Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo+	0.45 205	0.21 71	0.43 77	0.41 100	0.39 403	0.15 1	0.19 7	0.44 10	0.36 72	0.26 13	0.25 12	0.31 57	0.41 147	1.43 415	0.30 119	0.17 182	0.12 101	0.15 52	0.11 13	1.16 662	1.70 677

LGCAT	0.27 23	0.19 23	0.37 16	0.38 53	0.24 78	0.16 2	0.21 29	0.35 3	0.25 12	0.35 78	0.26 17	0.30 52	0.26 38	0.62 135	0.27 70	0.27 509	0.22 514	0.13 2	0.17 278	0.13 7	0.21 382

S2M2_XL	0.24 4	0.24 165	0.39 42	0.34 5	0.24 78	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 31	0.40 75	0.24 13	0.23 23	0.32 3	0.26 55	0.20 330	0.18 430	0.18 203	0.16 248	0.18 209	0.14 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DepthFocus	0.24 4	0.18 9	0.38 33	0.36 18	0.28 181	0.20 4	0.23 52	0.36 5	0.23 8	0.28 20	0.35 56	0.20 2	0.21 8	0.38 14	0.22 1	0.18 233	0.14 270	0.20 281	0.20 364	0.17 162	0.12 21

PipStereo	0.24 4	0.17 4	0.34 3	0.34 5	0.18 3	0.21 5	0.21 29	0.54 35	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 143	0.34 105	0.37 11	0.24 14	0.14 53	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 4	0.34 3	0.35 11	0.18 3	0.21 5	0.20 14	0.50 26	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 143	0.35 113	0.37 11	0.24 14	0.14 53	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

MatchStereo	0.28 35	0.21 71	0.39 42	0.33 1	0.18 3	0.22 7	0.23 52	0.65 94	0.48 135	0.27 18	0.47 120	0.25 19	0.24 25	0.49 80	0.31 146	0.16 123	0.12 101	0.14 17	0.10 2	0.13 7	0.13 71
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 3	0.39 65	0.26 124	0.24 8	0.24 67	0.33 2	0.26 16	0.21 1	0.27 26	0.21 3	0.20 5	0.34 5	0.28 88	0.12 9	0.10 9	0.16 103	0.16 248	0.13 7	0.13 71

mm2	0.25 10	0.19 23	0.37 16	0.37 32	0.24 78	0.25 9	0.20 14	0.49 18	0.32 44	0.22 2	0.26 17	0.40 128	0.21 8	0.45 50	0.24 14	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

mm1	0.24 4	0.19 23	0.37 16	0.37 32	0.24 78	0.25 9	0.20 14	0.41 7	0.32 44	0.22 2	0.26 17	0.40 128	0.21 8	0.45 50	0.24 14	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

PSi22a	0.22 1	0.17 4	0.31 1	0.33 1	0.18 3	0.25 9	0.20 14	0.49 18	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 110	0.31 76	0.31 2	0.22 1	0.15 83	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

Foundation-i32	0.22 1	0.17 4	0.32 2	0.33 1	0.16 1	0.25 9	0.22 39	0.41 7	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 87	0.32 86	0.30 1	0.24 14	0.15 83	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.14 44	0.10 1

dual_stereo	0.27 23	0.19 23	0.35 7	0.39 65	0.21 25	0.25 9	0.22 39	0.48 15	0.31 34	0.32 52	0.26 17	0.37 110	0.24 25	0.83 221	0.29 100	0.16 123	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

derf	0.25 10	0.20 42	0.40 53	0.40 79	0.23 55	0.26 14	0.19 7	0.47 13	0.32 44	0.26 13	0.26 17	0.39 122	0.21 8	0.47 71	0.24 14	0.14 53	0.13 203	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.13 71

Wavelet-MonSter	0.27 23	0.20 42	0.41 61	0.39 65	0.26 124	0.26 14	0.25 74	0.49 18	0.29 26	0.36 88	0.47 120	0.28 40	0.32 86	0.49 80	0.26 55	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.12 21

LG-Stereo_L2	0.29 43	0.20 42	0.45 97	0.37 32	0.25 106	0.26 14	0.20 14	0.78 153	0.28 22	0.28 20	0.26 17	0.24 13	0.26 38	0.91 249	0.23 8	0.15 83	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.11 3

StereoAnything_RVC	0.45 205	1.43 667	0.48 117	0.35 11	0.20 17	0.26 14	0.21 29	0.43 9	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 124	1.27 362	0.22 1	0.21 365	0.11 38	0.14 17	0.10 2	2.37 677	0.11 3

RAStereo	0.34 93	0.21 71	0.66 270	0.47 218	0.27 154	0.26 14	0.29 117	0.69 116	0.63 204	0.32 52	0.42 84	0.45 157	0.31 76	0.45 50	0.34 191	0.17 182	0.15 334	0.19 229	0.15 202	0.18 209	0.13 71

CroCo-Stereo	0.40 160	0.31 388	0.73 327	0.58 438	0.27 154	0.26 14	0.33 168	0.95 244	0.81 277	0.42 137	0.47 120	0.65 279	0.47 202	0.39 21	0.34 191	0.18 233	0.15 334	0.16 103	0.14 171	0.19 261	0.16 216
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
monsterstereo	0.34 93	0.20 42	0.44 82	0.45 186	0.35 334	0.27 20	0.29 117	0.53 31	0.51 156	0.44 150	0.61 188	0.26 24	0.25 28	1.19 343	0.27 70	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.10 1

qqai	0.26 13	0.20 42	0.41 61	0.40 79	0.23 55	0.28 21	0.19 7	0.51 27	0.32 44	0.26 13	0.25 12	0.42 139	0.21 8	0.48 78	0.24 14	0.15 83	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.13 71

Monster-pub-mixall	0.30 48	0.19 23	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.28 21	0.18 2	0.58 53	0.34 62	0.36 88	0.34 52	0.26 24	0.20 5	1.40 412	0.24 14	0.15 83	0.11 38	0.13 2	0.10 2	0.12 1	0.13 71

CroCo-Stereo Lap2	0.44 196	0.34 452	0.77 366	0.61 479	0.79 614	0.28 21	0.35 195	0.75 143	0.71 244	0.38 114	0.50 140	0.72 303	0.55 287	0.57 110	0.47 329	0.17 182	0.18 430	0.19 229	0.16 248	0.21 355	0.20 359

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 213	1.22 657	2.46 644	0.39 65	0.30 229	0.29 24	0.28 105	0.81 176	0.34 62	0.33 58	0.47 120	0.38 119	0.44 175	0.37 11	0.25 39	0.15 83	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.16 117	0.16 216

252Zero-FE	0.27 23	0.22 104	0.40 53	0.41 100	0.24 78	0.29 24	0.19 7	0.59 55	0.46 127	0.31 46	0.33 47	0.22 4	0.25 28	0.40 28	0.29 100	0.16 123	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

LG-Stereo_L1	0.30 48	0.20 42	0.44 82	0.37 32	0.26 124	0.29 24	0.21 29	0.66 102	0.26 16	0.25 11	0.25 12	0.24 13	0.22 21	1.24 355	0.23 8	0.15 83	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.11 3

DispViT+	0.33 80	0.19 23	0.37 16	0.36 18	0.56 528	0.30 27	0.23 52	0.72 128	0.55 177	0.33 58	0.34 52	0.30 52	0.25 28	1.12 326	0.29 100	0.15 83	0.12 101	0.13 2	0.10 2	0.13 7	0.12 21

HiDET	0.26 13	0.18 9	0.37 16	0.38 53	0.24 78	0.30 27	0.20 14	0.54 35	0.33 53	0.27 18	0.30 41	0.33 79	0.25 28	0.46 60	0.30 119	0.14 53	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

zero-FE	0.36 121	0.22 104	0.47 112	0.45 186	0.43 441	0.30 27	0.24 67	0.61 67	0.33 53	0.33 58	0.41 82	0.37 110	0.50 245	0.64 140	0.32 158	0.22 396	0.11 38	0.18 203	0.12 68	0.83 647	0.16 216

MaDis-Stereo	0.36 121	0.25 205	0.58 223	0.44 168	0.34 327	0.30 27	0.30 127	0.72 128	0.50 145	0.37 99	0.36 59	0.58 247	0.49 233	0.52 91	0.36 214	0.19 287	0.16 372	0.19 229	0.15 202	0.18 209	0.14 130

LiteMatch*	0.27 23	0.19 23	0.49 125	0.38 53	0.27 154	0.31 31	0.23 52	0.49 18	0.38 87	0.29 31	0.28 30	0.36 97	0.29 58	0.46 60	0.24 14	0.15 83	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.13 7	0.13 71

LACA1	0.25 10	0.20 42	0.38 33	0.34 5	0.18 3	0.31 31	0.27 98	0.45 11	0.25 12	0.30 42	0.22 8	0.25 19	0.32 86	0.46 60	0.25 39	0.16 123	0.12 101	0.14 17	0.12 68	0.15 81	0.12 21

Test_v1	0.27 23	0.20 42	0.37 16	0.34 5	0.25 106	0.31 31	0.30 127	0.59 55	0.37 79	0.29 31	0.33 47	0.25 19	0.25 28	0.48 78	0.24 14	0.15 83	0.11 38	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.11 3

LCMNet	0.28 35	0.18 9	0.36 10	0.37 32	0.24 78	0.31 31	0.20 14	0.57 51	0.57 182	0.28 20	0.32 46	0.33 79	0.29 58	0.54 96	0.30 119	0.14 53	0.13 203	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

DDF-Stereo	0.37 131	0.22 104	0.47 112	0.48 250	0.42 430	0.31 31	0.24 67	0.53 31	0.33 53	0.33 58	0.40 75	0.37 110	0.48 216	0.91 249	0.32 158	0.23 423	0.11 38	0.18 203	0.12 68	0.86 649	0.16 216

S2M2_L	0.34 93	0.28 295	0.45 97	0.40 79	0.30 229	0.31 31	0.16 1	0.60 65	0.64 209	0.31 46	0.48 127	0.47 168	0.34 105	0.38 14	0.32 158	0.25 470	0.22 514	0.20 281	0.22 439	0.25 438	0.22 404
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 4	0.21 71	0.36 10	0.38 53	0.22 43	0.32 37	0.22 39	0.39 6	0.23 8	0.30 42	0.25 12	0.30 52	0.33 94	0.34 5	0.26 55	0.16 123	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.13 7	0.12 21

aanet-new-78k	0.35 105	0.22 104	0.91 441	0.43 134	0.21 25	0.33 38	0.36 212	0.65 94	0.32 44	0.32 52	0.40 75	0.31 57	0.59 318	0.91 249	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 103	0.12 68	0.18 209	0.12 21

IGEV-Stereo++	0.30 48	0.20 42	0.40 53	0.46 202	0.30 229	0.33 38	0.22 39	0.75 143	0.45 121	0.32 52	0.41 82	0.32 66	0.48 216	0.38 14	0.27 70	0.15 83	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.13 71

aanet-new-34k	0.33 80	0.22 104	0.65 260	0.40 79	0.20 17	0.34 40	0.30 127	0.80 169	0.42 104	0.34 68	0.53 158	0.34 87	0.57 306	0.38 14	0.25 39	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.12 21

LiteMatch	0.32 66	0.24 165	0.37 16	0.45 186	0.25 106	0.34 40	0.31 139	0.49 18	0.32 44	0.29 31	0.27 26	0.40 128	0.48 216	0.45 50	0.66 430	0.21 365	0.12 101	0.19 229	0.16 248	0.18 209	0.19 321

GeoVLM	0.26 13	0.19 23	0.37 16	0.37 32	0.24 78	0.34 40	0.20 14	0.49 18	0.31 34	0.29 31	0.26 17	0.40 128	0.26 38	0.45 50	0.27 70	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

MonSter++	0.26 13	0.19 23	0.37 16	0.37 32	0.24 78	0.34 40	0.20 14	0.49 18	0.31 34	0.29 31	0.26 17	0.40 128	0.26 38	0.45 50	0.27 70	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

monsters	0.34 93	0.20 42	0.41 61	0.39 65	0.36 350	0.34 40	0.27 98	0.66 102	0.43 109	0.47 170	0.40 75	0.22 4	0.23 23	1.33 380	0.25 39	0.13 26	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

GCAP-BAT	0.39 145	0.22 104	0.65 260	0.43 134	0.35 334	0.34 40	0.37 239	0.83 189	0.67 228	0.48 179	0.56 175	0.55 222	0.38 133	0.74 188	0.31 146	0.17 182	0.13 203	0.18 203	0.14 171	0.15 81	0.15 175

GCAPDPT-zeroshot	0.39 145	0.22 104	0.65 260	0.43 134	0.35 334	0.34 40	0.37 239	0.83 189	0.67 228	0.48 179	0.56 175	0.55 222	0.38 133	0.74 188	0.31 146	0.17 182	0.13 203	0.18 203	0.14 171	0.15 81	0.15 175

AFF-stereo	0.58 318	0.25 205	0.64 253	0.46 202	0.29 205	0.34 40	0.38 247	1.15 337	1.14 439	1.17 436	1.60 558	1.10 454	0.71 376	0.97 274	0.43 288	0.13 26	0.11 38	0.19 229	0.19 328	0.17 162	0.14 130

DLNR-FE	23.17 715	48.55 734	42.94 720	176.85 736	78.48 730	0.35 48	0.21 29	23.51 714	0.75 252	0.66 260	0.86 275	0.59 256	0.30 67	1.55 442	0.44 291	9.85 716	0.12 101	0.18 203	0.14 171	76.92 734	0.16 216

MLG-Stereo_test2	0.26 13	0.20 42	0.36 10	0.37 32	0.22 43	0.35 48	0.18 2	0.45 11	0.21 4	0.26 13	0.23 10	0.34 87	0.20 5	0.77 194	0.23 8	0.16 123	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.13 7	0.11 3

plain	0.46 213	0.27 268	1.01 482	0.50 284	0.40 414	0.35 48	0.37 239	0.87 201	0.56 180	0.43 144	0.76 246	0.42 139	0.40 143	1.13 329	0.45 306	0.21 365	0.15 334	0.24 417	0.19 328	0.24 425	0.16 216

MIF-Stereo (partial)	0.45 205	0.25 205	0.70 298	0.50 284	0.52 511	0.35 48	0.26 88	0.91 221	0.59 195	0.45 158	0.71 231	0.51 194	0.51 257	1.11 322	0.45 306	0.20 330	0.16 372	0.23 397	0.20 364	0.24 425	0.18 275

DLNR_Zeroshot_test	23.17 715	48.52 733	43.29 721	176.68 735	78.69 731	0.35 48	0.21 29	23.41 713	0.75 252	0.66 260	0.86 275	0.59 256	0.30 67	1.56 445	0.44 291	9.57 712	0.12 101	0.18 203	0.14 171	76.92 734	0.16 216

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 58	0.20 42	0.57 215	0.40 79	0.22 43	0.36 53	0.33 168	0.73 134	0.31 34	0.37 99	0.40 75	0.31 57	0.44 175	0.50 86	0.26 55	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.16 117	0.13 71

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 121	0.23 139	0.54 178	0.50 284	0.28 181	0.36 53	0.22 39	1.02 274	0.39 89	0.42 137	0.64 200	0.36 97	0.51 257	0.39 21	0.29 100	0.18 233	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.18 209	0.18 275

GREAT-IGEV	0.32 66	0.20 42	0.42 71	0.37 32	0.29 205	0.36 53	0.28 105	0.56 46	0.58 186	0.28 20	0.50 140	0.29 42	0.29 58	0.84 226	0.27 70	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.17 162	0.14 130
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
LACA3	0.27 23	0.21 71	0.38 33	0.35 11	0.19 10	0.37 56	0.38 247	0.47 13	0.28 22	0.29 31	0.27 26	0.26 24	0.31 76	0.73 179	0.22 1	0.16 123	0.12 101	0.13 2	0.10 2	0.15 81	0.11 3

111111	0.34 93	0.20 42	0.41 61	0.45 186	0.42 430	0.37 56	0.22 39	0.95 244	0.38 87	0.31 46	0.31 42	0.40 128	0.27 49	0.96 266	0.26 55	0.17 182	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.15 81	0.13 71

LG-Stereo	0.34 93	0.25 205	0.78 376	0.47 218	0.26 124	0.37 56	0.30 127	0.71 126	0.52 163	0.36 88	0.57 180	0.29 42	0.21 8	0.50 86	0.36 214	0.13 26	0.13 203	0.20 281	0.18 303	0.18 209	0.12 21

AEACV	0.37 131	0.24 165	0.52 156	0.47 218	0.51 498	0.37 56	0.38 247	0.65 94	0.53 170	0.42 137	0.56 175	0.46 161	0.60 322	0.53 93	0.30 119	0.16 123	0.13 203	0.18 203	0.15 202	0.17 162	0.14 130

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 145	0.52 560	1.32 558	0.44 168	0.38 392	0.38 60	0.23 52	0.95 244	0.41 99	0.36 88	0.43 96	0.41 136	0.42 155	0.45 50	0.29 100	0.14 53	0.13 203	0.16 103	0.13 129	0.15 81	0.14 130

WQFJA1++	1.55 609	0.22 104	0.45 97	0.38 53	0.28 181	0.38 60	0.20 14	0.62 70	0.28 22	0.38 114	0.39 70	0.34 87	0.39 137	0.64 140	0.27 70	0.19 287	0.12 101	0.16 103	0.12 68	25.04 718	0.14 130

MLG-Stereo_test1	0.27 23	0.19 23	0.38 33	0.40 79	0.24 78	0.38 60	0.20 14	0.59 55	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 79	0.27 49	0.90 248	0.25 39	0.14 53	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.12 21

Reg-Stereo(zero)	0.44 196	0.22 104	0.45 97	0.43 134	0.23 55	0.38 60	0.25 74	0.76 146	1.08 401	0.90 315	0.78 251	0.90 373	0.47 202	0.70 166	0.36 214	0.15 83	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.15 175

GIP-stereo	0.34 93	0.23 139	0.45 97	0.50 284	0.36 350	0.38 60	0.23 52	0.78 153	0.52 163	0.34 68	0.51 146	0.46 161	0.38 133	0.51 89	0.27 70	0.20 330	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.16 117	0.14 130

CAR	0.27 23	0.18 9	0.39 42	0.37 32	0.25 106	0.39 65	0.20 14	0.52 28	0.36 72	0.35 78	0.33 47	0.29 42	0.19 2	0.49 80	0.26 55	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.13 71

MSE-Stereo	0.26 13	0.19 23	0.39 42	0.36 18	0.25 106	0.39 65	0.20 14	0.52 28	0.36 72	0.28 20	0.33 47	0.29 42	0.19 2	0.46 60	0.24 14	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.13 71

PointNet	0.27 23	0.19 23	0.37 16	0.39 65	0.23 55	0.39 65	0.26 88	0.54 35	0.34 62	0.24 9	0.31 42	0.38 119	0.21 8	0.49 80	0.26 55	0.15 83	0.12 101	0.17 154	0.12 68	0.15 81	0.11 3

LACA2	0.27 23	0.21 71	0.44 82	0.35 11	0.18 3	0.39 65	0.39 264	0.56 46	0.27 20	0.29 31	0.33 47	0.36 97	0.26 38	0.45 50	0.22 1	0.15 83	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.16 117	0.11 3

VMStereo-Base	0.38 138	0.23 139	0.44 82	0.36 18	0.22 43	0.39 65	0.34 183	0.70 121	0.86 291	0.43 144	0.69 223	0.60 258	0.33 94	0.73 179	0.35 202	0.17 182	0.14 270	0.15 52	0.12 68	0.17 162	0.17 248

gasm-f	0.34 93	0.22 104	0.42 71	0.43 134	0.31 259	0.39 65	0.44 339	0.74 140	0.33 53	0.34 68	0.64 200	0.32 66	0.46 190	0.55 102	0.28 88	0.21 365	0.12 101	0.17 154	0.12 68	0.18 209	0.14 130

SCV	0.46 213	0.26 235	0.55 193	0.47 218	0.25 106	0.39 65	0.38 247	1.98 588	0.60 197	0.35 78	0.48 127	0.55 222	0.36 124	1.28 364	0.32 158	0.24 442	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.18 209	0.14 130

MC-Stereo	0.43 182	0.23 139	0.48 117	0.51 316	0.28 181	0.39 65	0.32 155	0.88 210	0.68 234	0.60 242	0.84 268	0.56 235	0.61 333	1.03 295	0.31 146	0.17 182	0.11 38	0.17 154	0.15 202	0.16 117	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 80	0.20 42	0.45 97	0.44 168	0.30 229	0.40 73	0.34 183	0.73 134	0.43 109	0.37 99	0.61 188	0.41 136	0.51 257	0.36 10	0.27 70	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.16 117	0.14 130

CSFM-Stereo	0.26 13	0.18 9	0.37 16	0.39 65	0.21 25	0.40 73	0.21 29	0.53 31	0.29 26	0.30 42	0.28 30	0.31 57	0.29 58	0.47 71	0.25 39	0.15 83	0.13 203	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.11 3

Select-FE	0.74 427	0.39 501	1.56 596	0.55 398	0.46 469	0.40 73	0.22 39	1.86 553	0.68 234	1.05 366	1.31 464	1.82 600	1.74 628	1.11 322	0.38 238	0.21 365	0.16 372	0.21 320	0.25 491	0.19 261	0.31 529

ours_stereo	0.39 145	0.28 295	0.51 146	0.46 202	0.30 229	0.40 73	0.44 339	0.73 134	0.56 180	0.35 78	0.56 175	0.46 161	0.33 94	1.11 322	0.32 158	0.16 123	0.13 203	0.19 229	0.15 202	0.19 261	0.14 130

rvit_stereo_ft	0.47 221	0.35 472	0.87 419	0.67 540	0.42 430	0.40 73	0.59 485	0.81 176	0.74 251	0.46 165	0.55 171	0.57 240	0.49 233	0.65 151	0.50 350	0.25 470	0.17 405	0.22 356	0.22 439	0.24 425	0.17 248

UniTT-Stereo	0.36 121	0.23 139	0.59 229	0.48 250	0.36 350	0.40 73	0.32 155	0.53 31	0.49 138	0.54 214	0.55 171	0.36 97	0.31 76	0.58 114	0.51 356	0.20 330	0.15 334	0.17 154	0.15 202	0.19 261	0.15 175

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 277	0.25 205	0.68 280	0.43 134	0.24 78	0.40 73	0.34 183	1.04 285	1.09 409	1.32 514	1.60 558	0.80 325	0.68 362	0.67 158	0.39 249	0.13 26	0.10 9	0.18 203	0.17 278	0.17 162	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 196	1.50 673	1.55 595	0.37 32	0.33 305	0.41 80	0.26 88	0.79 160	0.35 69	0.34 68	0.46 116	0.41 136	0.41 147	0.45 50	0.24 14	0.15 83	0.13 203	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.18 275

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 58	0.22 104	0.48 117	0.41 100	0.26 124	0.41 80	0.26 88	0.76 146	0.33 53	0.33 58	0.43 96	0.29 42	0.46 190	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 162	0.18 275

IGEV-FE	0.53 260	0.30 352	0.99 472	0.56 414	0.35 334	0.41 80	0.32 155	1.37 404	0.63 204	1.00 348	1.09 363	0.94 389	0.41 147	0.83 221	0.39 249	0.18 233	0.12 101	0.19 229	0.18 303	0.19 261	0.17 248

HART	0.45 205	0.22 104	0.54 178	0.50 284	0.26 124	0.41 80	0.29 117	1.03 279	0.50 145	0.58 230	1.45 516	0.61 263	0.35 113	1.08 315	0.30 119	0.15 83	0.13 203	0.19 229	0.14 171	0.19 261	0.14 130

fast-iter	0.64 356	0.32 404	0.68 280	0.47 218	0.51 498	0.41 80	0.36 212	1.04 285	0.75 252	1.31 510	1.43 508	1.62 567	1.12 549	0.94 262	0.88 504	0.15 83	0.12 101	0.20 281	0.20 364	0.20 310	0.18 275

CoSv	0.64 356	0.32 404	0.68 280	0.47 218	0.51 498	0.41 80	0.36 212	1.04 285	0.75 252	1.31 510	1.43 508	1.62 567	1.12 549	0.94 262	0.88 504	0.15 83	0.12 101	0.20 281	0.20 364	0.20 310	0.18 275

rvit_stereo_0081	0.44 196	0.33 427	0.64 253	0.54 373	0.35 334	0.41 80	0.44 339	0.66 102	0.95 326	0.48 179	0.52 151	0.50 190	0.46 190	0.82 219	0.44 291	0.25 470	0.20 468	0.22 356	0.19 328	0.25 438	0.17 248

rvit_stereo_0082	0.44 196	0.33 427	0.64 253	0.54 373	0.35 334	0.41 80	0.44 339	0.66 102	0.95 326	0.48 179	0.52 151	0.50 190	0.46 190	0.82 219	0.44 291	0.25 470	0.20 468	0.22 356	0.19 328	0.25 438	0.17 248

H2IRNET	0.56 303	0.26 235	0.66 270	0.47 218	0.35 334	0.41 80	0.26 88	0.92 224	1.17 464	0.61 244	1.28 453	1.08 441	0.86 447	0.99 284	0.63 419	0.19 287	0.16 372	0.22 356	0.25 491	0.21 355	0.18 275

IGEV_Zeroshot_test	0.53 260	0.30 352	0.99 472	0.56 414	0.35 334	0.41 80	0.32 155	1.37 404	0.63 204	1.00 348	1.09 363	0.95 398	0.41 147	0.83 221	0.39 249	0.18 233	0.12 101	0.19 229	0.18 303	0.19 261	0.17 248

2.5w	0.31 58	0.23 139	0.46 109	0.39 65	0.24 78	0.42 90	0.39 264	0.61 67	0.30 30	0.37 99	0.53 158	0.24 13	0.25 28	0.77 194	0.28 88	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.12 68	0.14 44	0.12 21

2.75w_new	0.31 58	0.23 139	0.43 77	0.35 11	0.23 55	0.42 90	0.42 302	0.54 35	0.35 69	0.47 170	0.43 96	0.24 13	0.30 67	0.66 154	0.33 176	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.12 21

MLG-Stereo	0.29 43	0.19 23	0.38 33	0.41 100	0.20 17	0.42 90	0.20 14	0.66 102	0.21 4	0.25 11	0.22 8	0.33 79	0.28 54	1.09 316	0.25 39	0.14 53	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.12 21

LGtest1	0.27 23	0.21 71	0.44 82	0.41 100	0.21 25	0.42 90	0.19 7	0.56 46	0.26 16	0.29 31	0.24 11	0.29 42	0.29 58	0.55 102	0.25 39	0.18 233	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.14 44	0.13 71

Occ-G	0.42 175	0.21 71	0.48 117	0.41 100	0.26 124	0.42 90	0.62 496	0.77 150	0.49 138	0.43 144	0.66 208	1.02 424	0.46 190	0.78 201	0.41 267	0.16 123	0.13 203	0.18 203	0.13 129	0.16 117	0.16 216

rvit_stereo_0080	0.44 196	0.32 404	0.71 309	0.47 218	0.36 350	0.42 90	0.55 453	0.82 184	0.68 234	0.50 196	0.60 186	0.55 222	0.47 202	0.59 116	0.44 291	0.26 493	0.21 492	0.20 281	0.20 364	0.31 514	0.19 321

CAS++	0.47 221	0.31 388	0.56 202	0.47 218	0.32 281	0.42 90	0.28 105	1.76 519	0.72 246	0.71 267	0.72 235	0.37 110	0.28 54	0.69 162	0.33 176	0.27 509	0.22 514	0.26 476	0.21 410	0.29 495	0.19 321
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
whm_eth	0.44 196	0.32 404	0.71 309	0.47 218	0.36 350	0.42 90	0.55 453	0.82 184	0.68 234	0.50 196	0.60 186	0.55 222	0.47 202	0.59 116	0.44 291	0.26 493	0.21 492	0.20 281	0.20 364	0.31 514	0.19 321

RAFT+CT+SA	0.58 318	0.29 330	0.60 232	0.66 528	0.37 370	0.42 90	0.55 453	1.27 386	1.03 370	0.70 265	1.22 427	0.60 258	0.70 371	1.64 459	0.41 267	0.18 233	0.13 203	0.22 356	0.22 439	0.21 355	0.18 275

MGA	0.26 13	0.19 23	0.39 42	0.36 18	0.26 124	0.43 99	0.20 14	0.49 18	0.37 79	0.28 20	0.31 42	0.31 57	0.19 2	0.46 60	0.24 14	0.15 83	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.14 130

aanet-new-90k	0.34 93	0.21 71	0.77 366	0.41 100	0.23 55	0.43 99	0.36 212	0.64 84	0.30 30	0.28 20	0.40 75	0.31 57	0.50 245	0.97 274	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.19 261	0.11 3

aanet-new-16k	0.32 66	0.21 71	0.56 202	0.45 186	0.22 43	0.43 99	0.21 29	0.66 102	0.44 117	0.36 88	0.43 96	0.37 110	0.48 216	0.41 32	0.28 88	0.14 53	0.10 9	0.16 103	0.12 68	0.18 209	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 80	0.20 42	0.45 97	0.40 79	0.26 124	0.43 99	0.39 264	0.86 199	0.51 156	0.36 88	0.48 127	0.34 87	0.45 182	0.35 7	0.26 55	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.12 21

NLSM3	0.36 121	0.21 71	0.43 77	0.45 186	0.36 350	0.43 99	0.32 155	0.69 116	0.58 186	0.41 130	0.68 218	0.39 122	0.43 164	0.60 128	0.35 202	0.14 53	0.12 101	0.19 229	0.17 278	0.16 117	0.13 71

asda	0.30 48	0.24 165	0.42 71	0.38 53	0.23 55	0.43 99	0.34 183	0.58 53	0.37 79	0.38 114	0.42 84	0.27 31	0.34 105	0.52 91	0.30 119	0.11 1	0.09 1	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.12 21

SGD-Stereo	0.32 66	0.20 42	0.40 53	0.38 53	0.19 10	0.43 99	0.22 39	0.64 84	0.33 53	0.42 137	0.34 52	0.27 31	0.35 113	1.15 332	0.30 119	0.20 330	0.10 9	0.15 52	0.13 129	0.17 162	0.13 71

fffft	0.38 138	0.23 139	0.51 146	0.44 168	0.32 281	0.43 99	0.48 389	0.76 146	0.36 72	0.44 150	0.34 52	0.38 119	0.31 76	1.31 371	0.32 158	0.14 53	0.11 38	0.19 229	0.15 202	0.16 117	0.16 216
1: 1. 1
mms	0.40 160	0.27 268	0.52 156	0.46 202	0.32 281	0.43 99	0.46 368	0.70 121	0.46 127	0.35 78	0.58 183	0.44 149	0.30 67	1.36 392	0.33 176	0.16 123	0.13 203	0.18 203	0.15 202	0.19 261	0.15 175

AnonymousM	0.59 323	1.11 649	0.41 61	0.44 168	0.32 281	0.43 99	0.47 376	1.05 293	0.64 209	0.98 340	0.63 195	0.67 287	0.43 164	0.59 116	0.41 267	0.20 330	0.15 334	1.84 678	0.84 666	0.14 44	0.13 71

XX-Stereo	0.63 344	0.26 235	1.90 621	0.81 607	0.67 575	0.43 99	0.23 52	1.03 279	0.58 186	0.65 257	1.56 548	1.41 527	0.39 137	1.28 364	0.35 202	0.20 330	0.14 270	0.20 281	0.19 328	0.18 209	0.14 130

AdaDepth	0.30 48	0.22 104	0.49 125	0.44 168	0.27 154	0.44 110	0.24 67	0.52 28	0.30 30	0.31 46	0.37 62	0.26 24	0.32 86	0.79 206	0.25 39	0.12 9	0.12 101	0.16 103	0.13 129	0.16 117	0.15 175

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 395	3.18 700	2.55 647	0.39 65	0.23 55	0.44 110	0.23 52	0.63 77	0.42 104	0.44 150	0.44 105	0.34 87	0.28 54	0.56 105	0.29 100	1.35 674	0.10 9	0.22 356	0.19 328	0.46 598	1.31 669

MoCha-V2	0.40 160	0.20 42	0.49 125	0.50 284	0.21 25	0.44 110	0.33 168	0.93 233	0.53 170	0.53 208	0.53 158	0.42 139	0.58 317	1.09 316	0.27 70	0.14 53	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.17 162	0.15 175

EGLCR-Stereo	0.37 131	0.22 104	0.51 146	0.43 134	0.26 124	0.44 110	0.22 39	0.99 261	0.48 135	0.42 137	0.42 84	0.67 287	0.29 58	0.86 236	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.19 229	0.17 278	0.17 162	0.15 175

quiztm	0.48 227	0.26 235	0.52 156	0.49 272	0.55 524	0.45 114	0.42 302	1.45 428	0.81 277	0.79 285	1.14 391	0.57 240	0.32 86	0.58 114	0.36 214	0.17 182	0.12 101	0.17 154	0.14 171	0.18 209	0.15 175

FE-Mocha	0.49 236	0.30 352	0.87 419	0.48 250	0.36 350	0.45 114	0.22 39	1.58 466	0.49 138	1.00 348	1.09 363	0.74 306	0.41 147	0.55 102	0.30 119	0.18 233	0.12 101	0.21 320	0.20 364	0.17 162	0.15 175

2.25w	0.32 66	0.24 165	0.48 117	0.37 32	0.24 78	0.45 114	0.25 74	0.62 70	0.40 93	0.45 158	0.58 183	0.27 31	0.32 86	0.74 188	0.35 202	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.14 130

IGEV	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.37 32	0.31 259	0.45 114	0.21 29	0.59 55	0.40 93	0.31 46	0.43 96	0.26 24	0.21 8	0.43 41	0.25 39	0.13 26	0.12 101	0.16 103	0.13 129	0.12 1	0.12 21

AIO-Stereo	0.37 131	0.25 205	0.51 146	0.47 218	0.23 55	0.45 114	0.39 264	1.07 308	0.52 163	0.41 130	0.48 127	0.52 202	0.25 28	0.72 174	0.30 119	0.16 123	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.13 71

IGEV++	0.40 160	0.22 104	0.51 146	0.52 337	0.29 205	0.45 114	0.25 74	1.65 484	0.46 127	0.37 99	0.57 180	0.46 161	0.45 182	0.50 86	0.38 238	0.19 287	0.12 101	0.16 103	0.13 129	0.16 117	0.15 175

CREStereo++_RVC	0.47 221	0.21 71	0.38 33	0.45 186	0.38 392	0.45 114	0.25 74	0.75 143	1.29 530	0.80 288	1.21 424	0.47 168	0.37 128	0.53 93	0.44 291	0.16 123	0.11 38	0.15 52	0.80 664	0.18 209	0.11 3
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
TestStereo_HL3	0.64 356	0.24 165	1.46 584	0.38 53	0.30 229	0.46 121	0.33 168	1.07 308	0.95 326	0.60 242	0.79 257	0.61 263	0.49 233	3.47 596	0.75 461	0.16 123	0.13 203	0.16 103	0.13 129	0.16 117	0.18 275

DF	0.38 138	0.22 104	0.60 232	0.46 202	0.26 124	0.46 121	0.31 139	0.84 195	0.47 131	0.43 144	0.66 208	0.58 247	0.31 76	0.79 206	0.30 119	0.18 233	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.16 117	0.15 175

aanet-new-14k	0.36 121	0.24 165	0.83 395	0.46 202	0.22 43	0.46 121	0.33 168	0.66 102	0.61 198	0.39 125	0.48 127	0.29 42	0.64 349	0.41 32	0.29 100	0.15 83	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.21 355	0.14 130

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 169	0.19 23	0.84 400	0.40 79	0.28 181	0.46 121	0.28 105	0.78 153	0.37 79	0.34 68	0.51 146	0.39 122	0.48 216	0.39 21	0.23 8	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 162	1.46 671

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 105	0.22 104	0.54 178	0.42 118	0.35 334	0.46 121	0.40 279	0.62 70	0.54 174	0.56 225	0.67 215	0.36 97	0.27 49	0.49 80	0.28 88	0.16 123	0.11 38	0.19 229	0.15 202	0.14 44	0.13 71

PSi22	0.43 182	0.25 205	0.45 97	0.45 186	0.24 78	0.46 121	0.22 39	0.63 77	0.99 352	0.45 158	0.64 200	0.80 325	0.52 264	1.44 419	0.30 119	0.14 53	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.19 261	0.15 175

Selective-IGEV-i32	0.39 145	0.24 165	0.50 136	0.44 168	0.25 106	0.46 121	0.33 168	1.25 383	0.40 93	0.35 78	0.45 111	0.52 202	0.30 67	1.07 310	0.30 119	0.14 53	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.13 71

GEAStereo	0.31 58	0.21 71	0.43 77	0.43 134	0.31 259	0.46 121	0.36 212	0.74 140	0.33 53	0.34 68	0.38 63	0.32 66	0.33 94	0.43 41	0.26 55	0.21 365	0.12 101	0.17 154	0.12 68	0.17 162	0.14 130

GSStereo	0.33 80	0.21 71	0.43 77	0.45 186	0.31 259	0.46 121	0.36 212	0.92 224	0.47 131	0.37 99	0.38 63	0.32 66	0.33 94	0.43 41	0.26 55	0.19 287	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 162	0.15 175

Replicate-Monster	0.41 169	0.26 235	2.03 625	0.36 18	0.21 25	0.46 121	0.23 52	0.67 110	0.48 135	0.42 137	0.27 26	0.31 57	0.30 67	0.98 277	0.24 14	0.14 53	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.28 499

4w-stereo	0.30 48	0.24 165	0.44 82	0.37 32	0.23 55	0.46 121	0.27 98	0.63 77	0.31 34	0.41 130	0.44 105	0.27 31	0.36 124	0.59 116	0.30 119	0.11 1	0.09 1	0.15 52	0.12 68	0.13 7	0.12 21

2w_stereo	0.32 66	0.24 165	0.45 97	0.39 65	0.22 43	0.46 121	0.47 376	0.69 116	0.42 104	0.43 144	0.50 140	0.24 13	0.45 182	0.47 71	0.29 100	0.12 9	0.10 9	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.13 71

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 169	0.19 23	0.83 395	0.40 79	0.28 181	0.46 121	0.28 105	0.78 153	0.37 79	0.34 68	0.51 146	0.39 122	0.48 216	0.39 21	0.23 8	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 162	1.46 671

Selective-IGEV	0.39 145	0.24 165	0.50 136	0.44 168	0.25 106	0.46 121	0.33 168	1.25 383	0.40 93	0.35 78	0.45 111	0.52 202	0.30 67	1.07 310	0.30 119	0.14 53	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.13 71

TRStereo	0.60 326	0.60 593	0.97 466	0.74 587	0.67 575	0.46 121	0.38 247	1.85 550	0.89 303	0.79 285	0.80 263	0.88 364	0.39 137	1.10 319	0.41 267	0.23 423	0.15 334	0.23 397	0.24 477	0.17 162	0.15 175

HLF11	0.53 260	0.25 205	1.02 489	0.41 100	0.35 334	0.47 136	0.28 105	1.17 343	0.96 332	0.64 253	0.87 281	0.61 263	0.50 245	1.51 433	0.63 419	0.18 233	0.14 270	0.16 103	0.13 129	0.17 162	0.20 359

aanet-new-28k	0.32 66	0.21 71	0.66 270	0.43 134	0.21 25	0.47 136	0.28 105	0.64 84	0.33 53	0.36 88	0.39 70	0.36 97	0.49 233	0.39 21	0.27 70	0.15 83	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.22 382	0.15 175

aanet-new-22k	0.32 66	0.21 71	0.54 178	0.43 134	0.22 43	0.47 136	0.23 52	0.67 110	0.50 145	0.35 78	0.46 116	0.33 79	0.50 245	0.44 48	0.29 100	0.14 53	0.12 101	0.15 52	0.13 129	0.16 117	0.13 71

BridgeDepth_RVC	0.26 13	0.19 23	0.37 16	0.33 1	0.19 10	0.47 136	0.19 7	0.54 35	0.27 20	0.30 42	0.29 36	0.26 24	0.32 86	0.43 41	0.30 119	0.16 123	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.15 81	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asd	0.30 48	0.21 71	0.41 61	0.39 65	0.24 78	0.47 136	0.30 127	0.69 116	0.30 30	0.41 130	0.39 70	0.28 40	0.33 94	0.62 135	0.27 70	0.13 26	0.09 1	0.14 17	0.12 68	0.14 44	0.12 21

1w_stereo	0.34 93	0.20 42	0.42 71	0.43 134	0.26 124	0.47 136	0.54 435	0.59 55	0.50 145	0.41 130	0.66 208	0.25 19	0.44 175	0.62 135	0.33 176	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.12 21

MLG-Stereo_test3	0.28 35	0.18 9	0.42 71	0.40 79	0.23 55	0.47 136	0.19 7	0.61 67	0.29 26	0.35 78	0.21 6	0.35 94	0.21 8	0.60 128	0.25 39	0.15 83	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.13 71

SCV_C0	0.43 182	0.26 235	0.65 260	0.43 134	0.29 205	0.47 136	0.31 139	1.34 399	0.73 250	0.38 114	0.49 137	0.54 215	0.29 58	1.24 355	0.30 119	0.17 182	0.13 203	0.16 103	0.13 129	0.20 310	0.15 175

WCG-NET	0.42 175	0.21 71	0.54 178	0.40 79	0.25 106	0.47 136	0.32 155	0.73 134	1.15 451	0.76 274	0.73 237	0.58 247	0.45 182	0.60 128	0.34 191	0.15 83	0.11 38	0.16 103	0.14 171	0.15 81	0.13 71

RSM	0.39 145	0.24 165	0.49 125	0.46 202	0.26 124	0.47 136	0.40 279	0.92 224	0.44 117	0.41 130	0.42 84	0.65 279	0.33 94	1.07 310	0.29 100	0.15 83	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.17 162	0.13 71

aanet-new-12k	0.33 80	0.23 139	0.77 366	0.48 250	0.21 25	0.48 146	0.25 74	0.80 169	0.44 117	0.38 114	0.29 36	0.32 66	0.48 216	0.39 21	0.29 100	0.14 53	0.10 9	0.17 154	0.13 129	0.19 261	0.15 175

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 105	0.22 104	0.53 166	0.41 100	0.36 350	0.48 146	0.42 302	0.63 77	0.57 182	0.54 214	0.64 200	0.32 66	0.26 38	0.41 32	0.31 146	0.17 182	0.12 101	0.19 229	0.15 202	0.14 44	0.13 71

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 160	0.67 605	0.42 71	0.64 508	0.29 205	0.48 146	0.25 74	0.85 197	0.44 117	0.38 114	0.36 59	0.30 52	0.70 371	1.15 332	0.29 100	0.16 123	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.18 209	0.12 21

fffy	0.42 175	0.27 268	0.57 215	0.46 202	0.29 205	0.48 146	0.35 195	0.91 221	0.55 177	0.40 127	0.58 183	0.55 222	0.41 147	1.26 359	0.36 214	0.15 83	0.13 203	0.19 229	0.16 248	0.18 209	0.14 130

gcap-zeroshot	0.35 105	0.22 104	0.55 193	0.41 100	0.37 370	0.48 146	0.42 302	0.64 84	0.54 174	0.53 208	0.63 195	0.33 79	0.26 38	0.38 14	0.31 146	0.16 123	0.11 38	0.19 229	0.15 202	0.14 44	0.13 71

test_for_model	0.35 105	0.22 104	0.53 166	0.41 100	0.36 350	0.48 146	0.42 302	0.63 77	0.57 182	0.54 214	0.64 200	0.32 66	0.26 38	0.41 32	0.31 146	0.17 182	0.12 101	0.19 229	0.15 202	0.14 44	0.13 71

testlalala	0.35 105	0.22 104	0.55 193	0.41 100	0.37 370	0.48 146	0.42 302	0.64 84	0.54 174	0.53 208	0.63 195	0.33 79	0.26 38	0.38 14	0.31 146	0.16 123	0.11 38	0.19 229	0.15 202	0.14 44	0.13 71

TestStereo1	0.63 344	0.28 295	0.75 348	0.76 594	0.31 259	0.48 146	0.43 325	1.30 392	1.21 491	0.97 335	1.31 464	0.64 276	0.77 397	1.75 480	0.42 278	0.20 330	0.15 334	0.22 356	0.18 303	0.21 355	0.17 248

DCANet-4	0.54 277	0.26 235	1.07 509	0.42 118	0.24 78	0.48 146	0.36 212	0.99 261	1.30 536	1.10 385	1.02 331	0.56 235	0.75 386	0.73 179	0.52 363	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.15 81	0.19 321

fff	0.53 260	0.24 165	0.70 298	0.43 134	0.24 78	0.48 146	0.36 212	1.07 308	1.25 509	1.10 385	1.02 331	0.57 240	1.06 536	0.73 179	0.52 363	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.15 81	0.19 321

SA-5K	0.63 344	0.28 295	0.75 348	0.76 594	0.31 259	0.48 146	0.43 325	1.30 392	1.21 491	0.97 335	1.31 464	0.64 276	0.77 397	1.75 480	0.42 278	0.20 330	0.15 334	0.22 356	0.18 303	0.21 355	0.17 248

GLC_STEREO	0.39 145	0.25 205	0.41 61	0.54 373	0.23 55	0.48 146	0.30 127	0.73 134	0.58 186	0.52 207	0.73 237	0.51 194	0.31 76	0.64 140	0.42 278	0.17 182	0.20 468	0.23 397	0.19 328	0.21 355	0.17 248

ASMatch	0.88 496	0.26 235	0.69 292	0.51 316	0.35 334	0.48 146	0.37 239	1.12 329	0.92 318	1.10 385	3.28 657	0.96 404	0.98 506	4.90 620	0.49 343	0.19 287	0.16 372	0.22 356	0.19 328	0.19 261	0.27 487

sAnonymous2	0.55 294	0.56 575	1.46 584	0.60 464	0.51 498	0.48 146	0.52 421	0.79 160	0.68 234	0.50 196	0.67 215	0.46 161	0.62 339	0.59 116	0.40 257	0.22 396	0.17 405	0.22 356	0.21 410	0.86 649	0.56 623

CroCo_RVC	0.55 294	0.56 575	1.46 584	0.60 464	0.51 498	0.48 146	0.52 421	0.79 160	0.68 234	0.50 196	0.67 215	0.46 161	0.62 339	0.59 116	0.40 257	0.22 396	0.17 405	0.22 356	0.21 410	0.86 649	0.56 623

csc	0.53 260	0.24 165	0.70 298	0.43 134	0.24 78	0.48 146	0.36 212	1.07 308	1.25 509	1.10 385	1.02 331	0.57 240	1.06 536	0.73 179	0.52 363	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.15 81	0.19 321

cscssc	0.53 260	0.24 165	0.70 298	0.43 134	0.24 78	0.48 146	0.36 212	1.07 308	1.25 509	1.10 385	1.02 331	0.57 240	1.06 536	0.73 179	0.52 363	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.15 81	0.19 321

DNS	0.39 145	0.27 268	0.57 215	0.47 218	0.28 181	0.49 163	0.25 74	0.90 219	0.50 145	0.59 238	0.55 171	0.66 283	0.39 137	0.43 41	0.27 70	0.23 423	0.14 270	0.15 52	0.14 171	0.21 355	0.20 359

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 105	0.22 104	0.54 178	0.41 100	0.37 370	0.49 163	0.41 296	0.64 84	0.59 195	0.54 214	0.66 208	0.31 57	0.26 38	0.41 32	0.30 119	0.16 123	0.11 38	0.19 229	0.14 171	0.15 81	0.13 71

qwe	0.32 66	0.21 71	0.40 53	0.37 32	0.26 124	0.49 163	0.29 117	0.64 84	0.39 89	0.49 187	0.48 127	0.26 24	0.27 49	0.80 209	0.34 191	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.15 81	0.12 21

4.25_new	0.30 48	0.26 235	0.44 82	0.38 53	0.26 124	0.49 163	0.40 279	0.59 55	0.31 34	0.38 114	0.42 84	0.27 31	0.34 105	0.46 60	0.31 146	0.12 9	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.12 21

4.5w_new	0.30 48	0.26 235	0.44 82	0.38 53	0.26 124	0.49 163	0.40 279	0.59 55	0.31 34	0.38 114	0.42 84	0.27 31	0.34 105	0.46 60	0.31 146	0.12 9	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 48	0.26 235	0.44 82	0.38 53	0.26 124	0.49 163	0.40 279	0.59 55	0.32 44	0.38 114	0.42 84	0.27 31	0.34 105	0.46 60	0.31 146	0.12 9	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.12 21

MM-Stereo_test3	0.50 241	0.24 165	0.54 178	0.54 373	0.74 596	0.49 163	0.53 429	1.09 316	1.05 382	0.62 249	0.95 299	0.61 263	0.42 155	0.77 194	0.38 238	0.20 330	0.17 405	0.20 281	0.16 248	0.18 209	0.18 275

IGEVStereo-DCA	0.46 213	0.28 295	0.56 202	0.43 134	0.33 305	0.49 163	0.42 302	0.87 201	0.50 145	0.47 170	0.48 127	0.48 175	0.46 190	2.03 512	0.30 119	0.19 287	0.14 270	0.19 229	0.15 202	0.16 117	0.18 275

rrr	0.46 213	0.28 295	0.73 327	0.43 134	0.33 305	0.49 163	0.38 247	0.76 146	0.50 145	0.47 170	0.48 127	0.48 175	0.46 190	2.03 512	0.30 119	0.19 287	0.14 270	0.19 229	0.15 202	0.16 117	0.16 216

HH	0.63 344	0.30 352	0.77 366	0.50 284	0.32 281	0.49 163	0.46 368	1.65 484	0.64 209	0.69 263	1.09 363	1.63 572	0.85 439	1.90 498	0.37 226	0.18 233	0.13 203	0.19 229	0.17 278	0.19 261	0.16 216

HanStereo	0.63 344	0.30 352	0.77 366	0.50 284	0.32 281	0.49 163	0.46 368	1.65 484	0.64 209	0.69 263	1.09 363	1.63 572	0.85 439	1.90 498	0.37 226	0.18 233	0.13 203	0.19 229	0.17 278	0.19 261	0.16 216

ADStereo(finetuned)	0.57 311	0.24 165	1.06 504	0.43 134	0.24 78	0.49 163	0.35 195	1.05 293	1.30 536	1.12 393	1.03 341	0.58 247	1.20 568	0.84 226	0.51 356	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.18 209	0.19 321

iRaft-Stereo_5w	0.85 486	0.29 330	0.91 441	0.53 356	0.43 441	0.49 163	0.68 518	0.99 261	0.87 296	0.79 285	1.34 480	1.46 539	0.91 467	5.11 623	1.11 548	0.17 182	0.14 270	0.22 356	0.18 303	0.20 310	0.20 359

OMP-Stereo	0.94 511	0.33 427	0.72 315	0.90 638	0.31 259	0.49 163	0.36 212	1.16 339	1.06 389	1.58 592	1.12 382	1.46 539	0.69 366	6.94 666	0.49 343	0.19 287	0.14 270	0.24 417	0.18 303	0.20 310	0.14 130

raftrobust	0.52 246	0.25 205	0.56 202	0.65 522	0.52 511	0.49 163	0.34 183	0.98 259	0.91 312	1.30 500	0.87 281	0.63 273	0.81 419	0.78 201	0.41 267	0.19 287	0.15 334	0.16 103	0.14 171	0.15 81	0.16 216

DCANet	0.54 277	0.24 165	0.70 298	0.43 134	0.24 78	0.49 163	0.36 212	1.05 293	1.30 536	1.12 393	1.03 341	0.58 247	0.92 470	0.81 215	0.52 363	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.18 209	0.19 321

MCSU-Stereo	0.26 13	0.16 2	0.35 7	0.37 32	0.18 3	0.50 179	0.28 105	0.48 15	0.26 16	0.33 58	0.39 70	0.29 42	0.25 28	0.42 39	0.28 88	0.13 26	0.11 38	0.12 1	0.10 2	0.13 7	0.13 71

aanet-new-70k	0.35 105	0.20 42	0.79 379	0.42 118	0.21 25	0.50 179	0.30 127	0.65 94	0.31 34	0.33 58	0.40 75	0.31 57	0.51 257	1.00 290	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.16 117	0.12 21

aanet-32k-new	0.33 80	0.23 139	0.55 193	0.43 134	0.23 55	0.50 179	0.32 155	0.55 40	0.36 72	0.34 68	0.42 84	0.36 97	0.55 287	0.77 194	0.24 14	0.16 123	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.19 261	0.12 21

gcap_with_dpt	0.35 105	0.22 104	0.56 202	0.42 118	0.35 334	0.50 179	0.45 359	0.62 70	0.49 138	0.54 214	0.66 208	0.32 66	0.30 67	0.38 14	0.28 88	0.16 123	0.11 38	0.19 229	0.14 171	0.14 44	0.13 71

water-stereo	0.39 145	0.20 42	0.48 117	0.44 168	0.27 154	0.50 179	0.26 88	0.92 224	0.51 156	0.53 208	0.78 251	0.55 222	0.49 233	0.42 39	0.42 278	0.16 123	0.15 334	0.17 154	0.15 202	0.16 117	0.15 175

MM-Stereo_test1	0.49 236	0.24 165	0.56 202	0.51 316	0.30 229	0.50 179	0.54 435	0.91 221	1.03 370	0.84 302	0.69 223	0.54 215	0.60 322	1.16 336	0.33 176	0.18 233	0.16 372	0.20 281	0.17 278	0.19 261	0.15 175

rvit_stereo_0083	0.47 221	0.33 427	0.81 386	0.56 414	0.36 350	0.50 179	0.44 339	0.68 113	0.95 326	0.49 187	0.57 180	0.55 222	0.49 233	0.88 241	0.46 321	0.25 470	0.25 546	0.24 417	0.20 364	0.24 425	0.17 248

rvit_stereo_0081_aga	0.44 196	0.34 452	0.73 327	0.51 316	0.41 424	0.50 179	0.40 279	0.81 176	0.57 182	0.58 230	0.56 175	0.53 209	0.43 164	0.66 154	0.40 257	0.26 493	0.21 492	0.22 356	0.20 364	0.26 451	0.18 275

WCG-NET（raft）	0.45 205	0.21 71	0.55 193	0.40 79	0.24 78	0.50 179	0.36 212	0.73 134	1.09 409	0.71 267	0.76 246	0.92 384	0.51 257	0.84 226	0.34 191	0.16 123	0.12 101	0.15 52	0.14 171	0.14 44	0.14 130

RSM++	0.38 138	0.24 165	0.51 146	0.47 218	0.26 124	0.50 179	0.41 296	0.79 160	0.45 121	0.37 99	0.45 111	0.60 258	0.35 113	1.02 294	0.30 119	0.15 83	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.18 209	0.13 71

MGS-Stereo	0.42 175	0.26 235	0.58 223	0.44 168	0.28 181	0.50 179	0.34 183	0.57 51	0.83 284	0.46 165	1.31 464	0.52 202	0.33 94	0.65 151	0.36 214	0.19 287	0.16 372	0.18 203	0.15 202	0.17 162	0.16 216

ff7	0.43 182	0.27 268	0.56 202	0.44 168	0.33 305	0.50 179	0.42 302	0.87 201	0.50 145	0.49 187	0.53 158	0.44 149	0.48 216	1.38 399	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.15 202	0.18 209	0.18 275

ffff	0.43 182	0.27 268	0.56 202	0.44 168	0.33 305	0.50 179	0.42 302	0.87 201	0.50 145	0.49 187	0.53 158	0.44 149	0.48 216	1.38 399	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.15 202	0.18 209	0.18 275

11t	0.43 182	0.27 268	0.56 202	0.44 168	0.33 305	0.50 179	0.42 302	0.87 201	0.50 145	0.49 187	0.53 158	0.44 149	0.48 216	1.38 399	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.15 202	0.18 209	0.18 275

StereoVision	0.65 365	0.34 452	0.86 407	0.59 452	0.40 414	0.50 179	0.41 296	1.09 316	0.93 320	0.71 267	2.50 641	0.82 335	0.57 306	1.03 295	0.49 343	0.25 470	0.28 567	0.29 518	0.28 542	0.36 546	0.20 359

CASnet	0.41 169	0.25 205	0.48 117	0.50 284	0.20 17	0.50 179	0.36 212	0.81 176	0.80 274	0.83 299	0.68 218	0.48 175	0.31 76	0.54 96	0.32 158	0.18 233	0.12 101	0.27 492	0.22 439	0.23 410	0.14 130
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.43 182	0.27 268	0.53 166	0.44 168	0.32 281	0.50 179	0.42 302	0.89 211	0.51 156	0.49 187	0.53 158	0.47 168	0.47 202	1.33 380	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.15 202	0.18 209	0.18 275

