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

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 18	0.61 26	0.21 27	0.13 48	0.15 1	0.16 60	0.21 1	0.36 113	0.11 1	0.17 35	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 86	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.08 139	0.08 37	0.11 134

PipStereo	0.19 6	0.26 121	0.85 85	0.21 27	0.10 2	0.16 2	0.15 36	0.35 27	0.35 83	0.12 2	0.10 3	0.21 118	0.14 20	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.09 265	0.07 1	0.06 18	0.12 151	0.09 74

PSi22b	0.20 13	0.26 121	0.88 94	0.21 27	0.10 2	0.16 2	0.15 36	0.35 27	0.35 83	0.12 2	0.10 3	0.21 118	0.14 20	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.10 314	0.07 1	0.06 18	0.12 151	0.09 74

PSi22a	0.20 13	0.28 160	0.89 98	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 19	0.32 16	0.35 83	0.12 2	0.09 1	0.22 124	0.16 58	0.20 4	0.14 4	0.09 137	0.09 265	0.07 1	0.05 1	0.13 185	0.11 134

S2M2_XL	0.20 13	0.32 211	1.10 135	0.19 2	0.13 48	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 10	0.19 50	0.15 35	0.14 20	0.19 2	0.21 138	0.11 323	0.09 265	0.10 213	0.08 139	0.10 102	0.08 49
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CroCo-Stereo	0.30 149	0.45 335	1.08 130	0.31 309	0.17 156	0.19 6	0.21 172	0.73 343	0.50 269	0.21 91	0.24 112	0.55 390	0.22 159	0.27 70	0.26 225	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.07 100	0.12 151	0.09 74
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
DepthFocus	0.19 6	0.30 189	0.77 72	0.19 2	0.15 97	0.20 7	0.15 36	0.31 13	0.19 2	0.16 18	0.17 35	0.15 35	0.13 15	0.22 23	0.17 53	0.09 137	0.08 180	0.11 289	0.10 223	0.08 37	0.07 12

Foundation-i32	0.20 13	0.28 160	0.87 91	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 36	0.32 16	0.36 113	0.13 5	0.10 3	0.25 172	0.14 20	0.19 2	0.15 13	0.09 137	0.09 265	0.07 1	0.06 18	0.11 134	0.12 179

FoundationStereo	0.20 13	0.30 189	0.81 78	0.21 27	0.22 298	0.21 9	0.16 60	0.25 3	0.38 132	0.15 10	0.11 8	0.18 80	0.17 67	0.23 32	0.16 32	0.09 137	0.13 424	0.08 56	0.06 18	0.07 5	0.07 12

DispViT+	0.23 62	0.23 71	0.98 116	0.19 2	0.44 557	0.22 10	0.14 19	0.41 77	0.37 125	0.19 64	0.16 32	0.18 80	0.15 44	0.38 201	0.17 53	0.11 323	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MatchStereo	0.24 69	0.38 272	1.37 198	0.20 9	0.10 2	0.22 10	0.14 19	0.41 77	0.40 159	0.14 8	0.25 127	0.15 35	0.15 44	0.25 47	0.18 61	0.09 137	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
CroCo-Stereo Lap2	0.33 175	0.61 412	1.47 224	0.32 338	0.38 522	0.23 12	0.22 212	0.58 246	0.46 229	0.22 111	0.27 149	0.29 222	0.23 185	0.32 132	0.26 225	0.09 137	0.09 265	0.10 213	0.08 139	0.21 379	0.14 249

S2M2_L	0.24 69	0.29 172	0.90 101	0.23 78	0.17 156	0.24 13	0.09 1	0.36 36	0.45 218	0.17 37	0.25 127	0.23 141	0.17 67	0.24 39	0.28 246	0.15 480	0.12 400	0.11 289	0.12 331	0.15 237	0.11 134
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAStereo	0.28 119	0.48 353	1.52 238	0.26 172	0.18 203	0.25 14	0.19 103	0.42 87	0.35 83	0.20 78	0.25 127	0.20 104	0.16 58	0.24 39	0.24 199	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.08 139	0.12 151	0.08 49

StereoAnything_RVC	0.35 197	1.25 623	1.82 350	0.20 9	0.12 21	0.26 15	0.15 36	0.43 95	0.37 125	0.14 8	0.10 3	0.11 1	0.19 116	0.46 266	0.14 4	0.11 323	0.09 265	0.08 56	0.05 1	0.76 638	0.18 364

Foundation-i1c-attn	0.22 51	0.18 6	0.68 55	0.20 9	0.10 2	0.27 16	0.20 130	0.49 168	0.37 125	0.20 78	0.23 100	0.24 157	0.25 216	0.29 100	0.18 61	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.06 1	0.09 74

Monster-pub-mixall	0.21 29	0.31 203	0.69 57	0.21 27	0.13 48	0.27 16	0.12 4	0.37 40	0.26 8	0.21 91	0.19 50	0.15 35	0.12 9	0.47 278	0.29 260	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.08 37	0.12 179

dual_stereo	0.23 62	0.25 103	0.66 51	0.21 27	0.15 97	0.27 16	0.15 36	0.62 276	0.40 159	0.15 10	0.13 16	0.18 80	0.14 20	0.37 191	0.19 86	0.09 137	0.31 604	0.07 1	0.10 223	0.07 5	0.07 12

LiteMatch*	0.19 6	0.19 10	0.85 85	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 36	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.16 48	0.14 20	0.24 39	0.21 138	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.08 49

Foundation-i1b	0.22 51	0.20 18	0.69 57	0.20 9	0.11 9	0.28 19	0.20 130	0.50 177	0.37 125	0.21 91	0.22 86	0.27 200	0.24 201	0.28 84	0.18 61	0.08 65	0.08 180	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

Test_v1	0.21 29	0.27 133	0.95 110	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 36	0.37 40	0.27 11	0.16 18	0.18 45	0.15 35	0.13 15	0.25 47	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.11 134

LG-Stereo_L1	0.21 29	0.31 203	0.85 85	0.22 55	0.14 68	0.28 19	0.21 172	0.38 49	0.26 8	0.16 18	0.11 8	0.13 4	0.11 4	0.37 191	0.18 61	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.10 108

SCV	0.35 197	0.59 405	1.37 198	0.34 397	0.22 298	0.28 19	0.23 251	0.72 331	0.35 83	0.19 64	0.30 184	0.24 157	0.20 129	0.64 356	0.19 86	0.11 323	0.08 180	0.09 153	0.29 553	0.34 536	0.29 512

rvit_stereo_0083	0.25 78	0.19 10	0.58 21	0.28 227	0.18 203	0.28 19	0.22 212	0.38 49	0.54 314	0.23 134	0.30 184	0.27 200	0.26 236	0.37 191	0.24 199	0.14 460	0.12 400	0.13 414	0.10 223	0.12 151	0.10 108

rvit_stereo_ft	0.31 158	0.61 412	1.18 149	0.32 338	0.21 268	0.28 19	0.27 355	0.55 228	0.48 251	0.23 134	0.27 149	0.28 211	0.26 236	0.32 132	0.25 213	0.13 416	0.09 265	0.11 289	0.11 291	0.13 185	0.14 249

Foundation-i1a	0.22 51	0.16 1	0.66 51	0.20 9	0.10 2	0.29 26	0.21 172	0.50 177	0.39 145	0.25 165	0.22 86	0.27 200	0.25 216	0.33 146	0.18 61	0.08 65	0.09 265	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

WQFJA1++	2.30 658	0.22 50	6.03 669	1.08 643	1.15 654	0.29 26	0.14 19	0.39 56	0.24 3	13.61 695	0.19 50	3.34 666	0.17 67	0.33 146	0.24 199	0.10 243	0.07 75	0.08 56	0.07 100	18.19 705	0.14 249

MaDis-Stereo	0.29 132	0.54 385	1.44 216	0.24 105	0.29 407	0.29 26	0.16 60	0.45 119	0.37 125	0.19 64	0.21 67	0.28 211	0.22 159	0.30 112	0.29 260	0.10 243	0.09 265	0.10 213	0.08 139	0.11 134	0.11 134

UniTT-Stereo	0.30 149	0.36 257	1.68 267	0.27 196	0.24 333	0.29 26	0.18 92	0.33 21	0.34 69	0.26 183	0.37 242	0.18 80	0.18 91	0.31 119	0.27 235	0.10 243	0.08 180	0.08 56	0.07 100	0.25 442	0.08 49

LiteMatch	0.25 78	0.69 456	0.65 42	0.28 227	0.14 68	0.30 30	0.21 172	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.18 80	0.37 356	0.25 47	0.40 375	0.10 243	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.14 214	0.12 179

Foundation-i1	0.26 91	0.29 172	0.75 66	0.23 78	0.21 268	0.30 30	0.22 212	0.60 267	0.43 197	0.24 145	0.31 201	0.35 256	0.23 185	0.27 70	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.07 100	0.11 134	0.07 12

GeoVLM	0.18 2	0.19 10	0.64 36	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 19	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.18 80	0.15 44	0.25 47	0.21 138	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 2	0.19 10	0.65 42	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 19	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.18 80	0.15 44	0.25 47	0.21 138	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

HART	0.38 226	0.53 377	1.66 263	0.26 172	0.15 97	0.30 30	0.19 103	0.67 306	0.46 229	0.29 212	0.52 362	0.38 273	0.16 58	0.41 220	0.20 118	0.08 65	0.68 654	0.09 153	0.07 100	0.34 536	0.21 413

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 119	0.28 160	1.09 133	0.33 364	0.15 97	0.30 30	0.16 60	0.58 246	0.42 185	0.19 64	0.19 50	0.17 63	0.26 236	0.38 201	0.37 349	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.25 531	0.10 102	0.06 1

IGEV-Stereo+	0.29 132	0.29 172	0.86 89	0.25 129	0.34 482	0.30 30	0.14 19	0.32 16	0.53 301	0.18 46	0.12 13	0.18 80	0.19 116	0.49 295	0.17 53	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.20 504	0.46 606	0.59 621

sCroCo_RVC	0.33 175	0.32 211	1.89 380	0.34 397	0.27 384	0.30 30	0.22 212	0.48 161	0.44 203	0.22 111	0.33 221	0.25 172	0.25 216	0.32 132	0.24 199	0.14 460	0.16 489	0.12 353	0.12 331	0.15 237	0.13 222

252Zero-FE	0.62 478	0.27 133	0.83 82	0.24 105	0.13 48	0.31 38	0.13 9	0.39 56	0.32 41	8.03 684	0.23 100	0.12 2	0.12 9	0.26 64	0.44 401	0.09 137	0.12 400	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.12 179

LG-Stereo_L2	0.21 29	0.31 203	0.85 85	0.22 55	0.14 68	0.31 38	0.22 212	0.38 49	0.25 5	0.17 37	0.11 8	0.13 4	0.12 9	0.32 132	0.18 61	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.10 108

LGtest1	0.21 29	0.37 260	0.70 60	0.22 55	0.12 21	0.31 38	0.11 2	0.36 36	0.39 145	0.17 37	0.13 16	0.16 48	0.14 20	0.25 47	0.27 235	0.10 243	0.09 265	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.10 108

rvit_stereo_0081	0.25 78	0.21 33	0.61 26	0.28 227	0.17 156	0.31 38	0.22 212	0.42 87	0.53 301	0.24 145	0.25 127	0.25 172	0.21 142	0.34 160	0.23 173	0.13 416	0.10 314	0.11 289	0.10 223	0.12 151	0.09 74

rvit_stereo_0082	0.25 78	0.21 33	0.61 26	0.28 227	0.17 156	0.31 38	0.22 212	0.42 87	0.53 301	0.24 145	0.25 127	0.25 172	0.21 142	0.34 160	0.23 173	0.13 416	0.10 314	0.11 289	0.10 223	0.12 151	0.09 74

CAS++	0.31 158	0.33 220	1.43 214	0.25 129	0.17 156	0.31 38	0.20 130	0.78 395	0.41 172	0.30 217	0.30 184	0.21 118	0.16 58	0.33 146	0.18 61	0.15 480	0.12 400	0.13 414	0.10 223	0.15 237	0.11 134
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
BridgeDepth_RVC	0.20 13	0.20 18	0.74 65	0.17 1	0.12 21	0.32 44	0.12 4	0.33 21	0.46 229	0.15 10	0.15 25	0.16 48	0.19 116	0.23 32	0.18 61	0.10 243	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
mms	0.27 103	0.26 121	0.91 104	0.25 129	0.18 203	0.32 44	0.23 251	0.37 40	0.31 32	0.21 91	0.30 184	0.23 141	0.17 67	0.46 266	0.21 138	0.08 65	0.10 314	0.10 213	0.08 139	0.22 396	0.47 603

IGEV++	0.34 184	0.43 315	1.32 182	0.31 309	0.14 68	0.32 44	0.21 172	0.70 322	0.34 69	0.22 111	0.28 161	0.22 124	0.27 257	0.35 167	0.27 235	0.09 137	0.39 626	0.08 56	0.15 417	0.25 442	0.45 599

MIF-Stereo (partial)	0.34 184	0.41 302	1.93 397	0.26 172	0.24 333	0.32 44	0.17 72	0.53 212	0.42 185	0.25 165	0.37 242	0.25 172	0.26 236	0.44 241	0.31 292	0.11 323	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.19 347	0.14 249

monster-pro	0.20 13	0.22 50	0.65 42	0.21 27	0.17 156	0.33 48	0.15 36	0.46 127	0.32 41	0.16 18	0.17 35	0.14 15	0.11 4	0.27 70	0.23 173	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 100	0.07 5	0.09 74

aanet-new-22k	0.28 119	0.52 370	1.51 236	0.24 105	0.13 48	0.33 48	0.22 212	0.37 40	0.32 41	0.18 46	0.24 112	0.18 80	0.21 142	0.27 70	0.16 32	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.09 74	0.31 534

BStereo	0.28 119	0.33 220	1.34 188	0.23 78	0.29 407	0.33 48	0.20 130	0.46 127	0.35 83	0.22 111	0.17 35	0.20 104	0.14 20	0.28 84	0.25 213	0.07 26	0.07 75	0.16 501	0.21 510	0.12 151	0.11 134

MonStereo	0.20 13	0.22 50	0.65 42	0.21 27	0.17 156	0.33 48	0.15 36	0.46 127	0.32 41	0.16 18	0.17 35	0.14 15	0.11 4	0.27 70	0.23 173	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 100	0.07 5	0.09 74

Monster-pub-eth3d	0.20 13	0.22 50	0.65 42	0.21 27	0.17 156	0.33 48	0.15 36	0.46 127	0.32 41	0.16 18	0.17 35	0.14 15	0.11 4	0.27 70	0.23 173	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 100	0.07 5	0.09 74

zero-FE	0.80 566	0.27 133	8.23 676	0.49 557	0.98 640	0.33 48	0.20 130	0.48 161	1.28 628	0.17 37	0.20 59	0.77 523	0.22 159	0.60 345	0.97 539	0.11 323	0.07 75	0.09 153	0.10 223	0.33 524	0.14 249

MonSter	0.20 13	0.22 50	0.65 42	0.21 27	0.17 156	0.33 48	0.15 36	0.46 127	0.32 41	0.16 18	0.17 35	0.14 15	0.11 4	0.27 70	0.23 173	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 100	0.07 5	0.09 74

rvit_stereo_0081_aga	0.27 103	0.29 172	1.08 130	0.26 172	0.20 254	0.33 48	0.21 172	0.41 77	0.42 185	0.26 183	0.28 161	0.27 200	0.21 142	0.31 119	0.21 138	0.14 460	0.10 314	0.11 289	0.10 223	0.14 214	0.10 108

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 214	1.34 635	1.24 163	0.23 78	0.12 21	0.33 48	0.20 130	0.40 65	0.33 56	0.25 165	0.21 67	0.16 48	0.14 20	0.27 70	0.63 481	0.55 634	0.06 24	0.11 289	0.13 364	0.25 442	0.49 607

plain	0.37 214	0.47 348	2.15 463	0.27 196	0.19 238	0.33 48	0.20 130	0.58 246	0.46 229	0.23 134	0.37 242	0.23 141	0.25 216	0.45 257	0.28 246	0.11 323	0.08 180	0.13 414	0.09 184	0.42 594	0.12 179

aanet-new-34k	0.27 103	0.57 401	1.36 193	0.23 78	0.11 9	0.34 58	0.20 130	0.36 36	0.30 28	0.19 64	0.27 149	0.17 63	0.22 159	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.29 512

HUF	0.59 459	0.65 440	2.46 526	0.45 537	0.77 630	0.34 58	0.24 285	0.46 127	0.39 145	0.31 222	0.28 161	0.25 172	0.19 116	0.67 373	0.18 61	0.12 384	2.03 681	0.08 56	0.06 18	0.31 506	1.59 674

rvit_stereo_0080	0.27 103	0.38 272	0.76 68	0.24 105	0.18 203	0.34 58	0.27 355	0.54 224	0.44 203	0.24 145	0.26 140	0.27 200	0.22 159	0.29 100	0.23 173	0.13 416	0.10 314	0.10 213	0.10 223	0.15 237	0.11 134

whm_eth	0.27 103	0.38 272	0.76 68	0.24 105	0.18 203	0.34 58	0.27 355	0.54 224	0.44 203	0.24 145	0.26 140	0.27 200	0.22 159	0.29 100	0.23 173	0.13 416	0.10 314	0.10 213	0.10 223	0.15 237	0.11 134

sAnonymous2	0.38 226	0.62 418	2.15 463	0.31 309	0.24 333	0.34 58	0.27 355	0.53 212	0.46 229	0.24 145	0.29 169	0.23 141	0.28 274	0.28 84	0.22 162	0.12 384	0.09 265	0.11 289	0.13 364	0.38 570	0.35 559

CroCo_RVC	0.38 226	0.62 418	2.15 463	0.31 309	0.24 333	0.34 58	0.27 355	0.53 212	0.46 229	0.24 145	0.29 169	0.23 141	0.28 274	0.28 84	0.22 162	0.12 384	0.09 265	0.11 289	0.13 364	0.38 570	0.35 559

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 103	0.46 338	1.39 205	0.23 78	0.17 156	0.35 64	0.21 172	0.40 65	0.25 5	0.18 46	0.21 67	0.17 63	0.18 91	0.25 47	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.28 547	0.08 37	0.27 497

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 78	0.35 247	0.69 57	0.23 78	0.27 384	0.35 64	0.20 130	0.44 104	0.28 18	0.21 91	0.22 86	0.14 15	0.22 159	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 180	0.08 56	0.47 621	0.09 74	0.34 556

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 132	0.53 377	1.28 171	0.22 55	0.32 454	0.35 64	0.19 103	0.46 127	0.33 56	0.18 46	0.19 50	0.18 80	0.18 91	0.21 10	0.14 4	0.08 65	0.10 314	0.08 56	0.46 620	0.10 102	0.32 543

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 91	0.38 272	0.90 101	0.23 78	0.17 156	0.35 64	0.22 212	0.44 104	0.33 56	0.21 91	0.25 127	0.16 48	0.22 159	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.45 617	0.08 37	0.27 497

LACA3	0.18 2	0.20 18	0.67 54	0.19 2	0.12 21	0.35 64	0.17 72	0.27 4	0.31 32	0.16 18	0.13 16	0.15 35	0.15 44	0.28 84	0.13 1	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.10 102	0.06 1

Selective-IGEV-i32	0.29 132	0.23 71	1.28 171	0.27 196	0.30 423	0.35 64	0.20 130	0.56 234	0.38 132	0.21 91	0.30 184	0.22 124	0.18 91	0.37 191	0.18 61	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.15 417	0.16 274	0.29 512

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 18	0.51 2	0.22 55	0.17 156	0.35 64	0.14 19	0.27 4	0.25 5	0.19 64	0.21 67	0.14 15	0.15 44	0.27 70	0.16 32	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.14 249

FSD					0.29 407	0.35 64	0.33 452	0.44 104	0.46 229	0.32 231	0.32 211	0.37 265	0.32 320	0.35 167	0.32 305	0.28 605	0.27 595	0.31 604	0.30 563	0.31 506

SCV_C0	0.33 175	0.43 315	1.42 213	0.25 129	0.16 127	0.35 64	0.20 130	0.68 311	0.44 203	0.24 145	0.27 149	0.29 222	0.20 129	0.58 332	0.18 61	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.30 563	0.26 463	0.17 344

AIO_test	0.39 241	0.37 260	1.19 151	0.73 617	0.67 619	0.35 64	0.25 307	0.47 147	0.34 69	0.34 236	0.22 86	0.33 246	0.17 67	1.31 468	0.19 86	0.11 323	0.15 471	0.08 56	0.21 510	0.15 237	0.23 453

ours_stereo	0.27 103	0.25 103	1.21 157	0.25 129	0.17 156	0.35 64	0.23 251	0.38 49	0.35 83	0.20 78	0.31 201	0.23 141	0.17 67	0.41 220	0.20 118	0.08 65	0.07 75	0.10 213	0.08 139	0.22 396	0.18 364

rvit_0105_6	0.31 158	0.29 172	1.00 118	0.31 309	0.18 203	0.35 64	0.25 307	0.51 187	0.61 378	0.25 165	0.28 161	0.32 239	0.25 216	0.39 209	0.25 213	0.18 528	0.16 489	0.15 482	0.13 364	0.14 214	0.13 222

MoCha-V2	0.36 207	0.32 211	1.41 208	0.36 432	0.31 444	0.35 64	0.19 103	0.57 240	0.39 145	0.30 217	0.32 211	0.28 211	0.27 257	0.47 278	0.24 199	0.08 65	0.56 643	0.08 56	0.38 603	0.18 326	0.12 179

Selective-IGEV	0.29 132	0.23 71	1.28 171	0.27 196	0.30 423	0.35 64	0.20 130	0.56 234	0.38 132	0.21 91	0.30 184	0.22 124	0.18 91	0.37 191	0.18 61	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.15 417	0.16 274	0.29 512

aanet-new-16k	0.26 91	0.47 348	1.36 193	0.25 129	0.12 21	0.36 78	0.18 92	0.40 65	0.35 83	0.18 46	0.21 67	0.18 80	0.21 142	0.21 10	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.11 134

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 103	0.40 292	0.87 91	0.22 55	0.17 156	0.36 78	0.19 103	0.39 56	0.32 41	0.21 91	0.24 112	0.18 80	0.23 185	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 180	0.08 56	0.30 563	0.13 185	0.55 615

HiDET	0.19 6	0.20 18	0.62 33	0.20 9	0.13 48	0.36 78	0.13 9	0.35 27	0.31 32	0.16 18	0.14 24	0.17 63	0.15 44	0.25 47	0.23 173	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

2.25w	0.21 29	0.22 50	0.51 2	0.21 27	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.42 87	0.34 69	0.23 134	0.27 149	0.14 15	0.18 91	0.33 146	0.24 199	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

MLG-Stereo_test3	0.21 29	0.35 247	0.65 42	0.21 27	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.37 40	0.40 159	0.21 91	0.12 13	0.17 63	0.12 9	0.25 47	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.10 108

Occ-G	0.30 149	0.30 189	1.33 184	0.23 78	0.15 97	0.36 78	0.25 307	0.43 95	0.31 32	0.26 183	0.35 234	0.46 344	0.22 159	0.30 112	0.25 213	0.09 137	0.07 75	0.09 153	0.16 438	0.31 506	0.08 49

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 103	0.40 292	0.86 89	0.22 55	0.17 156	0.36 78	0.19 103	0.39 56	0.32 41	0.21 91	0.24 112	0.18 80	0.23 185	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 180	0.08 56	0.30 563	0.13 185	0.55 615

PointNet	0.20 13	0.21 33	0.82 80	0.21 27	0.12 21	0.37 85	0.16 60	0.33 21	0.28 18	0.16 18	0.15 25	0.18 80	0.13 15	0.22 23	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.07 5	0.07 12

aanet-new-14k	0.25 78	0.33 220	1.13 138	0.26 172	0.12 21	0.37 85	0.21 172	0.45 119	0.36 113	0.20 78	0.27 149	0.15 35	0.29 292	0.24 39	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.11 134	0.12 179

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 103	0.39 284	0.79 75	0.24 105	0.24 333	0.37 85	0.21 172	0.37 40	0.33 56	0.19 64	0.27 149	0.18 80	0.22 159	0.20 4	0.16 32	0.07 26	0.14 443	0.08 56	0.51 630	0.08 37	0.39 583

Replicate-Monster	0.23 62	0.40 292	0.94 109	0.21 27	0.14 68	0.37 85	0.13 9	0.40 65	0.36 113	0.22 111	0.15 25	0.15 35	0.15 44	0.40 215	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.15 291

FlowAnything_test	0.23 62	0.32 211	0.52 5	0.28 227	0.17 156	0.37 85	0.20 130	0.38 49	0.24 3	0.24 145	0.20 59	0.21 118	0.17 67	0.26 64	0.25 213	0.13 416	0.10 314	0.14 451	0.16 438	0.17 298	0.12 179

water-stereo	0.24 69	0.17 2	0.88 94	0.24 105	0.14 68	0.37 85	0.17 72	0.43 95	0.32 41	0.26 183	0.35 234	0.26 187	0.24 201	0.22 23	0.25 213	0.09 137	0.09 265	0.09 153	0.08 139	0.10 102	0.10 108

3.25w_new	0.20 13	0.20 18	0.52 5	0.21 27	0.14 68	0.37 85	0.14 19	0.43 95	0.35 83	0.23 134	0.21 67	0.16 48	0.18 91	0.27 70	0.20 118	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3.25w	0.20 13	0.20 18	0.52 5	0.21 27	0.14 68	0.37 85	0.14 19	0.43 95	0.35 83	0.23 134	0.21 67	0.16 48	0.18 91	0.27 70	0.20 118	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3w_stereo	0.21 29	0.22 50	0.59 22	0.22 55	0.12 21	0.37 85	0.22 212	0.50 177	0.38 132	0.22 111	0.21 67	0.12 2	0.22 159	0.26 64	0.18 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

AIO_rvc	0.41 257	0.64 433	1.29 174	0.58 597	0.39 528	0.37 85	0.24 285	0.50 177	0.43 197	0.28 206	0.23 100	0.25 172	0.16 58	0.99 431	0.19 86	0.10 243	0.16 489	0.08 56	0.11 291	0.25 442	0.85 644

fffy	0.28 119	0.24 89	1.19 151	0.27 196	0.15 97	0.37 85	0.22 212	0.42 87	0.32 41	0.20 78	0.29 169	0.26 187	0.20 129	0.44 241	0.20 118	0.08 65	0.10 314	0.10 213	0.08 139	0.22 396	0.18 364

rvit_0105_4	0.35 197	0.35 247	1.45 219	0.31 309	0.18 203	0.37 85	0.28 375	0.59 255	0.62 396	0.27 199	0.31 201	0.35 256	0.27 257	0.43 232	0.25 213	0.18 528	0.16 489	0.15 482	0.13 364	0.15 237	0.12 179

AIO-Stereo	0.30 149	0.27 133	1.25 164	0.27 196	0.24 333	0.37 85	0.20 130	0.52 203	0.36 113	0.21 91	0.30 184	0.23 141	0.14 20	0.31 119	0.20 118	0.08 65	0.07 75	0.09 153	0.38 603	0.19 347	0.31 534

RSM	0.28 119	0.26 121	0.97 114	0.25 129	0.24 333	0.37 85	0.21 172	0.49 168	0.44 203	0.21 91	0.27 149	0.28 211	0.17 67	0.38 201	0.20 118	0.07 26	0.07 75	0.09 153	0.34 586	0.21 379	0.16 323

aanet-new-40k	0.25 78	0.37 260	1.35 191	0.24 105	0.24 333	0.38 99	0.20 130	0.39 56	0.26 8	0.18 46	0.24 112	0.16 48	0.20 129	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.18 364

