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

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

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

LACA3	0.27 23	0.21 71	0.38 33	0.35 11	0.19 10	0.37 56	0.38 247	0.47 13	0.28 22	0.29 31	0.27 26	0.26 24	0.31 76	0.73 179	0.22 1	0.16 123	0.12 101	0.13 2	0.10 2	0.15 81	0.11 3

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

MatchStereo	0.28 35	0.21 71	0.39 42	0.33 1	0.18 3	0.22 7	0.23 52	0.65 94	0.48 135	0.27 18	0.47 120	0.25 19	0.24 25	0.49 80	0.31 146	0.16 123	0.12 101	0.14 17	0.10 2	0.13 7	0.13 71
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Monster-pub-mixall	0.30 48	0.19 23	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.28 21	0.18 2	0.58 53	0.34 62	0.36 88	0.34 52	0.26 24	0.20 5	1.40 412	0.24 14	0.15 83	0.11 38	0.13 2	0.10 2	0.12 1	0.13 71

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

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

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

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

CREStereo	0.39 145	0.21 71	0.38 33	0.34 5	0.22 43	0.53 218	0.29 117	0.77 150	1.11 419	0.58 230	0.71 231	0.51 194	0.41 147	0.54 96	0.34 191	0.18 233	0.13 203	0.15 52	0.10 2	0.14 44	0.14 130
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.46 213	0.21 71	0.38 33	0.37 32	0.23 55	0.71 360	0.27 98	0.74 140	1.04 376	0.64 253	0.70 228	0.55 222	0.47 202	0.86 236	0.35 202	1.00 663	0.13 203	0.15 52	0.10 2	0.15 81	0.13 71

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.26 13	0.19 23	0.37 16	0.33 1	0.19 10	0.47 136	0.19 7	0.54 35	0.27 20	0.30 42	0.29 36	0.26 24	0.32 86	0.43 41	0.30 119	0.16 123	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.15 81	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 13	0.19 23	0.37 16	0.37 32	0.24 78	0.34 40	0.20 14	0.49 18	0.31 34	0.29 31	0.26 17	0.40 128	0.26 38	0.45 50	0.27 70	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.32 66	0.20 42	0.42 71	0.37 32	0.29 205	0.36 53	0.28 105	0.56 46	0.58 186	0.28 20	0.50 140	0.29 42	0.29 58	0.84 226	0.27 70	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.17 162	0.14 130
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.40 160	0.67 605	0.42 71	0.64 508	0.29 205	0.48 146	0.25 74	0.85 197	0.44 117	0.38 114	0.36 59	0.30 52	0.70 371	1.15 332	0.29 100	0.16 123	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.18 209	0.12 21

FoundationStereo	0.24 4	0.21 71	0.36 10	0.38 53	0.22 43	0.32 37	0.22 39	0.39 6	0.23 8	0.30 42	0.25 12	0.30 52	0.33 94	0.34 5	0.26 55	0.16 123	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.13 7	0.12 21

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

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

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

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

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

LoS	0.40 160	0.21 71	0.44 82	0.37 32	0.22 43	0.50 179	0.40 279	1.00 265	0.94 324	0.48 179	0.66 208	0.48 175	0.40 143	0.60 128	0.37 226	0.18 233	0.14 270	0.16 103	0.11 13	0.14 44	0.14 130
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
s12784h	0.52 246	0.20 42	0.38 33	0.41 100	0.19 10	0.96 476	0.34 183	1.17 343	1.25 509	0.81 293	0.90 289	0.63 273	0.50 245	1.45 420	0.42 278	0.14 53	0.12 101	0.17 154	0.11 13	0.18 209	0.11 3

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.29 43	0.19 23	0.37 16	0.40 79	0.17 2	0.58 263	0.32 155	0.60 65	0.29 26	0.26 13	0.26 17	0.39 122	0.43 164	0.47 71	0.26 55	0.13 26	0.10 9	0.13 2	0.12 68	0.15 81	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.33 80	0.21 71	0.43 77	0.45 186	0.31 259	0.46 121	0.36 212	0.92 224	0.47 131	0.37 99	0.38 63	0.32 66	0.33 94	0.43 41	0.26 55	0.19 287	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 162	0.15 175

