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

3.75w	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.11 169	0.18 149	0.12 29	0.23 112	0.14 36	0.13 110	0.11 39	0.08 4	0.10 71	0.16 89	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

monster-pro	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 113	0.11 212	0.44 411	0.21 271	0.08 23	0.14 33	0.14 97	0.21 71	0.16 61	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.13 187	0.18 133	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-40k	0.12 67	0.11 212	0.27 181	0.19 143	0.11 169	0.16 88	0.14 97	0.19 39	0.14 36	0.11 50	0.14 113	0.10 54	0.11 108	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 67	0.13 337	0.28 198	0.20 217	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.20 56	0.16 61	0.11 50	0.14 113	0.09 25	0.13 187	0.18 133	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.06 137

aanet-new-12k	0.12 67	0.11 212	0.23 136	0.22 340	0.09 54	0.16 88	0.14 97	0.24 131	0.19 126	0.12 80	0.11 39	0.09 25	0.13 187	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 146	0.05 62	0.08 257	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 67	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.13 316	0.20 226	0.16 192	0.23 112	0.18 107	0.12 80	0.15 127	0.14 164	0.13 187	0.13 12	0.12 105	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 41	0.09 54	0.09 1	0.14 97	0.10 1	0.14 36	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 8	0.09 77	0.14 8	0.19 143	0.07 2	0.16 88	0.12 29	0.16 14	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 164	0.13 187	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	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 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.14 33	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asda	0.11 38	0.11 212	0.16 43	0.17 41	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.24 131	0.16 61	0.11 50	0.11 39	0.08 4	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 8	0.10 132	0.15 22	0.17 41	0.10 116	0.16 88	0.10 8	0.19 39	0.13 23	0.12 80	0.11 39	0.09 25	0.10 71	0.16 89	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 38	0.10 132	0.14 8	0.17 41	0.10 116	0.15 49	0.12 29	0.25 148	0.17 87	0.14 141	0.13 78	0.09 25	0.09 30	0.18 133	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.10 8	0.19 39	0.18 107	0.14 141	0.17 164	0.09 25	0.10 71	0.18 133	0.13 160	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4.25_new	0.11 38	0.11 212	0.16 43	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 38	0.11 212	0.16 43	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 38	0.11 212	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.21 71	0.16 61	0.13 110	0.13 78	0.08 4	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.06 95	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 38	0.11 212	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.21 71	0.16 61	0.13 110	0.13 78	0.08 4	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.06 95	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 38	0.11 212	0.16 43	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 8	0.10 132	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.10 8	0.19 39	0.13 23	0.12 80	0.12 59	0.08 4	0.11 108	0.16 89	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 38	0.10 132	0.15 22	0.18 88	0.09 54	0.15 49	0.15 145	0.20 56	0.15 51	0.12 80	0.13 78	0.10 54	0.09 30	0.17 107	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 38	0.09 77	0.14 8	0.16 20	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.25 148	0.16 61	0.14 141	0.13 78	0.08 4	0.10 71	0.16 89	0.13 160	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w_new	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.19 184	0.10 8	0.22 89	0.17 87	0.14 141	0.12 59	0.10 54	0.11 108	0.17 107	0.12 105	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.19 184	0.10 8	0.22 89	0.17 87	0.14 141	0.12 59	0.10 54	0.11 108	0.17 107	0.12 105	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.5w_stereo	0.11 38	0.10 132	0.14 8	0.17 41	0.09 54	0.17 122	0.09 2	0.22 89	0.16 61	0.13 110	0.13 78	0.09 25	0.11 108	0.19 158	0.13 160	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 67	0.11 212	0.18 73	0.18 88	0.08 23	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.19 126	0.12 80	0.12 59	0.07 1	0.12 142	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

2w_stereo	0.11 38	0.10 132	0.15 22	0.18 88	0.08 23	0.16 88	0.14 97	0.27 183	0.20 155	0.14 141	0.14 113	0.08 4	0.11 108	0.13 12	0.12 105	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 67	0.08 31	0.14 8	0.18 88	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.25 148	0.21 175	0.13 110	0.16 146	0.08 4	0.12 142	0.16 89	0.13 160	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monsters	0.11 38	0.09 77	0.13 1	0.17 41	0.12 236	0.15 49	0.11 17	0.23 112	0.15 51	0.14 141	0.12 59	0.08 4	0.09 30	0.21 203	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 38	0.08 31	0.17 60	0.17 41	0.07 2	0.17 122	0.13 63	0.18 30	0.16 61	0.11 50	0.13 78	0.11 89	0.12 142	0.18 133	0.11 42	0.08 280	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.04 1

MonSter	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.14 33	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 305	0.72 654	0.70 556	0.17 41	0.08 23	0.15 49	0.15 145	0.18 30	0.16 61	0.13 110	0.12 59	0.09 25	0.08 12	0.16 89	0.13 160	0.35 644	0.04 2	0.08 240	0.07 216	0.11 453	0.23 618

4D-IteraStereo	0.17 221	0.16 445	0.50 466	0.21 271	0.14 364	0.19 184	0.17 238	0.28 205	0.28 287	0.23 261	0.20 210	0.20 254	0.11 108	0.19 158	0.14 197	0.06 49	0.04 2	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.06 137

CAS	0.15 188	0.07 4	0.21 108	0.41 630	0.16 456	0.20 226	0.18 284	0.22 89	0.19 126	0.15 161	0.19 193	0.11 89	0.09 30	0.14 31	0.13 160	0.29 637	0.04 2	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.14 531

test-3	0.16 203	0.09 77	0.31 237	0.21 271	0.11 169	0.18 149	0.16 192	0.30 241	0.27 270	0.26 297	0.16 146	0.22 277	0.12 142	0.26 297	0.18 305	0.06 49	0.04 2	0.08 240	0.08 298	0.06 95	0.06 137

test_1	0.16 203	0.09 77	0.31 237	0.21 271	0.11 169	0.18 149	0.16 192	0.30 241	0.27 270	0.25 285	0.16 146	0.22 277	0.12 142	0.26 297	0.18 305	0.06 49	0.04 2	0.08 240	0.08 298	0.06 95	0.06 137

CREStereo++_RVC	0.15 188	0.08 31	0.26 169	0.17 41	0.11 169	0.18 149	0.13 63	0.22 89	0.30 319	0.21 248	0.30 317	0.13 132	0.11 108	0.16 89	0.15 226	0.07 122	0.04 2	0.06 43	0.15 574	0.06 95	0.05 34
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
PointNet	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.17 20	0.14 36	0.08 2	0.11 39	0.12 112	0.09 30	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

TS12	0.12 67	0.08 31	0.17 60	0.21 271	0.09 54	0.19 184	0.14 97	0.23 112	0.16 61	0.14 141	0.19 193	0.12 112	0.13 187	0.17 107	0.15 226	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DF	0.13 113	0.09 77	0.21 108	0.18 88	0.10 116	0.17 122	0.15 145	0.25 148	0.17 87	0.13 110	0.22 238	0.19 244	0.11 108	0.20 178	0.14 197	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.06 137

LiteMatch*	0.11 38	0.07 4	0.22 123	0.16 20	0.10 116	0.13 22	0.13 63	0.18 30	0.14 36	0.09 12	0.09 16	0.09 25	0.10 71	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.06 137

aanet-new-90k	0.12 67	0.11 212	0.28 198	0.20 217	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.22 89	0.16 61	0.09 12	0.11 39	0.09 25	0.12 142	0.20 178	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-60k	0.12 67	0.11 212	0.32 245	0.20 217	0.08 23	0.16 88	0.13 63	0.19 39	0.17 87	0.11 50	0.12 59	0.11 89	0.11 108	0.19 158	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 67	0.10 132	0.27 181	0.19 143	0.08 23	0.16 88	0.14 97	0.21 71	0.15 51	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.12 142	0.20 178	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

aanet-new-36k	0.12 67	0.12 270	0.28 198	0.19 143	0.08 23	0.17 122	0.15 145	0.22 89	0.18 107	0.11 50	0.14 113	0.10 54	0.11 108	0.17 107	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 67	0.11 212	0.26 169	0.19 143	0.07 2	0.14 33	0.14 97	0.21 71	0.18 107	0.12 80	0.15 127	0.11 89	0.12 142	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

aanet-new-32k	0.12 67	0.11 212	0.27 181	0.20 217	0.09 54	0.18 149	0.13 63	0.18 30	0.13 23	0.12 80	0.12 59	0.13 132	0.13 187	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 67	0.11 212	0.27 181	0.20 217	0.09 54	0.18 149	0.13 63	0.18 30	0.13 23	0.12 80	0.12 59	0.13 132	0.13 187	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 67	0.11 212	0.35 283	0.20 217	0.08 23	0.16 88	0.14 97	0.19 39	0.14 36	0.12 80	0.14 113	0.12 112	0.12 142	0.15 65	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.07 176	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 38	0.10 132	0.26 169	0.18 88	0.09 54	0.14 33	0.14 97	0.20 56	0.13 23	0.11 50	0.13 78	0.10 54	0.11 108	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 67	0.11 212	0.22 123	0.19 143	0.11 169	0.16 88	0.14 97	0.19 39	0.15 51	0.13 110	0.16 146	0.11 89	0.12 142	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 67	0.11 212	0.28 198	0.20 217	0.08 23	0.15 49	0.13 63	0.22 89	0.19 126	0.12 80	0.14 113	0.12 112	0.12 142	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 67	0.11 212	0.26 169	0.20 217	0.08 23	0.14 33	0.12 29	0.21 71	0.19 126	0.12 80	0.12 59	0.12 112	0.11 108	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 67	0.12 270	0.27 181	0.21 271	0.09 54	0.19 184	0.14 97	0.24 131	0.17 87	0.12 80	0.13 78	0.11 89	0.12 142	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 67	0.11 212	0.25 160	0.21 271	0.08 23	0.13 22	0.14 97	0.25 148	0.21 175	0.12 80	0.15 127	0.09 25	0.14 223	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 67	0.11 212	0.24 146	0.20 217	0.09 54	0.19 184	0.15 145	0.26 168	0.20 155	0.11 50	0.12 59	0.10 54	0.13 187	0.17 107	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

aanet-new	0.13 113	0.11 212	0.30 222	0.20 217	0.13 316	0.20 226	0.14 97	0.23 112	0.16 61	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.15 242	0.19 158	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.06 137

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 67	0.10 132	0.21 108	0.21 271	0.11 169	0.20 226	0.16 192	0.21 71	0.17 87	0.12 80	0.17 164	0.11 89	0.12 142	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 67	0.09 77	0.17 60	0.19 143	0.11 169	0.14 33	0.16 192	0.21 71	0.20 155	0.10 29	0.17 164	0.11 89	0.12 142	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.06 137

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 67	0.08 31	0.29 212	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.19 39	0.17 87	0.11 50	0.14 113	0.11 89	0.12 142	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.19 585

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 38	0.09 77	0.17 60	0.18 88	0.10 116	0.15 49	0.16 192	0.23 112	0.15 51	0.10 29	0.16 146	0.09 25	0.11 108	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.08 310

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 113	0.09 77	0.19 83	0.18 88	0.14 364	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 113	0.09 77	0.22 123	0.18 88	0.14 364	0.18 149	0.15 145	0.23 112	0.21 175	0.16 190	0.22 238	0.10 54	0.09 30	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 113	0.09 77	0.20 96	0.18 88	0.14 364	0.18 149	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.16 190	0.21 225	0.09 25	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 152	0.19 494	0.70 556	0.17 41	0.12 236	0.13 22	0.14 97	0.24 131	0.17 87	0.10 29	0.12 59	0.10 54	0.10 71	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.05 7	0.07 232

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 67	0.09 77	0.18 73	0.18 88	0.09 54	0.13 22	0.16 192	0.25 148	0.21 175	0.11 50	0.16 146	0.09 25	0.11 108	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.04 1	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 113	0.11 212	0.38 331	0.17 41	0.11 169	0.17 122	0.14 97	0.23 112	0.17 87	0.11 50	0.14 113	0.13 132	0.11 108	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 29	0.15 9	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 132	0.09 30	0.12 5	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 17	0.15 9	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 132	0.09 30	0.12 5	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 17	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 89	0.08 12	0.11 1	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA3	0.10 8	0.10 132	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.16 88	0.14 97	0.14 5	0.13 23	0.11 50	0.09 16	0.10 54	0.10 71	0.16 89	0.09 1	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PSi22	0.14 152	0.13 337	0.29 212	0.19 143	0.09 54	0.17 122	0.12 29	0.28 205	0.23 217	0.13 110	0.14 113	0.22 277	0.13 187	0.29 350	0.14 197	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 176	0.06 137

Foundation-i1c-attn	0.12 67	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.15 49	0.15 145	0.24 131	0.17 87	0.13 110	0.15 127	0.16 205	0.13 187	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 67	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.16 88	0.15 145	0.25 148	0.16 61	0.14 141	0.15 127	0.17 216	0.12 142	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 67	0.07 4	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.18 149	0.16 192	0.25 148	0.16 61	0.16 190	0.16 146	0.18 228	0.13 187	0.17 107	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LiteMatch	0.12 67	0.13 337	0.15 22	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.17 238	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.21 350	0.14 31	0.22 406	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.08 257	0.07 232

Lsterematch	0.18 245	0.13 337	0.33 262	0.19 143	0.10 116	0.23 307	0.17 238	0.25 148	0.32 341	0.28 317	0.37 404	0.24 312	0.21 350	0.23 233	0.22 406	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.08 257	0.07 232

Foundation-i1	0.13 113	0.07 4	0.16 43	0.17 41	0.11 169	0.17 122	0.16 192	0.32 263	0.22 191	0.15 161	0.17 164	0.20 254	0.13 187	0.14 31	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 29	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 54	0.08 12	0.11 1	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Selective-IGEV-i32	0.12 67	0.09 77	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.14 97	0.27 183	0.15 51	0.13 110	0.14 113	0.13 132	0.08 12	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

GeoVLM	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.14 31	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 8	0.11 212	0.20 96	0.16 20	0.07 2	0.16 88	0.13 63	0.17 20	0.14 36	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.14 31	0.09 1	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA1	0.09 1	0.10 132	0.13 1	0.16 20	0.07 2	0.15 49	0.12 29	0.15 9	0.11 8	0.09 12	0.07 3	0.09 25	0.10 71	0.13 12	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.09 54	0.13 22	0.13 63	0.22 89	0.16 61	0.09 12	0.10 29	0.08 4	0.08 12	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

gcap_with_dpt	0.12 67	0.09 77	0.21 108	0.18 88	0.13 316	0.18 149	0.16 192	0.24 131	0.20 155	0.16 190	0.21 225	0.09 25	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

Hybrid-DGEV-03	0.20 305	0.14 384	0.31 237	0.22 340	0.12 236	0.26 369	0.16 192	0.31 251	0.27 270	0.32 418	0.58 573	0.23 298	0.15 242	0.23 233	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.07 216	0.08 257	0.06 137

DispViT+	0.12 67	0.07 4	0.19 83	0.15 5	0.16 456	0.10 10	0.12 29	0.26 168	0.23 217	0.13 110	0.11 39	0.10 54	0.08 12	0.21 203	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.13 63	0.11 2	0.13 23	0.10 29	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 223	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.08 298	0.05 7	0.05 34

WQFJA1++	0.44 589	0.07 4	0.63 529	0.18 88	0.13 316	0.15 49	0.11 17	0.20 56	0.11 8	2.05 679	0.12 59	0.23 298	0.11 108	0.17 107	0.12 105	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	4.20 691	0.07 232

MatchStereo	0.11 38	0.08 31	0.23 136	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 29	0.20 56	0.17 87	0.10 29	0.15 127	0.08 4	0.08 12	0.14 31	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 88	0.10 8	0.20 56	0.14 36	0.09 12	0.10 29	0.09 25	0.12 142	0.13 12	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.05 62	0.06 95	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.13 113	0.10 132	0.17 60	0.21 271	0.13 316	0.18 149	0.16 192	0.30 241	0.24 233	0.11 50	0.15 127	0.12 112	0.13 187	0.17 107	0.15 226	0.05 9	0.05 39	0.08 240	0.08 298	0.05 7	0.05 34

MonSter++	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.14 31	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HiDET	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.19 39	0.15 51	0.10 29	0.09 16	0.11 89	0.09 30	0.15 65	0.13 160	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

VIP-Stereo	0.12 67	0.12 270	0.21 108	0.18 88	0.11 169	0.24 328	0.12 29	0.19 39	0.18 107	0.10 29	0.13 78	0.11 89	0.09 30	0.19 158	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GSStereo	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.17 41	0.12 236	0.19 184	0.16 192	0.26 168	0.18 107	0.13 110	0.15 127	0.10 54	0.09 30	0.16 89	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.08 257	0.08 310

GS-Stereo							0.16 192	0.26 168	0.18 107	0.13 110	0.15 127	0.10 54	0.09 30	0.16 89	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.08 257	0.08 310

FE-Mocha	0.16 203	0.10 132	0.33 262	0.19 143	0.13 316	0.19 184	0.15 145	0.35 309	0.22 191	0.24 275	0.24 261	0.20 254	0.14 223	0.17 107	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.06 137

DDF-Stereo	0.13 113	0.08 31	0.19 83	0.19 143	0.16 456	0.12 16	0.15 145	0.18 30	0.18 107	0.11 50	0.10 29	0.13 132	0.12 142	0.23 233	0.19 338	0.08 280	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.21 597	0.06 137

252Zero-FE	0.14 152	0.07 4	0.17 60	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.11 17	0.21 71	0.19 126	0.77 635	0.11 39	0.08 4	0.08 12	0.13 12	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

Zero-FE251	0.14 152	0.09 77	0.24 146	0.17 41	0.09 54	0.20 226	0.13 63	0.20 56	0.14 36	0.61 615	0.13 78	0.13 132	0.11 108	0.14 31	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

Wavelet-MonSter	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.18 88	0.10 116	0.13 22	0.12 29	0.15 9	0.12 16	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.10 71	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

DA	0.14 152	0.10 132	0.18 73	0.21 271	0.10 116	0.29 421	0.16 192	0.28 205	0.20 155	0.14 141	0.17 164	0.16 205	0.14 223	0.17 107	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.07 232

Monster-pub-mixall	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.11 12	0.09 2	0.20 56	0.12 16	0.11 50	0.11 39	0.08 4	0.08 12	0.23 233	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 137

Replicate-Monster	0.12 67	0.10 132	0.32 245	0.16 20	0.08 23	0.17 122	0.10 8	0.22 89	0.19 126	0.11 50	0.10 29	0.10 54	0.09 30	0.19 158	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.08 310

zero-FE	0.16 203	0.08 31	0.81 581	0.19 143	0.18 502	0.12 16	0.15 145	0.19 39	0.19 126	0.10 29	0.10 29	0.13 132	0.12 142	0.21 203	0.19 338	0.08 280	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.19 585	0.06 137

GGEV	0.14 152	0.10 132	0.18 73	0.21 271	0.10 116	0.29 421	0.16 192	0.28 205	0.20 155	0.14 141	0.17 164	0.16 205	0.14 223	0.17 107	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.07 232

AdaDepth	0.11 38	0.09 77	0.20 96	0.20 217	0.10 116	0.19 184	0.13 63	0.16 14	0.13 23	0.10 29	0.10 29	0.09 25	0.09 30	0.19 158	0.12 105	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GASTEREO	0.13 113	0.12 270	0.21 108	0.23 396	0.10 116	0.18 149	0.15 145	0.26 168	0.18 107	0.17 209	0.16 146	0.11 89	0.13 187	0.19 158	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.06 95	0.06 137

MSCF	0.13 113	0.12 270	0.21 108	0.22 340	0.10 116	0.16 88	0.15 145	0.26 168	0.18 107	0.17 209	0.16 146	0.11 89	0.13 187	0.18 133	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.06 95	0.06 137

monsterstereo	0.11 38	0.09 77	0.14 8	0.19 143	0.12 236	0.14 33	0.12 29	0.25 148	0.17 87	0.13 110	0.16 146	0.08 4	0.09 30	0.19 158	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 38	0.06 1	0.17 60	0.15 5	0.11 169	0.16 88	0.13 63	0.21 71	0.16 61	0.11 50	0.15 127	0.09 25	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

xyz-stereo-finetune2	0.17 221	0.11 212	0.26 169	0.16 20	0.09 54	0.27 379	0.19 331	0.27 183	0.20 155	0.22 255	0.28 292	0.21 266	0.22 366	0.37 412	0.22 406	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.06 95	0.07 232

xyz-stereo	1.40 664	0.10 132	17.09 701	0.18 88	0.07 2	4.78 683	0.18 284	0.29 221	0.34 365	0.36 484	2.81 681	0.40 493	0.29 481	0.56 496	0.24 438	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.06 143	0.06 95	0.05 34

111111	0.11 38	0.07 4	0.17 60	0.19 143	0.11 169	0.13 22	0.11 17	0.22 89	0.15 51	0.11 50	0.12 59	0.12 112	0.08 12	0.18 133	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 257	0.06 137

LG-Stereo_L2	0.10 8	0.08 31	0.19 83	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 63	0.18 30	0.13 23	0.09 12	0.07 3	0.08 4	0.08 12	0.16 89	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 8	0.08 31	0.19 83	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 63	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 107	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 8	0.08 31	0.16 43	0.17 41	0.08 23	0.16 88	0.12 29	0.17 20	0.12 16	0.10 29	0.07 3	0.10 54	0.08 12	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

MLG-Stereo_test2	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.11 17	0.16 14	0.10 4	0.09 12	0.07 3	0.10 54	0.06 1	0.15 65	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.18 88	0.09 54	0.15 49	0.11 17	0.16 14	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 54	0.07 3	0.17 107	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.18 88	0.07 2	0.15 49	0.11 17	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 54	0.08 12	0.18 133	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-G_1	0.11 38	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.07 2	0.21 257	0.09 2	0.19 39	0.11 8	0.10 29	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.19 158	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

LG-G	0.11 38	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.07 2	0.21 257	0.09 2	0.19 39	0.11 8	0.10 29	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.19 158	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

LGtest1	0.10 8	0.08 31	0.17 60	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.09 2	0.16 14	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.09 25	0.09 30	0.15 65	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.06 137

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 113	0.09 77	0.24 146	0.20 217	0.10 116	0.15 49	0.14 97	0.22 89	0.16 61	0.12 80	0.19 193	0.15 184	0.11 108	0.13 12	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.07 176	0.06 137

MM-Stereo_test2	0.15 188	0.10 132	0.44 411	0.23 396	0.11 169	0.21 257	0.21 415	0.27 183	0.22 191	0.15 161	0.16 146	0.13 132	0.11 108	0.20 178	0.13 160	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.05 34

Reg-Stereo(zero)	0.16 203	0.07 4	0.36 303	0.19 143	0.10 116	0.19 184	0.14 97	0.28 205	0.24 233	0.22 255	0.20 210	0.24 312	0.18 318	0.21 203	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.06 137

HI	0.20 305	0.13 337	0.33 262	0.18 88	0.15 424	0.17 122	0.16 192	0.34 286	0.21 175	0.37 492	0.39 432	0.36 452	0.24 398	0.29 350	0.21 386	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.09 401	0.09 337	0.07 232

CoSv	0.20 305	0.13 337	0.33 262	0.18 88	0.15 424	0.17 122	0.16 192	0.34 286	0.21 175	0.37 492	0.39 432	0.36 452	0.24 398	0.29 350	0.21 386	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.09 401	0.09 337	0.07 232

