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

S2M2_XL	0.20 16	0.32 214	1.10 138	0.19 2	0.13 48	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 10	0.19 53	0.15 37	0.14 23	0.19 2	0.21 141	0.11 327	0.09 269	0.10 217	0.08 142	0.10 103	0.08 49
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DepthFocus	0.19 6	0.30 192	0.77 75	0.19 2	0.15 97	0.20 7	0.15 39	0.31 14	0.19 2	0.16 18	0.17 38	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 53	0.09 140	0.08 181	0.11 293	0.10 227	0.08 37	0.07 12

WQFJA1++	2.30 662	0.22 50	6.03 673	1.08 647	1.15 658	0.29 26	0.14 21	0.39 59	0.24 3	13.61 699	0.19 53	3.34 670	0.17 70	0.33 150	0.24 202	0.10 246	0.07 76	0.08 59	0.07 103	18.19 709	0.14 253

FlowAnything_test	0.23 65	0.32 214	0.52 5	0.28 230	0.17 158	0.37 85	0.20 133	0.38 52	0.24 3	0.24 148	0.20 62	0.21 121	0.17 70	0.26 64	0.25 216	0.13 420	0.10 318	0.14 455	0.16 442	0.17 301	0.12 183

MGA	0.19 6	0.27 133	0.57 19	0.20 9	0.18 205	0.37 85	0.14 21	0.30 11	0.25 5	0.18 46	0.14 24	0.15 37	0.10 2	0.30 114	0.17 53	0.08 65	0.08 181	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.08 49

CAR	0.19 6	0.28 162	0.60 24	0.21 29	0.16 127	0.37 85	0.13 9	0.32 17	0.25 5	0.19 66	0.15 26	0.14 15	0.10 2	0.27 70	0.17 53	0.08 65	0.08 181	0.07 1	0.06 18	0.10 103	0.08 49

MSE-Stereo	0.19 6	0.27 133	0.60 24	0.20 9	0.16 127	0.37 85	0.13 9	0.32 17	0.25 5	0.18 46	0.15 26	0.14 15	0.10 2	0.30 114	0.17 53	0.08 65	0.08 181	0.07 1	0.06 18	0.10 103	0.08 49

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 106	0.46 341	1.39 208	0.23 81	0.17 158	0.35 64	0.21 175	0.40 68	0.25 5	0.18 46	0.21 70	0.17 66	0.18 94	0.25 47	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.28 551	0.08 37	0.27 501

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 18	0.51 2	0.22 58	0.17 158	0.35 64	0.14 21	0.27 4	0.25 5	0.19 66	0.21 70	0.14 15	0.15 47	0.27 70	0.16 32	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.14 253

LG-Stereo_L2	0.21 32	0.31 206	0.85 88	0.22 58	0.14 68	0.31 38	0.22 215	0.38 52	0.25 5	0.17 37	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 136	0.18 64	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.10 112

aanet-new-40k	0.25 81	0.37 263	1.35 194	0.24 108	0.24 336	0.38 102	0.20 133	0.39 59	0.26 11	0.18 46	0.24 115	0.16 51	0.20 132	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.18 368

Monster-pub-mixall	0.21 32	0.31 206	0.69 60	0.21 29	0.13 48	0.27 16	0.12 4	0.37 43	0.26 11	0.21 94	0.19 53	0.15 37	0.12 12	0.47 282	0.29 264	0.08 65	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.08 37	0.12 183

LG-Stereo_L1	0.21 32	0.31 206	0.85 88	0.22 58	0.14 68	0.28 19	0.21 175	0.38 52	0.26 11	0.16 18	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 195	0.18 64	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.10 112

aanet-new-32k	0.27 106	0.49 360	1.73 288	0.25 132	0.17 158	0.40 120	0.20 133	0.35 30	0.27 14	0.18 46	0.21 70	0.20 107	0.22 163	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 138

aanet-new-30k	0.28 122	0.49 360	1.75 299	0.25 132	0.17 158	0.40 120	0.20 133	0.35 30	0.27 14	0.18 46	0.21 70	0.20 107	0.22 163	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 138

Test_v1	0.21 32	0.27 133	0.95 113	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 39	0.37 43	0.27 14	0.16 18	0.18 48	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.11 138

CSFM-Stereo	0.19 6	0.20 18	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 107	0.15 39	0.35 30	0.27 14	0.18 46	0.15 26	0.17 66	0.16 61	0.26 64	0.21 141	0.08 65	0.07 76	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.09 77

GEAStereo	0.35 200	0.32 214	1.17 150	0.53 580	0.60 614	0.55 305	0.21 175	0.40 68	0.27 14	0.20 81	0.22 89	0.16 51	0.18 94	0.44 245	0.16 32	0.11 327	0.37 619	0.08 59	0.06 18	0.33 527	0.71 635

gasm-f	0.36 210	0.34 241	1.13 141	0.53 580	0.44 561	0.54 290	0.27 359	0.40 68	0.27 14	0.20 81	0.33 224	0.16 51	0.22 163	0.36 184	0.25 216	0.11 327	0.37 619	0.08 59	0.06 18	0.38 574	0.71 635

AdaDepth	0.24 72	0.18 6	1.03 124	0.25 132	0.21 271	0.46 192	0.16 63	0.30 11	0.27 14	0.17 37	0.19 53	0.14 15	0.18 94	0.35 171	0.17 53	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.25 535	0.10 103	0.10 112

PointNet	0.20 16	0.21 33	0.82 83	0.21 29	0.12 21	0.37 85	0.16 63	0.33 24	0.28 21	0.16 18	0.15 26	0.18 83	0.13 18	0.22 23	0.16 32	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.07 103	0.07 5	0.07 12

LiteMatch*	0.19 6	0.19 10	0.85 88	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 39	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.16 51	0.14 23	0.24 39	0.21 141	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.08 49

aanet-new-24k	0.27 106	0.40 295	1.12 140	0.24 108	0.45 572	0.40 120	0.21 175	0.39 59	0.28 21	0.19 66	0.28 164	0.17 66	0.20 132	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.32 582	0.09 74	0.10 112

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 81	0.35 250	0.69 60	0.23 81	0.27 387	0.35 64	0.20 133	0.44 107	0.28 21	0.21 94	0.22 89	0.14 15	0.22 163	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 181	0.08 59	0.47 625	0.09 74	0.34 560

LiteMatch	0.25 81	0.69 459	0.65 45	0.28 230	0.14 68	0.30 30	0.21 175	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.18 83	0.37 360	0.25 47	0.40 379	0.10 246	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.14 217	0.12 183

GeoVLM	0.18 2	0.19 10	0.64 39	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.18 83	0.15 47	0.25 47	0.21 141	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 2	0.19 10	0.65 45	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.18 83	0.15 47	0.25 47	0.21 141	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DEFOM-Stereo	0.22 54	0.22 50	0.91 107	0.23 81	0.13 48	0.49 230	0.18 95	0.30 11	0.28 21	0.19 66	0.17 38	0.14 15	0.14 23	0.41 224	0.16 32	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.09 77

AEACV	0.33 178	0.24 89	1.44 219	0.28 230	0.35 499	0.47 202	0.21 175	0.43 98	0.28 21	0.26 186	0.25 130	0.22 127	0.38 369	0.30 114	0.18 64	0.09 140	0.35 615	0.09 156	0.36 603	0.23 414	0.25 483

aanet-new-28k	0.34 187	0.53 380	2.69 575	0.25 132	0.12 21	0.39 107	0.21 175	0.37 43	0.29 30	0.18 46	0.24 115	0.17 66	0.21 146	0.22 23	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.31 576	0.10 103	0.23 457

aanet-new-34k	0.27 106	0.57 404	1.36 196	0.23 81	0.11 9	0.34 58	0.20 133	0.36 39	0.30 31	0.19 66	0.27 152	0.17 66	0.22 163	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.29 516

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 72	0.31 206	0.88 97	0.25 132	0.23 321	0.45 172	0.22 215	0.39 59	0.30 31	0.21 94	0.27 152	0.18 83	0.21 146	0.23 32	0.16 32	0.07 26	0.09 269	0.08 59	0.07 103	0.11 137	0.13 226

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 81	0.41 305	1.08 133	0.23 81	0.23 321	0.45 172	0.20 133	0.44 107	0.30 31	0.18 46	0.21 70	0.22 127	0.20 132	0.23 32	0.16 32	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.14 253

3.75w	0.21 32	0.21 33	0.61 29	0.21 29	0.20 257	0.44 164	0.16 63	0.44 107	0.30 31	0.22 114	0.20 62	0.13 4	0.18 94	0.29 101	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

aanet-new-78k	0.33 178	0.44 329	2.51 546	0.26 175	0.12 21	0.42 145	0.20 133	0.45 122	0.31 35	0.16 18	0.22 89	0.15 37	0.25 220	0.34 164	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.31 538

aanet-new-10k	0.27 106	0.52 373	1.27 172	0.27 199	0.15 97	0.49 230	0.21 175	0.46 130	0.31 35	0.21 94	0.20 62	0.19 103	0.22 163	0.26 64	0.18 64	0.08 65	0.08 181	0.08 59	0.07 103	0.10 103	0.16 327

aanet-new	0.32 168	0.29 175	2.39 515	0.25 132	0.25 356	0.43 153	0.21 175	0.41 80	0.31 35	0.18 46	0.23 103	0.16 51	0.30 306	0.33 150	0.15 13	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.13 226

LACA3	0.18 2	0.20 18	0.67 57	0.19 2	0.12 21	0.35 64	0.17 75	0.27 4	0.31 35	0.16 18	0.13 16	0.15 37	0.15 47	0.28 85	0.13 1	0.08 65	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 103	0.06 1

HiDET	0.19 6	0.20 18	0.62 36	0.20 9	0.13 48	0.36 78	0.13 9	0.35 30	0.31 35	0.16 18	0.14 24	0.17 66	0.15 47	0.25 47	0.23 176	0.08 65	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

monsters	0.22 54	0.22 50	0.52 5	0.23 81	0.28 401	0.42 145	0.14 21	0.46 130	0.31 35	0.24 148	0.20 62	0.13 4	0.14 23	0.43 236	0.20 121	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 142	0.06 1	0.06 1

mms	0.27 106	0.26 121	0.91 107	0.25 132	0.18 205	0.32 44	0.23 254	0.37 43	0.31 35	0.21 94	0.30 187	0.23 144	0.17 70	0.46 270	0.21 141	0.08 65	0.10 318	0.10 217	0.08 142	0.22 399	0.47 607

Occ-G	0.30 152	0.30 192	1.33 187	0.23 81	0.15 97	0.36 78	0.25 311	0.43 98	0.31 35	0.26 186	0.35 237	0.46 348	0.22 163	0.30 114	0.25 216	0.09 140	0.07 76	0.09 156	0.16 442	0.31 509	0.08 49

U	3.37 678	0.17 2	0.91 107	0.26 175	13.79 699	19.19 703	0.15 39	0.41 80	0.31 35	0.17 37	0.18 48	0.27 203	0.15 47	0.21 10	0.16 32	0.09 140	0.06 24	17.88 709	12.81 703	0.10 103	0.08 49

monster-pro	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

DF	0.34 187	0.29 175	0.95 113	0.31 312	0.44 561	0.40 120	0.21 175	0.71 328	0.32 44	0.23 137	0.37 245	0.32 243	0.17 70	0.39 213	0.85 532	0.10 246	0.09 269	0.08 59	0.29 557	0.09 74	0.20 404

aanet-new-90k	0.29 135	0.47 351	1.41 211	0.26 175	0.18 205	0.43 153	0.19 106	0.47 150	0.32 44	0.16 18	0.18 48	0.15 37	0.21 146	0.37 195	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.46 605

aanet-new-22k	0.28 122	0.52 373	1.51 240	0.24 108	0.13 48	0.33 48	0.22 215	0.37 43	0.32 44	0.18 46	0.24 115	0.18 83	0.21 146	0.27 70	0.16 32	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.07 103	0.09 74	0.31 538

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 106	0.40 295	0.87 94	0.22 58	0.17 158	0.36 78	0.19 106	0.39 59	0.32 44	0.21 94	0.24 115	0.18 83	0.23 189	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 181	0.08 59	0.30 567	0.13 188	0.55 619

gcap_with_dpt	0.25 81	0.22 50	1.00 121	0.22 58	0.30 427	0.48 213	0.21 175	0.45 122	0.32 44	0.27 202	0.31 204	0.20 107	0.14 23	0.20 4	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.13 226

252Zero-FE	0.62 482	0.27 133	0.83 85	0.24 108	0.13 48	0.31 38	0.13 9	0.39 59	0.32 44	8.03 688	0.23 103	0.12 2	0.12 12	0.26 64	0.44 405	0.09 140	0.12 404	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.12 183

MonStereo	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

Monster-pub-eth3d	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

water-stereo	0.24 72	0.17 2	0.88 97	0.24 108	0.14 68	0.37 85	0.17 75	0.43 98	0.32 44	0.26 186	0.35 237	0.26 190	0.24 205	0.22 23	0.25 216	0.09 140	0.09 269	0.09 156	0.08 142	0.10 103	0.10 112

asd	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.22 58	0.17 158	0.41 131	0.14 21	0.35 30	0.32 44	0.24 148	0.20 62	0.15 37	0.18 94	0.26 64	0.16 32	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

MonSter	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

fffy	0.28 122	0.24 89	1.19 154	0.27 199	0.15 97	0.37 85	0.22 215	0.42 90	0.32 44	0.20 81	0.29 172	0.26 190	0.20 132	0.44 245	0.20 121	0.08 65	0.10 318	0.10 217	0.08 142	0.22 399	0.18 368

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 106	0.40 295	0.86 92	0.22 58	0.17 158	0.36 78	0.19 106	0.39 59	0.32 44	0.21 94	0.24 115	0.18 83	0.23 189	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 181	0.08 59	0.30 567	0.13 188	0.55 619

LoS_RVC	0.29 135	0.33 223	1.19 154	0.25 132	0.34 486	0.43 153	0.22 215	0.42 90	0.32 44	0.22 114	0.33 224	0.23 144	0.24 205	0.31 123	0.21 141	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 103	0.31 538

aanet-new-60k	0.29 135	0.51 371	1.68 271	0.25 132	0.12 21	0.39 107	0.19 106	0.43 98	0.33 59	0.18 46	0.19 53	0.17 66	0.19 119	0.31 123	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.26 493

aanet-new-70k	0.27 106	0.48 356	1.33 187	0.25 132	0.12 21	0.39 107	0.19 106	0.45 122	0.33 59	0.17 37	0.21 70	0.16 51	0.21 146	0.38 205	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.22 432

aanet-32k-new	0.30 152	0.60 410	1.61 257	0.25 132	0.15 97	0.46 192	0.21 175	0.41 80	0.33 59	0.17 37	0.24 115	0.17 66	0.23 189	0.30 114	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.39 587

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 106	0.39 287	0.79 78	0.24 108	0.24 336	0.37 85	0.21 175	0.37 43	0.33 59	0.19 66	0.27 152	0.18 83	0.22 163	0.20 4	0.16 32	0.07 26	0.14 447	0.08 59	0.51 634	0.08 37	0.39 587

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 94	0.23 71	1.00 121	0.22 58	0.31 448	0.47 202	0.20 133	0.44 107	0.33 59	0.27 202	0.32 214	0.24 160	0.14 23	0.23 32	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.16 327

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 135	0.53 380	1.28 174	0.22 58	0.32 458	0.35 64	0.19 106	0.46 130	0.33 59	0.18 46	0.19 53	0.18 83	0.18 94	0.21 10	0.14 4	0.08 65	0.10 318	0.08 59	0.46 624	0.10 103	0.32 547

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 94	0.38 275	0.90 104	0.23 81	0.17 158	0.35 64	0.22 215	0.44 107	0.33 59	0.21 94	0.25 130	0.16 51	0.22 163	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.45 621	0.08 37	0.27 501

BridgeDepth	0.19 6	0.30 192	0.55 14	0.23 81	0.09 1	0.38 102	0.15 39	0.32 17	0.33 59	0.16 18	0.12 13	0.23 144	0.19 119	0.27 70	0.15 13	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4w-stereo	0.20 16	0.21 33	0.57 19	0.21 29	0.15 97	0.39 107	0.13 9	0.39 59	0.33 59	0.22 114	0.21 70	0.13 4	0.20 132	0.29 101	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

3.5w_stereo	0.21 32	0.22 50	0.55 14	0.21 29	0.15 97	0.40 120	0.14 21	0.43 98	0.33 59	0.21 94	0.24 115	0.14 15	0.18 94	0.34 164	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

monsterstereo	0.22 54	0.22 50	0.52 5	0.25 132	0.27 387	0.39 107	0.14 21	0.51 190	0.33 59	0.25 168	0.27 152	0.13 4	0.13 18	0.38 205	0.21 141	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

IGEV-Stereo++	0.23 65	0.23 71	0.64 39	0.24 108	0.22 301	0.47 202	0.13 9	0.52 206	0.33 59	0.18 46	0.24 115	0.17 66	0.22 163	0.32 136	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.17 301	0.09 77

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 217	1.34 639	1.24 166	0.23 81	0.12 21	0.33 48	0.20 133	0.40 68	0.33 59	0.25 168	0.21 70	0.16 51	0.14 23	0.27 70	0.63 485	0.55 638	0.06 24	0.11 293	0.13 368	0.25 445	0.49 611

aanet-new-12k	0.24 72	0.24 89	1.06 131	0.27 199	0.12 21	0.43 153	0.20 133	0.51 190	0.34 72	0.19 66	0.16 35	0.15 37	0.21 146	0.25 47	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.09 156	0.07 103	0.11 137	0.09 77

aanet-new-8k	0.26 94	0.38 275	1.21 160	0.25 132	0.13 48	0.44 164	0.22 215	0.49 171	0.34 72	0.18 46	0.21 70	0.17 66	0.25 220	0.29 101	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.12 183

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 72	0.22 50	0.90 104	0.23 81	0.32 458	0.47 202	0.21 175	0.48 164	0.34 72	0.20 81	0.25 130	0.21 121	0.23 189	0.20 4	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.09 77

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 135	0.58 405	0.98 119	0.21 29	0.31 448	0.41 131	0.20 133	0.46 130	0.34 72	0.21 94	0.22 89	0.19 103	0.17 70	0.24 39	0.15 13	0.08 65	0.10 318	0.08 59	0.45 621	0.09 74	0.29 516

LACA1	0.19 6	0.39 287	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 145	0.15 39	0.31 14	0.34 72	0.15 10	0.11 8	0.14 15	0.15 47	0.25 47	0.15 13	0.09 140	0.07 76	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

LCMNet	0.20 16	0.21 33	0.61 29	0.20 9	0.13 48	0.39 107	0.14 21	0.34 29	0.34 72	0.16 18	0.16 35	0.16 51	0.15 47	0.27 70	0.22 165	0.08 65	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 49

2.25w	0.21 32	0.22 50	0.51 2	0.21 29	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.42 90	0.34 72	0.23 137	0.27 152	0.14 15	0.18 94	0.33 150	0.24 202	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

2w_stereo	0.21 32	0.19 10	0.51 2	0.22 58	0.13 48	0.41 131	0.20 133	0.50 180	0.34 72	0.25 168	0.23 103	0.13 4	0.23 189	0.24 39	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

GREAT-IGEV	0.37 217	0.28 162	1.48 231	0.25 132	0.38 526	0.46 192	0.18 95	0.33 24	0.34 72	0.15 10	0.29 172	0.15 37	0.17 70	0.36 184	0.23 176	0.07 26	0.76 665	0.07 1	0.26 543	0.21 382	1.03 664
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_test	0.39 245	0.37 263	1.19 154	0.73 621	0.67 623	0.35 64	0.25 311	0.47 150	0.34 72	0.34 239	0.22 89	0.33 250	0.17 70	1.31 472	0.19 89	0.11 327	0.15 475	0.08 59	0.21 514	0.15 240	0.23 457

gcap-zeroshot	0.26 94	0.24 89	1.03 124	0.22 58	0.33 473	0.48 213	0.20 133	0.47 150	0.34 72	0.26 186	0.29 172	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.14 253

IGEV++	0.34 187	0.43 318	1.32 185	0.31 312	0.14 68	0.32 44	0.21 175	0.70 325	0.34 72	0.22 114	0.28 164	0.22 127	0.27 261	0.35 171	0.27 239	0.09 140	0.39 630	0.08 59	0.15 421	0.25 445	0.45 603

UniTT-Stereo	0.30 152	0.36 260	1.68 271	0.27 199	0.24 336	0.29 26	0.18 95	0.33 24	0.34 72	0.26 186	0.37 245	0.18 83	0.18 94	0.31 123	0.27 239	0.10 246	0.08 181	0.08 59	0.07 103	0.25 445	0.08 49

testlalala	0.26 94	0.24 89	1.03 124	0.22 58	0.33 473	0.48 213	0.20 133	0.47 150	0.34 72	0.26 186	0.29 172	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.14 253

aanet-new-36k	0.29 135	0.63 431	1.51 240	0.24 108	0.11 9	0.43 153	0.19 106	0.44 107	0.35 86	0.19 66	0.24 115	0.16 51	0.22 163	0.29 101	0.15 13	0.06 1	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.24 471

aanet-new-16k	0.26 94	0.47 351	1.36 196	0.25 132	0.12 21	0.36 78	0.18 95	0.40 68	0.35 86	0.18 46	0.21 70	0.18 83	0.21 146	0.21 10	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.11 138

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 81	0.24 89	0.76 71	0.22 58	0.33 473	0.48 213	0.20 133	0.47 150	0.35 86	0.26 186	0.30 187	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.07 5	0.15 295

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 81	0.24 89	0.84 87	0.22 58	0.32 458	0.48 213	0.20 133	0.45 122	0.35 86	0.26 186	0.30 187	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.07 5	0.13 226

PipStereo	0.19 6	0.26 121	0.85 88	0.21 29	0.10 2	0.16 2	0.15 39	0.35 30	0.35 86	0.12 2	0.10 3	0.21 121	0.14 23	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.09 269	0.07 1	0.06 18	0.12 154	0.09 77

PSi22b	0.20 16	0.26 121	0.88 97	0.21 29	0.10 2	0.16 2	0.15 39	0.35 30	0.35 86	0.12 2	0.10 3	0.21 121	0.14 23	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.10 318	0.07 1	0.06 18	0.12 154	0.09 77

PSi22a	0.20 16	0.28 162	0.89 101	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 17	0.35 86	0.12 2	0.09 1	0.22 127	0.16 61	0.20 4	0.14 4	0.09 140	0.09 269	0.07 1	0.05 1	0.13 188	0.11 138

Pro-Stereo	0.22 54	0.25 103	0.66 54	0.22 58	0.14 68	0.49 230	0.15 39	0.23 2	0.35 86	0.16 18	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 299	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.37 606	0.08 37	0.09 77

BStereo	0.28 122	0.33 223	1.34 191	0.23 81	0.29 410	0.33 48	0.20 133	0.46 130	0.35 86	0.22 114	0.17 38	0.20 107	0.14 23	0.28 85	0.25 216	0.07 26	0.07 76	0.16 505	0.21 514	0.12 154	0.11 138

Wave_Phase_stereo	0.31 161	0.33 223	1.34 191	0.23 81	0.29 410	0.98 600	0.20 133	0.49 171	0.35 86	0.22 114	0.17 38	0.20 107	0.14 23	0.28 85	0.25 216	0.07 26	0.07 76	0.16 505	0.21 514	0.12 154	0.11 138

DLNR-FE	13.43 698	20.01 703	23.53 704	121.73 720	33.87 713	0.46 192	0.15 39	8.09 694	0.35 86	0.28 209	0.37 245	0.26 190	0.17 70	0.75 400	0.29 264	6.68 695	0.26 592	0.09 156	0.38 607	50.82 720	0.18 368

Zero-FE251	0.56 443	0.29 175	1.27 172	0.26 175	0.16 127	0.44 164	0.16 63	0.44 107	0.35 86	5.31 685	0.19 53	0.22 127	0.19 119	0.24 39	1.08 565	0.10 246	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.13 226

asda	0.22 54	0.25 103	0.70 63	0.21 29	0.16 127	0.43 153	0.16 63	0.44 107	0.35 86	0.22 114	0.20 62	0.14 15	0.20 132	0.25 47	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

qwe	0.21 32	0.22 50	0.61 29	0.21 29	0.20 257	0.41 131	0.15 39	0.46 130	0.35 86	0.26 186	0.22 89	0.14 15	0.14 23	0.31 123	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

DilatedVolume-Stereo	0.26 94	0.20 18	0.64 39	0.25 132	0.15 97	0.41 131	0.18 95	0.42 90	0.35 86	0.34 239	0.34 232	0.25 175	0.23 189	0.43 236	0.53 449	0.09 140	0.09 269	0.08 59	0.10 227	0.12 154	0.11 138

4.25_new	0.21 32	0.23 71	0.64 39	0.22 58	0.18 205	0.41 131	0.17 75	0.41 80	0.35 86	0.22 114	0.21 70	0.14 15	0.18 94	0.25 47	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 32	0.23 71	0.64 39	0.22 58	0.18 205	0.41 131	0.17 75	0.41 80	0.35 86	0.22 114	0.21 70	0.14 15	0.18 94	0.25 47	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 32	0.22 50	0.63 37	0.21 29	0.15 97	0.40 120	0.17 75	0.40 68	0.35 86	0.25 168	0.22 89	0.14 15	0.14 23	0.22 23	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 32	0.22 50	0.63 37	0.21 29	0.15 97	0.40 120	0.17 75	0.40 68	0.35 86	0.25 168	0.22 89	0.14 15	0.14 23	0.22 23	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 32	0.23 71	0.64 39	0.22 58	0.18 205	0.41 131	0.17 75	0.41 80	0.35 86	0.22 114	0.21 70	0.14 15	0.18 94	0.25 47	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 16	0.20 18	0.52 5	0.21 29	0.14 68	0.37 85	0.14 21	0.43 98	0.35 86	0.23 137	0.21 70	0.16 51	0.18 94	0.27 70	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3.25w	0.20 16	0.20 18	0.52 5	0.21 29	0.14 68	0.37 85	0.14 21	0.43 98	0.35 86	0.23 137	0.21 70	0.16 51	0.18 94	0.27 70	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

111111	0.24 72	0.21 33	0.82 83	0.24 108	0.21 271	0.43 153	0.13 9	0.45 122	0.35 86	0.22 114	0.27 152	0.18 83	0.16 61	0.35 171	0.18 64	0.09 140	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.25 445	0.08 49

SCV	0.35 200	0.59 408	1.37 201	0.34 400	0.22 301	0.28 19	0.23 254	0.72 334	0.35 86	0.19 66	0.30 187	0.24 160	0.20 132	0.64 360	0.19 89	0.11 327	0.08 181	0.09 156	0.29 557	0.34 539	0.29 516

tt45	0.29 135	0.24 89	1.06 131	0.25 132	0.17 158	0.55 305	0.22 215	0.41 80	0.35 86	0.24 148	0.25 130	0.25 175	0.18 94	0.64 360	0.34 329	0.08 65	0.07 76	0.10 217	0.08 142	0.21 382	0.11 138

ours_stereo	0.27 106	0.25 103	1.21 160	0.25 132	0.17 158	0.35 64	0.23 254	0.38 52	0.35 86	0.20 81	0.31 204	0.23 144	0.17 70	0.41 224	0.20 121	0.08 65	0.07 76	0.10 217	0.08 142	0.22 399	0.18 368

