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+	0.45 133	0.21 38	0.43 50	0.41 60	0.39 320	0.15 1	0.19 7	0.44 6	0.36 41	0.26 6	0.25 7	0.31 46	0.41 113	1.43 337	0.30 63	0.17 118	0.12 64	0.15 32	0.11 10	1.16 574	1.70 591

S2M2_XL	0.24 2	0.24 100	0.39 22	0.34 3	0.24 46	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 4	0.29 17	0.40 46	0.24 11	0.23 13	0.32 1	0.26 23	0.20 251	0.18 348	0.18 135	0.16 175	0.18 146	0.14 78
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MatchStereo	0.28 14	0.21 38	0.39 22	0.33 1	0.18 2	0.22 3	0.23 37	0.65 56	0.48 81	0.27 9	0.47 75	0.25 17	0.24 15	0.49 34	0.31 84	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.13 44

BPD-Stereo	0.23 1	0.14 1	0.34 1	0.39 39	0.26 77	0.24 4	0.24 44	0.33 2	0.26 9	0.21 1	0.27 15	0.21 2	0.20 2	0.34 3	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.16 65	0.16 175	0.13 5	0.13 44

dual_stereo	0.27 9	0.19 12	0.35 3	0.39 39	0.21 12	0.25 5	0.22 26	0.48 8	0.31 23	0.32 31	0.26 11	0.37 71	0.24 15	0.83 158	0.29 52	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

Wavelet-MonSter	0.27 9	0.20 19	0.41 35	0.39 39	0.26 77	0.26 6	0.25 50	0.49 10	0.29 16	0.36 48	0.47 75	0.28 35	0.32 59	0.49 34	0.26 23	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

LG-Stereo_L2	0.29 21	0.20 19	0.45 68	0.37 15	0.25 67	0.26 6	0.20 12	0.78 100	0.28 13	0.28 11	0.26 11	0.24 11	0.26 25	0.91 185	0.23 2	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 51	0.14 29	0.11 2

StereoAnything_RVC	0.45 133	1.43 581	0.48 84	0.35 5	0.20 6	0.26 6	0.21 19	0.43 5	0.22 4	0.22 2	0.21 2	0.19 1	0.36 91	1.27 290	0.22 1	0.21 285	0.11 32	0.14 5	0.10 2	2.37 588	0.11 2

RAStereo	0.34 55	0.21 38	0.66 211	0.47 142	0.27 103	0.26 6	0.29 81	0.69 70	0.63 138	0.32 31	0.42 51	0.45 97	0.31 52	0.45 18	0.34 124	0.17 118	0.15 253	0.19 161	0.15 133	0.18 146	0.13 44

CroCo-Stereo	0.40 94	0.31 304	0.73 269	0.58 351	0.27 103	0.26 6	0.33 118	0.95 177	0.81 212	0.42 82	0.47 75	0.65 201	0.47 158	0.39 7	0.34 124	0.18 161	0.15 253	0.16 65	0.14 114	0.19 190	0.16 154
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 55	0.20 19	0.44 55	0.45 117	0.35 263	0.27 11	0.29 81	0.53 13	0.51 98	0.44 92	0.61 128	0.26 20	0.25 18	1.19 271	0.27 34	0.13 23	0.11 32	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.10 1

Monster-pub-mixall	0.30 26	0.19 12	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.28 12	0.18 2	0.58 30	0.34 36	0.36 48	0.34 31	0.26 20	0.20 2	1.40 334	0.24 5	0.15 49	0.11 32	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 44

CroCo-Stereo Lap2	0.44 125	0.34 368	0.77 307	0.61 391	0.79 526	0.28 12	0.35 138	0.75 90	0.71 178	0.38 64	0.50 91	0.72 223	0.55 218	0.57 64	0.47 259	0.17 118	0.18 348	0.19 161	0.16 175	0.21 274	0.20 286

252Zero-FE	0.27 9	0.22 61	0.40 29	0.41 60	0.24 46	0.29 14	0.19 7	0.59 32	0.46 74	0.31 25	0.33 30	0.22 3	0.25 18	0.40 9	0.29 52	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LG-Stereo_L1	0.30 26	0.20 19	0.44 55	0.37 15	0.26 77	0.29 14	0.21 19	0.66 62	0.26 9	0.25 4	0.25 7	0.24 11	0.22 11	1.24 283	0.23 2	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 51	0.14 29	0.11 2

HiDET	0.26 4	0.18 3	0.37 8	0.38 30	0.24 46	0.30 16	0.20 12	0.54 17	0.33 30	0.27 9	0.30 25	0.33 57	0.25 18	0.46 21	0.30 63	0.14 38	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

zero-FE	0.36 67	0.22 61	0.47 80	0.45 117	0.43 355	0.30 16	0.24 44	0.61 43	0.33 30	0.33 36	0.41 49	0.37 71	0.50 188	0.64 91	0.32 90	0.22 314	0.11 32	0.18 135	0.12 51	0.83 559	0.16 154

MaDis-Stereo	0.36 67	0.25 128	0.58 166	0.44 103	0.34 259	0.30 16	0.30 91	0.72 80	0.50 89	0.37 56	0.36 36	0.58 174	0.49 182	0.52 42	0.36 145	0.19 210	0.16 294	0.19 161	0.15 133	0.18 146	0.14 78

LCMNet	0.28 14	0.18 3	0.36 5	0.37 15	0.24 46	0.31 19	0.20 12	0.57 28	0.57 120	0.28 11	0.32 29	0.33 57	0.29 37	0.54 49	0.30 63	0.14 38	0.13 137	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

DDF-Stereo	0.37 74	0.22 61	0.47 80	0.48 170	0.42 344	0.31 19	0.24 44	0.53 13	0.33 30	0.33 36	0.40 46	0.37 71	0.48 172	0.91 185	0.32 90	0.23 341	0.11 32	0.18 135	0.12 51	0.86 561	0.16 154

S2M2_L	0.34 55	0.28 212	0.45 68	0.40 50	0.30 172	0.31 19	0.16 1	0.60 41	0.64 143	0.31 25	0.48 80	0.47 108	0.34 74	0.38 5	0.32 90	0.25 386	0.22 431	0.20 203	0.22 357	0.25 352	0.22 324
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 2	0.21 38	0.36 5	0.38 30	0.22 24	0.32 22	0.22 26	0.39 4	0.23 6	0.30 22	0.25 7	0.30 43	0.33 64	0.34 3	0.26 23	0.16 72	0.12 64	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.12 14

IGEV-Stereo++	0.30 26	0.20 19	0.40 29	0.46 128	0.30 172	0.33 23	0.22 26	0.75 90	0.45 67	0.32 31	0.41 49	0.32 49	0.48 172	0.38 5	0.27 34	0.15 49	0.11 32	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.13 44

MonSter++	0.26 4	0.19 12	0.37 8	0.37 15	0.24 46	0.34 24	0.20 12	0.49 10	0.31 23	0.29 17	0.26 11	0.40 82	0.26 25	0.45 18	0.27 34	0.13 23	0.12 64	0.13 1	0.11 10	0.13 5	0.12 14

monsters	0.34 55	0.20 19	0.41 35	0.39 39	0.36 274	0.34 24	0.27 69	0.66 62	0.43 60	0.47 110	0.40 46	0.22 3	0.23 13	1.33 306	0.25 12	0.13 23	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.13 44

AFF-stereo	0.58 238	0.25 128	0.64 197	0.46 128	0.29 148	0.34 24	0.38 183	1.15 264	1.14 357	1.17 350	1.60 474	1.10 372	0.71 295	0.97 209	0.43 220	0.13 23	0.11 32	0.19 161	0.19 247	0.17 109	0.14 78

DLNR-FE	23.17 625	48.55 643	42.94 629	176.85 644	78.48 638	0.35 27	0.21 19	23.51 627	0.75 187	0.66 178	0.86 200	0.59 181	0.30 45	1.55 362	0.44 223	9.85 627	0.12 64	0.18 135	0.14 114	76.92 642	0.16 154

MLG-Stereo_test2	0.26 4	0.20 19	0.36 5	0.37 15	0.22 24	0.35 27	0.18 2	0.45 7	0.21 2	0.26 6	0.23 5	0.34 61	0.20 2	0.77 135	0.23 2	0.16 72	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.13 5	0.11 2

plain	0.46 141	0.27 186	1.01 408	0.50 202	0.40 331	0.35 27	0.37 176	0.87 136	0.56 118	0.43 88	0.76 175	0.42 84	0.40 110	1.13 256	0.45 238	0.21 285	0.15 253	0.24 333	0.19 247	0.24 339	0.16 154

MIF-Stereo (partial)	0.45 133	0.25 128	0.70 239	0.50 202	0.52 426	0.35 27	0.26 62	0.91 153	0.59 131	0.45 100	0.71 161	0.51 133	0.51 194	1.11 250	0.45 238	0.20 251	0.16 294	0.23 313	0.20 283	0.24 339	0.18 212

DLNR_Zeroshot_test	23.17 625	48.52 642	43.29 630	176.68 643	78.69 639	0.35 27	0.21 19	23.41 626	0.75 187	0.66 178	0.86 200	0.59 181	0.30 45	1.56 365	0.44 223	9.57 625	0.12 64	0.18 135	0.14 114	76.92 642	0.16 154

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 67	0.23 79	0.54 131	0.50 202	0.28 128	0.36 32	0.22 26	1.02 203	0.39 47	0.42 82	0.64 137	0.36 66	0.51 194	0.39 7	0.29 52	0.18 161	0.12 64	0.17 97	0.13 83	0.18 146	0.18 212

GREAT-IGEV	0.32 42	0.20 19	0.42 44	0.37 15	0.29 148	0.36 32	0.28 75	0.56 24	0.58 122	0.28 11	0.50 91	0.29 37	0.29 37	0.84 163	0.27 34	0.14 38	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.17 109	0.14 78
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
111111	0.34 55	0.20 19	0.41 35	0.45 117	0.42 344	0.37 34	0.22 26	0.95 177	0.38 46	0.31 25	0.31 26	0.40 82	0.27 29	0.96 201	0.26 23	0.17 118	0.12 64	0.15 32	0.11 10	0.15 52	0.13 44

LG-Stereo	0.34 55	0.25 128	0.78 315	0.47 142	0.26 77	0.37 34	0.30 91	0.71 79	0.52 105	0.36 48	0.57 120	0.29 37	0.21 5	0.50 37	0.36 145	0.13 23	0.13 137	0.20 203	0.18 222	0.18 146	0.12 14

AEACV	0.37 74	0.24 100	0.52 116	0.47 142	0.51 414	0.37 34	0.38 183	0.65 56	0.53 111	0.42 82	0.56 117	0.46 101	0.60 247	0.53 45	0.30 63	0.16 72	0.13 137	0.18 135	0.15 133	0.17 109	0.14 78

WQFJA1++	1.55 526	0.22 61	0.45 68	0.38 30	0.28 128	0.38 37	0.20 12	0.62 46	0.28 13	0.38 64	0.39 44	0.34 61	0.39 105	0.64 91	0.27 34	0.19 210	0.12 64	0.16 65	0.12 51	25.04 627	0.14 78

MLG-Stereo_test1	0.27 9	0.19 12	0.38 16	0.40 50	0.24 46	0.38 37	0.20 12	0.59 32	0.19 1	0.24 3	0.17 1	0.33 57	0.27 29	0.90 184	0.25 12	0.14 38	0.11 32	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

Reg-Stereo(zero)	0.44 125	0.22 61	0.45 68	0.43 77	0.23 30	0.38 37	0.25 50	0.76 93	1.08 321	0.90 231	0.78 180	0.90 293	0.47 158	0.70 112	0.36 145	0.15 49	0.12 64	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.15 118

GIP-stereo	0.34 55	0.23 79	0.45 68	0.50 202	0.36 274	0.38 37	0.23 37	0.78 100	0.52 105	0.34 39	0.51 95	0.46 101	0.38 103	0.51 39	0.27 34	0.20 251	0.12 64	0.16 65	0.12 51	0.16 77	0.14 78

gasm-f	0.34 55	0.22 61	0.42 44	0.43 77	0.31 198	0.39 41	0.44 265	0.74 87	0.33 30	0.34 39	0.64 137	0.32 49	0.46 148	0.55 56	0.28 47	0.21 285	0.12 64	0.17 97	0.12 51	0.18 146	0.14 78

SCV	0.46 141	0.26 154	0.55 142	0.47 142	0.25 67	0.39 41	0.38 183	1.98 505	0.60 132	0.35 43	0.48 80	0.55 157	0.36 91	1.28 292	0.32 90	0.24 358	0.12 64	0.17 97	0.13 83	0.18 146	0.14 78

MC-Stereo	0.43 112	0.23 79	0.48 84	0.51 234	0.28 128	0.39 41	0.32 108	0.88 144	0.68 167	0.60 166	0.84 196	0.56 166	0.61 256	1.03 225	0.31 84	0.17 118	0.11 32	0.17 97	0.15 133	0.16 77	0.13 44

CSFM-Stereo	0.26 4	0.18 3	0.37 8	0.39 39	0.21 12	0.40 44	0.21 19	0.53 13	0.29 16	0.30 22	0.28 17	0.31 46	0.29 37	0.47 28	0.25 12	0.15 49	0.13 137	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.11 2

Select-FE	0.74 344	0.39 417	1.56 514	0.55 314	0.46 383	0.40 44	0.22 26	1.86 471	0.68 167	1.05 280	1.31 382	1.82 515	1.74 543	1.11 250	0.38 168	0.21 285	0.16 294	0.21 240	0.25 407	0.19 190	0.31 445

ours_stereo	0.39 85	0.28 212	0.51 107	0.46 128	0.30 172	0.40 44	0.44 265	0.73 83	0.56 118	0.35 43	0.56 117	0.46 101	0.33 64	1.11 250	0.32 90	0.16 72	0.13 137	0.19 161	0.15 133	0.19 190	0.14 78

rvit_stereo_ft	0.47 148	0.35 388	0.87 351	0.67 453	0.42 344	0.40 44	0.59 405	0.81 118	0.74 186	0.46 105	0.55 114	0.57 169	0.49 182	0.65 101	0.50 279	0.25 386	0.17 325	0.22 273	0.22 357	0.24 339	0.17 186

UniTT-Stereo	0.36 67	0.23 79	0.59 173	0.48 170	0.36 274	0.40 44	0.32 108	0.53 13	0.49 84	0.54 148	0.55 114	0.36 66	0.31 52	0.58 67	0.51 284	0.20 251	0.15 253	0.17 97	0.15 133	0.19 190	0.15 118

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 199	0.25 128	0.68 220	0.43 77	0.24 46	0.40 44	0.34 130	1.04 214	1.09 329	1.32 428	1.60 474	0.80 246	0.68 282	0.67 106	0.39 179	0.13 23	0.10 9	0.18 135	0.17 201	0.17 109	0.13 44

IGEV-FE	0.53 183	0.30 268	0.99 398	0.56 328	0.35 263	0.41 50	0.32 108	1.37 323	0.63 138	1.00 263	1.09 285	0.94 309	0.41 113	0.83 158	0.39 179	0.18 161	0.12 64	0.19 161	0.18 222	0.19 190	0.17 186

HART	0.45 133	0.22 61	0.54 131	0.50 202	0.26 77	0.41 50	0.29 81	1.03 208	0.50 89	0.58 155	1.45 433	0.61 187	0.35 82	1.08 243	0.30 63	0.15 49	0.13 137	0.19 161	0.14 114	0.19 190	0.14 78

HI	0.64 276	0.32 321	0.68 220	0.47 142	0.51 414	0.41 50	0.36 154	1.04 214	0.75 187	1.31 424	1.43 425	1.62 483	1.12 465	0.94 197	0.88 420	0.15 49	0.12 64	0.20 203	0.20 283	0.20 229	0.18 212

CoSv	0.64 276	0.32 321	0.68 220	0.47 142	0.51 414	0.41 50	0.36 154	1.04 214	0.75 187	1.31 424	1.43 425	1.62 483	1.12 465	0.94 197	0.88 420	0.15 49	0.12 64	0.20 203	0.20 283	0.20 229	0.18 212

rvit_stereo_0081	0.44 125	0.33 344	0.64 197	0.54 290	0.35 263	0.41 50	0.44 265	0.66 62	0.95 257	0.48 118	0.52 98	0.50 129	0.46 148	0.82 156	0.44 223	0.25 386	0.20 386	0.22 273	0.19 247	0.25 352	0.17 186

rvit_stereo_0082	0.44 125	0.33 344	0.64 197	0.54 290	0.35 263	0.41 50	0.44 265	0.66 62	0.95 257	0.48 118	0.52 98	0.50 129	0.46 148	0.82 156	0.44 223	0.25 386	0.20 386	0.22 273	0.19 247	0.25 352	0.17 186

H2IRNET	0.56 223	0.26 154	0.66 211	0.47 142	0.35 263	0.41 50	0.26 62	0.92 156	1.17 382	0.61 167	1.28 372	1.08 360	0.86 364	0.99 216	0.63 341	0.19 210	0.16 294	0.22 273	0.25 407	0.21 274	0.18 212

IGEV_Zeroshot_test	0.53 183	0.30 268	0.99 398	0.56 328	0.35 263	0.41 50	0.32 108	1.37 323	0.63 138	1.00 263	1.09 285	0.95 318	0.41 113	0.83 158	0.39 179	0.18 161	0.12 64	0.19 161	0.18 222	0.19 190	0.17 186

DispViT+	0.33 50	0.30 268	0.55 142	0.43 77	0.36 274	0.42 58	0.25 50	0.64 51	0.55 115	0.36 48	0.31 26	0.29 37	0.26 25	0.53 45	0.41 198	0.24 358	0.16 294	0.16 65	0.13 83	0.20 229	0.14 78

2.5w	0.31 36	0.23 79	0.46 77	0.39 39	0.24 46	0.42 58	0.39 198	0.61 43	0.30 20	0.37 56	0.53 104	0.24 11	0.25 18	0.77 135	0.28 47	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.14 29	0.12 14

2.75w_new	0.31 36	0.23 79	0.43 50	0.35 5	0.23 30	0.42 58	0.42 232	0.54 17	0.35 40	0.47 110	0.43 60	0.24 11	0.30 45	0.66 103	0.33 107	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

MLG-Stereo	0.29 21	0.19 12	0.38 16	0.41 60	0.20 6	0.42 58	0.20 12	0.66 62	0.21 2	0.25 4	0.22 4	0.33 57	0.28 33	1.09 244	0.25 12	0.14 38	0.11 32	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.12 14

LGtest1	0.27 9	0.21 38	0.44 55	0.41 60	0.21 12	0.42 58	0.19 7	0.56 24	0.26 9	0.29 17	0.24 6	0.29 37	0.29 37	0.55 56	0.25 12	0.18 161	0.12 64	0.16 65	0.12 51	0.14 29	0.13 44

Occ-G	0.42 106	0.21 38	0.48 84	0.41 60	0.26 77	0.42 58	0.62 415	0.77 96	0.49 84	0.43 88	0.66 142	1.02 344	0.46 148	0.78 140	0.41 198	0.16 72	0.13 137	0.18 135	0.13 83	0.16 77	0.16 154

rvit_stereo_0080	0.44 125	0.32 321	0.71 251	0.47 142	0.36 274	0.42 58	0.55 373	0.82 123	0.68 167	0.50 133	0.60 126	0.55 157	0.47 158	0.59 68	0.44 223	0.26 409	0.21 410	0.20 203	0.20 283	0.31 427	0.19 253

CAS++	0.47 148	0.31 304	0.56 149	0.47 142	0.32 220	0.42 58	0.28 75	1.76 437	0.72 180	0.71 185	0.72 165	0.37 71	0.28 33	0.69 108	0.33 107	0.27 425	0.22 431	0.26 391	0.21 328	0.29 408	0.19 253
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
whm_eth	0.44 125	0.32 321	0.71 251	0.47 142	0.36 274	0.42 58	0.55 373	0.82 123	0.68 167	0.50 133	0.60 126	0.55 157	0.47 158	0.59 68	0.44 223	0.26 409	0.21 410	0.20 203	0.20 283	0.31 427	0.19 253

RAFT+CT+SA	0.58 238	0.29 248	0.60 177	0.66 441	0.37 293	0.42 58	0.55 373	1.27 304	1.03 296	0.70 183	1.22 346	0.60 183	0.70 290	1.64 379	0.41 198	0.18 161	0.13 137	0.22 273	0.22 357	0.21 274	0.18 212

NLSM3	0.36 67	0.21 38	0.43 50	0.45 117	0.36 274	0.43 68	0.32 108	0.69 70	0.58 122	0.41 75	0.68 149	0.39 79	0.43 127	0.60 80	0.35 134	0.14 38	0.12 64	0.19 161	0.17 201	0.16 77	0.13 44

asda	0.30 26	0.24 100	0.42 44	0.38 30	0.23 30	0.43 68	0.34 130	0.58 30	0.37 44	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 74	0.52 42	0.30 63	0.11 1	0.09 1	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.12 14

SGD-Stereo	0.32 42	0.20 19	0.40 29	0.38 30	0.19 3	0.43 68	0.22 26	0.64 51	0.33 30	0.42 82	0.34 31	0.27 26	0.35 82	1.15 259	0.30 63	0.20 251	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.17 109	0.13 44

fffft	0.38 80	0.23 79	0.51 107	0.44 103	0.32 220	0.43 68	0.48 312	0.76 93	0.36 41	0.44 92	0.34 31	0.38 78	0.31 52	1.31 298	0.32 90	0.14 38	0.11 32	0.19 161	0.15 133	0.16 77	0.16 154
1: 1. 1
mms	0.40 94	0.27 186	0.52 116	0.46 128	0.32 220	0.43 68	0.46 292	0.70 75	0.46 74	0.35 43	0.58 123	0.44 89	0.30 45	1.36 317	0.33 107	0.16 72	0.13 137	0.18 135	0.15 133	0.19 190	0.15 118

AnonymousM	0.59 244	1.11 565	0.41 35	0.44 103	0.32 220	0.43 68	0.47 300	1.05 222	0.64 143	0.98 255	0.63 134	0.67 208	0.43 127	0.59 68	0.41 198	0.20 251	0.15 253	1.84 591	0.84 580	0.14 29	0.13 44

XX-Stereo	0.63 264	0.26 154	1.90 539	0.81 519	0.67 487	0.43 68	0.23 37	1.03 208	0.58 122	0.65 175	1.56 465	1.41 443	0.39 105	1.28 292	0.35 134	0.20 251	0.14 192	0.20 203	0.19 247	0.18 146	0.14 78

AdaDepth	0.30 26	0.22 61	0.49 91	0.44 103	0.27 103	0.44 75	0.24 44	0.52 12	0.30 20	0.31 25	0.37 39	0.26 20	0.32 59	0.79 144	0.25 12	0.12 8	0.12 64	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.15 118

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 312	3.18 612	2.55 564	0.39 39	0.23 30	0.44 75	0.23 37	0.63 49	0.42 58	0.44 92	0.44 64	0.34 61	0.28 33	0.56 59	0.29 52	1.35 586	0.10 9	0.22 273	0.19 247	0.46 510	1.31 584

MoCha-V2	0.40 94	0.20 19	0.49 91	0.50 202	0.21 12	0.44 75	0.33 118	0.93 165	0.53 111	0.53 144	0.53 104	0.42 84	0.58 243	1.09 244	0.27 34	0.14 38	0.12 64	0.15 32	0.12 51	0.17 109	0.15 118

EGLCR-Stereo	0.37 74	0.22 61	0.51 107	0.43 77	0.26 77	0.44 75	0.22 26	0.99 192	0.48 81	0.42 82	0.42 51	0.67 208	0.29 37	0.86 172	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.19 161	0.17 201	0.17 109	0.15 118

FE-Mocha	0.49 162	0.30 268	0.87 351	0.48 170	0.36 274	0.45 79	0.22 26	1.58 386	0.49 84	1.00 263	1.09 285	0.74 226	0.41 113	0.55 56	0.30 63	0.18 161	0.12 64	0.21 240	0.20 283	0.17 109	0.15 118

2.25w	0.32 42	0.24 100	0.48 84	0.37 15	0.24 46	0.45 79	0.25 50	0.62 46	0.40 51	0.45 100	0.58 123	0.27 26	0.32 59	0.74 131	0.35 134	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.14 78

IGEV	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.37 15	0.31 198	0.45 79	0.21 19	0.59 32	0.40 51	0.31 25	0.43 60	0.26 20	0.21 5	0.43 13	0.25 12	0.13 23	0.12 64	0.16 65	0.13 83	0.12 1	0.12 14

AIO-Stereo	0.37 74	0.25 128	0.51 107	0.47 142	0.23 30	0.45 79	0.39 198	1.07 237	0.52 105	0.41 75	0.48 80	0.52 141	0.25 18	0.72 120	0.30 63	0.16 72	0.12 64	0.17 97	0.13 83	0.16 77	0.13 44

IGEV++	0.40 94	0.22 61	0.51 107	0.52 255	0.29 148	0.45 79	0.25 50	1.65 404	0.46 74	0.37 56	0.57 120	0.46 101	0.45 141	0.50 37	0.38 168	0.19 210	0.12 64	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.15 118

CREStereo++_RVC	0.47 148	0.21 38	0.38 16	0.45 117	0.38 310	0.45 79	0.25 50	0.75 90	1.29 446	0.80 206	1.21 344	0.47 108	0.37 96	0.53 45	0.44 223	0.16 72	0.11 32	0.15 32	0.80 578	0.18 146	0.11 2
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
GEAStereo	0.31 36	0.21 38	0.43 50	0.43 77	0.31 198	0.46 85	0.36 154	0.74 87	0.33 30	0.34 39	0.38 40	0.32 49	0.33 64	0.43 13	0.26 23	0.21 285	0.12 64	0.17 97	0.12 51	0.17 109	0.14 78

GSStereo	0.33 50	0.21 38	0.43 50	0.45 117	0.31 198	0.46 85	0.36 154	0.92 156	0.47 78	0.37 56	0.38 40	0.32 49	0.33 64	0.43 13	0.26 23	0.19 210	0.11 32	0.16 65	0.12 51	0.17 109	0.15 118

Replicate-Monster	0.41 102	0.26 154	2.03 543	0.36 7	0.21 12	0.46 85	0.23 37	0.67 68	0.48 81	0.42 82	0.27 15	0.31 46	0.30 45	0.98 211	0.24 5	0.14 38	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.28 416

4w-stereo	0.30 26	0.24 100	0.44 55	0.37 15	0.23 30	0.46 85	0.27 69	0.63 49	0.31 23	0.41 75	0.44 64	0.27 26	0.36 91	0.59 68	0.30 63	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.12 51	0.13 5	0.12 14

2w_stereo	0.32 42	0.24 100	0.45 68	0.39 39	0.22 24	0.46 85	0.47 300	0.69 70	0.42 58	0.43 88	0.50 91	0.24 11	0.45 141	0.47 28	0.29 52	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.13 44

Selective-IGEV	0.39 85	0.24 100	0.50 100	0.44 103	0.25 67	0.46 85	0.33 118	1.25 302	0.40 51	0.35 43	0.45 69	0.52 141	0.30 45	1.07 239	0.30 63	0.14 38	0.12 64	0.17 97	0.13 83	0.16 77	0.13 44

TRStereo	0.60 247	0.60 509	0.97 394	0.74 499	0.67 487	0.46 85	0.38 183	1.85 468	0.89 235	0.79 204	0.80 191	0.88 284	0.39 105	1.10 247	0.41 198	0.23 341	0.15 253	0.23 313	0.24 393	0.17 109	0.15 118

BridgeDepth_RVC	0.26 4	0.19 12	0.37 8	0.33 1	0.19 3	0.47 92	0.19 7	0.54 17	0.27 12	0.30 22	0.29 21	0.26 20	0.32 59	0.43 13	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.13 1	0.11 10	0.15 52	0.11 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asd	0.30 26	0.21 38	0.41 35	0.39 39	0.24 46	0.47 92	0.30 91	0.69 70	0.30 20	0.41 75	0.39 44	0.28 35	0.33 64	0.62 87	0.27 34	0.13 23	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.14 29	0.12 14

1w_stereo	0.34 55	0.20 19	0.42 44	0.43 77	0.26 77	0.47 92	0.54 355	0.59 32	0.50 89	0.41 75	0.66 142	0.25 17	0.44 137	0.62 87	0.33 107	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.12 14

MLG-Stereo_test3	0.28 14	0.18 3	0.42 44	0.40 50	0.23 30	0.47 92	0.19 7	0.61 43	0.29 16	0.35 43	0.21 2	0.35 64	0.21 5	0.60 80	0.25 12	0.15 49	0.11 32	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

SCV_C0	0.43 112	0.26 154	0.65 204	0.43 77	0.29 148	0.47 92	0.31 98	1.34 317	0.73 184	0.38 64	0.49 88	0.54 152	0.29 37	1.24 283	0.30 63	0.17 118	0.13 137	0.16 65	0.13 83	0.20 229	0.15 118

WCG-NET	0.42 106	0.21 38	0.54 131	0.40 50	0.25 67	0.47 92	0.32 108	0.73 83	1.15 369	0.76 193	0.73 167	0.58 174	0.45 141	0.60 80	0.34 124	0.15 49	0.11 32	0.16 65	0.14 114	0.15 52	0.13 44

RSM	0.39 85	0.24 100	0.49 91	0.46 128	0.26 77	0.47 92	0.40 212	0.92 156	0.44 65	0.41 75	0.42 51	0.65 201	0.33 64	1.07 239	0.29 52	0.15 49	0.12 64	0.17 97	0.13 83	0.17 109	0.13 44

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 94	0.67 521	0.42 44	0.64 420	0.29 148	0.48 99	0.25 50	0.85 133	0.44 65	0.38 64	0.36 36	0.30 43	0.70 290	1.15 259	0.29 52	0.16 72	0.11 32	0.16 65	0.11 10	0.18 146	0.12 14

fffy	0.42 106	0.27 186	0.57 160	0.46 128	0.29 148	0.48 99	0.35 138	0.91 153	0.55 115	0.40 74	0.58 123	0.55 157	0.41 113	1.26 287	0.36 145	0.15 49	0.13 137	0.19 161	0.16 175	0.18 146	0.14 78

TestStereo1	0.63 264	0.28 212	0.75 290	0.76 506	0.31 198	0.48 99	0.43 251	1.30 310	1.21 408	0.97 251	1.31 382	0.64 198	0.77 315	1.75 400	0.42 210	0.20 251	0.15 253	0.22 273	0.18 222	0.21 274	0.17 186

DCANet-4	0.54 199	0.26 154	1.07 433	0.42 68	0.24 46	0.48 99	0.36 154	0.99 192	1.30 452	1.10 299	1.02 254	0.56 166	0.75 304	0.73 125	0.52 291	0.16 72	0.13 137	0.17 97	0.13 83	0.15 52	0.19 253

fff	0.53 183	0.24 100	0.70 239	0.43 77	0.24 46	0.48 99	0.36 154	1.07 237	1.25 426	1.10 299	1.02 254	0.57 169	1.06 452	0.73 125	0.52 291	0.16 72	0.13 137	0.17 97	0.13 83	0.15 52	0.19 253

SA-5K	0.63 264	0.28 212	0.75 290	0.76 506	0.31 198	0.48 99	0.43 251	1.30 310	1.21 408	0.97 251	1.31 382	0.64 198	0.77 315	1.75 400	0.42 210	0.20 251	0.15 253	0.22 273	0.18 222	0.21 274	0.17 186

GLC_STEREO	0.39 85	0.25 128	0.41 35	0.54 290	0.23 30	0.48 99	0.30 91	0.73 83	0.58 122	0.52 143	0.73 167	0.51 133	0.31 52	0.64 91	0.42 210	0.17 118	0.20 386	0.23 313	0.19 247	0.21 274	0.17 186

ASMatch	0.88 412	0.26 154	0.69 233	0.51 234	0.35 263	0.48 99	0.37 176	1.12 257	0.92 250	1.10 299	3.28 571	0.96 324	0.98 423	4.90 536	0.49 273	0.19 210	0.16 294	0.22 273	0.19 247	0.19 190	0.27 404

sAnonymous2	0.55 214	0.56 491	1.46 504	0.60 376	0.51 414	0.48 99	0.52 341	0.79 105	0.68 167	0.50 133	0.67 146	0.46 101	0.62 262	0.59 68	0.40 187	0.22 314	0.17 325	0.22 273	0.21 328	0.86 561	0.56 538

CroCo_RVC	0.55 214	0.56 491	1.46 504	0.60 376	0.51 414	0.48 99	0.52 341	0.79 105	0.68 167	0.50 133	0.67 146	0.46 101	0.62 262	0.59 68	0.40 187	0.22 314	0.17 325	0.22 273	0.21 328	0.86 561	0.56 538

csc	0.53 183	0.24 100	0.70 239	0.43 77	0.24 46	0.48 99	0.36 154	1.07 237	1.25 426	1.10 299	1.02 254	0.57 169	1.06 452	0.73 125	0.52 291	0.16 72	0.13 137	0.17 97	0.13 83	0.15 52	0.19 253

cscssc	0.53 183	0.24 100	0.70 239	0.43 77	0.24 46	0.48 99	0.36 154	1.07 237	1.25 426	1.10 299	1.02 254	0.57 169	1.06 452	0.73 125	0.52 291	0.16 72	0.13 137	0.17 97	0.13 83	0.15 52	0.19 253

qwe	0.32 42	0.21 38	0.40 29	0.37 15	0.26 77	0.49 111	0.29 81	0.64 51	0.39 47	0.49 124	0.48 80	0.26 20	0.27 29	0.80 147	0.34 124	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.15 52	0.12 14

4.25_new	0.30 26	0.26 154	0.44 55	0.38 30	0.26 77	0.49 111	0.40 212	0.59 32	0.31 23	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 74	0.46 21	0.31 84	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

4.5w_new	0.30 26	0.26 154	0.44 55	0.38 30	0.26 77	0.49 111	0.40 212	0.59 32	0.31 23	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 74	0.46 21	0.31 84	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

4.25w-stereo	0.30 26	0.26 154	0.44 55	0.38 30	0.26 77	0.49 111	0.40 212	0.59 32	0.32 28	0.38 64	0.42 51	0.27 26	0.34 74	0.46 21	0.31 84	0.12 8	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.12 14

MM-Stereo_test3	0.50 168	0.24 100	0.54 131	0.54 290	0.74 508	0.49 111	0.53 349	1.09 245	1.05 306	0.62 170	0.95 221	0.61 187	0.42 119	0.77 135	0.38 168	0.20 251	0.17 325	0.20 203	0.16 175	0.18 146	0.18 212

IGEVStereo-DCA	0.46 141	0.28 212	0.56 149	0.43 77	0.33 241	0.49 111	0.42 232	0.87 136	0.50 89	0.47 110	0.48 80	0.48 114	0.46 148	2.03 432	0.30 63	0.19 210	0.14 192	0.19 161	0.15 133	0.16 77	0.18 212

rrr	0.46 141	0.28 212	0.73 269	0.43 77	0.33 241	0.49 111	0.38 183	0.76 93	0.50 89	0.47 110	0.48 80	0.48 114	0.46 148	2.03 432	0.30 63	0.19 210	0.14 192	0.19 161	0.15 133	0.16 77	0.16 154

HH	0.63 264	0.30 268	0.77 307	0.50 202	0.32 220	0.49 111	0.46 292	1.65 404	0.64 143	0.69 181	1.09 285	1.63 488	0.85 356	1.90 418	0.37 157	0.18 161	0.13 137	0.19 161	0.17 201	0.19 190	0.16 154

HanStereo	0.63 264	0.30 268	0.77 307	0.50 202	0.32 220	0.49 111	0.46 292	1.65 404	0.64 143	0.69 181	1.09 285	1.63 488	0.85 356	1.90 418	0.37 157	0.18 161	0.13 137	0.19 161	0.17 201	0.19 190	0.16 154

ADStereo(finetuned)	0.57 231	0.24 100	1.06 428	0.43 77	0.24 46	0.49 111	0.35 138	1.05 222	1.30 452	1.12 307	1.03 264	0.58 174	1.20 483	0.84 163	0.51 284	0.16 72	0.13 137	0.17 97	0.13 83	0.18 146	0.19 253

iRaft-Stereo_5w	0.85 402	0.29 248	0.91 372	0.53 274	0.43 355	0.49 111	0.68 437	0.99 192	0.87 228	0.79 204	1.34 398	1.46 455	0.91 384	5.11 539	1.11 463	0.17 118	0.14 192	0.22 273	0.18 222	0.20 229	0.20 286

OMP-Stereo	0.94 427	0.33 344	0.72 257	0.90 550	0.31 198	0.49 111	0.36 154	1.16 266	1.06 310	1.58 507	1.12 304	1.46 455	0.69 285	6.94 582	0.49 273	0.19 210	0.14 192	0.24 333	0.18 222	0.20 229	0.14 78

raftrobust	0.52 172	0.25 128	0.56 149	0.65 434	0.52 426	0.49 111	0.34 130	0.98 190	0.91 244	1.30 414	0.87 204	0.63 195	0.81 336	0.78 140	0.41 198	0.19 210	0.15 253	0.16 65	0.14 114	0.15 52	0.16 154

DCANet	0.54 199	0.24 100	0.70 239	0.43 77	0.24 46	0.49 111	0.36 154	1.05 222	1.30 452	1.12 307	1.03 264	0.58 174	0.92 387	0.81 153	0.52 291	0.16 72	0.13 137	0.17 97	0.13 83	0.18 146	0.19 253

water-stereo	0.39 85	0.20 19	0.48 84	0.44 103	0.27 103	0.50 125	0.26 62	0.92 156	0.51 98	0.53 144	0.78 180	0.55 157	0.49 182	0.42 12	0.42 210	0.16 72	0.15 253	0.17 97	0.15 133	0.16 77	0.15 118

MM-Stereo_test1	0.49 162	0.24 100	0.56 149	0.51 234	0.30 172	0.50 125	0.54 355	0.91 153	1.03 296	0.84 219	0.69 154	0.54 152	0.60 247	1.16 263	0.33 107	0.18 161	0.16 294	0.20 203	0.17 201	0.19 190	0.15 118

rvit_stereo_0083	0.47 148	0.33 344	0.81 324	0.56 328	0.36 274	0.50 125	0.44 265	0.68 69	0.95 257	0.49 124	0.57 120	0.55 157	0.49 182	0.88 177	0.46 252	0.25 386	0.25 461	0.24 333	0.20 283	0.24 339	0.17 186

rvit_stereo_0081_aga	0.44 125	0.34 368	0.73 269	0.51 234	0.41 339	0.50 125	0.40 212	0.81 118	0.57 120	0.58 155	0.56 117	0.53 147	0.43 127	0.66 103	0.40 187	0.26 409	0.21 410	0.22 273	0.20 283	0.26 364	0.18 212

WCG-NET（raft）	0.45 133	0.21 38	0.55 142	0.40 50	0.24 46	0.50 125	0.36 154	0.73 83	1.09 329	0.71 185	0.76 175	0.92 304	0.51 194	0.84 163	0.34 124	0.16 72	0.12 64	0.15 32	0.14 114	0.14 29	0.14 78

RSM++	0.38 80	0.24 100	0.51 107	0.47 142	0.26 77	0.50 125	0.41 228	0.79 105	0.45 67	0.37 56	0.45 69	0.60 183	0.35 82	1.02 224	0.30 63	0.15 49	0.13 137	0.17 97	0.14 114	0.18 146	0.13 44

MGS-Stereo	0.42 106	0.26 154	0.58 166	0.44 103	0.28 128	0.50 125	0.34 130	0.57 28	0.83 218	0.46 105	1.31 382	0.52 141	0.33 64	0.65 101	0.36 145	0.19 210	0.16 294	0.18 135	0.15 133	0.17 109	0.16 154

ff7	0.43 112	0.27 186	0.56 149	0.44 103	0.33 241	0.50 125	0.42 232	0.87 136	0.50 89	0.49 124	0.53 104	0.44 89	0.48 172	1.38 323	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 240	0.15 133	0.18 146	0.18 212

ffff	0.43 112	0.27 186	0.56 149	0.44 103	0.33 241	0.50 125	0.42 232	0.87 136	0.50 89	0.49 124	0.53 104	0.44 89	0.48 172	1.38 323	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 240	0.15 133	0.18 146	0.18 212

11t	0.43 112	0.27 186	0.56 149	0.44 103	0.33 241	0.50 125	0.42 232	0.87 136	0.50 89	0.49 124	0.53 104	0.44 89	0.48 172	1.38 323	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 240	0.15 133	0.18 146	0.18 212

StereoVision	0.65 284	0.34 368	0.86 340	0.59 364	0.40 331	0.50 125	0.41 228	1.09 245	0.93 252	0.71 185	2.50 556	0.82 255	0.57 234	1.03 225	0.49 273	0.25 386	0.28 482	0.29 433	0.28 457	0.36 459	0.20 286

CASnet	0.41 102	0.25 128	0.48 84	0.50 202	0.20 6	0.50 125	0.36 154	0.81 118	0.80 209	0.83 216	0.68 149	0.48 114	0.31 52	0.54 49	0.32 90	0.18 161	0.12 64	0.27 407	0.22 357	0.23 324	0.14 78
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.43 112	0.27 186	0.53 123	0.44 103	0.32 220	0.50 125	0.42 232	0.89 145	0.51 98	0.49 124	0.53 104	0.47 108	0.47 158	1.33 306	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 240	0.15 133	0.18 146	0.18 212

LoS	0.40 94	0.21 38	0.44 55	0.37 15	0.22 24	0.50 125	0.40 212	1.00 196	0.94 255	0.48 118	0.66 142	0.48 114	0.40 110	0.60 80	0.37 157	0.18 161	0.14 192	0.16 65	0.11 10	0.14 29	0.14 78
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ccc-4	0.43 112	0.27 186	0.56 149	0.44 103	0.33 241	0.50 125	0.42 232	0.87 136	0.50 89	0.49 124	0.53 104	0.44 89	0.48 172	1.38 323	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 240	0.15 133	0.18 146	0.18 212

IGEV-Stereo	0.43 112	0.27 186	0.54 131	0.45 117	0.32 220	0.50 125	0.42 232	0.90 152	0.51 98	0.49 124	0.53 104	0.47 108	0.47 158	1.32 302	0.33 107	0.17 118	0.12 64	0.21 240	0.15 133	0.18 146	0.18 212
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HHNet	0.62 257	0.26 154	0.63 190	0.43 77	0.45 371	0.50 125	0.58 396	1.07 237	1.01 289	1.25 391	2.23 542	0.70 219	0.61 256	1.07 239	0.47 259	0.20 251	0.13 137	0.23 313	0.19 247	0.19 190	0.30 435

rvit_0105_6	0.53 183	0.37 405	0.98 397	0.65 434	0.38 310	0.51 142	0.51 330	0.77 96	1.20 402	0.54 148	0.55 114	0.65 201	0.53 206	0.94 197	0.44 223	0.32 469	0.32 511	0.28 422	0.24 393	0.28 397	0.21 306

Pointernet	0.37 74	0.20 19	0.57 160	0.43 77	0.28 128	0.51 142	0.27 69	0.93 165	0.61 133	0.47 110	0.63 134	0.49 123	0.38 103	0.49 34	0.33 107	0.17 118	0.13 137	0.14 5	0.11 10	0.13 5	0.12 14

EKT-Stereo	0.53 183	0.30 268	0.73 269	0.58 351	0.60 465	0.51 142	0.48 312	0.94 172	0.90 239	0.71 185	0.88 206	0.77 236	0.43 127	1.07 239	0.40 187	0.22 314	0.16 294	0.21 240	0.18 222	0.20 229	0.22 324

LoS_RVC	0.42 106	0.26 154	0.40 29	0.44 103	0.82 535	0.51 142	0.44 265	0.64 51	0.41 55	0.44 92	0.78 180	0.44 89	0.47 158	0.56 59	0.36 145	0.13 23	0.12 64	0.14 5	0.10 2	0.13 5	0.84 568

4.5_new	0.29 21	0.25 128	0.41 35	0.36 7	0.23 30	0.52 146	0.36 154	0.56 24	0.34 36	0.45 100	0.42 51	0.27 26	0.25 18	0.40 9	0.24 5	0.13 23	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 77	0.12 14

4.5w-stereo	0.29 21	0.25 128	0.41 35	0.36 7	0.23 30	0.52 146	0.36 154	0.56 24	0.34 36	0.45 100	0.42 51	0.27 26	0.25 18	0.40 9	0.24 5	0.13 23	0.10 9	0.15 32	0.13 83	0.16 77	0.12 14

3.25w_new	0.32 42	0.21 38	0.45 68	0.38 30	0.23 30	0.52 146	0.34 130	0.65 56	0.39 47	0.47 110	0.45 69	0.32 49	0.35 82	0.61 85	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

3.25w	0.32 42	0.21 38	0.45 68	0.37 15	0.23 30	0.52 146	0.34 130	0.65 56	0.39 47	0.47 110	0.45 69	0.32 49	0.35 82	0.61 85	0.27 34	0.12 8	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.12 1	0.12 14

GMOStereo	0.53 183	0.26 154	0.65 204	0.50 202	0.29 148	0.52 146	0.43 251	0.89 145	0.96 262	1.41 464	1.14 313	0.85 272	0.56 224	0.59 68	0.38 168	0.16 72	0.14 192	0.24 333	0.21 328	0.20 229	0.15 118

error version	0.53 183	0.26 154	0.65 204	0.50 202	0.29 148	0.52 146	0.43 251	0.89 145	0.96 262	1.41 464	1.14 313	0.85 272	0.56 224	0.59 68	0.38 168	0.16 72	0.14 192	0.24 333	0.21 328	0.20 229	0.15 118

test-v	0.53 183	0.26 154	0.65 204	0.50 202	0.29 148	0.52 146	0.43 251	0.89 145	0.96 262	1.41 464	1.14 313	0.85 272	0.56 224	0.59 68	0.38 168	0.16 72	0.14 192	0.24 333	0.21 328	0.20 229	0.15 118

test-2	0.53 183	0.26 154	0.65 204	0.50 202	0.29 148	0.52 146	0.43 251	0.89 145	0.96 262	1.41 464	1.14 313	0.85 272	0.56 224	0.59 68	0.38 168	0.16 72	0.14 192	0.24 333	0.21 328	0.20 229	0.15 118

sCroCo_RVC	0.49 162	0.40 424	1.02 415	0.65 434	0.60 465	0.52 146	0.40 212	0.83 128	0.61 133	0.44 92	0.74 171	0.49 123	0.50 188	0.63 90	0.48 264	0.26 409	0.27 475	0.23 313	0.22 357	0.29 408	0.25 370

3w_stereo	0.33 50	0.25 128	0.52 116	0.40 50	0.21 12	0.53 155	0.54 355	0.65 56	0.46 74	0.44 92	0.48 80	0.23 5	0.45 141	0.46 21	0.29 52	0.12 8	0.10 9	0.15 32	0.12 51	0.15 52	0.15 118

rvit_0105_4	0.56 223	0.38 412	1.06 428	0.66 441	0.38 310	0.53 155	0.53 349	0.84 132	1.17 382	0.56 152	0.61 128	0.72 223	0.59 244	0.98 211	0.45 238	0.32 469	0.33 516	0.29 433	0.25 407	0.29 408	0.23 344

rvit_stereo_0075_2	0.64 276	0.46 451	1.05 424	0.66 441	0.66 483	0.53 155	0.48 312	1.20 285	1.12 342	0.76 193	0.92 214	0.78 240	0.53 206	1.03 225	0.59 322	0.37 503	0.28 482	0.40 519	0.31 485	0.37 463	0.32 452

trnet	0.39 85	0.21 38	0.37 8	0.36 7	0.20 6	0.53 155	0.29 81	0.78 100	1.12 342	0.59 163	0.71 161	0.53 147	0.42 119	0.54 49	0.34 124	0.18 161	0.13 137	0.15 32	0.10 2	0.14 29	0.13 44

GCAP-Stereo	0.40 94	0.28 212	0.68 220	0.47 142	0.25 67	0.53 155	0.32 108	0.82 123	0.58 122	0.65 175	0.69 154	0.58 174	0.42 119	0.47 28	0.29 52	0.17 118	0.14 192	0.17 97	0.13 83	0.17 109	0.14 78

rafts_anoy	0.52 172	0.29 248	0.59 173	0.59 364	0.50 401	0.53 155	0.40 212	1.11 254	1.03 296	0.84 219	0.83 194	0.68 210	0.54 211	0.72 120	0.51 284	0.19 210	0.14 192	0.24 333	0.26 425	0.21 274	0.18 212

iRaftStereo_RVC	0.47 148	0.26 154	0.64 197	0.50 202	0.29 148	0.53 155	0.33 118	1.05 222	0.77 200	0.84 219	1.00 240	0.55 157	0.37 96	0.81 153	0.40 187	0.17 118	0.12 64	0.22 273	0.20 283	0.19 190	0.15 118

CREStereo	0.39 85	0.21 38	0.38 16	0.34 3	0.22 24	0.53 155	0.29 81	0.77 96	1.11 338	0.58 155	0.71 161	0.51 133	0.41 113	0.54 49	0.34 124	0.18 161	0.13 137	0.15 32	0.10 2	0.14 29	0.14 78
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
FSD					0.50 401	0.54 163	0.58 396	0.65 56	0.53 111	0.54 148	0.52 98	0.56 166	0.52 200	0.57 64	0.55 308	0.51 545	0.47 563	0.50 541	0.49 550	0.50 520

3.5w_stereo	0.33 50	0.25 128	0.45 68	0.37 15	0.24 46	0.54 163	0.35 138	0.66 62	0.36 41	0.43 88	0.44 64	0.29 37	0.34 74	0.77 135	0.39 179	0.11 1	0.09 1	0.15 32	0.11 10	0.14 29	0.13 44

HUF	0.36 67	0.23 79	0.52 116	0.40 50	0.22 24	0.54 163	0.47 300	0.82 123	0.43 60	0.36 48	0.43 60	0.50 129	0.42 119	0.64 91	0.29 52	0.17 118	0.12 64	0.16 65	0.12 51	0.15 52	0.14 78

MIM_Stereo	0.57 231	0.24 100	0.92 376	0.46 128	0.30 172	0.54 163	0.28 75	1.27 304	0.75 187	1.00 263	1.16 326	0.93 306	0.53 206	1.45 341	0.61 334	0.16 72	0.16 294	0.20 203	0.19 247	0.17 109	0.14 78

DCRE	0.82 387	0.26 154	0.70 239	0.58 351	0.44 364	0.54 163	0.48 312	0.95 177	0.78 204	0.78 201	7.33 603	0.86 276	0.52 200	0.76 132	0.41 198	0.16 72	0.16 294	0.19 161	0.17 201	0.18 146	0.17 186

raft_robust	0.68 306	0.30 268	0.64 197	0.52 255	0.26 77	0.54 163	0.35 138	1.33 312	1.24 423	1.16 341	1.07 275	0.60 183	0.54 211	3.58 513	0.37 157	0.18 161	0.14 192	0.20 203	0.22 357	0.20 229	0.16 154

RAFT-345	0.84 398	0.25 128	0.66 211	0.50 202	0.27 103	0.54 163	0.42 232	0.83 128	1.11 338	1.32 428	2.34 547	0.86 276	0.54 211	5.72 557	0.47 259	0.18 161	0.13 137	0.22 273	0.17 201	0.17 109	0.16 154

raft+_RVC	0.53 183	0.26 154	0.54 131	0.60 376	0.47 389	0.54 163	0.54 355	1.27 304	0.99 281	0.76 193	1.03 264	0.70 219	0.56 224	0.93 194	0.47 259	0.18 161	0.14 192	0.19 161	0.18 222	0.18 146	0.15 118

DN-CSS_ROB	0.64 276	0.32 321	1.05 424	0.55 314	0.40 331	0.54 163	0.45 285	1.21 286	0.93 252	1.03 276	1.47 440	0.69 215	0.63 267	1.76 405	0.49 273	0.18 161	0.14 192	0.25 372	0.22 357	0.22 298	0.20 286

BStereo	0.38 80	0.25 128	1.42 494	0.42 68	0.28 128	0.55 172	0.39 198	0.55 20	0.52 105	0.36 48	0.35 34	0.37 71	0.29 37	0.64 91	0.38 168	0.13 23	0.14 192	0.15 32	0.19 247	0.15 52	0.16 154

MonStereo	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.55 172	0.31 98	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.28 17	0.23 5	0.21 5	0.57 64	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

Monster-pub-eth3d	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.55 172	0.31 98	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.28 17	0.23 5	0.21 5	0.56 59	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

MM-Stereo_test2	0.43 112	0.24 100	0.67 216	0.51 234	0.32 220	0.55 172	0.45 285	0.97 186	0.77 200	0.59 163	0.51 95	0.49 123	0.42 119	0.80 147	0.30 63	0.15 49	0.13 137	0.18 135	0.14 114	0.19 190	0.14 78

MonSter	0.28 14	0.18 3	0.39 22	0.36 7	0.21 12	0.55 172	0.31 98	0.55 20	0.43 60	0.28 11	0.29 21	0.23 5	0.21 5	0.56 59	0.25 12	0.11 1	0.10 9	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.11 2

CES	0.48 154	0.20 19	0.37 8	0.39 39	1.39 582	0.55 172	0.35 138	0.98 190	0.66 161	0.44 92	0.66 142	0.35 64	0.27 29	0.56 59	0.33 107	0.15 49	0.13 137	0.15 32	0.10 2	0.19 190	1.46 586

knoymous	0.51 170	0.29 248	0.47 80	0.43 77	0.30 172	0.55 172	0.55 373	1.02 203	0.77 200	0.98 255	0.85 198	0.94 309	0.56 224	0.85 168	0.45 238	0.20 251	0.14 192	0.26 391	0.14 114	0.23 324	0.23 344

RCA-Stereo	0.50 168	0.23 79	0.58 166	0.48 170	0.33 241	0.55 172	0.45 285	0.97 186	1.38 488	0.68 180	1.05 269	0.63 195	0.80 332	0.59 68	0.32 90	0.17 118	0.12 64	0.17 97	0.14 114	0.16 77	0.14 78

ProNet	0.43 112	0.28 212	0.58 166	0.43 77	0.30 172	0.56 180	0.52 341	1.00 196	0.58 122	0.44 92	0.49 88	0.43 87	0.43 127	1.28 292	0.36 145	0.15 49	0.13 137	0.19 161	0.16 175	0.17 109	0.16 154

PSM-softLoss	0.78 369	0.31 304	0.77 307	0.58 351	0.32 220	0.56 180	0.40 212	1.18 273	0.70 173	1.24 385	1.07 275	0.83 262	0.52 200	5.36 545	0.53 298	0.24 358	0.15 253	0.25 372	0.22 357	0.20 229	0.25 370

KMStereo	0.78 369	0.31 304	0.77 307	0.58 351	0.32 220	0.56 180	0.40 212	1.18 273	0.70 173	1.24 385	1.07 275	0.83 262	0.52 200	5.36 545	0.53 298	0.24 358	0.15 253	0.25 372	0.22 357	0.20 229	0.25 370

TestStereo	0.64 276	0.39 417	0.71 251	0.51 234	0.27 103	0.56 180	0.42 232	1.03 208	0.91 244	0.80 206	1.00 240	0.68 210	0.52 200	3.25 503	0.45 238	0.22 314	0.15 253	0.24 333	0.18 222	0.27 378	0.16 154

test_xeample3	0.42 106	0.28 212	0.69 233	0.43 77	0.33 241	0.56 180	0.38 183	0.79 105	0.45 67	0.53 144	0.46 73	0.44 89	0.44 137	1.38 323	0.31 84	0.18 161	0.14 192	0.19 161	0.15 133	0.17 109	0.16 154

AIO_test	0.35 65	0.22 61	0.44 55	0.43 77	0.27 103	0.57 185	0.44 265	0.79 105	0.41 55	0.32 31	0.47 75	0.46 101	0.30 45	0.69 108	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 65	0.13 83	0.15 52	0.12 14

UGAM-zero	1.00 447	0.30 268	0.93 378	0.47 142	0.30 172	0.57 185	0.25 50	2.25 555	0.63 138	1.01 268	1.10 291	2.73 568	1.85 553	6.26 566	0.40 187	0.17 118	0.14 192	0.19 161	0.15 133	0.16 77	0.17 186

CAS	0.63 264	0.18 3	0.37 8	2.27 590	0.84 537	0.57 185	0.54 355	0.79 105	0.62 135	0.48 118	0.70 158	0.36 66	0.26 25	0.45 18	0.35 134	2.24 592	0.10 9	0.14 5	0.09 1	0.15 52	1.06 580

BridgeDepth	0.29 21	0.19 12	0.37 8	0.40 50	0.17 1	0.58 188	0.32 108	0.60 41	0.29 16	0.26 6	0.26 11	0.39 79	0.43 127	0.47 28	0.26 23	0.13 23	0.10 9	0.13 1	0.12 51	0.15 52	0.12 14
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 55	0.23 79	0.51 107	0.45 117	0.29 148	0.58 188	0.24 44	0.82 123	0.34 36	0.49 124	0.38 40	0.52 141	0.42 119	0.47 28	0.27 34	0.18 161	0.14 192	0.17 97	0.12 51	0.14 29	0.13 44

rvit_0105_5	0.58 238	0.39 417	1.05 424	0.66 441	0.37 293	0.58 188	0.56 381	0.94 172	1.18 389	0.64 173	0.68 149	0.75 229	0.63 267	0.88 177	0.50 279	0.32 469	0.32 511	0.30 446	0.27 436	0.28 397	0.25 370

SA	0.66 293	0.30 268	0.82 327	0.61 391	0.30 172	0.58 188	0.38 183	1.44 343	1.30 452	0.96 248	1.36 405	0.66 205	0.95 406	1.85 415	0.42 210	0.19 210	0.15 253	0.25 372	0.23 380	0.21 274	0.17 186

test-3	0.54 199	0.22 61	0.68 220	0.47 142	0.27 103	0.58 188	0.35 138	0.92 156	1.00 286	1.32 428	0.69 154	0.87 280	0.45 141	1.68 390	0.37 157	0.16 72	0.11 32	0.20 203	0.16 175	0.17 109	0.13 44

test_1	0.54 199	0.22 61	0.68 220	0.47 142	0.27 103	0.58 188	0.35 138	0.92 156	1.00 286	1.28 400	0.68 149	0.87 280	0.45 141	1.67 385	0.37 157	0.16 72	0.11 32	0.20 203	0.16 175	0.17 109	0.13 44

XX-TBD	0.46 141	0.70 528	0.35 3	0.79 513	0.25 67	0.58 188	0.26 62	0.69 70	1.27 437	0.76 193	1.00 240	0.45 97	0.33 64	0.47 28	0.37 157	0.19 210	0.15 253	0.15 32	0.11 10	0.17 109	0.14 78

AIO_rvc	0.36 67	0.23 79	0.49 91	0.43 77	0.27 103	0.59 195	0.38 183	0.94 172	0.45 67	0.33 36	0.46 73	0.49 123	0.22 11	0.84 163	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 65	0.12 51	0.15 52	0.13 44

test_for_model	1.30 500	3.71 615	0.58 166	3.22 605	2.84 606	0.59 195	0.33 118	1.40 332	0.83 218	1.42 470	0.61 128	0.52 141	0.37 96	0.51 39	0.33 107	2.46 595	0.15 253	0.16 65	0.11 10	4.39 616	1.50 587

MyStereo07	0.48 154	0.29 248	0.50 100	0.55 314	0.45 371	0.59 195	0.79 466	1.05 222	0.51 98	0.48 118	0.53 104	0.43 87	0.55 218	1.30 297	0.34 124	0.17 118	0.16 294	0.24 333	0.20 283	0.23 324	0.20 286

MyStereo04	0.67 302	0.29 248	1.07 433	0.55 314	0.45 371	0.59 195	0.79 466	1.50 359	1.40 498	0.91 236	0.91 212	0.74 226	0.86 364	1.52 354	0.62 337	0.17 118	0.16 294	0.24 333	0.20 283	0.23 324	0.20 286

PFNet+	0.59 244	0.28 212	0.77 307	0.53 274	0.30 172	0.59 195	0.31 98	0.92 156	1.14 357	1.33 437	1.10 291	0.79 244	0.57 234	1.31 298	0.49 273	0.25 386	0.17 325	0.28 422	0.26 425	0.21 274	0.25 370

DeepStereo_RVC	0.55 214	0.29 248	0.72 257	0.51 234	0.30 172	0.59 195	0.33 118	1.03 208	0.70 173	1.16 341	0.93 217	0.83 262	0.94 401	0.96 201	0.54 304	0.21 285	0.14 192	0.21 240	0.19 247	0.24 339	0.24 358

RAFT-IKP	0.54 199	0.30 268	0.73 269	0.50 202	0.27 103	0.59 195	0.36 154	1.04 214	0.64 143	1.12 307	0.96 224	0.83 262	0.61 256	1.22 276	0.45 238	0.22 314	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.26 364	0.18 212

Prome-Stereo	0.75 353	0.27 186	0.53 123	0.55 314	0.32 220	0.59 195	0.97 512	0.89 145	0.88 232	1.45 474	2.46 554	0.91 296	1.41 511	1.58 368	0.44 223	0.18 161	0.13 137	0.19 161	0.17 201	0.20 229	0.92 571

ISRNet	0.80 376	0.33 344	1.07 433	0.81 519	0.66 483	0.60 203	0.34 130	1.19 283	1.13 354	1.59 508	1.53 454	1.35 434	0.77 315	1.27 290	0.94 431	0.39 510	0.34 517	0.43 526	0.38 523	0.34 449	0.49 524

IGEV-RUCA	0.37 74	0.23 79	0.48 84	0.49 190	0.36 274	0.60 203	0.23 37	0.64 51	0.49 84	0.39 73	0.49 88	0.44 89	0.31 52	0.85 168	0.30 63	0.24 358	0.13 137	0.16 65	0.12 51	0.20 229	0.19 253

RAFT-Stereo-weight	0.47 148	0.24 100	0.53 123	0.48 170	0.27 103	0.60 203	0.35 138	1.02 203	1.07 315	0.99 258	0.78 180	0.76 233	0.28 33	0.76 132	0.36 145	0.16 72	0.12 64	0.17 97	0.15 133	0.16 77	0.15 118

GwcNet-ADL	0.64 276	0.31 304	0.79 318	0.56 328	0.41 339	0.60 203	0.58 396	1.41 334	1.26 431	1.08 285	1.13 309	0.91 296	0.60 247	1.04 231	0.78 391	0.27 425	0.18 348	0.18 135	0.18 222	0.25 352	0.29 422

EAI-Stereo	0.65 284	0.28 212	0.69 233	0.53 274	0.27 103	0.60 203	0.40 212	2.28 558	0.64 143	0.71 185	3.18 570	0.57 169	0.43 127	1.06 235	0.41 198	0.18 161	0.13 137	0.17 97	0.17 201	0.17 109	0.17 186

CFNet-RSSM	0.54 199	0.24 100	0.70 239	0.48 170	0.28 128	0.60 203	0.27 69	1.49 355	1.14 357	1.06 281	0.93 217	1.08 360	0.54 211	0.70 112	0.35 134	0.16 72	0.12 64	0.17 97	0.15 133	0.16 77	0.14 78

depthmonostereo	0.41 102	0.23 79	0.53 123	0.47 142	0.23 30	0.61 209	0.35 138	1.00 196	0.76 196	0.48 118	0.65 141	0.47 108	0.49 182	0.67 106	0.37 157	0.16 72	0.15 253	0.16 65	0.14 114	0.16 77	0.15 118

castereo	0.41 102	0.22 61	0.46 77	0.44 103	0.30 172	0.61 209	0.56 381	0.97 186	0.80 209	0.38 64	0.69 154	0.45 97	0.69 285	0.51 39	0.30 63	0.16 72	0.11 32	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.12 14

SMoEStereo_RVC	0.39 85	0.25 128	0.50 100	0.45 117	0.30 172	0.61 209	0.36 154	0.72 80	0.45 67	0.46 105	0.43 60	0.42 84	0.35 82	1.39 328	0.29 52	0.15 49	0.12 64	0.20 203	0.15 133	0.16 77	0.15 118

MyStereo06	0.61 253	0.28 212	0.95 386	0.56 328	0.46 383	0.61 209	0.73 450	1.78 445	0.67 163	1.03 276	1.12 304	1.13 382	0.56 224	0.78 140	0.41 198	0.17 118	0.16 294	0.23 313	0.20 283	0.22 298	0.20 286

MyStereo05	0.66 293	0.28 212	1.07 433	0.56 328	0.46 383	0.61 209	0.73 450	1.34 317	1.41 504	1.15 331	0.91 212	0.77 236	0.80 332	1.41 336	0.63 341	0.17 118	0.16 294	0.23 313	0.20 283	0.22 298	0.20 286

test_3	0.55 214	0.23 79	0.71 251	0.53 274	0.28 128	0.61 209	0.40 212	0.92 156	1.05 306	1.19 359	0.68 149	0.93 306	0.44 137	1.67 385	0.39 179	0.15 49	0.12 64	0.22 273	0.19 247	0.21 274	0.14 78

IIG-Stereo	0.96 430	0.31 304	0.72 257	0.88 546	0.33 241	0.61 209	0.26 62	1.19 283	1.03 296	1.69 521	1.37 407	1.46 455	0.75 304	6.96 584	0.51 284	0.19 210	0.14 192	0.23 313	0.18 222	0.20 229	0.14 78

test-1	0.52 172	0.26 154	1.04 423	0.56 328	0.32 220	0.61 209	0.38 183	1.10 248	0.91 244	0.78 201	1.01 246	0.77 236	0.52 200	0.60 80	0.42 210	0.17 118	0.14 192	0.20 203	0.17 201	0.20 229	0.23 344

RALCasStereoNet	0.54 199	0.30 268	0.66 211	0.59 364	0.51 414	0.61 209	0.52 341	0.94 172	0.93 252	0.70 183	1.01 246	0.78 240	0.44 137	1.33 306	0.47 259	0.20 251	0.16 294	0.18 135	0.16 175	0.20 229	0.19 253

FlowAnything_test	0.39 85	0.26 154	0.61 181	0.59 364	0.33 241	0.62 218	0.36 154	0.62 46	0.40 51	0.45 100	0.36 36	0.45 97	0.37 96	0.53 45	0.48 264	0.24 358	0.18 348	0.28 422	0.33 503	0.21 274	0.19 253

MSCF	0.38 80	0.25 128	0.52 116	0.47 142	0.25 67	0.62 218	0.37 176	0.81 118	0.47 78	0.50 133	0.71 161	0.32 49	0.65 277	0.54 49	0.28 47	0.19 210	0.12 64	0.17 97	0.14 114	0.17 109	0.14 78

3.75w	0.32 42	0.23 79	0.44 55	0.37 15	0.29 148	0.62 218	0.36 154	0.59 32	0.32 28	0.41 75	0.47 75	0.25 17	0.34 74	0.64 91	0.26 23	0.12 8	0.09 1	0.14 5	0.12 51	0.13 5	0.12 14

DisPM	0.66 293	0.28 212	0.72 257	0.61 391	0.35 263	0.62 218	0.45 285	1.02 203	0.99 281	1.56 501	1.10 291	0.80 246	0.59 244	2.37 464	0.41 198	0.23 341	0.14 192	0.23 313	0.21 328	0.20 229	0.25 370

Pro-Stereo	0.31 36	0.16 2	0.34 1	0.39 39	0.29 148	0.63 222	0.21 19	0.35 3	0.28 13	0.34 39	0.25 7	0.23 5	0.13 1	1.58 368	0.26 23	0.13 23	0.11 32	0.18 135	0.17 201	0.13 5	0.12 14

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 321	0.35 388	1.70 524	0.49 190	0.56 442	0.63 222	0.38 183	2.41 570	0.65 158	0.77 198	1.07 275	1.82 515	0.95 406	0.93 194	0.43 220	0.20 251	0.13 137	0.21 240	0.25 407	0.28 397	0.26 394

NRIStereo	0.60 247	0.29 248	0.69 233	0.53 274	0.28 128	0.63 222	0.33 118	1.08 243	0.87 228	1.14 325	0.87 204	0.91 296	0.59 244	2.24 453	0.49 273	0.20 251	0.14 192	0.21 240	0.19 247	0.21 274	0.17 186

Pruner-Stereo	0.62 257	0.29 248	0.70 239	0.61 391	0.31 198	0.63 222	0.43 251	1.17 268	0.99 281	1.53 491	1.08 280	0.95 318	0.55 218	1.35 312	0.51 284	0.23 341	0.14 192	0.24 333	0.21 328	0.21 274	0.23 344

LG-G_1	0.31 36	0.20 19	0.44 55	0.42 68	0.20 6	0.64 226	0.18 2	0.70 75	0.25 7	0.29 17	0.29 21	0.36 66	0.35 82	0.87 175	0.24 5	0.16 72	0.12 64	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

LG-G	0.31 36	0.20 19	0.44 55	0.42 68	0.20 6	0.64 226	0.18 2	0.70 75	0.25 7	0.29 17	0.29 21	0.36 66	0.35 82	0.87 175	0.24 5	0.16 72	0.12 64	0.16 65	0.11 10	0.13 5	0.13 44

rvit_0105_3	0.63 264	0.44 442	1.08 437	0.72 487	0.40 331	0.64 226	0.71 446	1.03 208	1.17 382	0.82 214	0.70 158	0.80 246	0.70 290	0.91 185	0.56 312	0.35 495	0.34 517	0.34 486	0.32 493	0.27 378	0.28 416

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 440	0.39 417	3.21 573	0.50 202	0.63 475	0.64 226	0.39 198	2.36 565	0.75 187	0.95 246	4.63 586	1.81 512	0.56 224	0.96 201	0.41 198	0.18 161	0.13 137	0.21 240	0.26 425	0.32 436	0.35 468

qqq	0.57 231	0.34 368	0.71 251	0.47 142	0.27 103	0.64 226	0.62 415	1.42 336	0.78 204	0.80 206	0.92 214	0.95 318	0.77 315	0.88 177	0.59 322	0.21 285	0.20 386	0.24 333	0.23 380	0.22 298	0.21 306

test_4	0.53 183	0.22 61	0.56 149	0.54 290	0.32 220	0.64 226	0.39 198	0.80 113	0.62 135	0.92 238	1.87 518	0.68 210	0.42 119	1.16 263	0.37 157	0.15 49	0.13 137	0.20 203	0.22 357	0.20 229	0.15 118

dd	0.59 244	0.48 460	0.97 394	0.55 314	0.32 220	0.64 226	0.47 300	1.02 203	1.34 467	0.78 201	0.86 200	0.58 174	0.54 211	1.01 221	0.86 418	0.28 439	0.18 348	0.26 391	0.19 247	0.32 436	0.24 358

NF-Stereo	0.80 376	0.30 268	0.75 290	0.60 376	0.31 198	0.64 226	0.44 265	1.21 286	0.90 239	1.29 406	1.02 254	0.82 255	0.57 234	5.40 550	0.48 264	0.23 341	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.20 229	0.30 435

OCTAStereo	0.80 376	0.30 268	0.75 290	0.60 376	0.31 198	0.64 226	0.44 265	1.21 286	0.90 239	1.29 406	1.01 246	0.82 255	0.57 234	5.35 544	0.48 264	0.24 358	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.20 229	0.30 435

ROB_FTStereo_v2	0.54 199	0.30 268	0.73 269	0.50 202	0.27 103	0.64 226	0.42 232	1.05 222	0.64 143	1.12 307	0.96 224	0.83 262	0.60 247	1.12 254	0.46 252	0.22 314	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.26 364	0.18 212

ROB_FTStereo	0.54 199	0.30 268	0.73 269	0.50 202	0.27 103	0.64 226	0.25 50	1.05 222	0.64 143	1.12 307	0.95 221	0.82 255	0.61 256	1.15 259	0.45 238	0.22 314	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.26 364	0.18 212

PFNet	0.91 420	0.26 154	1.10 443	0.63 411	0.32 220	0.64 226	0.56 381	1.17 268	0.99 281	1.47 477	1.08 280	0.98 328	0.69 285	6.62 574	0.54 304	0.20 251	0.12 64	0.24 333	0.19 247	0.20 229	0.17 186

RE-Stereo	0.80 376	0.30 268	0.75 290	0.60 376	0.31 198	0.64 226	0.44 265	1.21 286	0.90 239	1.29 406	1.01 246	0.81 250	0.57 234	5.37 547	0.48 264	0.24 358	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.20 229	0.30 435

TVStereo	0.80 376	0.30 268	0.75 290	0.60 376	0.31 198	0.64 226	0.44 265	1.21 286	0.90 239	1.29 406	1.01 246	0.81 250	0.57 234	5.37 547	0.48 264	0.24 358	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.20 229	0.30 435

GMStereo	0.55 214	0.45 449	0.94 382	0.50 202	0.32 220	0.64 226	0.43 251	1.00 196	1.40 498	0.82 214	0.73 167	0.51 133	0.45 141	0.85 168	0.55 308	0.24 358	0.15 253	0.20 203	0.21 328	0.31 427	0.24 358
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.52 172	0.24 100	0.68 220	0.48 170	0.29 148	0.64 226	0.25 50	1.16 266	1.08 321	1.01 268	1.00 240	1.12 377	0.56 224	0.69 108	0.37 157	0.16 72	0.13 137	0.17 97	0.15 133	0.15 52	0.15 118

GASTEREO	0.40 94	0.25 128	0.51 107	0.48 170	0.25 67	0.65 242	0.36 154	0.81 118	0.49 84	0.51 140	0.82 193	0.30 43	0.66 280	0.62 87	0.28 47	0.19 210	0.12 64	0.16 65	0.14 114	0.16 77	0.14 78

IPLGR	0.58 238	0.27 186	1.14 453	0.48 170	0.28 128	0.65 242	0.33 118	1.22 294	1.13 354	1.18 355	1.05 269	0.69 215	0.66 280	0.96 201	0.52 291	0.17 118	0.15 253	0.20 203	0.17 201	0.20 229	0.18 212

Patchmatch Stereo++	0.55 214	0.30 268	0.73 269	0.50 202	0.27 103	0.65 242	0.29 81	1.05 222	0.64 143	1.12 307	0.96 224	0.83 262	0.60 247	1.37 319	0.45 238	0.22 314	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.26 364	0.18 212
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	0.54 199	0.30 268	0.73 269	0.50 202	0.27 103	0.65 242	0.41 228	1.04 214	0.64 143	1.12 307	0.96 224	0.82 255	0.61 256	1.06 235	0.45 238	0.22 314	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.26 364	0.18 212

HUI-Stereo	0.52 172	0.30 268	0.73 269	0.50 202	0.27 103	0.65 242	0.30 91	1.04 214	0.64 143	1.12 307	0.96 224	0.83 262	0.60 247	0.79 144	0.45 238	0.22 314	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.26 364	0.18 212

iGMRVC	0.56 223	0.30 268	0.73 269	0.50 202	0.27 103	0.65 242	0.38 183	1.05 222	0.64 143	1.12 307	0.96 224	0.83 262	0.60 247	1.52 354	0.46 252	0.22 314	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.26 364	0.18 212

IRAFT_RVC	0.88 412	0.28 212	0.76 300	0.63 411	0.31 198	0.65 242	1.02 522	1.22 294	0.94 255	1.22 372	1.04 267	1.01 342	0.98 423	5.82 560	0.53 298	0.22 314	0.12 64	0.25 372	0.20 283	0.20 229	0.19 253

iRAFT	0.55 214	0.30 268	0.73 269	0.50 202	0.27 103	0.65 242	0.29 81	1.05 222	0.64 143	1.12 307	0.96 224	0.83 262	0.60 247	1.37 319	0.45 238	0.22 314	0.14 192	0.24 333	0.20 283	0.26 364	0.18 212

TANstereo	0.44 125	0.21 38	0.44 55	0.41 60	0.21 12	0.65 242	0.26 62	0.79 105	0.83 218	0.93 239	0.98 234	0.51 133	0.46 148	0.54 49	0.35 134	0.18 161	0.24 452	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.26 394

4D-IteraStereo	0.48 154	0.24 100	0.76 300	0.50 202	0.44 364	0.66 251	0.31 98	0.87 136	1.02 292	1.03 276	0.72 165	0.78 240	0.32 59	0.64 91	0.37 157	0.17 118	0.11 32	0.23 313	0.19 247	0.19 190	0.13 44