SCV_C0	0.14 152	0.11 212	0.25 160	0.19 143	0.12 236	0.15 49	0.16 192	0.30 241	0.22 191	0.13 110	0.15 127	0.13 132	0.09 30	0.24 249	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.09 337	0.06 137

SCV	0.14 152	0.14 384	0.24 146	0.21 271	0.11 169	0.15 49	0.16 192	0.31 251	0.18 107	0.11 50	0.15 127	0.13 132	0.10 71	0.23 233	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.06 137

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 113	0.14 384	0.19 83	0.26 523	0.09 54	0.15 49	0.13 63	0.22 89	0.18 107	0.12 80	0.11 39	0.10 54	0.13 187	0.21 203	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.12 16	0.13 63	0.11 2	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.10 54	0.09 30	0.11 1	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 113	0.37 613	0.36 303	0.14 2	0.07 2	0.11 12	0.12 29	0.17 20	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 71	0.20 178	0.10 6	0.09 375	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.24 610	0.05 34

AIO_rvc	0.12 67	0.11 212	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.17 238	0.20 56	0.16 61	0.11 50	0.13 78	0.13 132	0.08 12	0.22 223	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

AIO_test	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.19 143	0.11 169	0.15 49	0.17 238	0.19 39	0.16 61	0.11 50	0.13 78	0.14 164	0.09 30	0.20 178	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

castereo++	0.13 113	0.10 132	0.18 73	0.18 88	0.10 116	0.27 379	0.13 63	0.23 112	0.23 217	0.11 50	0.13 78	0.16 205	0.10 71	0.18 133	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 152	0.10 132	0.19 83	0.18 88	0.10 116	0.20 226	0.19 331	0.30 241	0.27 270	0.13 110	0.18 184	0.16 205	0.16 262	0.15 65	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.05 34

GIP-stereo	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.19 143	0.11 169	0.16 88	0.14 97	0.29 221	0.18 107	0.11 50	0.16 146	0.13 132	0.09 30	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

fffft	0.13 113	0.09 77	0.24 146	0.19 143	0.10 116	0.17 122	0.19 331	0.22 89	0.16 61	0.14 141	0.11 39	0.13 132	0.10 71	0.24 249	0.18 305	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.06 137
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 38	0.08 31	0.17 60	0.17 41	0.09 54	0.22 285	0.14 97	0.14 5	0.16 61	0.11 50	0.10 29	0.09 25	0.08 12	0.21 203	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

SMoEStereo_RVC	0.13 113	0.10 132	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.19 184	0.17 238	0.19 39	0.19 126	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.11 108	0.24 249	0.16 253	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

tt45	0.14 152	0.09 77	0.22 123	0.19 143	0.11 169	0.23 307	0.18 284	0.22 89	0.17 87	0.15 161	0.13 78	0.14 164	0.10 71	0.30 366	0.14 197	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.07 232

999	0.14 152	0.08 31	0.24 146	0.19 143	0.11 169	0.20 226	0.17 238	0.24 131	0.18 107	0.13 110	0.16 146	0.14 164	0.11 108	0.36 408	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.07 232

mms	0.13 113	0.11 212	0.19 83	0.19 143	0.12 236	0.16 88	0.17 238	0.20 56	0.17 87	0.13 110	0.17 164	0.14 164	0.09 30	0.24 249	0.14 197	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.07 232

ours_stereo	0.13 113	0.11 212	0.23 136	0.20 217	0.11 169	0.17 122	0.18 284	0.20 56	0.19 126	0.13 110	0.18 184	0.14 164	0.10 71	0.23 233	0.14 197	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.06 95	0.05 34

tg	0.16 203	0.11 212	0.25 160	0.21 271	0.11 169	0.23 307	0.15 145	0.34 286	0.24 233	0.20 237	0.25 271	0.19 244	0.12 142	0.24 249	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.09 401	0.08 257	0.07 232

WCG-NET	0.14 152	0.09 77	0.23 136	0.18 88	0.08 23	0.18 149	0.17 238	0.21 71	0.28 287	0.18 227	0.21 225	0.15 184	0.12 142	0.18 133	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

GCAP-BAT	0.21 326	0.08 31	1.22 638	0.29 575	0.43 638	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.25 247	0.14 141	0.17 164	0.15 184	0.11 108	0.20 178	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

IGEV-Stereo++	0.11 38	0.08 31	0.15 22	0.19 143	0.11 169	0.14 33	0.10 8	0.22 89	0.18 107	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.11 108	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

Pointernet	0.13 113	0.07 4	0.27 181	0.19 143	0.11 169	0.20 226	0.12 29	0.31 251	0.24 233	0.15 161	0.15 127	0.13 132	0.11 108	0.17 107	0.13 160	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

U	1.00 653	0.09 77	0.21 108	0.21 271	3.68 685	6.12 688	0.14 97	0.21 71	0.21 175	0.11 50	0.11 39	0.10 54	0.09 30	0.12 5	0.11 42	0.07 122	0.05 39	5.42 695	2.90 693	0.07 176	0.06 137

IGEV-Stereo+	0.12 67	0.08 31	0.17 60	0.18 88	0.13 316	0.09 1	0.11 17	0.16 14	0.15 51	0.10 29	0.08 15	0.10 54	0.10 71	0.21 203	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.16 546	0.24 623

AIO-Stereo	0.13 113	0.10 132	0.22 123	0.20 217	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.16 61	0.13 110	0.15 127	0.13 132	0.08 12	0.18 133	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

RSM++	0.12 67	0.09 77	0.19 83	0.20 217	0.09 54	0.17 122	0.15 145	0.21 71	0.19 126	0.12 80	0.12 59	0.14 164	0.09 30	0.20 178	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.05 34

RSM	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.20 217	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.23 112	0.18 107	0.13 110	0.13 78	0.15 184	0.09 30	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

RAFT-Stereo-weight	0.15 188	0.09 77	0.26 169	0.20 217	0.10 116	0.19 184	0.17 238	0.36 328	0.29 306	0.24 275	0.20 210	0.19 244	0.10 71	0.18 133	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.05 34

gcap-zeroshot	0.13 113	0.09 77	0.22 123	0.17 41	0.14 364	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 113	0.09 77	0.20 96	0.18 88	0.14 364	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

trnet	0.13 113	0.08 31	0.21 108	0.15 5	0.07 2	0.21 257	0.12 29	0.24 131	0.24 233	0.16 190	0.21 225	0.15 184	0.13 187	0.18 133	0.13 160	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 67	0.08 31	0.29 212	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.19 39	0.17 87	0.11 50	0.14 113	0.11 89	0.12 142	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.19 585

ACVNet-DCA	0.18 245	0.14 384	0.38 331	0.23 396	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.41 380	0.27 270	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.18 318	0.28 331	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.09 337	0.09 374

xx1	0.20 305	0.14 384	0.38 331	0.23 396	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.35 309	0.47 525	0.17 209	0.19 193	0.28 370	0.24 398	0.28 331	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.10 411	0.09 401	0.09 337	0.09 374

1test111	0.19 288	0.14 384	0.38 331	0.23 396	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.41 380	0.27 270	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.18 318	0.34 394	0.22 406	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.09 337	0.09 374

cc1	0.18 245	0.14 384	0.38 331	0.23 396	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.35 309	0.47 525	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.18 318	0.28 331	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.08 257	0.08 310

ff7	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

ffff	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

ffm	0.22 361	0.12 270	0.42 388	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.20 384	0.35 309	0.44 490	0.30 378	0.42 468	0.34 433	0.23 380	0.27 317	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.11 467	0.10 445	0.08 257	0.08 310

ff1	0.29 493	0.12 270	0.42 388	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.20 384	0.35 309	0.44 490	0.30 378	0.42 468	0.34 433	0.23 380	0.81 604	1.08 642	0.08 280	0.05 39	0.11 467	0.10 445	0.08 257	0.08 310

11t	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

tt1	0.18 245	0.14 384	0.35 283	0.23 396	0.11 169	0.30 439	0.19 331	0.35 309	0.44 490	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.16 262	0.27 317	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.08 240	0.06 143	0.08 257	0.08 310

CASnet	0.14 152	0.12 270	0.22 123	0.22 340	0.08 23	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.25 247	0.22 255	0.20 210	0.15 184	0.11 108	0.17 107	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.11 467	0.09 401	0.08 257	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.13 113	0.09 77	0.22 123	0.17 41	0.14 364	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot	0.20 305	0.08 31	1.14 633	0.29 575	0.43 638	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.25 247	0.14 141	0.17 164	0.15 184	0.11 108	0.20 178	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

AEACV	0.13 113	0.09 77	0.23 136	0.18 88	0.19 529	0.19 184	0.16 192	0.23 112	0.14 36	0.13 110	0.17 164	0.13 132	0.16 262	0.16 89	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.06 137

Any-RAFT	0.17 221	0.08 31	0.31 237	0.19 143	0.10 116	0.29 421	0.16 192	0.42 394	0.30 319	0.24 275	0.27 286	0.27 354	0.16 262	0.21 203	0.12 105	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.06 137

HH	0.18 245	0.12 270	0.55 495	0.22 340	0.12 236	0.18 149	0.18 284	0.34 286	0.19 126	0.20 237	0.24 261	0.34 433	0.18 318	0.29 350	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.06 137

HanStereo	0.18 245	0.12 270	0.55 495	0.22 340	0.12 236	0.18 149	0.18 284	0.34 286	0.19 126	0.20 237	0.24 261	0.34 433	0.18 318	0.29 350	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.06 137

LoS_RVC	0.13 113	0.10 132	0.19 83	0.18 88	0.16 456	0.20 226	0.18 284	0.20 56	0.17 87	0.13 110	0.19 193	0.12 112	0.15 242	0.17 107	0.13 160	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.12 492

anonymousdsp2	0.17 221	0.10 132	0.28 198	0.20 217	0.11 169	0.25 346	0.17 238	0.41 380	0.31 332	0.23 261	0.23 247	0.22 277	0.15 242	0.25 279	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.08 257	0.07 232

anonymousdsp	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.28 205	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.07 232

CES	0.14 152	0.08 31	0.19 83	0.17 41	0.22 572	0.18 149	0.16 192	0.23 112	0.19 126	0.14 141	0.17 164	0.14 164	0.10 71	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 257	0.18 578

Selective-IGEV	0.12 67	0.09 77	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.14 97	0.27 183	0.15 51	0.13 110	0.14 113	0.13 132	0.08 12	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

EGLCR-Stereo	0.13 113	0.08 31	0.20 96	0.18 88	0.09 54	0.21 257	0.13 63	0.27 183	0.21 175	0.13 110	0.10 29	0.15 184	0.09 30	0.20 178	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

ProNet	0.14 152	0.12 270	0.25 160	0.19 143	0.11 169	0.19 184	0.19 331	0.27 183	0.20 155	0.14 141	0.13 78	0.13 132	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.07 232

MC-Stereo	0.14 152	0.09 77	0.25 160	0.21 271	0.09 54	0.18 149	0.16 192	0.23 112	0.19 126	0.18 227	0.23 247	0.16 205	0.13 187	0.22 223	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

RCA-Stereo	0.16 203	0.09 77	0.25 160	0.20 217	0.10 116	0.19 184	0.17 238	0.36 328	0.35 381	0.20 237	0.25 271	0.17 216	0.17 292	0.18 133	0.14 197	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

DCANet-4	0.19 288	0.10 132	0.52 482	0.19 143	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.36 328	0.39 429	0.29 346	0.30 317	0.17 216	0.22 366	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

ccc-4	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

fff	0.19 288	0.13 337	0.40 355	0.18 88	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.35 309	0.43 475	0.29 346	0.30 317	0.18 228	0.28 466	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

ADStereo(finetuned)	0.19 288	0.13 337	0.49 455	0.19 143	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.34 286	0.39 429	0.29 346	0.31 332	0.18 228	0.31 512	0.21 203	0.19 338	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.07 232

RAFT+CT+SA	0.21 326	0.18 478	0.33 262	0.25 489	0.18 502	0.23 307	0.29 549	0.40 368	0.36 394	0.24 275	0.38 419	0.18 228	0.16 262	0.32 380	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.12 523	0.09 337	0.09 374

test_5	0.23 378	0.19 494	0.38 331	0.26 523	0.18 502	0.25 346	0.29 549	0.40 368	0.37 405	0.29 346	0.40 443	0.25 322	0.22 366	0.34 394	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.10 431

test_4	0.18 245	0.12 270	0.34 273	0.23 396	0.12 236	0.18 149	0.22 442	0.26 168	0.24 233	0.24 275	0.47 521	0.22 277	0.13 187	0.24 249	0.16 253	0.06 49	0.05 39	0.09 333	0.09 401	0.07 176	0.05 34

IGEV-Stereo	0.14 152	0.12 270	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.28 205	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.07 232
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.21 326	0.15 419	0.53 486	0.21 271	0.12 236	0.28 399	0.17 238	0.42 394	0.30 319	0.33 431	0.32 341	0.15 184	0.17 292	0.50 459	0.21 386	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

MIPNet	0.21 326	0.15 419	0.52 482	0.21 271	0.12 236	0.27 379	0.20 384	0.45 426	0.37 405	0.30 378	0.23 247	0.19 244	0.24 398	0.27 317	0.19 338	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

test_3	0.18 245	0.11 212	0.32 245	0.24 450	0.11 169	0.22 285	0.25 507	0.31 251	0.31 332	0.25 285	0.18 184	0.23 298	0.13 187	0.25 279	0.19 338	0.06 49	0.05 39	0.09 333	0.10 445	0.07 176	0.06 137

LCNet	0.21 326	0.11 212	0.29 212	0.25 489	0.12 236	0.23 307	0.19 331	0.34 286	0.26 259	0.28 317	0.35 385	0.26 344	0.30 495	0.35 403	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.10 445	0.13 506	0.22 611

HHNet	0.22 361	0.12 270	0.52 482	0.18 88	0.18 502	0.20 226	0.20 384	0.34 286	0.31 332	0.32 418	0.59 576	0.20 254	0.21 350	0.24 249	0.31 501	0.08 280	0.05 39	0.09 333	0.07 216	0.08 257	0.11 468

AAGNet	0.33 525	0.11 212	0.37 312	0.25 489	0.16 456	0.20 226	0.19 331	0.30 241	0.27 270	0.35 468	0.35 385	0.27 354	0.30 495	0.44 437	2.66 681	0.08 280	0.05 39	0.10 411	0.07 216	0.08 257	0.06 137

STrans-v2	0.24 409	0.13 337	0.54 489	0.21 271	0.12 236	0.23 307	0.21 415	0.47 446	0.28 287	0.31 396	0.42 468	0.36 452	0.35 535	0.62 532	0.23 427	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.06 95	0.06 137

TransformOpticalFlow	0.24 409	0.13 337	0.56 499	0.23 396	0.11 169	0.21 257	0.19 331	0.40 368	0.32 341	0.30 378	0.43 481	0.36 452	0.31 512	0.61 524	0.20 359	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.06 95	0.07 232

KYRaft	0.22 361	0.10 132	0.30 222	0.23 396	0.12 236	0.23 307	0.23 468	0.35 309	0.24 233	0.35 468	0.54 557	0.34 433	0.26 430	0.29 350	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.10 445	0.08 257	0.31 636

SST-Stereo	0.21 326	0.10 132	0.37 312	0.24 450	0.13 316	0.19 184	0.17 238	0.31 251	0.24 233	0.34 451	0.33 364	0.29 381	0.25 419	0.56 496	0.17 282	0.08 280	0.05 39	0.10 411	0.08 298	0.09 337	0.07 232

RAFT_R40	0.21 326	0.10 132	0.37 312	0.24 450	0.13 316	0.18 149	0.18 284	0.31 251	0.29 306	0.33 431	0.33 364	0.30 397	0.24 398	0.55 485	0.18 305	0.08 280	0.05 39	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.07 232

PFNet	0.23 378	0.10 132	0.57 502	0.24 450	0.14 364	0.22 285	0.19 331	0.39 356	0.33 355	0.35 468	0.32 341	0.27 354	0.19 333	0.64 540	0.22 406	0.09 375	0.05 39	0.09 333	0.07 216	0.08 257	0.07 232

RAFT-RH_RVC	0.25 437	0.11 212	0.45 423	0.21 271	0.12 236	0.25 346	0.14 97	0.27 183	0.27 270	0.38 507	1.15 645	0.23 298	0.17 292	0.57 500	0.24 438	0.07 122	0.05 39	0.10 411	0.07 216	0.06 95	0.07 232

CRE-IMP	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.11 169	0.24 328	0.17 238	0.29 221	0.21 175	0.27 305	0.26 280	0.24 312	0.17 292	0.23 233	0.18 305	0.08 280	0.05 39	0.10 411	0.07 216	0.10 405	0.10 431

cross-raft	0.17 221	0.12 270	0.41 378	0.23 396	0.10 116	0.20 226	0.24 490	0.33 278	0.23 217	0.23 261	0.28 292	0.29 381	0.15 242	0.17 107	0.15 226	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

GMM-Stereo	0.21 326	0.10 132	0.43 401	0.23 396	0.13 316	0.24 328	0.25 507	0.37 338	0.27 270	0.30 378	0.45 504	0.27 354	0.21 350	0.31 373	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.10 411	0.09 401	0.08 257	0.19 585

Prome-Stereo	0.21 326	0.10 132	0.30 222	0.24 450	0.12 236	0.23 307	0.23 468	0.36 328	0.25 247	0.33 431	0.59 576	0.24 312	0.28 466	0.29 350	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.20 597

iRaftStereo_RVC	0.16 203	0.12 270	0.26 169	0.21 271	0.11 169	0.20 226	0.17 238	0.32 263	0.23 217	0.20 237	0.25 271	0.18 228	0.12 142	0.20 178	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.09 333	0.09 401	0.08 257	0.07 232

s12784h	0.17 221	0.09 77	0.26 169	0.18 88	0.07 2	0.32 467	0.19 331	0.37 338	0.32 341	0.23 261	0.25 271	0.18 228	0.17 292	0.25 279	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.05 34

XX-TBD	0.15 188	0.18 478	0.28 198	0.22 340	0.10 116	0.22 285	0.15 145	0.22 89	0.27 270	0.22 255	0.26 280	0.14 164	0.12 142	0.16 89	0.13 160	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 176	0.06 137

DCANet	0.18 245	0.13 337	0.40 355	0.19 143	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.34 286	0.39 429	0.29 346	0.31 332	0.18 228	0.23 380	0.20 178	0.19 338	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.07 232

csc	0.19 288	0.13 337	0.40 355	0.18 88	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.35 309	0.43 475	0.29 346	0.30 317	0.18 228	0.28 466	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

cscssc	0.19 288	0.13 337	0.40 355	0.18 88	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.35 309	0.43 475	0.29 346	0.30 317	0.18 228	0.28 466	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

111	0.20 305	0.17 464	0.40 355	0.18 88	0.09 54	0.24 328	0.17 238	0.41 380	0.45 502	0.23 261	0.29 304	0.29 381	0.21 350	0.24 249	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.08 310

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 221	0.14 384	0.32 245	0.20 217	0.09 54	0.19 184	0.17 238	0.32 263	0.30 319	0.25 285	0.33 364	0.20 254	0.17 292	0.19 158	0.15 226	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.05 34

AFF-stereo	0.18 245	0.15 419	0.32 245	0.21 271	0.10 116	0.18 149	0.18 284	0.33 278	0.27 270	0.25 285	0.37 404	0.25 322	0.17 292	0.24 249	0.15 226	0.06 49	0.05 39	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.05 34

CFNet-RSSM	0.17 221	0.10 132	0.40 355	0.20 217	0.11 169	0.20 226	0.15 145	0.36 328	0.30 319	0.23 261	0.21 225	0.26 344	0.15 242	0.20 178	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 221	0.10 132	0.37 312	0.20 217	0.12 236	0.19 184	0.15 145	0.32 263	0.28 287	0.23 261	0.23 247	0.27 354	0.15 242	0.20 178	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

CREStereo	0.13 113	0.08 31	0.21 108	0.14 2	0.08 23	0.22 285	0.15 145	0.25 148	0.24 233	0.16 190	0.21 225	0.14 164	0.13 187	0.18 133	0.13 160	0.09 375	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 176	0.06 137
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 188	0.08 31	0.23 136	0.15 5	0.09 54	0.23 307	0.16 192	0.25 148	0.23 217	0.17 209	0.21 225	0.16 205	0.14 223	0.22 223	0.13 160	0.29 637	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 176	0.06 137

HITNet	0.20 305	0.17 464	0.43 401	0.19 143	0.08 23	0.27 379	0.14 97	0.42 394	0.30 319	0.29 346	0.32 341	0.27 354	0.21 350	0.28 331	0.25 448	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.06 137
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	0.22 361	0.16 445	0.44 411	0.21 271	0.08 23	0.29 421	0.19 331	0.38 344	0.37 405	0.38 507	0.44 492	0.31 407	0.21 350	0.41 428	0.24 438	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.06 137

iResNet	0.24 409	0.18 478	0.61 518	0.25 489	0.11 169	0.29 421	0.21 415	0.42 394	0.43 475	0.33 431	0.43 481	0.27 354	0.22 366	0.34 394	0.26 462	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.08 257	0.07 232

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 152	0.21 521	0.47 439	0.17 41	0.12 236	0.15 49	0.14 97	0.24 131	0.16 61	0.11 50	0.14 113	0.12 112	0.10 71	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 230	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.07 232

IGEV_i1	0.21 326	0.11 212	0.43 401	0.22 340	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.43 408	0.30 319	0.29 346	0.30 317	0.31 407	0.20 342	0.33 387	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.08 257	0.08 310

RT-Monster	0.15 188	0.08 31	0.21 108	0.17 41	0.14 364	0.20 226	0.11 17	0.29 221	0.32 341	0.24 275	0.22 238	0.17 216	0.13 187	0.18 133	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

DepthFocus	0.10 8	0.07 4	0.21 108	0.15 5	0.11 169	0.10 10	0.13 63	0.15 9	0.08 1	0.12 80	0.10 29	0.09 25	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.06 95	0.05 34

Selective-IGEV-i1	0.21 326	0.10 132	0.31 237	0.23 396	0.13 316	0.31 455	0.22 442	0.46 437	0.42 467	0.27 305	0.32 341	0.33 424	0.17 292	0.25 279	0.19 338	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.08 257	0.09 374

VMStereo-Base	0.13 113	0.08 31	0.22 123	0.15 5	0.09 54	0.18 149	0.13 63	0.24 131	0.25 247	0.14 141	0.22 238	0.17 216	0.12 142	0.19 158	0.13 160	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

Hybrid-DGEV-2	0.21 326	0.15 419	0.34 273	0.24 450	0.13 316	0.28 399	0.14 97	0.48 459	0.44 490	0.27 305	0.24 261	0.25 322	0.25 419	0.28 331	0.19 338	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.07 176	0.07 232

BStereo	0.13 113	0.10 132	0.42 388	0.18 88	0.11 169	0.13 22	0.14 97	0.24 131	0.22 191	0.12 80	0.11 39	0.12 112	0.09 30	0.16 89	0.14 197	0.05 9	0.06 230	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.06 137

Wave_Phase_stereo	0.14 152	0.10 132	0.42 388	0.18 88	0.11 169	0.36 512	0.14 97	0.28 205	0.22 191	0.12 80	0.11 39	0.12 112	0.09 30	0.16 89	0.14 197	0.05 9	0.06 230	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.06 137