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

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

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

Zero-FE251	0.34 93	0.23 139	0.51 146	0.45 186	0.29 205	0.58 263	0.24 67	0.82 184	0.34 62	0.49 187	0.38 63	0.52 202	0.42 155	0.47 71	0.27 70	0.18 233	0.14 270	0.17 154	0.12 68	0.14 44	0.13 71

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

asd	0.30 48	0.21 71	0.41 61	0.39 65	0.24 78	0.47 136	0.30 127	0.69 116	0.30 30	0.41 130	0.39 70	0.28 40	0.33 94	0.62 135	0.27 70	0.13 26	0.09 1	0.14 17	0.12 68	0.14 44	0.12 21

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

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

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

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

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

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

monsterstereo	0.34 93	0.20 42	0.44 82	0.45 186	0.35 334	0.27 20	0.29 117	0.53 31	0.51 156	0.44 150	0.61 188	0.26 24	0.25 28	1.19 343	0.27 70	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.10 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

pmcnn	2.37 657	0.42 519	2.71 652	0.63 499	0.43 441	1.54 584	1.19 627	2.01 596	1.53 606	2.64 660	7.60 690	18.07 709	1.45 602	3.44 593	2.78 646	0.18 233	0.15 334	0.15 52	0.12 68	0.20 310	0.18 275

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

TestStereo_HL3	0.64 356	0.24 165	1.46 584	0.38 53	0.30 229	0.46 121	0.33 168	1.07 308	0.95 326	0.60 242	0.79 257	0.61 263	0.49 233	3.47 596	0.75 461	0.16 123	0.13 203	0.16 103	0.13 129	0.16 117	0.18 275

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.40 160	0.31 388	0.73 327	0.58 438	0.27 154	0.26 14	0.33 168	0.95 244	0.81 277	0.42 137	0.47 120	0.65 279	0.47 202	0.39 21	0.34 191	0.18 233	0.15 334	0.16 103	0.14 171	0.19 261	0.16 216
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
raftrobust	0.52 246	0.25 205	0.56 202	0.65 522	0.52 511	0.49 163	0.34 183	0.98 259	0.91 312	1.30 500	0.87 281	0.63 273	0.81 419	0.78 201	0.41 267	0.19 287	0.15 334	0.16 103	0.14 171	0.15 81	0.16 216

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.38 138	0.23 139	0.51 146	0.44 168	0.32 281	0.43 99	0.48 389	0.76 146	0.36 72	0.44 150	0.34 52	0.38 119	0.31 76	1.31 371	0.32 158	0.14 53	0.11 38	0.19 229	0.15 202	0.16 117	0.16 216
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.39 145	0.25 205	0.50 136	0.45 186	0.30 229	0.61 287	0.36 212	0.72 128	0.45 121	0.46 165	0.43 96	0.42 139	0.35 113	1.39 406	0.29 100	0.15 83	0.12 101	0.20 281	0.15 202	0.16 117	0.15 175

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

mms	0.40 160	0.27 268	0.52 156	0.46 202	0.32 281	0.43 99	0.46 368	0.70 121	0.46 127	0.35 78	0.58 183	0.44 149	0.30 67	1.36 392	0.33 176	0.16 123	0.13 203	0.18 203	0.15 202	0.19 261	0.15 175

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

anonymousdsp	0.43 182	0.27 268	0.53 166	0.44 168	0.32 281	0.50 179	0.42 302	0.89 211	0.51 156	0.49 187	0.53 158	0.47 168	0.47 202	1.33 380	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.15 202	0.18 209	0.18 275

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

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

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

ccc-4	0.43 182	0.27 268	0.56 202	0.44 168	0.33 305	0.50 179	0.42 302	0.87 201	0.50 145	0.49 187	0.53 158	0.44 149	0.48 216	1.38 399	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.15 202	0.18 209	0.18 275

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

IGEV-Stereo	0.43 182	0.27 268	0.54 178	0.45 186	0.32 281	0.50 179	0.42 302	0.90 219	0.51 156	0.49 187	0.53 158	0.47 168	0.47 202	1.32 375	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.15 202	0.18 209	0.18 275
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
111	0.60 326	0.23 139	0.70 298	0.43 134	0.24 78	0.72 363	0.42 302	1.18 350	1.41 588	0.80 288	1.38 495	1.10 454	0.79 409	0.96 266	0.58 396	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.15 202	0.17 162	0.19 321

