Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 78	0.20 139	0.16 9	0.22 89	0.20 1	0.22 24	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 80	0.10 14	0.09 27	0.14 164	0.13 237	0.10 8	0.10 60

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

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

BridgeDepth	0.21 47	0.14 25	0.26 44	0.34 127	0.14 2	0.40 293	0.27 193	0.28 18	0.22 24	0.18 13	0.19 18	0.28 122	0.29 199	0.32 66	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.10 60
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.22 61	0.17 144	0.32 135	0.37 222	0.18 67	0.34 220	0.22 89	0.33 49	0.23 33	0.21 31	0.21 31	0.20 35	0.20 70	0.56 289	0.21 55	0.10 14	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.12 193

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.22 61	0.15 66	0.31 115	0.29 12	0.22 202	0.21 29	0.26 170	0.33 49	0.31 109	0.20 21	0.30 118	0.22 53	0.22 96	0.47 215	0.22 80	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.13 149	0.10 60
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 121	0.14 25	0.74 551	0.33 97	0.19 97	0.29 138	0.22 89	0.38 79	0.29 90	0.25 74	0.22 42	0.23 69	0.32 242	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.30 574

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

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

AFF-stereo	0.38 317	0.19 231	0.39 256	0.37 222	0.21 170	0.27 104	0.31 280	0.65 288	0.66 337	0.64 339	1.13 535	0.76 458	0.39 333	0.55 278	0.33 295	0.11 36	0.09 27	0.16 253	0.16 344	0.13 149	0.11 133

derf	0.19 16	0.14 25	0.26 44	0.32 78	0.19 97	0.21 29	0.18 12	0.30 23	0.24 39	0.17 11	0.20 21	0.28 122	0.16 17	0.32 66	0.20 30	0.12 61	0.11 226	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.25 121	0.17 144	0.37 221	0.36 198	0.22 202	0.28 126	0.36 385	0.42 118	0.24 39	0.36 185	0.23 47	0.27 116	0.22 96	0.52 255	0.27 216	0.12 61	0.09 27	0.16 253	0.12 189	0.12 100	0.12 193
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.22 61	0.15 66	0.26 44	0.33 97	0.20 139	0.61 443	0.21 72	0.30 23	0.31 109	0.23 51	0.19 18	0.18 20	0.18 39	0.41 151	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.11 133

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

qqai	0.19 16	0.14 25	0.27 57	0.32 78	0.19 97	0.22 34	0.18 12	0.30 23	0.25 55	0.18 13	0.20 21	0.29 128	0.17 21	0.33 83	0.21 55	0.13 117	0.11 226	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.20 28	0.14 25	0.24 16	0.26 1	0.15 5	0.35 233	0.17 3	0.40 98	0.22 24	0.21 31	0.21 31	0.20 35	0.24 120	0.33 83	0.25 167	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.20 28	0.14 25	0.23 6	0.30 24	0.17 38	0.29 138	0.20 47	0.39 87	0.22 24	0.22 45	0.21 31	0.26 108	0.20 70	0.30 47	0.20 30	0.13 117	0.12 297	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

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

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

xyz-stereo-finetune2	0.36 286	0.19 231	0.38 234	0.32 78	0.19 97	0.82 548	0.29 232	0.52 200	0.32 123	0.51 279	0.78 358	0.43 262	0.45 371	0.69 440	0.44 431	0.13 117	0.12 297	0.17 300	0.13 237	0.12 100	0.13 241

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

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

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

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

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

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

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

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

castereo	0.28 171	0.16 95	0.32 135	0.35 170	0.21 170	0.40 293	0.42 483	0.50 187	0.66 337	0.26 85	0.41 188	0.37 199	0.36 307	0.33 83	0.24 136	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.10 60

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.32 218	0.15 66	0.23 6	0.31 50	0.24 289	0.27 104	0.22 89	0.46 159	0.88 476	0.46 258	0.80 371	0.30 142	0.26 150	0.36 107	0.33 295	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.51 663	0.13 149	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CFNet-RSSM	0.34 247	0.17 144	0.45 342	0.39 291	0.22 202	0.35 233	0.23 115	0.73 372	0.84 450	0.65 348	0.54 254	0.57 332	0.28 180	0.46 206	0.26 196	0.13 117	0.10 95	0.14 164	0.12 189	0.13 149	0.11 133

