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

asda	0.11 26	0.11 169	0.16 34	0.17 25	0.09 34	0.14 21	0.12 27	0.24 95	0.16 40	0.11 32	0.11 28	0.08 4	0.10 54	0.15 26	0.12 57	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

asd	0.10 3	0.10 95	0.15 16	0.17 25	0.10 79	0.16 60	0.10 8	0.19 25	0.13 17	0.12 50	0.11 28	0.09 23	0.10 54	0.16 44	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 26	0.10 95	0.14 6	0.17 25	0.10 79	0.15 33	0.12 27	0.25 104	0.17 57	0.14 93	0.13 56	0.09 23	0.09 23	0.18 87	0.12 57	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25_new	0.11 26	0.11 169	0.16 34	0.17 25	0.10 79	0.17 82	0.12 27	0.21 49	0.14 24	0.12 50	0.13 56	0.09 23	0.10 54	0.15 26	0.12 57	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 26	0.11 169	0.16 34	0.17 25	0.10 79	0.17 82	0.12 27	0.21 49	0.14 24	0.12 50	0.13 56	0.09 23	0.10 54	0.15 26	0.12 57	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 26	0.11 169	0.16 34	0.17 25	0.10 79	0.17 82	0.12 27	0.21 49	0.14 24	0.12 50	0.13 56	0.09 23	0.10 54	0.15 26	0.12 57	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 3	0.10 95	0.15 16	0.17 25	0.09 34	0.15 33	0.10 8	0.19 25	0.13 17	0.12 50	0.12 43	0.08 4	0.11 84	0.16 44	0.12 57	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 26	0.10 95	0.14 6	0.17 25	0.09 34	0.17 82	0.09 2	0.22 61	0.16 40	0.13 67	0.13 56	0.09 23	0.11 84	0.19 110	0.13 103	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

BPD-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 6	0.17 25	0.09 34	0.09 1	0.14 78	0.10 1	0.14 24	0.07 1	0.09 11	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.07 98	0.06 105	0.05 5	0.05 26

BStereo	0.13 68	0.10 95	0.42 331	0.18 61	0.11 126	0.13 16	0.14 78	0.24 95	0.22 143	0.12 50	0.11 28	0.12 72	0.09 23	0.16 44	0.14 140	0.05 9	0.06 170	0.06 32	0.08 244	0.05 5	0.06 90

Wave_Phase_stereo	0.14 95	0.10 95	0.42 331	0.18 61	0.11 126	0.36 449	0.14 78	0.28 146	0.22 143	0.12 50	0.11 28	0.12 72	0.09 23	0.16 44	0.14 140	0.05 9	0.06 170	0.06 32	0.08 244	0.05 5	0.06 90

NLSM3	0.13 68	0.10 95	0.17 45	0.21 216	0.13 265	0.18 104	0.16 139	0.30 179	0.24 179	0.11 32	0.15 89	0.12 72	0.13 143	0.17 64	0.15 166	0.05 9	0.05 33	0.08 184	0.08 244	0.05 5	0.05 26

BridgeDepth	0.10 3	0.09 53	0.14 6	0.19 108	0.07 1	0.16 60	0.12 27	0.16 7	0.12 10	0.08 2	0.09 11	0.14 113	0.13 143	0.14 12	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 3	0.08 18	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 21	0.12 27	0.24 95	0.19 86	0.09 7	0.11 28	0.08 4	0.07 3	0.14 12	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 3	0.08 18	0.13 1	0.18 61	0.10 79	0.13 16	0.12 27	0.15 6	0.12 10	0.10 16	0.13 56	0.10 40	0.10 54	0.14 12	0.11 15	0.05 9	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 3	0.08 18	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.13 16	0.12 27	0.24 95	0.19 86	0.09 7	0.11 28	0.08 4	0.07 3	0.14 12	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

AdaDepth	0.11 26	0.09 53	0.20 74	0.20 171	0.10 79	0.19 132	0.13 53	0.16 7	0.13 17	0.10 16	0.10 19	0.09 23	0.09 23	0.19 110	0.12 57	0.05 9	0.05 33	0.06 32	0.06 105	0.05 5	0.05 26

2.25w	0.11 26	0.09 53	0.15 16	0.17 25	0.09 34	0.15 33	0.10 8	0.19 25	0.18 69	0.14 93	0.17 117	0.09 23	0.10 54	0.18 87	0.13 103	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

4.5_new	0.11 26	0.11 169	0.15 16	0.17 25	0.09 34	0.14 21	0.12 27	0.21 49	0.16 40	0.13 67	0.13 56	0.08 4	0.09 23	0.13 6	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 58	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 26	0.11 169	0.15 16	0.17 25	0.09 34	0.14 21	0.12 27	0.21 49	0.16 40	0.13 67	0.13 56	0.08 4	0.09 23	0.13 6	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 58	0.04 1

2.5w	0.11 26	0.10 95	0.15 16	0.18 61	0.09 34	0.15 33	0.15 106	0.20 36	0.15 34	0.12 50	0.13 56	0.10 40	0.09 23	0.17 64	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

2.75w_new	0.11 26	0.09 53	0.14 6	0.16 10	0.09 34	0.15 33	0.12 27	0.25 104	0.16 40	0.14 93	0.13 56	0.08 4	0.10 54	0.16 44	0.13 103	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w_new	0.11 26	0.09 53	0.15 16	0.17 25	0.09 34	0.19 132	0.10 8	0.22 61	0.17 57	0.14 93	0.12 43	0.10 40	0.11 84	0.17 64	0.12 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w	0.11 26	0.09 53	0.15 16	0.17 25	0.09 34	0.19 132	0.10 8	0.22 61	0.17 57	0.14 93	0.12 43	0.10 40	0.11 84	0.17 64	0.12 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.75w	0.11 26	0.09 53	0.15 16	0.17 25	0.11 126	0.18 104	0.12 27	0.23 80	0.14 24	0.13 67	0.11 28	0.08 4	0.10 54	0.16 44	0.11 15	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3w_stereo	0.12 52	0.11 169	0.18 55	0.18 61	0.08 12	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.19 86	0.12 50	0.12 43	0.07 1	0.12 110	0.15 26	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

2w_stereo	0.11 26	0.10 95	0.15 16	0.18 61	0.08 12	0.16 60	0.14 78	0.27 127	0.20 113	0.14 93	0.14 86	0.08 4	0.11 84	0.13 6	0.12 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

1w_stereo	0.12 52	0.08 18	0.14 6	0.18 61	0.09 34	0.16 60	0.15 106	0.25 104	0.21 130	0.13 67	0.16 104	0.08 4	0.12 110	0.16 44	0.13 103	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

monsterstereo	0.11 26	0.09 53	0.14 6	0.19 108	0.12 185	0.14 21	0.12 27	0.25 104	0.17 57	0.13 67	0.16 104	0.08 4	0.09 23	0.19 110	0.11 15	0.05 9	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo	0.13 68	0.10 95	0.24 109	0.20 171	0.09 34	0.16 60	0.18 226	0.21 49	0.18 69	0.11 32	0.17 117	0.09 23	0.09 23	0.15 26	0.14 140	0.05 9	0.06 170	0.08 184	0.08 244	0.07 127	0.05 26

MonSter	0.10 3	0.08 18	0.13 1	0.17 25	0.08 12	0.14 21	0.12 27	0.24 95	0.19 86	0.09 7	0.11 28	0.08 4	0.07 3	0.14 12	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 3	0.07 3	0.14 6	0.17 25	0.10 79	0.17 82	0.13 53	0.11 2	0.13 17	0.10 16	0.09 11	0.08 4	0.06 1	0.22 165	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.07 98	0.08 244	0.05 5	0.05 26

MonSter++	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.16 10	0.09 34	0.15 33	0.12 27	0.17 13	0.13 17	0.09 7	0.09 11	0.11 61	0.10 54	0.14 12	0.12 57	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

HiDET	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.15 5	0.09 34	0.14 21	0.12 27	0.19 25	0.15 34	0.10 16	0.09 11	0.11 61	0.09 23	0.15 26	0.13 103	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LCMNet	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.15 5	0.09 34	0.15 33	0.12 27	0.18 19	0.19 86	0.10 16	0.10 19	0.11 61	0.10 54	0.15 26	0.13 103	0.06 32	0.06 170	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

VIP-Stereo	0.12 52	0.12 211	0.21 83	0.18 61	0.11 126	0.24 267	0.12 27	0.19 25	0.18 69	0.10 16	0.13 56	0.11 61	0.09 23	0.19 110	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

Replicate-Monster	0.12 52	0.10 95	0.32 188	0.16 10	0.08 12	0.17 82	0.10 8	0.22 61	0.19 86	0.11 32	0.10 19	0.10 40	0.09 23	0.19 110	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.08 253

monsters	0.11 26	0.09 53	0.13 1	0.17 25	0.12 185	0.15 33	0.11 17	0.23 80	0.15 34	0.14 93	0.12 43	0.08 4	0.09 23	0.21 148	0.10 1	0.06 32	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

IGEV	0.11 26	0.06 1	0.17 45	0.15 5	0.11 126	0.16 60	0.13 53	0.21 49	0.16 40	0.11 32	0.15 89	0.09 23	0.07 3	0.14 12	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.05 26

xyz-stereo-finetune2	0.17 161	0.11 169	0.26 130	0.16 10	0.09 34	0.27 320	0.19 272	0.27 127	0.20 113	0.22 192	0.28 233	0.21 207	0.22 303	0.37 349	0.22 345	0.06 32	0.05 33	0.08 184	0.06 105	0.06 58	0.07 181

xyz-stereo-finetune	0.16 142	0.12 211	0.23 99	0.16 10	0.08 12	0.23 245	0.20 323	0.29 160	0.31 273	0.19 170	0.22 181	0.19 186	0.15 185	0.29 290	0.20 300	0.06 32	0.06 170	0.08 184	0.06 105	0.06 58	0.06 90

LG-Stereo_L2	0.10 3	0.08 18	0.19 63	0.16 10	0.09 34	0.12 10	0.13 53	0.18 19	0.13 17	0.09 7	0.07 3	0.08 4	0.08 10	0.16 44	0.10 1	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 3	0.08 18	0.19 63	0.16 10	0.09 34	0.12 10	0.13 53	0.17 13	0.11 4	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 64	0.10 1	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 3	0.08 18	0.15 16	0.18 61	0.09 34	0.15 33	0.11 17	0.16 7	0.10 2	0.08 2	0.06 1	0.10 40	0.07 3	0.17 64	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MLG-Stereo	0.10 3	0.08 18	0.15 16	0.18 61	0.07 1	0.15 33	0.11 17	0.17 13	0.11 4	0.08 2	0.06 1	0.10 40	0.08 10	0.18 87	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MM-Stereo_test2	0.15 128	0.10 95	0.44 353	0.23 330	0.11 126	0.21 195	0.21 354	0.27 127	0.22 143	0.15 107	0.16 104	0.13 86	0.11 84	0.20 127	0.13 103	0.06 32	0.05 33	0.07 98	0.06 105	0.09 273	0.05 26

HART	0.15 128	0.11 169	0.30 167	0.21 216	0.09 34	0.17 82	0.16 139	0.30 179	0.19 86	0.15 107	0.25 210	0.17 162	0.09 23	0.21 148	0.12 57	0.06 32	0.07 297	0.07 98	0.05 51	0.08 199	0.06 90

GREAT-IGEV	0.12 52	0.09 53	0.25 122	0.16 10	0.11 126	0.14 21	0.16 139	0.17 13	0.17 57	0.10 16	0.15 89	0.09 23	0.09 23	0.18 87	0.10 1	0.06 32	0.07 297	0.06 32	0.05 51	0.07 127	0.10 371
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
HI	0.20 246	0.13 276	0.33 204	0.18 61	0.15 360	0.17 82	0.16 139	0.34 225	0.21 130	0.37 427	0.39 370	0.36 388	0.24 335	0.29 290	0.21 325	0.06 32	0.05 33	0.08 184	0.09 339	0.09 273	0.07 181

CoSv	0.20 246	0.13 276	0.33 204	0.18 61	0.15 360	0.17 82	0.16 139	0.34 225	0.21 130	0.37 427	0.39 370	0.36 388	0.24 335	0.29 290	0.21 325	0.06 32	0.05 33	0.08 184	0.09 339	0.09 273	0.07 181

SCV_C0	0.14 95	0.11 169	0.25 122	0.19 108	0.12 185	0.15 33	0.16 139	0.30 179	0.22 143	0.13 67	0.15 89	0.13 86	0.09 23	0.24 190	0.10 1	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.06 105	0.09 273	0.06 90

AIO_rvc	0.12 52	0.11 169	0.22 93	0.19 108	0.10 79	0.15 33	0.17 182	0.20 36	0.16 40	0.11 32	0.13 56	0.13 86	0.08 10	0.22 165	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.07 181

fffft	0.13 68	0.09 53	0.24 109	0.19 108	0.10 79	0.17 82	0.19 272	0.22 61	0.16 40	0.14 93	0.11 28	0.13 86	0.10 54	0.24 190	0.18 248	0.06 32	0.05 33	0.07 98	0.06 105	0.07 127	0.06 90
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 26	0.08 18	0.17 45	0.17 25	0.09 34	0.22 223	0.14 78	0.14 5	0.16 40	0.11 32	0.10 19	0.09 23	0.08 10	0.21 148	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

SMoEStereo_RVC	0.13 68	0.10 95	0.22 93	0.19 108	0.10 79	0.19 132	0.17 182	0.19 25	0.19 86	0.15 107	0.13 56	0.12 72	0.11 84	0.24 190	0.16 192	0.06 32	0.05 33	0.07 98	0.06 105	0.06 58	0.06 90

mms	0.13 68	0.11 169	0.19 63	0.19 108	0.12 185	0.16 60	0.17 182	0.20 36	0.17 57	0.13 67	0.17 117	0.14 113	0.09 23	0.24 190	0.14 140	0.06 32	0.05 33	0.08 184	0.06 105	0.07 127	0.07 181

ours_stereo	0.13 68	0.11 169	0.23 99	0.20 171	0.11 126	0.17 82	0.18 226	0.20 36	0.19 86	0.13 67	0.18 132	0.14 113	0.10 54	0.23 175	0.14 140	0.06 32	0.05 33	0.08 184	0.06 105	0.06 58	0.05 26

fffy	0.14 95	0.11 169	0.24 109	0.20 171	0.10 79	0.19 132	0.18 226	0.22 61	0.19 86	0.13 67	0.16 104	0.15 133	0.13 143	0.25 221	0.14 140	0.06 32	0.06 170	0.08 184	0.06 105	0.07 127	0.06 90

WCG-NET	0.14 95	0.09 53	0.23 99	0.18 61	0.08 12	0.18 104	0.17 182	0.21 49	0.28 229	0.18 164	0.21 170	0.15 133	0.12 110	0.18 87	0.12 57	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

IGEV-Stereo++	0.11 26	0.08 18	0.15 16	0.19 108	0.11 126	0.14 21	0.10 8	0.22 61	0.18 69	0.10 16	0.13 56	0.10 40	0.11 84	0.14 12	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

AIO-Stereo	0.13 68	0.10 95	0.22 93	0.20 171	0.09 34	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.16 40	0.13 67	0.15 89	0.13 86	0.08 10	0.18 87	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.07 98	0.07 163	0.06 58	0.06 90

WCG-NET（raft）	0.14 95	0.09 53	0.23 99	0.17 25	0.08 12	0.19 132	0.16 139	0.23 80	0.26 202	0.18 164	0.19 141	0.20 195	0.12 110	0.21 148	0.12 57	0.06 32	0.06 170	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

RSM++	0.12 52	0.09 53	0.19 63	0.20 171	0.09 34	0.17 82	0.15 106	0.21 49	0.19 86	0.12 50	0.12 43	0.14 113	0.09 23	0.20 127	0.12 57	0.06 32	0.05 33	0.07 98	0.07 163	0.07 127	0.05 26

RSM	0.12 52	0.09 53	0.20 74	0.20 171	0.09 34	0.16 60	0.15 106	0.23 80	0.18 69	0.13 67	0.13 56	0.15 133	0.09 23	0.21 148	0.12 57	0.06 32	0.05 33	0.07 98	0.07 163	0.06 58	0.05 26

MoCha-V2	0.13 68	0.08 18	0.26 130	0.23 330	0.09 34	0.16 60	0.15 106	0.26 113	0.16 40	0.15 107	0.15 89	0.13 86	0.14 166	0.20 127	0.11 15	0.06 32	0.07 297	0.06 32	0.06 105	0.06 58	0.05 26

MIM_Stereo	0.18 186	0.12 211	0.38 275	0.20 171	0.11 126	0.17 82	0.14 78	0.35 250	0.25 193	0.27 243	0.35 324	0.23 239	0.13 143	0.27 258	0.16 192	0.06 32	0.07 297	0.08 184	0.08 244	0.08 199	0.06 90

LL-Strereo2	0.18 186	0.18 414	0.39 290	0.22 278	0.12 185	0.24 267	0.13 53	0.31 191	0.23 164	0.24 212	0.20 158	0.24 253	0.12 110	0.26 238	0.15 166	0.06 32	0.06 170	0.12 440	0.09 339	0.08 199	0.07 181

4D-IteraStereo	0.17 161	0.16 381	0.50 405	0.21 216	0.14 310	0.19 132	0.17 182	0.28 146	0.28 229	0.23 198	0.20 158	0.20 195	0.11 84	0.19 110	0.14 140	0.06 32	0.04 2	0.10 346	0.08 244	0.08 199	0.06 90

LoS_RVC	0.13 68	0.10 95	0.19 63	0.18 61	0.16 392	0.20 167	0.18 226	0.20 36	0.17 57	0.13 67	0.19 141	0.12 72	0.15 185	0.17 64	0.13 103	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.12 429

Selective-IGEV	0.12 52	0.09 53	0.22 93	0.19 108	0.10 79	0.15 33	0.14 78	0.27 127	0.15 34	0.13 67	0.14 86	0.13 86	0.08 10	0.21 148	0.12 57	0.06 32	0.05 33	0.07 98	0.06 105	0.06 58	0.05 26

ProNet	0.14 95	0.12 211	0.25 122	0.19 108	0.11 126	0.19 132	0.19 272	0.27 127	0.20 113	0.14 93	0.13 56	0.13 86	0.12 110	0.24 190	0.12 57	0.06 32	0.05 33	0.07 98	0.06 105	0.07 127	0.07 181

RAFT_CTSACE	0.21 267	0.16 381	0.41 321	0.25 422	0.15 360	0.22 223	0.24 428	0.32 203	0.28 229	0.33 367	0.51 474	0.29 320	0.17 234	0.32 319	0.13 103	0.06 32	0.07 297	0.09 269	0.08 244	0.08 199	0.06 90

test_4	0.18 186	0.12 211	0.34 214	0.23 330	0.12 185	0.18 104	0.22 381	0.26 113	0.24 179	0.24 212	0.47 457	0.22 219	0.13 143	0.24 190	0.16 192	0.06 32	0.05 33	0.09 269	0.09 339	0.07 127	0.05 26

iRaft-Stereo_5w	0.23 315	0.18 414	0.44 353	0.22 278	0.13 265	0.19 132	0.19 272	0.37 279	0.32 282	0.28 254	0.37 343	0.34 369	0.23 317	0.65 483	0.27 404	0.06 32	0.06 170	0.08 184	0.07 163	0.09 273	0.08 253

test-3	0.16 142	0.09 53	0.31 181	0.21 216	0.11 126	0.18 104	0.16 139	0.30 179	0.27 213	0.26 233	0.16 104	0.22 219	0.12 110	0.26 238	0.18 248	0.06 32	0.04 2	0.08 184	0.08 244	0.06 58	0.06 90

test_1	0.16 142	0.09 53	0.31 181	0.21 216	0.11 126	0.18 104	0.16 139	0.30 179	0.27 213	0.25 221	0.16 104	0.22 219	0.12 110	0.26 238	0.18 248	0.06 32	0.04 2	0.08 184	0.08 244	0.06 58	0.06 90

test_3	0.18 186	0.11 169	0.32 188	0.24 383	0.11 126	0.22 223	0.25 445	0.31 191	0.31 273	0.25 221	0.18 132	0.23 239	0.13 143	0.25 221	0.19 281	0.06 32	0.05 33	0.09 269	0.10 381	0.07 127	0.06 90

cross-raft	0.17 161	0.12 211	0.41 321	0.23 330	0.10 79	0.20 167	0.24 428	0.33 217	0.23 164	0.23 198	0.28 233	0.29 320	0.15 185	0.17 64	0.15 166	0.06 32	0.05 33	0.07 98	0.07 163	0.06 58	0.05 26

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 161	0.14 320	0.32 188	0.20 171	0.09 34	0.19 132	0.17 182	0.32 203	0.30 261	0.25 221	0.33 303	0.20 195	0.17 234	0.19 110	0.15 166	0.06 32	0.05 33	0.07 98	0.07 163	0.07 127	0.05 26

AFF-stereo	0.18 186	0.15 355	0.32 188	0.21 216	0.10 79	0.18 104	0.18 226	0.33 217	0.27 213	0.25 221	0.37 343	0.25 262	0.17 234	0.24 190	0.15 166	0.06 32	0.05 33	0.08 184	0.08 244	0.07 127	0.05 26

Hybrid-DGEV-03	0.20 246	0.14 320	0.31 181	0.22 278	0.12 185	0.26 309	0.16 139	0.31 191	0.27 213	0.32 354	0.58 508	0.23 239	0.15 185	0.23 175	0.17 224	0.07 81	0.05 33	0.09 269	0.07 163	0.08 199	0.06 90

Hybrid-DGEV-2	0.21 267	0.15 355	0.34 214	0.24 383	0.13 265	0.28 340	0.14 78	0.48 396	0.44 426	0.27 243	0.24 200	0.25 262	0.25 356	0.28 272	0.19 281	0.07 81	0.06 170	0.09 269	0.08 244	0.07 127	0.07 181

MatchStereo	0.11 26	0.08 18	0.23 99	0.16 10	0.07 1	0.09 1	0.12 27	0.20 36	0.17 57	0.10 16	0.15 89	0.08 4	0.08 10	0.14 12	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

BridgeDepth_RVC	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.13 1	0.07 1	0.16 60	0.10 8	0.20 36	0.14 24	0.09 7	0.10 19	0.09 23	0.12 110	0.13 6	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.05 51	0.06 58	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.18 186	0.10 95	0.16 34	0.22 278	0.18 437	0.25 285	0.19 272	0.51 433	0.51 491	0.15 107	0.17 117	0.15 133	0.16 204	0.20 127	0.20 300	0.07 81	0.09 419	0.08 184	0.07 163	0.07 127	0.06 90

WQFJX	0.18 186	0.10 95	0.17 45	0.22 278	0.18 437	0.25 285	0.18 226	0.53 463	0.45 438	0.17 146	0.16 104	0.14 113	0.16 204	0.23 175	0.18 248	0.07 81	0.08 384	0.07 98	0.06 105	0.08 199	0.07 181

NLMM	0.18 186	0.10 95	0.16 34	0.22 278	0.18 437	0.25 285	0.19 272	0.51 433	0.51 491	0.15 107	0.17 117	0.15 133	0.16 204	0.20 127	0.20 300	0.07 81	0.09 419	0.08 184	0.07 163	0.07 127	0.06 90

CSFM-Stereo	0.10 3	0.07 3	0.14 6	0.16 10	0.08 12	0.16 60	0.13 53	0.21 49	0.11 4	0.11 32	0.11 28	0.10 40	0.10 54	0.14 12	0.11 15	0.07 81	0.06 170	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

GSStereo	0.12 52	0.09 53	0.20 74	0.17 25	0.12 185	0.19 132	0.16 139	0.26 113	0.18 69	0.13 67	0.15 89	0.10 40	0.09 23	0.16 44	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.08 199	0.08 253

GS-Stereo							0.16 139	0.26 113	0.18 69	0.13 67	0.15 89	0.10 40	0.09 23	0.16 44	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.08 199	0.08 253

FE-Mocha	0.16 142	0.10 95	0.33 204	0.19 108	0.13 265	0.19 132	0.15 106	0.35 250	0.22 143	0.24 212	0.24 200	0.20 195	0.14 166	0.17 64	0.17 224	0.07 81	0.05 33	0.08 184	0.08 244	0.07 127	0.06 90

IGEV-FE	0.18 186	0.10 95	0.65 478	0.20 171	0.12 185	0.19 132	0.15 106	0.34 225	0.19 86	0.28 254	0.22 181	0.27 293	0.13 143	0.23 175	0.18 248	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.08 244	0.07 127	0.06 90

252Zero-FE	0.14 95	0.07 3	0.17 45	0.17 25	0.09 34	0.15 33	0.11 17	0.21 49	0.19 86	0.77 570	0.11 28	0.08 4	0.08 10	0.13 6	0.13 103	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90

Zero-FE251	0.14 95	0.09 53	0.24 109	0.17 25	0.09 34	0.20 167	0.13 53	0.20 36	0.14 24	0.61 550	0.13 56	0.13 86	0.11 84	0.14 12	0.16 192	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.05 5	0.05 26

DA	0.14 95	0.10 95	0.18 55	0.21 216	0.10 79	0.29 362	0.16 139	0.28 146	0.20 113	0.14 93	0.17 117	0.16 152	0.14 166	0.17 64	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.05 51	0.07 127	0.07 181

Monster-pub-mixall	0.10 3	0.07 3	0.16 34	0.16 10	0.08 12	0.11 6	0.09 2	0.20 36	0.12 10	0.11 32	0.11 28	0.08 4	0.08 10	0.23 175	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 90

GGEV	0.14 95	0.10 95	0.18 55	0.21 216	0.10 79	0.29 362	0.16 139	0.28 146	0.20 113	0.14 93	0.17 117	0.16 152	0.14 166	0.17 64	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.05 51	0.07 127	0.07 181

GASTEREO	0.13 68	0.12 211	0.21 83	0.23 330	0.10 79	0.18 104	0.15 106	0.26 113	0.18 69	0.17 146	0.16 104	0.11 61	0.13 143	0.19 110	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.07 163	0.06 58	0.06 90

MSCF	0.13 68	0.12 211	0.21 83	0.22 278	0.10 79	0.16 60	0.15 106	0.26 113	0.18 69	0.17 146	0.16 104	0.11 61	0.13 143	0.18 87	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.07 163	0.06 58	0.06 90

water-stereo	0.13 68	0.08 18	0.20 74	0.19 108	0.10 79	0.17 82	0.14 78	0.25 104	0.19 86	0.17 146	0.23 186	0.15 133	0.15 185	0.12 3	0.13 103	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.06 105	0.06 58	0.05 26

depthmonostereo	0.14 95	0.09 53	0.19 63	0.19 108	0.08 12	0.20 167	0.15 106	0.27 127	0.23 164	0.16 131	0.18 132	0.14 113	0.17 234	0.19 110	0.13 103	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.05 51	0.05 5	0.05 26

DilatedVolume-Stereo	0.14 95	0.08 18	0.18 55	0.18 61	0.09 34	0.21 195	0.14 78	0.24 95	0.21 130	0.21 186	0.21 170	0.15 133	0.14 166	0.23 175	0.15 166	0.07 81	0.06 170	0.06 32	0.06 105	0.05 5	0.05 26

xyz-stereo	1.40 598	0.10 95	17.09 630	0.18 61	0.07 1	4.78 616	0.18 226	0.29 160	0.34 304	0.36 420	2.81 615	0.40 429	0.29 417	0.56 433	0.24 375	0.07 81	0.05 33	0.09 269	0.06 105	0.06 58	0.05 26

111111	0.11 26	0.07 3	0.17 45	0.19 108	0.11 126	0.13 16	0.11 17	0.22 61	0.15 34	0.11 32	0.12 43	0.12 72	0.08 10	0.18 87	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.08 199	0.06 90

MLG-Stereo_test3	0.10 3	0.08 18	0.16 34	0.17 25	0.08 12	0.16 60	0.12 27	0.17 13	0.12 10	0.10 16	0.07 3	0.10 40	0.08 10	0.14 12	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90

MLG-Stereo_test2	0.10 3	0.08 18	0.15 16	0.17 25	0.09 34	0.15 33	0.11 17	0.16 7	0.10 2	0.09 7	0.07 3	0.10 40	0.06 1	0.15 26	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.05 26

LG-G_1	0.11 26	0.08 18	0.18 55	0.18 61	0.07 1	0.21 195	0.09 2	0.19 25	0.11 4	0.10 16	0.09 11	0.11 61	0.10 54	0.19 110	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90

LG-G	0.11 26	0.08 18	0.18 55	0.18 61	0.07 1	0.21 195	0.09 2	0.19 25	0.11 4	0.10 16	0.09 11	0.11 61	0.10 54	0.19 110	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 68	0.09 53	0.24 109	0.20 171	0.10 79	0.15 33	0.14 78	0.22 61	0.16 40	0.12 50	0.19 141	0.15 133	0.11 84	0.13 6	0.17 224	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.06 105	0.07 127	0.06 90

MM-Stereo_test3	0.17 161	0.12 211	0.29 160	0.23 330	0.14 310	0.19 132	0.22 381	0.39 297	0.36 333	0.16 131	0.24 200	0.17 162	0.12 110	0.19 110	0.14 140	0.07 81	0.07 297	0.08 184	0.06 105	0.09 273	0.06 90

MM-Stereo_test1	0.17 161	0.10 95	0.39 290	0.23 330	0.11 126	0.20 167	0.22 381	0.33 217	0.29 248	0.22 192	0.21 170	0.15 133	0.14 166	0.23 175	0.13 103	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.07 163	0.09 273	0.06 90

Reg-Stereo(zero)	0.16 142	0.07 3	0.36 244	0.19 108	0.10 79	0.19 132	0.14 78	0.28 146	0.24 179	0.22 192	0.20 158	0.24 253	0.18 259	0.21 148	0.18 248	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.06 105	0.06 58	0.06 90

SCV	0.14 95	0.14 320	0.24 109	0.21 216	0.11 126	0.15 33	0.16 139	0.31 191	0.18 69	0.11 32	0.15 89	0.13 86	0.10 54	0.23 175	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.06 105	0.09 273	0.06 90

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 68	0.14 320	0.19 63	0.26 457	0.09 34	0.15 33	0.13 53	0.22 61	0.18 69	0.12 50	0.11 28	0.10 40	0.13 143	0.21 148	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.07 127	0.05 26

FoundationStereo	0.09 1	0.07 3	0.16 34	0.16 10	0.08 12	0.12 10	0.13 53	0.11 2	0.12 10	0.09 7	0.07 3	0.10 40	0.09 23	0.11 1	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

HUF	0.15 128	0.11 169	0.38 275	0.17 25	0.11 126	0.16 60	0.17 182	0.22 61	0.20 113	0.11 32	0.13 56	0.14 113	0.11 84	0.18 87	0.12 57	0.07 81	0.20 557	0.06 32	0.05 51	0.07 127	0.14 467

AIO_test	0.12 52	0.09 53	0.20 74	0.19 108	0.11 126	0.15 33	0.17 182	0.19 25	0.16 40	0.11 32	0.13 56	0.14 113	0.09 23	0.20 127	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

AIO-test1	0.19 229	0.14 320	0.41 321	0.27 485	0.15 360	0.21 195	0.16 139	0.39 297	0.36 333	0.17 146	0.26 220	0.18 172	0.13 143	0.28 272	0.14 140	0.07 81	0.06 170	0.10 346	0.11 419	0.06 58	0.09 315

castereo++	0.13 68	0.10 95	0.18 55	0.18 61	0.10 79	0.27 320	0.13 53	0.23 80	0.23 164	0.11 32	0.13 56	0.16 152	0.10 54	0.18 87	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.06 105	0.05 5	0.04 1

castereo	0.14 95	0.10 95	0.19 63	0.18 61	0.10 79	0.20 167	0.19 272	0.30 179	0.27 213	0.13 67	0.18 132	0.16 152	0.16 204	0.15 26	0.13 103	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.06 105	0.06 58	0.05 26

GIP-stereo	0.12 52	0.09 53	0.20 74	0.19 108	0.11 126	0.16 60	0.14 78	0.29 160	0.18 69	0.11 32	0.16 104	0.13 86	0.09 23	0.15 26	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

tt45	0.14 95	0.09 53	0.22 93	0.19 108	0.11 126	0.23 245	0.18 226	0.22 61	0.17 57	0.15 107	0.13 56	0.14 113	0.10 54	0.30 305	0.14 140	0.07 81	0.05 33	0.08 184	0.06 105	0.07 127	0.07 181

999	0.14 95	0.08 18	0.24 109	0.19 108	0.11 126	0.20 167	0.17 182	0.24 95	0.18 69	0.13 67	0.16 104	0.14 113	0.11 84	0.36 346	0.15 166	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.06 105	0.06 58	0.07 181

tg	0.16 142	0.11 169	0.25 122	0.21 216	0.11 126	0.23 245	0.15 106	0.34 225	0.24 179	0.20 175	0.25 210	0.19 186	0.12 110	0.24 190	0.15 166	0.07 81	0.05 33	0.09 269	0.09 339	0.08 199	0.07 181

dual_stereo	0.10 3	0.07 3	0.14 6	0.17 25	0.08 12	0.09 1	0.13 53	0.24 95	0.13 17	0.10 16	0.09 11	0.09 23	0.08 10	0.18 87	0.12 57	0.07 81	0.06 170	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

UGAM-zero	0.23 315	0.10 95	0.54 429	0.19 108	0.13 265	0.21 195	0.14 78	0.44 354	0.22 143	0.28 254	0.28 233	0.51 498	0.33 457	0.65 483	0.14 140	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.08 244	0.06 58	0.07 181

GCAP-BAT	0.16 142	0.11 169	0.36 244	0.18 61	0.13 265	0.21 195	0.16 139	0.23 80	0.18 69	0.26 233	0.28 233	0.20 195	0.11 84	0.24 190	0.17 224	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.06 105	0.05 5	0.06 90

Occ-G	0.13 68	0.08 18	0.21 83	0.17 25	0.10 79	0.15 33	0.19 272	0.22 61	0.19 86	0.13 67	0.19 141	0.21 207	0.11 84	0.17 64	0.14 140	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.06 105	0.07 127	0.06 90

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 374	0.14 320	0.95 550	0.21 216	0.27 542	0.20 167	0.19 272	0.48 396	0.25 193	0.26 233	0.55 496	0.34 369	0.18 259	0.25 221	0.17 224	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.12 458	0.12 424	0.12 429

U	1.00 587	0.09 53	0.21 83	0.21 216	3.68 616	6.12 621	0.14 78	0.21 49	0.21 130	0.11 32	0.11 28	0.10 40	0.09 23	0.12 3	0.11 15	0.07 81	0.05 33	5.42 626	2.90 624	0.07 127	0.06 90

IGEV-Stereo+	0.12 52	0.08 18	0.17 45	0.18 61	0.13 265	0.09 1	0.11 17	0.16 7	0.15 34	0.10 16	0.08 10	0.10 40	0.10 54	0.21 148	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.16 479	0.24 557

RAFT-Stereo-weight	0.15 128	0.09 53	0.26 130	0.20 171	0.10 79	0.19 132	0.17 182	0.36 269	0.29 248	0.24 212	0.20 158	0.19 186	0.10 54	0.18 87	0.15 166	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.05 51	0.06 58	0.05 26

gcap-zeroshot	0.17 161	0.11 169	0.36 244	0.20 171	0.12 185	0.26 309	0.16 139	0.30 179	0.22 143	0.26 233	0.20 158	0.30 336	0.14 166	0.20 127	0.13 103	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.07 163	0.06 58	0.06 90

testlalala2	0.18 186	0.10 95	0.50 405	0.36 549	0.25 535	0.23 245	0.14 78	0.34 225	0.24 179	0.25 221	0.25 210	0.21 207	0.12 110	0.16 44	0.16 192	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.07 163	0.06 58	0.06 90

H2IRNET	0.18 186	0.13 276	0.35 224	0.21 216	0.12 185	0.20 167	0.15 106	0.27 127	0.30 261	0.17 146	0.31 273	0.25 262	0.20 283	0.24 190	0.18 248	0.07 81	0.06 170	0.09 269	0.10 381	0.09 273	0.06 90

MGS-Stereo	0.14 95	0.11 169	0.32 188	0.19 108	0.11 126	0.18 104	0.17 182	0.20 36	0.22 143	0.14 93	0.24 200	0.15 133	0.10 54	0.18 87	0.12 57	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.06 105	0.10 340	0.06 90

IGEV++	0.13 68	0.10 95	0.23 99	0.21 216	0.10 79	0.15 33	0.15 106	0.29 160	0.16 40	0.12 50	0.15 89	0.12 72	0.12 110	0.17 64	0.14 140	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.05 51	0.07 127	0.07 181

MyStereo07	0.16 142	0.12 211	0.26 130	0.22 278	0.14 310	0.25 285	0.23 406	0.29 160	0.21 130	0.15 107	0.13 56	0.12 72	0.13 143	0.25 221	0.13 103	0.07 81	0.07 297	0.09 269	0.08 244	0.08 199	0.08 253

MyStereo06	0.20 246	0.12 211	0.57 442	0.21 216	0.14 310	0.25 285	0.23 406	0.40 308	0.21 130	0.30 314	0.24 200	0.31 346	0.18 259	0.22 165	0.18 248	0.07 81	0.07 297	0.09 269	0.08 244	0.08 199	0.08 253

MyStereo05	0.23 315	0.12 211	0.57 442	0.21 216	0.14 310	0.25 285	0.23 406	0.48 396	0.52 500	0.31 332	0.23 186	0.25 262	0.22 303	0.30 305	0.21 325	0.07 81	0.07 297	0.09 269	0.08 244	0.08 199	0.08 253

MyStereo04	0.23 315	0.12 211	0.55 435	0.22 278	0.14 310	0.25 285	0.23 406	0.49 406	0.52 500	0.28 254	0.23 186	0.27 293	0.23 317	0.30 305	0.22 345	0.07 81	0.07 297	0.09 269	0.08 244	0.08 199	0.08 253

AE-Stereo	0.17 161	0.11 169	0.31 181	0.24 383	0.14 310	0.23 245	0.18 226	0.34 225	0.29 248	0.15 107	0.25 210	0.21 207	0.13 143	0.20 127	0.14 140	0.07 81	0.08 384	0.09 269	0.10 381	0.07 127	0.06 90

ff7	0.14 95	0.12 211	0.27 139	0.19 108	0.12 185	0.21 195	0.18 226	0.27 127	0.20 113	0.15 107	0.13 56	0.12 72	0.12 110	0.24 190	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.08 184	0.07 163	0.07 127	0.07 181

IGEVStereo-DCA	0.14 95	0.11 169	0.27 139	0.19 108	0.12 185	0.20 167	0.18 226	0.27 127	0.20 113	0.15 107	0.12 43	0.14 113	0.12 110	0.28 272	0.14 140	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.07 163	0.07 127	0.07 181

ffff	0.14 95	0.12 211	0.27 139	0.19 108	0.12 185	0.21 195	0.18 226	0.27 127	0.20 113	0.15 107	0.13 56	0.12 72	0.12 110	0.24 190	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.08 184	0.07 163	0.07 127	0.07 181

rrr	0.17 161	0.11 169	0.57 442	0.19 108	0.12 185	0.20 167	0.18 226	0.35 250	0.22 143	0.15 107	0.12 43	0.14 113	0.12 110	0.28 272	0.14 140	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.07 163	0.07 127	0.07 181

11t	0.14 95	0.12 211	0.27 139	0.19 108	0.12 185	0.21 195	0.18 226	0.27 127	0.20 113	0.15 107	0.13 56	0.12 72	0.12 110	0.24 190	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.08 184	0.07 163	0.07 127	0.07 181

IGEV_Zeroshot_test	0.18 186	0.10 95	0.65 478	0.20 171	0.12 185	0.19 132	0.15 106	0.34 225	0.19 86	0.28 254	0.22 181	0.27 293	0.13 143	0.23 175	0.18 248	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.08 244	0.07 127	0.06 90

MSKI-zero shot	0.17 161	0.09 53	0.43 344	0.20 171	0.11 126	0.21 195	0.15 106	0.32 203	0.21 130	0.23 198	0.24 200	0.23 239	0.10 54	0.31 312	0.13 103	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.06 105	0.06 58	0.06 90

CASnet	0.14 95	0.12 211	0.22 93	0.22 278	0.08 12	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.25 193	0.22 192	0.20 158	0.15 133	0.11 84	0.17 64	0.13 103	0.07 81	0.05 33	0.11 402	0.09 339	0.08 199	0.05 26
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.15 128	0.10 95	0.36 244	0.19 108	0.12 185	0.23 245	0.16 139	0.26 113	0.19 86	0.24 212	0.19 141	0.14 113	0.11 84	0.16 44	0.13 103	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.06 105	0.05 5	0.05 26

AEACV	0.13 68	0.09 53	0.23 99	0.18 61	0.19 464	0.19 132	0.16 139	0.23 80	0.14 24	0.13 67	0.17 117	0.13 86	0.16 204	0.16 44	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.08 244	0.07 127	0.06 90

GCAP-Stereo	0.14 95	0.14 320	0.33 204	0.20 171	0.09 34	0.21 195	0.10 8	0.26 113	0.20 113	0.18 164	0.19 141	0.15 133	0.13 143	0.17 64	0.13 103	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.05 51	0.06 58	0.06 90

RAFT-Test	0.17 161	0.10 95	0.38 275	0.19 108	0.12 185	0.25 285	0.17 182	0.33 217	0.23 164	0.23 198	0.29 246	0.27 293	0.14 166	0.20 127	0.14 140	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.07 163	0.06 58	0.06 90

HH	0.18 186	0.12 211	0.55 435	0.22 278	0.12 185	0.18 104	0.18 226	0.34 225	0.19 86	0.20 175	0.24 200	0.34 369	0.18 259	0.29 290	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.07 163	0.07 127	0.06 90

HanStereo	0.18 186	0.12 211	0.55 435	0.22 278	0.12 185	0.18 104	0.18 226	0.34 225	0.19 86	0.20 175	0.24 200	0.34 369	0.18 259	0.29 290	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.07 163	0.07 127	0.06 90

anonymousdsp2	0.17 161	0.10 95	0.28 150	0.20 171	0.11 126	0.25 285	0.17 182	0.41 320	0.31 273	0.23 198	0.23 186	0.22 219	0.15 185	0.25 221	0.15 166	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.05 51	0.08 199	0.07 181

anonymousdsp	0.14 95	0.12 211	0.27 139	0.19 108	0.12 185	0.21 195	0.18 226	0.28 146	0.20 113	0.15 107	0.13 56	0.12 72	0.12 110	0.24 190	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.08 184	0.07 163	0.08 199	0.07 181

CES	0.14 95	0.08 18	0.19 63	0.17 25	0.22 506	0.18 104	0.16 139	0.23 80	0.19 86	0.14 93	0.17 117	0.14 113	0.10 54	0.18 87	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.08 199	0.18 513

EGLCR-Stereo	0.13 68	0.08 18	0.20 74	0.18 61	0.09 34	0.21 195	0.13 53	0.27 127	0.21 130	0.13 67	0.10 19	0.15 133	0.09 23	0.20 127	0.13 103	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.07 163	0.06 58	0.06 90

DCRE	0.20 246	0.13 276	0.40 298	0.21 216	0.15 360	0.20 167	0.19 272	0.30 179	0.27 213	0.22 192	0.80 555	0.23 239	0.16 204	0.23 175	0.15 166	0.07 81	0.07 297	0.07 98	0.08 244	0.07 127	0.06 90

Selective-RAFT	0.17 161	0.12 211	0.30 167	0.24 383	0.10 79	0.29 362	0.15 106	0.32 203	0.31 273	0.17 146	0.17 117	0.21 207	0.18 259	0.28 272	0.17 224	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.07 163	0.08 199	0.06 90

MC-Stereo	0.14 95	0.09 53	0.25 122	0.21 216	0.09 34	0.18 104	0.16 139	0.23 80	0.19 86	0.18 164	0.23 186	0.16 152	0.13 143	0.22 165	0.13 103	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.07 163	0.06 58	0.05 26

RCA-Stereo	0.16 142	0.09 53	0.25 122	0.20 171	0.10 79	0.19 132	0.17 182	0.36 269	0.35 320	0.20 175	0.25 210	0.17 162	0.17 234	0.18 87	0.14 140	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.06 105	0.06 58	0.05 26

CroCo-Stereo Lap2	0.15 128	0.15 355	0.28 150	0.25 422	0.18 437	0.11 6	0.19 272	0.28 146	0.21 130	0.13 67	0.16 104	0.15 133	0.12 110	0.17 64	0.14 140	0.07 81	0.07 297	0.08 184	0.06 105	0.08 199	0.07 181

TestStereo1	0.21 267	0.16 381	0.32 188	0.26 457	0.13 265	0.26 309	0.27 463	0.40 308	0.36 333	0.29 283	0.39 370	0.22 219	0.21 290	0.33 326	0.17 224	0.07 81	0.06 170	0.09 269	0.08 244	0.08 199	0.07 181

DCANet-4	0.19 229	0.10 95	0.52 422	0.19 108	0.09 34	0.19 132	0.18 226	0.36 269	0.39 368	0.29 283	0.30 259	0.17 162	0.22 303	0.20 127	0.18 248	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.05 51	0.05 5	0.07 181

ccc-4	0.14 95	0.12 211	0.27 139	0.19 108	0.12 185	0.21 195	0.18 226	0.27 127	0.20 113	0.15 107	0.13 56	0.12 72	0.12 110	0.24 190	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.08 184	0.07 163	0.07 127	0.07 181

fff	0.19 229	0.13 276	0.40 298	0.18 61	0.09 34	0.19 132	0.18 226	0.35 250	0.43 411	0.29 283	0.30 259	0.18 172	0.28 402	0.20 127	0.18 248	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.05 51	0.05 5	0.07 181

ADStereo(finetuned)	0.19 229	0.13 276	0.49 394	0.19 108	0.09 34	0.19 132	0.18 226	0.34 225	0.39 368	0.29 283	0.31 273	0.18 172	0.31 447	0.21 148	0.19 281	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.05 51	0.06 58	0.07 181

raft_robust	0.22 298	0.17 400	0.30 167	0.22 278	0.12 185	0.23 245	0.22 381	0.49 406	0.48 470	0.32 354	0.32 282	0.26 284	0.23 317	0.53 414	0.15 166	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.10 381	0.08 199	0.06 90

RAFT+CT+SA	0.21 267	0.18 414	0.33 204	0.25 422	0.18 437	0.23 245	0.29 485	0.40 308	0.36 333	0.24 212	0.38 357	0.18 172	0.16 204	0.32 319	0.16 192	0.07 81	0.05 33	0.09 269	0.12 458	0.09 273	0.09 315

test_5	0.23 315	0.19 430	0.38 275	0.26 457	0.18 437	0.25 285	0.29 485	0.40 308	0.37 344	0.29 283	0.40 381	0.25 262	0.22 303	0.34 332	0.18 248	0.07 81	0.05 33	0.09 269	0.09 339	0.10 340	0.10 371

SA-5K	0.21 267	0.16 381	0.32 188	0.26 457	0.13 265	0.26 309	0.27 463	0.40 308	0.36 333	0.29 283	0.39 370	0.22 219	0.21 290	0.33 326	0.17 224	0.07 81	0.06 170	0.09 269	0.08 244	0.08 199	0.07 181

Sa-1000	0.22 298	0.15 355	0.35 224	0.23 330	0.13 265	0.28 340	0.23 406	0.47 383	0.39 368	0.30 314	0.50 468	0.26 284	0.19 274	0.33 326	0.16 192	0.07 81	0.06 170	0.10 346	0.11 419	0.08 199	0.06 90

SA	0.22 298	0.16 381	0.36 244	0.23 330	0.13 265	0.24 267	0.23 406	0.45 364	0.40 385	0.27 243	0.44 429	0.23 239	0.23 317	0.33 326	0.17 224	0.07 81	0.06 170	0.10 346	0.11 419	0.08 199	0.06 90

IGEV-Stereo	0.14 95	0.12 211	0.27 139	0.19 108	0.12 185	0.21 195	0.18 226	0.28 146	0.20 113	0.15 107	0.13 56	0.12 72	0.12 110	0.24 190	0.12 57	0.07 81	0.05 33	0.08 184	0.07 163	0.08 199	0.07 181
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.19 229	0.10 95	0.46 372	0.19 108	0.13 265	0.25 285	0.19 272	0.52 452	0.19 86	0.29 283	0.21 170	0.22 219	0.20 283	0.28 272	0.18 248	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.08 244	0.08 199	0.08 253

GLC_STEREO	0.15 128	0.10 95	0.24 109	0.21 216	0.09 34	0.17 82	0.15 106	0.23 80	0.27 213	0.17 146	0.20 158	0.17 162	0.11 84	0.23 175	0.16 192	0.07 81	0.09 419	0.09 269	0.08 244	0.07 127	0.06 90

IPLG	0.21 267	0.15 355	0.53 426	0.21 216	0.12 185	0.28 340	0.17 182	0.42 334	0.30 261	0.33 367	0.32 282	0.15 133	0.17 234	0.50 396	0.21 325	0.07 81	0.05 33	0.08 184	0.07 163	0.07 127	0.06 90

MIPNet	0.21 267	0.15 355	0.52 422	0.21 216	0.12 185	0.27 320	0.20 323	0.45 364	0.37 344	0.30 314	0.23 186	0.19 186	0.24 335	0.27 258	0.19 281	0.07 81	0.05 33	0.08 184	0.07 163	0.07 127	0.06 90

