480	0.17 257	0.84 474

tta	0.63 373	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 171	0.24 278	0.94 472	0.85 527	0.58 391	0.70 505	0.51 360	0.41 393	1.89 567	0.86 485	0.13 394	1.01 524	0.11 292	0.26 480	0.19 312	0.59 376

qqq1	0.62 358	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 171	0.24 278	0.94 472	0.85 527	0.58 391	0.70 505	0.51 360	0.41 393	1.89 567	0.64 417	0.13 394	1.01 524	0.09 144	0.24 464	0.19 312	0.59 376

fff1	0.62 358	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 171	0.24 278	0.94 472	0.85 527	0.58 391	0.70 505	0.51 360	0.41 393	1.89 567	0.64 417	0.13 394	1.01 524	0.09 144	0.24 464	0.19 312	0.59 376

Selective-RAFT	0.46 180	0.48 224	1.88 189	0.32 243	0.16 61	0.61 389	0.19 102	0.66 268	0.62 287	0.28 150	0.30 172	0.41 290	0.33 326	0.51 193	0.32 196	0.11 284	1.09 536	0.09 144	0.35 550	0.19 312	0.37 222

NF-Stereo	0.53 254	0.33 74	2.55 415	0.55 499	0.16 61	0.61 389	0.43 508	0.70 293	0.70 386	0.50 306	0.47 292	0.37 262	0.26 235	1.44 477	0.78 467	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.17 74

OCTAStereo	0.53 254	0.33 74	2.54 407	0.56 510	0.16 61	0.61 389	0.42 501	0.70 293	0.70 386	0.50 306	0.47 292	0.37 262	0.26 235	1.43 472	0.79 470	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.17 74

NRIStereo	0.50 226	0.34 89	2.44 350	0.52 485	0.16 61	0.94 585	0.73 607	0.52 162	0.65 314	0.48 271	0.40 257	0.59 407	0.29 290	0.78 327	0.33 211	0.11 284	0.13 248	0.11 292	0.09 135	0.22 367	0.25 140

THIR-Stereo	0.88 530	0.85 419	2.33 311	0.26 100	0.16 61	0.59 355	2.69 676	0.62 246	0.54 215	0.62 446	1.61 636	0.96 579	1.77 649	1.67 519	2.20 622	0.10 183	0.08 72	0.14 455	0.11 238	0.16 233	0.21 108

RE-Stereo	0.53 254	0.33 74	2.54 407	0.56 510	0.16 61	0.61 389	0.43 508	0.70 293	0.70 386	0.50 306	0.47 292	0.37 262	0.26 235	1.43 472	0.77 463	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.17 74

TVStereo	0.53 254	0.33 74	2.54 407	0.56 510	0.16 61	0.61 389	0.43 508	0.70 293	0.70 386	0.50 306	0.47 292	0.37 262	0.26 235	1.43 472	0.77 463	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.17 74

RAFT-IKP	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.48 456	0.16 61	0.60 370	0.28 358	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.51 193	0.31 186	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

CREStereo++_RVC	0.38 96	0.37 124	2.47 380	0.25 80	0.16 61	0.54 277	0.15 44	0.42 63	0.57 243	0.37 202	0.52 341	0.24 147	0.19 112	0.31 45	0.27 129	0.09 94	0.06 2	0.08 58	0.30 506	0.09 52	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
TestStereo	0.49 218	0.88 429	2.38 320	0.30 196	0.16 61	0.43 137	0.25 306	0.55 198	0.46 145	0.38 209	0.46 286	0.34 246	0.28 269	1.96 577	0.28 144	0.11 284	0.08 72	0.12 355	0.09 135	0.15 211	0.13 31

ARAFT	0.65 393	1.69 625	3.34 586	0.29 175	0.16 61	0.65 454	0.36 467	0.96 490	0.73 415	0.63 459	0.49 315	0.56 394	0.31 311	1.23 440	0.35 231	0.11 284	0.08 72	0.14 455	0.13 298	0.38 561	0.50 316

GMStereo	0.44 162	1.32 553	2.65 457	0.28 152	0.16 61	0.42 129	0.22 208	0.48 117	0.63 299	0.41 223	0.36 229	0.26 174	0.25 218	0.41 125	0.30 167	0.14 436	0.08 72	0.10 212	0.12 276	0.17 257	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
BEATNet_4x	0.57 286	1.16 512	2.56 419	0.35 320	0.16 61	0.56 300	0.25 306	0.91 452	0.64 307	0.55 356	0.53 348	0.59 407	0.43 419	0.67 274	0.76 461	0.12 344	0.09 137	0.12 355	0.09 135	0.23 385	0.58 369

Hybrid-DGEV-03	0.53 254	1.31 552	2.33 311	0.30 196	0.17 85	0.58 333	0.24 278	0.71 300	0.51 184	0.61 431	1.00 594	0.39 272	0.28 269	0.44 143	0.41 276	0.10 183	0.23 363	0.12 355	0.09 135	0.35 536	0.53 337

Hybrid-DGEV-2	0.61 336	1.16 512	2.80 514	0.33 267	0.17 85	0.73 503	0.19 102	0.89 434	0.73 415	0.61 431	0.42 261	0.53 370	0.43 419	1.00 387	0.91 491	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.10 185	0.25 417	0.61 383

Wavelet-MonSter	0.42 136	0.34 89	1.38 101	0.23 46	0.17 85	0.43 137	0.14 23	0.28 5	0.35 32	0.23 80	0.21 62	0.15 20	0.16 60	0.92 372	0.66 425	0.06 1	1.21 549	0.07 1	0.45 587	0.06 1	0.95 511

FlowAnything_test	0.25 10	0.41 160	0.71 1	0.28 152	0.17 85	0.37 73	0.20 127	0.39 44	0.28 6	0.25 101	0.20 51	0.21 116	0.17 66	0.28 33	0.26 120	0.13 394	0.10 172	0.14 455	0.16 368	0.17 257	0.16 66

asda	0.41 127	0.31 46	1.23 71	0.22 25	0.17 85	0.43 137	0.16 62	0.46 98	0.38 73	0.25 101	0.20 51	0.15 20	0.20 130	0.99 385	0.23 75	0.10 183	1.49 590	0.07 1	0.23 460	0.08 31	0.88 490

1w_stereo	0.35 64	0.28 10	0.86 6	0.24 61	0.17 85	0.44 151	0.22 208	0.60 234	0.43 121	0.27 135	0.30 172	0.14 10	0.26 235	0.61 243	0.25 105	0.07 8	0.79 495	0.07 1	0.06 11	0.08 31	0.79 457

S2M2_L	0.27 15	0.32 60	1.41 111	0.24 61	0.17 85	0.24 12	0.09 1	0.36 28	0.50 177	0.17 14	0.25 114	0.22 122	0.17 66	0.27 27	0.29 156	0.16 487	0.12 228	0.11 292	0.12 276	0.15 211	0.12 26
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
tt45	0.35 64	0.80 397	1.46 117	0.26 100	0.17 85	0.55 292	0.22 208	0.44 82	0.39 93	0.24 93	0.26 128	0.25 157	0.18 91	0.64 260	0.36 235	0.09 94	0.08 72	0.10 212	0.08 98	0.24 392	0.29 168

rvit_stereo_0081	0.29 19	0.46 211	1.13 55	0.28 152	0.17 85	0.32 36	0.22 208	0.45 88	0.58 251	0.25 101	0.26 128	0.26 174	0.22 161	0.36 94	0.25 105	0.14 436	0.10 172	0.11 292	0.10 185	0.13 163	0.11 23

rvit_stereo_0082	0.29 19	0.46 211	1.13 55	0.28 152	0.17 85	0.32 36	0.22 208	0.45 88	0.58 251	0.25 101	0.26 128	0.26 174	0.22 161	0.36 94	0.25 105	0.14 436	0.10 172	0.11 292	0.10 185	0.13 163	0.11 23

WCG-NET（raft）	0.44 162	0.97 461	1.78 162	0.24 61	0.17 85	0.43 137	0.24 278	0.42 63	0.52 196	0.38 209	0.35 225	0.46 332	0.25 218	0.41 125	0.26 120	0.08 42	1.08 534	0.08 58	0.08 98	0.27 453	0.40 247

CASS	0.43 143	0.34 89	2.01 220	0.33 267	0.17 85	0.54 277	0.24 278	0.71 300	0.52 196	0.62 446	0.55 380	0.40 283	0.41 393	0.43 137	0.33 211	0.17 507	0.10 172	0.14 455	0.11 238	0.18 282	0.23 126
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.48 202	1.32 553	2.41 333	0.31 221	0.17 85	0.58 333	0.26 325	0.50 146	0.71 401	0.42 230	0.41 258	0.34 246	0.28 269	0.47 156	0.41 276	0.18 520	0.10 172	0.13 418	0.12 276	0.22 367	0.16 66

Patchmatch Stereo++	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.48 456	0.17 85	0.61 389	0.26 325	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.56 218	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	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
PSM-softLoss	0.52 241	0.34 89	2.47 380	0.55 499	0.17 85	0.61 389	0.39 487	0.64 261	0.67 335	0.52 328	0.48 300	0.39 272	0.25 218	1.46 479	0.77 463	0.13 394	0.08 72	0.13 418	0.12 276	0.12 128	0.15 53

KMStereo	0.52 241	0.34 89	2.47 380	0.55 499	0.17 85	0.61 389	0.39 487	0.64 261	0.67 335	0.52 328	0.48 300	0.39 272	0.25 218	1.46 479	0.77 463	0.13 394	0.08 72	0.13 418	0.12 276	0.12 128	0.15 53

ROB_FTStereo_v2	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.49 469	0.17 85	0.61 389	0.28 358	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.44 311	0.28 269	0.48 170	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

DRaft	0.65 393	0.47 215	2.38 320	0.25 80	0.17 85	0.64 438	0.65 589	0.56 205	0.57 243	0.67 495	0.98 590	0.38 268	0.99 606	1.42 471	2.06 612	0.11 284	0.14 264	0.10 212	0.14 321	0.18 282	0.21 108

iRAFT	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.48 456	0.17 85	0.61 389	0.26 325	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.56 218	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

CRE-IMP	0.46 180	0.31 46	2.40 329	0.53 489	0.17 85	0.79 538	0.68 599	0.54 186	0.66 322	0.47 268	0.43 265	0.44 311	0.26 235	0.43 137	0.33 211	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.09 135	0.17 257	0.23 126

CroCo-Stereo	0.35 64	0.71 345	1.67 150	0.32 243	0.17 85	0.19 6	0.21 170	0.79 340	0.54 215	0.22 66	0.25 114	0.55 388	0.22 161	0.28 33	0.28 144	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.07 63	0.12 128	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
MGA	0.40 119	0.36 109	1.31 91	0.22 25	0.18 106	0.39 94	0.13 10	0.30 7	0.27 3	0.62 446	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.96 381	0.29 156	0.08 42	1.60 604	0.07 1	0.06 11	0.09 52	0.68 414

monster-pro	0.47 188	0.29 16	1.08 44	0.22 25	0.18 106	0.50 226	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.25 101	0.18 35	0.15 20	0.11 7	0.88 359	0.47 320	0.06 1	2.11 644	0.07 1	0.81 652	0.07 2	1.01 523

MonStereo	0.47 188	0.29 16	1.07 38	0.22 25	0.18 106	0.51 236	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.25 101	0.17 29	0.15 20	0.11 7	0.88 359	0.48 330	0.06 1	2.11 644	0.07 1	0.80 649	0.07 2	1.01 523

Monster-pub-eth3d	0.47 188	0.29 16	1.07 38	0.22 25	0.18 106	0.51 236	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.25 101	0.18 35	0.15 20	0.11 7	0.87 350	0.47 320	0.06 1	2.11 644	0.07 1	0.81 652	0.07 2	1.01 523

MM-Stereo_test2	0.65 393	0.43 184	2.54 407	0.62 526	0.18 106	0.50 226	0.25 306	0.49 122	0.47 154	0.36 195	0.26 128	0.24 147	0.23 187	0.40 116	0.38 255	0.08 42	2.33 662	0.09 144	0.10 185	0.38 561	2.66 653

castereo++	0.39 104	0.83 409	1.38 101	0.29 175	0.18 106	0.53 267	0.20 127	0.57 214	0.58 251	0.20 40	0.27 142	0.32 234	0.17 66	0.34 73	0.22 56	0.09 94	0.54 452	0.09 144	0.29 496	0.15 211	0.52 331

MonSter	0.47 188	0.29 16	1.07 38	0.22 25	0.18 106	0.51 236	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.26 122	0.18 35	0.15 20	0.11 7	0.88 359	0.47 320	0.06 1	2.11 644	0.07 1	0.81 652	0.07 2	1.01 523

999	0.35 64	0.74 368	1.38 101	0.27 126	0.18 106	0.50 226	0.23 248	0.40 51	0.41 107	0.21 53	0.33 209	0.23 135	0.18 91	0.74 313	0.37 246	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.26 438	0.26 148

rvit_0105_6	0.36 77	0.55 272	1.48 123	0.31 221	0.18 106	0.35 55	0.26 325	0.56 205	0.66 322	0.26 122	0.29 161	0.33 241	0.26 235	0.41 125	0.27 129	0.18 520	0.16 297	0.15 484	0.13 298	0.15 211	0.25 140

rvit_0105_5	0.43 143	0.73 356	2.10 250	0.31 221	0.18 106	0.41 115	0.31 413	0.69 283	0.67 335	0.32 176	0.34 218	0.38 268	0.30 304	0.42 134	0.30 167	0.18 520	0.16 297	0.15 484	0.15 345	0.15 211	0.30 177

rvit_0105_4	0.40 119	0.64 309	1.98 212	0.31 221	0.18 106	0.37 73	0.29 386	0.64 261	0.67 335	0.28 150	0.32 203	0.36 254	0.28 269	0.45 146	0.27 129	0.18 520	0.16 297	0.15 484	0.14 321	0.15 211	0.25 140

rvit_stereo_0083	0.28 18	0.37 124	0.88 10	0.28 152	0.18 106	0.28 16	0.22 208	0.40 51	0.58 251	0.25 101	0.30 172	0.27 188	0.27 251	0.38 102	0.25 105	0.14 436	0.12 228	0.13 418	0.10 185	0.13 163	0.14 43

ITSA-stereo	0.52 241	0.42 167	1.46 117	0.34 294	0.18 106	0.60 370	0.29 386	0.99 515	0.82 505	0.51 318	0.48 300	0.53 370	0.59 517	1.25 446	0.73 451	0.15 467	0.12 228	0.17 524	0.16 368	0.19 312	0.32 192

RAStereo	0.33 44	0.81 402	2.22 284	0.27 126	0.18 106	0.25 13	0.20 127	0.45 88	0.38 73	0.21 53	0.26 128	0.20 105	0.16 60	0.26 22	0.26 120	0.10 183	0.08 72	0.10 212	0.08 98	0.13 163	0.09 10

rvit_stereo_0080	0.33 44	0.77 382	1.43 113	0.24 61	0.18 106	0.34 47	0.27 344	0.58 218	0.51 184	0.25 101	0.27 142	0.27 188	0.22 161	0.32 57	0.27 129	0.14 436	0.10 172	0.10 212	0.10 185	0.15 211	0.17 74

test_sample6	0.64 384	0.51 248	2.17 266	0.35 320	0.18 106	0.56 300	0.27 344	1.00 525	0.80 490	0.56 368	0.66 479	0.47 341	0.39 374	1.95 575	0.60 395	0.14 436	0.80 498	0.13 418	0.21 442	0.18 282	0.78 454

test_sample2	0.59 314	0.42 167	1.84 173	0.33 267	0.18 106	0.52 256	0.28 358	0.86 409	0.70 386	0.47 268	0.53 348	0.46 332	0.41 393	1.51 487	0.66 425	0.12 344	0.93 515	0.11 292	0.24 464	0.16 233	1.01 523

CAS++	0.34 51	0.39 144	1.90 193	0.25 80	0.18 106	0.32 36	0.20 127	0.78 332	0.44 133	0.31 171	0.31 186	0.21 116	0.16 60	0.34 73	0.20 25	0.15 467	0.13 248	0.13 418	0.10 185	0.15 211	0.14 43
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
whm_eth	0.33 44	0.77 382	1.43 113	0.24 61	0.18 106	0.34 47	0.27 344	0.58 218	0.51 184	0.25 101	0.27 142	0.27 188	0.22 161	0.32 57	0.27 129	0.14 436	0.10 172	0.10 212	0.10 185	0.15 211	0.17 74

knoymous	0.37 88	0.34 89	1.83 170	0.25 80	0.18 106	0.45 159	0.24 278	0.60 234	0.40 103	0.42 230	0.39 248	0.54 379	0.25 218	0.41 125	0.29 156	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.07 63	0.13 163	0.20 100

DisPM	0.48 202	0.41 160	2.54 407	0.61 524	0.18 106	0.59 355	0.62 581	0.54 186	0.67 335	0.61 431	0.53 348	0.38 268	0.26 235	0.76 319	0.31 186	0.13 394	0.07 24	0.12 355	0.11 238	0.12 128	0.15 53

MIPNet	0.88 530	1.07 482	2.85 528	0.61 524	0.18 106	1.46 629	1.37 659	1.65 647	0.78 469	1.93 654	0.85 562	0.75 501	1.66 643	0.87 350	0.34 223	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.32 525	0.27 453	0.26 148

IPLGR	0.58 295	0.64 309	3.12 567	0.37 352	0.18 106	0.62 410	0.54 553	1.06 578	0.69 374	0.73 523	0.46 286	0.50 355	0.44 429	1.12 419	0.31 186	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.09 135	0.21 350	0.20 100

PFNet+	0.50 226	0.43 184	2.54 407	0.49 469	0.18 106	0.58 333	0.76 609	0.54 186	0.72 410	0.56 368	0.48 300	0.39 272	0.26 235	0.94 374	0.33 211	0.14 436	0.09 137	0.14 455	0.13 298	0.12 128	0.16 66

PSM-adaLoss	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.48 456	0.18 106	0.61 389	0.28 358	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.49 184	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

ROB_FTStereo	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.48 456	0.18 106	0.61 389	0.26 325	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.51 193	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

HUI-Stereo	0.43 143	0.36 109	2.45 367	0.48 456	0.18 106	0.61 389	0.27 344	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.44 311	0.28 269	0.47 156	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

DEmStereo	0.69 433	0.40 152	2.42 337	0.42 419	0.18 106	0.66 467	0.88 622	0.54 186	0.64 307	0.60 421	1.00 594	0.45 324	1.24 623	1.53 491	2.21 623	0.10 183	0.08 72	0.10 212	0.10 185	0.11 104	0.14 43

DeepStereo_RVC	0.47 188	0.37 124	2.19 273	0.55 499	0.18 106	0.60 370	0.58 566	0.52 162	0.62 287	0.49 287	0.45 281	0.39 272	0.85 587	0.47 156	0.34 223	0.12 344	0.08 72	0.11 292	0.09 135	0.15 211	0.19 89

iGMRVC	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.48 456	0.18 106	0.61 389	0.27 344	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.57 222	0.31 186	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

FENet	0.48 202	0.58 280	2.46 375	0.33 267	0.18 106	0.58 333	0.22 208	0.83 376	0.64 307	0.49 287	0.42 261	0.55 388	0.38 357	0.52 198	0.51 348	0.12 344	0.09 137	0.12 355	0.11 238	0.17 257	0.31 186

DIP-Stereo	0.43 143	0.50 240	2.21 280	0.27 126	0.18 106	0.63 425	0.17 75	0.94 472	0.58 251	0.49 287	0.48 300	0.30 218	0.30 304	0.40 116	0.31 186	0.10 183	0.08 72	0.10 212	0.08 98	0.15 211	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
R-Stereo Train	0.42 136	0.31 46	2.51 398	0.30 196	0.18 106	0.56 300	0.25 306	0.82 365	0.41 107	0.57 384	0.67 484	0.33 241	0.24 200	0.34 73	0.33 211	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.18 83

RAFT-Stereo	0.42 136	0.31 46	2.51 398	0.30 196	0.18 106	0.56 300	0.25 306	0.82 365	0.41 107	0.57 384	0.67 484	0.33 241	0.24 200	0.34 73	0.33 211	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.18 83
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.59 314	1.09 487	2.54 407	0.44 437	0.18 106	0.65 454	0.29 386	0.89 434	0.75 442	0.59 410	0.64 464	0.43 296	0.39 374	0.73 309	1.24 556	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.21 350	0.40 247

Selective-IGEV-i16pc	0.76 478	0.44 199	5.34 665	0.32 243	0.19 141	1.17 615	0.61 578	0.94 472	0.80 490	0.37 202	0.51 331	0.53 370	0.29 290	2.08 591	0.38 255	0.23 575	0.23 363	0.12 355	0.16 368	0.22 367	0.21 108

asd	0.36 77	0.28 10	1.21 67	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.14 23	0.37 31	0.34 26	0.26 122	0.21 62	0.15 20	0.19 112	0.91 367	0.20 25	0.10 183	1.14 542	0.07 1	0.08 98	0.08 31	0.71 428

4.25_new	0.43 143	0.29 16	1.40 107	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.17 75	0.44 82	0.38 73	0.34 188	0.22 76	0.15 20	0.18 91	1.06 399	0.30 167	0.10 183	1.44 584	0.07 1	0.32 525	0.07 2	0.93 504

4.5w_new	0.43 143	0.29 16	1.40 107	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.17 75	0.44 82	0.38 73	0.34 188	0.22 76	0.15 20	0.18 91	1.06 399	0.30 167	0.10 183	1.44 584	0.07 1	0.32 525	0.07 2	0.93 504

4.25w-stereo	0.43 143	0.29 16	1.40 107	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.17 75	0.44 82	0.38 73	0.34 188	0.22 76	0.15 20	0.18 91	1.06 399	0.30 167	0.10 183	1.44 584	0.07 1	0.32 525	0.07 2	0.93 504

2.75w_new	0.46 180	0.32 60	1.39 106	0.21 13	0.19 141	0.40 104	0.18 93	0.51 156	0.39 93	0.27 135	0.21 62	0.13 1	0.20 130	1.10 411	0.44 301	0.07 8	1.58 602	0.07 1	0.61 634	0.07 2	0.82 472

rvit_0105_3	0.46 180	0.86 424	2.24 289	0.33 267	0.19 141	0.44 151	0.35 458	0.74 311	0.70 386	0.38 209	0.38 242	0.41 290	0.33 326	0.46 151	0.32 196	0.19 538	0.17 311	0.17 524	0.18 400	0.15 211	0.22 116

test_sample5	0.63 373	0.50 240	2.19 273	0.34 294	0.19 141	0.56 300	0.26 325	0.98 506	0.77 464	0.55 356	0.63 450	0.45 324	0.38 357	1.87 564	0.58 386	0.14 436	0.82 505	0.13 418	0.22 456	0.18 282	0.76 444

test_sample4	0.62 358	0.49 231	2.24 289	0.34 294	0.19 141	0.57 323	0.25 306	0.98 506	0.76 451	0.56 368	0.55 380	0.45 324	0.38 357	1.78 540	0.56 376	0.13 394	0.80 498	0.13 418	0.21 442	0.17 257	0.76 444

test_sample3	0.61 336	0.48 224	2.24 289	0.34 294	0.19 141	0.58 333	0.25 306	0.97 498	0.76 451	0.54 343	0.52 341	0.46 332	0.37 348	1.78 540	0.57 379	0.13 394	0.79 495	0.12 355	0.21 442	0.17 257	0.73 434

H2IRNET	0.48 202	1.04 477	2.57 423	0.31 221	0.19 141	0.54 277	0.19 102	0.55 198	0.53 209	0.28 150	0.56 394	0.47 341	0.35 337	0.47 156	0.40 267	0.11 284	0.08 72	0.12 355	0.14 321	0.37 553	0.26 148

DualNet	0.63 373	0.50 240	2.19 273	0.34 294	0.19 141	0.56 300	0.26 325	0.98 506	0.77 464	0.56 368	0.66 479	0.45 324	0.38 357	1.87 564	0.58 386	0.14 436	0.82 505	0.13 418	0.22 456	0.18 282	0.76 444

plain	0.43 143	0.73 356	2.80 514	0.28 152	0.19 141	0.33 42	0.21 170	0.63 254	0.50 177	0.24 93	0.38 242	0.24 147	0.25 218	0.48 170	0.32 196	0.12 344	0.08 72	0.13 418	0.09 135	0.43 592	0.13 31

UDGNet	0.50 226	1.36 570	2.44 350	0.37 352	0.19 141	0.58 333	0.23 248	0.49 122	0.69 374	0.42 230	0.39 248	0.34 246	0.29 290	0.55 215	0.32 196	0.25 590	0.10 172	0.37 619	0.19 418	0.30 486	0.17 74

Pruner-Stereo	0.55 269	0.38 135	2.49 391	1.78 647	0.19 141	0.63 425	0.45 521	0.59 227	0.67 335	0.61 431	0.48 300	0.41 290	0.25 218	0.49 184	0.99 511	0.13 394	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.14 43

GES	0.49 218	0.54 263	2.37 318	0.31 221	0.19 141	0.61 389	0.30 402	0.93 466	0.52 196	0.49 287	0.53 348	0.40 283	0.43 419	0.59 231	0.67 429	0.16 487	0.11 205	0.12 355	0.10 185	0.20 335	0.30 177

HSM-Net_RVC	0.70 440	0.40 152	2.45 367	0.27 126	0.19 141	0.68 482	0.30 402	1.29 620	0.73 415	0.73 523	0.70 505	0.77 508	0.45 437	3.73 674	0.46 314	0.13 394	0.09 137	0.10 212	0.09 135	0.13 163	0.32 192
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
aanet-new-12k	0.32 33	0.42 167	1.47 121	0.28 152	0.20 158	0.44 151	0.20 127	0.55 198	0.38 73	0.20 40	0.17 29	0.16 44	0.21 147	0.28 33	0.20 25	0.08 42	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.12 128	0.90 496

