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

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

MatchStereo	0.27 12	0.41 137	1.77 116	0.21 9	0.10 1	0.21 5	0.14 21	0.43 49	0.43 73	0.15 2	0.26 88	0.15 19	0.15 27	0.27 6	0.20 8	0.09 54	0.07 15	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 4
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LACA2	0.32 25	1.15 444	2.00 167	0.20 3	0.10 1	0.39 65	0.17 61	0.35 13	0.40 56	0.16 3	0.15 10	0.18 58	0.14 17	0.31 19	0.21 13	0.09 54	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.13 114	0.07 1

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

Pro-Stereo	0.24 4	0.30 27	0.81 3	0.22 20	0.15 39	0.49 153	0.15 37	0.23 2	0.39 48	0.16 3	0.14 7	0.15 19	0.09 1	0.49 141	0.21 13	0.08 23	0.06 2	0.10 160	0.37 509	0.08 26	0.22 109

BridgeDepth_RVC	0.24 4	0.51 208	0.97 11	0.18 1	0.12 8	0.31 20	0.12 4	0.34 12	0.60 218	0.16 3	0.15 10	0.16 37	0.20 105	0.33 35	0.27 97	0.11 231	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_XL	0.22 2	0.36 91	1.33 61	0.20 3	0.13 18	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.18 1	0.16 3	0.20 35	0.15 19	0.14 17	0.21 2	0.22 26	0.11 231	0.09 114	0.10 160	0.08 67	0.10 64	0.08 4
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.61 279	0.37 103	0.91 8	1.96 593	2.40 600	0.20 4	0.16 50	0.26 3	0.86 478	0.16 3	0.12 3	0.19 65	0.17 47	0.58 183	0.32 158	0.10 129	2.98 616	0.08 44	0.06 9	0.07 2	0.20 94

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

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

BridgeDepth	0.26 9	0.63 261	1.36 62	0.23 36	0.10 1	0.38 60	0.15 37	0.35 13	0.37 26	0.17 9	0.13 6	0.23 92	0.19 88	0.32 30	0.23 44	0.07 7	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.10 64	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_L	0.27 12	0.32 49	1.41 76	0.24 48	0.17 73	0.24 7	0.09 1	0.36 17	0.50 126	0.17 9	0.25 79	0.22 83	0.17 47	0.27 6	0.29 122	0.16 426	0.12 198	0.11 235	0.12 234	0.15 154	0.12 23
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Test_v1	0.24 4	0.32 49	1.04 26	0.21 9	0.14 29	0.27 10	0.15 37	0.39 28	0.29 5	0.18 13	0.19 28	0.15 19	0.13 14	0.28 10	0.20 8	0.10 129	0.07 15	0.07 1	0.06 9	0.08 26	0.49 302

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

CSFM-Stereo	0.35 43	0.30 27	0.95 10	0.21 9	0.12 8	0.39 65	0.15 37	0.37 20	0.31 7	0.18 13	0.16 14	0.17 47	0.16 40	0.64 211	0.53 304	0.12 285	0.85 463	0.07 1	0.50 546	0.07 2	0.79 432

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

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

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

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

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

SGD-Stereo	0.23 3	0.31 35	0.87 6	0.23 36	0.11 5	0.40 74	0.16 50	0.33 10	0.40 56	0.20 20	0.19 28	0.18 58	0.17 47	0.38 66	0.17 2	0.11 231	0.06 2	0.08 44	0.07 41	0.10 64	0.09 8

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

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

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

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

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

VIP-Stereo	0.39 75	0.81 345	1.51 89	0.24 48	0.34 330	0.52 197	0.17 61	0.46 71	0.49 114	0.21 25	0.25 79	0.25 112	0.15 27	0.41 86	0.41 230	0.09 54	0.62 427	0.08 44	0.06 9	0.15 154	0.68 395

AdaDepth	0.36 53	0.43 154	1.65 104	0.26 81	0.22 170	0.46 124	0.16 50	0.31 7	0.53 160	0.21 25	0.20 35	0.14 10	0.18 72	0.37 62	0.21 13	0.07 7	0.67 433	0.08 44	0.24 418	0.10 64	0.74 416

