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 53	0.14 16	0.26 24	0.32 45	0.19 59	0.12 1	0.17 3	0.29 11	0.29 55	0.21 17	0.15 3	0.22 39	0.22 66	0.40 87	0.22 36	0.14 115	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.15 200	0.86 584

S2M2_XL	0.19 9	0.18 115	0.27 33	0.27 2	0.20 86	0.15 2	0.16 2	0.22 4	0.15 4	0.21 17	0.26 48	0.17 5	0.17 16	0.24 1	0.21 22	0.17 286	0.16 389	0.15 146	0.13 164	0.15 200	0.12 131
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
BPD-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.22 2	0.32 45	0.20 86	0.16 3	0.22 64	0.20 1	0.22 16	0.14 1	0.18 11	0.15 1	0.14 2	0.25 2	0.22 36	0.10 13	0.09 25	0.14 103	0.13 164	0.10 6	0.10 37

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.21 1	0.32 45	0.23 176	0.16 3	0.19 20	0.20 1	0.22 16	0.24 37	0.18 11	0.17 5	0.11 1	0.35 53	0.20 13	0.11 29	0.09 25	0.15 146	0.14 197	0.10 6	0.10 37

dual_stereo	0.19 9	0.14 16	0.24 9	0.31 25	0.16 12	0.16 3	0.20 33	0.29 11	0.20 12	0.23 30	0.20 15	0.22 39	0.14 2	0.52 187	0.24 79	0.13 73	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

Wavelet-MonSter	0.20 15	0.13 3	0.27 33	0.33 60	0.18 39	0.17 6	0.21 53	0.32 20	0.23 23	0.25 43	0.34 99	0.22 39	0.24 88	0.27 6	0.21 22	0.09 1	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MatchStereo	0.19 9	0.14 16	0.23 3	0.27 2	0.15 2	0.18 7	0.21 53	0.32 20	0.28 45	0.20 10	0.35 105	0.18 15	0.17 16	0.31 20	0.24 79	0.14 115	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.10 37

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 53	0.16 57	0.32 90	0.39 211	0.21 112	0.18 7	0.21 53	0.34 33	0.26 37	0.28 68	0.51 171	0.28 76	0.29 158	0.26 3	0.24 79	0.14 115	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.14 144	0.12 131

DDF-Stereo	0.26 85	0.15 38	0.30 64	0.36 134	0.29 371	0.19 9	0.20 33	0.32 20	0.31 65	0.26 49	0.26 48	0.29 78	0.29 158	0.38 74	0.24 79	0.17 286	0.10 63	0.14 103	0.10 63	0.70 572	0.12 131

Monster-pub-mixall	0.19 9	0.13 3	0.25 16	0.31 25	0.16 12	0.19 9	0.17 3	0.42 80	0.24 28	0.23 30	0.21 18	0.17 5	0.16 13	0.45 128	0.19 5	0.13 73	0.09 25	0.11 1	0.08 1	0.10 6	0.11 82

zero-FE	0.25 74	0.15 38	0.30 64	0.35 114	0.29 371	0.19 9	0.20 33	0.35 36	0.31 65	0.26 49	0.27 54	0.29 78	0.29 158	0.33 39	0.24 79	0.17 286	0.10 63	0.14 103	0.10 63	0.64 569	0.12 131

MSCF	0.25 74	0.16 57	0.33 105	0.39 211	0.20 86	0.20 12	0.31 211	0.43 93	0.31 65	0.36 119	0.33 90	0.23 49	0.35 218	0.36 56	0.23 65	0.15 185	0.10 63	0.13 68	0.11 98	0.13 99	0.11 82

LG-Stereo_L2	0.18 4	0.13 3	0.28 45	0.30 11	0.19 59	0.20 12	0.18 12	0.30 13	0.21 14	0.18 5	0.15 3	0.19 21	0.18 25	0.33 39	0.19 5	0.13 73	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.13 3	0.28 45	0.30 11	0.20 86	0.20 12	0.19 20	0.27 8	0.19 9	0.15 2	0.15 3	0.18 15	0.17 16	0.33 39	0.19 5	0.13 73	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.08 1

CroCo-Stereo Lap2	0.28 106	0.24 335	0.39 195	0.50 461	0.29 371	0.20 12	0.31 211	0.49 116	0.38 135	0.24 37	0.27 54	0.46 206	0.31 185	0.39 80	0.30 195	0.14 115	0.15 357	0.16 175	0.13 164	0.16 245	0.15 253

test_4	0.36 205	0.18 115	0.31 77	0.44 370	0.25 238	0.20 12	0.34 259	0.56 154	0.41 151	0.59 221	1.45 526	0.43 189	0.25 99	0.63 303	0.28 170	0.12 40	0.10 63	0.17 220	0.19 375	0.15 200	0.11 82

CroCo-Stereo	0.26 85	0.22 277	0.36 146	0.48 432	0.22 134	0.20 12	0.29 166	0.51 126	0.44 170	0.28 68	0.23 29	0.42 181	0.26 117	0.29 10	0.26 130	0.15 185	0.13 292	0.13 68	0.11 98	0.16 245	0.12 131
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
monsterstereo	0.22 39	0.14 16	0.26 24	0.34 77	0.18 39	0.21 18	0.20 33	0.37 44	0.35 104	0.33 105	0.40 127	0.19 21	0.18 25	0.45 128	0.21 22	0.11 29	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 99	0.08 1

111111	0.21 25	0.14 16	0.27 33	0.37 152	0.22 134	0.21 18	0.19 20	0.43 93	0.27 39	0.20 10	0.20 15	0.29 78	0.14 2	0.41 96	0.22 36	0.14 115	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.12 59	0.12 131

GREAT-IGEV	0.22 39	0.15 38	0.31 77	0.29 7	0.22 134	0.21 18	0.26 118	0.33 31	0.31 65	0.20 10	0.30 76	0.22 39	0.22 66	0.47 150	0.22 36	0.11 29	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.13 99	0.10 37
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
BStereo	0.27 98	0.16 57	0.88 502	0.34 77	0.22 134	0.22 21	0.31 211	0.39 58	0.41 151	0.26 49	0.24 36	0.26 63	0.19 34	0.42 104	0.28 170	0.10 13	0.12 219	0.12 32	0.16 263	0.12 59	0.14 224

MonStereo	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 25	0.15 2	0.22 21	0.22 64	0.39 58	0.33 84	0.20 10	0.25 44	0.17 5	0.15 6	0.39 80	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 25	0.15 2	0.22 21	0.22 64	0.39 58	0.33 84	0.20 10	0.25 44	0.17 5	0.15 6	0.39 80	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

GASTEREO	0.25 74	0.16 57	0.32 90	0.40 253	0.20 86	0.22 21	0.30 182	0.43 93	0.31 65	0.37 126	0.33 90	0.22 39	0.35 218	0.41 96	0.23 65	0.15 185	0.10 63	0.13 68	0.11 98	0.12 59	0.11 82

LG-Stereo	0.24 63	0.18 115	0.40 207	0.39 211	0.20 86	0.22 21	0.27 135	0.32 20	0.36 112	0.26 49	0.44 137	0.22 39	0.16 13	0.37 65	0.27 148	0.11 29	0.12 219	0.16 175	0.15 229	0.13 99	0.09 4

MonSter	0.20 15	0.14 16	0.25 16	0.31 25	0.15 2	0.22 21	0.22 64	0.39 58	0.33 84	0.20 10	0.25 44	0.17 5	0.15 6	0.38 74	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

IGEV-Stereo++	0.21 25	0.15 38	0.27 33	0.37 152	0.19 59	0.22 21	0.18 12	0.42 80	0.35 104	0.22 26	0.28 64	0.24 56	0.18 25	0.27 6	0.22 36	0.12 40	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.12 59	0.10 37

Pruner-Stereo	0.38 237	0.20 197	0.45 273	0.40 253	0.25 238	0.22 21	0.24 97	0.67 238	0.55 220	0.89 431	0.76 264	0.68 329	0.29 158	0.62 292	0.35 259	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.17 318	0.17 282	0.18 338

HiDET	0.20 15	0.13 3	0.26 24	0.30 11	0.19 59	0.23 29	0.18 12	0.36 40	0.26 37	0.20 10	0.23 29	0.27 70	0.16 13	0.30 16	0.23 65	0.12 40	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

DLNR-FE	20.05 625	36.38 633	38.08 629	170.06 644	60.08 638	0.23 29	0.20 33	14.13 626	0.36 112	0.44 170	0.66 229	0.43 189	0.21 54	0.63 303	0.28 170	5.38 623	0.10 63	0.15 146	0.11 98	73.09 643	0.11 82

252Zero-FE	0.20 15	0.15 38	0.26 24	0.33 60	0.19 59	0.23 29	0.18 12	0.41 75	0.34 90	0.22 26	0.21 18	0.19 21	0.18 25	0.28 8	0.22 36	0.14 115	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.10 37

2.75w_new	0.21 25	0.18 115	0.28 45	0.29 7	0.17 23	0.23 29	0.34 259	0.36 40	0.28 45	0.34 108	0.26 48	0.17 5	0.22 66	0.36 56	0.23 65	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

monsters	0.22 39	0.14 16	0.26 24	0.31 25	0.19 59	0.23 29	0.19 20	0.44 100	0.33 84	0.36 119	0.30 76	0.16 3	0.18 25	0.43 113	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

IGEV	0.20 15	0.12 2	0.23 3	0.31 25	0.20 86	0.23 29	0.19 20	0.40 68	0.29 55	0.22 26	0.34 99	0.20 27	0.15 6	0.31 20	0.19 5	0.11 29	0.10 63	0.12 32	0.10 63	0.10 6	0.10 37

SCV_C0	0.26 85	0.18 115	0.34 124	0.35 114	0.24 207	0.23 29	0.28 156	0.51 126	0.36 112	0.31 86	0.36 111	0.37 138	0.20 44	0.57 233	0.22 36	0.13 73	0.10 63	0.13 68	0.11 98	0.16 245	0.12 131

FoundationStereo	0.17 1	0.14 16	0.25 16	0.30 11	0.16 12	0.23 29	0.20 33	0.22 4	0.15 4	0.18 5	0.16 8	0.20 27	0.19 34	0.26 3	0.21 22	0.13 73	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

StereoAnything_RVC	0.21 25	0.68 554	0.39 195	0.28 5	0.15 2	0.23 29	0.18 12	0.20 1	0.19 9	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.22 66	0.30 16	0.18 1	0.16 240	0.09 25	0.12 32	0.08 1	0.16 245	0.09 4

RAStereo	0.24 63	0.17 88	0.29 52	0.40 253	0.21 112	0.23 29	0.26 118	0.42 80	0.45 179	0.23 30	0.34 99	0.30 86	0.19 34	0.34 45	0.25 100	0.15 185	0.12 219	0.16 175	0.13 164	0.14 144	0.11 82

DLNR_Zeroshot_test	20.09 626	36.28 632	38.04 628	169.85 643	61.80 639	0.23 29	0.20 33	13.88 625	0.37 128	0.44 170	0.66 229	0.43 189	0.21 54	0.62 292	0.28 170	5.46 624	0.10 63	0.15 146	0.11 98	72.60 642	0.11 82

RAFT_R40	0.40 265	0.19 155	0.44 261	0.43 350	0.25 238	0.23 29	0.26 118	0.67 238	0.67 265	0.98 477	0.78 279	0.72 350	0.43 275	0.76 401	0.35 259	0.16 240	0.11 161	0.20 343	0.16 263	0.18 307	0.14 224

DispViT+	0.24 63	0.21 234	0.36 146	0.36 134	0.23 176	0.24 41	0.19 20	0.39 58	0.33 84	0.31 86	0.24 36	0.21 37	0.20 44	0.37 65	0.35 259	0.17 286	0.12 219	0.13 68	0.11 98	0.16 245	0.12 131

4.5_new	0.21 25	0.20 197	0.29 52	0.30 11	0.17 23	0.24 41	0.26 118	0.32 20	0.28 45	0.32 100	0.28 64	0.19 21	0.17 16	0.29 10	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 99	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 25	0.20 197	0.29 52	0.30 11	0.17 23	0.24 41	0.26 118	0.32 20	0.28 45	0.32 100	0.28 64	0.19 21	0.17 16	0.29 10	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.12 32	0.10 63	0.13 99	0.09 4

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 3	0.25 16	0.31 25	0.16 12	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 4	0.17 10	0.22 39	0.14 2	0.32 26	0.19 5	0.13 73	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.09 4

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.13 3	0.27 33	0.33 60	0.17 23	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 5	0.14 1	0.23 49	0.15 6	0.31 20	0.20 13	0.12 40	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.10 6	0.09 4

S2M2_L	0.26 85	0.22 277	0.33 105	0.31 25	0.25 238	0.24 41	0.13 1	0.35 36	0.41 151	0.25 43	0.36 111	0.30 86	0.25 99	0.30 16	0.26 130	0.22 419	0.19 447	0.17 220	0.19 375	0.21 382	0.18 338
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV++	0.24 63	0.17 88	0.31 77	0.38 182	0.22 134	0.24 41	0.22 64	0.50 124	0.23 23	0.28 68	0.35 105	0.30 86	0.22 66	0.31 20	0.28 170	0.14 115	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.13 99	0.13 177

DisPM	0.39 253	0.19 155	0.44 261	0.41 287	0.27 317	0.24 41	0.31 211	0.65 218	0.57 228	0.87 417	0.87 335	0.60 282	0.32 191	0.76 401	0.32 212	0.18 321	0.12 219	0.19 313	0.17 318	0.15 200	0.20 394

Patchmatch Stereo++	0.35 187	0.23 298	0.47 302	0.41 287	0.22 134	0.24 41	0.22 64	0.59 174	0.36 112	0.63 244	0.73 247	0.58 261	0.38 244	0.58 253	0.36 276	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.20 358	0.15 253
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	0.35 187	0.23 298	0.47 302	0.41 287	0.22 134	0.24 41	0.31 211	0.59 174	0.36 112	0.63 244	0.73 247	0.58 261	0.38 244	0.56 220	0.35 259	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.20 358	0.15 253

ROB_FTStereo_v2	0.35 187	0.23 298	0.47 302	0.41 287	0.22 134	0.24 41	0.31 211	0.59 174	0.36 112	0.63 244	0.73 247	0.57 253	0.38 244	0.57 233	0.36 276	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.20 358	0.15 253

HUI-Stereo	0.35 187	0.23 298	0.47 302	0.41 287	0.22 134	0.24 41	0.22 64	0.60 184	0.36 112	0.63 244	0.73 247	0.58 261	0.38 244	0.50 172	0.35 259	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.20 358	0.15 253

iGMRVC	0.35 187	0.23 298	0.47 302	0.41 287	0.22 134	0.24 41	0.30 182	0.59 174	0.36 112	0.63 244	0.73 247	0.58 261	0.38 244	0.58 253	0.36 276	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.20 358	0.15 253

iRAFT	0.35 187	0.23 298	0.47 302	0.41 287	0.22 134	0.24 41	0.22 64	0.59 174	0.36 112	0.63 244	0.73 247	0.58 261	0.38 244	0.58 253	0.36 276	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.20 358	0.15 253

RAFT-IKP	0.35 187	0.23 298	0.47 302	0.41 287	0.22 134	0.24 41	0.28 156	0.59 174	0.36 112	0.63 244	0.73 247	0.57 253	0.38 244	0.58 253	0.36 276	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.20 358	0.15 253

gasm-f	0.24 63	0.16 57	0.27 33	0.33 60	0.25 238	0.25 56	0.36 306	0.42 80	0.28 45	0.26 49	0.35 105	0.24 56	0.30 176	0.36 56	0.23 65	0.18 321	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.15 200	0.12 131

asda	0.21 25	0.19 155	0.29 52	0.31 25	0.17 23	0.25 56	0.23 82	0.36 40	0.28 45	0.27 64	0.24 36	0.18 15	0.21 54	0.40 87	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.10 37

HUF	0.24 63	0.16 57	0.33 105	0.32 45	0.18 39	0.25 56	0.40 377	0.42 80	0.34 90	0.25 43	0.23 29	0.32 97	0.28 142	0.34 45	0.24 79	0.13 73	0.10 63	0.13 68	0.09 10	0.12 59	0.10 37

ROB_FTStereo	0.35 187	0.23 298	0.47 302	0.41 287	0.22 134	0.25 56	0.21 53	0.59 174	0.36 112	0.63 244	0.73 247	0.58 261	0.38 244	0.57 233	0.35 259	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.20 358	0.15 253

SST-Stereo	0.40 265	0.19 155	0.45 273	0.42 329	0.25 238	0.25 56	0.21 53	0.66 228	0.47 188	1.08 514	0.79 289	0.72 350	0.43 275	0.77 409	0.35 259	0.16 240	0.11 161	0.20 343	0.16 263	0.19 341	0.15 253

LCMNet	0.21 25	0.14 16	0.25 16	0.30 11	0.20 86	0.26 61	0.19 20	0.38 53	0.43 163	0.21 17	0.21 18	0.27 70	0.17 16	0.36 56	0.23 65	0.12 40	0.11 161	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.09 4

LGtest1	0.19 9	0.14 16	0.29 52	0.34 77	0.16 12	0.26 61	0.17 3	0.32 20	0.20 12	0.21 17	0.15 3	0.23 49	0.20 44	0.32 26	0.20 13	0.15 185	0.10 63	0.13 68	0.09 10	0.12 59	0.11 82

AIO_rvc	0.23 53	0.16 57	0.32 90	0.34 77	0.19 59	0.26 61	0.33 244	0.40 68	0.22 16	0.26 49	0.24 36	0.34 113	0.15 6	0.51 180	0.24 79	0.12 40	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.12 59	0.10 37

GIP-stereo	0.24 63	0.18 115	0.30 64	0.37 152	0.24 207	0.26 61	0.20 33	0.46 106	0.36 112	0.24 37	0.39 122	0.35 125	0.20 44	0.31 20	0.21 22	0.15 185	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.12 59	0.11 82

GCAP-BAT	0.30 134	0.21 234	0.42 238	0.33 60	0.27 317	0.26 61	0.27 135	0.45 104	0.30 60	0.60 225	0.64 219	0.45 198	0.23 78	0.56 220	0.26 130	0.15 185	0.12 219	0.15 146	0.10 63	0.12 59	0.11 82

RAFT-Stereo-weight	0.32 147	0.18 115	0.33 105	0.39 211	0.22 134	0.26 61	0.29 166	0.67 238	0.80 345	0.53 205	0.51 171	0.58 261	0.20 44	0.47 150	0.27 148	0.13 73	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.13 99	0.11 82

CASnet	0.30 134	0.20 197	0.33 105	0.41 287	0.16 12	0.26 61	0.24 97	0.52 136	0.53 211	0.52 202	0.54 187	0.39 153	0.24 88	0.40 87	0.26 130	0.14 115	0.10 63	0.22 400	0.18 345	0.18 307	0.11 82
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.27 98	0.17 88	0.31 77	0.34 77	0.45 518	0.26 61	0.28 156	0.37 44	0.32 78	0.30 83	0.46 146	0.31 94	0.37 240	0.36 56	0.24 79	0.14 115	0.10 63	0.15 146	0.12 130	0.13 99	0.11 82

MC-Stereo	0.28 106	0.17 88	0.32 90	0.38 182	0.20 86	0.26 61	0.26 118	0.49 116	0.37 128	0.37 126	0.61 211	0.41 171	0.31 185	0.55 209	0.25 100	0.13 73	0.09 25	0.14 103	0.12 130	0.12 59	0.11 82

NF-Stereo	0.38 237	0.20 197	0.45 273	0.41 287	0.25 238	0.26 61	0.31 211	0.69 256	0.70 278	0.65 264	0.77 268	0.57 253	0.30 176	0.67 344	0.35 259	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.16 245	0.27 468

OCTAStereo	0.38 237	0.20 197	0.46 290	0.41 287	0.25 238	0.26 61	0.31 211	0.69 256	0.70 278	0.65 264	0.77 268	0.58 261	0.30 176	0.67 344	0.35 259	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.16 245	0.27 468

RE-Stereo	0.38 237	0.20 197	0.46 290	0.41 287	0.25 238	0.26 61	0.31 211	0.69 256	0.70 278	0.65 264	0.77 268	0.58 261	0.30 176	0.67 344	0.35 259	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.16 245	0.27 468

TVStereo	0.38 237	0.20 197	0.46 290	0.41 287	0.25 238	0.26 61	0.31 211	0.69 256	0.70 278	0.65 264	0.77 268	0.58 261	0.30 176	0.67 344	0.35 259	0.18 321	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.16 245	0.27 468

DeepStereo_RVC	0.36 205	0.21 234	0.47 302	0.40 253	0.24 207	0.26 61	0.22 64	0.60 184	0.38 135	0.69 295	0.67 234	0.57 253	0.51 323	0.56 220	0.39 308	0.16 240	0.12 219	0.18 270	0.15 229	0.19 341	0.18 338

MonSter++	0.19 9	0.14 16	0.24 9	0.30 11	0.19 59	0.27 75	0.19 20	0.31 16	0.24 28	0.21 17	0.20 15	0.29 78	0.19 34	0.29 10	0.21 22	0.12 40	0.10 63	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

asd	0.21 25	0.18 115	0.29 52	0.32 45	0.18 39	0.27 75	0.22 64	0.35 36	0.22 16	0.31 86	0.22 27	0.19 21	0.21 54	0.44 124	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 22	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 39	0.18 115	0.29 52	0.30 11	0.18 39	0.27 75	0.23 82	0.37 44	0.28 45	0.31 86	0.26 48	0.22 39	0.26 117	0.50 172	0.24 79	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.27 33	0.34 77	0.15 2	0.27 75	0.17 3	0.28 9	0.14 3	0.18 5	0.14 1	0.23 49	0.15 6	0.32 26	0.20 13	0.11 29	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.10 6	0.09 4

SCV	0.26 85	0.19 155	0.33 105	0.35 114	0.21 112	0.27 75	0.34 259	0.56 154	0.28 45	0.24 37	0.28 64	0.37 138	0.23 78	0.49 165	0.22 36	0.18 321	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.15 200	0.11 82

Occ-G	0.26 85	0.14 16	0.28 45	0.34 77	0.20 86	0.27 75	0.34 259	0.41 75	0.31 65	0.29 76	0.43 136	0.49 220	0.25 99	0.47 150	0.28 170	0.13 73	0.11 161	0.14 103	0.11 98	0.12 59	0.12 131

rvit_stereo_0080	0.31 141	0.25 360	0.40 207	0.39 211	0.28 343	0.27 75	0.46 425	0.49 116	0.44 170	0.35 115	0.42 133	0.40 165	0.28 142	0.41 96	0.33 225	0.22 419	0.17 409	0.17 220	0.16 263	0.22 404	0.15 253

RSM	0.25 74	0.18 115	0.33 105	0.36 134	0.20 86	0.27 75	0.34 259	0.51 126	0.27 39	0.26 49	0.23 29	0.39 153	0.21 54	0.56 220	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.14 144	0.10 37

H2IRNET	0.37 222	0.20 197	0.33 105	0.38 182	0.25 238	0.27 75	0.23 82	0.59 174	0.72 290	0.39 146	0.90 351	0.74 367	0.55 347	0.52 187	0.43 333	0.15 185	0.13 292	0.18 270	0.20 400	0.16 245	0.13 177

MoCha-V2	0.25 74	0.15 38	0.29 52	0.40 253	0.18 39	0.27 75	0.26 118	0.49 116	0.27 39	0.36 119	0.27 54	0.33 109	0.35 218	0.49 165	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.12 32	0.10 63	0.13 99	0.11 82

whm_eth	0.31 141	0.25 360	0.40 207	0.39 211	0.28 343	0.27 75	0.46 425	0.49 116	0.44 170	0.35 115	0.42 133	0.40 165	0.28 142	0.41 96	0.33 225	0.22 419	0.17 409	0.17 220	0.16 263	0.22 404	0.15 253

plain	0.31 141	0.20 197	0.50 347	0.39 211	0.29 371	0.27 75	0.30 182	0.44 100	0.35 104	0.31 86	0.66 229	0.30 86	0.31 185	0.65 325	0.31 202	0.17 286	0.13 292	0.20 343	0.15 229	0.17 282	0.12 131

MaDis-Stereo	0.26 85	0.18 115	0.36 146	0.36 134	0.26 284	0.27 75	0.27 135	0.43 93	0.35 104	0.27 64	0.26 48	0.41 171	0.28 142	0.40 87	0.28 170	0.16 240	0.14 327	0.16 175	0.13 164	0.14 144	0.12 131

MIM_Stereo	0.38 237	0.17 88	0.53 374	0.37 152	0.24 207	0.27 75	0.24 97	0.70 271	0.54 215	0.72 320	1.00 396	0.63 297	0.29 158	0.64 318	0.38 301	0.13 73	0.14 327	0.17 220	0.16 263	0.14 144	0.11 82

Selective-IGEV	0.24 63	0.18 115	0.35 139	0.35 114	0.19 59	0.27 75	0.25 105	0.55 151	0.23 23	0.27 64	0.25 44	0.34 113	0.19 34	0.58 253	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.12 59	0.10 37

IRAFT_RVC	0.42 284	0.20 197	0.48 322	0.44 370	0.24 207	0.27 75	0.54 478	0.74 297	0.77 324	0.76 340	0.80 292	0.73 361	0.51 323	0.70 367	0.36 276	0.17 286	0.10 63	0.21 385	0.16 263	0.16 245	0.14 224