RAStereo	0.28 122	0.48 356	1.52 242	0.26 175	0.18 205	0.25 14	0.19 106	0.42 90	0.35 86	0.20 81	0.25 130	0.20 107	0.16 61	0.24 39	0.24 202	0.09 140	0.08 181	0.10 217	0.08 142	0.12 154	0.08 49

test_for_model	0.25 81	0.24 89	0.76 71	0.22 58	0.33 473	0.48 213	0.20 133	0.47 150	0.35 86	0.26 186	0.30 187	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.07 5	0.15 295

DLNR_Zeroshot_test	13.43 698	19.94 702	23.55 705	121.61 719	35.03 714	0.46 192	0.15 39	8.02 693	0.35 86	0.28 209	0.37 245	0.26 190	0.17 70	0.76 404	0.29 264	6.42 694	0.26 592	0.09 156	0.38 607	50.13 719	0.18 368

MC-Stereo	0.32 168	0.31 206	1.46 224	0.31 312	0.15 97	0.53 282	0.19 106	0.44 107	0.35 86	0.36 247	0.38 256	0.27 203	0.27 261	0.42 232	0.19 89	0.09 140	0.13 428	0.09 156	0.16 442	0.20 366	0.13 226

aanet-new-14k	0.25 81	0.33 223	1.13 141	0.26 175	0.12 21	0.37 85	0.21 175	0.45 122	0.36 116	0.20 81	0.27 152	0.15 37	0.29 296	0.24 39	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.11 137	0.12 183

Foundation-i32	0.20 16	0.28 162	0.87 94	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 39	0.32 17	0.36 116	0.13 5	0.10 3	0.25 175	0.14 23	0.19 2	0.15 13	0.09 140	0.09 269	0.07 1	0.06 18	0.11 137	0.12 183

LACA2	0.25 81	0.74 481	1.30 180	0.20 9	0.10 2	0.39 107	0.17 75	0.32 17	0.36 116	0.15 10	0.15 26	0.18 83	0.14 23	0.22 23	0.14 4	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 18	0.61 29	0.21 29	0.13 48	0.15 1	0.16 63	0.21 1	0.36 116	0.11 1	0.17 38	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 89	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.08 142	0.08 37	0.11 138

Replicate-Monster	0.23 65	0.40 295	0.94 112	0.21 29	0.14 68	0.37 85	0.13 9	0.40 68	0.36 116	0.22 114	0.15 26	0.15 37	0.15 47	0.40 219	0.15 13	0.08 65	0.07 76	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.15 295

2.5w	0.21 32	0.23 71	0.50 1	0.22 58	0.15 97	0.39 107	0.19 106	0.47 150	0.36 116	0.21 94	0.22 89	0.13 4	0.17 70	0.33 150	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 32	0.21 33	0.57 19	0.20 9	0.14 68	0.40 120	0.18 95	0.47 150	0.36 116	0.24 148	0.20 62	0.13 4	0.19 119	0.31 123	0.21 141	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 54	0.28 162	0.77 75	0.22 58	0.11 9	0.40 120	0.16 63	0.31 14	0.36 116	0.19 66	0.19 53	0.17 66	0.17 70	0.37 195	0.16 32	0.10 246	0.06 24	0.08 59	0.07 103	0.10 103	0.07 12

AIO-Stereo	0.30 152	0.27 133	1.25 167	0.27 199	0.24 336	0.37 85	0.20 133	0.52 206	0.36 116	0.21 94	0.30 187	0.23 144	0.14 23	0.31 123	0.20 121	0.08 65	0.07 76	0.09 156	0.38 607	0.19 350	0.31 538

EGLCR-Stereo	0.29 135	0.27 133	0.97 117	0.30 285	0.19 241	0.56 321	0.17 75	0.68 314	0.36 116	0.30 220	0.18 48	0.27 203	0.17 70	0.38 205	0.19 89	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.08 142	0.10 103	0.35 563

R-Stereo Train	0.36 210	0.21 33	1.70 277	0.29 264	0.18 205	0.55 305	0.26 334	0.78 399	0.36 116	0.57 439	0.67 501	0.33 250	0.24 205	0.32 136	0.23 176	0.10 246	0.08 181	0.09 156	0.07 103	0.09 74	0.12 183

RAFT-Stereo	0.36 210	0.21 33	1.70 277	0.29 264	0.18 205	0.55 305	0.26 334	0.78 399	0.36 116	0.57 439	0.67 501	0.33 250	0.24 205	0.32 136	0.23 176	0.10 246	0.08 181	0.09 156	0.07 103	0.09 74	0.12 183
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Foundation-i1c-attn	0.22 54	0.18 6	0.68 58	0.20 9	0.10 2	0.27 16	0.20 133	0.49 171	0.37 128	0.20 81	0.23 103	0.24 160	0.25 220	0.29 101	0.18 64	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.06 1	0.09 77

Foundation-i1b	0.22 54	0.20 18	0.69 60	0.20 9	0.11 9	0.28 19	0.20 133	0.50 180	0.37 128	0.21 94	0.22 89	0.27 203	0.24 205	0.28 85	0.18 64	0.08 65	0.08 181	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

DispViT+	0.23 65	0.23 71	0.98 119	0.19 2	0.44 561	0.22 10	0.14 21	0.41 80	0.37 128	0.19 66	0.16 35	0.18 83	0.15 47	0.38 205	0.17 53	0.11 327	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

IGEV	0.22 54	0.28 162	0.88 97	0.21 29	0.24 336	0.42 145	0.17 75	0.35 30	0.37 128	0.20 81	0.22 89	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 121	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.07 12

StereoAnything_RVC	0.35 200	1.25 627	1.82 354	0.20 9	0.12 21	0.26 15	0.15 39	0.43 98	0.37 128	0.14 8	0.10 3	0.11 1	0.19 119	0.46 270	0.14 4	0.11 327	0.09 269	0.08 59	0.05 1	0.76 642	0.18 368

999	0.29 135	0.25 103	1.05 129	0.26 175	0.18 205	0.49 230	0.23 254	0.38 52	0.37 128	0.20 81	0.32 214	0.23 144	0.18 94	0.73 396	0.36 346	0.08 65	0.07 76	0.09 156	0.08 142	0.24 431	0.10 112

MaDis-Stereo	0.29 135	0.54 388	1.44 219	0.24 108	0.29 410	0.29 26	0.16 63	0.45 122	0.37 128	0.19 66	0.21 70	0.28 214	0.22 163	0.30 114	0.29 264	0.10 246	0.09 269	0.10 217	0.08 142	0.11 137	0.11 138

Selective-IGEV-i32	0.29 135	0.23 71	1.28 174	0.27 199	0.30 427	0.35 64	0.20 133	0.56 237	0.38 135	0.21 94	0.30 187	0.22 127	0.18 94	0.37 195	0.18 64	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.15 421	0.16 277	0.29 516

MSCF	0.35 200	0.72 470	1.15 146	0.58 601	0.21 271	0.50 243	0.22 215	0.56 237	0.38 135	0.29 215	0.29 172	0.17 66	0.30 306	0.35 171	0.26 228	0.09 140	0.12 404	0.08 59	0.29 557	0.15 240	0.21 417

3w_stereo	0.21 32	0.22 50	0.59 23	0.22 58	0.12 21	0.37 85	0.22 215	0.50 180	0.38 135	0.22 114	0.21 70	0.12 2	0.22 163	0.26 64	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

MM-Stereo_test2	0.38 230	0.28 162	2.46 530	0.43 520	0.15 97	0.50 243	0.25 311	0.47 150	0.38 135	0.33 237	0.26 143	0.23 144	0.22 163	0.34 164	0.29 264	0.08 65	0.09 269	0.09 156	0.10 227	0.36 559	0.22 432

FoundationStereo	0.20 16	0.30 192	0.81 81	0.21 29	0.22 301	0.21 9	0.16 63	0.25 3	0.38 135	0.15 10	0.11 8	0.18 83	0.17 70	0.23 32	0.16 32	0.09 140	0.13 428	0.08 59	0.06 18	0.07 5	0.07 12

fffft	0.29 135	0.21 33	1.10 138	0.24 108	0.15 97	0.42 145	0.24 289	0.42 90	0.38 135	0.21 94	0.18 48	0.20 107	0.16 61	0.44 245	0.70 503	0.07 26	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.28 483	0.20 404
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 135	0.26 121	1.03 124	0.25 132	0.14 68	0.46 192	0.22 215	0.36 39	0.38 135	0.23 137	0.23 103	0.21 121	0.18 94	0.45 261	0.60 478	0.07 26	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.20 366	0.20 404

GCAP-Stereo	0.34 187	0.89 541	1.76 308	0.26 175	0.12 21	0.52 273	0.14 21	0.49 171	0.38 135	0.29 215	0.30 187	0.29 226	0.22 163	0.30 114	0.20 121	0.09 140	0.17 513	0.09 156	0.07 103	0.21 382	0.11 138

HH	0.49 369	0.49 360	2.78 592	0.50 565	0.41 551	0.38 102	0.23 254	0.72 334	0.38 135	0.63 510	0.48 321	0.87 568	0.41 402	0.64 360	0.21 141	0.09 140	0.17 513	0.10 217	0.09 187	0.16 277	0.12 183

HanStereo	0.49 369	0.49 360	2.78 592	0.50 565	0.41 551	0.38 102	0.23 254	0.72 334	0.38 135	0.63 510	0.48 321	0.87 568	0.41 402	0.64 360	0.21 141	0.09 140	0.17 513	0.10 217	0.09 187	0.16 277	0.12 183

Selective-IGEV	0.29 135	0.23 71	1.28 174	0.27 199	0.30 427	0.35 64	0.20 133	0.56 237	0.38 135	0.21 94	0.30 187	0.22 127	0.18 94	0.37 195	0.18 64	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.15 421	0.16 277	0.29 516

knoymous	0.34 187	0.25 103	1.75 299	0.24 108	0.18 205	0.45 172	0.24 289	0.57 243	0.38 135	0.41 278	0.39 265	0.55 394	0.25 220	0.38 205	0.23 176	0.11 327	0.08 181	0.12 357	0.07 103	0.13 188	0.12 183

GLC_STEREO	0.28 122	0.27 133	1.36 196	0.28 230	0.12 21	0.41 131	0.20 133	0.37 43	0.38 135	0.26 186	0.30 187	0.25 175	0.19 119	0.33 150	0.24 202	0.09 140	0.11 371	0.12 357	0.10 227	0.13 188	0.09 77

Foundation-i1a	0.22 54	0.16 1	0.66 54	0.20 9	0.10 2	0.29 26	0.21 175	0.50 180	0.39 148	0.25 168	0.22 89	0.27 203	0.25 220	0.33 150	0.18 64	0.08 65	0.09 269	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

VIP-Stereo	0.28 122	0.56 399	1.05 129	0.23 81	0.19 241	0.52 273	0.17 75	0.44 107	0.39 148	0.18 46	0.25 130	0.24 160	0.15 47	0.33 150	0.19 89	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.14 217	0.32 547

DA	0.32 168	0.26 121	0.89 101	0.29 264	0.25 356	0.63 445	0.22 215	0.60 270	0.39 148	0.23 137	0.30 187	0.24 160	0.26 240	0.60 349	0.18 64	0.10 246	0.12 404	0.09 156	0.07 103	0.10 103	0.52 614

GGEV	0.32 168	0.26 121	0.89 101	0.29 264	0.25 356	0.63 445	0.22 215	0.60 270	0.39 148	0.23 137	0.30 187	0.24 160	0.26 240	0.60 349	0.18 64	0.10 246	0.12 404	0.09 156	0.07 103	0.10 103	0.52 614

LG-G_1	0.23 65	0.37 263	0.71 65	0.23 81	0.11 9	0.51 254	0.12 4	0.44 107	0.39 148	0.19 66	0.15 26	0.19 103	0.15 47	0.36 184	0.16 32	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 138

LG-G	0.23 65	0.37 263	0.71 65	0.23 81	0.11 9	0.51 254	0.12 4	0.44 107	0.39 148	0.19 66	0.15 26	0.19 103	0.15 47	0.36 184	0.16 32	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 138

LGtest1	0.21 32	0.37 263	0.70 63	0.22 58	0.12 21	0.31 38	0.11 2	0.36 39	0.39 148	0.17 37	0.13 16	0.16 51	0.14 23	0.25 47	0.27 239	0.10 246	0.09 269	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.10 112

HUF	0.59 463	0.65 443	2.46 530	0.45 541	0.77 634	0.34 58	0.24 289	0.46 130	0.39 148	0.31 225	0.28 164	0.25 175	0.19 119	0.67 377	0.18 64	0.12 388	2.03 685	0.08 59	0.06 18	0.31 509	1.59 678

GIP-stereo	0.26 94	0.22 50	0.78 77	0.29 264	0.20 257	0.42 145	0.17 75	0.64 290	0.39 148	0.18 46	0.24 115	0.23 144	0.18 94	0.25 47	0.47 420	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.17 301	0.08 49

MoCha-V2	0.36 210	0.32 214	1.41 211	0.36 435	0.31 448	0.35 64	0.19 106	0.57 243	0.39 148	0.30 220	0.32 214	0.28 214	0.27 261	0.47 282	0.24 202	0.08 65	0.56 647	0.08 59	0.38 607	0.18 329	0.12 183

CAS	0.35 200	0.25 103	1.30 180	0.79 628	0.34 486	0.51 254	0.23 254	0.46 130	0.39 148	0.22 114	0.31 204	0.20 107	0.17 70	0.28 85	0.23 176	0.73 648	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 74	0.37 578

ProNet	0.30 152	0.54 388	1.29 177	0.25 132	0.15 97	0.47 202	0.25 311	0.48 164	0.39 148	0.21 94	0.23 103	0.22 127	0.20 132	0.44 245	0.19 89	0.08 65	0.08 181	0.10 217	0.08 142	0.23 414	0.12 183

test_4	0.40 253	0.37 263	2.01 432	0.29 264	0.21 271	0.50 243	0.28 379	0.47 150	0.39 148	0.42 283	0.76 547	0.38 277	0.22 163	0.52 314	0.33 322	0.08 65	0.07 76	0.11 293	0.15 421	0.28 483	0.07 12

cross-raft	0.40 253	0.27 133	2.22 482	0.30 285	0.17 158	0.49 230	0.35 469	0.71 328	0.39 148	0.43 289	0.45 294	0.64 449	0.25 220	0.32 136	0.25 216	0.08 65	0.08 181	0.09 156	0.23 527	0.11 137	0.14 253

DN	0.37 217	0.23 71	1.40 209	0.37 459	0.40 542	0.48 213	0.21 175	0.51 190	0.40 162	0.23 137	0.24 115	0.36 265	0.18 94	0.81 415	0.54 455	0.13 420	0.11 371	0.11 293	0.34 590	0.12 154	0.19 385

VMStereo-Base	0.26 94	0.27 133	1.26 169	0.20 9	0.12 21	0.42 145	0.17 75	0.37 43	0.40 162	0.22 114	0.31 204	0.29 226	0.21 146	0.32 136	0.20 121	0.10 246	0.08 181	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

MatchStereo	0.24 72	0.38 275	1.37 201	0.20 9	0.10 2	0.22 10	0.14 21	0.41 80	0.40 162	0.14 8	0.25 130	0.15 37	0.15 47	0.25 47	0.18 64	0.09 140	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GASTEREO	0.35 200	0.72 470	1.15 146	0.56 594	0.20 257	0.52 273	0.22 215	0.56 237	0.40 162	0.30 220	0.31 204	0.16 51	0.31 316	0.35 171	0.26 228	0.09 140	0.14 447	0.08 59	0.28 551	0.14 217	0.20 404

depthmonostereo	0.26 94	0.23 71	0.65 45	0.41 505	0.13 48	0.41 131	0.19 106	0.51 190	0.40 162	0.25 168	0.29 172	0.26 190	0.28 278	0.44 245	0.23 176	0.09 140	0.10 318	0.09 156	0.07 103	0.10 103	0.08 49

1w_stereo	0.22 54	0.17 2	0.52 5	0.23 81	0.16 127	0.44 164	0.22 215	0.55 231	0.40 162	0.25 168	0.29 172	0.13 4	0.26 240	0.28 85	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

MLG-Stereo_test3	0.21 32	0.35 250	0.65 45	0.21 29	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.37 43	0.40 162	0.21 94	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 32	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.10 112

LG-Stereo	0.27 106	0.25 103	0.95 113	0.25 132	0.15 97	0.43 153	0.21 175	0.50 180	0.40 162	0.18 46	0.29 172	0.25 175	0.16 61	0.28 85	0.35 341	0.07 26	0.07 76	0.11 293	0.10 227	0.24 431	0.10 112

dual_stereo	0.23 65	0.25 103	0.66 54	0.21 29	0.15 97	0.27 16	0.15 39	0.62 279	0.40 162	0.15 10	0.13 16	0.18 83	0.14 23	0.37 195	0.19 89	0.09 140	0.31 608	0.07 1	0.10 227	0.07 5	0.07 12

model_zeroshot	0.44 298	0.68 455	1.97 428	0.28 230	0.18 205	0.69 503	0.21 175	0.63 287	0.40 162	1.00 611	0.34 232	0.42 312	0.20 132	0.69 386	0.24 202	0.10 246	0.22 564	0.10 217	0.22 524	0.12 154	0.10 112

anonymousdsp	0.34 187	0.53 380	1.47 228	0.25 132	0.16 127	0.56 321	0.23 254	0.49 171	0.40 162	0.25 168	0.24 115	0.22 127	0.24 205	0.55 328	0.19 89	0.09 140	0.11 371	0.10 217	0.18 475	0.24 431	0.29 516

IGEV-Stereo	0.34 187	0.54 388	1.47 228	0.25 132	0.16 127	0.56 321	0.23 254	0.49 171	0.40 162	0.25 168	0.24 115	0.22 127	0.24 205	0.54 324	0.19 89	0.09 140	0.10 318	0.10 217	0.18 475	0.24 431	0.29 516
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-Stereo	0.55 435	0.54 388	3.50 648	0.48 559	0.39 532	0.54 290	0.17 75	0.89 492	0.40 162	0.44 296	0.65 496	0.85 559	0.19 119	0.77 408	0.21 141	0.10 246	0.14 447	0.10 217	0.32 582	0.17 301	0.14 253

GSStereo	0.36 210	0.32 214	1.17 150	0.34 400	0.60 614	0.55 305	0.21 175	0.62 279	0.41 175	0.22 114	0.22 89	0.17 66	0.18 94	0.44 245	0.16 32	0.10 246	0.16 493	0.08 59	0.11 295	0.33 527	0.84 646

GS-Stereo							0.21 175	0.62 279	0.41 175	0.22 114	0.22 89	0.17 66	0.18 94	0.44 245	0.16 32	0.10 246	0.16 493	0.08 59	0.11 295	0.33 527	0.84 646

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 217	0.37 263	1.21 160	0.26 175	0.18 205	0.73 524	0.18 95	0.53 215	0.41 175	0.35 241	0.30 187	0.58 421	0.22 163	0.33 150	0.95 541	0.09 140	0.07 76	0.09 156	0.35 594	0.13 188	0.15 295

HI	0.41 261	0.63 431	1.72 285	0.27 199	0.21 271	0.45 172	0.19 106	0.55 231	0.41 175	0.57 439	0.59 429	0.65 454	0.45 443	0.45 261	0.39 371	0.08 65	0.09 269	0.10 217	0.11 295	0.20 366	0.10 112

CoSv	0.41 261	0.63 431	1.72 285	0.27 199	0.21 271	0.45 172	0.19 106	0.55 231	0.41 175	0.57 439	0.59 429	0.65 454	0.45 443	0.45 261	0.39 371	0.08 65	0.09 269	0.10 217	0.11 295	0.20 366	0.10 112

GCAP-BAT	1.13 617	0.30 192	9.45 684	3.22 684	5.97 686	0.39 107	0.20 133	0.59 258	0.41 175	0.26 186	0.26 143	0.23 144	0.17 70	0.31 123	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.17 348

CAS++	0.31 161	0.33 223	1.43 217	0.25 132	0.17 158	0.31 38	0.20 133	0.78 399	0.41 175	0.30 220	0.30 187	0.21 121	0.16 61	0.33 150	0.18 64	0.15 484	0.12 404	0.13 418	0.10 227	0.15 240	0.11 138
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 321	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 189	0.48 289	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.10 217	0.18 475	0.23 414	0.22 432

IGEVStereo-DCA	0.33 178	0.34 241	1.38 203	0.27 199	0.16 127	0.45 172	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.21 70	0.26 190	0.25 220	0.64 360	0.52 445	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.18 475	0.16 277	0.22 432

ffff	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 321	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 189	0.48 289	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.10 217	0.18 475	0.23 414	0.22 432

11t	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 321	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 189	0.48 289	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.10 217	0.18 475	0.23 414	0.22 432

GCAPDPT-zeroshot	1.09 614	0.30 192	8.70 681	3.22 684	5.88 685	0.39 107	0.20 133	0.59 258	0.41 175	0.26 186	0.26 143	0.23 144	0.17 70	0.31 123	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.19 385

ccc-4	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 321	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 189	0.48 289	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.10 217	0.18 475	0.23 414	0.22 432

IGEV-FE	0.53 417	0.34 241	2.91 608	0.32 341	0.18 205	0.54 290	0.21 175	0.72 334	0.42 188	0.81 583	0.51 351	0.70 495	0.41 402	0.48 289	1.13 572	0.09 140	0.15 475	0.10 217	0.35 594	0.19 350	0.09 77

MLG-Stereo_test2	0.21 32	0.36 260	0.68 58	0.21 29	0.17 158	0.45 172	0.12 4	0.35 30	0.42 188	0.15 10	0.11 8	0.22 127	0.10 2	0.28 85	0.16 32	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 122	0.28 162	1.09 136	0.33 367	0.15 97	0.30 30	0.16 63	0.58 249	0.42 188	0.19 66	0.19 53	0.17 66	0.26 240	0.38 205	0.37 353	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.25 535	0.10 103	0.06 1

rvit_stereo_0081_aga	0.27 106	0.29 175	1.08 133	0.26 175	0.20 257	0.33 48	0.21 175	0.41 80	0.42 188	0.26 186	0.28 164	0.27 203	0.21 146	0.31 123	0.21 141	0.14 464	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.14 217	0.10 112

MyStereo07	0.34 187	0.40 295	1.46 224	0.29 264	0.23 321	0.60 387	0.31 424	0.53 215	0.42 188	0.25 168	0.25 130	0.20 107	0.26 240	0.57 332	0.19 89	0.09 140	0.18 525	0.12 357	0.11 295	0.16 277	0.19 385

IGEV_Zeroshot_test	0.53 417	0.33 223	2.91 608	0.32 341	0.18 205	0.54 290	0.21 175	0.72 334	0.42 188	0.81 583	0.51 351	0.71 500	0.41 402	0.48 289	1.13 572	0.09 140	0.15 475	0.10 217	0.35 594	0.19 350	0.09 77

MIF-Stereo (partial)	0.34 187	0.41 305	1.93 401	0.26 175	0.24 336	0.32 44	0.17 75	0.53 215	0.42 188	0.25 168	0.37 245	0.25 175	0.26 240	0.44 245	0.31 296	0.11 327	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.19 350	0.14 253

EKT-Stereo	1.47 643	0.49 360	1.93 401	2.57 680	19.31 702	0.55 305	0.22 215	0.69 317	0.42 188	0.38 262	0.36 241	0.43 316	0.27 261	0.69 386	0.26 228	0.12 388	0.14 447	0.11 293	0.16 442	0.20 366	0.15 295

AnonymousM	0.37 217	0.44 329	1.50 237	0.25 132	0.15 97	0.52 273	0.23 254	0.60 270	0.42 188	0.42 283	0.32 214	0.30 234	0.25 220	0.34 164	0.23 176	0.11 327	0.09 269	0.71 648	0.36 603	0.12 154	0.07 12

raftrobust	0.38 230	0.68 455	1.54 244	0.32 341	0.46 580	0.52 273	0.21 175	0.56 237	0.42 188	0.52 377	0.35 237	0.31 237	0.33 329	0.37 195	0.30 284	0.10 246	0.11 371	0.08 59	0.07 103	0.21 382	0.19 385

PMTNet	0.31 161	0.35 250	1.30 180	0.20 9	0.14 68	0.57 339	0.25 311	0.46 130	0.42 188	0.27 202	0.32 214	0.27 203	0.24 205	0.39 213	0.23 176	0.43 627	0.07 76	0.08 59	0.05 1	0.18 329	0.07 12

CCAANet	0.40 253	0.33 223	1.65 261	0.26 175	0.21 271	0.53 282	0.26 334	0.67 309	0.42 188	0.35 241	0.62 457	0.56 407	0.35 340	0.86 422	0.41 387	0.12 388	0.08 181	0.10 217	0.10 227	0.10 103	0.10 112

TS12	0.24 72	0.26 121	0.83 85	0.25 132	0.11 9	0.46 192	0.17 75	0.46 130	0.43 200	0.20 81	0.31 204	0.18 83	0.20 132	0.31 123	0.22 165	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.11 137	0.07 12

Foundation-i1	0.26 94	0.29 175	0.75 69	0.23 81	0.21 271	0.30 30	0.22 215	0.60 270	0.43 200	0.24 148	0.31 204	0.35 260	0.23 189	0.27 70	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.07 103	0.11 137	0.07 12

AIO_rvc	0.41 261	0.64 436	1.29 177	0.58 601	0.39 532	0.37 85	0.24 289	0.50 180	0.43 200	0.28 209	0.23 103	0.25 175	0.16 61	0.99 435	0.19 89	0.10 246	0.16 493	0.08 59	0.11 295	0.25 445	0.85 648

MGS-Stereo	0.32 168	0.34 241	1.70 277	0.25 132	0.14 68	0.40 120	0.22 215	0.38 52	0.43 200	0.24 148	0.51 351	0.25 175	0.18 94	0.31 123	0.20 121	0.09 140	0.08 181	0.09 156	0.08 142	0.47 611	0.08 49

MSKI-zero shot	0.46 329	0.38 275	2.47 535	0.27 199	0.43 560	0.56 321	0.20 133	0.77 384	0.43 200	0.60 481	0.51 351	0.44 327	0.17 70	0.68 380	0.21 141	0.09 140	0.29 603	0.09 156	0.32 582	0.14 217	0.10 112

test-1	0.44 298	0.48 356	1.69 273	0.30 285	0.27 387	0.50 243	0.28 379	0.80 418	0.43 200	0.40 270	0.54 390	0.41 298	0.24 205	0.31 123	1.16 578	0.09 140	0.20 549	0.10 217	0.17 462	0.11 137	0.26 493

SCV_C0	0.33 178	0.43 318	1.42 216	0.25 132	0.16 127	0.35 64	0.20 133	0.68 314	0.44 206	0.24 148	0.27 152	0.29 226	0.20 132	0.58 336	0.18 64	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.30 567	0.26 466	0.17 348

