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 23	0.61 30	0.21 32	0.13 52	0.15 1	0.16 68	0.21 1	0.36 122	0.11 1	0.17 43	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 94	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.08 153	0.08 42	0.11 148

PipStereo	0.19 8	0.26 128	0.85 94	0.21 32	0.10 2	0.16 2	0.15 43	0.35 34	0.35 92	0.12 2	0.10 3	0.21 125	0.14 28	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.09 283	0.07 2	0.06 21	0.12 160	0.09 79

PSi22b	0.20 19	0.26 128	0.88 103	0.21 32	0.10 2	0.16 2	0.15 43	0.35 34	0.35 92	0.12 2	0.10 3	0.21 125	0.14 28	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.10 332	0.07 2	0.06 21	0.12 160	0.09 79

PSi22a	0.20 19	0.28 169	0.89 107	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 19	0.35 92	0.12 2	0.09 1	0.22 131	0.16 67	0.20 4	0.14 4	0.09 145	0.09 283	0.07 2	0.05 1	0.13 199	0.11 148

S2M2_XL	0.20 19	0.32 221	1.10 144	0.19 2	0.13 52	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 14	0.19 58	0.15 37	0.14 28	0.19 2	0.21 146	0.11 341	0.09 283	0.10 233	0.08 153	0.10 109	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CroCo-Stereo	0.30 158	0.45 344	1.08 139	0.31 325	0.17 164	0.19 6	0.21 190	0.73 359	0.50 280	0.21 100	0.24 121	0.55 410	0.22 170	0.27 72	0.26 235	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.12 160	0.09 79
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
mm2	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.29 7	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 47	0.15 14	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.32 19	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 47	0.15 14	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DepthFocus	0.19 8	0.30 199	0.77 81	0.19 2	0.15 102	0.20 7	0.15 43	0.31 16	0.19 2	0.16 22	0.17 43	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 57	0.09 145	0.08 192	0.11 308	0.10 241	0.08 42	0.07 12

Foundation-i32	0.20 19	0.28 169	0.87 100	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 43	0.32 19	0.36 122	0.13 5	0.10 3	0.25 181	0.14 28	0.19 2	0.15 14	0.09 145	0.09 283	0.07 2	0.06 21	0.11 142	0.12 195

FoundationStereo	0.20 19	0.30 199	0.81 87	0.21 32	0.22 315	0.21 11	0.16 68	0.25 3	0.38 141	0.15 14	0.11 8	0.18 84	0.17 76	0.23 32	0.16 36	0.09 145	0.13 443	0.08 65	0.06 21	0.07 5	0.07 12

DispViT+	0.23 70	0.23 78	0.98 125	0.19 2	0.44 577	0.22 12	0.14 21	0.41 86	0.37 134	0.19 72	0.16 40	0.18 84	0.15 52	0.38 209	0.17 57	0.11 341	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MatchStereo	0.24 77	0.38 281	1.37 208	0.20 9	0.10 2	0.22 12	0.14 21	0.41 86	0.40 169	0.14 10	0.25 136	0.15 37	0.15 52	0.25 47	0.18 68	0.09 145	0.07 77	0.07 2	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	0.33 184	0.61 421	1.47 235	0.32 354	0.38 542	0.23 14	0.22 231	0.58 256	0.46 238	0.22 120	0.27 158	0.29 232	0.23 196	0.32 140	0.26 235	0.09 145	0.09 283	0.10 233	0.08 153	0.21 398	0.14 266

S2M2_L	0.24 77	0.29 182	0.90 110	0.23 93	0.17 164	0.24 15	0.09 1	0.36 45	0.45 227	0.17 41	0.25 136	0.23 149	0.17 76	0.24 39	0.28 258	0.15 500	0.12 418	0.11 308	0.12 348	0.15 254	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAStereo	0.28 128	0.48 362	1.52 249	0.26 188	0.18 213	0.25 16	0.19 121	0.42 96	0.35 92	0.20 87	0.25 136	0.20 111	0.16 67	0.24 39	0.24 208	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.08 153	0.12 160	0.08 51

StereoAnything_RVC	0.35 206	1.25 643	1.82 360	0.20 9	0.12 21	0.26 17	0.15 43	0.43 104	0.37 134	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 125	0.46 276	0.14 4	0.11 341	0.09 283	0.08 65	0.05 1	0.76 658	0.18 382

Foundation-i1c-attn	0.22 58	0.18 7	0.68 64	0.20 9	0.10 2	0.27 18	0.20 148	0.49 177	0.37 134	0.20 87	0.23 109	0.24 166	0.25 227	0.29 105	0.18 68	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.06 1	0.09 79

Monster-pub-mixall	0.21 35	0.31 213	0.69 66	0.21 32	0.13 52	0.27 18	0.12 4	0.37 49	0.26 12	0.21 100	0.19 58	0.15 37	0.12 12	0.47 288	0.29 274	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.08 42	0.12 195

dual_stereo	0.23 70	0.25 110	0.66 60	0.21 32	0.15 102	0.27 18	0.15 43	0.62 287	0.40 169	0.15 14	0.13 16	0.18 84	0.14 28	0.37 199	0.19 94	0.09 145	0.31 623	0.07 2	0.10 241	0.07 5	0.07 12

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 94	0.20 9	0.14 73	0.28 21	0.15 43	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.16 51	0.14 28	0.24 39	0.21 146	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.08 51

Foundation-i1b	0.22 58	0.20 23	0.69 66	0.20 9	0.11 9	0.28 21	0.20 148	0.50 186	0.37 134	0.21 100	0.22 95	0.27 209	0.24 212	0.28 89	0.18 68	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

Test_v1	0.21 35	0.27 140	0.95 119	0.20 9	0.14 73	0.28 21	0.15 43	0.37 49	0.27 15	0.16 22	0.18 53	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.11 148

LG-Stereo_L1	0.21 35	0.31 213	0.85 94	0.22 63	0.14 73	0.28 21	0.21 190	0.38 58	0.26 12	0.16 22	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 199	0.18 68	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 117

SCV	0.35 206	0.59 414	1.37 208	0.34 413	0.22 315	0.28 21	0.23 270	0.72 344	0.35 92	0.19 72	0.30 193	0.24 166	0.20 138	0.64 367	0.19 94	0.11 341	0.08 192	0.09 166	0.29 573	0.34 555	0.29 530

rvit_stereo_0083	0.25 87	0.19 11	0.58 22	0.28 242	0.18 213	0.28 21	0.22 231	0.38 58	0.54 329	0.23 143	0.30 193	0.27 209	0.26 247	0.37 199	0.24 208	0.14 479	0.12 418	0.13 433	0.10 241	0.12 160	0.10 117

rvit_stereo_ft	0.31 167	0.61 421	1.18 158	0.32 354	0.21 286	0.28 21	0.27 375	0.55 238	0.48 262	0.23 143	0.27 158	0.28 220	0.26 247	0.32 140	0.25 222	0.13 434	0.09 283	0.11 308	0.11 308	0.13 199	0.14 266

Foundation-i1a	0.22 58	0.16 2	0.66 60	0.20 9	0.10 2	0.29 28	0.21 190	0.50 186	0.39 155	0.25 174	0.22 95	0.27 209	0.25 227	0.33 154	0.18 68	0.08 67	0.09 283	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

WQFJA1++	2.30 678	0.22 56	6.03 689	1.08 662	1.15 674	0.29 28	0.14 21	0.39 65	0.24 4	13.61 715	0.19 58	3.34 686	0.17 76	0.33 154	0.24 208	0.10 252	0.07 77	0.08 65	0.07 106	18.19 725	0.14 266

MaDis-Stereo	0.29 141	0.54 394	1.44 226	0.24 121	0.29 426	0.29 28	0.16 68	0.45 128	0.37 134	0.19 72	0.21 75	0.28 220	0.22 170	0.30 118	0.29 274	0.10 252	0.09 283	0.10 233	0.08 153	0.11 142	0.11 148

UniTT-Stereo	0.30 158	0.36 266	1.68 277	0.27 211	0.24 350	0.29 28	0.18 103	0.33 27	0.34 78	0.26 192	0.37 255	0.18 84	0.18 100	0.31 127	0.27 247	0.10 252	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.25 461	0.08 51

LiteMatch	0.25 87	0.69 465	0.65 49	0.28 242	0.14 73	0.30 32	0.21 190	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.37 376	0.25 47	0.40 393	0.10 252	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.14 230	0.12 195

Foundation-i1	0.26 100	0.29 182	0.75 75	0.23 93	0.21 286	0.30 32	0.22 231	0.60 278	0.43 206	0.24 154	0.31 210	0.35 275	0.23 196	0.27 72	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.11 142	0.07 12

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 52	0.25 47	0.21 146	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 4	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 52	0.25 47	0.21 146	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

HART	0.38 236	0.53 386	1.66 273	0.26 188	0.15 102	0.30 32	0.19 121	0.67 319	0.46 238	0.29 223	0.52 382	0.38 293	0.16 67	0.41 229	0.20 126	0.08 67	0.68 674	0.09 166	0.07 106	0.34 555	0.21 431

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 128	0.28 169	1.09 142	0.33 380	0.15 102	0.30 32	0.16 68	0.58 256	0.42 195	0.19 72	0.19 58	0.17 66	0.26 247	0.38 209	0.37 367	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.25 550	0.10 109	0.06 1

IGEV-Stereo+	0.29 141	0.29 182	0.86 98	0.25 145	0.34 502	0.30 32	0.14 21	0.32 19	0.53 314	0.18 52	0.12 13	0.18 84	0.19 125	0.49 305	0.17 57	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.20 523	0.46 626	0.59 640

sCroCo_RVC	0.33 184	0.32 221	1.89 390	0.34 413	0.27 402	0.30 32	0.22 231	0.48 170	0.44 212	0.22 120	0.33 230	0.25 181	0.25 227	0.32 140	0.24 208	0.14 479	0.16 508	0.12 372	0.12 348	0.15 254	0.13 238

252Zero-FE	0.62 497	0.27 140	0.83 91	0.24 121	0.13 52	0.31 40	0.13 9	0.39 65	0.32 49	8.03 704	0.23 109	0.12 2	0.12 12	0.26 66	0.44 419	0.09 145	0.12 418	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.12 195

LG-Stereo_L2	0.21 35	0.31 213	0.85 94	0.22 63	0.14 73	0.31 40	0.22 231	0.38 58	0.25 6	0.17 41	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 140	0.18 68	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 117

LGtest1	0.21 35	0.37 269	0.70 69	0.22 63	0.12 21	0.31 40	0.11 2	0.36 45	0.39 155	0.17 41	0.13 16	0.16 51	0.14 28	0.25 47	0.27 247	0.10 252	0.09 283	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.10 117

rvit_stereo_0081	0.25 87	0.21 39	0.61 30	0.28 242	0.17 164	0.31 40	0.22 231	0.42 96	0.53 314	0.24 154	0.25 136	0.25 181	0.21 152	0.34 168	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.12 160	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 87	0.21 39	0.61 30	0.28 242	0.17 164	0.31 40	0.22 231	0.42 96	0.53 314	0.24 154	0.25 136	0.25 181	0.21 152	0.34 168	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.12 160	0.09 79

CAS++	0.31 167	0.33 230	1.43 224	0.25 145	0.17 164	0.31 40	0.20 148	0.78 413	0.41 182	0.30 229	0.30 193	0.21 125	0.16 67	0.33 154	0.18 68	0.15 500	0.12 418	0.13 433	0.10 241	0.15 254	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
derf	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.35 429	0.12 21	0.32 46	0.14 21	0.30 12	0.31 38	0.14 10	0.13 16	0.17 66	0.13 18	0.27 72	0.14 4	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.15 435	0.07 5	0.09 79

qqai	0.21 35	0.20 23	0.63 38	0.39 500	0.13 52	0.32 46	0.15 43	0.35 34	0.31 38	0.14 10	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.27 72	0.15 14	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.27 563	0.07 5	0.09 79

BridgeDepth_RVC	0.20 19	0.20 23	0.74 74	0.17 1	0.12 21	0.32 46	0.12 4	0.33 27	0.46 238	0.15 14	0.15 31	0.16 51	0.19 125	0.23 32	0.18 68	0.10 252	0.06 24	0.07 2	0.06 21	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	0.27 112	0.26 128	0.91 113	0.25 145	0.18 213	0.32 46	0.23 270	0.37 49	0.31 38	0.21 100	0.30 193	0.23 149	0.17 76	0.46 276	0.21 146	0.08 67	0.10 332	0.10 233	0.08 153	0.22 415	0.47 621

IGEV++	0.34 193	0.43 324	1.32 191	0.31 325	0.14 73	0.32 46	0.21 190	0.70 335	0.34 78	0.22 120	0.28 170	0.22 131	0.27 268	0.35 175	0.27 247	0.09 145	0.39 646	0.08 65	0.15 435	0.25 461	0.45 617

MIF-Stereo (partial)	0.34 193	0.41 311	1.93 407	0.26 188	0.24 350	0.32 46	0.17 80	0.53 221	0.42 195	0.25 174	0.37 255	0.25 181	0.26 247	0.44 251	0.31 306	0.11 341	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.19 365	0.14 266

monster-pro	0.20 19	0.22 56	0.65 49	0.21 32	0.17 164	0.33 52	0.15 43	0.46 136	0.32 49	0.16 22	0.17 43	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 182	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

aanet-new-22k	0.28 128	0.52 379	1.51 247	0.24 121	0.13 52	0.33 52	0.22 231	0.37 49	0.32 49	0.18 52	0.24 121	0.18 84	0.21 152	0.27 72	0.16 36	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.09 79	0.31 552

BStereo	0.28 128	0.33 230	1.34 198	0.23 93	0.29 426	0.33 52	0.20 148	0.46 136	0.35 92	0.22 120	0.17 43	0.20 111	0.14 28	0.28 89	0.25 222	0.07 26	0.07 77	0.16 521	0.21 529	0.12 160	0.11 148

MonStereo	0.20 19	0.22 56	0.65 49	0.21 32	0.17 164	0.33 52	0.15 43	0.46 136	0.32 49	0.16 22	0.17 43	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 182	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.22 56	0.65 49	0.21 32	0.17 164	0.33 52	0.15 43	0.46 136	0.32 49	0.16 22	0.17 43	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 182	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

zero-FE	0.80 585	0.27 140	8.23 696	0.49 576	0.98 660	0.33 52	0.20 148	0.48 170	1.28 648	0.17 41	0.20 67	0.77 543	0.22 170	0.60 356	0.97 559	0.11 341	0.07 77	0.09 166	0.10 241	0.33 543	0.14 266

MonSter	0.20 19	0.22 56	0.65 49	0.21 32	0.17 164	0.33 52	0.15 43	0.46 136	0.32 49	0.16 22	0.17 43	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 182	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

rvit_stereo_0081_aga	0.27 112	0.29 182	1.08 139	0.26 188	0.20 272	0.33 52	0.21 190	0.41 86	0.42 195	0.26 192	0.28 170	0.27 209	0.21 152	0.31 127	0.21 146	0.14 479	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.14 230	0.10 117

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 223	1.34 655	1.24 172	0.23 93	0.12 21	0.33 52	0.20 148	0.40 74	0.33 64	0.25 174	0.21 75	0.16 51	0.14 28	0.27 72	0.63 500	0.55 654	0.06 24	0.11 308	0.13 382	0.25 461	0.49 625

plain	0.37 223	0.47 357	2.15 473	0.27 211	0.19 252	0.33 52	0.20 148	0.58 256	0.46 238	0.23 143	0.37 255	0.23 149	0.25 227	0.45 267	0.28 258	0.11 341	0.08 192	0.13 433	0.09 201	0.42 614	0.12 195

aanet-new-34k	0.27 112	0.57 410	1.36 203	0.23 93	0.11 9	0.34 62	0.20 148	0.36 45	0.30 34	0.19 72	0.27 158	0.17 66	0.22 170	0.20 4	0.15 14	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.29 530

HUF	0.59 478	0.65 449	2.46 537	0.45 556	0.77 650	0.34 62	0.24 305	0.46 136	0.39 155	0.31 235	0.28 170	0.25 181	0.19 125	0.67 384	0.18 68	0.12 402	2.03 701	0.08 65	0.06 21	0.31 525	1.59 694

rvit_stereo_0080	0.27 112	0.38 281	0.76 77	0.24 121	0.18 213	0.34 62	0.27 375	0.54 233	0.44 212	0.24 154	0.26 149	0.27 209	0.22 170	0.29 105	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.10 233	0.10 241	0.15 254	0.11 148

whm_eth	0.27 112	0.38 281	0.76 77	0.24 121	0.18 213	0.34 62	0.27 375	0.54 233	0.44 212	0.24 154	0.26 149	0.27 209	0.22 170	0.29 105	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.10 233	0.10 241	0.15 254	0.11 148

sAnonymous2	0.38 236	0.62 427	2.15 473	0.31 325	0.24 350	0.34 62	0.27 375	0.53 221	0.46 238	0.24 154	0.29 178	0.23 149	0.28 286	0.28 89	0.22 171	0.12 402	0.09 283	0.11 308	0.13 382	0.38 590	0.35 577

CroCo_RVC	0.38 236	0.62 427	2.15 473	0.31 325	0.24 350	0.34 62	0.27 375	0.53 221	0.46 238	0.24 154	0.29 178	0.23 149	0.28 286	0.28 89	0.22 171	0.12 402	0.09 283	0.11 308	0.13 382	0.38 590	0.35 577

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 112	0.46 347	1.39 215	0.23 93	0.17 164	0.35 68	0.21 190	0.40 74	0.25 6	0.18 52	0.21 75	0.17 66	0.18 100	0.25 47	0.17 57	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.28 567	0.08 42	0.27 515

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 87	0.35 256	0.69 66	0.23 93	0.27 402	0.35 68	0.20 148	0.44 113	0.28 22	0.21 100	0.22 95	0.14 15	0.22 170	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 192	0.08 65	0.47 641	0.09 79	0.34 574

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 141	0.53 386	1.28 180	0.22 63	0.32 474	0.35 68	0.19 121	0.46 136	0.33 64	0.18 52	0.19 58	0.18 84	0.18 100	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 332	0.08 65	0.46 640	0.10 109	0.32 561

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 100	0.38 281	0.90 110	0.23 93	0.17 164	0.35 68	0.22 231	0.44 113	0.33 64	0.21 100	0.25 136	0.16 51	0.22 170	0.23 32	0.15 14	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.45 637	0.08 42	0.27 515

LACA3	0.18 4	0.20 23	0.67 63	0.19 2	0.12 21	0.35 68	0.17 80	0.27 4	0.31 38	0.16 22	0.13 16	0.15 37	0.15 52	0.28 89	0.13 1	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.06 1

Selective-IGEV-i32	0.29 141	0.23 78	1.28 180	0.27 211	0.30 443	0.35 68	0.20 148	0.56 244	0.38 141	0.21 100	0.30 193	0.22 131	0.18 100	0.37 199	0.18 68	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 435	0.16 291	0.29 530

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 23	0.51 2	0.22 63	0.17 164	0.35 68	0.14 21	0.27 4	0.25 6	0.19 72	0.21 75	0.14 15	0.15 52	0.27 72	0.16 36	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.14 266

FSD					0.29 426	0.35 68	0.33 472	0.44 113	0.46 238	0.32 245	0.32 220	0.37 284	0.32 340	0.35 175	0.32 319	0.28 625	0.27 614	0.31 624	0.30 583	0.31 525

SCV_C0	0.33 184	0.43 324	1.42 223	0.25 145	0.16 133	0.35 68	0.20 148	0.68 323	0.44 212	0.24 154	0.27 158	0.29 232	0.20 138	0.58 343	0.18 68	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.30 583	0.26 482	0.17 362

AIO_test	0.39 251	0.37 269	1.19 160	0.73 636	0.67 639	0.35 68	0.25 328	0.47 156	0.34 78	0.34 254	0.22 95	0.33 265	0.17 76	1.31 485	0.19 94	0.11 341	0.15 490	0.08 65	0.21 529	0.15 254	0.23 471

ours_stereo	0.27 112	0.25 110	1.21 166	0.25 145	0.17 164	0.35 68	0.23 270	0.38 58	0.35 92	0.20 87	0.31 210	0.23 149	0.17 76	0.41 229	0.20 126	0.08 67	0.07 77	0.10 233	0.08 153	0.22 415	0.18 382

rvit_0105_6	0.31 167	0.29 182	1.00 127	0.31 325	0.18 213	0.35 68	0.25 328	0.51 196	0.61 397	0.25 174	0.28 170	0.32 254	0.25 227	0.39 217	0.25 222	0.18 548	0.16 508	0.15 502	0.13 382	0.14 230	0.13 238

MoCha-V2	0.36 216	0.32 221	1.41 218	0.36 449	0.31 464	0.35 68	0.19 121	0.57 250	0.39 155	0.30 229	0.32 220	0.28 220	0.27 268	0.47 288	0.24 208	0.08 67	0.56 663	0.08 65	0.38 623	0.18 344	0.12 195

Selective-IGEV	0.29 141	0.23 78	1.28 180	0.27 211	0.30 443	0.35 68	0.20 148	0.56 244	0.38 141	0.21 100	0.30 193	0.22 131	0.18 100	0.37 199	0.18 68	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 435	0.16 291	0.29 530

aanet-new-16k	0.26 100	0.47 357	1.36 203	0.25 145	0.12 21	0.36 82	0.18 103	0.40 74	0.35 92	0.18 52	0.21 75	0.18 84	0.21 152	0.21 10	0.16 36	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.11 148

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 112	0.40 301	0.87 100	0.22 63	0.17 164	0.36 82	0.19 121	0.39 65	0.32 49	0.21 100	0.24 121	0.18 84	0.23 196	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 583	0.13 199	0.55 634

HiDET	0.19 8	0.20 23	0.62 37	0.20 9	0.13 52	0.36 82	0.13 9	0.35 34	0.31 38	0.16 22	0.14 29	0.17 66	0.15 52	0.25 47	0.23 182	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

2.25w	0.21 35	0.22 56	0.51 2	0.21 32	0.14 73	0.36 82	0.13 9	0.42 96	0.34 78	0.23 143	0.27 158	0.14 15	0.18 100	0.33 154	0.24 208	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

MLG-Stereo_test3	0.21 35	0.35 256	0.65 49	0.21 32	0.14 73	0.36 82	0.13 9	0.37 49	0.40 169	0.21 100	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 36	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.10 117

Occ-G	0.30 158	0.30 199	1.33 193	0.23 93	0.15 102	0.36 82	0.25 328	0.43 104	0.31 38	0.26 192	0.35 243	0.46 364	0.22 170	0.30 118	0.25 222	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.16 457	0.31 525	0.08 51

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 112	0.40 301	0.86 98	0.22 63	0.17 164	0.36 82	0.19 121	0.39 65	0.32 49	0.21 100	0.24 121	0.18 84	0.23 196	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 583	0.13 199	0.55 634

MGA	0.19 8	0.27 140	0.57 19	0.20 9	0.18 213	0.37 89	0.14 21	0.30 12	0.25 6	0.18 52	0.14 29	0.15 37	0.10 2	0.30 118	0.17 57	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.08 51

CAR	0.19 8	0.28 169	0.60 24	0.21 32	0.16 133	0.37 89	0.13 9	0.32 19	0.25 6	0.19 72	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.27 72	0.17 57	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 140	0.60 24	0.20 9	0.16 133	0.37 89	0.13 9	0.32 19	0.25 6	0.18 52	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.30 118	0.17 57	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

PointNet	0.20 19	0.21 39	0.82 89	0.21 32	0.12 21	0.37 89	0.16 68	0.33 27	0.28 22	0.16 22	0.15 31	0.18 84	0.13 18	0.22 23	0.16 36	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.07 5	0.07 12

aanet-new-14k	0.25 87	0.33 230	1.13 147	0.26 188	0.12 21	0.37 89	0.21 190	0.45 128	0.36 122	0.20 87	0.27 158	0.15 37	0.29 310	0.24 39	0.17 57	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.11 142	0.12 195

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 112	0.39 293	0.79 84	0.24 121	0.24 350	0.37 89	0.21 190	0.37 49	0.33 64	0.19 72	0.27 158	0.18 84	0.22 170	0.20 4	0.16 36	0.07 26	0.14 462	0.08 65	0.51 650	0.08 42	0.39 601

Replicate-Monster	0.23 70	0.40 301	0.94 118	0.21 32	0.14 73	0.37 89	0.13 9	0.40 74	0.36 122	0.22 120	0.15 31	0.15 37	0.15 52	0.40 224	0.15 14	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.15 308

FlowAnything_test	0.23 70	0.32 221	0.52 5	0.28 242	0.17 164	0.37 89	0.20 148	0.38 58	0.24 4	0.24 154	0.20 67	0.21 125	0.17 76	0.26 66	0.25 222	0.13 434	0.10 332	0.14 471	0.16 457	0.17 315	0.12 195

water-stereo	0.24 77	0.17 3	0.88 103	0.24 121	0.14 73	0.37 89	0.17 80	0.43 104	0.32 49	0.26 192	0.35 243	0.26 196	0.24 212	0.22 23	0.25 222	0.09 145	0.09 283	0.09 166	0.08 153	0.10 109	0.10 117

3.25w_new	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 32	0.14 73	0.37 89	0.14 21	0.43 104	0.35 92	0.23 143	0.21 75	0.16 51	0.18 100	0.27 72	0.20 126	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 32	0.14 73	0.37 89	0.14 21	0.43 104	0.35 92	0.23 143	0.21 75	0.16 51	0.18 100	0.27 72	0.20 126	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3w_stereo	0.21 35	0.22 56	0.59 23	0.22 63	0.12 21	0.37 89	0.22 231	0.50 186	0.38 141	0.22 120	0.21 75	0.12 2	0.22 170	0.26 66	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

AIO_rvc	0.41 266	0.64 442	1.29 183	0.58 616	0.39 548	0.37 89	0.24 305	0.50 186	0.43 206	0.28 215	0.23 109	0.25 181	0.16 67	0.99 447	0.19 94	0.10 252	0.16 508	0.08 65	0.11 308	0.25 461	0.85 663

fffy	0.28 128	0.24 96	1.19 160	0.27 211	0.15 102	0.37 89	0.22 231	0.42 96	0.32 49	0.20 87	0.29 178	0.26 196	0.20 138	0.44 251	0.20 126	0.08 67	0.10 332	0.10 233	0.08 153	0.22 415	0.18 382

rvit_0105_4	0.35 206	0.35 256	1.45 229	0.31 325	0.18 213	0.37 89	0.28 395	0.59 265	0.62 415	0.27 208	0.31 210	0.35 275	0.27 268	0.43 242	0.25 222	0.18 548	0.16 508	0.15 502	0.13 382	0.15 254	0.12 195

AIO-Stereo	0.30 158	0.27 140	1.25 173	0.27 211	0.24 350	0.37 89	0.20 148	0.52 212	0.36 122	0.21 100	0.30 193	0.23 149	0.14 28	0.31 127	0.20 126	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.38 623	0.19 365	0.31 552

RSM	0.28 128	0.26 128	0.97 123	0.25 145	0.24 350	0.37 89	0.21 190	0.49 177	0.44 212	0.21 100	0.27 158	0.28 220	0.17 76	0.38 209	0.20 126	0.07 26	0.07 77	0.09 166	0.34 606	0.21 398	0.16 340

aanet-new-40k	0.25 87	0.37 269	1.35 201	0.24 121	0.24 350	0.38 106	0.20 148	0.39 65	0.26 12	0.18 52	0.24 121	0.16 51	0.20 138	0.20 4	0.15 14	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.18 382

BridgeDepth	0.19 8	0.30 199	0.55 14	0.23 93	0.09 1	0.38 106	0.15 43	0.32 19	0.33 64	0.16 22	0.12 13	0.23 149	0.19 125	0.27 72	0.15 14	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	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	0.37 223	0.27 140	0.79 84	0.39 500	0.29 426	0.38 106	0.21 190	0.47 156	0.51 287	0.32 245	0.17 43	0.79 552	0.23 196	0.64 367	1.04 577	0.11 341	0.07 77	0.09 166	0.12 348	0.35 568	0.15 308

HH	0.49 382	0.49 366	2.78 607	0.50 580	0.41 567	0.38 106	0.23 270	0.72 344	0.38 141	0.63 525	0.48 337	0.87 584	0.41 418	0.64 367	0.21 146	0.09 145	0.17 528	0.10 233	0.09 201	0.16 291	0.12 195

HanStereo	0.49 382	0.49 366	2.78 607	0.50 580	0.41 567	0.38 106	0.23 270	0.72 344	0.38 141	0.63 525	0.48 337	0.87 584	0.41 418	0.64 367	0.21 146	0.09 145	0.17 528	0.10 233	0.09 201	0.16 291	0.12 195

aanet-new-60k	0.29 141	0.51 377	1.68 277	0.25 145	0.12 21	0.39 111	0.19 121	0.43 104	0.33 64	0.18 52	0.19 58	0.17 66	0.19 125	0.31 127	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.26 507

aanet-new-70k	0.27 112	0.48 362	1.33 193	0.25 145	0.12 21	0.39 111	0.19 121	0.45 128	0.33 64	0.17 41	0.21 75	0.16 51	0.21 152	0.38 209	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.22 446

aanet-new-28k	0.34 193	0.53 386	2.69 588	0.25 145	0.12 21	0.39 111	0.21 190	0.37 49	0.29 33	0.18 52	0.24 121	0.17 66	0.21 152	0.22 23	0.15 14	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.31 592	0.10 109	0.23 471

LACA2	0.25 87	0.74 488	1.30 186	0.20 9	0.10 2	0.39 111	0.17 80	0.32 19	0.36 122	0.15 14	0.15 31	0.18 84	0.14 28	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1

LCMNet	0.20 19	0.21 39	0.61 30	0.20 9	0.13 52	0.39 111	0.14 21	0.34 32	0.34 78	0.16 22	0.16 40	0.16 51	0.15 52	0.27 72	0.22 171	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 51

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 23	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 111	0.15 43	0.35 34	0.27 15	0.18 52	0.15 31	0.17 66	0.16 67	0.26 66	0.21 146	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.09 79

4w-stereo	0.20 19	0.21 39	0.57 19	0.21 32	0.15 102	0.39 111	0.13 9	0.39 65	0.33 64	0.22 120	0.21 75	0.13 4	0.20 138	0.29 105	0.21 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 35	0.23 78	0.50 1	0.22 63	0.15 102	0.39 111	0.19 121	0.47 156	0.36 122	0.21 100	0.22 95	0.13 4	0.17 76	0.33 154	0.20 126	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

monsterstereo	0.22 58	0.22 56	0.52 5	0.25 145	0.27 402	0.39 111	0.14 21	0.51 196	0.33 64	0.25 174	0.27 158	0.13 4	0.13 18	0.38 209	0.21 146	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

GCAP-BAT	1.13 633	0.30 199	9.45 700	3.22 700	5.97 702	0.39 111	0.20 148	0.59 265	0.41 182	0.26 192	0.26 149	0.23 149	0.17 76	0.31 127	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 199	0.17 362

RSM++	0.27 112	0.26 128	0.87 100	0.28 242	0.13 52	0.39 111	0.20 148	0.45 128	0.45 227	0.20 87	0.24 121	0.24 166	0.17 76	0.36 188	0.20 126	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.35 610	0.26 482	0.18 382

GCAPDPT-zeroshot	1.09 630	0.30 199	8.70 697	3.22 700	5.88 701	0.39 111	0.20 148	0.59 265	0.41 182	0.26 192	0.26 149	0.23 149	0.17 76	0.31 127	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 199	0.19 399

GMStereo	0.38 236	0.99 591	1.91 401	0.27 211	0.16 133	0.39 111	0.23 270	0.47 156	0.62 415	0.38 276	0.34 238	0.25 181	0.25 227	0.39 217	0.29 274	0.14 479	0.08 192	0.10 233	0.12 348	0.15 254	0.11 148
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DF	0.34 193	0.29 182	0.95 119	0.31 325	0.44 577	0.40 124	0.21 190	0.71 338	0.32 49	0.23 143	0.37 255	0.32 254	0.17 76	0.39 217	0.85 548	0.10 252	0.09 283	0.08 65	0.29 573	0.09 79	0.20 418

aanet-new-32k	0.27 112	0.49 366	1.73 294	0.25 145	0.17 164	0.40 124	0.20 148	0.35 34	0.27 15	0.18 52	0.21 75	0.20 111	0.22 170	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

aanet-new-30k	0.28 128	0.49 366	1.75 305	0.25 145	0.17 164	0.40 124	0.20 148	0.35 34	0.27 15	0.18 52	0.21 75	0.20 111	0.22 170	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

aanet-new-24k	0.27 112	0.40 301	1.12 146	0.24 121	0.45 588	0.40 124	0.21 190	0.39 65	0.28 22	0.19 72	0.28 170	0.17 66	0.20 138	0.23 32	0.15 14	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.32 598	0.09 79	0.10 117

4.5_new	0.21 35	0.22 56	0.63 38	0.21 32	0.15 102	0.40 124	0.17 80	0.40 74	0.35 92	0.25 174	0.22 95	0.14 15	0.14 28	0.22 23	0.21 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 35	0.22 56	0.63 38	0.21 32	0.15 102	0.40 124	0.17 80	0.40 74	0.35 92	0.25 174	0.22 95	0.14 15	0.14 28	0.22 23	0.21 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

2.75w_new	0.21 35	0.21 39	0.57 19	0.20 9	0.14 73	0.40 124	0.18 103	0.47 156	0.36 122	0.24 154	0.20 67	0.13 4	0.19 125	0.31 127	0.21 146	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.07 12

3.5w_stereo	0.21 35	0.22 56	0.55 14	0.21 32	0.15 102	0.40 124	0.14 21	0.43 104	0.33 64	0.21 100	0.24 121	0.14 15	0.18 100	0.34 168	0.22 171	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

SGD-Stereo	0.22 58	0.28 169	0.77 81	0.22 63	0.11 9	0.40 124	0.16 68	0.31 16	0.36 122	0.19 72	0.19 58	0.17 66	0.17 76	0.37 199	0.16 36	0.10 252	0.06 24	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.07 12

MGS-Stereo	0.32 174	0.34 247	1.70 283	0.25 145	0.14 73	0.40 124	0.22 231	0.38 58	0.43 206	0.24 154	0.51 367	0.25 181	0.18 100	0.31 127	0.20 126	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.08 153	0.47 627	0.08 51

CES	0.30 158	0.27 140	1.09 142	0.23 93	0.50 603	0.40 124	0.20 148	0.46 136	0.44 212	0.22 120	0.28 170	0.26 196	0.19 125	0.33 154	0.21 146	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.15 254	0.49 625

TestStereo_HL3	0.49 382	1.03 603	2.88 615	0.22 63	0.17 164	0.41 135	0.17 80	0.59 265	0.47 257	0.30 229	0.39 277	0.31 243	0.27 268	1.50 516	0.44 419	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.19 365	0.10 117

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 141	0.58 411	0.98 125	0.21 32	0.31 464	0.41 135	0.20 148	0.46 136	0.34 78	0.21 100	0.22 95	0.19 107	0.17 76	0.24 39	0.15 14	0.08 67	0.10 332	0.08 65	0.45 637	0.09 79	0.29 530

FE-Mocha	0.41 266	0.31 213	1.44 226	0.28 242	0.33 489	0.41 135	0.17 80	0.69 326	0.45 227	0.44 311	0.50 362	0.41 314	0.45 459	0.36 188	1.17 596	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.21 529	0.13 199	0.13 238

asd	0.20 19	0.22 56	0.65 49	0.22 63	0.17 164	0.41 135	0.14 21	0.35 34	0.32 49	0.24 154	0.20 67	0.15 37	0.18 100	0.26 66	0.16 36	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

qwe	0.21 35	0.22 56	0.61 30	0.21 32	0.20 272	0.41 135	0.15 43	0.46 136	0.35 92	0.26 192	0.22 95	0.14 15	0.14 28	0.31 127	0.22 171	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

depthmonostereo	0.26 100	0.23 78	0.65 49	0.41 520	0.13 52	0.41 135	0.19 121	0.51 196	0.40 169	0.25 174	0.29 178	0.26 196	0.28 286	0.44 251	0.23 182	0.09 145	0.10 332	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.08 51

DilatedVolume-Stereo	0.26 100	0.20 23	0.64 41	0.25 145	0.15 102	0.41 135	0.18 103	0.42 96	0.35 92	0.34 254	0.34 238	0.25 181	0.23 196	0.43 242	0.53 464	0.09 145	0.09 283	0.08 65	0.10 241	0.12 160	0.11 148

4.25_new	0.21 35	0.23 78	0.64 41	0.22 63	0.18 213	0.41 135	0.17 80	0.41 86	0.35 92	0.22 120	0.21 75	0.14 15	0.18 100	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 35	0.23 78	0.64 41	0.22 63	0.18 213	0.41 135	0.17 80	0.41 86	0.35 92	0.22 120	0.21 75	0.14 15	0.18 100	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 35	0.23 78	0.64 41	0.22 63	0.18 213	0.41 135	0.17 80	0.41 86	0.35 92	0.22 120	0.21 75	0.14 15	0.18 100	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

2w_stereo	0.21 35	0.19 11	0.51 2	0.22 63	0.13 52	0.41 135	0.20 148	0.50 186	0.34 78	0.25 174	0.23 109	0.13 4	0.23 196	0.24 39	0.22 171	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

castereo	0.30 158	0.44 335	0.81 87	0.24 121	0.29 426	0.41 135	0.27 375	0.72 344	0.45 227	0.22 120	0.30 193	0.24 166	0.31 332	0.25 47	0.21 146	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.31 592	0.12 160	0.09 79

rvit_0105_5	0.36 216	0.39 293	1.48 238	0.30 297	0.18 213	0.41 135	0.30 427	0.64 298	0.62 415	0.30 229	0.33 230	0.37 284	0.29 310	0.41 229	0.28 258	0.18 548	0.16 508	0.15 502	0.15 435	0.15 254	0.14 266

rvit_stereo_0075_2	0.40 259	0.40 301	1.88 383	0.33 380	0.32 474	0.41 135	0.22 231	0.58 256	0.53 314	0.38 276	0.51 367	0.40 308	0.27 268	0.44 251	0.29 274	0.20 573	0.15 490	0.22 589	0.15 435	0.18 344	0.23 471

GLC_STEREO	0.28 128	0.27 140	1.36 203	0.28 242	0.12 21	0.41 135	0.20 148	0.37 49	0.38 141	0.26 192	0.30 193	0.25 181	0.19 125	0.33 154	0.24 208	0.09 145	0.11 385	0.12 372	0.10 241	0.13 199	0.09 79

quiztm	0.37 223	0.82 522	1.45 229	0.40 512	0.29 426	0.42 150	0.23 270	0.73 359	0.47 257	0.36 261	0.42 292	0.28 220	0.20 138	0.29 105	0.26 235	0.10 252	0.06 24	0.09 166	0.09 201	0.34 555	0.09 79

aanet-new-78k	0.33 184	0.44 335	2.51 557	0.26 188	0.12 21	0.42 150	0.20 148	0.45 128	0.31 38	0.16 22	0.22 95	0.15 37	0.25 227	0.34 168	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.31 552

LACA1	0.19 8	0.39 293	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 150	0.15 43	0.31 16	0.34 78	0.15 14	0.11 8	0.14 15	0.15 52	0.25 47	0.15 14	0.09 145	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 100	0.27 140	1.26 175	0.20 9	0.12 21	0.42 150	0.17 80	0.37 49	0.40 169	0.22 120	0.31 210	0.29 232	0.21 152	0.32 140	0.20 126	0.10 252	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

monsters	0.22 58	0.22 56	0.52 5	0.23 93	0.28 417	0.42 150	0.14 21	0.46 136	0.31 38	0.24 154	0.20 67	0.13 4	0.14 28	0.43 242	0.20 126	0.07 26	0.06 24	0.07 2	0.08 153	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 58	0.28 169	0.88 103	0.21 32	0.24 350	0.42 150	0.17 80	0.35 34	0.37 134	0.20 87	0.22 95	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 126	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

GIP-stereo	0.26 100	0.22 56	0.78 83	0.29 276	0.20 272	0.42 150	0.17 80	0.64 298	0.39 155	0.18 52	0.24 121	0.23 149	0.18 100	0.25 47	0.47 435	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.17 315	0.08 51

fffft	0.29 141	0.21 39	1.10 144	0.24 121	0.15 102	0.42 150	0.24 305	0.42 96	0.38 141	0.21 100	0.18 53	0.20 111	0.16 67	0.44 251	0.70 519	0.07 26	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.28 499	0.20 418
1: 1. 1
HLF11	0.44 304	0.97 581	2.44 533	0.22 63	0.19 252	0.43 158	0.17 80	0.66 309	0.51 287	0.33 251	0.40 282	0.31 243	0.29 310	0.88 437	0.35 354	0.10 252	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.13 199	0.11 148

MCSU-Stereo	0.22 58	0.14 1	0.60 24	0.23 93	0.15 102	0.43 158	0.17 80	0.35 34	0.38 141	0.17 41	0.21 75	0.22 131	0.13 18	0.53 326	0.18 68	0.08 67	0.07 77	0.06 1	0.05 1	0.09 79	0.16 340

aanet-new-90k	0.29 141	0.47 357	1.41 218	0.26 188	0.18 213	0.43 158	0.19 121	0.47 156	0.32 49	0.16 22	0.18 53	0.15 37	0.21 152	0.37 199	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.46 619

aanet-new-36k	0.29 141	0.63 437	1.51 247	0.24 121	0.11 9	0.43 158	0.19 121	0.44 113	0.35 92	0.19 72	0.24 121	0.16 51	0.22 170	0.29 105	0.15 14	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.24 485

aanet-new-12k	0.24 77	0.24 96	1.06 137	0.27 211	0.12 21	0.43 158	0.20 148	0.51 196	0.34 78	0.19 72	0.16 40	0.15 37	0.21 152	0.25 47	0.16 36	0.07 26	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.11 142	0.09 79

aanet-new	0.32 174	0.29 182	2.39 521	0.25 145	0.25 371	0.43 158	0.21 190	0.41 86	0.31 38	0.18 52	0.23 109	0.16 51	0.30 322	0.33 154	0.15 14	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.13 238

NLSM3	0.26 100	0.39 293	0.75 75	0.25 145	0.24 350	0.43 158	0.19 121	0.58 256	0.45 227	0.20 87	0.26 149	0.20 111	0.25 227	0.29 105	0.24 208	0.07 26	0.06 24	0.10 233	0.09 201	0.10 109	0.07 12

asda	0.22 58	0.25 110	0.70 69	0.21 32	0.16 133	0.43 158	0.16 68	0.44 113	0.35 92	0.22 120	0.20 67	0.14 15	0.20 138	0.25 47	0.22 171	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

111111	0.24 77	0.21 39	0.82 89	0.24 121	0.21 286	0.43 158	0.13 9	0.45 128	0.35 92	0.22 120	0.27 158	0.18 84	0.16 67	0.35 175	0.18 68	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.25 461	0.08 51

LG-Stereo	0.27 112	0.25 110	0.95 119	0.25 145	0.15 102	0.43 158	0.21 190	0.50 186	0.40 169	0.18 52	0.29 178	0.25 181	0.16 67	0.28 89	0.35 354	0.07 26	0.07 77	0.11 308	0.10 241	0.24 447	0.10 117

WCG-NET	0.30 158	0.42 319	1.26 175	0.24 121	0.12 21	0.43 158	0.24 305	0.40 74	0.56 350	0.35 256	0.37 255	0.26 196	0.24 212	0.29 105	0.19 94	0.08 67	0.12 418	0.08 65	0.07 106	0.22 415	0.10 117

LoS_RVC	0.29 141	0.33 230	1.19 160	0.25 145	0.34 502	0.43 158	0.22 231	0.42 96	0.32 49	0.22 120	0.33 230	0.23 149	0.24 212	0.31 127	0.21 146	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.31 552

TestStereo	0.45 326	0.54 394	2.11 461	0.29 276	0.16 133	0.43 158	0.24 305	0.54 233	0.45 227	0.37 266	0.46 318	0.34 271	0.27 268	1.98 602	0.27 247	0.11 341	0.08 192	0.12 372	0.09 201	0.14 230	0.08 51

TestStereo_HL2	0.47 356	1.01 597	2.54 564	0.21 32	0.18 213	0.44 171	0.18 103	0.65 305	0.52 296	0.29 223	0.41 287	0.31 243	0.29 310	1.41 498	0.32 319	0.10 252	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.17 315	0.10 117

aanet-new-8k	0.26 100	0.38 281	1.21 166	0.25 145	0.13 52	0.44 171	0.22 231	0.49 177	0.34 78	0.18 52	0.21 75	0.17 66	0.25 227	0.29 105	0.17 57	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.12 195

PSi22	0.37 223	0.73 483	1.71 290	0.28 242	0.13 52	0.44 171	0.14 21	0.64 298	0.51 287	0.22 120	0.28 170	0.36 280	0.22 170	0.65 378	0.27 247	0.07 26	0.14 462	0.07 2	0.06 21	0.28 499	0.12 195

Zero-FE251	0.56 458	0.29 182	1.27 178	0.26 188	0.16 133	0.44 171	0.16 68	0.44 113	0.35 92	5.31 700	0.19 58	0.22 131	0.19 125	0.24 39	1.08 581	0.10 252	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.13 238

3.75w	0.21 35	0.21 39	0.61 30	0.21 32	0.20 272	0.44 171	0.16 68	0.44 113	0.30 34	0.22 120	0.20 67	0.13 4	0.18 100	0.29 105	0.21 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

1w_stereo	0.22 58	0.17 3	0.52 5	0.23 93	0.16 133	0.44 171	0.22 231	0.55 238	0.40 169	0.25 174	0.29 178	0.13 4	0.26 247	0.28 89	0.20 126	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

MLG-Stereo	0.21 35	0.33 230	0.60 24	0.23 93	0.12 21	0.44 171	0.13 9	0.39 65	0.46 238	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 175	0.15 14	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

MM-Stereo_test1	0.41 266	0.39 293	2.29 503	0.38 490	0.26 389	0.44 171	0.28 395	0.63 295	0.51 287	0.40 284	0.32 220	0.26 196	0.26 247	0.46 276	0.22 171	0.09 145	0.21 573	0.10 233	0.09 201	0.39 600	0.15 308

WCG-NET（raft）	0.32 174	0.53 386	1.21 166	0.23 93	0.12 21	0.44 171	0.24 305	0.40 74	0.50 280	0.35 256	0.35 243	0.47 372	0.25 227	0.35 175	0.20 126	0.08 67	0.29 618	0.08 65	0.07 106	0.22 415	0.11 148

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 77	0.31 213	0.88 103	0.25 145	0.23 335	0.45 180	0.22 231	0.39 65	0.30 34	0.21 100	0.27 158	0.18 84	0.21 152	0.23 32	0.16 36	0.07 26	0.09 283	0.08 65	0.07 106	0.11 142	0.13 238

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 87	0.41 311	1.08 139	0.23 93	0.23 335	0.45 180	0.20 148	0.44 113	0.30 34	0.18 52	0.21 75	0.22 131	0.20 138	0.23 32	0.16 36	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.14 266

MLG-Stereo_test2	0.21 35	0.36 266	0.68 64	0.21 32	0.17 164	0.45 180	0.12 4	0.35 34	0.42 195	0.15 14	0.11 8	0.22 131	0.10 2	0.28 89	0.16 36	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

MLG-Stereo_test1	0.21 35	0.33 230	0.61 30	0.23 93	0.21 286	0.45 180	0.13 9	0.33 27	0.46 238	0.13 5	0.09 1	0.18 84	0.12 12	0.32 140	0.15 14	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

MM-Stereo_test3	0.40 259	0.58 411	1.75 305	0.36 449	0.30 443	0.45 180	0.30 427	0.72 344	0.59 375	0.31 235	0.43 295	0.32 254	0.23 196	0.35 175	0.29 274	0.10 252	0.20 564	0.10 233	0.08 153	0.40 605	0.11 148

fast-iter	0.41 266	0.63 437	1.72 291	0.27 211	0.21 286	0.45 180	0.19 121	0.55 238	0.41 182	0.57 454	0.59 445	0.65 470	0.45 459	0.45 267	0.39 385	0.08 67	0.09 283	0.10 233	0.11 308	0.20 382	0.10 117

CoSv	0.41 266	0.63 437	1.72 291	0.27 211	0.21 286	0.45 180	0.19 121	0.55 238	0.41 182	0.57 454	0.59 445	0.65 470	0.45 459	0.45 267	0.39 385	0.08 67	0.09 283	0.10 233	0.11 308	0.20 382	0.10 117

rvit_0105_3	0.39 251	0.47 357	1.46 231	0.33 380	0.19 252	0.45 180	0.35 485	0.69 326	0.65 450	0.37 266	0.37 255	0.40 308	0.31 332	0.44 251	0.30 294	0.18 548	0.17 528	0.17 542	0.18 490	0.15 254	0.15 308

SMFormer	0.50 394	0.46 347	1.60 260	0.30 297	0.15 102	0.45 180	0.24 305	0.90 514	0.72 515	0.56 443	0.64 502	0.51 391	0.41 418	1.87 583	0.49 446	0.13 434	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.15 254	0.16 340

tta	0.50 394	0.46 347	1.60 260	0.30 297	0.15 102	0.45 180	0.24 305	0.90 514	0.72 515	0.56 443	0.64 502	0.51 391	0.41 418	1.87 583	0.49 446	0.13 434	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.14 230	0.11 148

qqq1	0.48 363	0.46 347	1.60 260	0.30 297	0.15 102	0.45 180	0.24 305	0.90 514	0.72 515	0.56 443	0.64 502	0.51 391	0.41 418	1.87 583	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.09 166	0.08 153	0.14 230	0.11 148

fff1	0.48 363	0.46 347	1.60 260	0.30 297	0.15 102	0.45 180	0.24 305	0.90 514	0.72 515	0.56 443	0.64 502	0.51 391	0.41 418	1.87 583	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.09 166	0.08 153	0.14 230	0.11 148

IGEVStereo-DCA	0.33 184	0.34 247	1.38 210	0.27 211	0.16 133	0.45 180	0.23 270	0.46 136	0.41 182	0.24 154	0.21 75	0.26 196	0.25 227	0.64 367	0.52 460	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.18 490	0.16 291	0.22 446

rrr	0.46 340	0.34 247	3.08 638	0.27 211	0.16 133	0.45 180	0.28 395	1.09 635	0.51 287	0.24 154	0.21 75	0.26 196	0.25 227	0.64 367	0.52 460	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.29 573	0.16 291	0.25 497

4D-IteraStereo	0.44 304	0.96 573	2.63 578	0.27 211	0.30 443	0.45 180	0.25 328	0.52 212	0.50 280	0.40 284	0.31 210	0.40 308	0.19 125	0.35 175	0.32 319	0.09 145	0.06 24	0.12 372	0.11 308	0.19 365	0.30 543

DCRE	0.50 394	0.63 437	2.13 467	0.30 297	0.23 335	0.45 180	0.24 305	0.59 265	0.53 314	0.50 370	2.10 664	0.42 328	0.26 247	0.35 175	0.23 182	0.09 145	0.14 462	0.10 233	0.32 598	0.16 291	0.15 308

knoymous	0.34 193	0.25 110	1.75 305	0.24 121	0.18 213	0.45 180	0.24 305	0.57 250	0.38 141	0.41 293	0.39 277	0.55 410	0.25 227	0.38 209	0.23 182	0.11 341	0.08 192	0.12 372	0.07 106	0.13 199	0.12 195

qqq	0.38 236	0.21 39	1.34 198	0.28 242	0.15 102	0.45 180	0.26 351	0.76 386	0.52 296	0.39 282	0.41 287	0.46 364	0.36 362	0.96 444	0.30 294	0.11 341	0.14 462	0.12 372	0.12 348	0.12 160	0.14 266

test-3	0.43 294	0.20 23	1.70 283	0.34 413	0.32 474	0.45 180	0.23 270	0.71 338	0.46 238	0.51 383	0.29 178	0.45 352	0.21 152	0.59 349	0.98 562	0.08 67	0.07 77	0.10 233	0.35 610	0.29 506	0.28 523

test_1	0.43 294	0.20 23	1.70 283	0.34 413	0.32 474	0.45 180	0.23 270	0.71 338	0.46 238	0.50 370	0.29 178	0.45 352	0.21 152	0.59 349	0.98 562	0.08 67	0.07 77	0.10 233	0.35 610	0.29 506	0.29 530

TestStereo_HL1	0.43 294	1.06 610	2.57 571	0.22 63	0.18 213	0.46 200	0.18 103	0.69 326	0.54 329	0.32 245	0.36 247	0.31 243	0.28 286	0.68 388	0.28 258	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 160	0.10 117

TS12	0.24 77	0.26 128	0.83 91	0.25 145	0.11 9	0.46 200	0.17 80	0.46 136	0.43 206	0.20 87	0.31 210	0.18 84	0.20 138	0.31 127	0.22 171	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.11 142	0.07 12

aanet-32k-new	0.30 158	0.60 416	1.61 264	0.25 145	0.15 102	0.46 200	0.21 190	0.41 86	0.33 64	0.17 41	0.24 121	0.17 66	0.23 196	0.30 118	0.15 14	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.39 601

RT-Monster	0.29 141	0.30 199	0.95 119	0.25 145	0.28 417	0.46 200	0.15 43	0.53 221	0.55 338	0.37 266	0.36 247	0.28 220	0.21 152	0.32 140	0.21 146	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.15 254	0.14 266

DLNR-FE	13.43 714	20.01 719	23.53 720	121.73 737	33.87 730	0.46 200	0.15 43	8.09 710	0.35 92	0.28 215	0.37 255	0.26 196	0.17 76	0.75 409	0.29 274	6.68 711	0.26 607	0.09 166	0.38 623	50.82 737	0.18 382

AdaDepth	0.24 77	0.18 7	1.03 130	0.25 145	0.21 286	0.46 200	0.16 68	0.30 12	0.27 15	0.17 41	0.19 58	0.14 15	0.18 100	0.35 175	0.17 57	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.25 550	0.10 109	0.10 117

GREAT-IGEV	0.37 223	0.28 169	1.48 238	0.25 145	0.38 542	0.46 200	0.18 103	0.33 27	0.34 78	0.15 14	0.29 178	0.15 37	0.17 76	0.36 188	0.23 182	0.07 26	0.76 681	0.07 2	0.26 558	0.21 398	1.03 679
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	0.29 141	0.26 128	1.03 130	0.25 145	0.14 73	0.46 200	0.22 231	0.36 45	0.38 141	0.23 143	0.23 109	0.21 125	0.18 100	0.45 267	0.60 493	0.07 26	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.20 382	0.20 418

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 394	0.33 230	0.93 116	0.26 188	0.22 315	0.46 200	0.20 148	1.10 636	1.34 652	3.16 695	0.32 220	0.22 131	0.20 138	0.30 118	0.22 171	0.10 252	0.09 283	0.11 308	0.09 201	0.15 254	0.19 399

DLNR_Zeroshot_test	13.43 714	19.94 718	23.55 721	121.61 736	35.03 731	0.46 200	0.15 43	8.02 709	0.35 92	0.28 215	0.37 255	0.26 196	0.17 76	0.76 413	0.29 274	6.42 710	0.26 607	0.09 166	0.38 623	50.13 736	0.18 382

RAFT	0.45 326	0.92 555	1.59 258	0.34 413	0.19 252	0.46 200	0.35 485	0.65 305	0.49 269	0.49 363	0.49 354	0.70 511	0.40 407	0.47 288	0.32 319	0.11 341	0.16 508	0.14 471	0.13 382	0.51 635	0.13 238

LGCAT	0.24 77	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.47 211	0.14 21	0.34 32	0.19 2	0.17 41	0.13 16	0.23 149	0.15 52	0.39 217	0.21 146	0.14 479	0.34 629	0.07 2	0.08 153	0.07 5	0.53 630

ManiGeoR	0.44 304	1.04 605	2.50 552	0.22 63	0.19 252	0.47 211	0.18 103	0.72 344	0.53 314	0.28 215	0.36 247	0.32 254	0.28 286	0.85 430	0.33 333	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 160	0.10 117

HLf10	0.44 304	1.04 605	2.50 552	0.22 63	0.19 252	0.47 211	0.18 103	0.72 344	0.53 314	0.28 215	0.36 247	0.32 254	0.28 286	0.85 430	0.33 333	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 160	0.10 117

TestStereo-Hl	0.45 326	1.07 614	2.74 599	0.22 63	0.17 164	0.47 211	0.18 103	0.72 344	0.54 329	0.32 245	0.39 277	0.32 254	0.28 286	0.67 384	0.28 258	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 160	0.10 117

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 77	0.22 56	0.90 110	0.23 93	0.32 474	0.47 211	0.21 190	0.48 170	0.34 78	0.20 87	0.25 136	0.21 125	0.23 196	0.20 4	0.17 57	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 100	0.23 78	1.00 127	0.22 63	0.31 464	0.47 211	0.20 148	0.44 113	0.33 64	0.27 208	0.32 220	0.24 166	0.14 28	0.23 32	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.08 42	0.16 340

WQFJX	0.42 285	0.25 110	0.55 14	0.26 188	0.39 548	0.47 211	0.23 270	1.76 674	1.82 675	0.26 192	0.26 149	0.28 220	0.28 286	0.42 238	0.32 319	0.10 252	0.10 332	0.09 166	0.08 153	0.24 447	0.16 340

IGEV-Stereo++	0.23 70	0.23 78	0.64 41	0.24 121	0.22 315	0.47 211	0.13 9	0.52 212	0.33 64	0.18 52	0.24 121	0.17 66	0.22 170	0.32 140	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.17 315	0.09 79

Pointernet	0.29 141	0.25 110	1.49 241	0.24 121	0.20 272	0.47 211	0.15 43	0.62 287	0.47 257	0.22 120	0.29 178	0.26 196	0.20 138	0.28 89	0.20 126	0.10 252	0.07 77	0.07 2	0.12 348	0.10 109	0.07 12

StereoVision	0.45 326	0.72 476	1.94 417	0.33 380	0.32 474	0.47 211	0.26 351	0.68 323	0.57 354	0.32 245	0.89 593	0.45 352	0.27 268	0.49 305	0.36 360	0.13 434	0.15 490	0.16 521	0.15 435	0.19 365	0.13 238

CASnet	0.28 128	0.31 213	1.20 164	0.28 242	0.11 9	0.47 211	0.19 121	0.44 113	0.44 212	0.38 276	0.31 210	0.23 149	0.17 76	0.29 105	0.19 94	0.10 252	0.06 24	0.15 502	0.12 348	0.16 291	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.33 184	0.24 96	1.44 226	0.28 242	0.35 515	0.47 211	0.21 190	0.43 104	0.28 22	0.26 192	0.25 136	0.22 131	0.38 385	0.30 118	0.18 68	0.09 145	0.35 631	0.09 166	0.36 619	0.23 430	0.25 497

ProNet	0.30 158	0.54 394	1.29 183	0.25 145	0.15 102	0.47 211	0.25 328	0.48 170	0.39 155	0.21 100	0.23 109	0.22 131	0.20 138	0.44 251	0.19 94	0.08 67	0.08 192	0.10 233	0.08 153	0.23 430	0.12 195

x	0.35 206	0.20 23	1.36 203	0.33 380	0.17 164	0.47 211	0.24 305	0.75 374	0.54 329	0.40 284	0.40 282	0.42 328	0.34 354	0.45 267	0.32 319	0.11 341	0.14 462	0.11 308	0.09 201	0.12 160	0.14 266

test_3	0.44 304	0.20 23	1.70 283	0.36 449	0.32 474	0.47 211	0.30 427	0.73 359	0.49 269	0.50 370	0.30 193	0.45 352	0.22 170	0.59 349	0.98 562	0.08 67	0.10 332	0.11 308	0.35 610	0.29 506	0.28 523

DN	0.37 223	0.23 78	1.40 216	0.37 473	0.40 558	0.48 226	0.21 190	0.51 196	0.40 169	0.23 143	0.24 121	0.36 280	0.18 100	0.81 424	0.54 470	0.13 434	0.11 385	0.11 308	0.34 606	0.12 160	0.19 399

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 87	0.24 96	0.76 77	0.22 63	0.33 489	0.48 226	0.20 148	0.47 156	0.35 92	0.26 192	0.30 193	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.07 5	0.15 308

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 87	0.24 96	0.84 93	0.22 63	0.32 474	0.48 226	0.20 148	0.45 128	0.35 92	0.26 192	0.30 193	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.07 5	0.13 238

gcap_with_dpt	0.25 87	0.22 56	1.00 127	0.22 63	0.30 443	0.48 226	0.21 190	0.45 128	0.32 49	0.27 208	0.31 210	0.20 111	0.14 28	0.20 4	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.08 42	0.13 238

WQFJA1	0.42 285	0.24 96	0.53 11	0.26 188	0.38 542	0.48 226	0.23 270	1.72 672	2.07 681	0.25 174	0.25 136	0.28 220	0.27 268	0.32 140	0.34 342	0.09 145	0.11 385	0.10 233	0.08 153	0.20 382	0.13 238

WQFJX1	0.45 326	0.28 169	0.56 17	0.27 211	0.35 515	0.48 226	0.25 328	1.98 685	2.08 682	0.26 192	0.26 149	0.29 232	0.28 286	0.50 312	0.31 306	0.10 252	0.11 385	0.10 233	0.08 153	0.23 430	0.14 266

NLMM	0.42 285	0.24 96	0.53 11	0.26 188	0.38 542	0.48 226	0.23 270	1.72 672	2.06 680	0.25 174	0.25 136	0.28 220	0.27 268	0.32 140	0.34 342	0.09 145	0.11 385	0.10 233	0.08 153	0.20 382	0.13 238

FACV-RUCA	0.58 470	0.40 301	1.78 327	0.43 535	1.67 688	0.48 226	0.28 395	0.69 326	0.62 415	0.40 284	0.53 394	0.33 265	0.63 559	0.40 224	0.31 306	0.13 434	0.11 385	0.62 659	0.12 348	0.70 652	0.98 671

test_sample1	0.40 259	0.18 7	1.19 160	0.31 325	0.18 213	0.48 226	0.23 270	0.78 413	0.49 269	0.44 311	0.44 306	0.45 352	0.41 418	1.39 494	0.33 333	0.11 341	0.09 283	0.10 233	0.09 201	0.12 160	0.13 238

gcap-zeroshot	0.26 100	0.24 96	1.03 130	0.22 63	0.33 489	0.48 226	0.20 148	0.47 156	0.34 78	0.26 192	0.29 178	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.08 42	0.14 266

test_for_model	0.25 87	0.24 96	0.76 77	0.22 63	0.33 489	0.48 226	0.20 148	0.47 156	0.35 92	0.26 192	0.30 193	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.07 5	0.15 308

11t1	0.33 184	0.19 11	1.41 218	0.33 380	0.16 133	0.48 226	0.21 190	0.67 319	0.48 262	0.40 284	0.34 238	0.32 254	0.33 345	0.42 238	0.27 247	0.11 341	0.12 418	0.10 233	0.08 153	0.13 199	0.14 266

testlalala	0.26 100	0.24 96	1.03 130	0.22 63	0.33 489	0.48 226	0.20 148	0.47 156	0.34 78	0.26 192	0.29 178	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.08 42	0.14 266

riskmin	0.37 223	0.22 56	1.74 299	0.32 354	0.20 272	0.48 226	0.20 148	0.66 309	0.46 238	0.36 261	0.34 238	0.69 501	0.45 459	0.39 217	0.27 247	0.11 341	0.08 192	0.12 372	0.08 153	0.13 199	0.16 340

rafts_anoy	0.43 294	0.89 548	1.96 429	0.32 354	0.30 443	0.48 226	0.24 305	0.62 287	0.49 269	0.37 266	0.38 268	0.33 265	0.30 322	0.51 316	0.34 342	0.10 252	0.39 646	0.13 433	0.15 435	0.17 315	0.15 308

RALAANet	0.43 294	0.98 586	1.90 395	0.32 354	0.23 335	0.48 226	0.19 121	0.67 319	0.53 314	0.48 351	0.45 310	0.39 299	0.30 322	0.48 295	0.37 367	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.14 410	0.27 493	0.10 117

Gwc-CoAtRS	0.38 236	0.33 230	1.92 404	0.27 211	0.41 567	0.48 226	0.19 121	0.59 265	0.46 238	0.43 304	0.39 277	0.57 430	0.26 247	0.32 140	0.26 235	0.09 145	0.09 283	0.09 166	0.31 592	0.11 142	0.09 79

aanet-new-10k	0.27 112	0.52 379	1.27 178	0.27 211	0.15 102	0.49 243	0.21 190	0.46 136	0.31 38	0.21 100	0.20 67	0.19 107	0.22 170	0.26 66	0.18 68	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.16 340

Pro-Stereo	0.22 58	0.25 110	0.66 60	0.22 63	0.14 73	0.49 243	0.15 43	0.23 2	0.35 92	0.16 22	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 305	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.37 622	0.08 42	0.09 79

NLMM1	0.46 340	0.27 140	0.53 11	0.27 211	0.38 542	0.49 243	0.24 305	1.97 684	2.38 685	0.28 215	0.27 158	0.26 196	0.25 227	0.47 288	0.31 306	0.10 252	0.11 385	0.10 233	0.09 201	0.23 430	0.15 308

NLSM1	0.39 251	0.24 96	0.56 17	0.27 211	0.40 558	0.49 243	0.21 190	1.44 661	1.64 665	0.25 174	0.33 230	0.25 181	0.26 247	0.40 224	0.32 319	0.10 252	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.22 415	0.13 238

NLCSM	0.46 340	0.37 269	0.72 73	0.29 276	0.36 524	0.49 243	0.27 375	1.33 655	1.59 664	0.29 223	0.29 178	0.29 232	0.31 332	1.44 501	0.35 354	0.11 341	0.11 385	0.11 308	0.10 241	0.35 568	0.14 266

ISRNet	0.47 356	0.44 335	1.55 253	0.37 473	0.31 464	0.49 243	0.19 121	0.75 374	0.66 465	0.63 525	0.71 547	0.67 487	0.39 399	0.58 343	0.44 419	0.23 598	0.16 508	0.21 586	0.20 523	0.21 398	0.25 497

DEFOM-Stereo	0.22 58	0.22 56	0.91 113	0.23 93	0.13 52	0.49 243	0.18 103	0.30 12	0.28 22	0.19 72	0.17 43	0.14 15	0.14 28	0.41 229	0.16 36	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.09 79

999	0.29 141	0.25 110	1.05 135	0.26 188	0.18 213	0.49 243	0.23 270	0.38 58	0.37 134	0.20 87	0.32 220	0.23 149	0.18 100	0.73 405	0.36 360	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.08 153	0.24 447	0.10 117

mmm	0.38 236	0.21 39	1.18 158	0.35 429	0.17 164	0.49 243	0.26 351	0.78 413	0.52 296	0.50 370	0.57 436	0.41 314	0.37 376	0.71 402	0.31 306	0.11 341	0.13 443	0.14 471	0.13 382	0.15 254	0.14 266

iRaft-Stereo_5w	0.54 437	1.01 597	2.08 455	0.27 211	0.21 286	0.49 243	0.28 395	0.73 359	0.58 365	0.40 284	0.61 468	0.62 454	0.46 474	1.78 562	0.47 435	0.09 145	0.07 77	0.11 308	0.10 241	0.39 600	0.12 195

cross-raft	0.40 259	0.27 140	2.22 488	0.30 297	0.17 164	0.49 243	0.35 485	0.71 338	0.39 155	0.43 304	0.45 310	0.64 465	0.25 227	0.32 140	0.25 222	0.08 67	0.08 192	0.09 166	0.23 542	0.11 142	0.14 266

RALCasStereoNet	0.45 326	0.88 544	1.85 368	0.30 297	0.26 389	0.49 243	0.26 351	0.58 256	0.51 287	0.36 261	0.48 337	0.36 280	0.28 286	0.55 335	0.34 342	0.10 252	0.53 661	0.09 166	0.08 153	0.25 461	0.34 574

test_xeample3	0.46 340	0.34 247	2.99 632	0.37 473	0.16 133	0.49 243	0.33 472	1.06 629	0.44 212	0.25 174	0.23 109	0.24 166	0.25 227	0.49 305	0.56 480	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.40 629	0.17 315	0.26 507

TestStereo_HLe17	0.48 363	1.17 635	2.73 597	0.22 63	0.18 213	0.50 256	0.21 190	0.78 413	0.58 365	0.31 235	0.37 255	0.31 243	0.28 286	1.06 457	0.25 222	0.10 252	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.13 199	0.09 79

Lsterematch	0.39 251	0.69 465	1.65 268	0.28 242	0.14 73	0.50 256	0.21 190	0.47 156	0.58 365	0.43 304	0.59 445	0.44 343	0.37 376	0.44 251	0.40 393	0.10 252	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.14 230	0.12 195

MSCF	0.35 206	0.72 476	1.15 152	0.58 616	0.21 286	0.50 256	0.22 231	0.56 244	0.38 141	0.29 223	0.29 178	0.17 66	0.30 322	0.35 175	0.26 235	0.09 145	0.12 418	0.08 65	0.29 573	0.15 254	0.21 431

MM-Stereo_test2	0.38 236	0.28 169	2.46 537	0.43 535	0.15 102	0.50 256	0.25 328	0.47 156	0.38 141	0.33 251	0.26 149	0.23 149	0.22 170	0.34 168	0.29 274	0.08 67	0.09 283	0.09 166	0.10 241	0.36 575	0.22 446

AIO-test2	0.49 382	1.15 629	1.96 429	0.42 531	0.37 536	0.50 256	0.23 270	0.79 429	0.70 495	0.33 251	0.53 394	0.27 209	0.22 170	0.67 384	0.29 274	0.73 664	0.08 192	0.13 433	0.17 477	0.17 315	0.18 382

AIO-test1	0.45 326	0.87 540	2.27 499	0.33 380	0.33 489	0.50 256	0.22 231	0.74 364	0.66 465	0.29 223	0.41 287	0.29 232	0.22 170	0.73 405	0.29 274	0.09 145	0.08 192	0.12 372	0.14 410	0.30 517	0.22 446

MIM_Stereo	0.41 266	0.60 416	1.88 383	0.31 325	0.21 286	0.50 256	0.19 121	0.64 298	0.44 212	0.43 304	0.53 394	0.43 332	0.27 268	0.51 316	0.28 258	0.08 67	0.14 462	0.11 308	0.10 241	0.26 482	0.26 507

test_4	0.40 259	0.37 269	2.01 438	0.29 276	0.21 286	0.50 256	0.28 395	0.47 156	0.39 155	0.42 298	0.76 563	0.38 293	0.22 170	0.52 320	0.33 333	0.08 67	0.07 77	0.11 308	0.15 435	0.28 499	0.07 12

DAS	0.56 458	0.35 256	1.55 253	0.33 380	0.34 502	0.50 256	0.42 527	0.83 451	0.74 534	0.83 604	0.68 524	0.56 423	0.48 492	2.40 641	0.46 426	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.09 201	0.18 344	0.15 308

SepStereo	0.52 425	0.35 256	1.55 253	0.33 380	0.34 502	0.50 256	0.42 527	0.83 451	0.74 534	0.83 604	0.68 524	0.56 423	0.48 492	1.56 524	0.46 426	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.09 201	0.18 344	0.15 308

test-1	0.44 304	0.48 362	1.69 279	0.30 297	0.27 402	0.50 256	0.28 395	0.80 433	0.43 206	0.40 284	0.54 406	0.41 314	0.24 212	0.31 127	1.16 594	0.09 145	0.20 564	0.10 233	0.17 477	0.11 142	0.26 507

AFF-stereo	0.44 304	0.96 573	1.78 327	0.31 325	0.15 102	0.50 256	0.21 190	0.64 298	0.63 427	0.47 333	0.64 502	0.49 385	0.34 354	0.46 276	0.31 306	0.08 67	0.09 283	0.10 233	0.10 241	0.37 583	0.10 117

HLf8	0.45 326	1.10 617	2.46 537	0.21 32	0.19 252	0.51 268	0.18 103	0.76 386	0.58 365	0.32 245	0.37 255	0.32 254	0.28 286	0.92 439	0.26 235	0.12 402	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.14 230	0.11 148

LG-G_1	0.23 70	0.37 269	0.71 71	0.23 93	0.11 9	0.51 268	0.12 4	0.44 113	0.39 155	0.19 72	0.15 31	0.19 107	0.15 52	0.36 188	0.16 36	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

LG-G	0.23 70	0.37 269	0.71 71	0.23 93	0.11 9	0.51 268	0.12 4	0.44 113	0.39 155	0.19 72	0.15 31	0.19 107	0.15 52	0.36 188	0.16 36	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

Reg-Stereo(zero)	0.46 340	0.17 3	2.10 460	0.24 121	0.34 502	0.51 268	0.42 527	0.50 186	0.54 329	0.37 266	0.46 318	0.54 407	0.60 542	0.43 242	1.10 584	0.08 67	0.09 283	0.08 65	0.22 539	0.12 160	0.22 446

rvit_105_1	0.44 304	0.54 394	1.46 231	0.36 449	0.24 350	0.51 268	0.45 553	0.75 374	0.74 534	0.45 322	0.44 306	0.44 343	0.36 362	0.62 362	0.38 374	0.20 573	0.18 540	0.18 562	0.22 539	0.18 344	0.18 382

test_sample7	0.47 356	0.33 230	1.49 241	0.34 413	0.20 272	0.51 268	0.30 427	0.93 543	0.66 465	0.57 454	0.51 367	0.55 410	0.45 459	1.11 464	0.38 374	0.17 536	0.14 462	0.16 521	0.15 435	0.19 365	0.18 382

test_sample2	0.41 266	0.19 11	1.23 170	0.31 325	0.17 164	0.51 268	0.27 375	0.81 437	0.55 338	0.44 311	0.45 310	0.46 364	0.38 385	1.51 518	0.30 294	0.12 402	0.09 283	0.11 308	0.10 241	0.14 230	0.14 266

CAS	0.35 206	0.25 110	1.30 186	0.79 643	0.34 502	0.51 268	0.23 270	0.46 136	0.39 155	0.22 120	0.31 210	0.20 111	0.17 76	0.28 89	0.23 182	0.73 664	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.09 79	0.37 592

DCANet-4	0.40 259	0.27 140	2.21 484	0.25 145	0.14 73	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.72 515	0.54 416	0.47 324	0.28 220	0.37 376	0.37 199	0.34 342	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 446

fff	0.43 294	0.77 501	1.95 420	0.24 121	0.13 52	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.75 548	0.54 416	0.47 324	0.31 243	0.65 563	0.36 188	0.34 342	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 446

ADStereo(finetuned)	0.45 326	0.77 501	2.12 465	0.25 145	0.14 73	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.72 515	0.54 416	0.48 337	0.31 243	0.76 593	0.37 199	0.38 374	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 199	0.23 471

GMOStereo	0.41 266	0.62 427	1.78 327	0.28 242	0.36 524	0.51 268	0.31 440	0.53 221	0.44 212	0.57 454	0.48 337	0.41 314	0.27 268	0.28 89	0.23 182	0.08 67	0.38 639	0.13 433	0.11 308	0.34 555	0.11 148

error version	0.41 266	0.62 427	1.78 327	0.28 242	0.36 524	0.51 268	0.31 440	0.53 221	0.44 212	0.57 454	0.48 337	0.41 314	0.27 268	0.28 89	0.23 182	0.08 67	0.38 639	0.13 433	0.11 308	0.34 555	0.11 148

test-v	0.41 266	0.62 427	1.78 327	0.28 242	0.36 524	0.51 268	0.31 440	0.53 221	0.44 212	0.57 454	0.48 337	0.41 314	0.27 268	0.28 89	0.23 182	0.08 67	0.38 639	0.13 433	0.11 308	0.34 555	0.11 148

test-2	0.41 266	0.62 427	1.78 327	0.28 242	0.36 524	0.51 268	0.31 440	0.53 221	0.44 212	0.57 454	0.48 337	0.41 314	0.27 268	0.28 89	0.23 182	0.08 67	0.38 639	0.13 433	0.11 308	0.34 555	0.11 148

raft+_RVC	0.44 304	0.67 458	1.85 368	0.34 413	0.71 644	0.51 268	0.25 328	0.64 298	0.51 287	0.35 256	0.45 310	0.32 254	0.28 286	0.43 242	0.32 319	0.09 145	0.19 553	0.10 233	0.09 201	0.20 382	0.40 607

XX-TBD	0.34 193	0.77 501	1.75 305	0.34 413	0.13 52	0.51 268	0.17 80	0.43 104	0.50 280	0.37 266	0.49 354	0.23 149	0.18 100	0.28 89	0.24 208	0.10 252	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

DCANet	0.42 285	0.77 501	1.95 420	0.25 145	0.14 73	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.72 515	0.54 416	0.48 337	0.31 243	0.41 418	0.36 188	0.39 385	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 199	0.23 471

csc	0.43 294	0.77 501	1.95 420	0.24 121	0.13 52	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.75 548	0.54 416	0.47 324	0.31 243	0.65 563	0.36 188	0.34 342	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 446

cscssc	0.43 294	0.77 501	1.95 420	0.24 121	0.13 52	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.75 548	0.54 416	0.47 324	0.31 243	0.65 563	0.36 188	0.34 342	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 446

VIP-Stereo	0.28 128	0.56 405	1.05 135	0.23 93	0.19 252	0.52 288	0.17 80	0.44 113	0.39 155	0.18 52	0.25 136	0.24 166	0.15 52	0.33 154	0.19 94	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.14 230	0.32 561

GASTEREO	0.35 206	0.72 476	1.15 152	0.56 609	0.20 272	0.52 288	0.22 231	0.56 244	0.40 169	0.30 229	0.31 210	0.16 51	0.31 332	0.35 175	0.26 235	0.09 145	0.14 462	0.08 65	0.28 567	0.14 230	0.20 418

GMStereo_Zeroshot	0.41 266	0.36 266	1.54 251	0.41 520	0.19 252	0.52 288	0.19 121	0.59 265	0.52 296	0.57 454	0.59 445	0.63 456	0.29 310	0.58 343	0.33 333	0.15 500	0.09 283	0.16 521	0.09 201	0.24 447	0.12 195

GCAP-Stereo	0.34 193	0.89 548	1.76 314	0.26 188	0.12 21	0.52 288	0.14 21	0.49 177	0.38 141	0.29 223	0.30 193	0.29 232	0.22 170	0.30 118	0.20 126	0.09 145	0.17 528	0.09 166	0.07 106	0.21 398	0.11 148

AnonymousM	0.37 223	0.44 335	1.50 244	0.25 145	0.15 102	0.52 288	0.23 270	0.60 278	0.42 195	0.42 298	0.32 220	0.30 240	0.25 227	0.34 168	0.23 182	0.11 341	0.09 283	0.71 664	0.36 619	0.12 160	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 223	0.53 386	1.41 218	0.28 242	0.15 102	0.52 288	0.20 148	0.54 233	0.46 238	0.37 266	0.43 295	0.41 314	0.23 196	0.36 188	0.26 235	0.09 145	0.15 490	0.12 372	0.11 308	0.41 608	0.37 592

raftrobust	0.38 236	0.68 461	1.54 251	0.32 354	0.46 596	0.52 288	0.21 190	0.56 244	0.42 195	0.52 392	0.35 243	0.31 243	0.33 345	0.37 199	0.30 294	0.10 252	0.11 385	0.08 65	0.07 106	0.21 398	0.19 399

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 285	0.86 537	1.78 327	0.28 242	0.17 164	0.52 288	0.20 148	0.62 287	0.61 397	0.50 370	0.61 468	0.39 299	0.32 340	0.35 175	0.30 294	0.07 26	0.10 332	0.09 166	0.09 201	0.35 568	0.10 117

CFNet-RSSM	0.41 266	0.32 221	2.20 483	0.27 211	0.44 577	0.52 288	0.19 121	0.76 386	0.48 262	0.43 304	0.36 247	0.54 407	0.26 247	0.33 154	0.25 222	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.38 623	0.10 109	0.09 79

xyz-stereo-finetune	0.31 167	0.46 347	0.79 84	0.21 32	0.12 21	0.53 297	0.25 328	0.52 212	0.54 329	0.28 215	0.32 220	0.29 232	0.23 196	0.59 349	0.55 472	0.08 67	0.07 77	0.10 233	0.08 153	0.13 199	0.08 51

castereo++	0.28 128	0.43 324	0.93 116	0.28 242	0.17 164	0.53 297	0.21 190	0.55 238	0.45 227	0.17 41	0.26 149	0.32 254	0.17 76	0.33 154	0.16 36	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.29 573	0.13 199	0.06 1

UGAM	0.58 470	0.47 357	2.21 484	0.30 297	0.19 252	0.53 297	0.34 477	0.59 265	0.63 427	0.44 311	0.73 554	0.78 547	0.37 376	2.58 658	0.39 385	0.10 252	0.08 192	0.17 542	0.14 410	0.42 614	0.17 362

DCVSM-stereo	0.49 382	0.29 182	2.49 548	0.29 276	0.22 315	0.53 297	0.52 576	0.58 256	0.49 269	0.69 556	0.46 318	0.79 552	0.48 492	0.53 326	0.42 404	0.13 434	0.14 462	0.15 502	0.12 348	0.20 382	0.20 418

CASS	0.39 251	0.30 199	1.61 264	0.32 354	0.17 164	0.53 297	0.24 305	0.70 335	0.49 269	0.59 486	0.54 406	0.40 308	0.40 407	0.41 229	0.30 294	0.17 536	0.10 332	0.14 471	0.11 308	0.18 344	0.17 362
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MC-Stereo	0.32 174	0.31 213	1.46 231	0.31 325	0.15 102	0.53 297	0.19 121	0.44 113	0.35 92	0.36 261	0.38 268	0.27 209	0.27 268	0.42 238	0.19 94	0.09 145	0.13 443	0.09 166	0.16 457	0.20 382	0.13 238

raft_robust	0.55 449	0.84 529	1.73 294	0.28 242	0.54 613	0.53 297	0.25 328	0.88 502	0.75 548	0.48 351	0.46 318	0.76 541	0.75 591	1.46 507	0.27 247	0.09 145	0.10 332	0.10 233	0.30 583	0.26 482	0.16 340

gasm-f	0.36 216	0.34 247	1.13 147	0.53 595	0.44 577	0.54 304	0.27 375	0.40 74	0.27 15	0.20 87	0.33 230	0.16 51	0.22 170	0.36 188	0.25 222	0.11 341	0.37 635	0.08 65	0.06 21	0.38 590	0.71 650

IGEV-FE	0.53 431	0.34 247	2.91 624	0.32 354	0.18 213	0.54 304	0.21 190	0.72 344	0.42 195	0.81 598	0.51 367	0.70 511	0.41 418	0.48 295	1.13 588	0.09 145	0.15 490	0.10 233	0.35 610	0.19 365	0.09 79

DFGA-Net	0.51 411	1.06 610	1.75 305	0.30 297	0.24 350	0.54 304	0.22 231	0.63 295	0.60 380	0.48 351	0.51 367	0.35 275	0.27 268	1.82 574	0.53 464	0.10 252	0.08 192	0.12 372	0.12 348	0.37 583	0.15 308

trnet	0.28 128	0.26 128	1.32 191	0.19 2	0.12 21	0.54 304	0.15 43	0.48 170	0.46 238	0.27 208	0.33 230	0.24 166	0.21 152	0.30 118	0.21 146	0.10 252	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.09 79	0.07 12

H2IRNET	0.40 259	0.61 421	1.90 395	0.29 276	0.17 164	0.54 304	0.18 103	0.52 212	0.50 280	0.27 208	0.56 428	0.47 372	0.35 356	0.46 276	0.33 333	0.10 252	0.07 77	0.12 372	0.14 410	0.32 534	0.12 195

IGEV_Zeroshot_test	0.53 431	0.33 230	2.91 624	0.32 354	0.18 213	0.54 304	0.21 190	0.72 344	0.42 195	0.81 598	0.51 367	0.71 516	0.41 418	0.48 295	1.13 588	0.09 145	0.15 490	0.10 233	0.35 610	0.19 365	0.09 79

LL-Strereo2	0.41 266	0.90 552	1.83 363	0.44 542	0.24 350	0.54 304	0.27 375	0.58 256	0.45 227	0.41 293	0.33 230	0.44 343	0.21 152	0.44 251	0.34 342	0.09 145	0.08 192	0.16 521	0.14 410	0.17 315	0.17 362

LoS	0.31 167	0.30 199	1.52 249	0.23 93	0.13 52	0.54 304	0.20 148	0.48 170	0.49 269	0.25 174	0.28 170	0.37 284	0.24 212	0.38 209	0.23 182	0.10 252	0.08 192	0.08 65	0.05 1	0.15 254	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.46 340	0.76 492	2.07 450	0.35 429	0.30 443	0.54 304	0.30 427	0.61 283	0.48 262	0.49 363	0.76 563	0.55 410	0.36 362	0.58 343	0.22 171	0.08 67	0.13 443	0.11 308	0.10 241	0.41 608	0.08 51

RAFT+CT+SA	0.50 394	0.86 537	1.82 360	0.37 473	0.75 646	0.54 304	0.34 477	0.77 398	0.63 427	0.38 276	0.55 416	0.34 271	0.29 310	0.68 388	0.27 247	0.09 145	0.07 77	0.11 308	0.51 650	0.29 506	0.41 612

CrosDoStereo	0.94 614	0.37 269	2.53 558	0.25 145	0.32 474	0.54 304	3.76 704	0.72 344	0.60 380	0.70 562	1.40 646	0.53 399	1.49 661	1.78 562	3.09 671	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.11 308	0.21 398	0.11 148

DeepStereo_LL	0.94 614	0.37 269	2.53 558	0.25 145	0.32 474	0.54 304	3.76 704	0.72 344	0.60 380	0.70 562	1.40 646	0.53 399	1.49 661	1.78 562	3.09 671	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.11 308	0.21 398	0.11 148

CREStereo++_RVC	0.33 184	0.29 182	1.74 299	0.24 121	0.16 133	0.54 304	0.15 43	0.40 74	0.55 338	0.37 266	0.51 367	0.24 166	0.19 125	0.27 72	0.26 235	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.30 583	0.08 42	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	0.33 184	0.49 366	1.75 305	0.23 93	0.12 21	0.54 304	0.16 68	0.40 74	0.45 227	0.45 322	0.51 367	0.26 196	0.22 170	0.29 105	0.20 126	0.10 252	0.10 332	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.11 148

XX-Stereo	0.55 449	0.54 394	3.50 664	0.48 574	0.39 548	0.54 304	0.17 80	0.89 508	0.40 169	0.44 311	0.65 511	0.85 575	0.19 125	0.77 417	0.21 146	0.10 252	0.14 462	0.10 233	0.32 598	0.17 315	0.14 266

GEAStereo	0.35 206	0.32 221	1.17 156	0.53 595	0.60 630	0.55 319	0.21 190	0.40 74	0.27 15	0.20 87	0.22 95	0.16 51	0.18 100	0.44 251	0.16 36	0.11 341	0.37 635	0.08 65	0.06 21	0.33 543	0.71 650

GSStereo	0.36 216	0.32 221	1.17 156	0.34 413	0.60 630	0.55 319	0.21 190	0.62 287	0.41 182	0.22 120	0.22 95	0.17 66	0.18 100	0.44 251	0.16 36	0.10 252	0.16 508	0.08 65	0.11 308	0.33 543	0.84 661

tt45	0.29 141	0.24 96	1.06 137	0.25 145	0.17 164	0.55 319	0.22 231	0.41 86	0.35 92	0.24 154	0.25 136	0.25 181	0.18 100	0.64 367	0.34 342	0.08 67	0.07 77	0.10 233	0.08 153	0.21 398	0.11 148

RAFT-Stereo-weight	0.34 193	0.29 182	1.43 224	0.28 242	0.28 417	0.55 319	0.22 231	0.78 413	0.48 262	0.46 331	0.38 268	0.36 280	0.17 76	0.33 154	0.23 182	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.09 79

test_sample6	0.52 425	0.44 335	1.81 354	0.33 380	0.18 213	0.55 319	0.27 375	0.94 552	0.66 465	0.54 416	0.62 473	0.47 372	0.36 362	1.97 601	0.38 374	0.14 479	0.10 332	0.13 433	0.13 382	0.17 315	0.16 340

test_sample5	0.51 411	0.43 324	1.83 363	0.32 354	0.18 213	0.55 319	0.26 351	0.92 535	0.65 450	0.53 403	0.59 445	0.45 352	0.36 362	1.87 583	0.36 360	0.13 434	0.10 332	0.13 433	0.12 348	0.17 315	0.16 340

DualNet	0.51 411	0.43 324	1.83 363	0.32 354	0.18 213	0.55 319	0.26 351	0.92 535	0.65 450	0.54 416	0.62 473	0.45 352	0.36 362	1.87 583	0.36 360	0.13 434	0.10 332	0.13 433	0.12 348	0.17 315	0.16 340

EKT-Stereo	1.47 659	0.49 366	1.93 407	2.57 696	19.31 718	0.55 319	0.22 231	0.69 326	0.42 195	0.38 276	0.36 247	0.43 332	0.27 268	0.69 395	0.26 235	0.12 402	0.14 462	0.11 308	0.16 457	0.20 382	0.15 308

PCWNet_CMD	0.46 340	0.45 344	2.28 501	0.26 188	0.20 272	0.55 319	0.21 190	0.75 374	0.64 435	0.48 351	0.55 416	0.68 494	0.57 529	0.46 276	0.30 294	0.11 341	0.10 332	0.14 471	0.10 241	0.18 344	0.14 266

LL-Strereo	0.72 554	1.29 647	2.49 548	0.36 449	0.45 588	0.55 319	0.32 463	0.93 543	0.71 505	0.67 548	0.58 442	0.85 575	0.79 598	2.67 665	0.46 426	0.10 252	0.18 540	0.14 471	0.12 348	0.40 605	0.42 613

ToySt	0.44 304	0.61 421	1.89 390	0.29 276	0.18 213	0.55 319	0.35 485	0.67 319	0.53 314	0.39 282	0.50 362	0.59 440	0.43 447	0.51 316	0.49 446	0.10 252	0.12 418	0.13 433	0.16 457	0.24 447	0.19 399

CREStereo	0.28 128	0.30 199	1.33 193	0.19 2	0.13 52	0.55 319	0.17 80	0.48 170	0.46 238	0.27 208	0.33 230	0.24 166	0.21 152	0.31 127	0.21 146	0.11 341	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.10 109	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
CCAANet	0.55 449	0.73 483	2.47 543	0.30 297	0.24 350	0.55 319	0.24 305	0.84 463	0.64 435	0.40 284	0.67 516	0.56 423	0.36 362	1.87 583	0.41 401	0.10 252	0.08 192	0.13 433	0.12 348	0.11 142	0.13 238

R-Stereo Train	0.36 216	0.21 39	1.70 283	0.29 276	0.18 213	0.55 319	0.26 351	0.78 413	0.36 122	0.57 454	0.67 516	0.33 265	0.24 212	0.32 140	0.23 182	0.10 252	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 195

RAFT-Stereo	0.36 216	0.21 39	1.70 283	0.29 276	0.18 213	0.55 319	0.26 351	0.78 413	0.36 122	0.57 454	0.67 516	0.33 265	0.24 212	0.32 140	0.23 182	0.10 252	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 195
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.46 340	0.44 335	2.28 501	0.26 188	0.20 272	0.55 319	0.21 190	0.75 374	0.64 435	0.48 351	0.55 416	0.68 494	0.56 523	0.46 276	0.30 294	0.11 341	0.10 332	0.13 433	0.10 241	0.18 344	0.15 308

HITNet	0.46 340	0.92 555	2.09 456	0.33 380	0.14 73	0.55 319	0.22 231	0.83 451	0.56 350	0.51 383	0.49 354	0.48 383	0.37 376	0.48 295	0.54 470	0.09 145	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.23 430	0.09 79
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	0.50 394	0.42 319	1.88 383	0.32 354	0.19 252	0.56 336	0.26 351	0.93 543	0.65 450	0.54 416	0.54 406	0.45 352	0.36 362	1.79 566	0.36 360	0.13 434	0.10 332	0.13 433	0.12 348	0.17 315	0.16 340

AE-Stereo	0.42 285	0.29 182	1.65 268	0.43 535	0.47 599	0.56 336	0.23 270	0.86 482	0.46 238	0.31 235	0.41 287	0.43 332	0.24 212	0.34 168	0.24 208	0.09 145	0.48 659	0.11 308	0.45 637	0.22 415	0.19 399

ff7	0.32 174	0.52 379	1.38 210	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.46 136	0.41 182	0.24 154	0.23 109	0.20 111	0.23 196	0.48 295	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.18 490	0.23 430	0.22 446

ffff	0.32 174	0.52 379	1.38 210	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.46 136	0.41 182	0.24 154	0.23 109	0.20 111	0.23 196	0.48 295	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.18 490	0.23 430	0.22 446

11t	0.32 174	0.52 379	1.38 210	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.46 136	0.41 182	0.24 154	0.23 109	0.20 111	0.23 196	0.48 295	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.18 490	0.23 430	0.22 446

MSKI-zero shot	0.46 340	0.38 281	2.47 543	0.27 211	0.43 576	0.56 336	0.20 148	0.77 398	0.43 206	0.60 496	0.51 367	0.44 343	0.17 76	0.68 388	0.21 146	0.09 145	0.29 618	0.09 166	0.32 598	0.14 230	0.10 117

anonymousdsp	0.34 193	0.53 386	1.47 235	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.49 177	0.40 169	0.25 174	0.24 121	0.22 131	0.24 212	0.55 335	0.19 94	0.09 145	0.11 385	0.10 233	0.18 490	0.24 447	0.29 530

EGLCR-Stereo	0.29 141	0.27 140	0.97 123	0.30 297	0.19 252	0.56 336	0.17 80	0.68 323	0.36 122	0.30 229	0.18 53	0.27 209	0.17 76	0.38 209	0.19 94	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.08 153	0.10 109	0.35 577

TestStereo1	0.49 382	0.81 518	1.85 368	0.39 500	0.57 621	0.56 336	0.34 477	0.75 374	0.69 485	0.44 311	0.63 486	0.35 275	0.42 436	0.64 367	0.29 274	0.10 252	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.33 543	0.26 507

ccc-4	0.32 174	0.52 379	1.38 210	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.46 136	0.41 182	0.24 154	0.23 109	0.20 111	0.23 196	0.48 295	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.18 490	0.23 430	0.22 446

SA-5K	0.49 382	0.81 518	1.85 368	0.39 500	0.57 621	0.56 336	0.34 477	0.75 374	0.69 485	0.44 311	0.63 486	0.35 275	0.42 436	0.64 367	0.29 274	0.10 252	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.33 543	0.26 507

IGEV-Stereo	0.34 193	0.54 394	1.47 235	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.49 177	0.40 169	0.25 174	0.24 121	0.22 131	0.24 212	0.54 331	0.19 94	0.09 145	0.10 332	0.10 233	0.18 490	0.24 447	0.29 530
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ASMatch	0.60 484	0.43 324	2.58 572	0.91 652	0.36 524	0.56 336	0.25 328	0.52 212	0.61 397	0.47 333	1.21 632	0.47 372	0.66 568	1.34 489	0.94 555	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.11 308	0.10 109	0.16 340

CFNet_pseudo	0.45 326	0.46 347	2.23 492	0.25 145	0.19 252	0.56 336	0.21 190	0.77 398	0.60 380	0.49 363	0.56 428	0.69 501	0.47 483	0.52 320	0.31 306	0.11 341	0.10 332	0.15 502	0.10 241	0.17 315	0.14 266

DMCA-RVC	0.62 497	0.96 573	2.63 578	0.36 449	0.90 656	0.56 336	0.31 440	0.69 326	0.57 354	0.68 554	0.52 382	0.59 440	0.56 523	1.23 479	0.53 464	0.16 521	0.38 639	0.20 578	0.15 435	0.20 382	0.15 308

BEATNet_4x	0.47 356	0.73 483	1.91 401	0.33 380	0.15 102	0.56 336	0.25 328	0.85 472	0.58 365	0.54 416	0.51 367	0.57 430	0.42 436	0.57 339	0.61 496	0.11 341	0.08 192	0.12 372	0.09 201	0.20 382	0.16 340

ccs_rob	0.45 326	0.46 347	2.22 488	0.26 188	0.19 252	0.56 336	0.21 190	0.77 398	0.60 380	0.49 363	0.56 428	0.69 501	0.47 483	0.52 320	0.31 306	0.11 341	0.09 283	0.16 521	0.10 241	0.17 315	0.14 266

DN-CSS_ROB	0.48 363	1.23 640	1.99 435	0.39 500	0.22 315	0.56 336	0.19 121	0.75 374	0.61 397	0.45 322	0.62 473	0.41 314	0.31 332	0.70 400	0.32 319	0.11 341	0.08 192	0.14 471	0.13 382	0.36 575	0.12 195

z-ln-s-r	0.64 508	0.89 548	2.23 492	0.32 354	0.26 389	0.57 354	0.37 501	0.84 463	0.76 558	0.51 383	0.81 572	0.64 465	0.45 459	2.06 611	1.27 608	0.10 252	0.07 77	0.11 308	0.09 201	0.24 447	0.13 238

tg	0.37 223	0.55 403	1.35 201	0.28 242	0.16 133	0.57 354	0.18 103	0.57 250	0.49 269	0.37 266	0.44 306	0.38 293	0.24 212	0.46 276	0.24 208	0.09 145	0.08 192	0.11 308	0.11 308	0.43 616	0.36 585

test_sample3	0.50 394	0.41 311	1.88 383	0.32 354	0.19 252	0.57 354	0.25 328	0.92 535	0.64 435	0.52 392	0.49 354	0.47 372	0.35 356	1.79 566	0.37 367	0.13 434	0.10 332	0.12 372	0.11 308	0.16 291	0.16 340

ffm	0.47 356	0.23 78	2.01 438	0.30 297	0.21 286	0.57 354	0.26 351	0.74 364	0.88 599	0.53 403	0.63 486	0.66 477	0.39 399	0.63 365	0.19 94	0.10 252	0.24 591	0.15 502	0.13 382	0.25 461	0.36 585

ff1	0.73 563	0.23 78	2.01 438	0.30 297	0.21 286	0.57 354	0.26 351	0.74 364	0.88 599	0.53 403	0.63 486	0.66 477	0.39 399	2.52 654	3.43 682	0.10 252	0.24 591	0.15 502	0.13 382	0.25 461	0.36 585

mmx	0.72 554	0.23 78	2.01 438	0.30 297	0.21 286	0.57 354	0.26 351	0.99 596	0.76 558	0.53 403	0.63 486	0.66 477	0.39 399	2.52 654	3.43 682	0.13 434	0.10 332	0.15 502	0.13 382	0.15 254	0.15 308

xxx	0.72 554	0.23 78	2.01 438	0.30 297	0.21 286	0.57 354	0.26 351	0.99 596	0.76 558	0.53 403	0.63 486	0.66 477	0.39 399	2.52 654	3.43 682	0.13 434	0.10 332	0.15 502	0.13 382	0.15 254	0.15 308

CFNet_ucs	0.48 363	0.50 374	2.32 506	0.26 188	0.22 315	0.57 354	0.22 231	0.85 472	0.65 450	0.53 403	0.64 502	0.68 494	0.44 455	0.54 331	0.31 306	0.13 434	0.12 418	0.16 521	0.11 308	0.19 365	0.17 362

anonymousdsp2	0.34 193	0.24 96	1.16 155	0.28 242	0.15 102	0.57 354	0.23 270	0.79 429	0.47 257	0.38 276	0.37 255	0.40 308	0.25 227	0.47 288	0.21 146	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.13 382	0.19 365	0.27 515

GASNet	0.73 563	1.47 660	3.04 635	0.47 566	0.33 489	0.57 354	0.34 477	0.91 526	0.75 548	0.58 472	0.58 442	0.74 529	0.55 519	2.03 607	0.65 508	0.21 581	0.15 490	0.19 569	0.17 477	0.51 635	0.28 523

SA	0.50 394	0.75 491	1.95 420	0.31 325	0.61 634	0.57 354	0.31 440	0.91 526	0.73 530	0.42 298	0.62 473	0.38 293	0.47 483	0.68 388	0.29 274	0.09 145	0.09 283	0.13 433	0.32 598	0.30 517	0.10 117

dd	0.42 285	0.96 573	1.77 323	0.31 325	0.17 164	0.57 354	0.26 351	0.49 177	0.68 476	0.41 293	0.40 282	0.34 271	0.27 268	0.45 267	0.40 393	0.17 536	0.10 332	0.13 433	0.12 348	0.21 398	0.12 195

AACVNet	0.54 437	0.78 509	1.73 294	0.36 449	0.21 286	0.57 354	0.25 328	0.71 338	0.51 287	0.55 434	0.59 445	0.64 465	0.41 418	2.13 621	0.41 401	0.14 479	0.11 385	0.14 471	0.11 308	0.33 543	0.15 308

GANet-ADL	0.44 304	0.41 311	2.31 505	0.33 380	0.20 272	0.57 354	0.25 328	0.75 374	0.54 329	0.42 298	0.59 445	0.56 423	0.30 322	0.40 224	0.38 374	0.14 479	0.11 385	0.09 166	0.08 153	0.22 415	0.17 362

STrans-v2	0.67 526	0.56 405	2.64 580	0.27 211	0.23 335	0.57 354	0.33 472	0.96 571	0.69 485	0.92 618	0.85 584	0.89 590	0.93 619	1.83 575	1.21 602	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.09 201	0.11 142	0.12 195

PMTNet	0.31 167	0.35 256	1.30 186	0.20 9	0.14 73	0.57 354	0.25 328	0.46 136	0.42 195	0.27 208	0.32 220	0.27 209	0.24 212	0.39 217	0.23 182	0.43 643	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.18 344	0.07 12

AdaStereo	0.44 304	0.38 281	1.79 347	0.34 413	0.20 272	0.57 354	0.28 395	0.92 535	0.69 485	0.52 392	0.55 416	0.61 450	0.33 345	0.48 295	0.39 385	0.17 536	0.08 192	0.17 542	0.11 308	0.18 344	0.12 195
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	0.44 304	0.26 128	2.01 438	0.33 380	0.18 213	0.58 371	0.27 375	0.84 463	0.49 269	0.45 322	0.47 324	0.55 410	0.33 345	0.65 378	0.36 360	0.11 341	0.11 385	0.13 433	0.19 510	0.17 315	0.28 523

Hybrid-DGEV-03	0.45 326	0.88 544	1.75 305	0.29 276	0.17 164	0.58 371	0.24 305	0.65 305	0.48 262	0.59 486	1.01 613	0.39 299	0.28 286	0.41 229	0.34 342	0.09 145	0.08 192	0.12 372	0.09 201	0.34 555	0.24 485

xyz-stereo-finetune2	0.35 206	0.45 344	1.04 134	0.21 32	0.12 21	0.58 371	0.23 270	0.50 186	0.45 227	0.31 235	0.46 318	0.30 240	0.41 418	0.81 424	0.51 457	0.08 67	0.07 77	0.11 308	0.09 201	0.12 160	0.09 79

RCA-Stereo	0.34 193	0.32 221	1.30 186	0.26 188	0.14 73	0.58 371	0.23 270	0.78 413	0.62 415	0.40 284	0.44 306	0.28 220	0.35 356	0.29 105	0.20 126	0.09 145	0.10 332	0.09 166	0.07 106	0.19 365	0.08 51

test_5	0.51 411	0.87 540	1.99 435	0.37 473	0.65 638	0.58 371	0.35 485	0.78 413	0.62 415	0.48 351	0.55 416	0.45 352	0.40 407	0.72 404	0.30 294	0.09 145	0.07 77	0.12 372	0.12 348	0.33 543	0.38 595

UDGNet	0.44 304	1.02 602	1.74 299	0.35 429	0.19 252	0.58 371	0.23 270	0.49 177	0.66 465	0.41 293	0.38 268	0.34 271	0.29 310	0.53 326	0.30 294	0.24 607	0.10 332	0.37 638	0.19 510	0.27 493	0.15 308

GwcNet-ADL	0.50 394	0.74 488	2.90 623	0.31 325	0.20 272	0.58 371	0.29 419	0.87 493	0.64 435	0.47 333	0.47 324	0.56 423	0.33 345	0.46 276	0.46 426	0.13 434	0.12 418	0.09 166	0.09 201	0.14 230	0.21 431

PFNet+	0.45 326	0.37 269	1.86 376	0.46 561	0.18 213	0.58 371	0.77 639	0.52 212	0.64 435	0.56 443	0.48 337	0.39 299	0.26 247	0.93 440	0.32 319	0.13 434	0.09 283	0.14 471	0.13 382	0.12 160	0.15 308

THIR-Stereo	0.86 601	0.62 427	2.13 467	0.25 145	0.16 133	0.58 371	2.74 700	0.59 265	0.51 287	0.62 516	1.62 653	0.97 610	1.80 674	1.69 547	2.25 656	0.10 252	0.08 192	0.14 471	0.11 308	0.15 254	0.11 148

IRAFT_RVC	0.54 437	0.53 386	1.78 327	0.46 561	0.21 286	0.58 371	0.43 534	0.65 305	0.66 465	0.54 416	0.50 362	0.49 385	0.51 504	1.58 532	1.01 572	0.11 341	0.25 604	0.13 433	0.10 241	0.15 254	0.13 238

RAFT-345	0.53 431	0.30 199	2.34 511	0.38 490	0.34 502	0.58 371	0.42 527	0.47 156	0.61 397	0.51 383	1.00 612	0.43 332	0.28 286	1.57 528	0.82 544	0.10 252	0.07 77	0.11 308	0.09 201	0.10 109	0.08 51

HCRNet	0.46 340	0.49 366	1.65 268	0.38 490	0.29 426	0.58 371	0.22 231	0.75 374	0.62 415	0.47 333	0.49 354	0.48 383	0.36 362	1.12 467	0.37 367	0.15 500	0.10 332	0.15 502	0.13 382	0.17 315	0.17 362

FINET	0.65 516	0.95 570	3.06 637	0.35 429	0.40 558	0.58 371	0.48 568	0.92 535	1.10 634	0.57 454	0.68 524	0.47 372	0.44 455	1.15 472	0.60 493	0.23 598	0.21 573	0.17 542	0.15 435	0.26 482	0.25 497

aanetorigin	0.77 577	0.80 513	2.59 574	0.43 535	0.44 577	0.58 371	1.01 660	0.57 250	0.68 476	1.53 667	1.23 633	0.81 559	1.08 635	1.07 458	1.07 580	0.18 548	0.15 490	0.17 542	0.21 529	0.54 640	0.30 543

FENet	0.44 304	0.30 199	2.42 527	0.32 354	0.17 164	0.58 371	0.22 231	0.77 398	0.59 375	0.47 333	0.42 292	0.55 410	0.38 385	0.49 305	0.47 435	0.12 402	0.09 283	0.12 372	0.11 308	0.13 199	0.16 340

PSMNet-RSSM	0.53 431	0.82 522	1.78 327	0.31 325	0.25 371	0.58 371	0.28 395	0.84 463	0.60 380	0.50 370	0.61 468	0.67 487	0.43 447	1.68 545	0.42 404	0.15 500	0.10 332	0.14 471	0.16 457	0.15 254	0.13 238

AANet_RVC	0.68 533	1.00 593	2.09 456	0.33 380	0.25 371	0.58 371	0.32 463	0.81 437	0.80 575	0.61 505	0.94 602	0.80 556	0.41 418	2.46 649	1.02 574	0.36 640	0.14 462	0.10 233	0.09 201	0.23 430	0.22 446

iResNetv2_ROB	0.59 478	1.43 658	2.96 627	0.40 512	0.22 315	0.58 371	0.28 395	0.91 526	0.73 530	0.57 454	0.63 486	0.60 447	0.41 418	0.74 408	0.35 354	0.11 341	0.08 192	0.10 233	0.07 106	0.43 616	0.17 362

iResNet_ROB	0.50 394	1.15 629	1.73 294	0.31 325	0.21 286	0.58 371	0.22 231	0.95 566	0.82 583	0.58 472	0.62 473	0.57 430	0.39 399	0.84 428	0.40 393	0.11 341	0.08 192	0.09 166	0.06 21	0.21 398	0.13 238

G2L-ROB	0.51 411	0.95 570	1.96 429	0.29 276	0.22 315	0.59 390	0.28 395	0.76 386	0.57 354	0.55 434	0.45 310	0.70 511	0.32 340	1.38 493	0.47 435	0.11 341	0.07 77	0.09 166	0.08 153	0.20 382	0.13 238

G2L-Stereo	0.55 449	0.85 534	2.18 480	0.31 325	0.27 402	0.59 390	0.27 375	0.77 398	0.55 338	0.54 416	0.52 382	0.71 516	0.36 362	1.75 557	0.50 451	0.13 434	0.11 385	0.13 433	0.11 308	0.29 506	0.15 308

DispNO	0.67 526	0.98 586	2.58 572	0.31 325	0.27 402	0.59 390	0.29 419	0.83 451	0.68 476	0.53 403	0.79 571	0.83 566	0.47 483	2.46 649	0.68 515	0.12 402	0.10 332	0.19 569	0.31 592	0.16 291	0.17 362

DisPM	0.43 294	0.33 230	1.78 327	0.57 614	0.18 213	0.59 390	0.63 615	0.53 221	0.61 397	0.60 496	0.53 394	0.38 293	0.26 247	0.75 409	0.29 274	0.12 402	0.07 77	0.12 372	0.11 308	0.11 142	0.14 266

ICVP	0.46 340	0.29 182	2.41 525	0.33 380	0.22 315	0.59 390	0.55 588	0.75 374	0.50 280	0.44 311	0.60 461	0.49 385	0.35 356	0.53 326	0.37 367	0.16 521	0.16 508	0.14 471	0.11 308	0.15 254	0.15 308
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.48 363	1.09 616	1.95 420	0.24 121	0.13 52	0.59 390	0.26 351	0.83 451	0.78 567	0.48 351	0.52 382	0.56 423	0.38 385	0.49 305	0.38 374	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.23 430	0.35 577

test_xeample	0.72 554	0.21 39	1.36 203	0.27 211	0.17 164	0.59 390	0.28 395	1.01 613	0.70 495	0.55 434	0.67 516	0.44 343	0.39 399	1.88 592	5.17 695	0.12 402	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.13 199	0.15 308

ACVNet	0.45 326	0.44 335	1.79 347	0.28 242	0.21 286	0.59 390	0.36 492	0.66 309	0.68 476	0.45 322	0.59 445	0.69 501	0.40 407	0.44 251	0.55 472	0.11 341	0.09 283	0.10 233	0.09 201	0.34 555	0.10 117

GANet-RSSM	0.55 449	0.73 483	1.90 395	0.36 449	0.26 389	0.59 390	0.27 375	0.78 413	0.52 296	0.47 333	0.57 436	0.63 456	0.45 459	1.92 599	0.43 413	0.14 479	0.10 332	0.25 608	0.11 308	0.34 555	0.14 266

DMCA	0.41 266	0.52 379	1.26 175	0.31 325	0.24 350	0.59 390	0.26 351	0.77 398	0.63 427	0.58 472	0.48 337	0.57 430	0.35 356	0.40 224	0.50 451	0.14 479	0.10 332	0.14 471	0.10 241	0.15 254	0.15 308

FADNet-RVC	0.61 492	1.26 645	2.12 465	0.33 380	0.26 389	0.59 390	0.29 419	0.86 482	0.62 415	0.45 322	0.50 362	0.62 454	0.46 474	1.73 553	0.55 472	0.17 536	0.20 564	0.17 542	0.18 490	0.59 643	0.28 523

MLCV	0.48 363	0.89 548	1.85 368	0.29 276	0.14 73	0.59 390	0.23 270	0.72 344	0.59 375	0.66 544	0.66 513	0.55 410	0.36 362	1.03 454	0.49 446	0.09 145	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.19 365	0.11 148

Selective-IGEV-i1	0.44 304	0.23 78	1.30 186	0.33 380	0.45 588	0.60 402	0.32 463	0.85 472	0.64 435	0.42 298	0.52 382	0.60 447	0.28 286	0.46 276	0.34 342	0.10 252	0.10 332	0.13 433	0.28 567	0.14 230	0.75 654

ITSA-stereo	0.48 363	0.33 230	1.20 164	0.33 380	0.18 213	0.60 402	0.29 419	0.94 552	0.80 575	0.50 370	0.49 354	0.53 399	0.59 538	1.25 483	0.64 506	0.15 500	0.12 418	0.17 542	0.16 457	0.18 344	0.23 471

MyStereo07	0.34 193	0.40 301	1.46 231	0.29 276	0.23 335	0.60 402	0.31 440	0.53 221	0.42 195	0.25 174	0.25 136	0.20 111	0.26 247	0.57 339	0.19 94	0.09 145	0.18 540	0.12 372	0.11 308	0.16 291	0.19 399

MyStereo06	0.54 437	0.41 311	2.68 585	0.30 297	0.23 335	0.60 402	0.30 427	0.81 437	0.44 212	0.84 606	0.52 382	0.78 547	0.58 535	0.48 295	1.10 584	0.09 145	0.17 528	0.12 372	0.10 241	0.16 291	0.20 418

MyStereo05	0.49 382	0.41 311	2.72 592	0.30 297	0.23 335	0.60 402	0.30 427	0.82 445	0.77 563	0.52 392	0.37 255	0.51 391	0.42 436	0.52 320	0.38 374	0.09 145	0.17 528	0.12 372	0.10 241	0.16 291	0.20 418

MyStereo04	0.48 363	0.40 301	2.65 582	0.29 276	0.23 335	0.60 402	0.31 440	0.83 451	0.75 548	0.47 333	0.36 247	0.53 399	0.42 436	0.53 326	0.39 385	0.09 145	0.18 540	0.12 372	0.11 308	0.16 291	0.19 399

Sa-1000	0.51 411	0.72 476	1.90 395	0.31 325	0.60 630	0.60 402	0.31 440	0.94 552	0.71 505	0.52 392	0.83 577	0.42 328	0.33 345	0.68 388	0.28 258	0.10 252	0.09 283	0.13 433	0.29 573	0.29 506	0.10 117

dad	0.51 411	1.01 597	1.74 299	0.29 276	0.19 252	0.60 402	0.26 351	0.52 212	0.75 548	0.63 525	0.63 486	0.63 456	0.33 345	0.85 430	0.47 435	0.27 621	0.15 490	0.40 641	0.18 490	0.22 415	0.14 266

IPLGR_C	0.58 470	1.25 643	2.72 592	0.80 644	0.31 464	0.60 402	0.61 607	0.76 386	0.58 365	0.56 443	0.62 473	0.41 314	0.31 332	0.43 242	0.40 393	0.11 341	0.22 579	0.13 433	0.15 435	0.35 568	0.19 399

ACRE	0.56 458	1.14 625	2.77 605	0.76 640	0.28 417	0.60 402	0.56 593	0.76 386	0.58 365	0.55 434	0.62 473	0.41 314	0.29 310	0.44 251	0.39 385	0.11 341	0.19 553	0.13 433	0.14 410	0.36 575	0.18 382

OMP-Stereo	0.59 478	0.65 449	1.74 299	0.56 609	0.37 536	0.60 402	0.26 351	0.70 335	0.65 450	0.66 544	0.60 461	0.69 501	0.32 340	2.09 617	1.20 600	0.10 252	0.07 77	0.12 372	0.09 201	0.17 315	0.10 117

PSM-adaLoss	0.38 236	0.27 140	1.78 327	0.44 542	0.17 164	0.60 402	0.29 419	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.44 343	0.28 286	0.47 288	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

DeepStereo_RVC	0.44 304	0.28 169	1.92 404	0.49 576	0.17 164	0.60 402	0.59 601	0.50 186	0.52 296	0.49 363	0.45 310	0.39 299	0.86 610	0.45 267	0.33 333	0.11 341	0.08 192	0.11 308	0.09 201	0.15 254	0.19 399

RAFT-RH_RVC	0.61 492	0.50 374	2.33 509	0.36 449	0.29 426	0.60 402	0.18 103	0.44 113	0.58 365	0.76 582	1.91 660	0.47 372	0.29 310	1.60 535	1.23 604	0.14 479	0.07 77	0.13 433	0.13 382	0.10 109	0.09 79

RAFT-IKP	0.38 236	0.27 140	1.79 347	0.44 542	0.16 133	0.60 402	0.28 395	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.43 332	0.28 286	0.50 312	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

pcwnet_v2	0.64 508	0.49 366	4.41 679	0.32 354	0.27 402	0.60 402	0.25 328	0.97 580	0.88 599	0.59 486	0.70 543	0.63 456	0.55 519	0.66 383	0.37 367	0.17 536	0.15 490	0.15 502	0.14 410	0.21 398	0.23 471

cf-r	0.53 431	0.81 518	2.15 473	0.33 380	0.28 417	0.60 402	0.28 395	0.78 413	0.64 435	0.51 383	0.60 461	0.75 535	0.40 407	1.32 486	0.43 413	0.13 434	0.09 283	0.11 308	0.12 348	0.15 254	0.14 266

GwcNet-RSSM	0.57 465	0.94 563	2.13 467	0.32 354	0.25 371	0.60 402	0.30 427	0.80 433	0.66 465	0.52 392	0.64 502	0.71 516	0.40 407	1.79 566	0.50 451	0.13 434	0.09 283	0.12 372	0.12 348	0.21 398	0.15 308

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 449	0.92 555	2.36 517	0.38 490	0.37 536	0.60 402	0.28 395	0.82 445	0.62 415	0.62 516	0.55 416	0.72 519	0.45 459	1.00 450	0.43 413	0.15 500	0.11 385	0.14 471	0.14 410	0.15 254	0.16 340
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	0.72 554	0.68 461	1.91 401	0.47 566	0.44 577	0.60 402	0.51 573	0.76 386	0.80 575	0.77 586	0.67 516	0.87 584	0.61 551	2.40 641	0.67 512	0.32 633	0.35 631	0.36 634	0.41 632	0.45 625	0.39 601

CoDeX	0.52 425	0.43 324	2.25 496	0.29 276	0.26 389	0.61 422	0.32 463	0.99 596	0.68 476	0.48 351	0.55 416	0.52 397	0.40 407	1.60 535	0.35 354	0.12 402	0.09 283	0.11 308	0.10 241	0.13 199	0.12 195

anonymousa	0.48 363	0.46 347	2.44 533	0.29 276	0.34 502	0.61 422	0.25 328	0.66 309	0.54 329	0.53 403	0.77 567	0.73 523	0.46 474	0.33 154	0.31 306	0.10 252	0.09 283	0.12 372	0.29 573	0.10 109	0.19 399

Selective-RAFT	0.35 206	0.26 128	1.48 238	0.31 325	0.15 102	0.61 422	0.19 121	0.60 278	0.54 329	0.28 215	0.29 178	0.40 308	0.33 345	0.50 312	0.27 247	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.35 610	0.19 365	0.08 51

CIPLG	0.56 458	1.19 636	2.46 537	0.80 644	0.31 464	0.61 422	0.57 597	0.76 386	0.57 354	0.56 443	0.63 486	0.41 314	0.30 322	0.45 267	0.40 393	0.11 341	0.20 564	0.13 433	0.13 382	0.35 568	0.19 399

Patchmatch Stereo++	0.39 251	0.27 140	1.78 327	0.44 542	0.16 133	0.61 422	0.27 375	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.43 332	0.28 286	0.54 331	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195
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	0.59 478	0.65 449	1.74 299	0.54 600	0.23 335	0.61 422	0.21 190	0.73 359	0.65 450	0.64 535	0.69 533	0.69 501	0.38 385	2.09 617	1.39 616	0.11 341	0.07 77	0.11 308	0.09 201	0.15 254	0.09 79

NF-Stereo	0.48 363	0.25 110	1.81 354	0.52 589	0.16 133	0.61 422	0.44 545	0.66 309	0.61 397	0.50 370	0.47 324	0.37 284	0.26 247	1.45 506	0.79 541	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.13 199	0.16 340

OCTAStereo	0.48 363	0.25 110	1.81 354	0.52 589	0.16 133	0.61 422	0.43 534	0.66 309	0.61 397	0.50 370	0.47 324	0.37 284	0.26 247	1.44 501	0.80 542	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.13 199	0.17 362

PSM-softLoss	0.48 363	0.27 140	1.85 368	0.51 585	0.17 164	0.61 422	0.40 517	0.61 283	0.57 354	0.52 392	0.48 337	0.39 299	0.25 227	1.46 507	0.77 535	0.12 402	0.08 192	0.13 433	0.12 348	0.12 160	0.14 266

KMStereo	0.48 363	0.27 140	1.85 368	0.51 585	0.17 164	0.61 422	0.40 517	0.61 283	0.57 354	0.52 392	0.48 337	0.39 299	0.25 227	1.46 507	0.77 535	0.12 402	0.08 192	0.13 433	0.12 348	0.12 160	0.14 266

ROB_FTStereo_v2	0.38 236	0.27 140	1.78 327	0.44 542	0.17 164	0.61 422	0.28 395	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.44 343	0.28 286	0.47 288	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

ROB_FTStereo	0.38 236	0.27 140	1.78 327	0.44 542	0.17 164	0.61 422	0.26 351	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.43 332	0.28 286	0.49 305	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

HUI-Stereo	0.38 236	0.27 140	1.79 347	0.44 542	0.17 164	0.61 422	0.28 395	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.44 343	0.28 286	0.45 267	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

RAFT_R40	0.50 394	0.21 39	1.76 314	0.50 580	0.40 558	0.61 422	0.53 580	0.56 244	0.60 380	0.56 443	0.54 406	0.55 410	0.51 504	1.57 528	0.53 464	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.16 291	0.09 79

RE-Stereo	0.48 363	0.25 110	1.81 354	0.52 589	0.16 133	0.61 422	0.43 534	0.66 309	0.60 380	0.50 370	0.47 324	0.37 284	0.26 247	1.44 501	0.78 537	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.13 199	0.17 362

TVStereo	0.48 363	0.25 110	1.81 354	0.52 589	0.16 133	0.61 422	0.43 534	0.66 309	0.60 380	0.50 370	0.47 324	0.37 284	0.26 247	1.44 501	0.78 537	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.13 199	0.17 362

iGMRVC	0.39 251	0.27 140	1.78 327	0.44 542	0.17 164	0.61 422	0.27 375	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.44 343	0.28 286	0.55 335	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

iRAFT	0.39 251	0.27 140	1.78 327	0.44 542	0.16 133	0.61 422	0.27 375	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.43 332	0.28 286	0.54 331	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

GES	0.44 304	0.28 169	1.88 383	0.30 297	0.18 213	0.61 422	0.30 427	0.88 502	0.46 238	0.47 333	0.52 382	0.39 299	0.42 436	0.58 343	0.67 512	0.15 500	0.11 385	0.12 372	0.10 241	0.15 254	0.17 362

STTStereo	0.51 411	0.69 465	2.14 472	0.36 449	0.30 443	0.61 422	0.32 463	0.77 398	0.60 380	0.60 496	0.54 406	0.67 487	0.43 447	0.86 433	0.42 404	0.16 521	0.15 490	0.17 542	0.20 523	0.16 291	0.15 308

RT-IGEV	0.66 521	0.25 110	2.11 461	0.56 609	0.46 596	0.62 442	0.54 584	0.99 596	0.75 548	0.79 590	0.93 600	0.85 575	0.78 597	0.59 349	1.64 630	0.12 402	0.16 508	0.11 308	0.47 641	0.28 499	0.30 543

GCST	0.72 554	1.10 617	2.15 473	1.11 666	0.59 625	0.62 442	0.19 121	0.75 374	0.53 314	0.56 443	0.63 486	0.47 372	0.31 332	1.11 464	0.33 333	0.75 666	0.45 651	0.84 667	0.64 671	0.69 651	0.54 631

IPLGR	0.54 437	0.56 405	2.68 585	0.36 449	0.18 213	0.62 442	0.54 584	1.02 616	0.64 435	0.73 574	0.46 318	0.47 372	0.45 459	1.12 467	0.29 274	0.09 145	0.08 192	0.11 308	0.09 201	0.19 365	0.12 195

AAGNet	0.88 605	0.33 230	1.79 347	0.54 600	0.98 660	0.62 442	0.46 556	0.50 186	0.60 380	0.58 472	0.53 394	0.50 388	0.73 585	1.23 479	7.48 703	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.14 230	0.09 79

TransformOpticalFlow	0.64 508	0.56 405	2.66 583	0.44 542	0.26 389	0.62 442	0.28 395	0.83 451	0.71 505	0.76 582	0.74 557	0.91 594	0.85 607	1.83 575	0.81 543	0.10 252	0.07 77	0.11 308	0.09 201	0.11 142	0.12 195

SST-Stereo	0.52 425	0.20 23	1.76 314	0.62 627	0.53 611	0.62 442	0.66 618	0.55 238	0.61 397	0.58 472	0.53 394	0.52 397	0.60 542	1.59 534	0.29 274	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.16 291	0.10 117

PFNet	0.60 484	0.33 230	2.47 543	0.41 520	0.55 616	0.62 442	0.27 375	0.61 283	0.63 427	0.61 505	0.56 428	0.45 352	0.32 340	1.88 592	1.14 590	0.28 625	0.09 283	0.12 372	0.16 457	0.26 482	0.20 418

GrayStereo	0.66 521	0.19 11	1.76 314	0.90 651	0.23 335	0.62 442	1.42 685	0.62 287	0.60 380	0.72 570	0.78 568	0.56 423	3.07 689	0.60 356	0.26 235	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.21 529	0.11 142	0.18 382

Pruner-Stereo	0.51 411	0.27 140	1.78 327	1.79 684	0.19 252	0.62 442	0.45 553	0.57 250	0.60 380	0.61 505	0.48 337	0.41 314	0.24 212	0.46 276	1.00 568	0.12 402	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.12 160	0.13 238

GEStereo_RVC	0.54 437	0.87 540	1.95 420	0.47 566	0.25 371	0.62 442	0.37 501	1.00 605	0.74 534	0.53 403	0.54 406	0.59 440	0.44 455	1.10 461	0.46 426	0.15 500	0.11 385	0.12 372	0.10 241	0.26 482	0.19 399

s12784h	0.36 216	0.28 169	1.58 257	0.23 93	0.11 9	0.62 442	0.24 305	0.79 429	0.64 435	0.44 311	0.52 382	0.28 220	0.26 247	0.50 312	0.24 208	0.11 341	0.06 24	0.09 166	0.06 21	0.16 291	0.06 1

222	0.78 581	0.23 78	1.23 170	0.28 242	0.18 213	0.62 442	0.24 305	1.02 616	0.70 495	0.58 472	0.66 513	0.46 364	0.42 436	1.80 570	6.53 702	0.13 434	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.12 160	0.17 362

psmorigin	1.36 652	0.60 416	13.80 713	0.37 473	0.29 426	0.62 442	0.33 472	0.77 398	0.61 397	0.96 624	0.88 591	1.17 644	0.73 585	4.00 691	0.86 549	0.19 563	0.22 579	0.17 542	0.18 490	0.24 447	0.29 530

FAT-Stereo	0.70 542	0.54 394	2.88 615	0.36 449	0.29 426	0.62 442	0.54 584	0.97 580	0.87 595	0.76 582	0.92 596	0.94 604	0.80 599	1.84 580	0.57 484	0.18 548	0.19 553	0.17 542	0.16 457	0.22 415	0.25 497

FADNet-RVC-Resample	0.67 526	1.16 634	3.16 647	0.37 473	0.29 426	0.62 442	0.38 508	0.86 482	0.63 427	0.51 383	0.50 362	0.57 430	0.45 459	1.57 528	0.49 446	0.24 607	0.32 628	0.23 596	0.19 510	0.27 493	0.62 643

edge stereo	0.81 593	0.73 483	3.30 657	0.37 473	1.21 676	0.62 442	0.39 514	0.93 543	0.79 572	0.80 592	0.88 591	1.14 640	0.71 579	2.18 623	0.71 522	0.21 581	0.20 564	0.26 611	0.18 490	0.38 590	0.26 507

CVANet_RVC	0.65 516	0.80 513	2.13 467	0.36 449	0.26 389	0.62 442	0.42 527	0.84 463	0.72 515	0.69 556	0.68 524	0.68 494	0.52 509	2.64 661	0.42 404	0.19 563	0.12 418	0.22 589	0.17 477	0.37 583	0.15 308

PWC_ROB	0.70 542	0.94 563	1.88 383	0.39 500	0.39 548	0.62 442	0.30 427	0.98 584	0.94 612	0.91 617	1.29 638	0.77 543	0.62 556	1.62 539	1.03 576	0.18 548	0.11 385	0.18 562	0.13 382	0.51 635	0.22 446

AANet	0.82 596	0.91 553	2.89 619	0.34 413	0.29 426	0.63 460	0.38 508	0.81 437	1.31 650	1.33 656	1.39 645	1.26 648	1.14 641	1.32 486	0.97 559	0.20 573	0.17 528	0.18 562	0.19 510	0.33 543	0.31 552

DA	0.32 174	0.26 128	0.89 107	0.29 276	0.25 371	0.63 460	0.22 231	0.60 278	0.39 155	0.23 143	0.30 193	0.24 166	0.26 247	0.60 356	0.18 68	0.10 252	0.12 418	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 628

GGEV	0.32 174	0.26 128	0.89 107	0.29 276	0.25 371	0.63 460	0.22 231	0.60 278	0.39 155	0.23 143	0.30 193	0.24 166	0.26 247	0.60 356	0.18 68	0.10 252	0.12 418	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 628

1111x	0.74 566	0.21 39	1.93 407	0.31 325	0.17 164	0.63 460	0.32 463	1.03 623	0.74 534	0.52 392	0.62 473	0.57 430	0.47 483	2.38 637	4.25 690	0.12 402	0.14 462	0.11 308	0.12 348	0.12 160	0.14 266

Prome-Stereo	0.49 382	0.30 199	1.76 314	0.60 625	0.23 335	0.63 460	0.42 527	0.62 287	0.60 380	0.59 486	1.03 618	0.43 332	0.72 582	0.60 356	0.33 333	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.09 201	0.11 142	0.43 614

xxxx	0.70 542	0.21 39	1.33 193	0.28 242	0.18 213	0.63 460	0.24 305	1.02 616	0.69 485	0.50 370	0.62 473	0.58 437	0.38 385	1.47 514	5.21 696	0.13 434	0.12 418	0.11 308	0.10 241	0.12 160	0.15 308

ac_64	0.55 449	0.46 347	1.92 404	0.36 449	0.34 502	0.63 460	0.31 440	0.82 445	0.61 397	0.55 434	0.51 367	0.89 590	0.48 492	1.83 575	0.55 472	0.14 479	0.11 385	0.12 372	0.12 348	0.18 344	0.12 195

acv_ft	0.48 363	0.44 335	1.76 314	0.32 354	0.41 567	0.63 460	0.28 395	0.81 437	0.68 476	0.61 505	0.59 445	0.69 501	0.45 459	0.44 251	0.63 500	0.11 341	0.09 283	0.10 233	0.09 201	0.41 608	0.10 117

CFNet-ft	0.51 411	0.76 492	1.79 347	0.28 242	0.30 443	0.63 460	0.28 395	0.66 309	0.55 338	0.45 322	0.57 436	0.74 529	0.41 418	1.46 507	0.42 404	0.14 479	0.10 332	0.28 615	0.13 382	0.18 344	0.14 266

DIP-Stereo	0.37 223	0.34 247	1.50 244	0.27 211	0.18 213	0.63 460	0.17 80	0.92 535	0.53 314	0.49 363	0.48 337	0.30 240	0.30 322	0.39 217	0.30 294	0.10 252	0.08 192	0.10 233	0.08 153	0.15 254	0.12 195
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	0.58 470	0.96 573	1.78 327	0.33 380	0.25 371	0.63 460	0.22 231	0.88 502	0.75 548	0.46 331	0.59 445	0.58 437	0.40 407	2.29 629	0.48 441	0.12 402	0.09 283	0.15 502	0.14 410	0.30 517	0.15 308

CFNet_RVC	0.51 411	0.76 492	1.79 347	0.28 242	0.30 443	0.63 460	0.28 395	0.66 309	0.55 338	0.45 322	0.57 436	0.74 529	0.41 418	1.46 507	0.42 404	0.14 479	0.10 332	0.28 615	0.13 382	0.18 344	0.14 266

DeepPruner_ROB	0.50 394	0.70 470	1.94 417	0.29 276	0.26 389	0.63 460	0.31 440	0.80 433	0.48 262	0.61 505	0.55 416	0.66 477	0.38 385	0.98 446	0.40 393	0.19 563	0.14 462	0.14 471	0.14 410	0.23 430	0.17 362

PS-NSSS	0.63 504	1.00 593	1.81 354	0.30 297	0.31 464	0.63 460	0.34 477	0.98 584	0.69 485	0.54 416	0.74 557	0.51 391	0.41 418	2.43 646	0.48 441	0.24 607	0.17 528	0.27 612	0.18 490	0.27 493	0.21 431

coex_refinement	0.58 470	0.94 563	1.87 381	0.38 490	0.25 371	0.64 474	0.34 477	0.83 451	0.65 450	0.60 496	0.63 486	0.81 559	0.48 492	1.85 582	0.56 480	0.13 434	0.09 283	0.10 233	0.10 241	0.16 291	0.16 340

PSMNet-RUCA	0.58 470	0.82 522	1.89 390	0.59 621	0.56 619	0.64 474	0.36 492	0.84 463	0.69 485	0.51 383	0.68 524	0.53 399	0.43 447	0.56 338	0.43 413	0.34 637	0.18 540	0.44 647	0.29 573	0.48 628	0.30 543

RAFT-Test	0.44 304	0.38 281	2.01 438	0.27 211	0.44 577	0.64 474	0.37 501	0.72 344	0.57 354	0.45 322	0.48 337	0.65 470	0.24 212	0.35 175	0.29 274	0.09 145	0.11 385	0.09 166	0.38 623	0.10 109	0.11 148

SACVNet	0.60 484	0.74 488	1.90 395	0.37 473	0.28 417	0.64 474	0.37 501	0.86 482	0.61 397	0.65 542	0.62 473	0.69 501	0.44 455	2.08 615	0.42 404	0.18 548	0.14 462	0.16 521	0.15 435	0.38 590	0.24 485

ADLNet2	0.68 533	0.84 529	3.19 651	0.33 380	0.36 524	0.64 474	0.37 501	0.89 508	0.79 572	0.54 416	0.65 511	0.93 600	0.48 492	2.07 613	0.56 480	0.13 434	0.11 385	0.11 308	0.11 308	0.33 543	0.18 382

HHNet	0.60 484	0.65 449	2.60 576	0.36 449	0.25 371	0.64 474	0.61 607	0.64 298	0.62 415	0.55 434	1.13 629	0.32 254	0.60 542	0.42 238	1.79 637	0.15 500	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.18 344	0.15 308

DRaft	0.62 497	0.38 281	1.76 314	0.24 121	0.16 133	0.64 474	0.66 618	0.53 221	0.53 314	0.67 548	0.99 610	0.38 293	1.00 627	1.44 501	2.10 651	0.10 252	0.14 462	0.10 233	0.14 410	0.18 344	0.21 431

ARAFT	0.60 484	1.23 640	3.10 641	0.28 242	0.16 133	0.64 474	0.36 492	0.90 514	0.67 474	0.61 505	0.49 354	0.55 410	0.31 332	1.24 482	0.32 319	0.10 252	0.08 192	0.14 471	0.13 382	0.37 583	0.21 431

Syn2CoEx	0.70 542	1.07 614	2.74 599	0.43 535	0.30 443	0.64 474	0.42 527	0.99 596	0.78 567	0.62 516	0.78 568	0.74 529	0.72 582	1.92 599	0.61 496	0.20 573	0.17 528	0.19 569	0.15 435	0.29 506	0.22 446

psm_up	0.57 465	0.61 421	1.83 363	0.35 429	0.30 443	0.64 474	0.37 501	0.90 514	0.68 476	0.59 486	0.55 416	0.68 494	0.54 514	1.91 595	0.46 426	0.16 521	0.15 490	0.16 521	0.15 435	0.23 430	0.13 238

DeepPrunerF	0.86 601	0.86 537	2.91 624	0.45 556	0.50 603	0.64 474	0.48 568	1.14 641	2.64 690	0.63 525	0.61 468	0.65 470	0.62 556	2.21 625	1.31 610	0.23 598	0.19 553	0.30 623	0.28 567	0.36 575	0.25 497

UCFNet_RVC	0.48 363	0.82 522	1.85 368	0.30 297	0.27 402	0.64 474	0.26 351	0.74 364	0.55 338	0.48 351	0.53 394	0.63 456	0.41 418	0.88 437	0.38 374	0.15 500	0.10 332	0.17 542	0.17 477	0.18 344	0.15 308

HSM	0.62 497	0.76 492	1.72 291	0.30 297	0.29 426	0.64 474	0.28 395	0.94 552	0.62 415	0.58 472	0.57 436	1.40 655	0.64 561	2.59 659	0.42 404	0.11 341	0.08 192	0.10 233	0.08 153	0.14 230	0.11 148

iResNet	0.51 411	0.76 492	2.59 574	0.41 520	0.17 164	0.64 474	0.27 375	0.82 445	0.70 495	0.57 454	0.64 502	0.43 332	0.36 362	0.70 400	0.52 460	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.08 153	0.21 398	0.13 238

w-ln-seven-2	0.68 533	1.13 623	2.46 537	0.36 449	0.27 402	0.65 488	0.44 545	0.87 493	0.83 586	0.69 556	0.75 560	0.72 519	0.63 559	1.56 524	1.15 592	0.13 434	0.13 443	0.15 502	0.14 410	0.35 568	0.19 399

AASNet	0.56 458	1.03 603	2.34 511	0.37 473	0.33 489	0.65 488	0.29 419	0.96 571	0.73 530	0.54 416	0.60 461	0.55 410	0.38 385	0.59 349	0.58 489	0.14 479	0.12 418	0.13 433	0.10 241	0.43 616	0.24 485

UPFNet	0.46 340	0.28 169	1.73 294	0.33 380	0.32 474	0.65 488	0.38 508	0.83 451	0.59 375	0.57 454	0.52 382	0.61 450	0.40 407	0.75 409	0.52 460	0.13 434	0.12 418	0.13 433	0.12 348	0.15 254	0.11 148

RP	0.67 526	0.82 522	1.94 417	0.43 535	0.44 577	0.65 488	0.45 553	0.89 508	0.82 583	0.66 544	0.92 596	0.99 614	0.76 593	1.55 523	0.66 509	0.25 612	0.18 540	0.23 596	0.20 523	0.31 525	0.22 446

RASNet	0.61 492	0.68 461	2.03 446	0.35 429	0.46 596	0.65 488	0.28 395	0.78 413	0.70 495	0.48 351	0.64 502	0.93 600	0.61 551	2.21 625	0.73 529	0.12 402	0.09 283	0.09 166	0.10 241	0.14 230	0.11 148

DLCB_ROB	0.54 437	0.55 403	1.49 241	0.36 449	0.25 371	0.65 488	0.36 492	0.80 433	0.70 495	0.72 570	0.69 533	0.83 566	0.46 474	1.53 521	0.60 493	0.13 434	0.12 418	0.14 471	0.14 410	0.14 230	0.13 238

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 492	0.61 421	3.35 661	0.33 380	0.58 623	0.66 494	0.20 148	0.98 584	0.55 338	0.73 574	0.52 382	0.99 614	0.65 563	0.58 343	0.29 274	0.10 252	0.16 508	0.10 233	0.41 632	0.29 506	0.20 418

IER	0.43 294	0.38 281	1.69 279	0.26 188	0.25 371	0.66 494	0.26 351	0.71 338	0.55 338	0.54 416	0.59 445	0.60 447	0.53 511	0.52 320	0.39 385	0.11 341	0.08 192	0.11 308	0.11 308	0.14 230	0.11 148

DEmStereo	0.68 533	0.31 213	2.25 496	0.42 531	0.17 164	0.66 494	0.89 649	0.51 196	0.59 375	0.60 496	1.01 613	0.45 352	1.26 645	1.54 522	2.26 657	0.10 252	0.08 192	0.10 233	0.10 241	0.10 109	0.11 148

HGLStereo	0.54 437	0.69 465	2.00 437	0.35 429	0.40 558	0.66 494	0.30 427	0.83 451	0.62 415	0.57 454	0.69 533	0.69 501	0.54 514	1.07 458	0.55 472	0.13 434	0.13 443	0.13 433	0.11 308	0.19 365	0.17 362

FADNet	0.64 508	1.22 639	2.06 448	0.32 354	0.30 443	0.66 494	0.29 419	0.88 502	0.72 515	0.44 311	0.48 337	0.66 477	0.57 529	1.84 580	0.45 425	0.46 648	0.20 564	0.17 542	0.19 510	0.59 643	0.24 485

TDLM	0.67 526	0.92 555	1.76 314	0.37 473	0.24 350	0.66 494	0.56 593	0.82 445	0.74 534	1.16 639	0.62 473	0.61 450	0.48 492	2.70 666	0.50 451	0.20 573	0.11 385	0.35 632	0.14 410	0.32 534	0.16 340

UGAM-zero	0.63 504	0.39 293	2.49 548	0.30 297	0.49 602	0.67 500	0.19 121	0.91 526	0.45 227	0.77 586	0.45 310	1.16 643	0.82 602	2.05 610	0.29 274	0.09 145	0.15 490	0.09 166	0.44 636	0.11 142	0.22 446

gwcnet-sp	0.49 382	0.43 324	2.54 564	0.31 325	0.22 315	0.67 500	0.31 440	0.78 413	0.65 450	0.58 472	0.47 324	0.46 364	0.43 447	0.76 413	0.46 426	0.11 341	0.11 385	0.11 308	0.11 308	0.15 254	0.14 266

scenet	0.49 382	0.43 324	2.54 564	0.31 325	0.22 315	0.67 500	0.31 440	0.78 413	0.65 450	0.58 472	0.47 324	0.46 364	0.43 447	0.76 413	0.46 426	0.11 341	0.11 385	0.11 308	0.11 308	0.15 254	0.14 266

Anonymous_2	0.74 566	0.32 221	1.65 268	0.33 380	0.30 443	0.67 500	0.32 463	0.69 326	0.46 238	0.48 351	0.41 287	0.84 571	0.58 535	0.51 316	0.40 393	0.32 633	0.38 639	1.43 691	3.69 709	0.80 661	0.27 515

ssnet	0.49 382	0.43 324	2.54 564	0.31 325	0.22 315	0.67 500	0.31 440	0.78 413	0.65 450	0.58 472	0.47 324	0.46 364	0.43 447	0.76 413	0.46 426	0.11 341	0.11 385	0.11 308	0.11 308	0.15 254	0.14 266

anonymity	0.80 585	0.66 456	1.29 183	0.59 621	0.75 646	0.67 500	0.52 576	0.95 566	0.71 505	0.94 621	0.70 543	0.67 487	0.87 611	0.71 402	1.35 613	0.64 659	0.62 667	0.58 656	1.44 695	0.60 646	0.65 646

PSMNet-ADL	0.51 411	0.38 281	1.65 268	0.35 429	0.21 286	0.67 500	0.26 351	0.74 364	0.55 338	0.42 298	0.52 382	0.70 511	0.45 459	1.91 595	0.57 484	0.15 500	0.13 443	0.11 308	0.13 382	0.15 254	0.20 418

ADLNet	0.60 484	0.71 472	1.95 420	0.35 429	0.34 502	0.67 500	0.34 477	0.90 514	0.74 534	0.68 554	0.62 473	0.80 556	0.45 459	1.78 562	0.64 506	0.14 479	0.11 385	0.14 471	0.14 410	0.29 506	0.21 431

RAFT + AFF	0.64 508	1.20 637	1.95 420	0.34 413	0.33 489	0.67 500	0.52 576	0.99 596	0.74 534	0.53 403	0.58 442	0.57 430	0.80 599	1.76 558	0.51 457	0.12 402	0.27 614	0.15 502	0.14 410	0.43 616	0.29 530

HSM-Net_RVC	0.67 526	0.34 247	2.23 492	0.26 188	0.19 252	0.67 500	0.29 419	1.26 652	0.69 485	0.72 570	0.70 543	0.78 547	0.42 436	3.77 690	0.41 401	0.13 434	0.09 283	0.10 233	0.09 201	0.12 160	0.11 148
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	0.64 508	0.65 449	1.62 266	0.46 561	0.25 371	0.67 500	0.30 427	0.93 543	0.77 563	0.59 486	0.57 436	0.77 543	0.38 385	2.78 670	0.44 419	0.23 598	0.24 591	0.28 615	0.26 558	0.27 493	0.39 601

XPNet_ROB	0.61 492	0.72 476	1.66 273	0.37 473	0.27 402	0.67 500	0.47 564	0.89 508	0.71 505	0.78 588	0.70 543	0.81 559	0.53 511	1.70 548	0.76 533	0.21 581	0.16 508	0.16 521	0.15 435	0.20 382	0.21 431

DualNet (step1)	0.59 478	0.62 427	1.93 407	0.27 211	0.22 315	0.68 512	0.31 440	0.93 543	0.66 465	0.57 454	0.51 367	0.55 410	0.45 459	1.11 464	0.38 374	0.61 656	0.14 462	0.87 668	0.56 658	0.25 461	0.23 471

test_sample9	0.94 614	0.62 427	1.93 407	0.27 211	0.22 315	0.68 512	0.31 440	0.93 543	0.66 465	0.57 454	0.51 367	0.55 410	0.45 459	1.91 595	2.55 664	0.61 656	4.16 708	0.87 668	0.56 658	0.25 461	0.23 471

test_sample8	1.12 631	0.62 427	1.93 407	0.27 211	0.22 315	0.68 512	0.31 440	0.95 566	0.61 397	1.18 647	0.56 428	2.53 677	1.31 649	1.91 595	2.55 664	0.61 656	4.16 708	0.87 668	0.56 658	0.25 461	0.23 471

Any-RAFT	0.38 236	0.25 110	1.89 390	0.27 211	0.17 164	0.68 512	0.21 190	0.78 413	0.53 314	0.43 304	0.43 295	0.54 407	0.30 322	0.41 229	0.20 126	0.10 252	0.12 418	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.09 79

AF-Net	0.69 538	0.92 555	2.21 484	0.41 520	0.40 558	0.68 512	0.40 517	1.02 616	0.86 592	0.69 556	1.03 618	1.04 625	0.84 606	1.19 474	0.78 537	0.22 594	0.14 462	0.25 608	0.17 477	0.30 517	0.18 382

StereoDRNet-Refined	0.50 394	0.41 311	1.50 244	0.33 380	0.21 286	0.68 512	0.26 351	0.81 437	0.68 476	0.67 548	0.68 524	0.73 523	0.42 436	1.10 461	0.59 491	0.11 341	0.08 192	0.14 471	0.14 410	0.25 461	0.21 431
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
model_zeroshot	0.44 304	0.68 461	1.97 434	0.28 242	0.18 213	0.69 518	0.21 190	0.63 295	0.40 169	1.00 626	0.34 238	0.42 328	0.20 138	0.69 395	0.24 208	0.10 252	0.22 579	0.10 233	0.22 539	0.12 160	0.10 117

TRStereo	0.53 431	0.76 492	2.38 519	0.42 531	0.29 426	0.69 518	0.23 270	1.81 677	0.55 338	0.36 261	0.32 220	0.47 372	0.40 407	0.46 276	0.25 222	0.12 402	0.11 385	0.11 308	0.41 632	0.13 199	0.32 561

hitnet-ft	0.67 526	0.80 513	1.90 395	0.28 242	0.22 315	0.69 518	0.36 492	0.85 472	0.65 450	0.56 443	0.84 580	1.03 622	0.95 625	2.32 632	0.55 472	0.23 598	0.14 462	0.41 642	0.13 382	0.24 447	0.17 362

S-Stereo	0.80 585	0.69 465	3.89 670	0.39 500	0.37 536	0.69 518	0.70 630	0.94 552	0.98 619	0.62 516	0.91 594	0.83 566	0.60 542	2.37 634	0.66 509	0.18 548	0.21 573	0.17 542	0.18 490	0.30 517	0.35 577

NVstereo2D	0.58 470	0.40 301	2.03 446	0.35 429	0.35 515	0.69 518	0.39 514	0.91 526	0.80 575	0.47 333	0.53 394	0.67 487	0.46 474	1.99 605	0.48 441	0.19 563	0.11 385	0.17 542	0.13 382	0.25 461	0.25 497

ETE_ROB	0.60 484	0.71 472	1.55 253	0.37 473	0.25 371	0.69 518	0.51 573	1.47 662	0.70 495	0.80 592	0.69 533	0.85 575	0.49 499	1.36 491	0.58 489	0.16 521	0.13 443	0.19 569	0.16 457	0.21 398	0.23 471

SFCPSM	0.46 340	0.24 96	2.35 514	0.27 211	0.27 402	0.70 524	0.32 463	0.96 571	0.63 427	0.49 363	0.52 382	0.43 332	0.36 362	0.52 320	0.43 413	0.12 402	0.09 283	0.12 372	0.16 457	0.16 291	0.12 195

PA-Net	0.84 599	1.00 593	3.49 663	0.63 628	0.40 558	0.70 524	0.52 576	0.86 482	0.84 589	0.52 392	0.59 445	0.70 511	0.54 514	2.35 633	2.23 655	0.17 536	0.27 614	0.19 569	0.28 567	0.22 415	0.36 585
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MyStereo8	0.54 437	0.80 513	2.76 602	0.32 354	0.33 489	0.71 526	0.20 148	0.87 493	0.57 354	0.51 383	0.59 445	0.50 388	0.33 345	0.68 388	0.55 472	0.10 252	0.29 618	0.10 233	0.13 382	0.21 398	0.34 574

CBFPSM	0.56 458	0.91 553	1.82 360	0.28 242	0.23 335	0.71 526	0.37 501	0.72 344	0.64 435	0.50 370	0.49 354	1.03 622	0.83 603	0.62 362	1.35 613	0.10 252	0.12 418	0.10 233	0.10 241	0.18 344	0.19 399

Wz-Net-SNSev	0.76 573	1.32 652	3.11 643	0.40 512	0.31 464	0.71 526	0.60 603	0.98 584	0.87 595	0.67 548	0.83 577	0.96 607	0.60 542	1.67 544	0.97 559	0.16 521	0.15 490	0.16 521	0.17 477	0.36 575	0.24 485

FADNet_RVC	0.81 593	1.14 625	2.42 527	0.30 297	0.24 350	0.71 526	0.24 305	0.95 566	0.61 397	0.44 311	0.56 428	0.59 440	0.42 436	1.52 520	0.68 515	0.94 672	0.96 688	0.28 615	1.00 687	0.90 665	1.36 687

SHD	0.72 554	0.77 501	2.36 517	0.45 556	0.40 558	0.71 526	0.32 463	1.02 616	1.25 645	1.07 632	0.84 580	0.90 592	0.73 585	1.09 460	0.98 562	0.21 581	0.18 540	0.20 578	0.21 529	0.32 534	0.31 552

NCCL2	0.65 516	0.94 563	1.96 429	0.43 535	0.30 443	0.71 526	0.68 624	0.84 463	0.65 450	0.70 562	0.60 461	0.86 582	0.54 514	1.56 524	0.57 484	0.20 573	0.16 508	0.67 662	0.25 550	0.22 415	0.24 485

zh-mn7	0.80 585	1.54 663	3.00 633	0.35 429	0.27 402	0.72 532	0.41 523	0.93 543	1.11 636	1.00 626	1.28 636	0.75 535	0.57 529	1.87 583	1.18 597	0.16 521	0.13 443	0.14 471	0.14 410	0.26 482	0.21 431

TCMNet	0.66 521	0.85 534	2.55 570	0.50 580	0.52 610	0.72 532	0.39 514	0.87 493	0.72 515	0.58 472	0.68 524	0.63 456	0.46 474	1.70 548	0.63 500	0.18 548	0.18 540	0.23 596	0.18 490	0.38 590	0.27 515

ssnet_v2	0.55 449	0.60 416	1.86 376	0.32 354	0.22 315	0.72 532	0.44 545	0.94 552	0.74 534	0.63 525	0.54 406	0.81 559	0.47 483	0.77 417	0.70 519	0.16 521	0.14 462	0.14 471	0.14 410	0.30 517	0.30 543

Anonymous3	0.42 285	0.35 256	2.09 456	0.33 380	0.24 350	0.72 532	0.31 440	0.74 364	0.55 338	0.35 256	0.40 282	0.33 265	0.29 310	0.44 251	0.28 258	0.18 548	0.18 540	0.13 433	0.13 382	0.17 315	0.17 362

EDNetEfficientorigin	8.18 705	0.98 586	145.96 737	0.51 585	0.89 655	0.72 532	0.48 568	0.85 472	1.56 663	2.12 674	1.49 649	1.29 649	1.31 649	1.83 575	2.13 652	0.13 434	0.12 418	0.17 542	0.18 490	0.39 600	0.45 617

PSMNet_ROB	0.66 521	1.01 597	2.33 509	0.38 490	0.31 464	0.72 532	0.55 588	0.86 482	0.69 485	0.54 416	0.60 461	0.75 535	0.47 483	2.00 606	0.82 544	0.17 536	0.13 443	0.19 569	0.19 510	0.24 447	0.27 515

pmcnn	1.32 648	1.05 608	2.77 605	0.74 638	1.43 679	0.72 532	0.56 593	0.96 571	0.91 606	0.99 625	2.92 685	6.01 701	0.70 577	2.38 637	3.32 679	0.13 434	0.10 332	0.08 65	0.06 21	0.34 555	0.22 446

Hybrid-DGEV-2	0.51 411	0.84 529	1.75 305	0.32 354	0.17 164	0.73 539	0.18 103	0.83 451	0.69 485	0.52 392	0.38 268	0.53 399	0.42 436	0.99 447	0.92 552	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.10 241	0.25 461	0.23 471

DStereoO	0.99 619	0.66 456	1.67 275	0.75 639	0.99 663	0.73 539	1.33 677	0.94 552	0.91 606	0.70 562	1.06 623	0.75 535	1.75 673	0.95 443	2.39 661	1.20 684	0.41 649	0.48 650	0.59 666	0.85 663	0.60 641

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 223	0.37 269	1.21 166	0.26 188	0.18 213	0.73 539	0.18 103	0.53 221	0.41 182	0.35 256	0.30 193	0.58 437	0.22 170	0.33 154	0.95 557	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.35 610	0.13 199	0.15 308

FTStereo	0.76 573	0.18 7	2.35 514	0.71 635	0.21 286	0.73 539	1.79 689	0.57 250	0.53 314	1.07 632	1.63 654	1.29 649	2.13 678	0.75 409	0.29 274	0.19 563	0.08 192	0.12 372	0.11 308	0.11 142	0.40 607

RGC	0.71 551	0.97 581	2.18 480	0.44 542	0.44 577	0.73 539	0.40 517	0.94 552	0.71 505	0.71 567	1.04 621	1.01 618	0.71 579	1.74 555	0.70 519	0.23 598	0.18 540	0.28 615	0.26 558	0.29 506	0.27 515

StereoDRNet	0.64 508	0.88 544	2.35 514	0.41 520	0.45 588	0.73 539	0.47 564	0.94 552	0.74 534	0.75 579	0.54 406	0.74 529	0.47 483	1.70 548	0.72 526	0.15 500	0.14 462	0.15 502	0.14 410	0.20 382	0.19 399

LMCR-Stereo	0.52 425	0.71 472	2.39 521	0.40 512	0.21 286	0.74 545	0.31 440	1.02 616	0.64 435	0.61 505	0.63 486	0.39 299	0.51 504	0.62 362	0.42 404	0.19 563	0.09 283	0.12 372	0.09 201	0.23 430	0.12 195

delet	0.52 425	0.54 394	1.62 266	0.31 325	0.35 515	0.74 545	0.46 556	0.85 472	0.74 534	0.55 434	0.60 461	0.67 487	0.50 502	1.12 467	0.57 484	0.11 341	0.11 385	0.13 433	0.14 410	0.16 291	0.12 195

UNet	0.54 437	0.44 335	2.83 612	0.31 325	0.33 489	0.74 545	0.27 375	0.82 445	0.61 397	0.53 403	0.54 406	0.72 519	0.54 514	0.78 421	0.56 480	0.11 341	0.09 283	0.13 433	0.11 308	0.14 230	0.12 195

DANet	0.80 585	0.65 449	2.21 484	1.19 669	0.48 601	0.74 545	1.25 673	0.89 508	1.53 661	0.89 613	0.71 547	0.96 607	0.56 523	1.83 575	0.96 558	0.18 548	0.16 508	0.19 569	0.16 457	0.26 482	0.29 530
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 569	0.84 529	2.01 438	0.40 512	0.25 371	0.74 545	0.66 618	0.87 493	0.73 530	0.71 567	1.07 624	0.84 571	0.59 538	2.71 668	1.15 592	0.17 536	0.16 508	0.44 647	0.16 457	0.31 525	0.20 418

CBMV_ROB	0.76 573	0.42 319	2.68 585	0.33 380	0.22 315	0.74 545	0.47 564	0.96 571	0.76 558	1.04 631	0.96 605	0.88 588	0.93 619	2.06 611	1.19 599	0.22 594	0.24 591	0.27 612	0.25 550	0.25 461	0.28 523

G2L-Stereo_test	0.55 449	0.97 581	1.89 390	0.33 380	0.24 350	0.75 551	0.38 508	0.79 429	0.60 380	0.60 496	0.54 406	0.74 529	0.39 399	1.56 524	0.43 413	0.10 252	0.08 192	0.08 65	0.08 153	0.28 499	0.13 238

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 542	0.65 449	3.45 662	0.50 580	0.60 630	0.75 551	0.23 270	0.96 571	0.60 380	0.76 582	1.30 639	0.81 559	0.60 542	0.57 339	0.82 544	0.10 252	0.16 508	0.11 308	0.43 635	0.31 525	0.22 446

psmg	0.41 266	0.27 140	1.13 147	0.27 211	0.21 286	0.75 551	0.36 492	0.90 514	0.61 397	0.59 486	0.59 445	0.63 456	0.37 376	0.43 242	0.38 374	0.13 434	0.10 332	0.13 433	0.12 348	0.13 199	0.11 148

KYRaft	0.48 363	0.29 182	1.75 305	0.33 380	0.21 286	0.75 551	0.44 545	0.58 256	0.57 354	0.64 535	0.93 600	0.53 399	0.72 582	0.60 356	0.24 208	0.10 252	0.07 77	0.12 372	0.14 410	0.12 160	0.54 631

ACVNet-DCA	0.42 285	0.64 442	2.07 450	0.35 429	0.14 73	0.76 555	0.25 328	0.76 386	0.52 296	0.31 235	0.38 268	0.24 166	0.38 385	0.69 395	0.19 94	0.10 252	0.24 591	0.11 308	0.09 201	0.12 160	0.14 266

xx1	0.46 340	0.64 442	2.07 450	0.35 429	0.14 73	0.76 555	0.25 328	0.74 364	1.01 622	0.31 235	0.38 268	0.46 364	0.36 362	0.69 395	0.19 94	0.10 252	0.24 591	0.12 372	0.12 348	0.12 160	0.14 266

1test111	0.44 304	0.64 442	2.07 450	0.35 429	0.14 73	0.76 555	0.25 328	0.76 386	0.52 296	0.31 235	0.38 268	0.24 166	0.38 385	0.96 444	0.30 294	0.10 252	0.24 591	0.11 308	0.09 201	0.12 160	0.14 266

cc1	0.47 356	0.64 442	2.07 450	0.35 429	0.14 73	0.76 555	0.25 328	0.74 364	1.01 622	0.31 235	0.38 268	0.24 166	0.38 385	0.69 395	0.19 94	0.10 252	0.24 591	0.11 308	0.09 201	0.25 461	0.40 607

tt1	0.44 304	0.64 442	1.83 363	0.35 429	0.14 73	0.76 555	0.25 328	0.74 364	0.88 599	0.31 235	0.37 255	0.25 181	0.35 356	0.63 365	0.19 94	0.10 252	0.24 591	0.11 308	0.09 201	0.25 461	0.36 585

SQANet	0.80 585	1.58 665	2.53 558	0.76 640	0.83 651	0.76 555	0.36 492	0.83 451	0.64 435	0.63 525	0.69 533	0.73 523	0.51 504	1.21 475	0.53 464	0.77 667	0.29 618	0.59 658	0.29 573	0.86 664	0.61 642

BSDual-CNN	0.41 266	0.27 140	1.13 147	0.30 297	0.21 286	0.76 555	0.31 440	1.00 605	0.61 397	0.63 525	0.53 394	0.63 456	0.37 376	0.43 242	0.38 374	0.13 434	0.10 332	0.14 471	0.12 348	0.12 160	0.11 148

hknet	0.47 356	0.29 182	1.70 283	0.30 297	0.24 350	0.76 555	0.31 440	1.00 605	0.64 435	0.63 525	0.53 394	0.80 556	0.38 385	0.77 417	0.37 367	0.11 341	0.10 332	0.14 471	0.12 348	0.12 160	0.11 148

coex-ft	5.95 701	1.67 670	60.57 735	0.34 413	0.30 443	0.77 563	0.69 627	0.74 364	4.41 697	19.22 721	2.15 666	1.62 663	7.97 705	1.81 573	8.96 706	0.44 644	2.08 702	0.18 562	0.19 510	0.38 590	4.62 707

CSP-Net	0.50 394	0.39 293	1.25 173	0.29 276	0.23 335	0.77 563	0.35 485	0.86 482	0.57 354	0.59 486	0.59 445	0.65 470	0.40 407	1.77 561	0.44 419	0.16 521	0.11 385	0.10 233	0.10 241	0.20 382	0.14 266

Consistency-Raft	0.88 605	0.93 561	3.23 655	0.99 659	0.64 637	0.77 563	0.55 588	0.98 584	0.97 616	0.61 505	1.03 618	0.65 470	1.05 632	0.79 422	1.38 615	0.44 644	0.46 653	0.51 653	0.58 664	0.65 648	0.47 621

GMM-Stereo	0.50 394	0.23 78	2.41 525	0.54 600	0.24 350	0.77 563	0.46 556	0.59 265	0.57 354	0.58 472	0.73 554	0.47 372	0.43 447	0.68 388	0.27 247	0.10 252	0.06 24	0.13 433	0.13 382	0.14 230	0.44 616

Nwc_Net	0.68 533	0.83 527	2.53 558	0.41 520	0.39 548	0.77 563	0.38 508	1.01 613	0.70 495	0.60 496	0.99 610	0.98 611	0.68 573	1.41 498	0.63 500	0.23 598	0.15 490	0.23 596	0.25 550	0.23 430	0.18 382

UDG	0.77 577	1.23 640	2.15 473	0.67 633	0.59 625	0.78 568	0.38 508	0.90 514	0.70 495	0.61 505	0.69 533	1.01 618	0.67 570	1.02 452	0.73 529	0.45 646	0.34 629	0.87 668	0.51 650	0.67 650	0.46 619

NVStereoNet_ROB	1.16 638	0.95 570	2.54 564	0.58 616	0.55 616	0.78 568	0.63 615	1.00 605	1.08 631	1.03 629	4.07 697	1.48 658	1.22 644	2.88 675	1.27 608	0.50 649	0.46 653	0.54 654	0.62 668	0.50 633	0.63 645
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	0.72 554	1.06 610	2.09 456	0.47 566	0.36 524	0.78 568	0.26 351	0.98 584	1.34 652	0.61 505	2.07 662	0.64 465	0.61 551	0.83 426	0.71 522	0.31 632	0.14 462	0.15 502	0.12 348	0.60 646	0.21 431

CBMV	0.71 551	0.76 492	2.64 580	0.33 380	0.20 272	0.78 568	0.79 640	0.98 584	0.78 567	0.85 610	0.71 547	0.86 582	1.10 637	1.46 507	0.62 498	0.18 548	0.20 564	0.21 586	0.19 510	0.25 461	0.33 570
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Select-FE	0.65 516	0.67 458	2.76 602	0.49 576	0.55 616	0.79 572	0.16 68	0.90 514	0.53 314	0.84 606	0.55 416	0.91 594	0.75 591	0.57 339	1.16 594	0.11 341	0.18 540	0.11 308	0.49 646	0.14 230	0.31 552

fast-acv-ft	0.63 504	0.88 544	3.10 641	0.38 490	0.30 443	0.79 572	0.48 568	0.69 326	0.72 515	0.58 472	0.78 568	0.76 541	0.60 542	0.67 384	0.73 529	0.15 500	0.15 490	0.18 562	0.17 477	0.37 583	0.16 340

Wz-Net-LNSev	0.59 478	0.96 573	2.47 543	0.34 413	0.37 536	0.79 572	0.44 545	0.86 482	0.77 563	0.61 505	0.67 516	0.79 552	0.56 523	0.64 367	0.62 498	0.15 500	0.14 462	0.12 372	0.12 348	0.18 344	0.19 399

CRE-IMP	0.41 266	0.22 56	1.76 314	0.48 574	0.17 164	0.79 572	0.69 627	0.52 212	0.52 296	0.47 333	0.42 292	0.45 352	0.26 247	0.41 229	0.31 306	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.09 201	0.17 315	0.23 471

MMNet	0.50 394	0.48 362	1.93 407	0.33 380	0.27 402	0.79 572	0.28 395	0.81 437	0.74 534	0.60 496	0.56 428	0.59 440	0.55 519	0.79 422	0.59 491	0.10 252	0.09 283	0.12 372	0.11 308	0.13 199	0.14 266

DSFCA	0.54 437	0.35 256	1.41 218	0.28 242	0.28 417	0.79 572	0.88 648	0.76 386	0.70 495	0.72 570	0.66 513	0.67 487	0.57 529	1.17 473	0.63 500	0.16 521	0.14 462	0.13 433	0.14 410	0.16 291	0.13 238

LALA_ROB	0.60 484	0.76 492	1.69 279	0.36 449	0.29 426	0.79 572	0.55 588	0.94 552	0.77 563	0.81 598	0.67 516	0.94 604	0.49 499	0.99 447	0.73 529	0.21 581	0.15 490	0.20 578	0.18 490	0.23 430	0.21 431

DRN-Test	0.64 508	0.43 324	2.44 533	0.39 500	0.44 577	0.80 579	0.41 523	1.02 616	0.78 567	0.80 592	0.63 486	0.69 501	0.56 523	1.79 566	0.69 517	0.15 500	0.12 418	0.17 542	0.16 457	0.18 344	0.17 362

GwcNet	0.69 538	0.71 472	3.12 644	0.36 449	0.45 588	0.81 580	0.44 545	0.86 482	0.84 589	0.60 496	0.74 557	0.82 564	0.49 499	1.65 541	0.66 509	0.16 521	0.15 490	0.15 502	0.15 435	0.31 525	0.24 485

SuperB	1.15 636	1.14 625	5.43 686	0.36 449	0.26 389	0.81 580	0.89 649	0.88 502	1.17 640	0.67 548	0.68 524	0.63 456	1.39 657	1.74 555	3.37 680	0.15 500	0.12 418	0.17 542	0.16 457	2.80 700	0.25 497

XQC	0.73 563	0.98 586	2.39 521	0.46 561	0.35 515	0.81 580	0.46 556	1.00 605	1.00 620	0.80 592	0.69 533	0.88 588	0.74 590	1.32 486	1.20 600	0.24 607	0.16 508	0.23 596	0.20 523	0.41 608	0.33 570

zh-sn7	0.89 607	1.73 676	3.09 640	0.39 500	0.30 443	0.82 583	0.63 615	0.96 571	0.87 595	0.79 590	1.12 627	0.84 571	0.87 611	2.42 643	1.63 628	0.16 521	0.17 528	0.16 521	0.16 457	0.34 555	0.29 530

CRFU-Net	0.56 458	0.38 281	1.86 376	0.46 561	0.26 389	0.82 583	0.36 492	0.90 514	0.49 269	0.62 516	0.59 445	0.78 547	1.35 653	1.00 450	0.48 441	0.15 500	0.14 462	0.17 542	0.10 241	0.19 365	0.14 266

RTSC	0.72 554	1.00 593	2.22 488	0.40 512	0.29 426	0.82 583	0.31 440	0.96 571	1.10 634	0.92 618	0.81 572	0.78 547	0.58 535	1.23 479	1.55 625	0.18 548	0.17 528	0.14 471	0.17 477	0.43 616	0.30 543

iinet-f	0.57 465	0.93 561	2.27 499	0.31 325	0.25 371	0.83 586	0.33 472	0.81 437	0.65 450	0.54 416	0.63 486	0.73 523	0.67 570	0.73 405	0.67 512	0.13 434	0.13 443	0.11 308	0.10 241	0.43 616	0.16 340

GANetREF_RVC	0.75 569	1.15 629	2.46 537	0.47 566	0.26 389	0.83 586	0.61 607	0.97 580	0.89 603	0.62 516	0.61 468	0.72 519	0.59 538	2.42 643	0.55 472	0.32 633	0.25 604	0.36 634	0.24 544	0.39 600	0.31 552
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	0.57 465	0.87 540	2.11 461	0.32 354	0.30 443	0.84 588	0.40 517	0.88 502	0.72 515	0.65 542	0.73 554	0.66 477	0.57 529	0.93 440	0.71 522	0.13 434	0.07 77	0.10 233	0.08 153	0.15 254	0.14 266

DDUNet	0.77 577	1.12 620	1.88 383	0.76 640	0.69 642	0.84 588	0.43 534	0.85 472	0.65 450	0.67 548	0.75 560	0.91 594	0.52 509	1.03 454	0.57 484	0.54 652	0.37 635	0.95 674	0.52 653	0.71 654	0.57 637

LSM	3.31 693	1.11 619	5.29 685	9.40 709	30.65 729	0.84 588	1.12 667	0.91 526	1.22 643	1.36 657	2.19 667	0.93 600	0.83 603	1.66 542	0.90 550	0.21 581	0.31 623	0.24 603	0.28 567	0.39 600	6.33 709

DISCO	0.57 465	0.34 247	1.87 381	0.45 556	0.34 502	0.84 588	0.35 485	0.84 463	0.78 567	0.59 486	0.63 486	1.06 629	0.53 511	1.10 461	0.82 544	0.12 402	0.09 283	0.11 308	0.10 241	0.22 415	0.18 382

HBP-ISP	0.76 573	1.30 648	3.19 651	0.35 429	0.26 389	0.85 592	0.54 584	1.03 623	0.72 515	0.80 592	0.69 533	0.68 494	0.83 603	2.04 609	0.44 419	0.23 598	0.24 591	0.29 622	0.25 550	0.28 499	0.24 485

APVNet	0.70 542	0.67 458	2.71 590	0.38 490	0.36 524	0.85 592	0.43 534	0.91 526	0.68 476	0.55 434	0.69 533	0.75 535	0.55 519	2.31 630	0.78 537	0.17 536	0.17 528	0.24 603	0.19 510	0.33 543	0.23 471

WZ-Net	0.92 611	1.31 649	3.76 667	0.41 520	0.36 524	0.86 594	0.71 631	1.00 605	1.06 629	0.82 603	0.92 596	1.06 629	1.05 632	2.16 622	1.61 627	0.19 563	0.13 443	0.15 502	0.16 457	0.32 534	0.28 523

PSM-AAD	0.63 504	0.22 56	1.77 323	0.37 473	0.23 335	0.86 594	1.17 670	0.59 265	0.60 380	0.64 535	0.71 547	0.68 494	2.93 686	0.65 378	0.31 306	0.09 145	0.07 77	0.17 542	0.15 435	0.13 199	0.33 570

RYNet	0.70 542	0.56 405	2.25 496	0.35 429	0.41 567	0.86 594	0.43 534	0.94 552	0.82 583	0.62 516	0.53 394	0.91 594	0.60 542	2.70 666	1.00 568	0.14 479	0.11 385	0.16 521	0.14 410	0.25 461	0.27 515

DispFullNet	1.67 666	2.10 692	5.22 683	1.53 678	8.90 703	0.86 594	0.31 440	0.96 571	0.96 615	1.37 660	1.01 613	1.13 638	1.98 677	1.51 518	0.91 551	0.54 652	0.31 623	1.18 681	0.63 670	1.13 674	0.80 659

YMNet	0.62 497	0.72 476	1.93 407	0.41 520	0.41 567	0.87 598	0.43 534	0.87 493	0.71 505	0.74 577	0.81 572	0.83 566	0.46 474	0.86 433	0.93 553	0.19 563	0.22 579	0.20 578	0.17 477	0.41 608	0.21 431

YMNet_1	0.62 497	0.72 476	1.93 407	0.41 520	0.41 567	0.87 598	0.43 534	0.87 493	0.71 505	0.74 577	0.81 572	0.83 566	0.46 474	0.86 433	0.93 553	0.19 563	0.22 579	0.20 578	0.17 477	0.41 608	0.21 431

DDVS	0.62 497	0.40 301	1.40 216	2.21 692	0.35 515	0.87 598	1.00 658	0.69 326	0.50 280	0.53 403	0.56 428	0.90 592	0.37 376	1.22 477	0.47 435	0.15 500	0.14 462	0.14 471	0.12 348	0.19 365	0.22 446

FBW_ROB	0.83 597	0.77 501	1.77 323	0.44 542	0.30 443	0.87 598	0.46 556	1.10 636	0.91 606	0.81 598	0.75 560	1.01 618	0.61 551	3.66 689	1.23 604	0.26 616	0.23 587	0.36 634	0.25 550	0.27 493	0.62 643

CC-Net-ROB	0.85 600	1.15 629	2.13 467	0.88 650	0.38 542	0.88 602	0.44 545	1.06 629	0.79 572	0.58 472	0.69 533	0.65 470	0.50 502	2.74 669	0.51 457	0.93 670	0.39 646	0.87 668	0.29 573	0.54 640	0.54 631

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 577	1.04 605	2.06 448	0.94 655	0.35 515	0.89 603	0.40 517	0.85 472	0.63 427	0.55 434	0.63 486	0.75 535	0.38 385	2.38 637	0.48 441	1.10 680	0.31 623	0.36 634	0.21 529	0.53 639	0.55 634

Wz-Net-MNSev	0.65 516	0.97 581	2.19 482	0.36 449	0.33 489	0.90 604	0.60 603	0.92 535	0.81 582	0.75 579	0.72 552	0.73 523	0.65 563	1.39 494	0.71 522	0.16 521	0.13 443	0.14 471	0.14 410	0.24 447	0.18 382

MFMNet_re	0.92 611	1.28 646	2.53 558	0.82 648	0.76 649	0.90 604	0.75 636	0.98 584	1.04 625	1.03 629	1.05 622	0.84 571	0.94 622	0.83 426	0.72 526	0.68 661	0.60 665	0.63 660	0.60 667	0.77 659	0.74 652

BUS	0.41 266	0.27 140	1.13 147	0.30 297	0.21 286	0.91 606	0.23 270	1.00 605	0.61 397	0.63 525	0.53 394	0.66 477	0.30 322	0.43 242	0.32 319	0.13 434	0.10 332	0.14 471	0.12 348	0.12 160	0.11 148

NINENet	0.50 394	0.33 230	1.69 279	0.55 607	0.25 371	0.91 606	0.23 270	0.98 584	0.71 505	0.53 403	0.55 416	0.66 477	0.30 322	1.22 477	0.32 319	0.15 500	0.13 443	0.16 521	0.11 308	0.16 291	0.13 238

DStereoRT	0.81 593	0.53 386	2.23 492	0.36 449	0.33 489	0.92 608	0.36 492	0.86 482	0.80 575	0.57 454	0.62 473	0.59 440	1.15 642	1.76 558	1.04 577	0.14 479	0.13 443	2.17 702	0.78 677	0.16 291	0.66 648

iRaft-Stereo_20w	0.58 470	0.39 293	1.96 429	0.45 556	0.32 474	0.92 608	0.57 597	1.14 641	0.56 350	0.81 598	0.40 282	0.55 410	0.69 575	0.65 378	1.04 577	0.09 145	0.16 508	0.09 166	0.36 619	0.17 315	0.25 497

EDNetEfficient	1.27 646	0.70 470	4.05 675	0.64 629	0.98 660	0.94 610	1.40 682	0.85 472	1.75 670	2.34 683	1.33 642	1.05 627	2.21 680	1.58 532	4.15 688	0.15 500	0.19 553	0.14 471	0.27 563	0.38 590	0.32 561

NRIStereo	0.46 340	0.25 110	1.77 323	0.47 566	0.16 133	0.95 611	0.74 635	0.51 196	0.56 350	0.48 351	0.39 277	0.59 440	0.29 310	0.77 417	0.32 319	0.11 341	0.13 443	0.11 308	0.09 201	0.21 398	0.24 485

LCNet	0.54 437	0.37 269	1.78 327	0.92 653	0.22 315	0.96 612	0.30 427	0.59 265	0.58 365	0.51 383	0.55 416	0.41 314	0.76 593	0.84 428	0.26 235	0.09 145	0.06 24	0.12 372	0.18 490	0.98 670	0.39 601

ADCS	1.05 628	1.36 657	2.98 631	0.42 531	0.36 524	0.96 612	0.81 644	1.06 629	1.12 637	1.25 650	0.97 607	1.08 631	0.90 617	1.25 483	4.86 694	0.21 581	0.21 573	0.22 589	0.23 542	0.36 575	0.38 595

ADCRef	0.80 585	0.96 573	2.29 503	0.37 473	0.35 515	0.96 612	0.51 573	0.87 493	0.75 548	0.88 611	0.83 577	0.61 450	1.36 654	1.02 452	3.27 676	0.13 434	0.11 385	0.17 542	0.19 510	0.25 461	0.21 431

Wave_Phase_stereo	0.31 167	0.33 230	1.34 198	0.23 93	0.29 426	0.98 615	0.20 148	0.49 177	0.35 92	0.22 120	0.17 43	0.20 111	0.14 28	0.28 89	0.25 222	0.07 26	0.07 77	0.16 521	0.21 529	0.12 160	0.11 148

PVD	0.90 608	0.85 534	2.15 473	0.53 595	0.50 603	0.99 616	0.56 593	1.15 644	1.64 665	1.41 663	1.41 648	1.11 637	1.13 640	1.35 490	1.31 610	0.26 616	0.28 617	0.28 615	0.26 558	0.37 583	0.49 625

ADCMid	0.96 618	1.32 652	2.74 599	0.38 490	0.35 515	0.99 616	0.58 599	0.94 552	0.86 592	1.23 649	1.01 613	1.01 618	1.00 627	1.05 456	3.97 685	0.21 581	0.19 553	0.42 643	0.32 598	0.40 605	0.29 530

SPS-STEREO	1.07 629	1.13 623	2.88 615	0.65 631	0.69 642	0.99 616	0.68 624	1.05 628	0.87 595	1.36 657	1.23 633	1.46 657	0.94 622	1.87 583	1.72 634	0.66 660	0.61 666	0.58 656	0.57 661	0.65 648	0.77 657
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-TNSev	0.91 609	1.73 676	3.08 638	0.36 449	0.31 464	1.00 619	0.71 631	1.06 629	0.97 616	0.71 567	0.72 552	1.09 633	0.87 611	2.42 643	1.59 626	0.20 573	0.20 564	0.16 521	0.20 523	0.44 624	0.35 577

z-mn7	0.80 585	1.52 662	2.62 577	0.36 449	0.28 417	1.01 620	0.48 568	0.90 514	1.29 649	0.69 556	1.35 644	0.85 575	0.59 538	2.03 607	1.09 583	0.14 479	0.12 418	0.14 471	0.12 348	0.32 534	0.20 418

ACV-stereo	0.66 521	0.76 492	2.86 613	0.32 354	0.25 371	1.01 620	0.60 603	0.59 265	0.52 296	0.41 293	0.45 310	1.55 661	0.94 622	1.40 497	0.69 517	0.14 479	0.13 443	0.12 372	0.11 308	0.20 382	0.19 399

stereogan	0.69 538	0.51 377	2.44 533	0.39 500	0.39 548	1.01 620	0.41 523	0.94 552	0.92 610	0.73 574	0.85 584	1.15 641	0.69 575	1.57 528	0.53 464	0.19 563	0.18 540	0.20 578	0.16 457	0.36 575	0.24 485

w-ln-seven	0.74 566	1.05 608	2.54 564	0.37 473	0.34 502	1.03 623	0.47 564	1.00 605	1.08 631	0.90 615	0.85 584	0.85 575	0.57 529	1.37 492	1.26 607	0.14 479	0.13 443	0.16 521	0.15 435	0.31 525	0.20 418

otaku	1.03 626	1.68 672	2.72 592	0.95 656	0.73 645	1.03 623	0.59 601	0.99 596	0.86 592	0.69 556	1.61 652	0.98 611	0.64 561	1.46 507	1.14 590	0.95 673	0.46 653	0.72 665	0.40 629	1.24 680	0.78 658

SGM-Forest	1.04 627	0.42 319	3.59 666	0.41 520	0.32 474	1.05 625	1.32 676	0.94 552	0.83 586	1.16 639	2.23 670	1.03 622	1.39 657	2.49 652	2.35 659	0.21 581	0.21 573	0.20 578	0.19 510	0.23 430	0.32 561
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Ntro	1.00 623	1.68 672	2.80 609	0.95 656	0.85 652	1.06 626	0.53 580	0.98 584	0.90 605	0.62 516	0.76 563	0.93 600	0.66 568	1.66 542	0.98 562	0.99 675	0.45 651	0.75 666	0.40 629	1.19 676	0.75 654

RainbowNet	1.15 636	1.78 678	2.72 592	1.12 667	0.91 657	1.06 626	0.76 638	1.16 645	1.13 639	0.75 579	0.97 607	1.09 633	0.80 599	1.60 535	1.21 602	1.17 682	1.26 692	1.01 678	0.57 661	1.13 674	0.88 668

ccnet	0.71 551	0.41 311	1.59 258	0.40 512	0.45 588	1.06 626	0.55 588	0.98 584	0.71 505	0.88 611	0.97 607	0.82 564	0.88 615	1.68 545	0.94 555	0.32 633	0.26 607	0.32 628	0.27 563	0.34 555	0.30 543

ADCP+	0.94 614	1.12 620	3.14 645	0.34 413	0.39 548	1.06 626	0.79 640	0.89 508	0.80 575	0.66 544	0.67 516	0.85 575	1.55 664	0.93 440	4.55 692	0.13 434	0.11 385	0.16 521	0.15 435	0.26 482	0.25 497

CSAN	1.25 645	1.12 620	3.04 635	0.51 585	0.37 536	1.06 626	1.15 669	1.22 646	1.08 631	1.17 645	1.91 660	1.04 625	1.31 649	5.96 700	2.43 662	0.26 616	0.22 579	0.24 603	0.24 544	0.31 525	0.30 543

PAM_32	0.70 542	0.35 256	2.73 597	0.54 600	0.61 634	1.07 631	0.43 534	0.84 463	0.49 269	0.90 615	0.91 594	1.23 645	0.77 596	0.65 378	1.10 584	0.10 252	0.19 553	0.10 233	0.49 646	0.15 254	0.38 595

DPSNet	0.86 601	0.60 416	2.34 511	0.58 616	0.36 524	1.07 631	0.75 636	1.30 653	1.05 626	0.70 562	0.68 524	0.94 604	1.29 646	2.08 615	1.82 638	0.26 616	0.23 587	0.16 521	0.17 477	0.48 628	0.40 607

Selective-IGEV-i16pb	0.86 601	0.33 230	6.08 690	0.32 354	0.21 286	1.08 633	0.68 624	1.06 629	0.92 610	0.43 304	0.76 563	0.66 477	0.46 474	2.31 630	0.50 451	0.23 598	0.25 604	0.14 471	0.19 510	0.26 482	0.24 485

PAM	0.70 542	0.35 256	2.72 592	0.56 609	0.62 636	1.08 633	0.53 580	0.85 472	0.44 212	0.93 620	0.92 596	1.24 646	0.68 573	0.64 367	1.01 572	0.10 252	0.19 553	0.10 233	0.48 644	0.14 230	0.38 595

MeshStereo	1.21 641	1.15 629	3.01 634	0.34 413	0.28 417	1.10 635	0.69 627	1.35 656	1.01 622	2.71 689	2.41 673	2.96 680	1.45 660	2.80 672	1.40 618	0.22 594	0.22 579	0.22 589	0.19 510	0.50 633	0.26 507
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	1.29 647	0.54 394	2.50 552	0.47 566	0.41 567	1.12 636	0.60 603	1.10 636	1.27 647	2.23 680	2.87 682	3.67 687	3.12 691	2.39 640	1.69 632	0.30 630	0.26 607	0.31 624	0.30 583	0.35 568	0.38 595
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	1.55 664	2.39 700	3.16 647	0.65 631	0.41 567	1.12 636	0.46 556	1.23 649	1.33 651	1.61 668	1.20 631	1.43 656	0.98 626	1.76 558	1.97 642	1.90 696	1.80 696	1.98 700	2.15 702	1.63 688	1.77 696

NaN_ROB	1.14 634	0.94 563	2.96 627	0.53 595	0.56 619	1.13 638	0.99 655	0.98 584	1.00 620	1.09 634	0.87 588	0.77 543	1.06 634	5.90 699	2.72 666	0.16 521	0.23 587	0.16 521	0.24 544	0.22 415	0.36 585

PDISCO_ROB	0.75 569	1.06 610	2.11 461	0.64 629	0.59 625	1.13 638	0.43 534	1.14 641	1.05 626	0.64 535	0.71 547	0.96 607	0.61 551	1.21 475	0.76 533	0.37 641	0.18 540	0.27 612	0.24 544	0.56 642	0.32 561

ACVNet-4b	1.93 671	1.85 682	4.10 676	1.07 661	0.86 653	1.15 640	0.53 580	1.06 629	1.12 637	0.64 535	1.09 625	1.99 668	0.70 577	2.20 624	9.86 710	5.62 707	0.41 649	1.03 679	0.55 655	1.86 692	0.85 663

AnyNet_C32	1.00 623	1.33 654	2.53 558	0.49 576	0.54 613	1.15 640	1.14 668	0.91 526	0.89 603	1.11 635	0.95 604	0.87 584	0.93 619	1.50 516	4.07 687	0.21 581	0.20 564	0.25 608	0.24 544	0.38 590	0.33 570

WCMA_ROB	1.12 631	0.83 527	2.66 583	0.58 616	0.34 502	1.17 642	0.71 631	0.93 543	0.94 612	1.74 670	2.63 679	3.09 682	1.71 671	1.70 548	1.84 639	0.26 616	0.21 573	0.20 578	0.21 529	0.28 499	0.43 614

Selective-IGEV-i16pc	0.75 569	0.29 182	5.48 687	0.32 354	0.19 252	1.18 643	0.62 612	0.86 482	0.74 534	0.37 266	0.51 367	0.53 399	0.29 310	2.10 619	0.35 354	0.22 594	0.23 587	0.12 372	0.16 457	0.22 415	0.19 399

ACVNet_1	1.33 649	1.91 687	4.03 674	1.09 664	0.88 654	1.19 644	0.66 618	1.24 650	1.17 640	0.94 621	0.96 605	3.09 682	1.04 631	2.37 634	1.11 587	1.04 677	0.48 659	1.03 679	0.48 644	1.12 673	0.83 660

ACVNet_2	1.42 658	1.81 679	3.23 655	1.08 662	0.92 658	1.32 645	0.85 646	1.49 664	1.69 667	1.19 648	1.73 656	2.13 670	1.03 630	2.50 653	1.40 618	0.91 669	0.53 661	1.00 677	0.55 655	2.11 694	0.85 663

SAMSARA	0.91 609	0.97 581	2.22 488	0.80 644	0.58 623	1.32 645	1.31 675	1.01 613	0.94 612	1.36 657	0.87 588	1.38 654	0.90 617	1.72 552	1.02 574	0.24 607	0.30 622	0.22 589	0.25 550	0.36 575	0.35 577

ADCPNet	0.99 619	0.99 591	3.93 673	0.37 473	0.68 641	1.36 647	0.62 612	0.87 493	0.76 558	0.78 588	0.81 572	1.08 631	1.18 643	1.14 470	2.49 663	0.21 581	0.69 676	0.21 586	0.95 685	0.29 506	0.37 592

IMH-64-1	1.39 655	1.64 668	1.86 376	1.36 673	1.11 671	1.39 648	1.19 671	1.76 674	1.45 658	1.16 639	2.21 668	1.53 659	1.38 655	1.98 602	1.52 623	1.29 685	0.67 670	1.27 685	0.69 672	1.29 682	0.98 671

IMH-64	1.39 655	1.64 668	1.86 376	1.36 673	1.11 671	1.39 648	1.19 671	1.76 674	1.45 658	1.16 639	2.21 668	1.53 659	1.38 655	1.98 602	1.52 623	1.29 685	0.67 670	1.27 685	0.69 672	1.29 682	0.98 671

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 625	1.67 670	2.32 506	0.47 566	0.39 548	1.47 650	0.95 652	0.95 566	0.91 606	0.84 606	0.94 602	1.05 627	0.60 542	2.95 676	0.72 526	0.41 642	0.72 680	0.32 628	0.55 655	0.74 655	1.22 684

MIPNet	0.83 597	0.81 518	2.40 524	0.61 626	0.18 213	1.48 651	1.39 681	1.60 669	0.74 534	1.94 672	0.85 584	0.73 523	1.68 669	0.87 436	0.31 306	0.09 145	0.08 192	0.11 308	0.32 598	0.25 461	0.12 195

ELAS_RVC	1.37 654	0.78 509	3.21 653	0.55 607	0.50 603	1.49 652	2.48 698	1.48 663	1.71 669	2.13 677	2.09 663	2.07 669	2.56 684	1.90 594	2.02 645	0.35 638	0.36 633	0.37 638	0.34 606	0.49 631	0.47 621
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 619	0.79 511	2.43 531	0.39 500	0.32 474	1.50 653	1.90 690	0.92 535	0.97 616	1.26 653	1.27 635	1.00 616	1.42 659	1.14 470	3.31 678	0.17 536	0.14 462	0.22 589	0.21 529	0.30 517	0.22 446

AnyNet_C01	1.14 634	1.49 661	4.23 678	0.54 600	0.53 611	1.51 654	1.37 679	1.04 627	1.07 630	1.17 645	1.33 642	1.15 641	1.08 635	1.61 538	2.74 667	0.25 612	0.22 579	0.28 615	0.24 544	0.48 628	0.40 607

Dean	1.79 668	1.83 680	3.92 671	1.29 672	1.07 670	1.55 655	1.00 658	1.95 682	2.33 684	1.47 666	4.19 698	4.26 693	1.33 652	2.21 625	1.48 622	1.14 681	0.68 674	1.18 681	0.74 675	1.24 680	0.98 671

MADNet+	1.36 652	1.93 689	5.95 688	0.81 647	0.59 625	1.57 656	1.09 664	1.39 660	1.22 643	0.84 606	1.01 613	1.25 647	1.12 639	3.19 681	2.36 660	0.45 646	0.47 656	0.38 640	0.34 606	0.59 643	0.57 637

RTS	1.21 641	1.31 649	6.39 692	0.52 589	0.51 608	1.61 657	0.79 640	1.03 623	1.37 654	1.13 636	1.30 639	1.10 635	0.85 607	2.65 662	2.08 648	0.21 581	0.24 591	0.18 562	0.18 490	0.43 616	0.32 561

RTSA	1.21 641	1.31 649	6.39 692	0.52 589	0.51 608	1.61 657	0.79 640	1.03 623	1.37 654	1.13 636	1.30 639	1.10 635	0.85 607	2.65 662	2.08 648	0.21 581	0.24 591	0.18 562	0.18 490	0.43 616	0.32 561

LVE	1.96 672	2.17 699	3.14 645	1.68 681	1.80 690	1.63 659	1.03 661	2.34 688	2.81 691	1.25 650	2.89 683	4.24 692	1.29 646	2.79 671	1.44 620	2.85 701	0.91 687	1.18 681	1.46 696	1.23 679	1.10 681

SGM_RVC	1.89 670	0.92 555	2.50 552	0.96 658	0.93 659	1.63 659	1.37 679	1.52 666	12.43 708	1.85 671	1.69 655	2.40 676	1.74 672	2.81 673	1.71 633	0.53 650	0.47 656	0.42 643	0.47 641	0.74 655	0.74 652
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IPLG	0.69 538	0.84 529	2.43 531	0.35 429	0.21 286	1.65 661	0.61 607	1.36 657	0.58 365	1.39 661	0.51 367	0.37 284	0.87 611	1.41 498	0.36 360	0.09 145	0.07 77	0.14 471	0.12 348	0.32 534	0.11 148

IMH	2.02 674	2.15 698	2.69 588	1.68 681	1.12 673	1.66 662	0.92 651	2.10 686	1.92 677	1.32 655	2.66 680	2.21 672	1.69 670	5.78 698	1.68 631	5.54 706	0.96 688	1.31 687	0.71 674	1.32 685	0.99 676

PWCK	1.49 661	1.90 686	3.22 654	1.09 664	0.54 613	1.71 663	1.73 688	1.49 664	1.53 661	1.44 665	1.80 657	1.82 665	1.30 648	3.34 684	1.76 636	1.07 679	0.56 663	0.97 676	0.58 664	1.38 686	0.65 646

WAO-7	1.48 660	1.63 666	2.49 548	0.93 654	0.75 646	1.72 664	1.10 665	1.84 679	1.96 679	1.43 664	2.54 675	1.97 667	1.61 667	3.06 678	2.08 648	0.69 662	0.66 669	0.94 673	0.74 675	0.80 661	0.69 649

SANet	1.20 640	1.21 638	3.33 660	0.38 490	0.27 402	1.73 665	0.85 646	1.10 636	2.49 688	1.16 639	1.83 658	1.72 664	1.50 663	2.37 634	2.84 669	0.18 548	0.16 508	0.16 521	0.15 435	0.32 534	0.32 561

notaker	2.66 682	2.07 691	3.31 659	2.61 697	1.43 679	1.76 666	1.11 666	2.76 692	1.79 672	2.26 681	11.53 712	3.96 688	4.29 696	3.09 679	2.76 668	1.55 692	0.88 686	1.70 698	1.07 690	2.00 693	1.35 686

LRCNet_RVC	13.74 716	19.30 716	12.75 711	19.46 719	12.69 712	1.86 667	0.41 523	12.33 713	1.05 626	15.77 717	18.83 721	12.62 716	8.70 707	12.21 710	9.62 708	22.22 728	8.37 718	25.85 730	24.01 730	19.32 727	17.44 727

NCC-stereo	0.79 583	0.94 563	2.42 527	0.59 621	0.45 588	1.90 668	0.46 556	0.99 596	0.72 515	0.64 535	0.84 580	0.91 594	0.73 585	1.80 570	1.00 568	0.27 621	0.19 553	0.23 596	0.31 592	0.24 447	0.22 446

Abc-Net	0.79 583	0.94 563	2.42 527	0.59 621	0.45 588	1.90 668	0.46 556	0.99 596	0.72 515	0.64 535	0.84 580	0.91 594	0.73 585	1.80 570	1.00 568	0.27 621	0.19 553	0.23 596	0.31 592	0.24 447	0.22 446
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	0.78 581	0.25 110	1.67 275	0.54 600	0.59 625	1.95 670	2.05 692	1.11 640	0.64 435	0.95 623	1.49 649	0.50 388	0.67 570	0.59 349	1.44 620	0.09 145	0.19 553	0.09 166	0.49 646	0.13 199	0.22 446

KSHMR	4.10 695	1.97 690	5.27 684	1.71 683	1.47 683	1.96 671	1.28 674	3.19 695	17.33 721	2.12 674	15.91 715	9.18 706	1.57 666	8.42 704	1.98 643	1.52 691	1.26 692	1.67 697	1.19 692	1.67 689	1.40 688

MSMD_ROB	1.34 650	0.96 573	2.38 519	0.39 500	0.32 474	1.96 671	0.62 612	0.91 526	1.43 656	2.94 693	2.60 677	4.77 696	1.95 676	2.43 646	1.33 612	0.29 627	0.26 607	0.32 628	0.32 598	0.30 517	0.30 543

DStereoSA	2.12 675	0.98 586	2.80 609	1.25 671	2.23 693	1.97 673	4.62 706	1.22 646	2.54 689	1.16 639	3.84 696	1.00 616	4.05 695	2.07 613	5.29 697	0.93 670	1.48 695	0.48 650	1.51 697	0.95 669	1.95 698

FC-DCNN	1.49 661	0.59 414	2.88 615	0.44 542	0.39 548	1.97 673	0.66 618	1.67 671	1.70 668	2.72 690	2.89 683	4.22 690	2.97 688	2.55 657	2.19 653	0.29 627	0.26 607	0.31 624	0.30 583	0.32 534	0.39 601

SDNR	1.22 644	0.80 513	2.71 590	0.33 380	1.48 684	1.98 675	0.23 270	1.93 681	2.44 686	0.89 613	2.52 674	1.36 653	0.51 504	3.65 688	1.93 640	0.30 630	0.31 623	0.22 589	0.16 457	0.33 543	0.36 585

G-Net	0.99 619	0.64 442	2.76 602	0.57 614	0.67 639	2.03 676	0.72 634	0.76 386	0.67 474	1.14 638	2.56 676	1.30 652	1.02 629	1.48 515	1.74 635	0.25 612	0.24 591	0.24 603	0.26 558	0.37 583	0.31 552

FC-DCNN v2	1.54 663	0.58 411	2.80 609	0.44 542	0.39 548	2.05 677	0.66 618	1.90 680	1.84 676	2.79 691	2.97 686	4.41 694	3.07 689	2.65 662	2.30 658	0.29 627	0.26 607	0.31 624	0.30 583	0.32 534	0.38 595

IGEV-RUCA	2.28 677	0.30 199	1.15 152	0.40 512	1.86 691	2.06 678	1.90 690	1.36 657	1.80 674	3.70 697	3.76 694	5.02 697	8.19 706	2.12 620	1.63 628	0.25 612	0.76 681	2.72 704	1.91 700	2.39 697	2.36 702

ktn	4.35 696	2.10 692	2.89 619	1.80 685	1.49 685	2.13 679	1.41 684	2.26 687	12.72 709	11.41 711	16.43 716	11.15 709	3.75 692	4.36 695	3.18 675	1.82 695	0.98 690	1.73 699	1.21 693	2.97 701	1.27 685

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 650	1.70 674	2.50 552	0.56 609	0.40 558	2.15 680	0.99 655	1.24 650	1.26 646	1.02 628	1.10 626	1.29 649	0.88 615	3.10 680	1.08 581	1.66 693	0.83 684	0.68 663	0.88 682	1.57 687	1.80 697

DNS	0.93 613	0.22 56	1.33 193	1.53 678	0.27 402	2.18 681	0.18 103	0.54 233	0.33 64	7.89 703	0.36 247	0.37 284	0.21 152	0.41 229	0.63 500	0.13 434	0.12 418	0.08 65	0.08 153	0.12 160	1.56 692

HanzoNet	7.64 702	2.86 702	5.05 682	7.01 706	3.97 699	2.18 681	1.34 678	3.37 700	4.05 696	13.17 713	10.58 706	10.73 708	16.52 718	8.45 705	10.51 711	10.48 718	9.72 720	5.59 712	13.46 720	6.84 711	6.83 710

WAO-6	1.58 665	1.54 663	2.32 506	1.14 668	1.00 664	2.30 683	1.03 661	1.82 678	2.85 692	1.25 650	2.61 678	2.20 671	1.56 665	2.47 651	1.99 644	0.95 673	0.67 670	1.19 684	0.83 680	1.08 671	0.88 668

UNDER WATER	2.74 683	1.85 682	4.54 680	1.81 687	1.44 681	2.34 684	1.40 682	3.24 696	6.60 702	2.60 687	2.76 681	5.75 699	5.24 700	3.02 677	4.01 686	1.45 689	0.81 683	1.59 696	1.06 689	1.80 690	1.51 690

SGM+DAISY	1.83 669	1.43 658	3.81 668	0.87 649	1.01 665	2.38 685	2.53 699	1.36 657	1.75 670	2.92 692	3.22 689	2.65 678	2.93 686	2.22 628	3.10 673	0.72 663	0.69 676	0.63 660	0.62 668	0.77 659	0.98 671

LE_ROB	4.43 697	1.35 656	9.38 699	2.79 698	3.93 698	2.43 686	3.46 703	2.68 691	11.19 706	11.66 712	4.73 700	5.26 698	10.46 708	4.50 696	9.49 707	0.82 668	0.69 676	1.34 688	0.98 686	0.75 657	0.76 656

DGSMNet	2.89 687	0.63 437	3.18 650	3.43 702	4.17 700	2.57 687	6.98 709	0.97 580	0.83 586	0.56 443	1.86 659	0.79 552	0.62 556	1.64 540	1.39 616	4.61 705	5.01 710	5.17 710	4.71 710	4.44 707	4.19 706

ELAS	1.39 655	0.79 511	2.86 613	0.53 595	0.50 603	2.81 688	2.20 694	1.61 670	1.50 660	2.28 682	2.35 671	1.82 665	2.13 678	1.73 553	2.22 654	0.35 638	0.37 635	0.35 632	0.35 610	0.49 631	0.47 621
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 684	2.11 695	2.97 630	2.49 695	2.28 694	2.95 689	2.31 696	2.67 690	2.47 687	3.03 694	3.13 688	2.70 679	2.92 685	4.10 692	4.48 691	2.68 700	2.24 704	3.04 707	2.44 704	2.37 696	2.34 701

UNDER WATER-64	2.47 680	1.89 685	4.86 681	1.82 688	1.44 681	3.18 690	1.57 687	2.62 689	5.64 699	2.05 673	2.13 665	4.13 689	3.76 693	2.62 660	3.42 681	1.47 690	0.85 685	1.57 695	1.07 690	1.82 691	1.49 689

MSAF-DinoV2	3.10 691	1.86 684	10.68 704	3.61 703	0.30 443	3.34 691	0.82 645	2.81 693	1.79 672	0.80 592	0.87 588	1.56 662	1.10 637	26.49 732	1.96 641	0.17 536	0.13 443	0.19 569	1.63 699	0.92 666	0.99 676

MonStereo1	1.98 673	1.01 597	1.78 327	1.19 669	1.04 667	3.58 692	0.61 607	1.53 667	1.93 678	1.39 661	3.37 691	2.23 673	10.80 709	2.84 674	1.25 606	1.04 677	0.38 639	0.96 675	0.57 661	1.10 672	1.00 678

DStereoFS	2.23 676	2.10 692	2.47 543	1.61 680	1.88 692	3.81 693	2.06 693	1.95 682	3.33 694	2.38 684	3.31 690	2.37 674	4.92 697	2.45 648	3.27 676	1.03 676	1.27 694	0.55 655	1.04 688	0.70 652	2.05 699

TorneroNet-64	2.65 681	1.83 680	3.30 657	1.46 676	1.20 675	3.89 694	0.99 655	3.51 701	6.71 703	2.56 686	4.60 699	4.22 690	3.85 694	3.33 683	3.14 674	1.19 683	0.65 668	1.39 690	0.79 679	3.31 702	1.15 682

WAO-8	2.80 685	2.14 696	2.89 619	1.91 689	1.04 667	3.98 695	0.96 653	3.26 697	6.17 700	2.15 678	3.37 691	3.31 684	2.41 682	11.84 707	2.03 646	2.05 697	1.86 698	1.54 693	0.92 683	1.22 677	0.87 666

Venus	2.80 685	2.14 696	2.89 619	1.91 689	1.04 667	3.98 695	0.96 653	3.26 697	6.17 700	2.15 678	3.37 691	3.31 684	2.41 682	11.84 707	2.03 646	2.05 697	1.86 698	1.54 693	0.92 683	1.22 677	0.87 666

MDST_ROB	1.17 639	0.42 319	3.87 669	0.54 600	0.44 577	4.11 697	0.58 599	1.31 654	0.84 589	2.12 674	1.12 627	0.98 611	0.71 579	4.24 694	0.99 567	0.16 521	0.14 462	0.19 569	0.17 477	0.18 344	0.35 577

JetBlue	1.78 667	1.63 666	3.92 671	0.73 636	1.21 676	4.38 698	3.35 701	1.59 668	1.20 642	1.26 653	1.52 651	2.37 674	1.88 675	3.23 682	3.00 670	0.53 650	0.47 656	0.48 650	0.49 646	1.29 682	0.97 670

MANE	2.90 688	1.14 625	2.96 627	1.03 660	1.01 665	5.01 699	2.45 697	5.36 703	6.88 704	3.58 696	4.76 701	5.99 700	4.99 698	4.23 693	4.61 693	0.56 655	0.67 670	0.44 647	0.78 677	0.51 635	1.03 679

SGM-ForestM	2.98 689	1.70 674	3.52 665	0.67 633	0.47 599	5.18 700	3.36 702	3.30 699	2.86 693	4.44 698	3.79 695	9.80 707	5.50 701	6.29 701	6.52 701	0.27 621	0.36 633	0.24 603	0.27 563	0.38 590	0.58 639

TCMNet-wrong-test	5.51 700	6.62 706	6.20 691	13.02 716	11.90 709	7.14 701	5.53 708	6.99 708	1.44 657	2.65 688	3.10 687	8.37 705	5.95 702	4.75 697	6.05 699	3.07 703	0.98 690	2.38 703	1.99 701	6.62 710	5.43 708

JetRed	3.29 692	4.93 703	10.17 703	1.45 675	1.72 689	7.44 702	5.05 707	3.06 694	2.12 683	2.41 685	2.39 672	2.99 681	2.37 681	3.51 687	6.44 700	1.32 688	1.90 700	1.37 689	1.23 694	2.21 695	1.76 695

DPSMNet_ROB	9.48 708	5.64 705	13.01 712	8.82 707	11.82 708	8.54 703	24.20 719	6.41 706	13.65 715	5.32 701	11.47 711	6.33 703	10.92 710	7.69 703	13.89 714	7.25 716	8.19 715	5.06 709	7.78 716	5.31 709	8.26 715

DGTPSM_ROB	8.89 706	5.62 704	12.25 708	5.92 705	11.32 707	8.54 703	24.18 718	6.40 705	13.49 712	5.15 699	11.46 710	6.19 702	10.92 710	7.00 702	13.72 713	4.47 704	7.65 711	3.92 708	7.45 715	4.38 706	7.87 714

tt	4.93 698	0.27 140	4.20 677	2.29 693	1.58 687	10.20 705	16.97 715	9.42 711	5.02 698	1.67 669	1.28 636	4.68 695	5.03 699	3.37 686	5.92 698	6.16 708	9.47 719	2.82 705	3.18 707	3.60 703	1.53 691

MultiAttention	2.38 679	0.50 374	1.93 407	1.80 685	2.56 696	10.86 706	2.30 695	1.22 646	0.80 575	0.62 516	1.16 630	1.13 638	0.56 523	16.09 717	1.18 597	0.20 573	0.09 283	0.43 646	1.62 698	0.94 667	1.58 693

HaxPig	19.86 718	22.40 724	22.34 719	17.95 718	17.95 717	11.77 707	11.89 712	16.02 722	15.89 720	21.10 724	21.41 723	18.74 721	18.39 719	20.08 724	19.69 722	23.63 732	23.22 731	24.06 729	23.69 729	23.00 728	23.95 729

TorneroNet	5.50 699	1.92 688	3.16 647	1.47 677	1.25 678	14.07 708	1.06 663	4.90 702	20.99 726	10.17 707	16.48 717	11.88 713	6.93 703	3.34 684	4.20 689	1.30 687	0.69 676	1.45 692	0.86 681	2.61 699	1.20 683

USTest	8.10 703	7.17 707	8.96 698	9.25 708	9.05 704	15.27 709	23.78 717	9.96 712	9.47 705	5.94 702	6.75 702	7.80 704	7.48 704	8.83 706	11.21 712	2.21 699	3.56 707	2.86 706	3.20 708	5.02 708	4.16 705

xyz-stereo	3.02 690	0.29 182	30.64 734	0.23 93	0.12 21	15.52 710	0.24 305	0.51 196	0.47 257	0.59 486	7.99 703	0.64 465	0.47 483	1.39 494	0.50 451	0.09 145	0.07 77	0.34 631	0.07 106	0.13 199	0.08 51

MEDIAN_ROB	23.96 721	27.05 733	26.39 730	22.16 720	22.13 719	16.12 711	13.97 713	20.24 723	20.05 722	25.50 735	25.31 733	22.96 723	22.63 724	24.39 725	23.24 726	28.20 733	27.23 735	28.62 731	27.75 733	27.50 729	27.76 732

Selective-IGEV-i1pa	9.22 707	12.57 714	9.49 701	2.20 691	1.49 685	16.83 712	8.03 710	14.34 718	11.26 707	10.52 708	15.24 714	14.52 717	11.94 717	18.22 722	9.78 709	7.79 717	3.09 706	5.20 711	2.49 705	2.46 698	6.90 711

iinet-test	11.61 709	10.56 708	11.80 705	12.17 710	12.09 710	18.69 713	26.70 723	13.53 714	13.46 710	9.91 705	10.28 704	11.17 710	11.16 712	12.37 711	14.43 715	6.71 712	7.85 712	6.13 713	6.95 711	8.33 712	7.85 712

IINet	11.61 709	10.56 708	11.80 705	12.17 710	12.09 710	18.69 713	26.70 723	13.53 714	13.46 710	9.91 705	10.28 704	11.17 710	11.16 712	12.37 711	14.43 715	6.71 712	7.85 712	6.13 713	6.95 711	8.33 712	7.85 712

xxxxx1	28.96 731	20.11 720	14.07 714	49.74 730	39.15 732	18.98 715	26.64 720	21.94 724	20.21 723	16.45 718	17.48 718	18.36 718	21.56 721	16.21 718	20.88 723	23.07 729	26.55 732	66.40 736	78.70 736	30.27 730	32.51 734

tt_ll	28.96 731	20.11 720	14.07 714	49.74 730	39.15 732	18.98 715	26.64 720	21.94 724	20.21 723	16.45 718	17.48 718	18.36 718	21.56 721	16.21 718	20.88 723	23.07 729	26.55 732	66.40 736	78.70 736	30.27 730	32.51 734

ff	28.96 731	20.11 720	14.07 714	49.74 730	39.15 732	18.98 715	26.64 720	21.94 724	20.21 723	16.45 718	17.48 718	18.36 718	21.56 721	16.21 718	20.88 723	23.07 729	26.55 732	66.40 736	78.70 736	30.27 730	32.51 734

light-stereo	8.15 704	2.75 701	9.83 702	12.24 712	9.63 705	19.16 718	0.44 545	6.84 707	3.57 695	13.44 714	22.94 732	23.04 724	1.65 668	17.20 721	7.61 704	3.06 702	2.25 705	0.42 643	0.52 653	4.07 705	2.31 700

U	3.37 694	0.17 3	0.91 113	0.26 188	13.79 715	19.19 719	0.15 43	0.41 86	0.31 38	0.17 41	0.18 53	0.27 209	0.15 52	0.21 10	0.16 36	0.09 145	0.06 24	17.88 726	12.81 719	0.10 109	0.08 51

Anonymous_1	22.91 719	11.20 711	12.13 707	12.75 713	26.28 727	19.43 720	27.92 725	14.08 717	13.61 713	14.96 716	10.58 706	11.26 712	11.19 714	12.55 713	14.57 718	38.28 735	7.88 714	34.96 733	63.99 735	89.57 738	10.94 718

AVERAGE_ROB	26.93 730	30.34 734	29.27 733	25.82 721	25.34 720	19.48 721	15.17 714	23.55 727	23.00 729	28.45 736	27.87 734	26.25 733	25.86 735	26.96 734	25.55 727	31.30 734	30.07 736	31.76 732	30.81 734	30.79 733	30.93 733

DPSM_ROB	12.34 712	11.21 712	12.51 709	12.91 714	12.80 713	19.84 722	28.28 726	14.38 720	14.28 717	10.58 709	11.26 708	12.03 714	11.85 715	13.15 715	15.34 720	7.11 714	8.31 716	6.50 716	7.35 713	8.84 714	8.31 716

DPSM	12.34 712	11.21 712	12.51 709	12.91 714	12.80 713	19.84 722	28.28 726	14.38 720	14.28 717	10.58 709	11.26 708	12.03 714	11.85 715	13.15 715	15.34 720	7.11 714	8.31 716	6.50 716	7.35 713	8.84 714	8.31 716

DPSimNet_ROB	17.97 717	20.20 723	24.98 725	17.62 717	15.92 716	21.53 724	21.00 716	13.70 716	15.61 719	23.89 734	14.69 713	22.87 722	24.58 734	12.70 714	14.56 717	18.48 727	12.91 721	20.21 728	12.05 718	17.76 717	14.17 719

BEATNet-Init1	12.10 711	11.19 710	27.29 732	2.99 699	3.51 697	21.84 725	11.10 711	14.34 718	13.83 716	20.34 722	20.33 722	26.35 734	20.03 720	19.06 723	14.80 719	1.74 694	1.81 697	2.05 701	2.49 705	3.69 704	3.12 704

RSGM-EC	41.56 734	31.72 735	19.92 717	51.66 733	47.86 735	38.70 726	61.61 736	33.83 736	22.80 727	23.45 732	29.29 735	43.76 736	35.31 736	66.76 736	70.17 737	66.40 737	37.60 737	48.67 734	25.68 731	48.86 734	27.21 730

acva	41.56 734	31.72 735	19.92 717	51.66 733	47.86 735	38.70 726	61.61 736	33.83 736	22.80 727	23.45 732	29.29 735	43.76 736	35.31 736	66.76 736	70.17 737	66.40 737	37.60 737	48.67 734	25.68 731	48.86 734	27.21 730

RAFT-FEzeroshot	24.80 722	22.55 727	24.73 722	26.10 723	25.76 722	39.84 728	57.07 734	28.84 728	28.79 731	21.14 726	22.48 726	24.18 727	23.88 728	26.38 726	30.87 730	14.26 720	16.71 726	13.09 718	14.82 723	17.79 721	16.72 724

RAFT-FE	24.80 722	22.55 727	24.73 722	26.10 723	25.76 722	39.84 728	57.07 734	28.84 728	28.79 731	21.14 726	22.48 726	24.18 727	23.88 728	26.38 726	30.87 730	14.26 720	16.71 726	13.09 718	14.82 723	17.79 721	16.72 724

FlowAnything	24.85 725	22.54 726	25.10 726	26.11 725	25.76 722	39.86 730	57.00 729	28.89 732	28.87 734	21.31 731	22.68 731	24.22 729	23.87 727	26.39 729	30.89 734	14.26 720	16.78 730	13.10 722	14.90 727	17.78 718	16.69 720

CasAABBNet	24.81 724	22.53 725	24.83 724	26.08 722	25.74 721	39.86 730	57.06 732	28.87 731	28.83 733	21.16 729	22.54 728	24.22 729	23.89 731	26.38 726	30.87 730	14.25 719	16.71 726	13.09 718	14.81 722	17.78 718	16.71 721

Hybrid-DGEV	24.86 726	22.58 729	25.22 728	26.11 725	25.76 722	39.92 732	57.06 732	29.03 735	29.01 737	21.12 725	22.64 729	24.13 726	23.91 732	26.46 731	30.82 728	14.27 723	16.70 725	13.09 718	14.83 726	17.78 718	16.71 721

Selective-RAFT-Error	24.87 727	22.59 730	25.14 727	26.13 727	25.82 726	39.93 733	57.03 730	28.97 733	28.95 735	21.21 730	22.65 730	24.25 731	23.98 733	26.43 730	30.83 729	14.27 723	16.71 726	13.10 722	14.82 723	17.82 723	16.76 726

LSM0	26.58 729	22.63 731	25.88 729	30.13 729	52.21 737	39.94 734	56.74 728	28.97 733	28.72 730	21.14 726	22.26 725	24.43 732	23.88 728	26.54 733	30.87 730	14.32 725	16.55 723	13.12 724	14.71 721	17.92 724	20.60 728

fast-reg	25.26 728	22.76 732	26.49 731	26.66 728	27.60 728	41.51 735	57.03 730	28.84 728	28.98 736	20.78 723	22.21 724	23.55 725	23.30 725	26.97 735	31.44 735	14.39 726	16.67 724	15.16 725	15.84 728	18.23 726	16.71 721

PML	23.15 720	16.83 715	7.78 695	5.49 704	9.93 706	51.13 736	104.50 738	5.76 704	13.62 714	37.30 738	105.93 738	30.86 735	23.50 726	12.07 709	7.87 705	6.30 709	2.12 703	6.32 715	2.43 703	10.44 716	2.90 703

test_example2	115.39 737	123.23 738	94.57 736	115.52 735	123.55 738	101.63 737	114.33 739	53.41 738	99.48 739	134.90 739	135.05 739	85.83 739	85.11 739	111.32 738	106.15 739	152.55 739	205.26 739	99.78 739	114.96 739	140.96 739	110.20 738

Selective-IGEV-i16pa	47.65 736	67.17 737	7.20 694	2.47 694	2.32 695	116.02 738	1.42 685	90.41 739	82.69 738	32.69 737	90.10 737	60.10 738	84.41 738	129.53 739	52.52 736	50.16 736	15.10 722	18.00 727	9.63 717	0.94 667	40.09 737

ccccc		297.21 739		374.70 738	380.44 739	203.92 739		216.32 740		203.37 740		215.01 740		312.78 740		412.57 740	356.13 740	256.09 740	227.69 740	428.88 740

GS-Stereo							0.21 190	0.62 287	0.41 182	0.22 120	0.22 95	0.17 66	0.18 100	0.44 251	0.16 36	0.10 252	0.16 508	0.08 65	0.11 308	0.33 543	0.84 661

ASD4		19.65 717

Low-res two-view benchmark