BridgeDepth	0.19 6	0.30 189	0.55 14	0.23 78	0.09 1	0.38 99	0.15 36	0.32 16	0.33 56	0.16 18	0.12 13	0.23 141	0.19 116	0.27 70	0.15 13	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DDF-Stereo	0.37 214	0.27 133	0.79 75	0.39 483	0.29 407	0.38 99	0.21 172	0.47 147	0.51 276	0.32 231	0.17 35	0.79 532	0.23 185	0.64 356	1.04 557	0.11 323	0.07 75	0.09 153	0.12 331	0.35 548	0.15 291

HH	0.49 365	0.49 357	2.78 588	0.50 561	0.41 547	0.38 99	0.23 251	0.72 331	0.38 132	0.63 506	0.48 317	0.87 564	0.41 398	0.64 356	0.21 138	0.09 137	0.17 509	0.10 213	0.09 184	0.16 274	0.12 179

HanStereo	0.49 365	0.49 357	2.78 588	0.50 561	0.41 547	0.38 99	0.23 251	0.72 331	0.38 132	0.63 506	0.48 317	0.87 564	0.41 398	0.64 356	0.21 138	0.09 137	0.17 509	0.10 213	0.09 184	0.16 274	0.12 179

aanet-new-60k	0.29 132	0.51 368	1.68 267	0.25 129	0.12 21	0.39 104	0.19 103	0.43 95	0.33 56	0.18 46	0.19 50	0.17 63	0.19 116	0.31 119	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.26 489

aanet-new-70k	0.27 103	0.48 353	1.33 184	0.25 129	0.12 21	0.39 104	0.19 103	0.45 119	0.33 56	0.17 37	0.21 67	0.16 48	0.21 142	0.38 201	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.22 428

aanet-new-28k	0.34 184	0.53 377	2.69 571	0.25 129	0.12 21	0.39 104	0.21 172	0.37 40	0.29 27	0.18 46	0.24 112	0.17 63	0.21 142	0.22 23	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 56	0.31 572	0.10 102	0.23 453

LACA2	0.25 78	0.74 478	1.30 177	0.20 9	0.10 2	0.39 104	0.17 72	0.32 16	0.36 113	0.15 10	0.15 25	0.18 80	0.14 20	0.22 23	0.14 4	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1

LCMNet	0.20 13	0.21 33	0.61 26	0.20 9	0.13 48	0.39 104	0.14 19	0.34 26	0.34 69	0.16 18	0.16 32	0.16 48	0.15 44	0.27 70	0.22 162	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 49

CSFM-Stereo	0.19 6	0.20 18	0.60 23	0.20 9	0.11 9	0.39 104	0.15 36	0.35 27	0.27 11	0.18 46	0.15 25	0.17 63	0.16 58	0.26 64	0.21 138	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.09 74

4w-stereo	0.20 13	0.21 33	0.57 19	0.21 27	0.15 97	0.39 104	0.13 9	0.39 56	0.33 56	0.22 111	0.21 67	0.13 4	0.20 129	0.29 100	0.21 138	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 29	0.23 71	0.50 1	0.22 55	0.15 97	0.39 104	0.19 103	0.47 147	0.36 113	0.21 91	0.22 86	0.13 4	0.17 67	0.33 146	0.20 118	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

monsterstereo	0.22 51	0.22 50	0.52 5	0.25 129	0.27 384	0.39 104	0.14 19	0.51 187	0.33 56	0.25 165	0.27 149	0.13 4	0.13 15	0.38 201	0.21 138	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

GCAP-BAT	1.13 613	0.30 189	9.45 680	3.22 680	5.97 682	0.39 104	0.20 130	0.59 255	0.41 172	0.26 183	0.26 140	0.23 141	0.17 67	0.31 119	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.13 185	0.17 344

RSM++	0.27 103	0.26 121	0.87 91	0.28 227	0.13 48	0.39 104	0.20 130	0.45 119	0.45 218	0.20 78	0.24 112	0.24 157	0.17 67	0.36 180	0.20 118	0.08 65	0.07 75	0.09 153	0.35 590	0.26 463	0.18 364

GCAPDPT-zeroshot	1.09 610	0.30 189	8.70 677	3.22 680	5.88 681	0.39 104	0.20 130	0.59 255	0.41 172	0.26 183	0.26 140	0.23 141	0.17 67	0.31 119	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.13 185	0.19 381

GMStereo	0.38 226	0.99 579	1.91 391	0.27 196	0.16 127	0.39 104	0.23 251	0.47 147	0.62 396	0.38 258	0.34 229	0.25 172	0.25 216	0.39 209	0.29 260	0.14 460	0.08 180	0.10 213	0.12 331	0.15 237	0.11 134
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DF	0.34 184	0.29 172	0.95 110	0.31 309	0.44 557	0.40 117	0.21 172	0.71 325	0.32 41	0.23 134	0.37 242	0.32 239	0.17 67	0.39 209	0.85 528	0.10 243	0.09 265	0.08 56	0.29 553	0.09 74	0.20 400

aanet-new-32k	0.27 103	0.49 357	1.73 284	0.25 129	0.17 156	0.40 117	0.20 130	0.35 27	0.27 11	0.18 46	0.21 67	0.20 104	0.22 159	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.11 134

aanet-new-30k	0.28 119	0.49 357	1.75 295	0.25 129	0.17 156	0.40 117	0.20 130	0.35 27	0.27 11	0.18 46	0.21 67	0.20 104	0.22 159	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.11 134

aanet-new-24k	0.27 103	0.40 292	1.12 137	0.24 105	0.45 568	0.40 117	0.21 172	0.39 56	0.28 18	0.19 64	0.28 161	0.17 63	0.20 129	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.32 578	0.09 74	0.10 108

4.5_new	0.21 29	0.22 50	0.63 34	0.21 27	0.15 97	0.40 117	0.17 72	0.40 65	0.35 83	0.25 165	0.22 86	0.14 15	0.14 20	0.22 23	0.21 138	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 29	0.22 50	0.63 34	0.21 27	0.15 97	0.40 117	0.17 72	0.40 65	0.35 83	0.25 165	0.22 86	0.14 15	0.14 20	0.22 23	0.21 138	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

2.75w_new	0.21 29	0.21 33	0.57 19	0.20 9	0.14 68	0.40 117	0.18 92	0.47 147	0.36 113	0.24 145	0.20 59	0.13 4	0.19 116	0.31 119	0.21 138	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.07 12

3.5w_stereo	0.21 29	0.22 50	0.55 14	0.21 27	0.15 97	0.40 117	0.14 19	0.43 95	0.33 56	0.21 91	0.24 112	0.14 15	0.18 91	0.34 160	0.22 162	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

SGD-Stereo	0.22 51	0.28 160	0.77 72	0.22 55	0.11 9	0.40 117	0.16 60	0.31 13	0.36 113	0.19 64	0.19 50	0.17 63	0.17 67	0.37 191	0.16 32	0.10 243	0.06 24	0.08 56	0.07 100	0.10 102	0.07 12

MGS-Stereo	0.32 165	0.34 238	1.70 273	0.25 129	0.14 68	0.40 117	0.22 212	0.38 49	0.43 197	0.24 145	0.51 347	0.25 172	0.18 91	0.31 119	0.20 118	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.08 139	0.47 607	0.08 49

CES	0.30 149	0.27 133	1.09 133	0.23 78	0.50 583	0.40 117	0.20 130	0.46 127	0.44 203	0.22 111	0.28 161	0.26 187	0.19 116	0.33 146	0.21 138	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.05 1	0.15 237	0.49 607

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 132	0.58 402	0.98 116	0.21 27	0.31 444	0.41 128	0.20 130	0.46 127	0.34 69	0.21 91	0.22 86	0.19 100	0.17 67	0.24 39	0.15 13	0.08 65	0.10 314	0.08 56	0.45 617	0.09 74	0.29 512

FE-Mocha	0.41 257	0.31 203	1.44 216	0.28 227	0.33 469	0.41 128	0.17 72	0.69 314	0.45 218	0.44 292	0.50 342	0.41 294	0.45 439	0.36 180	1.17 576	0.10 243	0.08 180	0.11 289	0.21 510	0.13 185	0.13 222

asd	0.20 13	0.22 50	0.65 42	0.22 55	0.17 156	0.41 128	0.14 19	0.35 27	0.32 41	0.24 145	0.20 59	0.15 35	0.18 91	0.26 64	0.16 32	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

qwe	0.21 29	0.22 50	0.61 26	0.21 27	0.20 254	0.41 128	0.15 36	0.46 127	0.35 83	0.26 183	0.22 86	0.14 15	0.14 20	0.31 119	0.22 162	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

depthmonostereo	0.26 91	0.23 71	0.65 42	0.41 501	0.13 48	0.41 128	0.19 103	0.51 187	0.40 159	0.25 165	0.29 169	0.26 187	0.28 274	0.44 241	0.23 173	0.09 137	0.10 314	0.09 153	0.07 100	0.10 102	0.08 49

DilatedVolume-Stereo	0.26 91	0.20 18	0.64 36	0.25 129	0.15 97	0.41 128	0.18 92	0.42 87	0.35 83	0.34 236	0.34 229	0.25 172	0.23 185	0.43 232	0.53 445	0.09 137	0.09 265	0.08 56	0.10 223	0.12 151	0.11 134

4.25_new	0.21 29	0.23 71	0.64 36	0.22 55	0.18 203	0.41 128	0.17 72	0.41 77	0.35 83	0.22 111	0.21 67	0.14 15	0.18 91	0.25 47	0.18 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 29	0.23 71	0.64 36	0.22 55	0.18 203	0.41 128	0.17 72	0.41 77	0.35 83	0.22 111	0.21 67	0.14 15	0.18 91	0.25 47	0.18 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 29	0.23 71	0.64 36	0.22 55	0.18 203	0.41 128	0.17 72	0.41 77	0.35 83	0.22 111	0.21 67	0.14 15	0.18 91	0.25 47	0.18 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

2w_stereo	0.21 29	0.19 10	0.51 2	0.22 55	0.13 48	0.41 128	0.20 130	0.50 177	0.34 69	0.25 165	0.23 100	0.13 4	0.23 185	0.24 39	0.22 162	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

castereo	0.30 149	0.44 326	0.81 78	0.24 105	0.29 407	0.41 128	0.27 355	0.72 331	0.45 218	0.22 111	0.30 184	0.24 157	0.31 312	0.25 47	0.21 138	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.31 572	0.12 151	0.09 74

rvit_0105_5	0.36 207	0.39 284	1.48 227	0.30 282	0.18 203	0.41 128	0.30 407	0.64 287	0.62 396	0.30 217	0.33 221	0.37 265	0.29 292	0.41 220	0.28 246	0.18 528	0.16 489	0.15 482	0.15 417	0.15 237	0.14 249

rvit_stereo_0075_2	0.40 249	0.40 292	1.88 373	0.33 364	0.32 454	0.41 128	0.22 212	0.58 246	0.53 301	0.38 258	0.51 347	0.40 288	0.27 257	0.44 241	0.29 260	0.20 553	0.15 471	0.22 569	0.15 417	0.18 326	0.23 453

GLC_STEREO	0.28 119	0.27 133	1.36 193	0.28 227	0.12 21	0.41 128	0.20 130	0.37 40	0.38 132	0.26 183	0.30 184	0.25 172	0.19 116	0.33 146	0.24 199	0.09 137	0.11 367	0.12 353	0.10 223	0.13 185	0.09 74

aanet-new-78k	0.33 175	0.44 326	2.51 542	0.26 172	0.12 21	0.42 142	0.20 130	0.45 119	0.31 32	0.16 18	0.22 86	0.15 35	0.25 216	0.34 160	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.31 534

LACA1	0.19 6	0.39 284	0.60 23	0.19 2	0.10 2	0.42 142	0.15 36	0.31 13	0.34 69	0.15 10	0.11 8	0.14 15	0.15 44	0.25 47	0.15 13	0.09 137	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 91	0.27 133	1.26 166	0.20 9	0.12 21	0.42 142	0.17 72	0.37 40	0.40 159	0.22 111	0.31 201	0.29 222	0.21 142	0.32 132	0.20 118	0.10 243	0.08 180	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.09 74

monsters	0.22 51	0.22 50	0.52 5	0.23 78	0.28 398	0.42 142	0.14 19	0.46 127	0.31 32	0.24 145	0.20 59	0.13 4	0.14 20	0.43 232	0.20 118	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 139	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 51	0.28 160	0.88 94	0.21 27	0.24 333	0.42 142	0.17 72	0.35 27	0.37 125	0.20 78	0.22 86	0.14 15	0.12 9	0.24 39	0.20 118	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.07 12

GIP-stereo	0.26 91	0.22 50	0.78 74	0.29 261	0.20 254	0.42 142	0.17 72	0.64 287	0.39 145	0.18 46	0.24 112	0.23 141	0.18 91	0.25 47	0.47 416	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.17 298	0.08 49

fffft	0.29 132	0.21 33	1.10 135	0.24 105	0.15 97	0.42 142	0.24 285	0.42 87	0.38 132	0.21 91	0.18 45	0.20 104	0.16 58	0.44 241	0.70 499	0.07 26	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.28 480	0.20 400
1: 1. 1
aanet-new-90k	0.29 132	0.47 348	1.41 208	0.26 172	0.18 203	0.43 149	0.19 103	0.47 147	0.32 41	0.16 18	0.18 45	0.15 35	0.21 142	0.37 191	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.46 601

aanet-new-36k	0.29 132	0.63 428	1.51 236	0.24 105	0.11 9	0.43 149	0.19 103	0.44 104	0.35 83	0.19 64	0.24 112	0.16 48	0.22 159	0.29 100	0.15 13	0.06 1	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.24 467

aanet-new-12k	0.24 69	0.24 89	1.06 128	0.27 196	0.12 21	0.43 149	0.20 130	0.51 187	0.34 69	0.19 64	0.16 32	0.15 35	0.21 142	0.25 47	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.09 153	0.07 100	0.11 134	0.09 74

aanet-new	0.32 165	0.29 172	2.39 511	0.25 129	0.25 353	0.43 149	0.21 172	0.41 77	0.31 32	0.18 46	0.23 100	0.16 48	0.30 302	0.33 146	0.15 13	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.13 222

NLSM3	0.26 91	0.39 284	0.75 66	0.25 129	0.24 333	0.43 149	0.19 103	0.58 246	0.45 218	0.20 78	0.26 140	0.20 104	0.25 216	0.29 100	0.24 199	0.07 26	0.06 24	0.10 213	0.09 184	0.10 102	0.07 12

asda	0.22 51	0.25 103	0.70 60	0.21 27	0.16 127	0.43 149	0.16 60	0.44 104	0.35 83	0.22 111	0.20 59	0.14 15	0.20 129	0.25 47	0.22 162	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

111111	0.24 69	0.21 33	0.82 80	0.24 105	0.21 268	0.43 149	0.13 9	0.45 119	0.35 83	0.22 111	0.27 149	0.18 80	0.16 58	0.35 167	0.18 61	0.09 137	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.25 442	0.08 49

LG-Stereo	0.27 103	0.25 103	0.95 110	0.25 129	0.15 97	0.43 149	0.21 172	0.50 177	0.40 159	0.18 46	0.29 169	0.25 172	0.16 58	0.28 84	0.35 337	0.07 26	0.07 75	0.11 289	0.10 223	0.24 428	0.10 108

WCG-NET	0.30 149	0.42 310	1.26 166	0.24 105	0.12 21	0.43 149	0.24 285	0.40 65	0.56 333	0.35 238	0.37 242	0.26 187	0.24 201	0.29 100	0.19 86	0.08 65	0.12 400	0.08 56	0.07 100	0.22 396	0.10 108

LoS_RVC	0.29 132	0.33 220	1.19 151	0.25 129	0.34 482	0.43 149	0.22 212	0.42 87	0.32 41	0.22 111	0.33 221	0.23 141	0.24 201	0.31 119	0.21 138	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.10 102	0.31 534

TestStereo	0.45 313	0.54 385	2.11 451	0.29 261	0.16 127	0.43 149	0.24 285	0.54 224	0.45 218	0.37 248	0.46 298	0.34 252	0.27 257	1.98 582	0.27 235	0.11 323	0.08 180	0.12 353	0.09 184	0.14 214	0.08 49

aanet-new-8k	0.26 91	0.38 272	1.21 157	0.25 129	0.13 48	0.44 160	0.22 212	0.49 168	0.34 69	0.18 46	0.21 67	0.17 63	0.25 216	0.29 100	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.12 179

PSi22	0.37 214	0.73 474	1.71 280	0.28 227	0.13 48	0.44 160	0.14 19	0.64 287	0.51 276	0.22 111	0.28 161	0.36 261	0.22 159	0.65 367	0.27 235	0.07 26	0.14 443	0.07 1	0.06 18	0.28 480	0.12 179

Zero-FE251	0.56 439	0.29 172	1.27 169	0.26 172	0.16 127	0.44 160	0.16 60	0.44 104	0.35 83	5.31 681	0.19 50	0.22 124	0.19 116	0.24 39	1.08 561	0.10 243	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.13 222

3.75w	0.21 29	0.21 33	0.61 26	0.21 27	0.20 254	0.44 160	0.16 60	0.44 104	0.30 28	0.22 111	0.20 59	0.13 4	0.18 91	0.29 100	0.21 138	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

1w_stereo	0.22 51	0.17 2	0.52 5	0.23 78	0.16 127	0.44 160	0.22 212	0.55 228	0.40 159	0.25 165	0.29 169	0.13 4	0.26 236	0.28 84	0.20 118	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

MLG-Stereo	0.21 29	0.33 220	0.60 23	0.23 78	0.12 21	0.44 160	0.13 9	0.39 56	0.46 229	0.13 5	0.10 3	0.17 63	0.13 15	0.35 167	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.09 74

MM-Stereo_test1	0.41 257	0.39 284	2.29 493	0.38 473	0.26 371	0.44 160	0.28 375	0.63 284	0.51 276	0.40 266	0.32 211	0.26 187	0.26 236	0.46 266	0.22 162	0.09 137	0.21 554	0.10 213	0.09 184	0.39 580	0.15 291

WCG-NET（raft）	0.32 165	0.53 377	1.21 157	0.23 78	0.12 21	0.44 160	0.24 285	0.40 65	0.50 269	0.35 238	0.35 234	0.47 352	0.25 216	0.35 167	0.20 118	0.08 65	0.29 599	0.08 56	0.07 100	0.22 396	0.11 134

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 69	0.31 203	0.88 94	0.25 129	0.23 318	0.45 168	0.22 212	0.39 56	0.30 28	0.21 91	0.27 149	0.18 80	0.21 142	0.23 32	0.16 32	0.07 26	0.09 265	0.08 56	0.07 100	0.11 134	0.13 222

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 78	0.41 302	1.08 130	0.23 78	0.23 318	0.45 168	0.20 130	0.44 104	0.30 28	0.18 46	0.21 67	0.22 124	0.20 129	0.23 32	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.14 249

MLG-Stereo_test2	0.21 29	0.36 257	0.68 55	0.21 27	0.17 156	0.45 168	0.12 4	0.35 27	0.42 185	0.15 10	0.11 8	0.22 124	0.10 2	0.28 84	0.16 32	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.09 74

MLG-Stereo_test1	0.21 29	0.33 220	0.61 26	0.23 78	0.21 268	0.45 168	0.13 9	0.33 21	0.46 229	0.13 5	0.09 1	0.18 80	0.12 9	0.32 132	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.09 74

MM-Stereo_test3	0.40 249	0.58 402	1.75 295	0.36 432	0.30 423	0.45 168	0.30 407	0.72 331	0.59 356	0.31 222	0.43 275	0.32 239	0.23 185	0.35 167	0.29 260	0.10 243	0.20 545	0.10 213	0.08 139	0.40 585	0.11 134

HI	0.41 257	0.63 428	1.72 281	0.27 196	0.21 268	0.45 168	0.19 103	0.55 228	0.41 172	0.57 435	0.59 425	0.65 450	0.45 439	0.45 257	0.39 367	0.08 65	0.09 265	0.10 213	0.11 291	0.20 363	0.10 108

CoSv	0.41 257	0.63 428	1.72 281	0.27 196	0.21 268	0.45 168	0.19 103	0.55 228	0.41 172	0.57 435	0.59 425	0.65 450	0.45 439	0.45 257	0.39 367	0.08 65	0.09 265	0.10 213	0.11 291	0.20 363	0.10 108

rvit_0105_3	0.39 241	0.47 348	1.46 220	0.33 364	0.19 238	0.45 168	0.35 465	0.69 314	0.65 430	0.37 248	0.37 242	0.40 288	0.31 312	0.44 241	0.30 280	0.18 528	0.17 509	0.17 522	0.18 471	0.15 237	0.15 291

SMFormer	0.50 376	0.46 338	1.60 249	0.30 282	0.15 97	0.45 168	0.24 285	0.90 494	0.72 495	0.56 424	0.64 483	0.51 371	0.41 398	1.87 564	0.49 427	0.13 416	0.10 314	0.11 289	0.10 223	0.15 237	0.16 323

tta	0.50 376	0.46 338	1.60 249	0.30 282	0.15 97	0.45 168	0.24 285	0.90 494	0.72 495	0.56 424	0.64 483	0.51 371	0.41 398	1.87 564	0.49 427	0.13 416	0.10 314	0.11 289	0.10 223	0.14 214	0.11 134

qqq1	0.48 347	0.46 338	1.60 249	0.30 282	0.15 97	0.45 168	0.24 285	0.90 494	0.72 495	0.56 424	0.64 483	0.51 371	0.41 398	1.87 564	0.23 173	0.13 416	0.10 314	0.09 153	0.08 139	0.14 214	0.11 134

fff1	0.48 347	0.46 338	1.60 249	0.30 282	0.15 97	0.45 168	0.24 285	0.90 494	0.72 495	0.56 424	0.64 483	0.51 371	0.41 398	1.87 564	0.23 173	0.13 416	0.10 314	0.09 153	0.08 139	0.14 214	0.11 134

IGEVStereo-DCA	0.33 175	0.34 238	1.38 200	0.27 196	0.16 127	0.45 168	0.23 251	0.46 127	0.41 172	0.24 145	0.21 67	0.26 187	0.25 216	0.64 356	0.52 441	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.18 471	0.16 274	0.22 428

rrr	0.46 325	0.34 238	3.08 618	0.27 196	0.16 127	0.45 168	0.28 375	1.09 615	0.51 276	0.24 145	0.21 67	0.26 187	0.25 216	0.64 356	0.52 441	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.29 553	0.16 274	0.25 479

4D-IteraStereo	0.44 294	0.96 562	2.63 561	0.27 196	0.30 423	0.45 168	0.25 307	0.52 203	0.50 269	0.40 266	0.31 201	0.40 288	0.19 116	0.35 167	0.32 305	0.09 137	0.06 24	0.12 353	0.11 291	0.19 347	0.30 525

DCRE	0.50 376	0.63 428	2.13 457	0.30 282	0.23 318	0.45 168	0.24 285	0.59 255	0.53 301	0.50 351	2.10 644	0.42 308	0.26 236	0.35 167	0.23 173	0.09 137	0.14 443	0.10 213	0.32 578	0.16 274	0.15 291

knoymous	0.34 184	0.25 103	1.75 295	0.24 105	0.18 203	0.45 168	0.24 285	0.57 240	0.38 132	0.41 274	0.39 262	0.55 390	0.25 216	0.38 201	0.23 173	0.11 323	0.08 180	0.12 353	0.07 100	0.13 185	0.12 179

qqq	0.38 226	0.21 33	1.34 188	0.28 227	0.15 97	0.45 168	0.26 330	0.76 369	0.52 284	0.39 264	0.41 269	0.46 344	0.36 343	0.96 428	0.30 280	0.11 323	0.14 443	0.12 353	0.12 331	0.12 151	0.14 249

test-3	0.43 285	0.20 18	1.70 273	0.34 397	0.32 454	0.45 168	0.23 251	0.71 325	0.46 229	0.51 364	0.29 169	0.45 332	0.21 142	0.59 338	0.98 542	0.08 65	0.07 75	0.10 213	0.35 590	0.29 487	0.28 505

test_1	0.43 285	0.20 18	1.70 273	0.34 397	0.32 454	0.45 168	0.23 251	0.71 325	0.46 229	0.50 351	0.29 169	0.45 332	0.21 142	0.59 338	0.98 542	0.08 65	0.07 75	0.10 213	0.35 590	0.29 487	0.29 512

TS12	0.24 69	0.26 121	0.83 82	0.25 129	0.11 9	0.46 188	0.17 72	0.46 127	0.43 197	0.20 78	0.31 201	0.18 80	0.20 129	0.31 119	0.22 162	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.11 134	0.07 12

aanet-32k-new	0.30 149	0.60 407	1.61 253	0.25 129	0.15 97	0.46 188	0.21 172	0.41 77	0.33 56	0.17 37	0.24 112	0.17 63	0.23 185	0.30 112	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.39 583

RT-Monster	0.29 132	0.30 189	0.95 110	0.25 129	0.28 398	0.46 188	0.15 36	0.53 212	0.55 321	0.37 248	0.36 238	0.28 211	0.21 142	0.32 132	0.21 138	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.06 18	0.15 237	0.14 249

DLNR-FE	13.43 694	20.01 699	23.53 700	121.73 716	33.87 709	0.46 188	0.15 36	8.09 690	0.35 83	0.28 206	0.37 242	0.26 187	0.17 67	0.75 396	0.29 260	6.68 691	0.26 588	0.09 153	0.38 603	50.82 716	0.18 364

AdaDepth	0.24 69	0.18 6	1.03 121	0.25 129	0.21 268	0.46 188	0.16 60	0.30 11	0.27 11	0.17 37	0.19 50	0.14 15	0.18 91	0.35 167	0.17 53	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.25 531	0.10 102	0.10 108

GREAT-IGEV	0.37 214	0.28 160	1.48 227	0.25 129	0.38 522	0.46 188	0.18 92	0.33 21	0.34 69	0.15 10	0.29 169	0.15 35	0.17 67	0.36 180	0.23 173	0.07 26	0.76 661	0.07 1	0.26 539	0.21 379	1.03 660
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SMoEStereo_RVC	0.29 132	0.26 121	1.03 121	0.25 129	0.14 68	0.46 188	0.22 212	0.36 36	0.38 132	0.23 134	0.23 100	0.21 118	0.18 91	0.45 257	0.60 474	0.07 26	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.20 363	0.20 400

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 376	0.33 220	0.93 107	0.26 172	0.22 298	0.46 188	0.20 130	1.10 616	1.34 632	3.16 676	0.32 211	0.22 124	0.20 129	0.30 112	0.22 162	0.10 243	0.09 265	0.11 289	0.09 184	0.15 237	0.19 381

DLNR_Zeroshot_test	13.43 694	19.94 698	23.55 701	121.61 715	35.03 710	0.46 188	0.15 36	8.02 689	0.35 83	0.28 206	0.37 242	0.26 187	0.17 67	0.76 400	0.29 260	6.42 690	0.26 588	0.09 153	0.38 603	50.13 715	0.18 364

RAFT	0.45 313	0.92 544	1.59 247	0.34 397	0.19 238	0.46 188	0.35 465	0.65 294	0.49 258	0.49 344	0.49 334	0.70 491	0.40 387	0.47 278	0.32 305	0.11 323	0.16 489	0.14 451	0.13 364	0.51 615	0.13 222