CREStereo++_RVC	0.32 147	0.15 38	0.23 3	0.31 25	0.24 207	0.27 75	0.22 64	0.46 106	0.88 394	0.46 179	0.80 292	0.30 86	0.26 117	0.36 56	0.33 225	0.13 73	0.09 25	0.13 68	0.51 576	0.13 99	0.09 4
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	0.38 237	0.19 155	0.39 195	0.37 152	0.21 112	0.27 75	0.31 211	0.65 218	0.66 262	0.64 254	1.13 452	0.76 375	0.39 255	0.55 209	0.33 225	0.11 29	0.09 25	0.16 175	0.16 263	0.13 99	0.11 82

2w_stereo	0.22 39	0.18 115	0.30 64	0.32 45	0.16 12	0.28 93	0.38 344	0.38 53	0.35 104	0.32 100	0.33 90	0.17 5	0.18 25	0.29 10	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.12 59	0.10 37

HI	0.45 311	0.21 234	0.36 146	0.34 77	0.35 456	0.28 93	0.31 211	0.72 284	0.46 183	0.87 417	1.13 452	1.09 486	0.76 466	0.69 360	0.56 416	0.12 40	0.10 63	0.17 220	0.17 318	0.17 282	0.15 253

CoSv	0.45 311	0.21 234	0.36 146	0.34 77	0.35 456	0.28 93	0.31 211	0.72 284	0.46 183	0.87 417	1.13 452	1.09 486	0.76 466	0.69 360	0.56 416	0.12 40	0.10 63	0.17 220	0.17 318	0.17 282	0.15 253

fffft	0.25 74	0.17 88	0.37 164	0.36 134	0.22 134	0.28 93	0.36 306	0.42 80	0.24 28	0.36 119	0.23 29	0.27 70	0.22 66	0.52 187	0.27 148	0.12 40	0.09 25	0.16 175	0.12 130	0.12 59	0.12 131
1: 1. 1
AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 350	0.21 234	1.26 548	0.39 211	0.51 539	0.28 93	0.30 182	1.25 521	0.44 170	0.68 286	1.11 441	0.86 409	0.33 203	0.67 344	0.27 148	0.15 185	0.11 161	0.17 220	0.20 400	0.22 404	0.24 445

AIO-Stereo	0.25 74	0.18 115	0.34 124	0.37 152	0.18 39	0.28 93	0.30 182	0.48 113	0.27 39	0.29 76	0.30 76	0.32 97	0.17 16	0.52 187	0.23 65	0.12 40	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.13 99	0.10 37

RSM++	0.25 74	0.18 115	0.34 124	0.36 134	0.20 86	0.28 93	0.30 182	0.51 126	0.32 78	0.25 43	0.22 27	0.37 138	0.21 54	0.50 172	0.24 79	0.12 40	0.10 63	0.14 103	0.12 130	0.14 144	0.10 37

CAS++	0.32 147	0.24 335	0.36 146	0.37 152	0.26 284	0.28 93	0.23 82	0.87 355	0.50 201	0.47 185	0.45 141	0.26 63	0.21 54	0.49 165	0.24 79	0.23 436	0.19 447	0.22 400	0.17 318	0.21 382	0.16 299
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIF-Stereo (partial)	0.31 141	0.18 115	0.37 164	0.41 287	0.31 412	0.28 93	0.23 82	0.47 109	0.42 161	0.31 86	0.63 215	0.36 136	0.35 218	0.57 233	0.31 202	0.17 286	0.13 292	0.19 313	0.17 318	0.18 307	0.14 224

test_5	0.43 294	0.24 335	0.43 250	0.52 490	0.28 343	0.28 93	0.42 402	0.72 284	0.82 358	0.62 235	0.91 354	0.72 350	0.55 347	0.79 418	0.35 259	0.14 115	0.11 161	0.18 270	0.18 345	0.18 307	0.16 299

PFNet+	0.40 265	0.19 155	0.49 334	0.39 211	0.25 238	0.28 93	0.23 82	0.64 217	0.70 278	0.85 402	0.79 289	0.64 303	0.35 218	0.72 378	0.34 241	0.19 353	0.14 327	0.23 421	0.20 400	0.16 245	0.20 394

AnonymousM	0.41 276	0.81 565	0.29 52	0.34 77	0.22 134	0.28 93	0.38 344	0.53 147	0.41 151	0.70 301	0.49 158	0.47 209	0.27 128	0.41 96	0.31 202	0.15 185	0.12 219	1.51 591	0.26 495	0.12 59	0.10 37

CSFM-Stereo	0.20 15	0.14 16	0.23 3	0.30 11	0.17 23	0.29 105	0.20 33	0.39 58	0.22 16	0.22 26	0.21 18	0.26 63	0.20 44	0.30 16	0.20 13	0.13 73	0.12 219	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.09 4

qwe	0.22 39	0.18 115	0.28 45	0.31 25	0.18 39	0.29 105	0.21 53	0.38 53	0.32 78	0.35 115	0.30 76	0.20 27	0.20 44	0.43 113	0.21 22	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 59	0.09 4

4w-stereo	0.21 25	0.19 155	0.31 77	0.31 25	0.17 23	0.29 105	0.19 20	0.31 16	0.21 14	0.31 86	0.24 36	0.20 27	0.24 88	0.41 96	0.22 36	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 22	0.09 4

SGD-Stereo	0.22 39	0.15 38	0.27 33	0.31 25	0.15 2	0.29 105	0.20 33	0.37 44	0.29 55	0.24 37	0.29 74	0.21 37	0.27 128	0.36 56	0.25 100	0.16 240	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.13 99	0.10 37

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 74	0.31 435	0.24 9	0.51 477	0.19 59	0.29 105	0.22 64	0.40 68	0.37 128	0.26 49	0.24 36	0.24 56	0.31 185	0.44 124	0.22 36	0.14 115	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.14 144	0.10 37

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 430	3.08 616	2.43 589	0.31 25	0.18 39	0.29 105	0.20 33	0.37 44	0.32 78	0.28 68	0.24 36	0.18 15	0.18 25	0.31 20	0.22 36	1.09 593	0.08 2	0.17 220	0.16 263	0.14 144	0.97 593

DCANet-4	0.36 205	0.20 197	0.48 322	0.34 77	0.19 59	0.29 105	0.30 182	0.66 228	0.92 422	0.69 295	0.78 279	0.40 165	0.47 299	0.45 128	0.34 241	0.14 115	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.11 22	0.13 177

fff	0.37 222	0.16 57	0.41 217	0.34 77	0.19 59	0.29 105	0.30 182	0.69 256	1.06 489	0.69 295	0.78 279	0.42 181	0.63 394	0.46 143	0.34 241	0.14 115	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.11 22	0.13 177

RAFT+CT+SA	0.39 253	0.23 298	0.36 146	0.51 477	0.27 317	0.29 105	0.46 425	0.75 304	0.80 345	0.51 196	0.89 347	0.41 171	0.40 261	0.78 413	0.32 212	0.14 115	0.11 161	0.18 270	0.18 345	0.15 200	0.14 224

TRStereo	0.37 222	0.27 395	0.59 398	0.47 424	0.41 495	0.29 105	0.30 182	0.84 341	0.59 231	0.52 202	0.41 130	0.52 232	0.26 117	0.73 384	0.27 148	0.17 286	0.12 219	0.19 313	0.19 375	0.13 99	0.11 82

AAGNet	1.43 570	0.20 197	0.48 322	0.44 370	0.25 238	0.29 105	0.31 211	0.65 218	0.68 270	0.97 472	0.86 327	0.67 328	0.62 388	0.64 318	20.63 625	0.16 240	0.11 161	0.19 313	0.15 229	0.19 341	0.12 131

csc	0.37 222	0.16 57	0.41 217	0.34 77	0.19 59	0.29 105	0.30 182	0.69 256	1.06 489	0.69 295	0.78 279	0.42 181	0.63 394	0.46 143	0.34 241	0.14 115	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.11 22	0.13 177

cscssc	0.37 222	0.16 57	0.41 217	0.34 77	0.19 59	0.29 105	0.30 182	0.69 256	1.06 489	0.69 295	0.78 279	0.42 181	0.63 394	0.46 143	0.34 241	0.14 115	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.11 22	0.13 177

FE-Mocha	0.32 147	0.19 155	0.50 347	0.38 182	0.27 317	0.30 118	0.20 33	0.71 279	0.36 112	0.65 264	0.56 196	0.54 240	0.25 99	0.38 74	0.22 36	0.15 185	0.10 63	0.17 220	0.16 263	0.13 99	0.12 131

IGEV-FE	0.34 170	0.18 115	0.67 439	0.39 211	0.28 343	0.30 118	0.25 105	0.74 297	0.31 65	0.62 235	0.57 200	0.54 240	0.25 99	0.53 196	0.27 148	0.14 115	0.10 63	0.15 146	0.14 197	0.14 144	0.12 131

AIO_test	0.23 53	0.16 57	0.28 45	0.34 77	0.20 86	0.30 118	0.39 366	0.38 53	0.25 35	0.25 43	0.28 64	0.32 97	0.22 66	0.38 74	0.25 100	0.12 40	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.12 59	0.09 4

mms	0.26 85	0.21 234	0.33 105	0.37 152	0.25 238	0.30 118	0.33 244	0.40 68	0.32 78	0.28 68	0.34 99	0.34 113	0.20 44	0.45 128	0.26 130	0.12 40	0.11 161	0.16 175	0.12 130	0.14 144	0.11 82

ours_stereo	0.26 85	0.21 234	0.33 105	0.38 182	0.23 176	0.30 118	0.33 244	0.42 80	0.38 135	0.26 49	0.34 99	0.35 125	0.23 78	0.47 150	0.27 148	0.13 73	0.11 161	0.16 175	0.12 130	0.14 144	0.10 37

rvit_stereo_0081	0.32 147	0.24 335	0.47 302	0.43 350	0.26 284	0.30 118	0.37 322	0.42 80	0.55 220	0.36 119	0.40 127	0.39 153	0.35 218	0.43 113	0.33 225	0.22 419	0.16 389	0.19 313	0.16 263	0.19 341	0.13 177

rvit_stereo_0082	0.32 147	0.24 335	0.47 302	0.43 350	0.26 284	0.30 118	0.37 322	0.42 80	0.55 220	0.36 119	0.40 127	0.39 153	0.35 218	0.43 113	0.33 225	0.22 419	0.16 389	0.19 313	0.16 263	0.19 341	0.13 177

IGEV_Zeroshot_test	0.34 170	0.18 115	0.67 439	0.39 211	0.28 343	0.30 118	0.25 105	0.74 297	0.31 65	0.62 235	0.57 200	0.54 240	0.25 99	0.53 196	0.27 148	0.14 115	0.10 63	0.15 146	0.14 197	0.14 144	0.12 131

UniTT-Stereo	0.27 98	0.17 88	0.37 164	0.40 253	0.27 317	0.30 118	0.28 156	0.39 58	0.31 65	0.29 76	0.46 146	0.27 70	0.25 99	0.47 150	0.34 241	0.17 286	0.13 292	0.13 68	0.12 130	0.14 144	0.12 131

anonymousdsp	0.29 117	0.21 234	0.38 176	0.37 152	0.25 238	0.30 118	0.35 284	0.63 204	0.35 104	0.39 146	0.33 90	0.33 109	0.28 142	0.59 269	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 220	0.12 130	0.14 144	0.15 253

ADStereo(finetuned)	0.37 222	0.16 57	0.49 334	0.34 77	0.19 59	0.30 118	0.30 182	0.68 248	0.91 417	0.70 301	0.77 268	0.43 189	0.69 432	0.45 128	0.33 225	0.14 115	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.13 99	0.12 131

IGEV-Stereo	0.29 117	0.21 234	0.38 176	0.37 152	0.25 238	0.30 118	0.35 284	0.63 204	0.35 104	0.39 146	0.33 90	0.33 109	0.28 142	0.59 269	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 220	0.12 130	0.14 144	0.15 253
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PSM-softLoss	0.38 237	0.20 197	0.48 322	0.41 287	0.26 284	0.30 118	0.35 284	0.69 256	0.46 183	0.62 235	0.82 303	0.59 276	0.33 203	0.70 367	0.39 308	0.19 353	0.12 219	0.20 343	0.18 345	0.16 245	0.22 430

KMStereo	0.38 237	0.20 197	0.48 322	0.41 287	0.26 284	0.30 118	0.35 284	0.69 256	0.46 183	0.62 235	0.82 303	0.59 276	0.33 203	0.70 367	0.39 308	0.19 353	0.12 219	0.20 343	0.18 345	0.16 245	0.22 430

rafts_anoy	0.37 222	0.21 234	0.36 146	0.41 287	0.26 284	0.30 118	0.33 244	0.67 238	0.90 410	0.58 219	0.66 229	0.45 198	0.33 203	0.47 150	0.39 308	0.16 240	0.11 161	0.21 385	0.23 456	0.17 282	0.14 224

raftrobust	0.34 170	0.19 155	0.36 146	0.41 287	0.27 317	0.30 118	0.25 105	0.71 279	0.63 246	0.58 219	0.55 193	0.45 198	0.46 295	0.51 180	0.29 189	0.16 240	0.12 219	0.14 103	0.12 130	0.12 59	0.13 177

DCANet	0.36 205	0.16 57	0.41 217	0.34 77	0.19 59	0.30 118	0.30 182	0.68 248	0.91 417	0.70 301	0.77 268	0.43 189	0.57 356	0.45 128	0.34 241	0.14 115	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.13 99	0.12 131

WQFJA1++	0.23 53	0.15 38	0.27 33	0.30 11	0.21 112	0.31 135	0.18 12	0.36 40	0.17 6	0.25 43	0.30 76	0.29 78	0.28 142	0.40 87	0.22 36	0.15 185	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.42 535	0.11 82

2.25w	0.22 39	0.18 115	0.31 77	0.31 25	0.18 39	0.31 135	0.18 12	0.32 20	0.31 65	0.31 86	0.37 116	0.20 27	0.22 66	0.45 128	0.24 79	0.10 13	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.10 6	0.10 37

4.25_new	0.22 39	0.21 234	0.32 90	0.32 45	0.18 39	0.31 135	0.27 135	0.32 20	0.24 28	0.29 76	0.27 54	0.20 27	0.23 78	0.34 45	0.23 65	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

4.5w_new	0.22 39	0.21 234	0.32 90	0.32 45	0.18 39	0.31 135	0.27 135	0.32 20	0.24 28	0.29 76	0.27 54	0.20 27	0.23 78	0.34 45	0.23 65	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 39	0.21 234	0.32 90	0.32 45	0.18 39	0.31 135	0.27 135	0.32 20	0.24 28	0.29 76	0.27 54	0.20 27	0.23 78	0.34 45	0.23 65	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

2.5w	0.21 25	0.18 115	0.31 77	0.32 45	0.18 39	0.31 135	0.25 105	0.31 16	0.23 23	0.28 68	0.35 105	0.18 15	0.17 16	0.39 80	0.21 22	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 22	0.09 4

1w_stereo	0.24 63	0.15 38	0.29 52	0.34 77	0.18 39	0.31 135	0.41 392	0.40 68	0.43 163	0.31 86	0.38 119	0.17 5	0.24 88	0.45 128	0.23 65	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

999	0.27 98	0.16 57	0.35 139	0.36 134	0.24 207	0.31 135	0.27 135	0.49 116	0.38 135	0.26 49	0.30 76	0.39 153	0.23 78	0.63 303	0.25 100	0.13 73	0.10 63	0.14 103	0.12 130	0.12 59	0.14 224

ff7	0.29 117	0.21 234	0.38 176	0.36 134	0.26 284	0.31 135	0.35 284	0.62 196	0.34 90	0.38 138	0.33 90	0.32 97	0.29 158	0.58 253	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 220	0.12 130	0.14 144	0.15 253

ffff	0.29 117	0.21 234	0.38 176	0.36 134	0.26 284	0.31 135	0.35 284	0.62 196	0.34 90	0.38 138	0.33 90	0.32 97	0.29 158	0.58 253	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 220	0.12 130	0.14 144	0.15 253

11t	0.29 117	0.21 234	0.38 176	0.36 134	0.26 284	0.31 135	0.35 284	0.62 196	0.34 90	0.38 138	0.33 90	0.32 97	0.29 158	0.58 253	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 220	0.12 130	0.14 144	0.15 253

RCA-Stereo	0.35 187	0.17 88	0.34 124	0.38 182	0.22 134	0.31 135	0.34 259	0.68 248	1.24 526	0.45 173	0.65 222	0.47 209	0.43 275	0.38 74	0.27 148	0.13 73	0.10 63	0.14 103	0.11 98	0.11 22	0.11 82

ccc-4	0.29 117	0.21 234	0.38 176	0.36 134	0.26 284	0.31 135	0.35 284	0.62 196	0.34 90	0.38 138	0.33 90	0.32 97	0.29 158	0.58 253	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.17 220	0.12 130	0.14 144	0.15 253

iRaft-Stereo_5w	0.45 311	0.21 234	0.48 322	0.42 329	0.28 343	0.31 135	0.54 478	0.63 204	0.62 235	0.62 235	0.89 347	1.01 461	0.69 432	0.75 397	0.66 444	0.13 73	0.12 219	0.17 220	0.15 229	0.14 144	0.15 253

iRaft-Stereo_20w	0.39 253	0.19 155	0.57 393	0.37 152	0.27 317	0.31 135	0.24 97	1.44 556	0.29 55	0.69 295	0.53 184	0.60 282	0.42 269	0.83 433	0.27 148	0.14 115	0.11 161	0.14 103	0.13 164	0.15 200	0.13 177

GLC_STEREO	0.29 117	0.19 155	0.27 33	0.44 370	0.19 59	0.31 135	0.26 118	0.47 109	0.43 163	0.37 126	0.47 152	0.41 171	0.23 78	0.50 172	0.34 241	0.14 115	0.18 429	0.19 313	0.16 263	0.16 245	0.13 177

iRaftStereo_RVC	0.32 147	0.19 155	0.37 164	0.39 211	0.22 134	0.31 135	0.29 166	0.68 248	0.51 205	0.49 190	0.66 229	0.37 138	0.23 78	0.45 128	0.33 225	0.14 115	0.10 63	0.18 270	0.17 318	0.15 200	0.12 131

EAI-Stereo	0.34 170	0.19 155	0.44 261	0.39 211	0.21 112	0.31 135	0.30 182	1.15 474	0.30 60	0.49 190	0.75 258	0.36 136	0.28 142	0.62 292	0.27 148	0.14 115	0.11 161	0.14 103	0.13 164	0.13 99	0.12 131

3w_stereo	0.24 63	0.20 197	0.37 164	0.33 60	0.16 12	0.32 153	0.42 402	0.41 75	0.38 135	0.31 86	0.27 54	0.16 3	0.26 117	0.34 45	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.12 59	0.11 82

HART	0.29 117	0.16 57	0.32 90	0.40 253	0.21 112	0.32 153	0.26 118	0.62 196	0.31 65	0.33 105	0.65 222	0.41 171	0.22 66	0.55 209	0.25 100	0.12 40	0.10 63	0.15 146	0.11 98	0.15 200	0.11 82

Reg-Stereo(zero)	0.30 134	0.16 57	0.28 45	0.34 77	0.18 39	0.32 153	0.20 33	0.63 204	0.68 270	0.50 193	0.52 180	0.51 227	0.30 176	0.45 128	0.25 100	0.13 73	0.10 63	0.12 32	0.10 63	0.12 59	0.11 82

MSKI-zero shot	0.32 147	0.17 88	0.34 124	0.39 211	0.21 112	0.32 153	0.22 64	0.61 190	0.43 163	0.52 202	0.64 219	0.61 288	0.20 44	0.74 391	0.25 100	0.14 115	0.10 63	0.14 103	0.10 63	0.12 59	0.12 131

4D-IteraStereo	0.33 162	0.18 115	0.40 207	0.40 253	0.24 207	0.32 153	0.27 135	0.58 169	0.72 290	0.65 264	0.54 187	0.42 181	0.23 78	0.45 128	0.28 170	0.14 115	0.09 25	0.19 313	0.16 263	0.16 245	0.11 82

ProNet	0.29 117	0.21 234	0.38 176	0.35 114	0.24 207	0.32 153	0.43 409	0.57 161	0.37 128	0.33 105	0.30 76	0.32 97	0.28 142	0.57 233	0.26 130	0.13 73	0.11 161	0.16 175	0.13 164	0.13 99	0.13 177

cross-raft	0.34 170	0.20 197	0.37 164	0.44 370	0.23 176	0.32 153	0.35 284	0.74 297	0.40 147	0.60 225	0.77 268	0.57 253	0.27 128	0.43 113	0.28 170	0.12 40	0.10 63	0.15 146	0.13 164	0.15 200	0.11 82

Select-FE	0.46 322	0.24 335	0.88 502	0.42 329	0.35 456	0.33 160	0.19 20	0.90 367	0.37 128	0.60 225	1.01 399	0.97 448	0.80 484	0.72 378	0.28 170	0.16 240	0.12 219	0.17 220	0.20 400	0.15 200	0.24 445

IGEV-RUCA	0.25 74	0.16 57	0.34 124	0.39 211	0.27 317	0.33 160	0.20 33	0.38 53	0.36 112	0.26 49	0.31 87	0.25 62	0.21 54	0.48 161	0.24 79	0.20 376	0.11 161	0.13 68	0.10 63	0.17 282	0.15 253

fffy	0.28 106	0.21 234	0.34 124	0.37 152	0.23 176	0.33 160	0.29 166	0.51 126	0.41 151	0.32 100	0.37 116	0.39 153	0.27 128	0.50 172	0.27 148	0.12 40	0.11 161	0.16 175	0.13 164	0.14 144	0.11 82

WCG-NET	0.28 106	0.15 38	0.33 105	0.33 60	0.19 59	0.33 160	0.27 135	0.39 58	0.80 345	0.46 179	0.49 158	0.39 153	0.25 99	0.40 87	0.25 100	0.12 40	0.09 25	0.13 68	0.11 98	0.12 59	0.10 37

rvit_stereo_ft	0.33 162	0.25 360	0.47 302	0.52 490	0.32 428	0.33 160	0.47 432	0.49 116	0.50 201	0.34 108	0.41 130	0.41 171	0.32 191	0.48 161	0.34 241	0.22 419	0.14 327	0.19 313	0.18 345	0.19 341	0.14 224

HH	0.35 187	0.20 197	0.47 302	0.40 253	0.25 238	0.33 160	0.31 211	0.76 311	0.38 135	0.43 167	0.57 200	0.79 385	0.44 285	0.71 372	0.25 100	0.15 185	0.11 161	0.15 146	0.14 197	0.14 144	0.12 131

HanStereo	0.35 187	0.20 197	0.47 302	0.40 253	0.25 238	0.33 160	0.31 211	0.76 311	0.38 135	0.43 167	0.57 200	0.79 385	0.44 285	0.71 372	0.25 100	0.15 185	0.11 161	0.15 146	0.14 197	0.14 144	0.12 131

LoS	0.29 117	0.15 38	0.30 64	0.29 7	0.18 39	0.33 160	0.29 166	0.51 126	0.72 290	0.34 108	0.52 180	0.41 171	0.28 142	0.47 150	0.28 170	0.15 185	0.11 161	0.13 68	0.09 10	0.11 22	0.11 82
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
HHNet	0.41 276	0.17 88	0.41 217	0.34 77	0.37 468	0.33 160	0.34 259	0.69 256	0.75 308	0.86 409	1.30 498	0.52 232	0.32 191	0.52 187	0.35 259	0.15 185	0.11 161	0.19 313	0.15 229	0.15 200	0.24 445

RAFT-345	0.40 265	0.18 115	0.40 207	0.38 182	0.22 134	0.33 160	0.26 118	0.61 190	0.51 205	0.74 331	1.79 550	0.45 198	0.33 203	0.66 333	0.36 276	0.14 115	0.11 161	0.18 270	0.14 197	0.13 99	0.13 177

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 205	0.17 88	0.41 217	0.35 114	0.19 59	0.33 160	0.29 166	0.65 218	0.73 297	0.68 286	1.01 399	0.56 248	0.40 261	0.42 104	0.30 195	0.11 29	0.09 25	0.15 146	0.14 197	0.13 99	0.10 37

NLSM3	0.26 85	0.16 57	0.30 64	0.38 182	0.21 112	0.34 171	0.27 135	0.57 161	0.47 188	0.28 68	0.35 105	0.29 78	0.24 88	0.42 104	0.27 148	0.12 40	0.10 63	0.16 175	0.15 229	0.12 59	0.10 37

AdaDepth	0.22 39	0.17 88	0.32 90	0.37 152	0.18 39	0.34 171	0.22 64	0.33 31	0.23 23	0.21 17	0.21 18	0.20 27	0.20 44	0.56 220	0.21 22	0.10 13	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.11 22	0.12 131

UGAM-zero	0.46 322	0.19 155	0.62 408	0.37 152	0.23 176	0.34 171	0.21 53	1.15 474	0.39 145	0.66 277	0.61 211	1.70 561	0.91 509	0.75 397	0.25 100	0.14 115	0.11 161	0.15 146	0.12 130	0.13 99	0.13 177

rvit_stereo_0083	0.34 170	0.24 335	0.50 347	0.44 370	0.27 317	0.34 171	0.35 284	0.45 104	0.62 235	0.37 126	0.47 152	0.42 181	0.35 218	0.40 87	0.36 276	0.22 419	0.20 459	0.20 343	0.17 318	0.20 358	0.14 224

rvit_stereo_0081_aga	0.31 141	0.28 409	0.44 261	0.42 329	0.29 371	0.34 171	0.31 211	0.44 100	0.40 147	0.39 146	0.44 137	0.40 165	0.32 191	0.42 104	0.29 189	0.23 436	0.17 409	0.19 313	0.16 263	0.20 358	0.15 253

TestStereo1	0.43 294	0.23 298	0.41 217	0.51 477	0.24 207	0.34 171	0.40 377	0.77 314	0.90 410	0.68 286	0.96 375	0.48 214	0.46 295	0.91 469	0.32 212	0.16 240	0.13 292	0.18 270	0.15 229	0.14 144	0.13 177

RAFT_CTSACE	0.45 311	0.20 197	0.44 261	0.45 394	0.27 317	0.34 171	0.39 366	0.60 184	0.73 297	0.76 340	1.44 523	0.83 398	0.38 244	1.08 508	0.26 130	0.12 40	0.13 292	0.18 270	0.16 263	0.15 200	0.11 82

SA-5K	0.43 294	0.23 298	0.41 217	0.51 477	0.24 207	0.34 171	0.40 377	0.77 314	0.90 410	0.68 286	0.96 375	0.48 214	0.46 295	0.91 469	0.32 212	0.16 240	0.13 292	0.18 270	0.15 229	0.14 144	0.13 177

NRIStereo	0.36 205	0.20 197	0.45 273	0.41 287	0.23 176	0.34 171	0.26 118	0.65 218	0.55 220	0.64 254	0.63 215	0.56 248	0.37 240	0.65 325	0.37 292	0.15 185	0.11 161	0.18 270	0.15 229	0.17 282	0.14 224

Gwc-CoAtRS	0.34 170	0.17 88	0.44 261	0.39 211	0.23 176	0.34 171	0.22 64	0.70 271	0.75 308	0.60 225	0.59 206	0.58 261	0.29 158	0.45 128	0.26 130	0.14 115	0.11 161	0.14 103	0.12 130	0.12 59	0.12 131

BridgeDepth_RVC	0.20 15	0.14 16	0.24 9	0.26 1	0.15 2	0.35 181	0.17 3	0.40 68	0.22 16	0.21 17	0.21 18	0.20 27	0.24 88	0.33 39	0.25 100	0.13 73	0.09 25	0.11 1	0.09 10	0.12 59	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MM-Stereo_test3	0.34 170	0.19 155	0.31 77	0.41 287	0.25 238	0.35 181	0.44 418	0.72 284	0.92 422	0.46 179	0.52 180	0.41 171	0.29 158	0.44 124	0.28 170	0.16 240	0.15 357	0.17 220	0.13 164	0.14 144	0.13 177

Pointernet	0.27 98	0.14 16	0.33 105	0.35 114	0.23 176	0.35 181	0.21 53	0.72 284	0.38 135	0.39 146	0.36 111	0.34 113	0.25 99	0.36 56	0.25 100	0.15 185	0.10 63	0.12 32	0.08 1	0.11 22	0.10 37

WCG-NET（raft）	0.31 141	0.15 38	0.36 146	0.32 45	0.19 59	0.35 181	0.27 135	0.51 126	0.78 334	0.45 173	0.55 193	0.48 214	0.27 128	0.54 203	0.26 130	0.13 73	0.10 63	0.12 32	0.11 98	0.12 59	0.11 82

LL-Strereo2	0.35 187	0.24 335	0.48 322	0.41 287	0.26 284	0.35 181	0.24 97	0.67 238	0.44 170	0.54 209	0.51 171	0.66 321	0.25 99	0.66 333	0.30 195	0.14 115	0.12 219	0.23 421	0.20 400	0.18 307	0.13 177

EGLCR-Stereo	0.25 74	0.16 57	0.33 105	0.34 77	0.20 86	0.35 181	0.20 33	0.52 136	0.36 112	0.28 68	0.27 54	0.41 171	0.18 25	0.45 128	0.26 130	0.14 115	0.10 63	0.16 175	0.14 197	0.13 99	0.11 82

RALCasStereoNet	0.36 205	0.21 234	0.37 164	0.42 329	0.26 284	0.35 181	0.38 344	0.63 204	0.64 254	0.50 193	0.72 243	0.51 227	0.29 158	0.59 269	0.36 276	0.16 240	0.14 327	0.15 146	0.13 164	0.17 282	0.16 299

RALAANet	0.38 237	0.23 298	0.48 322	0.42 329	0.29 371	0.35 181	0.25 105	0.86 348	0.64 254	0.67 280	0.65 222	0.60 282	0.29 158	0.60 275	0.34 241	0.15 185	0.12 219	0.17 220	0.15 229	0.21 382	0.13 177

test_xeample3	0.29 117	0.21 234	0.41 217	0.35 114	0.26 284	0.35 181	0.32 234	0.56 154	0.36 112	0.43 167	0.32 89	0.34 113	0.28 142	0.54 203	0.23 65	0.14 115	0.11 161	0.16 175	0.12 130	0.14 144	0.13 177

CFNet-RSSM	0.34 170	0.17 88	0.45 273	0.39 211	0.22 134	0.35 181	0.23 82	0.73 295	0.84 368	0.65 264	0.54 187	0.57 253	0.28 142	0.46 143	0.26 130	0.13 73	0.10 63	0.14 103	0.12 130	0.13 99	0.11 82

GEAStereo	0.23 53	0.16 57	0.30 64	0.33 60	0.25 238	0.36 191	0.30 182	0.42 80	0.28 45	0.26 49	0.28 64	0.24 56	0.21 54	0.32 26	0.22 36	0.18 321	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.14 144	0.12 131

GSStereo	0.23 53	0.16 57	0.30 64	0.33 60	0.25 238	0.36 191	0.30 182	0.42 80	0.27 39	0.30 83	0.28 64	0.23 49	0.21 54	0.32 26	0.22 36	0.16 240	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.14 144	0.12 131

water-stereo	0.28 106	0.14 16	0.29 52	0.35 114	0.19 59	0.36 191	0.23 82	0.62 196	0.38 135	0.39 146	0.62 214	0.41 171	0.35 218	0.28 8	0.27 148	0.14 115	0.13 292	0.13 68	0.12 130	0.12 59	0.10 37

MM-Stereo_test1	0.33 162	0.19 155	0.36 146	0.41 287	0.23 176	0.36 191	0.45 421	0.58 169	0.54 215	0.60 225	0.50 162	0.38 146	0.37 240	0.60 275	0.26 130	0.15 185	0.13 292	0.17 220	0.14 197	0.15 200	0.12 131

SMoEStereo_RVC	0.26 85	0.19 155	0.35 139	0.35 114	0.22 134	0.36 191	0.32 234	0.39 58	0.34 90	0.37 126	0.30 76	0.33 109	0.24 88	0.53 196	0.24 79	0.12 40	0.10 63	0.16 175	0.12 130	0.12 59	0.11 82

knoymous	0.36 205	0.20 197	0.31 77	0.31 25	0.22 134	0.36 191	0.29 166	0.61 190	0.64 254	0.67 280	0.70 240	0.60 282	0.40 261	0.58 253	0.34 241	0.17 286	0.11 161	0.20 343	0.11 98	0.17 282	0.18 338

OMP-Stereo	0.42 284	0.22 277	0.46 290	0.52 490	0.24 207	0.36 191	0.25 105	0.71 279	0.78 334	0.77 346	0.64 219	0.89 424	0.39 255	0.91 469	0.35 259	0.15 185	0.12 219	0.20 343	0.15 229	0.15 200	0.12 131

trnet	0.27 98	0.14 16	0.23 3	0.28 5	0.15 2	0.37 198	0.23 82	0.52 136	0.72 290	0.42 163	0.51 171	0.34 113	0.26 117	0.39 80	0.25 100	0.15 185	0.11 161	0.12 32	0.08 1	0.11 22	0.10 37

MGS-Stereo	0.28 106	0.19 155	0.40 207	0.36 134	0.23 176	0.37 198	0.30 182	0.39 58	0.44 170	0.31 86	0.51 171	0.40 165	0.24 88	0.43 113	0.26 130	0.15 185	0.12 219	0.15 146	0.13 164	0.14 144	0.13 177

IGEVStereo-DCA	0.29 117	0.22 277	0.38 176	0.35 114	0.27 317	0.37 198	0.35 284	0.62 196	0.34 90	0.38 138	0.30 76	0.35 125	0.27 128	0.51 180	0.22 36	0.15 185	0.12 219	0.16 175	0.12 130	0.13 99	0.15 253

rrr	0.29 117	0.22 277	0.41 217	0.35 114	0.27 317	0.37 198	0.32 234	0.52 136	0.42 161	0.38 138	0.30 76	0.35 125	0.27 128	0.51 180	0.22 36	0.15 185	0.12 219	0.16 175	0.13 164	0.13 99	0.14 224

CES	0.28 106	0.14 16	0.23 3	0.30 11	0.70 569	0.37 198	0.27 135	0.48 113	0.46 183	0.34 108	0.48 154	0.27 70	0.22 66	0.39 80	0.23 65	0.13 73	0.11 161	0.12 32	0.08 1	0.13 99	0.17 320

GMOStereo	0.37 222	0.19 155	0.38 176	0.43 350	0.24 207	0.37 198	0.38 344	0.52 136	0.62 235	0.87 417	0.84 314	0.64 303	0.35 218	0.37 65	0.28 170	0.13 73	0.11 161	0.20 343	0.18 345	0.15 200	0.11 82

error version	0.37 222	0.19 155	0.38 176	0.43 350	0.24 207	0.37 198	0.38 344	0.52 136	0.62 235	0.87 417	0.84 314	0.64 303	0.35 218	0.37 65	0.28 170	0.13 73	0.11 161	0.20 343	0.18 345	0.15 200	0.11 82

test-v	0.37 222	0.19 155	0.38 176	0.43 350	0.24 207	0.37 198	0.38 344	0.52 136	0.62 235	0.87 417	0.84 314	0.64 303	0.35 218	0.37 65	0.28 170	0.13 73	0.11 161	0.20 343	0.18 345	0.15 200	0.11 82

TransformOpticalFlow	0.44 301	0.20 197	0.47 302	0.41 287	0.23 176	0.37 198	0.47 432	0.94 381	0.76 316	0.65 264	1.14 457	0.73 361	0.56 354	0.76 401	0.32 212	0.15 185	0.10 63	0.17 220	0.15 229	0.14 144	0.13 177

ASMatch	0.48 350	0.19 155	0.45 273	0.39 211	0.28 343	0.37 198	0.26 118	0.74 297	0.68 270	0.76 340	2.34 570	0.61 288	0.52 325	0.62 292	0.37 292	0.14 115	0.12 219	0.17 220	0.15 229	0.14 144	0.21 412

test-2	0.37 222	0.19 155	0.38 176	0.43 350	0.24 207	0.37 198	0.38 344	0.52 136	0.62 235	0.87 417	0.84 314	0.64 303	0.35 218	0.37 65	0.28 170	0.13 73	0.11 161	0.20 343	0.18 345	0.15 200	0.11 82

XX-TBD	0.32 147	0.53 534	0.26 24	0.51 477	0.20 86	0.37 198	0.24 97	0.40 68	0.73 297	0.54 209	0.69 237	0.31 94	0.25 99	0.32 26	0.27 148	0.16 240	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.13 99	0.11 82

CREStereo	0.28 106	0.15 38	0.24 9	0.27 2	0.17 23	0.37 198	0.25 105	0.51 126	0.72 290	0.42 163	0.51 171	0.32 97	0.26 117	0.38 74	0.25 100	0.16 240	0.11 161	0.12 32	0.08 1	0.12 59	0.11 82
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
Replicate-Monster	0.26 85	0.15 38	1.07 527	0.30 11	0.17 23	0.38 211	0.19 20	0.43 93	0.39 145	0.23 30	0.21 18	0.23 49	0.21 54	0.45 128	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.09 1	0.14 224

MLG-Stereo_test3	0.20 15	0.13 3	0.27 33	0.33 60	0.17 23	0.38 211	0.18 12	0.30 13	0.19 9	0.24 37	0.15 3	0.26 63	0.17 16	0.32 26	0.21 22	0.13 73	0.09 25	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.10 37

tt45	0.27 98	0.17 88	0.34 124	0.35 114	0.23 176	0.38 211	0.28 156	0.46 106	0.28 45	0.40 154	0.27 54	0.38 146	0.25 99	0.57 233	0.26 130	0.13 73	0.11 161	0.16 175	0.13 164	0.12 59	0.14 224

tg	0.33 162	0.18 115	0.37 164	0.39 211	0.22 134	0.38 211	0.26 118	0.70 271	0.56 226	0.47 185	0.65 222	0.42 181	0.24 88	0.55 209	0.33 225	0.14 115	0.10 63	0.18 270	0.17 318	0.14 144	0.11 82

StereoVision	0.42 284	0.28 409	0.45 273	0.49 447	0.28 343	0.38 211	0.38 344	0.72 284	0.62 235	0.44 170	1.14 457	0.54 240	0.39 255	0.56 220	0.34 241	0.21 393	0.24 494	0.25 451	0.24 472	0.26 450	0.16 299

EKT-Stereo	0.35 187	0.23 298	0.39 195	0.43 350	0.29 371	0.38 211	0.31 211	0.69 256	0.64 254	0.45 173	0.63 215	0.49 220	0.27 128	0.56 220	0.33 225	0.18 321	0.14 327	0.18 270	0.15 229	0.16 245	0.16 299

GCAP-Stereo	0.28 106	0.19 155	0.40 207	0.38 182	0.19 59	0.38 211	0.23 82	0.57 161	0.41 151	0.45 173	0.49 158	0.39 153	0.27 128	0.33 39	0.23 65	0.14 115	0.12 219	0.14 103	0.11 98	0.12 59	0.11 82

XX-Stereo	0.37 222	0.17 88	0.45 273	0.55 514	0.36 461	0.38 211	0.20 33	0.60 184	0.30 60	0.46 179	1.30 498	0.73 361	0.26 117	0.56 220	0.26 130	0.16 240	0.11 161	0.17 220	0.16 263	0.14 144	0.10 37

rvit_0105_6	0.38 237	0.28 409	0.64 423	0.50 461	0.30 390	0.39 219	0.38 344	0.51 126	0.67 265	0.40 154	0.45 141	0.50 223	0.41 267	0.54 203	0.36 276	0.27 478	0.26 508	0.24 438	0.21 422	0.22 404	0.16 299

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 284	0.20 197	0.74 473	0.38 182	0.43 507	0.39 219	0.26 118	0.94 381	0.49 197	0.53 205	0.77 268	0.93 439	0.45 290	0.63 303	0.24 79	0.16 240	0.10 63	0.17 220	0.18 345	0.20 358	0.20 394

test_for_model	0.82 504	3.60 617	0.39 195	2.35 605	2.07 606	0.39 219	0.28 156	0.42 80	0.45 179	0.71 308	0.31 87	0.30 86	0.27 128	0.34 45	0.25 100	0.34 530	0.11 161	0.13 68	0.09 10	3.49 618	0.18 338

LL-Strereo	0.57 437	0.27 395	0.68 444	0.48 432	0.34 449	0.39 219	0.48 440	0.94 381	0.97 445	0.83 391	0.78 279	1.10 490	1.18 548	1.33 542	0.49 382	0.17 286	0.14 327	0.22 400	0.19 375	0.16 245	0.17 320

BridgeDepth	0.21 25	0.14 16	0.26 24	0.34 77	0.14 1	0.40 223	0.27 135	0.28 9	0.22 16	0.18 5	0.19 13	0.28 76	0.29 158	0.32 26	0.20 13	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.10 63	0.11 22	0.10 37
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
castereo	0.28 106	0.16 57	0.32 90	0.35 114	0.21 112	0.40 223	0.42 402	0.50 124	0.66 262	0.26 49	0.41 130	0.37 138	0.36 236	0.33 39	0.24 79	0.13 73	0.09 25	0.13 68	0.10 63	0.11 22	0.10 37

MyStereo07	0.32 147	0.22 277	0.34 124	0.42 329	0.28 343	0.40 223	0.50 451	0.72 284	0.37 128	0.37 126	0.34 99	0.32 97	0.31 185	0.59 269	0.27 148	0.14 115	0.13 292	0.18 270	0.17 318	0.17 282	0.16 299

MyStereo04	0.44 301	0.22 277	0.44 261	0.42 329	0.28 343	0.40 223	0.50 451	1.00 404	1.08 498	0.62 235	0.58 205	0.55 245	0.57 356	0.71 372	0.44 349	0.14 115	0.13 292	0.18 270	0.17 318	0.17 282	0.16 299

raft_robust	0.41 276	0.23 298	0.36 146	0.42 329	0.21 112	0.40 223	0.33 244	0.79 324	0.98 449	0.79 355	0.87 335	0.39 153	0.33 203	0.84 438	0.29 189	0.13 73	0.12 219	0.16 175	0.17 318	0.15 200	0.12 131

GwcNet-ADL	0.44 301	0.22 277	0.48 322	0.45 394	0.30 390	0.40 223	0.37 322	0.92 374	0.97 445	0.71 308	0.78 279	0.61 288	0.42 269	0.62 292	0.50 384	0.19 353	0.14 327	0.15 146	0.14 197	0.18 307	0.18 338

CrosDoStereo	0.50 384	0.18 115	0.45 273	0.38 182	0.24 207	0.40 223	1.18 579	0.67 238	0.86 381	0.94 458	1.37 507	0.63 297	0.77 473	0.65 325	0.45 358	0.15 185	0.12 219	0.17 220	0.18 345	0.14 144	0.14 224

FTStereo	0.56 430	0.20 197	0.37 164	0.41 287	0.25 238	0.40 223	0.79 547	0.66 228	0.43 163	1.09 516	3.27 591	0.70 337	0.73 456	0.55 209	0.33 225	0.14 115	0.13 292	0.19 313	0.17 318	0.15 200	0.30 491

DeepStereo_LL	0.50 384	0.18 115	0.45 273	0.38 182	0.24 207	0.40 223	1.18 579	0.67 238	0.86 381	0.94 458	1.37 507	0.63 297	0.77 473	0.65 325	0.45 358	0.15 185	0.12 219	0.17 220	0.18 345	0.14 144	0.14 224

Prome-Stereo	0.46 322	0.19 155	0.35 139	0.44 370	0.26 284	0.40 223	0.45 421	0.68 248	0.44 170	0.96 467	1.84 553	0.59 276	0.67 422	0.61 283	0.32 212	0.14 115	0.11 161	0.16 175	0.14 197	0.16 245	0.29 482

TestStereo	0.38 237	0.31 435	0.40 207	0.45 394	0.20 86	0.40 223	0.37 322	0.66 228	0.65 259	0.53 205	0.78 279	0.47 209	0.40 261	0.55 209	0.37 292	0.18 321	0.13 292	0.20 343	0.15 229	0.22 404	0.13 177

sAnonymous2	0.40 265	0.39 487	0.85 495	0.48 432	0.37 468	0.40 223	0.46 425	0.57 161	0.52 208	0.38 138	0.46 146	0.35 125	0.42 269	0.43 113	0.30 195	0.19 353	0.14 327	0.18 270	0.17 318	0.57 564	0.44 550

CroCo_RVC	0.40 265	0.39 487	0.85 495	0.48 432	0.37 468	0.40 223	0.46 425	0.57 161	0.52 208	0.38 138	0.46 146	0.35 125	0.42 269	0.43 113	0.30 195	0.19 353	0.14 327	0.18 270	0.17 318	0.57 564	0.44 550

R-Stereo Train	0.39 253	0.18 115	0.42 238	0.42 329	0.26 284	0.40 223	0.32 234	0.72 284	0.34 90	0.89 431	1.28 491	0.57 253	0.35 218	0.42 104	0.32 212	0.15 185	0.12 219	0.14 103	0.12 130	0.14 144	0.13 177

RAFT-Stereo	0.39 253	0.18 115	0.42 238	0.42 329	0.26 284	0.40 223	0.32 234	0.72 284	0.34 90	0.89 431	1.28 491	0.57 253	0.35 218	0.42 104	0.32 212	0.15 185	0.12 219	0.14 103	0.12 130	0.14 144	0.13 177
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_4	0.41 276	0.29 421	0.71 459	0.50 461	0.29 371	0.41 238	0.41 392	0.55 151	0.73 297	0.45 173	0.48 154	0.55 245	0.44 285	0.57 233	0.36 276	0.28 488	0.26 508	0.25 451	0.22 440	0.23 421	0.18 338

UGAM	0.52 399	0.22 277	0.46 290	0.45 394	0.25 238	0.41 238	0.52 469	0.62 196	1.16 511	0.76 340	1.13 452	1.32 525	0.57 356	1.00 491	0.53 404	0.17 286	0.14 327	0.25 451	0.21 422	0.15 200	0.13 177

MyStereo06	0.38 237	0.21 234	0.61 405	0.41 287	0.28 343	0.41 238	0.50 451	0.95 388	0.35 104	0.62 235	0.54 187	0.76 375	0.27 128	0.50 172	0.29 189	0.14 115	0.13 292	0.18 270	0.17 318	0.17 282	0.15 253

MyStereo05	0.44 301	0.21 234	0.45 273	0.41 287	0.28 343	0.41 238	0.50 451	0.93 376	1.09 500	0.76 340	0.61 211	0.51 227	0.57 356	0.73 384	0.42 326	0.14 115	0.13 292	0.18 270	0.17 318	0.17 282	0.15 253

UDGNet	0.48 350	0.77 562	0.50 347	0.48 432	0.31 412	0.41 238	0.34 259	0.70 271	0.92 422	0.65 264	0.60 208	0.58 261	0.43 275	0.63 303	0.41 321	0.32 516	0.15 357	0.66 574	0.19 375	0.36 513	0.21 412

CRE-IMP	0.36 205	0.23 298	0.49 334	0.42 329	0.24 207	0.41 238	0.21 53	0.57 161	0.41 151	0.65 264	0.72 243	0.53 236	0.37 240	0.61 283	0.38 301	0.17 286	0.11 161	0.19 313	0.15 229	0.21 382	0.18 338

sCroCo_RVC	0.35 187	0.28 409	0.69 450	0.51 477	0.39 483	0.41 238	0.31 211	0.49 116	0.45 179	0.31 86	0.48 154	0.38 146	0.32 191	0.46 143	0.32 212	0.21 393	0.22 476	0.19 313	0.19 375	0.21 382	0.20 394

MM-Stereo_test2	0.30 134	0.18 115	0.39 195	0.40 253	0.24 207	0.42 245	0.42 402	0.63 204	0.41 151	0.37 126	0.35 105	0.32 97	0.26 117	0.53 196	0.25 100	0.12 40	0.10 63	0.15 146	0.12 130	0.15 200	0.10 37

DCRE	0.37 222	0.18 115	0.46 290	0.45 394	0.32 428	0.42 245	0.37 322	0.63 204	0.51 205	0.47 185	0.94 362	0.56 248	0.36 236	0.52 187	0.32 212	0.14 115	0.13 292	0.15 146	0.14 197	0.14 144	0.13 177

GMStereo	0.39 253	0.37 470	0.54 378	0.40 253	0.26 284	0.42 245	0.36 306	0.59 174	1.04 479	0.55 211	0.51 171	0.37 138	0.35 218	0.54 203	0.41 321	0.19 353	0.13 292	0.16 175	0.17 318	0.24 434	0.18 338
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
3.25w_new	0.23 53	0.17 88	0.32 90	0.31 25	0.17 23	0.43 248	0.20 33	0.37 44	0.30 60	0.37 126	0.28 64	0.22 39	0.25 99	0.42 104	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.25w	0.23 53	0.17 88	0.32 90	0.31 25	0.17 23	0.43 248	0.20 33	0.37 44	0.30 60	0.37 126	0.28 64	0.22 39	0.25 99	0.42 104	0.22 36	0.10 13	0.08 2	0.11 1	0.09 10	0.09 1	0.10 37

3.75w	0.22 39	0.17 88	0.30 64	0.31 25	0.19 59	0.43 248	0.24 97	0.35 36	0.24 28	0.31 86	0.27 54	0.17 5	0.22 66	0.37 65	0.20 13	0.10 13	0.07 1	0.11 1	0.09 10	0.11 22	0.09 4

rvit_stereo_0075_2	0.47 338	0.37 470	0.70 454	0.53 500	0.46 526	0.43 248	0.36 306	0.81 331	0.67 265	0.55 211	0.74 256	0.59 276	0.43 275	0.63 303	0.43 333	0.32 516	0.23 486	0.35 523	0.25 481	0.30 478	0.25 452

SA	0.44 301	0.25 360	0.46 290	0.46 415	0.24 207	0.43 248	0.36 306	0.75 304	0.96 442	0.59 221	1.03 412	0.48 214	0.52 325	0.94 485	0.32 212	0.16 240	0.12 219	0.21 385	0.19 375	0.15 200	0.13 177

test-3	0.34 170	0.16 57	0.43 250	0.39 211	0.21 112	0.43 248	0.22 64	0.63 204	0.78 334	0.71 308	0.45 141	0.64 303	0.27 128	0.43 113	0.31 202	0.12 40	0.09 25	0.17 220	0.13 164	0.12 59	0.10 37

test_1	0.34 170	0.16 57	0.43 250	0.39 211	0.21 112	0.43 248	0.23 82	0.63 204	0.78 334	0.68 286	0.45 141	0.64 303	0.27 128	0.43 113	0.31 202	0.12 40	0.09 25	0.17 220	0.13 164	0.12 59	0.10 37

PFNet	0.42 284	0.18 115	0.58 397	0.43 350	0.24 207	0.43 248	0.32 234	0.74 297	0.78 334	1.00 484	0.74 256	0.68 329	0.39 255	0.72 378	0.37 292	0.16 240	0.10 63	0.20 343	0.15 229	0.16 245	0.13 177

Zero-FE251	0.23 53	0.16 57	0.30 64	0.33 60	0.20 86	0.44 256	0.19 20	0.37 44	0.25 35	0.27 64	0.29 74	0.38 146	0.24 88	0.32 26	0.22 36	0.14 115	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.11 22	0.10 37

ISRNet	0.56 430	0.24 335	0.66 435	0.56 517	0.36 461	0.44 256	0.25 105	0.82 333	0.84 368	1.07 510	1.25 486	0.91 431	0.60 376	0.66 333	0.58 419	0.35 535	0.26 508	0.36 528	0.33 533	0.30 478	0.42 543

rvit_0105_5	0.42 284	0.31 435	0.73 468	0.50 461	0.29 371	0.44 256	0.42 402	0.61 190	0.74 304	0.51 196	0.51 171	0.60 282	0.47 299	0.57 233	0.38 301	0.27 478	0.25 502	0.25 451	0.23 456	0.22 404	0.18 338

testlalala2	0.36 205	0.18 115	0.45 273	0.89 573	0.53 544	0.44 256	0.26 118	0.61 190	0.49 197	0.68 286	0.56 196	0.44 196	0.24 88	0.34 45	0.31 202	0.15 185	0.12 219	0.14 103	0.10 63	0.13 99	0.13 177

LoS_RVC	0.27 98	0.16 57	0.27 33	0.32 45	0.30 390	0.44 256	0.34 259	0.41 75	0.33 84	0.31 86	0.51 171	0.29 78	0.32 191	0.36 56	0.28 170	0.11 29	0.10 63	0.11 1	0.08 1	0.11 22	0.19 371

IIG-Stereo	0.43 294	0.21 234	0.44 261	0.50 461	0.25 238	0.44 256	0.21 53	0.71 279	0.76 316	0.83 391	0.95 371	0.83 398	0.43 275	0.90 462	0.35 259	0.15 185	0.12 219	0.19 313	0.14 197	0.15 200	0.11 82

KYRaft	0.48 350	0.20 197	0.38 176	0.44 370	0.23 176	0.44 256	0.37 322	0.66 228	0.41 151	0.94 458	1.73 546	0.79 385	0.41 267	0.63 303	0.31 202	0.16 240	0.11 161	0.18 270	0.22 440	0.16 245	0.78 579

test-1	0.36 205	0.19 155	0.71 459	0.46 415	0.26 284	0.44 256	0.36 306	0.60 184	0.59 231	0.48 188	0.67 234	0.53 236	0.36 236	0.40 87	0.29 189	0.14 115	0.11 161	0.16 175	0.14 197	0.15 200	0.16 299

DN-CSS_ROB	0.43 294	0.26 378	0.62 408	0.40 253	0.29 371	0.44 256	0.27 135	0.77 314	0.75 308	0.72 320	1.09 438	0.48 214	0.43 275	0.69 360	0.37 292	0.15 185	0.12 219	0.21 385	0.19 375	0.18 307	0.16 299

AIO-test2	0.39 253	0.21 234	0.41 217	0.47 424	0.25 238	0.45 265	0.35 284	0.77 314	1.27 536	0.36 119	0.87 335	0.37 138	0.30 176	0.47 150	0.27 148	0.15 185	0.13 292	0.21 385	0.23 456	0.15 200	0.13 177

model_zeroshot	0.33 162	0.18 115	0.48 322	0.39 211	0.28 343	0.45 265	0.25 105	0.63 204	0.45 179	0.61 233	0.50 162	0.51 227	0.25 99	0.45 128	0.26 130	0.16 240	0.13 292	0.15 146	0.14 197	0.13 99	0.13 177

testlalala	0.28 106	0.19 155	0.43 250	0.34 77	0.23 176	0.45 265	0.30 182	0.43 93	0.29 55	0.68 286	0.49 158	0.35 125	0.25 99	0.32 26	0.25 100	0.14 115	0.11 161	0.14 103	0.09 10	0.11 22	0.11 82

raft+_RVC	0.38 237	0.19 155	0.35 139	0.37 152	0.25 238	0.45 265	0.37 322	0.78 320	0.89 407	0.51 196	0.78 279	0.50 223	0.29 158	0.53 196	0.40 316	0.15 185	0.12 219	0.17 220	0.15 229	0.14 144	0.12 131

PMTNet	0.32 147	0.16 57	0.24 9	0.29 7	0.18 39	0.45 265	0.22 64	0.56 154	0.63 246	0.46 179	0.54 187	0.39 153	0.34 214	0.48 161	0.24 79	0.75 581	0.10 63	0.12 32	0.08 1	0.12 59	0.11 82

FlowAnything_test	0.29 117	0.19 155	0.39 195	0.47 424	0.26 284	0.46 270	0.25 105	0.43 93	0.31 65	0.29 76	0.26 48	0.35 125	0.26 117	0.40 87	0.37 292	0.21 393	0.15 357	0.22 400	0.26 495	0.16 245	0.16 299

depthmonostereo	0.29 117	0.14 16	0.31 77	0.35 114	0.17 23	0.46 270	0.27 135	0.69 256	0.57 228	0.35 115	0.42 133	0.31 94	0.35 218	0.35 53	0.27 148	0.14 115	0.12 219	0.13 68	0.12 130	0.11 22	0.10 37

AIO-test1	0.38 237	0.18 115	0.38 176	0.50 461	0.24 207	0.46 270	0.30 182	0.70 271	1.19 517	0.40 154	0.71 242	0.45 198	0.29 158	0.53 196	0.27 148	0.15 185	0.13 292	0.19 313	0.21 422	0.13 99	0.17 320

CAS	0.34 170	0.13 3	0.25 16	1.28 587	0.30 390	0.46 270	0.38 344	0.48 113	0.47 188	0.34 108	0.52 180	0.24 56	0.19 34	0.29 10	0.27 148	0.69 579	0.08 2	0.12 32	0.08 1	0.12 59	0.15 253

qqq	0.40 265	0.26 378	0.44 261	0.36 134	0.22 134	0.46 270	0.36 306	0.85 344	0.54 215	0.56 214	0.69 237	0.65 316	0.53 329	0.55 209	0.45 358	0.17 286	0.16 389	0.20 343	0.19 375	0.18 307	0.17 320

G2L-Stereo	0.49 368	0.23 298	0.48 322	0.43 350	0.26 284	0.47 275	0.42 402	0.93 376	0.78 334	0.84 398	0.86 327	0.91 431	0.52 325	0.78 413	0.70 454	0.20 376	0.17 409	0.22 400	0.18 345	0.17 282	0.21 412

dd	0.43 294	0.38 480	0.55 383	0.44 370	0.25 238	0.47 275	0.38 344	0.70 271	1.05 483	0.59 221	0.65 222	0.42 181	0.39 255	0.66 333	0.50 384	0.24 448	0.15 357	0.21 385	0.15 229	0.22 404	0.18 338

LCNet	0.41 276	0.20 197	0.32 90	0.44 370	0.24 207	0.47 275	0.29 166	0.67 238	0.53 211	0.72 320	1.03 412	0.66 321	0.60 376	0.58 253	0.34 241	0.14 115	0.10 63	0.19 313	0.19 375	0.21 382	0.36 522

FSD					0.46 526	0.48 278	0.52 469	0.53 147	0.48 196	0.48 188	0.48 154	0.49 220	0.48 304	0.51 180	0.49 382	0.45 557	0.42 571	0.47 554	0.46 560	0.46 544

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 170	0.27 395	0.45 273	0.36 134	0.25 238	0.48 278	0.30 182	0.58 169	0.90 410	0.42 163	0.36 111	0.30 86	0.29 158	0.49 165	0.30 195	0.16 240	0.14 327	0.18 270	0.15 229	0.18 307	0.15 253

AE-Stereo	0.34 170	0.21 234	0.42 238	0.48 432	0.31 412	0.48 278	0.35 284	0.61 190	0.62 235	0.32 100	0.55 193	0.52 232	0.27 128	0.47 150	0.29 189	0.13 73	0.13 292	0.18 270	0.16 263	0.15 200	0.12 131

anonymousdsp2	0.35 187	0.20 197	0.43 250	0.37 152	0.24 207	0.48 278	0.31 211	0.86 348	0.65 259	0.55 211	0.50 162	0.50 223	0.34 214	0.56 220	0.31 202	0.14 115	0.10 63	0.14 103	0.10 63	0.16 245	0.14 224

test_3	0.36 205	0.19 155	0.44 261	0.44 370	0.23 176	0.48 278	0.36 306	0.66 228	0.82 358	0.64 254	0.45 141	0.68 329	0.25 99	0.41 96	0.31 202	0.12 40	0.10 63	0.18 270	0.16 263	0.15 200	0.11 82

rvit_0105_3	0.47 338	0.34 452	0.77 487	0.54 507	0.31 412	0.49 283	0.47 432	0.63 204	0.79 343	0.65 264	0.59 206	0.64 303	0.50 318	0.65 325	0.39 308	0.29 495	0.27 517	0.29 499	0.28 508	0.21 382	0.20 394

gcap-zeroshot	0.34 170	0.18 115	0.52 366	0.38 182	0.22 134	0.49 283	0.27 135	0.52 136	0.34 90	0.64 254	0.50 162	0.83 398	0.34 214	0.48 161	0.24 79	0.13 73	0.11 161	0.15 146	0.12 130	0.13 99	0.12 131

IPLGR	0.39 253	0.21 234	0.63 418	0.39 211	0.22 134	0.49 283	0.29 166	0.76 311	0.74 304	0.78 350	0.77 268	0.44 196	0.42 269	0.47 150	0.38 301	0.13 73	0.12 219	0.16 175	0.14 197	0.15 200	0.13 177

RAFT-Test	0.34 170	0.18 115	0.37 164	0.38 182	0.23 176	0.50 286	0.23 82	0.69 256	0.40 147	0.60 225	0.85 324	0.61 288	0.28 142	0.46 143	0.27 148	0.14 115	0.11 161	0.14 103	0.11 98	0.13 99	0.12 131

MIPNet	0.37 222	0.21 234	0.59 398	0.39 211	0.25 238	0.50 286	0.28 156	0.77 314	0.70 278	0.65 264	0.60 208	0.40 165	0.49 308	0.44 124	0.37 292	0.14 115	0.11 161	0.16 175	0.13 164	0.14 144	0.13 177

PSMNet-RSSM	0.48 350	0.22 277	0.38 176	0.42 329	0.25 238	0.50 286	0.37 322	1.10 447	0.77 324	0.70 301	1.06 429	0.84 402	0.64 405	0.62 292	0.47 375	0.23 436	0.15 357	0.23 421	0.25 481	0.20 358	0.19 371

DeepPruner_ROB	0.53 405	0.34 452	0.59 398	0.41 287	0.30 390	0.50 286	0.43 409	1.19 490	0.70 278	0.85 402	1.05 422	0.86 409	0.55 347	0.84 438	0.51 394	0.29 495	0.23 486	0.22 400	0.22 440	0.26 450	0.25 452

DCVSM-stereo	0.49 368	0.27 395	0.53 374	0.39 211	0.29 371	0.51 290	0.26 118	0.75 304	0.75 308	1.11 520	0.75 258	1.05 474	0.72 453	0.60 275	0.47 375	0.20 376	0.19 447	0.24 438	0.20 400	0.25 443	0.30 491

ACRE	0.40 265	0.21 234	0.65 429	0.45 394	0.33 439	0.51 290	0.33 244	0.66 228	0.63 246	0.80 357	0.92 358	0.45 198	0.32 191	0.52 187	0.45 358	0.16 240	0.12 219	0.15 146	0.14 197	0.13 99	0.14 224

GMM-Stereo	0.44 301	0.19 155	0.36 146	0.42 329	0.25 238	0.51 290	0.47 432	0.71 279	0.53 211	0.76 340	1.37 507	0.76 375	0.38 244	0.60 275	0.33 225	0.15 185	0.10 63	0.20 343	0.19 375	0.16 245	0.27 468

DMCA	0.45 311	0.26 378	0.50 347	0.38 182	0.28 343	0.51 290	0.34 259	0.93 376	0.68 270	0.75 333	0.83 309	0.79 385	0.53 329	0.51 180	0.54 409	0.21 393	0.16 389	0.21 385	0.16 263	0.19 341	0.21 412

LG-G_1	0.21 25	0.13 3	0.30 64	0.34 77	0.16 12	0.52 294	0.17 3	0.34 33	0.18 7	0.21 17	0.21 18	0.26 63	0.19 34	0.37 65	0.20 13	0.14 115	0.10 63	0.13 68	0.09 10	0.11 22	0.10 37

LG-G	0.21 25	0.13 3	0.30 64	0.34 77	0.16 12	0.52 294	0.17 3	0.34 33	0.18 7	0.21 17	0.21 18	0.26 63	0.19 34	0.37 65	0.20 13	0.14 115	0.10 63	0.13 68	0.09 10	0.11 22	0.10 37

Any-RAFT	0.35 187	0.16 57	0.30 64	0.34 77	0.21 112	0.52 294	0.22 64	0.88 360	0.73 297	0.53 205	0.73 247	0.64 303	0.28 142	0.46 143	0.24 79	0.15 185	0.10 63	0.13 68	0.10 63	0.13 99	0.12 131

x	0.39 253	0.24 335	0.41 217	0.34 77	0.23 176	0.52 294	0.32 234	0.86 348	0.52 208	0.57 217	0.70 240	0.59 276	0.50 318	0.49 165	0.46 368	0.17 286	0.15 357	0.17 220	0.15 229	0.17 282	0.16 299

CIPLG	0.41 276	0.21 234	0.63 418	0.45 394	0.33 439	0.52 294	0.33 244	0.65 218	0.60 233	0.82 379	0.96 375	0.46 206	0.32 191	0.55 209	0.44 349	0.16 240	0.12 219	0.15 146	0.14 197	0.13 99	0.14 224

IPLGR_C	0.40 265	0.21 234	0.64 423	0.45 394	0.33 439	0.52 294	0.34 259	0.66 228	0.62 235	0.82 379	0.92 358	0.45 198	0.32 191	0.52 187	0.46 368	0.17 286	0.12 219	0.15 146	0.14 197	0.13 99	0.14 224

AACVNet	0.50 384	0.23 298	0.49 334	0.46 415	0.29 371	0.52 294	0.38 344	0.90 367	0.55 220	0.81 370	1.03 412	1.00 457	0.70 445	0.83 433	0.54 409	0.21 393	0.18 429	0.24 438	0.18 345	0.23 421	0.20 394

111	0.40 265	0.17 88	0.41 217	0.34 77	0.19 59	0.52 294	0.28 156	0.74 297	1.16 511	0.50 193	0.91 354	0.63 297	0.48 304	0.61 283	0.35 259	0.14 115	0.10 63	0.14 103	0.12 130	0.13 99	0.13 177

WQFJX1	0.33 162	0.19 155	0.34 124	0.41 287	0.28 343	0.53 302	0.33 244	0.51 126	0.50 201	0.39 146	0.36 111	0.34 113	0.31 185	0.69 360	0.39 308	0.15 185	0.18 429	0.16 175	0.14 197	0.16 245	0.14 224

DilatedVolume-Stereo	0.30 134	0.15 38	0.34 124	0.33 60	0.20 86	0.53 302	0.25 105	0.56 154	0.43 163	0.56 214	0.50 162	0.35 125	0.29 158	0.49 165	0.28 170	0.13 73	0.11 161	0.12 32	0.11 98	0.11 22	0.10 37

DFGA-Net	0.45 311	0.29 421	0.80 491	0.42 329	0.32 428	0.53 302	0.35 284	0.78 320	0.89 407	0.66 277	0.75 258	0.48 214	0.39 255	0.74 391	0.60 426	0.15 185	0.13 292	0.19 313	0.18 345	0.20 358	0.17 320

MyStereo8	0.40 265	0.20 197	0.54 378	0.41 287	0.29 371	0.53 302	0.29 166	0.65 218	0.49 197	0.71 308	0.98 389	0.58 261	0.43 275	0.50 172	0.51 394	0.15 185	0.12 219	0.16 175	0.14 197	0.19 341	0.19 371

riskmin	0.38 237	0.20 197	0.39 195	0.32 45	0.23 176	0.53 302	0.30 182	0.63 204	0.80 345	0.49 190	0.56 196	0.73 361	0.58 365	0.55 209	0.36 276	0.17 286	0.11 161	0.19 313	0.13 164	0.19 341	0.20 394

GrayStereo	0.49 368	0.19 155	0.42 238	0.46 415	0.28 343	0.53 302	0.67 514	0.69 256	0.63 246	1.02 492	1.47 529	0.78 383	0.76 466	0.56 220	0.33 225	0.14 115	0.12 219	0.17 220	0.17 318	0.15 200	0.29 482

HCRNet	0.44 301	0.34 452	0.41 217	0.53 500	0.26 284	0.53 302	0.29 166	0.83 338	0.63 246	0.71 308	0.81 299	0.77 381	0.50 318	0.66 333	0.36 276	0.24 448	0.16 389	0.24 438	0.20 400	0.21 382	0.18 338

NLCSM	0.34 170	0.21 234	0.34 124	0.44 370	0.29 371	0.54 309	0.36 306	0.52 136	0.47 188	0.46 179	0.37 116	0.34 113	0.34 214	0.71 372	0.41 321	0.16 240	0.17 409	0.17 220	0.16 263	0.17 282	0.16 299

tt1	0.36 205	0.24 335	0.32 90	0.41 287	0.22 134	0.54 309	0.38 344	0.68 248	1.04 479	0.41 158	0.46 146	0.35 125	0.45 290	0.57 233	0.25 100	0.16 240	0.10 63	0.19 313	0.13 164	0.16 245	0.16 299

IPLG	0.39 253	0.20 197	0.59 398	0.40 253	0.24 207	0.54 309	0.27 135	0.75 304	0.63 246	0.84 398	0.81 299	0.32 97	0.32 191	0.60 275	0.45 358	0.13 73	0.11 161	0.16 175	0.13 164	0.13 99	0.12 131

GANet-ADL	0.42 284	0.25 360	0.45 273	0.43 350	0.29 371	0.54 309	0.35 284	0.89 362	0.86 381	0.63 244	0.72 243	0.68 329	0.42 269	0.52 187	0.41 321	0.21 393	0.14 327	0.15 146	0.13 164	0.18 307	0.19 371

RAFT	0.45 311	0.22 277	0.45 273	0.47 424	0.26 284	0.54 309	0.47 432	0.66 228	0.58 230	0.80 357	0.82 303	0.94 441	0.57 356	0.75 397	0.34 241	0.17 286	0.15 357	0.22 400	0.20 400	0.16 245	0.12 131

DMCA-RVC	0.51 391	0.30 430	0.59 398	0.50 461	0.32 428	0.54 309	0.38 344	0.86 348	0.68 270	0.94 458	0.86 327	0.91 431	0.68 428	0.70 367	0.59 424	0.23 436	0.18 429	0.31 508	0.23 456	0.26 450	0.19 371

NLMM1	0.33 162	0.21 234	0.36 146	0.41 287	0.25 238	0.55 315	0.33 244	0.55 151	0.63 246	0.42 163	0.44 137	0.30 86	0.25 99	0.63 303	0.38 301	0.16 240	0.18 429	0.17 220	0.14 197	0.15 200	0.13 177

ACVNet-DCA	0.35 187	0.23 298	0.33 105	0.41 287	0.22 134	0.55 315	0.38 344	0.85 344	0.54 215	0.41 158	0.50 162	0.34 113	0.49 308	0.57 233	0.25 100	0.16 240	0.10 63	0.19 313	0.13 164	0.18 307	0.17 320

xx1	0.39 253	0.23 298	0.33 105	0.41 287	0.22 134	0.55 315	0.38 344	0.67 238	1.06 489	0.41 158	0.50 162	0.65 316	0.53 329	0.57 233	0.25 100	0.16 240	0.10 63	0.20 343	0.19 375	0.18 307	0.17 320

1test111	0.36 205	0.23 298	0.33 105	0.41 287	0.22 134	0.55 315	0.38 344	0.85 344	0.54 215	0.41 158	0.50 162	0.34 113	0.49 308	0.55 209	0.45 358	0.16 240	0.10 63	0.19 313	0.13 164	0.18 307	0.17 320

cc1	0.37 222	0.23 298	0.33 105	0.41 287	0.22 134	0.55 315	0.38 344	0.67 238	1.06 489	0.41 158	0.50 162	0.34 113	0.49 308	0.57 233	0.25 100	0.16 240	0.10 63	0.19 313	0.13 164	0.16 245	0.15 253

ffm	0.44 301	0.26 378	0.49 334	0.37 152	0.25 238	0.55 315	0.37 322	0.68 248	1.04 479	0.73 326	0.96 375	0.71 341	0.53 329	0.57 233	0.25 100	0.16 240	0.10 63	0.25 451	0.21 422	0.16 245	0.16 299

ff1	0.49 368	0.26 378	0.49 334	0.37 152	0.25 238	0.55 315	0.37 322	0.68 248	1.04 479	0.73 326	0.96 375	0.71 341	0.53 329	1.01 492	0.88 496	0.16 240	0.10 63	0.25 451	0.21 422	0.16 245	0.16 299

mmx	0.53 405	0.26 378	0.49 334	0.37 152	0.25 238	0.55 315	0.37 322	1.16 481	1.03 473	0.73 326	0.96 375	0.71 341	0.53 329	1.01 492	0.88 496	0.20 376	0.15 357	0.25 451	0.21 422	0.22 404	0.20 394

xxx	0.53 405	0.26 378	0.49 334	0.37 152	0.25 238	0.55 315	0.37 322	1.16 481	1.03 473	0.73 326	0.96 375	0.71 341	0.53 329	1.01 492	0.88 496	0.20 376	0.15 357	0.25 451	0.21 422	0.22 404	0.20 394

STrans-v2	0.46 322	0.20 197	0.48 322	0.40 253	0.24 207	0.55 315	0.50 451	1.07 436	0.73 297	0.65 264	1.05 422	0.72 350	0.69 432	0.72 378	0.33 225	0.14 115	0.10 63	0.17 220	0.14 197	0.13 99	0.12 131

TANstereo	0.30 134	0.15 38	0.31 77	0.30 11	0.17 23	0.55 315	0.23 82	0.44 100	0.55 220	0.59 221	0.68 236	0.37 138	0.26 117	0.35 53	0.27 148	0.15 185	0.16 389	0.12 32	0.10 63	0.13 99	0.14 224

ARAFT	0.47 338	0.24 335	0.79 489	0.42 329	0.25 238	0.55 315	0.55 482	0.75 304	0.81 353	0.89 431	0.75 258	0.73 361	0.47 299	0.88 454	0.37 292	0.15 185	0.12 219	0.23 421	0.22 440	0.14 144	0.13 177

FENet	0.42 284	0.22 277	0.38 176	0.39 211	0.24 207	0.55 315	0.32 234	0.79 324	0.70 278	0.71 308	0.72 243	0.63 297	0.57 356	0.62 292	0.44 349	0.19 353	0.13 292	0.19 313	0.17 318	0.18 307	0.19 371

GwcNet-RSSM	0.49 368	0.24 335	0.42 238	0.40 253	0.23 176	0.55 315	0.38 344	0.93 376	0.93 428	0.71 308	1.16 468	0.86 409	0.60 376	0.62 292	0.66 444	0.21 393	0.14 327	0.19 313	0.20 400	0.16 245	0.15 253

Hybrid-DGEV-03	0.45 311	0.19 155	0.33 105	0.43 350	0.27 317	0.56 329	0.26 118	0.65 218	0.74 304	0.94 458	1.92 557	0.61 288	0.30 176	0.55 209	0.34 241	0.14 115	0.10 63	0.18 270	0.16 263	0.14 144	0.11 82

ITSA-stereo	0.53 405	0.28 409	0.52 366	0.40 253	0.23 176	0.56 329	0.34 259	1.24 517	1.24 526	0.80 357	0.81 299	0.72 350	0.58 365	0.82 425	0.65 441	0.21 393	0.17 409	0.23 421	0.21 422	0.22 404	0.26 458

GMStereo_Zeroshot	0.49 368	0.44 505	0.74 473	0.49 447	0.27 317	0.56 329	0.29 166	0.73 295	0.76 316	0.86 409	0.94 362	0.91 431	0.36 236	0.74 391	0.43 333	0.26 468	0.14 327	0.26 470	0.15 229	0.36 513	0.18 338

PSM-AAD	0.48 350	0.20 197	0.37 164	0.43 350	0.23 176	0.56 329	0.50 451	0.65 218	0.70 278	1.07 510	1.12 445	0.58 261	0.92 514	0.61 283	0.32 212	0.15 185	0.11 161	0.25 451	0.26 495	0.18 307	0.43 549

aanetorigin	0.83 510	0.56 537	1.87 579	0.49 447	0.38 477	0.56 329	0.66 512	0.70 271	1.00 461	2.42 592	2.02 563	1.31 520	1.18 548	0.93 478	1.13 541	0.20 376	0.18 429	0.20 343	0.19 375	0.27 461	0.30 491