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

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

Gwc-CoAtRS	0.52 246	0.24 165	0.68 280	0.48 250	0.29 205	0.64 306	0.25 74	1.16 339	1.08 401	1.01 354	1.00 318	1.12 460	0.56 294	0.69 162	0.37 226	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.15 202	0.15 81	0.15 175

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

RAFT-Stereo	0.57 311	0.26 235	0.63 246	0.54 373	0.36 350	0.69 349	0.54 435	1.22 372	0.72 246	1.61 594	1.50 533	0.75 309	0.53 272	0.64 140	0.44 291	0.18 233	0.15 334	0.17 154	0.15 202	0.17 162	0.17 248
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.75 436	0.40 508	1.36 565	0.67 540	0.29 205	0.92 461	0.59 485	1.52 448	1.25 509	1.28 485	1.48 528	0.94 389	0.76 394	1.62 455	0.78 473	0.18 233	0.14 270	0.18 203	0.15 202	0.22 382	0.23 424

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

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

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

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

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 3	0.39 65	0.26 124	0.24 8	0.24 67	0.33 2	0.26 16	0.21 1	0.27 26	0.21 3	0.20 5	0.34 5	0.28 88	0.12 9	0.10 9	0.16 103	0.16 248	0.13 7	0.13 71

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

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

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

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

S2M2_XL	0.24 4	0.24 165	0.39 42	0.34 5	0.24 78	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 31	0.40 75	0.24 13	0.23 23	0.32 3	0.26 55	0.20 330	0.18 430	0.18 203	0.16 248	0.18 209	0.14 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.50 241	0.24 165	0.54 178	0.54 373	0.74 596	0.49 163	0.53 429	1.09 316	1.05 382	0.62 249	0.95 299	0.61 263	0.42 155	0.77 194	0.38 238	0.20 330	0.17 405	0.20 281	0.16 248	0.18 209	0.18 275

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PAM	0.76 442	0.29 330	1.08 513	0.52 337	0.33 305	1.38 563	0.39 264	2.01 596	0.67 228	1.06 367	0.96 302	2.89 657	1.43 598	0.86 236	0.35 202	0.19 287	0.12 101	0.19 229	0.17 278	0.19 261	0.20 359

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.62 337	0.30 352	0.83 395	0.48 250	0.36 350	0.95 470	0.33 168	2.37 652	0.67 228	1.25 476	1.00 318	0.68 289	0.51 257	0.91 249	0.61 411	0.18 233	0.15 334	0.21 320	0.17 278	0.19 261	0.19 321
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.65 365	0.40 508	0.77 366	0.48 250	0.24 78	1.05 500	0.49 401	1.76 519	1.02 366	1.18 441	1.18 410	0.89 372	0.80 415	0.85 232	0.79 480	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.17 278	0.29 495	0.15 175
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
NLSM1	0.49 236	0.25 205	0.55 193	0.48 250	1.08 651	0.83 431	0.31 139	0.83 189	0.66 226	0.51 203	0.76 246	0.47 168	0.48 216	0.98 277	0.55 382	0.18 233	0.19 448	0.21 320	0.18 303	0.20 310	0.15 175

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ACVNet	0.63 344	0.31 388	0.54 178	0.54 373	0.36 350	0.80 414	0.46 368	1.37 404	1.07 394	0.93 322	1.30 458	1.08 441	0.85 439	0.80 209	0.94 516	0.21 365	0.19 448	0.21 320	0.18 303	0.22 382	0.18 275

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

HSM-Net_RVC	0.87 495	0.29 330	0.53 166	0.53 356	0.30 229	1.15 524	0.55 453	3.57 679	1.28 525	1.53 576	1.74 585	1.68 581	0.93 479	1.49 428	0.77 471	0.22 396	0.17 405	0.19 229	0.18 303	0.20 310	0.19 321
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Hybrid-DGEV-03	0.65 365	0.26 235	0.56 202	0.53 356	0.36 350	0.73 368	0.39 264	0.89 211	1.15 451	1.73 609	2.52 642	0.84 351	0.56 294	0.97 274	0.44 291	0.18 233	0.12 101	0.22 356	0.19 328	0.17 162	0.14 130

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HHNet	0.62 337	0.26 235	0.63 246	0.43 134	0.45 457	0.50 179	0.58 476	1.07 308	1.01 361	1.25 476	2.23 627	0.70 299	0.61 333	1.07 310	0.47 329	0.20 330	0.13 203	0.23 397	0.19 328	0.19 261	0.30 519

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

222	1.61 616	0.29 330	0.67 276	0.56 414	0.29 205	1.06 503	0.42 302	2.17 630	1.31 540	1.31 510	1.52 536	0.92 384	0.94 484	1.76 485	17.65 707	0.24 442	0.20 468	0.21 320	0.19 328	0.22 382	0.23 424

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

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

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

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

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

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

DepthFocus	0.24 4	0.18 9	0.38 33	0.36 18	0.28 181	0.20 4	0.23 52	0.36 5	0.23 8	0.28 20	0.35 56	0.20 2	0.21 8	0.38 14	0.22 1	0.18 233	0.14 270	0.20 281	0.20 364	0.17 162	0.12 21

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.55 294	0.30 352	0.73 327	0.50 284	0.27 154	0.65 322	0.29 117	1.05 293	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.83 342	0.60 322	1.37 395	0.45 306	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.80 460	0.30 352	0.75 348	0.60 464	0.31 259	0.64 306	0.44 339	1.21 364	0.90 307	1.29 492	1.02 331	0.82 335	0.57 306	5.40 634	0.48 334	0.23 423	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.20 310	0.30 519

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

PSM-adaLoss	0.54 277	0.30 352	0.73 327	0.50 284	0.27 154	0.65 322	0.41 296	1.04 285	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.82 335	0.61 333	1.06 306	0.45 306	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

UNet	0.83 477	0.34 452	1.31 555	0.58 438	0.74 596	1.58 587	0.49 401	1.41 414	1.04 376	1.21 453	1.08 358	1.54 555	1.12 549	1.65 460	1.09 542	0.23 423	0.17 405	0.25 457	0.20 364	0.25 438	0.22 404

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.47 221	0.31 388	0.56 202	0.47 218	0.32 281	0.42 90	0.28 105	1.76 519	0.72 246	0.71 267	0.72 235	0.37 110	0.28 54	0.69 162	0.33 176	0.27 509	0.22 514	0.26 476	0.21 410	0.29 495	0.19 321
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DispNO	0.93 509	0.30 352	1.34 564	0.55 398	0.55 524	0.89 447	0.49 401	1.48 434	1.21 491	1.17 436	1.27 447	1.19 474	0.90 464	5.23 626	0.74 456	0.22 396	0.17 405	0.24 417	0.21 410	0.19 261	0.20 359

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

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

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

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

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

CASS	0.65 365	0.34 452	0.72 315	0.56 414	0.27 154	0.78 399	0.42 302	1.59 468	0.86 291	1.30 500	1.25 437	0.87 360	0.84 436	0.84 226	0.54 377	0.35 580	0.19 448	0.26 476	0.21 410	0.28 484	0.42 582
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.74 427	0.33 427	1.44 577	0.57 432	0.45 457	1.40 567	0.54 435	1.50 440	1.14 439	1.30 500	1.02 331	0.94 389	0.82 424	1.39 406	0.76 465	0.21 365	0.21 492	0.22 356	0.21 410	0.22 382	0.22 404

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

IER	0.70 395	0.31 388	1.02 489	0.48 250	0.52 511	1.34 557	0.51 410	1.17 343	0.99 352	1.23 464	1.34 480	1.12 460	1.11 546	0.99 284	0.71 449	0.20 330	0.16 372	0.21 320	0.21 410	0.20 310	0.19 321

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.63 344	0.33 427	0.57 215	0.61 479	0.40 414	0.80 414	0.58 476	1.61 475	0.89 303	0.90 315	1.24 433	0.88 364	0.73 381	0.72 174	0.88 504	0.29 535	0.21 492	0.22 356	0.21 410	0.24 425	0.27 487
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.55 294	0.56 575	1.46 584	0.60 464	0.51 498	0.48 146	0.52 421	0.79 160	0.68 234	0.50 196	0.67 215	0.46 161	0.62 339	0.59 116	0.40 257	0.22 396	0.17 405	0.22 356	0.21 410	0.86 649	0.56 623

