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

S2M2_XL	0.22 3	0.36 109	1.33 93	0.20 4	0.13 20	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.18 1	0.16 7	0.20 51	0.15 20	0.14 23	0.21 2	0.22 56	0.11 284	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.10 80	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DepthFocus	0.22 3	0.33 74	1.23 71	0.20 4	0.15 47	0.20 7	0.15 44	0.31 12	0.20 2	0.16 7	0.17 29	0.15 20	0.13 18	0.24 11	0.18 6	0.09 94	0.08 72	0.11 292	0.10 185	0.09 52	0.08 5

MGA	0.40 119	0.36 109	1.31 91	0.22 25	0.18 106	0.39 94	0.13 10	0.30 7	0.27 3	0.62 446	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.96 381	0.29 156	0.08 42	1.60 604	0.07 1	0.06 11	0.09 52	0.68 414

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CSFM-Stereo	0.35 64	0.30 34	0.95 14	0.21 13	0.12 8	0.39 94	0.15 44	0.37 31	0.31 14	0.18 23	0.16 25	0.17 62	0.16 60	0.64 260	0.53 360	0.12 344	0.85 509	0.07 1	0.50 607	0.07 2	0.79 457

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

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

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

GeoVLM	0.34 51	0.27 3	0.99 19	0.21 13	0.13 20	0.31 28	0.14 23	0.30 7	0.32 18	0.17 14	0.14 11	0.18 76	0.15 43	0.61 243	0.39 262	0.11 284	0.81 502	0.07 1	0.56 621	0.07 2	0.84 474

MonSter++	0.34 51	0.27 3	1.00 23	0.21 13	0.13 20	0.31 28	0.14 23	0.30 7	0.32 18	0.17 14	0.14 11	0.18 76	0.15 43	0.61 243	0.40 267	0.11 284	0.82 505	0.07 1	0.56 621	0.07 2	0.84 474

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

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

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

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

PointNet	0.29 19	0.30 34	1.14 61	0.22 25	0.14 33	0.36 63	0.17 75	0.35 23	0.34 26	0.17 14	0.16 25	0.19 93	0.13 18	0.26 22	0.38 255	0.11 284	0.52 446	0.08 58	0.07 63	0.07 2	0.68 414

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

aanet-new-60k	0.42 136	0.80 397	2.50 396	0.26 100	0.34 369	0.39 94	0.19 102	0.47 108	0.37 55	0.22 66	0.20 51	0.18 76	0.18 91	0.33 65	0.19 14	0.07 8	0.29 390	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.08 536

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.26 12	0.63 304	1.36 97	0.23 46	0.10 1	0.38 85	0.15 44	0.35 23	0.37 55	0.17 14	0.13 9	0.23 135	0.19 112	0.32 57	0.23 75	0.07 8	0.05 1	0.07 1	0.06 11	0.10 80	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
2.25w	0.42 136	0.30 34	1.12 49	0.22 25	0.15 47	0.36 63	0.13 10	0.45 88	0.37 55	0.26 122	0.27 142	0.14 10	0.19 112	0.91 367	0.36 235	0.07 8	1.38 575	0.07 1	0.67 638	0.07 2	0.91 497

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

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

2w_stereo	0.35 64	0.30 34	0.99 19	0.23 46	0.13 20	0.41 115	0.20 127	0.54 186	0.37 55	0.28 150	0.23 95	0.13 1	0.23 187	0.69 284	0.24 87	0.06 1	1.07 533	0.07 1	0.19 418	0.07 2	0.64 397

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

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

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

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

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

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

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

aanet-new-12k	0.32 33	0.42 167	1.47 121	0.28 152	0.20 158	0.44 151	0.20 127	0.55 198	0.38 73	0.20 40	0.17 29	0.16 44	0.21 147	0.28 33	0.20 25	0.08 42	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.12 128	0.90 496

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

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

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

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

BStereo	0.34 51	0.38 135	1.38 101	0.24 61	0.29 300	0.50 226	0.21 170	0.49 122	0.38 73	0.22 66	0.18 35	0.20 105	0.14 23	0.35 88	0.47 320	0.07 8	0.42 421	0.16 505	0.21 442	0.12 128	0.42 260

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

aanet-new-14k	0.32 33	0.52 253	1.51 126	0.28 152	0.15 47	0.37 73	0.21 170	0.49 122	0.39 93	0.21 53	0.28 151	0.16 44	0.29 290	0.27 27	0.20 25	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.06 11	0.12 128	0.70 425

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

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

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

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

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

111111	0.39 104	0.28 10	0.93 13	0.33 267	0.42 451	0.43 137	0.13 10	0.48 117	0.39 93	0.24 93	0.31 186	0.18 76	0.17 66	0.43 137	0.23 75	0.09 94	1.32 569	0.08 58	0.06 11	0.25 417	1.00 522

tt45	0.35 64	0.80 397	1.46 117	0.26 100	0.17 85	0.55 292	0.22 208	0.44 82	0.39 93	0.24 93	0.26 128	0.25 157	0.18 91	0.64 260	0.36 235	0.09 94	0.08 72	0.10 212	0.08 98	0.24 392	0.29 168

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

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

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

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

SGD-Stereo	0.23 5	0.31 46	0.87 8	0.23 46	0.11 5	0.40 104	0.16 62	0.33 16	0.40 103	0.20 40	0.19 44	0.18 76	0.17 66	0.38 102	0.17 3	0.11 284	0.06 2	0.08 58	0.07 63	0.10 80	0.09 10

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

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

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

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

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

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

R-Stereo Train	0.42 136	0.31 46	2.51 398	0.30 196	0.18 106	0.56 300	0.25 306	0.82 365	0.41 107	0.57 384	0.67 484	0.33 241	0.24 200	0.34 73	0.33 211	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.18 83

RAFT-Stereo	0.42 136	0.31 46	2.51 398	0.30 196	0.18 106	0.56 300	0.25 306	0.82 365	0.41 107	0.57 384	0.67 484	0.33 241	0.24 200	0.34 73	0.33 211	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.18 83
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
VMStereo-Base	0.30 23	0.40 152	1.72 154	0.20 4	0.12 8	0.42 129	0.17 75	0.38 40	0.42 114	0.22 66	0.32 203	0.29 209	0.21 147	0.33 65	0.21 37	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.20 100

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

fffft	0.36 77	0.70 340	1.51 126	0.25 80	0.15 47	0.42 129	0.24 278	0.46 98	0.42 114	0.22 66	0.19 44	0.20 105	0.16 60	0.47 156	0.69 435	0.07 8	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.30 486	0.45 292
1: 1. 1
AEACV	0.89 538	0.29 16	1.84 173	2.50 671	1.68 642	0.53 267	0.21 170	1.01 535	0.42 114	0.68 501	0.31 186	0.22 122	0.39 374	1.63 512	0.25 105	0.09 94	2.60 670	0.09 144	0.54 617	0.23 385	2.27 641

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.27 15	0.41 160	1.77 159	0.21 13	0.10 1	0.21 9	0.14 23	0.43 71	0.43 121	0.15 6	0.26 128	0.15 20	0.15 43	0.27 27	0.20 25	0.09 94	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 5
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
1w_stereo	0.35 64	0.28 10	0.86 6	0.24 61	0.17 85	0.44 151	0.22 208	0.60 234	0.43 121	0.27 135	0.30 172	0.14 10	0.26 235	0.61 243	0.25 105	0.07 8	0.79 495	0.07 1	0.06 11	0.08 31	0.79 457

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

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

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

SMoEStereo_RVC	0.36 77	0.83 409	1.48 123	0.26 100	0.15 47	0.46 171	0.22 208	0.40 51	0.43 121	0.23 80	0.24 101	0.21 116	0.18 91	0.47 156	0.59 390	0.07 8	0.07 24	0.10 212	0.08 98	0.24 392	0.42 260

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.34 51	0.39 144	1.90 193	0.25 80	0.18 106	0.32 36	0.20 127	0.78 332	0.44 133	0.31 171	0.31 186	0.21 116	0.16 60	0.34 73	0.20 25	0.15 467	0.13 248	0.13 418	0.10 185	0.15 211	0.14 43
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
PMTNet	0.35 64	0.38 135	1.75 157	0.21 13	0.14 33	0.57 323	0.24 278	0.48 117	0.44 133	0.28 150	0.32 203	0.26 174	0.24 200	0.41 125	0.24 87	0.42 620	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.18 282	0.15 53

