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 25	1.15 444	2.00 167	0.20 3	0.10 1	0.39 65	0.17 61	0.35 13	0.40 56	0.16 3	0.15 10	0.18 58	0.14 17	0.31 19	0.21 13	0.09 54	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.13 114	0.07 1

LACA1	0.24 4	0.74 318	1.01 21	0.20 3	0.10 1	0.42 93	0.14 21	0.33 10	0.38 35	0.16 3	0.11 2	0.14 10	0.15 27	0.27 6	0.16 1	0.09 54	0.07 15	0.07 1	0.06 9	0.10 64	0.08 4

MatchStereo	0.27 12	0.41 137	1.77 116	0.21 9	0.10 1	0.21 5	0.14 21	0.43 49	0.43 73	0.15 2	0.26 88	0.15 19	0.15 27	0.27 6	0.20 8	0.09 54	0.07 15	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 4
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 9	0.63 261	1.36 62	0.23 36	0.10 1	0.38 60	0.15 37	0.35 13	0.37 26	0.17 9	0.13 6	0.23 92	0.19 88	0.32 30	0.23 44	0.07 7	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.10 64	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 3	0.31 35	0.87 6	0.23 36	0.11 5	0.40 74	0.16 50	0.33 10	0.40 56	0.20 20	0.19 28	0.18 58	0.17 47	0.38 66	0.17 2	0.11 231	0.06 2	0.08 44	0.07 41	0.10 64	0.09 8

CASnet	0.32 25	0.40 130	1.80 122	0.28 119	0.11 5	0.47 137	0.19 85	0.45 63	0.47 103	0.39 160	0.31 136	0.23 92	0.17 47	0.31 19	0.21 13	0.11 231	0.06 2	0.15 421	0.12 234	0.16 175	0.08 4
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
s12784h	0.41 92	0.34 72	2.17 213	0.24 48	0.11 5	0.64 376	0.24 220	0.85 337	0.70 332	0.45 194	0.54 309	0.28 147	0.27 197	0.51 148	0.27 97	0.11 231	0.06 2	0.09 97	0.06 9	0.16 175	0.14 40

VMStereo-Base	0.30 18	0.40 130	1.72 112	0.20 3	0.12 8	0.42 93	0.17 61	0.38 25	0.42 66	0.22 35	0.32 148	0.29 157	0.21 116	0.33 35	0.21 13	0.10 129	0.08 55	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.20 94

BridgeDepth_RVC	0.24 4	0.51 208	0.97 11	0.18 1	0.12 8	0.31 20	0.12 4	0.34 12	0.60 218	0.16 3	0.15 10	0.16 37	0.20 105	0.33 35	0.27 97	0.11 231	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.35 43	0.30 27	0.95 10	0.21 9	0.12 8	0.39 65	0.15 37	0.37 20	0.31 7	0.18 13	0.16 14	0.17 47	0.16 40	0.64 211	0.53 304	0.12 285	0.85 463	0.07 1	0.50 546	0.07 2	0.79 432

xyz-stereo-finetune2	0.40 87	0.89 375	1.40 72	0.22 20	0.12 8	0.58 273	0.23 191	0.55 144	0.50 126	0.33 132	0.47 235	0.30 166	0.41 331	0.81 288	0.60 335	0.09 54	0.07 15	0.11 235	0.09 103	0.12 93	0.12 23

xyz-stereo-finetune	0.37 63	0.90 381	1.23 49	0.22 20	0.12 8	0.53 208	0.26 266	0.57 157	0.58 200	0.30 119	0.33 153	0.29 157	0.24 148	0.60 191	0.62 347	0.09 54	0.08 55	0.10 160	0.08 67	0.13 114	0.14 40

xyz-stereo	3.06 607	0.44 167	30.74 646	0.24 48	0.12 8	15.34 629	0.24 220	0.56 150	0.49 114	0.62 386	7.90 622	0.64 372	0.49 410	1.44 414	1.05 459	0.09 54	0.07 15	0.34 550	0.08 67	0.13 114	0.19 85

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 126	1.36 505	1.30 58	0.24 48	0.12 8	0.33 32	0.20 102	0.41 38	0.37 26	0.32 127	0.21 43	0.16 37	0.14 17	0.29 13	0.62 347	0.55 568	1.42 536	0.11 235	0.13 256	0.25 357	0.56 345

trnet	0.31 21	0.31 35	1.65 104	0.20 3	0.12 8	0.55 232	0.15 37	0.50 106	0.51 133	0.28 102	0.34 162	0.24 103	0.21 116	0.34 41	0.24 57	0.11 231	0.07 15	0.08 44	0.05 1	0.09 43	0.12 23

GLC_STEREO	0.31 21	0.30 27	1.80 122	0.29 140	0.12 8	0.41 80	0.20 102	0.39 28	0.42 66	0.26 78	0.31 136	0.25 112	0.19 88	0.36 59	0.26 88	0.09 54	0.11 175	0.12 295	0.10 145	0.13 114	0.15 49

TANstereo	0.39 75	0.70 293	2.48 327	0.23 36	0.12 8	0.54 218	0.16 50	0.41 38	0.47 103	0.45 194	0.51 273	0.26 125	0.22 123	0.34 41	0.21 13	0.10 129	0.10 145	0.08 44	0.07 41	0.09 43	0.18 79

BTL-Stereo	0.20 1	0.27 3	0.78 2	0.22 20	0.13 18	0.15 1	0.16 50	0.22 1	0.41 59	0.12 1	0.17 17	0.13 1	0.10 2	0.20 1	0.22 26	0.07 7	0.06 2	0.08 44	0.08 67	0.08 26	0.33 188

MonSter++	0.34 33	0.27 3	1.00 16	0.21 9	0.13 18	0.31 20	0.14 21	0.30 6	0.32 9	0.17 9	0.14 7	0.18 58	0.15 27	0.61 196	0.40 221	0.11 231	0.82 459	0.07 1	0.56 560	0.07 2	0.84 448

HiDET	0.34 33	0.27 3	1.12 37	0.21 9	0.13 18	0.36 45	0.14 21	0.37 20	0.35 14	0.17 9	0.15 10	0.17 47	0.15 27	0.59 184	0.59 330	0.09 54	0.58 417	0.07 1	0.44 529	0.07 2	0.73 412

LCMNet	0.37 63	0.28 8	1.12 37	0.20 3	0.13 18	0.39 65	0.14 21	0.37 20	0.37 26	0.18 13	0.16 14	0.17 47	0.15 27	0.69 235	0.60 335	0.09 54	0.80 453	0.07 1	0.55 557	0.07 2	0.93 470

Monster-pub-mixall	0.50 176	0.35 83	0.98 14	0.22 20	0.13 18	0.34 35	0.12 4	0.38 25	0.28 2	0.39 160	0.19 28	0.16 37	0.12 7	1.05 338	0.41 230	0.08 23	3.28 617	0.07 1	0.73 584	0.08 26	0.55 343

S2M2_XL	0.22 2	0.36 91	1.33 61	0.20 3	0.13 18	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.18 1	0.16 3	0.20 35	0.15 19	0.14 17	0.21 2	0.22 26	0.11 231	0.09 114	0.10 160	0.08 67	0.10 64	0.08 4
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 43	0.30 27	0.99 15	0.23 36	0.13 18	0.41 80	0.20 102	0.54 134	0.37 26	0.28 102	0.23 67	0.13 1	0.23 141	0.69 235	0.24 57	0.06 1	1.07 486	0.07 1	0.19 374	0.07 2	0.64 380

WCG-NET	0.41 92	0.80 341	1.77 116	0.25 64	0.13 18	0.43 100	0.24 220	0.42 44	0.59 211	0.38 155	0.41 202	0.26 125	0.24 148	0.37 62	0.24 57	0.08 23	0.81 457	0.08 44	0.07 41	0.26 378	0.31 178

LoS	0.34 33	0.35 83	1.88 144	0.25 64	0.13 18	0.53 208	0.20 102	0.50 106	0.53 160	0.26 78	0.28 109	0.37 205	0.24 148	0.40 77	0.25 74	0.10 129	0.08 55	0.08 44	0.06 9	0.15 154	0.10 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
XX-TBD	0.40 87	1.04 417	2.49 333	0.35 271	0.13 18	0.51 177	0.17 61	0.44 57	0.52 146	0.38 155	0.51 273	0.23 92	0.19 88	0.31 19	0.25 74	0.10 129	0.07 15	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.18 79

CREStereo	0.31 21	0.35 83	1.66 106	0.19 2	0.13 18	0.55 232	0.17 61	0.50 106	0.50 126	0.28 102	0.34 162	0.24 103	0.21 116	0.34 41	0.23 44	0.11 231	0.07 15	0.08 44	0.05 1	0.10 64	0.12 23
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
Test_v1	0.24 4	0.32 49	1.04 26	0.21 9	0.14 29	0.27 10	0.15 37	0.39 28	0.29 5	0.18 13	0.19 28	0.15 19	0.13 14	0.28 10	0.20 8	0.10 129	0.07 15	0.07 1	0.06 9	0.08 26	0.49 302

water-stereo	0.36 53	0.61 252	1.58 94	0.25 64	0.14 29	0.38 60	0.18 77	0.44 57	0.35 14	0.31 122	0.35 170	0.28 147	0.25 167	0.45 105	0.38 213	0.12 285	0.09 114	0.09 97	0.08 67	0.11 80	0.74 416

depthmonostereo	0.38 70	0.68 281	1.59 98	0.48 404	0.14 29	0.41 80	0.19 85	0.52 116	0.42 66	0.26 78	0.29 115	0.31 176	0.29 236	0.64 211	0.33 171	0.09 54	0.10 145	0.09 97	0.08 67	0.10 64	0.50 305

DEFOM-Stereo	0.26 9	0.61 252	1.22 47	0.24 48	0.14 29	0.49 153	0.18 77	0.31 7	0.31 7	0.20 20	0.18 20	0.15 19	0.14 17	0.42 95	0.19 6	0.08 23	0.06 2	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.16 62

MGS-Stereo	0.35 43	0.48 186	1.99 166	0.26 81	0.14 29	0.41 80	0.22 154	0.41 38	0.48 108	0.24 53	0.51 273	0.25 112	0.18 72	0.33 35	0.22 26	0.10 129	0.08 55	0.09 97	0.08 67	0.47 542	0.10 13

DCANet-4	0.43 105	0.32 49	2.31 248	0.26 81	0.14 29	0.51 177	0.22 154	0.84 324	0.78 414	0.55 297	0.48 243	0.28 147	0.37 288	0.40 77	0.37 205	0.10 129	0.07 15	0.09 97	0.07 41	0.08 26	0.43 261

ADStereo(finetuned)	0.50 176	0.91 385	2.43 284	0.26 81	0.14 29	0.51 177	0.22 154	0.84 324	0.78 414	0.56 309	0.49 257	0.32 182	0.75 507	0.40 77	0.40 221	0.10 129	0.07 15	0.09 97	0.07 41	0.13 114	0.45 281

DCANet	0.49 169	0.91 385	2.63 386	0.26 81	0.14 29	0.51 177	0.22 154	0.84 324	0.78 414	0.56 309	0.49 257	0.32 182	0.41 331	0.39 70	0.41 230	0.10 129	0.07 15	0.09 97	0.07 41	0.14 142	0.45 281

PMTNet	0.35 43	0.38 113	1.75 115	0.21 9	0.14 29	0.57 263	0.24 220	0.48 85	0.44 84	0.28 102	0.32 148	0.26 125	0.24 148	0.41 86	0.24 57	0.42 557	0.07 15	0.08 44	0.05 1	0.18 224	0.15 49

HITNet	0.55 220	1.28 482	2.73 437	0.35 271	0.14 29	0.56 240	0.23 191	0.89 373	0.62 235	0.52 269	0.51 273	0.49 292	0.38 297	0.52 153	0.60 335	0.09 54	0.07 15	0.10 160	0.08 67	0.25 357	0.61 366
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
Pro-Stereo	0.24 4	0.30 27	0.81 3	0.22 20	0.15 39	0.49 153	0.15 37	0.23 2	0.39 48	0.16 3	0.14 7	0.15 19	0.09 1	0.49 141	0.21 13	0.08 23	0.06 2	0.10 160	0.37 509	0.08 26	0.22 109

2.25w	0.42 100	0.30 27	1.12 37	0.22 20	0.15 39	0.36 45	0.13 10	0.45 63	0.37 26	0.26 78	0.27 101	0.14 10	0.19 88	0.91 310	0.36 195	0.07 7	1.38 528	0.07 1	0.67 576	0.07 2	0.91 464

3.5w_stereo	0.34 33	0.33 62	1.17 43	0.21 9	0.15 39	0.40 74	0.14 21	0.46 71	0.36 23	0.23 43	0.25 79	0.15 19	0.19 88	0.80 284	0.24 57	0.07 7	1.02 482	0.07 1	0.07 41	0.07 2	0.52 320

fffft	0.36 53	0.70 293	1.51 89	0.25 64	0.15 39	0.42 93	0.24 220	0.46 71	0.42 66	0.22 35	0.19 28	0.20 69	0.16 40	0.47 114	0.69 374	0.07 7	0.09 114	0.10 160	0.08 67	0.30 424	0.45 281
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 53	0.83 349	1.48 86	0.26 81	0.15 39	0.46 124	0.22 154	0.40 34	0.43 73	0.23 43	0.24 71	0.21 79	0.18 72	0.47 114	0.59 330	0.07 7	0.07 15	0.10 160	0.08 67	0.24 332	0.42 251

fff	0.50 176	0.90 381	2.63 386	0.25 64	0.15 39	0.51 177	0.22 154	0.85 337	0.82 449	0.55 297	0.48 243	0.31 176	0.65 476	0.39 70	0.37 205	0.10 129	0.07 15	0.09 97	0.07 41	0.08 26	0.43 261

AnonymousM	0.45 126	0.49 193	1.83 127	0.29 140	0.15 39	0.53 208	0.22 154	0.64 202	0.66 269	0.47 209	0.33 153	0.30 166	0.25 167	0.49 141	0.29 122	0.12 285	0.27 349	0.71 582	0.37 509	0.12 93	0.41 246

iRaftStereo_RVC	0.47 142	0.84 354	1.91 150	0.29 140	0.15 39	0.53 208	0.20 102	0.58 161	0.50 126	0.37 149	0.43 209	0.42 237	0.23 141	0.38 66	0.28 111	0.09 54	0.70 441	0.12 295	0.11 196	0.43 527	0.77 423

csc	0.50 176	0.90 381	2.63 386	0.25 64	0.15 39	0.51 177	0.22 154	0.85 337	0.82 449	0.55 297	0.48 243	0.31 176	0.65 476	0.39 70	0.37 205	0.10 129	0.07 15	0.09 97	0.07 41	0.08 26	0.43 261

cscssc	0.50 176	0.90 381	2.63 386	0.25 64	0.15 39	0.51 177	0.22 154	0.85 337	0.82 449	0.55 297	0.48 243	0.31 176	0.65 476	0.39 70	0.37 205	0.10 129	0.07 15	0.09 97	0.07 41	0.08 26	0.43 261

111	0.57 235	1.41 517	2.63 386	0.25 64	0.15 39	0.59 294	0.26 266	0.90 383	0.83 456	0.50 247	0.54 309	0.57 338	0.38 297	0.54 167	0.41 230	0.10 129	0.07 15	0.09 97	0.07 41	0.24 332	0.81 443

MLCV	0.59 261	1.41 517	2.41 275	0.31 179	0.15 39	0.60 309	0.23 191	0.77 265	0.63 247	0.67 433	0.66 416	0.55 328	0.37 288	1.16 365	1.09 468	0.10 129	0.07 15	0.09 97	0.07 41	0.21 291	0.29 160

4.5_new	0.39 75	0.29 13	1.25 51	0.22 20	0.16 51	0.40 74	0.17 61	0.43 49	0.37 26	0.27 91	0.22 54	0.15 19	0.14 17	1.04 335	0.23 44	0.09 54	1.49 543	0.07 1	0.14 279	0.09 43	0.62 369

4.5w-stereo	0.39 75	0.29 13	1.25 51	0.22 20	0.16 51	0.40 74	0.17 61	0.43 49	0.37 26	0.27 91	0.22 54	0.15 19	0.14 17	1.04 335	0.23 44	0.09 54	1.49 543	0.07 1	0.14 279	0.09 43	0.62 369

2.5w	0.40 87	0.31 35	1.07 31	0.23 36	0.16 51	0.39 65	0.19 85	0.50 106	0.39 48	0.23 43	0.23 67	0.13 1	0.17 47	0.73 258	0.24 57	0.07 7	1.53 549	0.07 1	0.46 536	0.07 2	0.92 468

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 25	0.40 130	1.21 44	0.35 271	0.16 51	0.29 15	0.16 50	0.59 170	0.56 185	0.20 20	0.20 35	0.17 47	0.26 181	0.40 77	0.38 213	0.09 54	0.08 55	0.08 44	0.25 426	0.12 93	0.43 261

tg	0.45 126	0.83 349	1.85 135	0.29 140	0.16 51	0.57 263	0.18 77	0.60 177	0.56 185	0.37 149	0.44 221	0.38 211	0.24 148	0.48 127	0.28 111	0.09 54	0.30 353	0.11 235	0.11 196	0.44 531	0.77 423

SMFormer	0.64 324	0.54 220	1.92 152	0.32 200	0.16 51	0.46 124	0.24 220	0.94 409	0.85 471	0.58 332	0.70 442	0.51 301	0.41 331	1.89 504	0.86 424	0.13 334	1.01 477	0.11 235	0.26 434	0.17 199	0.84 448

tta	0.63 314	0.54 220	1.92 152	0.32 200	0.16 51	0.46 124	0.24 220	0.94 409	0.85 471	0.58 332	0.70 442	0.51 301	0.41 331	1.89 504	0.86 424	0.13 334	1.01 477	0.11 235	0.26 434	0.19 254	0.59 361

qqq1	0.62 300	0.54 220	1.92 152	0.32 200	0.16 51	0.46 124	0.24 220	0.94 409	0.85 471	0.58 332	0.70 442	0.51 301	0.41 331	1.89 504	0.64 356	0.13 334	1.01 477	0.09 97	0.24 418	0.19 254	0.59 361

fff1	0.62 300	0.54 220	1.92 152	0.32 200	0.16 51	0.46 124	0.24 220	0.94 409	0.85 471	0.58 332	0.70 442	0.51 301	0.41 331	1.89 504	0.64 356	0.13 334	1.01 477	0.09 97	0.24 418	0.19 254	0.59 361

Selective-RAFT	0.46 135	0.48 186	1.88 144	0.32 200	0.16 51	0.61 328	0.19 85	0.66 208	0.62 235	0.28 102	0.30 124	0.41 232	0.33 268	0.51 148	0.32 158	0.11 231	1.09 489	0.09 97	0.35 497	0.19 254	0.37 213

NF-Stereo	0.53 205	0.33 62	2.55 356	0.55 444	0.16 51	0.61 328	0.43 446	0.70 235	0.70 332	0.50 247	0.47 235	0.37 205	0.26 181	1.44 414	0.78 406	0.12 285	0.07 15	0.12 295	0.10 145	0.13 114	0.17 70

OCTAStereo	0.53 205	0.33 62	2.54 348	0.56 453	0.16 51	0.61 328	0.42 439	0.70 235	0.70 332	0.50 247	0.47 235	0.37 205	0.26 181	1.43 409	0.79 409	0.12 285	0.07 15	0.12 295	0.10 145	0.13 114	0.17 70

NRIStereo	0.50 176	0.34 72	2.44 292	0.52 431	0.16 51	0.94 522	0.73 543	0.52 116	0.65 261	0.48 212	0.40 201	0.59 346	0.29 236	0.78 276	0.33 171	0.11 231	0.13 216	0.11 235	0.09 103	0.22 308	0.25 133

THIR-Stereo	0.88 467	0.85 359	2.33 252	0.26 81	0.16 51	0.59 294	2.69 609	0.62 187	0.54 166	0.62 386	1.61 571	0.96 518	1.77 584	1.67 456	2.20 557	0.10 129	0.08 55	0.14 392	0.11 196	0.16 175	0.21 102

RE-Stereo	0.53 205	0.33 62	2.54 348	0.56 453	0.16 51	0.61 328	0.43 446	0.70 235	0.70 332	0.50 247	0.47 235	0.37 205	0.26 181	1.43 409	0.77 402	0.12 285	0.07 15	0.12 295	0.10 145	0.13 114	0.17 70

TVStereo	0.53 205	0.33 62	2.54 348	0.56 453	0.16 51	0.61 328	0.43 446	0.70 235	0.70 332	0.50 247	0.47 235	0.37 205	0.26 181	1.43 409	0.77 402	0.12 285	0.07 15	0.12 295	0.10 145	0.13 114	0.17 70

RAFT-IKP	0.43 105	0.36 91	2.44 292	0.48 404	0.16 51	0.60 309	0.28 298	0.53 123	0.61 224	0.48 212	0.43 209	0.43 238	0.28 215	0.51 148	0.31 148	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.13 28

CREStereo++_RVC	0.38 70	0.37 103	2.47 322	0.25 64	0.16 51	0.54 218	0.15 37	0.42 44	0.57 192	0.37 149	0.52 282	0.24 103	0.19 88	0.31 19	0.27 97	0.09 54	0.06 2	0.08 44	0.30 458	0.09 43	0.22 109
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	0.49 169	0.88 370	2.38 261	0.30 159	0.16 51	0.43 100	0.25 248	0.55 144	0.46 93	0.38 155	0.46 229	0.34 194	0.28 215	1.96 514	0.28 111	0.11 231	0.08 55	0.12 295	0.09 103	0.15 154	0.13 28

ARAFT	0.65 333	1.69 560	3.34 522	0.29 140	0.16 51	0.65 392	0.36 406	0.96 426	0.73 360	0.63 397	0.49 257	0.56 334	0.31 253	1.23 378	0.35 191	0.11 231	0.08 55	0.14 392	0.13 256	0.38 496	0.50 305

GMStereo	0.44 121	1.32 488	2.65 396	0.28 119	0.16 51	0.42 93	0.22 154	0.48 85	0.63 247	0.41 167	0.36 174	0.26 125	0.25 167	0.41 86	0.30 129	0.14 375	0.08 55	0.10 160	0.12 234	0.17 199	0.13 28
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
BEATNet_4x	0.57 235	1.16 448	2.56 360	0.35 271	0.16 51	0.56 240	0.25 248	0.91 390	0.64 254	0.55 297	0.53 289	0.59 346	0.43 357	0.67 225	0.76 400	0.12 285	0.09 114	0.12 295	0.09 103	0.23 325	0.58 356

Hybrid-DGEV-03	0.53 205	1.31 487	2.33 252	0.30 159	0.17 73	0.58 273	0.24 220	0.71 241	0.51 133	0.61 371	1.00 530	0.39 215	0.28 215	0.44 102	0.41 230	0.10 129	0.23 327	0.12 295	0.09 103	0.35 472	0.53 326

Hybrid-DGEV-2	0.61 279	1.16 448	2.80 452	0.33 222	0.17 73	0.73 440	0.19 85	0.89 373	0.73 360	0.61 371	0.42 205	0.53 311	0.43 357	1.00 327	0.91 430	0.10 129	0.08 55	0.11 235	0.10 145	0.25 357	0.61 366

Wavelet-MonSter	0.42 100	0.34 72	1.38 66	0.23 36	0.17 73	0.43 100	0.14 21	0.28 5	0.35 14	0.23 43	0.21 43	0.15 19	0.16 40	0.92 315	0.66 364	0.06 1	1.21 502	0.07 1	0.45 531	0.06 1	0.95 477

FlowAnything_test	0.25 8	0.41 137	0.71 1	0.28 119	0.17 73	0.37 50	0.20 102	0.39 28	0.28 2	0.25 60	0.20 35	0.21 79	0.17 47	0.28 10	0.26 88	0.13 334	0.10 145	0.14 392	0.16 325	0.17 199	0.16 62

asda	0.41 92	0.31 35	1.23 49	0.22 20	0.17 73	0.43 100	0.16 50	0.46 71	0.38 35	0.25 60	0.20 35	0.15 19	0.20 105	0.99 326	0.23 44	0.10 129	1.49 543	0.07 1	0.23 414	0.08 26	0.88 460

1w_stereo	0.35 43	0.28 8	0.86 5	0.24 48	0.17 73	0.44 110	0.22 154	0.60 177	0.43 73	0.27 91	0.30 124	0.14 10	0.26 181	0.61 196	0.25 74	0.07 7	0.79 450	0.07 1	0.06 9	0.08 26	0.79 432

S2M2_L	0.27 12	0.32 49	1.41 76	0.24 48	0.17 73	0.24 7	0.09 1	0.36 17	0.50 126	0.17 9	0.25 79	0.22 83	0.17 47	0.27 6	0.29 122	0.16 426	0.12 198	0.11 235	0.12 234	0.15 154	0.12 23
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
tt45	0.35 43	0.80 341	1.46 82	0.26 81	0.17 73	0.55 232	0.22 154	0.44 57	0.39 48	0.24 53	0.26 88	0.25 112	0.18 72	0.64 211	0.36 195	0.09 54	0.08 55	0.10 160	0.08 67	0.24 332	0.29 160

rvit_stereo_0081	0.29 15	0.46 178	1.13 41	0.28 119	0.17 73	0.32 26	0.22 154	0.45 63	0.58 200	0.25 60	0.26 88	0.26 125	0.22 123	0.36 59	0.25 74	0.14 375	0.10 145	0.11 235	0.10 145	0.13 114	0.11 20

rvit_stereo_0082	0.29 15	0.46 178	1.13 41	0.28 119	0.17 73	0.32 26	0.22 154	0.45 63	0.58 200	0.25 60	0.26 88	0.26 125	0.22 123	0.36 59	0.25 74	0.14 375	0.10 145	0.11 235	0.10 145	0.13 114	0.11 20

WCG-NET（raft）	0.44 121	0.97 400	1.78 119	0.24 48	0.17 73	0.43 100	0.24 220	0.42 44	0.52 146	0.38 155	0.35 170	0.46 273	0.25 167	0.41 86	0.26 88	0.08 23	1.08 487	0.08 44	0.08 67	0.27 392	0.40 237