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

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

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

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

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

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

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

BStereo	0.34 33	0.38 113	1.38 66	0.24 48	0.29 276	0.50 167	0.21 130	0.49 89	0.38 35	0.22 35	0.18 20	0.20 69	0.14 17	0.35 53	0.47 269	0.07 7	0.42 379	0.16 441	0.21 396	0.12 93	0.42 251

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

fffft	0.36 53	0.70 293	1.51 89	0.25 64	0.15 39	0.42 93	0.24 220	0.46 71	0.42 66	0.22 35	0.19 28	0.20 69	0.16 40	0.47 114	0.69 374	0.07 7	0.09 114	0.10 160	0.08 67	0.30 424	0.45 281
1: 1. 1
RSM++	0.48 155	0.52 213	1.27 53	1.62 573	1.27 557	0.39 65	0.20 102	0.49 89	0.56 185	0.22 35	0.25 79	0.24 103	0.17 47	0.39 70	0.23 44	0.09 54	0.11 175	0.09 97	0.35 497	0.29 415	0.80 436

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

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

CroCo-Stereo	0.35 43	0.71 298	1.67 108	0.32 200	0.17 73	0.19 3	0.21 130	0.79 281	0.54 166	0.22 35	0.25 79	0.55 328	0.22 123	0.28 10	0.28 111	0.10 129	0.08 55	0.08 44	0.07 41	0.12 93	0.10 13
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
Wavelet-MonSter	0.42 100	0.34 72	1.38 66	0.23 36	0.17 73	0.43 100	0.14 21	0.28 5	0.35 14	0.23 43	0.21 43	0.15 19	0.16 40	0.92 315	0.66 364	0.06 1	1.21 502	0.07 1	0.45 531	0.06 1	0.95 477

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

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

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

SMoEStereo_RVC	0.36 53	0.83 349	1.48 86	0.26 81	0.15 39	0.46 124	0.22 154	0.40 34	0.43 73	0.23 43	0.24 71	0.21 79	0.18 72	0.47 114	0.59 330	0.07 7	0.07 15	0.10 160	0.08 67	0.24 332	0.42 251

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

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

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

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

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

111111	0.39 75	0.28 8	0.93 9	0.33 222	0.42 402	0.43 100	0.13 10	0.48 85	0.39 48	0.24 53	0.31 136	0.18 58	0.17 47	0.43 97	0.23 44	0.09 54	1.32 522	0.08 44	0.06 9	0.25 357	1.00 487

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

tt45	0.35 43	0.80 341	1.46 82	0.26 81	0.17 73	0.55 232	0.22 154	0.44 57	0.39 48	0.24 53	0.26 88	0.25 112	0.18 72	0.64 211	0.36 195	0.09 54	0.08 55	0.10 160	0.08 67	0.24 332	0.29 160

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

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

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

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

MonStereo	0.47 142	0.29 13	1.07 31	0.22 20	0.18 94	0.51 177	0.14 21	0.49 89	0.35 14	0.25 60	0.17 17	0.15 19	0.11 4	0.88 303	0.48 277	0.06 1	2.11 583	0.07 1	0.80 587	0.07 2	1.01 488

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

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

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

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

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

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

3.75w	0.33 28	0.27 3	1.02 22	0.22 20	0.21 157	0.44 110	0.16 50	0.47 80	0.33 10	0.25 60	0.21 43	0.13 1	0.18 72	0.54 167	0.24 57	0.08 23	1.14 495	0.07 1	0.08 67	0.07 2	0.56 345

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.34 33	0.35 83	1.88 144	0.25 64	0.13 18	0.53 208	0.20 102	0.50 106	0.53 160	0.26 78	0.28 109	0.37 205	0.24 148	0.40 77	0.25 74	0.10 129	0.08 55	0.08 44	0.06 9	0.15 154	0.10 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GLC_STEREO	0.31 21	0.30 27	1.80 122	0.29 140	0.12 8	0.41 80	0.20 102	0.39 28	0.42 66	0.26 78	0.31 136	0.25 112	0.19 88	0.36 59	0.26 88	0.09 54	0.11 175	0.12 295	0.10 145	0.13 114	0.15 49