LoS	0.40 160	0.21 71	0.44 82	0.37 32	0.22 43	0.50 179	0.40 279	1.00 265	0.94 324	0.48 179	0.66 208	0.48 175	0.40 143	0.60 128	0.37 226	0.18 233	0.14 270	0.16 103	0.11 13	0.14 44	0.14 130
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ccc-4	0.43 182	0.27 268	0.56 202	0.44 168	0.33 305	0.50 179	0.42 302	0.87 201	0.50 145	0.49 187	0.53 158	0.44 149	0.48 216	1.38 399	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.15 202	0.18 209	0.18 275

IGEV-Stereo	0.43 182	0.27 268	0.54 178	0.45 186	0.32 281	0.50 179	0.42 302	0.90 219	0.51 156	0.49 187	0.53 158	0.47 168	0.47 202	1.32 375	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.15 202	0.18 209	0.18 275
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HHNet	0.62 337	0.26 235	0.63 246	0.43 134	0.45 457	0.50 179	0.58 476	1.07 308	1.01 361	1.25 476	2.23 627	0.70 299	0.61 333	1.07 310	0.47 329	0.20 330	0.13 203	0.23 397	0.19 328	0.19 261	0.30 519

RT-Monster	0.45 205	0.23 139	0.47 112	0.44 168	0.40 414	0.51 200	0.25 74	0.87 201	1.01 361	0.87 311	0.86 275	0.68 289	0.41 147	0.67 158	0.40 257	0.16 123	0.14 270	0.15 52	0.13 129	0.14 44	0.17 248

Foundation-i1c-attn	0.35 105	0.17 4	0.36 10	0.35 11	0.19 10	0.51 200	0.48 389	0.96 252	0.37 79	0.42 137	0.43 96	0.52 202	0.49 233	0.66 154	0.29 100	0.15 83	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.13 7	0.12 21

Foundation-i1a	0.37 131	0.18 9	0.37 16	0.34 5	0.19 10	0.51 200	0.47 376	1.01 272	0.42 104	0.51 203	0.44 105	0.57 240	0.57 306	0.78 201	0.29 100	0.15 83	0.11 38	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.13 71

rvit_0105_6	0.53 260	0.37 489	0.98 471	0.65 522	0.38 392	0.51 200	0.51 410	0.77 150	1.20 485	0.54 214	0.55 171	0.65 279	0.53 272	0.94 262	0.44 291	0.32 554	0.32 597	0.28 507	0.24 477	0.28 484	0.21 382

Pointernet	0.37 131	0.20 42	0.57 215	0.43 134	0.28 181	0.51 200	0.27 98	0.93 233	0.61 198	0.47 170	0.63 195	0.49 184	0.38 133	0.49 80	0.33 176	0.17 182	0.13 203	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.12 21

EKT-Stereo	0.53 260	0.30 352	0.73 327	0.58 438	0.60 552	0.51 200	0.48 389	0.94 239	0.90 307	0.71 267	0.88 285	0.77 315	0.43 164	1.07 310	0.40 257	0.22 396	0.16 372	0.21 320	0.18 303	0.20 310	0.22 404

LoS_RVC	0.42 175	0.26 235	0.40 53	0.44 168	0.82 623	0.51 200	0.44 339	0.64 84	0.41 99	0.44 150	0.78 251	0.44 149	0.47 202	0.56 105	0.36 214	0.13 26	0.12 101	0.14 17	0.10 2	0.13 7	0.84 653

aanet-new-40k	0.33 80	0.22 104	0.81 386	0.40 79	0.25 106	0.52 207	0.23 52	0.67 110	0.32 44	0.33 58	0.47 120	0.33 79	0.52 264	0.35 7	0.28 88	0.13 26	0.10 9	0.16 103	0.12 68	0.18 209	0.12 21

aanet-new-36k	0.33 80	0.21 71	0.52 156	0.42 118	0.21 25	0.52 207	0.32 155	0.64 84	0.36 72	0.34 68	0.38 63	0.36 97	0.56 294	0.81 215	0.24 14	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.13 71

4.5_new	0.29 43	0.25 205	0.41 61	0.36 18	0.23 55	0.52 207	0.36 212	0.56 46	0.34 62	0.45 158	0.42 84	0.27 31	0.25 28	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 52	0.13 129	0.16 117	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 43	0.25 205	0.41 61	0.36 18	0.23 55	0.52 207	0.36 212	0.56 46	0.34 62	0.45 158	0.42 84	0.27 31	0.25 28	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 52	0.13 129	0.16 117	0.12 21

3.25w_new	0.32 66	0.21 71	0.45 97	0.38 53	0.23 55	0.52 207	0.34 183	0.65 94	0.39 89	0.47 170	0.45 111	0.32 66	0.35 113	0.61 133	0.27 70	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 66	0.21 71	0.45 97	0.37 32	0.23 55	0.52 207	0.34 183	0.65 94	0.39 89	0.47 170	0.45 111	0.32 66	0.35 113	0.61 133	0.27 70	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.12 21

GMOStereo	0.53 260	0.26 235	0.65 260	0.50 284	0.29 205	0.52 207	0.43 325	0.89 211	0.96 332	1.41 550	1.14 391	0.85 352	0.56 294	0.59 116	0.38 238	0.16 123	0.14 270	0.24 417	0.21 410	0.20 310	0.15 175

error version	0.53 260	0.26 235	0.65 260	0.50 284	0.29 205	0.52 207	0.43 325	0.89 211	0.96 332	1.41 550	1.14 391	0.85 352	0.56 294	0.59 116	0.38 238	0.16 123	0.14 270	0.24 417	0.21 410	0.20 310	0.15 175

test-v	0.53 260	0.26 235	0.65 260	0.50 284	0.29 205	0.52 207	0.43 325	0.89 211	0.96 332	1.41 550	1.14 391	0.85 352	0.56 294	0.59 116	0.38 238	0.16 123	0.14 270	0.24 417	0.21 410	0.20 310	0.15 175

test-2	0.53 260	0.26 235	0.65 260	0.50 284	0.29 205	0.52 207	0.43 325	0.89 211	0.96 332	1.41 550	1.14 391	0.85 352	0.56 294	0.59 116	0.38 238	0.16 123	0.14 270	0.24 417	0.21 410	0.20 310	0.15 175

sCroCo_RVC	0.49 236	0.40 508	1.02 489	0.65 522	0.60 552	0.52 207	0.40 279	0.83 189	0.61 198	0.44 150	0.74 242	0.49 184	0.50 245	0.63 139	0.48 334	0.26 493	0.27 560	0.23 397	0.22 439	0.29 495	0.25 452

TestStereo_HL2	0.61 332	0.24 165	1.08 513	0.39 65	0.32 281	0.53 218	0.34 183	1.11 325	1.01 361	0.57 227	0.84 268	0.61 263	0.60 322	3.04 577	0.55 382	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.18 275

TestStereo_HL1	0.53 260	0.24 165	1.05 499	0.40 79	0.34 327	0.53 218	0.34 183	1.24 380	1.04 376	0.64 253	0.87 281	0.54 215	0.49 233	1.36 392	0.53 370	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.17 162	0.19 321

aanet-new-24k	0.33 80	0.21 71	0.51 146	0.42 118	0.23 55	0.53 218	0.30 127	0.62 70	0.37 79	0.40 127	0.61 188	0.34 87	0.48 216	0.44 48	0.25 39	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 162	0.12 21

Foundation-i1b	0.36 121	0.18 9	0.36 10	0.35 11	0.19 10	0.53 218	0.49 401	1.00 265	0.35 69	0.47 170	0.43 96	0.56 235	0.53 272	0.66 154	0.28 88	0.16 123	0.11 38	0.14 17	0.13 129	0.14 44	0.12 21

3w_stereo	0.33 80	0.25 205	0.52 156	0.40 79	0.21 25	0.53 218	0.54 435	0.65 94	0.46 127	0.44 150	0.48 127	0.23 6	0.45 182	0.46 60	0.29 100	0.12 9	0.10 9	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.15 175

rvit_0105_4	0.56 303	0.38 496	1.06 504	0.66 528	0.38 392	0.53 218	0.53 429	0.84 195	1.17 464	0.56 225	0.61 188	0.72 303	0.59 318	0.98 277	0.45 306	0.32 554	0.33 602	0.29 518	0.25 491	0.29 495	0.23 424

rvit_stereo_0075_2	0.64 356	0.46 534	1.05 499	0.66 528	0.66 571	0.53 218	0.48 389	1.20 363	1.12 423	0.76 274	0.92 292	0.78 319	0.53 272	1.03 295	0.59 399	0.37 588	0.28 567	0.40 605	0.31 571	0.37 550	0.32 536

trnet	0.39 145	0.21 71	0.37 16	0.36 18	0.20 17	0.53 218	0.29 117	0.78 153	1.12 423	0.59 238	0.71 231	0.53 209	0.42 155	0.54 96	0.34 191	0.18 233	0.13 203	0.15 52	0.10 2	0.14 44	0.13 71

GCAP-Stereo	0.40 160	0.28 295	0.68 280	0.47 218	0.25 106	0.53 218	0.32 155	0.82 184	0.58 186	0.65 257	0.69 223	0.58 247	0.42 155	0.47 71	0.29 100	0.17 182	0.14 270	0.17 154	0.13 129	0.17 162	0.14 130

rafts_anoy	0.52 246	0.29 330	0.59 229	0.59 452	0.50 486	0.53 218	0.40 279	1.11 325	1.03 370	0.84 302	0.83 265	0.68 289	0.54 279	0.72 174	0.51 356	0.19 287	0.14 270	0.24 417	0.26 509	0.21 355	0.18 275

iRaftStereo_RVC	0.47 221	0.26 235	0.64 253	0.50 284	0.29 205	0.53 218	0.33 168	1.05 293	0.77 265	0.84 302	1.00 318	0.55 222	0.37 128	0.81 215	0.40 257	0.17 182	0.12 101	0.22 356	0.20 364	0.19 261	0.15 175

CREStereo	0.39 145	0.21 71	0.38 33	0.34 5	0.22 43	0.53 218	0.29 117	0.77 150	1.11 419	0.58 230	0.71 231	0.51 194	0.41 147	0.54 96	0.34 191	0.18 233	0.13 203	0.15 52	0.10 2	0.14 44	0.14 130
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
ManiGeoR	0.52 246	0.24 165	0.97 466	0.41 100	0.34 327	0.54 230	0.35 195	1.16 339	1.05 382	0.54 214	0.84 268	0.55 222	0.50 245	1.38 399	0.55 382	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.17 162	0.19 321

HLf10	0.52 246	0.24 165	0.97 466	0.41 100	0.34 327	0.54 230	0.35 195	1.16 339	1.05 382	0.54 214	0.84 268	0.55 222	0.50 245	1.38 399	0.55 382	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.17 162	0.19 321

aanet-new-32k	0.32 66	0.22 104	0.53 166	0.43 134	0.24 78	0.54 230	0.23 52	0.72 128	0.31 34	0.37 99	0.38 63	0.43 143	0.54 279	0.41 32	0.24 14	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 162	0.13 71

aanet-new-30k	0.32 66	0.22 104	0.53 166	0.43 134	0.24 78	0.54 230	0.23 52	0.72 128	0.31 34	0.37 99	0.38 63	0.43 143	0.54 279	0.41 32	0.24 14	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 162	0.13 71

aanet-new-8k	0.35 105	0.23 139	0.50 136	0.45 186	0.25 106	0.54 230	0.36 212	0.68 113	0.49 138	0.35 78	0.42 84	0.32 66	0.62 339	0.68 161	0.28 88	0.14 53	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.15 81	0.13 71

Foundation-i1	0.40 160	0.19 23	0.36 10	0.42 118	0.32 281	0.54 230	0.48 389	1.18 350	0.52 163	0.54 214	0.54 170	0.58 247	0.49 233	0.65 151	0.32 158	0.16 123	0.13 203	0.15 52	0.14 171	0.14 44	0.13 71

FSD					0.50 486	0.54 230	0.58 476	0.65 94	0.53 170	0.54 214	0.52 151	0.56 235	0.52 264	0.57 110	0.55 382	0.51 633	0.47 649	0.50 627	0.49 636	0.50 608

3.5w_stereo	0.33 80	0.25 205	0.45 97	0.37 32	0.24 78	0.54 230	0.35 195	0.66 102	0.36 72	0.43 144	0.44 105	0.29 42	0.34 105	0.77 194	0.39 249	0.11 1	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.13 71

HUF	0.36 121	0.23 139	0.52 156	0.40 79	0.22 43	0.54 230	0.47 376	0.82 184	0.43 109	0.36 88	0.43 96	0.50 190	0.42 155	0.64 140	0.29 100	0.17 182	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.14 130

MIM_Stereo	0.57 311	0.24 165	0.92 446	0.46 202	0.30 229	0.54 230	0.28 105	1.27 386	0.75 252	1.00 348	1.16 405	0.93 386	0.53 272	1.45 420	0.61 411	0.16 123	0.16 372	0.20 281	0.19 328	0.17 162	0.14 130

DCRE	0.82 471	0.26 235	0.70 298	0.58 438	0.44 450	0.54 230	0.48 389	0.95 244	0.78 269	0.78 282	7.33 689	0.86 356	0.52 264	0.76 191	0.41 267	0.16 123	0.16 372	0.19 229	0.17 278	0.18 209	0.17 248

raft_robust	0.68 389	0.30 352	0.64 253	0.52 337	0.26 124	0.54 230	0.35 195	1.33 394	1.24 506	1.16 427	1.07 353	0.60 258	0.54 279	3.58 597	0.37 226	0.18 233	0.14 270	0.20 281	0.22 439	0.20 310	0.16 216

RAFT-345	0.84 482	0.25 205	0.66 270	0.50 284	0.27 154	0.54 230	0.42 302	0.83 189	1.11 419	1.32 514	2.34 632	0.86 356	0.54 279	5.72 641	0.47 329	0.18 233	0.13 203	0.22 356	0.17 278	0.17 162	0.16 216

raft+_RVC	0.53 260	0.26 235	0.54 178	0.60 464	0.47 474	0.54 230	0.54 435	1.27 386	0.99 352	0.76 274	1.03 341	0.70 299	0.56 294	0.93 259	0.47 329	0.18 233	0.14 270	0.19 229	0.18 303	0.18 209	0.15 175

DN-CSS_ROB	0.64 356	0.32 404	1.05 499	0.55 398	0.40 414	0.54 230	0.45 359	1.21 364	0.93 320	1.03 362	1.47 523	0.69 295	0.63 345	1.76 485	0.49 343	0.18 233	0.14 270	0.25 457	0.22 439	0.22 382	0.20 359

TestStereo-Hl	0.54 277	0.24 165	1.16 532	0.40 79	0.32 281	0.55 245	0.36 212	1.23 379	1.03 370	0.63 250	0.92 292	0.54 215	0.49 233	1.32 375	0.50 350	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.18 209	0.19 321

monster-pro	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.55 245	0.31 139	0.55 40	0.43 109	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.57 110	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

BStereo	0.38 138	0.25 205	1.42 574	0.42 118	0.28 181	0.55 245	0.39 264	0.55 40	0.52 163	0.36 88	0.35 56	0.37 110	0.29 58	0.64 140	0.38 238	0.13 26	0.14 270	0.15 52	0.19 328	0.15 81	0.16 216

MonStereo	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.55 245	0.31 139	0.55 40	0.43 109	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.57 110	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.55 245	0.31 139	0.55 40	0.43 109	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.56 105	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

MM-Stereo_test2	0.43 182	0.24 165	0.67 276	0.51 316	0.32 281	0.55 245	0.45 359	0.97 255	0.77 265	0.59 238	0.51 146	0.49 184	0.42 155	0.80 209	0.30 119	0.15 83	0.13 203	0.18 203	0.14 171	0.19 261	0.14 130

MonSter	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.55 245	0.31 139	0.55 40	0.43 109	0.28 20	0.29 36	0.23 6	0.21 8	0.56 105	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

CES	0.48 227	0.20 42	0.37 16	0.39 65	1.39 670	0.55 245	0.35 195	0.98 259	0.66 226	0.44 150	0.66 208	0.35 94	0.27 49	0.56 105	0.33 176	0.15 83	0.13 203	0.15 52	0.10 2	0.19 261	1.46 671

knoymous	0.51 243	0.29 330	0.47 112	0.43 134	0.30 229	0.55 245	0.55 453	1.02 274	0.77 265	0.98 340	0.85 273	0.94 389	0.56 294	0.85 232	0.45 306	0.20 330	0.14 270	0.26 476	0.14 171	0.23 410	0.23 424

RCA-Stereo	0.50 241	0.23 139	0.58 223	0.48 250	0.33 305	0.55 245	0.45 359	0.97 255	1.38 572	0.68 262	1.05 347	0.63 273	0.80 415	0.59 116	0.32 158	0.17 182	0.12 101	0.17 154	0.14 171	0.16 117	0.14 130

ProNet	0.43 182	0.28 295	0.58 223	0.43 134	0.30 229	0.56 255	0.52 421	1.00 265	0.58 186	0.44 150	0.49 137	0.43 143	0.43 164	1.28 364	0.36 214	0.15 83	0.13 203	0.19 229	0.16 248	0.17 162	0.16 216

PSM-softLoss	0.78 452	0.31 388	0.77 366	0.58 438	0.32 281	0.56 255	0.40 279	1.18 350	0.70 240	1.24 471	1.07 353	0.83 342	0.52 264	5.36 629	0.53 370	0.24 442	0.15 334	0.25 457	0.22 439	0.20 310	0.25 452

KMStereo	0.78 452	0.31 388	0.77 366	0.58 438	0.32 281	0.56 255	0.40 279	1.18 350	0.70 240	1.24 471	1.07 353	0.83 342	0.52 264	5.36 629	0.53 370	0.24 442	0.15 334	0.25 457	0.22 439	0.20 310	0.25 452

TestStereo	0.64 356	0.39 501	0.71 309	0.51 316	0.27 154	0.56 255	0.42 302	1.03 279	0.91 312	0.80 288	1.00 318	0.68 289	0.52 264	3.25 586	0.45 306	0.22 396	0.15 334	0.24 417	0.18 303	0.27 465	0.16 216

test_xeample3	0.42 175	0.28 295	0.69 292	0.43 134	0.33 305	0.56 255	0.38 247	0.79 160	0.45 121	0.53 208	0.46 116	0.44 149	0.44 175	1.38 399	0.31 146	0.18 233	0.14 270	0.19 229	0.15 202	0.17 162	0.16 216

AIO_test	0.35 105	0.22 104	0.44 82	0.43 134	0.27 154	0.57 260	0.44 339	0.79 160	0.41 99	0.32 52	0.47 120	0.46 161	0.30 67	0.69 162	0.30 119	0.16 123	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.15 81	0.12 21

UGAM-zero	1.00 531	0.30 352	0.93 448	0.47 218	0.30 229	0.57 260	0.25 74	2.25 640	0.63 204	1.01 354	1.10 369	2.73 653	1.85 638	6.26 650	0.40 257	0.17 182	0.14 270	0.19 229	0.15 202	0.16 117	0.17 248

CAS	0.63 344	0.18 9	0.37 16	2.27 678	0.84 625	0.57 260	0.54 435	0.79 160	0.62 201	0.48 179	0.70 228	0.36 97	0.26 38	0.45 50	0.35 202	2.24 681	0.10 9	0.14 17	0.09 1	0.15 81	1.06 665

TS12	0.36 121	0.20 42	0.40 53	0.43 134	0.20 17	0.58 263	0.31 139	0.89 211	0.41 99	0.40 127	0.73 237	0.36 97	0.40 143	0.73 179	0.37 226	0.14 53	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.16 117	0.14 130

DN	0.42 175	0.24 165	0.49 125	0.47 218	0.41 424	0.58 263	0.32 155	0.81 176	0.84 288	0.45 158	0.52 151	0.77 315	0.35 113	0.64 140	0.33 176	0.24 442	0.17 405	0.19 229	0.16 248	0.20 310	0.21 382

aanet-new-60k	0.34 93	0.21 71	0.76 358	0.42 118	0.22 43	0.58 263	0.31 139	0.71 126	0.33 53	0.33 58	0.39 70	0.40 128	0.43 164	0.77 194	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.17 162	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 105	0.20 42	0.50 136	0.42 118	0.37 370	0.58 263	0.30 127	0.68 113	0.42 104	0.37 99	0.53 158	0.47 168	0.60 322	0.39 21	0.34 191	0.15 83	0.10 9	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.12 21

BridgeDepth	0.29 43	0.19 23	0.37 16	0.40 79	0.17 2	0.58 263	0.32 155	0.60 65	0.29 26	0.26 13	0.26 17	0.39 122	0.43 164	0.47 71	0.26 55	0.13 26	0.10 9	0.13 2	0.12 68	0.15 81	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.34 93	0.23 139	0.51 146	0.45 186	0.29 205	0.58 263	0.24 67	0.82 184	0.34 62	0.49 187	0.38 63	0.52 202	0.42 155	0.47 71	0.27 70	0.18 233	0.14 270	0.17 154	0.12 68	0.14 44	0.13 71

rvit_0105_5	0.58 318	0.39 501	1.05 499	0.66 528	0.37 370	0.58 263	0.56 461	0.94 239	1.18 471	0.64 253	0.68 218	0.75 309	0.63 345	0.88 241	0.50 350	0.32 554	0.32 597	0.30 531	0.27 521	0.28 484	0.25 452

SA	0.66 374	0.30 352	0.82 390	0.61 479	0.30 229	0.58 263	0.38 247	1.44 423	1.30 536	0.96 331	1.36 488	0.66 283	0.95 489	1.85 495	0.42 278	0.19 287	0.15 334	0.25 457	0.23 462	0.21 355	0.17 248

test-3	0.54 277	0.22 104	0.68 280	0.47 218	0.27 154	0.58 263	0.35 195	0.92 224	1.00 358	1.32 514	0.69 223	0.87 360	0.45 182	1.68 470	0.37 226	0.16 123	0.11 38	0.20 281	0.16 248	0.17 162	0.13 71

test_1	0.54 277	0.22 104	0.68 280	0.47 218	0.27 154	0.58 263	0.35 195	0.92 224	1.00 358	1.28 485	0.68 218	0.87 360	0.45 182	1.67 465	0.37 226	0.16 123	0.11 38	0.20 281	0.16 248	0.17 162	0.13 71

XX-TBD	0.46 213	0.70 612	0.35 7	0.79 601	0.25 106	0.58 263	0.26 88	0.69 116	1.27 520	0.76 274	1.00 318	0.45 157	0.33 94	0.47 71	0.37 226	0.19 287	0.15 334	0.15 52	0.11 13	0.17 162	0.14 130

AIO_rvc	0.36 121	0.23 139	0.49 125	0.43 134	0.27 154	0.59 274	0.38 247	0.94 239	0.45 121	0.33 58	0.46 116	0.49 184	0.22 21	0.84 226	0.30 119	0.16 123	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.13 71

MyStereo07	0.48 227	0.29 330	0.50 136	0.55 398	0.45 457	0.59 274	0.79 548	1.05 293	0.51 156	0.48 179	0.53 158	0.43 143	0.55 287	1.30 370	0.34 191	0.17 182	0.16 372	0.24 417	0.20 364	0.23 410	0.20 359

MyStereo04	0.67 385	0.29 330	1.07 509	0.55 398	0.45 457	0.59 274	0.79 548	1.50 440	1.40 582	0.91 319	0.91 290	0.74 306	0.86 447	1.52 434	0.62 414	0.17 182	0.16 372	0.24 417	0.20 364	0.23 410	0.20 359

PFNet+	0.59 323	0.28 295	0.77 366	0.53 356	0.30 229	0.59 274	0.31 139	0.92 224	1.14 439	1.33 523	1.10 369	0.79 323	0.57 306	1.31 371	0.49 343	0.25 470	0.17 405	0.28 507	0.26 509	0.21 355	0.25 452

DeepStereo_RVC	0.55 294	0.29 330	0.72 315	0.51 316	0.30 229	0.59 274	0.33 168	1.03 279	0.70 240	1.16 427	0.93 296	0.83 342	0.94 484	0.96 266	0.54 377	0.21 365	0.14 270	0.21 320	0.19 328	0.24 425	0.24 440

RAFT-IKP	0.54 277	0.30 352	0.73 327	0.50 284	0.27 154	0.59 274	0.36 212	1.04 285	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.83 342	0.61 333	1.22 348	0.45 306	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

Prome-Stereo	0.75 436	0.27 268	0.53 166	0.55 398	0.32 281	0.59 274	0.97 597	0.89 211	0.88 300	1.45 559	2.46 639	0.91 376	1.41 596	1.58 448	0.44 291	0.18 233	0.13 203	0.19 229	0.17 278	0.20 310	0.92 656

ISRNet	0.80 460	0.33 427	1.07 509	0.81 607	0.66 571	0.60 281	0.34 183	1.19 361	1.13 436	1.59 593	1.53 537	1.35 518	0.77 397	1.27 362	0.94 516	0.39 596	0.34 603	0.43 612	0.38 609	0.34 536	0.49 609

IGEV-RUCA	0.37 131	0.23 139	0.48 117	0.49 272	0.36 350	0.60 281	0.23 52	0.64 84	0.49 138	0.39 125	0.49 137	0.44 149	0.31 76	0.85 232	0.30 119	0.24 442	0.13 203	0.16 103	0.12 68	0.20 310	0.19 321

RAFT-Stereo-weight	0.47 221	0.24 165	0.53 166	0.48 250	0.27 154	0.60 281	0.35 195	1.02 274	1.07 394	0.99 343	0.78 251	0.76 313	0.28 54	0.76 191	0.36 214	0.16 123	0.12 101	0.17 154	0.15 202	0.16 117	0.15 175

GwcNet-ADL	0.64 356	0.31 388	0.79 379	0.56 414	0.41 424	0.60 281	0.58 476	1.41 414	1.26 514	1.08 371	1.13 387	0.91 376	0.60 322	1.04 301	0.78 473	0.27 509	0.18 430	0.18 203	0.18 303	0.25 438	0.29 506

EAI-Stereo	0.65 365	0.28 295	0.69 292	0.53 356	0.27 154	0.60 281	0.40 279	2.28 643	0.64 209	0.71 267	3.18 655	0.57 240	0.43 164	1.06 306	0.41 267	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.17 278	0.17 162	0.17 248

CFNet-RSSM	0.54 277	0.24 165	0.70 298	0.48 250	0.28 181	0.60 281	0.27 98	1.49 436	1.14 439	1.06 367	0.93 296	1.08 441	0.54 279	0.70 166	0.35 202	0.16 123	0.12 101	0.17 154	0.15 202	0.16 117	0.14 130

TestStereo_HLe17	0.54 277	0.24 165	1.22 540	0.41 100	0.30 229	0.61 287	0.41 296	1.22 372	1.09 409	0.61 244	0.86 275	0.53 209	0.46 190	1.33 380	0.45 306	0.19 287	0.12 101	0.18 203	0.16 248	0.18 209	0.18 275

depthmonostereo	0.41 169	0.23 139	0.53 166	0.47 218	0.23 55	0.61 287	0.35 195	1.00 265	0.76 261	0.48 179	0.65 207	0.47 168	0.49 233	0.67 158	0.37 226	0.16 123	0.15 334	0.16 103	0.14 171	0.16 117	0.15 175

castereo	0.41 169	0.22 104	0.46 109	0.44 168	0.30 229	0.61 287	0.56 461	0.97 255	0.80 274	0.38 114	0.69 223	0.45 157	0.69 366	0.51 89	0.30 119	0.16 123	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.16 117	0.12 21

SMoEStereo_RVC	0.39 145	0.25 205	0.50 136	0.45 186	0.30 229	0.61 287	0.36 212	0.72 128	0.45 121	0.46 165	0.43 96	0.42 139	0.35 113	1.39 406	0.29 100	0.15 83	0.12 101	0.20 281	0.15 202	0.16 117	0.15 175

MyStereo06	0.61 332	0.28 295	0.95 457	0.56 414	0.46 469	0.61 287	0.73 531	1.78 527	0.67 228	1.03 362	1.12 382	1.13 465	0.56 294	0.78 201	0.41 267	0.17 182	0.16 372	0.23 397	0.20 364	0.22 382	0.20 359

MyStereo05	0.66 374	0.28 295	1.07 509	0.56 414	0.46 469	0.61 287	0.73 531	1.34 399	1.41 588	1.15 417	0.91 290	0.77 315	0.80 415	1.41 414	0.63 419	0.17 182	0.16 372	0.23 397	0.20 364	0.22 382	0.20 359

test_3	0.55 294	0.23 139	0.71 309	0.53 356	0.28 181	0.61 287	0.40 279	0.92 224	1.05 382	1.19 445	0.68 218	0.93 386	0.44 175	1.67 465	0.39 249	0.15 83	0.12 101	0.22 356	0.19 328	0.21 355	0.14 130

IIG-Stereo	0.96 514	0.31 388	0.72 315	0.88 634	0.33 305	0.61 287	0.26 88	1.19 361	1.03 370	1.69 606	1.37 490	1.46 539	0.75 386	6.96 668	0.51 356	0.19 287	0.14 270	0.23 397	0.18 303	0.20 310	0.14 130

test-1	0.52 246	0.26 235	1.04 498	0.56 414	0.32 281	0.61 287	0.38 247	1.10 319	0.91 312	0.78 282	1.01 323	0.77 315	0.52 264	0.60 128	0.42 278	0.17 182	0.14 270	0.20 281	0.17 278	0.20 310	0.23 424

RALCasStereoNet	0.54 277	0.30 352	0.66 270	0.59 452	0.51 498	0.61 287	0.52 421	0.94 239	0.93 320	0.70 265	1.01 323	0.78 319	0.44 175	1.33 380	0.47 329	0.20 330	0.16 372	0.18 203	0.16 248	0.20 310	0.19 321

HLf8	0.51 243	0.25 205	0.96 463	0.40 79	0.33 305	0.62 297	0.36 212	1.17 343	1.07 394	0.61 244	0.83 265	0.56 235	0.44 175	0.99 284	0.46 321	0.20 330	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.19 261	0.21 382

FlowAnything_test	0.39 145	0.26 235	0.61 237	0.59 452	0.33 305	0.62 297	0.36 212	0.62 70	0.40 93	0.45 158	0.36 59	0.45 157	0.37 128	0.53 93	0.48 334	0.24 442	0.18 430	0.28 507	0.33 589	0.21 355	0.19 321

MSCF	0.38 138	0.25 205	0.52 156	0.47 218	0.25 106	0.62 297	0.37 239	0.81 176	0.47 131	0.50 196	0.71 231	0.32 66	0.65 357	0.54 96	0.28 88	0.19 287	0.12 101	0.17 154	0.14 171	0.17 162	0.14 130

3.75w	0.32 66	0.23 139	0.44 82	0.37 32	0.29 205	0.62 297	0.36 212	0.59 55	0.32 44	0.41 130	0.47 120	0.25 19	0.34 105	0.64 140	0.26 55	0.12 9	0.09 1	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.12 21

DisPM	0.66 374	0.28 295	0.72 315	0.61 479	0.35 334	0.62 297	0.45 359	1.02 274	0.99 352	1.56 586	1.10 369	0.80 325	0.59 318	2.37 544	0.41 267	0.23 423	0.14 270	0.23 397	0.21 410	0.20 310	0.25 452

Pro-Stereo	0.31 58	0.16 2	0.34 3	0.39 65	0.29 205	0.63 302	0.21 29	0.35 3	0.28 22	0.34 68	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 448	0.26 55	0.13 26	0.11 38	0.18 203	0.17 278	0.13 7	0.12 21

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 404	0.35 472	1.70 606	0.49 272	0.56 528	0.63 302	0.38 247	2.41 655	0.65 223	0.77 279	1.07 353	1.82 600	0.95 489	0.93 259	0.43 288	0.20 330	0.13 203	0.21 320	0.25 491	0.28 484	0.26 476

NRIStereo	0.60 326	0.29 330	0.69 292	0.53 356	0.28 181	0.63 302	0.33 168	1.08 315	0.87 296	1.14 411	0.87 281	0.91 376	0.59 318	2.24 533	0.49 343	0.20 330	0.14 270	0.21 320	0.19 328	0.21 355	0.17 248

Pruner-Stereo	0.62 337	0.29 330	0.70 298	0.61 479	0.31 259	0.63 302	0.43 325	1.17 343	0.99 352	1.53 576	1.08 358	0.95 398	0.55 287	1.35 387	0.51 356	0.23 423	0.14 270	0.24 417	0.21 410	0.21 355	0.23 424

LG-G_1	0.31 58	0.20 42	0.44 82	0.42 118	0.20 17	0.64 306	0.18 2	0.70 121	0.25 12	0.29 31	0.29 36	0.36 97	0.35 113	0.87 239	0.24 14	0.16 123	0.12 101	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.13 71

LG-G	0.31 58	0.20 42	0.44 82	0.42 118	0.20 17	0.64 306	0.18 2	0.70 121	0.25 12	0.29 31	0.29 36	0.36 97	0.35 113	0.87 239	0.24 14	0.16 123	0.12 101	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.13 71

rvit_0105_3	0.63 344	0.44 525	1.08 513	0.72 575	0.40 414	0.64 306	0.71 527	1.03 279	1.17 464	0.82 297	0.70 228	0.80 325	0.70 371	0.91 249	0.56 389	0.35 580	0.34 603	0.34 571	0.32 579	0.27 465	0.28 499

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 524	0.39 501	3.21 656	0.50 284	0.63 562	0.64 306	0.39 264	2.36 650	0.75 252	0.95 329	4.63 672	1.81 597	0.56 294	0.96 266	0.41 267	0.18 233	0.13 203	0.21 320	0.26 509	0.32 523	0.35 552

qqq	0.57 311	0.34 452	0.71 309	0.47 218	0.27 154	0.64 306	0.62 496	1.42 416	0.78 269	0.80 288	0.92 292	0.95 398	0.77 397	0.88 241	0.59 399	0.21 365	0.20 468	0.24 417	0.23 462	0.22 382	0.21 382

test_4	0.53 260	0.22 104	0.56 202	0.54 373	0.32 281	0.64 306	0.39 264	0.80 169	0.62 201	0.92 321	1.87 603	0.68 289	0.42 155	1.16 336	0.37 226	0.15 83	0.13 203	0.20 281	0.22 439	0.20 310	0.15 175

dd	0.59 323	0.48 543	0.97 466	0.55 398	0.32 281	0.64 306	0.47 376	1.02 274	1.34 551	0.78 282	0.86 275	0.58 247	0.54 279	1.01 291	0.86 502	0.28 524	0.18 430	0.26 476	0.19 328	0.32 523	0.24 440

NF-Stereo	0.80 460	0.30 352	0.75 348	0.60 464	0.31 259	0.64 306	0.44 339	1.21 364	0.90 307	1.29 492	1.02 331	0.82 335	0.57 306	5.40 634	0.48 334	0.23 423	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.20 310	0.30 519

OCTAStereo	0.80 460	0.30 352	0.75 348	0.60 464	0.31 259	0.64 306	0.44 339	1.21 364	0.90 307	1.29 492	1.01 323	0.82 335	0.57 306	5.35 628	0.48 334	0.24 442	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.20 310	0.30 519

ROB_FTStereo_v2	0.54 277	0.30 352	0.73 327	0.50 284	0.27 154	0.64 306	0.42 302	1.05 293	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.83 342	0.60 322	1.12 326	0.46 321	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

ROB_FTStereo	0.54 277	0.30 352	0.73 327	0.50 284	0.27 154	0.64 306	0.25 74	1.05 293	0.64 209	1.12 393	0.95 299	0.82 335	0.61 333	1.15 332	0.45 306	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

PFNet	0.91 504	0.26 235	1.10 520	0.63 499	0.32 281	0.64 306	0.56 461	1.17 343	0.99 352	1.47 562	1.08 358	0.98 408	0.69 366	6.62 658	0.54 377	0.20 330	0.12 101	0.24 417	0.19 328	0.20 310	0.17 248

RE-Stereo	0.80 460	0.30 352	0.75 348	0.60 464	0.31 259	0.64 306	0.44 339	1.21 364	0.90 307	1.29 492	1.01 323	0.81 330	0.57 306	5.37 631	0.48 334	0.24 442	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.20 310	0.30 519

TVStereo	0.80 460	0.30 352	0.75 348	0.60 464	0.31 259	0.64 306	0.44 339	1.21 364	0.90 307	1.29 492	1.01 323	0.81 330	0.57 306	5.37 631	0.48 334	0.24 442	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.20 310	0.30 519

GMStereo	0.55 294	0.45 532	0.94 453	0.50 284	0.32 281	0.64 306	0.43 325	1.00 265	1.40 582	0.82 297	0.73 237	0.51 194	0.45 182	0.85 232	0.55 382	0.24 442	0.15 334	0.20 281	0.21 410	0.31 514	0.24 440
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.52 246	0.24 165	0.68 280	0.48 250	0.29 205	0.64 306	0.25 74	1.16 339	1.08 401	1.01 354	1.00 318	1.12 460	0.56 294	0.69 162	0.37 226	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.15 202	0.15 81	0.15 175

GASTEREO	0.40 160	0.25 205	0.51 146	0.48 250	0.25 106	0.65 322	0.36 212	0.81 176	0.49 138	0.51 203	0.82 264	0.30 52	0.66 360	0.62 135	0.28 88	0.19 287	0.12 101	0.16 103	0.14 171	0.16 117	0.14 130

IPLGR	0.58 318	0.27 268	1.14 530	0.48 250	0.28 181	0.65 322	0.33 168	1.22 372	1.13 436	1.18 441	1.05 347	0.69 295	0.66 360	0.96 266	0.52 363	0.17 182	0.15 334	0.20 281	0.17 278	0.20 310	0.18 275

Patchmatch Stereo++	0.55 294	0.30 352	0.73 327	0.50 284	0.27 154	0.65 322	0.29 117	1.05 293	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.83 342	0.60 322	1.37 395	0.45 306	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.54 277	0.30 352	0.73 327	0.50 284	0.27 154	0.65 322	0.41 296	1.04 285	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.82 335	0.61 333	1.06 306	0.45 306	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

HUI-Stereo	0.52 246	0.30 352	0.73 327	0.50 284	0.27 154	0.65 322	0.30 127	1.04 285	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.83 342	0.60 322	0.79 206	0.45 306	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

iGMRVC	0.56 303	0.30 352	0.73 327	0.50 284	0.27 154	0.65 322	0.38 247	1.05 293	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.83 342	0.60 322	1.52 434	0.46 321	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

IRAFT_RVC	0.88 496	0.28 295	0.76 358	0.63 499	0.31 259	0.65 322	1.02 607	1.22 372	0.94 324	1.22 458	1.04 344	1.01 422	0.98 506	5.82 644	0.53 370	0.22 396	0.12 101	0.25 457	0.20 364	0.20 310	0.19 321

iRAFT	0.55 294	0.30 352	0.73 327	0.50 284	0.27 154	0.65 322	0.29 117	1.05 293	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.83 342	0.60 322	1.37 395	0.45 306	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

TANstereo	0.44 196	0.21 71	0.44 82	0.41 100	0.21 25	0.65 322	0.26 88	0.79 160	0.83 284	0.93 322	0.98 312	0.51 194	0.46 190	0.54 96	0.35 202	0.18 233	0.24 537	0.16 103	0.13 129	0.16 117	0.26 476

aanet-new-10k	0.35 105	0.22 104	0.87 419	0.47 218	0.23 55	0.66 331	0.24 67	0.63 77	0.40 93	0.38 114	0.42 84	0.40 128	0.53 272	0.40 28	0.29 100	0.16 123	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.19 261	0.13 71

4D-IteraStereo	0.48 227	0.24 165	0.76 358	0.50 284	0.44 450	0.66 331	0.31 139	0.87 201	1.02 366	1.03 362	0.72 235	0.78 319	0.32 86	0.64 140	0.37 226	0.17 182	0.11 38	0.23 397	0.19 328	0.19 261	0.13 71

MIPNet	0.56 303	0.28 295	0.94 453	0.49 272	0.33 305	0.66 331	0.38 247	1.35 401	1.08 401	1.06 367	0.92 292	0.60 258	0.79 409	0.73 179	0.52 363	0.17 182	0.14 270	0.19 229	0.16 248	0.18 209	0.17 248

TransformOpticalFlow	0.96 514	0.28 295	0.89 434	0.52 337	0.31 259	0.66 331	0.54 435	1.75 512	1.12 423	1.09 377	1.44 513	1.37 522	1.01 518	6.70 663	0.42 278	0.19 287	0.12 101	0.20 281	0.19 328	0.18 209	0.19 321

FTStereo	0.91 504	0.26 235	0.56 202	0.54 373	0.33 305	0.66 331	1.87 669	1.00 265	0.75 252	1.75 611	4.15 667	1.04 432	1.65 621	1.57 446	0.46 321	0.19 287	0.16 372	0.23 397	0.21 410	0.18 209	0.63 636

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 213	0.36 482	0.71 309	0.47 218	0.36 350	0.67 336	0.35 195	0.78 153	1.12 423	0.61 244	0.62 192	0.39 122	0.39 137	0.71 170	0.39 249	0.20 330	0.17 405	0.22 356	0.18 303	0.23 410	0.19 321

AE-Stereo	0.49 236	0.27 268	0.67 276	0.60 464	0.39 403	0.67 336	0.46 368	1.18 350	1.09 409	0.47 170	0.75 244	0.69 295	0.47 202	0.59 116	0.40 257	0.16 123	0.15 334	0.21 320	0.20 364	0.19 261	0.15 175

x	0.54 277	0.31 388	0.61 237	0.47 218	0.30 229	0.67 336	0.47 376	1.53 454	0.79 273	0.81 293	0.83 265	0.78 319	0.70 371	0.70 166	0.62 414	0.21 365	0.19 448	0.22 356	0.19 328	0.21 355	0.20 359

CrosDoStereo	1.58 612	0.24 165	0.72 315	0.48 250	0.29 205	0.67 336	12.49 707	1.10 319	0.98 345	1.34 527	1.75 588	1.00 415	1.89 641	6.65 659	0.81 487	0.19 287	0.15 334	0.20 281	0.22 439	0.18 209	0.19 321

AAGNet	1.83 632	0.28 295	0.72 315	0.61 479	0.32 281	0.67 336	0.51 410	0.96 252	0.98 345	1.47 562	1.20 422	1.00 415	1.18 562	2.83 568	22.77 714	0.22 396	0.13 203	0.22 356	0.19 328	0.23 410	0.15 175

KYRaft	0.75 436	0.28 295	0.62 243	0.56 414	0.29 205	0.67 336	0.86 571	0.94 239	0.84 288	1.62 598	2.21 626	1.16 469	1.02 525	1.57 446	0.40 257	0.20 330	0.13 203	0.22 356	0.28 542	0.20 310	1.02 660

DeepStereo_LL	1.58 612	0.24 165	0.72 315	0.48 250	0.29 205	0.67 336	12.49 707	1.10 319	0.98 345	1.34 527	1.75 588	1.00 415	1.89 641	6.65 659	0.81 487	0.19 287	0.15 334	0.20 281	0.22 439	0.18 209	0.19 321

WQFJX1	0.57 311	0.26 235	0.54 178	0.48 250	0.72 588	0.68 343	0.47 376	2.46 659	0.71 244	0.54 214	0.50 140	0.53 209	0.51 257	1.36 392	0.60 407	0.18 233	0.20 468	0.20 281	0.16 248	0.20 310	0.20 359

NLMM1	0.56 303	0.27 268	0.60 232	0.47 218	0.74 596	0.68 343	0.43 325	1.83 545	1.04 376	0.59 238	0.62 192	0.51 194	0.47 202	1.33 380	0.57 392	0.18 233	0.21 492	0.20 281	0.17 278	0.20 310	0.15 175

GANet-ADL	0.60 326	0.35 472	0.72 315	0.64 508	0.40 414	0.68 343	0.51 410	1.49 436	1.12 423	0.95 329	1.08 358	0.91 376	0.57 306	0.76 191	0.55 382	0.26 493	0.18 430	0.18 203	0.16 248	0.23 410	0.25 452

STrans-v2	1.04 546	0.28 295	0.96 463	0.49 272	0.32 281	0.68 343	0.79 548	2.47 660	1.12 423	1.12 393	1.46 522	1.40 525	1.46 603	6.70 663	0.43 288	0.18 233	0.13 203	0.20 281	0.18 303	0.18 209	0.18 275

cross-raft	0.54 277	0.25 205	0.61 237	0.52 337	0.29 205	0.68 343	0.37 239	1.46 430	0.76 261	1.01 354	1.06 349	1.28 502	0.46 190	0.71 170	0.35 202	0.15 83	0.12 101	0.18 203	0.16 248	0.19 261	0.14 130

RAFT	0.64 356	0.30 352	0.73 327	0.59 452	0.33 305	0.68 343	0.58 476	1.04 285	0.76 261	1.08 371	1.19 417	1.65 578	0.93 479	1.06 306	0.56 389	0.21 365	0.18 430	0.27 492	0.24 477	0.22 382	0.17 248

model_zeroshot	0.48 227	0.29 330	0.86 407	0.51 316	0.36 350	0.69 349	0.37 239	1.12 329	0.62 201	0.85 307	0.84 268	0.66 283	0.37 128	0.73 179	0.34 191	0.20 330	0.16 372	0.19 229	0.16 248	0.17 162	0.16 216

MSKI-zero shot	0.55 294	0.26 235	0.57 215	0.51 316	0.26 124	0.69 349	0.28 105	1.18 350	0.64 209	0.91 319	1.32 471	0.82 335	0.33 94	1.92 500	0.32 158	0.17 182	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.16 216

LCNet	0.72 404	0.28 295	0.52 156	0.55 398	0.31 259	0.69 349	0.54 435	1.00 265	0.88 300	1.19 445	1.34 480	0.97 406	1.34 591	2.56 558	0.45 306	0.18 233	0.13 203	0.21 320	0.25 491	0.27 465	0.73 648

RAFT_R40	0.83 477	0.28 295	0.73 327	0.59 452	0.31 259	0.69 349	0.44 339	1.10 319	0.95 326	1.47 562	1.10 369	1.00 415	0.85 439	5.53 636	0.46 321	0.22 396	0.13 203	0.23 397	0.20 364	0.23 410	0.18 275

RALAANet	0.60 326	0.33 427	0.87 419	0.62 490	0.50 486	0.69 349	0.31 139	1.21 364	1.06 389	1.09 377	1.16 405	0.88 364	0.46 190	1.22 348	0.42 278	0.19 287	0.15 334	0.21 320	0.17 278	0.27 465	0.17 248

R-Stereo Train	0.57 311	0.26 235	0.63 246	0.54 373	0.36 350	0.69 349	0.54 435	1.22 372	0.72 246	1.61 594	1.50 533	0.75 309	0.53 272	0.64 140	0.44 291	0.18 233	0.15 334	0.17 154	0.15 202	0.17 162	0.17 248

RAFT-Stereo	0.57 311	0.26 235	0.63 246	0.54 373	0.36 350	0.69 349	0.54 435	1.22 372	0.72 246	1.61 594	1.50 533	0.75 309	0.53 272	0.64 140	0.44 291	0.18 233	0.15 334	0.17 154	0.15 202	0.17 162	0.17 248
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UGAM	1.14 567	0.27 268	0.95 457	0.53 356	0.42 430	0.70 356	0.72 530	0.95 244	1.32 544	0.98 340	1.48 528	1.78 596	0.87 452	9.65 699	0.87 503	0.21 365	0.18 430	0.30 531	0.24 477	0.19 261	0.16 216

LL-Strereo2	0.52 246	0.33 427	0.69 292	0.52 337	0.37 370	0.70 356	0.30 127	1.13 333	0.67 228	0.94 327	0.78 251	0.91 376	0.42 155	1.05 304	0.42 278	0.17 182	0.16 372	0.29 518	0.25 491	0.21 355	0.16 216

CFNet_pseudo	0.66 374	0.32 404	0.86 407	0.48 250	0.39 403	0.70 356	0.40 279	1.33 394	1.22 497	1.16 427	1.34 480	1.24 487	0.64 349	0.98 277	0.59 399	0.21 365	0.16 372	0.33 561	0.19 328	0.36 546	0.25 452

ccs_rob	0.66 374	0.33 427	0.86 407	0.48 250	0.39 403	0.70 356	0.40 279	1.33 394	1.22 497	1.16 427	1.34 480	1.23 485	0.64 349	0.98 277	0.59 399	0.21 365	0.16 372	0.35 580	0.20 364	0.37 550	0.25 452

Lsterematch	0.52 246	0.24 165	0.64 253	0.45 186	0.25 106	0.71 360	0.31 139	0.81 176	1.05 382	0.96 331	1.28 453	0.69 295	0.48 216	0.84 226	0.66 430	0.21 365	0.12 101	0.19 229	0.16 248	0.18 209	0.19 321

RAFT_CTSACE	0.63 344	0.26 235	0.88 428	0.55 398	0.51 498	0.71 360	0.44 339	0.80 169	0.97 340	0.97 335	1.84 598	1.18 473	0.68 362	1.47 426	0.36 214	0.16 123	0.15 334	0.21 320	0.20 364	0.20 310	0.14 130

PMTNet	0.46 213	0.21 71	0.38 33	0.37 32	0.23 55	0.71 360	0.27 98	0.74 140	1.04 376	0.64 253	0.70 228	0.55 222	0.47 202	0.86 236	0.35 202	1.00 663	0.13 203	0.15 52	0.10 2	0.15 81	0.13 71

NLCSM	0.52 246	0.28 295	0.55 193	0.52 337	0.74 596	0.72 363	0.46 368	0.96 252	0.65 223	0.63 250	0.51 146	0.48 175	0.61 333	1.32 375	0.70 443	0.19 287	0.20 468	0.21 320	0.18 303	0.22 382	0.20 359

DilatedVolume-Stereo	0.43 182	0.21 71	0.55 193	0.43 134	0.32 281	0.72 363	0.29 117	0.80 169	0.51 156	0.77 279	0.73 237	0.48 175	0.40 143	1.13 329	0.39 249	0.15 83	0.14 270	0.15 52	0.14 171	0.16 117	0.14 130

SST-Stereo	0.83 477	0.28 295	0.72 315	0.59 452	0.31 259	0.72 363	0.26 88	1.09 316	0.86 291	1.47 562	1.10 369	1.00 415	0.87 452	5.73 642	0.45 306	0.22 396	0.13 203	0.23 397	0.19 328	0.23 410	0.18 275

GMM-Stereo	0.74 427	0.25 205	0.59 229	0.54 373	0.34 327	0.72 363	0.99 602	1.01 272	0.87 296	1.36 532	1.78 591	1.12 460	0.81 419	2.09 518	0.46 321	0.18 233	0.12 101	0.25 457	0.25 491	0.20 310	0.85 654

111	0.60 326	0.23 139	0.70 298	0.43 134	0.24 78	0.72 363	0.42 302	1.18 350	1.41 588	0.80 288	1.38 495	1.10 454	0.79 409	0.96 266	0.58 396	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.15 202	0.17 162	0.19 321

Hybrid-DGEV-03	0.65 365	0.26 235	0.56 202	0.53 356	0.36 350	0.73 368	0.39 264	0.89 211	1.15 451	1.73 609	2.52 642	0.84 351	0.56 294	0.97 274	0.44 291	0.18 233	0.12 101	0.22 356	0.19 328	0.17 162	0.14 130

DCVSM-stereo	0.72 404	0.35 472	0.76 358	0.55 398	0.42 430	0.73 368	0.38 247	1.21 364	1.02 366	1.79 617	1.04 344	1.62 567	1.03 527	1.04 301	0.79 480	0.24 442	0.27 560	0.29 518	0.24 477	0.30 505	0.36 558

Sa-1000	0.72 404	0.29 330	0.76 358	0.59 452	0.30 229	0.73 368	0.37 239	1.62 479	1.33 548	1.28 485	2.04 618	0.86 356	0.75 386	1.84 492	0.38 238	0.19 287	0.14 270	0.25 457	0.23 462	0.20 310	0.16 216

iRaft-Stereo_20w	0.65 365	0.31 388	1.00 478	0.47 218	0.34 327	0.73 368	0.30 127	2.96 670	0.70 240	1.15 417	1.14 391	0.76 313	0.65 357	1.11 322	0.38 238	0.17 182	0.13 203	0.18 203	0.16 248	0.19 261	0.18 275

PSMNet-RSSM	0.72 404	0.30 352	0.61 237	0.63 499	0.42 430	0.73 368	0.56 461	1.92 572	1.10 417	1.09 377	1.37 490	1.22 480	0.98 506	1.28 364	0.72 452	0.27 509	0.19 448	0.27 492	0.29 554	0.24 425	0.24 440

aanet-new	0.39 145	0.25 205	0.54 178	0.47 218	0.37 370	0.74 373	0.28 105	0.62 70	0.34 62	0.37 99	0.50 140	0.36 97	0.74 383	0.98 277	0.30 119	0.17 182	0.11 38	0.17 154	0.13 129	0.19 261	0.14 130

ffm	0.72 404	0.33 427	0.85 401	0.53 356	0.37 370	0.74 373	0.56 461	0.95 244	2.47 659	1.15 417	1.45 516	1.06 434	0.82 424	1.55 442	0.32 158	0.20 330	0.12 101	0.31 537	0.27 521	0.19 261	0.20 359

ff1	1.37 593	0.33 427	0.85 401	0.53 356	0.37 370	0.74 373	0.56 461	0.95 244	2.47 659	1.15 417	1.45 516	1.06 434	0.82 424	7.22 671	7.61 682	0.20 330	0.12 101	0.31 537	0.27 521	0.19 261	0.20 359

mmx	1.39 596	0.33 427	0.85 401	0.53 356	0.37 370	0.74 373	0.56 461	2.13 615	1.37 568	1.15 417	1.45 516	1.06 434	0.82 424	7.22 671	7.61 682	0.24 442	0.19 448	0.31 537	0.27 521	0.30 505	0.25 452

xxx	1.39 596	0.33 427	0.85 401	0.53 356	0.37 370	0.74 373	0.56 461	2.13 615	1.37 568	1.15 417	1.45 516	1.06 434	0.82 424	7.22 671	7.61 682	0.24 442	0.19 448	0.31 537	0.27 521	0.30 505	0.25 452

CFNet_ucs	0.70 395	0.33 427	0.88 428	0.50 284	0.43 441	0.74 373	0.44 339	1.60 472	1.29 530	1.22 458	1.54 542	1.09 451	0.63 345	0.99 284	0.59 399	0.25 470	0.20 468	0.37 591	0.21 410	0.40 567	0.28 499

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 105	0.21 71	0.52 156	0.48 250	0.27 154	0.75 379	0.38 247	0.63 77	0.43 109	0.37 99	0.50 140	0.35 94	0.50 245	0.43 41	0.30 119	0.15 83	0.11 38	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.13 71

WQFJX	0.51 243	0.27 268	0.52 156	0.46 202	0.87 634	0.75 379	0.39 264	1.29 391	0.77 265	0.53 208	0.52 151	0.55 222	0.55 287	0.95 265	0.60 407	0.17 182	0.19 448	0.19 229	0.16 248	0.19 261	0.18 275

999	0.48 227	0.22 104	0.49 125	0.48 250	0.34 327	0.75 379	0.31 139	0.85 197	0.55 177	0.37 99	0.48 127	0.50 190	0.36 124	2.45 549	0.39 249	0.16 123	0.13 203	0.18 203	0.15 202	0.16 117	0.19 321

rvit_105_1	0.72 404	0.52 560	1.01 482	0.78 599	0.49 479	0.75 379	0.87 573	1.12 329	1.18 471	0.99 343	0.79 257	0.90 373	0.77 397	1.26 359	0.75 461	0.41 604	0.36 619	0.36 588	0.41 616	0.30 505	0.33 542

LL-Strereo	1.33 588	0.39 501	1.38 566	0.61 479	0.61 555	0.75 379	0.66 510	1.63 481	1.17 464	1.56 586	1.60 558	2.03 625	2.12 655	9.72 700	0.97 525	0.21 365	0.18 430	0.27 492	0.23 462	0.22 382	0.25 452

CIPLG	0.62 337	0.33 427	0.96 463	0.58 438	0.50 486	0.75 379	0.48 389	1.05 293	0.96 332	1.40 548	1.57 552	0.64 276	0.48 216	0.89 246	0.70 443	0.23 423	0.15 334	0.19 229	0.16 248	0.19 261	0.21 382

ACRE	0.61 332	0.33 427	1.01 482	0.58 438	0.49 479	0.75 379	0.47 376	1.06 306	0.95 326	1.37 535	1.55 544	0.62 270	0.46 190	0.83 221	0.70 443	0.23 423	0.15 334	0.19 229	0.16 248	0.18 209	0.21 382