FADNet_RVC	0.55 419	0.37 470	1.17 539	0.44 370	0.31 412	0.56 329	0.34 259	1.06 432	0.88 394	0.67 280	0.90 351	0.61 288	0.65 411	0.93 478	0.70 454	0.21 393	0.18 429	0.26 470	0.23 456	0.31 484	0.28 475

z-ln-s-r	0.66 464	0.36 463	1.30 552	0.39 211	0.26 284	0.57 335	0.63 505	0.80 327	1.03 473	0.80 357	1.43 520	0.91 431	0.76 466	1.08 508	1.87 574	0.16 240	0.12 219	0.17 220	0.14 197	0.20 358	0.16 299

G2L-ROB	0.47 338	0.19 155	0.42 238	0.35 114	0.22 134	0.57 335	0.42 402	1.14 470	0.71 289	0.84 398	0.75 258	1.09 486	0.53 329	0.74 391	0.53 404	0.17 286	0.12 219	0.14 103	0.12 130	0.17 282	0.19 371

xyz-stereo-finetune	0.33 162	0.18 115	0.36 146	0.33 60	0.18 39	0.57 335	0.31 211	0.58 169	0.69 277	0.45 173	0.54 187	0.38 146	0.33 203	0.56 220	0.36 276	0.12 40	0.12 219	0.16 175	0.13 164	0.13 99	0.12 131

G2L-Stereo_test	0.48 350	0.20 197	0.40 207	0.34 77	0.23 176	0.57 335	0.58 492	1.10 447	0.77 324	0.86 409	0.94 362	0.95 443	0.54 341	0.68 354	0.60 426	0.16 240	0.12 219	0.14 103	0.12 130	0.15 200	0.15 253

RAFT-RH_RVC	0.56 430	0.17 88	0.41 217	0.37 152	0.23 176	0.57 335	0.24 97	0.60 184	0.70 278	1.19 530	3.94 603	0.56 248	0.38 244	0.65 325	0.36 276	0.13 73	0.11 161	0.20 343	0.14 197	0.12 59	0.13 177

AANet_RVC	0.57 437	0.32 439	0.54 378	0.45 394	0.27 317	0.57 335	0.48 440	1.00 404	1.28 538	0.86 409	1.33 502	0.87 415	0.58 365	1.07 505	0.75 466	0.18 321	0.12 219	0.15 146	0.13 164	0.18 307	0.18 338

FACV-RUCA	0.43 294	0.28 409	0.47 302	0.45 394	0.33 439	0.58 341	0.34 259	0.82 333	0.73 297	0.57 217	0.84 314	0.47 209	0.50 318	0.54 203	0.39 308	0.22 419	0.15 357	0.35 523	0.16 263	0.28 465	0.21 412

test_sample2	0.42 284	0.22 277	0.43 250	0.33 60	0.21 112	0.58 341	0.39 366	0.95 388	0.67 265	0.63 244	0.77 268	0.69 333	0.57 356	0.61 283	0.38 301	0.19 353	0.14 327	0.18 270	0.16 263	0.19 341	0.18 338

test_sample1	0.42 284	0.22 277	0.46 290	0.34 77	0.23 176	0.58 341	0.35 284	0.99 400	0.49 197	0.62 235	0.75 258	0.69 333	0.61 382	0.58 253	0.44 349	0.18 321	0.14 327	0.17 220	0.15 229	0.17 282	0.17 320

CFNet_ucs	0.50 384	0.24 335	0.55 383	0.38 182	0.31 412	0.58 341	0.33 244	0.98 398	0.93 428	0.88 427	1.19 476	0.80 393	0.49 308	0.63 303	0.43 333	0.21 393	0.15 357	0.26 470	0.18 345	0.26 450	0.22 430

testlalala_base	0.46 322	0.25 360	0.41 217	0.46 415	0.33 439	0.58 341	0.25 105	0.57 161	0.34 90	0.51 196	0.56 196	0.46 206	0.30 176	0.43 113	0.31 202	1.47 602	0.11 161	0.14 103	0.09 10	1.59 591	0.13 177

DAS	0.51 391	0.25 360	0.60 403	0.48 432	0.31 412	0.58 341	0.41 392	0.83 338	0.97 445	0.89 431	1.12 445	0.70 337	0.75 463	0.82 425	0.43 333	0.17 286	0.13 292	0.18 270	0.15 229	0.20 358	0.18 338

SepStereo	0.51 391	0.25 360	0.60 403	0.48 432	0.31 412	0.58 341	0.41 392	0.83 338	0.97 445	0.89 431	1.12 445	0.70 337	0.75 463	0.93 478	0.43 333	0.17 286	0.13 292	0.18 270	0.15 229	0.20 358	0.18 338

DRaft	0.49 368	0.17 88	0.47 302	0.37 152	0.25 238	0.58 341	0.40 377	0.65 218	0.85 376	1.02 492	1.75 549	0.50 223	0.82 489	0.63 303	0.40 316	0.13 73	0.11 161	0.16 175	0.16 263	0.14 144	0.15 253

ICVP	0.46 322	0.25 360	0.38 176	0.48 432	0.28 343	0.58 341	0.43 409	1.00 404	0.70 278	0.67 280	0.95 371	0.75 369	0.55 347	0.53 196	0.54 409	0.23 436	0.17 409	0.19 313	0.17 318	0.19 341	0.20 394
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.46 322	0.24 335	0.52 366	0.37 152	0.27 317	0.58 341	0.30 182	0.86 348	0.88 394	0.82 379	1.03 412	0.75 369	0.47 299	0.58 253	0.44 349	0.17 286	0.12 219	0.24 438	0.16 263	0.24 434	0.19 371

ACVNet	0.46 322	0.23 298	0.36 146	0.39 211	0.28 343	0.58 341	0.40 377	0.87 355	0.80 345	0.64 254	0.96 375	0.79 385	0.60 376	0.63 303	0.67 447	0.17 286	0.15 357	0.16 175	0.15 229	0.18 307	0.15 253

GANet-RSSM	0.47 338	0.21 234	0.37 164	0.38 182	0.25 238	0.58 341	0.36 306	1.07 436	0.78 334	0.68 286	1.01 399	0.86 409	0.67 422	0.62 292	0.44 349	0.21 393	0.15 357	0.18 270	0.18 345	0.18 307	0.17 320

ccs_rob	0.46 322	0.24 335	0.52 366	0.37 152	0.27 317	0.58 341	0.31 211	0.86 348	0.88 394	0.82 379	1.02 408	0.75 369	0.47 299	0.58 253	0.44 349	0.17 286	0.12 219	0.24 438	0.16 263	0.24 434	0.19 371

Hybrid-DGEV-2	0.41 276	0.21 234	0.42 238	0.47 424	0.29 371	0.59 354	0.23 82	0.82 333	0.99 454	0.64 254	0.63 215	0.60 282	0.65 411	0.58 253	0.33 225	0.14 115	0.12 219	0.18 270	0.16 263	0.14 144	0.12 131

rvit_105_1	0.54 417	0.40 492	0.76 482	0.58 525	0.37 468	0.59 354	0.68 519	0.70 271	0.94 435	0.82 379	0.69 237	0.73 361	0.58 365	0.78 413	0.54 409	0.32 516	0.29 526	0.31 508	0.34 535	0.23 421	0.20 394

Sa-1000	0.48 350	0.24 335	0.41 217	0.45 394	0.25 238	0.59 354	0.34 259	0.81 331	0.93 428	0.82 379	1.50 530	0.53 236	0.45 290	0.92 472	0.30 195	0.15 185	0.12 219	0.21 385	0.19 375	0.15 200	0.13 177

dad	0.58 444	0.50 520	0.64 423	0.43 350	0.30 390	0.59 354	0.36 306	0.78 320	1.25 532	1.01 489	1.17 470	1.15 504	0.53 329	0.68 354	0.50 384	0.35 535	0.23 486	0.37 533	0.21 422	0.29 469	0.20 394

DEmStereo	0.48 350	0.17 88	0.50 347	0.38 182	0.25 238	0.59 354	0.34 259	0.63 204	0.74 304	0.89 431	1.66 542	0.58 261	1.06 536	0.60 275	0.42 326	0.14 115	0.11 161	0.16 175	0.16 263	0.14 144	0.15 253

GES	0.44 301	0.23 298	0.57 393	0.40 253	0.30 390	0.59 354	0.36 306	0.96 392	0.68 270	0.74 331	0.83 309	0.47 209	0.48 304	0.67 344	0.43 333	0.22 419	0.16 389	0.17 220	0.16 263	0.18 307	0.23 437

cf-r	0.47 338	0.23 298	0.41 217	0.39 211	0.23 176	0.59 354	0.37 322	0.88 360	0.85 376	0.72 320	1.05 422	0.94 441	0.62 388	0.56 220	0.54 409	0.21 393	0.14 327	0.17 220	0.19 375	0.15 200	0.15 253

WQFJX	0.32 147	0.18 115	0.33 105	0.39 211	0.27 317	0.60 361	0.30 182	0.53 147	0.47 188	0.39 146	0.38 119	0.34 113	0.33 203	0.61 283	0.40 316	0.14 115	0.17 409	0.16 175	0.13 164	0.14 144	0.14 224

DispNO	0.47 338	0.23 298	0.71 459	0.39 211	0.31 412	0.60 361	0.38 344	0.89 362	0.77 324	0.75 333	0.84 314	0.72 350	0.54 341	0.73 384	0.46 368	0.19 353	0.14 327	0.20 343	0.18 345	0.16 245	0.17 320

STTStereo	0.55 419	0.37 470	0.76 482	0.44 370	0.31 412	0.60 361	0.44 418	0.96 392	0.86 381	0.99 479	0.90 351	0.96 446	0.58 365	0.71 372	0.61 430	0.25 458	0.23 486	0.26 470	0.32 530	0.24 434	0.23 437

DEFOM-Stereo	0.22 39	0.15 38	0.26 24	0.33 60	0.20 86	0.61 364	0.21 53	0.30 13	0.31 65	0.23 30	0.19 13	0.18 15	0.18 25	0.41 96	0.22 36	0.12 40	0.10 63	0.12 32	0.09 10	0.11 22	0.11 82

mmm	0.44 301	0.27 395	0.46 290	0.38 182	0.24 207	0.61 364	0.35 284	0.94 381	0.53 211	0.72 320	1.05 422	0.63 297	0.50 318	0.57 233	0.45 358	0.18 321	0.15 357	0.23 421	0.20 400	0.20 358	0.18 338

CASS	0.45 311	0.27 395	0.42 238	0.48 432	0.22 134	0.61 364	0.34 259	0.97 395	0.62 235	0.71 308	0.85 324	0.61 288	0.55 347	0.57 233	0.41 321	0.29 495	0.16 389	0.22 400	0.18 345	0.22 404	0.28 475
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
pcwnet_v2	0.58 444	0.28 409	0.84 494	0.45 394	0.35 456	0.61 364	0.35 284	1.27 525	1.21 521	0.99 479	1.27 489	0.72 350	0.58 365	0.67 344	0.48 379	0.27 478	0.21 469	0.24 438	0.23 456	0.29 469	0.29 482

FADNet-RVC	0.60 454	0.53 534	1.14 534	0.46 415	0.39 483	0.61 364	0.39 366	1.12 459	0.87 390	0.70 301	0.84 314	1.04 470	0.55 347	0.94 485	0.69 451	0.26 468	0.25 502	0.28 491	0.28 508	0.31 484	0.31 499

MLCV	0.47 338	0.24 335	0.61 405	0.37 152	0.17 23	0.61 364	0.33 244	0.80 327	0.87 390	0.94 458	1.13 452	0.72 350	0.43 275	0.89 460	0.51 394	0.13 73	0.10 63	0.13 68	0.11 98	0.14 144	0.12 131

iResNet	0.49 368	0.29 421	0.79 489	0.42 329	0.21 112	0.61 364	0.40 377	0.82 333	0.99 454	0.87 417	1.12 445	0.69 333	0.53 329	0.78 413	0.51 394	0.15 185	0.11 161	0.14 103	0.12 130	0.17 282	0.15 253

iResNet_ROB	0.52 399	0.21 234	0.53 374	0.37 152	0.21 112	0.61 364	0.29 166	1.51 565	1.32 543	0.90 438	1.02 408	0.80 393	0.62 388	0.76 401	0.43 333	0.16 240	0.12 219	0.13 68	0.09 10	0.15 200	0.18 338

WQFJA1	0.32 147	0.19 155	0.34 124	0.39 211	0.26 284	0.62 372	0.30 182	0.56 154	0.47 188	0.37 126	0.39 122	0.38 146	0.33 203	0.50 172	0.42 326	0.14 115	0.18 429	0.16 175	0.14 197	0.14 144	0.13 177

NLMM	0.32 147	0.19 155	0.34 124	0.39 211	0.26 284	0.62 372	0.30 182	0.56 154	0.47 188	0.37 126	0.39 122	0.38 146	0.33 203	0.49 165	0.42 326	0.14 115	0.18 429	0.16 175	0.14 197	0.14 144	0.13 177

test_sample7	0.52 399	0.29 421	0.50 347	0.36 134	0.27 317	0.62 372	0.41 392	1.06 432	0.88 394	0.92 451	0.86 327	0.85 404	0.69 432	0.68 354	0.50 384	0.26 468	0.20 459	0.27 483	0.26 495	0.27 461	0.24 445

SMFormer	0.51 391	0.23 298	0.62 408	0.34 77	0.20 86	0.62 372	0.34 259	1.21 497	1.02 468	0.81 370	1.01 399	0.71 341	0.65 411	0.84 438	0.55 414	0.19 353	0.15 357	0.18 270	0.16 263	0.18 307	0.18 338

tta	0.51 391	0.23 298	0.62 408	0.34 77	0.20 86	0.62 372	0.34 259	1.21 497	1.02 468	0.81 370	1.01 399	0.71 341	0.65 411	0.84 438	0.55 414	0.19 353	0.15 357	0.18 270	0.16 263	0.15 200	0.14 224

qqq1	0.49 368	0.23 298	0.62 408	0.34 77	0.20 86	0.62 372	0.34 259	1.21 497	1.02 468	0.81 370	1.01 399	0.71 341	0.65 411	0.84 438	0.34 241	0.19 353	0.15 357	0.14 103	0.12 130	0.15 200	0.14 224

fff1	0.49 368	0.23 298	0.62 408	0.34 77	0.20 86	0.62 372	0.34 259	1.21 497	1.02 468	0.81 370	1.01 399	0.71 341	0.65 411	0.84 438	0.34 241	0.19 353	0.15 357	0.14 103	0.12 130	0.15 200	0.14 224

11t1	0.36 205	0.21 234	0.42 238	0.35 114	0.22 134	0.62 372	0.29 166	0.69 256	0.43 163	0.60 225	0.53 184	0.53 236	0.48 304	0.56 220	0.40 316	0.18 321	0.14 327	0.16 175	0.13 164	0.17 282	0.17 320

GASNet	0.67 469	0.72 556	0.96 513	0.70 561	0.48 531	0.62 372	0.47 432	1.08 440	1.03 473	0.94 458	0.82 303	0.93 439	0.83 494	1.33 542	0.80 474	0.31 505	0.22 476	0.29 499	0.28 508	0.44 537	0.24 445

DIP-Stereo	0.39 253	0.21 234	0.50 347	0.41 287	0.28 343	0.62 372	0.27 135	0.77 314	0.40 147	0.64 254	0.86 327	0.52 232	0.33 203	0.66 333	0.42 326	0.15 185	0.13 292	0.17 220	0.14 197	0.15 200	0.15 253
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	0.52 399	0.27 395	0.69 450	0.38 182	0.25 238	0.62 372	0.35 284	1.17 486	1.01 465	0.99 479	1.06 429	0.88 420	0.67 422	0.66 333	0.39 308	0.19 353	0.13 292	0.15 146	0.11 98	0.18 307	0.16 299

test_sample6	0.49 368	0.26 378	0.50 347	0.37 152	0.22 134	0.63 383	0.40 377	1.12 459	0.83 363	0.80 357	1.03 412	0.66 321	0.55 347	0.67 344	0.46 368	0.22 419	0.16 389	0.22 400	0.22 440	0.23 421	0.21 412

PCWNet_CMD	0.48 350	0.24 335	0.52 366	0.39 211	0.27 317	0.63 383	0.30 182	0.95 388	0.96 442	0.86 409	1.07 432	0.79 385	0.44 285	0.57 233	0.43 333	0.17 286	0.12 219	0.21 385	0.16 263	0.24 434	0.19 371

SACVNet	0.58 444	0.34 452	0.55 383	0.55 514	0.36 461	0.63 383	0.48 440	1.13 461	0.77 324	1.02 492	1.06 429	1.02 466	0.74 459	0.90 462	0.51 394	0.27 478	0.21 469	0.25 451	0.24 472	0.29 469	0.36 522

RAFT + AFF	0.53 405	0.29 421	0.75 477	0.51 477	0.32 428	0.63 383	0.60 497	1.00 404	0.91 417	0.78 350	0.87 335	0.83 398	0.58 365	0.80 419	0.47 375	0.17 286	0.20 459	0.23 421	0.22 440	0.18 307	0.18 338

BEATNet_4x	0.46 322	0.32 439	0.56 389	0.37 152	0.19 59	0.63 383	0.35 284	1.01 413	0.72 290	0.77 346	0.83 309	0.70 337	0.59 372	0.68 354	0.53 404	0.16 240	0.12 219	0.16 175	0.14 197	0.24 434	0.16 299

MSMDNet	0.48 350	0.24 335	0.52 366	0.39 211	0.27 317	0.63 383	0.30 182	0.96 392	0.96 442	0.86 409	1.07 432	0.79 385	0.44 285	0.57 233	0.43 333	0.17 286	0.12 219	0.20 343	0.16 263	0.23 421	0.19 371

HITNet	0.41 276	0.26 378	0.45 273	0.33 60	0.17 23	0.63 383	0.30 182	0.93 376	0.64 254	0.71 308	0.82 303	0.64 303	0.52 325	0.59 269	0.43 333	0.14 115	0.10 63	0.15 146	0.13 164	0.19 341	0.12 131
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
Wave_Phase_stereo	0.30 134	0.16 57	0.88 502	0.34 77	0.22 134	0.64 390	0.31 211	0.54 150	0.41 151	0.26 49	0.24 36	0.26 63	0.19 34	0.42 104	0.28 170	0.10 13	0.12 219	0.12 32	0.16 263	0.12 59	0.14 224

VIP-Stereo	0.24 63	0.17 88	0.29 52	0.32 45	0.21 112	0.64 390	0.19 20	0.31 16	0.37 128	0.23 30	0.30 76	0.27 70	0.19 34	0.47 150	0.22 36	0.12 40	0.09 25	0.13 68	0.09 10	0.12 59	0.09 4

test_sample5	0.47 338	0.26 378	0.49 334	0.36 134	0.22 134	0.64 390	0.39 366	1.13 461	0.81 353	0.77 346	0.94 362	0.64 303	0.54 341	0.65 325	0.43 333	0.21 393	0.16 389	0.22 400	0.20 400	0.22 404	0.20 394

DualNet	0.48 350	0.26 378	0.49 334	0.36 134	0.22 134	0.64 390	0.39 366	1.13 461	0.81 353	0.80 357	1.03 412	0.64 303	0.54 341	0.65 325	0.43 333	0.21 393	0.16 389	0.22 400	0.20 400	0.22 404	0.20 394

ToySt	0.49 368	0.27 395	0.75 477	0.40 253	0.27 317	0.64 390	0.49 446	0.84 341	0.77 324	0.60 225	0.83 309	0.88 420	0.66 419	0.70 367	0.56 416	0.16 240	0.17 409	0.21 385	0.20 400	0.21 382	0.19 371

Selective-RAFT	0.35 187	0.23 298	0.51 361	0.44 370	0.21 112	0.64 390	0.27 135	0.59 174	0.63 246	0.40 154	0.38 119	0.55 245	0.40 261	0.57 233	0.35 259	0.13 73	0.11 161	0.14 103	0.12 130	0.16 245	0.13 177

CFNet-ft	0.48 350	0.23 298	0.36 146	0.40 253	0.26 284	0.64 390	0.37 322	0.87 355	0.85 376	0.64 254	1.00 396	1.01 461	0.64 405	0.61 283	0.53 404	0.23 436	0.15 357	0.24 438	0.21 422	0.23 421	0.18 338

CFNet_RVC	0.48 350	0.23 298	0.36 146	0.40 253	0.26 284	0.64 390	0.37 322	0.87 355	0.85 376	0.64 254	1.00 396	1.01 461	0.64 405	0.61 283	0.53 404	0.23 436	0.15 357	0.24 438	0.21 422	0.23 421	0.18 338

UCFNet_RVC	0.49 368	0.26 378	0.35 139	0.39 211	0.26 284	0.64 390	0.36 306	1.15 474	0.84 368	0.67 280	0.88 343	0.88 420	0.59 372	0.58 253	0.45 358	0.24 448	0.17 409	0.27 483	0.27 502	0.25 443	0.23 437

psm_up	0.55 419	0.26 378	0.47 302	0.49 447	0.32 428	0.65 399	0.56 488	1.04 423	0.82 358	0.82 379	0.88 343	1.01 461	0.94 520	0.74 391	0.61 430	0.21 393	0.25 502	0.26 470	0.23 456	0.21 382	0.20 394

FADNet	0.61 456	0.51 524	1.10 529	0.45 394	0.44 514	0.65 399	0.41 392	1.19 490	1.05 483	0.70 301	0.84 314	0.98 452	0.66 419	0.82 425	0.50 384	0.29 495	0.30 531	0.27 483	0.30 516	0.46 544	0.35 520

NLSM1	0.32 147	0.18 115	0.34 124	0.39 211	0.25 238	0.66 401	0.27 135	0.57 161	0.50 201	0.37 126	0.53 184	0.29 78	0.28 142	0.54 203	0.32 212	0.16 240	0.17 409	0.18 270	0.15 229	0.14 144	0.12 131

1111x	0.55 419	0.22 277	0.46 290	0.38 182	0.20 86	0.66 401	0.43 409	1.23 510	0.99 454	0.71 308	0.99 394	0.95 443	0.69 432	0.90 462	1.08 534	0.18 321	0.17 409	0.18 270	0.19 375	0.20 358	0.18 338

TDLM	0.57 437	0.33 447	0.49 334	0.51 477	0.30 390	0.66 401	0.73 539	1.03 420	1.01 465	0.82 379	1.10 440	0.84 402	0.70 445	0.86 449	0.58 419	0.28 488	0.17 409	0.25 451	0.22 440	0.26 450	0.19 371

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 405	0.32 439	0.64 423	0.44 370	0.30 390	0.66 401	0.44 418	1.04 423	0.88 394	0.91 443	0.91 354	0.99 453	0.60 376	0.68 354	0.60 426	0.21 393	0.17 409	0.22 400	0.22 440	0.21 382	0.21 412
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	0.58 444	0.44 505	0.62 408	0.42 329	0.33 439	0.66 401	0.58 492	1.02 416	0.86 381	0.77 346	1.28 491	0.72 350	0.64 405	0.82 425	0.59 424	0.31 505	0.26 508	0.40 541	0.27 502	0.33 497	0.26 458

CVANet_RVC	0.57 437	0.33 447	0.44 261	0.47 424	0.32 428	0.67 406	0.61 502	1.05 428	0.93 428	0.85 402	1.04 418	1.01 461	0.73 456	0.83 433	0.52 401	0.29 495	0.19 447	0.27 483	0.25 481	0.31 484	0.21 412

AdaStereo	0.50 384	0.32 439	0.47 302	0.48 432	0.25 238	0.67 406	0.32 234	1.17 486	0.88 394	0.75 333	0.99 394	0.75 369	0.49 308	0.67 344	0.46 368	0.27 478	0.12 219	0.28 491	0.18 345	0.23 421	0.18 338
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	0.48 350	0.27 395	0.40 207	0.48 432	0.30 390	0.68 408	0.37 322	0.90 367	0.80 345	0.61 233	0.80 292	0.92 436	0.62 388	0.72 378	0.63 436	0.23 436	0.18 429	0.18 270	0.20 400	0.22 404	0.20 394

RASNet	0.53 405	0.22 277	0.52 366	0.38 182	0.22 134	0.68 408	0.38 344	0.97 395	0.88 394	0.73 326	1.04 418	1.03 468	0.92 514	0.90 462	0.86 487	0.16 240	0.14 327	0.14 103	0.17 318	0.15 200	0.13 177

PSMNet-RUCA	0.76 490	0.75 559	1.08 528	1.01 579	0.90 574	0.69 410	0.50 451	1.11 453	1.03 473	0.78 350	1.11 441	0.80 393	0.72 453	0.88 454	0.63 436	0.53 573	0.27 517	0.76 576	0.46 560	0.66 570	0.47 560

test_sample4	0.47 338	0.26 378	0.50 347	0.35 114	0.22 134	0.69 410	0.38 344	1.15 474	0.81 353	0.78 350	0.82 303	0.62 295	0.53 329	0.63 303	0.44 349	0.21 393	0.15 357	0.21 385	0.19 375	0.21 382	0.19 371

test_sample3	0.46 322	0.25 360	0.50 347	0.35 114	0.23 176	0.69 410	0.37 322	1.15 474	0.81 353	0.75 333	0.79 289	0.66 321	0.49 308	0.63 303	0.46 368	0.21 393	0.15 357	0.20 343	0.19 375	0.21 382	0.19 371