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2w_stereo	0.35 43	0.30 27	0.99 15	0.23 36	0.13 18	0.41 80	0.20 102	0.54 134	0.37 26	0.28 102	0.23 67	0.13 1	0.23 141	0.69 235	0.24 57	0.06 1	1.07 486	0.07 1	0.19 374	0.07 2	0.64 380

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.31 21	0.35 83	1.66 106	0.19 2	0.13 18	0.55 232	0.17 61	0.50 106	0.50 126	0.28 102	0.34 162	0.24 103	0.21 116	0.34 41	0.23 44	0.11 231	0.07 15	0.08 44	0.05 1	0.10 64	0.12 23
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.35 43	0.38 113	1.75 115	0.21 9	0.14 29	0.57 263	0.24 220	0.48 85	0.44 84	0.28 102	0.32 148	0.26 125	0.24 148	0.41 86	0.24 57	0.42 557	0.07 15	0.08 44	0.05 1	0.18 224	0.15 49

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.34 33	0.39 122	1.90 147	0.25 64	0.18 94	0.32 26	0.20 102	0.78 272	0.44 84	0.31 122	0.31 136	0.21 79	0.16 40	0.34 41	0.20 8	0.15 406	0.13 216	0.13 357	0.10 145	0.15 154	0.14 40
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
FSD					1.93 588	0.63 363	0.33 378	0.46 71	0.53 160	0.32 127	0.32 148	0.40 225	0.32 262	1.14 362	0.60 335	0.28 538	2.77 610	0.31 541	0.30 458	0.31 433

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DilatedVolume-Stereo	0.35 43	0.38 113	1.21 44	0.26 81	0.20 143	0.41 80	0.18 77	0.43 49	0.38 35	0.37 149	0.35 170	0.29 157	0.24 148	0.64 211	0.55 313	0.09 54	0.19 292	0.08 44	0.11 196	0.12 93	0.50 305

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.38 70	0.37 103	2.47 322	0.25 64	0.16 51	0.54 218	0.15 37	0.42 44	0.57 192	0.37 149	0.52 282	0.24 103	0.19 88	0.31 19	0.27 97	0.09 54	0.06 2	0.08 44	0.30 458	0.09 43	0.22 109
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
rvit_0105_3	0.46 135	0.86 364	2.24 232	0.33 222	0.19 127	0.44 110	0.35 397	0.74 250	0.70 332	0.38 155	0.38 187	0.41 232	0.33 268	0.46 109	0.32 158	0.19 477	0.17 278	0.17 460	0.18 356	0.15 154	0.22 109

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

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

TestStereo	0.49 169	0.88 370	2.38 261	0.30 159	0.16 51	0.43 100	0.25 248	0.55 144	0.46 93	0.38 155	0.46 229	0.34 194	0.28 215	1.96 514	0.28 111	0.11 231	0.08 55	0.12 295	0.09 103	0.15 154	0.13 28

XX-TBD	0.40 87	1.04 417	2.49 333	0.35 271	0.13 18	0.51 177	0.17 61	0.44 57	0.52 146	0.38 155	0.51 273	0.23 92	0.19 88	0.31 19	0.25 74	0.10 129	0.07 15	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.18 79

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

MLG-Stereo_test2	0.46 135	0.49 193	1.77 116	0.79 505	0.70 483	0.63 363	0.12 4	0.37 20	0.48 108	0.39 160	0.15 10	0.24 103	0.10 2	0.46 109	0.20 8	0.16 426	1.21 502	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.66 385

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

CASnet	0.32 25	0.40 130	1.80 122	0.28 119	0.11 5	0.47 137	0.19 85	0.45 63	0.47 103	0.39 160	0.31 136	0.23 92	0.17 47	0.31 19	0.21 13	0.11 231	0.06 2	0.15 421	0.12 234	0.16 175	0.08 4
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT+CT+SA	0.60 271	1.25 476	2.49 333	0.38 322	0.75 489	0.55 232	0.34 387	0.83 315	0.68 309	0.39 160	0.55 319	0.44 253	0.29 236	0.75 264	0.28 111	0.09 54	0.24 330	0.11 235	0.51 551	0.30 424	0.74 416

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.44 121	1.32 488	2.65 396	0.28 119	0.16 51	0.42 93	0.22 154	0.48 85	0.63 247	0.41 167	0.36 174	0.26 125	0.25 167	0.41 86	0.30 129	0.14 375	0.08 55	0.10 160	0.12 234	0.17 199	0.13 28
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACV-stereo	0.71 384	0.85 359	3.01 490	0.33 222	0.25 223	1.01 530	0.59 507	0.62 187	0.54 166	0.42 174	0.45 224	1.54 578	1.44 568	1.40 403	0.73 390	0.14 375	0.13 216	0.12 295	0.11 196	0.20 277	0.35 204

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

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

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

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

dd	0.48 155	1.32 488	2.41 275	0.31 179	0.17 73	0.58 273	0.26 266	0.50 106	0.71 346	0.42 174	0.41 202	0.34 194	0.28 215	0.47 114	0.41 230	0.18 459	0.10 145	0.13 357	0.12 234	0.22 308	0.16 62

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

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

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

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

ToySt	0.67 359	0.88 370	2.61 380	0.39 339	0.73 486	0.61 328	0.38 419	0.78 272	0.73 360	0.43 181	0.70 442	0.72 425	0.45 375	0.66 221	0.62 347	0.14 375	0.63 429	0.13 357	0.33 488	0.24 332	1.18 504

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.48 155	0.33 62	2.37 258	0.34 248	0.22 170	0.60 309	0.55 495	0.79 281	0.53 160	0.45 194	0.60 365	0.49 292	0.36 282	0.55 169	0.46 264	0.16 426	0.16 265	0.14 392	0.11 196	0.16 175	0.32 184
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.41 92	0.34 72	2.17 213	0.24 48	0.11 5	0.64 376	0.24 220	0.85 337	0.70 332	0.45 194	0.54 309	0.28 147	0.27 197	0.51 148	0.27 97	0.11 231	0.06 2	0.09 97	0.06 9	0.16 175	0.14 40

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

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

Gwc-CoAtRS	0.41 92	0.37 103	2.06 184	0.28 119	0.41 390	0.48 145	0.19 85	0.64 202	0.49 114	0.45 194	0.39 193	0.57 338	0.26 181	0.37 62	0.28 111	0.09 54	0.19 292	0.09 97	0.31 466	0.11 80	0.25 133

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.43 105	0.36 91	2.44 292	0.48 404	0.17 73	0.61 328	0.26 266	0.53 123	0.61 224	0.48 212	0.43 209	0.43 238	0.28 215	0.56 172	0.30 129	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.13 28
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.50 176	0.34 72	2.44 292	0.52 431	0.16 51	0.94 522	0.73 543	0.52 116	0.65 261	0.48 212	0.40 201	0.59 346	0.29 236	0.78 276	0.33 171	0.11 231	0.13 216	0.11 235	0.09 103	0.22 308	0.25 133

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

11t1	0.60 271	0.49 193	2.19 219	0.35 271	0.58 449	0.48 145	0.21 130	0.72 244	0.73 360	0.49 228	0.47 235	0.35 198	0.34 276	0.61 196	0.71 382	0.12 285	1.26 511	0.10 160	0.29 449	0.16 175	1.22 512

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

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

raft_robust	0.68 366	1.24 473	2.42 279	0.30 159	0.57 445	0.53 208	0.25 248	0.95 423	0.79 427	0.49 228	0.46 229	1.12 551	0.74 503	1.50 423	0.61 344	0.09 54	0.62 427	0.10 160	0.30 458	0.26 378	0.30 169

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

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

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

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

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

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

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

ACVNet	0.54 216	0.87 366	2.45 309	0.28 119	0.22 170	0.59 294	0.36 406	0.69 224	0.73 360	0.49 228	0.59 356	0.69 414	0.42 344	0.47 114	0.70 376	0.11 231	0.10 145	0.10 160	0.09 103	0.36 480	0.39 230

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

DIP-Stereo	0.43 105	0.50 201	2.21 226	0.27 98	0.18 94	0.63 363	0.17 61	0.94 409	0.58 200	0.49 228	0.48 243	0.30 166	0.30 247	0.40 77	0.31 148	0.10 129	0.08 55	0.10 160	0.08 67	0.15 154	0.33 188
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.48 155	0.50 201	2.23 230	0.27 98	0.20 143	0.56 240	0.22 154	0.78 272	0.67 282	0.49 228	0.55 319	0.68 403	0.56 438	0.48 127	0.32 158	0.11 231	0.10 145	0.13 357	0.10 145	0.18 224	0.43 261

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.55 220	1.28 482	2.73 437	0.35 271	0.14 29	0.56 240	0.23 191	0.89 373	0.62 235	0.52 269	0.51 273	0.49 292	0.38 297	0.52 153	0.60 335	0.09 54	0.07 15	0.10 160	0.08 67	0.25 357	0.61 366
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AdaStereo	0.48 155	0.44 167	2.18 216	0.36 289	0.20 143	0.59 294	0.29 326	0.97 434	0.74 381	0.52 269	0.55 319	0.61 355	0.33 268	0.52 153	0.44 252	0.18 459	0.08 55	0.17 460	0.11 196	0.18 224	0.24 129
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PSMNet-RUCA	0.64 324	1.12 434	2.61 380	0.59 459	0.56 441	0.64 376	0.37 409	0.89 373	0.72 355	0.53 278	0.68 424	0.53 311	0.43 357	0.61 196	0.46 264	0.35 552	0.19 292	0.44 565	0.29 449	0.49 545	0.35 204

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

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

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

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

PA-Net	0.93 494	1.36 505	4.14 576	0.64 475	0.41 390	0.70 425	0.53 488	0.91 390	0.88 488	0.53 278	0.60 365	0.70 420	0.54 431	2.40 555	2.57 573	0.17 446	0.28 351	0.19 486	0.28 445	0.25 357	0.48 296
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
z-ln-s-r	0.76 416	1.41 517	2.84 463	0.33 222	0.27 253	0.58 273	0.37 409	0.92 397	0.89 493	0.54 284	0.81 488	0.64 372	0.48 404	2.23 541	1.74 527	0.11 231	0.08 55	0.11 235	0.09 103	0.28 405	0.40 237

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BEATNet_4x	0.57 235	1.16 448	2.56 360	0.35 271	0.16 51	0.56 240	0.25 248	0.91 390	0.64 254	0.55 297	0.53 289	0.59 346	0.43 357	0.67 225	0.76 400	0.12 285	0.09 114	0.12 295	0.09 103	0.23 325	0.58 356

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

R-Stereo Train	0.42 100	0.31 35	2.51 339	0.30 159	0.18 94	0.56 240	0.25 248	0.82 305	0.41 59	0.57 325	0.67 421	0.33 189	0.24 148	0.34 41	0.33 171	0.10 129	0.08 55	0.09 97	0.07 41	0.09 43	0.18 79

RAFT-Stereo	0.42 100	0.31 35	2.51 339	0.30 159	0.18 94	0.56 240	0.25 248	0.82 305	0.41 59	0.57 325	0.67 421	0.33 189	0.24 148	0.34 41	0.33 171	0.10 129	0.08 55	0.09 97	0.07 41	0.09 43	0.18 79
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SMFormer	0.64 324	0.54 220	1.92 152	0.32 200	0.16 51	0.46 124	0.24 220	0.94 409	0.85 471	0.58 332	0.70 442	0.51 301	0.41 331	1.89 504	0.86 424	0.13 334	1.01 477	0.11 235	0.26 434	0.17 199	0.84 448

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iResNet	0.59 261	1.09 425	2.54 348	0.44 385	0.18 94	0.65 392	0.29 326	0.89 373	0.75 387	0.59 351	0.64 401	0.43 238	0.39 312	0.73 258	1.24 493	0.11 231	0.08 55	0.09 97	0.08 67	0.21 291	0.40 237