AANet_RVC	1.16 573	0.52 560	1.49 592	0.65 522	0.45 457	0.75 379	0.69 522	1.42 416	1.55 609	1.34 527	1.87 603	1.53 554	0.78 405	7.43 676	1.38 582	0.25 470	0.17 405	0.19 229	0.16 248	0.22 382	0.26 476

test_sample1	0.61 332	0.29 330	0.75 348	0.50 284	0.31 259	0.76 387	0.48 389	1.59 468	0.84 288	0.90 315	0.94 298	0.88 364	0.95 489	1.16 336	0.67 435	0.22 396	0.18 430	0.20 281	0.19 328	0.21 355	0.21 382

anonymousdsp2	0.53 260	0.27 268	0.74 344	0.48 250	0.29 205	0.76 387	0.47 376	1.61 475	0.82 283	0.77 279	0.77 249	0.75 309	0.47 202	1.03 295	0.40 257	0.18 233	0.13 203	0.18 203	0.13 129	0.19 261	0.18 275

dad	0.86 491	0.66 604	1.06 504	0.56 414	0.37 370	0.76 387	0.44 339	1.17 343	1.50 601	1.44 557	1.27 447	1.34 517	0.75 386	2.52 557	0.84 497	0.42 608	0.27 560	0.83 658	0.26 509	0.41 570	0.29 506

IPLGR_C	0.62 337	0.33 427	0.99 472	0.58 438	0.49 479	0.76 387	0.48 389	1.10 319	0.96 332	1.40 548	1.56 548	0.62 270	0.48 216	0.80 209	0.71 449	0.23 423	0.15 334	0.19 229	0.16 248	0.19 261	0.21 382

AACVNet	0.86 491	0.35 472	0.79 379	0.82 615	0.39 403	0.76 387	0.49 401	1.61 475	0.81 277	1.08 371	1.33 473	1.30 506	0.93 479	4.34 608	0.74 456	0.25 470	0.21 492	0.28 507	0.22 439	0.29 495	0.25 452

GrayStereo	0.82 471	0.26 235	0.58 223	0.63 499	0.37 370	0.76 387	1.86 668	1.11 325	0.87 296	1.99 634	1.89 605	1.08 441	1.82 637	1.39 406	0.48 334	0.19 287	0.14 270	0.19 229	0.21 410	0.18 209	0.39 572

HCRNet	0.70 395	0.39 501	0.73 327	0.60 464	0.59 549	0.76 387	0.35 195	1.22 372	1.13 436	1.02 358	0.99 314	1.02 424	0.76 394	2.19 530	0.70 443	0.28 524	0.19 448	0.28 507	0.23 462	0.25 438	0.23 424

UDGNet	0.72 404	1.17 655	0.80 385	0.77 597	0.41 424	0.77 394	0.38 247	0.97 255	1.34 551	0.81 293	0.88 285	0.71 302	0.60 322	1.21 347	0.54 377	0.52 634	0.19 448	1.02 668	0.26 509	0.71 644	0.31 529

DAS	0.84 482	0.34 452	1.03 494	0.64 508	0.69 583	0.77 394	0.63 501	1.54 457	1.20 485	1.79 617	1.55 544	0.95 398	1.04 529	2.83 568	0.60 407	0.21 365	0.16 372	0.25 457	0.18 303	0.27 465	0.22 404

SepStereo	0.82 471	0.34 452	1.03 494	0.64 508	0.69 583	0.77 394	0.63 501	1.54 457	1.20 485	1.79 617	1.55 544	0.95 398	1.04 529	2.30 539	0.60 407	0.21 365	0.16 372	0.25 457	0.18 303	0.27 465	0.22 404

PSM-AAD	0.79 457	0.27 268	0.53 166	0.55 398	0.28 181	0.77 394	1.24 630	0.99 261	0.91 312	1.66 603	1.57 552	0.81 330	2.19 658	1.65 460	0.44 291	0.19 287	0.14 270	0.38 594	0.32 579	0.21 355	0.70 645

DMCA-RVC	0.74 427	0.40 508	1.27 551	0.66 528	0.49 479	0.77 394	0.47 376	1.35 401	1.01 361	1.53 576	1.01 323	1.29 505	0.82 424	1.31 371	0.78 473	0.27 509	0.21 492	0.35 580	0.27 521	0.32 523	0.24 440

z-ln-s-r	1.02 540	0.55 571	2.09 628	0.52 337	0.55 524	0.78 399	0.87 573	1.47 432	1.34 551	1.12 393	1.62 564	1.37 522	1.06 536	2.62 562	3.32 658	0.19 287	0.14 270	0.21 320	0.17 278	0.27 465	0.21 382

G2L-Stereo	0.80 460	0.32 404	0.95 457	0.60 464	0.42 430	0.78 399	0.69 522	1.50 440	1.09 409	1.33 523	1.14 391	1.45 536	0.72 379	2.45 549	1.10 545	0.25 470	0.20 468	0.26 476	0.21 410	0.20 310	0.26 476

PCWNet_CMD	0.66 374	0.32 404	0.88 428	0.49 272	0.37 370	0.78 399	0.40 279	1.42 416	1.31 540	1.16 427	1.31 464	1.25 491	0.62 339	0.89 246	0.57 392	0.20 330	0.16 372	0.27 492	0.19 328	0.40 567	0.25 452

CASS	0.65 365	0.34 452	0.72 315	0.56 414	0.27 154	0.78 399	0.42 302	1.59 468	0.86 291	1.30 500	1.25 437	0.87 360	0.84 436	0.84 226	0.54 377	0.35 580	0.19 448	0.26 476	0.21 410	0.28 484	0.42 582
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
cf-r	0.73 422	0.30 352	0.77 366	0.55 398	0.63 562	0.78 399	0.48 389	1.79 533	1.15 451	1.13 408	1.26 444	1.43 529	0.87 452	1.40 412	0.85 500	0.25 470	0.18 430	0.22 356	0.23 462	0.19 261	0.19 321

GwcNet-RSSM	0.77 444	0.32 404	1.01 482	0.62 490	0.54 518	0.78 399	0.51 410	1.73 504	1.20 485	1.09 377	1.37 490	1.46 539	0.85 439	1.53 438	1.09 542	0.25 470	0.18 430	0.23 397	0.24 477	0.20 310	0.19 321

WQFJA1	0.48 227	0.27 268	0.53 166	0.46 202	0.85 628	0.79 405	0.39 264	1.11 325	0.75 252	0.50 196	0.52 151	0.53 209	0.50 245	0.71 170	0.65 425	0.17 182	0.21 492	0.19 229	0.16 248	0.19 261	0.16 216

NLMM	0.48 227	0.27 268	0.53 166	0.46 202	0.85 628	0.79 405	0.39 264	1.12 329	0.75 252	0.50 196	0.52 151	0.53 209	0.50 245	0.72 174	0.65 425	0.17 182	0.21 492	0.19 229	0.16 248	0.19 261	0.16 216

AIO-test2	0.57 311	0.28 295	0.63 246	0.61 479	0.58 541	0.79 405	0.51 410	1.18 350	1.40 582	0.63 250	1.15 400	0.51 194	0.43 164	1.09 316	0.35 202	0.21 365	0.17 405	0.26 476	0.30 563	0.20 310	0.19 321

tt45	0.45 205	0.23 139	0.46 109	0.45 186	0.33 305	0.79 405	0.32 155	0.78 153	0.41 99	0.51 203	0.44 105	0.49 184	0.37 128	2.14 522	0.34 191	0.16 123	0.13 203	0.19 229	0.16 248	0.17 162	0.18 275

IPLG	0.69 391	0.27 268	0.97 466	0.51 316	0.43 441	0.79 405	0.33 168	1.21 364	1.06 389	1.30 500	1.10 369	0.52 202	0.55 287	3.16 584	0.63 419	0.16 123	0.14 270	0.19 229	0.16 248	0.18 209	0.17 248

CRE-IMP	0.55 294	0.30 352	0.74 344	0.52 337	0.29 205	0.79 405	0.25 74	1.04 285	0.72 246	1.09 377	0.95 299	0.81 330	0.57 306	1.10 319	0.50 350	0.21 365	0.14 270	0.23 397	0.19 328	0.28 484	0.22 404

pcwnet_v2	0.97 520	0.37 489	4.33 664	0.62 490	0.54 518	0.79 405	0.45 359	2.02 600	1.58 611	1.42 556	1.64 569	1.09 451	0.79 409	1.24 355	0.67 435	0.32 554	0.25 546	0.29 518	0.27 521	0.37 550	0.35 552

MSMDNet	0.66 374	0.32 404	0.87 419	0.49 272	0.37 370	0.79 405	0.40 279	1.43 422	1.31 540	1.15 417	1.31 464	1.24 487	0.63 345	0.88 241	0.57 392	0.21 365	0.16 372	0.26 476	0.19 328	0.39 563	0.24 440

DeepPruner_ROB	0.74 427	0.48 543	0.87 419	0.57 432	0.44 450	0.79 405	0.54 435	1.73 504	0.96 332	1.38 541	1.27 447	1.24 487	0.73 381	1.43 415	0.73 455	0.34 573	0.28 567	0.27 492	0.26 509	0.31 514	0.31 529

xyz-stereo-finetune	0.48 227	0.25 205	0.54 178	0.42 118	0.23 55	0.80 414	0.42 302	0.80 169	0.80 274	0.61 244	0.62 192	0.54 215	0.43 164	1.70 472	0.58 396	0.15 83	0.15 334	0.19 229	0.15 202	0.16 117	0.15 175

AIO-test1	0.56 303	0.25 205	0.55 193	0.64 508	0.78 611	0.80 414	0.36 212	1.18 350	1.34 551	0.57 227	0.88 285	0.61 263	0.50 245	1.12 326	0.35 202	0.17 182	0.17 405	0.22 356	0.24 477	0.18 209	0.23 424

DEFOM-Stereo	0.33 80	0.20 42	0.40 53	0.42 118	0.28 181	0.80 414	0.23 52	0.48 15	0.37 79	0.37 99	0.31 42	0.23 6	0.24 25	1.20 345	0.27 70	0.16 123	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.14 130

ITSA-stereo	0.82 471	0.36 482	0.82 390	0.54 373	0.31 259	0.80 414	0.47 376	2.17 630	1.67 618	1.13 408	1.13 387	0.94 389	0.86 447	2.46 552	1.00 530	0.26 493	0.23 528	0.28 507	0.27 521	0.28 484	0.36 558

test_sample2	0.62 337	0.29 330	0.74 344	0.50 284	0.28 181	0.80 414	0.61 493	1.61 475	1.00 358	0.88 312	0.99 314	0.94 389	0.83 432	1.16 336	0.51 356	0.23 423	0.18 430	0.22 356	0.21 410	0.23 410	0.22 404

SACVNet	0.85 486	0.46 534	0.85 401	0.81 607	0.56 528	0.80 414	0.79 548	1.68 492	1.12 423	1.34 527	1.33 473	1.25 491	0.94 484	2.39 546	0.76 465	0.34 573	0.26 552	0.31 537	0.29 554	0.35 539	0.44 592

ICVP	0.63 344	0.33 427	0.57 215	0.61 479	0.40 414	0.80 414	0.58 476	1.61 475	0.89 303	0.90 315	1.24 433	0.88 364	0.73 381	0.72 174	0.88 504	0.29 535	0.21 492	0.22 356	0.21 410	0.24 425	0.27 487
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ACVNet	0.63 344	0.31 388	0.54 178	0.54 373	0.36 350	0.80 414	0.46 368	1.37 404	1.07 394	0.93 322	1.30 458	1.08 441	0.85 439	0.80 209	0.94 516	0.21 365	0.19 448	0.21 320	0.18 303	0.22 382	0.18 275

GANet-RSSM	0.72 404	0.28 295	0.63 246	0.64 508	0.58 541	0.80 414	0.58 476	1.89 562	1.08 401	1.04 365	1.25 437	1.15 468	1.04 529	1.49 428	0.62 414	0.25 470	0.19 448	0.22 356	0.22 439	0.22 382	0.21 382

FACV-RUCA	0.63 344	0.34 452	0.82 390	0.62 490	0.65 567	0.81 423	0.41 296	1.44 423	1.07 394	0.86 310	1.14 391	0.61 263	0.69 366	0.80 209	0.53 370	0.28 524	0.19 448	0.47 622	0.21 410	0.35 539	0.25 452

RAFT-RH_RVC	1.03 543	0.24 165	0.67 276	0.49 272	0.28 181	0.81 423	0.33 168	0.83 189	1.08 401	2.05 638	4.65 674	1.04 432	0.57 306	5.98 649	0.50 350	0.18 233	0.13 203	0.26 476	0.20 364	0.16 117	0.17 248

VIP-Stereo	0.35 105	0.22 104	0.49 125	0.40 79	0.43 441	0.82 425	0.22 39	0.59 55	0.45 121	0.31 46	0.53 158	0.37 110	0.31 76	0.83 221	0.27 70	0.17 182	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.15 81	0.12 21

test_sample6	0.71 402	0.34 452	0.87 419	0.52 337	0.30 229	0.82 425	0.58 476	1.79 533	1.15 451	1.14 411	1.33 473	0.91 376	0.79 409	1.31 371	0.74 456	0.27 509	0.21 492	0.27 492	0.29 554	0.28 484	0.27 487

SMFormer	0.75 436	0.30 352	0.86 407	0.46 202	0.26 124	0.82 425	0.43 325	2.05 604	1.39 577	1.23 464	1.47 523	0.98 408	0.95 489	1.71 474	0.82 492	0.24 442	0.20 468	0.22 356	0.21 410	0.23 410	0.24 440

tta	0.75 436	0.30 352	0.86 407	0.46 202	0.26 124	0.82 425	0.43 325	2.05 604	1.39 577	1.23 464	1.47 523	0.98 408	0.95 489	1.71 474	0.82 492	0.24 442	0.20 468	0.22 356	0.21 410	0.18 209	0.18 275

qqq1	0.72 404	0.30 352	0.86 407	0.46 202	0.26 124	0.82 425	0.43 325	2.05 604	1.39 577	1.23 464	1.47 523	0.98 408	0.95 489	1.71 474	0.44 291	0.24 442	0.20 468	0.18 203	0.15 202	0.18 209	0.18 275

fff1	0.72 404	0.30 352	0.86 407	0.46 202	0.26 124	0.82 425	0.43 325	2.05 604	1.39 577	1.23 464	1.47 523	0.98 408	0.95 489	1.71 474	0.44 291	0.24 442	0.20 468	0.18 203	0.15 202	0.18 209	0.18 275

NLSM1	0.49 236	0.25 205	0.55 193	0.48 250	1.08 651	0.83 431	0.31 139	0.83 189	0.66 226	0.51 203	0.76 246	0.47 168	0.48 216	0.98 277	0.55 382	0.18 233	0.19 448	0.21 320	0.18 303	0.20 310	0.15 175

DFGA-Net	0.72 404	0.40 508	1.40 567	0.52 337	0.45 457	0.83 431	0.44 339	1.28 390	1.08 401	0.99 343	1.19 417	0.70 299	0.55 287	2.14 522	1.16 554	0.18 233	0.16 372	0.24 417	0.23 462	0.27 465	0.25 452

11t1	0.52 246	0.28 295	0.68 280	0.51 316	0.28 181	0.83 431	0.39 264	1.22 372	0.63 204	0.84 302	0.74 242	0.68 289	0.68 362	0.91 249	0.57 392	0.21 365	0.18 430	0.19 229	0.16 248	0.20 310	0.21 382

GASNet	0.99 526	0.97 637	1.72 609	0.98 647	0.68 581	0.83 431	0.67 514	1.60 472	1.28 525	1.31 510	1.22 427	1.22 480	1.21 571	2.41 547	1.41 590	0.43 614	0.26 552	0.36 588	0.34 595	0.55 621	0.31 529

riskmin	0.56 303	0.27 268	0.60 232	0.43 134	0.31 259	0.83 431	0.42 302	1.14 335	1.04 376	0.73 273	0.75 244	1.11 459	1.01 518	0.81 215	0.51 356	0.20 330	0.14 270	0.24 417	0.15 202	0.24 425	0.25 452

FENet	0.60 326	0.28 295	0.63 246	0.54 373	0.33 305	0.83 431	0.38 247	1.27 386	1.07 394	1.00 348	0.86 275	0.99 414	0.85 439	0.96 266	0.68 439	0.22 396	0.15 334	0.23 397	0.20 364	0.22 382	0.23 424

CFNet-ft	0.72 404	0.32 404	0.54 178	0.66 528	0.54 518	0.83 431	0.55 453	1.37 404	1.15 451	0.93 322	1.28 453	1.57 559	0.97 499	1.35 387	0.81 487	0.26 493	0.20 468	0.33 561	0.25 491	0.30 505	0.23 424

CFNet_RVC	0.72 404	0.32 404	0.54 178	0.66 528	0.54 518	0.83 431	0.55 453	1.37 404	1.15 451	0.93 322	1.28 453	1.57 559	0.97 499	1.35 387	0.81 487	0.26 493	0.20 468	0.33 561	0.25 491	0.30 505	0.23 424

iResNet_ROB	0.77 444	0.30 352	0.99 472	0.57 432	0.36 350	0.83 431	0.36 212	2.33 646	1.58 611	1.27 483	1.30 458	1.25 491	0.84 436	1.65 460	0.79 480	0.20 330	0.14 270	0.17 154	0.12 68	0.18 209	0.27 487

test_sample5	0.69 391	0.34 452	0.87 419	0.52 337	0.30 229	0.84 440	0.54 435	1.83 545	1.14 439	1.11 391	1.25 437	0.88 364	0.78 405	1.23 350	0.65 425	0.26 493	0.20 468	0.27 492	0.27 521	0.27 465	0.26 476

DualNet	0.70 395	0.34 452	0.87 419	0.52 337	0.30 229	0.84 440	0.54 435	1.83 545	1.14 439	1.14 411	1.33 473	0.88 364	0.78 405	1.23 350	0.65 425	0.26 493	0.20 468	0.27 492	0.27 521	0.27 465	0.26 476

GMStereo_Zeroshot	0.67 385	0.61 595	1.01 482	0.64 508	0.37 370	0.84 440	0.35 195	1.05 293	1.12 423	1.12 393	1.06 349	1.27 499	0.54 279	1.19 343	0.59 399	0.32 554	0.17 405	0.31 537	0.18 303	0.52 615	0.22 404

UCFNet_RVC	0.69 391	0.35 472	0.49 125	0.64 508	0.39 403	0.85 443	0.58 476	1.75 512	1.14 439	0.97 335	1.19 417	1.17 470	0.93 479	0.99 284	0.62 414	0.28 524	0.20 468	0.34 571	0.31 571	0.32 523	0.27 487

mmm	0.63 344	0.35 472	0.72 315	0.51 316	0.30 229	0.86 444	0.54 435	1.59 468	0.86 291	1.07 370	1.38 495	0.79 323	0.75 386	0.91 249	0.58 396	0.22 396	0.18 430	0.29 518	0.25 491	0.25 438	0.23 424

ToySt	0.66 374	0.33 427	1.23 542	0.51 316	0.33 305	0.86 444	0.68 518	1.10 319	0.97 340	0.84 302	1.08 358	1.25 491	0.94 484	1.01 291	0.74 456	0.19 287	0.19 448	0.24 417	0.24 477	0.27 465	0.23 424

DMCA	0.67 385	0.34 452	0.90 438	0.51 316	0.44 450	0.86 444	0.47 376	1.42 416	1.02 366	1.17 436	1.12 382	1.23 485	0.75 386	0.78 201	0.95 520	0.25 470	0.19 448	0.27 492	0.19 328	0.24 425	0.27 487

DispNO	0.93 509	0.30 352	1.34 564	0.55 398	0.55 524	0.89 447	0.49 401	1.48 434	1.21 491	1.17 436	1.27 447	1.19 474	0.90 464	5.23 626	0.74 456	0.22 396	0.17 405	0.24 417	0.21 410	0.19 261	0.20 359

STTStereo	0.78 452	0.50 553	1.22 540	0.64 508	0.54 518	0.89 447	0.54 435	1.44 423	1.11 419	1.38 541	1.09 363	1.27 499	0.85 439	1.43 415	0.83 494	0.29 535	0.27 560	0.33 561	0.39 611	0.32 523	0.30 519

TDLM	1.06 547	0.44 525	0.79 379	0.63 499	0.50 486	0.89 447	1.44 644	1.48 434	1.26 514	1.12 393	1.40 501	1.08 441	0.98 506	6.65 659	0.78 473	0.33 563	0.21 492	0.33 561	0.26 509	0.37 550	0.24 440

G2L-Stereo_test	0.73 422	0.27 268	0.74 344	0.49 272	0.40 414	0.90 450	0.81 557	1.53 454	1.14 439	1.28 485	1.27 447	1.52 553	0.72 379	1.62 455	0.94 516	0.19 287	0.14 270	0.16 103	0.15 202	0.18 209	0.19 321

tg	0.52 246	0.24 165	0.61 237	0.49 272	0.30 229	0.90 450	0.29 117	1.07 308	0.83 284	0.83 299	1.02 331	0.62 270	0.43 164	1.35 387	0.41 267	0.17 182	0.12 101	0.22 356	0.20 364	0.17 162	0.15 175

ARAFT	0.77 444	0.36 482	1.49 592	0.51 316	0.31 259	0.90 450	0.82 559	1.90 565	1.06 389	1.62 598	1.24 433	1.02 424	0.64 349	1.84 492	0.50 350	0.18 233	0.14 270	0.28 507	0.27 521	0.17 162	0.16 216

CVANet_RVC	1.07 549	0.43 522	0.76 358	0.60 464	0.50 486	0.90 450	0.97 597	1.52 448	1.26 514	1.33 523	1.38 495	1.24 487	1.18 562	6.75 665	0.75 461	0.34 573	0.23 528	0.34 571	0.29 554	0.42 575	0.27 487

test_sample7	0.74 427	0.37 489	0.76 358	0.52 337	0.35 334	0.91 454	0.67 514	1.78 527	1.21 491	1.22 458	1.18 410	1.08 441	0.92 470	1.23 350	0.67 435	0.31 547	0.28 567	0.32 552	0.31 571	0.33 532	0.29 506

MyStereo8	0.65 365	0.29 330	1.00 478	0.58 438	0.49 479	0.91 454	0.35 195	1.18 350	1.31 540	1.16 427	1.27 447	0.90 373	0.64 349	0.72 174	0.95 520	0.18 233	0.14 270	0.20 281	0.18 303	0.22 382	0.26 476

Selective-RAFT	0.52 246	0.28 295	0.79 379	0.55 398	0.27 154	0.91 454	0.33 168	0.80 169	0.88 300	0.58 230	0.63 195	0.81 330	0.77 397	1.29 368	0.48 334	0.19 287	0.14 270	0.17 154	0.15 202	0.19 261	0.17 248

FADNet-RVC	0.88 496	0.67 605	1.93 623	0.60 464	0.48 475	0.91 454	0.60 489	1.71 502	1.18 471	0.90 315	0.96 302	1.36 519	0.92 470	2.25 535	1.17 557	0.30 540	0.29 578	0.32 552	0.32 579	0.41 570	0.35 552

DeepPrunerF	1.60 614	0.73 615	5.81 674	0.88 634	1.19 663	0.91 454	0.95 594	2.19 633	5.24 692	1.17 436	1.30 458	1.19 474	1.30 586	4.90 620	1.66 613	0.42 608	0.34 603	0.52 631	0.47 631	0.41 570	0.40 573

PS-NSSS	0.99 526	0.58 582	0.93 448	0.58 438	0.57 532	0.91 454	0.80 554	1.81 539	1.14 439	1.14 411	1.67 576	1.00 415	0.83 432	4.62 613	0.78 473	0.37 588	0.31 589	0.52 631	0.32 579	0.45 591	0.38 569

MLCV	0.72 404	0.34 452	1.10 520	0.51 316	0.23 55	0.91 454	0.39 264	1.33 394	1.23 500	1.46 561	1.55 544	1.01 422	0.64 349	1.95 505	0.80 485	0.18 233	0.12 101	0.18 203	0.14 171	0.19 261	0.17 248

IGEV_i1	0.66 374	0.29 330	0.89 434	0.55 398	0.28 181	0.92 461	0.60 489	1.98 588	0.83 284	1.00 348	1.04 344	1.09 451	0.68 362	1.29 368	0.62 414	0.20 330	0.17 405	0.21 320	0.17 278	0.21 355	0.21 382

test_sample4	0.69 391	0.33 427	0.91 441	0.51 316	0.30 229	0.92 461	0.52 421	1.87 556	1.15 451	1.14 411	1.18 410	0.87 360	0.75 386	1.18 342	0.68 439	0.25 470	0.20 468	0.26 476	0.26 509	0.26 451	0.25 452

test_5	0.65 365	0.30 352	0.75 348	0.67 540	0.50 486	0.92 461	0.52 421	1.39 411	1.12 423	0.76 274	1.11 375	1.00 415	0.90 464	1.53 438	0.45 306	0.18 233	0.13 203	0.23 397	0.22 439	0.21 355	0.19 321

AdaStereo	0.70 395	0.43 522	0.75 348	0.73 583	0.37 370	0.92 461	0.53 429	1.85 550	1.18 471	1.12 393	1.23 431	1.07 440	0.65 357	0.96 266	0.63 419	0.31 547	0.15 334	0.32 552	0.21 410	0.29 495	0.22 404
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.
iResNet	0.75 436	0.40 508	1.36 565	0.67 540	0.29 205	0.92 461	0.59 485	1.52 448	1.25 509	1.28 485	1.48 528	0.94 389	0.76 394	1.62 455	0.78 473	0.18 233	0.14 270	0.18 203	0.15 202	0.22 382	0.23 424

Anonymous3	0.61 332	0.44 525	1.11 522	0.59 452	0.49 479	0.93 466	0.65 505	0.93 233	0.81 277	0.72 272	0.88 285	0.65 279	0.69 366	1.06 306	0.53 370	0.35 580	0.30 583	0.26 476	0.26 509	0.31 514	0.27 487

GES	0.66 374	0.34 452	0.90 438	0.59 452	0.38 392	0.94 467	0.57 472	2.11 614	0.86 291	1.02 358	1.11 375	0.66 283	0.79 409	0.99 284	0.61 411	0.27 509	0.19 448	0.20 281	0.20 364	0.21 355	0.30 519

test_xeample	1.45 602	0.28 295	0.65 260	0.51 316	0.28 181	0.94 467	0.59 485	2.14 619	1.29 530	1.24 471	1.51 535	0.88 364	0.86 447	1.46 422	15.10 703	0.22 396	0.20 468	0.22 356	0.20 364	0.22 382	0.22 404

iResNetv2_ROB	0.80 460	0.37 489	1.71 608	0.56 414	0.37 370	0.94 467	0.64 503	1.73 504	1.34 551	1.23 464	1.42 504	1.26 495	0.92 470	1.85 495	0.56 389	0.23 423	0.15 334	0.19 229	0.14 171	0.24 425	0.19 321

G2L-ROB	0.73 422	0.25 205	0.76 358	0.54 373	0.39 403	0.95 470	0.66 510	1.66 489	1.09 409	1.24 471	1.02 331	1.64 575	0.71 376	1.63 457	1.02 532	0.20 330	0.14 270	0.17 154	0.15 202	0.20 310	0.22 404

coex_refinement	0.80 460	0.28 295	0.73 327	0.70 563	0.51 498	0.95 470	0.60 489	1.78 527	1.23 500	1.36 532	1.37 490	1.82 600	0.81 419	1.32 375	1.13 551	0.26 493	0.17 405	0.19 229	0.20 364	0.24 425	0.25 452

THIR-Stereo	1.02 540	0.27 268	0.69 292	0.49 272	0.28 181	0.95 470	1.34 639	1.03 279	0.97 340	1.34 527	1.90 606	1.17 470	1.58 614	6.44 655	0.78 473	0.19 287	0.14 270	0.21 320	0.22 439	0.19 261	0.20 359

GEStereo_RVC	0.90 501	0.37 489	0.99 472	0.64 508	0.50 486	0.95 470	0.79 548	2.42 656	1.17 464	1.16 427	1.11 375	1.26 495	0.92 470	3.24 585	0.90 510	0.29 535	0.19 448	0.23 397	0.20 364	0.27 465	0.29 506

