Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

S2M2_L	0.26 88	0.22 284	0.33 109	0.31 29	0.25 245	0.24 41	0.13 1	0.35 38	0.41 152	0.25 46	0.36 113	0.30 89	0.25 103	0.30 16	0.26 135	0.22 426	0.19 452	0.17 225	0.19 380	0.21 389	0.18 344
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
S2M2_XL	0.19 10	0.18 123	0.27 36	0.27 2	0.20 90	0.15 2	0.16 2	0.22 4	0.15 4	0.21 18	0.26 51	0.17 5	0.17 16	0.24 1	0.21 24	0.17 293	0.16 394	0.15 151	0.13 169	0.15 207	0.12 134
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 16	0.14 16	0.24 10	0.26 1	0.15 3	0.35 189	0.17 3	0.40 71	0.22 17	0.21 18	0.21 19	0.20 29	0.24 91	0.33 39	0.25 107	0.13 74	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.12 64	0.09 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Monster-pub-mixall	0.19 10	0.13 3	0.25 17	0.31 29	0.16 14	0.19 9	0.17 3	0.42 83	0.24 30	0.23 33	0.21 19	0.17 5	0.16 13	0.45 129	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.11 2	0.08 1	0.10 6	0.11 86

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 3	0.25 17	0.31 29	0.16 14	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 4	0.17 11	0.22 41	0.14 2	0.32 27	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.09 4

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.13 3	0.27 36	0.33 64	0.17 25	0.24 41	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 5	0.14 1	0.23 51	0.15 6	0.31 21	0.20 15	0.12 40	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.10 6	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.27 36	0.34 85	0.15 3	0.27 80	0.17 3	0.28 10	0.14 3	0.18 5	0.14 1	0.23 51	0.15 6	0.32 27	0.20 15	0.11 29	0.09 25	0.13 72	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LG-G_1	0.21 28	0.13 3	0.30 68	0.34 85	0.16 14	0.52 300	0.17 3	0.34 35	0.18 7	0.21 18	0.21 19	0.26 65	0.19 36	0.37 65	0.20 15	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.09 10	0.11 23	0.10 40

LG-G	0.21 28	0.13 3	0.30 68	0.34 85	0.16 14	0.52 300	0.17 3	0.34 35	0.18 7	0.21 18	0.21 19	0.26 65	0.19 36	0.37 65	0.20 15	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.09 10	0.11 23	0.10 40

LGtest1	0.19 10	0.14 16	0.29 56	0.34 85	0.16 14	0.26 66	0.17 3	0.32 22	0.20 13	0.21 18	0.15 3	0.23 51	0.20 46	0.32 27	0.20 15	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.09 10	0.12 64	0.11 86

IGEV-Stereo+	0.23 56	0.14 16	0.26 25	0.32 49	0.19 63	0.12 1	0.17 3	0.29 12	0.29 57	0.21 18	0.15 3	0.22 41	0.22 69	0.40 87	0.22 39	0.14 118	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.15 207	0.86 589

WQFJA1++	0.23 56	0.15 39	0.27 36	0.30 13	0.21 117	0.31 142	0.18 12	0.36 42	0.17 6	0.25 46	0.30 79	0.29 81	0.28 148	0.40 87	0.22 39	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.42 542	0.11 86

HiDET	0.20 16	0.13 3	0.26 25	0.30 13	0.19 63	0.23 29	0.18 12	0.36 42	0.26 39	0.20 10	0.23 31	0.27 72	0.16 13	0.30 16	0.23 68	0.12 40	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

252Zero-FE	0.20 16	0.15 39	0.26 25	0.33 64	0.19 63	0.23 29	0.18 12	0.41 78	0.34 92	0.22 29	0.21 19	0.19 22	0.18 26	0.28 8	0.22 39	0.14 118	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.10 6	0.10 40

2.25w	0.22 42	0.18 123	0.31 81	0.31 29	0.18 42	0.31 142	0.18 12	0.32 22	0.31 66	0.31 89	0.37 118	0.20 29	0.22 69	0.45 129	0.24 82	0.10 13	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.10 40

LG-Stereo_L2	0.18 4	0.13 3	0.28 49	0.30 13	0.19 63	0.20 12	0.18 12	0.30 14	0.21 15	0.18 5	0.15 3	0.19 22	0.18 26	0.33 39	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.13 72	0.09 10	0.10 6	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 16	0.13 3	0.27 36	0.33 64	0.17 25	0.38 220	0.18 12	0.30 14	0.19 9	0.24 40	0.15 3	0.26 65	0.17 16	0.32 27	0.21 24	0.13 74	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.10 40

StereoAnything_RVC	0.21 28	0.68 560	0.39 201	0.28 5	0.15 3	0.23 29	0.18 12	0.20 1	0.19 9	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.22 69	0.30 16	0.18 1	0.16 247	0.09 25	0.12 34	0.08 1	0.16 252	0.09 4

IGEV-Stereo++	0.21 28	0.15 39	0.27 36	0.37 159	0.19 63	0.22 21	0.18 12	0.42 83	0.35 105	0.22 29	0.28 67	0.24 58	0.18 26	0.27 6	0.22 39	0.12 40	0.09 25	0.12 34	0.10 61	0.12 64	0.10 40

DispViT+	0.24 66	0.21 241	0.36 151	0.36 141	0.23 184	0.24 41	0.19 20	0.39 60	0.33 86	0.31 89	0.24 39	0.21 39	0.20 46	0.37 65	0.35 264	0.17 293	0.12 225	0.13 72	0.11 98	0.16 252	0.12 134

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 3	0.21 1	0.32 49	0.23 184	0.16 3	0.19 20	0.20 1	0.22 17	0.24 40	0.18 12	0.17 5	0.11 1	0.35 53	0.20 15	0.11 29	0.09 25	0.15 151	0.14 202	0.10 6	0.10 40

MonSter++	0.19 10	0.14 16	0.24 10	0.30 13	0.19 63	0.27 80	0.19 20	0.31 18	0.24 30	0.21 18	0.20 16	0.29 81	0.19 36	0.29 10	0.21 24	0.12 40	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

LCMNet	0.21 28	0.14 16	0.25 17	0.30 13	0.20 90	0.26 66	0.19 20	0.38 55	0.43 164	0.21 18	0.21 19	0.27 72	0.17 16	0.36 56	0.23 68	0.12 40	0.11 165	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.09 4

VIP-Stereo	0.24 66	0.17 96	0.29 56	0.32 49	0.21 117	0.64 395	0.19 20	0.31 18	0.37 129	0.23 33	0.30 79	0.27 72	0.19 36	0.47 152	0.22 39	0.12 40	0.09 25	0.13 72	0.09 10	0.12 64	0.09 4

Select-FE	0.46 329	0.24 342	0.88 507	0.42 337	0.35 463	0.33 168	0.19 20	0.90 372	0.37 129	0.60 233	1.01 404	0.97 453	0.80 489	0.72 383	0.28 176	0.16 247	0.12 225	0.17 225	0.20 405	0.15 207	0.24 450

Zero-FE251	0.23 56	0.16 64	0.30 68	0.33 64	0.20 90	0.44 264	0.19 20	0.37 46	0.25 37	0.27 67	0.29 77	0.38 148	0.24 91	0.32 27	0.22 39	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.11 23	0.10 40

Replicate-Monster	0.26 88	0.15 39	1.07 532	0.30 13	0.17 25	0.38 220	0.19 20	0.43 95	0.39 146	0.23 33	0.21 19	0.23 51	0.21 57	0.45 129	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.09 1	0.14 229

4w-stereo	0.21 28	0.19 162	0.31 81	0.31 29	0.17 25	0.29 110	0.19 20	0.31 18	0.21 15	0.31 89	0.24 39	0.20 29	0.24 91	0.41 97	0.22 39	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.09 4

monsters	0.22 42	0.14 16	0.26 25	0.31 29	0.19 63	0.23 29	0.19 20	0.44 101	0.33 86	0.36 127	0.30 79	0.16 3	0.18 26	0.43 115	0.19 5	0.11 29	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.10 40

IGEV	0.20 16	0.12 2	0.23 4	0.31 29	0.20 90	0.23 29	0.19 20	0.40 71	0.29 57	0.22 29	0.34 101	0.20 29	0.15 6	0.31 21	0.19 5	0.11 29	0.10 63	0.12 34	0.10 61	0.10 6	0.10 40

111111	0.21 28	0.14 16	0.27 36	0.37 159	0.22 142	0.21 18	0.19 20	0.43 95	0.27 41	0.20 10	0.20 16	0.29 81	0.14 2	0.41 97	0.22 39	0.14 118	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.12 64	0.12 134

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.13 3	0.28 49	0.30 13	0.20 90	0.20 12	0.19 20	0.27 9	0.19 9	0.15 2	0.15 3	0.18 16	0.17 16	0.33 39	0.19 5	0.13 74	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.08 1

CSFM-Stereo	0.20 16	0.14 16	0.23 4	0.30 13	0.17 25	0.29 110	0.20 33	0.39 60	0.22 17	0.22 29	0.21 19	0.26 65	0.20 46	0.30 16	0.20 15	0.13 74	0.12 225	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

FE-Mocha	0.32 155	0.19 162	0.50 352	0.38 189	0.27 325	0.30 124	0.20 33	0.71 284	0.36 113	0.65 272	0.56 202	0.54 245	0.25 103	0.38 74	0.22 39	0.15 191	0.10 63	0.17 225	0.16 268	0.13 105	0.12 134

DLNR-FE	20.05 630	36.38 638	38.08 634	170.06 649	60.08 643	0.23 29	0.20 33	14.13 631	0.36 113	0.44 179	0.66 234	0.43 192	0.21 57	0.63 308	0.28 176	5.38 628	0.10 63	0.15 151	0.11 98	73.09 648	0.11 86

DDF-Stereo	0.26 88	0.15 39	0.30 68	0.36 141	0.29 379	0.19 9	0.20 33	0.32 22	0.31 66	0.26 52	0.26 51	0.29 81	0.29 164	0.38 74	0.24 82	0.17 293	0.10 63	0.14 107	0.10 61	0.70 579	0.12 134

zero-FE	0.25 77	0.15 39	0.30 68	0.35 121	0.29 379	0.19 9	0.20 33	0.35 38	0.31 66	0.26 52	0.27 57	0.29 81	0.29 164	0.33 39	0.24 82	0.17 293	0.10 63	0.14 107	0.10 61	0.64 576	0.12 134

3.25w_new	0.23 56	0.17 96	0.32 94	0.31 29	0.17 25	0.43 256	0.20 33	0.37 46	0.30 61	0.37 134	0.28 67	0.22 41	0.25 103	0.42 106	0.22 39	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 40

3.25w	0.23 56	0.17 96	0.32 94	0.31 29	0.17 25	0.43 256	0.20 33	0.37 46	0.30 61	0.37 134	0.28 67	0.22 41	0.25 103	0.42 106	0.22 39	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.09 1	0.10 40

monsterstereo	0.22 42	0.14 16	0.26 25	0.34 85	0.18 42	0.21 18	0.20 33	0.37 46	0.35 105	0.33 109	0.40 129	0.19 22	0.18 26	0.45 129	0.21 24	0.11 29	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.13 105	0.08 1

SGD-Stereo	0.22 42	0.15 39	0.27 36	0.31 29	0.15 3	0.29 110	0.20 33	0.37 46	0.29 57	0.24 40	0.29 77	0.21 39	0.27 131	0.36 56	0.25 107	0.16 247	0.09 25	0.13 72	0.10 61	0.13 105	0.10 40

Reg-Stereo(zero)	0.30 141	0.16 64	0.28 49	0.34 85	0.18 42	0.32 160	0.20 33	0.63 209	0.68 275	0.50 202	0.52 186	0.51 232	0.30 182	0.45 129	0.25 107	0.13 74	0.10 63	0.12 34	0.10 61	0.12 64	0.11 86

FoundationStereo	0.17 1	0.14 16	0.25 17	0.30 13	0.16 14	0.23 29	0.20 33	0.22 4	0.15 4	0.18 5	0.16 8	0.20 29	0.19 36	0.26 3	0.21 24	0.13 74	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.10 6	0.09 4

castereo++	0.26 88	0.16 64	0.26 25	0.33 64	0.19 63	0.75 440	0.20 33	0.37 46	0.47 188	0.23 33	0.23 31	0.35 127	0.28 148	0.39 80	0.19 5	0.14 118	0.09 25	0.14 107	0.09 10	0.11 23	0.10 40

IGEV-RUCA	0.25 77	0.16 64	0.34 128	0.39 218	0.27 325	0.33 168	0.20 33	0.38 55	0.36 113	0.26 52	0.31 90	0.25 64	0.21 57	0.48 163	0.24 82	0.20 383	0.11 165	0.13 72	0.10 61	0.17 289	0.15 259

GIP-stereo	0.24 66	0.18 123	0.30 68	0.37 159	0.24 214	0.26 66	0.20 33	0.46 110	0.36 113	0.24 40	0.39 124	0.35 127	0.20 46	0.31 21	0.21 24	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.12 64	0.11 86

dual_stereo	0.19 10	0.14 16	0.24 10	0.31 29	0.16 14	0.16 3	0.20 33	0.29 12	0.20 13	0.23 33	0.20 16	0.22 41	0.14 2	0.52 192	0.24 82	0.13 74	0.10 63	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

U	0.45 318	0.16 64	0.32 94	0.40 260	0.71 576	3.55 609	0.20 33	0.41 78	0.38 136	0.26 52	0.23 31	0.24 58	0.22 69	0.26 3	0.22 39	0.15 191	0.09 25	0.88 587	0.13 169	0.13 105	0.11 86

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 436	3.08 622	2.43 594	0.31 29	0.18 42	0.29 110	0.20 33	0.37 46	0.32 80	0.28 71	0.24 39	0.18 16	0.18 26	0.31 21	0.22 39	1.09 599	0.08 2	0.17 225	0.16 268	0.14 151	0.97 598

DLNR_Zeroshot_test	20.09 631	36.28 637	38.04 633	169.85 648	61.80 644	0.23 29	0.20 33	13.88 630	0.37 129	0.44 179	0.66 234	0.43 192	0.21 57	0.62 297	0.28 176	5.46 629	0.10 63	0.15 151	0.11 98	72.60 647	0.11 86

EGLCR-Stereo	0.25 77	0.16 64	0.33 109	0.34 85	0.20 90	0.35 189	0.20 33	0.52 141	0.36 113	0.28 71	0.27 57	0.41 173	0.18 26	0.45 129	0.26 135	0.14 118	0.10 63	0.16 180	0.14 202	0.13 105	0.11 86

XX-Stereo	0.37 229	0.17 96	0.45 279	0.55 521	0.36 468	0.38 220	0.20 33	0.60 189	0.30 61	0.46 188	1.30 503	0.73 366	0.26 120	0.56 225	0.26 135	0.16 247	0.11 165	0.17 225	0.16 268	0.14 151	0.10 40

Test_v1	0.20 16	0.14 16	0.22 2	0.28 5	0.18 42	0.24 41	0.21 53	0.39 60	0.31 66	0.21 18	0.22 28	0.17 5	0.17 16	0.34 45	0.19 5	0.13 74	0.10 63	0.12 34	0.10 61	0.10 6	0.09 4

MatchStereo	0.19 10	0.14 16	0.23 4	0.27 2	0.15 3	0.18 7	0.21 53	0.32 22	0.28 47	0.20 10	0.35 107	0.18 16	0.17 16	0.31 21	0.24 82	0.14 118	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.10 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Wavelet-MonSter	0.20 16	0.13 3	0.27 36	0.33 64	0.18 42	0.17 6	0.21 53	0.32 22	0.23 25	0.25 46	0.34 101	0.22 41	0.24 91	0.27 6	0.21 24	0.09 1	0.09 25	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

qwe	0.22 42	0.18 123	0.28 49	0.31 29	0.18 42	0.29 110	0.21 53	0.38 55	0.32 80	0.35 122	0.30 79	0.20 29	0.20 46	0.43 115	0.21 24	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 64	0.09 4

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 56	0.16 64	0.32 94	0.39 218	0.21 117	0.18 7	0.21 53	0.34 35	0.26 39	0.28 71	0.51 177	0.28 78	0.29 164	0.26 3	0.24 82	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.14 151	0.12 134

DEFOM-Stereo	0.22 42	0.15 39	0.26 25	0.33 64	0.20 90	0.61 369	0.21 53	0.30 14	0.31 66	0.23 33	0.19 14	0.18 16	0.18 26	0.41 97	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.11 23	0.11 86

UGAM-zero	0.46 329	0.19 162	0.62 413	0.37 159	0.23 184	0.34 179	0.21 53	1.15 479	0.39 146	0.66 285	0.61 216	1.70 566	0.91 514	0.75 402	0.25 107	0.14 118	0.11 165	0.15 151	0.12 132	0.13 105	0.13 183

Pointernet	0.27 101	0.14 16	0.33 109	0.35 121	0.23 184	0.35 189	0.21 53	0.72 289	0.38 136	0.39 154	0.36 113	0.34 115	0.25 103	0.36 56	0.25 107	0.15 191	0.10 63	0.12 34	0.08 1	0.11 23	0.10 40

IIG-Stereo	0.43 301	0.21 241	0.44 267	0.50 468	0.25 245	0.44 264	0.21 53	0.71 284	0.76 321	0.83 396	0.95 376	0.83 403	0.43 280	0.90 467	0.35 264	0.15 191	0.12 225	0.19 318	0.14 202	0.15 207	0.11 86

ROB_FTStereo	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.25 57	0.21 53	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.57 238	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

SST-Stereo	0.40 272	0.19 162	0.45 279	0.42 337	0.25 245	0.25 57	0.21 53	0.66 233	0.47 188	1.08 519	0.79 294	0.72 355	0.43 280	0.77 414	0.35 264	0.16 247	0.11 165	0.20 348	0.16 268	0.19 348	0.15 259

CRE-IMP	0.36 213	0.23 305	0.49 339	0.42 337	0.24 214	0.41 246	0.21 53	0.57 166	0.41 152	0.65 272	0.72 248	0.53 241	0.37 245	0.61 288	0.38 306	0.17 293	0.11 165	0.19 318	0.15 234	0.21 389	0.18 344

BTL-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.22 2	0.32 49	0.20 90	0.16 3	0.22 65	0.20 1	0.22 17	0.14 1	0.18 12	0.15 1	0.14 2	0.25 2	0.22 39	0.10 13	0.09 25	0.14 107	0.13 169	0.10 6	0.10 40

MonStereo	0.20 16	0.14 16	0.25 17	0.31 29	0.15 3	0.22 21	0.22 65	0.39 60	0.33 86	0.20 10	0.25 47	0.17 5	0.15 6	0.39 80	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

Monster-pub-eth3d	0.20 16	0.14 16	0.25 17	0.31 29	0.15 3	0.22 21	0.22 65	0.39 60	0.33 86	0.20 10	0.25 47	0.17 5	0.15 6	0.39 80	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

AdaDepth	0.22 42	0.17 96	0.32 94	0.37 159	0.18 42	0.34 179	0.22 65	0.33 33	0.23 25	0.21 18	0.21 19	0.20 29	0.20 46	0.56 225	0.21 24	0.10 13	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.11 23	0.12 134

asd	0.21 28	0.18 123	0.29 56	0.32 49	0.18 42	0.27 80	0.22 65	0.35 38	0.22 17	0.31 89	0.22 28	0.19 22	0.21 57	0.44 125	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.09 4

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 77	0.31 441	0.24 10	0.51 484	0.19 63	0.29 110	0.22 65	0.40 71	0.37 129	0.26 52	0.24 39	0.24 58	0.31 190	0.44 125	0.22 39	0.14 118	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.14 151	0.10 40

MonSter	0.20 16	0.14 16	0.25 17	0.31 29	0.15 3	0.22 21	0.22 65	0.39 60	0.33 86	0.20 10	0.25 47	0.17 5	0.15 6	0.38 74	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

IGEV++	0.24 66	0.17 96	0.31 81	0.38 189	0.22 142	0.24 41	0.22 65	0.50 128	0.23 25	0.28 71	0.35 107	0.30 89	0.22 69	0.31 21	0.28 176	0.14 118	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.13 105	0.13 183

MSKI-zero shot	0.32 155	0.17 96	0.34 128	0.39 218	0.21 117	0.32 160	0.22 65	0.61 195	0.43 164	0.52 210	0.64 224	0.61 293	0.20 46	0.74 396	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.10 61	0.12 64	0.12 134

Any-RAFT	0.35 195	0.16 64	0.30 68	0.34 85	0.21 117	0.52 300	0.22 65	0.88 365	0.73 302	0.53 213	0.73 252	0.64 308	0.28 148	0.46 144	0.24 82	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.13 105	0.12 134

test-3	0.34 178	0.16 64	0.43 257	0.39 218	0.21 117	0.43 256	0.22 65	0.63 209	0.78 339	0.71 314	0.45 146	0.64 308	0.27 131	0.43 115	0.31 209	0.12 40	0.09 25	0.17 225	0.13 169	0.12 64	0.10 40

Patchmatch Stereo++	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.22 65	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.58 258	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259
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
HUI-Stereo	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.22 65	0.60 189	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.50 177	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

DeepStereo_RVC	0.36 213	0.21 241	0.47 307	0.40 260	0.24 214	0.26 66	0.22 65	0.60 189	0.38 136	0.69 301	0.67 239	0.57 258	0.51 328	0.56 225	0.39 313	0.16 247	0.12 225	0.18 275	0.15 234	0.19 348	0.18 344

iRAFT	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.22 65	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.58 258	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

CREStereo++_RVC	0.32 155	0.15 39	0.23 4	0.31 29	0.24 214	0.27 80	0.22 65	0.46 110	0.88 399	0.46 188	0.80 297	0.30 89	0.26 120	0.36 56	0.33 230	0.13 74	0.09 25	0.13 72	0.51 581	0.13 105	0.09 4
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
Gwc-CoAtRS	0.34 178	0.17 96	0.44 267	0.39 218	0.23 184	0.34 179	0.22 65	0.70 276	0.75 313	0.60 233	0.59 211	0.58 266	0.29 164	0.45 129	0.26 135	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.12 64	0.12 134

PMTNet	0.32 155	0.16 64	0.24 10	0.29 8	0.18 42	0.45 272	0.22 65	0.56 159	0.63 249	0.46 188	0.54 193	0.39 155	0.34 219	0.48 163	0.24 82	0.75 587	0.10 63	0.12 34	0.08 1	0.12 64	0.11 86

LACA1	0.18 4	0.15 39	0.26 25	0.29 8	0.14 1	0.25 57	0.23 83	0.25 6	0.19 9	0.20 10	0.16 8	0.19 22	0.18 26	0.30 16	0.21 24	0.14 118	0.10 63	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.09 4

Hybrid-DGEV-2	0.41 283	0.21 241	0.42 242	0.47 431	0.29 379	0.59 359	0.23 83	0.82 338	0.99 459	0.64 262	0.63 220	0.60 287	0.65 416	0.58 258	0.33 230	0.14 118	0.12 225	0.18 275	0.16 268	0.14 151	0.12 134

water-stereo	0.28 109	0.14 16	0.29 56	0.35 121	0.19 63	0.36 200	0.23 83	0.62 201	0.38 136	0.39 154	0.62 219	0.41 173	0.35 223	0.28 8	0.27 153	0.14 118	0.13 297	0.13 72	0.12 132	0.12 64	0.10 40

asda	0.21 28	0.19 162	0.29 56	0.31 29	0.17 25	0.25 57	0.23 83	0.36 42	0.28 47	0.27 67	0.24 39	0.18 16	0.21 57	0.40 87	0.21 24	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.10 40

3.5w_stereo	0.22 42	0.18 123	0.29 56	0.30 13	0.18 42	0.27 80	0.23 83	0.37 46	0.28 47	0.31 89	0.26 51	0.22 41	0.26 120	0.50 177	0.24 82	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

GCST	0.83 515	1.22 592	0.74 478	1.58 596	1.01 590	1.06 516	0.23 83	0.78 325	0.78 339	0.97 477	0.65 227	0.78 388	0.35 223	0.92 477	0.34 246	0.96 593	0.65 595	1.20 593	0.81 596	0.91 584	0.70 581

CAS++	0.32 155	0.24 342	0.36 151	0.37 159	0.26 291	0.28 98	0.23 83	0.87 360	0.50 200	0.47 194	0.45 146	0.26 65	0.21 57	0.49 170	0.24 82	0.23 443	0.19 452	0.22 405	0.17 323	0.21 389	0.16 305
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.27 101	0.14 16	0.23 4	0.28 5	0.15 3	0.37 207	0.23 83	0.52 141	0.72 295	0.42 172	0.51 177	0.34 115	0.26 120	0.39 80	0.25 107	0.15 191	0.11 165	0.12 34	0.08 1	0.11 23	0.10 40