MIPNet	0.56 223	0.28 212	0.94 382	0.49 190	0.33 241	0.66 251	0.38 183	1.35 320	1.08 321	1.06 281	0.92 214	0.60 183	0.79 326	0.73 125	0.52 291	0.17 118	0.14 192	0.19 161	0.16 175	0.18 146	0.17 186

TransformOpticalFlow	0.96 430	0.28 212	0.89 365	0.52 255	0.31 198	0.66 251	0.54 355	1.75 431	1.12 342	1.09 291	1.44 430	1.37 439	1.01 435	6.70 579	0.42 210	0.19 210	0.12 64	0.20 203	0.19 247	0.18 146	0.19 253

FTStereo	0.91 420	0.26 154	0.56 149	0.54 290	0.33 241	0.66 251	1.87 582	1.00 196	0.75 187	1.75 526	4.15 581	1.04 352	1.65 536	1.57 366	0.46 252	0.19 210	0.16 294	0.23 313	0.21 328	0.18 146	0.63 551

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 141	0.36 398	0.71 251	0.47 142	0.36 274	0.67 255	0.35 138	0.78 100	1.12 342	0.61 167	0.62 131	0.39 79	0.39 105	0.71 116	0.39 179	0.20 251	0.17 325	0.22 273	0.18 222	0.23 324	0.19 253

AE-Stereo	0.49 162	0.27 186	0.67 216	0.60 376	0.39 320	0.67 255	0.46 292	1.18 273	1.09 329	0.47 110	0.75 173	0.69 215	0.47 158	0.59 68	0.40 187	0.16 72	0.15 253	0.21 240	0.20 283	0.19 190	0.15 118

x	0.54 199	0.31 304	0.61 181	0.47 142	0.30 172	0.67 255	0.47 300	1.53 374	0.79 208	0.81 210	0.83 194	0.78 240	0.70 290	0.70 112	0.62 337	0.21 285	0.19 366	0.22 273	0.19 247	0.21 274	0.20 286

CrosDoStereo	1.58 529	0.24 100	0.72 257	0.48 170	0.29 148	0.67 255	12.49 619	1.10 248	0.98 274	1.34 441	1.75 503	1.00 335	1.89 555	6.65 575	0.81 403	0.19 210	0.15 253	0.20 203	0.22 357	0.18 146	0.19 253

AAGNet	1.83 548	0.28 212	0.72 257	0.61 391	0.32 220	0.67 255	0.51 330	0.96 184	0.98 274	1.47 477	1.20 342	1.00 335	1.18 477	2.83 487	22.77 627	0.22 314	0.13 137	0.22 273	0.19 247	0.23 324	0.15 118

KYRaft	0.75 353	0.28 212	0.62 187	0.56 328	0.29 148	0.67 255	0.86 486	0.94 172	0.84 222	1.62 513	2.21 541	1.16 386	1.02 441	1.57 366	0.40 187	0.20 251	0.13 137	0.22 273	0.28 457	0.20 229	1.02 575

DeepStereo_LL	1.58 529	0.24 100	0.72 257	0.48 170	0.29 148	0.67 255	12.49 619	1.10 248	0.98 274	1.34 441	1.75 503	1.00 335	1.89 555	6.65 575	0.81 403	0.19 210	0.15 253	0.20 203	0.22 357	0.18 146	0.19 253

WQFJX1	0.57 231	0.26 154	0.54 131	0.48 170	0.72 500	0.68 262	0.47 300	2.46 574	0.71 178	0.54 148	0.50 91	0.53 147	0.51 194	1.36 317	0.60 330	0.18 161	0.20 386	0.20 203	0.16 175	0.20 229	0.20 286

NLMM1	0.56 223	0.27 186	0.60 177	0.47 142	0.74 508	0.68 262	0.43 251	1.83 463	1.04 301	0.59 163	0.62 131	0.51 133	0.47 158	1.33 306	0.57 315	0.18 161	0.21 410	0.20 203	0.17 201	0.20 229	0.15 118

testlalala2	0.58 238	0.27 186	0.68 220	1.72 584	1.27 579	0.68 262	0.42 232	0.93 165	0.70 173	0.90 231	0.93 217	0.76 233	0.34 74	0.52 42	0.40 187	0.18 161	0.15 253	0.17 97	0.13 83	0.17 109	0.17 186

GANet-ADL	0.60 247	0.35 388	0.72 257	0.64 420	0.40 331	0.68 262	0.51 330	1.49 355	1.12 342	0.95 246	1.08 280	0.91 296	0.57 234	0.76 132	0.55 308	0.26 409	0.18 348	0.18 135	0.16 175	0.23 324	0.25 370

STrans-v2	1.04 462	0.28 212	0.96 392	0.49 190	0.32 220	0.68 262	0.79 466	2.47 575	1.12 342	1.12 307	1.46 439	1.40 441	1.46 518	6.70 579	0.43 220	0.18 161	0.13 137	0.20 203	0.18 222	0.18 146	0.18 212

cross-raft	0.54 199	0.25 128	0.61 181	0.52 255	0.29 148	0.68 262	0.37 176	1.46 349	0.76 196	1.01 268	1.06 271	1.28 418	0.46 148	0.71 116	0.35 134	0.15 49	0.12 64	0.18 135	0.16 175	0.19 190	0.14 78

RAFT	0.64 276	0.30 268	0.73 269	0.59 364	0.33 241	0.68 262	0.58 396	1.04 214	0.76 196	1.08 285	1.19 338	1.65 494	0.93 396	1.06 235	0.56 312	0.21 285	0.18 348	0.27 407	0.24 393	0.22 298	0.17 186

model_zeroshot	0.48 154	0.29 248	0.86 340	0.51 234	0.36 274	0.69 269	0.37 176	1.12 257	0.62 135	0.85 224	0.84 196	0.66 205	0.37 96	0.73 125	0.34 124	0.20 251	0.16 294	0.19 161	0.16 175	0.17 109	0.16 154

MSKI-zero shot	0.55 214	0.26 154	0.57 160	0.51 234	0.26 77	0.69 269	0.28 75	1.18 273	0.64 143	0.91 236	1.32 389	0.82 255	0.33 64	1.92 420	0.32 90	0.17 118	0.12 64	0.17 97	0.13 83	0.16 77	0.16 154

LCNet	0.72 321	0.28 212	0.52 116	0.55 314	0.31 198	0.69 269	0.54 355	1.00 196	0.88 232	1.19 359	1.34 398	0.97 326	1.34 506	2.56 477	0.45 238	0.18 161	0.13 137	0.21 240	0.25 407	0.27 378	0.73 563

RAFT_R40	0.83 393	0.28 212	0.73 269	0.59 364	0.31 198	0.69 269	0.44 265	1.10 248	0.95 257	1.47 477	1.10 291	1.00 335	0.85 356	5.53 552	0.46 252	0.22 314	0.13 137	0.23 313	0.20 283	0.23 324	0.18 212

RALAANet	0.60 247	0.33 344	0.87 351	0.62 402	0.50 401	0.69 269	0.31 98	1.21 286	1.06 310	1.09 291	1.16 326	0.88 284	0.46 148	1.22 276	0.42 210	0.19 210	0.15 253	0.21 240	0.17 201	0.27 378	0.17 186

R-Stereo Train	0.57 231	0.26 154	0.63 190	0.54 290	0.36 274	0.69 269	0.54 355	1.22 294	0.72 180	1.61 509	1.50 450	0.75 229	0.53 206	0.64 91	0.44 223	0.18 161	0.15 253	0.17 97	0.15 133	0.17 109	0.17 186

RAFT-Stereo	0.57 231	0.26 154	0.63 190	0.54 290	0.36 274	0.69 269	0.54 355	1.22 294	0.72 180	1.61 509	1.50 450	0.75 229	0.53 206	0.64 91	0.44 223	0.18 161	0.15 253	0.17 97	0.15 133	0.17 109	0.17 186
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UGAM	1.14 483	0.27 186	0.95 386	0.53 274	0.42 344	0.70 276	0.72 449	0.95 177	1.32 460	0.98 255	1.48 445	1.78 511	0.87 369	9.65 613	0.87 419	0.21 285	0.18 348	0.30 446	0.24 393	0.19 190	0.16 154

GCAP-BAT	0.49 162	0.31 304	0.64 197	0.41 60	0.46 383	0.70 276	0.35 138	0.77 96	0.64 143	0.86 226	1.00 240	0.77 236	0.37 96	1.18 269	0.36 145	0.18 161	0.14 192	0.18 135	0.13 83	0.17 109	0.15 118

LL-Strereo2	0.52 172	0.33 344	0.69 233	0.52 255	0.37 293	0.70 276	0.30 91	1.13 261	0.67 163	0.94 244	0.78 180	0.91 296	0.42 119	1.05 233	0.42 210	0.17 118	0.16 294	0.29 433	0.25 407	0.21 274	0.16 154

CFNet_pseudo	0.66 293	0.32 321	0.86 340	0.48 170	0.39 320	0.70 276	0.40 212	1.33 312	1.22 414	1.16 341	1.34 398	1.24 403	0.64 271	0.98 211	0.59 322	0.21 285	0.16 294	0.33 476	0.19 247	0.36 459	0.25 370

ccs_rob	0.66 293	0.33 344	0.86 340	0.48 170	0.39 320	0.70 276	0.40 212	1.33 312	1.22 414	1.16 341	1.34 398	1.23 401	0.64 271	0.98 211	0.59 322	0.21 285	0.16 294	0.35 494	0.20 283	0.37 463	0.25 370

testlalala	0.45 133	0.28 212	0.59 173	0.42 68	0.39 320	0.71 281	0.39 198	1.08 243	0.45 67	1.24 385	0.80 191	0.61 187	0.36 91	0.54 49	0.33 107	0.20 251	0.13 137	0.18 135	0.12 51	0.15 52	0.15 118

RAFT_CTSACE	0.63 264	0.26 154	0.88 359	0.55 314	0.51 414	0.71 281	0.44 265	0.80 113	0.97 269	0.97 251	1.84 513	1.18 390	0.68 282	1.47 347	0.36 145	0.16 72	0.15 253	0.21 240	0.20 283	0.20 229	0.14 78

PMTNet	0.46 141	0.21 38	0.38 16	0.37 15	0.23 30	0.71 281	0.27 69	0.74 87	1.04 301	0.64 173	0.70 158	0.55 157	0.47 158	0.86 172	0.35 134	1.00 575	0.13 137	0.15 32	0.10 2	0.15 52	0.13 44

NLCSM	0.52 172	0.28 212	0.55 142	0.52 255	0.74 508	0.72 284	0.46 292	0.96 184	0.65 158	0.63 171	0.51 95	0.48 114	0.61 256	1.32 302	0.70 362	0.19 210	0.20 386	0.21 240	0.18 222	0.22 298	0.20 286

DilatedVolume-Stereo	0.43 112	0.21 38	0.55 142	0.43 77	0.32 220	0.72 284	0.29 81	0.80 113	0.51 98	0.77 198	0.73 167	0.48 114	0.40 110	1.13 256	0.39 179	0.15 49	0.14 192	0.15 32	0.14 114	0.16 77	0.14 78

SST-Stereo	0.83 393	0.28 212	0.72 257	0.59 364	0.31 198	0.72 284	0.26 62	1.09 245	0.86 224	1.47 477	1.10 291	1.00 335	0.87 369	5.73 558	0.45 238	0.22 314	0.13 137	0.23 313	0.19 247	0.23 324	0.18 212

GMM-Stereo	0.74 344	0.25 128	0.59 173	0.54 290	0.34 259	0.72 284	0.99 517	1.01 202	0.87 228	1.36 446	1.78 506	1.12 377	0.81 336	2.09 438	0.46 252	0.18 161	0.12 64	0.25 372	0.25 407	0.20 229	0.85 569

111	0.60 247	0.23 79	0.70 239	0.43 77	0.24 46	0.72 284	0.42 232	1.18 273	1.41 504	0.80 206	1.38 412	1.10 372	0.79 326	0.96 201	0.58 319	0.18 161	0.13 137	0.17 97	0.15 133	0.17 109	0.19 253

Hybrid-DGEV-03	0.65 284	0.26 154	0.56 149	0.53 274	0.36 274	0.73 289	0.39 198	0.89 145	1.15 369	1.73 524	2.52 557	0.84 271	0.56 224	0.97 209	0.44 223	0.18 161	0.12 64	0.22 273	0.19 247	0.17 109	0.14 78

DCVSM-stereo	0.72 321	0.35 388	0.76 300	0.55 314	0.42 344	0.73 289	0.38 183	1.21 286	1.02 292	1.79 532	1.04 267	1.62 483	1.03 443	1.04 231	0.79 397	0.24 358	0.27 475	0.29 433	0.24 393	0.30 418	0.36 474

Sa-1000	0.72 321	0.29 248	0.76 300	0.59 364	0.30 172	0.73 289	0.37 176	1.62 399	1.33 464	1.28 400	2.04 533	0.86 276	0.75 304	1.84 412	0.38 168	0.19 210	0.14 192	0.25 372	0.23 380	0.20 229	0.16 154

iRaft-Stereo_20w	0.65 284	0.31 304	1.00 404	0.47 142	0.34 259	0.73 289	0.30 91	2.96 584	0.70 173	1.15 331	1.14 313	0.76 233	0.65 277	1.11 250	0.38 168	0.17 118	0.13 137	0.18 135	0.16 175	0.19 190	0.18 212

PSMNet-RSSM	0.72 321	0.30 268	0.61 181	0.63 411	0.42 344	0.73 289	0.56 381	1.92 490	1.10 336	1.09 291	1.37 407	1.22 396	0.98 423	1.28 292	0.72 371	0.27 425	0.19 366	0.27 407	0.29 469	0.24 339	0.24 358

ffm	0.72 321	0.33 344	0.85 334	0.53 274	0.37 293	0.74 294	0.56 381	0.95 177	2.47 574	1.15 331	1.45 433	1.06 354	0.82 341	1.55 362	0.32 90	0.20 251	0.12 64	0.31 452	0.27 436	0.19 190	0.20 286

ff1	1.37 510	0.33 344	0.85 334	0.53 274	0.37 293	0.74 294	0.56 381	0.95 177	2.47 574	1.15 331	1.45 433	1.06 354	0.82 341	7.22 587	7.61 595	0.20 251	0.12 64	0.31 452	0.27 436	0.19 190	0.20 286

mmx	1.39 513	0.33 344	0.85 334	0.53 274	0.37 293	0.74 294	0.56 381	2.13 530	1.37 484	1.15 331	1.45 433	1.06 354	0.82 341	7.22 587	7.61 595	0.24 358	0.19 366	0.31 452	0.27 436	0.30 418	0.25 370

xxx	1.39 513	0.33 344	0.85 334	0.53 274	0.37 293	0.74 294	0.56 381	2.13 530	1.37 484	1.15 331	1.45 433	1.06 354	0.82 341	7.22 587	7.61 595	0.24 358	0.19 366	0.31 452	0.27 436	0.30 418	0.25 370

CFNet_ucs	0.70 312	0.33 344	0.88 359	0.50 202	0.43 355	0.74 294	0.44 265	1.60 392	1.29 446	1.22 372	1.54 459	1.09 370	0.63 267	0.99 216	0.59 322	0.25 386	0.20 386	0.37 505	0.21 328	0.40 480	0.28 416

WQFJX	0.51 170	0.27 186	0.52 116	0.46 128	0.87 546	0.75 299	0.39 198	1.29 309	0.77 200	0.53 144	0.52 98	0.55 157	0.55 218	0.95 200	0.60 330	0.17 118	0.19 366	0.19 161	0.16 175	0.19 190	0.18 212

999	0.48 154	0.22 61	0.49 91	0.48 170	0.34 259	0.75 299	0.31 98	0.85 133	0.55 115	0.37 56	0.48 80	0.50 129	0.36 91	2.45 469	0.39 179	0.16 72	0.13 137	0.18 135	0.15 133	0.16 77	0.19 253

rvit_105_1	0.72 321	0.52 477	1.01 408	0.78 511	0.49 394	0.75 299	0.87 488	1.12 257	1.18 389	0.99 258	0.79 186	0.90 293	0.77 315	1.26 287	0.75 380	0.41 517	0.36 533	0.36 502	0.41 530	0.30 418	0.33 458

LL-Strereo	1.33 505	0.39 417	1.38 486	0.61 391	0.61 468	0.75 299	0.66 429	1.63 401	1.17 382	1.56 501	1.60 474	2.03 540	2.12 568	9.72 614	0.97 440	0.21 285	0.18 348	0.27 407	0.23 380	0.22 298	0.25 370

CIPLG	0.62 257	0.33 344	0.96 392	0.58 351	0.50 401	0.75 299	0.48 312	1.05 222	0.96 262	1.40 462	1.57 469	0.64 198	0.48 172	0.89 182	0.70 362	0.23 341	0.15 253	0.19 161	0.16 175	0.19 190	0.21 306

ACRE	0.61 253	0.33 344	1.01 408	0.58 351	0.49 394	0.75 299	0.47 300	1.06 235	0.95 257	1.37 449	1.55 461	0.62 192	0.46 148	0.83 158	0.70 362	0.23 341	0.15 253	0.19 161	0.16 175	0.18 146	0.21 306

AANet_RVC	1.16 489	0.52 477	1.49 511	0.65 434	0.45 371	0.75 299	0.69 441	1.42 336	1.55 525	1.34 441	1.87 518	1.53 470	0.78 322	7.43 592	1.38 497	0.25 386	0.17 325	0.19 161	0.16 175	0.22 298	0.26 394

test_sample1	0.61 253	0.29 248	0.75 290	0.50 202	0.31 198	0.76 306	0.48 312	1.59 388	0.84 222	0.90 231	0.94 220	0.88 284	0.95 406	1.16 263	0.67 354	0.22 314	0.18 348	0.20 203	0.19 247	0.21 274	0.21 306

gcap-zeroshot	0.53 183	0.28 212	0.89 365	0.49 190	0.28 128	0.76 306	0.37 176	1.34 317	0.73 184	0.89 229	0.67 146	1.35 434	0.51 194	0.79 144	0.33 107	0.18 161	0.15 253	0.18 135	0.15 133	0.17 109	0.16 154

anonymousdsp2	0.53 183	0.27 186	0.74 286	0.48 170	0.29 148	0.76 306	0.47 300	1.61 395	0.82 217	0.77 198	0.77 178	0.75 229	0.47 158	1.03 225	0.40 187	0.18 161	0.13 137	0.18 135	0.13 83	0.19 190	0.18 212

dad	0.86 407	0.66 520	1.06 428	0.56 328	0.37 293	0.76 306	0.44 265	1.17 268	1.50 517	1.44 472	1.27 366	1.34 433	0.75 304	2.52 476	0.84 413	0.42 521	0.27 475	0.83 571	0.26 425	0.41 483	0.29 422

IPLGR_C	0.62 257	0.33 344	0.99 398	0.58 351	0.49 394	0.76 306	0.48 312	1.10 248	0.96 262	1.40 462	1.56 465	0.62 192	0.48 172	0.80 147	0.71 368	0.23 341	0.15 253	0.19 161	0.16 175	0.19 190	0.21 306

AACVNet	0.86 407	0.35 388	0.79 318	0.82 527	0.39 320	0.76 306	0.49 322	1.61 395	0.81 212	1.08 285	1.33 391	1.30 422	0.93 396	4.34 524	0.74 375	0.25 386	0.21 410	0.28 422	0.22 357	0.29 408	0.25 370

GrayStereo	0.82 387	0.26 154	0.58 166	0.63 411	0.37 293	0.76 306	1.86 581	1.11 254	0.87 228	1.99 549	1.89 520	1.08 360	1.82 552	1.39 328	0.48 264	0.19 210	0.14 192	0.19 161	0.21 328	0.18 146	0.39 488

HCRNet	0.70 312	0.39 417	0.73 269	0.60 376	0.59 462	0.76 306	0.35 138	1.22 294	1.13 354	1.02 272	0.99 236	1.02 344	0.76 312	2.19 450	0.70 362	0.28 439	0.19 366	0.28 422	0.23 380	0.25 352	0.23 344

UDGNet	0.72 321	1.17 571	0.80 323	0.77 509	0.41 339	0.77 314	0.38 183	0.97 186	1.34 467	0.81 210	0.88 206	0.71 222	0.60 247	1.21 275	0.54 304	0.52 546	0.19 366	1.02 581	0.26 425	0.71 556	0.31 445

DAS	0.84 398	0.34 368	1.03 419	0.64 420	0.69 495	0.77 314	0.63 420	1.54 377	1.20 402	1.79 532	1.55 461	0.95 318	1.04 445	2.83 487	0.60 330	0.21 285	0.16 294	0.25 372	0.18 222	0.27 378	0.22 324

SepStereo	0.82 387	0.34 368	1.03 419	0.64 420	0.69 495	0.77 314	0.63 420	1.54 377	1.20 402	1.79 532	1.55 461	0.95 318	1.04 445	2.30 459	0.60 330	0.21 285	0.16 294	0.25 372	0.18 222	0.27 378	0.22 324

PSM-AAD	0.79 373	0.27 186	0.53 123	0.55 314	0.28 128	0.77 314	1.24 545	0.99 192	0.91 244	1.66 518	1.57 469	0.81 250	2.19 571	1.65 380	0.44 223	0.19 210	0.14 192	0.38 508	0.32 493	0.21 274	0.70 560

DMCA-RVC	0.74 344	0.40 424	1.27 472	0.66 441	0.49 394	0.77 314	0.47 300	1.35 320	1.01 289	1.53 491	1.01 246	1.29 421	0.82 341	1.31 298	0.78 391	0.27 425	0.21 410	0.35 494	0.27 436	0.32 436	0.24 358

z-ln-s-r	1.02 456	0.55 487	2.09 546	0.52 255	0.55 439	0.78 319	0.87 488	1.47 351	1.34 467	1.12 307	1.62 480	1.37 439	1.06 452	2.62 481	3.32 571	0.19 210	0.14 192	0.21 240	0.17 201	0.27 378	0.21 306

G2L-Stereo	0.80 376	0.32 321	0.95 386	0.60 376	0.42 344	0.78 319	0.69 441	1.50 359	1.09 329	1.33 437	1.14 313	1.45 452	0.72 298	2.45 469	1.10 460	0.25 386	0.20 386	0.26 391	0.21 328	0.20 229	0.26 394

PCWNet_CMD	0.66 293	0.32 321	0.88 359	0.49 190	0.37 293	0.78 319	0.40 212	1.42 336	1.31 456	1.16 341	1.31 382	1.25 407	0.62 262	0.89 182	0.57 315	0.20 251	0.16 294	0.27 407	0.19 247	0.40 480	0.25 370

CASS	0.65 284	0.34 368	0.72 257	0.56 328	0.27 103	0.78 319	0.42 232	1.59 388	0.86 224	1.30 414	1.25 356	0.87 280	0.84 353	0.84 163	0.54 304	0.35 495	0.19 366	0.26 391	0.21 328	0.28 397	0.42 498
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
cf-r	0.73 339	0.30 268	0.77 307	0.55 314	0.63 475	0.78 319	0.48 312	1.79 451	1.15 369	1.13 322	1.26 363	1.43 445	0.87 369	1.40 334	0.85 416	0.25 386	0.18 348	0.22 273	0.23 380	0.19 190	0.19 253

GwcNet-RSSM	0.77 361	0.32 321	1.01 408	0.62 402	0.54 433	0.78 319	0.51 330	1.73 423	1.20 402	1.09 291	1.37 407	1.46 455	0.85 356	1.53 358	1.09 457	0.25 386	0.18 348	0.23 313	0.24 393	0.20 229	0.19 253

WQFJA1	0.48 154	0.27 186	0.53 123	0.46 128	0.85 540	0.79 325	0.39 198	1.11 254	0.75 187	0.50 133	0.52 98	0.53 147	0.50 188	0.71 116	0.65 346	0.17 118	0.21 410	0.19 161	0.16 175	0.19 190	0.16 154

NLMM	0.48 154	0.27 186	0.53 123	0.46 128	0.85 540	0.79 325	0.39 198	1.12 257	0.75 187	0.50 133	0.52 98	0.53 147	0.50 188	0.72 120	0.65 346	0.17 118	0.21 410	0.19 161	0.16 175	0.19 190	0.16 154

AIO-test2	0.57 231	0.28 212	0.63 190	0.61 391	0.58 454	0.79 325	0.51 330	1.18 273	1.40 498	0.63 171	1.15 321	0.51 133	0.43 127	1.09 244	0.35 134	0.21 285	0.17 325	0.26 391	0.30 478	0.20 229	0.19 253

tt45	0.45 133	0.23 79	0.46 77	0.45 117	0.33 241	0.79 325	0.32 108	0.78 100	0.41 55	0.51 140	0.44 64	0.49 123	0.37 96	2.14 442	0.34 124	0.16 72	0.13 137	0.19 161	0.16 175	0.17 109	0.18 212

testlalala_base	0.77 361	0.40 424	0.70 239	0.65 434	0.50 401	0.79 325	0.28 75	1.50 359	0.51 98	0.73 191	0.90 210	0.69 215	0.54 211	0.66 103	0.40 187	2.82 599	0.14 192	0.17 97	0.12 51	2.68 593	0.19 253

IPLG	0.69 308	0.27 186	0.97 394	0.51 234	0.43 355	0.79 325	0.33 118	1.21 286	1.06 310	1.30 414	1.10 291	0.52 141	0.55 218	3.16 501	0.63 341	0.16 72	0.14 192	0.19 161	0.16 175	0.18 146	0.17 186