DIP-Stereo	0.62 337	0.30 352	0.83 395	0.48 250	0.36 350	0.95 470	0.33 168	2.37 652	0.67 228	1.25 476	1.00 318	0.68 289	0.51 257	0.91 249	0.61 411	0.18 233	0.15 334	0.21 320	0.17 278	0.19 261	0.19 321
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLCA_NET_v2_RVC	0.79 457	0.43 522	1.05 499	0.64 508	0.58 541	0.95 470	0.53 429	1.53 454	1.18 471	1.37 535	1.15 400	1.43 529	0.88 457	1.61 454	0.84 497	0.25 470	0.22 514	0.27 492	0.27 521	0.29 495	0.29 506
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Consistency-Raft	1.25 580	0.99 640	1.93 623	1.02 651	1.21 664	0.96 476	1.01 606	1.75 512	1.92 639	1.36 532	2.12 622	1.44 534	1.01 518	1.14 331	1.40 586	0.72 657	0.82 676	0.89 661	0.98 677	1.31 668	0.95 657

s12784h	0.52 246	0.20 42	0.38 33	0.41 100	0.19 10	0.96 476	0.34 183	1.17 343	1.25 509	0.81 293	0.90 289	0.63 273	0.50 245	1.45 420	0.42 278	0.14 53	0.12 101	0.17 154	0.11 13	0.18 209	0.11 3

hitnet-ft	0.79 457	0.35 472	0.57 215	0.58 438	0.42 430	0.96 476	0.46 368	1.47 432	1.33 548	1.19 445	1.22 427	1.81 597	0.98 506	1.66 464	0.94 516	0.33 563	0.28 567	0.34 571	0.27 521	0.35 539	0.31 529

FADNet	0.92 506	0.61 595	1.81 615	0.62 490	0.55 524	0.96 476	0.57 472	1.78 527	1.33 548	0.93 322	1.01 323	1.36 519	1.01 518	2.71 565	0.75 461	0.33 563	0.34 603	0.31 537	0.34 595	0.59 628	0.40 573

castereo++	0.38 138	0.23 139	0.41 61	0.43 134	0.31 259	0.97 480	0.22 39	0.86 199	0.58 186	0.32 52	0.44 105	0.51 194	0.39 137	0.93 259	0.24 14	0.17 182	0.11 38	0.17 154	0.12 68	0.14 44	0.14 130

test_sample3	0.68 389	0.32 404	0.88 428	0.52 337	0.30 229	0.97 480	0.52 421	1.86 553	1.15 451	1.08 371	1.11 375	0.88 364	0.71 376	1.17 340	0.68 439	0.25 470	0.20 468	0.25 457	0.25 491	0.25 438	0.25 452

RAFT-Test	0.54 277	0.25 205	0.64 253	0.47 218	0.30 229	0.97 480	0.27 98	1.24 380	0.81 277	0.96 331	1.12 382	1.28 502	0.48 216	0.71 170	0.36 214	0.17 182	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.16 117	0.16 216

DRaft	0.80 460	0.24 165	0.70 298	0.45 186	0.30 229	0.97 480	0.53 429	1.05 293	0.97 340	1.78 614	2.02 617	0.80 325	1.74 628	2.73 566	0.72 452	0.17 182	0.14 270	0.20 281	0.20 364	0.18 209	0.21 382

RASNet	1.12 562	0.30 352	0.91 441	0.66 528	0.77 609	0.97 480	0.57 472	1.37 404	1.35 560	1.02 358	1.34 480	2.11 629	1.43 598	7.09 670	1.39 585	0.19 287	0.17 405	0.17 154	0.19 328	0.18 209	0.16 216

EDNetEfficient	2.37 657	1.10 646	8.08 682	0.74 587	0.71 586	0.98 485	1.56 652	1.46 430	4.06 684	4.90 692	2.82 649	2.25 632	3.48 681	2.95 572	9.97 691	0.26 493	0.24 537	0.26 476	0.30 563	0.68 641	0.61 634

aanetorigin	1.23 577	0.79 623	2.78 654	0.70 563	0.79 614	0.99 486	1.06 613	1.06 306	1.37 568	3.52 678	2.61 644	1.72 586	1.63 619	1.99 508	1.78 617	0.25 470	0.24 537	0.26 476	0.25 491	0.38 559	0.45 594

CFNet	0.96 514	0.36 482	1.01 482	0.62 490	0.42 430	0.99 486	0.47 376	1.90 565	1.32 544	0.99 343	1.39 499	1.10 454	0.86 447	5.58 639	0.79 480	0.23 423	0.17 405	0.28 507	0.27 521	0.26 451	0.21 382

Any-RAFT	0.53 260	0.24 165	0.47 112	0.47 218	0.27 154	1.00 488	0.25 74	1.58 466	1.05 382	0.85 307	0.99 314	1.06 434	0.47 202	0.70 166	0.32 158	0.18 233	0.13 203	0.16 103	0.13 129	0.16 117	0.16 216

RT-IGEV	0.77 444	0.28 295	0.93 448	0.55 398	0.33 305	1.01 489	0.83 562	2.03 603	0.93 320	1.28 485	1.58 555	1.77 593	1.17 557	1.04 301	0.49 343	0.23 423	0.16 372	0.21 320	0.17 278	0.19 261	0.26 476

Selective-IGEV-i1	0.66 374	0.27 268	0.86 407	0.54 373	0.33 305	1.01 489	0.78 544	1.75 512	1.18 471	0.88 312	1.19 417	1.19 474	0.56 294	0.98 277	0.54 377	0.19 287	0.16 372	0.20 281	0.17 278	0.19 261	0.20 359

1111x	1.70 625	0.29 330	0.86 407	0.51 316	0.27 154	1.01 489	0.68 518	2.22 637	1.28 525	1.13 408	1.40 501	1.21 478	1.10 545	5.53 636	15.20 704	0.22 396	0.21 492	0.22 356	0.22 439	0.24 425	0.22 404

Anonymous_2	1.30 584	0.55 571	0.82 390	0.52 337	0.58 541	1.01 489	0.64 503	1.25 383	0.97 340	0.96 331	0.78 251	1.33 513	1.29 582	1.03 295	0.74 456	0.62 650	0.64 669	1.06 669	9.63 714	1.16 662	0.49 609

DualNet (step1)	0.83 477	0.49 546	1.13 526	0.56 414	0.39 403	1.02 493	0.73 531	1.78 527	1.21 491	1.22 458	1.18 410	1.08 441	0.92 470	1.23 350	0.67 435	0.57 643	0.28 567	0.62 649	0.67 657	0.45 591	0.42 582

test_sample9	1.86 635	0.49 546	1.13 526	0.56 414	0.39 403	1.02 493	0.73 531	1.78 527	1.21 491	1.22 458	1.18 410	1.08 441	0.92 470	2.27 537	7.92 686	0.57 643	12.61 719	0.62 649	0.67 657	0.45 591	0.42 582

test_sample8	2.19 650	0.49 546	1.13 526	0.56 414	0.39 403	1.02 493	0.73 531	1.82 540	1.15 451	2.26 644	1.30 458	4.94 681	2.52 668	2.27 537	7.92 686	0.57 643	12.61 719	0.62 649	0.67 657	0.45 591	0.42 582

BEATNet_4x	0.73 422	0.49 546	1.17 535	0.53 356	0.26 124	1.03 496	0.55 453	1.82 540	1.06 389	1.21 453	1.22 427	0.96 404	0.91 467	1.01 291	1.06 536	0.21 365	0.14 270	0.24 417	0.19 328	0.37 550	0.21 382

PASM	1.34 589	0.92 634	2.62 650	0.86 626	0.87 634	1.03 496	1.08 615	1.50 440	1.51 603	1.82 622	1.41 503	1.68 581	1.26 579	4.87 619	1.34 576	0.61 649	0.65 671	0.68 653	0.78 663	0.69 642	0.68 644

DEmStereo	0.97 520	0.23 139	0.79 379	0.47 218	0.32 281	1.04 498	0.56 461	0.93 233	0.89 303	1.39 547	2.14 624	1.02 424	2.07 653	5.64 640	0.77 471	0.17 182	0.15 334	0.20 281	0.20 364	0.18 209	0.20 359

CCAANet	0.78 452	0.30 352	0.83 395	0.58 438	0.51 498	1.04 498	0.45 359	1.68 492	1.12 423	0.85 307	1.35 486	1.10 454	0.77 397	3.04 577	0.78 473	0.17 182	0.16 372	0.24 417	0.23 462	0.19 261	0.23 424

psm_up	0.77 444	0.34 452	0.70 298	0.66 528	0.58 541	1.05 500	0.92 585	1.52 448	1.12 423	1.26 480	1.16 405	1.31 510	1.23 573	1.20 345	0.81 487	0.25 470	0.29 578	0.31 537	0.27 521	0.27 465	0.25 452

ac_64	0.82 471	0.29 330	0.81 386	0.71 571	0.60 552	1.05 500	0.54 435	1.99 591	0.92 318	1.18 441	1.06 349	1.99 620	1.08 541	1.94 504	0.97 525	0.27 509	0.22 514	0.24 417	0.23 462	0.22 382	0.19 321

HITNet	0.65 365	0.40 508	0.77 366	0.48 250	0.24 78	1.05 500	0.49 401	1.76 519	1.02 366	1.18 441	1.18 410	0.89 372	0.80 415	0.85 232	0.79 480	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.17 278	0.29 495	0.15 175
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
222	1.61 616	0.29 330	0.67 276	0.56 414	0.29 205	1.06 503	0.42 302	2.17 630	1.31 540	1.31 510	1.52 536	0.92 384	0.94 484	1.76 485	17.65 707	0.24 442	0.20 468	0.21 320	0.19 328	0.22 382	0.23 424

NOSS_ROB	1.26 581	0.46 534	0.62 243	0.56 414	0.38 392	1.06 503	0.78 544	1.73 504	1.40 582	1.01 354	1.43 508	1.10 454	0.75 386	10.62 703	0.65 425	0.45 620	0.43 637	0.48 624	0.45 626	0.44 587	0.41 578

FADNet-RVC-Resample	0.84 482	0.47 539	2.10 629	0.61 479	0.45 457	1.07 505	0.61 493	1.59 468	1.20 485	1.08 371	0.98 312	1.03 428	0.98 506	2.17 525	0.72 452	0.23 423	0.22 514	0.30 531	0.32 579	0.35 539	0.34 547

Hybrid-DGEV-2	0.65 365	0.31 388	0.73 327	0.60 464	0.37 370	1.08 506	0.28 105	1.45 428	1.40 582	1.32 514	0.85 273	1.03 428	1.01 518	1.05 304	0.48 334	0.18 233	0.15 334	0.22 356	0.19 328	0.17 162	0.15 175

DA	0.43 182	0.23 139	0.49 125	0.50 284	0.25 106	1.08 506	0.44 339	1.18 350	0.58 186	0.46 165	0.64 200	0.54 215	0.47 202	0.46 60	0.32 158	0.19 287	0.13 203	0.19 229	0.13 129	0.18 209	0.14 130

GGEV	0.43 182	0.23 139	0.49 125	0.50 284	0.25 106	1.08 506	0.44 339	1.18 350	0.58 186	0.46 165	0.64 200	0.54 215	0.47 202	0.46 60	0.32 158	0.19 287	0.13 203	0.19 229	0.13 129	0.18 209	0.14 130

anonymity	1.12 562	0.97 637	1.21 538	1.07 655	1.12 656	1.08 506	0.89 578	1.95 581	1.16 461	1.29 492	1.26 444	1.22 480	1.09 544	1.15 332	1.01 531	1.02 666	1.00 689	0.97 663	0.97 675	0.98 655	0.99 659

FINET	0.97 520	0.54 566	1.60 600	0.63 499	0.79 614	1.08 506	1.07 614	1.56 464	2.20 652	1.15 417	1.49 530	0.94 389	0.88 457	2.32 540	1.05 534	0.42 608	0.35 614	0.32 552	0.28 542	0.43 581	0.38 569

FAT-Stereo	1.07 549	0.41 515	1.32 558	0.72 575	0.58 541	1.08 506	0.89 578	1.96 582	1.65 616	1.75 611	1.98 611	2.03 625	1.48 606	2.02 511	1.18 560	0.42 608	0.35 614	0.34 571	0.29 554	0.35 539	0.53 617

xyz-stereo-finetune2	0.58 318	0.27 268	0.57 215	0.40 79	0.24 78	1.09 512	0.32 155	0.79 160	0.53 170	0.65 257	1.07 353	0.58 247	0.80 415	2.47 554	0.80 485	0.16 123	0.15 334	0.21 320	0.17 278	0.16 117	0.17 248

RP	1.09 555	0.50 553	1.12 524	0.90 638	1.04 648	1.11 513	0.84 563	1.80 536	1.62 613	1.55 585	2.00 614	1.90 608	1.78 632	1.84 492	1.25 564	0.52 634	0.36 619	0.48 624	0.36 604	0.45 591	0.43 589

DLCB_ROB	0.86 491	0.40 508	0.78 376	0.68 553	0.54 518	1.11 513	0.84 563	1.49 436	1.23 500	1.64 602	1.65 571	1.70 584	0.91 467	1.70 472	1.05 534	0.25 470	0.24 537	0.26 476	0.27 521	0.27 465	0.24 440

XPNet_ROB	0.96 514	0.49 546	1.09 517	0.72 575	0.57 532	1.11 513	1.14 621	1.66 489	1.23 500	1.85 624	1.39 499	1.64 575	1.11 546	1.80 489	1.42 594	0.38 593	0.30 583	0.33 561	0.29 554	0.37 550	0.34 547

ADLNet2	0.88 496	0.34 452	1.17 535	0.77 597	0.64 565	1.12 516	0.76 539	1.74 509	1.24 506	1.21 453	1.65 571	1.71 585	1.05 533	1.67 465	1.17 557	0.24 442	0.21 492	0.21 320	0.22 439	0.26 451	0.29 506

psmorigin	1.52 607	0.69 609	10.52 690	0.68 553	0.59 549	1.13 517	0.70 525	1.57 465	1.19 480	1.99 634	1.79 592	2.26 633	1.47 605	2.09 518	1.36 580	0.39 596	0.40 632	0.34 571	0.33 589	0.43 581	0.56 623

TCMNet	1.01 537	0.60 593	2.10 629	0.86 626	1.33 669	1.14 518	0.67 514	1.69 495	1.23 500	1.11 391	1.57 552	1.30 506	0.97 499	2.01 510	1.50 605	0.31 547	0.31 589	0.38 594	0.34 595	0.42 575	0.36 558

CoDeX	0.73 422	0.29 330	0.93 448	0.54 373	0.36 350	1.14 518	0.61 493	2.34 649	1.17 464	1.16 427	1.25 437	0.91 376	0.87 452	1.33 380	0.64 424	0.20 330	0.16 372	0.21 320	0.18 303	0.20 310	0.18 275

AASNet	0.76 442	0.35 472	0.91 441	0.79 601	0.81 621	1.14 518	0.56 461	2.02 600	1.08 401	1.22 458	1.24 433	0.93 386	0.76 394	0.77 194	1.16 554	0.27 509	0.23 528	0.24 417	0.20 364	0.28 484	0.24 440

PSMNet-ADL	0.72 404	0.35 472	0.62 243	0.69 557	0.46 469	1.14 518	0.44 339	1.37 404	1.01 361	0.83 299	1.17 408	1.33 513	0.96 496	1.43 415	0.95 520	0.33 563	0.22 514	0.21 320	0.23 462	0.27 465	0.29 506

edge stereo	1.11 560	0.50 553	1.30 554	0.71 571	0.65 567	1.14 518	0.75 536	1.93 577	1.37 568	1.71 607	1.83 596	2.54 646	1.44 600	2.43 548	1.23 562	0.42 608	0.41 634	0.54 637	0.35 600	0.42 575	0.46 598

ETE_ROB	0.96 514	0.64 602	1.16 532	0.69 557	0.48 475	1.14 518	1.13 620	1.77 523	1.19 480	1.91 631	1.45 516	1.73 587	1.05 533	1.60 452	1.14 552	0.32 554	0.26 552	0.38 594	0.34 595	0.39 563	0.41 578

HSM-Net_RVC	0.87 495	0.29 330	0.53 166	0.53 356	0.30 229	1.15 524	0.55 453	3.57 679	1.28 525	1.53 576	1.74 585	1.68 581	0.93 479	1.49 428	0.77 471	0.22 396	0.17 405	0.19 229	0.18 303	0.20 310	0.19 321
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PWC_ROB	1.24 578	0.76 621	2.46 644	0.72 575	0.78 611	1.15 524	0.49 401	1.75 512	1.92 639	2.31 646	3.07 653	1.59 563	1.40 595	2.46 552	2.10 632	0.33 563	0.22 514	0.35 580	0.24 477	0.38 559	0.41 578

tt1	0.62 337	0.32 404	0.51 146	0.54 373	0.26 124	1.16 526	0.48 389	0.95 244	2.47 659	0.57 227	0.77 249	0.49 184	0.81 419	1.55 442	0.32 158	0.20 330	0.12 101	0.24 417	0.15 202	0.19 261	0.20 359

xxxx	1.51 606	0.28 295	0.68 280	0.54 373	0.28 181	1.16 526	0.44 339	2.19 633	1.29 530	1.09 377	1.36 488	1.22 480	0.85 439	1.79 488	15.70 706	0.24 442	0.21 492	0.21 320	0.20 364	0.22 382	0.23 424

HGLStereo	0.85 486	0.38 496	0.94 453	0.80 604	1.03 647	1.17 528	0.58 476	1.52 448	1.20 485	1.19 445	1.62 564	1.13 465	1.20 568	1.80 489	1.06 536	0.24 442	0.24 537	0.24 417	0.21 410	0.23 410	0.27 487

ACVNet-DCA	0.56 303	0.31 388	0.50 136	0.54 373	0.26 124	1.18 529	0.51 410	1.42 416	0.78 269	0.58 230	0.79 257	0.48 175	0.88 457	1.46 422	0.32 158	0.20 330	0.12 101	0.25 457	0.15 202	0.22 382	0.21 382

xx1	0.67 385	0.31 388	0.50 136	0.54 373	0.26 124	1.18 529	0.51 410	0.93 233	3.05 673	0.58 230	0.79 257	0.95 398	0.77 397	1.46 422	0.32 158	0.20 330	0.12 101	0.24 417	0.23 462	0.22 382	0.21 382

1test111	0.54 277	0.31 388	0.50 136	0.54 373	0.26 124	1.18 529	0.51 410	1.42 416	0.78 269	0.58 230	0.79 257	0.48 175	0.88 457	0.88 241	0.59 399	0.20 330	0.12 101	0.25 457	0.15 202	0.22 382	0.21 382

cc1	0.64 356	0.31 388	0.50 136	0.54 373	0.26 124	1.18 529	0.51 410	0.93 233	3.05 673	0.58 230	0.79 257	0.48 175	0.88 457	1.46 422	0.32 158	0.20 330	0.12 101	0.25 457	0.15 202	0.19 261	0.19 321

FADNet_RVC	0.83 477	0.51 556	1.83 619	0.54 373	0.42 430	1.19 533	0.46 368	1.51 446	1.09 409	0.89 314	1.24 433	0.91 376	0.87 452	2.11 520	1.11 548	0.27 509	0.22 514	0.31 537	0.28 542	0.43 581	0.38 569

PA-Net	1.01 537	0.57 579	1.29 553	0.64 508	0.74 596	1.19 533	0.84 563	1.69 495	1.43 593	1.16 427	1.19 417	1.32 511	1.19 565	3.42 591	1.25 564	0.29 535	0.45 644	0.33 561	0.49 636	0.32 523	0.47 602
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
w-ln-seven-2	1.18 575	0.61 595	4.25 663	0.68 553	0.61 555	1.20 535	0.93 589	1.63 481	1.35 560	1.66 603	1.53 537	1.47 544	1.37 594	3.00 576	1.74 615	0.25 470	0.24 537	0.29 518	0.26 509	0.33 532	0.28 499

NVstereo2D	0.92 506	0.41 515	1.48 590	0.72 575	0.72 588	1.20 535	0.87 573	1.75 512	1.38 572	0.99 343	1.13 387	1.26 495	0.98 506	2.21 532	0.89 507	0.43 614	0.20 468	0.38 594	0.24 477	0.57 624	0.63 636

DStereoO	1.44 601	1.11 649	1.69 605	1.16 658	0.72 588	1.21 537	1.56 652	1.74 509	1.63 615	1.52 574	1.67 576	1.51 550	3.16 677	1.73 478	1.72 614	2.35 683	0.45 644	0.97 663	0.42 619	2.01 673	0.53 617

S-Stereo	1.15 571	0.46 534	2.17 634	0.81 607	0.80 619	1.21 537	1.19 627	1.93 577	2.02 645	1.47 562	2.11 621	1.57 559	1.17 557	2.05 515	1.41 590	0.40 599	0.40 632	0.35 580	0.31 571	0.44 587	0.70 645

RAFT + AFF	1.00 531	0.42 519	1.09 517	0.67 540	0.50 486	1.22 539	1.24 630	2.24 639	1.19 480	1.30 500	1.56 548	1.17 470	1.49 608	3.44 593	0.83 494	0.21 365	0.25 546	0.30 531	0.26 509	0.27 465	0.27 487

HSM	1.19 576	0.32 404	0.65 260	0.57 432	0.38 392	1.23 540	0.59 485	2.25 640	1.19 480	1.30 500	1.25 437	1.94 614	1.03 527	9.32 694	0.71 449	0.22 396	0.16 372	0.20 281	0.16 248	0.21 355	0.21 382

ADLNet	0.85 486	0.36 482	0.89 434	0.85 624	0.72 588	1.24 541	0.76 539	1.82 540	1.36 564	1.52 574	1.35 486	1.27 499	0.99 514	1.23 350	1.15 553	0.27 509	0.20 468	0.26 476	0.25 491	0.28 484	0.30 519

acv_ft	0.75 436	0.31 388	0.95 457	0.70 563	0.86 632	1.24 541	0.53 429	1.44 423	1.07 394	1.24 471	1.30 458	1.08 441	0.92 470	0.80 209	1.34 576	0.21 365	0.19 448	0.21 320	0.18 303	0.21 355	0.18 275

CBMV_ROB	0.90 501	0.44 525	0.63 246	0.51 316	0.37 370	1.25 543	0.49 401	1.77 523	1.27 520	1.41 550	2.00 614	1.33 513	1.08 541	2.17 525	0.76 465	0.43 614	0.42 636	0.47 622	0.44 624	0.41 570	0.36 558

UPFNet	0.80 460	0.32 404	0.90 438	0.59 452	0.74 596	1.26 544	0.80 554	1.52 448	1.10 417	1.30 500	1.12 382	1.30 506	0.84 436	1.67 465	1.09 542	0.24 442	0.24 537	0.24 417	0.23 462	0.25 438	0.18 275

BSDual-CNN	0.71 402	0.32 404	0.68 280	0.54 373	0.44 450	1.27 545	0.65 505	2.16 624	0.98 345	1.20 449	1.11 375	1.12 460	0.74 383	0.91 249	0.66 430	0.24 442	0.17 405	0.25 457	0.22 439	0.22 382	0.22 404

hknet	0.77 444	0.32 404	0.95 457	0.54 373	0.38 392	1.27 545	0.65 505	2.16 624	1.07 394	1.20 449	1.11 375	1.59 563	0.81 419	1.37 395	0.66 430	0.22 396	0.17 405	0.25 457	0.22 439	0.22 382	0.22 404

PSMNet_ROB	0.90 501	0.52 560	1.17 535	0.72 575	0.61 555	1.27 545	1.12 619	1.76 519	1.12 423	1.09 377	1.28 453	1.45 536	0.89 463	1.65 460	1.42 594	0.33 563	0.25 546	0.37 591	0.39 611	0.35 539	0.29 506

NCC-stereo	1.10 557	0.54 566	1.24 545	0.84 619	0.94 641	1.29 548	0.89 578	2.01 596	1.34 551	1.32 514	1.74 585	1.88 604	1.74 628	2.35 542	1.25 564	0.45 620	0.37 621	0.45 617	0.58 649	0.42 575	0.42 582

Abc-Net	1.10 557	0.54 566	1.24 545	0.84 619	0.94 641	1.29 548	0.89 578	2.01 596	1.34 551	1.32 514	1.74 585	1.88 604	1.74 628	2.35 542	1.25 564	0.45 620	0.37 621	0.45 617	0.58 649	0.42 575	0.42 582
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DDVS	0.78 452	0.41 515	0.94 453	0.60 464	0.43 441	1.30 550	0.43 325	1.40 413	0.91 312	1.20 449	1.15 400	1.43 529	0.64 349	2.18 528	0.89 507	0.28 524	0.22 514	0.26 476	0.23 462	0.31 514	0.33 542

GCST	1.08 552	1.47 670	0.93 448	1.73 673	1.14 659	1.30 550	0.31 139	1.33 394	1.16 461	1.29 492	0.97 311	0.98 408	0.49 233	2.08 517	0.46 321	1.19 673	0.70 673	1.30 673	0.85 668	1.02 658	0.89 655

NCCL2	1.00 531	0.56 575	1.06 504	0.75 591	0.57 532	1.31 552	1.72 660	1.77 523	1.36 564	1.50 571	1.17 408	1.91 609	1.17 557	1.54 440	1.29 571	0.35 580	0.31 589	0.45 617	0.44 624	0.40 567	0.40 573

PAM_32	0.77 444	0.28 295	1.03 494	0.52 337	0.30 229	1.32 553	0.35 195	1.97 586	0.65 223	1.02 358	1.06 349	3.05 659	1.49 608	0.96 266	0.36 214	0.19 287	0.13 203	0.20 281	0.18 303	0.19 261	0.19 321

ssnet_v2	0.88 496	0.36 482	1.02 489	0.62 490	0.38 392	1.32 553	0.97 597	2.07 610	1.34 551	1.37 535	1.18 410	1.54 555	0.92 470	1.10 319	1.65 611	0.30 540	0.27 560	0.30 531	0.28 542	0.27 465	0.26 476

LMCR-Stereo	0.82 471	0.46 534	0.88 428	0.75 591	0.43 441	1.33 555	0.56 461	2.43 657	0.98 345	1.53 576	1.49 530	0.74 306	1.00 516	1.63 457	0.89 507	0.28 524	0.17 405	0.22 356	0.17 278	0.29 495	0.20 359

StereoDRNet-Refined	0.80 460	0.41 515	0.88 428	0.62 490	0.42 430	1.33 555	0.48 389	1.52 448	1.17 464	1.45 559	1.44 513	1.44 534	0.90 464	1.26 359	1.24 563	0.20 330	0.16 372	0.27 492	0.24 477	0.25 438	0.28 499
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
IER	0.70 395	0.31 388	1.02 489	0.48 250	0.52 511	1.34 557	0.51 410	1.17 343	0.99 352	1.23 464	1.34 480	1.12 460	1.11 546	0.99 284	0.71 449	0.20 330	0.16 372	0.21 320	0.21 410	0.20 310	0.19 321

UDG	1.41 599	2.65 696	0.99 472	1.44 669	1.64 675	1.34 557	0.80 554	1.60 472	1.23 500	1.23 464	1.71 581	2.01 622	1.34 591	1.47 426	1.41 590	0.90 661	0.54 662	2.29 682	0.75 661	1.84 671	1.04 662

GANet	1.36 591	0.47 539	0.86 407	0.67 540	0.45 457	1.34 557	1.73 661	1.64 483	1.24 506	1.49 570	2.38 633	1.55 557	1.20 568	9.30 693	0.93 514	0.30 540	0.31 589	0.33 561	0.28 542	0.39 563	0.30 519

Wz-Net-SNSev	1.49 603	1.23 658	6.27 676	0.68 553	0.67 575	1.37 560	1.41 642	2.00 592	1.39 577	1.48 568	1.61 562	2.29 634	1.32 589	3.93 599	2.14 634	0.31 547	0.28 567	0.31 537	0.33 589	0.42 575	0.36 558

SFCPSM	0.70 395	0.28 295	1.02 489	0.51 316	0.38 392	1.37 560	0.66 510	2.00 592	1.03 370	1.17 436	1.21 424	0.82 335	0.78 405	1.03 295	0.53 370	0.21 365	0.17 405	0.22 356	0.24 477	0.21 355	0.19 321

DANet	1.08 552	0.61 595	1.32 558	0.85 624	0.72 588	1.37 560	0.51 410	1.54 457	1.15 451	1.78 614	1.54 542	2.01 622	1.11 546	2.90 571	2.00 628	0.33 563	0.30 583	0.40 605	0.30 563	0.44 587	0.45 594
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PAM	0.76 442	0.29 330	1.08 513	0.52 337	0.33 305	1.38 563	0.39 264	2.01 596	0.67 228	1.06 367	0.96 302	2.89 657	1.43 598	0.86 236	0.35 202	0.19 287	0.12 101	0.19 229	0.17 278	0.19 261	0.20 359