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 69	0.22 50	0.90 101	0.23 78	0.32 454	0.47 198	0.21 172	0.48 161	0.34 69	0.20 78	0.25 127	0.21 118	0.23 185	0.20 4	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.09 74

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 91	0.23 71	1.00 118	0.22 55	0.31 444	0.47 198	0.20 130	0.44 104	0.33 56	0.27 199	0.32 211	0.24 157	0.14 20	0.23 32	0.18 61	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.08 139	0.08 37	0.16 323

WQFJX	0.42 276	0.25 103	0.55 14	0.26 172	0.39 528	0.47 198	0.23 251	1.76 654	1.82 655	0.26 183	0.26 140	0.28 211	0.28 274	0.42 228	0.32 305	0.10 243	0.10 314	0.09 153	0.08 139	0.24 428	0.16 323

IGEV-Stereo++	0.23 62	0.23 71	0.64 36	0.24 105	0.22 298	0.47 198	0.13 9	0.52 203	0.33 56	0.18 46	0.24 112	0.17 63	0.22 159	0.32 132	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.17 298	0.09 74

Pointernet	0.29 132	0.25 103	1.49 230	0.24 105	0.20 254	0.47 198	0.15 36	0.62 276	0.47 248	0.22 111	0.29 169	0.26 187	0.20 129	0.28 84	0.20 118	0.10 243	0.07 75	0.07 1	0.12 331	0.10 102	0.07 12

StereoVision	0.45 313	0.72 467	1.94 407	0.33 364	0.32 454	0.47 198	0.26 330	0.68 311	0.57 337	0.32 231	0.89 573	0.45 332	0.27 257	0.49 295	0.36 342	0.13 416	0.15 471	0.16 501	0.15 417	0.19 347	0.13 222

CASnet	0.28 119	0.31 203	1.20 155	0.28 227	0.11 9	0.47 198	0.19 103	0.44 104	0.44 203	0.38 258	0.31 201	0.23 141	0.17 67	0.29 100	0.19 86	0.10 243	0.06 24	0.15 482	0.12 331	0.16 274	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.33 175	0.24 89	1.44 216	0.28 227	0.35 495	0.47 198	0.21 172	0.43 95	0.28 18	0.26 183	0.25 127	0.22 124	0.38 365	0.30 112	0.18 61	0.09 137	0.35 611	0.09 153	0.36 599	0.23 411	0.25 479

ProNet	0.30 149	0.54 385	1.29 174	0.25 129	0.15 97	0.47 198	0.25 307	0.48 161	0.39 145	0.21 91	0.23 100	0.22 124	0.20 129	0.44 241	0.19 86	0.08 65	0.08 180	0.10 213	0.08 139	0.23 411	0.12 179

x	0.35 197	0.20 18	1.36 193	0.33 364	0.17 156	0.47 198	0.24 285	0.75 357	0.54 314	0.40 266	0.40 265	0.42 308	0.34 334	0.45 257	0.32 305	0.11 323	0.14 443	0.11 289	0.09 184	0.12 151	0.14 249

test_3	0.44 294	0.20 18	1.70 273	0.36 432	0.32 454	0.47 198	0.30 407	0.73 343	0.49 258	0.50 351	0.30 184	0.45 332	0.22 159	0.59 338	0.98 542	0.08 65	0.10 314	0.11 289	0.35 590	0.29 487	0.28 505

DN	0.37 214	0.23 71	1.40 206	0.37 456	0.40 538	0.48 209	0.21 172	0.51 187	0.40 159	0.23 134	0.24 112	0.36 261	0.18 91	0.81 411	0.54 451	0.13 416	0.11 367	0.11 289	0.34 586	0.12 151	0.19 381

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 78	0.24 89	0.76 68	0.22 55	0.33 469	0.48 209	0.20 130	0.47 147	0.35 83	0.26 183	0.30 184	0.22 124	0.14 20	0.21 10	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.07 5	0.15 291

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 78	0.24 89	0.84 84	0.22 55	0.32 454	0.48 209	0.20 130	0.45 119	0.35 83	0.26 183	0.30 184	0.22 124	0.14 20	0.21 10	0.18 61	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.08 139	0.07 5	0.13 222

gcap_with_dpt	0.25 78	0.22 50	1.00 118	0.22 55	0.30 423	0.48 209	0.21 172	0.45 119	0.32 41	0.27 199	0.31 201	0.20 104	0.14 20	0.20 4	0.18 61	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.08 139	0.08 37	0.13 222

WQFJA1	0.42 276	0.24 89	0.53 11	0.26 172	0.38 522	0.48 209	0.23 251	1.72 652	2.07 661	0.25 165	0.25 127	0.28 211	0.27 257	0.32 132	0.34 325	0.09 137	0.11 367	0.10 213	0.08 139	0.20 363	0.13 222

WQFJX1	0.45 313	0.28 160	0.56 17	0.27 196	0.35 495	0.48 209	0.25 307	1.98 665	2.08 662	0.26 183	0.26 140	0.29 222	0.28 274	0.50 302	0.31 292	0.10 243	0.11 367	0.10 213	0.08 139	0.23 411	0.14 249

NLMM	0.42 276	0.24 89	0.53 11	0.26 172	0.38 522	0.48 209	0.23 251	1.72 652	2.06 660	0.25 165	0.25 127	0.28 211	0.27 257	0.32 132	0.34 325	0.09 137	0.11 367	0.10 213	0.08 139	0.20 363	0.13 222

FACV-RUCA	0.58 451	0.40 292	1.78 317	0.43 516	1.67 668	0.48 209	0.28 375	0.69 314	0.62 396	0.40 266	0.53 374	0.33 246	0.63 539	0.40 215	0.31 292	0.13 416	0.11 367	0.62 639	0.12 331	0.70 632	0.98 652

test_sample1	0.40 249	0.18 6	1.19 151	0.31 309	0.18 203	0.48 209	0.23 251	0.78 395	0.49 258	0.44 292	0.44 286	0.45 332	0.41 398	1.39 477	0.33 318	0.11 323	0.09 265	0.10 213	0.09 184	0.12 151	0.13 222

gcap-zeroshot	0.26 91	0.24 89	1.03 121	0.22 55	0.33 469	0.48 209	0.20 130	0.47 147	0.34 69	0.26 183	0.29 169	0.22 124	0.14 20	0.21 10	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.08 139	0.08 37	0.14 249

test_for_model	0.25 78	0.24 89	0.76 68	0.22 55	0.33 469	0.48 209	0.20 130	0.47 147	0.35 83	0.26 183	0.30 184	0.22 124	0.14 20	0.21 10	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.07 5	0.15 291

11t1	0.33 175	0.19 10	1.41 208	0.33 364	0.16 127	0.48 209	0.21 172	0.67 306	0.48 251	0.40 266	0.34 229	0.32 239	0.33 325	0.42 228	0.27 235	0.11 323	0.12 400	0.10 213	0.08 139	0.13 185	0.14 249

testlalala	0.26 91	0.24 89	1.03 121	0.22 55	0.33 469	0.48 209	0.20 130	0.47 147	0.34 69	0.26 183	0.29 169	0.22 124	0.14 20	0.21 10	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.08 139	0.08 37	0.14 249

riskmin	0.37 214	0.22 50	1.74 289	0.32 338	0.20 254	0.48 209	0.20 130	0.66 297	0.46 229	0.36 244	0.34 229	0.69 481	0.45 439	0.39 209	0.27 235	0.11 323	0.08 180	0.12 353	0.08 139	0.13 185	0.16 323

rafts_anoy	0.43 285	0.89 537	1.96 419	0.32 338	0.30 423	0.48 209	0.24 285	0.62 276	0.49 258	0.37 248	0.38 253	0.33 246	0.30 302	0.51 306	0.34 325	0.10 243	0.39 626	0.13 414	0.15 417	0.17 298	0.15 291

RALAANet	0.43 285	0.98 574	1.90 385	0.32 338	0.23 318	0.48 209	0.19 103	0.67 306	0.53 301	0.48 332	0.45 290	0.39 279	0.30 302	0.48 285	0.37 349	0.10 243	0.08 180	0.11 289	0.14 392	0.27 474	0.10 108

Gwc-CoAtRS	0.38 226	0.33 220	1.92 394	0.27 196	0.41 547	0.48 209	0.19 103	0.59 255	0.46 229	0.43 285	0.39 262	0.57 410	0.26 236	0.32 132	0.26 225	0.09 137	0.09 265	0.09 153	0.31 572	0.11 134	0.09 74

aanet-new-10k	0.27 103	0.52 370	1.27 169	0.27 196	0.15 97	0.49 226	0.21 172	0.46 127	0.31 32	0.21 91	0.20 59	0.19 100	0.22 159	0.26 64	0.18 61	0.08 65	0.08 180	0.08 56	0.07 100	0.10 102	0.16 323

Pro-Stereo	0.22 51	0.25 103	0.66 51	0.22 55	0.14 68	0.49 226	0.15 36	0.23 2	0.35 83	0.16 18	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 295	0.18 61	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.37 602	0.08 37	0.09 74

NLMM1	0.46 325	0.27 133	0.53 11	0.27 196	0.38 522	0.49 226	0.24 285	1.97 664	2.38 665	0.28 206	0.27 149	0.26 187	0.25 216	0.47 278	0.31 292	0.10 243	0.11 367	0.10 213	0.09 184	0.23 411	0.15 291

NLSM1	0.39 241	0.24 89	0.56 17	0.27 196	0.40 538	0.49 226	0.21 172	1.44 641	1.64 645	0.25 165	0.33 221	0.25 172	0.26 236	0.40 215	0.32 305	0.10 243	0.10 314	0.11 289	0.10 223	0.22 396	0.13 222

NLCSM	0.46 325	0.37 260	0.72 64	0.29 261	0.36 504	0.49 226	0.27 355	1.33 635	1.59 644	0.29 212	0.29 169	0.29 222	0.31 312	1.44 483	0.35 337	0.11 323	0.11 367	0.11 289	0.10 223	0.35 548	0.14 249

ISRNet	0.47 341	0.44 326	1.55 242	0.37 456	0.31 444	0.49 226	0.19 103	0.75 357	0.66 445	0.63 506	0.71 527	0.67 467	0.39 379	0.58 332	0.44 401	0.23 578	0.16 489	0.21 566	0.20 504	0.21 379	0.25 479

DEFOM-Stereo	0.22 51	0.22 50	0.91 104	0.23 78	0.13 48	0.49 226	0.18 92	0.30 11	0.28 18	0.19 64	0.17 35	0.14 15	0.14 20	0.41 220	0.16 32	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.09 74

999	0.29 132	0.25 103	1.05 126	0.26 172	0.18 203	0.49 226	0.23 251	0.38 49	0.37 125	0.20 78	0.32 211	0.23 141	0.18 91	0.73 392	0.36 342	0.08 65	0.07 75	0.09 153	0.08 139	0.24 428	0.10 108

mmm	0.38 226	0.21 33	1.18 149	0.35 413	0.17 156	0.49 226	0.26 330	0.78 395	0.52 284	0.50 351	0.57 416	0.41 294	0.37 356	0.71 389	0.31 292	0.11 323	0.13 424	0.14 451	0.13 364	0.15 237	0.14 249

iRaft-Stereo_5w	0.54 419	1.01 585	2.08 445	0.27 196	0.21 268	0.49 226	0.28 375	0.73 343	0.58 348	0.40 266	0.61 448	0.62 434	0.46 454	1.78 543	0.47 416	0.09 137	0.07 75	0.11 289	0.10 223	0.39 580	0.12 179

cross-raft	0.40 249	0.27 133	2.22 478	0.30 282	0.17 156	0.49 226	0.35 465	0.71 325	0.39 145	0.43 285	0.45 290	0.64 445	0.25 216	0.32 132	0.25 213	0.08 65	0.08 180	0.09 153	0.23 523	0.11 134	0.14 249

RALCasStereoNet	0.45 313	0.88 533	1.85 358	0.30 282	0.26 371	0.49 226	0.26 330	0.58 246	0.51 276	0.36 244	0.48 317	0.36 261	0.28 274	0.55 324	0.34 325	0.10 243	0.53 641	0.09 153	0.08 139	0.25 442	0.34 556

test_xeample3	0.46 325	0.34 238	2.99 612	0.37 456	0.16 127	0.49 226	0.33 452	1.06 609	0.44 203	0.25 165	0.23 100	0.24 157	0.25 216	0.49 295	0.56 461	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.40 609	0.17 298	0.26 489

Lsterematch	0.39 241	0.69 456	1.65 257	0.28 227	0.14 68	0.50 239	0.21 172	0.47 147	0.58 348	0.43 285	0.59 425	0.44 323	0.37 356	0.44 241	0.40 375	0.10 243	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.14 214	0.12 179

MSCF	0.35 197	0.72 467	1.15 143	0.58 597	0.21 268	0.50 239	0.22 212	0.56 234	0.38 132	0.29 212	0.29 169	0.17 63	0.30 302	0.35 167	0.26 225	0.09 137	0.12 400	0.08 56	0.29 553	0.15 237	0.21 413

MM-Stereo_test2	0.38 226	0.28 160	2.46 526	0.43 516	0.15 97	0.50 239	0.25 307	0.47 147	0.38 132	0.33 234	0.26 140	0.23 141	0.22 159	0.34 160	0.29 260	0.08 65	0.09 265	0.09 153	0.10 223	0.36 555	0.22 428

AIO-test2	0.49 365	1.15 610	1.96 419	0.42 512	0.37 516	0.50 239	0.23 251	0.79 410	0.70 475	0.33 234	0.53 374	0.27 200	0.22 159	0.67 373	0.29 260	0.73 644	0.08 180	0.13 414	0.17 458	0.17 298	0.18 364

AIO-test1	0.45 313	0.87 529	2.27 489	0.33 364	0.33 469	0.50 239	0.22 212	0.74 347	0.66 445	0.29 212	0.41 269	0.29 222	0.22 159	0.73 392	0.29 260	0.09 137	0.08 180	0.12 353	0.14 392	0.30 498	0.22 428

MIM_Stereo	0.41 257	0.60 407	1.88 373	0.31 309	0.21 268	0.50 239	0.19 103	0.64 287	0.44 203	0.43 285	0.53 374	0.43 312	0.27 257	0.51 306	0.28 246	0.08 65	0.14 443	0.11 289	0.10 223	0.26 463	0.26 489

test_4	0.40 249	0.37 260	2.01 428	0.29 261	0.21 268	0.50 239	0.28 375	0.47 147	0.39 145	0.42 279	0.76 543	0.38 273	0.22 159	0.52 310	0.33 318	0.08 65	0.07 75	0.11 289	0.15 417	0.28 480	0.07 12

DAS	0.56 439	0.35 247	1.55 242	0.33 364	0.34 482	0.50 239	0.42 507	0.83 432	0.74 514	0.83 585	0.68 504	0.56 403	0.48 472	2.40 621	0.46 407	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.09 184	0.18 326	0.15 291

SepStereo	0.52 407	0.35 247	1.55 242	0.33 364	0.34 482	0.50 239	0.42 507	0.83 432	0.74 514	0.83 585	0.68 504	0.56 403	0.48 472	1.56 505	0.46 407	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.09 184	0.18 326	0.15 291

test-1	0.44 294	0.48 353	1.69 269	0.30 282	0.27 384	0.50 239	0.28 375	0.80 414	0.43 197	0.40 266	0.54 386	0.41 294	0.24 201	0.31 119	1.16 574	0.09 137	0.20 545	0.10 213	0.17 458	0.11 134	0.26 489

AFF-stereo	0.44 294	0.96 562	1.78 317	0.31 309	0.15 97	0.50 239	0.21 172	0.64 287	0.63 408	0.47 314	0.64 483	0.49 365	0.34 334	0.46 266	0.31 292	0.08 65	0.09 265	0.10 213	0.10 223	0.37 563	0.10 108

LG-G_1	0.23 62	0.37 260	0.71 62	0.23 78	0.11 9	0.51 250	0.12 4	0.44 104	0.39 145	0.19 64	0.15 25	0.19 100	0.15 44	0.36 180	0.16 32	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.11 134

LG-G	0.23 62	0.37 260	0.71 62	0.23 78	0.11 9	0.51 250	0.12 4	0.44 104	0.39 145	0.19 64	0.15 25	0.19 100	0.15 44	0.36 180	0.16 32	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.11 134

Reg-Stereo(zero)	0.46 325	0.17 2	2.10 450	0.24 105	0.34 482	0.51 250	0.42 507	0.50 177	0.54 314	0.37 248	0.46 298	0.54 387	0.60 522	0.43 232	1.10 564	0.08 65	0.09 265	0.08 56	0.22 520	0.12 151	0.22 428

rvit_105_1	0.44 294	0.54 385	1.46 220	0.36 432	0.24 333	0.51 250	0.45 533	0.75 357	0.74 514	0.45 303	0.44 286	0.44 323	0.36 343	0.62 351	0.38 356	0.20 553	0.18 521	0.18 542	0.22 520	0.18 326	0.18 364

test_sample7	0.47 341	0.33 220	1.49 230	0.34 397	0.20 254	0.51 250	0.30 407	0.93 523	0.66 445	0.57 435	0.51 347	0.55 390	0.45 439	1.11 447	0.38 356	0.17 516	0.14 443	0.16 501	0.15 417	0.19 347	0.18 364

test_sample2	0.41 257	0.19 10	1.23 161	0.31 309	0.17 156	0.51 250	0.27 355	0.81 418	0.55 321	0.44 292	0.45 290	0.46 344	0.38 365	1.51 499	0.30 280	0.12 384	0.09 265	0.11 289	0.10 223	0.14 214	0.14 249

CAS	0.35 197	0.25 103	1.30 177	0.79 624	0.34 482	0.51 250	0.23 251	0.46 127	0.39 145	0.22 111	0.31 201	0.20 104	0.17 67	0.28 84	0.23 173	0.73 644	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 74	0.37 574

DCANet-4	0.40 249	0.27 133	2.21 474	0.25 129	0.14 68	0.51 250	0.22 212	0.77 380	0.72 495	0.54 397	0.47 304	0.28 211	0.37 356	0.37 191	0.34 325	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.08 37	0.22 428

fff	0.43 285	0.77 491	1.95 410	0.24 105	0.13 48	0.51 250	0.22 212	0.77 380	0.75 528	0.54 397	0.47 304	0.31 233	0.65 543	0.36 180	0.34 325	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.08 37	0.22 428

ADStereo(finetuned)	0.45 313	0.77 491	2.12 455	0.25 129	0.14 68	0.51 250	0.22 212	0.77 380	0.72 495	0.54 397	0.48 317	0.31 233	0.76 573	0.37 191	0.38 356	0.09 137	0.07 75	0.09 153	0.07 100	0.13 185	0.23 453

GMOStereo	0.41 257	0.62 418	1.78 317	0.28 227	0.36 504	0.51 250	0.31 420	0.53 212	0.44 203	0.57 435	0.48 317	0.41 294	0.27 257	0.28 84	0.23 173	0.08 65	0.38 619	0.13 414	0.11 291	0.34 536	0.11 134

error version	0.41 257	0.62 418	1.78 317	0.28 227	0.36 504	0.51 250	0.31 420	0.53 212	0.44 203	0.57 435	0.48 317	0.41 294	0.27 257	0.28 84	0.23 173	0.08 65	0.38 619	0.13 414	0.11 291	0.34 536	0.11 134

test-v	0.41 257	0.62 418	1.78 317	0.28 227	0.36 504	0.51 250	0.31 420	0.53 212	0.44 203	0.57 435	0.48 317	0.41 294	0.27 257	0.28 84	0.23 173	0.08 65	0.38 619	0.13 414	0.11 291	0.34 536	0.11 134

test-2	0.41 257	0.62 418	1.78 317	0.28 227	0.36 504	0.51 250	0.31 420	0.53 212	0.44 203	0.57 435	0.48 317	0.41 294	0.27 257	0.28 84	0.23 173	0.08 65	0.38 619	0.13 414	0.11 291	0.34 536	0.11 134

raft+_RVC	0.44 294	0.67 449	1.85 358	0.34 397	0.71 624	0.51 250	0.25 307	0.64 287	0.51 276	0.35 238	0.45 290	0.32 239	0.28 274	0.43 232	0.32 305	0.09 137	0.19 534	0.10 213	0.09 184	0.20 363	0.40 589

XX-TBD	0.34 184	0.77 491	1.75 295	0.34 397	0.13 48	0.51 250	0.17 72	0.43 95	0.50 269	0.37 248	0.49 334	0.23 141	0.18 91	0.28 84	0.24 199	0.10 243	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.07 12

DCANet	0.42 276	0.77 491	1.95 410	0.25 129	0.14 68	0.51 250	0.22 212	0.77 380	0.72 495	0.54 397	0.48 317	0.31 233	0.41 398	0.36 180	0.39 367	0.09 137	0.07 75	0.09 153	0.07 100	0.13 185	0.23 453

csc	0.43 285	0.77 491	1.95 410	0.24 105	0.13 48	0.51 250	0.22 212	0.77 380	0.75 528	0.54 397	0.47 304	0.31 233	0.65 543	0.36 180	0.34 325	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.08 37	0.22 428

cscssc	0.43 285	0.77 491	1.95 410	0.24 105	0.13 48	0.51 250	0.22 212	0.77 380	0.75 528	0.54 397	0.47 304	0.31 233	0.65 543	0.36 180	0.34 325	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.08 37	0.22 428

VIP-Stereo	0.28 119	0.56 396	1.05 126	0.23 78	0.19 238	0.52 269	0.17 72	0.44 104	0.39 145	0.18 46	0.25 127	0.24 157	0.15 44	0.33 146	0.19 86	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.14 214	0.32 543

GASTEREO	0.35 197	0.72 467	1.15 143	0.56 590	0.20 254	0.52 269	0.22 212	0.56 234	0.40 159	0.30 217	0.31 201	0.16 48	0.31 312	0.35 167	0.26 225	0.09 137	0.14 443	0.08 56	0.28 547	0.14 214	0.20 400

GMStereo_Zeroshot	0.41 257	0.36 257	1.54 240	0.41 501	0.19 238	0.52 269	0.19 103	0.59 255	0.52 284	0.57 435	0.59 425	0.63 436	0.29 292	0.58 332	0.33 318	0.15 480	0.09 265	0.16 501	0.09 184	0.24 428	0.12 179

GCAP-Stereo	0.34 184	0.89 537	1.76 304	0.26 172	0.12 21	0.52 269	0.14 19	0.49 168	0.38 132	0.29 212	0.30 184	0.29 222	0.22 159	0.30 112	0.20 118	0.09 137	0.17 509	0.09 153	0.07 100	0.21 379	0.11 134

AnonymousM	0.37 214	0.44 326	1.50 233	0.25 129	0.15 97	0.52 269	0.23 251	0.60 267	0.42 185	0.42 279	0.32 211	0.30 230	0.25 216	0.34 160	0.23 173	0.11 323	0.09 265	0.71 644	0.36 599	0.12 151	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 214	0.53 377	1.41 208	0.28 227	0.15 97	0.52 269	0.20 130	0.54 224	0.46 229	0.37 248	0.43 275	0.41 294	0.23 185	0.36 180	0.26 225	0.09 137	0.15 471	0.12 353	0.11 291	0.41 588	0.37 574

raftrobust	0.38 226	0.68 452	1.54 240	0.32 338	0.46 576	0.52 269	0.21 172	0.56 234	0.42 185	0.52 373	0.35 234	0.31 233	0.33 325	0.37 191	0.30 280	0.10 243	0.11 367	0.08 56	0.07 100	0.21 379	0.19 381

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 276	0.86 526	1.78 317	0.28 227	0.17 156	0.52 269	0.20 130	0.62 276	0.61 378	0.50 351	0.61 448	0.39 279	0.32 320	0.35 167	0.30 280	0.07 26	0.10 314	0.09 153	0.09 184	0.35 548	0.10 108

CFNet-RSSM	0.41 257	0.32 211	2.20 473	0.27 196	0.44 557	0.52 269	0.19 103	0.76 369	0.48 251	0.43 285	0.36 238	0.54 387	0.26 236	0.33 146	0.25 213	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.38 603	0.10 102	0.09 74

xyz-stereo-finetune	0.31 158	0.46 338	0.79 75	0.21 27	0.12 21	0.53 278	0.25 307	0.52 203	0.54 314	0.28 206	0.32 211	0.29 222	0.23 185	0.59 338	0.55 453	0.08 65	0.07 75	0.10 213	0.08 139	0.13 185	0.08 49

castereo++	0.28 119	0.43 315	0.93 107	0.28 227	0.17 156	0.53 278	0.21 172	0.55 228	0.45 218	0.17 37	0.26 140	0.32 239	0.17 67	0.33 146	0.16 32	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.29 553	0.13 185	0.06 1

UGAM	0.58 451	0.47 348	2.21 474	0.30 282	0.19 238	0.53 278	0.34 457	0.59 255	0.63 408	0.44 292	0.73 534	0.78 527	0.37 356	2.58 638	0.39 367	0.10 243	0.08 180	0.17 522	0.14 392	0.42 594	0.17 344

DCVSM-stereo	0.49 365	0.29 172	2.49 535	0.29 261	0.22 298	0.53 278	0.52 556	0.58 246	0.49 258	0.69 537	0.46 298	0.79 532	0.48 472	0.53 316	0.42 386	0.13 416	0.14 443	0.15 482	0.12 331	0.20 363	0.20 400

CASS	0.39 241	0.30 189	1.61 253	0.32 338	0.17 156	0.53 278	0.24 285	0.70 322	0.49 258	0.59 467	0.54 386	0.40 288	0.40 387	0.41 220	0.30 280	0.17 516	0.10 314	0.14 451	0.11 291	0.18 326	0.17 344
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MC-Stereo	0.32 165	0.31 203	1.46 220	0.31 309	0.15 97	0.53 278	0.19 103	0.44 104	0.35 83	0.36 244	0.38 253	0.27 200	0.27 257	0.42 228	0.19 86	0.09 137	0.13 424	0.09 153	0.16 438	0.20 363	0.13 222

raft_robust	0.55 431	0.84 518	1.73 284	0.28 227	0.54 593	0.53 278	0.25 307	0.88 482	0.75 528	0.48 332	0.46 298	0.76 521	0.75 571	1.46 489	0.27 235	0.09 137	0.10 314	0.10 213	0.30 563	0.26 463	0.16 323

CCAANet	0.40 249	0.33 220	1.65 257	0.26 172	0.21 268	0.53 278	0.26 330	0.67 306	0.42 185	0.35 238	0.62 453	0.56 403	0.35 336	0.86 418	0.41 383	0.12 384	0.08 180	0.10 213	0.10 223	0.10 102	0.10 108

gasm-f	0.36 207	0.34 238	1.13 138	0.53 576	0.44 557	0.54 286	0.27 355	0.40 65	0.27 11	0.20 78	0.33 221	0.16 48	0.22 159	0.36 180	0.25 213	0.11 323	0.37 615	0.08 56	0.06 18	0.38 570	0.71 631

IGEV-FE	0.53 413	0.34 238	2.91 604	0.32 338	0.18 203	0.54 286	0.21 172	0.72 331	0.42 185	0.81 579	0.51 347	0.70 491	0.41 398	0.48 285	1.13 568	0.09 137	0.15 471	0.10 213	0.35 590	0.19 347	0.09 74