CRE-IMP	0.55 214	0.30 268	0.74 286	0.52 255	0.29 148	0.79 325	0.25 50	1.04 214	0.72 180	1.09 291	0.95 221	0.81 250	0.57 234	1.10 247	0.50 279	0.21 285	0.14 192	0.23 313	0.19 247	0.28 397	0.22 324

pcwnet_v2	0.97 436	0.37 405	4.33 581	0.62 402	0.54 433	0.79 325	0.45 285	2.02 516	1.58 527	1.42 470	1.64 485	1.09 370	0.79 326	1.24 283	0.67 354	0.32 469	0.25 461	0.29 433	0.27 436	0.37 463	0.35 468

MSMDNet	0.66 293	0.32 321	0.87 351	0.49 190	0.37 293	0.79 325	0.40 212	1.43 342	1.31 456	1.15 331	1.31 382	1.24 403	0.63 267	0.88 177	0.57 315	0.21 285	0.16 294	0.26 391	0.19 247	0.39 476	0.24 358

DeepPruner_ROB	0.74 344	0.48 460	0.87 351	0.57 345	0.44 364	0.79 325	0.54 355	1.73 423	0.96 262	1.38 455	1.27 366	1.24 403	0.73 300	1.43 337	0.73 374	0.34 488	0.28 482	0.27 407	0.26 425	0.31 427	0.31 445

xyz-stereo-finetune	0.48 154	0.25 128	0.54 131	0.42 68	0.23 30	0.80 335	0.42 232	0.80 113	0.80 209	0.61 167	0.62 131	0.54 152	0.43 127	1.70 392	0.58 319	0.15 49	0.15 253	0.19 161	0.15 133	0.16 77	0.15 118

AIO-test1	0.56 223	0.25 128	0.55 142	0.64 420	0.78 523	0.80 335	0.36 154	1.18 273	1.34 467	0.57 153	0.88 206	0.61 187	0.50 188	1.12 254	0.35 134	0.17 118	0.17 325	0.22 273	0.24 393	0.18 146	0.23 344

DEFOM-Stereo	0.33 50	0.20 19	0.40 29	0.42 68	0.28 128	0.80 335	0.23 37	0.48 8	0.37 44	0.37 56	0.31 26	0.23 5	0.24 15	1.20 273	0.27 34	0.16 72	0.12 64	0.14 5	0.11 10	0.14 29	0.14 78

ITSA-stereo	0.82 387	0.36 398	0.82 327	0.54 290	0.31 198	0.80 335	0.47 300	2.17 545	1.67 534	1.13 322	1.13 309	0.94 309	0.86 364	2.46 472	1.00 445	0.26 409	0.23 443	0.28 422	0.27 436	0.28 397	0.36 474

test_sample2	0.62 257	0.29 248	0.74 286	0.50 202	0.28 128	0.80 335	0.61 412	1.61 395	1.00 286	0.88 228	0.99 236	0.94 309	0.83 349	1.16 263	0.51 284	0.23 341	0.18 348	0.22 273	0.21 328	0.23 324	0.22 324

SACVNet	0.85 402	0.46 451	0.85 334	0.81 519	0.56 442	0.80 335	0.79 466	1.68 412	1.12 342	1.34 441	1.33 391	1.25 407	0.94 401	2.39 466	0.76 383	0.34 488	0.26 467	0.31 452	0.29 469	0.35 452	0.44 508

ICVP	0.63 264	0.33 344	0.57 160	0.61 391	0.40 331	0.80 335	0.58 396	1.61 395	0.89 235	0.90 231	1.24 352	0.88 284	0.73 300	0.72 120	0.88 420	0.29 450	0.21 410	0.22 273	0.21 328	0.24 339	0.27 404
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ACVNet	0.63 264	0.31 304	0.54 131	0.54 290	0.36 274	0.80 335	0.46 292	1.37 323	1.07 315	0.93 239	1.30 376	1.08 360	0.85 356	0.80 147	0.94 431	0.21 285	0.19 366	0.21 240	0.18 222	0.22 298	0.18 212

GANet-RSSM	0.72 321	0.28 212	0.63 190	0.64 420	0.58 454	0.80 335	0.58 396	1.89 480	1.08 321	1.04 279	1.25 356	1.15 385	1.04 445	1.49 349	0.62 337	0.25 386	0.19 366	0.22 273	0.22 357	0.22 298	0.21 306

FACV-RUCA	0.63 264	0.34 368	0.82 327	0.62 402	0.65 480	0.81 344	0.41 228	1.44 343	1.07 315	0.86 226	1.14 313	0.61 187	0.69 285	0.80 147	0.53 298	0.28 439	0.19 366	0.47 536	0.21 328	0.35 452	0.25 370

RAFT-RH_RVC	1.03 459	0.24 100	0.67 216	0.49 190	0.28 128	0.81 344	0.33 118	0.83 128	1.08 321	2.05 553	4.65 588	1.04 352	0.57 234	5.98 565	0.50 279	0.18 161	0.13 137	0.26 391	0.20 283	0.16 77	0.17 186

VIP-Stereo	0.35 65	0.22 61	0.49 91	0.40 50	0.43 355	0.82 346	0.22 26	0.59 32	0.45 67	0.31 25	0.53 104	0.37 71	0.31 52	0.83 158	0.27 34	0.17 118	0.11 32	0.15 32	0.11 10	0.15 52	0.12 14

test_sample6	0.71 319	0.34 368	0.87 351	0.52 255	0.30 172	0.82 346	0.58 396	1.79 451	1.15 369	1.14 325	1.33 391	0.91 296	0.79 326	1.31 298	0.74 375	0.27 425	0.21 410	0.27 407	0.29 469	0.28 397	0.27 404

SMFormer	0.75 353	0.30 268	0.86 340	0.46 128	0.26 77	0.82 346	0.43 251	2.05 519	1.39 493	1.23 378	1.47 440	0.98 328	0.95 406	1.71 394	0.82 408	0.24 358	0.20 386	0.22 273	0.21 328	0.23 324	0.24 358

tta	0.75 353	0.30 268	0.86 340	0.46 128	0.26 77	0.82 346	0.43 251	2.05 519	1.39 493	1.23 378	1.47 440	0.98 328	0.95 406	1.71 394	0.82 408	0.24 358	0.20 386	0.22 273	0.21 328	0.18 146	0.18 212

qqq1	0.72 321	0.30 268	0.86 340	0.46 128	0.26 77	0.82 346	0.43 251	2.05 519	1.39 493	1.23 378	1.47 440	0.98 328	0.95 406	1.71 394	0.44 223	0.24 358	0.20 386	0.18 135	0.15 133	0.18 146	0.18 212

fff1	0.72 321	0.30 268	0.86 340	0.46 128	0.26 77	0.82 346	0.43 251	2.05 519	1.39 493	1.23 378	1.47 440	0.98 328	0.95 406	1.71 394	0.44 223	0.24 358	0.20 386	0.18 135	0.15 133	0.18 146	0.18 212

NLSM1	0.49 162	0.25 128	0.55 142	0.48 170	1.08 562	0.83 352	0.31 98	0.83 128	0.66 161	0.51 140	0.76 175	0.47 108	0.48 172	0.98 211	0.55 308	0.18 161	0.19 366	0.21 240	0.18 222	0.20 229	0.15 118

DFGA-Net	0.72 321	0.40 424	1.40 487	0.52 255	0.45 371	0.83 352	0.44 265	1.28 308	1.08 321	0.99 258	1.19 338	0.70 219	0.55 218	2.14 442	1.16 469	0.18 161	0.16 294	0.24 333	0.23 380	0.27 378	0.25 370

11t1	0.52 172	0.28 212	0.68 220	0.51 234	0.28 128	0.83 352	0.39 198	1.22 294	0.63 138	0.84 219	0.74 171	0.68 210	0.68 282	0.91 185	0.57 315	0.21 285	0.18 348	0.19 161	0.16 175	0.20 229	0.21 306

GASNet	0.99 442	0.97 553	1.72 527	0.98 559	0.68 493	0.83 352	0.67 433	1.60 392	1.28 442	1.31 424	1.22 346	1.22 396	1.21 486	2.41 467	1.41 505	0.43 526	0.26 467	0.36 502	0.34 509	0.55 533	0.31 445

riskmin	0.56 223	0.27 186	0.60 177	0.43 77	0.31 198	0.83 352	0.42 232	1.14 262	1.04 301	0.73 191	0.75 173	1.11 376	1.01 435	0.81 153	0.51 284	0.20 251	0.14 192	0.24 333	0.15 133	0.24 339	0.25 370

FENet	0.60 247	0.28 212	0.63 190	0.54 290	0.33 241	0.83 352	0.38 183	1.27 304	1.07 315	1.00 263	0.86 200	0.99 334	0.85 356	0.96 201	0.68 358	0.22 314	0.15 253	0.23 313	0.20 283	0.22 298	0.23 344

CFNet-ft	0.72 321	0.32 321	0.54 131	0.66 441	0.54 433	0.83 352	0.55 373	1.37 323	1.15 369	0.93 239	1.28 372	1.57 475	0.97 416	1.35 312	0.81 403	0.26 409	0.20 386	0.33 476	0.25 407	0.30 418	0.23 344

CFNet_RVC	0.72 321	0.32 321	0.54 131	0.66 441	0.54 433	0.83 352	0.55 373	1.37 323	1.15 369	0.93 239	1.28 372	1.57 475	0.97 416	1.35 312	0.81 403	0.26 409	0.20 386	0.33 476	0.25 407	0.30 418	0.23 344

iResNet_ROB	0.77 361	0.30 268	0.99 398	0.57 345	0.36 274	0.83 352	0.36 154	2.33 561	1.58 527	1.27 398	1.30 376	1.25 407	0.84 353	1.65 380	0.79 397	0.20 251	0.14 192	0.17 97	0.12 51	0.18 146	0.27 404

test_sample5	0.69 308	0.34 368	0.87 351	0.52 255	0.30 172	0.84 361	0.54 355	1.83 463	1.14 357	1.11 305	1.25 356	0.88 284	0.78 322	1.23 278	0.65 346	0.26 409	0.20 386	0.27 407	0.27 436	0.27 378	0.26 394

DualNet	0.70 312	0.34 368	0.87 351	0.52 255	0.30 172	0.84 361	0.54 355	1.83 463	1.14 357	1.14 325	1.33 391	0.88 284	0.78 322	1.23 278	0.65 346	0.26 409	0.20 386	0.27 407	0.27 436	0.27 378	0.26 394

GMStereo_Zeroshot	0.67 302	0.61 511	1.01 408	0.64 420	0.37 293	0.84 361	0.35 138	1.05 222	1.12 342	1.12 307	1.06 271	1.27 415	0.54 211	1.19 271	0.59 322	0.32 469	0.17 325	0.31 452	0.18 222	0.52 527	0.22 324

UCFNet_RVC	0.69 308	0.35 388	0.49 91	0.64 420	0.39 320	0.85 364	0.58 396	1.75 431	1.14 357	0.97 251	1.19 338	1.17 387	0.93 396	0.99 216	0.62 337	0.28 439	0.20 386	0.34 486	0.31 485	0.32 436	0.27 404

mmm	0.63 264	0.35 388	0.72 257	0.51 234	0.30 172	0.86 365	0.54 355	1.59 388	0.86 224	1.07 284	1.38 412	0.79 244	0.75 304	0.91 185	0.58 319	0.22 314	0.18 348	0.29 433	0.25 407	0.25 352	0.23 344

ToySt	0.66 293	0.33 344	1.23 463	0.51 234	0.33 241	0.86 365	0.68 437	1.10 248	0.97 269	0.84 219	1.08 280	1.25 407	0.94 401	1.01 221	0.74 375	0.19 210	0.19 366	0.24 333	0.24 393	0.27 378	0.23 344

DMCA	0.67 302	0.34 368	0.90 369	0.51 234	0.44 364	0.86 365	0.47 300	1.42 336	1.02 292	1.17 350	1.12 304	1.23 401	0.75 304	0.78 140	0.95 435	0.25 386	0.19 366	0.27 407	0.19 247	0.24 339	0.27 404

DispNO	0.93 425	0.30 268	1.34 484	0.55 314	0.55 439	0.89 368	0.49 322	1.48 353	1.21 408	1.17 350	1.27 366	1.19 391	0.90 381	5.23 542	0.74 375	0.22 314	0.17 325	0.24 333	0.21 328	0.19 190	0.20 286

STTStereo	0.78 369	0.50 470	1.22 462	0.64 420	0.54 433	0.89 368	0.54 355	1.44 343	1.11 338	1.38 455	1.09 285	1.27 415	0.85 356	1.43 337	0.83 410	0.29 450	0.27 475	0.33 476	0.39 525	0.32 436	0.30 435

TDLM	1.06 463	0.44 442	0.79 318	0.63 411	0.50 401	0.89 368	1.44 559	1.48 353	1.26 431	1.12 307	1.40 418	1.08 360	0.98 423	6.65 575	0.78 391	0.33 478	0.21 410	0.33 476	0.26 425	0.37 463	0.24 358

G2L-Stereo_test	0.73 339	0.27 186	0.74 286	0.49 190	0.40 331	0.90 371	0.81 475	1.53 374	1.14 357	1.28 400	1.27 366	1.52 469	0.72 298	1.62 375	0.94 431	0.19 210	0.14 192	0.16 65	0.15 133	0.18 146	0.19 253

tg	0.52 172	0.24 100	0.61 181	0.49 190	0.30 172	0.90 371	0.29 81	1.07 237	0.83 218	0.83 216	1.02 254	0.62 192	0.43 127	1.35 312	0.41 198	0.17 118	0.12 64	0.22 273	0.20 283	0.17 109	0.15 118

ARAFT	0.77 361	0.36 398	1.49 511	0.51 234	0.31 198	0.90 371	0.82 477	1.90 483	1.06 310	1.62 513	1.24 352	1.02 344	0.64 271	1.84 412	0.50 279	0.18 161	0.14 192	0.28 422	0.27 436	0.17 109	0.16 154

CVANet_RVC	1.07 465	0.43 439	0.76 300	0.60 376	0.50 401	0.90 371	0.97 512	1.52 368	1.26 431	1.33 437	1.38 412	1.24 403	1.18 477	6.75 581	0.75 380	0.34 488	0.23 443	0.34 486	0.29 469	0.42 488	0.27 404

test_sample7	0.74 344	0.37 405	0.76 300	0.52 255	0.35 263	0.91 375	0.67 433	1.78 445	1.21 408	1.22 372	1.18 331	1.08 360	0.92 387	1.23 278	0.67 354	0.31 462	0.28 482	0.32 467	0.31 485	0.33 445	0.29 422

MyStereo8	0.65 284	0.29 248	1.00 404	0.58 351	0.49 394	0.91 375	0.35 138	1.18 273	1.31 456	1.16 341	1.27 366	0.90 293	0.64 271	0.72 120	0.95 435	0.18 161	0.14 192	0.20 203	0.18 222	0.22 298	0.26 394

Selective-RAFT	0.52 172	0.28 212	0.79 318	0.55 314	0.27 103	0.91 375	0.33 118	0.80 113	0.88 232	0.58 155	0.63 134	0.81 250	0.77 315	1.29 296	0.48 264	0.19 210	0.14 192	0.17 97	0.15 133	0.19 190	0.17 186

FADNet-RVC	0.88 412	0.67 521	1.93 541	0.60 376	0.48 390	0.91 375	0.60 409	1.71 421	1.18 389	0.90 231	0.96 224	1.36 436	0.92 387	2.25 455	1.17 472	0.30 455	0.29 493	0.32 467	0.32 493	0.41 483	0.35 468

DeepPrunerF	1.60 531	0.73 531	5.81 590	0.88 546	1.19 574	0.91 375	0.95 509	2.19 548	5.24 606	1.17 350	1.30 376	1.19 391	1.30 501	4.90 536	1.66 528	0.42 521	0.34 517	0.52 545	0.47 545	0.41 483	0.40 489

PS-NSSS	0.99 442	0.58 498	0.93 378	0.58 351	0.57 445	0.91 375	0.80 472	1.81 457	1.14 357	1.14 325	1.67 492	1.00 335	0.83 349	4.62 529	0.78 391	0.37 503	0.31 503	0.52 545	0.32 493	0.45 504	0.38 485

MLCV	0.72 321	0.34 368	1.10 443	0.51 234	0.23 30	0.91 375	0.39 198	1.33 312	1.23 417	1.46 476	1.55 461	1.01 342	0.64 271	1.95 425	0.80 401	0.18 161	0.12 64	0.18 135	0.14 114	0.19 190	0.17 186

test_sample4	0.69 308	0.33 344	0.91 372	0.51 234	0.30 172	0.92 382	0.52 341	1.87 474	1.15 369	1.14 325	1.18 331	0.87 280	0.75 304	1.18 269	0.68 358	0.25 386	0.20 386	0.26 391	0.26 425	0.26 364	0.25 370

test_5	0.65 284	0.30 268	0.75 290	0.67 453	0.50 401	0.92 382	0.52 341	1.39 330	1.12 342	0.76 193	1.11 297	1.00 335	0.90 381	1.53 358	0.45 238	0.18 161	0.13 137	0.23 313	0.22 357	0.21 274	0.19 253

AdaStereo	0.70 312	0.43 439	0.75 290	0.73 495	0.37 293	0.92 382	0.53 349	1.85 468	1.18 389	1.12 307	1.23 350	1.07 359	0.65 277	0.96 201	0.63 341	0.31 462	0.15 253	0.32 467	0.21 328	0.29 408	0.22 324
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	0.75 353	0.40 424	1.36 485	0.67 453	0.29 148	0.92 382	0.59 405	1.52 368	1.25 426	1.28 400	1.48 445	0.94 309	0.76 312	1.62 375	0.78 391	0.18 161	0.14 192	0.18 135	0.15 133	0.22 298	0.23 344

Anonymous3	0.61 253	0.44 442	1.11 445	0.59 364	0.49 394	0.93 386	0.65 424	0.93 165	0.81 212	0.72 190	0.88 206	0.65 201	0.69 285	1.06 235	0.53 298	0.35 495	0.30 497	0.26 391	0.26 425	0.31 427	0.27 404

GES	0.66 293	0.34 368	0.90 369	0.59 364	0.38 310	0.94 387	0.57 392	2.11 529	0.86 224	1.02 272	1.11 297	0.66 205	0.79 326	0.99 216	0.61 334	0.27 425	0.19 366	0.20 203	0.20 283	0.21 274	0.30 435

test_xeample	1.45 519	0.28 212	0.65 204	0.51 234	0.28 128	0.94 387	0.59 405	2.14 534	1.29 446	1.24 385	1.51 452	0.88 284	0.86 364	1.46 343	15.10 616	0.22 314	0.20 386	0.22 273	0.20 283	0.22 298	0.22 324

iResNetv2_ROB	0.80 376	0.37 405	1.71 526	0.56 328	0.37 293	0.94 387	0.64 422	1.73 423	1.34 467	1.23 378	1.42 421	1.26 411	0.92 387	1.85 415	0.56 312	0.23 341	0.15 253	0.19 161	0.14 114	0.24 339	0.19 253

G2L-ROB	0.73 339	0.25 128	0.76 300	0.54 290	0.39 320	0.95 390	0.66 429	1.66 409	1.09 329	1.24 385	1.02 254	1.64 491	0.71 295	1.63 377	1.02 447	0.20 251	0.14 192	0.17 97	0.15 133	0.20 229	0.22 324

coex_refinement	0.80 376	0.28 212	0.73 269	0.70 475	0.51 414	0.95 390	0.60 409	1.78 445	1.23 417	1.36 446	1.37 407	1.82 515	0.81 336	1.32 302	1.13 466	0.26 409	0.17 325	0.19 161	0.20 283	0.24 339	0.25 370

THIR-Stereo	1.02 456	0.27 186	0.69 233	0.49 190	0.28 128	0.95 390	1.34 554	1.03 208	0.97 269	1.34 441	1.90 521	1.17 387	1.58 529	6.44 571	0.78 391	0.19 210	0.14 192	0.21 240	0.22 357	0.19 190	0.20 286

GEStereo_RVC	0.90 417	0.37 405	0.99 398	0.64 420	0.50 401	0.95 390	0.79 466	2.42 571	1.17 382	1.16 341	1.11 297	1.26 411	0.92 387	3.24 502	0.90 426	0.29 450	0.19 366	0.23 313	0.20 283	0.27 378	0.29 422

DIP-Stereo	0.62 257	0.30 268	0.83 332	0.48 170	0.36 274	0.95 390	0.33 118	2.37 567	0.67 163	1.25 391	1.00 240	0.68 210	0.51 194	0.91 185	0.61 334	0.18 161	0.15 253	0.21 240	0.17 201	0.19 190	0.19 253
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLCA_NET_v2_RVC	0.79 373	0.43 439	1.05 424	0.64 420	0.58 454	0.95 390	0.53 349	1.53 374	1.18 389	1.37 449	1.15 321	1.43 445	0.88 374	1.61 374	0.84 413	0.25 386	0.22 431	0.27 407	0.27 436	0.29 408	0.29 422
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	1.25 496	0.99 556	1.93 541	1.02 563	1.21 575	0.96 396	1.01 521	1.75 431	1.92 554	1.36 446	2.12 537	1.44 450	1.01 435	1.14 258	1.40 501	0.72 569	0.82 590	0.89 574	0.98 590	1.31 580	0.95 572

s12784h	0.52 172	0.20 19	0.38 16	0.41 60	0.19 3	0.96 396	0.34 130	1.17 268	1.25 426	0.81 210	0.90 210	0.63 195	0.50 188	1.45 341	0.42 210	0.14 38	0.12 64	0.17 97	0.11 10	0.18 146	0.11 2

hitnet-ft	0.79 373	0.35 388	0.57 160	0.58 351	0.42 344	0.96 396	0.46 292	1.47 351	1.33 464	1.19 359	1.22 346	1.81 512	0.98 423	1.66 384	0.94 431	0.33 478	0.28 482	0.34 486	0.27 436	0.35 452	0.31 445

FADNet	0.92 422	0.61 511	1.81 533	0.62 402	0.55 439	0.96 396	0.57 392	1.78 445	1.33 464	0.93 239	1.01 246	1.36 436	1.01 435	2.71 484	0.75 380	0.33 478	0.34 517	0.31 452	0.34 509	0.59 540	0.40 489

castereo++	0.38 80	0.23 79	0.41 35	0.43 77	0.31 198	0.97 400	0.22 26	0.86 135	0.58 122	0.32 31	0.44 64	0.51 133	0.39 105	0.93 194	0.24 5	0.17 118	0.11 32	0.17 97	0.12 51	0.14 29	0.14 78

test_sample3	0.68 306	0.32 321	0.88 359	0.52 255	0.30 172	0.97 400	0.52 341	1.86 471	1.15 369	1.08 285	1.11 297	0.88 284	0.71 295	1.17 267	0.68 358	0.25 386	0.20 386	0.25 372	0.25 407	0.25 352	0.25 370

RAFT-Test	0.54 199	0.25 128	0.64 197	0.47 142	0.30 172	0.97 400	0.27 69	1.24 300	0.81 212	0.96 248	1.12 304	1.28 418	0.48 172	0.71 116	0.36 145	0.17 118	0.13 137	0.17 97	0.14 114	0.16 77	0.16 154

DRaft	0.80 376	0.24 100	0.70 239	0.45 117	0.30 172	0.97 400	0.53 349	1.05 222	0.97 269	1.78 529	2.02 532	0.80 246	1.74 543	2.73 485	0.72 371	0.17 118	0.14 192	0.20 203	0.20 283	0.18 146	0.21 306

RASNet	1.12 478	0.30 268	0.91 372	0.66 441	0.77 521	0.97 400	0.57 392	1.37 323	1.35 476	1.02 272	1.34 398	2.11 544	1.43 513	7.09 586	1.39 500	0.19 210	0.17 325	0.17 97	0.19 247	0.18 146	0.16 154

EDNetEfficient	2.37 571	1.10 562	8.08 598	0.74 499	0.71 498	0.98 405	1.56 565	1.46 349	4.06 598	4.90 606	2.82 564	2.25 547	3.48 594	2.95 491	9.97 604	0.26 409	0.24 452	0.26 391	0.30 478	0.68 553	0.61 549

aanetorigin	1.23 493	0.79 539	2.78 571	0.70 475	0.79 526	0.99 406	1.06 528	1.06 235	1.37 484	3.52 592	2.61 559	1.72 502	1.63 534	1.99 428	1.78 532	0.25 386	0.24 452	0.26 391	0.25 407	0.38 472	0.45 510

CFNet	0.96 430	0.36 398	1.01 408	0.62 402	0.42 344	0.99 406	0.47 300	1.90 483	1.32 460	0.99 258	1.39 416	1.10 372	0.86 364	5.58 555	0.79 397	0.23 341	0.17 325	0.28 422	0.27 436	0.26 364	0.21 306

Any-RAFT	0.53 183	0.24 100	0.47 80	0.47 142	0.27 103	1.00 408	0.25 50	1.58 386	1.05 306	0.85 224	0.99 236	1.06 354	0.47 158	0.70 112	0.32 90	0.18 161	0.13 137	0.16 65	0.13 83	0.16 77	0.16 154

1111x	1.70 541	0.29 248	0.86 340	0.51 234	0.27 103	1.01 409	0.68 437	2.22 552	1.28 442	1.13 322	1.40 418	1.21 394	1.10 461	5.53 552	15.20 617	0.22 314	0.21 410	0.22 273	0.22 357	0.24 339	0.22 324