IER	0.46 322	0.23 298	0.50 347	0.38 182	0.28 343	0.69 410	0.35 284	0.80 327	0.66 262	0.83 391	0.94 362	0.75 369	0.77 473	0.60 275	0.42 326	0.17 286	0.14 327	0.17 220	0.17 318	0.17 282	0.15 253

EDNetEfficient	1.46 571	0.80 564	6.12 606	0.47 424	0.39 483	0.69 410	0.83 550	0.90 367	2.77 597	3.50 609	1.96 560	1.66 559	2.03 590	1.26 534	4.18 603	0.21 393	0.18 429	0.21 385	0.20 400	0.41 531	0.39 536

HBP-ISP	0.59 451	0.45 509	0.43 250	0.45 394	0.33 439	0.70 415	0.28 156	1.11 453	1.00 461	0.83 391	1.18 472	0.65 316	0.68 428	0.88 454	0.52 401	0.35 535	0.38 562	0.47 554	0.41 554	0.38 522	0.31 499

BUS	0.45 311	0.25 360	0.43 250	0.45 394	0.28 343	0.70 415	0.34 259	0.94 381	0.76 316	0.75 333	0.80 292	0.65 316	0.49 308	0.64 318	0.51 394	0.20 376	0.14 327	0.22 400	0.19 375	0.18 307	0.18 338

NINENet	0.50 384	0.29 421	0.51 361	0.45 394	0.32 428	0.70 415	0.34 259	1.10 447	0.88 394	0.80 357	0.94 362	0.65 316	0.49 308	0.73 384	0.51 394	0.22 419	0.20 459	0.25 451	0.18 345	0.22 404	0.21 412

GEStereo_RVC	0.55 419	0.29 421	0.63 418	0.49 447	0.31 412	0.70 415	0.54 478	1.22 505	0.92 422	0.82 379	0.85 324	0.85 404	0.63 394	0.90 462	0.65 441	0.24 448	0.16 389	0.19 313	0.16 263	0.21 382	0.22 430

CFNet	0.51 391	0.29 421	0.46 290	0.41 287	0.27 317	0.70 415	0.32 234	1.13 461	1.00 461	0.72 320	1.07 432	0.85 404	0.60 376	0.76 401	0.52 401	0.19 353	0.14 327	0.23 421	0.23 456	0.21 382	0.16 299

DDVS	0.52 399	0.30 430	0.56 389	0.41 287	0.31 412	0.71 420	0.34 259	0.91 372	0.67 265	0.85 402	0.89 347	1.12 494	0.46 295	0.86 449	0.60 426	0.22 419	0.16 389	0.22 400	0.18 345	0.25 443	0.26 458

DualNet (step1)	0.57 437	0.36 463	0.72 464	0.38 182	0.30 390	0.71 420	0.43 409	1.06 432	0.88 394	0.92 451	0.86 327	0.85 404	0.69 432	0.68 354	0.50 384	0.41 550	0.20 459	0.40 541	0.41 554	0.36 513	0.33 508

test_sample9	1.05 542	0.36 463	0.72 464	0.38 182	0.30 390	0.71 420	0.43 409	1.06 432	0.88 394	0.92 451	0.86 327	0.85 404	0.69 432	1.20 524	1.36 553	0.41 550	8.41 623	0.40 541	0.41 554	0.36 513	0.33 508

test_sample8	1.25 561	0.36 463	0.72 464	0.38 182	0.30 390	0.71 420	0.43 409	1.13 461	0.75 308	1.50 555	0.95 371	3.29 595	1.59 573	1.20 524	1.36 553	0.41 550	8.41 623	0.40 541	0.41 554	0.36 513	0.33 508

test_xeample	1.01 533	0.21 234	0.42 238	0.35 114	0.21 112	0.71 420	0.39 366	1.23 510	0.86 381	0.81 370	1.04 418	0.69 333	0.61 382	0.69 360	10.93 618	0.19 353	0.15 357	0.18 270	0.17 318	0.18 307	0.17 320

FAT-Stereo	0.73 486	0.33 447	0.75 477	0.49 447	0.37 468	0.71 420	0.59 495	1.36 544	1.30 541	1.03 500	1.40 513	1.59 558	1.15 544	0.87 451	0.86 487	0.28 488	0.28 521	0.28 491	0.23 456	0.28 465	0.38 533

FADNet-RVC-Resample	0.56 430	0.33 447	1.16 535	0.49 447	0.34 449	0.71 420	0.43 409	1.01 413	0.93 428	0.82 379	0.87 335	0.74 367	0.67 422	0.73 384	0.45 358	0.18 321	0.18 429	0.26 470	0.27 502	0.26 450	0.27 468

DeepPrunerF	0.89 518	0.52 531	3.43 596	0.68 558	0.81 572	0.72 427	0.72 537	1.22 505	1.99 582	0.93 455	1.01 399	0.87 415	0.86 499	1.08 508	0.95 515	0.34 530	0.28 521	0.43 547	0.39 547	0.30 478	0.32 503

NOSS_ROB	0.57 437	0.39 487	0.39 195	0.44 370	0.30 390	0.73 428	0.54 478	1.03 420	1.08 498	0.67 280	0.87 335	0.76 375	0.57 356	0.77 409	0.47 375	0.38 543	0.38 562	0.44 549	0.42 558	0.37 518	0.34 515

DStereoO	0.96 527	0.70 555	0.72 464	0.62 541	0.45 518	0.74 429	0.92 563	1.09 444	1.29 540	1.19 530	1.23 482	0.99 453	1.71 579	1.29 537	0.99 522	2.01 610	0.35 556	0.77 577	0.30 516	1.42 589	0.38 533

DA	0.29 117	0.17 88	0.31 77	0.40 253	0.20 86	0.74 429	0.33 244	0.47 109	0.44 170	0.34 108	0.39 122	0.39 153	0.32 191	0.32 26	0.24 79	0.15 185	0.11 161	0.16 175	0.11 98	0.15 200	0.10 37

GGEV	0.29 117	0.17 88	0.31 77	0.40 253	0.20 86	0.74 429	0.33 244	0.47 109	0.44 170	0.34 108	0.39 122	0.39 153	0.32 191	0.32 26	0.24 79	0.15 185	0.11 161	0.16 175	0.11 98	0.15 200	0.10 37

AASNet	0.53 405	0.25 360	0.52 366	0.49 447	0.32 428	0.74 429	0.40 377	1.50 562	0.86 381	0.86 409	0.92 358	0.64 303	0.59 372	0.59 269	0.79 472	0.23 436	0.19 447	0.20 343	0.16 263	0.21 382	0.19 371

DSFCA	0.55 419	0.25 360	0.62 408	0.40 253	0.36 461	0.74 429	0.52 469	1.04 423	0.82 358	1.06 507	0.84 314	0.89 424	0.63 394	0.99 488	0.58 419	0.25 458	0.21 469	0.21 385	0.21 422	0.21 382	0.19 371

CBMV_ROB	0.59 451	0.37 470	0.38 176	0.39 211	0.28 343	0.74 429	0.28 156	1.00 404	0.98 449	0.94 458	1.25 486	0.81 396	0.78 478	0.87 451	0.50 384	0.36 539	0.37 560	0.43 547	0.40 549	0.33 497	0.30 491

castereo++	0.26 85	0.16 57	0.26 24	0.33 60	0.19 59	0.75 435	0.20 33	0.37 44	0.47 188	0.23 30	0.23 29	0.35 125	0.28 142	0.39 80	0.19 5	0.14 115	0.09 25	0.14 103	0.09 10	0.11 22	0.10 37

PAM_32	0.46 322	0.19 155	0.67 439	0.39 211	0.24 207	0.75 435	0.27 135	0.95 388	0.34 90	0.68 286	0.44 137	1.91 569	0.65 411	0.62 292	0.26 130	0.15 185	0.10 63	0.16 175	0.15 229	0.14 144	0.13 177

PAM	0.46 322	0.19 155	0.70 454	0.40 253	0.26 284	0.75 435	0.33 244	0.85 344	0.34 90	0.70 301	0.46 146	1.83 564	0.63 394	0.61 283	0.26 130	0.15 185	0.10 63	0.16 175	0.14 197	0.14 144	0.13 177

CoDeX	0.47 338	0.20 197	0.49 334	0.42 329	0.25 238	0.75 435	0.36 306	1.27 525	0.80 345	0.82 379	0.96 375	0.62 295	0.57 356	0.60 275	0.36 276	0.17 286	0.12 219	0.17 220	0.15 229	0.16 245	0.14 224

THIR-Stereo	0.50 384	0.18 115	0.45 273	0.38 182	0.23 176	0.75 435	0.67 514	0.66 228	0.87 390	1.02 492	1.40 513	0.72 350	0.76 466	0.62 292	0.42 326	0.15 185	0.11 161	0.17 220	0.18 345	0.14 144	0.15 253

HSM	0.51 391	0.24 335	0.41 217	0.39 211	0.24 207	0.75 435	0.40 377	1.22 505	0.75 308	0.81 370	0.91 354	1.21 507	0.69 432	0.87 451	0.46 368	0.17 286	0.13 292	0.17 220	0.14 197	0.17 282	0.17 320

coex_refinement	0.53 405	0.21 234	0.39 195	0.44 370	0.30 390	0.76 441	0.39 366	1.09 444	0.90 410	0.85 402	1.12 445	1.00 457	0.56 354	0.63 303	0.81 477	0.21 393	0.13 292	0.16 175	0.16 263	0.20 358	0.21 412

BSDual-CNN	0.46 322	0.25 360	0.43 250	0.45 394	0.28 343	0.77 442	0.40 377	0.94 381	0.76 316	0.75 333	0.80 292	0.76 375	0.54 341	0.64 318	0.43 333	0.20 376	0.14 327	0.22 400	0.19 375	0.18 307	0.18 338

hknet	0.49 368	0.25 360	0.51 361	0.45 394	0.29 371	0.77 442	0.40 377	0.94 381	0.83 363	0.75 333	0.80 292	0.97 448	0.61 382	0.73 384	0.45 358	0.18 321	0.14 327	0.22 400	0.19 375	0.18 307	0.18 338

s12784h	0.36 205	0.15 38	0.24 9	0.34 77	0.15 2	0.77 442	0.29 166	0.80 327	0.83 363	0.56 214	0.57 200	0.43 189	0.40 261	0.57 233	0.33 225	0.12 40	0.10 63	0.14 103	0.09 10	0.14 144	0.09 4

DLCB_ROB	0.58 444	0.28 409	0.47 302	0.49 447	0.32 428	0.77 442	0.50 451	0.99 400	0.92 422	1.04 501	1.14 457	1.21 507	0.69 432	0.88 454	0.69 451	0.20 376	0.20 459	0.22 400	0.22 440	0.21 382	0.18 338

ADLNet	0.55 419	0.27 395	0.51 361	0.44 370	0.35 456	0.78 446	0.46 425	1.08 440	0.86 381	0.99 479	0.98 389	0.92 436	0.63 394	0.69 360	0.81 477	0.22 419	0.16 389	0.22 400	0.22 440	0.21 382	0.21 412

hitnet-ft	0.55 419	0.27 395	0.39 195	0.41 287	0.28 343	0.78 446	0.40 377	0.92 374	0.90 410	0.82 379	1.01 399	1.13 500	0.70 445	0.78 413	0.67 447	0.28 488	0.20 459	0.28 491	0.22 440	0.29 469	0.26 458

PASM	0.90 521	0.64 549	1.69 573	0.69 560	0.69 568	0.78 446	0.84 553	1.03 420	1.26 535	1.19 530	1.15 463	1.31 520	0.98 527	1.24 532	1.03 528	0.52 569	0.56 586	0.59 572	0.66 584	0.56 562	0.54 571

222	1.18 556	0.22 277	0.44 261	0.37 152	0.22 134	0.79 449	0.37 322	1.31 532	0.89 407	0.92 451	1.08 435	0.72 350	0.71 449	0.66 333	13.89 621	0.20 376	0.15 357	0.17 220	0.16 263	0.18 307	0.19 371

XPNet_ROB	0.70 476	0.35 458	0.68 444	0.52 490	0.40 488	0.79 449	0.85 556	1.16 481	0.94 435	1.33 547	1.15 463	1.38 536	0.83 494	1.03 499	0.90 508	0.32 516	0.25 502	0.26 470	0.24 472	0.31 484	0.28 475

ETE_ROB	0.70 476	0.49 516	0.73 468	0.56 517	0.36 461	0.79 449	0.87 557	1.14 470	0.93 428	1.19 530	1.18 472	1.39 537	0.82 489	0.99 488	0.80 474	0.26 468	0.21 469	0.31 508	0.26 495	0.33 497	0.34 515

Anonymous_2	0.82 504	0.44 505	0.63 418	0.40 253	0.43 507	0.80 452	0.52 469	0.72 284	0.77 324	0.71 308	0.60 208	0.87 415	0.76 466	0.75 397	0.58 419	0.52 569	0.54 584	0.54 567	4.82 623	0.56 562	0.40 539

ac_64	0.52 399	0.22 277	0.50 347	0.45 394	0.28 343	0.80 452	0.45 421	1.02 416	0.61 234	0.91 443	0.83 309	1.07 481	0.68 428	0.74 391	0.70 454	0.21 393	0.18 429	0.20 343	0.19 375	0.18 307	0.15 253

HGLStereo	0.56 430	0.28 409	0.57 393	0.50 461	0.37 468	0.80 452	0.45 421	1.02 416	0.78 334	0.86 409	1.14 457	0.89 424	0.82 489	0.76 401	0.73 462	0.21 393	0.20 459	0.19 313	0.18 345	0.19 341	0.21 412

RP	0.76 490	0.36 463	0.63 418	0.66 552	0.58 557	0.80 452	0.55 482	1.14 470	1.22 523	0.97 472	1.65 540	1.43 542	1.32 558	1.01 492	0.84 482	0.33 524	0.30 531	0.36 528	0.30 516	0.34 503	0.34 515

edge stereo	0.76 490	0.38 480	0.74 473	0.52 490	0.43 507	0.80 452	0.53 474	1.28 527	1.06 489	1.28 543	1.38 512	1.81 563	1.11 541	1.08 508	0.85 486	0.33 524	0.32 546	0.41 545	0.28 508	0.32 490	0.36 522

gwcnet-sp	0.48 350	0.23 298	0.70 454	0.40 253	0.26 284	0.81 457	0.41 392	0.89 362	0.84 368	0.91 443	0.76 264	0.66 321	0.61 382	0.66 333	0.50 384	0.18 321	0.17 409	0.18 270	0.18 345	0.18 307	0.18 338

scenet	0.48 350	0.23 298	0.70 454	0.40 253	0.26 284	0.81 457	0.41 392	0.89 362	0.84 368	0.91 443	0.76 264	0.66 321	0.61 382	0.66 333	0.50 384	0.18 321	0.17 409	0.18 270	0.18 345	0.18 307	0.18 338

ssnet	0.48 350	0.23 298	0.70 454	0.40 253	0.26 284	0.81 457	0.41 392	0.89 362	0.84 368	0.91 443	0.76 264	0.66 321	0.61 382	0.66 333	0.50 384	0.18 321	0.17 409	0.18 270	0.18 345	0.18 307	0.18 338

Consistency-Raft	1.01 533	0.81 565	1.24 546	0.84 570	0.97 580	0.81 457	0.84 553	1.30 531	1.59 567	1.05 503	1.68 545	1.12 494	0.91 509	0.92 472	1.11 536	0.65 577	0.74 594	0.79 579	0.90 595	1.06 585	0.79 581

Anonymous3	0.46 322	0.34 452	0.86 500	0.50 461	0.37 468	0.81 457	0.50 451	0.72 284	0.65 259	0.51 196	0.65 222	0.45 198	0.45 290	0.64 318	0.38 301	0.24 448	0.24 494	0.22 400	0.21 422	0.23 421	0.23 437

NCC-stereo	0.78 496	0.40 492	0.76 482	0.61 537	0.67 565	0.81 457	0.69 524	1.54 570	1.11 502	0.90 438	1.36 504	1.33 528	1.16 545	1.19 522	0.88 496	0.31 505	0.30 531	0.37 533	0.48 569	0.33 497	0.33 508

Abc-Net	0.78 496	0.40 492	0.76 482	0.61 537	0.67 565	0.81 457	0.69 524	1.54 570	1.11 502	0.90 438	1.36 504	1.33 528	1.16 545	1.19 522	0.88 496	0.31 505	0.30 531	0.37 533	0.48 569	0.33 497	0.33 508
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DANet	0.71 480	0.45 509	0.91 509	0.59 529	0.40 488	0.81 457	0.40 377	0.97 395	0.84 368	1.20 535	1.22 478	1.33 528	0.88 506	1.16 519	1.24 546	0.27 478	0.23 486	0.31 508	0.25 481	0.35 508	0.32 503
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	0.36 205	0.19 155	0.38 176	0.32 45	0.19 59	0.82 465	0.29 166	0.52 136	0.32 78	0.51 196	0.78 279	0.43 189	0.45 290	0.69 360	0.44 349	0.13 73	0.12 219	0.17 220	0.13 164	0.12 59	0.13 177

xxxx	1.01 533	0.22 277	0.43 250	0.36 134	0.21 112	0.82 465	0.36 306	1.32 533	0.88 394	0.71 308	0.94 362	0.97 448	0.63 394	0.64 318	10.58 617	0.20 376	0.16 389	0.18 270	0.17 318	0.19 341	0.19 371

S-Stereo	0.74 487	0.35 458	0.96 513	0.56 517	0.45 518	0.82 465	0.60 497	1.24 517	1.60 570	0.96 467	1.41 515	1.12 494	0.94 520	0.80 419	1.04 531	0.26 468	0.31 540	0.28 491	0.25 481	0.32 490	0.47 560

ADLNet2	0.55 419	0.25 360	0.65 429	0.47 424	0.30 390	0.83 468	0.50 451	1.05 428	0.95 441	0.80 357	0.98 389	0.99 453	0.69 432	0.77 409	0.73 462	0.20 376	0.16 389	0.17 220	0.18 345	0.21 382	0.21 412

LMCR-Stereo	0.53 405	0.30 430	0.53 374	0.58 525	0.30 390	0.83 468	0.36 306	1.19 490	0.76 316	0.88 427	1.04 418	0.56 248	0.62 388	0.82 425	0.67 447	0.19 353	0.15 357	0.19 313	0.14 197	0.23 421	0.17 320

FINET	0.67 469	0.42 498	1.00 518	0.46 415	0.43 507	0.83 468	0.89 558	1.08 440	1.50 559	0.87 417	1.14 457	0.71 341	0.68 428	0.92 472	0.70 454	0.36 539	0.30 531	0.26 470	0.24 472	0.35 508	0.33 508

UPFNet	0.53 405	0.24 335	0.51 361	0.45 394	0.38 477	0.84 471	0.49 446	0.99 400	0.75 308	0.87 417	0.88 343	0.86 409	0.64 405	0.80 419	0.71 459	0.20 376	0.20 459	0.20 343	0.20 400	0.19 341	0.15 253

psmg	0.49 368	0.25 360	0.43 250	0.41 287	0.28 343	0.85 472	0.43 409	0.99 400	0.76 316	0.91 443	0.94 362	0.76 375	0.54 341	0.64 318	0.43 333	0.20 376	0.15 357	0.20 343	0.20 400	0.18 307	0.18 338

psmorigin	0.82 504	0.51 524	2.09 582	0.49 447	0.41 495	0.85 472	0.50 451	1.04 423	0.88 394	1.45 552	1.43 520	1.50 549	1.06 536	1.22 530	0.97 518	0.31 505	0.32 546	0.27 483	0.27 502	0.33 497	0.42 543

HSM-Net_RVC	0.53 405	0.22 277	0.35 139	0.37 152	0.21 112	0.85 472	0.37 322	1.23 510	0.93 428	0.90 438	1.15 463	1.26 512	0.63 394	0.72 378	0.48 379	0.17 286	0.13 292	0.16 175	0.15 229	0.17 282	0.15 253
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
acv_ft	0.51 391	0.23 298	0.56 389	0.44 370	0.28 343	0.86 475	0.39 366	0.91 372	0.80 345	0.97 472	0.96 375	0.79 385	0.59 372	0.63 303	0.87 493	0.17 286	0.15 357	0.16 175	0.15 229	0.17 282	0.15 253

SFCPSM	0.47 338	0.21 234	0.55 383	0.40 253	0.27 317	0.87 476	0.37 322	1.33 535	0.77 324	0.80 357	0.84 314	0.54 240	0.49 308	0.57 233	0.37 292	0.18 321	0.13 292	0.18 270	0.20 400	0.16 245	0.15 253

MSAF-DinoV2	1.04 538	0.38 480	1.32 555	0.54 507	0.29 371	0.89 477	0.72 537	1.52 568	1.24 526	1.05 503	1.41 515	2.98 587	1.49 567	2.74 598	2.83 592	0.22 419	0.14 327	0.20 343	0.22 440	0.32 490	0.32 503

NVstereo2D	0.60 454	0.30 430	0.75 477	0.48 432	0.43 507	0.89 477	0.48 440	1.05 428	1.15 510	0.66 277	0.86 327	0.88 420	0.70 445	0.99 488	0.65 441	0.32 516	0.15 357	0.28 491	0.20 400	0.40 525	0.36 522

w-ln-seven-2	0.76 490	0.43 500	2.32 586	0.52 490	0.38 477	0.90 479	0.65 509	1.11 453	1.12 505	1.19 530	1.28 491	1.09 486	0.99 528	1.07 505	0.87 493	0.20 376	0.19 447	0.23 421	0.22 440	0.26 450	0.22 430

anonymousa	0.49 368	0.20 197	0.42 238	0.38 182	0.23 176	0.91 480	0.35 284	0.75 304	0.62 235	0.85 402	1.54 535	1.06 476	0.66 419	0.51 180	0.43 333	0.16 240	0.13 292	0.19 313	0.21 422	0.16 245	0.14 224

Syn2CoEx	0.71 480	0.51 524	0.95 511	0.64 544	0.45 518	0.91 480	0.53 474	1.48 559	1.13 506	0.93 455	1.35 503	1.02 466	0.99 528	0.92 472	0.80 474	0.30 502	0.27 517	0.28 491	0.24 472	0.23 421	0.24 445

AF-Net	0.81 503	0.39 487	0.68 444	0.64 544	0.54 547	0.91 480	0.51 466	1.61 575	1.31 542	0.96 467	2.02 563	1.46 543	1.26 556	1.11 514	0.99 522	0.32 516	0.24 494	0.39 538	0.27 502	0.30 478	0.25 452

PWC_ROB	0.87 514	0.52 531	1.28 549	0.50 461	0.32 428	0.91 480	0.37 322	1.36 544	1.46 557	1.61 563	2.59 580	1.16 505	1.01 532	1.34 544	1.40 557	0.25 458	0.18 429	0.28 491	0.20 400	0.29 469	0.28 475

RGC	0.79 499	0.59 541	0.71 459	0.65 549	0.65 564	0.92 484	0.58 492	1.29 528	1.05 483	1.07 510	1.45 526	1.47 546	1.03 533	1.21 528	0.88 496	0.32 516	0.30 531	0.48 559	0.40 549	0.37 518	0.37 527

DGSMNet	0.76 490	0.55 536	1.29 551	0.58 525	0.62 561	0.94 485	0.70 529	1.26 523	1.11 502	0.83 391	1.24 484	1.00 457	0.71 449	1.03 499	0.81 477	0.34 530	0.29 526	0.41 545	0.40 549	0.57 564	0.55 572

PA-Net	0.67 469	0.43 500	0.83 493	0.50 461	0.53 544	0.94 485	0.68 519	1.10 447	1.14 509	0.80 357	0.88 343	0.87 415	0.77 473	1.02 497	0.88 496	0.24 448	0.41 569	0.29 499	0.44 559	0.26 450	0.34 515
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.70 476	0.37 470	0.55 383	0.51 477	0.34 449	0.94 485	0.96 566	1.08 440	0.94 435	1.04 501	1.98 561	1.13 500	0.88 506	1.12 515	0.66 444	0.25 458	0.26 508	0.27 483	0.22 440	0.31 484	0.22 430

ssnet_v2	0.58 444	0.28 409	0.56 389	0.43 350	0.29 371	0.95 488	0.59 495	1.13 461	0.99 454	0.93 455	0.80 292	0.99 453	0.64 405	0.82 425	0.94 512	0.25 458	0.22 476	0.23 421	0.24 472	0.20 358	0.19 371

Wz-Net-SNSev	0.91 522	0.73 557	2.13 583	0.56 517	0.45 518	0.95 488	1.13 578	1.34 537	1.24 526	1.02 492	1.30 498	1.46 543	0.86 499	1.81 572	1.50 558	0.25 458	0.23 486	0.25 451	0.26 495	0.32 490	0.29 482

pmcnn	1.23 559	0.29 421	0.96 513	0.40 253	0.23 176	0.95 488	0.69 524	1.16 481	1.28 538	1.67 569	2.33 569	11.15 621	0.86 499	0.93 478	0.88 496	0.15 185	0.12 219	0.12 32	0.10 63	0.15 200	0.15 253