IPLGR	0.21 267	0.13 276	0.61 458	0.21 216	0.11 126	0.25 285	0.18 226	0.41 320	0.37 344	0.28 254	0.27 227	0.21 207	0.19 274	0.37 349	0.18 248	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.07 163	0.07 127	0.06 90

GMOStereo	0.18 186	0.14 320	0.30 167	0.22 278	0.12 185	0.20 167	0.27 463	0.26 113	0.28 229	0.31 332	0.32 282	0.26 284	0.17 234	0.15 26	0.12 57	0.07 81	0.07 297	0.10 346	0.08 244	0.08 199	0.05 26

error version	0.18 186	0.14 320	0.30 167	0.22 278	0.12 185	0.20 167	0.27 463	0.26 113	0.28 229	0.31 332	0.32 282	0.26 284	0.17 234	0.15 26	0.12 57	0.07 81	0.07 297	0.10 346	0.08 244	0.08 199	0.05 26

test-v	0.18 186	0.14 320	0.30 167	0.22 278	0.12 185	0.20 167	0.27 463	0.26 113	0.28 229	0.31 332	0.32 282	0.26 284	0.17 234	0.15 26	0.12 57	0.07 81	0.07 297	0.10 346	0.08 244	0.08 199	0.05 26

CrosDoStereo	0.31 444	0.10 95	0.49 394	0.18 61	0.12 185	0.22 223	1.11 611	0.34 225	0.37 344	0.38 442	0.61 523	0.28 309	0.46 525	0.61 460	0.57 525	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.08 244	0.07 127	0.07 181

LCNet	0.21 267	0.11 169	0.29 160	0.25 422	0.12 185	0.23 245	0.19 272	0.34 225	0.26 202	0.28 254	0.35 324	0.26 284	0.30 431	0.35 341	0.17 224	0.07 81	0.05 33	0.09 269	0.10 381	0.13 439	0.22 545

STrans-v2	0.24 346	0.13 276	0.54 429	0.21 216	0.12 185	0.23 245	0.21 354	0.47 383	0.28 229	0.31 332	0.42 405	0.36 388	0.35 470	0.62 468	0.23 364	0.07 81	0.05 33	0.08 184	0.07 163	0.06 58	0.06 90

TransformOpticalFlow	0.24 346	0.13 276	0.56 439	0.23 330	0.11 126	0.21 195	0.19 272	0.40 308	0.32 282	0.30 314	0.43 418	0.36 388	0.31 447	0.61 460	0.20 300	0.07 81	0.05 33	0.08 184	0.07 163	0.06 58	0.07 181

OMP-Stereo	0.23 315	0.14 320	0.35 224	0.29 509	0.13 265	0.21 195	0.16 139	0.37 279	0.33 294	0.34 387	0.30 259	0.34 369	0.19 274	0.70 497	0.24 375	0.07 81	0.06 170	0.09 269	0.07 163	0.07 127	0.06 90

NRIStereo	0.18 186	0.11 169	0.35 224	0.23 330	0.11 126	0.24 267	0.20 323	0.29 160	0.26 202	0.26 233	0.25 210	0.25 262	0.18 259	0.34 332	0.18 248	0.07 81	0.06 170	0.09 269	0.07 163	0.09 273	0.08 253

PSM-AAD	0.25 374	0.10 95	0.30 167	0.24 383	0.12 185	0.26 309	0.38 538	0.34 225	0.28 229	0.35 404	0.39 370	0.28 309	0.79 574	0.30 305	0.16 192	0.07 81	0.06 170	0.12 440	0.11 419	0.08 199	0.21 540

KYRaft	0.22 298	0.10 95	0.30 167	0.23 330	0.12 185	0.23 245	0.23 406	0.35 250	0.24 179	0.35 404	0.54 492	0.34 369	0.26 366	0.29 290	0.15 166	0.07 81	0.05 33	0.09 269	0.10 381	0.08 199	0.31 570

ASMatch	0.23 315	0.11 169	0.51 416	0.24 383	0.14 310	0.19 132	0.17 182	0.31 191	0.28 229	0.28 254	0.68 538	0.27 293	0.26 366	0.50 396	0.22 345	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.07 163	0.06 58	0.11 406

DeepStereo_LL	0.31 444	0.10 95	0.49 394	0.18 61	0.12 185	0.22 223	1.11 611	0.34 225	0.37 344	0.38 442	0.61 523	0.28 309	0.46 525	0.61 460	0.57 525	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.08 244	0.07 127	0.07 181

DEmStereo	0.26 390	0.09 53	0.47 380	0.19 108	0.12 185	0.30 380	0.25 445	0.28 146	0.36 333	0.36 420	0.58 508	0.25 262	0.48 534	0.53 414	0.44 498	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.08 244	0.06 58	0.07 181

THIR-Stereo	0.29 429	0.12 211	0.41 321	0.19 108	0.11 126	0.28 340	0.72 589	0.32 203	0.35 320	0.37 427	0.65 532	0.34 369	0.50 537	0.57 437	0.45 501	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.09 339	0.07 127	0.07 181

DRaft	0.24 346	0.10 95	0.34 214	0.18 61	0.12 185	0.28 340	0.23 406	0.33 217	0.39 368	0.38 442	0.61 523	0.21 207	0.41 502	0.48 387	0.42 492	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.08 244	0.07 127	0.08 253

GrayStereo	0.25 374	0.09 53	0.32 188	0.26 457	0.13 265	0.23 245	0.47 565	0.34 225	0.30 261	0.39 457	0.47 457	0.30 336	0.79 574	0.29 290	0.16 192	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.09 339	0.07 127	0.13 446

RAFT-RH_RVC	0.25 374	0.11 169	0.45 364	0.21 216	0.12 185	0.25 285	0.14 78	0.27 127	0.27 213	0.38 442	1.15 579	0.23 239	0.17 234	0.57 437	0.24 375	0.07 81	0.05 33	0.10 346	0.07 163	0.06 58	0.07 181

RAFT-345	0.21 267	0.10 95	0.46 372	0.22 278	0.11 126	0.20 167	0.16 139	0.26 113	0.25 193	0.27 243	0.66 534	0.21 207	0.16 204	0.55 422	0.21 325	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.07 163	0.06 58	0.06 90

test-2	0.18 186	0.14 320	0.30 167	0.22 278	0.12 185	0.20 167	0.27 463	0.26 113	0.28 229	0.31 332	0.32 282	0.26 284	0.17 234	0.15 26	0.12 57	0.07 81	0.07 297	0.10 346	0.08 244	0.08 199	0.05 26

test-1	0.17 161	0.11 169	0.40 298	0.23 330	0.13 265	0.22 223	0.23 406	0.34 225	0.26 202	0.20 175	0.24 200	0.22 219	0.14 166	0.16 44	0.20 300	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.07 163	0.06 58	0.08 253

GMM-Stereo	0.21 267	0.10 95	0.43 344	0.23 330	0.13 265	0.24 267	0.25 445	0.37 279	0.27 213	0.30 314	0.45 440	0.27 293	0.21 290	0.31 312	0.17 224	0.07 81	0.05 33	0.10 346	0.09 339	0.08 199	0.19 521

Prome-Stereo	0.21 267	0.10 95	0.30 167	0.24 383	0.12 185	0.23 245	0.23 406	0.36 269	0.25 193	0.33 367	0.59 511	0.24 253	0.28 402	0.29 290	0.16 192	0.07 81	0.05 33	0.08 184	0.07 163	0.08 199	0.20 531

iRaftStereo_RVC	0.16 142	0.12 211	0.26 130	0.21 216	0.11 126	0.20 167	0.17 182	0.32 203	0.23 164	0.20 175	0.25 210	0.18 172	0.12 110	0.20 127	0.15 166	0.07 81	0.05 33	0.09 269	0.09 339	0.08 199	0.07 181

CREStereo++_RVC	0.15 128	0.08 18	0.26 130	0.17 25	0.11 126	0.18 104	0.13 53	0.22 61	0.30 261	0.21 186	0.30 259	0.13 86	0.11 84	0.16 44	0.15 166	0.07 81	0.04 2	0.06 32	0.15 508	0.06 58	0.05 26
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
s12784h	0.17 161	0.09 53	0.26 130	0.18 61	0.07 1	0.32 405	0.19 272	0.37 279	0.32 282	0.23 198	0.25 210	0.18 172	0.17 234	0.25 221	0.16 192	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.05 51	0.06 58	0.05 26

DCANet	0.18 186	0.13 276	0.40 298	0.19 108	0.09 34	0.19 132	0.18 226	0.34 225	0.39 368	0.29 283	0.31 273	0.18 172	0.23 317	0.20 127	0.19 281	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.05 51	0.06 58	0.07 181

csc	0.19 229	0.13 276	0.40 298	0.18 61	0.09 34	0.19 132	0.18 226	0.35 250	0.43 411	0.29 283	0.30 259	0.18 172	0.28 402	0.20 127	0.18 248	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.05 51	0.05 5	0.07 181

cscssc	0.19 229	0.13 276	0.40 298	0.18 61	0.09 34	0.19 132	0.18 226	0.35 250	0.43 411	0.29 283	0.30 259	0.18 172	0.28 402	0.20 127	0.18 248	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.05 51	0.05 5	0.07 181

111	0.20 246	0.17 400	0.40 298	0.18 61	0.09 34	0.24 267	0.17 182	0.41 320	0.45 438	0.23 198	0.29 246	0.29 320	0.21 290	0.24 190	0.18 248	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.06 105	0.07 127	0.08 253

test_xeample3	0.16 142	0.11 169	0.56 439	0.19 108	0.12 185	0.20 167	0.18 226	0.35 250	0.20 113	0.16 131	0.12 43	0.13 86	0.12 110	0.24 190	0.15 166	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.08 244	0.07 127	0.07 181

ARAFT	0.24 346	0.21 456	0.78 507	0.22 278	0.12 185	0.29 362	0.24 428	0.43 347	0.32 282	0.33 367	0.28 233	0.28 309	0.19 274	0.49 392	0.18 248	0.07 81	0.06 170	0.12 440	0.11 419	0.09 273	0.06 90

EAI-Stereo	0.21 267	0.10 95	0.33 204	0.21 216	0.12 185	0.30 380	0.46 561	0.46 375	0.20 113	0.25 221	0.50 468	0.17 162	0.16 204	0.24 190	0.23 364	0.07 81	0.06 170	0.07 98	0.10 381	0.06 58	0.07 181

CFNet-RSSM	0.17 161	0.10 95	0.40 298	0.20 171	0.11 126	0.20 167	0.15 106	0.36 269	0.30 261	0.23 198	0.21 170	0.26 284	0.15 185	0.20 127	0.13 103	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.07 163	0.06 58	0.05 26

Gwc-CoAtRS	0.17 161	0.10 95	0.37 256	0.20 171	0.12 185	0.19 132	0.15 106	0.32 203	0.28 229	0.23 198	0.23 186	0.27 293	0.15 185	0.20 127	0.13 103	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.07 163	0.06 58	0.06 90

DIP-Stereo	0.18 186	0.12 211	0.33 204	0.20 171	0.13 265	0.28 340	0.12 27	0.42 334	0.25 193	0.27 243	0.32 282	0.21 207	0.17 234	0.25 221	0.20 300	0.07 81	0.06 170	0.08 184	0.06 105	0.07 127	0.08 253
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.20 246	0.17 400	0.43 344	0.19 108	0.08 12	0.27 320	0.14 78	0.42 334	0.30 261	0.29 283	0.32 282	0.27 293	0.21 290	0.28 272	0.25 385	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.06 105	0.09 273	0.06 90
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
MLCV	0.22 298	0.16 381	0.44 353	0.21 216	0.08 12	0.29 362	0.19 272	0.38 285	0.37 344	0.38 442	0.44 429	0.31 346	0.21 290	0.41 365	0.24 375	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.07 127	0.06 90

iResNet	0.24 346	0.18 414	0.61 458	0.25 422	0.11 126	0.29 362	0.21 354	0.42 334	0.43 411	0.33 367	0.43 418	0.27 293	0.22 303	0.34 332	0.26 398	0.07 81	0.05 33	0.07 98	0.06 105	0.08 199	0.07 181

DN-CSS_ROB	0.22 298	0.25 487	0.47 380	0.24 383	0.14 310	0.25 285	0.12 27	0.40 308	0.33 294	0.29 283	0.42 405	0.22 219	0.20 283	0.33 326	0.19 281	0.07 81	0.06 170	0.11 402	0.11 419	0.11 388	0.07 181

DispViT+	0.12 52	0.12 211	0.23 99	0.18 61	0.12 185	0.14 21	0.11 17	0.23 80	0.19 86	0.13 67	0.10 19	0.10 40	0.10 54	0.16 44	0.16 192	0.08 223	0.07 297	0.06 32	0.05 51	0.07 127	0.06 90

WQFJA1++	0.44 524	0.07 3	0.63 469	0.18 61	0.13 265	0.15 33	0.11 17	0.20 36	0.11 4	2.05 613	0.12 43	0.23 239	0.11 84	0.17 64	0.12 57	0.08 223	0.05 33	0.06 32	0.05 51	4.20 622	0.07 181

DStereoRT	0.35 475	0.13 276	0.51 416	0.25 422	0.16 392	0.42 488	0.19 272	0.48 396	0.39 368	0.30 314	0.39 370	0.24 253	0.39 493	0.64 476	0.30 428	0.08 223	0.07 297	1.54 617	0.41 584	0.08 199	0.11 406

WQFJX1	0.18 186	0.10 95	0.16 34	0.23 330	0.17 415	0.24 267	0.19 272	0.58 515	0.52 500	0.16 131	0.16 104	0.14 113	0.15 185	0.26 238	0.17 224	0.08 223	0.09 419	0.08 184	0.07 163	0.08 199	0.06 90

NLMM1	0.19 229	0.12 211	0.16 34	0.23 330	0.18 437	0.24 267	0.20 323	0.59 521	0.65 540	0.18 164	0.17 117	0.13 86	0.14 166	0.25 221	0.18 248	0.08 223	0.09 419	0.08 184	0.07 163	0.07 127	0.06 90

NLSM1	0.17 161	0.10 95	0.17 45	0.21 216	0.18 437	0.25 285	0.17 182	0.47 383	0.40 385	0.16 131	0.21 170	0.13 86	0.15 185	0.21 148	0.18 248	0.08 223	0.09 419	0.09 269	0.08 244	0.07 127	0.06 90

NLCSM	0.19 229	0.12 211	0.18 55	0.24 383	0.19 464	0.24 267	0.21 354	0.42 334	0.40 385	0.19 170	0.18 132	0.14 113	0.16 204	0.47 384	0.19 281	0.08 223	0.09 419	0.09 269	0.08 244	0.09 273	0.07 181

GEAStereo	0.12 52	0.09 53	0.20 74	0.18 61	0.12 185	0.19 132	0.16 139	0.20 36	0.14 24	0.12 50	0.15 89	0.10 40	0.09 23	0.16 44	0.10 1	0.08 223	0.06 170	0.06 32	0.05 51	0.08 199	0.08 253

gasm-f	0.12 52	0.09 53	0.19 63	0.18 61	0.12 185	0.18 104	0.18 226	0.20 36	0.14 24	0.12 50	0.19 141	0.10 40	0.11 84	0.16 44	0.11 15	0.08 223	0.06 170	0.06 32	0.05 51	0.09 273	0.08 253

Select-FE	0.23 315	0.14 320	0.78 507	0.22 278	0.18 437	0.22 223	0.13 53	0.43 347	0.26 202	0.28 254	0.33 303	0.39 414	0.29 417	0.27 258	0.19 281	0.08 223	0.07 297	0.08 184	0.13 485	0.08 199	0.12 429

DDF-Stereo	0.13 68	0.08 18	0.19 63	0.19 108	0.16 392	0.12 10	0.15 106	0.18 19	0.18 69	0.11 32	0.10 19	0.13 86	0.12 110	0.23 175	0.19 281	0.08 223	0.05 33	0.07 98	0.05 51	0.21 529	0.06 90

zero-FE	0.16 142	0.08 18	0.81 520	0.19 108	0.18 437	0.12 10	0.15 106	0.19 25	0.19 86	0.10 16	0.10 19	0.13 86	0.12 110	0.21 148	0.19 281	0.08 223	0.05 33	0.07 98	0.05 51	0.19 517	0.06 90

z-ln-s-r	0.32 453	0.21 456	0.82 524	0.23 330	0.14 310	0.30 380	0.26 457	0.43 347	0.50 487	0.32 354	0.60 516	0.39 414	0.29 417	0.73 507	0.66 545	0.08 223	0.06 170	0.08 184	0.07 163	0.10 340	0.08 253

DFGA-Net	0.23 315	0.24 482	0.49 394	0.22 278	0.15 360	0.25 285	0.17 182	0.39 297	0.39 368	0.29 283	0.31 273	0.21 207	0.17 234	0.59 450	0.28 408	0.08 223	0.06 170	0.09 269	0.09 339	0.10 340	0.08 253

G2L-Stereo_test	0.24 346	0.16 381	0.38 275	0.19 108	0.13 265	0.27 320	0.24 428	0.49 406	0.38 358	0.37 427	0.37 343	0.40 429	0.24 335	0.52 407	0.28 408	0.08 223	0.06 170	0.06 32	0.06 105	0.09 273	0.08 253

LGtest1	0.10 3	0.08 18	0.17 45	0.17 25	0.08 12	0.13 16	0.09 2	0.16 7	0.12 10	0.09 7	0.07 3	0.09 23	0.09 23	0.15 26	0.11 15	0.08 223	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.06 90

SGD-Stereo	0.11 26	0.08 18	0.17 45	0.17 25	0.07 1	0.17 82	0.13 53	0.18 19	0.16 40	0.11 32	0.13 56	0.11 61	0.12 110	0.18 87	0.11 15	0.08 223	0.04 2	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.04 1

PAM_32	0.23 315	0.10 95	0.63 469	0.21 216	0.14 310	0.33 416	0.19 272	0.36 269	0.23 164	0.29 283	0.28 233	0.56 519	0.28 402	0.27 258	0.18 248	0.08 223	0.06 170	0.08 184	0.09 339	0.07 127	0.09 315

PAM	0.23 315	0.10 95	0.63 469	0.22 278	0.15 360	0.34 429	0.21 354	0.37 279	0.22 143	0.31 332	0.27 227	0.55 515	0.26 366	0.26 238	0.17 224	0.08 223	0.06 170	0.07 98	0.09 339	0.07 127	0.09 315

UGAM	0.26 390	0.14 320	0.45 364	0.25 422	0.12 185	0.23 245	0.25 445	0.32 203	0.41 397	0.31 332	0.42 405	0.41 436	0.22 303	0.92 557	0.22 345	0.08 223	0.06 170	0.14 487	0.12 458	0.10 340	0.07 181

model_zeroshot	0.17 161	0.11 169	0.39 290	0.20 171	0.12 185	0.24 267	0.15 106	0.34 225	0.22 143	0.30 314	0.20 158	0.22 219	0.12 110	0.24 190	0.14 140	0.08 223	0.07 297	0.07 98	0.07 163	0.07 127	0.07 181

RAStereo	0.13 68	0.12 211	0.27 139	0.22 278	0.11 126	0.15 33	0.18 226	0.23 80	0.23 164	0.13 67	0.17 117	0.11 61	0.09 23	0.15 26	0.13 103	0.08 223	0.06 170	0.08 184	0.06 105	0.07 127	0.05 26

Pointernet	0.13 68	0.07 3	0.27 139	0.19 108	0.11 126	0.20 167	0.12 27	0.31 191	0.24 179	0.15 107	0.15 89	0.13 86	0.11 84	0.17 64	0.13 103	0.08 223	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.05 26

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 315	0.13 276	0.83 527	0.20 171	0.21 490	0.23 245	0.17 182	0.48 396	0.27 213	0.23 198	0.29 246	0.39 414	0.23 317	0.25 221	0.15 166	0.08 223	0.06 170	0.08 184	0.11 419	0.11 388	0.10 371

trnet	0.13 68	0.08 18	0.21 83	0.15 5	0.07 1	0.21 195	0.12 27	0.24 95	0.24 179	0.16 131	0.21 170	0.15 133	0.13 143	0.18 87	0.13 103	0.08 223	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.05 26

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 161	0.13 276	0.24 109	0.19 108	0.13 265	0.24 267	0.17 182	0.30 179	0.37 344	0.43 492	0.17 117	0.13 86	0.12 110	0.19 110	0.15 166	0.08 223	0.07 297	0.09 269	0.07 163	0.09 273	0.08 253

MyStereo8	0.22 298	0.15 355	0.63 469	0.21 216	0.17 415	0.31 396	0.16 139	0.36 269	0.32 282	0.28 254	0.36 334	0.25 262	0.18 259	0.25 221	0.28 408	0.08 223	0.07 297	0.08 184	0.07 163	0.10 340	0.12 429

ACVNet-DCA	0.18 186	0.14 320	0.38 275	0.23 330	0.11 126	0.31 396	0.19 272	0.41 320	0.27 213	0.17 146	0.19 141	0.13 86	0.18 259	0.28 272	0.11 15	0.08 223	0.05 33	0.08 184	0.06 105	0.09 273	0.09 315

xx1	0.20 246	0.14 320	0.38 275	0.23 330	0.11 126	0.31 396	0.19 272	0.35 250	0.47 461	0.17 146	0.19 141	0.28 309	0.24 335	0.28 272	0.11 15	0.08 223	0.05 33	0.10 346	0.09 339	0.09 273	0.09 315

1test111	0.19 229	0.14 320	0.38 275	0.23 330	0.11 126	0.31 396	0.19 272	0.41 320	0.27 213	0.17 146	0.19 141	0.13 86	0.18 259	0.34 332	0.22 345	0.08 223	0.05 33	0.08 184	0.06 105	0.09 273	0.09 315

cc1	0.18 186	0.14 320	0.38 275	0.23 330	0.11 126	0.31 396	0.19 272	0.35 250	0.47 461	0.17 146	0.19 141	0.13 86	0.18 259	0.28 272	0.11 15	0.08 223	0.05 33	0.08 184	0.06 105	0.08 199	0.08 253

ffm	0.22 298	0.12 211	0.42 331	0.20 171	0.13 265	0.28 340	0.20 323	0.35 250	0.44 426	0.30 314	0.42 405	0.34 369	0.23 317	0.27 258	0.11 15	0.08 223	0.05 33	0.11 402	0.10 381	0.08 199	0.08 253

ff1	0.29 429	0.12 211	0.42 331	0.20 171	0.13 265	0.28 340	0.20 323	0.35 250	0.44 426	0.30 314	0.42 405	0.34 369	0.23 317	0.81 538	1.08 576	0.08 223	0.05 33	0.11 402	0.10 381	0.08 199	0.08 253

tt1	0.18 186	0.14 320	0.35 224	0.23 330	0.11 126	0.30 380	0.19 272	0.35 250	0.44 426	0.17 146	0.19 141	0.13 86	0.16 204	0.27 258	0.11 15	0.08 223	0.05 33	0.08 184	0.06 105	0.08 199	0.08 253

plain	0.17 161	0.13 276	0.43 344	0.21 216	0.13 265	0.16 60	0.17 182	0.27 127	0.22 143	0.16 131	0.26 220	0.13 86	0.16 204	0.27 258	0.16 192	0.08 223	0.06 170	0.10 346	0.07 163	0.10 340	0.07 181

MaDis-Stereo	0.14 95	0.13 276	0.26 130	0.19 108	0.14 310	0.16 60	0.13 53	0.25 104	0.21 130	0.13 67	0.14 86	0.14 113	0.11 84	0.17 64	0.17 224	0.08 223	0.07 297	0.08 184	0.06 105	0.07 127	0.06 90

UniTT-Stereo	0.14 95	0.10 95	0.30 167	0.21 216	0.13 265	0.17 82	0.13 53	0.19 25	0.18 69	0.15 107	0.20 158	0.10 40	0.11 84	0.18 87	0.16 192	0.08 223	0.06 170	0.07 98	0.06 105	0.08 199	0.06 90

Any-RAFT	0.17 161	0.08 18	0.31 181	0.19 108	0.10 79	0.29 362	0.16 139	0.42 334	0.30 261	0.24 212	0.27 227	0.27 293	0.16 204	0.21 148	0.12 57	0.08 223	0.05 33	0.06 32	0.05 51	0.07 127	0.06 90

LL-Strereo	0.29 429	0.25 487	0.58 447	0.25 422	0.21 490	0.23 245	0.24 428	0.55 481	0.42 404	0.34 387	0.32 282	0.41 436	0.40 498	0.94 561	0.23 364	0.08 223	0.07 297	0.11 402	0.09 339	0.09 273	0.09 315

