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 2	0.36 91	1.33 61	0.20 3	0.13 18	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.18 1	0.16 3	0.20 35	0.15 19	0.14 17	0.21 2	0.22 26	0.11 231	0.09 114	0.10 160	0.08 67	0.10 64	0.08 4
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Monster-pub-mixall	0.50 176	0.35 83	0.98 14	0.22 20	0.13 18	0.34 35	0.12 4	0.38 25	0.28 2	0.39 160	0.19 28	0.16 37	0.12 7	1.05 338	0.41 230	0.08 23	3.28 617	0.07 1	0.73 584	0.08 26	0.55 343

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

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

Test_v1	0.24 4	0.32 49	1.04 26	0.21 9	0.14 29	0.27 10	0.15 37	0.39 28	0.29 5	0.18 13	0.19 28	0.15 19	0.13 14	0.28 10	0.20 8	0.10 129	0.07 15	0.07 1	0.06 9	0.08 26	0.49 302

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.26 9	0.63 261	1.36 62	0.23 36	0.10 1	0.38 60	0.15 37	0.35 13	0.37 26	0.17 9	0.13 6	0.23 92	0.19 88	0.32 30	0.23 44	0.07 7	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.10 64	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
2.25w	0.42 100	0.30 27	1.12 37	0.22 20	0.15 39	0.36 45	0.13 10	0.45 63	0.37 26	0.26 78	0.27 101	0.14 10	0.19 88	0.91 310	0.36 195	0.07 7	1.38 528	0.07 1	0.67 576	0.07 2	0.91 464

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LACA2	0.32 25	1.15 444	2.00 167	0.20 3	0.10 1	0.39 65	0.17 61	0.35 13	0.40 56	0.16 3	0.15 10	0.18 58	0.14 17	0.31 19	0.21 13	0.09 54	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.13 114	0.07 1

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.42 100	0.31 35	2.51 339	0.30 159	0.18 94	0.56 240	0.25 248	0.82 305	0.41 59	0.57 325	0.67 421	0.33 189	0.24 148	0.34 41	0.33 171	0.10 129	0.08 55	0.09 97	0.07 41	0.09 43	0.18 79
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
VMStereo-Base	0.30 18	0.40 130	1.72 112	0.20 3	0.12 8	0.42 93	0.17 61	0.38 25	0.42 66	0.22 35	0.32 148	0.29 157	0.21 116	0.33 35	0.21 13	0.10 129	0.08 55	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.20 94

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

fffft	0.36 53	0.70 293	1.51 89	0.25 64	0.15 39	0.42 93	0.24 220	0.46 71	0.42 66	0.22 35	0.19 28	0.20 69	0.16 40	0.47 114	0.69 374	0.07 7	0.09 114	0.10 160	0.08 67	0.30 424	0.45 281
1: 1. 1
AEACV	0.89 475	0.29 13	1.84 130	2.50 604	1.68 579	0.53 208	0.21 130	1.01 471	0.42 66	0.68 439	0.31 136	0.22 83	0.39 312	1.63 449	0.25 74	0.09 54	2.60 606	0.09 97	0.54 556	0.23 325	2.27 588

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

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

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

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

MatchStereo	0.27 12	0.41 137	1.77 116	0.21 9	0.10 1	0.21 5	0.14 21	0.43 49	0.43 73	0.15 2	0.26 88	0.15 19	0.15 27	0.27 6	0.20 8	0.09 54	0.07 15	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 4
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
1w_stereo	0.35 43	0.28 8	0.86 5	0.24 48	0.17 73	0.44 110	0.22 154	0.60 177	0.43 73	0.27 91	0.30 124	0.14 10	0.26 181	0.61 196	0.25 74	0.07 7	0.79 450	0.07 1	0.06 9	0.08 26	0.79 432

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.34 33	0.39 122	1.90 147	0.25 64	0.18 94	0.32 26	0.20 102	0.78 272	0.44 84	0.31 122	0.31 136	0.21 79	0.16 40	0.34 41	0.20 8	0.15 406	0.13 216	0.13 357	0.10 145	0.15 154	0.14 40
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
PMTNet	0.35 43	0.38 113	1.75 115	0.21 9	0.14 29	0.57 263	0.24 220	0.48 85	0.44 84	0.28 102	0.32 148	0.26 125	0.24 148	0.41 86	0.24 57	0.42 557	0.07 15	0.08 44	0.05 1	0.18 224	0.15 49