TCMNet	0.66 464	0.39 487	0.98 516	0.59 529	0.61 560	0.96 491	0.55 482	1.05 428	0.90 410	0.84 398	1.14 457	0.89 424	0.65 411	0.85 444	1.01 527	0.26 468	0.26 508	0.31 508	0.28 508	0.32 490	0.29 482

StereoDRNet-Refined	0.58 444	0.32 439	0.54 378	0.46 415	0.30 390	0.96 491	0.40 377	1.00 404	0.94 435	1.12 521	1.08 435	0.96 446	0.67 422	0.90 462	0.89 506	0.17 286	0.13 292	0.22 400	0.21 422	0.20 358	0.19 371
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
anonymity	0.97 529	0.89 572	1.05 523	0.92 574	1.03 585	0.97 493	0.81 549	1.29 528	0.91 417	1.07 510	0.98 389	1.00 457	0.95 523	1.02 497	0.92 511	0.96 587	0.95 610	0.90 583	0.91 598	0.92 578	0.94 587

SHD	0.93 525	0.50 520	1.18 540	0.59 529	0.46 526	0.97 493	0.48 440	1.70 581	2.15 584	1.58 560	1.37 507	1.42 540	1.19 550	1.31 540	1.60 561	0.31 505	0.26 508	0.32 514	0.33 533	0.40 525	0.42 543

NaN_ROB	0.69 474	0.44 505	0.69 450	0.51 477	0.33 439	0.97 493	1.06 573	1.22 505	1.19 517	1.24 540	0.96 375	1.08 483	0.78 478	1.20 524	0.67 447	0.24 448	0.30 531	0.23 421	0.24 472	0.23 421	0.25 452

PSMNet_ROB	0.64 460	0.37 470	0.65 429	0.56 517	0.42 501	0.97 493	0.83 550	1.21 497	0.92 422	0.79 355	1.02 408	1.08 483	0.63 394	0.82 425	0.91 510	0.29 495	0.20 459	0.31 508	0.31 524	0.26 450	0.23 437

NCCL2	0.72 484	0.41 496	0.65 429	0.64 544	0.44 514	0.98 497	1.20 581	1.11 453	1.00 461	0.98 477	0.96 375	1.49 548	0.87 502	0.90 462	0.79 472	0.31 505	0.26 508	0.39 538	0.39 547	0.32 490	0.32 503

UNet	0.54 417	0.26 378	0.66 435	0.44 370	0.40 488	0.99 498	0.41 392	0.98 398	0.75 308	0.83 391	0.89 347	1.04 470	0.72 453	0.73 384	0.62 433	0.19 353	0.14 327	0.20 343	0.17 318	0.20 358	0.17 320

SuperB	1.04 538	0.37 470	4.81 604	0.43 350	0.31 412	0.99 498	0.46 425	1.02 416	2.09 583	1.09 516	1.09 438	0.75 369	0.81 485	1.06 502	1.76 567	0.19 353	0.15 357	0.17 220	0.15 229	2.82 613	0.26 458

LALA_ROB	0.74 487	0.43 500	0.69 450	0.54 507	0.40 488	1.01 500	0.95 565	1.21 497	1.07 495	1.22 537	1.12 445	1.56 555	0.79 480	1.04 501	0.86 487	0.33 524	0.22 476	0.35 523	0.30 516	0.35 508	0.31 499

CBMV	0.64 460	0.35 458	0.41 217	0.42 329	0.25 238	1.01 500	0.77 543	1.13 461	1.09 500	1.17 526	1.22 478	1.04 470	0.75 463	0.88 454	0.63 436	0.28 488	0.30 531	0.34 521	0.30 516	0.26 450	0.26 458
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UDG	0.88 516	0.82 568	0.67 439	1.00 578	0.96 579	1.02 502	0.57 491	1.13 461	0.99 454	0.90 438	0.97 388	1.31 520	0.99 528	0.85 444	0.84 482	0.54 574	0.32 546	1.77 595	0.40 549	0.94 579	0.66 575

LSM	4.74 612	0.77 562	10.16 611	0.70 561	56.56 637	1.02 502	1.00 571	1.24 517	1.62 571	2.04 581	2.34 570	1.33 528	1.17 547	1.38 551	1.09 535	0.33 524	0.49 582	0.39 538	0.46 560	0.51 553	10.09 624

SGM-Forest	0.62 457	0.32 439	0.39 195	0.43 350	0.30 390	1.02 502	0.55 482	1.09 444	1.05 483	1.06 507	1.18 472	1.10 490	0.67 422	0.88 454	0.62 433	0.31 505	0.33 552	0.33 519	0.30 516	0.30 478	0.28 475
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	0.63 459	0.28 409	0.99 517	0.40 253	0.30 390	1.03 505	0.56 488	1.10 447	0.99 454	0.97 472	1.22 478	1.06 476	0.69 432	1.07 505	0.95 515	0.19 353	0.11 161	0.16 175	0.13 164	0.22 404	0.21 412

DDUNet	1.06 543	2.56 613	0.68 444	1.21 584	1.26 590	1.03 505	0.69 524	1.11 453	0.94 435	0.96 467	1.22 478	1.27 514	0.82 489	0.93 478	0.72 461	0.84 584	0.38 562	1.99 598	0.60 581	1.10 586	0.85 583

StereoDRNet	0.64 460	0.33 447	0.68 444	0.51 477	0.43 507	1.03 505	0.53 474	1.47 558	0.99 454	1.10 518	0.87 335	1.07 481	0.71 449	0.82 425	0.88 496	0.23 436	0.19 447	0.25 451	0.23 456	0.27 461	0.19 371

PWCDC_ROB	0.89 518	0.49 516	0.80 491	0.74 565	0.40 488	1.03 505	0.39 366	1.33 535	2.35 592	1.02 492	3.77 598	0.81 396	0.92 514	1.20 524	0.90 508	0.34 530	0.22 476	0.24 438	0.20 400	0.34 503	0.29 482

EDNetEfficientorigin	9.93 618	1.15 584	175.16 644	0.48 432	0.36 461	1.04 509	0.68 519	1.24 517	2.69 596	3.17 606	2.50 575	2.30 577	2.07 591	1.76 570	2.21 581	0.20 376	0.18 429	0.24 438	0.19 375	0.51 553	0.50 567

Nwc_Net	0.78 496	0.38 480	0.73 468	0.60 535	0.55 549	1.05 510	0.55 482	1.67 579	1.05 483	0.88 427	1.86 555	1.40 539	1.09 539	1.10 512	0.87 493	0.30 502	0.25 502	0.36 528	0.38 543	0.29 469	0.29 482

GCST	0.83 510	1.22 586	0.74 473	1.58 590	1.01 584	1.06 511	0.23 82	0.78 320	0.78 334	0.97 472	0.65 222	0.78 383	0.35 218	0.92 472	0.34 241	0.96 587	0.65 590	1.20 588	0.81 591	0.91 577	0.70 576

MMNet	0.55 419	0.25 360	0.61 405	0.43 350	0.34 449	1.07 512	0.39 366	0.87 355	0.91 417	0.91 443	0.93 361	0.86 409	0.76 466	0.81 422	0.76 467	0.15 185	0.14 327	0.18 270	0.19 375	0.20 358	0.16 299

delet	0.55 419	0.24 335	0.55 383	0.44 370	0.33 439	1.07 512	0.50 451	1.00 404	0.86 381	0.85 402	0.96 375	0.90 429	0.63 394	0.83 433	0.74 465	0.18 321	0.18 429	0.20 343	0.21 422	0.16 245	0.15 253

ADCMid	1.14 551	0.52 531	2.23 585	0.53 500	0.43 507	1.07 512	0.75 541	1.23 510	1.05 483	2.15 585	1.44 523	1.50 549	1.43 564	1.56 557	5.01 607	0.26 468	0.24 494	0.29 499	0.31 524	0.37 518	0.33 508

ADCRef	0.80 500	0.43 500	1.32 555	0.50 461	0.45 518	1.07 512	0.51 466	1.07 436	0.98 449	1.17 526	1.42 517	0.87 415	0.91 509	0.85 444	3.19 594	0.18 321	0.16 389	0.23 421	0.23 456	0.22 404	0.21 412

YMNet	0.66 464	0.38 480	0.90 507	0.52 490	0.46 526	1.08 516	0.49 446	1.00 404	0.77 324	1.18 528	1.29 495	1.12 494	0.74 459	0.85 444	0.86 487	0.27 478	0.31 540	0.25 451	0.25 481	0.24 434	0.23 437

YMNet_1	0.66 464	0.38 480	0.90 507	0.52 490	0.46 526	1.08 516	0.49 446	1.00 404	0.77 324	1.18 528	1.29 495	1.12 494	0.74 459	0.85 444	0.86 487	0.27 478	0.31 540	0.25 451	0.25 481	0.24 434	0.23 437

GwcNet	0.69 474	0.36 463	1.10 529	0.51 477	0.42 501	1.08 516	0.50 451	1.21 497	1.16 511	1.00 484	1.37 507	1.06 476	0.79 480	0.92 472	0.94 512	0.25 458	0.24 494	0.24 438	0.22 440	0.23 421	0.26 458

ccnet	0.82 504	0.57 539	0.75 477	0.54 507	0.59 558	1.09 519	0.66 512	1.38 547	0.94 435	1.12 521	1.44 523	1.29 517	0.92 514	0.95 487	1.24 546	0.49 565	0.42 571	0.50 564	0.47 567	0.51 553	0.46 555

DStereoRT	0.74 487	0.19 155	0.50 347	0.51 477	0.33 439	1.10 520	0.34 259	0.82 333	0.76 316	0.78 350	1.05 422	0.51 227	0.73 456	0.76 401	0.48 379	0.16 240	0.13 292	3.96 622	1.37 611	0.19 341	0.14 224

zh-sn7	1.09 548	0.75 559	3.23 594	0.57 523	0.42 501	1.11 521	0.89 558	1.19 490	1.27 536	1.41 551	1.98 561	1.25 511	1.47 566	1.99 581	2.62 589	0.26 468	0.26 508	0.26 470	0.27 502	0.35 508	0.30 491

SQANet	0.82 504	0.74 558	0.67 439	1.13 582	0.98 582	1.11 521	0.47 432	1.07 436	0.83 363	0.91 443	1.05 422	1.03 468	0.74 459	1.01 492	0.64 439	0.61 576	0.24 494	1.03 586	0.35 538	1.18 587	0.58 573

NVStereoNet_ROB	1.24 560	0.90 573	1.13 533	0.86 571	0.88 573	1.11 521	0.99 569	1.42 553	1.53 561	1.59 562	2.48 574	2.24 576	1.53 568	1.96 580	1.30 551	0.76 582	0.70 591	0.78 578	1.00 600	0.71 573	0.88 585
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	0.59 451	0.22 277	1.31 553	0.38 182	0.27 317	1.12 524	0.65 509	0.79 324	0.82 358	0.80 357	0.81 299	1.35 534	0.87 502	0.67 344	0.76 467	0.16 240	0.15 357	0.15 146	0.16 263	0.17 282	0.22 430

RTSC	0.87 514	0.48 512	1.23 545	0.52 490	0.37 468	1.13 525	0.50 451	1.34 537	1.79 576	1.51 556	1.24 484	1.12 494	0.81 485	1.62 561	2.16 580	0.25 458	0.19 447	0.23 421	0.24 472	0.30 478	0.31 499

DISCO	0.70 476	0.26 378	0.68 444	0.44 370	0.31 412	1.14 526	0.51 466	1.23 510	1.23 524	0.81 370	1.05 422	1.50 549	0.85 497	1.82 573	1.03 528	0.19 353	0.15 357	0.18 270	0.16 263	0.24 434	0.23 437

CSAN	0.83 510	0.49 516	0.77 487	0.60 535	0.41 495	1.14 526	1.06 573	1.19 490	1.46 557	1.32 545	1.43 520	1.37 535	1.19 550	1.27 536	0.86 487	0.39 545	0.31 540	0.36 528	0.37 540	0.35 508	0.34 515

Wz-Net-LNSev	0.71 480	0.51 524	1.36 562	0.50 461	0.41 495	1.15 528	0.69 524	1.21 497	1.07 495	1.02 492	1.12 445	1.08 483	0.87 502	0.89 460	0.89 506	0.24 448	0.22 476	0.21 385	0.19 375	0.26 450	0.26 458

GANetREF_RVC	0.80 500	0.75 559	0.86 500	0.66 552	0.42 501	1.15 528	0.98 567	1.14 470	1.19 517	1.01 489	1.02 408	1.10 490	0.90 508	1.15 517	0.76 467	0.48 563	0.39 566	0.57 569	0.38 543	0.63 568	0.46 555
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	0.66 464	0.32 439	0.66 435	0.50 461	0.39 483	1.15 528	0.61 502	1.49 561	1.01 465	1.12 521	1.08 435	1.06 476	0.69 432	0.77 409	0.94 512	0.23 436	0.17 409	0.26 470	0.25 481	0.25 443	0.21 412

zh-mn7	1.08 547	0.65 550	4.00 600	0.52 490	0.38 477	1.16 531	0.62 504	1.15 474	1.77 575	1.74 571	2.31 567	1.17 506	0.91 509	2.10 584	1.77 568	0.24 448	0.21 469	0.22 400	0.22 440	0.25 443	0.28 475

fast-acv-ft	0.64 460	0.30 430	0.73 468	0.45 394	0.34 449	1.17 532	0.49 446	0.86 348	0.98 449	1.02 492	1.36 504	1.29 517	0.85 497	0.76 401	0.81 477	0.21 393	0.23 486	0.23 421	0.23 456	0.21 382	0.20 394

FBW_ROB	0.88 516	0.50 520	0.85 495	0.55 514	0.40 488	1.17 532	0.78 545	1.50 562	1.37 546	1.33 547	1.27 489	1.48 547	1.00 531	2.57 597	0.98 521	0.25 458	0.32 546	0.45 550	0.30 516	0.34 503	0.28 475

APVNet	0.71 480	0.37 470	0.89 506	0.56 517	0.45 518	1.18 534	0.68 519	1.41 552	0.85 376	0.81 370	1.15 463	1.04 470	0.81 485	1.10 512	1.17 542	0.26 468	0.28 521	0.32 514	0.31 524	0.29 469	0.30 491

iinet-f	0.67 469	0.26 378	2.15 584	0.39 211	0.31 412	1.19 535	0.56 488	0.84 341	0.84 368	0.80 357	1.17 470	1.05 474	0.84 496	0.71 372	1.21 545	0.20 376	0.18 429	0.17 220	0.15 229	0.20 358	0.20 394

ACV-stereo	0.62 457	0.34 452	1.00 518	0.43 350	0.31 412	1.20 536	0.40 377	0.75 304	0.83 363	0.64 254	0.77 268	2.10 573	1.03 533	0.81 422	0.64 439	0.21 393	0.17 409	0.18 270	0.18 345	0.21 382	0.21 412

CRFU-Net	0.57 437	0.27 395	0.57 393	0.46 415	0.30 390	1.20 536	0.52 469	1.10 447	0.56 226	1.00 484	0.98 389	1.06 476	0.79 480	0.81 422	0.71 459	0.21 393	0.19 447	0.18 270	0.16 263	0.18 307	0.19 371

CSP-Net	0.56 430	0.27 395	0.49 334	0.41 287	0.28 343	1.22 538	0.50 451	1.23 510	0.72 290	0.95 466	0.95 371	0.89 424	0.62 388	0.83 433	0.62 433	0.26 468	0.17 409	0.17 220	0.17 318	0.18 307	0.17 320

XQC	0.89 518	0.65 550	1.31 553	0.67 555	0.52 543	1.22 538	0.68 519	1.26 523	1.52 560	1.14 524	1.11 441	1.28 516	1.04 535	1.40 552	1.77 568	0.38 543	0.24 494	0.37 533	0.31 524	0.53 558	0.47 560

WCMA_ROB	1.14 551	0.36 463	0.76 482	0.49 447	0.44 514	1.23 540	0.67 514	1.11 453	1.23 524	2.84 600	3.95 604	3.28 594	1.83 584	1.25 533	0.99 522	0.44 555	0.34 554	0.34 521	0.37 540	0.41 531	0.40 539

DispFullNet	1.60 576	2.63 614	2.75 591	2.56 609	1.79 601	1.24 541	0.47 432	1.37 546	1.45 556	1.87 575	1.50 530	1.55 554	2.46 594	2.04 583	1.04 531	0.59 575	0.18 429	2.32 607	0.68 586	2.29 606	1.14 598

MFMNet_re	1.14 551	0.97 580	1.19 541	0.99 576	0.95 578	1.25 542	1.22 584	1.39 548	1.55 563	1.69 570	1.67 544	1.21 507	1.53 568	1.12 515	0.99 522	0.87 586	0.75 598	0.79 579	0.75 588	0.90 576	0.94 587

DStereoSA	1.73 581	0.63 548	1.57 572	0.80 569	0.79 571	1.26 543	1.30 588	1.34 537	1.43 552	1.24 540	7.52 619	0.92 436	7.68 616	1.65 568	2.29 587	0.41 550	0.29 526	0.63 573	0.60 581	1.04 583	1.18 603

ADCS	1.51 573	0.61 544	3.42 595	0.59 529	0.51 539	1.27 544	1.08 576	1.59 572	1.81 577	1.91 579	1.66 542	1.51 552	1.42 563	1.94 579	8.60 615	0.33 524	0.32 546	0.33 519	0.36 539	0.44 537	0.42 543

CC-Net-ROB	0.82 504	0.96 577	0.85 495	0.58 525	0.45 518	1.27 544	0.70 529	1.17 486	1.02 468	0.83 391	1.23 482	0.90 429	0.77 473	1.06 502	0.69 451	0.46 559	0.34 554	1.71 594	0.38 543	0.59 567	0.36 522

RYNet	0.72 484	0.35 458	0.64 423	0.53 500	0.67 565	1.31 546	0.67 514	1.20 495	1.18 515	1.05 503	0.87 335	1.27 514	0.93 519	0.93 478	1.27 550	0.22 419	0.16 389	0.26 470	0.23 456	0.40 525	0.39 536

coex-ft	6.43 615	1.51 596	87.33 643	0.49 447	0.38 477	1.34 547	1.21 583	1.16 481	8.09 615	12.12 623	2.79 584	2.77 586	3.31 606	1.16 519	3.15 593	0.24 448	0.23 486	0.27 483	0.24 472	0.45 541	0.37 527

WZ-Net	1.19 557	0.59 541	4.07 601	0.62 541	0.51 539	1.34 547	1.31 592	1.32 533	1.74 574	1.53 559	1.65 540	1.74 562	1.28 557	2.25 591	2.01 577	0.27 478	0.21 469	0.23 421	0.25 481	0.40 525	0.39 536

FCDSN-DC	1.39 569	0.56 537	0.65 429	0.74 565	0.59 558	1.38 549	0.63 505	1.35 541	1.39 549	3.26 607	4.50 610	4.61 602	2.63 599	1.58 559	1.03 528	0.46 559	0.42 571	0.48 559	0.47 567	0.50 552	0.50 567
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MaskLacGwcNet_RVC	0.67 469	0.81 565	0.73 468	0.53 500	0.37 468	1.40 550	0.53 474	1.04 423	0.79 343	0.88 427	0.94 362	0.95 443	0.53 329	0.93 478	0.58 419	0.39 545	0.30 531	0.57 569	0.31 524	0.53 558	0.30 491

ADCPNet	1.03 537	0.48 512	2.70 590	0.54 507	0.42 501	1.40 550	0.75 541	1.13 461	1.07 495	1.22 537	1.42 517	1.68 560	1.09 539	1.36 549	3.45 598	0.30 502	0.28 521	0.29 499	0.32 530	0.37 518	0.35 520

w-ln-seven	0.96 527	0.48 512	2.41 588	0.54 507	0.50 535	1.41 552	0.70 529	1.67 579	1.81 577	1.49 553	1.50 530	1.26 512	0.87 502	1.15 517	1.80 572	0.23 436	0.21 469	0.25 451	0.25 481	0.31 484	0.26 458

AnyNet_C32	1.16 555	0.62 547	2.40 587	0.57 523	0.55 549	1.41 552	1.34 593	1.18 489	1.24 526	1.49 553	1.42 517	1.39 537	1.20 552	1.55 555	4.82 605	0.29 495	0.28 521	0.29 499	0.34 535	0.38 522	0.42 543

SANet	1.07 545	0.41 496	1.06 524	0.48 432	0.30 390	1.41 552	0.94 564	1.42 553	3.36 603	1.58 560	2.43 573	2.33 579	1.70 578	1.34 544	1.07 533	0.28 488	0.24 494	0.26 470	0.23 456	0.34 503	0.30 491

SPS-STEREO	1.25 561	0.93 574	1.06 524	1.04 580	1.03 585	1.41 552	0.91 562	1.51 565	1.19 517	2.09 583	1.83 552	1.94 570	1.39 561	1.62 561	1.39 556	0.97 589	0.94 609	0.90 583	0.89 594	0.96 581	0.96 590
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-MNSev	0.76 490	0.40 492	1.34 557	0.50 461	0.40 488	1.44 556	0.83 550	1.15 474	1.16 511	1.25 542	1.20 477	1.13 500	0.81 485	1.16 519	1.00 526	0.22 419	0.19 447	0.24 438	0.23 456	0.28 465	0.26 458

ADCP+	1.06 543	0.35 458	1.51 570	0.49 447	0.51 539	1.45 557	0.55 482	1.25 521	1.03 473	1.16 525	1.15 463	1.10 490	1.07 538	1.56 557	6.75 613	0.19 353	0.16 389	0.23 421	0.21 422	0.28 465	0.21 412

RainbowNet	1.35 566	1.49 594	1.19 541	1.88 597	1.45 591	1.48 558	1.07 575	1.61 575	1.55 563	1.20 535	1.59 538	1.54 553	1.13 542	1.34 544	0.97 518	1.36 601	0.70 591	1.82 596	0.79 590	1.71 593	1.07 596

PVD	1.28 563	0.67 553	1.28 549	0.74 565	0.62 561	1.50 559	0.84 553	1.99 588	2.96 598	2.18 586	2.36 572	1.85 567	1.95 588	1.92 577	1.94 575	0.39 545	0.36 559	0.49 562	0.37 540	0.51 553	0.64 574

Wz-Net-TNSev	1.14 551	1.06 583	4.32 603	0.49 447	0.42 501	1.51 560	1.11 577	1.48 559	1.40 551	1.22 537	1.26 488	1.58 557	1.43 564	1.76 570	1.70 563	0.32 516	0.31 540	0.26 470	0.30 516	0.41 531	0.41 542

SGM+DAISY	1.35 566	0.94 576	1.25 547	0.96 575	1.00 583	1.52 561	1.02 572	1.34 537	1.21 521	2.64 595	2.65 582	2.44 581	1.56 571	1.64 564	1.26 548	0.97 589	0.95 610	0.90 583	0.90 595	0.94 579	0.96 590

SGM_RVC	0.97 529	0.28 409	0.41 217	0.39 211	0.22 134	1.55 562	0.73 539	1.51 565	1.25 532	2.25 589	1.92 557	2.58 584	1.56 571	2.02 582	1.19 544	0.27 478	0.27 517	0.27 483	0.25 481	0.25 443	0.25 452
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FC-DCNN	1.59 575	0.51 524	0.66 435	0.61 537	0.49 533	1.56 563	0.70 529	1.66 578	1.53 561	4.64 614	4.62 611	5.85 611	3.34 608	1.84 574	1.11 536	0.46 559	0.42 571	0.47 554	0.46 560	0.48 548	0.46 555

LE_ROB	4.42 610	0.24 335	2.75 591	0.42 329	0.23 176	1.57 564	0.90 561	1.71 582	17.88 629	16.56 631	4.88 612	5.17 609	18.85 631	1.63 563	14.62 622	0.17 286	0.14 327	0.16 175	0.16 263	0.19 341	0.17 320

DPSNet	0.99 531	0.42 498	1.88 580	0.53 500	0.41 495	1.59 565	1.26 587	2.21 592	1.43 552	1.10 518	1.11 441	1.46 543	1.95 588	1.34 544	1.26 548	0.34 530	0.25 502	0.25 451	0.21 422	0.46 544	0.37 527

FC-DCNN v2	1.65 579	0.51 524	0.65 429	0.61 537	0.49 533	1.61 566	0.70 529	1.75 584	1.56 566	4.74 617	4.91 613	6.46 615	3.31 606	1.91 576	1.11 536	0.46 559	0.42 571	0.47 554	0.46 560	0.48 548	0.46 555

ADCL	1.04 538	0.38 480	1.35 558	0.50 461	0.39 483	1.61 566	0.89 558	1.29 528	1.39 549	1.29 544	1.50 530	1.24 510	1.24 553	1.37 550	4.87 606	0.21 393	0.19 447	0.25 451	0.25 481	0.29 469	0.27 468

MSMD_ROB	1.21 558	0.49 516	0.62 408	0.59 529	0.50 535	1.62 568	0.67 514	1.23 510	1.24 526	2.45 593	3.77 598	3.09 591	2.98 604	1.32 541	0.81 477	0.45 557	0.41 569	0.49 562	0.51 576	0.47 547	0.44 550

otaku	1.04 538	0.93 574	0.88 502	1.33 588	1.05 587	1.66 569	0.70 529	1.40 551	1.18 515	1.08 514	1.32 501	1.33 528	0.91 509	1.23 531	0.76 467	0.72 580	0.46 581	1.24 589	0.50 574	1.40 588	0.75 577