LCMNet	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.18 30	0.19 126	0.10 29	0.10 29	0.11 89	0.10 71	0.15 65	0.13 160	0.06 49	0.06 230	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.08 23	0.16 88	0.13 63	0.21 71	0.11 8	0.11 50	0.11 39	0.10 54	0.10 71	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.06 230	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GEAStereo	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.18 88	0.12 236	0.19 184	0.16 192	0.20 56	0.14 36	0.12 80	0.15 127	0.10 54	0.09 30	0.16 89	0.10 6	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.08 257	0.08 310

gasm-f	0.12 67	0.09 77	0.19 83	0.18 88	0.12 236	0.18 149	0.18 284	0.20 56	0.14 36	0.12 80	0.19 193	0.10 54	0.11 108	0.16 89	0.11 42	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.09 337	0.08 310

DLNR-FE	10.45 692	12.13 701	19.94 704	106.10 716	23.12 711	0.14 33	0.13 63	3.28 687	0.17 87	0.16 190	0.23 247	0.16 205	0.10 71	0.31 373	0.15 226	2.41 688	0.06 230	0.07 146	0.07 216	40.22 716	0.06 137

IGEV-FE	0.18 245	0.10 132	0.65 538	0.20 217	0.12 236	0.19 184	0.15 145	0.34 286	0.19 126	0.28 317	0.22 238	0.27 354	0.13 187	0.23 233	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.06 137

MultiAttention	1.02 657	0.13 337	0.43 401	0.35 615	0.43 638	5.36 684	1.71 685	0.69 632	0.53 569	0.36 484	0.63 594	0.55 580	0.22 366	7.60 692	0.43 558	0.09 375	0.06 230	0.14 553	0.24 622	0.26 619	0.30 633

z-ln-s-r	0.32 516	0.21 521	0.82 585	0.23 396	0.14 364	0.30 439	0.26 520	0.43 408	0.50 551	0.32 418	0.60 581	0.39 478	0.29 481	0.73 572	0.66 611	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.10 405	0.08 310

water-stereo	0.13 113	0.08 31	0.20 96	0.19 143	0.10 116	0.17 122	0.14 97	0.25 148	0.19 126	0.17 209	0.23 247	0.15 184	0.15 242	0.12 5	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

depthmonostereo	0.14 152	0.09 77	0.19 83	0.19 143	0.08 23	0.20 226	0.15 145	0.27 183	0.23 217	0.16 190	0.18 184	0.14 164	0.17 292	0.19 158	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 152	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.09 54	0.21 257	0.14 97	0.24 131	0.21 175	0.21 248	0.21 225	0.15 184	0.14 223	0.23 233	0.15 226	0.07 122	0.06 230	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.05 34

G2L-ROB	0.23 378	0.15 419	0.41 378	0.19 143	0.12 236	0.27 379	0.21 415	0.47 446	0.33 355	0.34 451	0.31 332	0.41 500	0.22 366	0.49 455	0.26 462	0.09 375	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.10 431

xyz-stereo-finetune	0.16 203	0.12 270	0.23 136	0.16 20	0.08 23	0.23 307	0.20 384	0.29 221	0.31 332	0.19 233	0.22 238	0.19 244	0.15 242	0.29 350	0.20 359	0.06 49	0.06 230	0.08 240	0.06 143	0.06 95	0.06 137

DFGA-Net	0.23 378	0.24 548	0.49 455	0.22 340	0.15 424	0.25 346	0.17 238	0.39 356	0.39 429	0.29 346	0.31 332	0.21 266	0.17 292	0.59 513	0.28 473	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.08 310

G2L-Stereo_test	0.24 409	0.16 445	0.38 331	0.19 143	0.13 316	0.27 379	0.24 490	0.49 469	0.38 419	0.37 492	0.37 404	0.40 493	0.24 398	0.52 470	0.28 473	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.06 143	0.09 337	0.08 310

coex_refinement	0.26 454	0.16 445	0.36 303	0.23 396	0.15 424	0.31 455	0.20 384	0.49 469	0.42 467	0.35 468	0.42 468	0.45 529	0.27 449	0.55 485	0.33 513	0.10 426	0.06 230	0.07 146	0.07 216	0.10 405	0.10 431

LG-Stereo	0.13 113	0.10 132	0.24 146	0.20 217	0.09 54	0.16 88	0.18 284	0.21 71	0.18 107	0.11 50	0.17 164	0.09 25	0.09 30	0.15 65	0.14 197	0.05 9	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.05 34

MM-Stereo_test1	0.17 221	0.10 132	0.39 347	0.23 396	0.11 169	0.20 226	0.22 442	0.33 278	0.29 306	0.22 255	0.21 225	0.15 184	0.14 223	0.23 233	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.09 337	0.06 137

AIO-test2	0.20 305	0.20 507	0.36 303	0.26 523	0.15 424	0.22 285	0.16 192	0.42 394	0.42 467	0.16 190	0.29 304	0.15 184	0.11 108	0.26 297	0.13 160	0.18 601	0.06 230	0.10 411	0.11 484	0.07 176	0.07 232

AIO-test1	0.19 288	0.14 384	0.41 378	0.27 551	0.15 424	0.21 257	0.16 192	0.39 356	0.36 394	0.17 209	0.26 280	0.18 228	0.13 187	0.28 331	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.10 411	0.11 484	0.06 95	0.09 374

fffy	0.14 152	0.11 212	0.24 146	0.20 217	0.10 116	0.19 184	0.18 284	0.22 89	0.19 126	0.13 110	0.16 146	0.15 184	0.13 187	0.25 279	0.14 197	0.06 49	0.06 230	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.06 137

PAM_32	0.23 378	0.10 132	0.63 529	0.21 271	0.14 364	0.33 479	0.19 331	0.36 328	0.23 217	0.29 346	0.28 292	0.56 584	0.28 466	0.27 317	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.09 401	0.07 176	0.09 374

PAM	0.23 378	0.10 132	0.63 529	0.22 340	0.15 424	0.34 492	0.21 415	0.37 338	0.22 191	0.31 396	0.27 286	0.55 580	0.26 430	0.26 297	0.17 282	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.09 401	0.07 176	0.09 374

dual_stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 41	0.08 23	0.09 1	0.13 63	0.24 131	0.13 23	0.10 29	0.09 16	0.09 25	0.08 12	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.06 230	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

UGAM-zero	0.23 378	0.10 132	0.54 489	0.19 143	0.13 316	0.21 257	0.14 97	0.44 416	0.22 191	0.28 317	0.28 292	0.51 563	0.33 522	0.65 547	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.06 95	0.07 232

UGAM	0.26 454	0.14 384	0.45 423	0.25 489	0.12 236	0.23 307	0.25 507	0.32 263	0.41 459	0.31 396	0.42 468	0.41 500	0.22 366	0.92 623	0.22 406	0.08 280	0.06 230	0.14 553	0.12 523	0.10 405	0.07 232

RAStereo	0.13 113	0.12 270	0.27 181	0.22 340	0.11 169	0.15 49	0.18 284	0.23 112	0.23 217	0.13 110	0.17 164	0.11 89	0.09 30	0.15 65	0.13 160	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.05 34

Occ-G	0.13 113	0.08 31	0.21 108	0.17 41	0.10 116	0.15 49	0.19 331	0.22 89	0.19 126	0.13 110	0.19 193	0.21 266	0.11 108	0.17 107	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.06 137

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 437	0.14 384	0.95 611	0.21 271	0.27 607	0.20 226	0.19 331	0.48 459	0.25 247	0.26 297	0.55 561	0.34 433	0.18 318	0.25 279	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.12 523	0.12 490	0.12 492

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 378	0.13 337	0.83 588	0.20 217	0.21 556	0.23 307	0.17 238	0.48 459	0.27 270	0.23 261	0.29 304	0.39 478	0.23 380	0.25 279	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.11 484	0.11 453	0.10 431

WCG-NET（raft）	0.14 152	0.09 77	0.23 136	0.17 41	0.08 23	0.19 184	0.16 192	0.23 112	0.26 259	0.18 227	0.19 193	0.20 254	0.12 142	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

H2IRNET	0.18 245	0.13 337	0.35 283	0.21 271	0.12 236	0.20 226	0.15 145	0.27 183	0.30 319	0.17 209	0.31 332	0.25 322	0.20 342	0.24 249	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.10 445	0.09 337	0.06 137

MGS-Stereo	0.14 152	0.11 212	0.32 245	0.19 143	0.11 169	0.18 149	0.17 238	0.20 56	0.22 191	0.14 141	0.24 261	0.15 184	0.10 71	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.10 405	0.06 137

IGEV++	0.13 113	0.10 132	0.23 136	0.21 271	0.10 116	0.15 49	0.15 145	0.29 221	0.16 61	0.12 80	0.15 127	0.12 112	0.12 142	0.17 107	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.07 232

CoDeX	0.23 378	0.12 270	0.46 431	0.21 271	0.14 364	0.29 421	0.21 415	0.53 527	0.41 459	0.29 346	0.35 385	0.29 381	0.22 366	0.48 450	0.19 338	0.09 375	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.07 232

IGEVStereo-DCA	0.14 152	0.11 212	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.12 59	0.14 164	0.12 142	0.28 331	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

rrr	0.17 221	0.11 212	0.57 502	0.19 143	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.35 309	0.22 191	0.15 161	0.12 59	0.14 164	0.12 142	0.28 331	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.07 232

plain	0.17 221	0.13 337	0.43 401	0.21 271	0.13 316	0.16 88	0.17 238	0.27 183	0.22 191	0.16 190	0.26 280	0.13 132	0.16 262	0.27 317	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.07 216	0.10 405	0.07 232

IGEV_Zeroshot_test	0.18 245	0.10 132	0.65 538	0.20 217	0.12 236	0.19 184	0.15 145	0.34 286	0.19 126	0.28 317	0.22 238	0.27 354	0.13 187	0.23 233	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.06 137

MSKI-zero shot	0.17 221	0.09 77	0.43 401	0.20 217	0.11 169	0.21 257	0.15 145	0.32 263	0.21 175	0.23 261	0.24 261	0.23 298	0.10 71	0.31 373	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

MIF-Stereo (partial)	0.16 203	0.10 132	0.34 273	0.21 271	0.15 424	0.15 49	0.13 63	0.28 205	0.25 247	0.17 209	0.26 280	0.15 184	0.16 262	0.25 279	0.17 282	0.09 375	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.09 337	0.08 310

UniTT-Stereo	0.14 152	0.10 132	0.30 222	0.21 271	0.13 316	0.17 122	0.13 63	0.19 39	0.18 107	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.11 108	0.18 133	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.08 257	0.06 137

DLNR_Zeroshot_test	10.44 691	12.10 700	19.93 703	106.08 715	23.66 712	0.14 33	0.13 63	3.22 686	0.17 87	0.16 190	0.23 247	0.16 205	0.10 71	0.31 373	0.15 226	2.36 687	0.06 230	0.07 146	0.07 216	39.70 715	0.06 137

PCWNet_CMD	0.23 378	0.13 337	0.48 449	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.16 192	0.46 437	0.46 520	0.29 346	0.36 395	0.37 458	0.24 398	0.28 331	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.11 453	0.09 374

GCAP-Stereo	0.14 152	0.14 384	0.33 262	0.20 217	0.09 54	0.21 257	0.10 8	0.26 168	0.20 155	0.18 227	0.19 193	0.15 184	0.13 187	0.17 107	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.06 137

RAFT-Test	0.17 221	0.10 132	0.38 331	0.19 143	0.12 236	0.25 346	0.17 238	0.33 278	0.23 217	0.23 261	0.29 304	0.27 354	0.14 223	0.20 178	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

LL-Strereo2	0.18 245	0.18 478	0.39 347	0.22 340	0.12 236	0.24 328	0.13 63	0.31 251	0.23 217	0.24 275	0.20 210	0.24 312	0.12 142	0.26 297	0.15 226	0.06 49	0.06 230	0.12 505	0.09 401	0.08 257	0.07 232

LoS	0.14 152	0.08 31	0.27 181	0.16 20	0.09 54	0.22 285	0.14 97	0.26 168	0.26 259	0.15 161	0.18 184	0.18 228	0.13 187	0.22 223	0.14 197	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.17 221	0.09 77	0.32 245	0.17 41	0.11 169	0.21 257	0.17 238	0.32 263	0.23 217	0.23 261	0.28 292	0.27 354	0.16 262	0.23 233	0.16 253	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.06 143	0.09 337	0.09 374

anonymousa	0.23 378	0.11 212	0.50 466	0.21 271	0.16 456	0.31 455	0.20 384	0.36 328	0.35 381	0.32 418	0.50 533	0.39 478	0.26 430	0.22 223	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.11 484	0.07 176	0.08 310

riskmin	0.18 245	0.09 77	0.34 273	0.18 88	0.12 236	0.24 328	0.16 192	0.34 286	0.28 287	0.21 248	0.23 247	0.33 424	0.24 398	0.23 233	0.17 282	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.06 143	0.10 405	0.10 431

Selective-RAFT	0.17 221	0.12 270	0.30 222	0.24 450	0.10 116	0.29 421	0.15 145	0.32 263	0.31 332	0.17 209	0.17 164	0.21 266	0.18 318	0.28 331	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.07 216	0.08 257	0.06 137

TestStereo1	0.21 326	0.16 445	0.32 245	0.26 523	0.13 316	0.26 369	0.27 526	0.40 368	0.36 394	0.29 346	0.39 432	0.22 277	0.21 350	0.33 387	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.07 232

DisPM	0.19 288	0.10 132	0.35 283	0.23 396	0.13 316	0.18 149	0.20 384	0.29 221	0.29 306	0.33 431	0.34 374	0.23 298	0.16 262	0.33 387	0.16 253	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.07 176	0.11 468

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 500	0.20 507	0.70 556	0.21 271	0.17 480	0.46 571	0.27 526	0.50 479	0.49 543	0.42 551	0.55 561	0.43 513	0.30 495	0.46 443	0.38 531	0.09 375	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.11 453	0.10 431

raft_robust	0.22 361	0.17 464	0.30 222	0.22 340	0.12 236	0.23 307	0.22 442	0.49 469	0.48 534	0.32 418	0.32 341	0.26 344	0.23 380	0.53 477	0.15 226	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.10 445	0.08 257	0.06 137

SA-5K	0.21 326	0.16 445	0.32 245	0.26 523	0.13 316	0.26 369	0.27 526	0.40 368	0.36 394	0.29 346	0.39 432	0.22 277	0.21 350	0.33 387	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.07 232

Sa-1000	0.22 361	0.15 419	0.35 283	0.23 396	0.13 316	0.28 399	0.23 468	0.47 446	0.39 429	0.30 378	0.50 533	0.26 344	0.19 333	0.33 387	0.16 253	0.07 122	0.06 230	0.10 411	0.11 484	0.08 257	0.06 137

SA	0.22 361	0.16 445	0.36 303	0.23 396	0.13 316	0.24 328	0.23 468	0.45 426	0.40 447	0.27 305	0.44 492	0.23 298	0.23 380	0.33 387	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.10 411	0.11 484	0.08 257	0.06 137

iRaft-Stereo_5w	0.23 378	0.18 478	0.44 411	0.22 340	0.13 316	0.19 184	0.19 331	0.37 338	0.32 341	0.28 317	0.37 404	0.34 433	0.23 380	0.65 547	0.27 468	0.06 49	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.09 337	0.08 310

iRaft-Stereo_20w	0.19 288	0.10 132	0.46 431	0.19 143	0.13 316	0.25 346	0.19 331	0.52 515	0.19 126	0.29 346	0.21 225	0.22 277	0.20 342	0.28 331	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.08 257	0.08 310

IPLGR	0.21 326	0.13 337	0.61 518	0.21 271	0.11 169	0.25 346	0.18 284	0.41 380	0.37 405	0.28 317	0.27 286	0.21 266	0.19 333	0.37 412	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

CrosDoStereo	0.31 507	0.10 132	0.49 455	0.18 88	0.12 236	0.22 285	1.11 679	0.34 286	0.37 405	0.38 507	0.61 588	0.28 370	0.46 590	0.61 524	0.57 590	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.07 232

TRStereo	0.19 288	0.17 464	0.47 439	0.23 396	0.19 529	0.19 184	0.16 192	0.52 515	0.28 287	0.20 237	0.19 193	0.21 266	0.13 187	0.24 249	0.13 160	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.11 484	0.06 95	0.06 137

Patchmatch Stereo++	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.26 297	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310
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
OMP-Stereo	0.23 378	0.14 384	0.35 283	0.29 575	0.13 316	0.21 257	0.16 192	0.37 338	0.33 355	0.34 451	0.30 317	0.34 433	0.19 333	0.70 561	0.24 438	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.07 216	0.07 176	0.06 137

IIG-Stereo	0.23 378	0.13 337	0.35 283	0.29 575	0.12 236	0.23 307	0.14 97	0.38 344	0.31 332	0.34 451	0.37 404	0.33 424	0.21 350	0.70 561	0.26 462	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.07 216	0.07 176	0.06 137

NF-Stereo	0.20 305	0.10 132	0.35 283	0.24 450	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 341	0.28 317	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 464	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.13 509

OCTAStereo	0.20 305	0.10 132	0.35 283	0.24 450	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 341	0.28 317	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 464	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.13 509

PSM-softLoss	0.21 326	0.10 132	0.39 347	0.24 450	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.38 344	0.26 259	0.29 346	0.32 341	0.24 312	0.16 262	0.52 470	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.10 411	0.09 401	0.08 257	0.12 492

KMStereo	0.21 326	0.10 132	0.39 347	0.24 450	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.38 344	0.26 259	0.29 346	0.32 341	0.24 312	0.16 262	0.52 470	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.10 411	0.09 401	0.08 257	0.12 492

NRIStereo	0.18 245	0.11 212	0.35 283	0.23 396	0.11 169	0.24 328	0.20 384	0.29 221	0.26 259	0.26 297	0.25 271	0.25 322	0.18 318	0.34 394	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.08 310

PSM-adaLoss	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.16 192	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.18 318	0.24 249	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

PSM-AAD	0.25 437	0.10 132	0.30 222	0.24 450	0.12 236	0.26 369	0.38 605	0.34 286	0.28 287	0.35 468	0.39 432	0.28 370	0.79 641	0.30 366	0.16 253	0.07 122	0.06 230	0.12 505	0.11 484	0.08 257	0.21 606

FTStereo	0.28 482	0.10 132	0.43 401	0.23 396	0.13 316	0.21 257	0.53 642	0.34 286	0.26 259	0.38 507	0.95 634	0.30 397	0.56 612	0.32 380	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.07 176	0.19 585

ROB_FTStereo_v2	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.16 192	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.24 249	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

ROB_FTStereo	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.28 292	0.25 322	0.17 292	0.24 249	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

HUI-Stereo	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.28 292	0.25 322	0.17 292	0.22 223	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

ASMatch	0.23 378	0.11 212	0.51 476	0.24 450	0.14 364	0.19 184	0.17 238	0.31 251	0.28 287	0.28 317	0.68 603	0.27 354	0.26 430	0.50 459	0.22 406	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.06 95	0.11 468

DeepStereo_LL	0.31 507	0.10 132	0.49 455	0.18 88	0.12 236	0.22 285	1.11 679	0.34 286	0.37 405	0.38 507	0.61 588	0.28 370	0.46 590	0.61 524	0.57 590	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.07 232

DEmStereo	0.26 454	0.09 77	0.47 439	0.19 143	0.12 236	0.30 439	0.25 507	0.28 205	0.36 394	0.36 484	0.58 573	0.25 322	0.48 599	0.53 477	0.44 563	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.06 95	0.07 232

THIR-Stereo	0.29 493	0.12 270	0.41 378	0.19 143	0.11 169	0.28 399	0.72 656	0.32 263	0.35 381	0.37 492	0.65 597	0.34 433	0.50 602	0.57 500	0.45 566	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.09 401	0.07 176	0.07 232

DRaft	0.24 409	0.10 132	0.34 273	0.18 88	0.12 236	0.28 399	0.23 468	0.33 278	0.39 429	0.38 507	0.61 588	0.21 266	0.41 567	0.48 450	0.42 557	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.08 310

GrayStereo	0.25 437	0.09 77	0.32 245	0.26 523	0.13 316	0.23 307	0.47 632	0.34 286	0.30 319	0.39 522	0.47 521	0.30 397	0.79 641	0.29 350	0.16 253	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.09 401	0.07 176	0.13 509

RE-Stereo	0.20 305	0.10 132	0.35 283	0.24 450	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 341	0.28 317	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 464	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.13 509

Pruner-Stereo	0.19 288	0.11 212	0.34 273	0.29 575	0.12 236	0.19 184	0.17 238	0.31 251	0.29 306	0.33 431	0.32 341	0.25 322	0.15 242	0.24 249	0.21 386	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.09 374

TVStereo	0.20 305	0.10 132	0.35 283	0.24 450	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 341	0.28 317	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 464	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.13 509

DeepStereo_RVC	0.18 245	0.11 212	0.40 355	0.21 271	0.11 169	0.19 184	0.16 192	0.28 205	0.22 191	0.27 305	0.27 286	0.23 298	0.28 466	0.24 249	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.10 431

iGMRVC	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.15 145	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.27 317	0.17 282	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

IRAFT_RVC	0.22 361	0.12 270	0.39 347	0.26 523	0.11 169	0.18 149	0.24 490	0.40 368	0.37 405	0.31 396	0.30 317	0.29 381	0.24 398	0.55 485	0.22 406	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.07 232

RAFT-345	0.21 326	0.10 132	0.46 431	0.22 340	0.11 169	0.20 226	0.16 192	0.26 168	0.25 247	0.27 305	0.66 599	0.21 266	0.16 262	0.55 485	0.21 386	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.06 95	0.06 137

iRAFT	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.26 297	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

AnonymousM	0.17 221	0.19 494	0.24 146	0.18 88	0.10 116	0.18 149	0.17 238	0.30 241	0.23 217	0.26 297	0.20 210	0.18 228	0.14 223	0.19 158	0.14 197	0.09 375	0.06 230	0.38 642	0.15 574	0.06 95	0.05 34

CroCo-Stereo	0.14 152	0.13 337	0.24 146	0.25 489	0.11 169	0.11 12	0.18 284	0.32 263	0.23 217	0.12 80	0.12 59	0.18 228	0.12 142	0.14 31	0.13 160	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.06 137
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
test-1	0.17 221	0.11 212	0.40 355	0.23 396	0.13 316	0.22 285	0.23 468	0.34 286	0.26 259	0.20 237	0.24 261	0.22 277	0.14 223	0.16 89	0.20 359	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.06 95	0.08 310

RAFT-IKP	0.18 245	0.12 270	0.37 312	0.22 340	0.10 116	0.18 149	0.15 145	0.29 221	0.22 191	0.28 317	0.29 304	0.25 322	0.18 318	0.25 279	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

TestStereo	0.21 326	0.19 494	0.40 355	0.25 489	0.10 116	0.22 285	0.21 415	0.31 251	0.31 332	0.23 261	0.34 374	0.22 277	0.18 318	0.62 532	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.10 411	0.07 216	0.11 453	0.06 137

raft+_RVC	0.18 245	0.14 384	0.32 245	0.21 271	0.15 424	0.21 257	0.16 192	0.38 344	0.34 365	0.21 248	0.28 292	0.20 254	0.15 242	0.24 249	0.19 338	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.08 310

raftrobust	0.16 203	0.13 337	0.29 212	0.22 340	0.15 424	0.19 184	0.13 63	0.32 263	0.26 259	0.26 297	0.20 210	0.19 244	0.17 292	0.21 203	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.07 232

CFNet_pseudo	0.23 378	0.13 337	0.47 439	0.19 143	0.13 316	0.26 369	0.16 192	0.44 416	0.44 490	0.29 346	0.37 404	0.38 466	0.23 380	0.29 350	0.21 386	0.09 375	0.06 230	0.11 467	0.08 298	0.11 453	0.09 374

RALAANet	0.19 288	0.18 478	0.37 312	0.23 396	0.14 364	0.23 307	0.13 63	0.37 338	0.29 306	0.28 317	0.26 280	0.25 322	0.15 242	0.26 297	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.06 137

XX-Stereo	0.21 326	0.10 132	0.83 588	0.26 523	0.17 480	0.23 307	0.13 63	0.40 368	0.18 107	0.20 237	0.41 451	0.31 407	0.10 71	0.32 380	0.12 105	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.07 176	0.05 34

test_xeample3	0.16 203	0.11 212	0.56 499	0.19 143	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.35 309	0.20 155	0.16 190	0.12 59	0.13 132	0.12 142	0.24 249	0.15 226	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.07 232

ARAFT	0.24 409	0.21 521	0.78 568	0.22 340	0.12 236	0.29 421	0.24 490	0.43 408	0.32 341	0.33 431	0.28 292	0.28 370	0.19 333	0.49 455	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.12 505	0.11 484	0.09 337	0.06 137

GMStereo	0.19 288	0.25 553	0.40 355	0.21 271	0.12 236	0.22 285	0.19 331	0.29 221	0.40 447	0.25 285	0.23 247	0.16 205	0.15 242	0.25 279	0.19 338	0.09 375	0.06 230	0.08 240	0.08 298	0.10 405	0.08 310
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 326	0.10 132	0.33 262	0.21 271	0.12 236	0.30 439	0.46 628	0.46 437	0.20 155	0.25 285	0.50 533	0.17 216	0.16 262	0.24 249	0.23 427	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.10 445	0.06 95	0.07 232

FENet	0.21 326	0.11 212	0.45 423	0.21 271	0.12 236	0.26 369	0.17 238	0.41 380	0.35 381	0.30 378	0.31 332	0.29 381	0.23 380	0.26 297	0.23 427	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.09 374

cf-r	0.24 409	0.15 419	0.44 411	0.21 271	0.14 364	0.27 379	0.22 442	0.42 394	0.40 447	0.30 378	0.42 468	0.42 509	0.26 430	0.43 433	0.25 448	0.11 465	0.06 230	0.08 240	0.10 445	0.08 257	0.08 310

CCAANet	0.21 326	0.09 77	0.34 273	0.19 143	0.12 236	0.32 467	0.19 331	0.39 356	0.27 270	0.24 275	0.47 521	0.30 397	0.25 419	0.36 408	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.08 310

DIP-Stereo	0.18 245	0.12 270	0.33 262	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.12 29	0.42 394	0.25 247	0.27 305	0.32 341	0.21 266	0.17 292	0.25 279	0.20 359	0.07 122	0.06 230	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.08 310
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.22 361	0.18 478	0.47 439	0.22 340	0.10 116	0.28 399	0.14 97	0.46 437	0.32 341	0.31 396	0.34 374	0.31 407	0.25 419	0.31 373	0.29 485	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.06 143	0.10 405	0.08 310

R-Stereo Train	0.18 245	0.09 77	0.32 245	0.22 340	0.12 236	0.22 285	0.19 331	0.42 394	0.19 126	0.31 396	0.45 504	0.20 254	0.14 223	0.18 133	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

RAFT-Stereo	0.18 245	0.09 77	0.32 245	0.22 340	0.12 236	0.22 285	0.19 331	0.42 394	0.19 126	0.31 396	0.45 504	0.20 254	0.14 223	0.18 133	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.23 378	0.13 337	0.48 449	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.16 192	0.46 437	0.46 520	0.29 346	0.36 395	0.37 458	0.24 398	0.28 331	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.09 333	0.08 298	0.11 453	0.09 374

ccs_rob	0.23 378	0.13 337	0.47 439	0.20 217	0.13 316	0.26 369	0.17 238	0.44 416	0.44 490	0.29 346	0.37 404	0.38 466	0.23 380	0.29 350	0.21 386	0.09 375	0.06 230	0.11 467	0.08 298	0.11 453	0.09 374

AdaStereo	0.24 409	0.16 445	0.37 312	0.24 450	0.12 236	0.32 467	0.17 238	0.54 536	0.42 467	0.33 431	0.38 419	0.35 447	0.21 350	0.30 366	0.22 406	0.14 548	0.06 230	0.13 526	0.08 298	0.11 453	0.08 310
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.
iResNetv2_ROB	0.27 462	0.26 564	0.72 561	0.23 396	0.13 316	0.29 421	0.18 284	0.52 515	0.49 543	0.37 492	0.45 504	0.39 478	0.25 419	0.34 394	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.12 490	0.09 374

HSM	0.28 482	0.16 445	0.35 283	0.20 217	0.15 424	0.33 479	0.19 331	0.53 527	0.37 405	0.36 484	0.38 419	0.67 619	0.31 512	0.89 618	0.23 427	0.08 280	0.06 230	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.08 310

StereoDRNet-Refined	0.27 462	0.17 464	0.35 283	0.25 489	0.14 364	0.37 518	0.21 415	0.47 446	0.41 459	0.44 564	0.51 539	0.41 500	0.28 466	0.45 440	0.37 529	0.09 375	0.06 230	0.11 467	0.11 484	0.10 405	0.10 431
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.25 437	0.19 494	0.40 355	0.20 217	0.12 236	0.30 439	0.16 192	0.55 546	0.53 569	0.38 507	0.43 481	0.37 458	0.26 430	0.38 417	0.22 406	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.04 1	0.09 337	0.09 374

DN-CSS_ROB	0.22 361	0.25 553	0.47 439	0.24 450	0.14 364	0.25 346	0.12 29	0.40 368	0.33 355	0.29 346	0.42 468	0.22 277	0.20 342	0.33 387	0.19 338	0.07 122	0.06 230	0.11 467	0.11 484	0.11 453	0.07 232

pmcnn	0.50 607	0.20 507	0.78 568	0.24 450	0.26 605	0.39 535	0.30 560	0.51 496	0.50 551	0.54 605	1.23 648	2.52 676	0.37 548	0.77 592	0.95 635	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.10 405	0.08 310

DN	0.15 188	0.08 31	0.27 181	0.19 143	0.14 364	0.21 257	0.18 284	0.28 205	0.24 233	0.14 141	0.16 146	0.18 228	0.10 71	0.21 203	0.13 160	0.11 465	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.08 257	0.10 431

RT-IGEV	0.25 437	0.10 132	0.48 449	0.22 340	0.14 364	0.31 455	0.28 542	0.53 527	0.39 429	0.36 484	0.41 451	0.44 524	0.30 495	0.28 331	0.27 468	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.09 401	0.09 337	0.10 431

DStereoRT	0.35 539	0.13 337	0.51 476	0.25 489	0.16 456	0.42 552	0.19 331	0.48 459	0.39 429	0.30 378	0.39 432	0.24 312	0.39 558	0.64 540	0.30 493	0.08 280	0.07 361	1.54 684	0.41 651	0.08 257	0.11 468

Select-FE	0.23 378	0.14 384	0.78 568	0.22 340	0.18 502	0.22 285	0.13 63	0.43 408	0.26 259	0.28 317	0.33 364	0.39 478	0.29 481	0.27 317	0.19 338	0.08 280	0.07 361	0.08 240	0.13 551	0.08 257	0.12 492

FlowAnything_test	0.14 152	0.11 212	0.21 108	0.21 271	0.12 236	0.17 122	0.16 192	0.25 148	0.16 61	0.15 161	0.13 78	0.15 184	0.14 223	0.18 133	0.16 253	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.12 523	0.08 257	0.09 374

MSAF-DinoV2	0.76 643	0.44 626	1.98 662	0.49 642	0.16 456	0.58 608	0.31 565	0.81 649	0.83 636	0.41 541	0.52 547	0.98 644	0.58 616	4.97 688	1.03 639	0.11 465	0.07 361	0.10 411	0.24 622	0.27 624	0.26 627

S2M2_XL	0.10 8	0.09 77	0.21 108	0.14 2	0.10 116	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 29	0.11 39	0.09 25	0.09 30	0.12 5	0.11 42	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.06 137
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.17 221	0.12 270	0.29 212	0.23 396	0.14 364	0.19 184	0.22 442	0.39 356	0.36 394	0.16 190	0.24 261	0.17 216	0.12 142	0.19 158	0.14 197	0.07 122	0.07 361	0.08 240	0.06 143	0.09 337	0.06 137

HART	0.15 188	0.11 212	0.30 222	0.21 271	0.09 54	0.17 122	0.16 192	0.30 241	0.19 126	0.15 161	0.25 271	0.17 216	0.09 30	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.07 361	0.07 146	0.05 62	0.08 257	0.06 137

GREAT-IGEV	0.12 67	0.09 77	0.25 160	0.16 20	0.11 169	0.14 33	0.16 192	0.17 20	0.17 87	0.10 29	0.15 127	0.09 25	0.09 30	0.18 133	0.10 6	0.06 49	0.07 361	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.10 431
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FACV-RUCA	0.21 326	0.15 419	0.32 245	0.23 396	0.23 585	0.26 369	0.19 331	0.39 356	0.34 365	0.25 285	0.32 341	0.21 266	0.24 398	0.24 249	0.19 338	0.10 426	0.07 361	0.15 568	0.08 298	0.16 546	0.13 509

model_zeroshot	0.17 221	0.11 212	0.39 347	0.20 217	0.12 236	0.24 328	0.15 145	0.34 286	0.22 191	0.30 378	0.20 210	0.22 277	0.12 142	0.24 249	0.14 197	0.08 280	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.07 232

rvit_stereo_ft	0.17 221	0.14 384	0.30 222	0.25 489	0.14 364	0.17 122	0.21 415	0.28 205	0.26 259	0.16 190	0.19 193	0.20 254	0.16 262	0.22 223	0.17 282	0.11 465	0.07 361	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.07 232

test_sample6	0.25 437	0.13 337	0.41 378	0.21 271	0.11 169	0.30 439	0.22 442	0.51 496	0.35 381	0.33 431	0.43 481	0.30 397	0.24 398	0.57 500	0.22 406	0.10 426	0.07 361	0.10 411	0.10 445	0.11 453	0.10 431

test_sample5	0.24 409	0.13 337	0.42 388	0.21 271	0.12 236	0.30 439	0.21 415	0.50 479	0.34 365	0.32 418	0.41 451	0.29 381	0.23 380	0.55 485	0.21 386	0.10 426	0.07 361	0.10 411	0.09 401	0.11 453	0.10 431

test_sample4	0.24 409	0.13 337	0.43 401	0.20 217	0.12 236	0.32 467	0.21 415	0.51 496	0.34 365	0.31 396	0.37 404	0.28 370	0.23 380	0.53 477	0.21 386	0.10 426	0.07 361	0.10 411	0.09 401	0.11 453	0.10 431

test_sample3	0.23 378	0.12 270	0.43 401	0.19 143	0.12 236	0.32 467	0.20 384	0.50 479	0.34 365	0.31 396	0.33 364	0.29 381	0.22 366	0.53 477	0.22 406	0.10 426	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.10 405	0.10 431

test_sample2	0.21 326	0.10 132	0.28 198	0.19 143	0.11 169	0.27 379	0.21 415	0.43 408	0.29 306	0.26 297	0.31 332	0.30 397	0.24 398	0.45 440	0.18 305	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.09 337	0.09 374

test_sample1	0.20 305	0.10 132	0.28 198	0.19 143	0.12 236	0.28 399	0.19 331	0.41 380	0.25 247	0.26 297	0.31 332	0.29 381	0.26 430	0.44 437	0.21 386	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.09 337	0.09 374

MoCha-V2	0.13 113	0.08 31	0.26 169	0.23 396	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.26 168	0.16 61	0.15 161	0.15 127	0.13 132	0.14 223	0.20 178	0.11 42	0.06 49	0.07 361	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.05 34

DispNO	0.27 462	0.18 478	0.62 526	0.23 396	0.17 480	0.25 346	0.22 442	0.45 426	0.41 459	0.32 418	0.39 432	0.38 466	0.27 449	0.77 592	0.27 468	0.09 375	0.07 361	0.10 411	0.10 445	0.08 257	0.08 310

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 221	0.13 337	0.24 146	0.19 143	0.13 316	0.24 328	0.17 238	0.30 241	0.37 405	0.43 557	0.17 164	0.13 132	0.12 142	0.19 158	0.15 226	0.08 280	0.07 361	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.08 310

MyStereo8	0.22 361	0.15 419	0.63 529	0.21 271	0.17 480	0.31 455	0.16 192	0.36 328	0.32 341	0.28 317	0.36 395	0.25 322	0.18 318	0.25 279	0.28 473	0.08 280	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.10 405	0.12 492

SMFormer	0.25 437	0.12 270	0.40 355	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 496	0.45 502	0.34 451	0.41 451	0.31 407	0.26 430	0.58 507	0.28 473	0.10 426	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.09 337	0.09 374

tta	0.24 409	0.12 270	0.40 355	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 496	0.45 502	0.34 451	0.41 451	0.31 407	0.26 430	0.58 507	0.28 473	0.10 426	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.08 257	0.07 232

qqq1	0.24 409	0.12 270	0.40 355	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 496	0.45 502	0.34 451	0.41 451	0.31 407	0.26 430	0.58 507	0.16 253	0.10 426	0.07 361	0.07 146	0.06 143	0.08 257	0.07 232

fff1	0.24 409	0.12 270	0.40 355	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 496	0.45 502	0.34 451	0.41 451	0.31 407	0.26 430	0.58 507	0.16 253	0.10 426	0.07 361	0.07 146	0.06 143	0.08 257	0.07 232

MyStereo07	0.16 203	0.12 270	0.26 169	0.22 340	0.14 364	0.25 346	0.23 468	0.29 221	0.21 175	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.13 187	0.25 279	0.13 160	0.07 122	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.08 310

MyStereo06	0.20 305	0.12 270	0.57 502	0.21 271	0.14 364	0.25 346	0.23 468	0.40 368	0.21 175	0.30 378	0.24 261	0.31 407	0.18 318	0.22 223	0.18 305	0.07 122	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.08 310

MyStereo05	0.23 378	0.12 270	0.57 502	0.21 271	0.14 364	0.25 346	0.23 468	0.48 459	0.52 564	0.31 396	0.23 247	0.25 322	0.22 366	0.30 366	0.21 386	0.07 122	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.08 310

MyStereo04	0.23 378	0.12 270	0.55 495	0.22 340	0.14 364	0.25 346	0.23 468	0.49 469	0.52 564	0.28 317	0.23 247	0.27 354	0.23 380	0.30 366	0.22 406	0.07 122	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.08 310

mmm	0.21 326	0.12 270	0.31 237	0.22 340	0.12 236	0.28 399	0.21 415	0.41 380	0.27 270	0.29 346	0.38 419	0.29 381	0.24 398	0.29 350	0.22 406	0.09 375	0.07 361	0.11 467	0.09 401	0.10 405	0.09 374

11t1	0.18 245	0.10 132	0.30 222	0.20 217	0.11 169	0.27 379	0.17 238	0.35 309	0.23 217	0.25 285	0.23 247	0.23 298	0.23 380	0.25 279	0.18 305	0.09 375	0.07 361	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.09 374

DualNet	0.24 409	0.13 337	0.42 388	0.21 271	0.12 236	0.30 439	0.21 415	0.50 479	0.34 365	0.33 431	0.43 481	0.29 381	0.23 380	0.55 485	0.21 386	0.10 426	0.07 361	0.10 411	0.09 401	0.11 453	0.10 431

mmx	0.31 507	0.12 270	0.42 388	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.20 384	0.55 546	0.45 502	0.30 378	0.42 468	0.34 433	0.23 380	0.81 604	1.08 642	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.11 453	0.10 431

xxx	0.31 507	0.12 270	0.42 388	0.20 217	0.13 316	0.28 399	0.20 384	0.55 546	0.45 502	0.30 378	0.42 468	0.34 433	0.23 380	0.81 604	1.08 642	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.11 453	0.10 431

GMStereo_Zeroshot	0.24 409	0.21 521	0.45 423	0.26 523	0.13 316	0.28 399	0.15 145	0.39 356	0.35 381	0.37 492	0.43 481	0.40 493	0.17 292	0.34 394	0.20 359	0.12 504	0.07 361	0.13 526	0.07 216	0.16 546	0.09 374

MaDis-Stereo	0.14 152	0.13 337	0.26 169	0.19 143	0.14 364	0.16 88	0.13 63	0.25 148	0.21 175	0.13 110	0.14 113	0.14 164	0.11 108	0.17 107	0.17 282	0.08 280	0.07 361	0.08 240	0.06 143	0.07 176	0.06 137

EKT-Stereo	0.38 561	0.12 270	0.38 331	0.42 631	3.88 687	0.21 257	0.17 238	0.35 309	0.28 287	0.20 237	0.20 210	0.23 298	0.15 242	0.28 331	0.16 253	0.09 375	0.07 361	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.09 374

MIM_Stereo	0.18 245	0.12 270	0.38 331	0.20 217	0.11 169	0.17 122	0.14 97	0.35 309	0.25 247	0.27 305	0.35 385	0.23 298	0.13 187	0.27 317	0.16 253	0.06 49	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.08 257	0.06 137

LL-Strereo	0.29 493	0.25 553	0.58 507	0.25 489	0.21 556	0.23 307	0.24 490	0.55 546	0.42 467	0.34 451	0.32 341	0.41 500	0.40 563	0.94 627	0.23 427	0.08 280	0.07 361	0.11 467	0.09 401	0.09 337	0.09 374

DCRE	0.20 305	0.13 337	0.40 355	0.21 271	0.15 424	0.20 226	0.19 331	0.30 241	0.27 270	0.22 255	0.80 620	0.23 298	0.16 262	0.23 233	0.15 226	0.07 122	0.07 361	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.06 137

CroCo-Stereo Lap2	0.15 188	0.15 419	0.28 198	0.25 489	0.18 502	0.11 12	0.19 331	0.28 205	0.21 175	0.13 110	0.16 146	0.15 184	0.12 142	0.17 107	0.14 197	0.07 122	0.07 361	0.08 240	0.06 143	0.08 257	0.07 232

qqq	0.20 305	0.12 270	0.31 237	0.20 217	0.11 169	0.23 307	0.19 331	0.41 380	0.27 270	0.24 275	0.28 292	0.28 370	0.24 398	0.34 394	0.22 406	0.08 280	0.07 361	0.10 411	0.09 401	0.09 337	0.09 374

x	0.19 288	0.11 212	0.29 212	0.20 217	0.11 169	0.26 369	0.18 284	0.41 380	0.29 306	0.25 285	0.29 304	0.28 370	0.24 398	0.26 297	0.23 427	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.09 337	0.08 310

BUS	0.23 378	0.12 270	0.28 198	0.25 489	0.14 364	0.43 561	0.17 238	0.56 562	0.34 365	0.34 451	0.35 385	0.32 417	0.20 342	0.26 297	0.21 386	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.09 337	0.09 374

IER	0.23 378	0.12 270	0.39 347	0.20 217	0.14 364	0.31 455	0.19 331	0.42 394	0.36 394	0.33 431	0.40 443	0.32 417	0.33 522	0.29 350	0.22 406	0.09 375	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.09 337	0.08 310

RAFT_CTSACE	0.21 326	0.16 445	0.41 378	0.25 489	0.15 424	0.22 285	0.24 490	0.32 263	0.28 287	0.33 431	0.51 539	0.29 381	0.17 292	0.32 380	0.13 160	0.06 49	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.08 257	0.06 137

BSDual-CNN	0.23 378	0.12 270	0.28 198	0.25 489	0.14 364	0.35 507	0.21 415	0.56 562	0.34 365	0.34 451	0.35 385	0.38 466	0.24 398	0.26 297	0.21 386	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.09 337	0.09 374

hknet	0.25 437	0.14 384	0.40 355	0.25 489	0.15 424	0.35 507	0.21 415	0.56 562	0.37 405	0.34 451	0.35 385	0.43 513	0.27 449	0.37 412	0.21 386	0.09 375	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.09 337	0.09 374

CIPLG	0.21 326	0.21 521	0.55 495	0.23 396	0.15 424	0.25 346	0.20 384	0.35 309	0.29 306	0.31 396	0.33 364	0.22 277	0.15 242	0.26 297	0.20 359	0.08 280	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.08 257	0.08 310

UDGNet	0.23 378	0.31 595	0.38 331	0.24 450	0.14 364	0.24 328	0.18 284	0.32 263	0.43 475	0.29 346	0.28 292	0.24 312	0.19 333	0.29 350	0.20 359	0.15 563	0.07 361	0.21 607	0.11 484	0.14 524	0.10 431

dd	0.22 361	0.26 564	0.40 355	0.22 340	0.12 236	0.25 346	0.21 415	0.32 263	0.44 490	0.29 346	0.28 292	0.25 322	0.16 262	0.30 366	0.25 448	0.12 504	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.11 453	0.09 374

DAS	0.27 462	0.12 270	0.42 388	0.24 450	0.18 502	0.29 421	0.24 490	0.45 426	0.45 502	0.41 541	0.44 492	0.34 433	0.29 481	0.75 581	0.21 386	0.09 375	0.07 361	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.09 374

SepStereo	0.26 454	0.12 270	0.42 388	0.24 450	0.18 502	0.29 421	0.24 490	0.45 426	0.45 502	0.41 541	0.44 492	0.34 433	0.29 481	0.64 540	0.21 386	0.09 375	0.07 361	0.09 333	0.07 216	0.09 337	0.09 374

IPLGR_C	0.21 326	0.22 535	0.60 515	0.23 396	0.15 424	0.24 328	0.20 384	0.35 309	0.29 306	0.31 396	0.32 341	0.22 277	0.15 242	0.25 279	0.20 359	0.08 280	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.08 257	0.08 310

GMOStereo	0.18 245	0.14 384	0.30 222	0.22 340	0.12 236	0.20 226	0.27 526	0.26 168	0.28 287	0.31 396	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.05 34

error version	0.18 245	0.14 384	0.30 222	0.22 340	0.12 236	0.20 226	0.27 526	0.26 168	0.28 287	0.31 396	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.05 34

test-v	0.18 245	0.14 384	0.30 222	0.22 340	0.12 236	0.20 226	0.27 526	0.26 168	0.28 287	0.31 396	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.05 34

ACRE	0.21 326	0.20 507	0.62 526	0.23 396	0.15 424	0.24 328	0.20 384	0.35 309	0.28 287	0.31 396	0.32 341	0.22 277	0.15 242	0.25 279	0.20 359	0.08 280	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.08 257	0.08 310

GwcNet-ADL	0.22 361	0.14 384	0.58 507	0.24 450	0.13 316	0.22 285	0.23 468	0.49 469	0.40 447	0.27 305	0.29 304	0.30 397	0.20 342	0.26 297	0.23 427	0.09 375	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.09 337	0.09 374

GANet-ADL	0.21 326	0.12 270	0.45 423	0.23 396	0.14 364	0.29 421	0.19 331	0.46 437	0.35 381	0.25 285	0.32 341	0.32 417	0.19 333	0.24 249	0.20 359	0.10 426	0.07 361	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.10 431

PFNet+	0.20 305	0.10 132	0.37 312	0.21 271	0.12 236	0.17 122	0.19 331	0.29 221	0.34 365	0.33 431	0.32 341	0.24 312	0.16 262	0.32 380	0.17 282	0.10 426	0.07 361	0.11 467	0.10 445	0.08 257	0.12 492

test-2	0.18 245	0.14 384	0.30 222	0.22 340	0.12 236	0.20 226	0.27 526	0.26 168	0.28 287	0.31 396	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.08 257	0.05 34