Anonymous_2	1.30 500	0.55 487	0.82 327	0.52 255	0.58 454	1.01 409	0.64 422	1.25 302	0.97 269	0.96 248	0.78 180	1.33 429	1.29 497	1.03 225	0.74 375	0.62 562	0.64 583	1.06 582	9.63 625	1.16 574	0.49 524

DualNet (step1)	0.83 393	0.49 463	1.13 449	0.56 328	0.39 320	1.02 411	0.73 450	1.78 445	1.21 408	1.22 372	1.18 331	1.08 360	0.92 387	1.23 278	0.67 354	0.57 555	0.28 482	0.62 563	0.67 571	0.45 504	0.42 498

test_sample9	1.86 551	0.49 463	1.13 449	0.56 328	0.39 320	1.02 411	0.73 450	1.78 445	1.21 408	1.22 372	1.18 331	1.08 360	0.92 387	2.27 457	7.92 599	0.57 555	12.61 629	0.62 563	0.67 571	0.45 504	0.42 498

test_sample8	2.19 565	0.49 463	1.13 449	0.56 328	0.39 320	1.02 411	0.73 450	1.82 458	1.15 369	2.26 559	1.30 376	4.94 595	2.52 581	2.27 457	7.92 599	0.57 555	12.61 629	0.62 563	0.67 571	0.45 504	0.42 498

BEATNet_4x	0.73 339	0.49 463	1.17 457	0.53 274	0.26 77	1.03 414	0.55 373	1.82 458	1.06 310	1.21 367	1.22 346	0.96 324	0.91 384	1.01 221	1.06 451	0.21 285	0.14 192	0.24 333	0.19 247	0.37 463	0.21 306

PASM	1.34 506	0.92 550	2.62 567	0.86 538	0.87 546	1.03 414	1.08 530	1.50 359	1.51 519	1.82 537	1.41 420	1.68 497	1.26 494	4.87 535	1.34 491	0.61 561	0.65 585	0.68 567	0.78 577	0.69 554	0.68 559

DEmStereo	0.97 436	0.23 79	0.79 318	0.47 142	0.32 220	1.04 416	0.56 381	0.93 165	0.89 235	1.39 461	2.14 539	1.02 344	2.07 566	5.64 556	0.77 389	0.17 118	0.15 253	0.20 203	0.20 283	0.18 146	0.20 286

psm_up	0.77 361	0.34 368	0.70 239	0.66 441	0.58 454	1.05 417	0.92 500	1.52 368	1.12 342	1.26 395	1.16 326	1.31 426	1.23 488	1.20 273	0.81 403	0.25 386	0.29 493	0.31 452	0.27 436	0.27 378	0.25 370

ac_64	0.82 387	0.29 248	0.81 324	0.71 483	0.60 465	1.05 417	0.54 355	1.99 507	0.92 250	1.18 355	1.06 271	1.99 535	1.08 457	1.94 424	0.97 440	0.27 425	0.22 431	0.24 333	0.23 380	0.22 298	0.19 253

HITNet	0.65 284	0.40 424	0.77 307	0.48 170	0.24 46	1.05 417	0.49 322	1.76 437	1.02 292	1.18 355	1.18 331	0.89 292	0.80 332	0.85 168	0.79 397	0.17 118	0.12 64	0.21 240	0.17 201	0.29 408	0.15 118
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	1.61 533	0.29 248	0.67 216	0.56 328	0.29 148	1.06 420	0.42 232	2.17 545	1.31 456	1.31 424	1.52 453	0.92 304	0.94 401	1.76 405	17.65 620	0.24 358	0.20 386	0.21 240	0.19 247	0.22 298	0.23 344

NOSS_ROB	1.26 497	0.46 451	0.62 187	0.56 328	0.38 310	1.06 420	0.78 463	1.73 423	1.40 498	1.01 268	1.43 425	1.10 372	0.75 304	10.62 617	0.65 346	0.45 532	0.43 551	0.48 538	0.45 540	0.44 500	0.41 494

FADNet-RVC-Resample	0.84 398	0.47 456	2.10 547	0.61 391	0.45 371	1.07 422	0.61 412	1.59 388	1.20 402	1.08 285	0.98 234	1.03 348	0.98 423	2.17 445	0.72 371	0.23 341	0.22 431	0.30 446	0.32 493	0.35 452	0.34 463

Hybrid-DGEV-2	0.65 284	0.31 304	0.73 269	0.60 376	0.37 293	1.08 423	0.28 75	1.45 348	1.40 498	1.32 428	0.85 198	1.03 348	1.01 435	1.05 233	0.48 264	0.18 161	0.15 253	0.22 273	0.19 247	0.17 109	0.15 118

DA	0.43 112	0.23 79	0.49 91	0.50 202	0.25 67	1.08 423	0.44 265	1.18 273	0.58 122	0.46 105	0.64 137	0.54 152	0.47 158	0.46 21	0.32 90	0.19 210	0.13 137	0.19 161	0.13 83	0.18 146	0.14 78

GGEV	0.43 112	0.23 79	0.49 91	0.50 202	0.25 67	1.08 423	0.44 265	1.18 273	0.58 122	0.46 105	0.64 137	0.54 152	0.47 158	0.46 21	0.32 90	0.19 210	0.13 137	0.19 161	0.13 83	0.18 146	0.14 78

anonymity	1.12 478	0.97 553	1.21 460	1.07 567	1.12 567	1.08 423	0.89 493	1.95 498	1.16 379	1.29 406	1.26 363	1.22 396	1.09 460	1.15 259	1.01 446	1.02 578	1.00 603	0.97 576	0.97 588	0.98 567	0.99 574

FINET	0.97 436	0.54 482	1.60 518	0.63 411	0.79 526	1.08 423	1.07 529	1.56 384	2.20 567	1.15 331	1.49 447	0.94 309	0.88 374	2.32 460	1.05 449	0.42 521	0.35 528	0.32 467	0.28 457	0.43 494	0.38 485

FAT-Stereo	1.07 465	0.41 432	1.32 479	0.72 487	0.58 454	1.08 423	0.89 493	1.96 499	1.65 532	1.75 526	1.98 526	2.03 540	1.48 521	2.02 431	1.18 475	0.42 521	0.35 528	0.34 486	0.29 469	0.35 452	0.53 532

xyz-stereo-finetune2	0.58 238	0.27 186	0.57 160	0.40 50	0.24 46	1.09 429	0.32 108	0.79 105	0.53 111	0.65 175	1.07 275	0.58 174	0.80 332	2.47 474	0.80 401	0.16 72	0.15 253	0.21 240	0.17 201	0.16 77	0.17 186

RP	1.09 471	0.50 470	1.12 447	0.90 550	1.04 559	1.11 430	0.84 479	1.80 454	1.62 529	1.55 500	2.00 529	1.90 523	1.78 547	1.84 412	1.25 479	0.52 546	0.36 533	0.48 538	0.36 518	0.45 504	0.43 505

DLCB_ROB	0.86 407	0.40 424	0.78 315	0.68 465	0.54 433	1.11 430	0.84 479	1.49 355	1.23 417	1.64 517	1.65 487	1.70 500	0.91 384	1.70 392	1.05 449	0.25 386	0.24 452	0.26 391	0.27 436	0.27 378	0.24 358

XPNet_ROB	0.96 430	0.49 463	1.09 440	0.72 487	0.57 445	1.11 430	1.14 536	1.66 409	1.23 417	1.85 539	1.39 416	1.64 491	1.11 462	1.80 409	1.42 509	0.38 507	0.30 497	0.33 476	0.29 469	0.37 463	0.34 463

ADLNet2	0.88 412	0.34 368	1.17 457	0.77 509	0.64 478	1.12 433	0.76 458	1.74 428	1.24 423	1.21 367	1.65 487	1.71 501	1.05 449	1.67 385	1.17 472	0.24 358	0.21 410	0.21 240	0.22 357	0.26 364	0.29 422

psmorigin	1.52 524	0.69 525	10.52 606	0.68 465	0.59 462	1.13 434	0.70 444	1.57 385	1.19 397	1.99 549	1.79 507	2.26 548	1.47 520	2.09 438	1.36 495	0.39 510	0.40 546	0.34 486	0.33 503	0.43 494	0.56 538

TCMNet	1.01 453	0.60 509	2.10 547	0.86 538	1.33 581	1.14 435	0.67 433	1.69 414	1.23 417	1.11 305	1.57 469	1.30 422	0.97 416	2.01 430	1.50 520	0.31 462	0.31 503	0.38 508	0.34 509	0.42 488	0.36 474

CoDeX	0.73 339	0.29 248	0.93 378	0.54 290	0.36 274	1.14 435	0.61 412	2.34 564	1.17 382	1.16 341	1.25 356	0.91 296	0.87 369	1.33 306	0.64 345	0.20 251	0.16 294	0.21 240	0.18 222	0.20 229	0.18 212

AASNet	0.76 359	0.35 388	0.91 372	0.79 513	0.81 533	1.14 435	0.56 381	2.02 516	1.08 321	1.22 372	1.24 352	0.93 306	0.76 312	0.77 135	1.16 469	0.27 425	0.23 443	0.24 333	0.20 283	0.28 397	0.24 358

PSMNet-ADL	0.72 321	0.35 388	0.62 187	0.69 469	0.46 383	1.14 435	0.44 265	1.37 323	1.01 289	0.83 216	1.17 329	1.33 429	0.96 413	1.43 337	0.95 435	0.33 478	0.22 431	0.21 240	0.23 380	0.27 378	0.29 422

edge stereo	1.11 476	0.50 470	1.30 475	0.71 483	0.65 480	1.14 435	0.75 455	1.93 494	1.37 484	1.71 522	1.83 511	2.54 561	1.44 515	2.43 468	1.23 477	0.42 521	0.41 548	0.54 551	0.35 514	0.42 488	0.46 513

ETE_ROB	0.96 430	0.64 518	1.16 455	0.69 469	0.48 390	1.14 435	1.13 535	1.77 441	1.19 397	1.91 546	1.45 433	1.73 503	1.05 449	1.60 372	1.14 467	0.32 469	0.26 467	0.38 508	0.34 509	0.39 476	0.41 494

HSM-Net_RVC	0.87 411	0.29 248	0.53 123	0.53 274	0.30 172	1.15 441	0.55 373	3.57 593	1.28 442	1.53 491	1.74 500	1.68 497	0.93 396	1.49 349	0.77 389	0.22 314	0.17 325	0.19 161	0.18 222	0.20 229	0.19 253
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PWC_ROB	1.24 494	0.76 537	2.46 562	0.72 487	0.78 523	1.15 441	0.49 322	1.75 431	1.92 554	2.31 561	3.07 568	1.59 479	1.40 510	2.46 472	2.10 547	0.33 478	0.22 431	0.35 494	0.24 393	0.38 472	0.41 494

tt1	0.62 257	0.32 321	0.51 107	0.54 290	0.26 77	1.16 443	0.48 312	0.95 177	2.47 574	0.57 153	0.77 178	0.49 123	0.81 336	1.55 362	0.32 90	0.20 251	0.12 64	0.24 333	0.15 133	0.19 190	0.20 286

xxxx	1.51 523	0.28 212	0.68 220	0.54 290	0.28 128	1.16 443	0.44 265	2.19 548	1.29 446	1.09 291	1.36 405	1.22 396	0.85 356	1.79 408	15.70 619	0.24 358	0.21 410	0.21 240	0.20 283	0.22 298	0.23 344

HGLStereo	0.85 402	0.38 412	0.94 382	0.80 516	1.03 558	1.17 445	0.58 396	1.52 368	1.20 402	1.19 359	1.62 480	1.13 382	1.20 483	1.80 409	1.06 451	0.24 358	0.24 452	0.24 333	0.21 328	0.23 324	0.27 404

ACVNet-DCA	0.56 223	0.31 304	0.50 100	0.54 290	0.26 77	1.18 446	0.51 330	1.42 336	0.78 204	0.58 155	0.79 186	0.48 114	0.88 374	1.46 343	0.32 90	0.20 251	0.12 64	0.25 372	0.15 133	0.22 298	0.21 306

xx1	0.67 302	0.31 304	0.50 100	0.54 290	0.26 77	1.18 446	0.51 330	0.93 165	3.05 587	0.58 155	0.79 186	0.95 318	0.77 315	1.46 343	0.32 90	0.20 251	0.12 64	0.24 333	0.23 380	0.22 298	0.21 306

1test111	0.54 199	0.31 304	0.50 100	0.54 290	0.26 77	1.18 446	0.51 330	1.42 336	0.78 204	0.58 155	0.79 186	0.48 114	0.88 374	0.88 177	0.59 322	0.20 251	0.12 64	0.25 372	0.15 133	0.22 298	0.21 306

cc1	0.64 276	0.31 304	0.50 100	0.54 290	0.26 77	1.18 446	0.51 330	0.93 165	3.05 587	0.58 155	0.79 186	0.48 114	0.88 374	1.46 343	0.32 90	0.20 251	0.12 64	0.25 372	0.15 133	0.19 190	0.19 253

FADNet_RVC	0.83 393	0.51 473	1.83 537	0.54 290	0.42 344	1.19 450	0.46 292	1.51 366	1.09 329	0.89 229	1.24 352	0.91 296	0.87 369	2.11 440	1.11 463	0.27 425	0.22 431	0.31 452	0.28 457	0.43 494	0.38 485

PA-Net	1.01 453	0.57 495	1.29 474	0.64 420	0.74 508	1.19 450	0.84 479	1.69 414	1.43 509	1.16 341	1.19 338	1.32 427	1.19 480	3.42 508	1.25 479	0.29 450	0.45 558	0.33 476	0.49 550	0.32 436	0.47 517
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	1.18 491	0.61 511	4.25 580	0.68 465	0.61 468	1.20 452	0.93 504	1.63 401	1.35 476	1.66 518	1.53 454	1.47 460	1.37 509	3.00 495	1.74 530	0.25 386	0.24 452	0.29 433	0.26 425	0.33 445	0.28 416

NVstereo2D	0.92 422	0.41 432	1.48 509	0.72 487	0.72 500	1.20 452	0.87 488	1.75 431	1.38 488	0.99 258	1.13 309	1.26 411	0.98 423	2.21 452	0.89 423	0.43 526	0.20 386	0.38 508	0.24 393	0.57 536	0.63 551

DStereoO	1.44 518	1.11 565	1.69 523	1.16 570	0.72 500	1.21 454	1.56 565	1.74 428	1.63 531	1.52 489	1.67 492	1.51 466	3.16 590	1.73 398	1.72 529	2.35 594	0.45 558	0.97 576	0.42 533	2.01 585	0.53 532

S-Stereo	1.15 487	0.46 451	2.17 552	0.81 519	0.80 531	1.21 454	1.19 542	1.93 494	2.02 560	1.47 477	2.11 536	1.57 475	1.17 473	2.05 435	1.41 505	0.40 513	0.40 546	0.35 494	0.31 485	0.44 500	0.70 560

RAFT + AFF	1.00 447	0.42 436	1.09 440	0.67 453	0.50 401	1.22 456	1.24 545	2.24 554	1.19 397	1.30 414	1.56 465	1.17 387	1.49 523	3.44 510	0.83 410	0.21 285	0.25 461	0.30 446	0.26 425	0.27 378	0.27 404

HSM	1.19 492	0.32 321	0.65 204	0.57 345	0.38 310	1.23 457	0.59 405	2.25 555	1.19 397	1.30 414	1.25 356	1.94 529	1.03 443	9.32 608	0.71 368	0.22 314	0.16 294	0.20 203	0.16 175	0.21 274	0.21 306

ADLNet	0.85 402	0.36 398	0.89 365	0.85 536	0.72 500	1.24 458	0.76 458	1.82 458	1.36 480	1.52 489	1.35 404	1.27 415	0.99 431	1.23 278	1.15 468	0.27 425	0.20 386	0.26 391	0.25 407	0.28 397	0.30 435

acv_ft	0.75 353	0.31 304	0.95 386	0.70 475	0.86 544	1.24 458	0.53 349	1.44 343	1.07 315	1.24 385	1.30 376	1.08 360	0.92 387	0.80 147	1.34 491	0.21 285	0.19 366	0.21 240	0.18 222	0.21 274	0.18 212

CBMV_ROB	0.90 417	0.44 442	0.63 190	0.51 234	0.37 293	1.25 460	0.49 322	1.77 441	1.27 437	1.41 464	2.00 529	1.33 429	1.08 457	2.17 445	0.76 383	0.43 526	0.42 550	0.47 536	0.44 538	0.41 483	0.36 474

UPFNet	0.80 376	0.32 321	0.90 369	0.59 364	0.74 508	1.26 461	0.80 472	1.52 368	1.10 336	1.30 414	1.12 304	1.30 422	0.84 353	1.67 385	1.09 457	0.24 358	0.24 452	0.24 333	0.23 380	0.25 352	0.18 212

BSDual-CNN	0.71 319	0.32 321	0.68 220	0.54 290	0.44 364	1.27 462	0.65 424	2.16 539	0.98 274	1.20 363	1.11 297	1.12 377	0.74 302	0.91 185	0.66 351	0.24 358	0.17 325	0.25 372	0.22 357	0.22 298	0.22 324

hknet	0.77 361	0.32 321	0.95 386	0.54 290	0.38 310	1.27 462	0.65 424	2.16 539	1.07 315	1.20 363	1.11 297	1.59 479	0.81 336	1.37 319	0.66 351	0.22 314	0.17 325	0.25 372	0.22 357	0.22 298	0.22 324

PSMNet_ROB	0.90 417	0.52 477	1.17 457	0.72 487	0.61 468	1.27 462	1.12 534	1.76 437	1.12 342	1.09 291	1.28 372	1.45 452	0.89 380	1.65 380	1.42 509	0.33 478	0.25 461	0.37 505	0.39 525	0.35 452	0.29 422

NCC-stereo	1.10 473	0.54 482	1.24 466	0.84 531	0.94 553	1.29 465	0.89 493	2.01 512	1.34 467	1.32 428	1.74 500	1.88 519	1.74 543	2.35 462	1.25 479	0.45 532	0.37 535	0.45 531	0.58 563	0.42 488	0.42 498

Abc-Net	1.10 473	0.54 482	1.24 466	0.84 531	0.94 553	1.29 465	0.89 493	2.01 512	1.34 467	1.32 428	1.74 500	1.88 519	1.74 543	2.35 462	1.25 479	0.45 532	0.37 535	0.45 531	0.58 563	0.42 488	0.42 498
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DDVS	0.78 369	0.41 432	0.94 382	0.60 376	0.43 355	1.30 467	0.43 251	1.40 332	0.91 244	1.20 363	1.15 321	1.43 445	0.64 271	2.18 448	0.89 423	0.28 439	0.22 431	0.26 391	0.23 380	0.31 427	0.33 458

GCST	1.08 468	1.47 583	0.93 378	1.73 585	1.14 570	1.30 467	0.31 98	1.33 312	1.16 379	1.29 406	0.97 233	0.98 328	0.49 182	2.08 437	0.46 252	1.19 585	0.70 587	1.30 586	0.85 582	1.02 570	0.89 570

NCCL2	1.00 447	0.56 491	1.06 428	0.75 503	0.57 445	1.31 469	1.72 573	1.77 441	1.36 480	1.50 486	1.17 329	1.91 524	1.17 473	1.54 360	1.29 486	0.35 495	0.31 503	0.45 531	0.44 538	0.40 480	0.40 489

PAM_32	0.77 361	0.28 212	1.03 419	0.52 255	0.30 172	1.32 470	0.35 138	1.97 503	0.65 158	1.02 272	1.06 271	3.05 573	1.49 523	0.96 201	0.36 145	0.19 210	0.13 137	0.20 203	0.18 222	0.19 190	0.19 253

ssnet_v2	0.88 412	0.36 398	1.02 415	0.62 402	0.38 310	1.32 470	0.97 512	2.07 525	1.34 467	1.37 449	1.18 331	1.54 471	0.92 387	1.10 247	1.65 526	0.30 455	0.27 475	0.30 446	0.28 457	0.27 378	0.26 394

LMCR-Stereo	0.82 387	0.46 451	0.88 359	0.75 503	0.43 355	1.33 472	0.56 381	2.43 572	0.98 274	1.53 491	1.49 447	0.74 226	1.00 433	1.63 377	0.89 423	0.28 439	0.17 325	0.22 273	0.17 201	0.29 408	0.20 286

StereoDRNet-Refined	0.80 376	0.41 432	0.88 359	0.62 402	0.42 344	1.33 472	0.48 312	1.52 368	1.17 382	1.45 474	1.44 430	1.44 450	0.90 381	1.26 287	1.24 478	0.20 251	0.16 294	0.27 407	0.24 393	0.25 352	0.28 416
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
IER	0.70 312	0.31 304	1.02 415	0.48 170	0.52 426	1.34 474	0.51 330	1.17 268	0.99 281	1.23 378	1.34 398	1.12 377	1.11 462	0.99 216	0.71 368	0.20 251	0.16 294	0.21 240	0.21 328	0.20 229	0.19 253

UDG	1.41 516	2.65 608	0.99 398	1.44 581	1.64 586	1.34 474	0.80 472	1.60 392	1.23 417	1.23 378	1.71 496	2.01 537	1.34 506	1.47 347	1.41 505	0.90 573	0.54 576	2.29 595	0.75 575	1.84 583	1.04 577

GANet	1.36 508	0.47 456	0.86 340	0.67 453	0.45 371	1.34 474	1.73 574	1.64 403	1.24 423	1.49 485	2.38 548	1.55 473	1.20 483	9.30 607	0.93 429	0.30 455	0.31 503	0.33 476	0.28 457	0.39 476	0.30 435

Wz-Net-SNSev	1.49 520	1.23 573	6.27 592	0.68 465	0.67 487	1.37 477	1.41 557	2.00 508	1.39 493	1.48 483	1.61 478	2.29 549	1.32 504	3.93 515	2.14 548	0.31 462	0.28 482	0.31 452	0.33 503	0.42 488	0.36 474

SFCPSM	0.70 312	0.28 212	1.02 415	0.51 234	0.38 310	1.37 477	0.66 429	2.00 508	1.03 296	1.17 350	1.21 344	0.82 255	0.78 322	1.03 225	0.53 298	0.21 285	0.17 325	0.22 273	0.24 393	0.21 274	0.19 253

DANet	1.08 468	0.61 511	1.32 479	0.85 536	0.72 500	1.37 477	0.51 330	1.54 377	1.15 369	1.78 529	1.54 459	2.01 537	1.11 462	2.90 490	2.00 543	0.33 478	0.30 497	0.40 519	0.30 478	0.44 500	0.45 510
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PAM	0.76 359	0.29 248	1.08 437	0.52 255	0.33 241	1.38 480	0.39 198	2.01 512	0.67 163	1.06 281	0.96 224	2.89 572	1.43 513	0.86 172	0.35 134	0.19 210	0.12 64	0.19 161	0.17 201	0.19 190	0.20 286

AF-Net	1.13 481	0.52 477	1.33 481	0.86 538	0.91 549	1.38 480	0.71 446	2.16 539	1.62 529	1.56 501	2.40 550	1.99 535	1.65 536	1.81 411	1.48 518	0.48 540	0.28 482	0.49 540	0.33 503	0.39 476	0.32 452

MSAF-DinoV2	1.97 558	0.80 541	10.38 605	0.86 538	0.48 390	1.39 482	0.97 512	2.55 578	1.72 540	1.53 491	1.65 487	3.59 581	2.20 572	5.39 549	3.94 578	0.27 425	0.17 325	0.26 391	0.28 457	0.47 511	0.46 513

DGSMNet	1.14 483	0.76 537	2.49 563	0.81 519	0.86 544	1.39 482	1.39 556	2.13 530	1.35 476	1.26 395	1.63 484	1.48 462	0.98 423	1.75 400	1.10 460	0.45 532	0.43 551	0.55 555	0.49 550	0.75 558	0.70 560

PSMNet-RUCA	1.02 456	0.97 553	1.44 497	1.23 574	1.10 563	1.40 484	0.62 415	1.69 414	1.38 488	0.94 244	1.53 454	0.97 326	0.83 349	1.17 267	0.93 429	0.69 568	0.34 517	0.99 579	0.60 567	0.97 566	0.64 555

gwcnet-sp	0.74 344	0.33 344	1.44 497	0.57 345	0.45 371	1.40 484	0.54 355	1.50 359	1.14 357	1.30 414	1.02 254	0.94 309	0.82 341	1.39 328	0.76 383	0.21 285	0.21 410	0.22 273	0.21 328	0.22 298	0.22 324

scenet	0.74 344	0.33 344	1.44 497	0.57 345	0.45 371	1.40 484	0.54 355	1.50 359	1.14 357	1.30 414	1.02 254	0.94 309	0.82 341	1.39 328	0.76 383	0.21 285	0.21 410	0.22 273	0.21 328	0.22 298	0.22 324

ssnet	0.74 344	0.33 344	1.44 497	0.57 345	0.45 371	1.40 484	0.54 355	1.50 359	1.14 357	1.30 414	1.02 254	0.94 309	0.82 341	1.39 328	0.76 383	0.21 285	0.21 410	0.22 273	0.21 328	0.22 298	0.22 324

Syn2CoEx	1.14 483	0.69 525	1.66 521	0.80 516	0.67 487	1.40 484	0.88 491	2.06 524	1.54 523	1.25 391	1.58 472	1.42 444	1.50 525	4.09 518	1.40 501	0.36 499	0.32 511	0.34 486	0.29 469	0.29 408	0.34 463