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.19 16	0.14 25	0.23 6	0.27 2	0.15 5	0.18 15	0.21 72	0.32 38	0.28 78	0.20 21	0.35 157	0.18 20	0.17 21	0.31 57	0.24 136	0.14 177	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.32 218	0.19 231	0.34 175	0.39 291	0.26 368	0.62 451	0.30 252	0.56 221	0.47 248	0.37 192	0.39 180	0.38 208	0.33 261	0.50 240	0.42 405	0.14 177	0.18 513	0.16 253	0.14 277	0.14 200	0.13 241

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 78	0.16 95	0.32 135	0.39 291	0.21 170	0.18 15	0.21 72	0.34 52	0.26 61	0.28 119	0.51 235	0.28 122	0.29 199	0.26 8	0.24 136	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.14 200	0.12 193

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

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

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

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

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

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

IGEV++	0.24 103	0.17 144	0.31 115	0.38 259	0.22 202	0.24 58	0.22 89	0.50 187	0.23 33	0.28 119	0.35 157	0.30 142	0.22 96	0.31 57	0.28 239	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 149	0.13 241

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.30 204	0.20 278	0.33 154	0.41 371	0.16 24	0.26 86	0.24 134	0.52 200	0.53 279	0.52 285	0.54 254	0.39 215	0.24 120	0.40 140	0.26 196	0.14 177	0.10 95	0.22 485	0.18 427	0.18 392	0.11 133
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.28 171	0.15 66	0.42 302	0.33 97	0.21 170	0.25 76	0.25 148	0.45 152	0.54 283	0.34 170	0.42 191	0.43 262	0.27 164	0.48 226	0.24 136	0.14 177	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.11 36	0.12 193

AEACV	0.27 163	0.17 144	0.31 115	0.34 127	0.45 606	0.26 86	0.28 223	0.37 70	0.32 123	0.30 140	0.46 208	0.31 150	0.37 314	0.36 107	0.24 136	0.14 177	0.10 95	0.15 216	0.12 189	0.13 149	0.11 133

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.37 222	0.25 320	0.30 157	0.35 363	0.63 273	0.35 149	0.39 217	0.33 138	0.33 166	0.28 180	0.59 340	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.12 189	0.14 200	0.15 319
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.39 334	0.19 231	0.57 469	0.37 222	0.27 403	0.31 176	0.24 134	1.44 642	0.29 90	0.69 380	0.53 251	0.60 362	0.42 349	0.83 518	0.27 216	0.14 177	0.11 226	0.14 164	0.13 237	0.15 267	0.13 241

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.41 357	0.26 462	0.45 342	0.33 97	0.17 38	0.63 463	0.30 252	0.93 456	0.64 328	0.71 393	0.82 384	0.64 383	0.52 407	0.59 340	0.43 413	0.14 177	0.10 95	0.15 216	0.13 237	0.19 426	0.12 193
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
HLF11	0.34 247	0.17 144	0.42 302	0.30 24	0.23 256	0.36 247	0.22 89	0.69 329	0.48 257	0.49 271	0.66 303	0.43 262	0.37 314	0.70 447	0.45 440	0.15 255	0.12 297	0.13 108	0.11 148	0.15 267	0.17 396

IGEV_i1	0.43 375	0.22 359	0.50 421	0.39 291	0.22 202	0.64 470	0.40 457	0.96 472	0.61 305	0.68 372	0.69 313	0.75 451	0.45 371	0.72 459	0.41 397	0.15 255	0.13 369	0.16 253	0.13 237	0.17 363	0.16 369

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 433	0.21 318	1.26 630	0.39 291	0.51 627	0.28 126	0.30 252	1.25 606	0.44 227	0.68 372	1.11 524	0.86 492	0.33 261	0.67 422	0.27 216	0.15 255	0.11 226	0.17 300	0.20 484	0.22 491	0.24 528