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.32 25	0.40 130	1.80 122	0.28 119	0.11 5	0.47 137	0.19 85	0.45 63	0.47 103	0.39 160	0.31 136	0.23 92	0.17 47	0.31 19	0.21 13	0.11 231	0.06 2	0.15 421	0.12 234	0.16 175	0.08 4
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.39 75	0.70 293	2.48 327	0.23 36	0.12 8	0.54 218	0.16 50	0.41 38	0.47 103	0.45 194	0.51 273	0.26 125	0.22 123	0.34 41	0.21 13	0.10 129	0.10 145	0.08 44	0.07 41	0.09 43	0.18 79

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.27 12	0.32 49	1.41 76	0.24 48	0.17 73	0.24 7	0.09 1	0.36 17	0.50 126	0.17 9	0.25 79	0.22 83	0.17 47	0.27 6	0.29 122	0.16 426	0.12 198	0.11 235	0.12 234	0.15 154	0.12 23
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
plain	0.43 105	0.73 308	2.80 452	0.28 119	0.19 127	0.33 32	0.21 130	0.63 195	0.50 126	0.24 53	0.38 187	0.24 103	0.25 167	0.48 127	0.32 158	0.12 285	0.08 55	0.13 357	0.09 103	0.43 527	0.13 28

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

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

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

CREStereo	0.31 21	0.35 83	1.66 106	0.19 2	0.13 18	0.55 232	0.17 61	0.50 106	0.50 126	0.28 102	0.34 162	0.24 103	0.21 116	0.34 41	0.23 44	0.11 231	0.07 15	0.08 44	0.05 1	0.10 64	0.12 23
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
Hybrid-DGEV-03	0.53 205	1.31 487	2.33 252	0.30 159	0.17 73	0.58 273	0.24 220	0.71 241	0.51 133	0.61 371	1.00 530	0.39 215	0.28 215	0.44 102	0.41 230	0.10 129	0.23 327	0.12 295	0.09 103	0.35 472	0.53 326

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.43 105	0.34 72	2.01 170	0.33 222	0.17 73	0.54 218	0.24 220	0.71 241	0.52 146	0.62 386	0.55 319	0.40 225	0.41 331	0.43 97	0.33 171	0.17 446	0.10 145	0.14 392	0.11 196	0.18 224	0.23 119
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_3	0.59 261	0.44 167	2.44 292	0.53 435	0.59 450	0.48 145	0.30 342	0.79 281	0.52 146	0.51 259	0.30 124	0.45 265	0.22 123	0.59 184	0.97 438	0.08 23	1.25 507	0.11 235	0.35 497	0.30 424	0.62 369

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

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

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

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

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

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

LoS	0.34 33	0.35 83	1.88 144	0.25 64	0.13 18	0.53 208	0.20 102	0.50 106	0.53 160	0.26 78	0.28 109	0.37 205	0.24 148	0.40 77	0.25 74	0.10 129	0.08 55	0.08 44	0.06 9	0.15 154	0.10 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	0.48 155	0.33 62	2.37 258	0.34 248	0.22 170	0.60 309	0.55 495	0.79 281	0.53 160	0.45 194	0.60 365	0.49 292	0.36 282	0.55 169	0.46 264	0.16 426	0.16 265	0.14 392	0.11 196	0.16 175	0.32 184
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.60 271	1.33 493	2.59 368	0.53 435	1.09 541	0.49 153	0.25 248	0.67 213	0.53 160	0.41 167	0.38 187	0.33 189	0.30 247	0.68 231	0.41 230	0.10 129	1.13 494	0.13 357	0.15 303	0.20 277	0.29 160

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.35 43	0.71 298	1.67 108	0.32 200	0.17 73	0.19 3	0.21 130	0.79 281	0.54 166	0.22 35	0.25 79	0.55 328	0.22 123	0.28 10	0.28 111	0.10 129	0.08 55	0.08 44	0.07 41	0.12 93	0.10 13
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
raft+_RVC	0.62 300	1.18 455	2.43 284	0.36 289	2.08 593	0.52 197	0.25 248	0.66 208	0.54 166	0.36 146	0.46 229	0.32 182	0.28 215	0.49 141	0.43 245	0.10 129	0.91 467	0.10 160	0.09 103	0.22 308	0.70 404

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.38 70	0.37 103	2.47 322	0.25 64	0.16 51	0.54 218	0.15 37	0.42 44	0.57 192	0.37 149	0.52 282	0.24 103	0.19 88	0.31 19	0.27 97	0.09 54	0.06 2	0.08 44	0.30 458	0.09 43	0.22 109
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CFNet-ft	0.60 271	1.16 448	2.45 309	0.29 140	0.30 292	0.64 376	0.28 298	0.69 224	0.57 192	0.49 228	0.57 344	0.79 453	0.44 367	1.48 420	0.62 347	0.15 406	0.10 145	0.28 531	0.14 279	0.21 291	0.29 160

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.43 105	0.50 201	2.21 226	0.27 98	0.18 94	0.63 363	0.17 61	0.94 409	0.58 200	0.49 228	0.48 243	0.30 166	0.30 247	0.40 77	0.31 148	0.10 129	0.08 55	0.10 160	0.08 67	0.15 154	0.33 188
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
UCFNet_RVC	0.55 220	1.16 448	2.48 327	0.31 179	0.27 253	0.65 392	0.28 298	0.76 257	0.58 200	0.51 259	0.53 289	0.67 389	0.42 344	0.91 310	0.45 258	0.16 426	0.11 175	0.17 460	0.17 343	0.20 277	0.23 119

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.24 4	0.51 208	0.97 11	0.18 1	0.12 8	0.31 20	0.12 4	0.34 12	0.60 218	0.16 3	0.15 10	0.16 37	0.20 105	0.33 35	0.27 97	0.11 231	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
G2L-Stereo	0.62 300	1.27 479	2.67 408	0.31 179	0.27 253	0.59 294	0.29 326	0.81 296	0.60 218	0.56 309	0.53 289	0.71 423	0.37 288	1.74 466	0.57 320	0.13 334	0.11 175	0.13 357	0.11 196	0.29 415	0.34 197

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.43 105	0.36 91	2.44 292	0.48 404	0.17 73	0.61 328	0.26 266	0.53 123	0.61 224	0.48 212	0.43 209	0.43 238	0.28 215	0.56 172	0.30 129	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.13 28
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 105	0.36 91	2.44 292	0.48 404	0.18 94	0.61 328	0.28 298	0.53 123	0.61 224	0.48 212	0.43 209	0.43 238	0.28 215	0.49 141	0.30 129	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.13 28

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.55 220	1.28 482	2.73 437	0.35 271	0.14 29	0.56 240	0.23 191	0.89 373	0.62 235	0.52 269	0.51 273	0.49 292	0.38 297	0.52 153	0.60 335	0.09 54	0.07 15	0.10 160	0.08 67	0.25 357	0.61 366
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DFGA-Net	0.61 279	1.55 539	2.59 368	0.32 200	0.26 240	0.54 218	0.22 154	0.67 213	0.63 247	0.50 247	0.52 282	0.35 198	0.28 215	1.84 491	0.99 449	0.10 129	0.08 55	0.12 295	0.12 234	0.38 496	0.18 79

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

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

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

GMStereo	0.44 121	1.32 488	2.65 396	0.28 119	0.16 51	0.42 93	0.22 154	0.48 85	0.63 247	0.41 167	0.36 174	0.26 125	0.25 167	0.41 86	0.30 129	0.14 375	0.08 55	0.10 160	0.12 234	0.17 199	0.13 28
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
STTStereo	0.58 243	0.95 397	2.95 480	0.37 302	0.31 302	0.62 349	0.32 364	0.81 296	0.63 247	0.61 371	0.55 319	0.67 389	0.43 357	0.87 296	0.48 277	0.16 426	0.16 265	0.17 460	0.20 385	0.17 199	0.25 133

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 300	1.15 444	3.11 502	0.39 339	0.37 360	0.60 309	0.28 298	0.87 357	0.64 254	0.63 397	0.56 333	0.71 423	0.45 375	1.08 349	0.52 297	0.15 406	0.12 198	0.14 392	0.15 303	0.18 224	0.25 133
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
G2L-Stereo_test	0.64 324	1.34 496	2.55 356	0.34 248	0.24 213	0.75 451	0.39 425	0.83 315	0.65 261	0.62 386	0.54 309	0.74 433	0.40 319	1.57 437	0.75 396	0.11 231	0.08 55	0.08 44	0.08 67	0.28 405	0.43 261

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

s12784h	0.41 92	0.34 72	2.17 213	0.24 48	0.11 5	0.64 376	0.24 220	0.85 337	0.70 332	0.45 194	0.54 309	0.28 147	0.27 197	0.51 148	0.27 97	0.11 231	0.06 2	0.09 97	0.06 9	0.16 175	0.14 40

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.86 459	0.60 246	2.65 396	1.35 557	1.25 554	0.56 240	0.23 191	0.54 134	0.71 346	1.14 542	0.25 79	0.22 83	0.24 148	1.24 380	0.24 57	0.09 54	2.34 600	0.10 160	0.18 356	0.25 357	3.13 606
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.48 155	1.32 488	2.41 275	0.31 179	0.17 73	0.58 273	0.26 266	0.50 106	0.71 346	0.42 174	0.41 202	0.34 194	0.28 215	0.47 114	0.41 230	0.18 459	0.10 145	0.13 357	0.12 234	0.22 308	0.16 62

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.70 380	0.40 130	2.45 309	0.27 98	0.19 127	0.68 419	0.30 342	1.29 555	0.73 360	0.73 461	0.70 442	0.77 445	0.45 375	3.73 609	0.46 264	0.13 334	0.09 114	0.10 160	0.09 103	0.13 114	0.32 184
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.55 220	0.61 252	2.07 185	0.34 248	0.21 157	0.68 419	0.26 266	0.87 357	0.73 360	0.70 447	0.69 429	0.74 433	0.45 375	1.10 351	0.62 347	0.12 285	0.09 114	0.14 392	0.14 279	0.27 392	0.24 129
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
UGAM	0.69 373	0.84 354	2.66 400	0.40 352	0.20 143	0.53 208	0.34 387	0.63 195	0.74 381	0.45 194	0.74 467	0.95 517	0.36 282	2.57 566	0.42 238	0.11 231	0.45 386	0.17 460	0.19 374	0.43 527	0.57 351

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

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

AdaStereo	0.48 155	0.44 167	2.18 216	0.36 289	0.20 143	0.59 294	0.29 326	0.97 434	0.74 381	0.52 269	0.55 319	0.61 355	0.33 268	0.52 153	0.44 252	0.18 459	0.08 55	0.17 460	0.11 196	0.18 224	0.24 129
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PS-NSSS	0.69 373	1.37 510	2.44 292	0.31 179	0.32 314	0.64 376	0.34 387	1.04 493	0.74 381	0.56 309	0.75 474	0.51 301	0.42 344	2.41 557	0.54 310	0.24 521	0.17 278	0.27 529	0.18 356	0.30 424	0.23 119

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.88 467	1.22 467	2.97 482	0.60 460	0.45 410	1.88 585	0.48 471	1.04 493	0.75 387	0.70 447	0.85 498	0.93 509	0.84 520	1.81 484	1.51 515	0.28 538	0.19 292	0.23 515	0.31 466	0.27 392	0.35 204
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iResNet	0.59 261	1.09 425	2.54 348	0.44 385	0.18 94	0.65 392	0.29 326	0.89 373	0.75 387	0.59 351	0.64 401	0.43 238	0.39 312	0.73 258	1.24 493	0.11 231	0.08 55	0.09 97	0.08 67	0.21 291	0.40 237

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.92 487	0.56 233	2.08 187	0.98 527	2.29 599	0.47 137	0.18 77	0.35 13	0.78 414	0.74 468	0.33 153	0.15 19	0.18 72	1.00 327	0.55 313	0.09 54	3.79 620	0.07 1	0.26 434	0.22 308	3.26 608
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
PAM	0.91 484	0.43 154	2.67 408	0.77 501	0.89 510	1.81 582	1.22 588	1.13 536	0.78 414	1.16 545	0.91 515	1.39 571	0.68 487	0.76 267	1.06 462	0.10 129	0.98 473	0.10 160	0.50 546	0.14 142	0.66 385

