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

S2M2_L	0.34 87	0.28 280	0.45 91	0.40 73	0.30 222	0.31 26	0.16 1	0.60 59	0.64 202	0.31 42	0.48 121	0.47 162	0.34 99	0.38 14	0.32 151	0.25 455	0.22 499	0.20 266	0.22 424	0.25 422	0.22 389
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Monster-pub-mixall	0.30 42	0.19 22	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.28 17	0.18 2	0.58 47	0.34 56	0.36 82	0.34 47	0.26 24	0.20 5	1.40 400	0.24 14	0.15 79	0.11 38	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 69

S2M2_XL	0.24 4	0.24 159	0.39 38	0.34 5	0.24 75	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 27	0.40 69	0.24 13	0.23 19	0.32 3	0.26 51	0.20 316	0.18 415	0.18 188	0.16 234	0.18 197	0.14 125
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test2	0.26 10	0.20 38	0.36 9	0.37 32	0.22 42	0.35 43	0.18 2	0.45 9	0.21 4	0.26 11	0.23 10	0.34 85	0.20 5	0.77 187	0.23 8	0.16 118	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.11 3

LG-G_1	0.31 52	0.20 38	0.44 76	0.42 103	0.20 16	0.64 290	0.18 2	0.70 115	0.25 12	0.29 27	0.29 31	0.36 95	0.35 107	0.87 232	0.24 14	0.16 118	0.12 100	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.13 69

LG-G	0.31 52	0.20 38	0.44 76	0.42 103	0.20 16	0.64 290	0.18 2	0.70 115	0.25 12	0.29 27	0.29 31	0.36 95	0.35 107	0.87 232	0.24 14	0.16 118	0.12 100	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.13 69

BridgeDepth_RVC	0.26 10	0.19 22	0.37 15	0.33 1	0.19 9	0.47 130	0.19 7	0.54 29	0.27 18	0.30 38	0.29 31	0.26 24	0.32 80	0.43 40	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.15 75	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.27 18	0.22 98	0.40 49	0.41 89	0.24 75	0.29 19	0.19 7	0.59 49	0.46 121	0.31 42	0.33 42	0.22 4	0.25 24	0.40 28	0.29 93	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

MLG-Stereo_test3	0.28 29	0.18 8	0.42 65	0.40 73	0.23 54	0.47 130	0.19 7	0.61 61	0.29 24	0.35 73	0.21 6	0.35 92	0.21 8	0.60 122	0.25 35	0.15 79	0.11 38	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.13 69

LGtest1	0.27 18	0.21 65	0.44 76	0.41 89	0.21 24	0.42 85	0.19 7	0.56 40	0.26 15	0.29 27	0.24 11	0.29 42	0.29 52	0.55 96	0.25 35	0.18 226	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.14 38	0.13 69

IGEV-Stereo+	0.45 198	0.21 65	0.43 71	0.41 89	0.39 387	0.15 1	0.19 7	0.44 8	0.36 66	0.26 11	0.25 12	0.31 55	0.41 140	1.43 403	0.30 112	0.17 176	0.12 100	0.15 46	0.11 12	1.16 646	1.70 661

MGA	0.26 10	0.19 22	0.39 38	0.36 18	0.26 118	0.43 94	0.20 12	0.49 14	0.37 73	0.28 16	0.31 37	0.31 55	0.19 2	0.46 56	0.24 14	0.15 79	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.14 125

CAR	0.27 18	0.18 8	0.39 38	0.37 32	0.25 100	0.39 60	0.20 12	0.52 22	0.36 66	0.35 73	0.33 42	0.29 42	0.19 2	0.49 74	0.26 51	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.13 69

MSE-Stereo	0.26 10	0.19 22	0.39 38	0.36 18	0.25 100	0.39 60	0.20 12	0.52 22	0.36 66	0.28 16	0.33 42	0.29 42	0.19 2	0.46 56	0.24 14	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.13 69

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.35 11	0.18 3	0.21 4	0.20 12	0.50 21	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 137	0.35 107	0.37 11	0.24 14	0.14 50	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 1	0.18 3	0.25 8	0.20 12	0.49 14	0.19 2	0.23 6	0.16 1	0.37 108	0.31 70	0.31 2	0.22 1	0.15 79	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

GeoVLM	0.26 10	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 75	0.34 35	0.20 12	0.49 14	0.31 32	0.29 27	0.26 16	0.40 125	0.26 33	0.45 48	0.27 66	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

WQFJA1++	1.55 593	0.22 98	0.45 91	0.38 50	0.28 175	0.38 55	0.20 12	0.62 64	0.28 20	0.38 108	0.39 65	0.34 85	0.39 131	0.64 133	0.27 66	0.19 274	0.12 100	0.16 96	0.12 63	25.04 702	0.14 125

MonSter++	0.26 10	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 75	0.34 35	0.20 12	0.49 14	0.31 32	0.29 27	0.26 16	0.40 125	0.26 33	0.45 48	0.27 66	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

HiDET	0.26 10	0.18 8	0.37 15	0.38 50	0.24 75	0.30 22	0.20 12	0.54 29	0.33 47	0.27 14	0.30 36	0.33 77	0.25 24	0.46 56	0.30 112	0.14 50	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

LCMNet	0.28 29	0.18 8	0.36 9	0.37 32	0.24 75	0.31 26	0.20 12	0.57 45	0.57 175	0.28 16	0.32 41	0.33 77	0.29 52	0.54 90	0.30 112	0.14 50	0.13 198	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

LG-Stereo_L2	0.29 37	0.20 38	0.45 91	0.37 32	0.25 100	0.26 11	0.20 12	0.78 147	0.28 20	0.28 16	0.26 16	0.24 13	0.26 33	0.91 242	0.23 8	0.15 79	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.11 3

MLG-Stereo_test1	0.27 18	0.19 22	0.38 29	0.40 73	0.24 75	0.38 55	0.20 12	0.59 49	0.19 2	0.24 7	0.17 3	0.33 77	0.27 43	0.90 241	0.25 35	0.14 50	0.11 38	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.12 21

MLG-Stereo	0.29 37	0.19 22	0.38 29	0.41 89	0.20 16	0.42 85	0.20 12	0.66 96	0.21 4	0.25 9	0.22 8	0.33 77	0.28 48	1.09 308	0.25 35	0.14 50	0.11 38	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.12 21

aanet-new-16k	0.32 60	0.21 65	0.56 196	0.45 171	0.22 42	0.43 94	0.21 25	0.66 96	0.44 111	0.36 82	0.43 90	0.37 108	0.48 207	0.41 32	0.28 82	0.14 50	0.10 9	0.16 96	0.12 63	0.18 197	0.13 69

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.34 5	0.18 3	0.21 4	0.21 25	0.54 29	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 137	0.34 99	0.37 11	0.24 14	0.14 50	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

Pro-Stereo	0.31 52	0.16 2	0.34 3	0.39 60	0.29 198	0.63 286	0.21 25	0.35 3	0.28 20	0.34 63	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 435	0.26 51	0.13 26	0.11 38	0.18 188	0.17 263	0.13 5	0.12 21

CSFM-Stereo	0.26 10	0.18 8	0.37 15	0.39 60	0.21 24	0.40 68	0.21 25	0.53 25	0.29 24	0.30 38	0.28 25	0.31 55	0.29 52	0.47 67	0.25 35	0.15 79	0.13 198	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.11 3

DLNR-FE	23.17 699	48.55 717	42.94 704	176.85 719	78.48 713	0.35 43	0.21 25	23.51 698	0.75 245	0.66 244	0.86 263	0.59 244	0.30 61	1.55 429	0.44 284	9.85 700	0.12 100	0.18 188	0.14 163	76.92 717	0.16 211

IGEV	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.37 32	0.31 250	0.45 109	0.21 25	0.59 49	0.40 87	0.31 42	0.43 90	0.26 24	0.21 8	0.43 40	0.25 35	0.13 26	0.12 100	0.16 96	0.13 124	0.12 1	0.12 21

LG-Stereo_L1	0.30 42	0.20 38	0.44 76	0.37 32	0.26 118	0.29 19	0.21 25	0.66 96	0.26 15	0.25 9	0.25 12	0.24 13	0.22 17	1.24 347	0.23 8	0.15 79	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.11 3

StereoAnything_RVC	0.45 198	1.43 651	0.48 111	0.35 11	0.20 16	0.26 11	0.21 25	0.43 7	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 118	1.27 354	0.22 1	0.21 351	0.11 38	0.14 13	0.10 2	2.37 661	0.11 3

DLNR_Zeroshot_test	23.17 699	48.52 716	43.29 705	176.68 718	78.69 714	0.35 43	0.21 25	23.41 697	0.75 245	0.66 244	0.86 263	0.59 244	0.30 61	1.56 432	0.44 284	9.57 696	0.12 100	0.18 188	0.14 163	76.92 717	0.16 211

PSi22	0.43 175	0.25 193	0.45 91	0.45 171	0.24 75	0.46 116	0.22 34	0.63 71	0.99 344	0.45 152	0.64 193	0.80 309	0.52 249	1.44 407	0.30 112	0.14 50	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.19 248	0.15 170

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 1	0.16 1	0.25 8	0.22 34	0.41 6	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 85	0.32 80	0.30 1	0.24 14	0.15 79	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.14 38	0.10 1

VIP-Stereo	0.35 99	0.22 98	0.49 119	0.40 73	0.43 426	0.82 409	0.22 34	0.59 49	0.45 115	0.31 42	0.53 152	0.37 108	0.31 70	0.83 214	0.27 66	0.17 176	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.15 75	0.12 21

FE-Mocha	0.49 229	0.30 337	0.87 412	0.48 235	0.36 334	0.45 109	0.22 34	1.58 451	0.49 132	1.00 332	1.09 347	0.74 290	0.41 140	0.55 96	0.30 112	0.18 226	0.12 100	0.21 305	0.20 349	0.17 154	0.15 170

Select-FE	0.74 412	0.39 485	1.56 580	0.55 383	0.46 454	0.40 68	0.22 34	1.86 537	0.68 227	1.05 350	1.31 449	1.82 584	1.74 612	1.11 314	0.38 231	0.21 351	0.16 358	0.21 305	0.25 475	0.19 248	0.31 513

111111	0.34 87	0.20 38	0.41 56	0.45 171	0.42 414	0.37 51	0.22 34	0.95 237	0.38 81	0.31 42	0.31 37	0.40 125	0.27 43	0.96 259	0.26 51	0.17 176	0.12 100	0.15 46	0.11 12	0.15 75	0.13 69

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 115	0.23 133	0.54 172	0.50 269	0.28 175	0.36 48	0.22 34	1.02 267	0.39 83	0.42 131	0.64 193	0.36 95	0.51 242	0.39 21	0.29 93	0.18 226	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.18 197	0.18 270

SGD-Stereo	0.32 60	0.20 38	0.40 49	0.38 50	0.19 9	0.43 94	0.22 34	0.64 78	0.33 47	0.42 131	0.34 47	0.27 31	0.35 107	1.15 324	0.30 112	0.20 316	0.10 9	0.15 46	0.13 124	0.17 154	0.13 69

FoundationStereo	0.24 4	0.21 65	0.36 9	0.38 50	0.22 42	0.32 32	0.22 34	0.39 5	0.23 8	0.30 38	0.25 12	0.30 51	0.33 88	0.34 5	0.26 51	0.16 118	0.12 100	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.12 21

castereo++	0.38 132	0.23 133	0.41 56	0.43 119	0.31 250	0.97 465	0.22 34	0.86 193	0.58 179	0.32 48	0.44 99	0.51 188	0.39 131	0.93 252	0.24 14	0.17 176	0.11 38	0.17 145	0.12 63	0.14 38	0.14 125

dual_stereo	0.27 18	0.19 22	0.35 7	0.39 60	0.21 24	0.25 8	0.22 34	0.48 12	0.31 32	0.32 48	0.26 16	0.37 108	0.24 21	0.83 214	0.29 93	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 42	0.20 38	0.40 49	0.46 187	0.30 222	0.33 33	0.22 34	0.75 137	0.45 115	0.32 48	0.41 76	0.32 64	0.48 207	0.38 14	0.27 66	0.15 79	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.13 69

EGLCR-Stereo	0.37 125	0.22 98	0.51 140	0.43 119	0.26 118	0.44 105	0.22 34	0.99 254	0.48 129	0.42 131	0.42 78	0.67 271	0.29 52	0.86 229	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.19 213	0.17 263	0.17 154	0.15 170

LiteMatch*	0.27 18	0.19 22	0.49 119	0.38 50	0.27 148	0.31 26	0.23 47	0.49 14	0.38 81	0.29 27	0.28 25	0.36 95	0.29 52	0.46 56	0.24 14	0.15 79	0.12 100	0.15 46	0.12 63	0.13 5	0.13 69

aanet-new-40k	0.33 74	0.22 98	0.81 380	0.40 73	0.25 100	0.52 198	0.23 47	0.67 104	0.32 42	0.33 54	0.47 114	0.33 77	0.52 249	0.35 7	0.28 82	0.13 26	0.10 9	0.16 96	0.12 63	0.18 197	0.12 21

aanet-new-32k	0.32 60	0.22 98	0.53 160	0.43 119	0.24 75	0.54 219	0.23 47	0.72 122	0.31 32	0.37 93	0.38 58	0.43 137	0.54 264	0.41 32	0.24 14	0.14 50	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.13 69

aanet-new-30k	0.32 60	0.22 98	0.53 160	0.43 119	0.24 75	0.54 219	0.23 47	0.72 122	0.31 32	0.37 93	0.38 58	0.43 137	0.54 264	0.41 32	0.24 14	0.14 50	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.13 69

aanet-new-22k	0.32 60	0.21 65	0.54 172	0.43 119	0.22 42	0.47 130	0.23 47	0.67 104	0.50 139	0.35 73	0.46 110	0.33 77	0.50 233	0.44 46	0.29 93	0.14 50	0.12 100	0.15 46	0.13 124	0.16 111	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 139	0.52 544	1.32 543	0.44 153	0.38 376	0.38 55	0.23 47	0.95 237	0.41 93	0.36 82	0.43 90	0.41 131	0.42 148	0.45 48	0.29 93	0.14 50	0.13 198	0.16 96	0.13 124	0.15 75	0.14 125

DepthFocus	0.24 4	0.18 8	0.38 29	0.36 18	0.28 175	0.20 3	0.23 47	0.36 4	0.23 8	0.28 16	0.35 51	0.20 2	0.21 8	0.38 14	0.22 1	0.18 226	0.14 257	0.20 266	0.20 349	0.17 154	0.12 21

DispViT+	0.33 74	0.19 22	0.37 15	0.36 18	0.56 512	0.30 22	0.23 47	0.72 122	0.55 170	0.33 54	0.34 47	0.30 51	0.25 24	1.12 318	0.29 93	0.15 79	0.12 100	0.13 1	0.10 2	0.13 5	0.12 21

MatchStereo	0.28 29	0.21 65	0.39 38	0.33 1	0.18 3	0.22 6	0.23 47	0.65 88	0.48 129	0.27 14	0.47 114	0.25 19	0.24 21	0.49 74	0.31 139	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.10 2	0.13 5	0.13 69
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Replicate-Monster	0.41 162	0.26 221	2.03 609	0.36 18	0.21 24	0.46 116	0.23 47	0.67 104	0.48 129	0.42 131	0.27 21	0.31 55	0.30 61	0.98 270	0.24 14	0.14 50	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.28 483

IGEV-RUCA	0.37 125	0.23 133	0.48 111	0.49 257	0.36 334	0.60 267	0.23 47	0.64 78	0.49 132	0.39 119	0.49 131	0.44 143	0.31 70	0.85 225	0.30 112	0.24 427	0.13 198	0.16 96	0.12 63	0.20 295	0.19 314

GIP-stereo	0.34 87	0.23 133	0.45 91	0.50 269	0.36 334	0.38 55	0.23 47	0.78 147	0.52 156	0.34 63	0.51 140	0.46 155	0.38 127	0.51 83	0.27 66	0.20 316	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.16 111	0.14 125

DEFOM-Stereo	0.33 74	0.20 38	0.40 49	0.42 103	0.28 175	0.80 398	0.23 47	0.48 12	0.37 73	0.37 93	0.31 37	0.23 6	0.24 21	1.20 337	0.27 66	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.14 125

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 380	3.18 684	2.55 631	0.39 60	0.23 54	0.44 105	0.23 47	0.63 71	0.42 98	0.44 144	0.44 99	0.34 85	0.28 48	0.56 99	0.29 93	1.35 658	0.10 9	0.22 341	0.19 312	0.46 582	1.31 653

XX-Stereo	0.63 330	0.26 221	1.90 605	0.81 591	0.67 559	0.43 94	0.23 47	1.03 272	0.58 179	0.65 241	1.56 532	1.41 511	0.39 131	1.28 356	0.35 195	0.20 316	0.14 257	0.20 266	0.19 312	0.18 197	0.14 125

aanet-new-10k	0.35 99	0.22 98	0.87 412	0.47 203	0.23 54	0.66 315	0.24 62	0.63 71	0.40 87	0.38 108	0.42 78	0.40 125	0.53 257	0.40 28	0.29 93	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.19 248	0.13 69

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 3	0.39 60	0.26 118	0.24 7	0.24 62	0.33 2	0.26 15	0.21 1	0.27 21	0.21 3	0.20 5	0.34 5	0.28 82	0.12 9	0.10 9	0.16 96	0.16 234	0.13 5	0.13 69

DDF-Stereo	0.37 125	0.22 98	0.47 106	0.48 235	0.42 414	0.31 26	0.24 62	0.53 25	0.33 47	0.33 54	0.40 69	0.37 108	0.48 207	0.91 242	0.32 151	0.23 409	0.11 38	0.18 188	0.12 63	0.86 633	0.16 211

Zero-FE251	0.34 87	0.23 133	0.51 140	0.45 171	0.29 198	0.58 249	0.24 62	0.82 178	0.34 56	0.49 181	0.38 58	0.52 196	0.42 148	0.47 67	0.27 66	0.18 226	0.14 257	0.17 145	0.12 63	0.14 38	0.13 69

zero-FE	0.36 115	0.22 98	0.47 106	0.45 171	0.43 426	0.30 22	0.24 62	0.61 61	0.33 47	0.33 54	0.41 76	0.37 108	0.50 233	0.64 133	0.32 151	0.22 382	0.11 38	0.18 188	0.12 63	0.83 631	0.16 211

AdaDepth	0.30 42	0.22 98	0.49 119	0.44 153	0.27 148	0.44 105	0.24 62	0.52 22	0.30 28	0.31 42	0.37 57	0.26 24	0.32 80	0.79 199	0.25 35	0.12 9	0.12 100	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.15 170

U	9.45 683	0.21 65	0.58 216	0.47 203	53.11 711	61.27 716	0.24 62	0.70 115	0.52 156	0.36 82	0.28 25	0.29 42	0.35 107	0.33 4	0.26 51	0.19 274	0.11 38	60.50 715	8.88 697	0.17 154	0.13 69

aanet-new-12k	0.33 74	0.23 133	0.77 360	0.48 235	0.21 24	0.48 139	0.25 69	0.80 163	0.44 111	0.38 108	0.29 31	0.32 64	0.48 207	0.39 21	0.29 93	0.14 50	0.10 9	0.17 145	0.13 124	0.19 248	0.15 170

RT-Monster	0.45 198	0.23 133	0.47 106	0.44 153	0.40 398	0.51 191	0.25 69	0.87 195	1.01 353	0.87 295	0.86 263	0.68 273	0.41 140	0.67 151	0.40 250	0.16 118	0.14 257	0.15 46	0.13 124	0.14 38	0.17 243

Wavelet-MonSter	0.27 18	0.20 38	0.41 56	0.39 60	0.26 118	0.26 11	0.25 69	0.49 14	0.29 24	0.36 82	0.47 114	0.28 40	0.32 80	0.49 74	0.26 51	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

2.25w	0.32 60	0.24 159	0.48 111	0.37 32	0.24 75	0.45 109	0.25 69	0.62 64	0.40 87	0.45 152	0.58 176	0.27 31	0.32 80	0.74 181	0.35 195	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.14 125

Reg-Stereo(zero)	0.44 189	0.22 98	0.45 91	0.43 119	0.23 54	0.38 55	0.25 69	0.76 140	1.08 387	0.90 299	0.78 244	0.90 357	0.47 193	0.70 159	0.36 207	0.15 79	0.12 100	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.15 170

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 153	0.67 589	0.42 65	0.64 492	0.29 198	0.48 139	0.25 69	0.85 191	0.44 111	0.38 108	0.36 54	0.30 51	0.70 355	1.15 324	0.29 93	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.11 12	0.18 197	0.12 21

UGAM-zero	1.00 515	0.30 337	0.93 441	0.47 203	0.30 222	0.57 246	0.25 69	2.25 624	0.63 197	1.01 338	1.10 353	2.73 637	1.85 622	6.26 634	0.40 250	0.17 176	0.14 257	0.19 213	0.15 188	0.16 111	0.17 243

IGEV++	0.40 153	0.22 98	0.51 140	0.52 322	0.29 198	0.45 109	0.25 69	1.65 469	0.46 121	0.37 93	0.57 173	0.46 155	0.45 174	0.50 80	0.38 231	0.19 274	0.12 100	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.15 170

Any-RAFT	0.53 250	0.24 159	0.47 106	0.47 203	0.27 148	1.00 473	0.25 69	1.58 451	1.05 371	0.85 292	0.99 298	1.06 419	0.47 193	0.70 159	0.32 151	0.18 226	0.13 198	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.16 211

ROB_FTStereo	0.54 265	0.30 337	0.73 321	0.50 269	0.27 148	0.64 290	0.25 69	1.05 286	0.64 202	1.12 377	0.95 283	0.82 319	0.61 317	1.15 324	0.45 299	0.22 382	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.26 435	0.18 270

CRE-IMP	0.55 280	0.30 337	0.74 338	0.52 322	0.29 198	0.79 389	0.25 69	1.04 278	0.72 239	1.09 361	0.95 283	0.81 314	0.57 291	1.10 311	0.50 341	0.21 351	0.14 257	0.23 382	0.19 312	0.28 468	0.22 389

CREStereo++_RVC	0.47 214	0.21 65	0.38 29	0.45 171	0.38 376	0.45 109	0.25 69	0.75 137	1.29 514	0.80 273	1.21 409	0.47 162	0.37 122	0.53 87	0.44 284	0.16 118	0.11 38	0.15 46	0.80 648	0.18 197	0.11 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Gwc-CoAtRS	0.52 238	0.24 159	0.68 274	0.48 235	0.29 198	0.64 290	0.25 69	1.16 330	1.08 387	1.01 338	1.00 302	1.12 444	0.56 279	0.69 155	0.37 219	0.16 118	0.13 198	0.17 145	0.15 188	0.15 75	0.15 170

PointNet	0.27 18	0.19 22	0.37 15	0.39 60	0.23 54	0.39 60	0.26 82	0.54 29	0.34 56	0.24 7	0.31 37	0.38 117	0.21 8	0.49 74	0.26 51	0.15 79	0.12 100	0.17 145	0.12 63	0.15 75	0.11 3

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 189	1.50 657	1.55 579	0.37 32	0.33 294	0.41 75	0.26 82	0.79 154	0.35 63	0.34 63	0.46 110	0.41 131	0.41 140	0.45 48	0.24 14	0.15 79	0.13 198	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.18 270

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 52	0.22 98	0.48 111	0.41 89	0.26 118	0.41 75	0.26 82	0.76 140	0.33 47	0.33 54	0.43 90	0.29 42	0.46 182	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.18 270

water-stereo	0.39 139	0.20 38	0.48 111	0.44 153	0.27 148	0.50 171	0.26 82	0.92 217	0.51 149	0.53 202	0.78 244	0.55 213	0.49 224	0.42 39	0.42 271	0.16 118	0.15 319	0.17 145	0.15 188	0.16 111	0.15 170

H2IRNET	0.56 289	0.26 221	0.66 264	0.47 203	0.35 319	0.41 75	0.26 82	0.92 217	1.17 448	0.61 233	1.28 438	1.08 426	0.86 431	0.99 277	0.63 405	0.19 274	0.16 358	0.22 341	0.25 475	0.21 340	0.18 270

MIF-Stereo (partial)	0.45 198	0.25 193	0.70 292	0.50 269	0.52 495	0.35 43	0.26 82	0.91 214	0.59 188	0.45 152	0.71 224	0.51 188	0.51 242	1.11 314	0.45 299	0.20 316	0.16 358	0.23 382	0.20 349	0.24 409	0.18 270

IIG-Stereo	0.96 498	0.31 372	0.72 309	0.88 618	0.33 294	0.61 273	0.26 82	1.19 348	1.03 361	1.69 590	1.37 474	1.46 523	0.75 370	6.96 652	0.51 346	0.19 274	0.14 257	0.23 382	0.18 287	0.20 295	0.14 125

SST-Stereo	0.83 461	0.28 280	0.72 309	0.59 436	0.31 250	0.72 347	0.26 82	1.09 308	0.86 285	1.47 546	1.10 353	1.00 399	0.87 436	5.73 626	0.45 299	0.22 382	0.13 198	0.23 382	0.19 312	0.23 394	0.18 270

TANstereo	0.44 189	0.21 65	0.44 76	0.41 89	0.21 24	0.65 306	0.26 82	0.79 154	0.83 277	0.93 306	0.98 296	0.51 188	0.46 182	0.54 90	0.35 195	0.18 226	0.24 521	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.26 460

XX-TBD	0.46 206	0.70 596	0.35 7	0.79 585	0.25 100	0.58 249	0.26 82	0.69 110	1.27 504	0.76 259	1.00 302	0.45 151	0.33 88	0.47 67	0.37 219	0.19 274	0.15 319	0.15 46	0.11 12	0.17 154	0.14 125

LACA1	0.25 9	0.20 38	0.38 29	0.34 5	0.18 3	0.31 26	0.27 92	0.45 9	0.25 12	0.30 38	0.22 8	0.25 19	0.32 80	0.46 56	0.25 35	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.12 63	0.15 75	0.12 21

4w-stereo	0.30 42	0.24 159	0.44 76	0.37 32	0.23 54	0.46 116	0.27 92	0.63 71	0.31 32	0.41 124	0.44 99	0.27 31	0.36 118	0.59 110	0.30 112	0.11 1	0.09 1	0.15 46	0.12 63	0.13 5	0.12 21

monsters	0.34 87	0.20 38	0.41 56	0.39 60	0.36 334	0.34 35	0.27 92	0.66 96	0.43 103	0.47 164	0.40 69	0.22 4	0.23 19	1.33 372	0.25 35	0.13 26	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

Pointernet	0.37 125	0.20 38	0.57 209	0.43 119	0.28 175	0.51 191	0.27 92	0.93 226	0.61 191	0.47 164	0.63 188	0.49 178	0.38 127	0.49 74	0.33 169	0.17 176	0.13 198	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

RAFT-Test	0.54 265	0.25 193	0.64 247	0.47 203	0.30 222	0.97 465	0.27 92	1.24 366	0.81 270	0.96 315	1.12 366	1.28 486	0.48 207	0.71 163	0.36 207	0.17 176	0.13 198	0.17 145	0.14 163	0.16 111	0.16 211

CFNet-RSSM	0.54 265	0.24 159	0.70 292	0.48 235	0.28 175	0.60 267	0.27 92	1.49 421	1.14 423	1.06 351	0.93 280	1.08 426	0.54 264	0.70 159	0.35 195	0.16 118	0.12 100	0.17 145	0.15 188	0.16 111	0.14 125