DilatedVolume-Stereo	0.35 64	0.38 135	1.21 67	0.26 100	0.20 158	0.41 115	0.18 93	0.43 71	0.38 73	0.37 202	0.35 225	0.29 209	0.24 200	0.64 260	0.55 372	0.09 94	0.19 329	0.08 58	0.11 238	0.12 128	0.50 316

3w_stereo	0.44 162	0.29 16	1.53 129	0.23 46	0.20 158	0.37 73	0.22 208	0.53 174	0.41 107	0.25 101	0.21 62	0.13 1	0.22 161	0.90 365	0.24 87	0.06 1	1.52 596	0.07 1	0.44 585	0.08 31	0.83 473

UGAM	0.69 433	0.84 414	2.66 461	0.40 402	0.20 158	0.53 267	0.34 448	0.63 254	0.74 436	0.45 251	0.74 530	0.95 578	0.36 341	2.57 631	0.42 286	0.11 284	0.45 428	0.17 524	0.19 418	0.43 592	0.57 362

rvit_stereo_0081_aga	0.34 51	0.67 317	1.79 163	0.27 126	0.20 158	0.34 47	0.21 170	0.43 71	0.48 159	0.26 122	0.28 151	0.27 188	0.21 147	0.33 65	0.25 105	0.14 436	0.11 205	0.11 292	0.10 185	0.14 195	0.18 83

test_sample7	0.65 393	0.41 160	2.08 239	0.36 339	0.20 158	0.52 256	0.32 424	0.99 515	0.86 534	0.64 470	0.63 450	0.67 452	0.49 473	1.18 430	0.52 352	0.18 520	1.21 549	0.16 505	0.15 345	0.19 312	1.22 553

GMStereo_Zeroshot	0.44 162	0.44 199	1.84 173	0.44 437	0.20 158	0.52 256	0.19 102	0.60 234	0.54 215	0.58 391	0.59 418	0.63 426	0.29 290	0.59 231	0.34 223	0.16 487	0.09 137	0.16 505	0.09 135	0.26 438	0.26 148

PCWNet_CMD	0.48 202	0.50 240	2.23 287	0.27 126	0.20 158	0.56 300	0.22 208	0.78 332	0.67 335	0.49 287	0.55 380	0.68 466	0.56 501	0.48 170	0.32 196	0.11 284	0.10 172	0.14 455	0.10 185	0.19 312	0.43 271

dad	0.58 295	1.35 565	2.39 326	0.31 221	0.20 158	0.62 410	0.26 325	0.56 205	0.79 482	0.66 493	0.64 464	0.64 434	0.36 341	0.87 350	0.48 330	0.28 601	0.15 282	0.40 622	0.18 400	0.24 392	0.22 116

GwcNet-ADL	0.54 265	0.78 389	2.85 528	0.31 221	0.20 158	0.58 333	0.29 386	0.93 466	0.67 335	0.48 271	0.47 292	0.56 394	0.33 326	0.48 170	0.80 472	0.13 394	0.12 228	0.09 144	0.09 135	0.14 195	0.40 247

GANet-ADL	0.48 202	0.56 276	2.51 398	0.34 294	0.20 158	0.58 333	0.25 306	0.80 347	0.57 243	0.43 237	0.61 435	0.56 394	0.31 311	0.44 143	0.44 301	0.14 436	0.11 205	0.10 212	0.09 135	0.22 367	0.38 231

CFNet_pseudo	0.47 188	0.50 240	2.19 273	0.26 100	0.20 158	0.56 300	0.22 208	0.80 347	0.62 287	0.50 306	0.56 394	0.68 466	0.47 460	0.53 208	0.33 211	0.11 284	0.10 172	0.15 484	0.10 185	0.18 282	0.33 197

MSMDNet	0.48 202	0.50 240	2.23 287	0.27 126	0.20 158	0.56 300	0.22 208	0.78 332	0.67 335	0.49 287	0.55 380	0.68 466	0.56 501	0.48 170	0.32 196	0.11 284	0.10 172	0.13 418	0.10 185	0.18 282	0.43 271

ccs_rob	0.47 188	0.50 240	2.19 273	0.26 100	0.20 158	0.56 300	0.22 208	0.80 347	0.62 287	0.50 306	0.56 394	0.68 466	0.47 460	0.53 208	0.33 211	0.11 284	0.10 172	0.16 505	0.10 185	0.18 282	0.33 197

AdaStereo	0.48 202	0.44 199	2.18 270	0.36 339	0.20 158	0.59 355	0.29 386	0.97 498	0.74 436	0.52 328	0.55 380	0.61 417	0.33 326	0.52 198	0.44 301	0.18 520	0.08 72	0.17 524	0.11 238	0.18 282	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.
Selective-IGEV-i16pb	0.87 527	0.49 231	5.92 670	0.33 267	0.21 173	1.07 605	0.67 596	1.13 600	0.97 581	0.44 246	0.77 544	0.66 448	0.46 448	2.29 608	0.54 366	0.24 583	0.25 376	0.15 484	0.19 418	0.26 438	0.28 161

3.75w	0.33 44	0.27 3	1.02 29	0.22 25	0.21 173	0.44 151	0.16 62	0.47 108	0.33 22	0.25 101	0.21 62	0.13 1	0.18 91	0.54 213	0.24 87	0.08 42	1.14 542	0.07 1	0.08 98	0.07 2	0.56 356

LGtest1	0.26 12	0.43 184	0.82 4	0.23 46	0.21 173	0.31 28	0.11 2	0.36 28	0.43 121	0.24 93	0.18 35	0.16 44	0.14 23	0.30 41	0.28 144	0.10 183	0.16 297	0.08 58	0.06 11	0.10 80	0.42 260

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 254	0.39 144	1.30 87	0.45 444	0.21 173	0.74 511	0.17 75	0.71 300	0.44 133	1.17 610	0.38 242	0.89 561	0.23 187	0.86 348	0.94 497	0.11 284	0.49 438	0.09 144	0.40 574	0.13 163	0.50 316

rvit_stereo_ft	0.38 96	1.01 468	1.86 185	0.33 267	0.21 173	0.28 16	0.27 344	0.59 227	0.55 227	0.24 93	0.28 151	0.28 197	0.27 251	0.35 88	0.28 144	0.14 436	0.09 137	0.11 292	0.11 238	0.14 195	0.31 186

Any-RAFT	0.42 136	0.33 74	1.89 192	0.28 152	0.21 173	0.69 485	0.21 170	0.83 376	0.60 269	0.45 251	0.43 265	0.62 422	0.30 304	0.48 170	0.24 87	0.11 284	0.40 417	0.08 58	0.06 11	0.10 80	0.16 66

IPLG	0.74 462	1.09 487	2.87 531	0.36 339	0.21 173	1.63 639	0.60 573	1.39 629	0.63 299	1.39 636	0.51 331	0.40 283	0.86 589	1.40 466	0.37 246	0.09 94	0.07 24	0.14 455	0.12 276	0.34 521	0.23 126

AACVNet	0.61 336	1.13 501	2.47 380	0.37 352	0.21 173	0.57 323	0.25 306	0.75 315	0.55 227	0.56 368	0.60 427	0.66 448	0.44 429	2.11 596	0.49 341	0.14 436	0.11 205	0.14 455	0.11 238	0.35 536	0.23 126

FTStereo	0.79 492	0.32 60	2.83 523	0.70 551	0.21 173	0.73 503	1.75 669	0.61 240	0.60 269	1.07 597	1.62 637	1.28 626	2.11 660	0.75 315	0.30 167	0.19 538	0.08 72	0.12 355	0.11 238	0.12 128	0.39 239

KYRaft	0.52 241	0.35 101	2.40 329	0.34 294	0.21 173	0.75 514	0.43 508	0.62 246	0.63 299	0.64 470	0.92 579	0.53 370	0.72 559	0.60 238	0.26 120	0.10 183	0.07 24	0.12 355	0.14 321	0.13 163	0.54 344

IRAFT_RVC	0.59 314	0.74 368	2.42 337	0.47 455	0.21 173	0.59 355	0.42 501	0.68 278	0.73 415	0.54 343	0.50 327	0.49 351	0.51 482	1.57 500	1.00 514	0.11 284	0.25 376	0.13 418	0.10 185	0.15 211	0.14 43

CCAANet	0.43 143	0.52 253	1.84 173	0.27 126	0.21 173	0.54 277	0.25 306	0.71 300	0.45 140	0.36 195	0.63 450	0.56 394	0.36 341	0.86 348	0.46 314	0.13 394	0.08 72	0.10 212	0.10 185	0.13 163	0.14 43

StereoDRNet-Refined	0.55 269	0.61 295	2.07 237	0.34 294	0.21 173	0.68 482	0.26 325	0.87 418	0.73 415	0.70 509	0.69 492	0.74 496	0.45 437	1.10 411	0.62 408	0.12 344	0.09 137	0.14 455	0.14 321	0.27 453	0.24 136
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.60 326	1.59 612	2.04 230	0.32 243	0.21 173	0.60 370	0.22 208	0.99 515	0.85 527	0.61 431	0.63 450	0.58 403	0.42 406	1.08 409	0.98 509	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.06 11	0.23 385	0.33 197

CBMV	0.86 520	1.00 465	2.82 521	0.35 320	0.21 173	0.78 534	0.78 612	1.05 565	0.87 540	0.90 572	0.74 530	0.87 554	1.89 653	1.67 519	1.38 571	0.19 538	0.20 344	0.21 567	0.19 418	0.28 466	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
AdaDepth	0.36 77	0.43 184	1.65 146	0.26 100	0.22 188	0.46 171	0.16 62	0.31 12	0.53 209	0.21 53	0.20 51	0.14 10	0.18 91	0.37 98	0.21 37	0.07 8	0.67 477	0.08 58	0.24 464	0.10 80	0.74 440

qwe	0.41 127	0.29 16	1.29 86	0.22 25	0.22 188	0.41 115	0.15 44	0.49 122	0.38 73	0.28 150	0.23 95	0.14 10	0.15 43	0.94 374	0.24 87	0.08 42	1.47 589	0.07 1	0.25 472	0.08 31	0.76 444

3.25w_new	0.39 104	0.30 34	1.27 79	0.21 13	0.22 188	0.37 73	0.14 23	0.46 98	0.38 73	0.25 101	0.21 62	0.16 44	0.19 112	0.71 299	0.23 75	0.07 8	1.41 580	0.07 1	0.35 550	0.07 2	0.80 461

3.25w	0.39 104	0.30 34	1.27 79	0.21 13	0.22 188	0.37 73	0.14 23	0.46 98	0.38 73	0.25 101	0.21 62	0.16 44	0.19 112	0.71 299	0.23 75	0.07 8	1.41 580	0.07 1	0.35 550	0.07 2	0.80 461

G2L-ROB	0.59 314	1.32 553	2.59 428	0.30 196	0.22 188	0.59 355	0.28 358	0.80 347	0.61 276	0.56 368	0.45 281	0.70 483	0.35 337	1.38 463	0.72 447	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.22 367	0.31 186

HI	0.47 188	0.82 404	2.49 391	0.29 175	0.22 188	0.45 159	0.20 127	0.59 227	0.43 121	0.59 410	0.59 418	0.65 439	0.45 437	0.48 170	0.40 267	0.08 42	0.09 137	0.10 212	0.11 238	0.24 392	0.20 100

CoSv	0.47 188	0.82 404	2.49 391	0.29 175	0.22 188	0.45 159	0.20 127	0.59 227	0.43 121	0.59 410	0.59 418	0.65 439	0.45 437	0.48 170	0.40 267	0.08 42	0.09 137	0.10 212	0.11 238	0.24 392	0.20 100

DCVSM-stereo	0.52 241	0.37 124	2.45 367	0.30 196	0.22 188	0.54 277	0.52 547	0.60 234	0.52 196	0.69 505	0.47 292	0.79 516	0.49 473	0.56 218	0.90 489	0.13 394	0.14 264	0.15 484	0.13 298	0.20 335	0.21 108

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 241	0.51 248	1.12 49	0.26 100	0.22 188	0.46 171	0.20 127	1.10 589	1.33 625	3.13 679	0.33 209	0.22 122	0.20 130	0.34 73	0.26 120	0.11 284	0.09 137	0.11 292	0.09 135	0.17 257	0.21 108

ffm	0.78 489	0.67 317	3.39 593	0.32 243	0.22 188	0.58 333	0.28 358	0.85 398	0.96 574	0.54 343	0.74 530	0.67 452	0.40 381	0.64 260	0.22 56	0.10 183	2.16 654	0.15 484	0.33 540	0.25 417	2.19 628

ff1	1.07 592	0.67 317	3.39 593	0.32 243	0.22 188	0.58 333	0.28 358	0.85 398	0.96 574	0.54 343	0.74 530	0.67 452	0.40 381	2.75 649	3.86 666	0.10 183	2.16 654	0.15 484	0.33 540	0.25 417	2.19 628

mmx	0.99 575	0.67 317	3.39 593	0.32 243	0.22 188	0.58 333	0.28 358	1.05 565	0.92 557	0.54 343	0.74 530	0.67 452	0.40 381	2.75 649	3.86 666	0.13 394	1.25 554	0.15 484	0.33 540	0.19 312	1.28 561

xxx	0.99 575	0.67 317	3.39 593	0.32 243	0.22 188	0.58 333	0.28 358	1.05 565	0.92 557	0.54 343	0.74 530	0.67 452	0.40 381	2.75 649	3.86 666	0.13 394	1.25 554	0.15 484	0.33 540	0.19 312	1.28 561

CFNet_ucs	0.50 226	0.55 272	2.28 299	0.27 126	0.22 188	0.58 333	0.23 248	0.90 445	0.69 374	0.54 343	0.64 464	0.68 466	0.44 429	0.55 215	0.34 223	0.14 436	0.12 228	0.16 505	0.11 238	0.19 312	0.38 231

gwcnet-sp	0.52 241	0.71 345	2.66 461	0.32 243	0.22 188	0.66 467	0.31 413	0.84 385	0.69 374	0.61 431	0.49 315	0.46 332	0.43 419	0.77 321	0.48 330	0.12 344	0.11 205	0.11 292	0.11 238	0.19 312	0.19 89

scenet	0.52 241	0.71 345	2.66 461	0.32 243	0.22 188	0.66 467	0.31 413	0.84 385	0.69 374	0.61 431	0.49 315	0.46 332	0.43 419	0.77 321	0.48 330	0.12 344	0.11 205	0.11 292	0.11 238	0.19 312	0.19 89

ssnet_v2	0.64 384	0.99 464	2.67 470	0.33 267	0.22 188	0.72 498	0.45 521	1.00 525	0.80 490	0.66 493	0.54 369	0.81 529	0.48 467	0.91 367	1.08 530	0.16 487	0.14 264	0.14 455	0.14 321	0.33 511	0.31 186

ssnet	0.52 241	0.71 345	2.66 461	0.32 243	0.22 188	0.66 467	0.31 413	0.84 385	0.69 374	0.61 431	0.49 315	0.46 332	0.43 419	0.77 321	0.48 330	0.12 344	0.11 205	0.11 292	0.11 238	0.19 312	0.19 89

BUS	0.45 169	0.32 60	1.58 132	0.31 221	0.22 188	0.91 577	0.23 248	1.05 565	0.67 335	0.64 470	0.53 348	0.65 439	0.32 320	0.48 170	0.34 223	0.13 394	0.10 172	0.14 455	0.12 276	0.13 163	0.15 53

BSDual-CNN	0.48 202	0.32 60	1.58 132	0.31 221	0.22 188	0.76 519	0.32 424	1.05 565	0.67 335	0.64 470	0.53 348	0.63 426	0.38 357	0.48 170	0.97 500	0.13 394	0.10 172	0.14 455	0.12 276	0.13 163	0.15 53

psmg	0.48 202	0.32 60	1.58 132	0.28 152	0.22 188	0.75 514	0.35 458	0.94 472	0.67 335	0.61 431	0.59 418	0.63 426	0.38 357	0.48 170	0.97 500	0.13 394	0.11 205	0.13 418	0.13 298	0.14 195	0.15 53

PSMNet-ADL	0.56 277	0.47 215	2.03 227	0.35 320	0.22 188	0.67 476	0.27 344	0.77 325	0.58 251	0.43 237	0.53 348	0.70 483	0.45 437	1.89 567	0.64 417	0.16 487	0.13 248	0.11 292	0.13 298	0.15 211	0.51 323

LCNet	0.58 295	0.43 184	2.42 337	0.91 579	0.22 188	0.95 587	0.29 386	0.62 246	0.64 307	0.52 328	0.55 380	0.41 290	0.75 570	0.84 345	0.27 129	0.10 183	0.07 24	0.12 355	0.18 400	0.97 651	0.40 247

LMCR-Stereo	0.61 336	1.00 465	2.60 436	0.42 419	0.22 188	0.74 511	0.31 413	1.06 578	0.70 386	0.62 446	0.64 464	0.40 283	0.52 489	0.84 345	1.27 560	0.20 549	0.09 137	0.12 355	0.09 135	0.26 438	0.16 66

ICVP	0.48 202	0.33 74	2.37 318	0.34 294	0.22 188	0.60 370	0.55 557	0.79 340	0.53 209	0.45 251	0.60 427	0.49 351	0.36 341	0.55 215	0.46 314	0.16 487	0.16 297	0.14 455	0.11 238	0.16 233	0.32 192
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ACVNet	0.54 265	0.87 425	2.45 367	0.28 152	0.22 188	0.59 355	0.36 467	0.69 283	0.73 415	0.49 287	0.59 418	0.69 477	0.42 406	0.47 156	0.70 437	0.11 284	0.10 172	0.10 212	0.09 135	0.36 544	0.39 239

hitnet-ft	0.73 458	1.09 487	2.59 428	0.28 152	0.22 188	0.71 492	0.36 467	0.89 434	0.67 335	0.58 391	0.83 557	1.03 594	0.94 603	2.31 610	0.70 437	0.23 575	0.14 264	0.41 624	0.13 298	0.24 392	0.28 161

iResNetv2_ROB	0.71 445	1.90 638	3.48 606	0.43 432	0.22 188	0.60 370	0.29 386	0.96 490	0.78 469	0.60 421	0.65 472	0.60 415	0.46 448	0.80 335	1.21 550	0.12 344	0.08 72	0.10 212	0.07 63	0.44 596	0.33 197

CBMV_ROB	0.88 530	0.75 375	2.73 499	0.36 339	0.22 188	0.76 519	0.47 531	1.05 565	0.81 499	1.06 596	1.04 602	0.88 558	1.36 628	2.17 603	2.03 609	0.23 575	0.24 367	0.27 594	0.25 472	0.27 453	0.73 434

DN-CSS_ROB	0.56 277	1.64 620	2.75 504	0.42 419	0.22 188	0.57 323	0.19 102	0.79 340	0.66 322	0.46 264	0.62 442	0.41 290	0.32 320	0.73 309	0.49 341	0.12 344	0.08 72	0.14 455	0.13 298	0.38 561	0.17 74

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.35 64	0.47 215	1.26 78	0.30 196	0.23 218	0.36 63	0.19 102	0.42 63	0.35 32	0.22 66	0.24 101	0.19 93	0.23 187	0.23 3	0.17 3	0.08 42	0.12 228	0.08 58	0.30 506	0.13 163	1.52 581

DualNet (step1)	0.76 478	0.69 337	2.69 484	0.28 152	0.23 218	0.81 546	0.33 438	0.99 515	0.86 534	0.64 470	0.63 450	0.67 452	0.49 473	1.18 430	0.52 352	0.65 636	1.21 549	0.86 652	0.56 621	0.25 417	0.72 430

test_sample9	1.07 592	0.69 337	2.69 484	0.28 152	0.23 218	0.81 546	0.33 438	0.99 515	0.86 534	0.64 470	0.63 450	0.67 452	0.49 473	2.02 582	2.70 642	0.65 636	4.33 690	0.86 652	0.56 621	0.25 417	0.72 430

test_sample8	1.23 609	0.69 337	2.69 484	0.28 152	0.23 218	0.81 546	0.33 438	1.01 535	0.75 442	1.23 623	0.63 450	2.53 659	1.31 624	2.02 582	2.70 642	0.65 636	4.33 690	0.86 652	0.56 621	0.25 417	0.72 430

GCAPDPT-zeroshot4090	0.35 64	0.47 215	1.24 74	0.30 196	0.23 218	0.36 63	0.19 102	0.42 63	0.35 32	0.22 66	0.24 101	0.19 93	0.23 187	0.23 3	0.17 3	0.08 42	0.12 228	0.08 58	0.30 506	0.13 163	1.53 584

CBFPSM	0.62 358	1.34 561	2.12 255	0.30 196	0.23 218	0.71 492	0.38 480	0.77 325	0.68 362	0.51 318	0.49 315	1.03 594	0.82 581	0.63 253	1.35 565	0.11 284	0.12 228	0.10 212	0.10 185	0.19 312	0.37 222

CSP-Net	0.55 269	0.61 295	1.81 169	0.30 196	0.23 218	0.77 529	0.35 458	0.90 445	0.62 287	0.62 446	0.60 427	0.65 439	0.42 406	1.76 534	0.47 320	0.17 507	0.12 228	0.10 212	0.10 185	0.21 350	0.16 66

STrans-v2	0.69 433	0.62 302	2.66 461	0.28 152	0.23 218	0.57 323	0.32 424	1.01 535	0.77 464	0.92 575	0.84 559	0.88 558	0.92 599	1.81 547	1.19 547	0.10 183	0.07 24	0.10 212	0.09 135	0.12 128	0.30 177

IIG-Stereo	0.65 393	0.87 425	2.32 309	0.55 499	0.23 218	0.62 410	0.21 170	0.78 332	0.71 401	0.64 470	0.69 492	0.69 477	0.38 357	2.07 588	1.37 569	0.11 284	0.08 72	0.11 292	0.09 135	0.15 211	0.27 155

PSM-AAD	0.67 419	0.29 16	2.41 333	0.37 352	0.23 218	0.86 560	1.15 647	0.62 246	0.66 322	0.64 470	0.71 520	0.67 452	2.90 668	0.65 268	0.32 196	0.10 183	0.08 72	0.17 524	0.15 345	0.14 195	0.34 206

GrayStereo	0.71 445	0.27 3	2.40 329	0.89 572	0.23 218	0.62 410	1.40 663	0.67 273	0.70 386	0.72 521	0.77 544	0.55 388	3.03 669	0.60 238	0.28 144	0.10 183	0.08 72	0.10 212	0.21 442	0.12 128	0.37 222

Prome-Stereo	0.53 254	0.36 109	2.39 326	0.60 518	0.23 218	0.63 425	0.41 494	0.66 268	0.67 335	0.59 410	1.02 598	0.43 296	0.71 558	0.61 243	0.34 223	0.10 183	0.07 24	0.10 212	0.09 135	0.13 163	0.44 287

RALAANet	0.52 241	1.37 575	2.63 447	0.33 267	0.23 218	0.48 195	0.19 102	0.69 283	0.55 227	0.49 287	0.46 286	0.39 272	0.31 311	0.53 208	0.53 360	0.10 183	0.33 402	0.11 292	0.17 387	0.29 477	0.13 31

AFF-stereo	0.57 286	1.51 601	2.59 428	0.33 267	0.23 218	0.51 236	0.21 170	0.69 283	0.68 362	0.49 287	0.63 450	0.49 351	0.34 334	0.50 191	0.37 246	0.08 42	0.54 452	0.10 212	0.10 185	0.40 577	0.60 382

aanet-32k-new	0.45 169	1.04 477	2.25 294	0.28 152	0.24 232	0.46 171	0.21 170	0.46 98	0.37 55	0.18 23	0.25 114	0.18 76	0.23 187	0.32 57	0.20 25	0.08 42	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.90 608

NLSM3	0.34 51	0.67 317	1.42 112	0.26 100	0.24 232	0.43 137	0.19 102	0.63 254	0.49 165	0.21 53	0.27 142	0.21 116	0.25 218	0.30 41	0.27 129	0.07 8	0.06 2	0.10 212	0.09 135	0.10 80	0.51 323

IGEV	0.36 77	0.34 89	1.03 31	0.21 13	0.24 232	0.42 129	0.16 62	0.38 40	0.41 107	0.37 202	0.22 76	0.14 10	0.12 11	0.63 253	0.40 267	0.08 42	0.73 491	0.08 58	0.53 615	0.09 52	0.52 331

G2L-Stereo_test	0.64 384	1.34 561	2.55 415	0.34 294	0.24 232	0.75 514	0.39 487	0.83 376	0.65 314	0.62 446	0.54 369	0.74 496	0.40 381	1.57 500	0.75 457	0.11 284	0.08 72	0.08 58	0.08 98	0.28 466	0.43 271

rvit_105_1	0.52 241	0.93 455	2.30 304	0.36 339	0.24 232	0.51 236	0.45 521	0.81 356	0.79 482	0.46 264	0.44 278	0.45 324	0.38 357	0.63 253	0.39 262	0.20 549	0.18 323	0.18 543	0.22 456	0.18 282	0.21 108

MIF-Stereo (partial)	0.41 127	0.71 345	2.67 470	0.27 126	0.24 232	0.32 36	0.17 75	0.56 205	0.46 145	0.26 122	0.37 234	0.25 157	0.26 235	0.46 151	0.35 231	0.11 284	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.21 350	0.15 53