DFGA-Net	0.51 393	1.06 594	1.75 295	0.30 282	0.24 333	0.54 286	0.22 212	0.63 284	0.60 361	0.48 332	0.51 347	0.35 256	0.27 257	1.82 555	0.53 445	0.10 243	0.08 180	0.12 353	0.12 331	0.37 563	0.15 291

trnet	0.28 119	0.26 121	1.32 182	0.19 2	0.12 21	0.54 286	0.15 36	0.48 161	0.46 229	0.27 199	0.33 221	0.24 157	0.21 142	0.30 112	0.21 138	0.10 243	0.07 75	0.08 56	0.05 1	0.09 74	0.07 12

H2IRNET	0.40 249	0.61 412	1.90 385	0.29 261	0.17 156	0.54 286	0.18 92	0.52 203	0.50 269	0.27 199	0.56 408	0.47 352	0.35 336	0.46 266	0.33 318	0.10 243	0.07 75	0.12 353	0.14 392	0.32 515	0.12 179

IGEV_Zeroshot_test	0.53 413	0.33 220	2.91 604	0.32 338	0.18 203	0.54 286	0.21 172	0.72 331	0.42 185	0.81 579	0.51 347	0.71 496	0.41 398	0.48 285	1.13 568	0.09 137	0.15 471	0.10 213	0.35 590	0.19 347	0.09 74

LL-Strereo2	0.41 257	0.90 541	1.83 353	0.44 523	0.24 333	0.54 286	0.27 355	0.58 246	0.45 218	0.41 274	0.33 221	0.44 323	0.21 142	0.44 241	0.34 325	0.09 137	0.08 180	0.16 501	0.14 392	0.17 298	0.17 344

LoS	0.31 158	0.30 189	1.52 238	0.23 78	0.13 48	0.54 286	0.20 130	0.48 161	0.49 258	0.25 165	0.28 161	0.37 265	0.24 201	0.38 201	0.23 173	0.10 243	0.08 180	0.08 56	0.05 1	0.15 237	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.46 325	0.76 482	2.07 440	0.35 413	0.30 423	0.54 286	0.30 407	0.61 272	0.48 251	0.49 344	0.76 543	0.55 390	0.36 343	0.58 332	0.22 162	0.08 65	0.13 424	0.11 289	0.10 223	0.41 588	0.08 49

RAFT+CT+SA	0.50 376	0.86 526	1.82 350	0.37 456	0.75 626	0.54 286	0.34 457	0.77 380	0.63 408	0.38 258	0.55 396	0.34 252	0.29 292	0.68 376	0.27 235	0.09 137	0.07 75	0.11 289	0.51 630	0.29 487	0.41 594

CrosDoStereo	0.94 594	0.37 260	2.53 543	0.25 129	0.32 454	0.54 286	3.76 684	0.72 331	0.60 361	0.70 543	1.40 626	0.53 379	1.49 641	1.78 543	3.09 651	0.10 243	0.08 180	0.11 289	0.11 291	0.21 379	0.11 134

DeepStereo_LL	0.94 594	0.37 260	2.53 543	0.25 129	0.32 454	0.54 286	3.76 684	0.72 331	0.60 361	0.70 543	1.40 626	0.53 379	1.49 641	1.78 543	3.09 651	0.10 243	0.08 180	0.11 289	0.11 291	0.21 379	0.11 134

CREStereo++_RVC	0.33 175	0.29 172	1.74 289	0.24 105	0.16 127	0.54 286	0.15 36	0.40 65	0.55 321	0.37 248	0.51 347	0.24 157	0.19 116	0.27 70	0.26 225	0.09 137	0.06 24	0.08 56	0.30 563	0.08 37	0.06 1
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
TANstereo	0.33 175	0.49 357	1.75 295	0.23 78	0.12 21	0.54 286	0.16 60	0.40 65	0.45 218	0.45 303	0.51 347	0.26 187	0.22 159	0.29 100	0.20 118	0.10 243	0.10 314	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.11 134

XX-Stereo	0.55 431	0.54 385	3.50 644	0.48 555	0.39 528	0.54 286	0.17 72	0.89 488	0.40 159	0.44 292	0.65 492	0.85 555	0.19 116	0.77 404	0.21 138	0.10 243	0.14 443	0.10 213	0.32 578	0.17 298	0.14 249

GEAStereo	0.35 197	0.32 211	1.17 147	0.53 576	0.60 610	0.55 301	0.21 172	0.40 65	0.27 11	0.20 78	0.22 86	0.16 48	0.18 91	0.44 241	0.16 32	0.11 323	0.37 615	0.08 56	0.06 18	0.33 524	0.71 631

GSStereo	0.36 207	0.32 211	1.17 147	0.34 397	0.60 610	0.55 301	0.21 172	0.62 276	0.41 172	0.22 111	0.22 86	0.17 63	0.18 91	0.44 241	0.16 32	0.10 243	0.16 489	0.08 56	0.11 291	0.33 524	0.84 642

tt45	0.29 132	0.24 89	1.06 128	0.25 129	0.17 156	0.55 301	0.22 212	0.41 77	0.35 83	0.24 145	0.25 127	0.25 172	0.18 91	0.64 356	0.34 325	0.08 65	0.07 75	0.10 213	0.08 139	0.21 379	0.11 134

RAFT-Stereo-weight	0.34 184	0.29 172	1.43 214	0.28 227	0.28 398	0.55 301	0.22 212	0.78 395	0.48 251	0.46 312	0.38 253	0.36 261	0.17 67	0.33 146	0.23 173	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.09 74	0.09 74

test_sample6	0.52 407	0.44 326	1.81 344	0.33 364	0.18 203	0.55 301	0.27 355	0.94 532	0.66 445	0.54 397	0.62 453	0.47 352	0.36 343	1.97 581	0.38 356	0.14 460	0.10 314	0.13 414	0.13 364	0.17 298	0.16 323

test_sample5	0.51 393	0.43 315	1.83 353	0.32 338	0.18 203	0.55 301	0.26 330	0.92 515	0.65 430	0.53 384	0.59 425	0.45 332	0.36 343	1.87 564	0.36 342	0.13 416	0.10 314	0.13 414	0.12 331	0.17 298	0.16 323

DualNet	0.51 393	0.43 315	1.83 353	0.32 338	0.18 203	0.55 301	0.26 330	0.92 515	0.65 430	0.54 397	0.62 453	0.45 332	0.36 343	1.87 564	0.36 342	0.13 416	0.10 314	0.13 414	0.12 331	0.17 298	0.16 323

EKT-Stereo	1.47 639	0.49 357	1.93 397	2.57 676	19.31 698	0.55 301	0.22 212	0.69 314	0.42 185	0.38 258	0.36 238	0.43 312	0.27 257	0.69 382	0.26 225	0.12 384	0.14 443	0.11 289	0.16 438	0.20 363	0.15 291

PCWNet_CMD	0.46 325	0.45 335	2.28 491	0.26 172	0.20 254	0.55 301	0.21 172	0.75 357	0.64 416	0.48 332	0.55 396	0.68 474	0.57 509	0.46 266	0.30 280	0.11 323	0.10 314	0.14 451	0.10 223	0.18 326	0.14 249

LL-Strereo	0.72 535	1.29 627	2.49 535	0.36 432	0.45 568	0.55 301	0.32 443	0.93 523	0.71 485	0.67 529	0.58 422	0.85 555	0.79 578	2.67 645	0.46 407	0.10 243	0.18 521	0.14 451	0.12 331	0.40 585	0.42 595

ToySt	0.44 294	0.61 412	1.89 380	0.29 261	0.18 203	0.55 301	0.35 465	0.67 306	0.53 301	0.39 264	0.50 342	0.59 420	0.43 427	0.51 306	0.49 427	0.10 243	0.12 400	0.13 414	0.16 438	0.24 428	0.19 381

CREStereo	0.28 119	0.30 189	1.33 184	0.19 2	0.13 48	0.55 301	0.17 72	0.48 161	0.46 229	0.27 199	0.33 221	0.24 157	0.21 142	0.31 119	0.21 138	0.11 323	0.07 75	0.08 56	0.05 1	0.10 102	0.07 12
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
R-Stereo Train	0.36 207	0.21 33	1.70 273	0.29 261	0.18 203	0.55 301	0.26 330	0.78 395	0.36 113	0.57 435	0.67 497	0.33 246	0.24 201	0.32 132	0.23 173	0.10 243	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.09 74	0.12 179

RAFT-Stereo	0.36 207	0.21 33	1.70 273	0.29 261	0.18 203	0.55 301	0.26 330	0.78 395	0.36 113	0.57 435	0.67 497	0.33 246	0.24 201	0.32 132	0.23 173	0.10 243	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.09 74	0.12 179
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.46 325	0.44 326	2.28 491	0.26 172	0.20 254	0.55 301	0.21 172	0.75 357	0.64 416	0.48 332	0.55 396	0.68 474	0.56 503	0.46 266	0.30 280	0.11 323	0.10 314	0.13 414	0.10 223	0.18 326	0.15 291

HITNet	0.46 325	0.92 544	2.09 446	0.33 364	0.14 68	0.55 301	0.22 212	0.83 432	0.56 333	0.51 364	0.49 334	0.48 363	0.37 356	0.48 285	0.54 451	0.09 137	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.23 411	0.09 74
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
test_sample4	0.50 376	0.42 310	1.88 373	0.32 338	0.19 238	0.56 317	0.26 330	0.93 523	0.65 430	0.54 397	0.54 386	0.45 332	0.36 343	1.79 547	0.36 342	0.13 416	0.10 314	0.13 414	0.12 331	0.17 298	0.16 323

AE-Stereo	0.42 276	0.29 172	1.65 257	0.43 516	0.47 579	0.56 317	0.23 251	0.86 462	0.46 229	0.31 222	0.41 269	0.43 312	0.24 201	0.34 160	0.24 199	0.09 137	0.48 639	0.11 289	0.45 617	0.22 396	0.19 381

ff7	0.32 165	0.52 370	1.38 200	0.25 129	0.16 127	0.56 317	0.23 251	0.46 127	0.41 172	0.24 145	0.23 100	0.20 104	0.23 185	0.48 285	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.18 471	0.23 411	0.22 428

ffff	0.32 165	0.52 370	1.38 200	0.25 129	0.16 127	0.56 317	0.23 251	0.46 127	0.41 172	0.24 145	0.23 100	0.20 104	0.23 185	0.48 285	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.18 471	0.23 411	0.22 428

11t	0.32 165	0.52 370	1.38 200	0.25 129	0.16 127	0.56 317	0.23 251	0.46 127	0.41 172	0.24 145	0.23 100	0.20 104	0.23 185	0.48 285	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.18 471	0.23 411	0.22 428

MSKI-zero shot	0.46 325	0.38 272	2.47 531	0.27 196	0.43 556	0.56 317	0.20 130	0.77 380	0.43 197	0.60 477	0.51 347	0.44 323	0.17 67	0.68 376	0.21 138	0.09 137	0.29 599	0.09 153	0.32 578	0.14 214	0.10 108

anonymousdsp	0.34 184	0.53 377	1.47 224	0.25 129	0.16 127	0.56 317	0.23 251	0.49 168	0.40 159	0.25 165	0.24 112	0.22 124	0.24 201	0.55 324	0.19 86	0.09 137	0.11 367	0.10 213	0.18 471	0.24 428	0.29 512

EGLCR-Stereo	0.29 132	0.27 133	0.97 114	0.30 282	0.19 238	0.56 317	0.17 72	0.68 311	0.36 113	0.30 217	0.18 45	0.27 200	0.17 67	0.38 201	0.19 86	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.08 139	0.10 102	0.35 559

TestStereo1	0.49 365	0.81 508	1.85 358	0.39 483	0.57 601	0.56 317	0.34 457	0.75 357	0.69 465	0.44 292	0.63 467	0.35 256	0.42 416	0.64 356	0.29 260	0.10 243	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.33 524	0.26 489

ccc-4	0.32 165	0.52 370	1.38 200	0.25 129	0.16 127	0.56 317	0.23 251	0.46 127	0.41 172	0.24 145	0.23 100	0.20 104	0.23 185	0.48 285	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.18 471	0.23 411	0.22 428

SA-5K	0.49 365	0.81 508	1.85 358	0.39 483	0.57 601	0.56 317	0.34 457	0.75 357	0.69 465	0.44 292	0.63 467	0.35 256	0.42 416	0.64 356	0.29 260	0.10 243	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.33 524	0.26 489

IGEV-Stereo	0.34 184	0.54 385	1.47 224	0.25 129	0.16 127	0.56 317	0.23 251	0.49 168	0.40 159	0.25 165	0.24 112	0.22 124	0.24 201	0.54 320	0.19 86	0.09 137	0.10 314	0.10 213	0.18 471	0.24 428	0.29 512
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ASMatch	0.60 465	0.43 315	2.58 555	0.91 633	0.36 504	0.56 317	0.25 307	0.52 203	0.61 378	0.47 314	1.21 612	0.47 352	0.66 548	1.34 472	0.94 535	0.10 243	0.08 180	0.11 289	0.11 291	0.10 102	0.16 323

CFNet_pseudo	0.45 313	0.46 338	2.23 482	0.25 129	0.19 238	0.56 317	0.21 172	0.77 380	0.60 361	0.49 344	0.56 408	0.69 481	0.47 463	0.52 310	0.31 292	0.11 323	0.10 314	0.15 482	0.10 223	0.17 298	0.14 249

DMCA-RVC	0.62 478	0.96 562	2.63 561	0.36 432	0.90 636	0.56 317	0.31 420	0.69 314	0.57 337	0.68 535	0.52 362	0.59 420	0.56 503	1.23 462	0.53 445	0.16 501	0.38 619	0.20 558	0.15 417	0.20 363	0.15 291

BEATNet_4x	0.47 341	0.73 474	1.91 391	0.33 364	0.15 97	0.56 317	0.25 307	0.85 452	0.58 348	0.54 397	0.51 347	0.57 410	0.42 416	0.57 328	0.61 477	0.11 323	0.08 180	0.12 353	0.09 184	0.20 363	0.16 323

ccs_rob	0.45 313	0.46 338	2.22 478	0.26 172	0.19 238	0.56 317	0.21 172	0.77 380	0.60 361	0.49 344	0.56 408	0.69 481	0.47 463	0.52 310	0.31 292	0.11 323	0.09 265	0.16 501	0.10 223	0.17 298	0.14 249

DN-CSS_ROB	0.48 347	1.23 620	1.99 425	0.39 483	0.22 298	0.56 317	0.19 103	0.75 357	0.61 378	0.45 303	0.62 453	0.41 294	0.31 312	0.70 387	0.32 305	0.11 323	0.08 180	0.14 451	0.13 364	0.36 555	0.12 179

z-ln-s-r	0.64 489	0.89 537	2.23 482	0.32 338	0.26 371	0.57 335	0.37 481	0.84 444	0.76 538	0.51 364	0.81 552	0.64 445	0.45 439	2.06 591	1.27 588	0.10 243	0.07 75	0.11 289	0.09 184	0.24 428	0.13 222

tg	0.37 214	0.55 394	1.35 191	0.28 227	0.16 127	0.57 335	0.18 92	0.57 240	0.49 258	0.37 248	0.44 286	0.38 273	0.24 201	0.46 266	0.24 199	0.09 137	0.08 180	0.11 289	0.11 291	0.43 596	0.36 567

test_sample3	0.50 376	0.41 302	1.88 373	0.32 338	0.19 238	0.57 335	0.25 307	0.92 515	0.64 416	0.52 373	0.49 334	0.47 352	0.35 336	1.79 547	0.37 349	0.13 416	0.10 314	0.12 353	0.11 291	0.16 274	0.16 323

ffm	0.47 341	0.23 71	2.01 428	0.30 282	0.21 268	0.57 335	0.26 330	0.74 347	0.88 579	0.53 384	0.63 467	0.66 457	0.39 379	0.63 354	0.19 86	0.10 243	0.24 572	0.15 482	0.13 364	0.25 442	0.36 567

ff1	0.73 544	0.23 71	2.01 428	0.30 282	0.21 268	0.57 335	0.26 330	0.74 347	0.88 579	0.53 384	0.63 467	0.66 457	0.39 379	2.52 634	3.43 662	0.10 243	0.24 572	0.15 482	0.13 364	0.25 442	0.36 567

mmx	0.72 535	0.23 71	2.01 428	0.30 282	0.21 268	0.57 335	0.26 330	0.99 576	0.76 538	0.53 384	0.63 467	0.66 457	0.39 379	2.52 634	3.43 662	0.13 416	0.10 314	0.15 482	0.13 364	0.15 237	0.15 291

xxx	0.72 535	0.23 71	2.01 428	0.30 282	0.21 268	0.57 335	0.26 330	0.99 576	0.76 538	0.53 384	0.63 467	0.66 457	0.39 379	2.52 634	3.43 662	0.13 416	0.10 314	0.15 482	0.13 364	0.15 237	0.15 291

CFNet_ucs	0.48 347	0.50 365	2.32 496	0.26 172	0.22 298	0.57 335	0.22 212	0.85 452	0.65 430	0.53 384	0.64 483	0.68 474	0.44 435	0.54 320	0.31 292	0.13 416	0.12 400	0.16 501	0.11 291	0.19 347	0.17 344

anonymousdsp2	0.34 184	0.24 89	1.16 146	0.28 227	0.15 97	0.57 335	0.23 251	0.79 410	0.47 248	0.38 258	0.37 242	0.40 288	0.25 216	0.47 278	0.21 138	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.13 364	0.19 347	0.27 497

GASNet	0.73 544	1.47 640	3.04 615	0.47 547	0.33 469	0.57 335	0.34 457	0.91 506	0.75 528	0.58 453	0.58 422	0.74 509	0.55 499	2.03 587	0.65 488	0.21 561	0.15 471	0.19 549	0.17 458	0.51 615	0.28 505

SA	0.50 376	0.75 481	1.95 410	0.31 309	0.61 614	0.57 335	0.31 420	0.91 506	0.73 510	0.42 279	0.62 453	0.38 273	0.47 463	0.68 376	0.29 260	0.09 137	0.09 265	0.13 414	0.32 578	0.30 498	0.10 108

dd	0.42 276	0.96 562	1.77 313	0.31 309	0.17 156	0.57 335	0.26 330	0.49 168	0.68 456	0.41 274	0.40 265	0.34 252	0.27 257	0.45 257	0.40 375	0.17 516	0.10 314	0.13 414	0.12 331	0.21 379	0.12 179

AACVNet	0.54 419	0.78 499	1.73 284	0.36 432	0.21 268	0.57 335	0.25 307	0.71 325	0.51 276	0.55 415	0.59 425	0.64 445	0.41 398	2.13 601	0.41 383	0.14 460	0.11 367	0.14 451	0.11 291	0.33 524	0.15 291

GANet-ADL	0.44 294	0.41 302	2.31 495	0.33 364	0.20 254	0.57 335	0.25 307	0.75 357	0.54 314	0.42 279	0.59 425	0.56 403	0.30 302	0.40 215	0.38 356	0.14 460	0.11 367	0.09 153	0.08 139	0.22 396	0.17 344

STrans-v2	0.67 507	0.56 396	2.64 563	0.27 196	0.23 318	0.57 335	0.33 452	0.96 551	0.69 465	0.92 599	0.85 564	0.89 570	0.93 599	1.83 556	1.21 582	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.09 184	0.11 134	0.12 179

PMTNet	0.31 158	0.35 247	1.30 177	0.20 9	0.14 68	0.57 335	0.25 307	0.46 127	0.42 185	0.27 199	0.32 211	0.27 200	0.24 201	0.39 209	0.23 173	0.43 623	0.07 75	0.08 56	0.05 1	0.18 326	0.07 12

AdaStereo	0.44 294	0.38 272	1.79 337	0.34 397	0.20 254	0.57 335	0.28 375	0.92 515	0.69 465	0.52 373	0.55 396	0.61 430	0.33 325	0.48 285	0.39 367	0.17 516	0.08 180	0.17 522	0.11 291	0.18 326	0.12 179
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.
IGEV_i1	0.44 294	0.26 121	2.01 428	0.33 364	0.18 203	0.58 352	0.27 355	0.84 444	0.49 258	0.45 303	0.47 304	0.55 390	0.33 325	0.65 367	0.36 342	0.11 323	0.11 367	0.13 414	0.19 491	0.17 298	0.28 505

Hybrid-DGEV-03	0.45 313	0.88 533	1.75 295	0.29 261	0.17 156	0.58 352	0.24 285	0.65 294	0.48 251	0.59 467	1.01 593	0.39 279	0.28 274	0.41 220	0.34 325	0.09 137	0.08 180	0.12 353	0.09 184	0.34 536	0.24 467

xyz-stereo-finetune2	0.35 197	0.45 335	1.04 125	0.21 27	0.12 21	0.58 352	0.23 251	0.50 177	0.45 218	0.31 222	0.46 298	0.30 230	0.41 398	0.81 411	0.51 438	0.08 65	0.07 75	0.11 289	0.09 184	0.12 151	0.09 74

RCA-Stereo	0.34 184	0.32 211	1.30 177	0.26 172	0.14 68	0.58 352	0.23 251	0.78 395	0.62 396	0.40 266	0.44 286	0.28 211	0.35 336	0.29 100	0.20 118	0.09 137	0.10 314	0.09 153	0.07 100	0.19 347	0.08 49

test_5	0.51 393	0.87 529	1.99 425	0.37 456	0.65 618	0.58 352	0.35 465	0.78 395	0.62 396	0.48 332	0.55 396	0.45 332	0.40 387	0.72 391	0.30 280	0.09 137	0.07 75	0.12 353	0.12 331	0.33 524	0.38 577

UDGNet	0.44 294	1.02 589	1.74 289	0.35 413	0.19 238	0.58 352	0.23 251	0.49 168	0.66 445	0.41 274	0.38 253	0.34 252	0.29 292	0.53 316	0.30 280	0.24 587	0.10 314	0.37 618	0.19 491	0.27 474	0.15 291

GwcNet-ADL	0.50 376	0.74 478	2.90 603	0.31 309	0.20 254	0.58 352	0.29 399	0.87 473	0.64 416	0.47 314	0.47 304	0.56 403	0.33 325	0.46 266	0.46 407	0.13 416	0.12 400	0.09 153	0.09 184	0.14 214	0.21 413

PFNet+	0.45 313	0.37 260	1.86 366	0.46 542	0.18 203	0.58 352	0.77 619	0.52 203	0.64 416	0.56 424	0.48 317	0.39 279	0.26 236	0.93 424	0.32 305	0.13 416	0.09 265	0.14 451	0.13 364	0.12 151	0.15 291

THIR-Stereo	0.86 582	0.62 418	2.13 457	0.25 129	0.16 127	0.58 352	2.74 680	0.59 255	0.51 276	0.62 497	1.62 633	0.97 590	1.80 654	1.69 528	2.25 636	0.10 243	0.08 180	0.14 451	0.11 291	0.15 237	0.11 134

IRAFT_RVC	0.54 419	0.53 377	1.78 317	0.46 542	0.21 268	0.58 352	0.43 514	0.65 294	0.66 445	0.54 397	0.50 342	0.49 365	0.51 484	1.58 513	1.01 552	0.11 323	0.25 585	0.13 414	0.10 223	0.15 237	0.13 222

RAFT-345	0.53 413	0.30 189	2.34 501	0.38 473	0.34 482	0.58 352	0.42 507	0.47 147	0.61 378	0.51 364	1.00 592	0.43 312	0.28 274	1.57 509	0.82 524	0.10 243	0.07 75	0.11 289	0.09 184	0.10 102	0.08 49

HCRNet	0.46 325	0.49 357	1.65 257	0.38 473	0.29 407	0.58 352	0.22 212	0.75 357	0.62 396	0.47 314	0.49 334	0.48 363	0.36 343	1.12 450	0.37 349	0.15 480	0.10 314	0.15 482	0.13 364	0.17 298	0.17 344

FINET	0.65 497	0.95 559	3.06 617	0.35 413	0.40 538	0.58 352	0.48 548	0.92 515	1.10 614	0.57 435	0.68 504	0.47 352	0.44 435	1.15 455	0.60 474	0.23 578	0.21 554	0.17 522	0.15 417	0.26 463	0.25 479

aanetorigin	0.77 558	0.80 503	2.59 557	0.43 516	0.44 557	0.58 352	1.01 640	0.57 240	0.68 456	1.53 648	1.23 613	0.81 539	1.08 615	1.07 441	1.07 560	0.18 528	0.15 471	0.17 522	0.21 510	0.54 620	0.30 525

FENet	0.44 294	0.30 189	2.42 517	0.32 338	0.17 156	0.58 352	0.22 212	0.77 380	0.59 356	0.47 314	0.42 273	0.55 390	0.38 365	0.49 295	0.47 416	0.12 384	0.09 265	0.12 353	0.11 291	0.13 185	0.16 323

PSMNet-RSSM	0.53 413	0.82 512	1.78 317	0.31 309	0.25 353	0.58 352	0.28 375	0.84 444	0.60 361	0.50 351	0.61 448	0.67 467	0.43 427	1.68 526	0.42 386	0.15 480	0.10 314	0.14 451	0.16 438	0.15 237	0.13 222

AANet_RVC	0.68 514	1.00 581	2.09 446	0.33 364	0.25 353	0.58 352	0.32 443	0.81 418	0.80 555	0.61 486	0.94 582	0.80 536	0.41 398	2.46 629	1.02 554	0.36 620	0.14 443	0.10 213	0.09 184	0.23 411	0.22 428

iResNetv2_ROB	0.59 459	1.43 638	2.96 607	0.40 494	0.22 298	0.58 352	0.28 375	0.91 506	0.73 510	0.57 435	0.63 467	0.60 427	0.41 398	0.74 395	0.35 337	0.11 323	0.08 180	0.10 213	0.07 100	0.43 596	0.17 344

iResNet_ROB	0.50 376	1.15 610	1.73 284	0.31 309	0.21 268	0.58 352	0.22 212	0.95 546	0.82 563	0.58 453	0.62 453	0.57 410	0.39 379	0.84 415	0.40 375	0.11 323	0.08 180	0.09 153	0.06 18	0.21 379	0.13 222

G2L-ROB	0.51 393	0.95 559	1.96 419	0.29 261	0.22 298	0.59 371	0.28 375	0.76 369	0.57 337	0.55 415	0.45 290	0.70 491	0.32 320	1.38 476	0.47 416	0.11 323	0.07 75	0.09 153	0.08 139	0.20 363	0.13 222

G2L-Stereo	0.55 431	0.85 523	2.18 470	0.31 309	0.27 384	0.59 371	0.27 355	0.77 380	0.55 321	0.54 397	0.52 362	0.71 496	0.36 343	1.75 538	0.50 432	0.13 416	0.11 367	0.13 414	0.11 291	0.29 487	0.15 291

DispNO	0.67 507	0.98 574	2.58 555	0.31 309	0.27 384	0.59 371	0.29 399	0.83 432	0.68 456	0.53 384	0.79 551	0.83 546	0.47 463	2.46 629	0.68 495	0.12 384	0.10 314	0.19 549	0.31 572	0.16 274	0.17 344

DisPM	0.43 285	0.33 220	1.78 317	0.57 595	0.18 203	0.59 371	0.63 595	0.53 212	0.61 378	0.60 477	0.53 374	0.38 273	0.26 236	0.75 396	0.29 260	0.12 384	0.07 75	0.12 353	0.11 291	0.11 134	0.14 249