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

GMStereo	0.55 294	0.45 532	0.94 453	0.50 284	0.32 281	0.64 306	0.43 325	1.00 265	1.40 582	0.82 297	0.73 237	0.51 194	0.45 182	0.85 232	0.55 382	0.24 442	0.15 334	0.20 281	0.21 410	0.31 514	0.24 440
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.85 486	0.38 496	0.94 453	0.80 604	1.03 647	1.17 528	0.58 476	1.52 448	1.20 485	1.19 445	1.62 564	1.13 465	1.20 568	1.80 489	1.06 536	0.24 442	0.24 537	0.24 417	0.21 410	0.23 410	0.27 487

AdaStereo	0.70 395	0.43 522	0.75 348	0.73 583	0.37 370	0.92 461	0.53 429	1.85 550	1.18 471	1.12 393	1.23 431	1.07 440	0.65 357	0.96 266	0.63 419	0.31 547	0.15 334	0.32 552	0.21 410	0.29 495	0.22 404
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
LE_ROB	8.05 696	0.37 489	23.53 707	0.74 587	0.33 305	2.77 661	2.87 695	3.71 681	27.24 720	25.39 720	8.87 698	8.46 696	26.71 719	6.65 659	21.99 710	0.21 365	0.19 448	0.20 281	0.21 410	0.25 438	0.22 404

S2M2_L	0.34 93	0.28 295	0.45 97	0.40 79	0.30 229	0.31 31	0.16 1	0.60 65	0.64 209	0.31 46	0.48 127	0.47 168	0.34 105	0.38 14	0.32 158	0.25 470	0.22 514	0.20 281	0.22 439	0.25 438	0.22 404
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ACV-stereo	0.99 526	0.51 556	1.41 572	0.56 414	0.41 424	2.43 648	0.57 472	1.15 337	1.18 471	0.81 293	1.01 323	3.39 665	2.14 656	1.60 452	1.07 539	0.27 509	0.22 514	0.22 356	0.22 439	0.28 484	0.32 536

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

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

CASnet	0.41 169	0.25 205	0.48 117	0.50 284	0.20 17	0.50 179	0.36 212	0.81 176	0.80 274	0.83 299	0.68 218	0.48 175	0.31 76	0.54 96	0.32 158	0.18 233	0.12 101	0.27 492	0.22 439	0.23 410	0.14 130
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
BUS	0.74 427	0.32 404	0.68 280	0.54 373	0.44 450	2.34 644	0.42 302	2.16 624	0.98 345	1.20 449	1.11 375	1.03 428	0.62 339	0.91 249	0.70 443	0.24 442	0.17 405	0.25 457	0.22 439	0.22 382	0.22 404

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DDVS	0.78 452	0.41 515	0.94 453	0.60 464	0.43 441	1.30 550	0.43 325	1.40 413	0.91 312	1.20 449	1.15 400	1.43 529	0.64 349	2.18 528	0.89 507	0.28 524	0.22 514	0.26 476	0.23 462	0.31 514	0.33 542

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

cf-r	0.73 422	0.30 352	0.77 366	0.55 398	0.63 562	0.78 399	0.48 389	1.79 533	1.15 451	1.13 408	1.26 444	1.43 529	0.87 452	1.40 412	0.85 500	0.25 470	0.18 430	0.22 356	0.23 462	0.19 261	0.19 321

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

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

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

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

UGAM	1.14 567	0.27 268	0.95 457	0.53 356	0.42 430	0.70 356	0.72 530	0.95 244	1.32 544	0.98 340	1.48 528	1.78 596	0.87 452	9.65 699	0.87 503	0.21 365	0.18 430	0.30 531	0.24 477	0.19 261	0.16 216

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.80 460	0.41 515	0.88 428	0.62 490	0.42 430	1.33 555	0.48 389	1.52 448	1.17 464	1.45 559	1.44 513	1.44 534	0.90 464	1.26 359	1.24 563	0.20 330	0.16 372	0.27 492	0.24 477	0.25 438	0.28 499
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PWC_ROB	1.24 578	0.76 621	2.46 644	0.72 575	0.78 611	1.15 524	0.49 401	1.75 512	1.92 639	2.31 646	3.07 653	1.59 563	1.40 595	2.46 552	2.10 632	0.33 563	0.22 514	0.35 580	0.24 477	0.38 559	0.41 578