CBFPSM	0.27 398	0.16 381	0.67 484	0.20 171	0.14 310	0.38 463	0.25 445	0.40 308	0.36 333	0.33 367	0.36 334	0.56 519	0.38 487	0.32 319	0.38 466	0.08 223	0.08 384	0.07 98	0.08 244	0.09 273	0.11 406

LoS	0.14 95	0.08 18	0.27 139	0.16 10	0.09 34	0.22 223	0.14 78	0.26 113	0.26 202	0.15 107	0.18 132	0.18 172	0.13 143	0.22 165	0.14 140	0.08 223	0.06 170	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.24 346	0.16 381	0.48 389	0.21 216	0.13 265	0.29 362	0.29 485	0.39 297	0.39 368	0.27 243	0.35 324	0.39 414	0.31 447	0.31 312	0.29 420	0.08 223	0.09 419	0.10 346	0.11 419	0.11 388	0.10 371

anonymousa	0.23 315	0.11 169	0.50 405	0.21 216	0.16 392	0.31 396	0.20 323	0.36 269	0.35 320	0.32 354	0.50 468	0.39 414	0.26 366	0.22 165	0.20 300	0.08 223	0.06 170	0.09 269	0.11 419	0.07 127	0.08 253

qqq	0.20 246	0.12 211	0.31 181	0.20 171	0.11 126	0.23 245	0.19 272	0.41 320	0.27 213	0.24 212	0.28 233	0.28 309	0.24 335	0.34 332	0.22 345	0.08 223	0.07 297	0.10 346	0.09 339	0.09 273	0.09 315

CIPLG	0.21 267	0.21 456	0.55 435	0.23 330	0.15 360	0.25 285	0.20 323	0.35 250	0.29 248	0.31 332	0.33 303	0.22 219	0.15 185	0.26 238	0.20 300	0.08 223	0.07 297	0.07 98	0.07 163	0.08 199	0.08 253

IPLGR_C	0.21 267	0.22 469	0.60 455	0.23 330	0.15 360	0.24 267	0.20 323	0.35 250	0.29 248	0.31 332	0.32 282	0.22 219	0.15 185	0.25 221	0.20 300	0.08 223	0.07 297	0.07 98	0.07 163	0.08 199	0.08 253

ACRE	0.21 267	0.20 442	0.62 466	0.23 330	0.15 360	0.24 267	0.20 323	0.35 250	0.28 229	0.31 332	0.32 282	0.22 219	0.15 185	0.25 221	0.20 300	0.08 223	0.07 297	0.07 98	0.07 163	0.08 199	0.08 253

HHNet	0.22 298	0.12 211	0.52 422	0.18 61	0.18 437	0.20 167	0.20 323	0.34 225	0.31 273	0.32 354	0.59 511	0.20 195	0.21 290	0.24 190	0.31 436	0.08 223	0.05 33	0.09 269	0.07 163	0.08 199	0.11 406

Patchmatch Stereo++	0.18 186	0.12 211	0.37 256	0.22 278	0.10 79	0.18 104	0.14 78	0.29 160	0.22 143	0.28 254	0.29 246	0.25 262	0.17 234	0.26 238	0.16 192	0.08 223	0.06 170	0.10 346	0.08 244	0.10 340	0.08 253
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
AAGNet	0.33 462	0.11 169	0.37 256	0.25 422	0.16 392	0.20 167	0.19 272	0.30 179	0.27 213	0.35 404	0.35 324	0.27 293	0.30 431	0.44 374	2.66 614	0.08 223	0.05 33	0.10 346	0.07 163	0.08 199	0.06 90

IIG-Stereo	0.23 315	0.13 276	0.35 224	0.29 509	0.12 185	0.23 245	0.14 78	0.38 285	0.31 273	0.34 387	0.37 343	0.33 362	0.21 290	0.70 497	0.26 398	0.08 223	0.06 170	0.09 269	0.07 163	0.07 127	0.06 90

NF-Stereo	0.20 246	0.10 95	0.35 224	0.24 383	0.12 185	0.21 195	0.18 226	0.38 285	0.32 282	0.28 254	0.30 259	0.22 219	0.16 204	0.51 401	0.20 300	0.08 223	0.06 170	0.09 269	0.08 244	0.08 199	0.13 446

OCTAStereo	0.20 246	0.10 95	0.35 224	0.24 383	0.12 185	0.21 195	0.18 226	0.38 285	0.32 282	0.28 254	0.30 259	0.22 219	0.16 204	0.51 401	0.20 300	0.08 223	0.06 170	0.09 269	0.08 244	0.08 199	0.13 446

PSM-adaLoss	0.18 186	0.12 211	0.37 256	0.22 278	0.10 79	0.18 104	0.16 139	0.29 160	0.22 143	0.28 254	0.29 246	0.25 262	0.18 259	0.24 190	0.16 192	0.08 223	0.06 170	0.10 346	0.08 244	0.10 340	0.08 253

FTStereo	0.28 418	0.10 95	0.43 344	0.23 330	0.13 265	0.21 195	0.53 575	0.34 225	0.26 202	0.38 442	0.95 568	0.30 336	0.56 547	0.32 319	0.18 248	0.08 223	0.06 170	0.09 269	0.08 244	0.07 127	0.19 521

ROB_FTStereo_v2	0.18 186	0.12 211	0.37 256	0.22 278	0.10 79	0.18 104	0.16 139	0.29 160	0.22 143	0.28 254	0.29 246	0.25 262	0.17 234	0.24 190	0.16 192	0.08 223	0.06 170	0.10 346	0.08 244	0.10 340	0.08 253

ROB_FTStereo	0.18 186	0.12 211	0.37 256	0.22 278	0.10 79	0.18 104	0.14 78	0.29 160	0.22 143	0.28 254	0.28 233	0.25 262	0.17 234	0.24 190	0.16 192	0.08 223	0.06 170	0.10 346	0.08 244	0.10 340	0.08 253

HUI-Stereo	0.18 186	0.12 211	0.37 256	0.22 278	0.10 79	0.18 104	0.14 78	0.29 160	0.22 143	0.28 254	0.28 233	0.25 262	0.17 234	0.22 165	0.16 192	0.08 223	0.06 170	0.10 346	0.08 244	0.10 340	0.08 253

SST-Stereo	0.21 267	0.10 95	0.37 256	0.24 383	0.13 265	0.19 132	0.17 182	0.31 191	0.24 179	0.34 387	0.33 303	0.29 320	0.25 356	0.56 433	0.17 224	0.08 223	0.05 33	0.10 346	0.08 244	0.09 273	0.07 181

RAFT_R40	0.21 267	0.10 95	0.37 256	0.24 383	0.13 265	0.18 104	0.18 226	0.31 191	0.29 248	0.33 367	0.33 303	0.30 336	0.24 335	0.55 422	0.18 248	0.08 223	0.05 33	0.10 346	0.08 244	0.08 199	0.07 181

RE-Stereo	0.20 246	0.10 95	0.35 224	0.24 383	0.12 185	0.21 195	0.18 226	0.38 285	0.32 282	0.28 254	0.30 259	0.22 219	0.16 204	0.51 401	0.20 300	0.08 223	0.06 170	0.09 269	0.08 244	0.08 199	0.13 446

TVStereo	0.20 246	0.10 95	0.35 224	0.24 383	0.12 185	0.21 195	0.18 226	0.38 285	0.32 282	0.28 254	0.30 259	0.22 219	0.16 204	0.51 401	0.20 300	0.08 223	0.06 170	0.09 269	0.08 244	0.08 199	0.13 446

DeepStereo_RVC	0.18 186	0.11 169	0.40 298	0.21 216	0.11 126	0.19 132	0.16 139	0.28 146	0.22 143	0.27 243	0.27 227	0.23 239	0.28 402	0.24 190	0.18 248	0.08 223	0.06 170	0.09 269	0.07 163	0.09 273	0.10 371

iGMRVC	0.18 186	0.12 211	0.37 256	0.22 278	0.10 79	0.18 104	0.15 106	0.29 160	0.22 143	0.28 254	0.29 246	0.25 262	0.17 234	0.27 258	0.17 224	0.08 223	0.06 170	0.10 346	0.08 244	0.10 340	0.08 253

IRAFT_RVC	0.22 298	0.12 211	0.39 290	0.26 457	0.11 126	0.18 104	0.24 428	0.40 308	0.37 344	0.31 332	0.30 259	0.29 320	0.24 335	0.55 422	0.22 345	0.08 223	0.06 170	0.10 346	0.08 244	0.08 199	0.07 181

iRAFT	0.18 186	0.12 211	0.37 256	0.22 278	0.10 79	0.18 104	0.14 78	0.29 160	0.22 143	0.28 254	0.29 246	0.25 262	0.17 234	0.26 238	0.16 192	0.08 223	0.06 170	0.10 346	0.08 244	0.10 340	0.08 253

CRE-IMP	0.18 186	0.12 211	0.37 256	0.22 278	0.11 126	0.24 267	0.17 182	0.29 160	0.21 130	0.27 243	0.26 220	0.24 253	0.17 234	0.23 175	0.18 248	0.08 223	0.05 33	0.10 346	0.07 163	0.10 340	0.10 371

CroCo-Stereo	0.14 95	0.13 276	0.24 109	0.25 422	0.11 126	0.11 6	0.18 226	0.32 203	0.23 164	0.12 50	0.12 43	0.18 172	0.12 110	0.14 12	0.13 103	0.08 223	0.06 170	0.07 98	0.05 51	0.07 127	0.06 90
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
RAFT	0.21 267	0.17 400	0.32 188	0.24 383	0.12 185	0.25 285	0.27 463	0.35 250	0.28 229	0.33 367	0.33 303	0.38 402	0.22 303	0.29 290	0.17 224	0.08 223	0.08 384	0.11 402	0.10 381	0.10 340	0.06 90

RAFT-IKP	0.18 186	0.12 211	0.37 256	0.22 278	0.10 79	0.18 104	0.15 106	0.29 160	0.22 143	0.28 254	0.29 246	0.25 262	0.18 259	0.25 221	0.16 192	0.08 223	0.06 170	0.10 346	0.08 244	0.10 340	0.08 253

rafts_anoy	0.18 186	0.15 355	0.35 224	0.22 278	0.14 310	0.19 132	0.17 182	0.32 203	0.30 261	0.23 198	0.25 210	0.20 195	0.16 204	0.22 165	0.19 281	0.08 223	0.07 297	0.10 346	0.12 458	0.09 273	0.08 253

TestStereo	0.21 267	0.19 430	0.40 298	0.25 422	0.10 79	0.22 223	0.21 354	0.31 191	0.31 273	0.23 198	0.34 313	0.22 219	0.18 259	0.62 468	0.18 248	0.08 223	0.06 170	0.10 346	0.07 163	0.11 388	0.06 90

raft+_RVC	0.18 186	0.14 320	0.32 188	0.21 216	0.15 360	0.21 195	0.16 139	0.38 285	0.34 304	0.21 186	0.28 233	0.20 195	0.15 185	0.24 190	0.19 281	0.08 223	0.06 170	0.08 184	0.07 163	0.07 127	0.08 253

TANstereo	0.15 128	0.09 53	0.28 150	0.16 10	0.08 12	0.25 285	0.14 78	0.23 80	0.28 229	0.24 212	0.30 259	0.16 152	0.12 110	0.17 64	0.13 103	0.08 223	0.07 297	0.06 32	0.05 51	0.06 58	0.07 181

XX-TBD	0.15 128	0.18 414	0.28 150	0.22 278	0.10 79	0.22 223	0.15 106	0.22 61	0.27 213	0.22 192	0.26 220	0.14 113	0.12 110	0.16 44	0.13 103	0.08 223	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.07 127	0.06 90

raftrobust	0.16 142	0.13 276	0.29 160	0.22 278	0.15 360	0.19 132	0.13 53	0.32 203	0.26 202	0.26 233	0.20 158	0.19 186	0.17 234	0.21 148	0.15 166	0.08 223	0.06 170	0.07 98	0.06 105	0.06 58	0.07 181

RALCasStereoNet	0.18 186	0.15 355	0.33 204	0.21 216	0.14 310	0.21 195	0.18 226	0.31 191	0.25 193	0.21 186	0.29 246	0.22 219	0.15 185	0.27 258	0.17 224	0.08 223	0.10 450	0.07 98	0.06 105	0.09 273	0.09 315

RALAANet	0.19 229	0.18 414	0.37 256	0.23 330	0.14 310	0.23 245	0.13 53	0.37 279	0.29 248	0.28 254	0.26 220	0.25 262	0.15 185	0.26 238	0.18 248	0.08 223	0.06 170	0.09 269	0.08 244	0.09 273	0.06 90

XX-Stereo	0.21 267	0.10 95	0.83 527	0.26 457	0.17 415	0.23 245	0.13 53	0.40 308	0.18 69	0.20 175	0.41 389	0.31 346	0.10 54	0.32 319	0.12 57	0.08 223	0.06 170	0.08 184	0.08 244	0.07 127	0.05 26

MMNet	0.27 398	0.14 320	0.49 394	0.24 383	0.17 415	0.47 513	0.22 381	0.45 364	0.51 491	0.39 457	0.41 389	0.36 388	0.33 457	0.39 356	0.34 453	0.08 223	0.07 297	0.09 269	0.09 339	0.10 340	0.08 253

ACVNet	0.23 315	0.13 276	0.35 224	0.18 61	0.15 360	0.27 320	0.23 406	0.39 297	0.44 426	0.28 254	0.41 389	0.38 402	0.26 366	0.27 258	0.32 441	0.08 223	0.07 297	0.08 184	0.07 163	0.10 340	0.07 181

acv_ft	0.25 374	0.13 276	0.40 298	0.23 330	0.19 464	0.34 429	0.21 354	0.45 364	0.44 426	0.38 442	0.41 389	0.38 402	0.27 385	0.27 258	0.35 457	0.08 223	0.07 297	0.08 184	0.07 163	0.11 388	0.07 181

BEATNet_4x	0.22 298	0.18 414	0.47 380	0.22 278	0.10 79	0.28 340	0.14 78	0.46 375	0.32 282	0.31 332	0.34 313	0.31 346	0.25 356	0.31 312	0.29 420	0.08 223	0.06 170	0.08 184	0.06 105	0.10 340	0.08 253

R-Stereo Train	0.18 186	0.09 53	0.32 188	0.22 278	0.12 185	0.22 223	0.19 272	0.42 334	0.19 86	0.31 332	0.45 440	0.20 195	0.14 166	0.18 87	0.15 166	0.08 223	0.06 170	0.07 98	0.06 105	0.06 58	0.06 90

RAFT-Stereo	0.18 186	0.09 53	0.32 188	0.22 278	0.12 185	0.22 223	0.19 272	0.42 334	0.19 86	0.31 332	0.45 440	0.20 195	0.14 166	0.18 87	0.15 166	0.08 223	0.06 170	0.07 98	0.06 105	0.06 58	0.06 90
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.27 398	0.11 169	0.42 331	0.19 108	0.11 126	0.34 429	0.20 323	0.62 542	0.43 411	0.40 467	0.43 418	0.50 494	0.26 366	0.76 521	0.22 345	0.08 223	0.07 297	0.07 98	0.07 163	0.08 199	0.08 253
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.27 398	0.26 498	0.72 500	0.23 330	0.13 265	0.29 362	0.18 226	0.52 452	0.49 479	0.37 427	0.45 440	0.39 414	0.25 356	0.34 332	0.20 300	0.08 223	0.06 170	0.07 98	0.05 51	0.12 424	0.09 315

HSM	0.28 418	0.16 381	0.35 224	0.20 171	0.15 360	0.33 416	0.19 272	0.53 463	0.37 344	0.36 420	0.38 357	0.67 554	0.31 447	0.89 552	0.23 364	0.08 223	0.06 170	0.08 184	0.07 163	0.08 199	0.08 253

iResNet_ROB	0.25 374	0.19 430	0.40 298	0.20 171	0.12 185	0.30 380	0.16 139	0.55 481	0.53 505	0.38 442	0.43 418	0.37 394	0.26 366	0.38 354	0.22 345	0.08 223	0.06 170	0.06 32	0.04 1	0.09 273	0.09 315

pmcnn	0.50 541	0.20 442	0.78 507	0.24 383	0.26 540	0.39 472	0.30 496	0.51 433	0.50 487	0.54 540	1.23 582	2.52 610	0.37 483	0.77 527	0.95 569	0.08 223	0.06 170	0.06 32	0.05 51	0.10 340	0.08 253

MultiAttention	1.02 591	0.13 276	0.43 344	0.35 547	0.43 572	5.36 617	1.71 617	0.69 566	0.53 505	0.36 420	0.63 529	0.55 515	0.22 303	7.60 625	0.43 493	0.09 313	0.06 170	0.14 487	0.24 556	0.26 551	0.30 567

S2M2_XL	0.10 3	0.09 53	0.21 83	0.14 2	0.10 79	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 1	0.10 16	0.11 28	0.09 23	0.09 23	0.12 3	0.11 15	0.09 313	0.07 297	0.08 184	0.07 163	0.08 199	0.06 90
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.23 315	0.15 355	0.41 321	0.19 108	0.12 185	0.27 320	0.21 354	0.47 383	0.33 294	0.34 387	0.31 273	0.41 436	0.22 303	0.49 392	0.26 398	0.09 313	0.06 170	0.07 98	0.06 105	0.09 273	0.10 371

StereoAnything_RVC	0.13 68	0.37 547	0.36 244	0.14 2	0.07 1	0.11 6	0.12 27	0.17 13	0.12 10	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 54	0.20 127	0.10 1	0.09 313	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.24 542	0.05 26

IGEV-RUCA	0.21 267	0.08 18	0.23 99	0.19 108	0.19 464	0.28 340	0.24 428	0.23 80	0.21 130	0.20 175	0.23 186	0.28 309	0.49 535	0.26 238	0.18 248	0.09 313	0.08 384	0.18 527	0.13 485	0.17 496	0.17 500

test_sample2	0.21 267	0.10 95	0.28 150	0.19 108	0.11 126	0.27 320	0.21 354	0.43 347	0.29 248	0.26 233	0.31 273	0.30 336	0.24 335	0.45 377	0.18 248	0.09 313	0.07 297	0.08 184	0.07 163	0.09 273	0.09 315

test_sample1	0.20 246	0.10 95	0.28 150	0.19 108	0.12 185	0.28 340	0.19 272	0.41 320	0.25 193	0.26 233	0.31 273	0.29 320	0.26 366	0.44 374	0.21 325	0.09 313	0.07 297	0.08 184	0.07 163	0.09 273	0.09 315

DispNO	0.27 398	0.18 414	0.62 466	0.23 330	0.17 415	0.25 285	0.22 381	0.45 364	0.41 397	0.32 354	0.39 370	0.38 402	0.27 385	0.77 527	0.27 404	0.09 313	0.07 297	0.10 346	0.10 381	0.08 199	0.08 253

CoDeX	0.23 315	0.12 211	0.46 372	0.21 216	0.14 310	0.29 362	0.21 354	0.53 463	0.41 397	0.29 283	0.35 324	0.29 320	0.22 303	0.48 387	0.19 281	0.09 313	0.06 170	0.08 184	0.07 163	0.08 199	0.07 181

mmm	0.21 267	0.12 211	0.31 181	0.22 278	0.12 185	0.28 340	0.21 354	0.41 320	0.27 213	0.29 283	0.38 357	0.29 320	0.24 335	0.29 290	0.22 345	0.09 313	0.07 297	0.11 402	0.09 339	0.10 340	0.09 315

11t1	0.18 186	0.10 95	0.30 167	0.20 171	0.11 126	0.27 320	0.17 182	0.35 250	0.23 164	0.25 221	0.23 186	0.23 239	0.23 317	0.25 221	0.18 248	0.09 313	0.07 297	0.07 98	0.06 105	0.09 273	0.09 315

1111x	0.32 453	0.11 169	0.40 298	0.22 278	0.11 126	0.32 405	0.26 457	0.59 521	0.43 411	0.31 332	0.41 389	0.39 414	0.28 402	0.76 521	1.37 593	0.09 313	0.08 384	0.09 269	0.10 381	0.09 273	0.08 253

MIF-Stereo (partial)	0.16 142	0.10 95	0.34 214	0.21 216	0.15 360	0.15 33	0.13 53	0.28 146	0.25 193	0.17 146	0.26 220	0.15 133	0.16 204	0.25 221	0.17 224	0.09 313	0.06 170	0.10 346	0.08 244	0.09 273	0.08 253

EKT-Stereo	0.38 497	0.12 211	0.38 275	0.42 564	3.88 618	0.21 195	0.17 182	0.35 250	0.28 229	0.20 175	0.20 158	0.23 239	0.15 185	0.28 272	0.16 192	0.09 313	0.07 297	0.09 269	0.07 163	0.09 273	0.09 315

PCWNet_CMD	0.23 315	0.13 276	0.48 389	0.20 171	0.13 265	0.28 340	0.16 139	0.46 375	0.46 456	0.29 283	0.36 334	0.37 394	0.24 335	0.28 272	0.20 300	0.09 313	0.06 170	0.10 346	0.08 244	0.11 388	0.09 315

gwcnet-sp	0.24 346	0.13 276	0.63 469	0.22 278	0.14 310	0.34 429	0.22 381	0.44 354	0.39 368	0.35 404	0.34 313	0.27 293	0.27 385	0.35 341	0.25 385	0.09 313	0.08 384	0.09 269	0.09 339	0.09 273	0.09 315

scenet	0.24 346	0.13 276	0.63 469	0.22 278	0.14 310	0.34 429	0.22 381	0.44 354	0.39 368	0.35 404	0.34 313	0.27 293	0.27 385	0.35 341	0.25 385	0.09 313	0.08 384	0.09 269	0.09 339	0.09 273	0.09 315

knoymous	0.17 161	0.09 53	0.32 188	0.17 25	0.11 126	0.21 195	0.17 182	0.32 203	0.23 164	0.23 198	0.28 233	0.27 293	0.16 204	0.23 175	0.16 192	0.09 313	0.06 170	0.09 269	0.06 105	0.09 273	0.09 315

riskmin	0.18 186	0.09 53	0.34 214	0.18 61	0.12 185	0.24 267	0.16 139	0.34 225	0.28 229	0.21 186	0.23 186	0.33 362	0.24 335	0.23 175	0.17 224	0.09 313	0.06 170	0.09 269	0.06 105	0.10 340	0.10 371

ssnet	0.24 346	0.13 276	0.63 469	0.22 278	0.14 310	0.34 429	0.22 381	0.44 354	0.39 368	0.35 404	0.34 313	0.27 293	0.27 385	0.35 341	0.25 385	0.09 313	0.08 384	0.09 269	0.09 339	0.09 273	0.09 315

x	0.19 229	0.11 169	0.29 160	0.20 171	0.11 126	0.26 309	0.18 226	0.41 320	0.29 248	0.25 221	0.29 246	0.28 309	0.24 335	0.26 238	0.23 364	0.09 313	0.07 297	0.08 184	0.07 163	0.09 273	0.08 253

DisPM	0.19 229	0.10 95	0.35 224	0.23 330	0.13 265	0.18 104	0.20 323	0.29 160	0.29 248	0.33 367	0.34 313	0.23 239	0.16 204	0.33 326	0.16 192	0.09 313	0.06 170	0.09 269	0.08 244	0.07 127	0.11 406

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 437	0.20 442	0.70 496	0.21 216	0.17 415	0.46 507	0.27 463	0.50 416	0.49 479	0.42 486	0.55 496	0.43 449	0.30 431	0.46 380	0.38 466	0.09 313	0.06 170	0.07 98	0.06 105	0.11 388	0.10 371

IER	0.23 315	0.12 211	0.39 290	0.20 171	0.14 310	0.31 396	0.19 272	0.42 334	0.36 333	0.33 367	0.40 381	0.32 355	0.33 457	0.29 290	0.22 345	0.09 313	0.07 297	0.08 184	0.08 244	0.09 273	0.08 253

hknet	0.25 374	0.14 320	0.40 298	0.25 422	0.15 360	0.35 444	0.21 354	0.56 497	0.37 344	0.34 387	0.35 324	0.43 449	0.27 385	0.37 349	0.21 325	0.09 313	0.07 297	0.11 402	0.10 381	0.09 273	0.09 315

DAS	0.27 398	0.12 211	0.42 331	0.24 383	0.18 437	0.29 362	0.24 428	0.45 364	0.45 438	0.41 476	0.44 429	0.34 369	0.29 417	0.75 516	0.21 325	0.09 313	0.07 297	0.09 269	0.07 163	0.09 273	0.09 315

SepStereo	0.26 390	0.12 211	0.42 331	0.24 383	0.18 437	0.29 362	0.24 428	0.45 364	0.45 438	0.41 476	0.44 429	0.34 369	0.29 417	0.64 476	0.21 325	0.09 313	0.07 297	0.09 269	0.07 163	0.09 273	0.09 315