LMCR-Stereo	0.26 454	0.18 478	0.49 455	0.28 572	0.14 364	0.36 512	0.23 468	0.54 536	0.34 365	0.39 522	0.40 443	0.29 381	0.29 481	0.37 412	0.27 468	0.11 465	0.07 361	0.09 333	0.07 216	0.13 506	0.09 374

rafts_anoy	0.18 245	0.15 419	0.35 283	0.22 340	0.14 364	0.19 184	0.17 238	0.32 263	0.30 319	0.23 261	0.25 271	0.20 254	0.16 262	0.22 223	0.19 338	0.08 280	0.07 361	0.10 411	0.12 523	0.09 337	0.08 310

TANstereo	0.15 188	0.09 77	0.28 198	0.16 20	0.08 23	0.25 346	0.14 97	0.23 112	0.28 287	0.24 275	0.30 317	0.16 205	0.12 142	0.17 107	0.13 160	0.08 280	0.07 361	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

sAnonymous2	0.20 305	0.21 521	0.58 507	0.24 450	0.17 480	0.22 285	0.19 331	0.34 286	0.28 287	0.17 209	0.19 193	0.17 216	0.16 262	0.17 107	0.14 197	0.10 426	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.23 607	0.17 565

CroCo_RVC	0.20 305	0.21 521	0.58 507	0.24 450	0.17 480	0.22 285	0.19 331	0.34 286	0.28 287	0.17 209	0.19 193	0.17 216	0.16 262	0.17 107	0.14 197	0.10 426	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.23 607	0.17 565

222	0.41 575	0.10 132	0.29 212	0.19 143	0.11 169	0.36 512	0.20 384	0.57 572	0.39 429	0.35 468	0.44 492	0.30 397	0.27 449	0.55 485	3.56 684	0.11 465	0.07 361	0.08 240	0.08 298	0.09 337	0.09 374

xxxx	0.34 534	0.10 132	0.29 212	0.19 143	0.11 169	0.37 518	0.20 384	0.58 581	0.38 419	0.29 346	0.42 468	0.38 466	0.24 398	0.46 443	2.20 677	0.11 465	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.09 374

test_xeample	0.34 534	0.10 132	0.29 212	0.19 143	0.11 169	0.33 479	0.23 468	0.55 546	0.38 419	0.32 418	0.45 504	0.29 381	0.26 430	0.57 500	2.24 679	0.10 426	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.09 374

SFCPSM	0.22 361	0.10 132	0.51 476	0.21 271	0.14 364	0.34 492	0.22 442	0.55 546	0.39 429	0.29 346	0.32 341	0.23 298	0.21 350	0.27 317	0.19 338	0.09 375	0.07 361	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.08 310

MMNet	0.27 462	0.14 384	0.49 455	0.24 450	0.17 480	0.47 577	0.22 442	0.45 426	0.51 555	0.39 522	0.41 451	0.36 452	0.33 522	0.39 419	0.34 518	0.08 280	0.07 361	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.08 310

UNet	0.28 482	0.14 384	0.69 550	0.23 396	0.20 548	0.44 563	0.22 442	0.50 479	0.40 447	0.34 451	0.39 432	0.43 513	0.33 522	0.40 426	0.31 501	0.09 375	0.07 361	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.08 310

ACVNet	0.23 378	0.13 337	0.35 283	0.18 88	0.15 424	0.27 379	0.23 468	0.39 356	0.44 490	0.28 317	0.41 451	0.38 466	0.26 430	0.27 317	0.32 506	0.08 280	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.10 405	0.07 232

acv_ft	0.25 437	0.13 337	0.40 355	0.23 396	0.19 529	0.34 492	0.21 415	0.45 426	0.44 490	0.38 507	0.41 451	0.38 466	0.27 449	0.27 317	0.35 522	0.08 280	0.07 361	0.08 240	0.07 216	0.11 453	0.07 232

GANet-RSSM	0.24 409	0.14 384	0.36 303	0.21 271	0.14 364	0.27 379	0.21 415	0.45 426	0.33 355	0.29 346	0.39 432	0.39 478	0.28 466	0.58 507	0.23 427	0.11 465	0.07 361	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.09 374

PSMNet-RSSM	0.24 409	0.15 419	0.36 303	0.21 271	0.14 364	0.25 346	0.20 384	0.48 459	0.37 405	0.30 378	0.44 492	0.38 466	0.26 430	0.52 470	0.22 406	0.12 504	0.07 361	0.11 467	0.13 551	0.10 405	0.09 374

GwcNet-RSSM	0.26 454	0.17 464	0.46 431	0.21 271	0.13 316	0.28 399	0.23 468	0.44 416	0.42 467	0.31 396	0.45 504	0.40 493	0.26 430	0.55 485	0.28 473	0.11 465	0.07 361	0.09 333	0.10 445	0.09 337	0.08 310

CFNet-ft	0.24 409	0.15 419	0.35 283	0.18 88	0.15 424	0.30 439	0.21 415	0.39 356	0.36 394	0.28 317	0.40 443	0.43 513	0.25 419	0.47 447	0.24 438	0.12 504	0.07 361	0.12 505	0.11 484	0.12 490	0.09 374

SuperB	0.49 603	0.28 574	2.23 665	0.23 396	0.15 424	0.41 545	0.32 573	0.47 446	0.82 632	0.43 557	0.50 533	0.33 424	0.45 584	0.68 556	1.08 642	0.10 426	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.98 675	0.14 531

RASNet	0.28 482	0.14 384	0.44 411	0.22 340	0.18 502	0.32 467	0.19 331	0.48 459	0.38 419	0.29 346	0.43 481	0.47 539	0.37 548	0.79 596	0.36 528	0.09 375	0.07 361	0.07 146	0.09 401	0.07 176	0.07 232

HSM-Net_RVC	0.27 462	0.11 212	0.42 388	0.19 143	0.11 169	0.34 492	0.20 384	0.62 608	0.43 475	0.40 532	0.43 481	0.50 559	0.26 430	0.76 586	0.22 406	0.08 280	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.08 257	0.08 310
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 462	0.20 507	0.44 411	0.22 340	0.14 364	0.33 479	0.14 97	0.51 496	0.45 502	0.30 378	0.40 443	0.38 466	0.27 449	0.76 586	0.25 448	0.09 375	0.07 361	0.11 467	0.11 484	0.11 453	0.08 310

CFNet_RVC	0.24 409	0.15 419	0.35 283	0.18 88	0.15 424	0.30 439	0.21 415	0.39 356	0.36 394	0.28 317	0.40 443	0.43 513	0.25 419	0.47 447	0.24 438	0.12 504	0.07 361	0.12 505	0.11 484	0.12 490	0.09 374

AANet_RVC	0.31 507	0.22 535	0.50 466	0.23 396	0.14 364	0.30 439	0.24 490	0.47 446	0.54 573	0.38 507	0.60 581	0.43 513	0.29 481	0.87 613	0.40 546	0.11 465	0.07 361	0.07 146	0.07 216	0.09 337	0.09 374

DISCO	0.32 516	0.13 337	0.51 476	0.25 489	0.16 456	0.48 583	0.25 507	0.50 479	0.57 585	0.37 492	0.45 504	0.62 603	0.36 539	0.64 540	0.49 577	0.09 375	0.07 361	0.09 333	0.08 298	0.12 490	0.11 468

WQFJX	0.18 245	0.10 132	0.17 60	0.22 340	0.18 502	0.25 346	0.18 284	0.53 527	0.45 502	0.17 209	0.16 146	0.14 164	0.16 262	0.23 233	0.18 305	0.07 122	0.08 449	0.07 146	0.06 143	0.08 257	0.07 232

IGEV-RUCA	0.21 326	0.08 31	0.23 136	0.19 143	0.19 529	0.28 399	0.24 490	0.23 112	0.21 175	0.20 237	0.23 247	0.28 370	0.49 600	0.26 297	0.18 305	0.09 375	0.08 449	0.18 593	0.13 551	0.17 563	0.17 565

rvit_stereo_0081_aga	0.16 203	0.14 384	0.28 198	0.21 271	0.13 316	0.19 184	0.17 238	0.23 112	0.24 233	0.17 209	0.21 225	0.19 244	0.13 187	0.19 158	0.14 197	0.11 465	0.08 449	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.07 232

rvit_stereo_0081	0.16 203	0.11 212	0.24 146	0.21 271	0.12 236	0.16 88	0.17 238	0.22 89	0.33 355	0.16 190	0.18 184	0.18 228	0.14 223	0.20 178	0.16 253	0.11 465	0.08 449	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.07 232

ITSA-stereo	0.25 437	0.15 419	0.33 262	0.23 396	0.11 169	0.27 379	0.18 284	0.56 562	0.59 589	0.31 396	0.32 341	0.33 424	0.28 466	0.49 455	0.30 493	0.11 465	0.08 449	0.11 467	0.10 445	0.11 453	0.13 509

rvit_stereo_0082	0.16 203	0.11 212	0.24 146	0.21 271	0.12 236	0.16 88	0.17 238	0.22 89	0.33 355	0.16 190	0.18 184	0.18 228	0.14 223	0.20 178	0.16 253	0.11 465	0.08 449	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.07 232

rvit_stereo_0080	0.15 188	0.13 337	0.25 160	0.19 143	0.13 316	0.15 49	0.20 384	0.28 205	0.24 233	0.15 161	0.17 164	0.19 244	0.13 187	0.19 158	0.15 226	0.11 465	0.08 449	0.08 240	0.08 298	0.10 405	0.07 232

AE-Stereo	0.17 221	0.11 212	0.31 237	0.24 450	0.14 364	0.23 307	0.18 284	0.34 286	0.29 306	0.15 161	0.25 271	0.21 266	0.13 187	0.20 178	0.14 197	0.07 122	0.08 449	0.09 333	0.10 445	0.07 176	0.06 137

1111x	0.32 516	0.11 212	0.40 355	0.22 340	0.11 169	0.32 467	0.26 520	0.59 587	0.43 475	0.31 396	0.41 451	0.39 478	0.28 466	0.76 586	1.37 660	0.09 375	0.08 449	0.09 333	0.10 445	0.09 337	0.08 310

whm_eth	0.15 188	0.13 337	0.25 160	0.19 143	0.13 316	0.15 49	0.20 384	0.28 205	0.24 233	0.15 161	0.17 164	0.19 244	0.13 187	0.19 158	0.15 226	0.11 465	0.08 449	0.08 240	0.08 298	0.10 405	0.07 232

CFNet_ucs	0.24 409	0.13 337	0.50 466	0.20 217	0.15 424	0.28 399	0.17 238	0.49 469	0.45 502	0.32 418	0.42 468	0.39 478	0.22 366	0.31 373	0.21 386	0.11 465	0.08 449	0.12 505	0.09 401	0.12 490	0.11 468

CBFPSM	0.27 462	0.16 445	0.67 544	0.20 217	0.14 364	0.38 526	0.25 507	0.40 368	0.36 394	0.33 431	0.36 395	0.56 584	0.38 552	0.32 380	0.38 531	0.08 280	0.08 449	0.07 146	0.08 298	0.09 337	0.11 468

gwcnet-sp	0.24 409	0.13 337	0.63 529	0.22 340	0.14 364	0.34 492	0.22 442	0.44 416	0.39 429	0.35 468	0.34 374	0.27 354	0.27 449	0.35 403	0.25 448	0.09 375	0.08 449	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.09 374

scenet	0.24 409	0.13 337	0.63 529	0.22 340	0.14 364	0.34 492	0.22 442	0.44 416	0.39 429	0.35 468	0.34 374	0.27 354	0.27 449	0.35 403	0.25 448	0.09 375	0.08 449	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.09 374

CASS	0.21 326	0.15 419	0.32 245	0.26 523	0.11 169	0.28 399	0.19 331	0.39 356	0.30 319	0.32 418	0.34 374	0.25 322	0.24 398	0.25 279	0.20 359	0.13 523	0.08 449	0.11 467	0.09 401	0.11 453	0.11 468
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.24 409	0.13 337	0.63 529	0.22 340	0.14 364	0.34 492	0.22 442	0.44 416	0.39 429	0.35 468	0.34 374	0.27 354	0.27 449	0.35 403	0.25 448	0.09 375	0.08 449	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.09 374

psmg	0.23 378	0.12 270	0.28 198	0.21 271	0.14 364	0.35 507	0.23 468	0.51 496	0.34 365	0.35 468	0.38 419	0.38 466	0.24 398	0.26 297	0.21 386	0.10 426	0.08 449	0.10 411	0.10 445	0.09 337	0.08 310

CSP-Net	0.27 462	0.15 419	0.30 222	0.21 271	0.14 364	0.44 563	0.24 490	0.50 479	0.40 447	0.41 541	0.43 481	0.42 509	0.26 430	0.66 551	0.28 473	0.12 504	0.08 449	0.08 240	0.08 298	0.10 405	0.09 374

AACVNet	0.26 454	0.16 445	0.37 312	0.22 340	0.14 364	0.29 421	0.19 331	0.41 380	0.31 332	0.38 507	0.42 468	0.43 513	0.28 466	0.73 572	0.25 448	0.11 465	0.08 449	0.11 467	0.09 401	0.13 506	0.11 468

ADLNet2	0.30 500	0.17 464	0.72 561	0.23 396	0.17 480	0.36 512	0.24 490	0.52 515	0.51 555	0.32 418	0.38 419	0.45 529	0.30 495	0.69 558	0.35 522	0.10 426	0.08 449	0.09 333	0.09 401	0.12 490	0.10 431

RAFT	0.21 326	0.17 464	0.32 245	0.24 450	0.12 236	0.25 346	0.27 526	0.35 309	0.28 287	0.33 431	0.33 364	0.38 466	0.22 366	0.29 350	0.17 282	0.08 280	0.08 449	0.11 467	0.10 445	0.10 405	0.06 137

GEStereo_RVC	0.27 462	0.20 507	0.44 411	0.27 551	0.16 456	0.33 479	0.25 507	0.56 562	0.54 573	0.34 451	0.38 419	0.34 433	0.25 419	0.51 464	0.28 473	0.12 504	0.08 449	0.09 333	0.08 298	0.11 453	0.11 468

ADLNet	0.28 482	0.15 419	0.42 388	0.23 396	0.19 529	0.34 492	0.23 468	0.53 527	0.43 475	0.42 551	0.41 451	0.44 524	0.27 449	0.55 485	0.35 522	0.11 465	0.08 449	0.11 467	0.11 484	0.11 453	0.12 492

GES	0.22 361	0.12 270	0.42 388	0.20 217	0.14 364	0.27 379	0.19 331	0.49 469	0.33 355	0.30 378	0.36 395	0.25 322	0.23 380	0.29 350	0.22 406	0.10 426	0.08 449	0.08 240	0.07 216	0.10 405	0.11 468

HCRNet	0.24 409	0.25 553	0.33 262	0.34 606	0.16 456	0.27 379	0.18 284	0.43 408	0.35 381	0.30 378	0.35 385	0.32 417	0.22 366	0.44 437	0.20 359	0.13 523	0.08 449	0.13 526	0.11 484	0.10 405	0.09 374

DMCA	0.22 361	0.14 384	0.36 303	0.22 340	0.14 364	0.27 379	0.20 384	0.43 408	0.38 419	0.31 396	0.32 341	0.33 424	0.24 398	0.24 249	0.28 473	0.11 465	0.08 449	0.10 411	0.08 298	0.10 405	0.11 468

ADCRef	0.38 561	0.24 548	0.88 600	0.26 523	0.21 556	0.49 588	0.27 526	0.52 515	0.48 534	0.50 586	0.58 573	0.35 447	0.47 593	0.48 450	1.29 659	0.09 375	0.08 449	0.12 505	0.12 523	0.11 453	0.11 468

ADCP+	0.45 592	0.24 548	1.15 634	0.25 489	0.22 572	0.56 604	0.39 610	0.54 536	0.51 555	0.44 564	0.51 539	0.46 537	0.52 607	0.56 496	1.89 673	0.10 426	0.08 449	0.11 467	0.10 445	0.14 524	0.13 509

RYNet	0.37 554	0.18 478	0.59 513	0.25 489	0.28 612	0.61 615	0.32 573	0.59 587	0.59 589	0.41 541	0.38 419	0.57 589	0.39 558	0.87 613	0.53 588	0.11 465	0.08 449	0.12 505	0.11 484	0.18 577	0.18 578

TDLM	0.30 500	0.21 521	0.38 331	0.28 572	0.15 424	0.33 479	0.32 573	0.52 515	0.47 525	0.38 507	0.43 481	0.39 478	0.29 481	0.91 622	0.28 473	0.14 548	0.08 449	0.13 526	0.11 484	0.12 490	0.10 431

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 462	0.21 521	0.59 513	0.25 489	0.18 502	0.29 421	0.22 442	0.50 479	0.40 447	0.38 507	0.41 451	0.43 513	0.27 449	0.43 433	0.29 485	0.11 465	0.08 449	0.10 411	0.10 445	0.10 405	0.11 468
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.24 409	0.16 445	0.34 273	0.18 88	0.15 424	0.33 479	0.16 192	0.46 437	0.35 381	0.29 346	0.35 385	0.39 478	0.25 419	0.34 394	0.22 406	0.13 523	0.08 449	0.13 526	0.14 565	0.13 506	0.12 492

NVstereo2D	0.31 507	0.16 445	0.54 489	0.24 450	0.22 572	0.42 552	0.28 542	0.58 581	0.56 582	0.28 317	0.38 419	0.40 493	0.30 495	0.71 564	0.28 473	0.13 523	0.08 449	0.13 526	0.10 445	0.19 585	0.16 552

DRN-Test	0.33 525	0.17 464	0.61 518	0.27 551	0.19 529	0.46 571	0.29 549	0.65 617	0.51 555	0.47 579	0.46 514	0.44 524	0.34 531	0.62 532	0.41 554	0.12 504	0.08 449	0.13 526	0.12 523	0.12 490	0.10 431

LE_ROB	1.76 673	0.20 507	2.68 673	0.48 639	0.52 650	0.78 637	0.96 672	0.84 652	6.61 690	7.40 693	2.08 675	2.08 668	4.83 686	1.27 655	3.79 685	0.10 426	0.08 449	0.12 505	0.11 484	0.11 453	0.10 431

WQFJA1	0.18 245	0.10 132	0.16 43	0.22 340	0.18 502	0.25 346	0.19 331	0.51 496	0.51 555	0.15 161	0.17 164	0.15 184	0.16 262	0.20 178	0.20 359	0.07 122	0.09 484	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

WQFJX1	0.18 245	0.10 132	0.16 43	0.23 396	0.17 480	0.24 328	0.19 331	0.58 581	0.52 564	0.16 190	0.16 146	0.14 164	0.15 242	0.26 297	0.17 282	0.08 280	0.09 484	0.08 240	0.07 216	0.08 257	0.06 137

NLMM1	0.19 288	0.12 270	0.16 43	0.23 396	0.18 502	0.24 328	0.20 384	0.59 587	0.65 605	0.18 227	0.17 164	0.13 132	0.14 223	0.25 279	0.18 305	0.08 280	0.09 484	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

NLMM	0.18 245	0.10 132	0.16 43	0.22 340	0.18 502	0.25 346	0.19 331	0.51 496	0.51 555	0.15 161	0.17 164	0.15 184	0.16 262	0.20 178	0.20 359	0.07 122	0.09 484	0.08 240	0.07 216	0.07 176	0.06 137

NLSM1	0.17 221	0.10 132	0.17 60	0.21 271	0.18 502	0.25 346	0.17 238	0.47 446	0.40 447	0.16 190	0.21 225	0.13 132	0.15 242	0.21 203	0.18 305	0.08 280	0.09 484	0.09 333	0.08 298	0.07 176	0.06 137

NLCSM	0.19 288	0.12 270	0.18 73	0.24 450	0.19 529	0.24 328	0.21 415	0.42 394	0.40 447	0.19 233	0.18 184	0.14 164	0.16 262	0.47 447	0.19 338	0.08 280	0.09 484	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.07 232

z-mn7	0.44 589	0.40 619	1.09 627	0.25 489	0.18 502	0.61 615	0.34 586	0.56 562	0.93 648	0.43 557	0.96 635	0.53 574	0.39 558	0.94 627	0.59 596	0.10 426	0.09 484	0.10 411	0.10 445	0.14 524	0.13 509

S2M2_L	0.13 113	0.11 212	0.20 96	0.16 20	0.12 236	0.12 16	0.07 1	0.18 30	0.20 155	0.12 80	0.15 127	0.14 164	0.12 142	0.15 65	0.14 197	0.13 523	0.09 484	0.09 333	0.10 445	0.11 453	0.09 374
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.25 437	0.16 445	0.47 439	0.22 340	0.14 364	0.25 346	0.18 284	0.46 437	0.35 381	0.33 431	0.37 404	0.40 493	0.22 366	0.60 517	0.30 493	0.10 426	0.09 484	0.10 411	0.08 298	0.09 337	0.09 374

DDVS	0.25 437	0.15 419	0.39 347	0.24 450	0.17 480	0.34 492	0.21 415	0.41 380	0.30 319	0.33 431	0.41 451	0.48 545	0.21 350	0.52 470	0.27 468	0.11 465	0.09 484	0.11 467	0.09 401	0.13 506	0.14 531

ACV-stereo	0.29 493	0.18 478	0.79 575	0.23 396	0.16 456	0.47 577	0.19 331	0.36 328	0.34 365	0.29 346	0.33 364	0.67 619	0.42 576	0.54 483	0.30 493	0.10 426	0.09 484	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.11 468

DualNet (step1)	0.28 482	0.19 494	0.50 466	0.18 88	0.16 456	0.34 492	0.20 384	0.51 496	0.38 419	0.37 492	0.34 374	0.37 458	0.30 495	0.39 419	0.23 427	0.23 615	0.09 484	0.28 627	0.24 622	0.18 577	0.16 552

test_sample7	0.25 437	0.15 419	0.35 283	0.20 217	0.14 364	0.28 399	0.21 415	0.51 496	0.38 419	0.37 492	0.34 374	0.37 458	0.30 495	0.39 419	0.23 427	0.14 548	0.09 484	0.13 526	0.12 523	0.13 506	0.12 492

iinet-f	0.30 500	0.18 478	1.03 622	0.20 217	0.15 424	0.44 563	0.22 442	0.45 426	0.37 405	0.35 468	0.44 492	0.41 500	0.34 531	0.34 394	0.40 546	0.10 426	0.09 484	0.08 240	0.08 298	0.13 506	0.11 468

ToySt	0.24 409	0.16 445	0.48 449	0.21 271	0.13 316	0.29 421	0.29 549	0.39 356	0.39 429	0.27 305	0.35 385	0.39 478	0.31 512	0.31 373	0.29 485	0.08 280	0.09 484	0.10 411	0.11 484	0.11 453	0.10 431

Wz-Net-MNSev	0.36 544	0.26 564	0.79 575	0.26 523	0.21 556	0.59 611	0.38 605	0.55 546	0.56 582	0.48 583	0.54 557	0.53 574	0.36 539	0.60 517	0.44 563	0.11 465	0.09 484	0.11 467	0.11 484	0.15 538	0.13 509

GLC_STEREO	0.15 188	0.10 132	0.24 146	0.21 271	0.09 54	0.17 122	0.15 145	0.23 112	0.27 270	0.17 209	0.20 210	0.17 216	0.11 108	0.23 233	0.16 253	0.07 122	0.09 484	0.09 333	0.08 298	0.07 176	0.06 137

