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

monster-pro	0.07 7	0.06 118	0.05 1	0.15 123	0.05 2	0.07 43	0.10 35	0.15 187	0.15 250	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

BridgeDepth	0.07 7	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.06 28	0.07 43	0.11 65	0.09 21	0.06 6	0.04 1	0.07 64	0.10 256	0.09 267	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.07 7	0.06 118	0.05 1	0.15 123	0.05 2	0.08 84	0.10 35	0.15 187	0.15 250	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 118	0.05 1	0.15 123	0.05 2	0.08 84	0.10 35	0.15 187	0.15 250	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

asda	0.07 7	0.08 355	0.08 57	0.16 219	0.06 28	0.06 14	0.10 35	0.16 225	0.10 76	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 122	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

asd	0.07 7	0.08 355	0.07 11	0.16 219	0.07 134	0.08 84	0.08 7	0.11 58	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 355	0.07 11	0.15 123	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.18 298	0.11 108	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.14 69	0.06 28	0.08 84	0.08 7	0.10 35	0.15 250	0.08 129	0.10 194	0.07 124	0.06 65	0.08 25	0.10 207	0.05 51	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.04 73

4.25_new	0.07 7	0.08 355	0.09 122	0.15 123	0.06 28	0.09 138	0.08 7	0.14 145	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.12 291	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 355	0.09 122	0.15 123	0.06 28	0.09 138	0.08 7	0.14 145	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.12 291	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 435	0.08 57	0.15 123	0.07 134	0.06 14	0.10 35	0.14 145	0.11 108	0.06 25	0.08 123	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 435	0.08 57	0.15 123	0.07 134	0.06 14	0.10 35	0.14 145	0.11 108	0.06 25	0.08 123	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 355	0.09 122	0.15 123	0.06 28	0.09 138	0.08 7	0.14 145	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.12 291	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 355	0.08 57	0.16 219	0.06 28	0.07 43	0.08 7	0.12 85	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 236	0.07 11	0.16 219	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.10 35	0.10 76	0.07 75	0.06 23	0.09 221	0.06 65	0.08 25	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

3.25w_new	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.07 3	0.12 85	0.11 108	0.08 129	0.06 23	0.07 124	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.07 3	0.12 85	0.11 108	0.08 129	0.06 23	0.07 124	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 236	0.08 57	0.16 219	0.07 134	0.07 43	0.09 20	0.16 225	0.09 52	0.07 75	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.10 207	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 236	0.07 11	0.15 123	0.07 134	0.09 138	0.06 1	0.13 114	0.11 108	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.07 179	0.10 122	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 85	0.09 435	0.10 186	0.17 306	0.07 134	0.08 84	0.10 35	0.20 339	0.13 189	0.06 25	0.07 64	0.05 5	0.06 65	0.08 25	0.09 103	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

2w_stereo	0.08 85	0.08 355	0.09 122	0.16 219	0.06 28	0.08 84	0.10 35	0.20 339	0.15 250	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.06 1	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.16 219	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.14 145	0.14 222	0.07 75	0.08 123	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 73

MonSter	0.07 7	0.06 118	0.05 1	0.15 123	0.05 2	0.07 43	0.10 35	0.15 187	0.15 250	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

4D-IteraStereo	0.09 174	0.07 236	0.10 186	0.18 397	0.07 134	0.09 138	0.15 329	0.17 264	0.15 250	0.10 227	0.11 245	0.10 256	0.07 179	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.03 1	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.05 204

ManiGeoR	0.10 243	0.05 42	0.12 290	0.12 7	0.08 218	0.12 307	0.12 98	0.24 437	0.14 222	0.12 304	0.14 299	0.12 310	0.09 267	0.13 345	0.13 394	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.07 372	0.07 393

HLf10	0.10 243	0.05 42	0.12 290	0.12 7	0.08 218	0.12 307	0.12 98	0.24 437	0.14 222	0.12 304	0.14 299	0.12 310	0.09 267	0.13 345	0.13 394	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.07 372	0.07 393

TestStereo_HLe17	0.10 243	0.05 42	0.12 290	0.13 25	0.07 134	0.11 254	0.15 329	0.21 362	0.15 250	0.11 262	0.14 299	0.11 286	0.09 267	0.13 345	0.12 350	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.07 372	0.06 305

TestStereo_HL3	0.11 295	0.05 42	0.14 385	0.12 7	0.07 134	0.12 307	0.12 98	0.21 362	0.11 108	0.14 361	0.25 492	0.11 286	0.10 311	0.14 379	0.13 394	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.07 372	0.07 393

TestStereo_HL1	0.10 243	0.05 42	0.12 290	0.12 7	0.07 134	0.12 307	0.13 178	0.22 388	0.11 108	0.14 361	0.14 299	0.11 286	0.09 267	0.13 345	0.13 394	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.07 372	0.07 393

TestStereo-Hl	0.11 295	0.05 42	0.12 290	0.12 7	0.08 218	0.12 307	0.13 178	0.23 412	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.12 310	0.09 267	0.12 291	0.13 394	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.08 442	0.07 393

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 42	0.07 11	0.16 219	0.05 2	0.08 84	0.12 98	0.09 21	0.07 15	0.06 25	0.10 194	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

DNS	0.09 174	0.05 42	0.11 246	0.15 123	0.08 218	0.10 201	0.16 399	0.17 264	0.09 52	0.08 129	0.12 266	0.08 185	0.07 179	0.09 59	0.08 25	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.06 291	0.05 204

quiztm	0.08 85	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.07 134	0.09 138	0.14 246	0.14 145	0.12 147	0.07 75	0.07 64	0.05 5	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.04 48	0.03 2

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 186	0.13 25	0.06 28	0.08 84	0.09 20	0.12 85	0.08 25	0.05 2	0.06 23	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 204

CAR	0.07 7	0.05 42	0.08 57	0.14 69	0.06 28	0.07 43	0.08 7	0.12 85	0.08 25	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.13 25	0.06 28	0.07 43	0.08 7	0.12 85	0.08 25	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

PointNet	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.15 123	0.07 134	0.08 84	0.14 246	0.11 58	0.08 25	0.05 2	0.07 64	0.08 185	0.08 228	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

TS12	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.21 564	0.07 134	0.11 254	0.13 178	0.11 58	0.09 52	0.10 227	0.10 194	0.08 185	0.10 311	0.09 59	0.12 350	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

DF	0.08 85	0.05 42	0.09 122	0.15 123	0.06 28	0.11 254	0.13 178	0.10 35	0.12 147	0.09 181	0.10 194	0.10 256	0.08 228	0.11 197	0.09 103	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

aanet-new-90k	0.08 85	0.07 236	0.08 57	0.19 466	0.06 28	0.07 43	0.12 98	0.12 85	0.13 189	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.09 21	0.14 222	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.11 58	0.10 76	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.10 122	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 236	0.09 122	0.19 466	0.06 28	0.07 43	0.12 98	0.11 58	0.13 189	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.09 59	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 355	0.07 11	0.17 306	0.07 134	0.08 84	0.13 178	0.10 35	0.10 76	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

aanet-new-36k	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.06 28	0.09 138	0.13 178	0.11 58	0.13 189	0.08 129	0.08 123	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.05 2	0.07 43	0.13 178	0.12 85	0.12 147	0.09 181	0.08 123	0.07 124	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 85	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.11 58	0.12 147	0.07 75	0.08 123	0.05 5	0.07 179	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.04 73

aanet-new-32k	0.08 85	0.07 236	0.09 122	0.18 397	0.06 28	0.11 254	0.11 65	0.10 35	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 85	0.07 236	0.09 122	0.18 397	0.06 28	0.11 254	0.11 65	0.10 35	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-28k	0.08 85	0.07 236	0.09 122	0.18 397	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.10 35	0.09 52	0.09 181	0.08 123	0.08 185	0.06 65	0.12 291	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.16 219	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.10 35	0.08 25	0.06 25	0.09 158	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 236	0.07 11	0.17 306	0.06 28	0.07 43	0.12 98	0.09 21	0.11 108	0.09 181	0.09 158	0.06 42	0.07 179	0.09 59	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-22k	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.06 28	0.08 84	0.11 65	0.14 145	0.12 147	0.09 181	0.09 158	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

aanet-new-16k	0.08 85	0.08 355	0.08 57	0.18 397	0.06 28	0.07 43	0.09 20	0.13 114	0.12 147	0.08 129	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 85	0.08 355	0.08 57	0.19 466	0.07 134	0.08 84	0.12 98	0.14 145	0.11 108	0.07 75	0.08 123	0.07 124	0.07 179	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

aanet-new-12k	0.08 85	0.09 435	0.07 11	0.20 532	0.08 218	0.08 84	0.13 178	0.12 85	0.13 189	0.08 129	0.08 123	0.05 5	0.07 179	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.04 73

aanet-new-14k	0.08 85	0.09 435	0.08 57	0.19 466	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.14 145	0.15 250	0.06 25	0.08 123	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

aanet-new-8k	0.08 85	0.07 236	0.08 57	0.19 466	0.07 134	0.09 138	0.12 98	0.16 225	0.15 250	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

aanet-new	0.08 85	0.09 435	0.10 186	0.18 397	0.08 218	0.10 201	0.12 98	0.15 187	0.12 147	0.08 129	0.08 123	0.05 5	0.07 179	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.04 73

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 85	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.07 134	0.11 254	0.14 246	0.12 85	0.11 108	0.07 75	0.11 245	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.14 246	0.13 114	0.12 147	0.07 75	0.09 158	0.07 124	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 85	0.06 118	0.07 11	0.17 306	0.06 28	0.07 43	0.14 246	0.13 114	0.16 289	0.05 2	0.10 194	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.15 329	0.12 85	0.11 108	0.06 25	0.11 245	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 85	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.11 254	0.12 98	0.15 187	0.15 250	0.08 129	0.12 266	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 85	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.11 254	0.13 178	0.14 145	0.14 222	0.08 129	0.13 285	0.05 5	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 85	0.07 236	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.12 98	0.15 187	0.14 222	0.08 129	0.11 245	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 85	0.06 118	0.17 501	0.15 123	0.06 28	0.06 14	0.13 178	0.13 114	0.13 189	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 85	0.06 118	0.07 11	0.16 219	0.06 28	0.06 14	0.14 246	0.14 145	0.14 222	0.07 75	0.10 194	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 85	0.05 42	0.12 290	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.14 246	0.12 85	0.12 147	0.07 75	0.09 158	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 122	0.13 25	0.05 2	0.08 84	0.11 65	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.08 185	0.05 14	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.04 73

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 122	0.13 25	0.05 2	0.08 84	0.11 65	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.06 23	0.08 185	0.05 14	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.04 73

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 122	0.12 7	0.05 2	0.06 14	0.11 65	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.06 23	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.09 103	0.07 338	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.04 73

LACA3	0.07 7	0.08 355	0.08 57	0.13 25	0.05 2	0.09 138	0.11 65	0.08 12	0.08 25	0.08 129	0.05 7	0.07 124	0.07 179	0.07 4	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PSi22	0.08 85	0.06 118	0.11 246	0.16 219	0.07 134	0.08 84	0.10 35	0.14 145	0.08 25	0.08 129	0.06 23	0.10 256	0.06 65	0.12 291	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

Foundation-i1c-attn	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.14 69	0.05 2	0.09 138	0.12 98	0.12 85	0.10 76	0.09 181	0.10 194	0.10 256	0.07 179	0.07 4	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.14 69	0.05 2	0.09 138	0.12 98	0.13 114	0.10 76	0.09 181	0.10 194	0.09 221	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.13 25	0.05 2	0.13 363	0.13 178	0.12 85	0.09 52	0.11 262	0.11 245	0.11 286	0.06 65	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

LiteMatch	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.15 329	0.13 114	0.08 25	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.15 461	0.10 122	0.14 438	0.07 338	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.06 291	0.06 305

Lsterematch	0.11 295	0.06 118	0.11 246	0.16 219	0.07 134	0.13 363	0.15 329	0.14 145	0.17 318	0.16 419	0.18 384	0.15 390	0.15 461	0.12 291	0.14 438	0.07 338	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.06 291	0.06 305

Foundation-i1	0.09 174	0.04 1	0.10 186	0.14 69	0.06 28	0.10 201	0.13 178	0.16 225	0.14 222	0.10 227	0.10 194	0.11 286	0.07 179	0.07 4	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.05 170	0.05 204

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 122	0.13 25	0.04 1	0.06 14	0.12 98	0.06 1	0.05 4	0.06 25	0.05 7	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 118	0.08 57	0.17 306	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.13 114	0.07 15	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

LACA2	0.07 7	0.05 42	0.06 5	0.15 123	0.06 28	0.09 138	0.11 65	0.11 58	0.10 76	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.08 228	0.09 59	0.07 1	0.07 338	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.04 73

LACA1	0.07 7	0.07 236	0.07 11	0.14 69	0.05 2	0.09 138	0.11 65	0.10 35	0.07 15	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.07 179	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.04 73

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 5	0.13 25	0.06 28	0.08 84	0.11 65	0.15 187	0.12 147	0.06 25	0.05 7	0.04 1	0.05 14	0.08 25	0.10 207	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

gcap_with_dpt	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.12 98	0.13 114	0.13 189	0.08 129	0.12 266	0.04 1	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

Hybrid-DGEV-03	0.10 243	0.06 118	0.09 122	0.18 397	0.08 218	0.16 455	0.14 246	0.15 187	0.14 222	0.13 337	0.16 333	0.12 310	0.09 267	0.13 345	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.05 170	0.04 73

DispViT+	0.08 85	0.05 42	0.09 122	0.13 25	0.06 28	0.05 4	0.11 65	0.18 298	0.16 289	0.09 181	0.08 123	0.07 124	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 123	0.07 134	0.06 14	0.14 246	0.07 7	0.10 76	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.04 48	0.04 73

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 42	0.08 57	0.15 123	0.07 134	0.08 84	0.12 98	0.07 7	0.07 15	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

WQFJA1++	0.08 85	0.04 1	0.11 246	0.14 69	0.07 134	0.11 254	0.11 65	0.11 58	0.07 15	0.07 75	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.06 305

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 122	0.11 1	0.05 2	0.10 201	0.10 35	0.14 145	0.09 52	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.07 179	0.07 4	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.09 174	0.06 118	0.08 57	0.19 466	0.08 218	0.11 254	0.16 399	0.18 298	0.16 289	0.06 25	0.08 123	0.07 124	0.08 228	0.09 59	0.11 288	0.04 11	0.04 25	0.06 199	0.07 389	0.03 1	0.03 2

HiDET	0.08 85	0.04 1	0.10 186	0.13 25	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.12 85	0.11 108	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.07 179	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 236	0.07 11	0.15 123	0.06 28	0.12 307	0.10 35	0.11 58	0.11 108	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.03 1	0.02 1

GEAStereo	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.13 25	0.08 218	0.08 84	0.14 246	0.10 35	0.09 52	0.08 129	0.10 194	0.06 42	0.05 14	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

GSStereo	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.13 25	0.08 218	0.08 84	0.14 246	0.11 58	0.12 147	0.08 129	0.10 194	0.05 5	0.05 14	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

GS-Stereo							0.14 246	0.11 58	0.12 147	0.08 129	0.10 194	0.05 5	0.05 14	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

gasm-f	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.13 25	0.08 218	0.08 84	0.14 246	0.10 35	0.09 52	0.08 129	0.10 194	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.05 204

FE-Mocha	0.09 174	0.06 118	0.14 385	0.16 219	0.09 349	0.10 201	0.15 329	0.18 298	0.16 289	0.10 227	0.09 158	0.07 124	0.07 179	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.05 204

DLNR-FE	10.43 716	1.83 707	19.53 732	120.75 736	13.06 723	0.06 14	0.13 178	0.23 412	0.10 76	0.07 75	0.10 194	0.09 221	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.13 607	0.04 25	0.06 199	0.04 60	52.01 738	0.04 73

IGEV-FE	0.09 174	0.05 42	0.12 290	0.13 25	0.08 218	0.12 307	0.13 178	0.17 264	0.11 108	0.10 227	0.06 23	0.09 221	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.05 204

DDF-Stereo	0.08 85	0.04 1	0.09 122	0.15 123	0.10 462	0.06 14	0.13 178	0.09 21	0.14 222	0.06 25	0.06 23	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.08 442	0.05 204

252Zero-FE	0.08 85	0.04 1	0.09 122	0.13 25	0.07 134	0.12 307	0.11 65	0.13 114	0.14 222	0.06 25	0.05 7	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.06 305

Zero-FE251	0.07 7	0.05 42	0.09 122	0.13 25	0.06 28	0.12 307	0.12 98	0.11 58	0.10 76	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 42	0.07 11	0.16 219	0.06 28	0.07 43	0.11 65	0.10 35	0.08 25	0.06 25	0.06 23	0.07 124	0.07 179	0.09 59	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DA	0.08 85	0.07 236	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.09 138	0.12 98	0.13 114	0.12 147	0.08 129	0.10 194	0.10 256	0.08 228	0.09 59	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.05 170	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 122	0.13 25	0.06 28	0.05 4	0.09 20	0.11 58	0.07 15	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.05 204

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 42	0.09 122	0.14 69	0.06 28	0.08 84	0.09 20	0.13 114	0.13 189	0.05 2	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

zero-FE	0.08 85	0.04 1	0.09 122	0.15 123	0.10 462	0.05 4	0.14 246	0.09 21	0.14 222	0.07 75	0.06 23	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.08 442	0.05 204

GGEV	0.08 85	0.07 236	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.09 138	0.12 98	0.13 114	0.12 147	0.08 129	0.10 194	0.10 256	0.08 228	0.09 59	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.05 170	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 236	0.07 11	0.13 25	0.06 28	0.08 84	0.08 7	0.18 298	0.12 147	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.06 65	0.09 59	0.11 288	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 73

monsterstereo	0.07 7	0.06 118	0.06 5	0.16 219	0.06 28	0.08 84	0.10 35	0.16 225	0.11 108	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.07 179	0.08 25	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 118	0.06 5	0.15 123	0.06 28	0.08 84	0.09 20	0.12 85	0.08 25	0.09 181	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.13 25	0.06 28	0.09 138	0.12 98	0.14 145	0.10 76	0.06 25	0.09 158	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

xyz-stereo-finetune2	0.11 295	0.07 236	0.13 346	0.13 25	0.07 134	0.11 254	0.19 530	0.17 264	0.12 147	0.15 390	0.15 320	0.17 427	0.12 379	0.13 345	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.05 194	0.04 48	0.06 305

xyz-stereo-finetune	0.11 295	0.08 355	0.13 346	0.14 69	0.06 28	0.10 201	0.19 530	0.17 264	0.19 367	0.12 304	0.14 299	0.15 390	0.10 311	0.13 345	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.05 194	0.04 48	0.05 204

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 122	0.17 306	0.06 28	0.05 4	0.10 35	0.11 58	0.09 52	0.06 25	0.06 23	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.07 372	0.06 305

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 42	0.10 186	0.14 69	0.06 28	0.07 43	0.12 98	0.09 21	0.09 52	0.06 25	0.04 1	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 42	0.11 246	0.14 69	0.06 28	0.07 43	0.13 178	0.09 21	0.07 15	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 25	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 42	0.10 186	0.14 69	0.06 28	0.07 43	0.11 65	0.08 12	0.06 6	0.06 25	0.04 1	0.06 42	0.06 65	0.07 4	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 305

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 186	0.15 123	0.05 2	0.07 43	0.11 65	0.09 21	0.04 2	0.06 25	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 204

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 42	0.08 57	0.17 306	0.05 2	0.06 14	0.11 65	0.08 12	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 42	0.08 57	0.17 306	0.05 2	0.07 43	0.11 65	0.08 12	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 246	0.15 123	0.06 28	0.09 138	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.07 179	0.11 197	0.08 25	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 246	0.15 123	0.06 28	0.09 138	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.07 179	0.11 197	0.08 25	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 186	0.15 123	0.06 28	0.07 43	0.09 20	0.08 12	0.06 6	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.06 305

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.04 1	0.13 178	0.10 35	0.10 76	0.05 2	0.11 245	0.07 124	0.05 14	0.07 4	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

SGD-Stereo	0.08 85	0.05 42	0.10 186	0.14 69	0.05 2	0.12 307	0.12 98	0.11 58	0.12 147	0.07 75	0.09 158	0.09 221	0.09 267	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

MM-Stereo_test2	0.09 174	0.06 118	0.09 122	0.19 466	0.08 218	0.12 307	0.18 490	0.15 187	0.14 222	0.07 75	0.10 194	0.07 124	0.06 65	0.12 291	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.03 2

HART	0.08 85	0.07 236	0.09 122	0.17 306	0.07 134	0.10 201	0.16 399	0.13 114	0.11 108	0.08 129	0.10 194	0.07 124	0.05 14	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.05 170	0.04 73

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 118	0.08 57	0.13 25	0.07 134	0.07 43	0.14 246	0.09 21	0.09 52	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Reg-Stereo(zero)	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.16 219	0.06 28	0.12 307	0.11 65	0.15 187	0.10 76	0.12 304	0.09 158	0.10 256	0.08 228	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

fast-iter	0.11 295	0.06 118	0.11 246	0.13 25	0.09 349	0.09 138	0.14 246	0.21 362	0.10 76	0.19 485	0.17 356	0.14 361	0.09 267	0.16 441	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.08 462	0.07 372	0.06 305

CoSv	0.11 295	0.06 118	0.11 246	0.13 25	0.09 349	0.09 138	0.14 246	0.21 362	0.10 76	0.19 485	0.17 356	0.14 361	0.09 267	0.16 441	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.08 462	0.07 372	0.06 305

SCV	0.08 85	0.09 435	0.08 57	0.15 123	0.08 218	0.10 201	0.13 178	0.10 35	0.12 147	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.06 291	0.04 73

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.22 581	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.10 35	0.10 76	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 291	0.04 73

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 57	0.12 7	0.05 2	0.09 138	0.13 178	0.06 1	0.09 52	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.04 73

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 591	0.17 501	0.11 1	0.05 2	0.05 4	0.11 65	0.08 12	0.08 25	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.08 421	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.04 73

AIO_rvc	0.07 7	0.06 118	0.08 57	0.15 123	0.06 28	0.08 84	0.14 246	0.09 21	0.08 25	0.07 75	0.08 123	0.07 124	0.04 1	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

HUF	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.14 69	0.06 28	0.09 138	0.13 178	0.13 114	0.13 189	0.07 75	0.07 64	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

AIO_test	0.07 7	0.05 42	0.07 11	0.15 123	0.07 134	0.06 14	0.14 246	0.10 35	0.10 76	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

castereo++	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.15 123	0.05 2	0.14 397	0.12 98	0.11 58	0.15 250	0.07 75	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

castereo	0.09 174	0.06 118	0.11 246	0.15 123	0.06 28	0.11 254	0.15 329	0.14 145	0.18 349	0.08 129	0.10 194	0.11 286	0.08 228	0.09 59	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

GIP-stereo	0.08 85	0.06 118	0.11 246	0.14 69	0.06 28	0.09 138	0.13 178	0.14 145	0.11 108	0.07 75	0.08 123	0.05 5	0.04 1	0.10 122	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

fffft	0.09 174	0.06 118	0.12 290	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.17 441	0.12 85	0.11 108	0.08 129	0.07 64	0.09 221	0.06 65	0.11 197	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.05 204
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 42	0.07 11	0.14 69	0.06 28	0.10 201	0.13 178	0.07 7	0.13 189	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

SMoEStereo_RVC	0.08 85	0.06 118	0.12 290	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.14 246	0.11 58	0.13 189	0.09 181	0.07 64	0.07 124	0.07 179	0.12 291	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

tt45	0.09 174	0.06 118	0.11 246	0.15 123	0.07 134	0.11 254	0.16 399	0.13 114	0.11 108	0.09 181	0.06 23	0.08 185	0.06 65	0.13 345	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

999	0.09 174	0.05 42	0.13 346	0.15 123	0.08 218	0.10 201	0.14 246	0.15 187	0.11 108	0.10 227	0.08 123	0.08 185	0.08 228	0.16 441	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.05 204

mms	0.09 174	0.07 236	0.08 57	0.16 219	0.08 218	0.10 201	0.16 399	0.12 85	0.11 108	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.06 65	0.11 197	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.05 194	0.04 48	0.03 2

ours_stereo	0.09 174	0.07 236	0.09 122	0.17 306	0.08 218	0.11 254	0.16 399	0.11 58	0.12 147	0.08 129	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.12 291	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.03 2

tg	0.10 243	0.06 118	0.10 186	0.18 397	0.08 218	0.11 254	0.16 399	0.20 339	0.12 147	0.08 129	0.11 245	0.11 286	0.07 179	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.08 462	0.04 48	0.04 73

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 123	0.05 2	0.05 4	0.13 178	0.12 85	0.08 25	0.07 75	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

WCG-NET	0.08 85	0.05 42	0.09 122	0.15 123	0.06 28	0.11 254	0.14 246	0.13 114	0.13 189	0.06 25	0.09 158	0.07 124	0.06 65	0.13 345	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 118	0.08 57	0.18 397	0.06 28	0.04 1	0.10 35	0.11 58	0.11 108	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

Pointernet	0.09 174	0.04 1	0.09 122	0.16 219	0.08 218	0.13 363	0.10 35	0.15 187	0.17 318	0.09 181	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.08 421	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 291	0.05 204

U	0.08 85	0.07 236	0.09 122	0.19 466	0.10 462	0.10 201	0.13 178	0.12 85	0.17 318	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.07 4	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.06 291	0.05 204

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 174	0.10 497	0.31 610	0.15 123	0.06 28	0.08 84	0.14 246	0.10 35	0.10 76	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.11 197	0.07 1	0.12 581	0.04 25	0.07 309	0.05 194	0.05 170	0.05 204

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 123	0.06 28	0.04 1	0.09 20	0.10 35	0.09 52	0.06 25	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.06 1	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.06 305

WCG-NET（raft）	0.08 85	0.05 42	0.10 186	0.15 123	0.06 28	0.11 254	0.13 178	0.15 187	0.12 147	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.13 345	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

RSM++	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.07 134	0.09 138	0.12 98	0.11 58	0.11 108	0.08 129	0.06 23	0.07 124	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.03 2

RSM	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.12 85	0.10 76	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.11 197	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

RAFT-Stereo-weight	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.14 246	0.19 328	0.16 289	0.11 262	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.04 48	0.04 73

gcap-zeroshot	0.08 85	0.06 118	0.10 186	0.15 123	0.07 134	0.11 254	0.12 98	0.15 187	0.15 250	0.08 129	0.12 266	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.03 1	0.04 73

test_for_model	0.08 85	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.11 254	0.12 98	0.15 187	0.15 250	0.08 129	0.12 266	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.03 1	0.04 73

H2IRNET	0.10 243	0.09 435	0.09 122	0.18 397	0.09 349	0.12 307	0.15 329	0.14 145	0.21 406	0.10 227	0.10 194	0.10 256	0.10 311	0.10 122	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.08 462	0.06 291	0.05 204

MGS-Stereo	0.09 174	0.07 236	0.12 290	0.15 123	0.08 218	0.09 138	0.15 329	0.12 85	0.12 147	0.07 75	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.05 204

MoCha-V2	0.08 85	0.05 42	0.10 186	0.20 532	0.07 134	0.09 138	0.14 246	0.11 58	0.08 25	0.07 75	0.08 123	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

IGEV++	0.08 85	0.06 118	0.08 57	0.18 397	0.07 134	0.09 138	0.13 178	0.10 35	0.09 52	0.08 129	0.08 123	0.06 42	0.06 65	0.13 345	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

ACVNet-DCA	0.10 243	0.08 355	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.15 329	0.23 412	0.16 289	0.09 181	0.09 158	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.07 372	0.07 393

xx1	0.11 295	0.08 355	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.15 329	0.16 225	0.18 349	0.09 181	0.09 158	0.16 405	0.16 489	0.10 122	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.08 462	0.07 372	0.07 393

1test111	0.11 295	0.08 355	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.15 329	0.23 412	0.16 289	0.09 181	0.09 158	0.06 42	0.06 65	0.15 406	0.16 486	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.07 372	0.07 393

cc1	0.10 243	0.08 355	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.15 329	0.16 225	0.18 349	0.09 181	0.09 158	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.06 305

ff7	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.10 227	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

ffff	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.10 227	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

ffm	0.12 371	0.09 435	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.17 478	0.17 441	0.15 187	0.19 367	0.15 390	0.25 492	0.19 456	0.13 419	0.10 122	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.08 462	0.06 291	0.06 305

ff1	0.13 397	0.09 435	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.17 478	0.17 441	0.15 187	0.19 367	0.15 390	0.25 492	0.19 456	0.13 419	0.14 379	0.20 538	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.08 462	0.06 291	0.06 305

11t	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.10 227	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

tt1	0.10 243	0.08 355	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.12 307	0.16 399	0.15 187	0.19 367	0.09 181	0.08 123	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.06 305

IGEV_Zeroshot_test	0.09 174	0.05 42	0.12 290	0.13 25	0.08 218	0.12 307	0.13 178	0.17 264	0.11 108	0.10 227	0.06 23	0.09 221	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.05 204

MSKI-zero shot	0.09 174	0.05 42	0.09 122	0.15 123	0.07 134	0.10 201	0.13 178	0.14 145	0.13 189	0.09 181	0.09 158	0.09 221	0.06 65	0.12 291	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

DLNR_Zeroshot_test	10.40 715	1.82 706	19.49 731	120.77 737	13.11 724	0.06 14	0.13 178	0.23 412	0.10 76	0.07 75	0.10 194	0.09 221	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.13 607	0.04 25	0.06 199	0.04 60	51.54 737	0.04 73

CASnet	0.09 174	0.09 435	0.09 122	0.19 466	0.06 28	0.07 43	0.11 65	0.18 298	0.14 222	0.11 262	0.10 194	0.09 221	0.07 179	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.10 535	0.08 462	0.05 170	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.08 85	0.06 118	0.10 186	0.15 123	0.07 134	0.11 254	0.12 98	0.15 187	0.15 250	0.08 129	0.12 266	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.03 1	0.04 73

AEACV	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.14 69	0.13 569	0.14 397	0.13 178	0.14 145	0.09 52	0.07 75	0.09 158	0.07 124	0.08 228	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.04 73

Any-RAFT	0.10 243	0.05 42	0.09 122	0.14 69	0.07 134	0.13 363	0.14 246	0.21 362	0.15 250	0.11 262	0.12 266	0.12 310	0.09 267	0.12 291	0.09 103	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.05 204

RAFT-Test	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.15 123	0.07 134	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.13 189	0.09 181	0.10 194	0.10 256	0.09 267	0.12 291	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

HH	0.09 174	0.06 118	0.13 346	0.17 306	0.08 218	0.10 201	0.16 399	0.14 145	0.10 76	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.07 179	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.04 73

HanStereo	0.09 174	0.06 118	0.13 346	0.17 306	0.08 218	0.10 201	0.16 399	0.14 145	0.10 76	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.07 179	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.04 73

LL-Strereo	0.13 397	0.09 435	0.11 246	0.20 532	0.10 462	0.11 254	0.18 490	0.32 566	0.24 449	0.15 390	0.15 320	0.14 361	0.13 419	0.19 512	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.08 462	0.04 48	0.05 204

LoS_RVC	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.15 123	0.07 134	0.08 84	0.15 329	0.11 58	0.10 76	0.08 129	0.09 158	0.06 42	0.09 267	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.03 2

CAS	0.08 85	0.04 1	0.07 11	0.17 306	0.08 218	0.10 201	0.13 178	0.12 85	0.09 52	0.09 181	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.08 421	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.04 73

anonymousdsp2	0.11 295	0.07 236	0.10 186	0.16 219	0.09 349	0.13 363	0.14 246	0.18 298	0.22 420	0.13 337	0.14 299	0.12 310	0.09 267	0.14 379	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.05 204

anonymousdsp	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.09 181	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

CES	0.08 85	0.04 1	0.08 57	0.14 69	0.07 134	0.09 138	0.14 246	0.11 58	0.09 52	0.08 129	0.09 158	0.11 286	0.06 65	0.12 291	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 204

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 118	0.08 57	0.17 306	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.13 114	0.07 15	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

EGLCR-Stereo	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.14 69	0.06 28	0.10 201	0.12 98	0.11 58	0.16 289	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.05 14	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

ProNet	0.09 174	0.07 236	0.10 186	0.17 306	0.08 218	0.10 201	0.15 329	0.15 187	0.12 147	0.09 181	0.06 23	0.07 124	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.06 305

MC-Stereo	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.06 28	0.10 201	0.14 246	0.12 85	0.10 76	0.09 181	0.12 266	0.09 221	0.06 65	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

RCA-Stereo	0.09 174	0.06 118	0.09 122	0.16 219	0.06 28	0.09 138	0.13 178	0.18 298	0.14 222	0.09 181	0.10 194	0.08 185	0.07 179	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.04 73

DCANet-4	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.16 219	0.06 28	0.09 138	0.17 441	0.18 298	0.19 367	0.13 337	0.16 333	0.09 221	0.14 443	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

ccc-4	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.10 227	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

fff	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.15 123	0.07 134	0.09 138	0.17 441	0.16 225	0.20 390	0.13 337	0.16 333	0.10 256	0.11 347	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

ADStereo(finetuned)	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.16 219	0.06 28	0.09 138	0.17 441	0.15 187	0.19 367	0.13 337	0.17 356	0.10 256	0.12 379	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

DisPM	0.11 295	0.07 236	0.12 290	0.16 219	0.09 349	0.06 14	0.13 178	0.17 264	0.17 318	0.14 361	0.20 407	0.12 310	0.10 311	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.11 568

RAFT+CT+SA	0.13 397	0.11 523	0.09 122	0.19 466	0.09 349	0.15 424	0.28 644	0.22 388	0.22 420	0.15 390	0.26 510	0.10 256	0.10 311	0.11 197	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.08 462	0.07 372	0.06 305

test_4	0.10 243	0.10 497	0.08 57	0.19 466	0.09 349	0.08 84	0.22 583	0.15 187	0.17 318	0.12 304	0.18 384	0.12 310	0.09 267	0.08 25	0.11 288	0.04 11	0.04 25	0.08 403	0.08 462	0.04 48	0.03 2

IGEV-Stereo	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.09 181	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 174	0.05 42	0.13 346	0.14 69	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.18 298	0.10 76	0.11 262	0.08 123	0.08 185	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.05 204

IPLG	0.10 243	0.07 236	0.15 435	0.17 306	0.08 218	0.11 254	0.14 246	0.20 339	0.15 250	0.12 304	0.17 356	0.07 124	0.07 179	0.14 379	0.13 394	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

MIPNet	0.11 295	0.08 355	0.14 385	0.17 306	0.09 349	0.12 307	0.14 246	0.20 339	0.24 449	0.11 262	0.10 194	0.09 221	0.07 179	0.13 345	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

test-3	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.07 134	0.07 43	0.14 246	0.12 85	0.15 250	0.09 181	0.08 123	0.07 124	0.08 228	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.05 194	0.04 48	0.04 73

test_1	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.07 134	0.07 43	0.14 246	0.12 85	0.15 250	0.09 181	0.08 123	0.07 124	0.08 228	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.05 194	0.04 48	0.04 73

test_3	0.10 243	0.09 435	0.10 186	0.20 532	0.08 218	0.13 363	0.26 631	0.14 145	0.21 406	0.10 227	0.10 194	0.09 221	0.09 267	0.08 25	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.07 389	0.04 48	0.04 73

CrosDoStereo	0.12 371	0.06 118	0.12 290	0.14 69	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.17 264	0.22 420	0.19 485	0.24 464	0.15 390	0.11 347	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.07 389	0.05 170	0.05 204

LCNet	0.11 295	0.07 236	0.09 122	0.19 466	0.09 349	0.08 84	0.15 329	0.21 362	0.15 250	0.11 262	0.15 320	0.16 405	0.11 347	0.12 291	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.15 627

HHNet	0.11 295	0.06 118	0.16 471	0.15 123	0.14 590	0.07 43	0.13 178	0.20 339	0.17 318	0.14 361	0.25 492	0.11 286	0.08 228	0.13 345	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.05 170	0.09 510

Patchmatch Stereo++	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.18 397	0.08 218	0.06 14	0.11 65	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393
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	0.11 295	0.07 236	0.16 471	0.19 466	0.09 349	0.08 84	0.13 178	0.18 298	0.13 189	0.16 419	0.21 430	0.13 341	0.14 443	0.11 197	0.14 438	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.06 292	0.06 291	0.05 204

STrans-v2	0.10 243	0.07 236	0.12 290	0.18 397	0.07 134	0.10 201	0.14 246	0.21 362	0.11 108	0.11 262	0.15 320	0.12 310	0.10 311	0.11 197	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.04 48	0.04 73

TransformOpticalFlow	0.10 243	0.08 355	0.13 346	0.18 397	0.07 134	0.09 138	0.15 329	0.19 328	0.15 250	0.12 304	0.17 356	0.11 286	0.11 347	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.05 204

OMP-Stereo	0.11 295	0.06 118	0.14 385	0.18 397	0.08 218	0.09 138	0.12 98	0.21 362	0.21 406	0.13 337	0.14 299	0.11 286	0.12 379	0.11 197	0.13 394	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.04 73

NF-Stereo	0.11 295	0.07 236	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.10 201	0.14 246	0.23 412	0.19 367	0.12 304	0.17 356	0.12 310	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.12 581

OCTAStereo	0.11 295	0.07 236	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.10 201	0.14 246	0.23 412	0.19 367	0.12 304	0.17 356	0.12 310	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.12 581

NRIStereo	0.11 295	0.08 355	0.14 385	0.18 397	0.08 218	0.10 201	0.14 246	0.16 225	0.15 250	0.12 304	0.14 299	0.13 341	0.12 379	0.13 345	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.07 393

PSM-adaLoss	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.18 397	0.08 218	0.06 14	0.12 98	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

ROB_FTStereo_v2	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.06 14	0.12 98	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

ROB_FTStereo	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.06 14	0.11 65	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

KYRaft	0.11 295	0.07 236	0.10 186	0.19 466	0.09 349	0.08 84	0.15 329	0.22 388	0.12 147	0.13 337	0.16 333	0.20 468	0.10 311	0.12 291	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.08 462	0.06 291	0.16 638

HUI-Stereo	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.18 397	0.08 218	0.06 14	0.12 98	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

ASMatch	0.11 295	0.06 118	0.13 346	0.16 219	0.10 462	0.07 43	0.14 246	0.17 264	0.17 318	0.12 304	0.16 333	0.16 405	0.10 311	0.13 345	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.08 464

DeepStereo_LL	0.12 371	0.06 118	0.12 290	0.14 69	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.17 264	0.22 420	0.19 485	0.24 464	0.15 390	0.11 347	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.07 389	0.05 170	0.05 204

DEmStereo	0.12 371	0.06 118	0.14 385	0.14 69	0.10 462	0.16 455	0.15 329	0.16 225	0.24 449	0.17 438	0.24 464	0.13 341	0.14 443	0.12 291	0.13 394	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.05 204

SST-Stereo	0.10 243	0.07 236	0.15 435	0.18 397	0.09 349	0.06 14	0.12 98	0.17 264	0.11 108	0.15 390	0.17 356	0.13 341	0.12 379	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.06 292	0.06 291	0.05 204

THIR-Stereo	0.12 371	0.07 236	0.11 246	0.15 123	0.08 218	0.14 397	0.16 399	0.17 264	0.25 471	0.16 419	0.24 464	0.14 361	0.12 379	0.12 291	0.14 438	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.07 389	0.05 170	0.05 204

RAFT_R40	0.11 295	0.07 236	0.14 385	0.18 397	0.09 349	0.06 14	0.13 178	0.17 264	0.16 289	0.14 361	0.18 384	0.15 390	0.12 379	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.06 292	0.06 291	0.05 204

DRaft	0.12 371	0.06 118	0.11 246	0.14 69	0.09 349	0.14 397	0.17 441	0.21 362	0.30 527	0.17 438	0.28 533	0.10 256	0.15 461	0.10 122	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.05 204

PFNet	0.12 371	0.06 118	0.17 501	0.17 306	0.08 218	0.09 138	0.15 329	0.26 475	0.20 390	0.16 419	0.16 333	0.14 361	0.11 347	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.05 204

RE-Stereo	0.11 295	0.07 236	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.10 201	0.14 246	0.23 412	0.19 367	0.12 304	0.17 356	0.12 310	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.12 581

Pruner-Stereo	0.11 295	0.07 236	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.06 14	0.12 98	0.17 264	0.17 318	0.13 337	0.19 395	0.13 341	0.09 267	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.08 464

TVStereo	0.11 295	0.07 236	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.10 201	0.14 246	0.23 412	0.19 367	0.12 304	0.17 356	0.12 310	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.12 581

DeepStereo_RVC	0.11 295	0.08 355	0.16 471	0.18 397	0.08 218	0.08 84	0.12 98	0.17 264	0.12 147	0.13 337	0.14 299	0.12 310	0.12 379	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.08 464

iGMRVC	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.06 14	0.12 98	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

RAFT-RH_RVC	0.11 295	0.06 118	0.14 385	0.16 219	0.09 349	0.12 307	0.12 98	0.17 264	0.12 147	0.13 337	0.41 625	0.11 286	0.10 311	0.13 345	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.05 194	0.04 48	0.06 305

IRAFT_RVC	0.12 371	0.08 355	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.07 43	0.15 329	0.24 437	0.23 432	0.14 361	0.14 299	0.15 390	0.12 379	0.12 291	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.06 292	0.06 291	0.06 305

iRAFT	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.18 397	0.08 218	0.06 14	0.11 65	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

CRE-IMP	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.10 201	0.12 98	0.18 298	0.10 76	0.14 361	0.13 285	0.13 341	0.12 379	0.12 291	0.11 288	0.07 338	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.08 464

cross-raft	0.10 243	0.09 435	0.09 122	0.19 466	0.07 134	0.11 254	0.25 622	0.13 114	0.15 250	0.08 129	0.11 245	0.12 310	0.10 311	0.09 59	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

test-1	0.10 243	0.07 236	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.11 254	0.24 607	0.14 145	0.18 349	0.09 181	0.07 64	0.09 221	0.08 228	0.07 4	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

GMM-Stereo	0.11 295	0.07 236	0.10 186	0.18 397	0.09 349	0.08 84	0.15 329	0.23 412	0.16 289	0.11 262	0.15 320	0.13 341	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.09 510

RAFT-IKP	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.06 14	0.12 98	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

Prome-Stereo	0.11 295	0.06 118	0.10 186	0.18 397	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.22 388	0.13 189	0.12 304	0.17 356	0.13 341	0.08 228	0.12 291	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.09 510

rafts_anoy	0.11 295	0.06 118	0.10 186	0.17 306	0.08 218	0.10 201	0.14 246	0.17 264	0.14 222	0.13 337	0.13 285	0.12 310	0.10 311	0.11 197	0.12 350	0.07 338	0.04 25	0.09 486	0.11 584	0.07 372	0.06 305

iRaftStereo_RVC	0.10 243	0.07 236	0.09 122	0.17 306	0.09 349	0.11 254	0.17 441	0.18 298	0.12 147	0.09 181	0.12 266	0.10 256	0.07 179	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.08 462	0.04 48	0.04 73

CREStereo++_RVC	0.08 85	0.04 1	0.06 5	0.13 25	0.07 134	0.09 138	0.12 98	0.14 145	0.14 222	0.10 227	0.14 299	0.08 185	0.07 179	0.09 59	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.04 48	0.04 73
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
s12784h	0.09 174	0.06 118	0.07 11	0.15 123	0.05 2	0.16 455	0.18 490	0.15 187	0.15 250	0.10 227	0.11 245	0.11 286	0.11 347	0.10 122	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

raft+_RVC	0.11 295	0.07 236	0.09 122	0.16 219	0.07 134	0.10 201	0.11 65	0.24 437	0.20 390	0.12 304	0.15 320	0.12 310	0.08 228	0.12 291	0.13 394	0.07 338	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.05 204

XX-TBD	0.09 174	0.06 118	0.07 11	0.14 69	0.07 134	0.12 307	0.16 399	0.14 145	0.13 189	0.11 262	0.12 266	0.09 221	0.08 228	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 291	0.05 204

DCANet	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.16 219	0.06 28	0.09 138	0.17 441	0.15 187	0.19 367	0.13 337	0.17 356	0.10 256	0.11 347	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

csc	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.15 123	0.07 134	0.09 138	0.17 441	0.16 225	0.20 390	0.13 337	0.16 333	0.10 256	0.11 347	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

cscssc	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.15 123	0.07 134	0.09 138	0.17 441	0.16 225	0.20 390	0.13 337	0.16 333	0.10 256	0.11 347	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

111	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.15 123	0.07 134	0.10 201	0.14 246	0.21 362	0.23 432	0.11 262	0.12 266	0.14 361	0.11 347	0.13 345	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.05 170	0.05 204

test_xeample3	0.09 174	0.06 118	0.12 290	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.13 189	0.10 227	0.06 23	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.17 306	0.06 28	0.10 201	0.16 399	0.17 264	0.14 222	0.09 181	0.10 194	0.08 185	0.09 267	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.04 48	0.03 2

AFF-stereo	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.17 306	0.07 134	0.10 201	0.16 399	0.17 264	0.09 52	0.10 227	0.12 266	0.09 221	0.09 267	0.12 291	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.07 389	0.04 48	0.03 2

EAI-Stereo	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.15 329	0.16 225	0.09 52	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.07 179	0.09 59	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.05 170	0.04 73

CFNet-RSSM	0.09 174	0.07 236	0.09 122	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.15 329	0.16 225	0.17 318	0.08 129	0.12 266	0.10 256	0.09 267	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.04 48	0.04 73

Gwc-CoAtRS	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.10 201	0.14 246	0.17 264	0.17 318	0.08 129	0.10 194	0.12 310	0.09 267	0.12 291	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.04 48	0.04 73

CREStereo	0.09 174	0.04 1	0.08 57	0.11 1	0.06 28	0.13 363	0.14 246	0.14 145	0.10 76	0.08 129	0.13 285	0.09 221	0.08 228	0.11 197	0.10 207	0.08 421	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 291	0.06 305
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 174	0.05 42	0.09 122	0.12 7	0.06 28	0.12 307	0.14 246	0.15 187	0.11 108	0.09 181	0.13 285	0.10 256	0.07 179	0.13 345	0.10 207	0.15 625	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.07 372	0.06 305

HITNet	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.14 69	0.06 28	0.11 254	0.10 35	0.18 298	0.18 349	0.13 337	0.16 333	0.14 361	0.11 347	0.15 406	0.13 394	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.06 291	0.05 204
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
MLCV	0.12 371	0.07 236	0.16 471	0.18 397	0.06 28	0.15 424	0.17 441	0.19 328	0.21 406	0.18 468	0.25 492	0.17 427	0.13 419	0.14 379	0.13 394	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

iResNet	0.13 397	0.10 497	0.18 525	0.19 466	0.08 218	0.13 363	0.18 490	0.20 339	0.26 485	0.15 390	0.23 450	0.15 390	0.13 419	0.14 379	0.14 438	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.05 204

HLF11	0.11 295	0.05 42	0.13 346	0.12 7	0.08 218	0.14 397	0.11 65	0.22 388	0.10 76	0.12 304	0.23 450	0.11 286	0.11 347	0.14 379	0.13 394	0.08 421	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.08 442	0.08 464

HLf8	0.11 295	0.05 42	0.13 346	0.11 1	0.08 218	0.15 424	0.12 98	0.22 388	0.15 250	0.13 337	0.17 356	0.12 310	0.10 311	0.14 379	0.12 350	0.09 482	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.08 442	0.08 464

TestStereo_HL2	0.11 295	0.05 42	0.12 290	0.12 7	0.07 134	0.10 201	0.10 35	0.24 437	0.14 222	0.13 337	0.23 450	0.12 310	0.10 311	0.13 345	0.13 394	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.07 372	0.07 393

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 186	0.14 69	0.06 28	0.05 4	0.12 98	0.12 85	0.09 52	0.05 2	0.07 64	0.07 124	0.08 228	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 204

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 186	0.13 25	0.06 28	0.06 14	0.12 98	0.13 114	0.08 25	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 228	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 204

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 186	0.13 25	0.06 28	0.06 14	0.12 98	0.06 1	0.08 25	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 228	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 204

qqai	0.07 7	0.05 42	0.10 186	0.14 69	0.06 28	0.05 4	0.12 98	0.08 12	0.09 52	0.05 2	0.06 23	0.06 42	0.08 228	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.05 204

LiteMatch*	0.08 85	0.04 1	0.11 246	0.13 25	0.08 218	0.08 84	0.13 178	0.14 145	0.09 52	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 267	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

DN	0.10 243	0.05 42	0.09 122	0.14 69	0.09 349	0.12 307	0.18 490	0.17 264	0.16 289	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.06 65	0.08 25	0.09 103	0.11 556	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.09 510

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 85	0.06 118	0.15 435	0.14 69	0.06 28	0.08 84	0.13 178	0.13 114	0.11 108	0.07 75	0.08 123	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 42	0.11 246	0.15 123	0.06 28	0.07 43	0.13 178	0.09 21	0.11 108	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

IGEV_i1	0.12 371	0.07 236	0.12 290	0.16 219	0.08 218	0.19 521	0.14 246	0.18 298	0.22 420	0.18 468	0.18 384	0.16 405	0.12 379	0.16 441	0.14 438	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.06 305

RT-IGEV	0.13 397	0.06 118	0.13 346	0.15 123	0.09 349	0.15 424	0.17 441	0.24 437	0.27 495	0.16 419	0.17 356	0.17 427	0.10 311	0.14 379	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.07 309	0.05 194	0.07 372	0.07 393

RT-Monster	0.09 174	0.05 42	0.09 122	0.14 69	0.08 218	0.11 254	0.10 35	0.17 264	0.18 349	0.13 337	0.10 194	0.09 221	0.08 228	0.10 122	0.10 207	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 305

DepthFocus	0.08 85	0.04 1	0.15 435	0.12 7	0.09 349	0.07 43	0.12 98	0.10 35	0.05 4	0.09 181	0.05 7	0.07 124	0.04 1	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.05 170	0.04 73

Selective-IGEV-i1	0.13 397	0.07 236	0.12 290	0.19 466	0.08 218	0.18 497	0.16 399	0.22 388	0.30 527	0.16 419	0.17 356	0.16 405	0.10 311	0.14 379	0.13 394	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.05 204

GeoVLM	0.08 85	0.04 1	0.10 186	0.13 25	0.06 28	0.10 201	0.12 98	0.13 114	0.08 25	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 228	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 204

VMStereo-Base	0.09 174	0.05 42	0.10 186	0.13 25	0.07 134	0.10 201	0.10 35	0.16 225	0.13 189	0.10 227	0.15 320	0.10 256	0.09 267	0.11 197	0.10 207	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 305

Hybrid-DGEV-2	0.11 295	0.06 118	0.12 290	0.18 397	0.09 349	0.09 138	0.13 178	0.28 515	0.29 517	0.11 262	0.11 245	0.09 221	0.12 379	0.12 291	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.05 170	0.05 204

DStereoRT	0.16 502	0.06 118	0.11 246	0.19 466	0.09 349	0.12 307	0.12 98	0.28 515	0.22 420	0.12 304	0.20 407	0.11 286	0.10 311	0.15 406	0.14 438	0.06 167	0.05 275	0.96 702	0.09 509	0.05 170	0.04 73

BStereo	0.08 85	0.06 118	0.16 471	0.15 123	0.08 218	0.07 43	0.09 20	0.15 187	0.16 289	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.11 288	0.04 11	0.05 275	0.05 50	0.07 389	0.04 48	0.04 73

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.14 69	0.06 28	0.05 4	0.12 98	0.12 85	0.09 52	0.07 75	0.06 23	0.04 1	0.04 1	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Wave_Phase_stereo	0.09 174	0.06 118	0.16 471	0.15 123	0.08 218	0.11 254	0.09 20	0.18 298	0.16 289	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.11 288	0.04 11	0.05 275	0.05 50	0.07 389	0.04 48	0.04 73

MonSter++	0.08 85	0.04 1	0.10 186	0.13 25	0.06 28	0.09 138	0.12 98	0.13 114	0.08 25	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 228	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

LCMNet	0.08 85	0.05 42	0.10 186	0.13 25	0.07 134	0.09 138	0.12 98	0.10 35	0.11 108	0.06 25	0.08 123	0.06 42	0.07 179	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 42	0.07 11	0.14 69	0.06 28	0.09 138	0.13 178	0.15 187	0.06 6	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.08 228	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

Select-FE	0.11 295	0.06 118	0.20 549	0.15 123	0.11 512	0.11 254	0.13 178	0.21 362	0.18 349	0.09 181	0.11 245	0.10 256	0.06 65	0.12 291	0.09 103	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.08 462	0.06 291	0.08 464

MultiAttention	0.29 637	0.08 355	0.14 385	0.19 466	0.12 546	1.45 705	1.33 709	0.36 617	0.37 581	0.19 485	0.21 430	0.24 519	0.11 347	0.38 652	0.18 519	0.06 167	0.05 275	0.08 403	0.08 462	0.10 541	0.09 510

AdaDepth	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.18 397	0.06 28	0.11 254	0.12 98	0.09 21	0.07 15	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.10 207	0.04 11	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

GASTEREO	0.08 85	0.05 42	0.09 122	0.19 466	0.07 134	0.07 43	0.12 98	0.14 145	0.11 108	0.10 227	0.09 158	0.07 124	0.04 1	0.12 291	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

MSCF	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.19 466	0.08 218	0.06 14	0.12 98	0.14 145	0.11 108	0.10 227	0.09 158	0.07 124	0.04 1	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

z-ln-s-r	0.17 523	0.10 497	0.40 635	0.19 466	0.08 218	0.17 478	0.18 490	0.22 388	0.33 549	0.18 468	0.40 614	0.22 495	0.17 512	0.20 537	0.23 579	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.05 204

water-stereo	0.09 174	0.06 118	0.08 57	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.13 178	0.15 187	0.13 189	0.11 262	0.12 266	0.08 185	0.09 267	0.07 4	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.04 48	0.04 73

depthmonostereo	0.09 174	0.06 118	0.09 122	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.13 178	0.14 145	0.14 222	0.10 227	0.10 194	0.09 221	0.11 347	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.04 60	0.04 48	0.03 2

DilatedVolume-Stereo	0.09 174	0.05 42	0.08 57	0.15 123	0.06 28	0.11 254	0.12 98	0.14 145	0.16 289	0.11 262	0.11 245	0.09 221	0.09 267	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

G2L-ROB	0.13 397	0.06 118	0.13 346	0.13 25	0.08 218	0.14 397	0.16 399	0.25 457	0.18 349	0.19 485	0.18 384	0.20 468	0.14 443	0.17 474	0.16 486	0.08 421	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.08 442	0.09 510

xyz-stereo	0.13 397	0.07 236	0.20 549	0.15 123	0.05 2	0.20 537	0.15 329	0.17 264	0.31 535	0.15 390	0.29 545	0.26 543	0.16 489	0.13 345	0.12 350	0.05 51	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

DFGA-Net	0.13 397	0.11 523	0.18 525	0.17 306	0.10 462	0.12 307	0.13 178	0.22 388	0.25 471	0.16 419	0.16 333	0.13 341	0.12 379	0.16 441	0.14 438	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.05 170	0.05 204

G2L-Stereo_test	0.14 434	0.07 236	0.11 246	0.13 25	0.08 218	0.12 307	0.16 399	0.30 543	0.28 510	0.20 508	0.23 450	0.20 468	0.16 489	0.17 474	0.18 519	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.07 372	0.06 305

coex_refinement	0.14 434	0.07 236	0.12 290	0.17 306	0.10 462	0.15 424	0.15 329	0.26 475	0.29 517	0.18 468	0.20 407	0.22 495	0.17 512	0.16 441	0.18 519	0.08 421	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.09 508	0.08 464

LG-Stereo	0.08 85	0.07 236	0.10 186	0.18 397	0.07 134	0.10 201	0.17 441	0.11 58	0.08 25	0.05 2	0.07 64	0.05 5	0.07 179	0.09 59	0.09 103	0.04 11	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.04 48	0.04 73

MM-Stereo_test1	0.10 243	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.07 134	0.12 307	0.18 490	0.21 362	0.20 390	0.09 181	0.11 245	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.04 73

SCV_C0	0.08 85	0.07 236	0.07 11	0.16 219	0.09 349	0.08 84	0.15 329	0.11 58	0.12 147	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.11 197	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.05 204

AIO-test2	0.10 243	0.08 355	0.10 186	0.23 605	0.08 218	0.11 254	0.10 35	0.23 412	0.23 432	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.05 14	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.08 403	0.09 509	0.05 170	0.05 204

AIO-test1	0.10 243	0.07 236	0.10 186	0.23 605	0.07 134	0.09 138	0.13 178	0.21 362	0.14 222	0.11 262	0.12 266	0.09 221	0.07 179	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.09 486	0.10 550	0.03 1	0.06 305

FACV-RUCA	0.13 397	0.11 523	0.12 290	0.19 466	0.12 546	0.15 424	0.15 329	0.22 388	0.20 390	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.16 489	0.14 379	0.13 394	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.06 292	0.10 541	0.08 464

IGEV-RUCA	0.08 85	0.06 118	0.11 246	0.14 69	0.09 349	0.10 201	0.12 98	0.10 35	0.12 147	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 305

fffy	0.09 174	0.08 355	0.09 122	0.16 219	0.07 134	0.13 363	0.17 441	0.13 114	0.12 147	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.09 267	0.13 345	0.11 288	0.05 51	0.05 275	0.07 309	0.05 194	0.04 48	0.05 204

PAM_32	0.09 174	0.05 42	0.17 501	0.15 123	0.08 218	0.10 201	0.15 329	0.14 145	0.15 250	0.09 181	0.08 123	0.09 221	0.07 179	0.14 379	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.06 305

PAM	0.10 243	0.05 42	0.16 471	0.15 123	0.08 218	0.09 138	0.16 399	0.15 187	0.16 289	0.12 304	0.09 158	0.09 221	0.07 179	0.13 345	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.06 305

UGAM-zero	0.09 174	0.05 42	0.15 435	0.15 123	0.08 218	0.09 138	0.13 178	0.19 328	0.15 250	0.11 262	0.15 320	0.07 124	0.07 179	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

UGAM	0.13 397	0.10 497	0.09 122	0.22 581	0.08 218	0.12 307	0.20 553	0.17 264	0.23 432	0.21 522	0.16 333	0.13 341	0.13 419	0.19 512	0.12 350	0.07 338	0.05 275	0.13 601	0.11 584	0.07 372	0.05 204

GCAP-BAT	0.09 174	0.05 42	0.11 246	0.13 25	0.07 134	0.11 254	0.14 246	0.14 145	0.16 289	0.07 75	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.13 345	0.08 25	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.04 48	0.04 73

RAStereo	0.10 243	0.09 435	0.08 57	0.20 532	0.08 218	0.13 363	0.18 490	0.15 187	0.17 318	0.10 227	0.12 266	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.05 194	0.05 170	0.04 73

Occ-G	0.08 85	0.05 42	0.06 5	0.14 69	0.07 134	0.08 84	0.14 246	0.13 114	0.15 250	0.07 75	0.11 245	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 295	0.05 42	0.14 385	0.15 123	0.20 650	0.09 138	0.17 441	0.21 362	0.15 250	0.11 262	0.14 299	0.10 256	0.07 179	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.09 510

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 295	0.05 42	0.11 246	0.15 123	0.13 569	0.13 363	0.16 399	0.23 412	0.17 318	0.10 227	0.12 266	0.10 256	0.07 179	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.08 464

AIO-Stereo	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.18 397	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.15 187	0.09 52	0.08 129	0.08 123	0.07 124	0.05 14	0.11 197	0.08 25	0.05 51	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

test_sample6	0.14 434	0.08 355	0.13 346	0.16 219	0.08 218	0.17 478	0.19 530	0.25 457	0.17 318	0.17 438	0.27 519	0.19 456	0.14 443	0.15 406	0.13 394	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.08 442	0.08 464

test_sample5	0.14 434	0.08 355	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.18 497	0.18 490	0.25 457	0.17 318	0.17 438	0.27 519	0.18 441	0.14 443	0.16 441	0.13 394	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.08 442	0.08 464

test_sample2	0.12 371	0.07 236	0.12 290	0.14 69	0.08 218	0.16 455	0.18 490	0.21 362	0.16 289	0.14 361	0.20 407	0.19 456	0.15 461	0.15 406	0.12 350	0.08 421	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.08 442	0.07 393

trnet	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.12 7	0.05 2	0.12 307	0.11 65	0.13 114	0.10 76	0.08 129	0.13 285	0.09 221	0.08 228	0.11 197	0.10 207	0.08 421	0.05 275	0.05 50	0.03 1	0.06 291	0.05 204

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 42	0.11 246	0.15 123	0.06 28	0.07 43	0.13 178	0.09 21	0.11 108	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

DispNO	0.14 434	0.08 355	0.17 501	0.19 466	0.12 546	0.11 254	0.21 573	0.23 412	0.29 517	0.17 438	0.23 450	0.18 441	0.17 512	0.15 406	0.15 470	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.08 462	0.07 372	0.06 305

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 243	0.08 355	0.12 290	0.16 219	0.08 218	0.15 424	0.16 399	0.18 298	0.18 349	0.10 227	0.09 158	0.09 221	0.08 228	0.11 197	0.12 350	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.06 292	0.07 372	0.06 305

MyStereo8	0.12 371	0.07 236	0.15 435	0.15 123	0.09 349	0.18 497	0.14 246	0.19 328	0.22 420	0.12 304	0.18 384	0.11 286	0.10 311	0.16 441	0.18 519	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.05 194	0.08 442	0.09 510

SMFormer	0.14 434	0.07 236	0.17 501	0.14 69	0.08 218	0.16 455	0.17 441	0.26 475	0.27 495	0.19 485	0.20 407	0.18 441	0.15 461	0.15 406	0.17 501	0.08 421	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.06 305

tta	0.14 434	0.07 236	0.17 501	0.14 69	0.08 218	0.16 455	0.17 441	0.26 475	0.27 495	0.19 485	0.20 407	0.18 441	0.15 461	0.15 406	0.17 501	0.08 421	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.06 305

qqq1	0.13 397	0.07 236	0.17 501	0.14 69	0.08 218	0.16 455	0.17 441	0.26 475	0.27 495	0.19 485	0.20 407	0.18 441	0.15 461	0.15 406	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.06 291	0.06 305

fff1	0.13 397	0.07 236	0.17 501	0.14 69	0.08 218	0.16 455	0.17 441	0.26 475	0.27 495	0.19 485	0.20 407	0.18 441	0.15 461	0.15 406	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.06 291	0.06 305

MyStereo07	0.10 243	0.07 236	0.10 186	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.18 490	0.15 187	0.15 250	0.09 181	0.06 23	0.06 42	0.07 179	0.12 291	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.06 305

MyStereo06	0.10 243	0.07 236	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.18 490	0.19 328	0.12 147	0.12 304	0.08 123	0.07 124	0.07 179	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.06 291	0.06 305

MyStereo05	0.13 397	0.07 236	0.10 186	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.18 490	0.27 496	0.35 570	0.17 438	0.14 299	0.15 390	0.11 347	0.15 406	0.13 394	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.06 291	0.06 305

MyStereo04	0.13 397	0.07 236	0.10 186	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.18 490	0.29 529	0.38 588	0.17 438	0.14 299	0.16 405	0.10 311	0.15 406	0.13 394	0.06 167	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.06 305

CoDeX	0.12 371	0.07 236	0.12 290	0.17 306	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.23 412	0.27 495	0.13 337	0.17 356	0.16 405	0.11 347	0.14 379	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.05 204

mmm	0.14 434	0.08 355	0.17 501	0.17 306	0.09 349	0.17 478	0.18 490	0.21 362	0.15 250	0.15 390	0.23 450	0.21 477	0.16 489	0.16 441	0.17 501	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.07 393

11t1	0.12 371	0.06 118	0.13 346	0.14 69	0.08 218	0.17 478	0.15 329	0.18 298	0.15 250	0.15 390	0.15 320	0.16 405	0.16 489	0.15 406	0.13 394	0.08 421	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.08 442	0.07 393

IGEVStereo-DCA	0.09 174	0.06 118	0.11 246	0.15 123	0.10 462	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.10 227	0.06 23	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

rrr	0.09 174	0.06 118	0.12 290	0.15 123	0.10 462	0.11 254	0.16 399	0.16 225	0.15 250	0.10 227	0.06 23	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

DualNet	0.14 434	0.08 355	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.18 497	0.18 490	0.25 457	0.17 318	0.17 438	0.27 519	0.18 441	0.14 443	0.16 441	0.13 394	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.08 442	0.08 464

plain	0.10 243	0.08 355	0.10 186	0.19 466	0.09 349	0.10 201	0.15 329	0.14 145	0.13 189	0.13 337	0.15 320	0.09 221	0.12 379	0.13 345	0.12 350	0.07 338	0.05 275	0.09 486	0.06 292	0.06 291	0.06 305

MIF-Stereo (partial)	0.11 295	0.06 118	0.10 186	0.19 466	0.10 462	0.10 201	0.11 65	0.17 264	0.18 349	0.14 361	0.16 333	0.09 221	0.11 347	0.12 291	0.12 350	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.07 393

UniTT-Stereo	0.09 174	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.08 218	0.13 363	0.11 65	0.12 85	0.11 108	0.10 227	0.12 266	0.05 5	0.07 179	0.09 59	0.09 103	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.05 170	0.05 204

PCWNet_CMD	0.14 434	0.08 355	0.15 435	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.14 246	0.29 529	0.36 574	0.14 361	0.20 407	0.21 477	0.12 379	0.17 474	0.13 394	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.07 393

GCAPDPT-zeroshot	0.09 174	0.05 42	0.11 246	0.13 25	0.07 134	0.11 254	0.14 246	0.14 145	0.16 289	0.07 75	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.13 345	0.08 25	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.04 48	0.04 73

GCAP-Stereo	0.09 174	0.07 236	0.13 346	0.18 397	0.06 28	0.11 254	0.07 3	0.13 114	0.12 147	0.09 181	0.10 194	0.07 124	0.09 267	0.13 345	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

LL-Strereo2	0.10 243	0.10 497	0.15 435	0.18 397	0.08 218	0.15 424	0.09 20	0.17 264	0.14 222	0.14 361	0.10 194	0.09 221	0.07 179	0.16 441	0.10 207	0.05 51	0.05 275	0.10 535	0.07 389	0.06 291	0.05 204

LoS	0.09 174	0.05 42	0.11 246	0.13 25	0.07 134	0.14 397	0.11 65	0.15 187	0.15 250	0.09 181	0.09 158	0.12 310	0.09 267	0.15 406	0.10 207	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 204
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCRE	0.11 295	0.07 236	0.13 346	0.16 219	0.11 512	0.11 254	0.17 441	0.18 298	0.17 318	0.11 262	0.18 384	0.10 256	0.10 311	0.15 406	0.11 288	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.04 73

knoymous	0.11 295	0.05 42	0.12 290	0.13 25	0.07 134	0.15 424	0.14 246	0.19 328	0.13 189	0.11 262	0.17 356	0.13 341	0.09 267	0.13 345	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.08 442	0.07 393

anonymousa	0.13 397	0.07 236	0.13 346	0.18 397	0.09 349	0.13 363	0.17 441	0.19 328	0.29 517	0.15 390	0.24 464	0.15 390	0.14 443	0.14 379	0.14 438	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.09 509	0.05 170	0.06 305

riskmin	0.11 295	0.06 118	0.13 346	0.14 69	0.08 218	0.14 397	0.14 246	0.18 298	0.14 222	0.11 262	0.14 299	0.16 405	0.11 347	0.14 379	0.12 350	0.09 482	0.05 275	0.07 309	0.05 194	0.08 442	0.08 464

Selective-RAFT	0.11 295	0.10 497	0.11 246	0.21 564	0.08 218	0.16 455	0.13 178	0.20 339	0.22 420	0.10 227	0.10 194	0.11 286	0.10 311	0.15 406	0.11 288	0.05 51	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.05 204

x	0.13 397	0.07 236	0.14 385	0.14 69	0.08 218	0.18 497	0.14 246	0.22 388	0.20 390	0.15 390	0.19 395	0.19 456	0.17 512	0.18 497	0.18 519	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.07 393

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 537	0.09 435	0.29 605	0.15 123	0.10 462	0.22 563	0.20 553	0.26 475	0.39 591	0.25 573	0.42 631	0.24 519	0.15 461	0.20 537	0.19 532	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.10 541	0.09 510

IER	0.14 434	0.07 236	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.16 399	0.25 457	0.26 485	0.18 468	0.25 492	0.17 427	0.20 555	0.16 441	0.14 438	0.08 421	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.08 442	0.07 393

raft_robust	0.13 397	0.10 497	0.07 11	0.18 397	0.08 218	0.13 363	0.24 607	0.28 515	0.33 549	0.20 508	0.19 395	0.14 361	0.10 311	0.11 197	0.12 350	0.05 51	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.05 170	0.04 73

test_5	0.14 434	0.12 541	0.08 57	0.20 532	0.10 462	0.14 397	0.29 654	0.21 362	0.24 449	0.18 468	0.28 533	0.11 286	0.15 461	0.12 291	0.13 394	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.08 462	0.08 442	0.07 393

Sa-1000	0.12 371	0.08 355	0.08 57	0.18 397	0.08 218	0.14 397	0.22 583	0.22 388	0.18 349	0.15 390	0.20 407	0.17 427	0.11 347	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.09 486	0.09 509	0.05 170	0.05 204

SA	0.12 371	0.09 435	0.08 57	0.18 397	0.08 218	0.12 307	0.24 607	0.23 412	0.18 349	0.17 438	0.27 519	0.14 361	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.05 51	0.05 275	0.09 486	0.08 462	0.05 170	0.04 73

iRaft-Stereo_5w	0.12 371	0.09 435	0.12 290	0.19 466	0.08 218	0.09 138	0.12 98	0.21 362	0.21 406	0.19 485	0.14 299	0.11 286	0.09 267	0.20 537	0.16 486	0.05 51	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.06 305

CIPLG	0.11 295	0.08 355	0.14 385	0.17 306	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.17 264	0.15 250	0.14 361	0.11 245	0.16 405	0.09 267	0.16 441	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

IPLGR_C	0.11 295	0.08 355	0.14 385	0.17 306	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.17 264	0.15 250	0.14 361	0.10 194	0.16 405	0.09 267	0.16 441	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

IPLGR	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.18 397	0.08 218	0.12 307	0.17 441	0.21 362	0.24 449	0.11 262	0.12 266	0.11 286	0.08 228	0.12 291	0.12 350	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.04 48	0.04 73

GMOStereo	0.11 295	0.09 435	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.12 307	0.28 644	0.13 114	0.17 318	0.11 262	0.17 356	0.14 361	0.12 379	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.09 486	0.07 389	0.04 48	0.04 73

error version	0.11 295	0.09 435	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.12 307	0.28 644	0.13 114	0.17 318	0.11 262	0.17 356	0.14 361	0.12 379	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.09 486	0.07 389	0.04 48	0.04 73

test-v	0.11 295	0.09 435	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.12 307	0.28 644	0.13 114	0.17 318	0.11 262	0.17 356	0.14 361	0.12 379	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.09 486	0.07 389	0.04 48	0.04 73

ACRE	0.11 295	0.08 355	0.14 385	0.17 306	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.17 264	0.14 222	0.14 361	0.10 194	0.16 405	0.09 267	0.16 441	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

GwcNet-ADL	0.13 397	0.08 355	0.14 385	0.20 532	0.09 349	0.11 254	0.20 553	0.30 543	0.24 449	0.13 337	0.14 299	0.18 441	0.14 443	0.13 345	0.14 438	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.07 372	0.06 305

PFNet+	0.11 295	0.06 118	0.13 346	0.16 219	0.09 349	0.05 4	0.12 98	0.17 264	0.21 406	0.16 419	0.19 395	0.14 361	0.10 311	0.11 197	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.09 486	0.08 462	0.06 291	0.11 568

TRStereo	0.09 174	0.05 42	0.12 290	0.15 123	0.12 546	0.10 201	0.13 178	0.18 298	0.18 349	0.09 181	0.09 158	0.09 221	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.04 48	0.04 73

IIG-Stereo	0.11 295	0.06 118	0.13 346	0.17 306	0.08 218	0.11 254	0.12 98	0.22 388	0.17 318	0.14 361	0.17 356	0.11 286	0.12 379	0.12 291	0.12 350	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.04 73

PSM-softLoss	0.12 371	0.07 236	0.15 435	0.17 306	0.09 349	0.08 84	0.13 178	0.24 437	0.17 318	0.14 361	0.19 395	0.13 341	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.12 581

KMStereo	0.12 371	0.07 236	0.15 435	0.17 306	0.09 349	0.08 84	0.13 178	0.24 437	0.17 318	0.14 361	0.19 395	0.13 341	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.12 581

PSM-AAD	0.11 295	0.07 236	0.10 186	0.19 466	0.09 349	0.10 201	0.15 329	0.20 339	0.13 189	0.12 304	0.14 299	0.18 441	0.11 347	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.05 275	0.09 486	0.08 462	0.06 291	0.14 620

FTStereo	0.12 371	0.06 118	0.14 385	0.18 397	0.09 349	0.07 43	0.15 329	0.21 362	0.18 349	0.12 304	0.24 464	0.12 310	0.12 379	0.13 345	0.13 394	0.05 51	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.10 541

GrayStereo	0.11 295	0.06 118	0.11 246	0.19 466	0.09 349	0.09 138	0.16 399	0.18 298	0.17 318	0.14 361	0.17 356	0.17 427	0.11 347	0.12 291	0.11 288	0.05 51	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.10 541

RAFT-345	0.11 295	0.07 236	0.15 435	0.16 219	0.08 218	0.08 84	0.12 98	0.15 187	0.10 76	0.11 262	0.36 588	0.09 221	0.09 267	0.11 197	0.12 350	0.05 51	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.04 48	0.05 204

AnonymousM	0.09 174	0.05 42	0.10 186	0.14 69	0.06 28	0.09 138	0.13 178	0.19 328	0.14 222	0.13 337	0.11 245	0.09 221	0.08 228	0.13 345	0.10 207	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.05 194	0.05 170	0.05 204

CroCo-Stereo	0.09 174	0.08 355	0.08 57	0.22 581	0.09 349	0.09 138	0.19 530	0.15 187	0.12 147	0.07 75	0.07 64	0.08 185	0.06 65	0.08 25	0.07 1	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.04 60	0.05 170	0.04 73
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-2	0.11 295	0.09 435	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.12 307	0.28 644	0.13 114	0.17 318	0.11 262	0.17 356	0.14 361	0.12 379	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.09 486	0.07 389	0.04 48	0.04 73

TANstereo	0.09 174	0.04 1	0.08 57	0.13 25	0.06 28	0.11 254	0.14 246	0.15 187	0.19 367	0.11 262	0.15 320	0.10 256	0.06 65	0.12 291	0.09 103	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.05 204

raftrobust	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.17 306	0.08 218	0.09 138	0.10 35	0.18 298	0.16 289	0.10 227	0.09 158	0.12 310	0.07 179	0.12 291	0.10 207	0.08 421	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.05 204

sAnonymous2	0.13 397	0.12 541	0.24 577	0.20 532	0.12 546	0.17 478	0.13 178	0.26 475	0.21 406	0.11 262	0.11 245	0.13 341	0.08 228	0.10 122	0.10 207	0.09 482	0.05 275	0.08 403	0.06 292	0.15 628	0.10 541

CroCo_RVC	0.13 397	0.12 541	0.24 577	0.20 532	0.12 546	0.17 478	0.13 178	0.26 475	0.21 406	0.11 262	0.11 245	0.13 341	0.08 228	0.10 122	0.10 207	0.09 482	0.05 275	0.08 403	0.06 292	0.15 628	0.10 541

CFNet_pseudo	0.14 434	0.08 355	0.15 435	0.16 219	0.09 349	0.13 363	0.14 246	0.27 496	0.34 561	0.14 361	0.21 430	0.22 495	0.13 419	0.18 497	0.14 438	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.06 292	0.07 372	0.07 393

RALAANet	0.11 295	0.08 355	0.10 186	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.10 35	0.20 339	0.15 250	0.14 361	0.13 285	0.16 405	0.09 267	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.04 73

XX-Stereo	0.09 174	0.05 42	0.08 57	0.17 306	0.09 349	0.15 424	0.12 98	0.20 339	0.10 76	0.10 227	0.14 299	0.07 124	0.06 65	0.12 291	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.04 48	0.04 73

222	0.16 502	0.07 236	0.14 385	0.14 69	0.08 218	0.24 584	0.18 490	0.30 543	0.20 390	0.17 438	0.28 533	0.17 427	0.16 489	0.15 406	0.40 668	0.10 524	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.08 464

xxxx	0.15 479	0.07 236	0.14 385	0.14 69	0.08 218	0.23 579	0.18 490	0.31 555	0.19 367	0.14 361	0.28 533	0.22 495	0.14 443	0.15 406	0.26 613	0.09 482	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.08 442	0.07 393

test_xeample	0.15 479	0.06 118	0.13 346	0.14 69	0.08 218	0.21 554	0.20 553	0.28 515	0.20 390	0.16 419	0.29 545	0.19 456	0.16 489	0.15 406	0.26 613	0.09 482	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.07 393

ARAFT	0.12 371	0.08 355	0.17 501	0.19 466	0.09 349	0.14 397	0.18 490	0.20 339	0.12 147	0.12 304	0.13 285	0.14 361	0.11 347	0.15 406	0.12 350	0.06 167	0.05 275	0.10 535	0.09 509	0.05 170	0.04 73

SFCPSM	0.13 397	0.07 236	0.14 385	0.17 306	0.09 349	0.15 424	0.16 399	0.28 515	0.27 495	0.14 361	0.17 356	0.12 310	0.13 419	0.14 379	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.06 305

FENet	0.13 397	0.08 355	0.12 290	0.16 219	0.08 218	0.14 397	0.15 329	0.22 388	0.23 432	0.17 438	0.23 450	0.16 405	0.12 379	0.14 379	0.15 470	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.08 462	0.07 372	0.07 393

cf-r	0.13 397	0.07 236	0.12 290	0.16 219	0.08 218	0.14 397	0.19 530	0.20 339	0.25 471	0.17 438	0.25 492	0.21 477	0.16 489	0.14 379	0.14 438	0.10 524	0.05 275	0.06 199	0.08 462	0.06 291	0.06 305

GwcNet-RSSM	0.14 434	0.07 236	0.12 290	0.15 123	0.08 218	0.15 424	0.20 553	0.21 362	0.27 495	0.18 468	0.27 519	0.22 495	0.16 489	0.14 379	0.15 470	0.10 524	0.05 275	0.07 309	0.09 509	0.07 372	0.07 393

CCAANet	0.14 434	0.06 118	0.14 385	0.17 306	0.09 349	0.16 455	0.13 178	0.30 543	0.24 449	0.16 419	0.32 564	0.18 441	0.17 512	0.17 474	0.14 438	0.06 167	0.05 275	0.09 486	0.09 509	0.06 291	0.09 510

DIP-Stereo	0.11 295	0.07 236	0.14 385	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.09 20	0.16 225	0.16 289	0.11 262	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.15 406	0.13 394	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.12 371	0.08 355	0.14 385	0.18 397	0.07 134	0.15 424	0.07 3	0.22 388	0.18 349	0.16 419	0.19 395	0.18 441	0.14 443	0.16 441	0.15 470	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.06 291	0.06 305

R-Stereo Train	0.10 243	0.06 118	0.10 186	0.17 306	0.08 218	0.11 254	0.14 246	0.23 412	0.11 108	0.12 304	0.19 395	0.11 286	0.08 228	0.09 59	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.05 204

RAFT-Stereo	0.10 243	0.06 118	0.10 186	0.17 306	0.08 218	0.11 254	0.14 246	0.23 412	0.11 108	0.12 304	0.19 395	0.11 286	0.08 228	0.09 59	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.05 204
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.14 434	0.08 355	0.15 435	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.14 246	0.29 529	0.36 574	0.14 361	0.21 430	0.21 477	0.12 379	0.17 474	0.14 438	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.07 393

ccs_rob	0.14 434	0.08 355	0.15 435	0.16 219	0.09 349	0.12 307	0.14 246	0.27 496	0.34 561	0.14 361	0.21 430	0.22 495	0.13 419	0.18 497	0.14 438	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.07 393

AANet_RVC	0.16 502	0.10 497	0.10 186	0.18 397	0.09 349	0.18 497	0.19 530	0.26 475	0.31 535	0.22 538	0.35 585	0.21 477	0.21 559	0.22 567	0.16 486	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.06 305

AdaStereo	0.15 479	0.11 523	0.15 435	0.18 397	0.09 349	0.20 537	0.11 65	0.32 566	0.28 510	0.20 508	0.23 450	0.20 468	0.13 419	0.19 512	0.14 438	0.12 581	0.05 275	0.10 535	0.07 389	0.09 508	0.07 393
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.
iResNetv2_ROB	0.14 434	0.08 355	0.15 435	0.16 219	0.08 218	0.16 455	0.12 98	0.25 457	0.35 570	0.21 522	0.29 545	0.24 519	0.13 419	0.14 379	0.14 438	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.04 60	0.09 508	0.08 464

HSM	0.15 479	0.08 355	0.14 385	0.16 219	0.09 349	0.16 455	0.14 246	0.28 515	0.25 471	0.19 485	0.23 450	0.37 623	0.16 489	0.20 537	0.15 470	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.06 305

StereoDRNet-Refined	0.17 523	0.12 541	0.15 435	0.20 532	0.09 349	0.18 497	0.18 490	0.26 475	0.23 432	0.26 579	0.40 614	0.22 495	0.17 512	0.21 554	0.20 538	0.08 421	0.05 275	0.09 486	0.10 550	0.07 372	0.07 393
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.14 434	0.07 236	0.13 346	0.14 69	0.07 134	0.18 497	0.14 246	0.26 475	0.31 535	0.22 538	0.25 492	0.23 513	0.15 461	0.15 406	0.13 394	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.08 442	0.08 464

DN-CSS_ROB	0.13 397	0.13 569	0.16 471	0.18 397	0.10 462	0.16 455	0.08 7	0.22 388	0.18 349	0.17 438	0.22 441	0.13 341	0.13 419	0.12 291	0.13 394	0.05 51	0.05 275	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.06 305

pmcnn	0.15 479	0.07 236	0.19 537	0.15 123	0.07 134	0.20 537	0.15 329	0.24 437	0.26 485	0.21 522	0.34 581	0.28 561	0.18 527	0.18 497	0.17 501	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.07 372	0.06 305

FlowAnything_test	0.11 295	0.08 355	0.14 385	0.15 123	0.09 349	0.07 43	0.14 246	0.20 339	0.11 108	0.09 181	0.09 158	0.12 310	0.12 379	0.13 345	0.11 288	0.09 482	0.06 426	0.09 486	0.09 509	0.06 291	0.09 510

MSAF-DinoV2	0.22 582	0.11 523	0.23 573	0.17 306	0.10 462	0.27 615	0.16 399	0.37 623	0.55 648	0.21 522	0.27 519	0.47 657	0.27 605	0.35 639	0.39 665	0.09 482	0.06 426	0.07 309	0.09 509	0.12 579	0.10 541

S2M2_XL	0.08 85	0.06 118	0.12 290	0.12 7	0.08 218	0.09 138	0.09 20	0.07 7	0.07 15	0.08 129	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.09 103	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.05 194	0.08 442	0.06 305
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.10 243	0.07 236	0.07 11	0.18 397	0.07 134	0.12 307	0.19 530	0.24 437	0.19 367	0.06 25	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.06 426	0.07 309	0.05 194	0.05 170	0.04 73

DDVS	0.15 479	0.10 497	0.21 558	0.16 219	0.12 546	0.15 424	0.14 246	0.25 457	0.19 367	0.18 468	0.29 545	0.27 551	0.12 379	0.19 512	0.15 470	0.09 482	0.06 426	0.09 486	0.07 389	0.11 564	0.11 568

rvit_stereo_0081_aga	0.11 295	0.09 435	0.14 385	0.18 397	0.09 349	0.13 363	0.14 246	0.14 145	0.19 367	0.10 227	0.18 384	0.16 405	0.09 267	0.12 291	0.09 103	0.10 524	0.06 426	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.06 305

model_zeroshot	0.10 243	0.04 1	0.11 246	0.15 123	0.09 349	0.12 307	0.14 246	0.20 339	0.13 189	0.11 262	0.10 194	0.12 310	0.07 179	0.12 291	0.10 207	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.06 305

ACV-stereo	0.15 479	0.10 497	0.28 597	0.18 397	0.12 546	0.14 397	0.12 98	0.23 412	0.21 406	0.19 485	0.23 450	0.22 495	0.15 461	0.23 578	0.17 501	0.07 338	0.06 426	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.07 393

ITSA-stereo	0.15 479	0.10 497	0.14 385	0.19 466	0.08 218	0.12 307	0.14 246	0.30 543	0.49 634	0.17 438	0.19 395	0.22 495	0.15 461	0.17 474	0.16 486	0.10 524	0.06 426	0.08 403	0.08 462	0.08 442	0.08 464

rvit_stereo_ft	0.12 371	0.07 236	0.13 346	0.19 466	0.10 462	0.12 307	0.17 441	0.16 225	0.16 289	0.12 304	0.13 285	0.15 390	0.10 311	0.14 379	0.13 394	0.09 482	0.06 426	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.05 204

DualNet (step1)	0.16 502	0.12 541	0.20 549	0.12 7	0.14 590	0.17 478	0.13 178	0.27 496	0.23 432	0.20 508	0.20 407	0.24 519	0.19 543	0.16 441	0.16 486	0.15 625	0.06 426	0.14 614	0.14 619	0.14 612	0.12 581

test_sample7	0.15 479	0.10 497	0.16 471	0.14 69	0.11 512	0.16 455	0.16 399	0.27 496	0.23 432	0.20 508	0.20 407	0.24 519	0.19 543	0.16 441	0.16 486	0.12 581	0.06 426	0.10 535	0.09 509	0.10 541	0.10 541

test_sample4	0.14 434	0.08 355	0.14 385	0.15 123	0.08 218	0.19 521	0.18 490	0.26 475	0.17 318	0.16 419	0.25 492	0.18 441	0.14 443	0.16 441	0.13 394	0.08 421	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.08 464

test_sample3	0.14 434	0.08 355	0.15 435	0.14 69	0.09 349	0.19 521	0.17 441	0.26 475	0.18 349	0.16 419	0.22 441	0.19 456	0.15 461	0.17 474	0.13 394	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.06 292	0.09 508	0.08 464

test_sample1	0.13 397	0.07 236	0.14 385	0.13 25	0.08 218	0.19 521	0.16 399	0.20 339	0.15 250	0.14 361	0.22 441	0.18 441	0.16 489	0.17 474	0.14 438	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.08 442	0.07 393

AE-Stereo	0.10 243	0.08 355	0.10 186	0.18 397	0.09 349	0.10 201	0.15 329	0.14 145	0.19 367	0.09 181	0.14 299	0.12 310	0.08 228	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.06 426	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.04 73

mmx	0.14 434	0.09 435	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.17 478	0.17 441	0.27 496	0.25 471	0.15 390	0.25 492	0.19 456	0.13 419	0.14 379	0.20 538	0.08 421	0.06 426	0.09 486	0.08 462	0.08 442	0.08 464

xxx	0.14 434	0.09 435	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.17 478	0.17 441	0.27 496	0.25 471	0.15 390	0.25 492	0.19 456	0.13 419	0.14 379	0.20 538	0.08 421	0.06 426	0.09 486	0.08 462	0.08 442	0.08 464

GMStereo_Zeroshot	0.16 502	0.13 569	0.24 577	0.20 532	0.10 462	0.17 478	0.13 178	0.29 529	0.25 471	0.23 551	0.32 564	0.25 533	0.11 347	0.19 512	0.14 438	0.09 482	0.06 426	0.11 566	0.06 292	0.12 579	0.08 464

MaDis-Stereo	0.09 174	0.09 435	0.08 57	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.10 35	0.16 225	0.16 289	0.09 181	0.11 245	0.06 42	0.06 65	0.09 59	0.13 394	0.07 338	0.06 426	0.07 309	0.05 194	0.05 170	0.04 73

EKT-Stereo	0.11 295	0.07 236	0.14 385	0.15 123	0.10 462	0.13 363	0.14 246	0.18 298	0.21 406	0.11 262	0.08 123	0.12 310	0.09 267	0.11 197	0.12 350	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.06 292	0.08 442	0.07 393

MIM_Stereo	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.15 123	0.07 134	0.06 14	0.12 98	0.20 339	0.14 222	0.13 337	0.13 285	0.09 221	0.05 14	0.12 291	0.08 25	0.05 51	0.06 426	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.05 204

CFNet_ucs	0.15 479	0.08 355	0.16 471	0.16 219	0.11 512	0.14 397	0.14 246	0.30 543	0.34 561	0.16 419	0.24 464	0.23 513	0.14 443	0.18 497	0.15 470	0.09 482	0.06 426	0.08 403	0.07 389	0.09 508	0.09 510

CBFPSM	0.14 434	0.06 118	0.26 585	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.15 329	0.22 388	0.23 432	0.20 508	0.27 519	0.24 519	0.16 489	0.16 441	0.18 519	0.06 167	0.06 426	0.06 199	0.07 389	0.07 372	0.07 393

gwcnet-sp	0.14 434	0.07 236	0.12 290	0.18 397	0.09 349	0.16 455	0.17 441	0.24 437	0.24 449	0.18 468	0.24 464	0.15 390	0.16 489	0.15 406	0.15 470	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.08 462	0.08 442	0.07 393

scenet	0.14 434	0.07 236	0.12 290	0.18 397	0.09 349	0.16 455	0.17 441	0.24 437	0.24 449	0.18 468	0.24 464	0.15 390	0.16 489	0.15 406	0.15 470	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.08 462	0.08 442	0.07 393

CASS	0.13 397	0.12 541	0.11 246	0.23 605	0.09 349	0.15 424	0.17 441	0.18 298	0.19 367	0.17 438	0.18 384	0.15 390	0.15 461	0.14 379	0.14 438	0.09 482	0.06 426	0.10 535	0.08 462	0.09 508	0.07 393
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.14 434	0.07 236	0.12 290	0.18 397	0.09 349	0.16 455	0.17 441	0.24 437	0.24 449	0.18 468	0.24 464	0.15 390	0.16 489	0.15 406	0.15 470	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.08 462	0.08 442	0.07 393

CroCo-Stereo Lap2	0.09 174	0.09 435	0.08 57	0.22 581	0.09 349	0.09 138	0.19 530	0.16 225	0.12 147	0.09 181	0.10 194	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.06 426	0.07 309	0.05 194	0.05 170	0.05 204

TestStereo1	0.13 397	0.08 355	0.08 57	0.19 466	0.08 218	0.18 497	0.29 654	0.23 412	0.16 289	0.17 438	0.20 407	0.16 405	0.10 311	0.12 291	0.13 394	0.06 167	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.05 170	0.05 204

qqq	0.13 397	0.09 435	0.15 435	0.16 219	0.08 218	0.13 363	0.15 329	0.23 412	0.16 289	0.15 390	0.19 395	0.16 405	0.16 489	0.15 406	0.16 486	0.07 338	0.06 426	0.08 403	0.08 462	0.07 372	0.07 393

BUS	0.14 434	0.09 435	0.14 385	0.22 581	0.10 462	0.19 521	0.14 246	0.34 595	0.19 367	0.17 438	0.22 441	0.16 405	0.13 419	0.15 406	0.13 394	0.08 421	0.06 426	0.10 535	0.09 509	0.07 372	0.07 393

RAFT_CTSACE	0.12 371	0.09 435	0.10 186	0.22 581	0.08 218	0.12 307	0.24 607	0.18 298	0.16 289	0.20 508	0.27 519	0.13 341	0.07 179	0.13 345	0.09 103	0.05 51	0.06 426	0.08 403	0.07 389	0.04 48	0.04 73

BSDual-CNN	0.15 479	0.09 435	0.14 385	0.22 581	0.10 462	0.14 397	0.15 329	0.34 595	0.19 367	0.17 438	0.22 441	0.25 533	0.16 489	0.15 406	0.14 438	0.08 421	0.06 426	0.10 535	0.09 509	0.07 372	0.07 393

hknet	0.15 479	0.11 523	0.13 346	0.22 581	0.11 512	0.14 397	0.15 329	0.34 595	0.25 471	0.17 438	0.22 441	0.22 495	0.18 527	0.17 474	0.12 350	0.07 338	0.06 426	0.10 535	0.09 509	0.07 372	0.07 393

SA-5K	0.13 397	0.08 355	0.08 57	0.19 466	0.08 218	0.18 497	0.29 654	0.23 412	0.16 289	0.17 438	0.20 407	0.16 405	0.10 311	0.12 291	0.13 394	0.06 167	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.05 170	0.05 204

psmg	0.14 434	0.09 435	0.14 385	0.17 306	0.10 462	0.15 424	0.17 441	0.29 529	0.19 367	0.17 438	0.21 430	0.25 533	0.16 489	0.15 406	0.14 438	0.08 421	0.06 426	0.08 403	0.08 462	0.07 372	0.06 305

CSP-Net	0.16 502	0.09 435	0.14 385	0.16 219	0.09 349	0.19 521	0.17 441	0.25 457	0.32 542	0.25 573	0.30 552	0.24 519	0.15 461	0.21 554	0.18 519	0.09 482	0.06 426	0.07 309	0.07 389	0.08 442	0.07 393

UDGNet	0.14 434	0.13 569	0.16 471	0.17 306	0.10 462	0.12 307	0.16 399	0.21 362	0.27 495	0.20 508	0.20 407	0.16 405	0.13 419	0.16 441	0.13 394	0.10 524	0.06 426	0.09 486	0.07 389	0.06 291	0.07 393

dd	0.15 479	0.16 599	0.16 471	0.19 466	0.09 349	0.15 424	0.18 490	0.21 362	0.25 471	0.23 551	0.20 407	0.21 477	0.09 267	0.21 554	0.16 486	0.10 524	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.06 305

DAS	0.15 479	0.08 355	0.18 525	0.19 466	0.10 462	0.19 521	0.17 441	0.27 496	0.29 517	0.18 468	0.25 492	0.21 477	0.15 461	0.16 441	0.12 350	0.08 421	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.07 393

SepStereo	0.15 479	0.08 355	0.18 525	0.19 466	0.10 462	0.19 521	0.17 441	0.27 496	0.29 517	0.18 468	0.25 492	0.21 477	0.15 461	0.25 593	0.12 350	0.08 421	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.07 393

GANet-ADL	0.13 397	0.07 236	0.15 435	0.17 306	0.10 462	0.18 497	0.15 329	0.30 543	0.20 390	0.13 337	0.18 384	0.19 456	0.12 379	0.16 441	0.13 394	0.08 421	0.06 426	0.06 199	0.05 194	0.07 372	0.08 464

ADLNet2	0.16 502	0.09 435	0.13 346	0.16 219	0.09 349	0.20 537	0.16 399	0.31 555	0.39 591	0.16 419	0.20 407	0.20 468	0.18 527	0.21 554	0.22 567	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.07 389	0.09 508	0.07 393

LMCR-Stereo	0.15 479	0.08 355	0.13 346	0.21 564	0.09 349	0.17 478	0.20 553	0.27 496	0.19 367	0.24 560	0.24 464	0.23 513	0.17 512	0.20 537	0.17 501	0.07 338	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.10 541	0.08 464

GEStereo_RVC	0.17 523	0.12 541	0.15 435	0.22 581	0.11 512	0.19 521	0.17 441	0.32 566	0.48 627	0.20 508	0.25 492	0.17 427	0.13 419	0.21 554	0.16 486	0.10 524	0.06 426	0.08 403	0.07 389	0.09 508	0.08 464

TestStereo	0.13 397	0.14 581	0.11 246	0.23 605	0.08 218	0.15 424	0.21 573	0.20 339	0.23 432	0.14 361	0.24 464	0.16 405	0.12 379	0.16 441	0.14 438	0.05 51	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.09 508	0.05 204

RALCasStereoNet	0.10 243	0.06 118	0.09 122	0.16 219	0.08 218	0.12 307	0.14 246	0.17 264	0.11 108	0.12 304	0.17 356	0.14 361	0.10 311	0.12 291	0.11 288	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.05 194	0.08 442	0.07 393

ADLNet	0.16 502	0.08 355	0.15 435	0.16 219	0.10 462	0.16 455	0.17 441	0.32 566	0.27 495	0.22 538	0.27 519	0.24 519	0.16 489	0.18 497	0.21 558	0.10 524	0.06 426	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.09 510

RAFT + AFF	0.13 397	0.07 236	0.20 549	0.20 532	0.10 462	0.14 397	0.24 607	0.26 475	0.20 390	0.11 262	0.10 194	0.12 310	0.10 311	0.15 406	0.12 350	0.07 338	0.06 426	0.09 486	0.08 462	0.06 291	0.08 464

GMStereo	0.13 397	0.14 581	0.14 385	0.18 397	0.09 349	0.15 424	0.16 399	0.20 339	0.24 449	0.16 419	0.17 356	0.10 256	0.10 311	0.16 441	0.13 394	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.06 305
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.17 523	0.09 435	0.16 471	0.20 532	0.11 512	0.27 615	0.20 553	0.25 457	0.41 600	0.22 538	0.30 552	0.21 477	0.20 555	0.17 474	0.20 538	0.06 167	0.06 426	0.07 309	0.07 389	0.08 442	0.07 393

UNet	0.17 523	0.09 435	0.18 525	0.19 466	0.12 546	0.27 615	0.19 530	0.33 586	0.29 517	0.21 522	0.24 464	0.23 513	0.19 543	0.19 512	0.18 519	0.07 338	0.06 426	0.08 403	0.07 389	0.08 442	0.06 305

ACVNet	0.15 479	0.09 435	0.15 435	0.13 25	0.12 546	0.14 397	0.20 553	0.22 388	0.33 549	0.17 438	0.26 510	0.21 477	0.16 489	0.17 474	0.21 558	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.08 442	0.06 305

acv_ft	0.15 479	0.09 435	0.15 435	0.19 466	0.10 462	0.16 455	0.17 441	0.25 457	0.33 549	0.19 485	0.26 510	0.21 477	0.17 512	0.17 474	0.18 519	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.08 442	0.06 305

GANet-RSSM	0.14 434	0.07 236	0.13 346	0.13 25	0.08 218	0.14 397	0.17 441	0.22 388	0.21 406	0.17 438	0.24 464	0.23 513	0.15 461	0.16 441	0.15 470	0.10 524	0.06 426	0.07 309	0.08 462	0.08 442	0.07 393

PSMNet-RSSM	0.14 434	0.07 236	0.13 346	0.15 123	0.08 218	0.13 363	0.16 399	0.24 437	0.24 449	0.16 419	0.28 533	0.22 495	0.14 443	0.15 406	0.13 394	0.11 556	0.06 426	0.09 486	0.12 604	0.08 442	0.07 393

CFNet-ft	0.14 434	0.07 236	0.15 435	0.12 7	0.09 349	0.16 455	0.18 490	0.22 388	0.24 449	0.17 438	0.26 510	0.24 519	0.14 443	0.16 441	0.14 438	0.11 556	0.06 426	0.08 403	0.09 509	0.09 508	0.08 464

DMCA	0.14 434	0.09 435	0.16 471	0.19 466	0.09 349	0.15 424	0.17 441	0.23 412	0.27 495	0.14 361	0.19 395	0.17 427	0.18 527	0.15 406	0.17 501	0.10 524	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.09 508	0.10 541

SuperB	0.20 561	0.10 497	0.56 658	0.16 219	0.09 349	0.18 497	0.18 490	0.24 437	0.50 637	0.26 579	0.39 608	0.17 427	0.21 559	0.22 567	0.21 558	0.08 421	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.12 579	0.10 541

ADCRef	0.19 549	0.12 541	0.41 638	0.20 532	0.12 546	0.22 563	0.18 490	0.32 566	0.36 574	0.26 579	0.32 564	0.17 427	0.23 576	0.24 588	0.24 592	0.07 338	0.06 426	0.09 486	0.09 509	0.08 442	0.08 464

ADCP+	0.20 561	0.10 497	0.33 617	0.20 532	0.12 546	0.22 563	0.26 631	0.31 555	0.34 561	0.26 579	0.37 594	0.22 495	0.22 568	0.27 598	0.27 621	0.09 482	0.06 426	0.08 403	0.08 462	0.09 508	0.10 541

RASNet	0.14 434	0.07 236	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.18 497	0.14 246	0.29 529	0.20 390	0.17 438	0.25 492	0.21 477	0.18 527	0.20 537	0.19 532	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.08 462	0.06 291	0.06 305

HSM-Net_RVC	0.14 434	0.08 355	0.11 246	0.15 123	0.08 218	0.15 424	0.15 329	0.27 496	0.29 517	0.19 485	0.21 430	0.29 569	0.14 443	0.17 474	0.13 394	0.06 167	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.06 305
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RYNet	0.22 582	0.12 541	0.22 564	0.19 466	0.17 636	0.46 661	0.26 631	0.38 631	0.48 627	0.24 560	0.28 533	0.34 612	0.23 576	0.20 537	0.30 640	0.10 524	0.06 426	0.09 486	0.09 509	0.13 598	0.15 627

CFNet	0.15 479	0.10 497	0.17 501	0.17 306	0.08 218	0.18 497	0.09 20	0.28 515	0.25 471	0.19 485	0.24 464	0.24 519	0.17 512	0.17 474	0.14 438	0.08 421	0.06 426	0.09 486	0.10 550	0.07 372	0.06 305

CFNet_RVC	0.14 434	0.07 236	0.15 435	0.12 7	0.09 349	0.16 455	0.18 490	0.22 388	0.24 449	0.17 438	0.26 510	0.24 519	0.14 443	0.16 441	0.14 438	0.11 556	0.06 426	0.08 403	0.09 509	0.09 508	0.08 464

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 523	0.10 497	0.22 564	0.20 532	0.10 462	0.15 424	0.18 490	0.31 555	0.25 471	0.21 522	0.30 552	0.25 533	0.17 512	0.21 554	0.20 538	0.09 482	0.06 426	0.08 403	0.08 462	0.07 372	0.08 464
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.19 549	0.10 497	0.15 435	0.17 306	0.15 610	0.28 622	0.23 594	0.44 656	0.42 608	0.15 390	0.27 519	0.25 533	0.19 543	0.22 567	0.17 501	0.09 482	0.06 426	0.10 535	0.08 462	0.15 628	0.09 510

DISCO	0.19 549	0.09 435	0.22 564	0.17 306	0.10 462	0.25 595	0.18 490	0.27 496	0.44 618	0.22 538	0.31 560	0.33 605	0.26 597	0.28 610	0.28 629	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.07 389	0.09 508	0.09 510

LE_ROB	0.50 672	0.07 236	0.14 385	0.15 123	0.08 218	0.24 584	0.16 399	0.22 388	1.81 707	4.63 712	0.67 670	0.47 657	0.44 667	0.20 537	0.29 633	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.08 442	0.06 305

DispFullNet	0.27 628	0.21 637	0.65 668	0.28 646	0.16 621	0.26 605	0.17 441	0.33 586	0.58 656	0.27 585	0.38 600	0.43 645	0.23 576	0.38 652	0.23 579	0.12 581	0.06 426	0.19 647	0.11 584	0.21 653	0.15 627

Selective-IGEV-i16pb	0.14 434	0.08 355	0.17 501	0.15 123	0.11 512	0.41 659	0.16 399	0.28 515	0.23 432	0.11 262	0.20 407	0.10 256	0.07 179	0.17 474	0.12 350	0.10 524	0.07 498	0.06 199	0.08 462	0.09 508	0.10 541

WQFJA1	0.10 243	0.07 236	0.08 57	0.20 532	0.09 349	0.12 307	0.17 441	0.17 264	0.17 318	0.09 181	0.10 194	0.08 185	0.10 311	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.07 498	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.05 204

WQFJX	0.10 243	0.07 236	0.09 122	0.21 564	0.09 349	0.12 307	0.16 399	0.18 298	0.17 318	0.12 304	0.10 194	0.07 124	0.09 267	0.12 291	0.10 207	0.06 167	0.07 498	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.05 204

NLMM	0.10 243	0.07 236	0.08 57	0.20 532	0.09 349	0.12 307	0.17 441	0.17 264	0.17 318	0.09 181	0.10 194	0.08 185	0.10 311	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.07 498	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.05 204

S2M2_L	0.09 174	0.08 355	0.11 246	0.13 25	0.10 462	0.08 84	0.06 1	0.10 35	0.10 76	0.10 227	0.09 158	0.10 256	0.09 267	0.11 197	0.11 288	0.13 607	0.07 498	0.08 403	0.09 509	0.10 541	0.08 464
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0081	0.11 295	0.08 355	0.15 435	0.16 219	0.09 349	0.10 201	0.14 246	0.14 145	0.24 449	0.11 262	0.13 285	0.13 341	0.09 267	0.11 197	0.12 350	0.10 524	0.07 498	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.05 204

DCVSM-stereo	0.14 434	0.09 435	0.16 471	0.16 219	0.10 462	0.15 424	0.09 20	0.19 328	0.23 432	0.20 508	0.23 450	0.26 543	0.15 461	0.18 497	0.14 438	0.09 482	0.07 498	0.09 486	0.08 462	0.10 541	0.12 581

rvit_stereo_0082	0.11 295	0.08 355	0.15 435	0.16 219	0.09 349	0.10 201	0.14 246	0.14 145	0.24 449	0.11 262	0.13 285	0.13 341	0.09 267	0.11 197	0.12 350	0.10 524	0.07 498	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.05 204

rvit_stereo_0080	0.10 243	0.08 355	0.14 385	0.15 123	0.09 349	0.07 43	0.15 329	0.16 225	0.16 289	0.11 262	0.10 194	0.14 361	0.08 228	0.12 291	0.10 207	0.09 482	0.07 498	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.05 204

1111x	0.15 479	0.08 355	0.12 290	0.18 397	0.07 134	0.18 497	0.25 622	0.31 555	0.24 449	0.17 438	0.24 464	0.26 543	0.15 461	0.13 345	0.23 579	0.07 338	0.07 498	0.08 403	0.09 509	0.07 372	0.06 305

whm_eth	0.10 243	0.08 355	0.14 385	0.15 123	0.09 349	0.07 43	0.15 329	0.16 225	0.16 289	0.11 262	0.10 194	0.14 361	0.08 228	0.12 291	0.10 207	0.09 482	0.07 498	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.05 204

iinet-f	0.16 502	0.06 118	0.45 642	0.14 69	0.10 462	0.21 554	0.14 246	0.27 496	0.23 432	0.21 522	0.24 464	0.21 477	0.15 461	0.18 497	0.21 558	0.09 482	0.07 498	0.07 309	0.06 292	0.09 508	0.10 541

Wz-Net-MNSev	0.22 582	0.13 569	0.31 610	0.20 532	0.14 590	0.36 650	0.24 607	0.33 586	0.44 618	0.28 600	0.40 614	0.38 627	0.19 543	0.24 588	0.25 602	0.09 482	0.07 498	0.09 486	0.09 509	0.12 579	0.10 541

AACVNet	0.16 502	0.08 355	0.14 385	0.15 123	0.10 462	0.18 497	0.15 329	0.23 412	0.24 449	0.27 585	0.27 519	0.28 561	0.17 512	0.19 512	0.16 486	0.09 482	0.07 498	0.09 486	0.07 389	0.10 541	0.09 510

RAFT	0.13 397	0.09 435	0.11 246	0.18 397	0.08 218	0.15 424	0.24 607	0.20 339	0.19 367	0.21 522	0.21 430	0.17 427	0.12 379	0.16 441	0.09 103	0.06 167	0.07 498	0.10 535	0.09 509	0.05 170	0.05 204

ICVP	0.15 479	0.09 435	0.12 290	0.22 581	0.09 349	0.17 478	0.21 573	0.25 457	0.23 432	0.18 468	0.30 552	0.26 543	0.18 527	0.17 474	0.14 438	0.09 482	0.07 498	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.07 393
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.14 434	0.08 355	0.16 471	0.15 123	0.10 462	0.13 363	0.13 178	0.28 515	0.25 471	0.16 419	0.23 450	0.18 441	0.13 419	0.16 441	0.13 394	0.08 421	0.07 498	0.07 309	0.06 292	0.08 442	0.09 510

HCRNet	0.16 502	0.24 646	0.12 290	0.35 664	0.11 512	0.15 424	0.17 441	0.26 475	0.22 420	0.19 485	0.24 464	0.21 477	0.14 443	0.15 406	0.13 394	0.11 556	0.07 498	0.11 566	0.10 550	0.09 508	0.07 393

UPFNet	0.16 502	0.08 355	0.12 290	0.20 532	0.12 546	0.20 537	0.23 594	0.28 515	0.26 485	0.17 438	0.24 464	0.22 495	0.19 543	0.19 512	0.21 558	0.09 482	0.07 498	0.08 403	0.09 509	0.08 442	0.06 305

aanetorigin	0.22 582	0.17 610	0.56 658	0.17 306	0.10 462	0.15 424	0.19 530	0.20 339	0.33 549	0.49 662	0.48 642	0.29 569	0.27 605	0.20 537	0.23 579	0.08 421	0.07 498	0.08 403	0.07 389	0.10 541	0.09 510

EDNetEfficientorigin	7.91 711	0.31 664	153.02 737	0.19 466	0.09 349	0.21 554	0.16 399	0.22 388	0.59 657	0.72 680	0.67 670	0.42 642	0.50 672	0.24 588	0.39 665	0.08 421	0.07 498	0.08 403	0.07 389	0.12 579	0.10 541

EDNetEfficient	0.29 637	0.24 646	1.13 696	0.18 397	0.10 462	0.19 521	0.20 553	0.20 339	0.60 661	0.74 684	0.56 659	0.31 592	0.39 654	0.22 567	0.30 640	0.09 482	0.07 498	0.08 403	0.07 389	0.11 564	0.09 510

ac_64	0.16 502	0.08 355	0.15 435	0.18 397	0.10 462	0.22 563	0.18 490	0.24 437	0.21 406	0.18 468	0.24 464	0.29 569	0.18 527	0.19 512	0.22 567	0.09 482	0.07 498	0.08 403	0.09 509	0.07 372	0.06 305

hitnet-ft	0.18 537	0.09 435	0.17 501	0.14 69	0.09 349	0.26 605	0.20 553	0.25 457	0.26 485	0.24 560	0.32 564	0.31 592	0.22 568	0.24 588	0.21 558	0.12 581	0.07 498	0.10 535	0.08 462	0.12 579	0.11 568

DSFCA	0.16 502	0.09 435	0.14 385	0.16 219	0.10 462	0.20 537	0.19 530	0.28 515	0.31 535	0.23 551	0.24 464	0.22 495	0.15 461	0.19 512	0.20 538	0.10 524	0.07 498	0.09 486	0.09 509	0.08 442	0.08 464

ADCL	0.24 605	0.11 523	0.47 647	0.22 581	0.12 546	0.34 641	0.29 654	0.29 529	0.56 651	0.24 560	0.46 639	0.30 579	0.30 628	0.29 616	0.29 633	0.08 421	0.07 498	0.09 486	0.09 509	0.10 541	0.10 541

TDLM	0.17 523	0.12 541	0.13 346	0.24 614	0.10 462	0.18 497	0.18 490	0.36 617	0.30 527	0.21 522	0.28 533	0.28 561	0.18 527	0.23 578	0.18 519	0.11 556	0.07 498	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.08 464

UCFNet_RVC	0.14 434	0.08 355	0.13 346	0.11 1	0.10 462	0.20 537	0.10 35	0.24 437	0.22 420	0.17 438	0.20 407	0.23 513	0.15 461	0.17 474	0.15 470	0.12 581	0.07 498	0.10 535	0.13 615	0.11 564	0.10 541

DRN-Test	0.19 549	0.11 523	0.20 549	0.22 581	0.10 462	0.22 563	0.22 583	0.39 635	0.37 581	0.24 560	0.32 564	0.26 543	0.21 559	0.22 567	0.24 592	0.11 556	0.07 498	0.11 566	0.10 550	0.09 508	0.07 393

PWC_ROB	0.21 573	0.16 599	0.26 585	0.18 397	0.11 512	0.22 563	0.13 178	0.32 566	0.49 634	0.30 614	0.40 614	0.32 601	0.24 582	0.31 620	0.22 567	0.10 524	0.07 498	0.11 566	0.08 462	0.11 564	0.10 541

Selective-IGEV-i16pc	0.13 397	0.06 118	0.13 346	0.15 123	0.11 512	0.38 654	0.16 399	0.23 412	0.16 289	0.10 227	0.15 320	0.09 221	0.06 65	0.13 345	0.10 207	0.10 524	0.08 528	0.06 199	0.07 389	0.09 508	0.09 510

WQFJX1	0.10 243	0.07 236	0.08 57	0.22 581	0.09 349	0.12 307	0.17 441	0.18 298	0.17 318	0.10 227	0.09 158	0.07 124	0.10 311	0.11 197	0.09 103	0.07 338	0.08 528	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.04 73

NLMM1	0.11 295	0.09 435	0.07 11	0.22 581	0.10 462	0.12 307	0.20 553	0.18 298	0.20 390	0.12 304	0.11 245	0.07 124	0.09 267	0.11 197	0.11 288	0.08 421	0.08 528	0.07 309	0.06 292	0.04 48	0.04 73

NLSM1	0.10 243	0.07 236	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.13 363	0.16 399	0.21 362	0.15 250	0.11 262	0.10 194	0.06 42	0.10 311	0.10 122	0.11 288	0.07 338	0.08 528	0.08 403	0.07 389	0.05 170	0.05 204

NLCSM	0.11 295	0.09 435	0.09 122	0.23 605	0.11 512	0.12 307	0.19 530	0.18 298	0.18 349	0.12 304	0.11 245	0.07 124	0.09 267	0.11 197	0.10 207	0.07 338	0.08 528	0.07 309	0.07 389	0.06 291	0.05 204

zh-mn7	0.25 617	0.14 581	0.56 658	0.19 466	0.14 590	0.24 584	0.22 583	0.34 595	0.62 664	0.35 633	0.65 668	0.31 592	0.25 591	0.31 620	0.25 602	0.09 482	0.08 528	0.09 486	0.09 509	0.09 508	0.11 568

z-mn7	0.24 605	0.14 581	0.45 642	0.19 466	0.13 569	0.28 622	0.25 622	0.34 595	0.62 664	0.27 585	0.56 659	0.29 569	0.24 582	0.32 627	0.25 602	0.08 421	0.08 528	0.08 403	0.08 462	0.10 541	0.10 541

w-ln-seven-2	0.20 561	0.14 581	0.37 630	0.22 581	0.12 546	0.20 537	0.21 573	0.28 515	0.37 581	0.25 573	0.37 594	0.27 551	0.22 568	0.21 554	0.23 579	0.08 421	0.08 528	0.09 486	0.09 509	0.10 541	0.09 510

G2L-Stereo	0.14 434	0.07 236	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.12 98	0.27 496	0.22 420	0.16 419	0.27 519	0.21 477	0.13 419	0.17 474	0.18 519	0.09 482	0.08 528	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.07 393

ISRNet	0.18 537	0.08 355	0.19 537	0.19 466	0.13 569	0.15 424	0.12 98	0.30 543	0.32 542	0.21 522	0.25 492	0.27 551	0.17 512	0.17 474	0.20 538	0.20 655	0.08 528	0.14 614	0.14 619	0.14 612	0.17 647

rvit_stereo_0083	0.12 371	0.08 355	0.17 501	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.14 145	0.26 485	0.11 262	0.14 299	0.13 341	0.10 311	0.12 291	0.12 350	0.10 524	0.08 528	0.09 486	0.07 389	0.07 372	0.05 204

GASNet	0.22 582	0.23 643	0.33 617	0.26 630	0.17 636	0.26 605	0.16 399	0.44 656	0.42 608	0.27 585	0.24 464	0.30 579	0.15 461	0.27 598	0.18 519	0.12 581	0.08 528	0.12 586	0.11 584	0.16 637	0.07 393

ToySt	0.17 523	0.11 523	0.18 525	0.17 306	0.11 512	0.16 455	0.25 622	0.24 437	0.33 549	0.19 485	0.24 464	0.26 543	0.24 582	0.19 512	0.20 538	0.07 338	0.08 528	0.09 486	0.10 550	0.09 508	0.08 464

NINENet	0.16 502	0.10 497	0.15 435	0.17 306	0.11 512	0.19 521	0.14 246	0.40 639	0.36 574	0.18 468	0.21 430	0.16 405	0.13 419	0.15 406	0.13 394	0.08 421	0.08 528	0.10 535	0.07 389	0.10 541	0.09 510

WZ-Net	0.28 633	0.17 610	0.78 685	0.22 581	0.16 621	0.34 641	0.29 654	0.39 635	0.57 653	0.24 560	0.55 654	0.37 623	0.24 582	0.33 630	0.35 656	0.09 482	0.08 528	0.09 486	0.10 550	0.14 612	0.16 638

GLC_STEREO	0.11 295	0.07 236	0.11 246	0.17 306	0.07 134	0.09 138	0.13 178	0.15 187	0.24 449	0.12 304	0.13 285	0.12 310	0.08 228	0.18 497	0.11 288	0.06 167	0.08 528	0.08 403	0.06 292	0.05 170	0.05 204

AASNet	0.16 502	0.08 355	0.12 290	0.19 466	0.09 349	0.18 497	0.15 329	0.37 623	0.37 581	0.19 485	0.23 450	0.20 468	0.16 489	0.17 474	0.20 538	0.10 524	0.08 528	0.08 403	0.07 389	0.09 508	0.09 510

SACVNet	0.18 537	0.12 541	0.14 385	0.17 306	0.13 569	0.22 563	0.18 490	0.31 555	0.30 527	0.23 551	0.31 560	0.30 579	0.22 568	0.22 567	0.17 501	0.11 556	0.08 528	0.10 535	0.10 550	0.12 579	0.14 620

PSMNet-ADL	0.15 479	0.12 541	0.13 346	0.22 581	0.09 349	0.13 363	0.20 553	0.26 475	0.23 432	0.18 468	0.20 407	0.24 519	0.16 489	0.18 497	0.17 501	0.08 421	0.08 528	0.08 403	0.11 584	0.08 442	0.07 393

Anonymous3	0.16 502	0.13 569	0.33 617	0.26 630	0.14 590	0.27 615	0.17 441	0.28 515	0.28 510	0.15 390	0.17 356	0.14 361	0.10 311	0.15 406	0.12 350	0.08 421	0.08 528	0.08 403	0.08 462	0.08 442	0.11 568

sCroCo_RVC	0.12 371	0.09 435	0.23 573	0.24 614	0.11 512	0.19 521	0.14 246	0.17 264	0.14 222	0.10 227	0.13 285	0.12 310	0.07 179	0.14 379	0.11 288	0.08 421	0.08 528	0.08 403	0.08 462	0.05 170	0.07 393

delet	0.17 523	0.08 355	0.17 501	0.19 466	0.11 512	0.20 537	0.21 573	0.30 543	0.37 581	0.17 438	0.26 510	0.19 456	0.19 543	0.19 512	0.21 558	0.08 421	0.08 528	0.09 486	0.11 584	0.06 291	0.06 305

DMCA-RVC	0.17 523	0.10 497	0.15 435	0.24 614	0.11 512	0.18 497	0.18 490	0.25 457	0.24 449	0.21 522	0.26 510	0.25 533	0.27 605	0.18 497	0.20 538	0.12 581	0.08 528	0.13 601	0.10 550	0.10 541	0.08 464

FADNet-RVC-Resample	0.16 502	0.11 523	0.31 610	0.22 581	0.11 512	0.19 521	0.14 246	0.25 457	0.24 449	0.24 560	0.27 519	0.20 468	0.15 461	0.16 441	0.15 470	0.07 338	0.08 528	0.12 586	0.10 550	0.09 508	0.10 541

FADNet_RVC	0.16 502	0.14 581	0.40 635	0.20 532	0.11 512	0.13 363	0.13 178	0.26 475	0.22 420	0.21 522	0.23 450	0.20 468	0.17 512	0.14 379	0.16 486	0.08 421	0.08 528	0.12 586	0.09 509	0.11 564	0.10 541

RTSC	0.23 598	0.12 541	0.28 597	0.21 564	0.13 569	0.28 622	0.16 399	0.35 610	0.66 673	0.27 585	0.33 577	0.30 579	0.21 559	0.31 620	0.29 633	0.10 524	0.08 528	0.09 486	0.10 550	0.13 598	0.13 603

RTS	0.45 667	0.19 625	3.26 705	0.24 614	0.15 610	0.74 684	0.20 553	0.36 617	0.76 684	0.42 653	0.43 634	0.31 592	0.41 662	0.53 677	0.35 656	0.10 524	0.08 528	0.13 601	0.12 604	0.15 628	0.15 627

RTSA	0.45 667	0.19 625	3.26 705	0.24 614	0.15 610	0.74 684	0.20 553	0.36 617	0.76 684	0.42 653	0.43 634	0.31 592	0.41 662	0.53 677	0.35 656	0.10 524	0.08 528	0.13 601	0.12 604	0.15 628	0.15 627

CVANet_RVC	0.18 537	0.10 497	0.14 385	0.21 564	0.10 462	0.18 497	0.17 441	0.34 595	0.33 549	0.22 538	0.31 560	0.28 561	0.18 527	0.23 578	0.17 501	0.12 581	0.08 528	0.12 586	0.11 584	0.09 508	0.07 393

StereoDRNet	0.18 537	0.11 523	0.17 501	0.22 581	0.11 512	0.21 554	0.22 583	0.37 623	0.33 549	0.24 560	0.28 533	0.30 579	0.19 543	0.20 537	0.20 538	0.09 482	0.08 528	0.11 566	0.09 509	0.09 508	0.07 393

DLCB_ROB	0.18 537	0.10 497	0.15 435	0.23 605	0.11 512	0.24 584	0.18 490	0.29 529	0.28 510	0.27 585	0.28 533	0.28 561	0.24 582	0.19 512	0.20 538	0.08 421	0.08 528	0.09 486	0.09 509	0.07 372	0.07 393

ETE_ROB	0.23 598	0.17 610	0.22 564	0.25 625	0.13 569	0.26 605	0.29 654	0.31 555	0.36 574	0.28 600	0.36 588	0.45 649	0.26 597	0.27 598	0.26 613	0.11 556	0.08 528	0.12 586	0.09 509	0.14 612	0.13 603

PSMNet_ROB	0.21 573	0.11 523	0.15 435	0.27 643	0.15 610	0.24 584	0.35 671	0.43 654	0.37 581	0.27 585	0.32 564	0.32 601	0.22 568	0.21 554	0.26 613	0.12 581	0.08 528	0.13 601	0.11 584	0.09 508	0.09 510

LGCAT	0.08 85	0.04 1	0.10 186	0.11 1	0.06 28	0.07 43	0.12 98	0.07 7	0.08 25	0.09 181	0.07 64	0.07 124	0.08 228	0.12 291	0.11 288	0.10 524	0.09 561	0.04 1	0.05 194	0.04 48	0.09 510

AANet	0.30 643	0.19 625	1.03 694	0.16 219	0.13 569	0.22 563	0.16 399	0.30 543	0.62 664	0.60 671	0.52 649	0.46 653	0.38 651	0.23 578	0.32 648	0.12 581	0.09 561	0.11 566	0.10 550	0.13 598	0.12 581

w-ln-seven	0.24 605	0.14 581	0.55 655	0.19 466	0.14 590	0.26 605	0.22 583	0.35 610	0.60 661	0.29 609	0.39 608	0.30 579	0.22 568	0.21 554	0.26 613	0.09 482	0.09 561	0.11 566	0.10 550	0.11 564	0.10 541

CAS++	0.11 295	0.07 236	0.11 246	0.14 69	0.09 349	0.12 307	0.14 246	0.24 437	0.14 222	0.11 262	0.09 158	0.11 286	0.07 179	0.14 379	0.09 103	0.11 556	0.09 561	0.09 486	0.07 389	0.07 372	0.08 464
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
coex-ft	3.30 704	0.34 667	59.09 736	0.18 397	0.13 569	0.26 605	0.22 583	0.27 496	0.72 678	1.90 708	0.70 674	0.44 647	0.45 668	0.29 616	0.41 671	0.09 482	0.09 561	0.12 586	0.09 509	0.14 612	0.13 603

fast-acv-ft	0.18 537	0.11 523	0.19 537	0.19 466	0.12 546	0.24 584	0.21 573	0.25 457	0.34 561	0.22 538	0.34 581	0.27 551	0.20 555	0.21 554	0.23 579	0.09 482	0.09 561	0.08 403	0.10 550	0.08 442	0.07 393

ssnet_v2	0.17 523	0.10 497	0.17 501	0.17 306	0.11 512	0.21 554	0.21 573	0.33 586	0.25 471	0.22 538	0.22 441	0.27 551	0.18 527	0.22 567	0.20 538	0.11 556	0.09 561	0.09 486	0.09 509	0.08 442	0.08 464

Wz-Net-SNSev	0.25 617	0.17 610	0.44 641	0.25 625	0.14 590	0.26 605	0.23 594	0.38 631	0.56 651	0.30 614	0.55 654	0.39 635	0.26 597	0.23 578	0.30 640	0.10 524	0.09 561	0.09 486	0.10 550	0.11 564	0.11 568

Wz-Net-LNSev	0.22 582	0.16 599	0.38 632	0.21 564	0.13 569	0.25 595	0.23 594	0.32 566	0.43 613	0.30 614	0.41 625	0.31 592	0.18 527	0.22 567	0.25 602	0.10 524	0.09 561	0.08 403	0.08 462	0.12 579	0.11 568

CRFU-Net	0.16 502	0.08 355	0.14 385	0.17 306	0.09 349	0.19 521	0.14 246	0.26 475	0.20 390	0.28 600	0.27 519	0.29 569	0.17 512	0.19 512	0.17 501	0.09 482	0.09 561	0.07 309	0.07 389	0.08 442	0.08 464

dad	0.17 523	0.20 631	0.20 549	0.16 219	0.11 512	0.20 537	0.18 490	0.21 362	0.28 510	0.30 614	0.24 464	0.29 569	0.13 419	0.19 512	0.16 486	0.18 647	0.09 561	0.11 566	0.09 509	0.11 564	0.07 393

GwcNet	0.20 561	0.13 569	0.19 537	0.18 397	0.12 546	0.24 584	0.19 530	0.35 610	0.43 613	0.20 508	0.32 564	0.33 605	0.20 555	0.22 567	0.24 592	0.11 556	0.09 561	0.09 486	0.09 509	0.09 508	0.10 541

HGLStereo	0.17 523	0.08 355	0.19 537	0.17 306	0.12 546	0.18 497	0.18 490	0.31 555	0.32 542	0.21 522	0.32 564	0.25 533	0.18 527	0.19 512	0.20 538	0.09 482	0.09 561	0.07 309	0.07 389	0.09 508	0.10 541

G-Net	0.24 605	0.16 599	0.36 626	0.22 581	0.16 621	0.51 667	0.23 594	0.29 529	0.34 561	0.36 636	0.38 600	0.31 592	0.29 624	0.27 598	0.26 613	0.11 556	0.09 561	0.12 586	0.09 509	0.16 637	0.13 603

XQC	0.28 633	0.23 643	0.51 650	0.28 646	0.19 647	0.34 641	0.27 638	0.36 617	0.57 653	0.31 620	0.30 552	0.37 623	0.30 628	0.38 652	0.38 663	0.13 607	0.09 561	0.15 626	0.12 604	0.17 645	0.18 650

ADCMid	0.25 617	0.15 591	0.40 635	0.20 532	0.14 590	0.25 595	0.26 631	0.34 595	0.38 588	0.36 636	0.44 636	0.34 612	0.40 657	0.35 639	0.33 653	0.10 524	0.09 561	0.11 566	0.11 584	0.13 598	0.12 581

DANet	0.21 573	0.15 591	0.28 597	0.25 625	0.13 569	0.22 563	0.19 530	0.27 496	0.27 495	0.28 600	0.32 564	0.35 616	0.31 632	0.31 620	0.23 579	0.11 556	0.09 561	0.11 566	0.10 550	0.13 598	0.11 568
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DeepPruner_ROB	0.16 502	0.11 523	0.15 435	0.17 306	0.10 462	0.17 478	0.15 329	0.32 566	0.21 406	0.19 485	0.21 430	0.22 495	0.18 527	0.20 537	0.15 470	0.13 607	0.09 561	0.09 486	0.09 509	0.11 564	0.10 541

SANet	0.24 605	0.14 581	0.28 597	0.21 564	0.11 512	0.27 615	0.24 607	0.38 631	0.64 669	0.36 636	0.40 614	0.43 645	0.26 597	0.27 598	0.24 592	0.12 581	0.09 561	0.10 535	0.09 509	0.13 598	0.11 568

PDISCO_ROB	0.27 628	0.16 599	0.26 585	0.28 646	0.20 650	0.32 631	0.26 631	0.44 656	0.57 653	0.28 600	0.40 614	0.45 649	0.29 624	0.33 630	0.34 655	0.12 581	0.09 561	0.17 636	0.16 639	0.17 645	0.13 603

LALA_ROB	0.25 617	0.16 599	0.22 564	0.26 630	0.17 636	0.27 615	0.27 638	0.42 650	0.37 581	0.33 630	0.38 600	0.51 661	0.26 597	0.28 610	0.27 621	0.16 641	0.09 561	0.12 586	0.11 584	0.13 598	0.12 581

PWCDC_ROB	0.20 561	0.13 569	0.22 564	0.24 614	0.11 512	0.19 521	0.15 329	0.33 586	0.54 647	0.29 609	0.50 647	0.21 477	0.15 461	0.27 598	0.20 538	0.11 556	0.09 561	0.10 535	0.08 462	0.11 564	0.09 510

zh-sn7	0.25 617	0.17 610	0.50 649	0.24 614	0.13 569	0.25 595	0.24 607	0.34 595	0.48 627	0.28 600	0.54 652	0.28 561	0.31 632	0.36 645	0.32 648	0.10 524	0.10 583	0.11 566	0.10 550	0.12 579	0.12 581

PSMNet-RUCA	0.27 628	0.33 666	0.41 638	0.36 666	0.32 674	0.18 497	0.19 530	0.42 650	0.30 527	0.33 630	0.41 625	0.39 635	0.25 591	0.31 620	0.20 538	0.18 647	0.10 583	0.25 657	0.15 635	0.21 653	0.16 638

rvit_stereo_0075_2	0.17 523	0.12 541	0.25 582	0.23 605	0.16 621	0.13 363	0.10 35	0.30 543	0.27 495	0.20 508	0.28 533	0.22 495	0.15 461	0.18 497	0.13 394	0.16 641	0.10 583	0.17 636	0.10 550	0.10 541	0.09 510

SQANet	0.23 598	0.23 643	0.30 608	0.30 657	0.19 647	0.27 615	0.13 178	0.29 529	0.33 549	0.24 560	0.37 594	0.31 592	0.22 568	0.27 598	0.23 579	0.15 625	0.10 583	0.21 650	0.16 639	0.21 653	0.15 627

pcwnet_v2	0.19 549	0.10 497	0.26 585	0.17 306	0.14 590	0.18 497	0.15 329	0.37 623	0.46 625	0.19 485	0.24 464	0.21 477	0.19 543	0.20 537	0.19 532	0.13 607	0.10 583	0.10 535	0.10 550	0.11 564	0.13 603

psm_up	0.18 537	0.10 497	0.18 525	0.20 532	0.11 512	0.17 478	0.19 530	0.37 623	0.34 561	0.21 522	0.28 533	0.29 569	0.24 582	0.20 537	0.22 567	0.09 482	0.10 583	0.11 566	0.11 584	0.08 442	0.08 464

AF-Net	0.22 582	0.17 610	0.17 501	0.26 630	0.13 569	0.25 595	0.24 607	0.32 566	0.50 637	0.25 573	0.33 577	0.38 627	0.26 597	0.28 610	0.25 602	0.11 556	0.10 583	0.16 633	0.11 584	0.11 564	0.10 541

Nwc_Net	0.23 598	0.16 599	0.21 558	0.25 625	0.14 590	0.24 584	0.26 631	0.37 623	0.38 588	0.22 538	0.41 625	0.30 579	0.28 616	0.28 610	0.25 602	0.11 556	0.10 583	0.17 636	0.20 652	0.10 541	0.10 541

ADCPNet	0.25 617	0.16 599	0.61 665	0.21 564	0.15 610	0.35 649	0.25 622	0.32 566	0.35 570	0.30 614	0.40 614	0.36 618	0.28 616	0.28 610	0.32 648	0.12 581	0.10 583	0.11 566	0.12 604	0.14 612	0.13 603

DPSNet	0.28 633	0.16 599	0.31 610	0.18 397	0.13 569	0.54 669	0.42 680	0.51 672	0.67 674	0.29 609	0.38 600	0.38 627	0.29 624	0.31 620	0.23 579	0.11 556	0.10 583	0.11 566	0.08 462	0.20 652	0.16 638

MDST_ROB	0.22 582	0.10 497	0.17 501	0.18 397	0.11 512	0.37 651	0.19 530	0.43 654	0.41 600	0.39 643	0.39 608	0.29 569	0.21 559	0.26 595	0.18 519	0.11 556	0.10 583	0.14 614	0.11 584	0.10 541	0.08 464

XPNet_ROB	0.22 582	0.11 523	0.19 537	0.22 581	0.13 569	0.22 563	0.19 530	0.34 595	0.40 597	0.30 614	0.39 608	0.39 635	0.26 597	0.26 595	0.28 629	0.15 625	0.10 583	0.10 535	0.10 550	0.13 598	0.12 581

DStereoFS	0.27 628	0.22 641	0.31 610	0.22 581	0.15 610	0.22 563	0.20 553	0.50 670	0.48 627	0.28 600	0.44 636	0.33 605	0.34 643	0.52 674	0.29 633	0.12 581	0.11 595	0.15 626	0.13 615	0.16 637	0.16 638

DStereoSA	0.25 617	0.19 625	0.37 630	0.26 630	0.17 636	0.22 563	0.20 553	0.49 666	0.59 657	0.22 538	0.29 545	0.29 569	0.33 638	0.39 656	0.28 629	0.12 581	0.11 595	0.16 633	0.14 619	0.14 612	0.12 581

TCMNet	0.19 549	0.12 541	0.19 537	0.20 532	0.18 643	0.20 537	0.24 607	0.27 496	0.36 574	0.23 551	0.26 510	0.25 533	0.19 543	0.19 512	0.23 579	0.13 607	0.11 595	0.11 566	0.12 604	0.13 598	0.12 581

rvit_0105_6	0.14 434	0.09 435	0.18 525	0.17 306	0.10 462	0.10 201	0.16 399	0.19 328	0.26 485	0.12 304	0.18 384	0.17 427	0.12 379	0.18 497	0.12 350	0.15 625	0.11 595	0.12 586	0.10 550	0.09 508	0.06 305

rvit_0105_5	0.14 434	0.09 435	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.23 594	0.24 437	0.27 495	0.14 361	0.15 320	0.18 441	0.12 379	0.17 474	0.14 438	0.14 621	0.11 595	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.06 305

rvit_0105_4	0.14 434	0.09 435	0.17 501	0.17 306	0.10 462	0.12 307	0.19 530	0.23 412	0.27 495	0.14 361	0.20 407	0.17 427	0.13 419	0.17 474	0.13 394	0.15 625	0.11 595	0.11 566	0.10 550	0.09 508	0.06 305

rvit_0105_3	0.15 479	0.09 435	0.14 385	0.19 466	0.12 546	0.15 424	0.25 622	0.25 457	0.29 517	0.15 390	0.17 356	0.20 468	0.13 419	0.17 474	0.14 438	0.13 607	0.11 595	0.12 586	0.14 619	0.07 372	0.06 305

StereoVision	0.13 397	0.12 541	0.09 122	0.24 614	0.10 462	0.15 424	0.21 573	0.21 362	0.20 390	0.12 304	0.24 464	0.10 256	0.10 311	0.16 441	0.10 207	0.09 482	0.11 595	0.12 586	0.12 604	0.06 291	0.05 204

DGSMNet	0.24 605	0.19 625	0.33 617	0.21 564	0.24 661	0.24 584	0.20 553	0.35 610	0.41 600	0.24 560	0.32 564	0.38 627	0.21 559	0.29 616	0.23 579	0.12 581	0.11 595	0.14 614	0.16 639	0.23 657	0.23 661

FAT-Stereo	0.20 561	0.12 541	0.22 564	0.21 564	0.12 546	0.17 478	0.18 490	0.34 595	0.39 591	0.27 585	0.37 594	0.34 612	0.32 636	0.21 554	0.20 538	0.09 482	0.11 595	0.10 535	0.09 509	0.11 564	0.14 620

STTStereo	0.18 537	0.12 541	0.27 592	0.20 532	0.11 512	0.16 455	0.21 573	0.29 529	0.23 432	0.21 522	0.30 552	0.29 569	0.18 527	0.20 537	0.19 532	0.12 581	0.11 595	0.11 566	0.14 619	0.09 508	0.08 464

NCC-stereo	0.24 605	0.15 591	0.31 610	0.26 630	0.16 621	0.20 537	0.30 661	0.40 639	0.40 597	0.24 560	0.38 600	0.33 605	0.28 616	0.36 645	0.27 621	0.12 581	0.11 595	0.15 626	0.22 657	0.13 598	0.13 603

edge stereo	0.22 582	0.13 569	0.20 549	0.21 564	0.13 569	0.23 579	0.16 399	0.32 566	0.42 608	0.32 626	0.40 614	0.38 627	0.35 646	0.25 593	0.24 592	0.13 607	0.11 595	0.14 614	0.11 584	0.12 579	0.13 603

Abc-Net	0.24 605	0.15 591	0.31 610	0.26 630	0.16 621	0.20 537	0.30 661	0.40 639	0.40 597	0.24 560	0.38 600	0.33 605	0.28 616	0.36 645	0.27 621	0.12 581	0.11 595	0.15 626	0.22 657	0.13 598	0.13 603
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 626	0.15 591	0.30 608	0.24 614	0.18 643	0.22 563	0.15 329	0.38 631	0.71 677	0.32 626	0.41 625	0.36 618	0.28 616	0.32 627	0.29 633	0.12 581	0.11 595	0.14 614	0.13 615	0.16 637	0.20 656

DeepPrunerF	0.24 605	0.17 610	0.42 640	0.26 630	0.16 621	0.22 563	0.28 644	0.37 623	0.50 637	0.26 579	0.29 545	0.24 519	0.28 616	0.21 554	0.22 567	0.15 625	0.11 595	0.20 649	0.18 650	0.12 579	0.13 603

Selective-IGEV-i16pa	18.58 724	3.30 709	1.09 695	0.21 564	0.18 643	103.68 738	0.28 644	19.87 729	40.73 738	4.16 711	56.45 738	8.07 716	2.59 711	123.95 739	5.89 714	0.18 647	0.12 611	0.09 486	0.12 604	0.12 579	0.51 688

DStereoO	0.24 605	0.18 621	0.18 525	0.20 532	0.14 590	0.21 554	0.19 530	0.32 566	0.41 600	0.29 609	0.21 430	0.32 601	0.27 605	0.41 664	0.27 621	0.46 685	0.12 611	0.31 673	0.11 584	0.15 628	0.12 581

rvit_105_1	0.19 549	0.11 523	0.25 582	0.21 564	0.16 621	0.21 554	0.27 638	0.31 555	0.41 600	0.19 485	0.20 407	0.22 495	0.17 512	0.19 512	0.17 501	0.12 581	0.12 611	0.13 601	0.15 635	0.08 442	0.07 393

UDG	0.21 573	0.17 610	0.19 537	0.23 605	0.15 610	0.30 629	0.20 553	0.33 586	0.35 570	0.23 551	0.28 533	0.31 592	0.27 605	0.20 537	0.22 567	0.15 625	0.12 611	0.13 601	0.09 509	0.14 612	0.14 620

APVNet	0.22 582	0.12 541	0.19 537	0.18 397	0.14 590	0.32 631	0.31 667	0.39 635	0.32 542	0.27 585	0.40 614	0.30 579	0.29 624	0.26 595	0.25 602	0.11 556	0.12 611	0.11 566	0.14 619	0.12 579	0.12 581

Syn2CoEx	0.21 573	0.16 599	0.27 592	0.29 655	0.14 590	0.26 605	0.20 553	0.33 586	0.31 535	0.28 600	0.36 588	0.27 551	0.25 591	0.19 512	0.24 592	0.16 641	0.12 611	0.14 614	0.11 584	0.09 508	0.08 464

S-Stereo	0.20 561	0.12 541	0.25 582	0.21 564	0.13 569	0.20 537	0.18 490	0.32 566	0.43 613	0.23 551	0.36 588	0.28 561	0.30 628	0.19 512	0.22 567	0.09 482	0.12 611	0.10 535	0.10 550	0.13 598	0.13 603

RP	0.21 573	0.13 569	0.21 558	0.23 605	0.11 512	0.21 554	0.20 553	0.25 457	0.44 618	0.21 522	0.38 600	0.36 618	0.24 582	0.27 598	0.25 602	0.11 556	0.12 611	0.13 601	0.12 604	0.12 579	0.14 620

stereogan	0.22 582	0.11 523	0.21 558	0.20 532	0.12 546	0.31 630	0.19 530	0.35 610	0.44 618	0.22 538	0.39 608	0.35 616	0.27 605	0.33 630	0.22 567	0.10 524	0.12 611	0.10 535	0.10 550	0.14 612	0.13 603

ADCS	0.29 637	0.18 621	0.45 642	0.21 564	0.17 636	0.28 622	0.23 594	0.41 645	0.63 668	0.40 646	0.49 643	0.40 639	0.36 648	0.39 656	0.40 668	0.13 607	0.12 611	0.13 601	0.14 619	0.16 637	0.16 638

AnyNet_C32	0.26 626	0.16 599	0.36 626	0.20 532	0.16 621	0.25 595	0.30 661	0.32 566	0.44 618	0.31 620	0.49 643	0.30 579	0.33 638	0.40 661	0.33 653	0.12 581	0.12 611	0.12 586	0.14 619	0.14 612	0.15 627

GANet	0.21 573	0.12 541	0.21 558	0.24 614	0.13 569	0.22 563	0.22 583	0.41 645	0.26 485	0.31 620	0.42 631	0.37 623	0.28 616	0.23 578	0.22 567	0.10 524	0.12 611	0.10 535	0.09 509	0.10 541	0.08 464

PS-NSSS	0.20 561	0.21 637	0.23 573	0.20 532	0.10 462	0.19 521	0.17 441	0.36 617	0.25 471	0.27 585	0.33 577	0.27 551	0.24 582	0.20 537	0.20 538	0.15 625	0.12 611	0.17 636	0.14 619	0.10 541	0.08 464

NCCL2	0.23 598	0.15 591	0.17 501	0.34 662	0.18 643	0.24 584	0.23 594	0.34 595	0.28 510	0.31 620	0.38 600	0.38 627	0.28 616	0.23 578	0.24 592	0.15 625	0.12 611	0.18 645	0.21 654	0.13 598	0.13 603

WCMA_ROB	0.24 605	0.11 523	0.22 564	0.17 306	0.14 590	0.32 631	0.15 329	0.32 566	0.32 542	0.38 641	0.53 650	0.40 639	0.34 643	0.34 633	0.25 602	0.11 556	0.12 611	0.12 586	0.10 550	0.14 612	0.14 620

YMNet	0.20 561	0.12 541	0.19 537	0.20 532	0.14 590	0.26 605	0.23 594	0.32 566	0.34 561	0.27 585	0.34 581	0.30 579	0.18 527	0.18 497	0.22 567	0.10 524	0.13 626	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.09 510

YMNet_1	0.20 561	0.12 541	0.19 537	0.20 532	0.14 590	0.26 605	0.23 594	0.32 566	0.34 561	0.27 585	0.34 581	0.30 579	0.18 527	0.18 497	0.22 567	0.10 524	0.13 626	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.09 510

Wz-Net-TNSev	0.29 637	0.20 631	0.65 668	0.19 466	0.15 610	0.38 654	0.27 638	0.35 610	0.55 648	0.34 632	0.42 631	0.45 649	0.38 651	0.32 627	0.30 640	0.12 581	0.13 626	0.10 535	0.12 604	0.15 628	0.14 620

DDUNet	0.22 582	0.17 610	0.21 558	0.22 581	0.15 610	0.25 595	0.24 607	0.29 529	0.30 527	0.31 620	0.36 588	0.33 605	0.25 591	0.24 588	0.20 538	0.18 647	0.13 626	0.17 636	0.11 584	0.16 637	0.16 638

FADNet-RVC	0.20 561	0.20 631	0.38 632	0.21 564	0.16 621	0.20 537	0.15 329	0.26 475	0.26 485	0.26 579	0.32 564	0.26 543	0.21 559	0.22 567	0.19 532	0.12 581	0.13 626	0.12 586	0.14 619	0.13 598	0.18 650

RGC	0.25 617	0.20 631	0.29 605	0.28 646	0.16 621	0.22 563	0.23 594	0.32 566	0.44 618	0.27 585	0.40 614	0.38 627	0.27 605	0.36 645	0.22 567	0.11 556	0.13 626	0.17 636	0.17 646	0.14 612	0.16 638

AnyNet_C01	0.36 654	0.25 651	1.37 699	0.22 581	0.17 636	0.48 665	0.27 638	0.35 610	0.39 591	0.39 643	0.74 678	0.46 653	0.38 651	0.45 666	0.47 677	0.13 607	0.13 626	0.13 601	0.14 619	0.14 612	0.15 627

SGM_RVC	0.23 598	0.12 541	0.15 435	0.15 123	0.09 349	0.33 638	0.18 490	0.34 595	0.31 535	0.44 657	0.37 594	0.53 665	0.35 646	0.35 639	0.24 592	0.13 607	0.13 626	0.13 601	0.13 615	0.10 541	0.11 568
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	0.27 628	0.13 569	0.18 525	0.15 123	0.11 512	0.32 631	0.24 607	0.40 639	0.36 574	0.52 664	0.57 662	0.67 676	0.40 657	0.35 639	0.26 613	0.14 621	0.13 626	0.13 601	0.11 584	0.11 564	0.10 541
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
ACVNet-4b	0.39 656	0.53 677	0.55 655	0.45 674	0.24 661	0.47 663	0.18 490	0.49 666	0.64 669	0.42 653	0.45 638	0.60 669	0.27 605	0.34 633	0.24 592	0.33 676	0.14 635	0.48 680	0.42 682	0.30 672	0.26 669

ccnet	0.29 637	0.28 659	0.23 573	0.20 532	0.28 668	0.41 659	0.21 573	0.45 659	0.33 549	0.36 636	0.46 639	0.36 618	0.30 628	0.39 656	0.42 672	0.23 668	0.14 635	0.21 650	0.17 646	0.23 657	0.18 650

MFN_U_SF_RVC	0.32 647	0.21 637	0.55 655	0.30 657	0.15 610	0.34 641	0.17 441	0.52 673	0.46 625	0.46 661	0.55 654	0.59 668	0.39 654	0.35 639	0.37 661	0.15 625	0.14 635	0.18 645	0.21 654	0.16 637	0.15 627

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 582	0.21 637	0.24 577	0.26 630	0.11 512	0.23 579	0.14 246	0.39 635	0.24 449	0.32 626	0.36 588	0.30 579	0.21 559	0.19 512	0.21 558	0.17 646	0.14 635	0.21 650	0.16 639	0.12 579	0.12 581

PVD	0.39 656	0.20 631	0.39 634	0.31 661	0.22 656	0.29 626	0.43 682	0.52 673	0.96 691	0.55 668	0.79 682	0.53 665	0.59 681	0.52 674	0.38 663	0.19 653	0.14 635	0.17 636	0.14 619	0.24 663	0.31 674

FBW_ROB	0.24 605	0.17 610	0.22 564	0.26 630	0.14 590	0.25 595	0.22 583	0.41 645	0.41 600	0.41 650	0.41 625	0.42 642	0.27 605	0.31 620	0.23 579	0.09 482	0.14 635	0.14 614	0.12 604	0.11 564	0.09 510

Selective-IGEV-i1pa	2.80 703	3.51 711	0.67 676	0.28 646	0.14 590	10.22 713	0.43 682	4.36 710	3.63 711	3.53 710	6.92 712	3.47 709	1.97 709	13.41 724	2.26 708	0.36 678	0.15 641	0.13 601	0.10 550	0.15 628	0.35 679

psmorigin	0.25 617	0.15 591	0.34 625	0.17 306	0.13 569	0.23 579	0.14 246	0.34 595	0.33 549	0.41 650	0.55 654	0.41 641	0.37 650	0.34 633	0.27 621	0.11 556	0.15 641	0.11 566	0.11 584	0.12 579	0.16 638

FADNet	0.21 573	0.22 641	0.36 626	0.18 397	0.17 636	0.24 584	0.13 178	0.31 555	0.31 535	0.23 551	0.25 492	0.27 551	0.21 559	0.19 512	0.15 470	0.13 607	0.15 641	0.12 586	0.15 635	0.16 637	0.18 650

CBMV	0.19 549	0.14 581	0.17 501	0.18 397	0.10 462	0.20 537	0.11 65	0.29 529	0.30 527	0.29 609	0.30 552	0.30 579	0.23 576	0.27 598	0.19 532	0.13 607	0.15 641	0.17 636	0.16 639	0.10 541	0.10 541
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.18 537	0.13 569	0.16 471	0.15 123	0.11 512	0.08 84	0.13 178	0.28 515	0.29 517	0.22 538	0.33 577	0.21 477	0.25 591	0.23 578	0.17 501	0.14 621	0.16 645	0.21 650	0.17 646	0.10 541	0.08 464

FINET	0.21 573	0.18 621	0.26 585	0.18 397	0.16 621	0.23 579	0.23 594	0.32 566	0.48 627	0.25 573	0.32 564	0.22 495	0.22 568	0.22 567	0.17 501	0.18 647	0.16 645	0.11 566	0.10 550	0.15 628	0.13 603

SGM-ForestM	0.32 647	0.12 541	0.16 471	0.16 219	0.11 512	0.39 656	0.19 530	0.41 645	0.50 637	0.52 664	0.54 652	1.32 697	0.42 665	0.40 661	0.27 621	0.14 621	0.16 645	0.16 633	0.16 639	0.12 579	0.12 581

CSAN	0.29 637	0.24 646	0.27 592	0.34 662	0.19 647	0.33 638	0.42 680	0.37 623	0.50 637	0.38 641	0.40 614	0.44 647	0.33 638	0.28 610	0.30 640	0.20 655	0.16 645	0.19 647	0.19 651	0.14 612	0.15 627

SGM-Forest	0.20 561	0.14 581	0.18 525	0.19 466	0.13 569	0.20 537	0.22 583	0.33 586	0.30 527	0.24 560	0.29 545	0.28 561	0.19 543	0.23 578	0.17 501	0.15 625	0.16 645	0.15 626	0.14 619	0.12 579	0.12 581
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NaN_ROB	0.22 582	0.19 625	0.24 577	0.25 625	0.13 569	0.29 626	0.26 631	0.33 586	0.41 600	0.31 620	0.31 560	0.32 601	0.23 576	0.30 619	0.21 558	0.11 556	0.17 650	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.09 510

CBMV_ROB	0.19 549	0.13 569	0.17 501	0.16 219	0.11 512	0.15 424	0.13 178	0.26 475	0.28 510	0.27 585	0.30 552	0.27 551	0.24 582	0.23 578	0.16 486	0.15 625	0.17 650	0.22 654	0.20 652	0.10 541	0.11 568

SDNR	0.19 549	0.08 355	0.19 537	0.16 219	0.12 546	0.77 690	0.14 246	0.25 457	0.32 542	0.19 485	0.24 464	0.19 456	0.13 419	0.19 512	0.15 470	0.16 641	0.18 652	0.14 614	0.11 584	0.08 442	0.11 568

BEATNet-Init1	0.52 673	0.27 655	0.62 666	0.30 657	0.21 654	0.76 688	0.29 654	0.54 676	0.65 672	0.86 689	0.95 690	2.07 706	0.62 684	0.56 681	0.42 672	0.18 647	0.18 652	0.23 655	0.22 657	0.22 656	0.21 658

NOSS_ROB	0.19 549	0.12 541	0.18 525	0.16 219	0.12 546	0.15 424	0.12 98	0.30 543	0.32 542	0.20 508	0.22 441	0.27 551	0.23 576	0.21 554	0.16 486	0.16 641	0.18 652	0.23 655	0.21 654	0.12 579	0.13 603

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 664	0.39 671	0.54 653	0.40 669	0.20 650	0.64 676	0.32 669	0.53 675	0.72 678	0.71 678	0.72 675	0.61 670	0.54 674	0.51 672	0.46 676	0.20 655	0.19 655	0.29 670	0.30 673	0.23 657	0.18 650

CC-Net-ROB	0.28 633	0.31 664	0.36 626	0.29 655	0.15 610	0.25 595	0.19 530	0.45 659	0.33 549	0.39 643	0.37 594	0.39 635	0.31 632	0.27 598	0.26 613	0.24 670	0.19 655	0.30 672	0.23 661	0.18 648	0.15 627

MSMD_ROB	0.31 645	0.26 652	0.26 585	0.24 614	0.21 654	0.34 641	0.25 622	0.34 595	0.39 591	0.40 646	0.69 672	0.45 649	0.40 657	0.34 633	0.27 621	0.20 655	0.19 655	0.26 658	0.25 663	0.23 657	0.22 660

FSD					0.22 656	0.25 595	0.25 622	0.27 496	0.26 485	0.25 573	0.26 510	0.25 533	0.27 605	0.27 598	0.24 592	0.21 659	0.20 658	0.27 661	0.26 664	0.25 664

TCMNet-wrong-test	3.67 705	5.48 719	3.89 709	12.18 720	11.75 722	4.65 708	3.88 712	1.06 702	0.72 678	1.09 700	2.15 709	6.30 714	0.53 673	3.43 710	2.36 710	0.89 705	0.20 658	1.87 712	1.69 711	5.57 716	3.62 716

FC-DCNN v2	0.33 650	0.27 655	0.28 597	0.26 630	0.23 659	0.37 651	0.28 644	0.40 639	0.43 613	0.45 658	0.56 659	0.51 661	0.40 657	0.37 650	0.29 633	0.21 659	0.20 658	0.27 661	0.26 664	0.25 664	0.24 662

FCDSN-DC	0.33 650	0.28 659	0.28 597	0.30 657	0.24 661	0.39 656	0.28 644	0.42 650	0.42 608	0.43 656	0.53 650	0.51 661	0.41 662	0.36 645	0.30 640	0.21 659	0.20 658	0.27 661	0.26 664	0.25 664	0.24 662
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 643	0.24 646	0.29 605	0.36 666	0.16 621	0.34 641	0.30 661	0.32 566	0.42 608	0.40 646	0.46 639	0.38 627	0.31 632	0.34 633	0.28 629	0.19 653	0.20 658	0.26 658	0.29 671	0.18 648	0.19 655

SAMSARA	0.40 659	0.28 659	0.33 617	0.55 680	0.39 675	0.82 691	1.23 708	0.47 663	0.51 644	0.36 636	0.35 585	0.55 667	0.39 654	0.38 652	0.39 665	0.15 625	0.20 658	0.15 626	0.14 619	0.23 657	0.20 656

MANE	0.45 667	0.27 655	0.27 592	0.27 643	0.24 661	0.47 663	0.31 667	0.55 677	0.59 657	0.72 680	1.13 699	1.15 691	0.61 682	0.52 674	0.37 661	0.21 659	0.20 658	0.27 661	0.31 675	0.25 664	0.24 662

GANetREF_RVC	0.31 645	0.34 667	0.27 592	0.35 664	0.16 621	0.32 631	0.41 677	0.48 664	0.51 644	0.35 633	0.35 585	0.34 612	0.33 638	0.39 656	0.32 648	0.27 672	0.20 658	0.29 670	0.15 635	0.18 648	0.17 647
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
FC-DCNN	0.33 650	0.27 655	0.28 597	0.26 630	0.23 659	0.37 651	0.28 644	0.40 639	0.43 613	0.45 658	0.55 654	0.51 661	0.40 657	0.37 650	0.30 640	0.21 659	0.20 658	0.27 661	0.26 664	0.25 664	0.24 662

LSM	0.33 650	0.20 631	0.58 661	0.26 630	0.60 692	0.34 641	0.25 622	0.42 650	0.48 627	0.45 658	0.58 664	0.42 642	0.36 648	0.35 639	0.25 602	0.12 581	0.20 658	0.14 614	0.16 639	0.19 651	0.33 676

ELAS_RVC	0.41 661	0.29 662	0.33 617	0.28 646	0.24 661	0.54 669	0.36 672	0.49 666	0.59 657	0.72 680	0.74 678	0.65 674	0.54 674	0.54 679	0.40 668	0.22 664	0.20 658	0.27 661	0.26 664	0.26 669	0.25 667
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 661	0.29 662	0.33 617	0.27 643	0.24 661	0.60 674	0.36 672	0.50 670	0.50 637	0.71 678	0.79 682	0.67 676	0.54 674	0.51 672	0.42 672	0.22 664	0.20 658	0.27 661	0.26 664	0.26 669	0.25 667
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PA-Net	0.23 598	0.18 621	0.33 617	0.28 646	0.22 656	0.21 554	0.38 676	0.29 529	0.39 591	0.22 538	0.32 564	0.25 533	0.26 597	0.20 537	0.25 602	0.09 482	0.23 670	0.15 626	0.22 657	0.09 508	0.13 603
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
light-stereo	0.42 663	0.26 652	0.59 663	0.60 682	0.49 682	0.32 631	0.23 594	0.46 661	0.52 646	0.56 670	0.58 664	0.76 681	0.32 636	0.48 668	0.29 633	0.32 674	0.24 671	0.27 661	0.33 676	0.46 680	0.39 681

ACVNet_1	0.44 665	0.49 676	0.60 664	0.45 674	0.28 668	0.49 666	0.27 638	0.57 680	0.72 678	0.62 673	0.58 664	0.74 680	0.49 671	0.50 670	0.35 656	0.26 671	0.24 671	0.39 677	0.29 671	0.31 675	0.24 662

Anonymous_2	0.22 582	0.17 610	0.28 597	0.15 123	0.16 621	0.32 631	0.22 583	0.22 388	0.17 318	0.23 551	0.24 464	0.26 543	0.27 605	0.27 598	0.23 579	0.22 664	0.25 673	0.17 636	0.17 646	0.17 645	0.17 647

PASM	0.32 647	0.24 646	0.48 648	0.28 646	0.27 667	0.29 626	0.30 661	0.34 595	0.49 634	0.35 633	0.39 608	0.46 653	0.34 643	0.34 633	0.35 656	0.23 668	0.25 673	0.26 658	0.28 670	0.23 657	0.21 658

JetBlue	0.71 682	0.45 675	1.14 697	0.51 678	0.47 681	2.02 706	0.64 695	0.75 686	0.70 676	0.69 677	0.77 681	1.22 693	0.83 692	1.03 703	1.01 703	0.40 680	0.28 675	0.33 674	0.33 676	0.30 672	0.34 677

Ntro	0.40 659	0.40 672	0.53 652	0.46 677	0.30 672	0.65 677	0.24 607	0.46 661	0.68 675	0.41 650	0.49 643	0.48 659	0.42 665	0.39 656	0.31 647	0.32 674	0.28 675	0.37 676	0.30 673	0.32 676	0.29 671

test_sample9	0.18 537	0.12 541	0.20 549	0.12 7	0.14 590	0.17 478	0.13 178	0.27 496	0.23 432	0.20 508	0.20 407	0.24 519	0.19 543	0.19 512	0.17 501	0.15 625	0.30 677	0.14 614	0.14 619	0.14 612	0.12 581

test_sample8	0.19 549	0.12 541	0.20 549	0.12 7	0.14 590	0.17 478	0.13 178	0.31 555	0.21 406	0.27 585	0.22 441	0.36 618	0.25 591	0.19 512	0.17 501	0.15 625	0.30 677	0.14 614	0.14 619	0.14 612	0.12 581

otaku	0.39 656	0.37 670	0.52 651	0.44 673	0.28 668	0.58 671	0.24 607	0.41 645	0.62 664	0.40 646	0.49 643	0.46 653	0.33 638	0.40 661	0.32 648	0.30 673	0.30 677	0.39 677	0.33 676	0.29 671	0.28 670

MonStereo1	0.47 671	0.26 652	0.58 661	0.28 646	0.20 650	0.39 656	0.18 490	0.49 666	0.64 669	0.52 664	0.87 685	1.01 686	0.57 679	0.50 670	0.56 684	0.53 689	0.31 680	0.54 686	0.40 680	0.33 677	0.34 677

NVStereoNet_ROB	0.46 670	0.36 669	0.46 646	0.41 671	0.28 668	0.34 641	0.34 670	0.48 664	0.60 661	0.72 680	0.93 688	0.70 679	0.66 685	0.47 667	0.60 687	0.22 664	0.33 681	0.34 675	0.34 679	0.30 672	0.30 673
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Consistency-Raft	0.44 665	0.40 672	0.45 642	0.37 668	0.43 679	0.46 661	0.41 677	0.57 680	0.55 648	0.32 626	0.73 676	0.33 605	0.48 670	0.42 665	0.49 679	0.39 679	0.35 682	0.45 679	0.51 689	0.42 679	0.29 671

MADNet+	0.75 685	0.71 687	3.70 708	0.66 684	0.41 677	0.98 696	0.97 706	0.69 685	0.73 682	0.52 664	0.57 662	0.64 672	0.68 687	0.86 695	1.01 703	0.34 677	0.36 683	0.28 669	0.23 661	0.36 678	0.31 674

ACVNet_2	0.66 681	0.66 685	0.68 677	0.63 683	0.41 677	0.71 682	0.49 685	0.96 695	1.39 700	0.89 690	1.09 695	1.04 687	0.73 688	0.54 679	0.47 677	0.43 683	0.40 684	0.53 685	0.44 683	0.47 681	0.35 679

GCST	0.37 655	0.42 674	0.26 585	1.02 700	0.39 675	0.18 497	0.08 7	0.20 339	0.17 318	0.28 600	0.25 492	0.15 390	0.12 379	0.16 441	0.14 438	0.64 696	0.43 685	0.75 692	0.65 696	0.63 689	0.46 687

IMH-64-1	0.65 679	0.61 681	0.68 677	0.71 685	0.51 683	0.59 672	0.49 685	0.91 691	0.85 686	0.74 684	1.02 692	0.81 682	0.78 690	0.79 688	0.49 679	0.42 681	0.46 686	0.71 689	0.47 684	0.52 683	0.39 681

IMH-64	0.65 679	0.61 681	0.68 677	0.71 685	0.51 683	0.59 672	0.49 685	0.91 691	0.85 686	0.74 684	1.02 692	0.81 682	0.78 690	0.79 688	0.49 679	0.42 681	0.46 686	0.71 689	0.47 684	0.52 683	0.39 681

TorneroNet-64	0.76 686	0.72 688	0.74 684	0.78 689	0.58 691	0.91 695	0.56 690	0.84 689	1.29 697	0.66 674	0.90 686	1.40 699	0.75 689	0.85 694	0.67 693	0.49 687	0.46 686	0.72 691	0.59 692	0.67 693	0.53 689

PWCK	0.71 682	0.94 696	0.95 692	0.76 687	0.31 673	0.74 684	0.36 672	0.90 690	0.90 689	0.96 693	0.75 680	0.95 685	0.61 682	0.87 696	0.66 690	0.72 698	0.46 686	0.75 692	0.49 686	0.69 696	0.44 686

SPS-STEREO	0.57 677	0.58 679	0.65 668	0.45 674	0.55 687	0.62 675	0.44 684	0.62 683	0.50 637	0.68 676	0.64 667	0.66 675	0.57 679	0.61 683	0.60 687	0.62 695	0.47 690	0.51 682	0.49 686	0.55 687	0.58 691
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.54 675	0.61 681	0.70 683	0.57 681	0.43 679	0.65 677	0.37 675	0.60 682	0.87 688	0.50 663	0.66 669	0.64 672	0.47 669	0.49 669	0.43 675	0.47 686	0.48 691	0.52 684	0.41 681	0.52 683	0.40 684

SGM+DAISY	0.56 676	0.57 678	0.65 668	0.40 669	0.54 685	0.66 679	0.49 685	0.56 678	0.45 624	0.66 674	0.69 672	0.67 676	0.56 678	0.63 684	0.56 684	0.59 693	0.48 691	0.50 681	0.50 688	0.52 683	0.58 691

WAO-6	0.81 688	0.80 691	0.62 666	0.86 694	0.63 694	0.76 688	0.58 692	0.98 697	1.54 705	0.90 691	0.96 691	1.07 689	1.03 700	0.70 687	0.66 690	0.72 698	0.49 693	0.90 700	0.71 699	0.68 694	0.58 691

TorneroNet	0.82 689	0.74 689	0.81 689	0.84 692	0.63 694	0.99 697	0.63 693	0.96 695	1.16 694	0.80 687	1.11 697	1.36 698	0.86 694	0.93 699	0.80 698	0.56 690	0.49 693	0.78 697	0.66 697	0.73 699	0.63 699

IMH	0.71 682	0.64 684	0.68 677	0.76 687	0.54 685	0.69 680	0.54 689	0.98 697	1.10 693	0.82 688	1.09 695	0.89 684	0.88 695	0.87 696	0.52 683	0.44 684	0.50 695	0.75 692	0.51 689	0.56 688	0.41 685

anonymity	0.53 674	0.58 679	0.65 668	0.41 671	0.61 693	0.53 668	0.41 677	0.56 678	0.41 600	0.55 668	0.50 647	0.49 660	0.55 677	0.58 682	0.50 682	0.58 692	0.50 695	0.51 682	0.51 689	0.51 682	0.57 690

DPSimNet_ROB	1.11 699	1.23 702	0.78 685	1.13 702	0.88 704	1.10 702	1.13 707	1.16 707	1.23 696	1.43 705	1.02 692	1.41 700	1.10 704	0.90 698	1.60 705	1.46 710	0.51 697	1.21 707	1.03 708	0.90 702	1.01 708

WAO-8	0.91 692	0.81 692	0.65 668	0.94 697	0.69 697	0.90 692	0.67 697	1.07 703	1.83 708	1.06 698	1.45 705	1.30 694	1.07 701	0.84 692	0.78 696	0.74 700	0.53 698	0.86 698	0.75 700	0.69 696	0.62 697

Venus	0.91 692	0.81 692	0.65 668	0.94 697	0.69 697	0.90 692	0.67 697	1.07 703	1.83 708	1.06 698	1.45 705	1.30 694	1.07 701	0.84 692	0.78 696	0.74 700	0.53 698	0.86 698	0.75 700	0.69 696	0.62 697

UNDER WATER	0.97 695	0.97 698	1.42 700	0.99 699	0.70 700	1.12 703	0.84 702	0.80 688	1.08 692	1.01 695	0.90 686	1.55 703	1.22 707	1.03 703	1.00 702	0.78 702	0.53 698	1.02 703	0.87 704	0.80 701	0.74 702

LVE	0.83 690	0.85 694	0.85 690	0.80 690	0.56 688	1.04 701	0.65 696	1.05 700	1.47 703	0.96 693	1.22 703	1.10 690	0.85 693	0.83 691	0.71 695	0.49 687	0.55 701	0.76 695	0.60 694	0.65 691	0.59 696

Dean	0.87 691	0.86 695	0.79 687	0.81 691	0.56 688	0.90 692	0.63 693	1.15 706	1.73 706	1.15 701	1.15 700	1.31 696	0.99 699	0.81 690	0.81 699	0.57 691	0.56 702	0.77 696	0.64 695	0.66 692	0.58 691

UNDER WATER-64	0.95 694	0.94 696	1.43 701	0.87 695	0.56 688	1.18 704	0.87 703	0.77 687	0.94 690	1.04 696	0.85 684	1.58 704	1.21 706	0.94 700	0.96 701	0.87 704	0.57 703	1.03 704	0.88 705	0.78 700	0.73 701

MFMNet_re	0.64 678	0.66 685	0.65 668	0.51 678	0.69 697	0.69 680	0.57 691	0.64 684	0.73 682	0.60 671	0.73 676	0.62 671	0.67 686	0.65 685	0.60 687	0.66 697	0.58 704	0.63 687	0.59 692	0.68 694	0.69 700

WAO-7	0.79 687	0.78 690	0.54 653	0.85 693	0.67 696	0.74 684	0.68 699	1.05 700	1.32 698	0.90 691	1.20 702	1.04 687	0.92 696	0.69 686	0.66 690	0.60 694	0.62 705	0.67 688	0.68 698	0.64 690	0.58 691

notaker	0.97 695	1.11 699	0.98 693	1.13 702	0.81 701	0.73 683	0.68 699	0.93 693	1.16 694	1.18 703	1.18 701	1.41 700	1.16 705	1.08 705	0.69 694	0.81 703	0.64 706	1.17 705	0.79 702	0.98 703	0.80 704

ktn	1.01 697	1.21 701	0.80 688	1.23 704	0.86 703	1.01 699	0.87 703	0.94 694	1.39 700	1.04 696	1.12 698	1.15 691	1.07 701	0.94 700	0.59 686	1.28 709	0.71 707	1.38 709	0.83 703	1.02 705	0.75 703

HanzoNet	1.29 700	1.26 703	1.19 698	1.12 701	0.85 702	1.02 700	0.83 701	1.03 699	1.48 704	1.64 706	1.61 707	2.50 708	1.72 708	1.61 707	1.61 706	1.26 708	0.80 708	1.31 708	1.01 707	1.02 705	0.86 705

KSHMR	1.09 698	1.17 700	0.88 691	1.25 705	1.00 705	0.99 697	0.96 705	1.13 705	1.37 699	1.16 702	1.29 704	1.41 700	0.96 698	1.01 702	0.92 700	1.03 707	1.08 709	1.20 706	1.03 708	1.01 704	0.97 706

JetRed	1.62 701	1.46 704	2.98 703	0.92 696	1.21 706	4.99 709	1.53 711	1.27 708	1.39 700	1.83 707	1.74 708	1.60 705	0.95 697	1.41 706	2.45 711	0.90 706	1.60 710	0.93 701	0.90 706	1.35 707	0.99 707

MADNet++	1.95 702	1.75 705	1.59 702	1.82 706	1.69 708	2.33 707	1.40 710	2.35 709	2.09 710	2.57 709	2.36 710	2.24 707	2.17 710	2.28 708	2.34 709	1.87 711	1.66 711	1.54 710	1.34 710	1.92 708	1.77 710

PML	8.91 714	9.34 725	6.13 710	5.35 711	6.41 713	14.99 717	23.38 723	5.27 711	6.83 713	18.04 728	28.19 737	7.67 715	6.83 714	7.85 715	5.75 712	5.35 718	1.83 712	5.95 724	1.93 712	8.64 721	2.52 712

xxxxx1	7.79 708	5.02 716	7.31 712	3.12 708	3.85 710	16.35 718	22.88 718	5.86 715	8.69 714	7.97 716	8.54 713	9.12 718	8.27 716	10.18 716	10.92 716	2.42 713	2.45 713	3.56 716	12.37 722	3.77 711	3.06 713

tt_ll	7.79 708	5.02 716	7.31 712	3.12 708	3.85 710	16.35 718	22.88 718	5.86 715	8.69 714	7.97 716	8.54 713	9.12 718	8.27 716	10.18 716	10.92 716	2.42 713	2.45 713	3.56 716	12.37 722	3.77 711	3.06 713

ff	7.79 708	5.02 716	7.31 712	3.12 708	3.85 710	16.35 718	22.88 718	5.86 715	8.69 714	7.97 716	8.54 713	9.12 718	8.27 716	10.18 716	10.92 716	2.42 713	2.45 713	3.56 716	12.37 722	3.77 711	3.06 713

LRCNet_RVC	10.62 719	13.42 726	7.30 711	18.92 724	2.07 709	0.33 638	0.30 661	5.59 714	0.48 627	13.03 724	17.94 724	8.87 717	5.65 713	4.79 711	1.89 707	23.51 734	2.73 716	27.55 737	25.71 737	16.07 731	16.33 732

USTest	6.22 707	2.73 708	3.00 704	6.57 714	7.29 714	14.37 716	21.57 717	7.00 718	9.56 717	5.34 715	6.10 711	5.72 713	7.64 715	6.41 714	6.96 715	1.97 712	3.42 717	1.64 711	2.15 714	2.66 709	2.36 711

DPSMNet_ROB	8.06 712	4.48 712	8.63 720	5.37 713	10.74 717	8.32 711	22.98 722	5.46 712	13.36 722	5.12 713	9.92 718	5.08 711	10.40 719	5.53 713	12.58 719	3.80 717	8.00 718	3.50 714	7.02 719	3.83 714	7.14 720

DGTPSM_ROB	8.06 712	4.48 712	8.63 720	5.35 711	10.72 716	8.32 711	22.97 721	5.46 712	13.35 721	5.12 713	9.92 718	5.08 711	10.40 719	5.52 712	12.58 719	3.79 716	8.00 718	3.50 714	7.02 719	3.83 714	7.14 720

iinet-test	10.48 717	8.09 721	7.54 716	10.26 715	10.94 718	18.00 722	25.26 724	11.33 723	13.28 719	9.69 720	9.85 716	9.42 721	11.17 721	11.02 720	12.78 722	6.59 721	8.30 720	5.56 719	6.56 715	6.89 717	7.02 718

IINet	10.48 717	8.09 721	7.54 716	10.26 715	10.94 718	18.00 722	25.26 724	11.33 723	13.28 719	9.69 720	9.85 716	9.42 721	11.17 721	11.02 720	12.78 722	6.59 721	8.30 720	5.56 719	6.56 715	6.89 717	7.02 718

Anonymous_1	10.96 720	7.92 720	7.46 715	10.33 717	10.06 715	18.65 724	26.34 726	11.06 722	13.44 723	9.40 719	10.05 720	9.67 723	11.23 723	10.73 719	12.72 721	6.42 720	8.38 722	5.77 721	10.61 721	12.12 722	6.77 717

DPSM_ROB	11.15 721	8.58 723	8.00 718	10.88 718	11.58 720	19.10 725	26.71 727	12.05 725	14.07 726	10.36 722	10.84 721	10.33 724	11.86 724	11.70 722	13.54 724	6.99 723	8.79 723	5.89 722	6.95 717	7.29 719	7.42 722

DPSM	11.15 721	8.58 723	8.00 718	10.88 718	11.58 720	19.10 725	26.71 727	12.05 725	14.07 726	10.36 722	10.84 721	10.33 724	11.86 724	11.70 722	13.54 724	6.99 723	8.79 723	5.89 722	6.95 717	7.29 719	7.42 722

tt	4.67 706	0.06 118	3.55 707	2.02 707	1.55 707	10.25 714	16.71 716	8.91 719	5.03 712	1.31 704	0.94 689	4.71 710	4.76 712	3.33 709	5.87 713	6.06 719	10.30 725	1.88 713	2.11 713	2.75 710	1.21 709

HaxPig	15.71 723	18.52 735	19.18 730	16.89 723	15.89 725	7.73 710	7.60 713	13.31 727	10.82 718	15.42 725	14.91 723	15.98 726	14.92 726	15.58 725	15.98 726	18.95 733	16.73 726	19.46 733	18.08 733	19.26 732	19.05 735

LSM0	22.87 735	17.28 727	18.96 728	22.19 732	29.04 737	38.42 736	53.71 731	24.28 736	28.31 730	20.78 736	21.00 726	21.43 735	24.16 737	23.50 735	27.39 734	14.09 731	17.38 727	11.84 731	14.04 729	14.73 729	14.89 725

fast-reg	22.85 734	17.43 734	19.15 729	22.22 733	24.34 735	38.36 732	53.78 733	24.23 734	28.52 736	20.55 730	22.05 735	20.54 728	23.77 730	23.21 729	27.31 732	14.18 732	17.47 728	14.33 732	14.96 732	15.81 730	14.81 724

Hybrid-DGEV	22.47 732	17.40 733	16.14 726	22.00 726	23.29 731	38.36 732	53.80 734	24.43 738	28.63 737	20.59 731	21.81 732	20.88 731	23.91 733	23.45 733	27.42 735	14.08 729	17.69 729	11.83 727	14.06 730	14.65 723	14.93 727

RAFT-FEzeroshot	22.43 729	17.33 728	15.98 722	22.02 728	23.31 732	38.34 730	53.82 736	24.05 731	28.39 731	20.61 733	21.76 729	20.88 731	23.92 735	23.41 730	27.42 735	14.07 726	17.69 729	11.83 727	14.02 727	14.69 726	14.97 729

RAFT-FE	22.43 729	17.33 728	15.98 722	22.02 728	23.31 732	38.34 730	53.82 736	24.05 731	28.39 731	20.61 733	21.76 729	20.88 731	23.92 735	23.41 730	27.42 735	14.07 726	17.69 729	11.83 727	14.02 727	14.69 726	14.97 729

Selective-RAFT-Error	22.47 732	17.37 732	16.09 725	22.06 730	23.34 734	38.39 734	53.83 738	24.29 737	28.47 735	20.74 735	21.83 734	20.81 730	23.90 732	23.54 736	27.53 738	14.08 729	17.69 729	11.82 726	14.00 725	14.69 726	15.00 731

CasAABBNet	22.42 728	17.33 728	16.01 724	22.01 727	23.28 730	38.32 729	53.80 734	24.14 733	28.41 733	20.60 732	21.77 731	20.89 734	23.91 733	23.43 732	27.36 733	14.07 726	17.69 729	11.83 727	14.01 726	14.67 725	14.95 728

FlowAnything	22.44 731	17.35 731	16.14 726	22.07 731	23.23 729	38.39 734	53.77 732	24.25 735	28.44 734	20.96 737	21.82 733	20.70 729	23.84 731	23.49 734	27.14 731	14.04 725	17.79 734	11.75 725	14.15 731	14.65 723	14.89 725

MEDIAN_ROB	20.38 727	24.04 736	23.31 733	21.23 725	21.71 728	10.40 715	7.92 714	17.64 728	15.50 728	20.12 729	19.70 725	20.34 727	20.32 727	21.19 726	21.13 729	23.81 735	21.81 735	24.98 736	23.76 736	24.71 735	23.93 736

AVERAGE_ROB	24.90 736	29.20 737	28.14 734	24.89 734	24.64 736	17.75 721	11.12 715	21.45 730	19.93 729	25.12 738	24.46 736	25.12 738	25.46 738	24.69 737	22.83 730	29.76 736	27.13 736	28.97 738	27.95 738	29.91 736	29.47 737

RSGM-EC	20.36 725	4.73 714	0.68 677	16.76 721	16.92 726	21.28 727	27.18 729	10.46 720	14.04 724	18.00 726	21.31 727	22.24 736	21.82 728	22.57 727	17.63 727	62.81 737	33.79 737	20.14 734	18.10 734	20.18 733	16.45 733

acva	20.36 725	4.73 714	0.68 677	16.76 721	16.92 726	21.28 727	27.18 729	10.46 720	14.04 724	18.00 726	21.31 727	22.24 736	21.82 728	22.57 727	17.63 727	62.81 737	33.79 737	20.14 734	18.10 734	20.18 733	16.45 733

test_example2	98.32 737	94.13 738	45.89 735	96.35 735	109.85 738	88.61 737	95.45 739	25.75 739	94.37 739	130.00 740	126.06 739	58.17 739	74.63 739	88.51 738	79.96 739	150.23 739	221.02 739	77.62 739	99.10 739	113.75 739	96.94 738

ccccc		285.66 739		368.85 738	370.60 739	123.16 739		115.05 740		126.68 739		122.83 740		252.94 740		384.56 740	353.86 740	254.69 740	223.00 740	425.87 740

ASD4		3.38 710

Low-res two-view benchmark