GwcNet-ADL	0.22 298	0.14 320	0.58 447	0.24 383	0.13 265	0.22 223	0.23 406	0.49 406	0.40 385	0.27 243	0.29 246	0.30 336	0.20 283	0.26 238	0.23 364	0.09 313	0.07 297	0.07 98	0.07 163	0.09 273	0.09 315

TRStereo	0.19 229	0.17 400	0.47 380	0.23 330	0.19 464	0.19 132	0.16 139	0.52 452	0.28 229	0.20 175	0.19 141	0.21 207	0.13 143	0.24 190	0.13 103	0.09 313	0.06 170	0.09 269	0.11 419	0.06 58	0.06 90

PSM-softLoss	0.21 267	0.10 95	0.39 290	0.24 383	0.12 185	0.20 167	0.18 226	0.38 285	0.26 202	0.29 283	0.32 282	0.24 253	0.16 204	0.52 407	0.20 300	0.09 313	0.06 170	0.10 346	0.09 339	0.08 199	0.12 429

KMStereo	0.21 267	0.10 95	0.39 290	0.24 383	0.12 185	0.20 167	0.18 226	0.38 285	0.26 202	0.29 283	0.32 282	0.24 253	0.16 204	0.52 407	0.20 300	0.09 313	0.06 170	0.10 346	0.09 339	0.08 199	0.12 429

PFNet	0.23 315	0.10 95	0.57 442	0.24 383	0.14 310	0.22 223	0.19 272	0.39 297	0.33 294	0.35 404	0.32 282	0.27 293	0.19 274	0.64 476	0.22 345	0.09 313	0.05 33	0.09 269	0.07 163	0.08 199	0.07 181

Pruner-Stereo	0.19 229	0.11 169	0.34 214	0.29 509	0.12 185	0.19 132	0.17 182	0.31 191	0.29 248	0.33 367	0.32 282	0.25 262	0.15 185	0.24 190	0.21 325	0.09 313	0.06 170	0.09 269	0.08 244	0.08 199	0.09 315

AnonymousM	0.17 161	0.19 430	0.24 109	0.18 61	0.10 79	0.18 104	0.17 182	0.30 179	0.23 164	0.26 233	0.20 158	0.18 172	0.14 166	0.19 110	0.14 140	0.09 313	0.06 170	0.38 575	0.15 508	0.06 58	0.05 26

CFNet_pseudo	0.23 315	0.13 276	0.47 380	0.19 108	0.13 265	0.26 309	0.16 139	0.44 354	0.44 426	0.29 283	0.37 343	0.38 402	0.23 317	0.29 290	0.21 325	0.09 313	0.06 170	0.11 402	0.08 244	0.11 388	0.09 315

RAFT + AFF	0.27 398	0.23 478	0.50 405	0.25 422	0.17 415	0.30 380	0.33 517	0.52 452	0.40 385	0.28 254	0.30 259	0.30 336	0.31 447	0.62 468	0.24 375	0.09 313	0.10 450	0.11 402	0.10 381	0.11 388	0.11 406

GMStereo	0.19 229	0.25 487	0.40 298	0.21 216	0.12 185	0.22 223	0.19 272	0.29 160	0.40 385	0.25 221	0.23 186	0.16 152	0.15 185	0.25 221	0.19 281	0.09 313	0.06 170	0.08 184	0.08 244	0.10 340	0.08 253
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.22 298	0.10 95	0.51 416	0.21 216	0.14 310	0.34 429	0.22 381	0.55 481	0.39 368	0.29 283	0.32 282	0.23 239	0.21 290	0.27 258	0.19 281	0.09 313	0.07 297	0.09 269	0.09 339	0.09 273	0.08 253

delet	0.27 398	0.14 320	0.40 298	0.23 330	0.19 464	0.41 481	0.29 485	0.49 406	0.48 470	0.33 367	0.41 389	0.37 394	0.30 431	0.48 387	0.34 453	0.09 313	0.09 419	0.11 402	0.12 458	0.08 199	0.08 253

UNet	0.28 418	0.14 320	0.69 490	0.23 330	0.20 482	0.44 499	0.22 381	0.50 416	0.40 385	0.34 387	0.39 370	0.43 449	0.33 457	0.40 363	0.31 436	0.09 313	0.07 297	0.10 346	0.08 244	0.10 340	0.08 253

CREStereo	0.13 68	0.08 18	0.21 83	0.14 2	0.08 12	0.22 223	0.15 106	0.25 104	0.24 179	0.16 131	0.21 170	0.14 113	0.13 143	0.18 87	0.13 103	0.09 313	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.07 127	0.06 90
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
FENet	0.21 267	0.11 169	0.45 364	0.21 216	0.12 185	0.26 309	0.17 182	0.41 320	0.35 320	0.30 314	0.31 273	0.29 320	0.23 317	0.26 238	0.23 364	0.09 313	0.06 170	0.09 269	0.09 339	0.09 273	0.09 315

ADCRef	0.38 497	0.24 482	0.88 539	0.26 457	0.21 490	0.49 524	0.27 463	0.52 452	0.48 470	0.50 521	0.58 508	0.35 383	0.47 528	0.48 387	1.29 592	0.09 313	0.08 384	0.12 440	0.12 458	0.11 388	0.11 406

RASNet	0.28 418	0.14 320	0.44 353	0.22 278	0.18 437	0.32 405	0.19 272	0.48 396	0.38 358	0.29 283	0.43 418	0.47 474	0.37 483	0.79 531	0.36 463	0.09 313	0.07 297	0.07 98	0.09 339	0.07 127	0.07 181

MSMDNet	0.23 315	0.13 276	0.48 389	0.20 171	0.13 265	0.28 340	0.16 139	0.46 375	0.46 456	0.29 283	0.36 334	0.37 394	0.24 335	0.28 272	0.20 300	0.09 313	0.06 170	0.09 269	0.08 244	0.11 388	0.09 315

CFNet	0.27 398	0.20 442	0.44 353	0.22 278	0.14 310	0.33 416	0.14 78	0.51 433	0.45 438	0.30 314	0.40 381	0.38 402	0.27 385	0.76 521	0.25 385	0.09 313	0.07 297	0.11 402	0.11 419	0.11 388	0.08 253

ccs_rob	0.23 315	0.13 276	0.47 380	0.20 171	0.13 265	0.26 309	0.17 182	0.44 354	0.44 426	0.29 283	0.37 343	0.38 402	0.23 317	0.29 290	0.21 325	0.09 313	0.06 170	0.11 402	0.08 244	0.11 388	0.09 315

StereoDRNet-Refined	0.27 398	0.17 400	0.35 224	0.25 422	0.14 310	0.37 455	0.21 354	0.47 383	0.41 397	0.44 499	0.51 474	0.41 436	0.28 402	0.45 377	0.37 464	0.09 313	0.06 170	0.11 402	0.11 419	0.10 340	0.10 371
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.32 453	0.13 276	0.51 416	0.25 422	0.16 392	0.48 519	0.25 445	0.50 416	0.57 521	0.37 427	0.45 440	0.62 538	0.36 474	0.64 476	0.49 512	0.09 313	0.07 297	0.09 269	0.08 244	0.12 424	0.11 406

FlowAnything_test	0.14 95	0.11 169	0.21 83	0.21 216	0.12 185	0.17 82	0.16 139	0.25 104	0.16 40	0.15 107	0.13 56	0.15 133	0.14 166	0.18 87	0.16 192	0.10 362	0.07 297	0.11 402	0.12 458	0.08 199	0.09 315

z-mn7	0.44 524	0.40 553	1.09 566	0.25 422	0.18 437	0.61 551	0.34 519	0.56 497	0.93 582	0.43 492	0.96 569	0.53 509	0.39 493	0.94 561	0.59 531	0.10 362	0.09 419	0.10 346	0.10 381	0.14 457	0.13 446

w-ln-seven-2	0.36 480	0.29 515	1.06 563	0.27 485	0.18 437	0.37 455	0.30 496	0.50 416	0.54 509	0.45 503	0.55 496	0.45 464	0.41 502	0.62 468	0.49 512	0.10 362	0.10 450	0.12 440	0.11 419	0.14 457	0.11 406

coex_refinement	0.26 390	0.16 381	0.36 244	0.23 330	0.15 360	0.31 396	0.20 323	0.49 406	0.42 404	0.35 404	0.42 405	0.45 464	0.27 385	0.55 422	0.33 448	0.10 362	0.06 170	0.07 98	0.07 163	0.10 340	0.10 371

G2L-Stereo	0.25 374	0.16 381	0.47 380	0.22 278	0.14 310	0.25 285	0.18 226	0.46 375	0.35 320	0.33 367	0.37 343	0.40 429	0.22 303	0.60 453	0.30 428	0.10 362	0.09 419	0.10 346	0.08 244	0.09 273	0.09 315

FACV-RUCA	0.21 267	0.15 355	0.32 188	0.23 330	0.23 519	0.26 309	0.19 272	0.39 297	0.34 304	0.25 221	0.32 282	0.21 207	0.24 335	0.24 190	0.19 281	0.10 362	0.07 297	0.15 502	0.08 244	0.16 479	0.13 446

DCVSM-stereo	0.24 346	0.13 276	0.52 422	0.20 171	0.14 310	0.26 309	0.13 53	0.34 225	0.34 304	0.41 476	0.33 303	0.47 474	0.29 417	0.30 305	0.22 345	0.10 362	0.10 450	0.11 402	0.10 381	0.12 424	0.15 479

ACV-stereo	0.29 429	0.18 414	0.79 514	0.23 330	0.16 392	0.47 513	0.19 272	0.36 269	0.34 304	0.29 283	0.33 303	0.67 554	0.42 511	0.54 420	0.30 428	0.10 362	0.09 419	0.09 269	0.09 339	0.10 340	0.11 406

test_sample6	0.25 374	0.13 276	0.41 321	0.21 216	0.11 126	0.30 380	0.22 381	0.51 433	0.35 320	0.33 367	0.43 418	0.30 336	0.24 335	0.57 437	0.22 345	0.10 362	0.07 297	0.10 346	0.10 381	0.11 388	0.10 371

test_sample5	0.24 346	0.13 276	0.42 331	0.21 216	0.12 185	0.30 380	0.21 354	0.50 416	0.34 304	0.32 354	0.41 389	0.29 320	0.23 317	0.55 422	0.21 325	0.10 362	0.07 297	0.10 346	0.09 339	0.11 388	0.10 371

test_sample4	0.24 346	0.13 276	0.43 344	0.20 171	0.12 185	0.32 405	0.21 354	0.51 433	0.34 304	0.31 332	0.37 343	0.28 309	0.23 317	0.53 414	0.21 325	0.10 362	0.07 297	0.10 346	0.09 339	0.11 388	0.10 371

test_sample3	0.23 315	0.12 211	0.43 344	0.19 108	0.12 185	0.32 405	0.20 323	0.50 416	0.34 304	0.31 332	0.33 303	0.29 320	0.22 303	0.53 414	0.22 345	0.10 362	0.07 297	0.09 269	0.08 244	0.10 340	0.10 371

SMFormer	0.25 374	0.12 211	0.40 298	0.19 108	0.10 79	0.27 320	0.19 272	0.51 433	0.45 438	0.34 387	0.41 389	0.31 346	0.26 366	0.58 444	0.28 408	0.10 362	0.07 297	0.08 184	0.08 244	0.09 273	0.09 315

tta	0.24 346	0.12 211	0.40 298	0.19 108	0.10 79	0.27 320	0.19 272	0.51 433	0.45 438	0.34 387	0.41 389	0.31 346	0.26 366	0.58 444	0.28 408	0.10 362	0.07 297	0.08 184	0.08 244	0.08 199	0.07 181

qqq1	0.24 346	0.12 211	0.40 298	0.19 108	0.10 79	0.27 320	0.19 272	0.51 433	0.45 438	0.34 387	0.41 389	0.31 346	0.26 366	0.58 444	0.16 192	0.10 362	0.07 297	0.07 98	0.06 105	0.08 199	0.07 181

fff1	0.24 346	0.12 211	0.40 298	0.19 108	0.10 79	0.27 320	0.19 272	0.51 433	0.45 438	0.34 387	0.41 389	0.31 346	0.26 366	0.58 444	0.16 192	0.10 362	0.07 297	0.07 98	0.06 105	0.08 199	0.07 181

DualNet	0.24 346	0.13 276	0.42 331	0.21 216	0.12 185	0.30 380	0.21 354	0.50 416	0.34 304	0.33 367	0.43 418	0.29 320	0.23 317	0.55 422	0.21 325	0.10 362	0.07 297	0.10 346	0.09 339	0.11 388	0.10 371

mmx	0.31 444	0.12 211	0.42 331	0.20 171	0.13 265	0.28 340	0.20 323	0.55 481	0.45 438	0.30 314	0.42 405	0.34 369	0.23 317	0.81 538	1.08 576	0.10 362	0.07 297	0.11 402	0.10 381	0.11 388	0.10 371

xxx	0.31 444	0.12 211	0.42 331	0.20 171	0.13 265	0.28 340	0.20 323	0.55 481	0.45 438	0.30 314	0.42 405	0.34 369	0.23 317	0.81 538	1.08 576	0.10 362	0.07 297	0.11 402	0.10 381	0.11 388	0.10 371

iinet-f	0.30 437	0.18 414	1.03 561	0.20 171	0.15 360	0.44 499	0.22 381	0.45 364	0.37 344	0.35 404	0.44 429	0.41 436	0.34 466	0.34 332	0.40 481	0.10 362	0.09 419	0.08 184	0.08 244	0.13 439	0.11 406

BUS	0.23 315	0.12 211	0.28 150	0.25 422	0.14 310	0.43 497	0.17 182	0.56 497	0.34 304	0.34 387	0.35 324	0.32 355	0.20 283	0.26 238	0.21 325	0.10 362	0.07 297	0.11 402	0.10 381	0.09 273	0.09 315

NINENet	0.25 374	0.15 355	0.37 256	0.23 330	0.16 392	0.43 497	0.17 182	0.60 530	0.46 456	0.32 354	0.37 343	0.32 355	0.20 283	0.42 368	0.21 325	0.10 362	0.10 450	0.12 440	0.08 244	0.11 388	0.10 371

BSDual-CNN	0.23 315	0.12 211	0.28 150	0.25 422	0.14 310	0.35 444	0.21 354	0.56 497	0.34 304	0.34 387	0.35 324	0.38 402	0.24 335	0.26 238	0.21 325	0.10 362	0.07 297	0.11 402	0.10 381	0.09 273	0.09 315

psmg	0.23 315	0.12 211	0.28 150	0.21 216	0.14 310	0.35 444	0.23 406	0.51 433	0.34 304	0.35 404	0.38 357	0.38 402	0.24 335	0.26 238	0.21 325	0.10 362	0.08 384	0.10 346	0.10 381	0.09 273	0.08 253

GANet-ADL	0.21 267	0.12 211	0.45 364	0.23 330	0.14 310	0.29 362	0.19 272	0.46 375	0.35 320	0.25 221	0.32 282	0.32 355	0.19 274	0.24 190	0.20 300	0.10 362	0.07 297	0.07 98	0.06 105	0.09 273	0.10 371

ADLNet2	0.30 437	0.17 400	0.72 500	0.23 330	0.17 415	0.36 449	0.24 428	0.52 452	0.51 491	0.32 354	0.38 357	0.45 464	0.30 431	0.69 494	0.35 457	0.10 362	0.08 384	0.09 269	0.09 339	0.12 424	0.10 371

PFNet+	0.20 246	0.10 95	0.37 256	0.21 216	0.12 185	0.17 82	0.19 272	0.29 160	0.34 304	0.33 367	0.32 282	0.24 253	0.16 204	0.32 319	0.17 224	0.10 362	0.07 297	0.11 402	0.10 381	0.08 199	0.12 429

sAnonymous2	0.20 246	0.21 456	0.58 447	0.24 383	0.17 415	0.22 223	0.19 272	0.34 225	0.28 229	0.17 146	0.19 141	0.17 162	0.16 204	0.17 64	0.14 140	0.10 362	0.07 297	0.09 269	0.08 244	0.23 539	0.17 500

CroCo_RVC	0.20 246	0.21 456	0.58 447	0.24 383	0.17 415	0.22 223	0.19 272	0.34 225	0.28 229	0.17 146	0.19 141	0.17 162	0.16 204	0.17 64	0.14 140	0.10 362	0.07 297	0.09 269	0.08 244	0.23 539	0.17 500

sCroCo_RVC	0.18 186	0.14 320	0.49 394	0.27 485	0.18 437	0.22 223	0.17 182	0.27 127	0.23 164	0.14 93	0.22 181	0.17 162	0.14 166	0.21 148	0.15 166	0.10 362	0.11 473	0.09 269	0.09 339	0.09 273	0.09 315

GES	0.22 298	0.12 211	0.42 331	0.20 171	0.14 310	0.27 320	0.19 272	0.49 406	0.33 294	0.30 314	0.36 334	0.25 262	0.23 317	0.29 290	0.22 345	0.10 362	0.08 384	0.08 184	0.07 163	0.10 340	0.11 406

test_xeample	0.34 470	0.10 95	0.29 160	0.19 108	0.11 126	0.33 416	0.23 406	0.55 481	0.38 358	0.32 354	0.45 440	0.29 320	0.26 366	0.57 437	2.24 612	0.10 362	0.07 297	0.09 269	0.08 244	0.09 273	0.09 315

UPFNet	0.25 374	0.12 211	0.38 275	0.24 383	0.19 464	0.37 455	0.28 479	0.48 396	0.38 358	0.34 387	0.37 343	0.37 394	0.28 402	0.39 356	0.33 448	0.10 362	0.09 419	0.10 346	0.10 381	0.10 340	0.08 253

EDNetEfficientorigin	7.51 620	0.52 574	140.47 645	0.25 422	0.17 415	0.42 488	0.29 485	0.47 383	1.03 586	1.28 595	1.02 573	0.83 569	0.84 580	0.75 516	0.99 571	0.10 362	0.09 419	0.12 440	0.10 381	0.21 529	0.22 545

FADNet-RVC-Resample	0.29 429	0.25 487	0.93 547	0.26 457	0.16 392	0.32 405	0.21 354	0.47 383	0.39 368	0.35 404	0.38 357	0.33 362	0.27 385	0.53 414	0.24 375	0.10 362	0.10 450	0.14 487	0.13 485	0.13 439	0.16 488

SuperB	0.49 538	0.28 508	2.23 599	0.23 330	0.15 360	0.41 481	0.32 507	0.47 383	0.82 567	0.43 492	0.50 468	0.33 362	0.45 519	0.68 492	1.08 576	0.10 362	0.07 297	0.09 269	0.08 244	0.98 607	0.14 467

ADCP+	0.45 527	0.24 482	1.15 572	0.25 422	0.22 506	0.56 540	0.39 543	0.54 471	0.51 491	0.44 499	0.51 474	0.46 472	0.52 542	0.56 433	1.89 606	0.10 362	0.08 384	0.11 402	0.10 381	0.14 457	0.13 446

DLCB_ROB	0.28 418	0.16 381	0.34 214	0.27 485	0.16 392	0.38 463	0.25 445	0.48 396	0.43 411	0.46 507	0.46 450	0.51 498	0.33 457	0.53 414	0.33 448	0.10 362	0.10 450	0.11 402	0.11 419	0.10 340	0.09 315

LE_ROB	1.76 607	0.20 442	2.68 607	0.48 572	0.52 582	0.78 571	0.96 604	0.84 586	6.61 623	7.40 625	2.08 609	2.08 602	4.83 619	1.27 589	3.79 618	0.10 362	0.08 384	0.12 440	0.11 419	0.11 388	0.10 371

MSAF-DinoV2	0.76 577	0.44 559	1.98 597	0.49 575	0.16 392	0.58 544	0.31 501	0.81 583	0.83 571	0.41 476	0.52 482	0.98 578	0.58 551	4.97 621	1.03 573	0.11 401	0.07 297	0.10 346	0.24 556	0.27 556	0.26 561

w-ln-seven	0.42 513	0.30 522	1.18 573	0.26 457	0.22 506	0.58 544	0.31 501	0.62 542	0.81 566	0.58 546	0.61 523	0.53 509	0.36 474	0.57 437	0.65 544	0.11 401	0.10 450	0.13 461	0.12 458	0.15 471	0.13 446

DDVS	0.25 374	0.15 355	0.39 290	0.24 383	0.17 415	0.34 429	0.21 354	0.41 320	0.30 261	0.33 367	0.41 389	0.48 480	0.21 290	0.52 407	0.27 404	0.11 401	0.09 419	0.11 402	0.09 339	0.13 439	0.14 467

rvit_stereo_0083	0.16 142	0.12 211	0.26 130	0.21 216	0.13 265	0.17 82	0.17 182	0.22 61	0.34 304	0.16 131	0.21 170	0.19 186	0.16 204	0.21 148	0.16 192	0.11 401	0.10 450	0.10 346	0.08 244	0.09 273	0.07 181

rvit_stereo_0081_aga	0.16 142	0.14 320	0.28 150	0.21 216	0.13 265	0.19 132	0.17 182	0.23 80	0.24 179	0.17 146	0.21 170	0.19 186	0.13 143	0.19 110	0.14 140	0.11 401	0.08 384	0.09 269	0.08 244	0.09 273	0.07 181

rvit_stereo_0081	0.16 142	0.11 169	0.24 109	0.21 216	0.12 185	0.16 60	0.17 182	0.22 61	0.33 294	0.16 131	0.18 132	0.18 172	0.14 166	0.20 127	0.16 192	0.11 401	0.08 384	0.09 269	0.08 244	0.09 273	0.07 181

ITSA-stereo	0.25 374	0.15 355	0.33 204	0.23 330	0.11 126	0.27 320	0.18 226	0.56 497	0.59 524	0.31 332	0.32 282	0.33 362	0.28 402	0.49 392	0.30 428	0.11 401	0.08 384	0.11 402	0.10 381	0.11 388	0.13 446

rvit_stereo_0082	0.16 142	0.11 169	0.24 109	0.21 216	0.12 185	0.16 60	0.17 182	0.22 61	0.33 294	0.16 131	0.18 132	0.18 172	0.14 166	0.20 127	0.16 192	0.11 401	0.08 384	0.09 269	0.08 244	0.09 273	0.07 181

rvit_stereo_0080	0.15 128	0.13 276	0.25 122	0.19 108	0.13 265	0.15 33	0.20 323	0.28 146	0.24 179	0.15 107	0.17 117	0.19 186	0.13 143	0.19 110	0.15 166	0.11 401	0.08 384	0.08 184	0.08 244	0.10 340	0.07 181

rvit_stereo_ft	0.17 161	0.14 320	0.30 167	0.25 422	0.14 310	0.17 82	0.21 354	0.28 146	0.26 202	0.16 131	0.19 141	0.20 195	0.16 204	0.22 165	0.17 224	0.11 401	0.07 297	0.09 269	0.09 339	0.09 273	0.07 181

whm_eth	0.15 128	0.13 276	0.25 122	0.19 108	0.13 265	0.15 33	0.20 323	0.28 146	0.24 179	0.15 107	0.17 117	0.19 186	0.13 143	0.19 110	0.15 166	0.11 401	0.08 384	0.08 184	0.08 244	0.10 340	0.07 181

StereoVision	0.22 298	0.18 414	0.37 256	0.27 485	0.17 415	0.23 245	0.22 381	0.38 285	0.31 273	0.20 175	0.51 474	0.22 219	0.16 204	0.28 272	0.18 248	0.11 401	0.12 490	0.13 461	0.13 485	0.10 340	0.07 181

CFNet_ucs	0.24 346	0.13 276	0.50 405	0.20 171	0.15 360	0.28 340	0.17 182	0.49 406	0.45 438	0.32 354	0.42 405	0.39 414	0.22 303	0.31 312	0.21 325	0.11 401	0.08 384	0.12 440	0.09 339	0.12 424	0.11 406

fast-acv-ft	0.31 444	0.20 442	0.81 520	0.24 383	0.18 437	0.46 507	0.27 463	0.41 320	0.49 479	0.39 457	0.55 496	0.49 486	0.35 470	0.37 349	0.38 466	0.11 401	0.11 473	0.11 402	0.12 458	0.12 424	0.09 315

Wz-Net-LNSev	0.34 470	0.29 515	0.91 543	0.26 457	0.21 490	0.47 513	0.31 501	0.54 471	0.54 509	0.44 499	0.52 482	0.50 494	0.35 470	0.39 356	0.39 474	0.11 401	0.11 473	0.10 346	0.09 339	0.14 457	0.13 446

Wz-Net-MNSev	0.36 480	0.26 498	0.79 514	0.26 457	0.21 490	0.59 547	0.38 538	0.55 481	0.56 518	0.48 518	0.54 492	0.53 509	0.36 474	0.60 453	0.44 498	0.11 401	0.09 419	0.11 402	0.11 419	0.15 471	0.13 446

CRFU-Net	0.28 418	0.14 320	0.45 364	0.25 422	0.15 360	0.45 505	0.23 406	0.50 416	0.30 261	0.43 492	0.41 389	0.48 480	0.46 525	0.43 370	0.29 420	0.11 401	0.10 450	0.09 269	0.08 244	0.10 340	0.10 371

AASNet	0.27 398	0.19 430	0.49 394	0.26 457	0.17 415	0.34 429	0.20 323	0.62 542	0.48 470	0.35 404	0.40 381	0.32 355	0.25 356	0.28 272	0.34 453	0.11 401	0.09 419	0.10 346	0.08 244	0.13 439	0.11 406

AACVNet	0.26 390	0.16 381	0.37 256	0.22 278	0.14 310	0.29 362	0.19 272	0.41 320	0.31 273	0.38 442	0.42 405	0.43 449	0.28 402	0.73 507	0.25 385	0.11 401	0.08 384	0.11 402	0.09 339	0.13 439	0.11 406

PSMNet-ADL	0.25 374	0.15 355	0.32 188	0.26 457	0.14 310	0.31 396	0.22 381	0.44 354	0.36 333	0.27 243	0.33 303	0.41 436	0.28 402	0.61 460	0.29 420	0.11 401	0.09 419	0.09 269	0.11 419	0.10 340	0.10 371

LMCR-Stereo	0.26 390	0.18 414	0.49 394	0.28 506	0.14 310	0.36 449	0.23 406	0.54 471	0.34 304	0.39 457	0.40 381	0.29 320	0.29 417	0.37 349	0.27 404	0.11 401	0.07 297	0.09 269	0.07 163	0.13 439	0.09 315

ADLNet	0.28 418	0.15 355	0.42 331	0.23 330	0.19 464	0.34 429	0.23 406	0.53 463	0.43 411	0.42 486	0.41 389	0.44 460	0.27 385	0.55 422	0.35 457	0.11 401	0.08 384	0.11 402	0.11 419	0.11 388	0.12 429

222	0.41 510	0.10 95	0.29 160	0.19 108	0.11 126	0.36 449	0.20 323	0.57 506	0.39 368	0.35 404	0.44 429	0.30 336	0.27 385	0.55 422	3.56 617	0.11 401	0.07 297	0.08 184	0.08 244	0.09 273	0.09 315

xxxx	0.34 470	0.10 95	0.29 160	0.19 108	0.11 126	0.37 455	0.20 323	0.58 515	0.38 358	0.29 283	0.42 405	0.38 402	0.24 335	0.46 380	2.20 610	0.11 401	0.07 297	0.09 269	0.08 244	0.09 273	0.09 315

psm_up	0.29 429	0.16 381	0.41 321	0.26 457	0.17 415	0.32 405	0.26 457	0.55 481	0.43 411	0.36 420	0.40 381	0.45 464	0.37 483	0.58 444	0.30 428	0.11 401	0.12 490	0.13 461	0.12 458	0.10 340	0.10 371

aanetorigin	0.39 502	0.29 515	1.09 566	0.24 383	0.19 464	0.28 340	0.37 532	0.33 217	0.47 461	0.94 580	0.82 558	0.52 504	0.54 543	0.49 392	0.50 518	0.11 401	0.09 419	0.10 346	0.10 381	0.16 479	0.15 479

EDNetEfficient	0.63 562	0.37 547	2.40 603	0.26 457	0.25 535	0.38 463	0.49 571	0.41 320	1.06 589	1.38 598	0.87 565	0.62 538	0.95 585	0.65 483	1.65 598	0.11 401	0.09 419	0.10 346	0.11 419	0.19 517	0.17 500

ac_64	0.27 398	0.13 276	0.41 321	0.24 383	0.17 415	0.36 449	0.22 381	0.46 375	0.33 294	0.35 404	0.36 334	0.52 504	0.30 431	0.62 468	0.32 441	0.11 401	0.09 419	0.10 346	0.10 381	0.09 273	0.08 253

HGLStereo	0.27 398	0.14 320	0.46 372	0.24 383	0.21 490	0.33 416	0.23 406	0.50 416	0.42 404	0.35 404	0.48 463	0.41 436	0.33 457	0.45 377	0.33 448	0.11 401	0.10 450	0.09 269	0.09 339	0.10 340	0.12 429

cf-r	0.24 346	0.15 355	0.44 353	0.21 216	0.14 310	0.27 320	0.22 381	0.42 334	0.40 385	0.30 314	0.42 405	0.42 445	0.26 366	0.43 370	0.25 385	0.11 401	0.06 170	0.08 184	0.10 381	0.08 199	0.08 253

GANet-RSSM	0.24 346	0.14 320	0.36 244	0.21 216	0.14 310	0.27 320	0.21 354	0.45 364	0.33 294	0.29 283	0.39 370	0.39 414	0.28 402	0.58 444	0.23 364	0.11 401	0.07 297	0.09 269	0.09 339	0.10 340	0.09 315

GwcNet-RSSM	0.26 390	0.17 400	0.46 372	0.21 216	0.13 265	0.28 340	0.23 406	0.44 354	0.42 404	0.31 332	0.45 440	0.40 429	0.26 366	0.55 422	0.28 408	0.11 401	0.07 297	0.09 269	0.10 381	0.09 273	0.08 253

DMCA	0.22 298	0.14 320	0.36 244	0.22 278	0.14 310	0.27 320	0.20 323	0.43 347	0.38 358	0.31 332	0.32 282	0.33 362	0.24 335	0.24 190	0.28 408	0.11 401	0.08 384	0.10 346	0.08 244	0.10 340	0.11 406

ADCL	0.47 532	0.22 469	1.00 556	0.27 485	0.19 464	0.74 565	0.64 584	0.54 471	0.69 550	0.56 543	0.71 543	0.55 515	0.60 554	0.60 453	1.43 594	0.11 401	0.09 419	0.13 461	0.13 485	0.14 457	0.14 467

RYNet	0.37 490	0.18 414	0.59 453	0.25 422	0.28 547	0.61 551	0.32 507	0.59 521	0.59 524	0.41 476	0.38 357	0.57 524	0.39 493	0.87 547	0.53 523	0.11 401	0.08 384	0.12 440	0.11 419	0.18 510	0.18 513

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 398	0.21 456	0.59 453	0.25 422	0.18 437	0.29 362	0.22 381	0.50 416	0.40 385	0.38 442	0.41 389	0.43 449	0.27 385	0.43 370	0.29 420	0.11 401	0.08 384	0.10 346	0.10 381	0.10 340	0.11 406
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.31 444	0.22 469	0.50 405	0.23 330	0.14 310	0.30 380	0.24 428	0.47 383	0.54 509	0.38 442	0.60 516	0.43 449	0.29 417	0.87 547	0.40 481	0.11 401	0.07 297	0.07 98	0.07 163	0.09 273	0.09 315

StereoDRNet	0.32 453	0.22 469	0.61 458	0.27 485	0.21 490	0.42 488	0.30 496	0.61 534	0.48 470	0.46 507	0.39 370	0.48 480	0.30 431	0.57 437	0.40 481	0.11 401	0.09 419	0.12 440	0.11 419	0.12 424	0.10 371

zh-sn7	0.48 535	0.51 572	1.43 587	0.29 509	0.20 482	0.47 513	0.39 543	0.57 506	0.62 534	0.52 532	0.81 556	0.52 504	0.56 547	1.05 574	0.87 563	0.12 439	0.13 502	0.13 461	0.13 485	0.17 496	0.16 488

zh-mn7	0.46 529	0.45 560	1.48 588	0.25 422	0.19 464	0.44 499	0.29 485	0.56 497	0.82 567	0.65 557	0.96 569	0.49 486	0.38 487	0.88 550	0.63 540	0.12 439	0.10 450	0.11 402	0.11 419	0.13 439	0.14 467

CAS++	0.16 142	0.12 211	0.27 139	0.18 61	0.12 185	0.17 82	0.15 106	0.42 334	0.24 179	0.19 170	0.18 132	0.13 86	0.10 54	0.21 148	0.12 57	0.12 439	0.10 450	0.11 402	0.08 244	0.10 340	0.09 315
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.24 346	0.21 456	0.45 364	0.26 457	0.13 265	0.28 340	0.15 106	0.39 297	0.35 320	0.37 427	0.43 418	0.40 429	0.17 234	0.34 332	0.20 300	0.12 439	0.07 297	0.13 461	0.07 163	0.16 479	0.09 315

coex-ft	3.44 614	0.73 587	48.55 643	0.24 383	0.19 464	0.50 527	0.43 554	0.47 383	2.40 610	7.03 624	1.20 580	0.97 577	2.23 612	0.73 507	1.92 607	0.12 439	0.15 527	0.14 487	0.12 458	0.21 529	0.43 581

Wz-Net-SNSev	0.43 518	0.41 557	1.27 580	0.30 518	0.21 490	0.44 499	0.41 549	0.61 534	0.65 540	0.46 507	0.65 532	0.62 538	0.39 493	0.74 515	0.59 531	0.12 439	0.11 473	0.12 440	0.13 485	0.16 479	0.14 467

CSP-Net	0.27 398	0.15 355	0.30 167	0.21 216	0.14 310	0.44 499	0.24 428	0.50 416	0.40 385	0.41 476	0.43 418	0.42 445	0.26 366	0.66 487	0.28 408	0.12 439	0.08 384	0.08 184	0.08 244	0.10 340	0.09 315

dd	0.22 298	0.26 498	0.40 298	0.22 278	0.12 185	0.25 285	0.21 354	0.32 203	0.44 426	0.29 283	0.28 233	0.25 262	0.16 204	0.30 305	0.25 385	0.12 439	0.07 297	0.10 346	0.08 244	0.11 388	0.09 315

ICVP	0.23 315	0.13 276	0.44 353	0.26 457	0.14 310	0.29 362	0.25 445	0.45 364	0.33 294	0.29 283	0.43 418	0.35 383	0.25 356	0.26 238	0.23 364	0.12 439	0.09 419	0.09 269	0.08 244	0.09 273	0.10 371
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 398	0.20 442	0.44 353	0.27 485	0.16 392	0.33 416	0.25 445	0.56 497	0.54 509	0.34 387	0.38 357	0.34 369	0.25 356	0.51 401	0.28 408	0.12 439	0.08 384	0.09 269	0.08 244	0.11 388	0.11 406

Anonymous3	0.23 315	0.18 414	0.63 469	0.27 485	0.18 437	0.41 481	0.23 406	0.43 347	0.35 320	0.23 198	0.27 227	0.20 195	0.18 259	0.27 258	0.18 248	0.12 439	0.11 473	0.10 346	0.10 381	0.11 388	0.12 429

PSMNet-RSSM	0.24 346	0.15 355	0.36 244	0.21 216	0.14 310	0.25 285	0.20 323	0.48 396	0.37 344	0.30 314	0.44 429	0.38 402	0.26 366	0.52 407	0.22 345	0.12 439	0.07 297	0.11 402	0.13 485	0.10 340	0.09 315

CFNet-ft	0.24 346	0.15 355	0.35 224	0.18 61	0.15 360	0.30 380	0.21 354	0.39 297	0.36 333	0.28 254	0.40 381	0.43 449	0.25 356	0.47 384	0.24 375	0.12 439	0.07 297	0.12 440	0.11 419	0.12 424	0.09 315

DSFCA	0.27 398	0.13 276	0.36 244	0.20 171	0.17 415	0.38 463	0.31 501	0.47 383	0.43 411	0.43 492	0.37 343	0.39 414	0.29 417	0.52 407	0.32 441	0.12 439	0.10 450	0.10 346	0.11 419	0.11 388	0.10 371

S-Stereo	0.38 497	0.20 442	1.05 562	0.27 485	0.22 506	0.38 463	0.32 507	0.55 481	0.66 542	0.39 457	0.59 511	0.49 486	0.41 502	0.75 516	0.40 481	0.12 439	0.15 527	0.13 461	0.13 485	0.16 479	0.21 540

PA-Net	0.37 490	0.28 508	0.83 527	0.31 524	0.28 547	0.39 472	0.42 552	0.51 433	0.55 515	0.34 387	0.42 405	0.41 436	0.36 474	0.79 531	0.49 512	0.12 439	0.23 568	0.16 513	0.23 554	0.12 424	0.18 513
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.24 346	0.15 355	0.35 224	0.18 61	0.15 360	0.30 380	0.21 354	0.39 297	0.36 333	0.28 254	0.40 381	0.43 449	0.25 356	0.47 384	0.24 375	0.12 439	0.07 297	0.12 440	0.11 419	0.12 424	0.09 315

DRN-Test	0.33 462	0.17 400	0.61 458	0.27 485	0.19 464	0.46 507	0.29 485	0.65 551	0.51 491	0.47 514	0.46 450	0.44 460	0.34 466	0.62 468	0.41 489	0.12 439	0.08 384	0.13 461	0.12 458	0.12 424	0.10 371

NaN_ROB	0.41 510	0.28 508	0.62 466	0.30 518	0.19 464	0.51 528	0.47 565	0.58 515	0.59 524	0.56 543	0.47 457	0.49 486	0.41 502	1.21 585	0.64 542	0.12 439	0.18 547	0.12 440	0.13 485	0.11 388	0.14 467

S2M2_L	0.13 68	0.11 169	0.20 74	0.16 10	0.12 185	0.12 10	0.07 1	0.18 19	0.20 113	0.12 50	0.15 89	0.14 113	0.12 110	0.15 26	0.14 140	0.13 458	0.09 419	0.09 269	0.10 381	0.11 388	0.09 315
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
YMNet	0.32 453	0.22 469	0.58 447	0.27 485	0.23 519	0.48 519	0.27 463	0.51 433	0.45 438	0.48 518	0.56 503	0.51 498	0.30 431	0.39 356	0.40 481	0.13 458	0.16 534	0.13 461	0.12 458	0.13 439	0.12 429

YMNet_1	0.32 453	0.22 469	0.58 447	0.27 485	0.23 519	0.48 519	0.27 463	0.51 433	0.45 438	0.48 518	0.56 503	0.51 498	0.30 431	0.39 356	0.40 481	0.13 458	0.16 534	0.13 461	0.12 458	0.13 439	0.12 429

CASS	0.21 267	0.15 355	0.32 188	0.26 457	0.11 126	0.28 340	0.19 272	0.39 297	0.30 261	0.32 354	0.34 313	0.25 262	0.24 335	0.25 221	0.20 300	0.13 458	0.08 384	0.11 402	0.09 339	0.11 388	0.11 406
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.28 418	0.16 381	0.44 353	0.22 278	0.15 360	0.40 477	0.30 496	0.57 506	0.46 456	0.38 442	0.36 334	0.47 474	0.29 417	0.38 354	0.39 474	0.13 458	0.11 473	0.11 402	0.11 419	0.11 388	0.11 406

WZ-Net	0.52 549	0.38 551	1.90 596	0.30 518	0.24 527	0.57 543	0.48 569	0.62 542	0.78 563	0.50 521	0.71 543	0.68 558	0.54 543	0.98 569	0.84 560	0.13 458	0.10 450	0.11 402	0.12 458	0.19 517	0.20 531

SACVNet	0.30 437	0.20 442	0.41 321	0.25 422	0.18 437	0.34 429	0.25 445	0.52 452	0.40 385	0.41 476	0.44 429	0.46 472	0.32 454	0.71 500	0.25 385	0.13 458	0.10 450	0.12 440	0.12 458	0.16 479	0.17 500

HCRNet	0.24 346	0.25 487	0.33 204	0.34 538	0.16 392	0.27 320	0.18 226	0.43 347	0.35 320	0.30 314	0.35 324	0.32 355	0.22 303	0.44 374	0.20 300	0.13 458	0.08 384	0.13 461	0.11 419	0.10 340	0.09 315

APVNet	0.36 480	0.20 442	0.70 496	0.26 457	0.22 506	0.52 537	0.35 523	0.61 534	0.44 426	0.38 442	0.52 482	0.48 480	0.38 487	0.84 543	0.46 507	0.13 458	0.14 512	0.15 502	0.16 520	0.16 479	0.15 479

GwcNet	0.35 475	0.23 478	0.88 539	0.25 422	0.24 527	0.48 519	0.27 463	0.55 481	0.57 521	0.38 442	0.52 482	0.51 498	0.32 454	0.60 453	0.41 489	0.13 458	0.11 473	0.12 440	0.11 419	0.13 439	0.14 467

FAT-Stereo	0.36 480	0.18 414	0.73 504	0.26 457	0.18 437	0.33 416	0.29 485	0.60 530	0.59 524	0.46 507	0.60 516	0.60 532	0.50 537	0.61 460	0.34 453	0.13 458	0.14 512	0.13 461	0.12 458	0.14 457	0.18 513

DMCA-RVC	0.27 398	0.21 456	0.61 458	0.28 506	0.17 415	0.29 362	0.21 354	0.42 334	0.35 320	0.40 467	0.37 343	0.39 414	0.36 474	0.43 370	0.30 428	0.13 458	0.10 450	0.15 502	0.11 419	0.13 439	0.10 371

FADNet-RVC	0.31 444	0.35 539	0.78 507	0.25 422	0.20 482	0.33 416	0.20 323	0.49 406	0.40 385	0.34 387	0.39 370	0.41 436	0.29 417	0.63 474	0.31 436	0.13 458	0.14 512	0.14 487	0.15 508	0.19 517	0.19 521

STTStereo	0.28 418	0.20 442	0.61 458	0.25 422	0.17 415	0.29 362	0.24 428	0.47 383	0.39 368	0.39 457	0.41 389	0.44 460	0.28 402	0.40 363	0.28 408	0.13 458	0.12 490	0.13 461	0.16 520	0.12 424	0.11 406

stereogan	0.37 490	0.17 400	0.65 478	0.27 485	0.22 506	0.62 553	0.26 457	0.59 521	0.63 538	0.43 492	0.60 516	0.67 554	0.42 511	0.68 492	0.35 457	0.13 458	0.14 512	0.14 487	0.12 458	0.19 517	0.17 500

RTSC	0.39 502	0.28 508	0.78 507	0.27 485	0.18 437	0.49 524	0.22 381	0.59 521	0.84 574	0.55 542	0.53 489	0.49 486	0.36 474	0.67 491	0.82 559	0.13 458	0.10 450	0.11 402	0.12 458	0.17 496	0.17 500

ADCMid	0.49 538	0.34 537	1.13 571	0.26 457	0.21 490	0.51 528	0.37 532	0.57 506	0.54 509	0.75 568	0.66 534	0.62 538	0.64 564	0.64 476	1.68 599	0.13 458	0.12 490	0.17 519	0.17 529	0.20 526	0.17 500

DANet	0.35 475	0.23 478	0.60 455	0.36 549	0.22 506	0.39 472	0.25 445	0.48 396	0.43 411	0.52 532	0.50 468	0.59 529	0.41 502	0.76 521	0.49 512	0.13 458	0.11 473	0.14 487	0.12 458	0.17 496	0.15 479
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.36 480	0.22 469	0.49 394	0.29 509	0.17 415	0.41 481	0.38 538	0.57 506	0.45 438	0.46 507	0.75 549	0.55 515	0.40 498	0.94 561	0.41 489	0.13 458	0.13 502	0.13 461	0.11 419	0.14 457	0.11 406

UCFNet_RVC	0.24 346	0.16 381	0.34 214	0.18 61	0.15 360	0.33 416	0.16 139	0.46 375	0.35 320	0.29 283	0.35 324	0.39 414	0.25 356	0.34 332	0.22 345	0.13 458	0.08 384	0.13 461	0.14 499	0.13 439	0.12 429

NVstereo2D	0.31 444	0.16 381	0.54 429	0.24 383	0.22 506	0.42 488	0.28 479	0.58 515	0.56 518	0.28 254	0.38 357	0.40 429	0.30 431	0.71 500	0.28 408	0.13 458	0.08 384	0.13 461	0.10 381	0.19 517	0.16 488

MDST_ROB	0.48 535	0.14 320	0.95 550	0.30 518	0.21 490	1.33 599	0.32 507	0.77 576	0.56 518	1.06 588	0.71 543	0.49 486	0.35 470	1.26 588	0.38 466	0.13 458	0.11 473	0.16 513	0.13 485	0.12 424	0.12 429

FBW_ROB	0.43 518	0.26 498	0.54 429	0.31 524	0.20 482	0.51 528	0.32 507	0.70 568	0.60 528	0.59 547	0.55 496	0.65 549	0.41 502	1.40 595	0.51 520	0.13 458	0.17 541	0.21 541	0.16 520	0.17 496	0.18 513

ETE_ROB	0.34 470	0.26 498	0.45 364	0.29 509	0.18 437	0.40 477	0.37 532	0.57 506	0.47 461	0.50 521	0.50 468	0.62 538	0.36 474	0.55 422	0.38 466	0.13 458	0.10 450	0.14 487	0.12 458	0.16 479	0.16 488

PWC_ROB	0.38 497	0.29 515	0.69 490	0.25 422	0.20 482	0.38 463	0.19 272	0.58 515	0.67 545	0.57 545	0.85 561	0.51 498	0.40 498	0.71 500	0.52 521	0.13 458	0.09 419	0.14 487	0.10 381	0.17 496	0.14 467

TCMNet	0.33 462	0.23 478	0.72 500	0.29 509	0.30 556	0.40 477	0.28 479	0.50 416	0.47 461	0.37 427	0.45 440	0.40 429	0.29 417	0.60 453	0.39 474	0.14 483	0.13 502	0.15 502	0.14 499	0.17 496	0.15 479

test_sample7	0.25 374	0.15 355	0.35 224	0.20 171	0.14 310	0.28 340	0.21 354	0.51 433	0.38 358	0.37 427	0.34 313	0.37 394	0.30 431	0.39 356	0.23 364	0.14 483	0.09 419	0.13 461	0.12 458	0.13 439	0.12 429

pcwnet_v2	0.32 453	0.15 355	1.26 579	0.23 330	0.18 437	0.32 405	0.18 226	0.59 521	0.60 528	0.36 420	0.45 440	0.35 383	0.29 417	0.36 346	0.25 385	0.14 483	0.11 473	0.12 440	0.11 419	0.14 457	0.15 479

psmorigin	0.50 541	0.25 487	3.03 608	0.24 383	0.19 464	0.38 463	0.22 381	0.50 416	0.44 426	0.64 555	0.68 538	0.71 563	0.51 540	0.85 544	0.45 501	0.14 483	0.17 541	0.13 461	0.14 499	0.16 479	0.21 540

hitnet-ft	0.29 429	0.17 400	0.40 298	0.19 108	0.14 310	0.39 472	0.23 406	0.44 354	0.41 397	0.36 420	0.46 450	0.53 509	0.34 466	0.76 521	0.32 441	0.14 483	0.10 450	0.13 461	0.10 381	0.15 471	0.13 446

FADNet_RVC	0.30 437	0.28 508	0.83 527	0.23 330	0.15 360	0.30 380	0.17 182	0.49 406	0.37 344	0.30 314	0.38 357	0.30 336	0.27 385	0.52 407	0.31 436	0.14 483	0.14 512	0.14 487	0.16 520	0.21 529	0.23 552

RTS	0.78 578	0.48 565	4.68 611	0.34 538	0.28 547	1.12 588	0.46 561	0.62 542	1.03 586	0.73 564	0.89 566	0.60 532	0.59 552	1.61 598	1.16 585	0.14 483	0.11 473	0.15 502	0.15 508	0.21 529	0.19 521

RTSA	0.78 578	0.48 565	4.68 611	0.34 538	0.28 547	1.12 588	0.46 561	0.62 542	1.03 586	0.73 564	0.89 566	0.60 532	0.59 552	1.61 598	1.16 585	0.14 483	0.11 473	0.15 502	0.15 508	0.21 529	0.19 521

TDLM	0.30 437	0.21 456	0.38 275	0.28 506	0.15 360	0.33 416	0.32 507	0.52 452	0.47 461	0.38 442	0.43 418	0.39 414	0.29 417	0.91 556	0.28 408	0.14 483	0.08 384	0.13 461	0.11 419	0.12 424	0.10 371

CVANet_RVC	0.30 437	0.19 430	0.41 321	0.26 457	0.16 392	0.33 416	0.26 457	0.52 452	0.47 461	0.40 467	0.46 450	0.43 449	0.31 447	0.89 552	0.26 398	0.14 483	0.09 419	0.14 487	0.13 485	0.14 457	0.10 371

AdaStereo	0.24 346	0.16 381	0.37 256	0.24 383	0.12 185	0.32 405	0.17 182	0.54 471	0.42 404	0.33 367	0.38 357	0.35 383	0.21 290	0.30 305	0.22 345	0.14 483	0.06 170	0.13 461	0.08 244	0.11 388	0.08 253
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.
SANet	0.53 550	0.28 508	0.96 552	0.26 457	0.15 360	0.69 560	0.44 557	0.67 562	1.34 599	0.67 559	0.98 572	0.94 574	0.71 569	0.89 552	0.76 551	0.14 483	0.12 490	0.12 440	0.11 419	0.17 496	0.16 488

PSMNet_ROB	0.33 462	0.24 482	0.54 429	0.31 524	0.21 490	0.42 488	0.43 554	0.59 521	0.47 461	0.37 427	0.44 429	0.49 486	0.31 447	0.64 476	0.43 493	0.14 483	0.10 450	0.15 502	0.14 499	0.13 439	0.11 406

rvit_0105_6	0.19 229	0.14 320	0.34 214	0.23 330	0.14 310	0.18 104	0.20 323	0.29 160	0.37 344	0.18 164	0.22 181	0.23 239	0.17 234	0.26 238	0.17 224	0.15 496	0.13 502	0.13 461	0.11 419	0.11 388	0.08 253

rvit_0105_5	0.21 267	0.15 355	0.38 275	0.23 330	0.13 265	0.22 223	0.24 428	0.36 269	0.39 368	0.21 186	0.23 186	0.26 284	0.19 274	0.26 238	0.19 281	0.15 496	0.13 502	0.12 440	0.12 458	0.10 340	0.09 315

rvit_0105_3	0.23 315	0.17 400	0.40 298	0.25 422	0.15 360	0.24 267	0.28 479	0.38 285	0.41 397	0.25 221	0.25 210	0.28 309	0.21 290	0.28 272	0.20 300	0.15 496	0.13 502	0.14 487	0.15 508	0.10 340	0.09 315

rvit_105_1	0.27 398	0.19 430	0.46 372	0.27 485	0.19 464	0.30 380	0.35 523	0.44 354	0.51 491	0.31 332	0.31 273	0.31 346	0.26 366	0.35 341	0.25 385	0.15 496	0.14 512	0.15 502	0.17 529	0.11 388	0.10 371

GASNet	0.36 480	0.46 561	0.88 539	0.34 538	0.23 519	0.35 444	0.22 381	0.60 530	0.53 505	0.40 467	0.37 343	0.45 464	0.30 431	0.79 531	0.35 457	0.15 496	0.10 450	0.14 487	0.14 499	0.22 536	0.12 429

Wz-Net-TNSev	0.51 545	0.58 577	1.61 594	0.25 422	0.21 490	0.65 555	0.45 558	0.63 549	0.69 550	0.51 526	0.54 492	0.71 563	0.60 554	1.00 570	0.77 554	0.15 496	0.15 527	0.13 461	0.15 508	0.21 529	0.20 531

UDGNet	0.23 315	0.31 529	0.38 275	0.24 383	0.14 310	0.24 267	0.18 226	0.32 203	0.43 411	0.29 283	0.28 233	0.24 253	0.19 274	0.29 290	0.20 300	0.15 496	0.07 297	0.21 541	0.11 419	0.14 457	0.10 371

AF-Net	0.37 490	0.26 498	0.56 439	0.32 530	0.23 519	0.41 481	0.29 485	0.61 534	0.64 539	0.42 486	0.68 538	0.65 549	0.49 535	0.57 437	0.44 498	0.15 496	0.11 473	0.19 535	0.14 499	0.15 471	0.13 446

RGC	0.39 502	0.32 534	0.64 477	0.34 538	0.27 542	0.40 477	0.29 485	0.57 506	0.53 505	0.45 503	0.64 531	0.62 538	0.45 519	0.72 505	0.39 474	0.15 496	0.15 527	0.21 541	0.20 541	0.18 510	0.19 521

Nwc_Net	0.37 490	0.25 487	0.68 489	0.31 524	0.24 527	0.44 499	0.30 496	0.65 551	0.50 487	0.37 427	0.69 542	0.58 527	0.45 519	0.60 453	0.40 481	0.15 496	0.12 490	0.19 535	0.21 544	0.14 457	0.13 446

SHD	0.42 513	0.27 505	0.81 520	0.31 524	0.25 535	0.42 488	0.22 381	0.66 557	0.94 584	0.63 553	0.60 516	0.59 529	0.47 528	0.59 450	0.58 530	0.15 496	0.13 502	0.16 513	0.16 520	0.20 526	0.22 545

AnyNet_C32	0.51 545	0.40 553	1.10 570	0.29 509	0.28 547	0.59 547	0.58 579	0.54 471	0.60 528	0.62 551	0.66 534	0.54 513	0.54 543	0.78 529	1.74 603	0.15 496	0.14 512	0.15 502	0.17 529	0.20 526	0.20 531

ADCPNet	0.48 535	0.29 515	1.60 592	0.27 485	0.23 519	0.70 563	0.38 538	0.53 463	0.51 491	0.51 526	0.59 511	0.67 554	0.56 547	0.60 453	1.14 581	0.15 496	0.18 547	0.14 487	0.23 554	0.19 517	0.19 521

DeepPruner_ROB	0.26 390	0.19 430	0.44 353	0.21 216	0.16 392	0.30 380	0.21 354	0.52 452	0.32 282	0.35 404	0.38 357	0.39 414	0.26 366	0.42 368	0.24 375	0.15 496	0.11 473	0.11 402	0.11 419	0.14 457	0.13 446

CBMV	0.33 462	0.21 456	0.54 429	0.23 330	0.13 265	0.42 488	0.33 517	0.53 463	0.48 470	0.52 532	0.49 465	0.50 494	0.41 502	0.56 433	0.31 436	0.15 496	0.16 534	0.18 527	0.16 520	0.13 439	0.13 446
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_4	0.20 246	0.15 355	0.38 275	0.23 330	0.14 310	0.20 167	0.22 381	0.33 217	0.39 368	0.19 170	0.24 200	0.25 262	0.19 274	0.27 258	0.17 224	0.16 511	0.13 502	0.13 461	0.11 419	0.11 388	0.08 253

FADNet	0.32 453	0.36 542	0.74 505	0.23 330	0.22 506	0.37 455	0.19 272	0.53 463	0.48 470	0.32 354	0.36 334	0.43 449	0.32 454	0.64 476	0.25 385	0.16 511	0.16 534	0.14 487	0.16 520	0.24 542	0.19 521

RP	0.35 475	0.22 469	0.51 416	0.31 524	0.24 527	0.37 455	0.28 479	0.50 416	0.58 523	0.40 467	0.63 529	0.61 536	0.47 528	0.61 460	0.39 474	0.16 511	0.15 527	0.17 519	0.15 508	0.17 496	0.17 500

G-Net	0.46 529	0.25 487	0.86 536	0.34 538	0.28 547	0.90 580	0.35 523	0.47 383	0.45 438	0.68 560	1.22 581	0.64 548	0.60 554	0.61 460	0.57 525	0.16 511	0.14 512	0.17 519	0.13 485	0.22 536	0.19 521

edge stereo	0.39 502	0.22 469	0.81 520	0.27 485	0.22 506	0.37 455	0.24 428	0.56 497	0.54 509	0.53 538	0.60 516	0.71 563	0.50 537	0.78 529	0.40 481	0.16 511	0.14 512	0.19 535	0.14 499	0.16 479	0.17 500

ADCS	0.58 556	0.40 553	1.35 585	0.29 509	0.24 527	0.55 539	0.45 558	0.67 562	0.83 571	0.76 569	0.71 543	0.68 558	0.60 554	0.76 521	2.23 611	0.16 511	0.16 534	0.16 513	0.17 529	0.22 536	0.22 545

AnyNet_C01	0.65 564	0.58 577	2.60 606	0.32 530	0.26 540	0.88 578	0.61 582	0.63 549	0.62 534	0.68 560	0.96 569	0.76 566	0.60 554	0.96 565	1.43 594	0.16 511	0.16 534	0.17 519	0.17 529	0.23 539	0.23 552

LSM	1.64 606	0.40 553	2.56 605	2.02 615	17.61 629	0.51 528	0.52 573	0.61 534	0.76 560	0.82 572	1.11 577	0.63 546	0.54 543	0.75 516	0.49 512	0.16 511	0.24 570	0.18 527	0.21 544	0.25 544	2.42 620

DPSNet	0.47 532	0.24 482	0.93 547	0.27 485	0.20 482	0.75 567	0.57 578	0.84 586	0.79 564	0.47 514	0.51 474	0.60 532	0.69 567	0.87 547	0.71 549	0.16 511	0.13 502	0.12 440	0.10 381	0.25 544	0.21 540

NCCL2	0.35 475	0.26 498	0.49 394	0.36 549	0.22 506	0.41 481	0.41 549	0.53 463	0.42 404	0.47 514	0.46 450	0.61 536	0.39 493	0.55 422	0.37 464	0.16 511	0.13 502	0.21 541	0.21 544	0.16 479	0.16 488

SGM_RVC	0.50 541	0.19 430	0.50 405	0.25 422	0.15 360	0.69 560	0.39 543	0.68 565	0.82 567	0.95 582	0.84 560	1.13 581	0.76 572	1.16 581	0.60 534	0.16 511	0.16 534	0.16 513	0.16 520	0.16 479	0.17 500
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_stereo_0075_2	0.24 346	0.17 400	0.50 405	0.26 457	0.22 506	0.22 223	0.15 106	0.40 308	0.35 320	0.27 243	0.37 343	0.29 320	0.20 283	0.28 272	0.19 281	0.17 522	0.12 490	0.19 535	0.12 458	0.13 439	0.13 446

Syn2CoEx	0.36 480	0.31 529	0.78 507	0.34 538	0.21 490	0.41 481	0.28 479	0.61 534	0.49 479	0.42 486	0.56 503	0.45 464	0.44 516	0.69 494	0.38 466	0.17 522	0.14 512	0.15 502	0.12 458	0.13 439	0.12 429

NCC-stereo	0.39 502	0.25 487	0.69 490	0.32 530	0.28 547	0.46 507	0.36 528	0.65 551	0.52 500	0.40 467	0.57 506	0.56 519	0.47 528	0.73 507	0.45 501	0.17 522	0.14 512	0.18 527	0.25 561	0.16 479	0.16 488

Abc-Net	0.39 502	0.25 487	0.69 490	0.32 530	0.28 547	0.46 507	0.36 528	0.65 551	0.52 500	0.40 467	0.57 506	0.56 519	0.47 528	0.73 507	0.45 501	0.17 522	0.14 512	0.18 527	0.25 561	0.16 479	0.16 488
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.43 518	0.37 547	0.96 552	0.34 538	0.25 535	0.53 538	0.34 519	0.60 530	0.73 558	0.51 526	0.46 450	0.57 524	0.47 528	0.70 497	0.72 550	0.17 522	0.12 490	0.18 527	0.15 508	0.25 544	0.23 552

SGM-ForestM	1.36 597	0.28 508	0.79 514	0.26 457	0.16 392	2.26 611	1.00 606	1.42 602	1.46 603	2.38 615	2.05 608	5.95 623	2.66 616	2.95 613	2.46 613	0.17 522	0.18 547	0.18 527	0.18 535	0.15 471	0.18 513

PS-NSSS	0.32 453	0.30 522	0.46 372	0.23 330	0.17 415	0.33 416	0.24 428	0.57 506	0.41 397	0.37 427	0.52 482	0.35 383	0.30 431	0.80 535	0.30 428	0.17 522	0.14 512	0.21 541	0.15 508	0.15 471	0.13 446

XPNet_ROB	0.33 462	0.20 442	0.43 344	0.27 485	0.18 437	0.37 455	0.31 501	0.55 481	0.50 487	0.51 526	0.53 489	0.58 527	0.37 483	0.63 474	0.45 501	0.17 522	0.12 490	0.13 461	0.12 458	0.15 471	0.14 467

LALA_ROB	0.36 480	0.25 487	0.46 372	0.30 518	0.21 490	0.47 513	0.39 543	0.61 534	0.51 491	0.52 532	0.51 474	0.69 560	0.36 474	0.50 396	0.43 493	0.17 522	0.11 473	0.16 513	0.14 499	0.17 496	0.15 479

SGM-Forest	0.36 480	0.17 400	0.47 380	0.23 330	0.16 392	0.45 505	0.41 549	0.55 481	0.48 470	0.52 532	0.60 516	0.52 504	0.41 502	0.85 544	0.50 518	0.17 522	0.17 541	0.17 519	0.15 508	0.15 471	0.15 479
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.58 556	0.27 505	0.67 484	0.22 278	0.17 415	0.66 557	0.37 532	0.78 577	0.61 532	1.47 609	1.30 584	1.65 596	0.79 574	1.12 579	0.59 531	0.17 522	0.17 541	0.17 519	0.14 499	0.17 496	0.14 467
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
AIO-test2	0.20 246	0.20 442	0.36 244	0.26 457	0.15 360	0.22 223	0.16 139	0.42 334	0.42 404	0.16 131	0.29 246	0.15 133	0.11 84	0.26 238	0.13 103	0.18 533	0.06 170	0.10 346	0.11 419	0.07 127	0.07 181

HBP-ISP	0.33 462	0.30 522	0.72 500	0.22 278	0.16 392	0.32 405	0.22 381	0.54 471	0.44 426	0.41 476	0.49 465	0.33 362	0.38 487	0.73 507	0.25 385	0.18 533	0.19 552	0.24 550	0.20 541	0.16 479	0.13 446

DeepPrunerF	0.44 524	0.29 515	1.29 582	0.33 536	0.30 556	0.35 444	0.36 528	0.62 542	1.15 595	0.40 467	0.44 429	0.39 414	0.41 502	0.80 535	0.52 521	0.18 533	0.14 512	0.23 548	0.21 544	0.17 496	0.17 500

CBMV_ROB	0.33 462	0.18 414	0.53 426	0.21 216	0.14 310	0.33 416	0.20 323	0.51 433	0.45 438	0.51 526	0.55 496	0.45 464	0.42 511	0.71 500	0.32 441	0.18 533	0.19 552	0.23 548	0.21 544	0.14 457	0.15 479

PWCDC_ROB	0.38 497	0.30 522	0.60 455	0.33 536	0.20 482	0.42 488	0.19 272	0.58 515	0.89 576	0.42 486	1.26 583	0.36 388	0.34 466	0.50 396	0.38 466	0.18 533	0.11 473	0.11 402	0.09 339	0.19 517	0.13 446

WCMA_ROB	0.51 545	0.21 456	0.65 478	0.25 422	0.21 490	0.58 544	0.32 507	0.54 471	0.55 515	0.95 582	1.40 588	1.28 588	0.81 577	0.73 507	0.62 537	0.18 533	0.15 527	0.15 502	0.15 508	0.19 517	0.19 521

FINET	0.34 470	0.27 505	0.80 517	0.24 383	0.24 527	0.36 449	0.34 519	0.54 471	0.72 555	0.39 457	0.47 457	0.32 355	0.30 431	0.51 401	0.32 441	0.19 539	0.17 541	0.13 461	0.12 458	0.18 510	0.16 488

SAMSARA	0.56 552	0.39 552	0.80 517	0.60 583	0.46 574	1.00 584	1.23 614	0.67 562	0.68 548	0.71 563	0.54 492	0.89 573	0.57 550	0.81 538	0.62 537	0.19 539	0.22 563	0.18 527	0.18 535	0.27 556	0.25 559

NOSS_ROB	0.31 444	0.20 442	0.35 224	0.24 383	0.16 392	0.32 405	0.19 272	0.52 452	0.48 470	0.33 367	0.36 334	0.42 445	0.28 402	0.93 559	0.24 375	0.19 539	0.20 557	0.24 550	0.22 552	0.17 496	0.17 500

ISRNet	0.27 398	0.13 276	0.45 364	0.26 457	0.19 464	0.24 267	0.14 78	0.45 364	0.43 411	0.39 457	0.48 463	0.42 445	0.27 385	0.32 319	0.29 420	0.20 542	0.12 490	0.17 519	0.16 520	0.16 479	0.20 531

dad	0.28 418	0.31 529	0.44 353	0.21 216	0.14 310	0.30 380	0.20 323	0.33 217	0.49 479	0.44 499	0.44 429	0.45 464	0.21 290	0.41 365	0.26 398	0.20 542	0.11 473	0.20 539	0.11 419	0.14 457	0.10 371

PVD	0.58 556	0.34 537	0.84 532	0.39 560	0.31 559	0.59 547	0.47 565	0.80 581	1.25 596	0.92 578	1.09 575	0.79 567	0.82 578	0.85 544	0.76 551	0.21 544	0.18 547	0.22 547	0.18 535	0.27 556	0.35 575

CSAN	0.50 541	0.35 539	0.78 507	0.36 549	0.23 519	0.56 540	0.59 581	0.61 534	0.70 552	0.64 555	0.78 553	0.65 549	0.60 554	1.38 594	0.62 537	0.21 544	0.17 541	0.20 539	0.20 541	0.18 510	0.18 513

PDISCO_ROB	0.43 518	0.30 522	0.67 484	0.43 565	0.36 565	0.67 558	0.32 507	0.72 571	0.76 560	0.43 492	0.53 489	0.63 546	0.40 498	0.66 487	0.47 509	0.21 544	0.12 490	0.21 541	0.19 539	0.25 544	0.20 531

FSD					0.24 527	0.27 320	0.27 463	0.31 191	0.29 248	0.26 233	0.27 227	0.28 309	0.27 385	0.28 272	0.26 398	0.23 547	0.22 563	0.27 553	0.26 565	0.25 544

DualNet (step1)	0.28 418	0.19 430	0.50 405	0.18 61	0.16 392	0.34 429	0.20 323	0.51 433	0.38 358	0.37 427	0.34 313	0.37 394	0.30 431	0.39 356	0.23 364	0.23 547	0.09 419	0.28 561	0.24 556	0.18 510	0.16 488

test_sample9	0.42 513	0.19 430	0.50 405	0.18 61	0.16 392	0.34 429	0.20 323	0.51 433	0.38 358	0.37 427	0.34 313	0.37 394	0.30 431	0.66 487	0.91 566	0.23 547	1.82 618	0.28 561	0.24 556	0.18 510	0.16 488

test_sample8	0.49 538	0.19 430	0.50 405	0.18 61	0.16 392	0.34 429	0.20 323	0.55 481	0.34 304	0.62 551	0.38 357	1.15 584	0.67 565	0.66 487	0.91 566	0.23 547	1.82 618	0.28 561	0.24 556	0.18 510	0.16 488

SDNR	0.42 513	0.21 456	0.82 524	0.21 216	0.18 437	1.27 596	0.17 182	0.50 416	0.49 479	0.42 486	0.81 556	0.38 402	0.27 385	1.19 582	0.38 466	0.23 547	0.24 570	0.17 519	0.13 485	0.17 496	0.20 531

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 545	0.50 570	0.86 536	0.39 560	0.24 527	0.84 575	0.55 576	0.56 497	0.62 534	0.60 548	0.68 538	0.62 538	0.42 511	1.13 580	0.43 493	0.23 547	0.27 574	0.27 553	0.35 576	0.25 544	0.29 566

MSMD_ROB	0.60 560	0.33 536	0.61 458	0.30 518	0.25 535	0.86 577	0.35 523	0.55 481	0.67 545	1.10 590	1.49 593	1.76 599	0.97 588	0.88 550	0.49 512	0.23 547	0.21 559	0.27 553	0.27 569	0.25 544	0.24 557

FC-DCNN v2	0.71 570	0.30 522	0.67 484	0.32 530	0.27 542	0.84 575	0.39 543	0.84 586	0.85 575	1.44 605	1.64 599	2.09 603	1.28 599	1.06 575	0.80 558	0.24 554	0.22 563	0.27 553	0.26 565	0.26 551	0.25 559

FCDSN-DC	0.63 562	0.31 529	0.61 458	0.36 549	0.30 556	0.65 555	0.37 532	0.66 557	0.68 548	1.14 592	1.54 596	1.71 598	1.26 597	0.92 557	0.64 542	0.24 554	0.22 563	0.27 553	0.26 565	0.27 556	0.27 565
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 569	0.30 522	0.69 490	0.32 530	0.27 542	0.81 574	0.39 543	0.79 580	0.82 567	1.41 601	1.58 598	1.98 601	1.26 597	1.02 572	0.77 554	0.24 554	0.22 563	0.27 553	0.26 565	0.26 551	0.26 561

PSMNet-RUCA	0.37 490	0.41 557	0.66 483	0.46 570	0.41 569	0.34 429	0.25 445	0.57 506	0.45 438	0.39 457	0.52 482	0.43 449	0.33 457	0.41 365	0.29 420	0.25 557	0.14 512	0.33 572	0.21 544	0.31 564	0.22 545

Anonymous_2	0.37 490	0.21 456	0.47 380	0.20 171	0.21 490	0.42 488	0.26 457	0.38 285	0.29 248	0.33 367	0.30 259	0.44 460	0.38 487	0.36 346	0.29 420	0.26 558	0.29 578	0.44 580	1.41 617	0.34 568	0.21 540

UDG	0.40 508	0.46 561	0.49 394	0.40 562	0.35 564	0.47 513	0.27 463	0.54 471	0.47 461	0.39 457	0.45 440	0.59 529	0.44 516	0.46 380	0.39 474	0.26 558	0.19 552	0.48 582	0.22 552	0.34 568	0.26 561

ccnet	0.42 513	0.31 529	0.48 389	0.27 485	0.32 560	0.60 550	0.32 507	0.65 551	0.46 456	0.53 538	0.66 534	0.56 519	0.45 519	0.72 505	0.61 535	0.26 558	0.19 552	0.24 550	0.21 544	0.26 551	0.22 545

PASM	0.45 527	0.35 539	0.90 542	0.35 547	0.33 561	0.39 472	0.38 538	0.50 416	0.61 532	0.52 532	0.51 474	0.62 538	0.45 519	0.93 559	0.48 510	0.26 558	0.29 578	0.29 565	0.33 574	0.29 562	0.26 561

ELAS	0.74 575	0.36 542	0.85 535	0.36 549	0.33 561	1.36 600	0.77 594	0.93 590	0.92 580	1.41 601	1.53 595	1.16 585	1.17 593	0.95 564	1.03 573	0.26 558	0.25 572	0.28 561	0.28 572	0.31 564	0.30 567
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GANetREF_RVC	0.43 518	0.47 563	0.69 490	0.38 558	0.20 482	0.51 528	0.48 569	0.66 557	0.66 542	0.46 507	0.46 450	0.50 494	0.44 516	0.90 555	0.39 474	0.27 563	0.21 559	0.32 570	0.18 535	0.27 556	0.22 545
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
DispFullNet	0.66 565	0.89 595	1.59 591	0.77 592	1.21 610	0.51 528	0.23 406	0.59 521	0.72 555	0.69 562	0.61 523	0.69 560	0.91 584	0.79 531	0.48 510	0.27 563	0.12 490	0.73 594	0.30 573	0.65 590	0.40 579

ELAS_RVC	0.74 575	0.36 542	1.00 556	0.37 556	0.33 561	0.88 578	0.93 603	0.83 585	1.08 591	1.35 597	1.33 587	1.24 586	1.33 601	1.06 575	0.95 569	0.27 563	0.25 572	0.29 565	0.27 569	0.30 563	0.30 567
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	0.81 580	0.37 547	1.08 565	0.51 576	0.65 591	0.67 558	1.44 616	0.74 573	1.06 589	0.54 540	1.67 600	0.49 486	1.78 607	0.96 565	1.69 601	0.28 566	0.43 591	0.27 553	0.51 592	0.40 573	0.58 593

BEATNet-Init1	4.73 618	2.61 616	13.29 629	0.58 581	0.53 583	10.12 625	3.33 621	4.83 622	5.01 621	8.75 626	8.51 624	14.08 633	7.60 625	7.70 626	5.34 622	0.28 566	0.28 577	0.34 573	0.37 580	0.57 583	0.45 582

MANE	1.41 599	0.36 542	0.74 505	0.43 565	0.41 569	2.16 610	0.80 596	2.39 617	3.38 613	2.22 614	3.06 616	3.54 616	2.73 617	2.15 610	1.94 608	0.28 566	0.27 574	0.30 567	0.46 586	0.28 561	0.34 574

test_for_model	0.29 429	0.89 595	0.34 214	0.69 587	0.49 577	0.20 167	0.16 139	0.30 179	0.23 164	0.28 254	0.15 89	0.13 86	0.11 84	0.17 64	0.13 103	0.29 569	0.10 450	0.06 32	0.04 1	0.86 600	0.18 513

CAS	0.15 128	0.07 3	0.21 83	0.41 563	0.16 392	0.20 167	0.18 226	0.22 61	0.19 86	0.15 107	0.19 141	0.11 61	0.09 23	0.14 12	0.13 103	0.29 569	0.04 2	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.14 467

MFN_U_SF_RVC	0.56 552	0.51 572	1.19 574	0.38 558	0.22 506	0.69 560	0.27 463	0.80 581	0.67 545	0.73 564	0.74 548	0.87 570	0.61 563	0.81 538	0.76 551	0.29 569	0.27 574	0.32 570	0.37 580	0.32 567	0.31 570

PMTNet	0.15 128	0.08 18	0.23 99	0.15 5	0.09 34	0.23 245	0.16 139	0.25 104	0.23 164	0.17 146	0.21 170	0.16 152	0.14 166	0.22 165	0.13 103	0.29 569	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.07 127	0.06 90

DStereoFS	0.84 581	0.66 584	0.80 517	0.53 580	0.50 579	1.23 594	0.55 576	0.94 591	1.32 598	0.89 575	1.32 585	1.04 580	2.32 614	1.29 591	1.14 581	0.31 573	0.35 585	0.30 567	0.39 583	0.34 568	0.60 596

NVStereoNet_ROB	0.67 566	0.49 569	0.83 527	0.48 572	0.40 568	0.51 528	0.46 561	0.70 568	0.77 562	0.84 573	1.72 601	1.02 579	0.83 579	1.23 586	0.79 557	0.32 574	0.38 587	0.40 578	0.46 586	0.36 571	0.41 580
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 510	0.50 570	0.48 389	0.44 567	0.39 566	0.46 507	0.32 507	0.50 416	0.43 411	0.45 503	0.52 482	0.57 524	0.36 474	0.48 387	0.33 448	0.33 575	0.21 559	0.55 586	0.25 561	0.37 572	0.32 573

CC-Net-ROB	0.43 518	0.47 563	0.65 478	0.37 556	0.23 519	0.51 528	0.29 485	0.66 557	0.49 479	0.46 507	0.51 474	0.48 480	0.38 487	0.96 565	0.35 457	0.34 576	0.23 568	0.55 586	0.25 561	0.31 564	0.20 531

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 246	0.72 586	0.70 496	0.17 25	0.08 12	0.15 33	0.15 106	0.18 19	0.16 40	0.13 67	0.12 43	0.09 23	0.08 10	0.16 44	0.13 103	0.35 577	0.04 2	0.08 184	0.07 163	0.11 388	0.23 552

SQANet	0.40 508	0.48 565	0.67 484	0.48 572	0.39 566	0.48 519	0.22 381	0.51 433	0.43 411	0.40 467	0.47 457	0.47 474	0.33 457	0.54 420	0.32 441	0.36 578	0.15 527	0.40 578	0.21 544	0.45 576	0.31 570

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 480	0.36 542	0.53 426	0.34 538	0.19 464	0.51 528	0.24 428	0.55 481	0.38 358	0.41 476	0.47 457	0.47 474	0.27 385	0.73 507	0.30 428	0.36 578	0.19 552	0.27 553	0.17 529	0.26 551	0.23 552

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 567	0.64 582	1.06 563	0.45 568	0.27 542	1.40 603	0.58 579	0.78 577	0.92 580	0.84 573	0.86 562	0.88 572	0.68 566	1.33 593	0.68 547	0.37 580	0.29 578	0.34 573	0.36 579	0.43 574	0.37 576

MADNet+	1.01 589	1.16 607	4.72 613	0.70 589	0.47 575	1.24 595	0.96 604	0.97 593	0.89 576	0.65 557	0.77 552	0.87 570	0.85 582	2.09 608	1.68 599	0.38 581	0.39 588	0.31 569	0.27 569	0.43 574	0.39 578

testlalala_base	0.20 246	0.13 276	0.35 224	0.25 422	0.15 360	0.25 285	0.16 139	0.34 225	0.17 57	0.19 170	0.26 220	0.17 162	0.14 166	0.18 87	0.16 192	0.39 582	0.09 419	0.07 98	0.05 51	0.45 576	0.08 253

Consistency-Raft	0.55 551	0.48 565	1.02 559	0.45 568	0.49 577	0.49 524	0.47 565	0.72 571	0.72 555	0.45 503	0.82 558	0.47 474	0.60 554	0.50 396	0.63 540	0.39 582	0.39 588	0.44 580	0.51 592	0.52 580	0.37 576

JetBlue	1.14 595	0.76 588	2.36 601	0.59 582	0.75 595	3.04 614	1.78 618	1.11 595	0.90 578	0.94 580	1.10 576	1.66 597	1.28 599	2.09 608	1.72 602	0.43 584	0.36 586	0.38 575	0.38 582	0.58 584	0.56 590

otaku	0.57 555	0.62 581	0.87 538	0.63 585	0.44 573	0.73 564	0.37 532	0.65 551	0.66 542	0.51 526	0.75 549	0.66 553	0.45 519	0.69 494	0.46 507	0.53 585	0.34 584	0.55 586	0.35 576	0.60 585	0.45 582

DGSMNet	0.61 561	0.29 515	0.91 543	0.51 576	0.70 593	0.62 553	1.38 615	0.59 521	0.55 515	0.37 427	0.61 523	0.52 504	0.33 457	0.65 483	0.43 493	0.53 585	0.60 606	0.67 591	0.61 601	0.63 587	0.61 600

ACVNet_1	0.72 571	0.81 590	1.37 586	0.72 590	0.53 583	0.77 568	0.42 552	0.85 589	0.90 578	0.74 567	0.75 549	1.32 590	0.72 570	1.02 572	0.55 524	0.54 587	0.31 581	0.71 593	0.35 576	0.64 589	0.45 582

anonymity	0.56 552	0.54 575	0.70 496	0.47 571	0.61 588	0.56 540	0.43 554	0.69 566	0.49 479	0.63 553	0.55 496	0.54 513	0.60 554	0.61 460	0.57 525	0.55 588	0.53 599	0.50 583	0.54 596	0.51 579	0.56 590

Ntro	0.58 556	0.64 582	0.92 545	0.66 586	0.50 579	0.77 568	0.36 528	0.66 557	0.70 552	0.50 521	0.59 511	0.65 549	0.51 540	0.75 516	0.45 501	0.56 589	0.32 582	0.56 589	0.34 575	0.63 587	0.46 585

SGM+DAISY	0.87 582	0.66 584	1.30 583	0.51 576	0.60 587	1.03 585	0.84 600	0.76 575	0.73 558	1.39 599	1.51 594	1.31 589	1.22 595	1.11 577	1.08 576	0.57 590	0.53 599	0.51 585	0.51 592	0.54 581	0.61 600

SPS-STEREO	0.69 568	0.61 580	0.98 554	0.52 579	0.57 585	0.74 565	0.50 572	0.78 577	0.62 534	0.95 582	0.86 562	0.94 574	0.70 568	1.01 571	0.87 563	0.58 591	0.51 596	0.50 583	0.50 591	0.55 582	0.58 593
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	1.01 589	0.89 595	0.93 547	0.83 595	0.66 592	1.18 590	0.81 598	1.40 601	1.57 604	1.11 591	1.76 603	1.45 592	1.19 594	1.50 597	1.14 581	0.61 592	0.62 609	0.70 592	0.68 604	0.66 592	0.60 596

ACVNet_2	0.89 583	0.87 594	1.25 578	0.82 593	0.62 589	0.97 583	0.62 583	1.14 596	1.42 601	1.00 585	1.40 588	1.47 593	0.84 580	1.11 577	0.66 545	0.61 592	0.43 591	0.78 597	0.49 589	0.75 595	0.52 588

MFMNet_re	0.72 571	0.76 588	0.99 555	0.62 584	0.70 593	0.77 568	0.67 585	0.75 574	0.83 571	0.78 571	0.86 562	0.69 560	0.78 573	0.71 500	0.61 535	0.66 594	0.59 605	0.61 590	0.58 600	0.68 593	0.71 604

MonStereo1	0.93 586	0.56 576	0.82 524	0.69 587	0.58 586	1.37 601	0.35 523	0.94 591	1.25 596	0.93 579	1.90 604	1.52 594	2.10 611	1.27 589	0.77 554	0.69 595	0.33 583	0.75 595	0.47 588	0.70 594	0.57 592

GCST	0.47 532	0.60 579	0.57 442	1.04 603	0.48 576	0.38 463	0.11 17	0.40 308	0.32 282	0.41 476	0.34 313	0.29 320	0.17 234	0.46 380	0.19 281	0.69 595	0.42 590	0.79 599	0.62 602	0.62 586	0.46 585

IMH-64-1	0.91 584	0.86 592	0.84 532	0.97 598	0.75 595	0.92 581	0.71 587	1.27 597	1.10 592	0.89 575	1.45 590	1.14 582	0.96 586	1.19 582	0.84 560	0.74 597	0.51 596	0.97 602	0.55 597	0.84 598	0.60 596

IMH-64	0.91 584	0.86 592	0.84 532	0.97 598	0.75 595	0.92 581	0.71 587	1.27 597	1.10 592	0.89 575	1.45 590	1.14 582	0.96 586	1.19 582	0.84 560	0.74 597	0.51 596	0.97 602	0.55 597	0.84 598	0.60 596

TorneroNet-64	1.43 600	1.03 602	1.20 575	1.10 604	0.86 604	2.26 611	0.73 590	1.84 610	3.84 618	1.25 594	2.25 612	2.69 612	1.42 602	1.76 605	1.43 594	0.76 599	0.50 594	1.09 607	0.66 603	1.23 610	0.76 609

WAO-6	1.07 593	0.93 599	0.92 545	0.96 597	0.78 598	1.28 597	0.75 591	1.34 599	2.00 608	1.02 587	1.54 596	1.59 595	1.22 595	1.31 592	1.14 581	0.78 600	0.55 602	1.02 606	0.75 608	0.83 597	0.69 603

RainbowNet	0.72 571	0.89 595	1.02 559	0.82 593	0.63 590	0.78 571	0.52 573	0.81 583	0.93 582	0.60 548	0.79 554	0.80 568	0.60 554	0.80 535	0.57 525	0.78 600	0.55 602	0.78 597	0.49 589	0.76 596	0.58 593

DStereoO	0.46 529	0.32 534	0.51 416	0.36 549	0.29 555	0.38 463	0.45 558	0.55 481	0.60 528	0.47 514	0.49 465	0.48 480	0.73 571	0.59 450	0.69 548	0.81 602	0.18 547	0.38 575	0.19 539	0.46 578	0.20 531

Dean	1.17 596	1.04 603	1.49 590	1.03 602	0.78 598	1.20 593	0.77 594	1.48 605	1.96 606	1.28 595	1.99 607	2.15 604	1.14 590	1.25 587	1.00 572	0.81 602	0.60 606	1.01 605	0.69 605	0.92 605	0.74 607

TorneroNet	2.22 610	1.08 604	1.24 577	1.14 608	0.90 605	5.58 618	0.80 596	2.12 615	8.69 624	2.58 616	5.42 621	3.88 617	1.97 609	1.78 607	1.87 605	0.86 604	0.54 601	1.15 611	0.74 607	1.23 610	0.85 610

PWCK	1.00 587	1.17 608	1.70 595	0.91 596	0.41 569	1.19 592	0.92 602	1.10 594	1.14 594	1.16 593	1.14 578	1.25 587	0.88 583	1.75 604	1.04 575	0.87 605	0.50 594	0.87 600	0.53 595	0.96 606	0.52 588

WAO-8	1.46 602	1.10 605	1.09 566	1.10 604	0.84 602	2.06 607	0.75 591	1.84 610	3.83 616	1.44 605	2.21 610	2.15 604	1.43 603	3.17 614	1.19 587	0.91 606	0.65 611	1.09 607	0.79 609	0.90 603	0.71 604

Venus	1.46 602	1.10 605	1.09 566	1.10 604	0.84 602	2.06 607	0.75 591	1.84 610	3.83 616	1.44 605	2.21 610	2.15 604	1.43 603	3.17 614	1.19 587	0.91 606	0.65 611	1.09 607	0.79 609	0.90 603	0.71 604

LVE	1.13 594	1.02 601	1.28 581	1.01 600	0.80 601	1.29 598	0.81 598	1.47 604	1.96 606	1.07 589	1.90 604	1.90 600	1.01 589	1.48 596	0.91 566	0.93 608	0.61 608	0.94 601	0.69 605	0.87 601	0.75 608

JetRed	2.30 612	2.64 617	6.12 615	1.12 607	1.38 613	5.85 620	3.29 620	1.99 613	1.67 605	1.98 612	1.95 606	2.16 607	1.60 606	2.48 612	4.10 619	1.05 609	1.60 617	1.09 607	1.01 615	1.67 615	1.28 616

UNDER WATER	1.59 605	1.22 610	2.36 601	1.38 610	1.03 607	1.67 606	1.10 610	1.54 608	3.63 614	1.44 605	1.47 592	2.85 613	2.25 613	1.67 601	1.94 608	1.06 610	0.62 609	1.31 613	0.93 613	1.21 609	1.02 613

IMH	1.05 592	0.95 600	1.00 556	1.01 600	0.78 598	1.11 587	0.68 586	1.38 600	1.43 602	1.00 585	1.72 601	1.43 591	1.14 590	1.73 603	0.89 565	1.09 611	0.55 602	0.99 604	0.57 599	0.87 601	0.62 602

UNDER WATER-64	1.55 604	1.19 609	2.52 604	1.31 609	0.95 606	2.12 609	1.21 613	1.45 603	3.19 612	1.43 604	1.32 585	2.64 611	2.04 610	1.63 600	1.83 604	1.11 612	0.67 613	1.28 612	0.92 612	1.19 608	1.02 613

notaker	1.45 601	1.34 611	1.48 588	1.40 611	1.07 608	1.18 590	0.85 601	1.48 605	1.40 600	1.51 610	3.46 617	2.40 609	1.81 608	1.76 605	1.45 597	1.11 612	0.69 614	1.38 614	0.87 611	1.31 612	0.97 612

ACVNet-4b	0.72 571	0.81 590	1.33 584	0.72 590	0.50 579	0.80 573	0.31 501	0.71 570	0.80 565	0.50 521	0.72 547	0.95 576	0.43 515	0.96 565	1.20 589	1.13 614	0.21 559	0.76 596	0.45 585	0.65 590	0.46 585

KSHMR	1.89 609	1.36 612	1.60 592	1.47 613	1.22 611	1.38 602	1.06 608	1.79 609	5.97 622	1.42 603	5.65 622	2.98 614	1.14 590	2.23 611	1.20 589	1.27 615	1.12 616	1.46 616	1.10 616	1.32 613	1.15 615

ktn	1.77 608	1.36 612	1.22 576	1.43 612	1.14 609	1.52 604	1.08 609	1.51 607	3.96 619	2.77 618	4.69 619	3.35 615	1.46 605	1.69 602	1.25 591	1.43 616	0.77 615	1.45 615	0.99 614	1.32 613	0.96 611

USTest	6.88 619	5.23 621	5.63 614	7.22 622	7.29 619	14.34 628	22.76 628	8.48 626	9.32 625	5.42 621	6.39 623	6.29 625	6.64 622	6.92 624	8.62 626	1.94 617	3.29 624	2.16 621	2.55 622	3.85 620	3.29 622

TCMNet-wrong-test	4.29 615	5.57 622	4.65 610	11.33 626	10.39 624	5.73 619	4.48 622	4.13 621	1.02 585	1.91 611	2.39 613	6.16 624	3.62 618	3.84 619	4.50 621	1.99 618	0.47 593	1.97 620	1.69 619	5.69 624	4.31 624

MADNet++	2.26 611	1.80 615	2.06 598	2.13 617	1.97 615	2.61 613	1.79 619	2.38 616	2.16 609	2.75 617	2.65 614	2.38 608	2.43 615	3.17 614	3.21 615	2.17 619	1.95 620	1.94 619	1.63 618	2.06 616	2.01 619

DLNR_Zeroshot_test	10.44 623	12.10 630	19.93 632	106.08 644	23.66 641	0.14 21	0.13 53	3.22 619	0.17 57	0.16 131	0.23 186	0.16 152	0.10 54	0.31 312	0.15 166	2.36 620	0.06 170	0.07 98	0.07 163	39.70 644	0.06 90

DLNR-FE	10.45 624	12.13 631	19.94 633	106.10 645	23.12 640	0.14 21	0.13 53	3.28 620	0.17 57	0.16 131	0.23 186	0.16 152	0.10 54	0.31 312	0.15 166	2.41 621	0.06 170	0.07 98	0.07 163	40.22 645	0.06 90

HanzoNet	2.97 613	1.69 614	2.29 600	1.74 614	1.33 612	1.53 605	1.03 607	1.99 613	2.64 611	5.51 622	5.16 620	5.90 622	6.82 624	4.32 620	3.29 616	3.16 622	2.02 622	1.92 618	2.87 623	2.24 617	1.89 618

DGTPSM_ROB	8.34 621	5.10 619	10.37 627	5.31 620	10.18 622	8.33 622	23.60 632	6.06 624	13.41 631	4.90 619	10.87 629	5.65 620	10.44 626	6.17 622	12.59 627	3.74 623	7.55 626	3.69 623	7.26 628	4.14 621	7.46 625

DPSMNet_ROB	8.40 622	5.11 620	10.49 628	5.58 621	10.25 623	8.34 623	23.62 633	6.07 625	13.45 632	4.93 620	10.88 630	5.66 621	10.44 626	6.24 623	12.64 628	3.98 624	7.61 627	3.76 624	7.30 629	4.20 622	7.51 626

DPSimNet_ROB	4.34 616	4.23 618	6.89 617	3.67 618	3.68 616	4.75 615	5.21 623	2.67 618	3.68 615	5.82 623	3.95 618	5.57 619	6.72 623	3.46 618	4.48 620	4.05 625	2.88 623	4.68 625	3.12 625	3.69 619	3.62 623

tt	4.71 617	0.10 95	3.94 609	2.06 616	1.53 614	10.14 626	16.88 627	9.27 628	4.98 620	1.39 599	1.02 573	4.68 618	4.90 620	3.35 617	5.86 623	5.76 626	9.15 631	2.24 622	2.53 621	3.10 618	1.32 617

PML	16.10 631	12.82 632	6.78 616	5.23 619	7.76 620	33.92 638	66.56 646	5.30 623	10.28 626	26.12 645	68.59 646	20.51 635	13.49 634	10.06 628	6.78 625	5.96 627	2.00 621	6.04 629	2.18 620	8.96 627	2.60 621

DPSM_ROB	11.49 626	9.87 628	10.35 625	11.13 624	11.31 625	19.11 634	27.51 635	13.37 633	14.21 634	10.31 630	11.06 631	10.96 631	11.27 632	11.96 633	13.59 630	6.78 628	8.19 629	6.03 627	7.09 626	7.93 625	7.73 628

DPSM	11.49 626	9.87 628	10.35 625	11.13 624	11.31 625	19.11 634	27.51 635	13.37 633	14.21 634	10.31 630	11.06 631	10.96 631	11.27 632	11.96 633	13.59 630	6.78 628	8.19 629	6.03 627	7.09 626	7.93 625	7.73 628

xxxxx1	15.27 628	9.54 625	10.31 622	20.13 630	18.88 630	17.08 629	23.03 629	10.36 629	10.99 627	9.21 627	9.62 625	10.74 628	10.61 629	10.72 629	13.89 632	7.97 630	9.20 632	31.85 642	44.72 644	12.84 628	13.69 630

tt_ll	15.27 628	9.54 625	10.31 622	20.13 630	18.88 630	17.08 629	23.03 629	10.36 629	10.99 627	9.21 627	9.62 625	10.74 628	10.61 629	10.72 629	13.89 632	7.97 630	9.20 632	31.85 642	44.72 644	12.84 628	13.69 630

ff	15.27 628	9.54 625	10.31 622	20.13 630	18.88 630	17.08 629	23.03 629	10.36 629	10.99 627	9.21 627	9.62 625	10.74 628	10.61 629	10.72 629	13.89 632	7.97 630	9.20 632	31.85 642	44.72 644	12.84 628	13.69 630

RAFT-FEzeroshot	23.10 635	19.88 638	20.56 634	22.49 634	22.75 636	38.38 639	55.50 642	26.84 640	28.66 641	20.60 639	22.10 637	22.05 638	22.74 638	24.00 639	27.37 642	13.59 633	16.48 637	12.14 630	14.28 632	15.96 634	15.54 636

RAFT-FE	23.10 635	19.88 638	20.56 634	22.49 634	22.75 636	38.38 639	55.50 642	26.84 640	28.66 641	20.60 639	22.10 637	22.05 638	22.74 638	24.00 639	27.37 642	13.59 633	16.48 637	12.14 630	14.28 632	15.96 634	15.54 636

CasAABBNet	23.10 635	19.86 636	20.64 636	22.47 633	22.73 634	38.41 642	55.50 642	26.89 642	28.70 643	20.61 641	22.15 639	22.08 641	22.75 640	23.99 637	27.36 640	13.59 633	16.48 637	12.14 630	14.27 631	15.95 632	15.53 635

Hybrid-DGEV	23.16 639	19.94 641	20.96 639	22.49 634	22.75 636	38.51 644	55.52 645	27.09 646	28.90 646	20.58 638	22.25 640	22.00 637	22.80 642	24.11 642	27.33 639	13.60 636	16.47 636	12.14 630	14.30 635	15.95 632	15.54 636

FlowAnything	23.14 638	19.87 637	20.79 637	22.50 637	22.74 635	38.39 641	55.46 640	26.89 642	28.72 644	20.77 643	22.29 642	22.07 640	22.72 637	23.99 637	27.41 644	13.60 636	16.55 641	12.15 634	14.36 636	15.97 636	15.52 634

Selective-RAFT-Error	23.16 639	19.93 640	20.87 638	22.54 638	22.81 639	38.52 645	55.47 641	27.01 645	28.83 645	20.66 642	22.25 640	22.09 642	22.80 642	24.09 641	27.36 640	13.61 638	16.48 637	12.15 634	14.28 632	15.99 637	15.57 639

LSM0	24.24 641	19.98 642	22.32 640	24.22 639	40.14 645	38.48 643	55.20 639	26.95 644	28.57 640	20.49 637	21.83 635	22.26 643	22.75 640	24.22 643	27.30 638	13.66 639	16.32 635	12.19 636	14.15 630	16.10 638	17.66 640

Anonymous_1	16.62 632	9.35 624	9.84 619	10.66 623	14.64 627	18.66 633	27.12 634	12.64 632	13.51 633	10.76 632	10.30 628	10.13 627	10.60 628	11.06 632	12.74 629	15.87 640	7.74 628	16.92 637	43.48 643	58.66 646	7.68 627

LRCNet_RVC	10.90 625	14.34 633	9.35 618	15.35 627	8.04 621	1.08 586	0.34 519	8.78 627	0.70 552	12.63 633	16.05 633	9.85 626	6.54 621	8.57 627	6.34 624	20.27 641	5.40 625	23.70 639	21.88 640	14.87 631	13.83 633

HaxPig	17.72 633	20.22 643	19.73 631	16.53 628	16.51 628	9.27 624	9.33 624	14.34 635	13.27 630	18.65 634	18.70 634	17.35 634	16.77 635	17.04 635	16.45 635	22.05 642	20.89 642	22.27 638	21.53 639	21.29 639	22.13 643

MEDIAN_ROB	21.21 634	24.62 644	23.47 641	19.58 629	19.65 633	13.22 627	10.96 625	17.88 636	17.00 636	22.14 644	22.02 636	20.86 636	20.36 636	21.06 636	19.71 636	25.63 643	24.13 643	26.21 640	25.20 641	25.17 640	25.38 644

AVERAGE_ROB	25.43 642	29.06 645	27.24 642	24.63 640	24.20 642	17.73 632	12.61 626	22.29 639	21.39 639	26.79 646	26.16 645	25.20 644	24.64 646	25.07 644	23.53 637	29.96 644	28.40 644	30.60 641	29.58 642	29.72 641	29.84 645

RSGM-EC	29.65 643	17.75 634	10.04 620	35.31 641	33.15 643	26.42 636	46.65 637	19.89 637	17.74 637	18.92 635	23.36 643	30.14 645	23.59 644	41.87 645	45.99 645	59.56 645	34.38 645	33.25 645	20.37 637	34.97 642	19.60 641

acva	29.65 643	17.75 634	10.04 620	35.31 641	33.15 643	26.42 636	46.65 637	19.89 637	17.74 637	18.92 635	23.36 643	30.14 645	23.59 644	41.87 645	45.99 645	59.56 645	34.38 645	33.25 645	20.37 637	34.97 642	19.60 641

test_example2	101.33 645	108.28 646	68.15 644	98.43 643	106.93 646	89.75 646	102.43 647	36.80 647	97.65 647	129.04 647	130.15 647	65.26 647	66.62 647	92.11 647	80.24 647	144.10 647	199.48 647	81.81 647	103.01 647	125.01 647	101.27 646

ccccc		256.29 647		354.40 646	364.36 647	149.10 647		152.89 648		153.93 648		164.00 648		268.02 648		390.55 648	349.22 648	244.59 648	219.82 648	412.30 648

ASD4		6.65 623

Low-res two-view benchmark