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iResNet_ROB	0.60 271	1.59 547	2.04 179	0.32 200	0.21 157	0.60 309	0.22 154	0.99 451	0.85 471	0.61 371	0.63 388	0.58 342	0.42 344	1.08 349	0.98 447	0.11 231	0.08 55	0.09 97	0.06 9	0.23 325	0.33 188

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

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

CASS	0.43 105	0.34 72	2.01 170	0.33 222	0.17 73	0.54 218	0.24 220	0.71 241	0.52 146	0.62 386	0.55 319	0.40 225	0.41 331	0.43 97	0.33 171	0.17 446	0.10 145	0.14 392	0.11 196	0.18 224	0.23 119
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CSP-Net	0.55 220	0.61 252	1.81 126	0.30 159	0.23 200	0.77 466	0.35 397	0.90 383	0.62 235	0.62 386	0.60 365	0.65 377	0.42 344	1.76 471	0.47 269	0.17 446	0.12 198	0.10 160	0.10 145	0.21 291	0.16 62

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.81 435	1.44 526	3.04 496	0.49 417	0.27 253	0.83 491	0.63 520	1.03 487	0.92 501	0.63 397	0.61 373	0.72 425	0.59 454	2.40 555	0.58 326	0.33 549	0.25 339	0.37 554	0.25 426	0.41 519	0.36 212
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.62 300	1.15 444	3.11 502	0.39 339	0.37 360	0.60 309	0.28 298	0.87 357	0.64 254	0.63 397	0.56 333	0.71 423	0.45 375	1.08 349	0.52 297	0.15 406	0.12 198	0.14 392	0.15 303	0.18 224	0.25 133
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PWCDC_ROB	0.83 445	1.57 543	2.63 386	0.48 404	0.37 360	0.78 472	0.29 326	1.04 493	1.36 568	0.63 397	2.05 581	0.64 372	0.70 494	1.10 351	1.20 485	0.33 549	0.14 232	0.15 421	0.12 234	0.63 562	0.46 287

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.88 467	1.22 467	2.97 482	0.60 460	0.45 410	1.88 585	0.48 471	1.04 493	0.75 387	0.70 447	0.85 498	0.93 509	0.84 520	1.81 484	1.51 515	0.28 538	0.19 292	0.23 515	0.31 466	0.27 392	0.35 204
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoDRNet-Refined	0.55 220	0.61 252	2.07 185	0.34 248	0.21 157	0.68 419	0.26 266	0.87 357	0.73 360	0.70 447	0.69 429	0.74 433	0.45 375	1.10 351	0.62 347	0.12 285	0.09 114	0.14 392	0.14 279	0.27 392	0.24 129
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NCCL2	0.71 384	1.32 488	2.30 245	0.44 385	0.31 302	0.71 430	0.67 533	0.89 373	0.69 321	0.70 447	0.61 373	0.85 485	0.54 431	1.58 444	0.70 376	0.20 488	0.17 278	0.66 579	0.25 426	0.26 378	0.38 222

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.70 380	0.40 130	2.45 309	0.27 98	0.19 127	0.68 419	0.30 342	1.29 555	0.73 360	0.73 461	0.70 442	0.77 445	0.45 375	3.73 609	0.46 264	0.13 334	0.09 114	0.10 160	0.09 103	0.13 114	0.32 184
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DLCB_ROB	0.61 279	0.96 398	2.00 167	0.37 302	0.25 223	0.65 392	0.37 409	0.86 348	0.76 396	0.73 461	0.70 442	0.84 479	0.47 397	1.57 437	0.72 386	0.13 334	0.13 216	0.14 392	0.14 279	0.18 224	0.33 188

GREAT-IGEV	0.92 487	0.56 233	2.08 187	0.98 527	2.29 599	0.47 137	0.18 77	0.35 13	0.78 414	0.74 468	0.33 153	0.15 19	0.18 72	1.00 327	0.55 313	0.09 54	3.79 620	0.07 1	0.26 434	0.22 308	3.26 608
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Wz-Net-TNSev	1.02 516	2.26 600	3.69 556	0.38 322	0.31 302	1.00 529	0.71 540	1.12 532	1.02 531	0.74 468	0.73 464	1.09 547	0.91 532	2.46 559	2.15 554	0.21 499	0.20 308	0.16 441	0.20 385	0.48 543	0.62 369