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.29 186	0.15 66	0.30 94	0.29 12	0.18 67	0.33 204	0.29 232	0.51 190	0.72 368	0.34 170	0.52 247	0.41 241	0.28 180	0.47 215	0.28 239	0.15 255	0.11 226	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.11 133
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Sa-1000	0.48 433	0.24 419	0.41 281	0.45 483	0.25 320	0.59 433	0.34 338	0.81 411	0.93 511	0.82 463	1.50 615	0.53 315	0.45 371	0.92 557	0.30 265	0.15 255	0.12 297	0.21 470	0.19 458	0.15 267	0.13 241

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

HHNet	0.41 357	0.17 144	0.41 281	0.34 127	0.37 555	0.33 204	0.34 338	0.69 329	0.75 388	0.86 493	1.30 583	0.52 311	0.32 242	0.52 255	0.35 329	0.15 255	0.11 226	0.19 397	0.15 310	0.15 267	0.24 528

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.26 139	0.22 359	0.36 203	0.48 520	0.22 202	0.20 22	0.29 232	0.51 190	0.44 227	0.28 119	0.23 47	0.42 251	0.26 150	0.29 29	0.26 196	0.15 255	0.13 369	0.13 108	0.11 148	0.16 323	0.12 193
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GMM-Stereo	0.44 383	0.19 231	0.36 203	0.42 417	0.25 320	0.51 369	0.47 513	0.71 354	0.53 279	0.76 424	1.37 592	0.76 458	0.38 321	0.60 346	0.33 295	0.15 255	0.10 95	0.20 428	0.19 458	0.16 323	0.27 551

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.39 334	0.21 318	0.50 421	0.41 371	0.28 428	0.62 451	0.27 193	0.77 394	0.40 201	0.64 339	0.86 408	0.52 311	0.33 261	0.66 411	0.42 405	0.15 255	0.13 369	0.17 300	0.14 277	0.15 267	0.15 319
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 334	0.18 190	0.42 302	0.42 417	0.26 368	0.40 293	0.32 309	0.72 360	0.34 136	0.89 515	1.28 576	0.57 332	0.35 279	0.42 162	0.32 282	0.15 255	0.12 297	0.14 164	0.12 189	0.14 200	0.13 241

RAFT-Stereo	0.39 334	0.18 190	0.42 302	0.42 417	0.26 368	0.40 293	0.32 309	0.72 360	0.34 136	0.89 515	1.28 576	0.57 332	0.35 279	0.42 162	0.32 282	0.15 255	0.12 297	0.14 164	0.12 189	0.14 200	0.13 241
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.49 451	0.29 505	0.79 569	0.42 417	0.21 170	0.61 443	0.40 457	0.82 413	0.99 537	0.87 501	1.12 528	0.69 414	0.53 412	0.78 496	0.51 477	0.15 255	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.17 363	0.15 319

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

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

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

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

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

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

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

TestStereo-Hl	0.35 267	0.17 144	0.48 394	0.31 50	0.22 202	0.38 273	0.27 193	0.74 376	0.61 305	0.49 271	0.69 313	0.39 215	0.32 242	0.64 393	0.38 372	0.16 312	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.16 369

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MM-Stereo_test3	0.34 247	0.19 231	0.31 115	0.41 371	0.25 320	0.35 233	0.44 499	0.72 360	0.92 505	0.46 258	0.52 247	0.41 241	0.29 199	0.44 185	0.28 239	0.16 312	0.15 439	0.17 300	0.13 237	0.14 200	0.13 241

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBFPSM	0.59 536	0.22 359	1.31 636	0.38 259	0.27 403	1.12 608	0.65 595	0.79 404	0.82 440	0.80 441	0.81 378	1.35 619	0.87 587	0.67 422	0.76 552	0.16 312	0.15 439	0.15 216	0.16 344	0.17 363	0.22 512

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.28 171	0.15 66	0.24 16	0.27 2	0.17 38	0.37 259	0.25 148	0.51 190	0.72 368	0.42 238	0.51 235	0.32 153	0.26 150	0.38 125	0.25 167	0.16 312	0.11 226	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.11 133
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
BEATNet_4x	0.46 405	0.32 523	0.56 465	0.37 222	0.19 97	0.63 463	0.35 363	1.01 496	0.72 368	0.77 430	0.83 390	0.70 419	0.59 456	0.68 433	0.53 488	0.16 312	0.12 297	0.16 253	0.14 277	0.24 521	0.16 369

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.19 16	0.18 190	0.27 57	0.27 2	0.20 139	0.15 4	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 31	0.26 83	0.17 6	0.17 21	0.24 3	0.21 55	0.17 367	0.16 471	0.15 216	0.13 237	0.15 267	0.12 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.47 420	0.19 231	0.42 302	0.35 170	0.22 202	0.57 415	0.42 483	1.14 554	0.71 366	0.84 482	0.75 337	1.09 570	0.53 412	0.74 473	0.53 488	0.17 367	0.12 297	0.14 164	0.12 189	0.17 363	0.19 449

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

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

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

MIF-Stereo (partial)	0.31 212	0.18 190	0.37 221	0.41 371	0.31 498	0.28 126	0.23 115	0.47 163	0.42 216	0.31 144	0.63 287	0.36 195	0.35 279	0.57 301	0.31 273	0.17 367	0.13 369	0.19 397	0.17 399	0.18 392	0.14 287

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CFNet_pseudo	0.46 405	0.24 419	0.52 442	0.37 222	0.27 403	0.58 421	0.30 252	0.86 428	0.88 476	0.82 463	1.03 495	0.75 451	0.47 381	0.58 322	0.44 431	0.17 367	0.12 297	0.24 523	0.16 344	0.24 521	0.19 449

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

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

acv_ft	0.51 474	0.23 381	0.56 465	0.44 458	0.28 428	0.86 558	0.39 446	0.91 452	0.80 427	0.97 557	0.96 456	0.79 468	0.59 456	0.63 378	0.87 578	0.17 367	0.15 439	0.16 253	0.15 310	0.17 363	0.15 319

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

HSM-Net_RVC	0.53 489	0.22 359	0.35 191	0.37 222	0.21 170	0.85 555	0.37 402	1.23 595	0.93 511	0.90 523	1.15 546	1.26 597	0.63 479	0.72 459	0.48 462	0.17 367	0.13 369	0.16 253	0.15 310	0.17 363	0.15 319
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.46 405	0.24 419	0.52 442	0.37 222	0.27 403	0.58 421	0.31 280	0.86 428	0.88 476	0.82 463	1.02 490	0.75 451	0.47 381	0.58 322	0.44 431	0.17 367	0.12 297	0.24 523	0.16 344	0.24 521	0.19 449

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

StereoDRNet-Refined	0.58 529	0.32 523	0.54 454	0.46 504	0.30 476	0.96 575	0.40 457	1.00 486	0.94 518	1.12 606	1.08 518	0.96 529	0.67 507	0.90 547	0.89 591	0.17 367	0.13 369	0.22 485	0.21 507	0.20 444	0.19 449
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LE_ROB	4.42 697	0.24 419	2.75 675	0.42 417	0.23 256	1.57 648	0.90 648	1.71 668	17.88 718	16.56 720	4.88 698	5.17 695	18.85 720	1.63 649	14.62 709	0.17 367	0.14 408	0.16 253	0.16 344	0.19 426	0.17 396

HLf8	0.33 235	0.17 144	0.39 256	0.30 24	0.22 202	0.43 325	0.27 193	0.71 354	0.67 341	0.44 247	0.60 277	0.36 195	0.30 218	0.58 322	0.35 329	0.18 401	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.17 363	0.18 415

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.22 89	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.58 341	0.38 321	0.58 322	0.36 346	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.38 317	0.20 278	0.45 342	0.41 371	0.25 320	0.26 86	0.31 280	0.69 329	0.70 355	0.65 348	0.77 347	0.57 332	0.30 218	0.67 422	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.16 323	0.27 551

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

PSM-adaLoss	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.31 280	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.58 341	0.38 321	0.56 289	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 544	0.28 493	0.99 597	0.40 334	0.30 476	1.03 589	0.56 571	1.10 531	0.99 537	0.97 557	1.22 562	1.06 560	0.69 517	1.07 590	0.95 600	0.19 434	0.11 226	0.16 253	0.13 237	0.22 491	0.21 494

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.39 334	0.37 554	0.54 454	0.40 334	0.26 368	0.42 320	0.36 385	0.59 242	1.04 562	0.55 294	0.51 235	0.37 199	0.35 279	0.54 271	0.41 397	0.19 434	0.13 369	0.16 253	0.17 399	0.24 521	0.18 415
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.54 501	0.26 462	0.66 513	0.44 458	0.40 576	0.99 582	0.41 473	0.98 479	0.75 388	0.83 475	0.89 428	1.04 554	0.72 538	0.73 466	0.62 517	0.19 434	0.14 408	0.20 428	0.17 399	0.20 444	0.17 396

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

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

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

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

iResNetv2_ROB	0.52 482	0.27 479	0.69 528	0.38 259	0.25 320	0.62 451	0.35 363	1.17 571	1.01 548	0.99 564	1.06 512	0.88 503	0.67 507	0.66 411	0.39 381	0.19 434	0.13 369	0.15 216	0.11 148	0.18 392	0.16 369

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 489	0.32 523	0.64 501	0.44 458	0.30 476	0.66 482	0.44 499	1.04 507	0.88 476	0.91 528	0.91 435	0.99 537	0.60 460	0.68 433	0.60 510	0.21 476	0.17 491	0.22 485	0.22 525	0.21 468	0.21 494
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MSAF-DinoV2	1.04 622	0.38 564	1.32 638	0.54 595	0.29 457	0.89 560	0.72 624	1.52 654	1.24 610	1.05 588	1.41 600	2.98 673	1.49 653	2.74 684	2.83 679	0.22 503	0.14 408	0.20 428	0.22 525	0.32 577	0.32 588

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

S2M2_L	0.26 139	0.22 359	0.33 154	0.31 50	0.25 320	0.24 58	0.13 1	0.35 55	0.41 205	0.25 74	0.36 167	0.30 142	0.25 133	0.30 47	0.26 196	0.22 503	0.19 532	0.17 300	0.19 458	0.21 468	0.18 415
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.43 375	0.28 493	0.47 372	0.45 483	0.33 527	0.58 421	0.34 338	0.82 413	0.73 375	0.57 300	0.84 395	0.47 284	0.50 400	0.54 271	0.39 381	0.22 503	0.15 439	0.35 609	0.16 344	0.28 552	0.21 494

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

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-MNSev	0.76 575	0.40 577	1.34 640	0.50 549	0.40 576	1.44 640	0.83 637	1.15 558	1.16 595	1.25 627	1.20 560	1.13 584	0.81 570	1.16 604	1.00 611	0.22 503	0.19 532	0.24 523	0.23 541	0.28 552	0.26 541

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.32 218	0.24 419	0.36 203	0.37 222	0.26 368	0.28 126	0.23 115	0.87 435	0.50 267	0.47 265	0.45 203	0.26 108	0.21 82	0.49 232	0.24 136	0.23 520	0.19 532	0.22 485	0.17 399	0.21 468	0.16 369
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AASNet	0.53 489	0.25 445	0.52 442	0.49 535	0.32 515	0.74 511	0.40 457	1.50 648	0.86 463	0.86 493	0.92 439	0.64 383	0.59 456	0.59 340	0.79 557	0.23 520	0.19 532	0.20 428	0.16 344	0.21 468	0.19 449

PSMNet-ADL	0.48 433	0.27 479	0.40 270	0.48 520	0.30 476	0.68 490	0.37 402	0.90 447	0.80 427	0.61 315	0.80 371	0.92 519	0.62 473	0.72 459	0.63 521	0.23 520	0.18 513	0.18 353	0.20 484	0.22 491	0.20 474

ICVP	0.46 405	0.25 445	0.38 234	0.48 520	0.28 428	0.58 421	0.43 490	1.00 486	0.70 355	0.67 366	0.95 452	0.75 451	0.55 430	0.53 264	0.54 493	0.23 520	0.17 491	0.19 397	0.17 399	0.19 426	0.20 474
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-RSSM	0.48 433	0.22 359	0.38 234	0.42 417	0.25 320	0.50 365	0.37 402	1.10 531	0.77 406	0.70 386	1.06 512	0.84 485	0.64 490	0.62 364	0.47 458	0.23 520	0.15 439	0.23 506	0.25 566	0.20 444	0.19 449

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

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

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

DRN-Test	0.66 549	0.32 523	0.66 513	0.50 549	0.39 571	1.15 612	0.61 586	1.49 647	1.01 548	1.12 606	1.08 518	1.06 560	0.69 517	0.77 491	0.94 597	0.23 520	0.17 491	0.26 555	0.25 566	0.25 530	0.21 494

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.67 554	0.43 585	0.83 573	0.50 549	0.53 632	0.94 569	0.68 606	1.10 531	1.14 593	0.80 441	0.88 424	0.87 498	0.77 558	1.02 582	0.88 581	0.24 533	0.41 655	0.29 585	0.44 646	0.26 537	0.34 601
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.49 451	0.26 462	0.35 191	0.39 291	0.26 368	0.64 470	0.36 385	1.15 558	0.84 450	0.67 366	0.88 424	0.88 503	0.59 456	0.58 322	0.45 440	0.24 533	0.17 491	0.27 568	0.27 588	0.25 530	0.23 519

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

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

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

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

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

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

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

GANet	0.70 561	0.37 554	0.55 459	0.51 565	0.34 536	0.94 569	0.96 653	1.08 524	0.94 518	1.04 586	1.98 646	1.13 584	0.88 591	1.12 600	0.66 529	0.25 543	0.26 594	0.27 568	0.22 525	0.31 571	0.22 512

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

pcwnet_v2	0.58 529	0.28 493	0.84 574	0.45 483	0.35 543	0.61 443	0.35 363	1.27 610	1.21 605	0.99 564	1.27 574	0.72 432	0.58 449	0.67 422	0.48 462	0.27 563	0.21 554	0.24 523	0.23 541	0.29 556	0.29 565

DANet	0.71 565	0.45 594	0.91 589	0.59 617	0.40 576	0.81 540	0.40 457	0.97 476	0.84 450	1.20 620	1.22 562	1.33 613	0.88 591	1.16 604	1.24 631	0.27 563	0.23 571	0.31 594	0.25 566	0.35 595	0.32 588
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AdaStereo	0.50 467	0.32 523	0.47 372	0.48 520	0.25 320	0.67 487	0.32 309	1.17 571	0.88 476	0.75 417	0.99 475	0.75 451	0.49 390	0.67 422	0.46 451	0.27 563	0.12 297	0.28 576	0.18 427	0.23 508	0.18 415
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
SGM_RVC	0.97 613	0.28 493	0.41 281	0.39 291	0.22 202	1.55 646	0.73 626	1.51 651	1.25 616	2.25 674	1.92 642	2.58 670	1.56 658	2.02 668	1.19 629	0.27 563	0.27 603	0.27 568	0.25 566	0.25 530	0.25 535
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_0105_4	0.41 357	0.29 505	0.71 537	0.50 549	0.29 457	0.41 313	0.41 473	0.55 217	0.73 375	0.45 251	0.48 217	0.55 324	0.44 366	0.57 301	0.36 346	0.28 574	0.26 594	0.25 536	0.22 525	0.23 508	0.18 415

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

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

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

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

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

CBMV	0.64 545	0.35 542	0.41 281	0.42 417	0.25 320	1.01 584	0.77 630	1.13 545	1.09 583	1.17 611	1.22 562	1.04 554	0.75 548	0.88 539	0.63 521	0.28 574	0.30 617	0.34 607	0.30 602	0.26 537	0.26 541
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	0.47 420	0.34 536	0.77 567	0.54 595	0.31 498	0.49 363	0.47 513	0.63 273	0.79 425	0.65 348	0.59 274	0.64 383	0.50 400	0.65 401	0.39 381	0.29 581	0.27 603	0.29 585	0.28 594	0.21 468	0.20 474

CASS	0.45 394	0.27 479	0.42 302	0.48 520	0.22 202	0.61 443	0.34 338	0.97 476	0.62 309	0.71 393	0.85 405	0.61 368	0.55 430	0.57 301	0.41 397	0.29 581	0.16 471	0.22 485	0.18 427	0.22 491	0.28 558
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.61 541	0.51 609	1.10 609	0.45 483	0.44 602	0.65 480	0.41 473	1.19 575	1.05 566	0.70 386	0.84 395	0.98 535	0.66 504	0.82 510	0.50 467	0.29 581	0.30 617	0.27 568	0.30 602	0.46 632	0.35 606

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.78 581	0.40 577	0.76 562	0.61 625	0.67 653	0.81 540	0.69 611	1.54 656	1.11 585	0.90 523	1.36 589	1.33 613	1.16 630	1.19 608	0.88 581	0.31 591	0.30 617	0.37 619	0.48 656	0.33 584	0.33 593
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.93 609	0.50 605	1.18 621	0.59 617	0.46 614	0.97 577	0.48 521	1.70 667	2.15 669	1.58 645	1.37 592	1.42 625	1.19 635	1.31 626	1.60 648	0.31 591	0.26 594	0.32 600	0.33 620	0.40 613	0.42 629

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

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

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

PS-NSSS	0.58 529	0.44 590	0.62 486	0.42 417	0.33 527	0.66 482	0.58 575	1.02 500	0.86 463	0.77 430	1.28 576	0.72 432	0.64 490	0.82 510	0.59 508	0.31 591	0.26 594	0.40 627	0.27 588	0.33 584	0.26 541

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

SGM-Forest	0.62 542	0.32 523	0.39 256	0.43 438	0.30 476	1.02 586	0.55 565	1.09 528	1.05 566	1.06 592	1.18 555	1.10 574	0.67 507	0.88 539	0.62 517	0.31 591	0.33 638	0.33 605	0.30 602	0.30 565	0.28 558
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet	1.13 636	1.01 668	2.99 677	0.44 458	0.37 555	0.91 563	0.54 560	1.27 610	2.31 676	2.35 676	2.37 658	2.22 660	1.53 654	1.18 607	1.43 644	0.32 603	0.23 571	0.28 576	0.25 566	0.35 595	0.33 593

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MeshStereo	1.34 650	0.43 585	0.54 454	0.44 458	0.34 536	1.66 653	0.60 581	1.94 672	1.37 630	4.47 699	3.25 675	4.71 690	1.94 674	1.92 663	1.17 627	0.35 622	0.35 642	0.37 619	0.31 610	0.32 577	0.32 588
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FINET	0.67 554	0.42 583	1.00 598	0.46 504	0.43 595	0.83 551	0.89 645	1.08 524	1.50 643	0.87 501	1.14 540	0.71 423	0.68 513	0.92 557	0.70 539	0.36 626	0.30 617	0.26 555	0.24 557	0.35 595	0.33 593

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

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

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

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

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

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 554	0.81 651	0.73 546	0.53 588	0.37 555	1.40 634	0.53 556	1.04 507	0.79 425	0.88 511	0.94 443	0.95 526	0.53 412	0.93 563	0.58 503	0.39 632	0.30 617	0.57 655	0.31 610	0.53 646	0.30 574

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DStereoFS	1.87 670	0.85 656	1.03 601	0.75 656	0.62 648	2.04 667	0.65 595	1.74 669	1.55 648	1.52 643	1.90 641	2.36 666	12.92 708	3.85 694	1.74 652	0.44 642	0.31 626	0.82 668	0.46 647	0.84 663	1.10 683

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

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

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

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

FCDSN-DC	1.39 655	0.56 623	0.65 507	0.74 653	0.59 645	1.38 633	0.63 590	1.35 627	1.39 633	3.26 693	4.50 696	4.61 688	2.63 686	1.58 645	1.03 613	0.46 646	0.42 657	0.48 645	0.47 654	0.50 640	0.50 653
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CC-Net-ROB	0.82 589	0.96 663	0.85 575	0.58 613	0.45 606	1.27 628	0.70 616	1.17 571	1.02 551	0.83 475	1.23 567	0.90 512	0.77 558	1.06 587	0.69 536	0.46 646	0.34 640	1.71 681	0.38 630	0.59 655	0.36 608

FC-DCNN	1.59 661	0.51 609	0.66 513	0.61 625	0.49 621	1.56 647	0.70 616	1.66 664	1.53 645	4.64 700	4.62 697	5.85 697	3.34 695	1.84 660	1.11 621	0.46 646	0.42 657	0.47 640	0.46 647	0.48 636	0.46 641

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

GANetREF_RVC	0.80 585	0.75 645	0.86 580	0.66 640	0.42 589	1.15 612	0.98 654	1.14 554	1.19 601	1.01 574	1.02 490	1.10 574	0.90 593	1.15 602	0.76 552	0.48 650	0.39 652	0.57 655	0.38 630	0.63 656	0.46 641
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
ccnet	0.82 589	0.57 625	0.75 557	0.54 595	0.59 645	1.09 603	0.66 598	1.38 633	0.94 518	1.12 606	1.44 608	1.29 602	0.92 599	0.95 572	1.24 631	0.49 652	0.42 657	0.50 650	0.47 654	0.51 641	0.46 641

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

PDISCO_ROB	0.91 606	0.48 597	1.06 604	0.99 663	0.97 669	1.67 655	0.63 590	1.64 663	1.59 652	1.06 592	1.18 555	1.31 605	0.79 565	1.55 641	0.97 603	0.49 652	0.22 561	0.45 636	0.40 636	0.45 629	0.37 613

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

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

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

ELAS_RVC	1.60 662	0.61 630	1.01 600	0.70 649	0.56 639	2.00 665	1.89 697	1.96 673	2.65 681	3.33 694	3.26 676	3.03 674	3.41 696	2.49 681	2.09 666	0.52 656	0.45 665	0.50 650	0.48 656	0.54 648	0.52 655
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 664	0.61 630	0.95 591	0.68 646	0.55 636	3.01 688	1.55 688	2.39 680	2.33 677	3.64 696	3.89 688	2.75 671	2.90 690	2.15 673	2.27 673	0.52 656	0.45 665	0.50 650	0.48 656	0.54 648	0.52 655
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.76 575	0.75 645	1.08 608	1.01 666	0.90 663	0.69 492	0.50 532	1.11 537	1.03 556	0.78 434	1.11 524	0.80 477	0.72 538	0.88 539	0.63 521	0.53 660	0.27 603	0.76 663	0.46 647	0.66 658	0.47 646

UDG	0.88 600	0.82 654	0.67 517	1.00 665	0.96 668	1.02 586	0.57 574	1.13 545	0.99 537	0.90 523	0.97 469	1.31 605	0.99 613	0.85 529	0.84 567	0.54 661	0.32 632	1.77 682	0.40 636	0.94 667	0.66 661

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.24 646	0.90 659	1.13 613	0.86 659	0.88 662	1.11 605	0.99 656	1.42 639	1.53 645	1.59 647	2.48 660	2.24 662	1.53 654	1.96 666	1.30 636	0.76 669	0.70 677	0.78 665	1.00 689	0.71 661	0.88 671
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	2.78 683	1.26 675	7.04 692	1.16 671	1.48 681	8.00 703	6.02 708	2.60 682	1.92 665	2.12 669	2.64 667	3.34 682	3.05 692	6.49 701	3.39 683	0.78 670	0.76 685	0.75 662	0.76 676	0.97 671	1.18 689

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

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

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

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

anonymity	0.97 613	0.89 658	1.05 603	0.92 661	1.03 674	0.97 577	0.81 636	1.29 614	0.91 500	1.07 595	0.98 470	1.00 541	0.95 608	1.02 582	0.92 596	0.96 674	0.95 696	0.90 670	0.91 686	0.92 666	0.94 673

SPS-STEREO	1.25 647	0.93 660	1.06 604	1.04 667	1.03 674	1.41 636	0.91 649	1.51 651	1.19 601	2.09 668	1.83 637	1.94 655	1.39 647	1.62 647	1.39 642	0.97 676	0.94 695	0.90 670	0.89 682	0.96 669	0.96 676
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 652	0.94 662	1.25 629	0.96 662	1.00 672	1.52 645	1.02 659	1.34 623	1.21 605	2.64 681	2.65 668	2.44 667	1.56 658	1.64 650	1.26 633	0.97 676	0.95 696	0.90 670	0.90 683	0.94 667	0.96 676

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LRCNet_RVC	21.24 717	31.15 721	21.41 709	28.98 719	23.82 718	3.13 689	0.60 581	20.96 721	1.59 652	25.58 722	28.15 727	21.99 721	14.79 709	21.94 721	16.41 710	28.89 732	14.87 722	33.53 729	31.28 729	29.51 730	26.16 727

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		8.86 708

Low-res two-view benchmark