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

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

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

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

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

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

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

anonymousa	0.72 404	0.27 268	0.75 348	0.47 218	0.63 562	1.43 574	0.45 359	1.24 380	0.89 303	1.28 485	1.75 588	1.62 567	1.13 553	0.69 162	0.59 399	0.19 287	0.16 372	0.23 397	0.25 491	0.20 310	0.18 275

psmg	0.72 404	0.32 404	0.68 280	0.50 284	0.44 450	1.48 578	0.75 536	1.94 579	0.98 345	1.21 453	1.33 473	1.12 460	0.74 383	0.91 249	0.66 430	0.24 442	0.19 448	0.25 457	0.25 491	0.23 410	0.22 404

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Selective-IGEV-i16pb	2.29 654	0.33 427	20.08 701	0.56 414	0.40 414	2.61 655	1.54 651	2.60 665	1.87 634	0.97 335	1.68 578	1.38 524	1.01 518	8.19 689	0.92 513	0.37 588	0.21 492	0.22 356	0.26 509	0.25 438	0.28 499

w-ln-seven-2	1.18 575	0.61 595	4.25 663	0.68 553	0.61 555	1.20 535	0.93 589	1.63 481	1.35 560	1.66 603	1.53 537	1.47 544	1.37 594	3.00 576	1.74 615	0.25 470	0.24 537	0.29 518	0.26 509	0.33 532	0.28 499

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 457	0.43 522	1.05 499	0.64 508	0.58 541	0.95 470	0.53 429	1.53 454	1.18 471	1.37 535	1.15 400	1.43 529	0.88 457	1.61 454	0.84 497	0.25 470	0.22 514	0.27 492	0.27 521	0.29 495	0.29 506
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet	0.98 524	0.47 539	1.70 606	0.76 594	0.94 641	1.51 581	0.91 583	1.92 572	1.32 544	1.61 594	1.13 387	1.47 544	0.97 499	1.75 480	1.46 601	0.28 524	0.23 528	0.29 518	0.27 521	0.35 539	0.27 487

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	1.68 623	0.36 482	0.61 237	0.59 452	0.29 205	2.25 639	1.18 626	2.38 653	1.68 620	3.60 679	2.67 646	3.69 669	2.42 665	8.13 686	1.90 623	0.31 547	0.31 589	0.30 531	0.28 542	0.30 505	0.29 506
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_sample6	0.71 402	0.34 452	0.87 419	0.52 337	0.30 229	0.82 425	0.58 476	1.79 533	1.15 451	1.14 411	1.33 473	0.91 376	0.79 409	1.31 371	0.74 456	0.27 509	0.21 492	0.27 492	0.29 554	0.28 484	0.27 487

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	1.08 552	0.61 595	1.32 558	0.85 624	0.72 588	1.37 560	0.51 410	1.54 457	1.15 451	1.78 614	1.54 542	2.01 622	1.11 546	2.90 571	2.00 628	0.33 563	0.30 583	0.40 605	0.30 563	0.44 587	0.45 594
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	1.00 531	0.44 525	1.13 526	0.70 563	0.81 621	1.62 590	0.79 548	2.14 619	1.44 594	1.78 614	1.33 473	1.43 529	1.05 533	2.18 528	1.53 607	0.27 509	0.21 492	0.31 537	0.30 563	0.32 523	0.28 499

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.95 513	0.44 525	0.66 270	0.53 356	0.35 334	1.53 583	1.63 659	1.69 495	1.42 591	2.00 637	1.60 558	1.43 529	1.17 557	1.59 451	0.99 529	0.34 573	0.34 603	0.39 600	0.33 589	0.33 532	0.32 536
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
TCMNet	1.01 537	0.60 593	2.10 629	0.86 626	1.33 669	1.14 518	0.67 514	1.69 495	1.23 500	1.11 391	1.57 552	1.30 506	0.97 499	2.01 510	1.50 605	0.31 547	0.31 589	0.38 594	0.34 595	0.42 575	0.36 558

