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

MonStereo	0.47 138	0.29 13	1.07 29	0.22 16	0.18 90	0.51 168	0.14 21	0.49 85	0.35 13	0.25 56	0.17 15	0.15 18	0.11 4	0.88 298	0.48 272	0.06 1	2.11 578	0.07 1	0.80 582	0.07 2	1.01 487

Wavelet-MonSter	0.42 96	0.34 71	1.38 64	0.23 32	0.17 69	0.43 93	0.14 21	0.28 5	0.35 13	0.23 39	0.21 40	0.15 18	0.16 37	0.92 310	0.66 359	0.06 1	1.21 494	0.07 1	0.45 526	0.06 1	0.95 476

Monster-pub-eth3d	0.47 138	0.29 13	1.07 29	0.22 16	0.18 90	0.51 168	0.14 21	0.49 85	0.35 13	0.25 56	0.18 18	0.15 18	0.11 4	0.87 291	0.47 264	0.06 1	2.11 578	0.07 1	0.81 585	0.07 2	1.01 487

3w_stereo	0.44 117	0.29 13	1.53 89	0.23 32	0.20 139	0.37 49	0.22 147	0.53 119	0.41 56	0.25 56	0.21 40	0.13 1	0.22 117	0.90 303	0.24 49	0.06 1	1.52 540	0.07 1	0.44 524	0.08 26	0.83 446

2w_stereo	0.35 39	0.30 27	0.99 15	0.23 32	0.13 15	0.41 75	0.20 97	0.54 130	0.37 25	0.28 95	0.23 64	0.13 1	0.23 135	0.69 233	0.24 49	0.06 1	1.07 478	0.07 1	0.19 366	0.07 2	0.64 378

MonSter	0.47 138	0.29 13	1.07 29	0.22 16	0.18 90	0.51 168	0.14 21	0.49 85	0.35 13	0.26 74	0.18 18	0.15 18	0.11 4	0.88 298	0.47 264	0.06 1	2.11 578	0.07 1	0.81 585	0.07 2	1.01 487

BPD-Stereo	0.20 1	0.27 3	0.78 2	0.22 16	0.13 15	0.15 1	0.16 48	0.22 1	0.41 56	0.12 1	0.17 15	0.13 1	0.10 2	0.20 1	0.22 19	0.07 7	0.06 2	0.08 41	0.08 61	0.08 26	0.33 186

BStereo	0.34 29	0.38 110	1.38 64	0.24 44	0.29 272	0.50 159	0.21 123	0.49 85	0.38 34	0.22 32	0.18 18	0.20 66	0.14 16	0.35 53	0.47 264	0.07 7	0.42 371	0.16 436	0.21 388	0.12 91	0.42 249

Wave_Phase_stereo	0.37 59	0.38 110	1.38 64	0.24 44	0.29 272	1.09 539	0.21 123	0.52 112	0.38 34	0.22 32	0.18 18	0.20 66	0.14 16	0.35 53	0.47 264	0.07 7	0.42 371	0.16 436	0.21 388	0.12 91	0.42 249

NLSM3	0.34 29	0.67 267	1.42 75	0.26 77	0.24 209	0.43 93	0.19 81	0.63 191	0.49 106	0.21 22	0.27 95	0.21 76	0.25 162	0.30 14	0.27 91	0.07 7	0.06 2	0.10 155	0.09 95	0.10 63	0.51 310

BridgeDepth	0.26 7	0.63 257	1.36 60	0.23 32	0.10 1	0.38 59	0.15 36	0.35 12	0.37 25	0.17 7	0.13 5	0.23 89	0.19 81	0.32 29	0.23 37	0.07 7	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.10 63	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.36 49	0.43 150	1.65 102	0.26 77	0.22 166	0.46 117	0.16 48	0.31 7	0.53 152	0.21 22	0.20 32	0.14 10	0.18 65	0.37 62	0.21 11	0.07 7	0.67 425	0.08 41	0.24 411	0.10 63	0.74 415

2.25w	0.42 96	0.30 27	1.12 35	0.22 16	0.15 35	0.36 44	0.13 10	0.45 59	0.37 25	0.26 74	0.27 95	0.14 10	0.19 81	0.91 305	0.36 190	0.07 7	1.38 520	0.07 1	0.67 571	0.07 2	0.91 463

2.5w	0.40 83	0.31 35	1.07 29	0.23 32	0.16 47	0.39 64	0.19 81	0.50 102	0.39 46	0.23 39	0.23 64	0.13 1	0.17 43	0.73 253	0.24 49	0.07 7	1.53 541	0.07 1	0.46 531	0.07 2	0.92 467

2.75w_new	0.46 131	0.32 49	1.39 69	0.21 6	0.19 123	0.40 69	0.18 73	0.51 110	0.39 46	0.27 87	0.21 40	0.13 1	0.20 98	1.10 346	0.44 247	0.07 7	1.58 545	0.07 1	0.61 567	0.07 2	0.82 445

3.25w_new	0.39 71	0.30 27	1.27 51	0.21 6	0.22 166	0.37 49	0.14 21	0.46 67	0.38 34	0.25 56	0.21 40	0.16 35	0.19 81	0.71 245	0.23 37	0.07 7	1.41 525	0.07 1	0.35 492	0.07 2	0.80 435

3.25w	0.39 71	0.30 27	1.27 51	0.21 6	0.22 166	0.37 49	0.14 21	0.46 67	0.38 34	0.25 56	0.21 40	0.16 35	0.19 81	0.71 245	0.23 37	0.07 7	1.41 525	0.07 1	0.35 492	0.07 2	0.80 435

3.5w_stereo	0.34 29	0.33 61	1.17 41	0.21 6	0.15 35	0.40 69	0.14 21	0.46 67	0.36 22	0.23 39	0.25 76	0.15 18	0.19 81	0.80 279	0.24 49	0.07 7	1.02 474	0.07 1	0.07 37	0.07 2	0.52 318

1w_stereo	0.35 39	0.28 8	0.86 5	0.24 44	0.17 69	0.44 103	0.22 147	0.60 173	0.43 70	0.27 87	0.30 118	0.14 10	0.26 176	0.61 196	0.25 66	0.07 7	0.79 442	0.07 1	0.06 9	0.08 26	0.79 431

monsterstereo	0.40 83	0.43 150	1.07 29	0.26 77	0.27 249	0.39 64	0.14 21	0.55 140	0.37 25	0.28 95	0.27 95	0.14 10	0.13 14	0.67 224	0.44 247	0.07 7	1.12 485	0.07 1	0.81 585	0.08 26	0.53 324

fffft	0.36 49	0.70 289	1.51 87	0.25 60	0.15 35	0.42 88	0.24 215	0.46 67	0.42 64	0.22 32	0.19 26	0.20 66	0.16 37	0.47 114	0.69 369	0.07 7	0.09 106	0.10 155	0.08 61	0.30 417	0.45 280
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 49	0.83 344	1.48 84	0.26 77	0.15 35	0.46 117	0.22 147	0.40 30	0.43 70	0.23 39	0.24 68	0.21 76	0.18 65	0.47 114	0.59 325	0.07 7	0.07 14	0.10 155	0.08 61	0.24 325	0.42 249

Pro-Stereo	0.24 4	0.30 27	0.81 3	0.22 16	0.15 35	0.49 145	0.15 36	0.23 2	0.39 46	0.16 3	0.14 6	0.15 18	0.09 1	0.49 141	0.21 11	0.08 23	0.06 2	0.10 155	0.37 504	0.08 26	0.22 106

Monster-pub-mixall	0.50 173	0.35 81	0.98 14	0.22 16	0.13 15	0.34 34	0.12 4	0.38 23	0.28 2	0.39 151	0.19 26	0.16 35	0.12 7	1.05 333	0.41 226	0.08 23	3.28 612	0.07 1	0.73 579	0.08 26	0.55 341

qwe	0.41 88	0.29 13	1.29 55	0.22 16	0.22 166	0.41 75	0.15 36	0.49 85	0.38 34	0.28 95	0.23 64	0.14 10	0.15 25	0.94 312	0.24 49	0.08 23	1.47 534	0.07 1	0.25 420	0.08 26	0.76 418

3.75w	0.33 24	0.27 3	1.02 21	0.22 16	0.21 153	0.44 103	0.16 48	0.47 76	0.33 9	0.25 56	0.21 40	0.13 1	0.18 65	0.54 167	0.24 49	0.08 23	1.14 487	0.07 1	0.08 61	0.07 2	0.56 343

IGEV	0.36 49	0.34 71	1.03 23	0.21 6	0.24 209	0.42 88	0.16 48	0.38 23	0.41 56	0.37 140	0.22 51	0.14 10	0.12 7	0.63 204	0.40 217	0.08 23	0.73 439	0.08 41	0.53 549	0.09 43	0.52 318

LG-Stereo_L2	0.29 13	0.42 138	0.97 11	0.36 286	0.25 219	0.31 19	0.22 147	0.40 30	0.28 2	0.19 14	0.12 2	0.13 1	0.12 7	0.44 102	0.23 37	0.08 23	0.49 387	0.08 41	0.06 9	0.08 26	0.58 354

LG-Stereo_L1	0.30 16	0.42 138	0.97 11	0.35 267	0.28 264	0.28 11	0.21 123	0.39 25	0.30 5	0.19 14	0.12 2	0.13 1	0.12 7	0.45 105	0.22 19	0.08 23	0.71 436	0.08 41	0.06 9	0.08 26	0.51 310

MLG-Stereo_test1	0.36 49	0.45 171	1.50 86	0.24 44	0.35 338	0.45 109	0.13 10	0.36 15	0.51 125	0.20 17	0.10 1	0.18 56	0.12 7	0.33 34	0.18 2	0.08 23	1.36 517	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.47 288

MLG-Stereo	0.38 66	0.43 150	1.46 80	0.24 44	0.42 399	0.44 103	0.13 10	0.42 40	0.51 125	0.27 87	0.14 6	0.17 45	0.13 14	0.35 53	0.18 2	0.08 23	1.45 533	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.47 288

MM-Stereo_test2	0.65 332	0.43 150	2.54 348	0.62 465	0.18 90	0.50 159	0.25 243	0.49 85	0.47 96	0.36 137	0.26 85	0.24 100	0.23 135	0.40 77	0.38 209	0.08 23	2.33 594	0.09 93	0.10 137	0.38 489	2.66 589

HART	0.75 410	0.75 319	2.22 224	0.94 519	1.59 574	0.30 16	0.19 81	0.72 236	0.85 466	0.30 111	0.52 276	0.39 209	0.16 37	0.81 283	0.43 241	0.08 23	2.61 603	0.10 155	0.07 37	0.36 473	1.61 546

Reg-Stereo(zero)	0.66 352	0.26 1	2.13 204	0.25 60	1.15 548	0.99 522	0.97 560	0.57 153	0.81 438	0.52 262	0.46 223	0.54 314	0.59 449	0.47 114	1.14 471	0.08 23	0.88 457	0.08 41	0.36 502	0.12 91	0.80 435

HI	0.47 138	0.82 342	2.49 332	0.29 135	0.22 166	0.45 109	0.20 97	0.59 166	0.43 70	0.59 345	0.59 351	0.65 372	0.45 370	0.48 127	0.40 217	0.08 23	0.09 106	0.10 155	0.11 188	0.24 325	0.20 92

CoSv	0.47 138	0.82 342	2.49 332	0.29 135	0.22 166	0.45 109	0.20 97	0.59 166	0.43 70	0.59 345	0.59 351	0.65 372	0.45 370	0.48 127	0.40 217	0.08 23	0.09 106	0.10 155	0.11 188	0.24 325	0.20 92

DEFOM-Stereo	0.26 7	0.61 248	1.22 45	0.24 44	0.14 26	0.49 145	0.18 73	0.31 7	0.31 6	0.20 17	0.18 18	0.15 18	0.14 16	0.42 95	0.19 5	0.08 23	0.06 2	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.16 60

mms	0.39 71	0.63 257	1.31 58	0.34 244	0.65 472	0.32 25	0.22 147	0.39 25	0.39 46	0.27 87	0.31 130	0.23 89	0.17 43	0.57 176	0.22 19	0.08 23	0.21 309	0.10 155	0.08 61	0.24 325	1.16 502

ours_stereo	0.37 59	0.67 267	1.63 100	0.30 155	0.50 419	0.35 40	0.22 147	0.41 34	0.38 34	0.21 22	0.32 142	0.23 89	0.17 43	0.47 114	0.22 19	0.08 23	0.09 106	0.10 155	0.08 61	0.24 325	0.77 422

fffy	0.39 71	0.67 267	1.57 91	0.45 389	0.52 425	0.37 49	0.22 147	0.45 59	0.35 13	0.21 22	0.30 118	0.26 120	0.20 98	0.45 105	0.24 49	0.08 23	0.29 344	0.10 155	0.08 61	0.25 350	0.77 422

WCG-NET	0.41 88	0.80 336	1.77 113	0.25 60	0.13 15	0.43 93	0.24 215	0.42 40	0.59 203	0.38 146	0.41 196	0.26 120	0.24 142	0.37 62	0.24 49	0.08 23	0.81 449	0.08 41	0.07 37	0.26 371	0.31 175

IGEV-Stereo++	0.58 241	0.29 13	1.66 104	0.37 299	0.53 432	0.47 130	0.13 10	0.54 130	0.37 25	1.02 523	0.25 76	0.17 45	0.22 117	1.04 330	0.27 91	0.08 23	1.98 572	0.08 41	0.06 9	0.17 192	1.92 557

WCG-NET（raft）	0.44 117	0.97 395	1.78 116	0.24 44	0.17 69	0.43 93	0.24 215	0.42 40	0.52 138	0.38 146	0.35 162	0.46 268	0.25 162	0.41 86	0.26 81	0.08 23	1.08 479	0.08 41	0.08 61	0.27 385	0.40 235

MIM_Stereo	0.55 218	0.92 385	2.65 396	0.32 196	1.09 540	0.51 168	0.19 81	0.67 209	0.52 138	0.48 205	0.54 303	0.43 232	0.27 192	0.57 176	0.30 124	0.08 23	0.17 270	0.11 230	0.10 137	0.28 398	0.80 435

LoS_RVC	0.34 29	0.38 110	1.96 158	0.27 94	0.35 338	0.43 93	0.22 147	0.43 45	0.34 11	0.24 49	0.34 155	0.23 89	0.28 210	0.34 41	0.22 19	0.08 23	0.07 14	0.07 1	0.05 1	0.10 63	0.35 202

RAFT_CTSACE	0.58 241	1.16 442	2.76 445	0.36 286	0.29 272	0.54 210	0.29 321	0.69 217	0.51 125	0.51 252	0.75 469	0.67 384	0.37 283	0.63 204	0.47 264	0.08 23	0.49 387	0.11 230	0.10 137	0.41 512	0.32 182

test_4	0.47 138	0.80 336	2.15 206	0.36 286	0.29 272	0.59 288	0.28 293	0.50 102	0.42 64	0.43 174	0.76 472	0.39 209	0.22 117	0.73 253	0.49 282	0.08 23	0.18 278	0.11 230	0.15 295	0.29 408	0.27 145

test-3	0.58 241	0.43 150	2.44 289	0.52 428	0.59 448	0.46 117	0.23 186	0.77 256	0.49 106	0.52 262	0.29 109	0.44 247	0.22 117	0.59 184	0.97 433	0.08 23	1.27 504	0.10 155	0.35 492	0.29 408	0.62 367

test_1	0.58 241	0.43 150	2.44 289	0.52 428	0.59 448	0.46 117	0.23 186	0.77 256	0.49 106	0.51 252	0.29 109	0.44 247	0.22 117	0.59 184	0.97 433	0.08 23	1.27 504	0.10 155	0.35 492	0.29 408	0.63 373

test_3	0.59 259	0.44 163	2.44 289	0.53 432	0.59 448	0.48 137	0.30 337	0.79 272	0.52 138	0.51 252	0.30 118	0.45 259	0.22 117	0.59 184	0.97 433	0.08 23	1.25 499	0.11 230	0.35 492	0.30 417	0.62 367

cross-raft	0.47 138	0.34 71	2.17 209	0.70 491	0.84 503	0.50 159	0.35 392	0.74 242	0.43 70	0.44 183	0.45 218	0.63 359	0.25 162	0.37 62	0.27 91	0.08 23	0.14 224	0.10 155	0.23 407	0.11 78	0.27 145

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 241	1.48 526	2.53 343	0.29 135	0.78 495	0.52 188	0.20 97	0.68 214	0.66 264	0.51 252	0.61 368	0.40 219	0.32 257	0.40 77	0.43 241	0.08 23	0.63 421	0.09 93	0.09 95	0.37 481	0.58 354

AFF-stereo	0.57 233	1.51 530	2.59 368	0.33 218	0.23 196	0.51 168	0.21 123	0.69 217	0.68 304	0.49 221	0.63 383	0.49 287	0.34 271	0.50 147	0.37 201	0.08 23	0.54 400	0.10 155	0.10 137	0.40 505	0.60 363

MatchStereo	0.27 10	0.41 133	1.77 113	0.21 6	0.10 1	0.21 5	0.14 21	0.43 45	0.43 70	0.15 2	0.26 85	0.15 18	0.15 25	0.27 6	0.20 7	0.09 54	0.07 14	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 3

HiDET	0.34 29	0.27 3	1.12 35	0.21 6	0.13 15	0.36 44	0.14 21	0.37 18	0.35 13	0.17 7	0.15 9	0.17 45	0.15 25	0.59 184	0.59 325	0.09 54	0.58 409	0.07 1	0.44 524	0.07 2	0.73 411

LCMNet	0.37 59	0.28 8	1.12 35	0.20 3	0.13 15	0.39 64	0.14 21	0.37 18	0.37 25	0.18 11	0.16 12	0.17 45	0.15 25	0.69 233	0.60 330	0.09 54	0.80 445	0.07 1	0.55 552	0.07 2	0.93 469

VIP-Stereo	0.39 71	0.81 340	1.51 87	0.24 44	0.34 327	0.52 188	0.17 59	0.46 67	0.49 106	0.21 22	0.25 76	0.25 109	0.15 25	0.41 86	0.41 226	0.09 54	0.62 419	0.08 41	0.06 9	0.15 147	0.68 393

252Zero-FE	1.02 514	0.31 35	1.72 110	0.26 77	0.27 249	0.31 19	0.12 4	0.42 40	0.57 184	7.97 618	0.25 76	0.13 1	0.12 7	0.75 259	0.51 289	0.09 54	5.04 622	0.07 1	0.83 589	0.09 43	0.66 383

depthmonostereo	0.38 66	0.68 277	1.59 96	0.48 401	0.14 26	0.41 75	0.19 81	0.52 112	0.42 64	0.26 74	0.29 109	0.31 168	0.29 231	0.64 211	0.33 166	0.09 54	0.10 137	0.09 93	0.08 61	0.10 63	0.50 303

DilatedVolume-Stereo	0.35 39	0.38 110	1.21 42	0.26 77	0.20 139	0.41 75	0.18 73	0.43 45	0.38 34	0.37 140	0.35 162	0.29 150	0.24 142	0.64 211	0.55 308	0.09 54	0.19 284	0.08 41	0.11 188	0.12 91	0.50 303

4.5_new	0.39 71	0.29 13	1.25 49	0.22 16	0.16 47	0.40 69	0.17 59	0.43 45	0.37 25	0.27 87	0.22 51	0.15 18	0.14 16	1.04 330	0.23 37	0.09 54	1.49 535	0.07 1	0.14 271	0.09 43	0.62 367

4.5w-stereo	0.39 71	0.29 13	1.25 49	0.22 16	0.16 47	0.40 69	0.17 59	0.43 45	0.37 25	0.27 87	0.22 51	0.15 18	0.14 16	1.04 330	0.23 37	0.09 54	1.49 535	0.07 1	0.14 271	0.09 43	0.62 367

4w-stereo	0.50 173	0.26 1	1.86 138	0.22 16	0.30 288	0.38 59	0.14 21	0.41 34	0.35 13	0.25 56	0.21 40	0.14 10	0.20 98	1.18 365	0.33 166	0.09 54	1.56 544	0.07 1	0.72 577	0.07 2	1.23 516

monsters	0.39 71	0.39 119	1.04 25	0.24 44	0.32 310	0.42 88	0.13 10	0.49 85	0.35 13	0.27 87	0.21 40	0.14 10	0.15 25	0.60 191	0.43 241	0.09 54	1.09 481	0.07 1	0.70 572	0.07 2	0.65 381

xyz-stereo-finetune2	0.40 83	0.89 370	1.40 70	0.22 16	0.12 6	0.58 267	0.23 186	0.55 140	0.50 118	0.33 124	0.47 229	0.30 158	0.41 326	0.81 283	0.60 330	0.09 54	0.07 14	0.11 230	0.09 95	0.12 91	0.12 21

xyz-stereo-finetune	0.37 59	0.90 376	1.23 47	0.22 16	0.12 6	0.53 199	0.26 261	0.57 153	0.58 192	0.30 111	0.33 146	0.29 150	0.24 142	0.60 191	0.62 342	0.09 54	0.08 51	0.10 155	0.08 61	0.13 111	0.14 38

xyz-stereo	3.06 602	0.44 163	30.74 641	0.24 44	0.12 6	15.34 624	0.24 215	0.56 146	0.49 106	0.62 381	7.90 617	0.64 367	0.49 405	1.44 409	1.05 454	0.09 54	0.07 14	0.34 545	0.08 61	0.13 111	0.19 83

111111	0.39 71	0.28 8	0.93 9	0.33 218	0.42 399	0.43 93	0.13 10	0.48 81	0.39 46	0.24 49	0.31 130	0.18 56	0.17 43	0.43 97	0.23 37	0.09 54	1.32 514	0.08 41	0.06 9	0.25 350	1.00 486

MLG-Stereo_test3	0.31 18	0.44 163	1.03 23	0.48 401	0.40 380	0.36 44	0.13 10	0.39 25	0.46 89	0.28 95	0.19 26	0.17 45	0.12 7	0.25 4	0.18 2	0.09 54	0.53 397	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.45 280

LG-G_1	0.41 88	0.43 150	1.62 98	0.50 420	0.35 338	0.50 159	0.12 4	0.47 76	0.44 80	0.33 124	0.20 32	0.19 62	0.15 25	0.94 312	0.21 11	0.09 54	0.61 414	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.87 457

LG-G	0.41 88	0.43 150	1.62 98	0.50 420	0.35 338	0.50 159	0.12 4	0.47 76	0.44 80	0.33 124	0.20 32	0.19 62	0.15 25	0.94 312	0.21 11	0.09 54	0.61 414	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.87 457

GREAT-IGEV	0.92 486	0.56 229	2.08 183	0.98 525	2.29 598	0.47 130	0.18 73	0.35 12	0.78 409	0.74 463	0.33 146	0.15 18	0.18 65	1.00 322	0.55 308	0.09 54	3.79 615	0.07 1	0.26 428	0.22 301	3.26 603
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.73 395	0.68 277	2.05 178	1.50 568	0.92 512	0.45 109	0.20 97	0.96 420	0.71 341	0.65 419	0.33 146	0.31 168	0.20 98	1.25 379	0.52 292	0.09 54	1.68 555	0.08 41	0.30 453	0.27 385	1.52 540

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 22	0.40 127	1.21 42	0.35 267	0.16 47	0.29 14	0.16 48	0.59 166	0.56 177	0.20 17	0.20 32	0.17 45	0.26 176	0.40 77	0.38 209	0.09 54	0.08 51	0.08 41	0.25 420	0.12 91	0.43 259

castereo++	0.39 71	0.83 344	1.38 64	0.29 135	0.18 90	0.53 199	0.20 97	0.57 153	0.58 192	0.20 17	0.27 95	0.32 175	0.17 43	0.34 41	0.22 19	0.09 54	0.54 400	0.09 93	0.29 443	0.15 147	0.52 318

castereo	0.34 29	0.48 182	1.00 16	0.25 60	0.29 272	0.41 75	0.27 280	0.76 249	0.49 106	0.23 39	0.30 118	0.24 100	0.31 248	0.29 12	0.29 117	0.09 54	0.20 300	0.09 93	0.31 461	0.12 91	0.44 275

tt45	0.35 39	0.80 336	1.46 80	0.26 77	0.17 69	0.55 224	0.22 147	0.44 53	0.39 46	0.24 49	0.26 85	0.25 109	0.18 65	0.64 211	0.36 190	0.09 54	0.08 51	0.10 155	0.08 61	0.24 325	0.29 157

999	0.35 39	0.74 314	1.38 64	0.27 94	0.18 90	0.50 159	0.23 186	0.40 30	0.41 56	0.21 22	0.33 146	0.23 89	0.18 65	0.74 257	0.37 201	0.09 54	0.08 51	0.09 93	0.08 61	0.26 371	0.26 138

tg	0.45 122	0.83 344	1.85 132	0.29 135	0.16 47	0.57 256	0.18 73	0.60 173	0.56 177	0.37 140	0.44 215	0.38 205	0.24 142	0.48 127	0.28 106	0.09 54	0.30 345	0.11 230	0.11 188	0.44 524	0.77 422

dual_stereo	0.94 495	0.31 35	1.80 119	0.90 513	2.52 601	0.54 210	0.15 36	0.69 217	1.02 526	0.25 56	0.18 18	0.18 56	0.14 16	0.63 204	0.35 186	0.09 54	3.76 614	0.07 1	0.47 533	0.07 2	4.59 619

Occ-G	0.68 365	0.54 216	2.08 183	0.99 530	0.74 485	0.38 59	0.25 243	0.46 67	0.78 409	0.40 156	0.36 166	0.46 268	0.22 117	0.90 303	0.70 371	0.09 54	1.53 541	0.09 93	0.16 317	0.31 426	2.06 565

RSM++	0.48 151	0.52 209	1.27 51	1.62 572	1.27 556	0.39 64	0.20 97	0.49 85	0.56 177	0.22 32	0.25 76	0.24 100	0.17 43	0.39 70	0.23 37	0.09 54	0.11 166	0.09 93	0.35 492	0.29 408	0.80 435

RSM	0.47 138	0.51 204	1.36 60	1.37 557	1.04 531	0.37 49	0.21 123	0.52 112	0.55 169	0.23 39	0.28 103	0.28 141	0.17 43	0.40 77	0.22 19	0.09 54	0.24 322	0.09 93	0.35 492	0.24 325	0.80 435

RAFT-Stereo-weight	0.46 131	0.37 100	1.60 97	0.29 135	0.51 422	0.57 256	0.22 147	0.84 316	0.67 277	0.48 205	0.38 179	0.36 194	0.17 43	0.39 70	0.27 91	0.09 54	1.28 506	0.09 93	0.07 37	0.09 43	0.41 244

MoCha-V2	0.74 399	0.78 330	2.18 212	1.01 531	1.55 570	0.36 44	0.19 81	0.61 179	0.49 106	0.33 124	0.34 155	0.30 158	0.27 192	1.56 427	0.47 264	0.09 54	1.94 569	0.08 41	0.37 504	0.18 217	1.62 547

MyStereo07	0.56 226	0.68 277	2.42 276	0.30 155	0.41 387	0.61 323	0.31 348	0.58 157	0.72 350	1.17 541	0.26 85	0.20 66	0.27 192	1.28 385	0.28 106	0.09 54	0.59 411	0.12 290	0.21 388	0.16 168	0.48 295

MyStereo06	0.70 379	0.72 300	3.51 544	0.31 175	0.25 219	0.60 303	0.30 337	0.90 377	0.67 277	1.48 575	0.53 283	0.84 474	0.57 438	0.60 191	1.11 466	0.09 54	0.55 403	0.12 290	0.20 377	0.16 168	0.56 343

MyStereo05	0.57 233	0.72 300	2.72 432	0.31 175	0.25 219	0.60 303	0.30 337	0.87 350	0.82 444	0.54 277	0.37 172	0.53 306	0.42 339	0.63 204	0.73 385	0.09 54	0.55 403	0.12 290	0.20 377	0.16 168	0.56 343

MyStereo04	0.57 233	0.68 277	2.66 400	0.30 155	0.41 387	0.61 323	0.31 348	0.88 358	0.80 430	0.48 205	0.37 172	0.54 314	0.42 339	0.61 196	0.71 377	0.09 54	0.59 411	0.12 290	0.21 388	0.16 168	0.48 295

AE-Stereo	0.71 383	0.32 49	2.44 289	0.44 382	0.50 419	0.58 267	0.23 186	1.08 515	0.67 277	0.67 428	0.51 267	0.47 277	0.24 142	0.63 204	0.32 153	0.09 54	2.15 586	0.11 230	0.45 526	0.22 301	2.01 561

ff7	0.65 332	0.58 233	2.09 187	0.39 336	0.60 453	0.56 233	0.23 186	0.49 85	0.62 227	1.00 518	0.24 68	0.20 66	0.24 142	0.71 245	0.24 49	0.09 54	2.09 574	0.10 155	0.18 348	0.24 325	2.22 578

ffff	0.65 332	0.58 233	2.09 187	0.39 336	0.60 453	0.56 233	0.23 186	0.49 85	0.62 227	1.00 518	0.24 68	0.20 66	0.24 142	0.71 245	0.24 49	0.09 54	2.09 574	0.10 155	0.18 348	0.24 325	2.22 578

11t	0.65 332	0.58 233	2.09 187	0.39 336	0.60 453	0.56 233	0.23 186	0.49 85	0.62 227	1.00 518	0.24 68	0.20 66	0.24 142	0.71 245	0.24 49	0.09 54	2.09 574	0.10 155	0.18 348	0.24 325	2.22 578

MSKI-zero shot	0.70 379	0.44 163	2.62 385	1.47 564	0.75 487	0.56 233	0.20 97	0.80 278	0.45 86	0.60 356	0.52 276	0.44 247	0.17 43	0.70 237	0.26 81	0.09 54	2.87 608	0.09 93	0.32 469	0.14 135	0.50 303

AEACV	0.89 474	0.29 13	1.84 127	2.50 603	1.68 578	0.53 199	0.21 123	1.01 465	0.42 64	0.68 434	0.31 130	0.22 80	0.39 307	1.63 444	0.25 66	0.09 54	2.60 601	0.09 93	0.54 551	0.23 318	2.27 583

GCAP-Stereo	0.59 259	1.35 494	2.44 289	0.49 414	1.02 528	0.52 188	0.14 21	0.53 119	0.54 158	0.44 183	0.50 263	0.30 158	0.22 117	0.68 229	0.41 226	0.09 54	1.30 511	0.09 93	0.07 37	0.23 318	0.54 331

HH	0.79 429	0.52 209	2.72 432	1.45 561	0.80 497	0.91 510	0.23 186	0.76 249	0.76 391	0.64 403	0.55 314	0.87 488	0.41 326	0.94 312	0.45 253	0.09 54	1.20 491	0.10 155	0.09 95	0.16 168	2.16 570

HanStereo	0.79 429	0.52 209	2.72 432	1.45 561	0.80 497	0.91 510	0.23 186	0.76 249	0.76 391	0.64 403	0.55 314	0.87 488	0.41 326	0.94 312	0.45 253	0.09 54	1.20 491	0.10 155	0.09 95	0.16 168	2.16 570

4D-IteraStereo	0.62 299	1.29 478	3.04 496	0.27 94	0.30 288	0.46 117	0.26 261	0.54 130	0.51 125	0.41 158	0.31 130	0.39 209	0.19 81	0.53 161	0.65 356	0.09 54	0.47 383	0.12 290	0.11 188	0.21 284	2.14 569

anonymousdsp	0.86 458	0.59 241	2.65 396	1.33 553	1.25 553	0.56 233	0.23 186	0.54 130	0.71 341	1.13 536	0.25 76	0.22 80	0.24 142	1.24 375	0.24 49	0.09 54	2.34 595	0.10 155	0.18 348	0.25 350	3.12 600

CES	0.33 24	0.32 49	1.46 80	0.25 60	0.50 419	0.40 69	0.20 97	0.48 81	0.48 101	0.22 32	0.29 109	0.26 120	0.19 81	0.35 53	0.22 19	0.09 54	0.07 14	0.08 41	0.05 1	0.16 168	0.54 331

Selective-IGEV	0.57 233	0.42 138	1.87 140	1.67 576	1.33 557	0.36 44	0.20 97	0.61 179	0.71 341	0.22 32	0.31 130	0.22 80	0.19 81	0.52 153	0.36 190	0.09 54	0.97 463	0.09 93	0.15 295	0.20 270	0.85 452

DCRE	0.76 415	0.80 336	2.31 244	1.05 532	1.18 549	0.63 358	0.26 261	1.03 482	0.59 203	0.52 262	2.12 577	0.44 247	0.27 192	0.41 86	0.53 299	0.09 54	1.02 474	0.10 155	0.32 469	0.16 168	1.47 538

ProNet	0.46 131	0.60 242	1.85 132	0.35 267	0.67 474	0.49 145	0.25 243	0.53 119	0.57 184	0.21 22	0.24 68	0.22 80	0.20 98	0.52 153	0.22 19	0.09 54	0.47 383	0.10 155	0.09 95	0.23 318	1.33 523

MC-Stereo	0.58 241	0.37 100	2.00 164	0.88 510	0.64 469	0.54 210	0.19 81	0.46 67	0.39 46	0.58 326	0.39 185	0.27 133	0.27 192	0.71 245	0.32 153	0.09 54	1.20 491	0.09 93	0.16 317	0.22 301	1.92 557

RCA-Stereo	0.45 122	0.38 110	1.80 119	0.27 94	0.25 219	0.58 267	0.23 186	0.84 316	0.66 264	0.42 166	0.44 215	0.28 141	0.35 273	0.31 19	0.21 11	0.09 54	1.01 469	0.09 93	0.07 37	0.21 284	0.53 324

ccc-4	0.65 332	0.58 233	2.09 187	0.39 336	0.60 453	0.56 233	0.23 186	0.49 85	0.62 227	1.00 518	0.24 68	0.20 66	0.24 142	0.71 245	0.24 49	0.09 54	2.09 574	0.10 155	0.18 348	0.24 325	2.22 578

raft_robust	0.68 365	1.24 467	2.42 276	0.30 155	0.57 443	0.53 199	0.25 243	0.95 417	0.79 422	0.49 221	0.46 223	1.12 546	0.74 498	1.50 418	0.61 339	0.09 54	0.62 419	0.10 155	0.30 453	0.26 371	0.30 166

RAFT+CT+SA	0.60 269	1.25 470	2.49 332	0.38 319	0.75 487	0.55 224	0.34 382	0.83 307	0.68 304	0.39 151	0.55 314	0.44 247	0.29 231	0.75 259	0.28 106	0.09 54	0.24 322	0.11 230	0.51 546	0.30 417	0.74 415

IGEV-Stereo	0.86 458	0.60 242	2.65 396	1.35 555	1.25 553	0.56 233	0.23 186	0.54 130	0.71 341	1.14 537	0.25 76	0.22 80	0.24 142	1.24 375	0.24 49	0.09 54	2.34 595	0.10 155	0.18 348	0.25 350	3.13 601
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.31 18	0.30 27	1.80 119	0.29 135	0.12 6	0.41 75	0.20 97	0.39 25	0.42 64	0.26 74	0.31 130	0.25 109	0.19 81	0.36 59	0.26 81	0.09 54	0.11 166	0.12 290	0.10 137	0.13 111	0.15 47

IPLG	0.74 399	1.09 420	2.87 469	0.36 286	0.21 153	1.63 569	0.60 506	1.39 559	0.63 239	1.39 566	0.51 267	0.40 219	0.86 520	1.40 398	0.37 201	0.09 54	0.07 14	0.14 387	0.12 226	0.34 451	0.23 116

GMOStereo	0.58 241	0.89 370	2.46 315	0.29 135	0.99 521	0.51 168	0.32 359	0.58 157	0.46 89	0.58 326	0.48 237	0.54 314	0.27 192	0.31 19	0.25 66	0.09 54	1.64 548	0.13 352	0.11 188	0.34 451	0.42 249

error version	0.58 241	0.89 370	2.46 315	0.29 135	0.99 521	0.51 168	0.32 359	0.58 157	0.46 89	0.58 326	0.48 237	0.54 314	0.27 192	0.31 19	0.25 66	0.09 54	1.64 548	0.13 352	0.11 188	0.34 451	0.42 249

test-v	0.58 241	0.89 370	2.46 315	0.29 135	0.99 521	0.51 168	0.32 359	0.58 157	0.46 89	0.58 326	0.48 237	0.54 314	0.27 192	0.31 19	0.25 66	0.09 54	1.64 548	0.13 352	0.11 188	0.34 451	0.42 249

test-2	0.58 241	0.89 370	2.46 315	0.29 135	0.99 521	0.51 168	0.32 359	0.58 157	0.46 89	0.58 326	0.48 237	0.54 314	0.27 192	0.31 19	0.25 66	0.09 54	1.64 548	0.13 352	0.11 188	0.34 451	0.42 249

iRaftStereo_RVC	0.47 138	0.84 349	1.91 147	0.29 135	0.15 35	0.53 199	0.20 97	0.58 157	0.50 118	0.37 140	0.43 203	0.42 231	0.23 135	0.38 66	0.28 106	0.09 54	0.70 433	0.12 290	0.11 188	0.43 520	0.77 422

CREStereo++_RVC	0.38 66	0.37 100	2.47 320	0.25 60	0.16 47	0.54 210	0.15 36	0.42 40	0.57 184	0.37 140	0.52 276	0.24 100	0.19 81	0.31 19	0.27 91	0.09 54	0.06 2	0.08 41	0.30 453	0.09 43	0.22 106
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
EAI-Stereo	1.16 536	0.29 13	1.94 153	0.55 441	0.97 520	1.96 582	7.94 621	1.34 555	1.03 528	1.01 522	1.48 562	0.51 296	0.66 478	0.65 218	1.42 503	0.09 54	0.23 319	0.09 93	0.53 549	0.13 111	0.49 301

CFNet-RSSM	0.44 117	0.36 87	2.38 257	0.28 115	0.43 403	0.53 199	0.20 97	0.86 341	0.52 138	0.44 183	0.36 166	0.53 306	0.26 176	0.40 77	0.27 91	0.09 54	0.08 51	0.09 93	0.38 509	0.10 63	0.22 106

Gwc-CoAtRS	0.41 88	0.37 100	2.06 180	0.28 115	0.41 387	0.48 137	0.19 81	0.64 198	0.49 106	0.45 187	0.39 185	0.57 333	0.26 176	0.37 62	0.28 106	0.09 54	0.19 284	0.09 93	0.31 461	0.11 78	0.25 130

HITNet	0.55 218	1.28 476	2.73 437	0.35 267	0.14 26	0.56 233	0.23 186	0.89 367	0.62 227	0.52 262	0.51 267	0.49 287	0.38 292	0.52 153	0.60 330	0.09 54	0.07 14	0.10 155	0.08 61	0.25 350	0.61 364
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
Hybrid-DGEV-03	0.53 202	1.31 481	2.33 248	0.30 155	0.17 69	0.58 267	0.24 215	0.71 233	0.51 125	0.61 366	1.00 525	0.39 209	0.28 210	0.44 102	0.41 226	0.10 123	0.23 319	0.12 290	0.09 95	0.35 465	0.53 324

Hybrid-DGEV-2	0.61 277	1.16 442	2.80 452	0.33 218	0.17 69	0.73 435	0.19 81	0.89 367	0.73 355	0.61 366	0.42 199	0.53 306	0.43 352	1.00 322	0.91 425	0.10 123	0.08 51	0.11 230	0.10 137	0.25 350	0.61 364

WQFJA1	0.49 166	0.48 182	1.00 16	0.27 94	0.38 367	0.48 137	0.23 186	1.81 583	2.16 591	0.26 74	0.26 85	0.29 150	0.27 192	0.34 41	0.36 190	0.10 123	0.11 166	0.10 155	0.09 95	0.20 270	0.54 331

WQFJX1	0.51 185	0.58 233	1.00 16	0.27 94	0.35 338	0.48 137	0.25 243	2.07 595	2.18 593	0.27 87	0.26 85	0.30 158	0.28 210	0.51 148	0.33 166	0.10 123	0.11 166	0.10 155	0.08 61	0.24 325	0.45 280

WQFJX	0.49 166	0.47 177	1.02 21	0.27 94	0.39 373	0.47 130	0.23 186	1.85 585	1.92 587	0.28 95	0.27 95	0.28 141	0.28 210	0.43 97	0.36 190	0.10 123	0.12 189	0.10 155	0.08 61	0.24 325	0.54 331

NLMM1	0.53 202	0.51 204	1.05 26	0.28 115	0.38 367	0.49 145	0.24 215	2.08 596	2.47 597	0.29 106	0.28 103	0.27 133	0.25 162	0.48 127	0.35 186	0.10 123	0.11 166	0.10 155	0.09 95	0.24 325	0.57 349

NLMM	0.49 166	0.47 177	1.00 16	0.27 94	0.38 367	0.48 137	0.23 186	1.81 583	2.16 591	0.26 74	0.26 85	0.29 150	0.27 192	0.34 41	0.36 190	0.10 123	0.11 166	0.10 155	0.09 95	0.20 270	0.54 331

NLSM1	0.45 122	0.54 216	1.05 26	0.27 94	0.40 380	0.49 145	0.21 123	1.54 570	1.71 579	0.26 74	0.33 146	0.26 120	0.26 176	0.41 86	0.36 190	0.10 123	0.11 166	0.11 230	0.10 137	0.22 301	0.23 116

FE-Mocha	0.61 277	0.36 87	1.84 127	1.06 533	0.34 327	0.43 93	0.17 59	0.72 236	0.55 169	0.45 187	0.50 263	0.58 337	0.45 370	2.35 543	1.18 476	0.10 123	0.40 368	0.11 230	0.21 388	0.13 111	0.31 175

IGEV-FE	0.91 483	0.39 119	3.80 561	0.42 364	1.95 588	0.56 233	0.64 517	0.84 316	0.55 169	1.45 571	0.53 283	0.79 448	0.42 339	0.57 176	1.13 469	0.10 123	0.49 387	0.10 155	0.34 488	0.19 247	2.97 596

Zero-FE251	0.76 415	0.35 81	2.10 194	0.30 155	0.25 219	0.44 103	0.16 48	0.45 59	0.36 22	5.93 616	0.20 32	0.22 80	0.19 81	0.52 153	1.06 457	0.10 123	0.71 436	0.08 41	0.06 9	0.09 43	1.56 541

DA	0.89 474	0.42 138	2.01 166	1.10 537	1.65 576	0.88 502	0.22 147	0.63 191	0.92 496	0.41 158	0.70 437	0.29 150	0.27 192	1.52 421	0.40 217	0.10 123	2.35 597	0.09 93	0.07 37	0.11 78	3.60 608

GGEV	0.89 474	0.42 138	2.01 166	1.10 537	1.65 576	0.88 502	0.22 147	0.63 191	0.92 496	0.41 158	0.70 437	0.29 150	0.27 192	1.52 421	0.40 217	0.10 123	2.35 597	0.09 93	0.07 37	0.11 78	3.60 608

asda	0.41 88	0.31 35	1.23 47	0.22 16	0.17 69	0.43 93	0.16 48	0.46 67	0.38 34	0.25 56	0.20 32	0.15 18	0.20 98	0.99 321	0.23 37	0.10 123	1.49 535	0.07 1	0.23 407	0.08 26	0.88 459

asd	0.36 49	0.28 8	1.21 42	0.23 32	0.19 123	0.41 75	0.14 21	0.37 18	0.34 11	0.26 74	0.21 40	0.15 18	0.19 81	0.91 305	0.20 7	0.10 123	1.14 487	0.07 1	0.08 61	0.08 26	0.71 405

4.25_new	0.43 101	0.29 13	1.40 70	0.23 32	0.19 123	0.41 75	0.17 59	0.44 53	0.38 34	0.34 131	0.22 51	0.15 18	0.18 65	1.06 334	0.30 124	0.10 123	1.44 529	0.07 1	0.32 469	0.07 2	0.93 469

4.5w_new	0.43 101	0.29 13	1.40 70	0.23 32	0.19 123	0.41 75	0.17 59	0.44 53	0.38 34	0.34 131	0.22 51	0.15 18	0.18 65	1.06 334	0.30 124	0.10 123	1.44 529	0.07 1	0.32 469	0.07 2	0.93 469

4.25w-stereo	0.43 101	0.29 13	1.40 70	0.23 32	0.19 123	0.41 75	0.17 59	0.44 53	0.38 34	0.34 131	0.22 51	0.15 18	0.18 65	1.06 334	0.30 124	0.10 123	1.44 529	0.07 1	0.32 469	0.07 2	0.93 469

DFGA-Net	0.61 277	1.55 533	2.59 368	0.32 196	0.26 236	0.54 210	0.22 147	0.67 209	0.63 239	0.50 240	0.52 276	0.35 192	0.28 210	1.84 486	0.99 444	0.10 123	0.08 51	0.12 290	0.12 226	0.38 489	0.18 77

LGtest1	0.26 7	0.43 150	0.82 4	0.23 32	0.21 153	0.31 19	0.11 2	0.36 15	0.43 70	0.24 49	0.18 18	0.16 35	0.14 16	0.30 14	0.28 106	0.10 123	0.16 257	0.08 41	0.06 9	0.10 63	0.42 249

LG-Stereo	0.36 49	0.61 248	1.37 63	0.26 77	0.37 358	0.43 93	0.20 97	0.55 140	0.44 80	0.25 56	0.30 118	0.50 291	0.17 43	0.30 14	0.37 201	0.10 123	0.18 278	0.11 230	0.10 137	0.24 325	0.43 259

MM-Stereo_test3	0.59 259	0.85 354	2.28 236	0.53 432	0.31 298	0.45 109	0.30 337	0.78 263	0.76 391	0.33 124	0.43 203	0.32 175	0.23 135	0.61 196	0.54 305	0.10 123	1.65 552	0.10 155	0.08 61	0.42 515	0.68 393

MM-Stereo_test1	0.63 313	0.64 261	2.51 338	0.54 439	0.37 358	0.44 103	0.28 293	0.68 214	0.59 203	0.43 174	0.33 146	0.26 120	0.25 162	0.89 302	0.52 292	0.10 123	1.84 561	0.10 155	0.09 95	0.41 512	1.40 533

FoundationStereo	0.61 277	0.37 100	0.91 8	1.96 592	2.40 599	0.20 4	0.16 48	0.26 3	0.86 473	0.16 3	0.12 2	0.19 62	0.17 43	0.58 183	0.32 153	0.10 123	2.98 611	0.08 41	0.06 9	0.07 2	0.20 92

GIP-stereo	0.61 277	0.68 277	1.05 26	0.95 522	1.46 566	0.42 88	0.17 59	0.69 217	0.49 106	0.19 14	0.24 68	0.23 89	0.18 65	0.95 318	0.59 325	0.10 123	1.33 515	0.08 41	0.06 9	0.18 217	2.21 577

PAM_32	0.95 498	0.43 150	2.68 415	0.64 472	1.10 544	1.78 576	1.16 578	1.12 527	0.96 513	1.07 529	0.90 508	1.38 565	0.76 506	0.78 271	1.11 466	0.10 123	1.29 508	0.10 155	0.50 541	0.16 168	0.98 484

PAM	0.91 483	0.43 150	2.67 408	0.77 499	0.89 508	1.81 577	1.22 583	1.13 531	0.78 409	1.16 540	0.91 510	1.39 566	0.68 482	0.76 262	1.06 457	0.10 123	0.98 465	0.10 155	0.50 541	0.14 135	0.66 383

UGAM-zero	0.97 505	0.44 163	2.48 326	0.33 218	0.86 504	1.26 551	0.76 540	1.05 496	0.52 138	0.93 512	0.45 218	1.32 561	0.81 510	2.08 523	0.49 282	0.10 123	0.52 395	0.09 93	0.47 533	0.11 78	4.43 617

GCAP-BAT	0.78 425	0.38 110	2.37 254	0.98 525	0.60 453	0.77 461	0.22 147	1.13 531	0.51 125	0.80 483	0.90 508	0.81 461	0.25 162	0.77 264	0.88 421	0.10 123	1.94 569	0.09 93	0.50 541	0.17 192	1.35 527

RAStereo	0.33 24	0.81 340	2.22 224	0.27 94	0.18 90	0.25 8	0.20 97	0.45 59	0.38 34	0.21 22	0.26 85	0.20 66	0.16 37	0.26 5	0.26 81	0.10 123	0.08 51	0.10 155	0.08 61	0.13 111	0.09 6

Pointernet	0.37 59	0.31 35	1.91 147	0.25 60	0.37 358	0.47 130	0.15 36	0.67 209	0.52 138	0.23 39	0.30 118	0.28 141	0.20 98	0.32 29	0.23 37	0.10 123	0.24 322	0.07 1	0.13 248	0.10 63	0.51 310

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 438	0.78 330	3.67 554	0.35 267	0.81 499	1.25 550	0.88 552	1.13 531	0.58 192	0.84 497	0.52 276	1.24 555	0.64 468	0.77 264	0.70 371	0.10 123	0.53 397	0.11 230	0.45 526	0.29 408	0.81 442

U	3.41 606	0.37 100	1.27 51	0.27 94	13.75 624	19.65 631	0.15 36	0.43 45	0.33 9	0.18 11	0.19 26	0.27 133	0.15 25	0.23 3	0.19 5	0.10 123	0.06 2	17.75 635	12.73 627	0.11 78	0.10 11

IGEV-Stereo+	0.48 151	0.32 49	1.43 76	0.26 77	0.46 414	0.30 16	0.13 10	0.32 9	0.57 184	0.80 483	0.24 68	0.19 62	0.19 81	0.57 176	0.46 259	0.10 123	1.36 517	0.08 41	0.22 402	0.46 531	1.04 493

AIO-Stereo	0.64 323	0.60 242	1.63 100	1.31 550	1.45 563	0.38 59	0.20 97	0.55 140	0.83 451	0.31 114	0.31 130	0.23 89	0.15 25	0.39 70	0.63 349	0.10 123	1.25 499	0.09 93	0.41 519	0.21 284	1.73 552

gcap-zeroshot	0.52 188	0.86 359	2.38 257	0.32 196	0.60 453	0.70 420	0.20 97	0.78 263	0.58 192	0.44 183	0.36 166	0.81 461	0.24 142	0.53 161	0.30 124	0.10 123	0.35 354	0.09 93	0.31 461	0.09 43	0.40 235

testlalala2	0.48 151	0.34 71	2.53 343	0.65 475	0.56 438	0.57 256	0.20 97	0.84 316	0.63 239	0.42 166	0.54 303	0.45 259	0.21 109	0.30 14	0.26 81	0.10 123	0.13 207	0.09 93	0.29 443	0.12 91	0.31 175

MGS-Stereo	0.35 39	0.48 182	1.99 163	0.26 77	0.14 26	0.41 75	0.22 147	0.41 34	0.48 101	0.24 49	0.51 267	0.25 109	0.18 65	0.33 34	0.22 19	0.10 123	0.08 51	0.09 93	0.08 61	0.47 535	0.10 11

IGEV++	0.74 399	0.70 289	2.05 178	1.11 540	1.09 540	0.32 25	0.21 123	0.75 246	0.43 70	0.30 111	0.30 118	0.22 80	0.27 192	0.98 320	0.31 143	0.10 123	2.50 600	0.08 41	0.15 295	0.27 385	2.70 590

MyStereo8	0.73 395	1.16 442	2.89 472	0.53 432	0.34 327	0.71 425	0.20 97	1.87 587	0.59 203	0.53 271	0.66 411	0.50 291	0.33 263	1.27 384	0.62 342	0.10 123	1.19 490	0.10 155	0.21 388	0.21 284	0.61 364

ACVNet-DCA	0.67 358	0.73 304	2.43 281	0.67 483	0.52 425	0.76 451	0.24 215	0.81 287	0.83 451	0.77 472	0.39 185	0.25 109	0.38 292	0.70 237	0.22 19	0.10 123	2.13 582	0.11 230	0.09 95	0.16 168	1.18 503

xx1	0.71 383	0.73 304	2.43 281	0.67 483	0.52 425	0.76 451	0.24 215	0.85 330	1.05 532	0.77 472	0.39 185	0.46 268	0.37 283	0.70 237	0.22 19	0.10 123	2.13 582	0.12 290	0.41 519	0.16 168	1.18 503

1test111	0.72 392	0.73 304	2.43 281	0.67 483	0.52 425	0.76 451	0.24 215	0.81 287	0.83 451	0.77 472	0.39 185	0.25 109	0.38 292	1.03 328	0.75 391	0.10 123	2.13 582	0.11 230	0.09 95	0.16 168	1.18 503

cc1	0.74 399	0.73 304	2.43 281	0.67 483	0.52 425	0.76 451	0.24 215	0.85 330	1.05 532	0.77 472	0.39 185	0.25 109	0.38 292	0.70 237	0.22 19	0.10 123	2.13 582	0.11 230	0.09 95	0.25 350	2.20 576

IGEVStereo-DCA	0.74 399	0.74 314	2.09 187	0.76 496	0.77 492	0.45 109	0.23 186	0.49 85	0.62 227	0.71 451	0.22 51	0.30 158	0.28 210	1.29 386	1.53 512	0.10 123	1.50 538	0.10 155	0.18 348	0.24 325	2.22 578

rrr	0.84 446	0.74 314	3.40 534	0.76 496	0.77 492	0.45 109	0.28 293	1.23 546	0.84 463	0.71 451	0.22 51	0.30 158	0.28 210	1.29 386	1.53 512	0.10 123	1.50 538	0.10 155	0.29 443	0.24 325	1.75 553

ffm	0.78 425	0.67 267	3.39 529	0.32 196	0.22 166	0.58 267	0.28 293	0.85 330	0.96 513	0.54 277	0.74 462	0.67 384	0.40 314	0.64 211	0.22 19	0.10 123	2.16 587	0.15 416	0.33 483	0.25 350	2.19 573

ff1	1.07 525	0.67 267	3.39 529	0.32 196	0.22 166	0.58 267	0.28 293	0.85 330	0.96 513	0.54 277	0.74 462	0.67 384	0.40 314	2.75 579	3.86 596	0.10 123	2.16 587	0.15 416	0.33 483	0.25 350	2.19 573

tt1	0.74 399	0.73 304	2.34 250	0.67 483	0.63 465	0.75 446	0.24 215	0.85 330	0.96 513	0.81 487	0.38 179	0.26 120	0.35 273	0.64 211	0.22 19	0.10 123	2.16 587	0.11 230	0.09 95	0.25 350	2.19 573

MaDis-Stereo	0.35 39	0.89 370	2.15 206	0.25 60	0.29 272	0.29 14	0.17 59	0.47 76	0.41 56	0.21 22	0.22 51	0.28 141	0.21 109	0.32 29	0.31 143	0.10 123	0.09 106	0.10 155	0.08 61	0.11 78	0.12 21

IGEV_Zeroshot_test	0.91 483	0.39 119	3.80 561	0.42 364	1.95 588	0.56 233	0.64 517	0.84 316	0.55 169	1.45 571	0.53 283	0.79 448	0.42 339	0.57 176	1.13 469	0.10 123	0.49 387	0.10 155	0.34 488	0.19 247	2.97 596

testlalala	0.53 202	0.36 87	2.40 267	0.29 135	0.35 338	0.60 303	0.22 147	1.02 474	0.63 239	0.56 302	0.40 194	0.32 175	0.21 109	0.33 34	0.27 91	0.10 123	1.73 557	0.09 93	0.24 411	0.08 26	0.43 259

RAFT-Test	0.56 226	0.41 133	2.01 166	0.90 513	1.07 537	0.65 387	0.37 404	0.83 307	0.65 256	0.49 221	0.49 251	0.93 504	0.24 142	0.52 153	0.30 124	0.10 123	0.38 361	0.09 93	0.38 509	0.11 78	0.19 83

anonymousdsp2	0.88 466	0.31 35	1.96 158	1.06 533	1.56 571	0.57 256	0.22 147	0.84 316	0.98 520	1.20 548	0.37 172	0.65 372	0.26 176	1.19 368	0.46 259	0.10 123	2.40 599	0.10 155	0.13 248	0.19 247	2.96 594

LoS	0.34 29	0.35 81	1.88 141	0.25 60	0.13 15	0.53 199	0.20 97	0.50 102	0.53 152	0.26 74	0.28 103	0.37 199	0.24 142	0.40 77	0.25 66	0.10 123	0.08 51	0.08 41	0.06 9	0.15 147	0.10 11
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.90 480	0.31 35	1.90 144	1.60 571	0.95 516	1.14 543	0.42 434	0.85 330	0.43 70	1.74 582	0.21 40	0.27 133	0.17 43	1.56 427	0.30 124	0.10 123	2.60 601	0.10 155	0.09 95	0.10 63	3.10 599

anonymousa	0.74 399	0.60 242	2.58 366	0.96 523	1.33 557	0.61 323	0.26 261	0.69 217	0.56 177	0.55 290	0.84 490	0.82 466	0.46 381	0.56 172	0.61 339	0.10 123	1.11 484	0.12 290	0.98 598	0.14 135	0.97 482

CroCo-Stereo Lap2	0.38 66	0.91 380	2.02 171	0.33 218	0.38 367	0.23 6	0.21 123	0.63 191	0.51 125	0.23 39	0.28 103	0.29 150	0.23 135	0.34 41	0.28 106	0.10 123	0.09 106	0.10 155	0.08 61	0.22 301	0.15 47

TestStereo1	0.59 259	1.21 456	2.63 386	0.40 349	0.60 453	0.56 233	0.34 382	0.82 296	0.73 355	0.45 187	0.63 383	0.36 194	0.42 339	0.66 221	0.42 234	0.10 123	0.32 348	0.12 290	0.10 137	0.34 451	0.52 318

DCANet-4	0.43 101	0.32 49	2.31 244	0.26 77	0.14 26	0.51 168	0.22 147	0.84 316	0.78 409	0.55 290	0.48 237	0.28 141	0.37 283	0.40 77	0.37 201	0.10 123	0.07 14	0.09 93	0.07 37	0.08 26	0.43 259

fff	0.50 173	0.90 376	2.63 386	0.25 60	0.15 35	0.51 168	0.22 147	0.85 330	0.82 444	0.55 290	0.48 237	0.31 168	0.65 471	0.39 70	0.37 201	0.10 123	0.07 14	0.09 93	0.07 37	0.08 26	0.43 259

ADStereo(finetuned)	0.50 173	0.91 380	2.43 281	0.26 77	0.14 26	0.51 168	0.22 147	0.84 316	0.78 409	0.56 302	0.49 251	0.32 175	0.75 502	0.40 77	0.40 217	0.10 123	0.07 14	0.09 93	0.07 37	0.13 111	0.45 280

test_5	0.61 277	1.25 470	2.76 445	0.39 336	0.64 469	0.58 267	0.35 392	0.85 330	0.66 264	0.49 221	0.56 328	0.55 323	0.40 314	0.79 275	0.32 153	0.10 123	0.19 284	0.12 290	0.12 226	0.33 441	0.85 452

SA-5K	0.59 259	1.21 456	2.63 386	0.40 349	0.60 453	0.56 233	0.34 382	0.82 296	0.73 355	0.45 187	0.63 383	0.36 194	0.42 339	0.66 221	0.42 234	0.10 123	0.32 348	0.12 290	0.10 137	0.34 451	0.52 318

Sa-1000	0.61 277	1.07 416	2.71 430	0.32 196	0.61 462	0.61 323	0.31 348	1.00 455	0.76 391	0.53 271	0.83 488	0.43 232	0.33 263	0.69 233	0.30 124	0.10 123	0.52 395	0.13 352	0.28 439	0.29 408	0.29 157

SA	0.61 277	1.14 433	2.79 451	0.32 196	0.63 465	0.57 256	0.30 337	0.97 428	0.78 409	0.43 174	0.63 383	0.39 209	0.46 381	0.70 237	0.31 143	0.10 123	0.44 377	0.13 352	0.32 469	0.31 426	0.51 310

iRaft-Stereo_5w	0.65 332	1.35 494	2.21 222	0.30 155	0.63 465	0.49 145	0.28 293	0.78 263	0.64 249	0.41 158	0.61 368	0.62 355	0.46 381	1.79 476	0.48 272	0.10 123	0.25 331	0.11 230	0.12 226	0.40 505	0.94 473

iRaft-Stereo_20w	1.50 564	0.42 138	4.81 592	2.24 598	2.09 593	1.36 553	1.27 585	1.38 558	0.94 505	2.07 585	0.42 199	0.85 480	0.69 487	0.87 291	1.37 500	0.10 123	4.04 617	0.09 93	0.40 514	0.17 192	4.53 618

MIPNet	0.88 466	1.07 416	2.85 466	0.61 463	0.18 90	1.46 559	1.37 588	1.65 577	0.78 409	1.93 584	0.85 493	0.75 433	1.66 573	0.87 291	0.34 178	0.10 123	0.08 51	0.11 230	0.32 469	0.27 385	0.26 138

IPLGR	0.58 241	0.64 261	3.12 503	0.37 299	0.18 90	0.62 344	0.54 486	1.06 509	0.69 316	0.73 456	0.46 223	0.50 291	0.44 362	1.12 354	0.31 143	0.10 123	0.08 51	0.11 230	0.09 95	0.21 284	0.20 92

CrosDoStereo	0.96 502	0.49 189	2.66 400	0.27 94	0.33 317	0.54 210	3.69 608	0.77 256	0.66 264	0.70 442	1.39 559	0.53 306	1.47 566	1.77 469	3.02 582	0.10 123	0.08 51	0.11 230	0.11 188	0.22 301	0.30 166

LCNet	0.58 241	0.43 150	2.42 276	0.91 517	0.22 166	0.95 519	0.29 321	0.62 183	0.64 249	0.52 262	0.55 314	0.41 226	0.75 502	0.84 287	0.27 91	0.10 123	0.07 14	0.12 290	0.18 348	0.97 579	0.40 235

STrans-v2	0.69 372	0.62 255	2.66 400	0.28 115	0.23 196	0.57 256	0.32 359	1.01 465	0.77 404	0.92 508	0.84 490	0.88 492	0.92 530	1.81 479	1.19 479	0.10 123	0.07 14	0.10 155	0.09 95	0.12 91	0.30 166

TransformOpticalFlow	0.65 332	0.61 248	2.67 408	0.45 389	0.26 236	0.62 344	0.28 293	0.88 358	0.76 391	0.76 470	0.74 462	0.90 498	0.84 515	1.82 482	0.80 406	0.10 123	0.07 14	0.11 230	0.09 95	0.12 91	0.19 83

PSM-AAD	0.67 358	0.29 13	2.41 272	0.37 299	0.23 196	0.86 493	1.15 576	0.62 183	0.66 264	0.64 403	0.71 452	0.67 384	2.90 597	0.65 218	0.32 153	0.10 123	0.08 51	0.17 455	0.15 295	0.14 135	0.34 195

KYRaft	0.52 188	0.35 81	2.40 267	0.34 244	0.21 153	0.75 446	0.43 441	0.62 183	0.63 239	0.64 403	0.92 511	0.53 306	0.72 491	0.60 191	0.26 81	0.10 123	0.07 14	0.12 290	0.14 271	0.13 111	0.54 331

ASMatch	0.61 277	0.47 177	2.72 432	0.91 517	0.36 351	0.56 233	0.24 215	0.54 130	0.67 277	0.48 205	1.20 545	0.47 277	0.65 471	1.33 391	0.93 427	0.10 123	0.08 51	0.11 230	0.11 188	0.10 63	0.17 68

DeepStereo_LL	0.96 502	0.49 189	2.66 400	0.27 94	0.33 317	0.54 210	3.69 608	0.77 256	0.66 264	0.70 442	1.39 559	0.53 306	1.47 566	1.77 469	3.02 582	0.10 123	0.08 51	0.11 230	0.11 188	0.22 301	0.30 166

DEmStereo	0.69 372	0.40 127	2.42 276	0.42 364	0.18 90	0.66 400	0.88 552	0.54 130	0.64 249	0.60 356	1.00 525	0.45 259	1.24 553	1.53 423	2.21 553	0.10 123	0.08 51	0.10 155	0.10 137	0.11 78	0.14 38

THIR-Stereo	0.88 466	0.85 354	2.33 248	0.26 77	0.16 47	0.59 288	2.69 604	0.62 183	0.54 158	0.62 381	1.61 566	0.96 513	1.77 579	1.67 451	2.20 552	0.10 123	0.08 51	0.14 387	0.11 188	0.16 168	0.21 99

GrayStereo	0.71 383	0.27 3	2.40 267	0.89 511	0.23 196	0.62 344	1.40 592	0.67 209	0.70 327	0.72 454	0.77 476	0.55 323	3.03 598	0.60 191	0.28 106	0.10 123	0.08 51	0.10 155	0.21 388	0.12 91	0.37 211

RAFT-345	0.56 226	0.37 100	2.68 415	0.40 349	0.34 327	0.58 267	0.41 427	0.49 85	0.70 327	0.51 252	0.99 524	0.43 232	0.28 210	1.56 427	0.81 410	0.10 123	0.07 14	0.11 230	0.09 95	0.11 78	0.09 6

CroCo-Stereo	0.35 39	0.71 294	1.67 106	0.32 196	0.17 69	0.19 3	0.21 123	0.79 272	0.54 158	0.22 32	0.25 76	0.55 323	0.22 117	0.28 9	0.28 106	0.10 123	0.08 51	0.08 41	0.07 37	0.12 91	0.10 11
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
test-1	0.61 277	0.54 216	2.09 187	0.31 175	1.37 559	0.51 168	0.28 293	0.83 307	0.50 118	0.42 166	0.55 314	0.54 314	0.24 142	0.38 66	1.25 489	0.10 123	1.08 479	0.10 155	0.17 335	0.11 78	0.77 422

GMM-Stereo	0.53 202	0.33 61	2.89 472	0.53 432	0.24 209	0.77 461	0.46 460	0.62 183	0.65 256	0.58 326	0.73 459	0.47 277	0.43 352	0.68 229	0.29 117	0.10 123	0.06 2	0.13 352	0.13 248	0.14 135	0.44 275

Prome-Stereo	0.53 202	0.36 87	2.39 264	0.60 457	0.23 196	0.63 358	0.41 427	0.66 204	0.67 277	0.59 345	1.02 529	0.43 232	0.71 490	0.61 196	0.34 178	0.10 123	0.07 14	0.10 155	0.09 95	0.13 111	0.44 275

rafts_anoy	0.60 269	1.33 487	2.59 368	0.53 432	1.09 540	0.49 145	0.25 243	0.67 209	0.53 152	0.41 158	0.38 179	0.33 183	0.30 242	0.68 229	0.41 226	0.10 123	1.13 486	0.13 352	0.15 295	0.20 270	0.29 157

raft+_RVC	0.62 299	1.18 449	2.43 281	0.36 286	2.08 592	0.52 188	0.25 243	0.66 204	0.54 158	0.36 137	0.46 223	0.32 175	0.28 210	0.49 141	0.43 241	0.10 123	0.91 459	0.10 155	0.09 95	0.22 301	0.70 403

TANstereo	0.39 71	0.70 289	2.48 326	0.23 32	0.12 6	0.54 210	0.16 48	0.41 34	0.47 96	0.45 187	0.51 267	0.26 120	0.22 117	0.34 41	0.21 11	0.10 123	0.10 137	0.08 41	0.07 37	0.09 43	0.18 77

XX-TBD	0.40 83	1.04 412	2.49 332	0.35 267	0.13 15	0.51 168	0.17 59	0.44 53	0.52 138	0.38 146	0.51 267	0.23 89	0.19 81	0.31 19	0.25 66	0.10 123	0.07 14	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.18 77

raftrobust	0.52 188	1.14 433	2.15 206	0.33 218	0.99 521	0.53 199	0.21 123	0.59 166	0.50 118	0.53 271	0.36 166	0.31 168	0.33 263	0.47 114	0.42 234	0.10 123	0.55 403	0.09 93	0.08 61	0.22 301	0.46 286

RALCasStereoNet	0.65 332	1.34 490	2.56 360	0.43 377	0.96 517	0.50 159	0.26 261	0.62 183	0.56 177	0.43 174	0.49 251	0.36 194	0.28 210	0.72 252	0.53 299	0.10 123	1.18 489	0.09 93	0.08 61	0.27 385	1.27 518

RALAANet	0.52 188	1.37 504	2.63 386	0.33 218	0.23 196	0.48 137	0.19 81	0.69 217	0.55 169	0.49 221	0.46 223	0.39 209	0.31 248	0.53 161	0.53 299	0.10 123	0.33 352	0.11 230	0.17 335	0.29 408	0.13 26

DCANet	0.49 166	0.91 380	2.63 386	0.26 77	0.14 26	0.51 168	0.22 147	0.84 316	0.78 409	0.56 302	0.49 251	0.32 175	0.41 326	0.39 70	0.41 226	0.10 123	0.07 14	0.09 93	0.07 37	0.14 135	0.45 280

csc	0.50 173	0.90 376	2.63 386	0.25 60	0.15 35	0.51 168	0.22 147	0.85 330	0.82 444	0.55 290	0.48 237	0.31 168	0.65 471	0.39 70	0.37 201	0.10 123	0.07 14	0.09 93	0.07 37	0.08 26	0.43 259

cscssc	0.50 173	0.90 376	2.63 386	0.25 60	0.15 35	0.51 168	0.22 147	0.85 330	0.82 444	0.55 290	0.48 237	0.31 168	0.65 471	0.39 70	0.37 201	0.10 123	0.07 14	0.09 93	0.07 37	0.08 26	0.43 259

111	0.57 233	1.41 511	2.63 386	0.25 60	0.15 35	0.59 288	0.26 261	0.90 377	0.83 451	0.50 240	0.54 303	0.57 333	0.38 292	0.54 167	0.41 226	0.10 123	0.07 14	0.09 93	0.07 37	0.24 325	0.81 442

test_xeample3	0.86 458	0.75 319	3.36 523	0.65 475	0.76 490	0.49 145	0.33 373	1.21 545	0.80 430	0.61 366	0.23 64	0.30 158	0.29 231	1.17 363	1.57 515	0.10 123	1.79 558	0.10 155	0.40 514	0.25 350	2.09 566

DIP-Stereo	0.43 101	0.50 197	2.21 222	0.27 94	0.18 90	0.63 358	0.17 59	0.94 403	0.58 192	0.49 221	0.48 237	0.30 158	0.30 242	0.40 77	0.31 143	0.10 123	0.08 51	0.10 155	0.08 61	0.15 147	0.33 186
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.42 96	0.31 35	2.51 338	0.30 155	0.18 90	0.56 233	0.25 243	0.82 296	0.41 56	0.57 319	0.67 416	0.33 183	0.24 142	0.34 41	0.33 166	0.10 123	0.08 51	0.09 93	0.07 37	0.09 43	0.18 77

RAFT-Stereo	0.42 96	0.31 35	2.51 338	0.30 155	0.18 90	0.56 233	0.25 243	0.82 296	0.41 56	0.57 319	0.67 416	0.33 183	0.24 142	0.34 41	0.33 166	0.10 123	0.08 51	0.09 93	0.07 37	0.09 43	0.18 77
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.59 259	1.41 511	2.41 272	0.31 175	0.15 35	0.60 303	0.23 186	0.77 256	0.63 239	0.67 428	0.66 411	0.55 323	0.37 283	1.16 360	1.09 463	0.10 123	0.07 14	0.09 93	0.07 37	0.21 284	0.29 157

BridgeDepth_RVC	0.24 4	0.51 204	0.97 11	0.18 1	0.12 6	0.31 19	0.12 4	0.34 11	0.60 210	0.16 3	0.15 9	0.16 35	0.20 98	0.33 34	0.27 91	0.11 225	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
MonSter++	0.34 29	0.27 3	1.00 16	0.21 6	0.13 15	0.31 19	0.14 21	0.30 6	0.32 8	0.17 7	0.14 6	0.18 56	0.15 25	0.61 196	0.40 217	0.11 225	0.82 451	0.07 1	0.56 555	0.07 2	0.84 447

NLCSM	0.53 202	0.70 289	1.11 34	0.30 155	0.36 351	0.49 145	0.28 293	1.39 559	1.68 576	0.31 114	0.30 118	0.30 158	0.31 248	1.43 404	0.39 214	0.11 225	0.12 189	0.11 230	0.10 137	0.35 465	0.53 324

Select-FE	0.89 474	0.94 390	2.99 487	0.50 420	1.03 529	1.31 552	0.92 557	1.40 561	0.59 203	1.11 533	0.55 314	1.16 553	0.75 502	0.91 305	1.20 480	0.11 225	0.46 379	0.11 230	0.49 538	0.14 135	1.09 498

Replicate-Monster	0.58 241	0.53 213	1.55 90	0.22 16	0.34 327	0.37 49	0.13 10	0.43 45	0.39 46	0.35 136	0.16 12	0.16 35	0.15 25	1.46 411	0.21 11	0.11 225	2.71 604	0.07 1	0.35 492	0.08 26	1.81 555

GASTEREO	0.89 474	0.83 344	1.67 106	2.15 594	1.89 584	0.52 188	0.21 123	0.62 183	0.62 227	0.33 124	0.31 130	0.16 35	0.31 248	1.11 351	0.68 366	0.11 225	1.92 564	0.08 41	0.29 443	0.19 247	3.79 611

MSCF	0.88 466	0.84 349	1.67 106	2.15 594	1.87 583	0.51 168	0.21 123	0.63 191	0.61 216	0.32 119	0.29 109	0.17 45	0.30 242	1.06 334	0.67 363	0.11 225	1.92 564	0.08 41	0.31 461	0.19 247	3.72 610

z-ln-s-r	0.76 415	1.41 511	2.84 463	0.33 218	0.27 249	0.58 267	0.37 404	0.92 391	0.89 488	0.54 277	0.81 483	0.64 367	0.48 399	2.23 536	1.74 522	0.11 225	0.08 51	0.11 230	0.09 95	0.28 398	0.40 235

S2M2_XL	0.22 2	0.36 87	1.33 59	0.20 3	0.13 15	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.18 1	0.16 3	0.20 32	0.15 18	0.14 16	0.21 2	0.22 19	0.11 225	0.09 106	0.10 155	0.08 61	0.10 63	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.59 259	1.32 482	2.59 368	0.30 155	0.22 166	0.59 288	0.28 293	0.80 278	0.61 216	0.56 302	0.45 218	0.70 415	0.35 273	1.38 395	0.72 381	0.11 225	0.08 51	0.09 93	0.08 61	0.22 301	0.31 175

G2L-Stereo_test	0.64 323	1.34 490	2.55 356	0.34 244	0.24 209	0.75 446	0.39 420	0.83 307	0.65 256	0.62 381	0.54 303	0.74 428	0.40 314	1.57 432	0.75 391	0.11 225	0.08 51	0.08 41	0.08 61	0.28 398	0.43 259

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 202	0.39 119	1.30 56	0.45 389	0.21 153	0.74 443	0.17 59	0.71 233	0.44 80	1.17 541	0.38 179	0.89 495	0.23 135	0.86 290	0.94 430	0.11 225	0.49 387	0.09 93	0.40 514	0.13 111	0.50 303

SGD-Stereo	0.23 3	0.31 35	0.87 6	0.23 32	0.11 3	0.40 69	0.16 48	0.33 10	0.40 54	0.20 17	0.19 26	0.18 56	0.17 43	0.38 66	0.17 1	0.11 225	0.06 2	0.08 41	0.07 37	0.10 63	0.09 6

SCV	0.69 372	0.68 277	1.95 154	0.90 513	1.04 531	0.49 145	0.24 215	0.98 436	0.73 355	0.54 277	0.31 130	0.24 100	0.20 98	1.32 389	0.26 81	0.11 225	1.59 546	0.09 93	0.32 469	0.34 451	1.58 543

StereoAnything_RVC	1.22 539	1.71 556	3.17 508	2.52 604	2.63 603	0.26 9	0.15 36	0.47 76	0.54 158	0.49 221	0.71 452	0.52 303	0.19 81	1.60 443	0.57 315	0.11 225	4.13 618	0.08 41	0.05 1	0.76 566	3.79 611

AIO_rvc	0.95 498	1.02 405	2.57 364	2.80 610	1.91 586	0.37 49	0.24 215	0.52 112	0.60 210	0.98 515	0.29 109	0.25 109	0.18 65	2.16 532	0.29 117	0.11 225	1.39 524	0.08 41	0.11 188	0.26 371	2.87 592

UGAM	0.69 372	0.84 349	2.66 400	0.40 349	0.20 139	0.53 199	0.34 382	0.63 191	0.74 376	0.45 187	0.74 462	0.95 512	0.36 277	2.57 561	0.42 234	0.11 225	0.45 378	0.17 455	0.19 366	0.43 520	0.57 349

test_sample1	0.61 277	0.45 171	1.84 127	0.33 218	0.29 272	0.49 145	0.24 215	0.83 307	0.73 355	0.51 252	0.53 283	0.52 303	0.45 370	1.40 398	0.72 381	0.11 225	0.96 462	0.10 155	0.24 411	0.15 147	1.25 517

trnet	0.31 18	0.31 35	1.65 102	0.20 3	0.12 6	0.55 224	0.15 36	0.50 102	0.51 125	0.28 95	0.34 155	0.24 100	0.21 109	0.34 41	0.24 49	0.11 225	0.07 14	0.08 41	0.05 1	0.09 43	0.12 21

H2IRNET	0.48 151	1.04 412	2.57 364	0.31 175	0.19 123	0.54 210	0.19 81	0.55 140	0.53 152	0.28 95	0.56 328	0.47 277	0.35 273	0.47 114	0.40 217	0.11 225	0.08 51	0.12 290	0.14 271	0.37 481	0.26 138

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 188	0.51 204	1.12 35	0.26 77	0.22 166	0.46 117	0.20 97	1.10 520	1.33 560	3.13 609	0.33 146	0.22 80	0.20 98	0.34 41	0.26 81	0.11 225	0.09 106	0.11 230	0.09 95	0.17 192	0.21 99

MIF-Stereo (partial)	0.41 88	0.71 294	2.67 408	0.27 94	0.24 209	0.32 25	0.17 59	0.56 146	0.46 89	0.26 74	0.37 172	0.25 109	0.26 176	0.46 109	0.35 186	0.11 225	0.08 51	0.12 290	0.10 137	0.21 284	0.15 47

UniTT-Stereo	0.36 49	0.66 266	2.43 281	0.28 115	0.24 209	0.30 16	0.18 73	0.35 12	0.36 22	0.26 74	0.37 172	0.18 56	0.18 65	0.33 34	0.30 124	0.11 225	0.08 51	0.09 93	0.08 61	0.25 350	0.09 6

CASnet	0.32 22	0.40 127	1.80 119	0.28 115	0.11 3	0.47 130	0.19 81	0.45 59	0.47 96	0.39 151	0.31 130	0.23 89	0.17 43	0.31 19	0.21 11	0.11 225	0.06 2	0.15 416	0.12 226	0.16 168	0.08 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.48 151	0.50 197	2.23 226	0.27 94	0.20 139	0.56 233	0.22 147	0.78 263	0.67 277	0.49 221	0.55 314	0.68 398	0.56 433	0.48 127	0.32 153	0.11 225	0.10 137	0.14 387	0.10 137	0.19 247	0.43 259

Any-RAFT	0.42 96	0.33 61	1.89 143	0.28 115	0.21 153	0.69 417	0.21 123	0.83 307	0.60 210	0.45 187	0.43 203	0.62 355	0.30 242	0.48 127	0.24 49	0.11 225	0.40 368	0.08 41	0.06 9	0.10 63	0.16 60

LL-Strereo2	0.62 299	1.36 499	2.47 320	1.37 557	0.96 517	0.54 210	0.28 293	0.61 179	0.49 106	0.42 166	0.34 155	0.44 247	0.21 109	0.57 176	0.53 299	0.11 225	0.26 334	0.16 436	0.14 271	0.18 217	0.98 484

CBFPSM	0.62 299	1.34 490	2.12 198	0.30 155	0.23 196	0.71 425	0.38 414	0.77 256	0.68 304	0.51 252	0.49 251	1.03 527	0.82 512	0.63 204	1.35 496	0.11 225	0.12 189	0.10 155	0.10 137	0.19 247	0.37 211

riskmin	0.96 502	0.32 49	2.07 181	1.72 579	1.61 575	1.62 568	0.57 497	1.45 564	0.55 169	0.73 456	0.89 505	0.92 499	0.45 370	1.16 360	0.60 330	0.11 225	1.30 511	0.12 290	1.38 607	0.14 135	1.51 539

Selective-RAFT	0.46 131	0.48 182	1.88 141	0.32 196	0.16 47	0.61 323	0.19 81	0.66 204	0.62 227	0.28 95	0.30 118	0.41 226	0.33 263	0.51 148	0.32 153	0.11 225	1.09 481	0.09 93	0.35 492	0.19 247	0.37 211

qqq	0.65 332	0.63 257	2.10 194	0.30 155	0.64 469	0.46 117	0.27 280	0.81 287	0.83 451	0.48 205	0.56 328	0.46 268	0.37 283	1.03 328	0.75 391	0.11 225	1.41 525	0.12 290	0.41 519	0.16 168	1.18 503

x	0.65 332	0.62 255	2.12 198	0.36 286	0.61 462	0.48 137	0.24 215	0.80 278	0.89 488	0.50 240	0.56 328	0.44 247	0.36 277	0.62 203	0.80 406	0.11 225	1.44 529	0.11 230	0.39 513	0.16 168	1.34 525

OMP-Stereo	0.64 323	0.87 361	2.38 257	0.56 450	0.37 358	0.60 303	0.26 261	0.75 246	0.71 341	0.65 419	0.60 360	0.68 398	0.32 257	2.07 520	1.18 476	0.11 225	0.08 51	0.12 290	0.09 95	0.17 192	0.28 151

IIG-Stereo	0.65 332	0.87 361	2.32 246	0.55 441	0.23 196	0.62 344	0.21 123	0.78 263	0.71 341	0.64 403	0.69 424	0.69 409	0.38 292	2.07 520	1.37 500	0.11 225	0.08 51	0.11 230	0.09 95	0.15 147	0.27 145

NRIStereo	0.50 173	0.34 71	2.44 289	0.52 428	0.16 47	0.94 517	0.73 538	0.52 112	0.65 256	0.48 205	0.40 194	0.59 341	0.29 231	0.78 271	0.33 166	0.11 225	0.13 207	0.11 230	0.09 95	0.22 301	0.25 130

RAFT_R40	0.55 218	0.31 35	2.44 289	0.57 454	0.42 399	0.62 344	0.52 480	0.58 157	0.66 264	0.56 302	0.54 303	0.54 314	0.50 410	1.56 427	0.53 299	0.11 225	0.07 14	0.12 290	0.10 137	0.16 168	0.10 11

DRaft	0.65 332	0.47 177	2.38 257	0.25 60	0.17 69	0.64 371	0.65 521	0.56 146	0.57 184	0.67 428	0.98 521	0.38 205	0.99 537	1.42 403	2.06 542	0.11 225	0.14 224	0.10 155	0.14 271	0.18 217	0.21 99

IRAFT_RVC	0.59 259	0.74 314	2.42 276	0.47 400	0.21 153	0.59 288	0.42 434	0.68 214	0.73 355	0.54 277	0.50 263	0.49 287	0.51 414	1.57 432	1.00 447	0.11 225	0.25 331	0.13 352	0.10 137	0.15 147	0.14 38

RAFT	0.62 299	1.35 494	2.26 233	0.62 465	0.53 432	0.47 130	0.35 392	0.70 227	0.58 192	0.50 240	0.50 263	0.79 448	0.40 314	0.49 141	0.36 190	0.11 225	0.79 442	0.14 387	0.13 248	0.52 544	0.72 407

s12784h	0.41 88	0.34 71	2.17 209	0.24 44	0.11 3	0.64 371	0.24 215	0.85 330	0.70 327	0.45 187	0.54 303	0.28 141	0.27 192	0.51 148	0.27 91	0.11 225	0.06 2	0.09 93	0.06 9	0.16 168	0.14 38

TestStereo	0.49 166	0.88 365	2.38 257	0.30 155	0.16 47	0.43 93	0.25 243	0.55 140	0.46 89	0.38 146	0.46 223	0.34 188	0.28 210	1.96 509	0.28 106	0.11 225	0.08 51	0.12 290	0.09 95	0.15 147	0.13 26

CFNet_pseudo	0.47 138	0.50 197	2.19 215	0.26 77	0.20 139	0.56 233	0.22 147	0.80 278	0.62 227	0.50 240	0.56 328	0.68 398	0.47 392	0.53 161	0.33 166	0.11 225	0.10 137	0.15 416	0.10 137	0.18 217	0.33 186

XX-Stereo	0.98 507	0.57 231	4.45 589	1.64 574	5.33 614	0.55 224	0.16 48	0.96 420	0.43 70	0.45 187	0.65 404	0.85 480	0.19 81	0.79 275	0.26 81	0.11 225	0.80 445	0.10 155	0.32 469	0.17 192	0.78 428

ARAFT	0.65 332	1.69 555	3.34 522	0.29 135	0.16 47	0.65 387	0.36 401	0.96 420	0.73 355	0.63 392	0.49 251	0.56 329	0.31 248	1.23 373	0.35 186	0.11 225	0.08 51	0.14 387	0.13 248	0.38 489	0.50 303

MMNet	0.55 218	0.92 385	2.03 172	0.34 244	0.27 249	0.79 471	0.28 293	0.86 341	0.79 422	0.62 381	0.58 346	0.59 341	0.56 433	0.80 279	0.61 339	0.11 225	0.11 166	0.12 290	0.11 188	0.21 284	0.22 106

CREStereo	0.31 18	0.35 81	1.66 104	0.19 2	0.13 15	0.55 224	0.17 59	0.50 102	0.50 118	0.28 95	0.34 155	0.24 100	0.21 109	0.34 41	0.23 37	0.11 225	0.07 14	0.08 41	0.05 1	0.10 63	0.12 21
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
ACVNet	0.54 214	0.87 361	2.45 307	0.28 115	0.22 166	0.59 288	0.36 401	0.69 217	0.73 355	0.49 221	0.59 351	0.69 409	0.42 339	0.47 114	0.70 371	0.11 225	0.10 137	0.10 155	0.09 95	0.36 473	0.39 228

acv_ft	0.57 233	0.87 361	2.45 307	0.33 218	0.41 387	0.63 358	0.29 321	0.86 341	0.73 355	0.64 403	0.59 351	0.69 409	0.45 370	0.47 114	0.68 366	0.11 225	0.10 137	0.10 155	0.09 95	0.43 520	0.39 228

MSMDNet	0.48 151	0.50 197	2.23 226	0.27 94	0.20 139	0.56 233	0.22 147	0.78 263	0.67 277	0.49 221	0.55 314	0.68 398	0.56 433	0.48 127	0.32 153	0.11 225	0.10 137	0.13 352	0.10 137	0.18 217	0.43 259

ccs_rob	0.47 138	0.50 197	2.19 215	0.26 77	0.20 139	0.56 233	0.22 147	0.80 278	0.62 227	0.50 240	0.56 328	0.68 398	0.47 392	0.53 161	0.33 166	0.11 225	0.10 137	0.16 436	0.10 137	0.18 217	0.33 186

HSM	0.67 358	0.92 385	2.29 239	0.30 155	0.29 272	0.65 387	0.29 321	0.98 436	0.67 277	0.59 345	0.58 346	1.39 566	0.65 471	2.56 560	0.45 253	0.11 225	0.09 106	0.10 155	0.08 61	0.18 217	0.24 126

iResNet	0.59 259	1.09 420	2.54 348	0.44 382	0.18 90	0.65 387	0.29 321	0.89 367	0.75 382	0.59 345	0.64 396	0.43 232	0.39 307	0.73 253	1.24 488	0.11 225	0.08 51	0.09 93	0.08 61	0.21 284	0.40 235

iResNet_ROB	0.60 269	1.59 541	2.04 175	0.32 196	0.21 153	0.60 303	0.22 147	0.99 445	0.85 466	0.61 366	0.63 383	0.58 337	0.42 339	1.08 344	0.98 442	0.11 225	0.08 51	0.09 93	0.06 9	0.23 318	0.33 186

DispViT+	0.30 16	1.00 399	1.22 45	0.24 44	0.23 196	0.27 10	0.13 10	0.50 102	0.52 138	0.21 22	0.18 18	0.17 45	0.17 43	0.27 6	0.23 37	0.12 278	0.19 284	0.08 41	0.07 37	0.12 91	0.09 6

CSFM-Stereo	0.35 39	0.30 27	0.95 10	0.21 6	0.12 6	0.39 64	0.15 36	0.37 18	0.31 6	0.18 11	0.16 12	0.17 45	0.16 37	0.64 211	0.53 299	0.12 278	0.85 455	0.07 1	0.50 541	0.07 2	0.79 431

water-stereo	0.36 49	0.61 248	1.58 92	0.25 60	0.14 26	0.38 59	0.18 73	0.44 53	0.35 13	0.31 114	0.35 162	0.28 141	0.25 162	0.45 105	0.38 209	0.12 278	0.09 106	0.09 93	0.08 61	0.11 78	0.74 415

AIO_test	1.11 531	0.77 324	2.51 338	3.32 612	2.81 605	0.35 40	0.25 243	1.29 550	0.68 304	1.28 560	0.27 95	0.32 175	0.17 43	2.86 586	0.27 91	0.12 278	1.72 556	0.08 41	0.21 388	0.15 147	2.81 591

model_zeroshot	0.75 410	0.94 390	2.48 326	1.88 587	0.68 477	0.72 431	0.22 147	1.01 465	0.51 125	1.10 531	0.35 162	0.63 359	0.20 98	0.78 271	0.32 153	0.12 278	1.97 571	0.10 155	0.23 407	0.12 91	0.56 343

test_sample2	0.59 259	0.42 138	1.84 127	0.33 218	0.18 90	0.52 188	0.28 293	0.86 341	0.70 327	0.47 202	0.53 283	0.46 268	0.41 326	1.51 419	0.66 359	0.12 278	0.93 461	0.11 230	0.24 411	0.16 168	1.01 487

DispNO	0.76 415	1.36 499	3.15 506	0.32 196	0.27 249	0.59 288	0.29 321	0.88 358	0.72 350	0.55 290	0.79 482	0.83 471	0.47 392	2.46 554	1.23 486	0.12 278	0.10 137	0.18 474	0.31 461	0.20 270	0.25 130

CoDeX	0.54 214	0.52 209	2.25 232	0.30 155	0.26 236	0.61 323	0.32 359	1.03 482	0.73 355	0.49 221	0.56 328	0.52 303	0.40 314	1.59 440	0.38 209	0.12 278	0.09 106	0.11 230	0.10 137	0.15 147	0.22 106

mmm	0.66 352	0.53 213	1.83 124	0.38 319	0.86 504	0.49 145	0.27 280	0.82 296	0.83 451	0.59 345	0.69 424	0.47 277	0.38 292	0.81 283	0.73 385	0.12 278	1.37 519	0.14 387	0.45 526	0.18 217	1.35 527

11t1	0.60 269	0.49 189	2.19 215	0.35 267	0.58 447	0.48 137	0.21 123	0.72 236	0.73 355	0.49 221	0.47 229	0.35 192	0.34 271	0.61 196	0.71 377	0.12 278	1.26 503	0.10 155	0.29 443	0.16 168	1.22 512

1111x	1.06 522	0.79 334	3.29 518	0.33 218	0.60 453	0.64 371	0.33 373	1.10 520	0.92 496	0.59 345	0.69 424	0.59 341	0.47 392	2.64 568	4.61 605	0.12 278	1.38 520	0.11 230	0.49 538	0.18 217	1.30 522

plain	0.43 101	0.73 304	2.80 452	0.28 115	0.19 123	0.33 31	0.21 123	0.63 191	0.50 118	0.24 49	0.38 179	0.24 100	0.25 162	0.48 127	0.32 153	0.12 278	0.08 51	0.13 352	0.09 95	0.43 520	0.13 26

gwcnet-sp	0.52 188	0.71 294	2.66 400	0.32 196	0.22 166	0.66 400	0.31 348	0.84 316	0.69 316	0.61 366	0.49 251	0.46 268	0.43 352	0.77 264	0.48 272	0.12 278	0.11 166	0.11 230	0.11 188	0.19 247	0.19 83

scenet	0.52 188	0.71 294	2.66 400	0.32 196	0.22 166	0.66 400	0.31 348	0.84 316	0.69 316	0.61 366	0.49 251	0.46 268	0.43 352	0.77 264	0.48 272	0.12 278	0.11 166	0.11 230	0.11 188	0.19 247	0.19 83

knoymous	0.37 59	0.34 71	1.83 124	0.25 60	0.18 90	0.45 109	0.24 215	0.60 173	0.40 54	0.42 166	0.39 185	0.54 314	0.25 162	0.41 86	0.29 117	0.12 278	0.08 51	0.12 290	0.07 37	0.13 111	0.20 92

ssnet	0.52 188	0.71 294	2.66 400	0.32 196	0.22 166	0.66 400	0.31 348	0.84 316	0.69 316	0.61 366	0.49 251	0.46 268	0.43 352	0.77 264	0.48 272	0.12 278	0.11 166	0.11 230	0.11 188	0.19 247	0.19 83

IER	0.49 166	0.73 304	2.12 198	0.27 94	0.25 219	0.65 387	0.27 280	0.76 249	0.59 203	0.56 302	0.59 351	0.60 348	0.53 424	0.64 211	0.44 247	0.12 278	0.09 106	0.11 230	0.11 188	0.18 217	0.15 47

hknet	0.53 202	0.39 119	2.04 175	0.31 175	0.24 209	0.76 451	0.32 359	1.05 496	0.71 341	0.64 403	0.53 283	0.79 448	0.40 314	0.84 287	0.78 401	0.12 278	0.10 137	0.14 387	0.12 226	0.13 111	0.15 47

CIPLG	0.63 313	1.59 541	3.16 507	0.79 503	0.31 298	0.62 344	0.57 497	0.82 296	0.68 304	0.58 326	0.63 383	0.43 232	0.31 248	0.48 127	0.42 234	0.12 278	0.20 300	0.13 352	0.13 248	0.36 473	0.21 99

IPLGR_C	0.64 323	1.66 553	3.36 523	0.80 505	0.31 298	0.60 303	0.60 506	0.82 296	0.69 316	0.58 326	0.62 375	0.44 247	0.31 248	0.47 114	0.43 241	0.12 278	0.22 312	0.13 352	0.15 295	0.35 465	0.21 99

ACRE	0.63 313	1.55 533	3.41 536	0.76 496	0.28 264	0.60 303	0.56 494	0.82 296	0.68 304	0.57 319	0.62 375	0.43 232	0.30 242	0.47 114	0.42 234	0.12 278	0.19 284	0.13 352	0.14 271	0.36 473	0.20 92

Patchmatch Stereo++	0.43 101	0.36 87	2.44 289	0.48 401	0.17 69	0.61 323	0.26 261	0.53 119	0.61 216	0.48 205	0.43 203	0.43 232	0.28 210	0.56 172	0.30 124	0.12 278	0.08 51	0.12 290	0.10 137	0.17 192	0.13 26
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
AAGNet	0.92 486	0.40 127	2.53 343	0.60 457	1.01 526	0.62 344	0.45 454	0.52 112	0.68 304	0.58 326	0.53 283	0.50 291	0.72 491	1.22 370	7.32 617	0.12 278	0.07 14	0.12 290	0.10 137	0.16 168	0.10 11

NF-Stereo	0.53 202	0.33 61	2.55 356	0.55 441	0.16 47	0.61 323	0.43 441	0.70 227	0.70 327	0.50 240	0.47 229	0.37 199	0.26 176	1.44 409	0.78 401	0.12 278	0.07 14	0.12 290	0.10 137	0.13 111	0.17 68

OCTAStereo	0.53 202	0.33 61	2.54 348	0.56 450	0.16 47	0.61 323	0.42 434	0.70 227	0.70 327	0.50 240	0.47 229	0.37 199	0.26 176	1.43 404	0.79 404	0.12 278	0.07 14	0.12 290	0.10 137	0.13 111	0.17 68

PSM-adaLoss	0.43 101	0.36 87	2.44 289	0.48 401	0.18 90	0.61 323	0.28 293	0.53 119	0.61 216	0.48 205	0.43 203	0.43 232	0.28 210	0.49 141	0.30 124	0.12 278	0.08 51	0.12 290	0.10 137	0.17 192	0.13 26

ROB_FTStereo_v2	0.43 101	0.36 87	2.44 289	0.49 414	0.17 69	0.61 323	0.28 293	0.53 119	0.61 216	0.48 205	0.43 203	0.44 247	0.28 210	0.48 127	0.30 124	0.12 278	0.08 51	0.12 290	0.10 137	0.17 192	0.13 26

ROB_FTStereo	0.43 101	0.36 87	2.44 289	0.48 401	0.18 90	0.61 323	0.26 261	0.53 119	0.61 216	0.48 205	0.43 203	0.43 232	0.28 210	0.51 148	0.30 124	0.12 278	0.08 51	0.12 290	0.10 137	0.17 192	0.13 26

HUI-Stereo	0.43 101	0.36 87	2.45 307	0.48 401	0.18 90	0.61 323	0.27 280	0.53 119	0.61 216	0.48 205	0.43 203	0.44 247	0.28 210	0.47 114	0.30 124	0.12 278	0.08 51	0.12 290	0.10 137	0.17 192	0.13 26

SST-Stereo	0.56 226	0.30 27	2.44 289	0.71 493	0.55 436	0.62 344	0.65 521	0.57 153	0.67 277	0.59 345	0.53 283	0.51 296	0.59 449	1.57 432	0.31 143	0.12 278	0.07 14	0.12 290	0.10 137	0.17 192	0.11 18

RE-Stereo	0.53 202	0.33 61	2.54 348	0.56 450	0.16 47	0.61 323	0.43 441	0.70 227	0.70 327	0.50 240	0.47 229	0.37 199	0.26 176	1.43 404	0.77 397	0.12 278	0.07 14	0.12 290	0.10 137	0.13 111	0.17 68

TVStereo	0.53 202	0.33 61	2.54 348	0.56 450	0.16 47	0.61 323	0.43 441	0.70 227	0.70 327	0.50 240	0.47 229	0.37 199	0.26 176	1.43 404	0.77 397	0.12 278	0.07 14	0.12 290	0.10 137	0.13 111	0.17 68

DeepStereo_RVC	0.47 138	0.37 100	2.19 215	0.55 441	0.18 90	0.60 303	0.58 499	0.52 112	0.62 227	0.49 221	0.45 218	0.39 209	0.85 518	0.47 114	0.34 178	0.12 278	0.08 51	0.11 230	0.09 95	0.15 147	0.19 83

iGMRVC	0.43 101	0.36 87	2.44 289	0.48 401	0.18 90	0.61 323	0.27 280	0.53 119	0.61 216	0.48 205	0.43 203	0.43 232	0.28 210	0.57 176	0.31 143	0.12 278	0.08 51	0.12 290	0.10 137	0.17 192	0.13 26

iRAFT	0.43 101	0.36 87	2.44 289	0.48 401	0.17 69	0.61 323	0.26 261	0.53 119	0.61 216	0.48 205	0.43 203	0.43 232	0.28 210	0.56 172	0.30 124	0.12 278	0.08 51	0.12 290	0.10 137	0.17 192	0.13 26

AnonymousM	0.45 122	0.49 189	1.83 124	0.29 135	0.15 35	0.53 199	0.22 147	0.64 198	0.66 264	0.47 202	0.33 146	0.30 158	0.25 162	0.49 141	0.29 117	0.12 278	0.27 341	0.71 577	0.37 504	0.12 91	0.41 244

CRE-IMP	0.46 131	0.31 35	2.40 267	0.53 432	0.17 69	0.79 471	0.68 530	0.54 130	0.66 264	0.47 202	0.43 203	0.44 247	0.26 176	0.43 97	0.33 166	0.12 278	0.07 14	0.12 290	0.09 95	0.17 192	0.23 116

RAFT-IKP	0.43 101	0.36 87	2.44 289	0.48 401	0.16 47	0.60 303	0.28 293	0.53 119	0.61 216	0.48 205	0.43 203	0.43 232	0.28 210	0.51 148	0.31 143	0.12 278	0.08 51	0.12 290	0.10 137	0.17 192	0.13 26

sAnonymous2	0.45 122	0.88 365	2.97 482	0.31 175	0.25 219	0.34 34	0.28 293	0.56 146	0.49 106	0.25 56	0.30 118	0.23 89	0.29 231	0.31 19	0.22 19	0.12 278	0.09 106	0.12 290	0.13 248	0.38 489	0.43 259

CroCo_RVC	0.45 122	0.88 365	2.97 482	0.31 175	0.25 219	0.34 34	0.28 293	0.56 146	0.49 106	0.25 56	0.30 118	0.23 89	0.29 231	0.31 19	0.22 19	0.12 278	0.09 106	0.12 290	0.13 248	0.38 489	0.43 259

test_xeample	0.98 507	0.65 265	2.12 198	0.29 135	0.67 474	0.60 303	0.28 293	1.08 515	0.85 466	0.62 381	0.70 437	0.44 247	0.41 326	1.95 507	5.45 609	0.12 278	1.33 515	0.11 230	0.31 461	0.18 217	1.42 535

SFCPSM	0.48 151	0.39 119	2.30 241	0.28 115	0.27 249	0.70 420	0.32 359	1.00 455	0.69 316	0.50 240	0.52 276	0.43 232	0.36 277	0.53 161	0.44 247	0.12 278	0.09 106	0.12 290	0.16 317	0.18 217	0.23 116

delet	0.60 269	0.84 349	2.45 307	0.33 218	0.35 338	0.73 435	0.46 460	0.89 367	0.80 430	0.58 326	0.62 375	0.67 384	0.51 414	1.14 357	0.64 351	0.12 278	0.12 189	0.13 352	0.14 271	0.22 301	0.29 157

UNet	0.56 226	0.58 233	2.81 457	0.32 196	0.33 317	0.74 443	0.27 280	0.86 341	0.67 277	0.55 290	0.55 314	0.72 420	0.55 431	0.79 275	0.58 321	0.12 278	0.09 106	0.13 352	0.11 188	0.20 270	0.19 83

FENet	0.48 151	0.58 233	2.46 315	0.33 218	0.18 90	0.58 267	0.22 147	0.83 307	0.64 249	0.49 221	0.42 199	0.55 323	0.38 292	0.52 153	0.51 289	0.12 278	0.09 106	0.12 290	0.11 188	0.17 192	0.31 175

BEATNet_4x	0.57 233	1.16 442	2.56 360	0.35 267	0.16 47	0.56 233	0.25 243	0.91 384	0.64 249	0.55 290	0.53 283	0.59 341	0.43 352	0.67 224	0.76 395	0.12 278	0.09 106	0.12 290	0.09 95	0.23 318	0.58 354

iResNetv2_ROB	0.71 383	1.90 568	3.48 542	0.43 377	0.22 166	0.60 303	0.29 321	0.96 420	0.78 409	0.60 356	0.65 404	0.60 348	0.46 381	0.80 279	1.21 482	0.12 278	0.08 51	0.10 155	0.07 37	0.44 524	0.33 186

StereoDRNet-Refined	0.55 218	0.61 248	2.07 181	0.34 244	0.21 153	0.68 414	0.26 261	0.87 350	0.73 355	0.70 442	0.69 424	0.74 428	0.45 370	1.10 346	0.62 342	0.12 278	0.09 106	0.14 387	0.14 271	0.27 385	0.24 126
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN-CSS_ROB	0.56 226	1.64 550	2.75 442	0.42 364	0.22 166	0.57 256	0.19 81	0.79 272	0.66 264	0.46 199	0.62 375	0.41 226	0.32 257	0.73 253	0.49 282	0.12 278	0.08 51	0.14 387	0.13 248	0.38 489	0.17 68

GEAStereo	0.95 498	0.48 182	1.85 132	2.15 594	3.19 607	0.55 224	0.21 123	0.66 204	0.45 86	0.43 174	0.22 51	0.16 35	0.18 65	1.06 334	0.97 433	0.13 327	2.28 592	0.09 93	0.06 9	0.33 441	3.58 606

GSStereo	1.06 522	0.48 182	1.85 132	2.42 602	3.19 607	0.55 224	0.21 123	1.59 574	0.54 158	0.29 106	0.22 51	0.17 45	0.18 65	1.06 334	0.97 433	0.13 327	2.82 606	0.08 41	0.17 335	0.33 441	3.99 613

GS-Stereo							0.21 123	1.59 574	0.54 158	0.29 106	0.22 51	0.17 45	0.18 65	1.06 334	0.97 433	0.13 327	2.82 606	0.08 41	0.17 335	0.33 441	3.99 613

gasm-f	0.93 493	0.71 294	2.09 187	2.15 594	2.42 600	0.54 210	0.26 261	0.66 204	0.45 86	0.43 174	0.33 146	0.16 35	0.22 117	0.70 237	0.93 427	0.13 327	2.28 592	0.09 93	0.06 9	0.39 498	3.58 606

FlowAnything_test	0.25 6	0.41 133	0.71 1	0.28 115	0.17 69	0.37 49	0.20 97	0.39 25	0.28 2	0.25 56	0.20 32	0.21 76	0.17 43	0.28 9	0.26 81	0.13 327	0.10 137	0.14 387	0.16 317	0.17 192	0.16 60

coex_refinement	0.67 358	1.33 487	2.48 326	0.38 319	0.26 236	0.64 371	0.34 382	0.88 358	0.68 304	0.61 366	0.63 383	0.80 456	0.48 399	1.84 486	1.09 463	0.13 327	0.10 137	0.10 155	0.10 137	0.18 217	0.38 220

G2L-Stereo	0.62 299	1.27 473	2.67 408	0.31 175	0.27 249	0.59 288	0.29 321	0.81 287	0.60 210	0.56 302	0.53 283	0.71 418	0.37 283	1.74 461	0.57 315	0.13 327	0.11 166	0.13 352	0.11 188	0.29 408	0.34 195

AIO-test1	0.58 241	1.37 504	2.77 447	0.66 480	1.08 538	0.50 159	0.23 186	0.86 341	0.69 316	0.31 114	0.42 199	0.29 150	0.22 117	0.77 264	0.34 178	0.13 327	0.15 242	0.12 290	0.16 317	0.31 426	0.30 166

FACV-RUCA	0.61 277	0.44 163	2.11 197	0.43 377	1.73 580	0.49 145	0.28 293	0.74 242	0.68 304	0.41 158	0.53 283	0.34 188	0.64 468	0.41 86	0.33 166	0.13 327	0.11 166	0.62 572	0.12 226	0.72 561	1.02 491

DCVSM-stereo	0.52 188	0.37 100	2.45 307	0.30 155	0.22 166	0.54 210	0.52 480	0.60 173	0.52 138	0.69 438	0.47 229	0.79 448	0.49 405	0.56 172	0.90 424	0.13 327	0.14 224	0.15 416	0.13 248	0.20 270	0.21 99

test_sample4	0.62 299	0.49 189	2.24 228	0.34 244	0.19 123	0.57 256	0.25 243	0.98 436	0.76 391	0.56 302	0.55 314	0.45 259	0.38 292	1.78 472	0.56 312	0.13 327	0.80 445	0.13 352	0.21 388	0.17 192	0.76 418

test_sample3	0.61 277	0.48 182	2.24 228	0.34 244	0.19 123	0.58 267	0.25 243	0.97 428	0.76 391	0.54 277	0.52 276	0.46 268	0.37 283	1.78 472	0.57 315	0.13 327	0.79 442	0.12 290	0.21 388	0.17 192	0.73 411

SMFormer	0.64 323	0.54 216	1.92 149	0.32 196	0.16 47	0.46 117	0.24 215	0.94 403	0.85 466	0.58 326	0.70 437	0.51 296	0.41 326	1.89 499	0.86 419	0.13 327	1.01 469	0.11 230	0.26 428	0.17 192	0.84 447

tta	0.63 313	0.54 216	1.92 149	0.32 196	0.16 47	0.46 117	0.24 215	0.94 403	0.85 466	0.58 326	0.70 437	0.51 296	0.41 326	1.89 499	0.86 419	0.13 327	1.01 469	0.11 230	0.26 428	0.19 247	0.59 359

qqq1	0.62 299	0.54 216	1.92 149	0.32 196	0.16 47	0.46 117	0.24 215	0.94 403	0.85 466	0.58 326	0.70 437	0.51 296	0.41 326	1.89 499	0.64 351	0.13 327	1.01 469	0.09 93	0.24 411	0.19 247	0.59 359

fff1	0.62 299	0.54 216	1.92 149	0.32 196	0.16 47	0.46 117	0.24 215	0.94 403	0.85 466	0.58 326	0.70 437	0.51 296	0.41 326	1.89 499	0.64 351	0.13 327	1.01 469	0.09 93	0.24 411	0.19 247	0.59 359

mmx	0.99 509	0.67 267	3.39 529	0.32 196	0.22 166	0.58 267	0.28 293	1.05 496	0.92 496	0.54 277	0.74 462	0.67 384	0.40 314	2.75 579	3.86 596	0.13 327	1.25 499	0.15 416	0.33 483	0.19 247	1.28 520

xxx	0.99 509	0.67 267	3.39 529	0.32 196	0.22 166	0.58 267	0.28 293	1.05 496	0.92 496	0.54 277	0.74 462	0.67 384	0.40 314	2.75 579	3.86 596	0.13 327	1.25 499	0.15 416	0.33 483	0.19 247	1.28 520

EKT-Stereo	1.56 570	0.55 225	2.60 375	2.54 605	19.66 626	0.55 224	0.22 147	0.76 249	0.51 125	0.40 156	0.36 166	0.43 232	0.27 192	0.74 257	0.42 234	0.13 327	0.17 270	0.11 230	0.16 317	0.20 270	0.50 303

DisPM	0.48 151	0.41 133	2.54 348	0.61 463	0.18 90	0.59 288	0.62 513	0.54 130	0.67 277	0.61 366	0.53 283	0.38 205	0.26 176	0.76 262	0.31 143	0.13 327	0.07 14	0.12 290	0.11 188	0.12 91	0.15 47

BUS	0.45 122	0.32 49	1.58 92	0.31 175	0.22 166	0.91 510	0.23 186	1.05 496	0.67 277	0.64 403	0.53 283	0.65 372	0.32 257	0.48 127	0.34 178	0.13 327	0.10 137	0.14 387	0.12 226	0.13 111	0.15 47

BSDual-CNN	0.48 151	0.32 49	1.58 92	0.31 175	0.22 166	0.76 451	0.32 359	1.05 496	0.67 277	0.64 403	0.53 283	0.63 359	0.38 292	0.48 127	0.97 433	0.13 327	0.10 137	0.14 387	0.12 226	0.13 111	0.15 47

psmg	0.48 151	0.32 49	1.58 92	0.28 115	0.22 166	0.75 446	0.35 392	0.94 403	0.67 277	0.61 366	0.59 351	0.63 359	0.38 292	0.48 127	0.97 433	0.13 327	0.11 166	0.13 352	0.13 248	0.14 135	0.15 47

DAS	0.61 277	0.42 138	1.85 132	0.34 244	0.34 327	0.52 188	0.42 434	0.89 367	0.80 430	0.85 499	0.69 424	0.57 333	0.51 414	2.38 548	0.57 315	0.13 327	0.09 106	0.12 290	0.09 95	0.18 217	0.37 211

SepStereo	0.57 233	0.42 138	1.85 132	0.34 244	0.34 327	0.52 188	0.42 434	0.89 367	0.80 430	0.85 499	0.69 424	0.57 333	0.51 414	1.55 425	0.57 315	0.13 327	0.09 106	0.12 290	0.09 95	0.18 217	0.37 211

GwcNet-ADL	0.54 214	0.78 330	2.85 466	0.31 175	0.20 139	0.58 267	0.29 321	0.93 397	0.67 277	0.48 205	0.47 229	0.56 329	0.33 263	0.48 127	0.80 406	0.13 327	0.12 189	0.09 93	0.09 95	0.14 135	0.40 235

ADLNet2	0.73 395	1.22 461	3.28 516	0.34 244	0.36 351	0.65 387	0.37 404	0.94 403	0.87 479	0.57 319	0.65 404	0.92 499	0.48 399	2.05 517	0.60 330	0.13 327	0.11 166	0.11 230	0.11 188	0.37 481	0.38 220

TRStereo	0.89 474	1.02 405	2.91 475	4.59 615	0.31 298	0.93 515	0.23 186	1.93 591	0.66 264	0.37 140	0.54 303	0.48 285	0.40 314	0.67 224	0.29 117	0.13 327	0.37 357	0.11 230	0.48 536	0.13 111	1.21 510

PSM-softLoss	0.52 188	0.34 71	2.47 320	0.55 441	0.17 69	0.61 323	0.39 420	0.64 198	0.67 277	0.52 262	0.48 237	0.39 209	0.25 162	1.46 411	0.77 397	0.13 327	0.08 51	0.13 352	0.12 226	0.12 91	0.15 47

KMStereo	0.52 188	0.34 71	2.47 320	0.55 441	0.17 69	0.61 323	0.39 420	0.64 198	0.67 277	0.52 262	0.48 237	0.39 209	0.25 162	1.46 411	0.77 397	0.13 327	0.08 51	0.13 352	0.12 226	0.12 91	0.15 47

Pruner-Stereo	0.55 218	0.38 110	2.49 332	1.78 581	0.19 123	0.63 358	0.45 454	0.59 166	0.67 277	0.61 366	0.48 237	0.41 226	0.25 162	0.49 141	0.99 444	0.13 327	0.07 14	0.12 290	0.10 137	0.13 111	0.14 38

222	1.02 514	0.60 242	1.95 154	0.29 135	0.51 422	0.62 344	0.24 215	1.09 517	0.86 473	0.64 403	0.67 416	0.47 277	0.42 339	1.86 492	6.73 615	0.13 327	1.21 494	0.11 230	0.32 469	0.17 192	1.44 536

xxxx	0.97 505	0.64 261	2.14 205	0.30 155	0.67 474	0.64 371	0.24 215	1.09 517	0.91 494	0.57 319	0.65 404	0.58 337	0.39 307	1.57 432	5.49 611	0.13 327	1.38 520	0.11 230	0.32 469	0.17 192	1.41 534

RAFT + AFF	0.79 429	1.73 557	2.99 487	0.34 244	0.35 338	0.67 408	0.51 476	1.05 496	0.79 422	0.54 277	0.58 346	0.59 341	0.81 510	1.80 477	1.21 482	0.13 327	0.27 341	0.15 416	0.14 271	0.45 527	0.69 400

UPFNet	0.51 185	0.67 267	2.04 175	0.34 244	0.33 317	0.65 387	0.37 404	0.88 358	0.65 256	0.60 356	0.53 283	0.61 350	0.41 326	0.77 264	0.55 308	0.13 327	0.13 207	0.13 352	0.13 248	0.20 270	0.16 60

cf-r	0.62 299	1.27 473	2.99 487	0.34 244	0.28 264	0.60 303	0.28 293	0.82 296	0.70 327	0.55 290	0.61 368	0.77 440	0.41 326	1.32 389	0.52 292	0.13 327	0.09 106	0.11 230	0.12 226	0.22 301	0.27 145

ADCP+	1.03 519	1.68 554	3.83 565	0.35 267	0.39 373	1.05 532	0.79 545	0.94 403	0.86 473	0.69 438	0.68 419	0.85 480	1.53 572	1.02 326	4.56 604	0.13 327	0.12 189	0.16 436	0.15 295	0.28 398	0.44 275

HSM-Net_RVC	0.70 379	0.40 127	2.45 307	0.27 94	0.19 123	0.68 414	0.30 337	1.29 550	0.73 355	0.73 456	0.70 437	0.77 440	0.45 370	3.73 604	0.46 259	0.13 327	0.09 106	0.10 155	0.09 95	0.13 111	0.32 182
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.65 332	1.45 521	2.27 234	0.34 244	0.25 219	0.64 371	0.23 186	0.93 397	0.79 422	0.48 205	0.59 351	0.58 337	0.40 314	2.28 538	0.63 349	0.13 327	0.09 106	0.15 416	0.14 271	0.34 451	0.26 138

DISCO	0.61 277	0.63 257	1.98 161	0.46 394	0.34 327	0.84 491	0.35 392	0.88 358	0.81 438	0.61 366	0.64 396	1.06 536	0.53 424	1.11 351	0.83 415	0.13 327	0.10 137	0.11 230	0.10 137	0.26 371	0.37 211

DLCB_ROB	0.61 277	0.96 393	2.00 164	0.37 299	0.25 219	0.65 387	0.37 404	0.86 341	0.76 391	0.73 456	0.70 437	0.84 474	0.47 392	1.57 432	0.72 381	0.13 327	0.13 207	0.14 387	0.14 271	0.18 217	0.33 186

w-ln-seven-2	0.81 434	1.56 536	3.14 505	0.38 319	0.28 264	0.66 400	0.43 441	0.93 397	0.93 503	0.73 456	0.77 476	0.72 420	0.65 471	1.82 482	1.75 524	0.14 368	0.15 242	0.15 416	0.14 271	0.36 473	0.58 354

rvit_stereo_0083	0.28 12	0.37 100	0.88 7	0.28 115	0.18 90	0.28 11	0.22 147	0.40 30	0.58 192	0.25 56	0.30 118	0.27 133	0.27 192	0.38 66	0.25 66	0.14 368	0.12 189	0.13 352	0.10 137	0.13 111	0.14 38

rvit_stereo_0081_aga	0.34 29	0.67 267	1.79 117	0.27 94	0.20 139	0.34 34	0.21 123	0.43 45	0.48 101	0.26 74	0.28 103	0.27 133	0.21 109	0.33 34	0.25 66	0.14 368	0.11 166	0.11 230	0.10 137	0.14 135	0.18 77

rvit_stereo_0081	0.29 13	0.46 174	1.13 39	0.28 115	0.17 69	0.32 25	0.22 147	0.45 59	0.58 192	0.25 56	0.26 85	0.26 120	0.22 117	0.36 59	0.25 66	0.14 368	0.10 137	0.11 230	0.10 137	0.13 111	0.11 18

ACV-stereo	0.71 383	0.85 354	3.01 490	0.33 218	0.25 219	1.01 525	0.59 502	0.62 183	0.54 158	0.42 166	0.45 218	1.54 573	1.44 563	1.40 398	0.73 385	0.14 368	0.13 207	0.12 290	0.11 188	0.20 270	0.35 202

rvit_stereo_0082	0.29 13	0.46 174	1.13 39	0.28 115	0.17 69	0.32 25	0.22 147	0.45 59	0.58 192	0.25 56	0.26 85	0.26 120	0.22 117	0.36 59	0.25 66	0.14 368	0.10 137	0.11 230	0.10 137	0.13 111	0.11 18

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 495	0.84 349	3.40 534	1.46 563	0.78 495	1.37 555	0.70 534	1.11 524	0.68 304	0.80 483	1.29 550	1.09 542	0.59 449	1.16 360	1.01 449	0.14 368	0.53 397	0.11 230	0.46 531	0.31 426	0.86 455

rvit_stereo_0080	0.33 24	0.77 324	1.43 76	0.24 44	0.18 90	0.34 34	0.27 280	0.58 157	0.51 125	0.25 56	0.27 95	0.27 133	0.22 117	0.32 29	0.27 91	0.14 368	0.10 137	0.10 155	0.10 137	0.15 147	0.17 68

rvit_stereo_ft	0.38 66	1.01 403	1.86 138	0.33 218	0.21 153	0.28 11	0.27 280	0.59 166	0.55 169	0.24 49	0.28 103	0.28 141	0.27 192	0.35 53	0.28 106	0.14 368	0.09 106	0.11 230	0.11 188	0.14 135	0.31 175

test_sample6	0.64 323	0.51 204	2.17 209	0.35 267	0.18 90	0.56 233	0.27 280	1.00 455	0.80 430	0.56 302	0.66 411	0.47 277	0.39 307	1.95 507	0.60 330	0.14 368	0.80 445	0.13 352	0.21 388	0.18 217	0.78 428

test_sample5	0.63 313	0.50 197	2.19 215	0.34 244	0.19 123	0.56 233	0.26 261	0.98 436	0.77 404	0.55 290	0.63 383	0.45 259	0.38 292	1.87 496	0.58 321	0.14 368	0.82 451	0.13 352	0.22 402	0.18 217	0.76 418

DualNet	0.63 313	0.50 197	2.19 215	0.34 244	0.19 123	0.56 233	0.26 261	0.98 436	0.77 404	0.56 302	0.66 411	0.45 259	0.38 292	1.87 496	0.58 321	0.14 368	0.82 451	0.13 352	0.22 402	0.18 217	0.76 418

whm_eth	0.33 24	0.77 324	1.43 76	0.24 44	0.18 90	0.34 34	0.27 280	0.58 157	0.51 125	0.25 56	0.27 95	0.27 133	0.22 117	0.32 29	0.27 91	0.14 368	0.10 137	0.10 155	0.10 137	0.15 147	0.17 68

StereoVision	0.52 188	1.12 429	2.70 429	0.34 244	0.32 310	0.47 130	0.26 261	0.73 240	0.61 216	0.33 124	0.89 505	0.45 259	0.26 176	0.52 153	0.39 214	0.14 368	0.15 242	0.16 436	0.15 295	0.22 301	0.14 38

CFNet_ucs	0.50 173	0.55 225	2.28 236	0.27 94	0.22 166	0.58 267	0.23 186	0.90 377	0.69 316	0.54 277	0.64 396	0.68 398	0.44 362	0.55 169	0.34 178	0.14 368	0.12 189	0.16 436	0.11 188	0.19 247	0.38 220

LL-Strereo	0.85 455	1.73 557	3.06 500	0.37 299	0.61 462	0.54 210	0.33 373	1.01 465	0.76 391	0.69 438	0.58 346	0.85 480	0.78 507	2.65 569	0.54 305	0.14 368	0.58 409	0.14 387	0.12 226	0.42 515	1.05 494

iinet-f	0.62 299	1.18 449	2.55 356	0.33 218	0.25 219	0.82 484	0.34 382	0.87 350	0.69 316	0.56 302	0.64 396	0.73 426	0.67 480	0.80 279	0.81 410	0.14 368	0.13 207	0.11 230	0.10 137	0.44 524	0.26 138

ToySt	0.67 358	0.88 365	2.61 380	0.39 336	0.73 484	0.61 323	0.38 414	0.78 263	0.73 355	0.43 174	0.70 437	0.72 420	0.45 370	0.66 221	0.62 342	0.14 368	0.63 421	0.13 352	0.33 483	0.24 325	1.18 503

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 332	1.15 439	2.40 267	0.33 218	0.30 288	0.83 486	0.40 425	0.94 403	0.82 444	0.67 428	0.76 472	0.68 398	0.58 446	1.13 355	1.25 489	0.14 368	0.08 51	0.10 155	0.08 61	0.18 217	0.28 151

AACVNet	0.61 277	1.13 432	2.47 320	0.37 299	0.21 153	0.57 256	0.25 243	0.75 246	0.55 169	0.56 302	0.60 360	0.66 381	0.44 362	2.11 527	0.49 282	0.14 368	0.11 166	0.14 387	0.11 188	0.35 465	0.23 116

GANet-ADL	0.48 151	0.56 229	2.51 338	0.34 244	0.20 139	0.58 267	0.25 243	0.80 278	0.57 184	0.43 174	0.61 368	0.56 329	0.31 248	0.44 102	0.44 247	0.14 368	0.11 166	0.10 155	0.09 95	0.22 301	0.38 220

PFNet+	0.50 173	0.43 150	2.54 348	0.49 414	0.18 90	0.58 267	0.76 540	0.54 130	0.72 350	0.56 302	0.48 237	0.39 209	0.26 176	0.94 312	0.33 166	0.14 368	0.09 106	0.14 387	0.13 248	0.12 91	0.16 60

GMStereo	0.44 117	1.32 482	2.65 396	0.28 115	0.16 47	0.42 88	0.22 147	0.48 81	0.63 239	0.41 158	0.36 166	0.26 120	0.25 162	0.41 86	0.30 124	0.14 368	0.08 51	0.10 155	0.12 226	0.17 192	0.13 26
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EDNetEfficientorigin	8.19 618	1.27 473	145.54 645	0.51 426	0.96 517	0.75 446	0.49 473	0.86 341	1.57 573	2.12 588	1.49 563	1.28 557	1.35 556	1.84 486	2.15 549	0.14 368	0.13 207	0.17 455	0.18 348	0.39 498	0.64 378

HGLStereo	0.61 277	1.20 454	2.59 368	0.36 286	0.40 380	0.65 387	0.30 337	0.87 350	0.67 277	0.60 356	0.70 437	0.69 409	0.56 433	1.07 343	0.59 325	0.14 368	0.13 207	0.13 352	0.12 226	0.23 318	0.23 116

GANet-RSSM	0.63 313	1.14 433	2.67 408	0.38 319	0.26 236	0.59 288	0.29 321	0.81 287	0.56 177	0.50 240	0.57 339	0.67 384	0.50 410	1.91 505	0.50 286	0.14 368	0.10 137	0.24 516	0.12 226	0.36 473	0.28 151

GwcNet-RSSM	0.64 323	1.38 508	2.69 422	0.33 218	0.26 236	0.60 303	0.32 359	0.84 316	0.73 355	0.56 302	0.65 404	0.72 420	0.42 339	1.78 472	0.60 330	0.14 368	0.10 137	0.12 290	0.13 248	0.26 371	0.26 138

DMCA	0.50 173	0.83 344	1.95 154	0.32 196	0.24 209	0.59 288	0.26 261	0.81 287	0.68 304	0.59 345	0.49 251	0.56 329	0.36 277	0.65 218	0.65 356	0.14 368	0.10 137	0.14 387	0.10 137	0.19 247	0.29 157

ADCRef	0.88 466	1.45 521	2.68 415	0.38 319	0.35 338	0.95 519	0.51 476	0.92 391	0.81 438	0.89 503	0.84 490	0.61 350	1.35 556	1.26 383	3.38 587	0.14 368	0.12 189	0.17 455	0.19 366	0.28 398	0.34 195

RASNet	0.69 372	1.05 414	2.59 368	0.37 299	0.47 416	0.66 400	0.33 373	0.82 296	0.76 391	0.51 252	0.65 404	0.93 504	0.62 462	2.20 535	0.80 406	0.14 368	0.09 106	0.09 93	0.11 188	0.18 217	0.37 211

pmcnn	1.44 559	1.25 470	3.57 549	0.74 494	1.42 561	0.72 431	0.56 494	1.04 488	1.06 534	1.03 524	2.89 598	6.01 614	0.75 502	2.54 559	3.60 591	0.14 368	0.11 166	0.08 41	0.06 9	0.34 451	0.81 442

DStereoRT	1.00 512	0.72 300	2.87 469	0.36 286	0.38 367	0.92 514	0.35 392	0.92 391	1.17 549	0.57 319	0.64 396	1.04 531	1.13 548	1.75 463	1.04 453	0.15 399	0.59 411	2.18 615	0.80 582	0.16 168	2.28 584

z-mn7	0.90 480	2.01 575	3.02 492	0.37 299	0.29 272	1.02 527	0.48 466	0.97 428	1.33 560	0.71 451	1.36 558	0.85 480	0.62 462	2.15 530	1.50 507	0.15 399	0.13 207	0.14 387	0.13 248	0.34 451	0.53 324

w-ln-seven	0.86 458	1.50 529	3.03 495	0.38 319	0.35 338	1.02 527	0.48 466	1.06 509	1.13 542	0.92 508	0.86 498	0.86 487	0.60 457	1.67 451	1.89 534	0.15 399	0.14 224	0.16 436	0.15 295	0.35 465	0.57 349

HUF	1.33 551	0.96 393	4.06 573	2.73 608	2.17 595	0.35 40	0.24 215	1.87 587	0.75 382	1.28 560	0.29 109	1.35 563	0.19 81	1.97 510	0.43 241	0.15 399	3.91 616	0.08 41	0.06 9	0.31 426	3.41 604

DDVS	0.67 358	0.46 174	1.74 111	2.40 601	0.35 338	0.86 493	0.98 561	0.72 236	0.52 138	0.53 271	0.57 339	0.89 495	0.37 283	1.22 370	0.57 315	0.15 399	0.14 224	0.14 387	0.12 226	0.19 247	0.42 249

ITSA-stereo	0.52 188	0.42 138	1.46 80	0.34 244	0.18 90	0.60 303	0.29 321	0.99 445	0.82 444	0.51 252	0.48 237	0.53 306	0.59 449	1.25 379	0.73 385	0.15 399	0.12 189	0.17 455	0.16 317	0.19 247	0.32 182

CAS++	0.34 29	0.39 119	1.90 144	0.25 60	0.18 90	0.32 25	0.20 97	0.78 263	0.44 80	0.31 114	0.31 130	0.21 76	0.16 37	0.34 41	0.20 7	0.15 399	0.13 207	0.13 352	0.10 137	0.15 147	0.14 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wz-Net-LNSev	0.66 352	1.30 479	2.81 457	0.35 267	0.37 358	0.80 475	0.48 466	0.91 384	0.87 479	0.63 392	0.70 437	0.80 456	0.59 449	0.67 224	0.68 366	0.15 399	0.14 224	0.12 290	0.12 226	0.24 325	0.38 220

AASNet	0.66 352	1.49 528	2.97 482	0.37 299	0.33 317	0.65 387	0.30 337	1.00 455	0.78 409	0.56 302	0.60 360	0.55 323	0.39 307	0.88 298	0.96 431	0.15 399	0.12 189	0.13 352	0.11 188	0.45 527	0.35 202

RAFT-RH_RVC	0.65 332	0.73 304	2.78 449	0.39 336	0.29 272	0.60 303	0.18 73	0.45 59	0.63 239	0.75 466	1.89 572	0.47 277	0.29 231	1.59 440	1.21 482	0.15 399	0.07 14	0.13 352	0.13 248	0.11 78	0.10 11

sCroCo_RVC	0.37 59	0.39 119	2.38 257	0.35 267	0.27 249	0.31 19	0.22 147	0.49 85	0.48 101	0.23 39	0.34 155	0.25 109	0.24 142	0.35 53	0.25 66	0.15 399	0.17 270	0.12 290	0.11 188	0.15 147	0.15 47

ADLNet	0.68 365	1.02 405	2.68 415	0.35 267	0.34 327	0.67 408	0.34 382	0.95 417	0.79 422	0.70 442	0.62 375	0.80 456	0.46 381	1.77 469	0.69 369	0.15 399	0.12 189	0.14 387	0.14 271	0.31 426	0.54 331

HCRNet	0.50 173	0.75 319	2.08 183	0.39 336	0.29 272	0.58 267	0.22 147	0.79 272	0.67 277	0.49 221	0.49 251	0.48 285	0.37 283	1.13 355	0.40 217	0.15 399	0.10 137	0.15 416	0.13 248	0.21 284	0.19 83

ac_64	0.63 313	0.77 324	2.71 430	0.37 299	0.34 327	0.64 371	0.30 337	0.86 341	0.67 277	0.58 326	0.53 283	0.88 492	0.48 399	1.84 486	0.71 377	0.15 399	0.12 189	0.12 290	0.12 226	0.21 284	0.25 130

PSMNet-RSSM	0.61 277	1.19 452	2.43 281	0.33 218	0.25 219	0.59 288	0.28 293	0.88 358	0.65 256	0.54 277	0.62 375	0.69 409	0.46 381	1.67 451	0.50 286	0.15 399	0.10 137	0.14 387	0.16 317	0.20 270	0.28 151

CFNet-ft	0.60 269	1.16 442	2.45 307	0.29 135	0.30 288	0.64 371	0.28 293	0.69 217	0.57 184	0.49 221	0.57 339	0.79 448	0.44 362	1.48 415	0.62 342	0.15 399	0.10 137	0.28 526	0.14 271	0.21 284	0.29 157

RYNet	0.77 423	0.91 380	2.36 252	0.37 299	0.41 387	0.88 502	0.44 450	0.99 445	0.88 483	0.65 419	0.54 303	0.92 499	0.61 460	2.70 574	1.23 486	0.15 399	0.14 224	0.17 455	0.14 271	0.27 385	0.55 341

CFNet_RVC	0.60 269	1.16 442	2.45 307	0.29 135	0.30 288	0.64 371	0.28 293	0.69 217	0.57 184	0.49 221	0.57 339	0.79 448	0.44 362	1.48 415	0.62 342	0.15 399	0.10 137	0.28 526	0.14 271	0.21 284	0.29 157

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 299	1.15 439	3.11 502	0.39 336	0.37 358	0.60 303	0.28 293	0.87 350	0.64 249	0.63 392	0.56 328	0.71 418	0.45 370	1.08 344	0.52 292	0.15 399	0.12 189	0.14 387	0.15 295	0.18 217	0.25 130
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet	0.71 383	1.24 467	2.56 360	0.42 364	0.45 407	0.73 435	0.46 460	0.98 436	0.81 438	0.77 472	0.56 328	0.74 428	0.48 399	1.69 456	0.91 425	0.15 399	0.14 224	0.15 416	0.15 295	0.26 371	0.51 310

MLG-Stereo_test2	0.46 131	0.49 189	1.77 113	0.79 503	0.70 481	0.63 358	0.12 4	0.37 18	0.48 101	0.39 151	0.15 9	0.24 100	0.10 2	0.46 109	0.20 7	0.16 419	1.21 494	0.08 41	0.06 9	0.09 43	0.66 383

S2M2_L	0.27 10	0.32 49	1.41 74	0.24 44	0.17 69	0.24 7	0.09 1	0.36 15	0.50 118	0.17 7	0.25 76	0.22 80	0.17 43	0.27 6	0.29 117	0.16 419	0.12 189	0.11 230	0.12 226	0.15 147	0.12 21
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GMStereo_Zeroshot	0.44 117	0.44 163	1.84 127	0.44 382	0.20 139	0.52 188	0.19 81	0.60 173	0.54 158	0.58 326	0.59 351	0.63 359	0.29 231	0.59 184	0.34 178	0.16 419	0.09 106	0.16 436	0.09 95	0.26 371	0.26 138

fast-acv-ft	0.67 358	1.24 467	3.26 514	0.39 336	0.30 288	0.80 475	0.48 466	0.74 242	0.76 391	0.60 356	0.78 480	0.76 438	0.60 457	0.70 237	0.78 401	0.16 419	0.15 242	0.18 474	0.17 335	0.38 489	0.24 126

ssnet_v2	0.64 323	0.99 398	2.67 408	0.33 218	0.22 166	0.72 431	0.45 454	1.00 455	0.80 430	0.66 426	0.54 303	0.81 461	0.48 399	0.91 305	1.08 462	0.16 419	0.14 224	0.14 387	0.14 271	0.33 441	0.31 175

Wz-Net-SNSev	0.85 455	1.83 564	3.36 523	0.42 364	0.31 298	0.71 425	0.66 523	1.04 488	0.94 505	0.68 434	0.85 493	0.96 513	0.62 462	1.75 463	1.14 471	0.16 419	0.15 242	0.16 436	0.17 335	0.39 498	0.63 373

NINENet	0.54 214	0.40 127	2.19 215	0.55 441	0.26 236	0.91 510	0.23 186	1.05 496	0.77 404	0.54 277	0.57 339	0.65 372	0.32 257	1.22 370	0.34 178	0.16 419	0.13 207	0.16 436	0.11 188	0.16 168	0.14 38

PSMNet-ADL	0.56 226	0.47 177	2.03 172	0.35 267	0.22 166	0.67 408	0.27 280	0.77 256	0.58 192	0.43 174	0.53 283	0.70 415	0.45 370	1.89 499	0.64 351	0.16 419	0.13 207	0.11 230	0.13 248	0.15 147	0.51 310

HHNet	0.63 313	0.67 267	3.10 501	0.37 299	0.25 219	0.64 371	0.60 506	0.70 227	0.67 277	0.55 290	1.12 540	0.32 175	0.60 457	0.43 97	1.75 524	0.16 419	0.08 51	0.12 290	0.10 137	0.18 217	0.22 106

ICVP	0.48 151	0.33 61	2.37 254	0.34 244	0.22 166	0.60 303	0.55 490	0.79 272	0.53 152	0.45 187	0.60 360	0.49 287	0.36 277	0.55 169	0.46 259	0.16 419	0.16 257	0.14 387	0.11 188	0.16 168	0.32 182
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.61 277	1.19 452	2.61 380	0.48 401	0.25 219	0.63 358	0.37 404	1.05 496	0.79 422	0.55 290	0.55 314	0.59 341	0.44 362	1.10 346	0.48 272	0.16 419	0.11 166	0.12 290	0.11 188	0.27 385	0.43 259

GES	0.49 166	0.54 216	2.37 254	0.31 175	0.19 123	0.61 323	0.30 337	0.93 397	0.52 138	0.49 221	0.53 283	0.40 219	0.43 352	0.59 184	0.67 363	0.16 419	0.11 166	0.12 290	0.10 137	0.20 270	0.30 166

EDNetEfficient	1.29 546	0.78 330	4.27 582	0.65 475	1.03 529	0.94 517	1.38 590	0.87 350	1.75 581	2.33 596	1.32 555	1.04 531	2.21 591	1.59 440	4.07 600	0.16 419	0.19 284	0.15 416	0.27 437	0.38 489	0.40 235

DSFCA	0.62 299	0.77 324	1.95 154	0.29 135	0.29 272	0.79 471	0.86 549	0.81 287	0.73 355	0.73 456	0.66 411	0.67 384	0.57 438	1.17 363	1.03 450	0.16 419	0.15 242	0.13 352	0.14 271	0.19 247	0.28 151

DMCA-RVC	0.70 379	1.30 479	3.59 551	0.37 299	0.89 508	0.57 256	0.31 348	0.73 240	0.59 203	0.69 438	0.54 303	0.59 341	0.57 438	1.25 379	0.66 359	0.16 419	0.38 361	0.20 491	0.15 295	0.22 301	0.23 116

STTStereo	0.58 241	0.95 392	2.95 480	0.37 299	0.31 298	0.62 344	0.32 359	0.81 287	0.63 239	0.61 366	0.55 314	0.67 384	0.43 352	0.87 291	0.48 272	0.16 419	0.16 257	0.17 455	0.20 377	0.17 192	0.25 130

SuperB	1.19 537	1.62 546	5.29 598	0.37 299	0.26 236	0.81 479	0.87 550	0.94 403	1.19 551	0.68 434	0.68 419	0.63 359	1.37 559	1.73 459	3.30 584	0.16 419	0.12 189	0.17 455	0.16 317	2.74 612	0.63 373

UCFNet_RVC	0.55 218	1.16 442	2.48 326	0.31 175	0.27 249	0.65 387	0.28 293	0.76 249	0.58 192	0.51 252	0.53 283	0.67 384	0.42 339	0.91 305	0.45 253	0.16 419	0.11 166	0.17 455	0.17 335	0.20 270	0.23 116

DRN-Test	0.71 383	0.79 334	2.83 461	0.40 349	0.44 404	0.80 475	0.41 427	1.07 513	0.83 451	0.82 493	0.64 396	0.68 398	0.57 438	1.78 472	0.79 404	0.16 419	0.13 207	0.17 455	0.16 317	0.24 325	0.51 310

NaN_ROB	1.25 542	1.46 523	3.84 567	0.54 439	0.56 438	1.12 541	0.99 562	1.05 496	1.03 528	1.10 531	0.87 500	0.77 440	1.07 543	5.85 613	2.98 580	0.16 419	0.23 319	0.16 436	0.24 411	0.28 398	0.66 383

zh-sn7	0.99 509	2.20 589	3.83 565	0.40 349	0.31 298	0.82 484	0.63 515	1.02 474	0.94 505	0.81 487	1.13 541	0.84 474	0.93 532	2.49 557	1.87 533	0.17 439	0.17 270	0.16 436	0.16 317	0.37 481	0.64 378

zh-mn7	0.92 486	2.02 577	3.80 561	0.35 267	0.28 264	0.73 435	0.41 427	1.00 455	1.15 546	1.03 524	1.30 552	0.75 433	0.62 462	1.98 511	1.55 514	0.17 439	0.14 224	0.14 387	0.14 271	0.31 426	0.57 349

CASS	0.43 101	0.34 71	2.01 166	0.33 218	0.17 69	0.54 210	0.24 215	0.71 233	0.52 138	0.62 381	0.55 314	0.40 219	0.41 326	0.43 97	0.33 166	0.17 439	0.10 137	0.14 387	0.11 188	0.18 217	0.23 116
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-MNSev	0.74 399	1.42 516	2.75 442	0.38 319	0.33 317	0.90 509	0.61 511	0.98 436	0.94 505	0.77 472	0.75 469	0.75 433	0.66 478	1.39 396	0.76 395	0.17 439	0.13 207	0.14 387	0.14 271	0.28 398	0.48 295

CRFU-Net	0.58 241	0.42 138	1.90 144	0.49 414	0.27 249	0.83 486	0.35 392	0.94 403	0.54 158	0.65 419	0.60 360	0.78 445	1.34 555	1.00 322	0.51 289	0.17 439	0.14 224	0.17 455	0.10 137	0.19 247	0.20 92

CSP-Net	0.55 218	0.61 248	1.81 123	0.30 155	0.23 196	0.77 461	0.35 392	0.90 377	0.62 227	0.62 381	0.60 360	0.65 372	0.42 339	1.76 466	0.47 264	0.17 439	0.12 189	0.10 155	0.10 137	0.21 284	0.16 60

APVNet	0.76 415	1.11 427	3.23 510	0.39 336	0.36 351	0.85 492	0.44 450	0.96 420	0.73 355	0.58 326	0.69 424	0.76 438	0.56 433	2.29 539	0.82 413	0.17 439	0.18 278	0.24 516	0.19 366	0.35 465	0.27 145

psm_up	0.65 332	1.02 405	2.53 343	0.36 286	0.31 298	0.64 371	0.38 414	0.96 420	0.73 355	0.63 392	0.57 339	0.68 398	0.57 438	1.90 504	0.52 292	0.17 439	0.15 242	0.16 436	0.15 295	0.27 385	0.22 106

GwcNet	0.76 415	1.09 420	3.68 555	0.38 319	0.45 407	0.81 479	0.45 454	0.91 384	0.89 488	0.63 392	0.77 476	0.82 466	0.51 414	1.64 447	0.85 417	0.17 439	0.16 257	0.15 416	0.15 295	0.33 441	0.34 195

FADNet-RVC	0.69 372	1.65 551	2.74 440	0.35 267	0.26 236	0.60 303	0.29 321	0.91 384	0.67 277	0.46 199	0.51 267	0.62 355	0.46 381	1.75 463	0.81 410	0.17 439	0.20 300	0.17 455	0.18 348	0.60 551	0.39 228

ADCL	1.07 525	1.22 461	2.80 452	0.40 349	0.33 317	1.50 561	1.87 600	0.97 428	1.04 531	1.26 558	1.28 549	0.99 519	1.41 562	1.36 394	3.51 590	0.17 439	0.14 224	0.22 502	0.21 388	0.32 436	0.43 259

PA-Net	0.93 493	1.36 499	4.14 576	0.64 472	0.41 387	0.70 420	0.53 483	0.91 384	0.88 483	0.53 271	0.60 360	0.70 415	0.54 426	2.40 550	2.57 568	0.17 439	0.28 343	0.19 481	0.28 439	0.25 350	0.48 295
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ETE_ROB	0.68 365	1.09 420	2.32 246	0.38 319	0.26 236	0.69 417	0.51 476	1.49 567	0.75 382	0.81 487	0.71 452	0.85 480	0.51 414	1.39 396	0.70 371	0.17 439	0.14 224	0.19 481	0.16 317	0.24 325	0.35 202

WQFJA1++	2.66 591	0.28 8	6.84 608	1.32 552	1.50 569	0.52 188	0.13 10	0.41 34	0.52 138	14.18 625	0.19 26	3.31 597	0.17 43	0.88 298	0.45 253	0.18 452	1.54 543	0.08 41	0.81 585	17.77 633	2.17 572

MSAF-DinoV2	3.17 603	2.52 607	10.79 615	3.57 613	0.30 288	3.28 600	0.81 546	2.81 604	1.80 584	0.81 487	0.87 500	1.59 574	1.15 549	26.18 636	2.61 569	0.18 452	0.13 207	0.19 481	1.61 612	0.94 575	1.22 512

TCMNet	0.72 392	1.15 439	2.78 449	0.51 426	0.52 425	0.73 435	0.39 420	0.94 403	0.78 409	0.60 356	0.68 419	0.63 359	0.46 381	1.71 457	0.72 381	0.18 452	0.19 284	0.23 510	0.18 348	0.40 505	0.56 343

rvit_0105_6	0.36 49	0.55 225	1.48 84	0.31 175	0.18 90	0.35 40	0.26 261	0.56 146	0.66 264	0.26 74	0.29 109	0.33 183	0.26 176	0.41 86	0.27 91	0.18 452	0.16 257	0.15 416	0.13 248	0.15 147	0.25 130

rvit_0105_5	0.43 101	0.73 304	2.10 194	0.31 175	0.18 90	0.41 75	0.31 348	0.69 217	0.67 277	0.32 119	0.34 155	0.38 205	0.30 242	0.42 95	0.30 124	0.18 452	0.16 257	0.15 416	0.15 295	0.15 147	0.30 166

rvit_0105_4	0.40 83	0.64 261	1.98 161	0.31 175	0.18 90	0.37 49	0.29 321	0.64 198	0.67 277	0.28 95	0.32 142	0.36 194	0.28 210	0.45 105	0.27 91	0.18 452	0.16 257	0.15 416	0.14 271	0.15 147	0.25 130

test_sample7	0.65 332	0.41 133	2.08 183	0.36 286	0.20 139	0.52 188	0.32 359	0.99 445	0.86 473	0.64 403	0.63 383	0.67 384	0.49 405	1.18 365	0.52 292	0.18 452	1.21 494	0.16 436	0.15 295	0.19 247	1.22 512

dd	0.48 151	1.32 482	2.41 272	0.31 175	0.17 69	0.58 267	0.26 261	0.50 102	0.71 341	0.42 166	0.41 196	0.34 188	0.28 210	0.47 114	0.41 226	0.18 452	0.10 137	0.13 352	0.12 226	0.22 301	0.16 60

SACVNet	0.68 365	1.08 419	2.58 366	0.38 319	0.28 264	0.65 387	0.37 404	0.91 384	0.65 256	0.67 428	0.62 375	0.69 409	0.47 392	2.07 520	0.65 356	0.18 452	0.14 224	0.16 436	0.15 295	0.39 498	0.41 244

pcwnet_v2	0.65 332	0.54 216	4.29 585	0.33 218	0.27 249	0.60 303	0.25 243	1.02 474	0.92 496	0.61 366	0.69 424	0.62 355	0.54 426	0.67 224	0.38 209	0.18 452	0.15 242	0.15 416	0.14 271	0.21 284	0.49 301

aanetorigin	0.81 434	1.03 409	2.64 395	0.44 382	0.44 404	0.59 288	1.00 566	0.59 166	0.70 327	1.54 578	1.22 547	0.82 466	1.08 544	1.06 334	1.07 459	0.18 452	0.15 242	0.17 455	0.21 388	0.53 545	0.65 381

S-Stereo	0.82 438	0.73 304	3.79 560	0.40 349	0.37 358	0.70 420	0.69 532	1.00 455	1.03 528	0.63 392	0.92 511	0.82 466	0.59 449	2.35 543	0.71 377	0.18 452	0.22 312	0.17 455	0.18 348	0.30 417	0.67 388

RTSC	0.84 446	1.40 510	2.67 408	0.50 420	0.40 380	0.83 486	0.33 373	1.11 524	1.14 544	0.93 512	0.82 486	0.84 474	0.58 446	1.34 392	1.82 531	0.18 452	0.49 387	0.14 387	0.30 453	0.46 531	0.42 249

DANet	0.85 455	0.68 277	2.41 272	1.18 546	0.48 417	0.77 461	1.23 584	0.93 397	1.53 571	0.90 505	0.72 457	0.97 515	0.57 438	1.86 492	1.05 454	0.18 452	0.16 257	0.19 481	0.16 317	0.26 371	0.67 388
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.92 486	1.20 454	2.68 415	0.45 389	0.27 249	0.76 451	0.66 523	0.94 403	0.77 404	0.79 481	1.17 542	0.84 474	0.91 527	2.72 575	1.76 526	0.18 452	0.42 371	0.44 560	0.20 377	0.33 441	0.94 473

AdaStereo	0.48 151	0.44 163	2.18 212	0.36 286	0.20 139	0.59 288	0.29 321	0.97 428	0.74 376	0.52 262	0.55 314	0.61 350	0.33 263	0.52 153	0.44 247	0.18 452	0.08 51	0.17 455	0.11 188	0.18 217	0.24 126
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.
SANet	1.35 553	1.80 562	4.39 587	0.41 360	0.29 272	1.72 573	0.89 554	1.17 540	2.47 597	1.22 552	1.82 570	1.72 577	1.70 576	2.57 561	3.30 584	0.18 452	0.16 257	0.16 436	0.15 295	0.34 451	0.62 367

PSMNet_ROB	0.75 410	1.42 516	2.93 477	0.39 336	0.32 310	0.73 435	0.56 494	0.90 377	0.74 376	0.56 302	0.60 360	0.75 433	0.47 392	2.00 513	1.31 492	0.18 452	0.13 207	0.19 481	0.20 377	0.26 371	0.40 235

YMNet	0.66 352	0.98 396	2.12 198	0.42 364	0.41 387	0.86 493	0.43 441	0.92 391	0.76 391	0.75 466	0.81 483	0.83 471	0.46 381	0.87 291	1.07 459	0.19 470	0.22 312	0.20 491	0.17 335	0.42 515	0.39 228

YMNet_1	0.66 352	0.98 396	2.12 198	0.42 364	0.41 387	0.86 493	0.43 441	0.92 391	0.76 391	0.75 466	0.81 483	0.83 471	0.46 381	0.87 291	1.07 459	0.19 470	0.22 312	0.20 491	0.17 335	0.42 515	0.39 228

rvit_0105_3	0.46 131	0.86 359	2.24 228	0.33 218	0.19 123	0.44 103	0.35 392	0.74 242	0.70 327	0.38 146	0.38 179	0.41 226	0.33 263	0.46 109	0.32 153	0.19 470	0.17 270	0.17 455	0.18 348	0.15 147	0.22 106

FTStereo	0.79 429	0.32 49	2.83 461	0.70 491	0.21 153	0.73 435	1.75 597	0.61 179	0.60 210	1.07 529	1.62 567	1.28 557	2.11 589	0.75 259	0.30 124	0.19 470	0.08 51	0.12 290	0.11 188	0.12 91	0.39 228

Anonymous3	0.47 138	0.49 189	2.61 380	0.33 218	0.25 219	0.72 431	0.32 359	0.80 278	0.60 210	0.36 137	0.41 196	0.33 183	0.29 231	0.46 109	0.30 124	0.19 470	0.18 278	0.13 352	0.13 248	0.18 217	0.22 106

psmorigin	1.41 557	0.91 380	13.83 621	0.37 299	0.30 288	0.63 358	0.37 404	0.80 278	0.64 249	0.98 515	0.87 500	1.16 553	0.78 507	3.95 605	1.09 463	0.19 470	0.22 312	0.17 455	0.19 366	0.25 350	0.47 288

FAT-Stereo	0.72 392	0.60 242	2.86 468	0.37 299	0.29 272	0.64 371	0.55 490	1.01 465	0.91 494	0.76 470	0.94 513	0.93 504	0.79 509	1.82 482	0.60 330	0.19 470	0.19 284	0.17 455	0.16 317	0.23 318	0.47 288

NVstereo2D	0.63 313	0.57 231	2.29 239	0.37 299	0.35 338	0.69 417	0.49 473	0.96 420	0.88 483	0.49 221	0.54 303	0.72 420	0.46 381	1.98 511	0.50 286	0.19 470	0.20 300	0.18 474	0.16 317	0.28 398	0.34 195

DeepPruner_ROB	0.58 241	1.06 415	2.68 415	0.30 155	0.26 236	0.63 358	0.31 348	0.83 307	0.51 125	0.62 381	0.56 328	0.65 372	0.39 307	1.06 334	0.56 312	0.19 470	0.14 224	0.14 387	0.14 271	0.24 325	0.33 186

PWC_ROB	0.81 434	1.41 511	2.60 375	0.41 360	0.40 380	0.63 358	0.31 348	1.04 488	0.99 523	0.92 508	1.29 550	0.78 445	0.68 482	1.65 450	1.50 507	0.19 470	0.12 189	0.18 474	0.13 248	0.51 541	0.54 331

CBMV	0.86 458	1.00 399	2.82 459	0.35 267	0.21 153	0.78 467	0.78 543	1.05 496	0.87 479	0.90 505	0.74 462	0.87 488	1.89 583	1.67 451	1.38 502	0.19 470	0.20 300	0.21 497	0.19 366	0.28 398	0.84 447
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDF-Stereo	0.65 332	0.33 61	1.69 109	0.67 483	0.82 500	0.37 49	0.20 97	0.50 102	0.52 138	0.34 131	0.17 15	0.78 445	0.23 135	0.68 229	1.03 450	0.20 481	1.66 553	0.09 93	0.34 488	0.34 451	2.03 563

MultiAttention	2.45 589	0.55 225	2.24 228	1.79 582	2.54 602	11.19 620	2.28 603	1.28 548	0.84 463	0.63 392	1.17 542	1.13 547	0.57 438	15.98 629	1.78 528	0.20 481	0.09 106	0.43 559	1.60 611	0.95 576	1.69 551

rvit_105_1	0.52 188	0.93 389	2.30 241	0.36 286	0.24 209	0.51 168	0.45 454	0.81 287	0.79 422	0.46 199	0.44 215	0.45 259	0.38 292	0.63 204	0.39 214	0.20 481	0.18 278	0.18 474	0.22 402	0.18 217	0.21 99

WZ-Net	1.04 520	1.83 564	4.20 579	0.42 364	0.36 351	0.88 502	0.71 535	1.05 496	1.11 540	0.84 497	0.94 513	1.06 536	1.17 551	2.37 545	2.24 555	0.20 481	0.14 224	0.15 416	0.16 317	0.36 473	0.53 324

LMCR-Stereo	0.61 277	1.00 399	2.60 375	0.42 364	0.22 166	0.74 443	0.31 348	1.06 509	0.70 327	0.62 381	0.64 396	0.40 219	0.52 421	0.84 287	1.27 491	0.20 481	0.09 106	0.12 290	0.09 95	0.26 371	0.16 60

Syn2CoEx	0.78 425	1.43 519	3.54 548	0.44 382	0.31 298	0.64 371	0.43 441	1.04 488	0.83 451	0.64 403	0.77 476	0.74 428	0.74 498	1.91 505	0.64 351	0.20 481	0.17 270	0.19 481	0.15 295	0.30 417	0.59 359

stereogan	0.74 399	0.68 277	2.82 459	0.40 349	0.40 380	1.05 532	0.42 434	0.99 445	0.96 513	0.78 480	0.86 498	1.15 551	0.73 494	1.57 432	0.56 312	0.20 481	0.19 284	0.20 491	0.16 317	0.37 481	0.34 195

TDLM	0.83 444	1.28 476	2.38 257	0.46 394	0.26 236	0.66 400	0.55 490	0.87 350	0.80 430	2.54 599	0.62 375	0.61 350	0.51 414	2.68 572	0.67 363	0.20 481	0.11 166	0.35 546	0.15 295	0.33 441	0.48 295

CVANet_RVC	0.82 438	1.18 449	3.98 570	0.40 349	0.28 264	0.63 358	0.43 441	0.90 377	0.78 409	1.14 537	0.69 424	0.68 398	0.52 421	2.62 566	0.48 272	0.20 481	0.13 207	0.22 502	0.37 504	0.37 481	0.48 295

NCCL2	0.71 383	1.32 482	2.30 241	0.44 382	0.31 298	0.71 425	0.67 528	0.89 367	0.69 316	0.70 442	0.61 368	0.85 480	0.54 426	1.58 439	0.70 371	0.20 481	0.17 270	0.66 574	0.25 420	0.26 371	0.38 220

MDST_ROB	1.28 545	0.53 213	3.84 567	0.55 441	0.45 407	4.06 607	0.60 506	1.36 556	0.89 488	2.18 590	1.17 542	0.98 516	0.72 491	4.28 607	2.12 546	0.20 481	0.16 257	0.19 481	0.17 335	0.20 270	0.84 447

zero-FE	1.27 543	0.33 61	9.38 611	1.30 549	2.25 596	0.33 31	0.20 97	0.51 110	1.26 553	0.32 119	0.22 51	0.77 440	0.22 117	0.69 233	0.96 431	0.21 492	2.25 590	0.09 93	0.61 567	0.32 436	3.25 602

rvit_stereo_0075_2	0.45 122	0.45 171	2.60 375	0.34 244	0.32 310	0.41 75	0.21 123	0.60 173	0.54 158	0.39 151	0.51 267	0.40 219	0.29 231	0.46 109	0.31 143	0.21 492	0.15 242	0.22 502	0.15 295	0.18 217	0.33 186

Wz-Net-TNSev	1.02 514	2.26 595	3.69 556	0.38 319	0.31 298	1.00 524	0.71 535	1.12 527	1.02 526	0.74 463	0.73 459	1.09 542	0.91 527	2.46 554	2.15 549	0.21 492	0.20 300	0.16 436	0.20 377	0.48 536	0.62 367

RTS	1.29 546	1.59 541	6.48 606	0.63 468	0.57 443	1.59 566	0.90 555	1.15 534	1.44 566	1.20 548	1.31 553	1.10 544	0.87 523	2.67 570	2.27 557	0.21 492	0.38 361	0.19 481	0.20 377	0.46 531	0.68 393

RTSA	1.29 546	1.59 541	6.48 606	0.63 468	0.57 443	1.59 566	0.90 555	1.15 534	1.44 566	1.20 548	1.31 553	1.10 544	0.87 523	2.67 570	2.27 557	0.21 492	0.38 361	0.19 481	0.20 377	0.46 531	0.68 393

ADCPNet	1.07 525	1.37 504	4.54 591	0.38 319	0.68 477	1.36 553	0.64 517	0.93 397	0.83 451	0.79 481	0.82 486	1.08 539	1.18 552	1.30 388	2.68 571	0.21 492	0.69 430	0.21 497	0.95 596	0.30 417	0.54 331

LALA_ROB	0.68 365	1.14 433	2.50 337	0.37 299	0.29 272	0.78 467	0.55 490	0.99 445	0.84 463	0.82 493	0.68 419	0.93 504	0.50 410	1.01 325	0.89 422	0.21 492	0.15 242	0.21 497	0.18 348	0.26 371	0.30 166

GASNet	0.84 446	1.98 571	4.07 574	0.48 401	0.33 317	0.58 267	0.34 382	0.97 428	0.81 438	0.60 356	0.59 351	0.74 428	0.55 431	2.08 523	1.18 476	0.22 499	0.15 242	0.19 481	0.17 335	0.55 547	0.29 157

edge stereo	0.84 446	0.74 314	3.42 539	0.38 319	1.21 551	0.63 358	0.41 427	0.98 436	0.83 451	0.81 487	0.88 503	1.14 549	0.73 494	2.16 532	0.89 422	0.22 499	0.20 300	0.26 523	0.18 348	0.38 489	0.43 259

SHD	0.84 446	1.14 433	2.54 348	0.80 505	0.52 425	0.76 451	0.34 382	1.16 537	1.29 557	1.11 533	0.85 493	0.98 516	0.74 498	1.25 379	1.48 506	0.22 499	0.37 357	0.20 491	0.27 437	0.36 473	0.41 244

ADCMid	1.06 522	1.82 563	3.53 547	0.39 336	0.36 351	0.99 522	0.58 499	1.01 465	0.94 505	1.23 554	1.02 529	1.01 523	1.01 539	1.11 351	4.04 599	0.22 499	0.19 284	0.42 556	0.32 469	0.42 515	0.53 324

AnyNet_C32	1.08 529	1.76 561	3.01 490	0.50 420	0.54 434	1.17 546	1.16 578	0.97 428	0.95 511	1.11 533	0.98 521	0.87 488	0.93 532	1.57 432	4.11 601	0.22 499	0.20 300	0.25 521	0.25 420	0.40 505	0.68 393

LSM	3.40 605	1.42 516	5.81 602	9.98 621	30.74 637	0.86 493	1.14 574	0.99 445	1.26 553	1.40 568	2.18 580	0.93 504	0.85 518	1.76 466	1.03 450	0.22 499	0.35 354	0.24 516	0.29 443	0.40 505	6.21 622

XPNet_ROB	0.68 365	1.11 427	2.28 236	0.38 319	0.27 249	0.67 408	0.47 464	0.94 403	0.75 382	0.80 483	0.71 452	0.81 461	0.54 426	1.72 458	0.84 416	0.22 499	0.16 257	0.16 436	0.15 295	0.25 350	0.45 280

SGM-Forest	1.84 578	7.91 620	10.36 614	0.42 364	0.33 317	1.04 530	1.29 586	1.01 465	0.88 483	1.19 543	2.30 584	1.03 527	1.79 580	2.60 565	2.81 577	0.22 499	0.21 309	0.21 497	0.19 366	0.25 350	0.79 431
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.51 185	0.58 233	1.96 158	0.38 319	0.31 298	0.49 145	0.21 123	0.80 278	0.71 341	0.64 403	0.71 452	0.66 381	0.40 314	0.59 184	0.45 253	0.23 507	0.16 257	0.21 497	0.20 377	0.21 284	0.37 211

hitnet-ft	0.73 395	1.09 420	2.59 368	0.28 115	0.22 166	0.71 425	0.36 401	0.89 367	0.67 277	0.58 326	0.83 488	1.03 527	0.94 534	2.31 540	0.70 371	0.23 507	0.14 224	0.41 554	0.13 248	0.24 325	0.28 151

AF-Net	0.76 415	1.14 433	2.74 440	0.42 364	0.41 387	0.70 420	0.41 427	1.07 513	0.94 505	0.73 456	1.05 535	1.04 531	0.86 520	1.23 373	1.00 447	0.23 507	0.15 242	0.25 521	0.18 348	0.32 436	0.35 202

ADCS	1.14 534	2.02 577	3.36 523	0.43 377	0.37 358	0.96 521	0.81 546	1.12 527	1.17 549	1.25 557	0.98 521	1.08 539	0.92 530	1.41 402	4.97 607	0.23 507	0.21 309	0.22 502	0.23 407	0.40 505	0.67 388

DeepPrunerF	0.92 486	1.33 487	3.41 536	0.46 394	0.51 422	0.64 371	0.49 473	1.16 537	2.62 600	0.65 419	0.61 368	0.65 372	0.62 462	2.23 536	1.31 492	0.23 507	0.19 284	0.30 535	0.28 439	0.39 498	0.34 195

CBMV_ROB	0.88 466	0.75 319	2.73 437	0.36 286	0.22 166	0.76 451	0.47 464	1.05 496	0.81 438	1.06 528	1.04 533	0.88 492	1.36 558	2.17 534	2.03 539	0.23 507	0.24 322	0.27 524	0.25 420	0.27 385	0.73 411

MeshStereo	1.29 546	1.34 490	3.04 496	0.35 267	0.28 264	1.10 540	0.69 532	1.42 563	1.07 535	2.71 603	2.43 586	2.95 592	1.50 569	2.92 588	2.03 539	0.23 507	0.22 312	0.22 502	0.19 366	0.50 539	0.69 400
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
HBP-ISP	0.82 438	1.57 537	3.28 516	0.50 420	0.27 249	0.86 493	0.54 486	1.09 517	0.78 409	0.81 487	0.70 437	0.68 398	1.00 538	2.02 514	0.47 264	0.24 514	0.24 322	0.29 534	0.25 420	0.28 398	0.52 318

FADNet-RVC-Resample	0.74 399	1.54 532	3.81 564	0.38 319	0.29 272	0.62 344	0.38 414	0.91 384	0.67 277	0.52 262	0.51 267	0.63 359	0.44 362	1.56 427	0.59 325	0.24 514	0.32 348	0.22 502	0.19 366	0.30 417	0.71 405

RGC	0.78 425	1.10 425	2.55 356	0.45 389	0.45 407	0.73 435	0.40 425	1.00 455	0.75 382	0.75 466	1.04 533	1.02 526	0.73 494	1.74 461	1.15 473	0.24 514	0.19 284	0.28 526	0.26 428	0.31 426	0.38 220

Nwc_Net	0.75 410	1.10 425	2.96 481	0.42 364	0.39 373	0.77 461	0.39 420	1.06 509	0.73 355	0.65 419	1.00 525	0.99 519	0.74 498	1.43 404	0.99 444	0.24 514	0.15 242	0.23 510	0.26 428	0.27 385	0.30 166

XQC	0.84 446	1.32 482	2.61 380	0.78 502	0.44 404	0.89 506	0.53 483	1.16 537	1.07 535	0.85 499	0.69 424	0.92 499	0.73 494	1.40 398	1.44 504	0.24 514	0.35 354	0.23 510	0.26 428	0.45 527	0.39 228

PS-NSSS	0.69 372	1.37 504	2.44 289	0.31 175	0.32 310	0.64 371	0.34 382	1.04 488	0.74 376	0.56 302	0.75 469	0.51 296	0.42 339	2.41 552	0.54 305	0.24 514	0.17 270	0.27 524	0.18 348	0.30 417	0.23 116

UDGNet	0.50 173	1.36 499	2.44 289	0.37 299	0.19 123	0.58 267	0.23 186	0.49 85	0.69 316	0.42 166	0.39 185	0.34 188	0.29 231	0.55 169	0.32 153	0.25 520	0.10 137	0.37 549	0.19 366	0.30 417	0.17 68

G-Net	1.02 514	0.70 289	3.23 510	0.60 457	0.66 473	2.00 586	0.71 535	0.78 263	0.70 327	1.14 537	2.53 588	1.29 559	1.01 539	1.47 414	1.74 522	0.25 520	0.24 322	0.24 516	0.26 428	0.37 481	0.40 235

SAMSARA	1.11 531	1.35 494	2.60 375	1.34 554	0.77 492	1.67 571	1.41 594	1.47 565	0.99 523	1.54 578	0.89 505	1.44 569	0.90 526	1.88 498	1.71 518	0.25 520	0.55 403	0.22 502	0.34 488	0.39 498	0.50 303

NOSS_ROB	0.75 410	1.03 409	2.27 234	0.68 489	0.26 236	0.68 414	0.30 337	0.99 445	0.82 444	0.59 345	0.58 346	0.77 440	0.39 307	2.75 579	0.48 272	0.25 520	0.24 322	0.28 526	0.26 428	0.29 408	1.07 496

IGEV-RUCA	2.30 588	0.38 110	1.36 60	0.41 360	1.90 585	2.03 589	1.86 599	1.37 557	1.78 583	3.73 611	3.72 606	5.06 610	8.09 618	2.15 530	1.63 516	0.26 524	0.77 441	2.71 617	1.91 613	2.43 610	2.42 586

RP	0.74 399	1.01 403	2.48 326	0.44 382	0.45 407	0.66 400	0.45 454	0.95 417	0.87 479	0.70 442	0.95 516	0.99 519	0.82 512	1.55 425	0.82 413	0.26 524	0.19 284	0.23 510	0.20 377	0.34 451	0.38 220

AnyNet_C01	1.20 538	1.89 567	4.25 581	0.55 441	0.54 434	1.57 564	1.39 591	1.10 520	1.13 542	1.19 543	1.34 557	1.15 551	1.11 546	1.73 459	2.89 579	0.26 524	0.24 322	0.28 526	0.24 411	0.50 539	0.68 393

CSAN	1.38 555	1.74 560	4.12 575	0.53 432	0.38 367	1.06 535	1.15 576	1.29 550	1.12 541	1.19 543	1.90 573	1.04 531	1.44 563	5.92 614	2.82 578	0.26 524	0.22 312	0.24 516	0.25 420	0.35 465	0.54 331

PVD	1.05 521	1.21 456	2.36 252	0.84 508	0.91 511	1.04 530	0.64 517	1.32 554	1.68 576	1.43 570	1.41 561	1.14 549	1.15 549	1.49 417	1.77 527	0.27 528	0.65 423	0.28 526	0.35 492	0.40 505	0.73 411

DPSNet	1.02 514	0.72 300	2.84 463	0.60 457	0.39 373	1.08 537	0.75 539	1.41 562	1.14 544	0.74 463	0.69 424	1.05 535	1.67 574	2.09 526	2.22 554	0.27 528	0.61 414	0.20 491	0.50 541	0.48 536	1.03 492

FBW_ROB	0.94 495	1.23 466	2.35 251	0.46 394	0.32 310	0.87 500	0.46 460	1.15 534	0.97 519	0.83 496	0.78 480	1.01 523	0.64 468	3.65 603	1.65 517	0.27 528	0.24 322	0.40 552	0.26 428	0.32 436	0.88 459

FSD					1.93 587	0.63 358	0.33 373	0.46 67	0.53 152	0.32 119	0.32 142	0.40 219	0.32 257	1.14 357	0.60 330	0.28 531	2.77 605	0.31 536	0.30 453	0.31 426

dad	0.58 241	1.35 494	2.39 264	0.31 175	0.20 139	0.62 344	0.26 261	0.56 146	0.79 422	0.66 426	0.64 396	0.64 367	0.36 277	0.87 291	0.48 272	0.28 531	0.15 242	0.40 552	0.18 348	0.24 325	0.22 106

PFNet	0.62 299	0.42 138	2.69 422	0.43 377	0.55 436	0.62 344	0.27 280	0.64 198	0.72 350	0.61 366	0.56 328	0.45 259	0.33 263	1.86 492	1.12 468	0.28 531	0.09 106	0.12 290	0.16 317	0.26 371	0.27 145

NCC-stereo	0.88 466	1.22 461	2.97 482	0.60 457	0.45 407	1.88 580	0.48 466	1.04 488	0.75 382	0.70 442	0.85 493	0.93 504	0.84 515	1.81 479	1.51 510	0.28 531	0.19 284	0.23 510	0.31 461	0.27 385	0.35 202

Abc-Net	0.88 466	1.22 461	2.97 482	0.60 457	0.45 407	1.88 580	0.48 466	1.04 488	0.75 382	0.70 442	0.85 493	0.93 504	0.84 515	1.81 479	1.51 510	0.28 531	0.19 284	0.23 510	0.31 461	0.27 385	0.35 202
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN v2	1.65 575	0.85 354	3.39 529	0.46 394	0.39 373	2.02 588	0.66 523	1.94 592	1.84 586	2.81 606	2.99 600	4.39 607	3.25 601	2.81 583	2.75 575	0.29 536	0.26 334	0.31 536	0.30 453	0.33 441	0.91 463

FC-DCNN	1.60 573	0.85 354	3.44 540	0.46 394	0.39 373	1.96 582	0.66 523	1.72 580	1.70 578	2.75 605	2.91 599	4.20 603	3.15 600	2.72 575	2.66 570	0.30 537	0.26 334	0.31 536	0.30 453	0.33 441	0.91 463

MSMD_ROB	1.41 557	1.03 409	2.75 442	0.41 360	0.32 310	2.00 586	0.61 511	0.96 420	1.43 565	2.97 607	2.63 592	4.76 609	2.04 588	2.44 553	1.78 528	0.30 537	0.26 334	0.32 540	0.32 469	0.32 436	0.63 373

FCDSN-DC	1.45 561	1.12 429	3.30 519	0.48 401	0.41 387	1.13 542	0.60 506	1.17 540	1.28 556	2.25 593	2.85 596	3.65 600	3.34 603	2.58 563	2.44 561	0.31 539	0.26 334	0.31 536	0.30 453	0.37 481	0.78 428
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Anonymous_2	1.36 554	0.49 189	2.03 172	1.71 578	1.58 572	2.49 596	0.58 499	1.59 574	2.31 595	0.77 472	0.88 503	1.03 527	0.58 446	1.20 369	0.66 359	0.32 540	1.38 520	1.42 604	3.87 621	0.78 570	1.56 541

ccnet	0.77 423	0.61 248	2.01 166	0.40 349	0.46 414	1.05 532	0.59 502	1.02 474	0.74 376	0.90 505	0.97 518	0.82 466	0.89 525	1.68 455	1.16 475	0.32 540	0.26 334	0.32 540	0.28 439	0.35 465	0.47 288

SDNR	2.06 583	2.93 613	2.94 479	1.55 570	5.13 613	1.98 585	0.24 215	1.95 593	2.62 600	0.92 508	2.71 594	5.76 613	0.68 482	3.61 602	3.84 595	0.33 542	0.38 361	0.22 502	0.17 335	1.13 582	2.04 564

GANetREF_RVC	0.81 434	1.44 520	3.04 496	0.49 414	0.27 249	0.83 486	0.63 515	1.03 482	0.92 496	0.63 392	0.61 368	0.72 420	0.59 449	2.40 550	0.58 321	0.33 542	0.25 331	0.37 549	0.25 420	0.41 512	0.36 210
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
PWCDC_ROB	0.83 444	1.57 537	2.63 386	0.48 401	0.37 358	0.78 467	0.29 321	1.04 488	1.36 563	0.63 392	2.05 576	0.64 367	0.70 489	1.10 346	1.20 480	0.33 542	0.14 224	0.15 416	0.12 226	0.63 555	0.46 286

PSMNet-RUCA	0.64 323	1.12 429	2.61 380	0.59 456	0.56 438	0.64 371	0.37 404	0.89 367	0.72 350	0.53 271	0.68 419	0.53 306	0.43 352	0.61 196	0.46 259	0.35 545	0.19 284	0.44 560	0.29 443	0.49 538	0.35 202

PASM	0.82 438	1.00 399	2.68 415	0.52 428	0.48 417	0.65 387	0.59 502	0.83 307	0.89 488	0.82 493	0.73 459	0.89 495	0.68 482	2.39 549	0.73 385	0.35 545	0.37 357	0.36 547	0.41 519	0.45 527	0.51 310

AANet_RVC	0.79 429	1.46 523	2.72 432	0.34 244	0.25 219	0.59 288	0.32 359	0.88 358	0.83 451	0.62 381	0.95 516	0.80 456	0.43 352	2.46 554	1.72 520	0.38 547	0.26 334	0.10 155	0.09 95	0.25 350	0.43 259

PDISCO_ROB	0.84 446	1.46 523	2.84 463	0.65 475	0.59 448	1.17 546	0.48 466	1.19 542	1.08 537	0.67 428	0.72 457	1.00 522	0.61 460	1.24 375	1.05 454	0.38 547	0.18 278	0.28 526	0.24 411	0.58 549	0.44 275

WCMA_ROB	1.29 546	1.21 456	3.13 504	0.65 475	0.36 351	1.20 549	0.78 543	1.00 455	0.98 520	1.78 583	2.62 591	3.08 596	2.01 587	1.86 492	2.35 559	0.38 547	0.38 361	0.32 540	0.32 469	0.31 426	1.06 495

PMTNet	0.35 39	0.38 110	1.75 112	0.21 6	0.14 26	0.57 256	0.24 215	0.48 81	0.44 80	0.28 95	0.32 142	0.26 120	0.24 142	0.41 86	0.24 49	0.42 550	0.07 14	0.08 41	0.05 1	0.18 217	0.15 47

ELAS_RVC	1.51 567	0.88 365	3.36 523	0.63 468	0.56 438	1.53 562	2.73 605	1.53 568	1.76 582	2.26 594	2.21 583	2.10 582	3.07 599	2.08 523	2.52 564	0.42 550	0.42 371	0.42 556	0.37 504	0.51 541	0.84 447
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 568	0.92 385	2.91 475	0.62 465	0.57 443	3.13 599	2.21 602	1.67 578	1.58 574	2.42 597	2.43 586	1.87 579	2.49 594	1.85 490	2.70 572	0.42 550	0.43 376	0.41 554	0.40 514	0.51 541	0.85 452
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 529	2.01 575	2.56 360	0.49 414	0.40 380	1.49 560	0.96 559	1.02 474	0.95 511	0.85 499	0.94 513	1.06 536	0.59 449	2.92 588	1.15 473	0.43 553	0.74 440	0.32 540	0.55 552	0.74 563	1.35 527

coex-ft	6.14 615	1.98 571	60.80 643	0.34 244	0.30 288	0.80 475	1.17 580	0.76 249	4.34 610	19.82 631	2.15 579	1.61 575	8.77 620	1.82 482	10.36 622	0.44 554	2.05 573	0.18 474	0.19 366	0.39 498	4.61 620

UDG	0.86 458	1.57 537	2.80 452	0.68 489	0.59 448	0.78 467	0.38 414	0.97 428	0.74 376	0.63 392	0.70 437	1.01 523	0.68 482	1.02 326	1.22 485	0.45 555	0.34 353	0.89 585	0.51 546	0.73 562	0.58 354

Consistency-Raft	0.92 486	1.21 456	3.50 543	0.98 525	0.63 465	0.77 461	0.54 486	1.02 474	1.01 525	0.62 381	1.03 531	0.65 372	1.04 541	0.81 283	1.36 498	0.45 555	0.47 383	0.51 566	0.59 563	0.65 557	0.47 288

FADNet	0.71 383	1.60 545	2.53 343	0.33 218	0.30 288	0.67 408	0.29 321	0.92 391	0.75 382	0.45 187	0.49 251	0.66 381	0.57 438	1.85 490	0.85 417	0.46 557	0.20 300	0.17 455	0.20 377	0.60 551	0.37 211

MADNet+	1.44 559	2.19 587	6.00 603	0.89 511	0.70 481	1.58 565	1.11 571	1.56 573	1.30 559	0.89 503	1.03 531	1.25 556	1.12 547	3.29 595	2.80 576	0.48 558	0.57 407	0.39 551	0.36 502	0.63 555	0.69 400

JetBlue	1.89 579	2.09 582	4.16 577	0.74 494	1.23 552	4.52 611	3.86 611	1.68 579	1.26 553	1.28 560	1.54 564	2.36 587	1.86 582	3.35 597	3.37 586	0.54 559	0.49 387	0.48 562	0.49 538	1.39 596	1.21 510

SGM_RVC	2.11 586	1.07 416	2.87 469	0.98 525	0.92 512	2.72 598	1.88 601	1.91 590	12.27 620	2.09 586	1.99 575	2.47 588	2.24 592	2.87 587	2.03 539	0.54 559	0.47 383	0.42 556	0.47 533	0.74 563	1.22 512
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IGEV-BASED-STEREO-	0.45 122	1.36 499	1.30 56	0.24 44	0.12 6	0.33 31	0.20 97	0.41 34	0.37 25	0.32 119	0.21 40	0.16 35	0.14 16	0.29 12	0.62 342	0.55 561	1.42 528	0.11 230	0.13 248	0.25 350	0.56 343

DispFullNet	1.69 576	2.25 593	5.23 596	1.53 569	8.78 615	0.89 506	0.37 404	1.03 482	0.98 520	1.37 564	1.00 525	1.13 547	1.97 585	1.51 419	0.98 442	0.55 561	0.32 348	1.19 595	0.64 569	1.16 584	0.88 459

DDUNet	0.90 480	1.63 549	2.77 447	0.77 499	0.69 479	0.83 486	0.44 450	0.90 377	0.70 327	0.68 434	0.76 472	0.92 499	0.54 426	1.14 357	1.35 496	0.61 563	0.37 357	0.96 587	0.52 548	0.77 568	0.67 388

anonymity	0.86 458	0.68 277	1.44 79	0.64 472	0.83 501	0.67 408	0.52 480	0.98 436	0.73 355	0.96 514	0.70 437	0.81 461	0.86 520	1.10 346	1.34 494	0.64 564	0.72 438	0.58 568	1.44 608	0.60 551	0.91 463

DualNet (step1)	0.76 415	0.69 286	2.69 422	0.28 115	0.23 196	0.81 479	0.33 373	0.99 445	0.86 473	0.64 403	0.63 383	0.67 384	0.49 405	1.18 365	0.52 292	0.65 565	1.21 494	0.86 581	0.56 555	0.25 350	0.72 407

test_sample9	1.07 525	0.69 286	2.69 422	0.28 115	0.23 196	0.81 479	0.33 373	0.99 445	0.86 473	0.64 403	0.63 383	0.67 384	0.49 405	2.02 514	2.70 572	0.65 565	4.33 619	0.86 581	0.56 555	0.25 350	0.72 407

test_sample8	1.23 541	0.69 286	2.69 422	0.28 115	0.23 196	0.81 479	0.33 373	1.01 465	0.75 382	1.23 554	0.63 383	2.53 589	1.31 554	2.02 514	2.70 572	0.65 565	4.33 619	0.86 581	0.56 555	0.25 350	0.72 407

SPS-STEREO	1.22 539	1.65 551	3.41 536	0.66 480	0.69 479	1.01 525	0.68 530	1.10 520	0.96 513	1.40 568	1.25 548	1.46 570	1.08 544	2.05 517	2.24 555	0.66 568	0.61 414	0.58 568	0.57 560	0.66 558	1.65 549
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.45 561	1.62 546	3.59 551	1.09 535	0.70 481	0.86 493	0.67 528	1.19 542	1.51 570	1.20 548	4.05 609	1.61 575	1.94 584	2.97 590	2.07 543	0.67 569	0.69 430	0.55 567	0.70 572	0.57 548	0.67 388
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_re	1.01 513	1.73 557	3.04 496	0.85 509	0.76 490	0.93 515	0.81 546	1.02 474	1.10 538	1.05 526	1.06 536	0.84 474	0.96 535	0.93 311	0.97 433	0.68 570	0.61 414	0.63 573	0.60 565	0.77 568	0.80 435

WAO-7	1.58 572	2.04 580	3.25 513	0.94 519	0.75 487	1.75 574	1.13 573	1.87 587	1.97 590	1.46 574	2.53 588	1.98 581	1.75 577	3.13 592	2.48 563	0.69 571	0.67 425	0.94 586	0.74 580	0.80 571	0.77 422

AIO-test2	0.60 269	1.55 533	2.73 437	0.63 468	0.42 399	0.50 159	0.23 186	0.84 316	0.73 355	0.34 131	0.53 283	0.37 199	0.22 117	0.70 237	0.32 153	0.75 572	0.16 257	0.13 352	0.17 335	0.21 284	0.47 288

GCST	0.84 446	1.48 526	3.02 492	1.12 543	1.09 540	0.62 344	0.19 81	0.79 272	0.56 177	0.60 356	0.65 404	0.50 291	0.31 248	1.24 375	0.74 390	0.76 573	0.46 379	0.84 580	0.64 569	0.71 560	0.57 349

CAS	0.39 71	0.31 35	1.79 117	0.81 507	0.34 327	0.51 168	0.23 186	0.49 85	0.42 64	0.23 39	0.31 130	0.20 66	0.17 43	0.30 14	0.25 66	0.77 574	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 63	0.41 244

test_for_model	0.82 438	1.62 546	2.47 320	1.36 556	1.04 531	0.53 199	0.22 147	0.82 296	0.63 239	0.60 356	0.29 109	0.25 109	0.21 109	0.28 9	0.25 66	0.80 575	1.87 562	0.08 41	0.08 61	1.81 602	1.18 503

SQANet	0.92 486	1.96 569	3.23 510	0.77 499	0.83 501	0.76 451	0.38 414	0.87 350	0.68 304	0.64 403	0.69 424	0.73 426	0.52 421	1.35 393	1.36 498	0.80 575	0.30 345	0.60 571	0.29 443	0.93 574	0.70 403

LE_ROB	4.55 611	2.43 604	9.94 612	2.79 609	4.03 611	2.40 595	3.54 607	2.72 601	11.04 619	11.64 623	4.69 614	5.25 611	10.74 622	4.52 610	9.73 620	0.82 577	0.70 433	1.34 601	0.97 597	0.74 563	0.94 473

FINET	1.92 580	1.96 569	4.49 590	1.62 572	1.39 560	3.51 603	4.39 612	2.89 605	2.58 599	1.39 566	1.98 574	1.35 563	2.12 590	1.64 447	2.12 546	0.84 578	1.03 476	0.18 474	0.29 443	0.54 546	2.12 568

SGM-ForestM	3.67 608	2.70 612	5.34 599	1.65 575	1.72 579	6.02 614	5.08 615	4.10 615	3.47 606	4.59 613	4.21 611	9.81 621	5.79 614	6.44 615	6.97 616	0.88 579	1.09 481	0.33 544	0.45 526	0.68 559	2.10 567

ACVNet_2	1.54 569	2.20 589	4.42 588	1.10 537	0.93 515	1.37 555	0.87 550	1.53 568	1.71 579	1.22 552	1.72 568	2.12 583	1.06 542	2.58 563	1.93 535	0.94 580	0.54 400	1.00 590	0.56 555	2.11 607	0.96 479

FADNet_RVC	0.87 465	1.51 530	2.90 474	0.31 175	0.24 209	0.71 425	0.25 243	1.00 455	0.65 256	0.45 187	0.57 339	0.61 350	0.44 362	1.53 423	0.75 391	0.94 580	0.97 463	0.28 526	1.00 599	0.89 573	1.36 530

WAO-6	1.69 576	1.87 566	3.21 509	1.15 545	1.01 526	2.29 592	1.06 570	1.85 585	2.84 604	1.30 563	2.59 590	2.19 584	1.67 574	2.62 566	2.52 564	0.96 582	0.68 427	1.19 595	0.84 590	1.13 582	0.95 476

CC-Net-ROB	0.95 498	1.57 537	2.93 477	0.90 513	0.39 373	0.87 500	0.44 450	1.12 527	0.83 451	0.59 345	0.69 424	0.64 367	0.50 410	2.73 577	0.93 427	0.97 583	0.40 368	0.87 584	0.29 443	0.61 554	0.66 383

testlalala_base	0.61 277	0.35 81	2.44 289	0.35 267	0.33 317	0.55 224	0.21 123	0.88 358	0.41 56	0.41 158	0.39 185	0.31 168	0.24 142	0.33 34	0.36 190	0.98 584	1.61 547	0.09 93	0.22 402	1.11 580	0.68 393

otaku	1.15 535	2.10 583	3.51 544	0.98 525	0.74 485	1.02 527	0.59 502	1.03 482	0.89 488	0.70 442	1.60 565	0.98 516	0.65 471	1.63 444	1.80 530	0.99 585	0.46 379	0.73 578	0.40 514	1.30 592	0.88 459

Ntro	1.11 531	2.10 583	3.52 546	0.97 524	0.87 507	1.06 535	0.54 486	1.02 474	0.93 503	0.63 392	0.76 472	0.93 504	0.67 480	1.76 466	1.71 518	1.03 586	0.46 379	0.76 579	0.41 519	1.29 590	0.86 455

MANE	3.51 607	2.03 579	3.88 569	1.89 588	2.01 590	5.98 613	4.72 613	5.87 618	7.13 617	3.80 612	5.10 615	6.11 615	5.34 612	4.39 608	5.05 608	1.07 587	1.28 506	0.50 565	0.85 591	0.76 566	2.36 585

MonStereo1	2.06 583	1.22 461	2.39 264	1.22 548	1.04 531	3.53 604	0.62 513	1.55 571	1.93 588	1.50 576	3.36 605	2.24 586	10.67 621	2.85 585	1.50 507	1.08 588	0.39 367	0.96 587	0.58 561	1.16 584	1.39 531

ACVNet_1	1.47 563	2.27 596	4.92 594	1.11 540	0.89 508	1.19 548	0.66 523	1.28 548	1.19 551	0.98 515	0.97 518	3.06 595	1.48 568	2.37 545	1.82 531	1.08 588	0.49 387	1.03 592	0.48 536	1.20 586	0.95 476

PWCK	1.62 574	2.32 600	4.27 582	1.11 540	0.56 438	1.81 577	1.84 598	1.55 571	1.54 572	1.45 571	1.81 569	1.82 578	1.38 560	3.34 596	2.14 548	1.09 590	0.57 407	0.98 589	0.59 563	1.50 598	0.79 431

SGM+DAISY	2.67 593	2.14 585	4.28 584	1.92 589	2.11 594	4.36 610	5.22 616	3.17 607	3.00 605	3.24 610	3.81 607	3.03 594	3.61 604	2.53 558	3.79 594	1.15 591	1.29 508	0.66 574	0.71 576	0.95 576	2.44 587

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 446	1.41 511	2.80 452	0.94 519	0.35 338	0.89 506	0.41 427	0.89 367	0.66 264	0.57 319	0.63 383	0.75 433	0.38 292	2.37 545	0.55 308	1.16 592	0.31 347	0.36 547	0.21 388	0.59 550	0.63 373

Dean	1.92 580	2.31 599	5.03 595	1.31 550	1.08 538	1.55 563	0.99 562	1.98 594	2.33 596	1.51 577	4.15 610	4.23 606	1.39 561	2.31 540	2.10 544	1.18 593	0.69 430	1.18 594	0.75 581	1.30 592	1.07 496

RainbowNet	1.27 543	2.22 591	3.58 550	1.14 544	0.92 512	1.08 537	0.76 540	1.19 542	1.15 546	0.77 472	0.97 518	1.08 539	0.83 514	1.64 447	1.72 520	1.20 594	1.30 511	1.01 591	0.58 561	1.23 587	0.97 482

DStereoSA	2.66 591	1.38 508	3.38 528	2.11 593	2.88 606	3.99 606	6.44 619	1.48 566	3.47 606	1.23 554	4.33 612	1.33 562	4.54 608	2.05 517	5.45 609	1.23 595	1.83 560	0.49 564	1.54 610	1.11 580	2.96 594

TorneroNet-64	2.74 594	2.23 592	4.18 578	1.48 565	1.20 550	3.88 605	1.01 568	3.48 614	6.61 616	2.62 601	4.55 613	4.20 603	3.84 606	3.39 599	3.40 588	1.23 595	0.66 424	1.39 603	0.80 582	3.42 614	1.27 518

DStereoO	1.34 552	0.76 323	2.18 212	1.19 547	2.07 591	0.79 471	3.84 610	1.01 465	1.42 564	0.72 454	1.11 539	0.80 456	1.97 585	0.96 319	2.44 561	1.25 597	0.99 467	0.48 562	0.60 565	0.96 578	1.34 525

JetRed	3.37 604	4.96 615	10.08 613	1.48 565	1.73 580	7.63 616	5.47 617	3.47 612	2.20 594	2.42 597	2.40 585	2.98 593	2.35 593	3.52 601	6.60 614	1.33 598	1.90 563	1.38 602	1.23 605	2.30 608	2.02 562

IMH-64-1	1.50 564	1.98 571	2.69 422	1.39 559	1.12 545	1.39 557	1.19 581	1.80 581	1.47 568	1.19 543	2.20 581	1.53 571	1.51 570	2.12 528	1.98 536	1.34 599	0.68 427	1.28 598	0.70 572	1.37 594	1.12 499

IMH-64	1.50 564	1.98 571	2.69 422	1.39 559	1.12 545	1.39 557	1.19 581	1.80 581	1.47 568	1.19 543	2.20 581	1.53 571	1.51 570	2.12 528	1.98 536	1.34 599	0.68 427	1.28 598	0.70 572	1.37 594	1.12 499

DStereoFS	2.88 597	2.40 603	3.33 521	2.36 600	2.63 603	5.25 612	4.98 614	3.05 606	4.10 609	2.71 603	3.88 608	2.77 590	5.31 611	2.69 573	3.64 592	1.35 601	1.67 554	0.58 568	1.10 603	0.88 572	3.02 598

TorneroNet	5.60 614	2.30 598	3.98 570	1.49 567	1.26 555	14.47 622	1.11 571	4.85 616	20.66 635	10.12 619	16.30 627	11.78 625	7.35 616	3.41 600	4.38 603	1.36 602	0.70 433	1.46 605	0.87 592	2.73 611	1.33 523

UNDER WATER	2.84 596	2.25 593	5.25 597	1.84 585	1.45 563	2.36 594	1.44 595	3.23 609	6.51 615	2.61 600	2.73 595	5.69 612	5.64 613	3.14 593	4.18 602	1.48 603	0.81 449	1.60 609	1.07 600	1.91 604	1.67 550

UNDER WATER-64	2.59 590	2.28 597	5.63 600	1.85 586	1.45 563	3.28 600	1.60 596	2.62 600	5.57 612	2.09 586	2.12 577	4.10 602	4.21 607	2.74 578	3.64 592	1.49 604	0.86 456	1.58 608	1.09 602	1.91 604	1.62 547

KSHMR	4.19 609	2.37 602	6.24 604	1.73 580	1.48 567	1.97 584	1.29 586	3.18 608	17.06 630	2.15 589	15.74 625	9.09 620	1.75 577	8.33 618	2.37 560	1.55 605	1.29 508	1.70 610	1.23 605	1.75 601	1.60 545

notaker	2.77 595	2.35 601	4.02 572	2.61 607	1.44 562	1.77 575	1.14 574	2.77 603	1.81 585	2.30 595	11.41 622	3.95 601	4.70 609	3.24 594	3.01 581	1.58 606	0.88 457	1.71 611	1.08 601	2.10 606	1.44 536

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 556	2.04 580	3.02 492	0.58 455	0.41 387	2.15 591	1.00 566	1.31 553	1.29 557	1.05 526	1.10 538	1.29 559	0.91 527	3.07 591	1.34 494	1.65 607	0.84 454	0.68 576	0.88 593	1.55 599	1.91 556

BEATNet-Init1	12.32 621	12.82 624	28.66 639	3.22 611	3.71 609	21.59 634	11.42 622	14.54 630	13.73 626	20.24 632	20.16 632	26.14 641	19.85 630	19.08 633	15.33 630	1.81 608	1.93 568	2.05 614	2.48 618	4.25 616	3.41 604

ktn	4.44 610	2.47 606	3.70 557	1.82 584	1.49 568	2.11 590	1.40 592	2.30 598	12.56 621	11.36 622	16.25 626	11.30 624	3.77 605	4.41 609	3.47 589	1.86 609	0.99 467	1.74 612	1.21 604	3.28 613	1.39 531

MFN_U_SF_RVC	1.57 571	2.56 610	3.30 519	0.66 480	0.41 387	1.15 544	0.51 476	1.27 547	1.35 562	1.61 580	1.20 545	1.43 568	0.97 536	1.80 477	2.10 544	1.88 610	1.79 558	1.97 613	2.14 615	1.61 600	1.76 554

WAO-8	2.91 598	2.55 608	3.77 558	1.93 590	1.04 531	4.08 608	0.99 562	3.25 610	6.09 613	2.20 591	3.34 603	3.33 598	2.64 595	11.73 621	2.52 564	2.12 611	1.92 564	1.55 606	0.93 594	1.27 588	0.96 479

Venus	2.91 598	2.55 608	3.77 558	1.93 590	1.04 531	4.08 608	0.99 562	3.25 610	6.09 613	2.20 591	3.34 603	3.33 598	2.64 595	11.73 621	2.52 564	2.12 611	1.92 564	1.55 606	0.93 594	1.27 588	0.96 479

USTest	8.06 617	7.11 619	8.76 610	9.20 620	9.03 616	15.20 623	23.57 627	10.01 625	9.45 618	5.97 617	6.79 616	7.77 618	7.51 617	8.75 620	11.06 624	2.24 613	3.58 613	2.87 619	3.21 620	4.93 619	4.21 615

MADNet++	2.94 601	2.17 586	3.27 515	2.55 606	2.28 597	3.29 602	3.37 606	2.76 602	2.67 602	3.10 608	3.20 602	2.78 591	3.25 601	4.11 606	4.68 606	2.72 614	2.27 591	3.03 620	2.43 617	2.34 609	2.59 588

LVE	2.10 585	2.61 611	4.30 586	1.79 582	1.81 582	1.68 572	1.04 569	2.35 599	2.78 603	1.27 559	2.87 597	4.21 605	1.46 565	2.83 584	2.02 538	2.87 615	0.92 460	1.19 595	1.47 609	1.29 590	1.18 503

TCMNet-wrong-test	5.56 613	6.73 618	6.40 605	13.05 625	11.91 620	7.29 615	5.47 617	7.17 621	1.58 574	2.68 602	3.15 601	8.30 619	5.87 615	4.80 611	6.10 613	3.08 616	0.98 465	2.37 616	1.99 614	6.69 621	5.63 621

DGTPSM_ROB	8.97 619	5.94 616	13.01 619	5.95 617	11.34 618	8.54 617	24.06 628	6.47 619	13.52 622	5.19 614	11.52 623	6.18 616	11.04 623	7.02 616	13.92 625	4.47 617	7.66 623	3.90 621	7.43 625	4.34 617	7.98 624

DGSMNet	2.93 600	0.77 324	3.44 540	3.58 614	4.25 612	2.53 597	6.86 620	1.03 482	0.88 483	0.58 326	1.85 571	0.79 448	0.62 462	1.63 444	1.46 505	4.62 618	4.98 621	5.15 623	4.71 622	4.52 618	4.37 616

IMH	2.14 587	2.46 605	3.60 553	1.70 577	1.13 547	1.65 570	0.93 558	2.13 597	1.93 588	1.37 564	2.64 593	2.19 584	1.82 581	5.77 612	2.18 551	5.70 619	1.05 477	1.31 600	0.72 577	1.39 596	1.13 501

ACVNet-4b	2.00 582	2.19 587	4.85 593	1.09 535	0.86 504	1.15 544	0.53 483	1.11 524	1.15 546	0.65 419	1.09 537	1.97 580	0.69 487	2.31 540	9.78 621	5.73 620	0.42 371	1.03 592	0.55 552	1.89 603	0.92 467

tt	4.94 612	0.32 49	4.22 580	2.29 599	1.58 572	10.19 619	16.94 626	9.44 624	5.03 611	1.69 581	1.33 556	4.68 608	5.02 610	3.38 598	5.91 612	6.15 621	9.47 629	2.80 618	3.16 619	3.54 615	1.58 543

PML	22.99 629	17.34 625	8.24 609	5.48 616	9.84 617	50.35 645	102.65 646	5.84 617	13.52 622	37.08 646	104.84 646	30.61 644	23.20 635	12.09 623	7.96 618	6.27 622	2.12 581	6.31 625	2.42 616	10.67 625	2.95 593

DPSM_ROB	12.32 621	11.13 622	12.31 617	12.90 623	12.80 622	19.81 632	28.13 634	14.50 628	14.31 627	10.62 620	11.34 620	12.03 626	11.89 626	13.08 626	15.22 628	7.09 623	8.31 626	6.47 626	7.32 623	8.69 623	8.43 626

DPSM	12.32 621	11.13 622	12.31 617	12.90 623	12.80 622	19.81 632	28.13 634	14.50 628	14.31 627	10.62 620	11.34 620	12.03 626	11.89 626	13.08 626	15.22 628	7.09 623	8.31 626	6.47 626	7.32 623	8.69 623	8.43 626

DLNR_Zeroshot_test	13.74 624	20.06 627	23.92 630	121.50 644	35.20 639	0.46 117	0.15 36	7.96 622	0.47 96	0.29 106	0.37 172	0.26 120	0.17 43	0.79 275	0.36 190	7.16 625	2.95 610	0.09 93	0.38 509	50.40 644	1.95 559

DLNR-FE	13.74 624	20.13 628	23.90 629	121.61 645	34.09 638	0.46 117	0.15 36	8.04 623	0.47 96	0.29 106	0.37 172	0.26 120	0.17 43	0.78 271	0.36 190	7.40 626	2.94 609	0.09 93	0.38 509	51.06 645	1.95 559

DPSMNet_ROB	9.58 620	5.96 617	13.98 622	8.88 619	11.87 619	8.54 617	24.08 629	6.48 620	13.67 625	5.35 615	11.53 624	6.31 617	11.04 623	7.69 617	14.09 626	7.61 627	8.23 625	5.03 622	7.75 626	5.24 620	8.36 625

HanzoNet	7.85 616	3.30 614	5.75 601	7.47 618	3.97 610	2.34 593	1.37 588	3.47 612	4.02 608	13.30 624	10.49 618	10.86 622	16.67 628	8.50 619	10.51 623	10.80 628	9.84 630	5.83 624	13.69 628	7.24 622	7.51 623

RAFT-FEzeroshot	24.76 632	22.39 633	24.34 631	26.12 635	25.84 634	39.77 638	56.77 641	29.07 638	28.85 640	21.21 635	22.64 635	24.17 635	23.98 638	26.23 637	30.63 641	14.22 629	16.70 632	13.03 628	14.76 633	17.49 626	16.95 631

RAFT-FE	24.76 632	22.39 633	24.34 631	26.12 635	25.84 634	39.77 638	56.77 641	29.07 638	28.85 640	21.21 635	22.64 635	24.17 635	23.98 638	26.23 637	30.63 641	14.22 629	16.70 632	13.03 628	14.76 633	17.49 626	16.95 631

CasAABBNet	24.76 632	22.38 632	24.44 633	26.05 631	25.75 630	39.79 640	56.76 640	29.10 640	28.88 642	21.22 637	22.69 637	24.21 637	23.99 641	26.23 637	30.62 640	14.22 629	16.71 635	13.03 628	14.75 631	17.49 626	16.97 633

Hybrid-DGEV	24.81 636	22.45 638	24.99 636	26.07 632	25.76 632	39.85 642	56.77 641	29.26 644	29.07 646	21.18 634	22.77 638	24.12 634	23.98 638	26.30 642	30.57 638	14.23 632	16.70 632	13.03 628	14.77 635	17.49 626	16.92 629

FlowAnything	24.80 635	22.39 633	24.71 634	26.07 632	25.75 630	39.80 641	56.70 638	29.12 641	28.95 644	21.38 640	22.83 640	24.22 638	23.96 636	26.24 640	30.65 643	14.23 632	16.78 636	13.04 632	14.84 636	17.49 626	16.93 630

Selective-RAFT-Error	24.83 637	22.44 637	24.80 635	26.10 634	25.82 633	39.85 642	56.72 639	29.21 643	29.03 645	21.29 639	22.80 639	24.25 639	24.07 642	26.28 641	30.60 639	14.24 634	16.85 637	13.04 632	14.75 631	17.53 631	17.02 634

LSM0	26.57 638	22.53 639	25.76 637	30.62 637	52.30 645	39.86 644	56.49 637	29.18 642	28.76 639	21.26 638	22.46 634	24.42 640	23.97 637	26.42 643	30.66 644	14.29 635	16.56 631	13.06 634	14.65 630	17.62 632	20.52 636

LRCNet_RVC	13.78 626	19.34 626	13.01 619	19.47 627	12.67 621	1.85 579	0.42 434	12.28 626	1.10 538	15.76 627	18.69 631	12.52 628	8.65 619	12.22 624	9.64 619	22.29 636	8.38 628	25.92 638	24.06 638	19.72 635	17.59 635

xxxxx1	29.05 640	20.74 629	14.05 623	50.10 638	40.25 640	19.01 626	26.60 630	21.83 634	20.22 632	16.52 628	17.56 628	18.33 629	21.41 631	16.11 630	20.77 633	23.48 637	26.77 640	66.36 644	78.56 644	30.19 638	32.23 643

tt_ll	29.05 640	20.74 629	14.05 623	50.10 638	40.25 640	19.01 626	26.60 630	21.83 634	20.22 632	16.52 628	17.56 628	18.33 629	21.41 631	16.11 630	20.77 633	23.48 637	26.77 640	66.36 644	78.56 644	30.19 638	32.23 643

ff	29.05 640	20.74 629	14.05 623	50.10 638	40.25 640	19.01 626	26.60 630	21.83 634	20.22 632	16.52 628	17.56 628	18.33 629	21.41 631	16.11 630	20.77 633	23.48 637	26.77 640	66.36 644	78.56 644	30.19 638	32.23 643

HaxPig	19.88 627	22.39 633	22.30 628	17.98 626	17.98 625	12.06 621	12.06 623	16.25 631	15.97 629	21.05 633	21.41 633	18.85 632	18.35 629	20.07 634	19.64 632	23.57 640	23.19 639	24.07 637	23.71 637	22.95 636	23.72 638

DPSimNet_ROB	24.35 631	23.81 640	31.38 642	25.93 630	22.83 628	31.30 635	34.38 636	20.78 633	28.92 643	27.39 644	22.99 641	28.29 643	35.76 646	15.47 628	17.82 631	24.28 641	17.90 638	22.23 636	14.12 629	19.38 634	22.12 637

MEDIAN_ROB	23.95 630	26.96 641	26.29 638	22.14 628	22.09 627	16.18 625	14.23 624	20.47 632	20.09 631	25.43 643	25.22 642	22.96 633	22.54 634	24.33 635	23.18 636	28.15 642	27.16 643	28.60 639	27.73 641	27.59 637	27.58 639

AVERAGE_ROB	26.91 639	30.28 642	29.18 640	25.78 629	25.30 629	19.49 630	15.38 625	23.70 637	23.02 638	28.38 645	27.78 643	26.23 642	25.76 643	26.95 644	25.55 637	31.27 643	30.02 644	31.76 640	30.80 642	30.88 641	30.77 642

Anonymous_1	22.76 628	11.11 621	11.93 616	12.73 622	26.05 636	19.39 629	27.77 633	14.18 627	13.64 624	14.92 626	10.66 619	11.26 623	11.24 625	12.48 625	14.45 627	37.82 644	7.87 624	34.92 641	63.61 643	87.51 646	11.75 628

RSGM-EC	41.37 643	31.41 643	19.61 626	51.58 641	47.86 643	38.12 636	60.59 644	34.20 645	22.62 636	23.48 641	29.36 644	43.51 645	35.09 644	65.96 645	68.73 645	65.97 645	37.56 645	48.34 642	25.52 639	47.85 642	30.14 640

acva	41.37 643	31.41 643	19.61 626	51.58 641	47.86 643	38.12 636	60.59 644	34.20 645	22.62 636	23.48 641	29.36 644	43.51 645	35.09 644	65.96 645	68.73 645	65.97 645	37.56 645	48.34 642	25.52 639	47.85 642	30.14 640

test_example2	115.17 645	122.38 645	93.45 644	115.38 643	123.53 646	101.24 646	113.11 647	54.67 647	99.94 647	135.50 647	136.43 647	85.67 647	85.40 647	110.44 647	104.91 647	152.17 647	205.21 647	99.17 647	114.27 647	138.55 647	112.04 646

ccccc		297.53 646		372.50 646	377.87 647	200.30 647		217.33 648		202.36 648		213.34 648		312.79 648		409.97 648	354.33 648	255.69 648	227.31 648	431.13 648

Low-res two-view benchmark