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

BridgeDepth_RVC	0.20 7	0.20 14	0.74 57	0.17 1	0.12 9	0.32 31	0.12 4	0.33 12	0.46 167	0.15 6	0.15 16	0.16 38	0.19 88	0.23 7	0.18 22	0.10 186	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.19 4	0.30 156	0.55 14	0.23 49	0.09 1	0.38 71	0.15 33	0.32 10	0.33 30	0.16 12	0.12 8	0.23 90	0.19 88	0.27 33	0.15 2	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
monsterstereo	0.22 39	0.22 43	0.52 5	0.25 89	0.27 335	0.39 75	0.14 20	0.51 132	0.33 30	0.25 112	0.27 104	0.13 4	0.13 14	0.38 146	0.21 82	0.07 23	0.07 48	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.06 1

monsters	0.22 39	0.22 43	0.52 5	0.23 49	0.28 349	0.42 102	0.14 20	0.46 86	0.31 16	0.24 93	0.20 41	0.13 4	0.14 16	0.43 175	0.20 63	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 98	0.06 1	0.06 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 73	0.28 132	1.09 96	0.33 302	0.15 67	0.30 20	0.16 48	0.58 188	0.42 126	0.19 34	0.19 34	0.17 47	0.26 181	0.38 146	0.37 290	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.25 477	0.10 66	0.06 1

castereo++	0.28 73	0.43 267	0.93 81	0.28 169	0.17 123	0.53 213	0.21 128	0.55 170	0.45 156	0.17 21	0.26 97	0.32 182	0.17 46	0.33 96	0.16 6	0.09 86	0.08 137	0.09 104	0.29 497	0.13 133	0.06 1

CREStereo++_RVC	0.33 118	0.29 143	1.74 228	0.24 70	0.16 94	0.54 221	0.15 33	0.40 40	0.55 262	0.37 185	0.51 287	0.24 104	0.19 88	0.27 33	0.26 169	0.09 86	0.06 23	0.08 42	0.30 507	0.08 28	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
s12784h	0.36 147	0.28 132	1.58 191	0.23 49	0.11 3	0.62 359	0.24 226	0.79 349	0.64 355	0.44 226	0.52 301	0.28 154	0.26 181	0.50 244	0.24 142	0.11 262	0.06 23	0.09 104	0.06 14	0.16 213	0.06 1

MatchStereo	0.24 53	0.38 232	1.37 148	0.20 5	0.10 2	0.22 5	0.14 20	0.41 50	0.40 104	0.14 4	0.25 86	0.15 32	0.15 28	0.25 14	0.18 22	0.09 86	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

NLSM3	0.26 62	0.39 242	0.75 58	0.25 89	0.24 286	0.43 106	0.19 85	0.58 188	0.45 156	0.20 42	0.26 97	0.20 67	0.25 165	0.29 59	0.24 142	0.07 23	0.06 23	0.10 160	0.09 134	0.10 66	0.07 9

MonSter++	0.18 2	0.19 8	0.65 40	0.20 5	0.12 9	0.30 20	0.14 20	0.29 6	0.28 12	0.16 12	0.13 11	0.18 58	0.15 28	0.25 14	0.21 82	0.07 23	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

HiDET	0.19 4	0.20 14	0.62 32	0.20 5	0.13 25	0.36 56	0.13 9	0.35 17	0.31 16	0.16 12	0.14 15	0.17 47	0.15 28	0.25 14	0.23 117	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

asda	0.22 39	0.25 82	0.70 52	0.21 13	0.16 94	0.43 106	0.16 48	0.44 73	0.35 43	0.22 63	0.20 41	0.14 15	0.20 100	0.25 14	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

qwe	0.21 18	0.22 43	0.61 25	0.21 13	0.20 211	0.41 89	0.15 33	0.46 86	0.35 43	0.26 129	0.22 60	0.14 15	0.14 16	0.31 75	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

2.25w	0.21 18	0.22 43	0.51 2	0.21 13	0.14 42	0.36 56	0.13 9	0.42 57	0.34 36	0.23 84	0.27 104	0.14 15	0.18 67	0.33 96	0.24 142	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.25_new	0.21 18	0.23 61	0.64 35	0.22 36	0.18 163	0.41 89	0.17 59	0.41 50	0.35 43	0.22 63	0.21 48	0.14 15	0.18 67	0.25 14	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5w_new	0.21 18	0.23 61	0.64 35	0.22 36	0.18 163	0.41 89	0.17 59	0.41 50	0.35 43	0.22 63	0.21 48	0.14 15	0.18 67	0.25 14	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5_new	0.21 18	0.22 43	0.63 33	0.21 13	0.15 67	0.40 82	0.17 59	0.40 40	0.35 43	0.25 112	0.22 60	0.14 15	0.14 16	0.22 4	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.5w-stereo	0.21 18	0.22 43	0.63 33	0.21 13	0.15 67	0.40 82	0.17 59	0.40 40	0.35 43	0.25 112	0.22 60	0.14 15	0.14 16	0.22 4	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.25w-stereo	0.21 18	0.23 61	0.64 35	0.22 36	0.18 163	0.41 89	0.17 59	0.41 50	0.35 43	0.22 63	0.21 48	0.14 15	0.18 67	0.25 14	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4w-stereo	0.20 7	0.21 27	0.57 19	0.21 13	0.15 67	0.39 75	0.13 9	0.39 36	0.33 30	0.22 63	0.21 48	0.13 4	0.20 100	0.29 59	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2.5w	0.21 18	0.23 61	0.50 1	0.22 36	0.15 67	0.39 75	0.19 85	0.47 102	0.36 65	0.21 52	0.22 60	0.13 4	0.17 46	0.33 96	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2.75w_new	0.21 18	0.21 27	0.57 19	0.20 5	0.14 42	0.40 82	0.18 75	0.47 102	0.36 65	0.24 93	0.20 41	0.13 4	0.19 88	0.31 75	0.21 82	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 9

2w_stereo	0.21 18	0.19 8	0.51 2	0.22 36	0.13 25	0.41 89	0.20 105	0.50 124	0.34 36	0.25 112	0.23 69	0.13 4	0.23 137	0.24 9	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

1w_stereo	0.22 39	0.17 1	0.52 5	0.23 49	0.16 94	0.44 113	0.22 155	0.55 170	0.40 104	0.25 112	0.29 118	0.13 4	0.26 181	0.28 45	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

IGEV	0.22 39	0.28 132	0.88 73	0.21 13	0.24 286	0.42 102	0.17 59	0.35 17	0.37 74	0.20 42	0.22 60	0.14 15	0.12 8	0.24 9	0.20 63	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.07 9

SGD-Stereo	0.22 39	0.28 132	0.77 61	0.22 36	0.11 3	0.40 82	0.16 48	0.31 9	0.36 65	0.19 34	0.19 34	0.17 47	0.17 46	0.37 138	0.16 6	0.10 186	0.06 23	0.08 42	0.07 66	0.10 66	0.07 9

FoundationStereo	0.20 7	0.30 156	0.81 65	0.21 13	0.22 252	0.21 4	0.16 48	0.25 3	0.38 79	0.15 6	0.11 4	0.18 58	0.17 46	0.23 7	0.16 6	0.09 86	0.13 358	0.08 42	0.06 14	0.07 4	0.07 9

dual_stereo	0.23 47	0.25 82	0.66 47	0.21 13	0.15 67	0.27 10	0.15 33	0.62 215	0.40 104	0.15 6	0.13 11	0.18 58	0.14 16	0.37 138	0.19 39	0.09 86	0.31 537	0.07 1	0.10 173	0.07 4	0.07 9

Pointernet	0.29 84	0.25 82	1.49 177	0.24 70	0.20 211	0.47 144	0.15 33	0.62 215	0.47 186	0.22 63	0.29 118	0.26 132	0.20 100	0.28 45	0.20 63	0.10 186	0.07 48	0.07 1	0.12 279	0.10 66	0.07 9

trnet	0.28 73	0.26 99	1.32 136	0.19 2	0.12 9	0.54 221	0.15 33	0.48 110	0.46 167	0.27 138	0.33 160	0.24 104	0.21 111	0.30 68	0.21 82	0.10 186	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.09 50	0.07 9

CASnet	0.28 73	0.31 168	1.20 116	0.28 169	0.11 3	0.47 144	0.19 85	0.44 73	0.44 141	0.38 193	0.31 145	0.23 90	0.17 46	0.29 59	0.19 39	0.10 186	0.06 23	0.15 417	0.12 279	0.16 213	0.07 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.36 147	0.30 156	1.77 251	0.28 169	0.33 412	0.60 319	0.22 155	0.55 170	0.51 215	0.55 348	0.35 173	0.31 174	0.20 100	0.26 26	0.22 103	0.10 186	0.13 358	0.09 104	0.24 470	0.08 28	0.07 9

LoS	0.31 102	0.30 156	1.52 183	0.23 49	0.13 25	0.54 221	0.20 105	0.48 110	0.49 197	0.25 112	0.28 112	0.37 204	0.24 149	0.38 146	0.23 117	0.10 186	0.08 137	0.08 42	0.05 1	0.15 177	0.07 9
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.40 187	0.37 221	2.01 371	0.29 201	0.21 225	0.50 175	0.28 314	0.47 102	0.39 91	0.42 215	0.76 479	0.38 212	0.22 120	0.52 252	0.33 262	0.08 41	0.07 48	0.11 231	0.15 365	0.28 415	0.07 9

AnonymousM	0.37 155	0.44 278	1.50 180	0.25 89	0.15 67	0.52 204	0.23 190	0.60 207	0.42 126	0.42 215	0.32 151	0.30 171	0.25 165	0.34 108	0.23 117	0.11 262	0.09 210	0.71 577	0.36 539	0.12 100	0.07 9

XX-TBD	0.34 126	0.77 425	1.75 234	0.34 333	0.13 25	0.51 185	0.17 59	0.43 65	0.50 207	0.37 185	0.49 274	0.23 90	0.18 67	0.28 45	0.24 142	0.10 186	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.07 9

CREStereo	0.28 73	0.30 156	1.33 138	0.19 2	0.13 25	0.55 236	0.17 59	0.48 110	0.46 167	0.27 138	0.33 160	0.24 104	0.21 111	0.31 75	0.21 82	0.11 262	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.10 66	0.07 9
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.31 102	0.35 209	1.30 133	0.20 5	0.14 42	0.57 271	0.25 248	0.46 86	0.42 126	0.27 138	0.32 151	0.27 145	0.24 149	0.39 152	0.23 117	0.43 555	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.18 263	0.07 9

DispViT+	0.24 53	0.57 341	0.69 50	0.23 49	0.23 272	0.27 10	0.13 9	0.46 86	0.47 186	0.20 42	0.17 22	0.17 47	0.17 46	0.25 14	0.22 103	0.11 262	0.18 454	0.08 42	0.07 66	0.12 100	0.08 40

LCMNet	0.20 7	0.21 27	0.61 25	0.20 5	0.13 25	0.39 75	0.14 20	0.34 16	0.34 36	0.16 12	0.16 21	0.16 38	0.15 28	0.27 33	0.22 103	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 40

S2M2_XL	0.20 7	0.32 176	1.10 98	0.19 2	0.13 25	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 6	0.19 34	0.15 32	0.14 16	0.19 2	0.21 82	0.11 262	0.09 210	0.10 160	0.08 98	0.10 66	0.08 40
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.22 36	0.17 123	0.41 89	0.14 20	0.35 17	0.32 21	0.24 93	0.20 41	0.15 32	0.18 67	0.26 26	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

depthmonostereo	0.26 62	0.23 61	0.65 40	0.41 436	0.13 25	0.41 89	0.19 85	0.51 132	0.40 104	0.25 112	0.29 118	0.26 132	0.28 219	0.44 184	0.23 117	0.09 86	0.10 253	0.09 104	0.07 66	0.10 66	0.08 40

3.25w_new	0.20 7	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 42	0.37 60	0.14 20	0.43 65	0.35 43	0.23 84	0.21 48	0.16 38	0.18 67	0.27 33	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.25w	0.20 7	0.20 14	0.52 5	0.21 13	0.14 42	0.37 60	0.14 20	0.43 65	0.35 43	0.23 84	0.21 48	0.16 38	0.18 67	0.27 33	0.20 63	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.75w	0.21 18	0.21 27	0.61 25	0.21 13	0.20 211	0.44 113	0.16 48	0.44 73	0.30 15	0.22 63	0.20 41	0.13 4	0.18 67	0.29 59	0.21 82	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3.5w_stereo	0.21 18	0.22 43	0.55 14	0.21 13	0.15 67	0.40 82	0.14 20	0.43 65	0.33 30	0.21 52	0.24 79	0.14 15	0.18 67	0.34 108	0.22 103	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 40

3w_stereo	0.21 18	0.22 43	0.59 22	0.22 36	0.12 9	0.37 60	0.22 155	0.50 124	0.38 79	0.22 63	0.21 48	0.12 2	0.22 120	0.26 26	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 40

xyz-stereo-finetune	0.31 102	0.46 289	0.79 63	0.21 13	0.12 9	0.53 213	0.25 248	0.52 146	0.54 255	0.28 143	0.32 151	0.29 164	0.23 137	0.59 280	0.55 389	0.08 41	0.07 48	0.10 160	0.08 98	0.13 133	0.08 40

xyz-stereo	3.02 604	0.29 143	30.64 642	0.23 49	0.12 9	15.52 624	0.24 226	0.51 132	0.47 186	0.59 402	7.99 617	0.64 382	0.47 399	1.39 413	0.50 370	0.09 86	0.07 48	0.34 545	0.07 66	0.13 133	0.08 40

111111	0.24 53	0.21 27	0.82 67	0.24 70	0.21 225	0.43 106	0.13 9	0.45 83	0.35 43	0.22 63	0.27 104	0.18 58	0.16 38	0.35 114	0.18 22	0.09 86	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.25 378	0.08 40

GIP-stereo	0.26 62	0.22 43	0.78 62	0.29 201	0.20 211	0.42 102	0.17 59	0.64 226	0.39 91	0.18 28	0.24 79	0.23 90	0.18 67	0.25 14	0.47 354	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.17 236	0.08 40

RAStereo	0.28 73	0.48 301	1.52 183	0.26 121	0.18 163	0.25 8	0.19 85	0.42 57	0.35 43	0.20 42	0.25 86	0.20 67	0.16 38	0.24 9	0.24 142	0.09 86	0.08 137	0.10 160	0.08 98	0.12 100	0.08 40

Occ-G	0.30 94	0.30 156	1.33 138	0.23 49	0.15 67	0.36 56	0.25 248	0.43 65	0.31 16	0.26 129	0.35 173	0.46 284	0.22 120	0.30 68	0.25 157	0.09 86	0.07 48	0.09 104	0.16 385	0.31 439	0.08 40

U	3.37 608	0.17 1	0.91 78	0.26 121	13.79 624	19.19 629	0.15 33	0.41 50	0.31 16	0.17 21	0.18 31	0.27 145	0.15 28	0.21 3	0.16 6	0.09 86	0.06 23	17.88 635	12.81 628	0.10 66	0.08 40

MGS-Stereo	0.32 109	0.34 200	1.70 214	0.25 89	0.14 42	0.40 82	0.22 155	0.38 29	0.43 137	0.24 93	0.51 287	0.25 117	0.18 67	0.31 75	0.20 63	0.09 86	0.08 137	0.09 104	0.08 98	0.47 539	0.08 40

UniTT-Stereo	0.30 94	0.36 218	1.68 209	0.27 141	0.24 286	0.29 17	0.18 75	0.33 12	0.34 36	0.26 129	0.37 182	0.18 58	0.18 67	0.31 75	0.27 179	0.10 186	0.08 137	0.08 42	0.07 66	0.25 378	0.08 40

Selective-RAFT	0.35 137	0.26 99	1.48 174	0.31 249	0.15 67	0.61 339	0.19 85	0.60 207	0.54 255	0.28 143	0.29 118	0.40 227	0.33 266	0.50 244	0.27 179	0.10 186	0.07 48	0.09 104	0.35 530	0.19 284	0.08 40

RCA-Stereo	0.34 126	0.32 176	1.30 133	0.26 121	0.14 42	0.58 289	0.23 190	0.78 333	0.62 335	0.40 201	0.44 227	0.28 154	0.35 276	0.29 59	0.20 63	0.09 86	0.10 253	0.09 104	0.07 66	0.19 284	0.08 40

RAFT_CTSACE	0.46 263	0.76 416	2.07 382	0.35 349	0.30 372	0.54 221	0.30 346	0.61 211	0.48 190	0.49 277	0.76 479	0.55 329	0.36 282	0.58 274	0.22 103	0.08 41	0.13 358	0.11 231	0.10 173	0.41 520	0.08 40

RAFT-345	0.53 352	0.30 156	2.34 442	0.38 408	0.34 422	0.58 289	0.42 444	0.47 102	0.61 317	0.51 297	1.00 527	0.43 251	0.28 219	1.57 445	0.82 460	0.10 186	0.07 48	0.11 231	0.09 134	0.10 66	0.08 40

TestStereo	0.45 251	0.54 325	2.11 393	0.29 201	0.16 94	0.43 106	0.24 226	0.54 166	0.45 156	0.37 185	0.46 239	0.34 194	0.27 202	1.98 518	0.27 179	0.11 262	0.08 137	0.12 292	0.09 134	0.14 157	0.08 40

Pro-Stereo	0.22 39	0.25 82	0.66 47	0.22 36	0.14 42	0.49 163	0.15 33	0.23 2	0.35 43	0.16 12	0.13 11	0.14 15	0.09 1	0.49 237	0.18 22	0.08 41	0.06 23	0.09 104	0.37 542	0.08 28	0.09 64

CSFM-Stereo	0.19 4	0.20 14	0.60 23	0.20 5	0.11 3	0.39 75	0.15 33	0.35 17	0.27 8	0.18 28	0.15 16	0.17 47	0.16 38	0.26 26	0.21 82	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 64

IGEV-FE	0.53 352	0.34 200	2.91 542	0.32 278	0.18 163	0.54 221	0.21 128	0.72 267	0.42 126	0.81 514	0.51 287	0.70 427	0.41 335	0.48 226	1.13 503	0.09 86	0.15 405	0.10 160	0.35 530	0.19 284	0.09 64

MonStereo	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.21 13	0.17 123	0.33 35	0.15 33	0.46 86	0.32 21	0.16 12	0.17 22	0.14 15	0.11 4	0.27 33	0.23 117	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 64

Monster-pub-eth3d	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.21 13	0.17 123	0.33 35	0.15 33	0.46 86	0.32 21	0.16 12	0.17 22	0.14 15	0.11 4	0.27 33	0.23 117	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 64

xyz-stereo-finetune2	0.35 137	0.45 286	1.04 90	0.21 13	0.12 9	0.58 289	0.23 190	0.50 124	0.45 156	0.31 159	0.46 239	0.30 171	0.41 335	0.81 350	0.51 375	0.08 41	0.07 48	0.11 231	0.09 134	0.12 100	0.09 64

MLG-Stereo_test2	0.21 18	0.36 218	0.68 49	0.21 13	0.17 123	0.45 119	0.12 4	0.35 17	0.42 126	0.15 6	0.11 4	0.22 81	0.10 2	0.28 45	0.16 6	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.09 64

MLG-Stereo_test1	0.21 18	0.33 185	0.61 25	0.23 49	0.21 225	0.45 119	0.13 9	0.33 12	0.46 167	0.13 2	0.09 1	0.18 58	0.12 8	0.32 84	0.15 2	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.09 64

MLG-Stereo	0.21 18	0.33 185	0.60 23	0.23 49	0.12 9	0.44 113	0.13 9	0.39 36	0.46 167	0.13 2	0.10 2	0.17 47	0.13 14	0.35 114	0.15 2	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.09 64

castereo	0.30 94	0.44 278	0.81 65	0.24 70	0.29 357	0.41 89	0.27 295	0.72 267	0.45 156	0.22 63	0.30 132	0.24 104	0.31 253	0.25 14	0.21 82	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.31 514	0.12 100	0.09 64

MonSter	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.21 13	0.17 123	0.33 35	0.15 33	0.46 86	0.32 21	0.16 12	0.17 22	0.14 15	0.11 4	0.27 33	0.23 117	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 66	0.07 4	0.09 64

DEFOM-Stereo	0.22 39	0.22 43	0.91 78	0.23 49	0.13 25	0.49 163	0.18 75	0.30 7	0.28 12	0.19 34	0.17 22	0.14 15	0.14 16	0.41 162	0.16 6	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.09 50	0.09 64

rvit_stereo_0081	0.25 59	0.21 27	0.61 25	0.28 169	0.17 123	0.31 25	0.22 155	0.42 57	0.53 242	0.24 93	0.25 86	0.25 117	0.21 111	0.34 108	0.23 117	0.13 352	0.10 253	0.11 231	0.10 173	0.12 100	0.09 64

GCAP-BAT	0.43 223	0.31 168	1.82 290	0.25 89	0.26 321	0.65 403	0.23 190	0.48 110	0.37 74	0.67 464	0.82 492	0.44 262	0.24 149	0.48 226	0.87 465	0.09 86	0.13 358	0.09 104	0.22 464	0.08 28	0.09 64

rvit_stereo_0082	0.25 59	0.21 27	0.61 25	0.28 169	0.17 123	0.31 25	0.22 155	0.42 57	0.53 242	0.24 93	0.25 86	0.25 117	0.21 111	0.34 108	0.23 117	0.13 352	0.10 253	0.11 231	0.10 173	0.12 100	0.09 64

IGEV-Stereo++	0.23 47	0.23 61	0.64 35	0.24 70	0.22 252	0.47 144	0.13 9	0.52 146	0.33 30	0.18 28	0.24 79	0.17 47	0.22 120	0.32 84	0.19 39	0.08 41	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.17 236	0.09 64

RAFT-Stereo-weight	0.34 126	0.29 143	1.43 161	0.28 169	0.28 349	0.55 236	0.22 155	0.78 333	0.48 190	0.46 245	0.38 192	0.36 202	0.17 46	0.33 96	0.23 117	0.09 86	0.08 137	0.09 104	0.07 66	0.09 50	0.09 64

gcap-zeroshot	0.41 194	0.62 356	1.78 256	0.31 249	0.32 399	0.69 434	0.21 128	0.74 283	0.52 223	0.43 220	0.35 173	0.62 370	0.24 149	0.41 162	0.24 142	0.09 86	0.16 423	0.09 104	0.31 514	0.08 28	0.09 64

IGEV_Zeroshot_test	0.53 352	0.33 185	2.91 542	0.32 278	0.18 163	0.54 221	0.21 128	0.72 267	0.42 126	0.81 514	0.51 287	0.71 432	0.41 335	0.48 226	1.13 503	0.09 86	0.15 405	0.10 160	0.35 530	0.19 284	0.09 64

Any-RAFT	0.38 165	0.25 82	1.89 323	0.27 141	0.17 123	0.68 428	0.21 128	0.78 333	0.53 242	0.43 220	0.43 216	0.54 326	0.30 244	0.41 162	0.20 63	0.10 186	0.12 334	0.08 42	0.06 14	0.10 66	0.09 64

GLC_STEREO	0.28 73	0.27 107	1.36 145	0.28 169	0.12 9	0.41 89	0.20 105	0.37 25	0.38 79	0.26 129	0.30 132	0.25 117	0.19 88	0.33 96	0.24 142	0.09 86	0.11 303	0.12 292	0.10 173	0.13 133	0.09 64

AAGNet	0.88 522	0.33 185	1.79 277	0.54 516	0.98 575	0.62 359	0.46 472	0.50 124	0.60 300	0.58 388	0.53 312	0.50 308	0.73 501	1.23 399	7.48 617	0.11 262	0.07 48	0.12 292	0.10 173	0.14 157	0.09 64

IIG-Stereo	0.59 398	0.65 378	1.74 228	0.54 516	0.23 272	0.61 339	0.21 128	0.73 279	0.65 368	0.64 451	0.69 449	0.69 417	0.38 302	2.09 533	1.39 531	0.11 262	0.07 48	0.11 231	0.09 134	0.15 177	0.09 64

RAFT_R40	0.50 315	0.21 27	1.76 242	0.50 496	0.40 478	0.61 339	0.53 496	0.56 177	0.60 300	0.56 358	0.54 324	0.55 329	0.51 420	1.57 445	0.53 382	0.11 262	0.07 48	0.12 292	0.10 173	0.16 213	0.09 64

RAFT-RH_RVC	0.61 412	0.50 310	2.33 440	0.36 368	0.29 357	0.60 319	0.18 75	0.44 73	0.58 288	0.76 499	1.91 574	0.47 292	0.29 236	1.60 452	1.23 519	0.14 395	0.07 48	0.13 352	0.13 312	0.10 66	0.09 64

CroCo-Stereo	0.30 94	0.45 286	1.08 94	0.31 249	0.17 123	0.19 3	0.21 128	0.73 279	0.50 207	0.21 52	0.24 79	0.55 329	0.22 120	0.27 33	0.26 169	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.07 66	0.12 100	0.09 64
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
CFNet-RSSM	0.41 194	0.32 176	2.20 414	0.27 141	0.44 496	0.52 204	0.19 85	0.76 307	0.48 190	0.43 220	0.36 179	0.54 326	0.26 181	0.33 96	0.25 157	0.09 86	0.08 137	0.09 104	0.38 543	0.10 66	0.09 64