PMTNet	0.46 206	0.21 65	0.38 29	0.37 32	0.23 54	0.71 344	0.27 92	0.74 134	1.04 366	0.64 239	0.70 221	0.55 213	0.47 193	0.86 229	0.35 195	1.00 647	0.13 198	0.15 46	0.10 2	0.15 75	0.13 69

aanet-new-28k	0.32 60	0.21 65	0.66 264	0.43 119	0.21 24	0.47 130	0.28 99	0.64 78	0.33 47	0.36 82	0.39 65	0.36 95	0.49 224	0.39 21	0.27 66	0.15 79	0.11 38	0.16 96	0.13 124	0.22 366	0.15 170

aanet-new	0.39 139	0.25 193	0.54 172	0.47 203	0.37 354	0.74 357	0.28 99	0.62 64	0.34 56	0.37 93	0.50 134	0.36 95	0.74 367	0.98 270	0.30 112	0.17 176	0.11 38	0.17 145	0.13 124	0.19 248	0.14 125

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 162	0.19 22	0.84 393	0.40 73	0.28 175	0.46 116	0.28 99	0.78 147	0.37 73	0.34 63	0.51 140	0.39 120	0.48 207	0.39 21	0.23 8	0.14 50	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	1.46 655

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 206	1.22 641	2.46 628	0.39 60	0.30 222	0.29 19	0.28 99	0.81 170	0.34 56	0.33 54	0.47 114	0.38 117	0.44 168	0.37 11	0.25 35	0.15 79	0.12 100	0.15 46	0.11 12	0.16 111	0.16 211

Hybrid-DGEV-2	0.65 350	0.31 372	0.73 321	0.60 448	0.37 354	1.08 490	0.28 99	1.45 413	1.40 566	1.32 498	0.85 261	1.03 413	1.01 502	1.05 296	0.48 325	0.18 226	0.15 319	0.22 341	0.19 312	0.17 154	0.15 170

GREAT-IGEV	0.32 60	0.20 38	0.42 65	0.37 32	0.29 198	0.36 48	0.28 99	0.56 40	0.58 179	0.28 16	0.50 134	0.29 42	0.29 52	0.84 219	0.27 66	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.17 154	0.14 125
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CAS++	0.47 214	0.31 372	0.56 196	0.47 203	0.32 272	0.42 85	0.28 99	1.76 503	0.72 239	0.71 252	0.72 228	0.37 108	0.28 48	0.69 155	0.33 169	0.27 494	0.22 499	0.26 460	0.21 395	0.29 479	0.19 314
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 162	0.19 22	0.83 389	0.40 73	0.28 175	0.46 116	0.28 99	0.78 147	0.37 73	0.34 63	0.51 140	0.39 120	0.48 207	0.39 21	0.23 8	0.14 50	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	1.46 655

MSKI-zero shot	0.55 280	0.26 221	0.57 209	0.51 301	0.26 118	0.69 333	0.28 99	1.18 337	0.64 202	0.91 303	1.32 456	0.82 319	0.33 88	1.92 487	0.32 151	0.17 176	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.16 211

MIM_Stereo	0.57 297	0.24 159	0.92 439	0.46 187	0.30 222	0.54 219	0.28 99	1.27 371	0.75 245	1.00 332	1.16 389	0.93 370	0.53 257	1.45 408	0.61 397	0.16 118	0.16 358	0.20 266	0.19 312	0.17 154	0.14 125

qwe	0.32 60	0.21 65	0.40 49	0.37 32	0.26 118	0.49 156	0.29 109	0.64 78	0.39 83	0.49 181	0.48 121	0.26 24	0.27 43	0.80 202	0.34 184	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.15 75	0.12 21

DilatedVolume-Stereo	0.43 175	0.21 65	0.55 187	0.43 119	0.32 272	0.72 347	0.29 109	0.80 163	0.51 149	0.77 264	0.73 230	0.48 169	0.40 136	1.13 321	0.39 242	0.15 79	0.14 257	0.15 46	0.14 163	0.16 111	0.14 125

monsterstereo	0.34 87	0.20 38	0.44 76	0.45 171	0.35 319	0.27 16	0.29 109	0.53 25	0.51 149	0.44 144	0.61 181	0.26 24	0.25 24	1.19 335	0.27 66	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.10 1

HART	0.45 198	0.22 98	0.54 172	0.50 269	0.26 118	0.41 75	0.29 109	1.03 272	0.50 139	0.58 221	1.45 500	0.61 251	0.35 107	1.08 307	0.30 112	0.15 79	0.13 198	0.19 213	0.14 163	0.19 248	0.14 125

tg	0.52 238	0.24 159	0.61 230	0.49 257	0.30 222	0.90 434	0.29 109	1.07 301	0.83 277	0.83 284	1.02 315	0.62 255	0.43 157	1.35 378	0.41 260	0.17 176	0.12 100	0.22 341	0.20 349	0.17 154	0.15 170

RAStereo	0.34 87	0.21 65	0.66 264	0.47 203	0.27 148	0.26 11	0.29 109	0.69 110	0.63 197	0.32 48	0.42 78	0.45 151	0.31 70	0.45 48	0.34 184	0.17 176	0.15 319	0.19 213	0.15 188	0.18 197	0.13 69

trnet	0.39 139	0.21 65	0.37 15	0.36 18	0.20 16	0.53 209	0.29 109	0.78 147	1.12 408	0.59 229	0.71 224	0.53 203	0.42 148	0.54 90	0.34 184	0.18 226	0.13 198	0.15 46	0.10 2	0.14 38	0.13 69

Patchmatch Stereo++	0.55 280	0.30 337	0.73 321	0.50 269	0.27 148	0.65 306	0.29 109	1.05 286	0.64 202	1.12 377	0.96 286	0.83 326	0.60 307	1.37 385	0.45 299	0.22 382	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.26 435	0.18 270
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
iRAFT	0.55 280	0.30 337	0.73 321	0.50 269	0.27 148	0.65 306	0.29 109	1.05 286	0.64 202	1.12 377	0.96 286	0.83 326	0.60 307	1.37 385	0.45 299	0.22 382	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.26 435	0.18 270

CREStereo	0.39 139	0.21 65	0.38 29	0.34 5	0.22 42	0.53 209	0.29 109	0.77 144	1.11 404	0.58 221	0.71 224	0.51 188	0.41 140	0.54 90	0.34 184	0.18 226	0.13 198	0.15 46	0.10 2	0.14 38	0.14 125
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
aanet-new-70k	0.35 99	0.20 38	0.79 373	0.42 103	0.21 24	0.50 171	0.30 119	0.65 88	0.31 32	0.33 54	0.40 69	0.31 55	0.51 242	1.00 282	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.16 111	0.12 21

aanet-new-34k	0.33 74	0.22 98	0.65 254	0.40 73	0.20 16	0.34 35	0.30 119	0.80 163	0.42 98	0.34 63	0.53 152	0.34 85	0.57 291	0.38 14	0.25 35	0.13 26	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.15 75	0.12 21

aanet-new-24k	0.33 74	0.21 65	0.51 140	0.42 103	0.23 54	0.53 209	0.30 119	0.62 64	0.37 73	0.40 121	0.61 181	0.34 85	0.48 207	0.44 46	0.25 35	0.13 26	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 99	0.20 38	0.50 130	0.42 103	0.37 354	0.58 249	0.30 119	0.68 107	0.42 98	0.37 93	0.53 152	0.47 162	0.60 307	0.39 21	0.34 184	0.15 79	0.10 9	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.12 21

Test_v1	0.27 18	0.20 38	0.37 15	0.34 5	0.25 100	0.31 26	0.30 119	0.59 49	0.37 73	0.29 27	0.33 42	0.25 19	0.25 24	0.48 73	0.24 14	0.15 79	0.11 38	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.11 3

asd	0.30 42	0.21 65	0.41 56	0.39 60	0.24 75	0.47 130	0.30 119	0.69 110	0.30 28	0.41 124	0.39 65	0.28 40	0.33 88	0.62 129	0.27 66	0.13 26	0.09 1	0.14 13	0.12 63	0.14 38	0.12 21

LG-Stereo	0.34 87	0.25 193	0.78 370	0.47 203	0.26 118	0.37 51	0.30 119	0.71 120	0.52 156	0.36 82	0.57 173	0.29 42	0.21 8	0.50 80	0.36 207	0.13 26	0.13 198	0.20 266	0.18 287	0.18 197	0.12 21

MaDis-Stereo	0.36 115	0.25 193	0.58 216	0.44 153	0.34 315	0.30 22	0.30 119	0.72 122	0.50 139	0.37 93	0.36 54	0.58 235	0.49 224	0.52 85	0.36 207	0.19 274	0.16 358	0.19 213	0.15 188	0.18 197	0.14 125

LL-Strereo2	0.52 238	0.33 411	0.69 286	0.52 322	0.37 354	0.70 340	0.30 119	1.13 324	0.67 221	0.94 311	0.78 244	0.91 360	0.42 148	1.05 296	0.42 271	0.17 176	0.16 358	0.29 502	0.25 475	0.21 340	0.16 211

iRaft-Stereo_20w	0.65 350	0.31 372	1.00 468	0.47 203	0.34 315	0.73 352	0.30 119	2.96 654	0.70 233	1.15 401	1.14 375	0.76 297	0.65 341	1.11 314	0.38 231	0.17 176	0.13 198	0.18 188	0.16 234	0.19 248	0.18 270

GLC_STEREO	0.39 139	0.25 193	0.41 56	0.54 358	0.23 54	0.48 139	0.30 119	0.73 128	0.58 179	0.52 201	0.73 230	0.51 188	0.31 70	0.64 133	0.42 271	0.17 176	0.20 453	0.23 382	0.19 312	0.21 340	0.17 243

HUI-Stereo	0.52 238	0.30 337	0.73 321	0.50 269	0.27 148	0.65 306	0.30 119	1.04 278	0.64 202	1.12 377	0.96 286	0.83 326	0.60 307	0.79 199	0.45 299	0.22 382	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.26 435	0.18 270

monster-pro	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 232	0.31 131	0.55 34	0.43 103	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 8	0.57 104	0.25 35	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

TS12	0.36 115	0.20 38	0.40 49	0.43 119	0.20 16	0.58 249	0.31 131	0.89 205	0.41 93	0.40 121	0.73 230	0.36 95	0.40 136	0.73 172	0.37 219	0.14 50	0.12 100	0.15 46	0.12 63	0.16 111	0.14 125

DF	0.38 132	0.22 98	0.60 225	0.46 187	0.26 118	0.46 116	0.31 131	0.84 189	0.47 125	0.43 138	0.66 201	0.58 235	0.31 70	0.79 199	0.30 112	0.18 226	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.16 111	0.15 170

aanet-new-60k	0.34 87	0.21 65	0.76 352	0.42 103	0.22 42	0.58 249	0.31 131	0.71 120	0.33 47	0.33 54	0.39 65	0.40 125	0.43 157	0.77 187	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.17 154	0.12 21

LiteMatch	0.32 60	0.24 159	0.37 15	0.45 171	0.25 100	0.34 35	0.31 131	0.49 14	0.32 42	0.29 27	0.27 21	0.40 125	0.48 207	0.45 48	0.66 416	0.21 351	0.12 100	0.19 213	0.16 234	0.18 197	0.19 314

Lsterematch	0.52 238	0.24 159	0.64 247	0.45 171	0.25 100	0.71 344	0.31 131	0.81 170	1.05 371	0.96 315	1.28 438	0.69 279	0.48 207	0.84 219	0.66 416	0.21 351	0.12 100	0.19 213	0.16 234	0.18 197	0.19 314

NLSM1	0.49 229	0.25 193	0.55 187	0.48 235	1.08 635	0.83 415	0.31 131	0.83 183	0.66 219	0.51 197	0.76 239	0.47 162	0.48 207	0.98 270	0.55 371	0.18 226	0.19 433	0.21 305	0.18 287	0.20 295	0.15 170

MonStereo	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 232	0.31 131	0.55 34	0.43 103	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 8	0.57 104	0.25 35	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 232	0.31 131	0.55 34	0.43 103	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 8	0.56 99	0.25 35	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

SCV_C0	0.43 175	0.26 221	0.65 254	0.43 119	0.29 198	0.47 130	0.31 131	1.34 384	0.73 243	0.38 108	0.49 131	0.54 208	0.29 52	1.24 347	0.30 112	0.17 176	0.13 198	0.16 96	0.13 124	0.20 295	0.15 170

MonSter	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 232	0.31 131	0.55 34	0.43 103	0.28 16	0.29 31	0.23 6	0.21 8	0.56 99	0.25 35	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

999	0.48 220	0.22 98	0.49 119	0.48 235	0.34 315	0.75 363	0.31 131	0.85 191	0.55 170	0.37 93	0.48 121	0.50 184	0.36 118	2.45 536	0.39 242	0.16 118	0.13 198	0.18 188	0.15 188	0.16 111	0.19 314

GCST	1.08 536	1.47 654	0.93 441	1.73 657	1.14 643	1.30 534	0.31 131	1.33 379	1.16 445	1.29 476	0.97 295	0.98 392	0.49 224	2.08 504	0.46 313	1.19 657	0.70 657	1.30 657	0.85 652	1.02 642	0.89 639

4D-IteraStereo	0.48 220	0.24 159	0.76 352	0.50 269	0.44 435	0.66 315	0.31 131	0.87 195	1.02 357	1.03 346	0.72 228	0.78 303	0.32 80	0.64 133	0.37 219	0.17 176	0.11 38	0.23 382	0.19 312	0.19 248	0.13 69

PFNet+	0.59 309	0.28 280	0.77 360	0.53 341	0.30 222	0.59 260	0.31 131	0.92 217	1.14 423	1.33 507	1.10 353	0.79 307	0.57 291	1.31 364	0.49 334	0.25 455	0.17 390	0.28 491	0.26 493	0.21 340	0.25 436

RALAANet	0.60 312	0.33 411	0.87 412	0.62 474	0.50 471	0.69 333	0.31 131	1.21 352	1.06 376	1.09 361	1.16 389	0.88 348	0.46 182	1.22 340	0.42 271	0.19 274	0.15 319	0.21 305	0.17 263	0.27 449	0.17 243

DN	0.42 168	0.24 159	0.49 119	0.47 203	0.41 408	0.58 249	0.32 147	0.81 170	0.84 281	0.45 152	0.52 145	0.77 299	0.35 107	0.64 133	0.33 169	0.24 427	0.17 390	0.19 213	0.16 234	0.20 295	0.21 369

aanet-new-36k	0.33 74	0.21 65	0.52 150	0.42 103	0.21 24	0.52 198	0.32 147	0.64 78	0.36 66	0.34 63	0.38 58	0.36 95	0.56 279	0.81 208	0.24 14	0.13 26	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.15 75	0.13 69

aanet-32k-new	0.33 74	0.23 133	0.55 187	0.43 119	0.23 54	0.50 171	0.32 147	0.55 34	0.36 66	0.34 63	0.42 78	0.36 95	0.55 272	0.77 187	0.24 14	0.16 118	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.19 248	0.12 21

NLSM3	0.36 115	0.21 65	0.43 71	0.45 171	0.36 334	0.43 94	0.32 147	0.69 110	0.58 179	0.41 124	0.68 211	0.39 120	0.43 157	0.60 122	0.35 195	0.14 50	0.12 100	0.19 213	0.17 263	0.16 111	0.13 69

BridgeDepth	0.29 37	0.19 22	0.37 15	0.40 73	0.17 2	0.58 249	0.32 147	0.60 59	0.29 24	0.26 11	0.26 16	0.39 120	0.43 157	0.47 67	0.26 51	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 63	0.15 75	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
IGEV-FE	0.53 250	0.30 337	0.99 462	0.56 399	0.35 319	0.41 75	0.32 147	1.37 389	0.63 197	1.00 332	1.09 347	0.94 373	0.41 140	0.83 214	0.39 242	0.18 226	0.12 100	0.19 213	0.18 287	0.19 248	0.17 243

xyz-stereo-finetune2	0.58 304	0.27 254	0.57 209	0.40 73	0.24 75	1.09 496	0.32 147	0.79 154	0.53 163	0.65 241	1.07 337	0.58 235	0.80 399	2.47 541	0.80 469	0.16 118	0.15 319	0.21 305	0.17 263	0.16 111	0.17 243

tt45	0.45 198	0.23 133	0.46 103	0.45 171	0.33 294	0.79 389	0.32 147	0.78 147	0.41 93	0.51 197	0.44 99	0.49 178	0.37 122	2.14 509	0.34 184	0.16 118	0.13 198	0.19 213	0.16 234	0.17 154	0.18 270

WCG-NET	0.42 168	0.21 65	0.54 172	0.40 73	0.25 100	0.47 130	0.32 147	0.73 128	1.15 435	0.76 259	0.73 230	0.58 235	0.45 174	0.60 122	0.34 184	0.15 79	0.11 38	0.16 96	0.14 163	0.15 75	0.13 69

IGEV_Zeroshot_test	0.53 250	0.30 337	0.99 462	0.56 399	0.35 319	0.41 75	0.32 147	1.37 389	0.63 197	1.00 332	1.09 347	0.95 382	0.41 140	0.83 214	0.39 242	0.18 226	0.12 100	0.19 213	0.18 287	0.19 248	0.17 243

UniTT-Stereo	0.36 115	0.23 133	0.59 222	0.48 235	0.36 334	0.40 68	0.32 147	0.53 25	0.49 132	0.54 208	0.55 165	0.36 95	0.31 70	0.58 108	0.51 346	0.20 316	0.15 319	0.17 145	0.15 188	0.19 248	0.15 170

GCAP-Stereo	0.40 153	0.28 280	0.68 274	0.47 203	0.25 100	0.53 209	0.32 147	0.82 178	0.58 179	0.65 241	0.69 216	0.58 235	0.42 148	0.47 67	0.29 93	0.17 176	0.14 257	0.17 145	0.13 124	0.17 154	0.14 125

MC-Stereo	0.43 175	0.23 133	0.48 111	0.51 301	0.28 175	0.39 60	0.32 147	0.88 204	0.68 227	0.60 232	0.84 259	0.56 224	0.61 317	1.03 287	0.31 139	0.17 176	0.11 38	0.17 145	0.15 188	0.16 111	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 52	0.20 38	0.57 209	0.40 73	0.22 42	0.36 48	0.33 160	0.73 128	0.31 32	0.37 93	0.40 69	0.31 55	0.44 168	0.50 80	0.26 51	0.13 26	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.16 111	0.13 69

aanet-new-14k	0.36 115	0.24 159	0.83 389	0.46 187	0.22 42	0.46 116	0.33 160	0.66 96	0.61 191	0.39 119	0.48 121	0.29 42	0.64 333	0.41 32	0.29 93	0.15 79	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.21 340	0.14 125

Selective-IGEV-i32	0.39 139	0.24 159	0.50 130	0.44 153	0.25 100	0.46 116	0.33 160	1.25 368	0.40 87	0.35 73	0.45 105	0.52 196	0.30 61	1.07 302	0.30 112	0.14 50	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.13 69

MoCha-V2	0.40 153	0.20 38	0.49 119	0.50 269	0.21 24	0.44 105	0.33 160	0.93 226	0.53 163	0.53 202	0.53 152	0.42 134	0.58 302	1.09 308	0.27 66	0.14 50	0.12 100	0.15 46	0.12 63	0.17 154	0.15 170

Selective-IGEV	0.39 139	0.24 159	0.50 130	0.44 153	0.25 100	0.46 116	0.33 160	1.25 368	0.40 87	0.35 73	0.45 105	0.52 196	0.30 61	1.07 302	0.30 112	0.14 50	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.13 69

Selective-RAFT	0.52 238	0.28 280	0.79 373	0.55 383	0.27 148	0.91 438	0.33 160	0.80 163	0.88 294	0.58 221	0.63 188	0.81 314	0.77 381	1.29 360	0.48 325	0.19 274	0.14 257	0.17 145	0.15 188	0.19 248	0.17 243

IPLG	0.69 376	0.27 254	0.97 458	0.51 301	0.43 426	0.79 389	0.33 160	1.21 352	1.06 376	1.30 484	1.10 353	0.52 196	0.55 272	3.16 569	0.63 405	0.16 118	0.14 257	0.19 213	0.16 234	0.18 197	0.17 243

IPLGR	0.58 304	0.27 254	1.14 517	0.48 235	0.28 175	0.65 306	0.33 160	1.22 360	1.13 420	1.18 425	1.05 331	0.69 279	0.66 344	0.96 259	0.52 353	0.17 176	0.15 319	0.20 266	0.17 263	0.20 295	0.18 270

NRIStereo	0.60 312	0.29 315	0.69 286	0.53 341	0.28 175	0.63 286	0.33 160	1.08 307	0.87 290	1.14 395	0.87 268	0.91 360	0.59 303	2.24 520	0.49 334	0.20 316	0.14 257	0.21 305	0.19 312	0.21 340	0.17 243

DeepStereo_RVC	0.55 280	0.29 315	0.72 309	0.51 301	0.30 222	0.59 260	0.33 160	1.03 272	0.70 233	1.16 411	0.93 280	0.83 326	0.94 468	0.96 259	0.54 366	0.21 351	0.14 257	0.21 305	0.19 312	0.24 409	0.24 424

RAFT-RH_RVC	1.03 527	0.24 159	0.67 270	0.49 257	0.28 175	0.81 407	0.33 160	0.83 183	1.08 387	2.05 622	4.65 658	1.04 417	0.57 291	5.98 633	0.50 341	0.18 226	0.13 198	0.26 460	0.20 349	0.16 111	0.17 243

CroCo-Stereo	0.40 153	0.31 372	0.73 321	0.58 423	0.27 148	0.26 11	0.33 160	0.95 237	0.81 270	0.42 131	0.47 114	0.65 264	0.47 193	0.39 21	0.34 184	0.18 226	0.15 319	0.16 96	0.14 163	0.19 248	0.16 211
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
iRaftStereo_RVC	0.47 214	0.26 221	0.64 247	0.50 269	0.29 198	0.53 209	0.33 160	1.05 286	0.77 258	0.84 287	1.00 302	0.55 213	0.37 122	0.81 208	0.40 250	0.17 176	0.12 100	0.22 341	0.20 349	0.19 248	0.15 170

DIP-Stereo	0.62 323	0.30 337	0.83 389	0.48 235	0.36 334	0.95 455	0.33 160	2.37 636	0.67 221	1.25 460	1.00 302	0.68 273	0.51 242	0.91 242	0.61 397	0.18 226	0.15 319	0.21 305	0.17 263	0.19 248	0.19 314
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 74	0.20 38	0.45 91	0.44 153	0.30 222	0.40 68	0.34 174	0.73 128	0.43 103	0.37 93	0.61 181	0.41 131	0.51 242	0.36 10	0.27 66	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.16 111	0.14 125

VMStereo-Base	0.38 132	0.23 133	0.44 76	0.36 18	0.22 42	0.39 60	0.34 174	0.70 115	0.86 285	0.43 138	0.69 216	0.60 246	0.33 88	0.73 172	0.35 195	0.17 176	0.14 257	0.15 46	0.12 63	0.17 154	0.17 243

asda	0.30 42	0.24 159	0.42 65	0.38 50	0.23 54	0.43 94	0.34 174	0.58 47	0.37 73	0.38 108	0.42 78	0.27 31	0.34 99	0.52 85	0.30 112	0.11 1	0.09 1	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.12 21

3.25w_new	0.32 60	0.21 65	0.45 91	0.38 50	0.23 54	0.52 198	0.34 174	0.65 88	0.39 83	0.47 164	0.45 105	0.32 64	0.35 107	0.61 127	0.27 66	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 60	0.21 65	0.45 91	0.37 32	0.23 54	0.52 198	0.34 174	0.65 88	0.39 83	0.47 164	0.45 105	0.32 64	0.35 107	0.61 127	0.27 66	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.12 1	0.12 21

ISRNet	0.80 444	0.33 411	1.07 497	0.81 591	0.66 555	0.60 267	0.34 174	1.19 348	1.13 420	1.59 577	1.53 521	1.35 502	0.77 381	1.27 354	0.94 500	0.39 580	0.34 587	0.43 596	0.38 593	0.34 520	0.49 593

MGS-Stereo	0.42 168	0.26 221	0.58 216	0.44 153	0.28 175	0.50 171	0.34 174	0.57 45	0.83 277	0.46 159	1.31 449	0.52 196	0.33 88	0.65 144	0.36 207	0.19 274	0.16 358	0.18 188	0.15 188	0.17 154	0.16 211

s12784h	0.52 238	0.20 38	0.38 29	0.41 89	0.19 9	0.96 461	0.34 174	1.17 332	1.25 493	0.81 278	0.90 274	0.63 258	0.50 233	1.45 408	0.42 271	0.14 50	0.12 100	0.17 145	0.11 12	0.18 197	0.11 3

raftrobust	0.52 238	0.25 193	0.56 196	0.65 506	0.52 495	0.49 156	0.34 174	0.98 252	0.91 306	1.30 484	0.87 268	0.63 258	0.81 403	0.78 194	0.41 260	0.19 274	0.15 319	0.16 96	0.14 163	0.15 75	0.16 211

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 265	0.25 193	0.68 274	0.43 119	0.24 75	0.40 68	0.34 174	1.04 278	1.09 395	1.32 498	1.60 542	0.80 309	0.68 346	0.67 151	0.39 242	0.13 26	0.10 9	0.18 188	0.17 263	0.17 154	0.13 69

depthmonostereo	0.41 162	0.23 133	0.53 160	0.47 203	0.23 54	0.61 273	0.35 184	1.00 258	0.76 254	0.48 173	0.65 200	0.47 162	0.49 224	0.67 151	0.37 219	0.16 118	0.15 319	0.16 96	0.14 163	0.16 111	0.15 170

3.5w_stereo	0.33 74	0.25 193	0.45 91	0.37 32	0.24 75	0.54 219	0.35 184	0.66 96	0.36 66	0.43 138	0.44 99	0.29 42	0.34 99	0.77 187	0.39 242	0.11 1	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.13 69

fffy	0.42 168	0.27 254	0.57 209	0.46 187	0.29 198	0.48 139	0.35 184	0.91 214	0.55 170	0.40 121	0.58 176	0.55 213	0.41 140	1.26 351	0.36 207	0.15 79	0.13 198	0.19 213	0.16 234	0.18 197	0.14 125

PAM_32	0.77 429	0.28 280	1.03 483	0.52 322	0.30 222	1.32 537	0.35 184	1.97 570	0.65 216	1.02 342	1.06 333	3.05 643	1.49 592	0.96 259	0.36 207	0.19 274	0.13 198	0.20 266	0.18 287	0.19 248	0.19 314

RAFT-Stereo-weight	0.47 214	0.24 159	0.53 160	0.48 235	0.27 148	0.60 267	0.35 184	1.02 267	1.07 381	0.99 327	0.78 244	0.76 297	0.28 48	0.76 184	0.36 207	0.16 118	0.12 100	0.17 145	0.15 188	0.16 111	0.15 170

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 206	0.36 466	0.71 303	0.47 203	0.36 334	0.67 320	0.35 184	0.78 147	1.12 408	0.61 233	0.62 185	0.39 120	0.39 131	0.71 163	0.39 242	0.20 316	0.17 390	0.22 341	0.18 287	0.23 394	0.19 314

MyStereo8	0.65 350	0.29 315	1.00 468	0.58 423	0.49 464	0.91 438	0.35 184	1.18 337	1.31 524	1.16 411	1.27 432	0.90 357	0.64 333	0.72 167	0.95 504	0.18 226	0.14 257	0.20 266	0.18 287	0.22 366	0.26 460

GMStereo_Zeroshot	0.67 370	0.61 579	1.01 472	0.64 492	0.37 354	0.84 424	0.35 184	1.05 286	1.12 408	1.12 377	1.06 333	1.27 483	0.54 264	1.19 335	0.59 385	0.32 538	0.17 390	0.31 521	0.18 287	0.52 599	0.22 389

CES	0.48 220	0.20 38	0.37 15	0.39 60	1.39 654	0.55 232	0.35 184	0.98 252	0.66 219	0.44 144	0.66 201	0.35 92	0.27 43	0.56 99	0.33 169	0.15 79	0.13 198	0.15 46	0.10 2	0.19 248	1.46 655

CroCo-Stereo Lap2	0.44 189	0.34 436	0.77 360	0.61 463	0.79 598	0.28 17	0.35 184	0.75 137	0.71 237	0.38 108	0.50 134	0.72 287	0.55 272	0.57 104	0.47 320	0.17 176	0.18 415	0.19 213	0.16 234	0.21 340	0.20 348

ADStereo(finetuned)	0.57 297	0.24 159	1.06 492	0.43 119	0.24 75	0.49 156	0.35 184	1.05 286	1.30 520	1.12 377	1.03 325	0.58 235	1.20 552	0.84 219	0.51 346	0.16 118	0.13 198	0.17 145	0.13 124	0.18 197	0.19 314

raft_robust	0.68 374	0.30 337	0.64 247	0.52 322	0.26 118	0.54 219	0.35 184	1.33 379	1.24 490	1.16 411	1.07 337	0.60 246	0.54 264	3.58 581	0.37 219	0.18 226	0.14 257	0.20 266	0.22 424	0.20 295	0.16 211

test-3	0.54 265	0.22 98	0.68 274	0.47 203	0.27 148	0.58 249	0.35 184	0.92 217	1.00 350	1.32 498	0.69 216	0.87 344	0.45 174	1.68 457	0.37 219	0.16 118	0.11 38	0.20 266	0.16 234	0.17 154	0.13 69

test_1	0.54 265	0.22 98	0.68 274	0.47 203	0.27 148	0.58 249	0.35 184	0.92 217	1.00 350	1.28 469	0.68 211	0.87 344	0.45 174	1.67 452	0.37 219	0.16 118	0.11 38	0.20 266	0.16 234	0.17 154	0.13 69

HCRNet	0.70 380	0.39 485	0.73 321	0.60 448	0.59 533	0.76 371	0.35 184	1.22 360	1.13 420	1.02 342	0.99 298	1.02 408	0.76 378	2.19 517	0.70 429	0.28 508	0.19 433	0.28 491	0.23 447	0.25 422	0.23 409

aanet-new-90k	0.34 87	0.21 65	0.77 360	0.41 89	0.23 54	0.43 94	0.36 199	0.64 78	0.30 28	0.28 16	0.40 69	0.31 55	0.50 233	0.97 267	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.19 248	0.11 3

aanet-new-78k	0.35 99	0.22 98	0.91 434	0.43 119	0.21 24	0.33 33	0.36 199	0.65 88	0.32 42	0.32 48	0.40 69	0.31 55	0.59 303	0.91 242	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 96	0.12 63	0.18 197	0.12 21

aanet-new-8k	0.35 99	0.23 133	0.50 130	0.45 171	0.25 100	0.54 219	0.36 199	0.68 107	0.49 132	0.35 73	0.42 78	0.32 64	0.62 323	0.68 154	0.28 82	0.14 50	0.11 38	0.16 96	0.13 124	0.15 75	0.13 69

GEAStereo	0.31 52	0.21 65	0.43 71	0.43 119	0.31 250	0.46 116	0.36 199	0.74 134	0.33 47	0.34 63	0.38 58	0.32 64	0.33 88	0.43 40	0.26 51	0.21 351	0.12 100	0.17 145	0.12 63	0.17 154	0.14 125

GSStereo	0.33 74	0.21 65	0.43 71	0.45 171	0.31 250	0.46 116	0.36 199	0.92 217	0.47 125	0.37 93	0.38 58	0.32 64	0.33 88	0.43 40	0.26 51	0.19 274	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.15 170

GS-Stereo							0.36 199	0.92 217	0.47 125	0.37 93	0.38 58	0.32 64	0.33 88	0.43 40	0.26 51	0.19 274	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.15 170

FlowAnything_test	0.39 139	0.26 221	0.61 230	0.59 436	0.33 294	0.62 282	0.36 199	0.62 64	0.40 87	0.45 152	0.36 54	0.45 151	0.37 122	0.53 87	0.48 325	0.24 427	0.18 415	0.28 491	0.33 573	0.21 340	0.19 314

GASTEREO	0.40 153	0.25 193	0.51 140	0.48 235	0.25 100	0.65 306	0.36 199	0.81 170	0.49 132	0.51 197	0.82 256	0.30 51	0.66 344	0.62 129	0.28 82	0.19 274	0.12 100	0.16 96	0.14 163	0.16 111	0.14 125

4.5_new	0.29 37	0.25 193	0.41 56	0.36 18	0.23 54	0.52 198	0.36 199	0.56 40	0.34 56	0.45 152	0.42 78	0.27 31	0.25 24	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 46	0.13 124	0.16 111	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 37	0.25 193	0.41 56	0.36 18	0.23 54	0.52 198	0.36 199	0.56 40	0.34 56	0.45 152	0.42 78	0.27 31	0.25 24	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 46	0.13 124	0.16 111	0.12 21

3.75w	0.32 60	0.23 133	0.44 76	0.37 32	0.29 198	0.62 282	0.36 199	0.59 49	0.32 42	0.41 124	0.47 114	0.25 19	0.34 99	0.64 133	0.26 51	0.12 9	0.09 1	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.12 21

HI	0.64 342	0.32 388	0.68 274	0.47 203	0.51 483	0.41 75	0.36 199	1.04 278	0.75 245	1.31 494	1.43 492	1.62 551	1.12 533	0.94 255	0.88 488	0.15 79	0.12 100	0.20 266	0.20 349	0.20 295	0.18 270

CoSv	0.64 342	0.32 388	0.68 274	0.47 203	0.51 483	0.41 75	0.36 199	1.04 278	0.75 245	1.31 494	1.43 492	1.62 551	1.12 533	0.94 255	0.88 488	0.15 79	0.12 100	0.20 266	0.20 349	0.20 295	0.18 270

AIO-test1	0.56 289	0.25 193	0.55 187	0.64 492	0.78 595	0.80 398	0.36 199	1.18 337	1.34 535	0.57 219	0.88 270	0.61 251	0.50 233	1.12 318	0.35 195	0.17 176	0.17 390	0.22 341	0.24 461	0.18 197	0.23 409

SMoEStereo_RVC	0.39 139	0.25 193	0.50 130	0.45 171	0.30 222	0.61 273	0.36 199	0.72 122	0.45 115	0.46 159	0.43 90	0.42 134	0.35 107	1.39 394	0.29 93	0.15 79	0.12 100	0.20 266	0.15 188	0.16 111	0.15 170

WCG-NET（raft）	0.45 198	0.21 65	0.55 187	0.40 73	0.24 75	0.50 171	0.36 199	0.73 128	1.09 395	0.71 252	0.76 239	0.92 368	0.51 242	0.84 219	0.34 184	0.16 118	0.12 100	0.15 46	0.14 163	0.14 38	0.14 125

CASnet	0.41 162	0.25 193	0.48 111	0.50 269	0.20 16	0.50 171	0.36 199	0.81 170	0.80 267	0.83 284	0.68 211	0.48 169	0.31 70	0.54 90	0.32 151	0.18 226	0.12 100	0.27 476	0.22 424	0.23 394	0.14 125
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DCANet-4	0.54 265	0.26 221	1.07 497	0.42 103	0.24 75	0.48 139	0.36 199	0.99 254	1.30 520	1.10 369	1.02 315	0.56 224	0.75 370	0.73 172	0.52 353	0.16 118	0.13 198	0.17 145	0.13 124	0.15 75	0.19 314

fff	0.53 250	0.24 159	0.70 292	0.43 119	0.24 75	0.48 139	0.36 199	1.07 301	1.25 493	1.10 369	1.02 315	0.57 228	1.06 520	0.73 172	0.52 353	0.16 118	0.13 198	0.17 145	0.13 124	0.15 75	0.19 314

OMP-Stereo	0.94 495	0.33 411	0.72 309	0.90 622	0.31 250	0.49 156	0.36 199	1.16 330	1.06 376	1.58 576	1.12 366	1.46 523	0.69 350	6.94 650	0.49 334	0.19 274	0.14 257	0.24 402	0.18 287	0.20 295	0.14 125

RAFT-IKP	0.54 265	0.30 337	0.73 321	0.50 269	0.27 148	0.59 260	0.36 199	1.04 278	0.64 202	1.12 377	0.96 286	0.83 326	0.61 317	1.22 340	0.45 299	0.22 382	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.26 435	0.18 270

DCANet	0.54 265	0.24 159	0.70 292	0.43 119	0.24 75	0.49 156	0.36 199	1.05 286	1.30 520	1.12 377	1.03 325	0.58 235	0.92 454	0.81 208	0.52 353	0.16 118	0.13 198	0.17 145	0.13 124	0.18 197	0.19 314

csc	0.53 250	0.24 159	0.70 292	0.43 119	0.24 75	0.48 139	0.36 199	1.07 301	1.25 493	1.10 369	1.02 315	0.57 228	1.06 520	0.73 172	0.52 353	0.16 118	0.13 198	0.17 145	0.13 124	0.15 75	0.19 314

cscssc	0.53 250	0.24 159	0.70 292	0.43 119	0.24 75	0.48 139	0.36 199	1.07 301	1.25 493	1.10 369	1.02 315	0.57 228	1.06 520	0.73 172	0.52 353	0.16 118	0.13 198	0.17 145	0.13 124	0.15 75	0.19 314

iResNet_ROB	0.77 429	0.30 337	0.99 462	0.57 417	0.36 334	0.83 415	0.36 199	2.33 630	1.58 595	1.27 467	1.30 443	1.25 475	0.84 420	1.65 447	0.79 464	0.20 316	0.14 257	0.17 145	0.12 63	0.18 197	0.27 471

MSCF	0.38 132	0.25 193	0.52 150	0.47 203	0.25 100	0.62 282	0.37 224	0.81 170	0.47 125	0.50 190	0.71 224	0.32 64	0.65 341	0.54 90	0.28 82	0.19 274	0.12 100	0.17 145	0.14 163	0.17 154	0.14 125

model_zeroshot	0.48 220	0.29 315	0.86 400	0.51 301	0.36 334	0.69 333	0.37 224	1.12 320	0.62 194	0.85 292	0.84 259	0.66 268	0.37 122	0.73 172	0.34 184	0.20 316	0.16 358	0.19 213	0.16 234	0.17 154	0.16 211

GCAP-BAT	0.39 139	0.22 98	0.65 254	0.43 119	0.35 319	0.34 35	0.37 224	0.83 183	0.67 221	0.48 173	0.56 168	0.55 213	0.38 127	0.74 181	0.31 139	0.17 176	0.13 198	0.18 188	0.14 163	0.15 75	0.15 170

plain	0.46 206	0.27 254	1.01 472	0.50 269	0.40 398	0.35 43	0.37 224	0.87 195	0.56 173	0.43 138	0.76 239	0.42 134	0.40 136	1.13 321	0.45 299	0.21 351	0.15 319	0.24 402	0.19 312	0.24 409	0.16 211

GCAPDPT-zeroshot	0.39 139	0.22 98	0.65 254	0.43 119	0.35 319	0.34 35	0.37 224	0.83 183	0.67 221	0.48 173	0.56 168	0.55 213	0.38 127	0.74 181	0.31 139	0.17 176	0.13 198	0.18 188	0.14 163	0.15 75	0.15 170

Sa-1000	0.72 389	0.29 315	0.76 352	0.59 436	0.30 222	0.73 352	0.37 224	1.62 464	1.33 532	1.28 469	2.04 602	0.86 340	0.75 370	1.84 479	0.38 231	0.19 274	0.14 257	0.25 441	0.23 447	0.20 295	0.16 211

ASMatch	0.88 480	0.26 221	0.69 286	0.51 301	0.35 319	0.48 139	0.37 224	1.12 320	0.92 312	1.10 369	3.28 641	0.96 388	0.98 490	4.90 604	0.49 334	0.19 274	0.16 358	0.22 341	0.19 312	0.19 248	0.27 471

cross-raft	0.54 265	0.25 193	0.61 230	0.52 322	0.29 198	0.68 327	0.37 224	1.46 415	0.76 254	1.01 338	1.06 333	1.28 486	0.46 182	0.71 163	0.35 195	0.15 79	0.12 100	0.18 188	0.16 234	0.19 248	0.14 125

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 99	0.21 65	0.52 150	0.48 235	0.27 148	0.75 363	0.38 232	0.63 71	0.43 103	0.37 93	0.50 134	0.35 92	0.50 233	0.43 40	0.30 112	0.15 79	0.11 38	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.13 69

LACA3	0.27 18	0.21 65	0.38 29	0.35 11	0.19 9	0.37 51	0.38 232	0.47 11	0.28 20	0.29 27	0.27 21	0.26 24	0.31 70	0.73 172	0.22 1	0.16 118	0.12 100	0.13 1	0.10 2	0.15 75	0.11 3

SCV	0.46 206	0.26 221	0.55 187	0.47 203	0.25 100	0.39 60	0.38 232	1.98 572	0.60 190	0.35 73	0.48 121	0.55 213	0.36 118	1.28 356	0.32 151	0.24 427	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.18 197	0.14 125

AIO_rvc	0.36 115	0.23 133	0.49 119	0.43 119	0.27 148	0.59 260	0.38 232	0.94 232	0.45 115	0.33 54	0.46 110	0.49 178	0.22 17	0.84 219	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.15 75	0.13 69

DCVSM-stereo	0.72 389	0.35 456	0.76 352	0.55 383	0.42 414	0.73 352	0.38 232	1.21 352	1.02 357	1.79 601	1.04 328	1.62 551	1.03 511	1.04 293	0.79 464	0.24 427	0.27 544	0.29 502	0.24 461	0.30 489	0.36 542

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 389	0.35 456	1.70 590	0.49 257	0.56 512	0.63 286	0.38 232	2.41 639	0.65 216	0.77 264	1.07 337	1.82 584	0.95 473	0.93 252	0.43 281	0.20 316	0.13 198	0.21 305	0.25 475	0.28 468	0.26 460

rrr	0.46 206	0.28 280	0.73 321	0.43 119	0.33 294	0.49 156	0.38 232	0.76 140	0.50 139	0.47 164	0.48 121	0.48 169	0.46 182	2.03 499	0.30 112	0.19 274	0.14 257	0.19 213	0.15 188	0.16 111	0.16 211

AEACV	0.37 125	0.24 159	0.52 150	0.47 203	0.51 483	0.37 51	0.38 232	0.65 88	0.53 163	0.42 131	0.56 168	0.46 155	0.60 307	0.53 87	0.30 112	0.16 118	0.13 198	0.18 188	0.15 188	0.17 154	0.14 125

SA	0.66 359	0.30 337	0.82 384	0.61 463	0.30 222	0.58 249	0.38 232	1.44 408	1.30 520	0.96 315	1.36 472	0.66 268	0.95 473	1.85 482	0.42 271	0.19 274	0.15 319	0.25 441	0.23 447	0.21 340	0.17 243

UDGNet	0.72 389	1.17 639	0.80 379	0.77 581	0.41 408	0.77 378	0.38 232	0.97 248	1.34 535	0.81 278	0.88 270	0.71 286	0.60 307	1.21 339	0.54 366	0.52 618	0.19 433	1.02 652	0.26 493	0.71 628	0.31 513

MIPNet	0.56 289	0.28 280	0.94 446	0.49 257	0.33 294	0.66 315	0.38 232	1.35 386	1.08 387	1.06 351	0.92 277	0.60 246	0.79 393	0.73 172	0.52 353	0.17 176	0.14 257	0.19 213	0.16 234	0.18 197	0.17 243

TRStereo	0.60 312	0.60 577	0.97 458	0.74 571	0.67 559	0.46 116	0.38 232	1.85 534	0.89 297	0.79 270	0.80 255	0.88 348	0.39 131	1.10 311	0.41 260	0.23 409	0.15 319	0.23 382	0.24 461	0.17 154	0.15 170

iGMRVC	0.56 289	0.30 337	0.73 321	0.50 269	0.27 148	0.65 306	0.38 232	1.05 286	0.64 202	1.12 377	0.96 286	0.83 326	0.60 307	1.52 421	0.46 313	0.22 382	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.26 435	0.18 270

test-1	0.52 238	0.26 221	1.04 487	0.56 399	0.32 272	0.61 273	0.38 232	1.10 311	0.91 306	0.78 267	1.01 307	0.77 299	0.52 249	0.60 122	0.42 271	0.17 176	0.14 257	0.20 266	0.17 263	0.20 295	0.23 409

test_xeample3	0.42 168	0.28 280	0.69 286	0.43 119	0.33 294	0.56 241	0.38 232	0.79 154	0.45 115	0.53 202	0.46 110	0.44 143	0.44 168	1.38 389	0.31 139	0.18 226	0.14 257	0.19 213	0.15 188	0.17 154	0.16 211

AFF-stereo	0.58 304	0.25 193	0.64 247	0.46 187	0.29 198	0.34 35	0.38 232	1.15 328	1.14 423	1.17 420	1.60 542	1.10 439	0.71 360	0.97 267	0.43 281	0.13 26	0.11 38	0.19 213	0.19 312	0.17 154	0.14 125

FENet	0.60 312	0.28 280	0.63 240	0.54 358	0.33 294	0.83 415	0.38 232	1.27 371	1.07 381	1.00 332	0.86 263	0.99 398	0.85 423	0.96 259	0.68 425	0.22 382	0.15 319	0.23 382	0.20 349	0.22 366	0.23 409

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 74	0.20 38	0.45 91	0.40 73	0.26 118	0.43 94	0.39 249	0.86 193	0.51 149	0.36 82	0.48 121	0.34 85	0.45 174	0.35 7	0.26 51	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.12 21

LACA2	0.27 18	0.21 65	0.44 76	0.35 11	0.18 3	0.39 60	0.39 249	0.56 40	0.27 18	0.29 27	0.33 42	0.36 95	0.26 33	0.45 48	0.22 1	0.15 79	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.16 111	0.11 3

Hybrid-DGEV-03	0.65 350	0.26 221	0.56 196	0.53 341	0.36 334	0.73 352	0.39 249	0.89 205	1.15 435	1.73 593	2.52 626	0.84 335	0.56 279	0.97 267	0.44 284	0.18 226	0.12 100	0.22 341	0.19 312	0.17 154	0.14 125

BStereo	0.38 132	0.25 193	1.42 559	0.42 103	0.28 175	0.55 232	0.39 249	0.55 34	0.52 156	0.36 82	0.35 51	0.37 108	0.29 52	0.64 133	0.38 231	0.13 26	0.14 257	0.15 46	0.19 312	0.15 75	0.16 211

Wave_Phase_stereo	0.45 198	0.25 193	1.42 559	0.42 103	0.28 175	1.78 592	0.39 249	0.72 122	0.52 156	0.36 82	0.35 51	0.37 108	0.29 52	0.64 133	0.38 231	0.13 26	0.14 257	0.15 46	0.19 312	0.15 75	0.16 211

WQFJA1	0.48 220	0.27 254	0.53 160	0.46 187	0.85 612	0.79 389	0.39 249	1.11 317	0.75 245	0.50 190	0.52 145	0.53 203	0.50 233	0.71 163	0.65 410	0.17 176	0.21 477	0.19 213	0.16 234	0.19 248	0.16 211

WQFJX	0.51 236	0.27 254	0.52 150	0.46 187	0.87 618	0.75 363	0.39 249	1.29 376	0.77 258	0.53 202	0.52 145	0.55 213	0.55 272	0.95 258	0.60 393	0.17 176	0.19 433	0.19 213	0.16 234	0.19 248	0.18 270

NLMM	0.48 220	0.27 254	0.53 160	0.46 187	0.85 612	0.79 389	0.39 249	1.12 320	0.75 245	0.50 190	0.52 145	0.53 203	0.50 233	0.72 167	0.65 410	0.17 176	0.21 477	0.19 213	0.16 234	0.19 248	0.16 211

2.5w	0.31 52	0.23 133	0.46 103	0.39 60	0.24 75	0.42 85	0.39 249	0.61 61	0.30 28	0.37 93	0.53 152	0.24 13	0.25 24	0.77 187	0.28 82	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.12 63	0.14 38	0.12 21

PAM	0.76 427	0.29 315	1.08 501	0.52 322	0.33 294	1.38 547	0.39 249	2.01 580	0.67 221	1.06 351	0.96 286	2.89 641	1.43 582	0.86 229	0.35 195	0.19 274	0.12 100	0.19 213	0.17 263	0.19 248	0.20 348

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 508	0.39 485	3.21 640	0.50 269	0.63 546	0.64 290	0.39 249	2.36 634	0.75 245	0.95 313	4.63 656	1.81 581	0.56 279	0.96 259	0.41 260	0.18 226	0.13 198	0.21 305	0.26 493	0.32 507	0.35 536

AIO-Stereo	0.37 125	0.25 193	0.51 140	0.47 203	0.23 54	0.45 109	0.39 249	1.07 301	0.52 156	0.41 124	0.48 121	0.52 196	0.25 24	0.72 167	0.30 112	0.16 118	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.13 69

11t1	0.52 238	0.28 280	0.68 274	0.51 301	0.28 175	0.83 415	0.39 249	1.22 360	0.63 197	0.84 287	0.74 235	0.68 273	0.68 346	0.91 242	0.57 378	0.21 351	0.18 415	0.19 213	0.16 234	0.20 295	0.21 369

test_4	0.53 250	0.22 98	0.56 196	0.54 358	0.32 272	0.64 290	0.39 249	0.80 163	0.62 194	0.92 305	1.87 587	0.68 273	0.42 148	1.16 328	0.37 219	0.15 79	0.13 198	0.20 266	0.22 424	0.20 295	0.15 170

MLCV	0.72 389	0.34 436	1.10 507	0.51 301	0.23 54	0.91 438	0.39 249	1.33 379	1.23 484	1.46 545	1.55 528	1.01 406	0.64 333	1.95 492	0.80 469	0.18 226	0.12 100	0.18 188	0.14 163	0.19 248	0.17 243

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 99	0.22 98	0.54 172	0.42 103	0.35 319	0.46 116	0.40 264	0.62 64	0.54 167	0.56 217	0.67 208	0.36 95	0.27 43	0.49 74	0.28 82	0.16 118	0.11 38	0.19 213	0.15 188	0.14 38	0.13 69

4.25_new	0.30 42	0.26 221	0.44 76	0.38 50	0.26 118	0.49 156	0.40 264	0.59 49	0.31 32	0.38 108	0.42 78	0.27 31	0.34 99	0.46 56	0.31 139	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4.5w_new	0.30 42	0.26 221	0.44 76	0.38 50	0.26 118	0.49 156	0.40 264	0.59 49	0.31 32	0.38 108	0.42 78	0.27 31	0.34 99	0.46 56	0.31 139	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 42	0.26 221	0.44 76	0.38 50	0.26 118	0.49 156	0.40 264	0.59 49	0.32 42	0.38 108	0.42 78	0.27 31	0.34 99	0.46 56	0.31 139	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

rvit_stereo_0081_aga	0.44 189	0.34 436	0.73 321	0.51 301	0.41 408	0.50 171	0.40 264	0.81 170	0.57 175	0.58 221	0.56 168	0.53 203	0.43 157	0.66 147	0.40 250	0.26 478	0.21 477	0.22 341	0.20 349	0.26 435	0.18 270

RSM	0.39 139	0.24 159	0.49 119	0.46 187	0.26 118	0.47 130	0.40 264	0.92 217	0.44 111	0.41 124	0.42 78	0.65 264	0.33 88	1.07 302	0.29 93	0.15 79	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.17 154	0.13 69

PCWNet_CMD	0.66 359	0.32 388	0.88 421	0.49 257	0.37 354	0.78 383	0.40 264	1.42 401	1.31 524	1.16 411	1.31 449	1.25 475	0.62 323	0.89 239	0.57 378	0.20 316	0.16 358	0.27 476	0.19 312	0.40 551	0.25 436

LoS	0.40 153	0.21 65	0.44 76	0.37 32	0.22 42	0.50 171	0.40 264	1.00 258	0.94 318	0.48 173	0.66 201	0.48 169	0.40 136	0.60 122	0.37 219	0.18 226	0.14 257	0.16 96	0.11 12	0.14 38	0.14 125
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_3	0.55 280	0.23 133	0.71 303	0.53 341	0.28 175	0.61 273	0.40 264	0.92 217	1.05 371	1.19 429	0.68 211	0.93 370	0.44 168	1.67 452	0.39 242	0.15 79	0.12 100	0.22 341	0.19 312	0.21 340	0.14 125

PSM-softLoss	0.78 437	0.31 372	0.77 360	0.58 423	0.32 272	0.56 241	0.40 264	1.18 337	0.70 233	1.24 455	1.07 337	0.83 326	0.52 249	5.36 613	0.53 360	0.24 427	0.15 319	0.25 441	0.22 424	0.20 295	0.25 436

KMStereo	0.78 437	0.31 372	0.77 360	0.58 423	0.32 272	0.56 241	0.40 264	1.18 337	0.70 233	1.24 455	1.07 337	0.83 326	0.52 249	5.36 613	0.53 360	0.24 427	0.15 319	0.25 441	0.22 424	0.20 295	0.25 436

rafts_anoy	0.52 238	0.29 315	0.59 222	0.59 436	0.50 471	0.53 209	0.40 264	1.11 317	1.03 361	0.84 287	0.83 257	0.68 273	0.54 264	0.72 167	0.51 346	0.19 274	0.14 257	0.24 402	0.26 493	0.21 340	0.18 270

CFNet_pseudo	0.66 359	0.32 388	0.86 400	0.48 235	0.39 387	0.70 340	0.40 264	1.33 379	1.22 481	1.16 411	1.34 465	1.24 471	0.64 333	0.98 270	0.59 385	0.21 351	0.16 358	0.33 545	0.19 312	0.36 530	0.25 436

sCroCo_RVC	0.49 229	0.40 492	1.02 479	0.65 506	0.60 536	0.52 198	0.40 264	0.83 183	0.61 191	0.44 144	0.74 235	0.49 178	0.50 233	0.63 132	0.48 325	0.26 478	0.27 544	0.23 382	0.22 424	0.29 479	0.25 436

EAI-Stereo	0.65 350	0.28 280	0.69 286	0.53 341	0.27 148	0.60 267	0.40 264	2.28 627	0.64 202	0.71 252	3.18 639	0.57 228	0.43 157	1.06 298	0.41 260	0.18 226	0.13 198	0.17 145	0.17 263	0.17 154	0.17 243

MSMDNet	0.66 359	0.32 388	0.87 412	0.49 257	0.37 354	0.79 389	0.40 264	1.43 407	1.31 524	1.15 401	1.31 449	1.24 471	0.63 329	0.88 234	0.57 378	0.21 351	0.16 358	0.26 460	0.19 312	0.39 547	0.24 424

ccs_rob	0.66 359	0.33 411	0.86 400	0.48 235	0.39 387	0.70 340	0.40 264	1.33 379	1.22 481	1.16 411	1.34 465	1.23 469	0.64 333	0.98 270	0.59 385	0.21 351	0.16 358	0.35 564	0.20 349	0.37 534	0.25 436

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 99	0.22 98	0.54 172	0.41 89	0.37 354	0.49 156	0.41 281	0.64 78	0.59 188	0.54 208	0.66 201	0.31 55	0.26 33	0.41 32	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.19 213	0.14 163	0.15 75	0.13 69

FACV-RUCA	0.63 330	0.34 436	0.82 384	0.62 474	0.65 551	0.81 407	0.41 281	1.44 408	1.07 381	0.86 294	1.14 375	0.61 251	0.69 350	0.80 202	0.53 360	0.28 508	0.19 433	0.47 606	0.21 395	0.35 523	0.25 436

RSM++	0.38 132	0.24 159	0.51 140	0.47 203	0.26 118	0.50 171	0.41 281	0.79 154	0.45 115	0.37 93	0.45 105	0.60 246	0.35 107	1.02 286	0.30 112	0.15 79	0.13 198	0.17 145	0.14 163	0.18 197	0.13 69

StereoVision	0.65 350	0.34 436	0.86 400	0.59 436	0.40 398	0.50 171	0.41 281	1.09 308	0.93 314	0.71 252	2.50 625	0.82 319	0.57 291	1.03 287	0.49 334	0.25 455	0.28 551	0.29 502	0.28 526	0.36 530	0.20 348