MeshStereo	1.34 564	0.43 500	0.54 378	0.44 370	0.34 449	1.66 569	0.60 497	1.94 586	1.37 546	4.47 613	3.25 589	4.71 604	1.94 587	1.92 577	1.17 542	0.35 535	0.35 556	0.37 533	0.31 524	0.32 490	0.32 503
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	0.91 522	0.48 512	1.06 524	0.99 576	0.97 580	1.67 571	0.63 505	1.64 577	1.59 567	1.06 507	1.18 472	1.31 520	0.79 480	1.55 555	0.97 518	0.49 565	0.22 476	0.45 550	0.40 549	0.45 541	0.37 527

Ntro	1.09 548	0.97 580	0.91 509	1.44 589	1.19 589	1.69 572	0.80 548	1.35 541	1.25 532	1.00 484	1.29 495	1.31 520	0.97 526	1.26 534	0.84 482	0.84 584	0.43 576	1.36 590	0.50 574	1.56 590	0.78 579

stereogan	0.80 500	0.31 435	0.71 459	0.59 529	0.50 535	1.72 573	0.48 440	1.35 541	1.37 546	1.00 484	1.46 528	1.56 555	0.95 523	1.29 537	0.84 482	0.28 488	0.29 526	0.29 499	0.25 481	0.38 522	0.38 533

z-mn7	1.00 532	0.50 520	1.70 575	0.53 500	0.36 461	1.75 574	0.71 535	1.22 505	2.28 588	0.96 467	2.54 576	1.42 540	0.95 523	2.19 589	1.54 559	0.22 419	0.19 447	0.21 385	0.20 400	0.27 461	0.25 452

SAMSARA	1.07 545	0.65 550	1.19 541	1.06 581	0.90 574	1.76 575	1.76 607	1.46 557	1.44 555	1.51 556	1.16 468	2.00 572	1.14 543	1.48 553	1.31 552	0.39 545	0.44 578	0.35 523	0.38 543	0.49 550	0.49 566

ACVNet_1	1.46 571	1.33 590	1.12 532	1.91 599	1.62 594	1.83 576	0.98 567	2.00 589	1.85 579	1.39 550	1.53 534	2.32 578	1.53 568	1.34 544	1.11 536	1.30 598	0.50 583	2.06 604	0.58 580	1.93 602	0.95 589

ACVNet-4b	1.35 566	1.31 589	1.10 529	1.90 598	1.59 593	1.92 577	0.77 543	1.52 568	1.62 571	1.05 503	1.60 539	2.11 574	0.94 520	1.64 564	0.77 471	1.30 598	0.35 556	2.03 602	0.67 585	1.88 600	0.84 582

MFN_U_SF_RVC	1.09 548	0.59 541	1.97 581	0.67 555	0.44 514	1.93 578	0.60 497	1.85 585	1.36 544	1.61 563	1.54 535	1.95 571	1.37 560	1.64 564	1.73 564	0.40 549	0.37 560	0.45 550	0.48 569	0.44 537	0.44 550

AnyNet_C01	1.56 574	1.05 582	7.45 608	0.64 544	0.54 547	1.99 579	1.38 595	1.43 555	1.36 544	1.63 566	1.92 557	1.84 565	1.33 559	2.40 593	4.03 600	0.33 524	0.32 546	0.32 514	0.34 535	0.44 537	0.45 554

ELAS_RVC	1.60 576	0.61 544	1.01 520	0.70 561	0.56 552	2.00 580	1.89 610	1.96 587	2.65 595	3.33 608	3.26 590	3.03 588	3.41 609	2.49 595	2.09 579	0.52 569	0.45 579	0.50 564	0.48 569	0.54 560	0.52 569
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	1.87 584	0.85 570	1.03 521	0.75 568	0.62 561	2.04 581	0.65 509	1.74 583	1.55 563	1.52 558	1.90 556	2.36 580	12.92 621	3.85 608	1.74 565	0.44 555	0.31 540	0.82 581	0.46 560	0.84 575	1.10 597

G-Net	0.95 526	0.46 511	1.04 522	0.64 544	0.48 531	2.12 582	0.64 508	1.01 413	0.87 390	1.75 572	2.82 587	1.30 519	1.64 577	1.06 502	0.96 517	0.36 539	0.29 526	0.35 523	0.25 481	0.45 541	0.42 543

ACVNet_2	1.65 579	1.27 588	1.41 565	1.75 593	1.62 594	2.22 583	1.20 581	2.30 593	2.62 594	1.78 573	2.56 577	3.03 588	1.61 574	1.54 554	1.12 540	1.06 592	0.58 588	1.82 596	0.70 587	1.82 596	0.96 590

IMH-64-1	1.86 582	1.62 599	1.16 535	2.20 602	1.89 603	2.33 584	1.30 588	2.89 598	2.29 589	1.66 567	2.80 585	2.49 582	1.61 574	2.10 584	1.78 570	1.60 603	0.74 594	2.43 608	1.02 601	2.12 603	1.17 601

IMH-64	1.86 582	1.62 599	1.16 535	2.20 602	1.89 603	2.33 584	1.30 588	2.89 598	2.29 589	1.66 567	2.80 585	2.49 582	1.61 574	2.10 584	1.78 570	1.60 603	0.74 594	2.43 608	1.02 601	2.12 603	1.17 601

MDST_ROB	0.91 522	0.27 395	0.85 495	0.63 543	0.41 495	2.53 586	0.71 535	1.60 573	1.13 506	2.83 599	1.73 546	0.97 448	0.69 432	1.61 560	0.73 462	0.25 458	0.22 476	0.32 514	0.28 508	0.25 443	0.24 445

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 536	0.57 539	1.51 570	0.67 555	0.50 535	2.57 587	1.66 603	1.20 495	1.43 552	1.38 549	1.57 537	1.33 528	0.92 514	1.64 564	0.88 496	0.37 542	0.39 566	0.46 553	0.60 581	0.41 531	0.40 539

WAO-6	2.04 591	1.50 595	1.16 535	1.70 592	1.67 598	2.69 588	1.44 599	3.06 600	3.63 607	1.98 580	3.27 591	3.54 600	2.07 591	2.36 592	2.22 583	1.31 600	0.91 605	2.04 603	1.22 610	1.73 594	1.27 606

Dean	1.98 587	1.36 591	1.36 562	2.12 601	1.81 602	2.74 589	1.36 594	3.37 607	3.80 608	2.08 582	3.32 593	3.21 593	1.82 582	1.71 569	1.67 562	1.27 595	0.77 600	1.99 598	0.90 595	1.86 597	1.03 595

LVE	2.12 593	1.44 592	1.36 562	1.99 600	1.78 600	2.75 590	1.79 608	2.82 597	3.95 609	1.90 578	4.33 608	3.52 599	1.81 581	2.24 590	1.74 565	1.74 607	0.87 603	2.06 604	1.13 606	1.91 601	1.35 608

MADNet+	2.23 594	2.43 610	10.85 612	1.22 585	0.91 576	2.76 591	1.40 596	2.12 591	1.67 573	1.32 545	1.74 548	1.86 568	1.74 580	6.25 614	4.41 604	0.65 577	0.64 589	0.58 571	0.54 578	0.80 574	0.76 578

RTS	1.98 587	0.96 577	11.36 613	0.65 549	0.57 555	2.77 592	1.40 596	1.39 548	2.26 586	1.89 576	2.56 577	1.32 525	1.25 554	5.20 612	4.05 601	0.31 505	0.22 476	0.29 499	0.29 514	0.40 525	0.37 527

RTSA	1.98 587	0.96 577	11.36 613	0.65 549	0.57 555	2.77 592	1.40 596	1.39 548	2.26 586	1.89 576	2.56 577	1.32 525	1.25 554	5.20 612	4.05 601	0.31 505	0.22 476	0.29 499	0.29 514	0.40 525	0.37 527

WAO-7	1.90 585	1.20 585	1.35 558	1.27 586	1.06 588	2.84 594	1.56 602	3.23 603	3.06 601	2.23 588	3.33 594	3.17 592	2.28 593	3.12 599	2.21 581	1.02 591	0.91 605	1.06 587	1.03 603	1.04 583	0.97 593

PWCK	1.92 586	1.66 602	3.12 593	1.65 591	0.91 576	2.84 594	2.26 613	2.10 590	2.41 593	2.36 591	2.31 567	2.22 575	1.82 582	3.43 602	2.03 578	1.61 605	0.71 593	1.51 591	0.82 592	1.69 592	0.91 586

KSHMR	2.57 595	1.93 605	1.69 573	2.63 611	2.42 611	2.86 596	2.07 611	3.27 605	6.50 613	2.49 594	3.36 596	3.41 598	1.92 586	2.49 595	1.94 575	2.13 613	1.40 615	2.79 617	1.50 614	2.73 611	1.77 611

MonStereo1	1.98 587	1.48 593	1.43 567	1.81 596	1.69 599	2.88 597	0.78 545	2.47 595	3.47 604	2.20 587	4.36 609	3.39 597	2.50 596	2.18 588	1.58 560	1.19 594	0.54 584	1.65 593	0.87 593	1.78 595	1.29 607

DPSimNet_ROB	3.58 604	2.45 611	8.57 609	2.53 607	2.37 610	2.88 597	3.77 619	3.14 602	3.23 602	4.71 616	3.86 601	4.68 603	4.87 614	4.07 610	5.62 608	2.33 616	2.33 618	2.47 611	2.52 618	2.51 610	2.64 617

notaker	2.76 596	2.29 609	1.80 578	2.96 613	2.58 615	2.90 599	1.75 606	3.24 604	3.05 600	2.78 598	4.24 607	6.15 614	2.51 597	3.34 601	2.75 591	2.31 615	1.18 613	3.00 618	1.65 615	2.84 614	1.97 612

IMH	2.04 591	1.62 599	1.20 544	2.20 602	1.89 603	2.91 600	1.30 588	3.11 601	3.03 599	1.81 574	3.35 595	3.03 588	1.90 585	2.48 594	1.80 572	1.66 606	0.77 600	2.45 610	1.04 604	2.15 605	1.19 605

ELAS	1.63 578	0.61 544	0.95 511	0.68 558	0.55 549	3.01 601	1.55 601	2.39 594	2.33 591	3.64 610	3.89 602	2.75 585	2.90 603	2.15 587	2.27 586	0.52 569	0.45 579	0.50 564	0.48 569	0.54 560	0.52 569
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LRCNet_RVC	21.24 627	31.15 631	21.41 620	28.98 628	23.82 627	3.13 602	0.60 497	20.96 632	1.59 567	25.58 632	28.15 636	21.99 632	14.79 622	21.94 632	16.41 623	28.89 641	14.87 631	33.53 637	31.28 637	29.51 638	26.16 636

SDNR	0.86 513	0.37 470	1.47 568	0.40 253	0.38 477	3.38 603	0.33 244	0.90 367	0.98 449	0.99 479	2.09 566	0.59 276	0.71 449	1.29 537	0.70 454	0.51 568	0.56 586	0.36 528	0.26 495	0.43 536	0.46 555

U	0.45 311	0.16 57	0.32 90	0.40 253	0.71 570	3.55 604	0.20 33	0.41 75	0.38 135	0.26 49	0.23 29	0.24 56	0.22 66	0.26 3	0.22 36	0.15 185	0.09 25	0.88 582	0.13 164	0.13 99	0.11 82

HanzoNet	6.76 616	2.45 611	4.22 602	3.19 615	2.94 617	3.62 605	2.28 614	4.79 616	7.20 614	14.00 627	13.19 626	17.49 627	22.30 632	13.25 623	6.19 610	4.20 620	1.93 617	3.10 619	2.56 619	3.35 616	2.88 619

UNDER WATER	3.46 602	2.07 607	3.64 598	3.09 614	2.48 612	3.75 606	2.42 615	3.31 606	13.77 622	2.90 604	2.95 588	5.84 610	3.69 610	3.69 605	3.48 599	2.07 612	1.11 612	2.70 615	1.40 612	2.84 614	1.98 613

ktn	2.98 600	2.25 608	1.73 576	2.84 612	2.53 614	3.76 607	2.15 612	3.70 609	5.47 612	2.75 597	5.17 616	5.94 612	2.48 595	3.23 600	2.46 588	2.34 617	1.44 616	2.78 616	2.03 617	2.45 609	2.01 614

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 564	0.87 571	1.76 577	0.86 571	0.56 552	4.29 608	1.79 608	1.50 562	1.98 581	1.61 563	1.85 554	1.84 565	1.41 562	1.89 575	1.36 553	0.48 563	0.40 568	0.56 568	0.57 579	0.69 571	0.48 563

MADNet++	4.03 606	2.70 615	3.44 597	3.72 618	3.44 618	4.44 609	3.52 618	3.95 611	3.61 606	4.46 612	4.98 614	4.10 601	4.58 613	7.00 617	5.89 609	3.74 619	3.67 621	3.27 620	2.71 620	3.70 619	3.66 620

WAO-8	2.92 598	1.55 597	1.35 558	1.79 594	1.63 596	5.23 610	1.22 584	4.58 613	12.56 620	2.84 600	4.07 606	4.83 605	2.72 601	3.49 603	2.25 584	1.27 595	0.91 605	1.99 598	1.15 608	1.86 597	1.15 599

Venus	2.92 598	1.55 597	1.35 558	1.79 594	1.63 596	5.23 610	1.22 584	4.58 613	12.56 620	2.84 600	4.06 605	4.83 605	2.72 601	3.49 603	2.25 584	1.27 595	0.91 605	1.99 598	1.15 608	1.86 597	1.15 599

UNDER WATER-64	3.53 603	2.01 606	3.94 599	3.22 616	2.49 613	5.41 612	2.60 616	3.43 608	12.41 619	3.03 605	2.68 583	6.07 613	4.04 611	3.79 607	3.33 595	2.02 611	1.24 614	2.63 613	1.46 613	2.78 612	2.08 615

TorneroNet-64	3.44 601	1.86 603	1.42 566	2.58 610	2.28 609	6.87 613	1.68 604	4.70 615	12.03 617	2.31 590	5.59 617	8.25 617	2.55 598	3.97 609	2.73 590	1.81 608	0.74 594	2.57 612	1.07 605	2.35 607	1.44 609

MANE	4.13 608	0.51 524	0.64 423	0.66 552	0.56 552	6.89 614	0.99 569	7.55 618	12.04 618	6.68 620	8.57 621	10.69 620	9.45 618	7.59 619	6.39 611	0.49 565	0.43 576	0.48 559	0.98 599	0.49 550	0.48 563

SGM-ForestM	4.04 607	0.32 439	0.46 290	0.43 350	0.27 317	7.50 615	1.45 600	3.84 610	4.24 610	8.19 621	6.76 618	19.00 629	9.08 617	10.74 622	6.62 612	0.31 505	0.33 552	0.32 514	0.32 530	0.29 469	0.29 482

JetBlue	2.78 597	1.26 587	7.04 607	1.16 583	1.48 592	8.00 616	6.02 620	2.60 596	1.92 580	2.12 584	2.64 581	3.34 596	3.05 605	6.49 615	3.39 596	0.78 583	0.76 599	0.75 575	0.76 589	0.97 582	1.18 603

DPSMNet_ROB	12.08 620	8.00 619	21.00 619	8.97 621	16.79 622	10.67 617	30.89 629	9.02 621	15.17 625	6.51 619	15.41 630	9.04 618	14.85 623	9.27 621	21.67 627	4.58 622	8.57 625	5.09 626	9.29 627	5.90 621	10.95 625

DGTPSM_ROB	12.07 619	8.00 619	20.99 618	8.93 620	16.78 621	10.67 617	30.87 628	9.01 620	15.16 624	6.50 618	15.41 630	9.04 618	14.85 623	9.25 620	21.67 627	4.57 621	8.57 625	5.08 624	9.28 626	5.90 621	10.95 625

tt	6.20 614	0.20 197	5.89 605	3.55 617	2.07 606	11.26 619	19.21 624	11.74 622	5.46 611	2.69 596	2.04 565	4.87 608	6.25 615	3.70 606	7.09 614	8.32 626	11.17 630	4.93 623	5.41 625	5.74 620	2.37 616

xyz-stereo	4.23 609	0.17 88	61.76 642	0.34 77	0.16 12	12.16 620	0.37 322	0.58 169	0.68 270	1.01 489	3.36 596	0.77 381	0.82 489	1.21 528	0.40 316	0.12 40	0.10 63	0.16 175	0.11 98	0.13 99	0.10 37

JetRed	5.27 613	5.84 618	12.81 616	2.36 606	2.83 616	12.23 621	10.50 623	4.46 612	3.60 605	3.86 611	3.83 600	4.85 607	4.18 612	6.78 616	11.96 619	2.17 614	2.96 620	2.18 606	1.97 616	3.38 617	2.68 618

TCMNet-wrong-test	8.97 617	10.42 622	8.74 610	19.56 623	17.61 623	12.53 622	9.01 622	13.59 624	2.18 585	4.64 614	5.11 615	14.63 623	11.09 620	7.19 618	9.73 616	5.56 625	0.89 604	3.77 621	3.11 621	10.34 624	9.80 623

TorneroNet	4.53 611	1.89 604	1.48 569	2.55 608	2.27 608	13.78 623	1.69 605	4.84 617	23.73 634	2.89 603	7.70 620	7.06 616	2.69 600	4.26 611	3.42 597	1.84 609	0.77 600	2.68 614	1.13 606	2.42 608	1.47 610

HaxPig	31.96 628	37.24 634	34.27 627	24.37 627	24.88 628	18.26 624	19.86 625	20.64 631	28.52 635	35.97 641	38.75 641	25.57 633	28.72 635	33.88 634	34.39 635	35.94 642	38.87 642	37.80 638	40.48 640	39.68 639	41.15 641

USTest	12.99 621	14.18 623	20.00 617	16.24 622	14.97 620	20.80 625	31.95 630	16.20 627	10.91 616	8.79 622	9.48 622	13.94 622	10.50 619	16.11 624	21.44 626	3.17 618	4.82 622	5.08 624	5.36 624	8.81 623	7.13 622

MultiAttention	3.58 604	0.24 335	0.62 408	0.54 507	0.34 449	22.90 626	2.72 617	1.60 573	1.13 506	0.80 357	1.81 551	1.14 503	0.43 275	35.29 635	0.61 430	0.17 286	0.12 219	0.23 421	0.23 456	0.34 503	0.29 482

Anonymous_1	33.25 629	18.26 624	23.92 621	20.54 624	21.28 626	25.59 627	35.94 631	22.01 635	15.57 626	13.33 624	13.49 627	18.08 628	15.29 625	20.36 625	24.60 629	16.28 633	8.84 627	66.59 641	118.00 643	155.73 646	11.23 627

DPSM_ROB	17.78 623	18.63 625	24.31 625	20.90 625	19.47 624	25.97 628	36.21 632	21.23 633	16.24 627	13.38 625	14.06 628	19.18 630	16.30 626	20.78 626	25.67 630	9.38 628	9.23 628	9.49 628	9.82 628	13.51 626	11.91 628

DPSM	17.78 623	18.63 625	24.31 625	20.90 625	19.47 624	25.97 628	36.21 632	21.23 633	16.24 627	13.38 625	14.06 628	19.18 630	16.30 626	20.78 626	25.67 630	9.38 628	9.23 628	9.49 628	9.82 628	13.51 626	11.91 628

MEDIAN_ROB	37.38 639	40.85 643	40.60 631	32.31 629	31.85 629	27.20 630	24.55 626	29.10 636	33.19 643	42.09 645	41.76 643	33.35 634	34.39 643	39.78 637	37.07 636	43.64 644	44.10 644	44.12 640	43.40 642	41.51 641	42.76 643

xxxxx1	36.64 636	19.51 627	24.21 622	61.66 638	64.63 640	27.28 631	40.10 634	20.25 628	18.63 630	14.07 628	12.97 623	17.26 624	17.36 628	21.70 629	27.93 632	13.18 630	18.50 633	111.26 644	133.37 644	29.24 635	39.73 638

tt_ll	36.64 636	19.51 627	24.21 622	61.66 638	64.63 640	27.28 631	40.10 634	20.25 628	18.63 630	14.07 628	12.97 623	17.26 624	17.36 628	21.70 629	27.93 632	13.18 630	18.50 633	111.26 644	133.37 644	29.24 635	39.73 638

ff	36.64 636	19.51 627	24.21 622	61.66 638	64.63 640	27.28 631	40.10 634	20.25 628	18.63 630	14.07 628	12.97 623	17.26 624	17.36 628	21.70 629	27.93 632	13.18 630	18.50 633	111.26 644	133.37 644	29.24 635	39.73 638

AVERAGE_ROB	37.58 640	40.13 642	40.15 630	34.81 630	33.82 630	28.55 634	25.10 627	32.02 637	34.06 644	41.28 644	40.66 642	34.46 635	34.81 644	39.18 636	37.57 637	42.78 643	43.44 643	43.82 639	43.03 641	40.47 640	41.51 642

BEATNet-Init1	15.13 622	0.82 568	50.86 641	0.72 564	0.53 544	38.10 635	7.03 621	11.83 623	14.25 623	29.78 640	30.17 640	48.21 643	22.64 633	26.78 633	18.11 624	0.42 554	0.38 562	0.47 554	0.46 560	0.51 553	0.48 563

CasAABBNet	35.74 632	37.43 635	48.72 637	42.22 632	39.20 631	52.24 636	73.12 640	42.61 639	32.62 640	26.78 637	27.95 634	38.58 639	32.60 638	41.67 639	51.65 641	18.74 634	18.57 637	19.15 631	19.77 631	27.20 629	23.98 632

RAFT-FEzeroshot	35.73 630	37.45 636	48.67 635	42.23 633	39.22 633	52.25 637	73.13 641	42.62 640	32.59 637	26.71 634	27.70 632	38.57 637	32.57 636	41.68 641	51.67 642	18.75 635	18.58 638	19.15 631	19.78 632	27.21 631	23.98 632

RAFT-FE	35.73 630	37.45 636	48.67 635	42.23 633	39.22 633	52.25 637	73.13 641	42.62 640	32.59 637	26.71 634	27.70 632	38.57 637	32.57 636	41.68 641	51.67 642	18.75 635	18.58 638	19.15 631	19.78 632	27.21 631	23.98 632

FlowAnything	35.81 634	37.53 640	48.80 638	42.20 631	39.22 633	52.25 637	73.16 643	42.56 638	32.89 642	26.76 636	28.30 637	38.69 641	33.09 641	41.63 638	51.62 640	18.76 637	18.59 641	19.21 636	19.92 636	27.16 628	23.91 630

Selective-RAFT-Error	35.84 635	37.49 638	48.83 639	42.26 636	39.24 636	52.30 640	73.09 638	42.66 643	32.61 639	26.80 638	28.30 637	38.84 642	33.51 642	41.68 641	51.59 639	18.82 639	18.58 638	19.17 634	19.80 634	27.28 633	24.05 635

Hybrid-DGEV	35.78 633	37.50 639	48.96 640	42.25 635	39.20 631	52.33 641	73.10 639	42.63 642	32.52 636	26.62 633	28.31 639	38.50 636	32.87 639	41.67 639	51.55 638	18.77 638	18.56 636	19.18 635	19.83 635	27.20 629	23.97 631

LSM0	38.95 641	37.60 641	48.58 634	43.57 637	91.06 643	52.57 642	72.57 637	43.17 644	32.63 641	26.97 639	27.97 635	38.65 640	32.94 640	41.86 644	51.78 644	18.89 640	18.41 632	19.13 630	19.63 630	27.29 634	33.77 637

RSGM-EC	74.81 643	63.03 644	41.60 632	97.74 641	92.11 644	74.93 643	114.81 644	53.77 645	38.96 645	39.88 642	48.98 644	90.73 645	64.81 645	139.63 645	128.53 645	93.27 645	53.96 645	95.12 642	38.31 638	81.45 644	44.63 644

acva	74.81 643	63.03 644	41.60 632	97.74 641	92.11 644	74.93 643	114.81 644	53.77 645	38.96 645	39.88 642	48.98 644	90.73 645	64.81 645	139.63 645	128.53 645	93.27 645	53.96 645	95.12 642	38.31 638	81.45 644	44.63 644

PML	40.80 642	29.24 630	11.87 615	7.20 619	14.47 619	92.13 645	213.69 647	7.63 619	23.35 633	74.72 646	190.14 647	50.17 644	26.15 634	21.39 628	12.70 620	8.76 627	2.92 619	8.45 627	3.25 622	13.26 625	4.42 621

test_example2	176.61 645	205.14 646	198.86 645	188.60 645	190.98 646	152.67 646	170.61 646	94.86 647	123.55 647	178.88 647	179.48 646	158.94 647	141.34 647	192.61 647	198.96 647	203.76 647	236.37 647	164.13 647	173.55 647	218.58 647	160.41 646

ccccc		429.19 647		507.10 646	501.20 647	356.95 647		380.82 648		334.51 648		372.86 648		499.17 648		561.44 648	431.22 648	334.28 648	290.86 648	540.88 648

GS-Stereo							0.30 182	0.42 80	0.27 39	0.30 83	0.28 64	0.23 49	0.21 54	0.32 26	0.22 36	0.16 240	0.09 25	0.12 32	0.10 63	0.14 144	0.12 131

ASD4		8.86 621

Low-res two-view benchmark