PAM	0.70 527	0.35 250	2.72 579	0.56 594	0.62 620	1.08 618	0.53 564	0.85 456	0.44 206	0.93 605	0.92 580	1.24 630	0.68 557	0.64 360	1.01 556	0.10 246	0.19 538	0.10 217	0.48 628	0.14 217	0.38 581

rvit_stereo_0080	0.27 106	0.38 275	0.76 71	0.24 108	0.18 205	0.34 58	0.27 359	0.54 227	0.44 206	0.24 148	0.26 143	0.27 203	0.22 163	0.29 101	0.23 176	0.13 420	0.10 318	0.10 217	0.10 227	0.15 240	0.11 138

RSM	0.28 122	0.26 121	0.97 117	0.25 132	0.24 336	0.37 85	0.21 175	0.49 171	0.44 206	0.21 94	0.27 152	0.28 214	0.17 70	0.38 205	0.20 121	0.07 26	0.07 76	0.09 156	0.34 590	0.21 382	0.16 327

MyStereo06	0.54 423	0.41 305	2.68 572	0.30 285	0.23 321	0.60 387	0.30 411	0.81 422	0.44 206	0.84 591	0.52 366	0.78 531	0.58 519	0.48 289	1.10 568	0.09 140	0.17 513	0.12 357	0.10 227	0.16 277	0.20 404

whm_eth	0.27 106	0.38 275	0.76 71	0.24 108	0.18 205	0.34 58	0.27 359	0.54 227	0.44 206	0.24 148	0.26 143	0.27 203	0.22 163	0.29 101	0.23 176	0.13 420	0.10 318	0.10 217	0.10 227	0.15 240	0.11 138

MIM_Stereo	0.41 261	0.60 410	1.88 377	0.31 312	0.21 271	0.50 243	0.19 106	0.64 290	0.44 206	0.43 289	0.53 378	0.43 316	0.27 261	0.51 310	0.28 250	0.08 65	0.14 447	0.11 293	0.10 227	0.26 466	0.26 493

CASnet	0.28 122	0.31 206	1.20 158	0.28 230	0.11 9	0.47 202	0.19 106	0.44 107	0.44 206	0.38 262	0.31 204	0.23 144	0.17 70	0.29 101	0.19 89	0.10 246	0.06 24	0.15 486	0.12 335	0.16 277	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.30 152	0.27 133	1.09 136	0.23 81	0.50 587	0.40 120	0.20 133	0.46 130	0.44 206	0.22 114	0.28 164	0.26 190	0.19 119	0.33 150	0.21 141	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.05 1	0.15 240	0.49 611

GMOStereo	0.41 261	0.62 421	1.78 321	0.28 230	0.36 508	0.51 254	0.31 424	0.53 215	0.44 206	0.57 439	0.48 321	0.41 298	0.27 261	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 623	0.13 418	0.11 295	0.34 539	0.11 138

error version	0.41 261	0.62 421	1.78 321	0.28 230	0.36 508	0.51 254	0.31 424	0.53 215	0.44 206	0.57 439	0.48 321	0.41 298	0.27 261	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 623	0.13 418	0.11 295	0.34 539	0.11 138

test-v	0.41 261	0.62 421	1.78 321	0.28 230	0.36 508	0.51 254	0.31 424	0.53 215	0.44 206	0.57 439	0.48 321	0.41 298	0.27 261	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 623	0.13 418	0.11 295	0.34 539	0.11 138

test-2	0.41 261	0.62 421	1.78 321	0.28 230	0.36 508	0.51 254	0.31 424	0.53 215	0.44 206	0.57 439	0.48 321	0.41 298	0.27 261	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 623	0.13 418	0.11 295	0.34 539	0.11 138

sCroCo_RVC	0.33 178	0.32 214	1.89 384	0.34 400	0.27 387	0.30 30	0.22 215	0.48 164	0.44 206	0.22 114	0.33 224	0.25 175	0.25 220	0.32 136	0.24 202	0.14 464	0.16 493	0.12 357	0.12 335	0.15 240	0.13 226

test_xeample3	0.46 329	0.34 241	2.99 616	0.37 459	0.16 127	0.49 230	0.33 456	1.06 613	0.44 206	0.25 168	0.23 103	0.24 160	0.25 220	0.49 299	0.56 465	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.40 613	0.17 301	0.26 493

NLSM3	0.26 94	0.39 287	0.75 69	0.25 132	0.24 336	0.43 153	0.19 106	0.58 249	0.45 221	0.20 81	0.26 143	0.20 107	0.25 220	0.29 101	0.24 202	0.07 26	0.06 24	0.10 217	0.09 187	0.10 103	0.07 12

FE-Mocha	0.41 261	0.31 206	1.44 219	0.28 230	0.33 473	0.41 131	0.17 75	0.69 317	0.45 221	0.44 296	0.50 346	0.41 298	0.45 443	0.36 184	1.17 580	0.10 246	0.08 181	0.11 293	0.21 514	0.13 188	0.13 226

xyz-stereo-finetune2	0.35 200	0.45 338	1.04 128	0.21 29	0.12 21	0.58 356	0.23 254	0.50 180	0.45 221	0.31 225	0.46 302	0.30 234	0.41 402	0.81 415	0.51 442	0.08 65	0.07 76	0.11 293	0.09 187	0.12 154	0.09 77

S2M2_L	0.24 72	0.29 175	0.90 104	0.23 81	0.17 158	0.24 13	0.09 1	0.36 39	0.45 221	0.17 37	0.25 130	0.23 144	0.17 70	0.24 39	0.28 250	0.15 484	0.12 404	0.11 293	0.12 335	0.15 240	0.11 138
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.28 122	0.43 318	0.93 110	0.28 230	0.17 158	0.53 282	0.21 175	0.55 231	0.45 221	0.17 37	0.26 143	0.32 243	0.17 70	0.33 150	0.16 32	0.09 140	0.08 181	0.09 156	0.29 557	0.13 188	0.06 1

castereo	0.30 152	0.44 329	0.81 81	0.24 108	0.29 410	0.41 131	0.27 359	0.72 334	0.45 221	0.22 114	0.30 187	0.24 160	0.31 316	0.25 47	0.21 141	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.31 576	0.12 154	0.09 77

UGAM-zero	0.63 489	0.39 287	2.49 539	0.30 285	0.49 586	0.67 485	0.19 106	0.91 510	0.45 221	0.77 571	0.45 294	1.16 627	0.82 586	2.05 594	0.29 264	0.09 140	0.15 475	0.09 156	0.44 620	0.11 137	0.22 432

RSM++	0.27 106	0.26 121	0.87 94	0.28 230	0.13 48	0.39 107	0.20 133	0.45 122	0.45 221	0.20 81	0.24 115	0.24 160	0.17 70	0.36 184	0.20 121	0.08 65	0.07 76	0.09 156	0.35 594	0.26 466	0.18 368

LL-Strereo2	0.41 261	0.90 545	1.83 357	0.44 527	0.24 336	0.54 290	0.27 359	0.58 249	0.45 221	0.41 278	0.33 224	0.44 327	0.21 146	0.44 245	0.34 329	0.09 140	0.08 181	0.16 505	0.14 396	0.17 301	0.17 348

TestStereo	0.45 317	0.54 388	2.11 455	0.29 264	0.16 127	0.43 153	0.24 289	0.54 227	0.45 221	0.37 252	0.46 302	0.34 256	0.27 261	1.98 586	0.27 239	0.11 327	0.08 181	0.12 357	0.09 187	0.14 217	0.08 49

TANstereo	0.33 178	0.49 360	1.75 299	0.23 81	0.12 21	0.54 290	0.16 63	0.40 68	0.45 221	0.45 307	0.51 351	0.26 190	0.22 163	0.29 101	0.20 121	0.10 246	0.10 318	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.11 138

BridgeDepth_RVC	0.20 16	0.20 18	0.74 68	0.17 1	0.12 21	0.32 44	0.12 4	0.33 24	0.46 232	0.15 10	0.15 26	0.16 51	0.19 119	0.23 32	0.18 64	0.10 246	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FSD					0.29 410	0.35 64	0.33 456	0.44 107	0.46 232	0.32 234	0.32 214	0.37 269	0.32 324	0.35 171	0.32 309	0.28 609	0.27 599	0.31 608	0.30 567	0.31 509

MLG-Stereo_test1	0.21 32	0.33 223	0.61 29	0.23 81	0.21 271	0.45 172	0.13 9	0.33 24	0.46 232	0.13 5	0.09 1	0.18 83	0.12 12	0.32 136	0.15 13	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

MLG-Stereo	0.21 32	0.33 223	0.60 24	0.23 81	0.12 21	0.44 164	0.13 9	0.39 59	0.46 232	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 171	0.15 13	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

HART	0.38 230	0.53 380	1.66 267	0.26 175	0.15 97	0.30 30	0.19 106	0.67 309	0.46 232	0.29 215	0.52 366	0.38 277	0.16 61	0.41 224	0.20 121	0.08 65	0.68 658	0.09 156	0.07 103	0.34 539	0.21 417

trnet	0.28 122	0.26 121	1.32 185	0.19 2	0.12 21	0.54 290	0.15 39	0.48 164	0.46 232	0.27 202	0.33 224	0.24 160	0.21 146	0.30 114	0.21 141	0.10 246	0.07 76	0.08 59	0.05 1	0.09 74	0.07 12

AE-Stereo	0.42 280	0.29 175	1.65 261	0.43 520	0.47 583	0.56 321	0.23 254	0.86 466	0.46 232	0.31 225	0.41 272	0.43 316	0.24 205	0.34 164	0.24 202	0.09 140	0.48 643	0.11 293	0.45 621	0.22 399	0.19 385

plain	0.37 217	0.47 351	2.15 467	0.27 199	0.19 241	0.33 48	0.20 133	0.58 249	0.46 232	0.23 137	0.37 245	0.23 144	0.25 220	0.45 261	0.28 250	0.11 327	0.08 181	0.13 418	0.09 187	0.42 598	0.12 183

riskmin	0.37 217	0.22 50	1.74 293	0.32 341	0.20 257	0.48 213	0.20 133	0.66 300	0.46 232	0.36 247	0.34 232	0.69 485	0.45 443	0.39 213	0.27 239	0.11 327	0.08 181	0.12 357	0.08 142	0.13 188	0.16 327

Anonymous_2	0.74 551	0.32 214	1.65 261	0.33 367	0.30 427	0.67 485	0.32 447	0.69 317	0.46 232	0.48 336	0.41 272	0.84 555	0.58 519	0.51 310	0.40 379	0.32 617	0.38 623	1.43 675	3.69 693	0.80 645	0.27 501

CroCo-Stereo Lap2	0.33 178	0.61 415	1.47 228	0.32 341	0.38 526	0.23 12	0.22 215	0.58 249	0.46 232	0.22 114	0.27 152	0.29 226	0.23 189	0.32 136	0.26 228	0.09 140	0.09 269	0.10 217	0.08 142	0.21 382	0.14 253

test-3	0.43 289	0.20 18	1.70 277	0.34 400	0.32 458	0.45 172	0.23 254	0.71 328	0.46 232	0.51 368	0.29 172	0.45 336	0.21 146	0.59 342	0.98 546	0.08 65	0.07 76	0.10 217	0.35 594	0.29 490	0.28 509

test_1	0.43 289	0.20 18	1.70 277	0.34 400	0.32 458	0.45 172	0.23 254	0.71 328	0.46 232	0.50 355	0.29 172	0.45 336	0.21 146	0.59 342	0.98 546	0.08 65	0.07 76	0.10 217	0.35 594	0.29 490	0.29 516

iRaftStereo_RVC	0.37 217	0.53 380	1.41 211	0.28 230	0.15 97	0.52 273	0.20 133	0.54 227	0.46 232	0.37 252	0.43 279	0.41 298	0.23 189	0.36 184	0.26 228	0.09 140	0.15 475	0.12 357	0.11 295	0.41 592	0.37 578

sAnonymous2	0.38 230	0.62 421	2.15 467	0.31 312	0.24 336	0.34 58	0.27 359	0.53 215	0.46 232	0.24 148	0.29 172	0.23 144	0.28 278	0.28 85	0.22 165	0.12 388	0.09 269	0.11 293	0.13 368	0.38 574	0.35 563

CroCo_RVC	0.38 230	0.62 421	2.15 467	0.31 312	0.24 336	0.34 58	0.27 359	0.53 215	0.46 232	0.24 148	0.29 172	0.23 144	0.28 278	0.28 85	0.22 165	0.12 388	0.09 269	0.11 293	0.13 368	0.38 574	0.35 563

GES	0.44 298	0.28 162	1.88 377	0.30 285	0.18 205	0.61 407	0.30 411	0.88 486	0.46 232	0.47 318	0.52 366	0.39 283	0.42 420	0.58 336	0.67 496	0.15 484	0.11 371	0.12 357	0.10 227	0.15 240	0.17 348

Gwc-CoAtRS	0.38 230	0.33 223	1.92 398	0.27 199	0.41 551	0.48 213	0.19 106	0.59 258	0.46 232	0.43 289	0.39 265	0.57 414	0.26 240	0.32 136	0.26 228	0.09 140	0.09 269	0.09 156	0.31 576	0.11 137	0.09 77

CREStereo	0.28 122	0.30 192	1.33 187	0.19 2	0.13 48	0.55 305	0.17 75	0.48 164	0.46 232	0.27 202	0.33 224	0.24 160	0.21 146	0.31 123	0.21 141	0.11 327	0.07 76	0.08 59	0.05 1	0.10 103	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
quiztm	0.37 217	0.82 515	1.45 222	0.40 497	0.29 410	0.42 145	0.23 254	0.73 346	0.47 251	0.36 247	0.42 276	0.28 214	0.20 132	0.29 101	0.26 228	0.10 246	0.06 24	0.09 156	0.09 187	0.34 539	0.09 77

xyz-stereo	3.02 674	0.29 175	30.64 717	0.23 81	0.12 21	15.52 694	0.24 289	0.51 190	0.47 251	0.59 471	7.99 687	0.64 449	0.47 467	1.39 481	0.50 436	0.09 140	0.07 76	0.34 615	0.07 103	0.13 188	0.08 49

Pointernet	0.29 135	0.25 103	1.49 234	0.24 108	0.20 257	0.47 202	0.15 39	0.62 279	0.47 251	0.22 114	0.29 172	0.26 190	0.20 132	0.28 85	0.20 121	0.10 246	0.07 76	0.07 1	0.12 335	0.10 103	0.07 12

anonymousdsp2	0.34 187	0.24 89	1.16 149	0.28 230	0.15 97	0.57 339	0.23 254	0.79 414	0.47 251	0.38 262	0.37 245	0.40 292	0.25 220	0.47 282	0.21 141	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.13 368	0.19 350	0.27 501

Hybrid-DGEV-03	0.45 317	0.88 537	1.75 299	0.29 264	0.17 158	0.58 356	0.24 289	0.65 297	0.48 255	0.59 471	1.01 597	0.39 283	0.28 278	0.41 224	0.34 329	0.09 140	0.08 181	0.12 357	0.09 187	0.34 539	0.24 471

rvit_stereo_ft	0.31 161	0.61 415	1.18 152	0.32 341	0.21 271	0.28 19	0.27 359	0.55 231	0.48 255	0.23 137	0.27 152	0.28 214	0.26 240	0.32 136	0.25 216	0.13 420	0.09 269	0.11 293	0.11 295	0.13 188	0.14 253

RAFT-Stereo-weight	0.34 187	0.29 175	1.43 217	0.28 230	0.28 401	0.55 305	0.22 215	0.78 399	0.48 255	0.46 316	0.38 256	0.36 265	0.17 70	0.33 150	0.23 176	0.09 140	0.08 181	0.09 156	0.07 103	0.09 74	0.09 77

11t1	0.33 178	0.19 10	1.41 211	0.33 367	0.16 127	0.48 213	0.21 175	0.67 309	0.48 255	0.40 270	0.34 232	0.32 243	0.33 329	0.42 232	0.27 239	0.11 327	0.12 404	0.10 217	0.08 142	0.13 188	0.14 253

RAFT_CTSACE	0.46 329	0.76 485	2.07 444	0.35 416	0.30 427	0.54 290	0.30 411	0.61 275	0.48 255	0.49 348	0.76 547	0.55 394	0.36 347	0.58 336	0.22 165	0.08 65	0.13 428	0.11 293	0.10 227	0.41 592	0.08 49

CFNet-RSSM	0.41 261	0.32 214	2.20 477	0.27 199	0.44 561	0.52 273	0.19 106	0.76 373	0.48 255	0.43 289	0.36 241	0.54 391	0.26 240	0.33 150	0.25 216	0.09 140	0.08 181	0.09 156	0.38 607	0.10 103	0.09 77

DeepPruner_ROB	0.50 380	0.70 464	1.94 411	0.29 264	0.26 374	0.63 445	0.31 424	0.80 418	0.48 255	0.61 490	0.55 400	0.66 461	0.38 369	0.98 434	0.40 379	0.19 547	0.14 447	0.14 455	0.14 396	0.23 414	0.17 348

IGEV_i1	0.44 298	0.26 121	2.01 432	0.33 367	0.18 205	0.58 356	0.27 359	0.84 448	0.49 262	0.45 307	0.47 308	0.55 394	0.33 329	0.65 371	0.36 346	0.11 327	0.11 371	0.13 418	0.19 495	0.17 301	0.28 509

tg	0.37 217	0.55 397	1.35 194	0.28 230	0.16 127	0.57 339	0.18 95	0.57 243	0.49 262	0.37 252	0.44 290	0.38 277	0.24 205	0.46 270	0.24 202	0.09 140	0.08 181	0.11 293	0.11 295	0.43 600	0.36 571

PAM_32	0.70 527	0.35 250	2.73 584	0.54 585	0.61 618	1.07 616	0.43 518	0.84 448	0.49 262	0.90 600	0.91 578	1.23 629	0.77 580	0.65 371	1.10 568	0.10 246	0.19 538	0.10 217	0.49 630	0.15 240	0.38 581

DCVSM-stereo	0.49 369	0.29 175	2.49 539	0.29 264	0.22 301	0.53 282	0.52 560	0.58 249	0.49 262	0.69 541	0.46 302	0.79 536	0.48 476	0.53 320	0.42 390	0.13 420	0.14 447	0.15 486	0.12 335	0.20 366	0.20 404

test_sample1	0.40 253	0.18 6	1.19 154	0.31 312	0.18 205	0.48 213	0.23 254	0.78 399	0.49 262	0.44 296	0.44 290	0.45 336	0.41 402	1.39 481	0.33 322	0.11 327	0.09 269	0.10 217	0.09 187	0.12 154	0.13 226

LoS	0.31 161	0.30 192	1.52 242	0.23 81	0.13 48	0.54 290	0.20 133	0.48 164	0.49 262	0.25 168	0.28 164	0.37 269	0.24 205	0.38 205	0.23 176	0.10 246	0.08 181	0.08 59	0.05 1	0.15 240	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.39 245	0.30 192	1.61 257	0.32 341	0.17 158	0.53 282	0.24 289	0.70 325	0.49 262	0.59 471	0.54 390	0.40 292	0.40 391	0.41 224	0.30 284	0.17 520	0.10 318	0.14 455	0.11 295	0.18 329	0.17 348
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CRFU-Net	0.56 443	0.38 275	1.86 370	0.46 546	0.26 374	0.82 568	0.36 476	0.90 498	0.49 262	0.62 501	0.59 429	0.78 531	1.35 637	1.00 438	0.48 426	0.15 484	0.14 447	0.17 526	0.10 227	0.19 350	0.14 253

test_3	0.44 298	0.20 18	1.70 277	0.36 435	0.32 458	0.47 202	0.30 411	0.73 346	0.49 262	0.50 355	0.30 187	0.45 336	0.22 163	0.59 342	0.98 546	0.08 65	0.10 318	0.11 293	0.35 594	0.29 490	0.28 509

RAFT	0.45 317	0.92 548	1.59 251	0.34 400	0.19 241	0.46 192	0.35 469	0.65 297	0.49 262	0.49 348	0.49 338	0.70 495	0.40 391	0.47 282	0.32 309	0.11 327	0.16 493	0.14 455	0.13 368	0.51 619	0.13 226

rafts_anoy	0.43 289	0.89 541	1.96 423	0.32 341	0.30 427	0.48 213	0.24 289	0.62 279	0.49 262	0.37 252	0.38 256	0.33 250	0.30 306	0.51 310	0.34 329	0.10 246	0.39 630	0.13 418	0.15 421	0.17 301	0.15 295

DDVS	0.62 482	0.40 295	1.40 209	2.21 676	0.35 499	0.87 583	1.00 642	0.69 317	0.50 273	0.53 388	0.56 412	0.90 576	0.37 360	1.22 464	0.47 420	0.15 484	0.14 447	0.14 455	0.12 335	0.19 350	0.22 432

WCG-NET（raft）	0.32 168	0.53 380	1.21 160	0.23 81	0.12 21	0.44 164	0.24 289	0.40 68	0.50 273	0.35 241	0.35 237	0.47 356	0.25 220	0.35 171	0.20 121	0.08 65	0.29 603	0.08 59	0.07 103	0.22 399	0.11 138

H2IRNET	0.40 253	0.61 415	1.90 389	0.29 264	0.17 158	0.54 290	0.18 95	0.52 206	0.50 273	0.27 202	0.56 412	0.47 356	0.35 340	0.46 270	0.33 322	0.10 246	0.07 76	0.12 357	0.14 396	0.32 518	0.12 183

4D-IteraStereo	0.44 298	0.96 566	2.63 565	0.27 199	0.30 427	0.45 172	0.25 311	0.52 206	0.50 273	0.40 270	0.31 204	0.40 292	0.19 119	0.35 171	0.32 309	0.09 140	0.06 24	0.12 357	0.11 295	0.19 350	0.30 529

CroCo-Stereo	0.30 152	0.45 338	1.08 133	0.31 312	0.17 158	0.19 6	0.21 175	0.73 346	0.50 273	0.21 94	0.24 115	0.55 394	0.22 163	0.27 70	0.26 228	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.07 103	0.12 154	0.09 77
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
ICVP	0.46 329	0.29 175	2.41 519	0.33 367	0.22 301	0.59 375	0.55 572	0.75 361	0.50 273	0.44 296	0.60 445	0.49 369	0.35 340	0.53 320	0.37 353	0.16 505	0.16 493	0.14 455	0.11 295	0.15 240	0.15 295
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-TBD	0.34 187	0.77 494	1.75 299	0.34 400	0.13 48	0.51 254	0.17 75	0.43 98	0.50 273	0.37 252	0.49 338	0.23 144	0.18 94	0.28 85	0.24 202	0.10 246	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.07 12

PSi22	0.37 217	0.73 477	1.71 284	0.28 230	0.13 48	0.44 164	0.14 21	0.64 290	0.51 280	0.22 114	0.28 164	0.36 265	0.22 163	0.65 371	0.27 239	0.07 26	0.14 447	0.07 1	0.06 18	0.28 483	0.12 183

DDF-Stereo	0.37 217	0.27 133	0.79 78	0.39 486	0.29 410	0.38 102	0.21 175	0.47 150	0.51 280	0.32 234	0.17 38	0.79 536	0.23 189	0.64 360	1.04 561	0.11 327	0.07 76	0.09 156	0.12 335	0.35 552	0.15 295

MM-Stereo_test1	0.41 261	0.39 287	2.29 497	0.38 476	0.26 374	0.44 164	0.28 379	0.63 287	0.51 280	0.40 270	0.32 214	0.26 190	0.26 240	0.46 270	0.22 165	0.09 140	0.21 558	0.10 217	0.09 187	0.39 584	0.15 295

rrr	0.46 329	0.34 241	3.08 622	0.27 199	0.16 127	0.45 172	0.28 379	1.09 619	0.51 280	0.24 148	0.21 70	0.26 190	0.25 220	0.64 360	0.52 445	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.29 557	0.16 277	0.25 483

AACVNet	0.54 423	0.78 502	1.73 288	0.36 435	0.21 271	0.57 339	0.25 311	0.71 328	0.51 280	0.55 419	0.59 429	0.64 449	0.41 402	2.13 605	0.41 387	0.14 464	0.11 371	0.14 455	0.11 295	0.33 527	0.15 295

THIR-Stereo	0.86 586	0.62 421	2.13 461	0.25 132	0.16 127	0.58 356	2.74 684	0.59 258	0.51 280	0.62 501	1.62 637	0.97 594	1.80 658	1.69 532	2.25 640	0.10 246	0.08 181	0.14 455	0.11 295	0.15 240	0.11 138

raft+_RVC	0.44 298	0.67 452	1.85 362	0.34 400	0.71 628	0.51 254	0.25 311	0.64 290	0.51 280	0.35 241	0.45 294	0.32 243	0.28 278	0.43 236	0.32 309	0.09 140	0.19 538	0.10 217	0.09 187	0.20 366	0.40 593

RALCasStereoNet	0.45 317	0.88 537	1.85 362	0.30 285	0.26 374	0.49 230	0.26 334	0.58 249	0.51 280	0.36 247	0.48 321	0.36 265	0.28 278	0.55 328	0.34 329	0.10 246	0.53 645	0.09 156	0.08 142	0.25 445	0.34 560

ACV-stereo	0.66 506	0.76 485	2.86 598	0.32 341	0.25 356	1.01 605	0.60 587	0.59 258	0.52 288	0.41 278	0.45 294	1.55 645	0.94 606	1.40 484	0.69 501	0.14 464	0.13 428	0.12 357	0.11 295	0.20 366	0.19 385

ACVNet-DCA	0.42 280	0.64 436	2.07 444	0.35 416	0.14 68	0.76 540	0.25 311	0.76 373	0.52 288	0.31 225	0.38 256	0.24 160	0.38 369	0.69 386	0.19 89	0.10 246	0.24 576	0.11 293	0.09 187	0.12 154	0.14 253

1test111	0.44 298	0.64 436	2.07 444	0.35 416	0.14 68	0.76 540	0.25 311	0.76 373	0.52 288	0.31 225	0.38 256	0.24 160	0.38 369	0.96 432	0.30 284	0.10 246	0.24 576	0.11 293	0.09 187	0.12 154	0.14 253

mmm	0.38 230	0.21 33	1.18 152	0.35 416	0.17 158	0.49 230	0.26 334	0.78 399	0.52 288	0.50 355	0.57 420	0.41 298	0.37 360	0.71 393	0.31 296	0.11 327	0.13 428	0.14 455	0.13 368	0.15 240	0.14 253

GMStereo_Zeroshot	0.41 261	0.36 260	1.54 244	0.41 505	0.19 241	0.52 273	0.19 106	0.59 258	0.52 288	0.57 439	0.59 429	0.63 440	0.29 296	0.58 336	0.33 322	0.15 484	0.09 269	0.16 505	0.09 187	0.24 431	0.12 183

qqq	0.38 230	0.21 33	1.34 191	0.28 230	0.15 97	0.45 172	0.26 334	0.76 373	0.52 288	0.39 268	0.41 272	0.46 348	0.36 347	0.96 432	0.30 284	0.11 327	0.14 447	0.12 357	0.12 335	0.12 154	0.14 253

