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

PSi22a	0.16 1	0.13 3	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.17 11	0.18 12	0.26 13	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 46	0.17 20	0.22 1	0.19 12	0.13 115	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 3	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 45	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 52	0.20 67	0.23 2	0.20 30	0.13 115	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 3	0.27 54	0.33 85	0.17 37	0.24 56	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 12	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.31 56	0.20 30	0.12 60	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.10 7	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.27 54	0.34 115	0.15 4	0.27 102	0.17 3	0.28 17	0.14 4	0.18 12	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.32 65	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 105	0.09 12	0.10 7	0.09 6

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 3	0.28 70	0.30 23	0.19 96	0.20 21	0.18 12	0.30 22	0.21 20	0.18 12	0.15 5	0.19 26	0.18 37	0.33 80	0.19 12	0.13 115	0.09 27	0.13 105	0.09 12	0.10 7	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 3	0.28 70	0.30 23	0.20 136	0.20 21	0.19 27	0.27 15	0.19 14	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 20	0.33 80	0.19 12	0.13 115	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.11 33	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 27	0.13 3	0.27 54	0.33 85	0.17 37	0.38 267	0.18 12	0.30 22	0.19 14	0.24 62	0.15 5	0.26 106	0.17 20	0.32 65	0.21 53	0.13 115	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.11 33	0.10 60

LGtest1	0.19 16	0.14 24	0.29 77	0.34 115	0.16 23	0.26 84	0.17 3	0.32 35	0.20 18	0.21 30	0.15 5	0.23 67	0.20 67	0.32 65	0.20 30	0.15 251	0.10 94	0.13 105	0.09 12	0.12 97	0.11 131

IGEV-Stereo+	0.23 75	0.14 24	0.26 42	0.32 68	0.19 96	0.12 1	0.17 3	0.29 19	0.29 87	0.21 30	0.15 5	0.22 52	0.22 93	0.40 137	0.22 77	0.14 175	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.15 262	0.86 658

PipStereo	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.28 7	0.15 4	0.14 2	0.19 27	0.26 13	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.28 120	0.19 53	0.26 8	0.21 53	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.29 12	0.15 4	0.15 3	0.18 12	0.25 6	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.30 139	0.21 79	0.25 4	0.21 53	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 63	0.26 42	0.29 12	0.14 2	0.25 74	0.23 112	0.25 6	0.19 14	0.20 20	0.16 10	0.19 26	0.18 37	0.30 46	0.21 53	0.14 175	0.10 94	0.11 3	0.10 81	0.11 33	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.16 23	0.23 43	0.20 45	0.22 4	0.15 5	0.18 12	0.16 10	0.20 35	0.19 53	0.26 8	0.21 53	0.13 115	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.10 7	0.09 6

StereoAnything_RVC	0.21 44	0.68 628	0.39 254	0.28 7	0.15 4	0.23 43	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 8	0.16 10	0.15 1	0.22 93	0.30 46	0.18 4	0.16 307	0.09 27	0.12 47	0.08 1	0.16 312	0.09 6

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 3	0.25 28	0.31 45	0.16 23	0.24 56	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 52	0.14 2	0.32 65	0.19 12	0.13 115	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.11 33	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 68	0.20 136	0.16 8	0.22 87	0.20 1	0.22 22	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 77	0.10 14	0.09 27	0.14 158	0.13 227	0.10 7	0.10 60

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.21 1	0.32 68	0.23 245	0.16 8	0.19 27	0.20 1	0.22 22	0.24 62	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 100	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 204	0.14 266	0.10 7	0.10 60

LiteMatch*	0.20 27	0.14 24	0.31 112	0.31 45	0.23 245	0.24 56	0.21 70	0.31 27	0.30 95	0.21 30	0.19 18	0.24 82	0.19 53	0.31 56	0.20 30	0.13 115	0.11 223	0.13 105	0.10 81	0.10 7	0.11 131

BridgeDepth	0.21 44	0.14 24	0.26 42	0.34 115	0.14 2	0.40 286	0.27 186	0.28 17	0.22 22	0.18 12	0.19 18	0.28 120	0.29 196	0.32 65	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 81	0.11 33	0.10 60
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DEFOM-Stereo	0.22 58	0.15 63	0.26 42	0.33 85	0.20 136	0.61 431	0.21 70	0.30 22	0.31 106	0.23 50	0.19 18	0.18 20	0.18 37	0.41 148	0.22 77	0.12 60	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.11 33	0.11 131

mm2	0.18 8	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.15 3	0.19 27	0.31 27	0.24 37	0.15 2	0.20 21	0.29 125	0.17 20	0.30 46	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.15 3	0.19 27	0.25 6	0.24 37	0.15 2	0.20 21	0.29 125	0.17 20	0.30 46	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.09 6

qqai	0.19 16	0.14 24	0.27 54	0.32 68	0.19 96	0.22 32	0.18 12	0.30 22	0.25 52	0.18 12	0.20 21	0.29 125	0.17 20	0.33 80	0.21 53	0.13 115	0.11 223	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

LiteMatch	0.24 100	0.17 140	0.24 15	0.37 210	0.20 136	0.27 102	0.27 186	0.31 27	0.24 37	0.21 30	0.20 21	0.29 125	0.40 327	0.29 28	0.43 402	0.16 307	0.10 94	0.15 204	0.13 227	0.14 197	0.14 285

GeoVLM	0.19 16	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 102	0.19 27	0.31 27	0.24 37	0.21 30	0.20 21	0.29 125	0.20 67	0.29 28	0.22 77	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.09 6

MonSter++	0.19 16	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 102	0.19 27	0.31 27	0.24 37	0.21 30	0.20 21	0.29 125	0.19 53	0.29 28	0.21 53	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.09 6

111111	0.21 44	0.14 24	0.27 54	0.37 210	0.22 196	0.21 28	0.19 27	0.43 134	0.27 62	0.20 20	0.20 21	0.29 125	0.14 2	0.41 148	0.22 77	0.14 175	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.12 97	0.12 191

dual_stereo	0.19 16	0.14 24	0.24 15	0.31 45	0.16 23	0.16 8	0.20 45	0.29 19	0.20 18	0.23 50	0.20 21	0.22 52	0.14 2	0.52 252	0.24 133	0.13 115	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.09 6

MGA	0.19 16	0.14 24	0.26 42	0.30 23	0.20 136	0.29 136	0.18 12	0.35 52	0.27 62	0.19 18	0.21 29	0.19 26	0.15 8	0.29 28	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.11 33	0.11 131

LACA3	0.20 27	0.17 140	0.25 28	0.29 12	0.15 4	0.32 193	0.25 143	0.29 19	0.22 22	0.23 50	0.21 29	0.21 46	0.22 93	0.44 182	0.19 12	0.13 115	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 33	0.08 1

BridgeDepth_RVC	0.20 27	0.14 24	0.24 15	0.26 1	0.15 4	0.35 229	0.17 3	0.40 95	0.22 22	0.21 30	0.21 29	0.20 35	0.24 117	0.33 80	0.25 164	0.13 115	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.12 97	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.21 44	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.20 136	0.26 84	0.19 27	0.38 76	0.43 217	0.21 30	0.21 29	0.27 114	0.17 20	0.36 104	0.23 116	0.12 60	0.11 223	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 27	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.17 37	0.29 136	0.20 45	0.39 84	0.22 22	0.22 44	0.21 29	0.26 106	0.20 67	0.30 46	0.20 30	0.13 115	0.12 287	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.09 6

252Zero-FE	0.20 27	0.15 63	0.26 42	0.33 85	0.19 96	0.23 43	0.18 12	0.41 106	0.34 133	0.22 44	0.21 29	0.19 26	0.18 37	0.28 15	0.22 77	0.14 175	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.10 7	0.10 60

Monster-pub-mixall	0.19 16	0.13 3	0.25 28	0.31 45	0.16 23	0.19 17	0.17 3	0.42 115	0.24 37	0.23 50	0.21 29	0.17 6	0.16 17	0.45 187	0.19 12	0.13 115	0.09 27	0.11 3	0.08 1	0.10 7	0.11 131

Replicate-Monster	0.26 136	0.15 63	1.07 595	0.30 23	0.17 37	0.38 267	0.19 27	0.43 134	0.39 194	0.23 50	0.21 29	0.23 67	0.21 79	0.45 187	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.09 1	0.14 285

AdaDepth	0.22 58	0.17 140	0.32 132	0.37 210	0.18 66	0.34 218	0.22 87	0.33 46	0.23 31	0.21 30	0.21 29	0.20 35	0.20 67	0.56 286	0.21 53	0.10 14	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.11 33	0.12 191

LG-G_1	0.21 44	0.13 3	0.30 91	0.34 115	0.16 23	0.52 362	0.17 3	0.34 49	0.18 9	0.21 30	0.21 29	0.26 106	0.19 53	0.37 114	0.20 30	0.14 175	0.10 94	0.13 105	0.09 12	0.11 33	0.10 60

LG-G	0.21 44	0.13 3	0.30 91	0.34 115	0.16 23	0.52 362	0.17 3	0.34 49	0.18 9	0.21 30	0.21 29	0.26 106	0.19 53	0.37 114	0.20 30	0.14 175	0.10 94	0.13 105	0.09 12	0.11 33	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 118	0.14 24	0.74 539	0.33 85	0.19 96	0.29 136	0.22 87	0.38 76	0.29 87	0.25 73	0.22 40	0.23 67	0.32 236	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.12 97	0.30 562

Test_v1	0.20 27	0.14 24	0.22 2	0.28 7	0.18 66	0.24 56	0.21 70	0.39 84	0.31 106	0.21 30	0.22 40	0.17 6	0.17 20	0.34 90	0.19 12	0.13 115	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.10 7	0.09 6

asd	0.21 44	0.18 178	0.29 77	0.32 68	0.18 66	0.27 102	0.22 87	0.35 52	0.22 22	0.31 141	0.22 40	0.19 26	0.21 79	0.44 182	0.21 53	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 81	0.11 33	0.09 6

RSM++	0.25 118	0.18 178	0.34 172	0.36 186	0.20 136	0.28 124	0.30 241	0.51 187	0.32 120	0.25 73	0.22 40	0.37 194	0.21 79	0.50 237	0.24 133	0.12 60	0.10 94	0.14 158	0.12 184	0.14 197	0.10 60

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 118	0.14 24	0.74 539	0.33 85	0.19 96	0.29 136	0.22 87	0.38 76	0.29 87	0.25 73	0.22 40	0.23 67	0.32 236	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.12 97	0.30 562

aanet-new-32k	0.23 75	0.15 63	0.32 132	0.36 186	0.18 66	0.38 267	0.21 70	0.40 95	0.24 37	0.27 102	0.23 45	0.34 167	0.35 270	0.30 46	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.13 146	0.10 60

aanet-new-30k	0.23 75	0.15 63	0.32 132	0.36 186	0.18 66	0.38 267	0.21 70	0.40 95	0.24 37	0.27 102	0.23 45	0.34 167	0.35 270	0.30 46	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.13 146	0.10 60

aanet-new-28k	0.23 75	0.17 140	0.40 267	0.36 186	0.17 37	0.33 202	0.22 87	0.35 52	0.27 62	0.27 102	0.23 45	0.29 125	0.34 264	0.31 56	0.22 77	0.13 115	0.10 94	0.13 105	0.11 146	0.16 312	0.12 191

aanet-new-22k	0.23 75	0.16 92	0.30 91	0.35 158	0.18 66	0.31 174	0.19 27	0.46 156	0.42 213	0.25 73	0.23 45	0.25 97	0.30 215	0.32 65	0.22 77	0.11 36	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.12 97	0.10 60

aanet-new-16k	0.22 58	0.17 140	0.35 188	0.37 210	0.17 37	0.26 84	0.18 12	0.41 106	0.37 173	0.28 116	0.23 45	0.25 97	0.26 147	0.29 28	0.21 53	0.12 60	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.14 197	0.10 60

aanet-new-12k	0.24 100	0.19 220	0.39 254	0.41 360	0.17 37	0.33 202	0.22 87	0.41 106	0.37 173	0.27 102	0.23 45	0.22 52	0.35 270	0.29 28	0.24 133	0.12 60	0.08 2	0.14 158	0.11 146	0.16 312	0.11 131

LACA2	0.20 27	0.15 63	0.26 42	0.30 23	0.15 4	0.29 136	0.29 221	0.30 22	0.22 22	0.21 30	0.23 45	0.28 120	0.20 67	0.34 90	0.19 12	0.13 115	0.10 94	0.10 1	0.09 12	0.12 97	0.09 6

HiDET	0.20 27	0.13 3	0.26 42	0.30 23	0.19 96	0.23 43	0.18 12	0.36 59	0.26 58	0.20 20	0.23 45	0.27 114	0.16 17	0.30 46	0.23 116	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

HUF	0.24 100	0.16 92	0.33 151	0.32 68	0.18 66	0.25 74	0.40 444	0.42 115	0.34 133	0.25 73	0.23 45	0.32 150	0.28 177	0.34 90	0.24 133	0.13 115	0.10 94	0.13 105	0.09 12	0.12 97	0.10 60

castereo++	0.26 136	0.16 92	0.26 42	0.33 85	0.19 96	0.75 505	0.20 45	0.37 67	0.47 245	0.23 50	0.23 45	0.35 182	0.28 177	0.39 128	0.19 12	0.14 175	0.09 27	0.14 158	0.09 12	0.11 33	0.10 60

fffft	0.25 118	0.17 140	0.37 218	0.36 186	0.22 196	0.28 124	0.36 372	0.42 115	0.24 37	0.36 182	0.23 45	0.27 114	0.22 93	0.52 252	0.27 213	0.12 60	0.09 27	0.16 242	0.12 184	0.12 97	0.12 191
1: 1. 1
U	0.45 383	0.16 92	0.32 132	0.40 323	0.71 646	3.55 679	0.20 45	0.41 106	0.38 182	0.26 84	0.23 45	0.24 82	0.22 93	0.26 8	0.22 77	0.15 251	0.09 27	0.88 657	0.13 227	0.13 146	0.11 131

RSM	0.25 118	0.18 178	0.33 151	0.36 186	0.20 136	0.27 102	0.34 325	0.51 187	0.27 62	0.26 84	0.23 45	0.39 210	0.21 79	0.56 286	0.22 77	0.12 60	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.14 197	0.10 60

CroCo-Stereo	0.26 136	0.22 347	0.36 200	0.48 508	0.22 196	0.20 21	0.29 221	0.51 187	0.44 224	0.28 116	0.23 45	0.42 242	0.26 147	0.29 28	0.26 193	0.15 251	0.13 358	0.13 105	0.11 146	0.16 312	0.12 191
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
PointNet	0.20 27	0.15 63	0.25 28	0.32 68	0.18 66	0.29 136	0.23 112	0.25 6	0.27 62	0.15 2	0.24 59	0.28 120	0.17 20	0.34 90	0.20 30	0.13 115	0.11 223	0.13 105	0.10 81	0.11 33	0.09 6

aanet-new-90k	0.23 75	0.16 92	0.45 335	0.35 158	0.17 37	0.33 202	0.27 186	0.38 76	0.26 58	0.20 20	0.24 59	0.21 46	0.35 270	0.46 203	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 47	0.10 81	0.14 197	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 75	0.17 140	0.30 91	0.35 158	0.16 23	0.35 229	0.25 143	0.40 95	0.30 95	0.25 73	0.24 59	0.25 97	0.36 297	0.41 148	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.12 97	0.09 6

BStereo	0.27 160	0.16 92	0.88 570	0.34 115	0.22 196	0.22 32	0.31 269	0.39 84	0.41 202	0.26 84	0.24 59	0.26 106	0.19 53	0.42 159	0.28 236	0.10 14	0.12 287	0.12 47	0.16 332	0.12 97	0.14 285

Wave_Phase_stereo	0.30 201	0.16 92	0.88 570	0.34 115	0.22 196	0.64 459	0.31 269	0.54 212	0.41 202	0.26 84	0.24 59	0.26 106	0.19 53	0.42 159	0.28 236	0.10 14	0.12 287	0.12 47	0.16 332	0.12 97	0.14 285

asda	0.21 44	0.19 220	0.29 77	0.31 45	0.17 37	0.25 74	0.23 112	0.36 59	0.28 75	0.27 102	0.24 59	0.18 20	0.21 79	0.40 137	0.21 53	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.10 60

4w-stereo	0.21 44	0.19 220	0.31 112	0.31 45	0.17 37	0.29 136	0.19 27	0.31 27	0.21 20	0.31 141	0.24 59	0.20 35	0.24 117	0.41 148	0.22 77	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 81	0.11 33	0.09 6

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 118	0.31 507	0.24 15	0.51 553	0.19 96	0.29 136	0.22 87	0.40 95	0.37 173	0.26 84	0.24 59	0.24 82	0.31 230	0.44 182	0.22 77	0.14 175	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.14 197	0.10 60

AIO_rvc	0.23 75	0.16 92	0.32 132	0.34 115	0.19 96	0.26 84	0.33 308	0.40 95	0.22 22	0.26 84	0.24 59	0.34 167	0.15 8	0.51 245	0.24 133	0.12 60	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.12 97	0.10 60

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 502	3.08 692	2.43 661	0.31 45	0.18 66	0.29 136	0.20 45	0.37 67	0.32 120	0.28 116	0.24 59	0.18 20	0.18 37	0.31 56	0.22 77	1.09 668	0.08 2	0.17 289	0.16 332	0.14 197	0.97 667

CAR	0.20 27	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.19 96	0.25 74	0.18 12	0.42 115	0.27 62	0.23 50	0.25 69	0.17 6	0.14 2	0.29 28	0.22 77	0.12 60	0.09 27	0.12 47	0.10 81	0.11 33	0.11 131

MSE-Stereo	0.19 16	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.19 96	0.25 74	0.18 12	0.42 115	0.27 62	0.19 18	0.25 69	0.17 6	0.14 2	0.29 28	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.11 33	0.11 131

monster-pro	0.20 27	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 32	0.22 87	0.39 84	0.33 126	0.20 20	0.25 69	0.17 6	0.15 8	0.39 128	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

aanet-new-60k	0.24 100	0.16 92	0.48 384	0.36 186	0.17 37	0.39 280	0.24 131	0.36 59	0.30 95	0.24 62	0.25 69	0.26 106	0.32 236	0.45 187	0.18 4	0.10 14	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.13 146	0.10 60

aanet-new-8k	0.25 118	0.19 220	0.32 132	0.37 210	0.20 136	0.40 286	0.29 221	0.49 174	0.39 194	0.24 62	0.25 69	0.22 52	0.34 264	0.49 229	0.21 53	0.11 36	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.12 97	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 215	0.38 552	2.34 658	0.33 85	0.19 96	0.20 21	0.22 87	0.43 134	0.29 87	0.22 44	0.25 69	0.22 52	0.26 147	0.29 28	0.20 30	0.11 36	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.11 33	0.10 60

DepthFocus	0.19 16	0.13 3	0.31 112	0.29 12	0.23 245	0.17 11	0.20 45	0.27 15	0.18 9	0.24 62	0.25 69	0.15 1	0.17 20	0.26 8	0.18 4	0.15 251	0.12 287	0.17 289	0.17 388	0.13 146	0.10 60

Selective-IGEV-i32	0.24 100	0.18 178	0.35 188	0.35 158	0.19 96	0.27 102	0.25 143	0.55 214	0.23 31	0.27 102	0.25 69	0.34 167	0.19 53	0.58 319	0.22 77	0.12 60	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.12 97	0.10 60

MonStereo	0.20 27	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 32	0.22 87	0.39 84	0.33 126	0.20 20	0.25 69	0.17 6	0.15 8	0.39 128	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 27	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 32	0.22 87	0.39 84	0.33 126	0.20 20	0.25 69	0.17 6	0.15 8	0.39 128	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

MonSter	0.20 27	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 32	0.22 87	0.39 84	0.33 126	0.20 20	0.25 69	0.17 6	0.15 8	0.38 122	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

Selective-IGEV	0.24 100	0.18 178	0.35 188	0.35 158	0.19 96	0.27 102	0.25 143	0.55 214	0.23 31	0.27 102	0.25 69	0.34 167	0.19 53	0.58 319	0.22 77	0.12 60	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.12 97	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 58	0.15 63	0.35 188	0.33 85	0.17 37	0.23 43	0.25 143	0.42 115	0.24 37	0.26 84	0.26 81	0.21 46	0.30 215	0.31 56	0.20 30	0.10 14	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.12 97	0.10 60

DispViT+	0.23 75	0.14 24	0.27 54	0.29 12	0.17 37	0.19 17	0.20 45	0.59 239	0.45 233	0.28 116	0.26 81	0.24 82	0.17 20	0.46 203	0.24 133	0.13 115	0.10 94	0.10 1	0.08 1	0.10 7	0.10 60

DDF-Stereo	0.26 136	0.15 63	0.30 91	0.36 186	0.29 445	0.19 17	0.20 45	0.32 35	0.31 106	0.26 84	0.26 81	0.29 125	0.29 196	0.38 122	0.24 133	0.17 356	0.10 94	0.14 158	0.10 81	0.70 648	0.12 191

FlowAnything_test	0.29 183	0.19 220	0.39 254	0.47 500	0.26 357	0.46 337	0.25 143	0.43 134	0.31 106	0.29 129	0.26 81	0.35 182	0.26 147	0.40 137	0.37 358	0.21 465	0.15 428	0.22 473	0.26 569	0.16 312	0.16 365

S2M2_XL	0.19 16	0.18 178	0.27 54	0.27 2	0.20 136	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 30	0.26 81	0.17 6	0.17 20	0.24 3	0.21 53	0.17 356	0.16 460	0.15 204	0.13 227	0.15 262	0.12 191
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.75w_new	0.21 44	0.18 178	0.28 70	0.29 12	0.17 37	0.23 43	0.34 325	0.36 59	0.28 75	0.34 167	0.26 81	0.17 6	0.22 93	0.36 104	0.23 116	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 58	0.18 178	0.29 77	0.30 23	0.18 66	0.27 102	0.23 112	0.37 67	0.28 75	0.31 141	0.26 81	0.22 52	0.26 147	0.50 237	0.24 133	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

MaDis-Stereo	0.26 136	0.18 178	0.36 200	0.36 186	0.26 357	0.27 102	0.27 186	0.43 134	0.35 146	0.27 102	0.26 81	0.41 232	0.28 177	0.40 137	0.28 236	0.16 307	0.14 397	0.16 242	0.13 227	0.14 197	0.12 191

aanet-new-34k	0.23 75	0.16 92	0.37 218	0.34 115	0.16 23	0.24 56	0.24 131	0.43 134	0.36 156	0.26 84	0.27 89	0.23 67	0.35 270	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 105	0.09 12	0.12 97	0.09 6

aanet-new-24k	0.23 75	0.16 92	0.29 77	0.35 158	0.17 37	0.39 280	0.23 112	0.35 52	0.30 95	0.30 137	0.27 89	0.25 97	0.32 236	0.30 46	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.14 197	0.10 60

aanet-new	0.26 136	0.19 220	0.34 172	0.38 248	0.25 309	0.51 357	0.24 131	0.40 95	0.30 95	0.27 102	0.27 89	0.23 67	0.36 297	0.43 170	0.22 77	0.14 175	0.09 27	0.14 158	0.10 81	0.15 262	0.12 191

zero-FE	0.25 118	0.15 63	0.30 91	0.35 158	0.29 445	0.19 17	0.20 45	0.35 52	0.31 106	0.26 84	0.27 89	0.29 125	0.29 196	0.33 80	0.24 133	0.17 356	0.10 94	0.14 158	0.10 81	0.64 645	0.12 191

4.25_new	0.22 58	0.21 306	0.32 132	0.32 68	0.18 66	0.31 174	0.27 186	0.32 35	0.24 37	0.29 129	0.27 89	0.20 35	0.23 107	0.34 90	0.23 116	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

4.5w_new	0.22 58	0.21 306	0.32 132	0.32 68	0.18 66	0.31 174	0.27 186	0.32 35	0.24 37	0.29 129	0.27 89	0.20 35	0.23 107	0.34 90	0.23 116	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 58	0.21 306	0.32 132	0.32 68	0.18 66	0.31 174	0.27 186	0.32 35	0.24 37	0.29 129	0.27 89	0.20 35	0.23 107	0.34 90	0.23 116	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

3.75w	0.22 58	0.17 140	0.30 91	0.31 45	0.19 96	0.43 315	0.24 131	0.35 52	0.24 37	0.31 141	0.27 89	0.17 6	0.22 93	0.37 114	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

3w_stereo	0.24 100	0.20 267	0.37 218	0.33 85	0.16 23	0.32 193	0.42 471	0.41 106	0.38 182	0.31 141	0.27 89	0.16 4	0.26 147	0.34 90	0.22 77	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 97	0.11 131

tt45	0.27 160	0.17 140	0.34 172	0.35 158	0.23 245	0.38 267	0.28 212	0.46 156	0.28 75	0.40 223	0.27 89	0.38 203	0.25 130	0.57 298	0.26 193	0.13 115	0.11 223	0.16 242	0.13 227	0.12 97	0.14 285

MoCha-V2	0.25 118	0.15 63	0.29 77	0.40 323	0.18 66	0.27 102	0.26 164	0.49 174	0.27 62	0.36 182	0.27 89	0.33 163	0.35 270	0.49 229	0.22 77	0.12 60	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.13 146	0.11 131

EGLCR-Stereo	0.25 118	0.16 92	0.33 151	0.34 115	0.20 136	0.35 229	0.20 45	0.52 197	0.36 156	0.28 116	0.27 89	0.41 232	0.18 37	0.45 187	0.26 193	0.14 175	0.10 94	0.16 242	0.14 266	0.13 146	0.11 131

CroCo-Stereo Lap2	0.28 168	0.24 407	0.39 254	0.50 537	0.29 445	0.20 21	0.31 269	0.49 174	0.38 182	0.24 62	0.27 89	0.46 270	0.31 230	0.39 128	0.30 262	0.14 175	0.15 428	0.16 242	0.13 227	0.16 312	0.15 317

aanet-new-40k	0.23 75	0.17 140	0.39 254	0.34 115	0.18 66	0.38 267	0.20 45	0.36 59	0.26 58	0.24 62	0.28 102	0.25 97	0.35 270	0.25 4	0.21 53	0.11 36	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.14 197	0.09 6

GEAStereo	0.23 75	0.16 92	0.30 91	0.33 85	0.25 309	0.36 243	0.30 241	0.42 115	0.28 75	0.26 84	0.28 102	0.24 82	0.21 79	0.32 65	0.22 77	0.18 391	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.14 197	0.12 191

GSStereo	0.23 75	0.16 92	0.30 91	0.33 85	0.25 309	0.36 243	0.30 241	0.42 115	0.27 62	0.30 137	0.28 102	0.23 67	0.21 79	0.32 65	0.22 77	0.16 307	0.09 27	0.12 47	0.10 81	0.14 197	0.12 191

GS-Stereo							0.30 241	0.42 115	0.27 62	0.30 137	0.28 102	0.23 67	0.21 79	0.32 65	0.22 77	0.16 307	0.09 27	0.12 47	0.10 81	0.14 197	0.12 191

4.5_new	0.21 44	0.20 267	0.29 77	0.30 23	0.17 37	0.24 56	0.26 164	0.32 35	0.28 75	0.32 156	0.28 102	0.19 26	0.17 20	0.29 28	0.21 53	0.10 14	0.08 2	0.12 47	0.10 81	0.13 146	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 44	0.20 267	0.29 77	0.30 23	0.17 37	0.24 56	0.26 164	0.32 35	0.28 75	0.32 156	0.28 102	0.19 26	0.17 20	0.29 28	0.21 53	0.10 14	0.08 2	0.12 47	0.10 81	0.13 146	0.09 6

3.25w_new	0.23 75	0.17 140	0.32 132	0.31 45	0.17 37	0.43 315	0.20 45	0.37 67	0.30 95	0.37 189	0.28 102	0.22 52	0.25 130	0.42 159	0.22 77	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

3.25w	0.23 75	0.17 140	0.32 132	0.31 45	0.17 37	0.43 315	0.20 45	0.37 67	0.30 95	0.37 189	0.28 102	0.22 52	0.25 130	0.42 159	0.22 77	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

SCV	0.26 136	0.19 220	0.33 151	0.35 158	0.21 167	0.27 102	0.34 325	0.56 218	0.28 75	0.24 62	0.28 102	0.37 194	0.23 107	0.49 229	0.22 77	0.18 391	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.15 262	0.11 131

AIO_test	0.23 75	0.16 92	0.28 70	0.34 115	0.20 136	0.30 155	0.39 433	0.38 76	0.25 52	0.25 73	0.28 102	0.32 150	0.22 93	0.38 122	0.25 164	0.12 60	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.12 97	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 44	0.15 63	0.27 54	0.37 210	0.19 96	0.22 32	0.18 12	0.42 115	0.35 146	0.22 44	0.28 102	0.24 82	0.18 37	0.27 13	0.22 77	0.12 60	0.09 27	0.12 47	0.10 81	0.12 97	0.10 60

aanet-new-78k	0.24 100	0.17 140	0.51 425	0.36 186	0.16 23	0.26 84	0.29 221	0.36 59	0.29 87	0.22 44	0.29 113	0.23 67	0.37 304	0.42 159	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 47	0.10 81	0.14 197	0.09 6

Zero-FE251	0.23 75	0.16 92	0.30 91	0.33 85	0.20 136	0.44 323	0.19 27	0.37 67	0.25 52	0.27 102	0.29 113	0.38 203	0.24 117	0.32 65	0.22 77	0.14 175	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.11 33	0.10 60

SGD-Stereo	0.22 58	0.15 63	0.27 54	0.31 45	0.15 4	0.29 136	0.20 45	0.37 67	0.29 87	0.24 62	0.29 113	0.21 46	0.27 161	0.36 104	0.25 164	0.16 307	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.13 146	0.10 60

aanet-32k-new	0.23 75	0.16 92	0.30 91	0.36 186	0.17 37	0.26 84	0.26 164	0.33 46	0.30 95	0.27 102	0.30 116	0.23 67	0.34 264	0.42 159	0.18 4	0.13 115	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.15 262	0.10 60

aanet-new-14k	0.25 118	0.19 220	0.38 232	0.38 248	0.17 37	0.18 14	0.25 143	0.52 197	0.49 256	0.28 116	0.30 116	0.21 46	0.33 252	0.33 80	0.23 116	0.12 60	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.17 352	0.11 131

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 168	0.23 369	1.22 614	0.34 115	0.21 167	0.29 136	0.21 70	0.41 106	0.33 126	0.24 62	0.30 116	0.32 150	0.28 177	0.33 80	0.20 30	0.12 60	0.11 223	0.13 105	0.10 81	0.10 7	0.11 131

WQFJA1++	0.23 75	0.15 63	0.27 54	0.30 23	0.21 167	0.31 174	0.18 12	0.36 59	0.17 8	0.25 73	0.30 116	0.29 125	0.28 177	0.40 137	0.22 77	0.15 251	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.42 611	0.11 131

VIP-Stereo	0.24 100	0.17 140	0.29 77	0.32 68	0.21 167	0.64 459	0.19 27	0.31 27	0.37 173	0.23 50	0.30 116	0.27 114	0.19 53	0.47 212	0.22 77	0.12 60	0.09 27	0.13 105	0.09 12	0.12 97	0.09 6

qwe	0.22 58	0.18 178	0.28 70	0.31 45	0.18 66	0.29 136	0.21 70	0.38 76	0.32 120	0.35 177	0.30 116	0.20 35	0.20 67	0.43 170	0.21 53	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 97	0.09 6

monsters	0.22 58	0.14 24	0.26 42	0.31 45	0.19 96	0.23 43	0.19 27	0.44 142	0.33 126	0.36 182	0.30 116	0.16 4	0.18 37	0.43 170	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.10 60

GREAT-IGEV	0.22 58	0.15 63	0.31 112	0.29 12	0.22 196	0.21 28	0.26 164	0.33 46	0.31 106	0.20 20	0.30 116	0.22 52	0.22 93	0.47 212	0.22 77	0.11 36	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.13 146	0.10 60
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SMoEStereo_RVC	0.26 136	0.19 220	0.35 188	0.35 158	0.22 196	0.36 243	0.32 296	0.39 84	0.34 133	0.37 189	0.30 116	0.33 163	0.24 117	0.53 261	0.24 133	0.12 60	0.10 94	0.16 242	0.12 184	0.12 97	0.11 131

999	0.27 160	0.16 92	0.35 188	0.36 186	0.24 277	0.31 174	0.27 186	0.49 174	0.38 182	0.26 84	0.30 116	0.39 210	0.23 107	0.63 371	0.25 164	0.13 115	0.10 94	0.14 158	0.12 184	0.12 97	0.14 285

AIO-Stereo	0.25 118	0.18 178	0.34 172	0.37 210	0.18 66	0.28 124	0.30 241	0.48 169	0.27 62	0.29 129	0.30 116	0.32 150	0.17 20	0.52 252	0.23 116	0.12 60	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.13 146	0.10 60

IGEVStereo-DCA	0.29 183	0.22 347	0.38 232	0.35 158	0.27 392	0.37 254	0.35 350	0.62 262	0.34 133	0.38 201	0.30 116	0.35 182	0.27 161	0.51 245	0.22 77	0.15 251	0.12 287	0.16 242	0.12 184	0.13 146	0.15 317

rrr	0.29 183	0.22 347	0.41 278	0.35 158	0.27 392	0.37 254	0.32 296	0.52 197	0.42 213	0.38 201	0.30 116	0.35 182	0.27 161	0.51 245	0.22 77	0.15 251	0.12 287	0.16 242	0.13 227	0.13 146	0.14 285

ProNet	0.29 183	0.21 306	0.38 232	0.35 158	0.24 277	0.32 193	0.43 478	0.57 226	0.37 173	0.33 163	0.30 116	0.32 150	0.28 177	0.57 298	0.26 193	0.13 115	0.11 223	0.16 242	0.13 227	0.13 146	0.13 239

aanet-new-70k	0.23 75	0.16 92	0.41 278	0.35 158	0.17 37	0.38 267	0.25 143	0.36 59	0.25 52	0.23 50	0.31 130	0.24 82	0.35 270	0.43 170	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 47	0.10 81	0.13 146	0.09 6

aanet-new-10k	0.25 118	0.18 178	0.44 322	0.38 248	0.18 66	0.45 332	0.21 70	0.44 142	0.35 146	0.27 102	0.31 130	0.25 97	0.30 215	0.28 15	0.21 53	0.13 115	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.16 312	0.10 60

IGEV-RUCA	0.25 118	0.16 92	0.34 172	0.39 280	0.27 392	0.33 202	0.20 45	0.38 76	0.36 156	0.26 84	0.31 130	0.25 97	0.21 79	0.48 223	0.24 133	0.20 448	0.11 223	0.13 105	0.10 81	0.17 352	0.15 317

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 168	0.51 597	1.28 619	0.31 45	0.19 96	0.22 32	0.22 87	0.45 149	0.28 75	0.23 50	0.32 133	0.25 97	0.24 117	0.32 65	0.20 30	0.12 60	0.11 223	0.12 47	0.10 81	0.11 33	0.11 131

PSi22	0.30 201	0.18 178	0.30 91	0.36 186	0.19 96	0.30 155	0.19 27	0.42 115	0.73 364	0.27 102	0.32 133	0.57 320	0.43 343	0.77 480	0.25 164	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.14 197	0.11 131

test_xeample3	0.29 183	0.21 306	0.41 278	0.35 158	0.26 357	0.35 229	0.32 296	0.56 218	0.36 156	0.43 237	0.32 133	0.34 167	0.28 177	0.54 268	0.23 116	0.14 175	0.11 223	0.16 242	0.12 184	0.14 197	0.13 239

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 75	0.14 24	0.31 112	0.33 85	0.18 66	0.21 28	0.33 308	0.52 197	0.42 213	0.26 84	0.33 136	0.19 26	0.30 215	0.28 15	0.21 53	0.11 36	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.11 33	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 100	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.40 286	0.26 164	0.48 169	0.25 52	0.31 141	0.33 136	0.40 223	0.30 215	0.35 100	0.24 133	0.13 115	0.10 94	0.12 47	0.11 146	0.11 33	0.09 6

GASTEREO	0.25 118	0.16 92	0.32 132	0.40 323	0.20 136	0.22 32	0.30 241	0.43 134	0.31 106	0.37 189	0.33 136	0.22 52	0.35 270	0.41 148	0.23 116	0.15 251	0.10 94	0.13 105	0.11 146	0.12 97	0.11 131

MSCF	0.25 118	0.16 92	0.33 151	0.39 280	0.20 136	0.20 21	0.31 269	0.43 134	0.31 106	0.36 182	0.33 136	0.23 67	0.35 270	0.36 104	0.23 116	0.15 251	0.10 94	0.13 105	0.11 146	0.13 146	0.11 131

2w_stereo	0.22 58	0.18 178	0.30 91	0.32 68	0.16 23	0.28 124	0.38 411	0.38 76	0.35 146	0.32 156	0.33 136	0.17 6	0.18 37	0.29 28	0.22 77	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 81	0.12 97	0.10 60

ff7	0.29 183	0.21 306	0.38 232	0.36 186	0.26 357	0.31 174	0.35 350	0.62 262	0.34 133	0.38 201	0.33 136	0.32 150	0.29 196	0.58 319	0.25 164	0.14 175	0.10 94	0.17 289	0.12 184	0.14 197	0.15 317

ffff	0.29 183	0.21 306	0.38 232	0.36 186	0.26 357	0.31 174	0.35 350	0.62 262	0.34 133	0.38 201	0.33 136	0.32 150	0.29 196	0.58 319	0.25 164	0.14 175	0.10 94	0.17 289	0.12 184	0.14 197	0.15 317

11t	0.29 183	0.21 306	0.38 232	0.36 186	0.26 357	0.31 174	0.35 350	0.62 262	0.34 133	0.38 201	0.33 136	0.32 150	0.29 196	0.58 319	0.25 164	0.14 175	0.10 94	0.17 289	0.12 184	0.14 197	0.15 317

anonymousdsp	0.29 183	0.21 306	0.38 232	0.37 210	0.25 309	0.30 155	0.35 350	0.63 270	0.35 146	0.39 214	0.33 136	0.33 163	0.28 177	0.59 336	0.25 164	0.14 175	0.10 94	0.17 289	0.12 184	0.14 197	0.15 317

ccc-4	0.29 183	0.21 306	0.38 232	0.36 186	0.26 357	0.31 174	0.35 350	0.62 262	0.34 133	0.38 201	0.33 136	0.32 150	0.29 196	0.58 319	0.25 164	0.14 175	0.10 94	0.17 289	0.12 184	0.14 197	0.15 317

IGEV-Stereo	0.29 183	0.21 306	0.38 232	0.37 210	0.25 309	0.30 155	0.35 350	0.63 270	0.35 146	0.39 214	0.33 136	0.33 163	0.28 177	0.59 336	0.25 164	0.14 175	0.10 94	0.17 289	0.12 184	0.14 197	0.15 317
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DNS	0.26 136	0.17 140	0.36 200	0.37 210	0.22 196	0.33 202	0.23 112	0.47 160	0.30 95	0.34 167	0.34 147	0.45 262	0.24 117	0.28 15	0.21 53	0.19 423	0.11 223	0.13 105	0.12 184	0.16 312	0.16 365

Foundation-i1c-attn	0.23 75	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.35 229	0.27 186	0.45 149	0.28 75	0.28 116	0.34 147	0.40 223	0.30 215	0.33 80	0.24 133	0.13 115	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.10 7	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 27	0.13 3	0.27 54	0.33 85	0.18 66	0.17 11	0.21 70	0.32 35	0.23 31	0.25 73	0.34 147	0.22 52	0.24 117	0.27 13	0.21 53	0.09 1	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.09 6

IGEV	0.20 27	0.12 2	0.23 5	0.31 45	0.20 136	0.23 43	0.19 27	0.40 95	0.29 87	0.22 44	0.34 147	0.20 35	0.15 8	0.31 56	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.10 7	0.10 60

mms	0.26 136	0.21 306	0.33 151	0.37 210	0.25 309	0.30 155	0.33 308	0.40 95	0.32 120	0.28 116	0.34 147	0.34 167	0.20 67	0.45 187	0.26 193	0.12 60	0.11 223	0.16 242	0.12 184	0.14 197	0.11 131

ours_stereo	0.26 136	0.21 306	0.33 151	0.38 248	0.23 245	0.30 155	0.33 308	0.42 115	0.38 182	0.26 84	0.34 147	0.35 182	0.23 107	0.47 212	0.27 213	0.13 115	0.11 223	0.16 242	0.12 184	0.14 197	0.10 60

RAStereo	0.24 100	0.17 140	0.29 77	0.40 323	0.21 167	0.23 43	0.26 164	0.42 115	0.45 233	0.23 50	0.34 147	0.30 139	0.19 53	0.34 90	0.25 164	0.15 251	0.12 287	0.16 242	0.13 227	0.14 197	0.11 131

MyStereo07	0.32 215	0.22 347	0.34 172	0.42 405	0.28 417	0.40 286	0.50 520	0.72 352	0.37 173	0.37 189	0.34 147	0.32 150	0.31 230	0.59 336	0.27 213	0.14 175	0.13 358	0.18 342	0.17 388	0.17 352	0.16 365

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 118	0.14 24	0.30 91	0.34 115	0.21 167	0.44 323	0.25 143	0.44 142	0.35 146	0.27 102	0.35 155	0.37 194	0.35 270	0.28 15	0.26 193	0.12 60	0.09 27	0.13 105	0.11 146	0.11 33	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 58	0.16 92	0.35 188	0.33 85	0.18 66	0.24 56	0.24 131	0.45 149	0.27 62	0.23 50	0.35 155	0.20 35	0.26 147	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.11 33	0.11 131

Foundation-i1a	0.24 100	0.13 3	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.40 286	0.29 221	0.49 174	0.25 52	0.33 163	0.35 155	0.40 223	0.30 215	0.34 90	0.23 116	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.10 60

MatchStereo	0.19 16	0.14 24	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.18 14	0.21 70	0.32 35	0.28 75	0.20 20	0.35 155	0.18 20	0.17 20	0.31 56	0.24 133	0.14 175	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.11 33	0.10 60
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.26 136	0.16 92	0.30 91	0.38 248	0.21 167	0.34 218	0.27 186	0.57 226	0.47 245	0.28 116	0.35 155	0.29 125	0.24 117	0.42 159	0.27 213	0.12 60	0.10 94	0.16 242	0.15 298	0.12 97	0.10 60

gasm-f	0.24 100	0.16 92	0.27 54	0.33 85	0.25 309	0.25 74	0.36 372	0.42 115	0.28 75	0.26 84	0.35 155	0.24 82	0.30 215	0.36 104	0.23 116	0.18 391	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.15 262	0.12 191

2.5w	0.21 44	0.18 178	0.31 112	0.32 68	0.18 66	0.31 174	0.25 143	0.31 27	0.23 31	0.28 116	0.35 155	0.18 20	0.17 20	0.39 128	0.21 53	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 81	0.11 33	0.09 6

MM-Stereo_test2	0.30 201	0.18 178	0.39 254	0.40 323	0.24 277	0.42 311	0.42 471	0.63 270	0.41 202	0.37 189	0.35 155	0.32 150	0.26 147	0.53 261	0.25 164	0.12 60	0.10 94	0.15 204	0.12 184	0.15 262	0.10 60

IGEV++	0.24 100	0.17 140	0.31 112	0.38 248	0.22 196	0.24 56	0.22 87	0.50 184	0.23 31	0.28 116	0.35 155	0.30 139	0.22 93	0.31 56	0.28 236	0.14 175	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.13 146	0.13 239

WQFJX1	0.33 232	0.19 220	0.34 172	0.41 360	0.28 417	0.53 370	0.33 308	0.51 187	0.50 260	0.39 214	0.36 164	0.34 167	0.31 230	0.69 430	0.39 375	0.15 251	0.18 502	0.16 242	0.14 266	0.16 312	0.14 285

S2M2_L	0.26 136	0.22 347	0.33 151	0.31 45	0.25 309	0.24 56	0.13 1	0.35 52	0.41 202	0.25 73	0.36 164	0.30 139	0.25 130	0.30 46	0.26 193	0.22 492	0.19 520	0.17 289	0.19 447	0.21 456	0.18 406
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 136	0.18 178	0.34 172	0.35 158	0.24 277	0.23 43	0.28 212	0.51 187	0.36 156	0.31 141	0.36 164	0.37 194	0.20 67	0.57 298	0.22 77	0.13 115	0.10 94	0.13 105	0.11 146	0.16 312	0.12 191

Pointernet	0.27 160	0.14 24	0.33 151	0.35 158	0.23 245	0.35 229	0.21 70	0.72 352	0.38 182	0.39 214	0.36 164	0.34 167	0.25 130	0.36 104	0.25 164	0.15 251	0.10 94	0.12 47	0.08 1	0.11 33	0.10 60

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 240	0.27 467	0.45 335	0.36 186	0.25 309	0.48 346	0.30 241	0.58 234	0.90 481	0.42 233	0.36 164	0.30 139	0.29 196	0.49 229	0.30 262	0.16 307	0.14 397	0.18 342	0.15 298	0.18 380	0.15 317

NLCSM	0.34 240	0.21 306	0.34 172	0.44 446	0.29 445	0.54 377	0.36 372	0.52 197	0.47 245	0.46 250	0.37 169	0.34 167	0.34 264	0.71 442	0.41 389	0.16 307	0.17 480	0.17 289	0.16 332	0.17 352	0.16 365

2.25w	0.22 58	0.18 178	0.31 112	0.31 45	0.18 66	0.31 174	0.18 12	0.32 35	0.31 106	0.31 141	0.37 169	0.20 35	0.22 93	0.45 187	0.24 133	0.10 14	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 7	0.10 60

fffy	0.28 168	0.21 306	0.34 172	0.37 210	0.23 245	0.33 202	0.29 221	0.51 187	0.41 202	0.32 156	0.37 169	0.39 210	0.27 161	0.50 237	0.27 213	0.12 60	0.11 223	0.16 242	0.13 227	0.14 197	0.11 131

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 118	0.16 92	0.33 151	0.38 248	0.20 136	0.46 337	0.27 186	0.41 106	0.34 133	0.28 116	0.38 172	0.24 82	0.35 270	0.29 28	0.24 133	0.11 36	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.13 146	0.10 60

Foundation-i1	0.26 136	0.14 24	0.25 28	0.33 85	0.21 167	0.39 280	0.26 164	0.60 250	0.38 182	0.35 177	0.38 172	0.44 260	0.29 196	0.32 65	0.26 193	0.13 115	0.10 94	0.12 47	0.11 146	0.11 33	0.10 60

WQFJX	0.32 215	0.18 178	0.33 151	0.39 280	0.27 392	0.60 428	0.30 241	0.53 209	0.47 245	0.39 214	0.38 172	0.34 167	0.33 252	0.61 351	0.40 383	0.14 175	0.17 480	0.16 242	0.13 227	0.14 197	0.14 285

1w_stereo	0.24 100	0.15 63	0.29 77	0.34 115	0.18 66	0.31 174	0.41 461	0.40 95	0.43 217	0.31 141	0.38 172	0.17 6	0.24 117	0.45 187	0.23 116	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 33	0.09 6

Selective-RAFT	0.35 256	0.23 369	0.51 425	0.44 446	0.21 167	0.64 459	0.27 186	0.59 239	0.63 311	0.40 223	0.38 172	0.55 312	0.40 327	0.57 298	0.35 326	0.13 115	0.11 223	0.14 158	0.12 184	0.16 312	0.13 239

WQFJA1	0.32 215	0.19 220	0.34 172	0.39 280	0.26 357	0.62 439	0.30 241	0.56 218	0.47 245	0.37 189	0.39 177	0.38 203	0.33 252	0.50 237	0.42 395	0.14 175	0.18 502	0.16 242	0.14 266	0.14 197	0.13 239

NLMM	0.32 215	0.19 220	0.34 172	0.39 280	0.26 357	0.62 439	0.30 241	0.56 218	0.47 245	0.37 189	0.39 177	0.38 203	0.33 252	0.49 229	0.42 395	0.14 175	0.18 502	0.16 242	0.14 266	0.14 197	0.13 239

DA	0.29 183	0.17 140	0.31 112	0.40 323	0.20 136	0.74 499	0.33 308	0.47 160	0.44 224	0.34 167	0.39 177	0.39 210	0.32 236	0.32 65	0.24 133	0.15 251	0.11 223	0.16 242	0.11 146	0.15 262	0.10 60

GGEV	0.29 183	0.17 140	0.31 112	0.40 323	0.20 136	0.74 499	0.33 308	0.47 160	0.44 224	0.34 167	0.39 177	0.39 210	0.32 236	0.32 65	0.24 133	0.15 251	0.11 223	0.16 242	0.11 146	0.15 262	0.10 60

GIP-stereo	0.24 100	0.18 178	0.30 91	0.37 210	0.24 277	0.26 84	0.20 45	0.46 156	0.36 156	0.24 62	0.39 177	0.35 182	0.20 67	0.31 56	0.21 53	0.15 251	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.12 97	0.11 131

monsterstereo	0.22 58	0.14 24	0.26 42	0.34 115	0.18 66	0.21 28	0.20 45	0.37 67	0.35 146	0.33 163	0.40 182	0.19 26	0.18 37	0.45 187	0.21 53	0.11 36	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.13 146	0.08 1

rvit_stereo_0081	0.32 215	0.24 407	0.47 364	0.43 426	0.26 357	0.30 155	0.37 389	0.42 115	0.55 282	0.36 182	0.40 182	0.39 210	0.35 270	0.43 170	0.33 292	0.22 492	0.16 460	0.19 386	0.16 332	0.19 414	0.13 239

rvit_stereo_0082	0.32 215	0.24 407	0.47 364	0.43 426	0.26 357	0.30 155	0.37 389	0.42 115	0.55 282	0.36 182	0.40 182	0.39 210	0.35 270	0.43 170	0.33 292	0.22 492	0.16 460	0.19 386	0.16 332	0.19 414	0.13 239

castereo	0.28 168	0.16 92	0.32 132	0.35 158	0.21 167	0.40 286	0.42 471	0.50 184	0.66 328	0.26 84	0.41 185	0.37 194	0.36 297	0.33 80	0.24 133	0.13 115	0.09 27	0.13 105	0.10 81	0.11 33	0.10 60

rvit_stereo_ft	0.33 232	0.25 433	0.47 364	0.52 566	0.32 503	0.33 202	0.47 501	0.49 174	0.50 260	0.34 167	0.41 185	0.41 232	0.32 236	0.48 223	0.34 308	0.22 492	0.14 397	0.19 386	0.18 416	0.19 414	0.14 285

TRStereo	0.37 290	0.27 467	0.59 463	0.47 500	0.41 571	0.29 136	0.30 241	0.84 410	0.59 295	0.52 274	0.41 185	0.52 299	0.26 147	0.73 455	0.27 213	0.17 356	0.12 287	0.19 386	0.19 447	0.13 146	0.11 131

DN	0.30 201	0.17 140	0.33 151	0.37 210	0.26 357	0.35 229	0.27 186	0.54 212	0.55 282	0.32 156	0.42 188	0.50 288	0.23 107	0.39 128	0.22 77	0.21 465	0.14 397	0.16 242	0.13 227	0.17 352	0.18 406

depthmonostereo	0.29 183	0.14 24	0.31 112	0.35 158	0.17 37	0.46 337	0.27 186	0.69 324	0.57 291	0.35 177	0.42 188	0.31 147	0.35 270	0.35 100	0.27 213	0.14 175	0.12 287	0.13 105	0.12 184	0.11 33	0.10 60

GCAP-BAT	0.28 168	0.15 63	0.42 299	0.33 85	0.21 167	0.25 74	0.25 143	0.45 149	0.54 275	0.34 167	0.42 188	0.43 251	0.27 161	0.48 223	0.24 133	0.14 175	0.11 223	0.14 158	0.12 184	0.11 33	0.12 191

rvit_stereo_0080	0.31 209	0.25 433	0.40 267	0.39 280	0.28 417	0.27 102	0.46 494	0.49 174	0.44 224	0.35 177	0.42 188	0.40 223	0.28 177	0.41 148	0.33 292	0.22 492	0.17 480	0.17 289	0.16 332	0.22 479	0.15 317

whm_eth	0.31 209	0.25 433	0.40 267	0.39 280	0.28 417	0.27 102	0.46 494	0.49 174	0.44 224	0.35 177	0.42 188	0.40 223	0.28 177	0.41 148	0.33 292	0.22 492	0.17 480	0.17 289	0.16 332	0.22 479	0.15 317

GCAPDPT-zeroshot	0.28 168	0.15 63	0.42 299	0.33 85	0.21 167	0.25 74	0.25 143	0.45 149	0.54 275	0.34 167	0.42 188	0.43 251	0.27 161	0.48 223	0.24 133	0.14 175	0.11 223	0.14 158	0.12 184	0.11 33	0.12 191

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 75	0.14 24	0.27 54	0.35 158	0.18 66	0.26 84	0.26 164	0.42 115	0.38 182	0.25 73	0.43 194	0.23 67	0.28 177	0.25 4	0.22 77	0.11 36	0.09 27	0.12 47	0.09 12	0.11 33	0.10 60

Occ-G	0.26 136	0.14 24	0.28 70	0.34 115	0.20 136	0.27 102	0.34 325	0.41 106	0.31 106	0.29 129	0.43 194	0.49 283	0.25 130	0.47 212	0.28 236	0.13 115	0.11 223	0.14 158	0.11 146	0.12 97	0.12 191

NLMM1	0.33 232	0.21 306	0.36 200	0.41 360	0.25 309	0.55 383	0.33 308	0.55 214	0.63 311	0.42 233	0.44 196	0.30 139	0.25 130	0.63 371	0.38 367	0.16 307	0.18 502	0.17 289	0.14 266	0.15 262	0.13 239

LG-Stereo	0.24 100	0.18 178	0.40 267	0.39 280	0.20 136	0.22 32	0.27 186	0.32 35	0.36 156	0.26 84	0.44 196	0.22 52	0.16 17	0.37 114	0.27 213	0.11 36	0.12 287	0.16 242	0.15 298	0.13 146	0.09 6

PAM_32	0.46 394	0.19 220	0.67 505	0.39 280	0.24 277	0.75 505	0.27 186	0.95 457	0.34 133	0.68 360	0.44 196	1.91 642	0.65 484	0.62 360	0.26 193	0.15 251	0.10 94	0.16 242	0.15 298	0.14 197	0.13 239

rvit_stereo_0081_aga	0.31 209	0.28 481	0.44 322	0.42 405	0.29 445	0.34 218	0.31 269	0.44 142	0.40 198	0.39 214	0.44 196	0.40 223	0.32 236	0.42 159	0.29 255	0.23 509	0.17 480	0.19 386	0.16 332	0.20 432	0.15 317

rvit_0105_6	0.38 305	0.28 481	0.64 489	0.50 537	0.30 464	0.39 280	0.38 411	0.51 187	0.67 331	0.40 223	0.45 200	0.50 288	0.41 335	0.54 268	0.36 342	0.27 551	0.26 582	0.24 511	0.21 495	0.22 479	0.16 365

CAS++	0.32 215	0.24 407	0.36 200	0.37 210	0.26 357	0.28 124	0.23 112	0.87 424	0.50 260	0.47 256	0.45 200	0.26 106	0.21 79	0.49 229	0.24 133	0.23 509	0.19 520	0.22 473	0.17 388	0.21 456	0.16 365
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test-3	0.34 240	0.16 92	0.43 312	0.39 280	0.21 167	0.43 315	0.22 87	0.63 270	0.78 404	0.71 381	0.45 200	0.64 371	0.27 161	0.43 170	0.31 270	0.12 60	0.09 27	0.17 289	0.13 227	0.12 97	0.10 60

test_1	0.34 240	0.16 92	0.43 312	0.39 280	0.21 167	0.43 315	0.23 112	0.63 270	0.78 404	0.68 360	0.45 200	0.64 371	0.27 161	0.43 170	0.31 270	0.12 60	0.09 27	0.17 289	0.13 227	0.12 97	0.10 60

test_3	0.36 274	0.19 220	0.44 322	0.44 446	0.23 245	0.48 346	0.36 372	0.66 295	0.82 428	0.64 327	0.45 200	0.68 398	0.25 130	0.41 148	0.31 270	0.12 60	0.10 94	0.18 342	0.16 332	0.15 262	0.11 131

PAM	0.46 394	0.19 220	0.70 520	0.40 323	0.26 357	0.75 505	0.33 308	0.85 413	0.34 133	0.70 374	0.46 205	1.83 637	0.63 467	0.61 351	0.26 193	0.15 251	0.10 94	0.16 242	0.14 266	0.14 197	0.13 239

tt1	0.36 274	0.24 407	0.32 132	0.41 360	0.22 196	0.54 377	0.38 411	0.68 315	1.04 550	0.41 228	0.46 205	0.35 182	0.45 359	0.57 298	0.25 164	0.16 307	0.10 94	0.19 386	0.13 227	0.16 312	0.16 365

UniTT-Stereo	0.27 160	0.17 140	0.37 218	0.40 323	0.27 392	0.30 155	0.28 212	0.39 84	0.31 106	0.29 129	0.46 205	0.27 114	0.25 130	0.47 212	0.34 308	0.17 356	0.13 358	0.13 105	0.12 184	0.14 197	0.12 191

AEACV	0.27 160	0.17 140	0.31 112	0.34 115	0.45 594	0.26 84	0.28 212	0.37 67	0.32 120	0.30 137	0.46 205	0.31 147	0.37 304	0.36 104	0.24 133	0.14 175	0.10 94	0.15 204	0.12 184	0.13 146	0.11 131

sAnonymous2	0.40 334	0.39 560	0.85 563	0.48 508	0.37 543	0.40 286	0.46 494	0.57 226	0.52 268	0.38 201	0.46 205	0.35 182	0.42 337	0.43 170	0.30 262	0.19 423	0.14 397	0.18 342	0.17 388	0.57 640	0.44 624

CroCo_RVC	0.40 334	0.39 560	0.85 563	0.48 508	0.37 543	0.40 286	0.46 494	0.57 226	0.52 268	0.38 201	0.46 205	0.35 182	0.42 337	0.43 170	0.30 262	0.19 423	0.14 397	0.18 342	0.17 388	0.57 640	0.44 624

VMStereo-Base	0.28 168	0.16 92	0.27 54	0.30 23	0.17 37	0.30 155	0.27 186	0.50 184	0.65 324	0.32 156	0.47 211	0.42 242	0.24 117	0.41 148	0.27 213	0.15 251	0.11 223	0.12 47	0.10 81	0.13 146	0.14 285

rvit_stereo_0083	0.34 240	0.24 407	0.50 410	0.44 446	0.27 392	0.34 218	0.35 350	0.45 149	0.62 300	0.37 189	0.47 211	0.42 242	0.35 270	0.40 137	0.36 342	0.22 492	0.20 532	0.20 416	0.17 388	0.20 432	0.14 285

GLC_STEREO	0.29 183	0.19 220	0.27 54	0.44 446	0.19 96	0.31 174	0.26 164	0.47 160	0.43 217	0.37 189	0.47 211	0.41 232	0.23 107	0.50 237	0.34 308	0.14 175	0.18 502	0.19 386	0.16 332	0.16 312	0.13 239

FSD					0.46 602	0.48 346	0.52 539	0.53 209	0.48 253	0.48 259	0.48 214	0.49 283	0.48 374	0.51 245	0.49 454	0.45 632	0.42 645	0.47 628	0.46 635	0.46 620

rvit_0105_4	0.41 345	0.29 493	0.71 525	0.50 537	0.29 445	0.41 304	0.41 461	0.55 214	0.73 364	0.45 243	0.48 214	0.55 312	0.44 354	0.57 298	0.36 342	0.28 562	0.26 582	0.25 524	0.22 513	0.23 496	0.18 406

CES	0.28 168	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.70 645	0.37 254	0.27 186	0.48 169	0.46 238	0.34 167	0.48 214	0.27 114	0.22 93	0.39 128	0.23 116	0.13 115	0.11 223	0.12 47	0.08 1	0.13 146	0.17 388

sCroCo_RVC	0.35 256	0.28 481	0.69 516	0.51 553	0.39 559	0.41 304	0.31 269	0.49 174	0.45 233	0.31 141	0.48 214	0.38 203	0.32 236	0.46 203	0.32 279	0.21 465	0.22 549	0.19 386	0.19 447	0.21 456	0.20 462

DF	0.26 136	0.15 63	0.38 232	0.35 158	0.19 96	0.26 84	0.26 164	0.42 115	0.27 62	0.29 129	0.49 218	0.50 288	0.22 93	0.48 223	0.20 30	0.14 175	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.12 97	0.11 131

WCG-NET	0.28 168	0.15 63	0.33 151	0.33 85	0.19 96	0.33 202	0.27 186	0.39 84	0.80 415	0.46 250	0.49 218	0.39 210	0.25 130	0.40 137	0.25 164	0.12 60	0.09 27	0.13 105	0.11 146	0.12 97	0.10 60

GCAP-Stereo	0.28 168	0.19 220	0.40 267	0.38 248	0.19 96	0.38 267	0.23 112	0.57 226	0.41 202	0.45 243	0.49 218	0.39 210	0.27 161	0.33 80	0.23 116	0.14 175	0.12 287	0.14 158	0.11 146	0.12 97	0.11 131

AnonymousM	0.41 345	0.81 639	0.29 77	0.34 115	0.22 196	0.28 124	0.38 411	0.53 209	0.41 202	0.70 374	0.49 218	0.47 272	0.27 161	0.41 148	0.31 270	0.15 251	0.12 287	1.51 666	0.26 569	0.12 97	0.10 60

DilatedVolume-Stereo	0.30 201	0.15 63	0.34 172	0.33 85	0.20 136	0.53 370	0.25 143	0.56 218	0.43 217	0.56 286	0.50 222	0.35 182	0.29 196	0.49 229	0.28 236	0.13 115	0.11 223	0.12 47	0.11 146	0.11 33	0.10 60

MM-Stereo_test1	0.33 232	0.19 220	0.36 200	0.41 360	0.23 245	0.36 243	0.45 490	0.58 234	0.54 275	0.60 297	0.50 222	0.38 203	0.37 304	0.60 342	0.26 193	0.15 251	0.13 358	0.17 289	0.14 266	0.15 262	0.12 191

model_zeroshot	0.33 232	0.18 178	0.48 384	0.39 280	0.28 417	0.45 332	0.25 143	0.63 270	0.45 233	0.61 304	0.50 222	0.51 294	0.25 130	0.45 187	0.26 193	0.16 307	0.13 358	0.15 204	0.14 266	0.13 146	0.13 239

gcap-zeroshot	0.26 136	0.16 92	0.31 112	0.33 85	0.22 196	0.36 243	0.31 269	0.47 160	0.46 238	0.38 201	0.50 222	0.24 82	0.18 37	0.28 15	0.24 133	0.13 115	0.09 27	0.15 204	0.12 184	0.11 33	0.10 60

ACVNet-DCA	0.35 256	0.23 369	0.33 151	0.41 360	0.22 196	0.55 383	0.38 411	0.85 413	0.54 275	0.41 228	0.50 222	0.34 167	0.49 378	0.57 298	0.25 164	0.16 307	0.10 94	0.19 386	0.13 227	0.18 380	0.17 388

xx1	0.39 322	0.23 369	0.33 151	0.41 360	0.22 196	0.55 383	0.38 411	0.67 305	1.06 560	0.41 228	0.50 222	0.65 384	0.53 399	0.57 298	0.25 164	0.16 307	0.10 94	0.20 416	0.19 447	0.18 380	0.17 388

1test111	0.36 274	0.23 369	0.33 151	0.41 360	0.22 196	0.55 383	0.38 411	0.85 413	0.54 275	0.41 228	0.50 222	0.34 167	0.49 378	0.55 275	0.45 430	0.16 307	0.10 94	0.19 386	0.13 227	0.18 380	0.17 388

cc1	0.37 290	0.23 369	0.33 151	0.41 360	0.22 196	0.55 383	0.38 411	0.67 305	1.06 560	0.41 228	0.50 222	0.34 167	0.49 378	0.57 298	0.25 164	0.16 307	0.10 94	0.19 386	0.13 227	0.16 312	0.15 317

testlalala	0.26 136	0.16 92	0.31 112	0.33 85	0.22 196	0.36 243	0.31 269	0.47 160	0.46 238	0.38 201	0.50 222	0.24 82	0.18 37	0.28 15	0.24 133	0.13 115	0.09 27	0.15 204	0.12 184	0.11 33	0.10 60

anonymousdsp2	0.35 256	0.20 267	0.43 312	0.37 210	0.24 277	0.48 346	0.31 269	0.86 417	0.65 324	0.55 283	0.50 222	0.50 288	0.34 264	0.56 286	0.31 270	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.10 81	0.16 312	0.14 285

TS12	0.24 100	0.15 63	0.29 77	0.37 210	0.17 37	0.32 193	0.26 164	0.42 115	0.24 37	0.31 141	0.51 232	0.25 97	0.27 161	0.40 137	0.29 255	0.11 36	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.13 146	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 136	0.16 92	0.30 91	0.33 85	0.22 196	0.36 243	0.32 296	0.47 160	0.48 253	0.38 201	0.51 232	0.24 82	0.18 37	0.29 28	0.24 133	0.13 115	0.09 27	0.15 204	0.12 184	0.11 33	0.11 131

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 75	0.16 92	0.32 132	0.39 280	0.21 167	0.18 14	0.21 70	0.34 49	0.26 58	0.28 116	0.51 232	0.28 120	0.29 196	0.26 8	0.24 133	0.14 175	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.14 197	0.12 191

rvit_0105_5	0.42 354	0.31 507	0.73 534	0.50 537	0.29 445	0.44 323	0.42 471	0.61 257	0.74 372	0.51 267	0.51 232	0.60 350	0.47 369	0.57 298	0.38 367	0.27 551	0.25 576	0.25 524	0.23 529	0.22 479	0.18 406

RAFT-Stereo-weight	0.32 215	0.18 178	0.33 151	0.39 280	0.22 196	0.26 84	0.29 221	0.67 305	0.80 415	0.53 277	0.51 232	0.58 329	0.20 67	0.47 212	0.27 213	0.13 115	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.13 146	0.11 131

test_for_model	0.26 136	0.16 92	0.31 112	0.33 85	0.22 196	0.36 243	0.32 296	0.47 160	0.48 253	0.38 201	0.51 232	0.24 82	0.18 37	0.29 28	0.24 133	0.13 115	0.09 27	0.15 204	0.12 184	0.11 33	0.11 131

trnet	0.27 160	0.14 24	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.37 254	0.23 112	0.52 197	0.72 357	0.42 233	0.51 232	0.34 167	0.26 147	0.39 128	0.25 164	0.15 251	0.11 223	0.12 47	0.08 1	0.11 33	0.10 60

MGS-Stereo	0.28 168	0.19 220	0.40 267	0.36 186	0.23 245	0.37 254	0.30 241	0.39 84	0.44 224	0.31 141	0.51 232	0.40 223	0.24 117	0.43 170	0.26 193	0.15 251	0.12 287	0.15 204	0.13 227	0.14 197	0.13 239

LL-Strereo2	0.35 256	0.24 407	0.48 384	0.41 360	0.26 357	0.35 229	0.24 131	0.67 305	0.44 224	0.54 281	0.51 232	0.66 390	0.25 130	0.66 402	0.30 262	0.14 175	0.12 287	0.23 494	0.20 472	0.18 380	0.13 239

LoS_RVC	0.27 160	0.16 92	0.27 54	0.32 68	0.30 464	0.44 323	0.34 325	0.41 106	0.33 126	0.31 141	0.51 232	0.29 125	0.32 236	0.36 104	0.28 236	0.11 36	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 33	0.19 439

GMStereo	0.39 322	0.37 542	0.54 443	0.40 323	0.26 357	0.42 311	0.36 372	0.59 239	1.04 550	0.55 283	0.51 232	0.37 194	0.35 270	0.54 268	0.41 389	0.19 423	0.13 358	0.16 242	0.17 388	0.24 509	0.18 406
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.28 168	0.15 63	0.24 15	0.27 2	0.17 37	0.37 254	0.25 143	0.51 187	0.72 357	0.42 233	0.51 232	0.32 150	0.26 147	0.38 122	0.25 164	0.16 307	0.11 223	0.12 47	0.08 1	0.12 97	0.11 131
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
MM-Stereo_test3	0.34 240	0.19 220	0.31 112	0.41 360	0.25 309	0.35 229	0.44 487	0.72 352	0.92 493	0.46 250	0.52 244	0.41 232	0.29 196	0.44 182	0.28 236	0.16 307	0.15 428	0.17 289	0.13 227	0.14 197	0.13 239

Reg-Stereo(zero)	0.30 201	0.16 92	0.28 70	0.34 115	0.18 66	0.32 193	0.20 45	0.63 270	0.68 336	0.50 264	0.52 244	0.51 294	0.30 215	0.45 187	0.25 164	0.13 115	0.10 94	0.12 47	0.10 81	0.12 97	0.11 131

CAS	0.34 240	0.13 3	0.25 28	1.28 663	0.30 464	0.46 337	0.38 411	0.48 169	0.47 245	0.34 167	0.52 244	0.24 82	0.19 53	0.29 28	0.27 213	0.69 654	0.08 2	0.12 47	0.08 1	0.12 97	0.15 317

LoS	0.29 183	0.15 63	0.30 91	0.29 12	0.18 66	0.33 202	0.29 221	0.51 187	0.72 357	0.34 167	0.52 244	0.41 232	0.28 177	0.47 212	0.28 236	0.15 251	0.11 223	0.13 105	0.09 12	0.11 33	0.11 131
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
NLSM1	0.32 215	0.18 178	0.34 172	0.39 280	0.25 309	0.66 471	0.27 186	0.57 226	0.50 260	0.37 189	0.53 248	0.29 125	0.28 177	0.54 268	0.32 279	0.16 307	0.17 480	0.18 342	0.15 298	0.14 197	0.12 191

11t1	0.36 274	0.21 306	0.42 299	0.35 158	0.22 196	0.62 439	0.29 221	0.69 324	0.43 217	0.60 297	0.53 248	0.53 303	0.48 374	0.56 286	0.40 383	0.18 391	0.14 397	0.16 242	0.13 227	0.17 352	0.17 388

iRaft-Stereo_20w	0.39 322	0.19 220	0.57 458	0.37 210	0.27 392	0.31 174	0.24 131	1.44 630	0.29 87	0.69 368	0.53 248	0.60 350	0.42 337	0.83 506	0.27 213	0.14 175	0.11 223	0.14 158	0.13 227	0.15 262	0.13 239

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 136	0.16 92	0.31 112	0.34 115	0.21 167	0.33 202	0.31 269	0.45 149	0.45 233	0.40 223	0.54 251	0.24 82	0.18 37	0.36 104	0.22 77	0.12 60	0.09 27	0.15 204	0.12 184	0.11 33	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 136	0.16 92	0.30 91	0.33 85	0.22 196	0.34 218	0.31 269	0.48 169	0.50 260	0.39 214	0.54 251	0.23 67	0.19 53	0.29 28	0.23 116	0.12 60	0.09 27	0.15 204	0.12 184	0.11 33	0.10 60

gcap_with_dpt	0.26 136	0.16 92	0.32 132	0.34 115	0.21 167	0.35 229	0.36 372	0.44 142	0.41 202	0.38 201	0.54 251	0.22 52	0.21 79	0.28 15	0.22 77	0.12 60	0.09 27	0.15 204	0.12 184	0.11 33	0.10 60

xyz-stereo-finetune	0.33 232	0.18 178	0.36 200	0.33 85	0.18 66	0.57 403	0.31 269	0.58 234	0.69 343	0.45 243	0.54 251	0.38 203	0.33 252	0.56 286	0.36 342	0.12 60	0.12 287	0.16 242	0.13 227	0.13 146	0.12 191

MyStereo06	0.38 305	0.21 306	0.61 471	0.41 360	0.28 417	0.41 304	0.50 520	0.95 457	0.35 146	0.62 307	0.54 251	0.76 446	0.27 161	0.50 237	0.29 255	0.14 175	0.13 358	0.18 342	0.17 388	0.17 352	0.15 317

CASnet	0.30 201	0.20 267	0.33 151	0.41 360	0.16 23	0.26 84	0.24 131	0.52 197	0.53 271	0.52 274	0.54 251	0.39 210	0.24 117	0.40 137	0.26 193	0.14 175	0.10 94	0.22 473	0.18 416	0.18 380	0.11 131
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.33 232	0.18 178	0.40 267	0.40 323	0.24 277	0.32 193	0.27 186	0.58 234	0.72 357	0.65 336	0.54 251	0.42 242	0.23 107	0.45 187	0.28 236	0.14 175	0.09 27	0.19 386	0.16 332	0.16 312	0.11 131

CFNet-RSSM	0.34 240	0.17 140	0.45 335	0.39 280	0.22 196	0.35 229	0.23 112	0.73 363	0.84 438	0.65 336	0.54 251	0.57 320	0.28 177	0.46 203	0.26 193	0.13 115	0.10 94	0.14 158	0.12 184	0.13 146	0.11 131

PMTNet	0.32 215	0.16 92	0.24 15	0.29 12	0.18 66	0.45 332	0.22 87	0.56 218	0.63 311	0.46 250	0.54 251	0.39 210	0.34 264	0.48 223	0.24 133	0.75 656	0.10 94	0.12 47	0.08 1	0.12 97	0.11 131

WCG-NET（raft）	0.31 209	0.15 63	0.36 200	0.32 68	0.19 96	0.35 229	0.27 186	0.51 187	0.78 404	0.45 243	0.55 260	0.48 277	0.27 161	0.54 268	0.26 193	0.13 115	0.10 94	0.12 47	0.11 146	0.12 97	0.11 131

AE-Stereo	0.34 240	0.21 306	0.42 299	0.48 508	0.31 486	0.48 346	0.35 350	0.61 257	0.62 300	0.32 156	0.55 260	0.52 299	0.27 161	0.47 212	0.29 255	0.13 115	0.13 358	0.18 342	0.16 332	0.15 262	0.12 191

raftrobust	0.34 240	0.19 220	0.36 200	0.41 360	0.27 392	0.30 155	0.25 143	0.71 347	0.63 311	0.58 291	0.55 260	0.45 262	0.46 365	0.51 245	0.29 255	0.16 307	0.12 287	0.14 158	0.12 184	0.12 97	0.13 239

FE-Mocha	0.32 215	0.19 220	0.50 410	0.38 248	0.27 392	0.30 155	0.20 45	0.71 347	0.36 156	0.65 336	0.56 263	0.54 307	0.25 130	0.38 122	0.22 77	0.15 251	0.10 94	0.17 289	0.16 332	0.13 146	0.12 191

riskmin	0.38 305	0.20 267	0.39 254	0.32 68	0.23 245	0.53 370	0.30 241	0.63 270	0.80 415	0.49 261	0.56 263	0.73 431	0.58 436	0.55 275	0.36 342	0.17 356	0.11 223	0.19 386	0.13 227	0.19 414	0.20 462

IGEV-FE	0.34 240	0.18 178	0.67 505	0.39 280	0.28 417	0.30 155	0.25 143	0.74 366	0.31 106	0.62 307	0.57 265	0.54 307	0.25 130	0.53 261	0.27 213	0.14 175	0.10 94	0.15 204	0.14 266	0.14 197	0.12 191

IGEV_Zeroshot_test	0.34 240	0.18 178	0.67 505	0.39 280	0.28 417	0.30 155	0.25 143	0.74 366	0.31 106	0.62 307	0.57 265	0.54 307	0.25 130	0.53 261	0.27 213	0.14 175	0.10 94	0.15 204	0.14 266	0.14 197	0.12 191

HH	0.35 256	0.20 267	0.47 364	0.40 323	0.25 309	0.33 202	0.31 269	0.76 380	0.38 182	0.43 237	0.57 265	0.79 456	0.44 354	0.71 442	0.25 164	0.15 251	0.11 223	0.15 204	0.14 266	0.14 197	0.12 191

HanStereo	0.35 256	0.20 267	0.47 364	0.40 323	0.25 309	0.33 202	0.31 269	0.76 380	0.38 182	0.43 237	0.57 265	0.79 456	0.44 354	0.71 442	0.25 164	0.15 251	0.11 223	0.15 204	0.14 266	0.14 197	0.12 191

s12784h	0.36 274	0.15 63	0.24 15	0.34 115	0.15 4	0.77 512	0.29 221	0.80 396	0.83 433	0.56 286	0.57 265	0.43 251	0.40 327	0.57 298	0.33 292	0.12 60	0.10 94	0.14 158	0.09 12	0.14 197	0.09 6

MyStereo04	0.44 372	0.22 347	0.44 322	0.42 405	0.28 417	0.40 286	0.50 520	1.00 474	1.08 569	0.62 307	0.58 270	0.55 312	0.57 426	0.71 442	0.44 421	0.14 175	0.13 358	0.18 342	0.17 388	0.17 352	0.16 365

rvit_0105_3	0.47 409	0.34 524	0.77 555	0.54 583	0.31 486	0.49 351	0.47 501	0.63 270	0.79 413	0.65 336	0.59 271	0.64 371	0.50 388	0.65 393	0.39 375	0.29 569	0.27 591	0.29 573	0.28 582	0.21 456	0.20 462

Gwc-CoAtRS	0.34 240	0.17 140	0.44 322	0.39 280	0.23 245	0.34 218	0.22 87	0.70 339	0.75 377	0.60 297	0.59 271	0.58 329	0.29 196	0.45 187	0.26 193	0.14 175	0.11 223	0.14 158	0.12 184	0.12 97	0.12 191

quiztm	0.29 183	0.19 220	0.35 188	0.40 323	0.23 245	0.27 102	0.33 308	0.63 270	0.39 194	0.45 243	0.60 273	0.39 210	0.18 37	0.40 137	0.26 193	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.14 197	0.10 60

Anonymous_2	0.82 577	0.44 578	0.63 484	0.40 323	0.43 583	0.80 523	0.52 539	0.72 352	0.77 394	0.71 381	0.60 273	0.87 486	0.76 539	0.75 468	0.58 491	0.52 644	0.54 658	0.54 641	4.82 700	0.56 638	0.40 613

UDGNet	0.48 421	0.77 636	0.50 410	0.48 508	0.31 486	0.41 304	0.34 325	0.70 339	0.92 493	0.65 336	0.60 273	0.58 329	0.43 343	0.63 371	0.41 389	0.32 591	0.15 428	0.66 648	0.19 447	0.36 589	0.21 482

MIPNet	0.37 290	0.21 306	0.59 463	0.39 280	0.25 309	0.50 353	0.28 212	0.77 383	0.70 344	0.65 336	0.60 273	0.40 223	0.49 378	0.44 182	0.37 358	0.14 175	0.11 223	0.16 242	0.13 227	0.14 197	0.13 239

UGAM-zero	0.46 394	0.19 220	0.62 474	0.37 210	0.23 245	0.34 218	0.21 70	1.15 546	0.39 194	0.66 349	0.61 277	1.70 634	0.91 582	0.75 468	0.25 164	0.14 175	0.11 223	0.15 204	0.12 184	0.13 146	0.13 239

MyStereo05	0.44 372	0.21 306	0.45 335	0.41 360	0.28 417	0.41 304	0.50 520	0.93 445	1.09 571	0.76 412	0.61 277	0.51 294	0.57 426	0.73 455	0.42 395	0.14 175	0.13 358	0.18 342	0.17 388	0.17 352	0.15 317

MC-Stereo	0.28 168	0.17 140	0.32 132	0.38 248	0.20 136	0.26 84	0.26 164	0.49 174	0.37 173	0.37 189	0.61 277	0.41 232	0.31 230	0.55 275	0.25 164	0.13 115	0.09 27	0.14 158	0.12 184	0.12 97	0.11 131

water-stereo	0.28 168	0.14 24	0.29 77	0.35 158	0.19 96	0.36 243	0.23 112	0.62 262	0.38 182	0.39 214	0.62 280	0.41 232	0.35 270	0.28 15	0.27 213	0.14 175	0.13 358	0.13 105	0.12 184	0.12 97	0.10 60

Hybrid-DGEV-2	0.41 345	0.21 306	0.42 299	0.47 500	0.29 445	0.59 421	0.23 112	0.82 402	0.99 525	0.64 327	0.63 281	0.60 350	0.65 484	0.58 319	0.33 292	0.14 175	0.12 287	0.18 342	0.16 332	0.14 197	0.12 191

MIF-Stereo (partial)	0.31 209	0.18 178	0.37 218	0.41 360	0.31 486	0.28 124	0.23 112	0.47 160	0.42 213	0.31 141	0.63 281	0.36 192	0.35 270	0.57 298	0.31 270	0.17 356	0.13 358	0.19 386	0.17 388	0.18 380	0.14 285

EKT-Stereo	0.35 256	0.23 369	0.39 254	0.43 426	0.29 445	0.38 267	0.31 269	0.69 324	0.64 319	0.45 243	0.63 281	0.49 283	0.27 161	0.56 286	0.33 292	0.18 391	0.14 397	0.18 342	0.15 298	0.16 312	0.16 365

NRIStereo	0.36 274	0.20 267	0.45 335	0.41 360	0.23 245	0.34 218	0.26 164	0.65 285	0.55 282	0.64 327	0.63 281	0.56 315	0.37 304	0.65 393	0.37 358	0.15 251	0.11 223	0.18 342	0.15 298	0.17 352	0.14 285

RT-Monster	0.32 215	0.17 140	0.30 91	0.34 115	0.26 357	0.38 267	0.20 45	0.56 218	0.76 385	0.61 304	0.64 285	0.49 283	0.28 177	0.41 148	0.30 262	0.14 175	0.11 223	0.12 47	0.10 81	0.11 33	0.13 239

MSKI-zero shot	0.32 215	0.17 140	0.34 172	0.39 280	0.21 167	0.32 193	0.22 87	0.61 257	0.43 217	0.52 274	0.64 285	0.61 356	0.20 67	0.74 462	0.25 164	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.10 81	0.12 97	0.12 191

OMP-Stereo	0.42 354	0.22 347	0.46 352	0.52 566	0.24 277	0.36 243	0.25 143	0.71 347	0.78 404	0.77 418	0.64 285	0.89 495	0.39 321	0.91 542	0.35 326	0.15 251	0.12 287	0.20 416	0.15 298	0.15 262	0.12 191

HART	0.29 183	0.16 92	0.32 132	0.40 323	0.21 167	0.32 193	0.26 164	0.62 262	0.31 106	0.33 163	0.65 288	0.41 232	0.22 93	0.55 275	0.25 164	0.12 60	0.10 94	0.15 204	0.11 146	0.15 262	0.11 131

tg	0.33 232	0.18 178	0.37 218	0.39 280	0.22 196	0.38 267	0.26 164	0.70 339	0.56 289	0.47 256	0.65 288	0.42 242	0.24 117	0.55 275	0.33 292	0.14 175	0.10 94	0.18 342	0.17 388	0.14 197	0.11 131

GCST	0.83 582	1.22 662	0.74 539	1.58 666	1.01 661	1.06 583	0.23 112	0.78 389	0.78 404	0.97 545	0.65 288	0.78 454	0.35 270	0.92 545	0.34 308	0.96 662	0.65 664	1.20 663	0.81 667	0.91 653	0.70 650

RCA-Stereo	0.35 256	0.17 140	0.34 172	0.38 248	0.22 196	0.31 174	0.34 325	0.68 315	1.24 598	0.45 243	0.65 288	0.47 272	0.43 343	0.38 122	0.27 213	0.13 115	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.11 33	0.11 131

dd	0.43 364	0.38 552	0.55 448	0.44 446	0.25 309	0.47 343	0.38 411	0.70 339	1.05 554	0.59 293	0.65 288	0.42 242	0.39 321	0.66 402	0.50 456	0.24 521	0.15 428	0.21 458	0.15 298	0.22 479	0.18 406

Anonymous3	0.46 394	0.34 524	0.86 568	0.50 537	0.37 543	0.81 528	0.50 520	0.72 352	0.65 324	0.51 267	0.65 288	0.45 262	0.45 359	0.64 386	0.38 367	0.24 521	0.24 568	0.22 473	0.21 495	0.23 496	0.23 507

RALAANet	0.38 305	0.23 369	0.48 384	0.42 405	0.29 445	0.35 229	0.25 143	0.86 417	0.64 319	0.67 354	0.65 288	0.60 350	0.29 196	0.60 342	0.34 308	0.15 251	0.12 287	0.17 289	0.15 298	0.21 456	0.13 239

DLNR-FE	20.05 703	36.38 711	38.08 708	170.06 723	60.08 717	0.23 43	0.20 45	14.13 701	0.36 156	0.44 240	0.66 295	0.43 251	0.21 79	0.63 371	0.28 236	5.38 698	0.10 94	0.15 204	0.11 146	73.09 722	0.11 131

plain	0.31 209	0.20 267	0.50 410	0.39 280	0.29 445	0.27 102	0.30 241	0.44 142	0.35 146	0.31 141	0.66 295	0.30 139	0.31 230	0.65 393	0.31 270	0.17 356	0.13 358	0.20 416	0.15 298	0.17 352	0.12 191

DLNR_Zeroshot_test	20.09 704	36.28 710	38.04 707	169.85 722	61.80 718	0.23 43	0.20 45	13.88 700	0.37 173	0.44 240	0.66 295	0.43 251	0.21 79	0.62 360	0.28 236	5.46 699	0.10 94	0.15 204	0.11 146	72.60 721	0.11 131

rafts_anoy	0.37 290	0.21 306	0.36 200	0.41 360	0.26 357	0.30 155	0.33 308	0.67 305	0.90 481	0.58 291	0.66 295	0.45 262	0.33 252	0.47 212	0.39 375	0.16 307	0.11 223	0.21 458	0.23 529	0.17 352	0.14 285

iRaftStereo_RVC	0.32 215	0.19 220	0.37 218	0.39 280	0.22 196	0.31 174	0.29 221	0.68 315	0.51 265	0.49 261	0.66 295	0.37 194	0.23 107	0.45 187	0.33 292	0.14 175	0.10 94	0.18 342	0.17 388	0.15 262	0.12 191

DeepStereo_RVC	0.36 274	0.21 306	0.47 364	0.40 323	0.24 277	0.26 84	0.22 87	0.60 250	0.38 182	0.69 368	0.67 300	0.57 320	0.51 393	0.56 286	0.39 375	0.16 307	0.12 287	0.18 342	0.15 298	0.19 414	0.18 406

test-1	0.36 274	0.19 220	0.71 525	0.46 492	0.26 357	0.44 323	0.36 372	0.60 250	0.59 295	0.48 259	0.67 300	0.53 303	0.36 297	0.40 137	0.29 255	0.14 175	0.11 223	0.16 242	0.14 266	0.15 262	0.16 365

TANstereo	0.30 201	0.15 63	0.31 112	0.30 23	0.17 37	0.55 383	0.23 112	0.44 142	0.55 282	0.59 293	0.68 302	0.37 194	0.26 147	0.35 100	0.27 213	0.15 251	0.16 460	0.12 47	0.10 81	0.13 146	0.14 285

IGEV_i1	0.43 364	0.22 347	0.50 410	0.39 280	0.22 196	0.64 459	0.40 444	0.96 461	0.61 298	0.68 360	0.69 303	0.75 439	0.45 359	0.72 448	0.41 389	0.15 251	0.13 358	0.16 242	0.13 227	0.17 352	0.16 365

rvit_105_1	0.54 489	0.40 565	0.76 550	0.58 601	0.37 543	0.59 421	0.68 594	0.70 339	0.94 506	0.82 451	0.69 303	0.73 431	0.58 436	0.78 485	0.54 481	0.32 591	0.29 600	0.31 582	0.34 610	0.23 496	0.20 462

qqq	0.40 334	0.26 450	0.44 322	0.36 186	0.22 196	0.46 337	0.36 372	0.85 413	0.54 275	0.56 286	0.69 303	0.65 384	0.53 399	0.55 275	0.45 430	0.17 356	0.16 460	0.20 416	0.19 447	0.18 380	0.17 388

XX-TBD	0.32 215	0.53 608	0.26 42	0.51 553	0.20 136	0.37 254	0.24 131	0.40 95	0.73 364	0.54 281	0.69 303	0.31 147	0.25 130	0.32 65	0.27 213	0.16 307	0.10 94	0.12 47	0.09 12	0.13 146	0.11 131

knoymous	0.36 274	0.20 267	0.31 112	0.31 45	0.22 196	0.36 243	0.29 221	0.61 257	0.64 319	0.67 354	0.70 307	0.60 350	0.40 327	0.58 319	0.34 308	0.17 356	0.11 223	0.20 416	0.11 146	0.17 352	0.18 406

x	0.39 322	0.24 407	0.41 278	0.34 115	0.23 245	0.52 362	0.32 296	0.86 417	0.52 268	0.57 289	0.70 307	0.59 344	0.50 388	0.49 229	0.46 440	0.17 356	0.15 428	0.17 289	0.15 298	0.17 352	0.16 365

AIO-test1	0.38 305	0.18 178	0.38 232	0.50 537	0.24 277	0.46 337	0.30 241	0.70 339	1.19 589	0.40 223	0.71 309	0.45 262	0.29 196	0.53 261	0.27 213	0.15 251	0.13 358	0.19 386	0.21 495	0.13 146	0.17 388

GANet-ADL	0.42 354	0.25 433	0.45 335	0.43 426	0.29 445	0.54 377	0.35 350	0.89 431	0.86 451	0.63 316	0.72 310	0.68 398	0.42 337	0.52 252	0.41 389	0.21 465	0.14 397	0.15 204	0.13 227	0.18 380	0.19 439

CRE-IMP	0.36 274	0.23 369	0.49 397	0.42 405	0.24 277	0.41 304	0.21 70	0.57 226	0.41 202	0.65 336	0.72 310	0.53 303	0.37 304	0.61 351	0.38 367	0.17 356	0.11 223	0.19 386	0.15 298	0.21 456	0.18 406

RALCasStereoNet	0.36 274	0.21 306	0.37 218	0.42 405	0.26 357	0.35 229	0.38 411	0.63 270	0.64 319	0.50 264	0.72 310	0.51 294	0.29 196	0.59 336	0.36 342	0.16 307	0.14 397	0.15 204	0.13 227	0.17 352	0.16 365

FENet	0.42 354	0.22 347	0.38 232	0.39 280	0.24 277	0.55 383	0.32 296	0.79 393	0.70 344	0.71 381	0.72 310	0.63 365	0.57 426	0.62 360	0.44 421	0.19 423	0.13 358	0.19 386	0.17 388	0.18 380	0.19 439

Any-RAFT	0.35 256	0.16 92	0.30 91	0.34 115	0.21 167	0.52 362	0.22 87	0.88 429	0.73 364	0.53 277	0.73 314	0.64 371	0.28 177	0.46 203	0.24 133	0.15 251	0.10 94	0.13 105	0.10 81	0.13 146	0.12 191

Patchmatch Stereo++	0.35 256	0.23 369	0.47 364	0.41 360	0.22 196	0.24 56	0.22 87	0.59 239	0.36 156	0.63 316	0.73 314	0.58 329	0.38 309	0.58 319	0.36 342	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.20 432	0.15 317
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 256	0.23 369	0.47 364	0.41 360	0.22 196	0.24 56	0.31 269	0.59 239	0.36 156	0.63 316	0.73 314	0.58 329	0.38 309	0.56 286	0.35 326	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.20 432	0.15 317

ROB_FTStereo_v2	0.35 256	0.23 369	0.47 364	0.41 360	0.22 196	0.24 56	0.31 269	0.59 239	0.36 156	0.63 316	0.73 314	0.57 320	0.38 309	0.57 298	0.36 342	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.20 432	0.15 317

ROB_FTStereo	0.35 256	0.23 369	0.47 364	0.41 360	0.22 196	0.25 74	0.21 70	0.59 239	0.36 156	0.63 316	0.73 314	0.58 329	0.38 309	0.57 298	0.35 326	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.20 432	0.15 317

HUI-Stereo	0.35 256	0.23 369	0.47 364	0.41 360	0.22 196	0.24 56	0.22 87	0.60 250	0.36 156	0.63 316	0.73 314	0.58 329	0.38 309	0.50 237	0.35 326	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.20 432	0.15 317

iGMRVC	0.35 256	0.23 369	0.47 364	0.41 360	0.22 196	0.24 56	0.30 241	0.59 239	0.36 156	0.63 316	0.73 314	0.58 329	0.38 309	0.58 319	0.36 342	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.20 432	0.15 317

iRAFT	0.35 256	0.23 369	0.47 364	0.41 360	0.22 196	0.24 56	0.22 87	0.59 239	0.36 156	0.63 316	0.73 314	0.58 329	0.38 309	0.58 319	0.36 342	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.20 432	0.15 317

RAFT-IKP	0.35 256	0.23 369	0.47 364	0.41 360	0.22 196	0.24 56	0.28 212	0.59 239	0.36 156	0.63 316	0.73 314	0.57 320	0.38 309	0.58 319	0.36 342	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.20 432	0.15 317

rvit_stereo_0075_2	0.47 409	0.37 542	0.70 520	0.53 576	0.46 602	0.43 315	0.36 372	0.81 400	0.67 331	0.55 283	0.74 323	0.59 344	0.43 343	0.63 371	0.43 402	0.32 591	0.23 559	0.35 597	0.25 554	0.30 553	0.25 523

PFNet	0.42 354	0.18 178	0.58 462	0.43 426	0.24 277	0.43 315	0.32 296	0.74 366	0.78 404	1.00 557	0.74 323	0.68 398	0.39 321	0.72 448	0.37 358	0.16 307	0.10 94	0.20 416	0.15 298	0.16 312	0.13 239

G2L-ROB	0.47 409	0.19 220	0.42 299	0.35 158	0.22 196	0.57 403	0.42 471	1.14 542	0.71 355	0.84 470	0.75 325	1.09 558	0.53 399	0.74 462	0.53 476	0.17 356	0.12 287	0.14 158	0.12 184	0.17 352	0.19 439

DFGA-Net	0.45 383	0.29 493	0.80 559	0.42 405	0.32 503	0.53 370	0.35 350	0.78 389	0.89 478	0.66 349	0.75 325	0.48 277	0.39 321	0.74 462	0.60 498	0.15 251	0.13 358	0.19 386	0.18 416	0.20 432	0.17 388

DCVSM-stereo	0.49 439	0.27 467	0.53 438	0.39 280	0.29 445	0.51 357	0.26 164	0.75 373	0.75 377	1.11 593	0.75 325	1.05 546	0.72 526	0.60 342	0.47 447	0.20 448	0.19 520	0.24 511	0.20 472	0.25 518	0.30 562

test_sample1	0.42 354	0.22 347	0.46 352	0.34 115	0.23 245	0.58 409	0.35 350	0.99 470	0.49 256	0.62 307	0.75 325	0.69 403	0.61 454	0.58 319	0.44 421	0.18 391	0.14 397	0.17 289	0.15 298	0.17 352	0.17 388

ARAFT	0.47 409	0.24 407	0.79 557	0.42 405	0.25 309	0.55 383	0.55 553	0.75 373	0.81 423	0.89 503	0.75 325	0.73 431	0.47 369	0.88 527	0.37 358	0.15 251	0.12 287	0.23 494	0.22 513	0.14 197	0.13 239

EAI-Stereo	0.34 240	0.19 220	0.44 322	0.39 280	0.21 167	0.31 174	0.30 241	1.15 546	0.30 95	0.49 261	0.75 325	0.36 192	0.28 177	0.62 360	0.27 213	0.14 175	0.11 223	0.14 158	0.13 227	0.13 146	0.12 191

gwcnet-sp	0.48 421	0.23 369	0.70 520	0.40 323	0.26 357	0.81 528	0.41 461	0.89 431	0.84 438	0.91 516	0.76 331	0.66 390	0.61 454	0.66 402	0.50 456	0.18 391	0.17 480	0.18 342	0.18 416	0.18 380	0.18 406

scenet	0.48 421	0.23 369	0.70 520	0.40 323	0.26 357	0.81 528	0.41 461	0.89 431	0.84 438	0.91 516	0.76 331	0.66 390	0.61 454	0.66 402	0.50 456	0.18 391	0.17 480	0.18 342	0.18 416	0.18 380	0.18 406

ssnet	0.48 421	0.23 369	0.70 520	0.40 323	0.26 357	0.81 528	0.41 461	0.89 431	0.84 438	0.91 516	0.76 331	0.66 390	0.61 454	0.66 402	0.50 456	0.18 391	0.17 480	0.18 342	0.18 416	0.18 380	0.18 406

Pruner-Stereo	0.38 305	0.20 267	0.45 335	0.40 323	0.25 309	0.22 32	0.24 131	0.67 305	0.55 282	0.89 503	0.76 331	0.68 398	0.29 196	0.62 360	0.35 326	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.17 388	0.17 352	0.18 406

ACV-stereo	0.62 530	0.34 524	1.00 586	0.43 426	0.31 486	1.20 608	0.40 444	0.75 373	0.83 433	0.64 327	0.77 335	2.10 646	1.03 606	0.81 495	0.64 512	0.21 465	0.17 480	0.18 342	0.18 416	0.21 456	0.21 482

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 354	0.20 267	0.74 539	0.38 248	0.43 583	0.39 280	0.26 164	0.94 450	0.49 256	0.53 277	0.77 335	0.93 510	0.45 359	0.63 371	0.24 133	0.16 307	0.10 94	0.17 289	0.18 416	0.20 432	0.20 462

test_sample2	0.42 354	0.22 347	0.43 312	0.33 85	0.21 167	0.58 409	0.39 433	0.95 457	0.67 331	0.63 316	0.77 335	0.69 403	0.57 426	0.61 351	0.38 367	0.19 423	0.14 397	0.18 342	0.16 332	0.19 414	0.18 406

ADStereo(finetuned)	0.37 290	0.16 92	0.49 397	0.34 115	0.19 96	0.30 155	0.30 241	0.68 315	0.91 488	0.70 374	0.77 335	0.43 251	0.69 505	0.45 187	0.33 292	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.13 146	0.12 191

IPLGR	0.39 322	0.21 306	0.63 484	0.39 280	0.22 196	0.49 351	0.29 221	0.76 380	0.74 372	0.78 422	0.77 335	0.44 260	0.42 337	0.47 212	0.38 367	0.13 115	0.12 287	0.16 242	0.14 266	0.15 262	0.13 239

NF-Stereo	0.38 305	0.20 267	0.45 335	0.41 360	0.25 309	0.26 84	0.31 269	0.69 324	0.70 344	0.65 336	0.77 335	0.57 320	0.30 215	0.67 413	0.35 326	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.16 312	0.27 539

OCTAStereo	0.38 305	0.20 267	0.46 352	0.41 360	0.25 309	0.26 84	0.31 269	0.69 324	0.70 344	0.65 336	0.77 335	0.58 329	0.30 215	0.67 413	0.35 326	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.16 312	0.27 539

RE-Stereo	0.38 305	0.20 267	0.46 352	0.41 360	0.25 309	0.26 84	0.31 269	0.69 324	0.70 344	0.65 336	0.77 335	0.58 329	0.30 215	0.67 413	0.35 326	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.16 312	0.27 539

TVStereo	0.38 305	0.20 267	0.46 352	0.41 360	0.25 309	0.26 84	0.31 269	0.69 324	0.70 344	0.65 336	0.77 335	0.58 329	0.30 215	0.67 413	0.35 326	0.18 391	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.16 312	0.27 539

cross-raft	0.34 240	0.20 267	0.37 218	0.44 446	0.23 245	0.32 193	0.35 350	0.74 366	0.40 198	0.60 297	0.77 335	0.57 320	0.27 161	0.43 170	0.28 236	0.12 60	0.10 94	0.15 204	0.13 227	0.15 262	0.11 131

DCANet	0.36 274	0.16 92	0.41 278	0.34 115	0.19 96	0.30 155	0.30 241	0.68 315	0.91 488	0.70 374	0.77 335	0.43 251	0.57 426	0.45 187	0.34 308	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.13 146	0.12 191

xyz-stereo-finetune2	0.36 274	0.19 220	0.38 232	0.32 68	0.19 96	0.82 536	0.29 221	0.52 197	0.32 120	0.51 267	0.78 346	0.43 251	0.45 359	0.69 430	0.44 421	0.13 115	0.12 287	0.17 289	0.13 227	0.12 97	0.13 239

LL-Strereo	0.57 510	0.27 467	0.68 510	0.48 508	0.34 524	0.39 280	0.48 509	0.94 450	0.97 516	0.83 463	0.78 346	1.10 562	1.18 621	1.33 616	0.49 454	0.17 356	0.14 397	0.22 473	0.19 447	0.16 312	0.17 388

DCANet-4	0.36 274	0.20 267	0.48 384	0.34 115	0.19 96	0.29 136	0.30 241	0.66 295	0.92 493	0.69 368	0.78 346	0.40 223	0.47 369	0.45 187	0.34 308	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.11 33	0.13 239

fff	0.37 290	0.16 92	0.41 278	0.34 115	0.19 96	0.29 136	0.30 241	0.69 324	1.06 560	0.69 368	0.78 346	0.42 242	0.63 467	0.46 203	0.34 308	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.11 33	0.13 239

GwcNet-ADL	0.44 372	0.22 347	0.48 384	0.45 471	0.30 464	0.40 286	0.37 389	0.92 443	0.97 516	0.71 381	0.78 346	0.61 356	0.42 337	0.62 360	0.50 456	0.19 423	0.14 397	0.15 204	0.14 266	0.18 380	0.18 406

RAFT_R40	0.40 334	0.19 220	0.44 322	0.43 426	0.25 309	0.23 43	0.26 164	0.67 305	0.67 331	0.98 550	0.78 346	0.72 420	0.43 343	0.76 472	0.35 326	0.16 307	0.11 223	0.20 416	0.16 332	0.18 380	0.14 285

TestStereo	0.38 305	0.31 507	0.40 267	0.45 471	0.20 136	0.40 286	0.37 389	0.66 295	0.65 324	0.53 277	0.78 346	0.47 272	0.40 327	0.55 275	0.37 358	0.18 391	0.13 358	0.20 416	0.15 298	0.22 479	0.13 239

raft+_RVC	0.38 305	0.19 220	0.35 188	0.37 210	0.25 309	0.45 332	0.37 389	0.78 389	0.89 478	0.51 267	0.78 346	0.50 288	0.29 196	0.53 261	0.40 383	0.15 251	0.12 287	0.17 289	0.15 298	0.14 197	0.12 191

csc	0.37 290	0.16 92	0.41 278	0.34 115	0.19 96	0.29 136	0.30 241	0.69 324	1.06 560	0.69 368	0.78 346	0.42 242	0.63 467	0.46 203	0.34 308	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.11 33	0.13 239

cscssc	0.37 290	0.16 92	0.41 278	0.34 115	0.19 96	0.29 136	0.30 241	0.69 324	1.06 560	0.69 368	0.78 346	0.42 242	0.63 467	0.46 203	0.34 308	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.11 146	0.11 33	0.13 239

test_sample3	0.46 394	0.25 433	0.50 410	0.35 158	0.23 245	0.69 480	0.37 389	1.15 546	0.81 423	0.75 405	0.79 356	0.66 390	0.49 378	0.63 371	0.46 440	0.21 465	0.15 428	0.20 416	0.19 447	0.21 456	0.19 439

PFNet+	0.40 334	0.19 220	0.49 397	0.39 280	0.25 309	0.28 124	0.23 112	0.64 284	0.70 344	0.85 474	0.79 356	0.64 371	0.35 270	0.72 448	0.34 308	0.19 423	0.14 397	0.23 494	0.20 472	0.16 312	0.20 462

SST-Stereo	0.40 334	0.19 220	0.45 335	0.42 405	0.25 309	0.25 74	0.21 70	0.66 295	0.47 245	1.08 587	0.79 356	0.72 420	0.43 343	0.77 480	0.35 326	0.16 307	0.11 223	0.20 416	0.16 332	0.19 414	0.15 317

ssnet_v2	0.58 517	0.28 481	0.56 454	0.43 426	0.29 445	0.95 560	0.59 566	1.13 533	0.99 525	0.93 528	0.80 359	0.99 525	0.64 478	0.82 498	0.94 585	0.25 531	0.22 549	0.23 494	0.24 545	0.20 432	0.19 439

BUS	0.45 383	0.25 433	0.43 312	0.45 471	0.28 417	0.70 485	0.34 325	0.94 450	0.76 385	0.75 405	0.80 359	0.65 384	0.49 378	0.64 386	0.51 466	0.20 448	0.14 397	0.22 473	0.19 447	0.18 380	0.18 406

BSDual-CNN	0.46 394	0.25 433	0.43 312	0.45 471	0.28 417	0.77 512	0.40 444	0.94 450	0.76 385	0.75 405	0.80 359	0.76 446	0.54 411	0.64 386	0.43 402	0.20 448	0.14 397	0.22 473	0.19 447	0.18 380	0.18 406

hknet	0.49 439	0.25 433	0.51 425	0.45 471	0.29 445	0.77 512	0.40 444	0.94 450	0.83 433	0.75 405	0.80 359	0.97 519	0.61 454	0.73 455	0.45 430	0.18 391	0.14 397	0.22 473	0.19 447	0.18 380	0.18 406

PSMNet-ADL	0.48 421	0.27 467	0.40 267	0.48 508	0.30 464	0.68 478	0.37 389	0.90 436	0.80 415	0.61 304	0.80 359	0.92 507	0.62 461	0.72 448	0.63 509	0.23 509	0.18 502	0.18 342	0.20 472	0.22 479	0.20 462

IRAFT_RVC	0.42 354	0.20 267	0.48 384	0.44 446	0.24 277	0.27 102	0.54 548	0.74 366	0.77 394	0.76 412	0.80 359	0.73 431	0.51 393	0.70 437	0.36 342	0.17 356	0.10 94	0.21 458	0.16 332	0.16 312	0.14 285

CREStereo++_RVC	0.32 215	0.15 63	0.23 5	0.31 45	0.24 277	0.27 102	0.22 87	0.46 156	0.88 464	0.46 250	0.80 359	0.30 139	0.26 147	0.36 104	0.33 292	0.13 115	0.09 27	0.13 105	0.51 651	0.13 146	0.09 6
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
Selective-IGEV-i16pc	0.56 502	0.20 267	1.13 601	0.40 323	0.31 486	2.00 653	0.66 586	0.68 315	1.11 573	0.51 267	0.81 366	0.68 398	0.36 297	0.67 413	0.40 383	0.31 579	0.17 480	0.17 289	0.18 416	0.19 414	0.20 462

Selective-IGEV-i1	0.44 372	0.20 267	0.53 438	0.41 360	0.22 196	0.62 439	0.50 520	1.01 484	0.88 464	0.63 316	0.81 366	0.79 456	0.38 309	0.54 268	0.38 367	0.16 307	0.13 358	0.15 204	0.13 227	0.15 262	0.15 317

ITSA-stereo	0.53 477	0.28 481	0.52 431	0.40 323	0.23 245	0.56 397	0.34 325	1.24 590	1.24 598	0.80 429	0.81 366	0.72 420	0.58 436	0.82 498	0.65 514	0.21 465	0.17 480	0.23 494	0.21 495	0.22 479	0.26 529

CBFPSM	0.59 524	0.22 347	1.31 624	0.38 248	0.27 392	1.12 596	0.65 583	0.79 393	0.82 428	0.80 429	0.81 366	1.35 607	0.87 575	0.67 413	0.76 540	0.16 307	0.15 428	0.15 204	0.16 332	0.17 352	0.22 500

IPLG	0.39 322	0.20 267	0.59 463	0.40 323	0.24 277	0.54 377	0.27 186	0.75 373	0.63 311	0.84 470	0.81 366	0.32 150	0.32 236	0.60 342	0.45 430	0.13 115	0.11 223	0.16 242	0.13 227	0.13 146	0.12 191

HCRNet	0.44 372	0.34 524	0.41 278	0.53 576	0.26 357	0.53 370	0.29 221	0.83 407	0.63 311	0.71 381	0.81 366	0.77 452	0.50 388	0.66 402	0.36 342	0.24 521	0.16 460	0.24 511	0.20 472	0.21 456	0.18 406

test_sample4	0.47 409	0.26 450	0.50 410	0.35 158	0.22 196	0.69 480	0.38 411	1.15 546	0.81 423	0.78 422	0.82 372	0.62 363	0.53 399	0.63 371	0.44 421	0.21 465	0.15 428	0.21 458	0.19 447	0.21 456	0.19 439

GASNet	0.67 542	0.72 630	0.96 581	0.70 637	0.48 607	0.62 439	0.47 501	1.08 512	1.03 544	0.94 531	0.82 372	0.93 510	0.83 567	1.33 616	0.80 547	0.31 579	0.22 549	0.29 573	0.28 582	0.44 613	0.24 516

PSM-softLoss	0.38 305	0.20 267	0.48 384	0.41 360	0.26 357	0.30 155	0.35 350	0.69 324	0.46 238	0.62 307	0.82 372	0.59 344	0.33 252	0.70 437	0.39 375	0.19 423	0.12 287	0.20 416	0.18 416	0.16 312	0.22 500

KMStereo	0.38 305	0.20 267	0.48 384	0.41 360	0.26 357	0.30 155	0.35 350	0.69 324	0.46 238	0.62 307	0.82 372	0.59 344	0.33 252	0.70 437	0.39 375	0.19 423	0.12 287	0.20 416	0.18 416	0.16 312	0.22 500

RAFT	0.45 383	0.22 347	0.45 335	0.47 500	0.26 357	0.54 377	0.47 501	0.66 295	0.58 294	0.80 429	0.82 372	0.94 512	0.57 426	0.75 468	0.34 308	0.17 356	0.15 428	0.22 473	0.20 472	0.16 312	0.12 191

HITNet	0.41 345	0.26 450	0.45 335	0.33 85	0.17 37	0.63 452	0.30 241	0.93 445	0.64 319	0.71 381	0.82 372	0.64 371	0.52 395	0.59 336	0.43 402	0.14 175	0.10 94	0.15 204	0.13 227	0.19 414	0.12 191
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
ToySt	0.49 439	0.27 467	0.75 545	0.40 323	0.27 392	0.64 459	0.49 515	0.84 410	0.77 394	0.60 297	0.83 378	0.88 491	0.66 492	0.70 437	0.56 488	0.16 307	0.17 480	0.21 458	0.20 472	0.21 456	0.19 439

GES	0.44 372	0.23 369	0.57 458	0.40 323	0.30 464	0.59 421	0.36 372	0.96 461	0.68 336	0.74 403	0.83 378	0.47 272	0.48 374	0.67 413	0.43 402	0.22 492	0.16 460	0.17 289	0.16 332	0.18 380	0.23 507

ac_64	0.52 470	0.22 347	0.50 410	0.45 471	0.28 417	0.80 523	0.45 490	1.02 488	0.61 298	0.91 516	0.83 378	1.07 553	0.68 501	0.74 462	0.70 527	0.21 465	0.18 502	0.20 416	0.19 447	0.18 380	0.15 317

DMCA	0.45 383	0.26 450	0.50 410	0.38 248	0.28 417	0.51 357	0.34 325	0.93 445	0.68 336	0.75 405	0.83 378	0.79 456	0.53 399	0.51 245	0.54 481	0.21 465	0.16 460	0.21 458	0.16 332	0.19 414	0.21 482

BEATNet_4x	0.46 394	0.32 511	0.56 454	0.37 210	0.19 96	0.63 452	0.35 350	1.01 484	0.72 357	0.77 418	0.83 378	0.70 407	0.59 444	0.68 424	0.53 476	0.16 307	0.12 287	0.16 242	0.14 266	0.24 509	0.16 365

FACV-RUCA	0.43 364	0.28 481	0.47 364	0.45 471	0.33 515	0.58 409	0.34 325	0.82 402	0.73 364	0.57 289	0.84 383	0.47 272	0.50 388	0.54 268	0.39 375	0.22 492	0.15 428	0.35 597	0.16 332	0.28 540	0.21 482

DispNO	0.47 409	0.23 369	0.71 525	0.39 280	0.31 486	0.60 428	0.38 411	0.89 431	0.77 394	0.75 405	0.84 383	0.72 420	0.54 411	0.73 455	0.46 440	0.19 423	0.14 397	0.20 416	0.18 416	0.16 312	0.17 388

GMOStereo	0.37 290	0.19 220	0.38 232	0.43 426	0.24 277	0.37 254	0.38 411	0.52 197	0.62 300	0.87 489	0.84 383	0.64 371	0.35 270	0.37 114	0.28 236	0.13 115	0.11 223	0.20 416	0.18 416	0.15 262	0.11 131

error version	0.37 290	0.19 220	0.38 232	0.43 426	0.24 277	0.37 254	0.38 411	0.52 197	0.62 300	0.87 489	0.84 383	0.64 371	0.35 270	0.37 114	0.28 236	0.13 115	0.11 223	0.20 416	0.18 416	0.15 262	0.11 131

test-v	0.37 290	0.19 220	0.38 232	0.43 426	0.24 277	0.37 254	0.38 411	0.52 197	0.62 300	0.87 489	0.84 383	0.64 371	0.35 270	0.37 114	0.28 236	0.13 115	0.11 223	0.20 416	0.18 416	0.15 262	0.11 131

test-2	0.37 290	0.19 220	0.38 232	0.43 426	0.24 277	0.37 254	0.38 411	0.52 197	0.62 300	0.87 489	0.84 383	0.64 371	0.35 270	0.37 114	0.28 236	0.13 115	0.11 223	0.20 416	0.18 416	0.15 262	0.11 131

SFCPSM	0.47 409	0.21 306	0.55 448	0.40 323	0.27 392	0.87 547	0.37 389	1.33 609	0.77 394	0.80 429	0.84 383	0.54 307	0.49 378	0.57 298	0.37 358	0.18 391	0.13 358	0.18 342	0.20 472	0.16 312	0.15 317

DSFCA	0.55 491	0.25 433	0.62 474	0.40 323	0.36 536	0.74 499	0.52 539	1.04 495	0.82 428	1.06 580	0.84 383	0.89 495	0.63 467	0.99 561	0.58 491	0.25 531	0.21 542	0.21 458	0.21 495	0.21 456	0.19 439

FADNet-RVC	0.60 527	0.53 608	1.14 603	0.46 492	0.39 559	0.61 431	0.39 433	1.12 531	0.87 460	0.70 374	0.84 383	1.04 542	0.55 417	0.94 558	0.69 524	0.26 541	0.25 576	0.28 564	0.28 582	0.31 559	0.31 572

FADNet	0.61 529	0.51 597	1.10 597	0.45 471	0.44 590	0.65 469	0.41 461	1.19 563	1.05 554	0.70 374	0.84 383	0.98 523	0.66 492	0.82 498	0.50 456	0.29 569	0.30 605	0.27 556	0.30 590	0.46 620	0.35 594

RAFT-Test	0.34 240	0.18 178	0.37 218	0.38 248	0.23 245	0.50 353	0.23 112	0.69 324	0.40 198	0.60 297	0.85 393	0.61 356	0.28 177	0.46 203	0.27 213	0.14 175	0.11 223	0.14 158	0.11 146	0.13 146	0.12 191

CASS	0.45 383	0.27 467	0.42 299	0.48 508	0.22 196	0.61 431	0.34 325	0.97 465	0.62 300	0.71 381	0.85 393	0.61 356	0.55 417	0.57 298	0.41 389	0.29 569	0.16 460	0.22 473	0.18 416	0.22 479	0.28 546
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GEStereo_RVC	0.55 491	0.29 493	0.63 484	0.49 523	0.31 486	0.70 485	0.54 548	1.22 578	0.92 493	0.82 451	0.85 393	0.85 475	0.63 467	0.90 535	0.65 514	0.24 521	0.16 460	0.19 386	0.16 332	0.21 456	0.22 500

G2L-Stereo	0.49 439	0.23 369	0.48 384	0.43 426	0.26 357	0.47 343	0.42 471	0.93 445	0.78 404	0.84 470	0.86 396	0.91 502	0.52 395	0.78 485	0.70 527	0.20 448	0.17 480	0.22 473	0.18 416	0.17 352	0.21 482

DualNet (step1)	0.57 510	0.36 535	0.72 530	0.38 248	0.30 464	0.71 490	0.43 478	1.06 504	0.88 464	0.92 524	0.86 396	0.85 475	0.69 505	0.68 424	0.50 456	0.41 625	0.20 532	0.40 615	0.41 629	0.36 589	0.33 581

test_sample9	1.05 614	0.36 535	0.72 530	0.38 248	0.30 464	0.71 490	0.43 478	1.06 504	0.88 464	0.92 524	0.86 396	0.85 475	0.69 505	1.20 598	1.36 627	0.41 625	8.41 700	0.40 615	0.41 629	0.36 589	0.33 581

test_sample7	0.52 470	0.29 493	0.50 410	0.36 186	0.27 392	0.62 439	0.41 461	1.06 504	0.88 464	0.92 524	0.86 396	0.85 475	0.69 505	0.68 424	0.50 456	0.26 541	0.20 532	0.27 556	0.26 569	0.27 536	0.24 516

AAGNet	1.43 644	0.20 267	0.48 384	0.44 446	0.25 309	0.29 136	0.31 269	0.65 285	0.68 336	0.97 545	0.86 396	0.67 397	0.62 461	0.64 386	20.63 701	0.16 307	0.11 223	0.19 386	0.15 298	0.19 414	0.12 191

DMCA-RVC	0.51 462	0.30 502	0.59 463	0.50 537	0.32 503	0.54 377	0.38 411	0.86 417	0.68 336	0.94 531	0.86 396	0.91 502	0.68 501	0.70 437	0.59 496	0.23 509	0.18 502	0.31 582	0.23 529	0.26 525	0.19 439

DIP-Stereo	0.39 322	0.21 306	0.50 410	0.41 360	0.28 417	0.62 439	0.27 186	0.77 383	0.40 198	0.64 327	0.86 396	0.52 299	0.33 252	0.66 402	0.42 395	0.15 251	0.13 358	0.17 289	0.14 266	0.15 262	0.15 317
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NVstereo2D	0.60 527	0.30 502	0.75 545	0.48 508	0.43 583	0.89 548	0.48 509	1.05 500	1.15 582	0.66 349	0.86 396	0.88 491	0.70 518	0.99 561	0.65 514	0.32 591	0.15 428	0.28 564	0.20 472	0.40 601	0.36 596

AIO-test2	0.39 322	0.21 306	0.41 278	0.47 500	0.25 309	0.45 332	0.35 350	0.77 383	1.27 608	0.36 182	0.87 404	0.37 194	0.30 215	0.47 212	0.27 213	0.15 251	0.13 358	0.21 458	0.23 529	0.15 262	0.13 239

DisPM	0.39 322	0.19 220	0.44 322	0.41 360	0.27 392	0.24 56	0.31 269	0.65 285	0.57 291	0.87 489	0.87 404	0.60 350	0.32 236	0.76 472	0.32 279	0.18 391	0.12 287	0.19 386	0.17 388	0.15 262	0.20 462

raft_robust	0.41 345	0.23 369	0.36 200	0.42 405	0.21 167	0.40 286	0.33 308	0.79 393	0.98 520	0.79 427	0.87 404	0.39 210	0.33 252	0.84 511	0.29 255	0.13 115	0.12 287	0.16 242	0.17 388	0.15 262	0.12 191

RAFT + AFF	0.53 477	0.29 493	0.75 545	0.51 553	0.32 503	0.63 452	0.60 569	1.00 474	0.91 488	0.78 422	0.87 404	0.83 470	0.58 436	0.80 492	0.47 447	0.17 356	0.20 532	0.23 494	0.22 513	0.18 380	0.18 406

FADNet-RVC-Resample	0.56 502	0.33 519	1.16 604	0.49 523	0.34 524	0.71 490	0.43 478	1.01 484	0.93 499	0.82 451	0.87 404	0.74 437	0.67 495	0.73 455	0.45 430	0.18 391	0.18 502	0.26 543	0.27 576	0.26 525	0.27 539

RYNet	0.72 557	0.35 530	0.64 489	0.53 576	0.67 641	1.31 618	0.67 589	1.20 568	1.18 587	1.05 576	0.87 404	1.27 587	0.93 592	0.93 551	1.27 623	0.22 492	0.16 460	0.26 543	0.23 529	0.40 601	0.39 610

StereoDRNet	0.64 533	0.33 519	0.68 510	0.51 553	0.43 583	1.03 577	0.53 544	1.47 632	0.99 525	1.10 591	0.87 404	1.07 553	0.71 522	0.82 498	0.88 569	0.23 509	0.19 520	0.25 524	0.23 529	0.27 536	0.19 439

NOSS_ROB	0.57 510	0.39 560	0.39 254	0.44 446	0.30 464	0.73 498	0.54 548	1.03 492	1.08 569	0.67 354	0.87 404	0.76 446	0.57 426	0.77 480	0.47 447	0.38 618	0.38 636	0.44 623	0.42 633	0.37 594	0.34 589

psm_up	0.55 491	0.26 450	0.47 364	0.49 523	0.32 503	0.65 469	0.56 559	1.04 495	0.82 428	0.82 451	0.88 412	1.01 533	0.94 593	0.74 462	0.61 502	0.21 465	0.25 576	0.26 543	0.23 529	0.21 456	0.20 462

UPFNet	0.53 477	0.24 407	0.51 425	0.45 471	0.38 553	0.84 542	0.49 515	0.99 470	0.75 377	0.87 489	0.88 412	0.86 480	0.64 478	0.80 492	0.71 532	0.20 448	0.20 532	0.20 416	0.20 472	0.19 414	0.15 317

PA-Net	0.67 542	0.43 573	0.83 561	0.50 537	0.53 620	0.94 557	0.68 594	1.10 519	1.14 581	0.80 429	0.88 412	0.87 486	0.77 546	1.02 570	0.88 569	0.24 521	0.41 643	0.29 573	0.44 634	0.26 525	0.34 589
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.49 439	0.26 450	0.35 188	0.39 280	0.26 357	0.64 459	0.36 372	1.15 546	0.84 438	0.67 354	0.88 412	0.88 491	0.59 444	0.58 319	0.45 430	0.24 521	0.17 480	0.27 556	0.27 576	0.25 518	0.23 507

DDVS	0.52 470	0.30 502	0.56 454	0.41 360	0.31 486	0.71 490	0.34 325	0.91 441	0.67 331	0.85 474	0.89 416	1.12 566	0.46 365	0.86 522	0.60 498	0.22 492	0.16 460	0.22 473	0.18 416	0.25 518	0.26 529

RAFT+CT+SA	0.39 322	0.23 369	0.36 200	0.51 553	0.27 392	0.29 136	0.46 494	0.75 373	0.80 415	0.51 267	0.89 416	0.41 232	0.40 327	0.78 485	0.32 279	0.14 175	0.11 223	0.18 342	0.18 416	0.15 262	0.14 285

iRaft-Stereo_5w	0.45 383	0.21 306	0.48 384	0.42 405	0.28 417	0.31 174	0.54 548	0.63 270	0.62 300	0.62 307	0.89 416	1.01 533	0.69 505	0.75 468	0.66 517	0.13 115	0.12 287	0.17 289	0.15 298	0.14 197	0.15 317

UNet	0.54 489	0.26 450	0.66 501	0.44 446	0.40 564	0.99 570	0.41 461	0.98 468	0.75 377	0.83 463	0.89 416	1.04 542	0.72 526	0.73 455	0.62 505	0.19 423	0.14 397	0.20 416	0.17 388	0.20 432	0.17 388

H2IRNET	0.37 290	0.20 267	0.33 151	0.38 248	0.25 309	0.27 102	0.23 112	0.59 239	0.72 357	0.39 214	0.90 420	0.74 437	0.55 417	0.52 252	0.43 402	0.15 251	0.13 358	0.18 342	0.20 472	0.16 312	0.13 239

FADNet_RVC	0.55 491	0.37 542	1.17 608	0.44 446	0.31 486	0.56 397	0.34 325	1.06 504	0.88 464	0.67 354	0.90 420	0.61 356	0.65 484	0.93 551	0.70 527	0.21 465	0.18 502	0.26 543	0.23 529	0.31 559	0.28 546

STTStereo	0.55 491	0.37 542	0.76 550	0.44 446	0.31 486	0.60 428	0.44 487	0.96 461	0.86 451	0.99 552	0.90 420	0.96 517	0.58 436	0.71 442	0.61 502	0.25 531	0.23 559	0.26 543	0.32 605	0.24 509	0.23 507

test_5	0.43 364	0.24 407	0.43 312	0.52 566	0.28 417	0.28 124	0.42 471	0.72 352	0.82 428	0.62 307	0.91 423	0.72 420	0.55 417	0.79 491	0.35 326	0.14 175	0.11 223	0.18 342	0.18 416	0.18 380	0.16 365

111	0.40 334	0.17 140	0.41 278	0.34 115	0.19 96	0.52 362	0.28 212	0.74 366	1.16 583	0.50 264	0.91 423	0.63 365	0.48 374	0.61 351	0.35 326	0.14 175	0.10 94	0.14 158	0.12 184	0.13 146	0.13 239

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 477	0.32 511	0.64 489	0.44 446	0.30 464	0.66 471	0.44 487	1.04 495	0.88 464	0.91 516	0.91 423	0.99 525	0.60 448	0.68 424	0.60 498	0.21 465	0.17 480	0.22 473	0.22 513	0.21 456	0.21 482
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM	0.51 462	0.24 407	0.41 278	0.39 280	0.24 277	0.75 505	0.40 444	1.22 578	0.75 377	0.81 442	0.91 423	1.21 580	0.69 505	0.87 524	0.46 440	0.17 356	0.13 358	0.17 289	0.14 266	0.17 352	0.17 388

IPLGR_C	0.40 334	0.21 306	0.64 489	0.45 471	0.33 515	0.52 362	0.34 325	0.66 295	0.62 300	0.82 451	0.92 427	0.45 262	0.32 236	0.52 252	0.46 440	0.17 356	0.12 287	0.15 204	0.14 266	0.13 146	0.14 285

AASNet	0.53 477	0.25 433	0.52 431	0.49 523	0.32 503	0.74 499	0.40 444	1.50 636	0.86 451	0.86 481	0.92 427	0.64 371	0.59 444	0.59 336	0.79 545	0.23 509	0.19 520	0.20 416	0.16 332	0.21 456	0.19 439

ACRE	0.40 334	0.21 306	0.65 495	0.45 471	0.33 515	0.51 357	0.33 308	0.66 295	0.63 311	0.80 429	0.92 427	0.45 262	0.32 236	0.52 252	0.45 430	0.16 307	0.12 287	0.15 204	0.14 266	0.13 146	0.14 285

MMNet	0.55 491	0.25 433	0.61 471	0.43 426	0.34 524	1.07 584	0.39 433	0.87 424	0.91 488	0.91 516	0.93 430	0.86 480	0.76 539	0.81 495	0.76 540	0.15 251	0.14 397	0.18 342	0.19 447	0.20 432	0.16 365

G2L-Stereo_test	0.48 421	0.20 267	0.40 267	0.34 115	0.23 245	0.57 403	0.58 563	1.10 519	0.77 394	0.86 481	0.94 431	0.95 514	0.54 411	0.68 424	0.60 498	0.16 307	0.12 287	0.14 158	0.12 184	0.15 262	0.15 317

test_sample5	0.47 409	0.26 450	0.49 397	0.36 186	0.22 196	0.64 459	0.39 433	1.13 533	0.81 423	0.77 418	0.94 431	0.64 371	0.54 411	0.65 393	0.43 402	0.21 465	0.16 460	0.22 473	0.20 472	0.22 479	0.20 462

GMStereo_Zeroshot	0.49 439	0.44 578	0.74 539	0.49 523	0.27 392	0.56 397	0.29 221	0.73 363	0.76 385	0.86 481	0.94 431	0.91 502	0.36 297	0.74 462	0.43 402	0.26 541	0.14 397	0.26 543	0.15 298	0.36 589	0.18 406

DCRE	0.37 290	0.18 178	0.46 352	0.45 471	0.32 503	0.42 311	0.37 389	0.63 270	0.51 265	0.47 256	0.94 431	0.56 315	0.36 297	0.52 252	0.32 279	0.14 175	0.13 358	0.15 204	0.14 266	0.14 197	0.13 239

IER	0.46 394	0.23 369	0.50 410	0.38 248	0.28 417	0.69 480	0.35 350	0.80 396	0.66 328	0.83 463	0.94 431	0.75 439	0.77 546	0.60 342	0.42 395	0.17 356	0.14 397	0.17 289	0.17 388	0.17 352	0.15 317

NINENet	0.50 455	0.29 493	0.51 425	0.45 471	0.32 503	0.70 485	0.34 325	1.10 519	0.88 464	0.80 429	0.94 431	0.65 384	0.49 378	0.73 455	0.51 466	0.22 492	0.20 532	0.25 524	0.18 416	0.22 479	0.21 482

psmg	0.49 439	0.25 433	0.43 312	0.41 360	0.28 417	0.85 543	0.43 478	0.99 470	0.76 385	0.91 516	0.94 431	0.76 446	0.54 411	0.64 386	0.43 402	0.20 448	0.15 428	0.20 416	0.20 472	0.18 380	0.18 406

xxxx	1.01 605	0.22 347	0.43 312	0.36 186	0.21 167	0.82 536	0.36 372	1.32 607	0.88 464	0.71 381	0.94 431	0.97 519	0.63 467	0.64 386	10.58 692	0.20 448	0.16 460	0.18 342	0.17 388	0.19 414	0.19 439

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 542	0.81 639	0.73 534	0.53 576	0.37 543	1.40 622	0.53 544	1.04 495	0.79 413	0.88 499	0.94 431	0.95 514	0.53 399	0.93 551	0.58 491	0.39 620	0.30 605	0.57 643	0.31 598	0.53 634	0.30 562

test_sample8	1.25 635	0.36 535	0.72 530	0.38 248	0.30 464	0.71 490	0.43 478	1.13 533	0.75 377	1.50 628	0.95 440	3.29 669	1.59 648	1.20 598	1.36 627	0.41 625	8.41 700	0.40 615	0.41 629	0.36 589	0.33 581

CSP-Net	0.56 502	0.27 467	0.49 397	0.41 360	0.28 417	1.22 610	0.50 520	1.23 583	0.72 357	0.95 539	0.95 440	0.89 495	0.62 461	0.83 506	0.62 505	0.26 541	0.17 480	0.17 289	0.17 388	0.18 380	0.17 388

IIG-Stereo	0.43 364	0.21 306	0.44 322	0.50 537	0.25 309	0.44 323	0.21 70	0.71 347	0.76 385	0.83 463	0.95 440	0.83 470	0.43 343	0.90 535	0.35 326	0.15 251	0.12 287	0.19 386	0.14 266	0.15 262	0.11 131

ICVP	0.46 394	0.25 433	0.38 232	0.48 508	0.28 417	0.58 409	0.43 478	1.00 474	0.70 344	0.67 354	0.95 440	0.75 439	0.55 417	0.53 261	0.54 481	0.23 509	0.17 480	0.19 386	0.17 388	0.19 414	0.20 462
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CoDeX	0.47 409	0.20 267	0.49 397	0.42 405	0.25 309	0.75 505	0.36 372	1.27 598	0.80 415	0.82 451	0.96 444	0.62 363	0.57 426	0.60 342	0.36 342	0.17 356	0.12 287	0.17 289	0.15 298	0.16 312	0.14 285

ffm	0.44 372	0.26 450	0.49 397	0.37 210	0.25 309	0.55 383	0.37 389	0.68 315	1.04 550	0.73 398	0.96 444	0.71 411	0.53 399	0.57 298	0.25 164	0.16 307	0.10 94	0.25 524	0.21 495	0.16 312	0.16 365

ff1	0.49 439	0.26 450	0.49 397	0.37 210	0.25 309	0.55 383	0.37 389	0.68 315	1.04 550	0.73 398	0.96 444	0.71 411	0.53 399	1.01 565	0.88 569	0.16 307	0.10 94	0.25 524	0.21 495	0.16 312	0.16 365

mmx	0.53 477	0.26 450	0.49 397	0.37 210	0.25 309	0.55 383	0.37 389	1.16 554	1.03 544	0.73 398	0.96 444	0.71 411	0.53 399	1.01 565	0.88 569	0.20 448	0.15 428	0.25 524	0.21 495	0.22 479	0.20 462

xxx	0.53 477	0.26 450	0.49 397	0.37 210	0.25 309	0.55 383	0.37 389	1.16 554	1.03 544	0.73 398	0.96 444	0.71 411	0.53 399	1.01 565	0.88 569	0.20 448	0.15 428	0.25 524	0.21 495	0.22 479	0.20 462

TestStereo1	0.43 364	0.23 369	0.41 278	0.51 553	0.24 277	0.34 218	0.40 444	0.77 383	0.90 481	0.68 360	0.96 444	0.48 277	0.46 365	0.91 542	0.32 279	0.16 307	0.13 358	0.18 342	0.15 298	0.14 197	0.13 239

SA-5K	0.43 364	0.23 369	0.41 278	0.51 553	0.24 277	0.34 218	0.40 444	0.77 383	0.90 481	0.68 360	0.96 444	0.48 277	0.46 365	0.91 542	0.32 279	0.16 307	0.13 358	0.18 342	0.15 298	0.14 197	0.13 239

CIPLG	0.41 345	0.21 306	0.63 484	0.45 471	0.33 515	0.52 362	0.33 308	0.65 285	0.60 297	0.82 451	0.96 444	0.46 270	0.32 236	0.55 275	0.44 421	0.16 307	0.12 287	0.15 204	0.14 266	0.13 146	0.14 285

delet	0.55 491	0.24 407	0.55 448	0.44 446	0.33 515	1.07 584	0.50 520	1.00 474	0.86 451	0.85 474	0.96 444	0.90 500	0.63 467	0.83 506	0.74 538	0.18 391	0.18 502	0.20 416	0.21 495	0.16 312	0.15 317

ACVNet	0.46 394	0.23 369	0.36 200	0.39 280	0.28 417	0.58 409	0.40 444	0.87 424	0.80 415	0.64 327	0.96 444	0.79 456	0.60 448	0.63 371	0.67 520	0.17 356	0.15 428	0.16 242	0.15 298	0.18 380	0.15 317

acv_ft	0.51 462	0.23 369	0.56 454	0.44 446	0.28 417	0.86 546	0.39 433	0.91 441	0.80 415	0.97 545	0.96 444	0.79 456	0.59 444	0.63 371	0.87 566	0.17 356	0.15 428	0.16 242	0.15 298	0.17 352	0.15 317

NCCL2	0.72 557	0.41 569	0.65 495	0.64 620	0.44 590	0.98 569	1.20 656	1.11 525	1.00 532	0.98 550	0.96 444	1.49 621	0.87 575	0.90 535	0.79 545	0.31 579	0.26 582	0.39 612	0.39 622	0.32 565	0.32 576

NaN_ROB	0.69 547	0.44 578	0.69 516	0.51 553	0.33 515	0.97 565	1.06 648	1.22 578	1.19 589	1.24 613	0.96 444	1.08 555	0.78 551	1.20 598	0.67 520	0.24 521	0.30 605	0.23 494	0.24 545	0.23 496	0.25 523

UDG	0.88 588	0.82 642	0.67 505	1.00 653	0.96 656	1.02 574	0.57 562	1.13 533	0.99 525	0.90 511	0.97 457	1.31 593	0.99 601	0.85 517	0.84 555	0.54 649	0.32 620	1.77 670	0.40 624	0.94 655	0.66 649

MyStereo8	0.40 334	0.20 267	0.54 443	0.41 360	0.29 445	0.53 370	0.29 221	0.65 285	0.49 256	0.71 381	0.98 458	0.58 329	0.43 343	0.50 237	0.51 466	0.15 251	0.12 287	0.16 242	0.14 266	0.19 414	0.19 439

anonymity	0.97 601	0.89 646	1.05 591	0.92 649	1.03 662	0.97 565	0.81 624	1.29 602	0.91 488	1.07 583	0.98 458	1.00 529	0.95 596	1.02 570	0.92 584	0.96 662	0.95 684	0.90 658	0.91 674	0.92 654	0.94 661

CRFU-Net	0.57 510	0.27 467	0.57 458	0.46 492	0.30 464	1.20 608	0.52 539	1.10 519	0.56 289	1.00 557	0.98 458	1.06 548	0.79 553	0.81 495	0.71 532	0.21 465	0.19 520	0.18 342	0.16 332	0.18 380	0.19 439

ADLNet2	0.55 491	0.25 433	0.65 495	0.47 500	0.30 464	0.83 539	0.50 520	1.05 500	0.95 512	0.80 429	0.98 458	0.99 525	0.69 505	0.77 480	0.73 535	0.20 448	0.16 460	0.17 289	0.18 416	0.21 456	0.21 482

ADLNet	0.55 491	0.27 467	0.51 425	0.44 446	0.35 531	0.78 516	0.46 494	1.08 512	0.86 451	0.99 552	0.98 458	0.92 507	0.63 467	0.69 430	0.81 550	0.22 492	0.16 460	0.22 473	0.22 513	0.21 456	0.21 482

RT-IGEV	0.52 470	0.19 220	0.59 463	0.40 323	0.25 309	0.79 519	0.62 576	1.15 546	0.74 372	0.89 503	0.99 463	1.18 579	0.61 454	0.65 393	0.31 270	0.19 423	0.13 358	0.17 289	0.13 227	0.15 262	0.20 462

1111x	0.55 491	0.22 347	0.46 352	0.38 248	0.20 136	0.66 471	0.43 478	1.23 583	0.99 525	0.71 381	0.99 463	0.95 514	0.69 505	0.90 535	1.08 607	0.18 391	0.17 480	0.18 342	0.19 447	0.20 432	0.18 406

AdaStereo	0.50 455	0.32 511	0.47 364	0.48 508	0.25 309	0.67 476	0.32 296	1.17 559	0.88 464	0.75 405	0.99 463	0.75 439	0.49 378	0.67 413	0.46 440	0.27 551	0.12 287	0.28 564	0.18 416	0.23 496	0.18 406
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.
MIM_Stereo	0.38 305	0.17 140	0.53 438	0.37 210	0.24 277	0.27 102	0.24 131	0.70 339	0.54 275	0.72 392	1.00 466	0.63 365	0.29 196	0.64 386	0.38 367	0.13 115	0.14 397	0.17 289	0.16 332	0.14 197	0.11 131

CFNet-ft	0.48 421	0.23 369	0.36 200	0.40 323	0.26 357	0.64 459	0.37 389	0.87 424	0.85 446	0.64 327	1.00 466	1.01 533	0.64 478	0.61 351	0.53 476	0.23 509	0.15 428	0.24 511	0.21 495	0.23 496	0.18 406

CFNet_RVC	0.48 421	0.23 369	0.36 200	0.40 323	0.26 357	0.64 459	0.37 389	0.87 424	0.85 446	0.64 327	1.00 466	1.01 533	0.64 478	0.61 351	0.53 476	0.23 509	0.15 428	0.24 511	0.21 495	0.23 496	0.18 406

Select-FE	0.46 394	0.24 407	0.88 570	0.42 405	0.35 531	0.33 202	0.19 27	0.90 436	0.37 173	0.60 297	1.01 469	0.97 519	0.80 557	0.72 448	0.28 236	0.16 307	0.12 287	0.17 289	0.20 472	0.15 262	0.24 516

SMFormer	0.51 462	0.23 369	0.62 474	0.34 115	0.20 136	0.62 439	0.34 325	1.21 570	1.02 539	0.81 442	1.01 469	0.71 411	0.65 484	0.84 511	0.55 486	0.19 423	0.15 428	0.18 342	0.16 332	0.18 380	0.18 406

tta	0.51 462	0.23 369	0.62 474	0.34 115	0.20 136	0.62 439	0.34 325	1.21 570	1.02 539	0.81 442	1.01 469	0.71 411	0.65 484	0.84 511	0.55 486	0.19 423	0.15 428	0.18 342	0.16 332	0.15 262	0.14 285

qqq1	0.49 439	0.23 369	0.62 474	0.34 115	0.20 136	0.62 439	0.34 325	1.21 570	1.02 539	0.81 442	1.01 469	0.71 411	0.65 484	0.84 511	0.34 308	0.19 423	0.15 428	0.14 158	0.12 184	0.15 262	0.14 285

fff1	0.49 439	0.23 369	0.62 474	0.34 115	0.20 136	0.62 439	0.34 325	1.21 570	1.02 539	0.81 442	1.01 469	0.71 411	0.65 484	0.84 511	0.34 308	0.19 423	0.15 428	0.14 158	0.12 184	0.15 262	0.14 285

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 274	0.17 140	0.41 278	0.35 158	0.19 96	0.33 202	0.29 221	0.65 285	0.73 364	0.68 360	1.01 469	0.56 315	0.40 327	0.42 159	0.30 262	0.11 36	0.09 27	0.15 204	0.14 266	0.13 146	0.10 60

hitnet-ft	0.55 491	0.27 467	0.39 254	0.41 360	0.28 417	0.78 516	0.40 444	0.92 443	0.90 481	0.82 451	1.01 469	1.13 572	0.70 518	0.78 485	0.67 520	0.28 562	0.20 532	0.28 564	0.22 513	0.29 544	0.26 529

GANet-RSSM	0.47 409	0.21 306	0.37 218	0.38 248	0.25 309	0.58 409	0.36 372	1.07 508	0.78 404	0.68 360	1.01 469	0.86 480	0.67 495	0.62 360	0.44 421	0.21 465	0.15 428	0.18 342	0.18 416	0.18 380	0.17 388

DeepPrunerF	0.89 590	0.52 605	3.43 669	0.68 634	0.81 648	0.72 497	0.72 612	1.22 578	1.99 655	0.93 528	1.01 469	0.87 486	0.86 572	1.08 581	0.95 588	0.34 606	0.28 595	0.43 621	0.39 622	0.30 553	0.32 576

Lsterematch	0.38 305	0.17 140	0.38 232	0.37 210	0.20 136	0.42 311	0.27 186	0.57 226	0.71 355	0.66 349	1.02 478	0.49 283	0.40 327	0.57 298	0.43 402	0.16 307	0.10 94	0.15 204	0.13 227	0.14 197	0.14 285

GANetREF_RVC	0.80 573	0.75 633	0.86 568	0.66 628	0.42 577	1.15 600	0.98 642	1.14 542	1.19 589	1.01 562	1.02 478	1.10 562	0.90 581	1.15 590	0.76 540	0.48 638	0.39 640	0.57 643	0.38 618	0.63 644	0.46 629
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
ccs_rob	0.46 394	0.24 407	0.52 431	0.37 210	0.27 392	0.58 409	0.31 269	0.86 417	0.88 464	0.82 451	1.02 478	0.75 439	0.47 369	0.58 319	0.44 421	0.17 356	0.12 287	0.24 511	0.16 332	0.24 509	0.19 439

iResNet_ROB	0.52 470	0.21 306	0.53 438	0.37 210	0.21 167	0.61 431	0.29 221	1.51 639	1.32 615	0.90 511	1.02 478	0.80 465	0.62 461	0.76 472	0.43 402	0.16 307	0.12 287	0.13 105	0.09 12	0.15 262	0.18 406

PSMNet_ROB	0.64 533	0.37 542	0.65 495	0.56 593	0.42 577	0.97 565	0.83 625	1.21 570	0.92 493	0.79 427	1.02 478	1.08 555	0.63 467	0.82 498	0.91 583	0.29 569	0.20 532	0.31 582	0.31 598	0.26 525	0.23 507

test_sample6	0.49 439	0.26 450	0.50 410	0.37 210	0.22 196	0.63 452	0.40 444	1.12 531	0.83 433	0.80 429	1.03 483	0.66 390	0.55 417	0.67 413	0.46 440	0.22 492	0.16 460	0.22 473	0.22 513	0.23 496	0.21 482

DualNet	0.48 421	0.26 450	0.49 397	0.36 186	0.22 196	0.64 459	0.39 433	1.13 533	0.81 423	0.80 429	1.03 483	0.64 371	0.54 411	0.65 393	0.43 402	0.21 465	0.16 460	0.22 473	0.20 472	0.22 479	0.20 462

SA	0.44 372	0.25 433	0.46 352	0.46 492	0.24 277	0.43 315	0.36 372	0.75 373	0.96 513	0.59 293	1.03 483	0.48 277	0.52 395	0.94 558	0.32 279	0.16 307	0.12 287	0.21 458	0.19 447	0.15 262	0.13 239

AACVNet	0.50 455	0.23 369	0.49 397	0.46 492	0.29 445	0.52 362	0.38 411	0.90 436	0.55 282	0.81 442	1.03 483	1.00 529	0.70 518	0.83 506	0.54 481	0.21 465	0.18 502	0.24 511	0.18 416	0.23 496	0.20 462

LCNet	0.41 345	0.20 267	0.32 132	0.44 446	0.24 277	0.47 343	0.29 221	0.67 305	0.53 271	0.72 392	1.03 483	0.66 390	0.60 448	0.58 319	0.34 308	0.14 175	0.10 94	0.19 386	0.19 447	0.21 456	0.36 596

CFNet_pseudo	0.46 394	0.24 407	0.52 431	0.37 210	0.27 392	0.58 409	0.30 241	0.86 417	0.88 464	0.82 451	1.03 483	0.75 439	0.47 369	0.58 319	0.44 421	0.17 356	0.12 287	0.24 511	0.16 332	0.24 509	0.19 439

LMCR-Stereo	0.53 477	0.30 502	0.53 438	0.58 601	0.30 464	0.83 539	0.36 372	1.19 563	0.76 385	0.88 499	1.04 489	0.56 315	0.62 461	0.82 498	0.67 520	0.19 423	0.15 428	0.19 386	0.14 266	0.23 496	0.17 388

test_xeample	1.01 605	0.21 306	0.42 299	0.35 158	0.21 167	0.71 490	0.39 433	1.23 583	0.86 451	0.81 442	1.04 489	0.69 403	0.61 454	0.69 430	10.93 693	0.19 423	0.15 428	0.18 342	0.17 388	0.18 380	0.17 388

CCAANet	0.41 345	0.18 178	0.37 218	0.37 210	0.24 277	0.62 439	0.40 444	0.73 363	0.57 291	0.51 267	1.04 489	0.65 384	0.58 436	0.60 342	0.43 402	0.17 356	0.13 358	0.15 204	0.16 332	0.15 262	0.15 317

RASNet	0.53 477	0.22 347	0.52 431	0.38 248	0.22 196	0.68 478	0.38 411	0.97 465	0.88 464	0.73 398	1.04 489	1.03 540	0.92 587	0.90 535	0.86 560	0.16 307	0.14 397	0.14 158	0.17 388	0.15 262	0.13 239

CVANet_RVC	0.57 510	0.33 519	0.44 322	0.47 500	0.32 503	0.67 476	0.61 574	1.05 500	0.93 499	0.85 474	1.04 489	1.01 533	0.73 529	0.83 506	0.52 473	0.29 569	0.19 520	0.27 556	0.25 554	0.31 559	0.21 482

DStereoRT	0.74 560	0.19 220	0.50 410	0.51 553	0.33 515	1.10 592	0.34 325	0.82 402	0.76 385	0.78 422	1.05 494	0.51 294	0.73 529	0.76 472	0.48 451	0.16 307	0.13 358	3.96 698	1.37 688	0.19 414	0.14 285

mmm	0.44 372	0.27 467	0.46 352	0.38 248	0.24 277	0.61 431	0.35 350	0.94 450	0.53 271	0.72 392	1.05 494	0.63 365	0.50 388	0.57 298	0.45 430	0.18 391	0.15 428	0.23 494	0.20 472	0.20 432	0.18 406

SQANet	0.82 577	0.74 632	0.67 505	1.13 658	0.98 659	1.11 593	0.47 501	1.07 508	0.83 433	0.91 516	1.05 494	1.03 540	0.74 532	1.01 565	0.64 512	0.61 651	0.24 568	1.03 661	0.35 613	1.18 664	0.58 647

STrans-v2	0.46 394	0.20 267	0.48 384	0.40 323	0.24 277	0.55 383	0.50 520	1.07 508	0.73 364	0.65 336	1.05 494	0.72 420	0.69 505	0.72 448	0.33 292	0.14 175	0.10 94	0.17 289	0.14 266	0.13 146	0.12 191

cf-r	0.47 409	0.23 369	0.41 278	0.39 280	0.23 245	0.59 421	0.37 389	0.88 429	0.85 446	0.72 392	1.05 494	0.94 512	0.62 461	0.56 286	0.54 481	0.21 465	0.14 397	0.17 289	0.19 447	0.15 262	0.15 317

DeepPruner_ROB	0.53 477	0.34 524	0.59 463	0.41 360	0.30 464	0.50 353	0.43 478	1.19 563	0.70 344	0.85 474	1.05 494	0.86 480	0.55 417	0.84 511	0.51 466	0.29 569	0.23 559	0.22 473	0.22 513	0.26 525	0.25 523

DISCO	0.70 549	0.26 450	0.68 510	0.44 446	0.31 486	1.14 598	0.51 536	1.23 583	1.23 596	0.81 442	1.05 494	1.50 622	0.85 570	1.82 647	1.03 601	0.19 423	0.15 428	0.18 342	0.16 332	0.24 509	0.23 507

SACVNet	0.58 517	0.34 524	0.55 448	0.55 590	0.36 536	0.63 452	0.48 509	1.13 533	0.77 394	1.02 565	1.06 501	1.02 538	0.74 532	0.90 535	0.51 466	0.27 551	0.21 542	0.25 524	0.24 545	0.29 544	0.36 596

PSMNet-RSSM	0.48 421	0.22 347	0.38 232	0.42 405	0.25 309	0.50 353	0.37 389	1.10 519	0.77 394	0.70 374	1.06 501	0.84 473	0.64 478	0.62 360	0.47 447	0.23 509	0.15 428	0.23 494	0.25 554	0.20 432	0.19 439

iResNetv2_ROB	0.52 470	0.27 467	0.69 516	0.38 248	0.25 309	0.62 439	0.35 350	1.17 559	1.01 536	0.99 552	1.06 501	0.88 491	0.67 495	0.66 402	0.39 375	0.19 423	0.13 358	0.15 204	0.11 146	0.18 380	0.16 365

PCWNet_CMD	0.48 421	0.24 407	0.52 431	0.39 280	0.27 392	0.63 452	0.30 241	0.95 457	0.96 513	0.86 481	1.07 504	0.79 456	0.44 354	0.57 298	0.43 402	0.17 356	0.12 287	0.21 458	0.16 332	0.24 509	0.19 439

MSMDNet	0.48 421	0.24 407	0.52 431	0.39 280	0.27 392	0.63 452	0.30 241	0.96 461	0.96 513	0.86 481	1.07 504	0.79 456	0.44 354	0.57 298	0.43 402	0.17 356	0.12 287	0.20 416	0.16 332	0.23 496	0.19 439

CFNet	0.51 462	0.29 493	0.46 352	0.41 360	0.27 392	0.70 485	0.32 296	1.13 533	1.00 532	0.72 392	1.07 504	0.85 475	0.60 448	0.76 472	0.52 473	0.19 423	0.14 397	0.23 494	0.23 529	0.21 456	0.16 365

222	1.18 630	0.22 347	0.44 322	0.37 210	0.22 196	0.79 519	0.37 389	1.31 606	0.89 478	0.92 524	1.08 507	0.72 420	0.71 522	0.66 402	13.89 696	0.20 448	0.15 428	0.17 289	0.16 332	0.18 380	0.19 439

StereoDRNet-Refined	0.58 517	0.32 511	0.54 443	0.46 492	0.30 464	0.96 563	0.40 444	1.00 474	0.94 506	1.12 594	1.08 507	0.96 517	0.67 495	0.90 535	0.89 579	0.17 356	0.13 358	0.22 473	0.21 495	0.20 432	0.19 439
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 537	0.32 511	0.66 501	0.50 537	0.39 559	1.15 600	0.61 574	1.49 635	1.01 536	1.12 594	1.08 507	1.06 548	0.69 505	0.77 480	0.94 585	0.23 509	0.17 480	0.26 543	0.25 554	0.25 518	0.21 482

SuperB	1.04 610	0.37 542	4.81 677	0.43 426	0.31 486	0.99 570	0.46 494	1.02 488	2.09 656	1.09 589	1.09 510	0.75 439	0.81 558	1.06 575	1.76 642	0.19 423	0.15 428	0.17 289	0.15 298	2.82 691	0.26 529

DN-CSS_ROB	0.43 364	0.26 450	0.62 474	0.40 323	0.29 445	0.44 323	0.27 186	0.77 383	0.75 377	0.72 392	1.09 510	0.48 277	0.43 343	0.69 430	0.37 358	0.15 251	0.12 287	0.21 458	0.19 447	0.18 380	0.16 365

TDLM	0.57 510	0.33 519	0.49 397	0.51 553	0.30 464	0.66 471	0.73 614	1.03 492	1.01 536	0.82 451	1.10 512	0.84 473	0.70 518	0.86 522	0.58 491	0.28 562	0.17 480	0.25 524	0.22 513	0.26 525	0.19 439

PSMNet-RUCA	0.76 563	0.75 633	1.08 596	1.01 654	0.90 651	0.69 480	0.50 520	1.11 525	1.03 544	0.78 422	1.11 513	0.80 465	0.72 526	0.88 527	0.63 509	0.53 648	0.27 591	0.76 651	0.46 635	0.66 646	0.47 634

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 421	0.21 306	1.26 618	0.39 280	0.51 615	0.28 124	0.30 241	1.25 594	0.44 224	0.68 360	1.11 513	0.86 480	0.33 252	0.67 413	0.27 213	0.15 251	0.11 223	0.17 289	0.20 472	0.22 479	0.24 516

XQC	0.89 590	0.65 624	1.31 624	0.67 631	0.52 619	1.22 610	0.68 594	1.26 596	1.52 632	1.14 597	1.11 513	1.28 589	1.04 608	1.40 626	1.77 643	0.38 618	0.24 568	0.37 607	0.31 598	0.53 634	0.47 634

DPSNet	0.99 603	0.42 571	1.88 651	0.53 576	0.41 571	1.59 637	1.26 662	2.21 666	1.43 624	1.10 591	1.11 513	1.46 616	1.95 663	1.34 618	1.26 621	0.34 606	0.25 576	0.25 524	0.21 495	0.46 620	0.37 601

coex_refinement	0.53 477	0.21 306	0.39 254	0.44 446	0.30 464	0.76 511	0.39 433	1.09 516	0.90 481	0.85 474	1.12 517	1.00 529	0.56 424	0.63 371	0.81 550	0.21 465	0.13 358	0.16 242	0.16 332	0.20 432	0.21 482

Wz-Net-LNSev	0.71 553	0.51 597	1.36 633	0.50 537	0.41 571	1.15 600	0.69 599	1.21 570	1.07 566	1.02 565	1.12 517	1.08 555	0.87 575	0.89 533	0.89 579	0.24 521	0.22 549	0.21 458	0.19 447	0.26 525	0.26 529

DAS	0.51 462	0.25 433	0.60 469	0.48 508	0.31 486	0.58 409	0.41 461	0.83 407	0.97 516	0.89 503	1.12 517	0.70 407	0.75 536	0.82 498	0.43 402	0.17 356	0.13 358	0.18 342	0.15 298	0.20 432	0.18 406

SepStereo	0.51 462	0.25 433	0.60 469	0.48 508	0.31 486	0.58 409	0.41 461	0.83 407	0.97 516	0.89 503	1.12 517	0.70 407	0.75 536	0.93 551	0.43 402	0.17 356	0.13 358	0.18 342	0.15 298	0.20 432	0.18 406

PSM-AAD	0.48 421	0.20 267	0.37 218	0.43 426	0.23 245	0.56 397	0.50 520	0.65 285	0.70 344	1.07 583	1.12 517	0.58 329	0.92 587	0.61 351	0.32 279	0.15 251	0.11 223	0.25 524	0.26 569	0.18 380	0.43 623

iResNet	0.49 439	0.29 493	0.79 557	0.42 405	0.21 167	0.61 431	0.40 444	0.82 402	0.99 525	0.87 489	1.12 517	0.69 403	0.53 399	0.78 485	0.51 466	0.15 251	0.11 223	0.14 158	0.12 184	0.17 352	0.15 317

LALA_ROB	0.74 560	0.43 573	0.69 516	0.54 583	0.40 564	1.01 572	0.95 640	1.21 570	1.07 566	1.22 610	1.12 517	1.56 628	0.79 553	1.04 574	0.86 560	0.33 600	0.22 549	0.35 597	0.30 590	0.35 583	0.31 572

HI	0.45 383	0.21 306	0.36 200	0.34 115	0.35 531	0.28 124	0.31 269	0.72 352	0.46 238	0.87 489	1.13 524	1.09 558	0.76 539	0.69 430	0.56 488	0.12 60	0.10 94	0.17 289	0.17 388	0.17 352	0.15 317

CoSv	0.45 383	0.21 306	0.36 200	0.34 115	0.35 531	0.28 124	0.31 269	0.72 352	0.46 238	0.87 489	1.13 524	1.09 558	0.76 539	0.69 430	0.56 488	0.12 60	0.10 94	0.17 289	0.17 388	0.17 352	0.15 317

UGAM	0.52 470	0.22 347	0.46 352	0.45 471	0.25 309	0.41 304	0.52 539	0.62 262	1.16 583	0.76 412	1.13 524	1.32 598	0.57 426	1.00 564	0.53 476	0.17 356	0.14 397	0.25 524	0.21 495	0.15 262	0.13 239

AFF-stereo	0.38 305	0.19 220	0.39 254	0.37 210	0.21 167	0.27 102	0.31 269	0.65 285	0.66 328	0.64 327	1.13 524	0.76 446	0.39 321	0.55 275	0.33 292	0.11 36	0.09 27	0.16 242	0.16 332	0.13 146	0.11 131

MLCV	0.47 409	0.24 407	0.61 471	0.37 210	0.17 37	0.61 431	0.33 308	0.80 396	0.87 460	0.94 531	1.13 524	0.72 420	0.43 343	0.89 533	0.51 466	0.13 115	0.10 94	0.13 105	0.11 146	0.14 197	0.12 191

TCMNet	0.66 537	0.39 560	0.98 584	0.59 605	0.61 635	0.96 563	0.55 553	1.05 500	0.90 481	0.84 470	1.14 529	0.89 495	0.65 484	0.85 517	1.01 600	0.26 541	0.26 582	0.31 582	0.28 582	0.32 565	0.29 553

StereoVision	0.42 354	0.28 481	0.45 335	0.49 523	0.28 417	0.38 267	0.38 411	0.72 352	0.62 300	0.44 240	1.14 529	0.54 307	0.39 321	0.56 286	0.34 308	0.21 465	0.24 568	0.25 524	0.24 545	0.26 525	0.16 365

TransformOpticalFlow	0.44 372	0.20 267	0.47 364	0.41 360	0.23 245	0.37 254	0.47 501	0.94 450	0.76 385	0.65 336	1.14 529	0.73 431	0.56 424	0.76 472	0.32 279	0.15 251	0.10 94	0.17 289	0.15 298	0.14 197	0.13 239

FINET	0.67 542	0.42 571	1.00 586	0.46 492	0.43 583	0.83 539	0.89 633	1.08 512	1.50 631	0.87 489	1.14 529	0.71 411	0.68 501	0.92 545	0.70 527	0.36 614	0.30 605	0.26 543	0.24 545	0.35 583	0.33 581

HGLStereo	0.56 502	0.28 481	0.57 458	0.50 537	0.37 543	0.80 523	0.45 490	1.02 488	0.78 404	0.86 481	1.14 529	0.89 495	0.82 562	0.76 472	0.73 535	0.21 465	0.20 532	0.19 386	0.18 416	0.19 414	0.21 482

DLCB_ROB	0.58 517	0.28 481	0.47 364	0.49 523	0.32 503	0.77 512	0.50 520	0.99 470	0.92 493	1.04 574	1.14 529	1.21 580	0.69 505	0.88 527	0.69 524	0.20 448	0.20 532	0.22 473	0.22 513	0.21 456	0.18 406

APVNet	0.71 553	0.37 542	0.89 574	0.56 593	0.45 594	1.18 606	0.68 594	1.41 626	0.85 446	0.81 442	1.15 535	1.04 542	0.81 558	1.10 585	1.17 615	0.26 541	0.28 595	0.32 588	0.31 598	0.29 544	0.30 562

ADCP+	1.06 615	0.35 530	1.51 641	0.49 523	0.51 615	1.45 629	0.55 553	1.25 594	1.03 544	1.16 598	1.15 535	1.10 562	1.07 611	1.56 631	6.75 688	0.19 423	0.16 460	0.23 494	0.21 495	0.28 540	0.21 482

HSM-Net_RVC	0.53 477	0.22 347	0.35 188	0.37 210	0.21 167	0.85 543	0.37 389	1.23 583	0.93 499	0.90 511	1.15 535	1.26 585	0.63 467	0.72 448	0.48 451	0.17 356	0.13 358	0.16 242	0.15 298	0.17 352	0.15 317
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PASM	0.90 593	0.64 623	1.69 644	0.69 636	0.69 644	0.78 516	0.84 628	1.03 492	1.26 607	1.19 603	1.15 535	1.31 593	0.98 600	1.24 606	1.03 601	0.52 644	0.56 660	0.59 646	0.66 659	0.56 638	0.54 645

XPNet_ROB	0.70 549	0.35 530	0.68 510	0.52 566	0.40 564	0.79 519	0.85 631	1.16 554	0.94 506	1.33 620	1.15 535	1.38 609	0.83 567	1.03 572	0.90 581	0.32 591	0.25 576	0.26 543	0.24 545	0.31 559	0.28 546

GwcNet-RSSM	0.49 439	0.24 407	0.42 299	0.40 323	0.23 245	0.55 383	0.38 411	0.93 445	0.93 499	0.71 381	1.16 540	0.86 480	0.60 448	0.62 360	0.66 517	0.21 465	0.14 397	0.19 386	0.20 472	0.16 312	0.15 317

SAMSARA	1.07 617	0.65 624	1.19 610	1.06 657	0.90 651	1.76 647	1.76 682	1.46 631	1.44 627	1.51 629	1.16 540	2.00 645	1.14 616	1.48 627	1.31 625	0.39 620	0.44 652	0.35 597	0.38 618	0.49 626	0.49 640

iinet-f	0.67 542	0.26 450	2.15 655	0.39 280	0.31 486	1.19 607	0.56 559	0.84 410	0.84 438	0.80 429	1.17 542	1.05 546	0.84 569	0.71 442	1.21 618	0.20 448	0.18 502	0.17 289	0.15 298	0.20 432	0.20 462

dad	0.58 517	0.50 593	0.64 489	0.43 426	0.30 464	0.59 421	0.36 372	0.78 389	1.25 604	1.01 562	1.17 542	1.15 576	0.53 399	0.68 424	0.50 456	0.35 610	0.23 559	0.37 607	0.21 495	0.29 544	0.20 462

HBP-ISP	0.59 524	0.45 582	0.43 312	0.45 471	0.33 515	0.70 485	0.28 212	1.11 525	1.00 532	0.83 463	1.18 544	0.65 384	0.68 501	0.88 527	0.52 473	0.35 610	0.38 636	0.47 628	0.41 629	0.38 598	0.31 572

ETE_ROB	0.70 549	0.49 589	0.73 534	0.56 593	0.36 536	0.79 519	0.87 632	1.14 542	0.93 499	1.19 603	1.18 544	1.39 610	0.82 562	0.99 561	0.80 547	0.26 541	0.21 542	0.31 582	0.26 569	0.33 572	0.34 589

PDISCO_ROB	0.91 594	0.48 585	1.06 592	0.99 651	0.97 657	1.67 643	0.63 578	1.64 651	1.59 640	1.06 580	1.18 544	1.31 593	0.79 553	1.55 629	0.97 591	0.49 640	0.22 549	0.45 624	0.40 624	0.45 617	0.37 601

SGM-Forest	0.62 530	0.32 511	0.39 254	0.43 426	0.30 464	1.02 574	0.55 553	1.09 516	1.05 554	1.06 580	1.18 544	1.10 562	0.67 495	0.88 527	0.62 505	0.31 579	0.33 626	0.33 593	0.30 590	0.30 553	0.28 546
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CFNet_ucs	0.50 455	0.24 407	0.55 448	0.38 248	0.31 486	0.58 409	0.33 308	0.98 468	0.93 499	0.88 499	1.19 548	0.80 465	0.49 378	0.63 371	0.43 402	0.21 465	0.15 428	0.26 543	0.18 416	0.26 525	0.22 500

Selective-IGEV-i16pb	1.07 617	0.24 407	9.45 684	0.41 360	0.32 503	1.76 647	0.59 566	1.00 474	1.54 635	0.66 349	1.20 549	0.98 523	0.57 426	0.78 485	0.62 505	0.27 551	0.17 480	0.18 342	0.20 472	0.21 456	0.23 507

Wz-Net-MNSev	0.76 563	0.40 565	1.34 628	0.50 537	0.40 564	1.44 628	0.83 625	1.15 546	1.16 583	1.25 615	1.20 549	1.13 572	0.81 558	1.16 592	1.00 599	0.22 492	0.19 520	0.24 511	0.23 529	0.28 540	0.26 529

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 532	0.28 481	0.99 585	0.40 323	0.30 464	1.03 577	0.56 559	1.10 519	0.99 525	0.97 545	1.22 551	1.06 548	0.69 505	1.07 578	0.95 588	0.19 423	0.11 223	0.16 242	0.13 227	0.22 479	0.21 482

DDUNet	1.06 615	2.56 689	0.68 510	1.21 660	1.26 667	1.03 577	0.69 599	1.11 525	0.94 506	0.96 540	1.22 551	1.27 587	0.82 562	0.93 551	0.72 534	0.84 659	0.38 636	1.99 673	0.60 656	1.10 663	0.85 657

DANet	0.71 553	0.45 582	0.91 577	0.59 605	0.40 564	0.81 528	0.40 444	0.97 465	0.84 438	1.20 608	1.22 551	1.33 601	0.88 579	1.16 592	1.24 619	0.27 551	0.23 559	0.31 582	0.25 554	0.35 583	0.32 576
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV	0.64 533	0.35 530	0.41 278	0.42 405	0.25 309	1.01 572	0.77 618	1.13 533	1.09 571	1.17 599	1.22 551	1.04 542	0.75 536	0.88 527	0.63 509	0.28 562	0.30 605	0.34 595	0.30 590	0.26 525	0.26 529
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DStereoO	0.96 599	0.70 629	0.72 530	0.62 617	0.45 594	0.74 499	0.92 638	1.09 516	1.29 612	1.19 603	1.23 555	0.99 525	1.71 654	1.29 611	0.99 595	2.01 685	0.35 630	0.77 652	0.30 590	1.42 666	0.38 607

CC-Net-ROB	0.82 577	0.96 651	0.85 563	0.58 601	0.45 594	1.27 616	0.70 604	1.17 559	1.02 539	0.83 463	1.23 555	0.90 500	0.77 546	1.06 575	0.69 524	0.46 634	0.34 628	1.71 669	0.38 618	0.59 643	0.36 596

DGSMNet	0.76 563	0.55 610	1.29 622	0.58 601	0.62 636	0.94 557	0.70 604	1.26 596	1.11 573	0.83 463	1.24 557	1.00 529	0.71 522	1.03 572	0.81 550	0.34 606	0.29 600	0.41 619	0.40 624	0.57 640	0.55 646

RTSC	0.87 586	0.48 585	1.23 615	0.52 566	0.37 543	1.13 597	0.50 520	1.34 611	1.79 649	1.51 629	1.24 557	1.12 566	0.81 558	1.62 635	2.16 655	0.25 531	0.19 520	0.23 494	0.24 545	0.30 553	0.31 572

ISRNet	0.56 502	0.24 407	0.66 501	0.56 593	0.36 536	0.44 323	0.25 143	0.82 402	0.84 438	1.07 583	1.25 559	0.91 502	0.60 448	0.66 402	0.58 491	0.35 610	0.26 582	0.36 602	0.33 608	0.30 553	0.42 617

CBMV_ROB	0.59 524	0.37 542	0.38 232	0.39 280	0.28 417	0.74 499	0.28 212	1.00 474	0.98 520	0.94 531	1.25 559	0.81 468	0.78 551	0.87 524	0.50 456	0.36 614	0.37 634	0.43 621	0.40 624	0.33 572	0.30 562

Wz-Net-TNSev	1.14 625	1.06 659	4.32 676	0.49 523	0.42 577	1.51 632	1.11 652	1.48 633	1.40 623	1.22 610	1.26 561	1.58 630	1.43 638	1.76 644	1.70 638	0.32 591	0.31 614	0.26 543	0.30 590	0.41 607	0.41 616

pcwnet_v2	0.58 517	0.28 481	0.84 562	0.45 471	0.35 531	0.61 431	0.35 350	1.27 598	1.21 593	0.99 552	1.27 562	0.72 420	0.58 436	0.67 413	0.48 451	0.27 551	0.21 542	0.24 511	0.23 529	0.29 544	0.29 553

FBW_ROB	0.88 588	0.50 593	0.85 563	0.55 590	0.40 564	1.17 604	0.78 620	1.50 636	1.37 618	1.33 620	1.27 562	1.48 620	1.00 604	2.57 671	0.98 594	0.25 531	0.32 620	0.45 624	0.30 590	0.34 578	0.28 546

w-ln-seven-2	0.76 563	0.43 573	2.32 657	0.52 566	0.38 553	0.90 550	0.65 583	1.11 525	1.12 577	1.19 603	1.28 564	1.09 558	0.99 601	1.07 578	0.87 566	0.20 448	0.19 520	0.23 494	0.22 513	0.26 525	0.22 500

R-Stereo Train	0.39 322	0.18 178	0.42 299	0.42 405	0.26 357	0.40 286	0.32 296	0.72 352	0.34 133	0.89 503	1.28 564	0.57 320	0.35 270	0.42 159	0.32 279	0.15 251	0.12 287	0.14 158	0.12 184	0.14 197	0.13 239

RAFT-Stereo	0.39 322	0.18 178	0.42 299	0.42 405	0.26 357	0.40 286	0.32 296	0.72 352	0.34 133	0.89 503	1.28 564	0.57 320	0.35 270	0.42 159	0.32 279	0.15 251	0.12 287	0.14 158	0.12 184	0.14 197	0.13 239
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.58 517	0.44 578	0.62 474	0.42 405	0.33 515	0.66 471	0.58 563	1.02 488	0.86 451	0.77 418	1.28 564	0.72 420	0.64 478	0.82 498	0.59 496	0.31 579	0.26 582	0.40 615	0.27 576	0.33 572	0.26 529

YMNet	0.66 537	0.38 552	0.90 575	0.52 566	0.46 602	1.08 588	0.49 515	1.00 474	0.77 394	1.18 601	1.29 568	1.12 566	0.74 532	0.85 517	0.86 560	0.27 551	0.31 614	0.25 524	0.25 554	0.24 509	0.23 507

YMNet_1	0.66 537	0.38 552	0.90 575	0.52 566	0.46 602	1.08 588	0.49 515	1.00 474	0.77 394	1.18 601	1.29 568	1.12 566	0.74 532	0.85 517	0.86 560	0.27 551	0.31 614	0.25 524	0.25 554	0.24 509	0.23 507

Ntro	1.09 621	0.97 654	0.91 577	1.44 665	1.19 666	1.69 644	0.80 623	1.35 615	1.25 604	1.00 557	1.29 568	1.31 593	0.97 599	1.26 608	0.84 555	0.84 659	0.43 650	1.36 665	0.50 649	1.56 667	0.78 653

Wz-Net-SNSev	0.91 594	0.73 631	2.13 654	0.56 593	0.45 594	0.95 560	1.13 653	1.34 611	1.24 598	1.02 565	1.30 571	1.46 616	0.86 572	1.81 646	1.50 633	0.25 531	0.23 559	0.25 524	0.26 569	0.32 565	0.29 553

HHNet	0.41 345	0.17 140	0.41 278	0.34 115	0.37 543	0.33 202	0.34 325	0.69 324	0.75 377	0.86 481	1.30 571	0.52 299	0.32 236	0.52 252	0.35 326	0.15 251	0.11 223	0.19 386	0.15 298	0.15 262	0.24 516

XX-Stereo	0.37 290	0.17 140	0.45 335	0.55 590	0.36 536	0.38 267	0.20 45	0.60 250	0.30 95	0.46 250	1.30 571	0.73 431	0.26 147	0.56 286	0.26 193	0.16 307	0.11 223	0.17 289	0.16 332	0.14 197	0.10 60

otaku	1.04 610	0.93 648	0.88 570	1.33 664	1.05 664	1.66 641	0.70 604	1.40 625	1.18 587	1.08 587	1.32 574	1.33 601	0.91 582	1.23 605	0.76 540	0.72 655	0.46 655	1.24 664	0.50 649	1.40 665	0.75 651

AANet_RVC	0.57 510	0.32 511	0.54 443	0.45 471	0.27 392	0.57 403	0.48 509	1.00 474	1.28 610	0.86 481	1.33 575	0.87 486	0.58 436	1.07 578	0.75 539	0.18 391	0.12 287	0.15 204	0.13 227	0.18 380	0.18 406

Syn2CoEx	0.71 553	0.51 597	0.95 579	0.64 620	0.45 594	0.91 551	0.53 544	1.48 633	1.13 578	0.93 528	1.35 576	1.02 538	0.99 601	0.92 545	0.80 547	0.30 576	0.27 591	0.28 564	0.24 545	0.23 496	0.24 516

fast-acv-ft	0.64 533	0.30 502	0.73 534	0.45 471	0.34 524	1.17 604	0.49 515	0.86 417	0.98 520	1.02 565	1.36 577	1.29 590	0.85 570	0.76 472	0.81 550	0.21 465	0.23 559	0.23 494	0.23 529	0.21 456	0.20 462

NCC-stereo	0.78 569	0.40 565	0.76 550	0.61 613	0.67 641	0.81 528	0.69 599	1.54 644	1.11 573	0.90 511	1.36 577	1.33 601	1.16 618	1.19 596	0.88 569	0.31 579	0.30 605	0.37 607	0.48 644	0.33 572	0.33 581

Abc-Net	0.78 569	0.40 565	0.76 550	0.61 613	0.67 641	0.81 528	0.69 599	1.54 644	1.11 573	0.90 511	1.36 577	1.33 601	1.16 618	1.19 596	0.88 569	0.31 579	0.30 605	0.37 607	0.48 644	0.33 572	0.33 581
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CrosDoStereo	0.50 455	0.18 178	0.45 335	0.38 248	0.24 277	0.40 286	1.18 654	0.67 305	0.86 451	0.94 531	1.37 580	0.63 365	0.77 546	0.65 393	0.45 430	0.15 251	0.12 287	0.17 289	0.18 416	0.14 197	0.14 285

DeepStereo_LL	0.50 455	0.18 178	0.45 335	0.38 248	0.24 277	0.40 286	1.18 654	0.67 305	0.86 451	0.94 531	1.37 580	0.63 365	0.77 546	0.65 393	0.45 430	0.15 251	0.12 287	0.17 289	0.18 416	0.14 197	0.14 285

GMM-Stereo	0.44 372	0.19 220	0.36 200	0.42 405	0.25 309	0.51 357	0.47 501	0.71 347	0.53 271	0.76 412	1.37 580	0.76 446	0.38 309	0.60 342	0.33 292	0.15 251	0.10 94	0.20 416	0.19 447	0.16 312	0.27 539

GwcNet	0.69 547	0.36 535	1.10 597	0.51 553	0.42 577	1.08 588	0.50 520	1.21 570	1.16 583	1.00 557	1.37 580	1.06 548	0.79 553	0.92 545	0.94 585	0.25 531	0.24 568	0.24 511	0.22 513	0.23 496	0.26 529

SHD	0.93 597	0.50 593	1.18 609	0.59 605	0.46 602	0.97 565	0.48 509	1.70 655	2.15 657	1.58 633	1.37 580	1.42 613	1.19 623	1.31 614	1.60 636	0.31 579	0.26 582	0.32 588	0.33 608	0.40 601	0.42 617

edge stereo	0.76 563	0.38 552	0.74 539	0.52 566	0.43 583	0.80 523	0.53 544	1.28 601	1.06 560	1.28 616	1.38 585	1.81 636	1.11 614	1.08 581	0.85 559	0.33 600	0.32 620	0.41 619	0.28 582	0.32 565	0.36 596

THIR-Stereo	0.50 455	0.18 178	0.45 335	0.38 248	0.23 245	0.75 505	0.67 589	0.66 295	0.87 460	1.02 565	1.40 586	0.72 420	0.76 539	0.62 360	0.42 395	0.15 251	0.11 223	0.17 289	0.18 416	0.14 197	0.15 317

FAT-Stereo	0.73 559	0.33 519	0.75 545	0.49 523	0.37 543	0.71 490	0.59 566	1.36 618	1.30 613	1.03 573	1.40 586	1.59 631	1.15 617	0.87 524	0.86 560	0.28 562	0.28 595	0.28 564	0.23 529	0.28 540	0.38 607

MSAF-DinoV2	1.04 610	0.38 552	1.32 626	0.54 583	0.29 445	0.89 548	0.72 612	1.52 642	1.24 598	1.05 576	1.41 588	2.98 661	1.49 641	2.74 672	2.83 667	0.22 492	0.14 397	0.20 416	0.22 513	0.32 565	0.32 576

S-Stereo	0.74 560	0.35 530	0.96 581	0.56 593	0.45 594	0.82 536	0.60 569	1.24 590	1.60 643	0.96 540	1.41 588	1.12 566	0.94 593	0.80 492	1.04 604	0.26 541	0.31 614	0.28 564	0.25 554	0.32 565	0.47 634

ADCRef	0.80 573	0.43 573	1.32 626	0.50 537	0.45 594	1.07 584	0.51 536	1.07 508	0.98 520	1.17 599	1.42 590	0.87 486	0.91 582	0.85 517	3.19 669	0.18 391	0.16 460	0.23 494	0.23 529	0.22 479	0.21 482

AnyNet_C32	1.16 629	0.62 621	2.40 659	0.57 599	0.55 624	1.41 624	1.34 668	1.18 562	1.24 598	1.49 626	1.42 590	1.39 610	1.20 625	1.55 629	4.82 680	0.29 569	0.28 595	0.29 573	0.34 610	0.38 598	0.42 617

ADCPNet	1.03 609	0.48 585	2.70 662	0.54 583	0.42 577	1.40 622	0.75 616	1.13 533	1.07 566	1.22 610	1.42 590	1.68 633	1.09 612	1.36 623	3.45 673	0.30 576	0.28 595	0.29 573	0.32 605	0.37 594	0.35 594

z-ln-s-r	0.66 537	0.36 535	1.30 623	0.39 280	0.26 357	0.57 403	0.63 578	0.80 396	1.03 544	0.80 429	1.43 593	0.91 502	0.76 539	1.08 581	1.87 649	0.16 307	0.12 287	0.17 289	0.14 266	0.20 432	0.16 365

psmorigin	0.82 577	0.51 597	2.09 653	0.49 523	0.41 571	0.85 543	0.50 520	1.04 495	0.88 464	1.45 625	1.43 593	1.50 622	1.06 609	1.22 604	0.97 591	0.31 579	0.32 620	0.27 556	0.27 576	0.33 572	0.42 617

CSAN	0.83 582	0.49 589	0.77 555	0.60 611	0.41 571	1.14 598	1.06 648	1.19 563	1.46 629	1.32 618	1.43 593	1.37 608	1.19 623	1.27 610	0.86 560	0.39 620	0.31 614	0.36 602	0.37 615	0.35 583	0.34 589

RAFT_CTSACE	0.45 383	0.20 267	0.44 322	0.45 471	0.27 392	0.34 218	0.39 433	0.60 250	0.73 364	0.76 412	1.44 596	0.83 470	0.38 309	1.08 581	0.26 193	0.12 60	0.13 358	0.18 342	0.16 332	0.15 262	0.11 131

ccnet	0.82 577	0.57 613	0.75 545	0.54 583	0.59 633	1.09 591	0.66 586	1.38 621	0.94 506	1.12 594	1.44 596	1.29 590	0.92 587	0.95 560	1.24 619	0.49 640	0.42 645	0.50 638	0.47 642	0.51 629	0.46 629

ADCMid	1.14 625	0.52 605	2.23 656	0.53 576	0.43 583	1.07 584	0.75 616	1.23 583	1.05 554	2.15 658	1.44 596	1.50 622	1.43 638	1.56 631	5.01 682	0.26 541	0.24 568	0.29 573	0.31 598	0.37 594	0.33 581

test_4	0.36 274	0.18 178	0.31 112	0.44 446	0.25 309	0.20 21	0.34 325	0.56 218	0.41 202	0.59 293	1.45 599	0.43 251	0.25 130	0.63 371	0.28 236	0.12 60	0.10 94	0.17 289	0.19 447	0.15 262	0.11 131

RGC	0.79 572	0.59 615	0.71 525	0.65 625	0.65 639	0.92 556	0.58 563	1.29 602	1.05 554	1.07 583	1.45 599	1.47 619	1.03 606	1.21 602	0.88 569	0.32 591	0.30 605	0.48 633	0.40 624	0.37 594	0.37 601

stereogan	0.80 573	0.31 507	0.71 525	0.59 605	0.50 611	1.72 645	0.48 509	1.35 615	1.37 618	1.00 557	1.46 601	1.56 628	0.95 596	1.29 611	0.84 555	0.28 562	0.29 600	0.29 573	0.25 554	0.38 598	0.38 607

GrayStereo	0.49 439	0.19 220	0.42 299	0.46 492	0.28 417	0.53 370	0.67 589	0.69 324	0.63 311	1.02 565	1.47 602	0.78 454	0.76 539	0.56 286	0.33 292	0.14 175	0.12 287	0.17 289	0.17 388	0.15 262	0.29 553

w-ln-seven	0.96 599	0.48 585	2.41 660	0.54 583	0.50 611	1.41 624	0.70 604	1.67 653	1.81 650	1.49 626	1.50 603	1.26 585	0.87 575	1.15 590	1.80 647	0.23 509	0.21 542	0.25 524	0.25 554	0.31 559	0.26 529

Sa-1000	0.48 421	0.24 407	0.41 278	0.45 471	0.25 309	0.59 421	0.34 325	0.81 400	0.93 499	0.82 451	1.50 603	0.53 303	0.45 359	0.92 545	0.30 262	0.15 251	0.12 287	0.21 458	0.19 447	0.15 262	0.13 239

ADCL	1.04 610	0.38 552	1.35 629	0.50 537	0.39 559	1.61 638	0.89 633	1.29 602	1.39 621	1.29 617	1.50 603	1.24 583	1.24 626	1.37 624	4.87 681	0.21 465	0.19 520	0.25 524	0.25 554	0.29 544	0.27 539

DispFullNet	1.60 650	2.63 690	2.75 663	2.56 685	1.79 678	1.24 613	0.47 501	1.37 620	1.45 628	1.87 648	1.50 603	1.55 627	2.46 669	2.04 657	1.04 604	0.59 650	0.18 502	2.32 682	0.68 661	2.29 684	1.14 672

ACVNet_1	1.46 645	1.33 666	1.12 600	1.91 676	1.62 671	1.83 649	0.98 642	2.00 663	1.85 652	1.39 623	1.53 607	2.32 652	1.53 642	1.34 618	1.11 609	1.30 674	0.50 657	2.06 679	0.58 655	1.93 680	0.95 663

anonymousa	0.49 439	0.20 267	0.42 299	0.38 248	0.23 245	0.91 551	0.35 350	0.75 373	0.62 300	0.85 474	1.54 608	1.06 548	0.66 492	0.51 245	0.43 402	0.16 307	0.13 358	0.19 386	0.21 495	0.16 312	0.14 285

MFN_U_SF_RVC	1.09 621	0.59 615	1.97 652	0.67 631	0.44 590	1.93 651	0.60 569	1.85 659	1.36 616	1.61 636	1.54 608	1.95 644	1.37 634	1.64 638	1.73 639	0.40 624	0.37 634	0.45 624	0.48 644	0.44 613	0.44 624

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 608	0.57 613	1.51 641	0.67 631	0.50 611	2.57 662	1.66 678	1.20 568	1.43 624	1.38 622	1.57 610	1.33 601	0.92 587	1.64 638	0.88 569	0.37 617	0.39 640	0.46 627	0.60 656	0.41 607	0.40 613

RainbowNet	1.35 640	1.49 670	1.19 610	1.88 674	1.45 668	1.48 630	1.07 650	1.61 649	1.55 636	1.20 608	1.59 611	1.54 626	1.13 615	1.34 618	0.97 591	1.36 677	0.70 665	1.82 671	0.79 666	1.71 670	1.07 670

ACVNet-4b	1.35 640	1.31 665	1.10 597	1.90 675	1.59 670	1.92 650	0.77 618	1.52 642	1.62 644	1.05 576	1.60 612	2.11 647	0.94 593	1.64 638	0.77 544	1.30 674	0.35 630	2.03 677	0.67 660	1.88 678	0.84 656

WZ-Net	1.19 631	0.59 615	4.07 674	0.62 617	0.51 615	1.34 619	1.31 667	1.32 607	1.74 647	1.53 632	1.65 613	1.74 635	1.28 630	2.25 665	2.01 652	0.27 551	0.21 542	0.23 494	0.25 554	0.40 601	0.39 610

RP	0.76 563	0.36 535	0.63 484	0.66 628	0.58 632	0.80 523	0.55 553	1.14 542	1.22 595	0.97 545	1.65 613	1.43 615	1.32 631	1.01 565	0.84 555	0.33 600	0.30 605	0.36 602	0.30 590	0.34 578	0.34 589

DEmStereo	0.48 421	0.17 140	0.50 410	0.38 248	0.25 309	0.59 421	0.34 325	0.63 270	0.74 372	0.89 503	1.66 615	0.58 329	1.06 609	0.60 342	0.42 395	0.14 175	0.11 223	0.16 242	0.16 332	0.14 197	0.15 317

ADCS	1.51 647	0.61 618	3.42 668	0.59 605	0.51 615	1.27 616	1.08 651	1.59 646	1.81 650	1.91 652	1.66 615	1.51 625	1.42 637	1.94 653	8.60 690	0.33 600	0.32 620	0.33 593	0.36 614	0.44 613	0.42 617

MFMNet_re	1.14 625	0.97 654	1.19 610	0.99 651	0.95 655	1.25 614	1.22 659	1.39 622	1.55 636	1.69 643	1.67 617	1.21 580	1.53 642	1.12 588	0.99 595	0.87 661	0.75 672	0.79 654	0.75 663	0.90 652	0.94 661

Consistency-Raft	1.01 605	0.81 639	1.24 616	0.84 646	0.97 657	0.81 528	0.84 628	1.30 605	1.59 640	1.05 576	1.68 618	1.12 566	0.91 582	0.92 545	1.11 609	0.65 652	0.74 668	0.79 654	0.90 671	1.06 662	0.79 655

KYRaft	0.48 421	0.20 267	0.38 232	0.44 446	0.23 245	0.44 323	0.37 389	0.66 295	0.41 202	0.94 531	1.73 619	0.79 456	0.41 335	0.63 371	0.31 270	0.16 307	0.11 223	0.18 342	0.22 513	0.16 312	0.78 653

MDST_ROB	0.91 594	0.27 467	0.85 563	0.63 619	0.41 571	2.53 661	0.71 610	1.60 647	1.13 578	2.83 673	1.73 619	0.97 519	0.69 505	1.61 634	0.73 535	0.25 531	0.22 549	0.32 588	0.28 582	0.25 518	0.24 516

MADNet+	2.23 668	2.43 686	10.85 687	1.22 661	0.91 653	2.76 666	1.40 671	2.12 665	1.67 646	1.32 618	1.74 621	1.86 641	1.74 655	6.25 688	4.41 679	0.65 652	0.64 663	0.58 645	0.54 653	0.80 650	0.76 652

DRaft	0.49 439	0.17 140	0.47 364	0.37 210	0.25 309	0.58 409	0.40 444	0.65 285	0.85 446	1.02 565	1.75 622	0.50 288	0.82 562	0.63 371	0.40 383	0.13 115	0.11 223	0.16 242	0.16 332	0.14 197	0.15 317

RAFT-345	0.40 334	0.18 178	0.40 267	0.38 248	0.22 196	0.33 202	0.26 164	0.61 257	0.51 265	0.74 403	1.79 623	0.45 262	0.33 252	0.66 402	0.36 342	0.14 175	0.11 223	0.18 342	0.14 266	0.13 146	0.13 239

MultiAttention	3.58 679	0.24 407	0.62 474	0.54 583	0.34 524	22.90 701	2.72 693	1.60 647	1.13 578	0.80 429	1.81 624	1.14 575	0.43 343	35.29 713	0.61 502	0.17 356	0.12 287	0.23 494	0.23 529	0.34 578	0.29 553

SPS-STEREO	1.25 635	0.93 648	1.06 592	1.04 655	1.03 662	1.41 624	0.91 637	1.51 639	1.19 589	2.09 656	1.83 625	1.94 643	1.39 635	1.62 635	1.39 630	0.97 664	0.94 683	0.90 658	0.89 670	0.96 657	0.96 664
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Prome-Stereo	0.46 394	0.19 220	0.35 188	0.44 446	0.26 357	0.40 286	0.45 490	0.68 315	0.44 224	0.96 540	1.84 626	0.59 344	0.67 495	0.61 351	0.32 279	0.14 175	0.11 223	0.16 242	0.14 266	0.16 312	0.29 553

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 638	0.87 645	1.76 648	0.86 647	0.56 627	4.29 683	1.79 683	1.50 636	1.98 654	1.61 636	1.85 627	1.84 638	1.41 636	1.89 649	1.36 627	0.48 638	0.40 642	0.56 642	0.57 654	0.69 647	0.48 637

Nwc_Net	0.78 569	0.38 552	0.73 534	0.60 611	0.55 624	1.05 582	0.55 553	1.67 653	1.05 554	0.88 499	1.86 628	1.40 612	1.09 612	1.10 585	0.87 566	0.30 576	0.25 576	0.36 602	0.38 618	0.29 544	0.29 553

DStereoFS	1.87 658	0.85 644	1.03 589	0.75 644	0.62 636	2.04 655	0.65 583	1.74 657	1.55 636	1.52 631	1.90 629	2.36 654	12.92 696	3.85 682	1.74 640	0.44 630	0.31 614	0.82 656	0.46 635	0.84 651	1.10 671

Hybrid-DGEV-03	0.45 383	0.19 220	0.33 151	0.43 426	0.27 392	0.56 397	0.26 164	0.65 285	0.74 372	0.94 531	1.92 630	0.61 356	0.30 215	0.55 275	0.34 308	0.14 175	0.10 94	0.18 342	0.16 332	0.14 197	0.11 131

AnyNet_C01	1.56 648	1.05 657	7.45 681	0.64 620	0.54 622	1.99 652	1.38 670	1.43 629	1.36 616	1.63 639	1.92 630	1.84 638	1.33 633	2.40 667	4.03 675	0.33 600	0.32 620	0.32 588	0.34 610	0.44 613	0.45 628

SGM_RVC	0.97 601	0.28 481	0.41 278	0.39 280	0.22 196	1.55 634	0.73 614	1.51 639	1.25 604	2.25 662	1.92 630	2.58 658	1.56 646	2.02 656	1.19 617	0.27 551	0.27 591	0.27 556	0.25 554	0.25 518	0.25 523
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
EDNetEfficient	1.46 645	0.80 638	6.12 679	0.47 500	0.39 559	0.69 480	0.83 625	0.90 436	2.77 672	3.50 683	1.96 633	1.66 632	2.03 665	1.26 608	4.18 678	0.21 465	0.18 502	0.21 458	0.20 472	0.41 607	0.39 610

zh-sn7	1.09 621	0.75 633	3.23 667	0.57 599	0.42 577	1.11 593	0.89 633	1.19 563	1.27 608	1.41 624	1.98 634	1.25 584	1.47 640	1.99 655	2.62 664	0.26 541	0.26 582	0.26 543	0.27 576	0.35 583	0.30 562

GANet	0.70 549	0.37 542	0.55 448	0.51 553	0.34 524	0.94 557	0.96 641	1.08 512	0.94 506	1.04 574	1.98 634	1.13 572	0.88 579	1.12 588	0.66 517	0.25 531	0.26 582	0.27 556	0.22 513	0.31 559	0.22 500

aanetorigin	0.83 582	0.56 611	1.87 650	0.49 523	0.38 553	0.56 397	0.66 586	0.70 339	1.00 532	2.42 666	2.02 636	1.31 593	1.18 621	0.93 551	1.13 614	0.20 448	0.18 502	0.20 416	0.19 447	0.27 536	0.30 562

AF-Net	0.81 576	0.39 560	0.68 510	0.64 620	0.54 622	0.91 551	0.51 536	1.61 649	1.31 614	0.96 540	2.02 636	1.46 616	1.26 629	1.11 587	0.99 595	0.32 591	0.24 568	0.39 612	0.27 576	0.30 553	0.25 523

tt	6.20 689	0.20 267	5.89 678	3.55 693	2.07 683	11.26 694	19.21 701	11.74 697	5.46 686	2.69 670	2.04 638	4.87 682	6.25 690	3.70 680	7.09 689	8.32 701	11.17 709	4.93 699	5.41 702	5.74 697	2.37 691

SDNR	0.86 585	0.37 542	1.47 639	0.40 323	0.38 553	3.38 678	0.33 308	0.90 436	0.98 520	0.99 552	2.09 639	0.59 344	0.71 522	1.29 611	0.70 527	0.51 643	0.56 660	0.36 602	0.26 569	0.43 612	0.46 629

zh-mn7	1.08 620	0.65 624	4.00 673	0.52 566	0.38 553	1.16 603	0.62 576	1.15 546	1.77 648	1.74 644	2.31 640	1.17 578	0.91 582	2.10 658	1.77 643	0.24 521	0.21 542	0.22 473	0.22 513	0.25 518	0.28 546

PWCK	1.92 660	1.66 678	3.12 666	1.65 667	0.91 653	2.84 669	2.26 689	2.10 664	2.41 667	2.36 665	2.31 640	2.22 648	1.82 657	3.43 676	2.03 653	1.61 680	0.71 667	1.51 666	0.82 668	1.69 669	0.91 660

pmcnn	1.23 633	0.29 493	0.96 581	0.40 323	0.23 245	0.95 560	0.69 599	1.16 554	1.28 610	1.67 642	2.33 642	11.15 696	0.86 572	0.93 551	0.88 569	0.15 251	0.12 287	0.12 47	0.10 81	0.15 262	0.15 317

ASMatch	0.48 421	0.19 220	0.45 335	0.39 280	0.28 417	0.37 254	0.26 164	0.74 366	0.68 336	0.76 412	2.34 643	0.61 356	0.52 395	0.62 360	0.37 358	0.14 175	0.12 287	0.17 289	0.15 298	0.14 197	0.21 482

LSM	4.74 687	0.77 636	10.16 685	0.70 637	56.56 716	1.02 574	1.00 646	1.24 590	1.62 644	2.04 654	2.34 643	1.33 601	1.17 620	1.38 625	1.09 608	0.33 600	0.49 656	0.39 612	0.46 635	0.51 629	10.09 699

PVD	1.28 637	0.67 627	1.28 619	0.74 641	0.62 636	1.50 631	0.84 628	1.99 662	2.96 673	2.18 659	2.36 645	1.85 640	1.95 663	1.92 651	1.94 650	0.39 620	0.36 633	0.49 636	0.37 615	0.51 629	0.64 648

AANet	1.13 624	1.01 656	2.99 665	0.44 446	0.37 543	0.91 551	0.54 548	1.27 598	2.31 664	2.35 664	2.37 646	2.22 648	1.53 642	1.18 595	1.43 632	0.32 591	0.23 559	0.28 564	0.25 554	0.35 583	0.33 581

SANet	1.07 617	0.41 569	1.06 592	0.48 508	0.30 464	1.41 624	0.94 639	1.42 627	3.36 678	1.58 633	2.43 647	2.33 653	1.70 653	1.34 618	1.07 606	0.28 562	0.24 568	0.26 543	0.23 529	0.34 578	0.30 562

NVStereoNet_ROB	1.24 634	0.90 647	1.13 601	0.86 647	0.88 650	1.11 593	0.99 644	1.42 627	1.53 633	1.59 635	2.48 648	2.24 650	1.53 642	1.96 654	1.30 624	0.76 657	0.70 665	0.78 653	1.00 677	0.71 649	0.88 659
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
EDNetEfficientorigin	9.93 693	1.15 660	175.16 723	0.48 508	0.36 536	1.04 581	0.68 594	1.24 590	2.69 670	3.17 680	2.50 649	2.30 651	2.07 666	1.76 644	2.21 656	0.20 448	0.18 502	0.24 511	0.19 447	0.51 629	0.50 641

z-mn7	1.00 604	0.50 593	1.70 646	0.53 576	0.36 536	1.75 646	0.71 610	1.22 578	2.28 661	0.96 540	2.54 650	1.42 613	0.95 596	2.19 663	1.54 634	0.22 492	0.19 520	0.21 458	0.20 472	0.27 536	0.25 523

ACVNet_2	1.65 653	1.27 664	1.41 636	1.75 670	1.62 671	2.22 658	1.20 656	2.30 667	2.62 668	1.78 646	2.56 651	3.03 662	1.61 649	1.54 628	1.12 613	1.06 667	0.58 662	1.82 671	0.70 662	1.82 674	0.96 664

RTS	1.98 661	0.96 651	11.36 688	0.65 625	0.57 630	2.77 667	1.40 671	1.39 622	2.26 659	1.89 649	2.56 651	1.32 598	1.25 627	5.20 686	4.05 676	0.31 579	0.22 549	0.29 573	0.29 588	0.40 601	0.37 601

RTSA	1.98 661	0.96 651	11.36 688	0.65 625	0.57 630	2.77 667	1.40 671	1.39 622	2.26 659	1.89 649	2.56 651	1.32 598	1.25 627	5.20 686	4.05 676	0.31 579	0.22 549	0.29 573	0.29 588	0.40 601	0.37 601

PWC_ROB	0.87 586	0.52 605	1.28 619	0.50 537	0.32 503	0.91 551	0.37 389	1.36 618	1.46 629	1.61 636	2.59 654	1.16 577	1.01 605	1.34 618	1.40 631	0.25 531	0.18 502	0.28 564	0.20 472	0.29 544	0.28 546

JetBlue	2.78 671	1.26 663	7.04 680	1.16 659	1.48 669	8.00 691	6.02 696	2.60 670	1.92 653	2.12 657	2.64 655	3.34 670	3.05 680	6.49 689	3.39 671	0.78 658	0.76 673	0.75 650	0.76 664	0.97 659	1.18 677

SGM+DAISY	1.35 640	0.94 650	1.25 617	0.96 650	1.00 660	1.52 633	1.02 647	1.34 611	1.21 593	2.64 669	2.65 656	2.44 655	1.56 646	1.64 638	1.26 621	0.97 664	0.95 684	0.90 658	0.90 671	0.94 655	0.96 664

UNDER WATER-64	3.53 677	2.01 682	3.94 672	3.22 692	2.49 689	5.41 687	2.60 692	3.43 682	12.41 694	3.03 679	2.68 657	6.07 687	4.04 686	3.79 681	3.33 670	2.02 686	1.24 689	2.63 688	1.46 690	2.78 690	2.08 690

coex-ft	6.43 690	1.51 672	87.33 722	0.49 523	0.38 553	1.34 619	1.21 658	1.16 554	8.09 690	12.12 698	2.79 658	2.77 660	3.31 681	1.16 592	3.15 668	0.24 521	0.23 559	0.27 556	0.24 545	0.45 617	0.37 601

IMH-64-1	1.86 656	1.62 675	1.16 604	2.20 679	1.89 680	2.33 659	1.30 663	2.89 672	2.29 662	1.66 640	2.80 659	2.49 656	1.61 649	2.10 658	1.78 645	1.60 678	0.74 668	2.43 683	1.02 678	2.12 681	1.17 675

IMH-64	1.86 656	1.62 675	1.16 604	2.20 679	1.89 680	2.33 659	1.30 663	2.89 672	2.29 662	1.66 640	2.80 659	2.49 656	1.61 649	2.10 658	1.78 645	1.60 678	0.74 668	2.43 683	1.02 678	2.12 681	1.17 675

G-Net	0.95 598	0.46 584	1.04 590	0.64 620	0.48 607	2.12 657	0.64 581	1.01 484	0.87 460	1.75 645	2.82 661	1.30 592	1.64 652	1.06 575	0.96 590	0.36 614	0.29 600	0.35 597	0.25 554	0.45 617	0.42 617

UNDER WATER	3.46 676	2.07 683	3.64 671	3.09 690	2.48 688	3.75 681	2.42 691	3.31 680	13.77 697	2.90 678	2.95 662	5.84 684	3.69 685	3.69 679	3.48 674	2.07 687	1.11 686	2.70 691	1.40 689	2.84 692	1.98 688

MeshStereo	1.34 638	0.43 573	0.54 443	0.44 446	0.34 524	1.66 641	0.60 569	1.94 660	1.37 618	4.47 687	3.25 663	4.71 678	1.94 662	1.92 651	1.17 615	0.35 610	0.35 630	0.37 607	0.31 598	0.32 565	0.32 576
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
ELAS_RVC	1.60 650	0.61 618	1.01 588	0.70 637	0.56 627	2.00 653	1.89 685	1.96 661	2.65 669	3.33 682	3.26 664	3.03 662	3.41 684	2.49 669	2.09 654	0.52 644	0.45 653	0.50 638	0.48 644	0.54 636	0.52 643
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	2.04 665	1.50 671	1.16 604	1.70 668	1.67 675	2.69 663	1.44 674	3.06 674	3.63 682	1.98 653	3.27 665	3.54 674	2.07 666	2.36 666	2.22 658	1.31 676	0.91 679	2.04 678	1.22 687	1.73 671	1.27 680

FTStereo	0.56 502	0.20 267	0.37 218	0.41 360	0.25 309	0.40 286	0.79 622	0.66 295	0.43 217	1.09 589	3.27 665	0.70 407	0.73 529	0.55 275	0.33 292	0.14 175	0.13 358	0.19 386	0.17 388	0.15 262	0.30 562

Dean	1.98 661	1.36 667	1.36 633	2.12 678	1.81 679	2.74 664	1.36 669	3.37 681	3.80 683	2.08 655	3.32 667	3.21 667	1.82 657	1.71 643	1.67 637	1.27 671	0.77 674	1.99 673	0.90 671	1.86 675	1.03 669

WAO-7	1.90 659	1.20 661	1.35 629	1.27 662	1.06 665	2.84 669	1.56 677	3.23 677	3.06 676	2.23 661	3.33 668	3.17 666	2.28 668	3.12 673	2.21 656	1.02 666	0.91 679	1.06 662	1.03 680	1.04 660	0.97 667

IMH	2.04 665	1.62 675	1.20 613	2.20 679	1.89 680	2.91 675	1.30 663	3.11 675	3.03 674	1.81 647	3.35 669	3.03 662	1.90 660	2.48 668	1.80 647	1.66 681	0.77 674	2.45 685	1.04 681	2.15 683	1.19 679

xyz-stereo	4.23 684	0.17 140	61.76 721	0.34 115	0.16 23	12.16 695	0.37 389	0.58 234	0.68 336	1.01 562	3.36 670	0.77 452	0.82 562	1.21 602	0.40 383	0.12 60	0.10 94	0.16 242	0.11 146	0.13 146	0.10 60

KSHMR	2.57 669	1.93 681	1.69 644	2.63 687	2.42 687	2.86 671	2.07 686	3.27 679	6.50 688	2.49 668	3.36 670	3.41 672	1.92 661	2.49 669	1.94 650	2.13 688	1.40 691	2.79 693	1.50 691	2.73 689	1.77 685

MSMD_ROB	1.21 632	0.49 589	0.62 474	0.59 605	0.50 611	1.62 640	0.67 589	1.23 583	1.24 598	2.45 667	3.77 672	3.09 665	2.98 679	1.32 615	0.81 550	0.45 632	0.41 643	0.49 636	0.51 651	0.47 623	0.44 624

PWCDC_ROB	0.89 590	0.49 589	0.80 559	0.74 641	0.40 564	1.03 577	0.39 433	1.33 609	2.35 666	1.02 565	3.77 672	0.81 468	0.92 587	1.20 598	0.90 581	0.34 606	0.22 549	0.24 511	0.20 472	0.34 578	0.29 553

JetRed	5.27 688	5.84 693	12.81 691	2.36 682	2.83 692	12.23 696	10.50 699	4.46 687	3.60 680	3.86 685	3.83 674	4.85 681	4.18 687	6.78 691	11.96 694	2.17 689	2.96 697	2.18 681	1.97 693	3.38 695	2.68 693

DPSimNet_ROB	3.58 679	2.45 687	8.57 682	2.53 683	2.37 686	2.88 672	3.77 695	3.14 676	3.23 677	4.71 690	3.86 675	4.68 677	4.87 689	4.07 684	5.62 683	2.33 691	2.33 694	2.47 686	2.52 695	2.51 688	2.64 692

ELAS	1.63 652	0.61 618	0.95 579	0.68 634	0.55 624	3.01 676	1.55 676	2.39 668	2.33 665	3.64 684	3.89 676	2.75 659	2.90 678	2.15 661	2.27 661	0.52 644	0.45 653	0.50 638	0.48 644	0.54 636	0.52 643
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RAFT-RH_RVC	0.56 502	0.17 140	0.41 278	0.37 210	0.23 245	0.57 403	0.24 131	0.60 250	0.70 344	1.19 603	3.94 677	0.56 315	0.38 309	0.65 393	0.36 342	0.13 115	0.11 223	0.20 416	0.14 266	0.12 97	0.13 239

WCMA_ROB	1.14 625	0.36 535	0.76 550	0.49 523	0.44 590	1.23 612	0.67 589	1.11 525	1.23 596	2.84 674	3.95 678	3.28 668	1.83 659	1.25 607	0.99 595	0.44 630	0.34 628	0.34 595	0.37 615	0.41 607	0.40 613

Venus	2.92 672	1.55 673	1.35 629	1.79 671	1.63 673	5.23 685	1.22 659	4.58 688	12.56 695	2.84 674	4.06 679	4.83 679	2.72 676	3.49 677	2.25 659	1.27 671	0.91 679	1.99 673	1.15 685	1.86 675	1.15 673

WAO-8	2.92 672	1.55 673	1.35 629	1.79 671	1.63 673	5.23 685	1.22 659	4.58 688	12.56 695	2.84 674	4.07 680	4.83 679	2.72 676	3.49 677	2.25 659	1.27 671	0.91 679	1.99 673	1.15 685	1.86 675	1.15 673

notaker	2.76 670	2.29 685	1.80 649	2.96 689	2.58 691	2.90 674	1.75 681	3.24 678	3.05 675	2.78 672	4.24 681	6.15 688	2.51 672	3.34 675	2.75 666	2.31 690	1.18 687	3.00 694	1.65 692	2.84 692	1.97 687

LVE	2.12 667	1.44 668	1.36 633	1.99 677	1.78 677	2.75 665	1.79 683	2.82 671	3.95 684	1.90 651	4.33 682	3.52 673	1.81 656	2.24 664	1.74 640	1.74 682	0.87 677	2.06 679	1.13 683	1.91 679	1.35 682

MonStereo1	1.98 661	1.48 669	1.43 638	1.81 673	1.69 676	2.88 672	0.78 620	2.47 669	3.47 679	2.20 660	4.36 683	3.39 671	2.50 671	2.18 662	1.58 635	1.19 669	0.54 658	1.65 668	0.87 669	1.78 672	1.29 681

FCDSN-DC	1.39 643	0.56 611	0.65 495	0.74 641	0.59 633	1.38 621	0.63 578	1.35 615	1.39 621	3.26 681	4.50 684	4.61 676	2.63 674	1.58 633	1.03 601	0.46 634	0.42 645	0.48 633	0.47 642	0.50 628	0.50 641
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.59 649	0.51 597	0.66 501	0.61 613	0.49 609	1.56 635	0.70 604	1.66 652	1.53 633	4.64 688	4.62 685	5.85 685	3.34 683	1.84 648	1.11 609	0.46 634	0.42 645	0.47 628	0.46 635	0.48 624	0.46 629

LE_ROB	4.42 685	0.24 407	2.75 663	0.42 405	0.23 245	1.57 636	0.90 636	1.71 656	17.88 706	16.56 708	4.88 686	5.17 683	18.85 708	1.63 637	14.62 697	0.17 356	0.14 397	0.16 242	0.16 332	0.19 414	0.17 388

FC-DCNN v2	1.65 653	0.51 597	0.65 495	0.61 613	0.49 609	1.61 638	0.70 604	1.75 658	1.56 639	4.74 691	4.91 687	6.46 689	3.31 681	1.91 650	1.11 609	0.46 634	0.42 645	0.47 628	0.46 635	0.48 624	0.46 629

light-stereo	3.53 677	1.05 657	10.69 686	9.45 698	6.82 695	2.10 656	0.64 581	3.71 684	2.70 671	4.77 692	4.98 688	6.83 690	1.32 631	6.71 690	1.35 626	1.20 670	1.29 690	0.66 648	0.77 665	1.79 673	1.85 686

MADNet++	4.03 681	2.70 691	3.44 670	3.72 694	3.44 694	4.44 684	3.52 694	3.95 686	3.61 681	4.46 686	4.98 688	4.10 675	4.58 688	7.00 692	5.89 684	3.74 694	3.67 698	3.27 696	2.71 697	3.70 696	3.66 695

TCMNet-wrong-test	8.97 692	10.42 697	8.74 683	19.56 700	17.61 700	12.53 697	9.01 698	13.59 699	2.18 658	4.64 688	5.11 690	14.63 698	11.09 695	7.19 693	9.73 691	5.56 700	0.89 678	3.77 697	3.11 698	10.34 701	9.80 698

ktn	2.98 674	2.25 684	1.73 647	2.84 688	2.53 690	3.76 682	2.15 687	3.70 683	5.47 687	2.75 671	5.17 691	5.94 686	2.48 670	3.23 674	2.46 663	2.34 692	1.44 692	2.78 692	2.03 694	2.45 687	2.01 689

TorneroNet-64	3.44 675	1.86 679	1.42 637	2.58 686	2.28 685	6.87 688	1.68 679	4.70 690	12.03 692	2.31 663	5.59 692	8.25 692	2.55 673	3.97 683	2.73 665	1.81 683	0.74 668	2.57 687	1.07 682	2.35 685	1.44 683

SGM-ForestM	4.04 682	0.32 511	0.46 352	0.43 426	0.27 392	7.50 690	1.45 675	3.84 685	4.24 685	8.19 696	6.76 693	19.00 706	9.08 692	10.74 697	6.62 687	0.31 579	0.33 626	0.32 588	0.32 605	0.29 544	0.29 553

DStereoSA	1.73 655	0.63 622	1.57 643	0.80 645	0.79 647	1.26 615	1.30 663	1.34 611	1.43 624	1.24 613	7.52 694	0.92 507	7.68 691	1.65 642	2.29 662	0.41 625	0.29 600	0.63 647	0.60 656	1.04 660	1.18 677

TorneroNet	4.53 686	1.89 680	1.48 640	2.55 684	2.27 684	13.78 698	1.69 680	4.84 692	23.73 712	2.89 677	7.70 695	7.06 691	2.69 675	4.26 685	3.42 672	1.84 684	0.77 674	2.68 689	1.13 683	2.42 686	1.47 684

MANE	4.13 683	0.51 597	0.64 489	0.66 628	0.56 627	6.89 689	0.99 644	7.55 693	12.04 693	6.68 695	8.57 696	10.69 695	9.45 693	7.59 694	6.39 686	0.49 640	0.43 650	0.48 633	0.98 675	0.49 626	0.48 637

USTest	12.99 696	14.18 698	20.00 694	16.24 699	14.97 697	20.80 700	31.95 707	16.20 702	10.91 691	8.79 697	9.48 697	13.94 697	10.50 694	16.11 699	21.44 702	3.17 693	4.82 699	5.08 700	5.36 701	8.81 700	7.13 697

iinet-test	16.76 699	17.57 699	22.97 698	19.69 701	18.39 701	24.48 702	34.18 708	20.02 703	15.35 701	12.55 699	12.85 698	18.13 704	15.39 701	19.59 700	24.25 705	8.86 703	8.72 704	8.95 705	9.28 703	12.74 702	11.26 703

IINet	16.76 699	17.57 699	22.97 698	19.69 701	18.39 701	24.48 702	34.18 708	20.02 703	15.35 701	12.55 699	12.85 698	18.13 704	15.39 701	19.59 700	24.25 705	8.86 703	8.72 704	8.95 705	9.28 703	12.74 702	11.26 703

xxxxx1	36.64 714	19.51 704	24.21 701	61.66 717	64.63 719	27.28 708	40.10 713	20.25 705	18.63 707	14.07 705	12.97 700	17.26 699	17.36 705	21.70 706	27.93 710	13.18 708	18.50 712	111.26 723	133.37 723	29.24 714	39.73 716

tt_ll	36.64 714	19.51 704	24.21 701	61.66 717	64.63 719	27.28 708	40.10 713	20.25 705	18.63 707	14.07 705	12.97 700	17.26 699	17.36 705	21.70 706	27.93 710	13.18 708	18.50 712	111.26 723	133.37 723	29.24 714	39.73 716

ff	36.64 714	19.51 704	24.21 701	61.66 717	64.63 719	27.28 708	40.10 713	20.25 705	18.63 707	14.07 705	12.97 700	17.26 699	17.36 705	21.70 706	27.93 710	13.18 708	18.50 712	111.26 723	133.37 723	29.24 714	39.73 716

HanzoNet	6.76 691	2.45 687	4.22 675	3.19 691	2.94 693	3.62 680	2.28 690	4.79 691	7.20 689	14.00 704	13.19 703	17.49 702	22.30 709	13.25 698	6.19 685	4.20 695	1.93 693	3.10 695	2.56 696	3.35 694	2.88 694

Anonymous_1	33.25 707	18.26 701	23.92 700	20.54 703	21.28 705	25.59 704	35.94 710	22.01 712	15.57 703	13.33 701	13.49 704	18.08 703	15.29 700	20.36 702	24.60 707	16.28 711	8.84 706	66.59 720	118.00 722	155.73 725	11.23 702

DPSM_ROB	17.78 701	18.63 702	24.31 704	20.90 704	19.47 703	25.97 705	36.21 711	21.23 710	16.24 704	13.38 702	14.06 705	19.18 707	16.30 703	20.78 703	25.67 708	9.38 705	9.23 707	9.49 707	9.82 707	13.51 705	11.91 705

DPSM	17.78 701	18.63 702	24.31 704	20.90 704	19.47 703	25.97 705	36.21 711	21.23 710	16.24 704	13.38 702	14.06 705	19.18 707	16.30 703	20.78 703	25.67 708	9.38 705	9.23 707	9.49 707	9.82 707	13.51 705	11.91 705

DPSMNet_ROB	12.08 695	8.00 694	21.00 696	8.97 697	16.79 699	10.67 692	30.89 706	9.02 696	15.17 700	6.51 694	15.41 707	9.04 693	14.85 698	9.27 696	21.67 703	4.58 697	8.57 702	5.09 702	9.29 706	5.90 698	10.95 700

DGTPSM_ROB	12.07 694	8.00 694	20.99 695	8.93 696	16.78 698	10.67 692	30.87 705	9.01 695	15.16 699	6.50 693	15.41 707	9.04 693	14.85 698	9.25 695	21.67 703	4.57 696	8.57 702	5.08 700	9.28 703	5.90 698	10.95 700

Selective-IGEV-i1pa	15.35 698	22.27 707	18.31 693	1.71 669	0.87 649	28.61 712	12.26 700	25.48 713	20.48 710	19.78 709	22.75 709	28.20 711	22.64 710	29.07 711	17.31 699	12.88 707	2.88 695	6.84 703	0.99 676	1.67 668	12.03 707

RAFT-FEzeroshot	35.73 708	37.45 714	48.67 714	42.23 712	39.22 712	52.25 715	73.13 720	42.62 718	32.59 715	26.71 712	27.70 710	38.57 715	32.57 714	41.68 719	51.67 720	18.75 713	18.58 717	19.15 710	19.78 711	27.21 710	23.98 710

RAFT-FE	35.73 708	37.45 714	48.67 714	42.23 712	39.22 712	52.25 715	73.13 720	42.62 718	32.59 715	26.71 712	27.70 710	38.57 715	32.57 714	41.68 719	51.67 720	18.75 713	18.58 717	19.15 710	19.78 711	27.21 710	23.98 710

CasAABBNet	35.74 710	37.43 713	48.72 716	42.22 711	39.20 710	52.24 714	73.12 719	42.61 717	32.62 718	26.78 715	27.95 712	38.58 717	32.60 716	41.67 717	51.65 719	18.74 712	18.57 716	19.15 710	19.77 710	27.20 708	23.98 710

LSM0	38.95 719	37.60 719	48.58 713	43.57 716	91.06 722	52.57 720	72.57 716	43.17 722	32.63 719	26.97 717	27.97 713	38.65 718	32.94 718	41.86 722	51.78 722	18.89 718	18.41 711	19.13 709	19.63 709	27.29 713	33.77 715

LRCNet_RVC	21.24 705	31.15 709	21.41 697	28.98 707	23.82 706	3.13 677	0.60 569	20.96 709	1.59 640	25.58 710	28.15 714	21.99 709	14.79 697	21.94 709	16.41 698	28.89 719	14.87 710	33.53 716	31.28 716	29.51 717	26.16 714

FlowAnything	35.81 712	37.53 718	48.80 717	42.20 710	39.22 712	52.25 715	73.16 722	42.56 716	32.89 720	26.76 714	28.30 715	38.69 719	33.09 719	41.63 716	51.62 718	18.76 715	18.59 720	19.21 715	19.92 715	27.16 707	23.91 708

Selective-RAFT-Error	35.84 713	37.49 716	48.83 718	42.26 715	39.24 715	52.30 718	73.09 717	42.66 721	32.61 717	26.80 716	28.30 715	38.84 720	33.51 720	41.68 719	51.59 717	18.82 717	18.58 717	19.17 713	19.80 713	27.28 712	24.05 713

Hybrid-DGEV	35.78 711	37.50 717	48.96 719	42.25 714	39.20 710	52.33 719	73.10 718	42.63 720	32.52 714	26.62 711	28.31 717	38.50 714	32.87 717	41.67 717	51.55 716	18.77 716	18.56 715	19.18 714	19.83 714	27.20 708	23.97 709

BEATNet-Init1	15.13 697	0.82 642	50.86 720	0.72 640	0.53 620	38.10 713	7.03 697	11.83 698	14.25 698	29.78 718	30.17 718	48.21 721	22.64 710	26.78 710	18.11 700	0.42 629	0.38 636	0.47 628	0.46 635	0.51 629	0.48 637

HaxPig	31.96 706	37.24 712	34.27 706	24.37 706	24.88 707	18.26 699	19.86 702	20.64 708	28.52 713	35.97 719	38.75 719	25.57 710	28.72 713	33.88 712	34.39 713	35.94 720	38.87 721	37.80 717	40.48 719	39.68 718	41.15 719

AVERAGE_ROB	37.58 718	40.13 720	40.15 709	34.81 709	33.82 709	28.55 711	25.10 704	32.02 715	34.06 722	41.28 722	40.66 720	34.46 713	34.81 722	39.18 714	37.57 715	42.78 721	43.44 722	43.82 718	43.03 720	40.47 719	41.51 720

MEDIAN_ROB	37.38 717	40.85 721	40.60 710	32.31 708	31.85 708	27.20 707	24.55 703	29.10 714	33.19 721	42.09 723	41.76 721	33.35 712	34.39 721	39.78 715	37.07 714	43.64 722	44.10 723	44.12 719	43.40 721	41.51 720	42.76 721

RSGM-EC	74.81 721	63.03 722	41.60 711	97.74 720	92.11 723	74.93 721	114.81 723	53.77 723	38.96 723	39.88 720	48.98 722	90.73 723	64.81 723	139.63 723	128.53 724	93.27 723	53.96 724	95.12 721	38.31 717	81.45 723	44.63 722

acva	74.81 721	63.03 722	41.60 711	97.74 720	92.11 723	74.93 721	114.81 723	53.77 723	38.96 723	39.88 720	48.98 722	90.73 723	64.81 723	139.63 723	128.53 724	93.27 723	53.96 724	95.12 721	38.31 717	81.45 723	44.63 722

Selective-IGEV-i16pa	78.59 723	120.99 724	16.46 692	1.04 655	0.66 640	181.07 725	2.17 688	153.90 726	139.75 726	56.45 724	153.05 724	107.32 725	157.92 726	200.46 726	96.57 723	94.09 725	1.23 688	2.69 690	0.31 598	0.96 657	84.68 724

test_example2	176.61 724	205.14 725	198.86 724	188.60 724	190.98 725	152.67 724	170.61 725	94.86 725	123.55 725	178.88 726	179.48 725	158.94 726	141.34 725	192.61 725	198.96 726	203.76 726	236.37 726	164.13 726	173.55 726	218.58 726	160.41 725

PML	40.80 720	29.24 708	11.87 690	7.20 695	14.47 696	92.13 723	213.69 726	7.63 694	23.35 711	74.72 725	190.14 726	50.17 722	26.15 712	21.39 705	12.70 695	8.76 702	2.92 696	8.45 704	3.25 699	13.26 704	4.42 696

ccccc		429.19 726		507.10 725	501.20 726	356.95 726		380.82 727		334.51 727		372.86 727		499.17 727		561.44 727	431.22 727	334.28 727	290.86 727	540.88 727

ASD4		8.86 696

Low-res two-view benchmark