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

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

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

SGM-Forest	1.24 578	0.38 496	0.60 232	0.52 337	0.37 370	1.56 586	1.30 636	1.65 484	1.36 564	2.11 641	1.79 592	1.63 572	0.93 479	7.48 678	0.95 520	0.36 584	0.37 621	0.39 600	0.34 595	0.37 550	0.32 536
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
edge stereo	1.11 560	0.50 553	1.30 554	0.71 571	0.65 567	1.14 518	0.75 536	1.93 577	1.37 568	1.71 607	1.83 596	2.54 646	1.44 600	2.43 548	1.23 562	0.42 608	0.41 634	0.54 637	0.35 600	0.42 575	0.46 598

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

XQC	1.37 593	0.87 631	2.56 648	0.84 619	0.69 583	1.83 614	0.89 578	2.07 610	1.88 635	1.88 627	1.53 537	1.91 609	1.55 613	2.85 570	3.05 650	0.48 628	0.29 578	0.44 616	0.39 611	0.69 642	0.60 633

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

MeshStereo	2.26 652	0.56 575	0.92 446	0.61 479	0.49 479	2.60 653	1.02 607	3.18 673	2.05 647	7.40 704	4.98 678	7.58 692	2.98 675	6.37 653	1.96 626	0.43 614	0.43 637	0.45 617	0.39 611	0.43 581	0.42 582
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SHD	1.31 585	0.71 614	2.34 641	0.86 626	0.75 605	1.77 606	0.65 505	2.22 637	2.50 662	2.40 653	1.71 581	1.91 609	1.60 617	1.93 503	2.37 639	0.38 593	0.31 589	0.38 594	0.40 615	0.48 604	0.50 611

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	1.01 537	0.57 579	1.29 553	0.64 508	0.74 596	1.19 533	0.84 563	1.69 495	1.43 593	1.16 427	1.19 417	1.32 511	1.19 565	3.42 591	1.25 564	0.29 535	0.45 644	0.33 561	0.49 636	0.32 523	0.47 602
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FC-DCNN v2	2.81 671	0.59 585	0.85 401	0.73 583	0.57 532	2.97 666	1.05 611	3.39 677	2.61 664	6.98 700	7.67 692	10.38 702	6.31 697	5.75 643	3.37 659	0.53 640	0.48 651	0.51 629	0.50 639	0.53 617	0.51 615

GANetREF_RVC	1.07 549	0.86 630	1.31 555	0.82 615	0.53 514	1.41 572	1.31 637	1.76 519	1.52 604	1.27 483	1.31 464	1.46 539	1.24 576	2.03 512	0.96 524	0.56 642	0.45 644	0.67 652	0.50 639	0.88 652	0.59 630
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FC-DCNN	2.72 670	0.59 585	0.86 407	0.73 583	0.57 532	2.91 664	1.04 609	3.01 671	2.60 663	6.83 699	7.64 691	9.92 699	6.33 698	5.21 625	3.14 653	0.53 640	0.48 651	0.51 629	0.50 639	0.53 617	0.51 615

FCDSN-DC	2.32 655	0.63 600	0.81 386	0.84 619	0.75 605	2.23 638	0.94 592	2.09 613	1.80 630	5.45 697	7.72 693	7.77 694	6.93 700	3.39 588	1.80 618	0.52 634	0.48 651	0.52 631	0.51 642	0.57 624	0.58 628
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	2.48 662	0.74 618	1.90 621	1.05 652	0.92 639	2.76 660	4.01 700	2.76 666	4.11 685	4.69 690	4.63 672	4.62 674	5.96 695	3.97 601	3.96 666	0.63 652	0.53 659	0.56 644	0.52 643	0.64 635	0.63 636
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	26.87 717	13.43 709	70.68 734	0.91 641	0.68 581	57.02 731	21.06 713	32.82 725	32.67 722	52.12 736	53.61 733	66.05 734	49.56 734	48.79 735	34.71 724	0.49 632	0.44 640	0.53 636	0.53 644	0.63 633	0.59 630

ELAS	2.37 657	0.74 618	1.54 594	0.99 648	0.92 639	4.78 687	2.33 687	3.33 675	3.37 677	5.05 695	4.77 676	3.67 668	4.53 690	3.42 591	4.50 668	0.62 650	0.53 659	0.55 641	0.53 644	0.63 633	0.64 640
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	1.31 585	0.88 633	1.08 513	1.83 675	1.44 671	1.44 575	0.75 536	1.74 509	1.09 409	1.32 514	1.26 444	1.28 502	1.01 518	1.50 430	0.83 494	2.50 684	0.34 603	1.47 674	0.55 646	2.32 676	1.57 674

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

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

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

Abc-Net	1.10 557	0.54 566	1.24 545	0.84 619	0.94 641	1.29 548	0.89 578	2.01 596	1.34 551	1.32 514	1.74 585	1.88 604	1.74 628	2.35 542	1.25 564	0.45 620	0.37 621	0.45 617	0.58 649	0.42 575	0.42 582
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSMD_ROB	1.99 644	0.59 585	0.89 434	0.70 563	0.61 555	3.95 680	0.94 592	1.80 536	1.79 629	4.41 687	4.43 668	8.17 695	3.66 683	3.40 589	1.33 574	0.52 634	0.48 651	0.54 637	0.58 649	0.53 617	0.50 611

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.47 221	0.21 71	0.38 33	0.45 186	0.38 392	0.45 114	0.25 74	0.75 143	1.29 530	0.80 288	1.21 424	0.47 168	0.37 128	0.53 93	0.44 291	0.16 123	0.11 38	0.15 52	0.80 664	0.18 209	0.11 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
MFMNet_re	1.40 598	1.14 652	1.68 604	1.39 666	1.07 649	1.48 578	1.43 643	1.87 556	1.82 632	2.26 644	2.19 625	1.51 550	1.86 639	1.52 434	1.25 564	0.93 662	0.83 677	0.84 659	0.80 664	0.99 657	1.05 664

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

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

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

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

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

ACVNet_1	2.18 649	1.45 668	1.72 609	2.85 687	2.33 687	2.28 640	1.46 645	3.08 672	2.22 653	1.82 622	2.05 619	3.56 666	1.98 647	3.09 582	1.40 586	3.17 690	0.60 666	2.40 688	0.92 671	2.91 690	2.37 687

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

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

SPS-STEREO	1.67 621	1.04 643	1.23 542	1.21 660	1.13 658	1.82 613	1.11 617	2.16 624	1.52 604	3.07 674	2.32 630	2.82 655	1.80 634	4.11 603	2.04 629	1.03 667	0.99 688	0.97 663	0.94 673	1.03 660	1.02 660
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	1.12 562	0.97 637	1.21 538	1.07 655	1.12 656	1.08 506	0.89 578	1.95 581	1.16 461	1.29 492	1.26 444	1.22 480	1.09 544	1.15 332	1.01 531	1.02 666	1.00 689	0.97 663	0.97 675	0.98 655	0.99 659

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

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

Consistency-Raft	1.25 580	0.99 640	1.93 623	1.02 651	1.21 664	0.96 476	1.01 606	1.75 512	1.92 639	1.36 532	2.12 622	1.44 534	1.01 518	1.14 331	1.40 586	0.72 657	0.82 676	0.89 661	0.98 677	1.31 668	0.95 657

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.88 636	1.07 644	1.45 582	1.07 655	1.17 660	1.47 577	1.48 647	1.89 562	1.93 641	1.94 632	4.67 675	3.08 662	1.80 634	6.51 656	1.65 611	1.06 669	0.86 683	1.08 670	1.32 683	0.93 653	1.26 668
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	2.70 668	1.79 680	1.46 584	3.26 695	2.66 691	3.23 671	2.10 678	4.08 683	2.75 669	2.34 647	3.81 664	3.06 660	2.22 660	4.25 605	2.59 643	3.75 699	0.84 678	2.75 694	1.35 684	3.15 692	2.60 694

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ktn	4.70 685	2.38 694	2.12 632	3.76 700	3.24 698	4.85 688	2.95 696	5.52 693	7.37 698	4.07 685	19.32 713	7.46 691	3.47 680	7.39 674	2.95 649	4.04 704	1.85 700	3.26 702	2.22 700	3.08 691	2.65 696

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		10.99 707

Low-res two-view benchmark