Patchmatch Stereo++	0.39 245	0.27 133	1.78 321	0.44 527	0.16 127	0.61 407	0.27 359	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.43 316	0.28 278	0.54 324	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183
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
PSM-adaLoss	0.38 230	0.27 133	1.78 321	0.44 527	0.17 158	0.60 387	0.29 403	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.44 327	0.28 278	0.47 282	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

ROB_FTStereo_v2	0.38 230	0.27 133	1.78 321	0.44 527	0.17 158	0.61 407	0.28 379	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.44 327	0.28 278	0.47 282	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

ROB_FTStereo	0.38 230	0.27 133	1.78 321	0.44 527	0.17 158	0.61 407	0.26 334	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.43 316	0.28 278	0.49 299	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

HUI-Stereo	0.38 230	0.27 133	1.79 341	0.44 527	0.17 158	0.61 407	0.28 379	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.44 327	0.28 278	0.45 261	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

DeepStereo_RVC	0.44 298	0.28 162	1.92 398	0.49 561	0.17 158	0.60 387	0.59 585	0.50 180	0.52 288	0.49 348	0.45 294	0.39 283	0.86 594	0.45 261	0.33 322	0.11 327	0.08 181	0.11 293	0.09 187	0.15 240	0.19 385

iGMRVC	0.39 245	0.27 133	1.78 321	0.44 527	0.17 158	0.61 407	0.27 359	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.44 327	0.28 278	0.55 328	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

iRAFT	0.39 245	0.27 133	1.78 321	0.44 527	0.16 127	0.61 407	0.27 359	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.43 316	0.28 278	0.54 324	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

CRE-IMP	0.41 261	0.22 50	1.76 308	0.48 559	0.17 158	0.79 557	0.69 611	0.52 206	0.52 288	0.47 318	0.42 276	0.45 336	0.26 240	0.41 224	0.31 296	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.09 187	0.17 301	0.23 457

RAFT-IKP	0.38 230	0.27 133	1.79 341	0.44 527	0.16 127	0.60 387	0.28 379	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.43 316	0.28 278	0.50 306	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

GANet-RSSM	0.55 435	0.73 477	1.90 389	0.36 435	0.26 374	0.59 375	0.27 359	0.78 399	0.52 288	0.47 318	0.57 420	0.63 440	0.45 443	1.92 583	0.43 399	0.14 464	0.10 318	0.25 592	0.11 295	0.34 539	0.14 253

Select-FE	0.65 501	0.67 452	2.76 587	0.49 561	0.55 600	0.79 557	0.16 63	0.90 498	0.53 305	0.84 591	0.55 400	0.91 578	0.75 575	0.57 332	1.16 578	0.11 327	0.18 525	0.11 293	0.49 630	0.14 217	0.31 538

rvit_stereo_0081	0.25 81	0.21 33	0.61 29	0.28 230	0.17 158	0.31 38	0.22 215	0.42 90	0.53 305	0.24 148	0.25 130	0.25 175	0.21 146	0.34 164	0.23 176	0.13 420	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.12 154	0.09 77

rvit_stereo_0082	0.25 81	0.21 33	0.61 29	0.28 230	0.17 158	0.31 38	0.22 215	0.42 90	0.53 305	0.24 148	0.25 130	0.25 175	0.21 146	0.34 164	0.23 176	0.13 420	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.12 154	0.09 77

rvit_stereo_0075_2	0.40 253	0.40 295	1.88 377	0.33 367	0.32 458	0.41 131	0.22 215	0.58 249	0.53 305	0.38 262	0.51 351	0.40 292	0.27 261	0.44 245	0.29 264	0.20 557	0.15 475	0.22 573	0.15 421	0.18 329	0.23 457

IGEV-Stereo+	0.29 135	0.29 175	0.86 92	0.25 132	0.34 486	0.30 30	0.14 21	0.32 17	0.53 305	0.18 46	0.12 13	0.18 83	0.19 119	0.49 299	0.17 53	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.20 508	0.46 610	0.59 625

GCST	0.72 539	1.10 603	2.15 467	1.11 651	0.59 609	0.62 427	0.19 106	0.75 361	0.53 305	0.56 428	0.63 471	0.47 356	0.31 316	1.11 451	0.33 322	0.75 650	0.45 635	0.84 651	0.64 655	0.69 635	0.54 616

Any-RAFT	0.38 230	0.25 103	1.89 384	0.27 199	0.17 158	0.68 497	0.21 175	0.78 399	0.53 305	0.43 289	0.43 279	0.54 391	0.30 306	0.41 224	0.20 121	0.10 246	0.12 404	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.09 77

ToySt	0.44 298	0.61 415	1.89 384	0.29 264	0.18 205	0.55 305	0.35 469	0.67 309	0.53 305	0.39 268	0.50 346	0.59 424	0.43 431	0.51 310	0.49 431	0.10 246	0.12 404	0.13 418	0.16 442	0.24 431	0.19 385

DCRE	0.50 380	0.63 431	2.13 461	0.30 285	0.23 321	0.45 172	0.24 289	0.59 258	0.53 305	0.50 355	2.10 648	0.42 312	0.26 240	0.35 171	0.23 176	0.09 140	0.14 447	0.10 217	0.32 582	0.16 277	0.15 295

FTStereo	0.76 558	0.18 6	2.35 508	0.71 620	0.21 271	0.73 524	1.79 673	0.57 243	0.53 305	1.07 617	1.63 638	1.29 633	2.13 662	0.75 400	0.29 264	0.19 547	0.08 181	0.12 357	0.11 295	0.11 137	0.40 593

DRaft	0.62 482	0.38 275	1.76 308	0.24 108	0.16 127	0.64 459	0.66 602	0.53 215	0.53 305	0.67 533	0.99 594	0.38 277	1.00 611	1.44 487	2.10 635	0.10 246	0.14 447	0.10 217	0.14 396	0.18 329	0.21 417

RALAANet	0.43 289	0.98 578	1.90 389	0.32 341	0.23 321	0.48 213	0.19 106	0.67 309	0.53 305	0.48 336	0.45 294	0.39 283	0.30 306	0.48 289	0.37 353	0.10 246	0.08 181	0.11 293	0.14 396	0.27 477	0.10 112

DIP-Stereo	0.37 217	0.34 241	1.50 237	0.27 199	0.18 205	0.63 445	0.17 75	0.92 519	0.53 305	0.49 348	0.48 321	0.30 234	0.30 306	0.39 213	0.30 284	0.10 246	0.08 181	0.10 217	0.08 142	0.15 240	0.12 183
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
xyz-stereo-finetune	0.31 161	0.46 341	0.79 78	0.21 29	0.12 21	0.53 282	0.25 311	0.52 206	0.54 318	0.28 209	0.32 214	0.29 226	0.23 189	0.59 342	0.55 457	0.08 65	0.07 76	0.10 217	0.08 142	0.13 188	0.08 49

Reg-Stereo(zero)	0.46 329	0.17 2	2.10 454	0.24 108	0.34 486	0.51 254	0.42 511	0.50 180	0.54 318	0.37 252	0.46 302	0.54 391	0.60 526	0.43 236	1.10 568	0.08 65	0.09 269	0.08 59	0.22 524	0.12 154	0.22 432

rvit_stereo_0083	0.25 81	0.19 10	0.58 22	0.28 230	0.18 205	0.28 19	0.22 215	0.38 52	0.54 318	0.23 137	0.30 187	0.27 203	0.26 240	0.37 195	0.24 202	0.14 464	0.12 404	0.13 418	0.10 227	0.12 154	0.10 112

anonymousa	0.48 351	0.46 341	2.44 527	0.29 264	0.34 486	0.61 407	0.25 311	0.66 300	0.54 318	0.53 388	0.77 551	0.73 507	0.46 458	0.33 150	0.31 296	0.10 246	0.09 269	0.12 357	0.29 557	0.10 103	0.19 385

Selective-RAFT	0.35 200	0.26 121	1.48 231	0.31 312	0.15 97	0.61 407	0.19 106	0.60 270	0.54 318	0.28 209	0.29 172	0.40 292	0.33 329	0.50 306	0.27 239	0.10 246	0.07 76	0.09 156	0.35 594	0.19 350	0.08 49

x	0.35 200	0.20 18	1.36 196	0.33 367	0.17 158	0.47 202	0.24 289	0.75 361	0.54 318	0.40 270	0.40 268	0.42 312	0.34 338	0.45 261	0.32 309	0.11 327	0.14 447	0.11 293	0.09 187	0.12 154	0.14 253

GANet-ADL	0.44 298	0.41 305	2.31 499	0.33 367	0.20 257	0.57 339	0.25 311	0.75 361	0.54 318	0.42 283	0.59 429	0.56 407	0.30 306	0.40 219	0.38 360	0.14 464	0.11 371	0.09 156	0.08 142	0.22 399	0.17 348

RT-Monster	0.29 135	0.30 192	0.95 113	0.25 132	0.28 401	0.46 192	0.15 39	0.53 215	0.55 325	0.37 252	0.36 241	0.28 214	0.21 146	0.32 136	0.21 141	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.06 18	0.15 240	0.14 253

G2L-Stereo	0.55 435	0.85 527	2.18 474	0.31 312	0.27 387	0.59 375	0.27 359	0.77 384	0.55 325	0.54 401	0.52 366	0.71 500	0.36 347	1.75 542	0.50 436	0.13 420	0.11 371	0.13 418	0.11 295	0.29 490	0.15 295

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 477	0.61 415	3.35 645	0.33 367	0.58 607	0.66 479	0.20 133	0.98 568	0.55 325	0.73 559	0.52 366	0.99 598	0.65 547	0.58 336	0.29 264	0.10 246	0.16 493	0.10 217	0.41 616	0.29 490	0.20 404

test_sample2	0.41 261	0.19 10	1.23 164	0.31 312	0.17 158	0.51 254	0.27 359	0.81 422	0.55 325	0.44 296	0.45 294	0.46 348	0.38 369	1.51 503	0.30 284	0.12 388	0.09 269	0.11 293	0.10 227	0.14 217	0.14 253

IER	0.43 289	0.38 275	1.69 273	0.26 175	0.25 356	0.66 479	0.26 334	0.71 328	0.55 325	0.54 401	0.59 429	0.60 431	0.53 495	0.52 314	0.39 371	0.11 327	0.08 181	0.11 293	0.11 295	0.14 217	0.11 138

PSMNet-ADL	0.51 397	0.38 275	1.65 261	0.35 416	0.21 271	0.67 485	0.26 334	0.74 351	0.55 325	0.42 283	0.52 366	0.70 495	0.45 443	1.91 579	0.57 469	0.15 484	0.13 428	0.11 293	0.13 368	0.15 240	0.20 404

TRStereo	0.53 417	0.76 485	2.38 513	0.42 516	0.29 410	0.69 503	0.23 254	1.81 661	0.55 325	0.36 247	0.32 214	0.47 356	0.40 391	0.46 270	0.25 216	0.12 388	0.11 371	0.11 293	0.41 616	0.13 188	0.32 547

Anonymous3	0.42 280	0.35 250	2.09 450	0.33 367	0.24 336	0.72 517	0.31 424	0.74 351	0.55 325	0.35 241	0.40 268	0.33 250	0.29 296	0.44 245	0.28 250	0.18 532	0.18 525	0.13 418	0.13 368	0.17 301	0.17 348

CREStereo++_RVC	0.33 178	0.29 175	1.74 293	0.24 108	0.16 127	0.54 290	0.15 39	0.40 68	0.55 325	0.37 252	0.51 351	0.24 160	0.19 119	0.27 70	0.26 228	0.09 140	0.06 24	0.08 59	0.30 567	0.08 37	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CFNet-ft	0.51 397	0.76 485	1.79 341	0.28 230	0.30 427	0.63 445	0.28 379	0.66 300	0.55 325	0.45 307	0.57 420	0.74 513	0.41 402	1.46 493	0.42 390	0.14 464	0.10 318	0.28 599	0.13 368	0.18 329	0.14 253

CFNet_RVC	0.51 397	0.76 485	1.79 341	0.28 230	0.30 427	0.63 445	0.28 379	0.66 300	0.55 325	0.45 307	0.57 420	0.74 513	0.41 402	1.46 493	0.42 390	0.14 464	0.10 318	0.28 599	0.13 368	0.18 329	0.14 253

UCFNet_RVC	0.48 351	0.82 515	1.85 362	0.30 285	0.27 387	0.64 459	0.26 334	0.74 351	0.55 325	0.48 336	0.53 378	0.63 440	0.41 402	0.88 427	0.38 360	0.15 484	0.10 318	0.17 526	0.17 462	0.18 329	0.15 295

WCG-NET	0.30 152	0.42 313	1.26 169	0.24 108	0.12 21	0.43 153	0.24 289	0.40 68	0.56 337	0.35 241	0.37 245	0.26 190	0.24 205	0.29 101	0.19 89	0.08 65	0.12 404	0.08 59	0.07 103	0.22 399	0.10 112

iRaft-Stereo_20w	0.58 455	0.39 287	1.96 423	0.45 541	0.32 458	0.92 593	0.57 581	1.14 625	0.56 337	0.81 583	0.40 268	0.55 394	0.69 559	0.65 371	1.04 561	0.09 140	0.16 493	0.09 156	0.36 603	0.17 301	0.25 483

NRIStereo	0.46 329	0.25 103	1.77 317	0.47 551	0.16 127	0.95 596	0.74 619	0.51 190	0.56 337	0.48 336	0.39 265	0.59 424	0.29 296	0.77 408	0.32 309	0.11 327	0.13 428	0.11 293	0.09 187	0.21 382	0.24 471

HITNet	0.46 329	0.92 548	2.09 450	0.33 367	0.14 68	0.55 305	0.22 215	0.83 436	0.56 337	0.51 368	0.49 338	0.48 367	0.37 360	0.48 289	0.54 455	0.09 140	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.23 414	0.09 77
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
G2L-ROB	0.51 397	0.95 563	1.96 423	0.29 264	0.22 301	0.59 375	0.28 379	0.76 373	0.57 341	0.55 419	0.45 294	0.70 495	0.32 324	1.38 480	0.47 420	0.11 327	0.07 76	0.09 156	0.08 142	0.20 366	0.13 226

MyStereo8	0.54 423	0.80 506	2.76 587	0.32 341	0.33 473	0.71 511	0.20 133	0.87 477	0.57 341	0.51 368	0.59 429	0.50 372	0.33 329	0.68 380	0.55 457	0.10 246	0.29 603	0.10 217	0.13 368	0.21 382	0.34 560

StereoVision	0.45 317	0.72 470	1.94 411	0.33 367	0.32 458	0.47 202	0.26 334	0.68 314	0.57 341	0.32 234	0.89 577	0.45 336	0.27 261	0.49 299	0.36 346	0.13 420	0.15 475	0.16 505	0.15 421	0.19 350	0.13 226

RAFT-Test	0.44 298	0.38 275	2.01 432	0.27 199	0.44 561	0.64 459	0.37 485	0.72 334	0.57 341	0.45 307	0.48 321	0.65 454	0.24 205	0.35 171	0.29 264	0.09 140	0.11 371	0.09 156	0.38 607	0.10 103	0.11 138

CSP-Net	0.50 380	0.39 287	1.25 167	0.29 264	0.23 321	0.77 548	0.35 469	0.86 466	0.57 341	0.59 471	0.59 429	0.65 454	0.40 391	1.77 546	0.44 405	0.16 505	0.11 371	0.10 217	0.10 227	0.20 366	0.14 253

CIPLG	0.56 443	1.19 620	2.46 530	0.80 629	0.31 448	0.61 407	0.57 581	0.76 373	0.57 341	0.56 428	0.63 471	0.41 298	0.30 306	0.45 261	0.40 379	0.11 327	0.20 549	0.13 418	0.13 368	0.35 552	0.19 385

PSM-softLoss	0.48 351	0.27 133	1.85 362	0.51 570	0.17 158	0.61 407	0.40 501	0.61 275	0.57 341	0.52 377	0.48 321	0.39 283	0.25 220	1.46 493	0.77 519	0.12 388	0.08 181	0.13 418	0.12 335	0.12 154	0.14 253

KMStereo	0.48 351	0.27 133	1.85 362	0.51 570	0.17 158	0.61 407	0.40 501	0.61 275	0.57 341	0.52 377	0.48 321	0.39 283	0.25 220	1.46 493	0.77 519	0.12 388	0.08 181	0.13 418	0.12 335	0.12 154	0.14 253

KYRaft	0.48 351	0.29 175	1.75 299	0.33 367	0.21 271	0.75 536	0.44 529	0.58 249	0.57 341	0.64 520	0.93 584	0.53 383	0.72 566	0.60 349	0.24 202	0.10 246	0.07 76	0.12 357	0.14 396	0.12 154	0.54 616

GMM-Stereo	0.50 380	0.23 71	2.41 519	0.54 585	0.24 336	0.77 548	0.46 540	0.59 258	0.57 341	0.58 457	0.73 538	0.47 356	0.43 431	0.68 380	0.27 239	0.10 246	0.06 24	0.13 418	0.13 368	0.14 217	0.44 602

DMCA-RVC	0.62 482	0.96 566	2.63 565	0.36 435	0.90 640	0.56 321	0.31 424	0.69 317	0.57 341	0.68 539	0.52 366	0.59 424	0.56 507	1.23 466	0.53 449	0.16 505	0.38 623	0.20 562	0.15 421	0.20 366	0.15 295

Lsterematch	0.39 245	0.69 459	1.65 261	0.28 230	0.14 68	0.50 243	0.21 175	0.47 150	0.58 352	0.43 289	0.59 429	0.44 327	0.37 360	0.44 245	0.40 379	0.10 246	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.14 217	0.12 183

iRaft-Stereo_5w	0.54 423	1.01 589	2.08 449	0.27 199	0.21 271	0.49 230	0.28 379	0.73 346	0.58 352	0.40 270	0.61 452	0.62 438	0.46 458	1.78 547	0.47 420	0.09 140	0.07 76	0.11 293	0.10 227	0.39 584	0.12 183

IPLG	0.69 523	0.84 522	2.43 525	0.35 416	0.21 271	1.65 646	0.61 591	1.36 641	0.58 352	1.39 646	0.51 351	0.37 269	0.87 595	1.41 485	0.36 346	0.09 140	0.07 76	0.14 455	0.12 335	0.32 518	0.11 138

IPLGR_C	0.58 455	1.25 627	2.72 579	0.80 629	0.31 448	0.60 387	0.61 591	0.76 373	0.58 352	0.56 428	0.62 457	0.41 298	0.31 316	0.43 236	0.40 379	0.11 327	0.22 564	0.13 418	0.15 421	0.35 552	0.19 385

ACRE	0.56 443	1.14 610	2.77 590	0.76 625	0.28 401	0.60 387	0.56 577	0.76 373	0.58 352	0.55 419	0.62 457	0.41 298	0.29 296	0.44 245	0.39 371	0.11 327	0.19 538	0.13 418	0.14 396	0.36 559	0.18 368

LCNet	0.54 423	0.37 263	1.78 321	0.92 638	0.22 301	0.96 597	0.30 411	0.59 258	0.58 352	0.51 368	0.55 400	0.41 298	0.76 577	0.84 419	0.26 228	0.09 140	0.06 24	0.12 357	0.18 475	0.98 654	0.39 587

RAFT-RH_RVC	0.61 477	0.50 368	2.33 503	0.36 435	0.29 410	0.60 387	0.18 95	0.44 107	0.58 352	0.76 567	1.91 644	0.47 356	0.29 296	1.60 520	1.23 588	0.14 464	0.07 76	0.13 418	0.13 368	0.10 103	0.09 77

BEATNet_4x	0.47 345	0.73 477	1.91 395	0.33 367	0.15 97	0.56 321	0.25 311	0.85 456	0.58 352	0.54 401	0.51 351	0.57 414	0.42 420	0.57 332	0.61 481	0.11 327	0.08 181	0.12 357	0.09 187	0.20 366	0.16 327

MM-Stereo_test3	0.40 253	0.58 405	1.75 299	0.36 435	0.30 427	0.45 172	0.30 411	0.72 334	0.59 360	0.31 225	0.43 279	0.32 243	0.23 189	0.35 171	0.29 264	0.10 246	0.20 549	0.10 217	0.08 142	0.40 589	0.11 138

DEmStereo	0.68 518	0.31 206	2.25 490	0.42 516	0.17 158	0.66 479	0.89 633	0.51 190	0.59 360	0.60 481	1.01 597	0.45 336	1.26 629	1.54 507	2.26 641	0.10 246	0.08 181	0.10 217	0.10 227	0.10 103	0.11 138

UPFNet	0.46 329	0.28 162	1.73 288	0.33 367	0.32 458	0.65 473	0.38 492	0.83 436	0.59 360	0.57 439	0.52 366	0.61 434	0.40 391	0.75 400	0.52 445	0.13 420	0.12 404	0.13 418	0.12 335	0.15 240	0.11 138

FENet	0.44 298	0.30 192	2.42 521	0.32 341	0.17 158	0.58 356	0.22 215	0.77 384	0.59 360	0.47 318	0.42 276	0.55 394	0.38 369	0.49 299	0.47 420	0.12 388	0.09 269	0.12 357	0.11 295	0.13 188	0.16 327

MLCV	0.48 351	0.89 541	1.85 362	0.29 264	0.14 68	0.59 375	0.23 254	0.72 334	0.59 360	0.66 529	0.66 498	0.55 394	0.36 347	1.03 442	0.49 431	0.09 140	0.06 24	0.09 156	0.07 103	0.19 350	0.11 138

DFGA-Net	0.51 397	1.06 598	1.75 299	0.30 285	0.24 336	0.54 290	0.22 215	0.63 287	0.60 365	0.48 336	0.51 351	0.35 260	0.27 261	1.82 559	0.53 449	0.10 246	0.08 181	0.12 357	0.12 335	0.37 567	0.15 295

G2L-Stereo_test	0.55 435	0.97 574	1.89 384	0.33 367	0.24 336	0.75 536	0.38 492	0.79 414	0.60 365	0.60 481	0.54 390	0.74 513	0.39 383	1.56 509	0.43 399	0.10 246	0.08 181	0.08 59	0.08 142	0.28 483	0.13 226

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 527	0.65 443	3.45 646	0.50 565	0.60 614	0.75 536	0.23 254	0.96 555	0.60 365	0.76 567	1.30 623	0.81 543	0.60 526	0.57 332	0.82 528	0.10 246	0.16 493	0.11 293	0.43 619	0.31 509	0.22 432

CrosDoStereo	0.94 598	0.37 263	2.53 547	0.25 132	0.32 458	0.54 290	3.76 688	0.72 334	0.60 365	0.70 547	1.40 630	0.53 383	1.49 645	1.78 547	3.09 655	0.10 246	0.08 181	0.11 293	0.11 295	0.21 382	0.11 138

AAGNet	0.88 590	0.33 223	1.79 341	0.54 585	0.98 644	0.62 427	0.46 540	0.50 180	0.60 365	0.58 457	0.53 378	0.50 372	0.73 569	1.23 466	7.48 687	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.14 217	0.09 77

PSM-AAD	0.63 489	0.22 50	1.77 317	0.37 459	0.23 321	0.86 579	1.17 654	0.59 258	0.60 365	0.64 520	0.71 531	0.68 478	2.93 670	0.65 371	0.31 296	0.09 140	0.07 76	0.17 526	0.15 421	0.13 188	0.33 556

DeepStereo_LL	0.94 598	0.37 263	2.53 547	0.25 132	0.32 458	0.54 290	3.76 688	0.72 334	0.60 365	0.70 547	1.40 630	0.53 383	1.49 645	1.78 547	3.09 655	0.10 246	0.08 181	0.11 293	0.11 295	0.21 382	0.11 138

RAFT_R40	0.50 380	0.21 33	1.76 308	0.50 565	0.40 542	0.61 407	0.53 564	0.56 237	0.60 365	0.56 428	0.54 390	0.55 394	0.51 488	1.57 513	0.53 449	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.16 277	0.09 77

GrayStereo	0.66 506	0.19 10	1.76 308	0.90 636	0.23 321	0.62 427	1.42 669	0.62 279	0.60 365	0.72 555	0.78 552	0.56 407	3.07 673	0.60 349	0.26 228	0.09 140	0.08 181	0.10 217	0.21 514	0.11 137	0.18 368

RE-Stereo	0.48 351	0.25 103	1.81 348	0.52 574	0.16 127	0.61 407	0.43 518	0.66 300	0.60 365	0.50 355	0.47 308	0.37 269	0.26 240	1.44 487	0.78 521	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.13 188	0.17 348

Pruner-Stereo	0.51 397	0.27 133	1.78 321	1.79 668	0.19 241	0.62 427	0.45 537	0.57 243	0.60 365	0.61 490	0.48 321	0.41 298	0.24 205	0.46 270	1.00 552	0.12 388	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.12 154	0.13 226

TVStereo	0.48 351	0.25 103	1.81 348	0.52 574	0.16 127	0.61 407	0.43 518	0.66 300	0.60 365	0.50 355	0.47 308	0.37 269	0.26 240	1.44 487	0.78 521	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.13 188	0.17 348

Prome-Stereo	0.49 369	0.30 192	1.76 308	0.60 610	0.23 321	0.63 445	0.42 511	0.62 279	0.60 365	0.59 471	1.03 602	0.43 316	0.72 566	0.60 349	0.33 322	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.09 187	0.11 137	0.43 600

CFNet_pseudo	0.45 317	0.46 341	2.23 486	0.25 132	0.19 241	0.56 321	0.21 175	0.77 384	0.60 365	0.49 348	0.56 412	0.69 485	0.47 467	0.52 314	0.31 296	0.11 327	0.10 318	0.15 486	0.10 227	0.17 301	0.14 253

PSMNet-RSSM	0.53 417	0.82 515	1.78 321	0.31 312	0.25 356	0.58 356	0.28 379	0.84 448	0.60 365	0.50 355	0.61 452	0.67 471	0.43 431	1.68 530	0.42 390	0.15 484	0.10 318	0.14 455	0.16 442	0.15 240	0.13 226

STTStereo	0.51 397	0.69 459	2.14 466	0.36 435	0.30 427	0.61 407	0.32 447	0.77 384	0.60 365	0.60 481	0.54 390	0.67 471	0.43 431	0.86 422	0.42 390	0.16 505	0.15 475	0.17 526	0.20 508	0.16 277	0.15 295

ccs_rob	0.45 317	0.46 341	2.22 482	0.26 175	0.19 241	0.56 321	0.21 175	0.77 384	0.60 365	0.49 348	0.56 412	0.69 485	0.47 467	0.52 314	0.31 296	0.11 327	0.09 269	0.16 505	0.10 227	0.17 301	0.14 253

rvit_0105_6	0.31 161	0.29 175	1.00 121	0.31 312	0.18 205	0.35 64	0.25 311	0.51 190	0.61 382	0.25 168	0.28 164	0.32 243	0.25 220	0.39 213	0.25 216	0.18 532	0.16 493	0.15 486	0.13 368	0.14 217	0.13 226

test_sample8	1.12 615	0.62 421	1.93 401	0.27 199	0.22 301	0.68 497	0.31 424	0.95 550	0.61 382	1.18 632	0.56 412	2.53 661	1.31 633	1.91 579	2.55 648	0.61 640	4.16 692	0.87 652	0.56 642	0.25 445	0.23 457