Gwc-CoAtRS	0.38 165	0.33 185	1.92 337	0.27 141	0.41 486	0.48 153	0.19 85	0.59 197	0.46 167	0.43 220	0.39 201	0.57 347	0.26 181	0.32 84	0.26 169	0.09 86	0.09 210	0.09 104	0.31 514	0.11 89	0.09 64

HITNet	0.46 263	0.92 477	2.09 388	0.33 302	0.14 42	0.55 236	0.22 155	0.83 370	0.56 273	0.51 297	0.49 274	0.48 303	0.37 295	0.48 226	0.54 388	0.09 86	0.06 23	0.10 160	0.08 98	0.23 347	0.09 64
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
AdaDepth	0.24 53	0.18 5	1.03 88	0.25 89	0.21 225	0.46 137	0.16 48	0.30 7	0.27 8	0.17 21	0.19 34	0.14 15	0.18 67	0.35 114	0.17 20	0.07 23	0.07 48	0.08 42	0.25 477	0.10 66	0.10 93

water-stereo	0.24 53	0.17 1	0.88 73	0.24 70	0.14 42	0.37 60	0.17 59	0.43 65	0.32 21	0.26 129	0.35 173	0.26 132	0.24 149	0.22 4	0.25 157	0.09 86	0.09 210	0.09 104	0.08 98	0.10 66	0.10 93

LG-Stereo_L2	0.21 18	0.31 168	0.85 69	0.22 36	0.14 42	0.31 25	0.22 155	0.38 29	0.25 4	0.17 21	0.11 4	0.13 4	0.12 8	0.32 84	0.18 22	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 93

LG-Stereo_L1	0.21 18	0.31 168	0.85 69	0.22 36	0.14 42	0.28 13	0.21 128	0.38 29	0.26 6	0.16 12	0.11 4	0.13 4	0.11 4	0.37 138	0.18 22	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 93

MLG-Stereo_test3	0.21 18	0.35 209	0.65 40	0.21 13	0.14 42	0.36 56	0.13 9	0.37 25	0.40 104	0.21 52	0.12 8	0.17 47	0.12 8	0.25 14	0.16 6	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.10 93

LGtest1	0.21 18	0.37 221	0.70 52	0.22 36	0.12 9	0.31 25	0.11 2	0.36 22	0.39 91	0.17 21	0.13 11	0.16 38	0.14 16	0.25 14	0.27 179	0.10 186	0.09 210	0.08 42	0.06 14	0.10 66	0.10 93

LG-Stereo	0.27 66	0.25 82	0.95 84	0.25 89	0.15 67	0.43 106	0.21 128	0.50 124	0.40 104	0.18 28	0.29 118	0.25 117	0.16 38	0.28 45	0.35 280	0.07 23	0.07 48	0.11 231	0.10 173	0.24 364	0.10 93

HI	0.41 194	0.63 367	1.72 221	0.27 141	0.21 225	0.45 119	0.19 85	0.55 170	0.41 115	0.57 369	0.59 363	0.65 387	0.45 376	0.45 199	0.39 308	0.08 41	0.09 210	0.10 160	0.11 239	0.20 300	0.10 93

CoSv	0.41 194	0.63 367	1.72 221	0.27 141	0.21 225	0.45 119	0.19 85	0.55 170	0.41 115	0.57 369	0.59 363	0.65 387	0.45 376	0.45 199	0.39 308	0.08 41	0.09 210	0.10 160	0.11 239	0.20 300	0.10 93

999	0.29 84	0.25 82	1.05 91	0.26 121	0.18 163	0.49 163	0.23 190	0.38 29	0.37 74	0.20 42	0.32 151	0.23 90	0.18 67	0.73 331	0.36 284	0.08 41	0.07 48	0.09 104	0.08 98	0.24 364	0.10 93

rvit_stereo_0083	0.25 59	0.19 8	0.58 21	0.28 169	0.18 163	0.28 13	0.22 155	0.38 29	0.54 255	0.23 84	0.30 132	0.27 145	0.26 181	0.37 138	0.24 142	0.14 395	0.12 334	0.13 352	0.10 173	0.12 100	0.10 93

rvit_stereo_0081_aga	0.27 66	0.29 143	1.08 94	0.26 121	0.20 211	0.33 35	0.21 128	0.41 50	0.42 126	0.26 129	0.28 112	0.27 145	0.21 111	0.31 75	0.21 82	0.14 395	0.10 253	0.11 231	0.10 173	0.14 157	0.10 93

WCG-NET	0.30 94	0.42 262	1.26 126	0.24 70	0.12 9	0.43 106	0.24 226	0.40 40	0.56 273	0.35 176	0.37 182	0.26 132	0.24 149	0.29 59	0.19 39	0.08 41	0.12 334	0.08 42	0.07 66	0.22 333	0.10 93

model_zeroshot	0.44 233	0.68 390	1.97 367	0.28 169	0.18 163	0.69 434	0.21 128	0.63 223	0.40 104	1.00 542	0.34 168	0.42 247	0.20 100	0.69 321	0.24 142	0.10 186	0.22 494	0.10 160	0.22 464	0.12 100	0.10 93

testlalala2	0.44 233	0.28 132	2.59 496	0.64 544	0.56 533	0.57 271	0.20 105	0.78 333	0.52 223	0.40 201	0.39 201	0.45 271	0.21 111	0.27 33	0.22 103	0.09 86	0.10 253	0.08 42	0.29 497	0.12 100	0.10 93

MSKI-zero shot	0.46 263	0.38 232	2.47 471	0.27 141	0.43 495	0.56 253	0.20 105	0.77 318	0.43 137	0.60 412	0.51 287	0.44 262	0.17 46	0.68 315	0.21 82	0.09 86	0.29 531	0.09 104	0.32 520	0.14 157	0.10 93

Sa-1000	0.51 332	0.72 403	1.90 328	0.31 249	0.60 545	0.60 319	0.31 359	0.94 468	0.71 423	0.52 306	0.83 493	0.42 247	0.33 266	0.68 315	0.28 189	0.10 186	0.09 210	0.13 352	0.29 497	0.29 420	0.10 93

SA	0.50 315	0.75 415	1.95 353	0.31 249	0.61 549	0.57 271	0.31 359	0.91 442	0.73 448	0.42 215	0.62 390	0.38 212	0.47 399	0.68 315	0.29 204	0.09 86	0.09 210	0.13 352	0.32 520	0.30 431	0.10 93

OMP-Stereo	0.59 398	0.65 378	1.74 228	0.56 525	0.37 456	0.60 319	0.26 271	0.70 259	0.65 368	0.66 460	0.60 378	0.69 417	0.32 261	2.09 533	1.20 515	0.10 186	0.07 48	0.12 292	0.09 134	0.17 236	0.10 93

SST-Stereo	0.52 346	0.20 14	1.76 242	0.62 542	0.53 525	0.62 359	0.66 532	0.55 170	0.61 317	0.58 388	0.53 312	0.52 317	0.60 458	1.59 451	0.29 204	0.11 262	0.07 48	0.12 292	0.10 173	0.16 213	0.10 93

RALAANet	0.43 223	0.98 507	1.90 328	0.32 278	0.23 272	0.48 153	0.19 85	0.67 244	0.53 242	0.48 265	0.45 231	0.39 218	0.30 244	0.48 226	0.37 290	0.10 186	0.08 137	0.11 231	0.14 340	0.27 409	0.10 93

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 214	0.86 460	1.78 256	0.28 169	0.17 123	0.52 204	0.20 105	0.62 215	0.61 317	0.50 284	0.61 385	0.39 218	0.32 261	0.35 114	0.30 224	0.07 23	0.10 253	0.09 104	0.09 134	0.35 480	0.10 93

AFF-stereo	0.44 233	0.96 495	1.78 256	0.31 249	0.15 67	0.50 175	0.21 128	0.64 226	0.63 347	0.47 247	0.64 419	0.49 305	0.34 274	0.46 208	0.31 236	0.08 41	0.09 210	0.10 160	0.10 173	0.37 495	0.10 93

ACVNet	0.45 251	0.44 278	1.79 277	0.28 169	0.21 225	0.59 307	0.36 410	0.66 235	0.68 394	0.45 237	0.59 363	0.69 417	0.40 324	0.44 184	0.55 389	0.11 262	0.09 210	0.10 160	0.09 134	0.34 468	0.10 93

acv_ft	0.48 286	0.44 278	1.76 242	0.32 278	0.41 486	0.63 376	0.28 314	0.81 357	0.68 394	0.61 421	0.59 363	0.69 417	0.45 376	0.44 184	0.63 417	0.11 262	0.09 210	0.10 160	0.09 134	0.41 520	0.10 93

BPD-Stereo	0.17 1	0.20 14	0.61 25	0.21 13	0.13 25	0.15 1	0.16 48	0.21 1	0.36 65	0.11 1	0.17 22	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 39	0.07 23	0.06 23	0.08 42	0.08 98	0.08 28	0.11 118

BStereo	0.28 73	0.33 185	1.34 141	0.23 49	0.29 357	0.33 35	0.20 105	0.46 86	0.35 43	0.22 63	0.17 22	0.20 67	0.14 16	0.28 45	0.25 157	0.07 23	0.07 48	0.16 436	0.21 453	0.12 100	0.11 118

Wave_Phase_stereo	0.31 102	0.33 185	1.34 141	0.23 49	0.29 357	0.98 532	0.20 105	0.49 117	0.35 43	0.22 63	0.17 22	0.20 67	0.14 16	0.28 45	0.25 157	0.07 23	0.07 48	0.16 436	0.21 453	0.12 100	0.11 118

DilatedVolume-Stereo	0.26 62	0.20 14	0.64 35	0.25 89	0.15 67	0.41 89	0.18 75	0.42 57	0.35 43	0.34 174	0.34 168	0.25 117	0.23 137	0.43 175	0.53 382	0.09 86	0.09 210	0.08 42	0.10 173	0.12 100	0.11 118

LG-G_1	0.23 47	0.37 221	0.71 54	0.23 49	0.11 3	0.51 185	0.12 4	0.44 73	0.39 91	0.19 34	0.15 16	0.19 65	0.15 28	0.36 127	0.16 6	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.11 118

LG-G	0.23 47	0.37 221	0.71 54	0.23 49	0.11 3	0.51 185	0.12 4	0.44 73	0.39 91	0.19 34	0.15 16	0.19 65	0.15 28	0.36 127	0.16 6	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.11 118

S2M2_L	0.24 53	0.29 143	0.90 77	0.23 49	0.17 123	0.24 7	0.09 1	0.36 22	0.45 156	0.17 21	0.25 86	0.23 90	0.17 46	0.24 9	0.28 189	0.15 415	0.12 334	0.11 231	0.12 279	0.15 177	0.11 118
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.40 187	0.58 342	1.75 234	0.36 368	0.30 372	0.45 119	0.30 346	0.72 267	0.59 295	0.31 159	0.43 216	0.32 182	0.23 137	0.35 114	0.29 204	0.10 186	0.20 479	0.10 160	0.08 98	0.40 517	0.11 118

tt45	0.29 84	0.24 74	1.06 93	0.25 89	0.17 123	0.55 236	0.22 155	0.41 50	0.35 43	0.24 93	0.25 86	0.25 117	0.18 67	0.64 297	0.34 269	0.08 41	0.07 48	0.10 160	0.08 98	0.21 316	0.11 118

rvit_stereo_0080	0.27 66	0.38 232	0.76 59	0.24 70	0.18 163	0.34 43	0.27 295	0.54 166	0.44 141	0.24 93	0.26 97	0.27 145	0.22 120	0.29 59	0.23 117	0.13 352	0.10 253	0.10 160	0.10 173	0.15 177	0.11 118

WCG-NET（raft）	0.32 109	0.53 319	1.21 118	0.23 49	0.12 9	0.44 113	0.24 226	0.40 40	0.50 207	0.35 176	0.35 173	0.47 292	0.25 165	0.35 114	0.20 63	0.08 41	0.29 531	0.08 42	0.07 66	0.22 333	0.11 118

CAS++	0.31 102	0.33 185	1.43 161	0.25 89	0.17 123	0.31 25	0.20 105	0.78 333	0.41 115	0.30 154	0.30 132	0.21 78	0.16 38	0.33 96	0.18 22	0.15 415	0.12 334	0.13 352	0.10 173	0.15 177	0.11 118
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
tta	0.50 315	0.46 289	1.60 194	0.30 222	0.15 67	0.45 119	0.24 226	0.90 430	0.72 433	0.56 358	0.64 419	0.51 311	0.41 335	1.87 500	0.49 365	0.13 352	0.10 253	0.11 231	0.10 173	0.14 157	0.11 118

qqq1	0.48 286	0.46 289	1.60 194	0.30 222	0.15 67	0.45 119	0.24 226	0.90 430	0.72 433	0.56 358	0.64 419	0.51 311	0.41 335	1.87 500	0.23 117	0.13 352	0.10 253	0.09 104	0.08 98	0.14 157	0.11 118

fff1	0.48 286	0.46 289	1.60 194	0.30 222	0.15 67	0.45 119	0.24 226	0.90 430	0.72 433	0.56 358	0.64 419	0.51 311	0.41 335	1.87 500	0.23 117	0.13 352	0.10 253	0.09 104	0.08 98	0.14 157	0.11 118

whm_eth	0.27 66	0.38 232	0.76 59	0.24 70	0.18 163	0.34 43	0.27 295	0.54 166	0.44 141	0.24 93	0.26 97	0.27 145	0.22 120	0.29 59	0.23 117	0.13 352	0.10 253	0.10 160	0.10 173	0.15 177	0.11 118

MaDis-Stereo	0.29 84	0.54 325	1.44 163	0.24 70	0.29 357	0.29 17	0.16 48	0.45 83	0.37 74	0.19 34	0.21 48	0.28 154	0.22 120	0.30 68	0.29 204	0.10 186	0.09 210	0.10 160	0.08 98	0.11 89	0.11 118

GCAP-Stereo	0.34 126	0.89 471	1.76 242	0.26 121	0.12 9	0.52 204	0.14 20	0.49 117	0.38 79	0.29 149	0.30 132	0.29 164	0.22 120	0.30 68	0.20 63	0.09 86	0.17 443	0.09 104	0.07 66	0.21 316	0.11 118

RAFT-Test	0.44 233	0.38 232	2.01 371	0.27 141	0.44 496	0.64 389	0.37 419	0.72 267	0.57 277	0.45 237	0.48 257	0.65 387	0.24 149	0.35 114	0.29 204	0.09 86	0.11 303	0.09 104	0.38 543	0.10 66	0.11 118

BUS	0.41 194	0.27 107	1.13 100	0.30 222	0.21 225	0.91 523	0.23 190	1.00 520	0.61 317	0.63 441	0.53 312	0.66 394	0.30 244	0.43 175	0.32 249	0.13 352	0.10 253	0.14 387	0.12 279	0.12 100	0.11 118

IER	0.43 223	0.38 232	1.69 210	0.26 121	0.25 304	0.66 410	0.26 271	0.71 262	0.55 262	0.54 330	0.59 363	0.60 364	0.53 427	0.52 252	0.39 308	0.11 262	0.08 137	0.11 231	0.11 239	0.14 157	0.11 118

BSDual-CNN	0.41 194	0.27 107	1.13 100	0.30 222	0.21 225	0.76 472	0.31 359	1.00 520	0.61 317	0.63 441	0.53 312	0.63 373	0.37 295	0.43 175	0.38 297	0.13 352	0.10 253	0.14 387	0.12 279	0.12 100	0.11 118

hknet	0.47 280	0.29 143	1.70 214	0.30 222	0.24 286	0.76 472	0.31 359	1.00 520	0.64 355	0.63 441	0.53 312	0.80 472	0.38 302	0.77 343	0.37 290	0.11 262	0.10 253	0.14 387	0.12 279	0.12 100	0.11 118

psmg	0.41 194	0.27 107	1.13 100	0.27 141	0.21 225	0.75 468	0.36 410	0.90 430	0.61 317	0.59 402	0.59 363	0.63 373	0.37 295	0.43 175	0.38 297	0.13 352	0.10 253	0.13 352	0.12 279	0.13 133	0.11 118

IPLG	0.69 458	0.84 452	2.43 461	0.35 349	0.21 225	1.65 576	0.61 522	1.36 571	0.58 288	1.39 576	0.51 287	0.37 204	0.87 526	1.41 417	0.36 284	0.09 86	0.07 48	0.14 387	0.12 279	0.32 448	0.11 118

GMOStereo	0.41 194	0.62 356	1.78 256	0.28 169	0.36 444	0.51 185	0.31 359	0.53 155	0.44 141	0.57 369	0.48 257	0.41 233	0.27 202	0.28 45	0.23 117	0.08 41	0.38 553	0.13 352	0.11 239	0.34 468	0.11 118

error version	0.41 194	0.62 356	1.78 256	0.28 169	0.36 444	0.51 185	0.31 359	0.53 155	0.44 141	0.57 369	0.48 257	0.41 233	0.27 202	0.28 45	0.23 117	0.08 41	0.38 553	0.13 352	0.11 239	0.34 468	0.11 118

test-v	0.41 194	0.62 356	1.78 256	0.28 169	0.36 444	0.51 185	0.31 359	0.53 155	0.44 141	0.57 369	0.48 257	0.41 233	0.27 202	0.28 45	0.23 117	0.08 41	0.38 553	0.13 352	0.11 239	0.34 468	0.11 118

CrosDoStereo	0.94 530	0.37 221	2.53 482	0.25 89	0.32 399	0.54 221	3.76 616	0.72 267	0.60 300	0.70 479	1.40 560	0.53 319	1.49 575	1.78 479	3.09 585	0.10 186	0.08 137	0.11 231	0.11 239	0.21 316	0.11 118

DeepStereo_LL	0.94 530	0.37 221	2.53 482	0.25 89	0.32 399	0.54 221	3.76 616	0.72 267	0.60 300	0.70 479	1.40 560	0.53 319	1.49 575	1.78 479	3.09 585	0.10 186	0.08 137	0.11 231	0.11 239	0.21 316	0.11 118

DEmStereo	0.68 453	0.31 168	2.25 427	0.42 447	0.17 123	0.66 410	0.89 562	0.51 132	0.59 295	0.60 412	1.01 528	0.45 271	1.26 559	1.54 439	2.26 571	0.10 186	0.08 137	0.10 160	0.10 173	0.10 66	0.11 118

THIR-Stereo	0.86 519	0.62 356	2.13 398	0.25 89	0.16 94	0.58 289	2.74 612	0.59 197	0.51 215	0.62 432	1.62 567	0.97 525	1.80 587	1.69 464	2.25 570	0.10 186	0.08 137	0.14 387	0.11 239	0.15 177	0.11 118

test-2	0.41 194	0.62 356	1.78 256	0.28 169	0.36 444	0.51 185	0.31 359	0.53 155	0.44 141	0.57 369	0.48 257	0.41 233	0.27 202	0.28 45	0.23 117	0.08 41	0.38 553	0.13 352	0.11 239	0.34 468	0.11 118

TANstereo	0.33 118	0.49 304	1.75 234	0.23 49	0.12 9	0.54 221	0.16 48	0.40 40	0.45 156	0.45 237	0.51 287	0.26 132	0.22 120	0.29 59	0.20 63	0.10 186	0.10 253	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.11 118

GMStereo	0.38 165	0.99 512	1.91 334	0.27 141	0.16 94	0.39 75	0.23 190	0.47 102	0.62 335	0.38 193	0.34 168	0.25 117	0.25 165	0.39 152	0.29 204	0.14 395	0.08 137	0.10 160	0.12 279	0.15 177	0.11 118
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 263	0.28 132	1.73 224	0.33 302	0.32 399	0.65 403	0.38 426	0.83 370	0.59 295	0.57 369	0.52 301	0.61 366	0.40 324	0.75 335	0.52 378	0.13 352	0.12 334	0.13 352	0.12 279	0.15 177	0.11 118

RASNet	0.61 412	0.68 390	2.03 378	0.35 349	0.46 511	0.65 403	0.28 314	0.78 333	0.70 413	0.48 265	0.64 419	0.93 515	0.61 467	2.21 540	0.73 445	0.12 322	0.09 210	0.09 104	0.10 173	0.14 157	0.11 118

HSM-Net_RVC	0.67 446	0.34 200	2.23 423	0.26 121	0.19 196	0.67 416	0.29 338	1.26 566	0.69 403	0.72 487	0.70 459	0.78 463	0.42 353	3.77 604	0.41 322	0.13 352	0.09 210	0.10 160	0.09 134	0.12 100	0.11 118
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MLCV	0.48 286	0.89 471	1.85 301	0.29 201	0.14 42	0.59 307	0.23 190	0.72 267	0.59 295	0.66 460	0.66 430	0.55 329	0.36 282	1.03 375	0.49 365	0.09 86	0.06 23	0.09 104	0.07 66	0.19 284	0.11 118

HSM	0.62 417	0.76 416	1.72 221	0.30 222	0.29 357	0.64 389	0.28 314	0.94 468	0.62 335	0.58 388	0.57 354	1.40 569	0.64 477	2.59 573	0.42 324	0.11 262	0.08 137	0.10 160	0.08 98	0.14 157	0.11 118

252Zero-FE	0.62 417	0.27 107	0.83 68	0.24 70	0.13 25	0.31 25	0.13 9	0.39 36	0.32 21	8.03 618	0.23 69	0.12 2	0.12 8	0.26 26	0.44 339	0.09 86	0.12 334	0.07 1	0.06 14	0.09 50	0.12 158

Monster-pub-mixall	0.21 18	0.31 168	0.69 50	0.21 13	0.13 25	0.27 10	0.12 4	0.37 25	0.26 6	0.21 52	0.19 34	0.15 32	0.12 8	0.47 219	0.29 204	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.08 28	0.12 158

FlowAnything_test	0.23 47	0.32 176	0.52 5	0.28 169	0.17 123	0.37 60	0.20 105	0.38 29	0.24 2	0.24 93	0.20 41	0.21 78	0.17 46	0.26 26	0.25 157	0.13 352	0.10 253	0.14 387	0.16 385	0.17 236	0.12 158

rvit_0105_4	0.35 137	0.35 209	1.45 166	0.31 249	0.18 163	0.37 60	0.28 314	0.59 197	0.62 335	0.27 138	0.31 145	0.35 198	0.27 202	0.43 175	0.25 157	0.18 463	0.16 423	0.15 417	0.13 312	0.15 177	0.12 158

H2IRNET	0.40 187	0.61 350	1.90 328	0.29 201	0.17 123	0.54 221	0.18 75	0.52 146	0.50 207	0.27 138	0.56 346	0.47 292	0.35 276	0.46 208	0.33 262	0.10 186	0.07 48	0.12 292	0.14 340	0.32 448	0.12 158

MoCha-V2	0.36 147	0.32 176	1.41 156	0.36 368	0.31 391	0.35 48	0.19 85	0.57 182	0.39 91	0.30 154	0.32 151	0.28 154	0.27 202	0.47 219	0.24 142	0.08 41	0.56 577	0.08 42	0.38 543	0.18 263	0.12 158

CoDeX	0.52 346	0.43 267	2.25 427	0.29 201	0.26 321	0.61 339	0.32 382	0.99 512	0.68 394	0.48 265	0.55 334	0.52 317	0.40 324	1.60 452	0.35 280	0.12 322	0.09 210	0.11 231	0.10 173	0.13 133	0.12 158

GMStereo_Zeroshot	0.41 194	0.36 218	1.54 185	0.41 436	0.19 196	0.52 204	0.19 85	0.59 197	0.52 223	0.57 369	0.59 363	0.63 373	0.29 236	0.58 274	0.33 262	0.15 415	0.09 210	0.16 436	0.09 134	0.24 364	0.12 158

plain	0.37 155	0.47 298	2.15 404	0.27 141	0.19 196	0.33 35	0.20 105	0.58 188	0.46 167	0.23 84	0.37 182	0.23 90	0.25 165	0.45 199	0.28 189	0.11 262	0.08 137	0.13 352	0.09 134	0.42 526	0.12 158

HH	0.49 304	0.49 304	2.78 527	0.50 496	0.41 486	0.38 71	0.23 190	0.72 267	0.38 79	0.63 441	0.48 257	0.87 499	0.41 335	0.64 297	0.21 82	0.09 86	0.17 443	0.10 160	0.09 134	0.16 213	0.12 158

HanStereo	0.49 304	0.49 304	2.78 527	0.50 496	0.41 486	0.38 71	0.23 190	0.72 267	0.38 79	0.63 441	0.48 257	0.87 499	0.41 335	0.64 297	0.21 82	0.09 86	0.17 443	0.10 160	0.09 134	0.16 213	0.12 158

knoymous	0.34 126	0.25 82	1.75 234	0.24 70	0.18 163	0.45 119	0.24 226	0.57 182	0.38 79	0.41 210	0.39 201	0.55 329	0.25 165	0.38 146	0.23 117	0.11 262	0.08 137	0.12 292	0.07 66	0.13 133	0.12 158

ProNet	0.30 94	0.54 325	1.29 130	0.25 89	0.15 67	0.47 144	0.25 248	0.48 110	0.39 91	0.21 52	0.23 69	0.22 81	0.20 100	0.44 184	0.19 39	0.08 41	0.08 137	0.10 160	0.08 98	0.23 347	0.12 158

iRaft-Stereo_5w	0.54 358	1.01 518	2.08 387	0.27 141	0.21 225	0.49 163	0.28 314	0.73 279	0.58 288	0.40 201	0.61 385	0.62 370	0.46 391	1.78 479	0.47 354	0.09 86	0.07 48	0.11 231	0.10 173	0.39 512	0.12 158

dd	0.42 214	0.96 495	1.77 251	0.31 249	0.17 123	0.57 271	0.26 271	0.49 117	0.68 394	0.41 210	0.40 206	0.34 194	0.27 202	0.45 199	0.40 316	0.17 451	0.10 253	0.13 352	0.12 279	0.21 316	0.12 158

MIPNet	0.83 515	0.81 442	2.40 454	0.61 541	0.18 163	1.48 566	1.39 594	1.60 583	0.74 452	1.94 587	0.85 500	0.73 439	1.68 582	0.87 359	0.31 236	0.09 86	0.08 137	0.11 231	0.32 520	0.25 378	0.12 158

IPLGR	0.54 358	0.56 336	2.68 508	0.36 368	0.18 163	0.62 359	0.54 500	1.02 531	0.64 355	0.73 491	0.46 239	0.47 292	0.45 376	1.12 387	0.29 204	0.09 86	0.08 137	0.11 231	0.09 134	0.19 284	0.12 158

Patchmatch Stereo++	0.39 180	0.27 107	1.78 256	0.44 458	0.16 94	0.61 339	0.27 295	0.51 132	0.52 223	0.47 247	0.43 216	0.43 251	0.28 219	0.54 262	0.28 189	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.17 236	0.12 158
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
STrans-v2	0.67 446	0.56 336	2.64 503	0.27 141	0.23 272	0.57 271	0.33 390	0.96 487	0.69 403	0.92 534	0.85 500	0.89 505	0.93 534	1.83 492	1.21 517	0.09 86	0.07 48	0.10 160	0.09 134	0.11 89	0.12 158

TransformOpticalFlow	0.64 428	0.56 336	2.66 506	0.44 458	0.26 321	0.62 359	0.28 314	0.83 370	0.71 423	0.76 499	0.74 473	0.91 509	0.85 522	1.83 492	0.81 459	0.10 186	0.07 48	0.11 231	0.09 134	0.11 89	0.12 158

PSM-adaLoss	0.38 165	0.27 107	1.78 256	0.44 458	0.17 123	0.60 319	0.29 338	0.51 132	0.52 223	0.47 247	0.43 216	0.44 262	0.28 219	0.47 219	0.28 189	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.17 236	0.12 158

ROB_FTStereo_v2	0.38 165	0.27 107	1.78 256	0.44 458	0.17 123	0.61 339	0.28 314	0.51 132	0.52 223	0.47 247	0.43 216	0.44 262	0.28 219	0.47 219	0.28 189	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.17 236	0.12 158

ROB_FTStereo	0.38 165	0.27 107	1.78 256	0.44 458	0.17 123	0.61 339	0.26 271	0.51 132	0.52 223	0.47 247	0.43 216	0.43 251	0.28 219	0.49 237	0.28 189	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.17 236	0.12 158

HUI-Stereo	0.38 165	0.27 107	1.79 277	0.44 458	0.17 123	0.61 339	0.28 314	0.51 132	0.52 223	0.47 247	0.43 216	0.44 262	0.28 219	0.45 199	0.28 189	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.17 236	0.12 158

iGMRVC	0.39 180	0.27 107	1.78 256	0.44 458	0.17 123	0.61 339	0.27 295	0.51 132	0.52 223	0.47 247	0.43 216	0.44 262	0.28 219	0.55 266	0.28 189	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.17 236	0.12 158

iRAFT	0.39 180	0.27 107	1.78 256	0.44 458	0.16 94	0.61 339	0.27 295	0.51 132	0.52 223	0.47 247	0.43 216	0.43 251	0.28 219	0.54 262	0.28 189	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.17 236	0.12 158

RAFT-IKP	0.38 165	0.27 107	1.79 277	0.44 458	0.16 94	0.60 319	0.28 314	0.51 132	0.52 223	0.47 247	0.43 216	0.43 251	0.28 219	0.50 244	0.28 189	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.17 236	0.12 158

LMCR-Stereo	0.52 346	0.71 399	2.39 452	0.40 429	0.21 225	0.74 462	0.31 359	1.02 531	0.64 355	0.61 421	0.63 403	0.39 218	0.51 420	0.62 292	0.42 324	0.19 478	0.09 210	0.12 292	0.09 134	0.23 347	0.12 158

SFCPSM	0.46 263	0.24 74	2.35 445	0.27 141	0.27 335	0.70 441	0.32 382	0.96 487	0.63 347	0.49 277	0.52 301	0.43 251	0.36 282	0.52 252	0.43 333	0.12 322	0.09 210	0.12 292	0.16 385	0.16 213	0.12 158

delet	0.52 346	0.54 325	1.62 199	0.31 249	0.35 435	0.74 462	0.46 472	0.85 389	0.74 452	0.55 348	0.60 378	0.67 403	0.50 418	1.12 387	0.57 401	0.11 262	0.11 303	0.13 352	0.14 340	0.16 213	0.12 158

UNet	0.54 358	0.44 278	2.83 532	0.31 249	0.33 412	0.74 462	0.27 295	0.82 364	0.61 317	0.53 317	0.54 324	0.72 435	0.54 430	0.78 347	0.56 397	0.11 262	0.09 210	0.13 352	0.11 239	0.14 157	0.12 158

ac_64	0.55 370	0.46 289	1.92 337	0.36 368	0.34 422	0.63 376	0.31 359	0.82 364	0.61 317	0.55 348	0.51 287	0.89 505	0.48 408	1.83 492	0.55 389	0.14 395	0.11 303	0.12 292	0.12 279	0.18 263	0.12 158

DIP-Stereo	0.37 155	0.34 200	1.50 180	0.27 141	0.18 163	0.63 376	0.17 59	0.92 451	0.53 242	0.49 277	0.48 257	0.30 171	0.30 244	0.39 152	0.30 224	0.10 186	0.08 137	0.10 160	0.08 98	0.15 177	0.12 158
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.36 147	0.21 27	1.70 214	0.29 201	0.18 163	0.55 236	0.26 271	0.78 333	0.36 65	0.57 369	0.67 433	0.33 188	0.24 149	0.32 84	0.23 117	0.10 186	0.08 137	0.09 104	0.07 66	0.09 50	0.12 158

RAFT-Stereo	0.36 147	0.21 27	1.70 214	0.29 201	0.18 163	0.55 236	0.26 271	0.78 333	0.36 65	0.57 369	0.67 433	0.33 188	0.24 149	0.32 84	0.23 117	0.10 186	0.08 137	0.09 104	0.07 66	0.09 50	0.12 158
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.44 233	0.38 232	1.79 277	0.34 333	0.20 211	0.57 271	0.28 314	0.92 451	0.69 403	0.52 306	0.55 334	0.61 366	0.33 266	0.48 226	0.39 308	0.17 451	0.08 137	0.17 457	0.11 239	0.18 263	0.12 158
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.
DN-CSS_ROB	0.48 286	1.23 553	1.99 368	0.39 418	0.22 252	0.56 253	0.19 85	0.75 294	0.61 317	0.45 237	0.62 390	0.41 233	0.31 253	0.70 326	0.32 249	0.11 262	0.08 137	0.14 387	0.13 312	0.36 487	0.12 158

WQFJA1	0.42 214	0.24 74	0.53 11	0.26 121	0.38 462	0.48 153	0.23 190	1.72 586	2.07 595	0.25 112	0.25 86	0.28 154	0.27 202	0.32 84	0.34 269	0.09 86	0.11 303	0.10 160	0.08 98	0.20 300	0.13 195

NLMM	0.42 214	0.24 74	0.53 11	0.26 121	0.38 462	0.48 153	0.23 190	1.72 586	2.06 594	0.25 112	0.25 86	0.28 154	0.27 202	0.32 84	0.34 269	0.09 86	0.11 303	0.10 160	0.08 98	0.20 300	0.13 195

NLSM1	0.39 180	0.24 74	0.56 17	0.27 141	0.40 478	0.49 163	0.21 128	1.44 575	1.64 579	0.25 112	0.33 160	0.25 117	0.26 181	0.40 157	0.32 249	0.10 186	0.10 253	0.11 231	0.10 173	0.22 333	0.13 195

FE-Mocha	0.41 194	0.31 168	1.44 163	0.28 169	0.33 412	0.41 89	0.17 59	0.69 251	0.45 156	0.44 226	0.50 282	0.41 233	0.45 376	0.36 127	1.17 511	0.10 186	0.08 137	0.11 231	0.21 453	0.13 133	0.13 195

Zero-FE251	0.56 378	0.29 143	1.27 128	0.26 121	0.16 94	0.44 113	0.16 48	0.44 73	0.35 43	5.31 615	0.19 34	0.22 81	0.19 88	0.24 9	1.08 496	0.10 186	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 50	0.13 195

z-ln-s-r	0.64 428	0.89 471	2.23 423	0.32 278	0.26 321	0.57 271	0.37 419	0.84 382	0.76 474	0.51 297	0.81 487	0.64 382	0.45 376	2.06 527	1.27 523	0.10 186	0.07 48	0.11 231	0.09 134	0.24 364	0.13 195

G2L-ROB	0.51 332	0.95 492	1.96 362	0.29 201	0.22 252	0.59 307	0.28 314	0.76 307	0.57 277	0.55 348	0.45 231	0.70 427	0.32 261	1.38 412	0.47 354	0.11 262	0.07 48	0.09 104	0.08 98	0.20 300	0.13 195

G2L-Stereo_test	0.55 370	0.97 503	1.89 323	0.33 302	0.24 286	0.75 468	0.38 426	0.79 349	0.60 300	0.60 412	0.54 324	0.74 445	0.39 316	1.56 441	0.43 333	0.10 186	0.08 137	0.08 42	0.08 98	0.28 415	0.13 195

rvit_0105_6	0.31 102	0.29 143	1.00 87	0.31 249	0.18 163	0.35 48	0.25 248	0.51 132	0.61 317	0.25 112	0.28 112	0.32 182	0.25 165	0.39 152	0.25 157	0.18 463	0.16 423	0.15 417	0.13 312	0.14 157	0.13 195

test_sample1	0.40 187	0.18 5	1.19 112	0.31 249	0.18 163	0.48 153	0.23 190	0.78 333	0.49 197	0.44 226	0.44 227	0.45 271	0.41 335	1.39 413	0.33 262	0.11 262	0.09 210	0.10 160	0.09 134	0.12 100	0.13 195

StereoVision	0.45 251	0.72 403	1.94 350	0.33 302	0.32 399	0.47 144	0.26 271	0.68 248	0.57 277	0.32 168	0.89 509	0.45 271	0.27 202	0.49 237	0.36 284	0.13 352	0.15 405	0.16 436	0.15 365	0.19 284	0.13 195

MC-Stereo	0.32 109	0.31 168	1.46 167	0.31 249	0.15 67	0.53 213	0.19 85	0.44 73	0.35 43	0.36 181	0.38 192	0.27 145	0.27 202	0.42 171	0.19 39	0.09 86	0.13 358	0.09 104	0.16 385	0.20 300	0.13 195

NINENet	0.50 315	0.33 185	1.69 210	0.55 523	0.25 304	0.91 523	0.23 190	0.98 500	0.71 423	0.53 317	0.55 334	0.66 394	0.30 244	1.22 397	0.32 249	0.15 415	0.13 358	0.16 436	0.11 239	0.16 213	0.13 195

Pruner-Stereo	0.51 332	0.27 107	1.78 256	1.79 600	0.19 196	0.62 359	0.45 469	0.57 182	0.60 300	0.61 421	0.48 257	0.41 233	0.24 149	0.46 208	1.00 483	0.12 322	0.07 48	0.12 292	0.10 173	0.12 100	0.13 195

IRAFT_RVC	0.54 358	0.53 319	1.78 256	0.46 477	0.21 225	0.58 289	0.43 451	0.65 232	0.66 383	0.54 330	0.50 282	0.49 305	0.51 420	1.58 449	1.01 487	0.11 262	0.25 518	0.13 352	0.10 173	0.15 177	0.13 195

RAFT	0.45 251	0.92 477	1.59 192	0.34 333	0.19 196	0.46 137	0.35 403	0.65 232	0.49 197	0.49 277	0.49 274	0.70 427	0.40 324	0.47 219	0.32 249	0.11 262	0.16 423	0.14 387	0.13 312	0.51 547	0.13 195

sCroCo_RVC	0.33 118	0.32 176	1.89 323	0.34 333	0.27 335	0.30 20	0.22 155	0.48 110	0.44 141	0.22 63	0.33 160	0.25 117	0.25 165	0.32 84	0.24 142	0.14 395	0.16 423	0.12 292	0.12 279	0.15 177	0.13 195

psm_up	0.57 385	0.61 350	1.83 296	0.35 349	0.30 372	0.64 389	0.37 419	0.90 430	0.68 394	0.59 402	0.55 334	0.68 410	0.54 430	1.91 511	0.46 345	0.16 436	0.15 405	0.16 436	0.15 365	0.23 347	0.13 195

PSMNet-RSSM	0.53 352	0.82 446	1.78 256	0.31 249	0.25 304	0.58 289	0.28 314	0.84 382	0.60 300	0.50 284	0.61 385	0.67 403	0.43 364	1.68 462	0.42 324	0.15 415	0.10 253	0.14 387	0.16 385	0.15 177	0.13 195

DSFCA	0.54 358	0.35 209	1.41 156	0.28 169	0.28 349	0.79 489	0.88 561	0.76 307	0.70 413	0.72 487	0.66 430	0.67 403	0.57 445	1.17 393	0.63 417	0.16 436	0.14 379	0.13 352	0.14 340	0.16 213	0.13 195

iResNet	0.51 332	0.76 416	2.59 496	0.41 436	0.17 123	0.64 389	0.27 295	0.82 364	0.70 413	0.57 369	0.64 419	0.43 251	0.36 282	0.70 326	0.52 378	0.10 186	0.07 48	0.09 104	0.08 98	0.21 316	0.13 195

DLCB_ROB	0.54 358	0.55 334	1.49 177	0.36 368	0.25 304	0.65 403	0.36 410	0.80 353	0.70 413	0.72 487	0.69 449	0.83 482	0.46 391	1.53 438	0.60 410	0.13 352	0.12 334	0.14 387	0.14 340	0.14 157	0.13 195

iResNet_ROB	0.50 315	1.15 543	1.73 224	0.31 249	0.21 225	0.58 289	0.22 155	0.95 482	0.82 499	0.58 388	0.62 390	0.57 347	0.39 316	0.84 353	0.40 316	0.11 262	0.08 137	0.09 104	0.06 14	0.21 316	0.13 195

WQFJA1++	2.30 592	0.22 43	6.03 606	1.08 578	1.15 590	0.29 17	0.14 20	0.39 36	0.24 2	13.61 625	0.19 34	3.34 600	0.17 46	0.33 96	0.24 142	0.10 186	0.07 48	0.08 42	0.07 66	18.19 634	0.14 218

WQFJX1	0.45 251	0.28 132	0.56 17	0.27 141	0.35 435	0.48 153	0.25 248	1.98 599	2.08 596	0.26 129	0.26 97	0.29 164	0.28 219	0.50 244	0.31 236	0.10 186	0.11 303	0.10 160	0.08 98	0.23 347	0.14 218

NLCSM	0.46 263	0.37 221	0.72 56	0.29 201	0.36 444	0.49 163	0.27 295	1.33 569	1.59 578	0.29 149	0.29 118	0.29 164	0.31 253	1.44 419	0.35 280	0.11 262	0.11 303	0.11 231	0.10 173	0.35 480	0.14 218

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 14	0.51 2	0.22 36	0.17 123	0.35 48	0.14 20	0.27 4	0.25 4	0.19 34	0.21 48	0.14 15	0.15 28	0.27 33	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 218

zero-FE	0.80 504	0.27 107	8.23 611	0.49 492	0.98 575	0.33 35	0.20 105	0.48 110	1.28 563	0.17 21	0.20 41	0.77 459	0.22 120	0.60 286	0.97 475	0.11 262	0.07 48	0.09 104	0.10 173	0.33 457	0.14 218

rvit_0105_5	0.36 147	0.39 242	1.48 174	0.30 222	0.18 163	0.41 89	0.30 346	0.64 226	0.62 335	0.30 154	0.33 160	0.37 204	0.29 236	0.41 162	0.28 189	0.18 463	0.16 423	0.15 417	0.15 365	0.15 177	0.14 218

rvit_stereo_ft	0.31 102	0.61 350	1.18 110	0.32 278	0.21 225	0.28 13	0.27 295	0.55 170	0.48 190	0.23 84	0.27 104	0.28 154	0.26 181	0.32 84	0.25 157	0.13 352	0.09 210	0.11 231	0.11 239	0.13 133	0.14 218

test_sample2	0.41 194	0.19 8	1.23 121	0.31 249	0.17 123	0.51 185	0.27 295	0.81 357	0.55 262	0.44 226	0.45 231	0.46 284	0.38 302	1.51 435	0.30 224	0.12 322	0.09 210	0.11 231	0.10 173	0.14 157	0.14 218

ACVNet-DCA	0.42 214	0.64 371	2.07 382	0.35 349	0.14 42	0.76 472	0.25 248	0.76 307	0.52 223	0.31 159	0.38 192	0.24 104	0.38 302	0.69 321	0.19 39	0.10 186	0.24 505	0.11 231	0.09 134	0.12 100	0.14 218

xx1	0.46 263	0.64 371	2.07 382	0.35 349	0.14 42	0.76 472	0.25 248	0.74 283	1.01 537	0.31 159	0.38 192	0.46 284	0.36 282	0.69 321	0.19 39	0.10 186	0.24 505	0.12 292	0.12 279	0.12 100	0.14 218

1test111	0.44 233	0.64 371	2.07 382	0.35 349	0.14 42	0.76 472	0.25 248	0.76 307	0.52 223	0.31 159	0.38 192	0.24 104	0.38 302	0.96 365	0.30 224	0.10 186	0.24 505	0.11 231	0.09 134	0.12 100	0.14 218

mmm	0.38 165	0.21 27	1.18 110	0.35 349	0.17 123	0.49 163	0.26 271	0.78 333	0.52 223	0.50 284	0.57 354	0.41 233	0.37 295	0.71 328	0.31 236	0.11 262	0.13 358	0.14 387	0.13 312	0.15 177	0.14 218

11t1	0.33 118	0.19 8	1.41 156	0.33 302	0.16 94	0.48 153	0.21 128	0.67 244	0.48 190	0.40 201	0.34 168	0.32 182	0.33 266	0.42 171	0.27 179	0.11 262	0.12 334	0.10 160	0.08 98	0.13 133	0.14 218

1111x	0.74 486	0.21 27	1.93 340	0.31 249	0.17 123	0.63 376	0.32 382	1.03 538	0.74 452	0.52 306	0.62 390	0.57 347	0.47 399	2.38 551	4.25 604	0.12 322	0.14 379	0.11 231	0.12 279	0.12 100	0.14 218

MIF-Stereo (partial)	0.34 126	0.41 255	1.93 340	0.26 121	0.24 286	0.32 31	0.17 59	0.53 155	0.42 126	0.25 112	0.37 182	0.25 117	0.26 181	0.44 184	0.31 236	0.11 262	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.19 284	0.14 218

PCWNet_CMD	0.46 263	0.45 286	2.28 432	0.26 121	0.20 211	0.55 236	0.21 128	0.75 294	0.64 355	0.48 265	0.55 334	0.68 410	0.57 445	0.46 208	0.30 224	0.11 262	0.10 253	0.14 387	0.10 173	0.18 263	0.14 218

gwcnet-sp	0.49 304	0.43 267	2.54 488	0.31 249	0.22 252	0.67 416	0.31 359	0.78 333	0.65 368	0.58 388	0.47 245	0.46 284	0.43 364	0.76 339	0.46 345	0.11 262	0.11 303	0.11 231	0.11 239	0.15 177	0.14 218

scenet	0.49 304	0.43 267	2.54 488	0.31 249	0.22 252	0.67 416	0.31 359	0.78 333	0.65 368	0.58 388	0.47 245	0.46 284	0.43 364	0.76 339	0.46 345	0.11 262	0.11 303	0.11 231	0.11 239	0.15 177	0.14 218

ssnet	0.49 304	0.43 267	2.54 488	0.31 249	0.22 252	0.67 416	0.31 359	0.78 333	0.65 368	0.58 388	0.47 245	0.46 284	0.43 364	0.76 339	0.46 345	0.11 262	0.11 303	0.11 231	0.11 239	0.15 177	0.14 218

CroCo-Stereo Lap2	0.33 118	0.61 350	1.47 171	0.32 278	0.38 462	0.23 6	0.22 155	0.58 188	0.46 167	0.22 63	0.27 104	0.29 164	0.23 137	0.32 84	0.26 169	0.09 86	0.09 210	0.10 160	0.08 98	0.21 316	0.14 218

qqq	0.38 165	0.21 27	1.34 141	0.28 169	0.15 67	0.45 119	0.26 271	0.76 307	0.52 223	0.39 199	0.41 210	0.46 284	0.36 282	0.96 365	0.30 224	0.11 262	0.14 379	0.12 292	0.12 279	0.12 100	0.14 218

x	0.35 137	0.20 14	1.36 145	0.33 302	0.17 123	0.47 144	0.24 226	0.75 294	0.54 255	0.40 201	0.40 206	0.42 247	0.34 274	0.45 199	0.32 249	0.11 262	0.14 379	0.11 231	0.09 134	0.12 100	0.14 218

DisPM	0.43 223	0.33 185	1.78 256	0.57 529	0.18 163	0.59 307	0.63 529	0.53 155	0.61 317	0.60 412	0.53 312	0.38 212	0.26 181	0.75 335	0.29 204	0.12 322	0.07 48	0.12 292	0.11 239	0.11 89	0.14 218

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 385	0.87 463	2.11 393	0.32 278	0.30 372	0.84 505	0.40 434	0.88 418	0.72 433	0.65 458	0.73 470	0.66 394	0.57 445	0.93 361	0.71 438	0.13 352	0.07 48	0.10 160	0.08 98	0.15 177	0.14 218

CRFU-Net	0.56 378	0.38 232	1.86 309	0.46 477	0.26 321	0.82 500	0.36 410	0.90 430	0.49 197	0.62 432	0.59 363	0.78 463	1.35 567	1.00 371	0.48 360	0.15 415	0.14 379	0.17 457	0.10 173	0.19 284	0.14 218

CSP-Net	0.50 315	0.39 242	1.25 124	0.29 201	0.23 272	0.77 480	0.35 403	0.86 399	0.57 277	0.59 402	0.59 363	0.65 387	0.40 324	1.77 478	0.44 339	0.16 436	0.11 303	0.10 160	0.10 173	0.20 300	0.14 218

dad	0.51 332	1.01 518	1.74 228	0.29 201	0.19 196	0.60 319	0.26 271	0.52 146	0.75 465	0.63 441	0.63 403	0.63 373	0.33 266	0.85 355	0.47 354	0.27 533	0.15 405	0.40 555	0.18 417	0.22 333	0.14 218

PSM-softLoss	0.48 286	0.27 107	1.85 301	0.51 501	0.17 123	0.61 339	0.40 434	0.61 211	0.57 277	0.52 306	0.48 257	0.39 218	0.25 165	1.46 425	0.77 451	0.12 322	0.08 137	0.13 352	0.12 279	0.12 100	0.14 218

KMStereo	0.48 286	0.27 107	1.85 301	0.51 501	0.17 123	0.61 339	0.40 434	0.61 211	0.57 277	0.52 306	0.48 257	0.39 218	0.25 165	1.46 425	0.77 451	0.12 322	0.08 137	0.13 352	0.12 279	0.12 100	0.14 218

cross-raft	0.40 187	0.27 107	2.22 419	0.30 222	0.17 123	0.49 163	0.35 403	0.71 262	0.39 91	0.43 220	0.45 231	0.64 382	0.25 165	0.32 84	0.25 157	0.08 41	0.08 137	0.09 104	0.23 468	0.11 89	0.14 218

CFNet_pseudo	0.45 251	0.46 289	2.23 423	0.25 89	0.19 196	0.56 253	0.21 128	0.77 318	0.60 300	0.49 277	0.56 346	0.69 417	0.47 399	0.52 252	0.31 236	0.11 262	0.10 253	0.15 417	0.10 173	0.17 236	0.14 218

XX-Stereo	0.55 370	0.54 325	3.50 582	0.48 490	0.39 468	0.54 221	0.17 59	0.89 424	0.40 104	0.44 226	0.65 428	0.85 491	0.19 88	0.77 343	0.21 82	0.10 186	0.14 379	0.10 160	0.32 520	0.17 236	0.14 218

MMNet	0.50 315	0.48 301	1.93 340	0.33 302	0.27 335	0.79 489	0.28 314	0.81 357	0.74 452	0.60 412	0.56 346	0.59 357	0.55 435	0.79 348	0.59 408	0.10 186	0.09 210	0.12 292	0.11 239	0.13 133	0.14 218

cf-r	0.53 352	0.81 442	2.15 404	0.33 302	0.28 349	0.60 319	0.28 314	0.78 333	0.64 355	0.51 297	0.60 378	0.75 451	0.40 324	1.32 406	0.43 333	0.13 352	0.09 210	0.11 231	0.12 279	0.15 177	0.14 218

GANet-RSSM	0.55 370	0.73 410	1.90 328	0.36 368	0.26 321	0.59 307	0.27 295	0.78 333	0.52 223	0.47 247	0.57 354	0.63 373	0.45 376	1.92 515	0.43 333	0.14 395	0.10 253	0.25 522	0.11 239	0.34 468	0.14 218

CFNet-ft	0.51 332	0.76 416	1.79 277	0.28 169	0.30 372	0.63 376	0.28 314	0.66 235	0.55 262	0.45 237	0.57 354	0.74 445	0.41 335	1.46 425	0.42 324	0.14 395	0.10 253	0.28 529	0.13 312	0.18 263	0.14 218

CFNet_RVC	0.51 332	0.76 416	1.79 277	0.28 169	0.30 372	0.63 376	0.28 314	0.66 235	0.55 262	0.45 237	0.57 354	0.74 445	0.41 335	1.46 425	0.42 324	0.14 395	0.10 253	0.28 529	0.13 312	0.18 263	0.14 218

ccs_rob	0.45 251	0.46 289	2.22 419	0.26 121	0.19 196	0.56 253	0.21 128	0.77 318	0.60 300	0.49 277	0.56 346	0.69 417	0.47 399	0.52 252	0.31 236	0.11 262	0.09 210	0.16 436	0.10 173	0.17 236	0.14 218

NLMM1	0.46 263	0.27 107	0.53 11	0.27 141	0.38 462	0.49 163	0.24 226	1.97 598	2.38 599	0.28 143	0.27 104	0.26 132	0.25 165	0.47 219	0.31 236	0.10 186	0.11 303	0.10 160	0.09 134	0.23 347	0.15 256

DDF-Stereo	0.37 155	0.27 107	0.79 63	0.39 418	0.29 357	0.38 71	0.21 128	0.47 102	0.51 215	0.32 168	0.17 22	0.79 468	0.23 137	0.64 297	1.04 492	0.11 262	0.07 48	0.09 104	0.12 279	0.35 480	0.15 256

Replicate-Monster	0.23 47	0.40 248	0.94 83	0.21 13	0.14 42	0.37 60	0.13 9	0.40 40	0.36 65	0.22 63	0.15 16	0.15 32	0.15 28	0.40 157	0.15 2	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.15 256

DFGA-Net	0.51 332	1.06 527	1.75 234	0.30 222	0.24 286	0.54 221	0.22 155	0.63 223	0.60 300	0.48 265	0.51 287	0.35 198	0.27 202	1.82 491	0.53 382	0.10 186	0.08 137	0.12 292	0.12 279	0.37 495	0.15 256

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 155	0.37 221	1.21 118	0.26 121	0.18 163	0.73 456	0.18 75	0.53 155	0.41 115	0.35 176	0.30 132	0.58 354	0.22 120	0.33 96	0.95 473	0.09 86	0.07 48	0.09 104	0.35 530	0.13 133	0.15 256

G2L-Stereo	0.55 370	0.85 457	2.18 411	0.31 249	0.27 335	0.59 307	0.27 295	0.77 318	0.55 262	0.54 330	0.52 301	0.71 432	0.36 282	1.75 474	0.50 370	0.13 352	0.11 303	0.13 352	0.11 239	0.29 420	0.15 256

MM-Stereo_test1	0.41 194	0.39 242	2.29 434	0.38 408	0.26 321	0.44 113	0.28 314	0.63 223	0.51 215	0.40 201	0.32 151	0.26 132	0.26 181	0.46 208	0.22 103	0.09 86	0.21 488	0.10 160	0.09 134	0.39 512	0.15 256

rvit_0105_3	0.39 180	0.47 298	1.46 167	0.33 302	0.19 196	0.45 119	0.35 403	0.69 251	0.65 368	0.37 185	0.37 182	0.40 227	0.31 253	0.44 184	0.30 224	0.18 463	0.17 443	0.17 457	0.18 417	0.15 177	0.15 256

mmx	0.72 474	0.23 61	2.01 371	0.30 222	0.21 225	0.57 271	0.26 271	0.99 512	0.76 474	0.53 317	0.63 403	0.66 394	0.39 316	2.52 568	3.43 596	0.13 352	0.10 253	0.15 417	0.13 312	0.15 177	0.15 256

xxx	0.72 474	0.23 61	2.01 371	0.30 222	0.21 225	0.57 271	0.26 271	0.99 512	0.76 474	0.53 317	0.63 403	0.66 394	0.39 316	2.52 568	3.43 596	0.13 352	0.10 253	0.15 417	0.13 312	0.15 177	0.15 256

EKT-Stereo	1.47 573	0.49 304	1.93 340	2.57 610	19.31 627	0.55 236	0.22 155	0.69 251	0.42 126	0.38 193	0.36 179	0.43 251	0.27 202	0.69 321	0.26 169	0.12 322	0.14 379	0.11 231	0.16 385	0.20 300	0.15 256

DCRE	0.50 315	0.63 367	2.13 398	0.30 222	0.23 272	0.45 119	0.24 226	0.59 197	0.53 242	0.50 284	2.10 578	0.42 247	0.26 181	0.35 114	0.23 117	0.09 86	0.14 379	0.10 160	0.32 520	0.16 213	0.15 256

UDGNet	0.44 233	1.02 522	1.74 228	0.35 349	0.19 196	0.58 289	0.23 190	0.49 117	0.66 383	0.41 210	0.38 192	0.34 194	0.29 236	0.53 258	0.30 224	0.24 519	0.10 253	0.37 552	0.19 437	0.27 409	0.15 256

DAS	0.56 378	0.35 209	1.55 187	0.33 302	0.34 422	0.50 175	0.42 444	0.83 370	0.74 452	0.83 520	0.68 440	0.56 341	0.48 408	2.40 555	0.46 345	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.09 134	0.18 263	0.15 256

SepStereo	0.52 346	0.35 209	1.55 187	0.33 302	0.34 422	0.50 175	0.42 444	0.83 370	0.74 452	0.83 520	0.68 440	0.56 341	0.48 408	1.56 441	0.46 345	0.12 322	0.08 137	0.12 292	0.09 134	0.18 263	0.15 256

AACVNet	0.54 358	0.78 433	1.73 224	0.36 368	0.21 225	0.57 271	0.25 248	0.71 262	0.51 215	0.55 348	0.59 363	0.64 382	0.41 335	2.13 536	0.41 322	0.14 395	0.11 303	0.14 387	0.11 239	0.33 457	0.15 256

PFNet+	0.45 251	0.37 221	1.86 309	0.46 477	0.18 163	0.58 289	0.77 552	0.52 146	0.64 355	0.56 358	0.48 257	0.39 218	0.26 181	0.93 361	0.32 249	0.13 352	0.09 210	0.14 387	0.13 312	0.12 100	0.15 256

HHNet	0.60 404	0.65 378	2.60 499	0.36 368	0.25 304	0.64 389	0.61 522	0.64 226	0.62 335	0.55 348	1.13 544	0.32 182	0.60 458	0.42 171	1.79 551	0.15 415	0.07 48	0.12 292	0.10 173	0.18 263	0.15 256

ICVP	0.46 263	0.29 143	2.41 455	0.33 302	0.22 252	0.59 307	0.55 503	0.75 294	0.50 207	0.44 226	0.60 378	0.49 305	0.35 276	0.53 258	0.37 290	0.16 436	0.16 423	0.14 387	0.11 239	0.15 177	0.15 256
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.43 223	0.89 471	1.96 362	0.32 278	0.30 372	0.48 153	0.24 226	0.62 215	0.49 197	0.37 185	0.38 192	0.33 188	0.30 244	0.51 248	0.34 269	0.10 186	0.39 560	0.13 352	0.15 365	0.17 236	0.15 256

xxxx	0.70 462	0.21 27	1.33 138	0.28 169	0.18 163	0.63 376	0.24 226	1.02 531	0.69 403	0.50 284	0.62 390	0.58 354	0.38 302	1.47 432	5.21 610	0.13 352	0.12 334	0.11 231	0.10 173	0.12 100	0.15 256

test_xeample	0.72 474	0.21 27	1.36 145	0.27 141	0.17 123	0.59 307	0.28 314	1.01 528	0.70 413	0.55 348	0.67 433	0.44 262	0.39 316	1.88 508	5.17 609	0.12 322	0.10 253	0.11 231	0.10 173	0.13 133	0.15 256

GwcNet-RSSM	0.57 385	0.94 485	2.13 398	0.32 278	0.25 304	0.60 319	0.30 346	0.80 353	0.66 383	0.52 306	0.64 419	0.71 432	0.40 324	1.79 483	0.50 370	0.13 352	0.09 210	0.12 292	0.12 279	0.21 316	0.15 256

DMCA-RVC	0.62 417	0.96 495	2.63 501	0.36 368	0.90 571	0.56 253	0.31 359	0.69 251	0.57 277	0.68 471	0.52 301	0.59 357	0.56 439	1.23 399	0.53 382	0.16 436	0.38 553	0.20 492	0.15 365	0.20 300	0.15 256

DMCA	0.41 194	0.52 314	1.26 126	0.31 249	0.24 286	0.59 307	0.26 271	0.77 318	0.63 347	0.58 388	0.48 257	0.57 347	0.35 276	0.40 157	0.50 370	0.14 395	0.10 253	0.14 387	0.10 173	0.15 177	0.15 256

STTStereo	0.51 332	0.69 394	2.14 403	0.36 368	0.30 372	0.61 339	0.32 382	0.77 318	0.60 300	0.60 412	0.54 324	0.67 403	0.43 364	0.86 356	0.42 324	0.16 436	0.15 405	0.17 457	0.20 447	0.16 213	0.15 256

MSMDNet	0.46 263	0.44 278	2.28 432	0.26 121	0.20 211	0.55 236	0.21 128	0.75 294	0.64 355	0.48 265	0.55 334	0.68 410	0.56 439	0.46 208	0.30 224	0.11 262	0.10 253	0.13 352	0.10 173	0.18 263	0.15 256

CFNet	0.58 390	0.96 495	1.78 256	0.33 302	0.25 304	0.63 376	0.22 155	0.88 418	0.75 465	0.46 245	0.59 363	0.58 354	0.40 324	2.29 544	0.48 360	0.12 322	0.09 210	0.15 417	0.14 340	0.30 431	0.15 256

CVANet_RVC	0.65 437	0.80 437	2.13 398	0.36 368	0.26 321	0.62 359	0.42 444	0.84 382	0.72 433	0.69 473	0.68 440	0.68 410	0.52 425	2.64 575	0.42 324	0.19 478	0.12 334	0.22 503	0.17 404	0.37 495	0.15 256

UCFNet_RVC	0.48 286	0.82 446	1.85 301	0.30 222	0.27 335	0.64 389	0.26 271	0.74 283	0.55 262	0.48 265	0.53 312	0.63 373	0.41 335	0.88 360	0.38 297	0.15 415	0.10 253	0.17 457	0.17 404	0.18 263	0.15 256

WQFJX	0.42 214	0.25 82	0.55 14	0.26 121	0.39 468	0.47 144	0.23 190	1.76 588	1.82 589	0.26 129	0.26 97	0.28 154	0.28 219	0.42 171	0.32 249	0.10 186	0.10 253	0.09 104	0.08 98	0.24 364	0.16 286

coex_refinement	0.58 390	0.94 485	1.87 314	0.38 408	0.25 304	0.64 389	0.34 395	0.83 370	0.65 368	0.60 412	0.63 403	0.81 475	0.48 408	1.85 499	0.56 397	0.13 352	0.09 210	0.10 160	0.10 173	0.16 213	0.16 286

RSM	0.28 73	0.26 99	0.97 85	0.25 89	0.24 286	0.37 60	0.21 128	0.49 117	0.44 141	0.21 52	0.27 104	0.28 154	0.17 46	0.38 146	0.20 63	0.07 23	0.07 48	0.09 104	0.34 527	0.21 316	0.16 286

test_sample6	0.52 346	0.44 278	1.81 284	0.33 302	0.18 163	0.55 236	0.27 295	0.94 468	0.66 383	0.54 330	0.62 390	0.47 292	0.36 282	1.97 517	0.38 297	0.14 395	0.10 253	0.13 352	0.13 312	0.17 236	0.16 286

test_sample5	0.51 332	0.43 267	1.83 296	0.32 278	0.18 163	0.55 236	0.26 271	0.92 451	0.65 368	0.53 317	0.59 363	0.45 271	0.36 282	1.87 500	0.36 284	0.13 352	0.10 253	0.13 352	0.12 279	0.17 236	0.16 286

test_sample4	0.50 315	0.42 262	1.88 316	0.32 278	0.19 196	0.56 253	0.26 271	0.93 459	0.65 368	0.54 330	0.54 324	0.45 271	0.36 282	1.79 483	0.36 284	0.13 352	0.10 253	0.13 352	0.12 279	0.17 236	0.16 286

test_sample3	0.50 315	0.41 255	1.88 316	0.32 278	0.19 196	0.57 271	0.25 248	0.92 451	0.64 355	0.52 306	0.49 274	0.47 292	0.35 276	1.79 483	0.37 290	0.13 352	0.10 253	0.12 292	0.11 239	0.16 213	0.16 286

SMFormer	0.50 315	0.46 289	1.60 194	0.30 222	0.15 67	0.45 119	0.24 226	0.90 430	0.72 433	0.56 358	0.64 419	0.51 311	0.41 335	1.87 500	0.49 365	0.13 352	0.10 253	0.11 231	0.10 173	0.15 177	0.16 286

DualNet	0.51 332	0.43 267	1.83 296	0.32 278	0.18 163	0.55 236	0.26 271	0.92 451	0.65 368	0.54 330	0.62 390	0.45 271	0.36 282	1.87 500	0.36 284	0.13 352	0.10 253	0.13 352	0.12 279	0.17 236	0.16 286

fast-acv-ft	0.63 424	0.88 467	3.10 559	0.38 408	0.30 372	0.79 489	0.48 484	0.69 251	0.72 433	0.58 388	0.78 483	0.76 457	0.60 458	0.67 312	0.73 445	0.15 415	0.15 405	0.18 477	0.17 404	0.37 495	0.16 286

iinet-f	0.57 385	0.93 483	2.27 430	0.31 249	0.25 304	0.83 503	0.33 390	0.81 357	0.65 368	0.54 330	0.63 403	0.73 439	0.67 486	0.73 331	0.67 428	0.13 352	0.13 358	0.11 231	0.10 173	0.43 528	0.16 286

riskmin	0.37 155	0.22 43	1.74 228	0.32 278	0.20 211	0.48 153	0.20 105	0.66 235	0.46 167	0.36 181	0.34 168	0.69 417	0.45 376	0.39 152	0.27 179	0.11 262	0.08 137	0.12 292	0.08 98	0.13 133	0.16 286

raft_robust	0.55 370	0.84 452	1.73 224	0.28 169	0.54 527	0.53 213	0.25 248	0.88 418	0.75 465	0.48 265	0.46 239	0.76 457	0.75 507	1.46 425	0.27 179	0.09 86	0.10 253	0.10 160	0.30 507	0.26 399	0.16 286

NF-Stereo	0.48 286	0.25 82	1.81 284	0.52 505	0.16 94	0.61 339	0.44 462	0.66 235	0.61 317	0.50 284	0.47 245	0.37 204	0.26 181	1.45 424	0.79 457	0.11 262	0.07 48	0.12 292	0.10 173	0.13 133	0.16 286

ASMatch	0.60 404	0.43 267	2.58 494	0.91 568	0.36 444	0.56 253	0.25 248	0.52 146	0.61 317	0.47 247	1.21 547	0.47 292	0.66 484	1.34 408	0.94 471	0.10 186	0.08 137	0.11 231	0.11 239	0.10 66	0.16 286

FENet	0.44 233	0.30 156	2.42 457	0.32 278	0.17 123	0.58 289	0.22 155	0.77 318	0.59 295	0.47 247	0.42 214	0.55 329	0.38 302	0.49 237	0.47 354	0.12 322	0.09 210	0.12 292	0.11 239	0.13 133	0.16 286

BEATNet_4x	0.47 280	0.73 410	1.91 334	0.33 302	0.15 67	0.56 253	0.25 248	0.85 389	0.58 288	0.54 330	0.51 287	0.57 347	0.42 353	0.57 270	0.61 413	0.11 262	0.08 137	0.12 292	0.09 134	0.20 300	0.16 286

TDLM	0.67 446	0.92 477	1.76 242	0.37 392	0.24 286	0.66 410	0.56 508	0.82 364	0.74 452	1.16 555	0.62 390	0.61 366	0.48 408	2.70 580	0.50 370	0.20 488	0.11 303	0.35 546	0.14 340	0.32 448	0.16 286

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 370	0.92 477	2.36 448	0.38 408	0.37 456	0.60 319	0.28 314	0.82 364	0.62 335	0.62 432	0.55 334	0.72 435	0.45 376	1.00 371	0.43 333	0.15 415	0.11 303	0.14 387	0.14 340	0.15 177	0.16 286
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SCV_C0	0.33 118	0.43 267	1.42 160	0.25 89	0.16 94	0.35 48	0.20 105	0.68 248	0.44 141	0.24 93	0.27 104	0.29 164	0.20 100	0.58 274	0.18 22	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.30 507	0.26 399	0.17 305

UGAM	0.58 390	0.47 298	2.21 415	0.30 222	0.19 196	0.53 213	0.34 395	0.59 197	0.63 347	0.44 226	0.73 470	0.78 463	0.37 295	2.58 572	0.39 308	0.10 186	0.08 137	0.17 457	0.14 340	0.42 526	0.17 305

DispNO	0.67 446	0.98 507	2.58 494	0.31 249	0.27 335	0.59 307	0.29 338	0.83 370	0.68 394	0.53 317	0.79 486	0.83 482	0.47 399	2.46 563	0.68 431	0.12 322	0.10 253	0.19 483	0.31 514	0.16 213	0.17 305

CFNet_ucs	0.48 286	0.50 310	2.32 437	0.26 121	0.22 252	0.57 271	0.22 155	0.85 389	0.65 368	0.53 317	0.64 419	0.68 410	0.44 372	0.54 262	0.31 236	0.13 352	0.12 334	0.16 436	0.11 239	0.19 284	0.17 305

LL-Strereo2	0.41 194	0.90 475	1.83 296	0.44 458	0.24 286	0.54 221	0.27 295	0.58 188	0.45 156	0.41 210	0.33 160	0.44 262	0.21 111	0.44 184	0.34 269	0.09 86	0.08 137	0.16 436	0.14 340	0.17 236	0.17 305

CASS	0.39 180	0.30 156	1.61 198	0.32 278	0.17 123	0.53 213	0.24 226	0.70 259	0.49 197	0.59 402	0.54 324	0.40 227	0.40 324	0.41 162	0.30 224	0.17 451	0.10 253	0.14 387	0.11 239	0.18 263	0.17 305
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	0.44 233	0.41 255	2.31 436	0.33 302	0.20 211	0.57 271	0.25 248	0.75 294	0.54 255	0.42 215	0.59 363	0.56 341	0.30 244	0.40 157	0.38 297	0.14 395	0.11 303	0.09 104	0.08 98	0.22 333	0.17 305

OCTAStereo	0.48 286	0.25 82	1.81 284	0.52 505	0.16 94	0.61 339	0.43 451	0.66 235	0.61 317	0.50 284	0.47 245	0.37 204	0.26 181	1.44 419	0.80 458	0.11 262	0.07 48	0.12 292	0.10 173	0.13 133	0.17 305

RE-Stereo	0.48 286	0.25 82	1.81 284	0.52 505	0.16 94	0.61 339	0.43 451	0.66 235	0.60 300	0.50 284	0.47 245	0.37 204	0.26 181	1.44 419	0.78 453	0.11 262	0.07 48	0.12 292	0.10 173	0.13 133	0.17 305

TVStereo	0.48 286	0.25 82	1.81 284	0.52 505	0.16 94	0.61 339	0.43 451	0.66 235	0.60 300	0.50 284	0.47 245	0.37 204	0.26 181	1.44 419	0.78 453	0.11 262	0.07 48	0.12 292	0.10 173	0.13 133	0.17 305

Anonymous3	0.42 214	0.35 209	2.09 388	0.33 302	0.24 286	0.72 449	0.31 359	0.74 283	0.55 262	0.35 176	0.40 206	0.33 188	0.29 236	0.44 184	0.28 189	0.18 463	0.18 454	0.13 352	0.13 312	0.17 236	0.17 305

GES	0.44 233	0.28 132	1.88 316	0.30 222	0.18 163	0.61 339	0.30 346	0.88 418	0.46 167	0.47 247	0.52 301	0.39 218	0.42 353	0.58 274	0.67 428	0.15 415	0.11 303	0.12 292	0.10 173	0.15 177	0.17 305

HCRNet	0.46 263	0.49 304	1.65 201	0.38 408	0.29 357	0.58 289	0.22 155	0.75 294	0.62 335	0.47 247	0.49 274	0.48 303	0.36 282	1.12 387	0.37 290	0.15 415	0.10 253	0.15 417	0.13 312	0.17 236	0.17 305

222	0.78 500	0.23 61	1.23 121	0.28 169	0.18 163	0.62 359	0.24 226	1.02 531	0.70 413	0.58 388	0.66 430	0.46 284	0.42 353	1.80 487	6.53 616	0.13 352	0.10 253	0.11 231	0.10 173	0.12 100	0.17 305

HGLStereo	0.54 358	0.69 394	2.00 370	0.35 349	0.40 478	0.66 410	0.30 346	0.83 370	0.62 335	0.57 369	0.69 449	0.69 417	0.54 430	1.07 378	0.55 389	0.13 352	0.13 358	0.13 352	0.11 239	0.19 284	0.17 305

hitnet-ft	0.67 446	0.80 437	1.90 328	0.28 169	0.22 252	0.69 434	0.36 410	0.85 389	0.65 368	0.56 358	0.84 496	1.03 537	0.95 540	2.32 546	0.55 389	0.23 511	0.14 379	0.41 556	0.13 312	0.24 364	0.17 305

DeepPruner_ROB	0.50 315	0.70 397	1.94 350	0.29 201	0.26 321	0.63 376	0.31 359	0.80 353	0.48 190	0.61 421	0.55 334	0.66 394	0.38 302	0.98 367	0.40 316	0.19 478	0.14 379	0.14 387	0.14 340	0.23 347	0.17 305

iResNetv2_ROB	0.59 398	1.43 571	2.96 545	0.40 429	0.22 252	0.58 289	0.28 314	0.91 442	0.73 448	0.57 369	0.63 403	0.60 364	0.41 335	0.74 334	0.35 280	0.11 262	0.08 137	0.10 160	0.07 66	0.43 528	0.17 305

DRN-Test	0.64 428	0.43 267	2.44 463	0.39 418	0.44 496	0.80 496	0.41 440	1.02 531	0.78 483	0.80 508	0.63 403	0.69 417	0.56 439	1.79 483	0.69 433	0.15 415	0.12 334	0.17 457	0.16 385	0.18 263	0.17 305

DLNR-FE	13.43 624	20.01 629	23.53 629	121.73 645	33.87 638	0.46 137	0.15 33	8.09 623	0.35 43	0.28 143	0.37 182	0.26 132	0.17 46	0.75 335	0.29 204	6.68 624	0.26 520	0.09 104	0.38 543	50.82 645	0.18 324

StereoAnything_RVC	0.35 137	1.25 556	1.82 290	0.20 5	0.12 9	0.26 9	0.15 33	0.43 65	0.37 74	0.14 4	0.10 2	0.11 1	0.19 88	0.46 208	0.14 1	0.11 262	0.09 210	0.08 42	0.05 1	0.76 570	0.18 324

AIO-test2	0.49 304	1.15 543	1.96 362	0.42 447	0.37 456	0.50 175	0.23 190	0.79 349	0.70 413	0.33 172	0.53 312	0.27 145	0.22 120	0.67 312	0.29 204	0.73 576	0.08 137	0.13 352	0.17 404	0.17 236	0.18 324

ours_stereo	0.27 66	0.25 82	1.21 118	0.25 89	0.17 123	0.35 48	0.23 190	0.38 29	0.35 43	0.20 42	0.31 145	0.23 90	0.17 46	0.41 162	0.20 63	0.08 41	0.07 48	0.10 160	0.08 98	0.22 333	0.18 324

fffy	0.28 73	0.24 74	1.19 112	0.27 141	0.15 67	0.37 60	0.22 155	0.42 57	0.32 21	0.20 42	0.29 118	0.26 132	0.20 100	0.44 184	0.20 63	0.08 41	0.10 253	0.10 160	0.08 98	0.22 333	0.18 324

rvit_105_1	0.44 233	0.54 325	1.46 167	0.36 368	0.24 286	0.51 185	0.45 469	0.75 294	0.74 452	0.45 237	0.44 227	0.44 262	0.36 282	0.62 292	0.38 297	0.20 488	0.18 454	0.18 477	0.22 464	0.18 263	0.18 324

RSM++	0.27 66	0.26 99	0.87 72	0.28 169	0.13 25	0.39 75	0.20 105	0.45 83	0.45 156	0.20 42	0.24 79	0.24 104	0.17 46	0.36 127	0.20 63	0.08 41	0.07 48	0.09 104	0.35 530	0.26 399	0.18 324

test_sample7	0.47 280	0.33 185	1.49 177	0.34 333	0.20 211	0.51 185	0.30 346	0.93 459	0.66 383	0.57 369	0.51 287	0.55 329	0.45 376	1.11 384	0.38 297	0.17 451	0.14 379	0.16 436	0.15 365	0.19 284	0.18 324

DLNR_Zeroshot_test	13.43 624	19.94 628	23.55 630	121.61 644	35.03 639	0.46 137	0.15 33	8.02 622	0.35 43	0.28 143	0.37 182	0.26 132	0.17 46	0.76 339	0.29 204	6.42 623	0.26 520	0.09 104	0.38 543	50.13 644	0.18 324

testlalala_base	0.46 263	0.30 156	1.82 290	0.34 333	0.27 335	0.55 236	0.21 128	0.85 389	0.32 21	0.32 168	0.39 201	0.31 174	0.23 137	0.30 68	0.28 189	0.95 586	0.30 535	0.09 104	0.21 453	1.03 582	0.18 324

Wz-Net-MNSev	0.65 437	0.97 503	2.19 413	0.36 368	0.33 412	0.90 521	0.60 518	0.92 451	0.81 498	0.75 496	0.72 468	0.73 439	0.65 479	1.39 413	0.71 438	0.16 436	0.13 358	0.14 387	0.14 340	0.24 364	0.18 324

ACRE	0.56 378	1.14 539	2.77 525	0.76 556	0.28 349	0.60 319	0.56 508	0.76 307	0.58 288	0.55 348	0.62 390	0.41 233	0.29 236	0.44 184	0.39 308	0.11 262	0.19 468	0.13 352	0.14 340	0.36 487	0.18 324

ADLNet2	0.68 453	0.84 452	3.19 569	0.33 302	0.36 444	0.64 389	0.37 419	0.89 424	0.79 488	0.54 330	0.65 428	0.93 515	0.48 408	2.07 529	0.56 397	0.13 352	0.11 303	0.11 231	0.11 239	0.33 457	0.18 324

GrayStereo	0.66 442	0.19 8	1.76 242	0.90 567	0.23 272	0.62 359	1.42 598	0.62 215	0.60 300	0.72 487	0.78 483	0.56 341	3.07 602	0.60 286	0.26 169	0.09 86	0.08 137	0.10 160	0.21 453	0.11 89	0.18 324

AF-Net	0.69 458	0.92 477	2.21 415	0.41 436	0.40 478	0.68 428	0.40 434	1.02 531	0.86 508	0.69 473	1.03 533	1.04 540	0.84 521	1.19 394	0.78 453	0.22 508	0.14 379	0.25 522	0.17 404	0.30 431	0.18 324

Nwc_Net	0.68 453	0.83 450	2.53 482	0.41 436	0.39 468	0.77 480	0.38 426	1.01 528	0.70 413	0.60 412	0.99 525	0.98 526	0.68 489	1.41 417	0.63 417	0.23 511	0.15 405	0.23 510	0.25 477	0.23 347	0.18 324

DISCO	0.57 385	0.34 200	1.87 314	0.45 472	0.34 422	0.84 505	0.35 403	0.84 382	0.78 483	0.59 402	0.63 403	1.06 544	0.53 427	1.10 381	0.82 460	0.12 322	0.09 210	0.11 231	0.10 173	0.22 333	0.18 324

w-ln-seven-2	0.68 453	1.13 537	2.46 466	0.36 368	0.27 335	0.65 403	0.44 462	0.87 409	0.83 502	0.69 473	0.75 476	0.72 435	0.63 475	1.56 441	1.15 507	0.13 352	0.13 358	0.15 417	0.14 340	0.35 480	0.19 341

ACV-stereo	0.66 442	0.76 416	2.86 533	0.32 278	0.25 304	1.01 537	0.60 518	0.59 197	0.52 223	0.41 210	0.45 231	1.55 575	0.94 537	1.40 416	0.69 433	0.14 395	0.13 358	0.12 292	0.11 239	0.20 300	0.19 341

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 315	0.33 185	0.93 81	0.26 121	0.22 252	0.46 137	0.20 105	1.10 550	1.34 566	3.16 610	0.32 151	0.22 81	0.20 100	0.30 68	0.22 103	0.10 186	0.09 210	0.11 231	0.09 134	0.15 177	0.19 341

MyStereo07	0.34 126	0.40 248	1.46 167	0.29 201	0.23 272	0.60 319	0.31 359	0.53 155	0.42 126	0.25 112	0.25 86	0.20 67	0.26 181	0.57 270	0.19 39	0.09 86	0.18 454	0.12 292	0.11 239	0.16 213	0.19 341

MyStereo04	0.48 286	0.40 248	2.65 505	0.29 201	0.23 272	0.60 319	0.31 359	0.83 370	0.75 465	0.47 247	0.36 179	0.53 319	0.42 353	0.53 258	0.39 308	0.09 86	0.18 454	0.12 292	0.11 239	0.16 213	0.19 341

AE-Stereo	0.42 214	0.29 143	1.65 201	0.43 451	0.47 513	0.56 253	0.23 190	0.86 399	0.46 167	0.31 159	0.41 210	0.43 251	0.24 149	0.34 108	0.24 142	0.09 86	0.48 573	0.11 231	0.45 557	0.22 333	0.19 341

CBFPSM	0.56 378	0.91 476	1.82 290	0.28 169	0.23 272	0.71 443	0.37 419	0.72 267	0.64 355	0.50 284	0.49 274	1.03 537	0.83 518	0.62 292	1.35 528	0.10 186	0.12 334	0.10 160	0.10 173	0.18 263	0.19 341

ToySt	0.44 233	0.61 350	1.89 323	0.29 201	0.18 163	0.55 236	0.35 403	0.67 244	0.53 242	0.39 199	0.50 282	0.59 357	0.43 364	0.51 248	0.49 365	0.10 186	0.12 334	0.13 352	0.16 385	0.24 364	0.19 341

anonymousa	0.48 286	0.46 289	2.44 463	0.29 201	0.34 422	0.61 339	0.25 248	0.66 235	0.54 255	0.53 317	0.77 482	0.73 439	0.46 391	0.33 96	0.31 236	0.10 186	0.09 210	0.12 292	0.29 497	0.10 66	0.19 341

Wz-Net-LNSev	0.59 398	0.96 495	2.47 471	0.34 333	0.37 456	0.79 489	0.44 462	0.86 399	0.77 479	0.61 421	0.67 433	0.79 468	0.56 439	0.64 297	0.62 415	0.15 415	0.14 379	0.12 292	0.12 279	0.18 263	0.19 341

CIPLG	0.56 378	1.19 549	2.46 466	0.80 560	0.31 391	0.61 339	0.57 512	0.76 307	0.57 277	0.56 358	0.63 403	0.41 233	0.30 244	0.45 199	0.40 316	0.11 262	0.20 479	0.13 352	0.13 312	0.35 480	0.19 341

IPLGR_C	0.58 390	1.25 556	2.72 514	0.80 560	0.31 391	0.60 319	0.61 522	0.76 307	0.58 288	0.56 358	0.62 390	0.41 233	0.31 253	0.43 175	0.40 316	0.11 262	0.22 494	0.13 352	0.15 365	0.35 480	0.19 341

DeepStereo_RVC	0.44 233	0.28 132	1.92 337	0.49 492	0.17 123	0.60 319	0.59 516	0.50 124	0.52 223	0.49 277	0.45 231	0.39 218	0.86 525	0.45 199	0.33 262	0.11 262	0.08 137	0.11 231	0.09 134	0.15 177	0.19 341

GEStereo_RVC	0.54 358	0.87 463	1.95 353	0.47 482	0.25 304	0.62 359	0.37 419	1.00 520	0.74 452	0.53 317	0.54 324	0.59 357	0.44 372	1.10 381	0.46 345	0.15 415	0.11 303	0.12 292	0.10 173	0.26 399	0.19 341

raftrobust	0.38 165	0.68 390	1.54 185	0.32 278	0.46 511	0.52 204	0.21 128	0.56 177	0.42 126	0.52 306	0.35 173	0.31 174	0.33 266	0.37 138	0.30 224	0.10 186	0.11 303	0.08 42	0.07 66	0.21 316	0.19 341

StereoDRNet	0.64 428	0.88 467	2.35 445	0.41 436	0.45 505	0.73 456	0.47 480	0.94 468	0.74 452	0.75 496	0.54 324	0.74 445	0.47 399	1.70 465	0.72 442	0.15 415	0.14 379	0.15 417	0.14 340	0.20 300	0.19 341

GASTEREO	0.35 137	0.72 403	1.15 104	0.56 525	0.20 211	0.52 204	0.22 155	0.56 177	0.40 104	0.30 154	0.31 145	0.16 38	0.31 253	0.35 114	0.26 169	0.09 86	0.14 379	0.08 42	0.28 493	0.14 157	0.20 357

z-mn7	0.80 504	1.52 575	2.62 500	0.36 368	0.28 349	1.01 537	0.48 484	0.90 430	1.29 564	0.69 473	1.35 559	0.85 491	0.59 454	2.03 523	1.09 498	0.14 395	0.12 334	0.14 387	0.12 279	0.32 448	0.20 357

w-ln-seven	0.74 486	1.05 525	2.54 488	0.37 392	0.34 422	1.03 540	0.47 480	1.00 520	1.08 546	0.90 531	0.85 500	0.85 491	0.57 445	1.37 411	1.26 522	0.14 395	0.13 358	0.16 436	0.15 365	0.31 439	0.20 357

fffft	0.29 84	0.21 27	1.10 98	0.24 70	0.15 67	0.42 102	0.24 226	0.42 57	0.38 79	0.21 52	0.18 31	0.20 67	0.16 38	0.44 184	0.70 435	0.07 23	0.06 23	0.10 160	0.08 98	0.28 415	0.20 357
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 84	0.26 99	1.03 88	0.25 89	0.14 42	0.46 137	0.22 155	0.36 22	0.38 79	0.23 84	0.23 69	0.21 78	0.18 67	0.45 199	0.60 410	0.07 23	0.06 23	0.10 160	0.08 98	0.20 300	0.20 357

DCVSM-stereo	0.49 304	0.29 143	2.49 475	0.29 201	0.22 252	0.53 213	0.52 492	0.58 188	0.49 197	0.69 473	0.46 239	0.79 468	0.48 408	0.53 258	0.42 324	0.13 352	0.14 379	0.15 417	0.12 279	0.20 300	0.20 357

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 412	0.61 350	3.35 579	0.33 302	0.58 538	0.66 410	0.20 105	0.98 500	0.55 262	0.73 491	0.52 301	0.99 529	0.65 479	0.58 274	0.29 204	0.10 186	0.16 423	0.10 160	0.41 552	0.29 420	0.20 357

MyStereo06	0.54 358	0.41 255	2.68 508	0.30 222	0.23 272	0.60 319	0.30 346	0.81 357	0.44 141	0.84 522	0.52 301	0.78 463	0.58 451	0.48 226	1.10 499	0.09 86	0.17 443	0.12 292	0.10 173	0.16 213	0.20 357

MyStereo05	0.49 304	0.41 255	2.72 514	0.30 222	0.23 272	0.60 319	0.30 346	0.82 364	0.77 479	0.52 306	0.37 182	0.51 311	0.42 353	0.52 252	0.38 297	0.09 86	0.17 443	0.12 292	0.10 173	0.16 213	0.20 357

PSMNet-ADL	0.51 332	0.38 232	1.65 201	0.35 349	0.21 225	0.67 416	0.26 271	0.74 283	0.55 262	0.42 215	0.52 301	0.70 427	0.45 376	1.91 511	0.57 401	0.15 415	0.13 358	0.11 231	0.13 312	0.15 177	0.20 357

PFNet	0.60 404	0.33 185	2.47 471	0.41 436	0.55 530	0.62 359	0.27 295	0.61 211	0.63 347	0.61 421	0.56 346	0.45 271	0.32 261	1.88 508	1.14 505	0.28 537	0.09 210	0.12 292	0.16 385	0.26 399	0.20 357

GANet	0.75 489	0.84 452	2.01 371	0.40 429	0.25 304	0.74 462	0.66 532	0.87 409	0.73 448	0.71 484	1.07 539	0.84 487	0.59 454	2.71 582	1.15 507	0.17 451	0.16 423	0.44 560	0.16 385	0.31 439	0.20 357

MSCF	0.35 137	0.72 403	1.15 104	0.58 531	0.21 225	0.50 175	0.22 155	0.56 177	0.38 79	0.29 149	0.29 118	0.17 47	0.30 244	0.35 114	0.26 169	0.09 86	0.12 334	0.08 42	0.29 497	0.15 177	0.21 369

zh-mn7	0.80 504	1.54 576	3.00 551	0.35 349	0.27 335	0.72 449	0.41 440	0.93 459	1.11 551	1.00 542	1.28 551	0.75 451	0.57 445	1.87 500	1.18 512	0.16 436	0.13 358	0.14 387	0.14 340	0.26 399	0.21 369

YMNet	0.62 417	0.72 403	1.93 340	0.41 436	0.41 486	0.87 515	0.43 451	0.87 409	0.71 423	0.74 494	0.81 487	0.83 482	0.46 391	0.86 356	0.93 469	0.19 478	0.22 494	0.20 492	0.17 404	0.41 520	0.21 369

YMNet_1	0.62 417	0.72 403	1.93 340	0.41 436	0.41 486	0.87 515	0.43 451	0.87 409	0.71 423	0.74 494	0.81 487	0.83 482	0.46 391	0.86 356	0.93 469	0.19 478	0.22 494	0.20 492	0.17 404	0.41 520	0.21 369

HART	0.38 165	0.53 319	1.66 205	0.26 121	0.15 67	0.30 20	0.19 85	0.67 244	0.46 167	0.29 149	0.52 301	0.38 212	0.16 38	0.41 162	0.20 63	0.08 41	0.68 588	0.09 104	0.07 66	0.34 468	0.21 369

GwcNet-ADL	0.50 315	0.74 413	2.90 541	0.31 249	0.20 211	0.58 289	0.29 338	0.87 409	0.64 355	0.47 247	0.47 245	0.56 341	0.33 266	0.46 208	0.46 345	0.13 352	0.12 334	0.09 104	0.09 134	0.14 157	0.21 369

DRaft	0.62 417	0.38 232	1.76 242	0.24 70	0.16 94	0.64 389	0.66 532	0.53 155	0.53 242	0.67 464	0.99 525	0.38 212	1.00 542	1.44 419	2.10 565	0.10 186	0.14 379	0.10 160	0.14 340	0.18 263	0.21 369

ADLNet	0.60 404	0.71 399	1.95 353	0.35 349	0.34 422	0.67 416	0.34 395	0.90 430	0.74 452	0.68 471	0.62 390	0.80 472	0.45 376	1.78 479	0.64 422	0.14 395	0.11 303	0.14 387	0.14 340	0.29 420	0.21 369

ARAFT	0.60 404	1.23 553	3.10 559	0.28 169	0.16 94	0.64 389	0.36 410	0.90 430	0.67 392	0.61 421	0.49 274	0.55 329	0.31 253	1.24 402	0.32 249	0.10 186	0.08 137	0.14 387	0.13 312	0.37 495	0.21 369

ADCRef	0.80 504	0.96 495	2.29 434	0.37 392	0.35 435	0.96 529	0.51 489	0.87 409	0.75 465	0.88 527	0.83 493	0.61 366	1.36 568	1.02 373	3.27 590	0.13 352	0.11 303	0.17 457	0.19 437	0.25 378	0.21 369

PS-NSSS	0.63 424	1.00 514	1.81 284	0.30 222	0.31 391	0.63 376	0.34 395	0.98 500	0.69 403	0.54 330	0.74 473	0.51 311	0.41 335	2.43 560	0.48 360	0.24 519	0.17 443	0.27 526	0.18 417	0.27 409	0.21 369

StereoDRNet-Refined	0.50 315	0.41 255	1.50 180	0.33 302	0.21 225	0.68 428	0.26 271	0.81 357	0.68 394	0.67 464	0.68 440	0.73 439	0.42 353	1.10 381	0.59 408	0.11 262	0.08 137	0.14 387	0.14 340	0.25 378	0.21 369
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.61 412	0.72 403	1.66 205	0.37 392	0.27 335	0.67 416	0.47 480	0.89 424	0.71 423	0.78 505	0.70 459	0.81 475	0.53 427	1.70 465	0.76 449	0.21 495	0.16 423	0.16 436	0.15 365	0.20 300	0.21 369

LALA_ROB	0.60 404	0.76 416	1.69 210	0.36 368	0.29 357	0.79 489	0.55 503	0.94 468	0.77 479	0.81 514	0.67 433	0.94 519	0.49 415	0.99 368	0.73 445	0.21 495	0.15 405	0.20 492	0.18 417	0.23 347	0.21 369

PWCDC_ROB	0.72 474	1.06 527	2.09 388	0.47 482	0.36 444	0.78 485	0.26 271	0.98 500	1.34 566	0.61 421	2.07 576	0.64 382	0.61 467	0.83 351	0.71 438	0.31 544	0.14 379	0.15 417	0.12 279	0.60 558	0.21 369

MM-Stereo_test2	0.38 165	0.28 132	2.46 466	0.43 451	0.15 67	0.50 175	0.25 248	0.47 102	0.38 79	0.33 172	0.26 97	0.23 90	0.22 120	0.34 108	0.29 204	0.08 41	0.09 210	0.09 104	0.10 173	0.36 487	0.22 384

Reg-Stereo(zero)	0.46 263	0.17 1	2.10 392	0.24 70	0.34 422	0.51 185	0.42 444	0.50 124	0.54 255	0.37 185	0.46 239	0.54 326	0.60 458	0.43 175	1.10 499	0.08 41	0.09 210	0.08 42	0.22 464	0.12 100	0.22 384

AIO-test1	0.45 251	0.87 463	2.27 430	0.33 302	0.33 412	0.50 175	0.22 155	0.74 283	0.66 383	0.29 149	0.41 210	0.29 164	0.22 120	0.73 331	0.29 204	0.09 86	0.08 137	0.12 292	0.14 340	0.30 431	0.22 384

DDVS	0.62 417	0.40 248	1.40 155	2.21 607	0.35 435	0.87 515	1.00 571	0.69 251	0.50 207	0.53 317	0.56 346	0.90 507	0.37 295	1.22 397	0.47 354	0.15 415	0.14 379	0.14 387	0.12 279	0.19 284	0.22 384

UGAM-zero	0.63 424	0.39 242	2.49 475	0.30 222	0.49 516	0.67 416	0.19 85	0.91 442	0.45 156	0.77 503	0.45 231	1.16 558	0.82 517	2.05 526	0.29 204	0.09 86	0.15 405	0.09 104	0.44 556	0.11 89	0.22 384

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 462	0.65 378	3.45 580	0.50 496	0.60 545	0.75 468	0.23 190	0.96 487	0.60 300	0.76 499	1.30 554	0.81 475	0.60 458	0.57 270	0.82 460	0.10 186	0.16 423	0.11 231	0.43 555	0.31 439	0.22 384

ff7	0.32 109	0.52 314	1.38 150	0.25 89	0.16 94	0.56 253	0.23 190	0.46 86	0.41 115	0.24 93	0.23 69	0.20 67	0.23 137	0.48 226	0.19 39	0.09 86	0.08 137	0.10 160	0.18 417	0.23 347	0.22 384

IGEVStereo-DCA	0.33 118	0.34 200	1.38 150	0.27 141	0.16 94	0.45 119	0.23 190	0.46 86	0.41 115	0.24 93	0.21 48	0.26 132	0.25 165	0.64 297	0.52 378	0.09 86	0.07 48	0.10 160	0.18 417	0.16 213	0.22 384

ffff	0.32 109	0.52 314	1.38 150	0.25 89	0.16 94	0.56 253	0.23 190	0.46 86	0.41 115	0.24 93	0.23 69	0.20 67	0.23 137	0.48 226	0.19 39	0.09 86	0.08 137	0.10 160	0.18 417	0.23 347	0.22 384

11t	0.32 109	0.52 314	1.38 150	0.25 89	0.16 94	0.56 253	0.23 190	0.46 86	0.41 115	0.24 93	0.23 69	0.20 67	0.23 137	0.48 226	0.19 39	0.09 86	0.08 137	0.10 160	0.18 417	0.23 347	0.22 384

DCANet-4	0.40 187	0.27 107	2.21 415	0.25 89	0.14 42	0.51 185	0.22 155	0.77 318	0.72 433	0.54 330	0.47 245	0.28 154	0.37 295	0.37 138	0.34 269	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 384

ccc-4	0.32 109	0.52 314	1.38 150	0.25 89	0.16 94	0.56 253	0.23 190	0.46 86	0.41 115	0.24 93	0.23 69	0.20 67	0.23 137	0.48 226	0.19 39	0.09 86	0.08 137	0.10 160	0.18 417	0.23 347	0.22 384

fff	0.43 223	0.77 425	1.95 353	0.24 70	0.13 25	0.51 185	0.22 155	0.77 318	0.75 465	0.54 330	0.47 245	0.31 174	0.65 479	0.36 127	0.34 269	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 384

csc	0.43 223	0.77 425	1.95 353	0.24 70	0.13 25	0.51 185	0.22 155	0.77 318	0.75 465	0.54 330	0.47 245	0.31 174	0.65 479	0.36 127	0.34 269	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 384

cscssc	0.43 223	0.77 425	1.95 353	0.24 70	0.13 25	0.51 185	0.22 155	0.77 318	0.75 465	0.54 330	0.47 245	0.31 174	0.65 479	0.36 127	0.34 269	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 66	0.08 28	0.22 384

EAI-Stereo	0.78 500	0.25 82	1.67 207	0.54 516	0.59 540	1.95 585	2.05 604	1.11 554	0.64 355	0.95 539	1.49 563	0.50 308	0.67 486	0.59 280	1.44 535	0.09 86	0.19 468	0.09 104	0.49 561	0.13 133	0.22 384

Syn2CoEx	0.70 462	1.07 530	2.74 520	0.43 451	0.30 372	0.64 389	0.42 444	0.99 512	0.78 483	0.62 432	0.78 483	0.74 445	0.72 498	1.92 515	0.61 413	0.20 488	0.17 443	0.19 483	0.15 365	0.29 420	0.22 384

RP	0.67 446	0.82 446	1.94 350	0.43 451	0.44 496	0.65 403	0.45 469	0.89 424	0.82 499	0.66 460	0.92 512	0.99 529	0.76 509	1.55 440	0.66 425	0.25 524	0.18 454	0.23 510	0.20 447	0.31 439	0.22 384

NCC-stereo	0.79 502	0.94 485	2.42 457	0.59 536	0.45 505	1.90 583	0.46 472	0.99 512	0.72 433	0.64 451	0.84 496	0.91 509	0.73 501	1.80 487	1.00 483	0.27 533	0.19 468	0.23 510	0.31 514	0.24 364	0.22 384

Abc-Net	0.79 502	0.94 485	2.42 457	0.59 536	0.45 505	1.90 583	0.46 472	0.99 512	0.72 433	0.64 451	0.84 496	0.91 509	0.73 501	1.80 487	1.00 483	0.27 533	0.19 468	0.23 510	0.31 514	0.24 364	0.22 384
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.99 535	0.79 435	2.43 461	0.39 418	0.32 399	1.50 568	1.90 602	0.92 451	0.97 531	1.26 569	1.27 550	1.00 531	1.42 573	1.14 390	3.31 592	0.17 451	0.14 379	0.22 503	0.21 453	0.30 431	0.22 384

AANet_RVC	0.68 453	1.00 514	2.09 388	0.33 302	0.25 304	0.58 289	0.32 382	0.81 357	0.80 491	0.61 421	0.94 517	0.80 472	0.41 335	2.46 563	1.02 489	0.36 552	0.14 379	0.10 160	0.09 134	0.23 347	0.22 384

PWC_ROB	0.70 462	0.94 485	1.88 316	0.39 418	0.39 468	0.62 359	0.30 346	0.98 500	0.94 527	0.91 533	1.29 553	0.77 459	0.62 472	1.62 456	1.03 491	0.18 463	0.11 303	0.18 477	0.13 312	0.51 547	0.22 384

pmcnn	1.32 562	1.05 525	2.77 525	0.74 554	1.43 595	0.72 449	0.56 508	0.96 487	0.91 522	0.99 541	2.92 599	6.01 615	0.70 493	2.38 551	3.32 593	0.13 352	0.10 253	0.08 42	0.06 14	0.34 468	0.22 384

Hybrid-DGEV-2	0.51 332	0.84 452	1.75 234	0.32 278	0.17 123	0.73 456	0.18 75	0.83 370	0.69 403	0.52 306	0.38 192	0.53 319	0.42 353	0.99 368	0.92 468	0.10 186	0.08 137	0.11 231	0.10 173	0.25 378	0.23 408

AIO_test	0.39 180	0.37 221	1.19 112	0.73 552	0.67 554	0.35 48	0.25 248	0.47 102	0.34 36	0.34 174	0.22 60	0.33 188	0.17 46	1.31 405	0.19 39	0.11 262	0.15 405	0.08 42	0.21 453	0.15 177	0.23 408

ITSA-stereo	0.48 286	0.33 185	1.20 116	0.33 302	0.18 163	0.60 319	0.29 338	0.94 468	0.80 491	0.50 284	0.49 274	0.53 319	0.59 454	1.25 403	0.64 422	0.15 415	0.12 334	0.17 457	0.16 385	0.18 263	0.23 408

rvit_stereo_0075_2	0.40 187	0.40 248	1.88 316	0.33 302	0.32 399	0.41 89	0.22 155	0.58 188	0.53 242	0.38 193	0.51 287	0.40 227	0.27 202	0.44 184	0.29 204	0.20 488	0.15 405	0.22 503	0.15 365	0.18 263	0.23 408

DualNet (step1)	0.59 398	0.62 356	1.93 340	0.27 141	0.22 252	0.68 428	0.31 359	0.93 459	0.66 383	0.57 369	0.51 287	0.55 329	0.45 376	1.11 384	0.38 297	0.61 568	0.14 379	0.87 581	0.56 571	0.25 378	0.23 408

test_sample9	0.94 530	0.62 356	1.93 340	0.27 141	0.22 252	0.68 428	0.31 359	0.93 459	0.66 383	0.57 369	0.51 287	0.55 329	0.45 376	1.91 511	2.55 578	0.61 568	4.16 620	0.87 581	0.56 571	0.25 378	0.23 408

test_sample8	1.12 546	0.62 356	1.93 340	0.27 141	0.22 252	0.68 428	0.31 359	0.95 482	0.61 317	1.18 563	0.56 346	2.53 591	1.31 563	1.91 511	2.55 578	0.61 568	4.16 620	0.87 581	0.56 571	0.25 378	0.23 408

ADStereo(finetuned)	0.45 251	0.77 425	2.12 396	0.25 89	0.14 42	0.51 185	0.22 155	0.77 318	0.72 433	0.54 330	0.48 257	0.31 174	0.76 509	0.37 138	0.38 297	0.09 86	0.07 48	0.09 104	0.07 66	0.13 133	0.23 408

CRE-IMP	0.41 194	0.22 43	1.76 242	0.48 490	0.17 123	0.79 489	0.69 540	0.52 146	0.52 223	0.47 247	0.42 214	0.45 271	0.26 181	0.41 162	0.31 236	0.11 262	0.07 48	0.12 292	0.09 134	0.17 236	0.23 408

pcwnet_v2	0.64 428	0.49 304	4.41 597	0.32 278	0.27 335	0.60 319	0.25 248	0.97 496	0.88 515	0.59 402	0.70 459	0.63 373	0.55 435	0.66 311	0.37 290	0.17 451	0.15 405	0.15 417	0.14 340	0.21 316	0.23 408

DCANet	0.42 214	0.77 425	1.95 353	0.25 89	0.14 42	0.51 185	0.22 155	0.77 318	0.72 433	0.54 330	0.48 257	0.31 174	0.41 335	0.36 127	0.39 308	0.09 86	0.07 48	0.09 104	0.07 66	0.13 133	0.23 408

APVNet	0.70 462	0.67 387	2.71 512	0.38 408	0.36 444	0.85 509	0.43 451	0.91 442	0.68 394	0.55 348	0.69 449	0.75 451	0.55 435	2.31 545	0.78 453	0.17 451	0.17 443	0.24 517	0.19 437	0.33 457	0.23 408

ETE_ROB	0.60 404	0.71 399	1.55 187	0.37 392	0.25 304	0.69 434	0.51 489	1.47 576	0.70 413	0.80 508	0.69 449	0.85 491	0.49 415	1.36 410	0.58 406	0.16 436	0.13 358	0.19 483	0.16 385	0.21 316	0.23 408

Hybrid-DGEV-03	0.45 251	0.88 467	1.75 234	0.29 201	0.17 123	0.58 289	0.24 226	0.65 232	0.48 190	0.59 402	1.01 528	0.39 218	0.28 219	0.41 162	0.34 269	0.09 86	0.08 137	0.12 292	0.09 134	0.34 468	0.24 421

HBP-ISP	0.76 492	1.30 561	3.19 569	0.35 349	0.26 321	0.85 509	0.54 500	1.03 538	0.72 433	0.80 508	0.69 449	0.68 410	0.83 518	2.04 525	0.44 339	0.23 511	0.24 505	0.29 536	0.25 477	0.28 415	0.24 421

Wz-Net-SNSev	0.76 492	1.32 565	3.11 561	0.40 429	0.31 391	0.71 443	0.60 518	0.98 500	0.87 511	0.67 464	0.83 493	0.96 522	0.60 458	1.67 461	0.97 475	0.16 436	0.15 405	0.16 436	0.17 404	0.36 487	0.24 421

AASNet	0.56 378	1.03 523	2.34 442	0.37 392	0.33 412	0.65 403	0.29 338	0.96 487	0.73 448	0.54 330	0.60 378	0.55 329	0.38 302	0.59 280	0.58 406	0.14 395	0.12 334	0.13 352	0.10 173	0.43 528	0.24 421

SACVNet	0.60 404	0.74 413	1.90 328	0.37 392	0.28 349	0.64 389	0.37 419	0.86 399	0.61 317	0.65 458	0.62 390	0.69 417	0.44 372	2.08 531	0.42 324	0.18 463	0.14 379	0.16 436	0.15 365	0.38 502	0.24 421

NRIStereo	0.46 263	0.25 82	1.77 251	0.47 482	0.16 94	0.95 528	0.74 548	0.51 132	0.56 273	0.48 265	0.39 201	0.59 357	0.29 236	0.77 343	0.32 249	0.11 262	0.13 358	0.11 231	0.09 134	0.21 316	0.24 421

GwcNet	0.69 458	0.71 399	3.12 562	0.36 368	0.45 505	0.81 497	0.44 462	0.86 399	0.84 505	0.60 412	0.74 473	0.82 480	0.49 415	1.65 458	0.66 425	0.16 436	0.15 405	0.15 417	0.15 365	0.31 439	0.24 421

FADNet	0.64 428	1.22 552	2.06 380	0.32 278	0.30 372	0.66 410	0.29 338	0.88 418	0.72 433	0.44 226	0.48 257	0.66 394	0.57 445	1.84 497	0.45 344	0.46 560	0.20 479	0.17 457	0.19 437	0.59 555	0.24 421

stereogan	0.69 458	0.51 313	2.44 463	0.39 418	0.39 468	1.01 537	0.41 440	0.94 468	0.92 526	0.73 491	0.85 500	1.15 556	0.69 491	1.57 445	0.53 382	0.19 478	0.18 454	0.20 492	0.16 385	0.36 487	0.24 421

NCCL2	0.65 437	0.94 485	1.96 362	0.43 451	0.30 372	0.71 443	0.68 538	0.84 382	0.65 368	0.70 479	0.60 378	0.86 497	0.54 430	1.56 441	0.57 401	0.20 488	0.16 423	0.67 575	0.25 477	0.22 333	0.24 421

ISRNet	0.47 280	0.44 278	1.55 187	0.37 392	0.31 391	0.49 163	0.19 85	0.75 294	0.66 383	0.63 441	0.71 463	0.67 403	0.39 316	0.58 274	0.44 339	0.23 511	0.16 423	0.21 500	0.20 447	0.21 316	0.25 431

rrr	0.46 263	0.34 200	3.08 556	0.27 141	0.16 94	0.45 119	0.28 314	1.09 549	0.51 215	0.24 93	0.21 48	0.26 132	0.25 165	0.64 297	0.52 378	0.09 86	0.07 48	0.10 160	0.29 497	0.16 213	0.25 431

AEACV	0.33 118	0.24 74	1.44 163	0.28 169	0.35 435	0.47 144	0.21 128	0.43 65	0.28 12	0.26 129	0.25 86	0.22 81	0.38 302	0.30 68	0.18 22	0.09 86	0.35 545	0.09 104	0.36 539	0.23 347	0.25 431

iRaft-Stereo_20w	0.58 390	0.39 242	1.96 362	0.45 472	0.32 399	0.92 525	0.57 512	1.14 555	0.56 273	0.81 514	0.40 206	0.55 329	0.69 491	0.65 308	1.04 492	0.09 86	0.16 423	0.09 104	0.36 539	0.17 236	0.25 431

FINET	0.65 437	0.95 492	3.06 555	0.35 349	0.40 478	0.58 289	0.48 484	0.92 451	1.10 549	0.57 369	0.68 440	0.47 292	0.44 372	1.15 392	0.60 410	0.23 511	0.21 488	0.17 457	0.15 365	0.26 399	0.25 431

FAT-Stereo	0.70 462	0.54 325	2.88 535	0.36 368	0.29 357	0.62 359	0.54 500	0.97 496	0.87 511	0.76 499	0.92 512	0.94 519	0.80 514	1.84 497	0.57 401	0.18 463	0.19 468	0.17 457	0.16 385	0.22 333	0.25 431

SuperB	1.15 550	1.14 539	5.43 604	0.36 368	0.26 321	0.81 497	0.89 562	0.88 418	1.17 555	0.67 464	0.68 440	0.63 373	1.39 571	1.74 472	3.37 594	0.15 415	0.12 334	0.17 457	0.16 385	2.80 612	0.25 431

DeepPrunerF	0.86 519	0.86 460	2.91 542	0.45 472	0.50 517	0.64 389	0.48 484	1.14 555	2.64 604	0.63 441	0.61 385	0.65 387	0.62 472	2.21 540	1.31 525	0.23 511	0.19 468	0.30 537	0.28 493	0.36 487	0.25 431

ADCP+	0.94 530	1.12 534	3.14 563	0.34 333	0.39 468	1.06 543	0.79 553	0.89 424	0.80 491	0.66 460	0.67 433	0.85 491	1.55 578	0.93 361	4.55 606	0.13 352	0.11 303	0.16 436	0.15 365	0.26 399	0.25 431

NVstereo2D	0.58 390	0.40 248	2.03 378	0.35 349	0.35 435	0.69 434	0.39 431	0.91 442	0.80 491	0.47 247	0.53 312	0.67 403	0.46 391	1.99 521	0.48 360	0.19 478	0.11 303	0.17 457	0.13 312	0.25 378	0.25 431

MIM_Stereo	0.41 194	0.60 346	1.88 316	0.31 249	0.21 225	0.50 175	0.19 85	0.64 226	0.44 141	0.43 220	0.53 312	0.43 251	0.27 202	0.51 248	0.28 189	0.08 41	0.14 379	0.11 231	0.10 173	0.26 399	0.26 441

TestStereo1	0.49 304	0.81 442	1.85 301	0.39 418	0.57 536	0.56 253	0.34 395	0.75 294	0.69 403	0.44 226	0.63 403	0.35 198	0.42 353	0.64 297	0.29 204	0.10 186	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.33 457	0.26 441

SA-5K	0.49 304	0.81 442	1.85 301	0.39 418	0.57 536	0.56 253	0.34 395	0.75 294	0.69 403	0.44 226	0.63 403	0.35 198	0.42 353	0.64 297	0.29 204	0.10 186	0.08 137	0.12 292	0.10 173	0.33 457	0.26 441

test-1	0.44 233	0.48 301	1.69 210	0.30 222	0.27 335	0.50 175	0.28 314	0.80 353	0.43 137	0.40 201	0.54 324	0.41 233	0.24 149	0.31 75	1.16 509	0.09 86	0.20 479	0.10 160	0.17 404	0.11 89	0.26 441

test_xeample3	0.46 263	0.34 200	2.99 550	0.37 392	0.16 94	0.49 163	0.33 390	1.06 544	0.44 141	0.25 112	0.23 69	0.24 104	0.25 165	0.49 237	0.56 397	0.09 86	0.07 48	0.10 160	0.40 549	0.17 236	0.26 441

edge stereo	0.81 512	0.73 410	3.30 575	0.37 392	1.21 592	0.62 359	0.39 431	0.93 459	0.79 488	0.80 508	0.88 507	1.14 555	0.71 495	2.18 538	0.71 438	0.21 495	0.20 479	0.26 525	0.18 417	0.38 502	0.26 441

MeshStereo	1.21 555	1.15 543	3.01 552	0.34 333	0.28 349	1.10 551	0.69 540	1.35 570	1.01 537	2.71 604	2.41 587	2.96 594	1.45 574	2.80 586	1.40 533	0.22 508	0.22 494	0.22 503	0.19 437	0.50 545	0.26 441
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
TCMNet	0.66 442	0.85 457	2.55 493	0.50 496	0.52 524	0.72 449	0.39 431	0.87 409	0.72 433	0.58 388	0.68 440	0.63 373	0.46 391	1.70 465	0.63 417	0.18 463	0.18 454	0.23 510	0.18 417	0.38 502	0.27 448

anonymousdsp2	0.34 126	0.24 74	1.16 107	0.28 169	0.15 67	0.57 271	0.23 190	0.79 349	0.47 186	0.38 193	0.37 182	0.40 227	0.25 165	0.47 219	0.21 82	0.09 86	0.07 48	0.10 160	0.13 312	0.19 284	0.27 448

Anonymous_2	0.74 486	0.32 176	1.65 201	0.33 302	0.30 372	0.67 416	0.32 382	0.69 251	0.46 167	0.48 265	0.41 210	0.84 487	0.58 451	0.51 248	0.40 316	0.32 545	0.38 553	1.43 604	3.69 621	0.80 573	0.27 448

RGC	0.71 471	0.97 503	2.18 411	0.44 458	0.44 496	0.73 456	0.40 434	0.94 468	0.71 423	0.71 484	1.04 536	1.01 533	0.71 495	1.74 472	0.70 435	0.23 511	0.18 454	0.28 529	0.26 485	0.29 420	0.27 448

RYNet	0.70 462	0.56 336	2.25 427	0.35 349	0.41 486	0.86 511	0.43 451	0.94 468	0.82 499	0.62 432	0.53 312	0.91 509	0.60 458	2.70 580	1.00 483	0.14 395	0.11 303	0.16 436	0.14 340	0.25 378	0.27 448

PSMNet_ROB	0.66 442	1.01 518	2.33 440	0.38 408	0.31 391	0.72 449	0.55 503	0.86 399	0.69 403	0.54 330	0.60 378	0.75 451	0.47 399	2.00 522	0.82 460	0.17 451	0.13 358	0.19 483	0.19 437	0.24 364	0.27 448

GASNet	0.73 483	1.47 573	3.04 553	0.47 482	0.33 412	0.57 271	0.34 395	0.91 442	0.75 465	0.58 388	0.58 360	0.74 445	0.55 435	2.03 523	0.65 424	0.21 495	0.15 405	0.19 483	0.17 404	0.51 547	0.28 454

WZ-Net	0.92 528	1.31 562	3.76 585	0.41 436	0.36 444	0.86 511	0.71 544	1.00 520	1.06 544	0.82 519	0.92 512	1.06 544	1.05 547	2.16 537	1.61 542	0.19 478	0.13 358	0.15 417	0.16 385	0.32 448	0.28 454

test-3	0.43 223	0.20 14	1.70 214	0.34 333	0.32 399	0.45 119	0.23 190	0.71 262	0.46 167	0.51 297	0.29 118	0.45 271	0.21 111	0.59 280	0.98 477	0.08 41	0.07 48	0.10 160	0.35 530	0.29 420	0.28 454

test_3	0.44 233	0.20 14	1.70 214	0.36 368	0.32 399	0.47 144	0.30 346	0.73 279	0.49 197	0.50 284	0.30 132	0.45 271	0.22 120	0.59 280	0.98 477	0.08 41	0.10 253	0.11 231	0.35 530	0.29 420	0.28 454

FADNet-RVC	0.61 412	1.26 558	2.12 396	0.33 302	0.26 321	0.59 307	0.29 338	0.86 399	0.62 335	0.45 237	0.50 282	0.62 370	0.46 391	1.73 470	0.55 389	0.17 451	0.20 479	0.17 457	0.18 417	0.59 555	0.28 454

CBMV_ROB	0.76 492	0.42 262	2.68 508	0.33 302	0.22 252	0.74 462	0.47 480	0.96 487	0.76 474	1.04 547	0.96 520	0.88 503	0.93 534	2.06 527	1.19 514	0.22 508	0.24 505	0.27 526	0.25 477	0.25 378	0.28 454

zh-sn7	0.89 524	1.73 590	3.09 558	0.39 418	0.30 372	0.82 500	0.63 529	0.96 487	0.87 511	0.79 507	1.12 542	0.84 487	0.87 526	2.42 557	1.63 543	0.16 436	0.17 443	0.16 436	0.16 385	0.34 468	0.29 460

SCV	0.35 137	0.59 344	1.37 148	0.34 333	0.22 252	0.28 13	0.23 190	0.72 267	0.35 43	0.19 34	0.30 132	0.24 104	0.20 100	0.64 297	0.19 39	0.11 262	0.08 137	0.09 104	0.29 497	0.34 468	0.29 460

anonymousdsp	0.34 126	0.53 319	1.47 171	0.25 89	0.16 94	0.56 253	0.23 190	0.49 117	0.40 104	0.25 112	0.24 79	0.22 81	0.24 149	0.55 266	0.19 39	0.09 86	0.11 303	0.10 160	0.18 417	0.24 364	0.29 460

Selective-IGEV	0.29 84	0.23 61	1.28 129	0.27 141	0.30 372	0.35 48	0.20 105	0.56 177	0.38 79	0.21 52	0.30 132	0.22 81	0.18 67	0.37 138	0.18 22	0.07 23	0.06 23	0.08 42	0.15 365	0.16 213	0.29 460

IGEV-Stereo	0.34 126	0.54 325	1.47 171	0.25 89	0.16 94	0.56 253	0.23 190	0.49 117	0.40 104	0.25 112	0.24 79	0.22 81	0.24 149	0.54 262	0.19 39	0.09 86	0.10 253	0.10 160	0.18 417	0.24 364	0.29 460
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_1	0.43 223	0.20 14	1.70 214	0.34 333	0.32 399	0.45 119	0.23 190	0.71 262	0.46 167	0.50 284	0.29 118	0.45 271	0.21 111	0.59 280	0.98 477	0.08 41	0.07 48	0.10 160	0.35 530	0.29 420	0.29 460

RAFT + AFF	0.64 428	1.20 550	1.95 353	0.34 333	0.33 412	0.67 416	0.52 492	0.99 512	0.74 452	0.53 317	0.58 360	0.57 347	0.80 514	1.76 475	0.51 375	0.12 322	0.27 527	0.15 417	0.14 340	0.43 528	0.29 460

psmorigin	1.36 566	0.60 346	13.80 622	0.37 392	0.29 357	0.62 359	0.33 390	0.77 318	0.61 317	0.96 540	0.88 507	1.17 559	0.73 501	4.00 605	0.86 464	0.19 478	0.22 494	0.17 457	0.18 417	0.24 364	0.29 460

ADCMid	0.96 534	1.32 565	2.74 520	0.38 408	0.35 435	0.99 533	0.58 514	0.94 468	0.86 508	1.23 565	1.01 528	1.01 533	1.00 542	1.05 377	3.97 599	0.21 495	0.19 468	0.42 557	0.32 520	0.40 517	0.29 460

DANet	0.80 504	0.65 378	2.21 415	1.19 585	0.48 515	0.74 462	1.25 586	0.89 424	1.53 575	0.89 529	0.71 463	0.96 522	0.56 439	1.83 492	0.96 474	0.18 463	0.16 423	0.19 483	0.16 385	0.26 399	0.29 460
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PSMNet-RUCA	0.58 390	0.82 446	1.89 323	0.59 536	0.56 533	0.64 389	0.36 410	0.84 382	0.69 403	0.51 297	0.68 440	0.53 319	0.43 364	0.56 269	0.43 333	0.34 549	0.18 454	0.44 560	0.29 497	0.48 540	0.30 470

4D-IteraStereo	0.44 233	0.96 495	2.63 501	0.27 141	0.30 372	0.45 119	0.25 248	0.52 146	0.50 207	0.40 201	0.31 145	0.40 227	0.19 88	0.35 114	0.32 249	0.09 86	0.06 23	0.12 292	0.11 239	0.19 284	0.30 470

ssnet_v2	0.55 370	0.60 346	1.86 309	0.32 278	0.22 252	0.72 449	0.44 462	0.94 468	0.74 452	0.63 441	0.54 324	0.81 475	0.47 399	0.77 343	0.70 435	0.16 436	0.14 379	0.14 387	0.14 340	0.30 431	0.30 470

ccnet	0.71 471	0.41 255	1.59 192	0.40 429	0.45 505	1.06 543	0.55 503	0.98 500	0.71 423	0.88 527	0.97 522	0.82 480	0.88 530	1.68 462	0.94 471	0.32 545	0.26 520	0.32 542	0.27 490	0.34 468	0.30 470

aanetorigin	0.77 496	0.80 437	2.59 496	0.43 451	0.44 496	0.58 289	1.01 573	0.57 182	0.68 394	1.53 582	1.23 548	0.81 475	1.08 550	1.07 378	1.07 495	0.18 463	0.15 405	0.17 457	0.21 453	0.54 552	0.30 470

RTSC	0.72 474	1.00 514	2.22 419	0.40 429	0.29 357	0.82 500	0.31 359	0.96 487	1.10 549	0.92 534	0.81 487	0.78 463	0.58 451	1.23 399	1.55 540	0.18 463	0.17 443	0.14 387	0.17 404	0.43 528	0.30 470

CSAN	1.25 559	1.12 534	3.04 553	0.51 501	0.37 456	1.06 543	1.15 582	1.22 560	1.08 546	1.17 561	1.91 574	1.04 540	1.31 563	5.96 614	2.43 576	0.26 528	0.22 494	0.24 517	0.24 470	0.31 439	0.30 470

MSMD_ROB	1.34 564	0.96 495	2.38 450	0.39 418	0.32 399	1.96 586	0.62 527	0.91 442	1.43 570	2.94 608	2.60 591	4.77 610	1.95 589	2.43 560	1.33 527	0.29 539	0.26 520	0.32 542	0.32 520	0.30 431	0.30 470

Select-FE	0.65 437	0.67 387	2.76 522	0.49 492	0.55 530	0.79 489	0.16 48	0.90 430	0.53 242	0.84 522	0.55 334	0.91 509	0.75 507	0.57 270	1.16 509	0.11 262	0.18 454	0.11 231	0.49 561	0.14 157	0.31 478

AIO-Stereo	0.30 94	0.27 107	1.25 124	0.27 141	0.24 286	0.37 60	0.20 105	0.52 146	0.36 65	0.21 52	0.30 132	0.23 90	0.14 16	0.31 75	0.20 63	0.08 41	0.07 48	0.09 104	0.38 543	0.19 284	0.31 478

LoS_RVC	0.29 84	0.33 185	1.19 112	0.25 89	0.34 422	0.43 106	0.22 155	0.42 57	0.32 21	0.22 63	0.33 160	0.23 90	0.24 149	0.31 75	0.21 82	0.07 23	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.10 66	0.31 478

G-Net	0.99 535	0.64 371	2.76 522	0.57 529	0.67 554	2.03 591	0.72 547	0.76 307	0.67 392	1.14 554	2.56 590	1.30 566	1.02 544	1.48 433	1.74 549	0.25 524	0.24 505	0.24 517	0.26 485	0.37 495	0.31 478

SHD	0.72 474	0.77 425	2.36 448	0.45 472	0.40 478	0.71 443	0.32 382	1.02 531	1.25 560	1.07 548	0.84 496	0.90 507	0.73 501	1.09 380	0.98 477	0.21 495	0.18 454	0.20 492	0.21 453	0.32 448	0.31 478

GANetREF_RVC	0.75 489	1.15 543	2.46 466	0.47 482	0.26 321	0.83 503	0.61 522	0.97 496	0.89 519	0.62 432	0.61 385	0.72 435	0.59 454	2.42 557	0.55 389	0.32 545	0.25 518	0.36 548	0.24 470	0.39 512	0.31 478
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
VIP-Stereo	0.28 73	0.56 336	1.05 91	0.23 49	0.19 196	0.52 204	0.17 59	0.44 73	0.39 91	0.18 28	0.25 86	0.24 104	0.15 28	0.33 96	0.19 39	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.14 157	0.32 484

TRStereo	0.53 352	0.76 416	2.38 450	0.42 447	0.29 357	0.69 434	0.23 190	1.81 591	0.55 262	0.36 181	0.32 151	0.47 292	0.40 324	0.46 208	0.25 157	0.12 322	0.11 303	0.11 231	0.41 552	0.13 133	0.32 484

EDNetEfficient	1.27 560	0.70 397	4.05 593	0.64 544	0.98 575	0.94 527	1.40 595	0.85 389	1.75 584	2.34 598	1.33 557	1.05 542	2.21 593	1.58 449	4.15 602	0.15 415	0.19 468	0.14 387	0.27 490	0.38 502	0.32 484

RTS	1.21 555	1.31 562	6.39 608	0.52 505	0.51 522	1.61 572	0.79 553	1.03 538	1.37 568	1.13 552	1.30 554	1.10 550	0.85 522	2.65 576	2.08 562	0.21 495	0.24 505	0.18 477	0.18 417	0.43 528	0.32 484

RTSA	1.21 555	1.31 562	6.39 608	0.52 505	0.51 522	1.61 572	0.79 553	1.03 538	1.37 568	1.13 552	1.30 554	1.10 550	0.85 522	2.65 576	2.08 562	0.21 495	0.24 505	0.18 477	0.18 417	0.43 528	0.32 484

SANet	1.20 554	1.21 551	3.33 578	0.38 408	0.27 335	1.73 580	0.85 559	1.10 550	2.49 602	1.16 555	1.83 572	1.72 578	1.50 577	2.37 548	2.84 583	0.18 463	0.16 423	0.16 436	0.15 365	0.32 448	0.32 484

PDISCO_ROB	0.75 489	1.06 527	2.11 393	0.64 544	0.59 540	1.13 554	0.43 451	1.14 555	1.05 541	0.64 451	0.71 463	0.96 522	0.61 467	1.21 395	0.76 449	0.37 553	0.18 454	0.27 526	0.24 470	0.56 554	0.32 484

SGM-Forest	1.04 543	0.42 262	3.59 584	0.41 436	0.32 399	1.05 542	1.32 589	0.94 468	0.83 502	1.16 555	2.23 584	1.03 537	1.39 571	2.49 566	2.35 573	0.21 495	0.21 488	0.20 492	0.19 437	0.23 347	0.32 484
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSM-AAD	0.63 424	0.22 43	1.77 251	0.37 392	0.23 272	0.86 511	1.17 583	0.59 197	0.60 300	0.64 451	0.71 463	0.68 410	2.93 599	0.65 308	0.31 236	0.09 86	0.07 48	0.17 457	0.15 365	0.13 133	0.33 492

XQC	0.73 483	0.98 507	2.39 452	0.46 477	0.35 435	0.81 497	0.46 472	1.00 520	1.00 535	0.80 508	0.69 449	0.88 503	0.74 506	1.32 406	1.20 515	0.24 519	0.16 423	0.23 510	0.20 447	0.41 520	0.33 492

AnyNet_C32	1.00 539	1.33 567	2.53 482	0.49 492	0.54 527	1.15 556	1.14 581	0.91 442	0.89 519	1.11 551	0.95 519	0.87 499	0.93 534	1.50 434	4.07 601	0.21 495	0.20 479	0.25 522	0.24 470	0.38 502	0.33 492

CBMV	0.71 471	0.76 416	2.64 503	0.33 302	0.20 211	0.78 485	0.79 553	0.98 500	0.78 483	0.85 526	0.71 463	0.86 497	1.10 552	1.46 425	0.62 415	0.18 463	0.20 479	0.21 500	0.19 437	0.25 378	0.33 492
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo8	0.54 358	0.80 437	2.76 522	0.32 278	0.33 412	0.71 443	0.20 105	0.87 409	0.57 277	0.51 297	0.59 363	0.50 308	0.33 266	0.68 315	0.55 389	0.10 186	0.29 531	0.10 160	0.13 312	0.21 316	0.34 496

RALCasStereoNet	0.45 251	0.88 467	1.85 301	0.30 222	0.26 321	0.49 163	0.26 271	0.58 188	0.51 215	0.36 181	0.48 257	0.36 202	0.28 219	0.55 266	0.34 269	0.10 186	0.53 575	0.09 104	0.08 98	0.25 378	0.34 496

EGLCR-Stereo	0.29 84	0.27 107	0.97 85	0.30 222	0.19 196	0.56 253	0.17 59	0.68 248	0.36 65	0.30 154	0.18 31	0.27 145	0.17 46	0.38 146	0.19 39	0.09 86	0.07 48	0.10 160	0.08 98	0.10 66	0.35 498

Wz-Net-TNSev	0.91 526	1.73 590	3.08 556	0.36 368	0.31 391	1.00 536	0.71 544	1.06 544	0.97 531	0.71 484	0.72 468	1.09 548	0.87 526	2.42 557	1.59 541	0.20 488	0.20 479	0.16 436	0.20 447	0.44 536	0.35 498

sAnonymous2	0.38 165	0.62 356	2.15 404	0.31 249	0.24 286	0.34 43	0.27 295	0.53 155	0.46 167	0.24 93	0.29 118	0.23 90	0.28 219	0.28 45	0.22 103	0.12 322	0.09 210	0.11 231	0.13 312	0.38 502	0.35 498

CroCo_RVC	0.38 165	0.62 356	2.15 404	0.31 249	0.24 286	0.34 43	0.27 295	0.53 155	0.46 167	0.24 93	0.29 118	0.23 90	0.28 219	0.28 45	0.22 103	0.12 322	0.09 210	0.11 231	0.13 312	0.38 502	0.35 498

111	0.48 286	1.09 531	1.95 353	0.24 70	0.13 25	0.59 307	0.26 271	0.83 370	0.78 483	0.48 265	0.52 301	0.56 341	0.38 302	0.49 237	0.38 297	0.09 86	0.07 48	0.09 104	0.07 66	0.23 347	0.35 498

S-Stereo	0.80 504	0.69 394	3.89 588	0.39 418	0.37 456	0.69 434	0.70 543	0.94 468	0.98 534	0.62 432	0.91 510	0.83 482	0.60 458	2.37 548	0.66 425	0.18 463	0.21 488	0.17 457	0.18 417	0.30 431	0.35 498

SAMSARA	0.91 526	0.97 503	2.22 419	0.80 560	0.58 538	1.32 560	1.31 588	1.01 528	0.94 527	1.36 572	0.87 504	1.38 568	0.90 532	1.72 469	1.02 489	0.24 519	0.30 535	0.22 503	0.25 477	0.36 487	0.35 498

MDST_ROB	1.17 553	0.42 262	3.87 587	0.54 516	0.44 496	4.11 611	0.58 514	1.31 568	0.84 505	2.12 589	1.12 542	0.98 526	0.71 495	4.24 608	0.99 482	0.16 436	0.14 379	0.19 483	0.17 404	0.18 263	0.35 498

tg	0.37 155	0.55 334	1.35 144	0.28 169	0.16 94	0.57 271	0.18 75	0.57 182	0.49 197	0.37 185	0.44 227	0.38 212	0.24 149	0.46 208	0.24 142	0.09 86	0.08 137	0.11 231	0.11 239	0.43 528	0.36 506

ffm	0.47 280	0.23 61	2.01 371	0.30 222	0.21 225	0.57 271	0.26 271	0.74 283	0.88 515	0.53 317	0.63 403	0.66 394	0.39 316	0.63 295	0.19 39	0.10 186	0.24 505	0.15 417	0.13 312	0.25 378	0.36 506

ff1	0.73 483	0.23 61	2.01 371	0.30 222	0.21 225	0.57 271	0.26 271	0.74 283	0.88 515	0.53 317	0.63 403	0.66 394	0.39 316	2.52 568	3.43 596	0.10 186	0.24 505	0.15 417	0.13 312	0.25 378	0.36 506

tt1	0.44 233	0.64 371	1.83 296	0.35 349	0.14 42	0.76 472	0.25 248	0.74 283	0.88 515	0.31 159	0.37 182	0.25 117	0.35 276	0.63 295	0.19 39	0.10 186	0.24 505	0.11 231	0.09 134	0.25 378	0.36 506

SDNR	1.22 558	0.80 437	2.71 512	0.33 302	1.48 600	1.98 590	0.23 190	1.93 595	2.44 600	0.89 529	2.52 588	1.36 567	0.51 420	3.65 602	1.93 554	0.30 542	0.31 537	0.22 503	0.16 385	0.33 457	0.36 506

PA-Net	0.84 517	1.00 514	3.49 581	0.63 543	0.40 478	0.70 441	0.52 492	0.86 399	0.84 505	0.52 306	0.59 363	0.70 427	0.54 430	2.35 547	2.23 569	0.17 451	0.27 527	0.19 483	0.28 493	0.22 333	0.36 506
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	1.14 548	0.94 485	2.96 545	0.53 511	0.56 533	1.13 554	0.99 568	0.98 500	1.00 535	1.09 550	0.87 504	0.77 459	1.06 549	5.90 613	2.72 580	0.16 436	0.23 502	0.16 436	0.24 470	0.22 333	0.36 506

CAS	0.35 137	0.25 82	1.30 133	0.79 559	0.34 422	0.51 185	0.23 190	0.46 86	0.39 91	0.22 63	0.31 145	0.20 67	0.17 46	0.28 45	0.23 117	0.73 576	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 50	0.37 513

iRaftStereo_RVC	0.37 155	0.53 319	1.41 156	0.28 169	0.15 67	0.52 204	0.20 105	0.54 166	0.46 167	0.37 185	0.43 216	0.41 233	0.23 137	0.36 127	0.26 169	0.09 86	0.15 405	0.12 292	0.11 239	0.41 520	0.37 513

ADCPNet	0.99 535	0.99 512	3.93 591	0.37 392	0.68 556	1.36 562	0.62 527	0.87 409	0.76 474	0.78 505	0.81 487	1.08 546	1.18 557	1.14 390	2.49 577	0.21 495	0.69 590	0.21 500	0.95 598	0.29 420	0.37 513

PAM_32	0.70 462	0.35 209	2.73 519	0.54 516	0.61 549	1.07 548	0.43 451	0.84 382	0.49 197	0.90 531	0.91 510	1.23 560	0.77 512	0.65 308	1.10 499	0.10 186	0.19 468	0.10 160	0.49 561	0.15 177	0.38 516

PAM	0.70 462	0.35 209	2.72 514	0.56 525	0.62 551	1.08 550	0.53 496	0.85 389	0.44 141	0.93 536	0.92 512	1.24 561	0.68 489	0.64 297	1.01 487	0.10 186	0.19 468	0.10 160	0.48 559	0.14 157	0.38 516

FC-DCNN v2	1.54 577	0.58 342	2.80 529	0.44 458	0.39 468	2.05 592	0.66 532	1.90 594	1.84 590	2.79 606	2.97 600	4.41 608	3.07 602	2.65 576	2.30 572	0.29 539	0.26 520	0.31 538	0.30 507	0.32 448	0.38 516

test_5	0.51 332	0.87 463	1.99 368	0.37 392	0.65 553	0.58 289	0.35 403	0.78 333	0.62 335	0.48 265	0.55 334	0.45 271	0.40 324	0.72 330	0.30 224	0.09 86	0.07 48	0.12 292	0.12 279	0.33 457	0.38 516

FCDSN-DC	1.29 561	0.54 325	2.50 479	0.47 482	0.41 486	1.12 552	0.60 518	1.10 550	1.27 562	2.23 595	2.87 596	3.67 601	3.12 604	2.39 554	1.69 546	0.30 542	0.26 520	0.31 538	0.30 507	0.35 480	0.38 516
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	1.05 544	1.36 570	2.98 549	0.42 447	0.36 444	0.96 529	0.81 557	1.06 544	1.12 552	1.25 566	0.97 522	1.08 546	0.90 532	1.25 403	4.86 608	0.21 495	0.21 488	0.22 503	0.23 468	0.36 487	0.38 516

LCNet	0.54 358	0.37 221	1.78 256	0.92 569	0.22 252	0.96 529	0.30 346	0.59 197	0.58 288	0.51 297	0.55 334	0.41 233	0.76 509	0.84 353	0.26 169	0.09 86	0.06 23	0.12 292	0.18 417	0.98 581	0.39 522

FC-DCNN	1.49 575	0.59 344	2.88 535	0.44 458	0.39 468	1.97 588	0.66 532	1.67 585	1.70 582	2.72 605	2.89 597	4.22 604	2.97 601	2.55 571	2.19 567	0.29 539	0.26 520	0.31 538	0.30 507	0.32 448	0.39 522

PASM	0.72 474	0.68 390	1.91 334	0.47 482	0.44 496	0.60 319	0.51 489	0.76 307	0.80 491	0.77 503	0.67 433	0.87 499	0.61 467	2.40 555	0.67 428	0.32 545	0.35 545	0.36 548	0.41 552	0.45 537	0.39 522

NOSS_ROB	0.64 428	0.65 378	1.62 199	0.46 477	0.25 304	0.67 416	0.30 346	0.93 459	0.77 479	0.59 402	0.57 354	0.77 459	0.38 302	2.78 584	0.44 339	0.23 511	0.24 505	0.28 529	0.26 485	0.27 409	0.39 522

cc1	0.47 280	0.64 371	2.07 382	0.35 349	0.14 42	0.76 472	0.25 248	0.74 283	1.01 537	0.31 159	0.38 192	0.24 104	0.38 302	0.69 321	0.19 39	0.10 186	0.24 505	0.11 231	0.09 134	0.25 378	0.40 526

FTStereo	0.76 492	0.18 5	2.35 445	0.71 551	0.21 225	0.73 456	1.79 601	0.57 182	0.53 242	1.07 548	1.63 568	1.29 563	2.13 591	0.75 335	0.29 204	0.19 478	0.08 137	0.12 292	0.11 239	0.11 89	0.40 526

raft+_RVC	0.44 233	0.67 387	1.85 301	0.34 333	0.71 559	0.51 185	0.25 248	0.64 226	0.51 215	0.35 176	0.45 231	0.32 182	0.28 219	0.43 175	0.32 249	0.09 86	0.19 468	0.10 160	0.09 134	0.20 300	0.40 526

AnyNet_C01	1.14 548	1.49 574	4.23 596	0.54 516	0.53 525	1.51 569	1.37 592	1.04 542	1.07 545	1.17 561	1.33 557	1.15 556	1.08 550	1.61 455	2.74 581	0.25 524	0.22 494	0.28 529	0.24 470	0.48 540	0.40 526

DPSNet	0.86 519	0.60 346	2.34 442	0.58 531	0.36 444	1.07 548	0.75 549	1.30 567	1.05 541	0.70 479	0.68 440	0.94 519	1.29 560	2.08 531	1.82 552	0.26 528	0.23 502	0.16 436	0.17 404	0.48 540	0.40 526

RAFT+CT+SA	0.50 315	0.86 460	1.82 290	0.37 392	0.75 561	0.54 221	0.34 395	0.77 318	0.63 347	0.38 193	0.55 334	0.34 194	0.29 236	0.68 315	0.27 179	0.09 86	0.07 48	0.11 231	0.51 565	0.29 420	0.41 531

LL-Strereo	0.72 474	1.29 560	2.49 475	0.36 368	0.45 505	0.55 236	0.32 382	0.93 459	0.71 423	0.67 464	0.58 360	0.85 491	0.79 513	2.67 579	0.46 345	0.10 186	0.18 454	0.14 387	0.12 279	0.40 517	0.42 532

Prome-Stereo	0.49 304	0.30 156	1.76 242	0.60 540	0.23 272	0.63 376	0.42 444	0.62 215	0.60 300	0.59 402	1.03 533	0.43 251	0.72 498	0.60 286	0.33 262	0.09 86	0.07 48	0.10 160	0.09 134	0.11 89	0.43 533

WCMA_ROB	1.12 546	0.83 450	2.66 506	0.58 531	0.34 422	1.17 558	0.71 544	0.93 459	0.94 527	1.74 585	2.63 593	3.09 596	1.71 584	1.70 465	1.84 553	0.26 528	0.21 488	0.20 492	0.21 453	0.28 415	0.43 533

GMM-Stereo	0.50 315	0.23 61	2.41 455	0.54 516	0.24 286	0.77 480	0.46 472	0.59 197	0.57 277	0.58 388	0.73 470	0.47 292	0.43 364	0.68 315	0.27 179	0.10 186	0.06 23	0.13 352	0.13 312	0.14 157	0.44 535

IGEV++	0.34 126	0.43 267	1.32 136	0.31 249	0.14 42	0.32 31	0.21 128	0.70 259	0.34 36	0.22 63	0.28 112	0.22 81	0.27 202	0.35 114	0.27 179	0.09 86	0.39 560	0.08 42	0.15 365	0.25 378	0.45 536

EDNetEfficientorigin	8.18 618	0.98 507	145.96 645	0.51 501	0.89 570	0.72 449	0.48 484	0.85 389	1.56 577	2.12 589	1.49 563	1.29 563	1.31 563	1.83 492	2.13 566	0.13 352	0.12 334	0.17 457	0.18 417	0.39 512	0.45 536

UDG	0.77 496	1.23 553	2.15 404	0.67 549	0.59 540	0.78 485	0.38 426	0.90 430	0.70 413	0.61 421	0.69 449	1.01 533	0.67 486	1.02 373	0.73 445	0.45 558	0.34 544	0.87 581	0.51 565	0.67 562	0.46 538

mms	0.27 66	0.26 99	0.91 78	0.25 89	0.18 163	0.32 31	0.23 190	0.37 25	0.31 16	0.21 52	0.30 132	0.23 90	0.17 46	0.46 208	0.21 82	0.08 41	0.10 253	0.10 160	0.08 98	0.22 333	0.47 539

Consistency-Raft	0.88 522	0.93 483	3.23 573	0.99 575	0.64 552	0.77 480	0.55 503	0.98 500	0.97 531	0.61 421	1.03 533	0.65 387	1.05 547	0.79 348	1.38 530	0.44 556	0.46 567	0.51 566	0.58 577	0.65 560	0.47 539

ELAS_RVC	1.37 568	0.78 433	3.21 571	0.55 523	0.50 517	1.49 567	2.48 610	1.48 577	1.71 583	2.13 592	2.09 577	2.07 583	2.56 597	1.90 510	2.02 559	0.35 550	0.36 547	0.37 552	0.34 527	0.49 543	0.47 539
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 569	0.79 435	2.86 533	0.53 511	0.50 517	2.81 602	2.20 606	1.61 584	1.50 574	2.28 597	2.35 585	1.82 579	2.13 591	1.73 470	2.22 568	0.35 550	0.37 549	0.35 546	0.35 530	0.49 543	0.47 539
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV-BASED-STEREO-	0.37 155	1.34 568	1.24 123	0.23 49	0.12 9	0.33 35	0.20 105	0.40 40	0.33 30	0.25 112	0.21 48	0.16 38	0.14 16	0.27 33	0.63 417	0.55 566	0.06 23	0.11 231	0.13 312	0.25 378	0.49 543

CES	0.30 94	0.27 107	1.09 96	0.23 49	0.50 517	0.40 82	0.20 105	0.46 86	0.44 141	0.22 63	0.28 112	0.26 132	0.19 88	0.33 96	0.21 82	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.15 177	0.49 543

PVD	0.90 525	0.85 457	2.15 404	0.53 511	0.50 517	0.99 533	0.56 508	1.15 558	1.64 579	1.41 578	1.41 562	1.11 552	1.13 555	1.35 409	1.31 525	0.26 528	0.28 530	0.28 529	0.26 485	0.37 495	0.49 543

test_for_model	0.64 428	1.60 579	1.82 290	1.23 587	1.02 582	0.53 213	0.23 190	0.75 294	0.50 207	0.57 369	0.29 118	0.25 117	0.20 100	0.26 26	0.22 103	0.76 579	0.31 537	0.08 42	0.07 66	1.68 602	0.50 546

DA	0.32 109	0.26 99	0.89 75	0.29 201	0.25 304	0.63 376	0.22 155	0.60 207	0.39 91	0.23 84	0.30 132	0.24 104	0.26 181	0.60 286	0.18 22	0.10 186	0.12 334	0.09 104	0.07 66	0.10 66	0.52 547

GGEV	0.32 109	0.26 99	0.89 75	0.29 201	0.25 304	0.63 376	0.22 155	0.60 207	0.39 91	0.23 84	0.30 132	0.24 104	0.26 181	0.60 286	0.18 22	0.10 186	0.12 334	0.09 104	0.07 66	0.10 66	0.52 547

GCST	0.72 474	1.10 532	2.15 404	1.11 582	0.59 540	0.62 359	0.19 85	0.75 294	0.53 242	0.56 358	0.63 403	0.47 292	0.31 253	1.11 384	0.33 262	0.75 578	0.45 565	0.84 580	0.64 584	0.69 563	0.54 549

KYRaft	0.48 286	0.29 143	1.75 234	0.33 302	0.21 225	0.75 468	0.44 462	0.58 188	0.57 277	0.64 451	0.93 516	0.53 319	0.72 498	0.60 286	0.24 142	0.10 186	0.07 48	0.12 292	0.14 340	0.12 100	0.54 549

CC-Net-ROB	0.85 518	1.15 543	2.13 398	0.88 566	0.38 462	0.88 519	0.44 462	1.06 544	0.79 488	0.58 388	0.69 449	0.65 387	0.50 418	2.74 583	0.51 375	0.93 583	0.39 560	0.87 581	0.29 497	0.54 552	0.54 549

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 496	1.04 524	2.06 380	0.94 571	0.35 435	0.89 520	0.40 434	0.85 389	0.63 347	0.55 348	0.63 403	0.75 451	0.38 302	2.38 551	0.48 360	1.10 594	0.31 537	0.36 548	0.21 453	0.53 551	0.55 552

DDUNet	0.77 496	1.12 534	1.88 316	0.76 556	0.69 557	0.84 505	0.43 451	0.85 389	0.65 368	0.67 464	0.75 476	0.91 509	0.52 425	1.03 375	0.57 401	0.54 564	0.37 549	0.95 587	0.52 567	0.71 566	0.57 553

MADNet+	1.36 566	1.93 603	5.95 605	0.81 563	0.59 540	1.57 571	1.09 577	1.39 574	1.22 558	0.84 522	1.01 528	1.25 562	1.12 554	3.19 595	2.36 574	0.45 558	0.47 570	0.38 554	0.34 527	0.59 555	0.57 553

SGM-ForestM	2.98 603	1.70 588	3.52 583	0.67 549	0.47 513	5.18 614	3.36 614	3.30 613	2.86 607	4.44 613	3.79 609	9.80 621	5.50 614	6.29 615	6.52 615	0.27 533	0.36 547	0.24 517	0.27 490	0.38 502	0.58 555

IGEV-Stereo+	0.29 84	0.29 143	0.86 71	0.25 89	0.34 422	0.30 20	0.14 20	0.32 10	0.53 242	0.18 28	0.12 8	0.18 58	0.19 88	0.49 237	0.17 20	0.09 86	0.08 137	0.08 42	0.20 447	0.46 538	0.59 556

DStereoO	0.99 535	0.66 385	1.67 207	0.75 555	0.99 578	0.73 456	1.33 590	0.94 468	0.91 522	0.70 479	1.06 538	0.75 451	1.75 586	0.95 364	2.39 575	1.20 598	0.41 563	0.48 563	0.59 579	0.85 575	0.60 557

SQANet	0.80 504	1.58 578	2.53 482	0.76 556	0.83 566	0.76 472	0.36 410	0.83 370	0.64 355	0.63 441	0.69 449	0.73 439	0.51 420	1.21 395	0.53 382	0.77 580	0.29 531	0.59 571	0.29 497	0.86 576	0.61 558

FADNet-RVC-Resample	0.67 446	1.16 548	3.16 565	0.37 392	0.29 357	0.62 359	0.38 426	0.86 399	0.63 347	0.51 297	0.50 282	0.57 347	0.45 376	1.57 445	0.49 365	0.24 519	0.32 543	0.23 510	0.19 437	0.27 409	0.62 559

FBW_ROB	0.83 515	0.77 425	1.77 251	0.44 458	0.30 372	0.87 515	0.46 472	1.10 550	0.91 522	0.81 514	0.75 476	1.01 533	0.61 467	3.66 603	1.23 519	0.26 528	0.23 502	0.36 548	0.25 477	0.27 409	0.62 559

NVStereoNet_ROB	1.16 552	0.95 492	2.54 488	0.58 531	0.55 530	0.78 485	0.63 529	1.00 520	1.08 546	1.03 545	4.07 611	1.48 572	1.22 558	2.88 589	1.27 523	0.50 561	0.46 567	0.54 567	0.62 581	0.50 545	0.63 561
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
anonymity	0.80 504	0.66 385	1.29 130	0.59 536	0.75 561	0.67 416	0.52 492	0.95 482	0.71 423	0.94 537	0.70 459	0.67 403	0.87 526	0.71 328	1.35 528	0.64 571	0.62 581	0.58 569	1.44 608	0.60 558	0.65 562

PWCK	1.49 575	1.90 600	3.22 572	1.09 580	0.54 527	1.71 578	1.73 600	1.49 578	1.53 575	1.44 580	1.80 571	1.82 579	1.30 562	3.34 598	1.76 550	1.07 593	0.56 577	0.97 589	0.58 577	1.38 598	0.65 562

DStereoRT	0.81 512	0.53 319	2.23 423	0.36 368	0.33 412	0.92 525	0.36 410	0.86 399	0.80 491	0.57 369	0.62 390	0.59 357	1.15 556	1.76 475	1.04 492	0.14 395	0.13 358	2.17 615	0.78 590	0.16 213	0.66 564

WAO-7	1.48 574	1.63 580	2.49 475	0.93 570	0.75 561	1.72 579	1.10 578	1.84 593	1.96 593	1.43 579	2.54 589	1.97 581	1.61 581	3.06 592	2.08 562	0.69 574	0.66 583	0.94 586	0.74 588	0.80 573	0.69 565

GEAStereo	0.35 137	0.32 176	1.17 108	0.53 511	0.60 545	0.55 236	0.21 128	0.40 40	0.27 8	0.20 42	0.22 60	0.16 38	0.18 67	0.44 184	0.16 6	0.11 262	0.37 549	0.08 42	0.06 14	0.33 457	0.71 566

gasm-f	0.36 147	0.34 200	1.13 100	0.53 511	0.44 496	0.54 221	0.27 295	0.40 40	0.27 8	0.20 42	0.33 160	0.16 38	0.22 120	0.36 127	0.25 157	0.11 262	0.37 549	0.08 42	0.06 14	0.38 502	0.71 566

MFMNet_re	0.92 528	1.28 559	2.53 482	0.82 564	0.76 564	0.90 521	0.75 549	0.98 500	1.04 540	1.03 545	1.05 537	0.84 487	0.94 537	0.83 351	0.72 442	0.68 573	0.60 579	0.63 573	0.60 580	0.77 571	0.74 568

SGM_RVC	1.89 584	0.92 477	2.50 479	0.96 574	0.93 574	1.63 574	1.37 592	1.52 580	12.43 620	1.85 586	1.69 569	2.40 590	1.74 585	2.81 587	1.71 547	0.53 562	0.47 570	0.42 557	0.47 558	0.74 567	0.74 568
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Ntro	1.00 539	1.68 586	2.80 529	0.95 572	0.85 567	1.06 543	0.53 496	0.98 500	0.90 521	0.62 432	0.76 479	0.93 515	0.66 484	1.66 459	0.98 477	0.99 589	0.45 565	0.75 579	0.40 549	1.19 588	0.75 570

LE_ROB	4.43 611	1.35 569	9.38 613	2.79 612	3.93 612	2.43 600	3.46 615	2.68 605	11.19 619	11.66 623	4.73 614	5.26 612	10.46 621	4.50 610	9.49 620	0.82 581	0.69 590	1.34 601	0.98 599	0.75 569	0.76 571

SPS-STEREO	1.07 545	1.13 537	2.88 535	0.65 547	0.69 557	0.99 533	0.68 538	1.05 543	0.87 511	1.36 572	1.23 548	1.46 571	0.94 537	1.87 500	1.72 548	0.66 572	0.61 580	0.58 569	0.57 574	0.65 560	0.77 572
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	1.03 542	1.68 586	2.72 514	0.95 572	0.73 560	1.03 540	0.59 516	0.99 512	0.86 508	0.69 473	1.61 566	0.98 526	0.64 477	1.46 425	1.14 505	0.95 586	0.46 567	0.72 578	0.40 549	1.24 592	0.78 573

DispFullNet	1.67 580	2.10 606	5.22 601	1.53 595	8.90 615	0.86 511	0.31 359	0.96 487	0.96 530	1.37 575	1.01 528	1.13 553	1.98 590	1.51 435	0.91 467	0.54 564	0.31 537	1.18 594	0.63 583	1.13 586	0.80 574

ACVNet_1	1.33 563	1.91 601	4.03 592	1.09 580	0.88 569	1.19 559	0.66 532	1.24 564	1.17 555	0.94 537	0.96 520	3.09 596	1.04 546	2.37 548	1.11 502	1.04 591	0.48 573	1.03 592	0.48 559	1.12 585	0.83 575

GSStereo	0.36 147	0.32 176	1.17 108	0.34 333	0.60 545	0.55 236	0.21 128	0.62 215	0.41 115	0.22 63	0.22 60	0.17 47	0.18 67	0.44 184	0.16 6	0.10 186	0.16 423	0.08 42	0.11 239	0.33 457	0.84 576

GS-Stereo							0.21 128	0.62 215	0.41 115	0.22 63	0.22 60	0.17 47	0.18 67	0.44 184	0.16 6	0.10 186	0.16 423	0.08 42	0.11 239	0.33 457	0.84 576

AIO_rvc	0.41 194	0.64 371	1.29 130	0.58 531	0.39 468	0.37 60	0.24 226	0.50 124	0.43 137	0.28 143	0.23 69	0.25 117	0.16 38	0.99 368	0.19 39	0.10 186	0.16 423	0.08 42	0.11 239	0.25 378	0.85 578

ACVNet_2	1.42 572	1.81 593	3.23 573	1.08 578	0.92 573	1.32 560	0.85 559	1.49 578	1.69 581	1.19 564	1.73 570	2.13 584	1.03 545	2.50 567	1.40 533	0.91 582	0.53 575	1.00 590	0.55 568	2.11 607	0.85 578

ACVNet-4b	1.93 585	1.85 596	4.10 594	1.07 577	0.86 568	1.15 556	0.53 496	1.06 544	1.12 552	0.64 451	1.09 540	1.99 582	0.70 493	2.20 539	9.86 622	5.62 620	0.41 563	1.03 592	0.55 568	1.86 605	0.85 578

WAO-8	2.80 599	2.14 610	2.89 538	1.91 605	1.04 583	3.98 609	0.96 566	3.26 611	6.17 613	2.15 593	3.37 605	3.31 598	2.41 595	11.84 621	2.03 560	2.05 611	1.86 612	1.54 606	0.92 596	1.22 589	0.87 581

Venus	2.80 599	2.14 610	2.89 538	1.91 605	1.04 583	3.98 609	0.96 566	3.26 611	6.17 613	2.15 593	3.37 605	3.31 598	2.41 595	11.84 621	2.03 560	2.05 611	1.86 612	1.54 606	0.92 596	1.22 589	0.87 581

WAO-6	1.58 579	1.54 576	2.32 437	1.14 584	1.00 579	2.30 597	1.03 574	1.82 592	2.85 606	1.25 566	2.61 592	2.20 585	1.56 579	2.47 565	1.99 558	0.95 586	0.67 584	1.19 597	0.83 593	1.08 583	0.88 583

RainbowNet	1.15 550	1.78 592	2.72 514	1.12 583	0.91 572	1.06 543	0.76 551	1.16 559	1.13 554	0.75 496	0.97 522	1.09 548	0.80 514	1.60 452	1.21 517	1.17 596	1.26 606	1.01 591	0.57 574	1.13 586	0.88 583

JetBlue	1.78 581	1.63 580	3.92 589	0.73 552	1.21 592	4.38 612	3.35 613	1.59 582	1.20 557	1.26 569	1.52 565	2.37 588	1.88 588	3.23 596	3.00 584	0.53 562	0.47 570	0.48 563	0.49 561	1.29 594	0.97 585

FACV-RUCA	0.58 390	0.40 248	1.78 256	0.43 451	1.67 603	0.48 153	0.28 314	0.69 251	0.62 335	0.40 201	0.53 312	0.33 188	0.63 475	0.40 157	0.31 236	0.13 352	0.11 303	0.62 572	0.12 279	0.70 564	0.98 586

IMH-64-1	1.39 569	1.64 582	1.86 309	1.36 590	1.11 587	1.39 563	1.19 584	1.76 588	1.45 572	1.16 555	2.21 582	1.53 573	1.38 569	1.98 518	1.52 538	1.29 599	0.67 584	1.27 598	0.69 585	1.29 594	0.98 586

IMH-64	1.39 569	1.64 582	1.86 309	1.36 590	1.11 587	1.39 563	1.19 584	1.76 588	1.45 572	1.16 555	2.21 582	1.53 573	1.38 569	1.98 518	1.52 538	1.29 599	0.67 584	1.27 598	0.69 585	1.29 594	0.98 586

Dean	1.79 582	1.83 594	3.92 589	1.29 589	1.07 586	1.55 570	1.00 571	1.95 596	2.33 598	1.47 581	4.19 612	4.26 607	1.33 566	2.21 540	1.48 537	1.14 595	0.68 588	1.18 594	0.74 588	1.24 592	0.98 586

SGM+DAISY	1.83 583	1.43 571	3.81 586	0.87 565	1.01 580	2.38 599	2.53 611	1.36 571	1.75 584	2.92 607	3.22 603	2.65 592	2.93 599	2.22 543	3.10 587	0.72 575	0.69 590	0.63 573	0.62 581	0.77 571	0.98 586

MSAF-DinoV2	3.10 605	1.86 598	10.68 615	3.61 615	0.30 372	3.34 605	0.82 558	2.81 607	1.79 586	0.80 508	0.87 504	1.56 576	1.10 552	26.49 642	1.96 555	0.17 451	0.13 358	0.19 483	1.63 612	0.92 578	0.99 591

IMH	2.02 588	2.15 612	2.69 511	1.68 597	1.12 589	1.66 577	0.92 564	2.10 600	1.92 591	1.32 571	2.66 594	2.21 586	1.69 583	5.78 612	1.68 545	5.54 619	0.96 602	1.31 600	0.71 587	1.32 597	0.99 591

MonStereo1	1.98 587	1.01 518	1.78 256	1.19 585	1.04 583	3.58 606	0.61 522	1.53 581	1.93 592	1.39 576	3.37 605	2.23 587	10.80 622	2.84 588	1.25 521	1.04 591	0.38 553	0.96 588	0.57 574	1.10 584	1.00 593

GREAT-IGEV	0.37 155	0.28 132	1.48 174	0.25 89	0.38 462	0.46 137	0.18 75	0.33 12	0.34 36	0.15 6	0.29 118	0.15 32	0.17 46	0.36 127	0.23 117	0.07 23	0.76 595	0.07 1	0.26 485	0.21 316	1.03 594
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MANE	2.90 602	1.14 539	2.96 545	1.03 576	1.01 580	5.01 613	2.45 609	5.36 617	6.88 617	3.58 611	4.76 615	5.99 614	4.99 611	4.23 607	4.61 607	0.56 567	0.67 584	0.44 560	0.78 590	0.51 547	1.03 594

LVE	1.96 586	2.17 613	3.14 563	1.68 597	1.80 605	1.63 574	1.03 574	2.34 602	2.81 605	1.25 566	2.89 597	4.24 606	1.29 560	2.79 585	1.44 535	2.85 615	0.91 601	1.18 594	1.46 609	1.23 591	1.10 596

TorneroNet-64	2.65 595	1.83 594	3.30 575	1.46 593	1.20 591	3.89 608	0.99 568	3.51 615	6.71 616	2.56 601	4.60 613	4.22 604	3.85 607	3.33 597	3.14 588	1.19 597	0.65 582	1.39 603	0.79 592	3.31 614	1.15 597

TorneroNet	5.50 613	1.92 602	3.16 565	1.47 594	1.25 594	14.07 622	1.06 576	4.90 616	20.99 636	10.17 619	16.48 628	11.88 625	6.93 616	3.34 598	4.20 603	1.30 601	0.69 590	1.45 605	0.86 594	2.61 611	1.20 598

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 541	1.67 584	2.32 437	0.47 482	0.39 468	1.47 565	0.95 565	0.95 482	0.91 522	0.84 522	0.94 517	1.05 542	0.60 458	2.95 590	0.72 442	0.41 554	0.72 594	0.32 542	0.55 568	0.74 567	1.22 599

ktn	4.35 610	2.10 606	2.89 538	1.80 601	1.49 601	2.13 594	1.41 597	2.26 601	12.72 621	11.41 622	16.43 627	11.15 623	3.75 605	4.36 609	3.18 589	1.82 609	0.98 604	1.73 612	1.21 606	2.97 613	1.27 600

notaker	2.66 596	2.07 605	3.31 577	2.61 611	1.43 595	1.76 581	1.11 579	2.76 606	1.79 586	2.26 596	11.53 624	3.96 602	4.29 609	3.09 593	2.76 582	1.55 606	0.88 600	1.70 611	1.07 603	2.00 606	1.35 601

FADNet_RVC	0.81 512	1.14 539	2.42 457	0.30 222	0.24 286	0.71 443	0.24 226	0.95 482	0.61 317	0.44 226	0.56 346	0.59 357	0.42 353	1.52 437	0.68 431	0.94 585	0.96 602	0.28 529	1.00 600	0.90 577	1.36 602

KSHMR	4.10 609	1.97 604	5.27 602	1.71 599	1.47 599	1.96 586	1.28 587	3.19 609	17.33 631	2.12 589	15.91 626	9.18 620	1.57 580	8.42 618	1.98 557	1.52 605	1.26 606	1.67 610	1.19 605	1.67 601	1.40 603

UNDER WATER-64	2.47 594	1.89 599	4.86 599	1.82 604	1.44 597	3.18 604	1.57 599	2.62 603	5.64 612	2.05 588	2.13 579	4.13 603	3.76 606	2.62 574	3.42 595	1.47 604	0.85 599	1.57 608	1.07 603	1.82 604	1.49 604

UNDER WATER	2.74 597	1.85 596	4.54 598	1.81 603	1.44 597	2.34 598	1.40 595	3.24 610	6.60 615	2.60 602	2.76 595	5.75 613	5.24 613	3.02 591	4.01 600	1.45 603	0.81 597	1.59 609	1.06 602	1.80 603	1.51 605

tt	4.93 612	0.27 107	4.20 595	2.29 608	1.58 602	10.20 619	16.97 626	9.42 624	5.02 611	1.67 584	1.28 551	4.68 609	5.03 612	3.37 600	5.92 612	6.16 621	9.47 629	2.82 618	3.18 619	3.60 615	1.53 606

MultiAttention	2.38 593	0.50 310	1.93 340	1.80 601	2.56 610	10.86 620	2.30 607	1.22 560	0.80 491	0.62 432	1.16 545	1.13 553	0.56 439	16.09 629	1.18 512	0.20 488	0.09 210	0.43 559	1.62 611	0.94 579	1.58 607

HUF	0.59 398	0.65 378	2.46 466	0.45 472	0.77 565	0.34 43	0.24 226	0.46 86	0.39 91	0.31 159	0.28 112	0.25 117	0.19 88	0.67 312	0.18 22	0.12 322	2.03 615	0.08 42	0.06 14	0.31 439	1.59 608

JetRed	3.29 606	4.93 616	10.17 614	1.45 592	1.72 604	7.44 616	5.05 619	3.06 608	2.12 597	2.41 600	2.39 586	2.99 595	2.37 594	3.51 601	6.44 614	1.32 602	1.90 614	1.37 602	1.23 607	2.21 608	1.76 609

MFN_U_SF_RVC	1.55 578	2.39 614	3.16 565	0.65 547	0.41 486	1.12 552	0.46 472	1.23 563	1.33 565	1.61 583	1.20 546	1.43 570	0.98 541	1.76 475	1.97 556	1.90 610	1.80 610	1.98 613	2.15 615	1.63 600	1.77 610

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 564	1.70 588	2.50 479	0.56 525	0.40 478	2.15 595	0.99 568	1.24 564	1.26 561	1.02 544	1.10 541	1.29 563	0.88 530	3.10 594	1.08 496	1.66 607	0.83 598	0.68 576	0.88 595	1.57 599	1.80 611

DStereoSA	2.12 589	0.98 507	2.80 529	1.25 588	2.23 608	1.97 588	4.62 618	1.22 560	2.54 603	1.16 555	3.84 610	1.00 531	4.05 608	2.07 529	5.29 611	0.93 583	1.48 609	0.48 563	1.51 610	0.95 580	1.95 612

DStereoFS	2.23 590	2.10 606	2.47 471	1.61 596	1.88 607	3.81 607	2.06 605	1.95 596	3.33 608	2.38 599	3.31 604	2.37 588	4.92 610	2.45 562	3.27 590	1.03 590	1.27 608	0.55 568	1.04 601	0.70 564	2.05 613

MADNet++	2.79 598	2.11 609	2.97 548	2.49 609	2.28 609	2.95 603	2.31 608	2.67 604	2.47 601	3.03 609	3.13 602	2.70 593	2.92 598	4.10 606	4.48 605	2.68 614	2.24 618	3.04 620	2.44 617	2.37 609	2.34 614

IGEV-RUCA	2.28 591	0.30 156	1.15 104	0.40 429	1.86 606	2.06 593	1.90 602	1.36 571	1.80 588	3.70 612	3.76 608	5.02 611	8.19 619	2.12 535	1.63 543	0.25 524	0.76 595	2.72 617	1.91 613	2.39 610	2.36 615

PML	23.15 630	16.83 625	7.78 610	5.49 616	9.93 617	51.13 645	104.50 646	5.76 618	13.62 624	37.30 646	105.93 646	30.86 644	23.50 635	12.07 623	7.87 618	6.30 622	2.12 617	6.32 625	2.43 616	10.44 625	2.90 616

BEATNet-Init1	12.10 621	11.19 621	27.29 640	2.99 613	3.51 611	21.84 635	11.10 622	14.34 629	13.83 626	20.34 632	20.33 633	26.35 643	20.03 630	19.06 633	14.80 629	1.74 608	1.81 611	2.05 614	2.49 618	3.69 616	3.12 617

USTest	8.10 617	7.17 620	8.96 612	9.25 620	9.05 616	15.27 623	23.78 628	9.96 625	9.47 618	5.94 617	6.75 616	7.80 618	7.48 617	8.83 620	11.21 624	2.21 613	3.56 619	2.86 619	3.20 620	5.02 619	4.16 618

DGSMNet	2.89 601	0.63 367	3.18 568	3.43 614	4.17 614	2.57 601	6.98 621	0.97 496	0.83 502	0.56 358	1.86 573	0.79 468	0.62 472	1.64 457	1.39 531	4.61 618	5.01 622	5.17 623	4.71 622	4.44 618	4.19 619

coex-ft	5.95 615	1.67 584	60.57 643	0.34 333	0.30 372	0.77 480	0.69 540	0.74 283	4.41 610	19.22 631	2.15 580	1.62 577	7.97 618	1.81 490	8.96 619	0.44 556	2.08 616	0.18 477	0.19 437	0.38 502	4.62 620

TCMNet-wrong-test	5.51 614	6.62 619	6.20 607	13.02 625	11.90 620	7.14 615	5.53 620	6.99 621	1.44 571	2.65 603	3.10 601	8.37 619	5.95 615	4.75 611	6.05 613	3.07 616	0.98 604	2.38 616	1.99 614	6.62 621	5.43 621

LSM	3.31 607	1.11 533	5.29 603	9.40 621	30.65 637	0.84 505	1.12 580	0.91 442	1.22 558	1.36 572	2.19 581	0.93 515	0.83 518	1.66 459	0.90 466	0.21 495	0.31 537	0.24 517	0.28 493	0.39 512	6.33 622

HanzoNet	7.64 616	2.86 615	5.05 600	7.01 618	3.97 613	2.18 596	1.34 591	3.37 614	4.05 609	13.17 624	10.58 618	10.73 622	16.52 628	8.45 619	10.51 623	10.48 628	9.72 630	5.59 624	13.46 629	6.84 622	6.83 623

DGTPSM_ROB	8.89 619	5.62 617	12.25 617	5.92 617	11.32 618	8.54 617	24.18 629	6.40 619	13.49 622	5.15 614	11.46 622	6.19 616	10.92 623	7.00 616	13.72 625	4.47 617	7.65 623	3.92 621	7.45 625	4.38 617	7.87 624

DPSMNet_ROB	9.48 620	5.64 618	13.01 621	8.82 619	11.82 619	8.54 617	24.20 630	6.41 620	13.65 625	5.32 616	11.47 623	6.33 617	10.92 623	7.69 617	13.89 626	7.25 627	8.19 625	5.06 622	7.78 626	5.31 620	8.26 625

DPSM_ROB	12.34 622	11.21 623	12.51 618	12.91 623	12.80 622	19.84 632	28.28 635	14.38 630	14.28 627	10.58 620	11.26 620	12.03 626	11.85 626	13.15 627	15.34 630	7.11 625	8.31 626	6.50 626	7.35 623	8.84 623	8.31 626

DPSM	12.34 622	11.21 623	12.51 618	12.91 623	12.80 622	19.84 632	28.28 635	14.38 630	14.28 627	10.58 620	11.26 620	12.03 626	11.85 626	13.15 627	15.34 630	7.11 625	8.31 626	6.50 626	7.35 623	8.84 623	8.31 626

Anonymous_1	22.91 629	11.20 622	12.13 616	12.75 622	26.28 636	19.43 630	27.92 634	14.08 628	13.61 623	14.96 626	10.58 618	11.26 624	11.19 625	12.55 625	14.57 628	38.28 644	7.88 624	34.96 641	63.99 643	89.57 646	10.94 628

DPSimNet_ROB	17.97 627	20.20 633	24.98 634	17.62 626	15.92 625	21.53 634	21.00 627	13.70 627	15.61 629	23.89 643	14.69 625	22.87 633	24.58 643	12.70 626	14.56 627	18.48 636	12.91 631	20.21 636	12.05 627	17.76 626	14.17 629

FlowAnything	24.85 635	22.54 636	25.10 635	26.11 634	25.76 631	39.86 640	57.00 638	28.89 641	28.87 644	21.31 640	22.68 641	24.22 638	23.87 636	26.39 639	30.89 644	14.26 630	16.78 638	13.10 632	14.90 636	17.78 627	16.69 630

Hybrid-DGEV	24.86 636	22.58 639	25.22 637	26.11 634	25.76 631	39.92 642	57.06 640	29.03 644	29.01 646	21.12 634	22.64 639	24.13 635	23.91 641	26.46 641	30.82 638	14.27 633	16.70 633	13.09 628	14.83 635	17.78 627	16.71 631

CasAABBNet	24.81 634	22.53 635	24.83 633	26.08 631	25.74 630	39.86 640	57.06 640	28.87 640	28.83 643	21.16 638	22.54 638	24.22 638	23.89 640	26.38 636	30.87 640	14.25 629	16.71 634	13.09 628	14.81 631	17.78 627	16.71 631

RAFT-FEzeroshot	24.80 632	22.55 637	24.73 631	26.10 632	25.76 631	39.84 638	57.07 642	28.84 638	28.79 641	21.14 635	22.48 636	24.18 636	23.88 637	26.38 636	30.87 640	14.26 630	16.71 634	13.09 628	14.82 632	17.79 630	16.72 633

RAFT-FE	24.80 632	22.55 637	24.73 631	26.10 632	25.76 631	39.84 638	57.07 642	28.84 638	28.79 641	21.14 635	22.48 636	24.18 636	23.88 637	26.38 636	30.87 640	14.26 630	16.71 634	13.09 628	14.82 632	17.79 630	16.72 633

Selective-RAFT-Error	24.87 637	22.59 640	25.14 636	26.13 636	25.82 635	39.93 643	57.03 639	28.97 642	28.95 645	21.21 639	22.65 640	24.25 640	23.98 642	26.43 640	30.83 639	14.27 633	16.71 634	13.10 632	14.82 632	17.82 632	16.76 635

LRCNet_RVC	13.74 626	19.30 626	12.75 620	19.46 628	12.69 621	1.86 582	0.41 440	12.33 626	1.05 541	15.77 627	18.83 632	12.62 628	8.70 620	12.21 624	9.62 621	22.22 637	8.37 628	25.85 638	24.01 638	19.32 635	17.44 636

LSM0	26.58 638	22.63 641	25.88 638	30.13 637	52.21 645	39.94 644	56.74 637	28.97 642	28.72 640	21.14 635	22.26 635	24.43 641	23.88 637	26.54 643	30.87 640	14.32 635	16.55 632	13.12 634	14.71 630	17.92 633	20.60 637

HaxPig	19.86 628	22.40 634	22.34 628	17.95 627	17.95 626	11.77 621	11.89 623	16.02 632	15.89 630	21.10 633	21.41 634	18.74 632	18.39 629	20.08 634	19.69 632	23.63 641	23.22 639	24.06 637	23.69 637	23.00 636	23.95 638

RSGM-EC	41.56 643	31.72 644	19.92 626	51.66 641	47.86 643	38.70 636	61.61 644	33.83 645	22.80 637	23.45 641	29.29 644	43.76 645	35.31 645	66.76 645	70.17 645	66.40 645	37.60 645	48.67 642	25.68 639	48.86 642	27.21 639

acva	41.56 643	31.72 644	19.92 626	51.66 641	47.86 643	38.70 636	61.61 644	33.83 645	22.80 637	23.45 641	29.29 644	43.76 645	35.31 645	66.76 645	70.17 645	66.40 645	37.60 645	48.67 642	25.68 639	48.86 642	27.21 639

MEDIAN_ROB	23.96 631	27.05 642	26.39 639	22.16 629	22.13 628	16.12 625	13.97 624	20.24 633	20.05 632	25.50 644	25.31 642	22.96 634	22.63 634	24.39 635	23.24 636	28.20 642	27.23 643	28.62 639	27.75 641	27.50 637	27.76 641

AVERAGE_ROB	26.93 639	30.34 643	29.27 641	25.82 630	25.34 629	19.48 631	15.17 625	23.55 637	23.00 639	28.45 645	27.87 643	26.25 642	25.86 644	26.96 644	25.55 637	31.30 643	30.07 644	31.76 640	30.81 642	30.79 641	30.93 642

xxxxx1	28.96 640	20.11 630	14.07 623	49.74 638	39.15 640	18.98 626	26.64 631	21.94 634	20.21 633	16.45 628	17.48 629	18.36 629	21.56 631	16.21 630	20.88 633	23.07 638	26.55 640	66.40 644	78.70 644	30.27 638	32.51 643

tt_ll	28.96 640	20.11 630	14.07 623	49.74 638	39.15 640	18.98 626	26.64 631	21.94 634	20.21 633	16.45 628	17.48 629	18.36 629	21.56 631	16.21 630	20.88 633	23.07 638	26.55 640	66.40 644	78.70 644	30.27 638	32.51 643

ff	28.96 640	20.11 630	14.07 623	49.74 638	39.15 640	18.98 626	26.64 631	21.94 634	20.21 633	16.45 628	17.48 629	18.36 629	21.56 631	16.21 630	20.88 633	23.07 638	26.55 640	66.40 644	78.70 644	30.27 638	32.51 643

test_example2	115.39 645	123.23 646	94.57 644	115.52 643	123.55 646	101.63 646	114.33 647	53.41 647	99.48 647	134.90 647	135.05 647	85.83 647	85.11 647	111.32 647	106.15 647	152.55 647	205.26 647	99.78 647	114.96 647	140.96 647	110.20 646

FSD					0.29 357	0.35 48	0.33 390	0.44 73	0.46 167	0.32 168	0.32 151	0.37 204	0.32 261	0.35 114	0.32 249	0.28 537	0.27 527	0.31 538	0.30 507	0.31 439

ccccc		297.21 647		374.70 646	380.44 647	203.92 647		216.32 648		203.37 648		215.01 648		312.78 648		412.57 648	356.13 648	256.09 648	227.69 648	428.88 648

ASD4		19.65 627

Low-res two-view benchmark