AASNet	0.27 462	0.19 494	0.49 455	0.26 523	0.17 480	0.34 492	0.20 384	0.62 608	0.48 534	0.35 468	0.40 443	0.32 417	0.25 419	0.28 331	0.34 518	0.11 465	0.09 484	0.10 411	0.08 298	0.13 506	0.11 468

PSMNet-ADL	0.25 437	0.15 419	0.32 245	0.26 523	0.14 364	0.31 455	0.22 442	0.44 416	0.36 394	0.27 305	0.33 364	0.41 500	0.28 466	0.61 524	0.29 485	0.11 465	0.09 484	0.09 333	0.11 484	0.10 405	0.10 431

ICVP	0.23 378	0.13 337	0.44 411	0.26 523	0.14 364	0.29 421	0.25 507	0.45 426	0.33 355	0.29 346	0.43 481	0.35 447	0.25 419	0.26 297	0.23 427	0.12 504	0.09 484	0.09 333	0.08 298	0.09 337	0.10 431
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
delet	0.27 462	0.14 384	0.40 355	0.23 396	0.19 529	0.41 545	0.29 549	0.49 469	0.48 534	0.33 431	0.41 451	0.37 458	0.30 495	0.48 450	0.34 518	0.09 375	0.09 484	0.11 467	0.12 523	0.08 257	0.08 310

UPFNet	0.25 437	0.12 270	0.38 331	0.24 450	0.19 529	0.37 518	0.28 542	0.48 459	0.38 419	0.34 451	0.37 404	0.37 458	0.28 466	0.39 419	0.33 513	0.10 426	0.09 484	0.10 411	0.10 445	0.10 405	0.08 310

aanetorigin	0.39 566	0.29 581	1.09 627	0.24 450	0.19 529	0.28 399	0.37 599	0.33 278	0.47 525	0.94 646	0.82 623	0.52 569	0.54 608	0.49 455	0.50 583	0.11 465	0.09 484	0.10 411	0.10 445	0.16 546	0.15 543

EDNetEfficientorigin	7.51 688	0.52 641	140.47 716	0.25 489	0.17 480	0.42 552	0.29 549	0.47 446	1.03 652	1.28 661	1.02 639	0.83 634	0.84 647	0.75 581	0.99 637	0.10 426	0.09 484	0.12 505	0.10 445	0.21 597	0.22 611

EDNetEfficient	0.63 628	0.37 613	2.40 669	0.26 523	0.25 601	0.38 526	0.49 638	0.41 380	1.06 655	1.38 664	0.87 630	0.62 603	0.95 652	0.65 547	1.65 665	0.11 465	0.09 484	0.10 411	0.11 484	0.19 585	0.17 565

ac_64	0.27 462	0.13 337	0.41 378	0.24 450	0.17 480	0.36 512	0.22 442	0.46 437	0.33 355	0.35 468	0.36 395	0.52 569	0.30 495	0.62 532	0.32 506	0.11 465	0.09 484	0.10 411	0.10 445	0.09 337	0.08 310

ADCL	0.47 597	0.22 535	1.00 617	0.27 551	0.19 529	0.74 630	0.64 651	0.54 536	0.69 615	0.56 608	0.71 608	0.55 580	0.60 619	0.60 517	1.43 661	0.11 465	0.09 484	0.13 526	0.13 551	0.14 524	0.14 531

CVANet_RVC	0.30 500	0.19 494	0.41 378	0.26 523	0.16 456	0.33 479	0.26 520	0.52 515	0.47 525	0.40 532	0.46 514	0.43 513	0.31 512	0.89 618	0.26 462	0.14 548	0.09 484	0.14 553	0.13 551	0.14 524	0.10 431

StereoDRNet	0.32 516	0.22 535	0.61 518	0.27 551	0.21 556	0.42 552	0.30 560	0.61 600	0.48 534	0.46 572	0.39 432	0.48 545	0.30 495	0.57 500	0.40 546	0.11 465	0.09 484	0.12 505	0.11 484	0.12 490	0.10 431

PWC_ROB	0.38 561	0.29 581	0.69 550	0.25 489	0.20 548	0.38 526	0.19 331	0.58 581	0.67 610	0.57 610	0.85 626	0.51 563	0.40 563	0.71 564	0.52 586	0.13 523	0.09 484	0.14 553	0.10 445	0.17 563	0.14 531

Selective-IGEV-i16pc	0.33 525	0.10 132	1.71 660	0.21 271	0.14 364	0.74 630	0.31 565	0.42 394	0.41 459	0.21 248	0.32 341	0.26 344	0.14 223	0.71 564	0.19 338	0.14 548	0.10 514	0.08 240	0.09 401	0.11 453	0.11 468

Selective-IGEV-i16pb	0.39 566	0.12 270	2.18 664	0.21 271	0.15 424	0.68 624	0.32 573	0.56 562	0.57 585	0.25 285	0.44 492	0.33 424	0.21 350	0.80 600	0.25 448	0.14 548	0.10 514	0.09 333	0.10 445	0.12 490	0.13 509

zh-mn7	0.46 594	0.45 627	1.48 651	0.25 489	0.19 529	0.44 563	0.29 549	0.56 562	0.82 632	0.65 622	0.96 635	0.49 551	0.38 552	0.88 616	0.63 606	0.12 504	0.10 514	0.11 467	0.11 484	0.13 506	0.14 531

w-ln-seven-2	0.36 544	0.29 581	1.06 624	0.27 551	0.18 502	0.37 518	0.30 560	0.50 479	0.54 573	0.45 568	0.55 561	0.45 529	0.41 567	0.62 532	0.49 577	0.10 426	0.10 514	0.12 505	0.11 484	0.14 524	0.11 468

w-ln-seven	0.42 578	0.30 588	1.18 635	0.26 523	0.22 572	0.58 608	0.31 565	0.62 608	0.81 631	0.58 611	0.61 588	0.53 574	0.36 539	0.57 500	0.65 610	0.11 465	0.10 514	0.13 526	0.12 523	0.15 538	0.13 509

rvit_stereo_0083	0.16 203	0.12 270	0.26 169	0.21 271	0.13 316	0.17 122	0.17 238	0.22 89	0.34 365	0.16 190	0.21 225	0.19 244	0.16 262	0.21 203	0.16 253	0.11 465	0.10 514	0.10 411	0.08 298	0.09 337	0.07 232

DCVSM-stereo	0.24 409	0.13 337	0.52 482	0.20 217	0.14 364	0.26 369	0.13 63	0.34 286	0.34 365	0.41 541	0.33 364	0.47 539	0.29 481	0.30 366	0.22 406	0.10 426	0.10 514	0.11 467	0.10 445	0.12 490	0.15 543

CAS++	0.16 203	0.12 270	0.27 181	0.18 88	0.12 236	0.17 122	0.15 145	0.42 394	0.24 233	0.19 233	0.18 184	0.13 132	0.10 71	0.21 203	0.12 105	0.12 504	0.10 514	0.11 467	0.08 298	0.10 405	0.09 374
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GASNet	0.36 544	0.46 628	0.88 600	0.34 606	0.23 585	0.35 507	0.22 442	0.60 596	0.53 569	0.40 532	0.37 404	0.45 529	0.30 495	0.79 596	0.35 522	0.15 563	0.10 514	0.14 553	0.14 565	0.22 604	0.12 492

CRFU-Net	0.28 482	0.14 384	0.45 423	0.25 489	0.15 424	0.45 569	0.23 468	0.50 479	0.30 319	0.43 557	0.41 451	0.48 545	0.46 590	0.43 433	0.29 485	0.11 465	0.10 514	0.09 333	0.08 298	0.10 405	0.10 431

NINENet	0.25 437	0.15 419	0.37 312	0.23 396	0.16 456	0.43 561	0.17 238	0.60 596	0.46 520	0.32 418	0.37 404	0.32 417	0.20 342	0.42 431	0.21 386	0.10 426	0.10 514	0.12 505	0.08 298	0.11 453	0.10 431

WZ-Net	0.52 615	0.38 617	1.90 661	0.30 586	0.24 593	0.57 607	0.48 636	0.62 608	0.78 628	0.50 586	0.71 608	0.68 623	0.54 608	0.98 635	0.84 626	0.13 523	0.10 514	0.11 467	0.12 523	0.19 585	0.20 597

SACVNet	0.30 500	0.20 507	0.41 378	0.25 489	0.18 502	0.34 492	0.25 507	0.52 515	0.40 447	0.41 541	0.44 492	0.46 537	0.32 519	0.71 564	0.25 448	0.13 523	0.10 514	0.12 505	0.12 523	0.16 546	0.17 565

RALCasStereoNet	0.18 245	0.15 419	0.33 262	0.21 271	0.14 364	0.21 257	0.18 284	0.31 251	0.25 247	0.21 248	0.29 304	0.22 277	0.15 242	0.27 317	0.17 282	0.08 280	0.10 514	0.07 146	0.06 143	0.09 337	0.09 374

RAFT + AFF	0.27 462	0.23 544	0.50 466	0.25 489	0.17 480	0.30 439	0.33 584	0.52 515	0.40 447	0.28 317	0.30 317	0.30 397	0.31 512	0.62 532	0.24 438	0.09 375	0.10 514	0.11 467	0.10 445	0.11 453	0.11 468

HGLStereo	0.27 462	0.14 384	0.46 431	0.24 450	0.21 556	0.33 479	0.23 468	0.50 479	0.42 467	0.35 468	0.48 528	0.41 500	0.33 522	0.45 440	0.33 513	0.11 465	0.10 514	0.09 333	0.09 401	0.10 405	0.12 492

hitnet-ft	0.29 493	0.17 464	0.40 355	0.19 143	0.14 364	0.39 535	0.23 468	0.44 416	0.41 459	0.36 484	0.46 514	0.53 574	0.34 531	0.76 586	0.32 506	0.14 548	0.10 514	0.13 526	0.10 445	0.15 538	0.13 509

DSFCA	0.27 462	0.13 337	0.36 303	0.20 217	0.17 480	0.38 526	0.31 565	0.47 446	0.43 475	0.43 557	0.37 404	0.39 478	0.29 481	0.52 470	0.32 506	0.12 504	0.10 514	0.10 411	0.11 484	0.11 453	0.10 431

DMCA-RVC	0.27 462	0.21 521	0.61 518	0.28 572	0.17 480	0.29 421	0.21 415	0.42 394	0.35 381	0.40 532	0.37 404	0.39 478	0.36 539	0.43 433	0.30 493	0.13 523	0.10 514	0.15 568	0.11 484	0.13 506	0.10 431

FADNet-RVC-Resample	0.29 493	0.25 553	0.93 608	0.26 523	0.16 456	0.32 467	0.21 415	0.47 446	0.39 429	0.35 468	0.38 419	0.33 424	0.27 449	0.53 477	0.24 438	0.10 426	0.10 514	0.14 553	0.13 551	0.13 506	0.16 552

RTSC	0.39 566	0.28 574	0.78 568	0.27 551	0.18 502	0.49 588	0.22 442	0.59 587	0.84 639	0.55 607	0.53 554	0.49 551	0.36 539	0.67 555	0.82 625	0.13 523	0.10 514	0.11 467	0.12 523	0.17 563	0.17 565

DLCB_ROB	0.28 482	0.16 445	0.34 273	0.27 551	0.16 456	0.38 526	0.25 507	0.48 459	0.43 475	0.46 572	0.46 514	0.51 563	0.33 522	0.53 477	0.33 513	0.10 426	0.10 514	0.11 467	0.11 484	0.10 405	0.09 374

ETE_ROB	0.34 534	0.26 564	0.45 423	0.29 575	0.18 502	0.40 541	0.37 599	0.57 572	0.47 525	0.50 586	0.50 533	0.62 603	0.36 539	0.55 485	0.38 531	0.13 523	0.10 514	0.14 553	0.12 523	0.16 546	0.16 552

PSMNet_ROB	0.33 525	0.24 548	0.54 489	0.31 592	0.21 556	0.42 552	0.43 621	0.59 587	0.47 525	0.37 492	0.44 492	0.49 551	0.31 512	0.64 540	0.43 558	0.14 548	0.10 514	0.15 568	0.14 565	0.13 506	0.11 468

AANet	0.49 603	0.42 625	1.56 654	0.22 340	0.19 529	0.39 535	0.25 507	0.52 515	0.92 645	0.92 643	0.93 633	0.84 635	0.67 631	0.59 513	0.59 596	0.15 563	0.11 538	0.13 526	0.12 523	0.18 577	0.16 552

fast-acv-ft	0.31 507	0.20 507	0.81 581	0.24 450	0.18 502	0.46 571	0.27 526	0.41 380	0.49 543	0.39 522	0.55 561	0.49 551	0.35 535	0.37 412	0.38 531	0.11 465	0.11 538	0.11 467	0.12 523	0.12 490	0.09 374

ssnet_v2	0.28 482	0.16 445	0.44 411	0.22 340	0.15 424	0.40 541	0.30 560	0.57 572	0.46 520	0.38 507	0.36 395	0.47 539	0.29 481	0.38 417	0.39 539	0.13 523	0.11 538	0.11 467	0.11 484	0.11 453	0.11 468

Wz-Net-SNSev	0.43 583	0.41 623	1.27 643	0.30 586	0.21 556	0.44 563	0.41 616	0.61 600	0.65 605	0.46 572	0.65 597	0.62 603	0.39 558	0.74 580	0.59 596	0.12 504	0.11 538	0.12 505	0.13 551	0.16 546	0.14 531

Wz-Net-LNSev	0.34 534	0.29 581	0.91 604	0.26 523	0.21 556	0.47 577	0.31 565	0.54 536	0.54 573	0.44 564	0.52 547	0.50 559	0.35 535	0.39 419	0.39 539	0.11 465	0.11 538	0.10 411	0.09 401	0.14 524	0.13 509

dad	0.28 482	0.31 595	0.44 411	0.21 271	0.14 364	0.30 439	0.20 384	0.33 278	0.49 543	0.44 564	0.44 492	0.45 529	0.21 350	0.41 428	0.26 462	0.20 610	0.11 538	0.20 605	0.11 484	0.14 524	0.10 431

Anonymous3	0.23 378	0.18 478	0.63 529	0.27 551	0.18 502	0.41 545	0.23 468	0.43 408	0.35 381	0.23 261	0.27 286	0.20 254	0.18 318	0.27 317	0.18 305	0.12 504	0.11 538	0.10 411	0.10 445	0.11 453	0.12 492

pcwnet_v2	0.32 516	0.15 419	1.26 642	0.23 396	0.18 502	0.32 467	0.18 284	0.59 587	0.60 593	0.36 484	0.45 504	0.35 447	0.29 481	0.36 408	0.25 448	0.14 548	0.11 538	0.12 505	0.11 484	0.14 524	0.15 543

sCroCo_RVC	0.18 245	0.14 384	0.49 455	0.27 551	0.18 502	0.22 285	0.17 238	0.27 183	0.23 217	0.14 141	0.22 238	0.17 216	0.14 223	0.21 203	0.15 226	0.10 426	0.11 538	0.09 333	0.09 401	0.09 337	0.09 374

GwcNet	0.35 539	0.23 544	0.88 600	0.25 489	0.24 593	0.48 583	0.27 526	0.55 546	0.57 585	0.38 507	0.52 547	0.51 563	0.32 519	0.60 517	0.41 554	0.13 523	0.11 538	0.12 505	0.11 484	0.13 506	0.14 531

AF-Net	0.37 554	0.26 564	0.56 499	0.32 598	0.23 585	0.41 545	0.29 549	0.61 600	0.64 604	0.42 551	0.68 603	0.65 614	0.49 600	0.57 500	0.44 563	0.15 563	0.11 538	0.19 601	0.14 565	0.15 538	0.13 509

RTS	0.78 644	0.48 632	4.68 679	0.34 606	0.28 612	1.12 654	0.46 628	0.62 608	1.03 652	0.73 629	0.89 631	0.60 597	0.59 617	1.61 664	1.16 651	0.14 548	0.11 538	0.15 568	0.15 574	0.21 597	0.19 585

RTSA	0.78 644	0.48 632	4.68 679	0.34 606	0.28 612	1.12 654	0.46 628	0.62 608	1.03 652	0.73 629	0.89 631	0.60 597	0.59 617	1.61 664	1.16 651	0.14 548	0.11 538	0.15 568	0.15 574	0.21 597	0.19 585

DANet	0.35 539	0.23 544	0.60 515	0.36 617	0.22 572	0.39 535	0.25 507	0.48 459	0.43 475	0.52 597	0.50 533	0.59 594	0.41 567	0.76 586	0.49 577	0.13 523	0.11 538	0.14 553	0.12 523	0.17 563	0.15 543
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DeepPruner_ROB	0.26 454	0.19 494	0.44 411	0.21 271	0.16 456	0.30 439	0.21 415	0.52 515	0.32 341	0.35 468	0.38 419	0.39 478	0.26 430	0.42 431	0.24 438	0.15 563	0.11 538	0.11 467	0.11 484	0.14 524	0.13 509

MDST_ROB	0.48 600	0.14 384	0.95 611	0.30 586	0.21 556	1.33 665	0.32 573	0.77 642	0.56 582	1.06 654	0.71 608	0.49 551	0.35 535	1.26 654	0.38 531	0.13 523	0.11 538	0.16 579	0.13 551	0.12 490	0.12 492

LALA_ROB	0.36 544	0.25 553	0.46 431	0.30 586	0.21 556	0.47 577	0.39 610	0.61 600	0.51 555	0.52 597	0.51 539	0.69 625	0.36 539	0.50 459	0.43 558	0.17 590	0.11 538	0.16 579	0.14 565	0.17 563	0.15 543

PWCDC_ROB	0.38 561	0.30 588	0.60 515	0.33 604	0.20 548	0.42 552	0.19 331	0.58 581	0.89 641	0.42 551	1.26 649	0.36 452	0.34 531	0.50 459	0.38 531	0.18 601	0.11 538	0.11 467	0.09 401	0.19 585	0.13 509

ISRNet	0.27 462	0.13 337	0.45 423	0.26 523	0.19 529	0.24 328	0.14 97	0.45 426	0.43 475	0.39 522	0.48 528	0.42 509	0.27 449	0.32 380	0.29 485	0.20 610	0.12 556	0.17 585	0.16 586	0.16 546	0.20 597

rvit_stereo_0075_2	0.24 409	0.17 464	0.50 466	0.26 523	0.22 572	0.22 285	0.15 145	0.40 368	0.35 381	0.27 305	0.37 404	0.29 381	0.20 342	0.28 331	0.19 338	0.17 590	0.12 556	0.19 601	0.12 523	0.13 506	0.13 509

StereoVision	0.22 361	0.18 478	0.37 312	0.27 551	0.17 480	0.23 307	0.22 442	0.38 344	0.31 332	0.20 237	0.51 539	0.22 277	0.16 262	0.28 331	0.18 305	0.11 465	0.12 556	0.13 526	0.13 551	0.10 405	0.07 232

psm_up	0.29 493	0.16 445	0.41 378	0.26 523	0.17 480	0.32 467	0.26 520	0.55 546	0.43 475	0.36 484	0.40 443	0.45 529	0.37 548	0.58 507	0.30 493	0.11 465	0.12 556	0.13 526	0.12 523	0.10 405	0.10 431

STTStereo	0.28 482	0.20 507	0.61 518	0.25 489	0.17 480	0.29 421	0.24 490	0.47 446	0.39 429	0.39 522	0.41 451	0.44 524	0.28 466	0.40 426	0.28 473	0.13 523	0.12 556	0.13 526	0.16 586	0.12 490	0.11 468

Nwc_Net	0.37 554	0.25 553	0.68 549	0.31 592	0.24 593	0.44 563	0.30 560	0.65 617	0.50 551	0.37 492	0.69 607	0.58 592	0.45 584	0.60 517	0.40 546	0.15 563	0.12 556	0.19 601	0.21 610	0.14 524	0.13 509

XQC	0.43 583	0.37 613	0.96 613	0.34 606	0.25 601	0.53 602	0.34 586	0.60 596	0.73 623	0.51 591	0.46 514	0.57 589	0.47 593	0.70 561	0.72 616	0.17 590	0.12 556	0.18 593	0.15 574	0.25 612	0.23 618

ADCMid	0.49 603	0.34 603	1.13 632	0.26 523	0.21 556	0.51 592	0.37 599	0.57 572	0.54 573	0.75 633	0.66 599	0.62 603	0.64 630	0.64 540	1.68 666	0.13 523	0.12 556	0.17 585	0.17 595	0.20 594	0.17 565

SANet	0.53 616	0.28 574	0.96 613	0.26 523	0.15 424	0.69 625	0.44 624	0.67 628	1.34 665	0.67 624	0.98 638	0.94 640	0.71 636	0.89 618	0.76 617	0.14 548	0.12 556	0.12 505	0.11 484	0.17 563	0.16 552

XPNet_ROB	0.33 525	0.20 507	0.43 401	0.27 551	0.18 502	0.37 518	0.31 565	0.55 546	0.50 551	0.51 591	0.53 554	0.58 592	0.37 548	0.63 538	0.45 566	0.17 590	0.12 556	0.13 526	0.12 523	0.15 538	0.14 531

PDISCO_ROB	0.43 583	0.30 588	0.67 544	0.43 632	0.36 630	0.67 622	0.32 573	0.72 637	0.76 625	0.43 557	0.53 554	0.63 611	0.40 563	0.66 551	0.47 574	0.21 612	0.12 556	0.21 607	0.19 605	0.25 612	0.20 597

DispFullNet	0.66 631	0.89 663	1.59 655	0.77 659	1.21 678	0.51 592	0.23 468	0.59 587	0.72 620	0.69 627	0.61 588	0.69 625	0.91 651	0.79 596	0.48 575	0.27 631	0.12 556	0.73 661	0.30 639	0.65 658	0.40 645

zh-sn7	0.48 600	0.51 639	1.43 650	0.29 575	0.20 548	0.47 577	0.39 610	0.57 572	0.62 599	0.52 597	0.81 621	0.52 569	0.56 612	1.05 640	0.87 629	0.12 504	0.13 568	0.13 526	0.13 551	0.17 563	0.16 552

TCMNet	0.33 525	0.23 544	0.72 561	0.29 575	0.30 621	0.40 541	0.28 542	0.50 479	0.47 525	0.37 492	0.45 504	0.40 493	0.29 481	0.60 517	0.39 539	0.14 548	0.13 568	0.15 568	0.14 565	0.17 563	0.15 543

rvit_0105_6	0.19 288	0.14 384	0.34 273	0.23 396	0.14 364	0.18 149	0.20 384	0.29 221	0.37 405	0.18 227	0.22 238	0.23 298	0.17 292	0.26 297	0.17 282	0.15 563	0.13 568	0.13 526	0.11 484	0.11 453	0.08 310

rvit_0105_5	0.21 326	0.15 419	0.38 331	0.23 396	0.13 316	0.22 285	0.24 490	0.36 328	0.39 429	0.21 248	0.23 247	0.26 344	0.19 333	0.26 297	0.19 338	0.15 563	0.13 568	0.12 505	0.12 523	0.10 405	0.09 374

rvit_0105_4	0.20 305	0.15 419	0.38 331	0.23 396	0.14 364	0.20 226	0.22 442	0.33 278	0.39 429	0.19 233	0.24 261	0.25 322	0.19 333	0.27 317	0.17 282	0.16 579	0.13 568	0.13 526	0.11 484	0.11 453	0.08 310

rvit_0105_3	0.23 378	0.17 464	0.40 355	0.25 489	0.15 424	0.24 328	0.28 542	0.38 344	0.41 459	0.25 285	0.25 271	0.28 370	0.21 350	0.28 331	0.20 359	0.15 563	0.13 568	0.14 553	0.15 574	0.10 405	0.09 374

SHD	0.42 578	0.27 571	0.81 581	0.31 592	0.25 601	0.42 552	0.22 442	0.66 623	0.94 650	0.63 618	0.60 581	0.59 594	0.47 593	0.59 513	0.58 595	0.15 563	0.13 568	0.16 579	0.16 586	0.20 594	0.22 611

GANet	0.36 544	0.22 535	0.49 455	0.29 575	0.17 480	0.41 545	0.38 605	0.57 572	0.45 502	0.46 572	0.75 614	0.55 580	0.40 563	0.94 627	0.41 554	0.13 523	0.13 568	0.13 526	0.11 484	0.14 524	0.11 468

DPSNet	0.47 597	0.24 548	0.93 608	0.27 551	0.20 548	0.75 633	0.57 645	0.84 652	0.79 629	0.47 579	0.51 539	0.60 597	0.69 634	0.87 613	0.71 615	0.16 579	0.13 568	0.12 505	0.10 445	0.25 612	0.21 606

NCCL2	0.35 539	0.26 564	0.49 455	0.36 617	0.22 572	0.41 545	0.41 616	0.53 527	0.42 467	0.47 579	0.46 514	0.61 601	0.39 558	0.55 485	0.37 529	0.16 579	0.13 568	0.21 607	0.21 610	0.16 546	0.16 552

PSMNet-RUCA	0.37 554	0.41 623	0.66 543	0.46 637	0.41 635	0.34 492	0.25 507	0.57 572	0.45 502	0.39 522	0.52 547	0.43 513	0.33 522	0.41 428	0.29 485	0.25 625	0.14 578	0.33 639	0.21 610	0.31 632	0.22 611

rvit_105_1	0.27 462	0.19 494	0.46 431	0.27 551	0.19 529	0.30 439	0.35 590	0.44 416	0.51 555	0.31 396	0.31 332	0.31 407	0.26 430	0.35 403	0.25 448	0.15 563	0.14 578	0.15 568	0.17 595	0.11 453	0.10 431

APVNet	0.36 544	0.20 507	0.70 556	0.26 523	0.22 572	0.52 601	0.35 590	0.61 600	0.44 490	0.38 507	0.52 547	0.48 545	0.38 552	0.84 609	0.46 572	0.13 523	0.14 578	0.15 568	0.16 586	0.16 546	0.15 543

Syn2CoEx	0.36 544	0.31 595	0.78 568	0.34 606	0.21 556	0.41 545	0.28 542	0.61 600	0.49 543	0.42 551	0.56 568	0.45 529	0.44 581	0.69 558	0.38 531	0.17 590	0.14 578	0.15 568	0.12 523	0.13 506	0.12 492

FAT-Stereo	0.36 544	0.18 478	0.73 565	0.26 523	0.18 502	0.33 479	0.29 549	0.60 596	0.59 589	0.46 572	0.60 581	0.60 597	0.50 602	0.61 524	0.34 518	0.13 523	0.14 578	0.13 526	0.12 523	0.14 524	0.18 578

FADNet_RVC	0.30 500	0.28 574	0.83 588	0.23 396	0.15 424	0.30 439	0.17 238	0.49 469	0.37 405	0.30 378	0.38 419	0.30 397	0.27 449	0.52 470	0.31 501	0.14 548	0.14 578	0.14 553	0.16 586	0.21 597	0.23 618

FADNet-RVC	0.31 507	0.35 605	0.78 568	0.25 489	0.20 548	0.33 479	0.20 384	0.49 469	0.40 447	0.34 451	0.39 432	0.41 500	0.29 481	0.63 538	0.31 501	0.13 523	0.14 578	0.14 553	0.15 574	0.19 585	0.19 585

G-Net	0.46 594	0.25 553	0.86 597	0.34 606	0.28 612	0.90 646	0.35 590	0.47 446	0.45 502	0.68 625	1.22 647	0.64 613	0.60 619	0.61 524	0.57 590	0.16 579	0.14 578	0.17 585	0.13 551	0.22 604	0.19 585

NCC-stereo	0.39 566	0.25 553	0.69 550	0.32 598	0.28 612	0.46 571	0.36 595	0.65 617	0.52 564	0.40 532	0.57 571	0.56 584	0.47 593	0.73 572	0.45 566	0.17 590	0.14 578	0.18 593	0.25 627	0.16 546	0.16 552

stereogan	0.37 554	0.17 464	0.65 538	0.27 551	0.22 572	0.62 617	0.26 520	0.59 587	0.63 603	0.43 557	0.60 581	0.67 619	0.42 576	0.68 556	0.35 522	0.13 523	0.14 578	0.14 553	0.12 523	0.19 585	0.17 565

edge stereo	0.39 566	0.22 535	0.81 581	0.27 551	0.22 572	0.37 518	0.24 490	0.56 562	0.54 573	0.53 603	0.60 581	0.71 628	0.50 602	0.78 594	0.40 546	0.16 579	0.14 578	0.19 601	0.14 565	0.16 546	0.17 565

Abc-Net	0.39 566	0.25 553	0.69 550	0.32 598	0.28 612	0.46 571	0.36 595	0.65 617	0.52 564	0.40 532	0.57 571	0.56 584	0.47 593	0.73 572	0.45 566	0.17 590	0.14 578	0.18 593	0.25 627	0.16 546	0.16 552
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.44 589	0.29 581	1.29 645	0.33 604	0.30 621	0.35 507	0.36 595	0.62 608	1.15 661	0.40 532	0.44 492	0.39 478	0.41 567	0.80 600	0.52 586	0.18 601	0.14 578	0.23 614	0.21 610	0.17 563	0.17 565

AnyNet_C32	0.51 611	0.40 619	1.10 631	0.29 575	0.28 612	0.59 611	0.58 646	0.54 536	0.60 593	0.62 616	0.66 599	0.54 578	0.54 608	0.78 594	1.74 670	0.15 563	0.14 578	0.15 568	0.17 595	0.20 594	0.20 597

PS-NSSS	0.32 516	0.30 588	0.46 431	0.23 396	0.17 480	0.33 479	0.24 490	0.57 572	0.41 459	0.37 492	0.52 547	0.35 447	0.30 495	0.80 600	0.30 493	0.17 590	0.14 578	0.21 607	0.15 574	0.15 538	0.13 509

SQANet	0.40 573	0.48 632	0.67 544	0.48 639	0.39 632	0.48 583	0.22 442	0.51 496	0.43 475	0.40 532	0.47 521	0.47 539	0.33 522	0.54 483	0.32 506	0.36 645	0.15 593	0.40 645	0.21 610	0.45 645	0.31 636

coex-ft	3.44 681	0.73 655	48.55 714	0.24 450	0.19 529	0.50 591	0.43 621	0.47 446	2.40 677	7.03 692	1.20 646	0.97 643	2.23 679	0.73 572	1.92 674	0.12 504	0.15 593	0.14 553	0.12 523	0.21 597	0.43 647

Wz-Net-TNSev	0.51 611	0.58 644	1.61 658	0.25 489	0.21 556	0.65 619	0.45 625	0.63 615	0.69 615	0.51 591	0.54 557	0.71 628	0.60 619	1.00 636	0.77 620	0.15 563	0.15 593	0.13 526	0.15 574	0.21 597	0.20 597

S-Stereo	0.38 561	0.20 507	1.05 623	0.27 551	0.22 572	0.38 526	0.32 573	0.55 546	0.66 607	0.39 522	0.59 576	0.49 551	0.41 567	0.75 581	0.40 546	0.12 504	0.15 593	0.13 526	0.13 551	0.16 546	0.21 606

RP	0.35 539	0.22 535	0.51 476	0.31 592	0.24 593	0.37 518	0.28 542	0.50 479	0.58 588	0.40 532	0.63 594	0.61 601	0.47 593	0.61 524	0.39 539	0.16 579	0.15 593	0.17 585	0.15 574	0.17 563	0.17 565

RGC	0.39 566	0.32 600	0.64 537	0.34 606	0.27 607	0.40 541	0.29 549	0.57 572	0.53 569	0.45 568	0.64 596	0.62 603	0.45 584	0.72 570	0.39 539	0.15 563	0.15 593	0.21 607	0.20 607	0.18 577	0.19 585

WCMA_ROB	0.51 611	0.21 521	0.65 538	0.25 489	0.21 556	0.58 608	0.32 573	0.54 536	0.55 579	0.95 648	1.40 654	1.28 654	0.81 644	0.73 572	0.62 603	0.18 601	0.15 593	0.15 568	0.15 574	0.19 585	0.19 585

YMNet	0.32 516	0.22 535	0.58 507	0.27 551	0.23 585	0.48 583	0.27 526	0.51 496	0.45 502	0.48 583	0.56 568	0.51 563	0.30 495	0.39 419	0.40 546	0.13 523	0.16 600	0.13 526	0.12 523	0.13 506	0.12 492

YMNet_1	0.32 516	0.22 535	0.58 507	0.27 551	0.23 585	0.48 583	0.27 526	0.51 496	0.45 502	0.48 583	0.56 568	0.51 563	0.30 495	0.39 419	0.40 546	0.13 523	0.16 600	0.13 526	0.12 523	0.13 506	0.12 492

FADNet	0.32 516	0.36 608	0.74 566	0.23 396	0.22 572	0.37 518	0.19 331	0.53 527	0.48 534	0.32 418	0.36 395	0.43 513	0.32 519	0.64 540	0.25 448	0.16 579	0.16 600	0.14 553	0.16 586	0.24 610	0.19 585

ADCS	0.58 622	0.40 619	1.35 648	0.29 575	0.24 593	0.55 603	0.45 625	0.67 628	0.83 636	0.76 634	0.71 608	0.68 623	0.60 619	0.76 586	2.23 678	0.16 579	0.16 600	0.16 579	0.17 595	0.22 604	0.22 611

AnyNet_C01	0.65 630	0.58 644	2.60 672	0.32 598	0.26 605	0.88 644	0.61 649	0.63 615	0.62 599	0.68 625	0.96 635	0.76 631	0.60 619	0.96 631	1.43 661	0.16 579	0.16 600	0.17 585	0.17 595	0.23 607	0.23 618

SGM_RVC	0.50 607	0.19 494	0.50 466	0.25 489	0.15 424	0.69 625	0.39 610	0.68 631	0.82 632	0.95 648	0.84 625	1.13 647	0.76 639	1.16 647	0.60 600	0.16 579	0.16 600	0.16 579	0.16 586	0.16 546	0.17 565
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.33 525	0.21 521	0.54 489	0.23 396	0.13 316	0.42 552	0.33 584	0.53 527	0.48 534	0.52 597	0.49 530	0.50 559	0.41 567	0.56 496	0.31 501	0.15 563	0.16 600	0.18 593	0.16 586	0.13 506	0.13 509
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FINET	0.34 534	0.27 571	0.80 578	0.24 450	0.24 593	0.36 512	0.34 586	0.54 536	0.72 620	0.39 522	0.47 521	0.32 417	0.30 495	0.51 464	0.32 506	0.19 607	0.17 607	0.13 526	0.12 523	0.18 577	0.16 552

psmorigin	0.50 607	0.25 553	3.03 674	0.24 450	0.19 529	0.38 526	0.22 442	0.50 479	0.44 490	0.64 620	0.68 603	0.71 628	0.51 605	0.85 610	0.45 566	0.14 548	0.17 607	0.13 526	0.14 565	0.16 546	0.21 606

FBW_ROB	0.43 583	0.26 564	0.54 489	0.31 592	0.20 548	0.51 592	0.32 573	0.70 634	0.60 593	0.59 612	0.55 561	0.65 614	0.41 567	1.40 661	0.51 585	0.13 523	0.17 607	0.21 607	0.16 586	0.17 563	0.18 578

CSAN	0.50 607	0.35 605	0.78 568	0.36 617	0.23 585	0.56 604	0.59 648	0.61 600	0.70 617	0.64 620	0.78 618	0.65 614	0.60 619	1.38 660	0.62 603	0.21 612	0.17 607	0.20 605	0.20 607	0.18 577	0.18 578

SGM-Forest	0.36 544	0.17 464	0.47 439	0.23 396	0.16 456	0.45 569	0.41 616	0.55 546	0.48 534	0.52 597	0.60 581	0.52 569	0.41 567	0.85 610	0.50 583	0.17 590	0.17 607	0.17 585	0.15 574	0.15 538	0.15 543
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.58 622	0.27 571	0.67 544	0.22 340	0.17 480	0.66 621	0.37 599	0.78 643	0.61 597	1.47 675	1.30 650	1.65 662	0.79 641	1.12 645	0.59 596	0.17 590	0.17 607	0.17 585	0.14 565	0.17 563	0.14 531
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
DStereoO	0.46 594	0.32 600	0.51 476	0.36 617	0.29 620	0.38 526	0.45 625	0.55 546	0.60 593	0.47 579	0.49 530	0.48 545	0.73 638	0.59 513	0.69 614	0.81 669	0.18 613	0.38 642	0.19 605	0.46 646	0.20 597

PVD	0.58 622	0.34 603	0.84 593	0.39 627	0.31 624	0.59 611	0.47 632	0.80 647	1.25 662	0.92 643	1.09 641	0.79 632	0.82 645	0.85 610	0.76 617	0.21 612	0.18 613	0.22 613	0.18 601	0.27 624	0.35 641

ADCPNet	0.48 600	0.29 581	1.60 656	0.27 551	0.23 585	0.70 628	0.38 605	0.53 527	0.51 555	0.51 591	0.59 576	0.67 619	0.56 612	0.60 517	1.14 647	0.15 563	0.18 613	0.14 553	0.23 620	0.19 585	0.19 585

SGM-ForestM	1.36 663	0.28 574	0.79 575	0.26 523	0.16 456	2.26 677	1.00 674	1.42 668	1.46 670	2.38 681	2.05 674	5.95 689	2.66 683	2.95 679	2.46 680	0.17 590	0.18 613	0.18 593	0.18 601	0.15 538	0.18 578

NaN_ROB	0.41 575	0.28 574	0.62 526	0.30 586	0.19 529	0.51 592	0.47 632	0.58 581	0.59 589	0.56 608	0.47 521	0.49 551	0.41 567	1.21 651	0.64 608	0.12 504	0.18 613	0.12 505	0.13 551	0.11 453	0.14 531

HBP-ISP	0.33 525	0.30 588	0.72 561	0.22 340	0.16 456	0.32 467	0.22 442	0.54 536	0.44 490	0.41 541	0.49 530	0.33 424	0.38 552	0.73 572	0.25 448	0.18 601	0.19 618	0.24 616	0.20 607	0.16 546	0.13 509

UDG	0.40 573	0.46 628	0.49 455	0.40 629	0.35 629	0.47 577	0.27 526	0.54 536	0.47 525	0.39 522	0.45 504	0.59 594	0.44 581	0.46 443	0.39 539	0.26 626	0.19 618	0.48 649	0.22 618	0.34 636	0.26 627

ccnet	0.42 578	0.31 595	0.48 449	0.27 551	0.32 625	0.60 614	0.32 573	0.65 617	0.46 520	0.53 603	0.66 599	0.56 584	0.45 584	0.72 570	0.61 601	0.26 626	0.19 618	0.24 616	0.21 610	0.26 619	0.22 611

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 544	0.36 608	0.53 486	0.34 606	0.19 529	0.51 592	0.24 490	0.55 546	0.38 419	0.41 541	0.47 521	0.47 539	0.27 449	0.73 572	0.30 493	0.36 645	0.19 618	0.27 619	0.17 595	0.26 619	0.23 618

CBMV_ROB	0.33 525	0.18 478	0.53 486	0.21 271	0.14 364	0.33 479	0.20 384	0.51 496	0.45 502	0.51 591	0.55 561	0.45 529	0.42 576	0.71 564	0.32 506	0.18 601	0.19 618	0.23 614	0.21 610	0.14 524	0.15 543

HUF	0.15 188	0.11 212	0.38 331	0.17 41	0.11 169	0.16 88	0.17 238	0.22 89	0.20 155	0.11 50	0.13 78	0.14 164	0.11 108	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.20 623	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.14 531

NOSS_ROB	0.31 507	0.20 507	0.35 283	0.24 450	0.16 456	0.32 467	0.19 331	0.52 515	0.48 534	0.33 431	0.36 395	0.42 509	0.28 466	0.93 625	0.24 438	0.19 607	0.20 623	0.24 616	0.22 618	0.17 563	0.17 565

ACVNet-4b	0.72 637	0.81 658	1.33 647	0.72 657	0.50 647	0.80 639	0.31 565	0.71 636	0.80 630	0.50 586	0.72 612	0.95 642	0.43 580	0.96 631	1.20 655	1.13 681	0.21 625	0.76 663	0.45 652	0.65 658	0.46 651

DDUNet	0.41 575	0.50 637	0.48 449	0.44 634	0.39 632	0.46 571	0.32 573	0.50 479	0.43 475	0.45 568	0.52 547	0.57 589	0.36 539	0.48 450	0.33 513	0.33 642	0.21 625	0.55 653	0.25 627	0.37 640	0.32 639

GANetREF_RVC	0.43 583	0.47 630	0.69 550	0.38 625	0.20 548	0.51 592	0.48 636	0.66 623	0.66 607	0.46 572	0.46 514	0.50 559	0.44 581	0.90 621	0.39 539	0.27 631	0.21 625	0.32 636	0.18 601	0.27 624	0.22 611
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
MSMD_ROB	0.60 626	0.33 602	0.61 518	0.30 586	0.25 601	0.86 643	0.35 590	0.55 546	0.67 610	1.10 656	1.49 659	1.76 665	0.97 655	0.88 616	0.49 577	0.23 615	0.21 625	0.27 619	0.27 635	0.25 612	0.24 623

FSD					0.24 593	0.27 379	0.27 526	0.31 251	0.29 306	0.26 297	0.27 286	0.28 370	0.27 449	0.28 331	0.26 462	0.23 615	0.22 629	0.27 619	0.26 631	0.25 612

FC-DCNN v2	0.71 636	0.30 588	0.67 544	0.32 598	0.27 607	0.84 641	0.39 610	0.84 652	0.85 640	1.44 671	1.64 665	2.09 669	1.28 666	1.06 641	0.80 624	0.24 622	0.22 629	0.27 619	0.26 631	0.26 619	0.25 625

FCDSN-DC	0.63 628	0.31 595	0.61 518	0.36 617	0.30 621	0.65 619	0.37 599	0.66 623	0.68 613	1.14 658	1.54 662	1.71 664	1.26 664	0.92 623	0.64 608	0.24 622	0.22 629	0.27 619	0.26 631	0.27 624	0.27 631
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	0.56 618	0.39 618	0.80 578	0.60 651	0.46 643	1.00 650	1.23 682	0.67 628	0.68 613	0.71 628	0.54 557	0.89 639	0.57 615	0.81 604	0.62 603	0.19 607	0.22 629	0.18 593	0.18 601	0.27 624	0.25 625

FC-DCNN	0.70 635	0.30 588	0.69 550	0.32 598	0.27 607	0.81 640	0.39 610	0.79 646	0.82 632	1.41 667	1.58 664	1.98 667	1.26 664	1.02 638	0.77 620	0.24 622	0.22 629	0.27 619	0.26 631	0.26 619	0.26 627

PA-Net	0.37 554	0.28 574	0.83 588	0.31 592	0.28 612	0.39 535	0.42 619	0.51 496	0.55 579	0.34 451	0.42 468	0.41 500	0.36 539	0.79 596	0.49 577	0.12 504	0.23 634	0.16 579	0.23 620	0.12 490	0.18 578
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.43 583	0.47 630	0.65 538	0.37 623	0.23 585	0.51 592	0.29 549	0.66 623	0.49 543	0.46 572	0.51 539	0.48 545	0.38 552	0.96 631	0.35 522	0.34 643	0.23 634	0.55 653	0.25 627	0.31 632	0.20 597

SDNR	0.42 578	0.21 521	0.82 585	0.21 271	0.18 502	1.27 662	0.17 238	0.50 479	0.49 543	0.42 551	0.81 621	0.38 466	0.27 449	1.19 648	0.38 531	0.23 615	0.24 636	0.17 585	0.13 551	0.17 563	0.20 597

LSM	1.64 672	0.40 619	2.56 671	2.02 683	17.61 700	0.51 592	0.52 640	0.61 600	0.76 625	0.82 637	1.11 643	0.63 611	0.54 608	0.75 581	0.49 577	0.16 579	0.24 636	0.18 593	0.21 610	0.25 612	2.42 687

ELAS_RVC	0.74 641	0.36 608	1.00 617	0.37 623	0.33 626	0.88 644	0.93 671	0.83 651	1.08 657	1.35 663	1.33 653	1.24 652	1.33 668	1.06 641	0.95 635	0.27 631	0.25 638	0.29 631	0.27 635	0.30 631	0.30 633
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 641	0.36 608	0.85 596	0.36 617	0.33 626	1.36 666	0.77 662	0.93 656	0.92 645	1.41 667	1.53 661	1.16 651	1.17 660	0.95 630	1.03 639	0.26 626	0.25 638	0.28 627	0.28 638	0.31 632	0.30 633
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 618	0.51 639	1.19 636	0.38 625	0.22 572	0.69 625	0.27 526	0.80 647	0.67 610	0.73 629	0.74 613	0.87 636	0.61 628	0.81 604	0.76 617	0.29 637	0.27 640	0.32 636	0.37 646	0.32 635	0.31 636

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 611	0.50 637	0.86 597	0.39 627	0.24 593	0.84 641	0.55 643	0.56 562	0.62 599	0.60 613	0.68 603	0.62 603	0.42 576	1.13 646	0.43 558	0.23 615	0.27 640	0.27 619	0.35 642	0.25 612	0.29 632

MANE	1.41 665	0.36 608	0.74 566	0.43 632	0.41 635	2.16 676	0.80 664	2.39 684	3.38 680	2.22 680	3.06 682	3.54 682	2.73 684	2.15 676	1.94 675	0.28 634	0.27 640	0.30 633	0.46 653	0.28 629	0.34 640

BEATNet-Init1	4.73 685	2.61 683	13.29 700	0.58 649	0.53 651	10.12 692	3.33 689	4.83 689	5.01 688	8.75 694	8.51 691	14.08 703	7.60 693	7.70 693	5.34 689	0.28 634	0.28 643	0.34 640	0.37 646	0.57 651	0.45 648

Anonymous_2	0.37 554	0.21 521	0.47 439	0.20 217	0.21 556	0.42 552	0.26 520	0.38 344	0.29 306	0.33 431	0.30 317	0.44 524	0.38 552	0.36 408	0.29 485	0.26 626	0.29 644	0.44 647	1.41 685	0.34 636	0.21 606

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 633	0.64 649	1.06 624	0.45 635	0.27 607	1.40 669	0.58 646	0.78 643	0.92 645	0.84 638	0.86 627	0.88 638	0.68 633	1.33 659	0.68 613	0.37 647	0.29 644	0.34 640	0.36 645	0.43 643	0.37 642

PASM	0.45 592	0.35 605	0.90 603	0.35 615	0.33 626	0.39 535	0.38 605	0.50 479	0.61 597	0.52 597	0.51 539	0.62 603	0.45 584	0.93 625	0.48 575	0.26 626	0.29 644	0.29 631	0.33 640	0.29 630	0.26 627