ICVP	0.46 325	0.29 172	2.41 515	0.33 364	0.22 298	0.59 371	0.55 568	0.75 357	0.50 269	0.44 292	0.60 441	0.49 365	0.35 336	0.53 316	0.37 349	0.16 501	0.16 489	0.14 451	0.11 291	0.15 237	0.15 291
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.48 347	1.09 598	1.95 410	0.24 105	0.13 48	0.59 371	0.26 330	0.83 432	0.78 547	0.48 332	0.52 362	0.56 403	0.38 365	0.49 295	0.38 356	0.09 137	0.07 75	0.09 153	0.07 100	0.23 411	0.35 559

test_xeample	0.72 535	0.21 33	1.36 193	0.27 196	0.17 156	0.59 371	0.28 375	1.01 593	0.70 475	0.55 415	0.67 497	0.44 323	0.39 379	1.88 572	5.17 675	0.12 384	0.10 314	0.11 289	0.10 223	0.13 185	0.15 291

ACVNet	0.45 313	0.44 326	1.79 337	0.28 227	0.21 268	0.59 371	0.36 472	0.66 297	0.68 456	0.45 303	0.59 425	0.69 481	0.40 387	0.44 241	0.55 453	0.11 323	0.09 265	0.10 213	0.09 184	0.34 536	0.10 108

GANet-RSSM	0.55 431	0.73 474	1.90 385	0.36 432	0.26 371	0.59 371	0.27 355	0.78 395	0.52 284	0.47 314	0.57 416	0.63 436	0.45 439	1.92 579	0.43 395	0.14 460	0.10 314	0.25 588	0.11 291	0.34 536	0.14 249

DMCA	0.41 257	0.52 370	1.26 166	0.31 309	0.24 333	0.59 371	0.26 330	0.77 380	0.63 408	0.58 453	0.48 317	0.57 410	0.35 336	0.40 215	0.50 432	0.14 460	0.10 314	0.14 451	0.10 223	0.15 237	0.15 291

FADNet-RVC	0.61 473	1.26 625	2.12 455	0.33 364	0.26 371	0.59 371	0.29 399	0.86 462	0.62 396	0.45 303	0.50 342	0.62 434	0.46 454	1.73 534	0.55 453	0.17 516	0.20 545	0.17 522	0.18 471	0.59 623	0.28 505

MLCV	0.48 347	0.89 537	1.85 358	0.29 261	0.14 68	0.59 371	0.23 251	0.72 331	0.59 356	0.66 525	0.66 494	0.55 390	0.36 343	1.03 438	0.49 427	0.09 137	0.06 24	0.09 153	0.07 100	0.19 347	0.11 134

Selective-IGEV-i1	0.44 294	0.23 71	1.30 177	0.33 364	0.45 568	0.60 383	0.32 443	0.85 452	0.64 416	0.42 279	0.52 362	0.60 427	0.28 274	0.46 266	0.34 325	0.10 243	0.10 314	0.13 414	0.28 547	0.14 214	0.75 635

ITSA-stereo	0.48 347	0.33 220	1.20 155	0.33 364	0.18 203	0.60 383	0.29 399	0.94 532	0.80 555	0.50 351	0.49 334	0.53 379	0.59 518	1.25 466	0.64 486	0.15 480	0.12 400	0.17 522	0.16 438	0.18 326	0.23 453

MyStereo07	0.34 184	0.40 292	1.46 220	0.29 261	0.23 318	0.60 383	0.31 420	0.53 212	0.42 185	0.25 165	0.25 127	0.20 104	0.26 236	0.57 328	0.19 86	0.09 137	0.18 521	0.12 353	0.11 291	0.16 274	0.19 381

MyStereo06	0.54 419	0.41 302	2.68 568	0.30 282	0.23 318	0.60 383	0.30 407	0.81 418	0.44 203	0.84 587	0.52 362	0.78 527	0.58 515	0.48 285	1.10 564	0.09 137	0.17 509	0.12 353	0.10 223	0.16 274	0.20 400

MyStereo05	0.49 365	0.41 302	2.72 575	0.30 282	0.23 318	0.60 383	0.30 407	0.82 426	0.77 543	0.52 373	0.37 242	0.51 371	0.42 416	0.52 310	0.38 356	0.09 137	0.17 509	0.12 353	0.10 223	0.16 274	0.20 400

MyStereo04	0.48 347	0.40 292	2.65 565	0.29 261	0.23 318	0.60 383	0.31 420	0.83 432	0.75 528	0.47 314	0.36 238	0.53 379	0.42 416	0.53 316	0.39 367	0.09 137	0.18 521	0.12 353	0.11 291	0.16 274	0.19 381

Sa-1000	0.51 393	0.72 467	1.90 385	0.31 309	0.60 610	0.60 383	0.31 420	0.94 532	0.71 485	0.52 373	0.83 557	0.42 308	0.33 325	0.68 376	0.28 246	0.10 243	0.09 265	0.13 414	0.29 553	0.29 487	0.10 108

dad	0.51 393	1.01 585	1.74 289	0.29 261	0.19 238	0.60 383	0.26 330	0.52 203	0.75 528	0.63 506	0.63 467	0.63 436	0.33 325	0.85 417	0.47 416	0.27 601	0.15 471	0.40 621	0.18 471	0.22 396	0.14 249

IPLGR_C	0.58 451	1.25 623	2.72 575	0.80 625	0.31 444	0.60 383	0.61 587	0.76 369	0.58 348	0.56 424	0.62 453	0.41 294	0.31 312	0.43 232	0.40 375	0.11 323	0.22 560	0.13 414	0.15 417	0.35 548	0.19 381

ACRE	0.56 439	1.14 606	2.77 586	0.76 621	0.28 398	0.60 383	0.56 573	0.76 369	0.58 348	0.55 415	0.62 453	0.41 294	0.29 292	0.44 241	0.39 367	0.11 323	0.19 534	0.13 414	0.14 392	0.36 555	0.18 364

OMP-Stereo	0.59 459	0.65 440	1.74 289	0.56 590	0.37 516	0.60 383	0.26 330	0.70 322	0.65 430	0.66 525	0.60 441	0.69 481	0.32 320	2.09 597	1.20 580	0.10 243	0.07 75	0.12 353	0.09 184	0.17 298	0.10 108

PSM-adaLoss	0.38 226	0.27 133	1.78 317	0.44 523	0.17 156	0.60 383	0.29 399	0.51 187	0.52 284	0.47 314	0.43 275	0.44 323	0.28 274	0.47 278	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.17 298	0.12 179

DeepStereo_RVC	0.44 294	0.28 160	1.92 394	0.49 557	0.17 156	0.60 383	0.59 581	0.50 177	0.52 284	0.49 344	0.45 290	0.39 279	0.86 590	0.45 257	0.33 318	0.11 323	0.08 180	0.11 289	0.09 184	0.15 237	0.19 381

RAFT-RH_RVC	0.61 473	0.50 365	2.33 499	0.36 432	0.29 407	0.60 383	0.18 92	0.44 104	0.58 348	0.76 563	1.91 640	0.47 352	0.29 292	1.60 516	1.23 584	0.14 460	0.07 75	0.13 414	0.13 364	0.10 102	0.09 74

RAFT-IKP	0.38 226	0.27 133	1.79 337	0.44 523	0.16 127	0.60 383	0.28 375	0.51 187	0.52 284	0.47 314	0.43 275	0.43 312	0.28 274	0.50 302	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.17 298	0.12 179

pcwnet_v2	0.64 489	0.49 357	4.41 659	0.32 338	0.27 384	0.60 383	0.25 307	0.97 560	0.88 579	0.59 467	0.70 523	0.63 436	0.55 499	0.66 372	0.37 349	0.17 516	0.15 471	0.15 482	0.14 392	0.21 379	0.23 453

cf-r	0.53 413	0.81 508	2.15 463	0.33 364	0.28 398	0.60 383	0.28 375	0.78 395	0.64 416	0.51 364	0.60 441	0.75 515	0.40 387	1.32 469	0.43 395	0.13 416	0.09 265	0.11 289	0.12 331	0.15 237	0.14 249

GwcNet-RSSM	0.57 446	0.94 552	2.13 457	0.32 338	0.25 353	0.60 383	0.30 407	0.80 414	0.66 445	0.52 373	0.64 483	0.71 496	0.40 387	1.79 547	0.50 432	0.13 416	0.09 265	0.12 353	0.12 331	0.21 379	0.15 291

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 431	0.92 544	2.36 507	0.38 473	0.37 516	0.60 383	0.28 375	0.82 426	0.62 396	0.62 497	0.55 396	0.72 499	0.45 439	1.00 434	0.43 395	0.15 480	0.11 367	0.14 451	0.14 392	0.15 237	0.16 323
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PASM	0.72 535	0.68 452	1.91 391	0.47 547	0.44 557	0.60 383	0.51 553	0.76 369	0.80 555	0.77 567	0.67 497	0.87 564	0.61 531	2.40 621	0.67 492	0.32 613	0.35 611	0.36 614	0.41 612	0.45 605	0.39 583

CoDeX	0.52 407	0.43 315	2.25 486	0.29 261	0.26 371	0.61 403	0.32 443	0.99 576	0.68 456	0.48 332	0.55 396	0.52 377	0.40 387	1.60 516	0.35 337	0.12 384	0.09 265	0.11 289	0.10 223	0.13 185	0.12 179

anonymousa	0.48 347	0.46 338	2.44 523	0.29 261	0.34 482	0.61 403	0.25 307	0.66 297	0.54 314	0.53 384	0.77 547	0.73 503	0.46 454	0.33 146	0.31 292	0.10 243	0.09 265	0.12 353	0.29 553	0.10 102	0.19 381

Selective-RAFT	0.35 197	0.26 121	1.48 227	0.31 309	0.15 97	0.61 403	0.19 103	0.60 267	0.54 314	0.28 206	0.29 169	0.40 288	0.33 325	0.50 302	0.27 235	0.10 243	0.07 75	0.09 153	0.35 590	0.19 347	0.08 49

CIPLG	0.56 439	1.19 616	2.46 526	0.80 625	0.31 444	0.61 403	0.57 577	0.76 369	0.57 337	0.56 424	0.63 467	0.41 294	0.30 302	0.45 257	0.40 375	0.11 323	0.20 545	0.13 414	0.13 364	0.35 548	0.19 381

Patchmatch Stereo++	0.39 241	0.27 133	1.78 317	0.44 523	0.16 127	0.61 403	0.27 355	0.51 187	0.52 284	0.47 314	0.43 275	0.43 312	0.28 274	0.54 320	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.17 298	0.12 179
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
IIG-Stereo	0.59 459	0.65 440	1.74 289	0.54 581	0.23 318	0.61 403	0.21 172	0.73 343	0.65 430	0.64 516	0.69 513	0.69 481	0.38 365	2.09 597	1.39 596	0.11 323	0.07 75	0.11 289	0.09 184	0.15 237	0.09 74

NF-Stereo	0.48 347	0.25 103	1.81 344	0.52 570	0.16 127	0.61 403	0.44 525	0.66 297	0.61 378	0.50 351	0.47 304	0.37 265	0.26 236	1.45 488	0.79 521	0.11 323	0.07 75	0.12 353	0.10 223	0.13 185	0.16 323

OCTAStereo	0.48 347	0.25 103	1.81 344	0.52 570	0.16 127	0.61 403	0.43 514	0.66 297	0.61 378	0.50 351	0.47 304	0.37 265	0.26 236	1.44 483	0.80 522	0.11 323	0.07 75	0.12 353	0.10 223	0.13 185	0.17 344

PSM-softLoss	0.48 347	0.27 133	1.85 358	0.51 566	0.17 156	0.61 403	0.40 497	0.61 272	0.57 337	0.52 373	0.48 317	0.39 279	0.25 216	1.46 489	0.77 515	0.12 384	0.08 180	0.13 414	0.12 331	0.12 151	0.14 249

KMStereo	0.48 347	0.27 133	1.85 358	0.51 566	0.17 156	0.61 403	0.40 497	0.61 272	0.57 337	0.52 373	0.48 317	0.39 279	0.25 216	1.46 489	0.77 515	0.12 384	0.08 180	0.13 414	0.12 331	0.12 151	0.14 249

ROB_FTStereo_v2	0.38 226	0.27 133	1.78 317	0.44 523	0.17 156	0.61 403	0.28 375	0.51 187	0.52 284	0.47 314	0.43 275	0.44 323	0.28 274	0.47 278	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.17 298	0.12 179

ROB_FTStereo	0.38 226	0.27 133	1.78 317	0.44 523	0.17 156	0.61 403	0.26 330	0.51 187	0.52 284	0.47 314	0.43 275	0.43 312	0.28 274	0.49 295	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.17 298	0.12 179

HUI-Stereo	0.38 226	0.27 133	1.79 337	0.44 523	0.17 156	0.61 403	0.28 375	0.51 187	0.52 284	0.47 314	0.43 275	0.44 323	0.28 274	0.45 257	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.17 298	0.12 179

RAFT_R40	0.50 376	0.21 33	1.76 304	0.50 561	0.40 538	0.61 403	0.53 560	0.56 234	0.60 361	0.56 424	0.54 386	0.55 390	0.51 484	1.57 509	0.53 445	0.11 323	0.07 75	0.12 353	0.10 223	0.16 274	0.09 74

RE-Stereo	0.48 347	0.25 103	1.81 344	0.52 570	0.16 127	0.61 403	0.43 514	0.66 297	0.60 361	0.50 351	0.47 304	0.37 265	0.26 236	1.44 483	0.78 517	0.11 323	0.07 75	0.12 353	0.10 223	0.13 185	0.17 344

TVStereo	0.48 347	0.25 103	1.81 344	0.52 570	0.16 127	0.61 403	0.43 514	0.66 297	0.60 361	0.50 351	0.47 304	0.37 265	0.26 236	1.44 483	0.78 517	0.11 323	0.07 75	0.12 353	0.10 223	0.13 185	0.17 344

iGMRVC	0.39 241	0.27 133	1.78 317	0.44 523	0.17 156	0.61 403	0.27 355	0.51 187	0.52 284	0.47 314	0.43 275	0.44 323	0.28 274	0.55 324	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.17 298	0.12 179

iRAFT	0.39 241	0.27 133	1.78 317	0.44 523	0.16 127	0.61 403	0.27 355	0.51 187	0.52 284	0.47 314	0.43 275	0.43 312	0.28 274	0.54 320	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 353	0.10 223	0.17 298	0.12 179

GES	0.44 294	0.28 160	1.88 373	0.30 282	0.18 203	0.61 403	0.30 407	0.88 482	0.46 229	0.47 314	0.52 362	0.39 279	0.42 416	0.58 332	0.67 492	0.15 480	0.11 367	0.12 353	0.10 223	0.15 237	0.17 344

STTStereo	0.51 393	0.69 456	2.14 462	0.36 432	0.30 423	0.61 403	0.32 443	0.77 380	0.60 361	0.60 477	0.54 386	0.67 467	0.43 427	0.86 418	0.42 386	0.16 501	0.15 471	0.17 522	0.20 504	0.16 274	0.15 291

RT-IGEV	0.66 502	0.25 103	2.11 451	0.56 590	0.46 576	0.62 423	0.54 564	0.99 576	0.75 528	0.79 571	0.93 580	0.85 555	0.78 577	0.59 338	1.64 610	0.12 384	0.16 489	0.11 289	0.47 621	0.28 480	0.30 525

GCST	0.72 535	1.10 599	2.15 463	1.11 647	0.59 605	0.62 423	0.19 103	0.75 357	0.53 301	0.56 424	0.63 467	0.47 352	0.31 312	1.11 447	0.33 318	0.75 646	0.45 631	0.84 647	0.64 651	0.69 631	0.54 612

IPLGR	0.54 419	0.56 396	2.68 568	0.36 432	0.18 203	0.62 423	0.54 564	1.02 596	0.64 416	0.73 555	0.46 298	0.47 352	0.45 439	1.12 450	0.29 260	0.09 137	0.08 180	0.11 289	0.09 184	0.19 347	0.12 179

AAGNet	0.88 586	0.33 220	1.79 337	0.54 581	0.98 640	0.62 423	0.46 536	0.50 177	0.60 361	0.58 453	0.53 374	0.50 368	0.73 565	1.23 462	7.48 683	0.11 323	0.07 75	0.12 353	0.10 223	0.14 214	0.09 74

TransformOpticalFlow	0.64 489	0.56 396	2.66 566	0.44 523	0.26 371	0.62 423	0.28 375	0.83 432	0.71 485	0.76 563	0.74 537	0.91 574	0.85 587	1.83 556	0.81 523	0.10 243	0.07 75	0.11 289	0.09 184	0.11 134	0.12 179

SST-Stereo	0.52 407	0.20 18	1.76 304	0.62 608	0.53 591	0.62 423	0.66 598	0.55 228	0.61 378	0.58 453	0.53 374	0.52 377	0.60 522	1.59 515	0.29 260	0.11 323	0.07 75	0.12 353	0.10 223	0.16 274	0.10 108

PFNet	0.60 465	0.33 220	2.47 531	0.41 501	0.55 596	0.62 423	0.27 355	0.61 272	0.63 408	0.61 486	0.56 408	0.45 332	0.32 320	1.88 572	1.14 570	0.28 605	0.09 265	0.12 353	0.16 438	0.26 463	0.20 400

GrayStereo	0.66 502	0.19 10	1.76 304	0.90 632	0.23 318	0.62 423	1.42 665	0.62 276	0.60 361	0.72 551	0.78 548	0.56 403	3.07 669	0.60 345	0.26 225	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.21 510	0.11 134	0.18 364

Pruner-Stereo	0.51 393	0.27 133	1.78 317	1.79 664	0.19 238	0.62 423	0.45 533	0.57 240	0.60 361	0.61 486	0.48 317	0.41 294	0.24 201	0.46 266	1.00 548	0.12 384	0.07 75	0.12 353	0.10 223	0.12 151	0.13 222

GEStereo_RVC	0.54 419	0.87 529	1.95 410	0.47 547	0.25 353	0.62 423	0.37 481	1.00 585	0.74 514	0.53 384	0.54 386	0.59 420	0.44 435	1.10 444	0.46 407	0.15 480	0.11 367	0.12 353	0.10 223	0.26 463	0.19 381

s12784h	0.36 207	0.28 160	1.58 246	0.23 78	0.11 9	0.62 423	0.24 285	0.79 410	0.64 416	0.44 292	0.52 362	0.28 211	0.26 236	0.50 302	0.24 199	0.11 323	0.06 24	0.09 153	0.06 18	0.16 274	0.06 1

222	0.78 562	0.23 71	1.23 161	0.28 227	0.18 203	0.62 423	0.24 285	1.02 596	0.70 475	0.58 453	0.66 494	0.46 344	0.42 416	1.80 551	6.53 682	0.13 416	0.10 314	0.11 289	0.10 223	0.12 151	0.17 344

psmorigin	1.36 632	0.60 407	13.80 693	0.37 456	0.29 407	0.62 423	0.33 452	0.77 380	0.61 378	0.96 605	0.88 571	1.17 624	0.73 565	4.00 671	0.86 529	0.19 543	0.22 560	0.17 522	0.18 471	0.24 428	0.29 512

FAT-Stereo	0.70 523	0.54 385	2.88 596	0.36 432	0.29 407	0.62 423	0.54 564	0.97 560	0.87 575	0.76 563	0.92 576	0.94 584	0.80 579	1.84 561	0.57 465	0.18 528	0.19 534	0.17 522	0.16 438	0.22 396	0.25 479

FADNet-RVC-Resample	0.67 507	1.16 615	3.16 627	0.37 456	0.29 407	0.62 423	0.38 488	0.86 462	0.63 408	0.51 364	0.50 342	0.57 410	0.45 439	1.57 509	0.49 427	0.24 587	0.32 609	0.23 576	0.19 491	0.27 474	0.62 624

edge stereo	0.81 574	0.73 474	3.30 637	0.37 456	1.21 656	0.62 423	0.39 494	0.93 523	0.79 552	0.80 573	0.88 571	1.14 620	0.71 559	2.18 603	0.71 502	0.21 561	0.20 545	0.26 591	0.18 471	0.38 570	0.26 489

CVANet_RVC	0.65 497	0.80 503	2.13 457	0.36 432	0.26 371	0.62 423	0.42 507	0.84 444	0.72 495	0.69 537	0.68 504	0.68 474	0.52 489	2.64 641	0.42 386	0.19 543	0.12 400	0.22 569	0.17 458	0.37 563	0.15 291

PWC_ROB	0.70 523	0.94 552	1.88 373	0.39 483	0.39 528	0.62 423	0.30 407	0.98 564	0.94 592	0.91 598	1.29 618	0.77 523	0.62 536	1.62 520	1.03 556	0.18 528	0.11 367	0.18 542	0.13 364	0.51 615	0.22 428

AANet	0.82 577	0.91 542	2.89 599	0.34 397	0.29 407	0.63 441	0.38 488	0.81 418	1.31 630	1.33 637	1.39 625	1.26 628	1.14 621	1.32 469	0.97 539	0.20 553	0.17 509	0.18 542	0.19 491	0.33 524	0.31 534

DA	0.32 165	0.26 121	0.89 98	0.29 261	0.25 353	0.63 441	0.22 212	0.60 267	0.39 145	0.23 134	0.30 184	0.24 157	0.26 236	0.60 345	0.18 61	0.10 243	0.12 400	0.09 153	0.07 100	0.10 102	0.52 610

GGEV	0.32 165	0.26 121	0.89 98	0.29 261	0.25 353	0.63 441	0.22 212	0.60 267	0.39 145	0.23 134	0.30 184	0.24 157	0.26 236	0.60 345	0.18 61	0.10 243	0.12 400	0.09 153	0.07 100	0.10 102	0.52 610

1111x	0.74 547	0.21 33	1.93 397	0.31 309	0.17 156	0.63 441	0.32 443	1.03 603	0.74 514	0.52 373	0.62 453	0.57 410	0.47 463	2.38 617	4.25 670	0.12 384	0.14 443	0.11 289	0.12 331	0.12 151	0.14 249

Prome-Stereo	0.49 365	0.30 189	1.76 304	0.60 606	0.23 318	0.63 441	0.42 507	0.62 276	0.60 361	0.59 467	1.03 598	0.43 312	0.72 562	0.60 345	0.33 318	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.09 184	0.11 134	0.43 596

xxxx	0.70 523	0.21 33	1.33 184	0.28 227	0.18 203	0.63 441	0.24 285	1.02 596	0.69 465	0.50 351	0.62 453	0.58 417	0.38 365	1.47 496	5.21 676	0.13 416	0.12 400	0.11 289	0.10 223	0.12 151	0.15 291

ac_64	0.55 431	0.46 338	1.92 394	0.36 432	0.34 482	0.63 441	0.31 420	0.82 426	0.61 378	0.55 415	0.51 347	0.89 570	0.48 472	1.83 556	0.55 453	0.14 460	0.11 367	0.12 353	0.12 331	0.18 326	0.12 179

acv_ft	0.48 347	0.44 326	1.76 304	0.32 338	0.41 547	0.63 441	0.28 375	0.81 418	0.68 456	0.61 486	0.59 425	0.69 481	0.45 439	0.44 241	0.63 481	0.11 323	0.09 265	0.10 213	0.09 184	0.41 588	0.10 108

CFNet-ft	0.51 393	0.76 482	1.79 337	0.28 227	0.30 423	0.63 441	0.28 375	0.66 297	0.55 321	0.45 303	0.57 416	0.74 509	0.41 398	1.46 489	0.42 386	0.14 460	0.10 314	0.28 595	0.13 364	0.18 326	0.14 249

DIP-Stereo	0.37 214	0.34 238	1.50 233	0.27 196	0.18 203	0.63 441	0.17 72	0.92 515	0.53 301	0.49 344	0.48 317	0.30 230	0.30 302	0.39 209	0.30 280	0.10 243	0.08 180	0.10 213	0.08 139	0.15 237	0.12 179
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.58 451	0.96 562	1.78 317	0.33 364	0.25 353	0.63 441	0.22 212	0.88 482	0.75 528	0.46 312	0.59 425	0.58 417	0.40 387	2.29 609	0.48 422	0.12 384	0.09 265	0.15 482	0.14 392	0.30 498	0.15 291

CFNet_RVC	0.51 393	0.76 482	1.79 337	0.28 227	0.30 423	0.63 441	0.28 375	0.66 297	0.55 321	0.45 303	0.57 416	0.74 509	0.41 398	1.46 489	0.42 386	0.14 460	0.10 314	0.28 595	0.13 364	0.18 326	0.14 249

DeepPruner_ROB	0.50 376	0.70 461	1.94 407	0.29 261	0.26 371	0.63 441	0.31 420	0.80 414	0.48 251	0.61 486	0.55 396	0.66 457	0.38 365	0.98 430	0.40 375	0.19 543	0.14 443	0.14 451	0.14 392	0.23 411	0.17 344

PS-NSSS	0.63 485	1.00 581	1.81 344	0.30 282	0.31 444	0.63 441	0.34 457	0.98 564	0.69 465	0.54 397	0.74 537	0.51 371	0.41 398	2.43 626	0.48 422	0.24 587	0.17 509	0.27 592	0.18 471	0.27 474	0.21 413

coex_refinement	0.58 451	0.94 552	1.87 371	0.38 473	0.25 353	0.64 455	0.34 457	0.83 432	0.65 430	0.60 477	0.63 467	0.81 539	0.48 472	1.85 563	0.56 461	0.13 416	0.09 265	0.10 213	0.10 223	0.16 274	0.16 323

PSMNet-RUCA	0.58 451	0.82 512	1.89 380	0.59 602	0.56 599	0.64 455	0.36 472	0.84 444	0.69 465	0.51 364	0.68 504	0.53 379	0.43 427	0.56 327	0.43 395	0.34 617	0.18 521	0.44 627	0.29 553	0.48 608	0.30 525

RAFT-Test	0.44 294	0.38 272	2.01 428	0.27 196	0.44 557	0.64 455	0.37 481	0.72 331	0.57 337	0.45 303	0.48 317	0.65 450	0.24 201	0.35 167	0.29 260	0.09 137	0.11 367	0.09 153	0.38 603	0.10 102	0.11 134

SACVNet	0.60 465	0.74 478	1.90 385	0.37 456	0.28 398	0.64 455	0.37 481	0.86 462	0.61 378	0.65 523	0.62 453	0.69 481	0.44 435	2.08 595	0.42 386	0.18 528	0.14 443	0.16 501	0.15 417	0.38 570	0.24 467

ADLNet2	0.68 514	0.84 518	3.19 631	0.33 364	0.36 504	0.64 455	0.37 481	0.89 488	0.79 552	0.54 397	0.65 492	0.93 580	0.48 472	2.07 593	0.56 461	0.13 416	0.11 367	0.11 289	0.11 291	0.33 524	0.18 364

HHNet	0.60 465	0.65 440	2.60 559	0.36 432	0.25 353	0.64 455	0.61 587	0.64 287	0.62 396	0.55 415	1.13 609	0.32 239	0.60 522	0.42 228	1.79 617	0.15 480	0.07 75	0.12 353	0.10 223	0.18 326	0.15 291

DRaft	0.62 478	0.38 272	1.76 304	0.24 105	0.16 127	0.64 455	0.66 598	0.53 212	0.53 301	0.67 529	0.99 590	0.38 273	1.00 607	1.44 483	2.10 631	0.10 243	0.14 443	0.10 213	0.14 392	0.18 326	0.21 413

ARAFT	0.60 465	1.23 620	3.10 621	0.28 227	0.16 127	0.64 455	0.36 472	0.90 494	0.67 454	0.61 486	0.49 334	0.55 390	0.31 312	1.24 465	0.32 305	0.10 243	0.08 180	0.14 451	0.13 364	0.37 563	0.21 413