CASS	0.43 105	0.34 72	2.01 170	0.33 222	0.17 73	0.54 218	0.24 220	0.71 241	0.52 146	0.62 386	0.55 319	0.40 225	0.41 331	0.43 97	0.33 171	0.17 446	0.10 145	0.14 392	0.11 196	0.18 224	0.23 119
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.48 155	1.32 488	2.41 275	0.31 179	0.17 73	0.58 273	0.26 266	0.50 106	0.71 346	0.42 174	0.41 202	0.34 194	0.28 215	0.47 114	0.41 230	0.18 459	0.10 145	0.13 357	0.12 234	0.22 308	0.16 62

Patchmatch Stereo++	0.43 105	0.36 91	2.44 292	0.48 404	0.17 73	0.61 328	0.26 266	0.53 123	0.61 224	0.48 212	0.43 209	0.43 238	0.28 215	0.56 172	0.30 129	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.13 28
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	0.52 191	0.34 72	2.47 322	0.55 444	0.17 73	0.61 328	0.39 425	0.64 202	0.67 282	0.52 269	0.48 243	0.39 215	0.25 167	1.46 416	0.77 402	0.13 334	0.08 55	0.13 357	0.12 234	0.12 93	0.15 49

KMStereo	0.52 191	0.34 72	2.47 322	0.55 444	0.17 73	0.61 328	0.39 425	0.64 202	0.67 282	0.52 269	0.48 243	0.39 215	0.25 167	1.46 416	0.77 402	0.13 334	0.08 55	0.13 357	0.12 234	0.12 93	0.15 49

ROB_FTStereo_v2	0.43 105	0.36 91	2.44 292	0.49 417	0.17 73	0.61 328	0.28 298	0.53 123	0.61 224	0.48 212	0.43 209	0.44 253	0.28 215	0.48 127	0.30 129	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.13 28

DRaft	0.65 333	0.47 181	2.38 261	0.25 64	0.17 73	0.64 376	0.65 526	0.56 150	0.57 192	0.67 433	0.98 526	0.38 211	0.99 542	1.42 408	2.06 547	0.11 231	0.14 232	0.10 160	0.14 279	0.18 224	0.21 102

iRAFT	0.43 105	0.36 91	2.44 292	0.48 404	0.17 73	0.61 328	0.26 266	0.53 123	0.61 224	0.48 212	0.43 209	0.43 238	0.28 215	0.56 172	0.30 129	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.13 28

CRE-IMP	0.46 135	0.31 35	2.40 271	0.53 435	0.17 73	0.79 476	0.68 535	0.54 134	0.66 269	0.47 209	0.43 209	0.44 253	0.26 181	0.43 97	0.33 171	0.12 285	0.07 15	0.12 295	0.09 103	0.17 199	0.23 119

CroCo-Stereo	0.35 43	0.71 298	1.67 108	0.32 200	0.17 73	0.19 3	0.21 130	0.79 281	0.54 166	0.22 35	0.25 79	0.55 328	0.22 123	0.28 10	0.28 111	0.10 129	0.08 55	0.08 44	0.07 41	0.12 93	0.10 13
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MonStereo	0.47 142	0.29 13	1.07 31	0.22 20	0.18 94	0.51 177	0.14 21	0.49 89	0.35 14	0.25 60	0.17 17	0.15 19	0.11 4	0.88 303	0.48 277	0.06 1	2.11 583	0.07 1	0.80 587	0.07 2	1.01 488

Monster-pub-eth3d	0.47 142	0.29 13	1.07 31	0.22 20	0.18 94	0.51 177	0.14 21	0.49 89	0.35 14	0.25 60	0.18 20	0.15 19	0.11 4	0.87 296	0.47 269	0.06 1	2.11 583	0.07 1	0.81 590	0.07 2	1.01 488

MM-Stereo_test2	0.65 333	0.43 154	2.54 348	0.62 468	0.18 94	0.50 167	0.25 248	0.49 89	0.47 103	0.36 146	0.26 88	0.24 103	0.23 141	0.40 77	0.38 213	0.08 23	2.33 599	0.09 97	0.10 145	0.38 496	2.66 594

castereo++	0.39 75	0.83 349	1.38 66	0.29 140	0.18 94	0.53 208	0.20 102	0.57 157	0.58 200	0.20 20	0.27 101	0.32 182	0.17 47	0.34 41	0.22 26	0.09 54	0.54 408	0.09 97	0.29 449	0.15 154	0.52 320

MonSter	0.47 142	0.29 13	1.07 31	0.22 20	0.18 94	0.51 177	0.14 21	0.49 89	0.35 14	0.26 78	0.18 20	0.15 19	0.11 4	0.88 303	0.47 269	0.06 1	2.11 583	0.07 1	0.81 590	0.07 2	1.01 488

999	0.35 43	0.74 318	1.38 66	0.27 98	0.18 94	0.50 167	0.23 191	0.40 34	0.41 59	0.21 25	0.33 153	0.23 92	0.18 72	0.74 262	0.37 205	0.09 54	0.08 55	0.09 97	0.08 67	0.26 378	0.26 141

rvit_0105_6	0.36 53	0.55 229	1.48 86	0.31 179	0.18 94	0.35 41	0.26 266	0.56 150	0.66 269	0.26 78	0.29 115	0.33 189	0.26 181	0.41 86	0.27 97	0.18 459	0.16 265	0.15 421	0.13 256	0.15 154	0.25 133

rvit_0105_5	0.43 105	0.73 308	2.10 198	0.31 179	0.18 94	0.41 80	0.31 353	0.69 224	0.67 282	0.32 127	0.34 162	0.38 211	0.30 247	0.42 95	0.30 129	0.18 459	0.16 265	0.15 421	0.15 303	0.15 154	0.30 169

rvit_0105_4	0.40 87	0.64 265	1.98 164	0.31 179	0.18 94	0.37 50	0.29 326	0.64 202	0.67 282	0.28 102	0.32 148	0.36 200	0.28 215	0.45 105	0.27 97	0.18 459	0.16 265	0.15 421	0.14 279	0.15 154	0.25 133

rvit_stereo_0083	0.28 14	0.37 103	0.88 7	0.28 119	0.18 94	0.28 12	0.22 154	0.40 34	0.58 200	0.25 60	0.30 124	0.27 139	0.27 197	0.38 66	0.25 74	0.14 375	0.12 198	0.13 357	0.10 145	0.13 114	0.14 40

ITSA-stereo	0.52 191	0.42 142	1.46 82	0.34 248	0.18 94	0.60 309	0.29 326	0.99 451	0.82 449	0.51 259	0.48 243	0.53 311	0.59 454	1.25 384	0.73 390	0.15 406	0.12 198	0.17 460	0.16 325	0.19 254	0.32 184

RAStereo	0.33 28	0.81 345	2.22 228	0.27 98	0.18 94	0.25 8	0.20 102	0.45 63	0.38 35	0.21 25	0.26 88	0.20 69	0.16 40	0.26 5	0.26 88	0.10 129	0.08 55	0.10 160	0.08 67	0.13 114	0.09 8

rvit_stereo_0080	0.33 28	0.77 329	1.43 78	0.24 48	0.18 94	0.34 35	0.27 285	0.58 161	0.51 133	0.25 60	0.27 101	0.27 139	0.22 123	0.32 30	0.27 97	0.14 375	0.10 145	0.10 160	0.10 145	0.15 154	0.17 70

test_sample6	0.64 324	0.51 208	2.17 213	0.35 271	0.18 94	0.56 240	0.27 285	1.00 461	0.80 435	0.56 309	0.66 416	0.47 282	0.39 312	1.95 512	0.60 335	0.14 375	0.80 453	0.13 357	0.21 396	0.18 224	0.78 429

test_sample2	0.59 261	0.42 142	1.84 130	0.33 222	0.18 94	0.52 197	0.28 298	0.86 348	0.70 332	0.47 209	0.53 289	0.46 273	0.41 331	1.51 424	0.66 364	0.12 285	0.93 469	0.11 235	0.24 418	0.16 175	1.01 488

CAS++	0.34 33	0.39 122	1.90 147	0.25 64	0.18 94	0.32 26	0.20 102	0.78 272	0.44 84	0.31 122	0.31 136	0.21 79	0.16 40	0.34 41	0.20 8	0.15 406	0.13 216	0.13 357	0.10 145	0.15 154	0.14 40
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
whm_eth	0.33 28	0.77 329	1.43 78	0.24 48	0.18 94	0.34 35	0.27 285	0.58 161	0.51 133	0.25 60	0.27 101	0.27 139	0.22 123	0.32 30	0.27 97	0.14 375	0.10 145	0.10 160	0.10 145	0.15 154	0.17 70

knoymous	0.37 63	0.34 72	1.83 127	0.25 64	0.18 94	0.45 116	0.24 220	0.60 177	0.40 56	0.42 174	0.39 193	0.54 319	0.25 167	0.41 86	0.29 122	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.07 41	0.13 114	0.20 94

DisPM	0.48 155	0.41 137	2.54 348	0.61 466	0.18 94	0.59 294	0.62 518	0.54 134	0.67 282	0.61 371	0.53 289	0.38 211	0.26 181	0.76 267	0.31 148	0.13 334	0.07 15	0.12 295	0.11 196	0.12 93	0.15 49

MIPNet	0.88 467	1.07 421	2.85 466	0.61 466	0.18 94	1.46 564	1.37 593	1.65 582	0.78 414	1.93 589	0.85 498	0.75 438	1.66 578	0.87 296	0.34 183	0.10 129	0.08 55	0.11 235	0.32 474	0.27 392	0.26 141

IPLGR	0.58 243	0.64 265	3.12 503	0.37 302	0.18 94	0.62 349	0.54 491	1.06 514	0.69 321	0.73 461	0.46 229	0.50 296	0.44 367	1.12 359	0.31 148	0.10 129	0.08 55	0.11 235	0.09 103	0.21 291	0.20 94

PFNet+	0.50 176	0.43 154	2.54 348	0.49 417	0.18 94	0.58 273	0.76 545	0.54 134	0.72 355	0.56 309	0.48 243	0.39 215	0.26 181	0.94 317	0.33 171	0.14 375	0.09 114	0.14 392	0.13 256	0.12 93	0.16 62

PSM-adaLoss	0.43 105	0.36 91	2.44 292	0.48 404	0.18 94	0.61 328	0.28 298	0.53 123	0.61 224	0.48 212	0.43 209	0.43 238	0.28 215	0.49 141	0.30 129	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.13 28

ROB_FTStereo	0.43 105	0.36 91	2.44 292	0.48 404	0.18 94	0.61 328	0.26 266	0.53 123	0.61 224	0.48 212	0.43 209	0.43 238	0.28 215	0.51 148	0.30 129	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.13 28

HUI-Stereo	0.43 105	0.36 91	2.45 309	0.48 404	0.18 94	0.61 328	0.27 285	0.53 123	0.61 224	0.48 212	0.43 209	0.44 253	0.28 215	0.47 114	0.30 129	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.13 28

DEmStereo	0.69 373	0.40 130	2.42 279	0.42 367	0.18 94	0.66 405	0.88 557	0.54 134	0.64 254	0.60 362	1.00 530	0.45 265	1.24 558	1.53 428	2.21 558	0.10 129	0.08 55	0.10 160	0.10 145	0.11 80	0.14 40

DeepStereo_RVC	0.47 142	0.37 103	2.19 219	0.55 444	0.18 94	0.60 309	0.58 504	0.52 116	0.62 235	0.49 228	0.45 224	0.39 215	0.85 523	0.47 114	0.34 183	0.12 285	0.08 55	0.11 235	0.09 103	0.15 154	0.19 85

iGMRVC	0.43 105	0.36 91	2.44 292	0.48 404	0.18 94	0.61 328	0.27 285	0.53 123	0.61 224	0.48 212	0.43 209	0.43 238	0.28 215	0.57 176	0.31 148	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.13 28

FENet	0.48 155	0.58 237	2.46 317	0.33 222	0.18 94	0.58 273	0.22 154	0.83 315	0.64 254	0.49 228	0.42 205	0.55 328	0.38 297	0.52 153	0.51 294	0.12 285	0.09 114	0.12 295	0.11 196	0.17 199	0.31 178

DIP-Stereo	0.43 105	0.50 201	2.21 226	0.27 98	0.18 94	0.63 363	0.17 61	0.94 409	0.58 200	0.49 228	0.48 243	0.30 166	0.30 247	0.40 77	0.31 148	0.10 129	0.08 55	0.10 160	0.08 67	0.15 154	0.33 188
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	0.42 100	0.31 35	2.51 339	0.30 159	0.18 94	0.56 240	0.25 248	0.82 305	0.41 59	0.57 325	0.67 421	0.33 189	0.24 148	0.34 41	0.33 171	0.10 129	0.08 55	0.09 97	0.07 41	0.09 43	0.18 79

RAFT-Stereo	0.42 100	0.31 35	2.51 339	0.30 159	0.18 94	0.56 240	0.25 248	0.82 305	0.41 59	0.57 325	0.67 421	0.33 189	0.24 148	0.34 41	0.33 171	0.10 129	0.08 55	0.09 97	0.07 41	0.09 43	0.18 79
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.59 261	1.09 425	2.54 348	0.44 385	0.18 94	0.65 392	0.29 326	0.89 373	0.75 387	0.59 351	0.64 401	0.43 238	0.39 312	0.73 258	1.24 493	0.11 231	0.08 55	0.09 97	0.08 67	0.21 291	0.40 237

asd	0.36 53	0.28 8	1.21 44	0.23 36	0.19 127	0.41 80	0.14 21	0.37 20	0.34 12	0.26 78	0.21 43	0.15 19	0.19 88	0.91 310	0.20 8	0.10 129	1.14 495	0.07 1	0.08 67	0.08 26	0.71 406

4.25_new	0.43 105	0.29 13	1.40 72	0.23 36	0.19 127	0.41 80	0.17 61	0.44 57	0.38 35	0.34 139	0.22 54	0.15 19	0.18 72	1.06 339	0.30 129	0.10 129	1.44 537	0.07 1	0.32 474	0.07 2	0.93 470

4.5w_new	0.43 105	0.29 13	1.40 72	0.23 36	0.19 127	0.41 80	0.17 61	0.44 57	0.38 35	0.34 139	0.22 54	0.15 19	0.18 72	1.06 339	0.30 129	0.10 129	1.44 537	0.07 1	0.32 474	0.07 2	0.93 470

4.25w-stereo	0.43 105	0.29 13	1.40 72	0.23 36	0.19 127	0.41 80	0.17 61	0.44 57	0.38 35	0.34 139	0.22 54	0.15 19	0.18 72	1.06 339	0.30 129	0.10 129	1.44 537	0.07 1	0.32 474	0.07 2	0.93 470

2.75w_new	0.46 135	0.32 49	1.39 71	0.21 9	0.19 127	0.40 74	0.18 77	0.51 114	0.39 48	0.27 91	0.21 43	0.13 1	0.20 105	1.10 351	0.44 252	0.07 7	1.58 553	0.07 1	0.61 572	0.07 2	0.82 446

rvit_0105_3	0.46 135	0.86 364	2.24 232	0.33 222	0.19 127	0.44 110	0.35 397	0.74 250	0.70 332	0.38 155	0.38 187	0.41 232	0.33 268	0.46 109	0.32 158	0.19 477	0.17 278	0.17 460	0.18 356	0.15 154	0.22 109

test_sample5	0.63 314	0.50 201	2.19 219	0.34 248	0.19 127	0.56 240	0.26 266	0.98 442	0.77 409	0.55 297	0.63 388	0.45 265	0.38 297	1.87 501	0.58 326	0.14 375	0.82 459	0.13 357	0.22 410	0.18 224	0.76 419

test_sample4	0.62 300	0.49 193	2.24 232	0.34 248	0.19 127	0.57 263	0.25 248	0.98 442	0.76 396	0.56 309	0.55 319	0.45 265	0.38 297	1.78 477	0.56 317	0.13 334	0.80 453	0.13 357	0.21 396	0.17 199	0.76 419

test_sample3	0.61 279	0.48 186	2.24 232	0.34 248	0.19 127	0.58 273	0.25 248	0.97 434	0.76 396	0.54 284	0.52 282	0.46 273	0.37 288	1.78 477	0.57 320	0.13 334	0.79 450	0.12 295	0.21 396	0.17 199	0.73 412

H2IRNET	0.48 155	1.04 417	2.57 364	0.31 179	0.19 127	0.54 218	0.19 85	0.55 144	0.53 160	0.28 102	0.56 333	0.47 282	0.35 278	0.47 114	0.40 221	0.11 231	0.08 55	0.12 295	0.14 279	0.37 488	0.26 141

DualNet	0.63 314	0.50 201	2.19 219	0.34 248	0.19 127	0.56 240	0.26 266	0.98 442	0.77 409	0.56 309	0.66 416	0.45 265	0.38 297	1.87 501	0.58 326	0.14 375	0.82 459	0.13 357	0.22 410	0.18 224	0.76 419

plain	0.43 105	0.73 308	2.80 452	0.28 119	0.19 127	0.33 32	0.21 130	0.63 195	0.50 126	0.24 53	0.38 187	0.24 103	0.25 167	0.48 127	0.32 158	0.12 285	0.08 55	0.13 357	0.09 103	0.43 527	0.13 28

UDGNet	0.50 176	1.36 505	2.44 292	0.37 302	0.19 127	0.58 273	0.23 191	0.49 89	0.69 321	0.42 174	0.39 193	0.34 194	0.29 236	0.55 169	0.32 158	0.25 527	0.10 145	0.37 554	0.19 374	0.30 424	0.17 70

Pruner-Stereo	0.55 220	0.38 113	2.49 333	1.78 582	0.19 127	0.63 363	0.45 459	0.59 170	0.67 282	0.61 371	0.48 243	0.41 232	0.25 167	0.49 141	0.99 449	0.13 334	0.07 15	0.12 295	0.10 145	0.13 114	0.14 40

GES	0.49 169	0.54 220	2.37 258	0.31 179	0.19 127	0.61 328	0.30 342	0.93 403	0.52 146	0.49 228	0.53 289	0.40 225	0.43 357	0.59 184	0.67 368	0.16 426	0.11 175	0.12 295	0.10 145	0.20 277	0.30 169

HSM-Net_RVC	0.70 380	0.40 130	2.45 309	0.27 98	0.19 127	0.68 419	0.30 342	1.29 555	0.73 360	0.73 461	0.70 442	0.77 445	0.45 375	3.73 609	0.46 264	0.13 334	0.09 114	0.10 160	0.09 103	0.13 114	0.32 184
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DilatedVolume-Stereo	0.35 43	0.38 113	1.21 44	0.26 81	0.20 143	0.41 80	0.18 77	0.43 49	0.38 35	0.37 149	0.35 170	0.29 157	0.24 148	0.64 211	0.55 313	0.09 54	0.19 292	0.08 44	0.11 196	0.12 93	0.50 305

3w_stereo	0.44 121	0.29 13	1.53 91	0.23 36	0.20 143	0.37 50	0.22 154	0.53 123	0.41 59	0.25 60	0.21 43	0.13 1	0.22 123	0.90 308	0.24 57	0.06 1	1.52 548	0.07 1	0.44 529	0.08 26	0.83 447

UGAM	0.69 373	0.84 354	2.66 400	0.40 352	0.20 143	0.53 208	0.34 387	0.63 195	0.74 381	0.45 194	0.74 467	0.95 517	0.36 282	2.57 566	0.42 238	0.11 231	0.45 386	0.17 460	0.19 374	0.43 527	0.57 351

rvit_stereo_0081_aga	0.34 33	0.67 271	1.79 120	0.27 98	0.20 143	0.34 35	0.21 130	0.43 49	0.48 108	0.26 78	0.28 109	0.27 139	0.21 116	0.33 35	0.25 74	0.14 375	0.11 175	0.11 235	0.10 145	0.14 142	0.18 79

test_sample7	0.65 333	0.41 137	2.08 187	0.36 289	0.20 143	0.52 197	0.32 364	0.99 451	0.86 478	0.64 408	0.63 388	0.67 389	0.49 410	1.18 370	0.52 297	0.18 459	1.21 502	0.16 441	0.15 303	0.19 254	1.22 512

GMStereo_Zeroshot	0.44 121	0.44 167	1.84 130	0.44 385	0.20 143	0.52 197	0.19 85	0.60 177	0.54 166	0.58 332	0.59 356	0.63 364	0.29 236	0.59 184	0.34 183	0.16 426	0.09 114	0.16 441	0.09 103	0.26 378	0.26 141

PCWNet_CMD	0.48 155	0.50 201	2.23 230	0.27 98	0.20 143	0.56 240	0.22 154	0.78 272	0.67 282	0.49 228	0.55 319	0.68 403	0.56 438	0.48 127	0.32 158	0.11 231	0.10 145	0.14 392	0.10 145	0.19 254	0.43 261

dad	0.58 243	1.35 500	2.39 268	0.31 179	0.20 143	0.62 349	0.26 266	0.56 150	0.79 427	0.66 431	0.64 401	0.64 372	0.36 282	0.87 296	0.48 277	0.28 538	0.15 250	0.40 557	0.18 356	0.24 332	0.22 109

GwcNet-ADL	0.54 216	0.78 335	2.85 466	0.31 179	0.20 143	0.58 273	0.29 326	0.93 403	0.67 282	0.48 212	0.47 235	0.56 334	0.33 268	0.48 127	0.80 411	0.13 334	0.12 198	0.09 97	0.09 103	0.14 142	0.40 237

GANet-ADL	0.48 155	0.56 233	2.51 339	0.34 248	0.20 143	0.58 273	0.25 248	0.80 287	0.57 192	0.43 181	0.61 373	0.56 334	0.31 253	0.44 102	0.44 252	0.14 375	0.11 175	0.10 160	0.09 103	0.22 308	0.38 222

CFNet_pseudo	0.47 142	0.50 201	2.19 219	0.26 81	0.20 143	0.56 240	0.22 154	0.80 287	0.62 235	0.50 247	0.56 333	0.68 403	0.47 397	0.53 161	0.33 171	0.11 231	0.10 145	0.15 421	0.10 145	0.18 224	0.33 188

MSMDNet	0.48 155	0.50 201	2.23 230	0.27 98	0.20 143	0.56 240	0.22 154	0.78 272	0.67 282	0.49 228	0.55 319	0.68 403	0.56 438	0.48 127	0.32 158	0.11 231	0.10 145	0.13 357	0.10 145	0.18 224	0.43 261

ccs_rob	0.47 142	0.50 201	2.19 219	0.26 81	0.20 143	0.56 240	0.22 154	0.80 287	0.62 235	0.50 247	0.56 333	0.68 403	0.47 397	0.53 161	0.33 171	0.11 231	0.10 145	0.16 441	0.10 145	0.18 224	0.33 188

AdaStereo	0.48 155	0.44 167	2.18 216	0.36 289	0.20 143	0.59 294	0.29 326	0.97 434	0.74 381	0.52 269	0.55 319	0.61 355	0.33 268	0.52 153	0.44 252	0.18 459	0.08 55	0.17 460	0.11 196	0.18 224	0.24 129
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
3.75w	0.33 28	0.27 3	1.02 22	0.22 20	0.21 157	0.44 110	0.16 50	0.47 80	0.33 10	0.25 60	0.21 43	0.13 1	0.18 72	0.54 167	0.24 57	0.08 23	1.14 495	0.07 1	0.08 67	0.07 2	0.56 345

LGtest1	0.26 9	0.43 154	0.82 4	0.23 36	0.21 157	0.31 20	0.11 2	0.36 17	0.43 73	0.24 53	0.18 20	0.16 37	0.14 17	0.30 15	0.28 111	0.10 129	0.16 265	0.08 44	0.06 9	0.10 64	0.42 251

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 205	0.39 122	1.30 58	0.45 392	0.21 157	0.74 448	0.17 61	0.71 241	0.44 84	1.17 546	0.38 187	0.89 500	0.23 141	0.86 295	0.94 435	0.11 231	0.49 395	0.09 97	0.40 519	0.13 114	0.50 305

rvit_stereo_ft	0.38 70	1.01 408	1.86 141	0.33 222	0.21 157	0.28 12	0.27 285	0.59 170	0.55 177	0.24 53	0.28 109	0.28 147	0.27 197	0.35 53	0.28 111	0.14 375	0.09 114	0.11 235	0.11 196	0.14 142	0.31 178

Any-RAFT	0.42 100	0.33 62	1.89 146	0.28 119	0.21 157	0.69 422	0.21 130	0.83 315	0.60 218	0.45 194	0.43 209	0.62 360	0.30 247	0.48 127	0.24 57	0.11 231	0.40 376	0.08 44	0.06 9	0.10 64	0.16 62

IPLG	0.74 400	1.09 425	2.87 469	0.36 289	0.21 157	1.63 574	0.60 511	1.39 564	0.63 247	1.39 571	0.51 273	0.40 225	0.86 525	1.40 403	0.37 205	0.09 54	0.07 15	0.14 392	0.12 234	0.34 458	0.23 119

AACVNet	0.61 279	1.13 437	2.47 322	0.37 302	0.21 157	0.57 263	0.25 248	0.75 254	0.55 177	0.56 309	0.60 365	0.66 386	0.44 367	2.11 532	0.49 287	0.14 375	0.11 175	0.14 392	0.11 196	0.35 472	0.23 119

FTStereo	0.79 430	0.32 49	2.83 461	0.70 493	0.21 157	0.73 440	1.75 602	0.61 183	0.60 218	1.07 534	1.62 572	1.28 562	2.11 594	0.75 264	0.30 129	0.19 477	0.08 55	0.12 295	0.11 196	0.12 93	0.39 230

KYRaft	0.52 191	0.35 83	2.40 271	0.34 248	0.21 157	0.75 451	0.43 446	0.62 187	0.63 247	0.64 408	0.92 516	0.53 311	0.72 496	0.60 191	0.26 88	0.10 129	0.07 15	0.12 295	0.14 279	0.13 114	0.54 333