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet	0.71 384	1.24 473	2.56 360	0.42 367	0.45 410	0.73 440	0.46 465	0.98 442	0.81 443	0.77 477	0.56 333	0.74 433	0.48 404	1.69 461	0.91 430	0.15 406	0.14 232	0.15 421	0.15 303	0.26 378	0.51 312

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

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

GANet	0.92 487	1.20 460	2.68 415	0.45 392	0.27 253	0.76 456	0.66 528	0.94 409	0.77 409	0.79 486	1.17 547	0.84 479	0.91 532	2.72 580	1.76 531	0.18 459	0.42 379	0.44 565	0.20 385	0.33 448	0.94 474

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PASM	0.82 440	1.00 404	2.68 415	0.52 431	0.48 420	0.65 392	0.59 507	0.83 315	0.89 493	0.82 498	0.73 464	0.89 500	0.68 487	2.39 554	0.73 390	0.35 552	0.37 365	0.36 552	0.41 524	0.45 534	0.51 312

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.85 456	0.68 281	2.41 275	1.18 548	0.48 420	0.77 466	1.23 589	0.93 403	1.53 576	0.90 510	0.72 462	0.97 520	0.57 443	1.86 497	1.05 459	0.18 459	0.16 265	0.19 486	0.16 325	0.26 378	0.67 390
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV	0.86 459	1.00 404	2.82 459	0.35 271	0.21 157	0.78 472	0.78 548	1.05 501	0.87 484	0.90 510	0.74 467	0.87 493	1.89 588	1.67 456	1.38 507	0.19 477	0.20 308	0.21 502	0.19 374	0.28 405	0.84 448
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven	0.86 459	1.50 535	3.03 495	0.38 322	0.35 341	1.02 532	0.48 471	1.06 514	1.13 547	0.92 513	0.86 503	0.86 492	0.60 462	1.67 456	1.89 539	0.15 406	0.14 232	0.16 441	0.15 303	0.35 472	0.57 351

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.86 459	0.60 246	2.65 396	1.35 557	1.25 554	0.56 240	0.23 191	0.54 134	0.71 346	1.14 542	0.25 79	0.22 83	0.24 148	1.24 380	0.24 57	0.09 54	2.34 600	0.10 160	0.18 356	0.25 357	3.13 606
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
G-Net	1.02 516	0.70 293	3.23 510	0.60 460	0.66 475	2.00 591	0.71 540	0.78 272	0.70 332	1.14 542	2.53 593	1.29 564	1.01 544	1.47 419	1.74 527	0.25 527	0.24 330	0.24 521	0.26 434	0.37 488	0.40 237

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	1.84 583	7.91 625	10.36 619	0.42 367	0.33 321	1.04 535	1.29 591	1.01 471	0.88 488	1.19 548	2.30 589	1.03 532	1.79 585	2.60 570	2.81 582	0.22 506	0.21 317	0.21 502	0.19 374	0.25 357	0.79 432
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
anonymousdsp2	0.88 467	0.31 35	1.96 161	1.06 535	1.56 572	0.57 263	0.22 154	0.84 324	0.98 525	1.20 553	0.37 180	0.65 377	0.26 181	1.19 373	0.46 264	0.10 129	2.40 604	0.10 160	0.13 256	0.19 254	2.96 599

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

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

NVStereoNet_ROB	1.45 566	1.62 552	3.59 551	1.09 537	0.70 483	0.86 498	0.67 533	1.19 547	1.51 575	1.20 553	4.05 614	1.61 580	1.94 589	2.97 595	2.07 548	0.67 576	0.69 438	0.55 572	0.70 577	0.57 555	0.67 390
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_2	1.54 574	2.20 594	4.42 588	1.10 539	0.93 517	1.37 560	0.87 555	1.53 573	1.71 584	1.22 557	1.72 573	2.12 588	1.06 547	2.58 568	1.93 540	0.94 586	0.54 408	1.00 595	0.56 560	2.11 612	0.96 480