H2IRNET	0.37 229	0.20 203	0.33 109	0.38 189	0.25 245	0.27 80	0.23 83	0.59 179	0.72 295	0.39 154	0.90 356	0.74 372	0.55 352	0.52 192	0.43 338	0.15 191	0.13 297	0.18 275	0.20 405	0.16 252	0.13 183

MIF-Stereo (partial)	0.31 149	0.18 123	0.37 169	0.41 295	0.31 420	0.28 98	0.23 83	0.47 113	0.42 162	0.31 89	0.63 220	0.36 138	0.35 223	0.57 238	0.31 209	0.17 293	0.13 297	0.19 318	0.17 323	0.18 314	0.14 229

GCAP-Stereo	0.28 109	0.19 162	0.40 212	0.38 189	0.19 63	0.38 220	0.23 83	0.57 166	0.41 152	0.45 182	0.49 164	0.39 155	0.27 131	0.33 39	0.23 68	0.14 118	0.12 225	0.14 107	0.11 98	0.12 64	0.11 86

RAFT-Test	0.34 178	0.18 123	0.37 169	0.38 189	0.23 184	0.50 292	0.23 83	0.69 261	0.40 148	0.60 233	0.85 329	0.61 293	0.28 148	0.46 144	0.27 153	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.12 134

test_1	0.34 178	0.16 64	0.43 257	0.39 218	0.21 117	0.43 256	0.23 83	0.63 209	0.78 339	0.68 294	0.45 146	0.64 308	0.27 131	0.43 115	0.31 209	0.12 40	0.09 25	0.17 225	0.13 169	0.12 64	0.10 40

PFNet+	0.40 272	0.19 162	0.49 339	0.39 218	0.25 245	0.28 98	0.23 83	0.64 222	0.70 283	0.85 407	0.79 294	0.64 308	0.35 223	0.72 383	0.34 246	0.19 360	0.14 332	0.23 426	0.20 405	0.16 252	0.20 399

TANstereo	0.30 141	0.15 39	0.31 81	0.30 13	0.17 25	0.55 321	0.23 83	0.44 101	0.55 223	0.59 229	0.68 241	0.37 140	0.26 120	0.35 53	0.27 153	0.15 191	0.16 394	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.14 229

CFNet-RSSM	0.34 178	0.17 96	0.45 279	0.39 218	0.22 142	0.35 189	0.23 83	0.73 300	0.84 373	0.65 272	0.54 193	0.57 258	0.28 148	0.46 144	0.26 135	0.13 74	0.10 63	0.14 107	0.12 132	0.13 105	0.11 86

3.75w	0.22 42	0.17 96	0.30 68	0.31 29	0.19 63	0.43 256	0.24 99	0.35 38	0.24 30	0.31 89	0.27 57	0.17 5	0.22 69	0.37 65	0.20 15	0.10 13	0.07 1	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

MIM_Stereo	0.38 244	0.17 96	0.53 379	0.37 159	0.24 214	0.27 80	0.24 99	0.70 276	0.54 215	0.72 325	1.00 401	0.63 302	0.29 164	0.64 323	0.38 306	0.13 74	0.14 332	0.17 225	0.16 268	0.14 151	0.11 86

CASnet	0.30 141	0.20 203	0.33 109	0.41 295	0.16 14	0.26 66	0.24 99	0.52 141	0.53 211	0.52 210	0.54 193	0.39 155	0.24 91	0.40 87	0.26 135	0.14 118	0.10 63	0.22 405	0.18 350	0.18 314	0.11 86
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 195	0.24 342	0.48 327	0.41 295	0.26 291	0.35 189	0.24 99	0.67 243	0.44 171	0.54 217	0.51 177	0.66 326	0.25 103	0.66 338	0.30 201	0.14 118	0.12 225	0.23 426	0.20 405	0.18 314	0.13 183

iRaft-Stereo_20w	0.39 260	0.19 162	0.57 398	0.37 159	0.27 325	0.31 142	0.24 99	1.44 561	0.29 57	0.69 301	0.53 190	0.60 287	0.42 274	0.83 438	0.27 153	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.13 169	0.15 207	0.13 183

Pruner-Stereo	0.38 244	0.20 203	0.45 279	0.40 260	0.25 245	0.22 21	0.24 99	0.67 243	0.55 223	0.89 436	0.76 269	0.68 334	0.29 164	0.62 297	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.17 323	0.17 289	0.18 344

RAFT-RH_RVC	0.56 436	0.17 96	0.41 222	0.37 159	0.23 184	0.57 341	0.24 99	0.60 189	0.70 283	1.19 535	3.94 608	0.56 253	0.38 249	0.65 330	0.36 281	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.14 202	0.12 64	0.13 183

XX-TBD	0.32 155	0.53 540	0.26 25	0.51 484	0.20 90	0.37 207	0.24 99	0.40 71	0.73 302	0.54 217	0.69 242	0.31 96	0.25 103	0.32 27	0.27 153	0.16 247	0.10 63	0.12 34	0.09 10	0.13 105	0.11 86

IGEV-FE	0.34 178	0.18 123	0.67 444	0.39 218	0.28 351	0.30 124	0.25 107	0.74 302	0.31 66	0.62 243	0.57 204	0.54 245	0.25 103	0.53 201	0.27 153	0.14 118	0.10 63	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.12 134

FlowAnything_test	0.29 124	0.19 162	0.39 201	0.47 431	0.26 291	0.46 276	0.25 107	0.43 95	0.31 66	0.29 79	0.26 51	0.35 127	0.26 120	0.40 87	0.37 297	0.21 400	0.15 362	0.22 405	0.26 500	0.16 252	0.16 305

DilatedVolume-Stereo	0.30 141	0.15 39	0.34 128	0.33 64	0.20 90	0.53 308	0.25 107	0.56 159	0.43 164	0.56 222	0.50 167	0.35 127	0.29 164	0.49 170	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.12 34	0.11 98	0.11 23	0.10 40

2.5w	0.21 28	0.18 123	0.31 81	0.32 49	0.18 42	0.31 142	0.25 107	0.31 18	0.23 25	0.28 71	0.35 107	0.18 16	0.17 16	0.39 80	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.09 4

ISRNet	0.56 436	0.24 342	0.66 440	0.56 524	0.36 468	0.44 264	0.25 107	0.82 338	0.84 373	1.07 515	1.25 491	0.91 436	0.60 381	0.66 338	0.58 424	0.35 541	0.26 513	0.36 533	0.33 538	0.30 485	0.42 548

model_zeroshot	0.33 170	0.18 123	0.48 327	0.39 218	0.28 351	0.45 272	0.25 107	0.63 209	0.45 180	0.61 241	0.50 167	0.51 232	0.25 103	0.45 129	0.26 135	0.16 247	0.13 297	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.13 183

GCAPDPT-zeroshot4090	0.28 109	0.15 39	0.42 242	0.33 64	0.21 117	0.25 57	0.25 107	0.45 105	0.54 215	0.34 112	0.42 135	0.43 192	0.27 131	0.48 163	0.24 82	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.11 23	0.12 134

IGEV_Zeroshot_test	0.34 178	0.18 123	0.67 444	0.39 218	0.28 351	0.30 124	0.25 107	0.74 302	0.31 66	0.62 243	0.57 204	0.54 245	0.25 103	0.53 201	0.27 153	0.14 118	0.10 63	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.12 134

testlalala	0.28 109	0.15 39	0.42 242	0.33 64	0.21 117	0.25 57	0.25 107	0.45 105	0.54 215	0.34 112	0.42 135	0.43 192	0.27 131	0.48 163	0.24 82	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.11 23	0.12 134

GCAPDPT-zeroshot	0.28 109	0.15 39	0.42 242	0.33 64	0.21 117	0.25 57	0.25 107	0.45 105	0.54 215	0.34 112	0.42 135	0.43 192	0.27 131	0.48 163	0.24 82	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.11 23	0.12 134

Selective-IGEV	0.24 66	0.18 123	0.35 143	0.35 121	0.19 63	0.27 80	0.25 107	0.55 156	0.23 25	0.27 67	0.25 47	0.34 115	0.19 36	0.58 258	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.12 64	0.10 40

OMP-Stereo	0.42 291	0.22 284	0.46 295	0.52 497	0.24 214	0.36 200	0.25 107	0.71 284	0.78 339	0.77 351	0.64 224	0.89 429	0.39 260	0.91 474	0.35 264	0.15 191	0.12 225	0.20 348	0.15 234	0.15 207	0.12 134

raftrobust	0.34 178	0.19 162	0.36 151	0.41 295	0.27 325	0.30 124	0.25 107	0.71 284	0.63 249	0.58 227	0.55 199	0.45 203	0.46 300	0.51 185	0.29 195	0.16 247	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.12 64	0.13 183

RALAANet	0.38 244	0.23 305	0.48 327	0.42 337	0.29 379	0.35 189	0.25 107	0.86 353	0.64 258	0.67 288	0.65 227	0.60 287	0.29 164	0.60 280	0.34 246	0.15 191	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.21 389	0.13 183

CREStereo	0.28 109	0.15 39	0.24 10	0.27 2	0.17 25	0.37 207	0.25 107	0.51 131	0.72 295	0.42 172	0.51 177	0.32 99	0.26 120	0.38 74	0.25 107	0.16 247	0.11 165	0.12 34	0.08 1	0.12 64	0.11 86
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
Hybrid-DGEV-03	0.45 318	0.19 162	0.33 109	0.43 358	0.27 325	0.56 335	0.26 122	0.65 223	0.74 309	0.94 463	1.92 562	0.61 293	0.30 182	0.55 214	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.18 275	0.16 268	0.14 151	0.11 86

4.5_new	0.21 28	0.20 203	0.29 56	0.30 13	0.17 25	0.24 41	0.26 122	0.32 22	0.28 47	0.32 103	0.28 67	0.19 22	0.17 16	0.29 10	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 28	0.20 203	0.29 56	0.30 13	0.17 25	0.24 41	0.26 122	0.32 22	0.28 47	0.32 103	0.28 67	0.19 22	0.17 16	0.29 10	0.21 24	0.10 13	0.08 2	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.09 4

HART	0.29 124	0.16 64	0.32 94	0.40 260	0.21 117	0.32 160	0.26 122	0.62 201	0.31 66	0.33 109	0.65 227	0.41 173	0.22 69	0.55 214	0.25 107	0.12 40	0.10 63	0.15 151	0.11 98	0.15 207	0.11 86

GREAT-IGEV	0.22 42	0.15 39	0.31 81	0.29 8	0.22 142	0.21 18	0.26 122	0.33 33	0.31 66	0.20 10	0.30 79	0.22 41	0.22 69	0.47 152	0.22 39	0.11 29	0.09 25	0.12 34	0.09 10	0.13 105	0.10 40
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
tg	0.33 170	0.18 123	0.37 169	0.39 218	0.22 142	0.38 220	0.26 122	0.70 276	0.56 229	0.47 194	0.65 227	0.42 183	0.24 91	0.55 214	0.33 230	0.14 118	0.10 63	0.18 275	0.17 323	0.14 151	0.11 86

DCVSM-stereo	0.49 374	0.27 401	0.53 379	0.39 218	0.29 379	0.51 296	0.26 122	0.75 309	0.75 313	1.11 525	0.75 263	1.05 479	0.72 458	0.60 280	0.47 380	0.20 383	0.19 452	0.24 443	0.20 405	0.25 450	0.30 496

RAStereo	0.24 66	0.17 96	0.29 56	0.40 260	0.21 117	0.23 29	0.26 122	0.42 83	0.45 180	0.23 33	0.34 101	0.30 89	0.19 36	0.34 45	0.25 107	0.15 191	0.12 225	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.11 86

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 291	0.20 203	0.74 478	0.38 189	0.43 514	0.39 228	0.26 122	0.94 386	0.49 197	0.53 213	0.77 273	0.93 444	0.45 295	0.63 308	0.24 82	0.16 247	0.10 63	0.17 225	0.18 350	0.20 365	0.20 399

test_for_model	0.28 109	0.15 39	0.38 181	0.33 64	0.20 90	0.32 160	0.26 122	0.58 173	0.63 249	0.35 122	0.50 167	0.35 127	0.24 91	0.46 144	0.24 82	0.12 40	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.11 23	0.10 40

MoCha-V2	0.25 77	0.15 39	0.29 56	0.40 260	0.18 42	0.27 80	0.26 122	0.49 120	0.27 41	0.36 127	0.27 57	0.33 111	0.35 223	0.49 170	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.11 86

MC-Stereo	0.28 109	0.17 96	0.32 94	0.38 189	0.20 90	0.26 66	0.26 122	0.49 120	0.37 129	0.37 134	0.61 216	0.41 173	0.31 190	0.55 214	0.25 107	0.13 74	0.09 25	0.14 107	0.12 132	0.12 64	0.11 86

GLC_STEREO	0.29 124	0.19 162	0.27 36	0.44 378	0.19 63	0.31 142	0.26 122	0.47 113	0.43 164	0.37 134	0.47 157	0.41 173	0.23 81	0.50 177	0.34 246	0.14 118	0.18 434	0.19 318	0.16 268	0.16 252	0.13 183

NRIStereo	0.36 213	0.20 203	0.45 279	0.41 295	0.23 184	0.34 179	0.26 122	0.65 223	0.55 223	0.64 262	0.63 220	0.56 253	0.37 245	0.65 330	0.37 297	0.15 191	0.11 165	0.18 275	0.15 234	0.17 289	0.14 229

ASMatch	0.48 356	0.19 162	0.45 279	0.39 218	0.28 351	0.37 207	0.26 122	0.74 302	0.68 275	0.76 345	2.34 575	0.61 293	0.52 330	0.62 297	0.37 297	0.14 118	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.14 151	0.21 417

RAFT_R40	0.40 272	0.19 162	0.44 267	0.43 358	0.25 245	0.23 29	0.26 122	0.67 243	0.67 270	0.98 482	0.78 284	0.72 355	0.43 280	0.76 406	0.35 264	0.16 247	0.11 165	0.20 348	0.16 268	0.18 314	0.14 229

RAFT-345	0.40 272	0.18 123	0.40 212	0.38 189	0.22 142	0.33 168	0.26 122	0.61 195	0.51 204	0.74 336	1.79 555	0.45 203	0.33 208	0.66 338	0.36 281	0.14 118	0.11 165	0.18 275	0.14 202	0.13 105	0.13 183

VMStereo-Base	0.28 109	0.16 64	0.27 36	0.30 13	0.17 25	0.30 124	0.27 139	0.50 128	0.65 263	0.32 103	0.47 157	0.42 183	0.24 91	0.41 97	0.27 153	0.15 191	0.11 165	0.12 34	0.10 61	0.13 105	0.14 229

NLSM3	0.26 88	0.16 64	0.30 68	0.38 189	0.21 117	0.34 179	0.27 139	0.57 166	0.47 188	0.28 71	0.35 107	0.29 81	0.24 91	0.42 106	0.27 153	0.12 40	0.10 63	0.16 180	0.15 234	0.12 64	0.10 40

NLSM1	0.32 155	0.18 123	0.34 128	0.39 218	0.25 245	0.66 406	0.27 139	0.57 166	0.50 200	0.37 134	0.53 190	0.29 81	0.28 148	0.54 208	0.32 217	0.16 247	0.17 414	0.18 275	0.15 234	0.14 151	0.12 134

BridgeDepth	0.21 28	0.14 16	0.26 25	0.34 85	0.14 1	0.40 231	0.27 139	0.28 10	0.22 17	0.18 5	0.19 14	0.28 78	0.29 164	0.32 27	0.20 15	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.11 23	0.10 40
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
depthmonostereo	0.29 124	0.14 16	0.31 81	0.35 121	0.17 25	0.46 276	0.27 139	0.69 261	0.57 231	0.35 122	0.42 135	0.31 96	0.35 223	0.35 53	0.27 153	0.14 118	0.12 225	0.13 72	0.12 132	0.11 23	0.10 40

4.25_new	0.22 42	0.21 241	0.32 94	0.32 49	0.18 42	0.31 142	0.27 139	0.32 22	0.24 30	0.29 79	0.27 57	0.20 29	0.23 81	0.34 45	0.23 68	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

4.5w_new	0.22 42	0.21 241	0.32 94	0.32 49	0.18 42	0.31 142	0.27 139	0.32 22	0.24 30	0.29 79	0.27 57	0.20 29	0.23 81	0.34 45	0.23 68	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 42	0.21 241	0.32 94	0.32 49	0.18 42	0.31 142	0.27 139	0.32 22	0.24 30	0.29 79	0.27 57	0.20 29	0.23 81	0.34 45	0.23 68	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

LG-Stereo	0.24 66	0.18 123	0.40 212	0.39 218	0.20 90	0.22 21	0.27 139	0.32 22	0.36 113	0.26 52	0.44 142	0.22 41	0.16 13	0.37 65	0.27 153	0.11 29	0.12 225	0.16 180	0.15 234	0.13 105	0.09 4

999	0.27 101	0.16 64	0.35 143	0.36 141	0.24 214	0.31 142	0.27 139	0.49 120	0.38 136	0.26 52	0.30 79	0.39 155	0.23 81	0.63 308	0.25 107	0.13 74	0.10 63	0.14 107	0.12 132	0.12 64	0.14 229

PAM_32	0.46 329	0.19 162	0.67 444	0.39 218	0.24 214	0.75 440	0.27 139	0.95 393	0.34 92	0.68 294	0.44 142	1.91 574	0.65 416	0.62 297	0.26 135	0.15 191	0.10 63	0.16 180	0.15 234	0.14 151	0.13 183

WCG-NET	0.28 109	0.15 39	0.33 109	0.33 64	0.19 63	0.33 168	0.27 139	0.39 60	0.80 350	0.46 188	0.49 164	0.39 155	0.25 103	0.40 87	0.25 107	0.12 40	0.09 25	0.13 72	0.11 98	0.12 64	0.10 40

GCAP-BAT	0.30 141	0.21 241	0.42 242	0.33 64	0.27 325	0.26 66	0.27 139	0.45 105	0.30 61	0.60 233	0.64 224	0.45 203	0.23 81	0.56 225	0.26 135	0.15 191	0.12 225	0.15 151	0.10 61	0.12 64	0.11 86

WCG-NET（raft）	0.31 149	0.15 39	0.36 151	0.32 49	0.19 63	0.35 189	0.27 139	0.51 131	0.78 339	0.45 182	0.55 199	0.48 219	0.27 131	0.54 208	0.26 135	0.13 74	0.10 63	0.12 34	0.11 98	0.12 64	0.11 86

gcap-zeroshot	0.34 178	0.18 123	0.52 371	0.38 189	0.22 142	0.49 289	0.27 139	0.52 141	0.34 92	0.64 262	0.50 167	0.83 403	0.34 219	0.48 163	0.24 82	0.13 74	0.11 165	0.15 151	0.12 132	0.13 105	0.12 134

MaDis-Stereo	0.26 88	0.18 123	0.36 151	0.36 141	0.26 291	0.27 80	0.27 139	0.43 95	0.35 105	0.27 67	0.26 51	0.41 173	0.28 148	0.40 87	0.28 176	0.16 247	0.14 332	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.12 134

4D-IteraStereo	0.33 170	0.18 123	0.40 212	0.40 260	0.24 214	0.32 160	0.27 139	0.58 173	0.72 295	0.65 272	0.54 193	0.42 183	0.23 81	0.45 129	0.28 176	0.14 118	0.09 25	0.19 318	0.16 268	0.16 252	0.11 86

CES	0.28 109	0.14 16	0.23 4	0.30 13	0.70 575	0.37 207	0.27 139	0.48 117	0.46 183	0.34 112	0.48 160	0.27 72	0.22 69	0.39 80	0.23 68	0.13 74	0.11 165	0.12 34	0.08 1	0.13 105	0.17 326

Selective-RAFT	0.35 195	0.23 305	0.51 366	0.44 378	0.21 117	0.64 395	0.27 139	0.59 179	0.63 249	0.40 163	0.38 121	0.55 250	0.40 266	0.57 238	0.35 264	0.13 74	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.16 252	0.13 183

IPLG	0.39 260	0.20 203	0.59 403	0.40 260	0.24 214	0.54 315	0.27 139	0.75 309	0.63 249	0.84 403	0.81 304	0.32 99	0.32 196	0.60 280	0.45 363	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.13 105	0.12 134

DIP-Stereo	0.39 260	0.21 241	0.50 352	0.41 295	0.28 351	0.62 377	0.27 139	0.77 319	0.40 148	0.64 262	0.86 332	0.52 237	0.33 208	0.66 338	0.42 331	0.15 191	0.13 297	0.17 225	0.14 202	0.15 207	0.15 259
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DN-CSS_ROB	0.43 301	0.26 384	0.62 413	0.40 260	0.29 379	0.44 264	0.27 139	0.77 319	0.75 313	0.72 325	1.09 443	0.48 219	0.43 280	0.69 365	0.37 297	0.15 191	0.12 225	0.21 390	0.19 380	0.18 314	0.16 305

SCV_C0	0.26 88	0.18 123	0.34 128	0.35 121	0.24 214	0.23 29	0.28 161	0.51 131	0.36 113	0.31 89	0.36 113	0.37 140	0.20 46	0.57 238	0.22 39	0.13 74	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.16 252	0.12 134

tt45	0.27 101	0.17 96	0.34 128	0.35 121	0.23 184	0.38 220	0.28 161	0.46 110	0.28 47	0.40 163	0.27 57	0.38 148	0.25 103	0.57 238	0.26 135	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.12 64	0.14 229

UniTT-Stereo	0.27 101	0.17 96	0.37 169	0.40 260	0.27 325	0.30 124	0.28 161	0.39 60	0.31 66	0.29 79	0.46 151	0.27 72	0.25 103	0.47 152	0.34 246	0.17 293	0.13 297	0.13 72	0.12 132	0.14 151	0.12 134

AEACV	0.27 101	0.17 96	0.31 81	0.34 85	0.45 525	0.26 66	0.28 161	0.37 46	0.32 80	0.30 86	0.46 151	0.31 96	0.37 245	0.36 56	0.24 82	0.14 118	0.10 63	0.15 151	0.12 132	0.13 105	0.11 86

HBP-ISP	0.59 457	0.45 515	0.43 257	0.45 402	0.33 447	0.70 420	0.28 161	1.11 458	1.00 466	0.83 396	1.18 477	0.65 321	0.68 433	0.88 459	0.52 406	0.35 541	0.38 567	0.47 559	0.41 559	0.38 529	0.31 504

MIPNet	0.37 229	0.21 241	0.59 403	0.39 218	0.25 245	0.50 292	0.28 161	0.77 319	0.70 283	0.65 272	0.60 213	0.40 167	0.49 313	0.44 125	0.37 297	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.13 183

RAFT-IKP	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.28 161	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.57 258	0.38 249	0.58 258	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

111	0.40 272	0.17 96	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.52 300	0.28 161	0.74 302	1.16 516	0.50 202	0.91 359	0.63 302	0.48 309	0.61 288	0.35 264	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.12 132	0.13 105	0.13 183

CBMV_ROB	0.59 457	0.37 476	0.38 181	0.39 218	0.28 351	0.74 434	0.28 161	1.00 409	0.98 454	0.94 463	1.25 491	0.81 401	0.78 483	0.87 456	0.50 389	0.36 545	0.37 565	0.43 552	0.40 554	0.33 504	0.30 496

LACA2	0.20 16	0.15 39	0.26 25	0.30 13	0.15 3	0.29 110	0.29 170	0.30 14	0.22 17	0.21 18	0.23 31	0.28 78	0.20 46	0.34 45	0.19 5	0.13 74	0.10 63	0.10 1	0.09 10	0.12 64	0.09 4

gcap_with_dpt	0.30 141	0.20 203	0.35 143	0.40 260	0.26 291	0.35 189	0.29 170	0.61 195	0.52 207	0.39 154	0.57 204	0.45 203	0.27 131	0.40 87	0.30 201	0.15 191	0.11 165	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.13 183

xyz-stereo-finetune2	0.36 213	0.19 162	0.38 181	0.32 49	0.19 63	0.82 470	0.29 170	0.52 141	0.32 80	0.51 205	0.78 284	0.43 192	0.45 295	0.69 365	0.44 354	0.13 74	0.12 225	0.17 225	0.13 169	0.12 64	0.13 183

fffy	0.28 109	0.21 241	0.34 128	0.37 159	0.23 184	0.33 168	0.29 170	0.51 131	0.41 152	0.32 103	0.37 118	0.39 155	0.27 131	0.50 177	0.27 153	0.12 40	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.11 86

RAFT-Stereo-weight	0.32 155	0.18 123	0.33 109	0.39 218	0.22 142	0.26 66	0.29 170	0.67 243	0.80 350	0.53 213	0.51 177	0.58 266	0.20 46	0.47 152	0.27 153	0.13 74	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.11 86

MyStereo8	0.40 272	0.20 203	0.54 383	0.41 295	0.29 379	0.53 308	0.29 170	0.65 223	0.49 197	0.71 314	0.98 394	0.58 266	0.43 280	0.50 177	0.51 399	0.15 191	0.12 225	0.16 180	0.14 202	0.19 348	0.19 376