ACVNet_1	0.72 637	0.81 658	1.37 649	0.72 657	0.53 651	0.77 634	0.42 619	0.85 655	0.90 643	0.74 632	0.75 614	1.32 656	0.72 637	1.02 638	0.55 589	0.54 653	0.31 647	0.71 660	0.35 642	0.64 657	0.45 648

Ntro	0.58 622	0.64 649	0.92 606	0.66 654	0.50 647	0.77 634	0.36 595	0.66 623	0.70 617	0.50 586	0.59 576	0.65 614	0.51 605	0.75 581	0.45 566	0.56 655	0.32 648	0.56 656	0.34 641	0.63 655	0.46 651

MonStereo1	0.93 652	0.56 643	0.82 585	0.69 655	0.58 654	1.37 667	0.35 590	0.94 657	1.25 662	0.93 645	1.90 670	1.52 660	2.10 678	1.27 655	0.77 620	0.69 661	0.33 649	0.75 662	0.47 655	0.70 662	0.57 658

otaku	0.57 621	0.62 648	0.87 599	0.63 653	0.44 641	0.73 629	0.37 599	0.65 617	0.66 607	0.51 591	0.75 614	0.66 618	0.45 584	0.69 558	0.46 572	0.53 651	0.34 650	0.55 653	0.35 642	0.60 653	0.45 648

DStereoFS	0.84 647	0.66 651	0.80 578	0.53 648	0.50 647	1.23 660	0.55 643	0.94 657	1.32 664	0.89 640	1.32 651	1.04 646	2.32 681	1.29 657	1.14 647	0.31 640	0.35 651	0.30 633	0.39 649	0.34 636	0.60 662

JetBlue	1.14 661	0.76 656	2.36 667	0.59 650	0.75 663	3.04 680	1.78 686	1.11 661	0.90 643	0.94 646	1.10 642	1.66 663	1.28 666	2.09 674	1.72 669	0.43 650	0.36 652	0.38 642	0.38 648	0.58 652	0.56 656

NVStereoNet_ROB	0.67 632	0.49 636	0.83 588	0.48 639	0.40 634	0.51 592	0.46 628	0.70 634	0.77 627	0.84 638	1.72 667	1.02 645	0.83 646	1.23 652	0.79 623	0.32 641	0.38 653	0.40 645	0.46 653	0.36 639	0.41 646
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Consistency-Raft	0.55 617	0.48 632	1.02 620	0.45 635	0.49 646	0.49 588	0.47 632	0.72 637	0.72 620	0.45 568	0.82 623	0.47 539	0.60 619	0.50 459	0.63 606	0.39 649	0.39 654	0.44 647	0.51 659	0.52 648	0.37 642

MADNet+	1.01 655	1.16 674	4.72 681	0.70 656	0.47 644	1.24 661	0.96 672	0.97 659	0.89 641	0.65 622	0.77 617	0.87 636	0.85 649	2.09 674	1.68 666	0.38 648	0.39 654	0.31 635	0.27 635	0.43 643	0.39 644

GCST	0.47 597	0.60 646	0.57 502	1.04 671	0.48 645	0.38 526	0.11 17	0.40 368	0.32 341	0.41 541	0.34 374	0.29 381	0.17 292	0.46 443	0.19 338	0.69 661	0.42 656	0.79 666	0.62 669	0.62 654	0.46 651

DStereoSA	0.81 646	0.37 613	1.08 626	0.51 644	0.65 659	0.67 622	1.44 684	0.74 639	1.06 655	0.54 605	1.67 666	0.49 551	1.78 674	0.96 631	1.69 668	0.28 634	0.43 657	0.27 619	0.51 659	0.40 642	0.58 659

ACVNet_2	0.89 649	0.87 662	1.25 641	0.82 661	0.62 657	0.97 649	0.62 650	1.14 662	1.42 667	1.00 651	1.40 654	1.47 659	0.84 647	1.11 643	0.66 611	0.61 658	0.43 657	0.78 664	0.49 656	0.75 664	0.52 654

TCMNet-wrong-test	4.29 682	5.57 689	4.65 678	11.33 697	10.39 693	5.73 686	4.48 691	4.13 688	1.02 651	1.91 677	2.39 679	6.16 690	3.62 685	3.84 685	4.50 688	1.99 685	0.47 659	1.97 688	1.69 687	5.69 693	4.31 692

TorneroNet-64	1.43 666	1.03 669	1.20 637	1.10 672	0.86 672	2.26 677	0.73 657	1.84 676	3.84 685	1.25 660	2.25 678	2.69 678	1.42 669	1.76 671	1.43 661	0.76 666	0.50 660	1.09 674	0.66 670	1.23 679	0.76 675

PWCK	1.00 653	1.17 675	1.70 659	0.91 664	0.41 635	1.19 658	0.92 670	1.10 660	1.14 660	1.16 659	1.14 644	1.25 653	0.88 650	1.75 670	1.04 641	0.87 672	0.50 660	0.87 667	0.53 662	0.96 674	0.52 654

IMH-64-1	0.91 650	0.86 660	0.84 593	0.97 666	0.75 663	0.92 647	0.71 654	1.27 663	1.10 658	0.89 640	1.45 656	1.14 648	0.96 653	1.19 648	0.84 626	0.74 664	0.51 662	0.97 669	0.55 664	0.84 667	0.60 662

IMH-64	0.91 650	0.86 660	0.84 593	0.97 666	0.75 663	0.92 647	0.71 654	1.27 663	1.10 658	0.89 640	1.45 656	1.14 648	0.96 653	1.19 648	0.84 626	0.74 664	0.51 662	0.97 669	0.55 664	0.84 667	0.60 662

SPS-STEREO	0.69 634	0.61 647	0.98 615	0.52 647	0.57 653	0.74 630	0.50 639	0.78 643	0.62 599	0.95 648	0.86 627	0.94 640	0.70 635	1.01 637	0.87 629	0.58 657	0.51 662	0.50 650	0.50 658	0.55 650	0.58 659
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	0.56 618	0.54 642	0.70 556	0.47 638	0.61 656	0.56 604	0.43 621	0.69 632	0.49 543	0.63 618	0.55 561	0.54 578	0.60 619	0.61 524	0.57 590	0.55 654	0.53 665	0.50 650	0.54 663	0.51 647	0.56 656

SGM+DAISY	0.87 648	0.66 651	1.30 646	0.51 644	0.60 655	1.03 651	0.84 668	0.76 641	0.73 623	1.39 665	1.51 660	1.31 655	1.22 662	1.11 643	1.08 642	0.57 656	0.53 665	0.51 652	0.51 659	0.54 649	0.61 666

TorneroNet	2.22 676	1.08 671	1.24 640	1.14 676	0.90 673	5.58 685	0.80 664	2.12 681	8.69 692	2.58 682	5.42 687	3.88 683	1.97 676	1.78 673	1.87 672	0.86 671	0.54 667	1.15 678	0.74 675	1.23 679	0.85 676

WAO-6	1.07 659	0.93 666	0.92 606	0.96 665	0.78 666	1.28 663	0.75 659	1.34 665	2.00 675	1.02 653	1.54 662	1.59 661	1.22 662	1.31 658	1.14 647	0.78 667	0.55 668	1.02 673	0.75 676	0.83 666	0.69 669

IMH	1.05 658	0.95 667	1.00 617	1.01 668	0.78 666	1.11 653	0.68 653	1.38 666	1.43 668	1.00 651	1.72 667	1.43 657	1.14 657	1.73 669	0.89 631	1.09 678	0.55 668	0.99 671	0.57 666	0.87 669	0.62 668

RainbowNet	0.72 637	0.89 663	1.02 620	0.82 661	0.63 658	0.78 637	0.52 640	0.81 649	0.93 648	0.60 613	0.79 619	0.80 633	0.60 619	0.80 600	0.57 590	0.78 667	0.55 668	0.78 664	0.49 656	0.76 665	0.58 659

MFMNet_re	0.72 637	0.76 656	0.99 616	0.62 652	0.70 661	0.77 634	0.67 652	0.75 640	0.83 636	0.78 636	0.86 627	0.69 625	0.78 640	0.71 564	0.61 601	0.66 660	0.59 671	0.61 657	0.58 667	0.68 661	0.71 670

Dean	1.17 662	1.04 670	1.49 653	1.03 670	0.78 666	1.20 659	0.77 662	1.48 671	1.96 673	1.28 661	1.99 673	2.15 670	1.14 657	1.25 653	1.00 638	0.81 669	0.60 672	1.01 672	0.69 672	0.92 673	0.74 673

DGSMNet	0.61 627	0.29 581	0.91 604	0.51 644	0.70 661	0.62 617	1.38 683	0.59 587	0.55 579	0.37 492	0.61 588	0.52 569	0.33 522	0.65 547	0.43 558	0.53 651	0.60 672	0.67 658	0.61 668	0.63 655	0.61 666

LVE	1.13 660	1.02 668	1.28 644	1.01 668	0.80 669	1.29 664	0.81 666	1.47 670	1.96 673	1.07 655	1.90 670	1.90 666	1.01 656	1.48 662	0.91 632	0.93 675	0.61 674	0.94 668	0.69 672	0.87 669	0.75 674

WAO-7	1.01 655	0.89 663	0.93 608	0.83 663	0.66 660	1.18 656	0.81 666	1.40 667	1.57 671	1.11 657	1.76 669	1.45 658	1.19 661	1.50 663	1.14 647	0.61 658	0.62 675	0.70 659	0.68 671	0.66 660	0.60 662

UNDER WATER	1.59 671	1.22 677	2.36 667	1.38 678	1.03 675	1.67 672	1.10 678	1.54 674	3.63 681	1.44 671	1.47 658	2.85 679	2.25 680	1.67 667	1.94 675	1.06 677	0.62 675	1.31 680	0.93 681	1.21 678	1.02 680

WAO-8	1.46 668	1.10 672	1.09 627	1.10 672	0.84 670	2.06 673	0.75 659	1.84 676	3.83 683	1.44 671	2.21 676	2.15 670	1.43 670	3.17 680	1.19 653	0.91 673	0.65 677	1.09 674	0.79 677	0.90 671	0.71 670

Venus	1.46 668	1.10 672	1.09 627	1.10 672	0.84 670	2.06 673	0.75 659	1.84 676	3.83 683	1.44 671	2.21 676	2.15 670	1.43 670	3.17 680	1.19 653	0.91 673	0.65 677	1.09 674	0.79 677	0.90 671	0.71 670

UNDER WATER-64	1.55 670	1.19 676	2.52 670	1.31 677	0.95 674	2.12 675	1.21 681	1.45 669	3.19 679	1.43 670	1.32 651	2.64 677	2.04 677	1.63 666	1.83 671	1.11 679	0.67 679	1.28 679	0.92 680	1.19 676	1.02 680

notaker	1.45 667	1.34 678	1.48 651	1.40 679	1.07 676	1.18 656	0.85 669	1.48 671	1.40 666	1.51 676	3.46 683	2.40 675	1.81 675	1.76 671	1.45 664	1.11 679	0.69 680	1.38 681	0.87 679	1.31 681	0.97 679

light-stereo	2.37 679	0.69 653	3.61 675	3.84 687	3.41 684	4.04 681	0.31 565	2.13 682	1.45 669	3.61 685	6.33 689	6.90 692	0.63 629	4.83 687	1.28 658	0.71 663	0.74 681	0.32 636	0.39 649	1.20 677	0.96 677

ktn	1.77 674	1.36 679	1.22 638	1.43 680	1.14 677	1.52 670	1.08 677	1.51 673	3.96 686	2.77 684	4.69 685	3.35 681	1.46 672	1.69 668	1.25 657	1.43 683	0.77 682	1.45 682	0.99 682	1.32 682	0.96 677

Selective-IGEV-i1pa	5.57 686	7.99 691	4.76 682	0.80 660	0.45 642	12.99 694	3.60 690	9.25 695	7.43 691	6.97 691	9.87 695	8.94 693	7.26 692	14.66 704	5.65 690	3.55 690	1.08 683	1.93 686	0.72 674	0.73 663	2.79 689

KSHMR	1.89 675	1.36 679	1.60 656	1.47 681	1.22 679	1.38 668	1.06 676	1.79 675	5.97 689	1.42 669	5.65 688	2.98 680	1.14 657	2.23 677	1.20 655	1.27 682	1.12 684	1.46 683	1.10 684	1.32 682	1.15 682

JetRed	2.30 678	2.64 684	6.12 684	1.12 675	1.38 681	5.85 687	3.29 688	1.99 679	1.67 672	1.98 678	1.95 672	2.16 673	1.60 673	2.48 678	4.10 686	1.05 676	1.60 685	1.09 674	1.01 683	1.67 684	1.28 683

test_sample9	0.42 578	0.19 494	0.50 466	0.18 88	0.16 456	0.34 492	0.20 384	0.51 496	0.38 419	0.37 492	0.34 374	0.37 458	0.30 495	0.66 551	0.91 632	0.23 615	1.82 686	0.28 627	0.24 622	0.18 577	0.16 552

test_sample8	0.49 603	0.19 494	0.50 466	0.18 88	0.16 456	0.34 492	0.20 384	0.55 546	0.34 365	0.62 616	0.38 419	1.15 650	0.67 631	0.66 551	0.91 632	0.23 615	1.82 686	0.28 627	0.24 622	0.18 577	0.16 552

MADNet++	2.26 677	1.80 682	2.06 663	2.13 685	1.97 683	2.61 679	1.79 687	2.38 683	2.16 676	2.75 683	2.65 680	2.38 674	2.43 682	3.17 680	3.21 682	2.17 686	1.95 688	1.94 687	1.63 686	2.06 685	2.01 686

PML	16.10 701	12.82 702	6.78 685	5.23 688	7.76 689	33.92 708	66.56 717	5.30 690	10.28 694	26.12 716	68.59 717	20.51 705	13.49 704	10.06 695	6.78 693	5.96 695	2.00 689	6.04 700	2.18 689	8.96 698	2.60 688

HanzoNet	2.97 680	1.69 681	2.29 666	1.74 682	1.33 680	1.53 671	1.03 675	1.99 679	2.64 678	5.51 689	5.16 686	5.90 688	6.82 691	4.32 686	3.29 683	3.16 689	2.02 690	1.92 685	2.87 692	2.24 686	1.89 685

DPSimNet_ROB	4.34 683	4.23 685	6.89 686	3.67 686	3.68 685	4.75 682	5.21 692	2.67 685	3.68 682	5.82 690	3.95 684	5.57 685	6.72 690	3.46 684	4.48 687	4.05 693	2.88 691	4.68 694	3.12 694	3.69 688	3.62 691

USTest	6.88 687	5.23 688	5.63 683	7.22 691	7.29 688	14.34 696	22.76 697	8.48 693	9.32 693	5.42 688	6.39 690	6.29 691	6.64 689	6.92 691	8.62 694	1.94 684	3.29 692	2.16 689	2.55 691	3.85 689	3.29 690

Selective-IGEV-i16pa	30.47 715	41.93 716	4.02 677	0.49 642	0.37 631	96.94 717	0.74 658	60.26 718	58.76 717	17.24 704	64.39 716	38.26 717	49.53 717	106.11 718	26.15 708	19.96 711	3.42 693	4.39 693	1.81 688	0.39 641	14.22 704

LRCNet_RVC	10.90 695	14.34 703	9.35 687	15.35 698	8.04 690	1.08 652	0.34 586	8.78 694	0.70 617	12.63 703	16.05 703	9.85 694	6.54 688	8.57 694	6.34 692	20.27 712	5.40 694	23.70 710	21.88 711	14.87 702	13.83 703

DGTPSM_ROB	8.34 689	5.10 686	10.37 698	5.31 689	10.18 691	8.33 689	23.60 701	6.06 691	13.41 701	4.90 686	10.87 699	5.65 686	10.44 694	6.17 689	12.59 695	3.74 691	7.55 695	3.69 691	7.26 699	4.14 690	7.46 695

DPSMNet_ROB	8.40 690	5.11 687	10.49 699	5.58 690	10.25 692	8.34 690	23.62 702	6.07 692	13.45 702	4.93 687	10.88 700	5.66 687	10.44 694	6.24 690	12.64 696	3.98 692	7.61 696	3.76 692	7.30 700	4.20 691	7.51 696

iinet-test	10.78 693	9.29 692	9.70 688	10.48 692	10.68 694	17.98 701	25.98 703	12.57 700	13.39 699	9.64 698	10.10 696	10.06 695	10.61 697	11.22 700	12.70 697	6.40 696	7.74 697	5.68 696	6.69 695	7.47 694	7.30 693

IINet	10.78 693	9.29 692	9.70 688	10.48 692	10.68 694	17.98 701	25.98 703	12.57 700	13.39 699	9.64 698	10.10 696	10.06 695	10.61 697	11.22 700	12.70 697	6.40 696	7.74 697	5.68 696	6.69 695	7.47 694	7.30 693

Anonymous_1	16.62 702	9.35 694	9.84 690	10.66 694	14.64 698	18.66 703	27.12 705	12.64 702	13.51 703	10.76 702	10.30 698	10.13 697	10.60 696	11.06 699	12.74 699	15.87 710	7.74 697	16.92 708	43.48 714	58.66 717	7.68 697

DPSM_ROB	11.49 696	9.87 698	10.35 696	11.13 695	11.31 696	19.11 704	27.51 706	13.37 703	14.21 704	10.31 700	11.06 701	10.96 701	11.27 702	11.96 702	13.59 700	6.78 698	8.19 700	6.03 698	7.09 697	7.93 696	7.73 698

DPSM	11.49 696	9.87 698	10.35 696	11.13 695	11.31 696	19.11 704	27.51 706	13.37 703	14.21 704	10.31 700	11.06 701	10.96 701	11.27 702	11.96 702	13.59 700	6.78 698	8.19 700	6.03 698	7.09 697	7.93 696	7.73 698

tt	4.71 684	0.10 132	3.94 676	2.06 684	1.53 682	10.14 693	16.88 696	9.27 696	4.98 687	1.39 665	1.02 639	4.68 684	4.90 687	3.35 683	5.86 691	5.76 694	9.15 702	2.24 690	2.53 690	3.10 687	1.32 684

xxxxx1	15.27 698	9.54 695	10.31 693	20.13 701	18.88 701	17.08 697	23.03 698	10.36 697	10.99 695	9.21 695	9.62 692	10.74 698	10.61 697	10.72 696	13.89 702	7.97 700	9.20 703	31.85 713	44.72 715	12.84 699	13.69 700

tt_ll	15.27 698	9.54 695	10.31 693	20.13 701	18.88 701	17.08 697	23.03 698	10.36 697	10.99 695	9.21 695	9.62 692	10.74 698	10.61 697	10.72 696	13.89 702	7.97 700	9.20 703	31.85 713	44.72 715	12.84 699	13.69 700

ff	15.27 698	9.54 695	10.31 693	20.13 701	18.88 701	17.08 697	23.03 698	10.36 697	10.99 695	9.21 695	9.62 692	10.74 698	10.61 697	10.72 696	13.89 702	7.97 700	9.20 703	31.85 713	44.72 715	12.84 699	13.69 700

LSM0	24.24 711	19.98 712	22.32 711	24.22 710	40.14 716	38.48 713	55.20 710	26.95 714	28.57 710	20.49 708	21.83 705	22.26 713	22.75 710	24.22 713	27.30 709	13.66 709	16.32 706	12.19 707	14.15 701	16.10 709	17.66 711

Hybrid-DGEV	23.16 709	19.94 711	20.96 710	22.49 705	22.75 707	38.51 714	55.52 716	27.09 716	28.90 716	20.58 709	22.25 710	22.00 707	22.80 712	24.11 712	27.33 710	13.60 706	16.47 707	12.14 701	14.30 706	15.95 703	15.54 707

RAFT-FEzeroshot	23.10 705	19.88 708	20.56 705	22.49 705	22.75 707	38.38 709	55.50 713	26.84 710	28.66 711	20.60 710	22.10 707	22.05 708	22.74 708	24.00 709	27.37 713	13.59 703	16.48 708	12.14 701	14.28 703	15.96 705	15.54 707

RAFT-FE	23.10 705	19.88 708	20.56 705	22.49 705	22.75 707	38.38 709	55.50 713	26.84 710	28.66 711	20.60 710	22.10 707	22.05 708	22.74 708	24.00 709	27.37 713	13.59 703	16.48 708	12.14 701	14.28 703	15.96 705	15.54 707

Selective-RAFT-Error	23.16 709	19.93 710	20.87 709	22.54 709	22.81 710	38.52 715	55.47 712	27.01 715	28.83 715	20.66 713	22.25 710	22.09 712	22.80 712	24.09 711	27.36 711	13.61 708	16.48 708	12.15 705	14.28 703	15.99 708	15.57 710

CasAABBNet	23.10 705	19.86 706	20.64 707	22.47 704	22.73 705	38.41 712	55.50 713	26.89 712	28.70 713	20.61 712	22.15 709	22.08 711	22.75 710	23.99 707	27.36 711	13.59 703	16.48 708	12.14 701	14.27 702	15.95 703	15.53 706

FlowAnything	23.14 708	19.87 707	20.79 708	22.50 708	22.74 706	38.39 711	55.46 711	26.89 712	28.72 714	20.77 714	22.29 712	22.07 710	22.72 707	23.99 707	27.41 715	13.60 706	16.55 712	12.15 705	14.36 707	15.97 707	15.52 705

HaxPig	17.72 703	20.22 713	19.73 702	16.53 699	16.51 699	9.27 691	9.33 693	14.34 705	13.27 698	18.65 705	18.70 704	17.35 704	16.77 705	17.04 705	16.45 705	22.05 713	20.89 713	22.27 709	21.53 710	21.29 710	22.13 714

MEDIAN_ROB	21.21 704	24.62 714	23.47 712	19.58 700	19.65 704	13.22 695	10.96 694	17.88 706	17.00 706	22.14 715	22.02 706	20.86 706	20.36 706	21.06 706	19.71 706	25.63 714	24.13 714	26.21 711	25.20 712	25.17 711	25.38 715

AVERAGE_ROB	25.43 712	29.06 715	27.24 713	24.63 711	24.20 713	17.73 700	12.61 695	22.29 709	21.39 709	26.79 717	26.16 715	25.20 714	24.64 716	25.07 714	23.53 707	29.96 715	28.40 715	30.60 712	29.58 713	29.72 712	29.84 716

RSGM-EC	29.65 713	17.75 704	10.04 691	35.31 712	33.15 714	26.42 706	46.65 708	19.89 707	17.74 707	18.92 706	23.36 713	30.14 715	23.59 714	41.87 715	45.99 716	59.56 716	34.38 716	33.25 716	20.37 708	34.97 713	19.60 712

acva	29.65 713	17.75 704	10.04 691	35.31 712	33.15 714	26.42 706	46.65 708	19.89 707	17.74 707	18.92 706	23.36 713	30.14 715	23.59 714	41.87 715	45.99 716	59.56 716	34.38 716	33.25 716	20.37 708	34.97 713	19.60 712

test_example2	101.33 716	108.28 717	68.15 715	98.43 714	106.93 717	89.75 716	102.43 718	36.80 717	97.65 718	129.04 718	130.15 718	65.26 718	66.62 718	92.11 717	80.24 718	144.10 718	199.48 718	81.81 718	103.01 718	125.01 718	101.27 717

ccccc		256.29 718		354.40 717	364.36 718	149.10 718		152.89 719		153.93 719		164.00 719		268.02 719		390.55 719	349.22 719	244.59 719	219.82 719	412.30 719

ASD4		6.65 690

Low-res two-view benchmark