AF-Net	1.13 565	0.52 560	1.33 561	0.86 626	0.91 637	1.38 563	0.71 527	2.16 624	1.62 613	1.56 586	2.40 635	1.99 620	1.65 621	1.81 491	1.48 603	0.48 628	0.28 567	0.49 626	0.33 589	0.39 563	0.32 536

MSAF-DinoV2	1.97 642	0.80 625	10.38 689	0.86 626	0.48 475	1.39 565	0.97 597	2.55 663	1.72 624	1.53 576	1.65 571	3.59 667	2.20 659	5.39 633	3.94 665	0.27 509	0.17 405	0.26 476	0.28 542	0.47 599	0.46 598

DGSMNet	1.14 567	0.76 621	2.49 646	0.81 607	0.86 632	1.39 565	1.39 641	2.13 615	1.35 560	1.26 480	1.63 568	1.48 546	0.98 506	1.75 480	1.10 545	0.45 620	0.43 637	0.55 641	0.49 636	0.75 646	0.70 645

PSMNet-RUCA	1.02 540	0.97 637	1.44 577	1.23 662	1.10 652	1.40 567	0.62 496	1.69 495	1.38 572	0.94 327	1.53 537	0.97 406	0.83 432	1.17 340	0.93 514	0.69 656	0.34 603	0.99 666	0.60 653	0.97 654	0.64 640

gwcnet-sp	0.74 427	0.33 427	1.44 577	0.57 432	0.45 457	1.40 567	0.54 435	1.50 440	1.14 439	1.30 500	1.02 331	0.94 389	0.82 424	1.39 406	0.76 465	0.21 365	0.21 492	0.22 356	0.21 410	0.22 382	0.22 404

scenet	0.74 427	0.33 427	1.44 577	0.57 432	0.45 457	1.40 567	0.54 435	1.50 440	1.14 439	1.30 500	1.02 331	0.94 389	0.82 424	1.39 406	0.76 465	0.21 365	0.21 492	0.22 356	0.21 410	0.22 382	0.22 404

ssnet	0.74 427	0.33 427	1.44 577	0.57 432	0.45 457	1.40 567	0.54 435	1.50 440	1.14 439	1.30 500	1.02 331	0.94 389	0.82 424	1.39 406	0.76 465	0.21 365	0.21 492	0.22 356	0.21 410	0.22 382	0.22 404

Syn2CoEx	1.14 567	0.69 609	1.66 603	0.80 604	0.67 575	1.40 567	0.88 576	2.06 609	1.54 607	1.25 476	1.58 555	1.42 528	1.50 610	4.09 602	1.40 586	0.36 584	0.32 597	0.34 571	0.29 554	0.29 495	0.34 547

AANet	1.64 618	1.27 660	5.08 669	0.67 540	0.65 567	1.41 572	0.84 563	1.92 572	2.90 671	3.11 676	3.20 656	2.91 658	2.06 652	2.49 555	2.10 632	0.42 608	0.29 578	0.34 571	0.30 563	0.45 591	0.45 594

GANetREF_RVC	1.07 549	0.86 630	1.31 555	0.82 615	0.53 514	1.41 572	1.31 637	1.76 519	1.52 604	1.27 483	1.31 464	1.46 539	1.24 576	2.03 512	0.96 524	0.56 642	0.45 644	0.67 652	0.50 639	0.88 652	0.59 630
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
anonymousa	0.72 404	0.27 268	0.75 348	0.47 218	0.63 562	1.43 574	0.45 359	1.24 380	0.89 303	1.28 485	1.75 588	1.62 567	1.13 553	0.69 162	0.59 399	0.19 287	0.16 372	0.23 397	0.25 491	0.20 310	0.18 275

SQANet	1.31 585	0.88 633	1.08 513	1.83 675	1.44 671	1.44 575	0.75 536	1.74 509	1.09 409	1.32 514	1.26 444	1.28 502	1.01 518	1.50 430	0.83 494	2.50 684	0.34 603	1.47 674	0.55 646	2.32 676	1.57 674

zh-mn7	1.70 625	1.21 656	8.30 684	0.69 557	0.53 514	1.45 576	0.84 563	1.70 500	2.09 649	2.41 654	2.67 646	1.68 581	1.23 573	4.49 609	2.87 648	0.30 540	0.26 552	0.27 492	0.27 521	0.31 514	0.35 552

NVStereoNet_ROB	1.88 636	1.07 644	1.45 582	1.07 655	1.17 660	1.47 577	1.48 647	1.89 562	1.93 641	1.94 632	4.67 675	3.08 662	1.80 634	6.51 656	1.65 611	1.06 669	0.86 683	1.08 670	1.32 683	0.93 653	1.26 668
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
psmg	0.72 404	0.32 404	0.68 280	0.50 284	0.44 450	1.48 578	0.75 536	1.94 579	0.98 345	1.21 453	1.33 473	1.12 460	0.74 383	0.91 249	0.66 430	0.24 442	0.19 448	0.25 457	0.25 491	0.23 410	0.22 404

MFMNet_re	1.40 598	1.14 652	1.68 604	1.39 666	1.07 649	1.48 578	1.43 643	1.87 556	1.82 632	2.26 644	2.19 625	1.51 550	1.86 639	1.52 434	1.25 564	0.93 662	0.83 677	0.84 659	0.80 664	0.99 657	1.05 664

Nwc_Net	1.09 555	0.49 546	1.33 561	0.89 637	0.80 619	1.49 580	0.66 510	2.19 633	1.27 520	1.32 514	2.26 628	1.96 617	1.54 611	1.92 500	1.34 576	0.40 599	0.30 583	0.43 612	0.45 626	0.38 559	0.37 563

StereoDRNet	0.98 524	0.47 539	1.70 606	0.76 594	0.94 641	1.51 581	0.91 583	1.92 572	1.32 544	1.61 594	1.13 387	1.47 544	0.97 499	1.75 480	1.46 601	0.28 524	0.23 528	0.29 518	0.27 521	0.35 539	0.27 487

RGC	1.14 567	0.79 623	1.26 548	0.91 641	0.96 644	1.52 582	0.77 542	1.92 572	1.26 514	1.54 582	1.93 608	2.02 624	1.54 611	2.25 535	1.31 573	0.44 619	0.35 614	0.58 647	0.48 633	0.47 599	0.46 598

CBMV	0.95 513	0.44 525	0.66 270	0.53 356	0.35 334	1.53 583	1.63 659	1.69 495	1.42 591	2.00 637	1.60 558	1.43 529	1.17 557	1.59 451	0.99 529	0.34 573	0.34 603	0.39 600	0.33 589	0.33 532	0.32 536
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
pmcnn	2.37 657	0.42 519	2.71 652	0.63 499	0.43 441	1.54 584	1.19 627	2.01 596	1.53 606	2.64 660	7.60 690	18.07 709	1.45 602	3.44 593	2.78 646	0.18 233	0.15 334	0.15 52	0.12 68	0.20 310	0.18 275

DSFCA	0.93 509	0.34 452	1.06 504	0.52 337	0.65 567	1.55 585	0.93 589	1.49 436	1.19 480	1.56 586	1.15 400	1.50 548	0.96 496	3.07 579	1.02 532	0.30 540	0.26 552	0.25 457	0.25 491	0.28 484	0.24 440

SGM-Forest	1.24 578	0.38 496	0.60 232	0.52 337	0.37 370	1.56 586	1.30 636	1.65 484	1.36 564	2.11 641	1.79 592	1.63 572	0.93 479	7.48 678	0.95 520	0.36 584	0.37 621	0.39 600	0.34 595	0.37 550	0.32 536
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
UNet	0.83 477	0.34 452	1.31 555	0.58 438	0.74 596	1.58 587	0.49 401	1.41 414	1.04 376	1.21 453	1.08 358	1.54 555	1.12 549	1.65 460	1.09 542	0.23 423	0.17 405	0.25 457	0.20 364	0.25 438	0.22 404

EDNetEfficientorigin	10.57 701	1.47 670	177.42 736	0.67 540	0.53 514	1.58 587	1.16 624	1.90 565	3.37 677	4.71 691	3.38 658	3.10 663	2.69 671	3.13 583	3.58 660	0.25 470	0.23 528	0.33 561	0.27 521	0.83 647	0.81 651

NaN_ROB	1.13 565	0.55 571	1.15 531	0.64 508	0.48 475	1.61 589	2.03 677	1.72 503	1.48 598	2.09 640	1.27 447	1.40 525	1.08 541	3.94 600	1.30 572	0.28 524	0.34 603	0.28 507	0.28 542	0.30 505	0.33 542

DRN-Test	1.00 531	0.44 525	1.13 526	0.70 563	0.81 621	1.62 590	0.79 548	2.14 619	1.44 594	1.78 614	1.33 473	1.43 529	1.05 533	2.18 528	1.53 607	0.27 509	0.21 492	0.31 537	0.30 563	0.32 523	0.28 499

CSP-Net	0.97 520	0.38 496	0.83 395	0.53 356	0.41 424	1.63 591	0.77 542	2.00 592	1.05 382	1.25 476	1.20 422	1.33 513	0.83 432	4.93 622	0.85 500	0.32 554	0.22 514	0.20 281	0.20 364	0.23 410	0.25 452

LALA_ROB	1.01 537	0.59 585	1.16 532	0.67 540	0.51 498	1.63 591	1.26 634	1.69 495	1.38 572	1.81 621	1.37 490	1.94 614	1.02 525	1.58 448	1.38 582	0.37 588	0.27 560	0.43 612	0.37 607	0.43 581	0.37 563

HBP-ISP	0.96 514	0.58 582	0.72 315	0.61 479	0.46 469	1.64 593	0.76 539	1.86 553	1.28 525	1.30 500	1.53 537	0.86 356	0.94 484	3.27 587	0.69 442	0.45 620	0.44 640	0.54 637	0.48 633	0.47 599	0.40 573

delet	0.85 486	0.32 404	0.95 457	0.65 522	0.66 571	1.64 593	0.84 563	1.75 512	1.35 560	1.32 514	1.30 458	1.30 506	0.88 457	1.68 470	1.10 545	0.21 365	0.21 492	0.24 417	0.24 477	0.21 355	0.21 382

LSM	6.33 691	1.10 646	13.19 692	1.41 668	68.17 729	1.64 593	1.90 671	1.92 572	2.46 658	2.99 670	3.11 654	1.88 604	1.80 634	2.61 561	2.06 631	0.41 604	0.58 665	0.50 627	0.57 648	0.64 635	17.66 718

WZ-Net	1.95 640	0.95 636	10.10 686	0.86 626	0.78 611	1.69 596	1.60 657	2.20 636	1.98 642	2.08 639	1.93 608	2.30 635	1.97 646	5.30 627	3.17 655	0.34 573	0.26 552	0.29 518	0.31 571	0.51 613	0.47 602

coex-ft	8.13 697	2.13 691	98.04 735	0.67 540	0.53 514	1.71 597	1.56 652	1.65 484	11.11 701	18.17 718	3.75 663	3.88 671	7.61 701	2.98 575	6.49 677	0.30 540	0.30 583	0.32 552	0.31 571	0.66 639	0.50 611

RYNet	1.17 574	0.49 546	1.24 545	0.70 563	0.97 645	1.71 597	0.92 585	1.91 569	1.46 596	1.38 541	1.14 391	1.88 604	1.30 586	4.24 604	1.87 620	0.26 493	0.21 492	0.35 580	0.27 521	0.55 621	0.54 619

ccnet	1.12 562	0.67 605	1.01 482	0.78 599	0.73 595	1.72 599	0.99 602	1.84 549	1.26 514	1.47 562	1.85 600	1.75 592	1.29 582	1.75 480	1.88 622	0.57 643	0.53 659	0.57 646	0.55 646	0.59 628	0.54 619

PWCDC_ROB	1.29 582	0.75 620	1.33 561	1.05 652	0.88 636	1.73 600	0.52 421	1.89 562	3.28 675	1.29 492	4.88 677	1.22 480	1.46 603	1.77 487	1.45 598	0.60 648	0.26 552	0.29 518	0.25 491	0.52 615	0.37 563

CBFPSM	0.92 506	0.33 427	1.86 620	0.49 272	0.38 392	1.75 601	0.84 563	1.39 411	1.12 423	1.09 377	0.99 314	2.37 639	1.66 625	1.32 375	1.42 594	0.19 287	0.18 430	0.20 281	0.20 364	0.21 355	0.33 542

Wz-Net-LNSev	1.03 543	0.67 605	2.71 652	0.64 508	0.84 625	1.75 601	1.00 604	1.80 536	1.32 544	1.28 485	1.25 437	1.65 578	1.22 572	1.39 406	1.40 586	0.28 524	0.26 552	0.24 417	0.23 462	0.33 532	0.32 536

GwcNet	1.08 552	0.51 556	2.33 640	0.79 601	1.18 662	1.76 603	0.70 525	1.68 492	1.47 597	1.41 550	1.64 569	1.74 589	1.04 529	2.20 531	1.41 590	0.30 540	0.29 578	0.29 518	0.27 521	0.30 505	0.35 552

CC-Net-ROB	1.49 603	1.26 659	1.27 551	0.88 634	0.79 614	1.76 603	1.00 604	1.79 533	1.26 514	1.10 385	1.61 562	1.21 478	0.99 514	8.13 686	0.84 497	1.09 670	0.41 634	2.20 680	0.46 629	1.20 665	0.48 605

CSAN	1.41 599	0.59 585	1.26 548	0.70 563	0.50 486	1.76 603	1.78 662	1.77 523	1.90 638	2.35 649	2.32 630	1.92 612	1.94 645	5.56 638	1.49 604	0.43 614	0.35 614	0.40 605	0.41 616	0.43 581	0.41 578

fast-acv-ft	0.94 511	0.44 525	1.40 567	0.58 438	0.51 498	1.77 606	0.69 522	1.36 403	1.42 591	1.29 492	1.86 601	1.74 589	1.25 577	1.52 434	1.38 582	0.26 493	0.28 567	0.28 507	0.28 542	0.27 465	0.26 476

SHD	1.31 585	0.71 614	2.34 641	0.86 626	0.75 605	1.77 606	0.65 505	2.22 637	2.50 662	2.40 653	1.71 581	1.91 609	1.60 617	1.93 503	2.37 639	0.38 593	0.31 589	0.38 594	0.40 615	0.48 604	0.50 611

Wave_Phase_stereo	0.45 205	0.25 205	1.42 574	0.42 118	0.28 181	1.78 608	0.39 264	0.72 128	0.52 163	0.36 88	0.35 56	0.37 110	0.29 58	0.64 140	0.38 238	0.13 26	0.14 270	0.15 52	0.19 328	0.15 81	0.16 216

zh-sn7	1.76 631	1.38 661	6.58 677	0.74 587	0.72 588	1.78 608	1.31 637	1.88 559	1.56 610	1.86 626	2.47 640	1.81 597	2.08 654	5.12 624	3.80 663	0.32 554	0.32 597	0.32 552	0.32 579	0.44 587	0.40 573

CRFU-Net	0.86 491	0.39 501	1.00 478	0.65 522	0.57 532	1.78 608	0.86 571	2.15 621	0.81 277	1.38 541	1.18 410	1.64 575	1.19 565	1.35 387	0.90 510	0.26 493	0.22 514	0.21 320	0.19 328	0.23 410	0.24 440

iinet-f	0.99 526	0.45 532	3.71 661	0.55 398	0.43 441	1.81 611	0.68 518	1.14 335	1.14 439	1.18 441	1.42 504	1.58 562	1.44 600	1.34 386	1.59 610	0.24 442	0.23 528	0.20 281	0.19 328	0.26 451	0.25 452

FBW_ROB	1.71 628	0.62 599	1.45 582	0.67 540	0.61 555	1.81 611	1.08 615	2.52 661	1.70 621	1.77 613	1.73 583	1.98 619	1.25 577	12.57 706	1.84 619	0.34 573	0.37 621	0.56 644	0.38 609	0.45 591	0.43 589

SPS-STEREO	1.67 621	1.04 643	1.23 542	1.21 660	1.13 658	1.82 613	1.11 617	2.16 624	1.52 604	3.07 674	2.32 630	2.82 655	1.80 634	4.11 603	2.04 629	1.03 667	0.99 688	0.97 663	0.94 673	1.03 660	1.02 660
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
XQC	1.37 593	0.87 631	2.56 648	0.84 619	0.69 583	1.83 614	0.89 578	2.07 610	1.88 635	1.88 627	1.53 537	1.91 609	1.55 613	2.85 570	3.05 650	0.48 628	0.29 578	0.44 616	0.39 611	0.69 642	0.60 633

DDUNet	1.50 605	2.69 697	1.12 524	1.77 674	1.88 677	1.84 615	0.92 585	1.70 500	1.16 461	1.38 541	1.79 592	1.60 565	1.12 549	1.37 395	1.08 540	1.10 671	0.76 674	2.37 684	0.94 673	2.00 672	1.37 670

MMNet	0.84 482	0.32 404	1.09 517	0.60 464	0.59 549	1.85 616	0.49 401	1.51 446	1.27 520	1.37 535	1.15 400	1.26 495	1.18 562	1.67 465	1.22 561	0.19 287	0.18 430	0.23 397	0.22 439	0.25 438	0.21 382

RTSC	1.29 582	0.73 615	2.44 643	0.83 618	0.57 532	1.85 616	0.65 505	1.88 559	2.00 644	2.20 643	1.66 574	1.60 565	1.26 579	2.33 541	3.92 664	0.32 554	0.23 528	0.27 492	0.29 554	0.37 550	0.37 563

YMNet	1.00 531	0.54 566	1.40 567	0.81 607	0.85 628	1.87 618	0.62 496	1.55 461	1.18 471	1.63 600	1.99 612	1.77 593	0.97 499	1.50 430	1.45 598	0.33 563	0.37 621	0.31 537	0.32 579	0.32 523	0.29 506

YMNet_1	1.00 531	0.54 566	1.40 567	0.81 607	0.85 628	1.87 618	0.62 496	1.55 461	1.18 471	1.63 600	1.99 612	1.77 593	0.97 499	1.50 430	1.45 598	0.33 563	0.37 621	0.31 537	0.32 579	0.32 523	0.29 506

SuperB	2.53 663	0.59 585	18.45 699	0.69 557	0.50 486	1.87 618	0.88 576	1.67 491	2.39 656	1.50 571	1.42 504	1.14 467	1.15 555	4.28 607	5.07 671	0.24 442	0.19 448	0.22 356	0.19 328	7.86 710	0.34 547

APVNet	1.06 547	0.53 565	1.42 574	0.84 619	0.79 614	1.92 621	0.82 559	1.90 565	1.08 401	1.08 371	1.43 508	1.56 558	1.13 553	3.07 579	1.58 608	0.31 547	0.34 603	0.42 610	0.36 604	0.36 546	0.37 563

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 557	1.02 642	1.00 478	0.82 615	0.67 575	1.93 622	0.93 589	1.62 479	1.11 419	1.15 417	1.25 437	1.50 548	0.79 409	1.96 506	0.76 465	1.89 677	0.34 603	0.79 657	0.36 604	1.25 666	0.83 652

ADCRef	1.35 590	0.55 571	2.37 642	0.72 575	0.77 609	1.94 623	0.78 544	1.91 569	1.27 520	1.57 590	1.59 557	1.36 519	1.41 596	1.54 440	7.53 681	0.23 423	0.20 468	0.32 552	0.30 563	0.29 495	0.29 506

Wz-Net-MNSev	1.11 560	0.58 582	2.23 638	0.66 528	0.71 586	1.95 624	1.46 645	1.98 588	1.45 595	1.79 617	1.43 508	1.49 547	1.33 590	1.97 507	1.42 594	0.27 509	0.23 528	0.28 507	0.28 542	0.34 536	0.31 529

otaku	1.60 614	1.11 649	1.21 538	2.20 677	1.56 673	1.97 625	1.24 630	2.07 610	1.36 564	1.44 557	1.62 564	1.73 587	1.19 565	1.73 478	0.98 528	2.89 688	0.57 664	1.74 675	0.60 653	2.78 683	1.94 680

DispFullNet	2.34 656	2.85 698	3.66 659	3.08 693	2.27 683	1.97 625	0.67 514	2.00 592	1.70 621	2.52 656	2.00 614	2.23 631	5.86 693	3.44 593	1.58 608	1.01 664	0.32 597	2.64 693	1.94 696	2.85 688	2.24 684

RainbowNet	1.97 642	1.76 678	1.57 598	2.81 686	2.21 681	1.98 627	1.81 664	2.54 662	1.89 636	1.50 571	1.84 598	1.96 617	1.65 621	2.14 522	1.25 564	3.33 695	0.85 681	2.39 687	0.98 677	2.82 686	2.22 683

ADCMid	1.89 639	0.73 615	5.06 668	0.72 575	0.67 575	2.00 628	1.14 621	1.97 586	1.48 598	2.86 667	1.81 595	2.37 639	2.05 651	2.24 533	10.39 695	0.33 563	0.31 589	0.39 600	0.43 622	0.50 608	0.44 592

DPSNet	1.69 624	0.59 585	4.33 664	0.70 563	0.57 532	2.02 629	1.62 658	3.35 676	1.78 628	1.48 568	1.38 495	2.17 630	2.84 672	4.77 616	3.66 661	0.48 628	0.31 589	0.29 518	0.25 491	0.64 635	0.48 605

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 526	0.40 508	1.82 617	0.66 528	0.62 561	2.05 630	0.78 544	1.91 569	1.29 530	1.54 582	1.42 504	1.51 550	1.23 573	1.99 508	1.33 574	0.23 423	0.14 270	0.20 281	0.15 202	0.27 465	0.26 476

DStereoRT	1.36 591	0.32 404	1.41 572	0.67 540	0.50 486	2.07 631	0.60 489	1.44 423	0.91 312	1.37 535	1.44 513	0.73 305	1.30 586	6.39 654	0.90 510	0.23 423	0.17 405	4.29 706	1.94 696	0.24 425	0.20 359

DISCO	1.03 543	0.34 452	1.11 522	0.69 557	0.45 457	2.07 631	0.84 563	2.13 615	1.50 601	1.15 417	1.33 473	2.40 641	1.07 540	2.60 560	1.51 606	0.23 423	0.18 430	0.22 356	0.20 364	0.31 514	0.27 487

Ntro	1.64 618	1.15 653	1.23 542	2.48 683	1.83 676	2.09 633	1.16 624	1.96 582	1.38 572	1.21 453	1.62 564	1.62 567	1.29 582	1.87 497	1.11 548	3.04 689	0.56 663	1.82 677	0.64 655	2.80 684	2.05 682

WCMA_ROB	1.84 633	0.47 539	1.31 555	0.69 557	0.57 532	2.11 634	1.14 621	1.87 556	1.73 625	4.04 683	6.43 683	5.62 686	3.61 682	2.59 559	1.94 625	0.52 634	0.44 640	0.39 600	0.42 619	0.48 604	0.47 602

AnyNet_C32	1.96 641	1.10 646	5.17 670	0.90 638	1.11 654	2.12 635	2.37 688	1.85 550	1.48 598	2.45 655	1.70 580	2.05 627	1.64 620	2.50 556	10.28 694	0.37 588	0.34 603	0.35 580	0.41 616	0.49 607	0.54 619

SGM+DAISY	2.41 660	1.07 644	2.14 633	1.18 659	1.10 652	2.14 636	1.36 640	1.96 582	1.66 617	5.46 698	7.07 687	4.95 682	4.32 689	5.50 635	2.26 636	1.04 668	1.02 691	0.99 666	0.97 675	1.02 658	1.04 662

ADCS	2.25 651	0.99 640	5.55 671	0.81 607	0.74 596	2.19 637	1.80 663	2.27 642	2.14 650	2.80 666	2.13 623	2.40 641	2.03 648	2.64 563	13.69 700	0.41 604	0.39 630	0.40 605	0.45 626	0.58 626	0.56 623

FCDSN-DC	2.32 655	0.63 600	0.81 386	0.84 619	0.75 605	2.23 638	0.94 592	2.09 613	1.80 630	5.45 697	7.72 693	7.77 694	6.93 700	3.39 588	1.80 618	0.52 634	0.48 651	0.52 631	0.51 642	0.57 624	0.58 628
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	1.68 623	0.36 482	0.61 237	0.59 452	0.29 205	2.25 639	1.18 626	2.38 653	1.68 620	3.60 679	2.67 646	3.69 669	2.42 665	8.13 686	1.90 623	0.31 547	0.31 589	0.30 531	0.28 542	0.30 505	0.29 506
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_1	2.18 649	1.45 668	1.72 609	2.85 687	2.33 687	2.28 640	1.46 645	3.08 672	2.22 653	1.82 622	2.05 619	3.56 666	1.98 647	3.09 582	1.40 586	3.17 690	0.60 666	2.40 688	0.92 671	2.91 690	2.37 687

DStereoSA	4.44 683	0.92 634	6.79 678	1.58 672	2.54 690	2.29 641	14.04 709	2.33 646	2.31 654	1.85 624	10.58 702	1.32 511	13.05 704	7.07 669	11.18 697	0.67 655	1.97 701	0.88 660	3.29 703	1.69 669	2.44 690

ADCP+	1.99 644	0.48 543	7.73 680	0.66 528	0.91 637	2.30 642	1.05 611	1.82 540	1.34 551	1.54 582	1.32 471	1.74 589	1.61 618	2.17 525	13.37 699	0.24 442	0.21 492	0.32 552	0.28 542	0.37 550	0.29 506

ACVNet-4b	2.15 648	1.41 665	1.64 601	2.80 685	2.31 685	2.31 643	1.24 630	2.32 645	2.14 650	1.26 480	2.39 634	2.66 650	1.48 606	5.95 648	1.06 536	3.20 693	0.45 644	2.37 684	0.89 669	2.83 687	2.37 687

BUS	0.74 427	0.32 404	0.68 280	0.54 373	0.44 450	2.34 644	0.42 302	2.16 624	0.98 345	1.20 449	1.11 375	1.03 428	0.62 339	0.91 249	0.70 443	0.24 442	0.17 405	0.25 457	0.22 439	0.22 382	0.22 404

NINENet	0.77 444	0.37 489	0.78 376	0.62 490	0.51 498	2.34 644	0.42 302	1.83 545	1.04 376	1.14 411	1.23 431	1.03 428	0.62 339	1.24 355	0.70 443	0.28 524	0.23 528	0.31 537	0.21 410	0.26 451	0.25 452

stereogan	1.15 571	0.42 519	1.40 567	0.86 626	0.84 625	2.38 646	0.71 527	1.88 559	1.73 625	1.72 608	1.94 610	2.31 636	1.29 582	2.07 516	1.08 540	0.36 584	0.35 614	0.39 600	0.31 571	0.51 613	0.46 598

Wz-Net-TNSev	1.88 636	2.08 690	7.66 679	0.67 540	0.64 565	2.42 647	1.83 666	2.33 646	1.74 627	1.57 590	1.56 548	2.58 647	1.90 643	4.86 618	3.12 652	0.39 596	0.37 621	0.33 561	0.37 607	0.53 617	0.58 628

ACV-stereo	0.99 526	0.51 556	1.41 572	0.56 414	0.41 424	2.43 648	0.57 472	1.15 337	1.18 471	0.81 293	1.01 323	3.39 665	2.14 656	1.60 452	1.07 539	0.27 509	0.22 514	0.22 356	0.22 439	0.28 484	0.32 536

PVD	1.70 625	0.84 626	2.26 639	0.94 646	0.83 624	2.48 649	0.97 597	2.59 664	3.35 676	3.01 672	2.77 648	2.34 638	2.47 667	2.67 564	3.14 653	0.47 627	0.45 644	0.59 648	0.48 633	0.59 628	0.75 650

SAMSARA	1.55 609	0.84 626	2.61 649	1.22 661	1.07 649	2.50 650	1.93 672	2.05 604	1.89 636	2.75 663	1.66 574	2.81 654	1.69 626	3.08 581	1.97 627	0.46 626	0.51 657	0.42 610	0.46 629	0.58 626	0.59 630

PDISCO_ROB	1.32 587	0.65 603	1.44 577	1.36 664	1.46 672	2.55 651	0.92 585	2.45 658	2.07 648	1.37 535	1.49 530	1.65 578	1.00 516	2.82 567	1.35 579	1.01 664	0.27 560	0.54 637	0.47 631	0.71 644	0.73 648