11t1	0.36 213	0.21 241	0.42 242	0.35 121	0.22 142	0.62 377	0.29 170	0.69 261	0.43 164	0.60 233	0.53 190	0.53 241	0.48 309	0.56 225	0.40 321	0.18 328	0.14 332	0.16 180	0.13 169	0.17 289	0.17 326

GMStereo_Zeroshot	0.49 374	0.44 511	0.74 478	0.49 454	0.27 325	0.56 335	0.29 170	0.73 300	0.76 321	0.86 414	0.94 367	0.91 436	0.36 241	0.74 396	0.43 338	0.26 475	0.14 332	0.26 475	0.15 234	0.36 520	0.18 344

LoS	0.29 124	0.15 39	0.30 68	0.29 8	0.18 42	0.33 168	0.29 170	0.51 131	0.72 295	0.34 112	0.52 186	0.41 173	0.28 148	0.47 152	0.28 176	0.15 191	0.11 165	0.13 72	0.09 10	0.11 23	0.11 86
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.36 213	0.20 203	0.31 81	0.31 29	0.22 142	0.36 200	0.29 170	0.61 195	0.64 258	0.67 288	0.70 245	0.60 287	0.40 266	0.58 258	0.34 246	0.17 293	0.11 165	0.20 348	0.11 98	0.17 289	0.18 344

IPLGR	0.39 260	0.21 241	0.63 423	0.39 218	0.22 142	0.49 289	0.29 170	0.76 316	0.74 309	0.78 355	0.77 273	0.44 202	0.42 274	0.47 152	0.38 306	0.13 74	0.12 225	0.16 180	0.14 202	0.15 207	0.13 183

LCNet	0.41 283	0.20 203	0.32 94	0.44 378	0.24 214	0.47 281	0.29 170	0.67 243	0.53 211	0.72 325	1.03 417	0.66 326	0.60 381	0.58 258	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.19 318	0.19 380	0.21 389	0.36 527

CroCo-Stereo	0.26 88	0.22 284	0.36 151	0.48 439	0.22 142	0.20 12	0.29 170	0.51 131	0.44 171	0.28 71	0.23 31	0.42 183	0.26 120	0.29 10	0.26 135	0.15 191	0.13 297	0.13 72	0.11 98	0.16 252	0.12 134
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
iRaftStereo_RVC	0.32 155	0.19 162	0.37 169	0.39 218	0.22 142	0.31 142	0.29 170	0.68 253	0.51 204	0.49 199	0.66 234	0.37 140	0.23 81	0.45 129	0.33 230	0.14 118	0.10 63	0.18 275	0.17 323	0.15 207	0.12 134

s12784h	0.36 213	0.15 39	0.24 10	0.34 85	0.15 3	0.77 447	0.29 170	0.80 332	0.83 368	0.56 222	0.57 204	0.43 192	0.40 266	0.57 238	0.33 230	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.09 10	0.14 151	0.09 4

HCRNet	0.44 308	0.34 458	0.41 222	0.53 507	0.26 291	0.53 308	0.29 170	0.83 343	0.63 249	0.71 314	0.81 304	0.77 386	0.50 323	0.66 338	0.36 281	0.24 455	0.16 394	0.24 443	0.20 405	0.21 389	0.18 344

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 213	0.17 96	0.41 222	0.35 121	0.19 63	0.33 168	0.29 170	0.65 223	0.73 302	0.68 294	1.01 404	0.56 253	0.40 266	0.42 106	0.30 201	0.11 29	0.09 25	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.10 40

iResNet_ROB	0.52 405	0.21 241	0.53 379	0.37 159	0.21 117	0.61 369	0.29 170	1.51 570	1.32 548	0.90 443	1.02 413	0.80 398	0.62 393	0.76 406	0.43 338	0.16 247	0.12 225	0.13 72	0.09 10	0.15 207	0.18 344

WQFJA1	0.32 155	0.19 162	0.34 128	0.39 218	0.26 291	0.62 377	0.30 188	0.56 159	0.47 188	0.37 134	0.39 124	0.38 148	0.33 208	0.50 177	0.42 331	0.14 118	0.18 434	0.16 180	0.14 202	0.14 151	0.13 183

WQFJX	0.32 155	0.18 123	0.33 109	0.39 218	0.27 325	0.60 366	0.30 188	0.53 152	0.47 188	0.39 154	0.38 121	0.34 115	0.33 208	0.61 288	0.40 321	0.14 118	0.17 414	0.16 180	0.13 169	0.14 151	0.14 229

NLMM	0.32 155	0.19 162	0.34 128	0.39 218	0.26 291	0.62 377	0.30 188	0.56 159	0.47 188	0.37 134	0.39 124	0.38 148	0.33 208	0.49 170	0.42 331	0.14 118	0.18 434	0.16 180	0.14 202	0.14 151	0.13 183

GEAStereo	0.23 56	0.16 64	0.30 68	0.33 64	0.25 245	0.36 200	0.30 188	0.42 83	0.28 47	0.26 52	0.28 67	0.24 58	0.21 57	0.32 27	0.22 39	0.18 328	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.14 151	0.12 134

GSStereo	0.23 56	0.16 64	0.30 68	0.33 64	0.25 245	0.36 200	0.30 188	0.42 83	0.27 41	0.30 86	0.28 67	0.23 51	0.21 57	0.32 27	0.22 39	0.16 247	0.09 25	0.12 34	0.10 61	0.14 151	0.12 134

GS-Stereo							0.30 188	0.42 83	0.27 41	0.30 86	0.28 67	0.23 51	0.21 57	0.32 27	0.22 39	0.16 247	0.09 25	0.12 34	0.10 61	0.14 151	0.12 134

GASTEREO	0.25 77	0.16 64	0.32 94	0.40 260	0.20 90	0.22 21	0.30 188	0.43 95	0.31 66	0.37 134	0.33 92	0.22 41	0.35 223	0.41 97	0.23 68	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.12 64	0.11 86

AIO-test1	0.38 244	0.18 123	0.38 181	0.50 468	0.24 214	0.46 276	0.30 188	0.70 276	1.19 522	0.40 163	0.71 247	0.45 203	0.29 164	0.53 201	0.27 153	0.15 191	0.13 297	0.19 318	0.21 427	0.13 105	0.17 326

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 356	0.21 241	1.26 553	0.39 218	0.51 546	0.28 98	0.30 188	1.25 526	0.44 171	0.68 294	1.11 446	0.86 414	0.33 208	0.67 349	0.27 153	0.15 191	0.11 165	0.17 225	0.20 405	0.22 411	0.24 450

AIO-Stereo	0.25 77	0.18 123	0.34 128	0.37 159	0.18 42	0.28 98	0.30 188	0.48 117	0.27 41	0.29 79	0.30 79	0.32 99	0.17 16	0.52 192	0.23 68	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.10 40

RSM++	0.25 77	0.18 123	0.34 128	0.36 141	0.20 90	0.28 98	0.30 188	0.51 131	0.32 80	0.25 46	0.22 28	0.37 140	0.21 57	0.50 177	0.24 82	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.12 132	0.14 151	0.10 40

MGS-Stereo	0.28 109	0.19 162	0.40 212	0.36 141	0.23 184	0.37 207	0.30 188	0.39 60	0.44 171	0.31 89	0.51 177	0.40 167	0.24 91	0.43 115	0.26 135	0.15 191	0.12 225	0.15 151	0.13 169	0.14 151	0.13 183

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 178	0.27 401	0.45 279	0.36 141	0.25 245	0.48 284	0.30 188	0.58 173	0.90 415	0.42 172	0.36 113	0.30 89	0.29 164	0.49 170	0.30 201	0.16 247	0.14 332	0.18 275	0.15 234	0.18 314	0.15 259

plain	0.31 149	0.20 203	0.50 352	0.39 218	0.29 379	0.27 80	0.30 188	0.44 101	0.35 105	0.31 89	0.66 234	0.30 89	0.31 190	0.65 330	0.31 209	0.17 293	0.13 297	0.20 348	0.15 234	0.17 289	0.12 134

PCWNet_CMD	0.48 356	0.24 342	0.52 371	0.39 218	0.27 325	0.63 388	0.30 188	0.95 393	0.96 447	0.86 414	1.07 437	0.79 390	0.44 290	0.57 238	0.43 338	0.17 293	0.12 225	0.21 390	0.16 268	0.24 441	0.19 376

riskmin	0.38 244	0.20 203	0.39 201	0.32 49	0.23 184	0.53 308	0.30 188	0.63 209	0.80 350	0.49 199	0.56 202	0.73 366	0.58 370	0.55 214	0.36 281	0.17 293	0.11 165	0.19 318	0.13 169	0.19 348	0.20 399

DCANet-4	0.36 213	0.20 203	0.48 327	0.34 85	0.19 63	0.29 110	0.30 188	0.66 233	0.92 427	0.69 301	0.78 284	0.40 167	0.47 304	0.45 129	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.13 183

fff	0.37 229	0.16 64	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.29 110	0.30 188	0.69 261	1.06 494	0.69 301	0.78 284	0.42 183	0.63 399	0.46 144	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.13 183

ADStereo(finetuned)	0.37 229	0.16 64	0.49 339	0.34 85	0.19 63	0.30 124	0.30 188	0.68 253	0.91 422	0.70 307	0.77 273	0.43 192	0.69 437	0.45 129	0.33 230	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.12 134

TRStereo	0.37 229	0.27 401	0.59 403	0.47 431	0.41 502	0.29 110	0.30 188	0.84 346	0.59 234	0.52 210	0.41 132	0.52 237	0.26 120	0.73 389	0.27 153	0.17 293	0.12 225	0.19 318	0.19 380	0.13 105	0.11 86

iGMRVC	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.30 188	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.58 258	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

CFNet_pseudo	0.46 329	0.24 342	0.52 371	0.37 159	0.27 325	0.58 347	0.30 188	0.86 353	0.88 399	0.82 384	1.03 417	0.75 374	0.47 304	0.58 258	0.44 354	0.17 293	0.12 225	0.24 443	0.16 268	0.24 441	0.19 376

DCANet	0.36 213	0.16 64	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.30 124	0.30 188	0.68 253	0.91 422	0.70 307	0.77 273	0.43 192	0.57 361	0.45 129	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.13 105	0.12 134

csc	0.37 229	0.16 64	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.29 110	0.30 188	0.69 261	1.06 494	0.69 301	0.78 284	0.42 183	0.63 399	0.46 144	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.13 183

cscssc	0.37 229	0.16 64	0.41 222	0.34 85	0.19 63	0.29 110	0.30 188	0.69 261	1.06 494	0.69 301	0.78 284	0.42 183	0.63 399	0.46 144	0.34 246	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.13 183

EAI-Stereo	0.34 178	0.19 162	0.44 267	0.39 218	0.21 117	0.31 142	0.30 188	1.15 479	0.30 61	0.49 199	0.75 263	0.36 138	0.28 148	0.62 297	0.27 153	0.14 118	0.11 165	0.14 107	0.13 169	0.13 105	0.12 134

MSMDNet	0.48 356	0.24 342	0.52 371	0.39 218	0.27 325	0.63 388	0.30 188	0.96 397	0.96 447	0.86 414	1.07 437	0.79 390	0.44 290	0.57 238	0.43 338	0.17 293	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.23 428	0.19 376

HITNet	0.41 283	0.26 384	0.45 279	0.33 64	0.17 25	0.63 388	0.30 188	0.93 381	0.64 258	0.71 314	0.82 308	0.64 308	0.52 330	0.59 274	0.43 338	0.14 118	0.10 63	0.15 151	0.13 169	0.19 348	0.12 134
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
BStereo	0.27 101	0.16 64	0.88 507	0.34 85	0.22 142	0.22 21	0.31 216	0.39 60	0.41 152	0.26 52	0.24 39	0.26 65	0.19 36	0.42 106	0.28 176	0.10 13	0.12 225	0.12 34	0.16 268	0.12 64	0.14 229

Wave_Phase_stereo	0.30 141	0.16 64	0.88 507	0.34 85	0.22 142	0.64 395	0.31 216	0.54 155	0.41 152	0.26 52	0.24 39	0.26 65	0.19 36	0.42 106	0.28 176	0.10 13	0.12 225	0.12 34	0.16 268	0.12 64	0.14 229

MSCF	0.25 77	0.16 64	0.33 109	0.39 218	0.20 90	0.20 12	0.31 216	0.43 95	0.31 66	0.36 127	0.33 92	0.23 51	0.35 223	0.36 56	0.23 68	0.15 191	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.13 105	0.11 86

xyz-stereo-finetune	0.33 170	0.18 123	0.36 151	0.33 64	0.18 42	0.57 341	0.31 216	0.58 173	0.69 282	0.45 182	0.54 193	0.38 148	0.33 208	0.56 225	0.36 281	0.12 40	0.12 225	0.16 180	0.13 169	0.13 105	0.12 134

HI	0.45 318	0.21 241	0.36 151	0.34 85	0.35 463	0.28 98	0.31 216	0.72 289	0.46 183	0.87 422	1.13 457	1.09 491	0.76 471	0.69 365	0.56 421	0.12 40	0.10 63	0.17 225	0.17 323	0.17 289	0.15 259

CoSv	0.45 318	0.21 241	0.36 151	0.34 85	0.35 463	0.28 98	0.31 216	0.72 289	0.46 183	0.87 422	1.13 457	1.09 491	0.76 471	0.69 365	0.56 421	0.12 40	0.10 63	0.17 225	0.17 323	0.17 289	0.15 259

rvit_stereo_0081_aga	0.31 149	0.28 415	0.44 267	0.42 337	0.29 379	0.34 179	0.31 216	0.44 101	0.40 148	0.39 154	0.44 142	0.40 167	0.32 196	0.42 106	0.29 195	0.23 443	0.17 414	0.19 318	0.16 268	0.20 365	0.15 259

EKT-Stereo	0.35 195	0.23 305	0.39 201	0.43 358	0.29 379	0.38 220	0.31 216	0.69 261	0.64 258	0.45 182	0.63 220	0.49 225	0.27 131	0.56 225	0.33 230	0.18 328	0.14 332	0.18 275	0.15 234	0.16 252	0.16 305

HH	0.35 195	0.20 203	0.47 307	0.40 260	0.25 245	0.33 168	0.31 216	0.76 316	0.38 136	0.43 176	0.57 204	0.79 390	0.44 290	0.71 377	0.25 107	0.15 191	0.11 165	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.12 134

HanStereo	0.35 195	0.20 203	0.47 307	0.40 260	0.25 245	0.33 168	0.31 216	0.76 316	0.38 136	0.43 176	0.57 204	0.79 390	0.44 290	0.71 377	0.25 107	0.15 191	0.11 165	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.12 134

anonymousdsp2	0.35 195	0.20 203	0.43 257	0.37 159	0.24 214	0.48 284	0.31 216	0.86 353	0.65 263	0.55 219	0.50 167	0.50 228	0.34 219	0.56 225	0.31 209	0.14 118	0.10 63	0.14 107	0.10 61	0.16 252	0.14 229

CroCo-Stereo Lap2	0.28 109	0.24 342	0.39 201	0.50 468	0.29 379	0.20 12	0.31 216	0.49 120	0.38 136	0.24 40	0.27 57	0.46 212	0.31 190	0.39 80	0.30 201	0.14 118	0.15 362	0.16 180	0.13 169	0.16 252	0.15 259

DisPM	0.39 260	0.19 162	0.44 267	0.41 295	0.27 325	0.24 41	0.31 216	0.65 223	0.57 231	0.87 422	0.87 340	0.60 287	0.32 196	0.76 406	0.32 217	0.18 328	0.12 225	0.19 318	0.17 323	0.15 207	0.20 399

AAGNet	1.43 575	0.20 203	0.48 327	0.44 378	0.25 245	0.29 110	0.31 216	0.65 223	0.68 275	0.97 477	0.86 332	0.67 333	0.62 393	0.64 323	20.63 630	0.16 247	0.11 165	0.19 318	0.15 234	0.19 348	0.12 134

NF-Stereo	0.38 244	0.20 203	0.45 279	0.41 295	0.25 245	0.26 66	0.31 216	0.69 261	0.70 283	0.65 272	0.77 273	0.57 258	0.30 182	0.67 349	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.16 252	0.27 473

OCTAStereo	0.38 244	0.20 203	0.46 295	0.41 295	0.25 245	0.26 66	0.31 216	0.69 261	0.70 283	0.65 272	0.77 273	0.58 266	0.30 182	0.67 349	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.16 252	0.27 473

PSM-adaLoss	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.31 216	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.58 266	0.38 249	0.56 225	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

ROB_FTStereo_v2	0.35 195	0.23 305	0.47 307	0.41 295	0.22 142	0.24 41	0.31 216	0.59 179	0.36 113	0.63 252	0.73 252	0.57 258	0.38 249	0.57 238	0.36 281	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.20 365	0.15 259

RE-Stereo	0.38 244	0.20 203	0.46 295	0.41 295	0.25 245	0.26 66	0.31 216	0.69 261	0.70 283	0.65 272	0.77 273	0.58 266	0.30 182	0.67 349	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.16 252	0.27 473

TVStereo	0.38 244	0.20 203	0.46 295	0.41 295	0.25 245	0.26 66	0.31 216	0.69 261	0.70 283	0.65 272	0.77 273	0.58 266	0.30 182	0.67 349	0.35 264	0.18 328	0.12 225	0.20 348	0.16 268	0.16 252	0.27 473

sCroCo_RVC	0.35 195	0.28 415	0.69 455	0.51 484	0.39 490	0.41 246	0.31 216	0.49 120	0.45 180	0.31 89	0.48 160	0.38 148	0.32 196	0.46 144	0.32 217	0.21 400	0.22 481	0.19 318	0.19 380	0.21 389	0.20 399

AFF-stereo	0.38 244	0.19 162	0.39 201	0.37 159	0.21 117	0.27 80	0.31 216	0.65 223	0.66 267	0.64 262	1.13 457	0.76 380	0.39 260	0.55 214	0.33 230	0.11 29	0.09 25	0.16 180	0.16 268	0.13 105	0.11 86

ccs_rob	0.46 329	0.24 342	0.52 371	0.37 159	0.27 325	0.58 347	0.31 216	0.86 353	0.88 399	0.82 384	1.02 413	0.75 374	0.47 304	0.58 258	0.44 354	0.17 293	0.12 225	0.24 443	0.16 268	0.24 441	0.19 376

SMoEStereo_RVC	0.26 88	0.19 162	0.35 143	0.35 121	0.22 142	0.36 200	0.32 239	0.39 60	0.34 92	0.37 134	0.30 79	0.33 111	0.24 91	0.53 201	0.24 82	0.12 40	0.10 63	0.16 180	0.12 132	0.12 64	0.11 86

rrr	0.29 124	0.22 284	0.41 222	0.35 121	0.27 325	0.37 207	0.32 239	0.52 141	0.42 162	0.38 146	0.30 79	0.35 127	0.27 131	0.51 185	0.22 39	0.15 191	0.12 225	0.16 180	0.13 169	0.13 105	0.14 229

x	0.39 260	0.24 342	0.41 222	0.34 85	0.23 184	0.52 300	0.32 239	0.86 353	0.52 207	0.57 225	0.70 245	0.59 281	0.50 323	0.49 170	0.46 373	0.17 293	0.15 362	0.17 225	0.15 234	0.17 289	0.16 305

PFNet	0.42 291	0.18 123	0.58 402	0.43 358	0.24 214	0.43 256	0.32 239	0.74 302	0.78 339	1.00 489	0.74 261	0.68 334	0.39 260	0.72 383	0.37 297	0.16 247	0.10 63	0.20 348	0.15 234	0.16 252	0.13 183

test_xeample3	0.29 124	0.21 241	0.41 222	0.35 121	0.26 291	0.35 189	0.32 239	0.56 159	0.36 113	0.43 176	0.32 91	0.34 115	0.28 148	0.54 208	0.23 68	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.12 132	0.14 151	0.13 183

FENet	0.42 291	0.22 284	0.38 181	0.39 218	0.24 214	0.55 321	0.32 239	0.79 329	0.70 283	0.71 314	0.72 248	0.63 302	0.57 361	0.62 297	0.44 354	0.19 360	0.13 297	0.19 318	0.17 323	0.18 314	0.19 376

R-Stereo Train	0.39 260	0.18 123	0.42 242	0.42 337	0.26 291	0.40 231	0.32 239	0.72 289	0.34 92	0.89 436	1.28 496	0.57 258	0.35 223	0.42 106	0.32 217	0.15 191	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.14 151	0.13 183

RAFT-Stereo	0.39 260	0.18 123	0.42 242	0.42 337	0.26 291	0.40 231	0.32 239	0.72 289	0.34 92	0.89 436	1.28 496	0.57 258	0.35 223	0.42 106	0.32 217	0.15 191	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.14 151	0.13 183
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet	0.51 397	0.29 427	0.46 295	0.41 295	0.27 325	0.70 420	0.32 239	1.13 466	1.00 466	0.72 325	1.07 437	0.85 409	0.60 381	0.76 406	0.52 406	0.19 360	0.14 332	0.23 426	0.23 461	0.21 389	0.16 305

AdaStereo	0.50 390	0.32 445	0.47 307	0.48 439	0.25 245	0.67 411	0.32 239	1.17 491	0.88 399	0.75 338	0.99 399	0.75 374	0.49 313	0.67 349	0.46 373	0.27 485	0.12 225	0.28 496	0.18 350	0.23 428	0.18 344
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.
WQFJX1	0.33 170	0.19 162	0.34 128	0.41 295	0.28 351	0.53 308	0.33 249	0.51 131	0.50 200	0.39 154	0.36 113	0.34 115	0.31 190	0.69 365	0.39 313	0.15 191	0.18 434	0.16 180	0.14 202	0.16 252	0.14 229

NLMM1	0.33 170	0.21 241	0.36 151	0.41 295	0.25 245	0.55 321	0.33 249	0.55 156	0.63 249	0.42 172	0.44 142	0.30 89	0.25 103	0.63 308	0.38 306	0.16 247	0.18 434	0.17 225	0.14 202	0.15 207	0.13 183

DA	0.29 124	0.17 96	0.31 81	0.40 260	0.20 90	0.74 434	0.33 249	0.47 113	0.44 171	0.34 112	0.39 124	0.39 155	0.32 196	0.32 27	0.24 82	0.15 191	0.11 165	0.16 180	0.11 98	0.15 207	0.10 40

GGEV	0.29 124	0.17 96	0.31 81	0.40 260	0.20 90	0.74 434	0.33 249	0.47 113	0.44 171	0.34 112	0.39 124	0.39 155	0.32 196	0.32 27	0.24 82	0.15 191	0.11 165	0.16 180	0.11 98	0.15 207	0.10 40

AIO_rvc	0.23 56	0.16 64	0.32 94	0.34 85	0.19 63	0.26 66	0.33 249	0.40 71	0.22 17	0.26 52	0.24 39	0.34 115	0.15 6	0.51 185	0.24 82	0.12 40	0.09 25	0.13 72	0.10 61	0.12 64	0.10 40

mms	0.26 88	0.21 241	0.33 109	0.37 159	0.25 245	0.30 124	0.33 249	0.40 71	0.32 80	0.28 71	0.34 101	0.34 115	0.20 46	0.45 129	0.26 135	0.12 40	0.11 165	0.16 180	0.12 132	0.14 151	0.11 86

ours_stereo	0.26 88	0.21 241	0.33 109	0.38 189	0.23 184	0.30 124	0.33 249	0.42 83	0.38 136	0.26 52	0.34 101	0.35 127	0.23 81	0.47 152	0.27 153	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.12 132	0.14 151	0.10 40

PAM	0.46 329	0.19 162	0.70 459	0.40 260	0.26 291	0.75 440	0.33 249	0.85 349	0.34 92	0.70 307	0.46 151	1.83 569	0.63 399	0.61 288	0.26 135	0.15 191	0.10 63	0.16 180	0.14 202	0.14 151	0.13 183

CFNet_ucs	0.50 390	0.24 342	0.55 388	0.38 189	0.31 420	0.58 347	0.33 249	0.98 403	0.93 433	0.88 432	1.19 481	0.80 398	0.49 313	0.63 308	0.43 338	0.21 400	0.15 362	0.26 475	0.18 350	0.26 457	0.22 435

SDNR	0.86 518	0.37 476	1.47 573	0.40 260	0.38 484	3.38 608	0.33 249	0.90 372	0.98 454	0.99 484	2.09 571	0.59 281	0.71 454	1.29 542	0.70 459	0.51 574	0.56 591	0.36 533	0.26 500	0.43 543	0.46 560

raft_robust	0.41 283	0.23 305	0.36 151	0.42 337	0.21 117	0.40 231	0.33 249	0.79 329	0.98 454	0.79 360	0.87 340	0.39 155	0.33 208	0.84 443	0.29 195	0.13 74	0.12 225	0.16 180	0.17 323	0.15 207	0.12 134