GANetREF_RVC	1.07 465	0.86 546	1.31 476	0.82 527	0.53 429	1.41 489	1.31 552	1.76 437	1.52 520	1.27 398	1.31 382	1.46 455	1.24 491	2.03 432	0.96 439	0.56 554	0.45 558	0.67 566	0.50 553	0.88 564	0.59 545
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	0.72 321	0.27 186	0.75 290	0.47 142	0.63 475	1.43 490	0.45 285	1.24 300	0.89 235	1.28 400	1.75 503	1.62 483	1.13 469	0.69 108	0.59 322	0.19 210	0.16 294	0.23 313	0.25 407	0.20 229	0.18 212

SQANet	1.31 502	0.88 549	1.08 437	1.83 587	1.44 583	1.44 491	0.75 455	1.74 428	1.09 329	1.32 428	1.26 363	1.28 418	1.01 435	1.50 351	0.83 410	2.50 596	0.34 517	1.47 587	0.55 560	2.32 587	1.57 588

zh-mn7	1.70 541	1.21 572	8.30 600	0.69 469	0.53 429	1.45 492	0.84 479	1.70 419	2.09 564	2.41 569	2.67 561	1.68 497	1.23 488	4.49 525	2.87 561	0.30 455	0.26 467	0.27 407	0.27 436	0.31 427	0.35 468

NVStereoNet_ROB	1.88 552	1.07 560	1.45 502	1.07 567	1.17 571	1.47 493	1.48 562	1.89 480	1.93 556	1.94 547	4.67 589	3.08 576	1.80 549	6.51 572	1.65 526	1.06 581	0.86 597	1.08 583	1.32 596	0.93 565	1.26 583
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	0.72 321	0.32 321	0.68 220	0.50 202	0.44 364	1.48 494	0.75 455	1.94 496	0.98 274	1.21 367	1.33 391	1.12 377	0.74 302	0.91 185	0.66 351	0.24 358	0.19 366	0.25 372	0.25 407	0.23 324	0.22 324

MFMNet_re	1.40 515	1.14 568	1.68 522	1.39 578	1.07 560	1.48 494	1.43 558	1.87 474	1.82 548	2.26 559	2.19 540	1.51 466	1.86 554	1.52 354	1.25 479	0.93 574	0.83 591	0.84 572	0.80 578	0.99 569	1.05 579

Nwc_Net	1.09 471	0.49 463	1.33 481	0.89 549	0.80 531	1.49 496	0.66 429	2.19 548	1.27 437	1.32 428	2.26 543	1.96 532	1.54 526	1.92 420	1.34 491	0.40 513	0.30 497	0.43 526	0.45 540	0.38 472	0.37 479

StereoDRNet	0.98 440	0.47 456	1.70 524	0.76 506	0.94 553	1.51 497	0.91 498	1.92 490	1.32 460	1.61 509	1.13 309	1.47 460	0.97 416	1.75 400	1.46 516	0.28 439	0.23 443	0.29 433	0.27 436	0.35 452	0.27 404

RGC	1.14 483	0.79 539	1.26 469	0.91 553	0.96 556	1.52 498	0.77 461	1.92 490	1.26 431	1.54 497	1.93 523	2.02 539	1.54 526	2.25 455	1.31 488	0.44 531	0.35 528	0.58 561	0.48 547	0.47 511	0.46 513

CBMV	0.95 429	0.44 442	0.66 211	0.53 274	0.35 263	1.53 499	1.63 572	1.69 414	1.42 507	2.00 552	1.60 474	1.43 445	1.17 473	1.59 371	0.99 444	0.34 488	0.34 517	0.39 514	0.33 503	0.33 445	0.32 452
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
pmcnn	2.37 571	0.42 436	2.71 569	0.63 411	0.43 355	1.54 500	1.19 542	2.01 512	1.53 522	2.64 575	7.60 604	18.07 623	1.45 517	3.44 510	2.78 559	0.18 161	0.15 253	0.15 32	0.12 51	0.20 229	0.18 212

DSFCA	0.93 425	0.34 368	1.06 428	0.52 255	0.65 480	1.55 501	0.93 504	1.49 355	1.19 397	1.56 501	1.15 321	1.50 464	0.96 413	3.07 496	1.02 447	0.30 455	0.26 467	0.25 372	0.25 407	0.28 397	0.24 358

SGM-Forest	1.24 494	0.38 412	0.60 177	0.52 255	0.37 293	1.56 502	1.30 551	1.65 404	1.36 480	2.11 556	1.79 507	1.63 488	0.93 396	7.48 594	0.95 435	0.36 499	0.37 535	0.39 514	0.34 509	0.37 463	0.32 452
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
UNet	0.83 393	0.34 368	1.31 476	0.58 351	0.74 508	1.58 503	0.49 322	1.41 334	1.04 301	1.21 367	1.08 280	1.54 471	1.12 465	1.65 380	1.09 457	0.23 341	0.17 325	0.25 372	0.20 283	0.25 352	0.22 324

EDNetEfficientorigin	10.57 615	1.47 583	177.42 644	0.67 453	0.53 429	1.58 503	1.16 539	1.90 483	3.37 591	4.71 605	3.38 572	3.10 577	2.69 584	3.13 500	3.58 573	0.25 386	0.23 443	0.33 476	0.27 436	0.83 559	0.81 566

NaN_ROB	1.13 481	0.55 487	1.15 454	0.64 420	0.48 390	1.61 505	2.03 590	1.72 422	1.48 514	2.09 555	1.27 366	1.40 441	1.08 457	3.94 516	1.30 487	0.28 439	0.34 517	0.28 422	0.28 457	0.30 418	0.33 458

DRN-Test	1.00 447	0.44 442	1.13 449	0.70 475	0.81 533	1.62 506	0.79 466	2.14 534	1.44 510	1.78 529	1.33 391	1.43 445	1.05 449	2.18 448	1.53 522	0.27 425	0.21 410	0.31 452	0.30 478	0.32 436	0.28 416

CSP-Net	0.97 436	0.38 412	0.83 332	0.53 274	0.41 339	1.63 507	0.77 461	2.00 508	1.05 306	1.25 391	1.20 342	1.33 429	0.83 349	4.93 538	0.85 416	0.32 469	0.22 431	0.20 203	0.20 283	0.23 324	0.25 370

LALA_ROB	1.01 453	0.59 501	1.16 455	0.67 453	0.51 414	1.63 507	1.26 549	1.69 414	1.38 488	1.81 536	1.37 407	1.94 529	1.02 441	1.58 368	1.38 497	0.37 503	0.27 475	0.43 526	0.37 521	0.43 494	0.37 479

HBP-ISP	0.96 430	0.58 498	0.72 257	0.61 391	0.46 383	1.64 509	0.76 458	1.86 471	1.28 442	1.30 414	1.53 454	0.86 276	0.94 401	3.27 504	0.69 361	0.45 532	0.44 554	0.54 551	0.48 547	0.47 511	0.40 489

delet	0.85 402	0.32 321	0.95 386	0.65 434	0.66 483	1.64 509	0.84 479	1.75 431	1.35 476	1.32 428	1.30 376	1.30 422	0.88 374	1.68 390	1.10 460	0.21 285	0.21 410	0.24 333	0.24 393	0.21 274	0.21 306

LSM	6.33 605	1.10 562	13.19 608	1.41 580	68.17 637	1.64 509	1.90 584	1.92 490	2.46 573	2.99 585	3.11 569	1.88 519	1.80 549	2.61 480	2.06 546	0.41 517	0.58 579	0.50 541	0.57 562	0.64 547	17.66 629

WZ-Net	1.95 556	0.95 552	10.10 602	0.86 538	0.78 523	1.69 512	1.60 570	2.20 551	1.98 557	2.08 554	1.93 523	2.30 550	1.97 560	5.30 543	3.17 568	0.34 488	0.26 467	0.29 433	0.31 485	0.51 525	0.47 517

coex-ft	8.13 611	2.13 603	98.04 643	0.67 453	0.53 429	1.71 513	1.56 565	1.65 404	11.11 614	18.17 629	3.75 577	3.88 585	7.61 614	2.98 494	6.49 590	0.30 455	0.30 497	0.32 467	0.31 485	0.66 551	0.50 526

RYNet	1.17 490	0.49 463	1.24 466	0.70 475	0.97 557	1.71 513	0.92 500	1.91 487	1.46 512	1.38 455	1.14 313	1.88 519	1.30 501	4.24 520	1.87 535	0.26 409	0.21 410	0.35 494	0.27 436	0.55 533	0.54 534

ccnet	1.12 478	0.67 521	1.01 408	0.78 511	0.73 507	1.72 515	0.99 517	1.84 467	1.26 431	1.47 477	1.85 515	1.75 508	1.29 497	1.75 400	1.88 537	0.57 555	0.53 573	0.57 560	0.55 560	0.59 540	0.54 534

PWCDC_ROB	1.29 498	0.75 536	1.33 481	1.05 564	0.88 548	1.73 516	0.52 341	1.89 480	3.28 589	1.29 406	4.88 591	1.22 396	1.46 518	1.77 407	1.45 513	0.60 560	0.26 467	0.29 433	0.25 407	0.52 527	0.37 479

CBFPSM	0.92 422	0.33 344	1.86 538	0.49 190	0.38 310	1.75 517	0.84 479	1.39 330	1.12 342	1.09 291	0.99 236	2.37 554	1.66 540	1.32 302	1.42 509	0.19 210	0.18 348	0.20 203	0.20 283	0.21 274	0.33 458

Wz-Net-LNSev	1.03 459	0.67 521	2.71 569	0.64 420	0.84 537	1.75 517	1.00 519	1.80 454	1.32 460	1.28 400	1.25 356	1.65 494	1.22 487	1.39 328	1.40 501	0.28 439	0.26 467	0.24 333	0.23 380	0.33 445	0.32 452

GwcNet	1.08 468	0.51 473	2.33 558	0.79 513	1.18 573	1.76 519	0.70 444	1.68 412	1.47 513	1.41 464	1.64 485	1.74 505	1.04 445	2.20 451	1.41 505	0.30 455	0.29 493	0.29 433	0.27 436	0.30 418	0.35 468

CC-Net-ROB	1.49 520	1.26 574	1.27 472	0.88 546	0.79 526	1.76 519	1.00 519	1.79 451	1.26 431	1.10 299	1.61 478	1.21 394	0.99 431	8.13 601	0.84 413	1.09 582	0.41 548	2.20 593	0.46 543	1.20 577	0.48 520

CSAN	1.41 516	0.59 501	1.26 469	0.70 475	0.50 401	1.76 519	1.78 575	1.77 441	1.90 553	2.35 564	2.32 545	1.92 527	1.94 559	5.56 554	1.49 519	0.43 526	0.35 528	0.40 519	0.41 530	0.43 494	0.41 494

fast-acv-ft	0.94 427	0.44 442	1.40 487	0.58 351	0.51 414	1.77 522	0.69 441	1.36 322	1.42 507	1.29 406	1.86 516	1.74 505	1.25 492	1.52 354	1.38 497	0.26 409	0.28 482	0.28 422	0.28 457	0.27 378	0.26 394

SHD	1.31 502	0.71 530	2.34 559	0.86 538	0.75 517	1.77 522	0.65 424	2.22 552	2.50 577	2.40 568	1.71 496	1.91 524	1.60 532	1.93 423	2.37 552	0.38 507	0.31 503	0.38 508	0.40 529	0.48 516	0.50 526

Wave_Phase_stereo	0.45 133	0.25 128	1.42 494	0.42 68	0.28 128	1.78 524	0.39 198	0.72 80	0.52 105	0.36 48	0.35 34	0.37 71	0.29 37	0.64 91	0.38 168	0.13 23	0.14 192	0.15 32	0.19 247	0.15 52	0.16 154

zh-sn7	1.76 547	1.38 575	6.58 593	0.74 499	0.72 500	1.78 524	1.31 552	1.88 477	1.56 526	1.86 541	2.47 555	1.81 512	2.08 567	5.12 540	3.80 576	0.32 469	0.32 511	0.32 467	0.32 493	0.44 500	0.40 489

CRFU-Net	0.86 407	0.39 417	1.00 404	0.65 434	0.57 445	1.78 524	0.86 486	2.15 536	0.81 212	1.38 455	1.18 331	1.64 491	1.19 480	1.35 312	0.90 426	0.26 409	0.22 431	0.21 240	0.19 247	0.23 324	0.24 358

iinet-f	0.99 442	0.45 449	3.71 578	0.55 314	0.43 355	1.81 527	0.68 437	1.14 262	1.14 357	1.18 355	1.42 421	1.58 478	1.44 515	1.34 311	1.59 525	0.24 358	0.23 443	0.20 203	0.19 247	0.26 364	0.25 370

FBW_ROB	1.71 544	0.62 515	1.45 502	0.67 453	0.61 468	1.81 527	1.08 530	2.52 576	1.70 537	1.77 528	1.73 498	1.98 534	1.25 492	12.57 620	1.84 534	0.34 488	0.37 535	0.56 558	0.38 523	0.45 504	0.43 505

SPS-STEREO	1.67 537	1.04 559	1.23 463	1.21 572	1.13 569	1.82 529	1.11 532	2.16 539	1.52 520	3.07 589	2.32 545	2.82 570	1.80 549	4.11 519	2.04 544	1.03 579	0.99 602	0.97 576	0.94 586	1.03 572	1.02 575
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
XQC	1.37 510	0.87 547	2.56 565	0.84 531	0.69 495	1.83 530	0.89 493	2.07 525	1.88 550	1.88 542	1.53 454	1.91 524	1.55 528	2.85 489	3.05 563	0.48 540	0.29 493	0.44 530	0.39 525	0.69 554	0.60 548

DDUNet	1.50 522	2.69 609	1.12 447	1.77 586	1.88 588	1.84 531	0.92 500	1.70 419	1.16 379	1.38 455	1.79 507	1.60 481	1.12 465	1.37 319	1.08 455	1.10 583	0.76 588	2.37 597	0.94 586	2.00 584	1.37 585

MMNet	0.84 398	0.32 321	1.09 440	0.60 376	0.59 462	1.85 532	0.49 322	1.51 366	1.27 437	1.37 449	1.15 321	1.26 411	1.18 477	1.67 385	1.22 476	0.19 210	0.18 348	0.23 313	0.22 357	0.25 352	0.21 306

RTSC	1.29 498	0.73 531	2.44 561	0.83 530	0.57 445	1.85 532	0.65 424	1.88 477	2.00 559	2.20 558	1.66 490	1.60 481	1.26 494	2.33 461	3.92 577	0.32 469	0.23 443	0.27 407	0.29 469	0.37 463	0.37 479

YMNet	1.00 447	0.54 482	1.40 487	0.81 519	0.85 540	1.87 534	0.62 415	1.55 381	1.18 389	1.63 515	1.99 527	1.77 509	0.97 416	1.50 351	1.45 513	0.33 478	0.37 535	0.31 452	0.32 493	0.32 436	0.29 422

YMNet_1	1.00 447	0.54 482	1.40 487	0.81 519	0.85 540	1.87 534	0.62 415	1.55 381	1.18 389	1.63 515	1.99 527	1.77 509	0.97 416	1.50 351	1.45 513	0.33 478	0.37 535	0.31 452	0.32 493	0.32 436	0.29 422

SuperB	2.53 577	0.59 501	18.45 613	0.69 469	0.50 401	1.87 534	0.88 491	1.67 411	2.39 571	1.50 486	1.42 421	1.14 384	1.15 471	4.28 523	5.07 584	0.24 358	0.19 366	0.22 273	0.19 247	7.86 621	0.34 463

APVNet	1.06 463	0.53 481	1.42 494	0.84 531	0.79 526	1.92 537	0.82 477	1.90 483	1.08 321	1.08 285	1.43 425	1.56 474	1.13 469	3.07 496	1.58 523	0.31 462	0.34 517	0.42 524	0.36 518	0.36 459	0.37 479

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 473	1.02 558	1.00 404	0.82 527	0.67 487	1.93 538	0.93 504	1.62 399	1.11 338	1.15 331	1.25 356	1.50 464	0.79 326	1.96 426	0.76 383	1.89 588	0.34 517	0.79 570	0.36 518	1.25 578	0.83 567

ADCRef	1.35 507	0.55 487	2.37 560	0.72 487	0.77 521	1.94 539	0.78 463	1.91 487	1.27 437	1.57 505	1.59 473	1.36 436	1.41 511	1.54 360	7.53 594	0.23 341	0.20 386	0.32 467	0.30 478	0.29 408	0.29 422

Wz-Net-MNSev	1.11 476	0.58 498	2.23 556	0.66 441	0.71 498	1.95 540	1.46 560	1.98 505	1.45 511	1.79 532	1.43 425	1.49 463	1.33 505	1.97 427	1.42 509	0.27 425	0.23 443	0.28 422	0.28 457	0.34 449	0.31 445

otaku	1.60 531	1.11 565	1.21 460	2.20 589	1.56 585	1.97 541	1.24 545	2.07 525	1.36 480	1.44 472	1.62 480	1.73 503	1.19 480	1.73 398	0.98 443	2.89 601	0.57 578	1.74 588	0.60 567	2.78 595	1.94 594

DispFullNet	2.34 570	2.85 610	3.66 576	3.08 604	2.27 594	1.97 541	0.67 433	2.00 508	1.70 537	2.52 571	2.00 529	2.23 546	5.86 606	3.44 510	1.58 523	1.01 576	0.32 511	2.64 606	1.94 609	2.85 600	2.24 598

RainbowNet	1.97 558	1.76 590	1.57 516	2.81 598	2.21 592	1.98 543	1.81 577	2.54 577	1.89 551	1.50 486	1.84 513	1.96 532	1.65 536	2.14 442	1.25 479	3.33 608	0.85 595	2.39 600	0.98 590	2.82 598	2.22 597

ADCMid	1.89 555	0.73 531	5.06 585	0.72 487	0.67 487	2.00 544	1.14 536	1.97 503	1.48 514	2.86 582	1.81 510	2.37 554	2.05 565	2.24 453	10.39 608	0.33 478	0.31 503	0.39 514	0.43 536	0.50 520	0.44 508

DPSNet	1.69 540	0.59 501	4.33 581	0.70 475	0.57 445	2.02 545	1.62 571	3.35 590	1.78 544	1.48 483	1.38 412	2.17 545	2.84 585	4.77 532	3.66 574	0.48 540	0.31 503	0.29 433	0.25 407	0.64 547	0.48 520

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 442	0.40 424	1.82 535	0.66 441	0.62 474	2.05 546	0.78 463	1.91 487	1.29 446	1.54 497	1.42 421	1.51 466	1.23 488	1.99 428	1.33 489	0.23 341	0.14 192	0.20 203	0.15 133	0.27 378	0.26 394

DStereoRT	1.36 508	0.32 321	1.41 492	0.67 453	0.50 401	2.07 547	0.60 409	1.44 343	0.91 244	1.37 449	1.44 430	0.73 225	1.30 501	6.39 570	0.90 426	0.23 341	0.17 325	4.29 619	1.94 609	0.24 339	0.20 286

DISCO	1.03 459	0.34 368	1.11 445	0.69 469	0.45 371	2.07 547	0.84 479	2.13 530	1.50 517	1.15 331	1.33 391	2.40 556	1.07 456	2.60 479	1.51 521	0.23 341	0.18 348	0.22 273	0.20 283	0.31 427	0.27 404

Ntro	1.64 535	1.15 569	1.23 463	2.48 595	1.83 587	2.09 549	1.16 539	1.96 499	1.38 488	1.21 367	1.62 480	1.62 483	1.29 497	1.87 417	1.11 463	3.04 602	0.56 577	1.82 590	0.64 569	2.80 596	2.05 596

WCMA_ROB	1.84 549	0.47 456	1.31 476	0.69 469	0.57 445	2.11 550	1.14 536	1.87 474	1.73 541	4.04 597	6.43 597	5.62 600	3.61 595	2.59 478	1.94 540	0.52 546	0.44 554	0.39 514	0.42 533	0.48 516	0.47 517

AnyNet_C32	1.96 557	1.10 562	5.17 586	0.90 550	1.11 565	2.12 551	2.37 601	1.85 468	1.48 514	2.45 570	1.70 495	2.05 542	1.64 535	2.50 475	10.28 607	0.37 503	0.34 517	0.35 494	0.41 530	0.49 519	0.54 534

SGM+DAISY	2.41 574	1.07 560	2.14 551	1.18 571	1.10 563	2.14 552	1.36 555	1.96 499	1.66 533	5.46 612	7.07 601	4.95 596	4.32 602	5.50 551	2.26 550	1.04 580	1.02 605	0.99 579	0.97 588	1.02 570	1.04 577

ADCS	2.25 566	0.99 556	5.55 587	0.81 519	0.74 508	2.19 553	1.80 576	2.27 557	2.14 565	2.80 581	2.13 538	2.40 556	2.03 562	2.64 482	13.69 613	0.41 517	0.39 544	0.40 519	0.45 540	0.58 538	0.56 538

FCDSN-DC	2.32 569	0.63 516	0.81 324	0.84 531	0.75 517	2.23 554	0.94 507	2.09 528	1.80 546	5.45 611	7.72 607	7.77 608	6.93 613	3.39 505	1.80 533	0.52 546	0.48 565	0.52 545	0.51 556	0.57 536	0.58 543
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	1.68 539	0.36 398	0.61 181	0.59 364	0.29 148	2.25 555	1.18 541	2.38 568	1.68 536	3.60 593	2.67 561	3.69 583	2.42 578	8.13 601	1.90 538	0.31 462	0.31 503	0.30 446	0.28 457	0.30 418	0.29 422
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_1	2.18 564	1.45 582	1.72 527	2.85 599	2.33 598	2.28 556	1.46 560	3.08 586	2.22 568	1.82 537	2.05 534	3.56 580	1.98 561	3.09 499	1.40 501	3.17 603	0.60 580	2.40 601	0.92 585	2.91 602	2.37 601

DStereoSA	4.44 597	0.92 550	6.79 594	1.58 583	2.54 601	2.29 557	14.04 621	2.33 561	2.31 569	1.85 539	10.58 616	1.32 427	13.05 617	7.07 585	11.18 610	0.67 567	1.97 615	0.88 573	3.29 616	1.69 581	2.44 604

ADCP+	1.99 560	0.48 460	7.73 596	0.66 441	0.91 549	2.30 558	1.05 526	1.82 458	1.34 467	1.54 497	1.32 389	1.74 505	1.61 533	2.17 445	13.37 612	0.24 358	0.21 410	0.32 467	0.28 457	0.37 463	0.29 422

ACVNet-4b	2.15 563	1.41 579	1.64 519	2.80 597	2.31 596	2.31 559	1.24 545	2.32 560	2.14 565	1.26 395	2.39 549	2.66 565	1.48 521	5.95 564	1.06 451	3.20 606	0.45 558	2.37 597	0.89 583	2.83 599	2.37 601

BUS	0.74 344	0.32 321	0.68 220	0.54 290	0.44 364	2.34 560	0.42 232	2.16 539	0.98 274	1.20 363	1.11 297	1.03 348	0.62 262	0.91 185	0.70 362	0.24 358	0.17 325	0.25 372	0.22 357	0.22 298	0.22 324

NINENet	0.77 361	0.37 405	0.78 315	0.62 402	0.51 414	2.34 560	0.42 232	1.83 463	1.04 301	1.14 325	1.23 350	1.03 348	0.62 262	1.24 283	0.70 362	0.28 439	0.23 443	0.31 452	0.21 328	0.26 364	0.25 370

stereogan	1.15 487	0.42 436	1.40 487	0.86 538	0.84 537	2.38 562	0.71 446	1.88 477	1.73 541	1.72 523	1.94 525	2.31 551	1.29 497	2.07 436	1.08 455	0.36 499	0.35 528	0.39 514	0.31 485	0.51 525	0.46 513

Wz-Net-TNSev	1.88 552	2.08 602	7.66 595	0.67 453	0.64 478	2.42 563	1.83 579	2.33 561	1.74 543	1.57 505	1.56 465	2.58 562	1.90 557	4.86 534	3.12 565	0.39 510	0.37 535	0.33 476	0.37 521	0.53 529	0.58 543

ACV-stereo	0.99 442	0.51 473	1.41 492	0.56 328	0.41 339	2.43 564	0.57 392	1.15 264	1.18 389	0.81 210	1.01 246	3.39 579	2.14 569	1.60 372	1.07 454	0.27 425	0.22 431	0.22 273	0.22 357	0.28 397	0.32 452

PVD	1.70 541	0.84 542	2.26 557	0.94 558	0.83 536	2.48 565	0.97 512	2.59 579	3.35 590	3.01 587	2.77 563	2.34 553	2.47 580	2.67 483	3.14 566	0.47 539	0.45 558	0.59 562	0.48 547	0.59 540	0.75 565

SAMSARA	1.55 526	0.84 542	2.61 566	1.22 573	1.07 560	2.50 566	1.93 585	2.05 519	1.89 551	2.75 578	1.66 490	2.81 569	1.69 541	3.08 498	1.97 542	0.46 538	0.51 571	0.42 524	0.46 543	0.58 538	0.59 545

PDISCO_ROB	1.32 504	0.65 519	1.44 497	1.36 576	1.46 584	2.55 567	0.92 500	2.45 573	2.07 563	1.37 449	1.49 447	1.65 494	1.00 433	2.82 486	1.35 494	1.01 576	0.27 475	0.54 551	0.47 545	0.71 556	0.73 563

MFN_U_SF_RVC	1.52 524	0.84 542	3.42 574	0.87 545	0.66 483	2.56 568	0.95 509	2.36 565	1.70 537	1.98 548	1.86 516	2.45 559	1.79 548	2.95 491	2.58 555	0.52 546	0.48 565	0.55 555	0.59 566	0.59 540	0.61 549

z-mn7	1.56 528	0.84 542	4.36 583	0.71 483	0.51 414	2.60 569	1.04 524	1.73 423	2.70 583	1.53 491	2.99 567	1.94 529	1.34 506	4.78 533	2.41 553	0.29 450	0.24 452	0.27 407	0.24 393	0.34 449	0.31 445