UniTT-Stereo	0.36 77	0.66 316	2.43 342	0.28 152	0.24 232	0.30 23	0.18 93	0.35 23	0.36 48	0.26 122	0.37 234	0.18 76	0.18 91	0.33 65	0.30 167	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.25 417	0.09 10

hknet	0.53 254	0.39 144	2.04 230	0.31 221	0.24 232	0.76 519	0.32 424	1.05 565	0.71 401	0.64 470	0.53 348	0.79 516	0.40 381	0.84 345	0.78 467	0.12 344	0.10 172	0.14 455	0.12 276	0.13 163	0.15 53

GMM-Stereo	0.53 254	0.33 74	2.89 534	0.53 489	0.24 232	0.77 529	0.46 527	0.62 246	0.65 314	0.58 391	0.73 527	0.47 341	0.43 419	0.68 280	0.29 156	0.10 183	0.06 2	0.13 418	0.13 298	0.14 195	0.44 287

DMCA	0.50 226	0.83 409	1.95 203	0.32 243	0.24 232	0.59 355	0.26 325	0.81 356	0.68 362	0.59 410	0.49 315	0.56 394	0.36 341	0.65 268	0.65 422	0.14 436	0.10 172	0.14 455	0.10 185	0.19 312	0.29 168

FADNet_RVC	0.87 527	1.51 601	2.90 536	0.31 221	0.24 232	0.71 492	0.25 306	1.00 525	0.65 314	0.45 251	0.57 405	0.61 417	0.44 429	1.53 491	0.75 457	0.94 651	0.97 517	0.28 596	1.00 669	0.89 645	1.36 571

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.42 136	0.52 253	1.33 93	0.29 175	0.25 243	0.35 55	0.22 208	0.47 108	0.37 55	0.25 101	0.26 128	0.16 44	0.22 161	0.33 65	0.18 6	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.45 587	0.08 31	2.53 649

Zero-FE251	0.76 478	0.35 101	2.10 250	0.30 196	0.25 243	0.44 151	0.16 62	0.45 88	0.36 48	5.93 686	0.20 51	0.22 122	0.19 112	0.52 198	1.06 525	0.10 183	0.71 488	0.08 58	0.06 11	0.09 52	1.56 586

LG-Stereo_L2	0.29 19	0.42 167	0.97 15	0.36 339	0.25 243	0.31 28	0.22 208	0.40 51	0.28 6	0.19 30	0.12 6	0.13 1	0.12 11	0.44 143	0.23 75	0.08 42	0.49 438	0.08 58	0.06 11	0.08 31	0.58 369

ACV-stereo	0.71 445	0.85 419	3.01 553	0.33 267	0.25 243	1.01 593	0.59 569	0.62 246	0.54 215	0.42 230	0.45 281	1.54 643	1.44 633	1.40 466	0.73 451	0.14 436	0.13 248	0.12 355	0.11 238	0.20 335	0.35 213

MyStereo06	0.70 440	0.72 352	3.51 608	0.31 221	0.25 243	0.60 370	0.30 402	0.90 445	0.67 335	1.48 645	0.53 348	0.84 540	0.57 506	0.60 238	1.11 534	0.09 94	0.55 455	0.12 355	0.20 431	0.16 233	0.56 356

MyStereo05	0.57 286	0.72 352	2.72 494	0.31 221	0.25 243	0.60 370	0.30 402	0.87 418	0.82 505	0.54 343	0.37 234	0.53 370	0.42 406	0.63 253	0.73 451	0.09 94	0.55 455	0.12 355	0.20 431	0.16 233	0.56 356

iinet-f	0.62 358	1.18 520	2.55 415	0.33 267	0.25 243	0.82 551	0.34 448	0.87 418	0.69 374	0.56 368	0.64 464	0.73 494	0.67 548	0.80 335	0.81 476	0.14 436	0.13 248	0.11 292	0.10 185	0.44 596	0.26 148

RCA-Stereo	0.45 169	0.38 135	1.80 165	0.27 126	0.25 243	0.58 333	0.23 248	0.84 385	0.66 322	0.42 230	0.44 278	0.28 197	0.35 337	0.31 45	0.21 37	0.09 94	1.01 524	0.09 144	0.07 63	0.21 350	0.53 337

IER	0.49 218	0.73 356	2.12 255	0.27 126	0.25 243	0.65 454	0.27 344	0.76 318	0.59 261	0.56 368	0.59 418	0.60 415	0.53 492	0.64 260	0.44 301	0.12 344	0.09 137	0.11 292	0.11 238	0.18 282	0.15 53

HHNet	0.63 373	0.67 317	3.10 565	0.37 352	0.25 243	0.64 438	0.60 573	0.70 293	0.67 335	0.55 356	1.12 609	0.32 234	0.60 525	0.43 137	1.75 594	0.16 487	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.18 282	0.22 116

GEStereo_RVC	0.61 336	1.19 523	2.61 441	0.48 456	0.25 243	0.63 425	0.37 470	1.05 565	0.79 482	0.55 356	0.55 380	0.59 407	0.44 429	1.10 411	0.48 330	0.16 487	0.11 205	0.12 355	0.11 238	0.27 453	0.43 271

Anonymous3	0.47 188	0.49 231	2.61 441	0.33 267	0.25 243	0.72 498	0.32 424	0.80 347	0.60 269	0.36 195	0.41 258	0.33 241	0.29 290	0.46 151	0.30 167	0.19 538	0.18 323	0.13 418	0.13 298	0.18 282	0.22 116

sAnonymous2	0.45 169	0.88 429	2.97 545	0.31 221	0.25 243	0.34 47	0.28 358	0.56 205	0.49 165	0.25 101	0.30 172	0.23 135	0.29 290	0.31 45	0.22 56	0.12 344	0.09 137	0.12 355	0.13 298	0.38 561	0.43 271

CroCo_RVC	0.45 169	0.88 429	2.97 545	0.31 221	0.25 243	0.34 47	0.28 358	0.56 205	0.49 165	0.25 101	0.30 172	0.23 135	0.29 290	0.31 45	0.22 56	0.12 344	0.09 137	0.12 355	0.13 298	0.38 561	0.43 271

PSMNet-RSSM	0.61 336	1.19 523	2.43 342	0.33 267	0.25 243	0.59 355	0.28 358	0.88 426	0.65 314	0.54 343	0.62 442	0.69 477	0.46 448	1.67 519	0.50 345	0.15 467	0.10 172	0.14 455	0.16 368	0.20 335	0.28 161

CFNet	0.65 393	1.45 592	2.27 297	0.34 294	0.25 243	0.64 438	0.23 248	0.93 466	0.79 482	0.48 271	0.59 418	0.58 403	0.40 381	2.28 607	0.63 415	0.13 394	0.09 137	0.15 484	0.14 321	0.34 521	0.26 148

AANet_RVC	0.79 492	1.46 594	2.72 494	0.34 294	0.25 243	0.59 355	0.32 424	0.88 426	0.83 512	0.62 446	0.95 585	0.80 524	0.43 419	2.46 624	1.72 590	0.38 617	0.26 380	0.10 212	0.09 135	0.25 417	0.43 271

DLCB_ROB	0.61 336	0.96 459	2.00 217	0.37 352	0.25 243	0.65 454	0.37 470	0.86 409	0.76 451	0.73 523	0.70 505	0.84 540	0.47 460	1.57 500	0.72 447	0.13 394	0.13 248	0.14 455	0.14 321	0.18 282	0.33 197

aanet-new-8k	0.35 64	0.64 309	1.63 142	0.26 100	0.26 261	0.45 159	0.21 170	0.56 205	0.38 73	0.18 23	0.22 76	0.18 76	0.25 218	0.32 57	0.21 37	0.07 8	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.11 104	0.85 480

DFGA-Net	0.61 336	1.55 604	2.59 428	0.32 243	0.26 261	0.54 277	0.22 208	0.67 273	0.63 299	0.50 306	0.52 341	0.35 252	0.28 269	1.84 554	0.99 511	0.10 183	0.08 72	0.12 355	0.12 276	0.38 561	0.18 83

coex_refinement	0.67 419	1.33 558	2.48 385	0.38 372	0.26 261	0.64 438	0.34 448	0.88 426	0.68 362	0.61 431	0.63 450	0.80 524	0.48 467	1.84 554	1.09 531	0.13 394	0.10 172	0.10 212	0.10 185	0.18 282	0.38 231

CoDeX	0.54 265	0.52 253	2.25 294	0.30 196	0.26 261	0.61 389	0.32 424	1.03 551	0.73 415	0.49 287	0.56 394	0.52 367	0.40 381	1.59 508	0.38 255	0.12 344	0.09 137	0.11 292	0.10 185	0.15 211	0.22 116

NINENet	0.54 265	0.40 152	2.19 273	0.55 499	0.26 261	0.91 577	0.23 248	1.05 565	0.77 464	0.54 343	0.57 405	0.65 439	0.32 320	1.22 437	0.34 223	0.16 487	0.13 248	0.16 505	0.11 238	0.16 233	0.14 43

TransformOpticalFlow	0.65 393	0.61 295	2.67 470	0.45 444	0.26 261	0.62 410	0.28 358	0.88 426	0.76 451	0.76 538	0.74 530	0.90 564	0.84 584	1.82 550	0.80 472	0.10 183	0.07 24	0.11 292	0.09 135	0.12 128	0.19 89

GANet-RSSM	0.63 373	1.14 502	2.67 470	0.38 372	0.26 261	0.59 355	0.29 386	0.81 356	0.56 236	0.50 306	0.57 405	0.67 452	0.50 478	1.91 573	0.50 345	0.14 436	0.10 172	0.24 586	0.12 276	0.36 544	0.28 161

GwcNet-RSSM	0.64 384	1.38 579	2.69 484	0.33 267	0.26 261	0.60 370	0.32 424	0.84 385	0.73 415	0.56 368	0.65 472	0.72 488	0.42 406	1.78 540	0.60 395	0.14 436	0.10 172	0.12 355	0.13 298	0.26 438	0.26 148

FADNet-RVC	0.69 433	1.65 621	2.74 502	0.35 320	0.26 261	0.60 370	0.29 386	0.91 452	0.67 335	0.46 264	0.51 331	0.62 422	0.46 448	1.75 531	0.81 476	0.17 507	0.20 344	0.17 524	0.18 400	0.60 623	0.39 239

SuperB	1.19 605	1.62 617	5.29 664	0.37 352	0.26 261	0.81 546	0.87 620	0.94 472	1.19 616	0.68 501	0.68 487	0.63 426	1.37 629	1.73 527	3.30 654	0.16 487	0.12 228	0.17 524	0.16 368	2.74 684	0.63 392

TDLM	0.83 506	1.28 547	2.38 320	0.46 449	0.26 261	0.66 467	0.55 557	0.87 418	0.80 490	2.54 669	0.62 442	0.61 417	0.51 482	2.68 642	0.67 429	0.20 549	0.11 205	0.35 616	0.15 345	0.33 511	0.48 307

DeepPruner_ROB	0.58 295	1.06 481	2.68 477	0.30 196	0.26 261	0.63 425	0.31 413	0.83 376	0.51 184	0.62 446	0.56 394	0.65 439	0.39 374	1.06 399	0.56 376	0.19 538	0.14 264	0.14 455	0.14 321	0.24 392	0.33 197

NOSS_ROB	0.75 473	1.03 474	2.27 297	0.68 549	0.26 261	0.68 482	0.30 402	0.99 515	0.82 505	0.59 410	0.58 412	0.77 508	0.39 374	2.75 649	0.48 330	0.25 590	0.24 367	0.28 596	0.26 480	0.29 477	1.07 534

ETE_ROB	0.68 426	1.09 487	2.32 309	0.38 372	0.26 261	0.69 485	0.51 543	1.49 637	0.75 442	0.81 554	0.71 520	0.85 546	0.51 482	1.39 464	0.70 437	0.17 507	0.14 264	0.19 551	0.16 368	0.24 392	0.35 213

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.34 51	0.47 215	1.07 38	0.30 196	0.27 275	0.35 55	0.20 127	0.47 108	0.32 18	0.22 66	0.23 95	0.14 10	0.22 161	0.24 11	0.18 6	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.47 597	0.09 52	1.29 563

252Zero-FE	1.02 581	0.31 46	1.72 154	0.26 100	0.27 275	0.31 28	0.12 4	0.42 63	0.57 243	7.97 688	0.25 114	0.13 1	0.12 11	0.75 315	0.51 348	0.09 94	5.04 693	0.07 1	0.83 657	0.09 52	0.66 402

z-ln-s-r	0.76 478	1.41 582	2.84 525	0.33 267	0.27 275	0.58 333	0.37 470	0.92 460	0.89 549	0.54 343	0.81 552	0.64 434	0.48 467	2.23 605	1.74 592	0.11 284	0.08 72	0.11 292	0.09 135	0.28 466	0.40 247

monsterstereo	0.40 119	0.43 184	1.07 38	0.26 100	0.27 275	0.39 94	0.14 23	0.55 198	0.37 55	0.28 150	0.27 142	0.14 10	0.13 18	0.67 274	0.44 301	0.07 8	1.12 540	0.07 1	0.81 652	0.08 31	0.53 337

G2L-Stereo	0.62 358	1.27 544	2.67 470	0.31 221	0.27 275	0.59 355	0.29 386	0.81 356	0.60 269	0.56 368	0.53 348	0.71 486	0.37 348	1.74 529	0.57 379	0.13 394	0.11 205	0.13 418	0.11 238	0.29 477	0.34 206

DispNO	0.76 478	1.36 570	3.15 570	0.32 243	0.27 275	0.59 355	0.29 386	0.88 426	0.72 410	0.55 356	0.79 551	0.83 537	0.47 460	2.46 624	1.23 554	0.12 344	0.10 172	0.18 543	0.31 517	0.20 335	0.25 140

HBP-ISP	0.82 501	1.57 608	3.28 580	0.50 476	0.27 275	0.86 560	0.54 553	1.09 586	0.78 469	0.81 554	0.70 505	0.68 466	1.00 607	2.02 582	0.47 320	0.24 583	0.24 367	0.29 604	0.25 472	0.28 466	0.52 331

CRFU-Net	0.58 295	0.42 167	1.90 193	0.49 469	0.27 275	0.83 553	0.35 458	0.94 472	0.54 215	0.65 486	0.60 427	0.78 513	1.34 625	1.00 387	0.51 348	0.17 507	0.14 264	0.17 524	0.10 185	0.19 312	0.20 100

pcwnet_v2	0.65 393	0.54 263	4.29 651	0.33 267	0.27 275	0.60 370	0.25 306	1.02 544	0.92 557	0.61 431	0.69 492	0.62 422	0.54 494	0.67 274	0.38 255	0.18 520	0.15 282	0.15 484	0.14 321	0.21 350	0.49 313

sCroCo_RVC	0.37 88	0.39 144	2.38 320	0.35 320	0.27 275	0.31 28	0.22 208	0.49 122	0.48 159	0.23 80	0.34 218	0.25 157	0.24 200	0.35 88	0.25 105	0.15 467	0.17 311	0.12 355	0.11 238	0.15 211	0.15 53

SFCPSM	0.48 202	0.39 144	2.30 304	0.28 152	0.27 275	0.70 488	0.32 424	1.00 525	0.69 374	0.50 306	0.52 341	0.43 296	0.36 341	0.53 208	0.44 301	0.12 344	0.09 137	0.12 355	0.16 368	0.18 282	0.23 126

MMNet	0.55 269	0.92 450	2.03 227	0.34 294	0.27 275	0.79 538	0.28 358	0.86 409	0.79 482	0.62 446	0.58 412	0.59 407	0.56 501	0.80 335	0.61 405	0.11 284	0.11 205	0.12 355	0.11 238	0.21 350	0.22 116

GANetREF_RVC	0.81 497	1.44 591	3.04 559	0.49 469	0.27 275	0.83 553	0.63 583	1.03 551	0.92 557	0.63 459	0.61 435	0.72 488	0.59 517	2.40 620	0.58 386	0.33 612	0.25 376	0.37 619	0.25 472	0.41 584	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
GANet	0.92 551	1.20 525	2.68 477	0.45 444	0.27 275	0.76 519	0.66 591	0.94 472	0.77 464	0.79 549	1.17 611	0.84 540	0.91 596	2.72 645	1.76 596	0.18 520	0.42 421	0.44 631	0.20 431	0.33 511	0.94 508

UCFNet_RVC	0.55 269	1.16 512	2.48 385	0.31 221	0.27 275	0.65 454	0.28 358	0.76 318	0.58 251	0.51 318	0.53 348	0.67 452	0.42 406	0.91 367	0.45 307	0.16 487	0.11 205	0.17 524	0.17 387	0.20 335	0.23 126

XPNet_ROB	0.68 426	1.11 494	2.28 299	0.38 372	0.27 275	0.67 476	0.47 531	0.94 472	0.75 442	0.80 551	0.71 520	0.81 529	0.54 494	1.72 526	0.84 482	0.22 567	0.16 297	0.16 505	0.15 345	0.25 417	0.45 292

RT-Monster	0.32 33	0.34 89	1.13 55	0.25 80	0.28 291	0.45 159	0.16 62	0.56 205	0.59 261	0.39 214	0.37 234	0.28 197	0.21 147	0.34 73	0.23 75	0.09 94	0.09 137	0.08 58	0.07 63	0.15 211	0.43 271

zh-mn7	0.92 551	2.02 647	3.80 625	0.35 320	0.28 291	0.73 503	0.41 494	1.00 525	1.15 611	1.03 591	1.30 621	0.75 501	0.62 530	1.98 579	1.55 583	0.17 507	0.14 264	0.14 455	0.14 321	0.31 495	0.57 362

w-ln-seven-2	0.81 497	1.56 607	3.14 569	0.38 372	0.28 291	0.66 467	0.43 508	0.93 466	0.93 564	0.73 523	0.77 544	0.72 488	0.65 539	1.82 550	1.75 594	0.14 436	0.15 282	0.15 484	0.14 321	0.36 544	0.58 369

LG-Stereo_L1	0.30 23	0.42 167	0.97 15	0.35 320	0.28 291	0.28 16	0.21 170	0.39 44	0.30 11	0.19 30	0.12 6	0.13 1	0.12 11	0.45 146	0.22 56	0.08 42	0.71 488	0.08 58	0.06 11	0.08 31	0.51 323

ACRE	0.63 373	1.55 604	3.41 600	0.76 556	0.28 291	0.60 370	0.56 561	0.82 365	0.68 362	0.57 384	0.62 442	0.43 296	0.30 304	0.47 156	0.42 286	0.12 344	0.19 329	0.13 418	0.14 321	0.36 544	0.20 100

SACVNet	0.68 426	1.08 485	2.58 425	0.38 372	0.28 291	0.65 454	0.37 470	0.91 452	0.65 314	0.67 495	0.62 442	0.69 477	0.47 460	2.07 588	0.65 422	0.18 520	0.14 264	0.16 505	0.15 345	0.39 570	0.41 255

cf-r	0.62 358	1.27 544	2.99 550	0.34 294	0.28 291	0.60 370	0.28 358	0.82 365	0.70 386	0.55 356	0.61 435	0.77 508	0.41 393	1.32 456	0.52 352	0.13 394	0.09 137	0.11 292	0.12 276	0.22 367	0.27 155

CVANet_RVC	0.82 501	1.18 520	3.98 635	0.40 402	0.28 291	0.63 425	0.43 508	0.90 445	0.78 469	1.14 606	0.69 492	0.68 466	0.52 489	2.62 636	0.48 330	0.20 549	0.13 248	0.22 572	0.37 562	0.37 553	0.48 307

MeshStereo	1.29 616	1.34 561	3.04 559	0.35 320	0.28 291	1.10 609	0.69 601	1.42 633	1.07 598	2.71 673	2.43 656	2.95 662	1.50 639	2.92 658	2.03 609	0.23 575	0.22 356	0.22 572	0.19 418	0.50 611	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
BStereo	0.34 51	0.38 135	1.38 101	0.24 61	0.29 300	0.50 226	0.21 170	0.49 122	0.38 73	0.22 66	0.18 35	0.20 105	0.14 23	0.35 88	0.47 320	0.07 8	0.42 421	0.16 505	0.21 442	0.12 128	0.42 260

Wave_Phase_stereo	0.37 88	0.38 135	1.38 101	0.24 61	0.29 300	1.09 608	0.21 170	0.52 162	0.38 73	0.22 66	0.18 35	0.20 105	0.14 23	0.35 88	0.47 320	0.07 8	0.42 421	0.16 505	0.21 442	0.12 128	0.42 260

z-mn7	0.90 544	2.01 645	3.02 555	0.37 352	0.29 300	1.02 595	0.48 533	0.97 498	1.33 625	0.71 518	1.36 627	0.85 546	0.62 530	2.15 599	1.50 576	0.15 467	0.13 248	0.14 455	0.13 298	0.34 521	0.53 337

castereo	0.34 51	0.48 224	1.00 23	0.25 80	0.29 300	0.41 115	0.27 344	0.76 318	0.49 165	0.23 80	0.30 172	0.24 147	0.31 311	0.29 37	0.29 156	0.09 94	0.20 344	0.09 144	0.31 517	0.12 128	0.44 287

test_sample1	0.61 336	0.45 208	1.84 173	0.33 267	0.29 300	0.49 207	0.24 278	0.83 376	0.73 415	0.51 318	0.53 348	0.52 367	0.45 437	1.40 466	0.72 447	0.11 284	0.96 516	0.10 212	0.24 464	0.15 211	1.25 558

MaDis-Stereo	0.35 64	0.89 435	2.15 263	0.25 80	0.29 300	0.29 20	0.17 75	0.47 108	0.41 107	0.21 53	0.22 76	0.28 197	0.21 147	0.32 57	0.31 186	0.10 183	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.11 104	0.12 26

RAFT_CTSACE	0.58 295	1.16 512	2.76 507	0.36 339	0.29 300	0.54 277	0.29 386	0.69 283	0.51 184	0.51 318	0.75 537	0.67 452	0.37 348	0.63 253	0.47 320	0.08 42	0.49 438	0.11 292	0.10 185	0.41 584	0.32 192

test_4	0.47 188	0.80 397	2.15 263	0.36 339	0.29 300	0.59 355	0.28 358	0.50 146	0.42 114	0.43 237	0.76 540	0.39 272	0.22 161	0.73 309	0.49 341	0.08 42	0.18 323	0.11 292	0.15 345	0.29 477	0.27 155

RAFT-RH_RVC	0.65 393	0.73 356	2.78 511	0.39 389	0.29 300	0.60 370	0.18 93	0.45 88	0.63 299	0.75 533	1.89 642	0.47 341	0.29 290	1.59 508	1.21 550	0.15 467	0.07 24	0.13 418	0.13 298	0.11 104	0.10 15

HCRNet	0.50 226	0.75 375	2.08 239	0.39 389	0.29 300	0.58 333	0.22 208	0.79 340	0.67 335	0.49 287	0.49 315	0.48 349	0.37 348	1.13 420	0.40 267	0.15 467	0.10 172	0.15 484	0.13 298	0.21 350	0.19 89

FAT-Stereo	0.72 455	0.60 289	2.86 530	0.37 352	0.29 300	0.64 438	0.55 557	1.01 535	0.91 555	0.76 538	0.94 582	0.93 570	0.79 578	1.82 550	0.60 395	0.19 538	0.19 329	0.17 524	0.16 368	0.23 385	0.47 300

DSFCA	0.62 358	0.77 382	1.95 203	0.29 175	0.29 300	0.79 538	0.86 619	0.81 356	0.73 415	0.73 523	0.66 479	0.67 452	0.57 506	1.17 428	1.03 518	0.16 487	0.15 282	0.13 418	0.14 321	0.19 312	0.28 161

FADNet-RVC-Resample	0.74 462	1.54 603	3.81 628	0.38 372	0.29 300	0.62 410	0.38 480	0.91 452	0.67 335	0.52 328	0.51 331	0.63 426	0.44 429	1.56 495	0.59 390	0.24 583	0.32 397	0.22 572	0.19 418	0.30 486	0.71 428

HSM	0.67 419	0.92 450	2.29 302	0.30 196	0.29 300	0.65 454	0.29 386	0.98 506	0.67 335	0.59 410	0.58 412	1.39 636	0.65 539	2.56 630	0.45 307	0.11 284	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.18 282	0.24 136

SANet	1.35 623	1.80 632	4.39 653	0.41 413	0.29 300	1.72 643	0.89 624	1.17 609	2.47 667	1.22 621	1.82 640	1.72 647	1.70 646	2.57 631	3.30 654	0.18 520	0.16 297	0.16 505	0.15 345	0.34 521	0.62 386

LALA_ROB	0.68 426	1.14 502	2.50 396	0.37 352	0.29 300	0.78 534	0.55 557	0.99 515	0.84 524	0.82 560	0.68 487	0.93 570	0.50 478	1.01 390	0.89 487	0.21 560	0.15 282	0.21 567	0.18 400	0.26 438	0.30 177

aanet-new-16k	0.36 77	0.73 356	1.88 189	0.27 126	0.30 316	0.36 63	0.18 93	0.43 71	0.38 73	0.19 30	0.21 62	0.19 93	0.21 147	0.27 27	0.19 14	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.08 536

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.38 96	0.46 211	1.24 74	0.27 126	0.30 316	0.45 159	0.19 102	0.48 117	0.34 26	0.19 30	0.21 62	0.22 122	0.20 130	0.57 222	0.21 37	0.08 42	0.08 72	0.08 58	0.07 63	0.08 31	1.79 606

gcap_with_dpt	0.32 33	0.38 135	1.30 87	0.24 61	0.30 316	0.48 195	0.21 170	0.52 162	0.36 48	0.28 150	0.31 186	0.23 135	0.15 43	0.23 3	0.27 129	0.08 42	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.66 402