Syn2CoEx	0.70 523	1.07 597	2.74 581	0.43 516	0.30 423	0.64 455	0.42 507	0.99 576	0.78 547	0.62 497	0.78 548	0.74 509	0.72 562	1.92 579	0.61 477	0.20 553	0.17 509	0.19 549	0.15 417	0.29 487	0.22 428

psm_up	0.57 446	0.61 412	1.83 353	0.35 413	0.30 423	0.64 455	0.37 481	0.90 494	0.68 456	0.59 467	0.55 396	0.68 474	0.54 494	1.91 575	0.46 407	0.16 501	0.15 471	0.16 501	0.15 417	0.23 411	0.13 222

DeepPrunerF	0.86 582	0.86 526	2.91 604	0.45 537	0.50 583	0.64 455	0.48 548	1.14 621	2.64 670	0.63 506	0.61 448	0.65 450	0.62 536	2.21 605	1.31 590	0.23 578	0.19 534	0.30 603	0.28 547	0.36 555	0.25 479

UCFNet_RVC	0.48 347	0.82 512	1.85 358	0.30 282	0.27 384	0.64 455	0.26 330	0.74 347	0.55 321	0.48 332	0.53 374	0.63 436	0.41 398	0.88 423	0.38 356	0.15 480	0.10 314	0.17 522	0.17 458	0.18 326	0.15 291

HSM	0.62 478	0.76 482	1.72 281	0.30 282	0.29 407	0.64 455	0.28 375	0.94 532	0.62 396	0.58 453	0.57 416	1.40 635	0.64 541	2.59 639	0.42 386	0.11 323	0.08 180	0.10 213	0.08 139	0.14 214	0.11 134

iResNet	0.51 393	0.76 482	2.59 557	0.41 501	0.17 156	0.64 455	0.27 355	0.82 426	0.70 475	0.57 435	0.64 483	0.43 312	0.36 343	0.70 387	0.52 441	0.10 243	0.07 75	0.09 153	0.08 139	0.21 379	0.13 222

w-ln-seven-2	0.68 514	1.13 604	2.46 526	0.36 432	0.27 384	0.65 469	0.44 525	0.87 473	0.83 566	0.69 537	0.75 540	0.72 499	0.63 539	1.56 505	1.15 572	0.13 416	0.13 424	0.15 482	0.14 392	0.35 548	0.19 381

AASNet	0.56 439	1.03 590	2.34 501	0.37 456	0.33 469	0.65 469	0.29 399	0.96 551	0.73 510	0.54 397	0.60 441	0.55 390	0.38 365	0.59 338	0.58 470	0.14 460	0.12 400	0.13 414	0.10 223	0.43 596	0.24 467

UPFNet	0.46 325	0.28 160	1.73 284	0.33 364	0.32 454	0.65 469	0.38 488	0.83 432	0.59 356	0.57 435	0.52 362	0.61 430	0.40 387	0.75 396	0.52 441	0.13 416	0.12 400	0.13 414	0.12 331	0.15 237	0.11 134

RP	0.67 507	0.82 512	1.94 407	0.43 516	0.44 557	0.65 469	0.45 533	0.89 488	0.82 563	0.66 525	0.92 576	0.99 594	0.76 573	1.55 504	0.66 489	0.25 592	0.18 521	0.23 576	0.20 504	0.31 506	0.22 428

RASNet	0.61 473	0.68 452	2.03 436	0.35 413	0.46 576	0.65 469	0.28 375	0.78 395	0.70 475	0.48 332	0.64 483	0.93 580	0.61 531	2.21 605	0.73 509	0.12 384	0.09 265	0.09 153	0.10 223	0.14 214	0.11 134

DLCB_ROB	0.54 419	0.55 394	1.49 230	0.36 432	0.25 353	0.65 469	0.36 472	0.80 414	0.70 475	0.72 551	0.69 513	0.83 546	0.46 454	1.53 502	0.60 474	0.13 416	0.12 400	0.14 451	0.14 392	0.14 214	0.13 222

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 473	0.61 412	3.35 641	0.33 364	0.58 603	0.66 475	0.20 130	0.98 564	0.55 321	0.73 555	0.52 362	0.99 594	0.65 543	0.58 332	0.29 260	0.10 243	0.16 489	0.10 213	0.41 612	0.29 487	0.20 400

IER	0.43 285	0.38 272	1.69 269	0.26 172	0.25 353	0.66 475	0.26 330	0.71 325	0.55 321	0.54 397	0.59 425	0.60 427	0.53 491	0.52 310	0.39 367	0.11 323	0.08 180	0.11 289	0.11 291	0.14 214	0.11 134

DEmStereo	0.68 514	0.31 203	2.25 486	0.42 512	0.17 156	0.66 475	0.89 629	0.51 187	0.59 356	0.60 477	1.01 593	0.45 332	1.26 625	1.54 503	2.26 637	0.10 243	0.08 180	0.10 213	0.10 223	0.10 102	0.11 134

HGLStereo	0.54 419	0.69 456	2.00 427	0.35 413	0.40 538	0.66 475	0.30 407	0.83 432	0.62 396	0.57 435	0.69 513	0.69 481	0.54 494	1.07 441	0.55 453	0.13 416	0.13 424	0.13 414	0.11 291	0.19 347	0.17 344

FADNet	0.64 489	1.22 619	2.06 438	0.32 338	0.30 423	0.66 475	0.29 399	0.88 482	0.72 495	0.44 292	0.48 317	0.66 457	0.57 509	1.84 561	0.45 406	0.46 628	0.20 545	0.17 522	0.19 491	0.59 623	0.24 467

TDLM	0.67 507	0.92 544	1.76 304	0.37 456	0.24 333	0.66 475	0.56 573	0.82 426	0.74 514	1.16 620	0.62 453	0.61 430	0.48 472	2.70 646	0.50 432	0.20 553	0.11 367	0.35 612	0.14 392	0.32 515	0.16 323

UGAM-zero	0.63 485	0.39 284	2.49 535	0.30 282	0.49 582	0.67 481	0.19 103	0.91 506	0.45 218	0.77 567	0.45 290	1.16 623	0.82 582	2.05 590	0.29 260	0.09 137	0.15 471	0.09 153	0.44 616	0.11 134	0.22 428

gwcnet-sp	0.49 365	0.43 315	2.54 549	0.31 309	0.22 298	0.67 481	0.31 420	0.78 395	0.65 430	0.58 453	0.47 304	0.46 344	0.43 427	0.76 400	0.46 407	0.11 323	0.11 367	0.11 289	0.11 291	0.15 237	0.14 249

scenet	0.49 365	0.43 315	2.54 549	0.31 309	0.22 298	0.67 481	0.31 420	0.78 395	0.65 430	0.58 453	0.47 304	0.46 344	0.43 427	0.76 400	0.46 407	0.11 323	0.11 367	0.11 289	0.11 291	0.15 237	0.14 249

Anonymous_2	0.74 547	0.32 211	1.65 257	0.33 364	0.30 423	0.67 481	0.32 443	0.69 314	0.46 229	0.48 332	0.41 269	0.84 551	0.58 515	0.51 306	0.40 375	0.32 613	0.38 619	1.43 671	3.69 689	0.80 641	0.27 497

ssnet	0.49 365	0.43 315	2.54 549	0.31 309	0.22 298	0.67 481	0.31 420	0.78 395	0.65 430	0.58 453	0.47 304	0.46 344	0.43 427	0.76 400	0.46 407	0.11 323	0.11 367	0.11 289	0.11 291	0.15 237	0.14 249

anonymity	0.80 566	0.66 447	1.29 174	0.59 602	0.75 626	0.67 481	0.52 556	0.95 546	0.71 485	0.94 602	0.70 523	0.67 467	0.87 591	0.71 389	1.35 593	0.64 639	0.62 647	0.58 636	1.44 675	0.60 626	0.65 627

PSMNet-ADL	0.51 393	0.38 272	1.65 257	0.35 413	0.21 268	0.67 481	0.26 330	0.74 347	0.55 321	0.42 279	0.52 362	0.70 491	0.45 439	1.91 575	0.57 465	0.15 480	0.13 424	0.11 289	0.13 364	0.15 237	0.20 400

ADLNet	0.60 465	0.71 463	1.95 410	0.35 413	0.34 482	0.67 481	0.34 457	0.90 494	0.74 514	0.68 535	0.62 453	0.80 536	0.45 439	1.78 543	0.64 486	0.14 460	0.11 367	0.14 451	0.14 392	0.29 487	0.21 413

RAFT + AFF	0.64 489	1.20 617	1.95 410	0.34 397	0.33 469	0.67 481	0.52 556	0.99 576	0.74 514	0.53 384	0.58 422	0.57 410	0.80 579	1.76 539	0.51 438	0.12 384	0.27 595	0.15 482	0.14 392	0.43 596	0.29 512

HSM-Net_RVC	0.67 507	0.34 238	2.23 482	0.26 172	0.19 238	0.67 481	0.29 399	1.26 632	0.69 465	0.72 551	0.70 523	0.78 527	0.42 416	3.77 670	0.41 383	0.13 416	0.09 265	0.10 213	0.09 184	0.12 151	0.11 134
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	0.64 489	0.65 440	1.62 255	0.46 542	0.25 353	0.67 481	0.30 407	0.93 523	0.77 543	0.59 467	0.57 416	0.77 523	0.38 365	2.78 650	0.44 401	0.23 578	0.24 572	0.28 595	0.26 539	0.27 474	0.39 583

XPNet_ROB	0.61 473	0.72 467	1.66 263	0.37 456	0.27 384	0.67 481	0.47 544	0.89 488	0.71 485	0.78 569	0.70 523	0.81 539	0.53 491	1.70 529	0.76 513	0.21 561	0.16 489	0.16 501	0.15 417	0.20 363	0.21 413

DualNet (step1)	0.59 459	0.62 418	1.93 397	0.27 196	0.22 298	0.68 493	0.31 420	0.93 523	0.66 445	0.57 435	0.51 347	0.55 390	0.45 439	1.11 447	0.38 356	0.61 636	0.14 443	0.87 648	0.56 638	0.25 442	0.23 453

test_sample9	0.94 594	0.62 418	1.93 397	0.27 196	0.22 298	0.68 493	0.31 420	0.93 523	0.66 445	0.57 435	0.51 347	0.55 390	0.45 439	1.91 575	2.55 644	0.61 636	4.16 688	0.87 648	0.56 638	0.25 442	0.23 453

test_sample8	1.12 611	0.62 418	1.93 397	0.27 196	0.22 298	0.68 493	0.31 420	0.95 546	0.61 378	1.18 628	0.56 408	2.53 657	1.31 629	1.91 575	2.55 644	0.61 636	4.16 688	0.87 648	0.56 638	0.25 442	0.23 453

Any-RAFT	0.38 226	0.25 103	1.89 380	0.27 196	0.17 156	0.68 493	0.21 172	0.78 395	0.53 301	0.43 285	0.43 275	0.54 387	0.30 302	0.41 220	0.20 118	0.10 243	0.12 400	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.09 74

AF-Net	0.69 519	0.92 544	2.21 474	0.41 501	0.40 538	0.68 493	0.40 497	1.02 596	0.86 572	0.69 537	1.03 598	1.04 605	0.84 586	1.19 457	0.78 517	0.22 574	0.14 443	0.25 588	0.17 458	0.30 498	0.18 364

StereoDRNet-Refined	0.50 376	0.41 302	1.50 233	0.33 364	0.21 268	0.68 493	0.26 330	0.81 418	0.68 456	0.67 529	0.68 504	0.73 503	0.42 416	1.10 444	0.59 472	0.11 323	0.08 180	0.14 451	0.14 392	0.25 442	0.21 413
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
model_zeroshot	0.44 294	0.68 452	1.97 424	0.28 227	0.18 203	0.69 499	0.21 172	0.63 284	0.40 159	1.00 607	0.34 229	0.42 308	0.20 129	0.69 382	0.24 199	0.10 243	0.22 560	0.10 213	0.22 520	0.12 151	0.10 108

TRStereo	0.53 413	0.76 482	2.38 509	0.42 512	0.29 407	0.69 499	0.23 251	1.81 657	0.55 321	0.36 244	0.32 211	0.47 352	0.40 387	0.46 266	0.25 213	0.12 384	0.11 367	0.11 289	0.41 612	0.13 185	0.32 543

hitnet-ft	0.67 507	0.80 503	1.90 385	0.28 227	0.22 298	0.69 499	0.36 472	0.85 452	0.65 430	0.56 424	0.84 560	1.03 602	0.95 605	2.32 612	0.55 453	0.23 578	0.14 443	0.41 622	0.13 364	0.24 428	0.17 344

S-Stereo	0.80 566	0.69 456	3.89 650	0.39 483	0.37 516	0.69 499	0.70 610	0.94 532	0.98 599	0.62 497	0.91 574	0.83 546	0.60 522	2.37 614	0.66 489	0.18 528	0.21 554	0.17 522	0.18 471	0.30 498	0.35 559

NVstereo2D	0.58 451	0.40 292	2.03 436	0.35 413	0.35 495	0.69 499	0.39 494	0.91 506	0.80 555	0.47 314	0.53 374	0.67 467	0.46 454	1.99 585	0.48 422	0.19 543	0.11 367	0.17 522	0.13 364	0.25 442	0.25 479

ETE_ROB	0.60 465	0.71 463	1.55 242	0.37 456	0.25 353	0.69 499	0.51 553	1.47 642	0.70 475	0.80 573	0.69 513	0.85 555	0.49 479	1.36 474	0.58 470	0.16 501	0.13 424	0.19 549	0.16 438	0.21 379	0.23 453

SFCPSM	0.46 325	0.24 89	2.35 504	0.27 196	0.27 384	0.70 505	0.32 443	0.96 551	0.63 408	0.49 344	0.52 362	0.43 312	0.36 343	0.52 310	0.43 395	0.12 384	0.09 265	0.12 353	0.16 438	0.16 274	0.12 179

PA-Net	0.84 580	1.00 581	3.49 643	0.63 609	0.40 538	0.70 505	0.52 556	0.86 462	0.84 569	0.52 373	0.59 425	0.70 491	0.54 494	2.35 613	2.23 635	0.17 516	0.27 595	0.19 549	0.28 547	0.22 396	0.36 567
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MyStereo8	0.54 419	0.80 503	2.76 583	0.32 338	0.33 469	0.71 507	0.20 130	0.87 473	0.57 337	0.51 364	0.59 425	0.50 368	0.33 325	0.68 376	0.55 453	0.10 243	0.29 599	0.10 213	0.13 364	0.21 379	0.34 556

CBFPSM	0.56 439	0.91 542	1.82 350	0.28 227	0.23 318	0.71 507	0.37 481	0.72 331	0.64 416	0.50 351	0.49 334	1.03 602	0.83 583	0.62 351	1.35 593	0.10 243	0.12 400	0.10 213	0.10 223	0.18 326	0.19 381

Wz-Net-SNSev	0.76 554	1.32 632	3.11 623	0.40 494	0.31 444	0.71 507	0.60 583	0.98 564	0.87 575	0.67 529	0.83 557	0.96 587	0.60 522	1.67 525	0.97 539	0.16 501	0.15 471	0.16 501	0.17 458	0.36 555	0.24 467

FADNet_RVC	0.81 574	1.14 606	2.42 517	0.30 282	0.24 333	0.71 507	0.24 285	0.95 546	0.61 378	0.44 292	0.56 408	0.59 420	0.42 416	1.52 501	0.68 495	0.94 652	0.96 668	0.28 595	1.00 667	0.90 645	1.36 668

SHD	0.72 535	0.77 491	2.36 507	0.45 537	0.40 538	0.71 507	0.32 443	1.02 596	1.25 625	1.07 613	0.84 560	0.90 572	0.73 565	1.09 443	0.98 542	0.21 561	0.18 521	0.20 558	0.21 510	0.32 515	0.31 534

NCCL2	0.65 497	0.94 552	1.96 419	0.43 516	0.30 423	0.71 507	0.68 604	0.84 444	0.65 430	0.70 543	0.60 441	0.86 562	0.54 494	1.56 505	0.57 465	0.20 553	0.16 489	0.67 642	0.25 531	0.22 396	0.24 467

zh-mn7	0.80 566	1.54 643	3.00 613	0.35 413	0.27 384	0.72 513	0.41 503	0.93 523	1.11 616	1.00 607	1.28 616	0.75 515	0.57 509	1.87 564	1.18 577	0.16 501	0.13 424	0.14 451	0.14 392	0.26 463	0.21 413

TCMNet	0.66 502	0.85 523	2.55 554	0.50 561	0.52 590	0.72 513	0.39 494	0.87 473	0.72 495	0.58 453	0.68 504	0.63 436	0.46 454	1.70 529	0.63 481	0.18 528	0.18 521	0.23 576	0.18 471	0.38 570	0.27 497

ssnet_v2	0.55 431	0.60 407	1.86 366	0.32 338	0.22 298	0.72 513	0.44 525	0.94 532	0.74 514	0.63 506	0.54 386	0.81 539	0.47 463	0.77 404	0.70 499	0.16 501	0.14 443	0.14 451	0.14 392	0.30 498	0.30 525

Anonymous3	0.42 276	0.35 247	2.09 446	0.33 364	0.24 333	0.72 513	0.31 420	0.74 347	0.55 321	0.35 238	0.40 265	0.33 246	0.29 292	0.44 241	0.28 246	0.18 528	0.18 521	0.13 414	0.13 364	0.17 298	0.17 344

EDNetEfficientorigin	8.18 685	0.98 574	145.96 716	0.51 566	0.89 635	0.72 513	0.48 548	0.85 452	1.56 643	2.12 655	1.49 629	1.29 629	1.31 629	1.83 556	2.13 632	0.13 416	0.12 400	0.17 522	0.18 471	0.39 580	0.45 599

PSMNet_ROB	0.66 502	1.01 585	2.33 499	0.38 473	0.31 444	0.72 513	0.55 568	0.86 462	0.69 465	0.54 397	0.60 441	0.75 515	0.47 463	2.00 586	0.82 524	0.17 516	0.13 424	0.19 549	0.19 491	0.24 428	0.27 497

pmcnn	1.32 628	1.05 592	2.77 586	0.74 619	1.43 659	0.72 513	0.56 573	0.96 551	0.91 586	0.99 606	2.92 665	6.01 681	0.70 557	2.38 617	3.32 659	0.13 416	0.10 314	0.08 56	0.06 18	0.34 536	0.22 428

Hybrid-DGEV-2	0.51 393	0.84 518	1.75 295	0.32 338	0.17 156	0.73 520	0.18 92	0.83 432	0.69 465	0.52 373	0.38 253	0.53 379	0.42 416	0.99 431	0.92 532	0.10 243	0.08 180	0.11 289	0.10 223	0.25 442	0.23 453

DStereoO	0.99 599	0.66 447	1.67 265	0.75 620	0.99 643	0.73 520	1.33 657	0.94 532	0.91 586	0.70 543	1.06 603	0.75 515	1.75 653	0.95 427	2.39 641	1.20 664	0.41 629	0.48 630	0.59 646	0.85 643	0.60 622

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 214	0.37 260	1.21 157	0.26 172	0.18 203	0.73 520	0.18 92	0.53 212	0.41 172	0.35 238	0.30 184	0.58 417	0.22 159	0.33 146	0.95 537	0.09 137	0.07 75	0.09 153	0.35 590	0.13 185	0.15 291

FTStereo	0.76 554	0.18 6	2.35 504	0.71 616	0.21 268	0.73 520	1.79 669	0.57 240	0.53 301	1.07 613	1.63 634	1.29 629	2.13 658	0.75 396	0.29 260	0.19 543	0.08 180	0.12 353	0.11 291	0.11 134	0.40 589

RGC	0.71 532	0.97 570	2.18 470	0.44 523	0.44 557	0.73 520	0.40 497	0.94 532	0.71 485	0.71 548	1.04 601	1.01 598	0.71 559	1.74 536	0.70 499	0.23 578	0.18 521	0.28 595	0.26 539	0.29 487	0.27 497

StereoDRNet	0.64 489	0.88 533	2.35 504	0.41 501	0.45 568	0.73 520	0.47 544	0.94 532	0.74 514	0.75 560	0.54 386	0.74 509	0.47 463	1.70 529	0.72 506	0.15 480	0.14 443	0.15 482	0.14 392	0.20 363	0.19 381

LMCR-Stereo	0.52 407	0.71 463	2.39 511	0.40 494	0.21 268	0.74 526	0.31 420	1.02 596	0.64 416	0.61 486	0.63 467	0.39 279	0.51 484	0.62 351	0.42 386	0.19 543	0.09 265	0.12 353	0.09 184	0.23 411	0.12 179

delet	0.52 407	0.54 385	1.62 255	0.31 309	0.35 495	0.74 526	0.46 536	0.85 452	0.74 514	0.55 415	0.60 441	0.67 467	0.50 482	1.12 450	0.57 465	0.11 323	0.11 367	0.13 414	0.14 392	0.16 274	0.12 179

UNet	0.54 419	0.44 326	2.83 593	0.31 309	0.33 469	0.74 526	0.27 355	0.82 426	0.61 378	0.53 384	0.54 386	0.72 499	0.54 494	0.78 408	0.56 461	0.11 323	0.09 265	0.13 414	0.11 291	0.14 214	0.12 179

DANet	0.80 566	0.65 440	2.21 474	1.19 650	0.48 581	0.74 526	1.25 653	0.89 488	1.53 641	0.89 594	0.71 527	0.96 587	0.56 503	1.83 556	0.96 538	0.18 528	0.16 489	0.19 549	0.16 438	0.26 463	0.29 512
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 550	0.84 518	2.01 428	0.40 494	0.25 353	0.74 526	0.66 598	0.87 473	0.73 510	0.71 548	1.07 604	0.84 551	0.59 518	2.71 648	1.15 572	0.17 516	0.16 489	0.44 627	0.16 438	0.31 506	0.20 400

CBMV_ROB	0.76 554	0.42 310	2.68 568	0.33 364	0.22 298	0.74 526	0.47 544	0.96 551	0.76 538	1.04 612	0.96 585	0.88 568	0.93 599	2.06 591	1.19 579	0.22 574	0.24 572	0.27 592	0.25 531	0.25 442	0.28 505

G2L-Stereo_test	0.55 431	0.97 570	1.89 380	0.33 364	0.24 333	0.75 532	0.38 488	0.79 410	0.60 361	0.60 477	0.54 386	0.74 509	0.39 379	1.56 505	0.43 395	0.10 243	0.08 180	0.08 56	0.08 139	0.28 480	0.13 222

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 523	0.65 440	3.45 642	0.50 561	0.60 610	0.75 532	0.23 251	0.96 551	0.60 361	0.76 563	1.30 619	0.81 539	0.60 522	0.57 328	0.82 524	0.10 243	0.16 489	0.11 289	0.43 615	0.31 506	0.22 428

psmg	0.41 257	0.27 133	1.13 138	0.27 196	0.21 268	0.75 532	0.36 472	0.90 494	0.61 378	0.59 467	0.59 425	0.63 436	0.37 356	0.43 232	0.38 356	0.13 416	0.10 314	0.13 414	0.12 331	0.13 185	0.11 134

KYRaft	0.48 347	0.29 172	1.75 295	0.33 364	0.21 268	0.75 532	0.44 525	0.58 246	0.57 337	0.64 516	0.93 580	0.53 379	0.72 562	0.60 345	0.24 199	0.10 243	0.07 75	0.12 353	0.14 392	0.12 151	0.54 612

ACVNet-DCA	0.42 276	0.64 433	2.07 440	0.35 413	0.14 68	0.76 536	0.25 307	0.76 369	0.52 284	0.31 222	0.38 253	0.24 157	0.38 365	0.69 382	0.19 86	0.10 243	0.24 572	0.11 289	0.09 184	0.12 151	0.14 249

xx1	0.46 325	0.64 433	2.07 440	0.35 413	0.14 68	0.76 536	0.25 307	0.74 347	1.01 602	0.31 222	0.38 253	0.46 344	0.36 343	0.69 382	0.19 86	0.10 243	0.24 572	0.12 353	0.12 331	0.12 151	0.14 249

1test111	0.44 294	0.64 433	2.07 440	0.35 413	0.14 68	0.76 536	0.25 307	0.76 369	0.52 284	0.31 222	0.38 253	0.24 157	0.38 365	0.96 428	0.30 280	0.10 243	0.24 572	0.11 289	0.09 184	0.12 151	0.14 249

cc1	0.47 341	0.64 433	2.07 440	0.35 413	0.14 68	0.76 536	0.25 307	0.74 347	1.01 602	0.31 222	0.38 253	0.24 157	0.38 365	0.69 382	0.19 86	0.10 243	0.24 572	0.11 289	0.09 184	0.25 442	0.40 589

tt1	0.44 294	0.64 433	1.83 353	0.35 413	0.14 68	0.76 536	0.25 307	0.74 347	0.88 579	0.31 222	0.37 242	0.25 172	0.35 336	0.63 354	0.19 86	0.10 243	0.24 572	0.11 289	0.09 184	0.25 442	0.36 567

SQANet	0.80 566	1.58 645	2.53 543	0.76 621	0.83 631	0.76 536	0.36 472	0.83 432	0.64 416	0.63 506	0.69 513	0.73 503	0.51 484	1.21 458	0.53 445	0.77 647	0.29 599	0.59 638	0.29 553	0.86 644	0.61 623

BSDual-CNN	0.41 257	0.27 133	1.13 138	0.30 282	0.21 268	0.76 536	0.31 420	1.00 585	0.61 378	0.63 506	0.53 374	0.63 436	0.37 356	0.43 232	0.38 356	0.13 416	0.10 314	0.14 451	0.12 331	0.12 151	0.11 134

hknet	0.47 341	0.29 172	1.70 273	0.30 282	0.24 333	0.76 536	0.31 420	1.00 585	0.64 416	0.63 506	0.53 374	0.80 536	0.38 365	0.77 404	0.37 349	0.11 323	0.10 314	0.14 451	0.12 331	0.12 151	0.11 134

coex-ft	5.95 681	1.67 650	60.57 714	0.34 397	0.30 423	0.77 544	0.69 607	0.74 347	4.41 677	19.22 701	2.15 646	1.62 643	7.97 685	1.81 554	8.96 686	0.44 624	2.08 682	0.18 542	0.19 491	0.38 570	4.62 687

CSP-Net	0.50 376	0.39 284	1.25 164	0.29 261	0.23 318	0.77 544	0.35 465	0.86 462	0.57 337	0.59 467	0.59 425	0.65 450	0.40 387	1.77 542	0.44 401	0.16 501	0.11 367	0.10 213	0.10 223	0.20 363	0.14 249

Consistency-Raft	0.88 586	0.93 550	3.23 635	0.99 640	0.64 617	0.77 544	0.55 568	0.98 564	0.97 596	0.61 486	1.03 598	0.65 450	1.05 612	0.79 409	1.38 595	0.44 624	0.46 633	0.51 633	0.58 644	0.65 628	0.47 603

GMM-Stereo	0.50 376	0.23 71	2.41 515	0.54 581	0.24 333	0.77 544	0.46 536	0.59 255	0.57 337	0.58 453	0.73 534	0.47 352	0.43 427	0.68 376	0.27 235	0.10 243	0.06 24	0.13 414	0.13 364	0.14 214	0.44 598

Nwc_Net	0.68 514	0.83 516	2.53 543	0.41 501	0.39 528	0.77 544	0.38 488	1.01 593	0.70 475	0.60 477	0.99 590	0.98 591	0.68 553	1.41 481	0.63 481	0.23 578	0.15 471	0.23 576	0.25 531	0.23 411	0.18 364