PSM-adaLoss	0.54 265	0.30 337	0.73 321	0.50 269	0.27 148	0.65 306	0.41 281	1.04 278	0.64 202	1.12 377	0.96 286	0.82 319	0.61 317	1.06 298	0.45 299	0.22 382	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.26 435	0.18 270

quiztm	0.48 220	0.26 221	0.52 150	0.49 257	0.55 508	0.45 109	0.42 286	1.45 413	0.81 270	0.79 270	1.14 375	0.57 228	0.32 80	0.58 108	0.36 207	0.17 176	0.12 100	0.17 145	0.14 163	0.18 197	0.15 170

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 99	0.22 98	0.53 160	0.41 89	0.36 334	0.48 139	0.42 286	0.63 71	0.57 175	0.54 208	0.64 193	0.32 64	0.26 33	0.41 32	0.31 139	0.17 176	0.12 100	0.19 213	0.15 188	0.14 38	0.13 69

2.75w_new	0.31 52	0.23 133	0.43 71	0.35 11	0.23 54	0.42 85	0.42 286	0.54 29	0.35 63	0.47 164	0.43 90	0.24 13	0.30 61	0.66 147	0.33 169	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

xyz-stereo-finetune	0.48 220	0.25 193	0.54 172	0.42 103	0.23 54	0.80 398	0.42 286	0.80 163	0.80 267	0.61 233	0.62 185	0.54 208	0.43 157	1.70 459	0.58 382	0.15 79	0.15 319	0.19 213	0.15 188	0.16 111	0.15 170

gcap-zeroshot	0.35 99	0.22 98	0.55 187	0.41 89	0.37 354	0.48 139	0.42 286	0.64 78	0.54 167	0.53 202	0.63 188	0.33 77	0.26 33	0.38 14	0.31 139	0.16 118	0.11 38	0.19 213	0.15 188	0.14 38	0.13 69

test_for_model	0.35 99	0.22 98	0.53 160	0.41 89	0.36 334	0.48 139	0.42 286	0.63 71	0.57 175	0.54 208	0.64 193	0.32 64	0.26 33	0.41 32	0.31 139	0.17 176	0.12 100	0.19 213	0.15 188	0.14 38	0.13 69

ff7	0.43 175	0.27 254	0.56 196	0.44 153	0.33 294	0.50 171	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.49 181	0.53 152	0.44 143	0.48 207	1.38 389	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 305	0.15 188	0.18 197	0.18 270

IGEVStereo-DCA	0.46 206	0.28 280	0.56 196	0.43 119	0.33 294	0.49 156	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.47 164	0.48 121	0.48 169	0.46 182	2.03 499	0.30 112	0.19 274	0.14 257	0.19 213	0.15 188	0.16 111	0.18 270

ffff	0.43 175	0.27 254	0.56 196	0.44 153	0.33 294	0.50 171	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.49 181	0.53 152	0.44 143	0.48 207	1.38 389	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 305	0.15 188	0.18 197	0.18 270

11t	0.43 175	0.27 254	0.56 196	0.44 153	0.33 294	0.50 171	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.49 181	0.53 152	0.44 143	0.48 207	1.38 389	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 305	0.15 188	0.18 197	0.18 270

testlalala	0.35 99	0.22 98	0.55 187	0.41 89	0.37 354	0.48 139	0.42 286	0.64 78	0.54 167	0.53 202	0.63 188	0.33 77	0.26 33	0.38 14	0.31 139	0.16 118	0.11 38	0.19 213	0.15 188	0.14 38	0.13 69

anonymousdsp	0.43 175	0.27 254	0.53 160	0.44 153	0.32 272	0.50 171	0.42 286	0.89 205	0.51 149	0.49 181	0.53 152	0.47 162	0.47 193	1.33 372	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 305	0.15 188	0.18 197	0.18 270

CASS	0.65 350	0.34 436	0.72 309	0.56 399	0.27 148	0.78 383	0.42 286	1.59 453	0.86 285	1.30 484	1.25 422	0.87 344	0.84 420	0.84 219	0.54 366	0.35 564	0.19 433	0.26 460	0.21 395	0.28 468	0.42 566
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.56 289	0.27 254	0.60 225	0.43 119	0.31 250	0.83 415	0.42 286	1.14 326	1.04 366	0.73 258	0.75 237	1.11 443	1.01 502	0.81 208	0.51 346	0.20 316	0.14 257	0.24 402	0.15 188	0.24 409	0.25 436

ccc-4	0.43 175	0.27 254	0.56 196	0.44 153	0.33 294	0.50 171	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.49 181	0.53 152	0.44 143	0.48 207	1.38 389	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 305	0.15 188	0.18 197	0.18 270

BUS	0.74 412	0.32 388	0.68 274	0.54 358	0.44 435	2.34 628	0.42 286	2.16 608	0.98 337	1.20 433	1.11 359	1.03 413	0.62 323	0.91 242	0.70 429	0.24 427	0.17 390	0.25 441	0.22 424	0.22 366	0.22 389

NINENet	0.77 429	0.37 473	0.78 370	0.62 474	0.51 483	2.34 628	0.42 286	1.83 529	1.04 366	1.14 395	1.23 416	1.03 413	0.62 323	1.24 347	0.70 429	0.28 508	0.23 512	0.31 521	0.21 395	0.26 435	0.25 436

IGEV-Stereo	0.43 175	0.27 254	0.54 172	0.45 171	0.32 272	0.50 171	0.42 286	0.90 213	0.51 149	0.49 181	0.53 152	0.47 162	0.47 193	1.32 368	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 305	0.15 188	0.18 197	0.18 270
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ROB_FTStereo_v2	0.54 265	0.30 337	0.73 321	0.50 269	0.27 148	0.64 290	0.42 286	1.05 286	0.64 202	1.12 377	0.96 286	0.83 326	0.60 307	1.12 318	0.46 313	0.22 382	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.26 435	0.18 270

RAFT-345	0.84 466	0.25 193	0.66 264	0.50 269	0.27 148	0.54 219	0.42 286	0.83 183	1.11 404	1.32 498	2.34 616	0.86 340	0.54 264	5.72 625	0.47 320	0.18 226	0.13 198	0.22 341	0.17 263	0.17 154	0.16 211

TestStereo	0.64 342	0.39 485	0.71 303	0.51 301	0.27 148	0.56 241	0.42 286	1.03 272	0.91 306	0.80 273	1.00 302	0.68 273	0.52 249	3.25 571	0.45 299	0.22 382	0.15 319	0.24 402	0.18 287	0.27 449	0.16 211

222	1.61 600	0.29 315	0.67 270	0.56 399	0.29 198	1.06 487	0.42 286	2.17 614	1.31 524	1.31 494	1.52 520	0.92 368	0.94 468	1.76 472	17.65 691	0.24 427	0.20 453	0.21 305	0.19 312	0.22 366	0.23 409

111	0.60 312	0.23 133	0.70 292	0.43 119	0.24 75	0.72 347	0.42 286	1.18 337	1.41 572	0.80 273	1.38 479	1.10 439	0.79 393	0.96 259	0.58 382	0.18 226	0.13 198	0.17 145	0.15 188	0.17 154	0.19 314

NLMM1	0.56 289	0.27 254	0.60 225	0.47 203	0.74 580	0.68 327	0.43 309	1.83 529	1.04 366	0.59 229	0.62 185	0.51 188	0.47 193	1.33 372	0.57 378	0.18 226	0.21 477	0.20 266	0.17 263	0.20 295	0.15 170

DDVS	0.78 437	0.41 499	0.94 446	0.60 448	0.43 426	1.30 534	0.43 309	1.40 398	0.91 306	1.20 433	1.15 384	1.43 513	0.64 333	2.18 515	0.89 491	0.28 508	0.22 499	0.26 460	0.23 447	0.31 498	0.33 526

SMFormer	0.75 421	0.30 337	0.86 400	0.46 187	0.26 118	0.82 409	0.43 309	2.05 588	1.39 561	1.23 448	1.47 507	0.98 392	0.95 473	1.71 461	0.82 476	0.24 427	0.20 453	0.22 341	0.21 395	0.23 394	0.24 424

tta	0.75 421	0.30 337	0.86 400	0.46 187	0.26 118	0.82 409	0.43 309	2.05 588	1.39 561	1.23 448	1.47 507	0.98 392	0.95 473	1.71 461	0.82 476	0.24 427	0.20 453	0.22 341	0.21 395	0.18 197	0.18 270

qqq1	0.72 389	0.30 337	0.86 400	0.46 187	0.26 118	0.82 409	0.43 309	2.05 588	1.39 561	1.23 448	1.47 507	0.98 392	0.95 473	1.71 461	0.44 284	0.24 427	0.20 453	0.18 188	0.15 188	0.18 197	0.18 270

fff1	0.72 389	0.30 337	0.86 400	0.46 187	0.26 118	0.82 409	0.43 309	2.05 588	1.39 561	1.23 448	1.47 507	0.98 392	0.95 473	1.71 461	0.44 284	0.24 427	0.20 453	0.18 188	0.15 188	0.18 197	0.18 270

TestStereo1	0.63 330	0.28 280	0.75 342	0.76 578	0.31 250	0.48 139	0.43 309	1.30 377	1.21 475	0.97 319	1.31 449	0.64 261	0.77 381	1.75 467	0.42 271	0.20 316	0.15 319	0.22 341	0.18 287	0.21 340	0.17 243

SA-5K	0.63 330	0.28 280	0.75 342	0.76 578	0.31 250	0.48 139	0.43 309	1.30 377	1.21 475	0.97 319	1.31 449	0.64 261	0.77 381	1.75 467	0.42 271	0.20 316	0.15 319	0.22 341	0.18 287	0.21 340	0.17 243

GMOStereo	0.53 250	0.26 221	0.65 254	0.50 269	0.29 198	0.52 198	0.43 309	0.89 205	0.96 325	1.41 534	1.14 375	0.85 336	0.56 279	0.59 110	0.38 231	0.16 118	0.14 257	0.24 402	0.21 395	0.20 295	0.15 170

error version	0.53 250	0.26 221	0.65 254	0.50 269	0.29 198	0.52 198	0.43 309	0.89 205	0.96 325	1.41 534	1.14 375	0.85 336	0.56 279	0.59 110	0.38 231	0.16 118	0.14 257	0.24 402	0.21 395	0.20 295	0.15 170

test-v	0.53 250	0.26 221	0.65 254	0.50 269	0.29 198	0.52 198	0.43 309	0.89 205	0.96 325	1.41 534	1.14 375	0.85 336	0.56 279	0.59 110	0.38 231	0.16 118	0.14 257	0.24 402	0.21 395	0.20 295	0.15 170

Pruner-Stereo	0.62 323	0.29 315	0.70 292	0.61 463	0.31 250	0.63 286	0.43 309	1.17 332	0.99 344	1.53 560	1.08 342	0.95 382	0.55 272	1.35 378	0.51 346	0.23 409	0.14 257	0.24 402	0.21 395	0.21 340	0.23 409

test-2	0.53 250	0.26 221	0.65 254	0.50 269	0.29 198	0.52 198	0.43 309	0.89 205	0.96 325	1.41 534	1.14 375	0.85 336	0.56 279	0.59 110	0.38 231	0.16 118	0.14 257	0.24 402	0.21 395	0.20 295	0.15 170

GMStereo	0.55 280	0.45 516	0.94 446	0.50 269	0.32 272	0.64 290	0.43 309	1.00 258	1.40 566	0.82 282	0.73 230	0.51 188	0.45 174	0.85 225	0.55 371	0.24 427	0.15 319	0.20 266	0.21 395	0.31 498	0.24 424
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
gasm-f	0.34 87	0.22 98	0.42 65	0.43 119	0.31 250	0.39 60	0.44 323	0.74 134	0.33 47	0.34 63	0.64 193	0.32 64	0.46 182	0.55 96	0.28 82	0.21 351	0.12 100	0.17 145	0.12 63	0.18 197	0.14 125

DA	0.43 175	0.23 133	0.49 119	0.50 269	0.25 100	1.08 490	0.44 323	1.18 337	0.58 179	0.46 159	0.64 193	0.54 208	0.47 193	0.46 56	0.32 151	0.19 274	0.13 198	0.19 213	0.13 124	0.18 197	0.14 125

GGEV	0.43 175	0.23 133	0.49 119	0.50 269	0.25 100	1.08 490	0.44 323	1.18 337	0.58 179	0.46 159	0.64 193	0.54 208	0.47 193	0.46 56	0.32 151	0.19 274	0.13 198	0.19 213	0.13 124	0.18 197	0.14 125

DFGA-Net	0.72 389	0.40 492	1.40 552	0.52 322	0.45 442	0.83 415	0.44 323	1.28 375	1.08 387	0.99 327	1.19 402	0.70 283	0.55 272	2.14 509	1.16 538	0.18 226	0.16 358	0.24 402	0.23 447	0.27 449	0.25 436

AIO_test	0.35 99	0.22 98	0.44 76	0.43 119	0.27 148	0.57 246	0.44 323	0.79 154	0.41 93	0.32 48	0.47 114	0.46 155	0.30 61	0.69 155	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.13 124	0.15 75	0.12 21

ours_stereo	0.39 139	0.28 280	0.51 140	0.46 187	0.30 222	0.40 68	0.44 323	0.73 128	0.56 173	0.35 73	0.56 168	0.46 155	0.33 88	1.11 314	0.32 151	0.16 118	0.13 198	0.19 213	0.15 188	0.19 248	0.14 125

rvit_stereo_0083	0.47 214	0.33 411	0.81 380	0.56 399	0.36 334	0.50 171	0.44 323	0.68 107	0.95 320	0.49 181	0.57 173	0.55 213	0.49 224	0.88 234	0.46 313	0.25 455	0.25 530	0.24 402	0.20 349	0.24 409	0.17 243

rvit_stereo_0081	0.44 189	0.33 411	0.64 247	0.54 358	0.35 319	0.41 75	0.44 323	0.66 96	0.95 320	0.48 173	0.52 145	0.50 184	0.46 182	0.82 212	0.44 284	0.25 455	0.20 453	0.22 341	0.19 312	0.25 422	0.17 243

rvit_stereo_0082	0.44 189	0.33 411	0.64 247	0.54 358	0.35 319	0.41 75	0.44 323	0.66 96	0.95 320	0.48 173	0.52 145	0.50 184	0.46 182	0.82 212	0.44 284	0.25 455	0.20 453	0.22 341	0.19 312	0.25 422	0.17 243

CFNet_ucs	0.70 380	0.33 411	0.88 421	0.50 269	0.43 426	0.74 357	0.44 323	1.60 457	1.29 514	1.22 442	1.54 526	1.09 436	0.63 329	0.99 277	0.59 385	0.25 455	0.20 453	0.37 575	0.21 395	0.40 551	0.28 483

LoS_RVC	0.42 168	0.26 221	0.40 49	0.44 153	0.82 607	0.51 191	0.44 323	0.64 78	0.41 93	0.44 144	0.78 244	0.44 143	0.47 193	0.56 99	0.36 207	0.13 26	0.12 100	0.14 13	0.10 2	0.13 5	0.84 637

RAFT_CTSACE	0.63 330	0.26 221	0.88 421	0.55 383	0.51 483	0.71 344	0.44 323	0.80 163	0.97 332	0.97 319	1.84 582	1.18 457	0.68 346	1.47 414	0.36 207	0.16 118	0.15 319	0.21 305	0.20 349	0.20 295	0.14 125

dad	0.86 475	0.66 588	1.06 492	0.56 399	0.37 354	0.76 371	0.44 323	1.17 332	1.50 585	1.44 541	1.27 432	1.34 501	0.75 370	2.52 544	0.84 481	0.42 592	0.27 544	0.83 642	0.26 493	0.41 554	0.29 490

PSMNet-ADL	0.72 389	0.35 456	0.62 237	0.69 541	0.46 454	1.14 502	0.44 323	1.37 389	1.01 353	0.83 284	1.17 393	1.33 497	0.96 480	1.43 403	0.95 504	0.33 547	0.22 499	0.21 305	0.23 447	0.27 449	0.29 490

NF-Stereo	0.80 444	0.30 337	0.75 342	0.60 448	0.31 250	0.64 290	0.44 323	1.21 352	0.90 301	1.29 476	1.02 315	0.82 319	0.57 291	5.40 618	0.48 325	0.23 409	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.20 295	0.30 503

OCTAStereo	0.80 444	0.30 337	0.75 342	0.60 448	0.31 250	0.64 290	0.44 323	1.21 352	0.90 301	1.29 476	1.01 307	0.82 319	0.57 291	5.35 612	0.48 325	0.24 427	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.20 295	0.30 503

RAFT_R40	0.83 461	0.28 280	0.73 321	0.59 436	0.31 250	0.69 333	0.44 323	1.10 311	0.95 320	1.47 546	1.10 353	1.00 399	0.85 423	5.53 620	0.46 313	0.22 382	0.13 198	0.23 382	0.20 349	0.23 394	0.18 270

RE-Stereo	0.80 444	0.30 337	0.75 342	0.60 448	0.31 250	0.64 290	0.44 323	1.21 352	0.90 301	1.29 476	1.01 307	0.81 314	0.57 291	5.37 615	0.48 325	0.24 427	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.20 295	0.30 503

TVStereo	0.80 444	0.30 337	0.75 342	0.60 448	0.31 250	0.64 290	0.44 323	1.21 352	0.90 301	1.29 476	1.01 307	0.81 314	0.57 291	5.37 615	0.48 325	0.24 427	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.20 295	0.30 503

xxxx	1.51 590	0.28 280	0.68 274	0.54 358	0.28 175	1.16 510	0.44 323	2.19 617	1.29 514	1.09 361	1.36 472	1.22 464	0.85 423	1.79 475	15.70 690	0.24 427	0.21 477	0.21 305	0.20 349	0.22 366	0.23 409

gcap_with_dpt	0.35 99	0.22 98	0.56 196	0.42 103	0.35 319	0.50 171	0.45 343	0.62 64	0.49 132	0.54 208	0.66 201	0.32 64	0.30 61	0.38 14	0.28 82	0.16 118	0.11 38	0.19 213	0.14 163	0.14 38	0.13 69

MM-Stereo_test2	0.43 175	0.24 159	0.67 270	0.51 301	0.32 272	0.55 232	0.45 343	0.97 248	0.77 258	0.59 229	0.51 140	0.49 178	0.42 148	0.80 202	0.30 112	0.15 79	0.13 198	0.18 188	0.14 163	0.19 248	0.14 125

SDNR	1.62 601	0.51 540	2.17 618	0.53 341	0.56 512	3.80 662	0.45 343	1.54 442	1.29 514	1.33 507	2.41 620	1.08 426	0.96 480	11.18 688	1.16 538	0.66 638	0.63 652	0.43 596	0.32 563	0.64 619	0.67 626

anonymousa	0.72 389	0.27 254	0.75 342	0.47 203	0.63 546	1.43 558	0.45 343	1.24 366	0.89 297	1.28 469	1.75 572	1.62 551	1.13 537	0.69 155	0.59 385	0.19 274	0.16 358	0.23 382	0.25 475	0.20 295	0.18 270

RCA-Stereo	0.50 234	0.23 133	0.58 216	0.48 235	0.33 294	0.55 232	0.45 343	0.97 248	1.38 556	0.68 246	1.05 331	0.63 258	0.80 399	0.59 110	0.32 151	0.17 176	0.12 100	0.17 145	0.14 163	0.16 111	0.14 125

DisPM	0.66 359	0.28 280	0.72 309	0.61 463	0.35 319	0.62 282	0.45 343	1.02 267	0.99 344	1.56 570	1.10 353	0.80 309	0.59 303	2.37 531	0.41 260	0.23 409	0.14 257	0.23 382	0.21 395	0.20 295	0.25 436

pcwnet_v2	0.97 504	0.37 473	4.33 648	0.62 474	0.54 502	0.79 389	0.45 343	2.02 584	1.58 595	1.42 540	1.64 553	1.09 436	0.79 393	1.24 347	0.67 421	0.32 538	0.25 530	0.29 502	0.27 505	0.37 534	0.35 536

DN-CSS_ROB	0.64 342	0.32 388	1.05 488	0.55 383	0.40 398	0.54 219	0.45 343	1.21 352	0.93 314	1.03 346	1.47 507	0.69 279	0.63 329	1.76 472	0.49 334	0.18 226	0.14 257	0.25 441	0.22 424	0.22 366	0.20 348

NLCSM	0.52 238	0.28 280	0.55 187	0.52 322	0.74 580	0.72 347	0.46 351	0.96 245	0.65 216	0.63 237	0.51 140	0.48 169	0.61 317	1.32 368	0.70 429	0.19 274	0.20 453	0.21 305	0.18 287	0.22 366	0.20 348

mms	0.40 153	0.27 254	0.52 150	0.46 187	0.32 272	0.43 94	0.46 351	0.70 115	0.46 121	0.35 73	0.58 176	0.44 143	0.30 61	1.36 383	0.33 169	0.16 118	0.13 198	0.18 188	0.15 188	0.19 248	0.15 170

AE-Stereo	0.49 229	0.27 254	0.67 270	0.60 448	0.39 387	0.67 320	0.46 351	1.18 337	1.09 395	0.47 164	0.75 237	0.69 279	0.47 193	0.59 110	0.40 250	0.16 118	0.15 319	0.21 305	0.20 349	0.19 248	0.15 170

HH	0.63 330	0.30 337	0.77 360	0.50 269	0.32 272	0.49 156	0.46 351	1.65 469	0.64 202	0.69 247	1.09 347	1.63 556	0.85 423	1.90 485	0.37 219	0.18 226	0.13 198	0.19 213	0.17 263	0.19 248	0.16 211

HanStereo	0.63 330	0.30 337	0.77 360	0.50 269	0.32 272	0.49 156	0.46 351	1.65 469	0.64 202	0.69 247	1.09 347	1.63 556	0.85 423	1.90 485	0.37 219	0.18 226	0.13 198	0.19 213	0.17 263	0.19 248	0.16 211

ACVNet	0.63 330	0.31 372	0.54 172	0.54 358	0.36 334	0.80 398	0.46 351	1.37 389	1.07 381	0.93 306	1.30 443	1.08 426	0.85 423	0.80 202	0.94 500	0.21 351	0.19 433	0.21 305	0.18 287	0.22 366	0.18 270

hitnet-ft	0.79 441	0.35 456	0.57 209	0.58 423	0.42 414	0.96 461	0.46 351	1.47 417	1.33 532	1.19 429	1.22 412	1.81 581	0.98 490	1.66 451	0.94 500	0.33 547	0.28 551	0.34 555	0.27 505	0.35 523	0.31 513

FADNet_RVC	0.83 461	0.51 540	1.83 603	0.54 358	0.42 414	1.19 517	0.46 351	1.51 431	1.09 395	0.89 298	1.24 418	0.91 360	0.87 436	2.11 507	1.11 532	0.27 494	0.22 499	0.31 521	0.28 526	0.43 565	0.38 553

Foundation-i1a	0.37 125	0.18 8	0.37 15	0.34 5	0.19 9	0.51 191	0.47 359	1.01 265	0.42 98	0.51 197	0.44 99	0.57 228	0.57 291	0.78 194	0.29 93	0.15 79	0.11 38	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.13 69

WQFJX1	0.57 297	0.26 221	0.54 172	0.48 235	0.72 572	0.68 327	0.47 359	2.46 643	0.71 237	0.54 208	0.50 134	0.53 203	0.51 242	1.36 383	0.60 393	0.18 226	0.20 453	0.20 266	0.16 234	0.20 295	0.20 348

2w_stereo	0.32 60	0.24 159	0.45 91	0.39 60	0.22 42	0.46 116	0.47 359	0.69 110	0.42 98	0.43 138	0.50 134	0.24 13	0.45 174	0.47 67	0.29 93	0.12 9	0.10 9	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.13 69

HUF	0.36 115	0.23 133	0.52 150	0.40 73	0.22 42	0.54 219	0.47 359	0.82 178	0.43 103	0.36 82	0.43 90	0.50 184	0.42 148	0.64 133	0.29 93	0.17 176	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.15 75	0.14 125

ITSA-stereo	0.82 455	0.36 466	0.82 384	0.54 358	0.31 250	0.80 398	0.47 359	2.17 614	1.67 602	1.13 392	1.13 371	0.94 373	0.86 431	2.46 539	1.00 514	0.26 478	0.23 512	0.28 491	0.27 505	0.28 468	0.36 542

anonymousdsp2	0.53 250	0.27 254	0.74 338	0.48 235	0.29 198	0.76 371	0.47 359	1.61 460	0.82 276	0.77 264	0.77 242	0.75 293	0.47 193	1.03 287	0.40 250	0.18 226	0.13 198	0.18 188	0.13 124	0.19 248	0.18 270

x	0.54 265	0.31 372	0.61 230	0.47 203	0.30 222	0.67 320	0.47 359	1.53 439	0.79 266	0.81 278	0.83 257	0.78 303	0.70 355	0.70 159	0.62 400	0.21 351	0.19 433	0.22 341	0.19 312	0.21 340	0.20 348

dd	0.59 309	0.48 527	0.97 458	0.55 383	0.32 272	0.64 290	0.47 359	1.02 267	1.34 535	0.78 267	0.86 263	0.58 235	0.54 264	1.01 283	0.86 486	0.28 508	0.18 415	0.26 460	0.19 312	0.32 507	0.24 424

ACRE	0.61 319	0.33 411	1.01 472	0.58 423	0.49 464	0.75 363	0.47 359	1.06 299	0.95 320	1.37 519	1.55 528	0.62 255	0.46 182	0.83 214	0.70 429	0.23 409	0.15 319	0.19 213	0.16 234	0.18 197	0.21 369

AnonymousM	0.59 309	1.11 633	0.41 56	0.44 153	0.32 272	0.43 94	0.47 359	1.05 286	0.64 202	0.98 324	0.63 188	0.67 271	0.43 157	0.59 110	0.41 260	0.20 316	0.15 319	1.84 662	0.84 650	0.14 38	0.13 69

DMCA-RVC	0.74 412	0.40 492	1.27 536	0.66 512	0.49 464	0.77 378	0.47 359	1.35 386	1.01 353	1.53 560	1.01 307	1.29 489	0.82 408	1.31 364	0.78 458	0.27 494	0.21 477	0.35 564	0.27 505	0.32 507	0.24 424

DMCA	0.67 370	0.34 436	0.90 431	0.51 301	0.44 435	0.86 428	0.47 359	1.42 401	1.02 357	1.17 420	1.12 366	1.23 469	0.75 370	0.78 194	0.95 504	0.25 455	0.19 433	0.27 476	0.19 312	0.24 409	0.27 471

CFNet	0.96 498	0.36 466	1.01 472	0.62 474	0.42 414	0.99 471	0.47 359	1.90 549	1.32 528	0.99 327	1.39 483	1.10 439	0.86 431	5.58 623	0.79 464	0.23 409	0.17 390	0.28 491	0.27 505	0.26 435	0.21 369

Foundation-i1c-attn	0.35 99	0.17 3	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.51 191	0.48 372	0.96 245	0.37 73	0.42 131	0.43 90	0.52 196	0.49 224	0.66 147	0.29 93	0.15 79	0.12 100	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.12 21

Foundation-i1	0.40 153	0.19 22	0.36 9	0.42 103	0.32 272	0.54 219	0.48 372	1.18 337	0.52 156	0.54 208	0.54 164	0.58 235	0.49 224	0.65 144	0.32 151	0.16 118	0.13 198	0.15 46	0.14 163	0.14 38	0.13 69

fffft	0.38 132	0.23 133	0.51 140	0.44 153	0.32 272	0.43 94	0.48 372	0.76 140	0.36 66	0.44 144	0.34 47	0.38 117	0.31 70	1.31 364	0.32 151	0.14 50	0.11 38	0.19 213	0.15 188	0.16 111	0.16 211
1: 1. 1
rvit_stereo_0075_2	0.64 342	0.46 518	1.05 488	0.66 512	0.66 555	0.53 209	0.48 372	1.20 350	1.12 408	0.76 259	0.92 277	0.78 303	0.53 257	1.03 287	0.59 385	0.37 572	0.28 551	0.40 589	0.31 555	0.37 534	0.32 520

test_sample1	0.61 319	0.29 315	0.75 342	0.50 269	0.31 250	0.76 371	0.48 372	1.59 453	0.84 281	0.90 299	0.94 282	0.88 348	0.95 473	1.16 328	0.67 421	0.22 382	0.18 415	0.20 266	0.19 312	0.21 340	0.21 369

tt1	0.62 323	0.32 388	0.51 140	0.54 358	0.26 118	1.16 510	0.48 372	0.95 237	2.47 643	0.57 219	0.77 242	0.49 178	0.81 403	1.55 429	0.32 151	0.20 316	0.12 100	0.24 402	0.15 188	0.19 248	0.20 348

EKT-Stereo	0.53 250	0.30 337	0.73 321	0.58 423	0.60 536	0.51 191	0.48 372	0.94 232	0.90 301	0.71 252	0.88 270	0.77 299	0.43 157	1.07 302	0.40 250	0.22 382	0.16 358	0.21 305	0.18 287	0.20 295	0.22 389

DCRE	0.82 455	0.26 221	0.70 292	0.58 423	0.44 435	0.54 219	0.48 372	0.95 237	0.78 262	0.78 267	7.33 673	0.86 340	0.52 249	0.76 184	0.41 260	0.16 118	0.16 358	0.19 213	0.17 263	0.18 197	0.17 243

CIPLG	0.62 323	0.33 411	0.96 456	0.58 423	0.50 471	0.75 363	0.48 372	1.05 286	0.96 325	1.40 532	1.57 536	0.64 261	0.48 207	0.89 239	0.70 429	0.23 409	0.15 319	0.19 213	0.16 234	0.19 248	0.21 369

IPLGR_C	0.62 323	0.33 411	0.99 462	0.58 423	0.49 464	0.76 371	0.48 372	1.10 311	0.96 325	1.40 532	1.56 532	0.62 255	0.48 207	0.80 202	0.71 435	0.23 409	0.15 319	0.19 213	0.16 234	0.19 248	0.21 369

cf-r	0.73 407	0.30 337	0.77 360	0.55 383	0.63 546	0.78 383	0.48 372	1.79 517	1.15 435	1.13 392	1.26 429	1.43 513	0.87 436	1.40 400	0.85 484	0.25 455	0.18 415	0.22 341	0.23 447	0.19 248	0.19 314

StereoDRNet-Refined	0.80 444	0.41 499	0.88 421	0.62 474	0.42 414	1.33 539	0.48 372	1.52 433	1.17 448	1.45 543	1.44 497	1.44 518	0.90 448	1.26 351	1.24 547	0.20 316	0.16 358	0.27 476	0.24 461	0.25 422	0.28 483
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Foundation-i1b	0.36 115	0.18 8	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.53 209	0.49 384	1.00 258	0.35 63	0.47 164	0.43 90	0.56 224	0.53 257	0.66 147	0.28 82	0.16 118	0.11 38	0.14 13	0.13 124	0.14 38	0.12 21

xyz-stereo	7.16 679	0.22 98	69.90 716	0.42 103	0.21 24	32.92 706	0.49 384	0.87 195	0.76 254	1.38 525	27.04 700	1.19 458	1.16 540	4.69 598	0.97 509	0.16 118	0.12 100	0.20 266	0.14 163	0.16 111	0.12 21

DispNO	0.93 493	0.30 337	1.34 549	0.55 383	0.55 508	0.89 431	0.49 384	1.48 419	1.21 475	1.17 420	1.27 432	1.19 458	0.90 448	5.23 610	0.74 442	0.22 382	0.17 390	0.24 402	0.21 395	0.19 248	0.20 348

AACVNet	0.86 475	0.35 456	0.79 373	0.82 599	0.39 387	0.76 371	0.49 384	1.61 460	0.81 270	1.08 355	1.33 458	1.30 490	0.93 463	4.34 592	0.74 442	0.25 455	0.21 477	0.28 491	0.22 424	0.29 479	0.25 436

MMNet	0.84 466	0.32 388	1.09 504	0.60 448	0.59 533	1.85 600	0.49 384	1.51 431	1.27 504	1.37 519	1.15 384	1.26 479	1.18 546	1.67 452	1.22 545	0.19 274	0.18 415	0.23 382	0.22 424	0.25 422	0.21 369

UNet	0.83 461	0.34 436	1.31 540	0.58 423	0.74 580	1.58 571	0.49 384	1.41 399	1.04 366	1.21 437	1.08 342	1.54 539	1.12 533	1.65 447	1.09 526	0.23 409	0.17 390	0.25 441	0.20 349	0.25 422	0.22 389

HITNet	0.65 350	0.40 492	0.77 360	0.48 235	0.24 75	1.05 484	0.49 384	1.76 503	1.02 357	1.18 425	1.18 395	0.89 356	0.80 399	0.85 225	0.79 464	0.17 176	0.12 100	0.21 305	0.17 263	0.29 479	0.15 170
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
CBMV_ROB	0.90 485	0.44 509	0.63 240	0.51 301	0.37 354	1.25 527	0.49 384	1.77 507	1.27 504	1.41 534	2.00 598	1.33 497	1.08 525	2.17 512	0.76 450	0.43 598	0.42 620	0.47 606	0.44 608	0.41 554	0.36 542

PWC_ROB	1.24 562	0.76 605	2.46 628	0.72 559	0.78 595	1.15 508	0.49 384	1.75 496	1.92 623	2.31 630	3.07 637	1.59 547	1.40 579	2.46 539	2.10 616	0.33 547	0.22 499	0.35 564	0.24 461	0.38 543	0.41 562

AIO-test2	0.57 297	0.28 280	0.63 240	0.61 463	0.58 525	0.79 389	0.51 393	1.18 337	1.40 566	0.63 237	1.15 384	0.51 188	0.43 157	1.09 308	0.35 195	0.21 351	0.17 390	0.26 460	0.30 547	0.20 295	0.19 314

rvit_0105_6	0.53 250	0.37 473	0.98 461	0.65 506	0.38 376	0.51 191	0.51 393	0.77 144	1.20 469	0.54 208	0.55 165	0.65 264	0.53 257	0.94 255	0.44 284	0.32 538	0.32 581	0.28 491	0.24 461	0.28 468	0.21 369

ACVNet-DCA	0.56 289	0.31 372	0.50 130	0.54 358	0.26 118	1.18 513	0.51 393	1.42 401	0.78 262	0.58 221	0.79 250	0.48 169	0.88 441	1.46 410	0.32 151	0.20 316	0.12 100	0.25 441	0.15 188	0.22 366	0.21 369

xx1	0.67 370	0.31 372	0.50 130	0.54 358	0.26 118	1.18 513	0.51 393	0.93 226	3.05 657	0.58 221	0.79 250	0.95 382	0.77 381	1.46 410	0.32 151	0.20 316	0.12 100	0.24 402	0.23 447	0.22 366	0.21 369

1test111	0.54 265	0.31 372	0.50 130	0.54 358	0.26 118	1.18 513	0.51 393	1.42 401	0.78 262	0.58 221	0.79 250	0.48 169	0.88 441	0.88 234	0.59 385	0.20 316	0.12 100	0.25 441	0.15 188	0.22 366	0.21 369

cc1	0.64 342	0.31 372	0.50 130	0.54 358	0.26 118	1.18 513	0.51 393	0.93 226	3.05 657	0.58 221	0.79 250	0.48 169	0.88 441	1.46 410	0.32 151	0.20 316	0.12 100	0.25 441	0.15 188	0.19 248	0.19 314

IER	0.70 380	0.31 372	1.02 479	0.48 235	0.52 495	1.34 541	0.51 393	1.17 332	0.99 344	1.23 448	1.34 465	1.12 444	1.11 530	0.99 277	0.71 435	0.20 316	0.16 358	0.21 305	0.21 395	0.20 295	0.19 314

GANet-ADL	0.60 312	0.35 456	0.72 309	0.64 492	0.40 398	0.68 327	0.51 393	1.49 421	1.12 408	0.95 313	1.08 342	0.91 360	0.57 291	0.76 184	0.55 371	0.26 478	0.18 415	0.18 188	0.16 234	0.23 394	0.25 436

AAGNet	1.83 616	0.28 280	0.72 309	0.61 463	0.32 272	0.67 320	0.51 393	0.96 245	0.98 337	1.47 546	1.20 407	1.00 399	1.18 546	2.83 555	22.77 698	0.22 382	0.13 198	0.22 341	0.19 312	0.23 394	0.15 170

GwcNet-RSSM	0.77 429	0.32 388	1.01 472	0.62 474	0.54 502	0.78 383	0.51 393	1.73 488	1.20 469	1.09 361	1.37 474	1.46 523	0.85 423	1.53 425	1.09 526	0.25 455	0.18 415	0.23 382	0.24 461	0.20 295	0.19 314

DANet	1.08 536	0.61 579	1.32 543	0.85 608	0.72 572	1.37 544	0.51 393	1.54 442	1.15 435	1.78 598	1.54 526	2.01 606	1.11 530	2.90 558	2.00 612	0.33 547	0.30 567	0.40 589	0.30 547	0.44 571	0.45 578
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test_sample4	0.69 376	0.33 411	0.91 434	0.51 301	0.30 222	0.92 445	0.52 404	1.87 540	1.15 435	1.14 395	1.18 395	0.87 344	0.75 370	1.18 334	0.68 425	0.25 455	0.20 453	0.26 460	0.26 493	0.26 435	0.25 436

test_sample3	0.68 374	0.32 388	0.88 421	0.52 322	0.30 222	0.97 465	0.52 404	1.86 537	1.15 435	1.08 355	1.11 359	0.88 348	0.71 360	1.17 332	0.68 425	0.25 455	0.20 453	0.25 441	0.25 475	0.25 422	0.25 436

ProNet	0.43 175	0.28 280	0.58 216	0.43 119	0.30 222	0.56 241	0.52 404	1.00 258	0.58 179	0.44 144	0.49 131	0.43 137	0.43 157	1.28 356	0.36 207	0.15 79	0.13 198	0.19 213	0.16 234	0.17 154	0.16 211

test_5	0.65 350	0.30 337	0.75 342	0.67 524	0.50 471	0.92 445	0.52 404	1.39 396	1.12 408	0.76 259	1.11 359	1.00 399	0.90 448	1.53 425	0.45 299	0.18 226	0.13 198	0.23 382	0.22 424	0.21 340	0.19 314

sAnonymous2	0.55 280	0.56 559	1.46 569	0.60 448	0.51 483	0.48 139	0.52 404	0.79 154	0.68 227	0.50 190	0.67 208	0.46 155	0.62 323	0.59 110	0.40 250	0.22 382	0.17 390	0.22 341	0.21 395	0.86 633	0.56 607

CroCo_RVC	0.55 280	0.56 559	1.46 569	0.60 448	0.51 483	0.48 139	0.52 404	0.79 154	0.68 227	0.50 190	0.67 208	0.46 155	0.62 323	0.59 110	0.40 250	0.22 382	0.17 390	0.22 341	0.21 395	0.86 633	0.56 607

RALCasStereoNet	0.54 265	0.30 337	0.66 264	0.59 436	0.51 483	0.61 273	0.52 404	0.94 232	0.93 314	0.70 249	1.01 307	0.78 303	0.44 168	1.33 372	0.47 320	0.20 316	0.16 358	0.18 188	0.16 234	0.20 295	0.19 314

PWCDC_ROB	1.29 566	0.75 604	1.33 546	1.05 636	0.88 620	1.73 584	0.52 404	1.89 546	3.28 659	1.29 476	4.88 661	1.22 464	1.46 587	1.77 474	1.45 582	0.60 632	0.26 536	0.29 502	0.25 475	0.52 599	0.37 547

MM-Stereo_test3	0.50 234	0.24 159	0.54 172	0.54 358	0.74 580	0.49 156	0.53 412	1.09 308	1.05 371	0.62 236	0.95 283	0.61 251	0.42 148	0.77 187	0.38 231	0.20 316	0.17 390	0.20 266	0.16 234	0.18 197	0.18 270

rvit_0105_4	0.56 289	0.38 480	1.06 492	0.66 512	0.38 376	0.53 209	0.53 412	0.84 189	1.17 448	0.56 217	0.61 181	0.72 287	0.59 303	0.98 270	0.45 299	0.32 538	0.33 586	0.29 502	0.25 475	0.29 479	0.23 409

DRaft	0.80 444	0.24 159	0.70 292	0.45 171	0.30 222	0.97 465	0.53 412	1.05 286	0.97 332	1.78 598	2.02 601	0.80 309	1.74 612	2.73 553	0.72 438	0.17 176	0.14 257	0.20 266	0.20 349	0.18 197	0.21 369

acv_ft	0.75 421	0.31 372	0.95 450	0.70 547	0.86 616	1.24 525	0.53 412	1.44 408	1.07 381	1.24 455	1.30 443	1.08 426	0.92 454	0.80 202	1.34 560	0.21 351	0.19 433	0.21 305	0.18 287	0.21 340	0.18 270

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 441	0.43 506	1.05 488	0.64 492	0.58 525	0.95 455	0.53 412	1.53 439	1.18 455	1.37 519	1.15 384	1.43 513	0.88 441	1.61 441	0.84 481	0.25 455	0.22 499	0.27 476	0.27 505	0.29 479	0.29 490
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.70 380	0.43 506	0.75 342	0.73 567	0.37 354	0.92 445	0.53 412	1.85 534	1.18 455	1.12 377	1.23 416	1.07 425	0.65 341	0.96 259	0.63 405	0.31 531	0.15 319	0.32 536	0.21 395	0.29 479	0.22 389
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.
3w_stereo	0.33 74	0.25 193	0.52 150	0.40 73	0.21 24	0.53 209	0.54 418	0.65 88	0.46 121	0.44 144	0.48 121	0.23 6	0.45 174	0.46 56	0.29 93	0.12 9	0.10 9	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.15 170

1w_stereo	0.34 87	0.20 38	0.42 65	0.43 119	0.26 118	0.47 130	0.54 418	0.59 49	0.50 139	0.41 124	0.66 201	0.25 19	0.44 168	0.62 129	0.33 169	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.12 21

MM-Stereo_test1	0.49 229	0.24 159	0.56 196	0.51 301	0.30 222	0.50 171	0.54 418	0.91 214	1.03 361	0.84 287	0.69 216	0.54 208	0.60 307	1.16 328	0.33 169	0.18 226	0.16 358	0.20 266	0.17 263	0.19 248	0.15 170

test_sample5	0.69 376	0.34 436	0.87 412	0.52 322	0.30 222	0.84 424	0.54 418	1.83 529	1.14 423	1.11 375	1.25 422	0.88 348	0.78 389	1.23 342	0.65 410	0.26 478	0.20 453	0.27 476	0.27 505	0.27 449	0.26 460

mmm	0.63 330	0.35 456	0.72 309	0.51 301	0.30 222	0.86 428	0.54 418	1.59 453	0.86 285	1.07 354	1.38 479	0.79 307	0.75 370	0.91 242	0.58 382	0.22 382	0.18 415	0.29 502	0.25 475	0.25 422	0.23 409

DualNet	0.70 380	0.34 436	0.87 412	0.52 322	0.30 222	0.84 424	0.54 418	1.83 529	1.14 423	1.14 395	1.33 458	0.88 348	0.78 389	1.23 342	0.65 410	0.26 478	0.20 453	0.27 476	0.27 505	0.27 449	0.26 460

CAS	0.63 330	0.18 8	0.37 15	2.27 662	0.84 609	0.57 246	0.54 418	0.79 154	0.62 194	0.48 173	0.70 221	0.36 95	0.26 33	0.45 48	0.35 195	2.24 665	0.10 9	0.14 13	0.09 1	0.15 75	1.06 649

gwcnet-sp	0.74 412	0.33 411	1.44 562	0.57 417	0.45 442	1.40 551	0.54 418	1.50 425	1.14 423	1.30 484	1.02 315	0.94 373	0.82 408	1.39 394	0.76 450	0.21 351	0.21 477	0.22 341	0.21 395	0.22 366	0.22 389

scenet	0.74 412	0.33 411	1.44 562	0.57 417	0.45 442	1.40 551	0.54 418	1.50 425	1.14 423	1.30 484	1.02 315	0.94 373	0.82 408	1.39 394	0.76 450	0.21 351	0.21 477	0.22 341	0.21 395	0.22 366	0.22 389

ssnet	0.74 412	0.33 411	1.44 562	0.57 417	0.45 442	1.40 551	0.54 418	1.50 425	1.14 423	1.30 484	1.02 315	0.94 373	0.82 408	1.39 394	0.76 450	0.21 351	0.21 477	0.22 341	0.21 395	0.22 366	0.22 389

LCNet	0.72 389	0.28 280	0.52 150	0.55 383	0.31 250	0.69 333	0.54 418	1.00 258	0.88 294	1.19 429	1.34 465	0.97 390	1.34 575	2.56 545	0.45 299	0.18 226	0.13 198	0.21 305	0.25 475	0.27 449	0.73 632

TransformOpticalFlow	0.96 498	0.28 280	0.89 427	0.52 322	0.31 250	0.66 315	0.54 418	1.75 496	1.12 408	1.09 361	1.44 497	1.37 506	1.01 502	6.70 647	0.42 271	0.19 274	0.12 100	0.20 266	0.19 312	0.18 197	0.19 314

raft+_RVC	0.53 250	0.26 221	0.54 172	0.60 448	0.47 459	0.54 219	0.54 418	1.27 371	0.99 344	0.76 259	1.03 325	0.70 283	0.56 279	0.93 252	0.47 320	0.18 226	0.14 257	0.19 213	0.18 287	0.18 197	0.15 170

ac_64	0.82 455	0.29 315	0.81 380	0.71 555	0.60 536	1.05 484	0.54 418	1.99 575	0.92 312	1.18 425	1.06 333	1.99 604	1.08 525	1.94 491	0.97 509	0.27 494	0.22 499	0.24 402	0.23 447	0.22 366	0.19 314

STTStereo	0.78 437	0.50 537	1.22 526	0.64 492	0.54 502	0.89 431	0.54 418	1.44 408	1.11 404	1.38 525	1.09 347	1.27 483	0.85 423	1.43 403	0.83 478	0.29 519	0.27 544	0.33 545	0.39 595	0.32 507	0.30 503

R-Stereo Train	0.57 297	0.26 221	0.63 240	0.54 358	0.36 334	0.69 333	0.54 418	1.22 360	0.72 239	1.61 578	1.50 517	0.75 293	0.53 257	0.64 133	0.44 284	0.18 226	0.15 319	0.17 145	0.15 188	0.17 154	0.17 243

RAFT-Stereo	0.57 297	0.26 221	0.63 240	0.54 358	0.36 334	0.69 333	0.54 418	1.22 360	0.72 239	1.61 578	1.50 517	0.75 293	0.53 257	0.64 133	0.44 284	0.18 226	0.15 319	0.17 145	0.15 188	0.17 154	0.17 243
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	0.74 412	0.48 527	0.87 412	0.57 417	0.44 435	0.79 389	0.54 418	1.73 488	0.96 325	1.38 525	1.27 432	1.24 471	0.73 365	1.43 403	0.73 441	0.34 557	0.28 551	0.27 476	0.26 493	0.31 498	0.31 513

rvit_stereo_0080	0.44 189	0.32 388	0.71 303	0.47 203	0.36 334	0.42 85	0.55 436	0.82 178	0.68 227	0.50 190	0.60 179	0.55 213	0.47 193	0.59 110	0.44 284	0.26 478	0.21 477	0.20 266	0.20 349	0.31 498	0.19 314

whm_eth	0.44 189	0.32 388	0.71 303	0.47 203	0.36 334	0.42 85	0.55 436	0.82 178	0.68 227	0.50 190	0.60 179	0.55 213	0.47 193	0.59 110	0.44 284	0.26 478	0.21 477	0.20 266	0.20 349	0.31 498	0.19 314

knoymous	0.51 236	0.29 315	0.47 106	0.43 119	0.30 222	0.55 232	0.55 436	1.02 267	0.77 258	0.98 324	0.85 261	0.94 373	0.56 279	0.85 225	0.45 299	0.20 316	0.14 257	0.26 460	0.14 163	0.23 394	0.23 409

RAFT+CT+SA	0.58 304	0.29 315	0.60 225	0.66 512	0.37 354	0.42 85	0.55 436	1.27 371	1.03 361	0.70 249	1.22 412	0.60 246	0.70 355	1.64 446	0.41 260	0.18 226	0.13 198	0.22 341	0.22 424	0.21 340	0.18 270

CFNet-ft	0.72 389	0.32 388	0.54 172	0.66 512	0.54 502	0.83 415	0.55 436	1.37 389	1.15 435	0.93 306	1.28 438	1.57 543	0.97 483	1.35 378	0.81 471	0.26 478	0.20 453	0.33 545	0.25 475	0.30 489	0.23 409

BEATNet_4x	0.73 407	0.49 530	1.17 521	0.53 341	0.26 118	1.03 481	0.55 436	1.82 524	1.06 376	1.21 437	1.22 412	0.96 388	0.91 451	1.01 283	1.06 520	0.21 351	0.14 257	0.24 402	0.19 312	0.37 534	0.21 369

HSM-Net_RVC	0.87 479	0.29 315	0.53 160	0.53 341	0.30 222	1.15 508	0.55 436	3.57 663	1.28 509	1.53 560	1.74 569	1.68 565	0.93 463	1.49 416	0.77 456	0.22 382	0.17 390	0.19 213	0.18 287	0.20 295	0.19 314
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.72 389	0.32 388	0.54 172	0.66 512	0.54 502	0.83 415	0.55 436	1.37 389	1.15 435	0.93 306	1.28 438	1.57 543	0.97 483	1.35 378	0.81 471	0.26 478	0.20 453	0.33 545	0.25 475	0.30 489	0.23 409

castereo	0.41 162	0.22 98	0.46 103	0.44 153	0.30 222	0.61 273	0.56 444	0.97 248	0.80 267	0.38 108	0.69 216	0.45 151	0.69 350	0.51 83	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.12 21

rvit_0105_5	0.58 304	0.39 485	1.05 488	0.66 512	0.37 354	0.58 249	0.56 444	0.94 232	1.18 455	0.64 239	0.68 211	0.75 293	0.63 329	0.88 234	0.50 341	0.32 538	0.32 581	0.30 515	0.27 505	0.28 468	0.25 436

ffm	0.72 389	0.33 411	0.85 394	0.53 341	0.37 354	0.74 357	0.56 444	0.95 237	2.47 643	1.15 401	1.45 500	1.06 419	0.82 408	1.55 429	0.32 151	0.20 316	0.12 100	0.31 521	0.27 505	0.19 248	0.20 348

ff1	1.37 577	0.33 411	0.85 394	0.53 341	0.37 354	0.74 357	0.56 444	0.95 237	2.47 643	1.15 401	1.45 500	1.06 419	0.82 408	7.22 655	7.61 666	0.20 316	0.12 100	0.31 521	0.27 505	0.19 248	0.20 348

mmx	1.39 580	0.33 411	0.85 394	0.53 341	0.37 354	0.74 357	0.56 444	2.13 599	1.37 552	1.15 401	1.45 500	1.06 419	0.82 408	7.22 655	7.61 666	0.24 427	0.19 433	0.31 521	0.27 505	0.30 489	0.25 436

xxx	1.39 580	0.33 411	0.85 394	0.53 341	0.37 354	0.74 357	0.56 444	2.13 599	1.37 552	1.15 401	1.45 500	1.06 419	0.82 408	7.22 655	7.61 666	0.24 427	0.19 433	0.31 521	0.27 505	0.30 489	0.25 436

AASNet	0.76 427	0.35 456	0.91 434	0.79 585	0.81 605	1.14 502	0.56 444	2.02 584	1.08 387	1.22 442	1.24 418	0.93 370	0.76 378	0.77 187	1.16 538	0.27 494	0.23 512	0.24 402	0.20 349	0.28 468	0.24 424

DEmStereo	0.97 504	0.23 133	0.79 373	0.47 203	0.32 272	1.04 483	0.56 444	0.93 226	0.89 297	1.39 531	2.14 608	1.02 408	2.07 637	5.64 624	0.77 456	0.17 176	0.15 319	0.20 266	0.20 349	0.18 197	0.20 348

PFNet	0.91 488	0.26 221	1.10 507	0.63 483	0.32 272	0.64 290	0.56 444	1.17 332	0.99 344	1.47 546	1.08 342	0.98 392	0.69 350	6.62 642	0.54 366	0.20 316	0.12 100	0.24 402	0.19 312	0.20 295	0.17 243

LMCR-Stereo	0.82 455	0.46 518	0.88 421	0.75 575	0.43 426	1.33 539	0.56 444	2.43 641	0.98 337	1.53 560	1.49 514	0.74 290	1.00 500	1.63 444	0.89 491	0.28 508	0.17 390	0.22 341	0.17 263	0.29 479	0.20 348

PSMNet-RSSM	0.72 389	0.30 337	0.61 230	0.63 483	0.42 414	0.73 352	0.56 444	1.92 556	1.10 402	1.09 361	1.37 474	1.22 464	0.98 490	1.28 356	0.72 438	0.27 494	0.19 433	0.27 476	0.29 538	0.24 409	0.24 424

ACV-stereo	0.99 510	0.51 540	1.41 557	0.56 399	0.41 408	2.43 632	0.57 455	1.15 328	1.18 455	0.81 278	1.01 307	3.39 649	2.14 640	1.60 439	1.07 523	0.27 494	0.22 499	0.22 341	0.22 424	0.28 468	0.32 520

GES	0.66 359	0.34 436	0.90 431	0.59 436	0.38 376	0.94 451	0.57 455	2.11 598	0.86 285	1.02 342	1.11 359	0.66 268	0.79 393	0.99 277	0.61 397	0.27 494	0.19 433	0.20 266	0.20 349	0.21 340	0.30 503

FADNet	0.92 490	0.61 579	1.81 599	0.62 474	0.55 508	0.96 461	0.57 455	1.78 511	1.33 532	0.93 306	1.01 307	1.36 503	1.01 502	2.71 552	0.75 447	0.33 547	0.34 587	0.31 521	0.34 579	0.59 612	0.40 557

RASNet	1.12 546	0.30 337	0.91 434	0.66 512	0.77 593	0.97 465	0.57 455	1.37 389	1.35 544	1.02 342	1.34 465	2.11 613	1.43 582	7.09 654	1.39 569	0.19 274	0.17 390	0.17 145	0.19 312	0.18 197	0.16 211

FSD					0.50 471	0.54 219	0.58 459	0.65 88	0.53 163	0.54 208	0.52 145	0.56 224	0.52 249	0.57 104	0.55 371	0.51 617	0.47 633	0.50 611	0.49 620	0.50 592

test_sample6	0.71 387	0.34 436	0.87 412	0.52 322	0.30 222	0.82 409	0.58 459	1.79 517	1.15 435	1.14 395	1.33 458	0.91 360	0.79 393	1.31 364	0.74 442	0.27 494	0.21 477	0.27 476	0.29 538	0.28 468	0.27 471

GwcNet-ADL	0.64 342	0.31 372	0.79 373	0.56 399	0.41 408	0.60 267	0.58 459	1.41 399	1.26 498	1.08 355	1.13 371	0.91 360	0.60 307	1.04 293	0.78 458	0.27 494	0.18 415	0.18 188	0.18 287	0.25 422	0.29 490

HHNet	0.62 323	0.26 221	0.63 240	0.43 119	0.45 442	0.50 171	0.58 459	1.07 301	1.01 353	1.25 460	2.23 611	0.70 283	0.61 317	1.07 302	0.47 320	0.20 316	0.13 198	0.23 382	0.19 312	0.19 248	0.30 503

RAFT	0.64 342	0.30 337	0.73 321	0.59 436	0.33 294	0.68 327	0.58 459	1.04 278	0.76 254	1.08 355	1.19 402	1.65 562	0.93 463	1.06 298	0.56 375	0.21 351	0.18 415	0.27 476	0.24 461	0.22 366	0.17 243

ICVP	0.63 330	0.33 411	0.57 209	0.61 463	0.40 398	0.80 398	0.58 459	1.61 460	0.89 297	0.90 299	1.24 418	0.88 348	0.73 365	0.72 167	0.88 488	0.29 519	0.21 477	0.22 341	0.21 395	0.24 409	0.27 471
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HGLStereo	0.85 470	0.38 480	0.94 446	0.80 588	1.03 631	1.17 512	0.58 459	1.52 433	1.20 469	1.19 429	1.62 548	1.13 449	1.20 552	1.80 476	1.06 520	0.24 427	0.24 521	0.24 402	0.21 395	0.23 394	0.27 471

GANet-RSSM	0.72 389	0.28 280	0.63 240	0.64 492	0.58 525	0.80 398	0.58 459	1.89 546	1.08 387	1.04 349	1.25 422	1.15 452	1.04 513	1.49 416	0.62 400	0.25 455	0.19 433	0.22 341	0.22 424	0.22 366	0.21 369

UCFNet_RVC	0.69 376	0.35 456	0.49 119	0.64 492	0.39 387	0.85 427	0.58 459	1.75 496	1.14 423	0.97 319	1.19 402	1.17 454	0.93 463	0.99 277	0.62 400	0.28 508	0.20 453	0.34 555	0.31 555	0.32 507	0.27 471

rvit_stereo_ft	0.47 214	0.35 456	0.87 412	0.67 524	0.42 414	0.40 68	0.59 468	0.81 170	0.74 244	0.46 159	0.55 165	0.57 228	0.49 224	0.65 144	0.50 341	0.25 455	0.17 390	0.22 341	0.22 424	0.24 409	0.17 243

test_xeample	1.45 586	0.28 280	0.65 254	0.51 301	0.28 175	0.94 451	0.59 468	2.14 603	1.29 514	1.24 455	1.51 519	0.88 348	0.86 431	1.46 410	15.10 687	0.22 382	0.20 453	0.22 341	0.20 349	0.22 366	0.22 389

CCAANet	0.60 312	0.24 159	0.61 230	0.47 203	0.42 414	0.94 451	0.59 468	1.20 350	0.84 281	0.70 249	1.16 389	1.02 408	0.77 381	1.30 362	0.65 410	0.20 316	0.15 319	0.19 213	0.19 312	0.18 197	0.18 270

HSM	1.19 560	0.32 388	0.65 254	0.57 417	0.38 376	1.23 524	0.59 468	2.25 624	1.19 464	1.30 484	1.25 422	1.94 598	1.03 511	9.32 678	0.71 435	0.22 382	0.16 358	0.20 266	0.16 234	0.21 340	0.21 369

iResNet	0.75 421	0.40 492	1.36 550	0.67 524	0.29 198	0.92 445	0.59 468	1.52 433	1.25 493	1.28 469	1.48 512	0.94 373	0.76 378	1.62 442	0.78 458	0.18 226	0.14 257	0.18 188	0.15 188	0.22 366	0.23 409

IGEV_i1	0.66 359	0.29 315	0.89 427	0.55 383	0.28 175	0.92 445	0.60 473	1.98 572	0.83 277	1.00 332	1.04 328	1.09 436	0.68 346	1.29 360	0.62 400	0.20 316	0.17 390	0.21 305	0.17 263	0.21 340	0.21 369

DStereoRT	1.36 575	0.32 388	1.41 557	0.67 524	0.50 471	2.07 615	0.60 473	1.44 408	0.91 306	1.37 519	1.44 497	0.73 289	1.30 570	6.39 638	0.90 494	0.23 409	0.17 390	4.29 690	1.94 680	0.24 409	0.20 348

coex_refinement	0.80 444	0.28 280	0.73 321	0.70 547	0.51 483	0.95 455	0.60 473	1.78 511	1.23 484	1.36 516	1.37 474	1.82 584	0.81 403	1.32 368	1.13 535	0.26 478	0.17 390	0.19 213	0.20 349	0.24 409	0.25 436

FADNet-RVC	0.88 480	0.67 589	1.93 607	0.60 448	0.48 460	0.91 438	0.60 473	1.71 486	1.18 455	0.90 299	0.96 286	1.36 503	0.92 454	2.25 522	1.17 541	0.30 524	0.29 562	0.32 536	0.32 563	0.41 554	0.35 536

test_sample2	0.62 323	0.29 315	0.74 338	0.50 269	0.28 175	0.80 398	0.61 477	1.61 460	1.00 350	0.88 296	0.99 298	0.94 373	0.83 416	1.16 328	0.51 346	0.23 409	0.18 415	0.22 341	0.21 395	0.23 394	0.22 389

CoDeX	0.73 407	0.29 315	0.93 441	0.54 358	0.36 334	1.14 502	0.61 477	2.34 633	1.17 448	1.16 411	1.25 422	0.91 360	0.87 436	1.33 372	0.64 409	0.20 316	0.16 358	0.21 305	0.18 287	0.20 295	0.18 270

FADNet-RVC-Resample	0.84 466	0.47 523	2.10 613	0.61 463	0.45 442	1.07 489	0.61 477	1.59 453	1.20 469	1.08 355	0.98 296	1.03 413	0.98 490	2.17 512	0.72 438	0.23 409	0.22 499	0.30 515	0.32 563	0.35 523	0.34 531

YMNet	1.00 515	0.54 550	1.40 552	0.81 591	0.85 612	1.87 602	0.62 480	1.55 446	1.18 455	1.63 584	1.99 596	1.77 577	0.97 483	1.50 418	1.45 582	0.33 547	0.37 605	0.31 521	0.32 563	0.32 507	0.29 490

YMNet_1	1.00 515	0.54 550	1.40 552	0.81 591	0.85 612	1.87 602	0.62 480	1.55 446	1.18 455	1.63 584	1.99 596	1.77 577	0.97 483	1.50 418	1.45 582	0.33 547	0.37 605	0.31 521	0.32 563	0.32 507	0.29 490

PSMNet-RUCA	1.02 524	0.97 621	1.44 562	1.23 646	1.10 636	1.40 551	0.62 480	1.69 479	1.38 556	0.94 311	1.53 521	0.97 390	0.83 416	1.17 332	0.93 498	0.69 640	0.34 587	0.99 650	0.60 637	0.97 638	0.64 624

Occ-G	0.42 168	0.21 65	0.48 111	0.41 89	0.26 118	0.42 85	0.62 480	0.77 144	0.49 132	0.43 138	0.66 201	1.02 408	0.46 182	0.78 194	0.41 260	0.16 118	0.13 198	0.18 188	0.13 124	0.16 111	0.16 211

qqq	0.57 297	0.34 436	0.71 303	0.47 203	0.27 148	0.64 290	0.62 480	1.42 401	0.78 262	0.80 273	0.92 277	0.95 382	0.77 381	0.88 234	0.59 385	0.21 351	0.20 453	0.24 402	0.23 447	0.22 366	0.21 369

DAS	0.84 466	0.34 436	1.03 483	0.64 492	0.69 567	0.77 378	0.63 485	1.54 442	1.20 469	1.79 601	1.55 528	0.95 382	1.04 513	2.83 555	0.60 393	0.21 351	0.16 358	0.25 441	0.18 287	0.27 449	0.22 389

SepStereo	0.82 455	0.34 436	1.03 483	0.64 492	0.69 567	0.77 378	0.63 485	1.54 442	1.20 469	1.79 601	1.55 528	0.95 382	1.04 513	2.30 526	0.60 393	0.21 351	0.16 358	0.25 441	0.18 287	0.27 449	0.22 389

Anonymous_2	1.30 568	0.55 555	0.82 384	0.52 322	0.58 525	1.01 474	0.64 487	1.25 368	0.97 332	0.96 315	0.78 244	1.33 497	1.29 566	1.03 287	0.74 442	0.62 634	0.64 653	1.06 653	9.63 698	1.16 646	0.49 593

iResNetv2_ROB	0.80 444	0.37 473	1.71 592	0.56 399	0.37 354	0.94 451	0.64 487	1.73 488	1.34 535	1.23 448	1.42 488	1.26 479	0.92 454	1.85 482	0.56 375	0.23 409	0.15 319	0.19 213	0.14 163	0.24 409	0.19 314

BSDual-CNN	0.71 387	0.32 388	0.68 274	0.54 358	0.44 435	1.27 529	0.65 489	2.16 608	0.98 337	1.20 433	1.11 359	1.12 444	0.74 367	0.91 242	0.66 416	0.24 427	0.17 390	0.25 441	0.22 424	0.22 366	0.22 389

hknet	0.77 429	0.32 388	0.95 450	0.54 358	0.38 376	1.27 529	0.65 489	2.16 608	1.07 381	1.20 433	1.11 359	1.59 547	0.81 403	1.37 385	0.66 416	0.22 382	0.17 390	0.25 441	0.22 424	0.22 366	0.22 389

Anonymous3	0.61 319	0.44 509	1.11 509	0.59 436	0.49 464	0.93 450	0.65 489	0.93 226	0.81 270	0.72 257	0.88 270	0.65 264	0.69 350	1.06 298	0.53 360	0.35 564	0.30 567	0.26 460	0.26 493	0.31 498	0.27 471

SHD	1.31 569	0.71 598	2.34 625	0.86 610	0.75 589	1.77 590	0.65 489	2.22 621	2.50 646	2.40 637	1.71 565	1.91 593	1.60 601	1.93 490	2.37 623	0.38 577	0.31 573	0.38 578	0.40 599	0.48 588	0.50 595

RTSC	1.29 566	0.73 599	2.44 627	0.83 602	0.57 516	1.85 600	0.65 489	1.88 543	2.00 628	2.20 627	1.66 558	1.60 549	1.26 563	2.33 528	3.92 648	0.32 538	0.23 512	0.27 476	0.29 538	0.37 534	0.37 547

G2L-ROB	0.73 407	0.25 193	0.76 352	0.54 358	0.39 387	0.95 455	0.66 494	1.66 474	1.09 395	1.24 455	1.02 315	1.64 559	0.71 360	1.63 444	1.02 516	0.20 316	0.14 257	0.17 145	0.15 188	0.20 295	0.22 389

LL-Strereo	1.33 572	0.39 485	1.38 551	0.61 463	0.61 539	0.75 363	0.66 494	1.63 466	1.17 448	1.56 570	1.60 542	2.03 609	2.12 639	9.72 684	0.97 509	0.21 351	0.18 415	0.27 476	0.23 447	0.22 366	0.25 436

SFCPSM	0.70 380	0.28 280	1.02 479	0.51 301	0.38 376	1.37 544	0.66 494	2.00 576	1.03 361	1.17 420	1.21 409	0.82 319	0.78 389	1.03 287	0.53 360	0.21 351	0.17 390	0.22 341	0.24 461	0.21 340	0.19 314

Nwc_Net	1.09 539	0.49 530	1.33 546	0.89 621	0.80 603	1.49 564	0.66 494	2.19 617	1.27 504	1.32 498	2.26 612	1.96 601	1.54 595	1.92 487	1.34 560	0.40 583	0.30 567	0.43 596	0.45 610	0.38 543	0.37 547

TCMNet	1.01 521	0.60 577	2.10 613	0.86 610	1.33 653	1.14 502	0.67 498	1.69 479	1.23 484	1.11 375	1.57 536	1.30 490	0.97 483	2.01 497	1.50 589	0.31 531	0.31 573	0.38 578	0.34 579	0.42 559	0.36 542

test_sample7	0.74 412	0.37 473	0.76 352	0.52 322	0.35 319	0.91 438	0.67 498	1.78 511	1.21 475	1.22 442	1.18 395	1.08 426	0.92 454	1.23 342	0.67 421	0.31 531	0.28 551	0.32 536	0.31 555	0.33 516	0.29 490

GASNet	0.99 510	0.97 621	1.72 593	0.98 631	0.68 565	0.83 415	0.67 498	1.60 457	1.28 509	1.31 494	1.22 412	1.22 464	1.21 555	2.41 534	1.41 574	0.43 598	0.26 536	0.36 572	0.34 579	0.55 605	0.31 513

DispFullNet	2.34 640	2.85 682	3.66 643	3.08 677	2.27 667	1.97 609	0.67 498	2.00 576	1.70 605	2.52 640	2.00 598	2.23 615	5.86 677	3.44 578	1.58 592	1.01 648	0.32 581	2.64 677	1.94 680	2.85 672	2.24 668

1111x	1.70 609	0.29 315	0.86 400	0.51 301	0.27 148	1.01 474	0.68 502	2.22 621	1.28 509	1.13 392	1.40 485	1.21 462	1.10 529	5.53 620	15.20 688	0.22 382	0.21 477	0.22 341	0.22 424	0.24 409	0.22 389

iinet-f	0.99 510	0.45 516	3.71 645	0.55 383	0.43 426	1.81 595	0.68 502	1.14 326	1.14 423	1.18 425	1.42 488	1.58 546	1.44 584	1.34 377	1.59 594	0.24 427	0.23 512	0.20 266	0.19 312	0.26 435	0.25 436

ToySt	0.66 359	0.33 411	1.23 527	0.51 301	0.33 294	0.86 428	0.68 502	1.10 311	0.97 332	0.84 287	1.08 342	1.25 475	0.94 468	1.01 283	0.74 442	0.19 274	0.19 433	0.24 402	0.24 461	0.27 449	0.23 409

iRaft-Stereo_5w	0.85 470	0.29 315	0.91 434	0.53 341	0.43 426	0.49 156	0.68 502	0.99 254	0.87 290	0.79 270	1.34 465	1.46 523	0.91 451	5.11 607	1.11 532	0.17 176	0.14 257	0.22 341	0.18 287	0.20 295	0.20 348

G2L-Stereo	0.80 444	0.32 388	0.95 450	0.60 448	0.42 414	0.78 383	0.69 506	1.50 425	1.09 395	1.33 507	1.14 375	1.45 520	0.72 363	2.45 536	1.10 529	0.25 455	0.20 453	0.26 460	0.21 395	0.20 295	0.26 460

fast-acv-ft	0.94 495	0.44 509	1.40 552	0.58 423	0.51 483	1.77 590	0.69 506	1.36 388	1.42 575	1.29 476	1.86 585	1.74 573	1.25 561	1.52 421	1.38 566	0.26 478	0.28 551	0.28 491	0.28 526	0.27 449	0.26 460

AANet_RVC	1.16 557	0.52 544	1.49 576	0.65 506	0.45 442	0.75 363	0.69 506	1.42 401	1.55 593	1.34 511	1.87 587	1.53 538	0.78 389	7.43 660	1.38 566	0.25 455	0.17 390	0.19 213	0.16 234	0.22 366	0.26 460

psmorigin	1.52 591	0.69 593	10.52 674	0.68 537	0.59 533	1.13 501	0.70 509	1.57 450	1.19 464	1.99 618	1.79 576	2.26 617	1.47 589	2.09 505	1.36 564	0.39 580	0.40 616	0.34 555	0.33 573	0.43 565	0.56 607

GwcNet	1.08 536	0.51 540	2.33 624	0.79 585	1.18 646	1.76 587	0.70 509	1.68 477	1.47 581	1.41 534	1.64 553	1.74 573	1.04 513	2.20 518	1.41 574	0.30 524	0.29 562	0.29 502	0.27 505	0.30 489	0.35 536

rvit_0105_3	0.63 330	0.44 509	1.08 501	0.72 559	0.40 398	0.64 290	0.71 511	1.03 272	1.17 448	0.82 282	0.70 221	0.80 309	0.70 355	0.91 242	0.56 375	0.35 564	0.34 587	0.34 555	0.32 563	0.27 449	0.28 483

AF-Net	1.13 549	0.52 544	1.33 546	0.86 610	0.91 621	1.38 547	0.71 511	2.16 608	1.62 597	1.56 570	2.40 619	1.99 604	1.65 605	1.81 478	1.48 587	0.48 612	0.28 551	0.49 610	0.33 573	0.39 547	0.32 520

stereogan	1.15 555	0.42 503	1.40 552	0.86 610	0.84 609	2.38 630	0.71 511	1.88 543	1.73 609	1.72 592	1.94 594	2.31 620	1.29 566	2.07 503	1.08 524	0.36 568	0.35 598	0.39 584	0.31 555	0.51 597	0.46 582

UGAM	1.14 551	0.27 254	0.95 450	0.53 341	0.42 414	0.70 340	0.72 514	0.95 237	1.32 528	0.98 324	1.48 512	1.78 580	0.87 436	9.65 683	0.87 487	0.21 351	0.18 415	0.30 515	0.24 461	0.19 248	0.16 211

DualNet (step1)	0.83 461	0.49 530	1.13 513	0.56 399	0.39 387	1.02 478	0.73 515	1.78 511	1.21 475	1.22 442	1.18 395	1.08 426	0.92 454	1.23 342	0.67 421	0.57 627	0.28 551	0.62 633	0.67 641	0.45 575	0.42 566

test_sample9	1.86 619	0.49 530	1.13 513	0.56 399	0.39 387	1.02 478	0.73 515	1.78 511	1.21 475	1.22 442	1.18 395	1.08 426	0.92 454	2.27 524	7.92 670	0.57 627	12.61 703	0.62 633	0.67 641	0.45 575	0.42 566

test_sample8	2.19 634	0.49 530	1.13 513	0.56 399	0.39 387	1.02 478	0.73 515	1.82 524	1.15 435	2.26 628	1.30 443	4.94 665	2.52 652	2.27 524	7.92 670	0.57 627	12.61 703	0.62 633	0.67 641	0.45 575	0.42 566

MyStereo06	0.61 319	0.28 280	0.95 450	0.56 399	0.46 454	0.61 273	0.73 515	1.78 511	0.67 221	1.03 346	1.12 366	1.13 449	0.56 279	0.78 194	0.41 260	0.17 176	0.16 358	0.23 382	0.20 349	0.22 366	0.20 348

MyStereo05	0.66 359	0.28 280	1.07 497	0.56 399	0.46 454	0.61 273	0.73 515	1.34 384	1.41 572	1.15 401	0.91 275	0.77 299	0.80 399	1.41 402	0.63 405	0.17 176	0.16 358	0.23 382	0.20 349	0.22 366	0.20 348

SQANet	1.31 569	0.88 617	1.08 501	1.83 659	1.44 655	1.44 559	0.75 520	1.74 493	1.09 395	1.32 498	1.26 429	1.28 486	1.01 502	1.50 418	0.83 478	2.50 668	0.34 587	1.47 658	0.55 630	2.32 660	1.57 658

psmg	0.72 389	0.32 388	0.68 274	0.50 269	0.44 435	1.48 562	0.75 520	1.94 563	0.98 337	1.21 437	1.33 458	1.12 444	0.74 367	0.91 242	0.66 416	0.24 427	0.19 433	0.25 441	0.25 475	0.23 394	0.22 389

edge stereo	1.11 544	0.50 537	1.30 539	0.71 555	0.65 551	1.14 502	0.75 520	1.93 561	1.37 552	1.71 591	1.83 580	2.54 630	1.44 584	2.43 535	1.23 546	0.42 592	0.41 618	0.54 621	0.35 584	0.42 559	0.46 582

HBP-ISP	0.96 498	0.58 566	0.72 309	0.61 463	0.46 454	1.64 577	0.76 523	1.86 537	1.28 509	1.30 484	1.53 521	0.86 340	0.94 468	3.27 572	0.69 428	0.45 604	0.44 624	0.54 621	0.48 617	0.47 583	0.40 557

ADLNet2	0.88 480	0.34 436	1.17 521	0.77 581	0.64 549	1.12 500	0.76 523	1.74 493	1.24 490	1.21 437	1.65 555	1.71 569	1.05 517	1.67 452	1.17 541	0.24 427	0.21 477	0.21 305	0.22 424	0.26 435	0.29 490

ADLNet	0.85 470	0.36 466	0.89 427	0.85 608	0.72 572	1.24 525	0.76 523	1.82 524	1.36 548	1.52 558	1.35 471	1.27 483	0.99 498	1.23 342	1.15 537	0.27 494	0.20 453	0.26 460	0.25 475	0.28 468	0.30 503

CSP-Net	0.97 504	0.38 480	0.83 389	0.53 341	0.41 408	1.63 575	0.77 526	2.00 576	1.05 371	1.25 460	1.20 407	1.33 497	0.83 416	4.93 606	0.85 484	0.32 538	0.22 499	0.20 266	0.20 349	0.23 394	0.25 436

RGC	1.14 551	0.79 607	1.26 533	0.91 625	0.96 628	1.52 566	0.77 526	1.92 556	1.26 498	1.54 566	1.93 592	2.02 608	1.54 595	2.25 522	1.31 557	0.44 603	0.35 598	0.58 631	0.48 617	0.47 583	0.46 582

Selective-IGEV-i1	0.66 359	0.27 254	0.86 400	0.54 358	0.33 294	1.01 474	0.78 528	1.75 496	1.18 455	0.88 296	1.19 402	1.19 458	0.56 279	0.98 270	0.54 366	0.19 274	0.16 358	0.20 266	0.17 263	0.19 248	0.20 348

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 510	0.40 492	1.82 601	0.66 512	0.62 545	2.05 614	0.78 528	1.91 553	1.29 514	1.54 566	1.42 488	1.51 534	1.23 557	1.99 495	1.33 558	0.23 409	0.14 257	0.20 266	0.15 188	0.27 449	0.26 460

ADCRef	1.35 574	0.55 555	2.37 626	0.72 559	0.77 593	1.94 607	0.78 528	1.91 553	1.27 504	1.57 574	1.59 541	1.36 503	1.41 580	1.54 427	7.53 665	0.23 409	0.20 453	0.32 536	0.30 547	0.29 479	0.29 490

NOSS_ROB	1.26 565	0.46 518	0.62 237	0.56 399	0.38 376	1.06 487	0.78 528	1.73 488	1.40 566	1.01 338	1.43 492	1.10 439	0.75 370	10.62 687	0.65 410	0.45 604	0.43 621	0.48 608	0.45 610	0.44 571	0.41 562

MyStereo07	0.48 220	0.29 315	0.50 130	0.55 383	0.45 442	0.59 260	0.79 532	1.05 286	0.51 149	0.48 173	0.53 152	0.43 137	0.55 272	1.30 362	0.34 184	0.17 176	0.16 358	0.24 402	0.20 349	0.23 394	0.20 348

MyStereo04	0.67 370	0.29 315	1.07 497	0.55 383	0.45 442	0.59 260	0.79 532	1.50 425	1.40 566	0.91 303	0.91 275	0.74 290	0.86 431	1.52 421	0.62 400	0.17 176	0.16 358	0.24 402	0.20 349	0.23 394	0.20 348

SACVNet	0.85 470	0.46 518	0.85 394	0.81 591	0.56 512	0.80 398	0.79 532	1.68 477	1.12 408	1.34 511	1.33 458	1.25 475	0.94 468	2.39 533	0.76 450	0.34 557	0.26 536	0.31 521	0.29 538	0.35 523	0.44 576

STrans-v2	1.04 530	0.28 280	0.96 456	0.49 257	0.32 272	0.68 327	0.79 532	2.47 644	1.12 408	1.12 377	1.46 506	1.40 509	1.46 587	6.70 647	0.43 281	0.18 226	0.13 198	0.20 266	0.18 287	0.18 197	0.18 270

GEStereo_RVC	0.90 485	0.37 473	0.99 462	0.64 492	0.50 471	0.95 455	0.79 532	2.42 640	1.17 448	1.16 411	1.11 359	1.26 479	0.92 454	3.24 570	0.90 494	0.29 519	0.19 433	0.23 382	0.20 349	0.27 449	0.29 490

DRN-Test	1.00 515	0.44 509	1.13 513	0.70 547	0.81 605	1.62 574	0.79 532	2.14 603	1.44 578	1.78 598	1.33 458	1.43 513	1.05 517	2.18 515	1.53 591	0.27 494	0.21 477	0.31 521	0.30 547	0.32 507	0.28 483

UDG	1.41 583	2.65 680	0.99 462	1.44 653	1.64 659	1.34 541	0.80 538	1.60 457	1.23 484	1.23 448	1.71 565	2.01 606	1.34 575	1.47 414	1.41 574	0.90 645	0.54 646	2.29 666	0.75 645	1.84 655	1.04 646

UPFNet	0.80 444	0.32 388	0.90 431	0.59 436	0.74 580	1.26 528	0.80 538	1.52 433	1.10 402	1.30 484	1.12 366	1.30 490	0.84 420	1.67 452	1.09 526	0.24 427	0.24 521	0.24 402	0.23 447	0.25 422	0.18 270

PS-NSSS	0.99 510	0.58 566	0.93 441	0.58 423	0.57 516	0.91 438	0.80 538	1.81 523	1.14 423	1.14 395	1.67 560	1.00 399	0.83 416	4.62 597	0.78 458	0.37 572	0.31 573	0.52 615	0.32 563	0.45 575	0.38 553

G2L-Stereo_test	0.73 407	0.27 254	0.74 338	0.49 257	0.40 398	0.90 434	0.81 541	1.53 439	1.14 423	1.28 469	1.27 432	1.52 537	0.72 363	1.62 442	0.94 500	0.19 274	0.14 257	0.16 96	0.15 188	0.18 197	0.19 314

LRCNet_RVC	22.74 698	32.10 704	21.97 689	29.84 702	26.23 700	4.42 670	0.81 541	22.66 696	2.02 629	26.93 705	29.26 704	23.06 704	15.59 692	23.84 700	18.88 692	31.75 711	19.90 713	34.65 711	32.13 712	30.54 710	28.32 710

light-stereo	12.42 689	1.45 652	18.02 682	17.94 695	23.64 699	11.13 684	0.82 543	9.91 689	5.73 677	15.42 698	42.83 712	55.24 716	1.88 624	28.77 705	2.26 620	1.61 659	3.00 687	0.78 640	0.93 656	3.48 680	3.62 688

ARAFT	0.77 429	0.36 466	1.49 576	0.51 301	0.31 250	0.90 434	0.82 543	1.90 549	1.06 376	1.62 582	1.24 418	1.02 408	0.64 333	1.84 479	0.50 341	0.18 226	0.14 257	0.28 491	0.27 505	0.17 154	0.16 211

APVNet	1.06 531	0.53 549	1.42 559	0.84 603	0.79 598	1.92 605	0.82 543	1.90 549	1.08 387	1.08 355	1.43 492	1.56 542	1.13 537	3.07 564	1.58 592	0.31 531	0.34 587	0.42 594	0.36 588	0.36 530	0.37 547

RT-IGEV	0.77 429	0.28 280	0.93 441	0.55 383	0.33 294	1.01 474	0.83 546	2.03 587	0.93 314	1.28 469	1.58 539	1.77 577	1.17 541	1.04 293	0.49 334	0.23 409	0.16 358	0.21 305	0.17 263	0.19 248	0.26 460

AANet	1.64 602	1.27 644	5.08 653	0.67 524	0.65 551	1.41 556	0.84 547	1.92 556	2.90 655	3.11 660	3.20 640	2.91 642	2.06 636	2.49 542	2.10 616	0.42 592	0.29 562	0.34 555	0.30 547	0.45 575	0.45 578

zh-mn7	1.70 609	1.21 640	8.30 668	0.69 541	0.53 498	1.45 560	0.84 547	1.70 484	2.09 633	2.41 638	2.67 630	1.68 565	1.23 557	4.49 593	2.87 632	0.30 524	0.26 536	0.27 476	0.27 505	0.31 498	0.35 536

CBFPSM	0.92 490	0.33 411	1.86 604	0.49 257	0.38 376	1.75 585	0.84 547	1.39 396	1.12 408	1.09 361	0.99 298	2.37 623	1.66 609	1.32 368	1.42 578	0.19 274	0.18 415	0.20 266	0.20 349	0.21 340	0.33 526

delet	0.85 470	0.32 388	0.95 450	0.65 506	0.66 555	1.64 577	0.84 547	1.75 496	1.35 544	1.32 498	1.30 443	1.30 490	0.88 441	1.68 457	1.10 529	0.21 351	0.21 477	0.24 402	0.24 461	0.21 340	0.21 369

RP	1.09 539	0.50 537	1.12 511	0.90 622	1.04 632	1.11 497	0.84 547	1.80 520	1.62 597	1.55 569	2.00 598	1.90 592	1.78 616	1.84 479	1.25 548	0.52 618	0.36 603	0.48 608	0.36 588	0.45 575	0.43 573

PA-Net	1.01 521	0.57 563	1.29 538	0.64 492	0.74 580	1.19 517	0.84 547	1.69 479	1.43 577	1.16 411	1.19 402	1.32 495	1.19 549	3.42 576	1.25 548	0.29 519	0.45 628	0.33 545	0.49 620	0.32 507	0.47 586
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	1.03 527	0.34 436	1.11 509	0.69 541	0.45 442	2.07 615	0.84 547	2.13 599	1.50 585	1.15 401	1.33 458	2.40 625	1.07 524	2.60 547	1.51 590	0.23 409	0.18 415	0.22 341	0.20 349	0.31 498	0.27 471

DLCB_ROB	0.86 475	0.40 492	0.78 370	0.68 537	0.54 502	1.11 497	0.84 547	1.49 421	1.23 484	1.64 586	1.65 555	1.70 568	0.91 451	1.70 459	1.05 518	0.25 455	0.24 521	0.26 460	0.27 505	0.27 449	0.24 424

CRFU-Net	0.86 475	0.39 485	1.00 468	0.65 506	0.57 516	1.78 592	0.86 555	2.15 605	0.81 270	1.38 525	1.18 395	1.64 559	1.19 549	1.35 378	0.90 494	0.26 478	0.22 499	0.21 305	0.19 312	0.23 394	0.24 424

KYRaft	0.75 421	0.28 280	0.62 237	0.56 399	0.29 198	0.67 320	0.86 555	0.94 232	0.84 281	1.62 582	2.21 610	1.16 453	1.02 509	1.57 433	0.40 250	0.20 316	0.13 198	0.22 341	0.28 526	0.20 295	1.02 644

z-ln-s-r	1.02 524	0.55 555	2.09 612	0.52 322	0.55 508	0.78 383	0.87 557	1.47 417	1.34 535	1.12 377	1.62 548	1.37 506	1.06 520	2.62 549	3.32 642	0.19 274	0.14 257	0.21 305	0.17 263	0.27 449	0.21 369

rvit_105_1	0.72 389	0.52 544	1.01 472	0.78 583	0.49 464	0.75 363	0.87 557	1.12 320	1.18 455	0.99 327	0.79 250	0.90 357	0.77 381	1.26 351	0.75 447	0.41 588	0.36 603	0.36 572	0.41 600	0.30 489	0.33 526

NVstereo2D	0.92 490	0.41 499	1.48 574	0.72 559	0.72 572	1.20 519	0.87 557	1.75 496	1.38 556	0.99 327	1.13 371	1.26 479	0.98 490	2.21 519	0.89 491	0.43 598	0.20 453	0.38 578	0.24 461	0.57 608	0.63 620

Syn2CoEx	1.14 551	0.69 593	1.66 587	0.80 588	0.67 559	1.40 551	0.88 560	2.06 593	1.54 591	1.25 460	1.58 539	1.42 512	1.50 594	4.09 586	1.40 570	0.36 568	0.32 581	0.34 555	0.29 538	0.29 479	0.34 531

SuperB	2.53 647	0.59 569	18.45 683	0.69 541	0.50 471	1.87 602	0.88 560	1.67 476	2.39 640	1.50 555	1.42 488	1.14 451	1.15 539	4.28 591	5.07 655	0.24 427	0.19 433	0.22 341	0.19 312	7.86 694	0.34 531

anonymity	1.12 546	0.97 621	1.21 524	1.07 639	1.12 640	1.08 490	0.89 562	1.95 565	1.16 445	1.29 476	1.26 429	1.22 464	1.09 528	1.15 324	1.01 515	1.02 650	1.00 673	0.97 647	0.97 659	0.98 639	0.99 643

FAT-Stereo	1.07 533	0.41 499	1.32 543	0.72 559	0.58 525	1.08 490	0.89 562	1.96 566	1.65 600	1.75 595	1.98 595	2.03 609	1.48 590	2.02 498	1.18 544	0.42 592	0.35 598	0.34 555	0.29 538	0.35 523	0.53 601

NCC-stereo	1.10 541	0.54 550	1.24 530	0.84 603	0.94 625	1.29 532	0.89 562	2.01 580	1.34 535	1.32 498	1.74 569	1.88 588	1.74 612	2.35 529	1.25 548	0.45 604	0.37 605	0.45 601	0.58 633	0.42 559	0.42 566

Abc-Net	1.10 541	0.54 550	1.24 530	0.84 603	0.94 625	1.29 532	0.89 562	2.01 580	1.34 535	1.32 498	1.74 569	1.88 588	1.74 612	2.35 529	1.25 548	0.45 604	0.37 605	0.45 601	0.58 633	0.42 559	0.42 566
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	1.37 577	0.87 615	2.56 632	0.84 603	0.69 567	1.83 598	0.89 562	2.07 594	1.88 619	1.88 611	1.53 521	1.91 593	1.55 597	2.85 557	3.05 634	0.48 612	0.29 562	0.44 600	0.39 595	0.69 626	0.60 617

G-Net	1.66 604	0.63 584	1.56 580	1.11 641	0.74 580	2.98 651	0.91 567	1.55 446	1.22 481	2.76 648	8.18 680	2.32 621	2.53 653	1.92 487	1.87 604	0.48 612	0.44 624	0.45 601	0.31 555	0.60 616	0.57 611

StereoDRNet	0.98 508	0.47 523	1.70 590	0.76 578	0.94 625	1.51 565	0.91 567	1.92 556	1.32 528	1.61 578	1.13 371	1.47 528	0.97 483	1.75 467	1.46 585	0.28 508	0.23 512	0.29 502	0.27 505	0.35 523	0.27 471

DDUNet	1.50 589	2.69 681	1.12 511	1.77 658	1.88 661	1.84 599	0.92 569	1.70 484	1.16 445	1.38 525	1.79 576	1.60 549	1.12 533	1.37 385	1.08 524	1.10 655	0.76 658	2.37 668	0.94 657	2.00 656	1.37 654

psm_up	0.77 429	0.34 436	0.70 292	0.66 512	0.58 525	1.05 484	0.92 569	1.52 433	1.12 408	1.26 464	1.16 389	1.31 494	1.23 557	1.20 337	0.81 471	0.25 455	0.29 562	0.31 521	0.27 505	0.27 449	0.25 436

RYNet	1.17 558	0.49 530	1.24 530	0.70 547	0.97 629	1.71 581	0.92 569	1.91 553	1.46 580	1.38 525	1.14 375	1.88 588	1.30 570	4.24 588	1.87 604	0.26 478	0.21 477	0.35 564	0.27 505	0.55 605	0.54 603

PDISCO_ROB	1.32 571	0.65 587	1.44 562	1.36 648	1.46 656	2.55 635	0.92 569	2.45 642	2.07 632	1.37 519	1.49 514	1.65 562	1.00 500	2.82 554	1.35 563	1.01 648	0.27 544	0.54 621	0.47 615	0.71 628	0.73 632

w-ln-seven-2	1.18 559	0.61 579	4.25 647	0.68 537	0.61 539	1.20 519	0.93 573	1.63 466	1.35 544	1.66 587	1.53 521	1.47 528	1.37 578	3.00 563	1.74 599	0.25 455	0.24 521	0.29 502	0.26 493	0.33 516	0.28 483

DSFCA	0.93 493	0.34 436	1.06 492	0.52 322	0.65 551	1.55 569	0.93 573	1.49 421	1.19 464	1.56 570	1.15 384	1.50 532	0.96 480	3.07 564	1.02 516	0.30 524	0.26 536	0.25 441	0.25 475	0.28 468	0.24 424

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 541	1.02 626	1.00 468	0.82 599	0.67 559	1.93 606	0.93 573	1.62 464	1.11 404	1.15 401	1.25 422	1.50 532	0.79 393	1.96 493	0.76 450	1.89 661	0.34 587	0.79 641	0.36 588	1.25 650	0.83 636

FCDSN-DC	2.32 639	0.63 584	0.81 380	0.84 603	0.75 589	2.23 622	0.94 576	2.09 597	1.80 614	5.45 681	7.72 677	7.77 678	6.93 684	3.39 573	1.80 602	0.52 618	0.48 635	0.52 615	0.51 626	0.57 608	0.58 612
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.99 628	0.59 569	0.89 427	0.70 547	0.61 539	3.95 664	0.94 576	1.80 520	1.79 613	4.41 671	4.43 652	8.17 679	3.66 667	3.40 574	1.33 558	0.52 618	0.48 635	0.54 621	0.58 633	0.53 601	0.50 595

w-ln-seven	1.38 579	0.70 596	3.91 646	0.75 575	0.72 572	2.69 642	0.95 578	2.02 584	1.99 627	1.99 618	1.73 567	1.82 584	1.17 541	2.45 536	2.84 631	0.28 508	0.25 530	0.31 521	0.30 547	0.41 554	0.33 526

MFN_U_SF_RVC	1.52 591	0.84 610	3.42 641	0.87 617	0.66 555	2.56 636	0.95 578	2.36 634	1.70 605	1.98 617	1.86 585	2.45 628	1.79 617	2.95 559	2.58 626	0.52 618	0.48 635	0.55 625	0.59 636	0.59 612	0.61 618

DeepPrunerF	1.60 598	0.73 599	5.81 658	0.88 618	1.19 647	0.91 438	0.95 578	2.19 617	5.24 676	1.17 420	1.30 443	1.19 458	1.30 570	4.90 604	1.66 597	0.42 592	0.34 587	0.52 615	0.47 615	0.41 554	0.40 557

MSAF-DinoV2	1.97 626	0.80 609	10.38 673	0.86 610	0.48 460	1.39 549	0.97 581	2.55 647	1.72 608	1.53 560	1.65 555	3.59 651	2.20 643	5.39 617	3.94 649	0.27 494	0.17 390	0.26 460	0.28 526	0.47 583	0.46 582

ssnet_v2	0.88 480	0.36 466	1.02 479	0.62 474	0.38 376	1.32 537	0.97 581	2.07 594	1.34 535	1.37 519	1.18 395	1.54 539	0.92 454	1.10 311	1.65 595	0.30 524	0.27 544	0.30 515	0.28 526	0.27 449	0.26 460

Prome-Stereo	0.75 421	0.27 254	0.53 160	0.55 383	0.32 272	0.59 260	0.97 581	0.89 205	0.88 294	1.45 543	2.46 623	0.91 360	1.41 580	1.58 435	0.44 284	0.18 226	0.13 198	0.19 213	0.17 263	0.20 295	0.92 640

PVD	1.70 609	0.84 610	2.26 623	0.94 630	0.83 608	2.48 633	0.97 581	2.59 648	3.35 660	3.01 656	2.77 632	2.34 622	2.47 651	2.67 551	3.14 637	0.47 611	0.45 628	0.59 632	0.48 617	0.59 612	0.75 634

CVANet_RVC	1.07 533	0.43 506	0.76 352	0.60 448	0.50 471	0.90 434	0.97 581	1.52 433	1.26 498	1.33 507	1.38 479	1.24 471	1.18 546	6.75 649	0.75 447	0.34 557	0.23 512	0.34 555	0.29 538	0.42 559	0.27 471

GMM-Stereo	0.74 412	0.25 193	0.59 222	0.54 358	0.34 315	0.72 347	0.99 586	1.01 265	0.87 290	1.36 516	1.78 575	1.12 444	0.81 403	2.09 505	0.46 313	0.18 226	0.12 100	0.25 441	0.25 475	0.20 295	0.85 638

ccnet	1.12 546	0.67 589	1.01 472	0.78 583	0.73 579	1.72 583	0.99 586	1.84 533	1.26 498	1.47 546	1.85 584	1.75 576	1.29 566	1.75 467	1.88 606	0.57 627	0.53 643	0.57 630	0.55 630	0.59 612	0.54 603

Wz-Net-LNSev	1.03 527	0.67 589	2.71 636	0.64 492	0.84 609	1.75 585	1.00 588	1.80 520	1.32 528	1.28 469	1.25 422	1.65 562	1.22 556	1.39 394	1.40 570	0.28 508	0.26 536	0.24 402	0.23 447	0.33 516	0.32 520

CC-Net-ROB	1.49 587	1.26 643	1.27 536	0.88 618	0.79 598	1.76 587	1.00 588	1.79 517	1.26 498	1.10 369	1.61 546	1.21 462	0.99 498	8.13 670	0.84 481	1.09 654	0.41 618	2.20 664	0.46 613	1.20 649	0.48 589

Consistency-Raft	1.25 564	0.99 624	1.93 607	1.02 635	1.21 648	0.96 461	1.01 590	1.75 496	1.92 623	1.36 516	2.12 606	1.44 518	1.01 502	1.14 323	1.40 570	0.72 641	0.82 660	0.89 645	0.98 661	1.31 652	0.95 641

IRAFT_RVC	0.88 480	0.28 280	0.76 352	0.63 483	0.31 250	0.65 306	1.02 591	1.22 360	0.94 318	1.22 442	1.04 328	1.01 406	0.98 490	5.82 628	0.53 360	0.22 382	0.12 100	0.25 441	0.20 349	0.20 295	0.19 314

MeshStereo	2.26 636	0.56 559	0.92 439	0.61 463	0.49 464	2.60 637	1.02 591	3.18 657	2.05 631	7.40 688	4.98 662	7.58 676	2.98 659	6.37 637	1.96 610	0.43 598	0.43 621	0.45 601	0.39 595	0.43 565	0.42 566
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
z-mn7	1.56 595	0.84 610	4.36 650	0.71 555	0.51 483	2.60 637	1.04 593	1.73 488	2.70 652	1.53 560	2.99 636	1.94 598	1.34 575	4.78 601	2.41 624	0.29 519	0.24 521	0.27 476	0.24 461	0.34 520	0.31 513

FC-DCNN	2.72 654	0.59 569	0.86 400	0.73 567	0.57 516	2.91 648	1.04 593	3.01 655	2.60 647	6.83 683	7.64 675	9.92 683	6.33 682	5.21 609	3.14 637	0.53 624	0.48 635	0.51 613	0.50 623	0.53 601	0.51 599

FC-DCNN v2	2.81 655	0.59 569	0.85 394	0.73 567	0.57 516	2.97 650	1.05 595	3.39 661	2.61 648	6.98 684	7.67 676	10.38 686	6.31 681	5.75 627	3.37 643	0.53 624	0.48 635	0.51 613	0.50 623	0.53 601	0.51 599

ADCP+	1.99 628	0.48 527	7.73 664	0.66 512	0.91 621	2.30 626	1.05 595	1.82 524	1.34 535	1.54 566	1.32 456	1.74 573	1.61 602	2.17 512	13.37 683	0.24 427	0.21 477	0.32 536	0.28 526	0.37 534	0.29 490

aanetorigin	1.23 561	0.79 607	2.78 638	0.70 547	0.79 598	0.99 471	1.06 597	1.06 299	1.37 552	3.52 662	2.61 628	1.72 570	1.63 603	1.99 495	1.78 601	0.25 455	0.24 521	0.26 460	0.25 475	0.38 543	0.45 578

FINET	0.97 504	0.54 550	1.60 584	0.63 483	0.79 598	1.08 490	1.07 598	1.56 449	2.20 636	1.15 401	1.49 514	0.94 373	0.88 441	2.32 527	1.05 518	0.42 592	0.35 598	0.32 536	0.28 526	0.43 565	0.38 553

PASM	1.34 573	0.92 618	2.62 634	0.86 610	0.87 618	1.03 481	1.08 599	1.50 425	1.51 587	1.82 606	1.41 487	1.68 565	1.26 563	4.87 603	1.34 560	0.61 633	0.65 655	0.68 637	0.78 647	0.69 626	0.68 628

FBW_ROB	1.71 612	0.62 583	1.45 567	0.67 524	0.61 539	1.81 595	1.08 599	2.52 645	1.70 605	1.77 597	1.73 567	1.98 603	1.25 561	12.57 690	1.84 603	0.34 557	0.37 605	0.56 628	0.38 593	0.45 575	0.43 573

MDST_ROB	1.67 605	0.34 436	1.58 583	0.92 627	0.58 525	4.26 668	1.11 601	2.83 651	1.41 572	4.49 673	2.55 627	1.45 520	0.97 483	7.79 667	1.17 541	0.31 531	0.25 530	0.37 575	0.33 573	0.31 498	0.30 503

SPS-STEREO	1.67 605	1.04 627	1.23 527	1.21 644	1.13 642	1.82 597	1.11 601	2.16 608	1.52 588	3.07 658	2.32 614	2.82 639	1.80 618	4.11 587	2.04 613	1.03 651	0.99 672	0.97 647	0.94 657	1.03 644	1.02 644
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet_ROB	0.90 485	0.52 544	1.17 521	0.72 559	0.61 539	1.27 529	1.12 603	1.76 503	1.12 408	1.09 361	1.28 438	1.45 520	0.89 447	1.65 447	1.42 578	0.33 547	0.25 530	0.37 575	0.39 595	0.35 523	0.29 490

ETE_ROB	0.96 498	0.64 586	1.16 519	0.69 541	0.48 460	1.14 502	1.13 604	1.77 507	1.19 464	1.91 615	1.45 500	1.73 571	1.05 517	1.60 439	1.14 536	0.32 538	0.26 536	0.38 578	0.34 579	0.39 547	0.41 562

ADCMid	1.89 623	0.73 599	5.06 652	0.72 559	0.67 559	2.00 612	1.14 605	1.97 570	1.48 582	2.86 651	1.81 579	2.37 623	2.05 635	2.24 520	10.39 679	0.33 547	0.31 573	0.39 584	0.43 606	0.50 592	0.44 576

XPNet_ROB	0.96 498	0.49 530	1.09 504	0.72 559	0.57 516	1.11 497	1.14 605	1.66 474	1.23 484	1.85 608	1.39 483	1.64 559	1.11 530	1.80 476	1.42 578	0.38 577	0.30 567	0.33 545	0.29 538	0.37 534	0.34 531

WCMA_ROB	1.84 617	0.47 523	1.31 540	0.69 541	0.57 516	2.11 618	1.14 605	1.87 540	1.73 609	4.04 667	6.43 667	5.62 670	3.61 666	2.59 546	1.94 609	0.52 618	0.44 624	0.39 584	0.42 603	0.48 588	0.47 586

Ntro	1.64 602	1.15 637	1.23 527	2.48 667	1.83 660	2.09 617	1.16 608	1.96 566	1.38 556	1.21 437	1.62 548	1.62 551	1.29 566	1.87 484	1.11 532	3.04 673	0.56 647	1.82 661	0.64 639	2.80 668	2.05 666

EDNetEfficientorigin	10.57 685	1.47 654	177.42 719	0.67 524	0.53 498	1.58 571	1.16 608	1.90 549	3.37 661	4.71 675	3.38 642	3.10 647	2.69 655	3.13 568	3.58 644	0.25 455	0.23 512	0.33 545	0.27 505	0.83 631	0.81 635

SGM_RVC	1.68 607	0.36 466	0.61 230	0.59 436	0.29 198	2.25 623	1.18 610	2.38 637	1.68 604	3.60 663	2.67 630	3.69 653	2.42 649	8.13 670	1.90 607	0.31 531	0.31 573	0.30 515	0.28 526	0.30 489	0.29 490
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
S-Stereo	1.15 555	0.46 518	2.17 618	0.81 591	0.80 603	1.21 521	1.19 611	1.93 561	2.02 629	1.47 546	2.11 605	1.57 543	1.17 541	2.05 502	1.41 574	0.40 583	0.40 616	0.35 564	0.31 555	0.44 571	0.70 629

pmcnn	2.37 641	0.42 503	2.71 636	0.63 483	0.43 426	1.54 568	1.19 611	2.01 580	1.53 590	2.64 644	7.60 674	18.07 693	1.45 586	3.44 578	2.78 630	0.18 226	0.15 319	0.15 46	0.12 63	0.20 295	0.18 270

ADCPNet	1.85 618	0.69 593	8.07 665	0.71 555	0.58 525	2.79 646	1.22 613	1.94 563	1.54 591	1.88 611	1.69 563	2.46 629	2.04 633	2.37 531	6.48 660	0.38 577	0.37 605	0.38 578	0.43 606	0.47 583	0.45 578

otaku	1.60 598	1.11 633	1.21 524	2.20 661	1.56 657	1.97 609	1.24 614	2.07 594	1.36 548	1.44 541	1.62 548	1.73 571	1.19 549	1.73 465	0.98 512	2.89 672	0.57 648	1.74 659	0.60 637	2.78 667	1.94 664

ACVNet-4b	2.15 632	1.41 649	1.64 585	2.80 669	2.31 669	2.31 627	1.24 614	2.32 629	2.14 634	1.26 464	2.39 618	2.66 634	1.48 590	5.95 632	1.06 520	3.20 677	0.45 628	2.37 668	0.89 653	2.83 671	2.37 671

PSM-AAD	0.79 441	0.27 254	0.53 160	0.55 383	0.28 175	0.77 378	1.24 614	0.99 254	0.91 306	1.66 587	1.57 536	0.81 314	2.19 642	1.65 447	0.44 284	0.19 274	0.14 257	0.38 578	0.32 563	0.21 340	0.70 629

RAFT + AFF	1.00 515	0.42 503	1.09 504	0.67 524	0.50 471	1.22 523	1.24 614	2.24 623	1.19 464	1.30 484	1.56 532	1.17 454	1.49 592	3.44 578	0.83 478	0.21 351	0.25 530	0.30 515	0.26 493	0.27 449	0.27 471

DStereoFS	3.67 662	1.49 656	2.18 620	1.32 647	1.32 652	4.41 669	1.26 618	3.75 666	9.27 683	3.36 661	6.80 668	4.81 663	13.54 690	6.95 651	4.76 654	0.73 642	0.69 656	1.17 655	2.40 686	1.27 651	1.95 665

LALA_ROB	1.01 521	0.59 569	1.16 519	0.67 524	0.51 483	1.63 575	1.26 618	1.69 479	1.38 556	1.81 605	1.37 474	1.94 598	1.02 509	1.58 435	1.38 566	0.37 572	0.27 544	0.43 596	0.37 591	0.43 565	0.37 547

SGM-Forest	1.24 562	0.38 480	0.60 225	0.52 322	0.37 354	1.56 570	1.30 620	1.65 469	1.36 548	2.11 625	1.79 576	1.63 556	0.93 463	7.48 662	0.95 504	0.36 568	0.37 605	0.39 584	0.34 579	0.37 534	0.32 520
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
zh-sn7	1.76 615	1.38 645	6.58 661	0.74 571	0.72 572	1.78 592	1.31 621	1.88 543	1.56 594	1.86 610	2.47 624	1.81 581	2.08 638	5.12 608	3.80 647	0.32 538	0.32 581	0.32 536	0.32 563	0.44 571	0.40 557

GANetREF_RVC	1.07 533	0.86 614	1.31 540	0.82 599	0.53 498	1.41 556	1.31 621	1.76 503	1.52 588	1.27 467	1.31 449	1.46 523	1.24 560	2.03 499	0.96 508	0.56 626	0.45 628	0.67 636	0.50 623	0.88 636	0.59 614
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
THIR-Stereo	1.02 524	0.27 254	0.69 286	0.49 257	0.28 175	0.95 455	1.34 623	1.03 272	0.97 332	1.34 511	1.90 590	1.17 454	1.58 598	6.44 639	0.78 458	0.19 274	0.14 257	0.21 305	0.22 424	0.19 248	0.20 348

SGM+DAISY	2.41 644	1.07 628	2.14 617	1.18 643	1.10 636	2.14 620	1.36 624	1.96 566	1.66 601	5.46 682	7.07 671	4.95 666	4.32 673	5.50 619	2.26 620	1.04 652	1.02 675	0.99 650	0.97 659	1.02 642	1.04 646

DGSMNet	1.14 551	0.76 605	2.49 630	0.81 591	0.86 616	1.39 549	1.39 625	2.13 599	1.35 544	1.26 464	1.63 552	1.48 530	0.98 490	1.75 467	1.10 529	0.45 604	0.43 621	0.55 625	0.49 620	0.75 630	0.70 629

Wz-Net-SNSev	1.49 587	1.23 642	6.27 660	0.68 537	0.67 559	1.37 544	1.41 626	2.00 576	1.39 561	1.48 552	1.61 546	2.29 618	1.32 573	3.93 583	2.14 618	0.31 531	0.28 551	0.31 521	0.33 573	0.42 559	0.36 542

MFMNet_re	1.40 582	1.14 636	1.68 588	1.39 650	1.07 633	1.48 562	1.43 627	1.87 540	1.82 616	2.26 628	2.19 609	1.51 534	1.86 623	1.52 421	1.25 548	0.93 646	0.83 661	0.84 643	0.80 648	0.99 641	1.05 648

TDLM	1.06 531	0.44 509	0.79 373	0.63 483	0.50 471	0.89 431	1.44 628	1.48 419	1.26 498	1.12 377	1.40 485	1.08 426	0.98 490	6.65 643	0.78 458	0.33 547	0.21 477	0.33 545	0.26 493	0.37 534	0.24 424

ACVNet_1	2.18 633	1.45 652	1.72 593	2.85 671	2.33 671	2.28 624	1.46 629	3.08 656	2.22 637	1.82 606	2.05 603	3.56 650	1.98 631	3.09 567	1.40 570	3.17 674	0.60 650	2.40 672	0.92 655	2.91 674	2.37 671

Wz-Net-MNSev	1.11 544	0.58 566	2.23 622	0.66 512	0.71 570	1.95 608	1.46 629	1.98 572	1.45 579	1.79 601	1.43 492	1.49 531	1.33 574	1.97 494	1.42 578	0.27 494	0.23 512	0.28 491	0.28 526	0.34 520	0.31 513

NVStereoNet_ROB	1.88 620	1.07 628	1.45 567	1.07 639	1.17 644	1.47 561	1.48 631	1.89 546	1.93 625	1.94 616	4.67 659	3.08 646	1.80 618	6.51 640	1.65 595	1.06 653	0.86 667	1.08 654	1.32 667	0.93 637	1.26 652
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Selective-IGEV-i16pc	2.07 630	0.29 315	19.83 684	0.53 341	0.39 387	2.74 643	1.51 632	1.13 324	1.28 509	0.80 273	1.21 409	1.06 419	0.64 333	7.77 666	0.79 464	0.40 583	0.22 499	0.21 305	0.23 447	0.22 366	0.23 409

WAO-8	4.40 665	1.82 666	1.79 597	2.34 663	2.20 663	9.19 680	1.53 633	6.09 681	16.46 693	3.94 665	7.84 678	7.32 673	3.72 669	9.41 681	3.31 640	2.00 662	1.07 676	2.44 673	1.37 671	2.50 663	1.68 659

Venus	4.40 665	1.82 666	1.79 597	2.34 663	2.20 663	9.19 680	1.53 633	6.09 681	16.46 693	3.94 665	7.84 678	7.32 673	3.72 669	9.41 681	3.31 640	2.00 662	1.07 676	2.44 673	1.37 671	2.50 663	1.68 659

Selective-IGEV-i16pb	2.29 638	0.33 411	20.08 685	0.56 399	0.40 398	2.61 639	1.54 635	2.60 649	1.87 618	0.97 319	1.68 562	1.38 508	1.01 502	8.19 673	0.92 497	0.37 572	0.21 477	0.22 341	0.26 493	0.25 422	0.28 483

DStereoO	1.44 585	1.11 633	1.69 589	1.16 642	0.72 572	1.21 521	1.56 636	1.74 493	1.63 599	1.52 558	1.67 560	1.51 534	3.16 661	1.73 465	1.72 598	2.35 667	0.45 628	0.97 647	0.42 603	2.01 657	0.53 601

coex-ft	8.13 681	2.13 675	98.04 718	0.67 524	0.53 498	1.71 581	1.56 636	1.65 469	11.11 685	18.17 702	3.75 647	3.88 655	7.61 685	2.98 562	6.49 661	0.30 524	0.30 567	0.32 536	0.31 555	0.66 623	0.50 595

EDNetEfficient	2.37 641	1.10 630	8.08 666	0.74 571	0.71 570	0.98 470	1.56 636	1.46 415	4.06 668	4.90 676	2.82 633	2.25 616	3.48 665	2.95 559	9.97 675	0.26 478	0.24 521	0.26 460	0.30 547	0.68 625	0.61 618

SANet	1.88 620	0.57 563	2.18 620	0.63 483	0.40 398	2.80 647	1.57 639	2.39 638	5.88 679	2.36 635	3.57 645	3.72 654	2.97 658	4.74 599	1.76 600	0.34 557	0.30 567	0.32 536	0.29 538	0.48 588	0.37 547

MonStereo1	3.14 659	1.66 660	1.81 599	2.43 666	2.32 670	5.80 677	1.58 640	3.52 662	4.70 674	3.09 659	8.22 681	4.76 662	3.36 663	6.52 641	2.29 622	2.33 666	0.61 651	1.91 663	1.05 665	2.44 662	2.34 670

WZ-Net	1.95 624	0.95 620	10.10 670	0.86 610	0.78 595	1.69 580	1.60 641	2.20 620	1.98 626	2.08 623	1.93 592	2.30 619	1.97 630	5.30 611	3.17 639	0.34 557	0.26 536	0.29 502	0.31 555	0.51 597	0.47 586

DPSNet	1.69 608	0.59 569	4.33 648	0.70 547	0.57 516	2.02 613	1.62 642	3.35 660	1.78 612	1.48 552	1.38 479	2.17 614	2.84 656	4.77 600	3.66 645	0.48 612	0.31 573	0.29 502	0.25 475	0.64 619	0.48 589

CBMV	0.95 497	0.44 509	0.66 264	0.53 341	0.35 319	1.53 567	1.63 643	1.69 479	1.42 575	2.00 621	1.60 542	1.43 513	1.17 541	1.59 438	0.99 513	0.34 557	0.34 587	0.39 584	0.33 573	0.33 516	0.32 520
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NCCL2	1.00 515	0.56 559	1.06 492	0.75 575	0.57 516	1.31 536	1.72 644	1.77 507	1.36 548	1.50 555	1.17 393	1.91 593	1.17 541	1.54 427	1.29 555	0.35 564	0.31 573	0.45 601	0.44 608	0.40 551	0.40 557

GANet	1.36 575	0.47 523	0.86 400	0.67 524	0.45 442	1.34 541	1.73 645	1.64 468	1.24 490	1.49 554	2.38 617	1.55 541	1.20 552	9.30 677	0.93 498	0.30 524	0.31 573	0.33 545	0.28 526	0.39 547	0.30 503

CSAN	1.41 583	0.59 569	1.26 533	0.70 547	0.50 471	1.76 587	1.78 646	1.77 507	1.90 622	2.35 633	2.32 614	1.92 596	1.94 629	5.56 622	1.49 588	0.43 598	0.35 598	0.40 589	0.41 600	0.43 565	0.41 562

ADCS	2.25 635	0.99 624	5.55 655	0.81 591	0.74 580	2.19 621	1.80 647	2.27 626	2.14 634	2.80 650	2.13 607	2.40 625	2.03 632	2.64 550	13.69 684	0.41 588	0.39 614	0.40 589	0.45 610	0.58 610	0.56 607

RainbowNet	1.97 626	1.76 662	1.57 582	2.81 670	2.21 665	1.98 611	1.81 648	2.54 646	1.89 620	1.50 555	1.84 582	1.96 601	1.65 605	2.14 509	1.25 548	3.33 679	0.85 665	2.39 671	0.98 661	2.82 670	2.22 667

MADNet+	2.69 651	3.22 685	11.53 675	1.44 653	1.12 640	3.19 653	1.81 648	2.85 652	2.37 639	1.68 589	2.07 604	2.85 640	2.18 641	7.41 659	5.23 656	0.79 643	0.76 658	0.69 639	0.65 640	0.98 639	0.95 641

Wz-Net-TNSev	1.88 620	2.08 674	7.66 663	0.67 524	0.64 549	2.42 631	1.83 650	2.33 630	1.74 611	1.57 574	1.56 532	2.58 631	1.90 627	4.86 602	3.12 636	0.39 580	0.37 605	0.33 545	0.37 591	0.53 601	0.58 612

ADCL	1.72 613	0.57 563	3.66 643	0.67 524	0.61 539	2.61 639	1.85 651	1.96 566	1.67 602	1.90 614	1.83 580	2.06 612	1.90 627	2.13 508	9.15 674	0.26 478	0.24 521	0.34 555	0.32 563	0.38 543	0.35 536

GrayStereo	0.82 455	0.26 221	0.58 216	0.63 483	0.37 354	0.76 371	1.86 652	1.11 317	0.87 290	1.99 618	1.89 589	1.08 426	1.82 621	1.39 394	0.48 325	0.19 274	0.14 257	0.19 213	0.21 395	0.18 197	0.39 556

FTStereo	0.91 488	0.26 221	0.56 196	0.54 358	0.33 294	0.66 315	1.87 653	1.00 258	0.75 245	1.75 595	4.15 651	1.04 417	1.65 605	1.57 433	0.46 313	0.19 274	0.16 358	0.23 382	0.21 395	0.18 197	0.63 620

ACVNet_2	2.43 645	1.41 649	2.04 610	2.62 668	2.24 666	2.63 641	1.88 654	3.31 658	3.01 656	2.19 626	3.45 644	4.62 658	2.04 633	4.50 595	1.47 586	2.55 669	0.64 653	2.22 665	0.84 650	2.69 666	2.29 669

LSM	6.33 675	1.10 630	13.19 676	1.41 652	68.17 712	1.64 577	1.90 655	1.92 556	2.46 642	2.99 654	3.11 638	1.88 588	1.80 618	2.61 548	2.06 615	0.41 588	0.58 649	0.50 611	0.57 632	0.64 619	17.66 702

SAMSARA	1.55 593	0.84 610	2.61 633	1.22 645	1.07 633	2.50 634	1.93 656	2.05 588	1.89 620	2.75 647	1.66 558	2.81 638	1.69 610	3.08 566	1.97 611	0.46 610	0.51 641	0.42 594	0.46 613	0.58 610	0.59 614

WAO-7	2.66 648	1.40 648	1.73 595	1.39 650	1.17 644	3.93 663	1.94 657	4.11 669	3.88 667	2.92 652	5.50 663	4.18 656	3.00 660	7.63 664	3.71 646	1.13 656	1.00 673	1.17 655	1.13 666	1.18 648	1.09 650

RTS	2.67 649	1.38 645	15.28 679	0.99 632	1.26 650	3.78 660	1.96 658	2.15 605	2.62 649	2.61 642	2.85 634	2.60 632	1.59 599	6.27 635	5.71 658	0.40 583	0.28 551	0.35 564	0.35 584	0.50 592	0.48 589

RTSA	2.67 649	1.38 645	15.28 679	0.99 632	1.26 650	3.78 660	1.96 658	2.15 605	2.62 649	2.61 642	2.85 634	2.60 632	1.59 599	6.27 635	5.71 658	0.40 583	0.28 551	0.35 564	0.35 584	0.50 592	0.48 589

IMH	3.21 660	1.85 668	1.48 574	3.25 678	2.69 677	4.07 666	2.02 660	4.41 672	3.80 666	2.72 645	7.11 672	4.75 661	2.92 657	5.92 630	2.55 625	3.85 687	0.88 668	2.78 680	1.36 670	3.19 678	2.59 677

NaN_ROB	1.13 549	0.55 555	1.15 518	0.64 492	0.48 460	1.61 573	2.03 661	1.72 487	1.48 582	2.09 624	1.27 432	1.40 509	1.08 525	3.94 584	1.30 556	0.28 508	0.34 587	0.28 491	0.28 526	0.30 489	0.33 526

IMH-64-1	2.70 652	1.79 664	1.46 569	3.26 679	2.66 675	3.23 655	2.10 662	4.08 667	2.75 653	2.34 631	3.81 648	3.06 644	2.22 644	4.25 589	2.59 627	3.75 683	0.84 662	2.75 678	1.35 668	3.15 676	2.60 678

IMH-64	2.70 652	1.79 664	1.46 569	3.26 679	2.66 675	3.23 655	2.10 662	4.08 667	2.75 653	2.34 631	3.81 648	3.06 644	2.22 644	4.25 589	2.59 627	3.75 683	0.84 662	2.75 678	1.35 668	3.15 676	2.60 678

TorneroNet-64	5.30 673	2.03 670	1.74 596	3.43 681	2.81 678	10.09 682	2.12 664	9.10 688	17.12 698	4.96 678	9.27 684	10.72 688	3.70 668	9.20 676	4.55 653	3.31 678	0.84 662	2.88 681	1.55 675	3.49 681	3.04 681

notaker	3.98 664	2.40 679	2.68 635	3.82 686	3.27 684	3.97 665	2.14 665	4.78 675	3.45 663	4.12 670	6.94 670	7.65 677	3.26 662	7.82 668	5.30 657	4.04 688	1.41 681	3.36 687	2.10 683	3.88 684	3.31 684

Dean	2.91 658	1.53 658	2.07 611	2.96 676	2.51 673	3.15 652	2.14 665	4.75 674	4.41 672	2.76 648	6.10 666	5.53 669	2.37 647	2.97 561	1.92 608	3.18 675	0.85 665	2.51 675	1.04 664	2.88 673	2.47 675

AnyNet_C01	2.26 636	1.78 663	10.22 672	0.93 628	0.74 580	2.92 649	2.20 667	2.29 628	1.80 614	2.53 641	2.41 620	2.71 636	1.73 611	3.41 575	6.72 662	0.41 588	0.39 614	0.40 589	0.42 603	0.67 624	0.63 620

TorneroNet	10.70 686	2.03 670	1.82 601	3.43 681	3.01 680	43.83 707	2.22 668	8.87 687	67.47 720	7.17 687	27.36 701	10.68 687	3.85 671	8.67 674	7.65 669	3.59 681	0.88 668	3.04 682	1.57 676	3.71 682	3.17 682

LVE	3.31 661	1.67 661	1.64 585	2.85 671	2.42 672	3.20 654	2.26 669	4.78 675	5.05 675	2.35 633	6.91 669	6.02 671	2.37 647	9.15 675	2.17 619	3.19 676	1.08 678	2.38 670	1.47 674	2.81 669	2.40 673

WAO-6	2.81 655	1.60 659	1.46 569	2.36 665	2.28 668	3.55 657	2.29 670	4.21 670	4.56 673	2.36 635	4.51 653	4.88 664	2.66 654	4.60 596	4.07 651	1.72 660	1.15 679	2.31 667	1.46 673	2.31 659	1.85 662

ELAS	2.37 641	0.74 602	1.54 578	0.99 632	0.92 623	4.78 671	2.33 671	3.33 659	3.37 661	5.05 679	4.77 660	3.67 652	4.53 674	3.42 576	4.50 652	0.62 634	0.53 643	0.55 625	0.53 628	0.63 617	0.64 624
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.96 625	1.10 630	5.17 654	0.90 622	1.11 638	2.12 619	2.37 672	1.85 534	1.48 582	2.45 639	1.70 564	2.05 611	1.64 604	2.50 543	10.28 678	0.37 572	0.34 587	0.35 564	0.41 600	0.49 591	0.54 603

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 631	1.15 637	3.10 639	1.05 636	0.76 592	5.03 674	2.40 673	2.16 608	2.62 649	1.89 613	2.28 613	2.69 635	1.65 605	9.35 679	2.04 613	0.64 637	0.51 641	0.68 637	0.71 644	1.09 645	0.67 626

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 614	0.87 615	3.56 642	0.80 588	0.75 589	3.72 659	2.44 674	1.82 524	1.82 616	1.74 594	1.91 591	1.92 596	1.26 563	7.69 665	1.28 554	0.45 604	0.47 633	0.52 615	0.77 646	0.50 592	0.50 595

KSHMR	8.75 682	2.06 673	2.11 615	3.53 683	3.11 681	4.13 667	2.69 675	5.60 678	61.37 719	3.00 655	55.83 717	4.98 668	2.45 650	4.49 593	2.61 629	3.46 680	1.55 683	3.14 684	1.94 680	3.72 683	3.18 683

MANE	6.19 674	0.59 569	1.03 483	0.93 628	1.22 649	13.38 688	2.69 675	12.81 692	17.94 699	8.21 689	10.82 687	14.72 689	11.68 686	11.39 689	11.90 682	0.59 631	0.50 640	0.52 615	1.76 677	0.55 605	0.54 603

UNDER WATER	5.08 671	2.33 677	5.55 655	3.94 688	3.51 685	5.20 675	2.72 677	5.61 679	16.52 695	3.84 664	4.60 655	9.21 681	5.89 678	5.90 629	8.66 673	3.75 683	1.34 680	3.18 685	1.88 678	4.33 689	3.61 686

HanzoNet	11.04 687	3.62 686	8.10 667	4.08 689	3.55 687	4.90 673	2.73 678	7.19 685	10.10 684	31.86 713	28.92 703	21.96 702	36.36 706	18.08 694	10.17 677	7.94 694	3.32 689	3.47 688	3.31 688	7.06 693	4.04 689

LE_ROB	8.05 680	0.37 473	23.53 691	0.74 571	0.33 294	2.77 645	2.87 679	3.71 665	27.24 704	25.39 704	8.87 682	8.46 680	26.71 703	6.65 643	21.99 694	0.21 351	0.19 433	0.20 266	0.21 395	0.25 422	0.22 389

ktn	4.70 669	2.38 678	2.12 616	3.76 684	3.24 682	4.85 672	2.95 680	5.52 677	7.37 682	4.07 669	19.32 697	7.46 675	3.47 664	7.39 658	2.95 633	4.04 688	1.85 684	3.26 686	2.22 684	3.08 675	2.65 680

UNDER WATER-64	5.27 672	2.32 676	8.78 669	3.93 687	3.54 686	7.61 678	3.03 681	5.84 680	14.19 687	4.04 667	4.04 650	9.39 682	6.26 680	5.93 631	8.48 672	3.60 682	1.51 682	3.13 683	1.88 678	4.29 688	3.61 686

Selective-IGEV-i16pa	97.29 719	136.83 720	17.95 681	1.52 655	1.00 630	188.16 721	3.63 682	183.02 722	169.43 722	88.01 721	178.60 720	119.35 721	191.45 722	226.33 722	135.51 719	131.38 721	17.89 705	32.25 710	3.46 691	2.02 658	117.94 720

PWCK	2.88 657	2.05 672	5.72 657	2.08 660	1.11 638	3.55 657	3.90 683	2.86 653	3.54 665	3.03 657	3.63 646	3.10 647	2.31 646	8.15 672	3.09 635	2.12 664	0.91 670	1.75 660	0.98 661	2.57 665	1.18 651

ELAS_RVC	2.48 646	0.74 602	1.90 605	1.05 636	0.92 623	2.76 644	4.01 684	2.76 650	4.11 669	4.69 674	4.63 656	4.62 658	5.96 679	3.97 585	3.96 650	0.63 636	0.53 643	0.56 628	0.52 627	0.64 619	0.63 620
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	5.01 670	3.14 683	4.91 651	4.55 690	3.94 688	5.20 675	4.41 685	4.40 671	4.13 670	4.95 677	6.08 665	4.74 660	5.37 675	9.40 680	10.67 680	4.65 690	4.15 691	3.97 689	3.34 689	4.09 686	4.08 690

MultiAttention	4.51 668	0.33 411	0.82 384	0.73 567	0.45 442	30.98 703	4.50 686	2.18 616	1.40 566	1.61 578	2.41 620	2.43 627	0.70 355	38.42 707	1.36 564	0.22 382	0.15 319	0.29 502	0.30 547	0.47 583	0.43 573

SGM-ForestM	6.52 676	0.38 480	1.26 533	0.63 483	0.35 319	13.59 689	5.32 687	6.32 684	6.70 681	11.14 691	9.18 683	22.51 703	13.93 691	16.89 692	20.07 693	0.36 568	0.37 605	0.36 572	0.35 584	0.36 530	0.34 531

JetBlue	3.97 663	2.01 669	10.19 671	1.38 649	2.84 679	10.53 683	9.54 688	3.60 664	2.41 641	2.73 646	3.39 643	4.54 657	4.31 672	7.85 669	6.84 663	0.88 644	0.93 671	0.89 645	0.91 654	1.74 654	1.91 663

TCMNet-wrong-test	10.31 684	11.40 692	14.84 678	20.96 698	18.45 693	13.80 690	10.76 689	15.78 694	3.53 664	5.20 680	5.52 664	16.26 691	12.61 687	7.51 663	10.15 676	7.43 693	2.37 686	4.31 691	3.43 690	11.36 696	10.61 694

JetRed	6.91 678	8.80 690	25.96 697	2.85 671	3.25 683	13.98 691	11.87 690	6.25 683	4.28 671	4.45 672	4.56 654	6.69 672	5.46 676	7.46 661	14.05 685	2.59 670	3.31 688	2.59 676	2.29 685	4.20 687	3.36 685

CrosDoStereo	1.58 596	0.24 159	0.72 309	0.48 235	0.29 198	0.67 320	12.49 691	1.10 311	0.98 337	1.34 511	1.75 572	1.00 399	1.89 625	6.65 643	0.81 471	0.19 274	0.15 319	0.20 266	0.22 424	0.18 197	0.19 314

DeepStereo_LL	1.58 596	0.24 159	0.72 309	0.48 235	0.29 198	0.67 320	12.49 691	1.10 311	0.98 337	1.34 511	1.75 572	1.00 399	1.89 625	6.65 643	0.81 471	0.19 274	0.15 319	0.20 266	0.22 424	0.18 197	0.19 314

DStereoSA	4.44 667	0.92 618	6.79 662	1.58 656	2.54 674	2.29 625	14.04 693	2.33 630	2.31 638	1.85 608	10.58 686	1.32 495	13.05 688	7.07 653	11.18 681	0.67 639	1.97 685	0.88 644	3.29 687	1.69 653	2.44 674

DPSimNet_ROB	11.20 688	4.98 687	35.43 701	2.90 674	4.52 689	7.89 679	17.09 694	4.66 673	6.06 680	14.89 697	10.93 688	17.29 692	36.81 708	13.18 691	15.68 689	2.86 671	6.29 694	5.75 694	5.09 694	3.91 685	7.70 692

tt	6.58 677	0.26 221	6.10 659	3.77 685	2.16 662	11.55 685	19.63 695	13.33 693	5.74 678	2.96 653	2.65 629	4.97 667	6.33 682	3.81 582	7.24 664	9.15 695	11.32 702	5.89 695	6.24 696	6.03 690	2.55 676

Selective-IGEV-i1pa	19.94 697	26.52 703	23.52 690	2.94 675	1.59 658	31.97 705	20.54 696	30.88 705	25.25 700	23.87 703	27.58 702	33.01 705	26.91 704	32.38 706	25.47 701	20.69 710	5.85 693	12.49 702	4.43 692	3.35 679	19.48 703

BEATNet-Init1	26.87 701	13.43 693	70.68 717	0.91 625	0.68 565	57.02 715	21.06 697	32.82 709	32.67 706	52.12 719	53.61 716	66.05 717	49.56 717	48.79 718	34.71 708	0.49 616	0.44 624	0.53 620	0.53 628	0.63 617	0.59 614

HaxPig	38.92 708	41.40 713	41.64 702	29.95 703	32.27 701	28.90 698	27.60 698	29.73 704	37.71 714	43.82 714	43.87 713	33.17 706	35.56 705	41.53 708	40.37 710	43.94 715	47.51 718	45.82 712	47.08 714	42.38 711	44.15 713

AVERAGE_ROB	40.43 709	42.37 714	42.73 703	36.96 705	35.58 703	30.50 699	27.61 699	36.71 711	38.39 715	44.91 715	44.36 714	37.45 708	36.70 707	41.88 709	40.35 709	45.43 716	46.81 717	47.11 713	46.35 713	42.51 712	43.87 712

MEDIAN_ROB	42.00 710	44.40 715	44.29 706	35.15 704	34.95 702	31.28 704	29.60 700	35.88 710	40.02 716	47.20 718	46.64 715	37.37 707	38.48 716	44.35 717	42.45 711	48.03 717	49.39 719	49.71 714	49.03 715	45.14 713	46.65 714

DGTPSM_ROB	13.01 690	8.23 688	21.87 687	9.51 692	18.10 691	11.56 686	32.01 701	10.63 690	16.20 691	7.03 685	19.48 698	10.15 684	16.66 693	9.83 685	22.42 695	4.75 691	8.68 695	5.37 692	10.25 701	6.16 691	11.36 695

DPSMNet_ROB	13.02 691	8.23 688	21.91 688	9.53 693	18.11 692	11.56 686	32.02 702	10.64 691	16.23 692	7.05 686	19.49 699	10.16 685	16.66 693	9.85 686	22.43 696	4.77 692	8.68 695	5.38 693	10.26 702	6.17 692	11.36 695

USTest	14.33 692	14.94 694	21.04 686	17.44 694	16.05 690	23.26 692	33.84 703	21.73 695	11.80 686	9.36 690	10.14 685	15.97 690	13.20 689	17.28 693	22.43 696	3.78 686	5.01 692	6.17 696	6.16 695	9.25 695	7.72 693

iinet-test	17.98 693	18.06 695	23.82 693	20.87 696	19.70 694	26.55 693	35.70 704	25.04 699	15.93 688	13.33 692	13.25 689	20.58 694	17.79 695	20.62 695	25.11 699	9.58 697	8.78 697	9.88 698	9.85 699	13.23 697	11.95 697

IINet	17.98 693	18.06 695	23.81 692	20.87 696	19.70 694	26.55 693	35.70 704	25.04 699	15.93 688	13.33 692	13.25 689	20.58 694	17.79 695	20.62 695	25.11 699	9.58 697	8.78 697	9.88 698	9.85 699	13.23 697	11.95 697

Anonymous_1	43.04 712	18.73 697	24.79 694	21.81 699	46.26 710	27.80 695	37.60 706	28.08 703	16.14 690	14.66 696	14.30 691	20.65 696	17.88 697	21.56 697	25.94 702	117.93 720	8.92 699	100.65 716	126.50 718	158.64 721	12.08 699

DPSM_ROB	19.08 695	19.14 698	25.17 695	22.15 700	20.85 697	28.17 696	37.82 707	26.56 701	16.85 696	14.14 694	14.84 692	21.70 697	18.75 698	21.87 698	26.55 703	10.16 701	9.30 700	10.47 700	10.42 703	14.03 699	12.61 700

DPSM	19.08 695	19.14 698	25.17 695	22.15 700	20.85 697	28.17 696	37.82 707	26.56 701	16.85 696	14.14 694	14.84 692	21.70 697	18.75 698	21.87 698	26.55 703	10.16 701	9.30 700	10.47 700	10.42 703	14.03 699	12.61 700

xxxxx1	54.10 714	25.67 700	27.13 698	113.43 715	96.96 715	30.69 700	47.44 709	32.38 706	25.60 701	17.75 699	17.27 694	21.81 699	21.02 700	24.43 701	33.82 705	33.37 712	40.54 714	157.71 719	175.86 719	66.16 714	72.93 717

tt_ll	54.10 714	25.67 700	27.13 698	113.43 715	96.96 715	30.69 700	47.44 709	32.38 706	25.60 701	17.75 699	17.27 694	21.81 699	21.02 700	24.43 701	33.82 705	33.37 712	40.54 714	157.71 719	175.86 719	66.16 714	72.93 717

ff	54.10 714	25.67 700	27.13 698	113.43 715	96.96 715	30.69 700	47.44 709	32.38 706	25.60 701	17.75 699	17.27 694	21.81 699	21.02 700	24.43 701	33.82 705	33.37 712	40.54 714	157.71 719	175.86 719	66.16 714	72.93 717

LSM0	42.82 711	38.75 712	50.81 713	47.07 712	109.38 720	57.00 714	76.02 712	53.74 718	33.71 707	29.02 712	30.41 711	43.87 715	37.22 709	43.91 716	53.54 718	20.52 709	18.62 706	21.10 709	21.11 710	28.41 709	42.22 711

FlowAnything	38.37 706	38.41 706	50.38 711	44.76 710	41.94 708	56.64 708	76.34 713	53.28 717	34.23 713	28.25 706	29.72 708	43.60 710	37.79 713	43.83 711	53.38 713	20.39 708	18.71 712	21.07 704	21.14 711	28.23 703	25.29 704

Hybrid-DGEV	38.35 705	38.46 709	50.28 707	44.82 711	41.90 707	56.66 709	76.35 714	53.24 713	33.80 710	28.29 707	29.84 709	43.58 709	37.86 714	43.84 714	53.39 714	20.34 706	18.69 707	21.06 703	21.00 705	28.25 705	25.34 705

CasAABBNet	38.33 704	38.46 709	50.35 710	44.75 709	41.84 704	56.68 710	76.37 715	53.22 712	33.83 711	28.31 710	29.54 707	43.62 712	37.71 712	43.84 714	53.41 715	20.30 703	18.70 708	21.07 704	21.07 707	28.24 704	25.34 705

RAFT-FEzeroshot	38.32 702	38.45 707	50.28 707	44.74 707	41.87 705	56.68 710	76.38 716	53.24 713	33.76 708	28.29 707	29.37 705	43.69 713	37.66 710	43.83 711	53.41 715	20.32 704	18.70 708	21.07 704	21.07 707	28.25 705	25.35 707

RAFT-FE	38.32 702	38.45 707	50.28 707	44.74 707	41.87 705	56.68 710	76.38 716	53.24 713	33.76 708	28.29 707	29.37 705	43.69 713	37.66 710	43.83 711	53.41 715	20.32 704	18.70 708	21.07 704	21.07 707	28.25 705	25.35 707

Selective-RAFT-Error	38.39 707	38.47 711	50.44 712	44.73 706	41.97 709	56.68 710	76.38 716	53.24 713	33.92 712	28.34 711	29.85 710	43.60 710	38.20 715	43.75 710	53.34 712	20.38 707	18.70 708	21.09 708	21.05 706	28.30 708	25.43 709

RSGM-EC	88.84 717	82.86 718	51.22 714	105.38 713	99.51 718	94.51 717	125.67 719	90.02 719	46.43 717	45.14 716	57.50 718	101.22 719	88.55 719	154.40 719	153.26 720	105.54 718	59.55 720	113.88 717	53.02 716	92.89 719	56.17 715

acva	88.84 717	82.86 718	51.22 714	105.38 713	99.51 718	94.51 717	125.67 719	90.02 719	46.43 717	45.14 716	57.50 718	101.22 719	88.55 719	154.40 719	153.26 720	105.54 718	59.55 720	113.88 717	53.02 716	92.89 719	56.17 715

test_example2	192.40 720	210.76 721	206.48 720	199.83 720	204.73 721	172.94 720	183.52 721	133.93 721	133.41 721	191.38 722	196.19 721	187.13 722	178.77 721	205.33 721	208.00 722	222.09 722	238.72 722	186.54 722	190.54 722	227.34 722	170.31 721

PML	51.67 713	36.25 705	13.28 677	7.46 691	20.81 696	108.69 719	232.22 722	8.72 686	27.82 705	87.01 720	269.67 722	69.67 718	61.95 718	24.76 704	14.20 686	9.74 699	3.40 690	9.62 697	4.70 693	18.74 701	4.72 691

ccccc		492.34 722		530.87 721	530.37 722	478.08 722		491.76 723		448.18 723		476.12 723		541.64 723		663.49 723	459.54 723	353.94 723	309.79 723	586.66 723

ASD4		10.99 691

Low-res two-view benchmark