MeshStereo	2.26 567	0.56 491	0.92 376	0.61 391	0.49 394	2.60 569	1.02 522	3.18 587	2.05 562	7.40 618	4.98 592	7.58 606	2.98 588	6.37 569	1.96 541	0.43 526	0.43 551	0.45 531	0.39 525	0.43 494	0.42 498
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
ADCL	1.72 545	0.57 495	3.66 576	0.67 453	0.61 468	2.61 571	1.85 580	1.96 499	1.67 534	1.90 545	1.83 511	2.06 543	1.90 557	2.13 441	9.15 603	0.26 409	0.24 452	0.34 486	0.32 493	0.38 472	0.35 468

ACVNet_2	2.43 575	1.41 579	2.04 544	2.62 596	2.24 593	2.63 572	1.88 583	3.31 588	3.01 586	2.19 557	3.45 574	4.62 588	2.04 563	4.50 527	1.47 517	2.55 597	0.64 583	2.22 594	0.84 580	2.69 594	2.29 599

w-ln-seven	1.38 512	0.70 528	3.91 579	0.75 503	0.72 500	2.69 573	0.95 509	2.02 516	1.99 558	1.99 549	1.73 498	1.82 515	1.17 473	2.45 469	2.84 560	0.28 439	0.25 461	0.31 452	0.30 478	0.41 483	0.33 458

ELAS_RVC	2.48 576	0.74 534	1.90 539	1.05 564	0.92 551	2.76 574	4.01 612	2.76 580	4.11 599	4.69 604	4.63 586	4.62 588	5.96 608	3.97 517	3.96 579	0.63 564	0.53 573	0.56 558	0.52 557	0.64 547	0.63 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	8.05 610	0.37 405	23.53 618	0.74 499	0.33 241	2.77 575	2.87 608	3.71 595	27.24 630	25.39 630	8.87 612	8.46 610	26.71 630	6.65 575	21.99 623	0.21 285	0.19 366	0.20 203	0.21 328	0.25 352	0.22 324

ADCPNet	1.85 550	0.69 525	8.07 597	0.71 483	0.58 454	2.79 576	1.22 544	1.94 496	1.54 523	1.88 542	1.69 494	2.46 560	2.04 563	2.37 464	6.48 589	0.38 507	0.37 535	0.38 508	0.43 536	0.47 511	0.45 510

SANet	1.88 552	0.57 495	2.18 554	0.63 411	0.40 331	2.80 577	1.57 568	2.39 569	5.88 608	2.36 566	3.57 575	3.72 584	2.97 587	4.74 531	1.76 531	0.34 488	0.30 497	0.32 467	0.29 469	0.48 516	0.37 479

FC-DCNN	2.72 584	0.59 501	0.86 340	0.73 495	0.57 445	2.91 578	1.04 524	3.01 585	2.60 578	6.83 613	7.64 605	9.92 613	6.33 611	5.21 541	3.14 566	0.53 552	0.48 565	0.51 543	0.50 553	0.53 529	0.51 530

AnyNet_C01	2.26 567	1.78 591	10.22 604	0.93 556	0.74 508	2.92 579	2.20 596	2.29 559	1.80 546	2.53 572	2.41 551	2.71 567	1.73 542	3.41 507	6.72 591	0.41 517	0.39 544	0.40 519	0.42 533	0.67 552	0.63 551

FC-DCNN v2	2.81 585	0.59 501	0.85 334	0.73 495	0.57 445	2.97 580	1.05 526	3.39 591	2.61 579	6.98 614	7.67 606	10.38 616	6.31 610	5.75 559	3.37 572	0.53 552	0.48 565	0.51 543	0.50 553	0.53 529	0.51 530

G-Net	1.66 536	0.63 516	1.56 514	1.11 569	0.74 508	2.98 581	0.91 498	1.55 381	1.22 414	2.76 579	8.18 610	2.32 552	2.53 582	1.92 420	1.87 535	0.48 540	0.44 554	0.45 531	0.31 485	0.60 544	0.57 542

Dean	2.91 588	1.53 586	2.07 545	2.96 603	2.51 600	3.15 582	2.14 594	4.75 604	4.41 602	2.76 579	6.10 596	5.53 599	2.37 576	2.97 493	1.92 539	3.18 604	0.85 595	2.51 604	1.04 593	2.88 601	2.47 605

MADNet+	2.69 581	3.22 613	11.53 607	1.44 581	1.12 567	3.19 583	1.81 577	2.85 582	2.37 570	1.68 520	2.07 535	2.85 571	2.18 570	7.41 591	5.23 585	0.79 571	0.76 588	0.69 569	0.65 570	0.98 567	0.95 572

LVE	3.31 591	1.67 589	1.64 519	2.85 599	2.42 599	3.20 584	2.26 598	4.78 605	5.05 605	2.35 564	6.91 599	6.02 601	2.37 576	9.15 605	2.17 549	3.19 605	1.08 608	2.38 599	1.47 603	2.81 597	2.40 603

IMH-64-1	2.70 582	1.79 592	1.46 504	3.26 607	2.66 602	3.23 585	2.10 591	4.08 597	2.75 584	2.34 562	3.81 578	3.06 574	2.22 573	4.25 521	2.59 556	3.75 612	0.84 592	2.75 607	1.35 597	3.15 604	2.60 608

IMH-64	2.70 582	1.79 592	1.46 504	3.26 607	2.66 602	3.23 585	2.10 591	4.08 597	2.75 584	2.34 562	3.81 578	3.06 574	2.22 573	4.25 521	2.59 556	3.75 612	0.84 592	2.75 607	1.35 597	3.15 604	2.60 608

WAO-6	2.81 585	1.60 587	1.46 504	2.36 593	2.28 595	3.55 587	2.29 599	4.21 600	4.56 603	2.36 566	4.51 583	4.88 594	2.66 583	4.60 528	4.07 580	1.72 587	1.15 609	2.31 596	1.46 602	2.31 586	1.85 592

PWCK	2.88 587	2.05 600	5.72 589	2.08 588	1.11 565	3.55 587	3.90 611	2.86 583	3.54 595	3.03 588	3.63 576	3.10 577	2.31 575	8.15 603	3.09 564	2.12 591	0.91 600	1.75 589	0.98 590	2.57 592	1.18 582

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 546	0.87 547	3.56 575	0.80 516	0.75 517	3.72 589	2.44 603	1.82 458	1.82 548	1.74 525	1.91 522	1.92 527	1.26 494	7.69 597	1.28 485	0.45 532	0.47 563	0.52 545	0.77 576	0.50 520	0.50 526

RTS	2.67 579	1.38 575	15.28 611	0.99 560	1.26 577	3.78 590	1.96 587	2.15 536	2.62 580	2.61 573	2.85 565	2.60 563	1.59 530	6.27 567	5.71 587	0.40 513	0.28 482	0.35 494	0.35 514	0.50 520	0.48 520

RTSA	2.67 579	1.38 575	15.28 611	0.99 560	1.26 577	3.78 590	1.96 587	2.15 536	2.62 580	2.61 573	2.85 565	2.60 563	1.59 530	6.27 567	5.71 587	0.40 513	0.28 482	0.35 494	0.35 514	0.50 520	0.48 520

SDNR	1.62 534	0.51 473	2.17 552	0.53 274	0.56 442	3.80 592	0.45 285	1.54 377	1.29 446	1.33 437	2.41 551	1.08 360	0.96 413	11.18 618	1.16 469	0.66 566	0.63 582	0.43 526	0.32 493	0.64 547	0.67 557

WAO-7	2.66 578	1.40 578	1.73 529	1.39 578	1.17 571	3.93 593	1.94 586	4.11 599	3.88 597	2.92 583	5.50 593	4.18 586	3.00 589	7.63 596	3.71 575	1.13 584	1.00 603	1.17 584	1.13 595	1.18 576	1.09 581

MSMD_ROB	1.99 560	0.59 501	0.89 365	0.70 475	0.61 468	3.95 594	0.94 507	1.80 454	1.79 545	4.41 601	4.43 582	8.17 609	3.66 596	3.40 506	1.33 489	0.52 546	0.48 565	0.54 551	0.58 563	0.53 529	0.50 526

notaker	3.98 594	2.40 607	2.68 568	3.82 614	3.27 612	3.97 595	2.14 594	4.78 605	3.45 593	4.12 600	6.94 600	7.65 607	3.26 591	7.82 599	5.30 586	4.04 617	1.41 611	3.36 616	2.10 612	3.88 610	3.31 614

IMH	3.21 590	1.85 596	1.48 509	3.25 606	2.69 604	4.07 596	2.02 589	4.41 602	3.80 596	2.72 576	7.11 602	4.75 591	2.92 586	5.92 562	2.55 554	3.85 616	0.88 598	2.78 609	1.36 599	3.19 606	2.59 607

KSHMR	8.75 612	2.06 601	2.11 549	3.53 611	3.11 609	4.13 597	2.69 604	5.60 608	61.37 645	3.00 586	55.83 643	4.98 598	2.45 579	4.49 525	2.61 558	3.46 609	1.55 613	3.14 613	1.94 609	3.72 609	3.18 613

MDST_ROB	1.67 537	0.34 368	1.58 517	0.92 555	0.58 454	4.26 598	1.11 532	2.83 581	1.41 504	4.49 603	2.55 558	1.45 452	0.97 416	7.79 598	1.17 472	0.31 462	0.25 461	0.37 505	0.33 503	0.31 427	0.30 435

DStereoFS	3.67 592	1.49 585	2.18 554	1.32 575	1.32 580	4.41 599	1.26 549	3.75 596	9.27 612	3.36 591	6.80 598	4.81 593	13.54 619	6.95 583	4.76 583	0.73 570	0.69 586	1.17 584	2.40 615	1.27 579	1.95 595

LRCNet_RVC	22.74 624	32.10 630	21.97 617	29.84 627	26.23 625	4.42 600	0.81 475	22.66 625	2.02 560	26.93 631	29.26 631	23.06 632	15.59 621	23.84 628	18.88 621	31.75 637	19.90 638	34.65 636	32.13 637	30.54 635	28.32 636

ELAS	2.37 571	0.74 534	1.54 513	0.99 560	0.92 551	4.78 601	2.33 600	3.33 589	3.37 591	5.05 609	4.77 590	3.67 582	4.53 603	3.42 508	4.50 581	0.62 562	0.53 573	0.55 555	0.53 558	0.63 545	0.64 555
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ktn	4.70 599	2.38 606	2.12 550	3.76 612	3.24 610	4.85 602	2.95 609	5.52 607	7.37 611	4.07 599	19.32 625	7.46 605	3.47 593	7.39 590	2.95 562	4.04 617	1.85 614	3.26 615	2.22 613	3.08 603	2.65 610

HanzoNet	11.04 617	3.62 614	8.10 599	4.08 617	3.55 615	4.90 603	2.73 607	7.19 615	10.10 613	31.86 639	28.92 630	21.96 630	36.36 632	18.08 624	10.17 606	7.94 623	3.32 618	3.47 617	3.31 617	7.06 620	4.04 618

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 562	1.15 569	3.10 572	1.05 564	0.76 520	5.03 604	2.40 602	2.16 539	2.62 580	1.89 544	2.28 544	2.69 566	1.65 536	9.35 609	2.04 544	0.64 565	0.51 571	0.68 567	0.71 574	1.09 573	0.67 557

UNDER WATER	5.08 601	2.33 605	5.55 587	3.94 616	3.51 613	5.20 605	2.72 606	5.61 609	16.52 622	3.84 594	4.60 585	9.21 611	5.89 607	5.90 561	8.66 602	3.75 612	1.34 610	3.18 614	1.88 607	4.33 615	3.61 616

MADNet++	5.01 600	3.14 611	4.91 584	4.55 618	3.94 616	5.20 605	4.41 613	4.40 601	4.13 600	4.95 607	6.08 595	4.74 590	5.37 604	9.40 610	10.67 609	4.65 619	4.15 620	3.97 618	3.34 618	4.09 612	4.08 619

MonStereo1	3.14 589	1.66 588	1.81 533	2.43 594	2.32 597	5.80 607	1.58 569	3.52 592	4.70 604	3.09 590	8.22 611	4.76 592	3.36 592	6.52 573	2.29 551	2.33 593	0.61 581	1.91 592	1.05 594	2.44 589	2.34 600

UNDER WATER-64	5.27 602	2.32 604	8.78 601	3.93 615	3.54 614	7.61 608	3.03 610	5.84 610	14.19 616	4.04 597	4.04 580	9.39 612	6.26 609	5.93 563	8.48 601	3.60 611	1.51 612	3.13 612	1.88 607	4.29 614	3.61 616

DPSimNet_ROB	11.20 618	4.98 616	35.43 626	2.90 602	4.52 617	7.89 609	17.09 622	4.66 603	6.06 609	14.89 625	10.93 618	17.29 622	36.81 634	13.18 621	15.68 618	2.86 600	6.29 622	5.75 623	5.09 621	3.91 611	7.70 621

WAO-8	4.40 595	1.82 594	1.79 531	2.34 591	2.20 590	9.19 610	1.53 563	6.09 611	16.46 620	3.94 595	7.84 608	7.32 603	3.72 598	9.41 611	3.31 569	2.00 589	1.07 606	2.44 602	1.37 600	2.50 590	1.68 589

Venus	4.40 595	1.82 594	1.79 531	2.34 591	2.20 590	9.19 610	1.53 563	6.09 611	16.46 620	3.94 595	7.84 608	7.32 603	3.72 598	9.41 611	3.31 569	2.00 589	1.07 606	2.44 602	1.37 600	2.50 590	1.68 589

TorneroNet-64	5.30 603	2.03 598	1.74 530	3.43 609	2.81 605	10.09 612	2.12 593	9.10 618	17.12 625	4.96 608	9.27 614	10.72 618	3.70 597	9.20 606	4.55 582	3.31 607	0.84 592	2.88 610	1.55 604	3.49 607	3.04 611

JetBlue	3.97 593	2.01 597	10.19 603	1.38 577	2.84 606	10.53 613	9.54 616	3.60 594	2.41 572	2.73 577	3.39 573	4.54 587	4.31 601	7.85 600	6.84 592	0.88 572	0.93 601	0.89 574	0.91 584	1.74 582	1.91 593

tt	6.58 607	0.26 154	6.10 591	3.77 613	2.16 589	11.55 614	19.63 623	13.33 622	5.74 607	2.96 584	2.65 560	4.97 597	6.33 611	3.81 514	7.24 593	9.15 624	11.32 628	5.89 624	6.24 623	6.03 617	2.55 606

DPSMNet_ROB	13.02 620	8.23 617	21.91 616	9.53 621	18.11 620	11.56 615	32.02 629	10.64 620	16.23 619	7.05 616	19.49 627	10.16 615	16.66 622	9.85 616	22.43 625	4.77 621	8.68 623	5.38 622	10.26 627	6.17 619	11.36 624

DGTPSM_ROB	13.01 619	8.23 617	21.87 615	9.51 620	18.10 619	11.56 615	32.01 628	10.63 619	16.20 618	7.03 615	19.48 626	10.15 614	16.66 622	9.83 615	22.42 624	4.75 620	8.68 623	5.37 621	10.25 626	6.16 618	11.36 624

MANE	6.19 604	0.59 501	1.03 419	0.93 556	1.22 576	13.38 617	2.69 604	12.81 621	17.94 626	8.21 619	10.82 617	14.72 619	11.68 615	11.39 619	11.90 611	0.59 559	0.50 570	0.52 545	1.76 606	0.55 533	0.54 534

SGM-ForestM	6.52 606	0.38 412	1.26 469	0.63 411	0.35 263	13.59 618	5.32 615	6.32 614	6.70 610	11.14 621	9.18 613	22.51 631	13.93 620	16.89 622	20.07 622	0.36 499	0.37 535	0.36 502	0.35 514	0.36 459	0.34 463

TCMNet-wrong-test	10.31 614	11.40 621	14.84 610	20.96 623	18.45 621	13.80 619	10.76 617	15.78 623	3.53 594	5.20 610	5.52 594	16.26 621	12.61 616	7.51 595	10.15 605	7.43 622	2.37 616	4.31 620	3.43 619	11.36 623	10.61 623

JetRed	6.91 608	8.80 619	25.96 622	2.85 599	3.25 611	13.98 620	11.87 618	6.25 613	4.28 601	4.45 602	4.56 584	6.69 602	5.46 605	7.46 593	14.05 614	2.59 598	3.31 617	2.59 605	2.29 614	4.20 613	3.36 615

USTest	14.33 621	14.94 623	21.04 614	17.44 622	16.05 618	23.26 621	33.84 630	21.73 624	11.80 615	9.36 620	10.14 615	15.97 620	13.20 618	17.28 623	22.43 625	3.78 615	5.01 621	6.17 625	6.16 622	9.25 622	7.72 622

Anonymous_1	43.04 638	18.73 624	24.79 619	21.81 624	46.26 635	27.80 622	37.60 631	28.08 630	16.14 617	14.66 624	14.30 619	20.65 624	17.88 624	21.56 625	25.94 628	117.93 646	8.92 625	100.65 641	126.50 643	158.64 646	12.08 626

DPSM_ROB	19.08 622	19.14 625	25.17 620	22.15 625	20.85 623	28.17 623	37.82 632	26.56 628	16.85 623	14.14 622	14.84 620	21.70 625	18.75 625	21.87 626	26.55 629	10.16 628	9.30 626	10.47 627	10.42 628	14.03 624	12.61 627

DPSM	19.08 622	19.14 625	25.17 620	22.15 625	20.85 623	28.17 623	37.82 632	26.56 628	16.85 623	14.14 622	14.84 620	21.70 625	18.75 625	21.87 626	26.55 629	10.16 628	9.30 626	10.47 627	10.42 628	14.03 624	12.61 627

HaxPig	38.92 634	41.40 639	41.64 627	29.95 628	32.27 626	28.90 625	27.60 625	29.73 631	37.71 640	43.82 640	43.87 639	33.17 633	35.56 631	41.53 634	40.37 636	43.94 641	47.51 643	45.82 637	47.08 639	42.38 636	44.15 639

AVERAGE_ROB	40.43 635	42.37 640	42.73 628	36.96 630	35.58 628	30.50 626	27.61 626	36.71 637	38.39 641	44.91 641	44.36 640	37.45 635	36.70 633	41.88 635	40.35 635	45.43 642	46.81 642	47.11 638	46.35 638	42.51 637	43.87 638

xxxxx1	54.10 640	25.67 627	27.13 623	113.43 640	96.96 640	30.69 627	47.44 634	32.38 632	25.60 627	17.75 626	17.27 622	21.81 627	21.02 627	24.43 629	33.82 631	33.37 638	40.54 639	157.71 644	175.86 644	66.16 639	72.93 643

tt_ll	54.10 640	25.67 627	27.13 623	113.43 640	96.96 640	30.69 627	47.44 634	32.38 632	25.60 627	17.75 626	17.27 622	21.81 627	21.02 627	24.43 629	33.82 631	33.37 638	40.54 639	157.71 644	175.86 644	66.16 639	72.93 643

ff	54.10 640	25.67 627	27.13 623	113.43 640	96.96 640	30.69 627	47.44 634	32.38 632	25.60 627	17.75 626	17.27 622	21.81 627	21.02 627	24.43 629	33.82 631	33.37 638	40.54 639	157.71 644	175.86 644	66.16 639	72.93 643

MultiAttention	4.51 598	0.33 344	0.82 327	0.73 495	0.45 371	30.98 630	4.50 614	2.18 547	1.40 498	1.61 509	2.41 551	2.43 558	0.70 290	38.42 633	1.36 495	0.22 314	0.15 253	0.29 433	0.30 478	0.47 511	0.43 505

MEDIAN_ROB	42.00 636	44.40 641	44.29 631	35.15 629	34.95 627	31.28 631	29.60 627	35.88 636	40.02 642	47.20 644	46.64 641	37.37 634	38.48 642	44.35 643	42.45 637	48.03 643	49.39 644	49.71 639	49.03 640	45.14 638	46.65 640

xyz-stereo	7.16 609	0.22 61	69.90 641	0.42 68	0.21 12	32.92 632	0.49 322	0.87 136	0.76 196	1.38 455	27.04 628	1.19 391	1.16 472	4.69 530	0.97 440	0.16 72	0.12 64	0.20 203	0.14 114	0.16 77	0.12 14

TorneroNet	10.70 616	2.03 598	1.82 535	3.43 609	3.01 608	43.83 633	2.22 597	8.87 617	67.47 646	7.17 617	27.36 629	10.68 617	3.85 600	8.67 604	7.65 598	3.59 610	0.88 598	3.04 611	1.57 605	3.71 608	3.17 612

FlowAnything	38.37 632	38.41 632	50.38 636	44.76 635	41.94 633	56.64 634	76.34 638	53.28 643	34.23 639	28.25 632	29.72 635	43.60 637	37.79 639	43.83 637	53.38 639	20.39 635	18.71 637	21.07 630	21.14 636	28.23 628	25.29 630

Hybrid-DGEV	38.35 631	38.46 635	50.28 632	44.82 636	41.90 632	56.66 635	76.35 639	53.24 639	33.80 636	28.29 633	29.84 636	43.58 636	37.86 640	43.84 640	53.39 640	20.34 633	18.69 632	21.06 629	21.00 630	28.25 630	25.34 631

RAFT-FEzeroshot	38.32 628	38.45 633	50.28 632	44.74 632	41.87 630	56.68 636	76.38 641	53.24 639	33.76 634	28.29 633	29.37 632	43.69 640	37.66 636	43.83 637	53.41 641	20.32 631	18.70 633	21.07 630	21.07 632	28.25 630	25.35 633

RAFT-FE	38.32 628	38.45 633	50.28 632	44.74 632	41.87 630	56.68 636	76.38 641	53.24 639	33.76 634	28.29 633	29.37 632	43.69 640	37.66 636	43.83 637	53.41 641	20.32 631	18.70 633	21.07 630	21.07 632	28.25 630	25.35 633

Selective-RAFT-Error	38.39 633	38.47 637	50.44 637	44.73 631	41.97 634	56.68 636	76.38 641	53.24 639	33.92 638	28.34 637	29.85 637	43.60 637	38.20 641	43.75 636	53.34 638	20.38 634	18.70 633	21.09 634	21.05 631	28.30 633	25.43 635

CasAABBNet	38.33 630	38.46 635	50.35 635	44.75 634	41.84 629	56.68 636	76.37 640	53.22 638	33.83 637	28.31 636	29.54 634	43.62 639	37.71 638	43.84 640	53.41 641	20.30 630	18.70 633	21.07 630	21.07 632	28.24 629	25.34 631

LSM0	42.82 637	38.75 638	50.81 638	47.07 637	109.38 645	57.00 640	76.02 637	53.74 644	33.71 633	29.02 638	30.41 638	43.87 642	37.22 635	43.91 642	53.54 644	20.52 636	18.62 631	21.10 635	21.11 635	28.41 634	42.22 637

BEATNet-Init1	26.87 627	13.43 622	70.68 642	0.91 553	0.68 493	57.02 641	21.06 624	32.82 635	32.67 632	52.12 645	53.61 642	66.05 643	49.56 643	48.79 644	34.71 634	0.49 544	0.44 554	0.53 550	0.53 558	0.63 545	0.59 545

U	9.45 613	0.21 38	0.58 166	0.47 142	53.11 636	61.27 642	0.24 44	0.70 75	0.52 105	0.36 48	0.28 17	0.29 37	0.35 82	0.33 2	0.26 23	0.19 210	0.11 32	60.50 640	8.88 624	0.17 109	0.13 44

RSGM-EC	88.84 643	82.86 644	51.22 639	105.38 638	99.51 643	94.51 643	125.67 644	90.02 645	46.43 643	45.14 642	57.50 644	101.22 645	88.55 645	154.40 645	153.26 645	105.54 644	59.55 645	113.88 642	53.02 641	92.89 644	56.17 641

acva	88.84 643	82.86 644	51.22 639	105.38 638	99.51 643	94.51 643	125.67 644	90.02 645	46.43 643	45.14 642	57.50 644	101.22 645	88.55 645	154.40 645	153.26 645	105.54 644	59.55 645	113.88 642	53.02 641	92.89 644	56.17 641

PML	51.67 639	36.25 631	13.28 609	7.46 619	20.81 622	108.69 645	232.22 647	8.72 616	27.82 631	87.01 646	269.67 647	69.67 644	61.95 644	24.76 632	14.20 615	9.74 626	3.40 619	9.62 626	4.70 620	18.74 626	4.72 620

test_example2	192.40 645	210.76 646	206.48 645	199.83 645	204.73 646	172.94 646	183.52 646	133.93 647	133.41 647	191.38 647	196.19 646	187.13 647	178.77 647	205.33 647	208.00 647	222.09 647	238.72 647	186.54 647	190.54 647	227.34 647	170.31 646

ccccc		492.34 647		530.87 646	530.37 647	478.08 647		491.76 648		448.18 648		476.12 648		541.64 648		663.49 648	459.54 648	353.94 648	309.79 648	586.66 648

GS-Stereo							0.36 154	0.92 156	0.47 78	0.37 56	0.38 40	0.32 49	0.33 64	0.43 13	0.26 23	0.19 210	0.11 32	0.16 65	0.12 51	0.17 109	0.15 118

ASD4		10.99 620

Low-res two-view benchmark