MFN_U_SF_RVC	1.52 607	0.84 626	3.42 657	0.87 633	0.66 571	2.56 652	0.95 594	2.36 650	1.70 621	1.98 633	1.86 601	2.45 644	1.79 633	2.95 572	2.58 642	0.52 634	0.48 651	0.55 641	0.59 652	0.59 628	0.61 634

z-mn7	1.56 611	0.84 626	4.36 666	0.71 571	0.51 498	2.60 653	1.04 609	1.73 504	2.70 668	1.53 576	2.99 652	1.94 614	1.34 591	4.78 617	2.41 640	0.29 535	0.24 537	0.27 492	0.24 477	0.34 536	0.31 529

MeshStereo	2.26 652	0.56 575	0.92 446	0.61 479	0.49 479	2.60 653	1.02 607	3.18 673	2.05 647	7.40 704	4.98 678	7.58 692	2.98 675	6.37 653	1.96 626	0.43 614	0.43 637	0.45 617	0.39 611	0.43 581	0.42 582
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
Selective-IGEV-i16pb	2.29 654	0.33 427	20.08 701	0.56 414	0.40 414	2.61 655	1.54 651	2.60 665	1.87 634	0.97 335	1.68 578	1.38 524	1.01 518	8.19 689	0.92 513	0.37 588	0.21 492	0.22 356	0.26 509	0.25 438	0.28 499

ADCL	1.72 629	0.57 579	3.66 659	0.67 540	0.61 555	2.61 655	1.85 667	1.96 582	1.67 618	1.90 630	1.83 596	2.06 628	1.90 643	2.13 521	9.15 690	0.26 493	0.24 537	0.34 571	0.32 579	0.38 559	0.35 552

ACVNet_2	2.43 661	1.41 665	2.04 626	2.62 684	2.24 682	2.63 657	1.88 670	3.31 674	3.01 672	2.19 642	3.45 660	4.62 674	2.04 649	4.50 611	1.47 602	2.55 685	0.64 669	2.22 681	0.84 666	2.69 682	2.29 685

w-ln-seven	1.38 595	0.70 612	3.91 662	0.75 591	0.72 588	2.69 658	0.95 594	2.02 600	1.99 643	1.99 634	1.73 583	1.82 600	1.17 557	2.45 549	2.84 647	0.28 524	0.25 546	0.31 537	0.30 563	0.41 570	0.33 542

Selective-IGEV-i16pc	2.07 646	0.29 330	19.83 700	0.53 356	0.39 403	2.74 659	1.51 648	1.13 333	1.28 525	0.80 288	1.21 424	1.06 434	0.64 349	7.77 682	0.79 480	0.40 599	0.22 514	0.21 320	0.23 462	0.22 382	0.23 424

ELAS_RVC	2.48 662	0.74 618	1.90 621	1.05 652	0.92 639	2.76 660	4.01 700	2.76 666	4.11 685	4.69 690	4.63 672	4.62 674	5.96 695	3.97 601	3.96 666	0.63 652	0.53 659	0.56 644	0.52 643	0.64 635	0.63 636
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	8.05 696	0.37 489	23.53 707	0.74 587	0.33 305	2.77 661	2.87 695	3.71 681	27.24 720	25.39 720	8.87 698	8.46 696	26.71 719	6.65 659	21.99 710	0.21 365	0.19 448	0.20 281	0.21 410	0.25 438	0.22 404

ADCPNet	1.85 634	0.69 609	8.07 681	0.71 571	0.58 541	2.79 662	1.22 629	1.94 579	1.54 607	1.88 627	1.69 579	2.46 645	2.04 649	2.37 544	6.48 676	0.38 593	0.37 621	0.38 594	0.43 622	0.47 599	0.45 594

SANet	1.88 636	0.57 579	2.18 636	0.63 499	0.40 414	2.80 663	1.57 655	2.39 654	5.88 695	2.36 651	3.57 661	3.72 670	2.97 674	4.74 615	1.76 616	0.34 573	0.30 583	0.32 552	0.29 554	0.48 604	0.37 563

FC-DCNN	2.72 670	0.59 585	0.86 407	0.73 583	0.57 532	2.91 664	1.04 609	3.01 671	2.60 663	6.83 699	7.64 691	9.92 699	6.33 698	5.21 625	3.14 653	0.53 640	0.48 651	0.51 629	0.50 639	0.53 617	0.51 615

AnyNet_C01	2.26 652	1.78 679	10.22 688	0.93 644	0.74 596	2.92 665	2.20 683	2.29 644	1.80 630	2.53 657	2.41 636	2.71 652	1.73 627	3.41 590	6.72 678	0.41 604	0.39 630	0.40 605	0.42 619	0.67 640	0.63 636

FC-DCNN v2	2.81 671	0.59 585	0.85 401	0.73 583	0.57 532	2.97 666	1.05 611	3.39 677	2.61 664	6.98 700	7.67 692	10.38 702	6.31 697	5.75 643	3.37 659	0.53 640	0.48 651	0.51 629	0.50 639	0.53 617	0.51 615

G-Net	1.66 620	0.63 600	1.56 596	1.11 657	0.74 596	2.98 667	0.91 583	1.55 461	1.22 497	2.76 664	8.18 696	2.32 637	2.53 669	1.92 500	1.87 620	0.48 628	0.44 640	0.45 617	0.31 571	0.60 632	0.57 627

Dean	2.91 674	1.53 674	2.07 627	2.96 692	2.51 689	3.15 668	2.14 681	4.75 690	4.41 688	2.76 664	6.10 682	5.53 685	2.37 663	2.97 574	1.92 624	3.18 691	0.85 681	2.51 691	1.04 680	2.88 689	2.47 691

MADNet+	2.69 667	3.22 701	11.53 691	1.44 669	1.12 656	3.19 669	1.81 664	2.85 668	2.37 655	1.68 605	2.07 620	2.85 656	2.18 657	7.41 675	5.23 672	0.79 659	0.76 674	0.69 655	0.65 656	0.98 655	0.95 657

LVE	3.31 677	1.67 677	1.64 601	2.85 687	2.42 688	3.20 670	2.26 685	4.78 691	5.05 691	2.35 649	6.91 685	6.02 687	2.37 663	9.15 691	2.17 635	3.19 692	1.08 694	2.38 686	1.47 690	2.81 685	2.40 689

IMH-64-1	2.70 668	1.79 680	1.46 584	3.26 695	2.66 691	3.23 671	2.10 678	4.08 683	2.75 669	2.34 647	3.81 664	3.06 660	2.22 660	4.25 605	2.59 643	3.75 699	0.84 678	2.75 694	1.35 684	3.15 692	2.60 694

IMH-64	2.70 668	1.79 680	1.46 584	3.26 695	2.66 691	3.23 671	2.10 678	4.08 683	2.75 669	2.34 647	3.81 664	3.06 660	2.22 660	4.25 605	2.59 643	3.75 699	0.84 678	2.75 694	1.35 684	3.15 692	2.60 694

WAO-6	2.81 671	1.60 675	1.46 584	2.36 681	2.28 684	3.55 673	2.29 686	4.21 686	4.56 689	2.36 651	4.51 669	4.88 680	2.66 670	4.60 612	4.07 667	1.72 676	1.15 695	2.31 683	1.46 689	2.31 675	1.85 678

PWCK	2.88 673	2.05 688	5.72 673	2.08 676	1.11 654	3.55 673	3.90 699	2.86 669	3.54 681	3.03 673	3.63 662	3.10 663	2.31 662	8.15 688	3.09 651	2.12 680	0.91 686	1.75 676	0.98 677	2.57 681	1.18 667

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 630	0.87 631	3.56 658	0.80 604	0.75 605	3.72 675	2.44 690	1.82 540	1.82 632	1.74 610	1.91 607	1.92 612	1.26 579	7.69 681	1.28 570	0.45 620	0.47 649	0.52 631	0.77 662	0.50 608	0.50 611

RTS	2.67 665	1.38 661	15.28 695	0.99 648	1.26 666	3.78 676	1.96 674	2.15 621	2.62 665	2.61 658	2.85 650	2.60 648	1.59 615	6.27 651	5.71 674	0.40 599	0.28 567	0.35 580	0.35 600	0.50 608	0.48 605

RTSA	2.67 665	1.38 661	15.28 695	0.99 648	1.26 666	3.78 676	1.96 674	2.15 621	2.62 665	2.61 658	2.85 650	2.60 648	1.59 615	6.27 651	5.71 674	0.40 599	0.28 567	0.35 580	0.35 600	0.50 608	0.48 605

SDNR	1.62 617	0.51 556	2.17 634	0.53 356	0.56 528	3.80 678	0.45 359	1.54 457	1.29 530	1.33 523	2.41 636	1.08 441	0.96 496	11.18 704	1.16 554	0.66 654	0.63 668	0.43 612	0.32 579	0.64 635	0.67 642

WAO-7	2.66 664	1.40 664	1.73 611	1.39 666	1.17 660	3.93 679	1.94 673	4.11 685	3.88 683	2.92 668	5.50 679	4.18 672	3.00 676	7.63 680	3.71 662	1.13 672	1.00 689	1.17 671	1.13 682	1.18 664	1.09 666

MSMD_ROB	1.99 644	0.59 585	0.89 434	0.70 563	0.61 555	3.95 680	0.94 592	1.80 536	1.79 629	4.41 687	4.43 668	8.17 695	3.66 683	3.40 589	1.33 574	0.52 634	0.48 651	0.54 637	0.58 649	0.53 617	0.50 611

notaker	3.98 680	2.40 695	2.68 651	3.82 702	3.27 700	3.97 681	2.14 681	4.78 691	3.45 679	4.12 686	6.94 686	7.65 693	3.26 678	7.82 684	5.30 673	4.04 704	1.41 697	3.36 703	2.10 699	3.88 700	3.31 700

IMH	3.21 676	1.85 684	1.48 590	3.25 694	2.69 693	4.07 682	2.02 676	4.41 688	3.80 682	2.72 661	7.11 688	4.75 677	2.92 673	5.92 646	2.55 641	3.85 703	0.88 684	2.78 696	1.36 686	3.19 694	2.59 693

KSHMR	8.75 698	2.06 689	2.11 631	3.53 699	3.11 697	4.13 683	2.69 691	5.60 694	61.37 736	3.00 671	55.83 734	4.98 684	2.45 666	4.49 609	2.61 645	3.46 696	1.55 699	3.14 700	1.94 696	3.72 699	3.18 699

MDST_ROB	1.67 621	0.34 452	1.58 599	0.92 643	0.58 541	4.26 684	1.11 617	2.83 667	1.41 588	4.49 689	2.55 643	1.45 536	0.97 499	7.79 683	1.17 557	0.31 547	0.25 546	0.37 591	0.33 589	0.31 514	0.30 519

DStereoFS	3.67 678	1.49 672	2.18 636	1.32 663	1.32 668	4.41 685	1.26 634	3.75 682	9.27 699	3.36 677	6.80 684	4.81 679	13.54 706	6.95 667	4.76 670	0.73 658	0.69 672	1.17 671	2.40 702	1.27 667	1.95 681

LRCNet_RVC	22.74 714	32.10 720	21.97 705	29.84 718	26.23 716	4.42 686	0.81 557	22.66 712	2.02 645	26.93 721	29.26 720	23.06 720	15.59 708	23.84 716	18.88 708	31.75 728	19.90 730	34.65 728	32.13 729	30.54 727	28.32 727

ELAS	2.37 657	0.74 618	1.54 594	0.99 648	0.92 639	4.78 687	2.33 687	3.33 675	3.37 677	5.05 695	4.77 676	3.67 668	4.53 690	3.42 591	4.50 668	0.62 650	0.53 659	0.55 641	0.53 644	0.63 633	0.64 640
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ktn	4.70 685	2.38 694	2.12 632	3.76 700	3.24 698	4.85 688	2.95 696	5.52 693	7.37 698	4.07 685	19.32 713	7.46 691	3.47 680	7.39 674	2.95 649	4.04 704	1.85 700	3.26 702	2.22 700	3.08 691	2.65 696

HanzoNet	11.04 703	3.62 702	8.10 683	4.08 705	3.55 703	4.90 689	2.73 694	7.19 701	10.10 700	31.86 730	28.92 719	21.96 718	36.36 723	18.08 710	10.17 693	7.94 710	3.32 705	3.47 704	3.31 704	7.06 709	4.04 705

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 647	1.15 653	3.10 655	1.05 652	0.76 608	5.03 690	2.40 689	2.16 624	2.62 665	1.89 629	2.28 629	2.69 651	1.65 621	9.35 695	2.04 629	0.64 653	0.51 657	0.68 653	0.71 660	1.09 661	0.67 642

UNDER WATER	5.08 687	2.33 693	5.55 671	3.94 704	3.51 701	5.20 691	2.72 693	5.61 695	16.52 711	3.84 680	4.60 671	9.21 697	5.89 694	5.90 645	8.66 689	3.75 699	1.34 696	3.18 701	1.88 694	4.33 705	3.61 702

MADNet++	5.01 686	3.14 699	4.91 667	4.55 706	3.94 704	5.20 691	4.41 701	4.40 687	4.13 686	4.95 693	6.08 681	4.74 676	5.37 691	9.40 696	10.67 696	4.65 706	4.15 707	3.97 705	3.34 705	4.09 702	4.08 706

MonStereo1	3.14 675	1.66 676	1.81 615	2.43 682	2.32 686	5.80 693	1.58 656	3.52 678	4.70 690	3.09 675	8.22 697	4.76 678	3.36 679	6.52 657	2.29 638	2.33 682	0.61 667	1.91 679	1.05 681	2.44 678	2.34 686

UNDER WATER-64	5.27 688	2.32 692	8.78 685	3.93 703	3.54 702	7.61 694	3.03 697	5.84 696	14.19 703	4.04 683	4.04 666	9.39 698	6.26 696	5.93 647	8.48 688	3.60 698	1.51 698	3.13 699	1.88 694	4.29 704	3.61 702

DPSimNet_ROB	11.20 704	4.98 703	35.43 717	2.90 690	4.52 705	7.89 695	17.09 710	4.66 689	6.06 696	14.89 713	10.93 704	17.29 708	36.81 725	13.18 707	15.68 705	2.86 687	6.29 710	5.75 710	5.09 710	3.91 701	7.70 708

WAO-8	4.40 681	1.82 682	1.79 613	2.34 679	2.20 679	9.19 696	1.53 649	6.09 697	16.46 709	3.94 681	7.84 694	7.32 689	3.72 685	9.41 697	3.31 656	2.00 678	1.07 692	2.44 689	1.37 687	2.50 679	1.68 675

Venus	4.40 681	1.82 682	1.79 613	2.34 679	2.20 679	9.19 696	1.53 649	6.09 697	16.46 709	3.94 681	7.84 694	7.32 689	3.72 685	9.41 697	3.31 656	2.00 678	1.07 692	2.44 689	1.37 687	2.50 679	1.68 675

TorneroNet-64	5.30 689	2.03 686	1.74 612	3.43 697	2.81 694	10.09 698	2.12 680	9.10 704	17.12 714	4.96 694	9.27 700	10.72 704	3.70 684	9.20 692	4.55 669	3.31 694	0.84 678	2.88 697	1.55 691	3.49 697	3.04 697

JetBlue	3.97 679	2.01 685	10.19 687	1.38 665	2.84 695	10.53 699	9.54 704	3.60 680	2.41 657	2.73 662	3.39 659	4.54 673	4.31 688	7.85 685	6.84 679	0.88 660	0.93 687	0.89 661	0.91 670	1.74 670	1.91 679

light-stereo	12.42 705	1.45 668	18.02 698	17.94 711	23.64 715	11.13 700	0.82 559	9.91 705	5.73 693	15.42 714	42.83 729	55.24 733	1.88 640	28.77 721	2.26 636	1.61 675	3.00 703	0.78 656	0.93 672	3.48 696	3.62 704

tt	6.58 693	0.26 235	6.10 675	3.77 701	2.16 678	11.55 701	19.63 711	13.33 709	5.74 694	2.96 669	2.65 645	4.97 683	6.33 698	3.81 598	7.24 680	9.15 711	11.32 718	5.89 711	6.24 712	6.03 706	2.55 692

DPSMNet_ROB	13.02 707	8.23 704	21.91 704	9.53 709	18.11 708	11.56 702	32.02 718	10.64 707	16.23 708	7.05 702	19.49 715	10.16 701	16.66 709	9.85 702	22.43 712	4.77 708	8.68 711	5.38 709	10.26 718	6.17 708	11.36 711

DGTPSM_ROB	13.01 706	8.23 704	21.87 703	9.51 708	18.10 707	11.56 702	32.01 717	10.63 706	16.20 707	7.03 701	19.48 714	10.15 700	16.66 709	9.83 701	22.42 711	4.75 707	8.68 711	5.37 708	10.25 717	6.16 707	11.36 711

MANE	6.19 690	0.59 585	1.03 494	0.93 644	1.22 665	13.38 704	2.69 691	12.81 708	17.94 715	8.21 705	10.82 703	14.72 705	11.68 702	11.39 705	11.90 698	0.59 647	0.50 656	0.52 631	1.76 693	0.55 621	0.54 619

SGM-ForestM	6.52 692	0.38 496	1.26 548	0.63 499	0.35 334	13.59 705	5.32 703	6.32 700	6.70 697	11.14 707	9.18 699	22.51 719	13.93 707	16.89 708	20.07 709	0.36 584	0.37 621	0.36 588	0.35 600	0.36 546	0.34 547

TCMNet-wrong-test	10.31 700	11.40 708	14.84 694	20.96 714	18.45 709	13.80 706	10.76 705	15.78 710	3.53 680	5.20 696	5.52 680	16.26 707	12.61 703	7.51 679	10.15 692	7.43 709	2.37 702	4.31 707	3.43 706	11.36 712	10.61 710

JetRed	6.91 694	8.80 706	25.96 713	2.85 687	3.25 699	13.98 707	11.87 706	6.25 699	4.28 687	4.45 688	4.56 670	6.69 688	5.46 692	7.46 677	14.05 701	2.59 686	3.31 704	2.59 692	2.29 701	4.20 703	3.36 701

USTest	14.33 708	14.94 710	21.04 702	17.44 710	16.05 706	23.26 708	33.84 719	21.73 711	11.80 702	9.36 706	10.14 701	15.97 706	13.20 705	17.28 709	22.43 712	3.78 702	5.01 708	6.17 712	6.16 711	9.25 711	7.72 709

iinet-test	17.98 709	18.06 711	23.82 709	20.87 712	19.70 710	26.55 709	35.70 720	25.04 715	15.93 704	13.33 708	13.25 705	20.58 710	17.79 711	20.62 711	25.11 715	9.58 713	8.78 713	9.88 714	9.85 715	13.23 713	11.95 713

IINet	17.98 709	18.06 711	23.81 708	20.87 712	19.70 710	26.55 709	35.70 720	25.04 715	15.93 704	13.33 708	13.25 705	20.58 710	17.79 711	20.62 711	25.11 715	9.58 713	8.78 713	9.88 714	9.85 715	13.23 713	11.95 713

Anonymous_1	43.04 729	18.73 713	24.79 710	21.81 715	46.26 727	27.80 711	37.60 722	28.08 719	16.14 706	14.66 712	14.30 707	20.65 712	17.88 713	21.56 713	25.94 718	117.93 737	8.92 715	100.65 733	126.50 735	158.64 738	12.08 715

DPSM_ROB	19.08 711	19.14 714	25.17 711	22.15 716	20.85 713	28.17 712	37.82 723	26.56 717	16.85 712	14.14 710	14.84 708	21.70 713	18.75 714	21.87 714	26.55 719	10.16 717	9.30 716	10.47 716	10.42 719	14.03 715	12.61 716

DPSM	19.08 711	19.14 714	25.17 711	22.15 716	20.85 713	28.17 712	37.82 723	26.56 717	16.85 712	14.14 710	14.84 708	21.70 713	18.75 714	21.87 714	26.55 719	10.16 717	9.30 716	10.47 716	10.42 719	14.03 715	12.61 716

HaxPig	38.92 725	41.40 730	41.64 718	29.95 719	32.27 717	28.90 714	27.60 714	29.73 720	37.71 731	43.82 731	43.87 730	33.17 722	35.56 721	41.53 724	40.37 726	43.94 732	47.51 735	45.82 729	47.08 731	42.38 728	44.15 730

AVERAGE_ROB	40.43 726	42.37 731	42.73 719	36.96 721	35.58 719	30.50 715	27.61 715	36.71 727	38.39 732	44.91 732	44.36 731	37.45 724	36.70 724	41.88 725	40.35 725	45.43 733	46.81 734	47.11 730	46.35 730	42.51 729	43.87 729

xxxxx1	54.10 731	25.67 716	27.13 714	113.43 732	96.96 732	30.69 716	47.44 725	32.38 722	25.60 717	17.75 715	17.27 710	21.81 715	21.02 716	24.43 717	33.82 721	33.37 729	40.54 731	157.71 736	175.86 736	66.16 731	72.93 734

tt_ll	54.10 731	25.67 716	27.13 714	113.43 732	96.96 732	30.69 716	47.44 725	32.38 722	25.60 717	17.75 715	17.27 710	21.81 715	21.02 716	24.43 717	33.82 721	33.37 729	40.54 731	157.71 736	175.86 736	66.16 731	72.93 734

ff	54.10 731	25.67 716	27.13 714	113.43 732	96.96 732	30.69 716	47.44 725	32.38 722	25.60 717	17.75 715	17.27 710	21.81 715	21.02 716	24.43 717	33.82 721	33.37 729	40.54 731	157.71 736	175.86 736	66.16 731	72.93 734

MultiAttention	4.51 684	0.33 427	0.82 390	0.73 583	0.45 457	30.98 719	4.50 702	2.18 632	1.40 582	1.61 594	2.41 636	2.43 643	0.70 371	38.42 723	1.36 580	0.22 396	0.15 334	0.29 518	0.30 563	0.47 599	0.43 589

MEDIAN_ROB	42.00 727	44.40 732	44.29 722	35.15 720	34.95 718	31.28 720	29.60 716	35.88 726	40.02 733	47.20 735	46.64 732	37.37 723	38.48 733	44.35 734	42.45 727	48.03 734	49.39 736	49.71 731	49.03 732	45.14 730	46.65 731

Selective-IGEV-i1pa	19.94 713	26.52 719	23.52 706	2.94 691	1.59 674	31.97 721	20.54 712	30.88 721	25.25 716	23.87 719	27.58 718	33.01 721	26.91 720	32.38 722	25.47 717	20.69 727	5.85 709	12.49 718	4.43 708	3.35 695	19.48 719

xyz-stereo	7.16 695	0.22 104	69.90 733	0.42 118	0.21 25	32.92 722	0.49 401	0.87 201	0.76 261	1.38 541	27.04 716	1.19 474	1.16 556	4.69 614	0.97 525	0.16 123	0.12 101	0.20 281	0.14 171	0.16 117	0.12 21

TorneroNet	10.70 702	2.03 686	1.82 617	3.43 697	3.01 696	43.83 723	2.22 684	8.87 703	67.47 737	7.17 703	27.36 717	10.68 703	3.85 687	8.67 690	7.65 685	3.59 697	0.88 684	3.04 698	1.57 692	3.71 698	3.17 698

FlowAnything	38.37 723	38.41 723	50.38 728	44.76 726	41.94 724	56.64 724	76.34 729	53.28 734	34.23 730	28.25 723	29.72 725	43.60 727	37.79 730	43.83 728	53.38 730	20.39 725	18.71 729	21.07 721	21.14 728	28.23 720	25.29 721

Hybrid-DGEV	38.35 722	38.46 726	50.28 724	44.82 727	41.90 723	56.66 725	76.35 730	53.24 730	33.80 727	28.29 724	29.84 726	43.58 726	37.86 731	43.84 731	53.39 731	20.34 723	18.69 724	21.06 720	21.00 722	28.25 722	25.34 722

RAFT-FEzeroshot	38.32 719	38.45 724	50.28 724	44.74 723	41.87 721	56.68 726	76.38 733	53.24 730	33.76 725	28.29 724	29.37 721	43.69 730	37.66 727	43.83 728	53.41 732	20.32 721	18.70 725	21.07 721	21.07 724	28.25 722	25.35 724

RAFT-FE	38.32 719	38.45 724	50.28 724	44.74 723	41.87 721	56.68 726	76.38 733	53.24 730	33.76 725	28.29 724	29.37 721	43.69 730	37.66 727	43.83 728	53.41 732	20.32 721	18.70 725	21.07 721	21.07 724	28.25 722	25.35 724

Selective-RAFT-Error	38.39 724	38.47 728	50.44 729	44.73 722	41.97 725	56.68 726	76.38 733	53.24 730	33.92 729	28.34 728	29.85 727	43.60 727	38.20 732	43.75 727	53.34 729	20.38 724	18.70 725	21.09 725	21.05 723	28.30 725	25.43 726

CasAABBNet	38.33 721	38.46 726	50.35 727	44.75 725	41.84 720	56.68 726	76.37 732	53.22 729	33.83 728	28.31 727	29.54 723	43.62 729	37.71 729	43.84 731	53.41 732	20.30 720	18.70 725	21.07 721	21.07 724	28.24 721	25.34 722

LSM0	42.82 728	38.75 729	50.81 730	47.07 729	109.38 737	57.00 730	76.02 728	53.74 735	33.71 724	29.02 729	30.41 728	43.87 732	37.22 726	43.91 733	53.54 735	20.52 726	18.62 722	21.10 726	21.11 727	28.41 726	42.22 728

BEATNet-Init1	26.87 717	13.43 709	70.68 734	0.91 641	0.68 581	57.02 731	21.06 713	32.82 725	32.67 722	52.12 736	53.61 733	66.05 734	49.56 734	48.79 735	34.71 724	0.49 632	0.44 640	0.53 636	0.53 644	0.63 633	0.59 630

fast-reg	37.99 718	38.31 722	50.02 723	45.00 728	43.04 726	57.29 732	76.35 730	53.18 728	33.49 723	28.15 722	29.55 724	41.27 725	35.82 722	42.63 726	52.86 728	19.57 719	18.63 723	20.88 719	20.79 721	28.20 719	24.79 720

U	9.45 699	0.21 71	0.58 223	0.47 218	53.11 728	61.27 733	0.24 67	0.70 121	0.52 163	0.36 88	0.28 30	0.29 42	0.35 113	0.33 4	0.26 55	0.19 287	0.11 38	60.50 732	8.88 713	0.17 162	0.13 71

RSGM-EC	88.84 734	82.86 735	51.22 731	105.38 730	99.51 735	94.51 734	125.67 736	90.02 736	46.43 734	45.14 733	57.50 735	101.22 736	88.55 736	154.40 736	153.26 737	105.54 735	59.55 737	113.88 734	53.02 733	92.89 736	56.17 732

acva	88.84 734	82.86 735	51.22 731	105.38 730	99.51 735	94.51 734	125.67 736	90.02 736	46.43 734	45.14 733	57.50 735	101.22 736	88.55 736	154.40 736	153.26 737	105.54 735	59.55 737	113.88 734	53.02 733	92.89 736	56.17 732

PML	51.67 730	36.25 721	13.28 693	7.46 707	20.81 712	108.69 736	232.22 739	8.72 702	27.82 721	87.01 737	269.67 739	69.67 735	61.95 735	24.76 720	14.20 702	9.74 715	3.40 706	9.62 713	4.70 709	18.74 717	4.72 707

test_example2	192.40 737	210.76 738	206.48 737	199.83 737	204.73 738	172.94 737	183.52 738	133.93 738	133.41 738	191.38 739	196.19 738	187.13 739	178.77 738	205.33 738	208.00 739	222.09 739	238.72 739	186.54 739	190.54 739	227.34 739	170.31 738

Selective-IGEV-i16pa	97.29 736	136.83 737	17.95 697	1.52 671	1.00 646	188.16 738	3.63 698	183.02 739	169.43 739	88.01 738	178.60 737	119.35 738	191.45 739	226.33 739	135.51 736	131.38 738	17.89 721	32.25 727	3.46 707	2.02 674	117.94 737

ccccc		492.34 739		530.87 738	530.37 739	478.08 739		491.76 740		448.18 740		476.12 740		541.64 740		663.49 740	459.54 740	353.94 740	309.79 740	586.66 740

GS-Stereo							0.36 212	0.92 224	0.47 131	0.37 99	0.38 63	0.32 66	0.33 94	0.43 41	0.26 55	0.19 287	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 162	0.15 175

ASD4		10.99 707

Low-res two-view benchmark