CIPLG	0.41 283	0.21 241	0.63 423	0.45 402	0.33 447	0.52 300	0.33 249	0.65 223	0.60 236	0.82 384	0.96 380	0.46 212	0.32 196	0.55 214	0.44 354	0.16 247	0.12 225	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.14 229

ACRE	0.40 272	0.21 241	0.65 434	0.45 402	0.33 447	0.51 296	0.33 249	0.66 233	0.63 249	0.80 362	0.92 363	0.45 203	0.32 196	0.52 192	0.45 363	0.16 247	0.12 225	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.14 229

rafts_anoy	0.37 229	0.21 241	0.36 151	0.41 295	0.26 291	0.30 124	0.33 249	0.67 243	0.90 415	0.58 227	0.66 234	0.45 203	0.33 208	0.47 152	0.39 313	0.16 247	0.11 165	0.21 390	0.23 461	0.17 289	0.14 229

MLCV	0.47 344	0.24 342	0.61 410	0.37 159	0.17 25	0.61 369	0.33 249	0.80 332	0.87 395	0.94 463	1.13 457	0.72 355	0.43 280	0.89 465	0.51 399	0.13 74	0.10 63	0.13 72	0.11 98	0.14 151	0.12 134

DStereoRT	0.74 493	0.19 162	0.50 352	0.51 484	0.33 447	1.10 525	0.34 264	0.82 338	0.76 321	0.78 355	1.05 427	0.51 232	0.73 461	0.76 406	0.48 384	0.16 247	0.13 297	3.96 627	1.37 616	0.19 348	0.14 229

2.75w_new	0.21 28	0.18 123	0.28 49	0.29 8	0.17 25	0.23 29	0.34 264	0.36 42	0.28 47	0.34 112	0.26 51	0.17 5	0.22 69	0.36 56	0.23 68	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.10 6	0.09 4

SCV	0.26 88	0.19 162	0.33 109	0.35 121	0.21 117	0.27 80	0.34 264	0.56 159	0.28 47	0.24 40	0.28 67	0.37 140	0.23 81	0.49 170	0.22 39	0.18 328	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.15 207	0.11 86

FACV-RUCA	0.43 301	0.28 415	0.47 307	0.45 402	0.33 447	0.58 347	0.34 264	0.82 338	0.73 302	0.57 225	0.84 319	0.47 214	0.50 323	0.54 208	0.39 313	0.22 426	0.15 362	0.35 528	0.16 268	0.28 472	0.21 417

DDVS	0.52 405	0.30 436	0.56 394	0.41 295	0.31 420	0.71 425	0.34 264	0.91 377	0.67 270	0.85 407	0.89 352	1.12 499	0.46 300	0.86 454	0.60 431	0.22 426	0.16 394	0.22 405	0.18 350	0.25 450	0.26 463

ITSA-stereo	0.53 411	0.28 415	0.52 371	0.40 260	0.23 184	0.56 335	0.34 264	1.24 522	1.24 531	0.80 362	0.81 304	0.72 355	0.58 370	0.82 430	0.65 446	0.21 400	0.17 414	0.23 426	0.21 427	0.22 411	0.26 463

Occ-G	0.26 88	0.14 16	0.28 49	0.34 85	0.20 90	0.27 80	0.34 264	0.41 78	0.31 66	0.29 79	0.43 141	0.49 225	0.25 103	0.47 152	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.14 107	0.11 98	0.12 64	0.12 134

RSM	0.25 77	0.18 123	0.33 109	0.36 141	0.20 90	0.27 80	0.34 264	0.51 131	0.27 41	0.26 52	0.23 31	0.39 155	0.21 57	0.56 225	0.22 39	0.12 40	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.14 151	0.10 40

SMFormer	0.51 397	0.23 305	0.62 413	0.34 85	0.20 90	0.62 377	0.34 264	1.21 502	1.02 473	0.81 375	1.01 404	0.71 346	0.65 416	0.84 443	0.55 419	0.19 360	0.15 362	0.18 275	0.16 268	0.18 314	0.18 344

tta	0.51 397	0.23 305	0.62 413	0.34 85	0.20 90	0.62 377	0.34 264	1.21 502	1.02 473	0.81 375	1.01 404	0.71 346	0.65 416	0.84 443	0.55 419	0.19 360	0.15 362	0.18 275	0.16 268	0.15 207	0.14 229

qqq1	0.49 374	0.23 305	0.62 413	0.34 85	0.20 90	0.62 377	0.34 264	1.21 502	1.02 473	0.81 375	1.01 404	0.71 346	0.65 416	0.84 443	0.34 246	0.19 360	0.15 362	0.14 107	0.12 132	0.15 207	0.14 229

fff1	0.49 374	0.23 305	0.62 413	0.34 85	0.20 90	0.62 377	0.34 264	1.21 502	1.02 473	0.81 375	1.01 404	0.71 346	0.65 416	0.84 443	0.34 246	0.19 360	0.15 362	0.14 107	0.12 132	0.15 207	0.14 229

LoS_RVC	0.27 101	0.16 64	0.27 36	0.32 49	0.30 398	0.44 264	0.34 264	0.41 78	0.33 86	0.31 89	0.51 177	0.29 81	0.32 196	0.36 56	0.28 176	0.11 29	0.10 63	0.11 2	0.08 1	0.11 23	0.19 376

CASS	0.45 318	0.27 401	0.42 242	0.48 439	0.22 142	0.61 369	0.34 264	0.97 400	0.62 238	0.71 314	0.85 329	0.61 293	0.55 352	0.57 238	0.41 326	0.29 502	0.16 394	0.22 405	0.18 350	0.22 411	0.28 480
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RCA-Stereo	0.35 195	0.17 96	0.34 128	0.38 189	0.22 142	0.31 142	0.34 264	0.68 253	1.24 531	0.45 182	0.65 227	0.47 214	0.43 280	0.38 74	0.27 153	0.13 74	0.10 63	0.14 107	0.11 98	0.11 23	0.11 86

BUS	0.45 318	0.25 367	0.43 257	0.45 402	0.28 351	0.70 420	0.34 264	0.94 386	0.76 321	0.75 338	0.80 297	0.65 321	0.49 313	0.64 323	0.51 399	0.20 383	0.14 332	0.22 405	0.19 380	0.18 314	0.18 344

NINENet	0.50 390	0.29 427	0.51 366	0.45 402	0.32 436	0.70 420	0.34 264	1.10 452	0.88 399	0.80 362	0.94 367	0.65 321	0.49 313	0.73 389	0.51 399	0.22 426	0.20 464	0.25 456	0.18 350	0.22 411	0.21 417

Sa-1000	0.48 356	0.24 342	0.41 222	0.45 402	0.25 245	0.59 359	0.34 264	0.81 336	0.93 433	0.82 384	1.50 535	0.53 241	0.45 295	0.92 477	0.30 201	0.15 191	0.12 225	0.21 390	0.19 380	0.15 207	0.13 183

test_4	0.36 213	0.18 123	0.31 81	0.44 378	0.25 245	0.20 12	0.34 264	0.56 159	0.41 152	0.59 229	1.45 531	0.43 192	0.25 103	0.63 308	0.28 176	0.12 40	0.10 63	0.17 225	0.19 380	0.15 207	0.11 86

UDGNet	0.48 356	0.77 568	0.50 352	0.48 439	0.31 420	0.41 246	0.34 264	0.70 276	0.92 427	0.65 272	0.60 213	0.58 266	0.43 280	0.63 308	0.41 326	0.32 523	0.15 362	0.66 579	0.19 380	0.36 520	0.21 417

IPLGR_C	0.40 272	0.21 241	0.64 428	0.45 402	0.33 447	0.52 300	0.34 264	0.66 233	0.62 238	0.82 384	0.92 363	0.45 203	0.32 196	0.52 192	0.46 373	0.17 293	0.12 225	0.15 151	0.14 202	0.13 105	0.14 229

HHNet	0.41 283	0.17 96	0.41 222	0.34 85	0.37 475	0.33 168	0.34 264	0.69 261	0.75 313	0.86 414	1.30 503	0.52 237	0.32 196	0.52 192	0.35 264	0.15 191	0.11 165	0.19 318	0.15 234	0.15 207	0.24 450

DEmStereo	0.48 356	0.17 96	0.50 352	0.38 189	0.25 245	0.59 359	0.34 264	0.63 209	0.74 309	0.89 436	1.66 547	0.58 266	1.06 541	0.60 280	0.42 331	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.16 268	0.14 151	0.15 259

DMCA	0.45 318	0.26 384	0.50 352	0.38 189	0.28 351	0.51 296	0.34 264	0.93 381	0.68 275	0.75 338	0.83 314	0.79 390	0.53 334	0.51 185	0.54 414	0.21 400	0.16 394	0.21 390	0.16 268	0.19 348	0.21 417

FADNet_RVC	0.55 425	0.37 476	1.17 544	0.44 378	0.31 420	0.56 335	0.34 264	1.06 437	0.88 399	0.67 288	0.90 356	0.61 293	0.65 416	0.93 483	0.70 459	0.21 400	0.18 434	0.26 475	0.23 461	0.31 491	0.28 480

DFGA-Net	0.45 318	0.29 427	0.80 496	0.42 337	0.32 436	0.53 308	0.35 289	0.78 325	0.89 412	0.66 285	0.75 263	0.48 219	0.39 260	0.74 396	0.60 431	0.15 191	0.13 297	0.19 318	0.18 350	0.20 365	0.17 326

AIO-test2	0.39 260	0.21 241	0.41 222	0.47 431	0.25 245	0.45 272	0.35 289	0.77 319	1.27 541	0.36 127	0.87 340	0.37 140	0.30 182	0.47 152	0.27 153	0.15 191	0.13 297	0.21 390	0.23 461	0.15 207	0.13 183

rvit_stereo_0083	0.34 178	0.24 342	0.50 352	0.44 378	0.27 325	0.34 179	0.35 289	0.45 105	0.62 238	0.37 134	0.47 157	0.42 183	0.35 223	0.40 87	0.36 281	0.22 426	0.20 464	0.20 348	0.17 323	0.20 365	0.14 229

test_sample1	0.42 291	0.22 284	0.46 295	0.34 85	0.23 184	0.58 347	0.35 289	0.99 405	0.49 197	0.62 243	0.75 263	0.69 338	0.61 387	0.58 258	0.44 354	0.18 328	0.14 332	0.17 225	0.15 234	0.17 289	0.17 326

AE-Stereo	0.34 178	0.21 241	0.42 242	0.48 439	0.31 420	0.48 284	0.35 289	0.61 195	0.62 238	0.32 103	0.55 199	0.52 237	0.27 131	0.47 152	0.29 195	0.13 74	0.13 297	0.18 275	0.16 268	0.15 207	0.12 134

mmm	0.44 308	0.27 401	0.46 295	0.38 189	0.24 214	0.61 369	0.35 289	0.94 386	0.53 211	0.72 325	1.05 427	0.63 302	0.50 323	0.57 238	0.45 363	0.18 328	0.15 362	0.23 426	0.20 405	0.20 365	0.18 344

ff7	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.36 141	0.26 291	0.31 142	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.33 92	0.32 99	0.29 164	0.58 258	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

IGEVStereo-DCA	0.29 124	0.22 284	0.38 181	0.35 121	0.27 325	0.37 207	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.30 79	0.35 127	0.27 131	0.51 185	0.22 39	0.15 191	0.12 225	0.16 180	0.12 132	0.13 105	0.15 259

ffff	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.36 141	0.26 291	0.31 142	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.33 92	0.32 99	0.29 164	0.58 258	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

11t	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.36 141	0.26 291	0.31 142	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.33 92	0.32 99	0.29 164	0.58 258	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

anonymousdsp	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.37 159	0.25 245	0.30 124	0.35 289	0.63 209	0.35 105	0.39 154	0.33 92	0.33 111	0.28 148	0.59 274	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

anonymousa	0.49 374	0.20 203	0.42 242	0.38 189	0.23 184	0.91 485	0.35 289	0.75 309	0.62 238	0.85 407	1.54 540	1.06 481	0.66 424	0.51 185	0.43 338	0.16 247	0.13 297	0.19 318	0.21 427	0.16 252	0.14 229

ccc-4	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.36 141	0.26 291	0.31 142	0.35 289	0.62 201	0.34 92	0.38 146	0.33 92	0.32 99	0.29 164	0.58 258	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259

IER	0.46 329	0.23 305	0.50 352	0.38 189	0.28 351	0.69 415	0.35 289	0.80 332	0.66 267	0.83 396	0.94 367	0.75 374	0.77 478	0.60 280	0.42 331	0.17 293	0.14 332	0.17 225	0.17 323	0.17 289	0.15 259

IGEV-Stereo	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.37 159	0.25 245	0.30 124	0.35 289	0.63 209	0.35 105	0.39 154	0.33 92	0.33 111	0.28 148	0.59 274	0.25 107	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.12 132	0.14 151	0.15 259
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GANet-ADL	0.42 291	0.25 367	0.45 279	0.43 358	0.29 379	0.54 315	0.35 289	0.89 367	0.86 386	0.63 252	0.72 248	0.68 334	0.42 274	0.52 192	0.41 326	0.21 400	0.14 332	0.15 151	0.13 169	0.18 314	0.19 376

PSM-softLoss	0.38 244	0.20 203	0.48 327	0.41 295	0.26 291	0.30 124	0.35 289	0.69 261	0.46 183	0.62 243	0.82 308	0.59 281	0.33 208	0.70 372	0.39 313	0.19 360	0.12 225	0.20 348	0.18 350	0.16 252	0.22 435

KMStereo	0.38 244	0.20 203	0.48 327	0.41 295	0.26 291	0.30 124	0.35 289	0.69 261	0.46 183	0.62 243	0.82 308	0.59 281	0.33 208	0.70 372	0.39 313	0.19 360	0.12 225	0.20 348	0.18 350	0.16 252	0.22 435

cross-raft	0.34 178	0.20 203	0.37 169	0.44 378	0.23 184	0.32 160	0.35 289	0.74 302	0.40 148	0.60 233	0.77 273	0.57 258	0.27 131	0.43 115	0.28 176	0.12 40	0.10 63	0.15 151	0.13 169	0.15 207	0.11 86

pcwnet_v2	0.58 450	0.28 415	0.84 499	0.45 402	0.35 463	0.61 369	0.35 289	1.27 530	1.21 526	0.99 484	1.27 494	0.72 355	0.58 370	0.67 349	0.48 384	0.27 485	0.21 474	0.24 443	0.23 461	0.29 476	0.29 487

BEATNet_4x	0.46 329	0.32 445	0.56 394	0.37 159	0.19 63	0.63 388	0.35 289	1.01 418	0.72 295	0.77 351	0.83 314	0.70 342	0.59 377	0.68 359	0.53 409	0.16 247	0.12 225	0.16 180	0.14 202	0.24 441	0.16 305

iResNetv2_ROB	0.52 405	0.27 401	0.69 455	0.38 189	0.25 245	0.62 377	0.35 289	1.17 491	1.01 470	0.99 484	1.06 434	0.88 425	0.67 427	0.66 338	0.39 313	0.19 360	0.13 297	0.15 151	0.11 98	0.18 314	0.16 305

NLCSM	0.34 178	0.21 241	0.34 128	0.44 378	0.29 379	0.54 315	0.36 311	0.52 141	0.47 188	0.46 188	0.37 118	0.34 115	0.34 219	0.71 377	0.41 326	0.16 247	0.17 414	0.17 225	0.16 268	0.17 289	0.16 305

gasm-f	0.24 66	0.16 64	0.27 36	0.33 64	0.25 245	0.25 57	0.36 311	0.42 83	0.28 47	0.26 52	0.35 107	0.24 58	0.30 182	0.36 56	0.23 68	0.18 328	0.10 63	0.13 72	0.10 61	0.15 207	0.12 134

fffft	0.25 77	0.17 96	0.37 169	0.36 141	0.22 142	0.28 98	0.36 311	0.42 83	0.24 30	0.36 127	0.23 31	0.27 72	0.22 69	0.52 192	0.27 153	0.12 40	0.09 25	0.16 180	0.12 132	0.12 64	0.12 134
1: 1. 1
rvit_stereo_0075_2	0.47 344	0.37 476	0.70 459	0.53 507	0.46 533	0.43 256	0.36 311	0.81 336	0.67 270	0.55 219	0.74 261	0.59 281	0.43 280	0.63 308	0.43 338	0.32 523	0.23 491	0.35 528	0.25 486	0.30 485	0.25 457

CoDeX	0.47 344	0.20 203	0.49 339	0.42 337	0.25 245	0.75 440	0.36 311	1.27 530	0.80 350	0.82 384	0.96 380	0.62 300	0.57 361	0.60 280	0.36 281	0.17 293	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.16 252	0.14 229

qqq	0.40 272	0.26 384	0.44 267	0.36 141	0.22 142	0.46 276	0.36 311	0.85 349	0.54 215	0.56 222	0.69 242	0.65 321	0.53 334	0.55 214	0.45 363	0.17 293	0.16 394	0.20 348	0.19 380	0.18 314	0.17 326

SA	0.44 308	0.25 367	0.46 295	0.46 423	0.24 214	0.43 256	0.36 311	0.75 309	0.96 447	0.59 229	1.03 417	0.48 219	0.52 330	0.94 490	0.32 217	0.16 247	0.12 225	0.21 390	0.19 380	0.15 207	0.13 183

dad	0.58 450	0.50 526	0.64 428	0.43 358	0.30 398	0.59 359	0.36 311	0.78 325	1.25 537	1.01 494	1.17 475	1.15 509	0.53 334	0.68 359	0.50 389	0.35 541	0.23 491	0.37 538	0.21 427	0.29 476	0.20 399

test_3	0.36 213	0.19 162	0.44 267	0.44 378	0.23 184	0.48 284	0.36 311	0.66 233	0.82 363	0.64 262	0.45 146	0.68 334	0.25 103	0.41 97	0.31 209	0.12 40	0.10 63	0.18 275	0.16 268	0.15 207	0.11 86

test-1	0.36 213	0.19 162	0.71 464	0.46 423	0.26 291	0.44 264	0.36 311	0.60 189	0.59 234	0.48 197	0.67 239	0.53 241	0.36 241	0.40 87	0.29 195	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.14 202	0.15 207	0.16 305

LMCR-Stereo	0.53 411	0.30 436	0.53 379	0.58 532	0.30 398	0.83 473	0.36 311	1.19 495	0.76 321	0.88 432	1.04 423	0.56 253	0.62 393	0.82 430	0.67 452	0.19 360	0.15 362	0.19 318	0.14 202	0.23 428	0.17 326

GES	0.44 308	0.23 305	0.57 398	0.40 260	0.30 398	0.59 359	0.36 311	0.96 397	0.68 275	0.74 336	0.83 314	0.47 214	0.48 309	0.67 349	0.43 338	0.22 426	0.16 394	0.17 225	0.16 268	0.18 314	0.23 442

xxxx	1.01 538	0.22 284	0.43 257	0.36 141	0.21 117	0.82 470	0.36 311	1.32 538	0.88 399	0.71 314	0.94 367	0.97 453	0.63 399	0.64 323	10.58 622	0.20 383	0.16 394	0.18 275	0.17 323	0.19 348	0.19 376

GMStereo	0.39 260	0.37 476	0.54 383	0.40 260	0.26 291	0.42 253	0.36 311	0.59 179	1.04 484	0.55 219	0.51 177	0.37 140	0.35 223	0.54 208	0.41 326	0.19 360	0.13 297	0.16 180	0.17 323	0.24 441	0.18 344
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GANet-RSSM	0.47 344	0.21 241	0.37 169	0.38 189	0.25 245	0.58 347	0.36 311	1.07 441	0.78 339	0.68 294	1.01 404	0.86 414	0.67 427	0.62 297	0.44 354	0.21 400	0.15 362	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.17 326

UCFNet_RVC	0.49 374	0.26 384	0.35 143	0.39 218	0.26 291	0.64 395	0.36 311	1.15 479	0.84 373	0.67 288	0.88 348	0.88 425	0.59 377	0.58 258	0.45 363	0.24 455	0.17 414	0.27 488	0.27 507	0.25 450	0.23 442

xyz-stereo	4.23 614	0.17 96	61.76 647	0.34 85	0.16 14	12.16 625	0.37 327	0.58 173	0.68 275	1.01 494	3.36 601	0.77 386	0.82 494	1.21 533	0.40 321	0.12 40	0.10 63	0.16 180	0.11 98	0.13 105	0.10 40

rvit_stereo_0081	0.32 155	0.24 342	0.47 307	0.43 358	0.26 291	0.30 124	0.37 327	0.42 83	0.55 223	0.36 127	0.40 129	0.39 155	0.35 223	0.43 115	0.33 230	0.22 426	0.16 394	0.19 318	0.16 268	0.19 348	0.13 183

rvit_stereo_0082	0.32 155	0.24 342	0.47 307	0.43 358	0.26 291	0.30 124	0.37 327	0.42 83	0.55 223	0.36 127	0.40 129	0.39 155	0.35 223	0.43 115	0.33 230	0.22 426	0.16 394	0.19 318	0.16 268	0.19 348	0.13 183

test_sample3	0.46 329	0.25 367	0.50 352	0.35 121	0.23 184	0.69 415	0.37 327	1.15 479	0.81 358	0.75 338	0.79 294	0.66 326	0.49 313	0.63 308	0.46 373	0.21 400	0.15 362	0.20 348	0.19 380	0.21 389	0.19 376

ffm	0.44 308	0.26 384	0.49 339	0.37 159	0.25 245	0.55 321	0.37 327	0.68 253	1.04 484	0.73 331	0.96 380	0.71 346	0.53 334	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.25 456	0.21 427	0.16 252	0.16 305

ff1	0.49 374	0.26 384	0.49 339	0.37 159	0.25 245	0.55 321	0.37 327	0.68 253	1.04 484	0.73 331	0.96 380	0.71 346	0.53 334	1.01 497	0.88 501	0.16 247	0.10 63	0.25 456	0.21 427	0.16 252	0.16 305

mmx	0.53 411	0.26 384	0.49 339	0.37 159	0.25 245	0.55 321	0.37 327	1.16 486	1.03 478	0.73 331	0.96 380	0.71 346	0.53 334	1.01 497	0.88 501	0.20 383	0.15 362	0.25 456	0.21 427	0.22 411	0.20 399

xxx	0.53 411	0.26 384	0.49 339	0.37 159	0.25 245	0.55 321	0.37 327	1.16 486	1.03 478	0.73 331	0.96 380	0.71 346	0.53 334	1.01 497	0.88 501	0.20 383	0.15 362	0.25 456	0.21 427	0.22 411	0.20 399

DCRE	0.37 229	0.18 123	0.46 295	0.45 402	0.32 436	0.42 253	0.37 327	0.63 209	0.51 204	0.47 194	0.94 367	0.56 253	0.36 241	0.52 192	0.32 217	0.14 118	0.13 297	0.15 151	0.14 202	0.14 151	0.13 183

GwcNet-ADL	0.44 308	0.22 284	0.48 327	0.45 402	0.30 398	0.40 231	0.37 327	0.92 379	0.97 450	0.71 314	0.78 284	0.61 293	0.42 274	0.62 297	0.50 389	0.19 360	0.14 332	0.15 151	0.14 202	0.18 314	0.18 344

PSMNet-ADL	0.48 356	0.27 401	0.40 212	0.48 439	0.30 398	0.68 413	0.37 327	0.90 372	0.80 350	0.61 241	0.80 297	0.92 441	0.62 393	0.72 383	0.63 441	0.23 443	0.18 434	0.18 275	0.20 405	0.22 411	0.20 399

KYRaft	0.48 356	0.20 203	0.38 181	0.44 378	0.23 184	0.44 264	0.37 327	0.66 233	0.41 152	0.94 463	1.73 551	0.79 390	0.41 272	0.63 308	0.31 209	0.16 247	0.11 165	0.18 275	0.22 445	0.16 252	0.78 584

TestStereo	0.38 244	0.31 441	0.40 212	0.45 402	0.20 90	0.40 231	0.37 327	0.66 233	0.65 263	0.53 213	0.78 284	0.47 214	0.40 266	0.55 214	0.37 297	0.18 328	0.13 297	0.20 348	0.15 234	0.22 411	0.13 183

raft+_RVC	0.38 244	0.19 162	0.35 143	0.37 159	0.25 245	0.45 272	0.37 327	0.78 325	0.89 412	0.51 205	0.78 284	0.50 228	0.29 164	0.53 201	0.40 321	0.15 191	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.14 151	0.12 134

222	1.18 561	0.22 284	0.44 267	0.37 159	0.22 142	0.79 454	0.37 327	1.31 537	0.89 412	0.92 456	1.08 440	0.72 355	0.71 454	0.66 338	13.89 626	0.20 383	0.15 362	0.17 225	0.16 268	0.18 314	0.19 376

SFCPSM	0.47 344	0.21 241	0.55 388	0.40 260	0.27 325	0.87 481	0.37 327	1.33 540	0.77 329	0.80 362	0.84 319	0.54 245	0.49 313	0.57 238	0.37 297	0.18 328	0.13 297	0.18 275	0.20 405	0.16 252	0.15 259

cf-r	0.47 344	0.23 305	0.41 222	0.39 218	0.23 184	0.59 359	0.37 327	0.88 365	0.85 381	0.72 325	1.05 427	0.94 446	0.62 393	0.56 225	0.54 414	0.21 400	0.14 332	0.17 225	0.19 380	0.15 207	0.15 259

PSMNet-RSSM	0.48 356	0.22 284	0.38 181	0.42 337	0.25 245	0.50 292	0.37 327	1.10 452	0.77 329	0.70 307	1.06 434	0.84 407	0.64 410	0.62 297	0.47 380	0.23 443	0.15 362	0.23 426	0.25 486	0.20 365	0.19 376

CFNet-ft	0.48 356	0.23 305	0.36 151	0.40 260	0.26 291	0.64 395	0.37 327	0.87 360	0.85 381	0.64 262	1.00 401	1.01 466	0.64 410	0.61 288	0.53 409	0.23 443	0.15 362	0.24 443	0.21 427	0.23 428	0.18 344

HSM-Net_RVC	0.53 411	0.22 284	0.35 143	0.37 159	0.21 117	0.85 477	0.37 327	1.23 515	0.93 433	0.90 443	1.15 468	1.26 517	0.63 399	0.72 383	0.48 384	0.17 293	0.13 297	0.16 180	0.15 234	0.17 289	0.15 259
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.48 356	0.23 305	0.36 151	0.40 260	0.26 291	0.64 395	0.37 327	0.87 360	0.85 381	0.64 262	1.00 401	1.01 466	0.64 410	0.61 288	0.53 409	0.23 443	0.15 362	0.24 443	0.21 427	0.23 428	0.18 344

PWC_ROB	0.87 519	0.52 537	1.28 554	0.50 468	0.32 436	0.91 485	0.37 327	1.36 549	1.46 562	1.61 568	2.59 585	1.16 510	1.01 537	1.34 549	1.40 562	0.25 465	0.18 434	0.28 496	0.20 405	0.29 476	0.28 480

2w_stereo	0.22 42	0.18 123	0.30 68	0.32 49	0.16 14	0.28 98	0.38 349	0.38 55	0.35 105	0.32 103	0.33 92	0.17 5	0.18 26	0.29 10	0.22 39	0.09 1	0.08 2	0.11 2	0.10 61	0.12 64	0.10 40

rvit_0105_6	0.38 244	0.28 415	0.64 428	0.50 468	0.30 398	0.39 228	0.38 349	0.51 131	0.67 270	0.40 163	0.45 146	0.50 228	0.41 272	0.54 208	0.36 281	0.27 485	0.26 513	0.24 443	0.21 427	0.22 411	0.16 305

test_sample4	0.47 344	0.26 384	0.50 352	0.35 121	0.22 142	0.69 415	0.38 349	1.15 479	0.81 358	0.78 355	0.82 308	0.62 300	0.53 334	0.63 308	0.44 354	0.21 400	0.15 362	0.21 390	0.19 380	0.21 389	0.19 376

DispNO	0.47 344	0.23 305	0.71 464	0.39 218	0.31 420	0.60 366	0.38 349	0.89 367	0.77 329	0.75 338	0.84 319	0.72 355	0.54 346	0.73 389	0.46 373	0.19 360	0.14 332	0.20 348	0.18 350	0.16 252	0.17 326

ACVNet-DCA	0.35 195	0.23 305	0.33 109	0.41 295	0.22 142	0.55 321	0.38 349	0.85 349	0.54 215	0.41 167	0.50 167	0.34 115	0.49 313	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.19 318	0.13 169	0.18 314	0.17 326

xx1	0.39 260	0.23 305	0.33 109	0.41 295	0.22 142	0.55 321	0.38 349	0.67 243	1.06 494	0.41 167	0.50 167	0.65 321	0.53 334	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.20 348	0.19 380	0.18 314	0.17 326

1test111	0.36 213	0.23 305	0.33 109	0.41 295	0.22 142	0.55 321	0.38 349	0.85 349	0.54 215	0.41 167	0.50 167	0.34 115	0.49 313	0.55 214	0.45 363	0.16 247	0.10 63	0.19 318	0.13 169	0.18 314	0.17 326

cc1	0.37 229	0.23 305	0.33 109	0.41 295	0.22 142	0.55 321	0.38 349	0.67 243	1.06 494	0.41 167	0.50 167	0.34 115	0.49 313	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.19 318	0.13 169	0.16 252	0.15 259

tt1	0.36 213	0.24 342	0.32 94	0.41 295	0.22 142	0.54 315	0.38 349	0.68 253	1.04 484	0.41 167	0.46 151	0.35 127	0.45 295	0.57 238	0.25 107	0.16 247	0.10 63	0.19 318	0.13 169	0.16 252	0.16 305

StereoVision	0.42 291	0.28 415	0.45 279	0.49 454	0.28 351	0.38 220	0.38 349	0.72 289	0.62 238	0.44 179	1.14 462	0.54 245	0.39 260	0.56 225	0.34 246	0.21 400	0.24 499	0.25 456	0.24 477	0.26 457	0.16 305

CAS	0.34 178	0.13 3	0.25 17	1.28 593	0.30 398	0.46 276	0.38 349	0.48 117	0.47 188	0.34 112	0.52 186	0.24 58	0.19 36	0.29 10	0.27 153	0.69 585	0.08 2	0.12 34	0.08 1	0.12 64	0.15 259

dd	0.43 301	0.38 486	0.55 388	0.44 378	0.25 245	0.47 281	0.38 349	0.70 276	1.05 488	0.59 229	0.65 227	0.42 183	0.39 260	0.66 338	0.50 389	0.24 455	0.15 362	0.21 390	0.15 234	0.22 411	0.18 344

GMOStereo	0.37 229	0.19 162	0.38 181	0.43 358	0.24 214	0.37 207	0.38 349	0.52 141	0.62 238	0.87 422	0.84 319	0.64 308	0.35 223	0.37 65	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.18 350	0.15 207	0.11 86

error version	0.37 229	0.19 162	0.38 181	0.43 358	0.24 214	0.37 207	0.38 349	0.52 141	0.62 238	0.87 422	0.84 319	0.64 308	0.35 223	0.37 65	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.18 350	0.15 207	0.11 86

test-v	0.37 229	0.19 162	0.38 181	0.43 358	0.24 214	0.37 207	0.38 349	0.52 141	0.62 238	0.87 422	0.84 319	0.64 308	0.35 223	0.37 65	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.18 350	0.15 207	0.11 86

AACVNet	0.50 390	0.23 305	0.49 339	0.46 423	0.29 379	0.52 300	0.38 349	0.90 372	0.55 223	0.81 375	1.03 417	1.00 462	0.70 450	0.83 438	0.54 414	0.21 400	0.18 434	0.24 443	0.18 350	0.23 428	0.20 399

AnonymousM	0.41 283	0.81 571	0.29 56	0.34 85	0.22 142	0.28 98	0.38 349	0.53 152	0.41 152	0.70 307	0.49 164	0.47 214	0.27 131	0.41 97	0.31 209	0.15 191	0.12 225	1.51 596	0.26 500	0.12 64	0.10 40

test-2	0.37 229	0.19 162	0.38 181	0.43 358	0.24 214	0.37 207	0.38 349	0.52 141	0.62 238	0.87 422	0.84 319	0.64 308	0.35 223	0.37 65	0.28 176	0.13 74	0.11 165	0.20 348	0.18 350	0.15 207	0.11 86

RALCasStereoNet	0.36 213	0.21 241	0.37 169	0.42 337	0.26 291	0.35 189	0.38 349	0.63 209	0.64 258	0.50 202	0.72 248	0.51 232	0.29 164	0.59 274	0.36 281	0.16 247	0.14 332	0.15 151	0.13 169	0.17 289	0.16 305

GwcNet-RSSM	0.49 374	0.24 342	0.42 242	0.40 260	0.23 184	0.55 321	0.38 349	0.93 381	0.93 433	0.71 314	1.16 473	0.86 414	0.60 381	0.62 297	0.66 449	0.21 400	0.14 332	0.19 318	0.20 405	0.16 252	0.15 259

DMCA-RVC	0.51 397	0.30 436	0.59 403	0.50 468	0.32 436	0.54 315	0.38 349	0.86 353	0.68 275	0.94 463	0.86 332	0.91 436	0.68 433	0.70 372	0.59 429	0.23 443	0.18 434	0.31 513	0.23 461	0.26 457	0.19 376

RASNet	0.53 411	0.22 284	0.52 371	0.38 189	0.22 142	0.68 413	0.38 349	0.97 400	0.88 399	0.73 331	1.04 423	1.03 473	0.92 519	0.90 467	0.86 492	0.16 247	0.14 332	0.14 107	0.17 323	0.15 207	0.13 183

coex_refinement	0.53 411	0.21 241	0.39 201	0.44 378	0.30 398	0.76 446	0.39 371	1.09 449	0.90 415	0.85 407	1.12 450	1.00 462	0.56 359	0.63 308	0.81 482	0.21 400	0.13 297	0.16 180	0.16 268	0.20 365	0.21 417

AIO_test	0.23 56	0.16 64	0.28 49	0.34 85	0.20 90	0.30 124	0.39 371	0.38 55	0.25 37	0.25 46	0.28 67	0.32 99	0.22 69	0.38 74	0.25 107	0.12 40	0.09 25	0.13 72	0.10 61	0.12 64	0.09 4

test_sample5	0.47 344	0.26 384	0.49 339	0.36 141	0.22 142	0.64 395	0.39 371	1.13 466	0.81 358	0.77 351	0.94 367	0.64 308	0.54 346	0.65 330	0.43 338	0.21 400	0.16 394	0.22 405	0.20 405	0.22 411	0.20 399

test_sample2	0.42 291	0.22 284	0.43 257	0.33 64	0.21 117	0.58 347	0.39 371	0.95 393	0.67 270	0.63 252	0.77 273	0.69 338	0.57 361	0.61 288	0.38 306	0.19 360	0.14 332	0.18 275	0.16 268	0.19 348	0.18 344

DualNet	0.48 356	0.26 384	0.49 339	0.36 141	0.22 142	0.64 395	0.39 371	1.13 466	0.81 358	0.80 362	1.03 417	0.64 308	0.54 346	0.65 330	0.43 338	0.21 400	0.16 394	0.22 405	0.20 405	0.22 411	0.20 399

RAFT_CTSACE	0.45 318	0.20 203	0.44 267	0.45 402	0.27 325	0.34 179	0.39 371	0.60 189	0.73 302	0.76 345	1.44 528	0.83 403	0.38 249	1.08 513	0.26 135	0.12 40	0.13 297	0.18 275	0.16 268	0.15 207	0.11 86

test_xeample	1.01 538	0.21 241	0.42 242	0.35 121	0.21 117	0.71 425	0.39 371	1.23 515	0.86 386	0.81 375	1.04 423	0.69 338	0.61 387	0.69 365	10.93 623	0.19 360	0.15 362	0.18 275	0.17 323	0.18 314	0.17 326

MMNet	0.55 425	0.25 367	0.61 410	0.43 358	0.34 456	1.07 517	0.39 371	0.87 360	0.91 422	0.91 448	0.93 366	0.86 414	0.76 471	0.81 427	0.76 472	0.15 191	0.14 332	0.18 275	0.19 380	0.20 365	0.16 305

acv_ft	0.51 397	0.23 305	0.56 394	0.44 378	0.28 351	0.86 480	0.39 371	0.91 377	0.80 350	0.97 477	0.96 380	0.79 390	0.59 377	0.63 308	0.87 498	0.17 293	0.15 362	0.16 180	0.15 234	0.17 289	0.15 259

FADNet-RVC	0.60 460	0.53 540	1.14 539	0.46 423	0.39 490	0.61 369	0.39 371	1.12 464	0.87 395	0.70 307	0.84 319	1.04 475	0.55 352	0.94 490	0.69 456	0.26 475	0.25 507	0.28 496	0.28 513	0.31 491	0.31 504

PWCDC_ROB	0.89 523	0.49 522	0.80 496	0.74 572	0.40 495	1.03 510	0.39 371	1.33 540	2.35 597	1.02 497	3.77 603	0.81 401	0.92 519	1.20 529	0.90 513	0.34 537	0.22 481	0.24 443	0.20 405	0.34 510	0.29 487

HUF	0.24 66	0.16 64	0.33 109	0.32 49	0.18 42	0.25 57	0.40 382	0.42 83	0.34 92	0.25 46	0.23 31	0.32 99	0.28 148	0.34 45	0.24 82	0.13 74	0.10 63	0.13 72	0.09 10	0.12 64	0.10 40

ACV-stereo	0.62 463	0.34 458	1.00 523	0.43 358	0.31 420	1.20 541	0.40 382	0.75 309	0.83 368	0.64 262	0.77 273	2.10 578	1.03 538	0.81 427	0.64 444	0.21 400	0.17 414	0.18 275	0.18 350	0.21 389	0.21 417

test_sample6	0.49 374	0.26 384	0.50 352	0.37 159	0.22 142	0.63 388	0.40 382	1.12 464	0.83 368	0.80 362	1.03 417	0.66 326	0.55 352	0.67 349	0.46 373	0.22 426	0.16 394	0.22 405	0.22 445	0.23 428	0.21 417

TestStereo1	0.43 301	0.23 305	0.41 222	0.51 484	0.24 214	0.34 179	0.40 382	0.77 319	0.90 415	0.68 294	0.96 380	0.48 219	0.46 300	0.91 474	0.32 217	0.16 247	0.13 297	0.18 275	0.15 234	0.14 151	0.13 183

BSDual-CNN	0.46 329	0.25 367	0.43 257	0.45 402	0.28 351	0.77 447	0.40 382	0.94 386	0.76 321	0.75 338	0.80 297	0.76 380	0.54 346	0.64 323	0.43 338	0.20 383	0.14 332	0.22 405	0.19 380	0.18 314	0.18 344

hknet	0.49 374	0.25 367	0.51 366	0.45 402	0.29 379	0.77 447	0.40 382	0.94 386	0.83 368	0.75 338	0.80 297	0.97 453	0.61 387	0.73 389	0.45 363	0.18 328	0.14 332	0.22 405	0.19 380	0.18 314	0.18 344

SA-5K	0.43 301	0.23 305	0.41 222	0.51 484	0.24 214	0.34 179	0.40 382	0.77 319	0.90 415	0.68 294	0.96 380	0.48 219	0.46 300	0.91 474	0.32 217	0.16 247	0.13 297	0.18 275	0.15 234	0.14 151	0.13 183

AASNet	0.53 411	0.25 367	0.52 371	0.49 454	0.32 436	0.74 434	0.40 382	1.50 567	0.86 386	0.86 414	0.92 363	0.64 308	0.59 377	0.59 274	0.79 477	0.23 443	0.19 452	0.20 348	0.16 268	0.21 389	0.19 376

DRaft	0.49 374	0.17 96	0.47 307	0.37 159	0.25 245	0.58 347	0.40 382	0.65 223	0.85 381	1.02 497	1.75 554	0.50 228	0.82 494	0.63 308	0.40 321	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.16 268	0.14 151	0.15 259

ACVNet	0.46 329	0.23 305	0.36 151	0.39 218	0.28 351	0.58 347	0.40 382	0.87 360	0.80 350	0.64 262	0.96 380	0.79 390	0.60 381	0.63 308	0.67 452	0.17 293	0.15 362	0.16 180	0.15 234	0.18 314	0.15 259

hitnet-ft	0.55 425	0.27 401	0.39 201	0.41 295	0.28 351	0.78 451	0.40 382	0.92 379	0.90 415	0.82 384	1.01 404	1.13 505	0.70 450	0.78 418	0.67 452	0.28 495	0.20 464	0.28 496	0.22 445	0.29 476	0.26 463

DANet	0.71 486	0.45 515	0.91 514	0.59 536	0.40 495	0.81 462	0.40 382	0.97 400	0.84 373	1.20 540	1.22 483	1.33 533	0.88 511	1.16 524	1.24 551	0.27 485	0.23 491	0.31 513	0.25 486	0.35 515	0.32 508
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
HSM	0.51 397	0.24 342	0.41 222	0.39 218	0.24 214	0.75 440	0.40 382	1.22 510	0.75 313	0.81 375	0.91 359	1.21 512	0.69 437	0.87 456	0.46 373	0.17 293	0.13 297	0.17 225	0.14 202	0.17 289	0.17 326

StereoDRNet-Refined	0.58 450	0.32 445	0.54 383	0.46 423	0.30 398	0.96 496	0.40 382	1.00 409	0.94 440	1.12 526	1.08 440	0.96 451	0.67 427	0.90 467	0.89 511	0.17 293	0.13 297	0.22 405	0.21 427	0.20 365	0.19 376
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.49 374	0.29 427	0.79 494	0.42 337	0.21 117	0.61 369	0.40 382	0.82 338	0.99 459	0.87 422	1.12 450	0.69 338	0.53 334	0.78 418	0.51 399	0.15 191	0.11 165	0.14 107	0.12 132	0.17 289	0.15 259

1w_stereo	0.24 66	0.15 39	0.29 56	0.34 85	0.18 42	0.31 142	0.41 397	0.40 71	0.43 164	0.31 89	0.38 121	0.17 5	0.24 91	0.45 129	0.23 68	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.11 23	0.09 4

rvit_0105_4	0.41 283	0.29 427	0.71 464	0.50 468	0.29 379	0.41 246	0.41 397	0.55 156	0.73 302	0.45 182	0.48 160	0.55 250	0.44 290	0.57 238	0.36 281	0.28 495	0.26 513	0.25 456	0.22 445	0.23 428	0.18 344

test_sample7	0.52 405	0.29 427	0.50 352	0.36 141	0.27 325	0.62 377	0.41 397	1.06 437	0.88 399	0.92 456	0.86 332	0.85 409	0.69 437	0.68 359	0.50 389	0.26 475	0.20 464	0.27 488	0.26 500	0.27 468	0.24 450

gwcnet-sp	0.48 356	0.23 305	0.70 459	0.40 260	0.26 291	0.81 462	0.41 397	0.89 367	0.84 373	0.91 448	0.76 269	0.66 326	0.61 387	0.66 338	0.50 389	0.18 328	0.17 414	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.18 344

scenet	0.48 356	0.23 305	0.70 459	0.40 260	0.26 291	0.81 462	0.41 397	0.89 367	0.84 373	0.91 448	0.76 269	0.66 326	0.61 387	0.66 338	0.50 389	0.18 328	0.17 414	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.18 344

ssnet	0.48 356	0.23 305	0.70 459	0.40 260	0.26 291	0.81 462	0.41 397	0.89 367	0.84 373	0.91 448	0.76 269	0.66 326	0.61 387	0.66 338	0.50 389	0.18 328	0.17 414	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.18 344

DAS	0.51 397	0.25 367	0.60 408	0.48 439	0.31 420	0.58 347	0.41 397	0.83 343	0.97 450	0.89 436	1.12 450	0.70 342	0.75 468	0.82 430	0.43 338	0.17 293	0.13 297	0.18 275	0.15 234	0.20 365	0.18 344

SepStereo	0.51 397	0.25 367	0.60 408	0.48 439	0.31 420	0.58 347	0.41 397	0.83 343	0.97 450	0.89 436	1.12 450	0.70 342	0.75 468	0.93 483	0.43 338	0.17 293	0.13 297	0.18 275	0.15 234	0.20 365	0.18 344

UNet	0.54 423	0.26 384	0.66 440	0.44 378	0.40 495	0.99 503	0.41 397	0.98 403	0.75 313	0.83 396	0.89 352	1.04 475	0.72 458	0.73 389	0.62 438	0.19 360	0.14 332	0.20 348	0.17 323	0.20 365	0.17 326

FADNet	0.61 462	0.51 530	1.10 534	0.45 402	0.44 521	0.65 404	0.41 397	1.19 495	1.05 488	0.70 307	0.84 319	0.98 457	0.66 424	0.82 430	0.50 389	0.29 502	0.30 536	0.27 488	0.30 521	0.46 551	0.35 525

3w_stereo	0.24 66	0.20 203	0.37 169	0.33 64	0.16 14	0.32 160	0.42 407	0.41 78	0.38 136	0.31 89	0.27 57	0.16 3	0.26 120	0.34 45	0.22 39	0.10 13	0.08 2	0.11 2	0.09 10	0.12 64	0.11 86

G2L-ROB	0.47 344	0.19 162	0.42 242	0.35 121	0.22 142	0.57 341	0.42 407	1.14 475	0.71 294	0.84 403	0.75 263	1.09 491	0.53 334	0.74 396	0.53 409	0.17 293	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.17 289	0.19 376

G2L-Stereo	0.49 374	0.23 305	0.48 327	0.43 358	0.26 291	0.47 281	0.42 407	0.93 381	0.78 339	0.84 403	0.86 332	0.91 436	0.52 330	0.78 418	0.70 459	0.20 383	0.17 414	0.22 405	0.18 350	0.17 289	0.21 417

MM-Stereo_test2	0.30 141	0.18 123	0.39 201	0.40 260	0.24 214	0.42 253	0.42 407	0.63 209	0.41 152	0.37 134	0.35 107	0.32 99	0.26 120	0.53 201	0.25 107	0.12 40	0.10 63	0.15 151	0.12 132	0.15 207	0.10 40

castereo	0.28 109	0.16 64	0.32 94	0.35 121	0.21 117	0.40 231	0.42 407	0.50 128	0.66 267	0.26 52	0.41 132	0.37 140	0.36 241	0.33 39	0.24 82	0.13 74	0.09 25	0.13 72	0.10 61	0.11 23	0.10 40

rvit_0105_5	0.42 291	0.31 441	0.73 473	0.50 468	0.29 379	0.44 264	0.42 407	0.61 195	0.74 309	0.51 205	0.51 177	0.60 287	0.47 304	0.57 238	0.38 306	0.27 485	0.25 507	0.25 456	0.23 461	0.22 411	0.18 344

test_5	0.43 301	0.24 342	0.43 257	0.52 497	0.28 351	0.28 98	0.42 407	0.72 289	0.82 363	0.62 243	0.91 359	0.72 355	0.55 352	0.79 423	0.35 264	0.14 118	0.11 165	0.18 275	0.18 350	0.18 314	0.16 305

DualNet (step1)	0.57 443	0.36 469	0.72 469	0.38 189	0.30 398	0.71 425	0.43 414	1.06 437	0.88 399	0.92 456	0.86 332	0.85 409	0.69 437	0.68 359	0.50 389	0.41 556	0.20 464	0.40 546	0.41 559	0.36 520	0.33 513

test_sample9	1.05 547	0.36 469	0.72 469	0.38 189	0.30 398	0.71 425	0.43 414	1.06 437	0.88 399	0.92 456	0.86 332	0.85 409	0.69 437	1.20 529	1.36 558	0.41 556	8.41 628	0.40 546	0.41 559	0.36 520	0.33 513

test_sample8	1.25 566	0.36 469	0.72 469	0.38 189	0.30 398	0.71 425	0.43 414	1.13 466	0.75 313	1.50 560	0.95 376	3.29 600	1.59 578	1.20 529	1.36 558	0.41 556	8.41 628	0.40 546	0.41 559	0.36 520	0.33 513

1111x	0.55 425	0.22 284	0.46 295	0.38 189	0.20 90	0.66 406	0.43 414	1.23 515	0.99 459	0.71 314	0.99 399	0.95 448	0.69 437	0.90 467	1.08 539	0.18 328	0.17 414	0.18 275	0.19 380	0.20 365	0.18 344

ProNet	0.29 124	0.21 241	0.38 181	0.35 121	0.24 214	0.32 160	0.43 414	0.57 166	0.37 129	0.33 109	0.30 79	0.32 99	0.28 148	0.57 238	0.26 135	0.13 74	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.13 105	0.13 183

psmg	0.49 374	0.25 367	0.43 257	0.41 295	0.28 351	0.85 477	0.43 414	0.99 405	0.76 321	0.91 448	0.94 367	0.76 380	0.54 346	0.64 323	0.43 338	0.20 383	0.15 362	0.20 348	0.20 405	0.18 314	0.18 344

ICVP	0.46 329	0.25 367	0.38 181	0.48 439	0.28 351	0.58 347	0.43 414	1.00 409	0.70 283	0.67 288	0.95 376	0.75 374	0.55 352	0.53 201	0.54 414	0.23 443	0.17 414	0.19 318	0.17 323	0.19 348	0.20 399
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC-Resample	0.56 436	0.33 453	1.16 540	0.49 454	0.34 456	0.71 425	0.43 414	1.01 418	0.93 433	0.82 384	0.87 340	0.74 372	0.67 427	0.73 389	0.45 363	0.18 328	0.18 434	0.26 475	0.27 507	0.26 457	0.27 473

DeepPruner_ROB	0.53 411	0.34 458	0.59 403	0.41 295	0.30 398	0.50 292	0.43 414	1.19 495	0.70 283	0.85 407	1.05 427	0.86 414	0.55 352	0.84 443	0.51 399	0.29 502	0.23 491	0.22 405	0.22 445	0.26 457	0.25 457

MM-Stereo_test3	0.34 178	0.19 162	0.31 81	0.41 295	0.25 245	0.35 189	0.44 423	0.72 289	0.92 427	0.46 188	0.52 186	0.41 173	0.29 164	0.44 125	0.28 176	0.16 247	0.15 362	0.17 225	0.13 169	0.14 151	0.13 183

STTStereo	0.55 425	0.37 476	0.76 487	0.44 378	0.31 420	0.60 366	0.44 423	0.96 397	0.86 386	0.99 484	0.90 356	0.96 451	0.58 370	0.71 377	0.61 435	0.25 465	0.23 491	0.26 475	0.32 535	0.24 441	0.23 442

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 411	0.32 445	0.64 428	0.44 378	0.30 398	0.66 406	0.44 423	1.04 428	0.88 399	0.91 448	0.91 359	0.99 458	0.60 381	0.68 359	0.60 431	0.21 400	0.17 414	0.22 405	0.22 445	0.21 389	0.21 417
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MM-Stereo_test1	0.33 170	0.19 162	0.36 151	0.41 295	0.23 184	0.36 200	0.45 426	0.58 173	0.54 215	0.60 233	0.50 167	0.38 148	0.37 245	0.60 280	0.26 135	0.15 191	0.13 297	0.17 225	0.14 202	0.15 207	0.12 134

Prome-Stereo	0.46 329	0.19 162	0.35 143	0.44 378	0.26 291	0.40 231	0.45 426	0.68 253	0.44 171	0.96 472	1.84 558	0.59 281	0.67 427	0.61 288	0.32 217	0.14 118	0.11 165	0.16 180	0.14 202	0.16 252	0.29 487

ac_64	0.52 405	0.22 284	0.50 352	0.45 402	0.28 351	0.80 457	0.45 426	1.02 421	0.61 237	0.91 448	0.83 314	1.07 486	0.68 433	0.74 396	0.70 459	0.21 400	0.18 434	0.20 348	0.19 380	0.18 314	0.15 259

HGLStereo	0.56 436	0.28 415	0.57 398	0.50 468	0.37 475	0.80 457	0.45 426	1.02 421	0.78 339	0.86 414	1.14 462	0.89 429	0.82 494	0.76 406	0.73 467	0.21 400	0.20 464	0.19 318	0.18 350	0.19 348	0.21 417

rvit_stereo_0080	0.31 149	0.25 367	0.40 212	0.39 218	0.28 351	0.27 80	0.46 430	0.49 120	0.44 171	0.35 122	0.42 135	0.40 167	0.28 148	0.41 97	0.33 230	0.22 426	0.17 414	0.17 225	0.16 268	0.22 411	0.15 259

whm_eth	0.31 149	0.25 367	0.40 212	0.39 218	0.28 351	0.27 80	0.46 430	0.49 120	0.44 171	0.35 122	0.42 135	0.40 167	0.28 148	0.41 97	0.33 230	0.22 426	0.17 414	0.17 225	0.16 268	0.22 411	0.15 259

RAFT+CT+SA	0.39 260	0.23 305	0.36 151	0.51 484	0.27 325	0.29 110	0.46 430	0.75 309	0.80 350	0.51 205	0.89 352	0.41 173	0.40 266	0.78 418	0.32 217	0.14 118	0.11 165	0.18 275	0.18 350	0.15 207	0.14 229

sAnonymous2	0.40 272	0.39 493	0.85 500	0.48 439	0.37 475	0.40 231	0.46 430	0.57 166	0.52 207	0.38 146	0.46 151	0.35 127	0.42 274	0.43 115	0.30 201	0.19 360	0.14 332	0.18 275	0.17 323	0.57 571	0.44 555

CroCo_RVC	0.40 272	0.39 493	0.85 500	0.48 439	0.37 475	0.40 231	0.46 430	0.57 166	0.52 207	0.38 146	0.46 151	0.35 127	0.42 274	0.43 115	0.30 201	0.19 360	0.14 332	0.18 275	0.17 323	0.57 571	0.44 555

ADLNet	0.55 425	0.27 401	0.51 366	0.44 378	0.35 463	0.78 451	0.46 430	1.08 445	0.86 386	0.99 484	0.98 394	0.92 441	0.63 399	0.69 365	0.81 482	0.22 426	0.16 394	0.22 405	0.22 445	0.21 389	0.21 417

SuperB	1.04 543	0.37 476	4.81 609	0.43 358	0.31 420	0.99 503	0.46 430	1.02 421	2.09 588	1.09 521	1.09 443	0.75 374	0.81 490	1.06 507	1.76 572	0.19 360	0.15 362	0.17 225	0.15 234	2.82 619	0.26 463

rvit_0105_3	0.47 344	0.34 458	0.77 492	0.54 514	0.31 420	0.49 289	0.47 437	0.63 209	0.79 348	0.65 272	0.59 211	0.64 308	0.50 323	0.65 330	0.39 313	0.29 502	0.27 522	0.29 504	0.28 513	0.21 389	0.20 399

rvit_stereo_ft	0.33 170	0.25 367	0.47 307	0.52 497	0.32 436	0.33 168	0.47 437	0.49 120	0.50 200	0.34 112	0.41 132	0.41 173	0.32 196	0.48 163	0.34 246	0.22 426	0.14 332	0.19 318	0.18 350	0.19 348	0.14 229

SQANet	0.82 510	0.74 564	0.67 444	1.13 588	0.98 588	1.11 526	0.47 437	1.07 441	0.83 368	0.91 448	1.05 427	1.03 473	0.74 464	1.01 497	0.64 444	0.61 582	0.24 499	1.03 591	0.35 543	1.18 594	0.58 578

GASNet	0.67 475	0.72 562	0.96 518	0.70 568	0.48 538	0.62 377	0.47 437	1.08 445	1.03 478	0.94 463	0.82 308	0.93 444	0.83 499	1.33 547	0.80 479	0.31 512	0.22 481	0.29 504	0.28 513	0.44 544	0.24 450

TransformOpticalFlow	0.44 308	0.20 203	0.47 307	0.41 295	0.23 184	0.37 207	0.47 437	0.94 386	0.76 321	0.65 272	1.14 462	0.73 366	0.56 359	0.76 406	0.32 217	0.15 191	0.10 63	0.17 225	0.15 234	0.14 151	0.13 183

RAFT	0.45 318	0.22 284	0.45 279	0.47 431	0.26 291	0.54 315	0.47 437	0.66 233	0.58 233	0.80 362	0.82 308	0.94 446	0.57 361	0.75 402	0.34 246	0.17 293	0.15 362	0.22 405	0.20 405	0.16 252	0.12 134

GMM-Stereo	0.44 308	0.19 162	0.36 151	0.42 337	0.25 245	0.51 296	0.47 437	0.71 284	0.53 211	0.76 345	1.37 512	0.76 380	0.38 249	0.60 280	0.33 230	0.15 191	0.10 63	0.20 348	0.19 380	0.16 252	0.27 473

DispFullNet	1.60 581	2.63 620	2.75 596	2.56 614	1.79 607	1.24 546	0.47 437	1.37 551	1.45 561	1.87 580	1.50 535	1.55 559	2.46 599	2.04 588	1.04 536	0.59 581	0.18 434	2.32 612	0.68 591	2.29 612	1.14 603

LL-Strereo	0.57 443	0.27 401	0.68 449	0.48 439	0.34 456	0.39 228	0.48 445	0.94 386	0.97 450	0.83 396	0.78 284	1.10 495	1.18 553	1.33 547	0.49 387	0.17 293	0.14 332	0.22 405	0.19 380	0.16 252	0.17 326

SACVNet	0.58 450	0.34 458	0.55 388	0.55 521	0.36 468	0.63 388	0.48 445	1.13 466	0.77 329	1.02 497	1.06 434	1.02 471	0.74 464	0.90 467	0.51 399	0.27 485	0.21 474	0.25 456	0.24 477	0.29 476	0.36 527

stereogan	0.80 506	0.31 441	0.71 464	0.59 536	0.50 542	1.72 578	0.48 445	1.35 546	1.37 551	1.00 489	1.46 533	1.56 560	0.95 528	1.29 542	0.84 487	0.28 495	0.29 531	0.29 504	0.25 486	0.38 529	0.38 538

SHD	0.93 530	0.50 526	1.18 545	0.59 536	0.46 533	0.97 498	0.48 445	1.70 586	2.15 589	1.58 565	1.37 512	1.42 545	1.19 555	1.31 545	1.60 566	0.31 512	0.26 513	0.32 519	0.33 538	0.40 532	0.42 548

AANet_RVC	0.57 443	0.32 445	0.54 383	0.45 402	0.27 325	0.57 341	0.48 445	1.00 409	1.28 543	0.86 414	1.33 507	0.87 420	0.58 370	1.07 510	0.75 471	0.18 328	0.12 225	0.15 151	0.13 169	0.18 314	0.18 344

NVstereo2D	0.60 460	0.30 436	0.75 482	0.48 439	0.43 514	0.89 482	0.48 445	1.05 433	1.15 515	0.66 285	0.86 332	0.88 425	0.70 450	0.99 493	0.65 446	0.32 523	0.15 362	0.28 496	0.20 405	0.40 532	0.36 527

YMNet	0.66 470	0.38 486	0.90 512	0.52 497	0.46 533	1.08 521	0.49 451	1.00 409	0.77 329	1.18 533	1.29 500	1.12 499	0.74 464	0.85 449	0.86 492	0.27 485	0.31 545	0.25 456	0.25 486	0.24 441	0.23 442

YMNet_1	0.66 470	0.38 486	0.90 512	0.52 497	0.46 533	1.08 521	0.49 451	1.00 409	0.77 329	1.18 533	1.29 500	1.12 499	0.74 464	0.85 449	0.86 492	0.27 485	0.31 545	0.25 456	0.25 486	0.24 441	0.23 442

fast-acv-ft	0.64 466	0.30 436	0.73 473	0.45 402	0.34 456	1.17 537	0.49 451	0.86 353	0.98 454	1.02 497	1.36 509	1.29 522	0.85 502	0.76 406	0.81 482	0.21 400	0.23 491	0.23 426	0.23 461	0.21 389	0.20 399

ToySt	0.49 374	0.27 401	0.75 482	0.40 260	0.27 325	0.64 395	0.49 451	0.84 346	0.77 329	0.60 233	0.83 314	0.88 425	0.66 424	0.70 372	0.56 421	0.16 247	0.17 414	0.21 390	0.20 405	0.21 389	0.19 376

UPFNet	0.53 411	0.24 342	0.51 366	0.45 402	0.38 484	0.84 476	0.49 451	0.99 405	0.75 313	0.87 422	0.88 348	0.86 414	0.64 410	0.80 424	0.71 464	0.20 383	0.20 464	0.20 348	0.20 405	0.19 348	0.15 259

PSMNet-RUCA	0.76 496	0.75 565	1.08 533	1.01 585	0.90 580	0.69 415	0.50 456	1.11 458	1.03 478	0.78 355	1.11 446	0.80 398	0.72 458	0.88 459	0.63 441	0.53 579	0.27 522	0.76 581	0.46 565	0.66 577	0.47 565

MyStereo07	0.32 155	0.22 284	0.34 128	0.42 337	0.28 351	0.40 231	0.50 456	0.72 289	0.37 129	0.37 134	0.34 101	0.32 99	0.31 190	0.59 274	0.27 153	0.14 118	0.13 297	0.18 275	0.17 323	0.17 289	0.16 305

MyStereo06	0.38 244	0.21 241	0.61 410	0.41 295	0.28 351	0.41 246	0.50 456	0.95 393	0.35 105	0.62 243	0.54 193	0.76 380	0.27 131	0.50 177	0.29 195	0.14 118	0.13 297	0.18 275	0.17 323	0.17 289	0.15 259

MyStereo05	0.44 308	0.21 241	0.45 279	0.41 295	0.28 351	0.41 246	0.50 456	0.93 381	1.09 505	0.76 345	0.61 216	0.51 232	0.57 361	0.73 389	0.42 331	0.14 118	0.13 297	0.18 275	0.17 323	0.17 289	0.15 259

MyStereo04	0.44 308	0.22 284	0.44 267	0.42 337	0.28 351	0.40 231	0.50 456	1.00 409	1.08 503	0.62 243	0.58 210	0.55 250	0.57 361	0.71 377	0.44 354	0.14 118	0.13 297	0.18 275	0.17 323	0.17 289	0.16 305

CSP-Net	0.56 436	0.27 401	0.49 339	0.41 295	0.28 351	1.22 543	0.50 456	1.23 515	0.72 295	0.95 471	0.95 376	0.89 429	0.62 393	0.83 438	0.62 438	0.26 475	0.17 414	0.17 225	0.17 323	0.18 314	0.17 326

ADLNet2	0.55 425	0.25 367	0.65 434	0.47 431	0.30 398	0.83 473	0.50 456	1.05 433	0.95 446	0.80 362	0.98 394	0.99 458	0.69 437	0.77 414	0.73 467	0.20 383	0.16 394	0.17 225	0.18 350	0.21 389	0.21 417

STrans-v2	0.46 329	0.20 203	0.48 327	0.40 260	0.24 214	0.55 321	0.50 456	1.07 441	0.73 302	0.65 272	1.05 427	0.72 355	0.69 437	0.72 383	0.33 230	0.14 118	0.10 63	0.17 225	0.14 202	0.13 105	0.12 134

PSM-AAD	0.48 356	0.20 203	0.37 169	0.43 358	0.23 184	0.56 335	0.50 456	0.65 223	0.70 283	1.07 515	1.12 450	0.58 266	0.92 519	0.61 288	0.32 217	0.15 191	0.11 165	0.25 456	0.26 500	0.18 314	0.43 554

Anonymous3	0.46 329	0.34 458	0.86 505	0.50 468	0.37 475	0.81 462	0.50 456	0.72 289	0.65 263	0.51 205	0.65 227	0.45 203	0.45 295	0.64 323	0.38 306	0.24 455	0.24 499	0.22 405	0.21 427	0.23 428	0.23 442

delet	0.55 425	0.24 342	0.55 388	0.44 378	0.33 447	1.07 517	0.50 456	1.00 409	0.86 386	0.85 407	0.96 380	0.90 434	0.63 399	0.83 438	0.74 470	0.18 328	0.18 434	0.20 348	0.21 427	0.16 252	0.15 259

psmorigin	0.82 510	0.51 530	2.09 587	0.49 454	0.41 502	0.85 477	0.50 456	1.04 428	0.88 399	1.45 557	1.43 525	1.50 554	1.06 541	1.22 535	0.97 523	0.31 512	0.32 551	0.27 488	0.27 507	0.33 504	0.42 548

GwcNet	0.69 480	0.36 469	1.10 534	0.51 484	0.42 508	1.08 521	0.50 456	1.21 502	1.16 516	1.00 489	1.37 512	1.06 481	0.79 485	0.92 477	0.94 517	0.25 465	0.24 499	0.24 443	0.22 445	0.23 428	0.26 463

RTSC	0.87 519	0.48 518	1.23 550	0.52 497	0.37 475	1.13 530	0.50 456	1.34 542	1.79 581	1.51 561	1.24 489	1.12 499	0.81 490	1.62 566	2.16 585	0.25 465	0.19 452	0.23 426	0.24 477	0.30 485	0.31 504

DLCB_ROB	0.58 450	0.28 415	0.47 307	0.49 454	0.32 436	0.77 447	0.50 456	0.99 405	0.92 427	1.04 506	1.14 462	1.21 512	0.69 437	0.88 459	0.69 456	0.20 383	0.20 464	0.22 405	0.22 445	0.21 389	0.18 344

AF-Net	0.81 509	0.39 493	0.68 449	0.64 551	0.54 553	0.91 485	0.51 471	1.61 580	1.31 547	0.96 472	2.02 568	1.46 548	1.26 561	1.11 519	0.99 527	0.32 523	0.24 499	0.39 543	0.27 507	0.30 485	0.25 457

ADCRef	0.80 506	0.43 506	1.32 560	0.50 468	0.45 525	1.07 517	0.51 471	1.07 441	0.98 454	1.17 531	1.42 522	0.87 420	0.91 514	0.85 449	3.19 599	0.18 328	0.16 394	0.23 426	0.23 461	0.22 411	0.21 417

DISCO	0.70 482	0.26 384	0.68 449	0.44 378	0.31 420	1.14 531	0.51 471	1.23 515	1.23 529	0.81 375	1.05 427	1.50 554	0.85 502	1.82 578	1.03 533	0.19 360	0.15 362	0.18 275	0.16 268	0.24 441	0.23 442

FSD					0.46 533	0.48 284	0.52 474	0.53 152	0.48 196	0.48 197	0.48 160	0.49 225	0.48 309	0.51 185	0.49 387	0.45 563	0.42 576	0.47 559	0.46 565	0.46 551

UGAM	0.52 405	0.22 284	0.46 295	0.45 402	0.25 245	0.41 246	0.52 474	0.62 201	1.16 516	0.76 345	1.13 457	1.32 530	0.57 361	1.00 496	0.53 409	0.17 293	0.14 332	0.25 456	0.21 427	0.15 207	0.13 183

Anonymous_2	0.82 510	0.44 511	0.63 423	0.40 260	0.43 514	0.80 457	0.52 474	0.72 289	0.77 329	0.71 314	0.60 213	0.87 420	0.76 471	0.75 402	0.58 424	0.52 575	0.54 589	0.54 572	4.82 628	0.56 569	0.40 544

CRFU-Net	0.57 443	0.27 401	0.57 398	0.46 423	0.30 398	1.20 541	0.52 474	1.10 452	0.56 229	1.00 489	0.98 394	1.06 481	0.79 485	0.81 427	0.71 464	0.21 400	0.19 452	0.18 275	0.16 268	0.18 314	0.19 376

DSFCA	0.55 425	0.25 367	0.62 413	0.40 260	0.36 468	0.74 434	0.52 474	1.04 428	0.82 363	1.06 512	0.84 319	0.89 429	0.63 399	0.99 493	0.58 424	0.25 465	0.21 474	0.21 390	0.21 427	0.21 389	0.19 376

Syn2CoEx	0.71 486	0.51 530	0.95 516	0.64 551	0.45 525	0.91 485	0.53 479	1.48 564	1.13 511	0.93 460	1.35 508	1.02 471	0.99 533	0.92 477	0.80 479	0.30 509	0.27 522	0.28 496	0.24 477	0.23 428	0.24 450

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 475	0.81 571	0.73 473	0.53 507	0.37 475	1.40 555	0.53 479	1.04 428	0.79 348	0.88 432	0.94 367	0.95 448	0.53 334	0.93 483	0.58 424	0.39 551	0.30 536	0.57 574	0.31 529	0.53 565	0.30 496

edge stereo	0.76 496	0.38 486	0.74 478	0.52 497	0.43 514	0.80 457	0.53 479	1.28 532	1.06 494	1.28 548	1.38 517	1.81 568	1.11 546	1.08 513	0.85 491	0.33 531	0.32 551	0.41 550	0.28 513	0.32 497	0.36 527

StereoDRNet	0.64 466	0.33 453	0.68 449	0.51 484	0.43 514	1.03 510	0.53 479	1.47 563	0.99 459	1.10 523	0.87 340	1.07 486	0.71 454	0.82 430	0.88 501	0.23 443	0.19 452	0.25 456	0.23 461	0.27 468	0.19 376

iRaft-Stereo_5w	0.45 318	0.21 241	0.48 327	0.42 337	0.28 351	0.31 142	0.54 483	0.63 209	0.62 238	0.62 243	0.89 352	1.01 466	0.69 437	0.75 402	0.66 449	0.13 74	0.12 225	0.17 225	0.15 234	0.14 151	0.15 259

IRAFT_RVC	0.42 291	0.20 203	0.48 327	0.44 378	0.24 214	0.27 80	0.54 483	0.74 302	0.77 329	0.76 345	0.80 297	0.73 366	0.51 328	0.70 372	0.36 281	0.17 293	0.10 63	0.21 390	0.16 268	0.16 252	0.14 229

GEStereo_RVC	0.55 425	0.29 427	0.63 423	0.49 454	0.31 420	0.70 420	0.54 483	1.22 510	0.92 427	0.82 384	0.85 329	0.85 409	0.63 399	0.90 467	0.65 446	0.24 455	0.16 394	0.19 318	0.16 268	0.21 389	0.22 435

NOSS_ROB	0.57 443	0.39 493	0.39 201	0.44 378	0.30 398	0.73 433	0.54 483	1.03 425	1.08 503	0.67 288	0.87 340	0.76 380	0.57 361	0.77 414	0.47 380	0.38 549	0.38 567	0.44 554	0.42 563	0.37 525	0.34 520

TCMNet	0.66 470	0.39 493	0.98 521	0.59 536	0.61 566	0.96 496	0.55 487	1.05 433	0.90 415	0.84 403	1.14 462	0.89 429	0.65 416	0.85 449	1.01 532	0.26 475	0.26 513	0.31 513	0.28 513	0.32 497	0.29 487

ARAFT	0.47 344	0.24 342	0.79 494	0.42 337	0.25 245	0.55 321	0.55 487	0.75 309	0.81 358	0.89 436	0.75 263	0.73 366	0.47 304	0.88 459	0.37 297	0.15 191	0.12 225	0.23 426	0.22 445	0.14 151	0.13 183

RP	0.76 496	0.36 469	0.63 423	0.66 559	0.58 563	0.80 457	0.55 487	1.14 475	1.22 528	0.97 477	1.65 545	1.43 547	1.32 563	1.01 497	0.84 487	0.33 531	0.30 536	0.36 533	0.30 521	0.34 510	0.34 520

Nwc_Net	0.78 502	0.38 486	0.73 473	0.60 542	0.55 555	1.05 515	0.55 487	1.67 584	1.05 488	0.88 432	1.86 560	1.40 544	1.09 544	1.10 517	0.87 498	0.30 509	0.25 507	0.36 533	0.38 548	0.29 476	0.29 487

ADCP+	1.06 548	0.35 464	1.51 575	0.49 454	0.51 546	1.45 562	0.55 487	1.25 526	1.03 478	1.16 530	1.15 468	1.10 495	1.07 543	1.56 562	6.75 618	0.19 360	0.16 394	0.23 426	0.21 427	0.28 472	0.21 417

SGM-Forest	0.62 463	0.32 445	0.39 201	0.43 358	0.30 398	1.02 507	0.55 487	1.09 449	1.05 488	1.06 512	1.18 477	1.10 495	0.67 427	0.88 459	0.62 438	0.31 512	0.33 557	0.33 524	0.30 521	0.30 485	0.28 480
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
iinet-f	0.67 475	0.26 384	2.15 589	0.39 218	0.31 420	1.19 540	0.56 493	0.84 346	0.84 373	0.80 362	1.17 475	1.05 479	0.84 501	0.71 377	1.21 550	0.20 383	0.18 434	0.17 225	0.15 234	0.20 365	0.20 399

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 465	0.28 415	0.99 522	0.40 260	0.30 398	1.03 510	0.56 493	1.10 452	0.99 459	0.97 477	1.22 483	1.06 481	0.69 437	1.07 510	0.95 520	0.19 360	0.11 165	0.16 180	0.13 169	0.22 411	0.21 417

psm_up	0.55 425	0.26 384	0.47 307	0.49 454	0.32 436	0.65 404	0.56 493	1.04 428	0.82 363	0.82 384	0.88 348	1.01 466	0.94 525	0.74 396	0.61 435	0.21 400	0.25 507	0.26 475	0.23 461	0.21 389	0.20 399

UDG	0.88 521	0.82 574	0.67 444	1.00 584	0.96 585	1.02 507	0.57 496	1.13 466	0.99 459	0.90 443	0.97 393	1.31 525	0.99 533	0.85 449	0.84 487	0.54 580	0.32 551	1.77 600	0.40 554	0.94 586	0.66 580

G2L-Stereo_test	0.48 356	0.20 203	0.40 212	0.34 85	0.23 184	0.57 341	0.58 497	1.10 452	0.77 329	0.86 414	0.94 367	0.95 448	0.54 346	0.68 359	0.60 431	0.16 247	0.12 225	0.14 107	0.12 132	0.15 207	0.15 259

RGC	0.79 505	0.59 547	0.71 464	0.65 556	0.65 570	0.92 489	0.58 497	1.29 533	1.05 488	1.07 515	1.45 531	1.47 551	1.03 538	1.21 533	0.88 501	0.32 523	0.30 536	0.48 564	0.40 554	0.37 525	0.37 532

PS-NSSS	0.58 450	0.44 511	0.62 413	0.42 337	0.33 447	0.66 406	0.58 497	1.02 421	0.86 386	0.77 351	1.28 496	0.72 355	0.64 410	0.82 430	0.59 429	0.31 512	0.26 513	0.40 546	0.27 507	0.33 504	0.26 463

ssnet_v2	0.58 450	0.28 415	0.56 394	0.43 358	0.29 379	0.95 493	0.59 500	1.13 466	0.99 459	0.93 460	0.80 297	0.99 458	0.64 410	0.82 430	0.94 517	0.25 465	0.22 481	0.23 426	0.24 477	0.20 365	0.19 376

FAT-Stereo	0.73 492	0.33 453	0.75 482	0.49 454	0.37 475	0.71 425	0.59 500	1.36 549	1.30 546	1.03 505	1.40 518	1.59 563	1.15 549	0.87 456	0.86 492	0.28 495	0.28 526	0.28 496	0.23 461	0.28 472	0.38 538

LRCNet_RVC	21.24 632	31.15 636	21.41 625	28.98 633	23.82 632	3.13 607	0.60 502	20.96 637	1.59 572	25.58 637	28.15 641	21.99 637	14.79 627	21.94 637	16.41 628	28.89 646	14.87 636	33.53 642	31.28 642	29.51 643	26.16 641

RAFT + AFF	0.53 411	0.29 427	0.75 482	0.51 484	0.32 436	0.63 388	0.60 502	1.00 409	0.91 422	0.78 355	0.87 340	0.83 403	0.58 370	0.80 424	0.47 380	0.17 293	0.20 464	0.23 426	0.22 445	0.18 314	0.18 344

MFN_U_SF_RVC	1.09 553	0.59 547	1.97 586	0.67 562	0.44 521	1.93 583	0.60 502	1.85 590	1.36 549	1.61 568	1.54 540	1.95 576	1.37 565	1.64 569	1.73 569	0.40 555	0.37 565	0.45 555	0.48 574	0.44 544	0.44 555

S-Stereo	0.74 493	0.35 464	0.96 518	0.56 524	0.45 525	0.82 470	0.60 502	1.24 522	1.60 575	0.96 472	1.41 520	1.12 499	0.94 525	0.80 424	1.04 536	0.26 475	0.31 545	0.28 496	0.25 486	0.32 497	0.47 565

MeshStereo	1.34 569	0.43 506	0.54 383	0.44 378	0.34 456	1.66 574	0.60 502	1.94 591	1.37 551	4.47 618	3.25 594	4.71 609	1.94 592	1.92 582	1.17 547	0.35 541	0.35 561	0.37 538	0.31 529	0.32 497	0.32 508
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
CVANet_RVC	0.57 443	0.33 453	0.44 267	0.47 431	0.32 436	0.67 411	0.61 507	1.05 433	0.93 433	0.85 407	1.04 423	1.01 466	0.73 461	0.83 438	0.52 406	0.29 502	0.19 452	0.27 488	0.25 486	0.31 491	0.21 417

DRN-Test	0.66 470	0.32 445	0.66 440	0.50 468	0.39 490	1.15 533	0.61 507	1.49 566	1.01 470	1.12 526	1.08 440	1.06 481	0.69 437	0.77 414	0.94 517	0.23 443	0.17 414	0.26 475	0.25 486	0.25 450	0.21 417

zh-mn7	1.08 552	0.65 556	4.00 605	0.52 497	0.38 484	1.16 536	0.62 509	1.15 479	1.77 580	1.74 576	2.31 572	1.17 511	0.91 514	2.10 589	1.77 573	0.24 455	0.21 474	0.22 405	0.22 445	0.25 450	0.28 480

z-ln-s-r	0.66 470	0.36 469	1.30 557	0.39 218	0.26 291	0.57 341	0.63 510	0.80 332	1.03 478	0.80 362	1.43 525	0.91 436	0.76 471	1.08 513	1.87 579	0.16 247	0.12 225	0.17 225	0.14 202	0.20 365	0.16 305

FCDSN-DC	1.39 574	0.56 543	0.65 434	0.74 572	0.59 564	1.38 554	0.63 510	1.35 546	1.39 554	3.26 612	4.50 615	4.61 607	2.63 604	1.58 564	1.03 533	0.46 565	0.42 576	0.48 564	0.47 572	0.50 559	0.50 572
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PDISCO_ROB	0.91 527	0.48 518	1.06 529	0.99 582	0.97 586	1.67 576	0.63 510	1.64 582	1.59 572	1.06 512	1.18 477	1.31 525	0.79 485	1.55 560	0.97 523	0.49 571	0.22 481	0.45 555	0.40 554	0.45 548	0.37 532

G-Net	0.95 531	0.46 517	1.04 527	0.64 551	0.48 538	2.12 587	0.64 513	1.01 418	0.87 395	1.75 577	2.82 592	1.30 524	1.64 582	1.06 507	0.96 522	0.36 545	0.29 531	0.35 528	0.25 486	0.45 548	0.42 548

DStereoFS	1.87 589	0.85 576	1.03 526	0.75 575	0.62 567	2.04 586	0.65 514	1.74 588	1.55 568	1.52 563	1.90 561	2.36 585	12.92 626	3.85 613	1.74 570	0.44 561	0.31 545	0.82 586	0.46 565	0.84 582	1.10 602

w-ln-seven-2	0.76 496	0.43 506	2.32 591	0.52 497	0.38 484	0.90 484	0.65 514	1.11 458	1.12 510	1.19 535	1.28 496	1.09 491	0.99 533	1.07 510	0.87 498	0.20 383	0.19 452	0.23 426	0.22 445	0.26 457	0.22 435

CBFPSM	0.59 457	0.22 284	1.31 558	0.38 189	0.27 325	1.12 529	0.65 514	0.79 329	0.82 363	0.80 362	0.81 304	1.35 539	0.87 507	0.67 349	0.76 472	0.16 247	0.15 362	0.15 151	0.16 268	0.17 289	0.22 435

ccnet	0.82 510	0.57 545	0.75 482	0.54 514	0.59 564	1.09 524	0.66 517	1.38 552	0.94 440	1.12 526	1.44 528	1.29 522	0.92 519	0.95 492	1.24 551	0.49 571	0.42 576	0.50 569	0.47 572	0.51 560	0.46 560

aanetorigin	0.83 515	0.56 543	1.87 584	0.49 454	0.38 484	0.56 335	0.66 517	0.70 276	1.00 466	2.42 597	2.02 568	1.31 525	1.18 553	0.93 483	1.13 546	0.20 383	0.18 434	0.20 348	0.19 380	0.27 468	0.30 496

THIR-Stereo	0.50 390	0.18 123	0.45 279	0.38 189	0.23 184	0.75 440	0.67 519	0.66 233	0.87 395	1.02 497	1.40 518	0.72 355	0.76 471	0.62 297	0.42 331	0.15 191	0.11 165	0.17 225	0.18 350	0.14 151	0.15 259

GrayStereo	0.49 374	0.19 162	0.42 242	0.46 423	0.28 351	0.53 308	0.67 519	0.69 261	0.63 249	1.02 497	1.47 534	0.78 388	0.76 471	0.56 225	0.33 230	0.14 118	0.12 225	0.17 225	0.17 323	0.15 207	0.29 487

RYNet	0.72 490	0.35 464	0.64 428	0.53 507	0.67 571	1.31 551	0.67 519	1.20 500	1.18 520	1.05 508	0.87 340	1.27 519	0.93 524	0.93 483	1.27 555	0.22 426	0.16 394	0.26 475	0.23 461	0.40 532	0.39 541

MSMD_ROB	1.21 563	0.49 522	0.62 413	0.59 536	0.50 542	1.62 573	0.67 519	1.23 515	1.24 531	2.45 598	3.77 603	3.09 596	2.98 609	1.32 546	0.81 482	0.45 563	0.41 574	0.49 567	0.51 581	0.47 554	0.44 555

WCMA_ROB	1.14 556	0.36 469	0.76 487	0.49 454	0.44 521	1.23 545	0.67 519	1.11 458	1.23 529	2.84 605	3.95 609	3.28 599	1.83 589	1.25 538	0.99 527	0.44 561	0.34 559	0.34 526	0.37 545	0.41 538	0.40 544

rvit_105_1	0.54 423	0.40 498	0.76 487	0.58 532	0.37 475	0.59 359	0.68 524	0.70 276	0.94 440	0.82 384	0.69 242	0.73 366	0.58 370	0.78 418	0.54 414	0.32 523	0.29 531	0.31 513	0.34 540	0.23 428	0.20 399

APVNet	0.71 486	0.37 476	0.89 511	0.56 524	0.45 525	1.18 539	0.68 524	1.41 557	0.85 381	0.81 375	1.15 468	1.04 475	0.81 490	1.10 517	1.17 547	0.26 475	0.28 526	0.32 519	0.31 529	0.29 476	0.30 496

EDNetEfficientorigin	9.93 623	1.15 590	175.16 649	0.48 439	0.36 468	1.04 514	0.68 524	1.24 522	2.69 601	3.17 611	2.50 580	2.30 582	2.07 596	1.76 575	2.21 586	0.20 383	0.18 434	0.24 443	0.19 380	0.51 560	0.50 572

XQC	0.89 523	0.65 556	1.31 558	0.67 562	0.52 550	1.22 543	0.68 524	1.26 528	1.52 565	1.14 529	1.11 446	1.28 521	1.04 540	1.40 557	1.77 573	0.38 549	0.24 499	0.37 538	0.31 529	0.53 565	0.47 565

PA-Net	0.67 475	0.43 506	0.83 498	0.50 468	0.53 551	0.94 490	0.68 524	1.10 452	1.14 514	0.80 362	0.88 348	0.87 420	0.77 478	1.02 502	0.88 501	0.24 455	0.41 574	0.29 504	0.44 564	0.26 457	0.34 520
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Wz-Net-LNSev	0.71 486	0.51 530	1.36 567	0.50 468	0.41 502	1.15 533	0.69 529	1.21 502	1.07 500	1.02 497	1.12 450	1.08 488	0.87 507	0.89 465	0.89 511	0.24 455	0.22 481	0.21 390	0.19 380	0.26 457	0.26 463

DDUNet	1.06 548	2.56 619	0.68 449	1.21 590	1.26 596	1.03 510	0.69 529	1.11 458	0.94 440	0.96 472	1.22 483	1.27 519	0.82 494	0.93 483	0.72 466	0.84 590	0.38 567	1.99 603	0.60 586	1.10 593	0.85 588

NCC-stereo	0.78 502	0.40 498	0.76 487	0.61 544	0.67 571	0.81 462	0.69 529	1.54 575	1.11 507	0.90 443	1.36 509	1.33 533	1.16 550	1.19 527	0.88 501	0.31 512	0.30 536	0.37 538	0.48 574	0.33 504	0.33 513

Abc-Net	0.78 502	0.40 498	0.76 487	0.61 544	0.67 571	0.81 462	0.69 529	1.54 575	1.11 507	0.90 443	1.36 509	1.33 533	1.16 550	1.19 527	0.88 501	0.31 512	0.30 536	0.37 538	0.48 574	0.33 504	0.33 513
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
pmcnn	1.23 564	0.29 427	0.96 518	0.40 260	0.23 184	0.95 493	0.69 529	1.16 486	1.28 543	1.67 574	2.33 574	11.15 626	0.86 504	0.93 483	0.88 501	0.15 191	0.12 225	0.12 34	0.10 61	0.15 207	0.15 259

w-ln-seven	0.96 532	0.48 518	2.41 593	0.54 514	0.50 542	1.41 557	0.70 534	1.67 584	1.81 582	1.49 558	1.50 535	1.26 517	0.87 507	1.15 522	1.80 577	0.23 443	0.21 474	0.25 456	0.25 486	0.31 491	0.26 463

FC-DCNN v2	1.65 584	0.51 530	0.65 434	0.61 544	0.49 540	1.61 571	0.70 534	1.75 589	1.56 571	4.74 622	4.91 618	6.46 620	3.31 611	1.91 581	1.11 541	0.46 565	0.42 576	0.47 559	0.46 565	0.48 555	0.46 560

otaku	1.04 543	0.93 580	0.88 507	1.33 594	1.05 593	1.66 574	0.70 534	1.40 556	1.18 520	1.08 519	1.32 506	1.33 533	0.91 514	1.23 536	0.76 472	0.72 586	0.46 586	1.24 594	0.50 579	1.40 595	0.75 582

DGSMNet	0.76 496	0.55 542	1.29 556	0.58 532	0.62 567	0.94 490	0.70 534	1.26 528	1.11 507	0.83 396	1.24 489	1.00 462	0.71 454	1.03 504	0.81 482	0.34 537	0.29 531	0.41 550	0.40 554	0.57 571	0.55 577

CC-Net-ROB	0.82 510	0.96 583	0.85 500	0.58 532	0.45 525	1.27 549	0.70 534	1.17 491	1.02 473	0.83 396	1.23 487	0.90 434	0.77 478	1.06 507	0.69 456	0.46 565	0.34 559	1.71 599	0.38 548	0.59 574	0.36 527

FC-DCNN	1.59 580	0.51 530	0.66 440	0.61 544	0.49 540	1.56 568	0.70 534	1.66 583	1.53 566	4.64 619	4.62 616	5.85 616	3.34 613	1.84 579	1.11 541	0.46 565	0.42 576	0.47 559	0.46 565	0.48 555	0.46 560

z-mn7	1.00 537	0.50 526	1.70 580	0.53 507	0.36 468	1.75 579	0.71 540	1.22 510	2.28 593	0.96 472	2.54 581	1.42 545	0.95 528	2.19 594	1.54 564	0.22 426	0.19 452	0.21 390	0.20 405	0.27 468	0.25 457

MDST_ROB	0.91 527	0.27 401	0.85 500	0.63 550	0.41 502	2.53 591	0.71 540	1.60 578	1.13 511	2.83 604	1.73 551	0.97 453	0.69 437	1.61 565	0.73 467	0.25 465	0.22 481	0.32 519	0.28 513	0.25 450	0.24 450

MSAF-DinoV2	1.04 543	0.38 486	1.32 560	0.54 514	0.29 379	0.89 482	0.72 542	1.52 573	1.24 531	1.05 508	1.41 520	2.98 592	1.49 572	2.74 603	2.83 597	0.22 426	0.14 332	0.20 348	0.22 445	0.32 497	0.32 508

DeepPrunerF	0.89 523	0.52 537	3.43 601	0.68 565	0.81 578	0.72 432	0.72 542	1.22 510	1.99 587	0.93 460	1.01 404	0.87 420	0.86 504	1.08 513	0.95 520	0.34 537	0.28 526	0.43 552	0.39 552	0.30 485	0.32 508

TDLM	0.57 443	0.33 453	0.49 339	0.51 484	0.30 398	0.66 406	0.73 544	1.03 425	1.01 470	0.82 384	1.10 445	0.84 407	0.70 450	0.86 454	0.58 424	0.28 495	0.17 414	0.25 456	0.22 445	0.26 457	0.19 376

SGM_RVC	0.97 534	0.28 415	0.41 222	0.39 218	0.22 142	1.55 567	0.73 544	1.51 570	1.25 537	2.25 594	1.92 562	2.58 589	1.56 576	2.02 587	1.19 549	0.27 485	0.27 522	0.27 488	0.25 486	0.25 450	0.25 457
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCMid	1.14 556	0.52 537	2.23 590	0.53 507	0.43 514	1.07 517	0.75 546	1.23 515	1.05 488	2.15 590	1.44 528	1.50 554	1.43 569	1.56 562	5.01 612	0.26 475	0.24 499	0.29 504	0.31 529	0.37 525	0.33 513

ADCPNet	1.03 542	0.48 518	2.70 595	0.54 514	0.42 508	1.40 555	0.75 546	1.13 466	1.07 500	1.22 542	1.42 522	1.68 565	1.09 544	1.36 554	3.45 603	0.30 509	0.28 526	0.29 504	0.32 535	0.37 525	0.35 525

ACVNet-4b	1.35 571	1.31 595	1.10 534	1.90 604	1.59 599	1.92 582	0.77 548	1.52 573	1.62 576	1.05 508	1.60 544	2.11 579	0.94 525	1.64 569	0.77 476	1.30 604	0.35 561	2.03 607	0.67 590	1.88 606	0.84 587

CBMV	0.64 466	0.35 464	0.41 222	0.42 337	0.25 245	1.01 505	0.77 548	1.13 466	1.09 505	1.17 531	1.22 483	1.04 475	0.75 468	0.88 459	0.63 441	0.28 495	0.30 536	0.34 526	0.30 521	0.26 457	0.26 463
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MonStereo1	1.98 592	1.48 599	1.43 572	1.81 602	1.69 605	2.88 602	0.78 550	2.47 600	3.47 609	2.20 592	4.36 614	3.39 602	2.50 601	2.18 593	1.58 565	1.19 600	0.54 589	1.65 598	0.87 598	1.78 601	1.29 612

FBW_ROB	0.88 521	0.50 526	0.85 500	0.55 521	0.40 495	1.17 537	0.78 550	1.50 567	1.37 551	1.33 552	1.27 494	1.48 552	1.00 536	2.57 602	0.98 526	0.25 465	0.32 551	0.45 555	0.30 521	0.34 510	0.28 480

FTStereo	0.56 436	0.20 203	0.37 169	0.41 295	0.25 245	0.40 231	0.79 552	0.66 233	0.43 164	1.09 521	3.27 596	0.70 342	0.73 461	0.55 214	0.33 230	0.14 118	0.13 297	0.19 318	0.17 323	0.15 207	0.30 496

Ntro	1.09 553	0.97 586	0.91 514	1.44 595	1.19 595	1.69 577	0.80 553	1.35 546	1.25 537	1.00 489	1.29 500	1.31 525	0.97 531	1.26 539	0.84 487	0.84 590	0.43 581	1.36 595	0.50 579	1.56 597	0.78 584

anonymity	0.97 534	0.89 578	1.05 528	0.92 580	1.03 591	0.97 498	0.81 554	1.29 533	0.91 422	1.07 515	0.98 394	1.00 462	0.95 528	1.02 502	0.92 516	0.96 593	0.95 615	0.90 588	0.91 603	0.92 585	0.94 592

Wz-Net-MNSev	0.76 496	0.40 498	1.34 562	0.50 468	0.40 495	1.44 561	0.83 555	1.15 479	1.16 516	1.25 547	1.20 482	1.13 505	0.81 490	1.16 524	1.00 531	0.22 426	0.19 452	0.24 443	0.23 461	0.28 472	0.26 463

EDNetEfficient	1.46 576	0.80 570	6.12 611	0.47 431	0.39 490	0.69 415	0.83 555	0.90 372	2.77 602	3.50 614	1.96 565	1.66 564	2.03 595	1.26 539	4.18 608	0.21 400	0.18 434	0.21 390	0.20 405	0.41 538	0.39 541

PSMNet_ROB	0.64 466	0.37 476	0.65 434	0.56 524	0.42 508	0.97 498	0.83 555	1.21 502	0.92 427	0.79 360	1.02 413	1.08 488	0.63 399	0.82 430	0.91 515	0.29 502	0.20 464	0.31 513	0.31 529	0.26 457	0.23 442

Consistency-Raft	1.01 538	0.81 571	1.24 551	0.84 577	0.97 586	0.81 462	0.84 558	1.30 536	1.59 572	1.05 508	1.68 550	1.12 499	0.91 514	0.92 477	1.11 541	0.65 583	0.74 599	0.79 584	0.90 600	1.06 592	0.79 586

PVD	1.28 568	0.67 559	1.28 554	0.74 572	0.62 567	1.50 564	0.84 558	1.99 593	2.96 603	2.18 591	2.36 577	1.85 572	1.95 593	1.92 582	1.94 580	0.39 551	0.36 564	0.49 567	0.37 545	0.51 560	0.64 579

PASM	0.90 526	0.64 555	1.69 578	0.69 567	0.69 574	0.78 451	0.84 558	1.03 425	1.26 540	1.19 535	1.15 468	1.31 525	0.98 532	1.24 537	1.03 533	0.52 575	0.56 591	0.59 577	0.66 589	0.56 569	0.54 576

XPNet_ROB	0.70 482	0.35 464	0.68 449	0.52 497	0.40 495	0.79 454	0.85 561	1.16 486	0.94 440	1.33 552	1.15 468	1.38 541	0.83 499	1.03 504	0.90 513	0.32 523	0.25 507	0.26 475	0.24 477	0.31 491	0.28 480

ETE_ROB	0.70 482	0.49 522	0.73 473	0.56 524	0.36 468	0.79 454	0.87 562	1.14 475	0.93 433	1.19 535	1.18 477	1.39 542	0.82 494	0.99 493	0.80 479	0.26 475	0.21 474	0.31 513	0.26 500	0.33 504	0.34 520

zh-sn7	1.09 553	0.75 565	3.23 599	0.57 530	0.42 508	1.11 526	0.89 563	1.19 495	1.27 541	1.41 556	1.98 566	1.25 516	1.47 571	1.99 586	2.62 594	0.26 475	0.26 513	0.26 475	0.27 507	0.35 515	0.30 496

FINET	0.67 475	0.42 504	1.00 523	0.46 423	0.43 514	0.83 473	0.89 563	1.08 445	1.50 564	0.87 422	1.14 462	0.71 346	0.68 433	0.92 477	0.70 459	0.36 545	0.30 536	0.26 475	0.24 477	0.35 515	0.33 513

ADCL	1.04 543	0.38 486	1.35 563	0.50 468	0.39 490	1.61 571	0.89 563	1.29 533	1.39 554	1.29 549	1.50 535	1.24 515	1.24 558	1.37 555	4.87 611	0.21 400	0.19 452	0.25 456	0.25 486	0.29 476	0.27 473

LE_ROB	4.42 615	0.24 342	2.75 596	0.42 337	0.23 184	1.57 569	0.90 566	1.71 587	17.88 634	16.56 636	4.88 617	5.17 614	18.85 636	1.63 568	14.62 627	0.17 293	0.14 332	0.16 180	0.16 268	0.19 348	0.17 326

SPS-STEREO	1.25 566	0.93 580	1.06 529	1.04 586	1.03 591	1.41 557	0.91 567	1.51 570	1.19 522	2.09 588	1.83 557	1.94 575	1.39 566	1.62 566	1.39 561	0.97 595	0.94 614	0.90 588	0.89 599	0.96 588	0.96 595
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DStereoO	0.96 532	0.70 561	0.72 469	0.62 548	0.45 525	0.74 434	0.92 568	1.09 449	1.29 545	1.19 535	1.23 487	0.99 458	1.71 584	1.29 542	0.99 527	2.01 615	0.35 561	0.77 582	0.30 521	1.42 596	0.38 538

SANet	1.07 550	0.41 502	1.06 529	0.48 439	0.30 398	1.41 557	0.94 569	1.42 558	3.36 608	1.58 565	2.43 578	2.33 584	1.70 583	1.34 549	1.07 538	0.28 495	0.24 499	0.26 475	0.23 461	0.34 510	0.30 496

LALA_ROB	0.74 493	0.43 506	0.69 455	0.54 514	0.40 495	1.01 505	0.95 570	1.21 502	1.07 500	1.22 542	1.12 450	1.56 560	0.79 485	1.04 506	0.86 492	0.33 531	0.22 481	0.35 528	0.30 521	0.35 515	0.31 504

GANet	0.70 482	0.37 476	0.55 388	0.51 484	0.34 456	0.94 490	0.96 571	1.08 445	0.94 440	1.04 506	1.98 566	1.13 505	0.88 511	1.12 520	0.66 449	0.25 465	0.26 513	0.27 488	0.22 445	0.31 491	0.22 435

ACVNet_1	1.46 576	1.33 596	1.12 537	1.91 605	1.62 600	1.83 581	0.98 572	2.00 594	1.85 584	1.39 555	1.53 539	2.32 583	1.53 573	1.34 549	1.11 541	1.30 604	0.50 588	2.06 609	0.58 585	1.93 608	0.95 594

GANetREF_RVC	0.80 506	0.75 565	0.86 505	0.66 559	0.42 508	1.15 533	0.98 572	1.14 475	1.19 522	1.01 494	1.02 413	1.10 495	0.90 513	1.15 522	0.76 472	0.48 569	0.39 571	0.57 574	0.38 548	0.63 575	0.46 560
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
MANE	4.13 613	0.51 530	0.64 428	0.66 559	0.56 558	6.89 619	0.99 574	7.55 623	12.04 623	6.68 625	8.57 626	10.69 625	9.45 623	7.59 624	6.39 616	0.49 571	0.43 581	0.48 564	0.98 604	0.49 557	0.48 568

NVStereoNet_ROB	1.24 565	0.90 579	1.13 538	0.86 578	0.88 579	1.11 526	0.99 574	1.42 558	1.53 566	1.59 567	2.48 579	2.24 581	1.53 573	1.96 585	1.30 556	0.76 588	0.70 596	0.78 583	1.00 605	0.71 580	0.88 590
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LSM	4.74 617	0.77 568	10.16 616	0.70 568	56.56 642	1.02 507	1.00 576	1.24 522	1.62 576	2.04 586	2.34 575	1.33 533	1.17 552	1.38 556	1.09 540	0.33 531	0.49 587	0.39 543	0.46 565	0.51 560	10.09 629

SGM+DAISY	1.35 571	0.94 582	1.25 552	0.96 581	1.00 589	1.52 566	1.02 577	1.34 542	1.21 526	2.64 600	2.65 587	2.44 586	1.56 576	1.64 569	1.26 553	0.97 595	0.95 615	0.90 588	0.90 600	0.94 586	0.96 595

NaN_ROB	0.69 480	0.44 511	0.69 455	0.51 484	0.33 447	0.97 498	1.06 578	1.22 510	1.19 522	1.24 545	0.96 380	1.08 488	0.78 483	1.20 529	0.67 452	0.24 455	0.30 536	0.23 426	0.24 477	0.23 428	0.25 457

CSAN	0.83 515	0.49 522	0.77 492	0.60 542	0.41 502	1.14 531	1.06 578	1.19 495	1.46 562	1.32 550	1.43 525	1.37 540	1.19 555	1.27 541	0.86 492	0.39 551	0.31 545	0.36 533	0.37 545	0.35 515	0.34 520

RainbowNet	1.35 571	1.49 600	1.19 546	1.88 603	1.45 597	1.48 563	1.07 580	1.61 580	1.55 568	1.20 540	1.59 543	1.54 558	1.13 547	1.34 549	0.97 523	1.36 607	0.70 596	1.82 601	0.79 595	1.71 599	1.07 601

ADCS	1.51 578	0.61 550	3.42 600	0.59 536	0.51 546	1.27 549	1.08 581	1.59 577	1.81 582	1.91 584	1.66 547	1.51 557	1.42 568	1.94 584	8.60 620	0.33 531	0.32 551	0.33 524	0.36 544	0.44 544	0.42 548

Wz-Net-TNSev	1.14 556	1.06 589	4.32 608	0.49 454	0.42 508	1.51 565	1.11 582	1.48 564	1.40 556	1.22 542	1.26 493	1.58 562	1.43 569	1.76 575	1.70 568	0.32 523	0.31 545	0.26 475	0.30 521	0.41 538	0.41 547

Wz-Net-SNSev	0.91 527	0.73 563	2.13 588	0.56 524	0.45 525	0.95 493	1.13 583	1.34 542	1.24 531	1.02 497	1.30 503	1.46 548	0.86 504	1.81 577	1.50 563	0.25 465	0.23 491	0.25 456	0.26 500	0.32 497	0.29 487

CrosDoStereo	0.50 390	0.18 123	0.45 279	0.38 189	0.24 214	0.40 231	1.18 584	0.67 243	0.86 386	0.94 463	1.37 512	0.63 302	0.77 478	0.65 330	0.45 363	0.15 191	0.12 225	0.17 225	0.18 350	0.14 151	0.14 229

DeepStereo_LL	0.50 390	0.18 123	0.45 279	0.38 189	0.24 214	0.40 231	1.18 584	0.67 243	0.86 386	0.94 463	1.37 512	0.63 302	0.77 478	0.65 330	0.45 363	0.15 191	0.12 225	0.17 225	0.18 350	0.14 151	0.14 229

ACVNet_2	1.65 584	1.27 594	1.41 570	1.75 599	1.62 600	2.22 588	1.20 586	2.30 598	2.62 599	1.78 578	2.56 582	3.03 593	1.61 579	1.54 559	1.12 545	1.06 598	0.58 593	1.82 601	0.70 592	1.82 602	0.96 595

NCCL2	0.72 490	0.41 502	0.65 434	0.64 551	0.44 521	0.98 502	1.20 586	1.11 458	1.00 466	0.98 482	0.96 380	1.49 553	0.87 507	0.90 467	0.79 477	0.31 512	0.26 513	0.39 543	0.39 552	0.32 497	0.32 508

coex-ft	6.43 620	1.51 602	87.33 648	0.49 454	0.38 484	1.34 552	1.21 588	1.16 486	8.09 620	12.12 628	2.79 589	2.77 591	3.31 611	1.16 524	3.15 598	0.24 455	0.23 491	0.27 488	0.24 477	0.45 548	0.37 532

WAO-8	2.92 603	1.55 603	1.35 563	1.79 600	1.63 602	5.23 615	1.22 589	4.58 618	12.56 625	2.84 605	4.07 611	4.83 610	2.72 606	3.49 608	2.25 589	1.27 601	0.91 610	1.99 603	1.15 613	1.86 603	1.15 604

Venus	2.92 603	1.55 603	1.35 563	1.79 600	1.63 602	5.23 615	1.22 589	4.58 618	12.56 625	2.84 605	4.06 610	4.83 610	2.72 606	3.49 608	2.25 589	1.27 601	0.91 610	1.99 603	1.15 613	1.86 603	1.15 604

MFMNet_re	1.14 556	0.97 586	1.19 546	0.99 582	0.95 584	1.25 547	1.22 589	1.39 553	1.55 568	1.69 575	1.67 549	1.21 512	1.53 573	1.12 520	0.99 527	0.87 592	0.75 603	0.79 584	0.75 593	0.90 583	0.94 592

DPSNet	0.99 536	0.42 504	1.88 585	0.53 507	0.41 502	1.59 570	1.26 592	2.21 597	1.43 557	1.10 523	1.11 446	1.46 548	1.95 593	1.34 549	1.26 553	0.34 537	0.25 507	0.25 456	0.21 427	0.46 551	0.37 532

DStereoSA	1.73 586	0.63 554	1.57 577	0.80 576	0.79 577	1.26 548	1.30 593	1.34 542	1.43 557	1.24 545	7.52 624	0.92 441	7.68 621	1.65 573	2.29 592	0.41 556	0.29 531	0.63 578	0.60 586	1.04 590	1.18 608

IMH-64-1	1.86 587	1.62 605	1.16 540	2.20 608	1.89 609	2.33 589	1.30 593	2.89 603	2.29 594	1.66 572	2.80 590	2.49 587	1.61 579	2.10 589	1.78 575	1.60 608	0.74 599	2.43 613	1.02 606	2.12 609	1.17 606

IMH-64	1.86 587	1.62 605	1.16 540	2.20 608	1.89 609	2.33 589	1.30 593	2.89 603	2.29 594	1.66 572	2.80 590	2.49 587	1.61 579	2.10 589	1.78 575	1.60 608	0.74 599	2.43 613	1.02 606	2.12 609	1.17 606

IMH	2.04 596	1.62 605	1.20 549	2.20 608	1.89 609	2.91 605	1.30 593	3.11 606	3.03 604	1.81 579	3.35 600	3.03 593	1.90 590	2.48 599	1.80 577	1.66 611	0.77 605	2.45 615	1.04 609	2.15 611	1.19 610

WZ-Net	1.19 562	0.59 547	4.07 606	0.62 548	0.51 546	1.34 552	1.31 597	1.32 538	1.74 579	1.53 564	1.65 545	1.74 567	1.28 562	2.25 596	2.01 582	0.27 485	0.21 474	0.23 426	0.25 486	0.40 532	0.39 541

AnyNet_C32	1.16 560	0.62 553	2.40 592	0.57 530	0.55 555	1.41 557	1.34 598	1.18 494	1.24 531	1.49 558	1.42 522	1.39 542	1.20 557	1.55 560	4.82 610	0.29 502	0.28 526	0.29 504	0.34 540	0.38 529	0.42 548

Dean	1.98 592	1.36 597	1.36 567	2.12 607	1.81 608	2.74 594	1.36 599	3.37 612	3.80 613	2.08 587	3.32 598	3.21 598	1.82 587	1.71 574	1.67 567	1.27 601	0.77 605	1.99 603	0.90 600	1.86 603	1.03 600

AnyNet_C01	1.56 579	1.05 588	7.45 613	0.64 551	0.54 553	1.99 584	1.38 600	1.43 560	1.36 549	1.63 571	1.92 562	1.84 570	1.33 564	2.40 598	4.03 605	0.33 531	0.32 551	0.32 519	0.34 540	0.44 544	0.45 559

RTS	1.98 592	0.96 583	11.36 618	0.65 556	0.57 561	2.77 597	1.40 601	1.39 553	2.26 591	1.89 581	2.56 582	1.32 530	1.25 559	5.20 617	4.05 606	0.31 512	0.22 481	0.29 504	0.29 519	0.40 532	0.37 532

RTSA	1.98 592	0.96 583	11.36 618	0.65 556	0.57 561	2.77 597	1.40 601	1.39 553	2.26 591	1.89 581	2.56 582	1.32 530	1.25 559	5.20 617	4.05 606	0.31 512	0.22 481	0.29 504	0.29 519	0.40 532	0.37 532

MADNet+	2.23 599	2.43 616	10.85 617	1.22 591	0.91 582	2.76 596	1.40 601	2.12 596	1.67 578	1.32 550	1.74 553	1.86 573	1.74 585	6.25 619	4.41 609	0.65 583	0.64 594	0.58 576	0.54 583	0.80 581	0.76 583

WAO-6	2.04 596	1.50 601	1.16 540	1.70 598	1.67 604	2.69 593	1.44 604	3.06 605	3.63 612	1.98 585	3.27 596	3.54 605	2.07 596	2.36 597	2.22 588	1.31 606	0.91 610	2.04 608	1.22 615	1.73 600	1.27 611

SGM-ForestM	4.04 612	0.32 445	0.46 295	0.43 358	0.27 325	7.50 620	1.45 605	3.84 615	4.24 615	8.19 626	6.76 623	19.00 634	9.08 622	10.74 627	6.62 617	0.31 512	0.33 557	0.32 519	0.32 535	0.29 476	0.29 487

ELAS	1.63 583	0.61 550	0.95 516	0.68 565	0.55 555	3.01 606	1.55 606	2.39 599	2.33 596	3.64 615	3.89 607	2.75 590	2.90 608	2.15 592	2.27 591	0.52 575	0.45 584	0.50 569	0.48 574	0.54 567	0.52 574
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.90 590	1.20 591	1.35 563	1.27 592	1.06 594	2.84 599	1.56 607	3.23 608	3.06 606	2.23 593	3.33 599	3.17 597	2.28 598	3.12 604	2.21 586	1.02 597	0.91 610	1.06 592	1.03 608	1.04 590	0.97 598

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 541	0.57 545	1.51 575	0.67 562	0.50 542	2.57 592	1.66 608	1.20 500	1.43 557	1.38 554	1.57 542	1.33 533	0.92 519	1.64 569	0.88 501	0.37 548	0.39 571	0.46 558	0.60 586	0.41 538	0.40 544

TorneroNet-64	3.44 606	1.86 609	1.42 571	2.58 615	2.28 614	6.87 618	1.68 609	4.70 620	12.03 622	2.31 595	5.59 622	8.25 622	2.55 603	3.97 614	2.73 595	1.81 613	0.74 599	2.57 617	1.07 610	2.35 613	1.44 614

TorneroNet	4.53 616	1.89 610	1.48 574	2.55 613	2.27 613	13.78 628	1.69 610	4.84 622	23.73 639	2.89 608	7.70 625	7.06 621	2.69 605	4.26 616	3.42 602	1.84 614	0.77 605	2.68 619	1.13 611	2.42 614	1.47 615

notaker	2.76 601	2.29 615	1.80 583	2.96 618	2.58 620	2.90 604	1.75 611	3.24 609	3.05 605	2.78 603	4.24 612	6.15 619	2.51 602	3.34 606	2.75 596	2.31 620	1.18 618	3.00 623	1.65 620	2.84 620	1.97 617

SAMSARA	1.07 550	0.65 556	1.19 546	1.06 587	0.90 580	1.76 580	1.76 612	1.46 562	1.44 560	1.51 561	1.16 473	2.00 577	1.14 548	1.48 558	1.31 557	0.39 551	0.44 583	0.35 528	0.38 548	0.49 557	0.49 571

LVE	2.12 598	1.44 598	1.36 567	1.99 606	1.78 606	2.75 595	1.79 613	2.82 602	3.95 614	1.90 583	4.33 613	3.52 604	1.81 586	2.24 595	1.74 570	1.74 612	0.87 608	2.06 609	1.13 611	1.91 607	1.35 613

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 569	0.87 577	1.76 582	0.86 578	0.56 558	4.29 613	1.79 613	1.50 567	1.98 586	1.61 568	1.85 559	1.84 570	1.41 567	1.89 580	1.36 558	0.48 569	0.40 573	0.56 573	0.57 584	0.69 578	0.48 568

ELAS_RVC	1.60 581	0.61 550	1.01 525	0.70 568	0.56 558	2.00 585	1.89 615	1.96 592	2.65 600	3.33 613	3.26 595	3.03 593	3.41 614	2.49 600	2.09 584	0.52 575	0.45 584	0.50 569	0.48 574	0.54 567	0.52 574
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	2.57 600	1.93 611	1.69 578	2.63 616	2.42 616	2.86 601	2.07 616	3.27 610	6.50 618	2.49 599	3.36 601	3.41 603	1.92 591	2.49 600	1.94 580	2.13 618	1.40 620	2.79 622	1.50 619	2.73 617	1.77 616

ktn	2.98 605	2.25 614	1.73 581	2.84 617	2.53 619	3.76 612	2.15 617	3.70 614	5.47 617	2.75 602	5.17 621	5.94 617	2.48 600	3.23 605	2.46 593	2.34 622	1.44 621	2.78 621	2.03 622	2.45 615	2.01 619

PWCK	1.92 591	1.66 608	3.12 598	1.65 597	0.91 582	2.84 599	2.26 618	2.10 595	2.41 598	2.36 596	2.31 572	2.22 580	1.82 587	3.43 607	2.03 583	1.61 610	0.71 598	1.51 596	0.82 597	1.69 598	0.91 591

HanzoNet	6.76 621	2.45 617	4.22 607	3.19 620	2.94 622	3.62 610	2.28 619	4.79 621	7.20 619	14.00 632	13.19 631	17.49 632	22.30 637	13.25 628	6.19 615	4.20 625	1.93 622	3.10 624	2.56 624	3.35 622	2.88 624

UNDER WATER	3.46 607	2.07 613	3.64 603	3.09 619	2.48 617	3.75 611	2.42 620	3.31 611	13.77 627	2.90 609	2.95 593	5.84 615	3.69 615	3.69 610	3.48 604	2.07 617	1.11 617	2.70 620	1.40 617	2.84 620	1.98 618

UNDER WATER-64	3.53 608	2.01 612	3.94 604	3.22 621	2.49 618	5.41 617	2.60 621	3.43 613	12.41 624	3.03 610	2.68 588	6.07 618	4.04 616	3.79 612	3.33 600	2.02 616	1.24 619	2.63 618	1.46 618	2.78 618	2.08 620

MultiAttention	3.58 609	0.24 342	0.62 413	0.54 514	0.34 456	22.90 631	2.72 622	1.60 578	1.13 511	0.80 362	1.81 556	1.14 508	0.43 280	35.29 640	0.61 435	0.17 293	0.12 225	0.23 426	0.23 461	0.34 510	0.29 487

MADNet++	4.03 611	2.70 621	3.44 602	3.72 623	3.44 623	4.44 614	3.52 623	3.95 616	3.61 611	4.46 617	4.98 619	4.10 606	4.58 618	7.00 622	5.89 614	3.74 624	3.67 626	3.27 625	2.71 625	3.70 624	3.66 625

DPSimNet_ROB	3.58 609	2.45 617	8.57 614	2.53 612	2.37 615	2.88 602	3.77 624	3.14 607	3.23 607	4.71 621	3.86 606	4.68 608	4.87 619	4.07 615	5.62 613	2.33 621	2.33 623	2.47 616	2.52 623	2.51 616	2.64 622

JetBlue	2.78 602	1.26 593	7.04 612	1.16 589	1.48 598	8.00 621	6.02 625	2.60 601	1.92 585	2.12 589	2.64 586	3.34 601	3.05 610	6.49 620	3.39 601	0.78 589	0.76 604	0.75 580	0.76 594	0.97 589	1.18 608

BEATNet-Init1	15.13 627	0.82 574	50.86 646	0.72 571	0.53 551	38.10 640	7.03 626	11.83 628	14.25 628	29.78 645	30.17 645	48.21 648	22.64 638	26.78 638	18.11 629	0.42 560	0.38 567	0.47 559	0.46 565	0.51 560	0.48 568

TCMNet-wrong-test	8.97 622	10.42 627	8.74 615	19.56 628	17.61 628	12.53 627	9.01 627	13.59 629	2.18 590	4.64 619	5.11 620	14.63 628	11.09 625	7.19 623	9.73 621	5.56 630	0.89 609	3.77 626	3.11 626	10.34 629	9.80 628

JetRed	5.27 618	5.84 623	12.81 621	2.36 611	2.83 621	12.23 626	10.50 628	4.46 617	3.60 610	3.86 616	3.83 605	4.85 612	4.18 617	6.78 621	11.96 624	2.17 619	2.96 625	2.18 611	1.97 621	3.38 623	2.68 623

tt	6.20 619	0.20 203	5.89 610	3.55 622	2.07 612	11.26 624	19.21 629	11.74 627	5.46 616	2.69 601	2.04 570	4.87 613	6.25 620	3.70 611	7.09 619	8.32 631	11.17 635	4.93 628	5.41 630	5.74 625	2.37 621

HaxPig	31.96 633	37.24 639	34.27 632	24.37 632	24.88 633	18.26 629	19.86 630	20.64 636	28.52 640	35.97 646	38.75 646	25.57 638	28.72 640	33.88 639	34.39 640	35.94 647	38.87 647	37.80 643	40.48 645	39.68 644	41.15 646

MEDIAN_ROB	37.38 644	40.85 648	40.60 636	32.31 634	31.85 634	27.20 635	24.55 631	29.10 641	33.19 648	42.09 650	41.76 648	33.35 639	34.39 648	39.78 642	37.07 641	43.64 649	44.10 649	44.12 645	43.40 647	41.51 646	42.76 648

AVERAGE_ROB	37.58 645	40.13 647	40.15 635	34.81 635	33.82 635	28.55 639	25.10 632	32.02 642	34.06 649	41.28 649	40.66 647	34.46 640	34.81 649	39.18 641	37.57 642	42.78 648	43.44 648	43.82 644	43.03 646	40.47 645	41.51 647

DGTPSM_ROB	12.07 624	8.00 624	20.99 623	8.93 625	16.78 626	10.67 622	30.87 633	9.01 625	15.16 629	6.50 623	15.41 635	9.04 623	14.85 628	9.25 625	21.67 632	4.57 626	8.57 630	5.08 629	9.28 631	5.90 626	10.95 630

DPSMNet_ROB	12.08 625	8.00 624	21.00 624	8.97 626	16.79 627	10.67 622	30.89 634	9.02 626	15.17 630	6.51 624	15.41 635	9.04 623	14.85 628	9.27 626	21.67 632	4.58 627	8.57 630	5.09 631	9.29 632	5.90 626	10.95 630

USTest	12.99 626	14.18 628	20.00 622	16.24 627	14.97 625	20.80 630	31.95 635	16.20 632	10.91 621	8.79 627	9.48 627	13.94 627	10.50 624	16.11 629	21.44 631	3.17 623	4.82 627	5.08 629	5.36 629	8.81 628	7.13 627

Anonymous_1	33.25 634	18.26 629	23.92 626	20.54 629	21.28 631	25.59 632	35.94 636	22.01 640	15.57 631	13.33 629	13.49 632	18.08 633	15.29 630	20.36 630	24.60 634	16.28 638	8.84 632	66.59 646	118.00 648	155.73 651	11.23 632

DPSM_ROB	17.78 628	18.63 630	24.31 630	20.90 630	19.47 629	25.97 633	36.21 637	21.23 638	16.24 632	13.38 630	14.06 633	19.18 635	16.30 631	20.78 631	25.67 635	9.38 633	9.23 633	9.49 633	9.82 633	13.51 631	11.91 633

DPSM	17.78 628	18.63 630	24.31 630	20.90 630	19.47 629	25.97 633	36.21 637	21.23 638	16.24 632	13.38 630	14.06 633	19.18 635	16.30 631	20.78 631	25.67 635	9.38 633	9.23 633	9.49 633	9.82 633	13.51 631	11.91 633

xxxxx1	36.64 641	19.51 632	24.21 627	61.66 643	64.63 645	27.28 636	40.10 639	20.25 633	18.63 635	14.07 633	12.97 628	17.26 629	17.36 633	21.70 634	27.93 637	13.18 635	18.50 638	111.26 649	133.37 649	29.24 640	39.73 643

tt_ll	36.64 641	19.51 632	24.21 627	61.66 643	64.63 645	27.28 636	40.10 639	20.25 633	18.63 635	14.07 633	12.97 628	17.26 629	17.36 633	21.70 634	27.93 637	13.18 635	18.50 638	111.26 649	133.37 649	29.24 640	39.73 643

ff	36.64 641	19.51 632	24.21 627	61.66 643	64.63 645	27.28 636	40.10 639	20.25 633	18.63 635	14.07 633	12.97 628	17.26 629	17.36 633	21.70 634	27.93 637	13.18 635	18.50 638	111.26 649	133.37 649	29.24 640	39.73 643

LSM0	38.95 646	37.60 646	48.58 639	43.57 642	91.06 648	52.57 647	72.57 642	43.17 649	32.63 646	26.97 644	27.97 640	38.65 645	32.94 645	41.86 649	51.78 649	18.89 645	18.41 637	19.13 635	19.63 635	27.29 639	33.77 642

Selective-RAFT-Error	35.84 640	37.49 643	48.83 644	42.26 641	39.24 641	52.30 645	73.09 643	42.66 648	32.61 644	26.80 643	28.30 642	38.84 647	33.51 647	41.68 646	51.59 644	18.82 644	18.58 643	19.17 639	19.80 639	27.28 638	24.05 640

Hybrid-DGEV	35.78 638	37.50 644	48.96 645	42.25 640	39.20 636	52.33 646	73.10 644	42.63 647	32.52 641	26.62 638	28.31 644	38.50 641	32.87 644	41.67 644	51.55 643	18.77 643	18.56 641	19.18 640	19.83 640	27.20 634	23.97 636

CasAABBNet	35.74 637	37.43 640	48.72 642	42.22 637	39.20 636	52.24 641	73.12 645	42.61 644	32.62 645	26.78 642	27.95 639	38.58 644	32.60 643	41.67 644	51.65 646	18.74 639	18.57 642	19.15 636	19.77 636	27.20 634	23.98 637

RAFT-FEzeroshot	35.73 635	37.45 641	48.67 640	42.23 638	39.22 638	52.25 642	73.13 646	42.62 645	32.59 642	26.71 639	27.70 637	38.57 642	32.57 641	41.68 646	51.67 647	18.75 640	18.58 643	19.15 636	19.78 637	27.21 636	23.98 637

RAFT-FE	35.73 635	37.45 641	48.67 640	42.23 638	39.22 638	52.25 642	73.13 646	42.62 645	32.59 642	26.71 639	27.70 637	38.57 642	32.57 641	41.68 646	51.67 647	18.75 640	18.58 643	19.15 636	19.78 637	27.21 636	23.98 637

FlowAnything	35.81 639	37.53 645	48.80 643	42.20 636	39.22 638	52.25 642	73.16 648	42.56 643	32.89 647	26.76 641	28.30 642	38.69 646	33.09 646	41.63 643	51.62 645	18.76 642	18.59 646	19.21 641	19.92 641	27.16 633	23.91 635

RSGM-EC	74.81 648	63.03 649	41.60 637	97.74 646	92.11 649	74.93 648	114.81 649	53.77 650	38.96 650	39.88 647	48.98 649	90.73 650	64.81 650	139.63 650	128.53 650	93.27 650	53.96 650	95.12 647	38.31 643	81.45 649	44.63 649

acva	74.81 648	63.03 649	41.60 637	97.74 646	92.11 649	74.93 648	114.81 649	53.77 650	38.96 650	39.88 647	48.98 649	90.73 650	64.81 650	139.63 650	128.53 650	93.27 650	53.96 650	95.12 647	38.31 643	81.45 649	44.63 649

test_example2	176.61 650	205.14 651	198.86 650	188.60 650	190.98 651	152.67 651	170.61 651	94.86 652	123.55 652	178.88 652	179.48 651	158.94 652	141.34 652	192.61 652	198.96 652	203.76 652	236.37 652	164.13 652	173.55 652	218.58 652	160.41 651

PML	40.80 647	29.24 635	11.87 620	7.20 624	14.47 624	92.13 650	213.69 652	7.63 624	23.35 638	74.72 651	190.14 652	50.17 649	26.15 639	21.39 633	12.70 625	8.76 632	2.92 624	8.45 632	3.25 627	13.26 630	4.42 626

ccccc		429.19 652		507.10 651	501.20 652	356.95 652		380.82 653		334.51 653		372.86 653		499.17 653		561.44 653	431.22 653	334.28 653	290.86 653	540.88 653

ASD4		8.86 626

Low-res two-view benchmark