IRAFT_RVC	0.59 261	0.74 318	2.42 279	0.47 403	0.21 157	0.59 294	0.42 439	0.68 218	0.73 360	0.54 284	0.50 269	0.49 292	0.51 419	1.57 437	1.00 452	0.11 231	0.25 339	0.13 357	0.10 145	0.15 154	0.14 40

StereoDRNet-Refined	0.55 220	0.61 252	2.07 185	0.34 248	0.21 157	0.68 419	0.26 266	0.87 357	0.73 360	0.70 447	0.69 429	0.74 433	0.45 375	1.10 351	0.62 347	0.12 285	0.09 114	0.14 392	0.14 279	0.27 392	0.24 129
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.60 271	1.59 547	2.04 179	0.32 200	0.21 157	0.60 309	0.22 154	0.99 451	0.85 471	0.61 371	0.63 388	0.58 342	0.42 344	1.08 349	0.98 447	0.11 231	0.08 55	0.09 97	0.06 9	0.23 325	0.33 188

CBMV	0.86 459	1.00 404	2.82 459	0.35 271	0.21 157	0.78 472	0.78 548	1.05 501	0.87 484	0.90 510	0.74 467	0.87 493	1.89 588	1.67 456	1.38 507	0.19 477	0.20 308	0.21 502	0.19 374	0.28 405	0.84 448
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 53	0.43 154	1.65 104	0.26 81	0.22 170	0.46 124	0.16 50	0.31 7	0.53 160	0.21 25	0.20 35	0.14 10	0.18 72	0.37 62	0.21 13	0.07 7	0.67 433	0.08 44	0.24 418	0.10 64	0.74 416

qwe	0.41 92	0.29 13	1.29 57	0.22 20	0.22 170	0.41 80	0.15 37	0.49 89	0.38 35	0.28 102	0.23 67	0.14 10	0.15 27	0.94 317	0.24 57	0.08 23	1.47 542	0.07 1	0.25 426	0.08 26	0.76 419

3.25w_new	0.39 75	0.30 27	1.27 53	0.21 9	0.22 170	0.37 50	0.14 21	0.46 71	0.38 35	0.25 60	0.21 43	0.16 37	0.19 88	0.71 250	0.23 44	0.07 7	1.41 533	0.07 1	0.35 497	0.07 2	0.80 436

3.25w	0.39 75	0.30 27	1.27 53	0.21 9	0.22 170	0.37 50	0.14 21	0.46 71	0.38 35	0.25 60	0.21 43	0.16 37	0.19 88	0.71 250	0.23 44	0.07 7	1.41 533	0.07 1	0.35 497	0.07 2	0.80 436

G2L-ROB	0.59 261	1.32 488	2.59 368	0.30 159	0.22 170	0.59 294	0.28 298	0.80 287	0.61 224	0.56 309	0.45 224	0.70 420	0.35 278	1.38 400	0.72 386	0.11 231	0.08 55	0.09 97	0.08 67	0.22 308	0.31 178

HI	0.47 142	0.82 347	2.49 333	0.29 140	0.22 170	0.45 116	0.20 102	0.59 170	0.43 73	0.59 351	0.59 356	0.65 377	0.45 375	0.48 127	0.40 221	0.08 23	0.09 114	0.10 160	0.11 196	0.24 332	0.20 94

CoSv	0.47 142	0.82 347	2.49 333	0.29 140	0.22 170	0.45 116	0.20 102	0.59 170	0.43 73	0.59 351	0.59 356	0.65 377	0.45 375	0.48 127	0.40 221	0.08 23	0.09 114	0.10 160	0.11 196	0.24 332	0.20 94

DCVSM-stereo	0.52 191	0.37 103	2.45 309	0.30 159	0.22 170	0.54 218	0.52 485	0.60 177	0.52 146	0.69 443	0.47 235	0.79 453	0.49 410	0.56 172	0.90 429	0.13 334	0.14 232	0.15 421	0.13 256	0.20 277	0.21 102

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 191	0.51 208	1.12 37	0.26 81	0.22 170	0.46 124	0.20 102	1.10 525	1.33 565	3.13 614	0.33 153	0.22 83	0.20 105	0.34 41	0.26 88	0.11 231	0.09 114	0.11 235	0.09 103	0.17 199	0.21 102

ffm	0.78 426	0.67 271	3.39 529	0.32 200	0.22 170	0.58 273	0.28 298	0.85 337	0.96 518	0.54 284	0.74 467	0.67 389	0.40 319	0.64 211	0.22 26	0.10 129	2.16 592	0.15 421	0.33 488	0.25 357	2.19 575

ff1	1.07 527	0.67 271	3.39 529	0.32 200	0.22 170	0.58 273	0.28 298	0.85 337	0.96 518	0.54 284	0.74 467	0.67 389	0.40 319	2.75 584	3.86 601	0.10 129	2.16 592	0.15 421	0.33 488	0.25 357	2.19 575

mmx	0.99 511	0.67 271	3.39 529	0.32 200	0.22 170	0.58 273	0.28 298	1.05 501	0.92 501	0.54 284	0.74 467	0.67 389	0.40 319	2.75 584	3.86 601	0.13 334	1.25 507	0.15 421	0.33 488	0.19 254	1.28 521

xxx	0.99 511	0.67 271	3.39 529	0.32 200	0.22 170	0.58 273	0.28 298	1.05 501	0.92 501	0.54 284	0.74 467	0.67 389	0.40 319	2.75 584	3.86 601	0.13 334	1.25 507	0.15 421	0.33 488	0.19 254	1.28 521

CFNet_ucs	0.50 176	0.55 229	2.28 240	0.27 98	0.22 170	0.58 273	0.23 191	0.90 383	0.69 321	0.54 284	0.64 401	0.68 403	0.44 367	0.55 169	0.34 183	0.14 375	0.12 198	0.16 441	0.11 196	0.19 254	0.38 222

gwcnet-sp	0.52 191	0.71 298	2.66 400	0.32 200	0.22 170	0.66 405	0.31 353	0.84 324	0.69 321	0.61 371	0.49 257	0.46 273	0.43 357	0.77 269	0.48 277	0.12 285	0.11 175	0.11 235	0.11 196	0.19 254	0.19 85

scenet	0.52 191	0.71 298	2.66 400	0.32 200	0.22 170	0.66 405	0.31 353	0.84 324	0.69 321	0.61 371	0.49 257	0.46 273	0.43 357	0.77 269	0.48 277	0.12 285	0.11 175	0.11 235	0.11 196	0.19 254	0.19 85

ssnet_v2	0.64 324	0.99 403	2.67 408	0.33 222	0.22 170	0.72 436	0.45 459	1.00 461	0.80 435	0.66 431	0.54 309	0.81 466	0.48 404	0.91 310	1.08 467	0.16 426	0.14 232	0.14 392	0.14 279	0.33 448	0.31 178

ssnet	0.52 191	0.71 298	2.66 400	0.32 200	0.22 170	0.66 405	0.31 353	0.84 324	0.69 321	0.61 371	0.49 257	0.46 273	0.43 357	0.77 269	0.48 277	0.12 285	0.11 175	0.11 235	0.11 196	0.19 254	0.19 85

BUS	0.45 126	0.32 49	1.58 94	0.31 179	0.22 170	0.91 515	0.23 191	1.05 501	0.67 282	0.64 408	0.53 289	0.65 377	0.32 262	0.48 127	0.34 183	0.13 334	0.10 145	0.14 392	0.12 234	0.13 114	0.15 49

BSDual-CNN	0.48 155	0.32 49	1.58 94	0.31 179	0.22 170	0.76 456	0.32 364	1.05 501	0.67 282	0.64 408	0.53 289	0.63 364	0.38 297	0.48 127	0.97 438	0.13 334	0.10 145	0.14 392	0.12 234	0.13 114	0.15 49

psmg	0.48 155	0.32 49	1.58 94	0.28 119	0.22 170	0.75 451	0.35 397	0.94 409	0.67 282	0.61 371	0.59 356	0.63 364	0.38 297	0.48 127	0.97 438	0.13 334	0.11 175	0.13 357	0.13 256	0.14 142	0.15 49

PSMNet-ADL	0.56 228	0.47 181	2.03 176	0.35 271	0.22 170	0.67 413	0.27 285	0.77 265	0.58 200	0.43 181	0.53 289	0.70 420	0.45 375	1.89 504	0.64 356	0.16 426	0.13 216	0.11 235	0.13 256	0.15 154	0.51 312

LCNet	0.58 243	0.43 154	2.42 279	0.91 519	0.22 170	0.95 524	0.29 326	0.62 187	0.64 254	0.52 269	0.55 319	0.41 232	0.75 507	0.84 292	0.27 97	0.10 129	0.07 15	0.12 295	0.18 356	0.97 586	0.40 237

LMCR-Stereo	0.61 279	1.00 404	2.60 375	0.42 367	0.22 170	0.74 448	0.31 353	1.06 514	0.70 332	0.62 386	0.64 401	0.40 225	0.52 426	0.84 292	1.27 496	0.20 488	0.09 114	0.12 295	0.09 103	0.26 378	0.16 62

ICVP	0.48 155	0.33 62	2.37 258	0.34 248	0.22 170	0.60 309	0.55 495	0.79 281	0.53 160	0.45 194	0.60 365	0.49 292	0.36 282	0.55 169	0.46 264	0.16 426	0.16 265	0.14 392	0.11 196	0.16 175	0.32 184
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ACVNet	0.54 216	0.87 366	2.45 309	0.28 119	0.22 170	0.59 294	0.36 406	0.69 224	0.73 360	0.49 228	0.59 356	0.69 414	0.42 344	0.47 114	0.70 376	0.11 231	0.10 145	0.10 160	0.09 103	0.36 480	0.39 230

hitnet-ft	0.73 396	1.09 425	2.59 368	0.28 119	0.22 170	0.71 430	0.36 406	0.89 373	0.67 282	0.58 332	0.83 493	1.03 532	0.94 539	2.31 545	0.70 376	0.23 514	0.14 232	0.41 559	0.13 256	0.24 332	0.28 154

iResNetv2_ROB	0.71 384	1.90 573	3.48 542	0.43 380	0.22 170	0.60 309	0.29 326	0.96 426	0.78 414	0.60 362	0.65 409	0.60 353	0.46 386	0.80 284	1.21 487	0.12 285	0.08 55	0.10 160	0.07 41	0.44 531	0.33 188

CBMV_ROB	0.88 467	0.75 324	2.73 437	0.36 289	0.22 170	0.76 456	0.47 469	1.05 501	0.81 443	1.06 533	1.04 538	0.88 497	1.36 563	2.17 539	2.03 544	0.23 514	0.24 330	0.27 529	0.25 426	0.27 392	0.73 412

DN-CSS_ROB	0.56 228	1.64 555	2.75 442	0.42 367	0.22 170	0.57 263	0.19 85	0.79 281	0.66 269	0.46 206	0.62 380	0.41 232	0.32 262	0.73 258	0.49 287	0.12 285	0.08 55	0.14 392	0.13 256	0.38 496	0.17 70

DispViT+	0.30 18	1.00 404	1.22 47	0.24 48	0.23 200	0.27 10	0.13 10	0.50 106	0.52 146	0.21 25	0.18 20	0.17 47	0.17 47	0.27 6	0.23 44	0.12 285	0.19 292	0.08 44	0.07 41	0.12 93	0.09 8

DualNet (step1)	0.76 416	0.69 290	2.69 422	0.28 119	0.23 200	0.81 484	0.33 378	0.99 451	0.86 478	0.64 408	0.63 388	0.67 389	0.49 410	1.18 370	0.52 297	0.65 572	1.21 502	0.86 586	0.56 560	0.25 357	0.72 408

test_sample9	1.07 527	0.69 290	2.69 422	0.28 119	0.23 200	0.81 484	0.33 378	0.99 451	0.86 478	0.64 408	0.63 388	0.67 389	0.49 410	2.02 519	2.70 577	0.65 572	4.33 624	0.86 586	0.56 560	0.25 357	0.72 408

test_sample8	1.23 543	0.69 290	2.69 422	0.28 119	0.23 200	0.81 484	0.33 378	1.01 471	0.75 387	1.23 559	0.63 388	2.53 594	1.31 559	2.02 519	2.70 577	0.65 572	4.33 624	0.86 586	0.56 560	0.25 357	0.72 408

CBFPSM	0.62 300	1.34 496	2.12 202	0.30 159	0.23 200	0.71 430	0.38 419	0.77 265	0.68 309	0.51 259	0.49 257	1.03 532	0.82 517	0.63 204	1.35 501	0.11 231	0.12 198	0.10 160	0.10 145	0.19 254	0.37 213

CSP-Net	0.55 220	0.61 252	1.81 126	0.30 159	0.23 200	0.77 466	0.35 397	0.90 383	0.62 235	0.62 386	0.60 365	0.65 377	0.42 344	1.76 471	0.47 269	0.17 446	0.12 198	0.10 160	0.10 145	0.21 291	0.16 62

STrans-v2	0.69 373	0.62 259	2.66 400	0.28 119	0.23 200	0.57 263	0.32 364	1.01 471	0.77 409	0.92 513	0.84 495	0.88 497	0.92 535	1.81 484	1.19 484	0.10 129	0.07 15	0.10 160	0.09 103	0.12 93	0.30 169

IIG-Stereo	0.65 333	0.87 366	2.32 250	0.55 444	0.23 200	0.62 349	0.21 130	0.78 272	0.71 346	0.64 408	0.69 429	0.69 414	0.38 297	2.07 525	1.37 505	0.11 231	0.08 55	0.11 235	0.09 103	0.15 154	0.27 148

PSM-AAD	0.67 359	0.29 13	2.41 275	0.37 302	0.23 200	0.86 498	1.15 581	0.62 187	0.66 269	0.64 408	0.71 457	0.67 389	2.90 602	0.65 218	0.32 158	0.10 129	0.08 55	0.17 460	0.15 303	0.14 142	0.34 197

GrayStereo	0.71 384	0.27 3	2.40 271	0.89 513	0.23 200	0.62 349	1.40 597	0.67 213	0.70 332	0.72 459	0.77 481	0.55 328	3.03 603	0.60 191	0.28 111	0.10 129	0.08 55	0.10 160	0.21 396	0.12 93	0.37 213

Prome-Stereo	0.53 205	0.36 91	2.39 268	0.60 460	0.23 200	0.63 363	0.41 432	0.66 208	0.67 282	0.59 351	1.02 534	0.43 238	0.71 495	0.61 196	0.34 183	0.10 129	0.07 15	0.10 160	0.09 103	0.13 114	0.44 276

RALAANet	0.52 191	1.37 510	2.63 386	0.33 222	0.23 200	0.48 145	0.19 85	0.69 224	0.55 177	0.49 228	0.46 229	0.39 215	0.31 253	0.53 161	0.53 304	0.10 129	0.33 360	0.11 235	0.17 343	0.29 415	0.13 28

AFF-stereo	0.57 235	1.51 536	2.59 368	0.33 222	0.23 200	0.51 177	0.21 130	0.69 224	0.68 309	0.49 228	0.63 388	0.49 292	0.34 276	0.50 147	0.37 205	0.08 23	0.54 408	0.10 160	0.10 145	0.40 512	0.60 365

NLSM3	0.34 33	0.67 271	1.42 77	0.26 81	0.24 213	0.43 100	0.19 85	0.63 195	0.49 114	0.21 25	0.27 101	0.21 79	0.25 167	0.30 15	0.27 97	0.07 7	0.06 2	0.10 160	0.09 103	0.10 64	0.51 312

IGEV	0.36 53	0.34 72	1.03 24	0.21 9	0.24 213	0.42 93	0.16 50	0.38 25	0.41 59	0.37 149	0.22 54	0.14 10	0.12 7	0.63 204	0.40 221	0.08 23	0.73 447	0.08 44	0.53 554	0.09 43	0.52 320

G2L-Stereo_test	0.64 324	1.34 496	2.55 356	0.34 248	0.24 213	0.75 451	0.39 425	0.83 315	0.65 261	0.62 386	0.54 309	0.74 433	0.40 319	1.57 437	0.75 396	0.11 231	0.08 55	0.08 44	0.08 67	0.28 405	0.43 261

rvit_105_1	0.52 191	0.93 394	2.30 245	0.36 289	0.24 213	0.51 177	0.45 459	0.81 296	0.79 427	0.46 206	0.44 221	0.45 265	0.38 297	0.63 204	0.39 218	0.20 488	0.18 286	0.18 479	0.22 410	0.18 224	0.21 102

MIF-Stereo (partial)	0.41 92	0.71 298	2.67 408	0.27 98	0.24 213	0.32 26	0.17 61	0.56 150	0.46 93	0.26 78	0.37 180	0.25 112	0.26 181	0.46 109	0.35 191	0.11 231	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.21 291	0.15 49

UniTT-Stereo	0.36 53	0.66 270	2.43 284	0.28 119	0.24 213	0.30 17	0.18 77	0.35 13	0.36 23	0.26 78	0.37 180	0.18 58	0.18 72	0.33 35	0.30 129	0.11 231	0.08 55	0.09 97	0.08 67	0.25 357	0.09 8

hknet	0.53 205	0.39 122	2.04 179	0.31 179	0.24 213	0.76 456	0.32 364	1.05 501	0.71 346	0.64 408	0.53 289	0.79 453	0.40 319	0.84 292	0.78 406	0.12 285	0.10 145	0.14 392	0.12 234	0.13 114	0.15 49

GMM-Stereo	0.53 205	0.33 62	2.89 472	0.53 435	0.24 213	0.77 466	0.46 465	0.62 187	0.65 261	0.58 332	0.73 464	0.47 282	0.43 357	0.68 231	0.29 122	0.10 129	0.06 2	0.13 357	0.13 256	0.14 142	0.44 276

DMCA	0.50 176	0.83 349	1.95 157	0.32 200	0.24 213	0.59 294	0.26 266	0.81 296	0.68 309	0.59 351	0.49 257	0.56 334	0.36 282	0.65 218	0.65 361	0.14 375	0.10 145	0.14 392	0.10 145	0.19 254	0.29 160

FADNet_RVC	0.87 466	1.51 536	2.90 474	0.31 179	0.24 213	0.71 430	0.25 248	1.00 461	0.65 261	0.45 194	0.57 344	0.61 355	0.44 367	1.53 428	0.75 396	0.94 586	0.97 471	0.28 531	1.00 604	0.89 580	1.36 532

Zero-FE251	0.76 416	0.35 83	2.10 198	0.30 159	0.25 223	0.44 110	0.16 50	0.45 63	0.36 23	5.93 621	0.20 35	0.22 83	0.19 88	0.52 153	1.06 462	0.10 129	0.71 444	0.08 44	0.06 9	0.09 43	1.56 543

LG-Stereo_L2	0.29 15	0.42 142	0.97 11	0.36 289	0.25 223	0.31 20	0.22 154	0.40 34	0.28 2	0.19 17	0.12 3	0.13 1	0.12 7	0.44 102	0.23 44	0.08 23	0.49 395	0.08 44	0.06 9	0.08 26	0.58 356

ACV-stereo	0.71 384	0.85 359	3.01 490	0.33 222	0.25 223	1.01 530	0.59 507	0.62 187	0.54 166	0.42 174	0.45 224	1.54 578	1.44 568	1.40 403	0.73 390	0.14 375	0.13 216	0.12 295	0.11 196	0.20 277	0.35 204

MyStereo06	0.70 380	0.72 304	3.51 544	0.31 179	0.25 223	0.60 309	0.30 342	0.90 383	0.67 282	1.48 580	0.53 289	0.84 479	0.57 443	0.60 191	1.11 471	0.09 54	0.55 411	0.12 295	0.20 385	0.16 175	0.56 345

MyStereo05	0.57 235	0.72 304	2.72 432	0.31 179	0.25 223	0.60 309	0.30 342	0.87 357	0.82 449	0.54 284	0.37 180	0.53 311	0.42 344	0.63 204	0.73 390	0.09 54	0.55 411	0.12 295	0.20 385	0.16 175	0.56 345

iinet-f	0.62 300	1.18 455	2.55 356	0.33 222	0.25 223	0.82 489	0.34 387	0.87 357	0.69 321	0.56 309	0.64 401	0.73 431	0.67 485	0.80 284	0.81 415	0.14 375	0.13 216	0.11 235	0.10 145	0.44 531	0.26 141

RCA-Stereo	0.45 126	0.38 113	1.80 122	0.27 98	0.25 223	0.58 273	0.23 191	0.84 324	0.66 269	0.42 174	0.44 221	0.28 147	0.35 278	0.31 19	0.21 13	0.09 54	1.01 477	0.09 97	0.07 41	0.21 291	0.53 326

IER	0.49 169	0.73 308	2.12 202	0.27 98	0.25 223	0.65 392	0.27 285	0.76 257	0.59 211	0.56 309	0.59 356	0.60 353	0.53 429	0.64 211	0.44 252	0.12 285	0.09 114	0.11 235	0.11 196	0.18 224	0.15 49

HHNet	0.63 314	0.67 271	3.10 501	0.37 302	0.25 223	0.64 376	0.60 511	0.70 235	0.67 282	0.55 297	1.12 545	0.32 182	0.60 462	0.43 97	1.75 529	0.16 426	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.18 224	0.22 109

GEStereo_RVC	0.61 279	1.19 458	2.61 380	0.48 404	0.25 223	0.63 363	0.37 409	1.05 501	0.79 427	0.55 297	0.55 319	0.59 346	0.44 367	1.10 351	0.48 277	0.16 426	0.11 175	0.12 295	0.11 196	0.27 392	0.43 261

Anonymous3	0.47 142	0.49 193	2.61 380	0.33 222	0.25 223	0.72 436	0.32 364	0.80 287	0.60 218	0.36 146	0.41 202	0.33 189	0.29 236	0.46 109	0.30 129	0.19 477	0.18 286	0.13 357	0.13 256	0.18 224	0.22 109

sAnonymous2	0.45 126	0.88 370	2.97 482	0.31 179	0.25 223	0.34 35	0.28 298	0.56 150	0.49 114	0.25 60	0.30 124	0.23 92	0.29 236	0.31 19	0.22 26	0.12 285	0.09 114	0.12 295	0.13 256	0.38 496	0.43 261

CroCo_RVC	0.45 126	0.88 370	2.97 482	0.31 179	0.25 223	0.34 35	0.28 298	0.56 150	0.49 114	0.25 60	0.30 124	0.23 92	0.29 236	0.31 19	0.22 26	0.12 285	0.09 114	0.12 295	0.13 256	0.38 496	0.43 261

PSMNet-RSSM	0.61 279	1.19 458	2.43 284	0.33 222	0.25 223	0.59 294	0.28 298	0.88 365	0.65 261	0.54 284	0.62 380	0.69 414	0.46 386	1.67 456	0.50 291	0.15 406	0.10 145	0.14 392	0.16 325	0.20 277	0.28 154

CFNet	0.65 333	1.45 527	2.27 238	0.34 248	0.25 223	0.64 376	0.23 191	0.93 403	0.79 427	0.48 212	0.59 356	0.58 342	0.40 319	2.28 543	0.63 354	0.13 334	0.09 114	0.15 421	0.14 279	0.34 458	0.26 141

AANet_RVC	0.79 430	1.46 529	2.72 432	0.34 248	0.25 223	0.59 294	0.32 364	0.88 365	0.83 456	0.62 386	0.95 521	0.80 461	0.43 357	2.46 559	1.72 525	0.38 554	0.26 342	0.10 160	0.09 103	0.25 357	0.43 261

DLCB_ROB	0.61 279	0.96 398	2.00 167	0.37 302	0.25 223	0.65 392	0.37 409	0.86 348	0.76 396	0.73 461	0.70 442	0.84 479	0.47 397	1.57 437	0.72 386	0.13 334	0.13 216	0.14 392	0.14 279	0.18 224	0.33 188

DFGA-Net	0.61 279	1.55 539	2.59 368	0.32 200	0.26 240	0.54 218	0.22 154	0.67 213	0.63 247	0.50 247	0.52 282	0.35 198	0.28 215	1.84 491	0.99 449	0.10 129	0.08 55	0.12 295	0.12 234	0.38 496	0.18 79

coex_refinement	0.67 359	1.33 493	2.48 327	0.38 322	0.26 240	0.64 376	0.34 387	0.88 365	0.68 309	0.61 371	0.63 388	0.80 461	0.48 404	1.84 491	1.09 468	0.13 334	0.10 145	0.10 160	0.10 145	0.18 224	0.38 222

CoDeX	0.54 216	0.52 213	2.25 236	0.30 159	0.26 240	0.61 328	0.32 364	1.03 487	0.73 360	0.49 228	0.56 333	0.52 308	0.40 319	1.59 445	0.38 213	0.12 285	0.09 114	0.11 235	0.10 145	0.15 154	0.22 109

NINENet	0.54 216	0.40 130	2.19 219	0.55 444	0.26 240	0.91 515	0.23 191	1.05 501	0.77 409	0.54 284	0.57 344	0.65 377	0.32 262	1.22 375	0.34 183	0.16 426	0.13 216	0.16 441	0.11 196	0.16 175	0.14 40

TransformOpticalFlow	0.65 333	0.61 252	2.67 408	0.45 392	0.26 240	0.62 349	0.28 298	0.88 365	0.76 396	0.76 475	0.74 467	0.90 503	0.84 520	1.82 487	0.80 411	0.10 129	0.07 15	0.11 235	0.09 103	0.12 93	0.19 85

GANet-RSSM	0.63 314	1.14 438	2.67 408	0.38 322	0.26 240	0.59 294	0.29 326	0.81 296	0.56 185	0.50 247	0.57 344	0.67 389	0.50 415	1.91 510	0.50 291	0.14 375	0.10 145	0.24 521	0.12 234	0.36 480	0.28 154

GwcNet-RSSM	0.64 324	1.38 514	2.69 422	0.33 222	0.26 240	0.60 309	0.32 364	0.84 324	0.73 360	0.56 309	0.65 409	0.72 425	0.42 344	1.78 477	0.60 335	0.14 375	0.10 145	0.12 295	0.13 256	0.26 378	0.26 141

FADNet-RVC	0.69 373	1.65 556	2.74 440	0.35 271	0.26 240	0.60 309	0.29 326	0.91 390	0.67 282	0.46 206	0.51 273	0.62 360	0.46 386	1.75 468	0.81 415	0.17 446	0.20 308	0.17 460	0.18 356	0.60 558	0.39 230

SuperB	1.19 539	1.62 552	5.29 598	0.37 302	0.26 240	0.81 484	0.87 555	0.94 409	1.19 556	0.68 439	0.68 424	0.63 364	1.37 564	1.73 464	3.30 589	0.16 426	0.12 198	0.17 460	0.16 325	2.74 617	0.63 375

TDLM	0.83 445	1.28 482	2.38 261	0.46 397	0.26 240	0.66 405	0.55 495	0.87 357	0.80 435	2.54 604	0.62 380	0.61 355	0.51 419	2.68 577	0.67 368	0.20 488	0.11 175	0.35 551	0.15 303	0.33 448	0.48 296

DeepPruner_ROB	0.58 243	1.06 420	2.68 415	0.30 159	0.26 240	0.63 363	0.31 353	0.83 315	0.51 133	0.62 386	0.56 333	0.65 377	0.39 312	1.06 339	0.56 317	0.19 477	0.14 232	0.14 392	0.14 279	0.24 332	0.33 188

NOSS_ROB	0.75 411	1.03 414	2.27 238	0.68 491	0.26 240	0.68 419	0.30 342	0.99 451	0.82 449	0.59 351	0.58 351	0.77 445	0.39 312	2.75 584	0.48 277	0.25 527	0.24 330	0.28 531	0.26 434	0.29 415	1.07 497

ETE_ROB	0.68 366	1.09 425	2.32 250	0.38 322	0.26 240	0.69 422	0.51 481	1.49 572	0.75 387	0.81 492	0.71 457	0.85 485	0.51 419	1.39 401	0.70 376	0.17 446	0.14 232	0.19 486	0.16 325	0.24 332	0.35 204

252Zero-FE	1.02 516	0.31 35	1.72 112	0.26 81	0.27 253	0.31 20	0.12 4	0.42 44	0.57 192	7.97 623	0.25 79	0.13 1	0.12 7	0.75 264	0.51 294	0.09 54	5.04 627	0.07 1	0.83 594	0.09 43	0.66 385

z-ln-s-r	0.76 416	1.41 517	2.84 463	0.33 222	0.27 253	0.58 273	0.37 409	0.92 397	0.89 493	0.54 284	0.81 488	0.64 372	0.48 404	2.23 541	1.74 527	0.11 231	0.08 55	0.11 235	0.09 103	0.28 405	0.40 237

monsterstereo	0.40 87	0.43 154	1.07 31	0.26 81	0.27 253	0.39 65	0.14 21	0.55 144	0.37 26	0.28 102	0.27 101	0.14 10	0.13 14	0.67 225	0.44 252	0.07 7	1.12 493	0.07 1	0.81 590	0.08 26	0.53 326

G2L-Stereo	0.62 300	1.27 479	2.67 408	0.31 179	0.27 253	0.59 294	0.29 326	0.81 296	0.60 218	0.56 309	0.53 289	0.71 423	0.37 288	1.74 466	0.57 320	0.13 334	0.11 175	0.13 357	0.11 196	0.29 415	0.34 197

DispNO	0.76 416	1.36 505	3.15 506	0.32 200	0.27 253	0.59 294	0.29 326	0.88 365	0.72 355	0.55 297	0.79 487	0.83 476	0.47 397	2.46 559	1.23 491	0.12 285	0.10 145	0.18 479	0.31 466	0.20 277	0.25 133

HBP-ISP	0.82 440	1.57 543	3.28 516	0.50 423	0.27 253	0.86 498	0.54 491	1.09 522	0.78 414	0.81 492	0.70 442	0.68 403	1.00 543	2.02 519	0.47 269	0.24 521	0.24 330	0.29 539	0.25 426	0.28 405	0.52 320

CRFU-Net	0.58 243	0.42 142	1.90 147	0.49 417	0.27 253	0.83 491	0.35 397	0.94 409	0.54 166	0.65 424	0.60 365	0.78 450	1.34 560	1.00 327	0.51 294	0.17 446	0.14 232	0.17 460	0.10 145	0.19 254	0.20 94

pcwnet_v2	0.65 333	0.54 220	4.29 585	0.33 222	0.27 253	0.60 309	0.25 248	1.02 480	0.92 501	0.61 371	0.69 429	0.62 360	0.54 431	0.67 225	0.38 213	0.18 459	0.15 250	0.15 421	0.14 279	0.21 291	0.49 302

sCroCo_RVC	0.37 63	0.39 122	2.38 261	0.35 271	0.27 253	0.31 20	0.22 154	0.49 89	0.48 108	0.23 43	0.34 162	0.25 112	0.24 148	0.35 53	0.25 74	0.15 406	0.17 278	0.12 295	0.11 196	0.15 154	0.15 49

SFCPSM	0.48 155	0.39 122	2.30 245	0.28 119	0.27 253	0.70 425	0.32 364	1.00 461	0.69 321	0.50 247	0.52 282	0.43 238	0.36 282	0.53 161	0.44 252	0.12 285	0.09 114	0.12 295	0.16 325	0.18 224	0.23 119

MMNet	0.55 220	0.92 390	2.03 176	0.34 248	0.27 253	0.79 476	0.28 298	0.86 348	0.79 427	0.62 386	0.58 351	0.59 346	0.56 438	0.80 284	0.61 344	0.11 231	0.11 175	0.12 295	0.11 196	0.21 291	0.22 109

GANetREF_RVC	0.81 435	1.44 526	3.04 496	0.49 417	0.27 253	0.83 491	0.63 520	1.03 487	0.92 501	0.63 397	0.61 373	0.72 425	0.59 454	2.40 555	0.58 326	0.33 549	0.25 339	0.37 554	0.25 426	0.41 519	0.36 212
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	0.92 487	1.20 460	2.68 415	0.45 392	0.27 253	0.76 456	0.66 528	0.94 409	0.77 409	0.79 486	1.17 547	0.84 479	0.91 532	2.72 580	1.76 531	0.18 459	0.42 379	0.44 565	0.20 385	0.33 448	0.94 474

UCFNet_RVC	0.55 220	1.16 448	2.48 327	0.31 179	0.27 253	0.65 392	0.28 298	0.76 257	0.58 200	0.51 259	0.53 289	0.67 389	0.42 344	0.91 310	0.45 258	0.16 426	0.11 175	0.17 460	0.17 343	0.20 277	0.23 119

XPNet_ROB	0.68 366	1.11 432	2.28 240	0.38 322	0.27 253	0.67 413	0.47 469	0.94 409	0.75 387	0.80 488	0.71 457	0.81 466	0.54 431	1.72 463	0.84 421	0.22 506	0.16 265	0.16 441	0.15 303	0.25 357	0.45 281

zh-mn7	0.92 487	2.02 582	3.80 561	0.35 271	0.28 268	0.73 440	0.41 432	1.00 461	1.15 551	1.03 529	1.30 557	0.75 438	0.62 467	1.98 516	1.55 519	0.17 446	0.14 232	0.14 392	0.14 279	0.31 433	0.57 351

w-ln-seven-2	0.81 435	1.56 542	3.14 505	0.38 322	0.28 268	0.66 405	0.43 446	0.93 403	0.93 508	0.73 461	0.77 481	0.72 425	0.65 476	1.82 487	1.75 529	0.14 375	0.15 250	0.15 421	0.14 279	0.36 480	0.58 356

LG-Stereo_L1	0.30 18	0.42 142	0.97 11	0.35 271	0.28 268	0.28 12	0.21 130	0.39 28	0.30 6	0.19 17	0.12 3	0.13 1	0.12 7	0.45 105	0.22 26	0.08 23	0.71 444	0.08 44	0.06 9	0.08 26	0.51 312

ACRE	0.63 314	1.55 539	3.41 536	0.76 498	0.28 268	0.60 309	0.56 499	0.82 305	0.68 309	0.57 325	0.62 380	0.43 238	0.30 247	0.47 114	0.42 238	0.12 285	0.19 292	0.13 357	0.14 279	0.36 480	0.20 94

SACVNet	0.68 366	1.08 424	2.58 366	0.38 322	0.28 268	0.65 392	0.37 409	0.91 390	0.65 261	0.67 433	0.62 380	0.69 414	0.47 397	2.07 525	0.65 361	0.18 459	0.14 232	0.16 441	0.15 303	0.39 505	0.41 246

cf-r	0.62 300	1.27 479	2.99 487	0.34 248	0.28 268	0.60 309	0.28 298	0.82 305	0.70 332	0.55 297	0.61 373	0.77 445	0.41 331	1.32 394	0.52 297	0.13 334	0.09 114	0.11 235	0.12 234	0.22 308	0.27 148

CVANet_RVC	0.82 440	1.18 455	3.98 570	0.40 352	0.28 268	0.63 363	0.43 446	0.90 383	0.78 414	1.14 542	0.69 429	0.68 403	0.52 426	2.62 571	0.48 277	0.20 488	0.13 216	0.22 507	0.37 509	0.37 488	0.48 296

MeshStereo	1.29 551	1.34 496	3.04 496	0.35 271	0.28 268	1.10 545	0.69 537	1.42 568	1.07 540	2.71 608	2.43 591	2.95 597	1.50 574	2.92 593	2.03 544	0.23 514	0.22 320	0.22 507	0.19 374	0.50 546	0.69 401
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 33	0.38 113	1.38 66	0.24 48	0.29 276	0.50 167	0.21 130	0.49 89	0.38 35	0.22 35	0.18 20	0.20 69	0.14 17	0.35 53	0.47 269	0.07 7	0.42 379	0.16 441	0.21 396	0.12 93	0.42 251

Wave_Phase_stereo	0.37 63	0.38 113	1.38 66	0.24 48	0.29 276	1.09 544	0.21 130	0.52 116	0.38 35	0.22 35	0.18 20	0.20 69	0.14 17	0.35 53	0.47 269	0.07 7	0.42 379	0.16 441	0.21 396	0.12 93	0.42 251

z-mn7	0.90 481	2.01 580	3.02 492	0.37 302	0.29 276	1.02 532	0.48 471	0.97 434	1.33 565	0.71 456	1.36 563	0.85 485	0.62 467	2.15 535	1.50 512	0.15 406	0.13 216	0.14 392	0.13 256	0.34 458	0.53 326

castereo	0.34 33	0.48 186	1.00 16	0.25 64	0.29 276	0.41 80	0.27 285	0.76 257	0.49 114	0.23 43	0.30 124	0.24 103	0.31 253	0.29 13	0.29 122	0.09 54	0.20 308	0.09 97	0.31 466	0.12 93	0.44 276

test_sample1	0.61 279	0.45 175	1.84 130	0.33 222	0.29 276	0.49 153	0.24 220	0.83 315	0.73 360	0.51 259	0.53 289	0.52 308	0.45 375	1.40 403	0.72 386	0.11 231	0.96 470	0.10 160	0.24 418	0.15 154	1.25 517

MaDis-Stereo	0.35 43	0.89 375	2.15 210	0.25 64	0.29 276	0.29 15	0.17 61	0.47 80	0.41 59	0.21 25	0.22 54	0.28 147	0.21 116	0.32 30	0.31 148	0.10 129	0.09 114	0.10 160	0.08 67	0.11 80	0.12 23

RAFT_CTSACE	0.58 243	1.16 448	2.76 445	0.36 289	0.29 276	0.54 218	0.29 326	0.69 224	0.51 133	0.51 259	0.75 474	0.67 389	0.37 288	0.63 204	0.47 269	0.08 23	0.49 395	0.11 235	0.10 145	0.41 519	0.32 184

test_4	0.47 142	0.80 341	2.15 210	0.36 289	0.29 276	0.59 294	0.28 298	0.50 106	0.42 66	0.43 181	0.76 477	0.39 215	0.22 123	0.73 258	0.49 287	0.08 23	0.18 286	0.11 235	0.15 303	0.29 415	0.27 148

RAFT-RH_RVC	0.65 333	0.73 308	2.78 449	0.39 339	0.29 276	0.60 309	0.18 77	0.45 63	0.63 247	0.75 471	1.89 577	0.47 282	0.29 236	1.59 445	1.21 487	0.15 406	0.07 15	0.13 357	0.13 256	0.11 80	0.10 13

HCRNet	0.50 176	0.75 324	2.08 187	0.39 339	0.29 276	0.58 273	0.22 154	0.79 281	0.67 282	0.49 228	0.49 257	0.48 290	0.37 288	1.13 360	0.40 221	0.15 406	0.10 145	0.15 421	0.13 256	0.21 291	0.19 85

FAT-Stereo	0.72 393	0.60 246	2.86 468	0.37 302	0.29 276	0.64 376	0.55 495	1.01 471	0.91 499	0.76 475	0.94 518	0.93 509	0.79 514	1.82 487	0.60 335	0.19 477	0.19 292	0.17 460	0.16 325	0.23 325	0.47 289

DSFCA	0.62 300	0.77 329	1.95 157	0.29 140	0.29 276	0.79 476	0.86 554	0.81 296	0.73 360	0.73 461	0.66 416	0.67 389	0.57 443	1.17 368	1.03 455	0.16 426	0.15 250	0.13 357	0.14 279	0.19 254	0.28 154

FADNet-RVC-Resample	0.74 400	1.54 538	3.81 564	0.38 322	0.29 276	0.62 349	0.38 419	0.91 390	0.67 282	0.52 269	0.51 273	0.63 364	0.44 367	1.56 432	0.59 330	0.24 521	0.32 356	0.22 507	0.19 374	0.30 424	0.71 406

HSM	0.67 359	0.92 390	2.29 243	0.30 159	0.29 276	0.65 392	0.29 326	0.98 442	0.67 282	0.59 351	0.58 351	1.39 571	0.65 476	2.56 565	0.45 258	0.11 231	0.09 114	0.10 160	0.08 67	0.18 224	0.24 129

SANet	1.35 558	1.80 567	4.39 587	0.41 363	0.29 276	1.72 578	0.89 559	1.17 545	2.47 602	1.22 557	1.82 575	1.72 582	1.70 581	2.57 566	3.30 589	0.18 459	0.16 265	0.16 441	0.15 303	0.34 458	0.62 369

LALA_ROB	0.68 366	1.14 438	2.50 338	0.37 302	0.29 276	0.78 472	0.55 495	0.99 451	0.84 468	0.82 498	0.68 424	0.93 509	0.50 415	1.01 330	0.89 427	0.21 499	0.15 250	0.21 502	0.18 356	0.26 378	0.30 169

MSAF-DinoV2	3.17 608	2.52 612	10.79 620	3.57 617	0.30 292	3.28 605	0.81 551	2.81 609	1.80 589	0.81 492	0.87 505	1.59 579	1.15 554	26.18 641	2.61 574	0.18 459	0.13 216	0.19 486	1.61 617	0.94 582	1.22 512

4w-stereo	0.50 176	0.26 1	1.86 141	0.22 20	0.30 292	0.38 60	0.14 21	0.41 38	0.35 14	0.25 60	0.21 43	0.14 10	0.20 105	1.18 370	0.33 171	0.09 54	1.56 552	0.07 1	0.72 582	0.07 2	1.23 516

4D-IteraStereo	0.62 300	1.29 484	3.04 496	0.27 98	0.30 292	0.46 124	0.26 266	0.54 134	0.51 133	0.41 167	0.31 136	0.39 215	0.19 88	0.53 161	0.65 361	0.09 54	0.47 391	0.12 295	0.11 196	0.21 291	2.14 571

coex-ft	6.14 620	1.98 576	60.80 648	0.34 248	0.30 292	0.80 480	1.17 585	0.76 257	4.34 615	19.82 636	2.15 584	1.61 580	8.77 625	1.82 487	10.36 627	0.44 561	2.05 578	0.18 479	0.19 374	0.39 505	4.61 625

fast-acv-ft	0.67 359	1.24 473	3.26 514	0.39 339	0.30 292	0.80 480	0.48 471	0.74 250	0.76 396	0.60 362	0.78 485	0.76 443	0.60 462	0.70 242	0.78 406	0.16 426	0.15 250	0.18 479	0.17 343	0.38 496	0.24 129

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 333	1.15 444	2.40 271	0.33 222	0.30 292	0.83 491	0.40 430	0.94 409	0.82 449	0.67 433	0.76 477	0.68 403	0.58 451	1.13 360	1.25 494	0.14 375	0.08 55	0.10 160	0.08 67	0.18 224	0.28 154

psmorigin	1.41 562	0.91 385	13.83 626	0.37 302	0.30 292	0.63 363	0.37 409	0.80 287	0.64 254	0.98 520	0.87 505	1.16 558	0.78 512	3.95 610	1.09 468	0.19 477	0.22 320	0.17 460	0.19 374	0.25 357	0.47 289

CFNet-ft	0.60 271	1.16 448	2.45 309	0.29 140	0.30 292	0.64 376	0.28 298	0.69 224	0.57 192	0.49 228	0.57 344	0.79 453	0.44 367	1.48 420	0.62 347	0.15 406	0.10 145	0.28 531	0.14 279	0.21 291	0.29 160

FADNet	0.71 384	1.60 551	2.53 344	0.33 222	0.30 292	0.67 413	0.29 326	0.92 397	0.75 387	0.45 194	0.49 257	0.66 386	0.57 443	1.85 495	0.85 422	0.46 564	0.20 308	0.17 460	0.20 385	0.60 558	0.37 213

CFNet_RVC	0.60 271	1.16 448	2.45 309	0.29 140	0.30 292	0.64 376	0.28 298	0.69 224	0.57 192	0.49 228	0.57 344	0.79 453	0.44 367	1.48 420	0.62 347	0.15 406	0.10 145	0.28 531	0.14 279	0.21 291	0.29 160

zh-sn7	0.99 511	2.20 594	3.83 565	0.40 352	0.31 302	0.82 489	0.63 520	1.02 480	0.94 510	0.81 492	1.13 546	0.84 479	0.93 537	2.49 562	1.87 538	0.17 446	0.17 278	0.16 441	0.16 325	0.37 488	0.64 380

MM-Stereo_test3	0.59 261	0.85 359	2.28 240	0.53 435	0.31 302	0.45 116	0.30 342	0.78 272	0.76 396	0.33 132	0.43 209	0.32 182	0.23 141	0.61 196	0.54 310	0.10 129	1.65 559	0.10 160	0.08 67	0.42 522	0.68 395

ISRNet	0.51 188	0.58 237	1.96 161	0.38 322	0.31 302	0.49 153	0.21 130	0.80 287	0.71 346	0.64 408	0.71 457	0.66 386	0.40 319	0.59 184	0.45 258	0.23 514	0.16 265	0.21 502	0.20 385	0.21 291	0.37 213

Wz-Net-TNSev	1.02 516	2.26 600	3.69 556	0.38 322	0.31 302	1.00 529	0.71 540	1.12 532	1.02 531	0.74 468	0.73 464	1.09 547	0.91 532	2.46 559	2.15 554	0.21 499	0.20 308	0.16 441	0.20 385	0.48 543	0.62 369

Wz-Net-SNSev	0.85 456	1.83 569	3.36 523	0.42 367	0.31 302	0.71 430	0.66 528	1.04 493	0.94 510	0.68 439	0.85 498	0.96 518	0.62 467	1.75 468	1.14 476	0.16 426	0.15 250	0.16 441	0.17 343	0.39 505	0.63 375

CIPLG	0.63 314	1.59 547	3.16 507	0.79 505	0.31 302	0.62 349	0.57 502	0.82 305	0.68 309	0.58 332	0.63 388	0.43 238	0.31 253	0.48 127	0.42 238	0.12 285	0.20 308	0.13 357	0.13 256	0.36 480	0.21 102

IPLGR_C	0.64 324	1.66 558	3.36 523	0.80 507	0.31 302	0.60 309	0.60 511	0.82 305	0.69 321	0.58 332	0.62 380	0.44 253	0.31 253	0.47 114	0.43 245	0.12 285	0.22 320	0.13 357	0.15 303	0.35 472	0.21 102

TRStereo	0.89 475	1.02 410	2.91 475	4.59 620	0.31 302	0.93 520	0.23 191	1.93 596	0.66 269	0.37 149	0.54 309	0.48 290	0.40 319	0.67 225	0.29 122	0.13 334	0.37 365	0.11 235	0.48 541	0.13 114	1.21 510

Syn2CoEx	0.78 426	1.43 525	3.54 548	0.44 385	0.31 302	0.64 376	0.43 446	1.04 493	0.83 456	0.64 408	0.77 481	0.74 433	0.74 503	1.91 510	0.64 356	0.20 488	0.17 278	0.19 486	0.15 303	0.30 424	0.59 361

psm_up	0.65 333	1.02 410	2.53 344	0.36 289	0.31 302	0.64 376	0.38 419	0.96 426	0.73 360	0.63 397	0.57 344	0.68 403	0.57 443	1.90 509	0.52 297	0.17 446	0.15 250	0.16 441	0.15 303	0.27 392	0.22 109

STTStereo	0.58 243	0.95 397	2.95 480	0.37 302	0.31 302	0.62 349	0.32 364	0.81 296	0.63 247	0.61 371	0.55 319	0.67 389	0.43 357	0.87 296	0.48 277	0.16 426	0.16 265	0.17 460	0.20 385	0.17 199	0.25 133

NCCL2	0.71 384	1.32 488	2.30 245	0.44 385	0.31 302	0.71 430	0.67 533	0.89 373	0.69 321	0.70 447	0.61 373	0.85 485	0.54 431	1.58 444	0.70 376	0.20 488	0.17 278	0.66 579	0.25 426	0.26 378	0.38 222

monsters	0.39 75	0.39 122	1.04 26	0.24 48	0.32 314	0.42 93	0.13 10	0.49 89	0.35 14	0.27 91	0.21 43	0.14 10	0.15 27	0.60 191	0.43 245	0.09 54	1.09 489	0.07 1	0.70 577	0.07 2	0.65 383

rvit_stereo_0075_2	0.45 126	0.45 175	2.60 375	0.34 248	0.32 314	0.41 80	0.21 130	0.60 177	0.54 166	0.39 160	0.51 273	0.40 225	0.29 236	0.46 109	0.31 148	0.21 499	0.15 250	0.22 507	0.15 303	0.18 224	0.33 188

StereoVision	0.52 191	1.12 434	2.70 429	0.34 248	0.32 314	0.47 137	0.26 266	0.73 248	0.61 224	0.33 132	0.89 510	0.45 265	0.26 181	0.52 153	0.39 218	0.14 375	0.15 250	0.16 441	0.15 303	0.22 308	0.14 40

PS-NSSS	0.69 373	1.37 510	2.44 292	0.31 179	0.32 314	0.64 376	0.34 387	1.04 493	0.74 381	0.56 309	0.75 474	0.51 301	0.42 344	2.41 557	0.54 310	0.24 521	0.17 278	0.27 529	0.18 356	0.30 424	0.23 119

FBW_ROB	0.94 496	1.23 472	2.35 255	0.46 397	0.32 314	0.87 505	0.46 465	1.15 539	0.97 524	0.83 501	0.78 485	1.01 528	0.64 473	3.65 608	1.65 522	0.27 535	0.24 330	0.40 557	0.26 434	0.32 443	0.88 460

MSMD_ROB	1.41 562	1.03 414	2.75 442	0.41 363	0.32 314	2.00 591	0.61 516	0.96 426	1.43 570	2.97 612	2.63 597	4.76 614	2.04 593	2.44 558	1.78 533	0.30 544	0.26 342	0.32 545	0.32 474	0.32 443	0.63 375

PSMNet_ROB	0.75 411	1.42 522	2.93 477	0.39 339	0.32 314	0.73 440	0.56 499	0.90 383	0.74 381	0.56 309	0.60 365	0.75 438	0.47 397	2.00 518	1.31 497	0.18 459	0.13 216	0.19 486	0.20 385	0.26 378	0.40 237

GASNet	0.84 447	1.98 576	4.07 574	0.48 404	0.33 321	0.58 273	0.34 387	0.97 434	0.81 443	0.60 362	0.59 356	0.74 433	0.55 436	2.08 528	1.18 481	0.22 506	0.15 250	0.19 486	0.17 343	0.55 554	0.29 160

Wz-Net-MNSev	0.74 400	1.42 522	2.75 442	0.38 322	0.33 321	0.90 514	0.61 516	0.98 442	0.94 510	0.77 477	0.75 474	0.75 438	0.66 483	1.39 401	0.76 400	0.17 446	0.13 216	0.14 392	0.14 279	0.28 405	0.48 296

AASNet	0.66 353	1.49 534	2.97 482	0.37 302	0.33 321	0.65 392	0.30 342	1.00 461	0.78 414	0.56 309	0.60 365	0.55 328	0.39 312	0.88 303	0.96 436	0.15 406	0.12 198	0.13 357	0.11 196	0.45 534	0.35 204

CrosDoStereo	0.96 503	0.49 193	2.66 400	0.27 98	0.33 321	0.54 218	3.69 613	0.77 265	0.66 269	0.70 447	1.39 564	0.53 311	1.47 571	1.77 474	3.02 587	0.10 129	0.08 55	0.11 235	0.11 196	0.22 308	0.30 169

DeepStereo_LL	0.96 503	0.49 193	2.66 400	0.27 98	0.33 321	0.54 218	3.69 613	0.77 265	0.66 269	0.70 447	1.39 564	0.53 311	1.47 571	1.77 474	3.02 587	0.10 129	0.08 55	0.11 235	0.11 196	0.22 308	0.30 169

UNet	0.56 228	0.58 237	2.81 457	0.32 200	0.33 321	0.74 448	0.27 285	0.86 348	0.67 282	0.55 297	0.55 319	0.72 425	0.55 436	0.79 280	0.58 326	0.12 285	0.09 114	0.13 357	0.11 196	0.20 277	0.19 85

UPFNet	0.51 188	0.67 271	2.04 179	0.34 248	0.33 321	0.65 392	0.37 409	0.88 365	0.65 261	0.60 362	0.53 289	0.61 355	0.41 331	0.77 269	0.55 313	0.13 334	0.13 216	0.13 357	0.13 256	0.20 277	0.16 62

ADCL	1.07 527	1.22 467	2.80 452	0.40 352	0.33 321	1.50 566	1.87 605	0.97 434	1.04 536	1.26 563	1.28 554	0.99 524	1.41 567	1.36 399	3.51 595	0.17 446	0.14 232	0.22 507	0.21 396	0.32 443	0.43 261

SGM-Forest	1.84 583	7.91 625	10.36 619	0.42 367	0.33 321	1.04 535	1.29 591	1.01 471	0.88 488	1.19 548	2.30 589	1.03 532	1.79 585	2.60 570	2.81 582	0.22 506	0.21 317	0.21 502	0.19 374	0.25 357	0.79 432
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
VIP-Stereo	0.39 75	0.81 345	1.51 89	0.24 48	0.34 330	0.52 197	0.17 61	0.46 71	0.49 114	0.21 25	0.25 79	0.25 112	0.15 27	0.41 86	0.41 230	0.09 54	0.62 427	0.08 44	0.06 9	0.15 154	0.68 395

FE-Mocha	0.61 279	0.36 91	1.84 130	1.06 535	0.34 330	0.43 100	0.17 61	0.72 244	0.55 177	0.45 194	0.50 269	0.58 342	0.45 375	2.35 548	1.18 481	0.10 129	0.40 376	0.11 235	0.21 396	0.13 114	0.31 178

Replicate-Monster	0.58 243	0.53 217	1.55 92	0.22 20	0.34 330	0.37 50	0.13 10	0.43 49	0.39 48	0.35 144	0.16 14	0.16 37	0.15 27	1.46 416	0.21 13	0.11 231	2.71 609	0.07 1	0.35 497	0.08 26	1.81 557

MyStereo8	0.73 396	1.16 448	2.89 472	0.53 435	0.34 330	0.71 430	0.20 102	1.87 592	0.59 211	0.53 278	0.66 416	0.50 296	0.33 268	1.27 389	0.62 347	0.10 129	1.19 498	0.10 160	0.21 396	0.21 291	0.61 366

CAS	0.39 75	0.31 35	1.79 120	0.81 509	0.34 330	0.51 177	0.23 191	0.49 89	0.42 66	0.23 43	0.31 136	0.20 69	0.17 47	0.30 15	0.25 74	0.77 581	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 64	0.41 246

DAS	0.61 279	0.42 142	1.85 135	0.34 248	0.34 330	0.52 197	0.42 439	0.89 373	0.80 435	0.85 504	0.69 429	0.57 338	0.51 419	2.38 553	0.57 320	0.13 334	0.09 114	0.12 295	0.09 103	0.18 224	0.37 213

SepStereo	0.57 235	0.42 142	1.85 135	0.34 248	0.34 330	0.52 197	0.42 439	0.89 373	0.80 435	0.85 504	0.69 429	0.57 338	0.51 419	1.55 430	0.57 320	0.13 334	0.09 114	0.12 295	0.09 103	0.18 224	0.37 213

RAFT-345	0.56 228	0.37 103	2.68 415	0.40 352	0.34 330	0.58 273	0.41 432	0.49 89	0.70 332	0.51 259	0.99 529	0.43 238	0.28 215	1.56 432	0.81 415	0.10 129	0.07 15	0.11 235	0.09 103	0.11 80	0.09 8

ADLNet	0.68 366	1.02 410	2.68 415	0.35 271	0.34 330	0.67 413	0.34 387	0.95 423	0.79 427	0.70 447	0.62 380	0.80 461	0.46 386	1.77 474	0.69 374	0.15 406	0.12 198	0.14 392	0.14 279	0.31 433	0.54 333

ac_64	0.63 314	0.77 329	2.71 430	0.37 302	0.34 330	0.64 376	0.30 342	0.86 348	0.67 282	0.58 332	0.53 289	0.88 497	0.48 404	1.84 491	0.71 382	0.15 406	0.12 198	0.12 295	0.12 234	0.21 291	0.25 133

DISCO	0.61 279	0.63 261	1.98 164	0.46 397	0.34 330	0.84 496	0.35 397	0.88 365	0.81 443	0.61 371	0.64 401	1.06 541	0.53 429	1.11 356	0.83 420	0.13 334	0.10 145	0.11 235	0.10 145	0.26 378	0.37 213

WQFJX1	0.51 188	0.58 237	1.00 16	0.27 98	0.35 341	0.48 145	0.25 248	2.07 600	2.18 598	0.27 91	0.26 88	0.30 166	0.28 215	0.51 148	0.33 171	0.10 129	0.11 175	0.10 160	0.08 67	0.24 332	0.45 281

w-ln-seven	0.86 459	1.50 535	3.03 495	0.38 322	0.35 341	1.02 532	0.48 471	1.06 514	1.13 547	0.92 513	0.86 503	0.86 492	0.60 462	1.67 456	1.89 539	0.15 406	0.14 232	0.16 441	0.15 303	0.35 472	0.57 351

MLG-Stereo_test1	0.36 53	0.45 175	1.50 88	0.24 48	0.35 341	0.45 116	0.13 10	0.36 17	0.51 133	0.20 20	0.10 1	0.18 58	0.12 7	0.33 35	0.18 3	0.08 23	1.36 525	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.47 289

LG-G_1	0.41 92	0.43 154	1.62 100	0.50 423	0.35 341	0.50 167	0.12 4	0.47 80	0.44 84	0.33 132	0.20 35	0.19 65	0.15 27	0.94 317	0.21 13	0.09 54	0.61 422	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.87 458

LG-G	0.41 92	0.43 154	1.62 100	0.50 423	0.35 341	0.50 167	0.12 4	0.47 80	0.44 84	0.33 132	0.20 35	0.19 65	0.15 27	0.94 317	0.21 13	0.09 54	0.61 422	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.87 458

DDVS	0.67 359	0.46 178	1.74 114	2.40 602	0.35 341	0.86 498	0.98 566	0.72 244	0.52 146	0.53 278	0.57 344	0.89 500	0.37 288	1.22 375	0.57 320	0.15 406	0.14 232	0.14 392	0.12 234	0.19 254	0.42 251

LoS_RVC	0.34 33	0.38 113	1.96 161	0.27 98	0.35 341	0.43 100	0.22 154	0.43 49	0.34 12	0.24 53	0.34 162	0.23 92	0.28 215	0.34 41	0.22 26	0.08 23	0.07 15	0.07 1	0.05 1	0.10 64	0.35 204

RAFT + AFF	0.79 430	1.73 562	2.99 487	0.34 248	0.35 341	0.67 413	0.51 481	1.05 501	0.79 427	0.54 284	0.58 351	0.59 346	0.81 515	1.80 482	1.21 487	0.13 334	0.27 349	0.15 421	0.14 279	0.45 534	0.69 401

delet	0.60 271	0.84 354	2.45 309	0.33 222	0.35 341	0.73 440	0.46 465	0.89 373	0.80 435	0.58 332	0.62 380	0.67 389	0.51 419	1.14 362	0.64 356	0.12 285	0.12 198	0.13 357	0.14 279	0.22 308	0.29 160

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 447	1.41 517	2.80 452	0.94 521	0.35 341	0.89 511	0.41 432	0.89 373	0.66 269	0.57 325	0.63 388	0.75 438	0.38 297	2.37 550	0.55 313	1.16 597	0.31 355	0.36 552	0.21 396	0.59 557	0.63 375

ADCRef	0.88 467	1.45 527	2.68 415	0.38 322	0.35 341	0.95 524	0.51 481	0.92 397	0.81 443	0.89 508	0.84 495	0.61 355	1.35 561	1.26 388	3.38 592	0.14 375	0.12 198	0.17 460	0.19 374	0.28 405	0.34 197

NVstereo2D	0.63 314	0.57 235	2.29 243	0.37 302	0.35 341	0.69 422	0.49 478	0.96 426	0.88 488	0.49 228	0.54 309	0.72 425	0.46 386	1.98 516	0.50 291	0.19 477	0.20 308	0.18 479	0.16 325	0.28 405	0.34 197

NLCSM	0.53 205	0.70 293	1.11 36	0.30 159	0.36 353	0.49 153	0.28 298	1.39 564	1.68 581	0.31 122	0.30 124	0.30 166	0.31 253	1.43 409	0.39 218	0.11 231	0.12 198	0.11 235	0.10 145	0.35 472	0.53 326

WZ-Net	1.04 522	1.83 569	4.20 579	0.42 367	0.36 353	0.88 507	0.71 540	1.05 501	1.11 545	0.84 502	0.94 518	1.06 541	1.17 556	2.37 550	2.24 560	0.20 488	0.14 232	0.15 421	0.16 325	0.36 480	0.53 326

ADLNet2	0.73 396	1.22 467	3.28 516	0.34 248	0.36 353	0.65 392	0.37 409	0.94 409	0.87 484	0.57 325	0.65 409	0.92 504	0.48 404	2.05 522	0.60 335	0.13 334	0.11 175	0.11 235	0.11 196	0.37 488	0.38 222

ASMatch	0.61 279	0.47 181	2.72 432	0.91 519	0.36 353	0.56 240	0.24 220	0.54 134	0.67 282	0.48 212	1.20 550	0.47 282	0.65 476	1.33 396	0.93 432	0.10 129	0.08 55	0.11 235	0.11 196	0.10 64	0.17 70

APVNet	0.76 416	1.11 432	3.23 510	0.39 339	0.36 353	0.85 497	0.44 455	0.96 426	0.73 360	0.58 332	0.69 429	0.76 443	0.56 438	2.29 544	0.82 418	0.17 446	0.18 286	0.24 521	0.19 374	0.35 472	0.27 148

ADCMid	1.06 524	1.82 568	3.53 547	0.39 339	0.36 353	0.99 527	0.58 504	1.01 471	0.94 510	1.23 559	1.02 534	1.01 528	1.01 544	1.11 356	4.04 604	0.22 506	0.19 292	0.42 561	0.32 474	0.42 522	0.53 326

WCMA_ROB	1.29 551	1.21 462	3.13 504	0.65 478	0.36 353	1.20 554	0.78 548	1.00 461	0.98 525	1.78 588	2.62 596	3.08 601	2.01 592	1.86 497	2.35 564	0.38 554	0.38 369	0.32 545	0.32 474	0.31 433	1.06 496

LG-Stereo	0.36 53	0.61 252	1.37 65	0.26 81	0.37 360	0.43 100	0.20 102	0.55 144	0.44 84	0.25 60	0.30 124	0.50 296	0.17 47	0.30 15	0.37 205	0.10 129	0.18 286	0.11 235	0.10 145	0.24 332	0.43 261

MM-Stereo_test1	0.63 314	0.64 265	2.51 339	0.54 442	0.37 360	0.44 110	0.28 298	0.68 218	0.59 211	0.43 181	0.33 153	0.26 125	0.25 167	0.89 307	0.52 297	0.10 129	1.84 567	0.10 160	0.09 103	0.41 519	1.40 535

Pointernet	0.37 63	0.31 35	1.91 150	0.25 64	0.37 360	0.47 137	0.15 37	0.67 213	0.52 146	0.23 43	0.30 124	0.28 147	0.20 105	0.32 30	0.23 44	0.10 129	0.24 330	0.07 1	0.13 256	0.10 64	0.51 312

Wz-Net-LNSev	0.66 353	1.30 485	2.81 457	0.35 271	0.37 360	0.80 480	0.48 471	0.91 390	0.87 484	0.63 397	0.70 442	0.80 461	0.59 454	0.67 225	0.68 371	0.15 406	0.14 232	0.12 295	0.12 234	0.24 332	0.38 222

OMP-Stereo	0.64 324	0.87 366	2.38 261	0.56 453	0.37 360	0.60 309	0.26 266	0.75 254	0.71 346	0.65 424	0.60 365	0.68 403	0.32 262	2.07 525	1.18 481	0.11 231	0.08 55	0.12 295	0.09 103	0.17 199	0.28 154

S-Stereo	0.82 440	0.73 308	3.79 560	0.40 352	0.37 360	0.70 425	0.69 537	1.00 461	1.03 533	0.63 397	0.92 516	0.82 471	0.59 454	2.35 548	0.71 382	0.18 459	0.22 320	0.17 460	0.18 356	0.30 424	0.67 390

ADCS	1.14 536	2.02 582	3.36 523	0.43 380	0.37 360	0.96 526	0.81 551	1.12 532	1.17 554	1.25 562	0.98 526	1.08 544	0.92 535	1.41 407	4.97 612	0.23 514	0.21 317	0.22 507	0.23 414	0.40 512	0.67 390

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 300	1.15 444	3.11 502	0.39 339	0.37 360	0.60 309	0.28 298	0.87 357	0.64 254	0.63 397	0.56 333	0.71 423	0.45 375	1.08 349	0.52 297	0.15 406	0.12 198	0.14 392	0.15 303	0.18 224	0.25 133
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	0.83 445	1.57 543	2.63 386	0.48 404	0.37 360	0.78 472	0.29 326	1.04 493	1.36 568	0.63 397	2.05 581	0.64 372	0.70 494	1.10 351	1.20 485	0.33 549	0.14 232	0.15 421	0.12 234	0.63 562	0.46 287

gcap_with_dpt	0.81 435	0.34 72	9.25 614	0.28 119	0.38 369	0.50 167	0.21 130	0.76 257	0.43 73	0.35 144	0.34 162	0.26 125	0.21 116	0.66 221	0.43 245	0.11 231	0.10 145	0.08 44	0.07 41	0.12 93	1.34 526

DStereoRT	1.00 514	0.72 304	2.87 469	0.36 289	0.38 369	0.92 519	0.35 397	0.92 397	1.17 554	0.57 325	0.64 401	1.04 536	1.13 553	1.75 468	1.04 458	0.15 406	0.59 419	2.18 620	0.80 587	0.16 175	2.28 589

WQFJA1	0.49 169	0.48 186	1.00 16	0.27 98	0.38 369	0.48 145	0.23 191	1.81 588	2.16 596	0.26 78	0.26 88	0.29 157	0.27 197	0.34 41	0.36 195	0.10 129	0.11 175	0.10 160	0.09 103	0.20 277	0.54 333

NLMM1	0.53 205	0.51 208	1.05 28	0.28 119	0.38 369	0.49 153	0.24 220	2.08 601	2.47 602	0.29 113	0.28 109	0.27 139	0.25 167	0.48 127	0.35 191	0.10 129	0.11 175	0.10 160	0.09 103	0.24 332	0.57 351

NLMM	0.49 169	0.47 181	1.00 16	0.27 98	0.38 369	0.48 145	0.23 191	1.81 588	2.16 596	0.26 78	0.26 88	0.29 157	0.27 197	0.34 41	0.36 195	0.10 129	0.11 175	0.10 160	0.09 103	0.20 277	0.54 333

CroCo-Stereo Lap2	0.38 70	0.91 385	2.02 175	0.33 222	0.38 369	0.23 6	0.21 130	0.63 195	0.51 133	0.23 43	0.28 109	0.29 157	0.23 141	0.34 41	0.28 111	0.10 129	0.09 114	0.10 160	0.08 67	0.22 308	0.15 49

CSAN	1.38 560	1.74 565	4.12 575	0.53 435	0.38 369	1.06 540	1.15 581	1.29 555	1.12 546	1.19 548	1.90 578	1.04 536	1.44 568	5.92 619	2.82 583	0.26 531	0.22 320	0.24 521	0.25 426	0.35 472	0.54 333

WQFJX	0.49 169	0.47 181	1.02 22	0.27 98	0.39 376	0.47 137	0.23 191	1.85 590	1.92 592	0.28 102	0.27 101	0.28 147	0.28 215	0.43 97	0.36 195	0.10 129	0.12 198	0.10 160	0.08 67	0.24 332	0.54 333

FC-DCNN v2	1.65 580	0.85 359	3.39 529	0.46 397	0.39 376	2.02 593	0.66 528	1.94 597	1.84 591	2.81 611	2.99 605	4.39 612	3.25 606	2.81 588	2.75 580	0.29 543	0.26 342	0.31 541	0.30 458	0.33 448	0.91 464

Nwc_Net	0.75 411	1.10 430	2.96 481	0.42 367	0.39 376	0.77 466	0.39 425	1.06 514	0.73 360	0.65 424	1.00 530	0.99 524	0.74 503	1.43 409	0.99 449	0.24 521	0.15 250	0.23 515	0.26 434	0.27 392	0.30 169

ADCP+	1.03 521	1.68 559	3.83 565	0.35 271	0.39 376	1.05 537	0.79 550	0.94 409	0.86 478	0.69 443	0.68 424	0.85 485	1.53 577	1.02 331	4.56 609	0.13 334	0.12 198	0.16 441	0.15 303	0.28 405	0.44 276

CC-Net-ROB	0.95 499	1.57 543	2.93 477	0.90 515	0.39 376	0.87 505	0.44 455	1.12 532	0.83 456	0.59 351	0.69 429	0.64 372	0.50 415	2.73 582	0.93 432	0.97 589	0.40 376	0.87 589	0.29 449	0.61 561	0.66 385

FC-DCNN	1.60 578	0.85 359	3.44 540	0.46 397	0.39 376	1.96 587	0.66 528	1.72 585	1.70 583	2.75 610	2.91 604	4.20 608	3.15 605	2.72 580	2.66 575	0.30 544	0.26 342	0.31 541	0.30 458	0.33 448	0.91 464

DPSNet	1.02 516	0.72 304	2.84 463	0.60 460	0.39 376	1.08 542	0.75 544	1.41 567	1.14 549	0.74 468	0.69 429	1.05 540	1.67 579	2.09 531	2.22 559	0.27 535	0.61 422	0.20 496	0.50 546	0.48 543	1.03 493

NLSM1	0.45 126	0.54 220	1.05 28	0.27 98	0.40 383	0.49 153	0.21 130	1.54 575	1.71 584	0.26 78	0.33 153	0.26 125	0.26 181	0.41 86	0.36 195	0.10 129	0.11 175	0.11 235	0.10 145	0.22 308	0.23 119

MLG-Stereo_test3	0.31 21	0.44 167	1.03 24	0.48 404	0.40 383	0.36 45	0.13 10	0.39 28	0.46 93	0.28 102	0.19 28	0.17 47	0.12 7	0.25 4	0.18 3	0.09 54	0.53 405	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.45 281

HGLStereo	0.61 279	1.20 460	2.59 368	0.36 289	0.40 383	0.65 392	0.30 342	0.87 357	0.67 282	0.60 362	0.70 442	0.69 414	0.56 438	1.07 348	0.59 330	0.14 375	0.13 216	0.13 357	0.12 234	0.23 325	0.23 119

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 531	2.01 580	2.56 360	0.49 417	0.40 383	1.49 565	0.96 564	1.02 480	0.95 516	0.85 504	0.94 518	1.06 541	0.59 454	2.92 593	1.15 478	0.43 560	0.74 448	0.32 545	0.55 557	0.74 570	1.35 529

stereogan	0.74 400	0.68 281	2.82 459	0.40 352	0.40 383	1.05 537	0.42 439	0.99 451	0.96 518	0.78 485	0.86 503	1.15 556	0.73 499	1.57 437	0.56 317	0.20 488	0.19 292	0.20 496	0.16 325	0.37 488	0.34 197

RTSC	0.84 447	1.40 516	2.67 408	0.50 423	0.40 383	0.83 491	0.33 378	1.11 529	1.14 549	0.93 517	0.82 491	0.84 479	0.58 451	1.34 397	1.82 536	0.18 459	0.49 395	0.14 392	0.30 458	0.46 538	0.42 251

PWC_ROB	0.81 435	1.41 517	2.60 375	0.41 363	0.40 383	0.63 363	0.31 353	1.04 493	0.99 528	0.92 513	1.29 555	0.78 450	0.68 487	1.65 455	1.50 512	0.19 477	0.12 198	0.18 479	0.13 256	0.51 548	0.54 333

YMNet	0.66 353	0.98 401	2.12 202	0.42 367	0.41 390	0.86 498	0.43 446	0.92 397	0.76 396	0.75 471	0.81 488	0.83 476	0.46 386	0.87 296	1.07 464	0.19 477	0.22 320	0.20 496	0.17 343	0.42 522	0.39 230

YMNet_1	0.66 353	0.98 401	2.12 202	0.42 367	0.41 390	0.86 498	0.43 446	0.92 397	0.76 396	0.75 471	0.81 488	0.83 476	0.46 386	0.87 296	1.07 464	0.19 477	0.22 320	0.20 496	0.17 343	0.42 522	0.39 230

MyStereo07	0.56 228	0.68 281	2.42 279	0.30 159	0.41 390	0.61 328	0.31 353	0.58 161	0.72 355	1.17 546	0.26 88	0.20 69	0.27 197	1.28 390	0.28 111	0.09 54	0.59 419	0.12 295	0.21 396	0.16 175	0.48 296

MyStereo04	0.57 235	0.68 281	2.66 400	0.30 159	0.41 390	0.61 328	0.31 353	0.88 365	0.80 435	0.48 212	0.37 180	0.54 319	0.42 344	0.61 196	0.71 382	0.09 54	0.59 419	0.12 295	0.21 396	0.16 175	0.48 296

FCDSN-DC	1.45 566	1.12 434	3.30 519	0.48 404	0.41 390	1.13 547	0.60 511	1.17 545	1.28 561	2.25 598	2.85 601	3.65 605	3.34 608	2.58 568	2.44 566	0.31 546	0.26 342	0.31 541	0.30 458	0.37 488	0.78 429
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 92	0.37 103	2.06 184	0.28 119	0.41 390	0.48 145	0.19 85	0.64 202	0.49 114	0.45 194	0.39 193	0.57 338	0.26 181	0.37 62	0.28 111	0.09 54	0.19 292	0.09 97	0.31 466	0.11 80	0.25 133

acv_ft	0.57 235	0.87 366	2.45 309	0.33 222	0.41 390	0.63 363	0.29 326	0.86 348	0.73 360	0.64 408	0.59 356	0.69 414	0.45 375	0.47 114	0.68 371	0.11 231	0.10 145	0.10 160	0.09 103	0.43 527	0.39 230

MFN_U_SF_RVC	1.57 576	2.56 615	3.30 519	0.66 482	0.41 390	1.15 549	0.51 481	1.27 552	1.35 567	1.61 585	1.20 550	1.43 573	0.97 541	1.80 482	2.10 549	1.88 615	1.79 564	1.97 618	2.14 620	1.61 606	1.76 556

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 561	2.04 585	3.02 492	0.58 458	0.41 390	2.15 596	1.00 571	1.31 558	1.29 562	1.05 531	1.10 543	1.29 564	0.91 532	3.07 596	1.34 499	1.65 612	0.84 462	0.68 581	0.88 598	1.55 605	1.91 558

AF-Net	0.76 416	1.14 438	2.74 440	0.42 367	0.41 390	0.70 425	0.41 432	1.07 518	0.94 510	0.73 461	1.05 540	1.04 536	0.86 525	1.23 378	1.00 452	0.23 514	0.15 250	0.25 526	0.18 356	0.32 443	0.35 204

RYNet	0.77 424	0.91 385	2.36 256	0.37 302	0.41 390	0.88 507	0.44 455	0.99 451	0.88 488	0.65 424	0.54 309	0.92 504	0.61 465	2.70 579	1.23 491	0.15 406	0.14 232	0.17 460	0.14 279	0.27 392	0.55 343

PA-Net	0.93 494	1.36 505	4.14 576	0.64 475	0.41 390	0.70 425	0.53 488	0.91 390	0.88 488	0.53 278	0.60 365	0.70 420	0.54 431	2.40 555	2.57 573	0.17 446	0.28 351	0.19 486	0.28 445	0.25 357	0.48 296
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
111111	0.39 75	0.28 8	0.93 9	0.33 222	0.42 402	0.43 100	0.13 10	0.48 85	0.39 48	0.24 53	0.31 136	0.18 58	0.17 47	0.43 97	0.23 44	0.09 54	1.32 522	0.08 44	0.06 9	0.25 357	1.00 487

MLG-Stereo	0.38 70	0.43 154	1.46 82	0.24 48	0.42 402	0.44 110	0.13 10	0.42 44	0.51 133	0.27 91	0.14 7	0.17 47	0.13 14	0.35 53	0.18 3	0.08 23	1.45 541	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.47 289

AIO-test2	0.60 271	1.55 539	2.73 437	0.63 471	0.42 402	0.50 167	0.23 191	0.84 324	0.73 360	0.34 139	0.53 289	0.37 205	0.22 123	0.70 242	0.32 158	0.75 579	0.16 265	0.13 357	0.17 343	0.21 291	0.47 289

RAFT_R40	0.55 220	0.31 35	2.44 292	0.57 457	0.42 402	0.62 349	0.52 485	0.58 161	0.66 269	0.56 309	0.54 309	0.54 319	0.50 415	1.56 432	0.53 304	0.11 231	0.07 15	0.12 295	0.10 145	0.16 175	0.10 13

CFNet-RSSM	0.44 121	0.36 91	2.38 261	0.28 119	0.43 406	0.53 208	0.20 102	0.86 348	0.52 146	0.44 190	0.36 174	0.53 311	0.26 181	0.40 77	0.27 97	0.09 54	0.08 55	0.09 97	0.38 514	0.10 64	0.22 109

aanetorigin	0.81 435	1.03 414	2.64 395	0.44 385	0.44 407	0.59 294	1.00 571	0.59 170	0.70 332	1.54 583	1.22 552	0.82 471	1.08 549	1.06 339	1.07 464	0.18 459	0.15 250	0.17 460	0.21 396	0.53 552	0.65 383

XQC	0.84 447	1.32 488	2.61 380	0.78 504	0.44 407	0.89 511	0.53 488	1.16 542	1.07 540	0.85 504	0.69 429	0.92 504	0.73 499	1.40 403	1.44 509	0.24 521	0.35 362	0.23 515	0.26 434	0.45 534	0.39 230

DRN-Test	0.71 384	0.79 339	2.83 461	0.40 352	0.44 407	0.80 480	0.41 432	1.07 518	0.83 456	0.82 498	0.64 401	0.68 403	0.57 443	1.78 477	0.79 409	0.16 426	0.13 216	0.17 460	0.16 325	0.24 332	0.51 312

GwcNet	0.76 416	1.09 425	3.68 555	0.38 322	0.45 410	0.81 484	0.45 459	0.91 390	0.89 493	0.63 397	0.77 481	0.82 471	0.51 419	1.64 452	0.85 422	0.17 446	0.16 265	0.15 421	0.15 303	0.33 448	0.34 197

RP	0.74 400	1.01 408	2.48 327	0.44 385	0.45 410	0.66 405	0.45 459	0.95 423	0.87 484	0.70 447	0.95 521	0.99 524	0.82 517	1.55 430	0.82 418	0.26 531	0.19 292	0.23 515	0.20 385	0.34 458	0.38 222

RGC	0.78 426	1.10 430	2.55 356	0.45 392	0.45 410	0.73 440	0.40 430	1.00 461	0.75 387	0.75 471	1.04 538	1.02 531	0.73 499	1.74 466	1.15 478	0.24 521	0.19 292	0.28 531	0.26 434	0.31 433	0.38 222

NCC-stereo	0.88 467	1.22 467	2.97 482	0.60 460	0.45 410	1.88 585	0.48 471	1.04 493	0.75 387	0.70 447	0.85 498	0.93 509	0.84 520	1.81 484	1.51 515	0.28 538	0.19 292	0.23 515	0.31 466	0.27 392	0.35 204

Abc-Net	0.88 467	1.22 467	2.97 482	0.60 460	0.45 410	1.88 585	0.48 471	1.04 493	0.75 387	0.70 447	0.85 498	0.93 509	0.84 520	1.81 484	1.51 515	0.28 538	0.19 292	0.23 515	0.31 466	0.27 392	0.35 204
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoDRNet	0.71 384	1.24 473	2.56 360	0.42 367	0.45 410	0.73 440	0.46 465	0.98 442	0.81 443	0.77 477	0.56 333	0.74 433	0.48 404	1.69 461	0.91 430	0.15 406	0.14 232	0.15 421	0.15 303	0.26 378	0.51 312

MDST_ROB	1.28 550	0.53 217	3.84 567	0.55 444	0.45 410	4.06 612	0.60 511	1.36 561	0.89 493	2.18 595	1.17 547	0.98 521	0.72 496	4.28 612	2.12 551	0.20 488	0.16 265	0.19 486	0.17 343	0.20 277	0.84 448

IGEV-Stereo+	0.48 155	0.32 49	1.43 78	0.26 81	0.46 417	0.30 17	0.13 10	0.32 9	0.57 192	0.80 488	0.24 71	0.19 65	0.19 88	0.57 176	0.46 264	0.10 129	1.36 525	0.08 44	0.22 410	0.46 538	1.04 494

ccnet	0.77 424	0.61 252	2.01 170	0.40 352	0.46 417	1.05 537	0.59 507	1.02 480	0.74 381	0.90 510	0.97 523	0.82 471	0.89 530	1.68 460	1.16 480	0.32 547	0.26 342	0.32 545	0.28 445	0.35 472	0.47 289

RASNet	0.69 373	1.05 419	2.59 368	0.37 302	0.47 419	0.66 405	0.33 378	0.82 305	0.76 396	0.51 259	0.65 409	0.93 509	0.62 467	2.20 540	0.80 411	0.14 375	0.09 114	0.09 97	0.11 196	0.18 224	0.37 213

DANet	0.85 456	0.68 281	2.41 275	1.18 548	0.48 420	0.77 466	1.23 589	0.93 403	1.53 576	0.90 510	0.72 462	0.97 520	0.57 443	1.86 497	1.05 459	0.18 459	0.16 265	0.19 486	0.16 325	0.26 378	0.67 390
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.82 440	1.00 404	2.68 415	0.52 431	0.48 420	0.65 392	0.59 507	0.83 315	0.89 493	0.82 498	0.73 464	0.89 500	0.68 487	2.39 554	0.73 390	0.35 552	0.37 365	0.36 552	0.41 524	0.45 534	0.51 312

ours_stereo	0.37 63	0.67 271	1.63 102	0.30 159	0.50 422	0.35 41	0.22 154	0.41 38	0.38 35	0.21 25	0.32 148	0.23 92	0.17 47	0.47 114	0.22 26	0.08 23	0.09 114	0.10 160	0.08 67	0.24 332	0.77 423

AE-Stereo	0.71 384	0.32 49	2.44 292	0.44 385	0.50 422	0.58 273	0.23 191	1.08 520	0.67 282	0.67 433	0.51 273	0.47 282	0.24 148	0.63 204	0.32 158	0.09 54	2.15 591	0.11 235	0.45 531	0.22 308	2.01 563

CES	0.33 28	0.32 49	1.46 82	0.25 64	0.50 422	0.40 74	0.20 102	0.48 85	0.48 108	0.22 35	0.29 115	0.26 125	0.19 88	0.35 53	0.22 26	0.09 54	0.07 15	0.08 44	0.05 1	0.16 175	0.54 333

RAFT-Stereo-weight	0.46 135	0.37 103	1.60 99	0.29 140	0.51 425	0.57 263	0.22 154	0.84 324	0.67 282	0.48 212	0.38 187	0.36 200	0.17 47	0.39 70	0.27 97	0.09 54	1.28 514	0.09 97	0.07 41	0.09 43	0.41 246

222	1.02 516	0.60 246	1.95 157	0.29 140	0.51 425	0.62 349	0.24 220	1.09 522	0.86 478	0.64 408	0.67 421	0.47 282	0.42 344	1.86 497	6.73 620	0.13 334	1.21 502	0.11 235	0.32 474	0.17 199	1.44 538

DeepPrunerF	0.92 487	1.33 493	3.41 536	0.46 397	0.51 425	0.64 376	0.49 478	1.16 542	2.62 605	0.65 424	0.61 373	0.65 377	0.62 467	2.23 541	1.31 497	0.23 514	0.19 292	0.30 540	0.28 445	0.39 505	0.34 197

TCMNet	0.72 393	1.15 444	2.78 449	0.51 429	0.52 428	0.73 440	0.39 425	0.94 409	0.78 414	0.60 362	0.68 424	0.63 364	0.46 386	1.71 462	0.72 386	0.18 459	0.19 292	0.23 515	0.18 356	0.40 512	0.56 345

fffy	0.39 75	0.67 271	1.57 93	0.45 392	0.52 428	0.37 50	0.22 154	0.45 63	0.35 14	0.21 25	0.30 124	0.26 125	0.20 105	0.45 105	0.24 57	0.08 23	0.29 352	0.10 160	0.08 67	0.25 357	0.77 423

ACVNet-DCA	0.67 359	0.73 308	2.43 284	0.67 485	0.52 428	0.76 456	0.24 220	0.81 296	0.83 456	0.77 477	0.39 193	0.25 112	0.38 297	0.70 242	0.22 26	0.10 129	2.13 587	0.11 235	0.09 103	0.16 175	1.18 504

xx1	0.71 384	0.73 308	2.43 284	0.67 485	0.52 428	0.76 456	0.24 220	0.85 337	1.05 537	0.77 477	0.39 193	0.46 273	0.37 288	0.70 242	0.22 26	0.10 129	2.13 587	0.12 295	0.41 524	0.16 175	1.18 504

1test111	0.72 393	0.73 308	2.43 284	0.67 485	0.52 428	0.76 456	0.24 220	0.81 296	0.83 456	0.77 477	0.39 193	0.25 112	0.38 297	1.03 333	0.75 396	0.10 129	2.13 587	0.11 235	0.09 103	0.16 175	1.18 504

cc1	0.74 400	0.73 308	2.43 284	0.67 485	0.52 428	0.76 456	0.24 220	0.85 337	1.05 537	0.77 477	0.39 193	0.25 112	0.38 297	0.70 242	0.22 26	0.10 129	2.13 587	0.11 235	0.09 103	0.25 357	2.20 578

SHD	0.84 447	1.14 438	2.54 348	0.80 507	0.52 428	0.76 456	0.34 387	1.16 542	1.29 562	1.11 538	0.85 498	0.98 521	0.74 503	1.25 384	1.48 511	0.22 506	0.37 365	0.20 496	0.27 443	0.36 480	0.41 246

IGEV-Stereo++	0.58 243	0.29 13	1.66 106	0.37 302	0.53 435	0.47 137	0.13 10	0.54 134	0.37 26	1.02 528	0.25 79	0.17 47	0.22 123	1.04 335	0.27 97	0.08 23	1.98 577	0.08 44	0.06 9	0.17 199	1.92 559

RAFT	0.62 300	1.35 500	2.26 237	0.62 468	0.53 435	0.47 137	0.35 397	0.70 235	0.58 200	0.50 247	0.50 269	0.79 453	0.40 319	0.49 141	0.36 195	0.11 231	0.79 450	0.14 392	0.13 256	0.52 551	0.72 408

AnyNet_C01	1.20 540	1.89 572	4.25 581	0.55 444	0.54 437	1.57 569	1.39 596	1.10 525	1.13 547	1.19 548	1.34 562	1.15 556	1.11 551	1.73 464	2.89 584	0.26 531	0.24 330	0.28 531	0.24 418	0.50 546	0.68 395

AnyNet_C32	1.08 531	1.76 566	3.01 490	0.50 423	0.54 437	1.17 551	1.16 583	0.97 434	0.95 516	1.11 538	0.98 526	0.87 493	0.93 537	1.57 437	4.11 606	0.22 506	0.20 308	0.25 526	0.25 426	0.40 512	0.68 395

SST-Stereo	0.56 228	0.30 27	2.44 292	0.71 495	0.55 439	0.62 349	0.65 526	0.57 157	0.67 282	0.59 351	0.53 289	0.51 301	0.59 454	1.57 437	0.31 148	0.12 285	0.07 15	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.11 20

PFNet	0.62 300	0.42 142	2.69 422	0.43 380	0.55 439	0.62 349	0.27 285	0.64 202	0.72 355	0.61 371	0.56 333	0.45 265	0.33 268	1.86 497	1.12 473	0.28 538	0.09 114	0.12 295	0.16 325	0.26 378	0.27 148

PSMNet-RUCA	0.64 324	1.12 434	2.61 380	0.59 459	0.56 441	0.64 376	0.37 409	0.89 373	0.72 355	0.53 278	0.68 424	0.53 311	0.43 357	0.61 196	0.46 264	0.35 552	0.19 292	0.44 565	0.29 449	0.49 545	0.35 204

NaN_ROB	1.25 546	1.46 529	3.84 567	0.54 442	0.56 441	1.12 546	0.99 567	1.05 501	1.03 533	1.10 536	0.87 505	0.77 445	1.07 548	5.85 618	2.98 585	0.16 426	0.23 327	0.16 441	0.24 418	0.28 405	0.66 385

PWCK	1.62 579	2.32 605	4.27 582	1.11 542	0.56 441	1.81 582	1.84 603	1.55 576	1.54 577	1.45 576	1.81 574	1.82 583	1.38 565	3.34 601	2.14 553	1.09 595	0.57 415	0.98 594	0.59 568	1.50 604	0.79 432

ELAS_RVC	1.51 572	0.88 370	3.36 523	0.63 471	0.56 441	1.53 567	2.73 610	1.53 573	1.76 587	2.26 599	2.21 588	2.10 587	3.07 604	2.08 528	2.52 569	0.42 557	0.42 379	0.42 561	0.37 509	0.51 548	0.84 448
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
raft_robust	0.68 366	1.24 473	2.42 279	0.30 159	0.57 445	0.53 208	0.25 248	0.95 423	0.79 427	0.49 228	0.46 229	1.12 551	0.74 503	1.50 423	0.61 344	0.09 54	0.62 427	0.10 160	0.30 458	0.26 378	0.30 169

RTS	1.29 551	1.59 547	6.48 607	0.63 471	0.57 445	1.59 571	0.90 560	1.15 539	1.44 571	1.20 553	1.31 558	1.10 549	0.87 528	2.67 575	2.27 562	0.21 499	0.38 369	0.19 486	0.20 385	0.46 538	0.68 395

RTSA	1.29 551	1.59 547	6.48 607	0.63 471	0.57 445	1.59 571	0.90 560	1.15 539	1.44 571	1.20 553	1.31 558	1.10 549	0.87 528	2.67 575	2.27 562	0.21 499	0.38 369	0.19 486	0.20 385	0.46 538	0.68 395

ELAS	1.52 573	0.92 390	2.91 475	0.62 468	0.57 445	3.13 604	2.21 607	1.67 583	1.58 579	2.42 602	2.43 591	1.87 584	2.49 599	1.85 495	2.70 577	0.42 557	0.43 384	0.41 559	0.40 519	0.51 548	0.85 453
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
11t1	0.60 271	0.49 193	2.19 219	0.35 271	0.58 449	0.48 145	0.21 130	0.72 244	0.73 360	0.49 228	0.47 235	0.35 198	0.34 276	0.61 196	0.71 382	0.12 285	1.26 511	0.10 160	0.29 449	0.16 175	1.22 512

UDG	0.86 459	1.57 543	2.80 452	0.68 491	0.59 450	0.78 472	0.38 419	0.97 434	0.74 381	0.63 397	0.70 442	1.01 528	0.68 487	1.02 331	1.22 490	0.45 562	0.34 361	0.89 590	0.51 551	0.73 569	0.58 356

test-3	0.58 243	0.43 154	2.44 292	0.52 431	0.59 450	0.46 124	0.23 191	0.77 265	0.49 114	0.52 269	0.29 115	0.44 253	0.22 123	0.59 184	0.97 438	0.08 23	1.27 512	0.10 160	0.35 497	0.29 415	0.62 369

test_1	0.58 243	0.43 154	2.44 292	0.52 431	0.59 450	0.46 124	0.23 191	0.77 265	0.49 114	0.51 259	0.29 115	0.44 253	0.22 123	0.59 184	0.97 438	0.08 23	1.27 512	0.10 160	0.35 497	0.29 415	0.63 375

test_3	0.59 261	0.44 167	2.44 292	0.53 435	0.59 450	0.48 145	0.30 342	0.79 281	0.52 146	0.51 259	0.30 124	0.45 265	0.22 123	0.59 184	0.97 438	0.08 23	1.25 507	0.11 235	0.35 497	0.30 424	0.62 369

PDISCO_ROB	0.84 447	1.46 529	2.84 463	0.65 478	0.59 450	1.17 551	0.48 471	1.19 547	1.08 542	0.67 433	0.72 462	1.00 527	0.61 465	1.24 380	1.05 459	0.38 554	0.18 286	0.28 531	0.24 418	0.58 556	0.44 276

GCAP-BAT	0.78 426	0.38 113	2.37 258	0.98 527	0.60 455	0.77 466	0.22 154	1.13 536	0.51 133	0.80 488	0.90 513	0.81 466	0.25 167	0.77 269	0.88 426	0.10 129	1.94 574	0.09 97	0.50 546	0.17 199	1.35 529

gcap-zeroshot	0.52 191	0.86 364	2.38 261	0.32 200	0.60 455	0.70 425	0.20 102	0.78 272	0.58 200	0.44 190	0.36 174	0.81 466	0.24 148	0.53 161	0.30 129	0.10 129	0.35 362	0.09 97	0.31 466	0.09 43	0.40 237

ff7	0.65 333	0.58 237	2.09 191	0.39 339	0.60 455	0.56 240	0.23 191	0.49 89	0.62 235	1.00 523	0.24 71	0.20 69	0.24 148	0.71 250	0.24 57	0.09 54	2.09 579	0.10 160	0.18 356	0.24 332	2.22 580

ffff	0.65 333	0.58 237	2.09 191	0.39 339	0.60 455	0.56 240	0.23 191	0.49 89	0.62 235	1.00 523	0.24 71	0.20 69	0.24 148	0.71 250	0.24 57	0.09 54	2.09 579	0.10 160	0.18 356	0.24 332	2.22 580

11t	0.65 333	0.58 237	2.09 191	0.39 339	0.60 455	0.56 240	0.23 191	0.49 89	0.62 235	1.00 523	0.24 71	0.20 69	0.24 148	0.71 250	0.24 57	0.09 54	2.09 579	0.10 160	0.18 356	0.24 332	2.22 580

1111x	1.06 524	0.79 339	3.29 518	0.33 222	0.60 455	0.64 376	0.33 378	1.10 525	0.92 501	0.59 351	0.69 429	0.59 346	0.47 397	2.64 573	4.61 610	0.12 285	1.38 528	0.11 235	0.49 543	0.18 224	1.30 523

TestStereo1	0.59 261	1.21 462	2.63 386	0.40 352	0.60 455	0.56 240	0.34 387	0.82 305	0.73 360	0.45 194	0.63 388	0.36 200	0.42 344	0.66 221	0.42 238	0.10 129	0.32 356	0.12 295	0.10 145	0.34 458	0.52 320

ccc-4	0.65 333	0.58 237	2.09 191	0.39 339	0.60 455	0.56 240	0.23 191	0.49 89	0.62 235	1.00 523	0.24 71	0.20 69	0.24 148	0.71 250	0.24 57	0.09 54	2.09 579	0.10 160	0.18 356	0.24 332	2.22 580

SA-5K	0.59 261	1.21 462	2.63 386	0.40 352	0.60 455	0.56 240	0.34 387	0.82 305	0.73 360	0.45 194	0.63 388	0.36 200	0.42 344	0.66 221	0.42 238	0.10 129	0.32 356	0.12 295	0.10 145	0.34 458	0.52 320

LL-Strereo	0.85 456	1.73 562	3.06 500	0.37 302	0.61 464	0.54 218	0.33 378	1.01 471	0.76 396	0.69 443	0.58 351	0.85 485	0.78 512	2.65 574	0.54 310	0.14 375	0.58 417	0.14 392	0.12 234	0.42 522	1.05 495

x	0.65 333	0.62 259	2.12 202	0.36 289	0.61 464	0.48 145	0.24 220	0.80 287	0.89 493	0.50 247	0.56 333	0.44 253	0.36 282	0.62 203	0.80 411	0.11 231	1.44 537	0.11 235	0.39 518	0.16 175	1.34 526

Sa-1000	0.61 279	1.07 421	2.71 430	0.32 200	0.61 464	0.61 328	0.31 353	1.00 461	0.76 396	0.53 278	0.83 493	0.43 238	0.33 268	0.69 235	0.30 129	0.10 129	0.52 403	0.13 357	0.28 445	0.29 415	0.29 160

tt1	0.74 400	0.73 308	2.34 254	0.67 485	0.63 467	0.75 451	0.24 220	0.85 337	0.96 518	0.81 492	0.38 187	0.26 125	0.35 278	0.64 211	0.22 26	0.10 129	2.16 592	0.11 235	0.09 103	0.25 357	2.19 575

SA	0.61 279	1.14 438	2.79 451	0.32 200	0.63 467	0.57 263	0.30 342	0.97 434	0.78 414	0.43 181	0.63 388	0.39 215	0.46 386	0.70 242	0.31 148	0.10 129	0.44 385	0.13 357	0.32 474	0.31 433	0.51 312

iRaft-Stereo_5w	0.65 333	1.35 500	2.21 226	0.30 159	0.63 467	0.49 153	0.28 298	0.78 272	0.64 254	0.41 167	0.61 373	0.62 360	0.46 386	1.79 481	0.48 277	0.10 129	0.25 339	0.11 235	0.12 234	0.40 512	0.94 474

Consistency-Raft	0.92 487	1.21 462	3.50 543	0.98 527	0.63 467	0.77 466	0.54 491	1.02 480	1.01 530	0.62 386	1.03 536	0.65 377	1.04 546	0.81 288	1.36 503	0.45 562	0.47 391	0.51 571	0.59 568	0.65 564	0.47 289

MC-Stereo	0.58 243	0.37 103	2.00 167	0.88 512	0.64 471	0.54 218	0.19 85	0.46 71	0.39 48	0.58 332	0.39 193	0.27 139	0.27 197	0.71 250	0.32 158	0.09 54	1.20 499	0.09 97	0.16 325	0.22 308	1.92 559

qqq	0.65 333	0.63 261	2.10 198	0.30 159	0.64 471	0.46 124	0.27 285	0.81 296	0.83 456	0.48 212	0.56 333	0.46 273	0.37 288	1.03 333	0.75 396	0.11 231	1.41 533	0.12 295	0.41 524	0.16 175	1.18 504

test_5	0.61 279	1.25 476	2.76 445	0.39 339	0.64 471	0.58 273	0.35 397	0.85 337	0.66 269	0.49 228	0.56 333	0.55 328	0.40 319	0.79 280	0.32 158	0.10 129	0.19 292	0.12 295	0.12 234	0.33 448	0.85 453

mms	0.39 75	0.63 261	1.31 60	0.34 248	0.65 474	0.32 26	0.22 154	0.39 28	0.39 48	0.27 91	0.31 136	0.23 92	0.17 47	0.57 176	0.22 26	0.08 23	0.21 317	0.10 160	0.08 67	0.24 332	1.16 503

G-Net	1.02 516	0.70 293	3.23 510	0.60 460	0.66 475	2.00 591	0.71 540	0.78 272	0.70 332	1.14 542	2.53 593	1.29 564	1.01 544	1.47 419	1.74 527	0.25 527	0.24 330	0.24 521	0.26 434	0.37 488	0.40 237

ProNet	0.46 135	0.60 246	1.85 135	0.35 271	0.67 476	0.49 153	0.25 248	0.53 123	0.57 192	0.21 25	0.24 71	0.22 83	0.20 105	0.52 153	0.22 26	0.09 54	0.47 391	0.10 160	0.09 103	0.23 325	1.33 524

xxxx	0.97 506	0.64 265	2.14 209	0.30 159	0.67 476	0.64 376	0.24 220	1.09 522	0.91 499	0.57 325	0.65 409	0.58 342	0.39 312	1.57 437	5.49 616	0.13 334	1.38 528	0.11 235	0.32 474	0.17 199	1.41 536

test_xeample	0.98 508	0.65 269	2.12 202	0.29 140	0.67 476	0.60 309	0.28 298	1.08 520	0.85 471	0.62 386	0.70 442	0.44 253	0.41 331	1.95 512	5.45 614	0.12 285	1.33 523	0.11 235	0.31 466	0.18 224	1.42 537

model_zeroshot	0.75 411	0.94 395	2.48 327	1.88 588	0.68 479	0.72 436	0.22 154	1.01 471	0.51 133	1.10 536	0.35 170	0.63 364	0.20 105	0.78 276	0.32 158	0.12 285	1.97 576	0.10 160	0.23 414	0.12 93	0.56 345

ADCPNet	1.07 527	1.37 510	4.54 591	0.38 322	0.68 479	1.36 558	0.64 522	0.93 403	0.83 456	0.79 486	0.82 491	1.08 544	1.18 557	1.30 393	2.68 576	0.21 499	0.69 438	0.21 502	0.95 601	0.30 424	0.54 333

DDUNet	0.90 481	1.63 554	2.77 447	0.77 501	0.69 481	0.83 491	0.44 455	0.90 383	0.70 332	0.68 439	0.76 477	0.92 504	0.54 431	1.14 362	1.35 501	0.61 570	0.37 365	0.96 592	0.52 553	0.77 575	0.67 390

SPS-STEREO	1.22 541	1.65 556	3.41 536	0.66 482	0.69 481	1.01 530	0.68 535	1.10 525	0.96 518	1.40 573	1.25 553	1.46 575	1.08 549	2.05 522	2.24 560	0.66 575	0.61 422	0.58 573	0.57 565	0.66 565	1.65 551
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MLG-Stereo_test2	0.46 135	0.49 193	1.77 116	0.79 505	0.70 483	0.63 363	0.12 4	0.37 20	0.48 108	0.39 160	0.15 10	0.24 103	0.10 2	0.46 109	0.20 8	0.16 426	1.21 502	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.66 385

MADNet+	1.44 564	2.19 592	6.00 604	0.89 513	0.70 483	1.58 570	1.11 576	1.56 578	1.30 564	0.89 508	1.03 536	1.25 561	1.12 552	3.29 600	2.80 581	0.48 565	0.57 415	0.39 556	0.36 507	0.63 562	0.69 401

NVStereoNet_ROB	1.45 566	1.62 552	3.59 551	1.09 537	0.70 483	0.86 498	0.67 533	1.19 547	1.51 575	1.20 553	4.05 614	1.61 580	1.94 589	2.97 595	2.07 548	0.67 576	0.69 438	0.55 572	0.70 577	0.57 555	0.67 390
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	0.67 359	0.88 370	2.61 380	0.39 339	0.73 486	0.61 328	0.38 419	0.78 272	0.73 360	0.43 181	0.70 442	0.72 425	0.45 375	0.66 221	0.62 347	0.14 375	0.63 429	0.13 357	0.33 488	0.24 332	1.18 504

Occ-G	0.68 366	0.54 220	2.08 187	0.99 532	0.74 487	0.38 60	0.25 248	0.46 71	0.78 414	0.40 165	0.36 174	0.46 273	0.22 123	0.90 308	0.70 376	0.09 54	1.53 549	0.09 97	0.16 325	0.31 433	2.06 567

otaku	1.15 537	2.10 588	3.51 544	0.98 527	0.74 487	1.02 532	0.59 507	1.03 487	0.89 493	0.70 447	1.60 570	0.98 521	0.65 476	1.63 449	1.80 535	0.99 590	0.46 387	0.73 583	0.40 519	1.30 598	0.88 460

WAO-7	1.58 577	2.04 585	3.25 513	0.94 521	0.75 489	1.75 579	1.13 578	1.87 592	1.97 595	1.46 579	2.53 593	1.98 586	1.75 582	3.13 597	2.48 568	0.69 578	0.67 433	0.94 591	0.74 585	0.80 578	0.77 423

MSKI-zero shot	0.70 380	0.44 167	2.62 385	1.47 565	0.75 489	0.56 240	0.20 102	0.80 287	0.45 90	0.60 362	0.52 282	0.44 253	0.17 47	0.70 242	0.26 88	0.09 54	2.87 613	0.09 97	0.32 474	0.14 142	0.50 305

RAFT+CT+SA	0.60 271	1.25 476	2.49 333	0.38 322	0.75 489	0.55 232	0.34 387	0.83 315	0.68 309	0.39 160	0.55 319	0.44 253	0.29 236	0.75 264	0.28 111	0.09 54	0.24 330	0.11 235	0.51 551	0.30 424	0.74 416

test_xeample3	0.86 459	0.75 324	3.36 523	0.65 478	0.76 492	0.49 153	0.33 378	1.21 550	0.80 435	0.61 371	0.23 67	0.30 166	0.29 236	1.17 368	1.57 520	0.10 129	1.79 564	0.10 160	0.40 519	0.25 357	2.09 568

MFMNet_re	1.01 515	1.73 562	3.04 496	0.85 511	0.76 492	0.93 520	0.81 551	1.02 480	1.10 543	1.05 531	1.06 541	0.84 479	0.96 540	0.93 316	0.97 438	0.68 577	0.61 422	0.63 578	0.60 570	0.77 575	0.80 436

IGEVStereo-DCA	0.74 400	0.74 318	2.09 191	0.76 498	0.77 494	0.45 116	0.23 191	0.49 89	0.62 235	0.71 456	0.22 54	0.30 166	0.28 215	1.29 391	1.53 517	0.10 129	1.50 546	0.10 160	0.18 356	0.24 332	2.22 580

rrr	0.84 447	0.74 318	3.40 534	0.76 498	0.77 494	0.45 116	0.28 298	1.23 551	0.84 468	0.71 456	0.22 54	0.30 166	0.28 215	1.29 391	1.53 517	0.10 129	1.50 546	0.10 160	0.29 449	0.24 332	1.75 555

SAMSARA	1.11 533	1.35 500	2.60 375	1.34 556	0.77 494	1.67 576	1.41 599	1.47 570	0.99 528	1.54 583	0.89 510	1.44 574	0.90 531	1.88 503	1.71 523	0.25 527	0.55 411	0.22 507	0.34 493	0.39 505	0.50 305

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 496	0.84 354	3.40 534	1.46 564	0.78 497	1.37 560	0.70 539	1.11 529	0.68 309	0.80 488	1.29 555	1.09 547	0.59 454	1.16 365	1.01 454	0.14 375	0.53 405	0.11 235	0.46 536	0.31 433	0.86 456

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 243	1.48 532	2.53 344	0.29 140	0.78 497	0.52 197	0.20 102	0.68 218	0.66 269	0.51 259	0.61 373	0.40 225	0.32 262	0.40 77	0.43 245	0.08 23	0.63 429	0.09 97	0.09 103	0.37 488	0.58 356

HH	0.79 430	0.52 213	2.72 432	1.45 562	0.80 499	0.91 515	0.23 191	0.76 257	0.76 396	0.64 408	0.55 319	0.87 493	0.41 331	0.94 317	0.45 258	0.09 54	1.20 499	0.10 160	0.09 103	0.16 175	2.16 572

HanStereo	0.79 430	0.52 213	2.72 432	1.45 562	0.80 499	0.91 515	0.23 191	0.76 257	0.76 396	0.64 408	0.55 319	0.87 493	0.41 331	0.94 317	0.45 258	0.09 54	1.20 499	0.10 160	0.09 103	0.16 175	2.16 572

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 440	0.78 335	3.67 554	0.35 271	0.81 501	1.25 555	0.88 557	1.13 536	0.58 200	0.84 502	0.52 282	1.24 560	0.64 473	0.77 269	0.70 376	0.10 129	0.53 405	0.11 235	0.45 531	0.29 415	0.81 443

DDF-Stereo	0.65 333	0.33 62	1.69 111	0.67 485	0.82 502	0.37 50	0.20 102	0.50 106	0.52 146	0.34 139	0.17 17	0.78 450	0.23 141	0.68 231	1.03 455	0.20 488	1.66 560	0.09 97	0.34 493	0.34 458	2.03 565

SQANet	0.92 487	1.96 574	3.23 510	0.77 501	0.83 503	0.76 456	0.38 419	0.87 357	0.68 309	0.64 408	0.69 429	0.73 431	0.52 426	1.35 398	1.36 503	0.80 582	0.30 353	0.60 576	0.29 449	0.93 581	0.70 404

anonymity	0.86 459	0.68 281	1.44 81	0.64 475	0.83 503	0.67 413	0.52 485	0.98 442	0.73 360	0.96 519	0.70 442	0.81 466	0.86 525	1.10 351	1.34 499	0.64 571	0.72 446	0.58 573	1.44 613	0.60 558	0.91 464

cross-raft	0.47 142	0.34 72	2.17 213	0.70 493	0.84 505	0.50 167	0.35 397	0.74 250	0.43 73	0.44 190	0.45 224	0.63 364	0.25 167	0.37 62	0.27 97	0.08 23	0.14 232	0.10 160	0.23 414	0.11 80	0.27 148

UGAM-zero	0.97 506	0.44 167	2.48 327	0.33 222	0.86 506	1.26 556	0.76 545	1.05 501	0.52 146	0.93 517	0.45 224	1.32 566	0.81 515	2.08 528	0.49 287	0.10 129	0.52 403	0.09 97	0.47 538	0.11 80	4.43 622

mmm	0.66 353	0.53 217	1.83 127	0.38 322	0.86 506	0.49 153	0.27 285	0.82 305	0.83 456	0.59 351	0.69 429	0.47 282	0.38 297	0.81 288	0.73 390	0.12 285	1.37 527	0.14 392	0.45 531	0.18 224	1.35 529

ACVNet-4b	2.00 587	2.19 592	4.85 593	1.09 537	0.86 506	1.15 549	0.53 488	1.11 529	1.15 551	0.65 424	1.09 542	1.97 585	0.69 492	2.31 545	9.78 626	5.73 625	0.42 379	1.03 597	0.55 557	1.89 608	0.92 468

Ntro	1.11 533	2.10 588	3.52 546	0.97 526	0.87 509	1.06 540	0.54 491	1.02 480	0.93 508	0.63 397	0.76 477	0.93 509	0.67 485	1.76 471	1.71 523	1.03 591	0.46 387	0.76 584	0.41 524	1.29 596	0.86 456

PAM	0.91 484	0.43 154	2.67 408	0.77 501	0.89 510	1.81 582	1.22 588	1.13 536	0.78 414	1.16 545	0.91 515	1.39 571	0.68 487	0.76 267	1.06 462	0.10 129	0.98 473	0.10 160	0.50 546	0.14 142	0.66 385

ACVNet_1	1.47 568	2.27 601	4.92 594	1.11 542	0.89 510	1.19 553	0.66 528	1.28 553	1.19 556	0.98 520	0.97 523	3.06 600	1.48 573	2.37 550	1.82 536	1.08 593	0.49 395	1.03 597	0.48 541	1.20 592	0.95 477

DMCA-RVC	0.70 380	1.30 485	3.59 551	0.37 302	0.89 510	0.57 263	0.31 353	0.73 248	0.59 211	0.69 443	0.54 309	0.59 346	0.57 443	1.25 384	0.66 364	0.16 426	0.38 369	0.20 496	0.15 303	0.22 308	0.23 119

PVD	1.05 523	1.21 462	2.36 256	0.84 510	0.91 513	1.04 535	0.64 522	1.32 559	1.68 581	1.43 575	1.41 566	1.14 554	1.15 554	1.49 422	1.77 532	0.27 535	0.65 431	0.28 531	0.35 497	0.40 512	0.73 412

SCV_C0	0.73 396	0.68 281	2.05 182	1.50 569	0.92 514	0.45 116	0.20 102	0.96 426	0.71 346	0.65 424	0.33 153	0.31 176	0.20 105	1.25 384	0.52 297	0.09 54	1.68 562	0.08 44	0.30 458	0.27 392	1.52 542

RainbowNet	1.27 547	2.22 596	3.58 550	1.14 546	0.92 514	1.08 542	0.76 545	1.19 547	1.15 551	0.77 477	0.97 523	1.08 544	0.83 519	1.64 452	1.72 525	1.20 599	1.30 519	1.01 596	0.58 566	1.23 593	0.97 483

SGM_RVC	2.11 591	1.07 421	2.87 469	0.98 527	0.92 514	2.72 603	1.88 606	1.91 595	12.27 625	2.09 591	1.99 580	2.47 593	2.24 597	2.87 592	2.03 544	0.54 566	0.47 391	0.42 561	0.47 538	0.74 570	1.22 512
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	1.54 574	2.20 594	4.42 588	1.10 539	0.93 517	1.37 560	0.87 555	1.53 573	1.71 584	1.22 557	1.72 573	2.12 588	1.06 547	2.58 568	1.93 540	0.94 586	0.54 408	1.00 595	0.56 560	2.11 612	0.96 480

EGLCR-Stereo	0.90 481	0.31 35	1.90 147	1.60 572	0.95 518	1.14 548	0.42 439	0.85 337	0.43 73	1.74 587	0.21 43	0.27 139	0.17 47	1.56 432	0.30 129	0.10 129	2.60 606	0.10 160	0.09 103	0.10 64	3.10 604

LL-Strereo2	0.62 300	1.36 505	2.47 322	1.37 558	0.96 519	0.54 218	0.28 298	0.61 183	0.49 114	0.42 174	0.34 162	0.44 253	0.21 116	0.57 176	0.53 304	0.11 231	0.26 342	0.16 441	0.14 279	0.18 224	0.98 485

RALCasStereoNet	0.65 333	1.34 496	2.56 360	0.43 380	0.96 519	0.50 167	0.26 266	0.62 187	0.56 185	0.43 181	0.49 257	0.36 200	0.28 215	0.72 257	0.53 304	0.10 129	1.18 497	0.09 97	0.08 67	0.27 392	1.27 519

EDNetEfficientorigin	8.19 623	1.27 479	145.54 650	0.51 429	0.96 519	0.75 451	0.49 478	0.86 348	1.57 578	2.12 593	1.49 568	1.28 562	1.35 561	1.84 491	2.15 554	0.14 375	0.13 216	0.17 460	0.18 356	0.39 505	0.64 380

EAI-Stereo	1.16 538	0.29 13	1.94 156	0.55 444	0.97 522	1.96 587	7.94 626	1.34 560	1.03 533	1.01 527	1.48 567	0.51 301	0.66 483	0.65 218	1.42 508	0.09 54	0.23 327	0.09 97	0.53 554	0.13 114	0.49 302

GMOStereo	0.58 243	0.89 375	2.46 317	0.29 140	0.99 523	0.51 177	0.32 364	0.58 161	0.46 93	0.58 332	0.48 243	0.54 319	0.27 197	0.31 19	0.25 74	0.09 54	1.64 555	0.13 357	0.11 196	0.34 458	0.42 251

error version	0.58 243	0.89 375	2.46 317	0.29 140	0.99 523	0.51 177	0.32 364	0.58 161	0.46 93	0.58 332	0.48 243	0.54 319	0.27 197	0.31 19	0.25 74	0.09 54	1.64 555	0.13 357	0.11 196	0.34 458	0.42 251

test-v	0.58 243	0.89 375	2.46 317	0.29 140	0.99 523	0.51 177	0.32 364	0.58 161	0.46 93	0.58 332	0.48 243	0.54 319	0.27 197	0.31 19	0.25 74	0.09 54	1.64 555	0.13 357	0.11 196	0.34 458	0.42 251

test-2	0.58 243	0.89 375	2.46 317	0.29 140	0.99 523	0.51 177	0.32 364	0.58 161	0.46 93	0.58 332	0.48 243	0.54 319	0.27 197	0.31 19	0.25 74	0.09 54	1.64 555	0.13 357	0.11 196	0.34 458	0.42 251

raftrobust	0.52 191	1.14 438	2.15 210	0.33 222	0.99 523	0.53 208	0.21 130	0.59 170	0.50 126	0.53 278	0.36 174	0.31 176	0.33 268	0.47 114	0.42 238	0.10 129	0.55 411	0.09 97	0.08 67	0.22 308	0.46 287

WAO-6	1.69 581	1.87 571	3.21 509	1.15 547	1.01 528	2.29 597	1.06 575	1.85 590	2.84 609	1.30 568	2.59 595	2.19 589	1.67 579	2.62 571	2.52 569	0.96 588	0.68 435	1.19 600	0.84 595	1.13 588	0.95 477

AAGNet	0.92 487	0.40 130	2.53 344	0.60 460	1.01 528	0.62 349	0.45 459	0.52 116	0.68 309	0.58 332	0.53 289	0.50 296	0.72 496	1.22 375	7.32 622	0.12 285	0.07 15	0.12 295	0.10 145	0.16 175	0.10 13

GCAP-Stereo	0.59 261	1.35 500	2.44 292	0.49 417	1.02 530	0.52 197	0.14 21	0.53 123	0.54 166	0.44 190	0.50 269	0.30 166	0.22 123	0.68 231	0.41 230	0.09 54	1.30 519	0.09 97	0.07 41	0.23 325	0.54 333

Select-FE	0.89 475	0.94 395	2.99 487	0.50 423	1.03 531	1.31 557	0.92 562	1.40 566	0.59 211	1.11 538	0.55 319	1.16 558	0.75 507	0.91 310	1.20 485	0.11 231	0.46 387	0.11 235	0.49 543	0.14 142	1.09 499

EDNetEfficient	1.29 551	0.78 335	4.27 582	0.65 478	1.03 531	0.94 522	1.38 595	0.87 357	1.75 586	2.33 601	1.32 560	1.04 536	2.21 596	1.59 445	4.07 605	0.16 426	0.19 292	0.15 421	0.27 443	0.38 496	0.40 237

MonStereo1	2.06 588	1.22 467	2.39 268	1.22 550	1.04 533	3.53 609	0.62 518	1.55 576	1.93 593	1.50 581	3.36 610	2.24 591	10.67 626	2.85 590	1.50 512	1.08 593	0.39 375	0.96 592	0.58 566	1.16 590	1.39 533

SCV	0.69 373	0.68 281	1.95 157	0.90 515	1.04 533	0.49 153	0.24 220	0.98 442	0.73 360	0.54 284	0.31 136	0.24 103	0.20 105	1.32 394	0.26 88	0.11 231	1.59 554	0.09 97	0.32 474	0.34 458	1.58 545

RSM	0.47 142	0.51 208	1.36 62	1.37 558	1.04 533	0.37 50	0.21 130	0.52 116	0.55 177	0.23 43	0.28 109	0.28 147	0.17 47	0.40 77	0.22 26	0.09 54	0.24 330	0.09 97	0.35 497	0.24 332	0.80 436

WAO-8	2.91 603	2.55 613	3.77 558	1.93 591	1.04 533	4.08 613	0.99 567	3.25 615	6.09 618	2.20 596	3.34 608	3.33 603	2.64 600	11.73 626	2.52 569	2.12 616	1.92 569	1.55 611	0.93 599	1.27 594	0.96 480

Venus	2.91 603	2.55 613	3.77 558	1.93 591	1.04 533	4.08 613	0.99 567	3.25 615	6.09 618	2.20 596	3.34 608	3.33 603	2.64 600	11.73 626	2.52 569	2.12 616	1.92 569	1.55 611	0.93 599	1.27 594	0.96 480

RAFT-Test	0.56 228	0.41 137	2.01 170	0.90 515	1.07 538	0.65 392	0.37 409	0.83 315	0.65 261	0.49 228	0.49 257	0.93 509	0.24 148	0.52 153	0.30 129	0.10 129	0.38 369	0.09 97	0.38 514	0.11 80	0.19 85

AIO-test1	0.58 243	1.37 510	2.77 447	0.66 482	1.08 539	0.50 167	0.23 191	0.86 348	0.69 321	0.31 122	0.42 205	0.29 157	0.22 123	0.77 269	0.34 183	0.13 334	0.15 250	0.12 295	0.16 325	0.31 433	0.30 169

Dean	1.92 585	2.31 604	5.03 595	1.31 552	1.08 539	1.55 568	0.99 567	1.98 599	2.33 601	1.51 582	4.15 615	4.23 611	1.39 566	2.31 545	2.10 549	1.18 598	0.69 438	1.18 599	0.75 586	1.30 598	1.07 497

GCST	0.84 447	1.48 532	3.02 492	1.12 545	1.09 541	0.62 349	0.19 85	0.79 281	0.56 185	0.60 362	0.65 409	0.50 296	0.31 253	1.24 380	0.74 395	0.76 580	0.46 387	0.84 585	0.64 574	0.71 567	0.57 351

IGEV++	0.74 400	0.70 293	2.05 182	1.11 542	1.09 541	0.32 26	0.21 130	0.75 254	0.43 73	0.30 119	0.30 124	0.22 83	0.27 197	0.98 325	0.31 148	0.10 129	2.50 605	0.08 44	0.15 303	0.27 392	2.70 595

MIM_Stereo	0.55 220	0.92 390	2.65 396	0.32 200	1.09 541	0.51 177	0.19 85	0.67 213	0.52 146	0.48 212	0.54 309	0.43 238	0.27 197	0.57 176	0.30 129	0.08 23	0.17 278	0.11 235	0.10 145	0.28 405	0.80 436

rafts_anoy	0.60 271	1.33 493	2.59 368	0.53 435	1.09 541	0.49 153	0.25 248	0.67 213	0.53 160	0.41 167	0.38 187	0.33 189	0.30 247	0.68 231	0.41 230	0.10 129	1.13 494	0.13 357	0.15 303	0.20 277	0.29 160

PAM_32	0.95 499	0.43 154	2.68 415	0.64 475	1.10 545	1.78 581	1.16 583	1.12 532	0.96 518	1.07 534	0.90 513	1.38 570	0.76 511	0.78 276	1.11 471	0.10 129	1.29 516	0.10 160	0.50 546	0.16 175	0.98 485

IMH-64-1	1.50 569	1.98 576	2.69 422	1.39 560	1.12 546	1.39 562	1.19 586	1.80 586	1.47 573	1.19 548	2.20 586	1.53 576	1.51 575	2.12 533	1.98 541	1.34 604	0.68 435	1.28 603	0.70 577	1.37 600	1.12 500

IMH-64	1.50 569	1.98 576	2.69 422	1.39 560	1.12 546	1.39 562	1.19 586	1.80 586	1.47 573	1.19 548	2.20 586	1.53 576	1.51 575	2.12 533	1.98 541	1.34 604	0.68 435	1.28 603	0.70 577	1.37 600	1.12 500

IMH	2.14 592	2.46 610	3.60 553	1.70 578	1.13 548	1.65 575	0.93 563	2.13 602	1.93 593	1.37 569	2.64 598	2.19 589	1.82 586	5.77 617	2.18 556	5.70 624	1.05 485	1.31 605	0.72 582	1.39 602	1.13 502

Reg-Stereo(zero)	0.66 353	0.26 1	2.13 208	0.25 64	1.15 549	0.99 527	0.97 565	0.57 157	0.81 443	0.52 269	0.46 229	0.54 319	0.59 454	0.47 114	1.14 476	0.08 23	0.88 465	0.08 44	0.36 507	0.12 93	0.80 436

DCRE	0.76 416	0.80 341	2.31 248	1.05 534	1.18 550	0.63 363	0.26 266	1.03 487	0.59 211	0.52 269	2.12 582	0.44 253	0.27 197	0.41 86	0.53 304	0.09 54	1.02 482	0.10 160	0.32 474	0.16 175	1.47 540

TorneroNet-64	2.74 599	2.23 597	4.18 578	1.48 566	1.20 551	3.88 610	1.01 573	3.48 619	6.61 621	2.62 606	4.55 618	4.20 608	3.84 611	3.39 604	3.40 593	1.23 600	0.66 432	1.39 608	0.80 587	3.42 619	1.27 519

edge stereo	0.84 447	0.74 318	3.42 539	0.38 322	1.21 552	0.63 363	0.41 432	0.98 442	0.83 456	0.81 492	0.88 508	1.14 554	0.73 499	2.16 537	0.89 427	0.22 506	0.20 308	0.26 528	0.18 356	0.38 496	0.43 261

JetBlue	1.89 584	2.09 587	4.16 577	0.74 496	1.23 553	4.52 616	3.86 616	1.68 584	1.26 558	1.28 565	1.54 569	2.36 592	1.86 587	3.35 602	3.37 591	0.54 566	0.49 395	0.48 567	0.49 543	1.39 602	1.21 510

anonymousdsp	0.86 459	0.59 245	2.65 396	1.33 555	1.25 554	0.56 240	0.23 191	0.54 134	0.71 346	1.13 541	0.25 79	0.22 83	0.24 148	1.24 380	0.24 57	0.09 54	2.34 600	0.10 160	0.18 356	0.25 357	3.12 605

IGEV-Stereo	0.86 459	0.60 246	2.65 396	1.35 557	1.25 554	0.56 240	0.23 191	0.54 134	0.71 346	1.14 542	0.25 79	0.22 83	0.24 148	1.24 380	0.24 57	0.09 54	2.34 600	0.10 160	0.18 356	0.25 357	3.13 606
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TorneroNet	5.60 619	2.30 603	3.98 570	1.49 568	1.26 556	14.47 627	1.11 576	4.85 621	20.66 640	10.12 624	16.30 632	11.78 630	7.35 621	3.41 605	4.38 608	1.36 607	0.70 441	1.46 610	0.87 597	2.73 616	1.33 524

RSM++	0.48 155	0.52 213	1.27 53	1.62 573	1.27 557	0.39 65	0.20 102	0.49 89	0.56 185	0.22 35	0.25 79	0.24 103	0.17 47	0.39 70	0.23 44	0.09 54	0.11 175	0.09 97	0.35 497	0.29 415	0.80 436

Selective-IGEV	0.57 235	0.42 142	1.87 143	1.67 577	1.33 558	0.36 45	0.20 102	0.61 183	0.71 346	0.22 35	0.31 136	0.22 83	0.19 88	0.52 153	0.36 195	0.09 54	0.97 471	0.09 97	0.15 303	0.20 277	0.85 453

anonymousa	0.74 400	0.60 246	2.58 366	0.96 525	1.33 558	0.61 328	0.26 266	0.69 224	0.56 185	0.55 297	0.84 495	0.82 471	0.46 386	0.56 172	0.61 344	0.10 129	1.11 492	0.12 295	0.98 603	0.14 142	0.97 483

test-1	0.61 279	0.54 220	2.09 191	0.31 179	1.37 560	0.51 177	0.28 298	0.83 315	0.50 126	0.42 174	0.55 319	0.54 319	0.24 148	0.38 66	1.25 494	0.10 129	1.08 487	0.10 160	0.17 343	0.11 80	0.77 423

FINET	1.92 585	1.96 574	4.49 590	1.62 573	1.39 561	3.51 608	4.39 617	2.89 610	2.58 604	1.39 571	1.98 579	1.35 568	2.12 595	1.64 452	2.12 551	0.84 584	1.03 484	0.18 479	0.29 449	0.54 553	2.12 570

pmcnn	1.44 564	1.25 476	3.57 549	0.74 496	1.42 562	0.72 436	0.56 499	1.04 493	1.06 539	1.03 529	2.89 603	6.01 619	0.75 507	2.54 564	3.60 596	0.14 375	0.11 175	0.08 44	0.06 9	0.34 458	0.81 443

notaker	2.77 600	2.35 606	4.02 572	2.61 608	1.44 563	1.77 580	1.14 579	2.77 608	1.81 590	2.30 600	11.41 627	3.95 606	4.70 614	3.24 599	3.01 586	1.58 611	0.88 465	1.71 616	1.08 606	2.10 611	1.44 538

AIO-Stereo	0.64 324	0.60 246	1.63 102	1.31 552	1.45 564	0.38 60	0.20 102	0.55 144	0.83 456	0.31 122	0.31 136	0.23 92	0.15 27	0.39 70	0.63 354	0.10 129	1.25 507	0.09 97	0.41 524	0.21 291	1.73 554

UNDER WATER-64	2.59 595	2.28 602	5.63 600	1.85 587	1.45 564	3.28 605	1.60 601	2.62 605	5.57 617	2.09 591	2.12 582	4.10 607	4.21 612	2.74 583	3.64 597	1.49 609	0.86 464	1.58 613	1.09 607	1.91 609	1.62 549

UNDER WATER	2.84 601	2.25 598	5.25 597	1.84 586	1.45 564	2.36 599	1.44 600	3.23 614	6.51 620	2.61 605	2.73 600	5.69 617	5.64 618	3.14 598	4.18 607	1.48 608	0.81 457	1.60 614	1.07 605	1.91 609	1.67 552

GIP-stereo	0.61 279	0.68 281	1.05 28	0.95 524	1.46 567	0.42 93	0.17 61	0.69 224	0.49 114	0.19 17	0.24 71	0.23 92	0.18 72	0.95 323	0.59 330	0.10 129	1.33 523	0.08 44	0.06 9	0.18 224	2.21 579

KSHMR	4.19 614	2.37 607	6.24 605	1.73 581	1.48 568	1.97 589	1.29 591	3.18 613	17.06 635	2.15 594	15.74 630	9.09 625	1.75 582	8.33 623	2.37 565	1.55 610	1.29 516	1.70 615	1.23 610	1.75 607	1.60 547

ktn	4.44 615	2.47 611	3.70 557	1.82 585	1.49 569	2.11 595	1.40 597	2.30 603	12.56 626	11.36 627	16.25 631	11.30 629	3.77 610	4.41 614	3.47 594	1.86 614	0.99 475	1.74 617	1.21 609	3.28 618	1.39 533

WQFJA1++	2.66 596	0.28 8	6.84 609	1.32 554	1.50 570	0.52 197	0.13 10	0.41 38	0.52 146	14.18 630	0.19 28	3.31 602	0.17 47	0.88 303	0.45 258	0.18 459	1.54 551	0.08 44	0.81 590	17.77 638	2.17 574

MoCha-V2	0.74 400	0.78 335	2.18 216	1.01 533	1.55 571	0.36 45	0.19 85	0.61 183	0.49 114	0.33 132	0.34 162	0.30 166	0.27 197	1.56 432	0.47 269	0.09 54	1.94 574	0.08 44	0.37 509	0.18 224	1.62 549

anonymousdsp2	0.88 467	0.31 35	1.96 161	1.06 535	1.56 572	0.57 263	0.22 154	0.84 324	0.98 525	1.20 553	0.37 180	0.65 377	0.26 181	1.19 373	0.46 264	0.10 129	2.40 604	0.10 160	0.13 256	0.19 254	2.96 599

Anonymous_2	1.36 559	0.49 193	2.03 176	1.71 579	1.58 573	2.49 601	0.58 504	1.59 579	2.31 600	0.77 477	0.88 508	1.03 532	0.58 451	1.20 374	0.66 364	0.32 547	1.38 528	1.42 609	3.87 626	0.78 577	1.56 543

tt	4.94 617	0.32 49	4.22 580	2.29 600	1.58 573	10.19 624	16.94 631	9.44 629	5.03 616	1.69 586	1.33 561	4.68 613	5.02 615	3.38 603	5.91 617	6.15 626	9.47 634	2.80 623	3.16 624	3.54 620	1.58 545

HART	0.75 411	0.75 324	2.22 228	0.94 521	1.59 575	0.30 17	0.19 85	0.72 244	0.85 471	0.30 119	0.52 282	0.39 215	0.16 40	0.81 288	0.43 245	0.08 23	2.61 608	0.10 160	0.07 41	0.36 480	1.61 548

riskmin	0.96 503	0.32 49	2.07 185	1.72 580	1.61 576	1.62 573	0.57 502	1.45 569	0.55 177	0.73 461	0.89 510	0.92 504	0.45 375	1.16 365	0.60 335	0.11 231	1.30 519	0.12 295	1.38 612	0.14 142	1.51 541

DA	0.89 475	0.42 142	2.01 170	1.10 539	1.65 577	0.88 507	0.22 154	0.63 195	0.92 501	0.41 167	0.70 442	0.29 157	0.27 197	1.52 426	0.40 221	0.10 129	2.35 602	0.09 97	0.07 41	0.11 80	3.60 613

GGEV	0.89 475	0.42 142	2.01 170	1.10 539	1.65 577	0.88 507	0.22 154	0.63 195	0.92 501	0.41 167	0.70 442	0.29 157	0.27 197	1.52 426	0.40 221	0.10 129	2.35 602	0.09 97	0.07 41	0.11 80	3.60 613

AEACV	0.89 475	0.29 13	1.84 130	2.50 604	1.68 579	0.53 208	0.21 130	1.01 471	0.42 66	0.68 439	0.31 136	0.22 83	0.39 312	1.63 449	0.25 74	0.09 54	2.60 606	0.09 97	0.54 556	0.23 325	2.27 588

SGM-ForestM	3.67 613	2.70 617	5.34 599	1.65 576	1.72 580	6.02 619	5.08 620	4.10 620	3.47 611	4.59 618	4.21 616	9.81 626	5.79 619	6.44 620	6.97 621	0.88 585	1.09 489	0.33 549	0.45 531	0.68 566	2.10 569

FACV-RUCA	0.61 279	0.44 167	2.11 201	0.43 380	1.73 581	0.49 153	0.28 298	0.74 250	0.68 309	0.41 167	0.53 289	0.34 194	0.64 473	0.41 86	0.33 171	0.13 334	0.11 175	0.62 577	0.12 234	0.72 568	1.02 492

JetRed	3.37 609	4.96 620	10.08 618	1.48 566	1.73 581	7.63 621	5.47 622	3.47 617	2.20 599	2.42 602	2.40 590	2.98 598	2.35 598	3.52 606	6.60 619	1.33 603	1.90 568	1.38 607	1.23 610	2.30 613	2.02 564

LVE	2.10 590	2.61 616	4.30 586	1.79 583	1.81 583	1.68 577	1.04 574	2.35 604	2.78 608	1.27 564	2.87 602	4.21 610	1.46 570	2.83 589	2.02 543	2.87 620	0.92 468	1.19 600	1.47 614	1.29 596	1.18 504

MSCF	0.88 467	0.84 354	1.67 108	2.15 595	1.87 584	0.51 177	0.21 130	0.63 195	0.61 224	0.32 127	0.29 115	0.17 47	0.30 247	1.06 339	0.67 368	0.11 231	1.92 569	0.08 44	0.31 466	0.19 254	3.72 615

GASTEREO	0.89 475	0.83 349	1.67 108	2.15 595	1.89 585	0.52 197	0.21 130	0.62 187	0.62 235	0.33 132	0.31 136	0.16 37	0.31 253	1.11 356	0.68 371	0.11 231	1.92 569	0.08 44	0.29 449	0.19 254	3.79 616

IGEV-RUCA	2.30 593	0.38 113	1.36 62	0.41 363	1.90 586	2.03 594	1.86 604	1.37 562	1.78 588	3.73 616	3.72 611	5.06 615	8.09 623	2.15 535	1.63 521	0.26 531	0.77 449	2.71 622	1.91 618	2.43 615	2.42 591

AIO_rvc	0.95 499	1.02 410	2.57 364	2.80 611	1.91 587	0.37 50	0.24 220	0.52 116	0.60 218	0.98 520	0.29 115	0.25 112	0.18 72	2.16 537	0.29 122	0.11 231	1.39 532	0.08 44	0.11 196	0.26 378	2.87 597

FSD					1.93 588	0.63 363	0.33 378	0.46 71	0.53 160	0.32 127	0.32 148	0.40 225	0.32 262	1.14 362	0.60 335	0.28 538	2.77 610	0.31 541	0.30 458	0.31 433

IGEV-FE	0.91 484	0.39 122	3.80 561	0.42 367	1.95 589	0.56 240	0.64 522	0.84 324	0.55 177	1.45 576	0.53 289	0.79 453	0.42 344	0.57 176	1.13 474	0.10 129	0.49 395	0.10 160	0.34 493	0.19 254	2.97 601

IGEV_Zeroshot_test	0.91 484	0.39 122	3.80 561	0.42 367	1.95 589	0.56 240	0.64 522	0.84 324	0.55 177	1.45 576	0.53 289	0.79 453	0.42 344	0.57 176	1.13 474	0.10 129	0.49 395	0.10 160	0.34 493	0.19 254	2.97 601

MANE	3.51 612	2.03 584	3.88 569	1.89 589	2.01 591	5.98 618	4.72 618	5.87 623	7.13 622	3.80 617	5.10 620	6.11 620	5.34 617	4.39 613	5.05 613	1.07 592	1.28 514	0.50 570	0.85 596	0.76 573	2.36 590

DStereoO	1.34 557	0.76 328	2.18 216	1.19 549	2.07 592	0.79 476	3.84 615	1.01 471	1.42 569	0.72 459	1.11 544	0.80 461	1.97 590	0.96 324	2.44 566	1.25 602	0.99 475	0.48 567	0.60 570	0.96 585	1.34 526

raft+_RVC	0.62 300	1.18 455	2.43 284	0.36 289	2.08 593	0.52 197	0.25 248	0.66 208	0.54 166	0.36 146	0.46 229	0.32 182	0.28 215	0.49 141	0.43 245	0.10 129	0.91 467	0.10 160	0.09 103	0.22 308	0.70 404

iRaft-Stereo_20w	1.50 569	0.42 142	4.81 592	2.24 599	2.09 594	1.36 558	1.27 590	1.38 563	0.94 510	2.07 590	0.42 205	0.85 485	0.69 492	0.87 296	1.37 505	0.10 129	4.04 622	0.09 97	0.40 519	0.17 199	4.53 623

SGM+DAISY	2.67 598	2.14 590	4.28 584	1.92 590	2.11 595	4.36 615	5.22 621	3.17 612	3.00 610	3.24 615	3.81 612	3.03 599	3.61 609	2.53 563	3.79 599	1.15 596	1.29 516	0.66 579	0.71 581	0.95 583	2.44 592

HUF	1.33 556	0.96 398	4.06 573	2.73 609	2.17 596	0.35 41	0.24 220	1.87 592	0.75 387	1.28 565	0.29 115	1.35 568	0.19 88	1.97 515	0.43 245	0.15 406	3.91 621	0.08 44	0.06 9	0.31 433	3.41 609

zero-FE	1.27 547	0.33 62	9.38 615	1.30 551	2.25 597	0.33 32	0.20 102	0.51 114	1.26 558	0.32 127	0.22 54	0.77 445	0.22 123	0.69 235	0.96 436	0.21 499	2.25 595	0.09 97	0.61 572	0.32 443	3.25 607

MADNet++	2.94 606	2.17 591	3.27 515	2.55 607	2.28 598	3.29 607	3.37 611	2.76 607	2.67 607	3.10 613	3.20 607	2.78 596	3.25 606	4.11 611	4.68 611	2.72 619	2.27 596	3.03 625	2.43 622	2.34 614	2.59 593

GREAT-IGEV	0.92 487	0.56 233	2.08 187	0.98 527	2.29 599	0.47 137	0.18 77	0.35 13	0.78 414	0.74 468	0.33 153	0.15 19	0.18 72	1.00 327	0.55 313	0.09 54	3.79 620	0.07 1	0.26 434	0.22 308	3.26 608
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.61 279	0.37 103	0.91 8	1.96 593	2.40 600	0.20 4	0.16 50	0.26 3	0.86 478	0.16 3	0.12 3	0.19 65	0.17 47	0.58 183	0.32 158	0.10 129	2.98 616	0.08 44	0.06 9	0.07 2	0.20 94

gasm-f	0.93 494	0.71 298	2.09 191	2.15 595	2.42 601	0.54 218	0.26 266	0.66 208	0.45 90	0.43 181	0.33 153	0.16 37	0.22 123	0.70 242	0.93 432	0.13 334	2.28 597	0.09 97	0.06 9	0.39 505	3.58 611

dual_stereo	0.94 496	0.31 35	1.80 122	0.90 515	2.52 602	0.54 218	0.15 37	0.69 224	1.02 531	0.25 60	0.18 20	0.18 58	0.14 17	0.63 204	0.35 191	0.09 54	3.76 619	0.07 1	0.47 538	0.07 2	4.59 624

MultiAttention	2.45 594	0.55 229	2.24 232	1.79 583	2.54 603	11.19 625	2.28 608	1.28 553	0.84 468	0.63 397	1.17 547	1.13 552	0.57 443	15.98 634	1.78 533	0.20 488	0.09 114	0.43 564	1.60 616	0.95 583	1.69 553

DStereoFS	2.88 602	2.40 608	3.33 521	2.36 601	2.63 604	5.25 617	4.98 619	3.05 611	4.10 614	2.71 608	3.88 613	2.77 595	5.31 616	2.69 578	3.64 597	1.35 606	1.67 561	0.58 573	1.10 608	0.88 579	3.02 603

StereoAnything_RVC	1.22 541	1.71 561	3.17 508	2.52 605	2.63 604	0.26 9	0.15 37	0.47 80	0.54 166	0.49 228	0.71 457	0.52 308	0.19 88	1.60 448	0.57 320	0.11 231	4.13 623	0.08 44	0.05 1	0.76 573	3.79 616

AIO_test	1.11 533	0.77 329	2.51 339	3.32 613	2.81 606	0.35 41	0.25 248	1.29 555	0.68 309	1.28 565	0.27 101	0.32 182	0.17 47	2.86 591	0.27 97	0.12 285	1.72 563	0.08 44	0.21 396	0.15 154	2.81 596

DStereoSA	2.66 596	1.38 514	3.38 528	2.11 594	2.88 607	3.99 611	6.44 624	1.48 571	3.47 611	1.23 559	4.33 617	1.33 567	4.54 613	2.05 522	5.45 614	1.23 600	1.83 566	0.49 569	1.54 615	1.11 587	2.96 599

GEAStereo	0.95 499	0.48 186	1.85 135	2.15 595	3.19 608	0.55 232	0.21 130	0.66 208	0.45 90	0.43 181	0.22 54	0.16 37	0.18 72	1.06 339	0.97 438	0.13 334	2.28 597	0.09 97	0.06 9	0.33 448	3.58 611

GSStereo	1.06 524	0.48 186	1.85 135	2.42 603	3.19 608	0.55 232	0.21 130	1.59 579	0.54 166	0.29 113	0.22 54	0.17 47	0.18 72	1.06 339	0.97 438	0.13 334	2.82 611	0.08 44	0.17 343	0.33 448	3.99 618

BEATNet-Init1	12.32 626	12.82 629	28.66 644	3.22 612	3.71 610	21.59 639	11.42 627	14.54 635	13.73 631	20.24 637	20.16 637	26.14 646	19.85 635	19.08 638	15.33 635	1.81 613	1.93 573	2.05 619	2.48 623	4.25 621	3.41 609

test_for_model	0.98 508	0.34 72	5.76 602	4.27 619	3.78 611	0.47 137	0.19 85	0.69 224	0.48 108	0.29 113	0.29 115	0.28 147	0.16 40	0.67 225	0.23 44	0.09 54	0.07 15	0.09 97	0.07 41	0.12 93	1.25 517

HanzoNet	7.85 621	3.30 619	5.75 601	7.47 623	3.97 612	2.34 598	1.37 593	3.47 617	4.02 613	13.30 629	10.49 623	10.86 627	16.67 633	8.50 624	10.51 628	10.80 633	9.84 635	5.83 629	13.69 633	7.24 627	7.51 628

LE_ROB	4.55 616	2.43 609	9.94 617	2.79 610	4.03 613	2.40 600	3.54 612	2.72 606	11.04 624	11.64 628	4.69 619	5.25 616	10.74 627	4.52 615	9.73 625	0.82 583	0.70 441	1.34 606	0.97 602	0.74 570	0.94 474

DGSMNet	2.93 605	0.77 329	3.44 540	3.58 618	4.25 614	2.53 602	6.86 625	1.03 487	0.88 488	0.58 332	1.85 576	0.79 453	0.62 467	1.63 449	1.46 510	4.62 623	4.98 626	5.15 628	4.71 627	4.52 623	4.37 621

SDNR	2.06 588	2.93 618	2.94 479	1.55 571	5.13 615	1.98 590	0.24 220	1.95 598	2.62 605	0.92 513	2.71 599	5.76 618	0.68 487	3.61 607	3.84 600	0.33 549	0.38 369	0.22 507	0.17 343	1.13 588	2.04 566

XX-Stereo	0.98 508	0.57 235	4.45 589	1.64 575	5.33 616	0.55 232	0.16 50	0.96 426	0.43 73	0.45 194	0.65 409	0.85 485	0.19 88	0.79 280	0.26 88	0.11 231	0.80 453	0.10 160	0.32 474	0.17 199	0.78 429

GCAPDPT-zeroshot4090	1.24 544	0.35 83	9.12 613	3.40 614	5.73 617	0.39 65	0.20 102	0.68 218	0.46 93	0.27 91	0.26 88	0.25 112	0.17 47	0.69 235	0.21 13	0.09 54	0.08 55	0.09 97	0.08 67	0.13 114	2.24 585

GCAPDPT-zeroshot	1.24 544	0.35 83	9.01 612	3.41 615	5.81 618	0.39 65	0.20 102	0.68 218	0.46 93	0.27 91	0.26 88	0.25 112	0.17 47	0.69 235	0.21 13	0.09 54	0.08 55	0.09 97	0.08 67	0.13 114	2.25 586

testlalala	1.27 547	0.35 83	9.49 616	3.41 615	5.87 619	0.39 65	0.20 102	0.68 218	0.46 93	0.27 91	0.26 88	0.25 112	0.17 47	0.69 235	0.21 13	0.09 54	0.08 55	0.09 97	0.08 67	0.13 114	2.25 586

DispFullNet	1.69 581	2.25 598	5.23 596	1.53 570	8.78 620	0.89 511	0.37 409	1.03 487	0.98 525	1.37 569	1.00 530	1.13 552	1.97 590	1.51 424	0.98 447	0.55 568	0.32 356	1.19 600	0.64 574	1.16 590	0.88 460

USTest	8.06 622	7.11 624	8.76 611	9.20 625	9.03 621	15.20 628	23.57 632	10.01 630	9.45 623	5.97 622	6.79 621	7.77 623	7.51 622	8.75 625	11.06 629	2.24 618	3.58 618	2.87 624	3.21 625	4.93 624	4.21 620

PML	22.99 634	17.34 630	8.24 610	5.48 621	9.84 622	50.35 650	102.65 651	5.84 622	13.52 627	37.08 651	104.84 651	30.61 649	23.20 640	12.09 628	7.96 623	6.27 627	2.12 586	6.31 630	2.42 621	10.67 630	2.95 598

DGTPSM_ROB	8.97 624	5.94 621	13.01 624	5.95 622	11.34 623	8.54 622	24.06 633	6.47 624	13.52 627	5.19 619	11.52 628	6.18 621	11.04 628	7.02 621	13.92 630	4.47 622	7.66 628	3.90 626	7.43 630	4.34 622	7.98 629

DPSMNet_ROB	9.58 625	5.96 622	13.98 627	8.88 624	11.87 624	8.54 622	24.08 634	6.48 625	13.67 630	5.35 620	11.53 629	6.31 622	11.04 628	7.69 622	14.09 631	7.61 632	8.23 630	5.03 627	7.75 631	5.24 625	8.36 630

TCMNet-wrong-test	5.56 618	6.73 623	6.40 606	13.05 630	11.91 625	7.29 620	5.47 622	7.17 626	1.58 579	2.68 607	3.15 606	8.30 624	5.87 620	4.80 616	6.10 618	3.08 621	0.98 473	2.37 621	1.99 619	6.69 626	5.63 626

LRCNet_RVC	13.78 631	19.34 631	13.01 624	19.47 632	12.67 626	1.85 584	0.42 439	12.28 631	1.10 543	15.76 632	18.69 636	12.52 633	8.65 624	12.22 629	9.64 624	22.29 641	8.38 633	25.92 643	24.06 643	19.72 640	17.59 640

DPSM_ROB	12.32 626	11.13 627	12.31 622	12.90 628	12.80 627	19.81 637	28.13 639	14.50 633	14.31 632	10.62 625	11.34 625	12.03 631	11.89 631	13.08 631	15.22 633	7.09 628	8.31 631	6.47 631	7.32 628	8.69 628	8.43 631

DPSM	12.32 626	11.13 627	12.31 622	12.90 628	12.80 627	19.81 637	28.13 639	14.50 633	14.31 632	10.62 625	11.34 625	12.03 631	11.89 631	13.08 631	15.22 633	7.09 628	8.31 631	6.47 631	7.32 628	8.69 628	8.43 631

U	3.41 611	0.37 103	1.27 53	0.27 98	13.75 629	19.65 636	0.15 37	0.43 49	0.33 10	0.18 13	0.19 28	0.27 139	0.15 27	0.23 3	0.19 6	0.10 129	0.06 2	17.75 640	12.73 632	0.11 80	0.10 13

HaxPig	19.88 632	22.39 638	22.30 633	17.98 631	17.98 630	12.06 626	12.06 628	16.25 636	15.97 634	21.05 638	21.41 638	18.85 637	18.35 634	20.07 639	19.64 637	23.57 645	23.19 644	24.07 642	23.71 642	22.95 641	23.72 643

EKT-Stereo	1.56 575	0.55 229	2.60 375	2.54 606	19.66 631	0.55 232	0.22 154	0.76 257	0.51 133	0.40 165	0.36 174	0.43 238	0.27 197	0.74 262	0.42 238	0.13 334	0.17 278	0.11 235	0.16 325	0.20 277	0.50 305

MEDIAN_ROB	23.95 635	26.96 646	26.29 643	22.14 633	22.09 632	16.18 630	14.23 629	20.47 637	20.09 636	25.43 648	25.22 647	22.96 638	22.54 639	24.33 640	23.18 641	28.15 647	27.16 648	28.60 644	27.73 646	27.59 642	27.58 644

DPSimNet_ROB	24.35 636	23.81 645	31.38 647	25.93 635	22.83 633	31.30 640	34.38 641	20.78 638	28.92 648	27.39 649	22.99 646	28.29 648	35.76 651	15.47 633	17.82 636	24.28 646	17.90 643	22.23 641	14.12 634	19.38 639	22.12 642

AVERAGE_ROB	26.91 644	30.28 647	29.18 645	25.78 634	25.30 634	19.49 635	15.38 630	23.70 642	23.02 643	28.38 650	27.78 648	26.23 647	25.76 648	26.95 649	25.55 642	31.27 648	30.02 649	31.76 645	30.80 647	30.88 646	30.77 647

FlowAnything	24.80 640	22.39 638	24.71 639	26.07 637	25.75 635	39.80 646	56.70 643	29.12 646	28.95 649	21.38 645	22.83 645	24.22 643	23.96 641	26.24 645	30.65 648	14.23 637	16.78 641	13.04 637	14.84 641	17.49 631	16.93 635

CasAABBNet	24.76 637	22.38 637	24.44 638	26.05 636	25.75 635	39.79 645	56.76 645	29.10 645	28.88 647	21.22 642	22.69 642	24.21 642	23.99 646	26.23 642	30.62 645	14.22 634	16.71 640	13.03 633	14.75 636	17.49 631	16.97 638

Hybrid-DGEV	24.81 641	22.45 643	24.99 641	26.07 637	25.76 637	39.85 647	56.77 646	29.26 649	29.07 651	21.18 639	22.77 643	24.12 639	23.98 643	26.30 647	30.57 643	14.23 637	16.70 637	13.03 633	14.77 640	17.49 631	16.92 634

Selective-RAFT-Error	24.83 642	22.44 642	24.80 640	26.10 639	25.82 638	39.85 647	56.72 644	29.21 648	29.03 650	21.29 644	22.80 644	24.25 644	24.07 647	26.28 646	30.60 644	14.24 639	16.85 642	13.04 637	14.75 636	17.53 636	17.02 639

RAFT-FEzeroshot	24.76 637	22.39 638	24.34 636	26.12 640	25.84 639	39.77 643	56.77 646	29.07 643	28.85 645	21.21 640	22.64 640	24.17 640	23.98 643	26.23 642	30.63 646	14.22 634	16.70 637	13.03 633	14.76 638	17.49 631	16.95 636

RAFT-FE	24.76 637	22.39 638	24.34 636	26.12 640	25.84 639	39.77 643	56.77 646	29.07 643	28.85 645	21.21 640	22.64 640	24.17 640	23.98 643	26.23 642	30.63 646	14.22 634	16.70 637	13.03 633	14.76 638	17.49 631	16.95 636

Anonymous_1	22.76 633	11.11 626	11.93 621	12.73 627	26.05 641	19.39 634	27.77 638	14.18 632	13.64 629	14.92 631	10.66 624	11.26 628	11.24 630	12.48 630	14.45 632	37.82 649	7.87 629	34.92 646	63.61 648	87.51 651	11.75 633

LSM	3.40 610	1.42 522	5.81 603	9.98 626	30.74 642	0.86 498	1.14 579	0.99 451	1.26 558	1.40 573	2.18 585	0.93 509	0.85 523	1.76 471	1.03 455	0.22 506	0.35 362	0.24 521	0.29 449	0.40 512	6.21 627

DLNR-FE	13.74 629	20.13 633	23.90 634	121.61 650	34.09 643	0.46 124	0.15 37	8.04 628	0.47 103	0.29 113	0.37 180	0.26 125	0.17 47	0.78 276	0.36 195	7.40 631	2.94 614	0.09 97	0.38 514	51.06 650	1.95 561

DLNR_Zeroshot_test	13.74 629	20.06 632	23.92 635	121.50 649	35.20 644	0.46 124	0.15 37	7.96 627	0.47 103	0.29 113	0.37 180	0.26 125	0.17 47	0.79 280	0.36 195	7.16 630	2.95 615	0.09 97	0.38 514	50.40 649	1.95 561

xxxxx1	29.05 645	20.74 634	14.05 628	50.10 643	40.25 645	19.01 631	26.60 635	21.83 639	20.22 637	16.52 633	17.56 633	18.33 634	21.41 636	16.11 635	20.77 638	23.48 642	26.77 645	66.36 649	78.56 649	30.19 643	32.23 648

tt_ll	29.05 645	20.74 634	14.05 628	50.10 643	40.25 645	19.01 631	26.60 635	21.83 639	20.22 637	16.52 633	17.56 633	18.33 634	21.41 636	16.11 635	20.77 638	23.48 642	26.77 645	66.36 649	78.56 649	30.19 643	32.23 648

ff	29.05 645	20.74 634	14.05 628	50.10 643	40.25 645	19.01 631	26.60 635	21.83 639	20.22 637	16.52 633	17.56 633	18.33 634	21.41 636	16.11 635	20.77 638	23.48 642	26.77 645	66.36 649	78.56 649	30.19 643	32.23 648

RSGM-EC	41.37 648	31.41 648	19.61 631	51.58 646	47.86 648	38.12 641	60.59 649	34.20 650	22.62 641	23.48 646	29.36 649	43.51 650	35.09 649	65.96 650	68.73 650	65.97 650	37.56 650	48.34 647	25.52 644	47.85 647	30.14 645

acva	41.37 648	31.41 648	19.61 631	51.58 646	47.86 648	38.12 641	60.59 649	34.20 650	22.62 641	23.48 646	29.36 649	43.51 650	35.09 649	65.96 650	68.73 650	65.97 650	37.56 650	48.34 647	25.52 644	47.85 647	30.14 645

LSM0	26.57 643	22.53 644	25.76 642	30.62 642	52.30 650	39.86 649	56.49 642	29.18 647	28.76 644	21.26 643	22.46 639	24.42 645	23.97 642	26.42 648	30.66 649	14.29 640	16.56 636	13.06 639	14.65 635	17.62 637	20.52 641

test_example2	115.17 650	122.38 650	93.45 649	115.38 648	123.53 651	101.24 651	113.11 652	54.67 652	99.94 652	135.50 652	136.43 652	85.67 652	85.40 652	110.44 652	104.91 652	152.17 652	205.21 652	99.17 652	114.27 652	138.55 652	112.04 651

ccccc		297.53 651		372.50 651	377.87 652	200.30 652		217.33 653		202.36 653		213.34 653		312.79 653		409.97 653	354.33 653	255.69 653	227.31 653	431.13 653

GS-Stereo							0.21 130	1.59 579	0.54 166	0.29 113	0.22 54	0.17 47	0.18 72	1.06 339	0.97 438	0.13 334	2.82 611	0.08 44	0.17 343	0.33 448	3.99 618

Low-res two-view benchmark