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FoundationStereo	0.61 279	0.37 103	0.91 8	1.96 593	2.40 600	0.20 4	0.16 50	0.26 3	0.86 478	0.16 3	0.12 3	0.19 65	0.17 47	0.58 183	0.32 158	0.10 129	2.98 616	0.08 44	0.06 9	0.07 2	0.20 94

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.86 459	1.00 404	2.82 459	0.35 271	0.21 157	0.78 472	0.78 548	1.05 501	0.87 484	0.90 510	0.74 467	0.87 493	1.89 588	1.67 456	1.38 507	0.19 477	0.20 308	0.21 502	0.19 374	0.28 405	0.84 448
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DGSMNet	2.93 605	0.77 329	3.44 540	3.58 618	4.25 614	2.53 602	6.86 625	1.03 487	0.88 488	0.58 332	1.85 576	0.79 453	0.62 467	1.63 449	1.46 510	4.62 623	4.98 626	5.15 628	4.71 627	4.52 623	4.37 621

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

PA-Net	0.93 494	1.36 505	4.14 576	0.64 475	0.41 390	0.70 425	0.53 488	0.91 390	0.88 488	0.53 278	0.60 365	0.70 420	0.54 431	2.40 555	2.57 573	0.17 446	0.28 351	0.19 486	0.28 445	0.25 357	0.48 296
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.63 314	0.57 235	2.29 243	0.37 302	0.35 341	0.69 422	0.49 478	0.96 426	0.88 488	0.49 228	0.54 309	0.72 425	0.46 386	1.98 516	0.50 291	0.19 477	0.20 308	0.18 479	0.16 325	0.28 405	0.34 197

SGM-Forest	1.84 583	7.91 625	10.36 619	0.42 367	0.33 321	1.04 535	1.29 591	1.01 471	0.88 488	1.19 548	2.30 589	1.03 532	1.79 585	2.60 570	2.81 582	0.22 506	0.21 317	0.21 502	0.19 374	0.25 357	0.79 432
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
z-ln-s-r	0.76 416	1.41 517	2.84 463	0.33 222	0.27 253	0.58 273	0.37 409	0.92 397	0.89 493	0.54 284	0.81 488	0.64 372	0.48 404	2.23 541	1.74 527	0.11 231	0.08 55	0.11 235	0.09 103	0.28 405	0.40 237

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.81 435	1.44 526	3.04 496	0.49 417	0.27 253	0.83 491	0.63 520	1.03 487	0.92 501	0.63 397	0.61 373	0.72 425	0.59 454	2.40 555	0.58 326	0.33 549	0.25 339	0.37 554	0.25 426	0.41 519	0.36 212
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
w-ln-seven-2	0.81 435	1.56 542	3.14 505	0.38 322	0.28 268	0.66 405	0.43 446	0.93 403	0.93 508	0.73 461	0.77 481	0.72 425	0.65 476	1.82 487	1.75 529	0.14 375	0.15 250	0.15 421	0.14 279	0.36 480	0.58 356

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.22 541	1.65 556	3.41 536	0.66 482	0.69 481	1.01 530	0.68 535	1.10 525	0.96 518	1.40 573	1.25 553	1.46 575	1.08 549	2.05 522	2.24 560	0.66 575	0.61 422	0.58 573	0.57 565	0.66 565	1.65 551
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FBW_ROB	0.94 496	1.23 472	2.35 255	0.46 397	0.32 314	0.87 505	0.46 465	1.15 539	0.97 524	0.83 501	0.78 485	1.01 528	0.64 473	3.65 608	1.65 522	0.27 535	0.24 330	0.40 557	0.26 434	0.32 443	0.88 460

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MeshStereo	1.29 551	1.34 496	3.04 496	0.35 271	0.28 268	1.10 545	0.69 537	1.42 568	1.07 540	2.71 608	2.43 591	2.95 597	1.50 574	2.92 593	2.03 544	0.23 514	0.22 320	0.22 507	0.19 374	0.50 546	0.69 401
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PDISCO_ROB	0.84 447	1.46 529	2.84 463	0.65 478	0.59 450	1.17 551	0.48 471	1.19 547	1.08 542	0.67 433	0.72 462	1.00 527	0.61 465	1.24 380	1.05 459	0.38 554	0.18 286	0.28 531	0.24 418	0.58 556	0.44 276

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	1.45 566	1.12 434	3.30 519	0.48 404	0.41 390	1.13 547	0.60 511	1.17 545	1.28 561	2.25 598	2.85 601	3.65 605	3.34 608	2.58 568	2.44 566	0.31 546	0.26 342	0.31 541	0.30 458	0.37 488	0.78 429
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 561	2.04 585	3.02 492	0.58 458	0.41 390	2.15 596	1.00 571	1.31 558	1.29 562	1.05 531	1.10 543	1.29 564	0.91 532	3.07 596	1.34 499	1.65 612	0.84 462	0.68 581	0.88 598	1.55 605	1.91 558

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

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

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

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

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

PWCDC_ROB	0.83 445	1.57 543	2.63 386	0.48 404	0.37 360	0.78 472	0.29 326	1.04 493	1.36 568	0.63 397	2.05 581	0.64 372	0.70 494	1.10 351	1.20 485	0.33 549	0.14 232	0.15 421	0.12 234	0.63 562	0.46 287

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.45 566	1.62 552	3.59 551	1.09 537	0.70 483	0.86 498	0.67 533	1.19 547	1.51 575	1.20 553	4.05 614	1.61 580	1.94 589	2.97 595	2.07 548	0.67 576	0.69 438	0.55 572	0.70 577	0.57 555	0.67 390
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DANet	0.85 456	0.68 281	2.41 275	1.18 548	0.48 420	0.77 466	1.23 589	0.93 403	1.53 576	0.90 510	0.72 462	0.97 520	0.57 443	1.86 497	1.05 459	0.18 459	0.16 265	0.19 486	0.16 325	0.26 378	0.67 390
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWCK	1.62 579	2.32 605	4.27 582	1.11 542	0.56 441	1.81 582	1.84 603	1.55 576	1.54 577	1.45 576	1.81 574	1.82 583	1.38 565	3.34 601	2.14 553	1.09 595	0.57 415	0.98 594	0.59 568	1.50 604	0.79 432

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

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

ELAS	1.52 573	0.92 390	2.91 475	0.62 468	0.57 445	3.13 604	2.21 607	1.67 583	1.58 579	2.42 602	2.43 591	1.87 584	2.49 599	1.85 495	2.70 577	0.42 557	0.43 384	0.41 559	0.40 519	0.51 548	0.85 453
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NLCSM	0.53 205	0.70 293	1.11 36	0.30 159	0.36 353	0.49 153	0.28 298	1.39 564	1.68 581	0.31 122	0.30 124	0.30 166	0.31 253	1.43 409	0.39 218	0.11 231	0.12 198	0.11 235	0.10 145	0.35 472	0.53 326

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

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

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

ACVNet_2	1.54 574	2.20 594	4.42 588	1.10 539	0.93 517	1.37 560	0.87 555	1.53 573	1.71 584	1.22 557	1.72 573	2.12 588	1.06 547	2.58 568	1.93 540	0.94 586	0.54 408	1.00 595	0.56 560	2.11 612	0.96 480

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

ELAS_RVC	1.51 572	0.88 370	3.36 523	0.63 471	0.56 441	1.53 567	2.73 610	1.53 573	1.76 587	2.26 599	2.21 588	2.10 587	3.07 604	2.08 528	2.52 569	0.42 557	0.42 379	0.42 561	0.37 509	0.51 548	0.84 448
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV-RUCA	2.30 593	0.38 113	1.36 62	0.41 363	1.90 586	2.03 594	1.86 604	1.37 562	1.78 588	3.73 616	3.72 611	5.06 615	8.09 623	2.15 535	1.63 521	0.26 531	0.77 449	2.71 622	1.91 618	2.43 615	2.42 591

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	2.11 591	1.07 421	2.87 469	0.98 527	0.92 514	2.72 603	1.88 606	1.91 595	12.27 625	2.09 591	1.99 580	2.47 593	2.24 597	2.87 592	2.03 544	0.54 566	0.47 391	0.42 561	0.47 538	0.74 570	1.22 512
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ktn	4.44 615	2.47 611	3.70 557	1.82 585	1.49 569	2.11 595	1.40 597	2.30 603	12.56 626	11.36 627	16.25 631	11.30 629	3.77 610	4.41 614	3.47 594	1.86 614	0.99 475	1.74 617	1.21 609	3.28 618	1.39 533

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark