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

IGEV-Stereo+	0.23 78	0.14 25	0.26 44	0.32 78	0.19 97	0.12 1	0.17 3	0.29 20	0.29 90	0.21 31	0.15 5	0.22 53	0.22 96	0.40 140	0.22 80	0.14 177	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.15 267	0.86 670

LGCAT	0.20 28	0.14 25	0.24 16	0.29 12	0.19 97	0.14 2	0.19 28	0.24 6	0.18 9	0.26 85	0.20 21	0.20 35	0.19 55	0.32 66	0.21 55	0.23 520	0.18 513	0.11 4	0.14 277	0.10 8	0.19 449

PipStereo	0.17 3	0.13 4	0.24 16	0.28 7	0.15 5	0.14 2	0.19 28	0.26 14	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.28 122	0.19 55	0.26 8	0.21 55	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

mm2	0.18 8	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 97	0.15 4	0.19 28	0.31 30	0.24 39	0.15 2	0.20 21	0.29 128	0.17 21	0.30 47	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 97	0.15 4	0.19 28	0.25 7	0.24 39	0.15 2	0.20 21	0.29 128	0.17 21	0.30 47	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 4	0.24 16	0.29 12	0.15 5	0.15 4	0.18 12	0.25 7	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.30 142	0.21 82	0.25 4	0.21 55	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 4	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 4	0.20 47	0.25 7	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 53	0.20 70	0.23 2	0.20 30	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.08 1

S2M2_XL	0.19 16	0.18 190	0.27 57	0.27 2	0.20 139	0.15 4	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 31	0.26 83	0.17 6	0.17 21	0.24 3	0.21 55	0.17 367	0.16 471	0.15 216	0.13 237	0.15 267	0.12 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 78	0.20 139	0.16 9	0.22 89	0.20 1	0.22 24	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 80	0.10 14	0.09 27	0.14 164	0.13 237	0.10 8	0.10 60

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 4	0.21 1	0.32 78	0.23 256	0.16 9	0.19 28	0.20 1	0.22 24	0.24 63	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 103	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 216	0.14 277	0.10 8	0.10 60

dual_stereo	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.31 50	0.16 24	0.16 9	0.20 47	0.29 20	0.20 20	0.23 51	0.20 21	0.22 53	0.14 2	0.52 255	0.24 136	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

PSi22a	0.16 1	0.13 4	0.23 6	0.27 2	0.15 5	0.17 12	0.18 12	0.26 14	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 47	0.17 21	0.22 1	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

DepthFocus	0.19 16	0.13 4	0.31 115	0.29 12	0.23 256	0.17 12	0.20 47	0.27 16	0.18 9	0.24 63	0.25 71	0.15 1	0.17 21	0.26 8	0.18 4	0.15 255	0.12 297	0.17 300	0.17 399	0.13 149	0.10 60

Wavelet-MonSter	0.20 28	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.18 67	0.17 12	0.21 72	0.32 38	0.23 33	0.25 74	0.34 149	0.22 53	0.24 120	0.27 13	0.21 55	0.09 1	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

aanet-new-14k	0.25 121	0.19 231	0.38 234	0.38 259	0.17 38	0.18 15	0.25 148	0.52 200	0.49 261	0.28 119	0.30 118	0.21 47	0.33 261	0.33 83	0.23 119	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.17 363	0.11 133

MatchStereo	0.19 16	0.14 25	0.23 6	0.27 2	0.15 5	0.18 15	0.21 72	0.32 38	0.28 78	0.20 21	0.35 157	0.18 20	0.17 21	0.31 57	0.24 136	0.14 177	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LG-Stereo_Zeroshot	0.23 78	0.16 95	0.32 135	0.39 291	0.21 170	0.18 15	0.21 72	0.34 52	0.26 61	0.28 119	0.51 235	0.28 122	0.29 199	0.26 8	0.24 136	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.14 200	0.12 193

DispViT+	0.23 78	0.14 25	0.27 57	0.29 12	0.17 38	0.19 18	0.20 47	0.59 242	0.45 236	0.28 119	0.26 83	0.24 84	0.17 21	0.46 206	0.24 136	0.13 117	0.10 95	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

DDF-Stereo	0.26 139	0.15 66	0.30 94	0.36 198	0.29 457	0.19 18	0.20 47	0.32 38	0.31 109	0.26 85	0.26 83	0.29 128	0.29 199	0.38 125	0.24 136	0.17 367	0.10 95	0.14 164	0.10 83	0.70 660	0.12 193

Monster-pub-mixall	0.19 16	0.13 4	0.25 30	0.31 50	0.16 24	0.19 18	0.17 3	0.42 118	0.24 39	0.23 51	0.21 31	0.17 6	0.16 17	0.45 190	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.08 1	0.10 8	0.11 133

zero-FE	0.25 121	0.15 66	0.30 94	0.35 170	0.29 457	0.19 18	0.20 47	0.35 55	0.31 109	0.26 85	0.27 91	0.29 128	0.29 199	0.33 83	0.24 136	0.17 367	0.10 95	0.14 164	0.10 83	0.64 657	0.12 193

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 218	0.38 564	2.34 670	0.33 97	0.19 97	0.20 22	0.22 89	0.43 137	0.29 90	0.22 45	0.25 71	0.22 53	0.26 150	0.29 29	0.20 30	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

MSCF	0.25 121	0.16 95	0.33 154	0.39 291	0.20 139	0.20 22	0.31 280	0.43 137	0.31 109	0.36 185	0.33 138	0.23 69	0.35 279	0.36 107	0.23 119	0.15 255	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.13 149	0.11 133

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 4	0.28 73	0.30 24	0.19 97	0.20 22	0.18 12	0.30 23	0.21 22	0.18 13	0.15 5	0.19 26	0.18 39	0.33 83	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 4	0.28 73	0.30 24	0.20 139	0.20 22	0.19 28	0.27 16	0.19 16	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 21	0.33 83	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.08 1

CroCo-Stereo Lap2	0.28 171	0.24 419	0.39 256	0.50 549	0.29 457	0.20 22	0.31 280	0.49 177	0.38 185	0.24 63	0.27 91	0.46 282	0.31 235	0.39 131	0.30 265	0.14 177	0.15 439	0.16 253	0.13 237	0.16 323	0.15 319

test_4	0.36 286	0.18 190	0.31 115	0.44 458	0.25 320	0.20 22	0.34 338	0.56 221	0.41 205	0.59 304	1.45 611	0.43 262	0.25 133	0.63 378	0.28 239	0.12 61	0.10 95	0.17 300	0.19 458	0.15 267	0.11 133

CroCo-Stereo	0.26 139	0.22 359	0.36 203	0.48 520	0.22 202	0.20 22	0.29 232	0.51 190	0.44 227	0.28 119	0.23 47	0.42 251	0.26 150	0.29 29	0.26 196	0.15 255	0.13 369	0.13 108	0.11 148	0.16 323	0.12 193
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
derf	0.19 16	0.14 25	0.26 44	0.32 78	0.19 97	0.21 29	0.18 12	0.30 23	0.24 39	0.17 11	0.20 21	0.28 122	0.16 17	0.32 66	0.20 30	0.12 61	0.11 226	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 78	0.14 25	0.31 115	0.33 97	0.18 67	0.21 29	0.33 321	0.52 200	0.42 216	0.26 85	0.33 138	0.19 26	0.30 218	0.28 15	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.09 6

monsterstereo	0.22 61	0.14 25	0.26 44	0.34 127	0.18 67	0.21 29	0.20 47	0.37 70	0.35 149	0.33 166	0.40 185	0.19 26	0.18 39	0.45 190	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.13 149	0.08 1

111111	0.21 47	0.14 25	0.27 57	0.37 222	0.22 202	0.21 29	0.19 28	0.43 137	0.27 65	0.20 21	0.20 21	0.29 128	0.14 2	0.41 151	0.22 80	0.14 177	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.12 100	0.12 193

GREAT-IGEV	0.22 61	0.15 66	0.31 115	0.29 12	0.22 202	0.21 29	0.26 170	0.33 49	0.31 109	0.20 21	0.30 118	0.22 53	0.22 96	0.47 215	0.22 80	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.13 149	0.10 60
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
qqai	0.19 16	0.14 25	0.27 57	0.32 78	0.19 97	0.22 34	0.18 12	0.30 23	0.25 55	0.18 13	0.20 21	0.29 128	0.17 21	0.33 83	0.21 55	0.13 117	0.11 226	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

monster-pro	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 50	0.15 5	0.22 34	0.22 89	0.39 87	0.33 129	0.20 21	0.25 71	0.17 6	0.15 8	0.39 131	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 171	0.51 609	1.28 631	0.31 50	0.19 97	0.22 34	0.22 89	0.45 152	0.28 78	0.23 51	0.32 135	0.25 99	0.24 120	0.32 66	0.20 30	0.12 61	0.11 226	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

BStereo	0.27 163	0.16 95	0.88 582	0.34 127	0.22 202	0.22 34	0.31 280	0.39 87	0.41 205	0.26 85	0.24 61	0.26 108	0.19 55	0.42 162	0.28 239	0.10 14	0.12 297	0.12 50	0.16 344	0.12 100	0.14 287

MonStereo	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 50	0.15 5	0.22 34	0.22 89	0.39 87	0.33 129	0.20 21	0.25 71	0.17 6	0.15 8	0.39 131	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 50	0.15 5	0.22 34	0.22 89	0.39 87	0.33 129	0.20 21	0.25 71	0.17 6	0.15 8	0.39 131	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

GASTEREO	0.25 121	0.16 95	0.32 135	0.40 334	0.20 139	0.22 34	0.30 252	0.43 137	0.31 109	0.37 192	0.33 138	0.22 53	0.35 279	0.41 151	0.23 119	0.15 255	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.12 100	0.11 133

LG-Stereo	0.24 103	0.18 190	0.40 270	0.39 291	0.20 139	0.22 34	0.27 193	0.32 38	0.36 159	0.26 85	0.44 199	0.22 53	0.16 17	0.37 117	0.27 216	0.11 36	0.12 297	0.16 253	0.15 310	0.13 149	0.09 6

MonSter	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 50	0.15 5	0.22 34	0.22 89	0.39 87	0.33 129	0.20 21	0.25 71	0.17 6	0.15 8	0.38 125	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 47	0.15 66	0.27 57	0.37 222	0.19 97	0.22 34	0.18 12	0.42 118	0.35 149	0.22 45	0.28 104	0.24 84	0.18 39	0.27 13	0.22 80	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.10 60

Pruner-Stereo	0.38 317	0.20 278	0.45 342	0.40 334	0.25 320	0.22 34	0.24 134	0.67 309	0.55 290	0.89 515	0.76 343	0.68 409	0.29 199	0.62 364	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.17 399	0.17 363	0.18 415

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 61	0.15 66	0.35 191	0.33 97	0.17 38	0.23 45	0.25 148	0.42 118	0.24 39	0.26 85	0.26 83	0.21 47	0.30 218	0.31 57	0.20 30	0.10 14	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

HiDET	0.20 28	0.13 4	0.26 44	0.30 24	0.19 97	0.23 45	0.18 12	0.36 62	0.26 61	0.20 21	0.23 47	0.27 116	0.16 17	0.30 47	0.23 119	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.09 6

DLNR-FE	20.05 715	36.38 723	38.08 720	170.06 736	60.08 730	0.23 45	0.20 47	14.13 713	0.36 159	0.44 247	0.66 303	0.43 262	0.21 82	0.63 378	0.28 239	5.38 710	0.10 95	0.15 216	0.11 148	73.09 735	0.11 133

252Zero-FE	0.20 28	0.15 66	0.26 44	0.33 97	0.19 97	0.23 45	0.18 12	0.41 109	0.34 136	0.22 45	0.21 31	0.19 26	0.18 39	0.28 15	0.22 80	0.14 177	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.10 60

2.75w_new	0.21 47	0.18 190	0.28 73	0.29 12	0.17 38	0.23 45	0.34 338	0.36 62	0.28 78	0.34 170	0.26 83	0.17 6	0.22 96	0.36 107	0.23 119	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

monsters	0.22 61	0.14 25	0.26 44	0.31 50	0.19 97	0.23 45	0.19 28	0.44 145	0.33 129	0.36 185	0.30 118	0.16 4	0.18 39	0.43 173	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.10 60

IGEV	0.20 28	0.12 2	0.23 6	0.31 50	0.20 139	0.23 45	0.19 28	0.40 98	0.29 90	0.22 45	0.34 149	0.20 35	0.15 8	0.31 57	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.10 8	0.10 60

SCV_C0	0.26 139	0.18 190	0.34 175	0.35 170	0.24 289	0.23 45	0.28 223	0.51 190	0.36 159	0.31 144	0.36 167	0.37 199	0.20 70	0.57 301	0.22 80	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.16 323	0.12 193

FoundationStereo	0.17 3	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.16 24	0.23 45	0.20 47	0.22 4	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 35	0.19 55	0.26 8	0.21 55	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

StereoAnything_RVC	0.21 47	0.68 640	0.39 256	0.28 7	0.15 5	0.23 45	0.18 12	0.20 1	0.19 16	0.16 8	0.16 10	0.15 1	0.22 96	0.30 47	0.18 4	0.16 312	0.09 27	0.12 50	0.08 1	0.16 323	0.09 6

RAStereo	0.24 103	0.17 144	0.29 80	0.40 334	0.21 170	0.23 45	0.26 170	0.42 118	0.45 236	0.23 51	0.34 149	0.30 142	0.19 55	0.34 93	0.25 167	0.15 255	0.12 297	0.16 253	0.13 237	0.14 200	0.11 133

DLNR_Zeroshot_test	20.09 716	36.28 722	38.04 719	169.85 735	61.80 731	0.23 45	0.20 47	13.88 712	0.37 176	0.44 247	0.66 303	0.43 262	0.21 82	0.62 364	0.28 239	5.46 711	0.10 95	0.15 216	0.11 148	72.60 734	0.11 133

RAFT_R40	0.40 346	0.19 231	0.44 329	0.43 438	0.25 320	0.23 45	0.26 170	0.67 309	0.67 341	0.98 562	0.78 358	0.72 432	0.43 355	0.76 483	0.35 329	0.16 312	0.11 226	0.20 428	0.16 344	0.18 392	0.14 287

LiteMatch*	0.20 28	0.14 25	0.31 115	0.31 50	0.23 256	0.24 58	0.21 72	0.31 30	0.30 98	0.21 31	0.19 18	0.24 84	0.19 55	0.31 57	0.20 30	0.13 117	0.11 226	0.13 108	0.10 83	0.10 8	0.11 133

aanet-new-34k	0.23 78	0.16 95	0.37 221	0.34 127	0.16 24	0.24 58	0.24 134	0.43 137	0.36 159	0.26 85	0.27 91	0.23 69	0.35 279	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 61	0.16 95	0.35 191	0.33 97	0.18 67	0.24 58	0.24 134	0.45 152	0.27 65	0.23 51	0.35 157	0.20 35	0.26 150	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

Test_v1	0.20 28	0.14 25	0.22 2	0.28 7	0.18 67	0.24 58	0.21 72	0.39 87	0.31 109	0.21 31	0.22 42	0.17 6	0.17 21	0.34 93	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.10 8	0.09 6

4.5_new	0.21 47	0.20 278	0.29 80	0.30 24	0.17 38	0.24 58	0.26 170	0.32 38	0.28 78	0.32 159	0.28 104	0.19 26	0.17 21	0.29 29	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 47	0.20 278	0.29 80	0.30 24	0.17 38	0.24 58	0.26 170	0.32 38	0.28 78	0.32 159	0.28 104	0.19 26	0.17 21	0.29 29	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.09 6

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 4	0.25 30	0.31 50	0.16 24	0.24 58	0.17 3	0.25 7	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 53	0.14 2	0.32 66	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.09 6

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.17 38	0.24 58	0.17 3	0.25 7	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 69	0.15 8	0.31 57	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

S2M2_L	0.26 139	0.22 359	0.33 154	0.31 50	0.25 320	0.24 58	0.13 1	0.35 55	0.41 205	0.25 74	0.36 167	0.30 142	0.25 133	0.30 47	0.26 196	0.22 503	0.19 532	0.17 300	0.19 458	0.21 468	0.18 415
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV++	0.24 103	0.17 144	0.31 115	0.38 259	0.22 202	0.24 58	0.22 89	0.50 187	0.23 33	0.28 119	0.35 157	0.30 142	0.22 96	0.31 57	0.28 239	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 149	0.13 241

DisPM	0.39 334	0.19 231	0.44 329	0.41 371	0.27 403	0.24 58	0.31 280	0.65 288	0.57 299	0.87 501	0.87 416	0.60 362	0.32 242	0.76 483	0.32 282	0.18 401	0.12 297	0.19 397	0.17 399	0.15 267	0.20 474

Patchmatch Stereo++	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.22 89	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.58 341	0.38 321	0.58 322	0.36 346	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.31 280	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.58 341	0.38 321	0.56 289	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

ROB_FTStereo_v2	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.31 280	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.57 332	0.38 321	0.57 301	0.36 346	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

HUI-Stereo	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.22 89	0.60 253	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.58 341	0.38 321	0.50 240	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

iGMRVC	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.30 252	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.58 341	0.38 321	0.58 322	0.36 346	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

iRAFT	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.22 89	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.58 341	0.38 321	0.58 322	0.36 346	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

RAFT-IKP	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.28 223	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.57 332	0.38 321	0.58 322	0.36 346	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

CAR	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.19 97	0.25 76	0.18 12	0.42 118	0.27 65	0.23 51	0.25 71	0.17 6	0.14 2	0.29 29	0.22 80	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

MSE-Stereo	0.19 16	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.19 97	0.25 76	0.18 12	0.42 118	0.27 65	0.19 19	0.25 71	0.17 6	0.14 2	0.29 29	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

LACA1	0.18 8	0.15 66	0.26 44	0.29 12	0.14 2	0.25 76	0.23 115	0.25 7	0.19 16	0.20 21	0.16 10	0.19 26	0.18 39	0.30 47	0.21 55	0.14 177	0.10 95	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

gasm-f	0.24 103	0.16 95	0.27 57	0.33 97	0.25 320	0.25 76	0.36 385	0.42 118	0.28 78	0.26 85	0.35 157	0.24 84	0.30 218	0.36 107	0.23 119	0.18 401	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.15 267	0.12 193

asda	0.21 47	0.19 231	0.29 80	0.31 50	0.17 38	0.25 76	0.23 115	0.36 62	0.28 78	0.27 105	0.24 61	0.18 20	0.21 82	0.40 140	0.21 55	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.10 60

HUF	0.24 103	0.16 95	0.33 154	0.32 78	0.18 67	0.25 76	0.40 457	0.42 118	0.34 136	0.25 74	0.23 47	0.32 153	0.28 180	0.34 93	0.24 136	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.10 60

GCAP-BAT	0.28 171	0.15 66	0.42 302	0.33 97	0.21 170	0.25 76	0.25 148	0.45 152	0.54 283	0.34 170	0.42 191	0.43 262	0.27 164	0.48 226	0.24 136	0.14 177	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.11 36	0.12 193

GCAPDPT-zeroshot	0.28 171	0.15 66	0.42 302	0.33 97	0.21 170	0.25 76	0.25 148	0.45 152	0.54 283	0.34 170	0.42 191	0.43 262	0.27 164	0.48 226	0.24 136	0.14 177	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.11 36	0.12 193

ROB_FTStereo	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.25 76	0.21 72	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.58 341	0.38 321	0.57 301	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

SST-Stereo	0.40 346	0.19 231	0.45 342	0.42 417	0.25 320	0.25 76	0.21 72	0.66 299	0.47 248	1.08 599	0.79 368	0.72 432	0.43 355	0.77 491	0.35 329	0.16 312	0.11 226	0.20 428	0.16 344	0.19 426	0.15 319

DF	0.26 139	0.15 66	0.38 234	0.35 170	0.19 97	0.26 86	0.26 170	0.42 118	0.27 65	0.29 132	0.49 221	0.50 300	0.22 96	0.48 226	0.20 30	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.11 133

aanet-new-78k	0.24 103	0.17 144	0.51 436	0.36 198	0.16 24	0.26 86	0.29 232	0.36 62	0.29 90	0.22 45	0.29 115	0.23 69	0.37 314	0.42 162	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 200	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 78	0.16 95	0.30 94	0.36 198	0.17 38	0.26 86	0.26 170	0.33 49	0.30 98	0.27 105	0.30 118	0.23 69	0.34 273	0.42 162	0.18 4	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.15 267	0.10 60

aanet-new-16k	0.22 61	0.17 144	0.35 191	0.37 222	0.17 38	0.26 86	0.18 12	0.41 109	0.37 176	0.28 119	0.23 47	0.25 99	0.26 150	0.29 29	0.21 55	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 200	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 78	0.14 25	0.27 57	0.35 170	0.18 67	0.26 86	0.26 170	0.42 118	0.38 185	0.25 74	0.43 197	0.23 69	0.28 180	0.25 4	0.22 80	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

LCMNet	0.21 47	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.20 139	0.26 86	0.19 28	0.38 79	0.43 220	0.21 31	0.21 31	0.27 116	0.17 21	0.36 107	0.23 119	0.12 61	0.11 226	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.09 6

LGtest1	0.19 16	0.14 25	0.29 80	0.34 127	0.16 24	0.26 86	0.17 3	0.32 38	0.20 20	0.21 31	0.15 5	0.23 69	0.20 70	0.32 66	0.20 30	0.15 255	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.11 133

AIO_rvc	0.23 78	0.16 95	0.32 135	0.34 127	0.19 97	0.26 86	0.33 321	0.40 98	0.22 24	0.26 85	0.24 61	0.34 170	0.15 8	0.51 248	0.24 136	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

GIP-stereo	0.24 103	0.18 190	0.30 94	0.37 222	0.24 289	0.26 86	0.20 47	0.46 159	0.36 159	0.24 63	0.39 180	0.35 185	0.20 70	0.31 57	0.21 55	0.15 255	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.11 133

RAFT-Stereo-weight	0.32 218	0.18 190	0.33 154	0.39 291	0.22 202	0.26 86	0.29 232	0.67 309	0.80 427	0.53 288	0.51 235	0.58 341	0.20 70	0.47 215	0.27 216	0.13 117	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.13 149	0.11 133

CASnet	0.30 204	0.20 278	0.33 154	0.41 371	0.16 24	0.26 86	0.24 134	0.52 200	0.53 279	0.52 285	0.54 254	0.39 215	0.24 120	0.40 140	0.26 196	0.14 177	0.10 95	0.22 485	0.18 427	0.18 392	0.11 133
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.27 163	0.17 144	0.31 115	0.34 127	0.45 606	0.26 86	0.28 223	0.37 70	0.32 123	0.30 140	0.46 208	0.31 150	0.37 314	0.36 107	0.24 136	0.14 177	0.10 95	0.15 216	0.12 189	0.13 149	0.11 133

MC-Stereo	0.28 171	0.17 144	0.32 135	0.38 259	0.20 139	0.26 86	0.26 170	0.49 177	0.37 176	0.37 192	0.61 283	0.41 241	0.31 235	0.55 278	0.25 167	0.13 117	0.09 27	0.14 164	0.12 189	0.12 100	0.11 133

NF-Stereo	0.38 317	0.20 278	0.45 342	0.41 371	0.25 320	0.26 86	0.31 280	0.69 329	0.70 355	0.65 348	0.77 347	0.57 332	0.30 218	0.67 422	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.16 323	0.27 551

OCTAStereo	0.38 317	0.20 278	0.46 359	0.41 371	0.25 320	0.26 86	0.31 280	0.69 329	0.70 355	0.65 348	0.77 347	0.58 341	0.30 218	0.67 422	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.16 323	0.27 551

RE-Stereo	0.38 317	0.20 278	0.46 359	0.41 371	0.25 320	0.26 86	0.31 280	0.69 329	0.70 355	0.65 348	0.77 347	0.58 341	0.30 218	0.67 422	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.16 323	0.27 551

TVStereo	0.38 317	0.20 278	0.46 359	0.41 371	0.25 320	0.26 86	0.31 280	0.69 329	0.70 355	0.65 348	0.77 347	0.58 341	0.30 218	0.67 422	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.16 323	0.27 551

DeepStereo_RVC	0.36 286	0.21 318	0.47 372	0.40 334	0.24 289	0.26 86	0.22 89	0.60 253	0.38 185	0.69 380	0.67 309	0.57 332	0.51 405	0.56 289	0.39 381	0.16 312	0.12 297	0.18 353	0.15 310	0.19 426	0.18 415

quiztm	0.29 186	0.19 231	0.35 191	0.40 334	0.23 256	0.27 104	0.33 321	0.63 273	0.39 197	0.45 251	0.60 277	0.39 215	0.18 39	0.40 140	0.26 196	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.14 200	0.10 60

LiteMatch	0.24 103	0.17 144	0.24 16	0.37 222	0.20 139	0.27 104	0.27 193	0.31 30	0.24 39	0.21 31	0.20 21	0.29 128	0.40 339	0.29 29	0.43 413	0.16 312	0.10 95	0.15 216	0.13 237	0.14 200	0.14 287

Selective-IGEV-i32	0.24 103	0.18 190	0.35 191	0.35 170	0.19 97	0.27 104	0.25 148	0.55 217	0.23 33	0.27 105	0.25 71	0.34 170	0.19 55	0.58 322	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.12 100	0.10 60

GeoVLM	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 97	0.27 104	0.19 28	0.31 30	0.24 39	0.21 31	0.20 21	0.29 128	0.20 70	0.29 29	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

MonSter++	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 97	0.27 104	0.19 28	0.31 30	0.24 39	0.21 31	0.20 21	0.29 128	0.19 55	0.29 29	0.21 55	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

asd	0.21 47	0.18 190	0.29 80	0.32 78	0.18 67	0.27 104	0.22 89	0.35 55	0.22 24	0.31 144	0.22 42	0.19 26	0.21 82	0.44 185	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 61	0.18 190	0.29 80	0.30 24	0.18 67	0.27 104	0.23 115	0.37 70	0.28 78	0.31 144	0.26 83	0.22 53	0.26 150	0.50 240	0.24 136	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 4	0.27 57	0.34 127	0.15 5	0.27 104	0.17 3	0.28 18	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 69	0.15 8	0.32 66	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.10 8	0.09 6

SCV	0.26 139	0.19 231	0.33 154	0.35 170	0.21 170	0.27 104	0.34 338	0.56 221	0.28 78	0.24 63	0.28 104	0.37 199	0.23 110	0.49 232	0.22 80	0.18 401	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.15 267	0.11 133

Occ-G	0.26 139	0.14 25	0.28 73	0.34 127	0.20 139	0.27 104	0.34 338	0.41 109	0.31 109	0.29 132	0.43 197	0.49 295	0.25 133	0.47 215	0.28 239	0.13 117	0.11 226	0.14 164	0.11 148	0.12 100	0.12 193

rvit_stereo_0080	0.31 212	0.25 445	0.40 270	0.39 291	0.28 428	0.27 104	0.46 506	0.49 177	0.44 227	0.35 180	0.42 191	0.40 229	0.28 180	0.41 151	0.33 295	0.22 503	0.17 491	0.17 300	0.16 344	0.22 491	0.15 319

RSM	0.25 121	0.18 190	0.33 154	0.36 198	0.20 139	0.27 104	0.34 338	0.51 190	0.27 65	0.26 85	0.23 47	0.39 215	0.21 82	0.56 289	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.14 200	0.10 60

H2IRNET	0.37 302	0.20 278	0.33 154	0.38 259	0.25 320	0.27 104	0.23 115	0.59 242	0.72 368	0.39 217	0.90 432	0.74 449	0.55 430	0.52 255	0.43 413	0.15 255	0.13 369	0.18 353	0.20 484	0.16 323	0.13 241

MoCha-V2	0.25 121	0.15 66	0.29 80	0.40 334	0.18 67	0.27 104	0.26 170	0.49 177	0.27 65	0.36 185	0.27 91	0.33 166	0.35 279	0.49 232	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.11 133

whm_eth	0.31 212	0.25 445	0.40 270	0.39 291	0.28 428	0.27 104	0.46 506	0.49 177	0.44 227	0.35 180	0.42 191	0.40 229	0.28 180	0.41 151	0.33 295	0.22 503	0.17 491	0.17 300	0.16 344	0.22 491	0.15 319

plain	0.31 212	0.20 278	0.50 421	0.39 291	0.29 457	0.27 104	0.30 252	0.44 145	0.35 149	0.31 144	0.66 303	0.30 142	0.31 235	0.65 401	0.31 273	0.17 367	0.13 369	0.20 428	0.15 310	0.17 363	0.12 193

MaDis-Stereo	0.26 139	0.18 190	0.36 203	0.36 198	0.26 368	0.27 104	0.27 193	0.43 137	0.35 149	0.27 105	0.26 83	0.41 241	0.28 180	0.40 140	0.28 239	0.16 312	0.14 408	0.16 253	0.13 237	0.14 200	0.12 193

MIM_Stereo	0.38 317	0.17 144	0.53 449	0.37 222	0.24 289	0.27 104	0.24 134	0.70 345	0.54 283	0.72 404	1.00 478	0.63 377	0.29 199	0.64 393	0.38 372	0.13 117	0.14 408	0.17 300	0.16 344	0.14 200	0.11 133

Selective-IGEV	0.24 103	0.18 190	0.35 191	0.35 170	0.19 97	0.27 104	0.25 148	0.55 217	0.23 33	0.27 105	0.25 71	0.34 170	0.19 55	0.58 322	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.12 100	0.10 60

IRAFT_RVC	0.42 365	0.20 278	0.48 394	0.44 458	0.24 289	0.27 104	0.54 560	0.74 376	0.77 406	0.76 424	0.80 371	0.73 443	0.51 405	0.70 447	0.36 346	0.17 367	0.10 95	0.21 470	0.16 344	0.16 323	0.14 287

CREStereo++_RVC	0.32 218	0.15 66	0.23 6	0.31 50	0.24 289	0.27 104	0.22 89	0.46 159	0.88 476	0.46 258	0.80 371	0.30 142	0.26 150	0.36 107	0.33 295	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.51 663	0.13 149	0.09 6
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
AFF-stereo	0.38 317	0.19 231	0.39 256	0.37 222	0.21 170	0.27 104	0.31 280	0.65 288	0.66 337	0.64 339	1.13 535	0.76 458	0.39 333	0.55 278	0.33 295	0.11 36	0.09 27	0.16 253	0.16 344	0.13 149	0.11 133

2w_stereo	0.22 61	0.18 190	0.30 94	0.32 78	0.16 24	0.28 126	0.38 424	0.38 79	0.35 149	0.32 159	0.33 138	0.17 6	0.18 39	0.29 29	0.22 80	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.12 100	0.10 60

fast-iter	0.45 394	0.21 318	0.36 203	0.34 127	0.35 543	0.28 126	0.31 280	0.72 360	0.46 241	0.87 501	1.13 535	1.09 570	0.76 551	0.69 440	0.56 500	0.12 61	0.10 95	0.17 300	0.17 399	0.17 363	0.15 319

CoSv	0.45 394	0.21 318	0.36 203	0.34 127	0.35 543	0.28 126	0.31 280	0.72 360	0.46 241	0.87 501	1.13 535	1.09 570	0.76 551	0.69 440	0.56 500	0.12 61	0.10 95	0.17 300	0.17 399	0.17 363	0.15 319

fffft	0.25 121	0.17 144	0.37 221	0.36 198	0.22 202	0.28 126	0.36 385	0.42 118	0.24 39	0.36 185	0.23 47	0.27 116	0.22 96	0.52 255	0.27 216	0.12 61	0.09 27	0.16 253	0.12 189	0.12 100	0.12 193
1: 1. 1
AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 433	0.21 318	1.26 630	0.39 291	0.51 627	0.28 126	0.30 252	1.25 606	0.44 227	0.68 372	1.11 524	0.86 492	0.33 261	0.67 422	0.27 216	0.15 255	0.11 226	0.17 300	0.20 484	0.22 491	0.24 528

AIO-Stereo	0.25 121	0.18 190	0.34 175	0.37 222	0.18 67	0.28 126	0.30 252	0.48 172	0.27 65	0.29 132	0.30 118	0.32 153	0.17 21	0.52 255	0.23 119	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.13 149	0.10 60

RSM++	0.25 121	0.18 190	0.34 175	0.36 198	0.20 139	0.28 126	0.30 252	0.51 190	0.32 123	0.25 74	0.22 42	0.37 199	0.21 82	0.50 240	0.24 136	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.12 189	0.14 200	0.10 60

CAS++	0.32 218	0.24 419	0.36 203	0.37 222	0.26 368	0.28 126	0.23 115	0.87 435	0.50 267	0.47 265	0.45 203	0.26 108	0.21 82	0.49 232	0.24 136	0.23 520	0.19 532	0.22 485	0.17 399	0.21 468	0.16 369
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIF-Stereo (partial)	0.31 212	0.18 190	0.37 221	0.41 371	0.31 498	0.28 126	0.23 115	0.47 163	0.42 216	0.31 144	0.63 287	0.36 195	0.35 279	0.57 301	0.31 273	0.17 367	0.13 369	0.19 397	0.17 399	0.18 392	0.14 287

test_5	0.43 375	0.24 419	0.43 316	0.52 578	0.28 428	0.28 126	0.42 483	0.72 360	0.82 440	0.62 318	0.91 435	0.72 432	0.55 430	0.79 502	0.35 329	0.14 177	0.11 226	0.18 353	0.18 427	0.18 392	0.16 369

PFNet+	0.40 346	0.19 231	0.49 408	0.39 291	0.25 320	0.28 126	0.23 115	0.64 287	0.70 355	0.85 486	0.79 368	0.64 383	0.35 279	0.72 459	0.34 311	0.19 434	0.14 408	0.23 506	0.20 484	0.16 323	0.20 474

AnonymousM	0.41 357	0.81 651	0.29 80	0.34 127	0.22 202	0.28 126	0.38 424	0.53 212	0.41 205	0.70 386	0.49 221	0.47 284	0.27 164	0.41 151	0.31 273	0.15 255	0.12 297	1.51 678	0.26 581	0.12 100	0.10 60

MGA	0.19 16	0.14 25	0.26 44	0.30 24	0.20 139	0.29 138	0.18 12	0.35 55	0.27 65	0.19 19	0.21 31	0.19 26	0.15 8	0.29 29	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.11 133

PointNet	0.20 28	0.15 66	0.25 30	0.32 78	0.18 67	0.29 138	0.23 115	0.25 7	0.27 65	0.15 2	0.24 61	0.28 122	0.17 21	0.34 93	0.20 30	0.13 117	0.11 226	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 121	0.14 25	0.74 551	0.33 97	0.19 97	0.29 138	0.22 89	0.38 79	0.29 90	0.25 74	0.22 42	0.23 69	0.32 242	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.30 574

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 171	0.23 381	1.22 626	0.34 127	0.21 170	0.29 138	0.21 72	0.41 109	0.33 129	0.24 63	0.30 118	0.32 153	0.28 180	0.33 83	0.20 30	0.12 61	0.11 226	0.13 108	0.10 83	0.10 8	0.11 133

LACA2	0.20 28	0.15 66	0.26 44	0.30 24	0.15 5	0.29 138	0.29 232	0.30 23	0.22 24	0.21 31	0.23 47	0.28 122	0.20 70	0.34 93	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.10 1	0.09 13	0.12 100	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 28	0.14 25	0.23 6	0.30 24	0.17 38	0.29 138	0.20 47	0.39 87	0.22 24	0.22 45	0.21 31	0.26 108	0.20 70	0.30 47	0.20 30	0.13 117	0.12 297	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

qwe	0.22 61	0.18 190	0.28 73	0.31 50	0.18 67	0.29 138	0.21 72	0.38 79	0.32 123	0.35 180	0.30 118	0.20 35	0.20 70	0.43 173	0.21 55	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.09 6

4w-stereo	0.21 47	0.19 231	0.31 115	0.31 50	0.17 38	0.29 138	0.19 28	0.31 30	0.21 22	0.31 144	0.24 61	0.20 35	0.24 120	0.41 151	0.22 80	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

SGD-Stereo	0.22 61	0.15 66	0.27 57	0.31 50	0.15 5	0.29 138	0.20 47	0.37 70	0.29 90	0.24 63	0.29 115	0.21 47	0.27 164	0.36 107	0.25 167	0.16 312	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.13 149	0.10 60

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 121	0.31 519	0.24 16	0.51 565	0.19 97	0.29 138	0.22 89	0.40 98	0.37 176	0.26 85	0.24 61	0.24 84	0.31 235	0.44 185	0.22 80	0.14 177	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.14 200	0.10 60

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 514	3.08 704	2.43 673	0.31 50	0.18 67	0.29 138	0.20 47	0.37 70	0.32 123	0.28 119	0.24 61	0.18 20	0.18 39	0.31 57	0.22 80	1.09 680	0.08 2	0.17 300	0.16 344	0.14 200	0.97 679

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 121	0.14 25	0.74 551	0.33 97	0.19 97	0.29 138	0.22 89	0.38 79	0.29 90	0.25 74	0.22 42	0.23 69	0.32 242	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.30 574

DCANet-4	0.36 286	0.20 278	0.48 394	0.34 127	0.19 97	0.29 138	0.30 252	0.66 299	0.92 505	0.69 380	0.78 358	0.40 229	0.47 381	0.45 190	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.11 36	0.13 241

fff	0.37 302	0.16 95	0.41 281	0.34 127	0.19 97	0.29 138	0.30 252	0.69 329	1.06 572	0.69 380	0.78 358	0.42 251	0.63 479	0.46 206	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.11 36	0.13 241

RAFT+CT+SA	0.39 334	0.23 381	0.36 203	0.51 565	0.27 403	0.29 138	0.46 506	0.75 384	0.80 427	0.51 279	0.89 428	0.41 241	0.40 339	0.78 496	0.32 282	0.14 177	0.11 226	0.18 353	0.18 427	0.15 267	0.14 287

TRStereo	0.37 302	0.27 479	0.59 475	0.47 512	0.41 583	0.29 138	0.30 252	0.84 421	0.59 302	0.52 285	0.41 188	0.52 311	0.26 150	0.73 466	0.27 216	0.17 367	0.12 297	0.19 397	0.19 458	0.13 149	0.11 133

AAGNet	1.43 656	0.20 278	0.48 394	0.44 458	0.25 320	0.29 138	0.31 280	0.65 288	0.68 347	0.97 557	0.86 408	0.67 408	0.62 473	0.64 393	20.63 713	0.16 312	0.11 226	0.19 397	0.15 310	0.19 426	0.12 193

csc	0.37 302	0.16 95	0.41 281	0.34 127	0.19 97	0.29 138	0.30 252	0.69 329	1.06 572	0.69 380	0.78 358	0.42 251	0.63 479	0.46 206	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.11 36	0.13 241

cscssc	0.37 302	0.16 95	0.41 281	0.34 127	0.19 97	0.29 138	0.30 252	0.69 329	1.06 572	0.69 380	0.78 358	0.42 251	0.63 479	0.46 206	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.11 36	0.13 241

PSi22	0.30 204	0.18 190	0.30 94	0.36 198	0.19 97	0.30 157	0.19 28	0.42 118	0.73 375	0.27 105	0.32 135	0.57 332	0.43 355	0.77 491	0.25 167	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.14 200	0.11 133

VMStereo-Base	0.28 171	0.16 95	0.27 57	0.30 24	0.17 38	0.30 157	0.27 193	0.50 187	0.65 333	0.32 159	0.47 214	0.42 251	0.24 120	0.41 151	0.27 216	0.15 255	0.11 226	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.14 287

FE-Mocha	0.32 218	0.19 231	0.50 421	0.38 259	0.27 403	0.30 157	0.20 47	0.71 354	0.36 159	0.65 348	0.56 266	0.54 319	0.25 133	0.38 125	0.22 80	0.15 255	0.10 95	0.17 300	0.16 344	0.13 149	0.12 193

IGEV-FE	0.34 247	0.18 190	0.67 517	0.39 291	0.28 428	0.30 157	0.25 148	0.74 376	0.31 109	0.62 318	0.57 268	0.54 319	0.25 133	0.53 264	0.27 216	0.14 177	0.10 95	0.15 216	0.14 277	0.14 200	0.12 193

AIO_test	0.23 78	0.16 95	0.28 73	0.34 127	0.20 139	0.30 157	0.39 446	0.38 79	0.25 55	0.25 74	0.28 104	0.32 153	0.22 96	0.38 125	0.25 167	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.09 6

mms	0.26 139	0.21 318	0.33 154	0.37 222	0.25 320	0.30 157	0.33 321	0.40 98	0.32 123	0.28 119	0.34 149	0.34 170	0.20 70	0.45 190	0.26 196	0.12 61	0.11 226	0.16 253	0.12 189	0.14 200	0.11 133

ours_stereo	0.26 139	0.21 318	0.33 154	0.38 259	0.23 256	0.30 157	0.33 321	0.42 118	0.38 185	0.26 85	0.34 149	0.35 185	0.23 110	0.47 215	0.27 216	0.13 117	0.11 226	0.16 253	0.12 189	0.14 200	0.10 60

rvit_stereo_0081	0.32 218	0.24 419	0.47 372	0.43 438	0.26 368	0.30 157	0.37 402	0.42 118	0.55 290	0.36 185	0.40 185	0.39 215	0.35 279	0.43 173	0.33 295	0.22 503	0.16 471	0.19 397	0.16 344	0.19 426	0.13 241

rvit_stereo_0082	0.32 218	0.24 419	0.47 372	0.43 438	0.26 368	0.30 157	0.37 402	0.42 118	0.55 290	0.36 185	0.40 185	0.39 215	0.35 279	0.43 173	0.33 295	0.22 503	0.16 471	0.19 397	0.16 344	0.19 426	0.13 241

IGEV_Zeroshot_test	0.34 247	0.18 190	0.67 517	0.39 291	0.28 428	0.30 157	0.25 148	0.74 376	0.31 109	0.62 318	0.57 268	0.54 319	0.25 133	0.53 264	0.27 216	0.14 177	0.10 95	0.15 216	0.14 277	0.14 200	0.12 193

UniTT-Stereo	0.27 163	0.17 144	0.37 221	0.40 334	0.27 403	0.30 157	0.28 223	0.39 87	0.31 109	0.29 132	0.46 208	0.27 116	0.25 133	0.47 215	0.34 311	0.17 367	0.13 369	0.13 108	0.12 189	0.14 200	0.12 193

anonymousdsp	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.37 222	0.25 320	0.30 157	0.35 363	0.63 273	0.35 149	0.39 217	0.33 138	0.33 166	0.28 180	0.59 340	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.12 189	0.14 200	0.15 319

ADStereo(finetuned)	0.37 302	0.16 95	0.49 408	0.34 127	0.19 97	0.30 157	0.30 252	0.68 320	0.91 500	0.70 386	0.77 347	0.43 262	0.69 517	0.45 190	0.33 295	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.13 149	0.12 193

IGEV-Stereo	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.37 222	0.25 320	0.30 157	0.35 363	0.63 273	0.35 149	0.39 217	0.33 138	0.33 166	0.28 180	0.59 340	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.12 189	0.14 200	0.15 319
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PSM-softLoss	0.38 317	0.20 278	0.48 394	0.41 371	0.26 368	0.30 157	0.35 363	0.69 329	0.46 241	0.62 318	0.82 384	0.59 356	0.33 261	0.70 447	0.39 381	0.19 434	0.12 297	0.20 428	0.18 427	0.16 323	0.22 512

KMStereo	0.38 317	0.20 278	0.48 394	0.41 371	0.26 368	0.30 157	0.35 363	0.69 329	0.46 241	0.62 318	0.82 384	0.59 356	0.33 261	0.70 447	0.39 381	0.19 434	0.12 297	0.20 428	0.18 427	0.16 323	0.22 512

rafts_anoy	0.37 302	0.21 318	0.36 203	0.41 371	0.26 368	0.30 157	0.33 321	0.67 309	0.90 493	0.58 302	0.66 303	0.45 274	0.33 261	0.47 215	0.39 381	0.16 312	0.11 226	0.21 470	0.23 541	0.17 363	0.14 287

raftrobust	0.34 247	0.19 231	0.36 203	0.41 371	0.27 403	0.30 157	0.25 148	0.71 354	0.63 320	0.58 302	0.55 263	0.45 274	0.46 377	0.51 248	0.29 258	0.16 312	0.12 297	0.14 164	0.12 189	0.12 100	0.13 241

DCANet	0.36 286	0.16 95	0.41 281	0.34 127	0.19 97	0.30 157	0.30 252	0.68 320	0.91 500	0.70 386	0.77 347	0.43 262	0.57 439	0.45 190	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.13 149	0.12 193

aanet-new-22k	0.23 78	0.16 95	0.30 94	0.35 170	0.18 67	0.31 176	0.19 28	0.46 159	0.42 216	0.25 74	0.23 47	0.25 99	0.30 218	0.32 66	0.22 80	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.10 60

WQFJA1++	0.23 78	0.15 66	0.27 57	0.30 24	0.21 170	0.31 176	0.18 12	0.36 62	0.17 8	0.25 74	0.30 118	0.29 128	0.28 180	0.40 140	0.22 80	0.15 255	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.42 623	0.11 133

2.25w	0.22 61	0.18 190	0.31 115	0.31 50	0.18 67	0.31 176	0.18 12	0.32 38	0.31 109	0.31 144	0.37 172	0.20 35	0.22 96	0.45 190	0.24 136	0.10 14	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.10 60

4.25_new	0.22 61	0.21 318	0.32 135	0.32 78	0.18 67	0.31 176	0.27 193	0.32 38	0.24 39	0.29 132	0.27 91	0.20 35	0.23 110	0.34 93	0.23 119	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

4.5w_new	0.22 61	0.21 318	0.32 135	0.32 78	0.18 67	0.31 176	0.27 193	0.32 38	0.24 39	0.29 132	0.27 91	0.20 35	0.23 110	0.34 93	0.23 119	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 61	0.21 318	0.32 135	0.32 78	0.18 67	0.31 176	0.27 193	0.32 38	0.24 39	0.29 132	0.27 91	0.20 35	0.23 110	0.34 93	0.23 119	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

2.5w	0.21 47	0.18 190	0.31 115	0.32 78	0.18 67	0.31 176	0.25 148	0.31 30	0.23 33	0.28 119	0.35 157	0.18 20	0.17 21	0.39 131	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

1w_stereo	0.24 103	0.15 66	0.29 80	0.34 127	0.18 67	0.31 176	0.41 473	0.40 98	0.43 220	0.31 144	0.38 175	0.17 6	0.24 120	0.45 190	0.23 119	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

999	0.27 163	0.16 95	0.35 191	0.36 198	0.24 289	0.31 176	0.27 193	0.49 177	0.38 185	0.26 85	0.30 118	0.39 215	0.23 110	0.63 378	0.25 167	0.13 117	0.10 95	0.14 164	0.12 189	0.12 100	0.14 287

ff7	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.36 198	0.26 368	0.31 176	0.35 363	0.62 265	0.34 136	0.38 204	0.33 138	0.32 153	0.29 199	0.58 322	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.12 189	0.14 200	0.15 319

ffff	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.36 198	0.26 368	0.31 176	0.35 363	0.62 265	0.34 136	0.38 204	0.33 138	0.32 153	0.29 199	0.58 322	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.12 189	0.14 200	0.15 319

11t	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.36 198	0.26 368	0.31 176	0.35 363	0.62 265	0.34 136	0.38 204	0.33 138	0.32 153	0.29 199	0.58 322	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.12 189	0.14 200	0.15 319

RCA-Stereo	0.35 267	0.17 144	0.34 175	0.38 259	0.22 202	0.31 176	0.34 338	0.68 320	1.24 610	0.45 251	0.65 296	0.47 284	0.43 355	0.38 125	0.27 216	0.13 117	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.11 36	0.11 133

ccc-4	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.36 198	0.26 368	0.31 176	0.35 363	0.62 265	0.34 136	0.38 204	0.33 138	0.32 153	0.29 199	0.58 322	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.12 189	0.14 200	0.15 319

iRaft-Stereo_5w	0.45 394	0.21 318	0.48 394	0.42 417	0.28 428	0.31 176	0.54 560	0.63 273	0.62 309	0.62 318	0.89 428	1.01 545	0.69 517	0.75 479	0.66 529	0.13 117	0.12 297	0.17 300	0.15 310	0.14 200	0.15 319

iRaft-Stereo_20w	0.39 334	0.19 231	0.57 469	0.37 222	0.27 403	0.31 176	0.24 134	1.44 642	0.29 90	0.69 380	0.53 251	0.60 362	0.42 349	0.83 518	0.27 216	0.14 177	0.11 226	0.14 164	0.13 237	0.15 267	0.13 241

GLC_STEREO	0.29 186	0.19 231	0.27 57	0.44 458	0.19 97	0.31 176	0.26 170	0.47 163	0.43 220	0.37 192	0.47 214	0.41 241	0.23 110	0.50 240	0.34 311	0.14 177	0.18 513	0.19 397	0.16 344	0.16 323	0.13 241

iRaftStereo_RVC	0.32 218	0.19 231	0.37 221	0.39 291	0.22 202	0.31 176	0.29 232	0.68 320	0.51 272	0.49 271	0.66 303	0.37 199	0.23 110	0.45 190	0.33 295	0.14 177	0.10 95	0.18 353	0.17 399	0.15 267	0.12 193

EAI-Stereo	0.34 247	0.19 231	0.44 329	0.39 291	0.21 170	0.31 176	0.30 252	1.15 558	0.30 98	0.49 271	0.75 337	0.36 195	0.28 180	0.62 364	0.27 216	0.14 177	0.11 226	0.14 164	0.13 237	0.13 149	0.12 193

TS12	0.24 103	0.15 66	0.29 80	0.37 222	0.17 38	0.32 195	0.26 170	0.42 118	0.24 39	0.31 144	0.51 235	0.25 99	0.27 164	0.40 140	0.29 258	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.13 149	0.10 60

LACA3	0.20 28	0.17 144	0.25 30	0.29 12	0.15 5	0.32 195	0.25 148	0.29 20	0.22 24	0.23 51	0.21 31	0.21 47	0.22 96	0.44 185	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.08 1	0.11 36	0.08 1

3w_stereo	0.24 103	0.20 278	0.37 221	0.33 97	0.16 24	0.32 195	0.42 483	0.41 109	0.38 185	0.31 144	0.27 91	0.16 4	0.26 150	0.34 93	0.22 80	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.11 133

HART	0.29 186	0.16 95	0.32 135	0.40 334	0.21 170	0.32 195	0.26 170	0.62 265	0.31 109	0.33 166	0.65 296	0.41 241	0.22 96	0.55 278	0.25 167	0.12 61	0.10 95	0.15 216	0.11 148	0.15 267	0.11 133

Reg-Stereo(zero)	0.30 204	0.16 95	0.28 73	0.34 127	0.18 67	0.32 195	0.20 47	0.63 273	0.68 347	0.50 276	0.52 247	0.51 306	0.30 218	0.45 190	0.25 167	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.11 133

MSKI-zero shot	0.32 218	0.17 144	0.34 175	0.39 291	0.21 170	0.32 195	0.22 89	0.61 260	0.43 220	0.52 285	0.64 293	0.61 368	0.20 70	0.74 473	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.10 83	0.12 100	0.12 193

4D-IteraStereo	0.33 235	0.18 190	0.40 270	0.40 334	0.24 289	0.32 195	0.27 193	0.58 237	0.72 368	0.65 348	0.54 254	0.42 251	0.23 110	0.45 190	0.28 239	0.14 177	0.09 27	0.19 397	0.16 344	0.16 323	0.11 133

ProNet	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.35 170	0.24 289	0.32 195	0.43 490	0.57 229	0.37 176	0.33 166	0.30 118	0.32 153	0.28 180	0.57 301	0.26 196	0.13 117	0.11 226	0.16 253	0.13 237	0.13 149	0.13 241

cross-raft	0.34 247	0.20 278	0.37 221	0.44 458	0.23 256	0.32 195	0.35 363	0.74 376	0.40 201	0.60 308	0.77 347	0.57 332	0.27 164	0.43 173	0.28 239	0.12 61	0.10 95	0.15 216	0.13 237	0.15 267	0.11 133

DNS	0.26 139	0.17 144	0.36 203	0.37 222	0.22 202	0.33 204	0.23 115	0.47 163	0.30 98	0.34 170	0.34 149	0.45 274	0.24 120	0.28 15	0.21 55	0.19 434	0.11 226	0.13 108	0.12 189	0.16 323	0.16 369

aanet-new-90k	0.23 78	0.16 95	0.45 342	0.35 170	0.17 38	0.33 204	0.27 193	0.38 79	0.26 61	0.20 21	0.24 61	0.21 47	0.35 279	0.46 206	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 200	0.09 6

aanet-new-28k	0.23 78	0.17 144	0.40 270	0.36 198	0.17 38	0.33 204	0.22 89	0.35 55	0.27 65	0.27 105	0.23 47	0.29 128	0.34 273	0.31 57	0.22 80	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.16 323	0.12 193

aanet-new-12k	0.24 103	0.19 231	0.39 256	0.41 371	0.17 38	0.33 204	0.22 89	0.41 109	0.37 176	0.27 105	0.23 47	0.22 53	0.35 279	0.29 29	0.24 136	0.12 61	0.08 2	0.14 164	0.11 148	0.16 323	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 139	0.16 95	0.31 115	0.34 127	0.21 170	0.33 204	0.31 280	0.45 152	0.45 236	0.40 226	0.54 254	0.24 84	0.18 39	0.36 107	0.22 80	0.12 61	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.10 60

Select-FE	0.46 405	0.24 419	0.88 582	0.42 417	0.35 543	0.33 204	0.19 28	0.90 447	0.37 176	0.60 308	1.01 481	0.97 531	0.80 569	0.72 459	0.28 239	0.16 312	0.12 297	0.17 300	0.20 484	0.15 267	0.24 528

IGEV-RUCA	0.25 121	0.16 95	0.34 175	0.39 291	0.27 403	0.33 204	0.20 47	0.38 79	0.36 159	0.26 85	0.31 132	0.25 99	0.21 82	0.48 226	0.24 136	0.20 459	0.11 226	0.13 108	0.10 83	0.17 363	0.15 319

fffy	0.28 171	0.21 318	0.34 175	0.37 222	0.23 256	0.33 204	0.29 232	0.51 190	0.41 205	0.32 159	0.37 172	0.39 215	0.27 164	0.50 240	0.27 216	0.12 61	0.11 226	0.16 253	0.13 237	0.14 200	0.11 133

WCG-NET	0.28 171	0.15 66	0.33 154	0.33 97	0.19 97	0.33 204	0.27 193	0.39 87	0.80 427	0.46 258	0.49 221	0.39 215	0.25 133	0.40 140	0.25 167	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.11 148	0.12 100	0.10 60

rvit_stereo_ft	0.33 235	0.25 445	0.47 372	0.52 578	0.32 515	0.33 204	0.47 513	0.49 177	0.50 267	0.34 170	0.41 188	0.41 241	0.32 242	0.48 226	0.34 311	0.22 503	0.14 408	0.19 397	0.18 427	0.19 426	0.14 287

HH	0.35 267	0.20 278	0.47 372	0.40 334	0.25 320	0.33 204	0.31 280	0.76 391	0.38 185	0.43 244	0.57 268	0.79 468	0.44 366	0.71 453	0.25 167	0.15 255	0.11 226	0.15 216	0.14 277	0.14 200	0.12 193

HanStereo	0.35 267	0.20 278	0.47 372	0.40 334	0.25 320	0.33 204	0.31 280	0.76 391	0.38 185	0.43 244	0.57 268	0.79 468	0.44 366	0.71 453	0.25 167	0.15 255	0.11 226	0.15 216	0.14 277	0.14 200	0.12 193

LoS	0.29 186	0.15 66	0.30 94	0.29 12	0.18 67	0.33 204	0.29 232	0.51 190	0.72 368	0.34 170	0.52 247	0.41 241	0.28 180	0.47 215	0.28 239	0.15 255	0.11 226	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.11 133
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
HHNet	0.41 357	0.17 144	0.41 281	0.34 127	0.37 555	0.33 204	0.34 338	0.69 329	0.75 388	0.86 493	1.30 583	0.52 311	0.32 242	0.52 255	0.35 329	0.15 255	0.11 226	0.19 397	0.15 310	0.15 267	0.24 528

RAFT-345	0.40 346	0.18 190	0.40 270	0.38 259	0.22 202	0.33 204	0.26 170	0.61 260	0.51 272	0.74 415	1.79 635	0.45 274	0.33 261	0.66 411	0.36 346	0.14 177	0.11 226	0.18 353	0.14 277	0.13 149	0.13 241

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 286	0.17 144	0.41 281	0.35 170	0.19 97	0.33 204	0.29 232	0.65 288	0.73 375	0.68 372	1.01 481	0.56 327	0.40 339	0.42 162	0.30 265	0.11 36	0.09 27	0.15 216	0.14 277	0.13 149	0.10 60

TestStereo_HL3	0.33 235	0.17 144	0.57 469	0.30 24	0.21 170	0.34 220	0.24 134	0.65 288	0.47 248	0.42 238	0.59 274	0.42 251	0.35 279	0.68 433	0.51 477	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.14 200	0.15 319

MCSU-Stereo	0.20 28	0.12 2	0.22 2	0.31 50	0.14 2	0.34 220	0.24 134	0.30 23	0.18 9	0.26 85	0.35 157	0.22 53	0.17 21	0.28 15	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 139	0.16 95	0.30 94	0.33 97	0.22 202	0.34 220	0.31 280	0.48 172	0.50 267	0.39 217	0.54 254	0.23 69	0.19 55	0.29 29	0.23 119	0.12 61	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.10 60

NLSM3	0.26 139	0.16 95	0.30 94	0.38 259	0.21 170	0.34 220	0.27 193	0.57 229	0.47 248	0.28 119	0.35 157	0.29 128	0.24 120	0.42 162	0.27 216	0.12 61	0.10 95	0.16 253	0.15 310	0.12 100	0.10 60

AdaDepth	0.22 61	0.17 144	0.32 135	0.37 222	0.18 67	0.34 220	0.22 89	0.33 49	0.23 33	0.21 31	0.21 31	0.20 35	0.20 70	0.56 289	0.21 55	0.10 14	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.12 193

UGAM-zero	0.46 405	0.19 231	0.62 486	0.37 222	0.23 256	0.34 220	0.21 72	1.15 558	0.39 197	0.66 361	0.61 283	1.70 646	0.91 594	0.75 479	0.25 167	0.14 177	0.11 226	0.15 216	0.12 189	0.13 149	0.13 241

rvit_stereo_0083	0.34 247	0.24 419	0.50 421	0.44 458	0.27 403	0.34 220	0.35 363	0.45 152	0.62 309	0.37 192	0.47 214	0.42 251	0.35 279	0.40 140	0.36 346	0.22 503	0.20 544	0.20 428	0.17 399	0.20 444	0.14 287

rvit_stereo_0081_aga	0.31 212	0.28 493	0.44 329	0.42 417	0.29 457	0.34 220	0.31 280	0.44 145	0.40 201	0.39 217	0.44 199	0.40 229	0.32 242	0.42 162	0.29 258	0.23 520	0.17 491	0.19 397	0.16 344	0.20 444	0.15 319

TestStereo1	0.43 375	0.23 381	0.41 281	0.51 565	0.24 289	0.34 220	0.40 457	0.77 394	0.90 493	0.68 372	0.96 456	0.48 289	0.46 377	0.91 554	0.32 282	0.16 312	0.13 369	0.18 353	0.15 310	0.14 200	0.13 241

RAFT_CTSACE	0.45 394	0.20 278	0.44 329	0.45 483	0.27 403	0.34 220	0.39 446	0.60 253	0.73 375	0.76 424	1.44 608	0.83 482	0.38 321	1.08 593	0.26 196	0.12 61	0.13 369	0.18 353	0.16 344	0.15 267	0.11 133

SA-5K	0.43 375	0.23 381	0.41 281	0.51 565	0.24 289	0.34 220	0.40 457	0.77 394	0.90 493	0.68 372	0.96 456	0.48 289	0.46 377	0.91 554	0.32 282	0.16 312	0.13 369	0.18 353	0.15 310	0.14 200	0.13 241

NRIStereo	0.36 286	0.20 278	0.45 342	0.41 371	0.23 256	0.34 220	0.26 170	0.65 288	0.55 290	0.64 339	0.63 287	0.56 327	0.37 314	0.65 401	0.37 363	0.15 255	0.11 226	0.18 353	0.15 310	0.17 363	0.14 287

Gwc-CoAtRS	0.34 247	0.17 144	0.44 329	0.39 291	0.23 256	0.34 220	0.22 89	0.70 345	0.75 388	0.60 308	0.59 274	0.58 341	0.29 199	0.45 190	0.26 196	0.14 177	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.12 100	0.12 193

DN	0.30 204	0.17 144	0.33 154	0.37 222	0.26 368	0.35 233	0.27 193	0.54 215	0.55 290	0.32 159	0.42 191	0.50 300	0.23 110	0.39 131	0.22 80	0.21 476	0.14 408	0.16 253	0.13 237	0.17 363	0.18 415

aanet-new-36k	0.23 78	0.17 144	0.30 94	0.35 170	0.16 24	0.35 233	0.25 148	0.40 98	0.30 98	0.25 74	0.24 61	0.25 99	0.36 307	0.41 151	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 78	0.13 4	0.23 6	0.29 12	0.15 5	0.35 233	0.27 193	0.45 152	0.28 78	0.28 119	0.34 149	0.40 229	0.30 218	0.33 83	0.24 136	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

gcap_with_dpt	0.26 139	0.16 95	0.32 135	0.34 127	0.21 170	0.35 233	0.36 385	0.44 145	0.41 205	0.38 204	0.54 254	0.22 53	0.21 82	0.28 15	0.22 80	0.12 61	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.10 60

BridgeDepth_RVC	0.20 28	0.14 25	0.24 16	0.26 1	0.15 5	0.35 233	0.17 3	0.40 98	0.22 24	0.21 31	0.21 31	0.20 35	0.24 120	0.33 83	0.25 167	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MM-Stereo_test3	0.34 247	0.19 231	0.31 115	0.41 371	0.25 320	0.35 233	0.44 499	0.72 360	0.92 505	0.46 258	0.52 247	0.41 241	0.29 199	0.44 185	0.28 239	0.16 312	0.15 439	0.17 300	0.13 237	0.14 200	0.13 241

Pointernet	0.27 163	0.14 25	0.33 154	0.35 170	0.23 256	0.35 233	0.21 72	0.72 360	0.38 185	0.39 217	0.36 167	0.34 170	0.25 133	0.36 107	0.25 167	0.15 255	0.10 95	0.12 50	0.08 1	0.11 36	0.10 60

WCG-NET（raft）	0.31 212	0.15 66	0.36 203	0.32 78	0.19 97	0.35 233	0.27 193	0.51 190	0.78 416	0.45 251	0.55 263	0.48 289	0.27 164	0.54 271	0.26 196	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.12 100	0.11 133

LL-Strereo2	0.35 267	0.24 419	0.48 394	0.41 371	0.26 368	0.35 233	0.24 134	0.67 309	0.44 227	0.54 292	0.51 235	0.66 401	0.25 133	0.66 411	0.30 265	0.14 177	0.12 297	0.23 506	0.20 484	0.18 392	0.13 241

EGLCR-Stereo	0.25 121	0.16 95	0.33 154	0.34 127	0.20 139	0.35 233	0.20 47	0.52 200	0.36 159	0.28 119	0.27 91	0.41 241	0.18 39	0.45 190	0.26 196	0.14 177	0.10 95	0.16 253	0.14 277	0.13 149	0.11 133

RALCasStereoNet	0.36 286	0.21 318	0.37 221	0.42 417	0.26 368	0.35 233	0.38 424	0.63 273	0.64 328	0.50 276	0.72 322	0.51 306	0.29 199	0.59 340	0.36 346	0.16 312	0.14 408	0.15 216	0.13 237	0.17 363	0.16 369

RALAANet	0.38 317	0.23 381	0.48 394	0.42 417	0.29 457	0.35 233	0.25 148	0.86 428	0.64 328	0.67 366	0.65 296	0.60 362	0.29 199	0.60 346	0.34 311	0.15 255	0.12 297	0.17 300	0.15 310	0.21 468	0.13 241

test_xeample3	0.29 186	0.21 318	0.41 281	0.35 170	0.26 368	0.35 233	0.32 309	0.56 221	0.36 159	0.43 244	0.32 135	0.34 170	0.28 180	0.54 271	0.23 119	0.14 177	0.11 226	0.16 253	0.12 189	0.14 200	0.13 241

CFNet-RSSM	0.34 247	0.17 144	0.45 342	0.39 291	0.22 202	0.35 233	0.23 115	0.73 372	0.84 450	0.65 348	0.54 254	0.57 332	0.28 180	0.46 206	0.26 196	0.13 117	0.10 95	0.14 164	0.12 189	0.13 149	0.11 133

HLF11	0.34 247	0.17 144	0.42 302	0.30 24	0.23 256	0.36 247	0.22 89	0.69 329	0.48 257	0.49 271	0.66 303	0.43 262	0.37 314	0.70 447	0.45 440	0.15 255	0.12 297	0.13 108	0.11 148	0.15 267	0.17 396

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 139	0.16 95	0.30 94	0.33 97	0.22 202	0.36 247	0.32 309	0.47 163	0.48 257	0.38 204	0.51 235	0.24 84	0.18 39	0.29 29	0.24 136	0.13 117	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.11 133

GEAStereo	0.23 78	0.16 95	0.30 94	0.33 97	0.25 320	0.36 247	0.30 252	0.42 118	0.28 78	0.26 85	0.28 104	0.24 84	0.21 82	0.32 66	0.22 80	0.18 401	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.14 200	0.12 193

GSStereo	0.23 78	0.16 95	0.30 94	0.33 97	0.25 320	0.36 247	0.30 252	0.42 118	0.27 65	0.30 140	0.28 104	0.23 69	0.21 82	0.32 66	0.22 80	0.16 312	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 200	0.12 193

water-stereo	0.28 171	0.14 25	0.29 80	0.35 170	0.19 97	0.36 247	0.23 115	0.62 265	0.38 185	0.39 217	0.62 286	0.41 241	0.35 279	0.28 15	0.27 216	0.14 177	0.13 369	0.13 108	0.12 189	0.12 100	0.10 60

MM-Stereo_test1	0.33 235	0.19 231	0.36 203	0.41 371	0.23 256	0.36 247	0.45 502	0.58 237	0.54 283	0.60 308	0.50 225	0.38 208	0.37 314	0.60 346	0.26 196	0.15 255	0.13 369	0.17 300	0.14 277	0.15 267	0.12 193

SMoEStereo_RVC	0.26 139	0.19 231	0.35 191	0.35 170	0.22 202	0.36 247	0.32 309	0.39 87	0.34 136	0.37 192	0.30 118	0.33 166	0.24 120	0.53 264	0.24 136	0.12 61	0.10 95	0.16 253	0.12 189	0.12 100	0.11 133

gcap-zeroshot	0.26 139	0.16 95	0.31 115	0.33 97	0.22 202	0.36 247	0.31 280	0.47 163	0.46 241	0.38 204	0.50 225	0.24 84	0.18 39	0.28 15	0.24 136	0.13 117	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.10 60

test_for_model	0.26 139	0.16 95	0.31 115	0.33 97	0.22 202	0.36 247	0.32 309	0.47 163	0.48 257	0.38 204	0.51 235	0.24 84	0.18 39	0.29 29	0.24 136	0.13 117	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.11 133

testlalala	0.26 139	0.16 95	0.31 115	0.33 97	0.22 202	0.36 247	0.31 280	0.47 163	0.46 241	0.38 204	0.50 225	0.24 84	0.18 39	0.28 15	0.24 136	0.13 117	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.10 60

knoymous	0.36 286	0.20 278	0.31 115	0.31 50	0.22 202	0.36 247	0.29 232	0.61 260	0.64 328	0.67 366	0.70 318	0.60 362	0.40 339	0.58 322	0.34 311	0.17 367	0.11 226	0.20 428	0.11 148	0.17 363	0.18 415

OMP-Stereo	0.42 365	0.22 359	0.46 359	0.52 578	0.24 289	0.36 247	0.25 148	0.71 354	0.78 416	0.77 430	0.64 293	0.89 507	0.39 333	0.91 554	0.35 329	0.15 255	0.12 297	0.20 428	0.15 310	0.15 267	0.12 193

TestStereo_HL1	0.34 247	0.17 144	0.43 316	0.31 50	0.22 202	0.37 259	0.26 170	0.72 360	0.61 305	0.48 268	0.60 277	0.40 229	0.31 235	0.62 364	0.39 381	0.16 312	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.16 369

trnet	0.27 163	0.14 25	0.23 6	0.28 7	0.15 5	0.37 259	0.23 115	0.52 200	0.72 368	0.42 238	0.51 235	0.34 170	0.26 150	0.39 131	0.25 167	0.15 255	0.11 226	0.12 50	0.08 1	0.11 36	0.10 60

MGS-Stereo	0.28 171	0.19 231	0.40 270	0.36 198	0.23 256	0.37 259	0.30 252	0.39 87	0.44 227	0.31 144	0.51 235	0.40 229	0.24 120	0.43 173	0.26 196	0.15 255	0.12 297	0.15 216	0.13 237	0.14 200	0.13 241

IGEVStereo-DCA	0.29 186	0.22 359	0.38 234	0.35 170	0.27 403	0.37 259	0.35 363	0.62 265	0.34 136	0.38 204	0.30 118	0.35 185	0.27 164	0.51 248	0.22 80	0.15 255	0.12 297	0.16 253	0.12 189	0.13 149	0.15 319

rrr	0.29 186	0.22 359	0.41 281	0.35 170	0.27 403	0.37 259	0.32 309	0.52 200	0.42 216	0.38 204	0.30 118	0.35 185	0.27 164	0.51 248	0.22 80	0.15 255	0.12 297	0.16 253	0.13 237	0.13 149	0.14 287

CES	0.28 171	0.14 25	0.23 6	0.30 24	0.70 657	0.37 259	0.27 193	0.48 172	0.46 241	0.34 170	0.48 217	0.27 116	0.22 96	0.39 131	0.23 119	0.13 117	0.11 226	0.12 50	0.08 1	0.13 149	0.17 396

GMOStereo	0.37 302	0.19 231	0.38 234	0.43 438	0.24 289	0.37 259	0.38 424	0.52 200	0.62 309	0.87 501	0.84 395	0.64 383	0.35 279	0.37 117	0.28 239	0.13 117	0.11 226	0.20 428	0.18 427	0.15 267	0.11 133

error version	0.37 302	0.19 231	0.38 234	0.43 438	0.24 289	0.37 259	0.38 424	0.52 200	0.62 309	0.87 501	0.84 395	0.64 383	0.35 279	0.37 117	0.28 239	0.13 117	0.11 226	0.20 428	0.18 427	0.15 267	0.11 133

test-v	0.37 302	0.19 231	0.38 234	0.43 438	0.24 289	0.37 259	0.38 424	0.52 200	0.62 309	0.87 501	0.84 395	0.64 383	0.35 279	0.37 117	0.28 239	0.13 117	0.11 226	0.20 428	0.18 427	0.15 267	0.11 133

TransformOpticalFlow	0.44 383	0.20 278	0.47 372	0.41 371	0.23 256	0.37 259	0.47 513	0.94 461	0.76 397	0.65 348	1.14 540	0.73 443	0.56 437	0.76 483	0.32 282	0.15 255	0.10 95	0.17 300	0.15 310	0.14 200	0.13 241

ASMatch	0.48 433	0.19 231	0.45 342	0.39 291	0.28 428	0.37 259	0.26 170	0.74 376	0.68 347	0.76 424	2.34 655	0.61 368	0.52 407	0.62 364	0.37 363	0.14 177	0.12 297	0.17 300	0.15 310	0.14 200	0.21 494

test-2	0.37 302	0.19 231	0.38 234	0.43 438	0.24 289	0.37 259	0.38 424	0.52 200	0.62 309	0.87 501	0.84 395	0.64 383	0.35 279	0.37 117	0.28 239	0.13 117	0.11 226	0.20 428	0.18 427	0.15 267	0.11 133

XX-TBD	0.32 218	0.53 620	0.26 44	0.51 565	0.20 139	0.37 259	0.24 134	0.40 98	0.73 375	0.54 292	0.69 313	0.31 150	0.25 133	0.32 66	0.27 216	0.16 312	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.13 149	0.11 133

CREStereo	0.28 171	0.15 66	0.24 16	0.27 2	0.17 38	0.37 259	0.25 148	0.51 190	0.72 368	0.42 238	0.51 235	0.32 153	0.26 150	0.38 125	0.25 167	0.16 312	0.11 226	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.11 133
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
TestStereo-Hl	0.35 267	0.17 144	0.48 394	0.31 50	0.22 202	0.38 273	0.27 193	0.74 376	0.61 305	0.49 271	0.69 313	0.39 215	0.32 242	0.64 393	0.38 372	0.16 312	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.16 369

aanet-new-70k	0.23 78	0.16 95	0.41 281	0.35 170	0.17 38	0.38 273	0.25 148	0.36 62	0.25 55	0.23 51	0.31 132	0.24 84	0.35 279	0.43 173	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 78	0.17 144	0.39 256	0.34 127	0.18 67	0.38 273	0.20 47	0.36 62	0.26 61	0.24 63	0.28 104	0.25 99	0.35 279	0.25 4	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 200	0.09 6

aanet-new-32k	0.23 78	0.15 66	0.32 135	0.36 198	0.18 67	0.38 273	0.21 72	0.40 98	0.24 39	0.27 105	0.23 47	0.34 170	0.35 279	0.30 47	0.19 12	0.12 61	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 149	0.10 60

aanet-new-30k	0.23 78	0.15 66	0.32 135	0.36 198	0.18 67	0.38 273	0.21 72	0.40 98	0.24 39	0.27 105	0.23 47	0.34 170	0.35 279	0.30 47	0.19 12	0.12 61	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 149	0.10 60

RT-Monster	0.32 218	0.17 144	0.30 94	0.34 127	0.26 368	0.38 273	0.20 47	0.56 221	0.76 397	0.61 315	0.64 293	0.49 295	0.28 180	0.41 151	0.30 265	0.14 177	0.11 226	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.13 241

Replicate-Monster	0.26 139	0.15 66	1.07 607	0.30 24	0.17 38	0.38 273	0.19 28	0.43 137	0.39 197	0.23 51	0.21 31	0.23 69	0.21 82	0.45 190	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.09 1	0.14 287

MLG-Stereo_test3	0.20 28	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.17 38	0.38 273	0.18 12	0.30 23	0.19 16	0.24 63	0.15 5	0.26 108	0.17 21	0.32 66	0.21 55	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

tt45	0.27 163	0.17 144	0.34 175	0.35 170	0.23 256	0.38 273	0.28 223	0.46 159	0.28 78	0.40 226	0.27 91	0.38 208	0.25 133	0.57 301	0.26 196	0.13 117	0.11 226	0.16 253	0.13 237	0.12 100	0.14 287

tg	0.33 235	0.18 190	0.37 221	0.39 291	0.22 202	0.38 273	0.26 170	0.70 345	0.56 297	0.47 265	0.65 296	0.42 251	0.24 120	0.55 278	0.33 295	0.14 177	0.10 95	0.18 353	0.17 399	0.14 200	0.11 133

StereoVision	0.42 365	0.28 493	0.45 342	0.49 535	0.28 428	0.38 273	0.38 424	0.72 360	0.62 309	0.44 247	1.14 540	0.54 319	0.39 333	0.56 289	0.34 311	0.21 476	0.24 580	0.25 536	0.24 557	0.26 537	0.16 369

EKT-Stereo	0.35 267	0.23 381	0.39 256	0.43 438	0.29 457	0.38 273	0.31 280	0.69 329	0.64 328	0.45 251	0.63 287	0.49 295	0.27 164	0.56 289	0.33 295	0.18 401	0.14 408	0.18 353	0.15 310	0.16 323	0.16 369

GCAP-Stereo	0.28 171	0.19 231	0.40 270	0.38 259	0.19 97	0.38 273	0.23 115	0.57 229	0.41 205	0.45 251	0.49 221	0.39 215	0.27 164	0.33 83	0.23 119	0.14 177	0.12 297	0.14 164	0.11 148	0.12 100	0.11 133

XX-Stereo	0.37 302	0.17 144	0.45 342	0.55 602	0.36 548	0.38 273	0.20 47	0.60 253	0.30 98	0.46 258	1.30 583	0.73 443	0.26 150	0.56 289	0.26 196	0.16 312	0.11 226	0.17 300	0.16 344	0.14 200	0.10 60

aanet-new-60k	0.24 103	0.16 95	0.48 394	0.36 198	0.17 38	0.39 287	0.24 134	0.36 62	0.30 98	0.24 63	0.25 71	0.26 108	0.32 242	0.45 190	0.18 4	0.10 14	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.10 60

aanet-new-24k	0.23 78	0.16 95	0.29 80	0.35 170	0.17 38	0.39 287	0.23 115	0.35 55	0.30 98	0.30 140	0.27 91	0.25 99	0.32 242	0.30 47	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 200	0.10 60

Foundation-i1	0.26 139	0.14 25	0.25 30	0.33 97	0.21 170	0.39 287	0.26 170	0.60 253	0.38 185	0.35 180	0.38 175	0.44 272	0.29 199	0.32 66	0.26 196	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.10 60

rvit_0105_6	0.38 317	0.28 493	0.64 501	0.50 549	0.30 476	0.39 287	0.38 424	0.51 190	0.67 341	0.40 226	0.45 203	0.50 300	0.41 347	0.54 271	0.36 346	0.27 563	0.26 594	0.24 523	0.21 507	0.22 491	0.16 369

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 365	0.20 278	0.74 551	0.38 259	0.43 595	0.39 287	0.26 170	0.94 461	0.49 261	0.53 288	0.77 347	0.93 522	0.45 371	0.63 378	0.24 136	0.16 312	0.10 95	0.17 300	0.18 427	0.20 444	0.20 474

LL-Strereo	0.57 522	0.27 479	0.68 522	0.48 520	0.34 536	0.39 287	0.48 521	0.94 461	0.97 528	0.83 475	0.78 358	1.10 574	1.18 633	1.33 628	0.49 465	0.17 367	0.14 408	0.22 485	0.19 458	0.16 323	0.17 396

ManiGeoR	0.33 235	0.17 144	0.43 316	0.31 50	0.22 202	0.40 293	0.27 193	0.73 372	0.49 261	0.40 226	0.63 287	0.40 229	0.32 242	0.62 364	0.41 397	0.16 312	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.16 369

HLf10	0.33 235	0.17 144	0.43 316	0.31 50	0.22 202	0.40 293	0.27 193	0.73 372	0.49 261	0.40 226	0.63 287	0.40 229	0.32 242	0.62 364	0.41 397	0.16 312	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.16 369

aanet-new-8k	0.25 121	0.19 231	0.32 135	0.37 222	0.20 139	0.40 293	0.29 232	0.49 177	0.39 197	0.24 63	0.25 71	0.22 53	0.34 273	0.49 232	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

Foundation-i1b	0.24 103	0.13 4	0.23 6	0.29 12	0.15 5	0.40 293	0.26 170	0.48 172	0.25 55	0.31 144	0.33 138	0.40 229	0.30 218	0.35 103	0.24 136	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 103	0.13 4	0.23 6	0.28 7	0.15 5	0.40 293	0.29 232	0.49 177	0.25 55	0.33 166	0.35 157	0.40 229	0.30 218	0.34 93	0.23 119	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.10 60

BridgeDepth	0.21 47	0.14 25	0.26 44	0.34 127	0.14 2	0.40 293	0.27 193	0.28 18	0.22 24	0.18 13	0.19 18	0.28 122	0.29 199	0.32 66	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.10 60
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
castereo	0.28 171	0.16 95	0.32 135	0.35 170	0.21 170	0.40 293	0.42 483	0.50 187	0.66 337	0.26 85	0.41 188	0.37 199	0.36 307	0.33 83	0.24 136	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.10 60

MyStereo07	0.32 218	0.22 359	0.34 175	0.42 417	0.28 428	0.40 293	0.50 532	0.72 360	0.37 176	0.37 192	0.34 149	0.32 153	0.31 235	0.59 340	0.27 216	0.14 177	0.13 369	0.18 353	0.17 399	0.17 363	0.16 369

MyStereo04	0.44 383	0.22 359	0.44 329	0.42 417	0.28 428	0.40 293	0.50 532	1.00 486	1.08 581	0.62 318	0.58 273	0.55 324	0.57 439	0.71 453	0.44 431	0.14 177	0.13 369	0.18 353	0.17 399	0.17 363	0.16 369

raft_robust	0.41 357	0.23 381	0.36 203	0.42 417	0.21 170	0.40 293	0.33 321	0.79 404	0.98 532	0.79 439	0.87 416	0.39 215	0.33 261	0.84 523	0.29 258	0.13 117	0.12 297	0.16 253	0.17 399	0.15 267	0.12 193

GwcNet-ADL	0.44 383	0.22 359	0.48 394	0.45 483	0.30 476	0.40 293	0.37 402	0.92 454	0.97 528	0.71 393	0.78 358	0.61 368	0.42 349	0.62 364	0.50 467	0.19 434	0.14 408	0.15 216	0.14 277	0.18 392	0.18 415

CrosDoStereo	0.50 467	0.18 190	0.45 342	0.38 259	0.24 289	0.40 293	1.18 666	0.67 309	0.86 463	0.94 543	1.37 592	0.63 377	0.77 558	0.65 401	0.45 440	0.15 255	0.12 297	0.17 300	0.18 427	0.14 200	0.14 287

FTStereo	0.56 514	0.20 278	0.37 221	0.41 371	0.25 320	0.40 293	0.79 634	0.66 299	0.43 220	1.09 601	3.27 677	0.70 419	0.73 541	0.55 278	0.33 295	0.14 177	0.13 369	0.19 397	0.17 399	0.15 267	0.30 574

DeepStereo_LL	0.50 467	0.18 190	0.45 342	0.38 259	0.24 289	0.40 293	1.18 666	0.67 309	0.86 463	0.94 543	1.37 592	0.63 377	0.77 558	0.65 401	0.45 440	0.15 255	0.12 297	0.17 300	0.18 427	0.14 200	0.14 287

Prome-Stereo	0.46 405	0.19 231	0.35 191	0.44 458	0.26 368	0.40 293	0.45 502	0.68 320	0.44 227	0.96 552	1.84 638	0.59 356	0.67 507	0.61 354	0.32 282	0.14 177	0.11 226	0.16 253	0.14 277	0.16 323	0.29 565

TestStereo	0.38 317	0.31 519	0.40 270	0.45 483	0.20 139	0.40 293	0.37 402	0.66 299	0.65 333	0.53 288	0.78 358	0.47 284	0.40 339	0.55 278	0.37 363	0.18 401	0.13 369	0.20 428	0.15 310	0.22 491	0.13 241

sAnonymous2	0.40 346	0.39 572	0.85 575	0.48 520	0.37 555	0.40 293	0.46 506	0.57 229	0.52 275	0.38 204	0.46 208	0.35 185	0.42 349	0.43 173	0.30 265	0.19 434	0.14 408	0.18 353	0.17 399	0.57 652	0.44 636

CroCo_RVC	0.40 346	0.39 572	0.85 575	0.48 520	0.37 555	0.40 293	0.46 506	0.57 229	0.52 275	0.38 204	0.46 208	0.35 185	0.42 349	0.43 173	0.30 265	0.19 434	0.14 408	0.18 353	0.17 399	0.57 652	0.44 636

R-Stereo Train	0.39 334	0.18 190	0.42 302	0.42 417	0.26 368	0.40 293	0.32 309	0.72 360	0.34 136	0.89 515	1.28 576	0.57 332	0.35 279	0.42 162	0.32 282	0.15 255	0.12 297	0.14 164	0.12 189	0.14 200	0.13 241

RAFT-Stereo	0.39 334	0.18 190	0.42 302	0.42 417	0.26 368	0.40 293	0.32 309	0.72 360	0.34 136	0.89 515	1.28 576	0.57 332	0.35 279	0.42 162	0.32 282	0.15 255	0.12 297	0.14 164	0.12 189	0.14 200	0.13 241
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_4	0.41 357	0.29 505	0.71 537	0.50 549	0.29 457	0.41 313	0.41 473	0.55 217	0.73 375	0.45 251	0.48 217	0.55 324	0.44 366	0.57 301	0.36 346	0.28 574	0.26 594	0.25 536	0.22 525	0.23 508	0.18 415

UGAM	0.52 482	0.22 359	0.46 359	0.45 483	0.25 320	0.41 313	0.52 551	0.62 265	1.16 595	0.76 424	1.13 535	1.32 610	0.57 439	1.00 576	0.53 488	0.17 367	0.14 408	0.25 536	0.21 507	0.15 267	0.13 241

MyStereo06	0.38 317	0.21 318	0.61 483	0.41 371	0.28 428	0.41 313	0.50 532	0.95 468	0.35 149	0.62 318	0.54 254	0.76 458	0.27 164	0.50 240	0.29 258	0.14 177	0.13 369	0.18 353	0.17 399	0.17 363	0.15 319

MyStereo05	0.44 383	0.21 318	0.45 342	0.41 371	0.28 428	0.41 313	0.50 532	0.93 456	1.09 583	0.76 424	0.61 283	0.51 306	0.57 439	0.73 466	0.42 405	0.14 177	0.13 369	0.18 353	0.17 399	0.17 363	0.15 319

UDGNet	0.48 433	0.77 648	0.50 421	0.48 520	0.31 498	0.41 313	0.34 338	0.70 345	0.92 505	0.65 348	0.60 277	0.58 341	0.43 355	0.63 378	0.41 397	0.32 603	0.15 439	0.66 660	0.19 458	0.36 601	0.21 494

CRE-IMP	0.36 286	0.23 381	0.49 408	0.42 417	0.24 289	0.41 313	0.21 72	0.57 229	0.41 205	0.65 348	0.72 322	0.53 315	0.37 314	0.61 354	0.38 372	0.17 367	0.11 226	0.19 397	0.15 310	0.21 468	0.18 415

sCroCo_RVC	0.35 267	0.28 493	0.69 528	0.51 565	0.39 571	0.41 313	0.31 280	0.49 177	0.45 236	0.31 144	0.48 217	0.38 208	0.32 242	0.46 206	0.32 282	0.21 476	0.22 561	0.19 397	0.19 458	0.21 468	0.20 474

TestStereo_HLe17	0.34 247	0.17 144	0.46 359	0.32 78	0.21 170	0.42 320	0.31 280	0.70 345	0.66 337	0.46 258	0.68 311	0.36 195	0.30 218	0.61 354	0.36 346	0.16 312	0.10 95	0.14 164	0.13 237	0.15 267	0.15 319

Lsterematch	0.38 317	0.17 144	0.38 234	0.37 222	0.20 139	0.42 320	0.27 193	0.57 229	0.71 366	0.66 361	1.02 490	0.49 295	0.40 339	0.57 301	0.43 413	0.16 312	0.10 95	0.15 216	0.13 237	0.14 200	0.14 287

MM-Stereo_test2	0.30 204	0.18 190	0.39 256	0.40 334	0.24 289	0.42 320	0.42 483	0.63 273	0.41 205	0.37 192	0.35 157	0.32 153	0.26 150	0.53 264	0.25 167	0.12 61	0.10 95	0.15 216	0.12 189	0.15 267	0.10 60

DCRE	0.37 302	0.18 190	0.46 359	0.45 483	0.32 515	0.42 320	0.37 402	0.63 273	0.51 272	0.47 265	0.94 443	0.56 327	0.36 307	0.52 255	0.32 282	0.14 177	0.13 369	0.15 216	0.14 277	0.14 200	0.13 241

GMStereo	0.39 334	0.37 554	0.54 454	0.40 334	0.26 368	0.42 320	0.36 385	0.59 242	1.04 562	0.55 294	0.51 235	0.37 199	0.35 279	0.54 271	0.41 397	0.19 434	0.13 369	0.16 253	0.17 399	0.24 521	0.18 415
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HLf8	0.33 235	0.17 144	0.39 256	0.30 24	0.22 202	0.43 325	0.27 193	0.71 354	0.67 341	0.44 247	0.60 277	0.36 195	0.30 218	0.58 322	0.35 329	0.18 401	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.17 363	0.18 415

TestStereo_HL2	0.34 247	0.16 95	0.47 372	0.30 24	0.21 170	0.43 325	0.25 148	0.67 309	0.52 275	0.42 238	0.70 318	0.42 251	0.37 314	0.65 401	0.40 390	0.16 312	0.11 226	0.13 108	0.11 148	0.14 200	0.15 319

3.25w_new	0.23 78	0.17 144	0.32 135	0.31 50	0.17 38	0.43 325	0.20 47	0.37 70	0.30 98	0.37 192	0.28 104	0.22 53	0.25 133	0.42 162	0.22 80	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

3.25w	0.23 78	0.17 144	0.32 135	0.31 50	0.17 38	0.43 325	0.20 47	0.37 70	0.30 98	0.37 192	0.28 104	0.22 53	0.25 133	0.42 162	0.22 80	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

3.75w	0.22 61	0.17 144	0.30 94	0.31 50	0.19 97	0.43 325	0.24 134	0.35 55	0.24 39	0.31 144	0.27 91	0.17 6	0.22 96	0.37 117	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

rvit_stereo_0075_2	0.47 420	0.37 554	0.70 532	0.53 588	0.46 614	0.43 325	0.36 385	0.81 411	0.67 341	0.55 294	0.74 335	0.59 356	0.43 355	0.63 378	0.43 413	0.32 603	0.23 571	0.35 609	0.25 566	0.30 565	0.25 535

SA	0.44 383	0.25 445	0.46 359	0.46 504	0.24 289	0.43 325	0.36 385	0.75 384	0.96 525	0.59 304	1.03 495	0.48 289	0.52 407	0.94 570	0.32 282	0.16 312	0.12 297	0.21 470	0.19 458	0.15 267	0.13 241

test-3	0.34 247	0.16 95	0.43 316	0.39 291	0.21 170	0.43 325	0.22 89	0.63 273	0.78 416	0.71 393	0.45 203	0.64 383	0.27 164	0.43 173	0.31 273	0.12 61	0.09 27	0.17 300	0.13 237	0.12 100	0.10 60

test_1	0.34 247	0.16 95	0.43 316	0.39 291	0.21 170	0.43 325	0.23 115	0.63 273	0.78 416	0.68 372	0.45 203	0.64 383	0.27 164	0.43 173	0.31 273	0.12 61	0.09 27	0.17 300	0.13 237	0.12 100	0.10 60

PFNet	0.42 365	0.18 190	0.58 474	0.43 438	0.24 289	0.43 325	0.32 309	0.74 376	0.78 416	1.00 569	0.74 335	0.68 409	0.39 333	0.72 459	0.37 363	0.16 312	0.10 95	0.20 428	0.15 310	0.16 323	0.13 241

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 121	0.14 25	0.30 94	0.34 127	0.21 170	0.44 335	0.25 148	0.44 145	0.35 149	0.27 105	0.35 157	0.37 199	0.35 279	0.28 15	0.26 196	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.11 148	0.11 36	0.09 6

Zero-FE251	0.23 78	0.16 95	0.30 94	0.33 97	0.20 139	0.44 335	0.19 28	0.37 70	0.25 55	0.27 105	0.29 115	0.38 208	0.24 120	0.32 66	0.22 80	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.10 60

ISRNet	0.56 514	0.24 419	0.66 513	0.56 605	0.36 548	0.44 335	0.25 148	0.82 413	0.84 450	1.07 595	1.25 571	0.91 514	0.60 460	0.66 411	0.58 503	0.35 622	0.26 594	0.36 614	0.33 620	0.30 565	0.42 629

rvit_0105_5	0.42 365	0.31 519	0.73 546	0.50 549	0.29 457	0.44 335	0.42 483	0.61 260	0.74 383	0.51 279	0.51 235	0.60 362	0.47 381	0.57 301	0.38 372	0.27 563	0.25 588	0.25 536	0.23 541	0.22 491	0.18 415

LoS_RVC	0.27 163	0.16 95	0.27 57	0.32 78	0.30 476	0.44 335	0.34 338	0.41 109	0.33 129	0.31 144	0.51 235	0.29 128	0.32 242	0.36 107	0.28 239	0.11 36	0.10 95	0.11 4	0.08 1	0.11 36	0.19 449

IIG-Stereo	0.43 375	0.21 318	0.44 329	0.50 549	0.25 320	0.44 335	0.21 72	0.71 354	0.76 397	0.83 475	0.95 452	0.83 482	0.43 355	0.90 547	0.35 329	0.15 255	0.12 297	0.19 397	0.14 277	0.15 267	0.11 133

KYRaft	0.48 433	0.20 278	0.38 234	0.44 458	0.23 256	0.44 335	0.37 402	0.66 299	0.41 205	0.94 543	1.73 631	0.79 468	0.41 347	0.63 378	0.31 273	0.16 312	0.11 226	0.18 353	0.22 525	0.16 323	0.78 665

test-1	0.36 286	0.19 231	0.71 537	0.46 504	0.26 368	0.44 335	0.36 385	0.60 253	0.59 302	0.48 268	0.67 309	0.53 315	0.36 307	0.40 140	0.29 258	0.14 177	0.11 226	0.16 253	0.14 277	0.15 267	0.16 369

DN-CSS_ROB	0.43 375	0.26 462	0.62 486	0.40 334	0.29 457	0.44 335	0.27 193	0.77 394	0.75 388	0.72 404	1.09 521	0.48 289	0.43 355	0.69 440	0.37 363	0.15 255	0.12 297	0.21 470	0.19 458	0.18 392	0.16 369

aanet-new-10k	0.25 121	0.18 190	0.44 329	0.38 259	0.18 67	0.45 344	0.21 72	0.44 145	0.35 149	0.27 105	0.31 132	0.25 99	0.30 218	0.28 15	0.21 55	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.16 323	0.10 60

AIO-test2	0.39 334	0.21 318	0.41 281	0.47 512	0.25 320	0.45 344	0.35 363	0.77 394	1.27 620	0.36 185	0.87 416	0.37 199	0.30 218	0.47 215	0.27 216	0.15 255	0.13 369	0.21 470	0.23 541	0.15 267	0.13 241

model_zeroshot	0.33 235	0.18 190	0.48 394	0.39 291	0.28 428	0.45 344	0.25 148	0.63 273	0.45 236	0.61 315	0.50 225	0.51 306	0.25 133	0.45 190	0.26 196	0.16 312	0.13 369	0.15 216	0.14 277	0.13 149	0.13 241

raft+_RVC	0.38 317	0.19 231	0.35 191	0.37 222	0.25 320	0.45 344	0.37 402	0.78 400	0.89 490	0.51 279	0.78 358	0.50 300	0.29 199	0.53 264	0.40 390	0.15 255	0.12 297	0.17 300	0.15 310	0.14 200	0.12 193

PMTNet	0.32 218	0.16 95	0.24 16	0.29 12	0.18 67	0.45 344	0.22 89	0.56 221	0.63 320	0.46 258	0.54 254	0.39 215	0.34 273	0.48 226	0.24 136	0.75 668	0.10 95	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.11 133

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 121	0.16 95	0.33 154	0.38 259	0.20 139	0.46 349	0.27 193	0.41 109	0.34 136	0.28 119	0.38 175	0.24 84	0.35 279	0.29 29	0.24 136	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.13 149	0.10 60

FlowAnything_test	0.29 186	0.19 231	0.39 256	0.47 512	0.26 368	0.46 349	0.25 148	0.43 137	0.31 109	0.29 132	0.26 83	0.35 185	0.26 150	0.40 140	0.37 363	0.21 476	0.15 439	0.22 485	0.26 581	0.16 323	0.16 369

depthmonostereo	0.29 186	0.14 25	0.31 115	0.35 170	0.17 38	0.46 349	0.27 193	0.69 329	0.57 299	0.35 180	0.42 191	0.31 150	0.35 279	0.35 103	0.27 216	0.14 177	0.12 297	0.13 108	0.12 189	0.11 36	0.10 60

AIO-test1	0.38 317	0.18 190	0.38 234	0.50 549	0.24 289	0.46 349	0.30 252	0.70 345	1.19 601	0.40 226	0.71 321	0.45 274	0.29 199	0.53 264	0.27 216	0.15 255	0.13 369	0.19 397	0.21 507	0.13 149	0.17 396

CAS	0.34 247	0.13 4	0.25 30	1.28 675	0.30 476	0.46 349	0.38 424	0.48 172	0.47 248	0.34 170	0.52 247	0.24 84	0.19 55	0.29 29	0.27 216	0.69 666	0.08 2	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.15 319

qqq	0.40 346	0.26 462	0.44 329	0.36 198	0.22 202	0.46 349	0.36 385	0.85 424	0.54 283	0.56 297	0.69 313	0.65 396	0.53 412	0.55 278	0.45 440	0.17 367	0.16 471	0.20 428	0.19 458	0.18 392	0.17 396

G2L-Stereo	0.49 451	0.23 381	0.48 394	0.43 438	0.26 368	0.47 355	0.42 483	0.93 456	0.78 416	0.84 482	0.86 408	0.91 514	0.52 407	0.78 496	0.70 539	0.20 459	0.17 491	0.22 485	0.18 427	0.17 363	0.21 494

dd	0.43 375	0.38 564	0.55 459	0.44 458	0.25 320	0.47 355	0.38 424	0.70 345	1.05 566	0.59 304	0.65 296	0.42 251	0.39 333	0.66 411	0.50 467	0.24 533	0.15 439	0.21 470	0.15 310	0.22 491	0.18 415

LCNet	0.41 357	0.20 278	0.32 135	0.44 458	0.24 289	0.47 355	0.29 232	0.67 309	0.53 279	0.72 404	1.03 495	0.66 401	0.60 460	0.58 322	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.19 397	0.19 458	0.21 468	0.36 608

FSD					0.46 614	0.48 358	0.52 551	0.53 212	0.48 257	0.48 268	0.48 217	0.49 295	0.48 386	0.51 248	0.49 465	0.45 644	0.42 657	0.47 640	0.46 647	0.46 632

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 247	0.27 479	0.45 342	0.36 198	0.25 320	0.48 358	0.30 252	0.58 237	0.90 493	0.42 238	0.36 167	0.30 142	0.29 199	0.49 232	0.30 265	0.16 312	0.14 408	0.18 353	0.15 310	0.18 392	0.15 319

AE-Stereo	0.34 247	0.21 318	0.42 302	0.48 520	0.31 498	0.48 358	0.35 363	0.61 260	0.62 309	0.32 159	0.55 263	0.52 311	0.27 164	0.47 215	0.29 258	0.13 117	0.13 369	0.18 353	0.16 344	0.15 267	0.12 193

anonymousdsp2	0.35 267	0.20 278	0.43 316	0.37 222	0.24 289	0.48 358	0.31 280	0.86 428	0.65 333	0.55 294	0.50 225	0.50 300	0.34 273	0.56 289	0.31 273	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.10 83	0.16 323	0.14 287

test_3	0.36 286	0.19 231	0.44 329	0.44 458	0.23 256	0.48 358	0.36 385	0.66 299	0.82 440	0.64 339	0.45 203	0.68 409	0.25 133	0.41 151	0.31 273	0.12 61	0.10 95	0.18 353	0.16 344	0.15 267	0.11 133

rvit_0105_3	0.47 420	0.34 536	0.77 567	0.54 595	0.31 498	0.49 363	0.47 513	0.63 273	0.79 425	0.65 348	0.59 274	0.64 383	0.50 400	0.65 401	0.39 381	0.29 581	0.27 603	0.29 585	0.28 594	0.21 468	0.20 474

IPLGR	0.39 334	0.21 318	0.63 496	0.39 291	0.22 202	0.49 363	0.29 232	0.76 391	0.74 383	0.78 434	0.77 347	0.44 272	0.42 349	0.47 215	0.38 372	0.13 117	0.12 297	0.16 253	0.14 277	0.15 267	0.13 241

RAFT-Test	0.34 247	0.18 190	0.37 221	0.38 259	0.23 256	0.50 365	0.23 115	0.69 329	0.40 201	0.60 308	0.85 405	0.61 368	0.28 180	0.46 206	0.27 216	0.14 177	0.11 226	0.14 164	0.11 148	0.13 149	0.12 193

MIPNet	0.37 302	0.21 318	0.59 475	0.39 291	0.25 320	0.50 365	0.28 223	0.77 394	0.70 355	0.65 348	0.60 277	0.40 229	0.49 390	0.44 185	0.37 363	0.14 177	0.11 226	0.16 253	0.13 237	0.14 200	0.13 241

PSMNet-RSSM	0.48 433	0.22 359	0.38 234	0.42 417	0.25 320	0.50 365	0.37 402	1.10 531	0.77 406	0.70 386	1.06 512	0.84 485	0.64 490	0.62 364	0.47 458	0.23 520	0.15 439	0.23 506	0.25 566	0.20 444	0.19 449

DeepPruner_ROB	0.53 489	0.34 536	0.59 475	0.41 371	0.30 476	0.50 365	0.43 490	1.19 575	0.70 355	0.85 486	1.05 505	0.86 492	0.55 430	0.84 523	0.51 477	0.29 581	0.23 571	0.22 485	0.22 525	0.26 537	0.25 535

aanet-new	0.26 139	0.19 231	0.34 175	0.38 259	0.25 320	0.51 369	0.24 134	0.40 98	0.30 98	0.27 105	0.27 91	0.23 69	0.36 307	0.43 173	0.22 80	0.14 177	0.09 27	0.14 164	0.10 83	0.15 267	0.12 193

DCVSM-stereo	0.49 451	0.27 479	0.53 449	0.39 291	0.29 457	0.51 369	0.26 170	0.75 384	0.75 388	1.11 605	0.75 337	1.05 558	0.72 538	0.60 346	0.47 458	0.20 459	0.19 532	0.24 523	0.20 484	0.25 530	0.30 574

ACRE	0.40 346	0.21 318	0.65 507	0.45 483	0.33 527	0.51 369	0.33 321	0.66 299	0.63 320	0.80 441	0.92 439	0.45 274	0.32 242	0.52 255	0.45 440	0.16 312	0.12 297	0.15 216	0.14 277	0.13 149	0.14 287

GMM-Stereo	0.44 383	0.19 231	0.36 203	0.42 417	0.25 320	0.51 369	0.47 513	0.71 354	0.53 279	0.76 424	1.37 592	0.76 458	0.38 321	0.60 346	0.33 295	0.15 255	0.10 95	0.20 428	0.19 458	0.16 323	0.27 551

DMCA	0.45 394	0.26 462	0.50 421	0.38 259	0.28 428	0.51 369	0.34 338	0.93 456	0.68 347	0.75 417	0.83 390	0.79 468	0.53 412	0.51 248	0.54 493	0.21 476	0.16 471	0.21 470	0.16 344	0.19 426	0.21 494

LG-G_1	0.21 47	0.13 4	0.30 94	0.34 127	0.16 24	0.52 374	0.17 3	0.34 52	0.18 9	0.21 31	0.21 31	0.26 108	0.19 55	0.37 117	0.20 30	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.10 60

LG-G	0.21 47	0.13 4	0.30 94	0.34 127	0.16 24	0.52 374	0.17 3	0.34 52	0.18 9	0.21 31	0.21 31	0.26 108	0.19 55	0.37 117	0.20 30	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.10 60

Any-RAFT	0.35 267	0.16 95	0.30 94	0.34 127	0.21 170	0.52 374	0.22 89	0.88 440	0.73 375	0.53 288	0.73 326	0.64 383	0.28 180	0.46 206	0.24 136	0.15 255	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 149	0.12 193

x	0.39 334	0.24 419	0.41 281	0.34 127	0.23 256	0.52 374	0.32 309	0.86 428	0.52 275	0.57 300	0.70 318	0.59 356	0.50 400	0.49 232	0.46 451	0.17 367	0.15 439	0.17 300	0.15 310	0.17 363	0.16 369

CIPLG	0.41 357	0.21 318	0.63 496	0.45 483	0.33 527	0.52 374	0.33 321	0.65 288	0.60 304	0.82 463	0.96 456	0.46 282	0.32 242	0.55 278	0.44 431	0.16 312	0.12 297	0.15 216	0.14 277	0.13 149	0.14 287

IPLGR_C	0.40 346	0.21 318	0.64 501	0.45 483	0.33 527	0.52 374	0.34 338	0.66 299	0.62 309	0.82 463	0.92 439	0.45 274	0.32 242	0.52 255	0.46 451	0.17 367	0.12 297	0.15 216	0.14 277	0.13 149	0.14 287

AACVNet	0.50 467	0.23 381	0.49 408	0.46 504	0.29 457	0.52 374	0.38 424	0.90 447	0.55 290	0.81 454	1.03 495	1.00 541	0.70 530	0.83 518	0.54 493	0.21 476	0.18 513	0.24 523	0.18 427	0.23 508	0.20 474

111	0.40 346	0.17 144	0.41 281	0.34 127	0.19 97	0.52 374	0.28 223	0.74 376	1.16 595	0.50 276	0.91 435	0.63 377	0.48 386	0.61 354	0.35 329	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.12 189	0.13 149	0.13 241

WQFJX1	0.33 235	0.19 231	0.34 175	0.41 371	0.28 428	0.53 382	0.33 321	0.51 190	0.50 267	0.39 217	0.36 167	0.34 170	0.31 235	0.69 440	0.39 381	0.15 255	0.18 513	0.16 253	0.14 277	0.16 323	0.14 287

DilatedVolume-Stereo	0.30 204	0.15 66	0.34 175	0.33 97	0.20 139	0.53 382	0.25 148	0.56 221	0.43 220	0.56 297	0.50 225	0.35 185	0.29 199	0.49 232	0.28 239	0.13 117	0.11 226	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.10 60

DFGA-Net	0.45 394	0.29 505	0.80 571	0.42 417	0.32 515	0.53 382	0.35 363	0.78 400	0.89 490	0.66 361	0.75 337	0.48 289	0.39 333	0.74 473	0.60 510	0.15 255	0.13 369	0.19 397	0.18 427	0.20 444	0.17 396

MyStereo8	0.40 346	0.20 278	0.54 454	0.41 371	0.29 457	0.53 382	0.29 232	0.65 288	0.49 261	0.71 393	0.98 470	0.58 341	0.43 355	0.50 240	0.51 477	0.15 255	0.12 297	0.16 253	0.14 277	0.19 426	0.19 449

riskmin	0.38 317	0.20 278	0.39 256	0.32 78	0.23 256	0.53 382	0.30 252	0.63 273	0.80 427	0.49 271	0.56 266	0.73 443	0.58 449	0.55 278	0.36 346	0.17 367	0.11 226	0.19 397	0.13 237	0.19 426	0.20 474

GrayStereo	0.49 451	0.19 231	0.42 302	0.46 504	0.28 428	0.53 382	0.67 601	0.69 329	0.63 320	1.02 577	1.47 614	0.78 466	0.76 551	0.56 289	0.33 295	0.14 177	0.12 297	0.17 300	0.17 399	0.15 267	0.29 565

HCRNet	0.44 383	0.34 536	0.41 281	0.53 588	0.26 368	0.53 382	0.29 232	0.83 418	0.63 320	0.71 393	0.81 378	0.77 464	0.50 400	0.66 411	0.36 346	0.24 533	0.16 471	0.24 523	0.20 484	0.21 468	0.18 415

NLCSM	0.34 247	0.21 318	0.34 175	0.44 458	0.29 457	0.54 389	0.36 385	0.52 200	0.47 248	0.46 258	0.37 172	0.34 170	0.34 273	0.71 453	0.41 397	0.16 312	0.17 491	0.17 300	0.16 344	0.17 363	0.16 369

tt1	0.36 286	0.24 419	0.32 135	0.41 371	0.22 202	0.54 389	0.38 424	0.68 320	1.04 562	0.41 233	0.46 208	0.35 185	0.45 371	0.57 301	0.25 167	0.16 312	0.10 95	0.19 397	0.13 237	0.16 323	0.16 369

IPLG	0.39 334	0.20 278	0.59 475	0.40 334	0.24 289	0.54 389	0.27 193	0.75 384	0.63 320	0.84 482	0.81 378	0.32 153	0.32 242	0.60 346	0.45 440	0.13 117	0.11 226	0.16 253	0.13 237	0.13 149	0.12 193

GANet-ADL	0.42 365	0.25 445	0.45 342	0.43 438	0.29 457	0.54 389	0.35 363	0.89 442	0.86 463	0.63 327	0.72 322	0.68 409	0.42 349	0.52 255	0.41 397	0.21 476	0.14 408	0.15 216	0.13 237	0.18 392	0.19 449

RAFT	0.45 394	0.22 359	0.45 342	0.47 512	0.26 368	0.54 389	0.47 513	0.66 299	0.58 301	0.80 441	0.82 384	0.94 524	0.57 439	0.75 479	0.34 311	0.17 367	0.15 439	0.22 485	0.20 484	0.16 323	0.12 193

DMCA-RVC	0.51 474	0.30 514	0.59 475	0.50 549	0.32 515	0.54 389	0.38 424	0.86 428	0.68 347	0.94 543	0.86 408	0.91 514	0.68 513	0.70 447	0.59 508	0.23 520	0.18 513	0.31 594	0.23 541	0.26 537	0.19 449

NLMM1	0.33 235	0.21 318	0.36 203	0.41 371	0.25 320	0.55 395	0.33 321	0.55 217	0.63 320	0.42 238	0.44 199	0.30 142	0.25 133	0.63 378	0.38 372	0.16 312	0.18 513	0.17 300	0.14 277	0.15 267	0.13 241

ACVNet-DCA	0.35 267	0.23 381	0.33 154	0.41 371	0.22 202	0.55 395	0.38 424	0.85 424	0.54 283	0.41 233	0.50 225	0.34 170	0.49 390	0.57 301	0.25 167	0.16 312	0.10 95	0.19 397	0.13 237	0.18 392	0.17 396

xx1	0.39 334	0.23 381	0.33 154	0.41 371	0.22 202	0.55 395	0.38 424	0.67 309	1.06 572	0.41 233	0.50 225	0.65 396	0.53 412	0.57 301	0.25 167	0.16 312	0.10 95	0.20 428	0.19 458	0.18 392	0.17 396

1test111	0.36 286	0.23 381	0.33 154	0.41 371	0.22 202	0.55 395	0.38 424	0.85 424	0.54 283	0.41 233	0.50 225	0.34 170	0.49 390	0.55 278	0.45 440	0.16 312	0.10 95	0.19 397	0.13 237	0.18 392	0.17 396

cc1	0.37 302	0.23 381	0.33 154	0.41 371	0.22 202	0.55 395	0.38 424	0.67 309	1.06 572	0.41 233	0.50 225	0.34 170	0.49 390	0.57 301	0.25 167	0.16 312	0.10 95	0.19 397	0.13 237	0.16 323	0.15 319

ffm	0.44 383	0.26 462	0.49 408	0.37 222	0.25 320	0.55 395	0.37 402	0.68 320	1.04 562	0.73 410	0.96 456	0.71 423	0.53 412	0.57 301	0.25 167	0.16 312	0.10 95	0.25 536	0.21 507	0.16 323	0.16 369

ff1	0.49 451	0.26 462	0.49 408	0.37 222	0.25 320	0.55 395	0.37 402	0.68 320	1.04 562	0.73 410	0.96 456	0.71 423	0.53 412	1.01 577	0.88 581	0.16 312	0.10 95	0.25 536	0.21 507	0.16 323	0.16 369

mmx	0.53 489	0.26 462	0.49 408	0.37 222	0.25 320	0.55 395	0.37 402	1.16 566	1.03 556	0.73 410	0.96 456	0.71 423	0.53 412	1.01 577	0.88 581	0.20 459	0.15 439	0.25 536	0.21 507	0.22 491	0.20 474

xxx	0.53 489	0.26 462	0.49 408	0.37 222	0.25 320	0.55 395	0.37 402	1.16 566	1.03 556	0.73 410	0.96 456	0.71 423	0.53 412	1.01 577	0.88 581	0.20 459	0.15 439	0.25 536	0.21 507	0.22 491	0.20 474

STrans-v2	0.46 405	0.20 278	0.48 394	0.40 334	0.24 289	0.55 395	0.50 532	1.07 520	0.73 375	0.65 348	1.05 505	0.72 432	0.69 517	0.72 459	0.33 295	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.14 277	0.13 149	0.12 193

TANstereo	0.30 204	0.15 66	0.31 115	0.30 24	0.17 38	0.55 395	0.23 115	0.44 145	0.55 290	0.59 304	0.68 311	0.37 199	0.26 150	0.35 103	0.27 216	0.15 255	0.16 471	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.14 287

ARAFT	0.47 420	0.24 419	0.79 569	0.42 417	0.25 320	0.55 395	0.55 565	0.75 384	0.81 435	0.89 515	0.75 337	0.73 443	0.47 381	0.88 539	0.37 363	0.15 255	0.12 297	0.23 506	0.22 525	0.14 200	0.13 241

FENet	0.42 365	0.22 359	0.38 234	0.39 291	0.24 289	0.55 395	0.32 309	0.79 404	0.70 355	0.71 393	0.72 322	0.63 377	0.57 439	0.62 364	0.44 431	0.19 434	0.13 369	0.19 397	0.17 399	0.18 392	0.19 449

GwcNet-RSSM	0.49 451	0.24 419	0.42 302	0.40 334	0.23 256	0.55 395	0.38 424	0.93 456	0.93 511	0.71 393	1.16 551	0.86 492	0.60 460	0.62 364	0.66 529	0.21 476	0.14 408	0.19 397	0.20 484	0.16 323	0.15 319

Hybrid-DGEV-03	0.45 394	0.19 231	0.33 154	0.43 438	0.27 403	0.56 409	0.26 170	0.65 288	0.74 383	0.94 543	1.92 642	0.61 368	0.30 218	0.55 278	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.18 353	0.16 344	0.14 200	0.11 133

ITSA-stereo	0.53 489	0.28 493	0.52 442	0.40 334	0.23 256	0.56 409	0.34 338	1.24 602	1.24 610	0.80 441	0.81 378	0.72 432	0.58 449	0.82 510	0.65 526	0.21 476	0.17 491	0.23 506	0.21 507	0.22 491	0.26 541

GMStereo_Zeroshot	0.49 451	0.44 590	0.74 551	0.49 535	0.27 403	0.56 409	0.29 232	0.73 372	0.76 397	0.86 493	0.94 443	0.91 514	0.36 307	0.74 473	0.43 413	0.26 553	0.14 408	0.26 555	0.15 310	0.36 601	0.18 415

PSM-AAD	0.48 433	0.20 278	0.37 221	0.43 438	0.23 256	0.56 409	0.50 532	0.65 288	0.70 355	1.07 595	1.12 528	0.58 341	0.92 599	0.61 354	0.32 282	0.15 255	0.11 226	0.25 536	0.26 581	0.18 392	0.43 635

aanetorigin	0.83 594	0.56 623	1.87 662	0.49 535	0.38 565	0.56 409	0.66 598	0.70 345	1.00 544	2.42 678	2.02 648	1.31 605	1.18 633	0.93 563	1.13 626	0.20 459	0.18 513	0.20 428	0.19 458	0.27 548	0.30 574

FADNet_RVC	0.55 503	0.37 554	1.17 620	0.44 458	0.31 498	0.56 409	0.34 338	1.06 516	0.88 476	0.67 366	0.90 432	0.61 368	0.65 496	0.93 563	0.70 539	0.21 476	0.18 513	0.26 555	0.23 541	0.31 571	0.28 558

z-ln-s-r	0.66 549	0.36 547	1.30 635	0.39 291	0.26 368	0.57 415	0.63 590	0.80 407	1.03 556	0.80 441	1.43 605	0.91 514	0.76 551	1.08 593	1.87 661	0.16 312	0.12 297	0.17 300	0.14 277	0.20 444	0.16 369

G2L-ROB	0.47 420	0.19 231	0.42 302	0.35 170	0.22 202	0.57 415	0.42 483	1.14 554	0.71 366	0.84 482	0.75 337	1.09 570	0.53 412	0.74 473	0.53 488	0.17 367	0.12 297	0.14 164	0.12 189	0.17 363	0.19 449

xyz-stereo-finetune	0.33 235	0.18 190	0.36 203	0.33 97	0.18 67	0.57 415	0.31 280	0.58 237	0.69 354	0.45 251	0.54 254	0.38 208	0.33 261	0.56 289	0.36 346	0.12 61	0.12 297	0.16 253	0.13 237	0.13 149	0.12 193

G2L-Stereo_test	0.48 433	0.20 278	0.40 270	0.34 127	0.23 256	0.57 415	0.58 575	1.10 531	0.77 406	0.86 493	0.94 443	0.95 526	0.54 424	0.68 433	0.60 510	0.16 312	0.12 297	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.15 319

RAFT-RH_RVC	0.56 514	0.17 144	0.41 281	0.37 222	0.23 256	0.57 415	0.24 134	0.60 253	0.70 355	1.19 615	3.94 689	0.56 327	0.38 321	0.65 401	0.36 346	0.13 117	0.11 226	0.20 428	0.14 277	0.12 100	0.13 241

AANet_RVC	0.57 522	0.32 523	0.54 454	0.45 483	0.27 403	0.57 415	0.48 521	1.00 486	1.28 622	0.86 493	1.33 587	0.87 498	0.58 449	1.07 590	0.75 551	0.18 401	0.12 297	0.15 216	0.13 237	0.18 392	0.18 415

FACV-RUCA	0.43 375	0.28 493	0.47 372	0.45 483	0.33 527	0.58 421	0.34 338	0.82 413	0.73 375	0.57 300	0.84 395	0.47 284	0.50 400	0.54 271	0.39 381	0.22 503	0.15 439	0.35 609	0.16 344	0.28 552	0.21 494

test_sample2	0.42 365	0.22 359	0.43 316	0.33 97	0.21 170	0.58 421	0.39 446	0.95 468	0.67 341	0.63 327	0.77 347	0.69 414	0.57 439	0.61 354	0.38 372	0.19 434	0.14 408	0.18 353	0.16 344	0.19 426	0.18 415

test_sample1	0.42 365	0.22 359	0.46 359	0.34 127	0.23 256	0.58 421	0.35 363	0.99 481	0.49 261	0.62 318	0.75 337	0.69 414	0.61 466	0.58 322	0.44 431	0.18 401	0.14 408	0.17 300	0.15 310	0.17 363	0.17 396

CFNet_ucs	0.50 467	0.24 419	0.55 459	0.38 259	0.31 498	0.58 421	0.33 321	0.98 479	0.93 511	0.88 511	1.19 559	0.80 477	0.49 390	0.63 378	0.43 413	0.21 476	0.15 439	0.26 555	0.18 427	0.26 537	0.22 512

DAS	0.51 474	0.25 445	0.60 481	0.48 520	0.31 498	0.58 421	0.41 473	0.83 418	0.97 528	0.89 515	1.12 528	0.70 419	0.75 548	0.82 510	0.43 413	0.17 367	0.13 369	0.18 353	0.15 310	0.20 444	0.18 415

SepStereo	0.51 474	0.25 445	0.60 481	0.48 520	0.31 498	0.58 421	0.41 473	0.83 418	0.97 528	0.89 515	1.12 528	0.70 419	0.75 548	0.93 563	0.43 413	0.17 367	0.13 369	0.18 353	0.15 310	0.20 444	0.18 415

DRaft	0.49 451	0.17 144	0.47 372	0.37 222	0.25 320	0.58 421	0.40 457	0.65 288	0.85 458	1.02 577	1.75 634	0.50 300	0.82 574	0.63 378	0.40 390	0.13 117	0.11 226	0.16 253	0.16 344	0.14 200	0.15 319

ICVP	0.46 405	0.25 445	0.38 234	0.48 520	0.28 428	0.58 421	0.43 490	1.00 486	0.70 355	0.67 366	0.95 452	0.75 451	0.55 430	0.53 264	0.54 493	0.23 520	0.17 491	0.19 397	0.17 399	0.19 426	0.20 474
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.46 405	0.24 419	0.52 442	0.37 222	0.27 403	0.58 421	0.30 252	0.86 428	0.88 476	0.82 463	1.03 495	0.75 451	0.47 381	0.58 322	0.44 431	0.17 367	0.12 297	0.24 523	0.16 344	0.24 521	0.19 449

ACVNet	0.46 405	0.23 381	0.36 203	0.39 291	0.28 428	0.58 421	0.40 457	0.87 435	0.80 427	0.64 339	0.96 456	0.79 468	0.60 460	0.63 378	0.67 532	0.17 367	0.15 439	0.16 253	0.15 310	0.18 392	0.15 319

GANet-RSSM	0.47 420	0.21 318	0.37 221	0.38 259	0.25 320	0.58 421	0.36 385	1.07 520	0.78 416	0.68 372	1.01 481	0.86 492	0.67 507	0.62 364	0.44 431	0.21 476	0.15 439	0.18 353	0.18 427	0.18 392	0.17 396

ccs_rob	0.46 405	0.24 419	0.52 442	0.37 222	0.27 403	0.58 421	0.31 280	0.86 428	0.88 476	0.82 463	1.02 490	0.75 451	0.47 381	0.58 322	0.44 431	0.17 367	0.12 297	0.24 523	0.16 344	0.24 521	0.19 449

Hybrid-DGEV-2	0.41 357	0.21 318	0.42 302	0.47 512	0.29 457	0.59 433	0.23 115	0.82 413	0.99 537	0.64 339	0.63 287	0.60 362	0.65 496	0.58 322	0.33 295	0.14 177	0.12 297	0.18 353	0.16 344	0.14 200	0.12 193

rvit_105_1	0.54 501	0.40 577	0.76 562	0.58 613	0.37 555	0.59 433	0.68 606	0.70 345	0.94 518	0.82 463	0.69 313	0.73 443	0.58 449	0.78 496	0.54 493	0.32 603	0.29 612	0.31 594	0.34 622	0.23 508	0.20 474

Sa-1000	0.48 433	0.24 419	0.41 281	0.45 483	0.25 320	0.59 433	0.34 338	0.81 411	0.93 511	0.82 463	1.50 615	0.53 315	0.45 371	0.92 557	0.30 265	0.15 255	0.12 297	0.21 470	0.19 458	0.15 267	0.13 241

dad	0.58 529	0.50 605	0.64 501	0.43 438	0.30 476	0.59 433	0.36 385	0.78 400	1.25 616	1.01 574	1.17 553	1.15 588	0.53 412	0.68 433	0.50 467	0.35 622	0.23 571	0.37 619	0.21 507	0.29 556	0.20 474

DEmStereo	0.48 433	0.17 144	0.50 421	0.38 259	0.25 320	0.59 433	0.34 338	0.63 273	0.74 383	0.89 515	1.66 627	0.58 341	1.06 621	0.60 346	0.42 405	0.14 177	0.11 226	0.16 253	0.16 344	0.14 200	0.15 319

GES	0.44 383	0.23 381	0.57 469	0.40 334	0.30 476	0.59 433	0.36 385	0.96 472	0.68 347	0.74 415	0.83 390	0.47 284	0.48 386	0.67 422	0.43 413	0.22 503	0.16 471	0.17 300	0.16 344	0.18 392	0.23 519

cf-r	0.47 420	0.23 381	0.41 281	0.39 291	0.23 256	0.59 433	0.37 402	0.88 440	0.85 458	0.72 404	1.05 505	0.94 524	0.62 473	0.56 289	0.54 493	0.21 476	0.14 408	0.17 300	0.19 458	0.15 267	0.15 319

WQFJX	0.32 218	0.18 190	0.33 154	0.39 291	0.27 403	0.60 440	0.30 252	0.53 212	0.47 248	0.39 217	0.38 175	0.34 170	0.33 261	0.61 354	0.40 390	0.14 177	0.17 491	0.16 253	0.13 237	0.14 200	0.14 287

DispNO	0.47 420	0.23 381	0.71 537	0.39 291	0.31 498	0.60 440	0.38 424	0.89 442	0.77 406	0.75 417	0.84 395	0.72 432	0.54 424	0.73 466	0.46 451	0.19 434	0.14 408	0.20 428	0.18 427	0.16 323	0.17 396

STTStereo	0.55 503	0.37 554	0.76 562	0.44 458	0.31 498	0.60 440	0.44 499	0.96 472	0.86 463	0.99 564	0.90 432	0.96 529	0.58 449	0.71 453	0.61 514	0.25 543	0.23 571	0.26 555	0.32 617	0.24 521	0.23 519

DEFOM-Stereo	0.22 61	0.15 66	0.26 44	0.33 97	0.20 139	0.61 443	0.21 72	0.30 23	0.31 109	0.23 51	0.19 18	0.18 20	0.18 39	0.41 151	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.11 133

mmm	0.44 383	0.27 479	0.46 359	0.38 259	0.24 289	0.61 443	0.35 363	0.94 461	0.53 279	0.72 404	1.05 505	0.63 377	0.50 400	0.57 301	0.45 440	0.18 401	0.15 439	0.23 506	0.20 484	0.20 444	0.18 415

CASS	0.45 394	0.27 479	0.42 302	0.48 520	0.22 202	0.61 443	0.34 338	0.97 476	0.62 309	0.71 393	0.85 405	0.61 368	0.55 430	0.57 301	0.41 397	0.29 581	0.16 471	0.22 485	0.18 427	0.22 491	0.28 558
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
pcwnet_v2	0.58 529	0.28 493	0.84 574	0.45 483	0.35 543	0.61 443	0.35 363	1.27 610	1.21 605	0.99 564	1.27 574	0.72 432	0.58 449	0.67 422	0.48 462	0.27 563	0.21 554	0.24 523	0.23 541	0.29 556	0.29 565

FADNet-RVC	0.60 539	0.53 620	1.14 615	0.46 504	0.39 571	0.61 443	0.39 446	1.12 543	0.87 472	0.70 386	0.84 395	1.04 554	0.55 430	0.94 570	0.69 536	0.26 553	0.25 588	0.28 576	0.28 594	0.31 571	0.31 584

MLCV	0.47 420	0.24 419	0.61 483	0.37 222	0.17 38	0.61 443	0.33 321	0.80 407	0.87 472	0.94 543	1.13 535	0.72 432	0.43 355	0.89 545	0.51 477	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.14 200	0.12 193

iResNet	0.49 451	0.29 505	0.79 569	0.42 417	0.21 170	0.61 443	0.40 457	0.82 413	0.99 537	0.87 501	1.12 528	0.69 414	0.53 412	0.78 496	0.51 477	0.15 255	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.17 363	0.15 319

iResNet_ROB	0.52 482	0.21 318	0.53 449	0.37 222	0.21 170	0.61 443	0.29 232	1.51 651	1.32 627	0.90 523	1.02 490	0.80 477	0.62 473	0.76 483	0.43 413	0.16 312	0.12 297	0.13 108	0.09 13	0.15 267	0.18 415

Selective-IGEV-i1	0.44 383	0.20 278	0.53 449	0.41 371	0.22 202	0.62 451	0.50 532	1.01 496	0.88 476	0.63 327	0.81 378	0.79 468	0.38 321	0.54 271	0.38 372	0.16 312	0.13 369	0.15 216	0.13 237	0.15 267	0.15 319

WQFJA1	0.32 218	0.19 231	0.34 175	0.39 291	0.26 368	0.62 451	0.30 252	0.56 221	0.47 248	0.37 192	0.39 180	0.38 208	0.33 261	0.50 240	0.42 405	0.14 177	0.18 513	0.16 253	0.14 277	0.14 200	0.13 241

NLMM	0.32 218	0.19 231	0.34 175	0.39 291	0.26 368	0.62 451	0.30 252	0.56 221	0.47 248	0.37 192	0.39 180	0.38 208	0.33 261	0.49 232	0.42 405	0.14 177	0.18 513	0.16 253	0.14 277	0.14 200	0.13 241

test_sample7	0.52 482	0.29 505	0.50 421	0.36 198	0.27 403	0.62 451	0.41 473	1.06 516	0.88 476	0.92 536	0.86 408	0.85 487	0.69 517	0.68 433	0.50 467	0.26 553	0.20 544	0.27 568	0.26 581	0.27 548	0.24 528

SMFormer	0.51 474	0.23 381	0.62 486	0.34 127	0.20 139	0.62 451	0.34 338	1.21 582	1.02 551	0.81 454	1.01 481	0.71 423	0.65 496	0.84 523	0.55 498	0.19 434	0.15 439	0.18 353	0.16 344	0.18 392	0.18 415

tta	0.51 474	0.23 381	0.62 486	0.34 127	0.20 139	0.62 451	0.34 338	1.21 582	1.02 551	0.81 454	1.01 481	0.71 423	0.65 496	0.84 523	0.55 498	0.19 434	0.15 439	0.18 353	0.16 344	0.15 267	0.14 287

qqq1	0.49 451	0.23 381	0.62 486	0.34 127	0.20 139	0.62 451	0.34 338	1.21 582	1.02 551	0.81 454	1.01 481	0.71 423	0.65 496	0.84 523	0.34 311	0.19 434	0.15 439	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.14 287

fff1	0.49 451	0.23 381	0.62 486	0.34 127	0.20 139	0.62 451	0.34 338	1.21 582	1.02 551	0.81 454	1.01 481	0.71 423	0.65 496	0.84 523	0.34 311	0.19 434	0.15 439	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.14 287

11t1	0.36 286	0.21 318	0.42 302	0.35 170	0.22 202	0.62 451	0.29 232	0.69 329	0.43 220	0.60 308	0.53 251	0.53 315	0.48 386	0.56 289	0.40 390	0.18 401	0.14 408	0.16 253	0.13 237	0.17 363	0.17 396

GASNet	0.67 554	0.72 642	0.96 593	0.70 649	0.48 619	0.62 451	0.47 513	1.08 524	1.03 556	0.94 543	0.82 384	0.93 522	0.83 579	1.33 628	0.80 559	0.31 591	0.22 561	0.29 585	0.28 594	0.44 625	0.24 528

DIP-Stereo	0.39 334	0.21 318	0.50 421	0.41 371	0.28 428	0.62 451	0.27 193	0.77 394	0.40 201	0.64 339	0.86 408	0.52 311	0.33 261	0.66 411	0.42 405	0.15 255	0.13 369	0.17 300	0.14 277	0.15 267	0.15 319
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNetv2_ROB	0.52 482	0.27 479	0.69 528	0.38 259	0.25 320	0.62 451	0.35 363	1.17 571	1.01 548	0.99 564	1.06 512	0.88 503	0.67 507	0.66 411	0.39 381	0.19 434	0.13 369	0.15 216	0.11 148	0.18 392	0.16 369

test_sample6	0.49 451	0.26 462	0.50 421	0.37 222	0.22 202	0.63 463	0.40 457	1.12 543	0.83 445	0.80 441	1.03 495	0.66 401	0.55 430	0.67 422	0.46 451	0.22 503	0.16 471	0.22 485	0.22 525	0.23 508	0.21 494

PCWNet_CMD	0.48 433	0.24 419	0.52 442	0.39 291	0.27 403	0.63 463	0.30 252	0.95 468	0.96 525	0.86 493	1.07 515	0.79 468	0.44 366	0.57 301	0.43 413	0.17 367	0.12 297	0.21 470	0.16 344	0.24 521	0.19 449

SACVNet	0.58 529	0.34 536	0.55 459	0.55 602	0.36 548	0.63 463	0.48 521	1.13 545	0.77 406	1.02 577	1.06 512	1.02 550	0.74 544	0.90 547	0.51 477	0.27 563	0.21 554	0.25 536	0.24 557	0.29 556	0.36 608

RAFT + AFF	0.53 489	0.29 505	0.75 557	0.51 565	0.32 515	0.63 463	0.60 581	1.00 486	0.91 500	0.78 434	0.87 416	0.83 482	0.58 449	0.80 504	0.47 458	0.17 367	0.20 544	0.23 506	0.22 525	0.18 392	0.18 415

BEATNet_4x	0.46 405	0.32 523	0.56 465	0.37 222	0.19 97	0.63 463	0.35 363	1.01 496	0.72 368	0.77 430	0.83 390	0.70 419	0.59 456	0.68 433	0.53 488	0.16 312	0.12 297	0.16 253	0.14 277	0.24 521	0.16 369

MSMDNet	0.48 433	0.24 419	0.52 442	0.39 291	0.27 403	0.63 463	0.30 252	0.96 472	0.96 525	0.86 493	1.07 515	0.79 468	0.44 366	0.57 301	0.43 413	0.17 367	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.23 508	0.19 449

HITNet	0.41 357	0.26 462	0.45 342	0.33 97	0.17 38	0.63 463	0.30 252	0.93 456	0.64 328	0.71 393	0.82 384	0.64 383	0.52 407	0.59 340	0.43 413	0.14 177	0.10 95	0.15 216	0.13 237	0.19 426	0.12 193
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
IGEV_i1	0.43 375	0.22 359	0.50 421	0.39 291	0.22 202	0.64 470	0.40 457	0.96 472	0.61 305	0.68 372	0.69 313	0.75 451	0.45 371	0.72 459	0.41 397	0.15 255	0.13 369	0.16 253	0.13 237	0.17 363	0.16 369

Wave_Phase_stereo	0.30 204	0.16 95	0.88 582	0.34 127	0.22 202	0.64 470	0.31 280	0.54 215	0.41 205	0.26 85	0.24 61	0.26 108	0.19 55	0.42 162	0.28 239	0.10 14	0.12 297	0.12 50	0.16 344	0.12 100	0.14 287

VIP-Stereo	0.24 103	0.17 144	0.29 80	0.32 78	0.21 170	0.64 470	0.19 28	0.31 30	0.37 176	0.23 51	0.30 118	0.27 116	0.19 55	0.47 215	0.22 80	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.09 6

test_sample5	0.47 420	0.26 462	0.49 408	0.36 198	0.22 202	0.64 470	0.39 446	1.13 545	0.81 435	0.77 430	0.94 443	0.64 383	0.54 424	0.65 401	0.43 413	0.21 476	0.16 471	0.22 485	0.20 484	0.22 491	0.20 474

DualNet	0.48 433	0.26 462	0.49 408	0.36 198	0.22 202	0.64 470	0.39 446	1.13 545	0.81 435	0.80 441	1.03 495	0.64 383	0.54 424	0.65 401	0.43 413	0.21 476	0.16 471	0.22 485	0.20 484	0.22 491	0.20 474

ToySt	0.49 451	0.27 479	0.75 557	0.40 334	0.27 403	0.64 470	0.49 527	0.84 421	0.77 406	0.60 308	0.83 390	0.88 503	0.66 504	0.70 447	0.56 500	0.16 312	0.17 491	0.21 470	0.20 484	0.21 468	0.19 449

Selective-RAFT	0.35 267	0.23 381	0.51 436	0.44 458	0.21 170	0.64 470	0.27 193	0.59 242	0.63 320	0.40 226	0.38 175	0.55 324	0.40 339	0.57 301	0.35 329	0.13 117	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.16 323	0.13 241

CFNet-ft	0.48 433	0.23 381	0.36 203	0.40 334	0.26 368	0.64 470	0.37 402	0.87 435	0.85 458	0.64 339	1.00 478	1.01 545	0.64 490	0.61 354	0.53 488	0.23 520	0.15 439	0.24 523	0.21 507	0.23 508	0.18 415

CFNet_RVC	0.48 433	0.23 381	0.36 203	0.40 334	0.26 368	0.64 470	0.37 402	0.87 435	0.85 458	0.64 339	1.00 478	1.01 545	0.64 490	0.61 354	0.53 488	0.23 520	0.15 439	0.24 523	0.21 507	0.23 508	0.18 415

UCFNet_RVC	0.49 451	0.26 462	0.35 191	0.39 291	0.26 368	0.64 470	0.36 385	1.15 558	0.84 450	0.67 366	0.88 424	0.88 503	0.59 456	0.58 322	0.45 440	0.24 533	0.17 491	0.27 568	0.27 588	0.25 530	0.23 519

psm_up	0.55 503	0.26 462	0.47 372	0.49 535	0.32 515	0.65 480	0.56 571	1.04 507	0.82 440	0.82 463	0.88 424	1.01 545	0.94 605	0.74 473	0.61 514	0.21 476	0.25 588	0.26 555	0.23 541	0.21 468	0.20 474

FADNet	0.61 541	0.51 609	1.10 609	0.45 483	0.44 602	0.65 480	0.41 473	1.19 575	1.05 566	0.70 386	0.84 395	0.98 535	0.66 504	0.82 510	0.50 467	0.29 581	0.30 617	0.27 568	0.30 602	0.46 632	0.35 606

NLSM1	0.32 218	0.18 190	0.34 175	0.39 291	0.25 320	0.66 482	0.27 193	0.57 229	0.50 267	0.37 192	0.53 251	0.29 128	0.28 180	0.54 271	0.32 282	0.16 312	0.17 491	0.18 353	0.15 310	0.14 200	0.12 193

1111x	0.55 503	0.22 359	0.46 359	0.38 259	0.20 139	0.66 482	0.43 490	1.23 595	0.99 537	0.71 393	0.99 475	0.95 526	0.69 517	0.90 547	1.08 619	0.18 401	0.17 491	0.18 353	0.19 458	0.20 444	0.18 415

TDLM	0.57 522	0.33 531	0.49 408	0.51 565	0.30 476	0.66 482	0.73 626	1.03 504	1.01 548	0.82 463	1.10 523	0.84 485	0.70 530	0.86 534	0.58 503	0.28 574	0.17 491	0.25 536	0.22 525	0.26 537	0.19 449

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 489	0.32 523	0.64 501	0.44 458	0.30 476	0.66 482	0.44 499	1.04 507	0.88 476	0.91 528	0.91 435	0.99 537	0.60 460	0.68 433	0.60 510	0.21 476	0.17 491	0.22 485	0.22 525	0.21 468	0.21 494
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.58 529	0.44 590	0.62 486	0.42 417	0.33 527	0.66 482	0.58 575	1.02 500	0.86 463	0.77 430	1.28 576	0.72 432	0.64 490	0.82 510	0.59 508	0.31 591	0.26 594	0.40 627	0.27 588	0.33 584	0.26 541

CCAANet	0.47 420	0.20 278	0.47 372	0.41 371	0.28 428	0.67 487	0.31 280	0.99 481	0.75 388	0.63 327	1.22 562	0.69 414	0.52 407	0.79 502	0.42 405	0.14 177	0.13 369	0.19 397	0.19 458	0.15 267	0.19 449

CVANet_RVC	0.57 522	0.33 531	0.44 329	0.47 512	0.32 515	0.67 487	0.61 586	1.05 512	0.93 511	0.85 486	1.04 501	1.01 545	0.73 541	0.83 518	0.52 485	0.29 581	0.19 532	0.27 568	0.25 566	0.31 571	0.21 494

AdaStereo	0.50 467	0.32 523	0.47 372	0.48 520	0.25 320	0.67 487	0.32 309	1.17 571	0.88 476	0.75 417	0.99 475	0.75 451	0.49 390	0.67 422	0.46 451	0.27 563	0.12 297	0.28 576	0.18 427	0.23 508	0.18 415
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PSMNet-ADL	0.48 433	0.27 479	0.40 270	0.48 520	0.30 476	0.68 490	0.37 402	0.90 447	0.80 427	0.61 315	0.80 371	0.92 519	0.62 473	0.72 459	0.63 521	0.23 520	0.18 513	0.18 353	0.20 484	0.22 491	0.20 474

RASNet	0.53 489	0.22 359	0.52 442	0.38 259	0.22 202	0.68 490	0.38 424	0.97 476	0.88 476	0.73 410	1.04 501	1.03 552	0.92 599	0.90 547	0.86 572	0.16 312	0.14 408	0.14 164	0.17 399	0.15 267	0.13 241

PSMNet-RUCA	0.76 575	0.75 645	1.08 608	1.01 666	0.90 663	0.69 492	0.50 532	1.11 537	1.03 556	0.78 434	1.11 524	0.80 477	0.72 538	0.88 539	0.63 521	0.53 660	0.27 603	0.76 663	0.46 647	0.66 658	0.47 646

test_sample4	0.47 420	0.26 462	0.50 421	0.35 170	0.22 202	0.69 492	0.38 424	1.15 558	0.81 435	0.78 434	0.82 384	0.62 375	0.53 412	0.63 378	0.44 431	0.21 476	0.15 439	0.21 470	0.19 458	0.21 468	0.19 449

test_sample3	0.46 405	0.25 445	0.50 421	0.35 170	0.23 256	0.69 492	0.37 402	1.15 558	0.81 435	0.75 417	0.79 368	0.66 401	0.49 390	0.63 378	0.46 451	0.21 476	0.15 439	0.20 428	0.19 458	0.21 468	0.19 449

IER	0.46 405	0.23 381	0.50 421	0.38 259	0.28 428	0.69 492	0.35 363	0.80 407	0.66 337	0.83 475	0.94 443	0.75 451	0.77 558	0.60 346	0.42 405	0.17 367	0.14 408	0.17 300	0.17 399	0.17 363	0.15 319

EDNetEfficient	1.46 657	0.80 650	6.12 691	0.47 512	0.39 571	0.69 492	0.83 637	0.90 447	2.77 684	3.50 695	1.96 645	1.66 644	2.03 677	1.26 620	4.18 690	0.21 476	0.18 513	0.21 470	0.20 484	0.41 619	0.39 622

HBP-ISP	0.59 536	0.45 594	0.43 316	0.45 483	0.33 527	0.70 497	0.28 223	1.11 537	1.00 544	0.83 475	1.18 555	0.65 396	0.68 513	0.88 539	0.52 485	0.35 622	0.38 648	0.47 640	0.41 641	0.38 610	0.31 584

BUS	0.45 394	0.25 445	0.43 316	0.45 483	0.28 428	0.70 497	0.34 338	0.94 461	0.76 397	0.75 417	0.80 371	0.65 396	0.49 390	0.64 393	0.51 477	0.20 459	0.14 408	0.22 485	0.19 458	0.18 392	0.18 415

NINENet	0.50 467	0.29 505	0.51 436	0.45 483	0.32 515	0.70 497	0.34 338	1.10 531	0.88 476	0.80 441	0.94 443	0.65 396	0.49 390	0.73 466	0.51 477	0.22 503	0.20 544	0.25 536	0.18 427	0.22 491	0.21 494

GEStereo_RVC	0.55 503	0.29 505	0.63 496	0.49 535	0.31 498	0.70 497	0.54 560	1.22 590	0.92 505	0.82 463	0.85 405	0.85 487	0.63 479	0.90 547	0.65 526	0.24 533	0.16 471	0.19 397	0.16 344	0.21 468	0.22 512

CFNet	0.51 474	0.29 505	0.46 359	0.41 371	0.27 403	0.70 497	0.32 309	1.13 545	1.00 544	0.72 404	1.07 515	0.85 487	0.60 460	0.76 483	0.52 485	0.19 434	0.14 408	0.23 506	0.23 541	0.21 468	0.16 369

DDVS	0.52 482	0.30 514	0.56 465	0.41 371	0.31 498	0.71 502	0.34 338	0.91 452	0.67 341	0.85 486	0.89 428	1.12 578	0.46 377	0.86 534	0.60 510	0.22 503	0.16 471	0.22 485	0.18 427	0.25 530	0.26 541

DualNet (step1)	0.57 522	0.36 547	0.72 542	0.38 259	0.30 476	0.71 502	0.43 490	1.06 516	0.88 476	0.92 536	0.86 408	0.85 487	0.69 517	0.68 433	0.50 467	0.41 637	0.20 544	0.40 627	0.41 641	0.36 601	0.33 593

test_sample9	1.05 626	0.36 547	0.72 542	0.38 259	0.30 476	0.71 502	0.43 490	1.06 516	0.88 476	0.92 536	0.86 408	0.85 487	0.69 517	1.20 610	1.36 639	0.41 637	8.41 712	0.40 627	0.41 641	0.36 601	0.33 593

test_sample8	1.25 647	0.36 547	0.72 542	0.38 259	0.30 476	0.71 502	0.43 490	1.13 545	0.75 388	1.50 640	0.95 452	3.29 681	1.59 660	1.20 610	1.36 639	0.41 637	8.41 712	0.40 627	0.41 641	0.36 601	0.33 593

test_xeample	1.01 617	0.21 318	0.42 302	0.35 170	0.21 170	0.71 502	0.39 446	1.23 595	0.86 463	0.81 454	1.04 501	0.69 414	0.61 466	0.69 440	10.93 705	0.19 434	0.15 439	0.18 353	0.17 399	0.18 392	0.17 396

FAT-Stereo	0.73 571	0.33 531	0.75 557	0.49 535	0.37 555	0.71 502	0.59 578	1.36 630	1.30 625	1.03 585	1.40 598	1.59 643	1.15 629	0.87 536	0.86 572	0.28 574	0.28 607	0.28 576	0.23 541	0.28 552	0.38 619

FADNet-RVC-Resample	0.56 514	0.33 531	1.16 616	0.49 535	0.34 536	0.71 502	0.43 490	1.01 496	0.93 511	0.82 463	0.87 416	0.74 449	0.67 507	0.73 466	0.45 440	0.18 401	0.18 513	0.26 555	0.27 588	0.26 537	0.27 551

DeepPrunerF	0.89 602	0.52 617	3.43 681	0.68 646	0.81 660	0.72 509	0.72 624	1.22 590	1.99 667	0.93 540	1.01 481	0.87 498	0.86 584	1.08 593	0.95 600	0.34 618	0.28 607	0.43 633	0.39 634	0.30 565	0.32 588

NOSS_ROB	0.57 522	0.39 572	0.39 256	0.44 458	0.30 476	0.73 510	0.54 560	1.03 504	1.08 581	0.67 366	0.87 416	0.76 458	0.57 439	0.77 491	0.47 458	0.38 630	0.38 648	0.44 635	0.42 645	0.37 606	0.34 601

DStereoO	0.96 611	0.70 641	0.72 542	0.62 629	0.45 606	0.74 511	0.92 650	1.09 528	1.29 624	1.19 615	1.23 567	0.99 537	1.71 666	1.29 623	0.99 607	2.01 697	0.35 642	0.77 664	0.30 602	1.42 678	0.38 619

DA	0.29 186	0.17 144	0.31 115	0.40 334	0.20 139	0.74 511	0.33 321	0.47 163	0.44 227	0.34 170	0.39 180	0.39 215	0.32 242	0.32 66	0.24 136	0.15 255	0.11 226	0.16 253	0.11 148	0.15 267	0.10 60

GGEV	0.29 186	0.17 144	0.31 115	0.40 334	0.20 139	0.74 511	0.33 321	0.47 163	0.44 227	0.34 170	0.39 180	0.39 215	0.32 242	0.32 66	0.24 136	0.15 255	0.11 226	0.16 253	0.11 148	0.15 267	0.10 60

AASNet	0.53 489	0.25 445	0.52 442	0.49 535	0.32 515	0.74 511	0.40 457	1.50 648	0.86 463	0.86 493	0.92 439	0.64 383	0.59 456	0.59 340	0.79 557	0.23 520	0.19 532	0.20 428	0.16 344	0.21 468	0.19 449

DSFCA	0.55 503	0.25 445	0.62 486	0.40 334	0.36 548	0.74 511	0.52 551	1.04 507	0.82 440	1.06 592	0.84 395	0.89 507	0.63 479	0.99 573	0.58 503	0.25 543	0.21 554	0.21 470	0.21 507	0.21 468	0.19 449

CBMV_ROB	0.59 536	0.37 554	0.38 234	0.39 291	0.28 428	0.74 511	0.28 223	1.00 486	0.98 532	0.94 543	1.25 571	0.81 480	0.78 563	0.87 536	0.50 467	0.36 626	0.37 646	0.43 633	0.40 636	0.33 584	0.30 574

castereo++	0.26 139	0.16 95	0.26 44	0.33 97	0.19 97	0.75 517	0.20 47	0.37 70	0.47 248	0.23 51	0.23 47	0.35 185	0.28 180	0.39 131	0.19 12	0.14 177	0.09 27	0.14 164	0.09 13	0.11 36	0.10 60

PAM_32	0.46 405	0.19 231	0.67 517	0.39 291	0.24 289	0.75 517	0.27 193	0.95 468	0.34 136	0.68 372	0.44 199	1.91 654	0.65 496	0.62 364	0.26 196	0.15 255	0.10 95	0.16 253	0.15 310	0.14 200	0.13 241

PAM	0.46 405	0.19 231	0.70 532	0.40 334	0.26 368	0.75 517	0.33 321	0.85 424	0.34 136	0.70 386	0.46 208	1.83 649	0.63 479	0.61 354	0.26 196	0.15 255	0.10 95	0.16 253	0.14 277	0.14 200	0.13 241

CoDeX	0.47 420	0.20 278	0.49 408	0.42 417	0.25 320	0.75 517	0.36 385	1.27 610	0.80 427	0.82 463	0.96 456	0.62 375	0.57 439	0.60 346	0.36 346	0.17 367	0.12 297	0.17 300	0.15 310	0.16 323	0.14 287

THIR-Stereo	0.50 467	0.18 190	0.45 342	0.38 259	0.23 256	0.75 517	0.67 601	0.66 299	0.87 472	1.02 577	1.40 598	0.72 432	0.76 551	0.62 364	0.42 405	0.15 255	0.11 226	0.17 300	0.18 427	0.14 200	0.15 319

HSM	0.51 474	0.24 419	0.41 281	0.39 291	0.24 289	0.75 517	0.40 457	1.22 590	0.75 388	0.81 454	0.91 435	1.21 592	0.69 517	0.87 536	0.46 451	0.17 367	0.13 369	0.17 300	0.14 277	0.17 363	0.17 396

coex_refinement	0.53 489	0.21 318	0.39 256	0.44 458	0.30 476	0.76 523	0.39 446	1.09 528	0.90 493	0.85 486	1.12 528	1.00 541	0.56 437	0.63 378	0.81 562	0.21 476	0.13 369	0.16 253	0.16 344	0.20 444	0.21 494

BSDual-CNN	0.46 405	0.25 445	0.43 316	0.45 483	0.28 428	0.77 524	0.40 457	0.94 461	0.76 397	0.75 417	0.80 371	0.76 458	0.54 424	0.64 393	0.43 413	0.20 459	0.14 408	0.22 485	0.19 458	0.18 392	0.18 415

hknet	0.49 451	0.25 445	0.51 436	0.45 483	0.29 457	0.77 524	0.40 457	0.94 461	0.83 445	0.75 417	0.80 371	0.97 531	0.61 466	0.73 466	0.45 440	0.18 401	0.14 408	0.22 485	0.19 458	0.18 392	0.18 415

s12784h	0.36 286	0.15 66	0.24 16	0.34 127	0.15 5	0.77 524	0.29 232	0.80 407	0.83 445	0.56 297	0.57 268	0.43 262	0.40 339	0.57 301	0.33 295	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.09 13	0.14 200	0.09 6

DLCB_ROB	0.58 529	0.28 493	0.47 372	0.49 535	0.32 515	0.77 524	0.50 532	0.99 481	0.92 505	1.04 586	1.14 540	1.21 592	0.69 517	0.88 539	0.69 536	0.20 459	0.20 544	0.22 485	0.22 525	0.21 468	0.18 415

ADLNet	0.55 503	0.27 479	0.51 436	0.44 458	0.35 543	0.78 528	0.46 506	1.08 524	0.86 463	0.99 564	0.98 470	0.92 519	0.63 479	0.69 440	0.81 562	0.22 503	0.16 471	0.22 485	0.22 525	0.21 468	0.21 494

hitnet-ft	0.55 503	0.27 479	0.39 256	0.41 371	0.28 428	0.78 528	0.40 457	0.92 454	0.90 493	0.82 463	1.01 481	1.13 584	0.70 530	0.78 496	0.67 532	0.28 574	0.20 544	0.28 576	0.22 525	0.29 556	0.26 541

PASM	0.90 605	0.64 635	1.69 656	0.69 648	0.69 656	0.78 528	0.84 640	1.03 504	1.26 619	1.19 615	1.15 546	1.31 605	0.98 612	1.24 618	1.03 613	0.52 656	0.56 672	0.59 658	0.66 671	0.56 650	0.54 657

RT-IGEV	0.52 482	0.19 231	0.59 475	0.40 334	0.25 320	0.79 531	0.62 588	1.15 558	0.74 383	0.89 515	0.99 475	1.18 591	0.61 466	0.65 401	0.31 273	0.19 434	0.13 369	0.17 300	0.13 237	0.15 267	0.20 474

222	1.18 642	0.22 359	0.44 329	0.37 222	0.22 202	0.79 531	0.37 402	1.31 618	0.89 490	0.92 536	1.08 518	0.72 432	0.71 534	0.66 411	13.89 708	0.20 459	0.15 439	0.17 300	0.16 344	0.18 392	0.19 449

XPNet_ROB	0.70 561	0.35 542	0.68 522	0.52 578	0.40 576	0.79 531	0.85 643	1.16 566	0.94 518	1.33 632	1.15 546	1.38 621	0.83 579	1.03 584	0.90 593	0.32 603	0.25 588	0.26 555	0.24 557	0.31 571	0.28 558

ETE_ROB	0.70 561	0.49 601	0.73 546	0.56 605	0.36 548	0.79 531	0.87 644	1.14 554	0.93 511	1.19 615	1.18 555	1.39 622	0.82 574	0.99 573	0.80 559	0.26 553	0.21 554	0.31 594	0.26 581	0.33 584	0.34 601

Anonymous_2	0.82 589	0.44 590	0.63 496	0.40 334	0.43 595	0.80 535	0.52 551	0.72 360	0.77 406	0.71 393	0.60 277	0.87 498	0.76 551	0.75 479	0.58 503	0.52 656	0.54 670	0.54 653	4.82 712	0.56 650	0.40 625

ac_64	0.52 482	0.22 359	0.50 421	0.45 483	0.28 428	0.80 535	0.45 502	1.02 500	0.61 305	0.91 528	0.83 390	1.07 565	0.68 513	0.74 473	0.70 539	0.21 476	0.18 513	0.20 428	0.19 458	0.18 392	0.15 319

HGLStereo	0.56 514	0.28 493	0.57 469	0.50 549	0.37 555	0.80 535	0.45 502	1.02 500	0.78 416	0.86 493	1.14 540	0.89 507	0.82 574	0.76 483	0.73 547	0.21 476	0.20 544	0.19 397	0.18 427	0.19 426	0.21 494

RP	0.76 575	0.36 547	0.63 496	0.66 640	0.58 644	0.80 535	0.55 565	1.14 554	1.22 607	0.97 557	1.65 625	1.43 627	1.32 643	1.01 577	0.84 567	0.33 612	0.30 617	0.36 614	0.30 602	0.34 590	0.34 601

edge stereo	0.76 575	0.38 564	0.74 551	0.52 578	0.43 595	0.80 535	0.53 556	1.28 613	1.06 572	1.28 628	1.38 597	1.81 648	1.11 626	1.08 593	0.85 571	0.33 612	0.32 632	0.41 631	0.28 594	0.32 577	0.36 608

gwcnet-sp	0.48 433	0.23 381	0.70 532	0.40 334	0.26 368	0.81 540	0.41 473	0.89 442	0.84 450	0.91 528	0.76 343	0.66 401	0.61 466	0.66 411	0.50 467	0.18 401	0.17 491	0.18 353	0.18 427	0.18 392	0.18 415

scenet	0.48 433	0.23 381	0.70 532	0.40 334	0.26 368	0.81 540	0.41 473	0.89 442	0.84 450	0.91 528	0.76 343	0.66 401	0.61 466	0.66 411	0.50 467	0.18 401	0.17 491	0.18 353	0.18 427	0.18 392	0.18 415

ssnet	0.48 433	0.23 381	0.70 532	0.40 334	0.26 368	0.81 540	0.41 473	0.89 442	0.84 450	0.91 528	0.76 343	0.66 401	0.61 466	0.66 411	0.50 467	0.18 401	0.17 491	0.18 353	0.18 427	0.18 392	0.18 415

Consistency-Raft	1.01 617	0.81 651	1.24 628	0.84 658	0.97 669	0.81 540	0.84 640	1.30 617	1.59 652	1.05 588	1.68 630	1.12 578	0.91 594	0.92 557	1.11 621	0.65 664	0.74 680	0.79 666	0.90 683	1.06 674	0.79 667

Anonymous3	0.46 405	0.34 536	0.86 580	0.50 549	0.37 555	0.81 540	0.50 532	0.72 360	0.65 333	0.51 279	0.65 296	0.45 274	0.45 371	0.64 393	0.38 372	0.24 533	0.24 580	0.22 485	0.21 507	0.23 508	0.23 519

NCC-stereo	0.78 581	0.40 577	0.76 562	0.61 625	0.67 653	0.81 540	0.69 611	1.54 656	1.11 585	0.90 523	1.36 589	1.33 613	1.16 630	1.19 608	0.88 581	0.31 591	0.30 617	0.37 619	0.48 656	0.33 584	0.33 593

Abc-Net	0.78 581	0.40 577	0.76 562	0.61 625	0.67 653	0.81 540	0.69 611	1.54 656	1.11 585	0.90 523	1.36 589	1.33 613	1.16 630	1.19 608	0.88 581	0.31 591	0.30 617	0.37 619	0.48 656	0.33 584	0.33 593
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DANet	0.71 565	0.45 594	0.91 589	0.59 617	0.40 576	0.81 540	0.40 457	0.97 476	0.84 450	1.20 620	1.22 562	1.33 613	0.88 591	1.16 604	1.24 631	0.27 563	0.23 571	0.31 594	0.25 566	0.35 595	0.32 588
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
xyz-stereo-finetune2	0.36 286	0.19 231	0.38 234	0.32 78	0.19 97	0.82 548	0.29 232	0.52 200	0.32 123	0.51 279	0.78 358	0.43 262	0.45 371	0.69 440	0.44 431	0.13 117	0.12 297	0.17 300	0.13 237	0.12 100	0.13 241

xxxx	1.01 617	0.22 359	0.43 316	0.36 198	0.21 170	0.82 548	0.36 385	1.32 619	0.88 476	0.71 393	0.94 443	0.97 531	0.63 479	0.64 393	10.58 704	0.20 459	0.16 471	0.18 353	0.17 399	0.19 426	0.19 449

S-Stereo	0.74 572	0.35 542	0.96 593	0.56 605	0.45 606	0.82 548	0.60 581	1.24 602	1.60 655	0.96 552	1.41 600	1.12 578	0.94 605	0.80 504	1.04 616	0.26 553	0.31 626	0.28 576	0.25 566	0.32 577	0.47 646

ADLNet2	0.55 503	0.25 445	0.65 507	0.47 512	0.30 476	0.83 551	0.50 532	1.05 512	0.95 524	0.80 441	0.98 470	0.99 537	0.69 517	0.77 491	0.73 547	0.20 459	0.16 471	0.17 300	0.18 427	0.21 468	0.21 494

LMCR-Stereo	0.53 489	0.30 514	0.53 449	0.58 613	0.30 476	0.83 551	0.36 385	1.19 575	0.76 397	0.88 511	1.04 501	0.56 327	0.62 473	0.82 510	0.67 532	0.19 434	0.15 439	0.19 397	0.14 277	0.23 508	0.17 396

FINET	0.67 554	0.42 583	1.00 598	0.46 504	0.43 595	0.83 551	0.89 645	1.08 524	1.50 643	0.87 501	1.14 540	0.71 423	0.68 513	0.92 557	0.70 539	0.36 626	0.30 617	0.26 555	0.24 557	0.35 595	0.33 593

UPFNet	0.53 489	0.24 419	0.51 436	0.45 483	0.38 565	0.84 554	0.49 527	0.99 481	0.75 388	0.87 501	0.88 424	0.86 492	0.64 490	0.80 504	0.71 544	0.20 459	0.20 544	0.20 428	0.20 484	0.19 426	0.15 319

psmg	0.49 451	0.25 445	0.43 316	0.41 371	0.28 428	0.85 555	0.43 490	0.99 481	0.76 397	0.91 528	0.94 443	0.76 458	0.54 424	0.64 393	0.43 413	0.20 459	0.15 439	0.20 428	0.20 484	0.18 392	0.18 415

psmorigin	0.82 589	0.51 609	2.09 665	0.49 535	0.41 583	0.85 555	0.50 532	1.04 507	0.88 476	1.45 637	1.43 605	1.50 634	1.06 621	1.22 616	0.97 603	0.31 591	0.32 632	0.27 568	0.27 588	0.33 584	0.42 629

HSM-Net_RVC	0.53 489	0.22 359	0.35 191	0.37 222	0.21 170	0.85 555	0.37 402	1.23 595	0.93 511	0.90 523	1.15 546	1.26 597	0.63 479	0.72 459	0.48 462	0.17 367	0.13 369	0.16 253	0.15 310	0.17 363	0.15 319
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
acv_ft	0.51 474	0.23 381	0.56 465	0.44 458	0.28 428	0.86 558	0.39 446	0.91 452	0.80 427	0.97 557	0.96 456	0.79 468	0.59 456	0.63 378	0.87 578	0.17 367	0.15 439	0.16 253	0.15 310	0.17 363	0.15 319

SFCPSM	0.47 420	0.21 318	0.55 459	0.40 334	0.27 403	0.87 559	0.37 402	1.33 621	0.77 406	0.80 441	0.84 395	0.54 319	0.49 390	0.57 301	0.37 363	0.18 401	0.13 369	0.18 353	0.20 484	0.16 323	0.15 319

MSAF-DinoV2	1.04 622	0.38 564	1.32 638	0.54 595	0.29 457	0.89 560	0.72 624	1.52 654	1.24 610	1.05 588	1.41 600	2.98 673	1.49 653	2.74 684	2.83 679	0.22 503	0.14 408	0.20 428	0.22 525	0.32 577	0.32 588

NVstereo2D	0.60 539	0.30 514	0.75 557	0.48 520	0.43 595	0.89 560	0.48 521	1.05 512	1.15 594	0.66 361	0.86 408	0.88 503	0.70 530	0.99 573	0.65 526	0.32 603	0.15 439	0.28 576	0.20 484	0.40 613	0.36 608

w-ln-seven-2	0.76 575	0.43 585	2.32 669	0.52 578	0.38 565	0.90 562	0.65 595	1.11 537	1.12 589	1.19 615	1.28 576	1.09 570	0.99 613	1.07 590	0.87 578	0.20 459	0.19 532	0.23 506	0.22 525	0.26 537	0.22 512

AANet	1.13 636	1.01 668	2.99 677	0.44 458	0.37 555	0.91 563	0.54 560	1.27 610	2.31 676	2.35 676	2.37 658	2.22 660	1.53 654	1.18 607	1.43 644	0.32 603	0.23 571	0.28 576	0.25 566	0.35 595	0.33 593

anonymousa	0.49 451	0.20 278	0.42 302	0.38 259	0.23 256	0.91 563	0.35 363	0.75 384	0.62 309	0.85 486	1.54 620	1.06 560	0.66 504	0.51 248	0.43 413	0.16 312	0.13 369	0.19 397	0.21 507	0.16 323	0.14 287

Syn2CoEx	0.71 565	0.51 609	0.95 591	0.64 632	0.45 606	0.91 563	0.53 556	1.48 645	1.13 590	0.93 540	1.35 588	1.02 550	0.99 613	0.92 557	0.80 559	0.30 588	0.27 603	0.28 576	0.24 557	0.23 508	0.24 528

AF-Net	0.81 588	0.39 572	0.68 522	0.64 632	0.54 634	0.91 563	0.51 548	1.61 661	1.31 626	0.96 552	2.02 648	1.46 628	1.26 641	1.11 599	0.99 607	0.32 603	0.24 580	0.39 624	0.27 588	0.30 565	0.25 535

PWC_ROB	0.87 598	0.52 617	1.28 631	0.50 549	0.32 515	0.91 563	0.37 402	1.36 630	1.46 641	1.61 648	2.59 666	1.16 589	1.01 617	1.34 630	1.40 643	0.25 543	0.18 513	0.28 576	0.20 484	0.29 556	0.28 558

RGC	0.79 584	0.59 627	0.71 537	0.65 637	0.65 651	0.92 568	0.58 575	1.29 614	1.05 566	1.07 595	1.45 611	1.47 631	1.03 618	1.21 614	0.88 581	0.32 603	0.30 617	0.48 645	0.40 636	0.37 606	0.37 613

DGSMNet	0.76 575	0.55 622	1.29 634	0.58 613	0.62 648	0.94 569	0.70 616	1.26 608	1.11 585	0.83 475	1.24 569	1.00 541	0.71 534	1.03 584	0.81 562	0.34 618	0.29 612	0.41 631	0.40 636	0.57 652	0.55 658

PA-Net	0.67 554	0.43 585	0.83 573	0.50 549	0.53 632	0.94 569	0.68 606	1.10 531	1.14 593	0.80 441	0.88 424	0.87 498	0.77 558	1.02 582	0.88 581	0.24 533	0.41 655	0.29 585	0.44 646	0.26 537	0.34 601
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.70 561	0.37 554	0.55 459	0.51 565	0.34 536	0.94 569	0.96 653	1.08 524	0.94 518	1.04 586	1.98 646	1.13 584	0.88 591	1.12 600	0.66 529	0.25 543	0.26 594	0.27 568	0.22 525	0.31 571	0.22 512

ssnet_v2	0.58 529	0.28 493	0.56 465	0.43 438	0.29 457	0.95 572	0.59 578	1.13 545	0.99 537	0.93 540	0.80 371	0.99 537	0.64 490	0.82 510	0.94 597	0.25 543	0.22 561	0.23 506	0.24 557	0.20 444	0.19 449

Wz-Net-SNSev	0.91 606	0.73 643	2.13 666	0.56 605	0.45 606	0.95 572	1.13 665	1.34 623	1.24 610	1.02 577	1.30 583	1.46 628	0.86 584	1.81 658	1.50 645	0.25 543	0.23 571	0.25 536	0.26 581	0.32 577	0.29 565

pmcnn	1.23 645	0.29 505	0.96 593	0.40 334	0.23 256	0.95 572	0.69 611	1.16 566	1.28 622	1.67 654	2.33 654	11.15 708	0.86 584	0.93 563	0.88 581	0.15 255	0.12 297	0.12 50	0.10 83	0.15 267	0.15 319

TCMNet	0.66 549	0.39 572	0.98 596	0.59 617	0.61 647	0.96 575	0.55 565	1.05 512	0.90 493	0.84 482	1.14 540	0.89 507	0.65 496	0.85 529	1.01 612	0.26 553	0.26 594	0.31 594	0.28 594	0.32 577	0.29 565

StereoDRNet-Refined	0.58 529	0.32 523	0.54 454	0.46 504	0.30 476	0.96 575	0.40 457	1.00 486	0.94 518	1.12 606	1.08 518	0.96 529	0.67 507	0.90 547	0.89 591	0.17 367	0.13 369	0.22 485	0.21 507	0.20 444	0.19 449
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
anonymity	0.97 613	0.89 658	1.05 603	0.92 661	1.03 674	0.97 577	0.81 636	1.29 614	0.91 500	1.07 595	0.98 470	1.00 541	0.95 608	1.02 582	0.92 596	0.96 674	0.95 696	0.90 670	0.91 686	0.92 666	0.94 673

SHD	0.93 609	0.50 605	1.18 621	0.59 617	0.46 614	0.97 577	0.48 521	1.70 667	2.15 669	1.58 645	1.37 592	1.42 625	1.19 635	1.31 626	1.60 648	0.31 591	0.26 594	0.32 600	0.33 620	0.40 613	0.42 629

NaN_ROB	0.69 559	0.44 590	0.69 528	0.51 565	0.33 527	0.97 577	1.06 660	1.22 590	1.19 601	1.24 625	0.96 456	1.08 567	0.78 563	1.20 610	0.67 532	0.24 533	0.30 617	0.23 506	0.24 557	0.23 508	0.25 535

PSMNet_ROB	0.64 545	0.37 554	0.65 507	0.56 605	0.42 589	0.97 577	0.83 637	1.21 582	0.92 505	0.79 439	1.02 490	1.08 567	0.63 479	0.82 510	0.91 595	0.29 581	0.20 544	0.31 594	0.31 610	0.26 537	0.23 519

NCCL2	0.72 569	0.41 581	0.65 507	0.64 632	0.44 602	0.98 581	1.20 668	1.11 537	1.00 544	0.98 562	0.96 456	1.49 633	0.87 587	0.90 547	0.79 557	0.31 591	0.26 594	0.39 624	0.39 634	0.32 577	0.32 588

UNet	0.54 501	0.26 462	0.66 513	0.44 458	0.40 576	0.99 582	0.41 473	0.98 479	0.75 388	0.83 475	0.89 428	1.04 554	0.72 538	0.73 466	0.62 517	0.19 434	0.14 408	0.20 428	0.17 399	0.20 444	0.17 396

SuperB	1.04 622	0.37 554	4.81 689	0.43 438	0.31 498	0.99 582	0.46 506	1.02 500	2.09 668	1.09 601	1.09 521	0.75 451	0.81 570	1.06 587	1.76 654	0.19 434	0.15 439	0.17 300	0.15 310	2.82 703	0.26 541

LALA_ROB	0.74 572	0.43 585	0.69 528	0.54 595	0.40 576	1.01 584	0.95 652	1.21 582	1.07 578	1.22 622	1.12 528	1.56 640	0.79 565	1.04 586	0.86 572	0.33 612	0.22 561	0.35 609	0.30 602	0.35 595	0.31 584

CBMV	0.64 545	0.35 542	0.41 281	0.42 417	0.25 320	1.01 584	0.77 630	1.13 545	1.09 583	1.17 611	1.22 562	1.04 554	0.75 548	0.88 539	0.63 521	0.28 574	0.30 617	0.34 607	0.30 602	0.26 537	0.26 541
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UDG	0.88 600	0.82 654	0.67 517	1.00 665	0.96 668	1.02 586	0.57 574	1.13 545	0.99 537	0.90 523	0.97 469	1.31 605	0.99 613	0.85 529	0.84 567	0.54 661	0.32 632	1.77 682	0.40 636	0.94 667	0.66 661

LSM	4.74 699	0.77 648	10.16 697	0.70 649	56.56 729	1.02 586	1.00 658	1.24 602	1.62 656	2.04 666	2.34 655	1.33 613	1.17 632	1.38 637	1.09 620	0.33 612	0.49 668	0.39 624	0.46 647	0.51 641	10.09 711

SGM-Forest	0.62 542	0.32 523	0.39 256	0.43 438	0.30 476	1.02 586	0.55 565	1.09 528	1.05 566	1.06 592	1.18 555	1.10 574	0.67 507	0.88 539	0.62 517	0.31 591	0.33 638	0.33 605	0.30 602	0.30 565	0.28 558
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 544	0.28 493	0.99 597	0.40 334	0.30 476	1.03 589	0.56 571	1.10 531	0.99 537	0.97 557	1.22 562	1.06 560	0.69 517	1.07 590	0.95 600	0.19 434	0.11 226	0.16 253	0.13 237	0.22 491	0.21 494

DDUNet	1.06 627	2.56 701	0.68 522	1.21 672	1.26 679	1.03 589	0.69 611	1.11 537	0.94 518	0.96 552	1.22 562	1.27 599	0.82 574	0.93 563	0.72 546	0.84 671	0.38 648	1.99 685	0.60 668	1.10 675	0.85 669

StereoDRNet	0.64 545	0.33 531	0.68 522	0.51 565	0.43 595	1.03 589	0.53 556	1.47 644	0.99 537	1.10 603	0.87 416	1.07 565	0.71 534	0.82 510	0.88 581	0.23 520	0.19 532	0.25 536	0.23 541	0.27 548	0.19 449

PWCDC_ROB	0.89 602	0.49 601	0.80 571	0.74 653	0.40 576	1.03 589	0.39 446	1.33 621	2.35 678	1.02 577	3.77 684	0.81 480	0.92 599	1.20 610	0.90 593	0.34 618	0.22 561	0.24 523	0.20 484	0.34 590	0.29 565

EDNetEfficientorigin	9.93 705	1.15 672	175.16 736	0.48 520	0.36 548	1.04 593	0.68 606	1.24 602	2.69 682	3.17 692	2.50 661	2.30 663	2.07 678	1.76 656	2.21 668	0.20 459	0.18 513	0.24 523	0.19 458	0.51 641	0.50 653

Nwc_Net	0.78 581	0.38 564	0.73 546	0.60 623	0.55 636	1.05 594	0.55 565	1.67 665	1.05 566	0.88 511	1.86 640	1.40 624	1.09 624	1.10 597	0.87 578	0.30 588	0.25 588	0.36 614	0.38 630	0.29 556	0.29 565

GCST	0.83 594	1.22 674	0.74 551	1.58 678	1.01 673	1.06 595	0.23 115	0.78 400	0.78 416	0.97 557	0.65 296	0.78 466	0.35 279	0.92 557	0.34 311	0.96 674	0.65 676	1.20 675	0.81 679	0.91 665	0.70 662

MMNet	0.55 503	0.25 445	0.61 483	0.43 438	0.34 536	1.07 596	0.39 446	0.87 435	0.91 500	0.91 528	0.93 442	0.86 492	0.76 551	0.81 507	0.76 552	0.15 255	0.14 408	0.18 353	0.19 458	0.20 444	0.16 369

delet	0.55 503	0.24 419	0.55 459	0.44 458	0.33 527	1.07 596	0.50 532	1.00 486	0.86 463	0.85 486	0.96 456	0.90 512	0.63 479	0.83 518	0.74 550	0.18 401	0.18 513	0.20 428	0.21 507	0.16 323	0.15 319

ADCMid	1.14 637	0.52 617	2.23 668	0.53 588	0.43 595	1.07 596	0.75 628	1.23 595	1.05 566	2.15 670	1.44 608	1.50 634	1.43 650	1.56 643	5.01 694	0.26 553	0.24 580	0.29 585	0.31 610	0.37 606	0.33 593

ADCRef	0.80 585	0.43 585	1.32 638	0.50 549	0.45 606	1.07 596	0.51 548	1.07 520	0.98 532	1.17 611	1.42 602	0.87 498	0.91 594	0.85 529	3.19 681	0.18 401	0.16 471	0.23 506	0.23 541	0.22 491	0.21 494

YMNet	0.66 549	0.38 564	0.90 587	0.52 578	0.46 614	1.08 600	0.49 527	1.00 486	0.77 406	1.18 613	1.29 580	1.12 578	0.74 544	0.85 529	0.86 572	0.27 563	0.31 626	0.25 536	0.25 566	0.24 521	0.23 519

YMNet_1	0.66 549	0.38 564	0.90 587	0.52 578	0.46 614	1.08 600	0.49 527	1.00 486	0.77 406	1.18 613	1.29 580	1.12 578	0.74 544	0.85 529	0.86 572	0.27 563	0.31 626	0.25 536	0.25 566	0.24 521	0.23 519

GwcNet	0.69 559	0.36 547	1.10 609	0.51 565	0.42 589	1.08 600	0.50 532	1.21 582	1.16 595	1.00 569	1.37 592	1.06 560	0.79 565	0.92 557	0.94 597	0.25 543	0.24 580	0.24 523	0.22 525	0.23 508	0.26 541

ccnet	0.82 589	0.57 625	0.75 557	0.54 595	0.59 645	1.09 603	0.66 598	1.38 633	0.94 518	1.12 606	1.44 608	1.29 602	0.92 599	0.95 572	1.24 631	0.49 652	0.42 657	0.50 650	0.47 654	0.51 641	0.46 641

DStereoRT	0.74 572	0.19 231	0.50 421	0.51 565	0.33 527	1.10 604	0.34 338	0.82 413	0.76 397	0.78 434	1.05 505	0.51 306	0.73 541	0.76 483	0.48 462	0.16 312	0.13 369	3.96 710	1.37 700	0.19 426	0.14 287

zh-sn7	1.09 633	0.75 645	3.23 679	0.57 611	0.42 589	1.11 605	0.89 645	1.19 575	1.27 620	1.41 636	1.98 646	1.25 596	1.47 652	1.99 667	2.62 676	0.26 553	0.26 594	0.26 555	0.27 588	0.35 595	0.30 574

SQANet	0.82 589	0.74 644	0.67 517	1.13 670	0.98 671	1.11 605	0.47 513	1.07 520	0.83 445	0.91 528	1.05 505	1.03 552	0.74 544	1.01 577	0.64 524	0.61 663	0.24 580	1.03 673	0.35 625	1.18 676	0.58 659

NVStereoNet_ROB	1.24 646	0.90 659	1.13 613	0.86 659	0.88 662	1.11 605	0.99 656	1.42 639	1.53 645	1.59 647	2.48 660	2.24 662	1.53 654	1.96 666	1.30 636	0.76 669	0.70 677	0.78 665	1.00 689	0.71 661	0.88 671
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CBFPSM	0.59 536	0.22 359	1.31 636	0.38 259	0.27 403	1.12 608	0.65 595	0.79 404	0.82 440	0.80 441	0.81 378	1.35 619	0.87 587	0.67 422	0.76 552	0.16 312	0.15 439	0.15 216	0.16 344	0.17 363	0.22 512

RTSC	0.87 598	0.48 597	1.23 627	0.52 578	0.37 555	1.13 609	0.50 532	1.34 623	1.79 661	1.51 641	1.24 569	1.12 578	0.81 570	1.62 647	2.16 667	0.25 543	0.19 532	0.23 506	0.24 557	0.30 565	0.31 584

DISCO	0.70 561	0.26 462	0.68 522	0.44 458	0.31 498	1.14 610	0.51 548	1.23 595	1.23 608	0.81 454	1.05 505	1.50 634	0.85 582	1.82 659	1.03 613	0.19 434	0.15 439	0.18 353	0.16 344	0.24 521	0.23 519

CSAN	0.83 594	0.49 601	0.77 567	0.60 623	0.41 583	1.14 610	1.06 660	1.19 575	1.46 641	1.32 630	1.43 605	1.37 620	1.19 635	1.27 622	0.86 572	0.39 632	0.31 626	0.36 614	0.37 627	0.35 595	0.34 601

Wz-Net-LNSev	0.71 565	0.51 609	1.36 645	0.50 549	0.41 583	1.15 612	0.69 611	1.21 582	1.07 578	1.02 577	1.12 528	1.08 567	0.87 587	0.89 545	0.89 591	0.24 533	0.22 561	0.21 470	0.19 458	0.26 537	0.26 541

GANetREF_RVC	0.80 585	0.75 645	0.86 580	0.66 640	0.42 589	1.15 612	0.98 654	1.14 554	1.19 601	1.01 574	1.02 490	1.10 574	0.90 593	1.15 602	0.76 552	0.48 650	0.39 652	0.57 655	0.38 630	0.63 656	0.46 641
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
DRN-Test	0.66 549	0.32 523	0.66 513	0.50 549	0.39 571	1.15 612	0.61 586	1.49 647	1.01 548	1.12 606	1.08 518	1.06 560	0.69 517	0.77 491	0.94 597	0.23 520	0.17 491	0.26 555	0.25 566	0.25 530	0.21 494

zh-mn7	1.08 632	0.65 636	4.00 685	0.52 578	0.38 565	1.16 615	0.62 588	1.15 558	1.77 660	1.74 656	2.31 652	1.17 590	0.91 594	2.10 670	1.77 655	0.24 533	0.21 554	0.22 485	0.22 525	0.25 530	0.28 558

fast-acv-ft	0.64 545	0.30 514	0.73 546	0.45 483	0.34 536	1.17 616	0.49 527	0.86 428	0.98 532	1.02 577	1.36 589	1.29 602	0.85 582	0.76 483	0.81 562	0.21 476	0.23 571	0.23 506	0.23 541	0.21 468	0.20 474

FBW_ROB	0.88 600	0.50 605	0.85 575	0.55 602	0.40 576	1.17 616	0.78 632	1.50 648	1.37 630	1.33 632	1.27 574	1.48 632	1.00 616	2.57 683	0.98 606	0.25 543	0.32 632	0.45 636	0.30 602	0.34 590	0.28 558

APVNet	0.71 565	0.37 554	0.89 586	0.56 605	0.45 606	1.18 618	0.68 606	1.41 638	0.85 458	0.81 454	1.15 546	1.04 554	0.81 570	1.10 597	1.17 627	0.26 553	0.28 607	0.32 600	0.31 610	0.29 556	0.30 574

iinet-f	0.67 554	0.26 462	2.15 667	0.39 291	0.31 498	1.19 619	0.56 571	0.84 421	0.84 450	0.80 441	1.17 553	1.05 558	0.84 581	0.71 453	1.21 630	0.20 459	0.18 513	0.17 300	0.15 310	0.20 444	0.20 474

ACV-stereo	0.62 542	0.34 536	1.00 598	0.43 438	0.31 498	1.20 620	0.40 457	0.75 384	0.83 445	0.64 339	0.77 347	2.10 658	1.03 618	0.81 507	0.64 524	0.21 476	0.17 491	0.18 353	0.18 427	0.21 468	0.21 494

CRFU-Net	0.57 522	0.27 479	0.57 469	0.46 504	0.30 476	1.20 620	0.52 551	1.10 531	0.56 297	1.00 569	0.98 470	1.06 560	0.79 565	0.81 507	0.71 544	0.21 476	0.19 532	0.18 353	0.16 344	0.18 392	0.19 449

CSP-Net	0.56 514	0.27 479	0.49 408	0.41 371	0.28 428	1.22 622	0.50 532	1.23 595	0.72 368	0.95 551	0.95 452	0.89 507	0.62 473	0.83 518	0.62 517	0.26 553	0.17 491	0.17 300	0.17 399	0.18 392	0.17 396

XQC	0.89 602	0.65 636	1.31 636	0.67 643	0.52 631	1.22 622	0.68 606	1.26 608	1.52 644	1.14 609	1.11 524	1.28 601	1.04 620	1.40 638	1.77 655	0.38 630	0.24 580	0.37 619	0.31 610	0.53 646	0.47 646

WCMA_ROB	1.14 637	0.36 547	0.76 562	0.49 535	0.44 602	1.23 624	0.67 601	1.11 537	1.23 608	2.84 686	3.95 690	3.28 680	1.83 671	1.25 619	0.99 607	0.44 642	0.34 640	0.34 607	0.37 627	0.41 619	0.40 625

DispFullNet	1.60 662	2.63 702	2.75 675	2.56 697	1.79 690	1.24 625	0.47 513	1.37 632	1.45 640	1.87 660	1.50 615	1.55 639	2.46 681	2.04 669	1.04 616	0.59 662	0.18 513	2.32 694	0.68 673	2.29 696	1.14 684

MFMNet_re	1.14 637	0.97 666	1.19 622	0.99 663	0.95 667	1.25 626	1.22 671	1.39 634	1.55 648	1.69 655	1.67 629	1.21 592	1.53 654	1.12 600	0.99 607	0.87 673	0.75 684	0.79 666	0.75 675	0.90 664	0.94 673

DStereoSA	1.73 667	0.63 634	1.57 655	0.80 657	0.79 659	1.26 627	1.30 675	1.34 623	1.43 636	1.24 625	7.52 706	0.92 519	7.68 703	1.65 654	2.29 674	0.41 637	0.29 612	0.63 659	0.60 668	1.04 672	1.18 689

ADCS	1.51 659	0.61 630	3.42 680	0.59 617	0.51 627	1.27 628	1.08 663	1.59 658	1.81 662	1.91 664	1.66 627	1.51 637	1.42 649	1.94 665	8.60 702	0.33 612	0.32 632	0.33 605	0.36 626	0.44 625	0.42 629

CC-Net-ROB	0.82 589	0.96 663	0.85 575	0.58 613	0.45 606	1.27 628	0.70 616	1.17 571	1.02 551	0.83 475	1.23 567	0.90 512	0.77 558	1.06 587	0.69 536	0.46 646	0.34 640	1.71 681	0.38 630	0.59 655	0.36 608

RYNet	0.72 569	0.35 542	0.64 501	0.53 588	0.67 653	1.31 630	0.67 601	1.20 580	1.18 599	1.05 588	0.87 416	1.27 599	0.93 604	0.93 563	1.27 635	0.22 503	0.16 471	0.26 555	0.23 541	0.40 613	0.39 622

coex-ft	6.43 702	1.51 684	87.33 735	0.49 535	0.38 565	1.34 631	1.21 670	1.16 566	8.09 702	12.12 710	2.79 670	2.77 672	3.31 693	1.16 604	3.15 680	0.24 533	0.23 571	0.27 568	0.24 557	0.45 629	0.37 613

WZ-Net	1.19 643	0.59 627	4.07 686	0.62 629	0.51 627	1.34 631	1.31 679	1.32 619	1.74 659	1.53 644	1.65 625	1.74 647	1.28 642	2.25 677	2.01 664	0.27 563	0.21 554	0.23 506	0.25 566	0.40 613	0.39 622

FCDSN-DC	1.39 655	0.56 623	0.65 507	0.74 653	0.59 645	1.38 633	0.63 590	1.35 627	1.39 633	3.26 693	4.50 696	4.61 688	2.63 686	1.58 645	1.03 613	0.46 646	0.42 657	0.48 645	0.47 654	0.50 640	0.50 653
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MaskLacGwcNet_RVC	0.67 554	0.81 651	0.73 546	0.53 588	0.37 555	1.40 634	0.53 556	1.04 507	0.79 425	0.88 511	0.94 443	0.95 526	0.53 412	0.93 563	0.58 503	0.39 632	0.30 617	0.57 655	0.31 610	0.53 646	0.30 574

ADCPNet	1.03 621	0.48 597	2.70 674	0.54 595	0.42 589	1.40 634	0.75 628	1.13 545	1.07 578	1.22 622	1.42 602	1.68 645	1.09 624	1.36 635	3.45 685	0.30 588	0.28 607	0.29 585	0.32 617	0.37 606	0.35 606

w-ln-seven	0.96 611	0.48 597	2.41 672	0.54 595	0.50 623	1.41 636	0.70 616	1.67 665	1.81 662	1.49 638	1.50 615	1.26 597	0.87 587	1.15 602	1.80 659	0.23 520	0.21 554	0.25 536	0.25 566	0.31 571	0.26 541

AnyNet_C32	1.16 641	0.62 633	2.40 671	0.57 611	0.55 636	1.41 636	1.34 680	1.18 574	1.24 610	1.49 638	1.42 602	1.39 622	1.20 637	1.55 641	4.82 692	0.29 581	0.28 607	0.29 585	0.34 622	0.38 610	0.42 629

SANet	1.07 629	0.41 581	1.06 604	0.48 520	0.30 476	1.41 636	0.94 651	1.42 639	3.36 690	1.58 645	2.43 659	2.33 665	1.70 665	1.34 630	1.07 618	0.28 574	0.24 580	0.26 555	0.23 541	0.34 590	0.30 574

SPS-STEREO	1.25 647	0.93 660	1.06 604	1.04 667	1.03 674	1.41 636	0.91 649	1.51 651	1.19 601	2.09 668	1.83 637	1.94 655	1.39 647	1.62 647	1.39 642	0.97 676	0.94 695	0.90 670	0.89 682	0.96 669	0.96 676
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-MNSev	0.76 575	0.40 577	1.34 640	0.50 549	0.40 576	1.44 640	0.83 637	1.15 558	1.16 595	1.25 627	1.20 560	1.13 584	0.81 570	1.16 604	1.00 611	0.22 503	0.19 532	0.24 523	0.23 541	0.28 552	0.26 541

ADCP+	1.06 627	0.35 542	1.51 653	0.49 535	0.51 627	1.45 641	0.55 565	1.25 606	1.03 556	1.16 610	1.15 546	1.10 574	1.07 623	1.56 643	6.75 700	0.19 434	0.16 471	0.23 506	0.21 507	0.28 552	0.21 494

RainbowNet	1.35 652	1.49 682	1.19 622	1.88 686	1.45 680	1.48 642	1.07 662	1.61 661	1.55 648	1.20 620	1.59 623	1.54 638	1.13 627	1.34 630	0.97 603	1.36 689	0.70 677	1.82 683	0.79 678	1.71 682	1.07 682

PVD	1.28 649	0.67 639	1.28 631	0.74 653	0.62 648	1.50 643	0.84 640	1.99 674	2.96 685	2.18 671	2.36 657	1.85 652	1.95 675	1.92 663	1.94 662	0.39 632	0.36 645	0.49 648	0.37 627	0.51 641	0.64 660

Wz-Net-TNSev	1.14 637	1.06 671	4.32 688	0.49 535	0.42 589	1.51 644	1.11 664	1.48 645	1.40 635	1.22 622	1.26 573	1.58 642	1.43 650	1.76 656	1.70 650	0.32 603	0.31 626	0.26 555	0.30 602	0.41 619	0.41 628

SGM+DAISY	1.35 652	0.94 662	1.25 629	0.96 662	1.00 672	1.52 645	1.02 659	1.34 623	1.21 605	2.64 681	2.65 668	2.44 667	1.56 658	1.64 650	1.26 633	0.97 676	0.95 696	0.90 670	0.90 683	0.94 667	0.96 676

SGM_RVC	0.97 613	0.28 493	0.41 281	0.39 291	0.22 202	1.55 646	0.73 626	1.51 651	1.25 616	2.25 674	1.92 642	2.58 670	1.56 658	2.02 668	1.19 629	0.27 563	0.27 603	0.27 568	0.25 566	0.25 530	0.25 535
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FC-DCNN	1.59 661	0.51 609	0.66 513	0.61 625	0.49 621	1.56 647	0.70 616	1.66 664	1.53 645	4.64 700	4.62 697	5.85 697	3.34 695	1.84 660	1.11 621	0.46 646	0.42 657	0.47 640	0.46 647	0.48 636	0.46 641

LE_ROB	4.42 697	0.24 419	2.75 675	0.42 417	0.23 256	1.57 648	0.90 648	1.71 668	17.88 718	16.56 720	4.88 698	5.17 695	18.85 720	1.63 649	14.62 709	0.17 367	0.14 408	0.16 253	0.16 344	0.19 426	0.17 396

DPSNet	0.99 615	0.42 583	1.88 663	0.53 588	0.41 583	1.59 649	1.26 674	2.21 678	1.43 636	1.10 603	1.11 524	1.46 628	1.95 675	1.34 630	1.26 633	0.34 618	0.25 588	0.25 536	0.21 507	0.46 632	0.37 613

FC-DCNN v2	1.65 665	0.51 609	0.65 507	0.61 625	0.49 621	1.61 650	0.70 616	1.75 670	1.56 651	4.74 703	4.91 699	6.46 701	3.31 693	1.91 662	1.11 621	0.46 646	0.42 657	0.47 640	0.46 647	0.48 636	0.46 641

ADCL	1.04 622	0.38 564	1.35 641	0.50 549	0.39 571	1.61 650	0.89 645	1.29 614	1.39 633	1.29 629	1.50 615	1.24 595	1.24 638	1.37 636	4.87 693	0.21 476	0.19 532	0.25 536	0.25 566	0.29 556	0.27 551

MSMD_ROB	1.21 644	0.49 601	0.62 486	0.59 617	0.50 623	1.62 652	0.67 601	1.23 595	1.24 610	2.45 679	3.77 684	3.09 677	2.98 691	1.32 627	0.81 562	0.45 644	0.41 655	0.49 648	0.51 663	0.47 635	0.44 636

otaku	1.04 622	0.93 660	0.88 582	1.33 676	1.05 676	1.66 653	0.70 616	1.40 637	1.18 599	1.08 599	1.32 586	1.33 613	0.91 594	1.23 617	0.76 552	0.72 667	0.46 667	1.24 676	0.50 661	1.40 677	0.75 663

MeshStereo	1.34 650	0.43 585	0.54 454	0.44 458	0.34 536	1.66 653	0.60 581	1.94 672	1.37 630	4.47 699	3.25 675	4.71 690	1.94 674	1.92 663	1.17 627	0.35 622	0.35 642	0.37 619	0.31 610	0.32 577	0.32 588
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PDISCO_ROB	0.91 606	0.48 597	1.06 604	0.99 663	0.97 669	1.67 655	0.63 590	1.64 663	1.59 652	1.06 592	1.18 555	1.31 605	0.79 565	1.55 641	0.97 603	0.49 652	0.22 561	0.45 636	0.40 636	0.45 629	0.37 613

Ntro	1.09 633	0.97 666	0.91 589	1.44 677	1.19 678	1.69 656	0.80 635	1.35 627	1.25 616	1.00 569	1.29 580	1.31 605	0.97 611	1.26 620	0.84 567	0.84 671	0.43 662	1.36 677	0.50 661	1.56 679	0.78 665

stereogan	0.80 585	0.31 519	0.71 537	0.59 617	0.50 623	1.72 657	0.48 521	1.35 627	1.37 630	1.00 569	1.46 613	1.56 640	0.95 608	1.29 623	0.84 567	0.28 574	0.29 612	0.29 585	0.25 566	0.38 610	0.38 619

z-mn7	1.00 616	0.50 605	1.70 658	0.53 588	0.36 548	1.75 658	0.71 622	1.22 590	2.28 673	0.96 552	2.54 662	1.42 625	0.95 608	2.19 675	1.54 646	0.22 503	0.19 532	0.21 470	0.20 484	0.27 548	0.25 535

Selective-IGEV-i16pb	1.07 629	0.24 419	9.45 696	0.41 371	0.32 515	1.76 659	0.59 578	1.00 486	1.54 647	0.66 361	1.20 560	0.98 535	0.57 439	0.78 496	0.62 517	0.27 563	0.17 491	0.18 353	0.20 484	0.21 468	0.23 519

SAMSARA	1.07 629	0.65 636	1.19 622	1.06 669	0.90 663	1.76 659	1.76 694	1.46 643	1.44 639	1.51 641	1.16 551	2.00 657	1.14 628	1.48 639	1.31 637	0.39 632	0.44 664	0.35 609	0.38 630	0.49 638	0.49 652

ACVNet_1	1.46 657	1.33 678	1.12 612	1.91 688	1.62 683	1.83 661	0.98 654	2.00 675	1.85 664	1.39 635	1.53 619	2.32 664	1.53 654	1.34 630	1.11 621	1.30 686	0.50 669	2.06 691	0.58 667	1.93 692	0.95 675

ACVNet-4b	1.35 652	1.31 677	1.10 609	1.90 687	1.59 682	1.92 662	0.77 630	1.52 654	1.62 656	1.05 588	1.60 624	2.11 659	0.94 605	1.64 650	0.77 556	1.30 686	0.35 642	2.03 689	0.67 672	1.88 690	0.84 668

MFN_U_SF_RVC	1.09 633	0.59 627	1.97 664	0.67 643	0.44 602	1.93 663	0.60 581	1.85 671	1.36 628	1.61 648	1.54 620	1.95 656	1.37 646	1.64 650	1.73 651	0.40 636	0.37 646	0.45 636	0.48 656	0.44 625	0.44 636

AnyNet_C01	1.56 660	1.05 669	7.45 693	0.64 632	0.54 634	1.99 664	1.38 682	1.43 641	1.36 628	1.63 651	1.92 642	1.84 650	1.33 645	2.40 679	4.03 687	0.33 612	0.32 632	0.32 600	0.34 622	0.44 625	0.45 640

Selective-IGEV-i16pc	0.56 514	0.20 278	1.13 613	0.40 334	0.31 498	2.00 665	0.66 598	0.68 320	1.11 585	0.51 279	0.81 378	0.68 409	0.36 307	0.67 422	0.40 390	0.31 591	0.17 491	0.17 300	0.18 427	0.19 426	0.20 474

ELAS_RVC	1.60 662	0.61 630	1.01 600	0.70 649	0.56 639	2.00 665	1.89 697	1.96 673	2.65 681	3.33 694	3.26 676	3.03 674	3.41 696	2.49 681	2.09 666	0.52 656	0.45 665	0.50 650	0.48 656	0.54 648	0.52 655
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	1.87 670	0.85 656	1.03 601	0.75 656	0.62 648	2.04 667	0.65 595	1.74 669	1.55 648	1.52 643	1.90 641	2.36 666	12.92 708	3.85 694	1.74 652	0.44 642	0.31 626	0.82 668	0.46 647	0.84 663	1.10 683

light-stereo	3.53 689	1.05 669	10.69 698	9.45 710	6.82 707	2.10 668	0.64 593	3.71 696	2.70 683	4.77 704	4.98 700	6.83 702	1.32 643	6.71 702	1.35 638	1.20 682	1.29 702	0.66 660	0.77 677	1.79 685	1.85 698

G-Net	0.95 610	0.46 596	1.04 602	0.64 632	0.48 619	2.12 669	0.64 593	1.01 496	0.87 472	1.75 657	2.82 673	1.30 604	1.64 664	1.06 587	0.96 602	0.36 626	0.29 612	0.35 609	0.25 566	0.45 629	0.42 629

ACVNet_2	1.65 665	1.27 676	1.41 648	1.75 682	1.62 683	2.22 670	1.20 668	2.30 679	2.62 680	1.78 658	2.56 663	3.03 674	1.61 661	1.54 640	1.12 625	1.06 679	0.58 674	1.82 683	0.70 674	1.82 686	0.96 676

IMH-64-1	1.86 668	1.62 687	1.16 616	2.20 691	1.89 692	2.33 671	1.30 675	2.89 684	2.29 674	1.66 652	2.80 671	2.49 668	1.61 661	2.10 670	1.78 657	1.60 690	0.74 680	2.43 695	1.02 690	2.12 693	1.17 687

IMH-64	1.86 668	1.62 687	1.16 616	2.20 691	1.89 692	2.33 671	1.30 675	2.89 684	2.29 674	1.66 652	2.80 671	2.49 668	1.61 661	2.10 670	1.78 657	1.60 690	0.74 680	2.43 695	1.02 690	2.12 693	1.17 687

MDST_ROB	0.91 606	0.27 479	0.85 575	0.63 631	0.41 583	2.53 673	0.71 622	1.60 659	1.13 590	2.83 685	1.73 631	0.97 531	0.69 517	1.61 646	0.73 547	0.25 543	0.22 561	0.32 600	0.28 594	0.25 530	0.24 528

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 620	0.57 625	1.51 653	0.67 643	0.50 623	2.57 674	1.66 690	1.20 580	1.43 636	1.38 634	1.57 622	1.33 613	0.92 599	1.64 650	0.88 581	0.37 629	0.39 652	0.46 639	0.60 668	0.41 619	0.40 625

WAO-6	2.04 677	1.50 683	1.16 616	1.70 680	1.67 687	2.69 675	1.44 686	3.06 686	3.63 694	1.98 665	3.27 677	3.54 686	2.07 678	2.36 678	2.22 670	1.31 688	0.91 691	2.04 690	1.22 699	1.73 683	1.27 692

Dean	1.98 673	1.36 679	1.36 645	2.12 690	1.81 691	2.74 676	1.36 681	3.37 693	3.80 695	2.08 667	3.32 679	3.21 679	1.82 669	1.71 655	1.67 649	1.27 683	0.77 686	1.99 685	0.90 683	1.86 687	1.03 681

LVE	2.12 679	1.44 680	1.36 645	1.99 689	1.78 689	2.75 677	1.79 695	2.82 683	3.95 696	1.90 663	4.33 694	3.52 685	1.81 668	2.24 676	1.74 652	1.74 694	0.87 689	2.06 691	1.13 695	1.91 691	1.35 694

MADNet+	2.23 680	2.43 698	10.85 699	1.22 673	0.91 665	2.76 678	1.40 683	2.12 677	1.67 658	1.32 630	1.74 633	1.86 653	1.74 667	6.25 700	4.41 691	0.65 664	0.64 675	0.58 657	0.54 665	0.80 662	0.76 664

RTS	1.98 673	0.96 663	11.36 700	0.65 637	0.57 642	2.77 679	1.40 683	1.39 634	2.26 671	1.89 661	2.56 663	1.32 610	1.25 639	5.20 698	4.05 688	0.31 591	0.22 561	0.29 585	0.29 600	0.40 613	0.37 613

RTSA	1.98 673	0.96 663	11.36 700	0.65 637	0.57 642	2.77 679	1.40 683	1.39 634	2.26 671	1.89 661	2.56 663	1.32 610	1.25 639	5.20 698	4.05 688	0.31 591	0.22 561	0.29 585	0.29 600	0.40 613	0.37 613

WAO-7	1.90 671	1.20 673	1.35 641	1.27 674	1.06 677	2.84 681	1.56 689	3.23 689	3.06 688	2.23 673	3.33 680	3.17 678	2.28 680	3.12 685	2.21 668	1.02 678	0.91 691	1.06 674	1.03 692	1.04 672	0.97 679

PWCK	1.92 672	1.66 690	3.12 678	1.65 679	0.91 665	2.84 681	2.26 701	2.10 676	2.41 679	2.36 677	2.31 652	2.22 660	1.82 669	3.43 688	2.03 665	1.61 692	0.71 679	1.51 678	0.82 680	1.69 681	0.91 672

KSHMR	2.57 681	1.93 693	1.69 656	2.63 699	2.42 699	2.86 683	2.07 698	3.27 691	6.50 700	2.49 680	3.36 682	3.41 684	1.92 673	2.49 681	1.94 662	2.13 700	1.40 703	2.79 705	1.50 703	2.73 701	1.77 697

MonStereo1	1.98 673	1.48 681	1.43 650	1.81 685	1.69 688	2.88 684	0.78 632	2.47 681	3.47 691	2.20 672	4.36 695	3.39 683	2.50 683	2.18 674	1.58 647	1.19 681	0.54 670	1.65 680	0.87 681	1.78 684	1.29 693

DPSimNet_ROB	3.58 691	2.45 699	8.57 694	2.53 695	2.37 698	2.88 684	3.77 707	3.14 688	3.23 689	4.71 702	3.86 687	4.68 689	4.87 701	4.07 696	5.62 695	2.33 703	2.33 706	2.47 698	2.52 707	2.51 700	2.64 704

notaker	2.76 682	2.29 697	1.80 661	2.96 701	2.58 703	2.90 686	1.75 693	3.24 690	3.05 687	2.78 684	4.24 693	6.15 700	2.51 684	3.34 687	2.75 678	2.31 702	1.18 699	3.00 706	1.65 704	2.84 704	1.97 699

IMH	2.04 677	1.62 687	1.20 625	2.20 691	1.89 692	2.91 687	1.30 675	3.11 687	3.03 686	1.81 659	3.35 681	3.03 674	1.90 672	2.48 680	1.80 659	1.66 693	0.77 686	2.45 697	1.04 693	2.15 695	1.19 691

ELAS	1.63 664	0.61 630	0.95 591	0.68 646	0.55 636	3.01 688	1.55 688	2.39 680	2.33 677	3.64 696	3.89 688	2.75 671	2.90 690	2.15 673	2.27 673	0.52 656	0.45 665	0.50 650	0.48 656	0.54 648	0.52 655
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LRCNet_RVC	21.24 717	31.15 721	21.41 709	28.98 719	23.82 718	3.13 689	0.60 581	20.96 721	1.59 652	25.58 722	28.15 727	21.99 721	14.79 709	21.94 721	16.41 710	28.89 732	14.87 722	33.53 729	31.28 729	29.51 730	26.16 727

SDNR	0.86 597	0.37 554	1.47 651	0.40 334	0.38 565	3.38 690	0.33 321	0.90 447	0.98 532	0.99 564	2.09 651	0.59 356	0.71 534	1.29 623	0.70 539	0.51 655	0.56 672	0.36 614	0.26 581	0.43 624	0.46 641

U	0.45 394	0.16 95	0.32 135	0.40 334	0.71 658	3.55 691	0.20 47	0.41 109	0.38 185	0.26 85	0.23 47	0.24 84	0.22 96	0.26 8	0.22 80	0.15 255	0.09 27	0.88 669	0.13 237	0.13 149	0.11 133

HanzoNet	6.76 703	2.45 699	4.22 687	3.19 703	2.94 705	3.62 692	2.28 702	4.79 703	7.20 701	14.00 716	13.19 715	17.49 714	22.30 721	13.25 710	6.19 697	4.20 707	1.93 705	3.10 707	2.56 708	3.35 706	2.88 706

UNDER WATER	3.46 688	2.07 695	3.64 683	3.09 702	2.48 700	3.75 693	2.42 703	3.31 692	13.77 709	2.90 690	2.95 674	5.84 696	3.69 697	3.69 691	3.48 686	2.07 699	1.11 698	2.70 703	1.40 701	2.84 704	1.98 700

ktn	2.98 686	2.25 696	1.73 659	2.84 700	2.53 702	3.76 694	2.15 699	3.70 695	5.47 699	2.75 683	5.17 703	5.94 698	2.48 682	3.23 686	2.46 675	2.34 704	1.44 704	2.78 704	2.03 706	2.45 699	2.01 701

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 650	0.87 657	1.76 660	0.86 659	0.56 639	4.29 695	1.79 695	1.50 648	1.98 666	1.61 648	1.85 639	1.84 650	1.41 648	1.89 661	1.36 639	0.48 650	0.40 654	0.56 654	0.57 666	0.69 659	0.48 649

MADNet++	4.03 693	2.70 703	3.44 682	3.72 706	3.44 706	4.44 696	3.52 706	3.95 698	3.61 693	4.46 698	4.98 700	4.10 687	4.58 700	7.00 704	5.89 696	3.74 706	3.67 710	3.27 708	2.71 709	3.70 708	3.66 707

WAO-8	2.92 684	1.55 685	1.35 641	1.79 683	1.63 685	5.23 697	1.22 671	4.58 700	12.56 707	2.84 686	4.07 692	4.83 691	2.72 688	3.49 689	2.25 671	1.27 683	0.91 691	1.99 685	1.15 697	1.86 687	1.15 685

Venus	2.92 684	1.55 685	1.35 641	1.79 683	1.63 685	5.23 697	1.22 671	4.58 700	12.56 707	2.84 686	4.06 691	4.83 691	2.72 688	3.49 689	2.25 671	1.27 683	0.91 691	1.99 685	1.15 697	1.86 687	1.15 685

UNDER WATER-64	3.53 689	2.01 694	3.94 684	3.22 704	2.49 701	5.41 699	2.60 704	3.43 694	12.41 706	3.03 691	2.68 669	6.07 699	4.04 698	3.79 693	3.33 682	2.02 698	1.24 701	2.63 700	1.46 702	2.78 702	2.08 702

TorneroNet-64	3.44 687	1.86 691	1.42 649	2.58 698	2.28 697	6.87 700	1.68 691	4.70 702	12.03 704	2.31 675	5.59 704	8.25 704	2.55 685	3.97 695	2.73 677	1.81 695	0.74 680	2.57 699	1.07 694	2.35 697	1.44 695

MANE	4.13 695	0.51 609	0.64 501	0.66 640	0.56 639	6.89 701	0.99 656	7.55 705	12.04 705	6.68 707	8.57 708	10.69 707	9.45 705	7.59 706	6.39 698	0.49 652	0.43 662	0.48 645	0.98 687	0.49 638	0.48 649

SGM-ForestM	4.04 694	0.32 523	0.46 359	0.43 438	0.27 403	7.50 702	1.45 687	3.84 697	4.24 697	8.19 708	6.76 705	19.00 718	9.08 704	10.74 709	6.62 699	0.31 591	0.33 638	0.32 600	0.32 617	0.29 556	0.29 565

JetBlue	2.78 683	1.26 675	7.04 692	1.16 671	1.48 681	8.00 703	6.02 708	2.60 682	1.92 665	2.12 669	2.64 667	3.34 682	3.05 692	6.49 701	3.39 683	0.78 670	0.76 685	0.75 662	0.76 676	0.97 671	1.18 689

DPSMNet_ROB	12.08 707	8.00 706	21.00 708	8.97 709	16.79 711	10.67 704	30.89 718	9.02 708	15.17 712	6.51 706	15.41 719	9.04 705	14.85 710	9.27 708	21.67 715	4.58 709	8.57 714	5.09 714	9.29 718	5.90 710	10.95 712

DGTPSM_ROB	12.07 706	8.00 706	20.99 707	8.93 708	16.78 710	10.67 704	30.87 717	9.01 707	15.16 711	6.50 705	15.41 719	9.04 705	14.85 710	9.25 707	21.67 715	4.57 708	8.57 714	5.08 712	9.28 715	5.90 710	10.95 712

tt	6.20 701	0.20 278	5.89 690	3.55 705	2.07 695	11.26 706	19.21 713	11.74 709	5.46 698	2.69 682	2.04 650	4.87 694	6.25 702	3.70 692	7.09 701	8.32 713	11.17 721	4.93 711	5.41 714	5.74 709	2.37 703

xyz-stereo	4.23 696	0.17 144	61.76 734	0.34 127	0.16 24	12.16 707	0.37 402	0.58 237	0.68 347	1.01 574	3.36 682	0.77 464	0.82 574	1.21 614	0.40 390	0.12 61	0.10 95	0.16 253	0.11 148	0.13 149	0.10 60

JetRed	5.27 700	5.84 705	12.81 703	2.36 694	2.83 704	12.23 708	10.50 711	4.46 699	3.60 692	3.86 697	3.83 686	4.85 693	4.18 699	6.78 703	11.96 706	2.17 701	2.96 709	2.18 693	1.97 705	3.38 707	2.68 705

TCMNet-wrong-test	8.97 704	10.42 709	8.74 695	19.56 712	17.61 712	12.53 709	9.01 710	13.59 711	2.18 670	4.64 700	5.11 702	14.63 710	11.09 707	7.19 705	9.73 703	5.56 712	0.89 690	3.77 709	3.11 710	10.34 713	9.80 710

TorneroNet	4.53 698	1.89 692	1.48 652	2.55 696	2.27 696	13.78 710	1.69 692	4.84 704	23.73 724	2.89 689	7.70 707	7.06 703	2.69 687	4.26 697	3.42 684	1.84 696	0.77 686	2.68 701	1.13 695	2.42 698	1.47 696

HaxPig	31.96 718	37.24 724	34.27 718	24.37 718	24.88 719	18.26 711	19.86 714	20.64 720	28.52 725	35.97 732	38.75 732	25.57 722	28.72 725	33.88 724	34.39 725	35.94 733	38.87 734	37.80 730	40.48 732	39.68 731	41.15 732

USTest	12.99 708	14.18 710	20.00 706	16.24 711	14.97 709	20.80 712	31.95 719	16.20 714	10.91 703	8.79 709	9.48 709	13.94 709	10.50 706	16.11 711	21.44 714	3.17 705	4.82 711	5.08 712	5.36 713	8.81 712	7.13 709

MultiAttention	3.58 691	0.24 419	0.62 486	0.54 595	0.34 536	22.90 713	2.72 705	1.60 659	1.13 590	0.80 441	1.81 636	1.14 587	0.43 355	35.29 725	0.61 514	0.17 367	0.12 297	0.23 506	0.23 541	0.34 590	0.29 565

iinet-test	16.76 711	17.57 711	22.97 710	19.69 713	18.39 713	24.48 714	34.18 720	20.02 715	15.35 713	12.55 711	12.85 710	18.13 716	15.39 713	19.59 712	24.25 717	8.86 715	8.72 716	8.95 717	9.28 715	12.74 714	11.26 715

IINet	16.76 711	17.57 711	22.97 710	19.69 713	18.39 713	24.48 714	34.18 720	20.02 715	15.35 713	12.55 711	12.85 710	18.13 716	15.39 713	19.59 712	24.25 717	8.86 715	8.72 716	8.95 717	9.28 715	12.74 714	11.26 715

Anonymous_1	33.25 719	18.26 713	23.92 712	20.54 715	21.28 717	25.59 716	35.94 722	22.01 724	15.57 715	13.33 713	13.49 716	18.08 715	15.29 712	20.36 714	24.60 719	16.28 723	8.84 718	66.59 733	118.00 735	155.73 738	11.23 714

DPSM_ROB	17.78 713	18.63 714	24.31 716	20.90 716	19.47 715	25.97 717	36.21 723	21.23 722	16.24 716	13.38 714	14.06 717	19.18 719	16.30 715	20.78 715	25.67 720	9.38 717	9.23 719	9.49 719	9.82 719	13.51 717	11.91 717

DPSM	17.78 713	18.63 714	24.31 716	20.90 716	19.47 715	25.97 717	36.21 723	21.23 722	16.24 716	13.38 714	14.06 717	19.18 719	16.30 715	20.78 715	25.67 720	9.38 717	9.23 719	9.49 719	9.82 719	13.51 717	11.91 717

MEDIAN_ROB	37.38 730	40.85 734	40.60 722	32.31 720	31.85 720	27.20 719	24.55 715	29.10 726	33.19 734	42.09 736	41.76 734	33.35 724	34.39 734	39.78 727	37.07 726	43.64 735	44.10 736	44.12 732	43.40 734	41.51 733	42.76 734

xxxxx1	36.64 727	19.51 716	24.21 713	61.66 730	64.63 732	27.28 720	40.10 725	20.25 717	18.63 719	14.07 717	12.97 712	17.26 711	17.36 717	21.70 718	27.93 722	13.18 720	18.50 724	111.26 736	133.37 736	29.24 727	39.73 729

tt_ll	36.64 727	19.51 716	24.21 713	61.66 730	64.63 732	27.28 720	40.10 725	20.25 717	18.63 719	14.07 717	12.97 712	17.26 711	17.36 717	21.70 718	27.93 722	13.18 720	18.50 724	111.26 736	133.37 736	29.24 727	39.73 729

ff	36.64 727	19.51 716	24.21 713	61.66 730	64.63 732	27.28 720	40.10 725	20.25 717	18.63 719	14.07 717	12.97 712	17.26 711	17.36 717	21.70 718	27.93 722	13.18 720	18.50 724	111.26 736	133.37 736	29.24 727	39.73 729

AVERAGE_ROB	37.58 731	40.13 733	40.15 721	34.81 721	33.82 721	28.55 723	25.10 716	32.02 727	34.06 735	41.28 735	40.66 733	34.46 725	34.81 735	39.18 726	37.57 727	42.78 734	43.44 735	43.82 731	43.03 733	40.47 732	41.51 733

Selective-IGEV-i1pa	15.35 710	22.27 719	18.31 705	1.71 681	0.87 661	28.61 724	12.26 712	25.48 725	20.48 722	19.78 721	22.75 721	28.20 723	22.64 722	29.07 723	17.31 711	12.88 719	2.88 707	6.84 715	0.99 688	1.67 680	12.03 719

BEATNet-Init1	15.13 709	0.82 654	50.86 733	0.72 652	0.53 632	38.10 725	7.03 709	11.83 710	14.25 710	29.78 731	30.17 731	48.21 734	22.64 722	26.78 722	18.11 712	0.42 641	0.38 648	0.47 640	0.46 647	0.51 641	0.48 649

CasAABBNet	35.74 723	37.43 725	48.72 729	42.22 723	39.20 722	52.24 726	73.12 732	42.61 730	32.62 731	26.78 728	27.95 725	38.58 730	32.60 729	41.67 730	51.65 732	18.74 725	18.57 729	19.15 723	19.77 723	27.20 721	23.98 723

RAFT-FEzeroshot	35.73 721	37.45 726	48.67 726	42.23 724	39.22 724	52.25 727	73.13 733	42.62 731	32.59 728	26.71 725	27.70 723	38.57 728	32.57 727	41.68 732	51.67 733	18.75 726	18.58 730	19.15 723	19.78 724	27.21 723	23.98 723

RAFT-FE	35.73 721	37.45 726	48.67 726	42.23 724	39.22 724	52.25 727	73.13 733	42.62 731	32.59 728	26.71 725	27.70 723	38.57 728	32.57 727	41.68 732	51.67 733	18.75 726	18.58 730	19.15 723	19.78 724	27.21 723	23.98 723

FlowAnything	35.81 725	37.53 731	48.80 730	42.20 722	39.22 724	52.25 727	73.16 735	42.56 728	32.89 733	26.76 727	28.30 728	38.69 732	33.09 732	41.63 729	51.62 731	18.76 728	18.59 733	19.21 728	19.92 728	27.16 720	23.91 721

Selective-RAFT-Error	35.84 726	37.49 728	48.83 731	42.26 727	39.24 727	52.30 730	73.09 729	42.66 734	32.61 730	26.80 729	28.30 728	38.84 733	33.51 733	41.68 732	51.59 730	18.82 730	18.58 730	19.17 726	19.80 726	27.28 725	24.05 726

Hybrid-DGEV	35.78 724	37.50 729	48.96 732	42.25 726	39.20 722	52.33 731	73.10 730	42.63 733	32.52 727	26.62 724	28.31 730	38.50 727	32.87 730	41.67 730	51.55 729	18.77 729	18.56 728	19.18 727	19.83 727	27.20 721	23.97 722

LSM0	38.95 732	37.60 732	48.58 725	43.57 729	91.06 735	52.57 732	72.57 728	43.17 735	32.63 732	26.97 730	27.97 726	38.65 731	32.94 731	41.86 735	51.78 735	18.89 731	18.41 723	19.13 722	19.63 721	27.29 726	33.77 728

fast-reg	35.48 720	37.51 730	48.70 728	42.44 728	40.46 728	52.73 733	73.11 731	42.56 728	32.38 726	26.19 723	27.27 722	36.81 726	30.62 726	41.02 728	51.32 728	18.30 724	18.53 727	19.10 721	19.67 722	27.14 719	23.66 720

RSGM-EC	74.81 734	63.03 735	41.60 723	97.74 733	92.11 736	74.93 734	114.81 736	53.77 736	38.96 736	39.88 733	48.98 735	90.73 736	64.81 736	139.63 736	128.53 737	93.27 736	53.96 737	95.12 734	38.31 730	81.45 736	44.63 735

acva	74.81 734	63.03 735	41.60 723	97.74 733	92.11 736	74.93 734	114.81 736	53.77 736	38.96 736	39.88 733	48.98 735	90.73 736	64.81 736	139.63 736	128.53 737	93.27 736	53.96 737	95.12 734	38.31 730	81.45 736	44.63 735

PML	40.80 733	29.24 720	11.87 702	7.20 707	14.47 708	92.13 736	213.69 739	7.63 706	23.35 723	74.72 738	190.14 739	50.17 735	26.15 724	21.39 717	12.70 707	8.76 714	2.92 708	8.45 716	3.25 711	13.26 716	4.42 708

test_example2	176.61 737	205.14 738	198.86 737	188.60 737	190.98 738	152.67 737	170.61 738	94.86 738	123.55 738	178.88 739	179.48 738	158.94 739	141.34 738	192.61 738	198.96 739	203.76 739	236.37 739	164.13 739	173.55 739	218.58 739	160.41 738

Selective-IGEV-i16pa	78.59 736	120.99 737	16.46 704	1.04 667	0.66 652	181.07 738	2.17 700	153.90 739	139.75 739	56.45 737	153.05 737	107.32 738	157.92 739	200.46 739	96.57 736	94.09 738	1.23 700	2.69 702	0.31 610	0.96 669	84.68 737

ccccc		429.19 739		507.10 738	501.20 739	356.95 739		380.82 740		334.51 740		372.86 740		499.17 740		561.44 740	431.22 740	334.28 740	290.86 740	540.88 740

GS-Stereo							0.30 252	0.42 118	0.27 65	0.30 140	0.28 104	0.23 69	0.21 82	0.32 66	0.22 80	0.16 312	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 200	0.12 193

ASD4		8.86 708

Low-res two-view benchmark