MSAF-DinoV2	3.17 673	2.52 677	10.79 687	3.57 684	0.30 316	3.28 670	0.81 615	2.81 674	1.80 651	0.81 554	0.87 569	1.59 644	1.15 618	26.18 710	2.61 639	0.18 520	0.13 248	0.19 551	1.61 683	0.94 647	1.22 553

4w-stereo	0.50 226	0.26 1	1.86 185	0.22 25	0.30 316	0.38 85	0.14 23	0.41 56	0.35 32	0.25 101	0.21 62	0.14 10	0.20 130	1.18 430	0.33 211	0.09 94	1.56 601	0.07 1	0.72 644	0.07 2	1.23 557

4D-IteraStereo	0.62 358	1.29 549	3.04 559	0.27 126	0.30 316	0.46 171	0.26 325	0.54 186	0.51 184	0.41 223	0.31 186	0.39 272	0.19 112	0.53 208	0.65 422	0.09 94	0.47 433	0.12 355	0.11 238	0.21 350	2.14 624

coex-ft	6.14 685	1.98 641	60.80 718	0.34 294	0.30 316	0.80 542	1.17 651	0.76 318	4.34 681	19.82 705	2.15 649	1.61 645	8.77 691	1.82 550	10.36 693	0.44 624	2.05 639	0.18 543	0.19 418	0.39 570	4.61 691

fast-acv-ft	0.67 419	1.24 538	3.26 578	0.39 389	0.30 316	0.80 542	0.48 533	0.74 311	0.76 451	0.60 421	0.78 549	0.76 506	0.60 525	0.70 291	0.78 467	0.16 487	0.15 282	0.18 543	0.17 387	0.38 561	0.24 136

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 393	1.15 508	2.40 329	0.33 267	0.30 316	0.83 553	0.40 492	0.94 472	0.82 505	0.67 495	0.76 540	0.68 466	0.58 514	1.13 420	1.25 557	0.14 436	0.08 72	0.10 212	0.08 98	0.18 282	0.28 161

psmorigin	1.41 627	0.91 445	13.83 696	0.37 352	0.30 316	0.63 425	0.37 470	0.80 347	0.64 307	0.98 582	0.87 569	1.16 621	0.78 575	3.95 675	1.09 531	0.19 538	0.22 356	0.17 524	0.19 418	0.25 417	0.47 300

CFNet-ft	0.60 326	1.16 512	2.45 367	0.29 175	0.30 316	0.64 438	0.28 358	0.69 283	0.57 243	0.49 287	0.57 405	0.79 516	0.44 429	1.48 483	0.62 408	0.15 467	0.10 172	0.28 596	0.14 321	0.21 350	0.29 168

FADNet	0.71 445	1.60 616	2.53 403	0.33 267	0.30 316	0.67 476	0.29 386	0.92 460	0.75 442	0.45 251	0.49 315	0.66 448	0.57 506	1.85 558	0.85 483	0.46 627	0.20 344	0.17 524	0.20 431	0.60 623	0.37 222

CFNet_RVC	0.60 326	1.16 512	2.45 367	0.29 175	0.30 316	0.64 438	0.28 358	0.69 283	0.57 243	0.49 287	0.57 405	0.79 516	0.44 429	1.48 483	0.62 408	0.15 467	0.10 172	0.28 596	0.14 321	0.21 350	0.29 168

aanet-new-34k	0.40 119	0.92 450	1.96 208	0.25 80	0.31 329	0.34 47	0.20 127	0.39 44	0.33 22	0.20 40	0.28 151	0.17 62	0.22 161	0.23 3	0.19 14	0.07 8	0.09 137	0.08 58	0.07 63	0.10 80	1.57 590

aanet-new	0.39 104	0.50 240	2.59 428	0.26 100	0.31 329	0.43 137	0.21 170	0.47 108	0.35 32	0.19 30	0.24 101	0.17 62	0.30 304	0.34 73	0.21 37	0.09 94	0.07 24	0.09 144	0.06 11	0.11 104	0.86 484

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.40 119	0.68 327	1.47 121	0.26 100	0.31 329	0.41 115	0.20 127	0.50 146	0.39 93	0.22 66	0.22 76	0.20 105	0.17 66	0.27 27	0.19 14	0.08 42	0.10 172	0.08 58	0.45 587	0.10 80	1.76 604

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.33 44	0.40 152	1.30 87	0.24 61	0.31 329	0.47 185	0.20 127	0.49 122	0.36 48	0.28 150	0.32 203	0.27 188	0.14 23	0.25 17	0.41 276	0.08 42	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.66 402

zh-sn7	0.99 575	2.20 659	3.83 629	0.40 402	0.31 329	0.82 551	0.63 583	1.02 544	0.94 566	0.81 554	1.13 610	0.84 540	0.93 601	2.49 627	1.87 603	0.17 507	0.17 311	0.16 505	0.16 368	0.37 553	0.64 397

MM-Stereo_test3	0.59 314	0.85 419	2.28 299	0.53 489	0.31 329	0.45 159	0.30 402	0.78 332	0.76 451	0.33 181	0.43 265	0.32 234	0.23 187	0.61 243	0.54 366	0.10 183	1.65 611	0.10 212	0.08 98	0.42 587	0.68 414

ISRNet	0.51 238	0.58 280	1.96 208	0.38 372	0.31 329	0.49 207	0.21 170	0.80 347	0.71 401	0.64 470	0.71 520	0.66 448	0.40 381	0.59 231	0.45 307	0.23 575	0.16 297	0.21 567	0.20 431	0.21 350	0.37 222

Wz-Net-TNSev	1.02 581	2.26 665	3.69 620	0.38 372	0.31 329	1.00 592	0.71 604	1.12 596	1.02 589	0.74 530	0.73 527	1.09 609	0.91 596	2.46 624	2.15 619	0.21 560	0.20 344	0.16 505	0.20 431	0.48 608	0.62 386

Wz-Net-SNSev	0.85 517	1.83 634	3.36 587	0.42 419	0.31 329	0.71 492	0.66 591	1.04 557	0.94 566	0.68 501	0.85 562	0.96 579	0.62 530	1.75 531	1.14 539	0.16 487	0.15 282	0.16 505	0.17 387	0.39 570	0.63 392

CIPLG	0.63 373	1.59 612	3.16 571	0.79 563	0.31 329	0.62 410	0.57 564	0.82 365	0.68 362	0.58 391	0.63 450	0.43 296	0.31 311	0.48 170	0.42 286	0.12 344	0.20 344	0.13 418	0.13 298	0.36 544	0.21 108

IPLGR_C	0.64 384	1.66 623	3.36 587	0.80 565	0.31 329	0.60 370	0.60 573	0.82 365	0.69 374	0.58 391	0.62 442	0.44 311	0.31 311	0.47 156	0.43 295	0.12 344	0.22 356	0.13 418	0.15 345	0.35 536	0.21 108

TRStereo	0.89 538	1.02 470	2.91 537	4.59 687	0.31 329	0.93 582	0.23 248	1.93 661	0.66 322	0.37 202	0.54 369	0.48 349	0.40 381	0.67 274	0.29 156	0.13 394	0.37 406	0.11 292	0.48 601	0.13 163	1.21 551

Syn2CoEx	0.78 489	1.43 590	3.54 612	0.44 437	0.31 329	0.64 438	0.43 508	1.04 557	0.83 512	0.64 470	0.77 544	0.74 496	0.74 566	1.91 573	0.64 417	0.20 549	0.17 311	0.19 551	0.15 345	0.30 486	0.59 376

psm_up	0.65 393	1.02 470	2.53 403	0.36 339	0.31 329	0.64 438	0.38 480	0.96 490	0.73 415	0.63 459	0.57 405	0.68 466	0.57 506	1.90 572	0.52 352	0.17 507	0.15 282	0.16 505	0.15 345	0.27 453	0.22 116

STTStereo	0.58 295	0.95 458	2.95 543	0.37 352	0.31 329	0.62 410	0.32 424	0.81 356	0.63 299	0.61 431	0.55 380	0.67 452	0.43 419	0.87 350	0.48 330	0.16 487	0.16 297	0.17 524	0.20 431	0.17 257	0.25 140

NCCL2	0.71 445	1.32 553	2.30 304	0.44 437	0.31 329	0.71 492	0.67 596	0.89 434	0.69 374	0.70 509	0.61 435	0.85 546	0.54 494	1.58 507	0.70 437	0.20 549	0.17 311	0.66 645	0.25 472	0.26 438	0.38 231

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.32 33	0.42 167	1.19 66	0.23 46	0.32 345	0.48 195	0.20 127	0.50 146	0.38 73	0.27 135	0.31 186	0.26 174	0.14 23	0.24 11	0.41 276	0.08 42	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.58 369

monsters	0.39 104	0.39 144	1.04 33	0.24 61	0.32 345	0.42 129	0.13 10	0.49 122	0.35 32	0.27 135	0.21 62	0.14 10	0.15 43	0.60 238	0.43 295	0.09 94	1.09 536	0.07 1	0.70 639	0.07 2	0.65 400

rvit_stereo_0075_2	0.45 169	0.45 208	2.60 436	0.34 294	0.32 345	0.41 115	0.21 170	0.60 234	0.54 215	0.39 214	0.51 331	0.40 283	0.29 290	0.46 151	0.31 186	0.21 560	0.15 282	0.22 572	0.15 345	0.18 282	0.33 197

StereoVision	0.52 241	1.12 498	2.70 491	0.34 294	0.32 345	0.47 185	0.26 325	0.73 308	0.61 276	0.33 181	0.89 574	0.45 324	0.26 235	0.52 198	0.39 262	0.14 436	0.15 282	0.16 505	0.15 345	0.22 367	0.14 43

PS-NSSS	0.69 433	1.37 575	2.44 350	0.31 221	0.32 345	0.64 438	0.34 448	1.04 557	0.74 436	0.56 368	0.75 537	0.51 360	0.42 406	2.41 622	0.54 366	0.24 583	0.17 311	0.27 594	0.18 400	0.30 486	0.23 126

FBW_ROB	0.94 560	1.23 537	2.35 315	0.46 449	0.32 345	0.87 567	0.46 527	1.15 603	0.97 581	0.83 563	0.78 549	1.01 590	0.64 536	3.65 673	1.65 586	0.27 598	0.24 367	0.40 622	0.26 480	0.32 505	0.88 490

MSMD_ROB	1.41 627	1.03 474	2.75 504	0.41 413	0.32 345	2.00 656	0.61 578	0.96 490	1.43 630	2.97 677	2.63 662	4.76 679	2.04 658	2.44 623	1.78 598	0.30 607	0.26 380	0.32 610	0.32 525	0.32 505	0.63 392

PSMNet_ROB	0.75 473	1.42 587	2.93 539	0.39 389	0.32 345	0.73 503	0.56 561	0.90 445	0.74 436	0.56 368	0.60 427	0.75 501	0.47 460	2.00 581	1.31 561	0.18 520	0.13 248	0.19 551	0.20 431	0.26 438	0.40 247

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.33 44	0.33 74	1.16 62	0.32 243	0.33 353	0.47 185	0.21 170	0.54 186	0.37 55	0.21 53	0.25 114	0.22 122	0.23 187	0.23 3	0.19 14	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.07 63	0.11 104	1.08 536

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.31 27	0.42 167	1.17 63	0.24 61	0.33 353	0.48 195	0.20 127	0.51 156	0.38 73	0.27 135	0.30 172	0.25 157	0.14 23	0.24 11	0.29 156	0.09 94	0.07 24	0.10 212	0.09 135	0.12 128	0.57 362

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.41 127	0.63 304	1.64 145	0.32 243	0.33 353	0.35 55	0.19 102	0.49 122	0.37 55	0.19 30	0.20 51	0.19 93	0.18 91	0.24 11	0.20 25	0.08 42	0.40 417	0.08 58	0.46 594	0.10 80	1.56 586

Foundation-i1b	0.56 277	0.29 16	1.10 45	0.41 413	0.33 353	0.29 20	0.21 170	0.54 186	1.83 653	0.46 264	0.23 95	0.39 272	0.23 187	0.67 274	0.48 330	0.09 94	1.97 635	0.07 1	0.07 63	0.09 52	1.53 584

gcap-zeroshot	0.32 33	0.41 160	1.34 95	0.23 46	0.33 353	0.49 207	0.20 127	0.52 162	0.37 55	0.27 135	0.29 161	0.25 157	0.14 23	0.23 3	0.32 196	0.09 94	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.59 376

test_for_model	0.31 27	0.42 167	1.17 63	0.24 61	0.33 353	0.48 195	0.20 127	0.51 156	0.38 73	0.27 135	0.30 172	0.25 157	0.14 23	0.24 11	0.29 156	0.09 94	0.07 24	0.10 212	0.09 135	0.12 128	0.57 362

testlalala	0.32 33	0.41 160	1.34 95	0.23 46	0.33 353	0.49 207	0.20 127	0.52 162	0.37 55	0.27 135	0.29 161	0.25 157	0.14 23	0.23 3	0.32 196	0.09 94	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.59 376

GASNet	0.84 508	1.98 641	4.07 640	0.48 456	0.33 353	0.58 333	0.34 448	0.97 498	0.81 499	0.60 421	0.59 418	0.74 496	0.55 499	2.08 591	1.18 544	0.22 567	0.15 282	0.19 551	0.17 387	0.55 619	0.29 168

Wz-Net-MNSev	0.74 462	1.42 587	2.75 504	0.38 372	0.33 353	0.90 576	0.61 578	0.98 506	0.94 566	0.77 540	0.75 537	0.75 501	0.66 546	1.39 464	0.76 461	0.17 507	0.13 248	0.14 455	0.14 321	0.28 466	0.48 307

AASNet	0.66 413	1.49 599	2.97 545	0.37 352	0.33 353	0.65 454	0.30 402	1.00 525	0.78 469	0.56 368	0.60 427	0.55 388	0.39 374	0.88 359	0.96 498	0.15 467	0.12 228	0.13 418	0.11 238	0.45 599	0.35 213

CrosDoStereo	0.96 567	0.49 231	2.66 461	0.27 126	0.33 353	0.54 277	3.69 680	0.77 325	0.66 322	0.70 509	1.39 628	0.53 370	1.47 636	1.77 537	3.02 652	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.11 238	0.22 367	0.30 177

DeepStereo_LL	0.96 567	0.49 231	2.66 461	0.27 126	0.33 353	0.54 277	3.69 680	0.77 325	0.66 322	0.70 509	1.39 628	0.53 370	1.47 636	1.77 537	3.02 652	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.11 238	0.22 367	0.30 177

UNet	0.56 277	0.58 280	2.81 519	0.32 243	0.33 353	0.74 511	0.27 344	0.86 409	0.67 335	0.55 356	0.55 380	0.72 488	0.55 499	0.79 331	0.58 386	0.12 344	0.09 137	0.13 418	0.11 238	0.20 335	0.19 89

UPFNet	0.51 238	0.67 317	2.04 230	0.34 294	0.33 353	0.65 454	0.37 470	0.88 426	0.65 314	0.60 421	0.53 348	0.61 417	0.41 393	0.77 321	0.55 372	0.13 394	0.13 248	0.13 418	0.13 298	0.20 335	0.16 66

ADCL	1.07 592	1.22 532	2.80 514	0.40 402	0.33 353	1.50 631	1.87 672	0.97 498	1.04 594	1.26 627	1.28 618	0.99 586	1.41 632	1.36 462	3.51 660	0.17 507	0.14 264	0.22 572	0.21 442	0.32 505	0.43 271

SGM-Forest	1.84 648	7.91 691	10.36 686	0.42 419	0.33 353	1.04 598	1.29 657	1.01 535	0.88 544	1.19 612	2.30 654	1.03 594	1.79 650	2.60 635	2.81 647	0.22 567	0.21 353	0.21 567	0.19 418	0.25 417	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
aanet-new-60k	0.42 136	0.80 397	2.50 396	0.26 100	0.34 369	0.39 94	0.19 102	0.47 108	0.37 55	0.22 66	0.20 51	0.18 76	0.18 91	0.33 65	0.19 14	0.07 8	0.29 390	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.08 536

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.39 104	0.47 215	1.13 55	0.34 294	0.34 369	0.37 73	0.20 127	0.38 40	0.36 48	0.23 80	0.27 142	0.18 76	0.22 161	0.26 22	0.20 25	0.07 8	0.17 311	0.08 58	0.51 611	0.08 31	2.00 614

VIP-Stereo	0.39 104	0.81 402	1.51 126	0.24 61	0.34 369	0.52 256	0.17 75	0.46 98	0.49 165	0.21 53	0.25 114	0.25 157	0.15 43	0.41 125	0.41 276	0.09 94	0.62 471	0.08 58	0.06 11	0.15 211	0.68 414

FE-Mocha	0.61 336	0.36 109	1.84 173	1.06 595	0.34 369	0.43 137	0.17 75	0.72 304	0.55 227	0.45 251	0.50 327	0.58 403	0.45 437	2.35 613	1.18 544	0.10 183	0.40 417	0.11 292	0.21 442	0.13 163	0.31 186

Replicate-Monster	0.58 295	0.53 260	1.55 130	0.22 25	0.34 369	0.37 73	0.13 10	0.43 71	0.39 93	0.35 194	0.16 25	0.16 44	0.15 43	1.46 479	0.21 37	0.11 284	2.71 674	0.07 1	0.35 550	0.08 31	1.81 607

MyStereo8	0.73 458	1.16 512	2.89 534	0.53 489	0.34 369	0.71 492	0.20 127	1.87 657	0.59 261	0.53 337	0.66 479	0.50 355	0.33 326	1.27 451	0.62 408	0.10 183	1.19 545	0.10 212	0.21 442	0.21 350	0.61 383

CAS	0.39 104	0.31 46	1.79 163	0.81 567	0.34 369	0.51 236	0.23 248	0.49 122	0.42 114	0.23 80	0.31 186	0.20 105	0.17 66	0.30 41	0.25 105	0.77 646	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 80	0.41 255

DAS	0.61 336	0.42 167	1.85 179	0.34 294	0.34 369	0.52 256	0.42 501	0.89 434	0.80 490	0.85 566	0.69 492	0.57 399	0.51 482	2.38 618	0.57 379	0.13 394	0.09 137	0.12 355	0.09 135	0.18 282	0.37 222

SepStereo	0.57 286	0.42 167	1.85 179	0.34 294	0.34 369	0.52 256	0.42 501	0.89 434	0.80 490	0.85 566	0.69 492	0.57 399	0.51 482	1.55 493	0.57 379	0.13 394	0.09 137	0.12 355	0.09 135	0.18 282	0.37 222

RAFT-345	0.56 277	0.37 124	2.68 477	0.40 402	0.34 369	0.58 333	0.41 494	0.49 122	0.70 386	0.51 318	0.99 593	0.43 296	0.28 269	1.56 495	0.81 476	0.10 183	0.07 24	0.11 292	0.09 135	0.11 104	0.09 10

ADLNet	0.68 426	1.02 470	2.68 477	0.35 320	0.34 369	0.67 476	0.34 448	0.95 487	0.79 482	0.70 509	0.62 442	0.80 524	0.46 448	1.77 537	0.69 435	0.15 467	0.12 228	0.14 455	0.14 321	0.31 495	0.54 344

ac_64	0.63 373	0.77 382	2.71 492	0.37 352	0.34 369	0.64 438	0.30 402	0.86 409	0.67 335	0.58 391	0.53 348	0.88 558	0.48 467	1.84 554	0.71 443	0.15 467	0.12 228	0.12 355	0.12 276	0.21 350	0.25 140

DISCO	0.61 336	0.63 304	1.98 212	0.46 449	0.34 369	0.84 558	0.35 458	0.88 426	0.81 499	0.61 431	0.64 464	1.06 603	0.53 492	1.11 416	0.83 481	0.13 394	0.10 172	0.11 292	0.10 185	0.26 438	0.37 222

WQFJX1	0.51 238	0.58 280	1.00 23	0.27 126	0.35 382	0.48 195	0.25 306	2.07 665	2.18 662	0.27 135	0.26 128	0.30 218	0.28 269	0.51 193	0.33 211	0.10 183	0.11 205	0.10 212	0.08 98	0.24 392	0.45 292

w-ln-seven	0.86 520	1.50 600	3.03 558	0.38 372	0.35 382	1.02 595	0.48 533	1.06 578	1.13 606	0.92 575	0.86 567	0.86 553	0.60 525	1.67 519	1.89 604	0.15 467	0.14 264	0.16 505	0.15 345	0.35 536	0.57 362

MLG-Stereo_test1	0.36 77	0.45 208	1.50 125	0.24 61	0.35 382	0.45 159	0.13 10	0.36 28	0.51 184	0.20 40	0.10 1	0.18 76	0.12 11	0.33 65	0.18 6	0.08 42	1.36 572	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.47 300

LG-G_1	0.41 127	0.43 184	1.62 140	0.50 476	0.35 382	0.50 226	0.12 4	0.47 108	0.44 133	0.33 181	0.20 51	0.19 93	0.15 43	0.94 374	0.21 37	0.09 94	0.61 466	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.87 488

LG-G	0.41 127	0.43 184	1.62 140	0.50 476	0.35 382	0.50 226	0.12 4	0.47 108	0.44 133	0.33 181	0.20 51	0.19 93	0.15 43	0.94 374	0.21 37	0.09 94	0.61 466	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.87 488

DDVS	0.67 419	0.46 211	1.74 156	2.40 668	0.35 382	0.86 560	0.98 631	0.72 304	0.52 196	0.53 337	0.57 405	0.89 561	0.37 348	1.22 437	0.57 379	0.15 467	0.14 264	0.14 455	0.12 276	0.19 312	0.42 260

LoS_RVC	0.34 51	0.38 135	1.96 208	0.27 126	0.35 382	0.43 137	0.22 208	0.43 71	0.34 26	0.24 93	0.34 218	0.23 135	0.28 269	0.34 73	0.22 56	0.08 42	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.10 80	0.35 213

RAFT + AFF	0.79 492	1.73 627	2.99 550	0.34 294	0.35 382	0.67 476	0.51 543	1.05 565	0.79 482	0.54 343	0.58 412	0.59 407	0.81 579	1.80 545	1.21 550	0.13 394	0.27 387	0.15 484	0.14 321	0.45 599	0.69 422

delet	0.60 326	0.84 414	2.45 367	0.33 267	0.35 382	0.73 503	0.46 527	0.89 434	0.80 490	0.58 391	0.62 442	0.67 452	0.51 482	1.14 422	0.64 417	0.12 344	0.12 228	0.13 418	0.14 321	0.22 367	0.29 168

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 508	1.41 582	2.80 514	0.94 581	0.35 382	0.89 573	0.41 494	0.89 434	0.66 322	0.57 384	0.63 450	0.75 501	0.38 357	2.37 615	0.55 372	1.16 662	0.31 394	0.36 617	0.21 442	0.59 622	0.63 392

ADCRef	0.88 530	1.45 592	2.68 477	0.38 372	0.35 382	0.95 587	0.51 543	0.92 460	0.81 499	0.89 570	0.84 559	0.61 417	1.35 626	1.26 450	3.38 657	0.14 436	0.12 228	0.17 524	0.19 418	0.28 466	0.34 206

NVstereo2D	0.63 373	0.57 278	2.29 302	0.37 352	0.35 382	0.69 485	0.49 540	0.96 490	0.88 544	0.49 287	0.54 369	0.72 488	0.46 448	1.98 579	0.50 345	0.19 538	0.20 344	0.18 543	0.16 368	0.28 466	0.34 206

aanet-new-32k	0.38 96	0.79 393	2.21 280	0.26 100	0.36 394	0.40 104	0.20 127	0.37 31	0.30 11	0.20 40	0.22 76	0.21 116	0.22 161	0.25 17	0.18 6	0.07 8	0.17 311	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.89 494

aanet-new-30k	0.38 96	0.79 393	2.22 284	0.26 100	0.36 394	0.40 104	0.20 127	0.37 31	0.30 11	0.20 40	0.22 76	0.21 116	0.22 161	0.25 17	0.18 6	0.07 8	0.17 311	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.89 494

NLCSM	0.53 254	0.70 340	1.11 48	0.30 196	0.36 394	0.49 207	0.28 358	1.39 629	1.68 642	0.31 171	0.30 172	0.30 218	0.31 311	1.43 472	0.39 262	0.11 284	0.12 228	0.11 292	0.10 185	0.35 536	0.53 337

WZ-Net	1.04 587	1.83 634	4.20 645	0.42 419	0.36 394	0.88 569	0.71 604	1.05 565	1.11 604	0.84 564	0.94 582	1.06 603	1.17 620	2.37 615	2.24 625	0.20 549	0.14 264	0.15 484	0.16 368	0.36 544	0.53 337

ADLNet2	0.73 458	1.22 532	3.28 580	0.34 294	0.36 394	0.65 454	0.37 470	0.94 472	0.87 540	0.57 384	0.65 472	0.92 565	0.48 467	2.05 585	0.60 395	0.13 394	0.11 205	0.11 292	0.11 238	0.37 553	0.38 231

ASMatch	0.61 336	0.47 215	2.72 494	0.91 579	0.36 394	0.56 300	0.24 278	0.54 186	0.67 335	0.48 271	1.20 614	0.47 341	0.65 539	1.33 459	0.93 494	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.11 238	0.10 80	0.17 74

APVNet	0.76 478	1.11 494	3.23 574	0.39 389	0.36 394	0.85 559	0.44 517	0.96 490	0.73 415	0.58 391	0.69 492	0.76 506	0.56 501	2.29 608	0.82 479	0.17 507	0.18 323	0.24 586	0.19 418	0.35 536	0.27 155

ADCMid	1.06 589	1.82 633	3.53 611	0.39 389	0.36 394	0.99 590	0.58 566	1.01 535	0.94 566	1.23 623	1.02 598	1.01 590	1.01 608	1.11 416	4.04 669	0.22 567	0.19 329	0.42 626	0.32 525	0.42 587	0.53 337

WCMA_ROB	1.29 616	1.21 527	3.13 568	0.65 536	0.36 394	1.20 619	0.78 612	1.00 525	0.98 583	1.78 653	2.62 661	3.08 666	2.01 657	1.86 560	2.35 629	0.38 617	0.38 410	0.32 610	0.32 525	0.31 495	1.06 533

aanet-new-36k	0.43 143	1.08 485	2.21 280	0.51 482	0.37 403	0.43 137	0.19 102	0.50 146	0.38 73	0.24 93	0.25 114	0.17 62	0.21 147	0.34 73	0.21 37	0.07 8	0.17 311	0.08 58	0.06 11	0.11 104	0.95 511

LG-Stereo	0.36 77	0.61 295	1.37 100	0.26 100	0.37 403	0.43 137	0.20 127	0.55 198	0.44 133	0.25 101	0.30 172	0.50 355	0.17 66	0.30 41	0.37 246	0.10 183	0.18 323	0.11 292	0.10 185	0.24 392	0.43 271

MM-Stereo_test1	0.63 373	0.64 309	2.51 398	0.54 497	0.37 403	0.44 151	0.28 358	0.68 278	0.59 261	0.43 237	0.33 209	0.26 174	0.25 218	0.89 364	0.52 352	0.10 183	1.84 623	0.10 212	0.09 135	0.41 584	1.40 574

Pointernet	0.37 88	0.31 46	1.91 196	0.25 80	0.37 403	0.47 185	0.15 44	0.67 273	0.52 196	0.23 80	0.30 172	0.28 197	0.20 130	0.32 57	0.23 75	0.10 183	0.24 367	0.07 1	0.13 298	0.10 80	0.51 323

Wz-Net-LNSev	0.66 413	1.30 550	2.81 519	0.35 320	0.37 403	0.80 542	0.48 533	0.91 452	0.87 540	0.63 459	0.70 505	0.80 524	0.59 517	0.67 274	0.68 432	0.15 467	0.14 264	0.12 355	0.12 276	0.24 392	0.38 231

OMP-Stereo	0.64 384	0.87 425	2.38 320	0.56 510	0.37 403	0.60 370	0.26 325	0.75 315	0.71 401	0.65 486	0.60 427	0.68 466	0.32 320	2.07 588	1.18 544	0.11 284	0.08 72	0.12 355	0.09 135	0.17 257	0.28 161

S-Stereo	0.82 501	0.73 356	3.79 624	0.40 402	0.37 403	0.70 488	0.69 601	1.00 525	1.03 591	0.63 459	0.92 579	0.82 532	0.59 517	2.35 613	0.71 443	0.18 520	0.22 356	0.17 524	0.18 400	0.30 486	0.67 409

ADCS	1.14 601	2.02 647	3.36 587	0.43 432	0.37 403	0.96 589	0.81 615	1.12 596	1.17 614	1.25 626	0.98 590	1.08 606	0.92 599	1.41 470	4.97 677	0.23 575	0.21 353	0.22 572	0.23 460	0.40 577	0.67 409

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 358	1.15 508	3.11 566	0.39 389	0.37 403	0.60 370	0.28 358	0.87 418	0.64 307	0.63 459	0.56 394	0.71 486	0.45 437	1.08 409	0.52 352	0.15 467	0.12 228	0.14 455	0.15 345	0.18 282	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.
PWCDC_ROB	0.83 506	1.57 608	2.63 447	0.48 456	0.37 403	0.78 534	0.29 386	1.04 557	1.36 628	0.63 459	2.05 646	0.64 434	0.70 557	1.10 411	1.20 548	0.33 612	0.14 264	0.15 484	0.12 276	0.63 627	0.46 298

quiztm	0.45 169	1.11 494	2.05 233	0.41 413	0.38 413	0.42 129	0.23 248	0.79 340	0.54 215	0.36 195	0.43 265	0.28 197	0.20 130	0.31 45	0.28 144	0.12 344	0.10 172	0.09 144	0.09 135	0.36 544	0.39 239

DStereoRT	1.00 579	0.72 352	2.87 531	0.36 339	0.38 413	0.92 581	0.35 458	0.92 460	1.17 614	0.57 384	0.64 464	1.04 598	1.13 617	1.75 531	1.04 521	0.15 467	0.59 463	2.18 686	0.80 649	0.16 233	2.28 642

WQFJA1	0.49 218	0.48 224	1.00 23	0.27 126	0.38 413	0.48 195	0.23 248	1.81 653	2.16 660	0.26 122	0.26 128	0.29 209	0.27 251	0.34 73	0.36 235	0.10 183	0.11 205	0.10 212	0.09 135	0.20 335	0.54 344

NLMM1	0.53 254	0.51 248	1.05 35	0.28 152	0.38 413	0.49 207	0.24 278	2.08 666	2.47 667	0.29 163	0.28 151	0.27 188	0.25 218	0.48 170	0.35 231	0.10 183	0.11 205	0.10 212	0.09 135	0.24 392	0.57 362

NLMM	0.49 218	0.47 215	1.00 23	0.27 126	0.38 413	0.48 195	0.23 248	1.81 653	2.16 660	0.26 122	0.26 128	0.29 209	0.27 251	0.34 73	0.36 235	0.10 183	0.11 205	0.10 212	0.09 135	0.20 335	0.54 344

CroCo-Stereo Lap2	0.38 96	0.91 445	2.02 225	0.33 267	0.38 413	0.23 11	0.21 170	0.63 254	0.51 184	0.23 80	0.28 151	0.29 209	0.23 187	0.34 73	0.28 144	0.10 183	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.22 367	0.15 53

CSAN	1.38 625	1.74 630	4.12 641	0.53 489	0.38 413	1.06 603	1.15 647	1.29 620	1.12 605	1.19 612	1.90 643	1.04 598	1.44 633	5.92 684	2.82 648	0.26 594	0.22 356	0.24 586	0.25 472	0.35 536	0.54 344

aanet-new-28k	0.49 218	0.88 429	3.07 564	0.26 100	0.39 420	0.38 85	0.21 170	0.40 51	0.33 22	0.19 30	0.25 114	0.18 76	0.21 147	0.42 134	0.25 105	0.08 42	0.31 394	0.08 58	0.31 517	0.12 128	1.52 581

aanet-new-10k	0.37 88	0.77 382	1.75 157	0.34 294	0.39 420	0.49 207	0.21 170	0.51 156	0.34 26	0.23 80	0.20 51	0.19 93	0.22 161	0.29 37	0.22 56	0.08 42	0.10 172	0.08 58	0.07 63	0.14 195	0.75 443

GCAP-Stereo-cres-4k	0.30 23	0.43 184	1.28 83	0.31 221	0.39 420	0.45 159	0.22 208	0.45 88	0.34 26	0.21 53	0.28 151	0.19 93	0.21 147	0.26 22	0.19 14	0.07 8	0.09 137	0.08 58	0.07 63	0.13 163	0.42 260

WQFJX	0.49 218	0.47 215	1.02 29	0.27 126	0.39 420	0.47 185	0.23 248	1.85 655	1.92 656	0.28 150	0.27 142	0.28 197	0.28 269	0.43 137	0.36 235	0.10 183	0.12 228	0.10 212	0.08 98	0.24 392	0.54 344

FC-DCNN v2	1.65 645	0.85 419	3.39 593	0.46 449	0.39 420	2.02 658	0.66 591	1.94 662	1.84 654	2.81 676	2.99 670	4.39 677	3.25 672	2.81 653	2.75 645	0.29 606	0.26 380	0.31 606	0.30 506	0.33 511	0.91 497

Nwc_Net	0.75 473	1.10 492	2.96 544	0.42 419	0.39 420	0.77 529	0.39 487	1.06 578	0.73 415	0.65 486	1.00 594	0.99 586	0.74 566	1.43 472	0.99 511	0.24 583	0.15 282	0.23 580	0.26 480	0.27 453	0.30 177

ADCP+	1.03 586	1.68 624	3.83 629	0.35 320	0.39 420	1.05 600	0.79 614	0.94 472	0.86 534	0.69 505	0.68 487	0.85 546	1.53 642	1.02 391	4.56 674	0.13 394	0.12 228	0.16 505	0.15 345	0.28 466	0.44 287

CC-Net-ROB	0.95 563	1.57 608	2.93 539	0.90 575	0.39 420	0.87 567	0.44 517	1.12 596	0.83 512	0.59 410	0.69 492	0.64 434	0.50 478	2.73 647	0.93 494	0.97 654	0.40 417	0.87 655	0.29 496	0.61 626	0.66 402

FC-DCNN	1.60 643	0.85 419	3.44 604	0.46 449	0.39 420	1.96 652	0.66 591	1.72 650	1.70 644	2.75 675	2.91 669	4.20 673	3.15 671	2.72 645	2.66 640	0.30 607	0.26 380	0.31 606	0.30 506	0.33 511	0.91 497

DPSNet	1.02 581	0.72 352	2.84 525	0.60 518	0.39 420	1.08 606	0.75 608	1.41 632	1.14 609	0.74 530	0.69 492	1.05 602	1.67 644	2.09 595	2.22 624	0.27 598	0.61 466	0.20 561	0.50 607	0.48 608	1.03 529

NLSM1	0.45 169	0.54 263	1.05 35	0.27 126	0.40 430	0.49 207	0.21 170	1.54 640	1.71 645	0.26 122	0.33 209	0.26 174	0.26 235	0.41 125	0.36 235	0.10 183	0.11 205	0.11 292	0.10 185	0.22 367	0.23 126

MLG-Stereo_test3	0.31 27	0.44 199	1.03 31	0.48 456	0.40 430	0.36 63	0.13 10	0.39 44	0.46 145	0.28 150	0.19 44	0.17 62	0.12 11	0.25 17	0.18 6	0.09 94	0.53 449	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.45 292

HGLStereo	0.61 336	1.20 525	2.59 428	0.36 339	0.40 430	0.65 454	0.30 402	0.87 418	0.67 335	0.60 421	0.70 505	0.69 477	0.56 501	1.07 408	0.59 390	0.14 436	0.13 248	0.13 418	0.12 276	0.23 385	0.23 126

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 596	2.01 645	2.56 419	0.49 469	0.40 430	1.49 630	0.96 629	1.02 544	0.95 572	0.85 566	0.94 582	1.06 603	0.59 517	2.92 658	1.15 541	0.43 623	0.74 492	0.32 610	0.55 618	0.74 635	1.35 569

stereogan	0.74 462	0.68 327	2.82 521	0.40 402	0.40 430	1.05 600	0.42 501	0.99 515	0.96 574	0.78 548	0.86 567	1.15 619	0.73 562	1.57 500	0.56 376	0.20 549	0.19 329	0.20 561	0.16 368	0.37 553	0.34 206

RTSC	0.84 508	1.40 581	2.67 470	0.50 476	0.40 430	0.83 553	0.33 438	1.11 593	1.14 609	0.93 579	0.82 555	0.84 540	0.58 514	1.34 460	1.82 601	0.18 520	0.49 438	0.14 455	0.30 506	0.46 603	0.42 260

PWC_ROB	0.81 497	1.41 582	2.60 436	0.41 413	0.40 430	0.63 425	0.31 413	1.04 557	0.99 586	0.92 575	1.29 619	0.78 513	0.68 550	1.65 518	1.50 576	0.19 538	0.12 228	0.18 543	0.13 298	0.51 613	0.54 344

aanet-new-90k	0.48 202	0.75 375	2.24 289	0.27 126	0.41 437	0.43 137	0.19 102	0.51 156	0.36 48	0.20 40	0.18 35	0.16 44	0.21 147	0.39 106	0.19 14	0.07 8	0.16 297	0.08 58	0.07 63	0.11 104	2.65 652

Foundation-i1	0.60 326	0.35 101	1.13 55	0.89 572	0.41 437	0.33 42	0.22 208	0.64 261	1.48 635	0.34 188	0.31 186	0.59 407	0.23 187	0.87 350	0.57 379	0.09 94	2.03 638	0.08 58	0.07 63	0.10 80	1.17 544

YMNet	0.66 413	0.98 462	2.12 255	0.42 419	0.41 437	0.86 560	0.43 508	0.92 460	0.76 451	0.75 533	0.81 552	0.83 537	0.46 448	0.87 350	1.07 527	0.19 538	0.22 356	0.20 561	0.17 387	0.42 587	0.39 239

YMNet_1	0.66 413	0.98 462	2.12 255	0.42 419	0.41 437	0.86 560	0.43 508	0.92 460	0.76 451	0.75 533	0.81 552	0.83 537	0.46 448	0.87 350	1.07 527	0.19 538	0.22 356	0.20 561	0.17 387	0.42 587	0.39 239

MyStereo07	0.56 277	0.68 327	2.42 337	0.30 196	0.41 437	0.61 389	0.31 413	0.58 218	0.72 410	1.17 610	0.26 128	0.20 105	0.27 251	1.28 452	0.28 144	0.09 94	0.59 463	0.12 355	0.21 442	0.16 233	0.48 307

MyStereo04	0.57 286	0.68 327	2.66 461	0.30 196	0.41 437	0.61 389	0.31 413	0.88 426	0.80 490	0.48 271	0.37 234	0.54 379	0.42 406	0.61 243	0.71 443	0.09 94	0.59 463	0.12 355	0.21 442	0.16 233	0.48 307

FCDSN-DC	1.45 631	1.12 498	3.30 583	0.48 456	0.41 437	1.13 611	0.60 573	1.17 609	1.28 621	2.25 663	2.85 666	3.65 670	3.34 674	2.58 633	2.44 631	0.31 609	0.26 380	0.31 606	0.30 506	0.37 553	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.
Gwc-CoAtRS	0.41 127	0.37 124	2.06 236	0.28 152	0.41 437	0.48 195	0.19 102	0.64 261	0.49 165	0.45 251	0.39 248	0.57 399	0.26 235	0.37 98	0.28 144	0.09 94	0.19 329	0.09 144	0.31 517	0.11 104	0.25 140

acv_ft	0.57 286	0.87 425	2.45 367	0.33 267	0.41 437	0.63 425	0.29 386	0.86 409	0.73 415	0.64 470	0.59 418	0.69 477	0.45 437	0.47 156	0.68 432	0.11 284	0.10 172	0.10 212	0.09 135	0.43 592	0.39 239

MFN_U_SF_RVC	1.57 641	2.56 680	3.30 583	0.66 540	0.41 437	1.15 613	0.51 543	1.27 617	1.35 627	1.61 650	1.20 614	1.43 638	0.97 605	1.80 545	2.10 614	1.88 680	1.79 618	1.97 684	2.14 686	1.61 672	1.76 604

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 626	2.04 650	3.02 555	0.58 515	0.41 437	2.15 661	1.00 636	1.31 623	1.29 622	1.05 593	1.10 607	1.29 628	0.91 596	3.07 661	1.34 563	1.65 677	0.84 508	0.68 647	0.88 663	1.55 671	1.91 609

AF-Net	0.76 478	1.14 502	2.74 502	0.42 419	0.41 437	0.70 488	0.41 494	1.07 582	0.94 566	0.73 523	1.05 604	1.04 598	0.86 589	1.23 440	1.00 514	0.23 575	0.15 282	0.25 591	0.18 400	0.32 505	0.35 213

RYNet	0.77 487	0.91 445	2.36 316	0.37 352	0.41 437	0.88 569	0.44 517	0.99 515	0.88 544	0.65 486	0.54 369	0.92 565	0.61 528	2.70 644	1.23 554	0.15 467	0.14 264	0.17 524	0.14 321	0.27 453	0.55 354

PA-Net	0.93 558	1.36 570	4.14 642	0.64 533	0.41 437	0.70 488	0.53 550	0.91 452	0.88 544	0.53 337	0.60 427	0.70 483	0.54 494	2.40 620	2.57 638	0.17 507	0.28 389	0.19 551	0.28 491	0.25 417	0.48 307
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
111111	0.39 104	0.28 10	0.93 13	0.33 267	0.42 451	0.43 137	0.13 10	0.48 117	0.39 93	0.24 93	0.31 186	0.18 76	0.17 66	0.43 137	0.23 75	0.09 94	1.32 569	0.08 58	0.06 11	0.25 417	1.00 522

MLG-Stereo	0.38 96	0.43 184	1.46 117	0.24 61	0.42 451	0.44 151	0.13 10	0.42 63	0.51 184	0.27 135	0.14 11	0.17 62	0.13 18	0.35 88	0.18 6	0.08 42	1.45 588	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.47 300

AIO-test2	0.60 326	1.55 604	2.73 499	0.63 529	0.42 451	0.50 226	0.23 248	0.84 385	0.73 415	0.34 188	0.53 348	0.37 262	0.22 161	0.70 291	0.32 196	0.75 644	0.16 297	0.13 418	0.17 387	0.21 350	0.47 300

RAFT_R40	0.55 269	0.31 46	2.44 350	0.57 514	0.42 451	0.62 410	0.52 547	0.58 218	0.66 322	0.56 368	0.54 369	0.54 379	0.50 478	1.56 495	0.53 360	0.11 284	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.16 233	0.10 15

aanet-new-78k	0.62 358	0.73 356	3.88 633	0.27 126	0.43 455	0.43 137	0.19 102	0.49 122	0.35 32	0.20 40	0.22 76	0.16 44	0.25 218	0.36 94	0.45 307	0.07 8	1.52 596	0.08 58	0.06 11	0.12 128	2.06 619

CFNet-RSSM	0.44 162	0.36 109	2.38 320	0.28 152	0.43 455	0.53 267	0.20 127	0.86 409	0.52 196	0.44 246	0.36 229	0.53 370	0.26 235	0.40 116	0.27 129	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.38 567	0.10 80	0.22 116

aanet-new-40k	0.46 180	0.74 368	2.02 225	0.34 294	0.44 457	0.38 85	0.20 127	0.43 71	0.29 9	0.19 30	0.24 101	0.16 44	0.20 130	0.25 17	0.21 37	0.07 8	0.09 137	0.08 58	0.06 11	0.11 104	2.66 653

DispViT+	0.25 10	0.29 16	1.12 49	0.20 4	0.44 457	0.22 10	0.14 23	0.43 71	0.40 103	0.20 40	0.17 29	0.18 76	0.15 43	0.39 106	0.19 14	0.11 284	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.09 10

aanetorigin	0.81 497	1.03 474	2.64 456	0.44 437	0.44 457	0.59 355	1.00 636	0.59 227	0.70 386	1.54 648	1.22 616	0.82 532	1.08 613	1.06 399	1.07 527	0.18 520	0.15 282	0.17 524	0.21 442	0.53 617	0.65 400

XQC	0.84 508	1.32 553	2.61 441	0.78 562	0.44 457	0.89 573	0.53 550	1.16 606	1.07 598	0.85 566	0.69 492	0.92 565	0.73 562	1.40 466	1.44 573	0.24 583	0.35 404	0.23 580	0.26 480	0.45 599	0.39 239

DRN-Test	0.71 445	0.79 393	2.83 523	0.40 402	0.44 457	0.80 542	0.41 494	1.07 582	0.83 512	0.82 560	0.64 464	0.68 466	0.57 506	1.78 540	0.79 470	0.16 487	0.13 248	0.17 524	0.16 368	0.24 392	0.51 323

GwcNet	0.76 478	1.09 487	3.68 619	0.38 372	0.45 462	0.81 546	0.45 521	0.91 452	0.89 549	0.63 459	0.77 544	0.82 532	0.51 482	1.64 515	0.85 483	0.17 507	0.16 297	0.15 484	0.15 345	0.33 511	0.34 206

RP	0.74 462	1.01 468	2.48 385	0.44 437	0.45 462	0.66 467	0.45 521	0.95 487	0.87 540	0.70 509	0.95 585	0.99 586	0.82 581	1.55 493	0.82 479	0.26 594	0.19 329	0.23 580	0.20 431	0.34 521	0.38 231

RGC	0.78 489	1.10 492	2.55 415	0.45 444	0.45 462	0.73 503	0.40 492	1.00 525	0.75 442	0.75 533	1.04 602	1.02 593	0.73 562	1.74 529	1.15 541	0.24 583	0.19 329	0.28 596	0.26 480	0.31 495	0.38 231

NCC-stereo	0.88 530	1.22 532	2.97 545	0.60 518	0.45 462	1.88 650	0.48 533	1.04 557	0.75 442	0.70 509	0.85 562	0.93 570	0.84 584	1.81 547	1.51 579	0.28 601	0.19 329	0.23 580	0.31 517	0.27 453	0.35 213

Abc-Net	0.88 530	1.22 532	2.97 545	0.60 518	0.45 462	1.88 650	0.48 533	1.04 557	0.75 442	0.70 509	0.85 562	0.93 570	0.84 584	1.81 547	1.51 579	0.28 601	0.19 329	0.23 580	0.31 517	0.27 453	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
StereoDRNet	0.71 445	1.24 538	2.56 419	0.42 419	0.45 462	0.73 503	0.46 527	0.98 506	0.81 499	0.77 540	0.56 394	0.74 496	0.48 467	1.69 524	0.91 491	0.15 467	0.14 264	0.15 484	0.15 345	0.26 438	0.51 323

MDST_ROB	1.28 614	0.53 260	3.84 631	0.55 499	0.45 462	4.06 677	0.60 573	1.36 626	0.89 549	2.18 660	1.17 611	0.98 582	0.72 559	4.28 677	2.12 616	0.20 549	0.16 297	0.19 551	0.17 387	0.20 335	0.84 474

IGEV-Stereo+	0.48 202	0.32 60	1.43 113	0.26 100	0.46 469	0.30 23	0.13 10	0.32 15	0.57 243	0.80 551	0.24 101	0.19 93	0.19 112	0.57 222	0.46 314	0.10 183	1.36 572	0.08 58	0.22 456	0.46 603	1.04 530

ccnet	0.77 487	0.61 295	2.01 220	0.40 402	0.46 469	1.05 600	0.59 569	1.02 544	0.74 436	0.90 572	0.97 587	0.82 532	0.89 594	1.68 523	1.16 543	0.32 610	0.26 380	0.32 610	0.28 491	0.35 536	0.47 300

aanet-new-70k	0.39 104	0.75 375	1.98 212	0.26 100	0.47 471	0.40 104	0.19 102	0.49 122	0.37 55	0.18 23	0.21 62	0.16 44	0.21 147	0.39 106	0.19 14	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.12 128	1.04 530

RASNet	0.69 433	1.05 480	2.59 428	0.37 352	0.47 471	0.66 467	0.33 438	0.82 365	0.76 451	0.51 318	0.65 472	0.93 570	0.62 530	2.20 604	0.80 472	0.14 436	0.09 137	0.09 144	0.11 238	0.18 282	0.37 222

DANet	0.85 517	0.68 327	2.41 333	1.18 608	0.48 473	0.77 529	1.23 655	0.93 466	1.53 637	0.90 572	0.72 525	0.97 581	0.57 506	1.86 560	1.05 522	0.18 520	0.16 297	0.19 551	0.16 368	0.26 438	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
PASM	0.82 501	1.00 465	2.68 477	0.52 485	0.48 473	0.65 454	0.59 569	0.83 376	0.89 549	0.82 560	0.73 527	0.89 561	0.68 550	2.39 619	0.73 451	0.35 615	0.37 406	0.36 617	0.41 579	0.45 599	0.51 323

ours_stereo	0.37 88	0.67 317	1.63 142	0.30 196	0.50 475	0.35 55	0.22 208	0.41 56	0.38 73	0.21 53	0.32 203	0.23 135	0.17 66	0.47 156	0.22 56	0.08 42	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.24 392	0.77 448

AE-Stereo	0.71 445	0.32 60	2.44 350	0.44 437	0.50 475	0.58 333	0.23 248	1.08 584	0.67 335	0.67 495	0.51 331	0.47 341	0.24 200	0.63 253	0.32 196	0.09 94	2.15 653	0.11 292	0.45 587	0.22 367	2.01 615

CES	0.33 44	0.32 60	1.46 117	0.25 80	0.50 475	0.40 104	0.20 127	0.48 117	0.48 159	0.22 66	0.29 161	0.26 174	0.19 112	0.35 88	0.22 56	0.09 94	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.16 233	0.54 344

aanet-new-22k	0.48 202	0.82 404	2.10 250	0.49 469	0.51 478	0.33 42	0.22 208	0.41 56	0.35 32	0.19 30	0.25 114	0.19 93	0.20 130	0.43 137	0.21 37	0.07 8	0.31 394	0.08 58	0.07 63	0.11 104	2.29 643

RAFT-Stereo-weight	0.46 180	0.37 124	1.60 137	0.29 175	0.51 478	0.57 323	0.22 208	0.84 385	0.67 335	0.48 271	0.38 242	0.36 254	0.17 66	0.39 106	0.27 129	0.09 94	1.28 561	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.41 255

222	1.02 581	0.60 289	1.95 203	0.29 175	0.51 478	0.62 410	0.24 278	1.09 586	0.86 534	0.64 470	0.67 484	0.47 341	0.42 406	1.86 560	6.73 685	0.13 394	1.21 549	0.11 292	0.32 525	0.17 257	1.44 577

DeepPrunerF	0.92 551	1.33 558	3.41 600	0.46 449	0.51 478	0.64 438	0.49 540	1.16 606	2.62 670	0.65 486	0.61 435	0.65 439	0.62 530	2.23 605	1.31 561	0.23 575	0.19 329	0.30 605	0.28 491	0.39 570	0.34 206

TCMNet	0.72 455	1.15 508	2.78 511	0.51 482	0.52 482	0.73 503	0.39 487	0.94 472	0.78 469	0.60 421	0.68 487	0.63 426	0.46 448	1.71 525	0.72 447	0.18 520	0.19 329	0.23 580	0.18 400	0.40 577	0.56 356

fffy	0.39 104	0.67 317	1.57 131	0.45 444	0.52 482	0.37 73	0.22 208	0.45 88	0.35 32	0.21 53	0.30 172	0.26 174	0.20 130	0.45 146	0.24 87	0.08 42	0.29 390	0.10 212	0.08 98	0.25 417	0.77 448

ACVNet-DCA	0.67 419	0.73 356	2.43 342	0.67 543	0.52 482	0.76 519	0.24 278	0.81 356	0.83 512	0.77 540	0.39 248	0.25 157	0.38 357	0.70 291	0.22 56	0.10 183	2.13 649	0.11 292	0.09 135	0.16 233	1.18 545

xx1	0.71 445	0.73 356	2.43 342	0.67 543	0.52 482	0.76 519	0.24 278	0.85 398	1.05 595	0.77 540	0.39 248	0.46 332	0.37 348	0.70 291	0.22 56	0.10 183	2.13 649	0.12 355	0.41 579	0.16 233	1.18 545

1test111	0.72 455	0.73 356	2.43 342	0.67 543	0.52 482	0.76 519	0.24 278	0.81 356	0.83 512	0.77 540	0.39 248	0.25 157	0.38 357	1.03 393	0.75 457	0.10 183	2.13 649	0.11 292	0.09 135	0.16 233	1.18 545

cc1	0.74 462	0.73 356	2.43 342	0.67 543	0.52 482	0.76 519	0.24 278	0.85 398	1.05 595	0.77 540	0.39 248	0.25 157	0.38 357	0.70 291	0.22 56	0.10 183	2.13 649	0.11 292	0.09 135	0.25 417	2.20 631

SHD	0.84 508	1.14 502	2.54 407	0.80 565	0.52 482	0.76 519	0.34 448	1.16 606	1.29 622	1.11 601	0.85 562	0.98 582	0.74 566	1.25 446	1.48 575	0.22 567	0.37 406	0.20 561	0.27 489	0.36 544	0.41 255

GCAP-Stereo-DPT26K	0.58 295	0.71 345	1.95 203	0.55 499	0.53 489	0.35 55	0.21 170	0.45 88	0.69 374	0.36 195	0.22 76	0.17 62	0.18 91	0.45 146	0.51 348	0.08 42	0.32 397	0.08 58	0.28 491	0.12 128	3.41 672

IGEV-Stereo++	0.58 295	0.29 16	1.66 148	0.37 352	0.53 489	0.47 185	0.13 10	0.54 186	0.37 55	1.02 590	0.25 114	0.17 62	0.22 161	1.04 395	0.27 129	0.08 42	1.98 637	0.08 58	0.06 11	0.17 257	1.92 610

RAFT	0.62 358	1.35 565	2.26 296	0.62 526	0.53 489	0.47 185	0.35 458	0.70 293	0.58 251	0.50 306	0.50 327	0.79 516	0.40 381	0.49 184	0.36 235	0.11 284	0.79 495	0.14 455	0.13 298	0.52 616	0.72 430

AnyNet_C01	1.20 606	1.89 637	4.25 647	0.55 499	0.54 492	1.57 634	1.39 662	1.10 589	1.13 606	1.19 612	1.34 626	1.15 619	1.11 615	1.73 527	2.89 649	0.26 594	0.24 367	0.28 596	0.24 464	0.50 611	0.68 414

AnyNet_C32	1.08 596	1.76 631	3.01 553	0.50 476	0.54 492	1.17 615	1.16 649	0.97 498	0.95 572	1.11 601	0.98 590	0.87 554	0.93 601	1.57 500	4.11 671	0.22 567	0.20 344	0.25 591	0.25 472	0.40 577	0.68 414

RT-IGEV	0.87 527	0.33 74	2.66 461	0.59 516	0.55 494	0.93 582	0.81 615	1.19 611	1.10 601	1.05 593	0.93 581	1.11 613	0.78 575	0.75 315	1.67 587	0.12 344	0.47 433	0.11 292	0.49 603	0.28 466	1.56 586

SST-Stereo	0.56 277	0.30 34	2.44 350	0.71 553	0.55 494	0.62 410	0.65 589	0.57 214	0.67 335	0.59 410	0.53 348	0.51 360	0.59 517	1.57 500	0.31 186	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.11 23

PFNet	0.62 358	0.42 167	2.69 484	0.43 432	0.55 494	0.62 410	0.27 344	0.64 261	0.72 410	0.61 431	0.56 394	0.45 324	0.33 326	1.86 560	1.12 536	0.28 601	0.09 137	0.12 355	0.16 368	0.26 438	0.27 155

aanet-new-24k	0.34 51	0.65 314	1.61 139	0.25 80	0.56 497	0.40 104	0.21 170	0.42 63	0.31 14	0.20 40	0.28 151	0.18 76	0.20 130	0.26 22	0.20 25	0.07 8	0.10 172	0.08 58	0.32 525	0.12 128	0.32 192

PSMNet-RUCA	0.64 384	1.12 498	2.61 441	0.59 516	0.56 497	0.64 438	0.37 470	0.89 434	0.72 410	0.53 337	0.68 487	0.53 370	0.43 419	0.61 243	0.46 314	0.35 615	0.19 329	0.44 631	0.29 496	0.49 610	0.35 213

NaN_ROB	1.25 611	1.46 594	3.84 631	0.54 497	0.56 497	1.12 610	0.99 632	1.05 565	1.03 591	1.10 599	0.87 569	0.77 508	1.07 612	5.85 683	2.98 650	0.16 487	0.23 363	0.16 505	0.24 464	0.28 466	0.66 402

PWCK	1.62 644	2.32 670	4.27 648	1.11 602	0.56 497	1.81 647	1.84 670	1.55 641	1.54 638	1.45 641	1.81 639	1.82 648	1.38 630	3.34 666	2.14 618	1.09 660	0.57 459	0.98 660	0.59 630	1.50 670	0.79 457

ELAS_RVC	1.51 637	0.88 429	3.36 587	0.63 529	0.56 497	1.53 632	2.73 677	1.53 638	1.76 649	2.26 664	2.21 653	2.10 652	3.07 670	2.08 591	2.52 634	0.42 620	0.42 421	0.42 626	0.37 562	0.51 613	0.84 474
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
raft_robust	0.68 426	1.24 538	2.42 337	0.30 196	0.57 502	0.53 267	0.25 306	0.95 487	0.79 482	0.49 287	0.46 286	1.12 614	0.74 566	1.50 486	0.61 405	0.09 94	0.62 471	0.10 212	0.30 506	0.26 438	0.30 177

RTS	1.29 616	1.59 612	6.48 674	0.63 529	0.57 502	1.59 636	0.90 625	1.15 603	1.44 631	1.20 617	1.31 622	1.10 611	0.87 592	2.67 640	2.27 627	0.21 560	0.38 410	0.19 551	0.20 431	0.46 603	0.68 414

RTSA	1.29 616	1.59 612	6.48 674	0.63 529	0.57 502	1.59 636	0.90 625	1.15 603	1.44 631	1.20 617	1.31 622	1.10 611	0.87 592	2.67 640	2.27 627	0.21 560	0.38 410	0.19 551	0.20 431	0.46 603	0.68 414

ELAS	1.52 638	0.92 450	2.91 537	0.62 526	0.57 502	3.13 669	2.21 674	1.67 648	1.58 640	2.42 667	2.43 656	1.87 649	2.49 665	1.85 558	2.70 642	0.42 620	0.43 426	0.41 624	0.40 574	0.51 613	0.85 480
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
11t1	0.60 326	0.49 231	2.19 273	0.35 320	0.58 506	0.48 195	0.21 170	0.72 304	0.73 415	0.49 287	0.47 292	0.35 252	0.34 334	0.61 243	0.71 443	0.12 344	1.26 558	0.10 212	0.29 496	0.16 233	1.22 553

Foundation-i1c-attn	0.59 314	0.29 16	1.10 45	0.53 489	0.59 507	0.30 23	0.20 127	0.52 162	1.73 647	0.45 251	0.26 128	0.34 246	0.25 218	0.83 343	0.54 366	0.09 94	1.87 625	0.08 58	0.06 11	0.07 2	1.75 602

UDG	0.86 520	1.57 608	2.80 514	0.68 549	0.59 507	0.78 534	0.38 480	0.97 498	0.74 436	0.63 459	0.70 505	1.01 590	0.68 550	1.02 391	1.22 553	0.45 625	0.34 403	0.89 656	0.51 611	0.73 634	0.58 369

test-3	0.58 295	0.43 184	2.44 350	0.52 485	0.59 507	0.46 171	0.23 248	0.77 325	0.49 165	0.52 328	0.29 161	0.44 311	0.22 161	0.59 231	0.97 500	0.08 42	1.27 559	0.10 212	0.35 550	0.29 477	0.62 386

test_1	0.58 295	0.43 184	2.44 350	0.52 485	0.59 507	0.46 171	0.23 248	0.77 325	0.49 165	0.51 318	0.29 161	0.44 311	0.22 161	0.59 231	0.97 500	0.08 42	1.27 559	0.10 212	0.35 550	0.29 477	0.63 392

test_3	0.59 314	0.44 199	2.44 350	0.53 489	0.59 507	0.48 195	0.30 402	0.79 340	0.52 196	0.51 318	0.30 172	0.45 324	0.22 161	0.59 231	0.97 500	0.08 42	1.25 554	0.11 292	0.35 550	0.30 486	0.62 386

PDISCO_ROB	0.84 508	1.46 594	2.84 525	0.65 536	0.59 507	1.17 615	0.48 533	1.19 611	1.08 600	0.67 495	0.72 525	1.00 589	0.61 528	1.24 442	1.05 522	0.38 617	0.18 323	0.28 596	0.24 464	0.58 621	0.44 287

ff7	0.65 393	0.58 280	2.09 243	0.39 389	0.60 513	0.56 300	0.23 248	0.49 122	0.62 287	1.00 585	0.24 101	0.20 105	0.24 200	0.71 299	0.24 87	0.09 94	2.09 640	0.10 212	0.18 400	0.24 392	2.22 633

ffff	0.65 393	0.58 280	2.09 243	0.39 389	0.60 513	0.56 300	0.23 248	0.49 122	0.62 287	1.00 585	0.24 101	0.20 105	0.24 200	0.71 299	0.24 87	0.09 94	2.09 640	0.10 212	0.18 400	0.24 392	2.22 633

11t	0.65 393	0.58 280	2.09 243	0.39 389	0.60 513	0.56 300	0.23 248	0.49 122	0.62 287	1.00 585	0.24 101	0.20 105	0.24 200	0.71 299	0.24 87	0.09 94	2.09 640	0.10 212	0.18 400	0.24 392	2.22 633

1111x	1.06 589	0.79 393	3.29 582	0.33 267	0.60 513	0.64 438	0.33 438	1.10 589	0.92 557	0.59 410	0.69 492	0.59 407	0.47 460	2.64 638	4.61 675	0.12 344	1.38 575	0.11 292	0.49 603	0.18 282	1.30 564

TestStereo1	0.59 314	1.21 527	2.63 447	0.40 402	0.60 513	0.56 300	0.34 448	0.82 365	0.73 415	0.45 251	0.63 450	0.36 254	0.42 406	0.66 271	0.42 286	0.10 183	0.32 397	0.12 355	0.10 185	0.34 521	0.52 331

ccc-4	0.65 393	0.58 280	2.09 243	0.39 389	0.60 513	0.56 300	0.23 248	0.49 122	0.62 287	1.00 585	0.24 101	0.20 105	0.24 200	0.71 299	0.24 87	0.09 94	2.09 640	0.10 212	0.18 400	0.24 392	2.22 633

SA-5K	0.59 314	1.21 527	2.63 447	0.40 402	0.60 513	0.56 300	0.34 448	0.82 365	0.73 415	0.45 251	0.63 450	0.36 254	0.42 406	0.66 271	0.42 286	0.10 183	0.32 397	0.12 355	0.10 185	0.34 521	0.52 331

LL-Strereo	0.85 517	1.73 627	3.06 563	0.37 352	0.61 520	0.54 277	0.33 438	1.01 535	0.76 451	0.69 505	0.58 412	0.85 546	0.78 575	2.65 639	0.54 366	0.14 436	0.58 461	0.14 455	0.12 276	0.42 587	1.05 532

x	0.65 393	0.62 302	2.12 255	0.36 339	0.61 520	0.48 195	0.24 278	0.80 347	0.89 549	0.50 306	0.56 394	0.44 311	0.36 341	0.62 252	0.80 472	0.11 284	1.44 584	0.11 292	0.39 572	0.16 233	1.34 567

Sa-1000	0.61 336	1.07 482	2.71 492	0.32 243	0.61 520	0.61 389	0.31 413	1.00 525	0.76 451	0.53 337	0.83 557	0.43 296	0.33 326	0.69 284	0.30 167	0.10 183	0.52 446	0.13 418	0.28 491	0.29 477	0.29 168

Foundation-i1a	0.59 314	0.27 3	1.10 45	0.55 499	0.63 523	0.31 28	0.21 170	0.53 174	1.91 655	0.40 220	0.24 101	0.36 254	0.25 218	0.87 350	0.47 320	0.09 94	1.74 616	0.07 1	0.06 11	0.09 52	1.65 597

tt1	0.74 462	0.73 356	2.34 313	0.67 543	0.63 523	0.75 514	0.24 278	0.85 398	0.96 574	0.81 554	0.38 242	0.26 174	0.35 337	0.64 260	0.22 56	0.10 183	2.16 654	0.11 292	0.09 135	0.25 417	2.19 628

SA	0.61 336	1.14 502	2.79 513	0.32 243	0.63 523	0.57 323	0.30 402	0.97 498	0.78 469	0.43 237	0.63 450	0.39 272	0.46 448	0.70 291	0.31 186	0.10 183	0.44 427	0.13 418	0.32 525	0.31 495	0.51 323

iRaft-Stereo_5w	0.65 393	1.35 565	2.21 280	0.30 196	0.63 523	0.49 207	0.28 358	0.78 332	0.64 307	0.41 223	0.61 435	0.62 422	0.46 448	1.79 544	0.48 330	0.10 183	0.25 376	0.11 292	0.12 276	0.40 577	0.94 508

Consistency-Raft	0.92 551	1.21 527	3.50 607	0.98 588	0.63 523	0.77 529	0.54 553	1.02 544	1.01 588	0.62 446	1.03 600	0.65 439	1.04 610	0.81 339	1.36 567	0.45 625	0.47 433	0.51 637	0.59 630	0.65 629	0.47 300

MC-Stereo	0.58 295	0.37 124	2.00 217	0.88 571	0.64 528	0.54 277	0.19 102	0.46 98	0.39 93	0.58 391	0.39 248	0.27 188	0.27 251	0.71 299	0.32 196	0.09 94	1.20 546	0.09 144	0.16 368	0.22 367	1.92 610

qqq	0.65 393	0.63 304	2.10 250	0.30 196	0.64 528	0.46 171	0.27 344	0.81 356	0.83 512	0.48 271	0.56 394	0.46 332	0.37 348	1.03 393	0.75 457	0.11 284	1.41 580	0.12 355	0.41 579	0.16 233	1.18 545

test_5	0.61 336	1.25 541	2.76 507	0.39 389	0.64 528	0.58 333	0.35 458	0.85 398	0.66 322	0.49 287	0.56 394	0.55 388	0.40 381	0.79 331	0.32 196	0.10 183	0.19 329	0.12 355	0.12 276	0.33 511	0.85 480

mms	0.39 104	0.63 304	1.31 91	0.34 294	0.65 531	0.32 36	0.22 208	0.39 44	0.39 93	0.27 135	0.31 186	0.23 135	0.17 66	0.57 222	0.22 56	0.08 42	0.21 353	0.10 212	0.08 98	0.24 392	1.16 543

G-Net	1.02 581	0.70 340	3.23 574	0.60 518	0.66 532	2.00 656	0.71 604	0.78 332	0.70 386	1.14 606	2.53 658	1.29 628	1.01 608	1.47 482	1.74 592	0.25 590	0.24 367	0.24 586	0.26 480	0.37 553	0.40 247

ProNet	0.46 180	0.60 289	1.85 179	0.35 320	0.67 533	0.49 207	0.25 306	0.53 174	0.57 243	0.21 53	0.24 101	0.22 122	0.20 130	0.52 198	0.22 56	0.09 94	0.47 433	0.10 212	0.09 135	0.23 385	1.33 565

xxxx	0.97 570	0.64 309	2.14 262	0.30 196	0.67 533	0.64 438	0.24 278	1.09 586	0.91 555	0.57 384	0.65 472	0.58 403	0.39 374	1.57 500	5.49 681	0.13 394	1.38 575	0.11 292	0.32 525	0.17 257	1.41 575

test_xeample	0.98 573	0.65 314	2.12 255	0.29 175	0.67 533	0.60 370	0.28 358	1.08 584	0.85 527	0.62 446	0.70 505	0.44 311	0.41 393	1.95 575	5.45 679	0.12 344	1.33 570	0.11 292	0.31 517	0.18 282	1.42 576

model_zeroshot	0.75 473	0.94 456	2.48 385	1.88 653	0.68 536	0.72 498	0.22 208	1.01 535	0.51 184	1.10 599	0.35 225	0.63 426	0.20 130	0.78 327	0.32 196	0.12 344	1.97 635	0.10 212	0.23 460	0.12 128	0.56 356

ADCPNet	1.07 592	1.37 575	4.54 657	0.38 372	0.68 536	1.36 623	0.64 585	0.93 466	0.83 512	0.79 549	0.82 555	1.08 606	1.18 621	1.30 455	2.68 641	0.21 560	0.69 482	0.21 567	0.95 666	0.30 486	0.54 344

DDUNet	0.90 544	1.63 619	2.77 509	0.77 559	0.69 538	0.83 553	0.44 517	0.90 445	0.70 386	0.68 501	0.76 540	0.92 565	0.54 494	1.14 422	1.35 565	0.61 634	0.37 406	0.96 658	0.52 614	0.77 640	0.67 409

SPS-STEREO	1.22 607	1.65 621	3.41 600	0.66 540	0.69 538	1.01 593	0.68 599	1.10 589	0.96 574	1.40 638	1.25 617	1.46 640	1.08 613	2.05 585	2.24 625	0.66 639	0.61 466	0.58 639	0.57 627	0.66 630	1.65 597
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MLG-Stereo_test2	0.46 180	0.49 231	1.77 159	0.79 563	0.70 540	0.63 425	0.12 4	0.37 31	0.48 159	0.39 214	0.15 18	0.24 147	0.10 2	0.46 151	0.20 25	0.16 487	1.21 549	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.66 402

MADNet+	1.44 629	2.19 657	6.00 671	0.89 572	0.70 540	1.58 635	1.11 642	1.56 643	1.30 624	0.89 570	1.03 600	1.25 624	1.12 616	3.29 665	2.80 646	0.48 628	0.57 459	0.39 621	0.36 560	0.63 627	0.69 422

NVStereoNet_ROB	1.45 631	1.62 617	3.59 615	1.09 597	0.70 540	0.86 560	0.67 596	1.19 611	1.51 636	1.20 617	4.05 679	1.61 645	1.94 654	2.97 660	2.07 613	0.67 640	0.69 482	0.55 638	0.70 639	0.57 620	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
ToySt	0.67 419	0.88 429	2.61 441	0.39 389	0.73 543	0.61 389	0.38 480	0.78 332	0.73 415	0.43 237	0.70 505	0.72 488	0.45 437	0.66 271	0.62 408	0.14 436	0.63 473	0.13 418	0.33 540	0.24 392	1.18 545

Occ-G	0.68 426	0.54 263	2.08 239	0.99 592	0.74 544	0.38 85	0.25 306	0.46 98	0.78 469	0.40 220	0.36 229	0.46 332	0.22 161	0.90 365	0.70 437	0.09 94	1.53 598	0.09 144	0.16 368	0.31 495	2.06 619

otaku	1.15 602	2.10 653	3.51 608	0.98 588	0.74 544	1.02 595	0.59 569	1.03 551	0.89 549	0.70 509	1.60 635	0.98 582	0.65 539	1.63 512	1.80 600	0.99 655	0.46 429	0.73 649	0.40 574	1.30 664	0.88 490

WAO-7	1.58 642	2.04 650	3.25 577	0.94 581	0.75 546	1.75 644	1.13 644	1.87 657	1.97 659	1.46 644	2.53 658	1.98 651	1.75 647	3.13 662	2.48 633	0.69 642	0.67 477	0.94 657	0.74 647	0.80 643	0.77 448

MSKI-zero shot	0.70 440	0.44 199	2.62 446	1.47 628	0.75 546	0.56 300	0.20 127	0.80 347	0.45 140	0.60 421	0.52 341	0.44 311	0.17 66	0.70 291	0.26 120	0.09 94	2.87 678	0.09 144	0.32 525	0.14 195	0.50 316

RAFT+CT+SA	0.60 326	1.25 541	2.49 391	0.38 372	0.75 546	0.55 292	0.34 448	0.83 376	0.68 362	0.39 214	0.55 380	0.44 311	0.29 290	0.75 315	0.28 144	0.09 94	0.24 367	0.11 292	0.51 611	0.30 486	0.74 440

test_xeample3	0.86 520	0.75 375	3.36 587	0.65 536	0.76 549	0.49 207	0.33 438	1.21 615	0.80 490	0.61 431	0.23 95	0.30 218	0.29 290	1.17 428	1.57 584	0.10 183	1.79 618	0.10 212	0.40 574	0.25 417	2.09 621

MFMNet_re	1.01 580	1.73 627	3.04 559	0.85 570	0.76 549	0.93 582	0.81 615	1.02 544	1.10 601	1.05 593	1.06 605	0.84 540	0.96 604	0.93 373	0.97 500	0.68 641	0.61 466	0.63 644	0.60 632	0.77 640	0.80 461

IGEVStereo-DCA	0.74 462	0.74 368	2.09 243	0.76 556	0.77 551	0.45 159	0.23 248	0.49 122	0.62 287	0.71 518	0.22 76	0.30 218	0.28 269	1.29 453	1.53 581	0.10 183	1.50 593	0.10 212	0.18 400	0.24 392	2.22 633

rrr	0.84 508	0.74 368	3.40 598	0.76 556	0.77 551	0.45 159	0.28 358	1.23 616	0.84 524	0.71 518	0.22 76	0.30 218	0.28 269	1.29 453	1.53 581	0.10 183	1.50 593	0.10 212	0.29 496	0.24 392	1.75 602

SAMSARA	1.11 598	1.35 565	2.60 436	1.34 618	0.77 551	1.67 641	1.41 666	1.47 635	0.99 586	1.54 648	0.89 574	1.44 639	0.90 595	1.88 566	1.71 588	0.25 590	0.55 455	0.22 572	0.34 545	0.39 570	0.50 316

DN	0.97 570	0.30 34	4.03 638	3.02 679	0.78 554	0.72 498	0.21 170	0.61 240	0.44 133	0.36 195	0.54 369	0.36 254	0.18 91	1.20 435	0.91 491	0.72 643	1.86 624	0.11 292	0.34 545	0.12 128	2.60 651

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 560	0.84 414	3.40 598	1.46 627	0.78 554	1.37 625	0.70 603	1.11 593	0.68 362	0.80 551	1.29 619	1.09 609	0.59 517	1.16 425	1.01 517	0.14 436	0.53 449	0.11 292	0.46 594	0.31 495	0.86 484

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 295	1.48 597	2.53 403	0.29 175	0.78 554	0.52 256	0.20 127	0.68 278	0.66 322	0.51 318	0.61 435	0.40 283	0.32 320	0.40 116	0.43 295	0.08 42	0.63 473	0.09 144	0.09 135	0.37 553	0.58 369

HH	0.79 492	0.52 253	2.72 494	1.45 625	0.80 557	0.91 577	0.23 248	0.76 318	0.76 451	0.64 470	0.55 380	0.87 554	0.41 393	0.94 374	0.45 307	0.09 94	1.20 546	0.10 212	0.09 135	0.16 233	2.16 625

HanStereo	0.79 492	0.52 253	2.72 494	1.45 625	0.80 557	0.91 577	0.23 248	0.76 318	0.76 451	0.64 470	0.55 380	0.87 554	0.41 393	0.94 374	0.45 307	0.09 94	1.20 546	0.10 212	0.09 135	0.16 233	2.16 625

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 501	0.78 389	3.67 618	0.35 320	0.81 559	1.25 620	0.88 622	1.13 600	0.58 251	0.84 564	0.52 341	1.24 623	0.64 536	0.77 321	0.70 437	0.10 183	0.53 449	0.11 292	0.45 587	0.29 477	0.81 468

DDF-Stereo	0.65 393	0.33 74	1.69 153	0.67 543	0.82 560	0.37 73	0.20 127	0.50 146	0.52 196	0.34 188	0.17 29	0.78 513	0.23 187	0.68 280	1.03 518	0.20 549	1.66 612	0.09 144	0.34 545	0.34 521	2.03 617

SQANet	0.92 551	1.96 639	3.23 574	0.77 559	0.83 561	0.76 519	0.38 480	0.87 418	0.68 362	0.64 470	0.69 492	0.73 494	0.52 489	1.35 461	1.36 567	0.80 647	0.30 392	0.60 642	0.29 496	0.93 646	0.70 425

anonymity	0.86 520	0.68 327	1.44 116	0.64 533	0.83 561	0.67 476	0.52 547	0.98 506	0.73 415	0.96 581	0.70 505	0.81 529	0.86 589	1.10 411	1.34 563	0.64 635	0.72 490	0.58 639	1.44 678	0.60 623	0.91 497

cross-raft	0.47 188	0.34 89	2.17 266	0.70 551	0.84 563	0.50 226	0.35 458	0.74 311	0.43 121	0.44 246	0.45 281	0.63 426	0.25 218	0.37 98	0.27 129	0.08 42	0.14 264	0.10 212	0.23 460	0.11 104	0.27 155

UGAM-zero	0.97 570	0.44 199	2.48 385	0.33 267	0.86 564	1.26 621	0.76 609	1.05 565	0.52 196	0.93 579	0.45 281	1.32 630	0.81 579	2.08 591	0.49 341	0.10 183	0.52 446	0.09 144	0.47 597	0.11 104	4.43 688

mmm	0.66 413	0.53 260	1.83 170	0.38 372	0.86 564	0.49 207	0.27 344	0.82 365	0.83 512	0.59 410	0.69 492	0.47 341	0.38 357	0.81 339	0.73 451	0.12 344	1.37 574	0.14 455	0.45 587	0.18 282	1.35 569

ACVNet-4b	2.00 652	2.19 657	4.85 659	1.09 597	0.86 564	1.15 613	0.53 550	1.11 593	1.15 611	0.65 486	1.09 606	1.97 650	0.69 555	2.31 610	9.78 692	5.73 691	0.42 421	1.03 663	0.55 618	1.89 674	0.92 502

Ntro	1.11 598	2.10 653	3.52 610	0.97 587	0.87 567	1.06 603	0.54 553	1.02 544	0.93 564	0.63 459	0.76 540	0.93 570	0.67 548	1.76 534	1.71 588	1.03 656	0.46 429	0.76 650	0.41 579	1.29 662	0.86 484

PAM	0.91 548	0.43 184	2.67 470	0.77 559	0.89 568	1.81 647	1.22 654	1.13 600	0.78 469	1.16 609	0.91 578	1.39 636	0.68 550	0.76 319	1.06 525	0.10 183	0.98 520	0.10 212	0.50 607	0.14 195	0.66 402

ACVNet_1	1.47 633	2.27 666	4.92 660	1.11 602	0.89 568	1.19 618	0.66 591	1.28 618	1.19 616	0.98 582	0.97 587	3.06 665	1.48 638	2.37 615	1.82 601	1.08 658	0.49 438	1.03 663	0.48 601	1.20 658	0.95 511

DMCA-RVC	0.70 440	1.30 550	3.59 615	0.37 352	0.89 568	0.57 323	0.31 413	0.73 308	0.59 261	0.69 505	0.54 369	0.59 407	0.57 506	1.25 446	0.66 425	0.16 487	0.38 410	0.20 561	0.15 345	0.22 367	0.23 126

PVD	1.05 588	1.21 527	2.36 316	0.84 569	0.91 571	1.04 598	0.64 585	1.32 624	1.68 642	1.43 640	1.41 630	1.14 617	1.15 618	1.49 485	1.77 597	0.27 598	0.65 475	0.28 596	0.35 550	0.40 577	0.73 434

SCV_C0	0.73 458	0.68 327	2.05 233	1.50 632	0.92 572	0.45 159	0.20 127	0.96 490	0.71 401	0.65 486	0.33 209	0.31 228	0.20 130	1.25 446	0.52 352	0.09 94	1.68 614	0.08 58	0.30 506	0.27 453	1.52 581

RainbowNet	1.27 612	2.22 661	3.58 614	1.14 606	0.92 572	1.08 606	0.76 609	1.19 611	1.15 611	0.77 540	0.97 587	1.08 606	0.83 583	1.64 515	1.72 590	1.20 664	1.30 566	1.01 662	0.58 628	1.23 659	0.97 518

SGM_RVC	2.11 656	1.07 482	2.87 531	0.98 588	0.92 572	2.72 668	1.88 673	1.91 660	12.27 692	2.09 656	1.99 645	2.47 658	2.24 663	2.87 657	2.03 609	0.54 629	0.47 433	0.42 626	0.47 597	0.74 635	1.22 553
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	1.54 639	2.20 659	4.42 654	1.10 599	0.93 575	1.37 625	0.87 620	1.53 638	1.71 645	1.22 621	1.72 638	2.12 653	1.06 611	2.58 633	1.93 605	0.94 651	0.54 452	1.00 661	0.56 621	2.11 678	0.96 515

EGLCR-Stereo	0.90 544	0.31 46	1.90 193	1.60 635	0.95 576	1.14 612	0.42 501	0.85 398	0.43 121	1.74 652	0.21 62	0.27 188	0.17 66	1.56 495	0.30 167	0.10 183	2.60 670	0.10 212	0.09 135	0.10 80	3.10 665

LL-Strereo2	0.62 358	1.36 570	2.47 380	1.37 620	0.96 577	0.54 277	0.28 358	0.61 240	0.49 165	0.42 230	0.34 218	0.44 311	0.21 147	0.57 222	0.53 360	0.11 284	0.26 380	0.16 505	0.14 321	0.18 282	0.98 520

RALCasStereoNet	0.65 393	1.34 561	2.56 419	0.43 432	0.96 577	0.50 226	0.26 325	0.62 246	0.56 236	0.43 237	0.49 315	0.36 254	0.28 269	0.72 307	0.53 360	0.10 183	1.18 544	0.09 144	0.08 98	0.27 453	1.27 559

EDNetEfficientorigin	8.19 688	1.27 544	145.54 720	0.51 482	0.96 577	0.75 514	0.49 540	0.86 409	1.57 639	2.12 658	1.49 632	1.28 626	1.35 626	1.84 554	2.15 619	0.14 436	0.13 248	0.17 524	0.18 400	0.39 570	0.64 397

EAI-Stereo	1.16 603	0.29 16	1.94 202	0.55 499	0.97 580	1.96 652	7.94 694	1.34 625	1.03 591	1.01 589	1.48 631	0.51 360	0.66 546	0.65 268	1.42 572	0.09 94	0.23 363	0.09 144	0.53 615	0.13 163	0.49 313

GMOStereo	0.58 295	0.89 435	2.46 375	0.29 175	0.99 581	0.51 236	0.32 424	0.58 218	0.46 145	0.58 391	0.48 300	0.54 379	0.27 251	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 607	0.13 418	0.11 238	0.34 521	0.42 260

error version	0.58 295	0.89 435	2.46 375	0.29 175	0.99 581	0.51 236	0.32 424	0.58 218	0.46 145	0.58 391	0.48 300	0.54 379	0.27 251	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 607	0.13 418	0.11 238	0.34 521	0.42 260

test-v	0.58 295	0.89 435	2.46 375	0.29 175	0.99 581	0.51 236	0.32 424	0.58 218	0.46 145	0.58 391	0.48 300	0.54 379	0.27 251	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 607	0.13 418	0.11 238	0.34 521	0.42 260

test-2	0.58 295	0.89 435	2.46 375	0.29 175	0.99 581	0.51 236	0.32 424	0.58 218	0.46 145	0.58 391	0.48 300	0.54 379	0.27 251	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 607	0.13 418	0.11 238	0.34 521	0.42 260

raftrobust	0.52 241	1.14 502	2.15 263	0.33 267	0.99 581	0.53 267	0.21 170	0.59 227	0.50 177	0.53 337	0.36 229	0.31 228	0.33 326	0.47 156	0.42 286	0.10 183	0.55 455	0.09 144	0.08 98	0.22 367	0.46 298

WAO-6	1.69 646	1.87 636	3.21 573	1.15 607	1.01 586	2.29 662	1.06 641	1.85 655	2.84 674	1.30 632	2.59 660	2.19 654	1.67 644	2.62 636	2.52 634	0.96 653	0.68 479	1.19 666	0.84 660	1.13 654	0.95 511

AAGNet	0.92 551	0.40 152	2.53 403	0.60 518	1.01 586	0.62 410	0.45 521	0.52 162	0.68 362	0.58 391	0.53 348	0.50 355	0.72 559	1.22 437	7.32 687	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.16 233	0.10 15

GCAP-Stereo	0.59 314	1.35 565	2.44 350	0.49 469	1.02 588	0.52 256	0.14 23	0.53 174	0.54 215	0.44 246	0.50 327	0.30 218	0.22 161	0.68 280	0.41 276	0.09 94	1.30 566	0.09 144	0.07 63	0.23 385	0.54 344

Select-FE	0.89 538	0.94 456	2.99 550	0.50 476	1.03 589	1.31 622	0.92 627	1.40 631	0.59 261	1.11 601	0.55 380	1.16 621	0.75 570	0.91 367	1.20 548	0.11 284	0.46 429	0.11 292	0.49 603	0.14 195	1.09 539

EDNetEfficient	1.29 616	0.78 389	4.27 648	0.65 536	1.03 589	0.94 585	1.38 661	0.87 418	1.75 648	2.33 666	1.32 624	1.04 598	2.21 662	1.59 508	4.07 670	0.16 487	0.19 329	0.15 484	0.27 489	0.38 561	0.40 247

MonStereo1	2.06 653	1.22 532	2.39 326	1.22 611	1.04 591	3.53 674	0.62 581	1.55 641	1.93 657	1.50 646	3.36 675	2.24 656	10.67 692	2.85 655	1.50 576	1.08 658	0.39 416	0.96 658	0.58 628	1.16 656	1.39 572

SCV	0.69 433	0.68 327	1.95 203	0.90 575	1.04 591	0.49 207	0.24 278	0.98 506	0.73 415	0.54 343	0.31 186	0.24 147	0.20 130	1.32 456	0.26 120	0.11 284	1.59 603	0.09 144	0.32 525	0.34 521	1.58 591

RSM	0.47 188	0.51 248	1.36 97	1.37 620	1.04 591	0.37 73	0.21 170	0.52 162	0.55 227	0.23 80	0.28 151	0.28 197	0.17 66	0.40 116	0.22 56	0.09 94	0.24 367	0.09 144	0.35 550	0.24 392	0.80 461

WAO-8	2.91 668	2.55 678	3.77 622	1.93 656	1.04 591	4.08 678	0.99 632	3.25 680	6.09 684	2.20 661	3.34 673	3.33 668	2.64 666	11.73 691	2.52 634	2.12 681	1.92 627	1.55 677	0.93 664	1.27 660	0.96 515

Venus	2.91 668	2.55 678	3.77 622	1.93 656	1.04 591	4.08 678	0.99 632	3.25 680	6.09 684	2.20 661	3.34 673	3.33 668	2.64 666	11.73 691	2.52 634	2.12 681	1.92 627	1.55 677	0.93 664	1.27 660	0.96 515

RAFT-Test	0.56 277	0.41 160	2.01 220	0.90 575	1.07 596	0.65 454	0.37 470	0.83 376	0.65 314	0.49 287	0.49 315	0.93 570	0.24 200	0.52 198	0.30 167	0.10 183	0.38 410	0.09 144	0.38 567	0.11 104	0.19 89

AIO-test1	0.58 295	1.37 575	2.77 509	0.66 540	1.08 597	0.50 226	0.23 248	0.86 409	0.69 374	0.31 171	0.42 261	0.29 209	0.22 161	0.77 321	0.34 223	0.13 394	0.15 282	0.12 355	0.16 368	0.31 495	0.30 177

Dean	1.92 650	2.31 669	5.03 661	1.31 614	1.08 597	1.55 633	0.99 632	1.98 664	2.33 666	1.51 647	4.15 680	4.23 676	1.39 631	2.31 610	2.10 614	1.18 663	0.69 482	1.18 665	0.75 648	1.30 664	1.07 534

GCST	0.84 508	1.48 597	3.02 555	1.12 605	1.09 599	0.62 410	0.19 102	0.79 340	0.56 236	0.60 421	0.65 472	0.50 355	0.31 311	1.24 442	0.74 456	0.76 645	0.46 429	0.84 651	0.64 636	0.71 632	0.57 362

IGEV++	0.74 462	0.70 340	2.05 233	1.11 602	1.09 599	0.32 36	0.21 170	0.75 315	0.43 121	0.30 168	0.30 172	0.22 122	0.27 251	0.98 384	0.31 186	0.10 183	2.50 669	0.08 58	0.15 345	0.27 453	2.70 655

MIM_Stereo	0.55 269	0.92 450	2.65 457	0.32 243	1.09 599	0.51 236	0.19 102	0.67 273	0.52 196	0.48 271	0.54 369	0.43 296	0.27 251	0.57 222	0.30 167	0.08 42	0.17 311	0.11 292	0.10 185	0.28 466	0.80 461

rafts_anoy	0.60 326	1.33 558	2.59 428	0.53 489	1.09 599	0.49 207	0.25 306	0.67 273	0.53 209	0.41 223	0.38 242	0.33 241	0.30 304	0.68 280	0.41 276	0.10 183	1.13 541	0.13 418	0.15 345	0.20 335	0.29 168

PAM_32	0.95 563	0.43 184	2.68 477	0.64 533	1.10 603	1.78 646	1.16 649	1.12 596	0.96 574	1.07 597	0.90 577	1.38 635	0.76 574	0.78 327	1.11 534	0.10 183	1.29 563	0.10 212	0.50 607	0.16 233	0.98 520

IMH-64-1	1.50 634	1.98 641	2.69 484	1.39 623	1.12 604	1.39 627	1.19 652	1.80 651	1.47 633	1.19 612	2.20 651	1.53 641	1.51 640	2.12 597	1.98 606	1.34 669	0.68 479	1.28 669	0.70 639	1.37 666	1.12 540

IMH-64	1.50 634	1.98 641	2.69 484	1.39 623	1.12 604	1.39 627	1.19 652	1.80 651	1.47 633	1.19 612	2.20 651	1.53 641	1.51 640	2.12 597	1.98 606	1.34 669	0.68 479	1.28 669	0.70 639	1.37 666	1.12 540

IMH	2.14 657	2.46 675	3.60 617	1.70 642	1.13 606	1.65 640	0.93 628	2.13 667	1.93 657	1.37 634	2.64 663	2.19 654	1.82 651	5.77 682	2.18 621	5.70 690	1.05 532	1.31 671	0.72 644	1.39 668	1.13 542

Reg-Stereo(zero)	0.66 413	0.26 1	2.13 261	0.25 80	1.15 607	0.99 590	0.97 630	0.57 214	0.81 499	0.52 328	0.46 286	0.54 379	0.59 517	0.47 156	1.14 539	0.08 42	0.88 511	0.08 58	0.36 560	0.12 128	0.80 461

DCRE	0.76 478	0.80 397	2.31 307	1.05 594	1.18 608	0.63 425	0.26 325	1.03 551	0.59 261	0.52 328	2.12 647	0.44 311	0.27 251	0.41 125	0.53 360	0.09 94	1.02 529	0.10 212	0.32 525	0.16 233	1.47 579

TorneroNet-64	2.74 664	2.23 662	4.18 644	1.48 629	1.20 609	3.88 675	1.01 638	3.48 684	6.61 687	2.62 671	4.55 683	4.20 673	3.84 677	3.39 669	3.40 658	1.23 665	0.66 476	1.39 674	0.80 649	3.42 686	1.27 559

edge stereo	0.84 508	0.74 368	3.42 603	0.38 372	1.21 610	0.63 425	0.41 494	0.98 506	0.83 512	0.81 554	0.88 572	1.14 617	0.73 562	2.16 601	0.89 487	0.22 567	0.20 344	0.26 593	0.18 400	0.38 561	0.43 271

JetBlue	1.89 649	2.09 652	4.16 643	0.74 554	1.23 611	4.52 681	3.86 683	1.68 649	1.26 618	1.28 629	1.54 633	2.36 657	1.86 652	3.35 667	3.37 656	0.54 629	0.49 438	0.48 633	0.49 603	1.39 668	1.21 551

anonymousdsp	0.86 520	0.59 288	2.65 457	1.33 617	1.25 612	0.56 300	0.23 248	0.54 186	0.71 401	1.13 604	0.25 114	0.22 122	0.24 200	1.24 442	0.24 87	0.09 94	2.34 663	0.10 212	0.18 400	0.25 417	3.12 666

IGEV-Stereo	0.86 520	0.60 289	2.65 457	1.35 619	1.25 612	0.56 300	0.23 248	0.54 186	0.71 401	1.14 606	0.25 114	0.22 122	0.24 200	1.24 442	0.24 87	0.09 94	2.34 663	0.10 212	0.18 400	0.25 417	3.13 667
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TorneroNet	5.60 684	2.30 668	3.98 635	1.49 631	1.26 614	14.47 692	1.11 642	4.85 686	20.66 709	10.12 691	16.30 700	11.78 697	7.35 687	3.41 670	4.38 673	1.36 672	0.70 485	1.46 676	0.87 662	2.73 683	1.33 565

RSM++	0.48 202	0.52 253	1.27 79	1.62 636	1.27 615	0.39 94	0.20 127	0.49 122	0.56 236	0.22 66	0.25 114	0.24 147	0.17 66	0.39 106	0.23 75	0.09 94	0.11 205	0.09 144	0.35 550	0.29 477	0.80 461

Selective-IGEV-i32	0.57 286	0.42 167	1.87 187	1.67 640	1.33 616	0.36 63	0.20 127	0.61 240	0.70 386	0.22 66	0.31 186	0.22 122	0.19 112	0.52 198	0.36 235	0.09 94	0.97 517	0.09 144	0.15 345	0.20 335	0.86 484

Selective-IGEV	0.57 286	0.42 167	1.87 187	1.67 640	1.33 616	0.36 63	0.20 127	0.61 240	0.71 401	0.22 66	0.31 186	0.22 122	0.19 112	0.52 198	0.36 235	0.09 94	0.97 517	0.09 144	0.15 345	0.20 335	0.85 480

anonymousa	0.74 462	0.60 289	2.58 425	0.96 585	1.33 616	0.61 389	0.26 325	0.69 283	0.56 236	0.55 356	0.84 559	0.82 532	0.46 448	0.56 218	0.61 405	0.10 183	1.11 539	0.12 355	0.98 668	0.14 195	0.97 518

test-1	0.61 336	0.54 263	2.09 243	0.31 221	1.37 619	0.51 236	0.28 358	0.83 376	0.50 177	0.42 230	0.55 380	0.54 379	0.24 200	0.38 102	1.25 557	0.10 183	1.08 534	0.10 212	0.17 387	0.11 104	0.77 448

FINET	1.92 650	1.96 639	4.49 656	1.62 636	1.39 620	3.51 673	4.39 684	2.89 675	2.58 669	1.39 636	1.98 644	1.35 632	2.12 661	1.64 515	2.12 616	0.84 649	1.03 531	0.18 543	0.29 496	0.54 618	2.12 623

AANet	1.18 604	1.16 512	2.94 541	0.35 320	1.41 621	0.66 467	0.38 480	0.82 365	2.26 664	1.34 633	1.54 633	1.27 625	1.21 622	1.32 456	1.26 559	0.59 633	1.95 634	0.18 543	0.39 572	0.34 521	2.25 638

PSi22a	0.63 373	0.32 60	0.91 11	0.96 585	1.42 622	0.16 2	0.14 23	0.34 20	0.45 140	0.12 1	0.10 1	0.25 157	0.18 91	0.72 307	0.39 262	0.09 94	1.75 617	0.07 1	0.42 584	0.13 163	3.64 680

pmcnn	1.44 629	1.25 541	3.57 613	0.74 554	1.42 622	0.72 498	0.56 561	1.04 557	1.06 597	1.03 591	2.89 668	6.01 684	0.75 570	2.54 629	3.60 661	0.14 436	0.11 205	0.08 58	0.06 11	0.34 521	0.81 468

DF	0.70 440	0.34 89	1.60 137	2.29 665	1.43 624	0.40 104	0.20 127	0.73 308	0.37 55	0.25 101	0.39 248	0.34 246	0.17 66	0.83 343	0.90 489	0.10 183	2.62 673	0.08 58	0.29 496	0.09 52	0.58 369

notaker	2.77 665	2.35 671	4.02 637	2.61 675	1.44 625	1.77 645	1.14 645	2.77 673	1.81 652	2.30 665	11.41 694	3.95 671	4.70 680	3.24 664	3.01 651	1.58 676	0.88 511	1.71 682	1.08 671	2.10 677	1.44 577

AIO-Stereo	0.64 384	0.60 289	1.63 142	1.31 614	1.45 626	0.38 85	0.20 127	0.55 198	0.83 512	0.31 171	0.31 186	0.23 135	0.15 43	0.39 106	0.63 415	0.10 183	1.25 554	0.09 144	0.41 579	0.21 350	1.73 601

UNDER WATER-64	2.59 660	2.28 667	5.63 667	1.85 652	1.45 626	3.28 670	1.60 668	2.62 670	5.57 683	2.09 656	2.12 647	4.10 672	4.21 678	2.74 648	3.64 662	1.49 674	0.86 510	1.58 679	1.09 672	1.91 675	1.62 595

UNDER WATER	2.84 666	2.25 663	5.25 663	1.84 651	1.45 626	2.36 664	1.44 667	3.23 679	6.51 686	2.61 670	2.73 665	5.69 682	5.64 684	3.14 663	4.18 672	1.48 673	0.81 502	1.60 680	1.07 670	1.91 675	1.67 599

GIP-stereo	0.61 336	0.68 327	1.05 35	0.95 584	1.46 629	0.42 129	0.17 75	0.69 283	0.49 165	0.19 30	0.24 101	0.23 135	0.18 91	0.95 380	0.59 390	0.10 183	1.33 570	0.08 58	0.06 11	0.18 282	2.21 632

KSHMR	4.19 679	2.37 672	6.24 672	1.73 646	1.48 630	1.97 654	1.29 657	3.18 678	17.06 704	2.15 659	15.74 698	9.09 690	1.75 647	8.33 688	2.37 630	1.55 675	1.29 563	1.70 681	1.23 675	1.75 673	1.60 593

ktn	4.44 680	2.47 676	3.70 621	1.82 650	1.49 631	2.11 660	1.40 663	2.30 668	12.56 693	11.36 695	16.25 699	11.30 696	3.77 676	4.41 679	3.47 659	1.86 679	0.99 522	1.74 683	1.21 674	3.28 685	1.39 572

WQFJA1++	2.66 661	0.28 10	6.84 676	1.32 616	1.50 632	0.52 256	0.13 10	0.41 56	0.52 196	14.18 698	0.19 44	3.31 667	0.17 66	0.88 359	0.45 307	0.18 520	1.54 600	0.08 58	0.81 652	17.77 708	2.17 627

MoCha-V2	0.74 462	0.78 389	2.18 270	1.01 593	1.55 633	0.36 63	0.19 102	0.61 240	0.49 165	0.33 181	0.34 218	0.30 218	0.27 251	1.56 495	0.47 320	0.09 94	1.94 632	0.08 58	0.37 562	0.18 282	1.62 595

anonymousdsp2	0.88 530	0.31 46	1.96 208	1.06 595	1.56 634	0.57 323	0.22 208	0.84 385	0.98 583	1.20 617	0.37 234	0.65 439	0.26 235	1.19 433	0.46 314	0.10 183	2.40 667	0.10 212	0.13 298	0.19 312	2.96 659

Anonymous_2	1.36 624	0.49 231	2.03 227	1.71 643	1.58 635	2.49 666	0.58 566	1.59 644	2.31 665	0.77 540	0.88 572	1.03 594	0.58 514	1.20 435	0.66 425	0.32 610	1.38 575	1.42 675	3.87 693	0.78 642	1.56 586

tt	4.94 682	0.32 60	4.22 646	2.29 665	1.58 635	10.19 689	16.94 699	9.44 695	5.03 682	1.69 651	1.33 625	4.68 678	5.02 681	3.38 668	5.91 682	6.15 692	9.47 703	2.80 689	3.16 691	3.54 687	1.58 591

HART	0.75 473	0.75 375	2.22 284	0.94 581	1.59 637	0.30 23	0.19 102	0.72 304	0.85 527	0.30 168	0.52 341	0.39 272	0.16 60	0.81 339	0.43 295	0.08 42	2.61 672	0.10 212	0.07 63	0.36 544	1.61 594

IGEV_i1	0.90 544	0.33 74	2.58 425	0.83 568	1.60 638	0.58 333	0.27 344	0.89 434	0.96 574	1.13 604	0.48 300	0.98 582	0.34 334	1.19 433	0.60 395	0.11 284	2.17 657	0.13 418	0.19 418	0.17 257	2.38 645

riskmin	0.96 567	0.32 60	2.07 237	1.72 644	1.61 639	1.62 638	0.57 564	1.45 634	0.55 227	0.73 523	0.89 574	0.92 565	0.45 437	1.16 425	0.60 395	0.11 284	1.30 566	0.12 355	1.38 677	0.14 195	1.51 580

DA	0.89 538	0.42 167	2.01 220	1.10 599	1.65 640	0.88 569	0.22 208	0.63 254	0.92 557	0.41 223	0.70 505	0.29 209	0.27 251	1.52 489	0.40 267	0.10 183	2.35 665	0.09 144	0.07 63	0.11 104	3.60 678

GGEV	0.89 538	0.42 167	2.01 220	1.10 599	1.65 640	0.88 569	0.22 208	0.63 254	0.92 557	0.41 223	0.70 505	0.29 209	0.27 251	1.52 489	0.40 267	0.10 183	2.35 665	0.09 144	0.07 63	0.11 104	3.60 678

AEACV	0.89 538	0.29 16	1.84 173	2.50 671	1.68 642	0.53 267	0.21 170	1.01 535	0.42 114	0.68 501	0.31 186	0.22 122	0.39 374	1.63 512	0.25 105	0.09 94	2.60 670	0.09 144	0.54 617	0.23 385	2.27 641

SGM-ForestM	3.67 678	2.70 682	5.34 665	1.65 639	1.72 643	6.02 684	5.08 687	4.10 685	3.47 676	4.59 683	4.21 681	9.81 691	5.79 685	6.44 685	6.97 686	0.88 650	1.09 536	0.33 614	0.45 587	0.68 631	2.10 622

FACV-RUCA	0.61 336	0.44 199	2.11 254	0.43 432	1.73 644	0.49 207	0.28 358	0.74 311	0.68 362	0.41 223	0.53 348	0.34 246	0.64 536	0.41 125	0.33 211	0.13 394	0.11 205	0.62 643	0.12 276	0.72 633	1.02 528

JetRed	3.37 674	4.96 686	10.08 685	1.48 629	1.73 644	7.63 686	5.47 689	3.47 682	2.20 663	2.42 667	2.40 655	2.98 663	2.35 664	3.52 671	6.60 684	1.33 668	1.90 626	1.38 673	1.23 675	2.30 679	2.02 616

PipStereo	0.60 326	0.30 34	0.84 5	1.25 612	1.76 646	0.16 2	0.15 44	0.37 31	0.43 121	0.13 3	0.11 3	0.22 122	0.14 23	0.50 191	0.21 37	0.08 42	1.80 621	0.07 1	0.06 11	0.12 128	3.38 671

Foundation-i32	0.71 445	0.33 74	0.99 19	1.38 622	1.80 647	0.49 207	0.15 44	0.34 20	0.60 269	0.14 5	0.13 9	0.28 197	0.14 23	0.99 385	0.52 352	0.09 94	2.49 668	0.07 1	0.06 11	0.11 104	3.05 664

LVE	2.10 655	2.61 681	4.30 652	1.79 648	1.81 648	1.68 642	1.04 639	2.35 669	2.78 673	1.27 628	2.87 667	4.21 675	1.46 635	2.83 654	2.02 608	2.87 685	0.92 514	1.19 666	1.47 679	1.29 662	1.18 545

MSCF	0.88 530	0.84 414	1.67 150	2.15 660	1.87 649	0.51 236	0.21 170	0.63 254	0.61 276	0.32 176	0.29 161	0.17 62	0.30 304	1.06 399	0.67 429	0.11 284	1.92 627	0.08 58	0.31 517	0.19 312	3.72 681

PSi22b	0.61 336	0.30 34	0.87 8	1.18 608	1.89 650	0.16 2	0.15 44	0.37 31	0.43 121	0.13 3	0.11 3	0.24 147	0.14 23	0.52 198	0.20 25	0.08 42	1.79 618	0.07 1	0.06 11	0.12 128	3.35 670

GASTEREO	0.89 538	0.83 409	1.67 150	2.15 660	1.89 650	0.52 256	0.21 170	0.62 246	0.62 287	0.33 181	0.31 186	0.16 44	0.31 311	1.11 416	0.68 432	0.11 284	1.92 627	0.08 58	0.29 496	0.19 312	3.79 682

IGEV-RUCA	2.30 658	0.38 135	1.36 97	0.41 413	1.90 652	2.03 659	1.86 671	1.37 627	1.78 650	3.73 681	3.72 676	5.06 680	8.09 689	2.15 599	1.63 585	0.26 594	0.77 493	2.71 688	1.91 684	2.43 681	2.42 646

AIO_rvc	0.95 563	1.02 470	2.57 423	2.80 678	1.91 653	0.37 73	0.24 278	0.52 162	0.60 269	0.98 582	0.29 161	0.25 157	0.18 91	2.16 601	0.29 156	0.11 284	1.39 579	0.08 58	0.11 238	0.26 438	2.87 657

FSD					1.93 654	0.63 425	0.33 438	0.46 98	0.53 209	0.32 176	0.32 203	0.40 283	0.32 320	1.14 422	0.60 395	0.28 601	2.77 675	0.31 606	0.30 506	0.31 495

IGEV-FE	0.91 548	0.39 144	3.80 625	0.42 419	1.95 655	0.56 300	0.64 585	0.84 385	0.55 227	1.45 641	0.53 348	0.79 516	0.42 406	0.57 222	1.13 537	0.10 183	0.49 438	0.10 212	0.34 545	0.19 312	2.97 661

IGEV_Zeroshot_test	0.91 548	0.39 144	3.80 625	0.42 419	1.95 655	0.56 300	0.64 585	0.84 385	0.55 227	1.45 641	0.53 348	0.79 516	0.42 406	0.57 222	1.13 537	0.10 183	0.49 438	0.10 212	0.34 545	0.19 312	2.97 661

Selective-IGEV-i1pa	9.63 692	12.74 697	9.48 682	4.50 686	1.98 657	17.44 696	7.90 693	14.58 704	11.39 691	10.82 694	15.33 697	15.03 701	12.26 701	18.50 706	10.60 695	7.78 701	4.13 688	5.21 695	2.66 690	2.49 682	7.76 695

MANE	3.51 677	2.03 649	3.88 633	1.89 654	2.01 658	5.98 683	4.72 685	5.87 688	7.13 688	3.80 682	5.10 685	6.11 685	5.34 683	4.39 678	5.05 678	1.07 657	1.28 561	0.50 636	0.85 661	0.76 638	2.36 644

DStereoO	1.34 622	0.76 381	2.18 270	1.19 610	2.07 659	0.79 538	3.84 682	1.01 535	1.42 629	0.72 521	1.11 608	0.80 524	1.97 655	0.96 381	2.44 631	1.25 667	0.99 522	0.48 633	0.60 632	0.96 650	1.34 567

raft+_RVC	0.62 358	1.18 520	2.43 342	0.36 339	2.08 660	0.52 256	0.25 306	0.66 268	0.54 215	0.36 195	0.46 286	0.32 234	0.28 269	0.49 184	0.43 295	0.10 183	0.91 513	0.10 212	0.09 135	0.22 367	0.70 425

iRaft-Stereo_20w	1.50 634	0.42 167	4.81 658	2.24 664	2.09 661	1.36 623	1.27 656	1.38 628	0.94 566	2.07 655	0.42 261	0.85 546	0.69 555	0.87 350	1.37 569	0.10 183	4.04 687	0.09 144	0.40 574	0.17 257	4.53 689

SGM+DAISY	2.67 663	2.14 655	4.28 650	1.92 655	2.11 662	4.36 680	5.22 688	3.17 677	3.00 675	3.24 680	3.81 677	3.03 664	3.61 675	2.53 628	3.79 664	1.15 661	1.29 563	0.66 645	0.71 643	0.95 648	2.44 647

HUF	1.33 621	0.96 459	4.06 639	2.73 676	2.17 663	0.35 55	0.24 278	1.87 657	0.75 442	1.28 629	0.29 161	1.35 632	0.19 112	1.97 578	0.43 295	0.15 467	3.91 686	0.08 58	0.06 11	0.31 495	3.41 672

Selective-IGEV-i1	0.99 575	0.36 109	1.98 212	1.72 644	2.18 664	0.62 410	0.33 438	0.91 452	1.13 606	0.60 421	0.53 348	1.36 634	0.29 290	0.71 299	1.00 514	0.11 284	1.94 632	0.13 418	0.30 506	0.14 195	3.51 675

zero-FE	1.27 612	0.33 74	9.38 681	1.30 613	2.25 665	0.33 42	0.20 127	0.51 156	1.26 618	0.32 176	0.22 76	0.77 508	0.22 161	0.69 284	0.96 498	0.21 560	2.25 658	0.09 144	0.61 634	0.32 505	3.25 668

MADNet++	2.94 671	2.17 656	3.27 579	2.55 674	2.28 666	3.29 672	3.37 678	2.76 672	2.67 672	3.10 678	3.20 672	2.78 661	3.25 672	4.11 676	4.68 676	2.72 684	2.27 659	3.03 691	2.43 688	2.34 680	2.59 650

GREAT-IGEV	0.92 551	0.56 276	2.08 239	0.98 588	2.29 667	0.47 185	0.18 93	0.35 23	0.78 469	0.74 530	0.33 209	0.15 20	0.18 91	1.00 387	0.55 372	0.09 94	3.79 685	0.07 1	0.26 480	0.22 367	3.26 669
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Selective-IGEV-i16pa	48.64 719	66.79 719	7.52 677	2.47 670	2.37 668	116.47 721	1.40 663	91.24 722	84.66 721	33.04 720	91.67 720	61.93 721	89.44 722	130.51 722	54.29 719	50.76 719	16.25 705	17.95 710	10.05 701	0.98 652	43.03 720

FoundationStereo	0.61 336	0.37 124	0.91 11	1.96 658	2.40 669	0.20 7	0.16 62	0.26 3	0.86 534	0.16 7	0.12 6	0.19 93	0.17 66	0.58 230	0.32 196	0.10 183	2.98 681	0.08 58	0.06 11	0.07 2	0.20 100

gasm-f	0.93 558	0.71 345	2.09 243	2.15 660	2.42 670	0.54 277	0.26 325	0.66 268	0.45 140	0.43 237	0.33 209	0.16 44	0.22 161	0.70 291	0.93 494	0.13 394	2.28 660	0.09 144	0.06 11	0.39 570	3.58 676

dual_stereo	0.94 560	0.31 46	1.80 165	0.90 575	2.52 671	0.54 277	0.15 44	0.69 283	1.02 589	0.25 101	0.18 35	0.18 76	0.14 23	0.63 253	0.35 231	0.09 94	3.76 684	0.07 1	0.47 597	0.07 2	4.59 690

MultiAttention	2.45 659	0.55 272	2.24 289	1.79 648	2.54 672	11.19 690	2.28 675	1.28 618	0.84 524	0.63 459	1.17 611	1.13 615	0.57 506	15.98 701	1.78 598	0.20 549	0.09 137	0.43 629	1.60 682	0.95 648	1.69 600

DStereoFS	2.88 667	2.40 673	3.33 585	2.36 667	2.63 673	5.25 682	4.98 686	3.05 676	4.10 680	2.71 673	3.88 678	2.77 660	5.31 682	2.69 643	3.64 662	1.35 671	1.67 613	0.58 639	1.10 673	0.88 644	3.02 663

StereoAnything_RVC	1.22 607	1.71 626	3.17 572	2.52 672	2.63 673	0.26 14	0.15 44	0.47 108	0.54 215	0.49 287	0.71 520	0.52 367	0.19 112	1.60 511	0.57 379	0.11 284	4.13 688	0.08 58	0.05 1	0.76 638	3.79 682

AIO_test	1.11 598	0.77 382	2.51 398	3.32 681	2.81 675	0.35 55	0.25 306	1.29 620	0.68 362	1.28 629	0.27 142	0.32 234	0.17 66	2.86 656	0.27 129	0.12 344	1.72 615	0.08 58	0.21 442	0.15 211	2.81 656

DStereoSA	2.66 661	1.38 579	3.38 592	2.11 659	2.88 676	3.99 676	6.44 691	1.48 636	3.47 676	1.23 623	4.33 682	1.33 631	4.54 679	2.05 585	5.45 679	1.23 665	1.83 622	0.49 635	1.54 680	1.11 653	2.96 659

GEAStereo	0.95 563	0.48 224	1.85 179	2.15 660	3.19 677	0.55 292	0.21 170	0.66 268	0.45 140	0.43 237	0.22 76	0.16 44	0.18 91	1.06 399	0.97 500	0.13 394	2.28 660	0.09 144	0.06 11	0.33 511	3.58 676

GSStereo	1.06 589	0.48 224	1.85 179	2.42 669	3.19 677	0.55 292	0.21 170	1.59 644	0.54 215	0.29 163	0.22 76	0.17 62	0.18 91	1.06 399	0.97 500	0.13 394	2.82 676	0.08 58	0.17 387	0.33 511	3.99 684

BEATNet-Init1	12.32 695	12.82 698	28.66 714	3.22 680	3.71 679	21.59 707	11.42 695	14.54 703	13.73 700	20.24 706	20.16 705	26.14 715	19.85 704	19.08 707	15.33 704	1.81 678	1.93 631	2.05 685	2.48 689	4.25 689	3.41 672

HanzoNet	7.85 686	3.30 685	5.75 668	7.47 690	3.97 680	2.34 663	1.37 659	3.47 682	4.02 679	13.30 697	10.49 690	10.86 692	16.67 702	8.50 689	10.51 694	10.80 702	9.84 704	5.83 696	13.69 703	7.24 695	7.51 694

LE_ROB	4.55 681	2.43 674	9.94 684	2.79 677	4.03 681	2.40 665	3.54 679	2.72 671	11.04 690	11.64 696	4.69 684	5.25 681	10.74 693	4.52 680	9.73 691	0.82 648	0.70 485	1.34 672	0.97 667	0.74 635	0.94 508

DGSMNet	2.93 670	0.77 382	3.44 604	3.58 685	4.25 682	2.53 667	6.86 692	1.03 551	0.88 544	0.58 391	1.85 641	0.79 516	0.62 530	1.63 512	1.46 574	4.62 689	4.98 692	5.15 694	4.71 694	4.52 691	4.37 687

SDNR	2.06 653	2.93 683	2.94 541	1.55 634	5.13 683	1.98 655	0.24 278	1.95 663	2.62 670	0.92 575	2.71 664	5.76 683	0.68 550	3.61 672	3.84 665	0.33 612	0.38 410	0.22 572	0.17 387	1.13 654	2.04 618

XX-Stereo	0.98 573	0.57 278	4.45 655	1.64 638	5.33 684	0.55 292	0.16 62	0.96 490	0.43 121	0.45 251	0.65 472	0.85 546	0.19 112	0.79 331	0.26 120	0.11 284	0.80 498	0.10 212	0.32 525	0.17 257	0.78 454

GCAPDPT-zeroshot	1.24 610	0.35 101	9.01 680	3.41 682	5.81 685	0.39 94	0.20 127	0.68 278	0.46 145	0.27 135	0.26 128	0.25 157	0.17 66	0.69 284	0.21 37	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.13 163	2.25 638

GCAP-BAT	1.28 614	0.35 101	9.74 683	3.41 682	5.90 686	0.39 94	0.20 127	0.68 278	0.46 145	0.27 135	0.26 128	0.25 157	0.17 66	0.69 284	0.21 37	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.13 163	2.25 638

DispFullNet	1.69 646	2.25 663	5.23 662	1.53 633	8.78 687	0.89 573	0.37 470	1.03 551	0.98 583	1.37 634	1.00 594	1.13 615	1.97 655	1.51 487	0.98 509	0.55 631	0.32 397	1.19 666	0.64 636	1.16 656	0.88 490

USTest	8.06 687	7.11 690	8.76 679	9.20 692	9.03 688	15.20 693	23.57 700	10.01 696	9.45 689	5.97 687	6.79 686	7.77 688	7.51 688	8.75 690	11.06 696	2.24 683	3.58 683	2.87 690	3.21 692	4.93 692	4.21 686

PML	22.99 703	17.34 699	8.24 678	5.48 688	9.84 689	50.35 719	102.65 721	5.84 687	13.52 696	37.08 721	104.84 721	30.61 718	23.20 709	12.09 693	7.96 689	6.27 693	2.12 648	6.31 699	2.42 687	10.67 700	2.95 658

light-stereo	9.15 690	2.97 684	11.37 688	14.69 700	10.60 690	21.61 708	1.04 639	6.76 691	3.83 678	15.91 701	23.10 715	24.79 714	2.04 658	17.93 705	7.82 688	3.04 686	7.02 694	0.43 629	1.55 681	4.10 688	2.50 648

DGTPSM_ROB	8.97 689	5.94 687	13.01 694	5.95 689	11.34 691	8.54 687	24.06 701	6.47 689	13.52 696	5.19 684	11.52 695	6.18 686	11.04 694	7.02 686	13.92 697	4.47 688	7.66 695	3.90 692	7.43 699	4.34 690	7.98 698

DPSMNet_ROB	9.58 691	5.96 688	13.98 697	8.88 691	11.87 692	8.54 687	24.08 702	6.48 690	13.67 699	5.35 685	11.53 696	6.31 687	11.04 694	7.69 687	14.09 698	7.61 700	8.23 699	5.03 693	7.75 700	5.24 693	8.36 699

TCMNet-wrong-test	5.56 683	6.73 689	6.40 673	13.05 699	11.91 693	7.29 685	5.47 689	7.17 692	1.58 640	2.68 672	3.15 671	8.30 689	5.87 686	4.80 681	6.10 683	3.08 687	0.98 520	2.37 687	1.99 685	6.69 694	5.63 692

iinet-test	11.57 693	10.49 692	11.60 689	12.15 694	12.08 694	18.63 697	26.57 703	13.64 698	13.46 694	9.92 689	10.25 689	11.11 693	11.20 696	12.29 695	14.31 700	6.69 694	7.84 696	6.10 697	6.92 695	8.20 696	7.93 696

IINet	11.57 693	10.49 692	11.60 689	12.15 694	12.08 694	18.63 697	26.57 703	13.64 698	13.46 694	9.92 689	10.24 688	11.11 693	11.20 696	12.29 695	14.30 699	6.69 694	7.84 696	6.10 697	6.92 695	8.20 696	7.93 696

LRCNet_RVC	13.78 700	19.34 700	13.01 694	19.47 702	12.67 696	1.85 649	0.42 501	12.28 697	1.10 601	15.76 700	18.69 704	12.52 700	8.65 690	12.22 694	9.64 690	22.29 710	8.38 702	25.92 713	24.06 713	19.72 710	17.59 709

DPSM_ROB	12.32 695	11.13 695	12.31 692	12.90 697	12.80 697	19.81 705	28.13 709	14.50 701	14.31 701	10.62 692	11.34 692	12.03 698	11.89 699	13.08 698	15.22 702	7.09 696	8.31 700	6.47 700	7.32 697	8.69 698	8.43 700

DPSM	12.32 695	11.13 695	12.31 692	12.90 697	12.80 697	19.81 705	28.13 709	14.50 701	14.31 701	10.62 692	11.34 692	12.03 698	11.89 699	13.08 698	15.22 702	7.09 696	8.31 700	6.47 700	7.32 697	8.69 698	8.43 700

U	3.41 676	0.37 124	1.27 79	0.27 126	13.75 699	19.65 704	0.15 44	0.43 71	0.33 22	0.18 23	0.19 44	0.27 188	0.15 43	0.23 3	0.19 14	0.10 183	0.06 2	17.75 709	12.73 702	0.11 104	0.10 15

HaxPig	19.88 701	22.39 707	22.30 703	17.98 701	17.98 700	12.06 691	12.06 696	16.25 705	15.97 703	21.05 707	21.41 706	18.85 705	18.35 703	20.07 708	19.64 706	23.57 714	23.19 714	24.07 712	23.71 712	22.95 711	23.72 712

EKT-Stereo	1.56 640	0.55 272	2.60 436	2.54 673	19.66 701	0.55 292	0.22 208	0.76 318	0.51 184	0.40 220	0.36 229	0.43 296	0.27 251	0.74 313	0.42 286	0.13 394	0.17 311	0.11 292	0.16 368	0.20 335	0.50 316

MEDIAN_ROB	23.95 704	26.96 715	26.29 713	22.14 703	22.09 702	16.18 695	14.23 697	20.47 706	20.09 705	25.43 717	25.22 716	22.96 706	22.54 708	24.33 709	23.18 710	28.15 716	27.16 718	28.60 714	27.73 716	27.59 712	27.58 713

DPSimNet_ROB	24.35 705	23.81 714	31.38 717	25.93 705	22.83 703	31.30 709	34.38 711	20.78 707	28.92 717	27.39 718	22.99 714	28.29 717	35.76 720	15.47 700	17.82 705	24.28 715	17.90 713	22.23 711	14.12 704	19.38 709	22.12 711

AVERAGE_ROB	26.91 713	30.28 716	29.18 715	25.78 704	25.30 704	19.49 703	15.38 698	23.70 711	23.02 712	28.38 719	27.78 717	26.23 716	25.76 717	26.95 718	25.55 711	31.27 717	30.02 719	31.76 715	30.80 717	30.88 716	30.77 716

FlowAnything	24.80 709	22.39 707	24.71 709	26.07 707	25.75 705	39.80 715	56.70 713	29.12 715	28.95 718	21.38 714	22.83 713	24.22 711	23.96 710	26.24 714	30.65 717	14.23 706	16.78 711	13.04 706	14.84 711	17.49 701	16.93 704

CasAABBNet	24.76 706	22.38 706	24.44 708	26.05 706	25.75 705	39.79 714	56.76 715	29.10 714	28.88 716	21.22 711	22.69 710	24.21 710	23.99 715	26.23 711	30.62 714	14.22 703	16.71 710	13.03 702	14.75 706	17.49 701	16.97 707

Hybrid-DGEV	24.81 710	22.45 712	24.99 711	26.07 707	25.76 707	39.85 716	56.77 716	29.26 718	29.07 720	21.18 708	22.77 711	24.12 707	23.98 712	26.30 716	30.57 712	14.23 706	16.70 707	13.03 702	14.77 710	17.49 701	16.92 703

Selective-RAFT-Error	24.83 711	22.44 711	24.80 710	26.10 709	25.82 708	39.85 716	56.72 714	29.21 717	29.03 719	21.29 713	22.80 712	24.25 712	24.07 716	26.28 715	30.60 713	14.24 708	16.85 712	13.04 706	14.75 706	17.53 706	17.02 708

RAFT-FEzeroshot	24.76 706	22.39 707	24.34 706	26.12 710	25.84 709	39.77 712	56.77 716	29.07 712	28.85 714	21.21 709	22.64 708	24.17 708	23.98 712	26.23 711	30.63 715	14.22 703	16.70 707	13.03 702	14.76 708	17.49 701	16.95 705

RAFT-FE	24.76 706	22.39 707	24.34 706	26.12 710	25.84 709	39.77 712	56.77 716	29.07 712	28.85 714	21.21 709	22.64 708	24.17 708	23.98 712	26.23 711	30.63 715	14.22 703	16.70 707	13.03 702	14.76 708	17.49 701	16.95 705

Anonymous_1	22.76 702	11.11 694	11.93 691	12.73 696	26.05 711	19.39 702	27.77 708	14.18 700	13.64 698	14.92 699	10.66 691	11.26 695	11.24 698	12.48 697	14.45 701	37.82 718	7.87 698	34.92 716	63.61 718	87.51 721	11.75 702

LSM	3.40 675	1.42 587	5.81 669	9.98 693	30.74 712	0.86 560	1.14 645	0.99 515	1.26 618	1.40 638	2.18 650	0.93 570	0.85 587	1.76 534	1.03 518	0.22 567	0.35 404	0.24 586	0.29 496	0.40 577	6.21 693

DLNR-FE	13.74 698	20.13 702	23.90 704	121.61 720	34.09 713	0.46 171	0.15 44	8.04 694	0.47 154	0.29 163	0.37 234	0.26 174	0.17 66	0.78 327	0.36 235	7.40 699	2.94 679	0.09 144	0.38 567	51.06 720	1.95 612

DLNR_Zeroshot_test	13.74 698	20.06 701	23.92 705	121.50 719	35.20 714	0.46 171	0.15 44	7.96 693	0.47 154	0.29 163	0.37 234	0.26 174	0.17 66	0.79 331	0.36 235	7.16 698	2.95 680	0.09 144	0.38 567	50.40 719	1.95 612

xxxxx1	29.05 714	20.74 703	14.05 698	50.10 713	40.25 715	19.01 699	26.60 705	21.83 708	20.22 706	16.52 702	17.56 701	18.33 702	21.41 705	16.11 702	20.77 707	23.48 711	26.77 715	66.36 719	78.56 719	30.19 713	32.23 717

tt_ll	29.05 714	20.74 703	14.05 698	50.10 713	40.25 715	19.01 699	26.60 705	21.83 708	20.22 706	16.52 702	17.56 701	18.33 702	21.41 705	16.11 702	20.77 707	23.48 711	26.77 715	66.36 719	78.56 719	30.19 713	32.23 717

ff	29.05 714	20.74 703	14.05 698	50.10 713	40.25 715	19.01 699	26.60 705	21.83 708	20.22 706	16.52 702	17.56 701	18.33 702	21.41 705	16.11 702	20.77 707	23.48 711	26.77 715	66.36 719	78.56 719	30.19 713	32.23 717

RSGM-EC	41.37 717	31.41 717	19.61 701	51.58 716	47.86 718	38.12 710	60.59 719	34.20 719	22.62 710	23.48 715	29.36 718	43.51 719	35.09 718	65.96 719	68.73 720	65.97 720	37.56 720	48.34 717	25.52 714	47.85 717	30.14 714

acva	41.37 717	31.41 717	19.61 701	51.58 716	47.86 718	38.12 710	60.59 719	34.20 719	22.62 710	23.48 715	29.36 718	43.51 719	35.09 718	65.96 719	68.73 720	65.97 720	37.56 720	48.34 717	25.52 714	47.85 717	30.14 714

LSM0	26.57 712	22.53 713	25.76 712	30.62 712	52.30 720	39.86 718	56.49 712	29.18 716	28.76 713	21.26 712	22.46 707	24.42 713	23.97 711	26.42 717	30.66 718	14.29 709	16.56 706	13.06 708	14.65 705	17.62 707	20.52 710

test_example2	115.17 720	122.38 720	93.45 719	115.38 718	123.53 721	101.24 720	113.11 722	54.67 721	99.94 722	135.50 722	136.43 722	85.67 722	85.40 721	110.44 721	104.91 722	152.17 722	205.21 722	99.17 722	114.27 722	138.55 722	112.04 721

ccccc		297.53 721		372.50 721	377.87 722	200.30 722		217.33 723		202.36 723		213.34 723		312.79 723		409.97 723	354.33 723	255.69 723	227.31 723	431.13 723

GS-Stereo							0.21 170	1.59 644	0.54 215	0.29 163	0.22 76	0.17 62	0.18 91	1.06 399	0.97 500	0.13 394	2.82 676	0.08 58	0.17 387	0.33 511	3.99 684

Low-res two-view benchmark