UDG	0.77 558	1.23 620	2.15 463	0.67 614	0.59 605	0.78 549	0.38 488	0.90 494	0.70 475	0.61 486	0.69 513	1.01 598	0.67 550	1.02 436	0.73 509	0.45 626	0.34 610	0.87 648	0.51 630	0.67 630	0.46 601

NVStereoNet_ROB	1.16 618	0.95 559	2.54 549	0.58 597	0.55 596	0.78 549	0.63 595	1.00 585	1.08 611	1.03 610	4.07 677	1.48 638	1.22 624	2.88 655	1.27 588	0.50 629	0.46 633	0.54 634	0.62 648	0.50 613	0.63 626
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCDC_ROB	0.72 535	1.06 594	2.09 446	0.47 547	0.36 504	0.78 549	0.26 330	0.98 564	1.34 632	0.61 486	2.07 642	0.64 445	0.61 531	0.83 413	0.71 502	0.31 612	0.14 443	0.15 482	0.12 331	0.60 626	0.21 413

CBMV	0.71 532	0.76 482	2.64 563	0.33 364	0.20 254	0.78 549	0.79 620	0.98 564	0.78 547	0.85 591	0.71 527	0.86 562	1.10 617	1.46 489	0.62 479	0.18 528	0.20 545	0.21 566	0.19 491	0.25 442	0.33 552
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Select-FE	0.65 497	0.67 449	2.76 583	0.49 557	0.55 596	0.79 553	0.16 60	0.90 494	0.53 301	0.84 587	0.55 396	0.91 574	0.75 571	0.57 328	1.16 574	0.11 323	0.18 521	0.11 289	0.49 626	0.14 214	0.31 534

fast-acv-ft	0.63 485	0.88 533	3.10 621	0.38 473	0.30 423	0.79 553	0.48 548	0.69 314	0.72 495	0.58 453	0.78 548	0.76 521	0.60 522	0.67 373	0.73 509	0.15 480	0.15 471	0.18 542	0.17 458	0.37 563	0.16 323

Wz-Net-LNSev	0.59 459	0.96 562	2.47 531	0.34 397	0.37 516	0.79 553	0.44 525	0.86 462	0.77 543	0.61 486	0.67 497	0.79 532	0.56 503	0.64 356	0.62 479	0.15 480	0.14 443	0.12 353	0.12 331	0.18 326	0.19 381

CRE-IMP	0.41 257	0.22 50	1.76 304	0.48 555	0.17 156	0.79 553	0.69 607	0.52 203	0.52 284	0.47 314	0.42 273	0.45 332	0.26 236	0.41 220	0.31 292	0.11 323	0.07 75	0.12 353	0.09 184	0.17 298	0.23 453

MMNet	0.50 376	0.48 353	1.93 397	0.33 364	0.27 384	0.79 553	0.28 375	0.81 418	0.74 514	0.60 477	0.56 408	0.59 420	0.55 499	0.79 409	0.59 472	0.10 243	0.09 265	0.12 353	0.11 291	0.13 185	0.14 249

DSFCA	0.54 419	0.35 247	1.41 208	0.28 227	0.28 398	0.79 553	0.88 628	0.76 369	0.70 475	0.72 551	0.66 494	0.67 467	0.57 509	1.17 456	0.63 481	0.16 501	0.14 443	0.13 414	0.14 392	0.16 274	0.13 222

LALA_ROB	0.60 465	0.76 482	1.69 269	0.36 432	0.29 407	0.79 553	0.55 568	0.94 532	0.77 543	0.81 579	0.67 497	0.94 584	0.49 479	0.99 431	0.73 509	0.21 561	0.15 471	0.20 558	0.18 471	0.23 411	0.21 413

DRN-Test	0.64 489	0.43 315	2.44 523	0.39 483	0.44 557	0.80 560	0.41 503	1.02 596	0.78 547	0.80 573	0.63 467	0.69 481	0.56 503	1.79 547	0.69 497	0.15 480	0.12 400	0.17 522	0.16 438	0.18 326	0.17 344

GwcNet	0.69 519	0.71 463	3.12 624	0.36 432	0.45 568	0.81 561	0.44 525	0.86 462	0.84 569	0.60 477	0.74 537	0.82 544	0.49 479	1.65 522	0.66 489	0.16 501	0.15 471	0.15 482	0.15 417	0.31 506	0.24 467

SuperB	1.15 616	1.14 606	5.43 666	0.36 432	0.26 371	0.81 561	0.89 629	0.88 482	1.17 620	0.67 529	0.68 504	0.63 436	1.39 637	1.74 536	3.37 660	0.15 480	0.12 400	0.17 522	0.16 438	2.80 680	0.25 479

XQC	0.73 544	0.98 574	2.39 511	0.46 542	0.35 495	0.81 561	0.46 536	1.00 585	1.00 600	0.80 573	0.69 513	0.88 568	0.74 570	1.32 469	1.20 580	0.24 587	0.16 489	0.23 576	0.20 504	0.41 588	0.33 552

zh-sn7	0.89 588	1.73 656	3.09 620	0.39 483	0.30 423	0.82 564	0.63 595	0.96 551	0.87 575	0.79 571	1.12 607	0.84 551	0.87 591	2.42 623	1.63 608	0.16 501	0.17 509	0.16 501	0.16 438	0.34 536	0.29 512

CRFU-Net	0.56 439	0.38 272	1.86 366	0.46 542	0.26 371	0.82 564	0.36 472	0.90 494	0.49 258	0.62 497	0.59 425	0.78 527	1.35 633	1.00 434	0.48 422	0.15 480	0.14 443	0.17 522	0.10 223	0.19 347	0.14 249

RTSC	0.72 535	1.00 581	2.22 478	0.40 494	0.29 407	0.82 564	0.31 420	0.96 551	1.10 614	0.92 599	0.81 552	0.78 527	0.58 515	1.23 462	1.55 605	0.18 528	0.17 509	0.14 451	0.17 458	0.43 596	0.30 525

iinet-f	0.57 446	0.93 550	2.27 489	0.31 309	0.25 353	0.83 567	0.33 452	0.81 418	0.65 430	0.54 397	0.63 467	0.73 503	0.67 550	0.73 392	0.67 492	0.13 416	0.13 424	0.11 289	0.10 223	0.43 596	0.16 323

GANetREF_RVC	0.75 550	1.15 610	2.46 526	0.47 547	0.26 371	0.83 567	0.61 587	0.97 560	0.89 583	0.62 497	0.61 448	0.72 499	0.59 518	2.42 623	0.55 453	0.32 613	0.25 585	0.36 614	0.24 525	0.39 580	0.31 534
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
Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 446	0.87 529	2.11 451	0.32 338	0.30 423	0.84 569	0.40 497	0.88 482	0.72 495	0.65 523	0.73 534	0.66 457	0.57 509	0.93 424	0.71 502	0.13 416	0.07 75	0.10 213	0.08 139	0.15 237	0.14 249

DDUNet	0.77 558	1.12 601	1.88 373	0.76 621	0.69 622	0.84 569	0.43 514	0.85 452	0.65 430	0.67 529	0.75 540	0.91 574	0.52 489	1.03 438	0.57 465	0.54 632	0.37 615	0.95 654	0.52 633	0.71 634	0.57 618

LSM	3.31 673	1.11 600	5.29 665	9.40 689	30.65 708	0.84 569	1.12 647	0.91 506	1.22 623	1.36 638	2.19 647	0.93 580	0.83 583	1.66 523	0.90 530	0.21 561	0.31 604	0.24 583	0.28 547	0.39 580	6.33 689

DISCO	0.57 446	0.34 238	1.87 371	0.45 537	0.34 482	0.84 569	0.35 465	0.84 444	0.78 547	0.59 467	0.63 467	1.06 609	0.53 491	1.10 444	0.82 524	0.12 384	0.09 265	0.11 289	0.10 223	0.22 396	0.18 364

HBP-ISP	0.76 554	1.30 628	3.19 631	0.35 413	0.26 371	0.85 573	0.54 564	1.03 603	0.72 495	0.80 573	0.69 513	0.68 474	0.83 583	2.04 589	0.44 401	0.23 578	0.24 572	0.29 602	0.25 531	0.28 480	0.24 467

APVNet	0.70 523	0.67 449	2.71 573	0.38 473	0.36 504	0.85 573	0.43 514	0.91 506	0.68 456	0.55 415	0.69 513	0.75 515	0.55 499	2.31 610	0.78 517	0.17 516	0.17 509	0.24 583	0.19 491	0.33 524	0.23 453

WZ-Net	0.92 592	1.31 629	3.76 647	0.41 501	0.36 504	0.86 575	0.71 611	1.00 585	1.06 609	0.82 584	0.92 576	1.06 609	1.05 612	2.16 602	1.61 607	0.19 543	0.13 424	0.15 482	0.16 438	0.32 515	0.28 505

PSM-AAD	0.63 485	0.22 50	1.77 313	0.37 456	0.23 318	0.86 575	1.17 650	0.59 255	0.60 361	0.64 516	0.71 527	0.68 474	2.93 666	0.65 367	0.31 292	0.09 137	0.07 75	0.17 522	0.15 417	0.13 185	0.33 552

RYNet	0.70 523	0.56 396	2.25 486	0.35 413	0.41 547	0.86 575	0.43 514	0.94 532	0.82 563	0.62 497	0.53 374	0.91 574	0.60 522	2.70 646	1.00 548	0.14 460	0.11 367	0.16 501	0.14 392	0.25 442	0.27 497

DispFullNet	1.67 646	2.10 672	5.22 663	1.53 659	8.90 683	0.86 575	0.31 420	0.96 551	0.96 595	1.37 641	1.01 593	1.13 618	1.98 657	1.51 499	0.91 531	0.54 632	0.31 604	1.18 661	0.63 650	1.13 654	0.80 640

YMNet	0.62 478	0.72 467	1.93 397	0.41 501	0.41 547	0.87 579	0.43 514	0.87 473	0.71 485	0.74 558	0.81 552	0.83 546	0.46 454	0.86 418	0.93 533	0.19 543	0.22 560	0.20 558	0.17 458	0.41 588	0.21 413

YMNet_1	0.62 478	0.72 467	1.93 397	0.41 501	0.41 547	0.87 579	0.43 514	0.87 473	0.71 485	0.74 558	0.81 552	0.83 546	0.46 454	0.86 418	0.93 533	0.19 543	0.22 560	0.20 558	0.17 458	0.41 588	0.21 413

DDVS	0.62 478	0.40 292	1.40 206	2.21 672	0.35 495	0.87 579	1.00 638	0.69 314	0.50 269	0.53 384	0.56 408	0.90 572	0.37 356	1.22 460	0.47 416	0.15 480	0.14 443	0.14 451	0.12 331	0.19 347	0.22 428

FBW_ROB	0.83 578	0.77 491	1.77 313	0.44 523	0.30 423	0.87 579	0.46 536	1.10 616	0.91 586	0.81 579	0.75 540	1.01 598	0.61 531	3.66 669	1.23 584	0.26 596	0.23 568	0.36 614	0.25 531	0.27 474	0.62 624

CC-Net-ROB	0.85 581	1.15 610	2.13 457	0.88 631	0.38 522	0.88 583	0.44 525	1.06 609	0.79 552	0.58 453	0.69 513	0.65 450	0.50 482	2.74 649	0.51 438	0.93 650	0.39 626	0.87 648	0.29 553	0.54 620	0.54 612

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 558	1.04 591	2.06 438	0.94 636	0.35 495	0.89 584	0.40 497	0.85 452	0.63 408	0.55 415	0.63 467	0.75 515	0.38 365	2.38 617	0.48 422	1.10 660	0.31 604	0.36 614	0.21 510	0.53 619	0.55 615

Wz-Net-MNSev	0.65 497	0.97 570	2.19 472	0.36 432	0.33 469	0.90 585	0.60 583	0.92 515	0.81 562	0.75 560	0.72 532	0.73 503	0.65 543	1.39 477	0.71 502	0.16 501	0.13 424	0.14 451	0.14 392	0.24 428	0.18 364

MFMNet_re	0.92 592	1.28 626	2.53 543	0.82 629	0.76 629	0.90 585	0.75 616	0.98 564	1.04 605	1.03 610	1.05 602	0.84 551	0.94 602	0.83 413	0.72 506	0.68 641	0.60 645	0.63 640	0.60 647	0.77 639	0.74 633

BUS	0.41 257	0.27 133	1.13 138	0.30 282	0.21 268	0.91 587	0.23 251	1.00 585	0.61 378	0.63 506	0.53 374	0.66 457	0.30 302	0.43 232	0.32 305	0.13 416	0.10 314	0.14 451	0.12 331	0.12 151	0.11 134

NINENet	0.50 376	0.33 220	1.69 269	0.55 588	0.25 353	0.91 587	0.23 251	0.98 564	0.71 485	0.53 384	0.55 396	0.66 457	0.30 302	1.22 460	0.32 305	0.15 480	0.13 424	0.16 501	0.11 291	0.16 274	0.13 222

DStereoRT	0.81 574	0.53 377	2.23 482	0.36 432	0.33 469	0.92 589	0.36 472	0.86 462	0.80 555	0.57 435	0.62 453	0.59 420	1.15 622	1.76 539	1.04 557	0.14 460	0.13 424	2.17 682	0.78 657	0.16 274	0.66 629

iRaft-Stereo_20w	0.58 451	0.39 284	1.96 419	0.45 537	0.32 454	0.92 589	0.57 577	1.14 621	0.56 333	0.81 579	0.40 265	0.55 390	0.69 555	0.65 367	1.04 557	0.09 137	0.16 489	0.09 153	0.36 599	0.17 298	0.25 479

EDNetEfficient	1.27 626	0.70 461	4.05 655	0.64 610	0.98 640	0.94 591	1.40 662	0.85 452	1.75 650	2.34 664	1.33 622	1.05 607	2.21 660	1.58 513	4.15 668	0.15 480	0.19 534	0.14 451	0.27 544	0.38 570	0.32 543

NRIStereo	0.46 325	0.25 103	1.77 313	0.47 547	0.16 127	0.95 592	0.74 615	0.51 187	0.56 333	0.48 332	0.39 262	0.59 420	0.29 292	0.77 404	0.32 305	0.11 323	0.13 424	0.11 289	0.09 184	0.21 379	0.24 467

LCNet	0.54 419	0.37 260	1.78 317	0.92 634	0.22 298	0.96 593	0.30 407	0.59 255	0.58 348	0.51 364	0.55 396	0.41 294	0.76 573	0.84 415	0.26 225	0.09 137	0.06 24	0.12 353	0.18 471	0.98 650	0.39 583

ADCS	1.05 608	1.36 637	2.98 611	0.42 512	0.36 504	0.96 593	0.81 624	1.06 609	1.12 617	1.25 631	0.97 587	1.08 611	0.90 597	1.25 466	4.86 674	0.21 561	0.21 554	0.22 569	0.23 523	0.36 555	0.38 577

ADCRef	0.80 566	0.96 562	2.29 493	0.37 456	0.35 495	0.96 593	0.51 553	0.87 473	0.75 528	0.88 592	0.83 557	0.61 430	1.36 634	1.02 436	3.27 656	0.13 416	0.11 367	0.17 522	0.19 491	0.25 442	0.21 413

Wave_Phase_stereo	0.31 158	0.33 220	1.34 188	0.23 78	0.29 407	0.98 596	0.20 130	0.49 168	0.35 83	0.22 111	0.17 35	0.20 104	0.14 20	0.28 84	0.25 213	0.07 26	0.07 75	0.16 501	0.21 510	0.12 151	0.11 134

PVD	0.90 589	0.85 523	2.15 463	0.53 576	0.50 583	0.99 597	0.56 573	1.15 624	1.64 645	1.41 644	1.41 628	1.11 617	1.13 620	1.35 473	1.31 590	0.26 596	0.28 598	0.28 595	0.26 539	0.37 563	0.49 607

ADCMid	0.96 598	1.32 632	2.74 581	0.38 473	0.35 495	0.99 597	0.58 579	0.94 532	0.86 572	1.23 630	1.01 593	1.01 598	1.00 607	1.05 440	3.97 665	0.21 561	0.19 534	0.42 623	0.32 578	0.40 585	0.29 512

SPS-STEREO	1.07 609	1.13 604	2.88 596	0.65 612	0.69 622	0.99 597	0.68 604	1.05 608	0.87 575	1.36 638	1.23 613	1.46 637	0.94 602	1.87 564	1.72 614	0.66 640	0.61 646	0.58 636	0.57 641	0.65 628	0.77 638
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-TNSev	0.91 590	1.73 656	3.08 618	0.36 432	0.31 444	1.00 600	0.71 611	1.06 609	0.97 596	0.71 548	0.72 532	1.09 613	0.87 591	2.42 623	1.59 606	0.20 553	0.20 545	0.16 501	0.20 504	0.44 604	0.35 559

z-mn7	0.80 566	1.52 642	2.62 560	0.36 432	0.28 398	1.01 601	0.48 548	0.90 494	1.29 629	0.69 537	1.35 624	0.85 555	0.59 518	2.03 587	1.09 563	0.14 460	0.12 400	0.14 451	0.12 331	0.32 515	0.20 400

ACV-stereo	0.66 502	0.76 482	2.86 594	0.32 338	0.25 353	1.01 601	0.60 583	0.59 255	0.52 284	0.41 274	0.45 290	1.55 641	0.94 602	1.40 480	0.69 497	0.14 460	0.13 424	0.12 353	0.11 291	0.20 363	0.19 381

stereogan	0.69 519	0.51 368	2.44 523	0.39 483	0.39 528	1.01 601	0.41 503	0.94 532	0.92 590	0.73 555	0.85 564	1.15 621	0.69 555	1.57 509	0.53 445	0.19 543	0.18 521	0.20 558	0.16 438	0.36 555	0.24 467

w-ln-seven	0.74 547	1.05 592	2.54 549	0.37 456	0.34 482	1.03 604	0.47 544	1.00 585	1.08 611	0.90 596	0.85 564	0.85 555	0.57 509	1.37 475	1.26 587	0.14 460	0.13 424	0.16 501	0.15 417	0.31 506	0.20 400

otaku	1.03 606	1.68 652	2.72 575	0.95 637	0.73 625	1.03 604	0.59 581	0.99 576	0.86 572	0.69 537	1.61 632	0.98 591	0.64 541	1.46 489	1.14 570	0.95 653	0.46 633	0.72 645	0.40 609	1.24 660	0.78 639

SGM-Forest	1.04 607	0.42 310	3.59 646	0.41 501	0.32 454	1.05 606	1.32 656	0.94 532	0.83 566	1.16 620	2.23 650	1.03 602	1.39 637	2.49 632	2.35 639	0.21 561	0.21 554	0.20 558	0.19 491	0.23 411	0.32 543
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Ntro	1.00 603	1.68 652	2.80 590	0.95 637	0.85 632	1.06 607	0.53 560	0.98 564	0.90 585	0.62 497	0.76 543	0.93 580	0.66 548	1.66 523	0.98 542	0.99 655	0.45 631	0.75 646	0.40 609	1.19 656	0.75 635

RainbowNet	1.15 616	1.78 658	2.72 575	1.12 648	0.91 637	1.06 607	0.76 618	1.16 625	1.13 619	0.75 560	0.97 587	1.09 613	0.80 579	1.60 516	1.21 582	1.17 662	1.26 672	1.01 658	0.57 641	1.13 654	0.88 649

ccnet	0.71 532	0.41 302	1.59 247	0.40 494	0.45 568	1.06 607	0.55 568	0.98 564	0.71 485	0.88 592	0.97 587	0.82 544	0.88 595	1.68 526	0.94 535	0.32 613	0.26 588	0.32 608	0.27 544	0.34 536	0.30 525

ADCP+	0.94 594	1.12 601	3.14 625	0.34 397	0.39 528	1.06 607	0.79 620	0.89 488	0.80 555	0.66 525	0.67 497	0.85 555	1.55 644	0.93 424	4.55 672	0.13 416	0.11 367	0.16 501	0.15 417	0.26 463	0.25 479

CSAN	1.25 625	1.12 601	3.04 615	0.51 566	0.37 516	1.06 607	1.15 649	1.22 626	1.08 611	1.17 626	1.91 640	1.04 605	1.31 629	5.96 680	2.43 642	0.26 596	0.22 560	0.24 583	0.24 525	0.31 506	0.30 525

PAM_32	0.70 523	0.35 247	2.73 580	0.54 581	0.61 614	1.07 612	0.43 514	0.84 444	0.49 258	0.90 596	0.91 574	1.23 625	0.77 576	0.65 367	1.10 564	0.10 243	0.19 534	0.10 213	0.49 626	0.15 237	0.38 577

DPSNet	0.86 582	0.60 407	2.34 501	0.58 597	0.36 504	1.07 612	0.75 616	1.30 633	1.05 606	0.70 543	0.68 504	0.94 584	1.29 626	2.08 595	1.82 618	0.26 596	0.23 568	0.16 501	0.17 458	0.48 608	0.40 589

Selective-IGEV-i16pb	0.86 582	0.33 220	6.08 670	0.32 338	0.21 268	1.08 614	0.68 604	1.06 609	0.92 590	0.43 285	0.76 543	0.66 457	0.46 454	2.31 610	0.50 432	0.23 578	0.25 585	0.14 451	0.19 491	0.26 463	0.24 467

PAM	0.70 523	0.35 247	2.72 575	0.56 590	0.62 616	1.08 614	0.53 560	0.85 452	0.44 203	0.93 601	0.92 576	1.24 626	0.68 553	0.64 356	1.01 552	0.10 243	0.19 534	0.10 213	0.48 624	0.14 214	0.38 577

MeshStereo	1.21 621	1.15 610	3.01 614	0.34 397	0.28 398	1.10 616	0.69 607	1.35 636	1.01 602	2.71 670	2.41 653	2.96 660	1.45 640	2.80 652	1.40 598	0.22 574	0.22 560	0.22 569	0.19 491	0.50 613	0.26 489
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
FCDSN-DC	1.29 627	0.54 385	2.50 539	0.47 547	0.41 547	1.12 617	0.60 583	1.10 616	1.27 627	2.23 661	2.87 662	3.67 667	3.12 671	2.39 620	1.69 612	0.30 610	0.26 588	0.31 604	0.30 563	0.35 548	0.38 577
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.55 644	2.39 680	3.16 627	0.65 612	0.41 547	1.12 617	0.46 536	1.23 629	1.33 631	1.61 649	1.20 611	1.43 636	0.98 606	1.76 539	1.97 622	1.90 676	1.80 676	1.98 680	2.15 682	1.63 668	1.77 676

NaN_ROB	1.14 614	0.94 552	2.96 607	0.53 576	0.56 599	1.13 619	0.99 635	0.98 564	1.00 600	1.09 615	0.87 568	0.77 523	1.06 614	5.90 679	2.72 646	0.16 501	0.23 568	0.16 501	0.24 525	0.22 396	0.36 567

PDISCO_ROB	0.75 550	1.06 594	2.11 451	0.64 610	0.59 605	1.13 619	0.43 514	1.14 621	1.05 606	0.64 516	0.71 527	0.96 587	0.61 531	1.21 458	0.76 513	0.37 621	0.18 521	0.27 592	0.24 525	0.56 622	0.32 543

ACVNet-4b	1.93 651	1.85 662	4.10 656	1.07 642	0.86 633	1.15 621	0.53 560	1.06 609	1.12 617	0.64 516	1.09 605	1.99 648	0.70 557	2.20 604	9.86 690	5.62 687	0.41 629	1.03 659	0.55 635	1.86 672	0.85 644

AnyNet_C32	1.00 603	1.33 634	2.53 543	0.49 557	0.54 593	1.15 621	1.14 648	0.91 506	0.89 583	1.11 616	0.95 584	0.87 564	0.93 599	1.50 498	4.07 667	0.21 561	0.20 545	0.25 588	0.24 525	0.38 570	0.33 552

WCMA_ROB	1.12 611	0.83 516	2.66 566	0.58 597	0.34 482	1.17 623	0.71 611	0.93 523	0.94 592	1.74 651	2.63 659	3.09 662	1.71 651	1.70 529	1.84 619	0.26 596	0.21 554	0.20 558	0.21 510	0.28 480	0.43 596

Selective-IGEV-i16pc	0.75 550	0.29 172	5.48 667	0.32 338	0.19 238	1.18 624	0.62 592	0.86 462	0.74 514	0.37 248	0.51 347	0.53 379	0.29 292	2.10 599	0.35 337	0.22 574	0.23 568	0.12 353	0.16 438	0.22 396	0.19 381

ACVNet_1	1.33 629	1.91 667	4.03 654	1.09 645	0.88 634	1.19 625	0.66 598	1.24 630	1.17 620	0.94 602	0.96 585	3.09 662	1.04 611	2.37 614	1.11 567	1.04 657	0.48 639	1.03 659	0.48 624	1.12 653	0.83 641

ACVNet_2	1.42 638	1.81 659	3.23 635	1.08 643	0.92 638	1.32 626	0.85 626	1.49 644	1.69 647	1.19 629	1.73 636	2.13 650	1.03 610	2.50 633	1.40 598	0.91 649	0.53 641	1.00 657	0.55 635	2.11 674	0.85 644

SAMSARA	0.91 590	0.97 570	2.22 478	0.80 625	0.58 603	1.32 626	1.31 655	1.01 593	0.94 592	1.36 638	0.87 568	1.38 634	0.90 597	1.72 533	1.02 554	0.24 587	0.30 603	0.22 569	0.25 531	0.36 555	0.35 559

ADCPNet	0.99 599	0.99 579	3.93 653	0.37 456	0.68 621	1.36 628	0.62 592	0.87 473	0.76 538	0.78 569	0.81 552	1.08 611	1.18 623	1.14 453	2.49 643	0.21 561	0.69 656	0.21 566	0.95 665	0.29 487	0.37 574

IMH-64-1	1.39 635	1.64 648	1.86 366	1.36 654	1.11 651	1.39 629	1.19 651	1.76 654	1.45 638	1.16 620	2.21 648	1.53 639	1.38 635	1.98 582	1.52 603	1.29 665	0.67 650	1.27 665	0.69 652	1.29 662	0.98 652

IMH-64	1.39 635	1.64 648	1.86 366	1.36 654	1.11 651	1.39 629	1.19 651	1.76 654	1.45 638	1.16 620	2.21 648	1.53 639	1.38 635	1.98 582	1.52 603	1.29 665	0.67 650	1.27 665	0.69 652	1.29 662	0.98 652

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 605	1.67 650	2.32 496	0.47 547	0.39 528	1.47 631	0.95 632	0.95 546	0.91 586	0.84 587	0.94 582	1.05 607	0.60 522	2.95 656	0.72 506	0.41 622	0.72 660	0.32 608	0.55 635	0.74 635	1.22 665

MIPNet	0.83 578	0.81 508	2.40 514	0.61 607	0.18 203	1.48 632	1.39 661	1.60 649	0.74 514	1.94 653	0.85 564	0.73 503	1.68 649	0.87 422	0.31 292	0.09 137	0.08 180	0.11 289	0.32 578	0.25 442	0.12 179

ELAS_RVC	1.37 634	0.78 499	3.21 633	0.55 588	0.50 583	1.49 633	2.48 678	1.48 643	1.71 649	2.13 658	2.09 643	2.07 649	2.56 664	1.90 574	2.02 625	0.35 618	0.36 613	0.37 618	0.34 586	0.49 611	0.47 603
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 599	0.79 501	2.43 521	0.39 483	0.32 454	1.50 634	1.90 670	0.92 515	0.97 596	1.26 634	1.27 615	1.00 596	1.42 639	1.14 453	3.31 658	0.17 516	0.14 443	0.22 569	0.21 510	0.30 498	0.22 428

AnyNet_C01	1.14 614	1.49 641	4.23 658	0.54 581	0.53 591	1.51 635	1.37 659	1.04 607	1.07 610	1.17 626	1.33 622	1.15 621	1.08 615	1.61 519	2.74 647	0.25 592	0.22 560	0.28 595	0.24 525	0.48 608	0.40 589

Dean	1.79 648	1.83 660	3.92 651	1.29 653	1.07 650	1.55 636	1.00 638	1.95 662	2.33 664	1.47 647	4.19 678	4.26 673	1.33 632	2.21 605	1.48 602	1.14 661	0.68 654	1.18 661	0.74 655	1.24 660	0.98 652

MADNet+	1.36 632	1.93 669	5.95 668	0.81 628	0.59 605	1.57 637	1.09 644	1.39 640	1.22 623	0.84 587	1.01 593	1.25 627	1.12 619	3.19 661	2.36 640	0.45 626	0.47 636	0.38 620	0.34 586	0.59 623	0.57 618

RTS	1.21 621	1.31 629	6.39 672	0.52 570	0.51 588	1.61 638	0.79 620	1.03 603	1.37 634	1.13 617	1.30 619	1.10 615	0.85 587	2.65 642	2.08 628	0.21 561	0.24 572	0.18 542	0.18 471	0.43 596	0.32 543

RTSA	1.21 621	1.31 629	6.39 672	0.52 570	0.51 588	1.61 638	0.79 620	1.03 603	1.37 634	1.13 617	1.30 619	1.10 615	0.85 587	2.65 642	2.08 628	0.21 561	0.24 572	0.18 542	0.18 471	0.43 596	0.32 543

LVE	1.96 652	2.17 679	3.14 625	1.68 661	1.80 670	1.63 640	1.03 641	2.34 668	2.81 671	1.25 631	2.89 663	4.24 672	1.29 626	2.79 651	1.44 600	2.85 681	0.91 667	1.18 661	1.46 676	1.23 659	1.10 662

SGM_RVC	1.89 650	0.92 544	2.50 539	0.96 639	0.93 639	1.63 640	1.37 659	1.52 646	12.43 688	1.85 652	1.69 635	2.40 656	1.74 652	2.81 653	1.71 613	0.53 630	0.47 636	0.42 623	0.47 621	0.74 635	0.74 633
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IPLG	0.69 519	0.84 518	2.43 521	0.35 413	0.21 268	1.65 642	0.61 587	1.36 637	0.58 348	1.39 642	0.51 347	0.37 265	0.87 591	1.41 481	0.36 342	0.09 137	0.07 75	0.14 451	0.12 331	0.32 515	0.11 134

IMH	2.02 654	2.15 678	2.69 571	1.68 661	1.12 653	1.66 643	0.92 631	2.10 666	1.92 657	1.32 636	2.66 660	2.21 652	1.69 650	5.78 678	1.68 611	5.54 686	0.96 668	1.31 667	0.71 654	1.32 665	0.99 657

PWCK	1.49 641	1.90 666	3.22 634	1.09 645	0.54 593	1.71 644	1.73 668	1.49 644	1.53 641	1.44 646	1.80 637	1.82 645	1.30 628	3.34 664	1.76 616	1.07 659	0.56 643	0.97 656	0.58 644	1.38 666	0.65 627

WAO-7	1.48 640	1.63 646	2.49 535	0.93 635	0.75 626	1.72 645	1.10 645	1.84 659	1.96 659	1.43 645	2.54 655	1.97 647	1.61 647	3.06 658	2.08 628	0.69 642	0.66 649	0.94 653	0.74 655	0.80 641	0.69 630

SANet	1.20 620	1.21 618	3.33 640	0.38 473	0.27 384	1.73 646	0.85 626	1.10 616	2.49 668	1.16 620	1.83 638	1.72 644	1.50 643	2.37 614	2.84 649	0.18 528	0.16 489	0.16 501	0.15 417	0.32 515	0.32 543

notaker	2.66 662	2.07 671	3.31 639	2.61 677	1.43 659	1.76 647	1.11 646	2.76 672	1.79 652	2.26 662	11.53 692	3.96 668	4.29 676	3.09 659	2.76 648	1.55 672	0.88 666	1.70 678	1.07 670	2.00 673	1.35 667

LRCNet_RVC	13.74 696	19.30 696	12.75 691	19.46 699	12.69 692	1.86 648	0.41 503	12.33 693	1.05 606	15.77 697	18.83 701	12.62 696	8.70 687	12.21 690	9.62 688	22.22 707	8.37 698	25.85 709	24.01 709	19.32 706	17.44 706

NCC-stereo	0.79 564	0.94 552	2.42 517	0.59 602	0.45 568	1.90 649	0.46 536	0.99 576	0.72 495	0.64 516	0.84 560	0.91 574	0.73 565	1.80 551	1.00 548	0.27 601	0.19 534	0.23 576	0.31 572	0.24 428	0.22 428

Abc-Net	0.79 564	0.94 552	2.42 517	0.59 602	0.45 568	1.90 649	0.46 536	0.99 576	0.72 495	0.64 516	0.84 560	0.91 574	0.73 565	1.80 551	1.00 548	0.27 601	0.19 534	0.23 576	0.31 572	0.24 428	0.22 428
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EAI-Stereo	0.78 562	0.25 103	1.67 265	0.54 581	0.59 605	1.95 651	2.05 672	1.11 620	0.64 416	0.95 604	1.49 629	0.50 368	0.67 550	0.59 338	1.44 600	0.09 137	0.19 534	0.09 153	0.49 626	0.13 185	0.22 428

KSHMR	4.10 675	1.97 670	5.27 664	1.71 663	1.47 663	1.96 652	1.28 654	3.19 675	17.33 701	2.12 655	15.91 695	9.18 686	1.57 646	8.42 684	1.98 623	1.52 671	1.26 672	1.67 677	1.19 672	1.67 669	1.40 669

MSMD_ROB	1.34 630	0.96 562	2.38 509	0.39 483	0.32 454	1.96 652	0.62 592	0.91 506	1.43 636	2.94 674	2.60 657	4.77 676	1.95 656	2.43 626	1.33 592	0.29 607	0.26 588	0.32 608	0.32 578	0.30 498	0.30 525

DStereoSA	2.12 655	0.98 574	2.80 590	1.25 652	2.23 673	1.97 654	4.62 686	1.22 626	2.54 669	1.16 620	3.84 676	1.00 596	4.05 675	2.07 593	5.29 677	0.93 650	1.48 675	0.48 630	1.51 677	0.95 649	1.95 678

FC-DCNN	1.49 641	0.59 405	2.88 596	0.44 523	0.39 528	1.97 654	0.66 598	1.67 651	1.70 648	2.72 671	2.89 663	4.22 670	2.97 668	2.55 637	2.19 633	0.29 607	0.26 588	0.31 604	0.30 563	0.32 515	0.39 583

SDNR	1.22 624	0.80 503	2.71 573	0.33 364	1.48 664	1.98 656	0.23 251	1.93 661	2.44 666	0.89 594	2.52 654	1.36 633	0.51 484	3.65 668	1.93 620	0.30 610	0.31 604	0.22 569	0.16 438	0.33 524	0.36 567

G-Net	0.99 599	0.64 433	2.76 583	0.57 595	0.67 619	2.03 657	0.72 614	0.76 369	0.67 454	1.14 619	2.56 656	1.30 632	1.02 609	1.48 497	1.74 615	0.25 592	0.24 572	0.24 583	0.26 539	0.37 563	0.31 534

FC-DCNN v2	1.54 643	0.58 402	2.80 590	0.44 523	0.39 528	2.05 658	0.66 598	1.90 660	1.84 656	2.79 672	2.97 666	4.41 674	3.07 669	2.65 642	2.30 638	0.29 607	0.26 588	0.31 604	0.30 563	0.32 515	0.38 577

IGEV-RUCA	2.28 657	0.30 189	1.15 143	0.40 494	1.86 671	2.06 659	1.90 670	1.36 637	1.80 654	3.70 678	3.76 674	5.02 677	8.19 686	2.12 600	1.63 608	0.25 592	0.76 661	2.72 684	1.91 680	2.39 677	2.36 682

ktn	4.35 676	2.10 672	2.89 599	1.80 665	1.49 665	2.13 660	1.41 664	2.26 667	12.72 689	11.41 691	16.43 696	11.15 689	3.75 672	4.36 675	3.18 655	1.82 675	0.98 670	1.73 679	1.21 673	2.97 681	1.27 666

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 630	1.70 654	2.50 539	0.56 590	0.40 538	2.15 661	0.99 635	1.24 630	1.26 626	1.02 609	1.10 606	1.29 629	0.88 595	3.10 660	1.08 561	1.66 673	0.83 664	0.68 643	0.88 662	1.57 667	1.80 677

HanzoNet	7.64 682	2.86 682	5.05 662	7.01 686	3.97 679	2.18 662	1.34 658	3.37 680	4.05 676	13.17 693	10.58 686	10.73 688	16.52 698	8.45 685	10.51 691	10.48 698	9.72 700	5.59 692	13.46 700	6.84 691	6.83 690

WAO-6	1.58 645	1.54 643	2.32 496	1.14 649	1.00 644	2.30 663	1.03 641	1.82 658	2.85 672	1.25 631	2.61 658	2.20 651	1.56 645	2.47 631	1.99 624	0.95 653	0.67 650	1.19 664	0.83 660	1.08 651	0.88 649

UNDER WATER	2.74 663	1.85 662	4.54 660	1.81 667	1.44 661	2.34 664	1.40 662	3.24 676	6.60 682	2.60 668	2.76 661	5.75 679	5.24 680	3.02 657	4.01 666	1.45 669	0.81 663	1.59 676	1.06 669	1.80 670	1.51 671

SGM+DAISY	1.83 649	1.43 638	3.81 648	0.87 630	1.01 645	2.38 665	2.53 679	1.36 637	1.75 650	2.92 673	3.22 669	2.65 658	2.93 666	2.22 608	3.10 653	0.72 643	0.69 656	0.63 640	0.62 648	0.77 639	0.98 652

LE_ROB	4.43 677	1.35 636	9.38 679	2.79 678	3.93 678	2.43 666	3.46 683	2.68 671	11.19 686	11.66 692	4.73 680	5.26 678	10.46 688	4.50 676	9.49 687	0.82 648	0.69 656	1.34 668	0.98 666	0.75 637	0.76 637

DGSMNet	2.89 667	0.63 428	3.18 630	3.43 682	4.17 680	2.57 667	6.98 689	0.97 560	0.83 566	0.56 424	1.86 639	0.79 532	0.62 536	1.64 521	1.39 596	4.61 685	5.01 690	5.17 690	4.71 690	4.44 687	4.19 686

ELAS	1.39 635	0.79 501	2.86 594	0.53 576	0.50 583	2.81 668	2.20 674	1.61 650	1.50 640	2.28 663	2.35 651	1.82 645	2.13 658	1.73 534	2.22 634	0.35 618	0.37 615	0.35 612	0.35 590	0.49 611	0.47 603
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 664	2.11 675	2.97 610	2.49 675	2.28 674	2.95 669	2.31 676	2.67 670	2.47 667	3.03 675	3.13 668	2.70 659	2.92 665	4.10 672	4.48 671	2.68 680	2.24 684	3.04 687	2.44 684	2.37 676	2.34 681

UNDER WATER-64	2.47 660	1.89 665	4.86 661	1.82 668	1.44 661	3.18 670	1.57 667	2.62 669	5.64 679	2.05 654	2.13 645	4.13 669	3.76 673	2.62 640	3.42 661	1.47 670	0.85 665	1.57 675	1.07 670	1.82 671	1.49 670

MSAF-DinoV2	3.10 671	1.86 664	10.68 684	3.61 683	0.30 423	3.34 671	0.82 625	2.81 673	1.79 652	0.80 573	0.87 568	1.56 642	1.10 617	26.49 712	1.96 621	0.17 516	0.13 424	0.19 549	1.63 679	0.92 646	0.99 657

MonStereo1	1.98 653	1.01 585	1.78 317	1.19 650	1.04 647	3.58 672	0.61 587	1.53 647	1.93 658	1.39 642	3.37 671	2.23 653	10.80 689	2.84 654	1.25 586	1.04 657	0.38 619	0.96 655	0.57 641	1.10 652	1.00 659

DStereoFS	2.23 656	2.10 672	2.47 531	1.61 660	1.88 672	3.81 673	2.06 673	1.95 662	3.33 674	2.38 665	3.31 670	2.37 654	4.92 677	2.45 628	3.27 656	1.03 656	1.27 674	0.55 635	1.04 668	0.70 632	2.05 679

TorneroNet-64	2.65 661	1.83 660	3.30 637	1.46 657	1.20 655	3.89 674	0.99 635	3.51 681	6.71 683	2.56 667	4.60 679	4.22 670	3.85 674	3.33 663	3.14 654	1.19 663	0.65 648	1.39 670	0.79 659	3.31 682	1.15 663

WAO-8	2.80 665	2.14 676	2.89 599	1.91 669	1.04 647	3.98 675	0.96 633	3.26 677	6.17 680	2.15 659	3.37 671	3.31 664	2.41 662	11.84 687	2.03 626	2.05 677	1.86 678	1.54 673	0.92 663	1.22 657	0.87 647

Venus	2.80 665	2.14 676	2.89 599	1.91 669	1.04 647	3.98 675	0.96 633	3.26 677	6.17 680	2.15 659	3.37 671	3.31 664	2.41 662	11.84 687	2.03 626	2.05 677	1.86 678	1.54 673	0.92 663	1.22 657	0.87 647

MDST_ROB	1.17 619	0.42 310	3.87 649	0.54 581	0.44 557	4.11 677	0.58 579	1.31 634	0.84 569	2.12 655	1.12 607	0.98 591	0.71 559	4.24 674	0.99 547	0.16 501	0.14 443	0.19 549	0.17 458	0.18 326	0.35 559

JetBlue	1.78 647	1.63 646	3.92 651	0.73 617	1.21 656	4.38 678	3.35 681	1.59 648	1.20 622	1.26 634	1.52 631	2.37 654	1.88 655	3.23 662	3.00 650	0.53 630	0.47 636	0.48 630	0.49 626	1.29 662	0.97 651

MANE	2.90 668	1.14 606	2.96 607	1.03 641	1.01 645	5.01 679	2.45 677	5.36 683	6.88 684	3.58 677	4.76 681	5.99 680	4.99 678	4.23 673	4.61 673	0.56 635	0.67 650	0.44 627	0.78 657	0.51 615	1.03 660

SGM-ForestM	2.98 669	1.70 654	3.52 645	0.67 614	0.47 579	5.18 680	3.36 682	3.30 679	2.86 673	4.44 679	3.79 675	9.80 687	5.50 681	6.29 681	6.52 681	0.27 601	0.36 613	0.24 583	0.27 544	0.38 570	0.58 620

TCMNet-wrong-test	5.51 680	6.62 686	6.20 671	13.02 696	11.90 689	7.14 681	5.53 688	6.99 688	1.44 637	2.65 669	3.10 667	8.37 685	5.95 682	4.75 677	6.05 679	3.07 683	0.98 670	2.38 683	1.99 681	6.62 690	5.43 688

JetRed	3.29 672	4.93 683	10.17 683	1.45 656	1.72 669	7.44 682	5.05 687	3.06 674	2.12 663	2.41 666	2.39 652	2.99 661	2.37 661	3.51 667	6.44 680	1.32 668	1.90 680	1.37 669	1.23 674	2.21 675	1.76 675

DPSMNet_ROB	9.48 688	5.64 685	13.01 692	8.82 687	11.82 688	8.54 683	24.20 699	6.41 686	13.65 695	5.32 682	11.47 691	6.33 683	10.92 690	7.69 683	13.89 694	7.25 696	8.19 695	5.06 689	7.78 696	5.31 689	8.26 695

DGTPSM_ROB	8.89 686	5.62 684	12.25 688	5.92 685	11.32 687	8.54 683	24.18 698	6.40 685	13.49 692	5.15 680	11.46 690	6.19 682	10.92 690	7.00 682	13.72 693	4.47 684	7.65 691	3.92 688	7.45 695	4.38 686	7.87 694

tt	4.93 678	0.27 133	4.20 657	2.29 673	1.58 667	10.20 685	16.97 695	9.42 691	5.02 678	1.67 650	1.28 616	4.68 675	5.03 679	3.37 666	5.92 678	6.16 688	9.47 699	2.82 685	3.18 687	3.60 683	1.53 672

MultiAttention	2.38 659	0.50 365	1.93 397	1.80 665	2.56 676	10.86 686	2.30 675	1.22 626	0.80 555	0.62 497	1.16 610	1.13 618	0.56 503	16.09 697	1.18 577	0.20 553	0.09 265	0.43 626	1.62 678	0.94 647	1.58 673

HaxPig	19.86 698	22.40 704	22.34 699	17.95 698	17.95 697	11.77 687	11.89 692	16.02 702	15.89 700	21.10 703	21.41 703	18.74 701	18.39 699	20.08 704	19.69 702	23.63 711	23.22 710	24.06 708	23.69 708	23.00 707	23.95 708

TorneroNet	5.50 679	1.92 668	3.16 627	1.47 658	1.25 658	14.07 688	1.06 643	4.90 682	20.99 706	10.17 687	16.48 697	11.88 693	6.93 683	3.34 664	4.20 669	1.30 667	0.69 656	1.45 672	0.86 661	2.61 679	1.20 664

USTest	8.10 683	7.17 687	8.96 678	9.25 688	9.05 684	15.27 689	23.78 697	9.96 692	9.47 685	5.94 683	6.75 682	7.80 684	7.48 684	8.83 686	11.21 692	2.21 679	3.56 687	2.86 686	3.20 688	5.02 688	4.16 685

xyz-stereo	3.02 670	0.29 172	30.64 713	0.23 78	0.12 21	15.52 690	0.24 285	0.51 187	0.47 248	0.59 467	7.99 683	0.64 445	0.47 463	1.39 477	0.50 432	0.09 137	0.07 75	0.34 611	0.07 100	0.13 185	0.08 49

MEDIAN_ROB	23.96 701	27.05 712	26.39 710	22.16 700	22.13 699	16.12 691	13.97 693	20.24 703	20.05 702	25.50 714	25.31 712	22.96 703	22.63 704	24.39 705	23.24 706	28.20 712	27.23 714	28.62 710	27.75 712	27.50 708	27.76 711

Selective-IGEV-i1pa	9.22 687	12.57 694	9.49 681	2.20 671	1.49 665	16.83 692	8.03 690	14.34 698	11.26 687	10.52 688	15.24 694	14.52 697	11.94 697	18.22 702	9.78 689	7.79 697	3.09 686	5.20 691	2.49 685	2.46 678	6.90 691

iinet-test	11.61 689	10.56 688	11.80 685	12.17 690	12.09 690	18.69 693	26.70 703	13.53 694	13.46 690	9.91 685	10.28 684	11.17 690	11.16 692	12.37 691	14.43 695	6.71 692	7.85 692	6.13 693	6.95 691	8.33 692	7.85 692

IINet	11.61 689	10.56 688	11.80 685	12.17 690	12.09 690	18.69 693	26.70 703	13.53 694	13.46 690	9.91 685	10.28 684	11.17 690	11.16 692	12.37 691	14.43 695	6.71 692	7.85 692	6.13 693	6.95 691	8.33 692	7.85 692

xxxxx1	28.96 710	20.11 700	14.07 694	49.74 709	39.15 711	18.98 695	26.64 700	21.94 704	20.21 703	16.45 698	17.48 698	18.36 698	21.56 701	16.21 698	20.88 703	23.07 708	26.55 711	66.40 715	78.70 715	30.27 709	32.51 713

tt_ll	28.96 710	20.11 700	14.07 694	49.74 709	39.15 711	18.98 695	26.64 700	21.94 704	20.21 703	16.45 698	17.48 698	18.36 698	21.56 701	16.21 698	20.88 703	23.07 708	26.55 711	66.40 715	78.70 715	30.27 709	32.51 713

ff	28.96 710	20.11 700	14.07 694	49.74 709	39.15 711	18.98 695	26.64 700	21.94 704	20.21 703	16.45 698	17.48 698	18.36 698	21.56 701	16.21 698	20.88 703	23.07 708	26.55 711	66.40 715	78.70 715	30.27 709	32.51 713

light-stereo	8.15 684	2.75 681	9.83 682	12.24 692	9.63 685	19.16 698	0.44 525	6.84 687	3.57 675	13.44 694	22.94 711	23.04 704	1.65 648	17.20 701	7.61 684	3.06 682	2.25 685	0.42 623	0.52 633	4.07 685	2.31 680

U	3.37 674	0.17 2	0.91 104	0.26 172	13.79 695	19.19 699	0.15 36	0.41 77	0.31 32	0.17 37	0.18 45	0.27 200	0.15 44	0.21 10	0.16 32	0.09 137	0.06 24	17.88 705	12.81 699	0.10 102	0.08 49

Anonymous_1	22.91 699	11.20 691	12.13 687	12.75 693	26.28 707	19.43 700	27.92 705	14.08 697	13.61 693	14.96 696	10.58 686	11.26 692	11.19 694	12.55 693	14.57 698	38.28 714	7.88 694	34.96 712	63.99 714	89.57 717	10.94 698

AVERAGE_ROB	26.93 709	30.34 713	29.27 712	25.82 701	25.34 700	19.48 701	15.17 694	23.55 707	23.00 709	28.45 715	27.87 713	26.25 712	25.86 714	26.96 714	25.55 707	31.30 713	30.07 715	31.76 711	30.81 713	30.79 712	30.93 712

DPSM_ROB	12.34 692	11.21 692	12.51 689	12.91 694	12.80 693	19.84 702	28.28 706	14.38 700	14.28 697	10.58 689	11.26 688	12.03 694	11.85 695	13.15 695	15.34 700	7.11 694	8.31 696	6.50 696	7.35 693	8.84 694	8.31 696

DPSM	12.34 692	11.21 692	12.51 689	12.91 694	12.80 693	19.84 702	28.28 706	14.38 700	14.28 697	10.58 689	11.26 688	12.03 694	11.85 695	13.15 695	15.34 700	7.11 694	8.31 696	6.50 696	7.35 693	8.84 694	8.31 696

DPSimNet_ROB	17.97 697	20.20 703	24.98 705	17.62 697	15.92 696	21.53 704	21.00 696	13.70 696	15.61 699	23.89 713	14.69 693	22.87 702	24.58 713	12.70 694	14.56 697	18.48 706	12.91 701	20.21 707	12.05 698	17.76 697	14.17 699

BEATNet-Init1	12.10 691	11.19 690	27.29 711	2.99 679	3.51 677	21.84 705	11.10 691	14.34 698	13.83 696	20.34 702	20.33 702	26.35 713	20.03 700	19.06 703	14.80 699	1.74 674	1.81 677	2.05 681	2.49 685	3.69 684	3.12 684

RSGM-EC	41.56 713	31.72 714	19.92 697	51.66 712	47.86 714	38.70 706	61.61 715	33.83 715	22.80 707	23.45 711	29.29 714	43.76 715	35.31 715	66.76 715	70.17 716	66.40 716	37.60 716	48.67 713	25.68 710	48.86 713	27.21 709

acva	41.56 713	31.72 714	19.92 697	51.66 712	47.86 714	38.70 706	61.61 715	33.83 715	22.80 707	23.45 711	29.29 714	43.76 715	35.31 715	66.76 715	70.17 716	66.40 716	37.60 716	48.67 713	25.68 710	48.86 713	27.21 709

RAFT-FEzeroshot	24.80 702	22.55 707	24.73 702	26.10 703	25.76 702	39.84 708	57.07 713	28.84 708	28.79 711	21.14 705	22.48 705	24.18 706	23.88 707	26.38 706	30.87 710	14.26 700	16.71 705	13.09 698	14.82 703	17.79 701	16.72 703

RAFT-FE	24.80 702	22.55 707	24.73 702	26.10 703	25.76 702	39.84 708	57.07 713	28.84 708	28.79 711	21.14 705	22.48 705	24.18 706	23.88 707	26.38 706	30.87 710	14.26 700	16.71 705	13.09 698	14.82 703	17.79 701	16.72 703

FlowAnything	24.85 705	22.54 706	25.10 706	26.11 705	25.76 702	39.86 710	57.00 709	28.89 711	28.87 714	21.31 710	22.68 710	24.22 708	23.87 706	26.39 709	30.89 714	14.26 700	16.78 709	13.10 702	14.90 707	17.78 698	16.69 700

CasAABBNet	24.81 704	22.53 705	24.83 704	26.08 702	25.74 701	39.86 710	57.06 711	28.87 710	28.83 713	21.16 708	22.54 707	24.22 708	23.89 710	26.38 706	30.87 710	14.25 699	16.71 705	13.09 698	14.81 702	17.78 698	16.71 701

Hybrid-DGEV	24.86 706	22.58 709	25.22 708	26.11 705	25.76 702	39.92 712	57.06 711	29.03 714	29.01 716	21.12 704	22.64 708	24.13 705	23.91 711	26.46 711	30.82 708	14.27 703	16.70 704	13.09 698	14.83 706	17.78 698	16.71 701

Selective-RAFT-Error	24.87 707	22.59 710	25.14 707	26.13 707	25.82 706	39.93 713	57.03 710	28.97 712	28.95 715	21.21 709	22.65 709	24.25 710	23.98 712	26.43 710	30.83 709	14.27 703	16.71 705	13.10 702	14.82 703	17.82 703	16.76 705

LSM0	26.58 708	22.63 711	25.88 709	30.13 708	52.21 716	39.94 714	56.74 708	28.97 712	28.72 710	21.14 705	22.26 704	24.43 711	23.88 707	26.54 713	30.87 710	14.32 705	16.55 703	13.12 704	14.71 701	17.92 704	20.60 707

PML	23.15 700	16.83 695	7.78 675	5.49 684	9.93 686	51.13 715	104.50 717	5.76 684	13.62 694	37.30 717	105.93 717	30.86 714	23.50 705	12.07 689	7.87 685	6.30 689	2.12 683	6.32 695	2.43 683	10.44 696	2.90 683

test_example2	115.39 716	123.23 717	94.57 715	115.52 714	123.55 717	101.63 716	114.33 718	53.41 717	99.48 718	134.90 718	135.05 718	85.83 718	85.11 718	111.32 717	106.15 718	152.55 718	205.26 718	99.78 718	114.96 718	140.96 718	110.20 717

Selective-IGEV-i16pa	47.65 715	67.17 716	7.20 674	2.47 674	2.32 675	116.02 717	1.42 665	90.41 718	82.69 717	32.69 716	90.10 716	60.10 717	84.41 717	129.53 718	52.52 715	50.16 715	15.10 702	18.00 706	9.63 697	0.94 647	40.09 716

ccccc		297.21 718		374.70 717	380.44 718	203.92 718		216.32 719		203.37 719		215.01 719		312.78 719		412.57 719	356.13 719	256.09 719	227.69 719	428.88 719

GS-Stereo							0.21 172	0.62 276	0.41 172	0.22 111	0.22 86	0.17 63	0.18 91	0.44 241	0.16 32	0.10 243	0.16 489	0.08 56	0.11 291	0.33 524	0.84 642

ASD4		19.65 697

Low-res two-view benchmark