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TestStereo	0.49 218	0.88 429	2.38 320	0.30 196	0.16 61	0.43 137	0.25 306	0.55 198	0.46 145	0.38 209	0.46 286	0.34 246	0.28 269	1.96 577	0.28 144	0.11 284	0.08 72	0.12 355	0.09 135	0.15 211	0.13 31

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

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

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

CASnet	0.32 33	0.40 152	1.80 165	0.28 152	0.11 5	0.47 185	0.19 102	0.45 88	0.47 154	0.39 214	0.31 186	0.23 135	0.17 66	0.31 45	0.21 37	0.11 284	0.06 2	0.15 484	0.12 276	0.16 233	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.39 104	0.70 340	2.48 385	0.23 46	0.12 8	0.54 277	0.16 62	0.41 56	0.47 154	0.45 251	0.51 331	0.26 174	0.22 161	0.34 73	0.21 37	0.10 183	0.10 172	0.08 58	0.07 63	0.09 52	0.18 83

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

MLG-Stereo_test2	0.46 180	0.49 231	1.77 159	0.79 563	0.70 540	0.63 425	0.12 4	0.37 31	0.48 159	0.39 214	0.15 18	0.24 147	0.10 2	0.46 151	0.20 25	0.16 487	1.21 549	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.66 402

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Gwc-CoAtRS	0.41 127	0.37 124	2.06 236	0.28 152	0.41 437	0.48 195	0.19 102	0.64 261	0.49 165	0.45 251	0.39 248	0.57 399	0.26 235	0.37 98	0.28 144	0.09 94	0.19 329	0.09 144	0.31 517	0.11 104	0.25 140

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

S2M2_L	0.27 15	0.32 60	1.41 111	0.24 61	0.17 85	0.24 12	0.09 1	0.36 28	0.50 177	0.17 14	0.25 114	0.22 122	0.17 66	0.27 27	0.29 156	0.16 487	0.12 228	0.11 292	0.12 276	0.15 211	0.12 26
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
plain	0.43 143	0.73 356	2.80 514	0.28 152	0.19 141	0.33 42	0.21 170	0.63 254	0.50 177	0.24 93	0.38 242	0.24 147	0.25 218	0.48 170	0.32 196	0.12 344	0.08 72	0.13 418	0.09 135	0.43 592	0.13 31

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

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

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

CREStereo	0.31 27	0.35 101	1.66 148	0.19 2	0.13 20	0.55 292	0.17 75	0.50 146	0.50 177	0.28 150	0.34 218	0.24 147	0.21 147	0.34 73	0.23 75	0.11 284	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.10 80	0.12 26
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
Hybrid-DGEV-03	0.53 254	1.31 552	2.33 311	0.30 196	0.17 85	0.58 333	0.24 278	0.71 300	0.51 184	0.61 431	1.00 594	0.39 272	0.28 269	0.44 143	0.41 276	0.10 183	0.23 363	0.12 355	0.09 135	0.35 536	0.53 337

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.43 143	0.34 89	2.01 220	0.33 267	0.17 85	0.54 277	0.24 278	0.71 300	0.52 196	0.62 446	0.55 380	0.40 283	0.41 393	0.43 137	0.33 211	0.17 507	0.10 172	0.14 455	0.11 238	0.18 282	0.23 126
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_3	0.59 314	0.44 199	2.44 350	0.53 489	0.59 507	0.48 195	0.30 402	0.79 340	0.52 196	0.51 318	0.30 172	0.45 324	0.22 161	0.59 231	0.97 500	0.08 42	1.25 554	0.11 292	0.35 550	0.30 486	0.62 386

XX-TBD	0.40 119	1.04 477	2.49 391	0.35 320	0.13 20	0.51 236	0.17 75	0.44 82	0.52 196	0.38 209	0.51 331	0.23 135	0.19 112	0.31 45	0.25 105	0.10 183	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.18 83

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

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

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

AdaDepth	0.36 77	0.43 184	1.65 146	0.26 100	0.22 188	0.46 171	0.16 62	0.31 12	0.53 209	0.21 53	0.20 51	0.14 10	0.18 91	0.37 98	0.21 37	0.07 8	0.67 477	0.08 58	0.24 464	0.10 80	0.74 440

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

LoS	0.34 51	0.35 101	1.88 189	0.25 80	0.13 20	0.53 267	0.20 127	0.50 146	0.53 209	0.26 122	0.28 151	0.37 262	0.24 200	0.40 116	0.25 105	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.15 211	0.10 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	0.48 202	0.33 74	2.37 318	0.34 294	0.22 188	0.60 370	0.55 557	0.79 340	0.53 209	0.45 251	0.60 427	0.49 351	0.36 341	0.55 215	0.46 314	0.16 487	0.16 297	0.14 455	0.11 238	0.16 233	0.32 192
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.60 326	1.33 558	2.59 428	0.53 489	1.09 599	0.49 207	0.25 306	0.67 273	0.53 209	0.41 223	0.38 242	0.33 241	0.30 304	0.68 280	0.41 276	0.10 183	1.13 541	0.13 418	0.15 345	0.20 335	0.29 168

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.35 64	0.71 345	1.67 150	0.32 243	0.17 85	0.19 6	0.21 170	0.79 340	0.54 215	0.22 66	0.25 114	0.55 388	0.22 161	0.28 33	0.28 144	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.07 63	0.12 128	0.10 15
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
raft+_RVC	0.62 358	1.18 520	2.43 342	0.36 339	2.08 660	0.52 256	0.25 306	0.66 268	0.54 215	0.36 195	0.46 286	0.32 234	0.28 269	0.49 184	0.43 295	0.10 183	0.91 513	0.10 212	0.09 135	0.22 367	0.70 425

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.38 96	0.37 124	2.47 380	0.25 80	0.16 61	0.54 277	0.15 44	0.42 63	0.57 243	0.37 202	0.52 341	0.24 147	0.19 112	0.31 45	0.27 129	0.09 94	0.06 2	0.08 58	0.30 506	0.09 52	0.22 116
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CFNet-ft	0.60 326	1.16 512	2.45 367	0.29 175	0.30 316	0.64 438	0.28 358	0.69 283	0.57 243	0.49 287	0.57 405	0.79 516	0.44 429	1.48 483	0.62 408	0.15 467	0.10 172	0.28 596	0.14 321	0.21 350	0.29 168

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.43 143	0.50 240	2.21 280	0.27 126	0.18 106	0.63 425	0.17 75	0.94 472	0.58 251	0.49 287	0.48 300	0.30 218	0.30 304	0.40 116	0.31 186	0.10 183	0.08 72	0.10 212	0.08 98	0.15 211	0.33 197
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
UCFNet_RVC	0.55 269	1.16 512	2.48 385	0.31 221	0.27 275	0.65 454	0.28 358	0.76 318	0.58 251	0.51 318	0.53 348	0.67 452	0.42 406	0.91 367	0.45 307	0.16 487	0.11 205	0.17 524	0.17 387	0.20 335	0.23 126

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.24 6	0.51 248	0.97 15	0.18 1	0.12 8	0.31 28	0.12 4	0.34 20	0.60 269	0.16 7	0.15 18	0.16 44	0.20 130	0.33 65	0.27 129	0.11 284	0.06 2	0.07 1	0.06 11	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
G2L-Stereo	0.62 358	1.27 544	2.67 470	0.31 221	0.27 275	0.59 355	0.29 386	0.81 356	0.60 269	0.56 368	0.53 348	0.71 486	0.37 348	1.74 529	0.57 379	0.13 394	0.11 205	0.13 418	0.11 238	0.29 477	0.34 206

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.48 456	0.17 85	0.61 389	0.26 325	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.56 218	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.48 456	0.18 106	0.61 389	0.28 358	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.49 184	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.55 269	1.28 547	2.73 499	0.35 320	0.14 33	0.56 300	0.23 248	0.89 434	0.62 287	0.52 328	0.51 331	0.49 351	0.38 357	0.52 198	0.60 395	0.09 94	0.07 24	0.10 212	0.08 98	0.25 417	0.61 383
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
Lsterematch	0.44 162	0.82 404	2.17 266	0.30 196	0.14 33	0.49 207	0.21 170	0.52 162	0.63 299	0.44 246	0.58 412	0.44 311	0.38 357	0.47 156	0.42 286	0.11 284	0.06 2	0.10 212	0.08 98	0.14 195	0.19 89

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

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

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

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

GMStereo	0.44 162	1.32 553	2.65 457	0.28 152	0.16 61	0.42 129	0.22 208	0.48 117	0.63 299	0.41 223	0.36 229	0.26 174	0.25 218	0.41 125	0.30 167	0.14 436	0.08 72	0.10 212	0.12 276	0.17 257	0.13 31
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
STTStereo	0.58 295	0.95 458	2.95 543	0.37 352	0.31 329	0.62 410	0.32 424	0.81 356	0.63 299	0.61 431	0.55 380	0.67 452	0.43 419	0.87 350	0.48 330	0.16 487	0.16 297	0.17 524	0.20 431	0.17 257	0.25 140

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

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

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

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

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

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

BEATNet_4x	0.57 286	1.16 512	2.56 419	0.35 320	0.16 61	0.56 300	0.25 306	0.91 452	0.64 307	0.55 356	0.53 348	0.59 407	0.43 419	0.67 274	0.76 461	0.12 344	0.09 137	0.12 355	0.09 135	0.23 385	0.58 369

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 358	1.15 508	3.11 566	0.39 389	0.37 403	0.60 370	0.28 358	0.87 418	0.64 307	0.63 459	0.56 394	0.71 486	0.45 437	1.08 409	0.52 352	0.15 467	0.12 228	0.14 455	0.15 345	0.18 282	0.25 140
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
G2L-Stereo_test	0.64 384	1.34 561	2.55 415	0.34 294	0.24 232	0.75 514	0.39 487	0.83 376	0.65 314	0.62 446	0.54 369	0.74 496	0.40 381	1.57 500	0.75 457	0.11 284	0.08 72	0.08 58	0.08 98	0.28 466	0.43 271

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

s12784h	0.41 127	0.34 89	2.17 266	0.24 61	0.11 5	0.64 438	0.24 278	0.85 398	0.70 386	0.45 251	0.54 369	0.28 197	0.27 251	0.51 193	0.27 129	0.11 284	0.06 2	0.09 144	0.06 11	0.16 233	0.14 43

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.86 520	0.60 289	2.65 457	1.35 619	1.25 612	0.56 300	0.23 248	0.54 186	0.71 401	1.14 606	0.25 114	0.22 122	0.24 200	1.24 442	0.24 87	0.09 94	2.34 663	0.10 212	0.18 400	0.25 417	3.13 667
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.48 202	1.32 553	2.41 333	0.31 221	0.17 85	0.58 333	0.26 325	0.50 146	0.71 401	0.42 230	0.41 258	0.34 246	0.28 269	0.47 156	0.41 276	0.18 520	0.10 172	0.13 418	0.12 276	0.22 367	0.16 66

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

11t1	0.60 326	0.49 231	2.19 273	0.35 320	0.58 506	0.48 195	0.21 170	0.72 304	0.73 415	0.49 287	0.47 292	0.35 252	0.34 334	0.61 243	0.71 443	0.12 344	1.26 558	0.10 212	0.29 496	0.16 233	1.22 553

ToySt	0.67 419	0.88 429	2.61 441	0.39 389	0.73 543	0.61 389	0.38 480	0.78 332	0.73 415	0.43 237	0.70 505	0.72 488	0.45 437	0.66 271	0.62 408	0.14 436	0.63 473	0.13 418	0.33 540	0.24 392	1.18 545

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

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

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

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

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

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

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

ACVNet	0.54 265	0.87 425	2.45 367	0.28 152	0.22 188	0.59 355	0.36 467	0.69 283	0.73 415	0.49 287	0.59 418	0.69 477	0.42 406	0.47 156	0.70 437	0.11 284	0.10 172	0.10 212	0.09 135	0.36 544	0.39 239

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.70 440	0.40 152	2.45 367	0.27 126	0.19 141	0.68 482	0.30 402	1.29 620	0.73 415	0.73 523	0.70 505	0.77 508	0.45 437	3.73 674	0.46 314	0.13 394	0.09 137	0.10 212	0.09 135	0.13 163	0.32 192
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.55 269	0.61 295	2.07 237	0.34 294	0.21 173	0.68 482	0.26 325	0.87 418	0.73 415	0.70 509	0.69 492	0.74 496	0.45 437	1.10 411	0.62 408	0.12 344	0.09 137	0.14 455	0.14 321	0.27 453	0.24 136
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
UGAM	0.69 433	0.84 414	2.66 461	0.40 402	0.20 158	0.53 267	0.34 448	0.63 254	0.74 436	0.45 251	0.74 530	0.95 578	0.36 341	2.57 631	0.42 286	0.11 284	0.45 428	0.17 524	0.19 418	0.43 592	0.57 362

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

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

AdaStereo	0.48 202	0.44 199	2.18 270	0.36 339	0.20 158	0.59 355	0.29 386	0.97 498	0.74 436	0.52 328	0.55 380	0.61 417	0.33 326	0.52 198	0.44 301	0.18 520	0.08 72	0.17 524	0.11 238	0.18 282	0.24 136
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PS-NSSS	0.69 433	1.37 575	2.44 350	0.31 221	0.32 345	0.64 438	0.34 448	1.04 557	0.74 436	0.56 368	0.75 537	0.51 360	0.42 406	2.41 622	0.54 366	0.24 583	0.17 311	0.27 594	0.18 400	0.30 486	0.23 126

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.88 530	1.22 532	2.97 545	0.60 518	0.45 462	1.88 650	0.48 533	1.04 557	0.75 442	0.70 509	0.85 562	0.93 570	0.84 584	1.81 547	1.51 579	0.28 601	0.19 329	0.23 580	0.31 517	0.27 453	0.35 213
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iResNet	0.59 314	1.09 487	2.54 407	0.44 437	0.18 106	0.65 454	0.29 386	0.89 434	0.75 442	0.59 410	0.64 464	0.43 296	0.39 374	0.73 309	1.24 556	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.21 350	0.40 247

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANet	0.92 551	1.20 525	2.68 477	0.45 444	0.27 275	0.76 519	0.66 591	0.94 472	0.77 464	0.79 549	1.17 611	0.84 540	0.91 596	2.72 645	1.76 596	0.18 520	0.42 421	0.44 631	0.20 431	0.33 511	0.94 508

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

GREAT-IGEV	0.92 551	0.56 276	2.08 239	0.98 588	2.29 667	0.47 185	0.18 93	0.35 23	0.78 469	0.74 530	0.33 209	0.15 20	0.18 91	1.00 387	0.55 372	0.09 94	3.79 685	0.07 1	0.26 480	0.22 367	3.26 669
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
PAM	0.91 548	0.43 184	2.67 470	0.77 559	0.89 568	1.81 647	1.22 654	1.13 600	0.78 469	1.16 609	0.91 578	1.39 636	0.68 550	0.76 319	1.06 525	0.10 183	0.98 520	0.10 212	0.50 607	0.14 195	0.66 402

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

raft_robust	0.68 426	1.24 538	2.42 337	0.30 196	0.57 502	0.53 267	0.25 306	0.95 487	0.79 482	0.49 287	0.46 286	1.12 614	0.74 566	1.50 486	0.61 405	0.09 94	0.62 471	0.10 212	0.30 506	0.26 438	0.30 177

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet	0.71 445	1.24 538	2.56 419	0.42 419	0.45 462	0.73 503	0.46 527	0.98 506	0.81 499	0.77 540	0.56 394	0.74 496	0.48 467	1.69 524	0.91 491	0.15 467	0.14 264	0.15 484	0.15 345	0.26 438	0.51 323

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iResNet_ROB	0.60 326	1.59 612	2.04 230	0.32 243	0.21 173	0.60 370	0.22 208	0.99 515	0.85 527	0.61 431	0.63 450	0.58 403	0.42 406	1.08 409	0.98 509	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.06 11	0.23 385	0.33 197

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.86 520	1.00 465	2.82 521	0.35 320	0.21 173	0.78 534	0.78 612	1.05 565	0.87 540	0.90 572	0.74 530	0.87 554	1.89 653	1.67 519	1.38 571	0.19 538	0.20 344	0.21 567	0.19 418	0.28 466	0.84 474
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DGSMNet	2.93 670	0.77 382	3.44 604	3.58 685	4.25 682	2.53 667	6.86 692	1.03 551	0.88 544	0.58 391	1.85 641	0.79 516	0.62 530	1.63 512	1.46 574	4.62 689	4.98 692	5.15 694	4.71 694	4.52 691	4.37 687

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

PA-Net	0.93 558	1.36 570	4.14 642	0.64 533	0.41 437	0.70 488	0.53 550	0.91 452	0.88 544	0.53 337	0.60 427	0.70 483	0.54 494	2.40 620	2.57 638	0.17 507	0.28 389	0.19 551	0.28 491	0.25 417	0.48 307
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.63 373	0.57 278	2.29 302	0.37 352	0.35 382	0.69 485	0.49 540	0.96 490	0.88 544	0.49 287	0.54 369	0.72 488	0.46 448	1.98 579	0.50 345	0.19 538	0.20 344	0.18 543	0.16 368	0.28 466	0.34 206

SGM-Forest	1.84 648	7.91 691	10.36 686	0.42 419	0.33 353	1.04 598	1.29 657	1.01 535	0.88 544	1.19 612	2.30 654	1.03 594	1.79 650	2.60 635	2.81 647	0.22 567	0.21 353	0.21 567	0.19 418	0.25 417	0.79 457
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
z-ln-s-r	0.76 478	1.41 582	2.84 525	0.33 267	0.27 275	0.58 333	0.37 470	0.92 460	0.89 549	0.54 343	0.81 552	0.64 434	0.48 467	2.23 605	1.74 592	0.11 284	0.08 72	0.11 292	0.09 135	0.28 466	0.40 247

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

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

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

PASM	0.82 501	1.00 465	2.68 477	0.52 485	0.48 473	0.65 454	0.59 569	0.83 376	0.89 549	0.82 560	0.73 527	0.89 561	0.68 550	2.39 619	0.73 451	0.35 615	0.37 406	0.36 617	0.41 579	0.45 599	0.51 323

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.81 497	1.44 591	3.04 559	0.49 469	0.27 275	0.83 553	0.63 583	1.03 551	0.92 557	0.63 459	0.61 435	0.72 488	0.59 517	2.40 620	0.58 386	0.33 612	0.25 376	0.37 619	0.25 472	0.41 584	0.36 221
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
w-ln-seven-2	0.81 497	1.56 607	3.14 569	0.38 372	0.28 291	0.66 467	0.43 508	0.93 466	0.93 564	0.73 523	0.77 544	0.72 488	0.65 539	1.82 550	1.75 594	0.14 436	0.15 282	0.15 484	0.14 321	0.36 544	0.58 369

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.22 607	1.65 621	3.41 600	0.66 540	0.69 538	1.01 593	0.68 599	1.10 589	0.96 574	1.40 638	1.25 617	1.46 640	1.08 613	2.05 585	2.24 625	0.66 639	0.61 466	0.58 639	0.57 627	0.66 630	1.65 597
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Selective-IGEV-i16pb	0.87 527	0.49 231	5.92 670	0.33 267	0.21 173	1.07 605	0.67 596	1.13 600	0.97 581	0.44 246	0.77 544	0.66 448	0.46 448	2.29 608	0.54 366	0.24 583	0.25 376	0.15 484	0.19 418	0.26 438	0.28 161

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MeshStereo	1.29 616	1.34 561	3.04 559	0.35 320	0.28 291	1.10 609	0.69 601	1.42 633	1.07 598	2.71 673	2.43 656	2.95 662	1.50 639	2.92 658	2.03 609	0.23 575	0.22 356	0.22 572	0.19 418	0.50 611	0.69 422
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PDISCO_ROB	0.84 508	1.46 594	2.84 525	0.65 536	0.59 507	1.17 615	0.48 533	1.19 611	1.08 600	0.67 495	0.72 525	1.00 589	0.61 528	1.24 442	1.05 522	0.38 617	0.18 323	0.28 596	0.24 464	0.58 621	0.44 287

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	1.45 631	1.12 498	3.30 583	0.48 456	0.41 437	1.13 611	0.60 573	1.17 609	1.28 621	2.25 663	2.85 666	3.65 670	3.34 674	2.58 633	2.44 631	0.31 609	0.26 380	0.31 606	0.30 506	0.37 553	0.78 454
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 626	2.04 650	3.02 555	0.58 515	0.41 437	2.15 661	1.00 636	1.31 623	1.29 622	1.05 593	1.10 607	1.29 628	0.91 596	3.07 661	1.34 563	1.65 677	0.84 508	0.68 647	0.88 663	1.55 671	1.91 609

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

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

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

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

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

PWCDC_ROB	0.83 506	1.57 608	2.63 447	0.48 456	0.37 403	0.78 534	0.29 386	1.04 557	1.36 628	0.63 459	2.05 646	0.64 434	0.70 557	1.10 411	1.20 548	0.33 612	0.14 264	0.15 484	0.12 276	0.63 627	0.46 298

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.45 631	1.62 617	3.59 615	1.09 597	0.70 540	0.86 560	0.67 596	1.19 611	1.51 636	1.20 617	4.05 679	1.61 645	1.94 654	2.97 660	2.07 613	0.67 640	0.69 482	0.55 638	0.70 639	0.57 620	0.67 409
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DANet	0.85 517	0.68 327	2.41 333	1.18 608	0.48 473	0.77 529	1.23 655	0.93 466	1.53 637	0.90 572	0.72 525	0.97 581	0.57 506	1.86 560	1.05 522	0.18 520	0.16 297	0.19 551	0.16 368	0.26 438	0.67 409
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWCK	1.62 644	2.32 670	4.27 648	1.11 602	0.56 497	1.81 647	1.84 670	1.55 641	1.54 638	1.45 641	1.81 639	1.82 648	1.38 630	3.34 666	2.14 618	1.09 660	0.57 459	0.98 660	0.59 630	1.50 670	0.79 457

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

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

ELAS	1.52 638	0.92 450	2.91 537	0.62 526	0.57 502	3.13 669	2.21 674	1.67 648	1.58 640	2.42 667	2.43 656	1.87 649	2.49 665	1.85 558	2.70 642	0.42 620	0.43 426	0.41 624	0.40 574	0.51 613	0.85 480
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NLCSM	0.53 254	0.70 340	1.11 48	0.30 196	0.36 394	0.49 207	0.28 358	1.39 629	1.68 642	0.31 171	0.30 172	0.30 218	0.31 311	1.43 472	0.39 262	0.11 284	0.12 228	0.11 292	0.10 185	0.35 536	0.53 337

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

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

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

ACVNet_2	1.54 639	2.20 659	4.42 654	1.10 599	0.93 575	1.37 625	0.87 620	1.53 638	1.71 645	1.22 621	1.72 638	2.12 653	1.06 611	2.58 633	1.93 605	0.94 651	0.54 452	1.00 661	0.56 621	2.11 678	0.96 515

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

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

ELAS_RVC	1.51 637	0.88 429	3.36 587	0.63 529	0.56 497	1.53 632	2.73 677	1.53 638	1.76 649	2.26 664	2.21 653	2.10 652	3.07 670	2.08 591	2.52 634	0.42 620	0.42 421	0.42 626	0.37 562	0.51 613	0.84 474
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV-RUCA	2.30 658	0.38 135	1.36 97	0.41 413	1.90 652	2.03 659	1.86 671	1.37 627	1.78 650	3.73 681	3.72 676	5.06 680	8.09 689	2.15 599	1.63 585	0.26 594	0.77 493	2.71 688	1.91 684	2.43 681	2.42 646

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	2.11 656	1.07 482	2.87 531	0.98 588	0.92 572	2.72 668	1.88 673	1.91 660	12.27 692	2.09 656	1.99 645	2.47 658	2.24 663	2.87 657	2.03 609	0.54 629	0.47 433	0.42 626	0.47 597	0.74 635	1.22 553
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ktn	4.44 680	2.47 676	3.70 621	1.82 650	1.49 631	2.11 660	1.40 663	2.30 668	12.56 693	11.36 695	16.25 699	11.30 696	3.77 676	4.41 679	3.47 659	1.86 679	0.99 522	1.74 683	1.21 674	3.28 685	1.39 572

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TorneroNet	5.60 684	2.30 668	3.98 635	1.49 631	1.26 614	14.47 692	1.11 642	4.85 686	20.66 709	10.12 691	16.30 700	11.78 697	7.35 687	3.41 670	4.38 673	1.36 672	0.70 485	1.46 676	0.87 662	2.73 683	1.33 565

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Selective-IGEV-i16pa	48.64 719	66.79 719	7.52 677	2.47 670	2.37 668	116.47 721	1.40 663	91.24 722	84.66 721	33.04 720	91.67 720	61.93 721	89.44 722	130.51 722	54.29 719	50.76 719	16.25 705	17.95 710	10.05 701	0.98 652	43.03 720

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

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

Low-res two-view benchmark