DisPM	0.43 289	0.33 223	1.78 321	0.57 599	0.18 205	0.59 375	0.63 599	0.53 215	0.61 382	0.60 481	0.53 378	0.38 277	0.26 240	0.75 400	0.29 264	0.12 388	0.07 76	0.12 357	0.11 295	0.11 137	0.14 253

BUS	0.41 261	0.27 133	1.13 141	0.30 285	0.21 271	0.91 591	0.23 254	1.00 589	0.61 382	0.63 510	0.53 378	0.66 461	0.30 306	0.43 236	0.32 309	0.13 420	0.10 318	0.14 455	0.12 335	0.12 154	0.11 138

BSDual-CNN	0.41 261	0.27 133	1.13 141	0.30 285	0.21 271	0.76 540	0.31 424	1.00 589	0.61 382	0.63 510	0.53 378	0.63 440	0.37 360	0.43 236	0.38 360	0.13 420	0.10 318	0.14 455	0.12 335	0.12 154	0.11 138

psmg	0.41 261	0.27 133	1.13 141	0.27 199	0.21 271	0.75 536	0.36 476	0.90 498	0.61 382	0.59 471	0.59 429	0.63 440	0.37 360	0.43 236	0.38 360	0.13 420	0.10 318	0.13 418	0.12 335	0.13 188	0.11 138

SACVNet	0.60 469	0.74 481	1.90 389	0.37 459	0.28 401	0.64 459	0.37 485	0.86 466	0.61 382	0.65 527	0.62 457	0.69 485	0.44 439	2.08 599	0.42 390	0.18 532	0.14 447	0.16 505	0.15 421	0.38 574	0.24 471

NF-Stereo	0.48 351	0.25 103	1.81 348	0.52 574	0.16 127	0.61 407	0.44 529	0.66 300	0.61 382	0.50 355	0.47 308	0.37 269	0.26 240	1.45 492	0.79 525	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.13 188	0.16 327

OCTAStereo	0.48 351	0.25 103	1.81 348	0.52 574	0.16 127	0.61 407	0.43 518	0.66 300	0.61 382	0.50 355	0.47 308	0.37 269	0.26 240	1.44 487	0.80 526	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.13 188	0.17 348

ASMatch	0.60 469	0.43 318	2.58 559	0.91 637	0.36 508	0.56 321	0.25 311	0.52 206	0.61 382	0.47 318	1.21 616	0.47 356	0.66 552	1.34 476	0.94 539	0.10 246	0.08 181	0.11 293	0.11 295	0.10 103	0.16 327

SST-Stereo	0.52 411	0.20 18	1.76 308	0.62 612	0.53 595	0.62 427	0.66 602	0.55 231	0.61 382	0.58 457	0.53 378	0.52 381	0.60 526	1.59 519	0.29 264	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.16 277	0.10 112

RAFT-345	0.53 417	0.30 192	2.34 505	0.38 476	0.34 486	0.58 356	0.42 511	0.47 150	0.61 382	0.51 368	1.00 596	0.43 316	0.28 278	1.57 513	0.82 528	0.10 246	0.07 76	0.11 293	0.09 187	0.10 103	0.08 49

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 280	0.86 530	1.78 321	0.28 230	0.17 158	0.52 273	0.20 133	0.62 279	0.61 382	0.50 355	0.61 452	0.39 283	0.32 324	0.35 171	0.30 284	0.07 26	0.10 318	0.09 156	0.09 187	0.35 552	0.10 112

UNet	0.54 423	0.44 329	2.83 597	0.31 312	0.33 473	0.74 530	0.27 359	0.82 430	0.61 382	0.53 388	0.54 390	0.72 503	0.54 498	0.78 412	0.56 465	0.11 327	0.09 269	0.13 418	0.11 295	0.14 217	0.12 183

psmorigin	1.36 636	0.60 410	13.80 697	0.37 459	0.29 410	0.62 427	0.33 456	0.77 384	0.61 382	0.96 609	0.88 575	1.17 628	0.73 569	4.00 675	0.86 533	0.19 547	0.22 564	0.17 526	0.18 475	0.24 431	0.29 516

ac_64	0.55 435	0.46 341	1.92 398	0.36 435	0.34 486	0.63 445	0.31 424	0.82 430	0.61 382	0.55 419	0.51 351	0.89 574	0.48 476	1.83 560	0.55 457	0.14 464	0.11 371	0.12 357	0.12 335	0.18 329	0.12 183

FADNet_RVC	0.81 578	1.14 610	2.42 521	0.30 285	0.24 336	0.71 511	0.24 289	0.95 550	0.61 382	0.44 296	0.56 412	0.59 424	0.42 420	1.52 505	0.68 499	0.94 656	0.96 672	0.28 599	1.00 671	0.90 649	1.36 672

DN-CSS_ROB	0.48 351	1.23 624	1.99 429	0.39 486	0.22 301	0.56 321	0.19 106	0.75 361	0.61 382	0.45 307	0.62 457	0.41 298	0.31 316	0.70 391	0.32 309	0.11 327	0.08 181	0.14 455	0.13 368	0.36 559	0.12 183

FACV-RUCA	0.58 455	0.40 295	1.78 321	0.43 520	1.67 672	0.48 213	0.28 379	0.69 317	0.62 400	0.40 270	0.53 378	0.33 250	0.63 543	0.40 219	0.31 296	0.13 420	0.11 371	0.62 643	0.12 335	0.70 636	0.98 656

rvit_0105_5	0.36 210	0.39 287	1.48 231	0.30 285	0.18 205	0.41 131	0.30 411	0.64 290	0.62 400	0.30 220	0.33 224	0.37 269	0.29 296	0.41 224	0.28 250	0.18 532	0.16 493	0.15 486	0.15 421	0.15 240	0.14 253

rvit_0105_4	0.35 200	0.35 250	1.45 222	0.31 312	0.18 205	0.37 85	0.28 379	0.59 258	0.62 400	0.27 202	0.31 204	0.35 260	0.27 261	0.43 236	0.25 216	0.18 532	0.16 493	0.15 486	0.13 368	0.15 240	0.12 183

RCA-Stereo	0.34 187	0.32 214	1.30 180	0.26 175	0.14 68	0.58 356	0.23 254	0.78 399	0.62 400	0.40 270	0.44 290	0.28 214	0.35 340	0.29 101	0.20 121	0.09 140	0.10 318	0.09 156	0.07 103	0.19 350	0.08 49

test_5	0.51 397	0.87 533	1.99 429	0.37 459	0.65 622	0.58 356	0.35 469	0.78 399	0.62 400	0.48 336	0.55 400	0.45 336	0.40 391	0.72 395	0.30 284	0.09 140	0.07 76	0.12 357	0.12 335	0.33 527	0.38 581

HHNet	0.60 469	0.65 443	2.60 563	0.36 435	0.25 356	0.64 459	0.61 591	0.64 290	0.62 400	0.55 419	1.13 613	0.32 243	0.60 526	0.42 232	1.79 621	0.15 484	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.18 329	0.15 295

HCRNet	0.46 329	0.49 360	1.65 261	0.38 476	0.29 410	0.58 356	0.22 215	0.75 361	0.62 400	0.47 318	0.49 338	0.48 367	0.36 347	1.12 454	0.37 353	0.15 484	0.10 318	0.15 486	0.13 368	0.17 301	0.17 348

GMStereo	0.38 230	0.99 583	1.91 395	0.27 199	0.16 127	0.39 107	0.23 254	0.47 150	0.62 400	0.38 262	0.34 232	0.25 175	0.25 220	0.39 213	0.29 264	0.14 464	0.08 181	0.10 217	0.12 335	0.15 240	0.11 138
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.54 423	0.69 459	2.00 431	0.35 416	0.40 542	0.66 479	0.30 411	0.83 436	0.62 400	0.57 439	0.69 517	0.69 485	0.54 498	1.07 445	0.55 457	0.13 420	0.13 428	0.13 418	0.11 295	0.19 350	0.17 348

FADNet-RVC	0.61 477	1.26 629	2.12 459	0.33 367	0.26 374	0.59 375	0.29 403	0.86 466	0.62 400	0.45 307	0.50 346	0.62 438	0.46 458	1.73 538	0.55 457	0.17 520	0.20 549	0.17 526	0.18 475	0.59 627	0.28 509

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 435	0.92 548	2.36 511	0.38 476	0.37 520	0.60 387	0.28 379	0.82 430	0.62 400	0.62 501	0.55 400	0.72 503	0.45 443	1.00 438	0.43 399	0.15 484	0.11 371	0.14 455	0.14 396	0.15 240	0.16 327
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM	0.62 482	0.76 485	1.72 285	0.30 285	0.29 410	0.64 459	0.28 379	0.94 536	0.62 400	0.58 457	0.57 420	1.40 639	0.64 545	2.59 643	0.42 390	0.11 327	0.08 181	0.10 217	0.08 142	0.14 217	0.11 138

UGAM	0.58 455	0.47 351	2.21 478	0.30 285	0.19 241	0.53 282	0.34 461	0.59 258	0.63 412	0.44 296	0.73 538	0.78 531	0.37 360	2.58 642	0.39 371	0.10 246	0.08 181	0.17 526	0.14 396	0.42 598	0.17 348

RAFT+CT+SA	0.50 380	0.86 530	1.82 354	0.37 459	0.75 630	0.54 290	0.34 461	0.77 384	0.63 412	0.38 262	0.55 400	0.34 256	0.29 296	0.68 380	0.27 239	0.09 140	0.07 76	0.11 293	0.51 634	0.29 490	0.41 598

PFNet	0.60 469	0.33 223	2.47 535	0.41 505	0.55 600	0.62 427	0.27 359	0.61 275	0.63 412	0.61 490	0.56 412	0.45 336	0.32 324	1.88 576	1.14 574	0.28 609	0.09 269	0.12 357	0.16 442	0.26 466	0.20 404

AFF-stereo	0.44 298	0.96 566	1.78 321	0.31 312	0.15 97	0.50 243	0.21 175	0.64 290	0.63 412	0.47 318	0.64 487	0.49 369	0.34 338	0.46 270	0.31 296	0.08 65	0.09 269	0.10 217	0.10 227	0.37 567	0.10 112

SFCPSM	0.46 329	0.24 89	2.35 508	0.27 199	0.27 387	0.70 509	0.32 447	0.96 555	0.63 412	0.49 348	0.52 366	0.43 316	0.36 347	0.52 314	0.43 399	0.12 388	0.09 269	0.12 357	0.16 442	0.16 277	0.12 183

DMCA	0.41 261	0.52 373	1.26 169	0.31 312	0.24 336	0.59 375	0.26 334	0.77 384	0.63 412	0.58 457	0.48 321	0.57 414	0.35 340	0.40 219	0.50 436	0.14 464	0.10 318	0.14 455	0.10 227	0.15 240	0.15 295

FADNet-RVC-Resample	0.67 511	1.16 619	3.16 631	0.37 459	0.29 410	0.62 427	0.38 492	0.86 466	0.63 412	0.51 368	0.50 346	0.57 414	0.45 443	1.57 513	0.49 431	0.24 591	0.32 613	0.23 580	0.19 495	0.27 477	0.62 628

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 562	1.04 595	2.06 442	0.94 640	0.35 499	0.89 588	0.40 501	0.85 456	0.63 412	0.55 419	0.63 471	0.75 519	0.38 369	2.38 621	0.48 426	1.10 664	0.31 608	0.36 618	0.21 514	0.53 623	0.55 619

Selective-IGEV-i1	0.44 298	0.23 71	1.30 180	0.33 367	0.45 572	0.60 387	0.32 447	0.85 456	0.64 420	0.42 283	0.52 366	0.60 431	0.28 278	0.46 270	0.34 329	0.10 246	0.10 318	0.13 418	0.28 551	0.14 217	0.75 639

test_sample3	0.50 380	0.41 305	1.88 377	0.32 341	0.19 241	0.57 339	0.25 311	0.92 519	0.64 420	0.52 377	0.49 338	0.47 356	0.35 340	1.79 551	0.37 353	0.13 420	0.10 318	0.12 357	0.11 295	0.16 277	0.16 327

SQANet	0.80 570	1.58 649	2.53 547	0.76 625	0.83 635	0.76 540	0.36 476	0.83 436	0.64 420	0.63 510	0.69 517	0.73 507	0.51 488	1.21 462	0.53 449	0.77 651	0.29 603	0.59 642	0.29 557	0.86 648	0.61 627

PCWNet_CMD	0.46 329	0.45 338	2.28 495	0.26 175	0.20 257	0.55 305	0.21 175	0.75 361	0.64 420	0.48 336	0.55 400	0.68 478	0.57 513	0.46 270	0.30 284	0.11 327	0.10 318	0.14 455	0.10 227	0.18 329	0.14 253

CBFPSM	0.56 443	0.91 546	1.82 354	0.28 230	0.23 321	0.71 511	0.37 485	0.72 334	0.64 420	0.50 355	0.49 338	1.03 606	0.83 587	0.62 355	1.35 597	0.10 246	0.12 404	0.10 217	0.10 227	0.18 329	0.19 385

hknet	0.47 345	0.29 175	1.70 277	0.30 285	0.24 336	0.76 540	0.31 424	1.00 589	0.64 420	0.63 510	0.53 378	0.80 540	0.38 369	0.77 408	0.37 353	0.11 327	0.10 318	0.14 455	0.12 335	0.12 154	0.11 138

IPLGR	0.54 423	0.56 399	2.68 572	0.36 435	0.18 205	0.62 427	0.54 568	1.02 600	0.64 420	0.73 559	0.46 302	0.47 356	0.45 443	1.12 454	0.29 264	0.09 140	0.08 181	0.11 293	0.09 187	0.19 350	0.12 183

GwcNet-ADL	0.50 380	0.74 481	2.90 607	0.31 312	0.20 257	0.58 356	0.29 403	0.87 477	0.64 420	0.47 318	0.47 308	0.56 407	0.33 329	0.46 270	0.46 411	0.13 420	0.12 404	0.09 156	0.09 187	0.14 217	0.21 417

PFNet+	0.45 317	0.37 263	1.86 370	0.46 546	0.18 205	0.58 356	0.77 623	0.52 206	0.64 420	0.56 428	0.48 321	0.39 283	0.26 240	0.93 428	0.32 309	0.13 420	0.09 269	0.14 455	0.13 368	0.12 154	0.15 295

LMCR-Stereo	0.52 411	0.71 466	2.39 515	0.40 497	0.21 271	0.74 530	0.31 424	1.02 600	0.64 420	0.61 490	0.63 471	0.39 283	0.51 488	0.62 355	0.42 390	0.19 547	0.09 269	0.12 357	0.09 187	0.23 414	0.12 183

s12784h	0.36 210	0.28 162	1.58 250	0.23 81	0.11 9	0.62 427	0.24 289	0.79 414	0.64 420	0.44 296	0.52 366	0.28 214	0.26 240	0.50 306	0.24 202	0.11 327	0.06 24	0.09 156	0.06 18	0.16 277	0.06 1

EAI-Stereo	0.78 566	0.25 103	1.67 269	0.54 585	0.59 609	1.95 655	2.05 676	1.11 624	0.64 420	0.95 608	1.49 633	0.50 372	0.67 554	0.59 342	1.44 604	0.09 140	0.19 538	0.09 156	0.49 630	0.13 188	0.22 432

cf-r	0.53 417	0.81 511	2.15 467	0.33 367	0.28 401	0.60 387	0.28 379	0.78 399	0.64 420	0.51 368	0.60 445	0.75 519	0.40 391	1.32 473	0.43 399	0.13 420	0.09 269	0.11 293	0.12 335	0.15 240	0.14 253

MSMDNet	0.46 329	0.44 329	2.28 495	0.26 175	0.20 257	0.55 305	0.21 175	0.75 361	0.64 420	0.48 336	0.55 400	0.68 478	0.56 507	0.46 270	0.30 284	0.11 327	0.10 318	0.13 418	0.10 227	0.18 329	0.15 295

coex_refinement	0.58 455	0.94 556	1.87 375	0.38 476	0.25 356	0.64 459	0.34 461	0.83 436	0.65 434	0.60 481	0.63 471	0.81 543	0.48 476	1.85 567	0.56 465	0.13 420	0.09 269	0.10 217	0.10 227	0.16 277	0.16 327

rvit_0105_3	0.39 245	0.47 351	1.46 224	0.33 367	0.19 241	0.45 172	0.35 469	0.69 317	0.65 434	0.37 252	0.37 245	0.40 292	0.31 316	0.44 245	0.30 284	0.18 532	0.17 513	0.17 526	0.18 475	0.15 240	0.15 295

test_sample5	0.51 397	0.43 318	1.83 357	0.32 341	0.18 205	0.55 305	0.26 334	0.92 519	0.65 434	0.53 388	0.59 429	0.45 336	0.36 347	1.87 568	0.36 346	0.13 420	0.10 318	0.13 418	0.12 335	0.17 301	0.16 327

test_sample4	0.50 380	0.42 313	1.88 377	0.32 341	0.19 241	0.56 321	0.26 334	0.93 527	0.65 434	0.54 401	0.54 390	0.45 336	0.36 347	1.79 551	0.36 346	0.13 420	0.10 318	0.13 418	0.12 335	0.17 301	0.16 327

DualNet	0.51 397	0.43 318	1.83 357	0.32 341	0.18 205	0.55 305	0.26 334	0.92 519	0.65 434	0.54 401	0.62 457	0.45 336	0.36 347	1.87 568	0.36 346	0.13 420	0.10 318	0.13 418	0.12 335	0.17 301	0.16 327

CFNet_ucs	0.48 351	0.50 368	2.32 500	0.26 175	0.22 301	0.57 339	0.22 215	0.85 456	0.65 434	0.53 388	0.64 487	0.68 478	0.44 439	0.54 324	0.31 296	0.13 420	0.12 404	0.16 505	0.11 295	0.19 350	0.17 348

iinet-f	0.57 450	0.93 554	2.27 493	0.31 312	0.25 356	0.83 571	0.33 456	0.81 422	0.65 434	0.54 401	0.63 471	0.73 507	0.67 554	0.73 396	0.67 496	0.13 420	0.13 428	0.11 293	0.10 227	0.43 600	0.16 327

gwcnet-sp	0.49 369	0.43 318	2.54 553	0.31 312	0.22 301	0.67 485	0.31 424	0.78 399	0.65 434	0.58 457	0.47 308	0.46 348	0.43 431	0.76 404	0.46 411	0.11 327	0.11 371	0.11 293	0.11 295	0.15 240	0.14 253

scenet	0.49 369	0.43 318	2.54 553	0.31 312	0.22 301	0.67 485	0.31 424	0.78 399	0.65 434	0.58 457	0.47 308	0.46 348	0.43 431	0.76 404	0.46 411	0.11 327	0.11 371	0.11 293	0.11 295	0.15 240	0.14 253

ssnet	0.49 369	0.43 318	2.54 553	0.31 312	0.22 301	0.67 485	0.31 424	0.78 399	0.65 434	0.58 457	0.47 308	0.46 348	0.43 431	0.76 404	0.46 411	0.11 327	0.11 371	0.11 293	0.11 295	0.15 240	0.14 253

DDUNet	0.77 562	1.12 605	1.88 377	0.76 625	0.69 626	0.84 573	0.43 518	0.85 456	0.65 434	0.67 533	0.75 544	0.91 578	0.52 493	1.03 442	0.57 469	0.54 636	0.37 619	0.95 658	0.52 637	0.71 638	0.57 622

OMP-Stereo	0.59 463	0.65 443	1.74 293	0.56 594	0.37 520	0.60 387	0.26 334	0.70 325	0.65 434	0.66 529	0.60 445	0.69 485	0.32 324	2.09 601	1.20 584	0.10 246	0.07 76	0.12 357	0.09 187	0.17 301	0.10 112

IIG-Stereo	0.59 463	0.65 443	1.74 293	0.54 585	0.23 321	0.61 407	0.21 175	0.73 346	0.65 434	0.64 520	0.69 517	0.69 485	0.38 369	2.09 601	1.39 600	0.11 327	0.07 76	0.11 293	0.09 187	0.15 240	0.09 77

hitnet-ft	0.67 511	0.80 506	1.90 389	0.28 230	0.22 301	0.69 503	0.36 476	0.85 456	0.65 434	0.56 428	0.84 564	1.03 606	0.95 609	2.32 616	0.55 457	0.23 582	0.14 447	0.41 626	0.13 368	0.24 431	0.17 348

NCCL2	0.65 501	0.94 556	1.96 423	0.43 520	0.30 427	0.71 511	0.68 608	0.84 448	0.65 434	0.70 547	0.60 445	0.86 566	0.54 498	1.56 509	0.57 469	0.20 557	0.16 493	0.67 646	0.25 535	0.22 399	0.24 471

ISRNet	0.47 345	0.44 329	1.55 246	0.37 459	0.31 448	0.49 230	0.19 106	0.75 361	0.66 449	0.63 510	0.71 531	0.67 471	0.39 383	0.58 336	0.44 405	0.23 582	0.16 493	0.21 570	0.20 508	0.21 382	0.25 483

AIO-test1	0.45 317	0.87 533	2.27 493	0.33 367	0.33 473	0.50 243	0.22 215	0.74 351	0.66 449	0.29 215	0.41 272	0.29 226	0.22 163	0.73 396	0.29 264	0.09 140	0.08 181	0.12 357	0.14 396	0.30 501	0.22 432

DualNet (step1)	0.59 463	0.62 421	1.93 401	0.27 199	0.22 301	0.68 497	0.31 424	0.93 527	0.66 449	0.57 439	0.51 351	0.55 394	0.45 443	1.11 451	0.38 360	0.61 640	0.14 447	0.87 652	0.56 642	0.25 445	0.23 457

test_sample9	0.94 598	0.62 421	1.93 401	0.27 199	0.22 301	0.68 497	0.31 424	0.93 527	0.66 449	0.57 439	0.51 351	0.55 394	0.45 443	1.91 579	2.55 648	0.61 640	4.16 692	0.87 652	0.56 642	0.25 445	0.23 457

test_sample7	0.47 345	0.33 223	1.49 234	0.34 400	0.20 257	0.51 254	0.30 411	0.93 527	0.66 449	0.57 439	0.51 351	0.55 394	0.45 443	1.11 451	0.38 360	0.17 520	0.14 447	0.16 505	0.15 421	0.19 350	0.18 368

test_sample6	0.52 411	0.44 329	1.81 348	0.33 367	0.18 205	0.55 305	0.27 359	0.94 536	0.66 449	0.54 401	0.62 457	0.47 356	0.36 347	1.97 585	0.38 360	0.14 464	0.10 318	0.13 418	0.13 368	0.17 301	0.16 327

UDGNet	0.44 298	1.02 593	1.74 293	0.35 416	0.19 241	0.58 356	0.23 254	0.49 171	0.66 449	0.41 278	0.38 256	0.34 256	0.29 296	0.53 320	0.30 284	0.24 591	0.10 318	0.37 622	0.19 495	0.27 477	0.15 295

IRAFT_RVC	0.54 423	0.53 380	1.78 321	0.46 546	0.21 271	0.58 356	0.43 518	0.65 297	0.66 449	0.54 401	0.50 346	0.49 369	0.51 488	1.58 517	1.01 556	0.11 327	0.25 589	0.13 418	0.10 227	0.15 240	0.13 226

GwcNet-RSSM	0.57 450	0.94 556	2.13 461	0.32 341	0.25 356	0.60 387	0.30 411	0.80 418	0.66 449	0.52 377	0.64 487	0.71 500	0.40 391	1.79 551	0.50 436	0.13 420	0.09 269	0.12 357	0.12 335	0.21 382	0.15 295

ARAFT	0.60 469	1.23 624	3.10 625	0.28 230	0.16 127	0.64 459	0.36 476	0.90 498	0.67 458	0.61 490	0.49 338	0.55 394	0.31 316	1.24 469	0.32 309	0.10 246	0.08 181	0.14 455	0.13 368	0.37 567	0.21 417

G-Net	0.99 603	0.64 436	2.76 587	0.57 599	0.67 623	2.03 661	0.72 618	0.76 373	0.67 458	1.14 623	2.56 660	1.30 636	1.02 613	1.48 501	1.74 619	0.25 596	0.24 576	0.24 587	0.26 543	0.37 567	0.31 538

DispNO	0.67 511	0.98 578	2.58 559	0.31 312	0.27 387	0.59 375	0.29 403	0.83 436	0.68 460	0.53 388	0.79 555	0.83 550	0.47 467	2.46 633	0.68 499	0.12 388	0.10 318	0.19 553	0.31 576	0.16 277	0.17 348

CoDeX	0.52 411	0.43 318	2.25 490	0.29 264	0.26 374	0.61 407	0.32 447	0.99 580	0.68 460	0.48 336	0.55 400	0.52 381	0.40 391	1.60 520	0.35 341	0.12 388	0.09 269	0.11 293	0.10 227	0.13 188	0.12 183

dd	0.42 280	0.96 566	1.77 317	0.31 312	0.17 158	0.57 339	0.26 334	0.49 171	0.68 460	0.41 278	0.40 268	0.34 256	0.27 261	0.45 261	0.40 379	0.17 520	0.10 318	0.13 418	0.12 335	0.21 382	0.12 183

APVNet	0.70 527	0.67 452	2.71 577	0.38 476	0.36 508	0.85 577	0.43 518	0.91 510	0.68 460	0.55 419	0.69 517	0.75 519	0.55 503	2.31 614	0.78 521	0.17 520	0.17 513	0.24 587	0.19 495	0.33 527	0.23 457

psm_up	0.57 450	0.61 415	1.83 357	0.35 416	0.30 427	0.64 459	0.37 485	0.90 498	0.68 460	0.59 471	0.55 400	0.68 478	0.54 498	1.91 579	0.46 411	0.16 505	0.15 475	0.16 505	0.15 421	0.23 414	0.13 226

aanetorigin	0.77 562	0.80 506	2.59 561	0.43 520	0.44 561	0.58 356	1.01 644	0.57 243	0.68 460	1.53 652	1.23 617	0.81 543	1.08 619	1.07 445	1.07 564	0.18 532	0.15 475	0.17 526	0.21 514	0.54 624	0.30 529

ACVNet	0.45 317	0.44 329	1.79 341	0.28 230	0.21 271	0.59 375	0.36 476	0.66 300	0.68 460	0.45 307	0.59 429	0.69 485	0.40 391	0.44 245	0.55 457	0.11 327	0.09 269	0.10 217	0.09 187	0.34 539	0.10 112

acv_ft	0.48 351	0.44 329	1.76 308	0.32 341	0.41 551	0.63 445	0.28 379	0.81 422	0.68 460	0.61 490	0.59 429	0.69 485	0.45 443	0.44 245	0.63 485	0.11 327	0.09 269	0.10 217	0.09 187	0.41 592	0.10 112

StereoDRNet-Refined	0.50 380	0.41 305	1.50 237	0.33 367	0.21 271	0.68 497	0.26 334	0.81 422	0.68 460	0.67 533	0.68 508	0.73 507	0.42 420	1.10 448	0.59 476	0.11 327	0.08 181	0.14 455	0.14 396	0.25 445	0.21 417
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Hybrid-DGEV-2	0.51 397	0.84 522	1.75 299	0.32 341	0.17 158	0.73 524	0.18 95	0.83 436	0.69 469	0.52 377	0.38 256	0.53 383	0.42 420	0.99 435	0.92 536	0.10 246	0.08 181	0.11 293	0.10 227	0.25 445	0.23 457

PSMNet-RUCA	0.58 455	0.82 515	1.89 384	0.59 606	0.56 603	0.64 459	0.36 476	0.84 448	0.69 469	0.51 368	0.68 508	0.53 383	0.43 431	0.56 331	0.43 399	0.34 621	0.18 525	0.44 631	0.29 557	0.48 612	0.30 529

TestStereo1	0.49 369	0.81 511	1.85 362	0.39 486	0.57 605	0.56 321	0.34 461	0.75 361	0.69 469	0.44 296	0.63 471	0.35 260	0.42 420	0.64 360	0.29 264	0.10 246	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.33 527	0.26 493

SA-5K	0.49 369	0.81 511	1.85 362	0.39 486	0.57 605	0.56 321	0.34 461	0.75 361	0.69 469	0.44 296	0.63 471	0.35 260	0.42 420	0.64 360	0.29 264	0.10 246	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.33 527	0.26 493

STrans-v2	0.67 511	0.56 399	2.64 567	0.27 199	0.23 321	0.57 339	0.33 456	0.96 555	0.69 469	0.92 603	0.85 568	0.89 574	0.93 603	1.83 560	1.21 586	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.09 187	0.11 137	0.12 183

xxxx	0.70 527	0.21 33	1.33 187	0.28 230	0.18 205	0.63 445	0.24 289	1.02 600	0.69 469	0.50 355	0.62 457	0.58 421	0.38 369	1.47 500	5.21 680	0.13 420	0.12 404	0.11 293	0.10 227	0.12 154	0.15 295

HSM-Net_RVC	0.67 511	0.34 241	2.23 486	0.26 175	0.19 241	0.67 485	0.29 403	1.26 636	0.69 469	0.72 555	0.70 527	0.78 531	0.42 420	3.77 674	0.41 387	0.13 420	0.09 269	0.10 217	0.09 187	0.12 154	0.11 138
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AdaStereo	0.44 298	0.38 275	1.79 341	0.34 400	0.20 257	0.57 339	0.28 379	0.92 519	0.69 469	0.52 377	0.55 400	0.61 434	0.33 329	0.48 289	0.39 371	0.17 520	0.08 181	0.17 526	0.11 295	0.18 329	0.12 183
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.
PS-NSSS	0.63 489	1.00 585	1.81 348	0.30 285	0.31 448	0.63 445	0.34 461	0.98 568	0.69 469	0.54 401	0.74 541	0.51 375	0.41 402	2.43 630	0.48 426	0.24 591	0.17 513	0.27 596	0.18 475	0.27 477	0.21 417

PSMNet_ROB	0.66 506	1.01 589	2.33 503	0.38 476	0.31 448	0.72 517	0.55 572	0.86 466	0.69 469	0.54 401	0.60 445	0.75 519	0.47 467	2.00 590	0.82 528	0.17 520	0.13 428	0.19 553	0.19 495	0.24 431	0.27 501

AIO-test2	0.49 369	1.15 614	1.96 423	0.42 516	0.37 520	0.50 243	0.23 254	0.79 414	0.70 479	0.33 237	0.53 378	0.27 203	0.22 163	0.67 377	0.29 264	0.73 648	0.08 181	0.13 418	0.17 462	0.17 301	0.18 368

UDG	0.77 562	1.23 624	2.15 467	0.67 618	0.59 609	0.78 553	0.38 492	0.90 498	0.70 479	0.61 490	0.69 517	1.01 602	0.67 554	1.02 440	0.73 513	0.45 630	0.34 614	0.87 652	0.51 634	0.67 634	0.46 605

222	0.78 566	0.23 71	1.23 164	0.28 230	0.18 205	0.62 427	0.24 289	1.02 600	0.70 479	0.58 457	0.66 498	0.46 348	0.42 420	1.80 555	6.53 686	0.13 420	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.12 154	0.17 348

test_xeample	0.72 539	0.21 33	1.36 196	0.27 199	0.17 158	0.59 375	0.28 379	1.01 597	0.70 479	0.55 419	0.67 501	0.44 327	0.39 383	1.88 576	5.17 679	0.12 388	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.13 188	0.15 295

DSFCA	0.54 423	0.35 250	1.41 211	0.28 230	0.28 401	0.79 557	0.88 632	0.76 373	0.70 479	0.72 555	0.66 498	0.67 471	0.57 513	1.17 460	0.63 485	0.16 505	0.14 447	0.13 418	0.14 396	0.16 277	0.13 226

Nwc_Net	0.68 518	0.83 520	2.53 547	0.41 505	0.39 532	0.77 548	0.38 492	1.01 597	0.70 479	0.60 481	0.99 594	0.98 595	0.68 557	1.41 485	0.63 485	0.23 582	0.15 475	0.23 580	0.25 535	0.23 414	0.18 368

RASNet	0.61 477	0.68 455	2.03 440	0.35 416	0.46 580	0.65 473	0.28 379	0.78 399	0.70 479	0.48 336	0.64 487	0.93 584	0.61 535	2.21 609	0.73 513	0.12 388	0.09 269	0.09 156	0.10 227	0.14 217	0.11 138

iResNet	0.51 397	0.76 485	2.59 561	0.41 505	0.17 158	0.64 459	0.27 359	0.82 430	0.70 479	0.57 439	0.64 487	0.43 316	0.36 347	0.70 391	0.52 445	0.10 246	0.07 76	0.09 156	0.08 142	0.21 382	0.13 226

DLCB_ROB	0.54 423	0.55 397	1.49 234	0.36 435	0.25 356	0.65 473	0.36 476	0.80 418	0.70 479	0.72 555	0.69 517	0.83 550	0.46 458	1.53 506	0.60 478	0.13 420	0.12 404	0.14 455	0.14 396	0.14 217	0.13 226

ETE_ROB	0.60 469	0.71 466	1.55 246	0.37 459	0.25 356	0.69 503	0.51 557	1.47 646	0.70 479	0.80 577	0.69 517	0.85 559	0.49 483	1.36 478	0.58 474	0.16 505	0.13 428	0.19 553	0.16 442	0.21 382	0.23 457

YMNet	0.62 482	0.72 470	1.93 401	0.41 505	0.41 551	0.87 583	0.43 518	0.87 477	0.71 489	0.74 562	0.81 556	0.83 550	0.46 458	0.86 422	0.93 537	0.19 547	0.22 564	0.20 562	0.17 462	0.41 592	0.21 417

YMNet_1	0.62 482	0.72 470	1.93 401	0.41 505	0.41 551	0.87 583	0.43 518	0.87 477	0.71 489	0.74 562	0.81 556	0.83 550	0.46 458	0.86 422	0.93 537	0.19 547	0.22 564	0.20 562	0.17 462	0.41 592	0.21 417

LL-Strereo	0.72 539	1.29 631	2.49 539	0.36 435	0.45 572	0.55 305	0.32 447	0.93 527	0.71 489	0.67 533	0.58 426	0.85 559	0.79 582	2.67 649	0.46 411	0.10 246	0.18 525	0.14 455	0.12 335	0.40 589	0.42 599

anonymity	0.80 570	0.66 450	1.29 177	0.59 606	0.75 630	0.67 485	0.52 560	0.95 550	0.71 489	0.94 606	0.70 527	0.67 471	0.87 595	0.71 393	1.35 597	0.64 643	0.62 651	0.58 640	1.44 679	0.60 630	0.65 631

NINENet	0.50 380	0.33 223	1.69 273	0.55 592	0.25 356	0.91 591	0.23 254	0.98 568	0.71 489	0.53 388	0.55 400	0.66 461	0.30 306	1.22 464	0.32 309	0.15 484	0.13 428	0.16 505	0.11 295	0.16 277	0.13 226

Sa-1000	0.51 397	0.72 470	1.90 389	0.31 312	0.60 614	0.60 387	0.31 424	0.94 536	0.71 489	0.52 377	0.83 561	0.42 312	0.33 329	0.68 380	0.28 250	0.10 246	0.09 269	0.13 418	0.29 557	0.29 490	0.10 112

TransformOpticalFlow	0.64 493	0.56 399	2.66 570	0.44 527	0.26 374	0.62 427	0.28 379	0.83 436	0.71 489	0.76 567	0.74 541	0.91 578	0.85 591	1.83 560	0.81 527	0.10 246	0.07 76	0.11 293	0.09 187	0.11 137	0.12 183

ccnet	0.71 536	0.41 305	1.59 251	0.40 497	0.45 572	1.06 611	0.55 572	0.98 568	0.71 489	0.88 596	0.97 591	0.82 548	0.88 599	1.68 530	0.94 539	0.32 617	0.26 592	0.32 612	0.27 548	0.34 539	0.30 529

RGC	0.71 536	0.97 574	2.18 474	0.44 527	0.44 561	0.73 524	0.40 501	0.94 536	0.71 489	0.71 552	1.04 605	1.01 602	0.71 563	1.74 540	0.70 503	0.23 582	0.18 525	0.28 599	0.26 543	0.29 490	0.27 501

XPNet_ROB	0.61 477	0.72 470	1.66 267	0.37 459	0.27 387	0.67 485	0.47 548	0.89 492	0.71 489	0.78 573	0.70 527	0.81 543	0.53 495	1.70 533	0.76 517	0.21 565	0.16 493	0.16 505	0.15 421	0.20 366	0.21 417

TCMNet	0.66 506	0.85 527	2.55 558	0.50 565	0.52 594	0.72 517	0.39 498	0.87 477	0.72 499	0.58 457	0.68 508	0.63 440	0.46 458	1.70 533	0.63 485	0.18 532	0.18 525	0.23 580	0.18 475	0.38 574	0.27 501

SMFormer	0.50 380	0.46 341	1.60 253	0.30 285	0.15 97	0.45 172	0.24 289	0.90 498	0.72 499	0.56 428	0.64 487	0.51 375	0.41 402	1.87 568	0.49 431	0.13 420	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.15 240	0.16 327

tta	0.50 380	0.46 341	1.60 253	0.30 285	0.15 97	0.45 172	0.24 289	0.90 498	0.72 499	0.56 428	0.64 487	0.51 375	0.41 402	1.87 568	0.49 431	0.13 420	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.14 217	0.11 138

qqq1	0.48 351	0.46 341	1.60 253	0.30 285	0.15 97	0.45 172	0.24 289	0.90 498	0.72 499	0.56 428	0.64 487	0.51 375	0.41 402	1.87 568	0.23 176	0.13 420	0.10 318	0.09 156	0.08 142	0.14 217	0.11 138

fff1	0.48 351	0.46 341	1.60 253	0.30 285	0.15 97	0.45 172	0.24 289	0.90 498	0.72 499	0.56 428	0.64 487	0.51 375	0.41 402	1.87 568	0.23 176	0.13 420	0.10 318	0.09 156	0.08 142	0.14 217	0.11 138

fast-acv-ft	0.63 489	0.88 537	3.10 625	0.38 476	0.30 427	0.79 557	0.48 552	0.69 317	0.72 499	0.58 457	0.78 552	0.76 525	0.60 526	0.67 377	0.73 513	0.15 484	0.15 475	0.18 546	0.17 462	0.37 567	0.16 327

HBP-ISP	0.76 558	1.30 632	3.19 635	0.35 416	0.26 374	0.85 577	0.54 568	1.03 607	0.72 499	0.80 577	0.69 517	0.68 478	0.83 587	2.04 593	0.44 405	0.23 582	0.24 576	0.29 606	0.25 535	0.28 483	0.24 471

DCANet-4	0.40 253	0.27 133	2.21 478	0.25 132	0.14 68	0.51 254	0.22 215	0.77 384	0.72 499	0.54 401	0.47 308	0.28 214	0.37 360	0.37 195	0.34 329	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 432

ADStereo(finetuned)	0.45 317	0.77 494	2.12 459	0.25 132	0.14 68	0.51 254	0.22 215	0.77 384	0.72 499	0.54 401	0.48 321	0.31 237	0.76 577	0.37 195	0.38 360	0.09 140	0.07 76	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.23 457

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 450	0.87 533	2.11 455	0.32 341	0.30 427	0.84 573	0.40 501	0.88 486	0.72 499	0.65 527	0.73 538	0.66 461	0.57 513	0.93 428	0.71 506	0.13 420	0.07 76	0.10 217	0.08 142	0.15 240	0.14 253

DCANet	0.42 280	0.77 494	1.95 414	0.25 132	0.14 68	0.51 254	0.22 215	0.77 384	0.72 499	0.54 401	0.48 321	0.31 237	0.41 402	0.36 184	0.39 371	0.09 140	0.07 76	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.23 457

FADNet	0.64 493	1.22 623	2.06 442	0.32 341	0.30 427	0.66 479	0.29 403	0.88 486	0.72 499	0.44 296	0.48 321	0.66 461	0.57 513	1.84 565	0.45 410	0.46 632	0.20 549	0.17 526	0.19 495	0.59 627	0.24 471

NCC-stereo	0.79 568	0.94 556	2.42 521	0.59 606	0.45 572	1.90 653	0.46 540	0.99 580	0.72 499	0.64 520	0.84 564	0.91 578	0.73 569	1.80 555	1.00 552	0.27 605	0.19 538	0.23 580	0.31 576	0.24 431	0.22 432

Abc-Net	0.79 568	0.94 556	2.42 521	0.59 606	0.45 572	1.90 653	0.46 540	0.99 580	0.72 499	0.64 520	0.84 564	0.91 578	0.73 569	1.80 555	1.00 552	0.27 605	0.19 538	0.23 580	0.31 576	0.24 431	0.22 432
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CVANet_RVC	0.65 501	0.80 506	2.13 461	0.36 435	0.26 374	0.62 427	0.42 511	0.84 448	0.72 499	0.69 541	0.68 508	0.68 478	0.52 493	2.64 645	0.42 390	0.19 547	0.12 404	0.22 573	0.17 462	0.37 567	0.15 295

SA	0.50 380	0.75 484	1.95 414	0.31 312	0.61 618	0.57 339	0.31 424	0.91 510	0.73 514	0.42 283	0.62 457	0.38 277	0.47 467	0.68 380	0.29 264	0.09 140	0.09 269	0.13 418	0.32 582	0.30 501	0.10 112

AASNet	0.56 443	1.03 594	2.34 505	0.37 459	0.33 473	0.65 473	0.29 403	0.96 555	0.73 514	0.54 401	0.60 445	0.55 394	0.38 369	0.59 342	0.58 474	0.14 464	0.12 404	0.13 418	0.10 227	0.43 600	0.24 471

GANet	0.75 554	0.84 522	2.01 432	0.40 497	0.25 356	0.74 530	0.66 602	0.87 477	0.73 514	0.71 552	1.07 608	0.84 555	0.59 522	2.71 652	1.15 576	0.17 520	0.16 493	0.44 631	0.16 442	0.31 509	0.20 404

iResNetv2_ROB	0.59 463	1.43 642	2.96 611	0.40 497	0.22 301	0.58 356	0.28 379	0.91 510	0.73 514	0.57 439	0.63 471	0.60 431	0.41 402	0.74 399	0.35 341	0.11 327	0.08 181	0.10 217	0.07 103	0.43 600	0.17 348

Selective-IGEV-i16pc	0.75 554	0.29 175	5.48 671	0.32 341	0.19 241	1.18 628	0.62 596	0.86 466	0.74 518	0.37 252	0.51 351	0.53 383	0.29 296	2.10 603	0.35 341	0.22 578	0.23 572	0.12 357	0.16 442	0.22 399	0.19 385

rvit_105_1	0.44 298	0.54 388	1.46 224	0.36 435	0.24 336	0.51 254	0.45 537	0.75 361	0.74 518	0.45 307	0.44 290	0.44 327	0.36 347	0.62 355	0.38 360	0.20 557	0.18 525	0.18 546	0.22 524	0.18 329	0.18 368

1111x	0.74 551	0.21 33	1.93 401	0.31 312	0.17 158	0.63 445	0.32 447	1.03 607	0.74 518	0.52 377	0.62 457	0.57 414	0.47 467	2.38 621	4.25 674	0.12 388	0.14 447	0.11 293	0.12 335	0.12 154	0.14 253

ssnet_v2	0.55 435	0.60 410	1.86 370	0.32 341	0.22 301	0.72 517	0.44 529	0.94 536	0.74 518	0.63 510	0.54 390	0.81 543	0.47 467	0.77 408	0.70 503	0.16 505	0.14 447	0.14 455	0.14 396	0.30 501	0.30 529

DAS	0.56 443	0.35 250	1.55 246	0.33 367	0.34 486	0.50 243	0.42 511	0.83 436	0.74 518	0.83 589	0.68 508	0.56 407	0.48 476	2.40 625	0.46 411	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.09 187	0.18 329	0.15 295

SepStereo	0.52 411	0.35 250	1.55 246	0.33 367	0.34 486	0.50 243	0.42 511	0.83 436	0.74 518	0.83 589	0.68 508	0.56 407	0.48 476	1.56 509	0.46 411	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.09 187	0.18 329	0.15 295

MIPNet	0.83 582	0.81 511	2.40 518	0.61 611	0.18 205	1.48 636	1.39 665	1.60 653	0.74 518	1.94 657	0.85 568	0.73 507	1.68 653	0.87 426	0.31 296	0.09 140	0.08 181	0.11 293	0.32 582	0.25 445	0.12 183

GEStereo_RVC	0.54 423	0.87 533	1.95 414	0.47 551	0.25 356	0.62 427	0.37 485	1.00 589	0.74 518	0.53 388	0.54 390	0.59 424	0.44 439	1.10 448	0.46 411	0.15 484	0.11 371	0.12 357	0.10 227	0.26 466	0.19 385

ADLNet	0.60 469	0.71 466	1.95 414	0.35 416	0.34 486	0.67 485	0.34 461	0.90 498	0.74 518	0.68 539	0.62 457	0.80 540	0.45 443	1.78 547	0.64 490	0.14 464	0.11 371	0.14 455	0.14 396	0.29 490	0.21 417

RAFT + AFF	0.64 493	1.20 621	1.95 414	0.34 400	0.33 473	0.67 485	0.52 560	0.99 580	0.74 518	0.53 388	0.58 426	0.57 414	0.80 583	1.76 543	0.51 442	0.12 388	0.27 599	0.15 486	0.14 396	0.43 600	0.29 516

MMNet	0.50 380	0.48 356	1.93 401	0.33 367	0.27 387	0.79 557	0.28 379	0.81 422	0.74 518	0.60 481	0.56 412	0.59 424	0.55 503	0.79 413	0.59 476	0.10 246	0.09 269	0.12 357	0.11 295	0.13 188	0.14 253

delet	0.52 411	0.54 388	1.62 259	0.31 312	0.35 499	0.74 530	0.46 540	0.85 456	0.74 518	0.55 419	0.60 445	0.67 471	0.50 486	1.12 454	0.57 469	0.11 327	0.11 371	0.13 418	0.14 396	0.16 277	0.12 183

TDLM	0.67 511	0.92 548	1.76 308	0.37 459	0.24 336	0.66 479	0.56 577	0.82 430	0.74 518	1.16 624	0.62 457	0.61 434	0.48 476	2.70 650	0.50 436	0.20 557	0.11 371	0.35 616	0.14 396	0.32 518	0.16 327

StereoDRNet	0.64 493	0.88 537	2.35 508	0.41 505	0.45 572	0.73 524	0.47 548	0.94 536	0.74 518	0.75 564	0.54 390	0.74 513	0.47 467	1.70 533	0.72 510	0.15 484	0.14 447	0.15 486	0.14 396	0.20 366	0.19 385

RT-IGEV	0.66 506	0.25 103	2.11 455	0.56 594	0.46 580	0.62 427	0.54 568	0.99 580	0.75 532	0.79 575	0.93 584	0.85 559	0.78 581	0.59 342	1.64 614	0.12 388	0.16 493	0.11 293	0.47 625	0.28 483	0.30 529

MyStereo04	0.48 351	0.40 295	2.65 569	0.29 264	0.23 321	0.60 387	0.31 424	0.83 436	0.75 532	0.47 318	0.36 241	0.53 383	0.42 420	0.53 320	0.39 371	0.09 140	0.18 525	0.12 357	0.11 295	0.16 277	0.19 385

GASNet	0.73 548	1.47 644	3.04 619	0.47 551	0.33 473	0.57 339	0.34 461	0.91 510	0.75 532	0.58 457	0.58 426	0.74 513	0.55 503	2.03 591	0.65 492	0.21 565	0.15 475	0.19 553	0.17 462	0.51 619	0.28 509

fff	0.43 289	0.77 494	1.95 414	0.24 108	0.13 48	0.51 254	0.22 215	0.77 384	0.75 532	0.54 401	0.47 308	0.31 237	0.65 547	0.36 184	0.34 329	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 432

raft_robust	0.55 435	0.84 522	1.73 288	0.28 230	0.54 597	0.53 282	0.25 311	0.88 486	0.75 532	0.48 336	0.46 302	0.76 525	0.75 575	1.46 493	0.27 239	0.09 140	0.10 318	0.10 217	0.30 567	0.26 466	0.16 327

dad	0.51 397	1.01 589	1.74 293	0.29 264	0.19 241	0.60 387	0.26 334	0.52 206	0.75 532	0.63 510	0.63 471	0.63 440	0.33 329	0.85 421	0.47 420	0.27 605	0.15 475	0.40 625	0.18 475	0.22 399	0.14 253

csc	0.43 289	0.77 494	1.95 414	0.24 108	0.13 48	0.51 254	0.22 215	0.77 384	0.75 532	0.54 401	0.47 308	0.31 237	0.65 547	0.36 184	0.34 329	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 432

cscssc	0.43 289	0.77 494	1.95 414	0.24 108	0.13 48	0.51 254	0.22 215	0.77 384	0.75 532	0.54 401	0.47 308	0.31 237	0.65 547	0.36 184	0.34 329	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 432

ADCRef	0.80 570	0.96 566	2.29 497	0.37 459	0.35 499	0.96 597	0.51 557	0.87 477	0.75 532	0.88 596	0.83 561	0.61 434	1.36 638	1.02 440	3.27 660	0.13 420	0.11 371	0.17 526	0.19 495	0.25 445	0.21 417

CFNet	0.58 455	0.96 566	1.78 321	0.33 367	0.25 356	0.63 445	0.22 215	0.88 486	0.75 532	0.46 316	0.59 429	0.58 421	0.40 391	2.29 613	0.48 426	0.12 388	0.09 269	0.15 486	0.14 396	0.30 501	0.15 295

z-ln-s-r	0.64 493	0.89 541	2.23 486	0.32 341	0.26 374	0.57 339	0.37 485	0.84 448	0.76 542	0.51 368	0.81 556	0.64 449	0.45 443	2.06 595	1.27 592	0.10 246	0.07 76	0.11 293	0.09 187	0.24 431	0.13 226

mmx	0.72 539	0.23 71	2.01 432	0.30 285	0.21 271	0.57 339	0.26 334	0.99 580	0.76 542	0.53 388	0.63 471	0.66 461	0.39 383	2.52 638	3.43 666	0.13 420	0.10 318	0.15 486	0.13 368	0.15 240	0.15 295

xxx	0.72 539	0.23 71	2.01 432	0.30 285	0.21 271	0.57 339	0.26 334	0.99 580	0.76 542	0.53 388	0.63 471	0.66 461	0.39 383	2.52 638	3.43 666	0.13 420	0.10 318	0.15 486	0.13 368	0.15 240	0.15 295

ADCPNet	0.99 603	0.99 583	3.93 657	0.37 459	0.68 625	1.36 632	0.62 596	0.87 477	0.76 542	0.78 573	0.81 556	1.08 615	1.18 627	1.14 457	2.49 647	0.21 565	0.69 660	0.21 570	0.95 669	0.29 490	0.37 578

CBMV_ROB	0.76 558	0.42 313	2.68 572	0.33 367	0.22 301	0.74 530	0.47 548	0.96 555	0.76 542	1.04 616	0.96 589	0.88 572	0.93 603	2.06 595	1.19 583	0.22 578	0.24 576	0.27 596	0.25 535	0.25 445	0.28 509

MyStereo05	0.49 369	0.41 305	2.72 579	0.30 285	0.23 321	0.60 387	0.30 411	0.82 430	0.77 547	0.52 377	0.37 245	0.51 375	0.42 420	0.52 314	0.38 360	0.09 140	0.17 513	0.12 357	0.10 227	0.16 277	0.20 404

Wz-Net-LNSev	0.59 463	0.96 566	2.47 535	0.34 400	0.37 520	0.79 557	0.44 529	0.86 466	0.77 547	0.61 490	0.67 501	0.79 536	0.56 507	0.64 360	0.62 483	0.15 484	0.14 447	0.12 357	0.12 335	0.18 329	0.19 385

NOSS_ROB	0.64 493	0.65 443	1.62 259	0.46 546	0.25 356	0.67 485	0.30 411	0.93 527	0.77 547	0.59 471	0.57 420	0.77 527	0.38 369	2.78 654	0.44 405	0.23 582	0.24 576	0.28 599	0.26 543	0.27 477	0.39 587

LALA_ROB	0.60 469	0.76 485	1.69 273	0.36 435	0.29 410	0.79 557	0.55 572	0.94 536	0.77 547	0.81 583	0.67 501	0.94 588	0.49 483	0.99 435	0.73 513	0.21 565	0.15 475	0.20 562	0.18 475	0.23 414	0.21 417

111	0.48 351	1.09 602	1.95 414	0.24 108	0.13 48	0.59 375	0.26 334	0.83 436	0.78 551	0.48 336	0.52 366	0.56 407	0.38 369	0.49 299	0.38 360	0.09 140	0.07 76	0.09 156	0.07 103	0.23 414	0.35 563

Syn2CoEx	0.70 527	1.07 601	2.74 585	0.43 520	0.30 427	0.64 459	0.42 511	0.99 580	0.78 551	0.62 501	0.78 552	0.74 513	0.72 566	1.92 583	0.61 481	0.20 557	0.17 513	0.19 553	0.15 421	0.29 490	0.22 432

DRN-Test	0.64 493	0.43 318	2.44 527	0.39 486	0.44 561	0.80 564	0.41 507	1.02 600	0.78 551	0.80 577	0.63 471	0.69 485	0.56 507	1.79 551	0.69 501	0.15 484	0.12 404	0.17 526	0.16 442	0.18 329	0.17 348

DISCO	0.57 450	0.34 241	1.87 375	0.45 541	0.34 486	0.84 573	0.35 469	0.84 448	0.78 551	0.59 471	0.63 471	1.06 613	0.53 495	1.10 448	0.82 528	0.12 388	0.09 269	0.11 293	0.10 227	0.22 399	0.18 368

CBMV	0.71 536	0.76 485	2.64 567	0.33 367	0.20 257	0.78 553	0.79 624	0.98 568	0.78 551	0.85 595	0.71 531	0.86 566	1.10 621	1.46 493	0.62 483	0.18 532	0.20 549	0.21 570	0.19 495	0.25 445	0.33 556
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADLNet2	0.68 518	0.84 522	3.19 635	0.33 367	0.36 508	0.64 459	0.37 485	0.89 492	0.79 556	0.54 401	0.65 496	0.93 584	0.48 476	2.07 597	0.56 465	0.13 420	0.11 371	0.11 293	0.11 295	0.33 527	0.18 368

edge stereo	0.81 578	0.73 477	3.30 641	0.37 459	1.21 660	0.62 427	0.39 498	0.93 527	0.79 556	0.80 577	0.88 575	1.14 624	0.71 563	2.18 607	0.71 506	0.21 565	0.20 549	0.26 595	0.18 475	0.38 574	0.26 493

CC-Net-ROB	0.85 585	1.15 614	2.13 461	0.88 635	0.38 526	0.88 587	0.44 529	1.06 613	0.79 556	0.58 457	0.69 517	0.65 454	0.50 486	2.74 653	0.51 442	0.93 654	0.39 630	0.87 652	0.29 557	0.54 624	0.54 616

DStereoRT	0.81 578	0.53 380	2.23 486	0.36 435	0.33 473	0.92 593	0.36 476	0.86 466	0.80 559	0.57 439	0.62 457	0.59 424	1.15 626	1.76 543	1.04 561	0.14 464	0.13 428	2.17 686	0.78 661	0.16 277	0.66 633

MultiAttention	2.38 663	0.50 368	1.93 401	1.80 669	2.56 680	10.86 690	2.30 679	1.22 630	0.80 559	0.62 501	1.16 614	1.13 622	0.56 507	16.09 701	1.18 581	0.20 557	0.09 269	0.43 630	1.62 682	0.94 651	1.58 677

ITSA-stereo	0.48 351	0.33 223	1.20 158	0.33 367	0.18 205	0.60 387	0.29 403	0.94 536	0.80 559	0.50 355	0.49 338	0.53 383	0.59 522	1.25 470	0.64 490	0.15 484	0.12 404	0.17 526	0.16 442	0.18 329	0.23 457

ADCP+	0.94 598	1.12 605	3.14 629	0.34 400	0.39 532	1.06 611	0.79 624	0.89 492	0.80 559	0.66 529	0.67 501	0.85 559	1.55 648	0.93 428	4.55 676	0.13 420	0.11 371	0.16 505	0.15 421	0.26 466	0.25 483

AANet_RVC	0.68 518	1.00 585	2.09 450	0.33 367	0.25 356	0.58 356	0.32 447	0.81 422	0.80 559	0.61 490	0.94 586	0.80 540	0.41 402	2.46 633	1.02 558	0.36 624	0.14 447	0.10 217	0.09 187	0.23 414	0.22 432

PASM	0.72 539	0.68 455	1.91 395	0.47 551	0.44 561	0.60 387	0.51 557	0.76 373	0.80 559	0.77 571	0.67 501	0.87 568	0.61 535	2.40 625	0.67 496	0.32 617	0.35 615	0.36 618	0.41 616	0.45 609	0.39 587

NVstereo2D	0.58 455	0.40 295	2.03 440	0.35 416	0.35 499	0.69 503	0.39 498	0.91 510	0.80 559	0.47 318	0.53 378	0.67 471	0.46 458	1.99 589	0.48 426	0.19 547	0.11 371	0.17 526	0.13 368	0.25 445	0.25 483

Wz-Net-MNSev	0.65 501	0.97 574	2.19 476	0.36 435	0.33 473	0.90 589	0.60 587	0.92 519	0.81 566	0.75 564	0.72 536	0.73 507	0.65 547	1.39 481	0.71 506	0.16 505	0.13 428	0.14 455	0.14 396	0.24 431	0.18 368

RP	0.67 511	0.82 515	1.94 411	0.43 520	0.44 561	0.65 473	0.45 537	0.89 492	0.82 567	0.66 529	0.92 580	0.99 598	0.76 577	1.55 508	0.66 493	0.25 596	0.18 525	0.23 580	0.20 508	0.31 509	0.22 432

RYNet	0.70 527	0.56 399	2.25 490	0.35 416	0.41 551	0.86 579	0.43 518	0.94 536	0.82 567	0.62 501	0.53 378	0.91 578	0.60 526	2.70 650	1.00 552	0.14 464	0.11 371	0.16 505	0.14 396	0.25 445	0.27 501

iResNet_ROB	0.50 380	1.15 614	1.73 288	0.31 312	0.21 271	0.58 356	0.22 215	0.95 550	0.82 567	0.58 457	0.62 457	0.57 414	0.39 383	0.84 419	0.40 379	0.11 327	0.08 181	0.09 156	0.06 18	0.21 382	0.13 226

w-ln-seven-2	0.68 518	1.13 608	2.46 530	0.36 435	0.27 387	0.65 473	0.44 529	0.87 477	0.83 570	0.69 541	0.75 544	0.72 503	0.63 543	1.56 509	1.15 576	0.13 420	0.13 428	0.15 486	0.14 396	0.35 552	0.19 385

DGSMNet	2.89 671	0.63 431	3.18 634	3.43 686	4.17 684	2.57 671	6.98 693	0.97 564	0.83 570	0.56 428	1.86 643	0.79 536	0.62 540	1.64 525	1.39 600	4.61 689	5.01 694	5.17 694	4.71 694	4.44 691	4.19 690

SGM-Forest	1.04 611	0.42 313	3.59 650	0.41 505	0.32 458	1.05 610	1.32 660	0.94 536	0.83 570	1.16 624	2.23 654	1.03 606	1.39 641	2.49 636	2.35 643	0.21 565	0.21 558	0.20 562	0.19 495	0.23 414	0.32 547
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GwcNet	0.69 523	0.71 466	3.12 628	0.36 435	0.45 572	0.81 565	0.44 529	0.86 466	0.84 573	0.60 481	0.74 541	0.82 548	0.49 483	1.65 526	0.66 493	0.16 505	0.15 475	0.15 486	0.15 421	0.31 509	0.24 471

PA-Net	0.84 584	1.00 585	3.49 647	0.63 613	0.40 542	0.70 509	0.52 560	0.86 466	0.84 573	0.52 377	0.59 429	0.70 495	0.54 498	2.35 617	2.23 639	0.17 520	0.27 599	0.19 553	0.28 551	0.22 399	0.36 571
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MDST_ROB	1.17 623	0.42 313	3.87 653	0.54 585	0.44 561	4.11 681	0.58 583	1.31 638	0.84 573	2.12 659	1.12 611	0.98 595	0.71 563	4.24 678	0.99 551	0.16 505	0.14 447	0.19 553	0.17 462	0.18 329	0.35 563

otaku	1.03 610	1.68 656	2.72 579	0.95 641	0.73 629	1.03 608	0.59 585	0.99 580	0.86 576	0.69 541	1.61 636	0.98 595	0.64 545	1.46 493	1.14 574	0.95 657	0.46 637	0.72 649	0.40 613	1.24 664	0.78 643

AF-Net	0.69 523	0.92 548	2.21 478	0.41 505	0.40 542	0.68 497	0.40 501	1.02 600	0.86 576	0.69 541	1.03 602	1.04 609	0.84 590	1.19 461	0.78 521	0.22 578	0.14 447	0.25 592	0.17 462	0.30 501	0.18 368

ADCMid	0.96 602	1.32 636	2.74 585	0.38 476	0.35 499	0.99 601	0.58 583	0.94 536	0.86 576	1.23 634	1.01 597	1.01 602	1.00 611	1.05 444	3.97 669	0.21 565	0.19 538	0.42 627	0.32 582	0.40 589	0.29 516

zh-sn7	0.89 592	1.73 660	3.09 624	0.39 486	0.30 427	0.82 568	0.63 599	0.96 555	0.87 579	0.79 575	1.12 611	0.84 555	0.87 595	2.42 627	1.63 612	0.16 505	0.17 513	0.16 505	0.16 442	0.34 539	0.29 516

Wz-Net-SNSev	0.76 558	1.32 636	3.11 627	0.40 497	0.31 448	0.71 511	0.60 587	0.98 568	0.87 579	0.67 533	0.83 561	0.96 591	0.60 526	1.67 529	0.97 543	0.16 505	0.15 475	0.16 505	0.17 462	0.36 559	0.24 471

FAT-Stereo	0.70 527	0.54 388	2.88 600	0.36 435	0.29 410	0.62 427	0.54 568	0.97 564	0.87 579	0.76 567	0.92 580	0.94 588	0.80 583	1.84 565	0.57 469	0.18 532	0.19 538	0.17 526	0.16 442	0.22 399	0.25 483

SPS-STEREO	1.07 613	1.13 608	2.88 600	0.65 616	0.69 626	0.99 601	0.68 608	1.05 612	0.87 579	1.36 642	1.23 617	1.46 641	0.94 606	1.87 568	1.72 618	0.66 644	0.61 650	0.58 640	0.57 645	0.65 632	0.77 642
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ffm	0.47 345	0.23 71	2.01 432	0.30 285	0.21 271	0.57 339	0.26 334	0.74 351	0.88 583	0.53 388	0.63 471	0.66 461	0.39 383	0.63 358	0.19 89	0.10 246	0.24 576	0.15 486	0.13 368	0.25 445	0.36 571

ff1	0.73 548	0.23 71	2.01 432	0.30 285	0.21 271	0.57 339	0.26 334	0.74 351	0.88 583	0.53 388	0.63 471	0.66 461	0.39 383	2.52 638	3.43 666	0.10 246	0.24 576	0.15 486	0.13 368	0.25 445	0.36 571

tt1	0.44 298	0.64 436	1.83 357	0.35 416	0.14 68	0.76 540	0.25 311	0.74 351	0.88 583	0.31 225	0.37 245	0.25 175	0.35 340	0.63 358	0.19 89	0.10 246	0.24 576	0.11 293	0.09 187	0.25 445	0.36 571

pcwnet_v2	0.64 493	0.49 360	4.41 663	0.32 341	0.27 387	0.60 387	0.25 311	0.97 564	0.88 583	0.59 471	0.70 527	0.63 440	0.55 503	0.66 376	0.37 353	0.17 520	0.15 475	0.15 486	0.14 396	0.21 382	0.23 457

AnyNet_C32	1.00 607	1.33 638	2.53 547	0.49 561	0.54 597	1.15 625	1.14 652	0.91 510	0.89 587	1.11 620	0.95 588	0.87 568	0.93 603	1.50 502	4.07 671	0.21 565	0.20 549	0.25 592	0.24 529	0.38 574	0.33 556

GANetREF_RVC	0.75 554	1.15 614	2.46 530	0.47 551	0.26 374	0.83 571	0.61 591	0.97 564	0.89 587	0.62 501	0.61 452	0.72 503	0.59 522	2.42 627	0.55 457	0.32 617	0.25 589	0.36 618	0.24 529	0.39 584	0.31 538
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
Ntro	1.00 607	1.68 656	2.80 594	0.95 641	0.85 636	1.06 611	0.53 564	0.98 568	0.90 589	0.62 501	0.76 547	0.93 584	0.66 552	1.66 527	0.98 546	0.99 659	0.45 635	0.75 650	0.40 613	1.19 660	0.75 639

DStereoO	0.99 603	0.66 450	1.67 269	0.75 624	0.99 647	0.73 524	1.33 661	0.94 536	0.91 590	0.70 547	1.06 607	0.75 519	1.75 657	0.95 431	2.39 645	1.20 668	0.41 633	0.48 634	0.59 650	0.85 647	0.60 626

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 609	1.67 654	2.32 500	0.47 551	0.39 532	1.47 635	0.95 636	0.95 550	0.91 590	0.84 591	0.94 586	1.05 611	0.60 526	2.95 660	0.72 510	0.41 626	0.72 664	0.32 612	0.55 639	0.74 639	1.22 669

FBW_ROB	0.83 582	0.77 494	1.77 317	0.44 527	0.30 427	0.87 583	0.46 540	1.10 620	0.91 590	0.81 583	0.75 544	1.01 602	0.61 535	3.66 673	1.23 588	0.26 600	0.23 572	0.36 618	0.25 535	0.27 477	0.62 628

pmcnn	1.32 632	1.05 596	2.77 590	0.74 623	1.43 663	0.72 517	0.56 577	0.96 555	0.91 590	0.99 610	2.92 669	6.01 685	0.70 561	2.38 621	3.32 663	0.13 420	0.10 318	0.08 59	0.06 18	0.34 539	0.22 432

Selective-IGEV-i16pb	0.86 586	0.33 223	6.08 674	0.32 341	0.21 271	1.08 618	0.68 608	1.06 613	0.92 594	0.43 289	0.76 547	0.66 461	0.46 458	2.31 614	0.50 436	0.23 582	0.25 589	0.14 455	0.19 495	0.26 466	0.24 471

stereogan	0.69 523	0.51 371	2.44 527	0.39 486	0.39 532	1.01 605	0.41 507	0.94 536	0.92 594	0.73 559	0.85 568	1.15 625	0.69 559	1.57 513	0.53 449	0.19 547	0.18 525	0.20 562	0.16 442	0.36 559	0.24 471

SAMSARA	0.91 594	0.97 574	2.22 482	0.80 629	0.58 607	1.32 630	1.31 659	1.01 597	0.94 596	1.36 642	0.87 572	1.38 638	0.90 601	1.72 537	1.02 558	0.24 591	0.30 607	0.22 573	0.25 535	0.36 559	0.35 563

PWC_ROB	0.70 527	0.94 556	1.88 377	0.39 486	0.39 532	0.62 427	0.30 411	0.98 568	0.94 596	0.91 602	1.29 622	0.77 527	0.62 540	1.62 524	1.03 560	0.18 532	0.11 371	0.18 546	0.13 368	0.51 619	0.22 432

WCMA_ROB	1.12 615	0.83 520	2.66 570	0.58 601	0.34 486	1.17 627	0.71 615	0.93 527	0.94 596	1.74 655	2.63 663	3.09 666	1.71 655	1.70 533	1.84 623	0.26 600	0.21 558	0.20 562	0.21 514	0.28 483	0.43 600

DispFullNet	1.67 650	2.10 676	5.22 667	1.53 663	8.90 687	0.86 579	0.31 424	0.96 555	0.96 599	1.37 645	1.01 597	1.13 622	1.98 661	1.51 503	0.91 535	0.54 636	0.31 608	1.18 665	0.63 654	1.13 658	0.80 644

Wz-Net-TNSev	0.91 594	1.73 660	3.08 622	0.36 435	0.31 448	1.00 604	0.71 615	1.06 613	0.97 600	0.71 552	0.72 536	1.09 617	0.87 595	2.42 627	1.59 610	0.20 557	0.20 549	0.16 505	0.20 508	0.44 608	0.35 563

Consistency-Raft	0.88 590	0.93 554	3.23 639	0.99 644	0.64 621	0.77 548	0.55 572	0.98 568	0.97 600	0.61 490	1.03 602	0.65 454	1.05 616	0.79 413	1.38 599	0.44 628	0.46 637	0.51 637	0.58 648	0.65 632	0.47 607

ADCL	0.99 603	0.79 504	2.43 525	0.39 486	0.32 458	1.50 638	1.90 674	0.92 519	0.97 600	1.26 638	1.27 619	1.00 600	1.42 643	1.14 457	3.31 662	0.17 520	0.14 447	0.22 573	0.21 514	0.30 501	0.22 432

S-Stereo	0.80 570	0.69 459	3.89 654	0.39 486	0.37 520	0.69 503	0.70 614	0.94 536	0.98 603	0.62 501	0.91 578	0.83 550	0.60 526	2.37 618	0.66 493	0.18 532	0.21 558	0.17 526	0.18 475	0.30 501	0.35 563

XQC	0.73 548	0.98 578	2.39 515	0.46 546	0.35 499	0.81 565	0.46 540	1.00 589	1.00 604	0.80 577	0.69 517	0.88 572	0.74 574	1.32 473	1.20 584	0.24 591	0.16 493	0.23 580	0.20 508	0.41 592	0.33 556

NaN_ROB	1.14 618	0.94 556	2.96 611	0.53 580	0.56 603	1.13 623	0.99 639	0.98 568	1.00 604	1.09 619	0.87 572	0.77 527	1.06 618	5.90 683	2.72 650	0.16 505	0.23 572	0.16 505	0.24 529	0.22 399	0.36 571

xx1	0.46 329	0.64 436	2.07 444	0.35 416	0.14 68	0.76 540	0.25 311	0.74 351	1.01 606	0.31 225	0.38 256	0.46 348	0.36 347	0.69 386	0.19 89	0.10 246	0.24 576	0.12 357	0.12 335	0.12 154	0.14 253

cc1	0.47 345	0.64 436	2.07 444	0.35 416	0.14 68	0.76 540	0.25 311	0.74 351	1.01 606	0.31 225	0.38 256	0.24 160	0.38 369	0.69 386	0.19 89	0.10 246	0.24 576	0.11 293	0.09 187	0.25 445	0.40 593

MeshStereo	1.21 625	1.15 614	3.01 618	0.34 400	0.28 401	1.10 620	0.69 611	1.35 640	1.01 606	2.71 674	2.41 657	2.96 664	1.45 644	2.80 656	1.40 602	0.22 578	0.22 564	0.22 573	0.19 495	0.50 617	0.26 493
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
MFMNet_re	0.92 596	1.28 630	2.53 547	0.82 633	0.76 633	0.90 589	0.75 620	0.98 568	1.04 609	1.03 614	1.05 606	0.84 555	0.94 606	0.83 417	0.72 510	0.68 645	0.60 649	0.63 644	0.60 651	0.77 643	0.74 637

LRCNet_RVC	13.74 700	19.30 700	12.75 695	19.46 703	12.69 696	1.86 652	0.41 507	12.33 697	1.05 610	15.77 701	18.83 705	12.62 700	8.70 691	12.21 694	9.62 692	22.22 711	8.37 702	25.85 713	24.01 713	19.32 710	17.44 710

DPSNet	0.86 586	0.60 410	2.34 505	0.58 601	0.36 508	1.07 616	0.75 620	1.30 637	1.05 610	0.70 547	0.68 508	0.94 588	1.29 630	2.08 599	1.82 622	0.26 600	0.23 572	0.16 505	0.17 462	0.48 612	0.40 593

PDISCO_ROB	0.75 554	1.06 598	2.11 455	0.64 614	0.59 609	1.13 623	0.43 518	1.14 625	1.05 610	0.64 520	0.71 531	0.96 591	0.61 535	1.21 462	0.76 517	0.37 625	0.18 525	0.27 596	0.24 529	0.56 626	0.32 547

WZ-Net	0.92 596	1.31 633	3.76 651	0.41 505	0.36 508	0.86 579	0.71 615	1.00 589	1.06 613	0.82 588	0.92 580	1.06 613	1.05 616	2.16 606	1.61 611	0.19 547	0.13 428	0.15 486	0.16 442	0.32 518	0.28 509

AnyNet_C01	1.14 618	1.49 645	4.23 662	0.54 585	0.53 595	1.51 639	1.37 663	1.04 611	1.07 614	1.17 630	1.33 626	1.15 625	1.08 619	1.61 523	2.74 651	0.25 596	0.22 564	0.28 599	0.24 529	0.48 612	0.40 593

w-ln-seven	0.74 551	1.05 596	2.54 553	0.37 459	0.34 486	1.03 608	0.47 548	1.00 589	1.08 615	0.90 600	0.85 568	0.85 559	0.57 513	1.37 479	1.26 591	0.14 464	0.13 428	0.16 505	0.15 421	0.31 509	0.20 404

NVStereoNet_ROB	1.16 622	0.95 563	2.54 553	0.58 601	0.55 600	0.78 553	0.63 599	1.00 589	1.08 615	1.03 614	4.07 681	1.48 642	1.22 628	2.88 659	1.27 592	0.50 633	0.46 637	0.54 638	0.62 652	0.50 617	0.63 630
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CSAN	1.25 629	1.12 605	3.04 619	0.51 570	0.37 520	1.06 611	1.15 653	1.22 630	1.08 615	1.17 630	1.91 644	1.04 609	1.31 633	5.96 684	2.43 646	0.26 600	0.22 564	0.24 587	0.24 529	0.31 509	0.30 529

FINET	0.65 501	0.95 563	3.06 621	0.35 416	0.40 542	0.58 356	0.48 552	0.92 519	1.10 618	0.57 439	0.68 508	0.47 356	0.44 439	1.15 459	0.60 478	0.23 582	0.21 558	0.17 526	0.15 421	0.26 466	0.25 483

RTSC	0.72 539	1.00 585	2.22 482	0.40 497	0.29 410	0.82 568	0.31 424	0.96 555	1.10 618	0.92 603	0.81 556	0.78 531	0.58 519	1.23 466	1.55 609	0.18 532	0.17 513	0.14 455	0.17 462	0.43 600	0.30 529

zh-mn7	0.80 570	1.54 647	3.00 617	0.35 416	0.27 387	0.72 517	0.41 507	0.93 527	1.11 620	1.00 611	1.28 620	0.75 519	0.57 513	1.87 568	1.18 581	0.16 505	0.13 428	0.14 455	0.14 396	0.26 466	0.21 417

ACVNet-4b	1.93 655	1.85 666	4.10 660	1.07 646	0.86 637	1.15 625	0.53 564	1.06 613	1.12 621	0.64 520	1.09 609	1.99 652	0.70 561	2.20 608	9.86 694	5.62 691	0.41 633	1.03 663	0.55 639	1.86 676	0.85 648

ADCS	1.05 612	1.36 641	2.98 615	0.42 516	0.36 508	0.96 597	0.81 628	1.06 613	1.12 621	1.25 635	0.97 591	1.08 615	0.90 601	1.25 470	4.86 678	0.21 565	0.21 558	0.22 573	0.23 527	0.36 559	0.38 581

RainbowNet	1.15 620	1.78 662	2.72 579	1.12 652	0.91 641	1.06 611	0.76 622	1.16 629	1.13 623	0.75 564	0.97 591	1.09 617	0.80 583	1.60 520	1.21 586	1.17 666	1.26 676	1.01 662	0.57 645	1.13 658	0.88 653

ACVNet_1	1.33 633	1.91 671	4.03 658	1.09 649	0.88 638	1.19 629	0.66 602	1.24 634	1.17 624	0.94 606	0.96 589	3.09 666	1.04 615	2.37 618	1.11 571	1.04 661	0.48 643	1.03 663	0.48 628	1.12 657	0.83 645

SuperB	1.15 620	1.14 610	5.43 670	0.36 435	0.26 374	0.81 565	0.89 633	0.88 486	1.17 624	0.67 533	0.68 508	0.63 440	1.39 641	1.74 540	3.37 664	0.15 484	0.12 404	0.17 526	0.16 442	2.80 684	0.25 483

JetBlue	1.78 651	1.63 650	3.92 655	0.73 621	1.21 660	4.38 682	3.35 685	1.59 652	1.20 626	1.26 638	1.52 635	2.37 658	1.88 659	3.23 666	3.00 654	0.53 634	0.47 640	0.48 634	0.49 630	1.29 666	0.97 655

MADNet+	1.36 636	1.93 673	5.95 672	0.81 632	0.59 609	1.57 641	1.09 648	1.39 644	1.22 627	0.84 591	1.01 597	1.25 631	1.12 623	3.19 665	2.36 644	0.45 630	0.47 640	0.38 624	0.34 590	0.59 627	0.57 622

LSM	3.31 677	1.11 604	5.29 669	9.40 693	30.65 712	0.84 573	1.12 651	0.91 510	1.22 627	1.36 642	2.19 651	0.93 584	0.83 587	1.66 527	0.90 534	0.21 565	0.31 608	0.24 587	0.28 551	0.39 584	6.33 693

SHD	0.72 539	0.77 494	2.36 511	0.45 541	0.40 542	0.71 511	0.32 447	1.02 600	1.25 629	1.07 617	0.84 564	0.90 576	0.73 569	1.09 447	0.98 546	0.21 565	0.18 525	0.20 562	0.21 514	0.32 518	0.31 538

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 634	1.70 658	2.50 543	0.56 594	0.40 542	2.15 665	0.99 639	1.24 634	1.26 630	1.02 613	1.10 610	1.29 633	0.88 599	3.10 664	1.08 565	1.66 677	0.83 668	0.68 647	0.88 666	1.57 671	1.80 681

FCDSN-DC	1.29 631	0.54 388	2.50 543	0.47 551	0.41 551	1.12 621	0.60 587	1.10 620	1.27 631	2.23 665	2.87 666	3.67 671	3.12 675	2.39 624	1.69 616	0.30 614	0.26 592	0.31 608	0.30 567	0.35 552	0.38 581
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
zero-FE	0.80 570	0.27 133	8.23 680	0.49 561	0.98 644	0.33 48	0.20 133	0.48 164	1.28 632	0.17 37	0.20 62	0.77 527	0.22 163	0.60 349	0.97 543	0.11 327	0.07 76	0.09 156	0.10 227	0.33 527	0.14 253

z-mn7	0.80 570	1.52 646	2.62 564	0.36 435	0.28 401	1.01 605	0.48 552	0.90 498	1.29 633	0.69 541	1.35 628	0.85 559	0.59 522	2.03 591	1.09 567	0.14 464	0.12 404	0.14 455	0.12 335	0.32 518	0.20 404

AANet	0.82 581	0.91 546	2.89 603	0.34 400	0.29 410	0.63 445	0.38 492	0.81 422	1.31 634	1.33 641	1.39 629	1.26 632	1.14 625	1.32 473	0.97 543	0.20 557	0.17 513	0.18 546	0.19 495	0.33 527	0.31 538

MFN_U_SF_RVC	1.55 648	2.39 684	3.16 631	0.65 616	0.41 551	1.12 621	0.46 540	1.23 633	1.33 635	1.61 653	1.20 615	1.43 640	0.98 610	1.76 543	1.97 626	1.90 680	1.80 680	1.98 684	2.15 686	1.63 672	1.77 680

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 380	0.33 223	0.93 110	0.26 175	0.22 301	0.46 192	0.20 133	1.10 620	1.34 636	3.16 680	0.32 214	0.22 127	0.20 132	0.30 114	0.22 165	0.10 246	0.09 269	0.11 293	0.09 187	0.15 240	0.19 385

PWCDC_ROB	0.72 539	1.06 598	2.09 450	0.47 551	0.36 508	0.78 553	0.26 334	0.98 568	1.34 636	0.61 490	2.07 646	0.64 449	0.61 535	0.83 417	0.71 506	0.31 616	0.14 447	0.15 486	0.12 335	0.60 630	0.21 417

RTS	1.21 625	1.31 633	6.39 676	0.52 574	0.51 592	1.61 642	0.79 624	1.03 607	1.37 638	1.13 621	1.30 623	1.10 619	0.85 591	2.65 646	2.08 632	0.21 565	0.24 576	0.18 546	0.18 475	0.43 600	0.32 547

RTSA	1.21 625	1.31 633	6.39 676	0.52 574	0.51 592	1.61 642	0.79 624	1.03 607	1.37 638	1.13 621	1.30 623	1.10 619	0.85 591	2.65 646	2.08 632	0.21 565	0.24 576	0.18 546	0.18 475	0.43 600	0.32 547

MSMD_ROB	1.34 634	0.96 566	2.38 513	0.39 486	0.32 458	1.96 656	0.62 596	0.91 510	1.43 640	2.94 678	2.60 661	4.77 680	1.95 660	2.43 630	1.33 596	0.29 611	0.26 592	0.32 612	0.32 582	0.30 501	0.30 529

TCMNet-wrong-test	5.51 684	6.62 690	6.20 675	13.02 700	11.90 693	7.14 685	5.53 692	6.99 692	1.44 641	2.65 673	3.10 671	8.37 689	5.95 686	4.75 681	6.05 683	3.07 687	0.98 674	2.38 687	1.99 685	6.62 694	5.43 692

IMH-64-1	1.39 639	1.64 652	1.86 370	1.36 658	1.11 655	1.39 633	1.19 655	1.76 658	1.45 642	1.16 624	2.21 652	1.53 643	1.38 639	1.98 586	1.52 607	1.29 669	0.67 654	1.27 669	0.69 656	1.29 666	0.98 656

IMH-64	1.39 639	1.64 652	1.86 370	1.36 658	1.11 655	1.39 633	1.19 655	1.76 658	1.45 642	1.16 624	2.21 652	1.53 643	1.38 639	1.98 586	1.52 607	1.29 669	0.67 654	1.27 669	0.69 656	1.29 666	0.98 656

ELAS	1.39 639	0.79 504	2.86 598	0.53 580	0.50 587	2.81 672	2.20 678	1.61 654	1.50 644	2.28 667	2.35 655	1.82 649	2.13 662	1.73 538	2.22 638	0.35 622	0.37 619	0.35 616	0.35 594	0.49 615	0.47 607
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DANet	0.80 570	0.65 443	2.21 478	1.19 654	0.48 585	0.74 530	1.25 657	0.89 492	1.53 645	0.89 598	0.71 531	0.96 591	0.56 507	1.83 560	0.96 542	0.18 532	0.16 493	0.19 553	0.16 442	0.26 466	0.29 516
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWCK	1.49 645	1.90 670	3.22 638	1.09 649	0.54 597	1.71 648	1.73 672	1.49 648	1.53 645	1.44 650	1.80 641	1.82 649	1.30 632	3.34 668	1.76 620	1.07 663	0.56 647	0.97 660	0.58 648	1.38 670	0.65 631

EDNetEfficientorigin	8.18 689	0.98 578	145.96 720	0.51 570	0.89 639	0.72 517	0.48 552	0.85 456	1.56 647	2.12 659	1.49 633	1.29 633	1.31 633	1.83 560	2.13 636	0.13 420	0.12 404	0.17 526	0.18 475	0.39 584	0.45 603

NLCSM	0.46 329	0.37 263	0.72 67	0.29 264	0.36 508	0.49 230	0.27 359	1.33 639	1.59 648	0.29 215	0.29 172	0.29 226	0.31 316	1.44 487	0.35 341	0.11 327	0.11 371	0.11 293	0.10 227	0.35 552	0.14 253

NLSM1	0.39 245	0.24 89	0.56 17	0.27 199	0.40 542	0.49 230	0.21 175	1.44 645	1.64 649	0.25 168	0.33 224	0.25 175	0.26 240	0.40 219	0.32 309	0.10 246	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.22 399	0.13 226

PVD	0.90 593	0.85 527	2.15 467	0.53 580	0.50 587	0.99 601	0.56 577	1.15 628	1.64 649	1.41 648	1.41 632	1.11 621	1.13 624	1.35 477	1.31 594	0.26 600	0.28 602	0.28 599	0.26 543	0.37 567	0.49 611

ACVNet_2	1.42 642	1.81 663	3.23 639	1.08 647	0.92 642	1.32 630	0.85 630	1.49 648	1.69 651	1.19 633	1.73 640	2.13 654	1.03 614	2.50 637	1.40 602	0.91 653	0.53 645	1.00 661	0.55 639	2.11 678	0.85 648

FC-DCNN	1.49 645	0.59 408	2.88 600	0.44 527	0.39 532	1.97 658	0.66 602	1.67 655	1.70 652	2.72 675	2.89 667	4.22 674	2.97 672	2.55 641	2.19 637	0.29 611	0.26 592	0.31 608	0.30 567	0.32 518	0.39 587

ELAS_RVC	1.37 638	0.78 502	3.21 637	0.55 592	0.50 587	1.49 637	2.48 682	1.48 647	1.71 653	2.13 662	2.09 647	2.07 653	2.56 668	1.90 578	2.02 629	0.35 622	0.36 617	0.37 622	0.34 590	0.49 615	0.47 607
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 630	0.70 464	4.05 659	0.64 614	0.98 644	0.94 595	1.40 666	0.85 456	1.75 654	2.34 668	1.33 626	1.05 611	2.21 664	1.58 517	4.15 672	0.15 484	0.19 538	0.14 455	0.27 548	0.38 574	0.32 547

SGM+DAISY	1.83 653	1.43 642	3.81 652	0.87 634	1.01 649	2.38 669	2.53 683	1.36 641	1.75 654	2.92 677	3.22 673	2.65 662	2.93 670	2.22 612	3.10 657	0.72 647	0.69 660	0.63 644	0.62 652	0.77 643	0.98 656

MSAF-DinoV2	3.10 675	1.86 668	10.68 688	3.61 687	0.30 427	3.34 675	0.82 629	2.81 677	1.79 656	0.80 577	0.87 572	1.56 646	1.10 621	26.49 716	1.96 625	0.17 520	0.13 428	0.19 553	1.63 683	0.92 650	0.99 661

notaker	2.66 666	2.07 675	3.31 643	2.61 681	1.43 663	1.76 651	1.11 650	2.76 676	1.79 656	2.26 666	11.53 696	3.96 672	4.29 680	3.09 663	2.76 652	1.55 676	0.88 670	1.70 682	1.07 674	2.00 677	1.35 671

IGEV-RUCA	2.28 661	0.30 192	1.15 146	0.40 497	1.86 675	2.06 663	1.90 674	1.36 641	1.80 658	3.70 682	3.76 678	5.02 681	8.19 690	2.12 604	1.63 612	0.25 596	0.76 665	2.72 688	1.91 684	2.39 681	2.36 686

WQFJX	0.42 280	0.25 103	0.55 14	0.26 175	0.39 532	0.47 202	0.23 254	1.76 658	1.82 659	0.26 186	0.26 143	0.28 214	0.28 278	0.42 232	0.32 309	0.10 246	0.10 318	0.09 156	0.08 142	0.24 431	0.16 327

FC-DCNN v2	1.54 647	0.58 405	2.80 594	0.44 527	0.39 532	2.05 662	0.66 602	1.90 664	1.84 660	2.79 676	2.97 670	4.41 678	3.07 673	2.65 646	2.30 642	0.29 611	0.26 592	0.31 608	0.30 567	0.32 518	0.38 581

IMH	2.02 658	2.15 682	2.69 575	1.68 665	1.12 657	1.66 647	0.92 635	2.10 670	1.92 661	1.32 640	2.66 664	2.21 656	1.69 654	5.78 682	1.68 615	5.54 690	0.96 672	1.31 671	0.71 658	1.32 669	0.99 661

MonStereo1	1.98 657	1.01 589	1.78 321	1.19 654	1.04 651	3.58 676	0.61 591	1.53 651	1.93 662	1.39 646	3.37 675	2.23 657	10.80 693	2.84 658	1.25 590	1.04 661	0.38 623	0.96 659	0.57 645	1.10 656	1.00 663

WAO-7	1.48 644	1.63 650	2.49 539	0.93 639	0.75 630	1.72 649	1.10 649	1.84 663	1.96 663	1.43 649	2.54 659	1.97 651	1.61 651	3.06 662	2.08 632	0.69 646	0.66 653	0.94 657	0.74 659	0.80 645	0.69 634

NLMM	0.42 280	0.24 89	0.53 11	0.26 175	0.38 526	0.48 213	0.23 254	1.72 656	2.06 664	0.25 168	0.25 130	0.28 214	0.27 261	0.32 136	0.34 329	0.09 140	0.11 371	0.10 217	0.08 142	0.20 366	0.13 226

WQFJA1	0.42 280	0.24 89	0.53 11	0.26 175	0.38 526	0.48 213	0.23 254	1.72 656	2.07 665	0.25 168	0.25 130	0.28 214	0.27 261	0.32 136	0.34 329	0.09 140	0.11 371	0.10 217	0.08 142	0.20 366	0.13 226

WQFJX1	0.45 317	0.28 162	0.56 17	0.27 199	0.35 499	0.48 213	0.25 311	1.98 669	2.08 666	0.26 186	0.26 143	0.29 226	0.28 278	0.50 306	0.31 296	0.10 246	0.11 371	0.10 217	0.08 142	0.23 414	0.14 253

JetRed	3.29 676	4.93 687	10.17 687	1.45 660	1.72 673	7.44 686	5.05 691	3.06 678	2.12 667	2.41 670	2.39 656	2.99 665	2.37 665	3.51 671	6.44 684	1.32 672	1.90 684	1.37 673	1.23 678	2.21 679	1.76 679

Dean	1.79 652	1.83 664	3.92 655	1.29 657	1.07 654	1.55 640	1.00 642	1.95 666	2.33 668	1.47 651	4.19 682	4.26 677	1.33 636	2.21 609	1.48 606	1.14 665	0.68 658	1.18 665	0.74 659	1.24 664	0.98 656

NLMM1	0.46 329	0.27 133	0.53 11	0.27 199	0.38 526	0.49 230	0.24 289	1.97 668	2.38 669	0.28 209	0.27 152	0.26 190	0.25 220	0.47 282	0.31 296	0.10 246	0.11 371	0.10 217	0.09 187	0.23 414	0.15 295

SDNR	1.22 628	0.80 506	2.71 577	0.33 367	1.48 668	1.98 660	0.23 254	1.93 665	2.44 670	0.89 598	2.52 658	1.36 637	0.51 488	3.65 672	1.93 624	0.30 614	0.31 608	0.22 573	0.16 442	0.33 527	0.36 571

MADNet++	2.79 668	2.11 679	2.97 614	2.49 679	2.28 678	2.95 673	2.31 680	2.67 674	2.47 671	3.03 679	3.13 672	2.70 663	2.92 669	4.10 676	4.48 675	2.68 684	2.24 688	3.04 691	2.44 688	2.37 680	2.34 685

SANet	1.20 624	1.21 622	3.33 644	0.38 476	0.27 387	1.73 650	0.85 630	1.10 620	2.49 672	1.16 624	1.83 642	1.72 648	1.50 647	2.37 618	2.84 653	0.18 532	0.16 493	0.16 505	0.15 421	0.32 518	0.32 547

DStereoSA	2.12 659	0.98 578	2.80 594	1.25 656	2.23 677	1.97 658	4.62 690	1.22 630	2.54 673	1.16 624	3.84 680	1.00 600	4.05 679	2.07 597	5.29 681	0.93 654	1.48 679	0.48 634	1.51 681	0.95 653	1.95 682

DeepPrunerF	0.86 586	0.86 530	2.91 608	0.45 541	0.50 587	0.64 459	0.48 552	1.14 625	2.64 674	0.63 510	0.61 452	0.65 454	0.62 540	2.21 609	1.31 594	0.23 582	0.19 538	0.30 607	0.28 551	0.36 559	0.25 483

LVE	1.96 656	2.17 683	3.14 629	1.68 665	1.80 674	1.63 644	1.03 645	2.34 672	2.81 675	1.25 635	2.89 667	4.24 676	1.29 630	2.79 655	1.44 604	2.85 685	0.91 671	1.18 665	1.46 680	1.23 663	1.10 666

WAO-6	1.58 649	1.54 647	2.32 500	1.14 653	1.00 648	2.30 667	1.03 645	1.82 662	2.85 676	1.25 635	2.61 662	2.20 655	1.56 649	2.47 635	1.99 628	0.95 657	0.67 654	1.19 668	0.83 664	1.08 655	0.88 653

SGM-ForestM	2.98 673	1.70 658	3.52 649	0.67 618	0.47 583	5.18 684	3.36 686	3.30 683	2.86 677	4.44 683	3.79 679	9.80 691	5.50 685	6.29 685	6.52 685	0.27 605	0.36 617	0.24 587	0.27 548	0.38 574	0.58 624

DStereoFS	2.23 660	2.10 676	2.47 535	1.61 664	1.88 676	3.81 677	2.06 677	1.95 666	3.33 678	2.38 669	3.31 674	2.37 658	4.92 681	2.45 632	3.27 660	1.03 660	1.27 678	0.55 639	1.04 672	0.70 636	2.05 683

light-stereo	8.15 688	2.75 685	9.83 686	12.24 696	9.63 689	19.16 702	0.44 529	6.84 691	3.57 679	13.44 698	22.94 715	23.04 708	1.65 652	17.20 705	7.61 688	3.06 686	2.25 689	0.42 627	0.52 637	4.07 689	2.31 684

HanzoNet	7.64 686	2.86 686	5.05 666	7.01 690	3.97 683	2.18 666	1.34 662	3.37 684	4.05 680	13.17 697	10.58 690	10.73 692	16.52 702	8.45 689	10.51 695	10.48 702	9.72 704	5.59 696	13.46 704	6.84 695	6.83 694

coex-ft	5.95 685	1.67 654	60.57 718	0.34 400	0.30 427	0.77 548	0.69 611	0.74 351	4.41 681	19.22 705	2.15 650	1.62 647	7.97 689	1.81 558	8.96 690	0.44 628	2.08 686	0.18 546	0.19 495	0.38 574	4.62 691

tt	4.93 682	0.27 133	4.20 661	2.29 677	1.58 671	10.20 689	16.97 699	9.42 695	5.02 682	1.67 654	1.28 620	4.68 679	5.03 683	3.37 670	5.92 682	6.16 692	9.47 703	2.82 689	3.18 691	3.60 687	1.53 676

UNDER WATER-64	2.47 664	1.89 669	4.86 665	1.82 672	1.44 665	3.18 674	1.57 671	2.62 673	5.64 683	2.05 658	2.13 649	4.13 673	3.76 677	2.62 644	3.42 665	1.47 674	0.85 669	1.57 679	1.07 674	1.82 675	1.49 674

WAO-8	2.80 669	2.14 680	2.89 603	1.91 673	1.04 651	3.98 679	0.96 637	3.26 681	6.17 684	2.15 663	3.37 675	3.31 668	2.41 666	11.84 691	2.03 630	2.05 681	1.86 682	1.54 677	0.92 667	1.22 661	0.87 651

Venus	2.80 669	2.14 680	2.89 603	1.91 673	1.04 651	3.98 679	0.96 637	3.26 681	6.17 684	2.15 663	3.37 675	3.31 668	2.41 666	11.84 691	2.03 630	2.05 681	1.86 682	1.54 677	0.92 667	1.22 661	0.87 651

UNDER WATER	2.74 667	1.85 666	4.54 664	1.81 671	1.44 665	2.34 668	1.40 666	3.24 680	6.60 686	2.60 672	2.76 665	5.75 683	5.24 684	3.02 661	4.01 670	1.45 673	0.81 667	1.59 680	1.06 673	1.80 674	1.51 675

TorneroNet-64	2.65 665	1.83 664	3.30 641	1.46 661	1.20 659	3.89 678	0.99 639	3.51 685	6.71 687	2.56 671	4.60 683	4.22 674	3.85 678	3.33 667	3.14 658	1.19 667	0.65 652	1.39 674	0.79 663	3.31 686	1.15 667

MANE	2.90 672	1.14 610	2.96 611	1.03 645	1.01 649	5.01 683	2.45 681	5.36 687	6.88 688	3.58 681	4.76 685	5.99 684	4.99 682	4.23 677	4.61 677	0.56 639	0.67 654	0.44 631	0.78 661	0.51 619	1.03 664

USTest	8.10 687	7.17 691	8.96 682	9.25 692	9.05 688	15.27 693	23.78 701	9.96 696	9.47 689	5.94 687	6.75 686	7.80 688	7.48 688	8.83 690	11.21 696	2.21 683	3.56 691	2.86 690	3.20 692	5.02 692	4.16 689

LE_ROB	4.43 681	1.35 640	9.38 683	2.79 682	3.93 682	2.43 670	3.46 687	2.68 675	11.19 690	11.66 696	4.73 684	5.26 682	10.46 692	4.50 680	9.49 691	0.82 652	0.69 660	1.34 672	0.98 670	0.75 641	0.76 641

Selective-IGEV-i1pa	9.22 691	12.57 698	9.49 685	2.20 675	1.49 669	16.83 696	8.03 694	14.34 702	11.26 691	10.52 692	15.24 698	14.52 701	11.94 701	18.22 706	9.78 693	7.79 701	3.09 690	5.20 695	2.49 689	2.46 682	6.90 695

SGM_RVC	1.89 654	0.92 548	2.50 543	0.96 643	0.93 643	1.63 644	1.37 663	1.52 650	12.43 692	1.85 656	1.69 639	2.40 660	1.74 656	2.81 657	1.71 617	0.53 634	0.47 640	0.42 627	0.47 625	0.74 639	0.74 637
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ktn	4.35 680	2.10 676	2.89 603	1.80 669	1.49 669	2.13 664	1.41 668	2.26 671	12.72 693	11.41 695	16.43 700	11.15 693	3.75 676	4.36 679	3.18 659	1.82 679	0.98 674	1.73 683	1.21 677	2.97 685	1.27 670

iinet-test	11.61 693	10.56 692	11.80 689	12.17 694	12.09 694	18.69 697	26.70 707	13.53 698	13.46 694	9.91 689	10.28 688	11.17 694	11.16 696	12.37 695	14.43 699	6.71 696	7.85 696	6.13 697	6.95 695	8.33 696	7.85 696

IINet	11.61 693	10.56 692	11.80 689	12.17 694	12.09 694	18.69 697	26.70 707	13.53 698	13.46 694	9.91 689	10.28 688	11.17 694	11.16 696	12.37 695	14.43 699	6.71 696	7.85 696	6.13 697	6.95 695	8.33 696	7.85 696

DGTPSM_ROB	8.89 690	5.62 688	12.25 692	5.92 689	11.32 691	8.54 687	24.18 702	6.40 689	13.49 696	5.15 684	11.46 694	6.19 686	10.92 694	7.00 686	13.72 697	4.47 688	7.65 695	3.92 692	7.45 699	4.38 690	7.87 698

Anonymous_1	22.91 703	11.20 695	12.13 691	12.75 697	26.28 711	19.43 704	27.92 709	14.08 701	13.61 697	14.96 700	10.58 690	11.26 696	11.19 698	12.55 697	14.57 702	38.28 718	7.88 698	34.96 716	63.99 718	89.57 721	10.94 702

PML	23.15 704	16.83 699	7.78 679	5.49 688	9.93 690	51.13 719	104.50 721	5.76 688	13.62 698	37.30 721	105.93 721	30.86 718	23.50 709	12.07 693	7.87 689	6.30 693	2.12 687	6.32 699	2.43 687	10.44 700	2.90 687

DPSMNet_ROB	9.48 692	5.64 689	13.01 696	8.82 691	11.82 692	8.54 687	24.20 703	6.41 690	13.65 699	5.32 686	11.47 695	6.33 687	10.92 694	7.69 687	13.89 698	7.25 700	8.19 699	5.06 693	7.78 700	5.31 693	8.26 699

BEATNet-Init1	12.10 695	11.19 694	27.29 715	2.99 683	3.51 681	21.84 709	11.10 695	14.34 702	13.83 700	20.34 706	20.33 706	26.35 717	20.03 704	19.06 707	14.80 703	1.74 678	1.81 681	2.05 685	2.49 689	3.69 688	3.12 688

DPSM_ROB	12.34 696	11.21 696	12.51 693	12.91 698	12.80 697	19.84 706	28.28 710	14.38 704	14.28 701	10.58 693	11.26 692	12.03 698	11.85 699	13.15 699	15.34 704	7.11 698	8.31 700	6.50 700	7.35 697	8.84 698	8.31 700

DPSM	12.34 696	11.21 696	12.51 693	12.91 698	12.80 697	19.84 706	28.28 710	14.38 704	14.28 701	10.58 693	11.26 692	12.03 698	11.85 699	13.15 699	15.34 704	7.11 698	8.31 700	6.50 700	7.35 697	8.84 698	8.31 700

DPSimNet_ROB	17.97 701	20.20 707	24.98 709	17.62 701	15.92 700	21.53 708	21.00 700	13.70 700	15.61 703	23.89 717	14.69 697	22.87 706	24.58 717	12.70 698	14.56 701	18.48 710	12.91 705	20.21 711	12.05 702	17.76 701	14.17 703

HaxPig	19.86 702	22.40 708	22.34 703	17.95 702	17.95 701	11.77 691	11.89 696	16.02 706	15.89 704	21.10 707	21.41 707	18.74 705	18.39 703	20.08 708	19.69 706	23.63 715	23.22 714	24.06 712	23.69 712	23.00 711	23.95 712

KSHMR	4.10 679	1.97 674	5.27 668	1.71 667	1.47 667	1.96 656	1.28 658	3.19 679	17.33 705	2.12 659	15.91 699	9.18 690	1.57 650	8.42 688	1.98 627	1.52 675	1.26 676	1.67 681	1.19 676	1.67 673	1.40 673

MEDIAN_ROB	23.96 705	27.05 716	26.39 714	22.16 704	22.13 703	16.12 695	13.97 697	20.24 707	20.05 706	25.50 718	25.31 716	22.96 707	22.63 708	24.39 709	23.24 710	28.20 716	27.23 718	28.62 714	27.75 716	27.50 712	27.76 715

xxxxx1	28.96 714	20.11 704	14.07 698	49.74 713	39.15 715	18.98 699	26.64 704	21.94 708	20.21 707	16.45 702	17.48 702	18.36 702	21.56 705	16.21 702	20.88 707	23.07 712	26.55 715	66.40 719	78.70 719	30.27 713	32.51 717

tt_ll	28.96 714	20.11 704	14.07 698	49.74 713	39.15 715	18.98 699	26.64 704	21.94 708	20.21 707	16.45 702	17.48 702	18.36 702	21.56 705	16.21 702	20.88 707	23.07 712	26.55 715	66.40 719	78.70 719	30.27 713	32.51 717

ff	28.96 714	20.11 704	14.07 698	49.74 713	39.15 715	18.98 699	26.64 704	21.94 708	20.21 707	16.45 702	17.48 702	18.36 702	21.56 705	16.21 702	20.88 707	23.07 712	26.55 715	66.40 719	78.70 719	30.27 713	32.51 717

TorneroNet	5.50 683	1.92 672	3.16 631	1.47 662	1.25 662	14.07 692	1.06 647	4.90 686	20.99 710	10.17 691	16.48 701	11.88 697	6.93 687	3.34 668	4.20 673	1.30 671	0.69 660	1.45 676	0.86 665	2.61 683	1.20 668

RSGM-EC	41.56 717	31.72 718	19.92 701	51.66 716	47.86 718	38.70 710	61.61 719	33.83 719	22.80 711	23.45 715	29.29 718	43.76 719	35.31 719	66.76 719	70.17 720	66.40 720	37.60 720	48.67 717	25.68 714	48.86 717	27.21 713

acva	41.56 717	31.72 718	19.92 701	51.66 716	47.86 718	38.70 710	61.61 719	33.83 719	22.80 711	23.45 715	29.29 718	43.76 719	35.31 719	66.76 719	70.17 720	66.40 720	37.60 720	48.67 717	25.68 714	48.86 717	27.21 713

AVERAGE_ROB	26.93 713	30.34 717	29.27 716	25.82 705	25.34 704	19.48 705	15.17 698	23.55 711	23.00 713	28.45 719	27.87 717	26.25 716	25.86 718	26.96 718	25.55 711	31.30 717	30.07 719	31.76 715	30.81 717	30.79 716	30.93 716

LSM0	26.58 712	22.63 715	25.88 713	30.13 712	52.21 720	39.94 718	56.74 712	28.97 716	28.72 714	21.14 709	22.26 708	24.43 715	23.88 711	26.54 717	30.87 714	14.32 709	16.55 707	13.12 708	14.71 705	17.92 708	20.60 711

RAFT-FEzeroshot	24.80 706	22.55 711	24.73 706	26.10 707	25.76 706	39.84 712	57.07 717	28.84 712	28.79 715	21.14 709	22.48 709	24.18 710	23.88 711	26.38 710	30.87 714	14.26 704	16.71 709	13.09 702	14.82 707	17.79 705	16.72 707

RAFT-FE	24.80 706	22.55 711	24.73 706	26.10 707	25.76 706	39.84 712	57.07 717	28.84 712	28.79 715	21.14 709	22.48 709	24.18 710	23.88 711	26.38 710	30.87 714	14.26 704	16.71 709	13.09 702	14.82 707	17.79 705	16.72 707

CasAABBNet	24.81 708	22.53 709	24.83 708	26.08 706	25.74 705	39.86 714	57.06 715	28.87 714	28.83 717	21.16 712	22.54 711	24.22 712	23.89 714	26.38 710	30.87 714	14.25 703	16.71 709	13.09 702	14.81 706	17.78 702	16.71 705

FlowAnything	24.85 709	22.54 710	25.10 710	26.11 709	25.76 706	39.86 714	57.00 713	28.89 715	28.87 718	21.31 714	22.68 714	24.22 712	23.87 710	26.39 713	30.89 718	14.26 704	16.78 713	13.10 706	14.90 711	17.78 702	16.69 704

Selective-RAFT-Error	24.87 711	22.59 714	25.14 711	26.13 711	25.82 710	39.93 717	57.03 714	28.97 716	28.95 719	21.21 713	22.65 713	24.25 714	23.98 716	26.43 714	30.83 713	14.27 707	16.71 709	13.10 706	14.82 707	17.82 707	16.76 709

Hybrid-DGEV	24.86 710	22.58 713	25.22 712	26.11 709	25.76 706	39.92 716	57.06 715	29.03 718	29.01 720	21.12 708	22.64 712	24.13 709	23.91 715	26.46 715	30.82 712	14.27 707	16.70 708	13.09 702	14.83 710	17.78 702	16.71 705

Selective-IGEV-i16pa	47.65 719	67.17 720	7.20 678	2.47 678	2.32 679	116.02 721	1.42 669	90.41 722	82.69 721	32.69 720	90.10 720	60.10 721	84.41 721	129.53 722	52.52 719	50.16 719	15.10 706	18.00 710	9.63 701	0.94 651	40.09 720

test_example2	115.39 720	123.23 721	94.57 719	115.52 718	123.55 721	101.63 720	114.33 722	53.41 721	99.48 722	134.90 722	135.05 722	85.83 722	85.11 722	111.32 721	106.15 722	152.55 722	205.26 722	99.78 722	114.96 722	140.96 722	110.20 721

ccccc		297.21 722		374.70 721	380.44 722	203.92 722		216.32 723		203.37 723		215.01 723		312.78 723		412.57 723	356.13 723	256.09 723	227.69 723	428.88 723

ASD4		19.65 701

Low-res two-view benchmark