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.22 541	1.65 556	3.41 536	0.66 482	0.69 481	1.01 530	0.68 535	1.10 525	0.96 518	1.40 573	1.25 553	1.46 575	1.08 549	2.05 522	2.24 560	0.66 575	0.61 422	0.58 573	0.57 565	0.66 565	1.65 551
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.05 523	1.21 462	2.36 256	0.84 510	0.91 513	1.04 535	0.64 522	1.32 559	1.68 581	1.43 575	1.41 566	1.14 554	1.15 554	1.49 422	1.77 532	0.27 535	0.65 431	0.28 531	0.35 497	0.40 512	0.73 412

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	2.11 591	1.07 421	2.87 469	0.98 527	0.92 514	2.72 603	1.88 606	1.91 595	12.27 625	2.09 591	1.99 580	2.47 593	2.24 597	2.87 592	2.03 544	0.54 566	0.47 391	0.42 561	0.47 538	0.74 570	1.22 512
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
EDNetEfficientorigin	8.19 623	1.27 479	145.54 650	0.51 429	0.96 519	0.75 451	0.49 478	0.86 348	1.57 578	2.12 593	1.49 568	1.28 562	1.35 561	1.84 491	2.15 554	0.14 375	0.13 216	0.17 460	0.18 356	0.39 505	0.64 380

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

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

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

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

FCDSN-DC	1.45 566	1.12 434	3.30 519	0.48 404	0.41 390	1.13 547	0.60 511	1.17 545	1.28 561	2.25 598	2.85 601	3.65 605	3.34 608	2.58 568	2.44 566	0.31 546	0.26 342	0.31 541	0.30 458	0.37 488	0.78 429
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	1.51 572	0.88 370	3.36 523	0.63 471	0.56 441	1.53 567	2.73 610	1.53 573	1.76 587	2.26 599	2.21 588	2.10 587	3.07 604	2.08 528	2.52 569	0.42 557	0.42 379	0.42 561	0.37 509	0.51 548	0.84 448
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	2.77 600	2.35 606	4.02 572	2.61 608	1.44 563	1.77 580	1.14 579	2.77 608	1.81 590	2.30 600	11.41 627	3.95 606	4.70 614	3.24 599	3.01 586	1.58 611	0.88 465	1.71 616	1.08 606	2.10 611	1.44 538

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

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

ELAS	1.52 573	0.92 390	2.91 475	0.62 468	0.57 445	3.13 604	2.21 607	1.67 583	1.58 579	2.42 602	2.43 591	1.87 584	2.49 599	1.85 495	2.70 577	0.42 557	0.43 384	0.41 559	0.40 519	0.51 548	0.85 453
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TDLM	0.83 445	1.28 482	2.38 261	0.46 397	0.26 240	0.66 405	0.55 495	0.87 357	0.80 435	2.54 604	0.62 380	0.61 355	0.51 419	2.68 577	0.67 368	0.20 488	0.11 175	0.35 551	0.15 303	0.33 448	0.48 296

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

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

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

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

MeshStereo	1.29 551	1.34 496	3.04 496	0.35 271	0.28 268	1.10 545	0.69 537	1.42 568	1.07 540	2.71 608	2.43 591	2.95 597	1.50 574	2.92 593	2.03 544	0.23 514	0.22 320	0.22 507	0.19 374	0.50 546	0.69 401
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FC-DCNN	1.60 578	0.85 359	3.44 540	0.46 397	0.39 376	1.96 587	0.66 528	1.72 585	1.70 583	2.75 610	2.91 604	4.20 608	3.15 605	2.72 580	2.66 575	0.30 544	0.26 342	0.31 541	0.30 458	0.33 448	0.91 464

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TorneroNet	5.60 619	2.30 603	3.98 570	1.49 568	1.26 556	14.47 627	1.11 576	4.85 621	20.66 640	10.12 624	16.30 632	11.78 630	7.35 621	3.41 605	4.38 608	1.36 607	0.70 441	1.46 610	0.87 597	2.73 616	1.33 524

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark