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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.22 3	0.36 113	1.33 96	0.20 4	0.13 20	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.18 1	0.16 10	0.20 54	0.15 20	0.14 26	0.21 2	0.22 56	0.11 285	0.09 137	0.10 216	0.08 98	0.10 83	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CroCo-Stereo	0.35 64	0.71 349	1.67 153	0.32 245	0.17 87	0.19 6	0.21 174	0.79 343	0.54 218	0.22 69	0.25 117	0.55 392	0.22 164	0.28 33	0.28 145	0.10 184	0.08 72	0.08 61	0.07 63	0.12 131	0.10 15
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
DepthFocus	0.22 3	0.33 78	1.23 74	0.20 4	0.15 49	0.20 7	0.15 46	0.31 13	0.20 2	0.16 10	0.17 32	0.15 20	0.13 18	0.24 11	0.18 6	0.09 95	0.08 72	0.11 296	0.10 185	0.09 55	0.08 5

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

MatchStereo	0.27 15	0.41 164	1.77 162	0.21 13	0.10 1	0.21 9	0.14 23	0.43 74	0.43 124	0.15 8	0.26 131	0.15 20	0.15 46	0.27 27	0.20 25	0.09 95	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 5
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
DispViT+	0.25 10	0.29 19	1.12 52	0.20 4	0.44 459	0.22 10	0.14 23	0.43 74	0.40 106	0.20 43	0.17 32	0.18 76	0.15 46	0.39 106	0.19 14	0.11 285	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.09 10

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

S2M2_L	0.27 15	0.32 64	1.41 114	0.24 63	0.17 87	0.24 12	0.09 1	0.36 30	0.50 180	0.17 17	0.25 117	0.22 125	0.17 69	0.27 27	0.29 157	0.16 490	0.12 228	0.11 296	0.12 276	0.15 215	0.12 26
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAStereo	0.33 44	0.81 406	2.22 287	0.27 128	0.18 108	0.25 13	0.20 131	0.45 91	0.38 76	0.21 56	0.26 131	0.20 108	0.16 63	0.26 22	0.26 120	0.10 184	0.08 72	0.10 216	0.08 98	0.13 167	0.09 10

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.24 6	0.51 252	0.97 15	0.18 1	0.12 8	0.31 28	0.12 4	0.34 21	0.60 272	0.16 10	0.15 21	0.16 44	0.20 133	0.33 65	0.27 130	0.11 285	0.06 2	0.07 1	0.06 11	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.34 51	0.27 3	1.00 23	0.21 13	0.13 20	0.31 28	0.14 23	0.30 7	0.32 18	0.17 17	0.14 12	0.18 76	0.15 46	0.61 244	0.40 268	0.11 285	0.82 508	0.07 1	0.56 622	0.07 2	0.84 474

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

LG-Stereo_L2	0.29 19	0.42 171	0.97 15	0.36 341	0.25 245	0.31 28	0.22 212	0.40 54	0.28 6	0.19 33	0.12 6	0.13 1	0.12 11	0.44 143	0.23 75	0.08 42	0.49 438	0.08 61	0.06 11	0.08 34	0.58 369

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.34 51	0.39 148	1.90 196	0.25 82	0.18 108	0.32 36	0.20 131	0.78 335	0.44 136	0.31 174	0.31 189	0.21 119	0.16 63	0.34 73	0.20 25	0.15 470	0.13 248	0.13 422	0.10 185	0.15 215	0.14 43
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV++	0.74 465	0.70 344	2.05 236	1.11 605	1.09 602	0.32 36	0.21 174	0.75 318	0.43 124	0.30 171	0.30 175	0.22 125	0.27 255	0.98 387	0.31 187	0.10 184	2.50 672	0.08 61	0.15 345	0.27 457	2.70 658

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DDF-Stereo	0.65 396	0.33 78	1.69 156	0.67 546	0.82 563	0.37 74	0.20 131	0.50 149	0.52 199	0.34 191	0.17 32	0.78 517	0.23 191	0.68 283	1.03 521	0.20 552	1.66 615	0.09 148	0.34 546	0.34 525	2.03 620

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

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

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

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

3w_stereo	0.44 165	0.29 19	1.53 132	0.23 48	0.20 160	0.37 74	0.22 212	0.53 177	0.41 110	0.25 104	0.21 65	0.13 1	0.22 164	0.90 368	0.24 87	0.06 1	1.52 599	0.07 1	0.44 586	0.08 34	0.83 473

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.26 12	0.63 308	1.36 100	0.23 48	0.10 1	0.38 86	0.15 46	0.35 25	0.37 57	0.17 17	0.13 9	0.23 138	0.19 115	0.32 57	0.23 75	0.07 8	0.05 1	0.07 1	0.06 11	0.10 83	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
water-stereo	0.36 79	0.61 299	1.58 135	0.25 82	0.14 35	0.38 86	0.18 96	0.44 85	0.35 34	0.31 174	0.35 228	0.28 200	0.25 222	0.45 146	0.38 256	0.12 347	0.09 137	0.09 148	0.08 98	0.11 107	0.74 440

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

Occ-G	0.68 429	0.54 267	2.08 242	0.99 595	0.74 547	0.38 86	0.25 310	0.46 101	0.78 472	0.40 223	0.36 232	0.46 336	0.22 164	0.90 368	0.70 440	0.09 95	1.53 601	0.09 148	0.16 368	0.31 499	2.06 622

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

aanet-new-30k	0.38 98	0.79 397	2.22 287	0.26 102	0.36 396	0.40 105	0.20 131	0.37 33	0.30 11	0.20 43	0.22 79	0.21 119	0.22 164	0.25 17	0.18 6	0.07 8	0.17 311	0.08 61	0.06 11	0.09 55	0.89 496

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.36 79	0.70 344	1.51 129	0.25 82	0.15 49	0.42 130	0.24 282	0.46 101	0.42 117	0.22 69	0.19 47	0.20 108	0.16 63	0.47 157	0.69 438	0.07 8	0.09 137	0.10 216	0.08 98	0.30 490	0.45 292
1: 1. 1
GMStereo	0.44 165	1.32 557	2.65 461	0.28 154	0.16 63	0.42 130	0.22 212	0.48 120	0.63 302	0.41 226	0.36 232	0.26 177	0.25 222	0.41 125	0.30 168	0.14 439	0.08 72	0.10 216	0.12 276	0.17 261	0.13 31
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
aanet-new-90k	0.48 205	0.75 379	2.24 292	0.27 128	0.41 439	0.43 138	0.19 106	0.51 159	0.36 50	0.20 43	0.18 38	0.16 44	0.21 150	0.39 106	0.19 14	0.07 8	0.16 297	0.08 61	0.07 63	0.11 107	2.65 655

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

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

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

NLSM3	0.34 51	0.67 321	1.42 115	0.26 102	0.24 234	0.43 138	0.19 106	0.63 257	0.49 168	0.21 56	0.27 145	0.21 119	0.25 222	0.30 41	0.27 130	0.07 8	0.06 2	0.10 216	0.09 135	0.10 83	0.51 323

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.92 554	0.56 280	2.08 242	0.98 591	2.29 670	0.47 186	0.18 96	0.35 25	0.78 472	0.74 533	0.33 212	0.15 20	0.18 94	1.00 390	0.55 375	0.09 95	3.79 689	0.07 1	0.26 480	0.22 371	3.26 672
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
IGEV-Stereo++	0.58 298	0.29 19	1.66 151	0.37 354	0.53 491	0.47 186	0.13 10	0.54 189	0.37 57	1.02 593	0.25 117	0.17 62	0.22 164	1.04 398	0.27 130	0.08 42	1.98 640	0.08 61	0.06 11	0.17 261	1.92 613

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

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

CASnet	0.32 33	0.40 156	1.80 168	0.28 154	0.11 5	0.47 186	0.19 106	0.45 91	0.47 157	0.39 217	0.31 189	0.23 138	0.17 69	0.31 45	0.21 37	0.11 285	0.06 2	0.15 488	0.12 276	0.16 237	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT	0.62 361	1.35 569	2.26 299	0.62 529	0.53 491	0.47 186	0.35 462	0.70 296	0.58 254	0.50 309	0.50 331	0.79 520	0.40 385	0.49 185	0.36 236	0.11 285	0.79 495	0.14 459	0.13 298	0.52 620	0.72 430

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GASTEREO	0.89 541	0.83 413	1.67 153	2.15 663	1.89 653	0.52 259	0.21 174	0.62 249	0.62 290	0.33 184	0.31 189	0.16 44	0.31 315	1.11 419	0.68 435	0.11 285	1.92 630	0.08 61	0.29 497	0.19 316	3.79 685

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.34 51	0.35 105	1.88 192	0.25 82	0.13 20	0.53 270	0.20 131	0.50 149	0.53 212	0.26 125	0.28 154	0.37 265	0.24 204	0.40 116	0.25 105	0.10 184	0.08 72	0.08 61	0.06 11	0.15 215	0.10 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
raft_robust	0.68 429	1.24 542	2.42 341	0.30 198	0.57 504	0.53 270	0.25 310	0.95 490	0.79 485	0.49 290	0.46 290	1.12 618	0.74 570	1.50 490	0.61 408	0.09 95	0.62 471	0.10 216	0.30 507	0.26 442	0.30 177

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LL-Strereo	0.85 520	1.73 631	3.06 567	0.37 354	0.61 523	0.54 280	0.33 442	1.01 538	0.76 454	0.69 508	0.58 416	0.85 550	0.78 579	2.65 643	0.54 369	0.14 439	0.58 461	0.14 459	0.12 276	0.42 591	1.05 534

CASS	0.43 146	0.34 93	2.01 223	0.33 269	0.17 87	0.54 280	0.24 282	0.71 303	0.52 199	0.62 449	0.55 384	0.40 286	0.41 397	0.43 137	0.33 212	0.17 510	0.10 172	0.14 459	0.11 238	0.18 286	0.23 126
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MC-Stereo	0.58 298	0.37 128	2.00 220	0.88 574	0.64 531	0.54 280	0.19 106	0.46 101	0.39 96	0.58 394	0.39 251	0.27 191	0.27 255	0.71 302	0.32 197	0.09 95	1.20 549	0.09 148	0.16 368	0.22 371	1.92 613

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.38 98	0.37 128	2.47 384	0.25 82	0.16 63	0.54 280	0.15 46	0.42 66	0.57 246	0.37 205	0.52 345	0.24 150	0.19 115	0.31 45	0.27 130	0.09 95	0.06 2	0.08 61	0.30 507	0.09 55	0.22 116
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.39 107	0.70 344	2.48 389	0.23 48	0.12 8	0.54 280	0.16 65	0.41 59	0.47 157	0.45 254	0.51 335	0.26 177	0.22 164	0.34 73	0.21 37	0.10 184	0.10 172	0.08 61	0.07 63	0.09 55	0.18 83

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.31 27	0.35 105	1.66 151	0.19 2	0.13 20	0.55 295	0.17 78	0.50 149	0.50 180	0.28 153	0.34 221	0.24 150	0.21 150	0.34 73	0.23 75	0.11 285	0.07 24	0.08 61	0.05 1	0.10 83	0.12 26
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
IGEV-FE	0.91 551	0.39 148	3.80 629	0.42 422	1.95 658	0.56 303	0.64 589	0.84 388	0.55 230	1.45 644	0.53 352	0.79 520	0.42 410	0.57 223	1.13 540	0.10 184	0.49 438	0.10 216	0.34 546	0.19 316	2.97 664

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

test_sample5	0.63 376	0.50 244	2.19 276	0.34 296	0.19 143	0.56 303	0.26 329	0.98 509	0.77 467	0.55 359	0.63 454	0.45 327	0.38 361	1.87 568	0.58 389	0.14 439	0.82 508	0.13 422	0.22 456	0.18 286	0.76 444

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.86 523	0.60 293	2.65 461	1.35 622	1.25 615	0.56 303	0.23 252	0.54 189	0.71 404	1.14 609	0.25 117	0.22 125	0.24 204	1.24 445	0.24 87	0.09 95	2.34 666	0.10 216	0.18 400	0.25 421	3.13 670
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ASMatch	0.61 339	0.47 219	2.72 498	0.91 582	0.36 396	0.56 303	0.24 282	0.54 189	0.67 338	0.48 274	1.20 618	0.47 345	0.65 543	1.33 462	0.93 497	0.10 184	0.08 72	0.11 296	0.11 238	0.10 83	0.17 74

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

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

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

RAFT-Stereo	0.42 139	0.31 50	2.51 402	0.30 198	0.18 108	0.56 303	0.25 310	0.82 368	0.41 110	0.57 387	0.67 488	0.33 244	0.24 204	0.34 73	0.33 212	0.10 184	0.08 72	0.09 148	0.07 63	0.09 55	0.18 83
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.48 205	0.50 244	2.23 290	0.27 128	0.20 160	0.56 303	0.22 212	0.78 335	0.67 338	0.49 290	0.55 384	0.68 470	0.56 505	0.48 171	0.32 197	0.11 285	0.10 172	0.13 422	0.10 185	0.18 286	0.43 271

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

HITNet	0.55 272	1.28 551	2.73 503	0.35 322	0.14 35	0.56 303	0.23 252	0.89 437	0.62 290	0.52 331	0.51 335	0.49 355	0.38 361	0.52 199	0.60 398	0.09 95	0.07 24	0.10 216	0.08 98	0.25 421	0.61 383
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
tg	0.45 172	0.83 413	1.85 182	0.29 177	0.16 63	0.57 326	0.18 96	0.60 237	0.56 239	0.37 205	0.44 282	0.38 271	0.24 204	0.48 171	0.28 145	0.09 95	0.30 392	0.11 296	0.11 238	0.44 600	0.77 448

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RCA-Stereo	0.45 172	0.38 139	1.80 168	0.27 128	0.25 245	0.58 336	0.23 252	0.84 388	0.66 325	0.42 233	0.44 282	0.28 200	0.35 341	0.31 45	0.21 37	0.09 95	1.01 527	0.09 148	0.07 63	0.21 354	0.53 337

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.48 205	0.44 203	2.18 273	0.36 341	0.20 160	0.59 358	0.29 390	0.97 501	0.74 439	0.52 331	0.55 384	0.61 421	0.33 330	0.52 199	0.44 302	0.18 523	0.08 72	0.17 528	0.11 238	0.18 286	0.24 136
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
ITSA-stereo	0.52 244	0.42 171	1.46 120	0.34 296	0.18 108	0.60 373	0.29 390	0.99 518	0.82 508	0.51 321	0.48 304	0.53 374	0.59 521	1.25 449	0.73 454	0.15 470	0.12 228	0.17 528	0.16 368	0.19 316	0.32 192

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.48 205	0.33 78	2.37 321	0.34 296	0.22 190	0.60 373	0.55 561	0.79 343	0.53 212	0.45 254	0.60 431	0.49 355	0.36 345	0.55 216	0.46 315	0.16 490	0.16 297	0.14 459	0.11 238	0.16 237	0.32 192
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.65 396	0.54 267	4.29 655	0.33 269	0.27 277	0.60 373	0.25 310	1.02 547	0.92 560	0.61 434	0.69 496	0.62 426	0.54 498	0.67 277	0.38 256	0.18 523	0.15 282	0.15 488	0.14 321	0.21 354	0.49 313

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 361	1.15 512	3.11 570	0.39 391	0.37 405	0.60 373	0.28 362	0.87 421	0.64 310	0.63 462	0.56 398	0.71 490	0.45 441	1.08 412	0.52 353	0.15 470	0.12 228	0.14 459	0.15 345	0.18 286	0.25 140
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.71 448	1.90 642	3.48 610	0.43 435	0.22 190	0.60 373	0.29 390	0.96 493	0.78 472	0.60 424	0.65 476	0.60 419	0.46 452	0.80 338	1.21 553	0.12 347	0.08 72	0.10 216	0.07 63	0.44 600	0.33 197

MLCV	0.59 317	1.41 586	2.41 337	0.31 223	0.15 49	0.60 373	0.23 252	0.77 328	0.63 302	0.67 498	0.66 483	0.55 392	0.37 352	1.16 428	1.09 534	0.10 184	0.07 24	0.09 148	0.07 63	0.21 354	0.29 168

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

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

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

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

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

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

Selective-RAFT	0.46 183	0.48 228	1.88 192	0.32 245	0.16 63	0.61 392	0.19 106	0.66 271	0.62 290	0.28 153	0.30 175	0.41 293	0.33 330	0.51 194	0.32 197	0.11 285	1.09 539	0.09 148	0.35 551	0.19 316	0.37 222

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

Patchmatch Stereo++	0.43 146	0.36 113	2.44 354	0.48 459	0.17 87	0.61 392	0.26 329	0.53 177	0.61 279	0.48 274	0.43 269	0.43 299	0.28 273	0.56 219	0.30 168	0.12 347	0.08 72	0.12 359	0.10 185	0.17 261	0.13 31
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.53 257	0.33 78	2.55 419	0.55 502	0.16 63	0.61 392	0.43 512	0.70 296	0.70 389	0.50 309	0.47 296	0.37 265	0.26 239	1.44 481	0.78 470	0.12 347	0.07 24	0.12 359	0.10 185	0.13 167	0.17 74

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GES	0.49 221	0.54 267	2.37 321	0.31 223	0.19 143	0.61 392	0.30 406	0.93 469	0.52 199	0.49 290	0.53 352	0.40 286	0.43 423	0.59 232	0.67 432	0.16 490	0.11 205	0.12 359	0.10 185	0.20 339	0.30 177

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

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

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

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

IPLGR	0.58 298	0.64 313	3.12 571	0.37 354	0.18 108	0.62 413	0.54 557	1.06 581	0.69 377	0.73 526	0.46 290	0.50 359	0.44 433	1.12 422	0.31 187	0.10 184	0.08 72	0.11 296	0.09 135	0.21 354	0.20 100

AAGNet	0.92 554	0.40 156	2.53 407	0.60 521	1.01 589	0.62 413	0.45 525	0.52 165	0.68 365	0.58 394	0.53 352	0.50 359	0.72 563	1.22 440	7.32 691	0.12 347	0.07 24	0.12 359	0.10 185	0.16 237	0.10 15

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_test2	0.46 183	0.49 235	1.77 162	0.79 566	0.70 543	0.63 428	0.12 4	0.37 33	0.48 162	0.39 217	0.15 21	0.24 150	0.10 2	0.46 151	0.20 25	0.16 490	1.21 552	0.08 61	0.06 11	0.09 55	0.66 402

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.43 146	0.50 244	2.21 283	0.27 128	0.18 108	0.63 428	0.17 78	0.94 475	0.58 254	0.49 290	0.48 304	0.30 221	0.30 308	0.40 116	0.31 187	0.10 184	0.08 72	0.10 216	0.08 98	0.15 215	0.33 197
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
edge stereo	0.84 511	0.74 372	3.42 607	0.38 374	1.21 613	0.63 428	0.41 498	0.98 509	0.83 515	0.81 557	0.88 576	1.14 621	0.73 566	2.16 605	0.89 490	0.22 570	0.20 344	0.26 597	0.18 400	0.38 565	0.43 271

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

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

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

coex_refinement	0.67 422	1.33 562	2.48 389	0.38 374	0.26 263	0.64 441	0.34 452	0.88 429	0.68 365	0.61 434	0.63 454	0.80 528	0.48 471	1.84 558	1.09 534	0.13 397	0.10 172	0.10 216	0.10 185	0.18 286	0.38 231

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.70 443	0.40 156	2.45 371	0.27 128	0.19 143	0.68 485	0.30 406	1.29 623	0.73 418	0.73 526	0.70 509	0.77 512	0.45 441	3.73 678	0.46 315	0.13 397	0.09 137	0.10 216	0.09 135	0.13 167	0.32 192
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.55 272	0.61 299	2.07 240	0.34 296	0.21 175	0.68 485	0.26 329	0.87 421	0.73 418	0.70 512	0.69 496	0.74 500	0.45 441	1.10 414	0.62 411	0.12 347	0.09 137	0.14 459	0.14 321	0.27 457	0.24 136
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.75 476	1.03 478	2.27 300	0.68 552	0.26 263	0.68 485	0.30 406	0.99 518	0.82 508	0.59 413	0.58 416	0.77 512	0.39 378	2.75 653	0.48 331	0.25 594	0.24 367	0.28 600	0.26 480	0.29 481	1.07 536

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.93 561	1.36 574	4.14 646	0.64 536	0.41 439	0.70 491	0.53 554	0.91 455	0.88 547	0.53 340	0.60 431	0.70 487	0.54 498	2.40 624	2.57 642	0.17 510	0.28 389	0.19 555	0.28 492	0.25 421	0.48 307
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MyStereo8	0.73 461	1.16 516	2.89 538	0.53 492	0.34 371	0.71 495	0.20 131	1.87 661	0.59 264	0.53 340	0.66 483	0.50 359	0.33 330	1.27 454	0.62 411	0.10 184	1.19 548	0.10 216	0.21 442	0.21 354	0.61 383

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FTStereo	0.79 495	0.32 64	2.83 527	0.70 554	0.21 175	0.73 506	1.75 673	0.61 243	0.60 272	1.07 600	1.62 641	1.28 630	2.11 664	0.75 318	0.30 168	0.19 541	0.08 72	0.12 359	0.11 238	0.12 131	0.39 239

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV_ROB	0.88 533	0.75 379	2.73 503	0.36 341	0.22 190	0.76 522	0.47 535	1.05 568	0.81 502	1.06 599	1.04 606	0.88 562	1.36 632	2.17 607	2.03 613	0.23 578	0.24 367	0.27 598	0.25 472	0.27 457	0.73 434

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

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

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

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

DANet	0.85 520	0.68 331	2.41 337	1.18 611	0.48 475	0.77 532	1.23 659	0.93 469	1.53 640	0.90 575	0.72 529	0.97 585	0.57 510	1.86 564	1.05 525	0.18 523	0.16 297	0.19 555	0.16 368	0.26 442	0.67 409
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UDG	0.86 523	1.57 612	2.80 518	0.68 552	0.59 509	0.78 537	0.38 484	0.97 501	0.74 439	0.63 462	0.70 509	1.01 594	0.68 554	1.02 394	1.22 556	0.45 629	0.34 403	0.89 660	0.51 612	0.73 638	0.58 369

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

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

CBMV	0.86 523	1.00 469	2.82 525	0.35 322	0.21 175	0.78 537	0.78 616	1.05 568	0.87 543	0.90 575	0.74 534	0.87 558	1.89 657	1.67 523	1.38 575	0.19 541	0.20 344	0.21 571	0.19 418	0.28 470	0.84 474
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DStereoO	1.34 625	0.76 385	2.18 273	1.19 613	2.07 662	0.79 541	3.84 686	1.01 538	1.42 632	0.72 524	1.11 612	0.80 528	1.97 659	0.96 384	2.44 635	1.25 671	0.99 525	0.48 637	0.60 635	0.96 654	1.34 570

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.81 500	1.44 595	3.04 563	0.49 472	0.27 277	0.83 556	0.63 587	1.03 554	0.92 560	0.63 462	0.61 439	0.72 492	0.59 521	2.40 624	0.58 389	0.33 616	0.25 376	0.37 623	0.25 472	0.41 588	0.36 221
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
DISCO	0.61 339	0.63 308	1.98 215	0.46 452	0.34 371	0.84 561	0.35 462	0.88 429	0.81 502	0.61 434	0.64 468	1.06 607	0.53 496	1.11 419	0.83 484	0.13 397	0.10 172	0.11 296	0.10 185	0.26 442	0.37 222

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.45 634	1.62 621	3.59 619	1.09 600	0.70 543	0.86 563	0.67 600	1.19 614	1.51 639	1.20 620	4.05 683	1.61 649	1.94 658	2.97 664	2.07 617	0.67 644	0.69 482	0.55 642	0.70 642	0.57 624	0.67 409
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CC-Net-ROB	0.95 566	1.57 612	2.93 543	0.90 578	0.39 422	0.87 570	0.44 521	1.12 599	0.83 515	0.59 413	0.69 496	0.64 438	0.50 482	2.73 651	0.93 497	0.97 658	0.40 417	0.87 659	0.29 497	0.61 630	0.66 402

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RT-IGEV	0.87 530	0.33 78	2.66 465	0.59 519	0.55 496	0.93 585	0.81 619	1.19 614	1.10 604	1.05 596	0.93 585	1.11 617	0.78 579	0.75 318	1.67 591	0.12 347	0.47 433	0.11 296	0.49 604	0.28 470	1.56 589

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

MFMNet_re	1.01 583	1.73 631	3.04 563	0.85 573	0.76 552	0.93 585	0.81 619	1.02 547	1.10 604	1.05 596	1.06 609	0.84 544	0.96 608	0.93 376	0.97 503	0.68 645	0.61 466	0.63 648	0.60 635	0.77 644	0.80 461

NRIStereo	0.50 229	0.34 93	2.44 354	0.52 488	0.16 63	0.94 588	0.73 611	0.52 165	0.65 317	0.48 274	0.40 261	0.59 411	0.29 294	0.78 330	0.33 212	0.11 285	0.13 248	0.11 296	0.09 135	0.22 371	0.25 140

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

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.22 610	1.65 625	3.41 604	0.66 543	0.69 541	1.01 596	0.68 603	1.10 592	0.96 577	1.40 641	1.25 621	1.46 644	1.08 617	2.05 589	2.24 629	0.66 643	0.61 466	0.58 643	0.57 630	0.66 634	1.65 600
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
z-mn7	0.90 547	2.01 649	3.02 559	0.37 354	0.29 302	1.02 598	0.48 537	0.97 501	1.33 628	0.71 521	1.36 631	0.85 550	0.62 534	2.15 603	1.50 580	0.15 470	0.13 248	0.14 459	0.13 298	0.34 525	0.53 337

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

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

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

SGM-Forest	1.84 652	7.91 695	10.36 690	0.42 422	0.33 355	1.04 601	1.29 661	1.01 538	0.88 547	1.19 615	2.30 658	1.03 598	1.79 654	2.60 639	2.81 651	0.22 570	0.21 353	0.21 571	0.19 418	0.25 421	0.79 457
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.77 490	0.61 299	2.01 223	0.40 405	0.46 471	1.05 603	0.59 573	1.02 547	0.74 439	0.90 575	0.97 591	0.82 536	0.89 598	1.68 527	1.16 546	0.32 614	0.26 380	0.32 614	0.28 492	0.35 540	0.47 300

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

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

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

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

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

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

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

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

MeshStereo	1.29 619	1.34 565	3.04 563	0.35 322	0.28 293	1.10 612	0.69 605	1.42 636	1.07 601	2.71 676	2.43 660	2.95 666	1.50 643	2.92 662	2.03 613	0.23 578	0.22 356	0.22 576	0.19 418	0.50 615	0.69 422
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
NaN_ROB	1.25 614	1.46 598	3.84 635	0.54 500	0.56 499	1.12 613	0.99 636	1.05 568	1.03 594	1.10 602	0.87 573	0.77 512	1.07 616	5.85 687	2.98 654	0.16 490	0.23 363	0.16 509	0.24 464	0.28 470	0.66 402

FCDSN-DC	1.45 634	1.12 502	3.30 587	0.48 459	0.41 439	1.13 614	0.60 577	1.17 612	1.28 624	2.25 666	2.85 670	3.65 674	3.34 678	2.58 637	2.44 635	0.31 613	0.26 380	0.31 610	0.30 507	0.37 557	0.78 454
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EGLCR-Stereo	0.90 547	0.31 50	1.90 196	1.60 638	0.95 579	1.14 615	0.42 505	0.85 401	0.43 124	1.74 655	0.21 65	0.27 191	0.17 69	1.56 499	0.30 168	0.10 184	2.60 673	0.10 216	0.09 135	0.10 83	3.10 668

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

MFN_U_SF_RVC	1.57 644	2.56 684	3.30 587	0.66 543	0.41 439	1.15 616	0.51 547	1.27 620	1.35 630	1.61 653	1.20 618	1.43 642	0.97 609	1.80 549	2.10 618	1.88 684	1.79 621	1.97 688	2.14 690	1.61 676	1.76 607

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

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

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

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

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

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

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

Select-FE	0.89 541	0.94 460	2.99 554	0.50 479	1.03 592	1.31 625	0.92 631	1.40 634	0.59 264	1.11 604	0.55 384	1.16 625	0.75 574	0.91 370	1.20 551	0.11 285	0.46 429	0.11 296	0.49 604	0.14 199	1.09 541

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ELAS_RVC	1.51 640	0.88 433	3.36 591	0.63 532	0.56 499	1.53 635	2.73 681	1.53 641	1.76 653	2.26 667	2.21 657	2.10 656	3.07 674	2.08 595	2.52 638	0.42 624	0.42 421	0.42 630	0.37 563	0.51 617	0.84 474
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Dean	1.92 654	2.31 673	5.03 665	1.31 617	1.08 600	1.55 636	0.99 636	1.98 668	2.33 670	1.51 650	4.15 684	4.23 680	1.39 635	2.31 614	2.10 618	1.18 667	0.69 482	1.18 669	0.75 651	1.30 668	1.07 536

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

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

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

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

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

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

IMH	2.14 661	2.46 679	3.60 621	1.70 645	1.13 609	1.65 643	0.93 632	2.13 671	1.93 661	1.37 637	2.64 667	2.19 658	1.82 655	5.77 686	2.18 625	5.70 694	1.05 535	1.31 675	0.72 647	1.39 672	1.13 544

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.88 533	1.22 536	2.97 549	0.60 521	0.45 464	1.88 653	0.48 537	1.04 560	0.75 445	0.70 512	0.85 566	0.93 574	0.84 588	1.81 551	1.51 583	0.28 605	0.19 329	0.23 584	0.31 518	0.27 457	0.35 213
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EAI-Stereo	1.16 606	0.29 19	1.94 205	0.55 502	0.97 583	1.96 655	7.94 698	1.34 628	1.03 594	1.01 592	1.48 635	0.51 364	0.66 550	0.65 271	1.42 576	0.09 95	0.23 363	0.09 148	0.53 616	0.13 167	0.49 313

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

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

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

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

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

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

IGEV-RUCA	2.30 662	0.38 139	1.36 100	0.41 416	1.90 655	2.03 662	1.86 675	1.37 630	1.78 654	3.73 684	3.72 680	5.06 684	8.09 693	2.15 603	1.63 589	0.26 598	0.77 493	2.71 692	1.91 688	2.43 685	2.42 649

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	2.11 660	1.07 486	2.87 535	0.98 591	0.92 575	2.72 672	1.88 677	1.91 664	12.27 696	2.09 659	1.99 649	2.47 662	2.24 667	2.87 661	2.03 613	0.54 633	0.47 433	0.42 630	0.47 598	0.74 639	1.22 555
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	1.52 641	0.92 454	2.91 541	0.62 529	0.57 504	3.13 673	2.21 678	1.67 652	1.58 643	2.42 670	2.43 660	1.87 653	2.49 669	1.85 562	2.70 646	0.42 624	0.43 426	0.41 628	0.40 575	0.51 617	0.85 482
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	3.17 677	2.52 681	10.79 691	3.57 688	0.30 318	3.28 674	0.81 619	2.81 678	1.80 655	0.81 557	0.87 573	1.59 648	1.15 622	26.18 714	2.61 643	0.18 523	0.13 248	0.19 555	1.61 687	0.94 651	1.22 555

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

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

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

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

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

DStereoSA	2.66 665	1.38 583	3.38 596	2.11 662	2.88 680	3.99 680	6.44 695	1.48 639	3.47 680	1.23 626	4.33 686	1.33 635	4.54 683	2.05 589	5.45 683	1.23 669	1.83 625	0.49 639	1.54 684	1.11 657	2.96 662

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

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

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

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

JetBlue	1.89 653	2.09 656	4.16 647	0.74 557	1.23 614	4.52 685	3.86 687	1.68 653	1.26 621	1.28 632	1.54 637	2.36 661	1.86 656	3.35 671	3.37 660	0.54 633	0.49 438	0.48 637	0.49 604	1.39 672	1.21 553

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark